データとシミュレーション: 2017

Monday, December 25, 2017

GeoJSONファイル

例えば地理院地図（電子国土Ｗeb）にアップロードして表示できる。
グローバルなURLに置く必要はなく、ローカルに置いて利用できる。

Tuesday, December 19, 2017

疑似温暖化実験

用語解説
http://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2010/2010_02_0037.pdf

力学的ダウンスケーリングの一手法

台風のベストトラック

北本さんのサイト
http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/links.html.ja#id2

気象庁：RSMC Tokyo
NOAA: iBTrACS

確率モデル台風

「確率台風モデル、高潮モデルおよびニューラルネットワークを用いた高潮偏差の長期解析」2014
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/70/2/70_I_1256/_pdf

高潮・波浪結合モデル　SuWAT

双方向潮汐・高潮・波浪結合モデルSurge-WAve-Tide coupled model
https://www.researchgate.net/publication/223372720_Numerical_analysis_of_effects_of_tidal_variations_on_storm_surges_and_waves

https://www3.atwiki.jp/maseken/pages/11.html (間瀬研)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/proce1989/55/0/55_0_331/_pdf
潮汐・高潮・波浪の相互作用を考慮した双方向結合モデル

「第二室戸台風にもとづく大阪湾の高潮と浸水範囲におよぼす気候変動の感度評価」2016 https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/72/2/72_I_217/_pdf/-char/ja

「MRI-AGCM3.2Hアンサンブル実験を用いた高潮の将来変化予測に関する研究」2016
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/72/2/72_I_1477/_pdf/-char/ja

「伊勢湾台風の疑似温暖化実験による将来高潮の予測」2016
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/72/2/72_I_1501/_pdf/-char/ja

Monday, December 18, 2017

公式サイト
https://www.qgis.org/ja/site/

国土交通省によるマニュアル（2017年3月、Ver.2.18.3）
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/manual.pdf
これが一番分かりやすいし、最新。

地方公共団体福祉部門のためのQuantumGIS 操作マニュアル（ダウンロードに時間が掛かる。2013年、Ver.1.7.4）
http://www.mlit.go.jp/common/001037797.pdf

QGIS入門 (Ver.1.8.0)
https://sites.google.com/site/qgisnoiriguchi/

水谷「QGISを起動してみる」
http://www.ic.daito.ac.jp/~mizutani/gis/getting_start1.html
http://www.ic.daito.ac.jp/~mizutani/gis/getting_start2.html

起動方法：デスクトップ上の「QGIS 2.18」フォルダの中のショートカット「QGIS Desttop 2.18.15」を実行する。

最初の設定（Ver.2.18.15）
メニューバー＞設定＞オプション＞横のCRSタブ
「新プロジェクトの既定の投影座標系」の「常に次のCRSで新プロジェクトを開始する」の右のボタンをクリック。世界中の空間参照システムで「JGD2000」を選択しOKする。
データの読み込み方
・左側のブラウザパネルで保存したデータフォルダのうちshpファイルを読み込む。
・ブラウザパネルの一番下のWMSを右クリックして「新しい接続」を選び、
地理院地図
http://gsi-cyberjapan.github.io/experimental_wmts/gsits/gsitiles_wmts.xml
を入力（非公開？）
・追加された「地理院地図」を開いて一番下近くの標準地図をダブルクリック
（土地被覆GLCNMO、植生（樹木被覆率）、全国植生指標データ、都市圏活断層図、色別標高図、全国最新写真（シームレス）、淡色地図、治水地形分類図、標準地図などが選べる）

QGIS で国土数値情報「標高・傾斜度5次メッシュデータ」を描画
https://www.mk-mode.com/octopress/2015/01/04/gis-qgis-painting-ksj-elevation-data/
複数のshpファイルを結合：ベクタ＞データマネジメントツール＞ベクタレイヤの結合＞結合するレイヤを選択、結合されたレイヤの名前を付ける
レイヤーパネル内のshpファイルを右クリック＞プロパティ

スタイルタブ：「単一シンボル」を「段階に分けられた」
カラム：toreal(G04d_oo3)
シンボル：色を適当に選び、シンプル塗りつぶしのアウトラインを透明に
凡例フォーマット：%1 - %2、Precision 1に
色階調：Graysを選択。
分割数を10
クラス境界の連結にチェック
モード：プリティブレイクを選択
「分類」をクリック

国土地理院の地図

地理院地図（地理院タイル、旧電子国土Ｗeb）
https://maps.gsi.go.jp/help/

地理タイル一覧：https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html
ウェブサイト操作方法：https://maps.gsi.go.jp/help/pdf/GSIMaps.pdf
API仕様：https://maps.gsi.go.jp/development/siyou.html（XYZ方式）
サイト構築サンプル：https://maps.gsi.go.jp/development/sample.html
いくつものズームレベルを持ったpng画像。

データソースは電子国土基本図png/jpg、小縮小地図、地球地図、数値地図png、土地条件図png、沿岸海域土地条件図、火山基本図、土地利用図、湖沼図png、白地図、全国最新写真jpg、全国ランドサットモザイク画像、世界衛星モザイク画像、簡易空中写真png、国土画像情報jpg、空中写真png、単写真GeoJson、色別標高図png、活断層図png、治水地形分類図png、標高タイル（基盤地図情報数値標高モデル）、細密数値情報（宅地利用動向調査）、全国植生指標、基準点、磁気図、地震／豪雨正射画像png、地震応急復旧対策基図、標高タイルtxt、指定緊急避難場所GeoJson

基盤地図情報（GML形式）
http://www.gsi.go.jp/kiban/index.html
基盤地図情報ビューアはこちら（SHAPE形式へのエクスポートも可能。実質的に市単位のデータに留めないと満足に動かない）：
https://fgd.gsi.go.jp/download/documents.html

　基本項目（「測量の基準点」、「海岸線」、「行政区画の境界線及び代表点」、「道路縁」、「軌道の中心線」、「標高点」、「水涯線」、「建築物の外周線」、「市町村の町若しくは字の境界線及び代表点」、「街区の境界線及び代表点」）
　数値標高モデル（5mメッシュ及び10mメッシュ）
　ジオイド・モデル

国土数値情報（GML、SHP、XML形式）ダウンロードサービス
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/

標高・傾斜度5次メッシュ
・標高（平均，最高，最低），傾斜角度（平均，最大，最小），傾斜方向（最大，最小）
・250mメッシュ、標高10mメッシュ
・東西は１度、南北は2/3度
・JPGIS2.1（GML）形式
・世界測地系
・dbf/ shp/ shxファイル、xmlドキュメント

国土情報ウェブマッピングシステム（国交省。かなり忍耐がいる。どんなデータがあるかを見るのに便利）
http://nrb-www.mlit.go.jp/WebGIS/

「GIS ⽤背景地図の材料を作る」（きたこういち）
http://koutochas.up.seesaa.net/image/GISE794A8E8838CE699AFE59CB0E59BB3E381AEE69D90E69699E38292E4BD9CE3828B_2014_04E4BD9CE68890.pdf

QGIS で国土数値情報「標高・傾斜度5次メッシュデータ」を描画
https://www.mk-mode.com/octopress/2015/01/04/gis-qgis-painting-ksj-elevation-data/

GML

Geography Markup Language
拡張子xml、テキストデータ

国土地理院では、｢地理情報標準プロファイル（JPGIS）｣に基づいて整備し提供するデータの形式を GML に一本化することを進めている。
2012年にG-XML（JIS X7199）が廃止され、GML（JIS X7136）に移行。

基本地図情報ビューアFGDV（国土地理院の以下のサイトの「表示ソフトウェア」よりダウンロード）
https://fgd.gsi.go.jp/download/documents.html

ジオグラフィア：基盤地図情報JPGIS(GML)形式データの読み込み
http://www.geolab.jp/geo-graphia/hints/21_jpgis.html

ESRI社のサイト（SHAPE形式（ArcGIS）とGML形式の変換ツール）
https://blog.esrij.com/2014/04/07/jpgisgml-9aeb/
https://blog.esrij.com/2012/05/22/jis-x7136-gml-a-ddf5/

標高DEMデータ変換（GMLからGeoTIFF形式に変換）
　(株)エコリス
http://www.ecoris.co.jp/contents/demtool.html
　QGISプラグイン
https://www.chuogeomatics.jp/archives/2503
　Pythonスクリプト
http://space.geocities.jp/bischofia_vb/python/fgddem/

基盤地図ビューア（GML。Mac用）
http://www.jizoh.jp/pages/BMVr.html

VectorMapMaker（Moritaさん、フリーウェア）
基盤地図／国土数値情報ビューア（GML。Windows用）
http://www.geocities.jp/morita_shin2/vectormapmaker/vectormapmaker.htm

数値地図5000（土地利用）ファイル変換ツール（XML形式からSHAPE形式へ。国土地理院）
http://www.gsi.go.jp/kankyochiri/lum-xml_tool.html

OPeNDAP

地球科学分野で広く使われている。
通常のブラウザでもOPeNDAPクライアントになりうる。
OPeNDAPサーバ上のデータはHDFフォーマット、netCDFフォーマットが多いが、任意のフォーマットでもよい。

