|
7 y0 K! F7 N* B2 X0 u# R! m' @2 G) f 1 H F( D6 v% B; O/ q0 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。 + e3 }* X, s. S
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。 . ~+ ~- O1 i) @, r. w& G% w) T
【内容简述】： " \4 f- E! T6 v! [) ~9 \3 `* [
专题一：Python软件的安装及入门 5 f# \3 r- \$ Q+ ^ }
1、Python入门和安装
, v/ p9 {, \. v# i1 V6 V 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 $ S" I% Q, g% x4 ]0 I& o8 f7 q
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
; G- h1 b% G3 x" g 专题二：气象海洋常用科学计算库
" h, p8 q- s( r+ c 2、气象海洋常用科学计算
) v0 \# H O0 {& H* m( ^' Q 2.1 Numpy库
: S2 @% ?! _# \2 h9 y; B+ E" V 2.2 Pandas库
% c5 \7 E+ ~0 Z2 y, E 2.3 Scipy库
! f, [* E) m2 E3 _% f( { 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
n7 f: a) _" x5 @ 8 R$ X2 L$ z6 B. _4 P" T
- F; q" G$ H i5 E q 专题三：气象海洋常用可视化库
0 f* ^- h! t3 n 3 气象海洋常用可视化库 $ N! s3 I+ r7 a% X0 B
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 8 y o# }! S4 M* }; N; q& o; ]
3.2 不同类型图的绘制 , L6 P! m2 Y; t* a* C5 u2 |. [1 I
1）折线图绘制
1 i, Y' b- b; Z# n/ D2 M& j 2）柱状图绘制
5 f" a. R9 b; E' S) ~ b+ H 3）errorbar图绘制 8 x1 {$ f+ H( p
4）流场矢量
& v0 j+ @+ M4 E0 S; H5 x# ? 4）散点图绘制
U% R% R2 v6 v9 {! U2 N; ~. t 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） & x% w- g, k4 D( Q1 d T
6）填色及等值线+地图
8 b. U1 H; Q0 {, v 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
7 W" a5 ^: H5 q% y5 E! A' c2 ^
& K: M( `& _' @2 k6 \% v" N 专题四：数据爬虫实战 - ]$ R/ B$ m+ ?7 }4 \3 Y; c
4 如何爬取中央气象台台风数据 . Y( P# K% t( n; S" x# A- a
1) Request库的介绍 & }% @2 p; A+ f+ [' r6 d: X
2) 解析网页介绍 ) w' |2 z" t" @; A" T
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化8 u% }. Q* J9 B9 V5 M; p2 j
专题五：模式后处理
* D/ O! N/ A6 k& O( d 5 WRF和ROMS模式后处理 . s( z1 G4 l! n5 t, G
5.1 WRF模式后处理
7 W4 i! l, j( u6 }+ b+ ~% N 1） wrf-python库介绍 3 e4 p r h. z9 i) i
2） 提取站点数据 0 N7 D8 W! M: Q
3） 500hPa形式场绘制 % ^4 T2 J$ y1 U; O/ V0 g: n
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化
/ w0 ~$ A% ?; R+ \- `0 L 5.2 ROMS模式后处理
# Q( `! X7 y$ t* U' U 1） xarray为例操作ROMS输出数据 ) j5 V/ g' B1 y0 K4 S1 Q3 T6 `
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
' z/ A/ b' ~- M; u 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制, `( m c' o9 @5 r! X- ]
7 c- A3 g+ r# w) T& n
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
" v6 m1 I- b t+ |3 U) L$ @ 6 EOF方法分析大气和海洋数据 + Z" b8 Q1 w7 ~* l0 k
6.1 EOF基础和eofs库的介绍 . j% U$ Z+ }0 y# [
6.2 EOF分析海年风场数据 5 u# j8 x/ z$ e! O7 P! o: G
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+ b" k8 \" m, R! Z
6.3 EOF分析海表面温度数据 " C- [5 q: g' h) R! ? k
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化% y$ C+ }. O* F
% f% }9 o( e F0 `
专题七：AI在气象海洋中的应用 0 Q4 y% X; u; k7 z
机器学习在气象海洋中的应用 $ ~4 x+ @4 B% \% l- c s( _
7.1 机器学习简介 4 E8 _0 Y* I/ {2 T9 |! R0 J
1）机器学习简介
: l9 i9 X1 S( {( P* q 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
) N) |( w5 I) \9 O0 X& D 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
$ [6 S0 E2 i4 a( | 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
! G& C$ Z! a7 T6 Z" H4 ~5 u# u D- c- ^: ?5 g H: S% ~( b
【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
8 `% W6 d$ n1 v
' H" O x1 ~; o# T" v! [4 Q- [
( Y5 l5 X) m) S9 J- f" n0 k% ` U4 e8 `$ N1 \) B
| 
