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" x8 g0 O/ ?1 _, D' S6 E1 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。 0 F: ~" ?5 j+ N2 y9 W$ ?; j( N
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。 ) P8 K' q; D5 b9 m: {+ Q
【内容简述】： 9 Z* r+ B( r8 j& g
专题一：Python软件的安装及入门
$ m e/ U! W3 W* C4 j* ?; |' A+ K 1、Python入门和安装
8 i: l. J& k( j! _5 w. w 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
7 w( C7 b. F$ Z 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法: W( ]% O) q1 g4 r4 \8 \, e4 `
专题二：气象海洋常用科学计算库
! U* r$ O8 q; Q$ C+ F4 Q 2、气象海洋常用科学计算 1 W$ f `0 }1 d+ i' [
2.1 Numpy库 ! l4 R- e5 h) E' z- K
2.2 Pandas库
$ r/ g) W( W4 w5 c- q, U9 G2 x 2.3 Scipy库
. l0 j O8 i4 j2 G( c" W4 a 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO: {. J. l1 Q7 Q f& U A- s* {
: G8 c: x0 F* t7 C1 Z6 B
+ n8 M4 I& i# L7 u- x1 b
专题三：气象海洋常用可视化库
& |: {' w6 F# ?# A 3 气象海洋常用可视化库 % ]" w( r) |, y/ l/ Q$ I
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
" V" @; B7 n' t9 p4 L 3.2 不同类型图的绘制
1 [! O2 g9 q$ r 1）折线图绘制 * E$ h1 `9 J" t
2）柱状图绘制 % D' q( @' P" i6 r$ W" S O
3）errorbar图绘制
+ d) b8 h% X" ]3 J$ L! x7 ` l* z 4）流场矢量
h, k6 [" b) i/ @+ d2 C2 ?9 Z 4）散点图绘制
" q3 z( }3 ^$ W. j' r, N& { 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） . P* a1 d/ z- }; i. [( c
6）填色及等值线+地图 ( R' s, H+ L, v; m' }, v
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
4 Z; f+ o" b3 q6 o0 n& y4 T0 i % x8 S4 t9 q% f/ w5 t" [/ X& o
专题四：数据爬虫实战
8 c1 S, _7 c7 o 4 如何爬取中央气象台台风数据 ]/ ^8 z8 z" b6 b6 o0 m
1) Request库的介绍
7 B9 i8 k1 K r1 g3 @# d 2) 解析网页介绍 5 z3 `3 |4 Z9 r3 g. c2 `
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化; ]- L5 m. S7 w w, w
专题五：模式后处理 3 h* V, T" u. d6 ^4 {7 j
5 WRF和ROMS模式后处理 ; v! f1 r9 i# s4 B+ t( K' {
5.1 WRF模式后处理
8 E- E! a ^8 Z; w 1） wrf-python库介绍
) U. y( @% |! r! i, n( m2 ]2 L, l. J 2） 提取站点数据 3 H8 X' A- y" O, Z) g0 Z# i- J) O
3） 500hPa形式场绘制 $ ~/ p0 Z$ V; m0 O- e( N0 R
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化
' s2 U1 u* E; ^ 5.2 ROMS模式后处理 6 n+ G& B+ y2 {, y9 \4 I: B0 |
1） xarray为例操作ROMS输出数据 5 L2 v4 M ~% S+ R6 q, k n
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
9 V+ R( K9 A. [% b3 W; C) [ 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制) a5 E) R9 m( _
0 ]' ?& \- Z9 U3 f' i! t- w+ b 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 + z8 o' t; S" x& z
6 EOF方法分析大气和海洋数据
# y8 b7 O% k& { 6.1 EOF基础和eofs库的介绍 1 g: d* R1 a4 h( e1 K' D
6.2 EOF分析海年风场数据
0 X/ j3 M r4 q1 g% { 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
" s5 [4 B) f: C V$ s# v) e% v5 y 6.3 EOF分析海表面温度数据
* ]. |+ L3 P8 _$ S! B: E 1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
& ?; N! G. i) z V9 I/ l / H: p* ~( X& m& K
专题七：AI在气象海洋中的应用
( E* z# S& G y8 y, u- v0 p& N/ F 机器学习在气象海洋中的应用
" M! [1 y9 X: ]8 I5 } 7.1 机器学习简介 / P, n0 D3 I, f, \
1）机器学习简介
2 G: `3 v8 p: g$ t 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
4 P1 V5 \/ k% X4 H7 N1 O 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 * b, L0 P* @/ Y3 i/ |; C
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
, c5 B" @# U! \$ U& X3 } " O6 N: y$ p+ H% [
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