面向地球科学领域研究人员，聚焦Python编程与前沿AI技术的融合应用，解决地球科学研究中的复杂问题。在气候变化与极端天气事件频发的背景下，本内容将传统分析方法与现代AI技术结合，助力研究人员提升数据处理效率与科学发现能力。课程从Python基础快速过渡到Xarray、Dask等专业工具，深入探讨CMIP6气候模拟与WRF区域气象模式的高效处理。核心内容包括AI技术在时空数据处理、多源数据融合、预测模型构建等方面的应用，涵盖时间序列分析、空间统计建模、遥感影像解译与生态系统模拟等关键领域。

模块五、气候变化与气候模式分析专题九、气候模式数据与CMIP6分析1、CMIP6数据集结构与获取2、多模式集合分析与评估3、气候情景（SSP）比较与分析4、使用Python处理大规模CMIP6数据集5、设计气候模式评估指标与方法6、CMIP6数据与观测数据的对比分析专题十、气候变化数据处理与趋势诊断分析1、气候变化检测与归因2、百年气候趋势分析（CRU、HadSST、ERA5）3、Mann-Kendall趋势突变与小波分析的Python智能高效实现4、环流指数（ENSO、NAO、AO等）与气候变化的机器学习分析5、AI驱动的多尺度气候诊断分析方法专题十一、气候模式数据降尺度与未来气候风险分析1、CMIP6数据分析与AI降尺度方法（Delta、百分位校正、深度学习降尺度）2、极端气候指数计算与未来变化智能分析3、未来气候情景预估与风险评估4、基于降尺度结果的区域气候变化分析模块六、天气研究与预报（WRF）模型应用专题十二、WRF模型基础与Python接口1、使用Python处理WRF输入/输出2、WRF-Python模块应用专题十三、WRF模拟结果分析与可视化1、WRF输出数据后处理2、模拟结果验证与评估方法3、WRF气象要素三维可视化技术4、基于AI的WRF模拟优化与参数调优5、WRF与观测数据融合分析专题十四、极端气候事件分析与预测1、极端气候事件（高温、干旱、洪涝、风暴等）的识别、特征分析、预测2、气候变化对水资源、生态系统、农业的影响评估3、气候变化下的生态系统生产力与土地利用变化预测4、结合WRF与CMIP6的多尺度极端事件分析模块七、遥感数据智能分析与处理专题十五、遥感数据处理与应用1、遥感数据预处理与质量控制2、遥感图像分类与目标检测3、时间序列分析与变化检测4、遥感数据的自动化裁剪与掩膜操作（AI自动生成掩膜与区域识别）专题十六、遥感生态环境动态分析1、MODIS数据的云端处理与生态系统生产力分析2、土地利用变化与生态系统服务评估3、遥感数据的生态水文分析4、将WRF与遥感数据结合分析陆气相互作用专题十七、遥感水文数据智能分析与降尺度技术1、使用深度学习进行遥感降水数据空间降尺度2、蒸散发数据智能分析（GLEAM、MODIS ET产品）3、结合WRF与遥感数据的水文循环分析模块八、生态系统模拟与多源数据融合专题十八、生态系统建模与生物多样性1、生态系统模型：Biome-BGC、ED2、LPJ-GUESS2、案例：植被生产力模拟、碳循环模拟3、气候变化下的生态系统响应模拟4、将CMIP6数据驱动生态系统模型专题十九、多源数据融合与综合分析1、观测、再分析、模式与遥感数据的综合分析方法2、多源数据不确定性评估与处理模块九、科研成果展示与可视化专题二十、地球科学数据的AI增强可视化1、探索性数据分析（EDA）方法2、交互式可视化工具：Plotly、Bokeh、Folium3、WRF与CMIP6结果的高级可视化技术4、气候-生态系统-水文多维数据可视化专题二十一、科研成果与论文高效产出

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