机器学习和深度学习在气象中的应用（台风预报只能订正、风速预报订正、LSTM 方法预测 ENSO）
查看原文>>>Python人工智能在气象中的实践技术应用
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
2.1 机器学习和深度学习基础理论
2.2 sklearn 和pytorch 库
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
3.2 台风预报数据智能订正
3.3 机器学习预测风电场的风功率
专题四、气象领域中的深度学习应用实例
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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。
【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 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。
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