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厦门大学海洋与地球学院、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: [email protected]研究生秘书：邹良荣 Tel: 0592-2880105; Email: [email protected]