Ｐｙｔｈｏｎによる気象・気候データ解析 ２ /神山翼

≪商品情報≫

著者名：神山翼
出版社名：朝倉書店
発行年月：2024年05月
判型：Ａ５
ISBN：9784254161397


≪内容情報≫

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．基礎を基礎事項を扱ったI巻につづき，実践的な解析を解説．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 フーリエ級数
マクローリン級数
フーリエ級数
パワースペクトル

第2章 パワースペクトルの計算
フーリエ解析
ピリオドグラム法
ウェルチ法
東京の気温のパワースペクトル
レッドノイズとホワイトノイズ

第3章 移動平均
移動平均
周期的な変動を除去

第4章 ローパスフィルタとハイパスフィルタ
移動平均とローパスフィルタ
移動平均の除去とハイパスフィルタ
フィルタの応答関数
バタワースフィルタ

第5章 バンドパスフィルタと気象の時間スケール
バンドパスフィルタ
スペクトル解析

第6章 ラグ回帰相関解析と時系列の自己相関
ラグ相関
ラグ回帰図
時系列の自己相関

第7章 クロススペクトル解析
黒潮とメキシコ湾流の同期現象（境界流同期）
クロススペクトル解析
2乗コヒーレンスと位相スペクトル

第8章 主成分分析を用いた気象データの分析（EOF解析）
海面水温の主成分分析
EOFとPC時系列の描画
主成分の寄与率
EOF解析のまとめ

第9章 特異値分解（SVD）の理論
特異値分解
特異ベクトルと特異値の求め方
簡単な行列で確かめてみる
気象データ解析の文脈では何を意味するか

第10章 最大共分散分析（MCA）
MCAの流れ
海面水温と海面更正気圧でMCAする
SVDの空間パターンと時系列の描画

第11章 示強変動抽出（IVE）
EOF解析の「面積比による重み付け」再訪
物理的意味
中緯度海面水温のIVEを計算してみる
太平洋の海面水温にIVEしてみる
IVEのまとめ

第12章 統計検定と推定の考え方
回帰図で出たシグナルは全部信用していいの？
二分割テストと統計検定
ENSOの降水影響でやってみる
モンテカルロ法と統計的推定

第13章 平均値の差のt検定
昭和時代と平成時代で比べると，東京は温暖化した？
平均値の差のt検定
コンポジット図の統計検定

第14章 相関係数と回帰係数の検定と推定
相関が良いのは偶然？
相関係数の検定
注意点
相関係数の推定（フィッシャーのZ変換）
回帰係数（トレンド）の検定と推定

第15章 パワースペクトルの検定
パワースペクトルピークの検定