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。

学完不仅能够掌握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。

【原文链接】： 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

【送】：

1. CMIP6月数据

2. CMIP6日数据

3. 全球VIPPHEN物候数据

4. ERA5-LAND陆面再分析数据

【内容介绍】：

专题一、《python软件的安装级入门》Py：：thon软件的安装及入

• Python背景及其在气象中的应用

• Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

• Python基础语法

 专题二、《气象常用科学计算库》：

• Numpy库

• Pandas库

• Xarray库

专题三、《气象海洋常用可视化库》：

•  可视化库介绍Matplotlib、Cartopy等

• 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》 ：

• Request库的介绍

• 爬取中央气象台天气图

• FNL资料爬取

• 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》 ：

• 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）

• 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。

• 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

• 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

• 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

• 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》 ：

• 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。

•  Pytorch库 

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。

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。

• 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

• LSTM方法预测ENSO

1. ENSO简介及数据介绍

2. LSTM方法原理介绍

3. LSTM方法预测气象序列数据

• 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》 ：

• EOF基础和eofs库的介绍

• EOF分析海表面温度数据

1. SST数据计算距平，去趋势

2. 进行EOF分析，可视化

专题十一、《模式后处理》 ：

• 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

• 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