氣象程序設計與繪圖實驗實習教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫曉娟，馬紅雲，李麗平 著

圖書標籤:

• 氣象學
• 程序設計
• 繪圖
• 實驗
• 實習
• Python
• 數據分析
• 可視化
• 氣象數據
• 科學計算

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502962609

版次：1

商品編碼：11862967

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　本書概述瞭氣象程序設計與繪圖實驗實習的步驟和方法。在介紹氣象程序設計與繪圖軟件安裝與運行的方法的基礎上，重點敘述基於FORTRAN結構化程序設計和子程序調用對氣象資料的處理方法；基於NCAR/NCEP再分析資料，通過計算和繪製降水和氣溫的氣候特徵的實例，介紹FORTRAN對格點資料的處理方法及GrADS繪製氣象要素場等值綫和填色圖的方法；結閤對濛古高壓特徵及其與我國氣溫關係分析的實例，重點介紹FORTRAN與GrADS讀寫文件、站點資料的處理、繪製單時間序列和氣象要素場等不同類型圖形的方法，以及在解決氣象業務中經常碰到的問題的處理流程。
　　本書適用於大氣科學各專業及地學相關專業本科實驗實習，也可供相關專業研究生、科研及業務人員參考。

作者簡介

　　孫曉娟，女，1978年生，現為南京信息工程大學大氣科學學院講師。2002年畢業於南京氣象學院計算機及應用專業，2007年獲南京信息工程大學係統分析與集成專業理學碩士，2013年6月獲南京信息工程大學氣象學專業博士，於2010-2011年間作為訪問學者在美國NASA和GMU進行項目建設研究和學習培訓。主要從事氣象信息科學與工程及大氣環流異常與短期氣候預測相關領域的研究，博士論文題目為《鼕季北半球大氣活動中心異常規律和遙聯成因研究。

目錄

前言
緒論
第1章 氣象程序設計與繪圖軟件安裝與運行
第2章 基於結構化程序設計方法的氣象法的氣象要素的處理
第3章 基於子程序調用的氣象要素的處理
第4章 濛古高壓特徵分析
第5章 基於NCAR/NCEP再分析資料降水和氣溫場的氣候特徵分析
第6章 濛古高壓與我國氣溫關係分析
參考文獻

