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教程丨Python人工智能在气象中的应用

  • 2026-10-02 22:03:59
教程丨Python人工智能在气象中的应用

系统教学

Python人工智能在气象中的应用

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

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。
    为了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，AI尚研修特举办此次培训班，旨在帮助学员掌握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。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。

学习方式

全套视频+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、发送课件资料）

本课程为基础到进阶完整教学，有无基础均可学习。

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、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；

课程福利

l 赠送CMIP6月数据（500G+）

  • 包含变量：温压湿风辐射降水
  • 包含情景：historical、ssp126、ssp245、ssp370、ssp585
l 赠送CMIP6日数据（1.8T+）
  • 包含变量：温压湿风辐射降水
  • 包含情景：historical、ssp126、ssp245、ssp370、ssp585
l 赠送全球VIPPHEN物候数据（40G+）
  • 时间：1981-2014，年数据
  • 空间分辨率：5.6km
l 赠送 ERA5-LAND 陆面再分析数据（5T 左右）
  • 时间：1951.1.1-2021.12.31 时间分辨率：hourly
  • 空间分辨率：0.1°（等角 lonlat 投影+wgs84）
  • 包含 11 个变量：温度、气压、辐射、蒸发、降水、湿度【详情见数据说明文件】
注：数据赠送仅限参会学员，报名后联系课程顾问，邮寄空间足够的移动硬盘，完成数据拷贝后寄回。（备注快递请注意做好保护，避免硬盘损坏）

证书及学时

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。

课程详情

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ENSO
4.2.1 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。

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

【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。

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人
宋老师：15383025520（微电）
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