脱炭素、とか、カーボンニュートラルとか
最近見てるキズツキとか読んだ本とか
最近のヒット作。スナックキズツキ、癒されます。
それから今読んでいる本はこれ。矢野さん、面白いです。
あとは、最近読んだ本。
スタイル別のコミュニケーション術
会社の講習会で、コミュニケーションのためのいくつかの「タイプ分け」について勉強しました。
仕事などで同じ説明をするのにも、人によって、情報の受け取り方、分かりやすいと思うやり方、が違うんですね。これまであまり意識をして使い分けてこなかったことなので、結構、目から鱗でした。
１．VAKモデル
自分は、たぶん「視感覚が優位」です。
２．四魂
自分は、「智」のタイプですね。
あと、これは講習会の中ではなかったのですが、ストレングスファインダーもやってみました。転職の時にもなんか似たようなものを受けたような気がするが、自分では答えは見れなかったな。
自分の一番上位の才能は「学習欲」でした。トップ5は、まあそうかな、ふむふむという感じですね。この自分の特性を活かす行動の提案として、アウトプットが大事と書いてありました。
この結果を活かす注意点として、「採用や昇給に用いてはいけない」そうです。あくまでもチームをより強くしていくため、に役立てるのが大事ということかな。
なんにせよ、こういうことがある、というのを認識することがまず大事と思うので、よい週末になりました。
Tellus開発環境における基本設定について
Tellusの開発環境を使わせていただいて、干渉SARにチャレンジしてみようと思います。
初期設定等について、下記にメモしておきます。
まず、開発環境の申し込みはこちらから
初期設定
初期設定は、申し込むとメールで頂ける手順書から行う。
うまくいくと、Jupyter notebookが開いて作業が可能になる。
衛星データ解析のための環境構築方法
基本的には下記のサイトを参考に行うとよいのだろうと思う。
ただ、自分の場合はそのままだとうまくいかなかったので、以下のやり方でなんとか動くようになりました。いずれもコンソール（VNCコンソール or シリアルコンソール）上でのコマンド実行です。なお、上記の初期設定がうまくいったあとの動作です。
- 以下のパスの設定はうまくいかない（拒否される？）
echo "./usr/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
- Anacondaの仮想環境の構築は、パスは設定せずに、以下のコマンドを実行。ここでは、仮想環境として、pythonGISを新規作成
conda create -n pythonGIS python=3.8
source activate pythonGIS
- 一旦以下のコマンドを実行（よく分からないが、毎回やるとうまくいった）
まず、
sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 8888
次に
sudo iptables-save
- 以下でjupyter notebookを起動
nohup jupyter notebook >> /home/ubuntu/jupyter/logs/jupyter.log 2>&1 &
- ブラウザでホストのURLにアクセス
- 仮想環境が構築できた後は、必要なライブラリをインストール
例）numpyの場合は、conda install numpy
衛星データ分析の参考サイト
とりあえず jupyter notebookで作業ができるようになったので、下記のサイトを参考に勉強したいと思います。
また、condaによる環境構築やpythonのバージョン確認などは、下記のサイトを参考にさせてもらいました。
農業分野での衛星データの利用について
中山間地域等直接支払制度：農林水産省の基礎調査への利用に関して、衛星画像を用いた現地調査実施マニュアルが公開されています。
農用地区画ごとの土地利用状況を高い精度で把握するため、とのことです。
https://www.maff.go.jp/j/nousin/tyusan/siharai_seido/eisei/attach/pdf/eisei-4.pdf
水文データに関する不確実性について
