【案例教程】基于Python星载气溶胶数据处理与反演分析实践技术应用

课程安排

学习内容

专题一:

碳中和下气溶胶的研究意义与课程总体数据产品介绍（原理篇）

1.“碳中和”下气溶胶研究意义

气溶胶基本概念

气溶胶基本类型

气溶胶对全球季风区域的影响

气溶胶对东亚季风区淮河流域的影响

2.MODIS和CALIPSO观测平台

Train卫星介绍

MODIS仪器介绍

MODIS的产品介绍

CALIOP仪器介绍

CALIPOP产品介绍

3.地基太阳光度计观测平台（AERONET）：

AERONET数据下载

AERONET数据筛选（Level 1.0

（未筛选），Level 1.5（云筛

选和质量控制）和Level 2.0

（保证质量 ）

AERONET数据下载选择（光学厚度、波长指数等）

AERONET数据转换成CSV文件，python的pandas库处理

专题二

夯实Python语言基础和相关软件安装（实战基础篇）

1.Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）

2.Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）

3.Jupyter Notebook实操

Numpy库学习（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）

Matplotlib库学习（折线图，散点图，饼状图，热力图）

Pandas库学习（读取Aeronet的csv文件，处理气溶胶数据，通过质量控制，数据筛选展现气溶胶光学厚度日变化图）

Cartopy库学习（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）

Pyhdf库学习（读取MODIS属性名）

专题三

MODIS气溶胶数据处理与反演分析（实战进阶篇）

1、MODIS气溶胶数据下载（选择对应产品，时间，区域，Wget下载，World View云图相关云图）

2.下载安装MODIS数据软件（查询和绘图）

HDFView下载安装

Panoply下载安装

3.详细介绍MODIS产品原理：

暗目标(Dark Target)（主要处理洋面和植被覆盖的陆地数据）

深蓝法(Deep Blue)（主要处理干旱和沙漠地表的数据）

理解MODIS文件名含义

4.Jupyter Notebook实操MODIS数据

通过python代码画出DT-Ocean的AOD和FMF彩图

通过python画出DT-LAND画出陆地AOD和FMF彩图（陆地数据质量控制，选择QA==3的陆地数据）

暗目标法和深蓝法数据联合绘图

绘制沙尘暴天气气溶胶彩图（此图可以看出沙尘暴天气强度）

绘制区域气溶胶四季变化图（此图可以分析出该区域四季光学厚度季节变化）

绘制地空气溶胶光学厚度一一对应图，并将气溶胶分类

专题四

CALIPSO气溶胶数据处理及反演分析（实战进阶篇）

1. CALIPSO气溶胶数据下载（包括333m混合层、1km云层、5km云层、5km气溶胶层、5km混合层、5km云廓线等）

2.激光雷达原理介绍（后向回波信号原理，公式讲解。后向散射系数、消光系数、退偏比、彩色比等相关参数介绍，CALIOP并通过这些参数将气溶胶分类）

3.Jupyter Notebook实操CALIOP数据：

绘制CALIOP数据轨迹图，通过轨迹图确实研究区域

绘制特征类型轨迹图

绘制CALIOP特征图和不同气溶胶类型图

绘制气溶胶类型饼状图（分析该地区气溶胶类型）

绘制CALIOP气溶胶数据年趋势变化和月份变化图（分析该地区污染变化）

绘制气溶胶消光系数和出现率季节变化图（分析该地区季节变化导致气溶胶变化）

绘制气溶胶AOD，颜色比，退偏比彩图

专题五

深度学习简介与深度学习处理MODIS云案例（进阶篇）

1.引言与背景

机器学习与深度学习概述

深度学习的发展历程与应用领域

2.神经网络基础

人工神经网络（ANN）概述

感知器与激活函数

前向传播与反向传播

损失函数与优化算法（如梯度下降法）

3.常用深度学习模型

卷积神经网络（CNN）

卷积操作与池化层

CNN架构与应用（如图像分类）

经典CNN模型

4.通过Kaggle平台了解相应的机器学习处理MODIS数据

专题六

课程扩展（卷云特诊）和论文写作分析

1.卷云的原理和特征，及其四季宏观变化

2.论文写作要点

3.论文投稿期刊选择（查看对应期刊）

4.案例分析