【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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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。

6 T+ B B7 v7 N4 L7 I2 c/ M

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。

* q+ C3 d, \ o" p' x: Y% ]

【内容简述】:

8 D' t+ e% N) S! H' C

专题一:Python软件的安装及入门

# \0 x) t2 K" B7 W

1、Python入门和安装

8 I1 z4 J: I0 ~0 f2 b* O* T8 A* J: t; O

1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用

6 s7 r8 g5 [$ W" ^

1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

1.3 Python基础语法 - O2 }- I) @. d: E2 v. _4 }

专题二:气象海洋常用科学计算库

/ L6 A+ M! Q/ D: k; _( b2 Y

2、气象海洋常用科学计算

+ {5 l0 x, { C6 d n& \' v" t

2.1 Numpy库

. B6 ~& y1 N. g% J* \& M7 N9 P8 p

2.2 Pandas库

1 B8 {. |9 c7 l2 [

2.3 Scipy库

+ b3 u# D/ D q2 A6 n6 Y* d

2.4 Xarray和Netcdf库

2.5 常用数据的IO/ H* ~3 z* r5 e% V5 H8 Q
- a) Z+ X% ?/ [6 Q
3 d6 v, n1 {7 z; u% ?" e

专题三:气象海洋常用可视化库

- D4 `* q* C5 T4 n! b4 h: X( H

3 气象海洋常用可视化库

6 s! T( ~+ V, ]: v9 t. c1 L

3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等

7 A0 j0 o8 J; R! {. k& L

3.2 不同类型图的绘制

" k5 _1 K& B' u

1)折线图绘制

* ?# w5 A2 B) U" z

2)柱状图绘制

' @2 ^% G6 b( Z9 p( W

3)errorbar图绘制

0 a2 }& Z1 H$ D# v* r

4)流场矢量

: j. B/ ?; Z! R( q6 R% A7 O0 t

4)散点图绘制

: j$ L; ?4 s1 U

5)地图绘制(1.行政区划 2.地图白化)

+ a; |% _! ^2 W$ A

6)填色及等值线+地图

) c" K7 w1 ^0 W5 z, R% V7 y

7)流场矢量+地图

8)风玫瑰图 . \4 Z+ z* f* o) H' s' O) d* L
. |, n: M& F& k9 G7 }" a3 ^+ F8 n9 d

专题四:数据爬虫实战

% I2 A G+ ~* P. B2 \: D

4 如何爬取中央气象台台风数据

* c( N. U* R) Q" Z* A4 Y4 s

1) Request库的介绍

$ m4 M8 Z/ C1 S9 Y0 }% P) v7 I* p( ^

2) 解析网页介绍

- ^, M# e$ J3 Q8 v. M

3) 爬取中央气象台台风数据

4) 台风数据的分析和可视化/ M. ~0 u: o$ g

专题五:模式后处理

* \& }# \5 O* E: J! z5 ^5 T+ `

5 WRF和ROMS模式后处理

) [" z( u. C% W% G; d5 Q

5.1 WRF模式后处理

9 V( k1 {2 Q+ r, F% G. T/ B

1) wrf-python库介绍

1 `8 o! h9 N0 f

2) 提取站点数据

# k% H. z: Y8 h) v9 v( S4 a

3) 500hPa形式场绘制

- [! |3 l7 s& j& x, W7 b d

4) 垂直剖面图——雷达反射率为例

5) 提取台风数据并可视化7 O5 U* h' [* r* l. n* \7 J( ?

5.2 ROMS模式后处理

$ Z. U! F o0 E

1) xarray为例操作ROMS输出数据

3 `& y% u2 ^" y8 W

2) 垂直坐标转换,S坐标转深度坐标

0 D% D; F8 d9 e9 z: H2 O

3) 垂直剖面绘制

4) 平面图绘制: @7 P* A4 E! f1 t# n1 {
/ i5 R2 t. x$ K- K" n! o

专题六:EOF方法分析大气和海洋数据

# O6 A: _1 k4 S4 a

6 EOF方法分析大气和海洋数据

0 `5 h7 x& v' A, H/ ]# H2 R

6.1 EOF基础和eofs库的介绍

% B* x+ B- h N9 M# R) ~& Z

6.2 EOF分析海年风场数据

2 D+ Z0 G' x, ]3 J4 _

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, L& G+ H' J: y9 `; ]) N

6.3 EOF分析海表面温度数据

) z( R7 J& t8 L7 f" X: y

1)SST数据计算距平,去趋势

2)SST进行EOF分析,可视化 ( c7 l3 z# \- Q, `0 |
, O& n/ L. p- `, [& {5 J( E5 X

专题七:AI在气象海洋中的应用

- w6 e1 j; K6 `7 r) w

机器学习在气象海洋中的应用

- h2 f6 b/ l& O x) E5 g

7.1 机器学习简介

2 f( a E/ N: k

1)机器学习简介

4 R5 w2 Z- }' o `6 a4 f/ u

2)scikit-learn、pytorch等常用库介绍

6 ~( t. c" [4 \* Z, m

7.2 如何使用pytorch搭建一个模型

2 n' K+ q5 w6 H

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2 l R5 o( T' J% U. Z0 Q
0 s) k: [- k Y

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墨趣
活跃在2024-10-22
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