演習DB（気象データ解析）のページ (2024/04-)

◆趣旨

◆ 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）

◆ 演習内容

0. 【初心者向け】Python利用にあたっての基本的な注意点

1. 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〜

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


2. 時系列データの解析〜その２：統計解析・時系列解析〜

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）


3. 全球大気再解析データ（四次元データ）の解析

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


4. 其の外参考まで

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

　　
• VDIのJupyter Notebook上での解析・描画結果をhtmlファイルとして出力する（下図参照） (注：Notebook（.ipynbファイル）で提出しないように！）。
  【4/25追記】 出力先は、ブラウザの設定で変更できます。Firefoxの場合、「右上の三本線アイコン」->「設定」->「ファイルとプログラム （ダウンロード）」
• 最終的に、htmlファイルをPandAの課題提出フォームから提出してください。
  【4/25追記】 VDIの中でブラウザを立ち上げてPandAに接続し、提出するのが一番簡単でしょう。 一方VDI外から提出する場合は、htmlファイルを自分のローカルPCで共有できるようにする必要があります。 例えば、VDI内でブラウザを立ち上げ、そこから各自のクラウド領域（google driveや OneDrive） にファイルを置いておくなどの方法があります。
• Markdownで適宜見出しなどをつけて、どの課題番号に対する解答なのか分かるようにしてください。
  

◆ 参考文献・ウェブサイトなど

気象データ解析関連

• 伊藤久徳・見延庄士郎 (2010),"気象学と海洋物理学で用いられるデータ解析法"，気象研究ノート, 222, 日本気象学会, 253pp.
• 藤部文昭 (2014)，"統計からみた気象の世界"，成山堂書店, 150pp.
• 廣田勇 (1999), "気象解析学", 東京大学出版会, 175pp.
• 松山洋・谷本陽一(2005), 「実践！気候データ解析」, 古今書院, 107pp.

Python 関連

• KyotoGeoPythonのページ: リンク
• プログラミング演習 Python 2019（喜多一 著） リンク
• 気象データ解析のためのmatplotlibの使い方（山下陽介氏 HP） リンク
• 池内孝啓，片柳薫子，岩雄エマはるか，@driller (2017)，"PythonユーザのためのJupyter[実践]入門" ，技術評論社.
• Wes McKinney (瀬戸山雅人，小林儀匡，関口開資　訳） (2018)，"Pythonによるデータ分析入門　第2版", オライリー・ジャパン．