• 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。

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。

• 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)

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

• 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）

• 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

• 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