本课程由David Brayshaw教授讲授。它将于2025年4月至5月举行。
在我们的气候服务和影响建模课程中，您将学习定量气候服务和气候影响建模所需的科学和实用技术。到最后，你将意识到气候数据的优势、局限性和不确定性的来源，并了解它是如何产生的（观察、再分析、预测和预测）。
您将能够处理定量的天气和气候数据，包括复杂的地理和预报信息，并在Python中执行简单的处理和分析任务。
该课程将包括在线视频和课堂讲稿、交互式在线讨论和在线计算实验室。您将有机会参加由专家主讲的额外（可选）研讨会，他们将分享他们向最终用户提供天气和气候服务的经验。
我们的气候服务和影响建模课程是从气候服务和气候影响建模模块发展而来的。
2025年在线课程表（英国时间）
- 4月23日14:00-15:00在线讲座
- 4月30日14:00-15:00在线讲座
- 5月7日14:00-15:00在线讲座
- 5月7日15:00-17:00在线计算实验室
- 5月14日14:00-15:00在线讲座
- 5月14日15:00-17:00在线计算实验室
- 5月21日14:00-15:00在线讲座
- 5月21日15:00-17:00在线计算实验室
可选的嘉宾讲座
这些活动将于以下日期的16:00-18:00（英国时间）举行：
- 4月24日星期四
- 5月1日星期四
- 5月8日星期四
- 5月15日星期四
这些不会被记录下来，但通常之后会分享幻灯片。
注册学习者将获得课程时间表和客座研讨会的加入链接。
先决条件
这门课是高度量化的。它是基于硕士水平的材料。大多数学生通常都有数学、物理、经济学或工程学等定量学科的学士学位（2.2或更高）。
你应该有能力在数学上、统计上和计算上操作数据。
在线计算机实验室课程将使用Python。我们希望你有一些数据分析方面的编程经验。
熟悉气象学或大气科学（如在线课程气象学基础）将是有利的，但不是必需的。
我们建议学生至少有：
- 相当于a - level数学得了B
- 最近对数学的使用包括：
- 线性方程与函数
- 基本统计（例如，均值、方差、回归和直线拟合、相关性、概率分布）
- 熟悉常用的数学符号
- 基本的微积分
- 用线、散点图和表格表示数据。
- 有编程经验（例如R， Python或matlab）。标准相当于理科本科一年级的编程模块。
阅读气象学在线课程的条款和条件。
应用程序
申请截止日期为2025年4月7日。
进一步的学习
了解气象系，计划的在线课程和开放的在线课程。