WRF气象模型收费吗_wrf气象模型

1.WRF/CHem 模型与 ARW 有什么关系吗?

2.如何用ncl找出wrf中心气压

3.个人电脑可能运行小规模的气象模拟的程序吗?

4.气象科技论文怎么写(2)

Google公司DeepMind实验室于2020年2月21日在arxiv上发布了预印版文章《Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks》。研究人员提出了模拟复杂物理过程的一般框架，包括流体、刚性固体和可变形材料的相互作用。这个框架称之为 "基于图网络的模拟器"(Graph Network-based Simulators, GNS)。该框架以图中的节点来表示物理系统的状态，并通过学习信息传递 (message -passing) 过程来计算节点的动态。该模型可以预测数千个粒子的状态。输入不同的初始条件，可以预测数千个时间步长的粒子变化。决定该模型长期性能的主要因素是信息传递的步数，以及通过人为加入噪声破坏训练数据，以此减轻错误的积累，防止过拟合。作者声称GNS框架是迄今为止最精确的、最通用的物理模拟器。

? 对现实世界中的复杂物理过程进行模拟，是许多学科非常重要的组成部分，例如工程力学、地球科学等。然而传统的模拟器在创建和使用上非常昂贵。以欧洲中期天气预报中心ECMWF和美国大气与海洋局NOAA为例，它们必须在预测时段之前计算出全球高分辨率的气象和海洋状态，否则预测就失去了意义。因此多台超级计算机以及配套的电力设施一刻不停的运转。其中，P级“超级计算机”每秒理论运算速度超过2000万亿次。可想而知，其预报产品耗资颇巨。因此，中国气象局每年要花费几亿元人民币购买ECMWF的气象预报产品 (ECMWF预测所用差分方法较为先进)。由于海洋和大气一样都是粘性流体，对流体力学进行高质量的模拟需要大量的计算资源，这使得扩大其适用范围变得非常困难。

? 构建一个模拟器可能需要多年的努力，并且通常其适用的过程必须设置在狭窄的范围内，也就是以通用性换取准确性。例如中尺度气象模式WRF，是美国环境预测中心NCEP、美国国家大气研究中心NCAR等科研机构在二战后各国气象模式的基础上，于2000 年开发出了中尺度天气预报WRF模式，并不断更新了二十年，修复里面的错误和优化。WRF模式的运行debug是很多人噩梦。在运行气象模式时，每个研究研究人员都要根据自己的研究区域和问题自己调节模式参数，来得到准确的结果，期间牺牲了通用性。

? 即使是最好的模拟器，由于对底层物理过程的了解不够和参数设置的混乱，往往也不准确。例如，虽说传统的数值模式一向瞧不起深度学习的瞎调参，但是大气数值模式在选择云雾理和边界层方案时，也是通过不断调整参数来获得最优结果的。不同点在于，深度学习是后调参，数值模式是先调参。

? 替代传统模拟器的一个有吸引力的方法是使用机器学习直接从观察到的数据中训练模拟器，然而庞大的时间、空间维度和复杂的动力学过程一直是标准的端到端学习方法难以克服的。空间和时间维度是地球科学的显著特征，而复杂的动力学过程是传统数值模式赖以成名的资本和支柱。

? 文章作者提出了一个从时空四维数据中学习并模拟的通用框架"基于图网络的模拟器" (GNS)。这个框架施加了强烈的归纳偏差 (inductive biases)，其中丰富的物理状态由粒子间相互作用的图结构，也就是节点之间的信息传递来近似。

? GNS的模拟过程是Encode-process-decode (编码-处理解码)、End-to-end (端到端)、Message-passing network (信息传递) 三合一模型。GNS使用其学习得到的动力学模型dθ和固定的更新编码器来预测粒子的未来状态。dθ使用 "编码-处理-解码 "方案，从输入状态X中计算动态信息Y。首先，编码器 (ENCODER) 从输入状态X中构建潜在的图结构G0，然后处理器 (PROCESSOR) 在G0上执行M轮信息传递网络的学习G0，G1，．．．， GM。最后解码器 (DECODER) 从最终的图结构GM中提取动态信息Y。

? 文章使用的模拟器为基于粒子的模拟，它被广泛应用计算流体动力学，计算机图形学。动力学过程是根据粒子在其局部邻域内的相互作用来计算的。常见的基于粒子的流体模拟方法是 "平滑粒子流体力学"(smoothed particle hydrodynamics, SPH)，它评估每个粒子周围的压力和粘度力，并相应地更新粒子的速度和位置。其他技术，如 "基于位置的动力学"(PBD)和 "材料点法"(MPM)，更适合于相互作用的可变形材料。在PBD中，不可压缩性和碰撞动力学涉及解决粒子之间的对偶距离约束，并直接预测其位置变化。最近出现了一些更便捷的基于粒子的可微分仿真引擎，如 DiffTaichi 。

