海洋プラスチック汚染に関する研究 ー物理学的アプローチー スライド 片岡 国総研 日向 愛大 作成

Size: px
Start display at page:

Download "海洋プラスチック汚染に関する研究 ー物理学的アプローチー スライド 片岡 国総研 日向 愛大 作成"

Transcription

1 海洋プラスチック汚染に関する研究 ー物理学的アプローチー スライド 片岡 国総研 日向 愛大 作成

2 海洋プラスチックによる環境汚染 2 ~ plastic pollution ~ プラスチック 1960 年年代より 大量量 生産 大量量消費 è 大量量のプラスチック製の海ゴミが発 生 80% は陸陸から 20% Ryan et al.,2009 NOAA Gregory., 2009 Plastics Europe, 2011 外洋に集積 世界年年間 生産量量 (2010):2 億 6500 万 t 海岸に集積

3 海洋プラスチックによる環境汚染 plastic pollution 3 海洋プラスチックによる環境汚染 è 海洋 生物への物理理的危害 有害化学物質汚染 絡まりや誤飲 マイクロプラスチックの 生成 紫外線による劣劣化 プランクトンの 組織内にも NOAA Andrady, 2011 Gregory., 2009 有害化学物質の溶出 吸着 重 金金属の溶出 有害化学物質の濃縮 生態系に影響 Nakashima et al., 2012 レジンペレット Ogata et al., 2009

4 4 なぜ滞留留時間に着 目? 海洋プラスチックは漂着 - 再漂流流を繰り返しながら輸送される è 海岸ではプラスチック性状が急激に劣劣化 è 滞留留時間の 長い海岸はマイクロプラスチック 生成のホットスポット? 海洋プラスチックの輸送イメージ 海岸では性状が急激に劣劣化 ゴミ発生源ゴミ発生源漂着再漂流 漂着 再漂流 太平洋へ プラスチックの耐性 (%) 海洋 海岸 ゴミ発生源 暴露時間 ( 月 ) 暴露時間 ( 月 ) 真の海ゴミ輸送過程を明らかにするためには海岸での滞留時間が必要不可欠 Andrady, 2011 滞留時間が長い海岸はマイクロプラスチック生成のホットスポット?

5 プラスチックフロート追跡実験 5 青ブイ (Type 1) 青ブイ (Type 2) 個体番号 2-1 和田浜海岸 13cm 調査番号 13cm 新島 新島和 田浜海岸 太平洋 [km] オレンジブイ (Type 3) 1 km 10cm 海岸上の 3 つの種類のブイ全てに識別番号を付け位置を GPS で計測

6 フロートの数は指数関数的に減少 フロートの残余率 ( 海岸に残っている割合 ) 1/e=0.368 ( ) = exp$ t h t " $ τ r = # 0 " # h t % ' 209 & ( ) dt = 1 k 滞留時間は 209 日 % = 209 day' & 経過時間 ( 日 )

7 海岸 è 線形システム 単位インパルス応答 Input ( 新規漂着量量 ) x (t) 1 δ(t) Sea 漂着 Beach h(t) Output ( 存在量量 ) y (t) 1 0 t 再漂流流 0 t 瞬間的にフロートが漂着その量は 1 とする 始めに 1 あったフロートの数は指数関数的に減少していく 指数関数的にフロート数が減少するということは海岸が漂着フロートに対して線形システムとして振る舞っているということつまり

8 新規漂着量 è 海岸存在量 つまり 時間的に変化する新規漂着量に対する海岸存在量を以下の式を用いて計算できるということ y(t) = t 0 " x(τ )exp t τ % $ 'dτ # 209 & Input ( 新規漂着量量 ) x (t) δ(t) Unit Impulse Response h (t) 1 h(t) Output ( 存在量量 ) y (t) 0 t 0 t 0 t

9 毎日 1 個フロートが漂着したら? たとえば 毎日 1 個のフロートが和田浜に漂着したとすると和田浜上のフロートの数は無限にふえるのでしょうか? 実際はそうはなりません 前のページの式の x(t) に 1( 個 / 日 ) を代入すれば良いのです 下の図がその答えです 一日あたりの漂着量 毎日 1 個漂着 ( 破線 ) 最終的に漂着量は 209 個に収束 ( 実線 ) ( 日 ) 海岸存在量 ( 209) 海岸上のフロート数は無限に増え続ける事はありません 最終的には漂着量 (x(t)) と滞留時間 (209) のかけ算の値に収束します 滞留時間の 2 倍程度時間がたてば最終的な値の 90% 程度の漂着量となります

10 新規漂着量 ç 海岸存在量 逆に 海岸存在量が分かれば逆フーリエ変換を使う事で新規漂着量を推定することも可能です その場合のポイントは 海岸存在量の連続的なデータ ( フーリエ変換したいので ) が必要ということです x( t) = 1 2π Y( ω) i e ω t dω H ( ω) Input ( 新規漂着量量 ) x (t) δ(t) Unit Impulse Response h (t) 1 h(t) Output ( 存在量量 ) y (t) 0 t 0 t 0 t

11 海岸清掃効果の定量化

12 海岸清掃効果の定量的評価 掃除してもすぐまた元の状態に戻ってしまう 海岸清掃って意味あるの? by 海岸清掃ボランティアの方々 こんな声を良く聞きます 本当に海岸清掃は意味がないのでしょうか? あるとしたらどれくらいの効果があるのでしょうか? 海岸が線形システムだと仮定すると清掃効果の定量的評価は可能です

