天气预报模型
天气预报中的原理有哪些
天气预报中的原理有哪些天气预报是通过收集、分析并预测各种天气变化的过程。
它依赖于多种原理和方法，包括气象学、大气物理学、气象观测技术和计算机模拟等。
以下是天气预报中一些重要原理的详细解释：1. 大气环流模式：天气预报依赖于对大气环流的理解和模拟。
大气环流模式是通过计算机模拟和复杂的数学方程来描述大气的运动方式。
它可以预测气压、温度、湿度和风向等参数的变化，帮助预测天气系统的演变和发展。
2. 大气层结：大气层结是指大气中温度随高度的变化模式。
不同的大气层结对天气系统的形成和发展有重要影响。
通过观测和分析大气层结，可以预测天气系统的强度、垂直运动和云层形成等情况。
3. 气象观测：气象观测是预报天气的基础。
通过地面站点、卫星、雷达等观测设备收集气象要素的数据，如气温、湿度、气压、风速和降水量等。
这些观测数据用于验证模型和预测结果，并帮助改善天气模型和预报准确性。
4. 统计与数据分析：天气预报还依赖于统计和数据分析方法。
通过对历史天气数据的分析，可以找到天气模式和规律。
例如，通过检测气压变化、风向变化和降水模式等，可以预测季节性风暴和降雨的发生可能性。
5. 数值模拟和预报模型：数值模拟和预报模型是天气预报的重要工具。
这些模型基于大气物理学和数学方程组，通过计算机模拟大气运动和物理过程，以预测未来的天气变化。
预报模型根据初始观测数据和边界条件，通过求解模型方程组来预测未来一段时间内天气的演变。
6. 模式评估和验证：为了提高天气预报的准确性，需要对模型进行评估和验证。
通过与实际观测数据进行比对，可以确定模型的优势和不足之处，并进行模型参数和配置的优化。
模式评估和验证是不断改进天气预报技术的重要步骤。
7. 环境与自然影响：天气预报还受到环境和自然因素的影响。
包括地理、地形、海洋、太阳活动和全球气候变化等。
这些因素可以通过各种观测手段和模型模拟进行分析，从而改进天气预报的准确性和信度。
综上所述，天气预报是一个基于多种原理和方法的复杂过程。
预测模型在气象预报中的应用
预测模型在气象预报中的应用随着科技的发展，预测模型在气象预报中的应用越来越广泛。
预测模型可以帮助气象预报员更加准确地预测天气变化和极端天气事件，从而为人们的生活和生产提供更全面的保障。
1. 预测模型的种类预测模型主要有统计学模型和物理学模型两种类型。
统计学模型是基于历史气象数据进行分析，通过统计方法建立起来的模型；而物理学模型则是基于物理学知识和数学原理，对气象系统的运动方程进行建模，以求解大气系统的数值解。
2. 预测模型在气象预报中的应用气象预测中常用的预测模型包括数值天气预报模型、短时预报模型和极端天气预警模型等。
数值天气预报模型是基于大气物理学的运动方程、热力学原理和动力学原理建立的，能够对未来数天内的天气变化进行准确预报；短时预报模型则主要针对数小时内的天气变化进行预报，能够为交通事故预警、航班调度等提供有力支持；而极端天气预警模型则主要用于预测台风、龙卷风、暴雨、暴雪等极端天气事件，可以在预警时发挥重要作用，保障人民生命财产安全。
3. 预测模型提高气象预报准确性的优点预测模型的应用可以大大提高气象预报的准确性。
首先，预测模型可以帮助预报员更加准确地判断天气趋势，及时发布天气预警和预报信息，为人们提供及时、准确的气象服务。
其次，预测模型可以帮助气象预报员更全面地了解气象系统的运动规律和变化规律，提高气象预报员的专业素养和应对突发事件的能力。
最后，预测模型的应用可以提高气象观测数据的利用效率，节约观测资源，进一步提高气象预报的准确性和可靠性。
4. 预测模型在气象灾害预防中的应用预测模型在气象灾害预防中也发挥着重要作用。
以大雪为例，其在预测中有着复杂的规律和变化，而预测模型可以对大雪导致的灾害范围、时间、影响强度等多方面信息进行综合预测，从而为相关部门提供及时、准确的应对措施，保障人员的安全。
