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2 s o, c$ G$ [5 g( z7 W0 U2 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。
* r& x5 n4 o" ^' |) j o 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。
2 E0 ^/ }) }: D 【内容简述】： & J' ]9 U5 V! W8 j0 l
专题一：Python软件的安装及入门
% G0 z- W! _8 f" @0 ], e 1、Python入门和安装 & Z! J T% n9 F, t9 H' C" ?# w0 @
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
* O/ ?, l3 {2 Z 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
( U2 E* t% y C9 ` 专题二：气象海洋常用科学计算库
2 Q3 r( ?1 ]2 o T9 G4 _ ? 2、气象海洋常用科学计算
$ j# U6 D/ t( A7 x 2.1 Numpy库
# `1 S! R2 y( M1 Z+ H1 w8 Y 2.2 Pandas库 ; U- \& m, E- W- F. p3 P, W
2.3 Scipy库
( B8 S& k+ v% C6 P; G* ~ 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO' x+ V; Q- l- N2 j9 a, W' L8 {. u
: }/ l3 z w" X; P+ P& e
7 u4 ]( z0 J7 W* U! S 专题三：气象海洋常用可视化库 % j: W0 {: q# e& _, @5 ^
3 气象海洋常用可视化库
8 K; O7 |8 J! L S0 t 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
% B0 q' U4 ^+ n: z 3.2 不同类型图的绘制 5 w6 y* E6 U+ \
1）折线图绘制 9 }5 @0 P+ t# E
2）柱状图绘制 ; P) i$ Y# L( f0 E
3）errorbar图绘制
9 Z; R; G2 o& Q2 s 4）流场矢量 . }% I! l. Q V; v
4）散点图绘制 % E9 D( M: }# [3 Y( q
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
% ]8 J7 J: A9 A, c" m9 v 6）填色及等值线+地图 , M9 V. @( O& H3 i1 I1 s
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图( o4 i8 d, N% E' R& z3 D$ b/ D) l
4 c! ]& x$ V2 w$ t 专题四：数据爬虫实战 , k6 w1 W6 [4 W1 K. G
4 如何爬取中央气象台台风数据 7 @: \/ l6 [, `) q& l& h
1) Request库的介绍
8 [: K! ^8 D* B. X5 K5 \) g 2) 解析网页介绍 + H) J1 n, j; M) O8 u( U8 U
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
/ u- x/ q3 n' r8 M* [+ H 专题五：模式后处理 6 N' Z/ {7 |! A! Y
5 WRF和ROMS模式后处理 1 B& B8 g8 t% t9 j8 c+ N
5.1 WRF模式后处理
! X- A1 h& r0 u2 ?- t A 1） wrf-python库介绍
; O' S. |: Y' J- \ 2） 提取站点数据
1 W6 h7 y& O. y7 L: Y2 r& h; h 3） 500hPa形式场绘制 ! J% f# A0 U) o3 W
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化) n( h/ x5 z! r8 L; c' Z
5.2 ROMS模式后处理 1 b9 E2 G: ?% ^' y) m
1） xarray为例操作ROMS输出数据
7 Q( h; T' h5 Z7 P* E2 L 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
~; |- s. W: O 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
( x: t( L, _# J; L
I/ c- \5 t. t. E2 R) l' C' p 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 0 p6 C, Y* a* @, V7 p" t
6 EOF方法分析大气和海洋数据
% S9 M( G6 [" o. \) ~( z 6.1 EOF基础和eofs库的介绍 $ v7 [; z K, m. x8 R2 k
6.2 EOF分析海年风场数据 ' {/ I' g8 |, J3 X+ h2 M0 R
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4 T: t- W2 a/ ]7 {
6.3 EOF分析海表面温度数据
$ G7 o* H% A! f5 Q9 S( B5 _* ^ 1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
( ]: o5 N0 ~5 r0 r0 ]7 f& |8 g3 L: L
/ f4 {& h# O+ u7 ? n7 q8 F* c9 ], I 专题七：AI在气象海洋中的应用
1 ]3 ^% f. d4 U+ R. z5 J! \ 机器学习在气象海洋中的应用 4 W0 S( e( W- h% t
7.1 机器学习简介
' [ `# q4 k( V" r 1）机器学习简介
1 x. n7 e4 E7 E$ I0 z9 t3 f 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 . F, V) G3 d0 V5 i! K
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 * d* S6 N& I+ l R# s) E5 q, q4 F! P" f
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5 n: u# y, R& U$ ]! d9 \7 x# Q9 b
, R, C3 K1 ?. i+ K5 p
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