AI+Python地球科学:Xarray高效处理气候大数据、时间序列分析与预测、空间统计与空间插值、WRF模拟与CMIP6分析
作者：微信文章直播课程
2025科研破局:最新AI-Python在地球科学多源数据交叉融合中的深度应用高级培训班
直播时间：12月20日-21日、27日-28日
【四天教学、提供全部资料、代码及长期回放】
前言
本课程面向地球科学领域研究人员，聚焦Python编程与前沿AI技术的融合应用，解决地球科学研究中的复杂问题。在气候变化与极端天气事件频发的背景下，本课程将传统分析方法与现代AI技术结合，助力研究人员提升数据处理效率与科学发现能力。课程从Python基础快速过渡到Xarray、Dask等专业工具，深入探讨CMIP6气候模拟与WRF区域气象模式的高效处理。核心内容包括AI技术在时空数据处理、多源数据融合、预测模型构建等方面的应用，涵盖时间序列分析、空间统计建模、遥感影像解译与生态系统模拟等关键领域。学员将掌握科研全流程的Python编程技能、AI辅助分析方法与可视化能力，并学习如何将大型语言模型等前沿AI工具融入科研工作流程，实现从数据获取到成果展示的智能化，为地球科学研究注入新动力。
会议福利
1.提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。2.超级福利：赠送 1 个月 ChatGPT4o/4.5/o1 会员账号【此账号同时可以使用 DeepSeek、Claude、Grok 等模型，无需科学上网】
培训方式
网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
证书及学时
参加培训的学员可以获得《Python地球科学应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com
注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员
发票开具
发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
培训费用
非会员费用：3980元Ai尚研修会员费用：会员政策参会
【优惠活动】：
1、学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠。
2、转发朋友圈推荐好课程，集赞20枚可获得100元【设置公开可见】。
3、团报2人，参会可享受8折优惠。
课程安排
基础篇：Python编程与地球科学AI工具基础
模块一Python与地球科学AI编程基础专题一、Python for Earth Science快速入门与AI编程助手1、面向地球科学的Python编程基础（精简回顾，强调数据处理）2、科学计算基础：NumPy、SciPy、Pandas3、数据可视化技术：Matplotlib、Seaborn、Plotly4、AI编程工具与大模型应用：GitHub Copilot、ChatGPT、Codeium、LangChain5、开发环境配置：JupyterLab/Notebooks、VS Code6、版本控制与协作：Git与GitHub基础专题二、地球科学数据类型、获取与预处理1、常见地球科学数据类型：站点观测、格点数据、再分析数据、遥感影像、模式输出2、数据格式介绍：NetCDF、HDF、GeoTIFF等3、主要数据源：NASA、NOAA、ESA、Copernicus、中国气象局等4、数据获取途径：公开数据源、API接口、网络爬虫5、数据质量控制：异常值检测与处理、缺失值插补（传统方法与AI方法对比）6、数据标准化/归一化与特征工程
模块二、地球科学数据处理与分析基础专题三、Xarray高效处理气候大数据1、使用Xarray处理多维数组数据2、基于Rasterio、RioXarray的空间数据处理与可视化3、空间-时间维度Groupby与resample高效实践4、地理空间分析工具：GeoPandas、Cartopy、Folium专题四、Dask并行计算实战1、构建Dask分布式计算环境2、数组(Array)、结构化数据(DataFrame)与延迟计算3、实现弹性计算与大数据分析案例
进阶篇：地球科学数据分析与统计建模