总之，预测模型在气象预报中的应用是必不可少的。
在当今的信息化时代，大数据、人工智能等新技术的不断发展和应用也为预测模型提供了更加广阔的应用前景。
大气动力学模型在天气预报中的应用
大气动力学模型在天气预报中的应用天气预报一直以来都是人们关注的焦点。
准确地预测未来的天气状况，对于农民的生产、旅行的安排以及各行各业的生产经营都具有重要意义。
而要准确预报天气，需要从大气层的运动规律入手，这就需要用到大气动力学模型。
大气动力学模型是一种模拟大气运动行为的工具，它对气象现象进行数学描述，并建立各种方程组来表示大气运动规律。
通过对这些方程组进行求解，可以获得大气的温度、压强、风向等变量的空间和时间分布，从而实现对天气变化的预测。
在天气预报中，大气动力学模型起到了至关重要的作用。
它可以帮助我们理解和预测各种天气现象，比如气旋、风暴和降水等。
通过模拟大气运动规律，我们可以根据当前气象要素的分布情况，预测未来一段时间内的天气状况。
大气动力学模型的应用对于提高天气预报的准确性有着积极的影响。
首先，它可以提供更多的观测数据。
大气动力学模型能够将地面、空中和卫星等多种观测数据进行整合，从而提供更为全面和准确的初始条件，为天气预报提供更为可靠的基础。
其次，大气动力学模型能够模拟出大气层的运动规律。
通过解析和计算各种方程组，可以得到大气的温度、湿度、风速等参数的分布情况，从而推断出未来一段时间内的天气变化趋势。
这对于决策者和公众来说是非常重要的，他们可以根据天气预报的结果，做出相应的安排和决策。
大气动力学模型还可以提供对天气变化的敏感性分析。
通过调整模型中的参数和初始条件，可以模拟出不同的天气状况，并分析这些状况对天气预报的影响程度。
这有助于进一步了解和评估天气预报的准确性，指导改进预报模型和方法。
然而，大气动力学模型的应用也存在一些挑战和限制。
首先，由于大气运动的复杂性，模型的建立和求解过程较为繁琐和耗时。
其次，模型的准确性依赖于初始条件和边界条件的准确性，而这些条件的测量和获取成本较高。
此外，大气模型中包含的参数也需要进行精确的估计和调整，以提高模型的准确度。
综上所述，大气动力学模型在天气预报中具有重要的应用价值。
26.为什么天气预报有时不准确？
为什么天气预报有时不准确？天气预报是我们日常生活中不可或缺的一部分，它帮助我们计划活动、出行和农业生产。
然而，即便有了现代科学技术的支持，天气预报有时仍不够准确。
以下是导致天气预报不准确的原因，包括大气的复杂性、预测模型的局限性、数据采集的挑战以及其他相关因素。
一、大气系统的复杂性1. 大气的非线性特征•混沌特性：大气是一种复杂的流体系统，具有非线性和混沌的特性。
小的初始条件差异可能导致巨大结果变化，这被称为“蝴蝶效应”。
即使是微小的不确定性也可能导致长期预报的误差积累。
•大气层的多层次性：大气由多层结构组成，每一层都受到不同的物理和化学过程影响，如对流层的气象变化和平流层的臭氧动态。
2. 复杂的天气现象•天气系统交互：天气由多个大气系统相互作用而成，包括锋面、气旋、反气旋、热带风暴等。
这些系统之间的复杂交互增加了预测的难度。
•局地天气现象：例如雷暴、龙卷风、雾和微风等小尺度天气现象常常难以准确预测，因为它们的形成和消散速度很快，且空间尺度较小。
二、天气预测模型的局限性1. 数值天气预报模型•模型假设：所有天气预报模型都基于一定的数学假设和近似。
这些假设帮助简化计算，但可能忽略一些重要的物理过程。
•分辨率限制：模型分辨率越高，所需计算能力越强。
当前计算资源有限，因此无法使用极高分辨率的模型来捕捉所有细节。
2. 模型的不确定性•参数化过程：某些物理过程（如云的形成和降水过程）在模型中通过参数化表示。
这种参数化无法完全精确地模拟实际过程，可能导致误差。
•初始条件误差：模型的初始状态来自观测数据，任何数据误差都会传递到预测中，影响预测的准确性。
