気象観測データを統計処理したり図化したりしてそのもつ情報を読みとる方法に 関する教科書的な本である。 気象庁で行なわれている天気予報とも関係はあるが、 それに直結するものでは必ずしもない。 題材には多くの人に身近とは言えないだろう成層圏の現象が多く使われている。 しかし、わたし自身は、対流圏のデータを扱いながらも、 本書に書かれたのと同様な方法を学び、使ってきた。 その立場からみて、本書の方法は成層圏に限らず気象全般に有効だと思う。 さらに広く、時空間分布をもつ数量データを読んだり伝えたりする ための方法論・事例集と考えることもできると思う。
【なお、気象データ解析の教科書として、 二宮(2005)の本も出た。 これまた著者独特の実践経験の詰まった個性的な本ではあるが、 天気予報との関連が深い。 気象の話題に慣れていない人にはわかりにくいと思うが、 二宮(2006)の本で基礎概念を知っておくと理解できると思う。】
気象変数は4次元の時空間分布をもつが、 われわれ人間は4次元の認識を得意としない。 3次元の立体についても、定量的情報を正しくつかむのはむずかしい。 方法が確立しているのは、2次元の平面上にデータを表示することである。 その前処理として、断面を切ったり、合計あるいは平均の操作をしたりして、 データの次元を減らすことが重要になる。 また、時系列を周期的な三角関数(サイン・コサイン)の重ね合わせとみなすことに よって、「時間の関数」から「振動数(周波数)の関数」としてとらえなおす方法も 重要である。空間的変化も同様に、空間座標の関数から「波数」の関数に変換して みることができる。 本書では、こういった方法について、 気象学で古典となっている研究論文や、 著者自身やその弟子たちによる研究成果の図を示しながら説明している。
どんな平均操作をするか、どんな三角関数を使って変換するかに関して、 著者がもつ背景知識は、大気の力学、とくに力学の基本方程式の波型の解である。 そして、大気中の現象を、波の伝搬、あるいは波と平均場との相互作用、 波と波との相互作用としてとらえる。 そういう概念を理解するには、 同じ著者の「グローバル気象学」で大筋をおさえ、 そこにも書かれているように小倉(1978)などの気象力学(大気力学)の教科書に 進むのがよいだろう。
本書にはそのほかにもいろいろ著者特有の思想がもりこまれているが、 方法を学ぶ上では必ずしもそれにつきあう必要はない。 しかし、著者の主張の背景をもっと知りたくなったら、著者が別のところに書いた ものも参照するとよいだろう。 下にあげたもののほか、 日本気象学会理事長をつとめていたあいだ(1998-2006年)毎年行なっていた学術講演や、 日本気象学会藤原賞記念講演(2008年)の記録が、 日本気象学会機関誌「天気」にある。
なお、主成分分析(本書あとがきでいう「EOF解析」と同じ、 EOFは「経験的直交関数」)などの多変量統計手法については、 本書では省略されているが、 日本語のものでは松山・谷本(2005)の本に気象・海洋データの事例による紹介がある。
http://www.kokon.co.jp/h405-m.pdfにある)。