13 フロートからの重金属溶出について清掃 の効果を評価してみる 清掃効果 = 重 金金属溶出量量 ( 清掃無 ) 重 金金属溶出量量 ( 清掃有 ) 重 金金属溶出量量 ( 清掃無 ) Leaching flux (y m ) of toxic metal into a beach from plastics 漂着している全てのゴミからの重 金金属溶出 flux Leaching rate v(t) Cross section of plastics Leach into a beach Surrounding water Infiltration water with toxic metals 清掃なし Beach ここで清掃 clean-up 清掃あり No beach clean-up Leach into a beach Beach clean-up 清掃の効果 BCE2 Time 重 金金属溶出 flux y m Y m t ( t) = v(t τ )x(τ )h(t τ )dτ 0 重 金金属溶出量量 v (t) ( t) = t y 0 m ( τ ) dτ : 重 金金属溶出速度度 t τ : 漂着してからの 経過時間 ( 年年齢 ) x (t) h (t) : 新規漂着量量 : 単位インパルス応答

14 清掃のタイミングと清掃効果 14 仮定 : フロートの新規漂着量量は 1 年年周期で変動する : 清掃なしの場合の漂着量 : 清掃ありの場合の漂着量 新規漂着量量 清掃パターン 1 1 年年 1 回 漂着量量が極 小の時に清掃 清掃パターン 2 1 年年 1 回 漂着量量が極 大の時に清掃 清掃パターン 3 2 年年 1 回 漂着量量が極 大の時に清掃 清掃有 清掃無 清掃有 Time [year] Time [year] Time [year]

15 清掃時期は 非常に重要 15 重金属溶出に対する清掃効果 ( 累積存在量の差 ) 清掃パターン1 清掃パターン2 1 年年 1 回 漂着量量が極 小 1 年年 1 回 漂着量量が極 大の時に清掃 の時に清掃 清掃パターン 3 2 年年 1 回 漂着量量が極 大の時に清掃 清掃パターン 1 清掃パターン 2 清掃パターン 3 31% 55% 32% 最もきれいな時期に毎年清掃をするくらいなら最も汚い時期に隔年で清掃しても効果は同じ è コスト ( 人件費 ) を削減できる

16 海岸存在量の連続データがあれば新規漂着量を逆推定することや 最適な清掃時期を決定することができます 海岸存在量連続計測手法の開発

17 17 Web カメラモニタリングシステム Web カメラモニタリングシステム SD カードに保存 (SDHC, 32GB) FOMA 回線 Webcam 国総研 太陽光 パネル 時間 コントロールボックス バッテリー Webcam 画像 稼働時刻 è 7:00 から 15:00 まで 2 時間間隔 (i.e., 1 日 5 回稼働 ) 1 回稼働あたりの撮影枚数 è 5 枚 1 日あたりの撮影枚数 è 25 枚 (i.e., 5 ( 稼働回数 ) 5 ( 撮影枚数 )=25)

18 4 地点同時連続計測の実現 18 カメラ カメラ Okhotsk Sea Japan Sea 稚内 飛島 稚内撮影画像 飛島撮影画像 対 馬 Tsushima Current 輪輪島 カメラ カメラ East China Sea Kuroshio Current Pacific Ocean 輪輪島撮影画像 対 馬撮影画像

19 色に着目してプラスチックを識別 Step1: プラスチック漂着物に対応する画素の色 ( 値 ) をデータベース化 Step2: 任意の時間の撮影画像の全ての画素を調べ データベースに登録されている値と同じであればその画素はプラスチックと判断 白 赤 黄 青のゴミの抽出に成功その一方で白っぽい流木は抽出していない

20 真上から見た画像に射影変換 Step3: 真上から見た画像に射影変換し プラスチック画素が占める被覆面積を計算 Step4: Step2&Step3 を各時刻の撮影画像に対して行い 被覆面積時系列を作成 プラスチックゴミを検出した画像 さらに射影変換した画像

21 画像解析による漂着ゴミ量の連続計測 稚内 漂着量 飛島 輪輪島 対 馬 同じ日本海側でも漂着量の変動パターンは異なる è 清掃の最適タイミングも異なる 片岡ら, 2012

Microsoft PowerPoint - Ppt ppt[読み取り専用]

Microsoft PowerPoint - Ppt ppt[読み取り専用] 流域圏の物質輸送に関する実態評価の現状と課題 ~ 陸域から内湾 ( 湖沼 ) までを俯瞰的に理解する ~ 第三回 : 東日本大震災のがれき 放射性物質の移動実態と生態系への影響平成 24 年 12 月 14 日 ( 金 ) ラゾーナ川崎プラザソル 国土交通省 国土技術政策総合研究所沿岸域システム研究室日向博文 漂流 漂着ゴミの問題点環境, 船舶航行, 景観 震災起源漂流物 太平洋での輸送状況発生量,

More information

2 1,384,000 2,000,000 1,296,211 1,793,925 38,000 54,500 27,804 43,187 41,000 60,000 31,776 49,017 8,781 18,663 25,000 35,300 3 4 5 6 1,296,211 1,793,925 27,804 43,187 1,275,648 1,753,306 29,387 43,025

More information

ディジタル信号処理

ディジタル信号処理 ディジタルフィルタの設計法. 逆フィルター. 直線位相 FIR フィルタの設計. 窓関数法による FIR フィルタの設計.5 時間領域での FIR フィルタの設計 3. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 I 4. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 II 5. 双 次フィルタ LI 離散時間システムの基礎式の証明 [ ] 4. ] [ ]*

More information

例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X (

例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X ( 第 週ラプラス変換 教科書 p.34~ 目標ラプラス変換の定義と意味を理解する フーリエ変換や Z 変換と並ぶ 信号解析やシステム設計における重要なツール ラプラス変換は波動現象や電気回路など様々な分野で 微分方程式を解くために利用されてきた ラプラス変換を用いることで微分方程式は代数方程式に変換される また 工学上使われる主要な関数のラプラス変換は簡単な形の関数で表されるので これを ラプラス変換表

More information

Microsoft PowerPoint - 【配布・WEB公開用】SAS発表資料.pptx

Microsoft PowerPoint - 【配布・WEB公開用】SAS発表資料.pptx 生存関数における信頼区間算出法の比較 佐藤聖士, 浜田知久馬東京理科大学工学研究科 Comparison of confidence intervals for survival rate Masashi Sato, Chikuma Hamada Graduate school of Engineering, Tokyo University of Science 要旨 : 生存割合の信頼区間算出の際に用いられる各変換関数の性能について被覆確率を評価指標として比較した.

