東京海洋大学海洋資源環境学部２年前期講義
担当：溝端浩平
地球科学データの解析を通じて、データサイエンスの基本的な概念と⼿法について理解する。
特に、統計学的な観点からデータの観察手法、分析手法、可視化手法を学ぶ。
01： FortranおよびGMTのインストール状況確認
本授業ではプログラミング言語Fortran、可視化ツールGeneric Mapping Tool（GMT）を使用する。
サンプルを用いてFortranスクリプトのコンパイルと実行、GMTによる可視化を学ぶ。
02：データ分析の進め方（分析目的、データの収集と加工（データ配列の変更など）の基礎）：
南方振動指数の説明、おさらい、タヒチとダーウィンのデータ読み込み
03: データの収集と加工（南方振動指数の計算1）：
タヒチとダーウィンにおける海面気圧データの標準化（平均・分散・標準偏差）
04: データの収集と加工（南方振動指数の計算2）：
月平均標準偏差の計算，南方振動指数（SOI）の計算
フィルタ処理（移動平均，自己相関係数による周期性の観察）
フーリエ変換による周期性の抽出
07: データ分析1：
El Nino監視海域の海面温度データとSOIとの関係（クロス集計）
08: データ分析2：
データの標準化、最小二乗法による線形回帰式の導出，
決定係数の算出（相違性・傾向性・関連性の抽出）
09: データ分析の進め方（分析目的・データの収集と加工、特にバイナリデータの取り扱い）
海面温度の特徴抽出、各グリッドにおける長期トレンドの計算
（特異性・相違性・傾向性の観察）
海面水位上昇トレンドの計算、地衡流・渦運動エネルギー・相対渦度の計算（別のページへ移行）
（特異性・相違性・傾向性の観察）
12: データ分析（時空間解析3）： コンポジット解析・Regression解析
（関連性・仮説検証・知識発見・原因究明・可視化）
13: データ分析（時空間解析4）： 同時・ラグ相関解析・複合データを用いた最適観測海域・観測時期の選定 （計画策定・判断支援）
