【体系教程】Python人工智能在气象中的实践技术应用
- 2026-06-27 20:33:02
【体系教程】Python人工智能在气象中的实践技术应用
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。可以预见未来Python将成为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。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。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。 
1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；2、技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。
专题一 Python和科学计算基础1.1 Python入门和安装1.1.1 Python背景及其在气象中的应用1.1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置1.1.3 Python基础语法 1.2 科学数据处理基础库1.2.1 Numpy库1.2.2 Pandas库1.2.3 Scipy库1.2.4 Matplotlib和Cartopy库1.2.5 常用数据格式的IO 
掌握基于Anaconda配置python环境，以及使用Jupyterlab开发和调试代码。在了解了python的基础语法后，学习常用的科学计算和可视化库，如Numpy、Pandas和Matplotlib等。打好基础，机器学习数据预处理和结果展示将手到擒来。 专题二 机器学习和深度学习基础理论和实操2.1 机器学习和深度学习基础理论2.1.1 机器学习基本理论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。 2.1.2 深度学习基本理论深度学习基本理论，如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和生成式对抗网络。 2.1.3 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，以及深度学习降尺度和PINN内嵌物理神经网络介绍。 2.2 sklearn和pytorch库 2.2.1 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。 2.2.2 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。 
专题三 气象领域中的机器学习应用实例3.1 GFS数值模式的风速预报订正3.1.1 随机森林挑选重要特征3.1.2 K近邻和决策树模型订正风速3.1.3梯度提升决策树GBDT订正风速3.1.4 模型评估与对比 3.2 台风预报数据智能订正3.2.1 CMA台风预报数据集介绍以及预处理3.2.2 随机森林模型订正台风预报3.2.3 XGBoost模型订正台风预报3.2.4 台风“烟花”预报效果检验 3.3机器学习预测风电场的风功率3.3.1 lightGBM模型预测风功率3.3.2调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证 
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。 专题四 气象领域中的深度学习应用实例4.1 深度学习预测浅水方程模式4.1.1 浅水模型介绍和数据获取4.1.2 传统神经网络ANN学习浅水方程4.1.3 物理约束网络PINN学习浅水方程 4.2 LSTM方法预测ENSO4.2.1 ENSO简介及数据介绍4.2.2 LSTM方法原理介绍4.2.3 LSTM方法预测气象序列数据 4.3 深度学习—卷积网络4.3.1 卷积神经网络介绍4.3.2 Unet进行雷达回波的预测 
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。 注：请提前自备电脑及安装所需软件。 
高涛：18330239209（微电） 
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