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。
专题一：Python软件的安装及入门
- 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
3.1可视化库介绍Matplotlib、Cartopy等
3.2 基础绘图
- 折线图绘制
- 散点图绘制
- 填色/等值线
- 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
- 规则网格数据插值到站点
- 径向基函数RBF插值
- 反距离权重IDW插值
- 克里金Kriging插值
专题六 : 机器学习基础理论和实操
6.1 机器学习基础原理
- 机器学习概论
- 集成学习（Bagging和Boosting）
- 常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）
6.2 机器学习库scikit-learn
- sklearn的简介
- sklearn完成分类任务
- 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。
7.1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
7.2 GFS数值模式的风速预报订正
- 随机森林挑选重要特征
- K近邻和决策树模型订正风速
- 梯度提升决策树GBDT订正风速
- 模型评估与对比
7.3 台风预报数据智能订正
- CMA台风预报数据集介绍以及预处理随机森林模型订正台风预报
- XGBoost模型订正台风预报
- 台风“烟花”预报效果检验
7.4 机器学习预测风电场的风功率
- lightGBM模型预测风功率
- 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
8.1 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。
8.2 Pytorch库
（1）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。
（2） 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。
9.1深度学习预测浅水方程模式
- 浅水模型介绍和数据获取
- 传统神经网络ANN学习浅水方程
- 物理约束网络PINN学习浅水方程
9.2 LSTM方法预测ENSO
- ENSO简介及数据介绍
- LSTM方法原理介绍
- LSTM方法预测气象序列数据
9.3深度学习—卷积网络
- 卷积神经网络介绍
- Unet进行雷达回波的预测
专题十 : EOF统计分析
1 、EOF基础和eofs库的介绍
2、 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
专题十一: 模式后处理
1 、WRF模式后处理
- wrf-python库介绍
- 提取站点数据
- 500hPa形式场绘制
- 垂直剖面图——雷达反射率为例
2 、ROMS模式后处理
- xarray为例操作ROMS输出数据
- 垂直坐标转换，S坐标转深度坐标
- 垂直剖面绘制
- 水平填色图绘制
