リモートセンシング⼯学（第１回︓ガイダンス）
⼩槻 峻司(shunji.kotsuki@chiba-u.jp)
千葉⼤学・環境リモートセンシング研究センター准教授

2020年度 千葉⼤学・⼯学部・情報⼯学コース ⼩槻担当①

Who am I ? :: Shunji Kotsuki (⼩槻 峻司)
⾼知(1986)京都⼤学・⼯学部(2005)
理研・計算科学(2014)
Postdoc

Researcher

千葉⼤・CEReS(2019)
Associate Prof.

⽂科省・卓越研究員(2017-2019)
JST・さきがけ研究員 (2019-)
理研計算・客員研究員 (2019-)

専⾨: 世界の天気予報
http://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/index_j.htm

・JAXA,東⼤,理研と共同開発。10年後の天気予報を創る。
・スパコン「富岳」も利⽤。
・この分野の研究成果は、社会⽣活に直結︕

授業の狙い• 授業の⽬標– 天気予報の仕組み（データ同化）や、その中で使われているリモートセンシング（⼈⼯衛星）データを理解する– 天気の特性について、教科書に出てくる図を⾃分で作成しながら体得する。
– その過程で、”使える”データ処理技術を習得する• 実施する事– 各回（今回を除く）、講義前に教科書を事前学習• 30分程度の学習量• 教科書は ⼩倉義光「⼀般気象学」（名著︕）– 該当箇所のミソを⼩槻が講義で解説• 動画30分程度– 課題に取り組む• 30分程度の演習量。

– ソースコードとレポートを提出 (moodle)

こんなことが出来るようになる︕
例１: 地球⼤気の⾚外放射≒どこに雲が多いか︖

例２:世界の降⽔量分布 (1998年) 例３: ローレンツのバタフライ
アトラクタとカオス

プログラミング課題・レポートについて• プログラミング課題– google colaboratoryにて、pythonで実施• 無料。後で使い⽅を解説• 今の時代、pythonの学習は必須です︕– pythonの基礎が全くない場合は、⼩槻研究室で整備中のpythonマニュアルを使って補助学習できます。
• moodle から取得可能です– どうしてもプログラミングが苦⼿であれば、各回、プログラミング演習の代わりにA4で1枚のレポートでもOKとします。ただし、最⼤で90%までしか配点しません。

• プログラミングとレポートについて– 引⽤の無いcopy&pasteや、他の学⽣と全く同じソースコードが提出された場合、該当回は０点にします。
– “⾝に着ける”事が⽬的です。⾃分の⼿を動かそう︕

各回の予定・その１（⼩槻担当）• 第1回︓ガイダンス ＆ 天気予報とリモセン– 演習︓ numpy, matplotlibの基礎の習得– 雑談︓ なんで学習するのか︖ ⼼のしくみより• 第2回︓⼤気の鉛直構造– 演習︓ ⼤気温度の鉛直プロファイルの解析・分析– 雑談︓ ハーバーボッシュ法とその裏側の歴史• 第3回︓⼤気の熱⼒学と降⽔過程– 演習︓ 降⽔量・蒸発散量の平衡を可視化– 雑談︓ ⾏動経済学とプロスペクト理論• 第4回︓⼤気の放射– 演習︓ 地球の短波・⻑波放射とその平衡を可視化– 雑談︓ ⽣物と無⽣物の間、ウィルスと感染の⼈類史

各回の予定・その２（⼩槻担当）• 第5回︓⼤気の運動– 演習︓ 地球３循環（ハドレー, フェレル, 極）を描く– 雑談︓ ⽇本の地形。中央構造線とその付加体• 第6回︓メソスケールの気象– 演習︓ 衛星の視た平成30年7⽉豪⾬を解析– 雑談︓「科学」ってなんだろう︖• 第7回︓気候の変動– 演習︓地球⼤気のEOF解析とエルニーニョ現象– 雑談︓研究室を選ぶモノサシ、⼩槻研究室の紹介• 第8回︓数値天気予報の仕組みとデータ同化– 演習︓ ローレンツ・バタフライとカオスを描く– 雑談︓ ⼈⽣ってデータ同化

今⽇の雑談︓
なんで学習するのか︖（”こころ”の仕組みより）

これなんですか︖

︖
4

3

脳の仕組み（個⼈的に腑に落ちた理解）

︖

3

4

脳は⼩⼈(バックグラウンドジョブ)の連想ゲームなのではないか︖

バックグラウンドジョブが有効に使えると︖• 運が良い⼈は、本当に、運が良いのか︖• ⾍の知らせは、本当に、⾍の知らせなのか︖• 意識に昇らないものの、バックグラウンドジョブが情報を処理し続けていて、それがある時、突然意識に昇るのではないか︖• では、バックグラウンドジョブはどうやったら鍛えられるの︖• ⼩槻’s answer︓“結びつけ”の経験If you understand radiation, then we can understand
http://faculty.icc.edu/easc111lab/labs/labi/prelab_i.html
ウィーンの変位則

