气候况状瞬息万变，令人难以捉摸，精准的气候预告可为人们的出产日子供给科学精确的决议计划辅导和服务，因而，最大极限的精确猜测气候及灾祸一直是人们的不懈寻求。数值气候预告的诞生从前给气候预告范畴带来跨越式的开展，它是以气候观测材料为初值条件，经过巨型核算机进行数值核算，再用流体力学和热力学的方程组进行求解，从而猜测未来必定时段的大气运动状况。虽然现代气候猜测体系已经在数值预告模型上获得不错的作用，但这种依靠人们对大气物理了解的物理模型常会遭到各式各样随机因素的搅扰，无法满意气候杂乱多变区域的猜测需求。跟着智能化年代的到来，人们开端依托先进技术手段建立起各种猜测气候的办法，数据科学与计算学的身影也在气候猜测范畴日渐活泼。

　　项目中导师将首要介绍地球物理、化学及生物基本定律及其构成的杂乱气候模型，然后咱们将离散化过往大气数据，使用现有数据（CMIP Phase5 and 6）构建气候模型。过程中，导师将教授气候模仿的概念和用于勘探和确认气候改变特点的计算办法。学生们将使用Python与气候模型，针对未来微观气候趋势进行猜测（如全球变暖），并针对某一详细区域做出是否会呈现极点降水、洪水或野火等极点气候或自然灾祸的概率猜测，在项目结束时，提交项目陈述，进行效果展现。

　　David导师现任纽约大学Courant研讨院终身正教授，纽约市环境流体动力学实验室(EFDL)主任，纽约大学阿布扎比分校海平面改变中心主任。教授是一位物理气候科学家，研讨爱好聚集与极区域域有关的现象及其对全球气候的影响。导师现在的研讨重点是地球冰盖与海水相互作用的核算机建模，以及为改善模型而获取和完结观测数据。导师宣布了70多篇关于极地环境科学的同行评议文章。

　　● 学术研讨2：学生将在本周课前完结气候模仿猜测原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），教授将依据各组进展进行个性化辅导，保证学生优质的终期课题产出

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