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) V9 j$ D. W4 c+ 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。 " ~! m, x) x F# l# a3 g
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。 1 e0 P7 A" H0 ~1 G1 c' N8 a9 b
【内容简述】： B0 j5 u9 a- X: Q7 d8 e' D! c n! l
专题一：Python软件的安装及入门 . [, R' M6 y! J5 f/ u- {5 D5 G: `
1、Python入门和安装
1 d& Z+ c( ]5 v( w1 W 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
( _: F- d- W' J6 a 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
1 h/ `, C2 G" r/ U/ ? 专题二：气象海洋常用科学计算库 9 h! c7 Y% D& S
2、气象海洋常用科学计算
5 i0 ~+ P; |) P" S7 F 2.1 Numpy库
6 O5 [9 V6 C' E- H- C" U4 C 2.2 Pandas库 # N# _6 N$ S/ B( a5 |
2.3 Scipy库
# ]+ C& L* H7 ?( h 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO$ x9 v j3 J1 Y: E+ v$ [" y
9 I2 \( \ Y0 O" {- R9 X+ I
6 u# j! S4 D7 A6 b1 }, t. z 专题三：气象海洋常用可视化库 6 G$ F) [! f8 g) k1 L
3 气象海洋常用可视化库 - F' G8 ]$ @' R
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 / V1 Z; ]' N2 Y0 a" E3 a" m) v
3.2 不同类型图的绘制
( C5 X* v( s7 X7 ], B: d 1）折线图绘制 1 v- [9 Z! D8 A5 t7 q# f2 o
2）柱状图绘制 $ O( g. S% s/ S8 a
3）errorbar图绘制 ! t* ? V; f' p% |6 k$ I+ L9 I
4）流场矢量
0 e4 K( }7 O: Z: o1 \% y 4）散点图绘制
; o" J; h( o3 H2 y, j/ x5 ^ 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） " m; [5 P1 ~- ~ D/ [. {- x
6）填色及等值线+地图
, | ?' N) F1 ^& b2 ] d 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图4 ]! a0 M9 _0 c, m; X u9 P
+ j6 G. w: J ~# F7 P, y 专题四：数据爬虫实战
' f |0 _' T3 {+ b1 Y: [- Q G, Q+ ] 4 如何爬取中央气象台台风数据
% d/ W+ c! M' Z0 j, k: x. }# a3 O( } 1) Request库的介绍
. X, ^+ d$ v, L K+ D0 ~# d& [1 ?" I 2) 解析网页介绍
0 z1 A7 E* t7 r 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
. q$ w9 U5 H: S: L# l P 专题五：模式后处理
3 q. q& z4 q# ?7 H1 G' r: B( Q0 {) g 5 WRF和ROMS模式后处理 & {' l7 F4 Q: U. [ H6 C3 ^" C
5.1 WRF模式后处理
4 a( P6 z* K( n0 v0 F j 1） wrf-python库介绍 % p/ y, h; ^! w0 B2 F% f c
2） 提取站点数据 j" R- |/ Y& a
3） 500hPa形式场绘制 " R) _/ I7 m- y
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化. T0 v) y% ~: |5 v7 B
5.2 ROMS模式后处理
" O6 s9 x# P- q7 B! u 1） xarray为例操作ROMS输出数据
( K$ u1 K5 l& S 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 $ X, m( F, o4 H
3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
: \. A) l. e; e0 @- d# \' F7 G ! M7 k9 t% s* O* T: i! G
专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 $ y6 W: ]2 S- R _. i3 ]6 `
6 EOF方法分析大气和海洋数据 2 ~. ?3 `& u3 h* B5 Z
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
j; h- m; f4 g- f8 K 6.2 EOF分析海年风场数据 2 t- M3 e3 ~" z: Y) U6 c
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
. _ f5 V% Q; [* i g 6.3 EOF分析海表面温度数据
2 G2 P5 P, J: D+ S 1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
' u. ]2 U- g) I: F/ i& T: T9 I/ K
5 H9 Z3 v$ o% G t( r4 { 专题七：AI在气象海洋中的应用
$ `! e3 I; C* a: J3 p' o, t+ }: o 机器学习在气象海洋中的应用
+ z6 n3 ^# }) u$ [2 B* D 7.1 机器学习简介
; I: g/ @7 j/ B9 j3 E# f) ]( { 1）机器学习简介
' O$ U2 C5 m$ f; M! \" E/ L 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 - Q0 f' k. K% p; a- E8 y7 B+ M
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 # c( j: s8 f* }; x: E5 X. _
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
' C6 \: L% ?0 \& [+ x" H
Q' n5 [ r- @ 【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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2 Q. R- a, u, ?+ P
( g7 E5 S2 A8 {7 d; V1 r0 a8 R; a# r: l
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