ウィキペディア

User Guide - OPeNDAP Documentation
https://opendap.github.io/documentation/UserGuideComprehensive.html

●OOPeNDAPサーバ（別名Hyrax）
　フロントエンドサーバ：Tomcat Servlet（OLFS: OPeNDAP Lightweight Front-End Servlet）とバックエンドサーバ（BES）からなる。
https://opendap.github.io/hyrax_guide/Master_Hyrax_Guide.html

https://www.opendap.org/support/OPeNDAP-servers

FUSEによる遠隔気象データアクセスツール　2008
http://www.ieice.org/~de/DEWS/DEWS2008/proceedings/files/c9/c9-1.pdf
　netCDF、HDF、GRIBに対応可能。

Tuesday, December 12, 2017

京大生存圏研究所　グローバル大気観測データ

http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/glob-atmos/
JRA-55、ERA-40、NCEP再解析データ、気象庁データ（GPVほか。GRIB形式）などをnetCDF形式に変換して提供している。
2015年5月7日よりOPeNDAPサーバによる配布を停止中。

netCDF形式

netCDFとはデータの格納形式だったり、netCDFファイルを取り扱うライブラリ群だったりインタフェースだったりする。

拡張子：nc、nc4

配列形式で格納されている。通常、物理量別にファイルが分かれている。時系列は例えば月単位で格納されている。
・netCDF データのクイックツアー
https://pro.arcgis.com/ja/pro-app/help/data/multidimensional/a-quick-tour-of-netcdf-data.htm
・netCDF データ格納形式の基礎
https://pro.arcgis.com/ja/pro-app/help/data/multidimensional/fundamentals-of-netcdf-data-storage.htm

netCDFビュワーの一覧；
https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html
Panoply：netCDF, HDF and GRIB Data Viewer（NASAのGISSが作成）
https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/
Panoplyの使い方：https://www.geo.uni-bremen.de/Interdynamik/images/stories/pdf/visualizing_netcdf_panoply.pdf
使い方YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=dTvxE5zcY08
QGISとPanopy：http://www.cazalac.org/mwar_lac/fileadmin/imagenes2/Remote_Sensing/S1A2.pdf
~~(株)ハイドロソフト技術研究所のビュワー~~（動作確認できず）
http://www.hydro-soft.co.jp/special/toolsdown.php

Samurai Graphユーザーズマニュアル
http://samurai-graph.osdn.jp/manuals/ja/index.html

Sunday, December 10, 2017

波浪予測

GPV
解説：http://www.data.jma.go.jp/gmd/kaiyou/db/wave/comment.html
　沿岸波浪：AWJP／FWJP
　外洋波浪：AWPN／FWPN
氷海域での波浪予測
http://weather-gpv.info/jyouhou/pdf/448.pdf
モデル
http://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2009/2009_08_0069.pdf
三角波
http://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/h29kou_haku/pdf/zenbun/h28-t14.pdf
アンサンブル波浪予測の精度（京大防災研）
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00037/2004/768-0167.pdf

SWAN：http://earthsimulation.blogspot.jp/2017/10/swan.html

SuWAT高潮・波浪結合モデル：http://earthsimulation.blogspot.jp/2017/12/suwat.html

第3世代波浪推算モデルWAM（WAMDI group）
http://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/1520-0485(1988)018%3C1775:TWMTGO%3E2.0.CO%3B2

WW3: NOAA Wavewatch III
http://polar.ncep.noaa.gov/waves/index2.shtml
180時間予測

米国海軍数値気象海洋センターFNMOC
https://www.fnmoc.navy.mil/wxmap_cgi/index.html
144時間予測

うねり性波浪（沿岸技術研究センター）
http://www.cdit.or.jp/monograph/2013/H25-14.pdf

電中研
http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/leaflet/N08020.pdf

COMEINS（(財)沿岸技術研究センター）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejoe/70/2/70_I_61/_pdf

ナウファス（全国港湾海洋波浪情報網、NOWPHAS）
http://www.mlit.go.jp/kowan/nowphas/index.html

将来構想
http://www.sapc.jaxa.jp/work/ocean/pdf/H26/E2E/2/%E8%B3%87%E6%96%992_1_%E6%B3%A2%E6%B5%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%80%E3%82%AF%E3%83%88.pdf

民間気象予報会社

http://www.windfinder.com/forecasts/swell_indian_ocean_akt.htm
http://www.stormsurf.com/mdls/menu_wam.html
http://www.yosurfer.com/surf_reports/io/map/2
(株)サーフレジェンド：Wave Hunter　http://www.surflegend.co.jp/service/index.html　（京大防災研と共同研究）https://www.namidensetsu.com/help/contents/1550
Risesystem Inc.: Wave Simulator　http://www.bcm-surfpatrol.com/wavesimulator.php　https://itunes.apple.com/jp/app/%E6%B3%A2-%E9%A2%A8%E4%BA%88%E6%B8%AC-wave%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BC/id427437061?mt=8
日本気象協会：https://www.jwa.or.jp/service-business/docs/7_%E6%B3%A2%E6%B5%AA%E4%BA%88%E6%B8%AC%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0.pdf
NEC/JAMSTEC　http://jpn.nec.com/hpc/app_service/cases/typhoon.html
建設気象PRO　http://kensetsu.lbw.jp/kaiho.html

次世代波浪モデル(岐阜大）
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-08640544/

インド洋の波浪予測（JAMSTEC、宮澤）
http://www.jamstec.go.jp/frsgc/research/d1/miyazawa/Captain_Miyazawa_101124.pdf

Thursday, December 7, 2017

地理情報標準プロファイルJPGIS

国土地理院のFAQ：http://www.gsi.go.jp/GIS/jpgis-faq.html
ウィキペディア：https://ja.wikipedia.org/wiki/JPGIS

ISO191**シリーズに準拠
　XML形式（日本独自のスキーマ）
　GML形式：これに一本化の方向。Open Geospatial Consortiumが開発。
　SHAPE形式：GISの世界市場でトップシェアを誇る米国ESRI社が提唱。

JPGISデータ変換ツール（日本スーパーマップ(株)）
https://www.supermap.jp/products/tools/jpgis.html
国土数値情報データ（JPGIS準拠）をSHARP形式に変換するツール（ksjtool）
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/jpgis/jpgis_tool.html

Wednesday, December 6, 2017

フリーの地形（標高）データ

国土地理院「基盤地図標高データ」
http://www.gsi.go.jp/kiban/index.html
全国の5m、10m、50mメッシュ。GMLファイル
利用者登録制。同サイトの基盤地図情報ビューアで描画できる。

国土数値情報　傾斜度5次メッシュデータ
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-G04-d.html
250mメッシュ
QGISで描画する方法
https://www.mk-mode.com/octopress/2015/01/04/gis-qgis-painting-ksj-elevation-data/

ALOS全球数値地表モデル (DSM) "ALOS World 3D - 30m" (AW3D30)
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/aw3d30/index_j.htm
パンクロマチック立体視センサ (PRISM)による水平解像度30mの標高データ
5m解像度版は有料（RESTEC販売）

地表ジオポテンシャル高度データTOPO
気象庁の数値予報モデルに使われている。国土地理院のデータと微妙に異なる。
http://apps.diasjp.net/gpv/

Digital Globe社
民間衛星で境最高の解像度0.5～2m解像度（DSM/STM）有料

Monday, December 4, 2017

NEC SX-Aurora TSUBASA

Thursday, November 30, 2017

暁光（Gyoukou）

(株)エクサスケーラー（斉藤元章会長）
http://www.exascaler.co.jp/
液浸冷却装置を開発

ペジー・コンピューティング（斉藤元章社長）
http://pezy.jp/
独自マルチコアプロセッサPEZY-SCを開発

暁光（Gyoukou）
ZettaScaler-2.2
TOP500において2017年11月に4位、Green500では同様に5位
http://www.exascaler.co.jp/wp-content/uploads/2017/11/zettascaler2.0_ja_page.pdf
（プレスリリース）
http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20171114/

EXTRAWING

http://www.jamstec.go.jp/ceist/aeird/avcrg/extrawing.ja.html
https://www.jamstec.go.jp/ceist/extrawing/description.html

東工大　ＴＵＢＡＭＥ

http://www.gsic.titech.ac.jp/tsubame
GPUスパコン

「京」コンピュータ

http://www.aics.riken.jp/jp/k/

Top500
　2011年の6月と11月に第1位
Graph500
　2019年6月～2015年7月（9期連続）に１位、2014年11月に2位、2014年6月に１位、2013年に4位
HPCG
　2019年6月～2018年6月（3期連続）に3位、2017年11月～2016年11月（3期連続）に１位、2016年6月～2015年７月（3期連続）に２位
HPC Challenge Aword
　2016年に４部門で１位、2014年に2部門で１位、2012年と2013年に３部門で1位、2011年に4部門で１位
Green500
　2010年11月に4位
ゴードン・ベル賞最高性能賞
　2011年11月（第一原理計算で最高性能賞）、2012年11月（初期宇宙での暗黒物質の動き）

