Rを気象研究に使う

Rが使われている分野

気象ではあまり使われていない。

• 統計学
• 医学
• 生物学
• 計量経済学
• 計量政治学

気象学

気象は統計を軽視していないか。

• 「天気図」つまり等値線やベクトルが中心
• データ解析や数値実験の結果の見た目だけでよいか。
• 統計は気象の重要な一部
  • 境界層や自由大気の乱流、スペクトル
  • 雲粒やエアロゾルの粒径分布
  • アンサンブル

Rは統計言語を超越

Gagolewski (2024)

Let’s get one thing straight: R is not just a statistical package. It is a general-purpose, high-level programming language that happens to be very powerful for numerical, data-intense computing activities of any kind. It offers extensive support for statistical, machine learning, data analysis, data wrangling, and data visualisation applications, but there is much more.

Rは何なのか

• 思いつきの確認、データ探索、高速プロトタイプの道具
• Python + pandas + matplotlibやJulia、MATLABに相当するプログラミング環境
• 再現性のある科学 (Schwab, Karrenbach, and Claerbout (2000);Gentleman and Temple Lang (2007);Marwick, Boettiger, and Mullen (2018))

Rの特徴

• 基本的な数学函数、統計、行列計算、描画を含む。
• 添字は1始まり。負の添字は削除。
• 配列array()や行列matrix()は列優先で数式と対応。
• 函数型
• Copy on modify
• 環境構築のしやすさ
  • バッケージ CRAN
  • WindowsのRtoolsでコンパイル環境まで整う。

アンサンブル偏差

(x <- matrix(0:11, ncol=4))

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    3    6    9
[2,]    1    4    7   10
[3,]    2    5    8   11

(xbar <- apply(x, 1, mean)) # rowMeans(x)

[1] 4.5 5.5 6.5

x - xbar # sweep(x, 1, xbar)

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -4.5 -1.5  1.5  4.5
[2,] -4.5 -1.5  1.5  4.5
[3,] -4.5 -1.5  1.5  4.5

x = np.arange(12).reshape([4, 3]).transpose()
print(x)

[[ 0  3  6  9]
 [ 1  4  7 10]
 [ 2  5  8 11]]

xbar = x.mean(axis=1)
print(xbar)

[4.5 5.5 6.5]

x - xbar[:,None]

array([[-4.5, -1.5,  1.5,  4.5],
       [-4.5, -1.5,  1.5,  4.5],
       [-4.5, -1.5,  1.5,  4.5]])

Rと私

• 渋谷政昭・柴田里程, 1992: Sによるデータ解析
• アンサンブルの父、経田さんにRを勧められる。
• rglやRMarkdownがきっかけで、2019年頃からRを再び使い始める。
• 2023年からILASセミナーはPythonからRに。
• 2024年データ同化夏の学校の課題をRで書く。

CRAN

RStudio

Jupyter

install.packages("IRkernel")
installspec()

Google colaboratory

Rでここまでできる

Rによる気象データサイエンス

• テキスト処理 stringi, stringx, stringr
• 回帰分析、主成分分析、データ同化
• モデル: 前線形成、Poisson方程式、Lorenz-96
• 機械学習、画像処理、3D可視化rgl
• 他の言語とのインターフェース

2次元描画

Deep R Example 13.1

3次元描画

rgl

NCEP再解析

terraとRNetCDF

奥能登豪雨

湿潤函数

Lorenz-96

機械学習

 iteration: 1 
value is: 404 
value is: 62.32629 
value is: 30.0694 
value is: 2.630802 
value is: 1.178554 
value is: 1.15742 
value is: 1.132393 
value is: 1.00142 
value is: 1.091282 
value is: 0.6181912 
value is: 0.8905485 
value is: 0.6098282 
value is: 0.5655912 
value is: 0.3922533 
value is: 0.2774411 
value is: 1.417701 
value is: 0.2190703 
value is: 0.1747326 
value is: 0.138079 
value is: 0.08087008 
value is: 0.05257342 
value is: 0.1490564 
value is: 0.04006938 
value is: 0.02954924 
value is: 0.0123807 
x= 0.9039336 0.8114817 

 iteration: 2 
value is: 0.0123807 
value is: 0.006820644 
value is: 0.002877993 
value is: 0.001204881 
value is: 0.0006029455 
value is: 4.773922e-05 
value is: 2.687795e-06 
value is: 5.911179e-08 
value is: 1.56685e-09 
value is: 3.588241e-13 
x= 0.9999999 0.9999998 

Quarto

RMarkdownの進化形

• このスライドはMarkdownを拡張した記法で、
  Quartoを使って作成。
• 数式、RやPythonなどコードの実行。
• Pandocを使ってHTML、LaTeX、Wordなどに出力。
• bibファイルによる文献引用。

まとめ

• Rは統計・描画環境
• 対話的な探索的データ解析に適す。
• 地理データの描画や、機械学習も
• 再現可能科学