气候变化已成为全球性挑战，对农业、生态系统、水资源、人类健康和社会经济系统产生深远影响。科学研究表明，自工业革命以来，人类活动导致的温室气体排放与全球气温上升、极端天气事件增加、冰川融化和海平面上升等现象密切相关。为科学理解和有效应对气候变化，气候专家开发了一系列全球气候模型(GCM)，这些复杂的数值模型通过数学方程组描述大气、海洋、冰层、陆地和生物地球化学过程等地球系统组成部分及其相互作用。当前的CMIP6计划相较于前代模型，在空间分辨率、物理过程表达和地球系统组件耦合等方面均有显著提升。随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型(LLM)和深度学习方法为气候科学研究带来革命性变革。AI技术在气候数据处理、模式识别、预测建模、降尺度方法和极端事件分析等领域展现出巨大潜力。从自动化数据获取到高级Python工具应用，从统计降尺度到动力降尺度，从极端事件检测到区域影响评估，人工智能正逐步融入气候研究的各个环节。探索气候变化研究的核心问题，介绍全球气候模型基础知识，深入解析CMIP6数据的应用价值，并系统呈现人工智能技术如何赋能现代气候科学。通过掌握AI辅助的气候数据处理、分析和可视化技术，学习者将能够更高效地开展气候变化相关研究，为应对气候变化提供科学依据和技术支持。
专题一、气候变化研究的AI新视角
1、气候模型基础与全球气候模型（GCM）
介绍全球气候（环流）模型的基本原理、发展历程与最新进展
介绍GCM的主要组成部分、工作原理与数值求解方案
介绍模型的空间和时间分辨率及其不确定性对气候预测的影响
介绍气候变化的核心问题与研究意义
2、气候模型比较计划（CMIP）与CMIP6
介绍CMIP的背景、目的与组织结构
介绍CMIP6计划的新特性、标准实验设计与应用场景
介绍CMIP6相对于CMIP5的技术升级与改进优势
介绍复杂地球系统模型（ESM）的新进展
介绍如何选择合适的CMIP6模式和情景进行研究
3、其他重要模型比较与评估计划
介绍CORDEX、AMIP、PMIP、ScenarioMIP、GeoMIP等重要比较计划
介绍不同模式比较活动的侧重点与研究贡献
介绍各比较计划对气候科学研究和政策制定的意义
介绍数据访问和使用指南
4、人工智能技术在气候变化研究中的应用
介绍大语言模型（LLM）的基本原理和发展趋势（ChatGPT、GPT-4、Gemini、DeepSeek、Claude等）
介绍AI在气候数据处理与分析中的优势
介绍机器学习方法在气候研究中的应用：
介绍时间序列预测与气候建模
介绍卷积神经网络（CNN）与气候数据空间分析
介绍注意力机制与气候极端事件检测
5、大语言模型在气候科学研究中的前沿应用
介绍大语言模型在气候科学中的潜力与应用案例
介绍AI自动生成科研报告、文献综述与数据分析
介绍常用工具：ChatGPT、DeepSeek等在科研工作流优化中的应用
专题二、基于AI的CMIP6数据获取
1、官方网站（ESGF节点）手动下载流程
2、自动化数据获取：
3、利用Python命令行工具（如esgf-download）批量下载
4、利用AI大语言模型编写自动化下载脚本
5、半自动购物车方式下载与管理
6、Python在大气科学中的应用基础
专题三、高级Python与AI工具
1、科研Python基础与AI辅助编程
介绍面向气候科学的Python语法快速回顾
介绍ChatGPT、Copilot等工具辅助Python代码快速生成与调试
介绍利用AI大语言模型提高代码编写效率与可读性
介绍基本科学计算库的进阶应用：
介绍NumPy：多维数组操作与高级数值计算
介绍SciPy：科学计算与信号处理
介绍Pandas：数据清洗、处理与分析的最佳实践
2、气候数据处理工具与netCDF文件操作
介绍netCDF文件处理基础与技巧
介绍CDO高级命令与组合使用技巧：
介绍选择、提取、修改变量和维度
介绍统计运算、函数运算
介绍空间操作：重网格、插值、区域提取
介绍时间操作：时间序列分析、季节平均
介绍利用AI大语言模型生成CDO命令，简化操作流程
介绍处理非365天日历的GCM数据（以BCC为例）
3、Xarray高级数据处理与分析
介绍Xarray核心概念深入理解（DataArray、Dataset）
介绍基于标签的数据操作技术
介绍分组聚合、数据透视、时间序列处理方法
介绍与netCDF数据的无缝对接
介绍裁剪与重采样方法：
介绍使用Xarray进行地理区域选择
介绍多维数据的时间和空间裁剪
介绍AI辅助自动化数据操作脚本编写
4、高级数据处理
介绍Python与AI结合的数据处理流程设计
介绍基于AI的异常值检测与数据质量控制
介绍数据补全与高分辨率数据重构技术
介绍空间和时间操作：
介绍重新格网与插值技术
介绍选择地理区域
介绍时间序列分析方法
介绍统一不同模式输出数据的变量名、单位和坐标
5、机器学习框架与AI模型开发
介绍基于TensorFlow/PyTorch的机器学习模型构建
介绍AI模型在气候数据分析中的应用案例
介绍深度学习模型用于气候变量预测与模式识别
介绍高级数据分析流程：
介绍特征工程与提取
介绍模型选择与评估
介绍结果解释与可视化
6、高性能计算与并行处理
介绍Python中的并行计算框架：