More information

64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () m/s : : a) b) kg/m kg/m k

64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () m/s : : a) b) kg/m kg/m k 63 3 Section 3.1 g 3.1 3.1: : 64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () 3 9.8 m/s 2 3.2 3.2: : a) b) 5 15 4 1 1. 1 3 14. 1 3 kg/m 3 2 3.3 1 3 5.8 1 3 kg/m 3 3 2.65 1 3 kg/m 3 4 6 m 3.1. 65 5

More information

2009 年 11 月 16 日版 ( 久家 ) 遠地 P 波の変位波形の作成 遠地 P 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに P U () t = S()* t E()* t P() t で近似的に計算できる * は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録

2009 年 11 月 16 日版 ( 久家 ) 遠地 P 波の変位波形の作成 遠地 P 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに P U () t = S()* t E()* t P() t で近似的に計算できる * は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録 遠地 波の変位波形の作成 遠地 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに U () t S() t E() t () t で近似的に計算できる は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録 参照 ) ここで St () は地震の断層運動によって決まる時間関数 1 E() t は地下構造によって生じる種々の波の到着を与える時間関数 ( ここでは 直達 波とともに 震源そばの地表での反射波や変換波を与える時間関数

More information

Microsoft PowerPoint - 第3回2.ppt

Microsoft PowerPoint - 第3回2.ppt 講義内容 講義内容 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 ベクトルの直交性 3

More information

「諸雑公文書」整理の中間報告

「諸雑公文書」整理の中間報告 30 10 3 from to 10 from to ( ) ( ) 20 20 20 20 20 35 8 39 11 41 10 41 9 41 7 43 13 41 11 42 7 42 11 41 7 42 10 4 4 8 4 30 10 ( ) ( ) 17 23 5 11 5 8 8 11 11 13 14 15 16 17 121 767 1,225 2.9 18.7 29.8 3.9

More information

言語表記等から推定すると 例えば 沖縄県石垣島では約 8 割を中国製が占めた一方 東京湾岸の富津では日本製がほとんど全てを占めていました ( 別添 1-2) 3 平成 27 年度のモニタリング調査は 調査実施時期が冬期となり日本海側及び北海道沿岸では調査が困難であったため 太平洋側 瀬戸内海沿岸及び

言語表記等から推定すると 例えば 沖縄県石垣島では約 8 割を中国製が占めた一方 東京湾岸の富津では日本製がほとんど全てを占めていました ( 別添 1-2) 3 平成 27 年度のモニタリング調査は 調査実施時期が冬期となり日本海側及び北海道沿岸では調査が困難であったため 太平洋側 瀬戸内海沿岸及び 資料 4 平成 27 年度海洋ごみ調査の結果について 平成 29 年 3 月 23 日 ( 木 ) 環境省水 大気環境局水環境課海洋環境室直通 03-5521-9025 代表 03-3581-3351 室長平野智巳 ( 内線 6630) 室長補佐森田紗世 ( 内線 6631) 担当野々村知之 ( 内線 6509) 甲斐文祥 ( 内線 6615) 環境省では 平成 27 年度に 10 カ所の海岸において漂着ごみ調査等を行い

More information

<4D F736F F F696E74202D208A438ADD8BDF82AD82CC97AC82EA82C697A48B4E8CB A82E B8CDD8AB B83685D>

<4D F736F F F696E74202D208A438ADD8BDF82AD82CC97AC82EA82C697A48B4E8CB A82E B8CDD8AB B83685D> 海岸近くの流れと陸起源漂着物 の移動メカニズム 西隆一郎 ( 鹿児島大学 水産学部 環境情報科学講座 ) 専門 ; 沿岸域の波浪 流れ 砂移動 航路保全 自然災害 環境アセス 沿岸域の海底地形と流れ 漂着物の漂着空間分布 砂浜はどのようにしてできる? 天然材料でできた海岸以外に漂着物 ( ゴミ ) でできた海岸が出現するのでは? カリフォルニア州には廃棄ガラスでできた海岸がある! 海岸の砂浜の構成材料

More information

ohpr.dvi

ohpr.dvi 2003/12/04 TASK PAF A. Fukuyama et al., Comp. Phys. Rep. 4(1986) 137 A. Fukuyama et al., Nucl. Fusion 26(1986) 151 TASK/WM MHD ψ θ ϕ ψ θ e 1 = ψ, e 2 = θ, e 3 = ϕ ϕ E = E 1 e 1 + E 2 e 2 + E 3 e 3 J :

More information

<4D F736F F D AB93EA8CA795F18D908F915F8E9197BF95D2312D328FCD2E646F6378>

<4D F736F F D AB93EA8CA795F18D908F915F8E9197BF95D2312D328FCD2E646F6378> 1.1.3 調査の状況写真 (1) 第 20 回調査 ( 平成 28 年 11 月 ) 第 20 回調査時の海岸の状況 作業状況 主な海岸漂着物等を地点別に図 1.1-17~ 図 1.1-39 に 特徴的な海岸漂着物を 図 1.1-40 図 1.1-41 に示す 回収前 ( 左 ) 回収前 ( 右 ) 対照枠 主要な海岸漂着物 : ペットボトル 回収作業状況 図 1.1-17 国頭村辺土名東 ( 沖縄本島地域東シナ海側北部

