지구과학을 위한 차근차근 파이썬 코딩 실습 활용편 VOL 1.
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9791138821766
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| Publication Date | 2023/08/12 |
| Pages/Weight/Size | 176*245*20mm |
| ISBN | 9791138821766 |
| Categories | IT 모바일 > 프로그래밍 언어 |
Description
2020년에 출간되었던 『차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)』의 개정판이다. 코딩을 하는 데 있어 가장 시간을 많이 투자하는 부분은 문제 해결일 것이다. 문법이 쉽고 무료로 제공되는 파이썬은 세간에 다양한 책과 자료가 있지만 막상 사용하다 보면 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 된다. 각 저자들은 이런 경험을 바탕으로 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 방법 등에 초점을 두어 이를 누구나 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 했다.
Contents
1. 위성관측: 구름 및 강수
1-1. Terra/MODIS
1-2. GPM/DPR 강우강도 분포
1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포
1-4. GPM/GMI
2. 위성관측: 해빙
2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기
2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기
2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기
3. 기후모델 자료 처리
3-1. IRIS 설치 및 기본 기능
3-1-1. 라이브러리 설치
3-1-2. 기후모델 자료 다운로드
3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기
3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기
3-1-5. 간단히 표출하기
3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)
3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법
3-2-1. Extract
3-2-2. Categorisation
3-2-3. Intersection
3-2-4. Interpolation
3-2-5. Regrid
3-2-6. Mask
3-2-7. Annual Mean
3-2-8. Area Mean & Time-series
3-2-9. Comparison and Correlation
3-2-10. Contour Plot(Land or Ocean only)
3-2-11. Contour Plot(Level & Ticks)
4. 태풍 자료 분석
4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트·
4-2. 태풍 진로도
4-3. 태풍 예측 강도 시계열
4-4. 태풍 연직 단면도
4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포
5. 다양한 자료의 시각화
5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법
5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출
5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자수염도 표출
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출
1-1. Terra/MODIS
1-2. GPM/DPR 강우강도 분포
1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포
1-4. GPM/GMI
2. 위성관측: 해빙
2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기
2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기
2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기
3. 기후모델 자료 처리
3-1. IRIS 설치 및 기본 기능
3-1-1. 라이브러리 설치
3-1-2. 기후모델 자료 다운로드
3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기
3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기
3-1-5. 간단히 표출하기
3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)
3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법
3-2-1. Extract
3-2-2. Categorisation
3-2-3. Intersection
3-2-4. Interpolation
3-2-5. Regrid
3-2-6. Mask
3-2-7. Annual Mean
3-2-8. Area Mean & Time-series
3-2-9. Comparison and Correlation
3-2-10. Contour Plot(Land or Ocean only)
3-2-11. Contour Plot(Level & Ticks)
4. 태풍 자료 분석
4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트·
4-2. 태풍 진로도
4-3. 태풍 예측 강도 시계열
4-4. 태풍 연직 단면도
4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포
5. 다양한 자료의 시각화
5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법
5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출
5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자수염도 표출
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출