三、数据采集的挑战1. 数据不足•观测网络限制：尽管全球气象观测网络正在扩大，但某些地区（如海洋和偏远地区）仍缺乏足够的观测数据。
•垂直观测不足：地面观测相对丰富，但高空观测（如气球、卫星）不够密集，影响对大气垂直结构的精确测量。
2. 数据质量问题•观测误差：观测设备和方法会引入误差，影响数据质量。
随机森林模型在天气预报中的精准度提升
随机森林模型在天气预报中的精准度提升随着气候变化对日常生活的影响日益凸显，天气预报的准确性对人们日常生活、农业生产、能源管理等方面起着至关重要的作用。
然而，由于天气预报受到多种不确定因素的影响，如气象数据的不完整性、气象模式的复杂性等，使得提高天气预报的准确度成为一个具有挑战性的任务。
随机森林模型作为一种强大的预测模型，近年来在天气预报领域中受到了广泛的关注和应用。
随机森林模型是一种基于决策树的集成学习模型，通过构建多个决策树并利用投票机制来获得最终的预测结果。
它的独特之处在于它可以处理具备高度非线性关系、复杂交互作用等特征的数据，并且具有较强的泛化能力和鲁棒性。
这使得随机森林模型成为了一个非常适用于天气预报的工具。
首先，随机森林模型可以利用多样性的特征来提高天气预报的准确度。
在天气预测中，气象数据通常包括气温、湿度、风速、降雨量等多个维度的数据。
随机森林模型可以同时处理多维度的数据，并且根据数据的重要性来进行特征选择，提取出对天气预测影响最大的特征。
这样做的好处是可以充分利用多维度的信息，增加模型的预测能力。
其次，随机森林模型还可以处理非线性关系，提高天气预报的精准度。
天气预测中的气象数据往往存在复杂的非线性关系，传统的线性模型很难捕捉到这些关系。
随机森林模型通过构建多个决策树，每个决策树都能够处理特定的特征和关系，进而改进了线性模型的缺点。
这种非线性建模能力使随机森林模型在天气预报中能够更好地适应和预测复杂的气象数据。
此外，随机森林模型在处理缺失数据方面也具备一定的优势。
在实际应用中，天气预报的气象数据可能会因为观测站点的限制、传感器故障等原因导致数据的缺失。
传统的预测模型对于缺失数据往往会出现问题，而随机森林模型则可以利用其他特征的信息来填补缺失数据，并保持较高的预测准确度。
这种容错机制使得随机森林模型能够更好地应对复杂的气候数据情况。
此外，随机森林模型还具有较强的鲁棒性。
天气预报受到许多干扰因素的影响，例如异常天气事件、观测数据的噪声等。
数值天气预报的基本原理
数值天气预报的基本原理数值天气预报是基于数学模型和现代气象学理论实现的一种预报方法，它的基本原理主要包括以下几个方面：一、数值模型的建立数值模型通常会将大气划分成网格，通过对每个网格的物理方程进行离散化、数值求解，来模拟大气在不同高度、不同时间的物理过程。
其中，物理方程通常包括质量、能量、动量守恒方程等，而数值求解采用的是数值计算方法，如有限差分、有限元等。
二、数据输入和处理数值预报需要大量的气象数据来提供给数值模型，包括观测数据和数值预报资料。
观测数据主要来自气象观测站、卫星遥感等，而数值预报资料则包括历史数据、其它数值预报模型的预报资料等。
这些数据需要进行质量控制、插值等处理，以提高预报的准确性。
三、初始化初始化是对数值模型的第一次运算，利用已有的观测数据和预报数据，对数值模型进行初始值设定，以便预报未来的天气状况。
初始化中涉及到的要素包括气压、温度、湿度、风向、风速等。
四、数值预报在数值模型完成初始化之后，便可以进行数值预报，预报的时间可以从数小时到数天不等，具体预报时间由模型的运算能力和实际需要而定。
预报的过程中，数值模型将各个网格中的数值连成数列进行求解，最终预报出各种气象要素的空间分布和时间变化。
五、后处理数值预报完成后，还需要进行后处理以制作出直观有效的预报图，为大众提供使用。
所谓的后处理包括对预报数据的插值、网格剖分、等值线绘制等等。