More information

Microsoft PowerPoint - SPECTPETの原理2012.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - SPECTPETの原理2012.ppt [互換モード] 22 年国家試験解答 1,5 フーリエ変換は線形変換 FFT はデータ数に 2 の累乗数を要求するが DFT は任意のデータ数に対応 123I-IMP Brain SPECT FBP with Ramp filter 123I-IMP Brain SPECT FBP with Shepp&Logan filter 99mTc-MIBI Myocardial SPECT における ストリークアーチファクト

More information

5. 数値解析 5.2. サンゴ浮遊幼生ネットワークモデルの検討

5. 数値解析 5.2. サンゴ浮遊幼生ネットワークモデルの検討 5. 数値解析 5.2. サンゴ浮遊幼生ネットワークモデルの検討 目 次 5.2. サンゴ浮遊幼生ネットワークモデルの検討 V-5-2-15 1) 追跡計算の概要 V-5-2-15 2) 追跡手法 V-5-2-16 3) 追跡モデル 追跡手法の妥当性確認 V-5-2-17 (1) 慶良間列島 ~ 沖縄本島西岸 V-5-2-17 (2) 石西礁湖 ~ 沖縄本島 V-5-2-18 4) 追跡計算結果

More information

【添付31】【4-1502】isobe_4-1502

【添付31】【4-1502】isobe_4-1502 4-1502-1 環境研究総合推進費課題番号 4-1502 沿岸から大洋を漂流するマイクロプラスチックスの動態解明と環境リスク評価 研究代表者磯辺篤彦九州大学応用力学研究所研究実施期間平成 27 年度ー平成 29 年度累積予算額 128,482 千円 ( 含間接経費 消費税 ) 研究体制 4-1502-2 番号 サブテーマ課題名 サブテーマ代表者 と分担者 所属 1 マイクロプラスチックスの輸送モデル構築

More information

Microsoft Word - note02.doc

Microsoft Word - note02.doc 年度 物理化学 Ⅱ 講義ノート. 二原子分子の振動. 調和振動子近似 モデル 分子 = 理想的なバネでつながった原子 r : 核間距離, r e : 平衡核間距離, : 変位 ( = r r e ), k f : 力の定数ポテンシャルエネルギー ( ) k V = f (.) 古典運動方程式 [ 振動数 ] 3.3 d kf (.) dt μ : 換算質量 (m, m : 原子, の質量 ) mm

More information

DVIOUT

DVIOUT 第 章 離散フーリエ変換 離散フーリエ変換 これまで 私たちは連続関数に対するフーリエ変換およびフーリエ積分 ( 逆フーリエ変換 ) について学んできました この節では フーリエ変換を離散化した離散フーリエ変換について学びましょう 自然現象 ( 音声 ) などを観測して得られる波 ( 信号値 ; 観測値 ) は 通常 電気信号による連続的な波として観測機器から出力されます しかしながら コンピュータはこの様な連続的な波を直接扱うことができないため

More information

Microsoft PowerPoint - 画像工学 print

Microsoft PowerPoint - 画像工学 print 教室 : 14-22 画像工学 28 年度版 Imaging Science and Technology 画像工学 28 年度版 2 慶応義塾大学理工学部 教授 慶応義塾大学理工学部 准教授 中島真人青木義満 ( 例 ) 画像システムとしてのカメラ y 入力 f(x,y) x ( 紙に書かれた文字 ) カメラ ( フィルムカメラ デジタルカメラ どちらでも OK ) (u,v) ) SYSTEM

More information

横浜市環境科学研究所

横浜市環境科学研究所 周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション データ解析 第 7 回 : 時系列分析 渡辺澄夫 過去から未来を予測する 観測データ 回帰 判別分析 解析方法 主成分 因子 クラスタ分析 時系列予測 時系列を予測する 無限個の確率変数 ( 確率変数が作る無限数列 ){X(t) ; t は整数 } を生成する情報源を考える {X(t)} を確率過程という 確率過程に ついて過去の値から未来を予測するにはどうしたらよいだろうか X(t-K),X(t-K+1),,X(t-1)

More information

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt 制御工学 I 第 回 安定性 ラウス, フルビッツの安定判別 平成 年 6 月 日 /6/ 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し

More information

keisoku01.dvi

keisoku01.dvi 2.,, Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 5 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept.

More information

impulse_response.dvi

impulse_response.dvi 5 Time Time Level Level Frequency Frequency Fig. 5.1: [1] 2004. [2] P. A. Nelson, S. J. Elliott, Active Noise Control, Academic Press, 1992. [3] M. R. Schroeder, Integrated-impulse method measuring sound

More information

Introduction to System Identification

Introduction to System Identification y(t) モデルベースデザイン 制御系設計のためのシステム同定入門 s 2 Teja Muppirala t s 2 3s 4 2012 The MathWorks, Inc. 1 モデルベースデザイン 正確なモデルがあることが大前提 実行可能な仕様書 シミュレーションによる設計 モデル 連続したテスト 検証 コード生成による実装 2 動的システムのモデリング モデリング手法 第一原理モデリング データドリブンモデリング

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 回転型クレーン / 倒立振子の制御 回転型クレーンの制御 状態方程式 コントローラ設計 ( 極配置法 ) コントローラ設計 ( 最適レギュレータ ) 回転型倒立振子の制御 状態方程式 コントローラ設計 コントローラの形式 : 状態フィードバック P-D コントローラ アームの P-D 振子の P-D 目標値 状態フィードバック制御 回転型クレーン コントローラ で 状態フィードバック制御 回転型クレーン

