대기과학 분야에서 수십 년간 일을 해 오면서 많은 분석 도구를 접할 때마다 드는 생각은 “좀 더 쉽게, 내가 필요한 기능들을 구현하기 위해서 참조할 만한 매뉴얼이나 책이 없을까?”였습니다. 이제 대기과학 분야 사용자를 위해 특화된 본 교재를 통해서 이전보다는 좀 더 수월하게 파이썬이라는 새로움에 도전을 할 수 있게 되어 매우 다행이라고 생각됩니다. 대기과학 분야에서 꼭 필요한 다양한 자료의 처리 방법, 지도 투영과 다양한 분석 그래프의 구현 등 실제 분석에서 꼭 필요한 기능들이 예제를 통해 다양하게 설명되어 있는 이 책은 파이썬에 입문하는 분들에게 꼭 필요한 필독서입니다.- 국립기상과학원 변영화
본 교재가 Python의 문법 전수뿐 아니라 실제 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 다양한 사례들을 제시해서 이해도를 높이도록 한 점도 인상적이었습니다. 대기과학을 활발히 연구 중인 현직 과학자들이 그들의 지식과 경험을 토대로 집필하여 독자들에게 생생한 현장감이 느껴지는 교재가 될 것으로 기대됩니다. Python을 이용한 무수한 응용 사례들을 하나도 빠짐없이 담아낼 수는 없겠지만, 독자들의 궁금증 또한 저자들에게 별도의 질문을 통해 해결할 수 있을 것으로 생각합니다. 본 교재가 Python을 활용해 대기과학 연구를 지속하고자 하는 모든 분들에게 유용하게 쓰이길 희망합니다.- Universities Space Research Association, NASA Goddard Space Flight Center 임영권
앞으로 대기과학을 연구하는 많은 사람들이 컴퓨터 코딩을 배우는 어려움을 덜 겪을 수 있도록 이런 류의 도서가 꾸준히 출판되기를 희망하며, 저자 분들에게 감사와 응원의 메시지를 남깁니다.- 경북대학교 박두선
공주대학교 졸업(대기과학 전공), 서울대학교 박사 (대기과학 전공),(재)차세대수치예보모델개발사업단(KIAPS) 선임연구원, 연구분야: GPM, 강수입자크기분포 특성 연구
1. 위성관측: 구름 및 강수
1-1. Terra/MODIS· 26
1-2. GPM/DPR 강우강도 분포· 34
1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포· 40
1-4. GPM/GMI· 44
2. 위성관측: 해빙
2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기· 50
2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기· 58
2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기· 64
3. 기후모델 자료 처리
3-1. IRIS 설치 및 기본 기능· 69
3-1-1. 라이브러리 설치· 69
3-1-2. 기후모델 자료 다운로드· 70
3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기· 70
3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기· 71
3-1-5. 간단히 표출하기· 75
3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)· 78
3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법· 83
3-2-1. Extract· 83
3-2-2. Categorisation· 84
3-2-3. Intersection· 86
3-2-4. Interpolation· 87
3-2-5. Regrid· 89
3-2-6. Mask· 91
3-2-7. Annual Mean· 94
3-2-8. Area Mean & Time-series· 95
3-2-9. Comparison and Correlation· 97
3-2-10. Contour Plot(Land or Ocean only)· 101
3-2-11. Contour Plot(Level & Ticks)· 107
4. 태풍 자료 분석
4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트· 114
4-2. 태풍 진로도· 133
4-3. 태풍 예측 강도 시계열· 143
4-4. 태풍 연직 단면도· 155
4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포· 167
5. 다양한 자료의 시각화
5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법· 176
5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출· 180
5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자수염도 표출· 186
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출· 192
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출· 198
