AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用与实践

前言:

全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一,影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用,导致复杂的气候变化模式。通过本课程,学生将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习(K-means,SVM,决策树)和深度学习(CNN,LSTM)技术来分析和预测这些驱动因素的趋势,进而为科学研究和政策决策提供重要的数据支持。

提供从数据处理、模型选择、训练与优化到结果解读的完整流程指导,使用真实的全球和模拟的全球气候数据,掌握机器学习与深度学习模型在气候数据在农业、生态分析中的实际应用。还将使用大量的编程实例和实际项目,帮助学生在理解算法原理的同时,熟练掌握模型应用技能,帮助学生进一步撰写发表科研论文。

内容简要:

第一部分:气候变化驱动因素与数据科学基础

1.1 气候变化

·全球气候变化

·中国碳中和计划

·CMIP6气候数据简介

1.2 相关驱动因素导致全球全球气候变化

·温室气体排放

·云和气溶胶

·火灾

·生态环境

·农业生产

1.3 ChatGPT的简介和应用

·ChatGPT的简介

·ChatGPT的使用

1.4 气候数据科学的应用

·数据科学在气候变化研究中的作用

·机器学习和深度学习分析气候数据,预测气候变化趋势

·数据科学流程,包括数据获取、清洗、建模和结果解释

第二部分:Python数据处理和可视化

2.1 Python环境的安装(Anaconda环境安装,虚拟环境的配置,Jupyter Notebook安装)

2.2 Python相关库原理介绍(Numpy,Pandas,Matplotlib,Cartopy,Pyhdf)

2.3 Jupyter Notebook实操:

·Numpy库(最小值,最大值,平均值,标准差,NaN数据)

·Matplotlib库(折线图,散点图,饼状图,热力图)

·Pandas库(数据读取)

·Cartopy库(投影方式;分辨率,海岸线,河流,国界线;轨迹线;截取区域)

·Pyhdf库(读取卫星数据)

第三部分:机器学习模型

3.1 机器学习的分类

·监督学习(Supervised Learning)

·非监督学习(Unsupervised Learning)

3.2 监督学习

·监督回归算法(Regression Algorithms)

线性回归(Linear Regression)

多项式回归(Polynomial Regression)

·监督分类算法(Classification Algorithms)

逻辑回归(Logistic Regression)

K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

决策树(Decision Trees)

随机森林(Random Forests)

梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM)

3.3 非监督学习

·聚类算法(Clustering Algorithms)

K-means聚类

层次聚类(Hierarchical Clustering)

·降维技术(Dimensionality Reduction)

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

3.4 模型评估指标:

回归指标(MSE、RMSE、MAE、R²)

分类指标(Accuracy、Precision、Recall、F1-Score)

3.5 ARIMA(自回归差分移动平均):

ARIMA是时间序列分析与预测的统计模型。它可以用于处理平稳时间序列和非平稳时间序列,通过捕捉时间序列中的自相关和趋势信息来进行预测 。

案例:温室气体浓度的时序分析与预测

第四部分:深度学习模型

4.1 神经网络基础(Artificial Neural Networks, ANN)

4.2深度学习框架:TensorFlow和PyTorch

4.3卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)

4.4 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)

4.5 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)

4.6 使用NN-SVG画神经网络图

第五部分:实战

5.1 全球气候变化相关数据集下载与处理(MERRA2气溶胶、MODIS气溶胶、MODIS海冰、MODIS叶绿素、CALIPSO气溶胶、AERONET气溶胶)

5.2 CMIP6数据集下载和处理案例

5.3 野火气溶胶探测识别(R-CNN)

5.4 气候变化对农作物的影响(农作物生产)

5.5 气候变化对生态环境的影响(NDVI预测,草地监控)

第六部分:几种大语言模型对比和总结

6.1 比较Chatgpt、Deepseek和grok-3(如何使用开发者模式)在不同科研工作情况下如何使用

6.2 整体内容总结

6.3 相关内容进一步研究

推荐阅读: 2025最新AI+CMIP6数据分析与可视化、降尺度技术与气候变化的区域影响、极端气候分析高级应用https://mp.weixin.qq.com/s/OJXyaSD5vgzB3zIqFghIgg【科研必备】基于"RWEQ+"集成技术在土壤风蚀模拟与风蚀模数估算、变化归因分析中的实践应用及SCI论文撰写https://mp.weixin.qq.com/s/TzfGFuCv0RkmHw37ueO-jg【科研必备】基于"RWEQ+"集成技术在土壤风蚀模拟与风蚀模数估算、变化归因分析中的实践应用及SCI论文撰写https://mp.weixin.qq.com/s/TzfGFuCv0RkmHw37ueO-jg

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