Pythonによる気象・気候データ解析 1 | 誠品線上

Pythonによる気象・気候データ解析 1

內容簡介

內容簡介 現代の気象学や物理気候学が必要とするデータを解釈し,背後にある面白い自然現象を説明する力を養う.Pythonによるデータ処理の基礎からはじめ,実践的な解析例へ.Google Colaboratory Jupyter上で動作するサンプルプログラムで実践.全2巻.【主な目次】第1章 Pythonの環境構築・簡単な行列計算とグラフの描画環境構築Hello world!簡単な行列計算グラフの描画見やすく解析結果をまとめる第2章 気象データ(時間変化する2次元場)の描画海面水温(SST)ファイルの入力と変数の中身の確認ある月の海面水温を描画する第3章 気候値(平年値)の計算背景知識準備東京の気温の月別気候値を計算する海面水温分布の月別気候値を描画する第4章 偏差(平年差)の計算背景知識準備東京の気温の偏差を計算する海面水温分布の偏差を描画する第5章 線型トレンドとその除去背景知識準備東京の気温の線型トレンドを計算する線型トレンドの除去(デトレンド)海面水温分布のトレンドを描画するデトレンドした海面水温偏差の描画第6章 インデックス(指数)の定義背景知識準備Niño3.4指数の計算海面水温の領域平均で定義される色々なインデックス第7章 コンポジット解析(合成図解析)背景知識準備コンポジット解析(合成図解析)客観的なコンポジットをとる第8章 回帰係数と相関係数背景知識準備回帰係数の計算相関係数の計算回帰係数と相関係数の例第9章 回帰図と相関図背景知識準備回帰図相関図第10章 地図の描画と気象のテレコネクション背景知識準備地図を描画する気象のテレコネクション第11章 主成分分析(PCA)1背景知識準備高校の復習:分散と標準偏差「関東代表」の時系列を考えてみる分散最大方向の見つけ方第12章 主成分分析(PCA)2準備分散最大方向を求めるx′座標を計算するy′座標を計算する主成分分析の性質主成分分析の寄与率2次元気象場における主成分分析付録A Google Colaboratoryの基本的な使い方付録B netCDF(.nc)ファイルからのデータの読み込み 行列計算の基礎や可視化からはじめ,インデックスなどデータの見方・扱い方,主成分分析まで

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