추가 적립 안내

2020년에 출간되었던 『차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)』의 개정판이다. 코딩을 하는 데 있어 가장 시간을 많이 투자하는 부분은 문제 해결일 것이다. 문법이 쉽고 무료로 제공되는 파이썬은 세간에 다양한 책과 자료가 있지만 막상 사용하다 보면 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 된다. 각 저자들은 이런 경험을 바탕으로 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 방법 등에 초점을 두어 이를 누구나 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 했다.

기후 전문가의 파이썬 비법 전수
실전 경험에 바탕을 둔 파이썬 활용 시간 단축법

지구과학을 전공하고 있거나 관련 자료의 분석이 필요한 사람, 혹은 프로그래밍을 처음 배우고자 하는 사람이라면 누구나 Fortran, Perl, C/C++, Java, Python 등 다양한 언어 중에서 어떤 것을 사용할 것인가를 두고 고민한다. 그중 파이썬은 문법이 쉽고 간결해 인기가 높고 수많은 책과 영상이 있어 손쉽게 접할 수 있지만 정작 분석에 필요한 자료들을 처리하고 표출하고자 하면 예상치 못한 에러를 마주하게 된다. 결국은 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 되는 것이다. 이 경험을 바탕으로 저자들은 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 등에 초점을 두었다.

책은 5개의 장으로 구성되었다. ‘1. 위성관측: 구름 및 강수’, ‘2. 위성관측: 해빙’, ‘3. 기후모델 자료 처리’, ‘4. 태풍 자료 분석’, ‘5. 다양한 자료의 시각화’이다. 각 장에서는 자료를 읽는 방법과 변수 계산, 결과를 시각화하는 방법 등에 대해 차근차근 서술하였다. 저자들은 독자의 보다 쉬운 이해를 위해 결과를 시각화하는 방법을 단계를 두고 설명하는 데 집중하였다. 파이썬을 통해 실제 만들 수 있는 자료와 입력해야 할 데이터 등 또한 사진과 표로 정리하고 있다.

대기과학계에서는 자연현상을 이해하고 원인을 규명하기 위해 오랜 시간 데이터를 처리하고 분석하는 결과를 표출하는 도구를 사용해 왔다. 이 책은 저자들이 파이썬으로 자신의 연구 분야에서 결과를 어떻게 표출할 것인지를 고민한 시간이 녹아 있다. 전문가 9명의 실무 노하우가 담긴 이 책은 대기과학 전공에서 학문을 시작하는 차세대 대기과학도들과 연구자들, 기상산업계 종사자들에게 도움이 될 것이다.

1. 위성관측: 구름 및 강수

1-1. Terra/MODIS
1-2. GPM/DPR 강우강도 분포
1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포
1-4. GPM/GMI

2. 위성관측: 해빙

2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기
2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기
2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기

3. 기후모델 자료 처리

3-1. IRIS 설치 및 기본 기능
3-1-1. 라이브러리 설치
3-1-2. 기후모델 자료 다운로드
3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기
3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기
3-1-5. 간단히 표출하기
3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)
3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법
3-2-1. Extract
3-2-2. Categorisation
3-2-3. Intersection
3-2-4. Interpolation
3-2-5. Regrid
3-2-6. Mask
3-2-7. Annual Mean
3-2-8. Area Mean & Time-series
3-2-9. Comparison and Correlation
3-2-10. Contour Plot(Land or Ocean only)
3-2-11. Contour Plot(Level & Ticks)

4. 태풍 자료 분석

4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트·
4-2. 태풍 진로도
4-3. 태풍 예측 강도 시계열
4-4. 태풍 연직 단면도
4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포

5. 다양한 자료의 시각화

5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법
5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출
5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자수염도 표출
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출