演習DB(気象データ解析)のページ (2024/04-)

◆趣旨

 Pythonを用いて,気象データの基本的な統計解析と描画の演習を行う.
 前半は気象庁AMeDASの時系列データ,後半は大気再解析データを用いる.

◆ 演習にあたっての事前準備(端末を立ち上げて以下のコマンドを入力)

・演習用ディレクトリの作成(名前や階層は適宜)
$ mkdir DB
$ cd DB

・データの準備(リンクを貼る)
$ ln -s /opt/share/sakazaki/data data

・jupyter-notebookの起動
$ jupyter-notebook &

◆ 演習内容

  1. 【初心者向け】Python利用にあたっての基本的な注意点

  2. 時系列データ解析~その1:データの読み込みと簡単な作図~

  3. 1.0 はじめに
    1.1 データの読み込み:csvファイル(アメダスデータ)を読み込む
    1.2 データを切り出す
    1.3 絵を描く
  4. 時系列データの解析~その2:統計解析・時系列解析~

  5. 2.1 基本的な統計量の算出
    2.2 ダウンサンプリングとトレンド推定
    2.3 コンポジット解析
    2.4 【参考】移動平均(時間フィルターの基礎)
  6. 全球大気再解析データ(四次元データ)の解析

  7. 3.0 はじめに
    3.1 データの読み込み:NetCDFデータを読み込む
    3.2 データを切り出す
    3.2 統計解析・時系列解析
    3.4 絵を描く
    3.5 【応用例】コンポジット解析
    3.6 【参考】ベクトル場プロット
  8. 其の外参考まで

  9. A. 観測データの品質管理
    B-1 フーリエ解析とスペクトル解析(理論)
    B-2 スペクトル解析(実践)
    C 信頼区間の推定について(コンポジット・トレンド)

◆ 小課題提出にあたっての注意点

◆ 参考文献・ウェブサイトなど

気象データ解析関連

Python 関連