【体系教程】基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用
- 2026-07-02 03:46:32
【体系教程】基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用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。 采用 “理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用，不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。 费用：2980元【最高享受7.5折优惠】【学生按要求可申请会员优惠】发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用 专题一 Python软件的安装及入门 1.1 Python背景及其在气象中的应用 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法 专题二 气象常用科学计算库 2.1 Numpy库 2.2 Pandas库 2.4 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 （1）折线图绘制 （2）散点图绘制 （3）填色/等值线 （4）流场矢量图 专题四 爬虫和气象海洋数据 （1）Request库的介绍 （2）爬取中央气象台天气图 （3）FNL资料爬取 （4) ERA5下载 专题五 气象海洋常用插值方法 （1）规则网格数据插值到站点 （2）径向基函数RBF插值 （3）反距离权重IDW插值 （4）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 （1）机器学习概论 （2）集成学习（Bagging和Boosting） （3）常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM） 6.2 机器学习库scikit-learn （1）sklearn的简介 （2）sklearn完成分类任务 （3）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 （1）随机森林挑选重要特征 （2）K近邻和决策树模型订正风速 （3）梯度提升决策树GBDT订正风速 （4）模型评估与对比 7.3 台风预报数据智能订正 （1）CMA台风预报数据集介绍以及预处理 （2）随机森林模型订正台风预报 （3）XGBoost模型订正台风预报 （4）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 （1）lightGBM模型预测风功率 （2）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 （1）浅水模型介绍和数据获取 （2） 传统神经网络ANN学习浅水方程 （3）物理约束网络PINN学习浅水方程 9.2 LSTM方法预测ENSO （4）ENSO简介及数据介绍 （5）LSTM方法原理介绍 （6）LSTM方法预测气象序列数据 9.3 深度学习—卷积网络 （1）卷积神经网络介绍 （2）Unet进行雷达回波的预测 
专题十 EOF统计分析 10.1 EOF基础和eofs库的介绍 10.2 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 11.1 WRF模式后处理 （1）wrf-python库介绍 （2）提取站点数据 （3）500hPa形式场绘制 （4）垂直剖面图——雷达反射率为例 11.2 ROMS模式后处理 （1）xarray为例操作ROMS输出数据 （2）垂直坐标转换，S坐标转深度坐标 （3）垂直剖面绘制 （4）水平填色图绘制 
专题十二 交流与答疑 
高涛：18330239209（微电） 
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高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用 AI智慧高光谱遥感实战精修班暨手撕99个案例项目、全覆盖技术链与应用场景一站式提升方案 “Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用 ▶ Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用精品课程 ▶ 基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用 ▶ 最新AI与Python在地球科学多源数据交叉融合中的前沿技术应用 ▶ GeoAI大模型驱动的地球科学智能计算前沿实践 基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 全球大气再分析数据-ERA5数据 ▶ 地球科学常见数据 —— 雪深数据处理 ▶ 地球科学常见数据 —— IMS积雪覆盖数据的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 海温数据-NOAA OISST 的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 植被指数数据-GIMMS NDVI的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— MODIS土地利用数据的处理 ▶ 地球系统模式（CESM）实践技术应用及进阶
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▶ 基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估 ▶ 基于ArcGIS、InVEST与RUSLE水土流失模拟及分析中的实践技术应用 ▶ 基于遥感与GIS在滑坡、泥石流易发性、危险性、风险评价及普查中的应用 ▶ 地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析 ▶ 山洪径流过程模拟及洪水危险性评价技术 ▶ 基于多案例系统学习防洪评价报告编制方法与水流数学模型建模实践 ▶ ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用 ▶ HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用 ▶ 全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用
▶ Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用 ▶ Delft3D水动力－富营养化模型实践技术高级应用精品课程 ▶ Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型实践技术应用 ▶ Delft3D水动力与泥沙运动模拟实践技术应用精品课程 ▶ 最新FVCOM 潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流 ▶ FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用课程 ▶ 基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术
▶ 地下水环评（一级）实践技术及Modflow地下水数值模拟精品视频课程 ▶ 地下水数值模拟软件Visual modflow Flex实践技术应用精品课程 ▶ GMS地下水数值模拟技术及在地下水环评中的应用课程 ▶ 全流程各工程类型地下水环境影响评价【一级】方法与MODFLOW Flex建模实践技术 ▶ 最新全流程GMS地下水数值模拟及溶质（包含反应性溶质）运移模拟技术 ▶ 系统性学习环境土壤物理模型HYDRUS1D/2D/3D建模方法与案例实践高级课程 ▶ 环境土壤物理Hydrus1D/2D模型实践技术应用及典型案例分析精品课程
▶ SWMM排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用 ▶ SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用与二次开发 ▶ SWMM模型深度技术与案例精讲高级实践应用课程 ▶ 最新水文水动力模型在城市内涝、城市排水、海绵城市规划设计中深度应用 ▶ FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用课程 ▶ 基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术 ▶ HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践 ▶ 基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用 ▶ AQUATOX水环境与水生态模型实践技术应用 ▶ 基于DEM的水文分析专题课程 ▶ 基于GIS流域水文分析及水库库容计算 ▶ Python在气象与海洋中的实践技术应用 ▶ 地面沉降数值模拟方法与实践技术应用 ▶ 水文水资源、水生态与水环境领域必修技能 暨AI+ ArcGISPro全流程实践技术学习 ▶ 基于AI+多技术融合在流域生态系统服务评价、水文水生态分析、碳收支、气候变化影响、制图等领域中的实践技术应用 ▶ 全流程TOUGH系列软件实践技术应用 ▶ 三维地质建模数据处理高级实践技术应用 ▶ PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用 ▶ 合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等 ▶ 基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析 ▶ 岩土工程渗流问题之有限单元法：理论、模块化编程实现、开源程序手把手实操 ▶ 最新 Python-PLAXIS 自动化建模技术与典型岩土工程案例实践应用 ▶ HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用 ▶ AHP层次分析法在水利中的实践技术应用 ▶ 水资源论证方法与报告编制技术及实际案例分析 ▶ 基于“python+”潮汐、风驱动循环、风暴潮等海洋水动力模拟实践技术应用 ▶ HEC-HMS水文模型实践技术应用 ▶ ContextCapture Master 倾斜摄影测量实景三维建模技术 ▶ GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用 ▶ R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测 ▶ 基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法与多模型案例实践 ▶AquaAI水系统遥感智能监测技术暨60个案例覆盖多源数据处理、水体动态监测、水质AI反演与预警系统开发实践
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