预报数据的直观展示是数值预报实际应用中不可缺少的环节。
总之，数值天气预报以其高准确度、快速更新的特点，成为了现代气象预报的重要方法之一。
在未来，随着大数据处理和人工智能等技术的发展，相信数值天气预报仍将有更加广阔的应用前景。
组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型
组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型近年来，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛的关注与应用。
然而，由于光伏发电的特殊性，其功率的波动性较大，难以准确预测。
针对这一问题，研究者们提出了各种光伏功率预测模型，并不断优化提升预测的准确性和实用性。
其中一种比较常见的光伏功率预测方法是基于数值天气预报数据的模型。
数值天气预报模型利用大气的观测数据、物理方程和数值方法对未来一段时间的天气变化进行预测。
在光伏功率预测中，数值天气预报模型可以通过分析气象参数，如温度、风速、辐照度等，来预测未来一段时间内的天气状况，从而对光伏发电的功率进行预测。
另一种光伏功率预测方法是基于地基云图的模型。
地基云图是通过地面上的相机捕捉云层的图像，利用图像处理与分析技术来定量分析云层的特征和演变趋势。
光伏功率与云量之间存在密切的关系，而地基云图可以提供关于云量和云演变的精确信息。
通过分析和处理云图，可以得出未来一段时间内云量变化趋势的预测结果，从而对光伏功率进行预测。
然而，单独采用数值天气预报模型或地基云图模型预测光伏功率时，往往存在一些局限性。
数值天气预报模型虽然可以提供丰富的气象参数，但由于存在模型的不确定性以及传感器和观测设备的误差，预测结果常常无法达到较高的精确度。
而地基云图模型虽然可以提供精确的云量和演变趋势信息，但其只能在有云的情况下进行预测，而无法对晴天或阴天的情况进行准确预测。
为了克服以上的局限性，研究者们提出了一种结合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型。
该模型首先利用数值天气预报获取未来一段时间内的气象参数数据，然后结合地基云图的云量信息，通过建立动态模型对光伏系统的发电功率进行预测。
具体而言，该模型首先利用数值天气预报模型获得未来一段时间内的温度、风速和辐照度等参数。
同时，通过地基云图模型获取相应时间段内的云量信息。
然后，将两者结合起来，通过建立数据挖掘与统计分析的模型，对未来一段时间内的光伏功率进行预测。
天气预报的科学原理气象知识点揭秘
天气预报的科学原理气象知识点揭秘天气预报的科学原理及气象知识点揭秘天气预报是现代社会生活中非常重要的一环，它通过分析大气环境的变化，给出未来一段时间内的天气情况预测。
那么，天气预报的科学原理是什么？下面，我们将揭秘其中的气象知识点。
一、大气环境与天气预报天气预报的科学原理基于对大气环境的研究与分析。
大气环境是指大气层中各种气象因素的总体表现，如温度、湿度、气压、风向风速等。
这些因素的变化决定了天气的变化。
天气预报要解读这些气象因素的变化规律，从而推测未来天气的趋势。
二、气象观测与数据分析天气预报的第一步就是进行气象观测，收集各种气象数据。
气象观测一般包括地面观测和高空观测。
地面观测主要通过气象站、气象雷达等设备，测量温度、湿度、气压等气象因素。
高空观测则利用气球和飞机等载具，测量高空的气象因素，如风向、风速等。
这些观测数据被发送到气象台供气象分析员进行分析。
气象分析员通过对气象数据的综合分析，可以了解不同气象要素之间的相互关系，捕捉天气系统的演变过程。
通过分析温度、湿度、气压等气象要素的变化规律，可以判断天气系统的强度、移动速度以及发展趋势。
三、数值天气预报模型天气预报的科学原理中，数值天气预报模型起到了核心作用。
