mt38cnu -数值天气预报
模块供应商: Meteorology
学分数： 10 [5 ECTS credits]
水平:6
教学用语： 秋天 term module
先决条件: MT24CNU Numerical 方法s for Environmental Science
模块化的必备条件: MT12CNU Skills for Environmental Science highly desirable. 学生必须具备一定的Python编程能力，这样他们才能自信地将简短的数学算法转换为可工作的Python代码并绘制结果。
相关内容:
模块被排除在外:
目前从: 2021/2
模块召集人: 彼得·克拉克教授
电子邮件: p.clark@reading.ac.uk
模块类型：
概述模块描述：
在这个模块中，我们将NBA投注[手机]俱乐部研究组成数值天气预报的组件。
NUIST的模块负责人是zhixie fei教授（zhi@nuist.edu.cn）。
目的:
本模块的目的是培养对数值模式中用于业务天气预报、气候模拟和气候变化预测的方法的理解。
可评估的学习成果：
在本模块结束时，学生应该能够：理解并详细讨论数值天气预报的所有组成部分，包括数据同化和初始化，数值实现，参数化和不确定性。
额外的结果:
学生也将发展对一些应用于天气预报的基本动力系统理论的理解和欣赏。 在课程中，学生将进一步发展他们的编程技能和实验技能，因为他们将使用python逐步开发自己的实用数值天气预报模型。
大纲内容:
0. History of weather forecasting
Lecture 0.1. NWP简介。
1. Equations of motion
Lecture 1.1. 物质导数与平流。
1.2课。 流体力学基本方程。
2. 偏微分方程的有限差分离散化。
2.1课。 气象学流体力学方程的近似版本。
2.2课。 垂直坐标。
3. The barotropic and equivalent barotropic vorticity equations
Lecture 3.1. 浅水方程式。
3.2课。 西南涡旋的环流、涡度和位涡度。
3.3课。 正压涡度方程。
3.4课。 ebve的解决方案策略。 pde的其他数值技术。
4. Spectral methods
Lecture 4.1. 光谱法。介绍。
Lecture 4.2
. 离散傅里叶级数。
4.3课。 谱法中的非线性项。
4.4课。 二维空间和球面。
4.5课。 Semi-Lagrangian平流。
4.6课。 TVD平流。
5. Parametrization in NWP models
Lecture 5.1. 大气中的能量级联。
5.2课。 NWP/Climate模式的物理参数化。
5.3课。 湿对流参数化。
Lect
ure 5.4. 微物理过程的参数化和建模。
5.5课。 辐射传输过程的参数化和建模。
5.6课。 微物理和辐射的简单参数化。
5.7课。 微物理和辐射的诊断和一维参数化。
5.8课。 边界层参数化。
6. Data assimilation and initialization
Lecture 6.1. 数据同化概论
6.2课。 贝叶斯定理。
6.3课。 变分数据同化。
6.4课。 初始化和集成方法。
7. Chaos and uncertainty: dynamical systems, predictability and ensembles
Lecture 7.1 Sources of Uncertainty.
7.2课。 The Birth of Chaos: the Lorenz Attractor (1)
Lecture 7.3. The Birth of Chaos: the Lorenz Attractor (2)
Lecture 7.4. Limits of Predictabilit
y.
Lecture 7.5. 整体预测。
教学方法简述：
理论以每周三次50分钟的互动式讲座形式呈现。 随着各种方程和解法的引入，学生将在自己的独立学习时间和课堂反馈中实现自己的版本。 因此，他们将逐渐建立一个简单但现实的大气模型的组成部分。 这将在课堂实践中完成和测试。
| 秋天 | 春天 | 夏天 | |
| 讲座 | 48 | ||
| 实践课程和工作坊 | 16 | ||
| 引导自主学习： | |||
| 更广泛的阅读（独立） | 16 | ||
| 更广泛的阅读（指导） | 16 | ||
| 小组学习任务 | 4 | ||
| 按学期划分的总学时 | 100 | 0 | 0 |
| 模块总学时 | 100 |
| 方法 | 百分比 |
| 书面作业，包括论文 | 50 |
| 由学校管理的班级考试 | 50 |
总结性评核-考试：
由学院/系进行一次期末考试（2小时）。
总评估将占本次期末考试成绩的50%。
总结性评估-课程作业和课堂测试：
一次选择题测试（1小时）。
一份基于实验（例如查看可预测性）的报告，使用学生最终编写的Python模型执行。
形成性评价方法：
对课堂练习的即时反馈。
逾期提交的处罚：
支助中心将对逾期提交的工作实行下列处罚：
- 在原定截止日期（或任何正式同意的延期截止日期）之后提交的作业：截止日期后的每个工作日（或其中的一部分）将从该作业的总分数中扣除10%的分数，最多可达五个工作日；
- 如果作品在原始截止日期（或任何正式同意的截止日期延长）后超过五个工作日提交：将记录零分。
You are strongly advised to ensure that coursework is submitted by the relevant deadline. 您应该注意，建议在未完成状态下提交作业，而不是没有提交任何作业。
通过考试的评估要求：
总体得分为40%。
重新安排:
只可于八月/九月补考班级考试。
重新提交模拟报告。
额外费用（适用时指定）：
最后更新: 2021年5月4日
本模块描述中包含的信息不构成学生合同的任何部分。