این دوره جامع، شما را با مجموعه‌ای از دانش و مهارت‌های کلیدی در زمینه علم اقلیم و مدل‌سازی با پایتون آشنا می‌کند:

• آشنایی با مبانی علم اقلیم: درک اثر گلخانه‌ای، تعادل انرژی زمین، چرخه کربن و عوامل اصلی مؤثر بر تغییرات اقلیمی.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy برای محاسبات عددی، Pandas برای تحلیل داده و Matplotlib/Seaborn برای بصری‌سازی نتایج.
• ساخت مدل‌های تعادل انرژی: از مدل‌های ساده صفر-بعدی تا مدل‌های یک-بعدی و افزودن بازخوردهای اقلیمی.
• مدل‌سازی چرخه کربن: توسعه مدل‌های جعبه‌ای برای شبیه‌سازی جریان کربن بین مخازن مختلف (اتمسفر، اقیانوس، خشکی).
• تحلیل سناریوهای انتشار: بررسی تأثیر سناریوهای مختلف انتشار گازهای گلخانه‌ای بر غلظت CO2 اتمسفر و دمای جهانی.
• ارزیابی و کالیبراسیون مدل‌ها: یادگیری روش‌های مقایسه خروجی مدل‌ها با داده‌های واقعی و درک محدودیت‌های مدل‌سازی.
• بصری‌سازی داده‌های اقلیمی: ایجاد نمودارهای گویا و جذاب برای نمایش روندها، پیش‌بینی‌ها و نتایج مدل‌سازی.
• تفکر سیستمی: درک پیچیدگی‌های سیستم زمین و تعاملات بین اجزای مختلف آن.

شرکت در دوره «گرمایش جهانی ۲: مدل‌سازی با پایتون» مزایای بی‌شماری برای شرکت‌کنندگان به همراه دارد:

• تجربه عملی و پروژه‌محور: شما به جای صرفاً تئوری، به صورت عملی با کدنویسی و ساخت مدل‌ها درگیر می‌شوید که درک عمیق‌تر و پایدارتری را به ارمغان می‌آورد.
• پر کردن شکاف تئوری و عمل: این دوره پلی است میان دانش تئوری علم اقلیم و کاربرد عملی آن در حل مسائل دنیای واقعی.
• توسعه مهارت‌های تحلیلی و برنامه‌نویسی: مهارت‌های کسب شده در پایتون و تحلیل داده، در بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز قابل استفاده هستند.
• مشارکت آگاهانه در مقابله با تغییرات اقلیمی: با درک عمیق‌تر سازوکارهای اقلیمی، می‌توانید در بحث‌ها و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست مشارکت مؤثرتری داشته باشید.
• افزایش فرصت‌های شغلی: مهارت در مدل‌سازی اقلیمی و پایتون، شما را برای نقش‌های مختلفی در تحقیقات، تحلیل داده‌های محیطی، مشاوره اقلیمی و سیاست‌گذاری آماده می‌سازد.
• درک بهتر ادبیات علمی: پس از اتمام دوره، توانایی بیشتری در درک مقالات و گزارش‌های علمی پیچیده در زمینه اقلیم خواهید داشت.
• ساخت پروژه‌های شخصی: با دانش کسب شده، قادر خواهید بود پروژه‌های مدل‌سازی اقلیمی خود را آغاز کنید و به سؤالات اقلیمی مورد علاقه خود پاسخ دهید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم اولیه مانند متغیرها، حلقه‌ها (loops)، توابع (functions) و ساختارهای داده‌ای مانند لیست‌ها و دیکشنری‌ها. (نیازی به تسلط کامل نیست، مفاهیم پیشرفته‌تر در طول دوره پوشش داده خواهند شد).
• مبانی ریاضیات: آشنایی با جبر مقدماتی و مفاهیم اولیه حسابان (مانند مشتق و انتگرال) برای درک معادلات مدل‌ها.
• علاقه به علم و محیط زیست: کنجکاوی و علاقه به درک پدیده‌های علمی و مسائل مربوط به تغییرات اقلیمی.
• نیاز به دانش پیشرفته اقلیمی نیست: مفاهیم بنیادین علم اقلیم از پایه در دوره تدریس خواهند شد.

