AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用与实践

前言：

    全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。通过本课程，学生将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-means,SVM,决策树）和深度学习(CNN,LSTM)技术来分析和预测这些驱动因素的趋势，进而为科学研究和政策决策提供重要的数据支持。
    提供从数据处理、模型选择、训练与优化到结果解读的完整流程指导，使用真实的全球和模拟的全球气候数据，掌握机器学习与深度学习模型在气候数据在农业、生态分析中的实际应用。还将使用大量的编程实例和实际项目，帮助学生在理解算法原理的同时，熟练掌握模型应用技能，帮助学生进一步撰写发表科研论文。

内容简要：

第一部分：气候变化驱动因素与数据科学基础

1.1 气候变化
·全球气候变化
·中国碳中和计划
·CMIP6气候数据简介

1.2 相关驱动因素导致全球全球气候变化
·温室气体排放
·云和气溶胶
·火灾
·生态环境
·农业生产

1.3 ChatGPT的简介和应用
·ChatGPT的简介
·ChatGPT的使用

1.4 气候数据科学的应用
·数据科学在气候变化研究中的作用
·机器学习和深度学习分析气候数据，预测气候变化趋势
·数据科学流程，包括数据获取、清洗、建模和结果解释

第二部分：Python数据处理和可视化

2.1 Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）
2.2 Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）
2.3 Jupyter Notebook实操:
·Numpy库（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）
·Matplotlib库（折线图，散点图，饼状图，热力图）
·Pandas库(数据读取)
·Cartopy库（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）
·Pyhdf库（读取卫星数据）

第三部分：机器学习模型

3.1 机器学习的分类
·监督学习（Supervised Learning）

·非监督学习（Unsupervised Learning）

3.2 监督学习
·监督回归算法（Regression Algorithms）
线性回归（Linear Regression）
多项式回归（Polynomial Regression）
·监督分类算法（Classification Algorithms）
逻辑回归（Logistic Regression）
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）

决策树（Decision Trees）

随机森林（Random Forests）

梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）

3.3 非监督学习
·聚类算法（Clustering Algorithms）
K-means聚类

层次聚类（Hierarchical Clustering）

·降维技术（Dimensionality Reduction）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）

3.4 模型评估指标：
回归指标（MSE、RMSE、MAE、R²）
分类指标（Accuracy、Precision、Recall、F1-Score）

3.5 ARIMA（自回归差分移动平均）：
ARIMA是时间序列分析与预测的统计模型。它可以用于处理平稳时间序列和非平稳时间序列，通过捕捉时间序列中的自相关和趋势信息来进行预测 。
案例：温室气体浓度的时序分析与预测

第四部分：深度学习模型

4.1 神经网络基础（Artificial Neural Networks, ANN）
4.2深度学习框架：TensorFlow和PyTorch
4.3卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

4.4 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）

4.5 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）

4.6 使用NN-SVG画神经网络图

第五部分：实战

5.1 全球气候变化相关数据集下载与处理（MERRA2气溶胶、MODIS气溶胶、MODIS海冰、MODIS叶绿素、CALIPSO气溶胶、AERONET气溶胶）

5.2 CMIP6数据集下载和处理案例

5.3 野火气溶胶探测识别（R-CNN）

5.4 气候变化对农作物的影响（农作物生产）

5.5 气候变化对生态环境的影响(NDVI预测，草地监控)

第六部分：几种大语言模型对比和总结

6.1 比较Chatgpt、Deepseek和grok-3（如何使用开发者模式）在不同科研工作情况下如何使用
6.2 整体内容总结
6.3 相关内容进一步研究

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