气象程序设计与绘图实验实习教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙晓娟，马红云，李丽平 著

图书标签:

• 气象学
• 程序设计
• 绘图
• 实验
• 实习
• Python
• 数据分析
• 可视化
• 气象数据
• 科学计算

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502962609

版次：1

商品编码：11862967

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书概述了气象程序设计与绘图实验实习的步骤和方法。在介绍气象程序设计与绘图软件安装与运行的方法的基础上，重点叙述基于FORTRAN结构化程序设计和子程序调用对气象资料的处理方法；基于NCAR/NCEP再分析资料，通过计算和绘制降水和气温的气候特征的实例，介绍FORTRAN对格点资料的处理方法及GrADS绘制气象要素场等值线和填色图的方法；结合对蒙古高压特征及其与我国气温关系分析的实例，重点介绍FORTRAN与GrADS读写文件、站点资料的处理、绘制单时间序列和气象要素场等不同类型图形的方法，以及在解决气象业务中经常碰到的问题的处理流程。
　　本书适用于大气科学各专业及地学相关专业本科实验实习，也可供相关专业研究生、科研及业务人员参考。

作者简介

　　孙晓娟，女，1978年生，现为南京信息工程大学大气科学学院讲师。2002年毕业于南京气象学院计算机及应用专业，2007年获南京信息工程大学系统分析与集成专业理学硕士，2013年6月获南京信息工程大学气象学专业博士，于2010-2011年间作为访问学者在美国NASA和GMU进行项目建设研究和学习培训。主要从事气象信息科学与工程及大气环流异常与短期气候预测相关领域的研究，博士论文题目为《冬季北半球大气活动中心异常规律和遥联成因研究。

目录

前言
绪论
第1章 气象程序设计与绘图软件安装与运行
第2章 基于结构化程序设计方法的气象法的气象要素的处理
第3章 基于子程序调用的气象要素的处理
第4章 蒙古高压特征分析
第5章 基于NCAR/NCEP再分析资料降水和气温场的气候特征分析
第6章 蒙古高压与我国气温关系分析
参考文献

