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数值天气预报（NWP）模型优化：
- 人工智能（AI）和机器学习（ML）技术被用于优化传统的物理基础数值天气预报模型。这些技术可以模拟复杂的物理过程，减少计算成本，并有可能显著加快分析和预测的速度。
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数据同化：
- AI在数据同化方面展现出新的机会，可以提高数据同化的效率和准确性。例如，AI-based variational data assimilation approach (AI-Var) 通过深度学习技术直接将数据同化过程集成到神经网络中，无需依赖预先存在的分析数据集。
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天气和气候预测模型：
- 利用AI/ML技术构建的基于数据驱动的天气和气候预测模型（MLWP）直接从大气数据中学习，显示出与传统物理基础数值天气预报模型竞争的潜力。
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提高预报精度和效率：
- 人工智能技术的应用显著提升了天气监测、预报预警和产品制作的精准预报能力和业务效能。例如，中国气象局发展的短临预报模型（NowcastNet）和强天气分类预报模型等AI技术集成进业务系统，实现了精细到乡镇的强对流预警信号客观实时指导。
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灾害性天气预警：
- 人工智能技术在灾害性天气预警、气候预测业务、灾害风险管理和气候变化业务中的应用不断加强，提高了预报的准确性和及时性。
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全球热带气旋监测：
- 基于卫星云图的人工智能目标检测技术助力全球热带气旋监测识别，准确率高达80%以上。
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AI气象大模型：
- 全球主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、华为云的Pangu-Weather等，这些模型利用最新的AI和ML技术，显著提升了气象预测的准确性和细节层面的分析能力。
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人工智能气象观测应用：
- 加强人工智能算法在短临和智能网格预报的应用，以及在网络安全业务中的应用，实现人工智能在数值模式组件的融合应用，发展基于人工智能的资料同化和误差溯源技术。
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跨学科科技创新合作：
- 加强国内外跨学科科技创新合作，组建人工智能气象应用重点实验室，加强骨干团队和技术培训建设，加强气象人工智能规范和标准建设，加快技术成果转化和知识产权保护。
这些应用展示了人工智能在气象领域的强大潜力，不仅提高了天气预报的准确性，还增强了对极端天气事件的预测和管理能力。随着技术的不断进步，人工智能在气象领域的应用将更加广泛和深入。
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。
帮助气象和海洋等地学领域的从业人员更加系统地学习Python在人工智能领域的应用，帮助学员掌握Python实操基础和机器学习与深度学习的理论基础，并进一步实战学习机器学习和深度学习在气象领域的具体案例。
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。
各群答疑：
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