<div dir="ltr">Good Evening.<div><br></div><div style>For my 4 km WRF runs, I am attempting to filter out waves that are approximately less than 26 km using the spectral gaussian filter technique. For filtering waves below 26 km at 4 km grid spacing, 13 weight seem to be necessary. I used the filwgts_normal function to achieve a gaussian distribution for 13 weights needed for the data smoothing and I used that for the wgt_runave_n_Wrap function. </div><div style><br></div><div style>I have attached my code and two plots (one with filtering and one without). Before I assume this method is correct (which it looks to be to me), I wanted to ask a few questions. For the 3rd argument in wgt_runave_n_Wrap, does the symmetric averaging induced by -1 simulate a normal gaussian distribution? Also, for the normalizing of the weights (as in example 5 for the wgt_runave_n_Wrap page), I take the square root of this value since the filter can only be applied one dimension at a time and for doing this across an area (lat and lon), I have to filter in one axis and then do so again over the same points along another axis (to filter out 26 km waves in both the x and y directions). Would this be the correct approach with the way the filwgts_normal and runave functions work? Any input is greatly appreciated!</div><div style><br></div><div style>Note, I could not send any WRF output files via ftp (i.e. the original file or a significantly reduced file with only the necessary variables needed) as I received the following error: </div><div style>500 OOPS: priv_sock_get_cmd</div><div style><br></div><div style>Brian Squitieri</div><div style>Graduate Research Assistant</div><div style>Iowa State University</div><div style><br></div><div style><br></div></div>