도서 소개

2020년에 출간되었던 『차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)』의 개정판이다. 코딩을 하는 데 있어 가장 시간을 많이 투자하는 부분은 문제 해결일 것이다. 문법이 쉽고 무료로 제공되는 파이썬은 세간에 다양한 책과 자료가 있지만 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 된다. 각 저자들은 이런 경험을 바탕으로 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 방법 등에 초점을 두어 이를 누구나 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 했다.

  출판사 리뷰

기후 전문가의 파이썬 비법 전수
실전 경험에 바탕을 둔 파이썬 활용 시간 단축법

지구과학을 전공하고 있거나 관련 자료의 분석이 필요한 사람, 혹은 프로그래밍을 처음 배우고자 하는 사람이라면 누구나 Fortran, Perl, C/C++, Java, Python 등 다양한 언어 중에서 어떤 것을 사용할 것인가를 두고 고민한다. 그중 파이썬은 문법이 쉽고 간결해 인기가 높고 수많은 책과 영상이 있어 손쉽게 접할 수 있지만 정작 분석에 필요한 자료들을 처리하고 표출하고자 하면 예상치 못한 에러를 마주하게 된다. 결국은 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 되는 것이다. 이 경험을 바탕으로 저자들은 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 등에 초점을 두었다.

책은 5개의 장으로 구성되었다. ‘6. 자료의 후처리 및 기타’, ‘7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화’, ‘8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석’, ‘9. GRIB 자료의 활용’, ‘10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용’이다. 각 장에서는 자료를 읽는 방법과 변수 계산, 결과를 시각화하는 방법 등에 대해 차근차근 서술하였다. 저자들은 독자의 보다 쉬운 이해를 위해 결과를 시각화하는 방법을 단계를 두고 설명하는 데 집중하였다. 파이썬을 통해 실제 만들 수 있는 자료와 입력해야 할 데이터 등 또한 사진과 표로 정리하고 있다.

대기과학계에서는 자연현상을 이해하고 원인을 규명하기 위해 오랜 시간 데이터를 처리하고 분석하는 결과를 표출하는 도구를 사용해 왔다. 이 책은 저자들이 파이썬으로 자신의 연구 분야에서 결과를 어떻게 표출할 것인지를 고민한 시간이 녹아 있다. 전문가 9명의 실무 노하우가 담긴 이 책은 대기과학 전공에서 학문을 시작하는 차세대 대기과학도들과 연구자들, 기상산업계 종사자들에게 도움이 될 것이다.

  작가 소개

지은이 : 류지훈
- 공주대학교 졸업(대기과학 전공)- 서울대학교 박사(위성기상학 전공)- (현) (재)차세대수치예보모델개발사업단(KIAPS) 선임연구원- 연구분야: GPM/DPR 강수입자크기분포 특성, GPM/GMI 자료동화

지은이 : 박훈영
- 서울대학교 졸업(대기과학 전공)- 서울대학교 박사(대기과학 전공)- (현) 카카오 ESG 경영팀- 연구분야: 기후-식생 상호작용, 지면 탄소순환 연구

지은이 : 시호연
- KAIST 졸업(물리학 전공)- 서울대학교 박사(대기과학 전공)- (현) Danish Meteorological Institute- 연구분야: 북극지역 인공위성 원격탐사

지은이 : 심성보
- 연세대학교 졸업(대기과학 전공)- 연세대학교 박사(대기과학 전공)- (현) 기상청 국립기상과학원- 연구분야: 기후변화 원인 및 기후변동성에 관한 연구

지은이 : 진대호
- 서울대학교 졸업(대기과학 전공)- George Mason University 박사(기후역학 전공)- (현) UMBC/GESTAR-II/NASAGSFC- 연구분야: 구름과 강수 자료 분석 및 대규모 기상/기후와의 상호작용 연구

지은이 : 최다영
- 공주대학교 졸업(대기과학 전공)- 공주대학교 석사(대기과학 전공)- (현) (재)차세대수치예보모델개발사업단(KIAPS) 선임연구원- 연구분야: 종관관측자료 품질검사 및 자료동화 연구

지은이 : 송강현
- 부산대학교 졸업(대기과학, 항공우주공학 전공)- 서울대학교 박사(대기과학 전공)- (현) 공주대학교 지구환경연구소 연구교수- 연구분야: 성층권-대류권 상호작용, 기후역학 모델링 연구

지은이 : 이선주
- 부산대학교 졸업(대기과학 전공)- 과학기술연합대학원대학교 한국해양과학기술원 박사(해양학 전공)- (현) 한국해양과학기술원 해양위성센터 박사후연구원- 연구분야: 고수온 경년/장기 변동성에 대한 대기-해양 상호작용 연구

지은이 : 이정은
- 경북대학교 졸업(천문대기과학, 물리학 전공)- 경북대학교 석사(천문대기과학 전공)- (현) 경북대학교 대학원 대기과학과 박사 과정- 연구분야: 중규모 대류계 및 기상레이더 활용 연구

  목차

6. 자료의 후처리 및 기타

6-1. 자료 분포의 시각화
6-1-1. 기본 막대그래프
6-1-2. 수평 막대그래프와 바이올린 플롯
6-1-3. 2차원 분포도
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation
6-2-1. Filtering Time Series
6-2-2. Grid Interpolation
6-3. 다중 동시 작업(기초)

7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화

7-1. 기상레이더 자료 읽기
7-1-1. 레이더 강수량 자료 읽기
7-1-2. 레이더 바람장 자료 읽기
7-1-3. 레이더 반사도 합성장 자료 읽기
7-2. 좌표변환 하기
7-3. 사용자 정의 색상표 만들기
7-4. 레이더 자료 표출하기
7-4-1. 레이더 자료 지도상 표출하기
7-4-2. 레이더 자료 연직 단면도 표출하기

8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석

8-1. Heatmap
8-2. Trend/Detrend
8-3. Correlation & Regression
8-4. 유효 자유도(effective degree of freedom) 개념을 이용한 유의성 검증
8-5. EOF(Empirical Orthogonal Function)

9. GRIB 자료의 활용

9-1. GRIB 자료 활용을 위한 준비
9-1-1. Wgrib 및 pygrib 라이브러리 설치
9-1-2. GRIB 파일 다운로드
9-1-3. GRIB 파일 헤더 확인하기
9-1-4. 간단한 GRIB 파일 병합 및 추출
9-1-5. GRIB 파일 NetCDF 파일로 변환
9-2. 파이썬을 이용하여 GRIB 자료 불러오고 저장하기
9-2-1. GRIB 자료 불러오기
9-2-2. Pygrib의 유용한 메소드
9-2-3. GRIB 자료 저장

10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용

10-1. 웹 크롤링에 대한 간단한 이해
10-1-1. 웹 크롤링(web crawling)이란?
10-1-2. 간단한 크롤링 연습
10-1-3. 파이썬에서 웹 크롤링 연습
10-2. 웹 크롤링을 이용한 OMPS 자료 수집
10-3. OMPS 오존전량 자료 전처리 및 활용

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