Plank’s Low

the way to measurebody temperature

red Betelgeuse &white Sirius

wikipedia

wikipedia

sparseness of starts
wikipedia: cosmic
microwave backgroundthe way to measure
TCs by satellites

今⽇の座学︓
天気予報とシミュレーションとリモートセンシング気象災害: ex. 令和元年房総半島台⾵

images from wikipedia

⽀配⽅程式（微分⽅程式）を解く例) 運動⽅程式: 物体の運動を記述する⽅程式

d 2r
m 2 Fdt

積分

運動⽅程式

drdt

積分r

F: ⼒ベクトル r: 物体の位置ベクトル

⼀番簡単な例: ⾃由落下運動yd2yd2ym 2  mg  2   gdtdtdy  gt  C  v
積分dt
1 2y   gt  Ct  C '積分
2
1 2(ⅰ) 初期条件 v(0) =0 より C=0 y   gt  y0(ⅱ) 初期条件 y(0)=y0 より C’=y0
2y0
mg① ⽀配⽅程式を積分して初めて状態が分かる② 予測には初期条件(積分定数)が必要

ニュートン⼒学とその限界 (求積解による予測)
世界は時間について2階の微分⽅程式 (運動⽅程式)で記述されていて積分で予測する（=求積する）

v

mMmx  G 2rMmFF

しかし質点≥3で⼀般解無し (by ポアンカレ) コンピュータを使った数値予測へ

Numerical Simulation w/ Computers
Initial State（present）

Prediction
Model

Predicted State（future）

iterative computations

an exampleof billiards

Numerical Weather Prediction
wind, temperature, humidity, pressure

Initial State（present）

wind, temperature, humidity, pressure

Weather Prediction
Model

Predicted State（future）

iterative computations©JMA

3-dimensional grids of atmosphereSimulated Global Precipitation

Deterministic Chaos & Predictability
Edward Lorenz

Lorenz 63 modelx  p ( y  x)y   xz  rx  yz  xy  bz

p  10, r  28, b  8 / 3

Chaotic systems havelimits to predictability
even with the perfect model!!

Initial Conditions :: x=y=z=15.000, 15.001, 15.002, …, 15.009

Ensemble Prediction: an example of typhoon

Observed(answer)
initial states－: deterministic－: ensemble© Japan Meteorological Agency

Numerical Weather Prediction

FCSTDAFCSTObsDA

Inittrue state (unknow)

tt+1

Obst+2time

Global Observing SystemRadarAircraftSatelliteShip

Buoy

Surface station

Observation Data in NWP: world’s efforts!

courtesy of JMA (2019/05/01 00:00 UTC)Observation Data in NWP: world’s efforts!

courtesy of JMA (2019/05/01 00:00 UTC)

今回のまとめ• ガイダンス– ３⼈の教員が講義をします。
– ⼩槻担当回（50点分）はプログラミング演習と、それを踏まえたレポート提出です• 雑談より– ⼤事なのは、「結びつけ」る⼒。それをサポートできる様な講義を提供できる様努⼒します。

• 天気予報とリモートセンシング– シミュレーションとカオス– 初期値を修正する、データ同化– リモートセンシング⼈⼯衛星は必須の観測情報

初回Python演習

pythonプログラム演習の提出について• 例えば（第1回⽬、numpyの課題例）
乱数の入った5*5の配列を作成し、最大値最小値を取得した後に、平均0,標準偏差1に標準化した配列を作成せよ。

• 解答例• こういった解答のソースコードをmoodleで各週、提出する（次ページ）。

Google Colaboratory• Google Colaboratoryとは︖– ブラウザ上で実行可能なpython環境– ipython notebook形式– GPUの利用が無料• 基本的な使い⽅– 「Colaboratory へようこそ」で検索すると出てくるページが最も分かりやすい– https://colab.research.google.com/notebooks/in
tro.ipynb#

課題に取り組む流れ• データの読込部分を含む導⼊ファイルをmoodleから取得– 001_intro.ipynb, 002_intro.ipynb, 003_intro.ipynb …etc

• 各⾃のgoogle driveにipynbファイルをアップロード– ファイル管理のために、適当なフォルダを作成することを推奨• (初回のみ) google driveにcolaboratoryを紐づける– ipynbファイルを右クリックアプリで開くアプリの追加• これで、G Suite Market placeというポップアップが開く– colaboratoryを探し、インストールをクリック– これで、「アプリで開く」でcolaboratoryで開けるようになる• ファイルをcolaboratoryで開き、課題に取り組む• ファイル  ipynbをダウンロードでソースコードを取得• ファイル名を変更し、課題アップロード– 拡張⼦前に学籍番号を記⼊して、ファイル名を編集– 例えば、 001_intro_18A9999B.ipynb など

Google Colaboratory
実演中初回は以上です。
プログラミング演習に取り組み、ソースコードを提出してください。
次回までに、教科書の１章︓太陽系の中の地球
２章︓⼤気の鉛直構造を読んできて下さい