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$ l& k4 V9 U8 ]" D6 ?5 Z 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。 $ i# Y# q3 R p0 h" j b$ q0 `$ r
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 h7 G: a& v. I7 ~# o& \2 q
【内容简述】：
! s. H& J/ _; m* q) G3 I8 G" @8 @ 专题一：Python软件的安装及入门
2 q+ V# N) y" F 1、Python入门和安装 & z5 r K R' ^/ O; C; }
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 * X$ Z" r% `( O
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
) g* l4 Y" B) o7 `. l5 W2 `7 c; C: p 专题二：气象海洋常用科学计算库 - p4 l; ^( B5 O1 T
2、气象海洋常用科学计算 8 j; @4 J' ^6 q- v2 n$ N* U
2.1 Numpy库
5 w g, H) A. r) q. T 2.2 Pandas库 / ^1 Y0 S/ H, A I4 `; Y* F* Z
2.3 Scipy库
- Z& d- a% a; ^0 ^. f: f 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO4 r7 E0 w5 G+ D- d1 R
% c. k- s ~9 h+ }. o- [1 |) o
5 X6 l4 d3 c' Y1 F. | 专题三：气象海洋常用可视化库
2 G/ ], V. V1 a! A( Q 3 气象海洋常用可视化库 . ~0 |5 x2 ? ]! i* e
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 1 M+ E0 O# R& |4 ?& j3 c
3.2 不同类型图的绘制 - V& h6 ?; N+ m. k4 R+ `
1）折线图绘制 4 D9 b- a y: ~+ R8 c, R
2）柱状图绘制 * ^3 U8 R/ V; O6 x% x/ f# k$ X& k! D
3）errorbar图绘制 , N: j7 r2 H* {" O
4）流场矢量 + |* B5 f; D3 ~; Q% `& n
4）散点图绘制 y/ _- _9 B) t6 V& @- s5 r
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） " [! l b2 s5 h# b s& K
6）填色及等值线+地图
+ P4 H: B8 C" k$ j% o( G 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
6 g8 e) g1 H4 W- }/ ^
) K( c4 j* h. z7 T8 v$ E2 f8 e 专题四：数据爬虫实战
* O% |# M2 ?5 T# E) B 4 如何爬取中央气象台台风数据 7 |: _, P( [, G+ A' G
1) Request库的介绍
! V% q0 u# v9 o6 y 2) 解析网页介绍
& X( ?* `: H; c" i( c3 l8 a. ^9 B: i 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化* Y9 Q, j% t/ Q3 N5 y y" e
专题五：模式后处理 - P: M. ?6 b' _0 V
5 WRF和ROMS模式后处理 * s! w6 p3 ^: m1 e$ _
5.1 WRF模式后处理 2 n! a9 y( g+ ~2 J# T
1） wrf-python库介绍 # M2 [2 O4 Y% r' ^* X
2） 提取站点数据 : ~9 l' E- P8 f4 X9 D
3） 500hPa形式场绘制
/ b* G5 S1 w2 {1 K& p1 x 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化 z! N8 o! I9 G
5.2 ROMS模式后处理
' \4 _* K, O% W0 r( z 1） xarray为例操作ROMS输出数据 ( d0 A1 [) y: z2 s7 E
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
8 i+ i$ ]2 z: P2 n 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
) i5 l, M1 H3 m8 W: { ! M6 ^8 }# l' k1 {8 U/ o! {+ G% E2 f
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 ) P/ i/ v' N @! b& C* A* G
6 EOF方法分析大气和海洋数据
, i* b; P) }1 G 6.1 EOF基础和eofs库的介绍
0 V9 F9 T! S* ^& z- \ 6.2 EOF分析海年风场数据
% w$ q4 g8 |7 D) ] 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0 i$ e0 ]; u. O* b
6.3 EOF分析海表面温度数据 & K6 v& v4 w2 Z' k$ c
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
9 Y: f0 g/ u1 ^) z6 ~0 Z
! u; e% i$ D* {% t 专题七：AI在气象海洋中的应用 6 U! f% J' {+ j0 g% G) h" _
机器学习在气象海洋中的应用
) [5 x; S8 K/ w; A- \: Z! A 7.1 机器学习简介 7 @# K' {2 l+ j5 c- s( y
1）机器学习简介 & _( l" E& W2 P4 q: j
2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 : T3 l2 G5 V, [# q" s3 x2 R9 |, \
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
: m$ F1 p. D3 N- X+ U 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
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/ ]* m2 a, L- H8 i 【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/ D5 i. s% t+ F
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