More information

研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x HandRi

研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x HandRi 高次元の時系列列データの潜在意味 解析に基づく 言語化 手法の開発 小林林 一郎郎 お茶茶の 水 女女 子 大学 研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x

More information

画像解析論(2) 講義内容

画像解析論(2) 講義内容 画像解析論 画像解析論 東京工業大学長橋宏 主な講義内容 信号処理と画像処理 二次元システムとその表現 二次元システムの特性解析 各種の画像フィルタ 信号処理と画像処理 画像解析論 処理の応答 記憶域 入出力の流れ 信号処理系 実時間性が求められる メモリ容量に対する制限が厳しい オンラインでの対応が厳しく求められる 画像処理系 ある程度の処理時間が許容される 大容量のメモリ使用が容認され易い オフラインでの対応が容認され易い

More information

第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2

第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2 第 4 週コンボリューションその, 正弦波による分解 教科書 p. 6~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問. 以下の図にならって, と の δ 関数を図示せよ. - - - δ () δ ( ) - - - 図 δ 関数の図示の例 δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) - - - - - - - -

More information

LLG-R8.Nisus.pdf

LLG-R8.Nisus.pdf d M d t = γ M H + α M d M d t M γ [ 1/ ( Oe sec) ] α γ γ = gµ B h g g µ B h / π γ g = γ = 1.76 10 [ 7 1/ ( Oe sec) ] α α = λ γ λ λ λ α γ α α H α = γ H ω ω H α α H K K H K / M 1 1 > 0 α 1 M > 0 γ α γ =

More information

untitled

untitled 8- My + Cy + Ky = f () t 8. C f () t ( t) = Ψq( t) () t = Ψq () t () t = Ψq () t = ( q q ) ; = [ ] y y y q Ψ φ φ φ = ( ϕ, ϕ, ϕ,3 ) 8. ψ Ψ MΨq + Ψ CΨq + Ψ KΨq = Ψ f ( t) Ψ MΨ = I; Ψ CΨ = C; Ψ KΨ = Λ; q

More information

19 σ = P/A o σ B Maximum tensile strength σ % 0.2% proof stress σ EL Elastic limit Work hardening coefficient failure necking σ PL Proportional

19 σ = P/A o σ B Maximum tensile strength σ % 0.2% proof stress σ EL Elastic limit Work hardening coefficient failure necking σ PL Proportional 19 σ = P/A o σ B Maximum tensile strength σ 0. 0.% 0.% proof stress σ EL Elastic limit Work hardening coefficient failure necking σ PL Proportional limit ε p = 0.% ε e = σ 0. /E plastic strain ε = ε e

More information

観測的宇宙論WS2013.pptx

観測的宇宙論WS2013.pptx ì コンテンツ イントロダクション 球対称崩壊モデル ビリアル平衡 結果 まとめ イントロダクション 宇宙磁場 銀河や銀河団など様々なスケールで磁場が存在 起源や進化について未だに謎が多い 宇宙の構造形成に影響 P(k)[h -3 Mpc 3 ] 10 6 10 5 10 4 10 3 10 10 1 10 0 10-1 10-10 -3 10-4 10-4 10-3 10-10 -1 10 0 10

More information

8. Storage Limits でファイルサーバーの録画容量を設定します 保存期間 : 保存したい最大期間 or 無制限 StorageSize : ファイルサーバ /NAS の容量にあわせて設定 Resere Storage : 一時的な追加サーバースペース Number of sequenc

8. Storage Limits でファイルサーバーの録画容量を設定します 保存期間 : 保存したい最大期間 or 無制限 StorageSize : ファイルサーバ /NAS の容量にあわせて設定 Resere Storage : 一時的な追加サーバースペース Number of sequenc MOBOTIX 録画設定 (Recording Settings) STEP 1 録画保存先設定 1. カメラ画面の左上にある Admin Menu をクリックしてください 3. 画像ストレージの Storage on External File Serer / Flash Deice を開きます 4. ページ右下に 一部 のボタンがあることを確認します 全体 の場合は クリックして画面表示を全体に切り替えます

More information

E 1/2 3/ () +3/2 +3/ () +1/2 +1/ / E [1] B (3.2) F E 4.1 y x E = (E x,, ) j y 4.1 E int = (, E y, ) j y = (Hall ef

E 1/2 3/ () +3/2 +3/ () +1/2 +1/ / E [1] B (3.2) F E 4.1 y x E = (E x,, ) j y 4.1 E int = (, E y, ) j y = (Hall ef 4 213 5 8 4.1.1 () f A exp( E/k B ) f E = A [ k B exp E ] = f k B k B = f (2 E /3n). 1 k B /2 σ = e 2 τ(e)d(e) 2E 3nf 3m 2 E de = ne2 τ E m (4.1) E E τ E = τe E = / τ(e)e 3/2 f de E 3/2 f de (4.2) f (3.2)

More information

Input image Initialize variables Loop for period of oscillation Update height map Make shade image Change property of image Output image Change time L

Input image Initialize variables Loop for period of oscillation Update height map Make shade image Change property of image Output image Change time L 1,a) 1,b) 1/f β Generation Method of Animation from Pictures with Natural Flicker Abstract: Some methods to create animation automatically from one picture have been proposed. There is a method that gives

More information

Microsoft PowerPoint - H24全国大会_発表資料.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - H24全国大会_発表資料.ppt [互換モード] 第 47 回地盤工学研究発表会 モアレを利用した変位計測システムの開発 ( 計測原理と画像解析 ) 平成 24 年 7 月 15 日 山形設計 ( 株 ) 技術部長堀内宏信 1. はじめに ひびわれ計測の必要性 高度成長期に建設された社会基盤の多くが老朽化を迎え, また近年多発している地震などの災害により, 何らかの損傷を有する構造物は膨大な数に上ると想定される 老朽化による劣化や外的要因による損傷などが生じた構造物の適切な維持管理による健全性の確保と長寿命化のためには,

More information

006 11 8 0 3 1 5 1.1..................... 5 1......................... 6 1.3.................... 6 1.4.................. 8 1.5................... 8 1.6................... 10 1.6.1......................

