前沿

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。

一：Python软件的安装及入门1 Python入门和安装1.1Python背景及其在气象海洋中的应用1.2Anaconda解释和安装以及Jupyter配置1.3Python基础语法二：气象海洋常用科学计算库

2 气象海洋常用科学计算库2.1 Numpy库2.2 Pandas库2.3 Scipy库2.4 Xarray和Netcdf库2.5 常用数据的IO

三：气象海洋常用可视化库3 气象海洋常用可视化库3.1 可视化库matplotlib、cartopy等3.2 不同类型图的绘制1）折线图绘制2）柱状图绘制3）errorbar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

四：数据爬虫实战4 如何爬取中央气象台台风数据1)Request库2)解析网页3)爬取中央气象台台风数据4)台风数据的分析和可视化

五：模式后处理5 WRF和ROMS模式后处理5.1WRF模式后处理1）wrf-python库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5）提取台风数据并可视化5.2ROMS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）平面图绘制

六：EOF方法分析大气和海洋数据6 EOF方法分析大气和海洋数据6.1 EOF基础和eofs库的6.2 EOF分析海年风场数据1）CCMP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6.3 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

七：AI在气象海洋中的应用7机器学习在气象海洋中的应用7.1 机器学习1）机器学习2）scikit-learn、pytorch等常用库7.2 如何使用pytorch搭建一个模型7.3 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

原文链接详见公众号：技术科研吧