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Python语法快速入门 | 1. 引言&hello world 练习：计算某地之昼夜温差 2. 7 种常见数据类型 练习：计算不拥有唯一气温值之日的昼夜温差 3. 条件判断、循环与嵌套 练习：小于某数字的质数个数 4. 模块与函数 练习：北京市某日露点温度的最低值 5. 综合练习 3 或 5 或 7 的倍数 北京某日平均饱和水汽压 >> 点击报名 |
Python基础应用 | 1. 气象 Python 中常用的基本库 练习：读取 GRIB2 文件，计算指定 sin 值 2. NumPy 数组基础 练习：数组切片，并取出偶数位的数据 3. Pandas 数据帧基础 练习：计算某时某地温度露点差 4. 使用 Python 处理常见气象数据 练习：计算某时北半球地表 2 米以上昼夜温差 5. 综合练习 计算温度≥20℃、相对湿度≥55%的时间中平均露点温度 利用 FNL 数据，计算某月平均 10 米风速 >> 点击报名 |
Python数组进阶 | 1. NumPy数组读写、切片、索引 练习：切片并计算指定平均温度 2. NumPy 广播 (Broadcast) 练习：计算热带地区指定露点温度 3. NumPy 数组操作 练习：计算 4 个时次中最常出现的地面温度 4. dask.array 并行化操作数组 练习：使用 DASK 计算 4 个时次中最常出现的地面温度 5. 综合练习 寒带平均露点温度 计算最大混合比 >> 点击报名 |
Python进阶应用 | 1. xarray 进阶 练习：从模式结果获取站点要素信息 2. 表格、文本数据可视化 练习：设计子图布局 3. 地理空间数据处理和可视化 练习：选择正确的画图代码 4. 更好地编写你的 Python 代码 练习：并行计算 5. 综合练习 计算某时中国 2000 多个城市温度和露点温度的均方根误差 计算某时中国范围内最小沙氏指数 >> 点击报名 |
xarray 使用 | 1. 【xarray 基础】读写文件、数据结构和索引 练习：利用逐月海温数据计算季节平均并输出为 nc 文件 2. 【xarray 绘图】快速可视化 练习：选择与图形类型匹配的数据维度 3. 【xarray 进阶】玩转数组 练习：判断下面的说法是否正确 4. 【xarray 计算】数据数组的运算 练习：实现经度重分布 5. 综合练习 计算某期间逐年偶极模式指数 (DMI) 利用 EOF 方法捕捉两类厄尔尼诺模态 >> 点击报名 |
Python绘图详解 | 1. 从 matplotlib 开始 练习：完善子图位置，实现多图排列 2. Cartopy：附加地理属性、3 种常用地图投影小技巧 练习：对给定情景选择合适的投影 3. 二合一：地图投影、3 种特殊坐标轴绘图 练习：选择正确的代码选项来匹配绘图需要 4. 进阶：图层关系、两个绘图技巧 练习：选择正确的代码选项完成多区域白化 5. 综合练习 按要求将气温、风速绘制为双 y 轴图形 按要求绘制经度-高度剖面图 >> 点击报名 |
气象Python统计分析 | 1. 相关系数及显著性检验 练习：时间序列与空间场的相关系数计算 2. 回归分析（上） 练习：三维空间场的趋势计算 3. 回归分析（下） 练习：从下方选出正确的说法 4. EOF经验正交分解（EOF） 练习：下面说法不正确的是 5. 综合练习 计算 1963-2012 年期间年冬季平均海表温度距平数据的变化趋势 对提供的数据进行 EOF 分析，获取第一空间模态的方差 使用平均海表温度距平数据的序列和第一空间模态所对应的时间系数，作 Pearson 相关系数的计算 >> 点击报名 |
气象业务数据处理 | 1. pandas 基础 案例：统计逐年高温日数变迁 练习：计算 10 年逐年冻融交替循环次数 2. 筛选、排序、分组、连接 案例：统计单站点八方位风速频率 练习：分析不同层 AQI 等级次数 3. pandas 进阶 ：窗口、变换、插补及高阶数据处理 知识点：透视变形、质控、填充、时间序列 练习：风廓线雷达数据可视化 4. 气象时序数据处理、正则表达式、绘图、性能优化 案例： 利用微波辐射计数据绘制 TLogP 图，并叠加风廓线雷达 海量闪电定位数据的正负闪强度统计 练习：闪电定位抽取 5. 综合练习 比较 TLogP 图：基于气球探空数据、微波辐射计和风廓线雷达 统计闪电序列过程子闪数量 >> 点击报名 |
气象机器学习、深度学习案例、论文复现 | 基于多因子建模的气象预测问题 自然变率和人类活动对气候的影响评估 基于RS-Net的卫星云检测 利用机器学习对天气预报数据进行订正 夏季西太副高与南亚高压时空分布特征 雷达图像基于ConvLSTM的深度学习模型进行降水预报 基于多变量时序模型的PM2.5预测 探索全球海温异常的时空演变规律
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