Skip to content

OpenClimateScience/M2-Computational-Climate-Science-AR

Repository files navigation

DOI

الوحدة M2: علم المناخ الحاسوبي

كيف يمكننا تحليل مجموعات بيانات المناخ الشبكية ذات الخصائص المكانية والزمانية؟ وكيف يتم قياس ونمذجة التباين المناخي؟

تركّز الوحدة الثانية من منهاج علم المناخ المفتوح على إعداد المتعلمين للعمل مع مجموعات بيانات المناخ الشبكية.
بنهاية هذه الوحدة، ينبغي أن تكون قادرًا على:

  • التعرّف على المؤشرات المتاحة للجفاف الأرصادي، وجفاف رطوبة التربة، والطلب الجوي على المياه، وتوازن مياه التربة.
  • تحميل وتحليل مجموعات بيانات مناخية كبيرة بكفاءة، بما في ذلك السجلات المناخية طويلة الأمد.
  • حساب مؤشر للجفاف.

المحتويات

  1. إدارة تبعيات البرمجيات
  2. العمل مع بيانات المناخ الشبكية
  3. مؤشرات المناخ والجفاف
  4. معالجة سجلات البيانات المناخية طويلة الأمد بالتوازي
  5. إنشاء تحليل مناخي قابل لإعادة الإنتاج

البدء

اطّلع على دليل التثبيت هنا.

يمكنك تشغيل دفاتر الملاحظات في هذا المستودع باستخدام Github Codespaces أو كـ حاوية تطوير في VSCode. بعد تشغيل الحاوية، شغّل Jupyter Notebook عبر:

# أنشئ كلمة المرور الخاصة بك عند الطلب
jupyter server password

# ثم شغّل Jupyter Notebook؛ أدخل كلمة المرور عند الطلب
jupyter notebook

يمكن تثبيت مكتبات بايثون المطلوبة للتمارين باستخدام مدير الحزم pip:

pip install xarray netcdf4 dask

مخرجات التعلّم

  • يستخدم أسماء ملفات ومجلدات ذات معنى ومختصرة، مع اعتماد إحدى الاستراتيجيات التالية: الطوابع الزمنية، تسلسل العمليات، أو بيانات وصفية ضمن اسم الملف. (CC1.3)
  • يعرف كيفية التنقّل في نظام الملفات باستخدام كلٍ من الواجهة الرسومية (GUI) وسطر الأوامر (CLI). (CC1.4)
  • يوثّق العلاقات بين الشيفرة والنتائج والبيانات الوصفية. (CC1.5)
  • يستخدم مدير حزم لتثبيت وإدارة تبعيات البرمجيات. (CC1.10)
  • يفهم التمثيلات الحاسوبية لأنواع البيانات العددية. (CC2.1)
  • يفهم المصفوفات متعددة الأبعاد واستخدامها لتمثيل مجموعات البيانات المهيكلة مكانيًا وزمانيًا وعبر متغيرات متعددة. (CC2.3)
  • يقيّم استخدام الموارد في سير عمل حاسوبي. (CC2.5)
  • يفهم أنواع التوازي المختلفة وكيفية توسيع نطاق سير عمل حاسوبي مقيّد بالإنتاجية أو الذاكرة. (CC2.6)
  • يستطيع تصحيح أخطاء سير العمل الحاسوبي عبر الاستدلال، أو عبارات الطباعة، أو نقاط التوقّف، أو مصحّح أخطاء تفاعلي. (CC2.7)
  • على دراية بأنواع مجموعات البيانات المهيكلة المستخدمة في التطبيقات العلمية، بما في ذلك البيانات المكانية (نقطية ومتجهة) والبيانات الهرمية (مثل HDF5 و netCDF4). (CC2.8)
  • يتم توثيق سير العمل الحاسوبي بتعليقات داخلية ووثائق خارجية. (CC4.3)
  • يكتب دوال قصيرة وبسيطة بلا آثار جانبية. (CC4.9)

مجموعات البيانات المناخية المستخدمة

الشكر والتقدير

تم دعم هذا المنهاج بمنحة من برنامج التدريب Transition to Open Science (TOPS) التابع لوكالة ناسا (80NSSC23K0864)، وهو جزء من برنامج ناسا للتحوّل إلى العلم المفتوح (TOPS).

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Packages

 
 
 

Contributors