广东海洋大学海韵AI海洋气象数据训练营：第二课堂赋能人工智能+海洋气象复合人才培养-优快云博客

海洋气象是保障海洋经济安全、应对气候变化的核心领域，随着国家“人工智能+”战略的深入推进，气象海洋行业亟需既掌握气象规律、又能熟练运用AI技术解决实际问题的复合型人才。

近日，广东海洋大学海洋与气象学院与和鲸科技共同打造的“海韵AI——AI+海洋气象数据实战训练营” 顺利结营。作为一次创新型“第二课堂”育人实践吸引了近80位学生参与，帮助同学们有效衔接第一课堂的理论知识与社会实践能力，构建了“真实场景+项目制学习+平台支撑”的创新体系，为学生提供了从知识理解到能力转化的关键路径。

真实数据+系统项目，构建能力阶梯

本期训练营历时四周，依托和鲸社区海量的真实行业资源、ModelWhale教学实训平台即开即用的教学环境和技术支持，围绕 “数据驱动+模型创新” 主线，设计了从基础到进阶的三期课程，覆盖气象数据分析、海温可视化、气温预测及台风强度预测等真实业务场景，引导学生完成从数据清洗、特征工程到模型构建与评估的全流程实践，在 “第二课堂”中实现了从知识接收到能力转化的跨越。

第一期：数据筑基，建立气象数据认知

从Python编程基础和站点数据读取分析的常用手段出发，低年级学员在ModelWhale平台中直接调用和鲸社区内高质量ERA5再分析气温数据和Python分析环境，实操Pandas数据处理、Matplotlib可视化等基础技能，并通过线性拟合量化升温趋势，初步建立“数据-结论”的科学分析思维。

第二期：模型入门，开展气象预测实践

在掌握基础后，项目引入了更具挑战性的时间序列预测任务。学员们通过构建滞后特征，运用机器学习算法，对未来气温进行模拟预测。和鲸社区提供的《气象数据模拟与降雨预测》项目模板内含完整的数据生成代码与特征工程步骤，学员可在其基础上直观理解特征对模型性能的影响，重点培养特征工程能力与模型评估思维。

第三期：融合创新，探索台风强度深度学习模型

作为训练营高阶环节，学员需处理CMA台风轨迹数据与ERA-Interim三维风速场数据两类异构数据源。在讲师分步讲解下，学生完成轨迹清洗、时间对齐、三维特征提取等操作，在ModelWhale内集成的高性能计算资源保障下实现三维气象数据的快速运算与可视化展示，并构建时空注意力网络（SAF-Net）进行台风强度预测。

学生能力提升与教学创新双丰收

本次训练营作为广东海洋大学“第二课堂”的重要组成部分，线上直播课堂共吸引近80名学生持续参与，学员不仅掌握了Python数据处理、机器学习建模等硬技能，积累了宝贵的项目作品集，更在真实气象场景中培养了数据驱动的科学思维与跨学科协作能力，在课堂之外构建起面向就业与科研的实战素养。

训练营发起者、海洋与气象学院王磊老师告诉和鲸：“本次‘海韵AI’实战训练营作为一次深度的教改实践，通过真实场景+项目制学习构建了从气象理论到AI建模的能力转化路径。依托 ModelWhale 平台即开即用的环境，带教压力得以显著释放，使教学重心真正回归科研实战。这种‘平台+数据+案例’的一站式模式，为跨学科复合型人才培养提供了极具参考价值的高效路径。”

多位学员在培训后也发表评论表示：“训练营和和鲸社区里有许多实操经验分享，在平台运行模型处理的方式也很方便，对后续自主学习和探索很有帮助”，“通过具体案例的演示与论文的复现，让我对AI在气象方面的应用有了更清晰的方向，整体感觉实用性强，对思维开发有帮助”。

学员感言节选

整个流程把数据、代码和实际问题串得很顺，印象最深的是第三讲直接用几十年的台风数据集跑深度学习模型，能直观看到模型怎么抓台风的时空特征。这系列内容让我对专业里“AI落地气象”的路径更清晰了，后续打算再跟着作业练手，把这些模型方法用到自己的小课题里。

——翁同学

我本科时就在和鲸社区上学习过一些有关气象的编程和研究方法，这个学习平台就很方便同学们学习，可以快速实现在线编程，社区上的学习内容也很多；本次直播实践课程内容安排也很合理，特别是论文复现台风强度预测的那一部分，同学们从中可以收获良多。

——王同学

几年前我在师兄的推荐下加入了和鲸社区，学习相关代码知识，也算是“老粉丝”了，我的收获总结是：①项目逻辑和数据分析思维。用“拆解目标”的思维方式，反向思考项目的逻辑、用的数据方法。去理解老师是让我在做什么及为什么要这样做，跨出执行层面去观察与总结；②可复制的方法论。“先拆目标” +“数据验证”的思维，已经可迁移性地“嫁接”应用在我的毕业论文和生活中。

——向同学

在训练营的尾声，所有完成实践任务的学生均获得了由广东海洋大学海洋与气象学院与和鲸科技联合颁发的电子版结营证书，作为其参与此次“第二课堂”并掌握相关技能的有效证明。同时，综合三期任务完成质量与创新性表现评选出的部分优秀学员，还将收获和鲸提供的精美周边礼品，不仅增强了学生的参与感与获得感，也进一步激励大家在“AI+气象”的交叉学习道路上持续探索。

和鲸社区长期沉淀了海量的ERA5、OISST、CMIP6等高质量数据集与配套项目案例，并形成了体系化的《气象+AI 学习路径》（点击链接即可开始学习），这些资源不仅为本次训练营提供了坚实支撑，更将持续开放给所有对气象、海洋等学科感兴趣的学生和教师自由使用。通过和鲸平台，学生不仅能获得稳定的技术支持，更能长期访问这一不断更新的“地球科学资源池”，随时开展自主学习和项目复现，持续提升数据思维与AI实战能力。