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京东 11.11 红包
Python语言在地球科学领域中的应用
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专题一:Python重点工具讲解【打好基础】 Numpy:科学计算 Scipy:科学计算 Sklearn:机器学习 Matplotlib:可视化 Cartopy:地理数据可视化 GeoPandas:地理数据分析 专题二:常见地球科学数据讲解【掌握数据的特点】 1、站点数据: 2、格点观测数据 3、再分析: 4、遥感数据: 专题三:使用Xarray处理netCDF和Geotiff数据 Xarray 读取&写入 netCDF文件 Groupby & resample 对时间、空间信息进行操作 Rasterio & rioxarray 专题四:使用Pysat进行大空间分析 1. 空间自相关分析 2. 空间回归模型 3. 空间点模式分析 4. 时空数据分析 专题五:使用Dask进行大数据并行计算 使用Dask进行大数据并行计算 Arrays、DataFrames 无结构数据的并行处理 延迟计算 案例一:并行处理长时间序列的TRMM降水数据,识别极端降水事件的时空分布特征 案例二:利用Dask并行计算,快速监测全球范围内干旱的发生、发展和持续时间 专题六:使用Pandas分析时间序列数据-1 案例一:时间序列填补 案例二:极端风速重现期分析 案例三:台风个数统计 专题七:使用Pandas分析时间序列数据-2 1、环流指数与温度、降水变化的关联性 2、空间插值 3、缺测数据插补 专题八:使用Python处理遥感数据1—以Landsat数据为例 1、大数据的可视化 2、植被指数计算 3、裁剪区域 专题九:使用Python处理遥感数据2—以MODIS数据为例 1、预备工作: 2、案例一:土地利用分析(MOD12C1) 3、案例二:生态系统生产力分析(MOD17A2) 4、案例三:分析积雪覆盖时间(MOD10A2) 5、案例四:积雪与生产力之间的关系(MOD10A2和MOD17A2) 专题十:使用Python处理站点数据—以GSOD和气象共享网数据为例 1、数据的读取 2、数据清洗: 3、多时间尺度的统计: 4、站点插值:(随机森林树) 专题十一:使用Python处理遥感水文数据——以TRMM遥感降水数据和GLEAM数据等为例 案例一:空间降尺度 案例二:分析蒸散数据的年际变化 案例三:使用随机森林算法估算地表蒸散发 案例四:比较多套土壤湿度产品 案例五:分析降水~蒸散发-土壤湿度关系 专题十二:使用Python处理遥感和模式数据——以PKU GIMMS NDVI遥感降水数据和GLDAS数据为例 案例一:结合GIMMS NDVI和陆面模式数据分析干旱影响 案例二:青藏高原地区干旱对高寒草地生态系统的影响 专题十三:使用Python处理气候变化数据1——观测数据 案例一:百年气温趋势:CRU数据 案例二:百年海温趋势:HadSST 案例三:再分析数据处理 专题十四:使用Python进行气候诊断分析——在GHCN站点数据基础上 使用Mann-Kendall趋势检验 使用Mann-Kendall突变分析 和Sen's slope估计气候变化趋势 使用小波分析等分析周期 专题十五:使用Python处理气候变化数据2——以CMIP6数据为例 案例一:计算极端气候指数 案例二:未来气候变化背景下中国地区GPP变化(CMIP6+MOD17+机器学习) 案例三:未来气候变化背景下中国地区土地利用变化 专题十六:使用Python对WRF模式数据后处理 案例一:空间坐标重采样 案例二:风速垂直高度插值 专题十七:使用Python运行生态模型——以CN05.1数据和Biome-BGC生态模型为例 1、模型讲解 2、气象数据的准备 3、控制文件生成 4、模式的运行 5、模式后处理 更多系统教程请添加VX:177-8286-3960
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