○６次元メッシュ／トーラス
https://www.fujitsu.com/jp/about/businesspolicy/tech/k/whatis/network/
8万個以上のCPU間を相互に接続するネットワーク（インターコネクト）に「6次元メッシュ／トーラス」（Tofu（Torus fusion）インターコネクト）を採用。リンクあたりスループットは片方向5G bps、各ノードは4方向同時送受信可が可能。
・スーパーコンピュータ「京」のインターコネクトTofu（富士通、安島雄一郎ほか、2012）
https://www.fujitsu.com/downloads/JP/archive/imgjp/jmag/vol63-3/paper05.pdf
・高次元メッシュ/トーラスネットワークにおける実アプリケーションの通信最適化手法（黒田明義ほか、2014）
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=96929&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8

○SCALE Project　気象気候惑星科学共通ライブラリーを目指して（理研計算科学研究機構、富田浩文、2012）
http://www.cs.kyoto-u.ac.jp/wp-content/uploads/2012/06/02tomita.pdf

○非静力学モデルに関するワークショップ（2015、JMA-NHM（解像度~100m）、AGCM20、NHM5、CReSS（2km）、NICAM（3.5km）、WRF（200m）、NHRCM、DFS、MSSG、asuca、SCALE）
http://w3.u-ryukyu.ac.jp/met_rq/notice/201512_NHM-WS/abstract/NHM-WS_abstract_all.pdf

地球シミュレータ

https://www.jamstec.go.jp/es/jp/

●ES3（SX-ACE）
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/wp-content/uploads/2016/07/SX-ACE_%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E6%8A%80%E6%B3%95%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E_%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E5%8C%96%E8%B3%87%E6%96%99_%E9%98%AA%E5%A4%A7201609.pdf

●NEC SX-ACEの導入状況
阪大、九大応力研、JAMSTEC、東北大、国立環境研究所、大林組技術研究所、独シュトゥットガルト大学高性能計算センターHLRS、独キール大学、ノルウェーのアルフレッド・ウェゲナー極地海洋研究所

●SX-ACEとAurora
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/wp-content/uploads/2015/02/2_aino.pdf

メモリ
ES1：フルパイプラインメモリ（FPLRAM）：128Mbit、133MHz、10TB
ES2：ADB（Assignable Data Buffer）と呼ばれる容量256 KByte, 4 Byte/FLOPの高速なキャッシュ
ES3（DDR3 2000）のメモリ帯域幅：ノード当たり256 GB/s、ラック単位で16TB/sec、全体1,300TB/sec。ADB（1 MB）
SX-Aurora：メモリ帯域0.75 TB/sec、DDR4 DIMM

結合ネットワーク
ES1：単段クロスバースイッチ
ES2：２段クロスバースイッチでファットツリー状に接続
ES3：同上

Wednesday, November 29, 2017

GISソフト

出典

Windows用フリーソフト

MANDARA：Shape形式のデータやKMZ形式のデータなどに互換性　http://ktgis.net/mandara/
カシミール３D：地図ブラウザ。国土地理院の数値地図、ArcInfoのExport形式（拡張子E00）、LANDSAT画像（TM,ETM+）が活用できる。
ArcExplore：Esri社の無償ソフト。
Quantum GIS（QGIS）：高機能だが操作方法は複雑。http://qgis.org/ja/site/
GRASS GIS　http://wgrass.media.osaka-cu.ac.jp/grassh/index.html
みんなでGIS　http://www.minnagis.com/
時空間地理情報管理システムSTIMS　http://www.mm.ics.saitama-u.ac.jp/stims/　開発停止中
FOSS4G
GMT：難度高い
OpenLayers
SuperMap Viewer 2008
TNTLite
STIMS（埼玉大学工学部大沢研究室）

低コストGIS

地図太郎

無償／低コストで使えるWebGIS

国土地理院の電子国土Web
MapServer
Openlayer
昭文社のMAPPLE
パスコのわが街ガイド
ドーンのGeoBase
国際航業のSonic-Web
Google Earth/ Googleマップ：KMZ形式

有料

Blackland GRASS
ArcGIS
MapInfo
SIS　http://www.informatix.co.jp/sis/
TNTmips
SuperMap GIS

Tuesday, November 28, 2017

植生動的モデルSEIB-DGVM

Spatially Explicit Individual Based Dynamic Global Vegitation Model

DIAS

すべてのデータセット
http://search.diasjp.net/search?lang=ja&ex=true&ex=jdc&ex=jalter&ex=nipr&ex=ads

1-434: DIAS
435-483: JAMSTEC Data Catalog
484-631: JaLTER
632-876: NiPR
877-1027: ADS

Python

公式サイト：https://www.python.org/
ウィキペディア
Javaと並んで最も人気の高い汎用プログラミング言語。機械学習や深層学習の分野で多くの支持を得ている。インタプリタ上で実行するスプリクト言語。計算・統計処理で使用できるライブラリが豊富。
通常、Ｃ言語で書かれたバージョンCPythonを差す。
YouTube、Instagram、Pinterest、DropBox、Pepperの感情エンジンはPythonで書かれている。

Anaconda：データサイエンス向けに作成された Pythonパッケージ
Pythonの統合開発環境としては、PyCharm、Viｍ、sublime、PyScripter、Visual Studio、Atom、Eclipse+PyDev、Anaconda、IDLE、Jupiter、Spyderなど。

●基本
「専門知識いらず！Pythonとは？言語の特徴から網羅的に徹底解説」（フクロウ氏）
https://www.sejuku.net/blog/7720
「Pythonで作れるモノとその事例まとめ【WEBアプリ/データ解析/人工知能】」（佐野裕史氏）
https://www.sejuku.net/blog/9017

Pythonで大きなテキストファイルをメモリに読み込まずに行単位で読み込みます
https://code.i-harness.com/ja/q/62ce40

●科学計算
科学技術計算のために Python を始めよう。
http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/intro/

●気象データ
本ブログ内：気象データとPython　http://earthsimulation.blogspot.com/2018/09/python.html

●GISデータ
PythonでGIS
http://blog.godo-tys.jp/python-geospatial-tutorial/

【脱GIS】Pythonとかで地理空間情報、位置情報を扱うための情報まとめ
https://qiita.com/aimof/items/b4e4551d27abaf5bb258

Pythonで国土数値情報のShapeFileを操作してデータベースにインポートしてみる
https://qiita.com/mima_ita/items/e614a281807970427921

Python GeoSpatial Tutorial 目次
http://blog.godo-tys.jp/python-geospatial-tutorial/

国土数値情報とfoliumで市区町村区切りのコロプレス図を描く(GeoJSON型式→Python)
https://qiita.com/shima_x/items/fe29274d67de3a461524

QGIS+Python初級
https://gis-oer.github.io/gitbook/book/GIS%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E6%95%99%E6%9D%90/python%E5%88%9D%E7%B4%9A/python%E5%88%9D%E7%B4%9A.html

ArcGIS API for Python
https://community.esri.com/docs/DOC-11401-hogehoge

●その他
netCDFをRで読む方法
http://seib-dgvm.com/tips.html

気象データ形式

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpreport/63/chapter4.pdf

ベクタデータとラスタデータ／格子点データ

(2) WMO通報式
　伝統的文字形式通報式 (TAC)
　表参照型通報式
　　BUFR：Binary Universal Form of Representation
　　CREX：Character form for the Representation and Exchange of data
　　GRIB：Gridded Binary
　XML を基にした通報式
　CAP
(3) 気象庁固有のデータ形式
　テキスト電報の形式
　数値予報システム内部で用いられるバイナリ形式
　気象庁防災情報 XML
(4) 米国研究機関発の汎用配列データ形式
　netCDF (network common data form、UCAR Unidata で開発)
　HDF (hierarchical data format、NASAで開発、リモセン分野)
(5) GIS 標準
　ベクタデータ形式
　　ESRI 社の Shapefile 形式
　　米国 ANSI 標準 SDTS (Spatial Data Transfer Standard)
　　OGC の GML
　　KML (Keyhole Markup Language)
　　GeoJSON
　ラスタデータ形式

格子点値データフォーマット
　GRIB/GRIB2（WMO基礎システム委員会 (CBS) によって標準化）：気象庁GPV
　NetCDF (Network Common Data Form、米国 Unidata で開発)
　GrADS
　NuSDaS (Numerical Prediction Standard Data-set System、気象庁独自フォーマット)
　　本ブログ内：http://earthsimulation.blogspot.com/2018/09/nusdas.html

可視化ツールとライブラリ
本ブログ内：http://earthsimulation.blogspot.com/2018/09/blog-post_54.html

衛星海面フラックスJ-OFURO

https://j-ofuro.scc.u-tokai.ac.jp/project/
http://dtsv.scc.u-tokai.ac.jp/j-ofuro_japanese/index.html

