模拟阴雨天气

Question

我想通过模拟雨天来测试一些3D天气雷达软件。我想要某种程度的现实主义，因为它模拟了降雨系统和它们的边界，也模拟了它们的降雨量。天气系统应该是动态的，因为它们可以以典型的速度进化和变化。

如果可能的话，我会满足于一个统计模型，而不是一个由求解微分方程驱动的模型，基于我的假设，生成随机数比求解大型方程组更容易。

该模型应该能够长时间运行(几个小时的模拟实时)，同时生成一组不同的天气模式(晴朗的天气和不同级别的降雨强度)。它应该适合雷达软件的实时模拟，因此天气随时间的发展是一个重要的要求。

能够支持实时模拟是我倾向于任何更简单(可以说是合理的)模型的另一个原因。

我不知道从哪里开始寻找这样的模型。我所看到的模型似乎比我想要的更复杂，可能并不真正适合我有限的需求。

能够帮助我的是确定任何可能用于此目的的现有模型，或者任何描述如何创建这样一个模型的文献。

Answer 1

统计模式的问题是依赖于动力模式输入，加上气候学的要求。统计模型也只能给出一个单独点的数据，而不是一个区域的数据。最简单的统计模型是持续性，即当前的天气，其次是气候学。两者在预测技能上都是最低的。

对于动态模型，请尝试使用WRF模型(http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_source.html）.

这是一种常用的模型。运行时的范围取决于您的计算能力和需求。一个更大的域名需要更长的时间，需要更多。我知道有人用它来模拟飓风，还有人做精细比例模型。

我可以在1-2小时内运行200公里域的WRF，预测36小时。

这取决于你的资源。运行WRF可能需要您无法访问的编译器。您可以在运行模型之后，使用您找到的任何工具开发可视化软件。Python和NCL是很好的语言，但MATLAB和各种其他语言也可以使用。