? 图形网络(GN)是一种类型的图形神经网络，最近被证明在学习涉及许多实体之间相互作用中非常有效。GN将输入图映射到具有相同结构但节点、边缘和图级属性可能不同的输出图，并且可以被训练成学习消息传递的形式，使信息通过边缘在节点之间传播。GN可以 模拟刚体、质点弹簧以及机器人控制系统 。机器如果想达到和人类一样的智慧，那么存储在机器中的知识就不应该是现在这种线性的、规则的数据，例如矩阵或者向量的形式，而应该是像人类大脑中的知识一样以图结构的形式存储。脑能模拟各种复杂运动，靠的是神经网络，而不是复杂的力学公式。

? 作者采用基于粒子的方法，用粒子之间的能量和动量交互来表示动力学过程。而在实际应用场景中，物理过程往往都很复杂，例如上层大气是混沌非线性的，而边界层内的大气是摩擦力参与的。对于大气这种复杂系统，长时间步长的模拟会导致误差累积，亦即引入了计算噪声。一般来讲，模拟超过300个时间步长后，计算误差会导致数学物理方程无法收敛。所以不能单纯的将上一步的计算结果作为输入来预测下一个时刻的状态。可以引入随机散步噪声来减弱计算误差。

WRF/CHem 模型与 ARW 有什么关系吗?

近日，南方 科技 大学环境科学与工程学院教授傅宗玫课题组在环境科学领域期刊 Environmental Science & Technology 发表“Efficient atmospheric transport of microplastics over Asia and adjacent oceans”一文，揭示了大气输送是陆地-海洋微塑料的重要传输路径。

微塑料一般指尺寸小于5 mm的塑料颗粒，其化学性质稳定，可在环境中长期存在。环境微塑料的快速累积已成为当前最紧迫的环境问题之一。该研究发展了一个区域气象-微塑料模型（WRF-MP），考虑了尺寸、形态对微塑料空气动力性质的影响。研究发现，线状（纤维）和碎片状的微塑料粒子受空气拖曳力较大，一旦进入大气可停留较长时间，可在大气中水平输送超过1千公里。相对而言，球状微塑料粒子在大气中更容易沉降。研究估算，亚洲及其邻近海域大气微塑料的年排放量分别为31万吨和6万吨。

该研究进一步指出，从亚洲陆面排放到大气中的微塑料有1.4% 通过大气输送沉降到海洋表面，其余沉降在陆面。陆地到海洋的净大气输送通量为每年3.9千吨，是前人估算的亚洲河流入海微塑料输送通量的两倍。该研究阐明了尺寸和形状对微塑料空气动力学的影响及对微塑料大气输送的影响，也为区域和全球尺度微塑料污染的源-汇估算提供了重要参考。

傅宗玫课题组研究助理教授龙鑫为论文第一作者，傅宗玫为论文通讯作者，南科大为论文第一单位。本研究得到了国家自然科学基金、广东省基础和应用基础研究基金和深圳市 科技 创新委员会的大力支持。计算资源由南方 科技 大学计算科学与工程中心提供。

论文链接：

供稿：环境科学与工程学院

通讯员：晏梓添

主图：丘妍

如何用ncl找出wrf中心气压

WRF的求解气象过程的核心模块有两个版本：ARW ( Advanced Research WRF) 和 NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model) 分别由两个不同的团队开发、维护。

大多数人用的是ARW版本

个人电脑可能运行小规模的气象模拟的程序吗?

WRF模式垂直方向的层数是可以设置的，垂直方向采用地形跟随质量坐标（即值为从0-1的eta分层），输出数据为不同预报时效各层次的气象要素，包括气压P、位势高度H、温度T、纬向风U、经向风V等等。

不知道你获取的WRF模式输出数据是模式直接输出的数据，还是经过后处理ARWpost处理后的数据？ARWpost可以将模式输出的垂直eta分层数据通过interp插值到气压层或者高度层上（具体的气压层和高度层可以根据需要设置，如气压层设置为1000hPa、925hPa、850hPa、700hPa、500hPa、300hPa等标准气压层）。

因此，如果你获取的是WRF模式直接输出的数据，需要采用ARWpost通过interp进行垂直插值处理，得到你所需的垂直高度层或气压层的数据；如果你获取的是经过ARWpost处理后的数据，那么你需要问提供数据的人，插值时设置的是气压层还是高度层，具体的层数是如何设置的。

气象科技论文怎么写(2)

