wrf较长时间模拟精度和速度问题

小怪兽...

各位前辈好，我现在用CESM输出结果驱动WRF，模拟黄土高原上一块3度*3度左右的区域。我设置了两层嵌套（1:5，lat-lon投影,最外层dx=dy=0.25度.）。可用平台有：  台式机配置：32G内存、16核    高算平台个人实例：32G内存、16核  高算平台的公共集群：2节点，64核
第一个问题是如何提高运算的速度。首先我由原来的3层嵌套（1:3:3）改成了现在的2层（1:5 这样有用吗？）。 同时采用的并行计算mpirun。 并行计算时核数的确定参考了http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/FAQ_files/FAQ_wrf_runtime.html，也做了不同的测试，效果不太好（不知道是不是我格点比较少的缘故,用较多的核貌似没用）。   
第二个问题是如何提高模拟的精度。我想要得到的变量主要是降雨和气温。我了解到的方法是进行不同的参数化方案组合，目前也在做一下敏感性试验：我模拟7-9月，用8、9的结果与气象站的实测数据比较，几套方案下来效果都不好。  请问参数化方案是这么做吗？        另外我在家园看到下垫面数据也有影响，我的namelist中设置geog_data_res='default','default',是不是有问题的。
以下是我的namelist，请各位帮忙看下有问题没有
namelist.wps
&share
wrf_core = 'ARW',
max_dom =2,
start_date = '2000-07-01_00:00:00','2000-07-01_00:00:00',
end_date   = '2000-10-01_00:00:00','2000-07-01_00:00:00',
interval_seconds = 21600
io_form_geogrid = 2,
/
&geogrid
parent_id         =   1,   1,
parent_grid_ratio =   1,   5,
i_parent_start    =   1,   12,  
j_parent_start    =   1,   9,
e_we              =   36,66,
e_sn              =   31,76,
geog_data_res     =   'default','default',
dx = 0.25,
dy = 0.25,
map_proj = 'lat-lon',   （用lat-lon投影时，积分步长怎么设）
ref_lat   =  35.95,
ref_lon   =  107.35,
truelat1  =  30.0,
truelat2  =  60.0,
stand_lon =  107.35,
geog_data_path = '/home/xxx/geog/'
/
&ungrib
out_format = 'WPS',
/
&metgrid
fg_name = '/home/xxx/CCSM_CMIP5_MOAR_BC_20THC'
io_form_metgrid = 2,
opt_output_from_metgrid_path='/home/xxx/test'
/



namelis.input
&time_control
run_days                            = 92,
run_hours                           = 0,
run_minutes                         = 0,
run_seconds                         = 0,
start_year                          = 2000,2000,
start_month                         = 07,07,
start_day                           = 01,   01,
start_hour                          = 00,   00,
start_minute                        = 00,   00,
start_second                        = 00,   00,
end_year                            = 2000,2000,
end_month                           = 10,10,
end_day                             = 01,01,
end_hour                            = 00,00,
end_minute                          = 00,00,
end_second                          = 00,00,
interval_seconds                    = 21600
input_from_file                     = .true.,.true.,
history_interval                    = 1440,60,
frames_per_outfile                  = 500,20000,
restart                             = .false.,
restart_interval                    = 50000,
io_form_history                     = 2
io_form_restart                     = 2
io_form_input                       = 2
io_form_boundary                    = 2
debug_level                         = 0
history_outname='/home/xxx/wrfout_d<domain>'
/

&domains
time_step                           = 150,
time_step_fract_num                 = 0,
time_step_fract_den                 = 1,
max_dom                             = 2,
e_we                                = 36,66,
e_sn                                = 31,76,
e_vert                              = 30,30,
p_top_requested                     = 10000,
num_metgrid_levels                  = 27,
num_metgrid_soil_levels             = 4,
dx                                  = 27794.3691,5558.87382,
dy                                  = 27794.3691,5558.87382,
grid_id                             = 1,     2,  
parent_id                           = 1,1,
i_parent_start                      = 1, 12,
j_parent_start                      = 1, 9,
parent_grid_ratio                   = 1,  5,
parent_time_step_ratio              = 1,5,
feedback                            = 1,
smooth_option                       = 0
/

&physics
mp_physics = 3,3,
ra_lw_physics=1,1,
ra_sw_physics=1,1,
radt                                = 27,27,
sf_sfclay_physics=1,1,
sf_surface_physics=5,5,
bldt                                =0,0,
cu_physics=1,1,
cudt                                = 5,5,
isfflx=1,
ifsnow=1,
icloud                              = 1,
surface_input_source=1,
num_soil_layers                     = 4,
sf_urban_physics                    = 0,0,
/

&fdda
/

&dynamics
w_damping                           = 0,
diff_opt                            = 1,1,
km_opt                              = 4,4,
diff_6th_opt                        = 0,0,
diff_6th_factor                     = 0.12,0.12,
base_temp                           = 290.
damp_opt                            = 0,
zdamp                               = 5000.,5000.,
dampcoef                            = 0.2,
khdif                               = 0,
kvdif                               = 0,
non_hydrostatic                     = .true.,
moist_adv_opt                       = 1,     
scalar_adv_opt                      = 1,
/

&bdy_control
spec_bdy_width                      = 5,
spec_zone                           = 1,
relax_zone                          = 4,
specified                           = .true., .false.,
nested                              = .false., .true.,
/

&grib2
/

&namelist_quilt
nio_tasks_per_group = 0,
nio_groups = 1,
/

andrewsoong

好就怪了

等待中幸福

气候研究和天气研究评估的方式是不一样的

随缘

结果好坏有很大程度上取决于你的CESM输出结果

小怪兽...

随缘 发表于 2020-11-10 08:41
结果好坏有很大程度上取决于你的CESM输出结果

那您还了解可以其他可以驱动WRF的未来情景数据吗

ljchen1989

纯转wrf三天不到就飞了吧~
哪怕你用的是ec数据驱动

小怪兽...

等待中幸福 发表于 2020-11-10 08:37
气候研究和天气研究评估的方式是不一样的

那请问气候研究有推荐的参考没，

小怪兽...

ljchen1989 发表于 2020-11-10 09:15
纯转wrf三天不到就飞了吧~
哪怕你用的是ec数据驱动

好的，我再去了解一下吧

小怪兽...

andrewsoong 发表于 2020-11-10 00:03
好就怪了

好的吧，谢谢您

ljchen1989

小怪兽... 发表于 2020-11-10 09:23
好的，我再去了解一下吧

要是不关心精度，只做敏感性实验应该可以的吧，转一年发nature的也有~