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、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、植被变化和海洋温度上升等。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。本教程将学习如何应用ChatGPT辅助Python编程、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，使用真实的全球气候数据，掌握机器学习与深度学习模型在气候数据分析中的实际应用。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。

第一部分 气候变化驱动因素与数据科学基础

1、气候变化

●全球气候变化

●中国碳中和计划

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

●海冰和叶绿素

●植被变化

●海温

3、ChatGPT的简介和应用

●ChatGPT的简介

●ChatGPT的使用

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

1、Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）

2、Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）

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

1、机器学习的分类

●监督学习（Supervised Learning）

●非监督学习（Unsupervised Learning）

2、监督学习

●监督回归算法（Regression Algorithms）

1)线性回归（Linear Regression）

2)多项式回归（Polynomial Regression）

●监督分类算法（Classification Algorithms）

1)逻辑回归（Logistic Regression）

2)K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）

3)支持向量机（Support Vector Machines, SVM）

4)决策树（Decision Trees）

5)随机森林（Random Forests）

6)梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）

7)XGBoost、LightGBM 和 CatBoost

3、非监督学习

●聚类算法（Clustering Algorithms）

1)K-means聚类

2)层次聚类（Hierarchical Clustering）

●降维技术（Dimensionality Reduction）

1)主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）

2)t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）

3)奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）

4、模型评估指标

●回归指标（MSE、RMSE、MAE、R²）

●分类指标（Accuracy、Precision、Recall、F1-Score）

第四部分 深度学习模型

1、神经网络基础（Artificial Neural Networks, ANN）

2、深度学习框架：TensorFlow和PyTorch

3、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

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

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

第五部分 实战练习

1、温室气体浓度的时序分析与预测

2、气溶胶光学厚度（AOD）的分类与预测

3、云层的检测与分类分析

4、海冰覆盖率的长期变化趋势预测

5、海洋叶绿素预测

6、野火预测

第六部分 总结

1、内容总结

2、相关内容进一步研究

注：请提前安装所需软件

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