木村ら（2017）は、水文・水資源学に関連する地表水流れの数値解析技術を学際的に俯瞰し、それらの特徴や現状の課題点についてとりまとめている。その中で各分野に共通する課題の一つとして、計算に用いる入力データの整備に関する問題があることを挙げている。例えば、降雨、流出、水位、流量等の水文データの不確定性にどう対処するか、というテーマである。
だが、そもそも水文データの精度ってどの程度なのだろうか？
これに関しては、佐合（2008）により分かりやすく整理されており、下記に示しておきたい。
さらに、最近の新しい気象観測網に関する課題に関しても、最近の文献から引用しておきたい。
水文量の不確定性の総合評価について
佐合（2008）によれば、
- 雨量、流量など個別の各水文量の誤差や不確定性について扱ったものは多いが、一連のプロセスを通しての水文量の不確定性の評価はあまりなされていない
- 水文量の不確定性が計画値や管理値にどの程度影響するのか総合的に示しておくことは水文量を河川計画や管理に生かしていくうえで不可欠
- 水文データの誤差について、誤差伝播の法則を用いて総合的に評価
- 雨量から流量までを一貫して考えた場合、流出計算から求められる流量値は約25%の誤差を有すること、誤差のもっとも大きな要因は流出率であり約19%であることが示された
これらの誤差に関して、近年の解析技術の向上やデータの蓄積を踏まえた最新の情報が知りたいところである。
IoT・クラウドソーシングを利用した新たな地上気象観測網と課題について
流域治水に関しては、今後、市民も含めた様々な主体が関係するなかで、データの品質については、下記の点が重要になると考える。
今後、気象データについては、以下のクラウドソーシングや市民科学を応用した新しい観測網が台頭してきており、これまでになかった超高密度・長期運用可能な気象観測取得方法の構築が望まれている（田中ら、2018）。
- クラウドソーシングとは、不特定多数の市民の寄与やオープンデータ等を用いてタスクを達成するプロセス
- 市民科学とは専門家ではない一般市民が科学研究に参画すること
田中ら（2018）は、これについて以下の課題を挙げている｡
市民科学・クラウドソーシング型のデータ取得は、超高密度、安価な観測網構築が可能というメリットの半面、データの取得過程を把握できずデータ品質が玉石混交となるデメリットもある。データの品質管理の効率化は次世代型観測普及の課題といえる。
引用文献
佐合 純造：水文量の不確定性の総合評価とその活用策、 水文・水資源学会誌, 2008, 21 巻, 5 号, p. 353-360
田中 智大, 渡部 哲史, 小槻 峻司, 林 義晃, 丸谷 靖幸, 峠 嘉哉, 山崎 大, 木村 匡臣, 田上 雅浩, 江草 智弘, 橋本 雅和, 仲吉 信人,：最前線の水文・水資源学, 水文・水資源学会誌, 2018, 31 巻, 6 号, p. 509-540
木村 匡臣, 田中 智大, 安瀬地 一作, 中谷 加奈, 山崎 大, 吉岡 秀和：地表水流れの数値解析技術に関する分野横断的視点から見た特徴と最前線, 水文・水資源学会誌, 2017, 30 巻, 5 号, p. 307-334
最近の水文学関係のレビューなどについて
最近の水文学関係のレビューについて、下記の水文・水資源学会誌を読んでいる。
- 河村 明, 都市流域における洪水流出解析の現状と将来展望, 水文・水資源学会誌, 2018, 31 巻, 6 号, p. 451-466
- 近森 秀高, わが国の農業分野における水文・水資源研究の動向, 水文・水資源学会誌, 2018, 31 巻, 6 号, p. 500-508
- 田中 智大, 渡部 哲史, 小槻 峻司, 林 義晃, 丸谷 靖幸, 峠 嘉哉, 山崎 大, 木村 匡臣, 田上 雅浩, 江草 智弘, 橋本 雅和, 仲吉 信人, 最前線の水文・水資源学, 水文・水資源学会誌, 2018, 31 巻, 6 号, p. 509-540
流域治水に関しては、さまざまな分野の知見を包含した水文解析により、地域の総合的な治水安全度を出す必要があると思われるが、そうした研究の最近の動向について、下記の論文の内容を勉強中です。
木村 匡臣, 田中 智大, 安瀬地 一作, 中谷 加奈, 山崎 大, 吉岡 秀和, 地表水流れの数値解析技術に関する分野横断的視点から見た特徴と最前線, 水文・水資源学会誌, 2017, 30 巻, 5 号, p. 307-334
