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& ?" v- q0 D* H+ O* D 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。 2 ?3 f4 S& i6 y6 b# Q, ?
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。 9 }. ?$ S, F! K9 P
【内容简述】： ! {; O; _7 ]6 h+ ^( G- h* W
专题一：Python软件的安装及入门
& l4 O' I+ z6 E8 f3 p3 [! Q 1、Python入门和安装 3 w' c( ^( U4 I* ^2 Q
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 # v' g- B0 `: W3 x
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
! v, Q, T/ q. y9 |/ ^0 j0 r" O9 R 专题二：气象海洋常用科学计算库
9 _. |. U& H. `1 ^ 2、气象海洋常用科学计算 T2 _. v9 f7 A+ L' o5 B- e9 T- T
2.1 Numpy库
& b' O1 a7 A/ K- s. Y 2.2 Pandas库 + n5 ~& j: D/ Y( H% G
2.3 Scipy库 ( n& b' D/ t8 D- U7 ?) k& Z2 c5 T- s
2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
# Y/ K* D% B) K3 f) w% |
- |8 A0 v$ p* a0 Z3 b% g
# s# S) z+ q+ K: I8 x# w 专题三：气象海洋常用可视化库
7 V" _) g; a! F1 ?+ `2 o 3 气象海洋常用可视化库 ) O. w0 ^ `7 _8 \ F
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
3 F4 n% n- u4 C+ W/ q7 F& Y! g* M 3.2 不同类型图的绘制
O7 K5 O9 n/ J 1）折线图绘制
# L+ e; Y# k8 C, C4 @% E 2）柱状图绘制 . n5 ~5 l* {& M. m r* h& y4 n5 B
3）errorbar图绘制 : X/ }) Z7 ?; T1 X& f% }8 S$ {# q6 L
4）流场矢量
+ W/ j1 M3 F1 O1 H 4）散点图绘制 ! E) k2 l6 d1 `
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
: D/ P# o+ Z4 W& a" c# U" Z( n. S 6）填色及等值线+地图
# E4 x" A+ C, p) K* a 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
& n( V, d2 @; B, Y
; ?/ q. P5 t% s/ k. E, D 专题四：数据爬虫实战
. Q& j W9 }$ Y" o, V4 e 4 如何爬取中央气象台台风数据
* T4 ~0 ]/ J3 H8 L" U 1) Request库的介绍
( }( n0 f% Z1 L0 K# d0 p ]4 m 2) 解析网页介绍 2 H3 f, D+ C- {0 A5 }
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
9 x2 r$ H) D; N( J" ^ D 专题五：模式后处理
) P; d; G! r# v 5 WRF和ROMS模式后处理 0 w, `/ b" O8 G& C, X
5.1 WRF模式后处理
8 L0 j. q3 c7 E& n' i4 P9 Y6 G 1） wrf-python库介绍 2 V; k+ y2 s+ Y0 ?* V e" ^
2） 提取站点数据 ( L2 I7 R" N) a
3） 500hPa形式场绘制
6 M* R3 j0 g% y. C 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化9 ?* \9 m7 b3 t; \" R* g
5.2 ROMS模式后处理
, p$ B& c) }+ ?0 _ 1） xarray为例操作ROMS输出数据
9 a( g; ]3 F5 K& |4 \# j 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 & b2 `+ G9 G; J/ s7 d- U/ v! e
3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制, V) y, J P2 [
L$ p' W% G' V+ o# @! E 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
- I0 k& L$ z2 Z; [. y 6 EOF方法分析大气和海洋数据
! S5 X. y2 x$ N9 }) E 6.1 EOF基础和eofs库的介绍
" w9 _( A, v, t* [ 6.2 EOF分析海年风场数据 1 x. [9 S3 e4 }. `5 q9 t- D
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
+ Z# [9 @5 B2 W: q4 v8 c 6.3 EOF分析海表面温度数据 / }. Q1 K% N1 b& ]* |7 Y- B
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
. `/ [: Z" @2 J5 h6 f8 N7 l4 k" ~ / H+ Q" j0 Q6 Z+ v
专题七：AI在气象海洋中的应用 0 p7 M8 I* N4 B* C; d
机器学习在气象海洋中的应用
+ C I; F' t. D 7.1 机器学习简介
+ d; z& i8 `. m6 H: U 1）机器学习简介
) A. Z v6 M$ V& K1 F7 b* _! @ 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
8 N, M8 v2 H, w% k 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
) n, A0 l( H9 \; O% Z 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' f4 m* B' {4 T# L5 s6 j% _
* m3 M. d* r/ ~5 }, C9 [1 d* `- Y 【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5 L5 |& i3 @, x. o6 A
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, p. Q$ W2 d% m$ g4 N0 B( F: H" r. S+ R, S( h5 q- P
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