タイトル「2018年度 教育学研究科シラバス」、フォルダ「2018年度 教育学研究科シラバス - 理科教育専攻
シラバスの詳細は以下となります。
科目名   気象学特論演習(b)  
担当教員   佐藤 尚毅  
対象学年   1年   クラス   01  
講義室     開講学期   春学期  
曜日・時限   火3   単位区分   選択  
授業形態   一般講義   単位数  
受講対象  理科教育専攻化学コース理科教育専攻開設科目、理科教育専攻地学・環境科学コース理科教育専攻開設科目、理科教育専攻生物学コース理科教育専攻開設科目、理科教育専攻物理学コース理科教育専攻開設科目、理科教育専攻理科教育コース理科教育専攻開設科目 
備考   
ねらいと目標 ・計算機を用いた演習を通して、講義で学んだ気象学の知識を定着させる。
・数値予報の基礎としての数値シミュレーションの技術を習得する。
・計算機などを積極的に活用した最先端の気象学について理解を深める。 
内容 数値予報などで用いられる数値シミュレーションやデータ同化の理論を学び、数学や物理学の知識を応用しながら、実際に数値シミュレーションやデータ同化を行うプログラムを作成する。 
テキスト 専用のテキストを印刷して配布する。 
参考文献 必要に応じて授業の中で紹介する。 
成績評価方法 ・レポート課題(数値シミュレーション) 50%
・レポート課題(データ同化) 50%
 レポート課題では、授業で取り扱った数値シミュレーションやデータ同化の理論に関して、実際にプログラムを作成し、原則として電子ファイルとして提出する。理論を十分に理解したうえで正しく動作するプログラムを提出することを求めるが、プログラミングに関しては努力の跡が認められるものも評価する。 
授業スケジュール(展開計画)
内容
1ガイダンス
2数値シミュレーション(1) 線形常微分方程式の解法
3数値シミュレーション(2) 熱伝導方程式(基礎)
4数値シミュレーション(3) 熱伝導方程式(演習)
5数値シミュレーション(4) 波動方程式
6数値シミュレーション(5) 数値解の特性(基礎)
7数値シミュレーション(6) 数値解の特性(演習)
8数値シミュレーション(7) 浅水方程式系
9データ同化(1) 最適内挿法(基礎)
10データ同化(2) 最適内挿法(多地点の場合)
11データ同化(3) 最適内挿法(観測データが不均一に分布する場合)
12データ同化(4) 変分法
13データ同化(5) 4次元データ同化(基礎)
14データ同化(6) 4次元データ同化(演習)
15まとめ
授業のキーワード IT 
受講補足(履修制限等) 学部において数学、物理学、気象学、地球流体力学を学んだ者のみ受講可。春学期の気象学特論を受講していることを前提とする。また、数値シミュレーションを含む、プログラミング技術を修得していることが必須である(プログラミング言語はFORTRANまたはC)。 
その他  
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