工欲善其事，必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研，今天给大家介绍一些提高效率的工具。

文献调研和管理

Google Scholar

刚接触一个研究领域时，进行前期的文献调研是非常必要的，此阶段也是非常耗(痛)时(苦)的。最好的办法是去阅读此领域最近的综述文献，需要准确且全面的获取此领域的信息，使用Google Scholar可以帮你更快速的进行文献检索。

Google Scholar几乎囊括了各领域的所有文献数据库，此外还会收录最新的会议论文。

(资料图片)

Google Scholar使用示例

点击浅蓝色五角星打开新世界的大门，可进行更多设置。

Google Scholar提供了一些选项可用来过滤搜索结果，邮件提醒功能可以用来对感兴趣的关键词设置提醒，文献引用可以用于追踪文献的引用情况，扩展思路。

在了解某一领域时，通过文献引用也可以迅速了解哪些是热点和经典的研究内容。对那些非常有用的文献也可以直接收藏，后期一键导出。在写论文时，也可以输出文献引用格式。

小技巧：

建议大家使用Google Scholar或者Google搜索引擎来搜索文献或资料。效率比其他搜索引擎要高很多。配合Sci-Hub使用效果更佳。

搜索文献Google Scholar的功能非常强大，当需要搜索书籍时，可以使用其他工具。比如

英文书籍搜索网站，前两个可搜索几乎所有类型书籍，除了可以搜索书籍外，也可以搜索文献，后三个主要用来搜索编程类书籍：

b-ok(https://b-ok.org)libgen(http://libgen.io)allitebook(http://www.allitebooks.org)Ebook(https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books)salttiger(https://salttiger.com)。

搜索中文书籍，可以使用鸠摩搜索等网站。

Papers/EndNote

科研过程中必然要阅读大量的文献，而如何管理这些文献就是让人非常头疼的问题。

管理文献的工具很多，这里给出一些供大家选择。Papers和EndNote的功能较为相近，而且功能都比较完备，可以对文献进行分类管理，支持批量导入，设置分组和星标评价。

Papers主界面

此外被奉为神器的免费工具--Mendeley，基本功能都具备，而且Mendeley还会根据你关注的领域定期发送邮件。

阅读软件

由于大多数文献是PDF格式，因此在阅读时，推荐使用Adobe Acrobat。Acrobat可以说是目前最强大的PDF阅读和处理工具，可以进行修改标注，但是如果仅仅是阅读PDF的话，也可以使用其他更轻量级的PDF工具。

如果你使用的是Mac OSX，那么强烈推荐你使用MarginNote3，功能非常强大，提供了笔记标注和思维导图等功能，而且可以进行多设备同步。

MarginNote3学习模式

MarginNote3提供一般阅读模式和学习/复习模式，学习模式可以和思维导图结合，在阅读标记的同时制作思维导图，便于记忆和回顾复习。

笔记工具

人总是善忘的。无论是阅读文献还是平时的工作，为了防止遗忘呢，总是需要一款工具做个记录。

目前使用较为广泛的有印象笔记、有道云笔记等，这两款工具的功能都非常强大。当你浏览网页时，可以直接收藏到笔记，笔记记录更是基本功能。这两款工具都支持使用markdown记笔记。

印象笔记属于收费软件。此外Microsoft OneNote也能实现日常的笔记功能，也可借助第三方插件实现网页收藏功能，不过其对markdown的支持不友好。上述三个工具都支持自动同步功能。

如果你经常使用markdown来记笔记，强烈推荐“所见即所得”的Typora，配合Github可以实现同步功能。

Typora功能演示

思维导图

关于思维导图，可能平时大家用的比较少。在头脑风暴或者记录阅读笔记时，思维导图也是非常好的一种方式。思维导图的优秀工具有很多，比如Xmind、MindNode等。

上面提到的MarginNote3的学习模式就提供了思维导图的功能，尤其是对于综述文章而言，可能涉及到很多概念，而这些概念可能又是相互联系的，这时候借助思维导图就能很好的厘清关系。

数据处理和可视化工具

日常工作和科研会涉及到各种数据处理和绘图。强烈推荐大家使用Python或MATLAB。

Python是免费开源，具有非常丰富的第三方库(一文教你解决Python所有安装配置)，而且有很多气象领域的相关库可用(Welcome to awesome-atmos、背向NCL，面向对象)。而MATLAB是收费，且价格昂贵，但其交互界面非常友好。