۱. مبانی علم اقلیم و سیستم زمین

• مقدمه‌ای بر سیستم اقلیمی زمین: اتمسفر، اقیانوس‌ها، یخسارها، خشکی‌ها و زیست‌کره.
• تعادل انرژی زمین: ورودی و خروجی تابش خورشیدی و فروسرخ.
• اثر گلخانه‌ای: نقش گازهای گلخانه‌ای و اهمیت آنها.
• چرخه کربن: مخازن و جریان‌های کربن در سیستم زمین.
• داده‌های اقلیمی تاریخی و مدرن: روندهای مشاهده‌شده و شواهد تغییر اقلیم.

۲. مقدمه‌ای بر پایتون برای مدل‌سازی اقلیم

• مروری بر اصول برنامه‌نویسی پایتون (در صورت نیاز).
• آشنایی با NumPy برای محاسبات آرایه‌ای کارآمد.
• کار با Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌های سری زمانی اقلیمی.
• بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: نمودارهای خطی، پراکندگی و هیت‌مپ.
• مقدمه‌ای بر معادلات دیفرانسیل و روش‌های عددی حل آنها در پایتون.

۳. ساخت مدل‌های ساده تعادل انرژی (EBMs)

• مدل تعادل انرژی صفر-بعدی: محاسبه دمای تعادلی زمین.
• افزودن اثر گلخانه‌ای و آلبدو در مدل.
• مفهوم بازخوردهای اقلیمی: بازخورد بخار آب، بازخورد برف-یخ.
• مدل تعادل انرژی یک-بعدی: درک توزیع دمای عمودی در اتمسفر.
• مثال عملی: شبیه‌سازی تغییر دمای زمین در پاسخ به تغییر در تابش خورشیدی یا غلظت CO2.

۴. مدل‌سازی چرخه کربن

• معرفی مدل‌های جعبه‌ای: تقسیم‌بندی مخازن کربن.
• ساخت مدل جعبه‌ای دو-مخزنی (اتمسفر و اقیانوس سطحی).
• افزودن مخازن خشکی و اقیانوس عمیق به مدل.
• شبیه‌سازی جذب کربن توسط اقیانوس‌ها و زیست‌کره.
• مثال عملی: پیش‌بینی غلظت CO2 اتمسفر بر اساس سناریوهای مختلف انتشار (مثلاً سناریوی Business-as-Usual در مقابل سناریوی کاهش شدید انتشار).

۵. مباحث پیشرفته و تحلیل سناریو

• محاسبه اجبار تابشی (Radiative Forcing) از گازهای گلخانه‌ای مختلف.
• ادغام مدل تعادل انرژی با مدل چرخه کربن.
• تحلیل حساسیت پارامترهای مدل: درک تأثیر عدم قطعیت‌ها.
• بررسی سناریوهای انتشار گازهای گلخانه‌ای (مانند مسیرهای تمرکز نماینده RCPs یا مسیرهای اجتماعی-اقتصادی مشترک SSPs به صورت ساده شده).
• مثال عملی: پیش‌بینی دمای جهانی در سال ۲۱۰۰ بر اساس سناریوهای مختلف سیاسی و اقتصادی.

۶. ارزیابی، اعتبارسنجی و تفسیر نتایج مدل

• روش‌های اعتبارسنجی مدل: مقایسه با داده‌های مشاهده‌شده و شبیه‌سازی‌های مدل‌های پیچیده‌تر.
• درک محدودیت‌ها و عدم قطعیت‌های مدل‌سازی.
• روش‌های بصری‌سازی پیشرفته برای ارائه نتایج مدل.
• تفسیر نتایج مدل و ارتباط آن‌ها با سیاست‌گذاری‌های اقلیمی.
• مثال عملی: ارزیابی دقت مدل ساخته شده در شبیه‌سازی دمای تاریخی زمین و تحلیل دلایل انحرافات.