海上風

●マイクロ波散乱計
本ブログ内：http://earthsimulation.blogspot.jp/2017/10/blog-post.html

●大気追跡法
本ブログ内：http://earthsimulation.blogspot.jp/2017/10/blog-post_31.html

●マイクロ波放射計 （AMSR/AMSR-E、6GHz帯、Coriolis/Windsat)／全天候型海上風速
　海面輝度温度の周波数・偏波依存性を利用して風速を推定。
http://sharaku.eorc.jaxa.jp/AMSR/windsat_direction/manual/index_j.html
AWSSW （All Weather Sea Surface Wind）データ。沿岸部は陸の影響で精度が極端に低下。空間分解能：約50km
http://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2010/2010_01_0005.pdf
AMSR-Eの6.925GHz帯と10.65GHz帯水平偏波輝度温度から算出。雨天でも海上風速の算出が可能。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sst/4/1/4_59/_pdf/-char/ja
SAC-D/Aquarius衛星（2011年にアルゼンチンCONAEとNASAが打ち上げ）
佐賀大学
https://www.ioes.saga-u.ac.jp/jp/files/uploads/12-2.pdf

●合成開口レーダー
東北大
http://www.bosai.go.jp/sougou/kyoudou/kyodo14.pdf

産総研＞福島再生可能エネルギー研究所＞風力エネルギーチーム
http://www.aist.go.jp/fukushima/ja/unit/WPT.html
神戸大　丹羽／産総研　竹山（SAR+WRF）
竹山、「合成開口レーダー画像および海洋観測に基づく海上風シミュレーションの精度向上」2015
https://kaken.nii.ac.jp/ja/file/KAKENHI-PROJECT-24760679/24760679seika.pdf
嶋田ほか、「複雑地形における気象モデルによる高解像度風況シミュレーション」2015
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/37/0/37_241/_pdf
香西、「合成開口レーダー・散乱計及びメソ気象モデルを用いた洋上風力資源調査手法の開発」2013
https://kaken.nii.ac.jp/ja/file/KAKENHI-PROJECT-22360379/22360379seika.pdf
見崎ほか、「メソ気象モデル WRF によって計算された沿岸海域における水平風速勾配の精度検証」（神戸大）2013
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaweam/2013/0/2013_131/_pdf/-char/ja
大澤ほか、「メソ気象モデルによる洋上風況調査精度について」2012
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/34/0/34_334/_pdf
丹羽ほか、「合成開口レーダー画像を用いたメソ気象モデル WRF による沿岸海上風速分布の検証」2011
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kazekosymp/21/0/21_0_203/_pdf/-char/ja
岸から 10km 以内の海岸線近傍で大きな正のバイアスを示す．これはWRFが原因

ALOS/PALSAR
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/img_up/jpal_090123.htm
http://www.eorc.jaxa.jp/earthview/2013/tp130528.html

●ブイ・船舶
https://www6.kaiho.mlit.go.jp/03kanku/yokohama/kisyou.html
・沿岸域情報提供システム（MICS）（海上保安庁）

https://www.kaiho.mlit.go.jp/info/mics/

・東京湾海上交通センター
https://www6.kaiho.mlit.go.jp/tokyowan/weather-pc/weather.htm
・海上気象実況報（観測船、一般船舶、ブイ、漁船）／海上高層実況気象報（観測船等）／海上気象ブイロボット実況報（気象庁）
　海上予報／海上分布予報
・海天気.jp（有限会社ビーイング）
https://www.umitenki.jp/

●観測タワー
・NEDO（銚子沖、北九州市沖）

●海洋短波レーダー
波浪データを使用した海上風推定手法に関する検討
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejer/72/5/72_I_59/_article/-char/ja/
海洋レーダによる沿岸海上風補正
http://le-web.riam.kyushu-u.ac.jp/~le-all/meeting/hf-radar/2017/slides/hisaki.pdf

●シミュレーションによる推算
海上技術安全研究所
北太平洋／日本近海

海上風観測方法
http://www.nedo.go.jp/content/100758580.pdf

火災シミュレーション

(独)消防研究所
http://www2.nagare.or.jp/jscfd/j-jscfd/122/p122-6.pdf

建屋内

(株)環境シミュレーション
火災蓄煙：蓄煙シミュレーション
http://www.env-simulation.com/jp/?p=132
火災蓄煙：プリュームシミュレーション
http://www.env-simulation.com/jp/?p=130

(株)CAEソリューションズ
PyroSim -火災シミュレーション
https://www.cae-sc.com/products/pyrosim.html
火災シミュレーションソフト米国標準局(NIST)のFire Dinamics Simulator(FDS)を計算エンジンとして使用するFDS専用のGUI

都市の延焼

愛媛大学防災情報研究センター
火災延焼シミュレータ（大規模地震時に発生すると考えられる都市火災）
http://cdmir.jp/simulator/

消防研究センター
市街地火災延焼シミュレーション
http://www.fdma.go.jp/neuter/about/shingi_kento/h28/itoigawa_daikibokasai/02/shiryo2.pdf

愛媛大学
火災延焼シミュレータ（クラウド）
http://disastersim-01.ee.ehime-u.ac.jp/
総務省2016及び2017年度SCOPE受託事業「地理空間情報と環境情報を活用した災害避難共助支援による減災力向上に関する研究開発」
http://www.soumu.go.jp/main_content/000419821.pdf

応用地質(株)
火災延焼シミュレーション
https://www.oyo.co.jp/business_field/fire-spread-simulation/

(独)建築研究所
http://www.kenken.go.jp/japanese/contents/publications/epistura/pdf/41.pdf

国際航業(株)
http://www.kkc.co.jp/service/bousai/fire_sim.html

Friday, November 24, 2017

気象庁GPV

出典：
気象庁：http://www.data.jma.go.jp/developer/gpv_sample.html
気象業務支援センター：http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/f-online0.html

GPV
気象予測
・全球予測GMS：四次元変分法、20km格子、11日
　GWM
　RSM：領域
・メソ予測MSM：5㎞メッシュ　39時間、四次元変分法
　　　00
           PLM018
           PMH018
           SFC018
        06
        12
        18　
・局地予測LFM：2kmメッシュ　9時間、3次元変分法
・週間アンサンブルEPSW/WFM：1.25度格子、11日
・1か月予測アンサンブルEPS1（2.5度格子）
・3か月予測（2.5度格子）
・暖・寒候期予報（6か月アンサンブル）

●海洋予測
・GWM：全球波浪
・CWM：沿岸波浪
・WEM：波浪アンサンブル
・海水温・海流予測：0.1度/0.5度格子、3か月

●観測データ
・アメダス
・全国合成レーダーエコー強度データRDR（1km格子）
・ひまわり8号（1km/4km格子）
・高分解能雲（0.2度格子）

2006年3月以降のMSMデータはGRIB2形式になっているのでwgrib2を使って読む．

気象情報可視化ツール Wvis (Windows, AVS/Expressのランタイムアプリケーション)
http://www.cybernet.co.jp/avs/download/wvis.html

全般
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/205.pdf

２週間・１か月アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能日本域)の提供について（2017.4）
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/460.pdf

局地数値予報モデルLFM
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/388.pdf
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/454.pdf

Thursday, November 23, 2017

GEBCO海底地形

GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans）
UNESCOの国際水路協会IHOとIOCの共同プロジェクト。グリッド間隔は30秒（約900m）と１分（約1.85km））
http://www.gebco.net/

大洋水深総図（Wikipedia(jp)）

30秒グリッド
https://www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/gebco_30_second_grid/
船の測深データを衛星重力データで補完。

地形データ（世界）

○経済産業省 ASTER全球3次元地形データ（GDEM、30m解像度）
http://www.jspacesystems.or.jp/ersdac/GDEM/J/

○US Geological Survay
・USGS EarthExplorer (EE)
http://earthexplorer.usgs.gov/

・USGS Global Visualization Viewer (GloVis)（要JAVA）
http://glovis.usgs.gov/

・ETOPO1（米国地球物理データセンターNGDCが提供。1分＝約1.8km解像度）
https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html

・STRM3（スペースシャトルのレーダー観測。90m。陸上のみ）
http://e4ftl01.cr.usgs.gov/SRTM/SRTMGL1.003/2000.02.11/
http://e4ftl01.cr.usgs.gov/SRTM/SRTMGL3.003/2000.02.11/

・GTOPO30（陸上＋海底地形、解像度30秒＝約900m）
https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30

・GEBCO
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/11/gebco.html

・IBCAO（International Bathymetry Chart for Arctic Ocea。北極海の海底地形。500mグリッド）
https://www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/

・GMRT（Global Multi-Resolution TOpography Data Synthesis。マルチビーム測深データ）
https://www.gmrt.org/

・GLCC: GLOBAL LAND COVER CHARACTERIZATION
http://edc2.usgs.gov/glcc/glcc.php

Tuesday, November 14, 2017

(株)計算力学研究センター

(株)計算力学研究センター RCCM
http://www.rccm.co.jp/product/

流体解析ソフト
ANSYS Fluent
Polyflow
http://www.rccm.co.jp/development/fluid/

風環境シミュレーション

(株)環境シミュレーションESim
3次元熱流体解析ソフト　WindPerfectDX
http://www.env-simulation.com/jp/?p=562

