查看原文>>>基于Python機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升氣象、海洋、水文領(lǐng)域?qū)嵺`應(yīng)用能力
目錄
專題一、Python軟件的安裝及入門(mén)
專題二、氣象常用科學(xué)計(jì)算庫(kù)
專題三、氣象海洋常用可視化庫(kù)
專題四、爬蟲(chóng)和氣象海洋數(shù)據(jù)
專題五、氣象海洋常用插值方法
專題六、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和實(shí)操
專題七、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例
專題八、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和實(shí)操
專題九、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例
專題十、EOF統(tǒng)計(jì)分析
專題十一、模式后處理
其它大氣領(lǐng)域相關(guān)推薦
? ? ? ? Python是功能強(qiáng)大、免費(fèi)、開(kāi)源，實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言，能夠在不同操作系統(tǒng)和平臺(tái)使用，簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和解釋性語(yǔ)言使其成為理想的腳本語(yǔ)言。除了標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，還有豐富的第三方庫(kù)，Python在數(shù)據(jù)處理、科學(xué)計(jì)算、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化方面具備優(yōu)異的性能。上述優(yōu)勢(shì)使得Python在氣象、海洋、地理、氣候、水文和生態(tài)等地學(xué)領(lǐng)域的科研和工程項(xiàng)目中得到廣泛應(yīng)用。可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)Python將成為氣象、海洋和水文等地學(xué)領(lǐng)域的主流編程語(yǔ)言之一。
人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在許多行業(yè)都取得了顛覆式的成果，氣象和海洋領(lǐng)域擁有海量的模式和觀測(cè)數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的天然場(chǎng)景。Python也是當(dāng)前進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的最熱門(mén)語(yǔ)言。對(duì)于的氣象海洋領(lǐng)域的專業(yè)人員，Python是進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工作的首選。
專題一、Python軟件的安裝及入門(mén)
1.1 Python背景及其在氣象中的應(yīng)用
1.2 Anaconda解釋和安裝以及Jupyter配置
1.3 Python基礎(chǔ)語(yǔ)法
專題二、氣象常用科學(xué)計(jì)算庫(kù)
2.1 Numpy庫(kù)
2.2 Pandas庫(kù)
2.4 Xarray庫(kù)
專題三、氣象海洋常用可視化庫(kù)
3.1可視化庫(kù)介紹Matplotlib、Cartopy等
3.2 基礎(chǔ)繪圖
（1）折線圖繪制
（2）散點(diǎn)圖繪制
（3）填色/等值線
（4）流場(chǎng)矢量圖
專題四、爬蟲(chóng)和氣象海洋數(shù)據(jù)
（1）Request庫(kù)的介紹
（2）爬取中央氣象臺(tái)天氣圖
（3）FNL資料爬取
（4) ERA5下載
專題五、氣象海洋常用插值方法
（1）規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)插值到站點(diǎn)
（2）徑向基函數(shù)RBF插值
（3）反距離權(quán)重IDW插值
（4）克里金Kriging插值
專題六、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和實(shí)操
6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)原理
（1）機(jī)器學(xué)習(xí)概論
（2）集成學(xué)習(xí)（Bagging和Boosting）
（3）常用模型原理（隨機(jī)森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）
6.2 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn
（1）sklearn的簡(jiǎn)介
（2）sklearn完成分類任務(wù)
（3）sklearn完成回歸任務(wù)
專題七、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例
本專題，在詳細(xì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)常用的兩類集成學(xué)習(xí)算法，Bagging和Boosting，對(duì)兩類算法及其常用代表模型深入講解的基礎(chǔ)上，結(jié)合三個(gè)學(xué)習(xí)個(gè)例，并串講一些機(jī)器學(xué)習(xí)常用技巧，將理論與實(shí)踐結(jié)合。
7.1機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在氣象中的應(yīng)用
AI在氣象模式訂正、短臨預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測(cè)等場(chǎng)景的應(yīng)用
7.2 GFS數(shù)值模式的風(fēng)速預(yù)報(bào)訂正
（1）隨機(jī)森林挑選重要特征
（2）K近鄰和決策樹(shù)模型訂正風(fēng)速
（3）梯度提升決策樹(shù)GBDT訂正風(fēng)速
（4）模型評(píng)估與對(duì)比
7.3 臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)智能訂正
