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【案例教程】Python气象海洋数据可视化到常见数据分析方法 - 海洋环境监测数据分析

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4 }+ `) \- `# Z 9 L; m* M" g; m, i+ @

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 - o8 @0 w, y L8 ~/ g
7 w6 C) g6 m* s

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墨趣
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