(株)大林組
風環境シミュレータ　Zephyrus
https://www.obayashi.co.jp/chronicle/database/t45-2.html
https://www.obayashi.co.jp/technology/shoho/069/leeflet/2-366.pdf
https://www.obayashi.co.jp/technology/shoho/064/64-09.pdf
http://s3.amazonaws.com/zanran_storage/www.obayashi.co.jp/ContentPages/43710214.pdf#search='zephyrus+%E3%83%93%E3%83%AB%E9%A2%A8'
http://www.aij.or.jp/jpn/publish/cfdguide/

AGCアニメテック(株)
GSMAC3D （旭硝子・中央研究所）
http://cae.agac.co.jp/contents/material/#simu01

(株)熱流体エンジニアリング
http://www.tf-eng.com/solution_02.html

Monday, November 6, 2017

MASCOT

(株)水域ネットワーク
非線形風況予測モデル「MASCOT」（Microclimate Analysis System for Computer Terrain ）
http://aquanet21.co.jp/mascot/

価格表
http://aquanet21.co.jp/mascot/price.htm

Tuesday, October 31, 2017

GISデータ

解像度

地球円周は4万km
１度で111km

測地系・座標系・投影法

UTM座標系
WGS84の経度緯度座標系
JGD2000の投影法
測地系NAD27
測地系NAD83

ファイル形式

GML形式（JPGIS1.0）
SHAPE形式（JPGIS2.1）

地図・測量・GISレポート一覧（(株)中央ジオマチックス） https://www.chuogeomatics.jp/map-article-list

大気追跡風

大気追跡風（Atmospheric Motion Vector:AMV）

上層又は下層の雲、水蒸気を追跡することで風向、風速を得る。

（気象衛星センター）
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/product/product/wind/index.html
ひまわりを利用。北半球で毎時（1日24回）、南半球で1日4回。
0.5x0.5度毎の格子点毎に算出。

（大気追跡風算出アルゴリズム）
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/technotes/msctechrep58-1.pdf
下層雲の算出には赤外１（10.8μm）、可視（0.63μm、昼間）、赤外４（3.8μm、夜間）を使用。
雲低高度の推定法

（ひまわり大気追跡風のデータの内容）
http://www.mri-jma.go.jp/Project/cons/data/AMV.pdf

（大気追跡風プロダクト紹介、雲高度の推定方法）
http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_10600349_po_ART0010573068.pdf?contentNo=1&alternativeNo=

衛星マイクロ波散乱計

　海面にマイクロ波を照射し、後方散乱を受信して海上風情報に変換する。
一般的にマイクロ波散乱計の風速の観測精度は2 m/s 以内、分解能は20～ 30 km程度
一般的に海上風速は高度10 mでの風速。
マイクロ波散乱計は水平分解能が十数km であるため，海岸線から10km 以内の沿岸域の風向・風速観測には適さない

全球の約8割を１日で観測

1991年～2000年	ERS-1衛星/AMI（European Remote-Sensing Satellite-1/Active Microwave Instrument）C-band
1995～2011年	後継機ERS-2衛星/AMI
1996～1997年	ADEOS衛星/NSCAT（NASA Scatterometer）Ku-band
1999～2009年	QuikSCAT衛星/SeaWinds Ku-band 散乱計
2002～2003年	ADEOS-II衛星/SeaWinds Ku-band 散乱計
2006年～	MetOp-A衛星/ASCAT（The Meteorological Operational satellite program-A/Advanced Scatterometer） C-band 散乱計
2009～2016年	Oceansat-2衛星/ SCAT（インドISRO） Ku-band 散乱計
2012年～	後継機MetOp-B衛星/ASCAT（The Meteorological Operational satellite program-B/Advanced Scatterometer）
2014～2016年	国際宇宙ステーション/ ISS-RapidScat
2016年～	CYGNSS A,B,C,D,E,F,G,H衛星/ GNSS-R GPSの電波が海面で反射・散乱したものを8機の衛星で受信して海上風を観測 SCATSAT-1衛星/ OSCAT-2

（MetOp-B/ASCATの精度検証）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sst/4/1/4_31/_pdf

(人工衛星搭載マイクロ波散乱計を用いた風力エネルギー資源量推定における長期変動解析)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/37/0/37_233/_pdf

（ASCAT）
データはNASA のFTP サイト（ftp://podaac-ftp.jpl.nasa.gov/allDATA）にて一般に公開
分解能：25 – 37 km（高解像度モード）、50km（通常モード）、12.5kmプロダクト
精度：4 – 24 m/sの風速を2m/sおよび方位20度の誤差で。

（洋上風況マップ、NEDO）
http://app10.infoc.nedo.go.jp/Nedo_Webgis/top.html

	年平均風速(地上高：60、80、100、120、140m)。1995年から2014年までの長期変動を考慮した平年値（20年平均値）離岸距離30㎞以内の海域：WRFシミュレーション結果に基づいて約500mの空間解像度それ以遠：人工衛星MetOp/ASCAT観測値に基づいて約10kmの空間解像度 http://app10.infoc.nedo.go.jp/Nedo_Webgis/winddata.html （QuckSCAT/SeaWindsの利用） http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwptext/37/chapter4.pdf （台風へのASCAT等の利用） http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/20/chapter5.pdf （ALOS衛星/PALSARのScanSARモードによる海上風） http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/img_up/jpal_090123.htm QuikSCAT 海上風データの大気安定度補正と推定精度の改善評価 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/32/0/32_355/_pdf/-char/ja QSCAT/SeaWindsと船舶観測海上風データとの比較 https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaiyou1992/12/6/12_6_551/_article/-char/ja/

Thursday, October 19, 2017

NICAM-COCO (NICOCO)

大気：NICAM、海洋：COCO
京コンピュータを使用
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2017GL074683/epdf
（プレス文）
http://www.aori.u-tokyo.ac.jp/research/news/2017/20170920.html

NICAM

Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model
正20面体分割格子、非静力学、雲解像モデル
公式サイト：http://nicam.jp/hiki/
https://www.jamstec.go.jp/dsep/j/nicam/

○雲微物理スキーム
・熱帯スコールラインに与えるエアロゾルの影響（理研計算科学機構、清木達也ほか、2011年、2次モーメントバルク法）
http://yukibousai.bosai.go.jp/others-files/Hiseiriki2011Nagaoka/yokou/22seiki.pdf
・気候感度に関する不確実性の提言に向けた「雲」の予測精度の向上（JAMSTEC、佐藤正樹、2014年、ダブルモーメントスキーム（NDW6））
https://www.jamstec.go.jp/sousei/jp/event/seika/2015/pdf/themeA_Sato.pdf

○全球3.5kmで計算
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jgeography/119/3/119_3_427/_pdf

○京で850mメッシュで計算
・気候・気象シミュレーションとHPC：京における全球雲解像モデルNICAMの取り組みを通して（矢代尚）
https://www.r-ccs.riken.jp/r-ccssite/wp-content/uploads/2014/12/d0ee6a0215b5fc30ea23d66745bb4850.pdf
・全球雲解像モデルによる気候研究（佐藤正樹、2008）
https://ccsr.aori.u-tokyo.ac.jp/CCSR_News_PDF/No.16/No.16%20p4-5.pdf
・全球雲解像大気モデルの全球雲解像大気モデルの熱帯気象予測への実利用化に関する研究（佐藤正樹、2005）
http://157.82.240.172/~satoh/CREST-GCRM/satoh_kickoff.pdf
・超並列スカラー機による全球雲解像モデルNICAMの性能評価（JAMSTEC、山田洋平ほか、2009年）
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL11/special2/200903SP-sato.pdf

○台風2週間予測
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2014GL062479/epdf
（プレス文）
http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20150120/

○台風の全球7kmメッシュ比較計算（MRI/JRAのDFSM、JAMSTECのMSSG、JAMSTEC/東大/理研のNICAM）
https://www.geosci-model-dev.net/10/1363/2017/gmd-10-1363-2017.pdf
（日本語論文）
http://w3.u-ryukyu.ac.jp/met_rq/notice/201512_NHM-WS/abstract/1201PM08_Wada1.pdf
（同プレス文）
http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20170331/

○雲・エアロゾル相互作用
・高解像度モデルを用いた雲・エアロゾル相互作用に関する数値実験（AICS、佐藤陽祐、2016）
https://www.gfd-dennou.org/library/davis/workshop/2016-02-11/0211_06_sato/pub/20160211_sato.pdf

MSSG

Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment
解説
・Seamless Simulations with Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment (MSSG) （大西ほか、2008年、全球1.9km）
http://www.ecmwf.int/sites/default/files/elibrary/2008/15348-seamless-simulations-multi-scale-simulator-geoenvironment-mssg.pdf
・Towards Multiscale Simulations of Cloud Turbulence（大西ほか、2011）
http://metstroem.mi.fu-berlin.de/wp/wp-content/uploads/2012/06/Ryo-Onishi.pdf