介绍Dask：适用于大规模气候数据处理
介绍Multiprocessing：多核CPU优化
7、数据可视化与可解释性AI
介绍Python可视化工具深入应用：
介绍Matplotlib基础与高级绘图
介绍Seaborn统计数据可视化
介绍Xarray集成可视化功能
介绍用AI技术提升数据可视化的可解释性
介绍I/O操作：读取和写入netCDF数据的最佳实践
介绍AI辅助复杂数据分析流程构建
专题四、基于AI的气候降尺度技术
1、降尺度基础与Delta方法的AI增强
介绍降尺度原理与研究意义
介绍经典Delta方法详解：
介绍基本原理与计算流程
介绍应用Delta方法进行温度和降水的未来预测
介绍AI驱动的Delta方法优化：
介绍自动化Delta降尺度脚本开发
介绍区域尺度应用案例
2、统计订正方法的AI优化
介绍概率分布函数（PDF）订正基础：
介绍PDF订正在气候数据降尺度中的应用原理
介绍区域尺度的PDF订正技术
介绍AI辅助概率密度函数订正：
介绍智能化订正方案自动生成
介绍分位数映射方法的AI增强
介绍案例研究：区域降水的统计降尺度
3、机器学习驱动的空间降尺度
介绍传统机器学习在降尺度中的应用：
介绍特征工程、模型训练和评估流程
介绍集成机器学习模型（随机森林、XGBoost）
介绍AI辅助特征选择与超参数优化
介绍卷积神经网络（CNN）在空间降尺度中的应用：
介绍CNN架构设计与训练
介绍超分辨率卷积神经网络（SRCNN）在气候数据中的应用
介绍利用AI大语言模型辅助构建和训练CNN模型
4、深度学习高级降尺度技术
介绍生成对抗网络（GAN）在空间降尺度中的应用
介绍Transformer模型在时间序列降尺度中的应用
介绍深度学习模型案例研究：
介绍温度数据的深度降尺度
介绍降水极端事件的高分辨率重构
介绍多变量协同降尺度技术
5、多模型集成与不确定性分析
介绍多算法集成的理论基础与优势
介绍基于AI的多模型集成方法：
介绍集成策略设计与实现
介绍AI辅助权重分配
介绍贝叶斯模型在降尺度中的应用：
介绍PyMC、Stan等贝叶斯推断框架
介绍贝叶斯推断的不确定性量化
介绍降尺度结果的不确定性评估方法
介绍可解释性AI在降尺度中的应用与案例分析
专题五、基于AI的动力降尺度
1、WRF模型与动力降尺度
介绍动力降尺度的原理、优势与局限性
介绍WRF模型介绍：
介绍特点、适用范围和配置选项
介绍在区域气候模拟中的应用
介绍制备CMIP6的WRF驱动数据：
介绍利用CDO处理GCM输出文件，生成WRF输入文件
介绍压力坐标系和sigma坐标系GCM数据的处理
介绍WPS（WRF Preprocessing System）处理流程
介绍AI辅助数据处理与WPS配置
2、WRF模式运行与后处理
介绍WRF模式的运行流程和参数设置
介绍模式调优与敏感性分析：
介绍参数优化技术
介绍AI辅助参数选择策略
介绍WRF模式后处理技术：
介绍变量提取与统计分析
介绍结果可视化与解释
介绍AI辅助WRF后处理和结果分析
专题六、气候变化的区域影响与AI评估
1、生物地球化学模型的AI改进
介绍传统BGC模型与AI的融合：
介绍参数优化
介绍机器学习替代复杂过程模块提高计算效率
介绍多模型集成降低系统偏差
介绍碳通量预测：
介绍基于CMIP6数据的区域碳循环模拟
介绍草地生态系统碳通量对极端干旱的响应
介绍湿地碳循环与气候变化的反馈机制
2、气候变化对水资源的影响
介绍AI驱动的蒸散发预测技术：
介绍深度学习模型在蒸散发估算中的应用
介绍多源数据融合与精度提升
介绍区域差异性分析
介绍气候变化对极端降水事件的影响：
介绍AI检测与归因方法
介绍不同排放情景下的洪涝风险评估
介绍基于深度学习的降水模式变化预测
3、气候变化对建筑物设计的影响
介绍基于AI的热指数预测：
介绍城市热岛效应与人体舒适度分析
介绍微气候模拟与预测
介绍热胁迫风险评估
介绍采暖与制冷度日数的AI模型：
介绍能源需求变化预测
介绍区域差异化分析
介绍多时间尺度预测方法
专题七、极端气候事件指数计算与分析
1、气候极值指数基础与计算
介绍CMIP6数据中气候极值指数的识别与提取：
介绍温度相关极值指数（热浪日数、霜冻日数、生长季长度）
介绍降水相关极值指数（连续干日、强降水日数、95百分位降水量）
介绍标准化指数（SPI、SPEI、PDSI）计算方法
介绍Python与Xarray实现气候指数计算：
介绍基于阈值的极端事件识别代码实现
介绍基于分位数的极端事件计算方法
介绍基于滑动窗口的持续性事件检测
2、CMIP6多模式集合的极端事件分析
介绍多模式集合的极端事件统计：
介绍模式间极端事件预测的差异与一致性
介绍极端事件频率变化的多模式集合分析
介绍不同SSP情景下极端事件强度的对比
介绍极端事件空间分布变化：
介绍热点区域识别技术
介绍区域尺度的极端事件变化趋势
介绍空间模式的主成分分析与解释
3、机器学习在极端事件分析中的应用
介绍分类算法在极端事件识别中的应用：
介绍随机森林识别极端事件前兆信号
介绍支持向量机分类极端事件类型
介绍聚类分析发现极端事件空间模式
介绍时间序列分析与预测：
介绍使用LSTM预测极端温度事件
介绍简单神经网络预测降水极值
介绍降维技术在极端事件模式提取中的应用