WRF模式、FLEXPART拉格朗日粒子扩散、Calpuff大气污染扩散、WRFDA资料同化、PMF源解析、MCM箱模型、EKMA曲线、WRF-Chem、CMAQ空气质量、SMOKE排放清单、WRF-Hydro、WRF-UCM、python-WRF融合技术、camx空气质量、CMIP6数据处理、人工智能气象等...

APSIM模型内核算法是基于Fortran语言开发的，软件界面是基于C#进行开发，组件式驱动，各个模块可以自由组合。了解和熟悉APSIM模型的关键算法和软件的操作是学习APSIM模型的基础。

气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。

Python在科学和工程领域地位日益重要，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。

在研究中可以使用中尺度数值模式提供CALMET的大气驱动数据。

1、Model-Centric AI 与 Data-Centric Al的区别2、Data-CentricAI之特征工程 (连续特征与离散特征、特征预处理、特征生成、特征选择、特征降维)3、Data-CentricA之样本工程 (样本的表示、样本集的构造)4、Data-CentricAI之数据集的质量 (异常样本以及异常特征的识四别和处理、Label的正确性问题、特征的覆盖度问题、样本和特征的正确

WRF模式、FLEXPART拉格朗日粒子扩散、Calpuff大气污染扩散、WRFDA资料同化、PMF源解析、MCM箱模型、EKMA曲线、WRF-Chem、CMAQ空气质量、SMOKE排放清单、WRF-Hydro、WRF-UCM、python-WRF融合技术、camx空气质量、CMIP6数据处理、人工智能气象等...

霜冻是一种短历时的农业气象灾害，它是由于日最低气温下降，使植物茎、叶处温度下降到0℃以下，导致正在生长的植物受到冻伤的现象。霜冻出现的早晚会对农作物产量产生显著影响。单站的数据很难在区域范围应用，本内容将展示直接利用格点数据进行霜冻灾害分析的主要步骤。

本内容将聚焦目前遥感应用最热门领域之一的灾害、水体及湿地领域，重点结合典型应用案例综合展示GEE云平台的使用技巧和强大功能，提升参会人员解决实际问题的能力。以JavaScript版本GEE为主进行讲解，先介绍GEE基本知识，再结合微型案例对关键知识进行串讲，最后结合林业应用典型案例进行综合讲解。

帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，将以Python编程语言为基础，结合案例从平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面进行讲解和进阶训练。