模块一Python与地球科学AI编程基础专题一、Python for Earth Science快速入门与AI编程助手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、Pandas3、数据可视化技术Matplotlib、Seaborn、Plotly4、AI编程工具与大模型应用GitHub Copilot、ChatGPT、Codeium、LangChain5、开发环境配置JupyterLab/Notebooks、VS Code6、版本控制与协作Git与GitHub基础专题二、地球科学数据类型、获取与预处理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专题三、Xarray高效处理气候大数据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专题四、Dask并行计算实战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模块三、地球科学数据分析方法专题五、时间序列分析与预测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、Prophet3、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专题六、空间统计与空间插值1、空间自相关分析Morans I、Gearys C2、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/MGWR3、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方法专题七、地球科学中的机器学习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-SNE3、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XAISHAP、LIME等专题八、AI在地球科学中的应用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专题九、气候模式数据与CMIP6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专题十、气候变化数据处理与趋势诊断分析1、气候变化检测与归因2、百年气候趋势分析CRU、HadSST、ERA53、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专题十一、气候模式数据降尺度与未来气候风险分析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模型应用专题十二、WRF模型基础与Python接口1、使用Python处理WRF输入/输出2、WRF-Python模块应用专题十三、WRF模拟结果分析与可视化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专题十四、极端气候事件分析与预测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专题十五、遥感数据处理与应用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专题十六、遥感生态环境动态分析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专题十七、遥感水文数据智能分析与降尺度技术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专题十八、生态系统建模与生物多样性1、生态系统模型Biome-BGC、ED2、LPJ-GUESS2、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专题十九、多源数据融合与综合分析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专题二十、地球科学数据的AI增强可视化1、探索性数据分析EDA方法2、交互式可视化工具Plotly、Bokeh、Folium3、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专题二十一、科研成果与论文高效产出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