Python は、さまざまなオペレーティング システムやプラットフォームで使用できる、強力で無料のオープン ソースのオブジェクト指向プログラミング言語であり、その簡潔な構文と解釈された言語により、理想的なスクリプト言語となります。標準ライブラリに加えて、サードパーティ ライブラリも豊富にあり、Python はデータ処理、科学計算、数理モデリング、データ マイニング、データ視覚化において優れたパフォーマンスを発揮します。上記の利点により、Python は気象学、海洋学、地理学、気候、水文学、生態学の分野の科学研究や工学プロジェクトで広く使用されています。Python は将来、気象学、海洋学、水文学、その他の地球科学の分野で主流のプログラミング言語の 1 つになることが予測されます。
人工知能とビッグデータ技術は多くの業界で破壊的な成果を上げており、気象分野や海洋学の分野には膨大なモデルと観測データがあり、これらはビッグデータと人工知能の応用の自然なシナリオです。Python は現在、機械学習および深層学習アプリケーションで最も人気のある言語でもあります。気象学や海洋学の分野の専門家にとって、機械学習や深層学習の作業には Python が最初の選択肢となります。
トピック 1. Python ソフトウェアのインストールと開始
1.1 Python の背景と気象学におけるその応用
1.2 Anacondaの説明とインストールとJupyterの設定
1.3 Pythonの基本構文
トピック 2. 気象学で一般的に使用される科学計算ライブラリ
2.1 Numpy ライブラリ
2.2 パンダライブラリ
2.4 Xarray ライブラリ
トピック 3. 気象学および海洋学で一般的に使用される視覚化ライブラリ
3.1 視覚化ライブラリ Matplotlib、Cartopy などの紹介
3.2 基本的な描画
(1) 折れ線グラフの描画
(2) 散布図の描画
(3) カラー塗りつぶし/等値線
(4) 流れ場ベクトル
図 トピック 4、クローラと気象海洋データ
(1) リクエスト ライブラリの紹介
(2) 中央気象観測所の天気図のクローリング
(3) FNL データ クローリング
(4) ERA5 ダウンロード
トピック 5. 気象海洋で一般的に使用される補間方法
(1) 通常格子データ補間 サイトへ
(2) 動径基底関数 RBF 補間
(3) 逆距離重み IDW 補間
(4) クリギング補間
トピック 6: 機械学習の基礎理論と実際の運用
6.1 機械学習の基本原理
(1) 機械学習の概要
(2) 総合学習（バギングとブースティング）
(3) 共通モデル原則（ランダムフォレスト、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）
6.2 機械学習ライブラリ scikit-learn
(1) sklearnの紹介
(2) sklearn は分類タスクを完了します
(3) sklearn は回帰タスクを完了します
トピック 7. 機械学習の応用例
このトピックでは、機械学習で一般的に使用される 2 種類の統合学習アルゴリズム、バギングとブースティングの詳細な説明、および 2 種類のアルゴリズムと一般的に使用される代表モデルの詳細な説明に基づいて、3 つの学習例を組み合わせます。いくつかの一般的な機械学習テクニックをシリーズで説明し、理論と実践を統合します。
7.1 気象学における機械学習と深層学習の応用
気象モデル修正、短期予報、気候予測などへのAI活用
7.2 GFS数値モデルの風速予測補正
(1) ランダムフォレストによる重要な特徴の選択
(2) K 最近傍と決定木モデルの修正風速
(3) 勾配ブースティング決定木 GBDT 修正風速
(4) モデルの評価と比較
7.3 台風予報データのインテリジェントな補正
(1) CMA台風予報データセットの導入と前処理
(2) ランダムフォレストモデル修正後の台風予報
(3) XGBoostモデルが台風予報を修正
(4) 台風「花火」の予報効果の検証
7.4 風力発電所の風力を予測するための機械学習
(1) lightGBMモデルによる風力発電の予測
(2) パラメータ調整ツール - K-fold検証用GridSearch
トピック8. ディープラーニングの基礎理論と実践
8.1 深層学習の基礎理論
深層学習の基礎的な理論知識を説明し、機械学習の基本理論と動作原理を深く理解し、ニューラル ネットワーク モデル (人工ニューラル ネットワーク ANN、畳み込みニューラル ネットワーク CNN、リカレント ニューラル ネットワークなど) を構築および最適化する方法を習得します。深層学習アルゴリズムと技術を理解して適用する能力は、海洋気象学関連分野におけるその後の実際的な問題と応用にうまく対処できるようになります。
8.2 Pytorch ライブラリ
(1) sklearn、共通機能、機械学習手法の紹介
アイリスや手書きフォントなどの公開データセットの取得、トレーニングセットとテストセットの分割、モデル構築とモデル検証など、古典的な機械学習ライブラリ sklearn の共通機能を学びます。
(2) pytorch と構築モデルの紹介
現在人気の深層学習フレームワーク pytorch を学び、テンソル、自動導出、勾配ブースティングなどを理解し、BP ニューラル ネットワークを例として sin 関数を学習し、単層および多層ニューラル ネットワークの構築方法をマスターします。モデル操作に GPU を使用する方法。
トピック9. ディープラーニングの応用例
このトピックでは、ANN を使用して浅海方程式を予測する方法を学習したことに基づいて、PINN メソッドを使用して動的方程式をモデルに追加し、深層学習の物理的解釈可能性が低いという問題を軽減する方法をさらに学習します。また、気象データは代表的な時空間データであり、古典的な時系列予測手法 LSTM と空間畳み込みアルゴリズム UNET を学びます。
9.1 ディープラーニングは浅瀬の方程式パターンを予測する
(1) 浅海モデルの導入とデータ取得
(2) 従来のニューラル ネットワーク ANN は浅海の方程式を学習します
(3) 物理的制約ネットワーク PINN が浅海方程式を学習
9.2 ENSO を予測するための LSTM 法
(4)ENSOの紹介とデータ紹介
(5) LSTM 法の原理の紹介
(6) 気象系列データを予測するLSTM手法
9.3 深層学習 - 畳み込みネットワーク
(1) 畳み込みニューラルネットワークの概要
(2) Unet がレーダーエコーを予測
トピック 10. EOF 統計分析
10.1 EOF の基本と eofs ライブラリの概要
10.2 海面水温データのEOF解析
(1) SSTデータから異常値を算出し、傾向を除去する
(2) SST による EOF 解析と可視化
トピック 11. パターンの後処理
11.1 WRF モードの後処理
(1) wrf-pythonライブラリの紹介
(2) サイトデータの抽出
(3) 500hPa フォームフィールド図
(4) 鉛直プロファイル – レーダー反射率の例
11.2 ROMS モードの後処理
(1) Xarray は、ROM を操作してデータを出力する例として使用されます。
(2) 垂直座標変換、S座標から奥行き座標への変換
(3) 縦断面図
(4) 横方向の色分け図描画
トピック 12. コミュニケーションと Q&A
元のリンク: Python 機械学習と深層学習に基づいて、気象学、海洋学、水文学の分野での実用的なアプリケーションを改善します