weixin_56135535的博客

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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，这些优势使得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。帮助气象和海洋等地学领域的从业人员更加系统地学习Python在人工智能领域的应用，帮助学员掌握Python实操基础和机器学习与深度学习的理论基础，并进一步实战学习机器学习和深度学习在气象领域的具体案例。3.3.2调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证。

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。

1.西北太平洋台风模拟2.强天气过程—冰雹个例模拟3.WRF-solar模拟太阳辐射。

国家碳达峰碳中和（双碳）目标对未来大气污染控制提出了新的要求，也为未来气候变化背景下，大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式是一种利用全球气候模型的输出数据来驱动区域气候模型和气候-化学耦合模型的方法。这种方法可以用于模拟未来气候变化对区域气候和大气污染的影响。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势的预估模拟。该模式比较计划涉及数据的格式转

Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。案例中以单点模拟方式制备CMIP6的气象数据。Xarray是基于Python体系的针对netCDF常用的工具，可以方便实现处理、可视化等操作。利用cdo工具对gcm的输出文件进行重新编码制备wrf的驱动数据。1、建立气象数据与VIPPHEN遥感物候数据中生长季开始和结束。专题十典型应用案例-水文、生态模式数据。6.1制备CMIP6的WRF驱动数据。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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，这些优势使得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。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。

Python人工智能在气象中的实践技术应用

WRF模式与Python融合技术在多领域中的应用及精美绘图教程

1、数据来源：中国气象历史数据2、时间跨度：历史数据更新至2022年3、区域范围：全国4、指标说明：包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO六类大气污染物。

将该数据集近5年数据与中国政府公布的主要城市PM2.5浓度数据进行线性相关性分析，拟合优度R2均达到0.8以上。刘海猛. 中国342城市PM2.5年均浓度数据集（2000-2021年）[DS/OL]. Science Data Bank, 2023[2023-02-03]. https://doi.org/10.57760/sciencedb.07104. DOI:10.57760/sciencedb.07104.4、如数据有侵权，请告知本号，本号尽早删除该数据。1、本资源整理自网络。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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，这些优势使得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。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。基础学习的基本知识，如误差反向传播、梯度下降法，以及机器学习的整个常规流程。

Python人工智能在气象中的应用