○台風の全球7kmメッシュ比較計算（MRI/JRAのDFSM、JAMSTECのMSSG、JAMSTEC/東大/理研のNICAM）
https://www.geosci-model-dev.net/10/1363/2017/gmd-10-1363-2017.pdf
（日本語論文）
http://w3.u-ryukyu.ac.jp/met_rq/notice/201512_NHM-WS/abstract/1201PM08_Wada1.pdf
（同プレス文）
http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20170331/
（DIASデータセット）
http://metadata.diasjp.net/dmm/doc/Tyhoon_Japan-ja.html
・Challenge toward the prediction of typhoon behaviour and down pour（高橋ほか、2012）
http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/454/1/012072/pdf

○MJO再現
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2016GL070550/epdf
（プレス文）
http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20161011/

○MSSG-A：ビン法
・雲に見られる混相乱流現象（2009）
http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/TAK-LAB/general/meeting/2009ES/11Onishi.pdf
・雲に見られる乱流現象–気相乱流中での微小水滴の衝突–（JAMSTEC、大西領、2011年。液相の水に対してはビン法を用い，固相（氷相）の雲物質に対してはバルク法を用いるハイブリッド法）
http://www.nagare.or.jp/download/noauth.html?d=30-5tokushu4.pdf&dir=42
・ビン法を実装したMSSG−Aによる乱流雲のシミュレーション
http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10593170?tocOpened=1 http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10593170?tocOpened=1
・MSSG-Aのモデル開発
https://www.gfd-dennou.org/arch/davis/workshop/2012-12-12/baba_20121212.pdf
・A Warm-Bin–Cold-Bulk Hybrid Cloud Microphysical Model (大西ほか、2012)
http://www.jamstec.go.jp/jdb/ronbun/Ks00030742.pdf

○乱流モデルLES：Lilly and SmagorinskyタイプのLESモデル（2009）
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL11/special/200902SP-takahashi.pdf
・LES シミュレーションを用いた複雑地形上の乱流特性の解析（2012）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/34/0/34_377/_pdf
　SmagorinskyタイプのLES、MSSG-A

○乱流モデルMYNN
・MSSG を用いた50m 解像度気象シミュレーションによる風況予測及び検証（風力エネルギー研究所、佐々木ほか、2017）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/39/0/39_277/_pdf/-char/ja
・MSSG を用いた年間のマイクロスケール風況予測（風力エネルギー研究所、佐々木亘ほか、2018）
https://www.jamstec.go.jp/ceist/j/publication/annual/annual2017/pdf/2project/chapter3/3-4-2_imamura.pdf
・MSSGによる年間のマイクロスケール風況予測の最適化（風力エネルギー研究所、2018、プレゼン）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2018/presen/05_presen.pdf
　水平解像度1000m(9.2km四方)-200m(4.8km四方)-50m、鉛直解像度10m。乱流モデル：MYNNレベル2.5。初期値・境界値にMANALの線形内挿値を使用（ネスト0と1）。土地利用はUSGC。
　MSSGと観測値のバイアス17%（補正後で11%）（MANALと観測値のバイアス23%）
　年間計算で計算コスト：226万円、４ノードで5日間。

○MSSG-O：河川流入（2015）
・高度情報利用社会実現に向けた大規模環境予測シミュレーションと周辺技術の開発（大西ほか、2016）
https://www.jamstec.go.jp/ceist/j/publication/annual/annual2015/pdf/2project/chapter2/245onishi.pdf

○都市の熱・風環境解析（大西、2015）
http://jpn.nec.com/event/150925spk/images/134sp_jamstec2.pdf
・京橋川の風の道としての影響評価（JAMSTEC、杉村剛ほか、2005?）
http://www.kyobashi-tokyo.jp/data/dobokugakkai_sugimura.pdf

Thursday, October 12, 2017

粒子法　DEMIGLACE／HiDEM

粒子計算コードDEMIGLACE

JAMSTEC坂口秀、西浦泰介
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsces/2010/0/2010_0_20100007/_article/-char/ja/

HiDEMはPC用
高速個別要素法コードHiDEM
http://www.godac.jamstec.go.jp/catalog/data/doc_catalog/media/JAM_RandDsp_24.pdf

Monday, October 9, 2017

波浪モデルSWAN

第3世代波浪推算モデルSWAN（Simulating WAves Nearshore）
http://swanmodel.sourceforge.net/download/download.htm

http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/no44/44b2/a44b2p30.pdf　（京大防災研）
http://thesis.ceri.go.jp/center/doc/geppou/cecore/00160970501.pdf　（寒地土木研）
http://coastal.nagaokaut.ac.jp/pub/swan_run.pdf　（長岡技術科学大学）

日本沿岸海域の風況・波浪マッピング（京大防災研、2014）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejoe/70/2/70_I_115/_pdf/-char/ja
風データ：GPV

津波計算コードJAGURS

公式サイト
http://toshitaka-baba.wixsite.com/index/development-of-jagurs

海洋研究開発機構，気象研究所，オーストラリア国立大学が共同で開発。非線形分散波理論に基づく有限差分法の計算コード。

津波の分散現象が再現可能な非線形分散波モデルを用いている。
特定地域の解像度を上げることのできるネスティングアルゴリズムが実装。
スパコンなどで大規模計算が可能なように並列化（「京」と地球シミュレータ（SX-ACE）に最適化）
複数のシナリオを同時に計算するマルチシナリオ実行機能。
極座標系と直交座標系での計算が可能。
JAGURSでは津波が伝番するに際に津波の付加荷重により地球が微小にたわむ効果と海水の鉛直密度分布の効果を取り入れて遠地津波をモデリングすることが可能。

・紹介
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2016/presen/06_presen.pdf
・短波長成分に富む津波の数値計算：海底地すべり津波
https://www.jamstec.go.jp/ceist/j/publication/annual/annual2017/pdf/2project/chapter1/1-10_baba.pdf
・新地球シミュレータによる高分解能・量的津波シミュレーション（JAMSTEC、今任嘉幸ほか、2015。和歌山県の予報業務で利用）
http://www.jamstec.go.jp/jdb/ronbun/Ks00048967.pdf
2,430m>810m>270m>90m>30m>10m(>3.3m)
・DONET観測情報を活用した津波予測システムの社会実装－和歌山県の事例－（石川県、石橋正信ほか、2018）
https://www.jsnds.org/ssk/ssk_37_1_125.pdf

・個人の試用談

https://qiita.com/iowanman/items/6c44621869774b143ac1

Tuesday, August 29, 2017

暑熱対策＞ミストシャワー／ドライミスト

ドライミスト：辻本誠　当時名大教授、現東京理科大学工学部建築学科教授の発案。経産省の地域新生コンソーシアム研究開発事業で実用化。https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%9F%E3%82%B9%E3%83%88
能美防災、P&G社、日本エー・シー・ピー株式会社が商標登録。
電気代は8畳向け家庭用エアコンの1/4～1/8程度で、室外機からの廃熱を周囲に放出しない。
冷房対象以外の場所の気温を高めずに、周辺をまんべんなく涼しくする
湿度70％を超えないことを目安に運転
出典：http://trendy.nikkeibp.co.jp/article/pickup/20080707/1016476/

日本冷凍空調学会の解説
http://www.jsrae.or.jp/annai/yougo/149.html

ドライミスト研究･開発 blog
http://blog.livedoor.jp/misuto601/archives/50832858.html
なごミスト設計有限会社
http://nagomist.co.jp/

マイクロフォグ
http://www.nozzle-network.co.jp/products/microfog.html

ミスティ
http://www.misti.co.jp/
トフォードプラスティック社が開発した「ミスト細霧システム」（細霧冷房、散水システム）

Spraying System
http://www.spray.co.jp/markets_and_applications/jp_cooling_by_mist.aspx?src=google&gclid=Cj0KCQjwoZTNBRCWARIsAOMZHmFW10KujoOtmQcZ-MWqcTeoPVZCk7O_8hcAA1hbuu0gu7OSt_i1xFkaApRAEALw_wcB

能美防災
https://www.nohmi.co.jp/product/drymist.html

Friday, May 26, 2017

マルチ・エージェント・シミュレーション

名古屋市立大学　教授　佐野　充
https://sites.google.com/site/sanonagaolab/research/masim

石田・松原研究室 - 京都大学
http://www.ai.soc.i.kyoto-u.ac.jp/field/chapter8.html
http://www.ai.soc.i.kyoto-u.ac.jp/trafficsim_viewer.html

鈴木一敏・山影　東京大学大学院総合文化研究
http://yamakage-ken.com/wp/wp-content/uploads/2014/05/wpartisoc23_suzuki_yamakage_2005.pdf
http://www.sgu.ac.jp/isi/yamakage07.pdf

吉村・藤井研究室　山田研究室　東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻
東京大学人工物工学研究センター
http://save.sys.t.u-tokyo.ac.jp/theme2/complexsystem.html

中央大学理工学部情報工学科田口研究室
http://www.ise.chuo-u.ac.jp/ise-labs/taguchi-lab/pdf/r01d8104038.pdf
（押野麻由子、マルチエージェントモデルを用いた避難行動のシミュレーション）

