教程丨基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力
- 2026-07-02 16:29:54
教程丨基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力【5天】基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力高级培训班 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。 本次课程采用 “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。学习完本课程，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。 参加培训的学员可以获得《python人工智能气象应用技术》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com 注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。 Ai尚研修会员费用：依据会员政策参会 
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 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 
【会员费用】：联系课程顾问，依据会员政策领取折扣（最高可享7.5折） 【发票可开具】：培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件（培训文件、会议文件、技术咨询合同等），用于参会人员报销使用。 详细报名流程，请联系课程负责人 宋鹏：15383025520（微电） QQ咨询：676741493 
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NO1：平台逐步建立完整的教学方案，深度促进科研交叉技术融合，成为众多课题组及个人实践技术提升首选内容。 NO2：Ai尚研修为了更好的发展，特邀30多位专家学者作为顾问专家，为Ai尚研修平台长期发展提供了宝贵的建议及工作指导。 NO3：Ai尚研修创建云导师教学模式，最大化促进交叉学科的专业问答及交流，已经建立云导师社群300+，不仅可以学习，还为您身边带来专业的导师。 NO4：Ai尚研修建立了长期免费学术讲座：聚焦基础原理、前沿热点技术、庖丁解文、实践技术、成果推广等专题，每月4期左右，已开展完200+期，上平台都可以免费观看前期讲座。 NO5：为了深度对接用户需求，依托专家团队，针对技术咨询服务、数据处理合作、软件开发、搭建高性能计算平台等领域开展合作。 
在线教学
已录制视频，购买后即可观看学习
全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
前言
培训方式
在线学习+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，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、课程结束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；
证书及学时
培训费用
非会员费用：2980元
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课程安排
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
（3）sklearn完成回归任务
专题十二、交流与答疑注：请提前自备电脑及安装所需软件
培训费用
【非会员费用】：2980元学生可凭有效证件享受8.5折优惠
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