教学内容

讲授基于Python语言的气候研究常用数据处理与作 图方法，如NCEP/NCAR Reanalysis data、NOAAGODAS 海洋同化模式资料、NOAA Global Temp data、温度地图、 EOF and PC plotting，以及统计学、线性代数和机器学习相关知识，旨在提高同学们在海洋相关数据处理方面的能力。本课程为小学期选修课程，共 30课时，2 学分。

授课教师

沈善普教授现任美国圣地亚哥州立大学数学统计系杰出教授，斯克里普斯海洋研究所客座数学家，于 1982 年获南京理工大学(原华东工程学院)机械和工程力学学位，1985 年获美国威斯康辛大学应用数学硕士学位，1987 年获美国威斯康辛大学获应用数学博士学位，先后任教于加拿大阿尔伯塔大学和美国圣地亚哥州立大学。主要从事气候数据重构数学统计方法、气候资料误差估计，以及流体动力学和强迫非线性波等方面研究。

授课时间

2021-2022 学年夏季学期开课(6 月 20 日 -7 月 22 日)，具体时间及地点安排以选课系统为准。

选课对象及要求

本课程面向5123导航海洋与地球学院、环境与生态学院、近海海洋环境科学国家重点实验室研究生和高年级本科生，要求有微积分、统计学和线性代数基础。选课同学需自带笔记本电脑，提前安装并熟悉Jupyter Notebook for running Python软件，可将日常研究中遇到的数据处理和作图等问题带到课堂上讨论。

指定教材

Climate Mathematics: Theory and Applications (选课后可联系研究生秘书借阅)

如何选课

请于 5 月 31 日前用微信扫描二维码在线填写预报名表，待选课系统上线后正式选课。(注:本课程不接受旁听)

课程助教：王志轩 Tel: 15396262901; Email: 1187140883@qq.com

研究生秘书：邹良荣 Tel: 0592-2880105; Email: zoulr@xmu.edu.cn