【推荐】“Python语言+气象水文”数据处理及精美科研绘图实战
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统上及不同平台（x86和arm），Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。
Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发，Python在科学和工程领域地位日益重要，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的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。
8月1日-2日 8月8日 （共计三天）每天上午9：30-12：00 下午14：00-17：30
主讲专家：陈博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事气象水文、陆面水文模型及区域气候模拟研究，主持多项国家级科研项目，第一作者发表科研论文20余篇。精通Fortran、Linux shell脚本编程、Python语言、Matlab和NCL等分析工具，具有丰富的科研数据分析和绘图经验。
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专题二：Python基本语法2
2.1 Python程序的结构
（1）函数
（2）模块
2.2 文件和目录的基本操作
2.3 Numpy介绍
（1）numpy属性
（2）numpy创建数组
（3）numpy基础运算
（4）numpy索引
（5）numpy数组合并与分割
专题三：Python常用气象水文数据读写
3.1 ASCII或文本格式
（中国气象局气象站点数据读取）
3.2 NETCDF数据读取
（常用再分析数据，CRU数据等）
3.3 其他格式（grib数据、shapefile等）
3.4 实操演练
（1）中国地面气候资料月值数据集转NETCDF
（2）WRF模式数据后处理
专题四：Python气象水文数据处理
4.1 Pandas介绍
（1）Pandas基本介绍
（2）Pandas选择数据
（3）Pandas设置键值
（4）Pandas处理丢失数据
（5）Pandas导入导出
（6）Pandas合并
（7）Pandas时间日期处理
4.2 统计相关
（气候平均、距平、相关系数、均方根误差、t检验、区域平均、EOF分解等）
4.3 时间序列分析
（趋势分析、距平、EEMD等）
4.4 实操演练
（1）常用干旱指数计算（SPI、PET、PDSI以及scPDSI等）
（2）极端气候指数计算
专题五：Python气象水文科研绘图
5.1 图形绘制基础
5.2 绘制精美的图表-matplotlib
（散点图、折线图、柱状图及泰勒图等）
5.3 地理信息可视化-basemap和cartopy
（如何在地理底图上绘制站点分布、等值线、填色图和矢量图）
5.4 实操演练
（1）利用再分析数据绘制东亚大气环流
（2）利用shapefile对中国区域白化
（3）绘制地形、土地利用分布图
专题六：Python气象水文数据分析与可视化
6.1 气象水文数据处理包-xarray
（1）xarray中的数据结构
（2）xarray索引数据
（3）xarray插值
（4）xarray统计计算
（5）xarray数据分组与合并
（6）xarray数据重组与变形
（7）xarray读写文件
6.2 气象水文数据处理与可视化包-IRIS
（1）iris的安装与简介
（2）iris的数据结构-cube
（3）iris分析处理数据
（4）iris可视化绘图
专题七：综合训练与答疑
7.1 Python科研绘图具体个例详解
（1）全球平均逐年气温变化图
（2）全球海温空间分布及趋势图
（3）CMIP6多模式数据集成处理
（4）动态gif图
7.2 答疑与讨论
*【推荐】WRF/Chem 在大气环境领域实践技术应用
* NCL数据分析与处理实践应用
* 高分辨率区域气候模式（WRF）实践技术应用
* Python机器学习案例实践
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