1- آزادی، م.، پ.، رضازاده، ا.، میرزایی و غ.، وکیلی، 1382، پیشبینی عددی سیستمهای زمستانی روی ایران: مطالعه مقایسهای پارامتریسازیهای فیزیکی، هشتمین کنفرانس دینامیک شارهها.
2- آزادی، م.، س.، جعفری، ز.، کلاته سیفری، 1388، ارزیابی عملکرد مدل WRF در ایران برای پیشبینی بارش با استفاده از طرحوارههای فیزیکی مختلف: مطالعه موردی، دوازدهمین کنفرانس دینامیک شارهها، دانشگاه صنعتی نوشیروانی، بابل، ایران.
3- آزادی، م.، قاضی میرسعید، م.، جعفری، س، (1388)، ارزیابی عملکرد مدل WRF برای پیشبینی بارش بر روی ایران به مدت یکماه، دوازدهمین کنفرانس دینامیک شارهها، تهران-انجمن فیزیک ایران: دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل.
4- آزادی، م.، غ.، وکیلی، 1389، مقدمهای بر پیشبینی عددی.در دست چاپ.
5- قندهاری، ش.، ا. ح.، مشکواتی و م.، مزرعه فراهانی، 1385، بررسی عملکرد موردی مدل میان مقیاس MM5 در شبیهسازی بارشهای رگباری، همایش پیشبینی عددی وضع هوا پژوهشکده هواشناسی- مرکز ملی اقلیم شناسی.
6- هاشمیپرست، م، 1378، آمارو احتمال در مهندسی، انتشارات سیمای دانش.
7- Ackoff, R. L, 1962, Scientific Method: Optimizing Applied Research Decisions. New York, John Wiley and Sons, 464pp.
8- Argueso, D., Hidalgo-Munoz, J. M.,Gamiz-Fortis, S. R. and Esteban-Parra, M. J, 2011, Evaluation of WRF Parameterizations for Climate Studies over Southern Spain Using a Multistep Regionalization, Amer. Meteor. Soc.,vol 24, 5633-5650.
9- Evans, J. P, and Marie, E., FeiJi, 2011,Evaluating the performance of a WRF physics ensemble over South-East Australia.
10- Fall, S., and Niyogi, D., and Mohanty, Uc.and Kumar, A, 2007, Application of weather prediction models for hazard mitigation planning: a case study of heavy off-season rains in Senegal, Vol.41.00 Issue. 1,227-243.
11- Gilbert, G. K,1884,Finley,sTornado prediction. Amer. Meteor. J., 1, 166-172.
12- Gallus, W. A. and Pfeifer, M, 2008, Inter comparison of simulations using 5 WRF microphysical schemes with dual-Polarization data for a German squall line, Adv. Geosci., vol16,109 -116.
13- Jankov, I., Jr. Gallus, W. A., Segal, M., Shaw, B. and Koch, S. E,2005,The Impact of Different WRF Model Physical Parameterizations and Their Interactions on Warm Season MCS Rainfall. Amer. Meteor. Soc., 20, 1048-1060.
14- Jolliffe, I. T. and Stephenson, D. B, 2003, Forecast Verification: A Practitioner’s Guide in Atmospheric Science, John Wiley and Sons, 240pp.
15- Kamol, P., S, 2006, Microphysics Schemes Simulation of Heavy Rainfalls in low Pressure Trough passed the North of Thailand. 4353 Numerical Weather Prediction (NWP), Thai Meteorological Department, Sukhumvit Rd., Bangna, Bangkok, Thailand, 10260.
16- McBride, J. L. and Ebert, E. E, 2000, Verification of Quantitative Precipitation Forecasts from Operational Numerical Weather Prediction Models over Australia. Wea. Forecasting, 15, 103-121.
17- Model Evaluation Tools Version 5.0 (METv5.0)User’s Guide 5.0
18- Nasrollahi, N. and AghaKouchak, A, 2012, Assessing the Impacts of Different WRF Precipitation Physics in Hurricane Simulations. Center for Hydrometeorology and Remote Sensing, University of California, Irvine, Irvine, California
19- Oskouian, M., Heron, M. L., Mobasheri, M. R, 2008,Quantitive Precipitation Forecast in the Caspian Sea/Alburz Mountain Region: MM5 Verification, Asian Network for Scientific, Information., 14, 2523-2533.
20- Peirce, C. S, 1884,The numerical measure of the success of predictions. Science, 4, 453–454.
21- Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker, D. M., Duda, M., Huang, X.-Y., Wang, W. and Powers, J. G, 2008,A Description of theAdvanced Research WRF Version 3 , NCAR Technical Note.
22- Wilks, D. S, 2013,Statistical Methods in the Atmospheric Sciences.
23- Yang, B., Qian, Y., Lin, G., Leung, R. and Zhang, Y, 2012,Some issues in uncertainty quantification and parameter tuning: a case study of convective parameterization scheme in the WRF regional climate model, Atmos. Chem. Phys., 12, 2409–2427.