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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。
, u0 N* \& O, R$ C) h* X 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 b' E, ~9 }! Z3 T. `: K
【内容简述】： # n H- u: n6 G
专题一：Python软件的安装及入门
$ p3 F0 s$ ?: X! P. e 1、Python入门和安装 5 W! d Z0 B) G( I3 J
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 8 c) z7 J+ L2 l0 W; d- w2 I
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法* K" Y8 v* f1 _3 o2 z7 o
专题二：气象海洋常用科学计算库 9 n' z+ \! R% h& Y7 h0 D* B
2、气象海洋常用科学计算
4 a4 c$ D5 h8 s( ]$ q9 U/ B. l 2.1 Numpy库 9 x3 ~* v2 q& M( K( x
2.2 Pandas库
& @6 X4 \* z! F7 r8 E2 j8 R 2.3 Scipy库
3 f! h+ t3 \ A8 L% r3 @- Y5 _ 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO9 }4 e G! H: Z5 S! A" d
* p5 V; ^- f8 K3 R: d1 j 1 F- @. n- m$ w) q( w& ]# F
专题三：气象海洋常用可视化库 + H, u6 X, f8 C0 B
3 气象海洋常用可视化库 & l& d5 G* _1 S8 B; i4 A) ] F' y
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 / |" ] R4 `0 _3 A
3.2 不同类型图的绘制 $ R2 C; G5 u7 d4 F
1）折线图绘制
9 V3 D, U4 P4 r j! n 2）柱状图绘制
+ f; Z" u# X# e9 g2 g 3）errorbar图绘制 . B" [3 m$ E9 J# J
4）流场矢量
- ]: |# h( E: c* n4 F2 [ 4）散点图绘制 1 J9 t/ { I& u8 e0 x. P! d$ f" J
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
& V' A3 ?, n* n+ g* j$ r 6）填色及等值线+地图
" s* }2 u/ G4 W- y0 [ 7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
9 g b' Q; M$ f ( K& k0 ~, A" p6 _ ]6 b
专题四：数据爬虫实战
. {$ f" b( T8 [& k 4 如何爬取中央气象台台风数据 ( N9 J# f1 s: `" u; t+ T
1) Request库的介绍 & x$ F! D% j, Z! V; G
2) 解析网页介绍
: k5 r ], L1 \& W+ p* a 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化. o7 n; v5 x. y
专题五：模式后处理
# @4 ]* ^" u% ?5 k5 e, n# S 5 WRF和ROMS模式后处理
0 M1 H' Z4 Y! g8 k, D1 d 5.1 WRF模式后处理 . S9 V& N7 D" O+ `5 N
1） wrf-python库介绍
6 Q1 L: a9 o: V- m# J: G+ R+ x" x7 I. Q5 y 2） 提取站点数据 ( J* {, ~& @: B" X# b6 I
3） 500hPa形式场绘制
7 V" v- ]; W$ ~) K4 A- ? 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; I4 t- F# z9 _ 5.2 ROMS模式后处理 4 j. k, l$ w% [6 {8 p4 L
1） xarray为例操作ROMS输出数据
# q* ~9 \, K& M+ v$ `3 G 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
* F/ r/ A, m z2 n5 e# s 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制- u$ [4 v2 F' C
# S6 u. B* z% J0 i 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
1 ?4 K S( }' N# ^; a& P' F 6 EOF方法分析大气和海洋数据 9 F5 h% \; S1 x, K0 b i5 g: Q4 G
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
3 s1 P, c6 W+ {6 n 6.2 EOF分析海年风场数据 / u0 W# \" p2 k- L
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2 P0 [% p; s& ]
6.3 EOF分析海表面温度数据
4 f2 I( b( ~2 S) J 1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化; F6 q* g5 u$ _1 P
1 B- U0 B# v/ D8 D6 F 专题七：AI在气象海洋中的应用
4 o' U w7 C# H% P, c 机器学习在气象海洋中的应用 ' R! L! b; F+ A) n8 q8 N
7.1 机器学习简介 ; E! T/ ~$ \: }$ E$ h% k' \
1）机器学习简介
6 U3 F8 `% c, a# ^2 h) R6 ~3 {/ i- D 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 & J* h. o" t( g4 y; N$ v. l: q
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
: K5 o b! A0 T; Q* ]! Z$ m 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
7 w0 J2 r g' R! P+ S( R 2 S. y; i, E; b) W; O4 @4 w
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