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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。 * C+ f$ O, A7 W8 w9 w0 V2 W$ \
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。
# S6 x# s v+ H 【内容简述】：
1 z" p+ c8 J! d( V' Y4 ?+ A 专题一：Python软件的安装及入门 & [2 ~6 T) a+ I7 Y
1、Python入门和安装
0 p. [4 K) `/ \# L& H 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 & l, c6 r' ]+ g# l$ s& c9 S
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
* E) _- G' [& g' Y 专题二：气象海洋常用科学计算库
0 o8 T6 |- J- S. E$ } 2、气象海洋常用科学计算
: s% w+ N3 }1 R* ?1 g: P2 L" E9 \ 2.1 Numpy库 , I( o5 N4 C& r; O
2.2 Pandas库 . Z% W, ], i" y6 y) B
2.3 Scipy库
: j! I4 |" _5 R7 q* e 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
! H3 x L8 V& D( C7 I- Y; V
6 U$ o+ n" A% j( `+ U 7 \: n$ Q& t5 }8 a9 i5 }
专题三：气象海洋常用可视化库
6 Z- Z" Y5 H4 t1 W& o 3 气象海洋常用可视化库 * A% P7 |' A' W- ?. Z7 L
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
# X D% N( R4 t! q& M 3.2 不同类型图的绘制 ' g0 B( ~6 ]2 O- g% Z' D
1）折线图绘制 * R" ~& g1 r3 n4 ? F
2）柱状图绘制
% v$ d8 h$ y3 M$ ? 3）errorbar图绘制
0 e6 @! V; C0 ?: Z 4）流场矢量
9 |. V- W3 @% G" z( J ?, W2 C; ? 4）散点图绘制 & C+ N( K: O- F. s
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） 6 ?* k5 g ~5 x( E8 H) U) e
6）填色及等值线+地图
$ s- X$ H& V3 x1 @ 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图4 u( C; _$ Z) }! c% v0 R
9 U- R; g* ]- v5 E; `. e! N 专题四：数据爬虫实战 % ~! V& i% A/ O5 B9 B" c; a3 _
4 如何爬取中央气象台台风数据 ) q& w' h/ N$ n* q9 O
1) Request库的介绍
% P( M! r/ c. l2 m 2) 解析网页介绍 ; n8 `, s& [3 o. K$ x/ K8 ?5 u& D& y
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
: _( T/ r5 ^; [1 k: [$ p: j 专题五：模式后处理
k' J$ Y- C+ @8 V3 q 5 WRF和ROMS模式后处理
# @# e5 S9 a$ c4 `* L$ j 5.1 WRF模式后处理 % ?7 `% c; M2 B7 j# _2 [2 @
1） wrf-python库介绍
) K6 q% J; S8 @/ a1 k* a' ? 2） 提取站点数据
5 @4 \4 T2 ^" H, F6 B' G! {- V 3） 500hPa形式场绘制 . h4 Q! u' Q! l2 f
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化+ P, V- I8 G) W( B+ l
5.2 ROMS模式后处理 2 e% V7 x$ e! f1 b! C
1） xarray为例操作ROMS输出数据 1 O' r5 z9 r6 @( {+ \3 c
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
0 L1 Z' v& k/ w: }: R% w# j 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
* @; R1 |$ J8 O$ G ' n1 y& r n# t+ B- p' p' i
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 " D2 O8 o1 Y* t$ t$ y
6 EOF方法分析大气和海洋数据 4 i& @/ e) A) V" \" z6 c) k
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
" a: Q. c5 E; x- ^; g: n( S 6.2 EOF分析海年风场数据
- _, Y X, F x/ f/ [5 e 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: M4 B3 `7 {) j
6.3 EOF分析海表面温度数据 " L: k& D: e+ _ P' [1 [, n
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
; N) b4 @4 ^ V0 S. @. @. a
; J+ P- m9 A& m+ V6 x' k9 V 专题七：AI在气象海洋中的应用
/ P5 b2 g+ g' T! b# ^9 u 机器学习在气象海洋中的应用 3 R) |8 G8 A* A) V
7.1 机器学习简介 / }: q( `; H( E3 g; b1 c
1）机器学习简介 3 V" y8 ~5 T$ [9 E* i5 I0 r+ C
2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 * `! Y+ y; Y4 K0 d4 B6 j; P
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 # e& D# |( m" F; n, F) X
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+ ]/ f, }0 X# A; {8 A
6 U. m7 ^' Z7 S. P- r 【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( T$ F' l/ f5 v2 Z, {$ e+ P
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