目录

专题一、Python软件的安装及入门

专题二、气象常用科学计算库

专题三、气象海洋常用可视化库

专题四、爬虫和气象海洋数据

专题五、气象海洋常用插值方法

专题六、机器学习基础理论和实操

专题七、机器学习的应用实例

专题八、深度学习基础理论和实操

专题九、深度学习的应用实例

专题十、EOF统计分析

专题十一、模式后处理

更多模型

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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，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、海洋和水文等地学领域的主流编程语言之一。

人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。

采用 “理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用，不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。

专题一、Python软件的安装及入门

1.1 Python背景及其在气象中的应用
1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置
1.3 Python基础语法

专题二、气象常用科学计算库

2.1 Numpy库
2.2 Pandas库
2.3 Xarray库

专题三、气象海洋常用可视化库

3.1 可视化库介绍Matplotlib、Cartopy等
3.2 基础绘图
（1）折线图绘制
（2）散点图绘制
（3）填色/等值线
（4）流场矢量图

专题四、爬虫和气象海洋数据

（1）Request库的介绍
（2）爬取中央气象台天气图
（3）FNL资料爬取
（4) ERA5下载

专题五、气象海洋常用插值方法

（1）规则网格数据插值到站点
（2）径向基函数RBF插值
（3）反距离权重IDW插值
（4）克里金Kriging插值

专题六、机器学习基础理论和实操

6.1 机器学习基础原理
（1）机器学习概论
（2）集成学习（Bagging和Boosting）
（3）常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）

6.2 机器学习库scikit-learn
（1）sklearn的简介
（2）sklearn完成分类任务
（3）sklearn完成回归任务

专题七、机器学习的应用实例

本专题，在详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两类算法及其常用代表模型深入讲解的基础上，结合三个学习个例，并串讲一些机器学习常用技巧，将理论与实践结合。

7.1 机器学习与深度学习在气象中的应用
AI在气象模式订正、短临预报、气候预测等场景的应用

7.2 GFS数值模式的风速预报订正
（1）随机森林挑选重要特征
（2）K近邻和决策树模型订正风速
（3）梯度提升决策树GBDT订正风速
（4）模型评估与对比

7.3 台风预报数据智能订正
（1）CMA台风预报数据集介绍以及预处理
（2）随机森林模型订正台风预报
（3）XGBoost模型订正台风预报
（4）台风“烟花”预报效果检验

7.4 机器学习预测风电场的风功率
（1）lightGBM模型预测风功率
（2）调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证

专题八、深度学习基础理论和实操

8.1 深度学习基本理论
深度学习基本理论知识讲解，深入了解机器学习的基础理论和工作原理，掌握如何构建和优化神经网络模型（如人工神经网络ANN，卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），提高对现有深度学习算法和技术的理解和应用能力，更好地应对后续海洋气象相关领域的实际问题和应用。

8.2 Pytorch库
（1）sklearn介绍、常用功能和机器学习方法
学习经典机器学习库sklearn的常用功能，如鸢尾花、手写字体等公开数据集的获取、划分训练集和测试集、模型搭建和模型验证等。

（2） pytorch介绍、搭建 模型
学习目前流行的深度学习框架pytorch，了解张量tensor、自动求导、梯度提升等，以BP神经网络学习sin函数为例，掌握如何搭建单层和多层神经网络，以及如何使用GPU进行模型运算。

专题九、深度学习的应用实例

本专题，在学习使用ANN预测浅水方程的基础上，进一步掌握如何使用PINN方法，将动力方程加入模型中，缓解深度学习的物理解释性差的问题。此外，气象数据是典型的时空数据，学习经典的时序预测方法LSTM，以及空间卷积算法UNET。

9.1 深度学习预测浅水方程模式
（1）浅水模型介绍和数据获取
（2） 传统神经网络ANN学习浅水方程
（3）物理约束网络PINN学习浅水方程

9.2 LSTM方法预测ENSO
（4）ENSO简介及数据介绍
（5）LSTM方法原理介绍
（6）LSTM方法预测气象序列数据

9.3 深度学习—卷积网络
（1）卷积神经网络介绍
（2）Unet进行雷达回波的预测

专题十、EOF统计分析

10.1 EOF基础和eofs库的介绍

10.2 EOF分析海表面温度数据
（1）SST数据计算距平，去趋势
（2）SST进行EOF分析，可视化

 

专题十一、模式后处理

11.1 WRF模式后处理
（1）wrf-python库介绍
（2）提取站点数据
（3）500hPa形式场绘制
（4）垂直剖面图——雷达反射率为例

11.2 ROMS模式后处理
（1）xarray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）水平填色图绘制

 

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更多模型

●Python在气象与海洋中的实践技术应用
●WRF模式与Python融合技术在多领域中的应用及精美绘图
●全套区域高精度地学模拟WRF气象建模、多案例应用与精美制图
●系统学习CMAQ空气质量模式实践技术应用
●气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用
●WRFDA资料同化系统理论、运行与变分、混合同化新方法
●SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算
●CAMX大气臭氧来源解析模拟与臭氧成因分析实践技术应用
●区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF Chem）在大气环境中的应用
●R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用
●CMIP6数据处理技术与典型案例分析及在多领域中的实践应用

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