More information

謝辞 * ここで発表する研究内容は, 環境研究総合推進費 (B 1007,4 1502: 代表者磯辺篤彦 ), 科学研究費補助金 ( , : 代表者日向博文 ; : 代表者片岡智哉,PICES プロジェクト (Effects of Marine Debri

謝辞 * ここで発表する研究内容は, 環境研究総合推進費 (B 1007,4 1502: 代表者磯辺篤彦 ), 科学研究費補助金 ( , : 代表者日向博文 ; : 代表者片岡智哉,PICES プロジェクト (Effects of Marine Debri 海洋プラスチック研究から 航空宇宙技術に期待すること 日向博文 愛媛大学大学院理工学研究科 九大 磯辺先生提供 謝辞 * ここで発表する研究内容は, 環境研究総合推進費 (B 1007,4 1502: 代表者磯辺篤彦 ), 科学研究費補助金 (23656309,26630231: 代表者日向博文 ;2 5820234: 代表者片岡智哉,PICES プロジェクト (Effects of Marine

More information

(trip) ( ) 1 1

(trip) ( ) 1 1 9 2 2.1 2.1.1 1 (trip) 2.1 2.1 1 ( ) 1 1 10 2 4 4 4 2.1.2 4 4 1 4 4?? 2 2.2 4 2.1 11 OD OD OD (a) 4 OD 4 OD 12 2 (b) 4 1 2 (c) r s t rs 2 OD OD t rs (d) 1 1 2.1 13 OD () (e) 1 OD 3 (f) 4 4 4 4 1 4 4 14

More information

2011 Winter TOPIC C O N T E N T S TOPIC

2011 Winter TOPIC C O N T E N T S TOPIC 2011 WINTER NMRI Newsletter Science of Ships and the Sea www.nmri.go.jp 2011 Winter TOPIC C O N T E N T S 3 4 10 13 18 24 27 TOPIC 2 21 21 22 22 23 23 32 2 3 NMRI CO2 CO NO 2 PM HC SO 2 4 5 6 7 8 9 P PC

More information

Microsoft PowerPoint SIGAL.ppt

Microsoft PowerPoint SIGAL.ppt アメリカン アジアンオプションの 価格の近似に対する 計算幾何的アプローチ 渋谷彰信, 塩浦昭義, 徳山豪 ( 東北大学大学院情報科学研究科 ) 発表の概要 アメリカン アジアンオプション金融派生商品の一つ価格付け ( 価格の計算 ) は重要な問題 二項モデルにおける価格付けは計算困難な問題 目的 : 近似精度保証をもつ近似アルゴリズムの提案 アイディア : 区分線形関数を計算幾何手法により近似 問題の説明

More information

円筒面で利用可能なARマーカ

円筒面で利用可能なARマーカ 円筒面で利用可能な AR マーカ AR Marker for Cylindrical Surface 2014 年 11 月 14 日 ( 金 ) 眞鍋佳嗣千葉大学大学院融合科学研究科 マーカベース AR 二次元マーカはカメラ姿勢の推定, 拡張現実等広い研究分野で利用されている 現実の風景 表示される画像 デジタル情報を付加 カメラで撮影し, ディスプレイに表示 使用方法の単純性, 認識の安定性からマーカベース

More information

68 A mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1

68 A mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1 67 A Section A.1 0 1 0 1 Balmer 7 9 1 0.1 0.01 1 9 3 10:09 6 A.1: A.1 1 10 9 68 A 10 9 10 9 1 10 9 10 1 mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1 A.1. 69 5 1 10 15 3 40 0 0 ¾ ¾ É f Á ½ j 30 A.3: A.4: 1/10

More information

JAXA前半_PDF用.indd

JAXA前半_PDF用.indd 2015 Explore to Realize 02 04 06 08 FEATURE 01 11 FEATURE 02 12 FEATURE 03 CONTENTS 14 16 18 26 34 36 37 38 01 02 03 Research and Development 01 02 03 04 05 04 05 01 02 03 04 05 06 07 FEATURE 01 08 09

More information

eq2:=m[g]*diff(x[g](t),t$2)=-s*sin(th eq3:=m[g]*diff(z[g](t),t$2)=m[g]*g-s* 負荷の座標は 以下の通りです eq4:=x[g](t)=x[k](t)+r*sin(theta(t)) eq5:=z[g](t)=r*cos(the

eq2:=m[g]*diff(x[g](t),t$2)=-s*sin(th eq3:=m[g]*diff(z[g](t),t$2)=m[g]*g-s* 負荷の座標は 以下の通りです eq4:=x[g](t)=x[k](t)+r*sin(theta(t)) eq5:=z[g](t)=r*cos(the 7. 制御設計の例 7.1 ローディングブリッジの制御装置 はじめに restart: ローディング ブリッジは 負荷をある地点から別の地点に運びます 台車の加速と減速は好ましくない振動を発生してしまいます そのため負荷はさらに安定し難くなり 時間もかかってしまいます 負荷がある地点から他の地点へ素早く移動し すみやかに安定するような制御装置を設計します 問題の定義 ローディング ブリッジのパラメータは以下の通りです

More information

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-2印刷用++++

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-2印刷用++++ 教室 : 14-202 OCTOBER 09 画像工学 2007 年度版 Imaging Science and Technolog 画像工学 2007 年度版 2 慶応義塾大学理工学部 教授 中島真人 1 ( 例 ) 画像システムとしてのカメラ 入力 f(,) ( 紙に書かれた文字 ) カメラ ( フィルムカメラ デジタルカメラ どちらでも OK ) (u,v) SYSTEM ( フィルム上または

