WRF（Weather Research and Forecasting Model）は、気象予測や大気研究のために開発された次世代の数値気象予測システムです。
世界中の気象機関や研究者によって最も広く利用されているモデルの一つで、非常に高いカスタマイズ性と精度を誇ります。
1. WRFの主な特徴
WRFは、局地的な気象現象から地球規模のシミュレーションまで幅広く対応できるよう設計されています。
- 非静力学モデル: 大気の垂直方向の動きを正確に計算できるため、積乱雲の発達や山越え気流などの細かい現象（メソスケール）の再現に優れています。
- 計算効率: 並列計算に最適化されており、スーパーコンピュータから高性能なワークステーションまで、ハードウェアに合わせてスケールアップが可能です。
- 柔軟な物理プロセス: 降水、雲の物理、放射、地表面の状態など、計算に使用するスキーム（数式モデル）をユーザーが自由に選択できます。
2. システムの構成
WRFは主に「WRFソフトウェア・フレームワーク」と呼ばれる大きな枠組みの中に、以下の2つの計算コア（力学過程）を持っています。
ARW (Advanced Research WRF)
主に研究者向けに開発されましたが、現在では予報業務にも広く使われています。地形に沿った座標系を使用し、解像度を自在に変更できるのが強みです。
NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model)
主に米国の国立環境予測センター（NCEP）などの予報業務（オペレーショナル）向けに開発されたコアです。
3. WRFを実行するステップ
実際にシミュレーションを行う際は、一般的に以下の3つの工程を踏みます。
- WPS (WRF Pre-processing System):観測データや全球モデル（GFSなど）のデータを読み込み、シミュレーションを行う領域の地形や海面水温などを準備します。
- WRF Solver:実際に大気の物理方程式を解き、時間の経過とともに気象がどう変化するかを計算します。
- Post-processing:計算結果（バイナリ形式）を可視化ツール（Python, NCL, GrADSなど）を使って、天気図やグラフに変換します。
4. 主な活用シーン
WRFは「ただの天気予報」以上のことに使われています。
- 防災: 台風の進路予測や、ゲリラ豪雨の発生メカニズムの解析。
- エネルギー: 風力発電や太陽光発電の出力予測（風速や日射量のシミュレーション）。
- 環境: 大気汚染物質がどのように拡散するかをシミュレーションする「WRF-Chem」。
- 都市計画: ヒートアイランド現象の影響評価。
注意点：計算リソースの壁
WRFは非常に強力ですが、高解像度（例えば1km格子など）で動かそうとすると、膨大な計算リソースとメモリを消費します。また、Linux環境での構築が基本となるため、コンパイルやライブラリの依存関係の解決など、導入のハードルはやや高めです。
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