- 美国国家环境预测中心(NCEP)的全球预测系统全球预测系统(GFS)[1]。它是免费的,你可以很容易的直接下载整个数据集。
- 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)综合预测系统综合预测系统(IFS)[2]。你需要注册下载数据。业务预测或分析不是免费但是re-analyses ERA-Interim等。最近的分辨率比GFS。其他方法来检索数据,除了web界面,是一个python API [3]python API。的参数数据库IFS参数数据库还可以参观吗[4]。的IFS的文档如果文档是网上[5]5和是一个很好的切入点理解本构方程和休息。看看“第四部分物理过程,第七章:云和大规模降水”如果你感兴趣他们做什么雨。
区域数值天气预报模型可以使用全球数值天气预报数据作为初始和边界条件。可能最著名的地区中心模式是国家免费提供的Atmopheric大气研究(NCAR)天气的研究和预测天气的研究和预测(WRF)模型[6]。有关下载运行模型的源代码WRFV3, WPS,静态地理数据(几个GBs !)。看看[7]它有一个全面的安装过程全面的安装过程,和WRF教程和论坛也可能有所帮助。的用户指南[8]用户指南和的描述的物理学[9]的物理描述很有趣看除了代码。你可以找到的最初的引用最初的引用为实现参数化[10],许多演讲演讲从他们的车间(如粒子物理学[11])。谈到微观物理学,看着WRFV3 /物理,你能找到人FortanFortran模块的参数化:
- module_mp_kessler.F
module_mp_kessler.F
(~ 250 LOC)(蒸汽、雨、云水), - module_mp_lin.F
module_mp_lin.F
(~ 3000 LOC)(蒸汽,雨,云,云冰、雪、霰)。
所以它可能不是完全不合理的说~ 1000 LOC的雨在数值天气预报,但这将是忽略了其他许多成千上万的LOC需要运行其他的物理。处理的输出手册中描述的许多选项,你可能会感兴趣在某些事情在python [12]在python中某些后期处理代码。
总之我认为准确预报下雨是不现实的,而整个NWP机械。对于任何应用通过他/她需要熟悉可用数据集和软件。~ 1000 LOC的python你至少可以起草一个框架在GFS / ECMWF数据和WRF,可能还有一些其他的工作,适合你的一些关于雨的预测需求/欲望。作为
作为边注,当地/国家气象服务可能有有趣的产品从自己的模型(其中一些可能是免费的)。另外,应用程序并不需要一个准确的预测(例如,只有在统计的基础上有效)可以依赖其他雨模型在数值天气预报和使用更少的输入数据(如只有长期降雨率测量)。一些“雨细胞”模型用于radioscience可能符合这一描述。
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