More information

5 H Boltzmann Einstein Brown 5.1 Onsager [ ] Tr Tr Tr = dγ (5.1) A(p, q) Â 0 = Tr Âe βĥ0 Tr e βĥ0 = dγ e βh 0(p,q) A(p, q) dγ e βh 0(p,q) (5.2) e βĥ0

5 H Boltzmann Einstein Brown 5.1 Onsager [ ] Tr Tr Tr = dγ (5.1) A(p, q) Â 0 = Tr Âe βĥ0 Tr e βĥ0 = dγ e βh 0(p,q) A(p, q) dγ e βh 0(p,q) (5.2) e βĥ0 5 H Boltzmann Einstein Brown 5.1 Onsager [ ] Tr Tr Tr = dγ (5.1) A(p, q) Â = Tr Âe βĥ Tr e βĥ = dγ e βh (p,q) A(p, q) dγ e βh (p,q) (5.2) e βĥ A(p, q) p q Â(t) = Tr Â(t)e βĥ Tr e βĥ = dγ() e βĥ(p(),q())

More information

【資料3】海洋プラスチック問題について

【資料3】海洋プラスチック問題について 資料 3 海洋プラスチック問題について 平成 30 年 7 月 環境省 海洋プラスチック問題の現状 ( 概要 ) 海洋環境室 1. 海岸での漂着ごみの事例 2. 漂着物の例 漁具 山形県酒田市飛島 長崎県対馬市 ポリタンク 洗剤容器 3. 想定される被害 海洋生物への影響 鯨の胃から発見された大量のビニール袋 生態系を含めた海洋環境への影響 船舶航行への障害 観光 漁業への影響 沿岸域居住環境への影響

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 反応工学 Raction Enginring 講義時間 ( 場所 : 火曜 限 (8-A 木曜 限 (S-A 担当 : 山村 火 限 8-A 期末試験中間試験以降 /7( 木 まで持ち込みなし要電卓 /4( 木 質問受付日講義なし 授業アンケート (li campus の入力をお願いします 晶析 (crystallization ( 教科書 p. 濃度 溶解度曲線 C C s A 安定 液 ( 気

More information

インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術

インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術 1 インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術 浅見幸司 黒沢烈士 立岩武徳 宮島広行 小林春夫 ( 株 ) アドバンテスト 群馬大学 2 目次 1. 研究背景 目的 2. インターリーブADCの原理 3. チャネル間ミスマッチの影響 3.1. オフセットミスマッチの影響 3.2. ゲインミスマッチの影響 3.3. タイミングスキューの影響 4. 提案手法 4.1. インターリーブタイミングミスマッチ補正フィルタ

More information

画像処理工学

画像処理工学 画像処理工学 画像の空間周波数解析とテクスチャ特徴 フーリエ変換の基本概念 信号波形のフーリエ変換 信号波形を周波数の異なる三角関数 ( 正弦波など ) に分解する 逆に, 周波数の異なる三角関数を重ねあわせることにより, 任意の信号波形を合成できる 正弦波の重ね合わせによる矩形波の表現 フーリエ変換の基本概念 フーリエ変換 次元信号 f (t) のフーリエ変換 変換 ( ω) ( ) ωt F f

More information

8 8 0

8 8 0 ,07,,08, 8 8 0 7 8 7 8 0 0 km 7 80. 78. 00 0 8 70 8 0 8 0 8 7 8 0 0 7 0 0 7 8 0 00 0 0 7 8 7 0 0 8 0 8 7 7 7 0 j 8 80 j 7 8 8 0 0 0 8 8 8 7 0 7 7 0 8 7 7 8 7 7 80 77 7 0 0 0 7 7 0 0 0 7 0 7 8 0 8 8 7

More information

Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード] 空間周波数 周波数領域での処理 空間周波数 (spatial frquncy) とは 単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰り返し回数を表したもの 正弦波 : y sin( t) 周期 : 周波数 : T f / T 角周波数 : f 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 波形が違うと 周波数も違う 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 画像処理 3 周波数領域での処理 周波数は一つしかない?-

More information

レジャー産業と顧客満足の課題

レジャー産業と顧客満足の課題 1 1983 1983 2 3700 4800 5500 3300 15 3 100 1000 JR 4 14 2000 55% 72% 1878 2000 5 ( ) 22 1,040 5 946 42 15 25 30 30 4 14 39 1 24 8 6 390 33 800 34 34 3 35 () 37 40 1 50 40 46 47 2 55 4.43 4 16.98 40 55

More information

_KyoukaNaiyou_No.4

_KyoukaNaiyou_No.4 理科教科内容指導論 I : 物理分野 物理現象の定量的把握第 4 回 ( 実験 ) データの眺め ~ 統計学の基礎続き 統計のはなし 基礎 応 娯楽 (Best selected business books) 村平 科技連出版社 1836 円 前回の復習と今回以降の 標 東京 学 善 郎 Web サイトより データ ヒストグラム 代表値 ( 平均値 最頻値 中間値 ) 分布の散らばり 集団の分布

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション ロボットの計画と制御 マルコフ決定過程 確率ロボティクス 14 章 http://www.probabilistic-robotics.org/ 1 14.1 動機付けロボットの行動選択のための確率的なアルゴリズム 目的 予想される不確かさを最小化したい. ロボットの動作につての不確かさ (MDP で考える ) 決定論的な要素 ロボット工学の理論の多くは, 動作の影響は決定論的であるという仮定のもとに成り立っている.

