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在大气污染研究领域，科研人员面临着诸多困境。
数据处理首当其冲。研究涉及的气象、污染物排放等多源数据格式繁杂，时空分辨率各异。气象数据包含常规地面与卫星遥感数据，排放数据获取方式多样。传统处理方法难以整合这些数据，导致利用率低，大量信息浪费，严重影响研究结论准确性。
模式模拟也困难重重。大气污染形成的物理、化学机制复杂，WRF/Chem 模式虽强大，但其中物理过程、化学机制设置复杂，参数众多且难以精准确定。模拟臭氧生成时，化学反应速率常数的选择对结果影响巨大。此外，对中小尺度污染源排放特征刻画不精细，模拟结果与实际偏差大，无法真实反映污染状况。
科研成果转化应用同样不易。研究成果多基于理想或特定区域条件，普适性差。实际业务部门应用时，面临技术对接难题，缺乏转化平台和操作指南，大量成果难以落地，无法有效支持污染治理决策。
WRF/Chem 模式为这些困境提供了解决方案。它可在大气环境领域精准模拟 PM2.5、臭氧等污染物时空分布，助力空气质量预报和污染防控；在生态领域，能计算干湿沉降通量，评估对生态系统的影响。
该模式理论基础扎实，气象与化学模块紧密耦合，模拟气象要素和大气化学过程。运行依赖特定数据和 Linux 环境。实践操作上，需完成 Linux 环境配置、模式编译、数据处理，利用 WPS 模块预处理气象数据，处理排放源数据。最后，合理设置运行文件，借助 NCL、ARWPOST 等软件提取和可视化结果，为研究和业务应用提供直观数据支持。

WRF/Chem 模式教程

第一部分、WRF-Chem模式应用案例和理论基础

1、WRF-Chem模式在大气环境（PM2.5、臭氧、能见度）、生态（污染物/元素成分的干湿沉降）等领域的应用个例解析
2、2、WRF-Chem模式总体框架、功能讲解
3、模式安装对操作系统环境依赖性及模式数据讲解

第二部分、Linux环境配置及WRF-CHEM

1、Linux系统入门及基本操作 ，熟悉Linux基本操作命令

2、编译器及Linux环境变量的配置

3、WRF-Chem前置依赖软件和数据可视化软件的安装

第三部分、WRF-Chem模式编译，排放源制作

1、WRF-Chem编译

2、气象数据预处理模块WPS

3、前处理模块WPS主要功能、参数、静态数据和再分析气象资料的介绍

4、WRF-Chem模式物理过程、气相化学机制和气溶胶模拟方案

5、排放源数据讲解及处理（包括EDGAR,FINN等主流清单数据库）

第四部分、WRF-Chem数据准备（气象、排放、初边界条件等），案例实践

1、结合实例讲解及模式运行

例1，MOZART化学机制；例2，CBMZ化学机制

排放源数据准备（人为、生物源）：人为排放源处理程序（convert_emiss.exe、meic2wrf等），生物源处理（MEGAN）

初边界条件的必要性和具体设置

WRF-Chem变量表讲解

模式运行控制文件namelist.input设置方法

2、练习：采用MOZART或CBMZ机制运行个例

3、嵌套运行

4、野火排放数据使用

第五部分、模拟结果提取、数据可视化

1、模式结果提取及数据可视化（NCL、ARWPOST等软件）
2、在相关研究和业务工作中的使用（臭氧、PM2.5相关科研、规划预估等）
3、WRF-Chem版本问题、高分辨率模拟设置注意事项（讨论）
4、问题讨论、答疑
注：请自行准备学习所需环境。

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