Python在气象与海洋中的实践技术应用

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。专题一、Python软件的安装及入门1 Python入门和安装1.1Python背景及其在气象海洋中的应用1.2Anaconda解释和安装以及Jupyter配置1.3Python基础语法专题二、气象海洋常用科学计算库2 气象海洋常用科学计算库2.1 Numpy库2.2 Pandas库2.3 Scipy库2.4 Xarray和Netcdf库2.5 常用数据的IO专题三、气象海洋常用可视化库3 气象海洋常用可视化库3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等3.2 不同类型图的绘制1折线图绘制2柱状图绘制3errorbar图绘制4流场矢量4散点图绘制5地图绘制1.行政区划 2.地图白化6填色及等值线地图7流场矢量地图8风玫瑰图专题四、数据爬虫实战4 如何爬取中央气象台台风数据1)Request库的介绍2)解析网页介绍3)爬取中央气象台台风数据4)台风数据的分析和可视化专题五、模式后处理5 WRF和ROMS模式后处理5.1WRF模式后处理1wrf-python库介绍2提取站点数据3500hPa形式场绘制4垂直剖面图——雷达反射率为例5提取台风数据并可视化5.2ROMS模式后处理1xarray为例操作ROMS输出数据2垂直坐标转换S坐标转深度坐标3垂直剖面绘制4平面图绘制专题六、EOF方法分析大气和海洋数据6 EOF方法分析大气和海洋数据6.1 EOF基础和eofs库的介绍6.2 EOF分析海年风场数据1CCMP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6.3 EOF分析海表面温度数据1SST数据计算距平去趋势2SST进行EOF分析可视化专题七、AI在气象海洋中的应用7机器学习在气象海洋中的应用7.1 机器学习简介1机器学习简介2scikit-learn、pytorch等常用库介绍7.2 如何使用pytorch搭建一个模型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