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，本内容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。

    大家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。.

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

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、Pandas

3、数据可视化技术：Matplotlib、Seaborn、Plotly

4、AI编程工具与大模型应用：GitHub Copilot、ChatGPT、Codeium、LangChain

5、开发环境配置：JupyterLab/Notebooks、VS Code

6、版本控制与协作：Git与GitHub基础

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

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

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

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、Prophet

3、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

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

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

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

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

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

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

1、使用Python处理WRF输入/输出

2、WRF-Python模块应用

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

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

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）

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

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

1、生态系统模型：Biome-BGC、ED2、LPJ-GUESS

2、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

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

1、探索性数据分析（EDA）方法

2、交互式可视化工具：Plotly、Bokeh、Folium

3、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

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