|
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 【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
W+ o' ?! d1 w/ P: b* L
7 L" `5 A4 B7 U2 y8 ?. @5 I$ A( t
5 m2 W, |' J+ Q. @- X. ]6 o& l! f
d: i3 @, e- c- Y |