千葉大学国際高等研究基幹環境予測科学・小槻研究室

教育教材Education

教育コンテンツについて

研究室として整備している教育コンテンツの一部を公開しています。
問合せなどありましたら、こちら( kotsuki.lab(at)gmail.com )までご連絡ください。
また、不適切な記述や誤りなど、お気づきの点がありましたら、こちらもご指摘いただけると有難いです。

Python プログラミング教材

地球科学数値計算・pythonマニュアル・入門編 (in Japanese & English)

2020年現在、プログラミングの学び初めに最も適したプログラムはpythonです。
研究室で新規加入メンバー向けに作成してきたマニュアルで、鋭意UPDATE中です。
また、教科書化に向けて出版社と調整中です。

PythonMannual_v20220808.dox

Data Assimilation Training Course (in Japanese & English)

A01~A05までは研究室のYouTubeチャンネルでも解説しています。

A01. Introduction

A02. Deterministic Chaos

A03. A Toy Model

A04. Kalman Filter

A05. 3DVAR & OI

A06. Ensemble Kalman Filter

A07. Serial EnSRF

A08. LETKF

A09. Innovation Statistics

A11. 4DVAR

L04. Computational Complexity

O01. FSO & EFSO

Training Course

KotsukiLab_L96Training_v20230419.zip

地球大気・プログラミング演習（in Japanese）

天気予報に使われている人工衛星データや、地球の大気の特性を「プログラミングで手を動かしながら」学ぶ教材です。
上の入門編をmasterした後、更に学びたい人向けの内容です。
講義の動画、pythonによるプログラミング演習教材もあります。関心のある方は、お問い合わせください。

第1回数値天気予報の仕組み

第2回地球大気の特徴

第3回大気の熱力学と降水過程

第4回地球大気の放射

Research Contents

陸面過程モデル・SiBUCマニュアル（in Japanese）
(in preparation)

Online Lectures

Data Assimilation

2021/03/08 千葉大VL「気象・気候研究へのデータ同化」

【動画】

[動画 (約40分)]

【PDF】