در حال ثبت نام: مسترکلاس کاربردهای یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی

این دوره آنلاین با عنوان کاربردهای یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python در علوم زمین، به‌ویژه هواشناسی و اقلیم‌شناسی، می‌پردازد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان با ابزارها و کتابخانه‌های پایتون از جمله Scikit-learn برای پردازش، تحلیل، تغییر و مصورسازی داده‌های هواشناسی و اقلیمی آشنا می‌شوند و می‌آموزند چگونه از روش‌های یادگیری ماشین برای استخراج الگوها، بهبود تحلیل‌ها و پشتیبانی از مدل‌سازی و پیش‌بینی در علوم هواشناسی و اقلیم‌شناسی استفاده کنند.

---

 

معرفی مدرس

• امیرباقرزاده
• کارشناس هواشناسی همدیدی سازمان هواشناسی ایران
• دارنده مدرک کارشناسی ارشد ژئوفیزیک از دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران
• مدرس برنامه‌نویسی Python و Matlab برای هواشناسان و متخصصان ژئوفیزیک
• متخصص ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در هواشناسی

---

 

عناوین آموزشی

سرفصل های تخصصی به تفکیک هر جلسه در زیر قابل مشاهده است:

جلسه 1: مقدمه و آشنایی با محیط کاری

• معرفی دوره و اهداف: کاربرد یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی
• مرور نمونه کاربردها: پیش‌بینی دما و بارش، تشخیص الگوهای باد، طبقه‌بندی ابرها، تحلیل داده‌های اقلیمی و مدل‌های عددی
• نصب و راه‌اندازی محیط کاری (Anaconda / JupyterLab)
• ساختار داده‌ها: هواشناسی (CSV، NetCDF، GRIB)
• تمرین: بارگذاری و مشاهده داده‌های یک ایستگاه هواشناسی

 

جلسه 2: تحلیل داده با NumPy و Pandas

• NumPy: آرایه‌ها، عملیات پایه، آمار توصیفی
• Pandas: DataFrame، انتخاب داده، فیلتر، گروه‌بندی، پردازش داده‌های زمانی
• کار با داده‌های هواشناسی: تمیزکردن داده‌های مفقود، تغییر فرکانس زمانی (ساعتی → روزانه / روزانه → ماهانه)
• تمرین: محاسبه میانگین ماهانه دما و بارش، محاسبه شاخص‌های اقلیمی

 

جلسه 3: تجسم داده‌ها

• Matplotlib و Seaborn: نمودار خطی، پراکندگی، هیستوگرام، جعبه‌ای
• تجسم جغرافیایی: کار با Cartopy / Plotly برای نقشه‌های داده‌های هواشناسی
• تمرین: ترسیم نقشه بارش ماهانه یک استان، ترسیم نقشه پراکندگی دما و باد

 

جلسه 4: ورود به یادگیری ماشین

• مفاهیم پایه: supervised vs unsupervised، ویژگی‌ها و برچسب‌ها
• چرخه یک پروژه ML (از داده خام تا مدل)
• مقدمه بر Scikit-learn و ساخت اولین مدل پیش‌بینی دما با Linear Regression
• تمرین: مدل‌سازی رابطه دما و فشار، پیش‌بینی بارش روز بعد

 

جلسه 5: الگوریتم‌های اصلی پیش‌بینی

• Linear Regression پیشرفته: انتخاب ویژگی، ارزیابی با MAE و RMSE
• Logistic Regression برای پیش‌بینی پدیده‌های دودویی: روز بارانی / بدون باران
• تمرین: پیش‌بینی احتمال بارش، پیش‌بینی رخداد روزهای خشک یا مرطوب

 

جلسه 6: الگوریتم‌های غیرخطی و Ensemble

• KNN برای طبقه‌بندی الگوهای آب‌وهوایی
• Decision Tree و Random Forest برای پیش‌بینی چندمتغیره دما و بارش
• بحث bias-variance و Cross-validation
• تمرین: پیش‌بینی سرعت باد با Random Forest، طبقه‌بندی وضعیت روزهای مشابه اقلیمی

 

جلسه 7: خوشه‌بندی و کاهش بعد

• K-means برای خوشه‌بندی الگوهای فشار و دما
• PCA برای کاهش بعد داده‌های هواشناسی (مثلاً داده‌های شبکه‌ای WRF)
• تمرین: استخراج الگوهای دمایی شاخص، خوشه‌بندی روزهای مشابه در یک سال

 

جلسه 8 تا 10: پروژه پایانی

• تعریف پروژه: انتخاب یک مسئله واقعی از داده‌های هواشناسی و اقلیمی
• مرور گام‌به‌گام پیاده‌سازی: بارگذاری داده → پردازش → تجسم → مدل‌سازی → ارزیابی
• مثال‌ها: پیش‌بینی دمای روز بعد، پیش‌بینی احتمال وقوع بارش، خوشه‌بندی روزهای مشابه، تحلیل الگوهای باد و فشار
• بحث و جمع‌بندی

 

در دوره «کاربردهای یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی»، ما از قابلیت‌ها و امکانات پایتون برای پردازش، تحلیل و مصورسازی داده‌های هواشناسی و اقلیمی بهره خواهیم گرفت. همچنین با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین مانند Scikit-learn ،Pandas و NumPy، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مدل‌های پیش‌بینی دما، بارش، باد و دیگر متغیرهای اقلیمی را پیاده‌سازی کنند، الگوهای آب‌وهوایی را شناسایی نمایند و داده‌های مکانی را به شکل کاربردی تحلیل کنند.