现在的超级计算机,如果跑GCM之类的全球模式,水平分辨率一百公里左右;如果跑WRF之类的区域模式,水平分辨率几十公里到几公里,一般可以在一天到几天之内跑出来,还要看其中的物理过程复不复杂。如果像积云发展之类的小尺度物理、化学过程想稍微描述的现实一点(现在一般模式都是用参数化的方式做很粗略的近似),时间代价就飞快的增长上去了。个人电脑可以做一点低分辨率的模式,或者一些比较简单或者理想的模型,比如台风的发展,中纬度气旋冷暖锋的形成,波动的传播之类的,一切都在于你将这个模型简化成什么程度。另外,不是仅仅把计算机的分辨率提高就够了的,计算模拟需要输入准确的初始条件和边界条件,这些准确的初边条件都是由观测资料得出来的,而观测资料分辨率又远远达不到要求。雷达和卫星的遥感数据只能提供一部分间接数据,气象站的观测空间和时间密度又远远不够,现在全国气象站能拿到资料的大概有几百个站点,全球气象站的探空气球都是每6小时释放一次,也就是一般观测的空间分辨率大概几百公里,时间分辨率6小时,这本身就限制了模式模拟的精度

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科技论文范文

　关联理论视角下的气象科技论文英译

　摘 要：关联理论为分析气象科技论文句子的特点及其翻译策略提供了支撑。借助这一理论，本文对气象科技论文英译进行探讨，旨在为气象科技论文的翻译提供借鉴，提高翻译质量，期待在一定程度上帮助中国的气象科技?走出去?。

　关键词：气象科技 关联理论 最佳关联 语境效果

　一、引言

　近年来，气候灾害事件的频繁发生，需要世界各国及时了解和共享最新的气象信息，携手应对气象灾害。然而在科技翻译研究中，国内外学者多从功能理论、目的论等角度研究，很少运用关联理论探讨气象科技论文翻译。赵彦春曾指出：?关联理论不是翻译理论，但可以有效地解释翻译活动，指导翻译活动，奠定翻译本体论和方法论的基础?(赵彦春，1999：276)。

　二、让中国气象科技?走出去?

　在引进西方先进的气象科技时，我们也要让中国的气象科技?走出去?。气象科技论文作为学术研究与信息传播的载体，在科技合作交流中发挥着重要作用，因此对气象论文英译的需求日益突出。

　气象科技论文是科技文献的一种，用以?陈述地球大气圈、气象科技领域所发生或出现的事情，描述其特点、规律、过程等，能有效记录大气科学和气象科技界的动态?(寿邵文，姚永红，2008：178)，具有专业性、客观性、科学性和准确性等特点。本文的研究案例――《边界层参数化方案对边界层热力和动力结构特征影响的比较》是典型的气象科技论文，具有代表性。

　在汉语中，由动词构成的动核结构是句子在语义平面上的结构。一个动核结构体现着一个事件或一个命题。因为气象科技汉语描述的主体是从事研究、分析和观测的研究者或设备，而客体往往是客观的事物、自然现象、观测的过程或实验结果，所以在客观描述气象研究内容时，气象科技汉语注重功能和意义，多用主动句，大量使用含动核结构的简单句或分句描述逻辑事理。

　三、关联理论与翻译

　在Relevance：Communication and Cognition(1986/1995)中，Dan Sperber和Deirdre Wilson提出了有关交际与认知的关联理论，在中西认知语用学领域都产生了较大影响。他们认为，?交际是一个涉及信息意图和交际意图的明示――推理过程?(Sperber and Wilson，2001：50)。1999年，Ernst-August Gutt率先将关联理论运用于翻译研究中。Gutt在Translation and Relevance： Cognition and Context提出，?翻译是一种言语交际行为，是与大脑机制密切联系的推理过程?(Gutt，2004：107)。为了实现原语作者与译语读者之间的最佳交际，译者在处理作者要传递的信息意图时，要作出最佳语境假设，以寻求信息的关联，然后再根据关联度进行推理，取得最大语境效果，使作者的信息意图与读者的心理期待达到最佳关联。气象科技论文属于信息文本，以传播气象科技信息为主。本质上讲，气象科技翻译可视为作者与读者之间的交际活动，译者不仅要将原语作者的信息意图推理出来，还要将此信息意图展现给译语读者。

　四、关联理论指导下的气象英译

　气象科技论文英译的主要目的是全面而准确地传达原文中所包含的信息。在关联理论指导下，为了满足读者的心理期待，译者要准确分析原语逻辑关系，合理调整语序和划分意群，灵活采用顺译法、倒译法、合译法及转译法等翻译策略。下面从关联理论角度，列举几个典型案例来研究气象科技论文中句子的英译。

　(一)顺译法

　气象科技汉语中的句子较为简单，句子间逻辑关系比较独立。作者与读者的认知语境虽有差别，但也存在共性。依据关联理论，为了再现原语语境，可以采用顺译法，即按照汉语原句的语序进行翻译。句与句之间的简单对应必然不会对读者的推理过程产生阻碍。但有一点不同，为了准确描述客观规律，英语句子偏长，结构复杂，常常采用各种从句。

