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。

一：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

二：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）

三：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）

四：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）

五：实战

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

原文详见公众号：技术科研吧