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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。
) T: w3 c9 q3 n3 Y6 D 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。
) G$ @" m h" | |& c& Q 【内容简述】： ; W. `* v3 `1 ]; x8 I
专题一：Python软件的安装及入门 , `" O" j# c E( |+ r! P
1、Python入门和安装
) }% d: O* f8 G; N/ q) p 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
6 C, l& F) R7 R6 [& x1 o 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
# k$ n- C: o* f0 |0 n) x# u$ M$ K. @( r 专题二：气象海洋常用科学计算库 ; U7 p2 Y7 K$ ~+ H' y
2、气象海洋常用科学计算 ) ^! p/ D1 O e8 i
2.1 Numpy库 $ y$ k5 j) O) H: S) Q6 L
2.2 Pandas库 $ `5 Q- C; E- r) G
2.3 Scipy库
" `: g! B/ { H+ z5 f' R, K& h8 \ 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
) { H* D0 z8 J. {+ x% \ 0 x0 X7 r: w+ [& C; b
7 l# W# i- u0 c8 `1 d6 e 专题三：气象海洋常用可视化库
# D1 h4 x& B+ M: J) ] 3 气象海洋常用可视化库
! t& u" N0 [& d 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 * o. b; W. @# r( _4 X
3.2 不同类型图的绘制 : C7 ]1 Z5 L; E7 J! O, q7 ?" I3 g
1）折线图绘制 ; W, r' b1 a! y9 Z7 [1 l
2）柱状图绘制
. D: Y% z M+ z 3）errorbar图绘制
8 x; A- |+ }4 Q% \) ]9 G, q; g: a 4）流场矢量
$ m: J( f$ D t: E! b/ [ 4）散点图绘制
$ M% D5 F0 G4 x( W3 O8 f 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） , }2 ^$ ~, E: a
6）填色及等值线+地图 + Z3 h2 x& F+ I
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
+ D% u8 b2 K7 a. i9 Z
6 @( v* c( _/ R+ ] 专题四：数据爬虫实战 " ], p9 b, s7 V0 X$ r \4 V
4 如何爬取中央气象台台风数据
6 W- s0 h9 y6 v/ K5 h9 A 1) Request库的介绍 ' J8 A9 X' g4 F$ T. R& b0 t
2) 解析网页介绍 ' q2 t1 r* a4 ~2 X3 E. x
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( A8 ~$ k$ c- G6 u2 Q( T6 t9 [ 专题五：模式后处理 * V+ G# h# H5 M* \6 z
5 WRF和ROMS模式后处理 ; v; b; n y- y" o# N6 i, o8 Z
5.1 WRF模式后处理
1 ^- L( X' o3 H2 E/ R7 }" H 1） wrf-python库介绍
' |) B+ L, a/ o! d( n2 S6 R 2） 提取站点数据
& Q) r8 o; b$ n2 q 3） 500hPa形式场绘制 8 N* a5 I; Z8 W0 w: T. p
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化/ _4 W" w5 G% G7 P% b
5.2 ROMS模式后处理
% e" a+ M3 e& N, z 1） xarray为例操作ROMS输出数据
5 l# t5 q* ]+ \5 I 2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 l) Z- ~) \. K3 \: d7 F
3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
5 Q0 b3 p# N9 U7 w
: G) e# [3 D" R8 N# ]0 e 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据 3 d+ y2 h+ C+ f! Y8 n& Y
6 EOF方法分析大气和海洋数据
3 N3 h. O8 x5 q6 l% F1 o; Z6 p 6.1 EOF基础和eofs库的介绍
9 M @ [. u6 D7 o' t3 B( y: J 6.2 EOF分析海年风场数据 % |; y" M7 [% C- e
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
& G& w3 @; b* T9 Q* K/ @ 6.3 EOF分析海表面温度数据 . a" f1 A2 Q6 u) J% ~: v
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
+ N, C# C; b& B. ]/ Q& m 7 J7 O) Z7 G6 ? y/ ~' X
专题七：AI在气象海洋中的应用 / K4 L1 r+ d. j2 w6 J
机器学习在气象海洋中的应用 % x( N6 ^1 D' p1 z9 O* {7 ~2 m9 B
7.1 机器学习简介 : K( m! z& s6 q8 w# e- W8 v5 e
1）机器学习简介
9 s5 J6 }6 i4 z+ v1 H) n 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 * \/ ]0 _5 H; j5 p D
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 0 d. M& m3 t% Y. 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" }4 O& ]- p& }5 F
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6 e9 ~4 W7 }% w( l2 V; N+ \9 i0 O V. r" _( }9 @) G7 I4 `9 A2 r% C y
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