　案例1：原文：YSU边界层参数化方案是MRF方案的改进版本，次网格尺度扰动通量(w?c?)与平均量(C：u，v，?，q)的关系为

　(二)倒译法

　关联理论认为，翻译不能单纯地根据字面意思进行翻译，而是要准确推测原文的深层次语义，把握原文所要传递的信息意图及最佳关联。在描述一些气象定义或实验过程时，气象科技汉语通常先叙述方法后呈现结果，而英语则先结果后方法。所以，为了准确传递作者的信息意图，给读者提供最大的语境效果，常采用倒译法，根据译文读者的语境表达习惯，将内容忠实、规范地表达出来。

　案例2：原文：本文采用①高分辨率中尺度WRF模式，通过改变边界层参数化方案进行多组试验②，评估③该模式对美国北部森林地区边界层结构的模拟能力，同时比较④五种不同边界层参数化方案模拟得出的边界层热力和动力结构。

　译文：To assess③ the performance of simulating structural characteristics of boundary layers at the forest areas in the northern Unites States and compare④ the thermal and dynamic structures of boundary layers simulated by the five different boundary layer parameterizations， a high resolution mesoscale WRF model was employed① in this paper to carry out② multiple experiments with different boundary layer parameterization configurations.　分析：原文描述的是一个气象实验过程，采用动核结构，分句较多，如果顺着翻译，译文将生硬难懂。根据关联理论，可以采用倒译法。将?结果?译成?目的?并置前，将中文动核结构译成非谓语动词结构，即?to assess...and compare?、?to carry out?，把主动汉语分句整合为含有一个主谓结构的被动英语长句，描述?方法?。这样句子结构严谨，符合英语表达习惯，实现了原文与译文的最佳关联，准确清晰地将作者的信息意图传递给读者。

　(三)合译法及转译法

　在关联理论框架下，翻译不仅要把握原语语义，还要考虑译入语的逻辑表达习惯，实现话语语境的最佳关联。比如，气象科技文献在解释研究原理时，往往采用表示逻辑连词?因为?所以?、?于是?等。但英语中，有些动词(如cause)或动词短语(如result in，lead to)本身已含因果关系。此外，汉语习惯采用不同词语(多为形容词)表达同一个意思，若逐一翻译，则显得重复?嗦。在描述气象现象时，论文大量使用动核结构，含有多个主谓结构，这跟英语的形合句型完全相反。这时，为了更清晰地表达原文逻辑，实现更大的交际效果，通常采用合译法和转移法，将重复的表达简单化，并灵活转换词性，多使用名词化结构。

　案例3：原文：这主要是因为③太阳辐射不断增强①，地表热量也不断增加②，于是③由浮力产生的湍流动能不断增加④，边界层内强的湍流混合能发展到更高的高度⑤。

　译文：This is mainly because the increased solar① radiation and surface heat flux result in② the continual increase③ of the turbulent kinetic energy generated by buoyancy and strong turbulent mixing energy in the boundary layer.

　分析：原文中①、②、③、④和⑤表达的是同一个意思。依据关联理论，采用合译法和转译法，将①?和②合并?the increased?，动词转换为形容词，使信息明确。③中的连词翻译为动词词组?result in?，准确地体现了逻辑关系。同时④和⑤合译为?the continual increase of?的名词结构。这两种译法的巧妙结合实现了最佳关联，为读者提供了最大语境效果。

　四、结语

　和传统的翻译理论相比，关联理论框架下的翻译观突破语义层面，更侧重翻译活动的认知与交际属性，将作者的信息意图与读者的心理期待联系起来，以实现最佳关联为目的。这对以传递信息为目的的气象科技论文翻译具有较强的解释力。依据关联理论，为了准确传递气象科技论文的信息意图，译者应以最佳关联原则为翻译准则，使译语读者在推理过程中付出最小的信息处理努力，实现理想的交际效果。

　参考文献

　[1] 黄文妍，范新勇，等人.边界层参数化方案对边界层热力和动力结构特征影响的比较[J].北京：地球物理学报，2014(5)：1400-1414.

　[2] Gutt，E.A. Translation and Relevance： Cognition and Context [M].Shanghai Foreign Language Education Press， 2004：107-199.

　[3] Sperber，D.& Wilson， D. Relevance： Communication and Cognition[M].Second Edition Beijing： Foreign Language Teaching and Research Press. 2001： 50.

　[4] 寿邵文，姚永红.气象科技英语教程[M].北京：气象出版社，2008：178.

　[5] 赵彦春.关联理论对翻译的解释力 [J].广州：现代外语，1999(85)：276.

　

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