前言/序言

氣象程序設計與繪圖實驗實習教程：內容概述 本書是一本側重於實踐操作和技能培養的教程，旨在為讀者提供一套係統而深入的學習路徑，掌握現代氣象學研究中不可或缺的編程與數據可視化技能。教程內容設計緊密圍繞氣象數據處理、模型構建及結果展示的核心需求展開，強調理論與實踐的緊密結閤，確保學習者能夠通過親手實踐快速提升解決實際問題的能力。 第一部分：基礎環境搭建與編程入門 本部分是讀者進入氣象編程世界的基石。首先，教程詳細介紹瞭進行氣象數據處理和科學計算所需的主流編程語言及其生態係統。重點關注一種或幾種當前科研領域廣泛使用的語言（例如Python或R），並指導讀者完成相應的開發環境配置，包括安裝必要的集成開發環境（IDE）、版本控製工具（如Git）以及核心科學計算庫。 內容深入淺齣地講解瞭編程的基本語法結構，如變量、數據類型、控製流（條件判斷與循環）以及函數定義。不同於純粹的計算機科學教材，本部分會迅速引入氣象學中的基礎數據結構概念，例如如何用程序結構有效錶示一維探空數據、二維格點數據或三維氣象場數據。強調高效的數據存儲和讀取方式，為後續處理海量氣象數據打下基礎。 第二部分：氣象數據獲取、預處理與結構化 氣象數據的多樣性和復雜性是程序設計的主要挑戰之一。本部分專注於氣象專業數據的處理流程。 教程係統介紹瞭氣象領域常見的數據格式，包括但不限於： 1. 文本格式： 如CSV、ASCII格式的觀測記錄，以及特定氣象觀測站的報文格式。 2. 二進製/專業格式： 深入講解NetCDF (Network Common Data Form) 和 GRIB (GRIdded Binary) 格式的結構、讀寫方法及元數據（Metadata）的管理。讀者將學習如何使用專門的庫（如`netCDF4`或`xarray`）高效地讀取全球再分析資料（如ERA5、NCEP Reanalysis）或數值預報産品。 3. 衛星與雷達數據： 探討處理遙感影像數據的初步步驟，例如理解掃描幾何、輻射校正的基本概念，並學習如何導入和初步解析這些非結構化或半結構化數據。 預處理是本階段的核心工作。內容涵蓋數據清洗、質量控製（QC）技術，包括異常值檢測、數據插值（如綫性插值、剋裏金插值在氣象中的應用）以及數據場的重網格化（Regridding）技術，以確保不同來源的數據可以進行一緻性的比較和分析。 第三部分：核心氣象算法的編程實現 本部分將理論知識轉化為可執行的代碼。它側重於將經典的物理和動力學公式轉化為高效的算法。 1. 基本統計分析與時間序列處理： 實現計算氣象要素的滑動平均、趨勢分析、周期分析（如傅裏葉變換在分析季節性或波動中的應用）。 2. 場數據運算： 詳細演示如何對二維或三維氣象場進行數學運算，例如計算水平梯度（散度、鏇度）、垂直速度的推導、渦度計算等。教程將對比不同數值計算方法（如有限差分法）的精度和效率。 3. 氣象指數與診斷量的計算： 編程實現常見的氣候和天氣指數，例如不穩定指數（如K指數、LI指數）、風暴相對螺鏇度（SRH）等，並展示如何編寫函數庫以便於重復調用。 第四部分：氣象數據的可視化與圖形交互 高質量的可視化是氣象研究成果傳播的關鍵。本部分聚焦於現代繪圖庫的應用，目標是生成專業級、信息量豐富的圖件。 1. 靜態圖錶製作： 詳細介紹主流繪圖庫（如Matplotlib、Seaborn或特定的氣象繪圖擴展包）的用法。內容涵蓋： 標準二維圖錶： 氣象要素的時間序列圖、散點圖、箱綫圖等。 專業氣象圖： 等值綫圖（Contour Plot）、填色圖（Filled Contour）、矢量圖（Quiver Plot）的繪製技巧，特彆是如何精確地將這些圖層疊加在地圖背景上。 地圖投影選擇： 講解不同地圖投影（如墨卡托、Lambert等）在氣象圖中的選擇原則，並利用地理信息係統（GIS）相關的庫實現地圖底圖的加載與要素的地理定位。 2. 三維與動態可視化： 針對大氣層或對流係統，教程會指導讀者使用高級庫（如Mayavi或Plotly）創建三維可視化效果，例如垂直剖麵圖或立體風場展示。此外，還將介紹如何將連續時間序列的圖件序列閤成為動態GIF或視頻文件，以展示天氣係統的演變過程。 第五部分：進階主題與實際項目演練 本部分旨在提升讀者的綜閤項目能力，將前述所有技能整閤應用於實際氣象場景。 1. 數值預報模型輸齣處理： 選取一個標準化的WRF（Weather Research and Forecasting Model）或類似的區域模型輸齣作為案例，指導讀者編寫腳本自動化地讀取、篩選特定時段和區域的預報數據，並進行初步的預報性能評估（如與觀測值對比）。 2. 數據交互與報告生成： 介紹如何利用Jupyter Notebook或類似環境進行交互式探索。同時，講解如何結閤文檔生成工具（如LaTeX或Markdown）將代碼、結果圖錶和分析文字集成，自動生成規範的實驗報告。 3. 性能優化與並行計算入門： 簡要介紹如何使用NumPy/SciPy的嚮量化操作來加速核心計算，並為有興趣深入的讀者提供並行計算（如Dask或多綫程/多進程）在處理大規模氣象數據集時的初步概念介紹。 貫穿全書的實驗項目都嚴格要求讀者不僅要“運行”代碼，更要“理解”代碼背後的氣象物理意義，並能夠根據實際數據調整參數和算法，最終形成一套完整的、可復用的氣象數據分析流程。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《氣象程序設計與繪圖實驗實習教程》，我最大的感受是它提供瞭一個非常係統化、流程化的學習路徑。以往我接觸的編程學習，往往是零散的知識點堆砌，學完之後很難形成一個完整的知識體係。這本書則不同，它從氣象數據處理的最基礎部分講起，比如如何理解和解析不同格式的氣象數據文件（如NetCDF, GRIB等），如何進行數據的預處理和質量控製，這些都是非常關鍵的第一步。然後，它循序漸進地講解瞭如何利用編程語言進行氣象要素的計算，比如溫度、濕度、風速等，以及一些更復雜的統計分析方法。最讓我驚艷的是關於圖形繪製的部分，書中提供瞭大量高質量的圖例和代碼示例，展示瞭如何繪製各種類型的氣象圖，從簡單的摺綫圖、散點圖，到專業的等值綫圖、風場圖，甚至還包括一些三維可視化技術。這些圖例不僅美觀，而且清晰地傳達瞭氣象信息。我感覺這本書的設計者非常懂氣象研究者的需求，他們知道我們真正需要什麼樣的可視化結果，也知道如何用最有效的方式來實現。而且，它還提供瞭一些關於案例分析和項目實踐的指導，這對於我將來獨立完成科研項目非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個編程新手來說，《氣象程序設計與繪圖實驗實習教程》的易學性讓我感到非常驚喜。我之前對編程一直存有畏難情緒，總覺得代碼就像天書一樣難以理解。但是，這本書的講解方式非常耐心細緻，它從最基本概念開始，用通俗易懂的語言解釋復雜的編程原理，並且配以大量的代碼示例，這些示例都很短小精悍，容易上手。我特彆喜歡書中對於“為什麼”的解釋，它不僅僅告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼要這樣做”，這樣能夠加深我對於編程邏輯的理解，而不是死記硬背。而且，書中還提供瞭很多練習題和思考題，這些都幫助我鞏固瞭所學的知識，並激發瞭我進一步探索的興趣。我嘗試著跟著書中的代碼敲擊，運行，然後嘗試修改，我發現自己真的能夠慢慢理解這些代碼的含義，並且能夠根據自己的需求進行一些簡單的修改。這種成就感是我以前從未有過的。我感覺這本書的設計者非常瞭解初學者的心理，他們知道如何循循善誘，如何避免打擊學習者的積極性。

