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( T8 p/ G% E! _" v! d1 X2 I3 p Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。
, F; x. w6 c; U! n8 x 本内容将聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，让大家能从中借鉴学习，最终掌握python这一工作利器，助力今后的工作效率。
% m, u( P0 F2 |' D; S4 A- b 【内容简述】： 8 H% p: V$ o- P3 `9 }9 X G
专题一：Python软件的安装及入门 ; r) v* o$ I+ R# y$ H+ y
1、Python入门和安装 0 H# c6 E- p6 a1 ^# t2 K. ?; f
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
, G+ Y) q# J. o& q 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法5 H6 j4 h8 B; y t5 n" W
专题二：气象海洋常用科学计算库
5 d# k/ k$ e. c+ Y9 d2 w* x, ^ 2、气象海洋常用科学计算 " |/ j2 r5 o, f0 F
2.1 Numpy库 ; k4 R2 F/ l6 v9 ?
2.2 Pandas库
7 a9 ^- @& H# }2 s 2.3 Scipy库
/ H! c% _) @& l2 f- d 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO* c' L* n/ P: [* v% l6 ?
V8 v r8 q2 J. J/ J
8 x4 ]; z" h, P 专题三：气象海洋常用可视化库
( u! A- y2 |: q. _. f7 B3 W 3 气象海洋常用可视化库
& c. q* w/ E0 l 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 7 o" X% r$ s- U+ w
3.2 不同类型图的绘制
+ R9 \) y% u5 G 1）折线图绘制
: m# C6 L5 }( \1 z) u7 ^' w9 R$ U4 b 2）柱状图绘制 ) z% v5 f7 {9 h, ^$ z4 @8 {
3）errorbar图绘制
1 `+ W- ] j/ I0 D3 M 4）流场矢量 * `& A! Y4 x9 O# Q- t+ Z3 v( ?# H
4）散点图绘制 # t$ W7 ?( G& Y$ V h$ D( O$ X
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） $ W0 D) m/ K3 }; K$ k" q
6）填色及等值线+地图 0 K& S2 v4 O# H( Q
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图7 X, x' B; D8 X; W+ [4 U; c& b7 m
# U& Y3 A1 D+ @; u, q 专题四：数据爬虫实战 " C8 c5 N2 ^) n
4 如何爬取中央气象台台风数据 6 q- L/ q# E, `# [4 O' q+ L
1) Request库的介绍
6 w: {5 j/ v; X7 {4 G5 C1 ` 2) 解析网页介绍 . Y: u! M/ U7 [7 L' Q z
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化 a' O0 I" U a% d' Y4 f
专题五：模式后处理
$ ?5 O- ]( S5 o8 Q 5 WRF和ROMS模式后处理 1 T. F" o. v* F& G
5.1 WRF模式后处理
* q$ b; s& o5 x( g; V 1） wrf-python库介绍
* p; b8 N& S/ ]% M6 E- |3 F/ o1 }& V 2） 提取站点数据 5 C% |( K9 n5 [% m: N
3） 500hPa形式场绘制
. d" \# C' ]& ~* v" A 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化" O3 |5 Z1 R6 D. Y! u
5.2 ROMS模式后处理
, H6 N. |. a4 P7 q+ Q8 b 1） xarray为例操作ROMS输出数据
* I$ K0 Q; ~0 T7 G4 A! Q/ @5 ? 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
/ e6 Z% Q- ?# m9 V3 v5 J4 f8 [ 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
! b# i" l0 F& q" ~% C9 f- F $ D7 w' V0 J% b* J" d# m8 d0 [" ]
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
7 ]1 [0 U2 j- r1 O! ^( O I( C 6 EOF方法分析大气和海洋数据 6 {# P7 _; ~& V
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
: k; [; V/ y& k, r# n$ j7 s 6.2 EOF分析海年风场数据
; G. V U* B* ~6 P# m) n 1）CCMP融合风场数据介绍和处理，30年数据 2）按季节进行EOF分析，可视化5 I3 p; D5 J( j, d
6.3 EOF分析海表面温度数据 : k# _( r, H& R2 u0 _ u9 B* g8 M
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
. F, i" A8 U7 l+ o; n4 S8 V
z- @2 m2 }6 w1 s 专题七：AI在气象海洋中的应用
+ j0 v" c0 }- `( @% w4 {, \ 机器学习在气象海洋中的应用
% C) ]* m0 D! P/ ~ 7.1 机器学习简介 . F4 ]5 i8 x2 I% S8 E& {% _
1）机器学习简介
$ Y; d( ] Q$ n3 V g4 u 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
3 Y. x5 M* A" v5 \1 f: B0 E 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
7 |% @+ n' N2 Y* I! _# ] i } 7.3 机器学习订正模式数据 CCMP融合风场数据作为标签数据，订正GFS预报数据- L" a0 p4 c5 R8 ^' f2 n
; A/ Z# {$ M8 N' Q6 X6 T- v/ O0 W3 l9 W 【其它相关推荐】： 系统学习空气质量预报模式系统（wrf-cmaq）SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF/Chem）高精度气象模拟软件WRF(Weather Research Forecasting)技术及案例应用Python人工智能在气象中的应用WRF模式、WRF-SOLAR、WRF-UCM、人工智能气象、FLEXPART、CMIP6数据处理、LEAP模型2 f! b- n0 M7 K3 \4 M
) F/ [9 F A" _7 }/ h" t4 m
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