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======= 卒業研究について =======
===== 指導方針 =====
  * 卒論テーマは相談のうえ決めます。できる限り学生の希望に沿ったものにします。興味を持てないことをやるのはしんどいです。
  * なので岡崎が詳しくない卒論テーマも選択可能です。
  * 卒論テーマを岡崎が決めることもあるかもしれません。その場合には、興味を持ってもらえるよう、しっかりと意義を説明します。約束。
  * 研究テーマ例は本ページ下を参照。
  * 研究は、岡崎と議論しながら、自主的に進めてもらいます。
  * 岡崎は、答えを知っている「先生」ではなく、一緒に答えを探す「伴走者」です。
  * なのでアレコレ細かく指導することはありません。自ら調べ進めてください。調べてわかったことは是非教えてください。大学教員とはいえ、知らないことだらけです。
  * もちろん、岡崎が持っている知識や経験も惜しみなくシェアします。

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===== 研究ツール =====
研究は、基本的に数値モデル・計算機を用いて行います。スパコンも使います。以下の知識・経験があることが望ましいですが、必須ではありません。

=== 数値モデル ===
  * Lorenz-96 (Lorenz, 1996)
  * SPEEDY (Molteni, 2003)
  * MIROC (Watanabe et al., 2012)
  * MATSIRO (Takata et al., 2003, Nitta et al.,)
  * SCALE (Nishizawa et al., 2015; Sato et al., 2015)

=== プログラミング言語 ===
岡崎は、FortranとPythonを解析、描画に使いますが、用を足すものであればなんでも構いません。
  * Shell Scripting
  * Fortran
  * Python
  * MPI
  * OpenMP

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===== 卒業論文テーマ案 =====
=== 古気候復元 ===
  * データ同化を用いた古気候復元手法の検討（EnKF, PF, 3DVAR）
  * データ同化を用いた古気候復元における最適な背景誤差共分散の検討
  * 気候プロキシがもつ観測誤差推定
  * 日本・東北地方における過去千年の高解像度気候復元
  * アイスコア等の気候プロキシのモデリング
  * 気候プロキシを用いた過去千年実験の検証
  * 気候モデルエミュレータの開発（新規研究）
  * 樹木セルロース同位体比のサンプリング・測定・解析（新規研究/石田先生と共同研究予定）

=== 温暖化影響予測 ===
  * 温暖化時の洪水規模・発生頻度の推計
  * 温暖化時のヤマセ発生頻度の推計（新規研究）

=== 大雨・洪水予測 ===
  * 洪水予測のリードタイム・ボトルネック（新規研究）
  * 機械学習による大雨・洪水予測手法の開発（新規研究）
  * 降水レーダー反射強度同化手法の開発

=== その他 ===
  * 大気海洋結合系海水温の予測可能性
  * ヤマセの予測可能性（新規研究）
  * Lorenzモデルを用いたデータ同化の理論的研究
  * 数理モデルとデータ同化を用いたcovid-19の予測