함께 "좋은 책"을 만들어 갑니다.

1. 위성관측: 구름 및 강수― 23
1-1. Terra/MODIS― 24
1-2. GPM/DPR 강우강도 분포― 31
1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포― 35
1-4. GPM/GMI― 40

2. 위성관측: 해빙― 45
2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기― 46
2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기― 54
2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기― 60

3. 기후모델 자료 처리― 65
3-1. IRIS 설치 및 기본 기능― 66
3-1-1. 라이브러리 설치― 66
3-1-2. 기후모델자료 다운로드― 67
3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기― 67
3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기― 68
3-1-5. 간단히 표출하기― 71
3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)― 74
3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법― 79
3-2-1. Extract― 79
3-2-2. Categorisation― 79
3-2-3. Intersection― 82
3-2-4. Interpolation― 83
3-2-5. Regrid― 85
3-2-6. Mask― 87
3-2-7. Annual Mean― 89
3-2-8. Area Mean & Time-series― 90
3-2-9. Comparison and Correlation― 91
3-2-10. Contour Plot (Land or Ocean only)― 95
3-2-11. Contour Plot (Level & Ticks)― 100

4. 태풍 자료 분석― 105
4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트― 107
4-2. 태풍 진로도― 123
4-3. 태풍 예측 강도 시계열― 133
4-4. 태풍 연직 단면도― 142
4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포― 153

5. 다양한 자료의 시각화― 161
5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법― 162
5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출― 166
5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자 수염도 표출― 172
5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출― 177
5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출― 182

6. 자료의 후처리 및 기타― 187
6-1. 자료 분포의 시각화― 188
6-1-1. 기본 막대 그래프― 189
6-1-2. 수평 막대 그래프와 바이올린 플롯― 199
6-1-3. 2차원 분포도― 208
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation― 216
6-2-1. Filtering Time Series― 217
6-2-2. Grid Interpolation― 228
6-3. 다중 동시 작업(기초)― 242