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从“Hello,World!”到“天气之子”——气象数据科学优质教程&项目集锦

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如何去思考并研究气象问题本身是一个需要不断学习和练习的过程,大量高质量的项目可以加深我们对气象科学中经典模式的深刻理解,从而可以掌握用合适的机器学习方法去进行气象研究和应用。在这里,我们集结了和鲸社区内优质的气象数据科学教程&项目,为气象er们提供了学习+实战的最佳平台!

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和鲸社区提供了相对自由的学习、研究、应用的方式,你可以在社区获得:

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气象数据科学语言教程用 Fortran/Python 语言进行数据读取/数据处理/数据分析/数值计算的实用气象项目气象可视化应用(雷达数据、地理信息数据、海洋数据等)项目阶梯难度的机器学习算法项目优秀气象项目/论文的整体复现

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同时,你也可以系统地精进实战能力!训练营、Workshop 和练习赛等系列活动极大地丰富了气象研究的应用场景,从小白到进阶高手,与20w 数据科学业内人士+近1000位气象人同场竞技:

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题目全部来自业内大牛提供的气象场景案例不用处理环境装包,精力全放在解决具体气象问题上支持多种气象数据科学主流语言:Python、Fortran、Julia、R活动提供讨论区进行讨论,可以参考别人的思路,灵活交流和分享复现自动出分,实时获取每次代码实践的准确性和算法效率,精确了解个人代码在所有提交代码中运行效率排名

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另外,在线数据科学平台 ModelWhale提供了学习和研究气象的工具及开箱即用的编程环境:

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环境免安装,一键复现和鲸社区优秀丰富的气象数据科学教程和项目内置 Cartopy 等海量镜像,Python、Julia、R、Fortran 登录即用,并支持 WRF 模式Canvas 无代码图形化建模、Notebook 编程随需选用,还可相互转化GPU 分布式离线训练,训练记录超参数比对多类型数据源灵活接入,数据权限分级管理,数据安全有效保障

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所有的社区资源,都确保代码的完整,及在对应镜像下一键运行复现!(注:如有疑问欢迎留言与技术小哥切磋)铺垫结束,下面正文开始!

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1.气象数据科学语言教程(1)Python 基础

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说明:Python 在气象、人工智能、机器学习领域受到火热追捧,很大程度上在于它拥有非常庞大的第三方库,以及强大的通用编程性能。因此,想要逐渐掌握 Python 数据分析,可以通过学习和了解如何利用 Python 调用 Python 的各种第三方库和工具包,感受运用 Python 进行数据分析的便利性。

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科赛 x 机器之心从零上手Python关键代码

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Python基础 Python100例

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Python入门教程

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(2)Numpy教程

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说明:Numpy 是 Python 数值计算的基石,它提供多种数据结构、算法以及大部分设计 Python 数值计算所需的接口。Numpy 能够赋予 Python 快速处理数组的能力,除此之外,Numpy 的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。

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教程:

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Numpy快速上手指南——基础篇

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Numpy快速上手指南——进阶篇

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Numpy入门教程

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Numpy实战全集

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练习题:

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这100道练习,带你玩转Numpy

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(3)Pandas教程

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说明:Pandas 为数据分析提供了高级数据结构和函数,使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、表现力。做数据分析主要使用的 Pandas 对象是 DataFrame(用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构)和 Series(一种一维标签数组对象)。

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教程:

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Pandas入门教程(1)

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Pandas入门教程(2)

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Pandas入门教程(3)

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【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas

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高效分析:如何用pandas快速处理数据

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Pandas基础命令速查表

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练习题:

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Pandas120题

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50道练习带你玩转Pandas

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这十套练习,教你如何使用Pandas做数据分析

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(4)Xarray实例

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说明:由于气象数据大多为多维数据,Xarray 提供了一种高效读取和处理多维数据的方式方法,它特别适合处理 netCDF 文件,在类似于 NumPy 的原始数组上以尺寸、坐标和属性的形式引入标签,从而能提供给研究人员更直观,更简洁和更少出错的体验。该软件包包括一个庞大且不断增长的功能库,使用这些数据结构可以实现对气象数据的高级分析和可视化。

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xarray实例大全-目录气象行业数据分析案例

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xarray实例大全(一)-气象数据示例

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xarray实例大全(二)-月平均时间序列计算季节性平均值