北海道大学大学院工学研究科都市環境工学専攻
http://www.jsce.or.jp/library/eq10/proc/00039/28-0151.pdf

artisoc、構造計画研究所
http://mas.kke.co.jp/event/mas_competition9/2009artisoc.pdf

Wednesday, May 24, 2017

再解析／客観解析データ

メソ解説
http://www.hysk.sakura.ne.jp/data_list/Reanalysis

再解析データの歴史
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2018/2018_02_0003.pdf
・第一世代：NCEP/NCARのR1、NCEP/DOEのR2、ERA-15、
・第二世代：ERA-40、JRA-25（気象庁・電中研）、JCDAS（気象庁）（以上、3次元変分法でデータ同化）
・第三世代：NCEPのCFSR（海洋との結合同化）、NASA/GMAOのMERRA、ERA-Interim（4次元変分法）、CIRES/NOAAの20CR（EnKF）、JRA-55（4次元変分法）
・第四世代：ERA5、JRA-3Q

再解析ポータルサイト
https://reanalyses.org/

全球再解析と領域再解析がある。DSJRA-55は全球再解析JRA-55の力学的ダウンスケーリングであって、領域再解析ではない。

●気象庁
○JRA-55
現業運用モデル20kmに対し、再解析では55kmに解像度を落としている。
http://jra.kishou.go.jp/JRA-55/index_ja.html
・DIAS：http://search.diasjp.net/ja/dataset/JRA55
・京大：http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jra55/（netCDF形式）
　JRA-55Cは衛星データを使用せず。JRA-55AMIPは一切の観測データを使用せず。JRA-55CHSは海面水温データを高解像度化。

○DSJRA-55（JRA-55日本域ダウンスケーリング）
公式サイト：http://jra.kishou.go.jp/DSJRA-55/index_ja.html
プロダクト利用手引書：https://jra.kishou.go.jp/DSJRA-55/document/DSJRA-55_handbook_ja.pdf
・DIAS：http://search.diasjp.net/ja/dataset/DSJRA55
・https://www.jstage.jst.go.jp/article/sola/12/0/12_2016-001/_pdf/-char/en
　気圧や風はDSJRA-55ではなくJRA-55を薦める。

○メソ客観解析データMANAL：JMA-Meso Analysis　解像度5km
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/09/ranal.html

○高解像度領域再解析（25km→5km。初期値、側面境界値はJRA-55を使用。同化は4D-LETKF、地上における気圧の直接観測及びラジオゾンデによる高層観測データといった従来型観測のみを同化）
・日本域を対象とした長期領域再解析に向けた取り組み
http://wind.gp.tohoku.ac.jp/yamase/reports/data15/fukui.pdf
・従来型観測の同化による高解像度日本域領域再解析による平成 27 年 9 月関東東北豪雨の再現性（東北大、福井真ほか、2017、ES所内課題）
https://www.jamstec.go.jp/ceist/j/publication/annual/annual2017/pdf/2project/chapter3/3-2-2_fukui.pdf
・従来型観測のみを同化する領域再解析の力学的ダウンスケールに対する優位性（福井ほか、）
http://www3.u-toyama.ac.jp/climate/NHM_meeting/13_Fukui.pdf

●ECMWF
ERA-40/ ERA-Interim
京大：http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/era40/

ERA5（5㎞全球）
https://software.ecmwf.int/wiki/display/CKB/What+is+ERA5

●NCEP/NOAA
NCEP再解析
京大：http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/ncep/（netCDF形式）

Tuesday, May 16, 2017

パッと知りたい！　人と差がつく乱流と乱流モデル講座（伊丹隆夫）

乱流モデル入門講座
http://www.cradle.co.jp/tec/column04/index.html

1.1　はじめに　1.2　乱流とは？

2.1　乱流は邪魔もの？　2.2　乱流から受ける恩恵

乱流と天気予報の話

3.1　気象計算と流体シミュレーション　3.2　LESの登場

乱流のメカニズム

4.1　乱れはどのように発生する？

5.1　乱流と渦管　5.2　渦管同士の干渉　5.3　コルモゴロフの相似則

乱流の計算はなぜ難しい？

6.1　乱流現象の特徴と計算の難しさ　6.2　乱流モデルと粗視化

乱流の計算方法

7.1　DNSの概要　7.2　DNSの計算手法

8.1　RANSの概要　8.2　渦粘性係数　8.3　k-εモデル

9.1　RANSの計算例　9.2　乱流モデルによる比較

10.1　RANSの壁条件　10.2　壁関数　10.3　乱流モデルと壁条件

11.1　バックステップ流れ　11.2　翼周り流れ

12.1　Large Eddy Simulation　12.2　Smagorinskyモデル　12.3　スケール相似則モデル

13.1　円柱周り流れ解析13.2　LESの計算結果13.3　RANSとの比較

14.1　ハイブリッドモデル概要　14.2　DES　14.3　VLES

15.1　DESによる円柱周り流れの計算例

16.1　ゴルフボールの流れ解析概要　16.2　ゴルフボールの流れ解析結果

17.1　ディンプルの影響

層流と乱流の判断

18.1　レイノルズ数の見積もり

19.1　航空機の主翼周りの流れ解析　19.2　おわりに

Thursday, May 11, 2017

PHASE　第一原理計算

計算工学ナビ
http://www.cenav.org/kdb/?page_id=338

FrontFlow　乱流モデル

FrontFlow/red 乱流燃焼解析ソフトウェア：
（解説）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/seisankenkyu/56/1/56_1_40/_pdf
（アドバンスソフト）　
http://www.advancesoft.jp/product/advance_frontflow_red/
（数値フローデザイン、NuFD/ FrontFlow Red）
http://www.nufd.jp/product/nufd_frontflowred.html

FrontFlow/blue　乱流音場解析ソフトウェア：次世代流体解析ソフトウェア「FrontFlow/blue」は、東大生産研加藤千幸教授のもとで開発された汎用乱流解析ソフトウェア。ラージ・エディ・シミュレーション（LES）手法による大規模渦の高精度な乱流シミュレーションが可能。
（解説）
https://www.astom.co.jp/business/analysis/pdf/FrontFlowblue.pdf
http://www.ciss.iis.u-tokyo.ac.jp/rss21/theme/multi/fluid/fluid_softwareinfo.html
（計算工学ナビ）
http://www.cenav.org/kdb/?page_id=316

FrontFlow/violet Cartesian：直交格子を用いた実用複雑系流体解析プログラム
（計算工学ナビ）
http://www.cenav.org/kdb/?page_id=328

HELYX/ OpenFOAM　乱流モデル

公式サイト
http://www.openfoam.com/
解説
https://www.slideshare.net/fumiyanozaki96/turbulence-model20140112
モデルの設定法
http://www.geocities.jp/penguinitis2002/study/OpenFOAM/turbulence_model_settings.html
http://www.mech.iwate-u.ac.jp/~hirose/ockitatohoku/ref/wakashimasensei-text-3-2.pdf

HELYX：OpenFOAM用GUIと改良版snappyHexMeshとソルバ群からなる。ヘルプデスク、サポート体制、マニュアル、GUIと安定したOpenFOAM®ソルバを汎用流体解析ソフトウェアパッケージとして利用することができる。
（CAEソリューションズ）
http://www.cae-sc.com/products/helyx.html
（ヴァイナス）
http://www.vinas.com/seihin/helyx/index.html

Helyx-OS：Engys 社が開発・販売している OpenFOAM ベースの統合 CFD ツール Helyx のオープンソース版。
http://engys.com/products/helyx-os

Wednesday, April 26, 2017

流域管理用統合解析ソフトウェアMIKE11

一次元モデル
デンマーク水理・環境研究所(DHI Water and Environment)が開発したMIKE11
https://www.mikepoweredbydhi.com/products/mike-11

CTI-MIKE11：建設技術研究所(CTI)が開発したMIKE11
http://www.ctie.co.jp/software/mike11/

解説（海外の水利・水文・水質シミュレーションモデル）
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0410pdf/ks0410007.pdf

IWM バングラデシュ洪水氾濫モデリング

IWM: Institute of Water Modelling

CEIP-I: Coastal Embankment Improvement Project, Phase-I
Final Report, Volume I: Main Report, June, 2013
http://bwdb.gov.bd/archive/pdf/364.pdf

Tuesday, April 25, 2017

iRIC河川の流れ・河床変動解析ソフトウェア

iRIC（International River Interface Cooperative）
河川の流れ・河床変動解析ソフトウェア
北海道河川財団が開発した無償の計算ソフト
U S G Sが開発したMD_SWMSと北海道河川財団が開発したRIC-Naysの機能を統合

http://wako-giken.sakura.ne.jp/wp-content/uploads/2015/04/ffe818910cb00166bea047a9459bc25a.pdf

Tuesday, April 4, 2017

DataONE

https://www.dataone.org/

The foundation of new innovative environmental science through a distributed framework and sustainable cyberinfrastructure that meets the needs of science and society for open, persistent, robust, and secure access to well-described and easily discovered Earth observational data.

