气象行业数据分析课程.pptx

气象行业数据分析课程日期：

目录CATALOGUE气象数据与数据分析基础气象数据预处理技术气象数据可视化分析气象数据统计与机器学习模型气象数据业务应用场景课程总结与展望

气象数据与数据分析基础01

气象数据类型及来源地面观测数据包括气温、湿度、降水、气压等常规要素，以及能见度、云量、云状等特殊要素。高空气象数据通过探空气球、飞机等获得的温度、湿度、气压、风向、风速等数据。卫星遥感数据利用卫星搭载的传感器，获取大范围的气象信息，如云层覆盖、海表温度、降水分布等。再分析资料将多种观测数据融合，经过质量控制和同化处理后得到的气象数据集。

利用图表等形式直观展示数据特征和趋势。数据可视化通过均值、方差、相关分析等统计方法揭示数据规律和关系。统计分理缺失值、异常值，保证数据质量。数据清洗应用算法和模型对数据进行分类、预测等高级分析。机器学习数据分析基本概念与方法

气象预报基于历史数据建模，预测未来天气情况，为公众和各行各业提供决策支持。气候变化研究分析长期气象数据，揭示气候变化趋势，为应对气候变化提供依据。灾害预警与评估实时监测气象数据，及时发现和预警灾害，评估灾害影响。农业生产指导根据气象数据指导农作物种植、灌溉、施肥等，提高农业生产效率。气象数据分析的重要性

掌握气象数据的获取、处理和分析方法。理解并应用统计分析原理，挖掘气象数据中的有用信息。学习数据可视化技术，提高数据呈现能力。实战演练，提升解决实际问题的能力。课程目标与学习内容

气象数据预处理技术02

剔除无关变量，保留关键气象要素。去除冗余信息数据格式转换数据排序与筛选将原始数据格式转换为适合分析的格式，如CSV、Excel等。按时间、地点等关键字段排序，筛选符合分析需求的数据。数据清洗与整理技巧

缺失数据处理方法用相同时间或相同地点的平均值替代缺失值。均值替代法根据相邻数据点的值，推算出缺失数据点的值。插值法建立回归模型，根据其他变量推算缺失值。回归分析法

异常值检测与处理策略设定合理的数据范围，超出范围的数据即为异常值。阈值检测法01利用箱线图直观地识别异常值，并作出处理。箱线图法02将数据划分为多个类别，识别与大多数数据差异较大的异常值。聚类分析法03

将数据按照一定比例进行缩放，使之符合标准正态分布。数据标准化将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间，消除量纲影响。数据归一化将类别变量转换为数值型变量，以便进行后续分析。类别变量编码数据标准化与归一化010203

气象数据可视化分析03

Excel适用于气象数据的整理、初步计算及简单图表制作。ArcGIS专业的地理信息系统软件，可进行空间分析和地图制作。Python编程语言，通过matplotlib、seaborn等库实现气象数据可视化。Tableau数据可视化工具，支持多种数据源，适合快速制作交互式图表。常用可视化工具介绍

时间序列数据可视化方法折线图展示气象要素随时间变化的趋势，如温度、降水量等。柱状图对比不同时间段的气象数据，如月降水量、年平均气温等。面积图通过填充折线下方区域，更直观地展示数据随时间的变化趋势。时间轴图展示某一气象要素在不同年份或月份的变化情况。

用等值线表示某一气象要素在不同地区的分布情况。等值线图空间分布数据可视化技巧将区域按气象要素值进行分级，并用不同颜色或图案表示。分级统计图通过点的密集程度表示气象要素的空间分布情况。点密度图根据气象要素值对地图区域进行填充，直观展示数据空间分布。地图填充

对比分析与趋势预测可视化散点图分析两个气象要素之间的相关关系，如气温与降水量的关系。箱线图展示气象数据的分布特征，如中位数、四分位数等统计量。趋势图通过拟合线展示气象要素随时间的变化趋势，预测未来可能的变化。组合图将多种图表类型组合在一起，更全面地展示气象数据的对比分析结果。

气象数据统计与机器学习模型04

用于描述数据的集中程度和离散程度，对气象要素进行初步分析。平均值与标准差反映数据在一定时期内的波动范围，对于极端天气事件的预警具有重要意义。最大值与最小值研究气象要素取值的概率及其变化趋势，有助于揭示气象现象的内在规律。概率分布描述性统计分析方法010203

多元回归分析考虑多个气象要素的共同影响，建立更为复杂的预测模型，提高预测准确性。相关性分析利用相关系数衡量不同气象要素之间的关联程度，为预测和决策提供依据。回归分析基于相关性分析，通过拟合函数关系式，实现对气象要素的预测和趋势分析。相关性分析与回归分析应用

决策树算法通过树形结构展示不同气象要素对预测目标的影响，易于理解和解释。支持向量机算法在高维空间中找到最佳分类或回归平面，对气象数据进行高效分类和预测。神经网络算法模拟人脑神经元之间的连接关系，对复杂气象现象进行非线性建模和预测。集成学习算法结合多种机器学习算法的优点