前言/序言

气象程序设计与绘图实验实习教程：内容概述 本书是一本侧重于实践操作和技能培养的教程，旨在为读者提供一套系统而深入的学习路径，掌握现代气象学研究中不可或缺的编程与数据可视化技能。教程内容设计紧密围绕气象数据处理、模型构建及结果展示的核心需求展开，强调理论与实践的紧密结合，确保学习者能够通过亲手实践快速提升解决实际问题的能力。 第一部分：基础环境搭建与编程入门 本部分是读者进入气象编程世界的基石。首先，教程详细介绍了进行气象数据处理和科学计算所需的主流编程语言及其生态系统。重点关注一种或几种当前科研领域广泛使用的语言（例如Python或R），并指导读者完成相应的开发环境配置，包括安装必要的集成开发环境（IDE）、版本控制工具（如Git）以及核心科学计算库。 内容深入浅出地讲解了编程的基本语法结构，如变量、数据类型、控制流（条件判断与循环）以及函数定义。不同于纯粹的计算机科学教材，本部分会迅速引入气象学中的基础数据结构概念，例如如何用程序结构有效表示一维探空数据、二维格点数据或三维气象场数据。强调高效的数据存储和读取方式，为后续处理海量气象数据打下基础。 第二部分：气象数据获取、预处理与结构化 气象数据的多样性和复杂性是程序设计的主要挑战之一。本部分专注于气象专业数据的处理流程。 教程系统介绍了气象领域常见的数据格式，包括但不限于： 1. 文本格式： 如CSV、ASCII格式的观测记录，以及特定气象观测站的报文格式。 2. 二进制/专业格式： 深入讲解NetCDF (Network Common Data Form) 和 GRIB (GRIdded Binary) 格式的结构、读写方法及元数据（Metadata）的管理。读者将学习如何使用专门的库（如`netCDF4`或`xarray`）高效地读取全球再分析资料（如ERA5、NCEP Reanalysis）或数值预报产品。 3. 卫星与雷达数据： 探讨处理遥感影像数据的初步步骤，例如理解扫描几何、辐射校正的基本概念，并学习如何导入和初步解析这些非结构化或半结构化数据。 预处理是本阶段的核心工作。内容涵盖数据清洗、质量控制（QC）技术，包括异常值检测、数据插值（如线性插值、克里金插值在气象中的应用）以及数据场的重网格化（Regridding）技术，以确保不同来源的数据可以进行一致性的比较和分析。 第三部分：核心气象算法的编程实现 本部分将理论知识转化为可执行的代码。它侧重于将经典的物理和动力学公式转化为高效的算法。 1. 基本统计分析与时间序列处理： 实现计算气象要素的滑动平均、趋势分析、周期分析（如傅里叶变换在分析季节性或波动中的应用）。 2. 场数据运算： 详细演示如何对二维或三维气象场进行数学运算，例如计算水平梯度（散度、旋度）、垂直速度的推导、涡度计算等。教程将对比不同数值计算方法（如有限差分法）的精度和效率。 3. 气象指数与诊断量的计算： 编程实现常见的气候和天气指数，例如不稳定指数（如K指数、LI指数）、风暴相对螺旋度（SRH）等，并展示如何编写函数库以便于重复调用。 第四部分：气象数据的可视化与图形交互 高质量的可视化是气象研究成果传播的关键。本部分聚焦于现代绘图库的应用，目标是生成专业级、信息量丰富的图件。 1. 静态图表制作： 详细介绍主流绘图库（如Matplotlib、Seaborn或特定的气象绘图扩展包）的用法。内容涵盖： 标准二维图表： 气象要素的时间序列图、散点图、箱线图等。 专业气象图： 等值线图（Contour Plot）、填色图（Filled Contour）、矢量图（Quiver Plot）的绘制技巧，特别是如何精确地将这些图层叠加在地图背景上。 地图投影选择： 讲解不同地图投影（如墨卡托、Lambert等）在气象图中的选择原则，并利用地理信息系统（GIS）相关的库实现地图底图的加载与要素的地理定位。 2. 三维与动态可视化： 针对大气层或对流系统，教程会指导读者使用高级库（如Mayavi或Plotly）创建三维可视化效果，例如垂直剖面图或立体风场展示。此外，还将介绍如何将连续时间序列的图件序列合成为动态GIF或视频文件，以展示天气系统的演变过程。 第五部分：进阶主题与实际项目演练 本部分旨在提升读者的综合项目能力，将前述所有技能整合应用于实际气象场景。 1. 数值预报模型输出处理： 选取一个标准化的WRF（Weather Research and Forecasting Model）或类似的区域模型输出作为案例，指导读者编写脚本自动化地读取、筛选特定时段和区域的预报数据，并进行初步的预报性能评估（如与观测值对比）。 2. 数据交互与报告生成： 介绍如何利用Jupyter Notebook或类似环境进行交互式探索。同时，讲解如何结合文档生成工具（如LaTeX或Markdown）将代码、结果图表和分析文字集成，自动生成规范的实验报告。 3. 性能优化与并行计算入门： 简要介绍如何使用NumPy/SciPy的向量化操作来加速核心计算，并为有兴趣深入的读者提供并行计算（如Dask或多线程/多进程）在处理大规模气象数据集时的初步概念介绍。 贯穿全书的实验项目都严格要求读者不仅要“运行”代码，更要“理解”代码背后的气象物理意义，并能够根据实际数据调整参数和算法，最终形成一套完整的、可复用的气象数据分析流程。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《气象程序设计与绘图实验实习教程》，我最大的感受是它提供了一个非常系统化、流程化的学习路径。