模块三、地球科学数据分析方法专题五、时间序列分析与预测1、时间序列分解、平稳性检验、自相关/偏自相关分析2、经典时间序列模型：ARIMA、SARIMA、Prophet3、机器学习方法：LSTM、GRU、Transformer在时间序列预测中的应用4、极端事件重现期分析与预测建模5、案例：气温/降水预测、极端天气事件预测、植被指数时间序列分析专题六、空间统计与空间插值1、空间自相关分析（Moran's I、Geary's C）2、空间回归模型：空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）、地理加权回归（GWR/MGWR）3、空间插值方法：克里金（Kriging）、反距离权重（IDW）、样条插值4、深度学习空间插值、GAN缺测数据生成5、案例：气温/降水空间插值、污染物浓度空间分布模拟、土壤属性空间制图模块四、地球科学机器学习与AI方法专题七、地球科学中的机器学习1、监督学习：回归与分类算法（线性模型、支持向量机、随机森林、梯度提升树、深度学习）2、无监督学习：聚类（K-means、DBSCAN、层次聚类）、降维（PCA、t-SNE）3、特征工程：从地球科学数据中提取有效特征4、模型评估与选择：交叉验证、网格搜索、超参数优化5、可解释的机器学习（XAI）：SHAP、LIME等专题八、AI在地球科学中的应用1、卷积神经网络（CNN）在遥感图像处理中的应用2、循环神经网络（RNN）在时间序列预测中的应用3、AI模型的不确定性量化与可靠性评估4、案例：使用深度学习进行遥感图像分类、使用LSTM预测极端天气事件
应用篇：地球科学专题应用与实战
模块五、气候变化与气候模式分析专题九、气候模式数据与CMIP6分析1、CMIP6数据集结构与获取2、多模式集合分析与评估3、气候情景（SSP）比较与分析4、使用Python处理大规模CMIP6数据集5、设计气候模式评估指标与方法6、CMIP6数据与观测数据的对比分析专题十、气候变化数据处理与趋势诊断分析1、气候变化检测与归因2、百年气候趋势分析（CRU、HadSST、ERA5）3、Mann-Kendall趋势突变与小波分析的Python智能高效实现4、环流指数（ENSO、NAO、AO等）与气候变化的机器学习分析5、AI驱动的多尺度气候诊断分析方法专题十一、气候模式数据降尺度与未来气候风险分析1、CMIP6数据分析与AI降尺度方法（Delta、百分位校正、深度学习降尺度）2、极端气候指数计算与未来变化智能分析3、未来气候情景预估与风险评估4、基于降尺度结果的区域气候变化分析模块六、天气研究与预报（WRF）模型应用专题十二、WRF模型基础与Python接口1、使用Python处理WRF输入/输出2、WRF-Python模块应用专题十三、WRF模拟结果分析与可视化1、WRF输出数据后处理2、模拟结果验证与评估方法3、WRF气象要素三维可视化技术4、基于AI的WRF模拟优化与参数调优5、WRF与观测数据融合分析专题十四、极端气候事件分析与预测1、极端气候事件（高温、干旱、洪涝、风暴等）的识别、特征分析、预测2、气候变化对水资源、生态系统、农业的影响评估3、气候变化下的生态系统生产力与土地利用变化预测4、结合WRF与CMIP6的多尺度极端事件分析模块七、遥感数据智能分析与处理专题十五、遥感数据处理与应用1、遥感数据预处理与质量控制2、遥感图像分类与目标检测3、时间序列分析与变化检测4、遥感数据的自动化裁剪与掩膜操作（AI自动生成掩膜与区域识别）专题十六、遥感生态环境动态分析1、MODIS数据的云端处理与生态系统生产力分析2、土地利用变化与生态系统服务评估3、遥感数据的生态水文分析4、将WRF与遥感数据结合分析陆气相互作用专题十七、遥感水文数据智能分析与降尺度技术1、使用深度学习进行遥感降水数据空间降尺度2、蒸散发数据智能分析（GLEAM、MODIS ET产品）3、结合WRF与遥感数据的水文循环分析模块八、生态系统模拟与多源数据融合专题十八、生态系统建模与生物多样性1、生态系统模型：Biome-BGC、ED2、LPJ-GUESS2、案例：植被生产力模拟、碳循环模拟3、气候变化下的生态系统响应模拟4、将CMIP6数据驱动生态系统模型专题十九、多源数据融合与综合分析1、观测、再分析、模式与遥感数据的综合分析方法2、多源数据不确定性评估与处理模块九、科研成果展示与可视化专题二十、地球科学数据的AI增强可视化1、探索性数据分析（EDA）方法2、交互式可视化工具：Plotly、Bokeh、Folium3、WRF与CMIP6结果的高级可视化技术4、气候-生态系统-水文多维数据可视化专题二十一、科研成果与论文高效产出1、使用AI工具优化论文撰写流程（结构建议、语言润色）2、图表自动生成技术与规范3、AI辅助的文献综述与科学知识提取注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
吴思 ：155-3222-8141（微信同步 ） QQ咨询：1194507342
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培训时间：1月17日-18日、24日-25日
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Ai尚研修丨专注科研领域
技术推广，人才招聘推荐，科研活动服务
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