Python 与人工智能气象建模全流程技术解析：气象大数据AI处理与预测建模技术、气象时空数据智能建模与代码实现详解、AI预测与模式订正

查看原文https://mp.weixin.qq.com/s/665vgPlNS9hCCvYA_PPNbg目录专题一、Python和科学计算基础专题二、机器学习和深度学习基础理论和实操专题三、气象领域中的机器学习应用实例专题四、气象领域中的深度学习应用实例前言整体从 Python 基础与科学计算工具入手讲解 Anaconda 环境、Jupyter 调试及 Numpy、Pandas、Scipy、Cartopy 等常用科学计算、可视化库的读写与处理操作再系统梳理机器学习、深度学习底层原理讲解梯度下降、CNN、RNN、GAN、PINN 等核心网络架构依托 sklearn、PyTorch 两大工具完成数据集划分、模型搭建、GPU 加速训练等实操结合多类气象场景落地集成学习与时序、空间 AI 模型运用随机森林、KNN、GBDT、XGBoost、LightGBM 完成 GFS 风速订正、台风预报修正、风电场功率预测搭配网格搜索与 K 折交叉验证完成模型调参与精度评估同时借助 ANN、PINN 求解浅水动力方程采用 LSTM 开展 ENSO 气候时序预测搭建 U-Net 网络实现雷达回波短临预报配套 CMIP6 多情景气候数据、ERA5 陆面再分析、全球物候等海量实测模拟数据集支撑全流程建模、测试与结果可视化完整覆盖气象模式订正、极端天气预测、风能评估、气候时序模拟等核心应用场景。内容简述专题一、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ENSO4.2.1 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。