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L( s6 e+ b; J0 H+ s' G 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。 ( |/ g- L/ V6 {: z6 f' V
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。
! U1 H5 L4 `! C5 ?/ Q* Q2 P 【内容简述】： , @0 O; c0 z6 [# _ b
专题一：Python软件的安装及入门
u* h# k- t$ P 1、Python入门和安装 9 Y. k+ Q0 ]/ Z7 n& N6 D3 O
1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
* c& r2 D/ G. o2 u! t1 a; @ 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法, j- Z9 c! H# K( ^9 D4 |
专题二：气象海洋常用科学计算库
0 D J" z) a7 v* H0 Q' [5 a 2、气象海洋常用科学计算 $ E) g; B5 P2 C: Q% f8 g
2.1 Numpy库
- r9 S# h3 }* r. d) V F, L, s 2.2 Pandas库
" L" d- o$ w- F" p* e+ Z4 B 2.3 Scipy库
7 N8 ~, l& w- R! B& z% q/ F 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
# [# s; ~* [) @& X2 r / ~* k1 n! h+ F. e' q
6 Q8 Q! a$ j( W0 _' ~. F 专题三：气象海洋常用可视化库 ! w8 l' P. ?% S
3 气象海洋常用可视化库
$ N# O* q6 h$ }9 S! ]$ }3 x 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
1 U0 g+ T. p. q2 G 3.2 不同类型图的绘制
2 ~+ d4 P: k9 m& @5 W# Y 1）折线图绘制 2 G& H- A- C$ \% V
2）柱状图绘制 7 A ^. M& o+ |. x/ j* j. ]) l8 b
3）errorbar图绘制
; b- m4 d# N6 k$ V! M0 I 4）流场矢量 $ p( M4 k* @# O
4）散点图绘制 4 D* f0 l* T; m8 G
5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）
" I: {# I5 k3 G4 f) L" z 6）填色及等值线+地图 3 M% v; ]0 O; ]% ~) A
7）流场矢量+地图 8）风玫瑰图
; k3 ]' v& F: M1 r6 w $ M3 g6 G" Z6 V, ~
专题四：数据爬虫实战
! ^0 f" j( |" k+ A 4 如何爬取中央气象台台风数据
( i# J A( _' _7 n) f+ \ 1) Request库的介绍 9 j$ e8 A; J' @" ?/ `
2) 解析网页介绍
1 |0 j( N7 H2 V# W 3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
( Q9 U" n2 k8 P. X- a 专题五：模式后处理
9 e; ]7 r3 v" G& z4 n 5 WRF和ROMS模式后处理
% X! t# u4 R2 K4 q 5.1 WRF模式后处理 3 ?* K- j3 q: z9 e0 a8 B5 G
1） wrf-python库介绍 4 z; I4 \2 n: V/ o/ A
2） 提取站点数据 ' Y' y+ H2 }2 D5 u
3） 500hPa形式场绘制 " a n+ P, M% i! g8 ?
4） 垂直剖面图——雷达反射率为例 5） 提取台风数据并可视化
6 I4 l0 m/ Q! k; G/ }- \$ x3 H* g+ F 5.2 ROMS模式后处理 1 k- E) Y* `! r( T0 B% v
1） xarray为例操作ROMS输出数据 , e- }1 X* M4 i/ O
2） 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
3 c: F$ j* \: ^# q3 m7 O 3） 垂直剖面绘制 4） 平面图绘制
3 t/ P' E0 Z! t c# k( ]
1 j8 O/ f' \0 Z+ f- c; E 专题六：EOF方法分析大气和海洋数据
6 i# w6 t4 U4 K9 U/ E 6 EOF方法分析大气和海洋数据
4 ?7 k3 O9 f1 c' ] 6.1 EOF基础和eofs库的介绍 ) c7 J8 j$ Z; p7 t. G- v1 ]( f
6.2 EOF分析海年风场数据
9 Q8 w% u$ r J) |5 g$ d 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
{+ O5 i+ d: [; i( E! _4 u 6.3 EOF分析海表面温度数据 ! |% F( e* Y' x# f3 c
1）SST数据计算距平，去趋势 2）SST进行EOF分析，可视化
# V1 r6 r# {& `% O! G, H- G, Y+ G8 H 1 T: l* p8 K7 F2 o; J: z
专题七：AI在气象海洋中的应用
; s" ?$ E# R1 r* H! m' B/ w3 t 机器学习在气象海洋中的应用 4 [% k* W: X' l- f% B
7.1 机器学习简介
6 z- q7 J1 k( C/ y) u 1）机器学习简介
+ _9 Z% Z2 M0 Z# y) h6 E 2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍 ; i% p4 P0 k P: I9 E
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 0 e5 l& ]9 G$ W4 a
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# w3 r7 y* e! W3 C I" @; x2 l. z
* Q0 ?0 J% Q2 P. e1 {, k
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3 M7 n+ D2 ^7 \' V. O9 T& e' H1 J- C' u( G
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