---

 

کاربرد دوره

استفاده از پایتون در علوم زمین، به ویژه در هواشناسی و اقلیم‌شناسی، ابزارهای قدرتمندی برای پردازش، تحلیل و مصورسازی داده‌ها در اختیار متخصصان قرار می‌دهد. دوره «کاربردهای یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی» این قابلیت‌ها را به شرکت‌کنندگان ارائه می‌کند.

در این دوره، ابتدا به نصب پایتون و راه‌اندازی محیط کاری مناسب برای تحلیل داده‌های هواشناسی و اقلیمی پرداخته می‌شود. سپس آموزش کار با کتابخانه‌های کلیدی نظیر NumPy ،Pandas ،Matplotlib ،Cartopy ،Rasterio و wrf-python برای پردازش و مصورسازی داده‌ها ارائه می‌شود.

فصول دوره شامل تحلیل داده‌های ایستگاه‌های هواشناسی، داده‌های مدل‌های عددی اقلیمی (WRF) و داده‌های مکانی و Raster می‌باشد. شرکت‌کنندگان در طی دوره با پردازش داده‌های SYNOP، تجسم داده‌های مکانی، تحلیل سری‌های زمانی و همچنین کاربرد روش‌های یادگیری ماشین و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در تحلیل داده‌های هواشناسی آشنا می‌شوند.

با شرکت در این دوره، دانشجویان می‌توانند پروژه‌های عملی در زمینه پیش‌بینی دما، بارش، باد، تحلیل الگوهای اقلیمی و طبقه‌بندی داده‌های مکانی انجام دهند و مهارت‌های خود را در استفاده از پایتون برای حل مسائل داده‌محور در هواشناسی و اقلیم‌شناسی به سطح حرفه‌ای ارتقا دهند.

فصول پایانی دوره به بررسی اصول پایتون، متغیرها، ساختارهای داده و ابزارهای مورد استفاده در پردازش داده‌های Raster و برداری اختصاص دارد. از طریق پروژه پایانی، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود ایده‌ها و تکنیک‌های یادگرفته شده را در تحلیل عملی داده‌های هواشناسی و اقلیمی پیاده‌سازی کنند.

---

 

مخاطبان دوره

دوره «کاربردهای یادگیری ماشین در هواشناسی و اقلیم‌شناسی» به‌طور ویژه برای افرادی طراحی شده است که در حوزه‌های هواشناسی، اقلیم‌شناسی، GIS و علوم داده فعالیت دارند و به تحلیل داده‌های علمی و مکانی علاقه‌مندند.

مخاطبان اصلی این دوره شامل موارد زیر هستند:

1. دانشجویان هواشناسی و اقلیم‌شناسی
   این دوره به دانشجویان رشته هواشناسی و اقلیم‌شناسی کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای پردازش و تحلیل داده‌های جوی، ایستگاه‌های هواشناسی و سری‌های زمانی اقلیمی را با پایتون و یادگیری ماشین کسب کنند.
2. دانشجویان GIS و علوم مکانی
   دانشجویانی که در رشته GIS و علوم مکانی تحصیل می‌کنند، می‌توانند از این دوره برای یادگیری ابزارهای پایتون در پردازش، تحلیل و مصورسازی داده‌های مکانی و اقلیمی استفاده کنند.
3. پژوهشگران و محققان هواشناسی و اقلیم‌شناسی
   محققانی که در زمینه‌های هواشناسی، اقلیم‌شناسی و مدل‌سازی عددی فعالیت دارند، می‌توانند توانایی خود در پردازش و تحلیل دقیق داده‌های جوی و اقلیمی و استخراج الگوهای کاربردی با یادگیری ماشین را افزایش دهند.
4. هواشناسان حرفه‌ای و متخصصان پیش‌بینی
   هواشناسان حرفه‌ای می‌توانند از این دوره برای بهبود مهارت‌های خود در استفاده از پایتون و مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های جوی، پیش‌بینی دما، بارش، باد و دیگر متغیرهای اقلیمی بهره ببرند.
5. متخصصان داده و تحلیل‌گران محیطی
   این دوره برای متخصصانی که با داده‌های علمی، اقلیمی و مکانی کار می‌کنند، فرصتی مناسب برای یادگیری ابزارهای پیشرفته پایتون و تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل و مصورسازی داده‌ها فراهم می‌کند.