Supported by NSF as one of the initial DataNets, DataONE will ensure the preservation, access, use and reuse of multi-scale, multi-discipline, and multi-national science data via three primary cyberinfrastucture elements and a broad education and outreach program

Thursday, March 30, 2017

APCC　季節予測

韓国釜山にあるAPEC Climate Center
http://www.apcc21.org/main.do

11か国17参加機関のマルチモデルアンサンブルによる季節予測
http://www.apcc21.org/ser/outlook.do?lang=en#home

参加機関一覧
http://www.apcc21.org/abt/model.do?lang=en

POAMA-2/ ACCESS-S (Australia)

POAMA: Predictive Ocean Atmosphere Model for Australia
ENSEMBLES projectの成果
公式サイト
http://poama.bom.gov.au/

データを見るには上記ページのRequest access to trial productsよりアカウント申請が必要。
全球予測はhttp://poama.bom.gov.au/trial/general/extreme_temp.htmlのみ。その他はオーストラリアだけ。

豪州気象庁のページ
http://www.bom.gov.au/climate/poama2.4/about-POAMA-outlooks.shtml
解像度250km、9か月予測、33アンサンブルメンバー
ACCESS-Sは開発中。UKMOと協力。解像度60 km

解説
http://poama.bom.gov.au/poama_workshop/Andrew_Ash_Where_to_with_CSIROs_seasonal_forecasting_and_applications_research.pdf

（オーストラリアの降水予測）
Assessment of international seasonal rainfall forecasts for Australia and the benefit of multi-model ensembles for improving reliability.

Thursday, March 23, 2017

CFSv2 (NCEP)

公式サイト
NCEP coupled forecast system model version 2

最新9か月予測のダウンロードは
https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/climate-forecast-system-version2-cfsv2#CFSv2　Operational Forecasts

最新6か月予測の分布図は
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/people/wwang/cfsv2fcst/
それぞれE1, E2, E3の３つがあるのは、初期条件とした過去30日を10日ずつ分けてそれぞれのアンサンブル平均。

CFSv2の仕様
http://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/JCLI-D-12-00823.1

大気モデル：T126、水平100-km

注：NCEPの公式季節予測はCFSv2を使っておらず、CPCのサイト
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/predictions/90day/
を要参照。

ECMWFの季節予測

季節予測のトップページ
http://www.ecmwf.int/en/forecasts/documentation-and-support/long-range/seasonal-forecast-documentation/user-guide/introduction

User guide to ECMWF forecast　products
http://www.ecmwf.int/sites/default/files/User_Guide_V1.2_20151123.pdf

最新の6か月予測
気温（地上2m）
http://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/seasonal/2m-temperature-public-charts-long-range-forecast
降水
http://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/seasonal/rain-public-charts-long-range-forecast

Seasonal Forecast System 4
https://www.ecmwf.int/en/forecasts/documentation-and-support/evolution-ifs/cycles/seasonal-forecast-system-4

EU各国のマルチモデルアンサンブルによる季節予測EUROSIPも公開している。
http://www.ecmwf.int/en/forecasts/documentation-and-support/long-range/seasonal-forecast-documentation/eurosip-user-guide/multi-model

MIROC5による季節予測

AOGCM MIROC5 をベースとした実験的季節予測システム（System for Prediction and Assimilation by MIROC; SPAM）
http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/173475/1/43-imada.pdf

大気モデルの水平解像度：T85（約140 km）
海洋モデルの水平解像度：経度方向に1.4°，緯度方向に0.5（赤道付近）～1.4°
初期値：三次元変分法によるアノマリ同化、８アンサンブルメンバ

2011年タイの大雨の季節予測可能性
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejhe/69/4/69_66/_pdf

JMA/MRI ・CGCM2

2015年よりJMA/MRI-CPS2を現業化。
http://www.metsoc.jp/default/wp-content/uploads/2016/02/LF2015_takaya.pdf

季節予測の解説
http://www.mri-jma.go.jp/Dep/cl/cl2/gallery/2008_Presentation_Ose.pdf
http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/numasym2/Numa2PPT/5-3_nakaegawa.pdf
http://wtk.gfd-dennou.org/2016-01-26/01_maeda/pub-web/maeda_04.pdf

季節予測アンサンブル平均を用いた渇水傾向情報の経済価値の評価
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jshwr/21/0/21_0_58/_pdf

次期気象庁季節予測システムによる台風季節予測の可能性に関する研究
http://ci.nii.ac.jp/els/110009980499.pdf?id=ART0010535067&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1490321123&cp=

IRI ENSO Forecast

・さまざまな気象研究機関の力学モデル・統計モデルのマルチモデルアンサンブル
http://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/current/

・ENSOの９か月予測
https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/current/?enso_tab=enso-sst_table

・テレコネクション
http://iridl.ldeo.columbia.edu/maproom/ENSO/Climate_Impacts/ENSO_PRCP_Prob_TS2p1.html
dry-wetとLa Nina-El Ninoの組み合わせを選択し、月（3か月単位）を切り替える。

Tuesday, March 21, 2017

SINTEX-F （JAMSTEC/APL)

大気海洋結合、季節予測

公式サイト
http://www.jamstec.go.jp/frcgc/research/d1/iod/index.html
季節予測の結果（海面水温、降水量、気温、ほか）
http://www.jamstec.go.jp/frcgc/research/d1/iod/seasonal/outlook.html

季節ウォッチ
http://www.jamstec.go.jp/aplinfo/climate/?page_id=298

大気モデル：T106L19 ECHAM-4.6（解像度：1度×１度）
海洋モデル：OPA8.2（解像度：2度×2度、赤道付近で0.5度×0.5度）
海洋-大気-海氷-土壌カプラー：OASIS 2.4
（”Seasonal forecasts of the SINTEX-F coupled model applied to maize yield and streamflow estimates over north-eastern South Africa”）
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/met.1402/full

Sunday, February 19, 2017

HWRF（NOAA）

台風予測 HWRF（Hurricane Weather Research and Forecasting ） http://www.emc.ncep.noaa.gov/gc_wmb/vxt/HWRF/index.php

SPEEDI

緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステムSPEEDI
原子力安全技術センターが運用。

SCALE（理研）

SCALE（(Scalable Computing for Advanced Library and Environment）
理化学研究所計算科学研究機構（AICS）を中心に開発が進められている次世代気象気候科学における基盤ライブラリー
http://scale.aics.riken.jp/ja/index.html

Friday, February 17, 2017

SGI　VL 2000　（JAMSTEC）

大規模共有メモリシステム(SGI UV2000)
公式サイト
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/uv/2000index.html

Thursday, February 16, 2017

WRF 非静力学気象モデル

WRF（Weather Research and Forecasting Model ）
NCARがメンテ

公式サイト
http://www.wrf-model.org/index.php

解説
http://www.kami-online.jp/flow/index_wrf.html
導入方法
http://robo.mydns.jp/Lecture/index.php?%B8%A6%B5%E6%A4%CE%A5%DA%A1%BC%A5%B8%2F%CE%CE%B0%E8%B5%A4%BE%DD%A5%E2%A5%C7%A5%EB%2FWRF%A4%CE%C6%B3%C6%FE

○総合気象数値計算システム「SACRA」（日本気象(株)
https://n-kishou.com/corp/corporate/technical-info/sacra/

○Advanced Research WRF (ARP)
・境界層・雲微物理過程のモデル化に対する局地豪雨の感度実験（京大防災研、竹見哲也、2011）
https://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/no54/ronbunB/a54b0p33.pdf
　2.5km⇒500m、乱流：Yonsei Universityノンローカル・スキームと雲微物理：Thompsonスキームの組み合わせが最適
・風況シミュレーションについて（2.5km⇒500m）
http://app10.infoc.nedo.go.jp/Nedo_Webgis/doc/winddata_calc.pdf
　大気境界層：Mellor-Yamada-Janjicスキーム、雲微物理過程：Ferrier (new Eta) scheme
・洋上風況マップ開発のための WRF シミュレーション（産総研、嶋田進ほか、2017年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jwea/41/1/41_5/_pdf/-char/ja

VASP

VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）とは、オーストリア・ウィーン大学で開発された、擬ポテンシャルと平面波基底を用いた非経験的(ab initio)量子分子動力学(MD)計算プログラム。

第一原理計算入門
http://www5.hp-ez.com/hp/calculations/page99

計算サービス
・HPCシステムズ
http://www.hpc.co.jp/vasp.html

http://www.j-focus.or.jp/archives/001/201307/5715be09d5745.pdf
https://books.google.co.jp/books?id=yOznjeSms18C&pg=PR2&lpg=PR2&dq=%E5%9C%B0%E7%90%83%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%80%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%A8%88%E7%AE%97&source=bl&ots=fzsypp4v8z&sig=hKpoD_3EjalI9sFYQD3TLuN5E7A&hl=ja&sa=X&ved=0ahUKEwjlxoTvoozSAhVHUbwKHWX5DzUQ6AEINTAF#v=onepage&q=%E5%9C%B0%E7%90%83%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%80%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%A8%88%E7%AE%97&f=false

第一原理分子動力学法VASP（Vienna ad Intio Simulation Package）

先進第一原理シミュレーション（物材研、2006年）

http://www.nims.go.jp/jpn/nimsnow/Vol6/2006-11/03.html

ナノ物質を対象。第一原理オーダーN法。Si(001)表面Geクラスター（図2）に対する約23,000原子の第一原理シミュレーションを実現。