数值天气预报模型是基于数学和物理原理建立的计算模型，通过模拟大气环境中的物理过程，预测未来的天气情况。
数值天气预报模型将大气分为无数个小格子，并对每个小格子内的气象要素进行计算。
这些小格子的相互作用形成了一个完整的天气系统，模型根据初始条件和物理方程，计算出每个小格子中气象要素的变化过程。
通过同时求解这些小格子的物理方程，模型可以模拟大气环境中的各种现象，如风云变化、降雨等。
四、天气预报的误差与改进天气预报并非百分之百准确，其中存在着一定的误差。
这主要是由于大气环境的复杂性和不确定性所导致的。
为了提高天气预报的准确性，气象科学家们不断改进和完善数值天气预报模型。
他们不断优化模型的网格分辨率，改进对物理过程的描述，提高预报的时空分辨率等。
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天气预报模型：软件体系结构与性能 J. MICHALAKES, J. DUDHIA, D. GILL, T. HENDERSON, J. KLEMP, W. SKAMAROCK, W. WANG
中小尺度气象部门，国家大气研究中心，Boulder，美国科罗拉多80307 2004年5月第一个非测试版的天气研究和预报（WRF）建模系统是为大气研究和运行NWP用户设计和实施全功能的下一代建模系统的一个关键的里程碑社区。以效率，可移植性，可维护性和可扩展性作为基岩需求，WRF软件框架允许增量和合理的快速开发，同时保持总体一致性和坚持架构及其接口。 WRF 2.0版本支持该模型设想的全部功能，包括在一系列高性能计算平台，多个动态核心和物理选项上的高效可扩展性能，低开销双向交互嵌套，移动嵌套，模型耦合，以及与其他常见模型基础设施工作（如ESMF）的互操作性。
1.介绍 WRF项目已经开发了下一代中尺度预报模型和同化系统，以推进中尺度降水系统的理解和预测，并促进研究和运营预测社区之间的更紧密的联系。随着2004年5月向社区发布WRF 2.0版本，将WRF建模系统广泛传播给大量用户，并将其应用于各种领域，包括风暴规模研究和预测，空气质量模拟，
图1 WRF系统示意图 野火模拟，飓风和热带风暴预测，区域气候和作战数字天气预报正在良好进行。2004年年底，注册 下载次数超过2,500件。来自20个国家的93个机构的173名参与者于2004年6月在NCAR参加了年度WRF用户研讨会，并听取了28次涉及以WRF模式开展工作的科学报告。在NOAA国家环境预测中心和美国空军气象局，正在进行WRF的运行实施。已经形成了NOAA / NCAR / DoD联合发展试验中心，以促进研究界的新发展的持续测试，评估和过渡在NCEP，AFWA和美国海军通过在各中心建立的操作测试中心的操作。 如图1所示，WRF系统包括WRF模型本身，用于为理想化，实数据和单向嵌套预测产生初始和横向边界条件的预处理器，用于分析和可视化的后处理器，以及三维变化数据同化（3DVAR）程序。除了标准初始化（SI）程序之外，每个预处理器和3DVAR是使用WRF高级软件框架（ASF）实现的并行程序。程序之间的数据流通过ASF的I / O和模型耦合API输入和输出。 WRF模型（图中的大框）包含两个动态内核，为机构和应用程序提供额外的灵活性。 NCAR开发的高级研究WRF（ARW;最初的欧拉质量或“EM”核）使用时分高阶Runga-Kutta方法来整合可压缩非静力方程的保守公式[16]。 ARW作为WRF第2版为研究界提供支持，正在美国空军气象局正在运行实施。 NOAA / NCEP的WRF的操作实现使用适应于来自非流体静力中尺度模型（NMM）的WRF ASF的动力学[3] [8] [9] [15]。 WRF ASF实现了WRF软件架构[11]，是WRF模型和3DVAR系统开发的基础。它具有模块化的层次化软件组织，可以将科学代码与并行性以及其他架构，实现和安装相关的问题隔离开来。这种设计对于管理一系列用户，应用程序和平台的单源代码模型的复杂性也至关重要。 本文介绍WRF软件的实现和性能，包括WRF 2.0中提供的新功能：双向交互和移动嵌套，支持模型耦合，以及与新兴社区建模基础设施（如地球系统建模框架）的互操作性。