More information

ÿþŸb8bn0irt

ÿþŸb8bn0irt 折戸の物理 スペシャル補習 http://orito-buturi.com/ NO.3 今日の目的 : 1 微分方程式をもう一度 三角関数の近似について学ぶ 3 微分の意味を考える 5. 起電力 の電池, 抵抗値 の抵抗, 自己インダクタンス のコイルとスイッチを用いて右図のような回路をつくった 始めスイッチは 開かれている 時刻 t = でスイッチを閉じた 以下の問に答えよ ただし, 電流はコイルに

More information

ê ê ê 2007 ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê b b b b b b b b b b b ê ê ê b b b b ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê ê b

More information

STEP1 STEP3 STEP2 STEP4 STEP6 STEP5 STEP7 10,000,000 2,060 38 0 0 0 1978 4 1 2015 9 30 15,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 10,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 3 000 000 0 0 0 600 15

More information

1

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 6 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 5 4 STEP 02 STEP 01 STEP 03 STEP 04 1F 1F 2F 2F 2F 1F 1 2 3 4 5 http://smarthouse-center.org/sdk/ http://smarthouse-center.org/inquiries/ http://sh-center.org/

More information

P072-076.indd

P072-076.indd 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 072 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 073 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 074 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 075 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 076 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1

More information

第29回日中石炭関係総合会議

第29回日中石炭関係総合会議 1 2 3 4 5 6 闞 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 闞 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

More information

1 1 1 11 25 2 28 2 2 6 10 8 30 4 26 1 38 5 1 2 25 57ha 25 3 24ha 3 4 83km2 15cm 5 8ha 30km2 8ha 30km2 4 14

1 1 1 11 25 2 28 2 2 6 10 8 30 4 26 1 38 5 1 2 25 57ha 25 3 24ha 3 4 83km2 15cm 5 8ha 30km2 8ha 30km2 4 14 3 9 11 25 1 2 2 3 3 6 7 1 2 4 2 1 1 1 11 25 2 28 2 2 6 10 8 30 4 26 1 38 5 1 2 25 57ha 25 3 24ha 3 4 83km2 15cm 5 8ha 30km2 8ha 30km2 4 14 60 m3 60 m3 4 1 11 26 30 2 3 15 50 2 1 4 7 110 2 4 21 180 1 38

More information

Microsoft Word - 補論3.2

Microsoft Word - 補論3.2 補論 3. 多変量 GARC モデル 07//6 新谷元嗣 藪友良 対数尤度関数 3 章 7 節では 変量の対数尤度を求めた ここでは多変量の場合 とくに 変量について対数尤度を求める 誤差項 は平均 0 で 次元の正規分布に従うとする 単純化のため 分散と共分散は時間を通じて一定としよう ( この仮定は後で変更される ) したがって ij から添え字 を除くことができる このとき と の尤度関数は

More information

Microsoft PowerPoint - H17-5時限(パターン認識).ppt

Microsoft PowerPoint - H17-5時限(パターン認識).ppt パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

More information

スライド 1

スライド 1 非線形数理秋の学校 パターン形成の数理とその周辺 - 反応拡散方程式理論による時 空間パターンの解析を中心に - 2007 年 9 月 25 日 -27 日 モデル方程式を通してみるパターン解析ー進行波からヘリカル波の分岐を例としてー 池田勉 ( 龍谷大学理工学部 ) 講義概要, 講義資料, 講義中に使用する C 言語プログラムと初期値データ, ヘリカル波のアニメーションをウェブで公開しています :

More information

図 1 COBE-SST のオリジナル格子から JCDAS の格子に変換を行う際に用いられている海陸マスク 緑色は陸域 青色は海域 赤色は内海を表す 内海では気候値 (COBE-SST 作成時に用いられている 1951~2 年の平均値 ) が利用されている (a) (b) SST (K) SST a

図 1 COBE-SST のオリジナル格子から JCDAS の格子に変換を行う際に用いられている海陸マスク 緑色は陸域 青色は海域 赤色は内海を表す 内海では気候値 (COBE-SST 作成時に用いられている 1951~2 年の平均値 ) が利用されている (a) (b) SST (K) SST a 平成 22 年 2 月 JCDAS における 内海の海面水温の取り扱いの不具合について 気象庁地球環境 海洋部気候情報課 気候データ同化システム (JCDAS) では COBE-SST 累年値データを境界条件とする 6 時間予報及び客観解析を行っておりますが 25 年 1 月の JCDAS のルーチン運用開始以降 一部の内海において SST 観測値ではなく気候値が適用されていることが判明しました 原因

More information

mt1-slides-02.pptx

mt1-slides-02.pptx 計測工学 I 第 2 回 Excel による移動平均の計算 今日の内容 第 2 回 Excel による移動平均の計算 実際にパソコンを使って移動平均の計算を行い ディジタルフィルタ FIR フィルタの考え方を導入する 計測データの処理方法に慣れる この方法は単に移動平均に用いるだけではなく 一般的なフィルタ処理にも用いることができます ディジタルフィルタ処理の入門として 移動平均を扱います Excel

More information

Microsoft PowerPoint - 2_6_shibata.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - 2_6_shibata.ppt [互換モード] 圧密問題への逆問題の適用 一次元圧密と神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 2. 二次元圧密問題への適用 3. 神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 一次元圧密の実験 試験システムの概要 分割型圧密試験 逆解析の条件 未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 観測量沈下量 ( 計 4 点 ) 逆解析手法 粒子フィルタ (SIS)

More information

数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数

数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 . 三角関数 基本関係 t cot c sc c cot sc t 還元公式 t t t t t t cot t cot t 数学 数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 数学. 三角関数 5 積和公式 6 和積公式 数学. 三角関数 7 合成 t V v t V v t V V V V VV V V V t V v v 8 べき乗 5 6 6

More information