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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。
) A4 x; S# A1 r8 G; Y2 u( Q 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。
# Y+ ~6 _) P! a9 n1 E6 R9 Y 【内容简述】： ; _8 V# T4 F. N& _) }
专题一：Python软件的安装及入门 4 a9 q: L5 N K) j. F: ~
1、Python入门和安装
& g4 ]$ x X1 C. b1 x! Y3 i 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
, W2 f& k X U1 U* _ 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
! l @9 u _: A/ w7 E& v) Y 专题二：气象海洋常用科学计算库 , `. P7 J2 R4 e3 K; @- J
2、气象海洋常用科学计算 ! J% e/ P: j- r. U
2.1 Numpy库 & F1 j* E# H# H$ o2 q3 L8 I
2.2 Pandas库 ; R# r c- _% Q1 {# {8 i( P) B9 a5 Q
2.3 Scipy库
! a; N4 P, [4 P0 E2 T1 z/ g- n 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO( F# S8 d/ `9 k, d; C9 K
# f- K; M3 s! h4 O
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专题三：气象海洋常用可视化库 & c/ }( T' R8 c1 O- H
3 气象海洋常用可视化库 ! h! I6 s4 |5 U& l5 Y
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 ( L0 w D% ]) I# m
3.2 不同类型图的绘制 % g0 \+ x' c6 N' I$ ~
1）折线图绘制 - P7 K5 Z+ }" }# T. |9 d3 |
2）柱状图绘制 , S" r6 r+ t8 b6 L
3）errorbar图绘制 / T5 w& I2 | W# K2 Y8 A1 q- o
4）流场矢量
6 A$ s' K+ t% N7 V3 k 4）散点图绘制 5 t) h6 S. k' s& n! K
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） 6 A& K! r6 t. a) K M7 o9 |1 T
6）填色及等值线+地图
: a) l$ I ^& {& j: I/ k7 {# M 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图+ d' s, Q" T" s( L, F% n9 D; ^5 @ t
( U* v; c3 Y: l5 {) R$ d 专题四：数据爬虫实战 - O6 d7 l8 c0 W' K. q7 L
4 如何爬取中央气象台台风数据 4 I! D6 H3 o1 q$ n
1) Request库的介绍 & o( G% X2 t/ ^6 ^/ e
2) 解析网页介绍 $ e8 ~& f9 t6 Q3 ?# 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 |+ l1 h0 @6 I6 h3 U4 A S
专题五：模式后处理 ! ]" |+ N: |3 t+ a, I9 c
5 WRF和ROMS模式后处理 " K& [, d# c+ t% d5 S* Q1 v
5.1 WRF模式后处理
" _8 I! ?6 j$ ~) E2 @$ b4 ~ 1） wrf-python库介绍 - O0 i% ^9 U% S" \4 ?" R
2） 提取站点数据
1 R$ g2 p5 l# A b 3） 500hPa形式场绘制
+ N9 B9 F1 Z: e3 J1 C1 [+ K7 R 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化; b L9 p* A7 k3 U
5.2 ROMS模式后处理
' ^, `9 m5 o3 f/ X; _! U/ r 1） xarray为例操作ROMS输出数据
, @$ o r6 T4 ?+ G1 Z 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 * W; b$ f" E8 w
3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制4 ^0 O9 F/ S K- T- G) C% ^+ O, ~+ C
) y y3 R: ], B 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
) j1 r) [( A8 \% Z1 F9 o8 @, `+ U 6 EOF方法分析大气和海洋数据
2 H/ w" F% D) S$ D1 ?1 p 6.1 EOF基础和eofs库的介绍 $ @0 l& v$ F# Y
6.2 EOF分析海年风场数据
- p, j; |- F% c8 y+ B 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
* y. H/ ^) p5 F9 s7 s# Z8 I 6.3 EOF分析海表面温度数据 1 R4 ?% K* m/ R& m U& q
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
' P: k1 P' p# D* j8 ]8 I . O. g7 J. e; I" [# d
专题七：AI在气象海洋中的应用
. d% ^) U5 a1 ]" q# Z; P( k 机器学习在气象海洋中的应用
+ J, n0 }( d2 S. x 7.1 机器学习简介
! d- i% Y, \5 D; V% J 1）机器学习简介
% [8 }0 f7 a& n& v 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
4 v$ x' E$ S. P- v# ]% l 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 7 Y4 H! l+ Q9 W2 o
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, ~0 _4 d- S" Z. _. f. o
* V9 c m% w) K( o& g 【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
4 G! M4 C% g% H0 m/ t }2 o9 i& S
! s0 E% w' L' J7 p* ?: L- b$ ~ i' p' _+ p7 @) [+ {
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