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4 G! z1 B l J# u$ o! ] 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。 ; K, G! j4 d$ j; @
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。 3 W0 H5 D4 n) e" R/ K7 p! b
【内容简述】： 7 k. V% t+ o+ W" |- {+ S @4 m
专题一：Python软件的安装及入门
- a% P4 u! G: N( M& j0 |* g 1、Python入门和安装
: I4 |9 w% E$ G6 M3 z; Y9 n6 f, J 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 ( Z- {$ \0 n6 s% B0 ?7 [# Y% l
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法) j9 V5 C/ t- L C7 v" {& N
专题二：气象海洋常用科学计算库 & l2 z) z8 ?& Z4 @5 z
2、气象海洋常用科学计算
$ J) v) L# `6 i 2.1 Numpy库
# @" ]4 o0 B0 E& t$ B% g7 m 2.2 Pandas库
: w3 Q7 ]7 _% L, q+ N# Q 2.3 Scipy库 . H0 e3 ~: \; S& X
2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO" N+ L- L n# h4 @( c* U0 O7 H, t
$ N8 P: O6 `/ p4 Q1 W( N8 E
, K% J2 W5 x7 L- Z! |, U7 g 专题三：气象海洋常用可视化库 : E) @' C. r8 j: |
3 气象海洋常用可视化库
. b/ h5 I) I0 g' x( b/ A: S 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 ( U* B K& U7 E2 q( V
3.2 不同类型图的绘制
3 [& Y! ]5 n/ e5 b 1）折线图绘制 1 _* I, P8 }- R& ^- W1 n9 ?
2）柱状图绘制 & d" Y t4 I0 L( Y9 s
3）errorbar图绘制
: Q& K, T/ r# s; a 4）流场矢量
, Q$ m( d+ N7 ] 4）散点图绘制
0 v. E4 k8 U* r8 l 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
4 R- x" ~; n+ k- T 6）填色及等值线+地图
, w- W: H# u) P* |) |" A. C7 |7 F 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
% x# ^* Q" e- z; f% p* ~3 B+ b1 I
n# \/ w- |; g9 f j* [7 j 专题四：数据爬虫实战 6 @' U+ z. f, \' t0 ^
4 如何爬取中央气象台台风数据 ' T" G; k+ y8 h3 [ w
1) Request库的介绍
: Q- K6 P6 I0 ] 2) 解析网页介绍
& E% ^ ?& F @: Q 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化3 B0 K/ L# A# L/ K% h* L2 L
专题五：模式后处理 8 C7 c3 h, [1 T' |. d$ l6 z
5 WRF和ROMS模式后处理 % n; a" r, b% {+ h
5.1 WRF模式后处理 ; y/ S& L1 e0 B
1） wrf-python库介绍 : W3 B: C5 @ a
2） 提取站点数据 4 s+ S& R3 P3 s7 c2 z0 o7 W
3） 500hPa形式场绘制
2 I1 [8 c4 V% T/ [2 |$ i( p 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化
. M$ L6 `- H- @8 s 5.2 ROMS模式后处理
+ V* K. W8 p) d/ ^8 s9 G9 l/ t 1） xarray为例操作ROMS输出数据 2 q( ?7 M5 B: K9 k
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
' c2 z+ ?, G/ [: a% P! I/ R$ E 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制+ o4 L2 I7 Z2 K0 h1 q/ |6 z! X
0 J( A) ^% ^+ ?8 i
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
6 ]% }2 B4 j8 U" Y) p 6 EOF方法分析大气和海洋数据 : r, s5 h. o N+ x
6.1 EOF基础和eofs库的介绍 ) I) V D: p! H' d8 a% j$ k4 J
6.2 EOF分析海年风场数据
; ~9 A( s# m F 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
6 y+ L* v- G! M 6.3 EOF分析海表面温度数据 $ t& ?, G* a5 j9 |0 y, w
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
; r* l' h8 _, }4 d
# L7 L* j8 T# N+ g 专题七：AI在气象海洋中的应用
& g% ?$ e' o4 s' D+ O 机器学习在气象海洋中的应用 ' X, _% ~+ P ?* e$ @6 v
7.1 机器学习简介
* z. r$ @/ J0 x. S) [ 1）机器学习简介
. r# x0 ?2 \* G, o4 }4 u- ? z9 } 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
. j9 _# l7 V. Z, [) H 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 7 z" }$ R) ?$ u4 E) l2 E7 m/ n
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! r* R9 k9 ^. d% ~# o" G9 S" C/ F; I
* K. } O& @) a
【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
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! N' m! J+ X& |3 G/ t: [# S6 N5 J% W4 {# V( j4 i5 `* u7 W, e
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