Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。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。本专题，在详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两

摘要：本文系统解析顶刊论文写作的核心要素与AI辅助技巧。从标题摘要设计、引言三阶递进法到图表视觉叙事，揭示Nature/Science等期刊的"黄金结构"规范。重点介绍AI工具链（VOSViewer、ChatGPT、R/Python）在文献分析、语言润色和图表制作中的应用，同时强调避免过度依赖AI。课程涵盖SCI写作全流程，包括框架搭建、模块化模板、审稿应对策略及期刊选择技巧，

基于过程的作物生长模拟模型DSSAT是现代农业系统研究的有力工具，可以定量描述作物生长发育和产量形成过程及其与气候因子、土壤环境、品种类型和技术措施之间的关系，为不同条件下作物生长发育及产量预测、栽培管理、环境评价以及未来气候变化评估等提供了定量化工具。国产卫星（如HJ、GF、ZY）、MODIS、Landsat、Sentinel-2等遥感数据是进行大范围作物生长状态监测的有效手段；遥感平台（如无人

为科学理解和有效应对气候变化，气候专家开发了一系列全球气候模型(GCM)，这些复杂的数值模型通过数学方程组描述大气、海洋、冰层、陆地和生物地球化学过程等地球系统组成部分及其相互作用。AI技术在气候数据处理、模式识别、预测建模、降尺度方法和极端事件分析等领域展现出巨大潜力。介绍大语言模型（LLM）的基本原理和发展趋势（ChatGPT、GPT-4、Gemini、DeepSeek、Claude等）介绍C

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且

在遥感技术飞速发展的今天，高光谱数据以其独特的光谱分辨率成为环境监测、精准农业、地质勘探等领域的核心数据源。以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅教授传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。程序05：Jupyter Lab插件开发（自定义高光谱

优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。常见的问题类型有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次规划等，优化算法包括人工智能算法和内点法等数学类优化方法。三、数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）一、典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）二、人工智能算法（

随着计算机的广泛应用和各类模型软件的发展，将排水系统模型作为城市洪灾评价与防治的技术手段已经成为防洪防灾的重要技术途径。SWMM能模拟降雨和污染物质经过地面、排水管网、蓄水和处理设施，最终到达受纳水体的整个运动、变化的复杂过程，可作单一事件或长期连续时期的模拟。通过控制功能，可以在模拟进行过程中，通过条件判断，对水泵、管道、孔口、堰以及放空管进行控制。通过掌握inp文件的格式，可以通过编辑文本的方

随着计算机的广泛应用和各类模型软件的发展，将排水系统模型作为城市洪灾评价与防治的技术手段已经成为防洪防灾的重要技术途径。SWMM能模拟降雨和污染物质经过地面、排水管网、蓄水和处理设施，最终到达受纳水体的整个运动、变化的复杂过程，可作单一事件或长期连续时期的模拟。通过控制功能，可以在模拟进行过程中，通过条件判断，对水泵、管道、孔口、堰以及放空管进行控制。通过掌握inp文件的格式，可以通过编辑文本的方