全球气象AI挑战赛是2018年由阿里云天池平台和IEEE国际数据挖掘大会（ICDM）共同主办的一项竞赛，旨在推动人工智能在气象预测领域的应用。参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来预测未来一段时间内的天气状况，提高气象预报的准确性。在这个压缩包文件“Global-AI-Challenge-on-Meteorology-master”中，包含了参赛者可能用到的各种资源和代码示例。 1. **Python编程**：比赛主要使用的编程语言是Python，这是目前数据科学和机器学习领域最广泛的语言。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及TensorFlow、Keras和PyTorch等用于构建和训练深度学习模型。 2. **数据预处理**：在气象预测中，首先需要对收集到的气象数据进行预处理，包括清洗缺失值、异常值检测、时间序列归一化等步骤。Pandas库在数据预处理中起到关键作用，可以方便地读取、合并和操作数据。 3. **特征工程**：参赛者需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能涉及时间序列分析、滑动窗口操作，以及基于气象学知识构造新特征。例如，可以计算过去几小时的平均气温、湿度、风速等，以捕捉天气变化的趋势。 4. **机器学习模型**：传统的机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等可能用于基础预测。然而，由于气象预测的复杂性，更可能采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）来捕获时间序列数据的动态模式。 5. **模型训练与优化**：参赛者需要使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数或采用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型。此外，集成学习策略，如bagging和boosting，也可能被用于提高预测准确度。 6. **模型评估**：常见的评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R^2）等。对于时间序列预测，有时还会使用像MASE（平均绝对误差标准化）或SMAPE（对数平均绝对百分比误差）这样的特定指标。 7. **数据并行处理与分布式计算**：面对大规模气象数据，可能需要利用Apache Spark或Dask等工具进行分布式计算，以加快数据处理和模型训练速度。 8. **模型解释性**：虽然黑盒模型如深度学习通常预测精度更高，但理解模型如何做出预测也很重要。可解释性工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助理解模型预测背后的特征重要性。 9. **实验管理**：使用版本控制工具如Git进行代码版本管理，确保实验可重复性。同时，利用如Google Colab或Jupyter Notebook等环境进行交互式编程和文档编写，便于团队协作和结果展示。 "Global-AI-Challenge-on-Meteorology"提供的代码示例涵盖了从数据处理、模型构建到模型评估的完整流程，为参赛者提供了一个实践和学习气象预测AI的平台。通过这个挑战，参赛者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解如何运用AI技术解决实际问题。

天气学原理-第一章 第二章 气团与锋 第三章_1气旋、反气旋的特征和分类 第三章_2涡度和涡度方程

openair：用于空气质量数据分析的开源工具 注意：正在开发在线露天图书，请参阅 。 有关露天的主要网站，请参阅 。 openair是一种R软件包，旨在分析空气质量数据或更普遍的大气成分数据。 该软件包广泛用于学术界，公共和私营部门。 该项目最初由英国自然环境研究委员会（ ）资助，另外还有Defra的资助。 可以在包装本身和的图书网站中找到有关openair的最新信息。 有关更多详细信息，包括露天博客，请访问 安装 使用devtools软件包可以很容易地从GitHub安装openair。 注意，由于openair包含C ++代码，因此还需要编译器。 对于例如，需要 。 require( devtools ) install_github( ' davidcarslaw/openair ' ) 如果您不能自己构建软件包，我也会尝试在 保持该软件包的最新版本。 描述 openai

匹辛拉德 解码CINRAD（中国新一代天气雷达）数据并可视化。 example文件夹包含详细的示例！ 安装 PyCINRAD支持Python 3.5及更高版本。 pip install cinrad 您也可以从github页面下载并从源代码构建 python setup.py install 模组 cinrad.io 解码CINRAD雷达数据。 from cinrad . io import CinradReader , StandardData f = CinradReader ( your_radar_file ) #Old version data f = StandardData ( your_radar_file ) #New standard data f . get_data ( tilt , drange , dtype ) #Get data f . get_ra

雷达气象学的历史人物、技术和理论

ecPoint校准 ecPoint-Calibrate是一款使用条件验证工具将数值天气预报（NWP）模型输出与点观测值进行比较的软件，并以此方式预测子网格的可变性并识别网格规模上的偏差。 它提供了一个动态且用户友好的环境，可以对NWP模型参数（例如降水，风，温度等）进行后处理，并为地理位置（在世界任何地方，以及中等范围的预测）生产概率产品。 该项目的开发由项目“ ECMWF天气夏季代码（ESoWC）” 。 要求 用法 从“页面下载最新版本（AppImage文件）。 当前仅支持Linux。 导航到下载软件包的文件夹。 像这样运行它： ./ecPoint-Calibrate-0.9.0.AppImage 等待GUI窗口启动。 软件构架（已过时！） 合作者 姓名 位置 联系 阿尼鲁莎·玻色（Anirudha Bose） 软件工程师 Ledger（法国巴黎） 法蒂玛·皮洛苏（Fat

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