차근차근 파이썬 코딩 실습 : 연구활용 대기과학편

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. 기후모델자료 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 상자 수염도 표출
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출

6. 자료의 후처리 및 기타
6-1. 자료 분포의 시각화
6-1-1. 기본 막대 그래프
6-1-2. 수평 막대 그래프와 바이올린 플롯
6-1-3. 2차원 분포도
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation
6-2-1. Filtering Time Series
6-2-2. Grid Interpolation
6-3. 다중 동시 작업(기초)