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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 C4 w& S8 d/ T7 g; z
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。 1 g8 u0 x' D5 g( d- U$ z4 o7 p
【内容简述】： + G" P/ O! Y7 X- ?
专题一：Python软件的安装及入门 0 l6 s3 M+ G7 h2 Z y, `- R
1、Python入门和安装
4 n- V* Q, a; h$ B- X. o 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 3 ]' ~8 i+ h' o H% x2 S
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
( b' l" H% C, O( D. s- n 专题二：气象海洋常用科学计算库 4 N6 f' I& r( Y! h# q& w
2、气象海洋常用科学计算 ! h) z( [$ ~7 R: l0 M5 L' E+ e
2.1 Numpy库 . m8 H: y) u; s9 i, j+ F
2.2 Pandas库
1 \3 ]' P- t# L. y. A* J9 { 2.3 Scipy库
- a$ j6 B o% c' p. X% s" W5 _: b 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
" ?! O4 s& L6 w# W' c4 @ W 7 T; q, ~. t# Z- L. M) E
) H# d! G1 w2 m4 Y: H 专题三：气象海洋常用可视化库 $ [, ^6 r/ B7 W$ c1 M9 z
3 气象海洋常用可视化库
3 c- ]; H6 j, m! O- j& B2 u4 J 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
5 \) s8 ^8 e3 X! g6 P9 K) x. { 3.2 不同类型图的绘制
$ K+ V8 L" m) }1 K& b5 z1 h' ` 1）折线图绘制
! Y. [: P5 ^9 g/ R+ \6 d- z 2）柱状图绘制
, R4 O) j$ K7 [ 3）errorbar图绘制
" K4 I2 K9 }$ w) u& y 4）流场矢量 + j$ ^: q' n$ Z
4）散点图绘制 ; B% g! }( l! U P, Q% H
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
. p/ z8 {# J2 t' {# I 6）填色及等值线+地图
1 c! r& k$ g/ @ 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图6 V2 c; m! r) ^% r, D
, C- y" E9 t5 o
专题四：数据爬虫实战
3 {# T; [0 p! Y. G 4 如何爬取中央气象台台风数据
/ F L; n i0 w5 ` 1) Request库的介绍 G+ C$ M, A1 k% ]
2) 解析网页介绍
( s5 {6 S- _% O$ q5 t I 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化: X* b6 f, T2 D6 H1 P* y
专题五：模式后处理 4 K8 S! v2 {, x! h
5 WRF和ROMS模式后处理
6 [ U0 `1 a7 B) q 5.1 WRF模式后处理
3 n& T' {6 m2 R4 j' y6 R/ v 1） wrf-python库介绍
1 `$ `; W, J6 |" B& U 2） 提取站点数据 $ J9 O |" u9 j) { m: ^
3） 500hPa形式场绘制
4 k2 G* m% b3 @3 A6 b- @2 }9 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/ t9 ?9 z5 _ X( E; F- y- f. b
5.2 ROMS模式后处理 7 Y: p6 }6 G7 M$ U' }
1） xarray为例操作ROMS输出数据
' s5 g9 Z! o# G h6 W 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
5 [: }5 _$ W: r# b( e+ I 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
, ` r7 j& l: ^0 G9 T4 { * a9 o% Y4 p7 g+ k# A: |
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 * X: P0 U" d6 L- Y) O" s
6 EOF方法分析大气和海洋数据 : I* h& S9 ?' Y3 F; a# R- z8 C! J( j
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
3 X# {% w S$ k% q 6.2 EOF分析海年风场数据
+ ~; `# c. K. R. k# g B/ c; B 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
, L- B2 \7 q" `4 ~# Q- u/ d& d 6.3 EOF分析海表面温度数据 0 b: E" c; ~3 E$ b C; C
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化0 W$ t0 ~% }5 K0 x: G% n- q9 c
1 [+ l3 g/ ]. @! y( c
专题七：AI在气象海洋中的应用 2 g7 H, {7 n3 p' E8 J: k
机器学习在气象海洋中的应用 ' w! k, u/ m- n7 h1 R L: D O) I
7.1 机器学习简介
# O5 R2 Y# {( j* r6 o4 Q 1）机器学习简介
* {- V4 f$ h- T1 m3 P1 m 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
5 E. S: P4 e* J: q) S" n 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
. [. O$ ]9 K- V T& Q/ w4 E 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
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7 w6 C) g6 m* s 【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( M: y9 r$ _, i% t
, G7 {. d! ]8 y( N4 [7 a( ]
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