教學綱要（中文）#
Python在大氣和海洋科學上的應用#
國立台灣大學大氣科學系 蔡元懷
教學目標#
認識以xarray為主的PyAOS工具的基本指令。
熟練用xarray套件讀取netCDF檔案、分析資料及繪圖。
將PyAOS套件應用至氣象資料分析及研究工作。
教學內容#
PyAOS (Python for Atmosphere and Ocean Science) 是一套高階的Python程式套件集，針對大氣和海洋科學的需求而發展出的，用以方便使用者分析netCDF檔案 (或多維度資料)，產出分析結果。本工作坊將以氣候分析方法為導向，介紹如何以PyAOS的套件讀取資料檔、分析資料 (計算氣候平均、距平、統計計算)、繪製結果，特以xarray為主軸，採取講解和實作並重，希望工作坊後能夠容易地使用PyAOS套件工具，最後能應用在研究工作上。 預定的單元如下 (得依實際情況彈性調整之)：
xarray基本原理與操作
導論：環境設置與檢查 / 什麼是PyAOS？/ 氣候分析的分析流程。
NetCDF資料格式簡介/大氣與海洋科學資料從哪裡來？利用xarray讀取NetCDF資料。
xarray繪圖 (I)：繪製2017/12月區域平均OLR、將DataArray儲存為netCDF檔案。
datetime物件與時間條件控制。手動創建DataArray。
氣候分析方法基礎
計算氣候場與距平值。
進階運算和統計方法：利用xarray做網格內插、平均與滑動平均、相關係數；利用SciPy/MetPy做進階氣象計算：渦度、散度、流函數和速度位 。
xarray繪圖
xarray繪圖 (II)：1D資料繪圖 (20 mins).
xarray繪圖 (III)：2D資料繪圖——全球地圖 / 其他投影 / Hovmöller Diagram / 疊圖 / 繪製風場和流線場 / 多格子圖 (60 mins)。
pandas和seaborn：統計圖表繪製。(如果有時間的話)
其他重要議題
Climate Data Operator (CDO)。
大型資料處理。
評量方法#
請完成指定習題 (共1次)，將結果的圖以及程式碼上傳到Moodle學習平台。
參考書目及網站#
PyAOS官方網站：https://pyaos.github.io.
xarray官方網站：https://xarray.pydata.org/en/stable/.
pandas官方網站：https://pandas.pydata.org.
seaborn官方網站：https://seaborn.pydata.org/index.html.
Dask官方網站：https://dask.org。
Abernathey, R., K. Key, T. Crone, and J Busecke, 2021: An Introduction to Earth and Environmental Data Science. https://earth-env-data-science.github.io/intro.html
Esmaili, R. B., 2021: Earth Observation using Python: A Practical Programming Guide. American Geophysical Union, 304 p.p., ISBN: 978-1-119-60688-8.
Lin, J. W., H. Aizenman, E. M. C. Espinel, K. Gunnerson, J. Liu, 2022: An Introduction to Python Programming for Scientists and Engineers. Cambridge University Press, 766 p.p. doi: 10.1017/9781108571531.
事前預備#
請自備電腦！
請從Google drive下載範例資料檔：https://drive.google.com/drive/folders/1AN1rceRcSnkaLynABpmTkIHUANGE5sTe?usp=share_link.
請於課堂開始前，按照「電腦環境設置與Python安裝」單元設置Python運算環境。
如果對Python的基本指令不熟悉，建議先閱讀 https://kopu.chat/2017/01/18/一小時python入門-part-1/。(非必需)
Acknowledgement: The logo of the PyAOS workshop was designed and provided by Mr. Sianyun Wang.