Python气象与海洋：安装入门+科学计算库+可视化+台风数据+WRF/ROMS后处理+EOF分析+机器学习

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。

第一章 Python软件的安装及入门

1.Python背景及其在气象海洋中的应用

2.Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

3.Python基础语法

第二章 气象海洋常用科学计算库

Numpy库、Pandas库、Scipy库、Xarray和Netcdf库、常用数据的IO

第三章 气象海洋常用可视化库

1.可视化库介绍matplotlib、cartopy等

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⑤散点图绘制⑥地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）⑦填色及等值线+地图⑧流场矢量+地图⑨风玫瑰图

第四章 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

第五章 WRF和ROMS模式后处理

1.WRF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

2.ROMS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

第六章 EOF方法分析大气和海洋数据

1.EOF基础和eofs库的介绍

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

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

第七章 机器学习在气象海洋中的应用

1.机器学习简介

2.scikit-learn、pytorch等常用库介绍

3.如何使用pytorch搭建一个模型

4.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

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