【案例教程】Python气象海洋数据可视化到常见数据分析方法 - 海洋环境监测数据分析

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【视频教程】Python在气象与海洋中的实践技术应用​mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNzcxMzc5MQ==&mid=2247519595&idx=8&sn=d0de8f578adc3bf4a9a0e4e91473c428&chksm=9be3927bac941b6d9d8a744ccacc5cba20551d5bac1e902003e4c9efb91c829427dceada964a&scene=21#wechat_redirect

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。

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本内容将聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，让大家能从中借鉴学习，最终掌握python这一工作利器，助力今后的工作效率。

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【内容简述】：

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专题一：Python软件的安装及入门

! B! v! t! m: e/ M0 O; k1 z! t

1、Python入门和安装

7 V/ o$ a ~1 @$ N3 G

1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用

1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

1.3 Python基础语法

专题二：气象海洋常用科学计算库

2、气象海洋常用科学计算

2 l* g. {. h+ ?0 ?# ^

2.1 Numpy库

2.2 Pandas库

4 b6 y/ Y$ E6 e6 g$ l z

2.3 Scipy库

2.4 Xarray和Netcdf库

2.5 常用数据的IO . v ^0 X$ `! i2 w6 U

专题三：气象海洋常用可视化库

* e0 H- }( ~* X7 ]& U6 i5 Y7 x6 N

3 气象海洋常用可视化库

3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等

, ?# r8 m2 z+ L

3.2 不同类型图的绘制

1）折线图绘制

( M7 x5 ^4 Z; Q6 S% q( G. J

2）柱状图绘制

. F9 J5 Q% a+ Y/ T: K4 ~

3）errorbar图绘制

4）流场矢量

% J: `9 h9 }9 B* g$ q) s' ?

4）散点图绘制

! q+ a- g/ D! E5 i$ u

5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）

6）填色及等值线+地图

7）流场矢量+地图

8）风玫瑰图 4 n1 L& l' U0 W; }

专题四：数据爬虫实战

. p) y7 B0 S, }2 G3 f

4 如何爬取中央气象台台风数据

1) Request库的介绍

% }. b6 L& [, v ?) j) U

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 # s) L( n- c) O S, @6 G, _ P

专题五：模式后处理

5 WRF和ROMS模式后处理

! m# S- ^( H6 f# v! R. i

5.1 WRF模式后处理

$ I# q8 P6 w6 b4 Y; \! n) r1 i

1） wrf-python库介绍

: p t, ?% C; u. F

2） 提取站点数据

/ H8 L9 k2 p) ~# ?4 Q: i

3） 500hPa形式场绘制

8 F5 U& u4 S/ ?1 ^: a

4） 垂直剖面图——雷达反射率为例

5） 提取台风数据并可视化

5.2 ROMS模式后处理

7 N/ Y- t( q8 o [7 ]" J

1） xarray为例操作ROMS输出数据

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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 $ f$ u5 Q1 w- b% D

专题六：EOF方法分析大气和海洋数据

/ X# C4 N; ~2 }

6 EOF方法分析大气和海洋数据

6.1 EOF基础和eofs库的介绍

6.2 EOF分析海年风场数据

5 s% ]# G$ g1 f. v, X* V

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

9 D& p2 w0 r' w4 M' {

1）SST数据计算距平，去趋势

2）SST进行EOF分析，可视化

* x6 p( X/ l0 y6 J, C

专题七：AI在气象海洋中的应用

机器学习在气象海洋中的应用

: }) Q' ] {) j* F+ I

7.1 机器学习简介

1）机器学习简介

: M( B) u3 E. F: f: a% V/ y

2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍

9 i& F3 A9 r3 N7 p9 |

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

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