2.WRF高级软件框架 WRF ASF包括多个可分离层和支持组件：驱动器层，中介层，模型层，称为注册表的元编程实用程序，以及用于处理器间通信，数据格式的外部包的应用程序接口（API） I / O。 WRF ASF的好处是促进快速开发，易于扩展，充分利用WRF社区的开发工作，软件重用，以及适应社区模型基础设施（如ESMF）。 驱动层处理模型域数据结构的运行时分配和并行分解;组织，管理，交互和控制嵌套域，包括模型中的主时间循环;高级别接口到模型域上的I / O操作;以及当WRF是更大耦合的应用系统的一部分时与其他组件的接口。在驱动程序中，每个域都抽象地表示为单个对象：Fortran90派生数据类型，包含动态分配的状态数据，指向嵌套层次结构中的其他域。嵌套表示为根源于顶级（最粗糙分辨率）域的域的树。每个模型时间步长涉及递归深度优先遍历这棵树，推进每个节点及其子节点到下一个模型时间。强制，反馈和嵌套移动也在驱动程序中处理。 中介层包含单个模型域上的特定动态核心的一个时间步长。动态核心的求解例程包含对模型层例程的完整集合调用以及处理器间通信（晕轮更新，并行转置等）和多线程的调用。当前的WRF实现使用RSL通信库[12]，而RSL通信库又使用消息传递接口（MPI）通信包。在使用OpenMP的求解例程中还规定了片上的共享存储器并行性 - 分布式内存补丁内的第二级域分解。 模型层包括构成模型的实际计算例程：平流，扩散，物理参数化等。模型层子程序通过标准模型层接口调用：所有状态数据作为参数，连同正在计算的图块的三个网格维度中的每一个中的起始和结束索引一起被传递。模型层子例程可以不包括I / O，停止语句，多线程或处理器间通信，确保它们可以针对任何瓦片分解或在瓦片上执行的顺序被连贯地执行。模型层接口是ASF与在模型层工作的程序员/科学家之间的合同。遵守接口确保结合到WRF中的模型层包将在框架本身被移植到的任何并行计算机上工作。具有数据依赖性的模型层例程依赖于中介层在它们被调用之前执行必要的处理器间通信。程序员通过向注册表添加条目来描述通信类型和模式，然后插入符号以在求解例程中的适当位置执行通信。 注册表是关于WRF数据结构的信息的简明数据库，以及用于从数据库中的符号自动生成大部分WRF 图2嵌套分解与通讯 代码的机制。注册表数据库是表的集合，列出并描述了WRF状态变量和数组及其属性，例如维度，时间级数，与特定动态核心的关联，与特定物理包的关联，输入的成员资格，输出，或重新启动数据集，对数据进行通信操作，以及一些描述性元数据，例如变量或数组表示的内容及其单位。从该数据库，注册表生成用于基础设施的层之间的接口的代码，用于通信和嵌套的打包和解包代码以及对于模型I / O代码的例程的逐字段调用，否则将极其耗时并且容易进行手动写入和管理。在WRF中添加或修改状态变量或数组是在注册表中修改一行或两行的问题。目前，注册管理机构自动生成总共250万条WRF代码中的60万条。 外部软件包的API也是WRF软件框架的一部分。这些允许WRF使用不同的软件包用于自描述数据格式，模型耦合工具包和库，以及通过简单地将外部软件包适配到接口来进行处理器间通信的库。清洁API还支持在其他方向重用;例如，地球系统建模框架开发人员正在调整WRF I / O API以在ESMF软件中使用。 WRF基础设施的文档，包括注册表的参考文档，WRF I / O应用程序接口规范以及基于Web的WRF代码和文档浏览器[6]在线维护。WRF的其他软件文档正在进行中。
