全球气候变化驱动因素预测，Python机器学习与深度学习

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。学习如何应用ChatGPT辅助Python编程、通过机器学习（K-means,SVM,决策树）和深度学习(CNN,LSTM)技术来分析和预测这些驱动因素的趋势，进而为科学研究和政策决策提供重要的数据支持。

第一部分、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