全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、植被变化和海洋温度上升等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。
一：气候变化驱动因素与数据科学基础
1、气候变化
全球气候变化
中国碳中和计划
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
海冰和叶绿素
植被变化
海温
3、ChatGPT的简介和应用
ChatGPT的简介
ChatGPT的使用
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
二：Python数据处理和可视化
1、Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）
2、Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）
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）
三：机器学习模型
1、机器学习的分类
监督学习（Supervised Learning）
非监督学习（Unsupervised Learning）
2、监督学习
监督回归算法（Regression Algorithms）
1)线性回归（Linear Regression）
2)多项式回归（Polynomial Regression）
监督分类算法（Classification Algorithms）
1)逻辑回归（Logistic Regression）
2)K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
3)支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
4)决策树（Decision Trees）
5)随机森林（Random Forests）
6)梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）
7)XGBoost、LightGBM 和 CatBoost
3、非监督学习
聚类算法（Clustering Algorithms）
1)K-means聚类
2)层次聚类（Hierarchical Clustering）
降维技术（Dimensionality Reduction）
1)主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
2)t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
3)奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）
4、模型评估指标
回归指标（MSE、RMSE、MAE、R²）
分类指标（Accuracy、Precision、Recall、F1-Score）
四：深度学习模型
1、神经网络基础（Artificial Neural Networks, ANN）
2、深度学习框架：TensorFlow和PyTorch
3、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
4、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
5、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
五：实战
1、温室气体浓度的时序分析与预测
2、气溶胶光学厚度（AOD）的分类与预测
3、云层的检测与分类分析
4、海冰覆盖率的长期变化趋势预测
5、海洋叶绿素预测
6、野火预测
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