3.巢和移动巢 嵌套是网格细化的一种形式，其允许将昂贵的较高分辨率计算集中在感兴趣区域上。 WRF 2.0包括对单向和双向交互嵌套域的支持。 WRF中的嵌套是非旋转和对齐的，使得父网格点与下面的嵌套上的点重合，这消除了对更复杂的广义重新格栅计算的需要。嵌套配置在运行时通过名称列表指定。 WRF ASF支持在模拟期间的任何时间创建和删除嵌套，但是如果运行需要嵌套分辨率地形或其他下边界数据的输入，则WRF模型当前被限制为开始嵌套;这个限制将在不久的将来得到解决。巢可以伸缩（嵌套在巢内）到任意水平的细化水平。垂直细化尚未实现。精化比是整数，通常为1：3。在2.0.3版本中发布了移动嵌套的原型实现。这个版本用于4公里移动巢模拟飓风伊万（2004年9月）。可以在线查看动画。 高效和可扩展的嵌套实现是一个关键问题。嵌套模拟中的所有域都在同一组进程上分解，嵌套域与父进程同步运行。交换强制和反馈信息需要通信以在每个父时间步骤中跨进程散布和收集数据。此外，父域数据到嵌套点的插值是负载不平衡的，因为它仅在父域和嵌套共享的域的区域上发生。这通过首先将父域数据重新布置到存储对应的嵌套域点的过程而被部分地减轻，允许在本地和在更大数量的过程上执行内插。图2示出了覆盖嵌套边界（包括用于西北巢角的“a”和“b”）的过程的父域数据被传送到计算嵌套边界（包括过程“c”）的过程。通过同一组进程）。在重排父域数据之后，在嵌套边界处理上局部地执行父 - 嵌套网格插值。 嵌套开销通过将同等大小的父域和嵌套域运行为双向交互域，然后分别作为独立的单域运行来衡量。嵌套的开销在5％和8％之间，取决于过程的数量，以及在并行MM5模型中观察到的15％开销的目标内。大多数开销出现与内插的成本相关，其使用相对昂贵的非线性算法。 移动嵌套的方法与双向嵌套相同，一些额外的逻辑添加到框架和模型代码： 1.确定是否是移动的时间，如果是，移动的方向和距离。 2.调整嵌套点上的点与父域上的对应点之间的关系。 3.在嵌套移动的相反方向上在嵌套的2维和3维状态数组中移动数据。 4.当嵌套移动到相对于父域的新位置时，初始化嵌套的前边缘。 在上述步骤1中需要另外的工作以结合自动特征跟随嵌套移动机制，并且在步骤4中允许运行时间摄取嵌套分辨率下边界数据，例如在移动的前边缘上的地形和土地利用巢。最后，将解决将移动耦合到诸如海洋模型的外部模型的问题。
4.I / O和型号耦合 WRF ASF中的I / O和模型耦合API在WRF模型和用于I / O和数据格式化的外部软件包之间提供了一个统一的，与软件包无关的接口。用于NetCDF，并行HDF5，本地二进制和GRIB1 I / O的API的实现可运行时分配给框架的I / O流.WRF I / O和模型耦合API也支持模型耦合，在[5] [6]下和PRISM耦合框架[7]中完善的一个想法。 “耦合作为I / O”是有吸引力的，因为它允许在已经存在用于I / O的模型的控制结构和接口内封装组件数据交换的细节。它需要对模型本身很少（如果有的话）修改，它容易且有效地适应于不同形式的耦合（顺序或并行），它可以在在线和离线模式之间透明地（从应用的角度）切换，耦合，并且它自然地适合于诸如网格计算的分布式计算环境。 已经开发了WRF I / O和模型耦合API的两个模型耦合实现：模型耦合工具包（MCT）[10]是社区气候系统模型（CCSM）耦合器的基础;模型耦合环境库（MCEL）[2]是基于CORBA的基于客户端 - 服务器的耦合框架。
图3黄海模拟的耦合图显示WRF（大气），ADCIRC（海洋环流），SWAN（波模型）和LSOM（沉积物光学）。 WRF的U和V速度为空气; U和来自ADCIRC的是水。 WRF I / O和模型耦合API的MCT实现支持对WRF和区域海洋建模系统（ROMS）之间紧密耦合到适度耦合的相互作用的边界条件的定期，计划的交换。 WRF风应力和热通量被发送到海洋模型，并且从ROMS接收海表面温度。执行WRF / ROMS耦合的三个性能基准，并且耦合开销是标称的，远低于