（1）CMA臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)集介紹以及預(yù)處理
（2）隨機(jī)森林模型訂正臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)
（3）XGBoost模型訂正臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)
（4）臺(tái)風(fēng)“煙花”預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)
7.4 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)功率
（1）lightGBM模型預(yù)測(cè)風(fēng)功率
（2）調(diào)參利器—網(wǎng)格搜索GridSearch于K折驗(yàn)證
專題八、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和實(shí)操
8.1 深度學(xué)習(xí)基本理論
深度學(xué)習(xí)基本理論知識(shí)講解，深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和工作原理，掌握如何構(gòu)建和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN等），提高對(duì)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法和技術(shù)的理解和應(yīng)用能力，更好地應(yīng)對(duì)后續(xù)海洋氣象相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題和應(yīng)用。
8.2 Pytorch庫(kù)
（1）sklearn介紹、常用功能和機(jī)器學(xué)習(xí)方法
學(xué)習(xí)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)sklearn的常用功能，如鳶尾花、手寫(xiě)字體等公開(kāi)數(shù)據(jù)集的獲取、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集、模型搭建和模型驗(yàn)證等。
（2） pytorch介紹、搭建 模型
學(xué)習(xí)目前流行的深度學(xué)習(xí)框架pytorch，了解張量tensor、自動(dòng)求導(dǎo)、梯度提升等，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)sin函數(shù)為例，掌握如何搭建單層和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何使用GPU進(jìn)行模型運(yùn)算。
專題九、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例
本專題，在學(xué)習(xí)使用ANN預(yù)測(cè)淺水方程的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步掌握如何使用PINN方法，將動(dòng)力方程加入模型中，緩解深度學(xué)習(xí)的物理解釋性差的問(wèn)題。此外，氣象數(shù)據(jù)是典型的時(shí)空數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)經(jīng)典的時(shí)序預(yù)測(cè)方法LSTM，以及空間卷積算法UNET。
9.1深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)淺水方程模式
（1）淺水模型介紹和數(shù)據(jù)獲取
（2） 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN學(xué)習(xí)淺水方程
（3）物理約束網(wǎng)絡(luò)PINN學(xué)習(xí)淺水方程
9.2 LSTM方法預(yù)測(cè)ENSO
（1）ENSO簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)介紹
（2）LSTM方法原理介紹
（3）LSTM方法預(yù)測(cè)氣象序列數(shù)據(jù)
9.3深度學(xué)習(xí)—卷積網(wǎng)絡(luò)
（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
（2）Unet進(jìn)行雷達(dá)回波的預(yù)測(cè)
專題十、EOF統(tǒng)計(jì)分析
10.1 EOF基礎(chǔ)和eofs庫(kù)的介紹
10.2 EOF分析海表面溫度數(shù)據(jù)
（1）SST數(shù)據(jù)計(jì)算距平，去趨勢(shì)
（2）SST進(jìn)行EOF分析，可視化
專題十一、模式后處理
11.1 WRF模式后處理
（1）wrf-python庫(kù)介紹
（2）提取站點(diǎn)數(shù)據(jù)
（3）500hPa形式場(chǎng)繪制
（4）垂直剖面圖——雷達(dá)反射率為例
11.2 ROMS模式后處理
（1）xarray為例操作ROMS輸出數(shù)據(jù)
（2）垂直坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，S坐標(biāo)轉(zhuǎn)深度坐標(biāo)
（3）垂直剖面繪制
（4）水平填色圖繪制
其它大氣領(lǐng)域相關(guān)推薦
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WRF-UCM高精度城市化氣象動(dòng)力模擬技術(shù)與案例實(shí)踐應(yīng)用文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-420231.html
Python語(yǔ)言在地球科學(xué)領(lǐng)域中的實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-420231.html
到了這里，關(guān)于基于Python機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升氣象、海洋、水文領(lǐng)域?qū)嵺`應(yīng)用能力的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