熟悉MATALB的可以考虑使用Octave，这是一款免费开源的工具，语法与MATLAB相似，可以替代MATLAB。

当然也可以使用NCL或Grads，这两个工具均包含了大量的气象领域的常用函数，非常友好。推荐使用NCL，出图质量比Grads高。

对于编程的小伙伴来说，推荐一款编辑器：Visual Studio Code，功能非常强大，具有丰富的插件，可实现语法高亮(包括Python、MATLAB、NCL等)等功能。此外，也可以使用Sublime Text或者Notepad++等。

如果你不喜欢编程，也可以使用Excel等图形界面工具来进行数据处理，用Origin等图形界面工具绘图。或者安装EasyCharts插件，也可以实现类似R和Python等风格的图片。

EasyCharts插件绘图效果

此外强烈推荐MeteoInfo，由气科院王亚强老师开发的一款集数据处理和可视化的工具。

MeteoInfo主界面

除了上述提到的一些工具外，还有不少工具可以用来进行快速可视化，比如Panoply可用于快速处理NetCDF数据(告别繁琐，nc数据一键可视化)，HDFView可用于快速处理HDF数据，zyGrib可用于快速处理Grib数据(Grib数据一键可视化)。

如果是绘制流程图，可选择Microsoft Visio，但是仅支持Windows。Mac OSX可以选择EdrawMax。也有一些在线免费工具，比如ProcessOn(https://www.processon.com)和draw.io(https://www.draw.io)，功能也非常强大。

小技巧：

为了得到一张好看的图，配色是其中重要一环，给大家推荐一些配色网站

ColorBrewer2(http://colorbrewer2.org)

ColorBrewer2主界面

配色网(http://www.peise.net/tools/web)

配色网主界面

还有一些网站提供了科学绘图的配色，也是非常优秀的，尤其是一些3D图形的配色，真是高级感十足。更多示例前往官网查看。

科学可视化网站(https://sciviscolor.org)

cpi-city网站提供了很多地球科学相关的配色方案，比如温度、降水、地形等要素的配色方案。更多细节可前往官网查看(http://soliton.vm.bytemark.co.uk/pub/cpt-city/)。

还有一些编程语言的库可用于处理图形配色，比如Palettable(https://jiffyclub.github.io/palettable)，这是Python的库，更多其他语言的类似库，可使用关键词搜索。

选择好配色方案后，有些网站提供了配色文件，有些只能自行拾取，拾取颜色的工具大家可以自行选择。

画好图之后，可能需要对图形再进行细微的调整，强烈推荐AI(Adobe Illustrator)来调整图形。AI可以直接处理矢量图，并输出矢量图形。

论文/文章写作

一般提到写作，大家可能会想，直接使用word不就可以了吗？

word可能是大家最常使用的写作工具。除了word之外，还有一些工具可以让写作效率更高，而且有时候相对于word来说也更合适。比如latex，markdown等。

不少期刊都提供了latex的模版，可供论文投稿时使用，可以说在论文排版时非常方便。而且对于那些涉及到公式较多的论文而言，使用latex进行写作也更好。

此类工具比较好用的有Manuscripts和Scrivener，两者都可以很好的进行文章的构思和排版，非常适合论文写作。对latex感兴趣的可以尝试一下。

latex的学习曲线可能比较陡峭。如果你不是用来写论文，只是平时写文章或记笔记，那么强烈推荐使用markdown语言。

可以选择一款合适的工具，比如Typora，能极大的提高你的工作效率。而且markdown也支持latex语法，可以来写公式，比使用word更加高效。

写论文的时候可能要投稿英文期刊，就涉及到英文写作。对于一些小伙伴来说，可能英文写作比较头疼，语法和措辞可能也会出现问题。大家可以看看知乎上推荐的一些网站和工具(见参考链接3)。

报告(PPT制作)

无论是工作还是科研可能都要进行工作汇报，那么就需要制作PPT，给大家推荐一款功能强大的PPT插件--iSlide，内置了很多主题模版和配色方案，而且提供一键优化功能，对于制作PPT来说非常方便。可惜只有Windows版本。

iSlide功能展示

如果你不清楚怎么制作一款好的PPT，也可以从PPT模版共享网站找优秀的模版，比如：

slideshare(https://www.slideshare.net)slideplayer(https://www.slideshare.net)

后话从文献搜索阅读管理->数据处理和画图->文章写作->报告差不多是日常科研/工作的流程了。希望上述工具能够帮助大家提高科研/工作效率。

参考链接：1. https://www.zhihu.com/question/27349043

2. http://meteothink.org

3. https://www.zhihu.com/question/49232957

关键词： 搜索引擎 https HTTP Python