以往我接触的编程学习，往往是零散的知识点堆砌，学完之后很难形成一个完整的知识体系。这本书则不同，它从气象数据处理的最基础部分讲起，比如如何理解和解析不同格式的气象数据文件（如NetCDF, GRIB等），如何进行数据的预处理和质量控制，这些都是非常关键的第一步。然后，它循序渐进地讲解了如何利用编程语言进行气象要素的计算，比如温度、湿度、风速等，以及一些更复杂的统计分析方法。最让我惊艳的是关于图形绘制的部分，书中提供了大量高质量的图例和代码示例，展示了如何绘制各种类型的气象图，从简单的折线图、散点图，到专业的等值线图、风场图，甚至还包括一些三维可视化技术。这些图例不仅美观，而且清晰地传达了气象信息。我感觉这本书的设计者非常懂气象研究者的需求，他们知道我们真正需要什么样的可视化结果，也知道如何用最有效的方式来实现。而且，它还提供了一些关于案例分析和项目实践的指导，这对于我将来独立完成科研项目非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻。《气象程序设计与绘图实验实习教程》并非一本浅尝辄止的入门读物，它在气象数据处理和可视化方面提供了非常深入的探讨。书中不仅涵盖了基础的编程概念和常用的气象绘图库，还涉及了一些更高级的主题，比如数值计算方法在气象模型中的应用，以及如何利用编程语言进行模式评估和分析。对于我这种已经有一定编程基础，但想在气象领域进行更深入研究的学生来说，这本书提供了非常宝贵的指导。我特别欣赏书中对于不同算法的解释，以及它们在气象数据分析中的具体应用。比如，书中对于插值算法的讲解，就非常详细，并给出了在气象领域实际应用的例子。另外，书中也提到了云计算和大数据在气象科学中的应用趋势，这让我对未来的学习和研究方向有了更清晰的认识。总的来说，这本书既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，能够满足不同层次读者的需求，是一本值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本《气象程序设计与绘图实验实习教程》绝对是填补了我学习过程中一个巨大空白的书籍！作为一名对气象学充满热情但又苦于没有扎实编程基础的学生，我一直想找到一本能够将理论与实践完美结合的教材。以前看过一些偏向理论的专业书籍，虽然内容严谨，但抽象的概念和复杂的公式常常让我望而却步，更别说将其应用到实际数据处理和可视化中。而市面上的一些编程教程，虽然代码讲解细致，但往往忽略了气象领域的特殊性，学完后也觉得离我的实际需求还有距离。这本书的出现，就像及时雨一样！它不是简单地罗列编程语法，而是围绕着气象科学的实际问题，一步步引导读者掌握程序设计的方法。从数据读取、清洗，到气象要素的计算和分析，再到最终的精美图形绘制，每一个环节都设计得非常到位。而且，我特别欣赏书中对于不同编程语言（比如Python和Fortran）在气象领域应用的对比和讲解，这让我能够根据实际情况选择最合适的工具。更重要的是，它提供的实验项目都非常贴近实际工作场景，比如绘制不同时间尺度的气温变化图，或者分析降水量的空间分布特征，这些都极大地激发了我学习的兴趣和动力。我真的觉得，这本书不仅教会了我如何编程，更是教会了我如何用编程的思维去解决气象科学中的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个编程新手来说，《气象程序设计与绘图实验实习教程》的易学性让我感到非常惊喜。我之前对编程一直存有畏难情绪，总觉得代码就像天书一样难以理解。但是，这本书的讲解方式非常耐心细致，它从最基本概念开始，用通俗易懂的语言解释复杂的编程原理，并且配以大量的代码示例，这些示例都很短小精悍，容易上手。我特别喜欢书中对于“为什么”的解释，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么要这样做”，这样能够加深我对于编程逻辑的理解，而不是死记硬背。而且，书中还提供了很多练习题和思考题，这些都帮助我巩固了所学的知识，并激发了我进一步探索的兴趣。我尝试着跟着书中的代码敲击，运行，然后尝试修改，我发现自己真的能够慢慢理解这些代码的含义，并且能够根据自己的需求进行一些简单的修改。这种成就感是我以前从未有过的。我感觉这本书的设计者非常了解初学者的心理，他们知道如何循循善诱，如何避免打击学习者的积极性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是毋庸置疑的！我是一名正在准备毕业论文的研究生，我的研究方向需要处理大量的气象观测数据和模式输出数据，并且需要制作高质量的图表来展示我的研究成果。在此之前，我尝试过一些通用的数据分析软件，但总觉得不够灵活，很多定制化的需求难以实现。接触到《气象程序设计与绘图实验实习教程》之后，我感觉找到了救星。书中详细讲解了如何利用Python中的Matplotlib、Cartopy等库来绘制各种气象图，这些库的功能非常强大，能够满足我论文中对图形的各种复杂要求。而且，它还提供了很多关于数据可视化原则和技巧的讲解，不仅仅是教你写代码，更是教你如何“画出”有意义的气象图。我印象深刻的是关于如何利用Python进行大规模数据处理的部分，对于我来说，这解决了困扰我很久的一个难题。过去，处理几十GB甚至上百GB的气象数据，我都需要花费大量的时间和精力，而这本书提供的编程方法，大大提高了我的工作效率。我感觉这本书就像一个经验丰富的老前辈，手把手地教我如何在这个领域做得更好。