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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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3 V! t! Z! F; b: G4 Y 1 s- ]/ V. S o5 k$ \

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。

$ d( j6 L+ q) ^' D* d& B# c

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。

+ \: s" [' E) L ~7 p5 M% H' |# w

【内容简述】:

# ~5 C# H2 D% f y- W. h

专题一:Python软件的安装及入门

- d8 a9 y6 ^! U

1、Python入门和安装

; Z' T A6 m' Z, h

1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用

8 }$ o/ O1 O; x+ _" I- A

1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

1.3 Python基础语法, N) i1 e7 U* n6 z+ u

专题二:气象海洋常用科学计算库

( a2 x5 ?, b! p( z$ i5 k

2、气象海洋常用科学计算

9 U Q- b* q ]: L/ g4 m5 j

2.1 Numpy库

7 Q$ i1 r1 B; N9 A6 z

2.2 Pandas库

4 ?' \) w6 q8 }! w4 A8 \! T

2.3 Scipy库

4 `/ J( {5 k" X7 }6 ]/ e" c$ A3 y+ Z

2.4 Xarray和Netcdf库

2.5 常用数据的IO5 X) W: W% T- s8 c7 e
" ?9 a! s. i+ K s
" x. A2 d0 i6 C0 Z+ E( D

专题三:气象海洋常用可视化库

; t; M9 R6 W: K: ?! C9 y

3 气象海洋常用可视化库

0 A: m3 m4 z7 X7 `. J. g$ f* e5 ]- R

3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等

" Q6 V- @. g Q/ n6 i, M

3.2 不同类型图的绘制

# @( c" `/ c) J

1)折线图绘制

9 F, P0 Z6 ]) v+ O0 |

2)柱状图绘制

2 p) m/ n$ ~# G( w; ]: y% E# Y

3)errorbar图绘制

* ~3 J, R7 @+ I3 h+ i

4)流场矢量

/ I: |" o" m5 m3 q

4)散点图绘制

" P( A" N; l0 j: n3 w$ C/ N

5)地图绘制(1.行政区划 2.地图白化)

+ a' Q8 p' J2 k2 x. k. n

6)填色及等值线+地图

3 P+ j: m1 I; g+ ?2 [

7)流场矢量+地图

8)风玫瑰图 8 G& k3 u) Y9 Q& K) H' E
5 Y0 t$ r# l7 h. I* H! W0 U# q0 x& C

专题四:数据爬虫实战

0 ?% a0 H4 t+ ?; d2 ]* A

4 如何爬取中央气象台台风数据

/ I9 [# m8 |7 Y9 N

1) Request库的介绍

9 S1 M- o2 F6 M; k$ F# S

2) 解析网页介绍

! H }- J$ x* r4 k9 ]) ?( ~$ m) L3 l

3) 爬取中央气象台台风数据

4) 台风数据的分析和可视化9 s3 m( u& f3 b

专题五:模式后处理

# n% L- q- J8 U$ w% R9 v' O

5 WRF和ROMS模式后处理

3 H8 U, \) [4 n+ Y2 ~& G3 D* k

5.1 WRF模式后处理

' o% K% ?$ w# b+ A3 [* p! S

1) wrf-python库介绍

4 ~& _, N' L5 C U3 y c

2) 提取站点数据

; z+ N/ u& u0 ?0 L0 A; A

3) 500hPa形式场绘制

9 W* |5 u# W) r: w2 l3 t; O* a

4) 垂直剖面图——雷达反射率为例

5) 提取台风数据并可视化 , [' T. N5 h& R( k3 `4 M/ A3 g

5.2 ROMS模式后处理

% ` x) a* h& S

1) xarray为例操作ROMS输出数据

; c9 I6 z9 z* l0 u1 I

2) 垂直坐标转换,S坐标转深度坐标

8 V& U" y7 u9 H. G

3) 垂直剖面绘制

4) 平面图绘制 R* A$ K# `1 T; m& w9 }
" E8 W0 ~/ J2 }2 S

专题六:EOF方法分析大气和海洋数据

; C3 w' ^' s9 {( R

6 EOF方法分析大气和海洋数据

* }0 e7 C- y( C3 k' t8 v

6.1 EOF基础和eofs库的介绍

, n: ^, I z2 m* k. R

6.2 EOF分析海年风场数据

2 e" N# W) m- i5 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 . C! Y2 J# @/ g- \8 u$ _

6.3 EOF分析海表面温度数据

' R9 H2 M# o, E1 L; [$ ?" l/ Y

1)SST数据计算距平,去趋势

2)SST进行EOF分析,可视化 8 C' T( c1 S* c! k( G, Q5 }
% b. T# H& X) Z, F" B' h6 \' U8 i

专题七:AI在气象海洋中的应用

: c) Q! a3 R5 y7 G% Q/ y$ x7 i

机器学习在气象海洋中的应用

9 p4 D1 f6 [5 [+ u2 G

7.1 机器学习简介

+ ~& D1 `# F1 A

1)机器学习简介

$ A6 Q2 J: i: c: A

2)scikit-learn、pytorch等常用库介绍

& s# l+ [% Y1 X# j3 h7 A/ U5 d

7.2 如何使用pytorch搭建一个模型

1 f3 o! |# [, s1 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 / y/ f- q' @* \( b
$ C4 P" u. u& c; O

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墨趣
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