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xarray实例大全(三)-比较加权与非加权平均温度

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xarray实例大全(四)-多维坐标的使用

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xarray实例大全(五)-可视化库

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xarray实例大全(六)-ROMS海洋模型示例

7 @* o) b. ]" ~9 y4 r: X

xarray实例大全(七)-GRIB数据示例

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xarray实例大全(八)-使用applyufunc

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xarray高阶利用dask并行读取数据

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2.气象数据读取/数据处理/数据分析/数值计算

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Workshop第一期:初探气象数据Part1

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Workshop第一期:初探气象数据Part2

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Python读取气象数据nc格式文件的入门级操作

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Python处理HDF格式数据示例

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利用Python的requests和json包获取台风数据

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基于Python的Grads文件解析

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CALIPSO卫星数据处理

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摸鱼的气象&ython

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Python之以温度为例的气象数据缺测处理方法

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Python之一个简单的风数据处理和分析案例

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常用气象数据下载——ERA5再分析(grib格式)

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常用气象数据下载——我国台风历史轨迹数据

( m z& `- a. T/ V

常用气象数据下载——耦合模式比较计划(CMIP6)

. f* l- T6 ` j) v0 Q. ?1 A

常用气象数据下载——TEMIS遥感数据

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常用气象数据下载——实时空气质量数据

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常用气象数据下载——Hamawari8

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常用气象数据下载——NCEP再分析资料

q, ~, i2 R# e. z3 q/ Y9 e% @/ x

常用气象数据下载——探空资料

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气象之批量下载气象数据(EC;NCEP;CMIP)(python)

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气候变化趋势分析常用方法

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气象分析之气候变量场时空结构的分离-EOF

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气象数据处理——重采样(Regridding)

1 m$ b/ \& p4 e* u( M

气象数据处理——湿位涡剖面分析

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气象数据分析——集合经验模态分解(EEMD)

6 O- @ q: H$ e- ?" |% s( Y0 ^

气象数据分析——相关系数与时间相关系数

5 J' M B. s! ~: B! ~8 ~

气象数据分析——旋转经验正交函数(REOF)

5 m% q+ f: E1 |8 j8 `! J3 M

气象数据分析——经验正交分解(EOF)

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气象数据分析——我国逐年降水的经验正交分解

+ F5 `0 ^* s/ }$ T' Z/ f% F: s

气象数据处理加速器——cdo

7 p- a& L0 d- K, V. O

气象数据统计方法

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供水管网压力预测(异常识别与缺失补全)

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特征重要性评估——Lasso回归系数

6 }4 d. V/ @9 p8 `/ w; l7 W

2020华为杯E题——数据探索性分析

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WRF模式模拟数据后处理(计算篇)

. C" x7 \/ f( L4 f$ L! K# F

结构方程模型(SEM)构建

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多元多项式回归拟合能见度

1 [& E* I5 K8 j8 N0 P' ]

两个变量场的相关分析——SVD分解

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小波分析——海温数据的时频域分解

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基于DEM数据计算坡向、坡度和流向

* j$ g& I4 q5 E- j# k

基于随机森林对特征重要性排序

. D; H( X$ z; L/ [6 f

基于DBSCAN算法的人类活动GPS数据挖掘

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基于ERA5数据分析中国区域气温与降水数据的时空分布

8 {! }. w( z- w5 B: W- W

最常见的10种图像滤波方法

" }. V9 y4 c3 |2 H! m8 k

3.气象可视化(1)Cartopy绘图教程

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气象数据可视化库-Cartopy官网例程大全(中文翻译版)

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Cartopy——绘制不同投影的地图

/ i+ P. X; I. U7 b7 K) P: ~9 P

Cartopy 调用天地图在线服务(原创)

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Cartopy绘图中国地图最正确的使用方式

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(2)Metpy绘图教程

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Metpy气象数据可视化库官网例程大全——目录

+ F' R9 h; e; }6 ?2 o9 }( ?

大气科学可视化示例——降水量

. Y- M- q0 K! R, r! d

大气科学可视化示例——AWS S3 NEXRAD 档案存取和绘图

" h6 h+ s6 H* t% v* A

大气科学可视化示例——声明300hPa

5 t5 Y, f4 D" U) S' U1 P

大气科学可视化示例——飓风追踪器

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大气科学可视化示例——观测数据截面

% q- p1 S& C- O W5 b( T& R% \3 a

大气科学可视化示例——在旧版DIFAX图表上高空观测

/ t* ?, d0 Z. L, b4 N- o

大气科学可视化示例——风切变矢量

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任光彬
活跃在昨天 01:46
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