評分☆☆☆☆☆

這本《氣象程序設計與繪圖實驗實習教程》絕對是填補瞭我學習過程中一個巨大空白的書籍！作為一名對氣象學充滿熱情但又苦於沒有紮實編程基礎的學生，我一直想找到一本能夠將理論與實踐完美結閤的教材。以前看過一些偏嚮理論的專業書籍，雖然內容嚴謹，但抽象的概念和復雜的公式常常讓我望而卻步，更彆說將其應用到實際數據處理和可視化中。而市麵上的一些編程教程，雖然代碼講解細緻，但往往忽略瞭氣象領域的特殊性，學完後也覺得離我的實際需求還有距離。這本書的齣現，就像及時雨一樣！它不是簡單地羅列編程語法，而是圍繞著氣象科學的實際問題，一步步引導讀者掌握程序設計的方法。從數據讀取、清洗，到氣象要素的計算和分析，再到最終的精美圖形繪製，每一個環節都設計得非常到位。而且，我特彆欣賞書中對於不同編程語言（比如Python和Fortran）在氣象領域應用的對比和講解，這讓我能夠根據實際情況選擇最閤適的工具。更重要的是，它提供的實驗項目都非常貼近實際工作場景，比如繪製不同時間尺度的氣溫變化圖，或者分析降水量的空間分布特徵，這些都極大地激發瞭我學習的興趣和動力。我真的覺得，這本書不僅教會瞭我如何編程，更是教會瞭我如何用編程的思維去解決氣象科學中的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是毋庸置疑的！我是一名正在準備畢業論文的研究生，我的研究方嚮需要處理大量的氣象觀測數據和模式輸齣數據，並且需要製作高質量的圖錶來展示我的研究成果。在此之前，我嘗試過一些通用的數據分析軟件，但總覺得不夠靈活，很多定製化的需求難以實現。接觸到《氣象程序設計與繪圖實驗實習教程》之後，我感覺找到瞭救星。書中詳細講解瞭如何利用Python中的Matplotlib、Cartopy等庫來繪製各種氣象圖，這些庫的功能非常強大，能夠滿足我論文中對圖形的各種復雜要求。而且，它還提供瞭很多關於數據可視化原則和技巧的講解，不僅僅是教你寫代碼，更是教你如何“畫齣”有意義的氣象圖。我印象深刻的是關於如何利用Python進行大規模數據處理的部分，對於我來說，這解決瞭睏擾我很久的一個難題。過去，處理幾十GB甚至上百GB的氣象數據，我都需要花費大量的時間和精力，而這本書提供的編程方法，大大提高瞭我的工作效率。我感覺這本書就像一個經驗豐富的老前輩，手把手地教我如何在這個領域做得更好。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。《氣象程序設計與繪圖實驗實習教程》並非一本淺嘗輒止的入門讀物，它在氣象數據處理和可視化方麵提供瞭非常深入的探討。書中不僅涵蓋瞭基礎的編程概念和常用的氣象繪圖庫，還涉及瞭一些更高級的主題，比如數值計算方法在氣象模型中的應用，以及如何利用編程語言進行模式評估和分析。對於我這種已經有一定編程基礎，但想在氣象領域進行更深入研究的學生來說，這本書提供瞭非常寶貴的指導。我特彆欣賞書中對於不同算法的解釋，以及它們在氣象數據分析中的具體應用。比如，書中對於插值算法的講解，就非常詳細，並給齣瞭在氣象領域實際應用的例子。另外，書中也提到瞭雲計算和大數據在氣象科學中的應用趨勢，這讓我對未來的學習和研究方嚮有瞭更清晰的認識。總的來說，這本書既有紮實的理論基礎，又有豐富的實踐指導，能夠滿足不同層次讀者的需求，是一本值得反復研讀的佳作。