全球气候变化已成为21世纪最严峻的环境挑战，其驱动因素复杂多元，包括温室气体排放、气溶胶浓度变化、野火频发、海冰加速融化以及农业与生态系统的动态演变。这些因素相互交织，深刻影响着全球气候格局的稳定性与演变趋势。为应对这一挑战，本教程将系统介绍如何利用前沿的AI Agent技术与Python编程，构建科学分析框架，揭示气候变化背后的关键机制。
✦ 核心技术：机器学习与深度学习的融合应用
教程将重点讲解机器学习方法（如K-means聚类、SVM支持向量机、决策树）与深度学习模型（如CNN卷积神经网络、LSTM长短期记忆网络）在气候变化研究中的创新应用。内容涵盖从数据获取、预处理、特征工程到模型构建、训练优化及结果解释的全流程，帮助学员掌握多源异构气候数据的分析方法与预测技巧。
✧ 数据基石：多源气候数据的获取与处理
我们将详细演示如何高效下载和处理NASA卫星遥感数据（如MODIS、VIIRS）、CMIP6全球气候模型数据等权威数据集。通过Python自动化脚本与AI辅助工具（如ChatGPT、Deepseek），学员将学习如何清洗、融合及标准化不同时空分辨率的气候数据，为后续建模奠定坚实基础。
✧ AI Agent赋能：智能化科研助手构建
特别模块将指导学员开发本地专属AI Agent，集成大语言模型的自然语言处理能力与专业气候知识库。该助手可自动完成文献综述、数据清洗建议、模型调参优化等任务，显著提升科研效率，并为政策决策提供实时数据支持。
【亮点】：
●前沿技术融合：融合AI Agent技术与Python编程，利用大语言模型（如ChatGPT、Deepseek）辅助数据处理与分析
●多模型集成：结合机器学习（K-means、SVM、决策树）与深度学习（CNN、LSTM）方法，对气候驱动因素进行全面预测
●多源数据应用：深入讲解NASA卫星数据、CMIP6气候数据等多种数据源的下载、预处理与分析
●实战案例丰富：通过野火探测、农作物影响评估、生态环境监测等实际项目，帮助学员掌握理论与实践技能
●数据科学全流程：指导从数据获取、清洗、建模、训练优化到结果解释的完整数据科学流程
●科研成果助力：如何利用神经网络图生成工具，辅助撰写高质量科研论文
第一部分 气候变化驱动因素与数据科学基础
1.1 气候变化
全球气候变化、中国碳中和计划、CMIP6气候数据简介
1.2 相关驱动因素导致全球全球气候变化
温室气体排放、云和气溶胶、火灾、生态环境、农业生产
1.3 ChatGPT、Deepseek的简介和应用
ChatGPT的Prompt的模板（Elavis Saravia框架和CRISPE框架）
1.4 气候数据科学的应用
数据科学在气候变化研究中的作用
机器学习和深度学习分析气候数据，预测气候变化趋势
数据科学流程，包括数据获取、清洗、建模和结果解释
第二部分 Python数据处理和可视化
2.1 Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）
2.2 Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）
2.3 Jupyter Notebook实操
Numpy库（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）
Matplotlib库（折线图，散点图，饼状图，热力图）
Pandas库(数据读取)
Cartopy库（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）
Pyhdf库（读取卫星数据）
第三部分 机器学习模型
3.1 机器学习的分类
监督学习（Supervised Learning）
非监督学习（Unsupervised Learning）
3.2 监督学习
监督回归算法（Regression Algorithms）
线性回归（Linear Regression）
多项式回归（Polynomial Regression）
监督分类算法（Classification Algorithms）
逻辑回归（Logistic Regression）
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
决策树（Decision Trees）
随机森林（Random Forests）
梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）
3.3 非监督学习
聚类算法（Clustering Algorithms）
K-means聚类
层次聚类（Hierarchical Clustering）
降维技术（Dimensionality Reduction）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
3.4 模型评估指标
回归指标（MSE、RMSE、MAE、R²）
分类指标（Accuracy、Precision、Recall、F1-Score）
3.5 ARIMA（自回归差分移动平均）
ARIMA是时间序列分析与预测的统计模型。它可以用于处理平稳时间序列和非平稳时间序列，通过捕捉时间序列中的自相关和趋势信息来进行预测
案例：温室气体浓度的时序分析与预测（甲烷、二氧化碳、水气）
第四部分 深度学习模型
4.1 神经网络基础（Artificial Neural Networks, ANN）
4.2 深度学习框架：TensorFlow和PyTorch
4.3 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
4.4 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
4.5 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
4.6 使用NN-SVG画神经网络图辅助画神经网络，辅助科研论文撰写
第五部分 案例实战
5.1 全球气候变化相关数据集下载与处理（MERRA2气溶胶、MODIS气溶胶、MODIS海冰、MODIS叶绿素、CALIPSO气溶胶、AERONET气溶胶）
5.2 CMIP6数据集下载和处理案例
5.3 野火气溶胶探测识别（R-CNN）
5.4 气候变化对农作物的影响（农作物生产）
5.5 气候变化对生态环境的影响(NDVI预测，草地监控)
第六部分 LLM大模型与AI Agent的相关特征
6.1 AI Agent基础： 以AlphaGo为例解析AI Agent的原理
6.2 大语言模型优势： 探讨ChatGPT、Deepseek、grok-3等模型如何成为AI Agent的大脑
6.3 如何通过LLM大模型构建自己的AI Agent，整合气候数据分析与科研需求
6.4 演示如何利用AI Agent进行智能数据处理与决策支持
第七部分 通过LLM大模型建立自己的AI Agent
7.1 本地大模型下载与配置： 安装Ollama等本地大语言模型
7.2 使用Prompt训练本地大模型
7.3 构建并训练专属AI Agent，实现与Python的无缝对接
7.4 API接口应用： 利用ChatGPT API进行模型调用，扩展研究和数据分析能力
7.5 通过LLM大模型训练自己专属的AI Agent（机器学习、深度学习、气候变化等专属AI Agent）
第八部分 几种大语言模型对比和总结
8.1 大语言模型对比： 分析ChatGPT、Deepseek和grok-3在科研与开发中的不同优势与应用场景
8.2 回顾： 总结重点内容与核心技能
8.3 未来展望： 探讨大模型在气候变化领域的进一步应用与研究方向
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