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気圏科学特論Ⅱ

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科目名
平成28年度入学者
気圏科学特論Ⅱ
科目名
平成27年度以前入学者
気圏科学特論Ⅱ
教員名 加藤 央之
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 前期 履修区分 選択必修
授業テーマ 気象・気候分野における統計手法の適用
授業のねらい・到達目標 気候の研究は多量の観測データ(または計算機によるシミュレーションデータ)の解析によって成り立っている。これらの多量のデータの中から,埋もれている現象を抽出し,また,取り出した現象の有意性を検証するのに,「気象(気候)統計手法」は必須かつ有用な手段である。本講では,気象・気候分野の解析でよく用いられる主な統計手法について,基礎および実際の適用研究を例にとった解説を行い,単なる数学的な知識の伝達だけではなく,受講者が今後,これらを応用できるような環境作りを目指す。
授業の方法 PCプロジェクターと板書を中心とした講義形式で行うと同時に,パソコンを用いた演習を通じて手法の理解を深める。内容は広範囲にわたるため,講義に則して関連参考書を紹介する。
履修条件 なし
事前学修・事後学修,授業計画コメント 事前学習のため,前回以降に行った内容のまとめを行うこと。
授業計画
1 序論(事前学習として授業の用語について考える)
2 気象/気候統計の基礎(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
3 標本抽出(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
4 正規分布(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
5 標本の比較(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
6 回帰(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
7 相関(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
8 重回帰分析Ⅰ(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
9 重回帰分析Ⅱ(気象・気候分野での応用例)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
10 主成分分析Ⅰ(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
11 主成分分析Ⅱ(気象・気候分野での応用例)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
12 クラスター分析(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
13 極値統計・再現期間(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
14 気象/気候統計の応用(事前学習として前回までの授業内容をまとめる)
15 まとめ(事前学習として前回までの授業内容をまとめる)
その他
教科書 なし
参考書 授業中に提示する
成績評価の方法及び基準 平常点(40%)、レポート(60%)
<達成度評価基準> 1)気象統計の基礎原理を理解している。2)主な多変量解析の基礎原理を理解している。3)演習を通じて実データに対する手法の適用ができる。解析演習内容のレポートおよび平常点(演習時の作成資料)による総合評価で60点以上を合格とする
オフィスアワー 授業終了後 研究室

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