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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。
1 o0 [) b w8 q& d* Q5 j3 N 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。 , q# Z% ?+ E, G2 O
【内容简述】：
" f) B" r c) c) M 专题一：Python软件的安装及入门
/ u+ `: k' E# N 1、Python入门和安装 + A2 g8 l3 z: T' g
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用 + V7 S" b! l/ Z7 C. T
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法
8 W0 V& X' G2 L" s: y! o; o 专题二：气象海洋常用科学计算库 ! C4 \$ O" X$ p0 E J
2、气象海洋常用科学计算 ' H2 F, ?$ x5 N3 ]& `! k8 N
2.1 Numpy库 8 r, J C6 K/ E% D% i; K5 w# V2 f
2.2 Pandas库
1 G1 V0 n8 I# a) Q6 F4 O 2.3 Scipy库
+ h( r- [( ?1 B$ P4 z! A 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO4 K' G( u; u3 l5 v, _2 @
8 A* u5 k9 e! W1 y+ j4 T( i
6 v" Y/ G5 X: E0 ]3 W2 _% c/ W _: t 专题三：气象海洋常用可视化库
" J3 x2 R9 u" W, Y 3 气象海洋常用可视化库 8 I0 y9 }: X! o0 A h" g9 l
3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等 0 F! R' s! Z3 e/ d
3.2 不同类型图的绘制 j0 t& F1 Z! Z5 _$ T1 o; L$ c
1）折线图绘制
- D( M9 q' u) s$ X/ |& z' R 2）柱状图绘制
4 @5 m4 W! y7 Q- L/ d 3）errorbar图绘制 ) D4 A; Y: }/ U; W9 R' X
4）流场矢量 4 Y2 R; K) D; H. ~! l/ p
4）散点图绘制
# ]5 V1 t' M0 y3 c 5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化） & u5 {0 j m8 V! _ ]
6）填色及等值线+地图 % u6 B/ u- T" G
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图/ U4 A7 ]6 m, r- y0 d* e
0 b' a9 p( w& Z: r: }5 k7 {9 \
专题四：数据爬虫实战 0 f4 F' \( d( P: L/ w! w
4 如何爬取中央气象台台风数据
8 W+ T( h" w. K/ t5 j0 l6 o 1) Request库的介绍
& y0 m. [/ x) Q4 ]6 t8 j' V 2) 解析网页介绍
7 _9 }/ x' k; y 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
- C% z1 V8 g3 r6 c3 J8 z% A 专题五：模式后处理
% k" l9 h$ W7 q/ m y0 m 5 WRF和ROMS模式后处理
1 ~: A8 t. I9 q0 Q 5.1 WRF模式后处理 % e) c9 |4 z' F: t
1） wrf-python库介绍
* R: l$ W" p& `1 _$ ] 2） 提取站点数据 I t* ]0 r' e6 J) N- n
3） 500hPa形式场绘制
* E2 J4 t+ X: g/ d0 g* K 4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化9 E4 ]% ^1 J! b' _2 f) P2 d. A+ k8 l
5.2 ROMS模式后处理 6 u) j5 ~! p5 Q2 E7 o; e
1） xarray为例操作ROMS输出数据 ' f1 q* V, m1 W' I; z
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
" t- E( H! j) D+ y. T 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
5 z7 b) ~, p8 Q5 L3 w
* k2 |+ b1 a! x* @ 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
m$ A* R2 s, x i 6 EOF方法分析大气和海洋数据 % U% ]- S) c6 q, o$ B
6.1 EOF基础和eofs库的介绍 / P- A* J( U( s: w& _8 \* o
6.2 EOF分析海年风场数据 & s2 U9 \; A! o* p
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/ j2 g8 W" V. ^
6.3 EOF分析海表面温度数据
+ E5 d: Z5 p, L" N 1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化) A6 b0 J5 ~$ O3 L! I/ \$ l
. B9 l$ ~3 G( }! m. H" R 专题七：AI在气象海洋中的应用
. f& s' I5 k3 [ 机器学习在气象海洋中的应用
% @8 q8 i5 ?6 X+ P5 B- e 7.1 机器学习简介 ; J$ F! c+ T5 n- n
1）机器学习简介
( P P4 V8 J/ @' g7 `2 a 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍
* ~( X* _. X6 y 7.2 如何使用pytorch搭建一个模型
9 k1 ~ G( e! X) l$ ^. S% A) R5 g) { 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 k: `+ Q q9 W9 B) V . n6 H, j l- ]( [5 `. Z2 B
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