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( P8 J' W6 ]3 [! T7 f9 a 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。 ' P& e9 x2 Z0 H. }3 f
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。
8 L7 c' u: |9 q4 |+ p% }. W 【内容简述】：
* l2 l1 T8 o% Y ^8 B- G 专题一：Python软件的安装及入门 & A; j$ L$ j }, L3 y+ m
1、Python入门和安装
& Q4 ^; N8 T! V1 j 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
R- X& n* }$ V$ Q 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
4 P4 k5 v$ z2 A) L& q# X 专题二：气象海洋常用科学计算库 ( F+ p2 S' l2 s& @& ]/ p; ]) U5 g
2、气象海洋常用科学计算 ! f+ _2 s% {& i. B4 t( F
2.1 Numpy库 4 H m; C5 S5 Y% _" Y$ `
2.2 Pandas库
; Q0 g$ N6 J- f 2.3 Scipy库
c; K4 @6 b" [ 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO1 I2 Z) H, [0 u2 ]
9 v! w4 w" Y$ ^, p4 O. m
9 E* u) I5 e( Q' y9 d
专题三：气象海洋常用可视化库
9 A8 T/ F- m4 [7 z$ O- ~* }4 C# t 3 气象海洋常用可视化库
0 J2 n+ f6 L1 v8 r' e 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
7 \7 R. }) Z0 |0 l7 L1 y" A 3.2 不同类型图的绘制 : z5 u5 K8 v+ j8 \8 ~
1）折线图绘制
0 U' t. H3 ^% A1 q* D 2）柱状图绘制 8 \5 l8 N" B; p8 C, l. u
3）errorbar图绘制
4 i8 H' P( C7 r- R 4）流场矢量
, I2 I }1 |, v0 d' t4 z 4）散点图绘制 ; B9 Q1 g# l. a+ y. e
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
3 m6 Q; m( K- W) R, F 6）填色及等值线+地图 3 e! D3 e* G6 \) O
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图/ {0 t3 \! `% b5 b" j: h9 F; l
- s6 h, M ], n! [ 专题四：数据爬虫实战 9 l) L% U8 M- Q; E" @0 E
4 如何爬取中央气象台台风数据
/ f5 i6 r7 L6 d6 @% {, u* V% f; o2 y 1) Request库的介绍
: b0 x* c4 i) ?% z3 R# W" x 2) 解析网页介绍 1 J) i! z5 V8 \! F! _0 a$ C# O& J6 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
. u- w2 s7 A" E" y" u; N5 G 专题五：模式后处理
* G- q$ p" c* d$ z5 X 5 WRF和ROMS模式后处理
# l; W+ @5 Y/ }9 ^# S% e 5.1 WRF模式后处理
2 k: T) Q$ Z' e* Q 1） wrf-python库介绍
R& _/ o0 C8 y* {# K! W4 Z 2） 提取站点数据
. M# |! b# J, D8 L; Y0 e* d& h+ d. p 3） 500hPa形式场绘制
1 |# Z1 O6 V) X. \+ l1 M! L' N4 Y. j) @ 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化
$ y7 \# |+ i* ~( C 5.2 ROMS模式后处理
2 @" I4 i9 e7 @6 {8 G, t4 t 1） xarray为例操作ROMS输出数据
4 s: I" |6 u! K5 S! O 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 + v& L4 t7 W2 h
3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制9 K* Q2 U+ T1 W' t; q; E
# ]9 T( q8 G8 u2 z4 k+ p3 { 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 ( c5 T" X" p% r( B
6 EOF方法分析大气和海洋数据 5 \- u6 O" o+ r% T4 n' q+ d
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
" J, s+ P5 P2 {4 f E5 B, s 6.2 EOF分析海年风场数据 ) H6 |, L9 t/ }: j& v+ T
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# I% r: {' @ l% x4 C# K! n# S 6.3 EOF分析海表面温度数据 , G2 K1 o2 ~: R% c5 J* r
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化5 C/ z- }" a$ \6 T! Z# |
% X: ?+ ?( L; \ 专题七：AI在气象海洋中的应用
0 o M2 ?, N# J7 O& U2 T7 G 机器学习在气象海洋中的应用
6 ]7 U6 C3 F8 U2 I8 U 7.1 机器学习简介
( Y1 S" S' z' O* p' S4 A9 R" H) V 1）机器学习简介
3 o9 k2 O- s/ o" j 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 ; \2 w: t# O3 O
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 : A8 q2 A( k# I. x5 P) J" y
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
8 u: b3 F. E9 P! _; y0 b/ B ) C! i& L4 F7 E; y8 E
【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: ~; c8 x" w' O7 |7 j
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