東京都立大学 · 都市環境科学研究科 · 助教
中山 大地
Nakayama Daichi
别名: ナカヤマ ダイチ / NAKAYAMA Daichi
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业地理学中区分
- 複合領域大区分
- 土木工学中区分
- 工学大区分
- 水工水理学小区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 自然地理学小区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2019KAKENHI-基盤研究(C)近代期東京ジオコーディングシステム社会地図OD交通流動旧版地図ジオコーディング近代東京社会構造
- 2018KAKENHI-国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
土壌雨量指数と決定木を用いた融雪災害研究-トムスク市(ロシア)を事例に- ↗
土壌雨量指数決定木融雪災害トムスク市避難行動 - 2014KAKENHI-基盤研究(B)
50年確率値を用いた土砂災害発生危険度の評価-土壌雨量指数と1時間雨量を用いて- ↗
土壌雨量指数1 時間雨量解析雨量土砂災害CL (Critical Line)九州北部豪雨無人航空機空中三角測量 - 2012KAKENHI-基盤研究(C)
土砂災害危険区域における高齢者の分布と想定最大被害額の推定に関する研究 ↗
自然災害土砂災害災害の被害予測人口分布高齢者災害弱者 - 2007KAKENHI-萌芽研究
GISを利用した指標火山灰層のデータベース構築とハザードマップ支援への活用 ↗
火山灰GISデータベースハザードマップ化学分析ハザードマツプ - 2007KAKENHI-基盤研究(B)
積雪と植生が混在する地表面状態に対するリモートセンシングに関する基礎的研究 ↗
常緑針葉樹林積雪水資源量地形効果補正デジタルマッピングシステム新潟県中越地域融雪-流出解析葉面積指数リモートセンシング - 2005KAKENHI-若手研究(B)
衛星画像と数値標高モデルを用いた流量未計測流域における流量推定に関する研究 ↗
セル分布型流出モデル流量未計測流域流量推定数値地形モデル四国リモートセンシングASTER精密幾何補正 - 2005KAKENHI-基盤研究(B)
衛星画像による氷河・氷河湖の変動解明:モンスーンアジアと乾燥アジアでの比較 ↗
氷河変動氷河湖拡大気候変化水収支モンスーンヒマラヤ乾燥アジア衛星画像マッピング - 2004KAKENHI-基盤研究(C)
物理モデルと統計モデルを融合したハイブリッド地形変化シミュレータの開発 ↗
地形変化シミュレータ山地地形計測DEM解像度と地形表現崩壊地の規模頻度分布5m-DEM斜面の勾配頻度分布斜面の曲率頻度分布流露網の構築 - 2003KAKENHI-基盤研究(B)
空間分解能の異なる衛星データを用いた積雪域の把握と融雪-流出に関する実証的研究 ↗
積雪リモートセンシング分光反射特性衛星Landsat葉面積指数融雪-流出植生指標空間代表性
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2025地理
火と水と神の国「阿蘇」 ↗
- 2019日本建築学会関東支部研究報告集
4043 環境配慮技術を活用した環境学習授業の実施による省エネ効果に関する研究 ↗
- 2002日本地理学会発表要旨集 = Proceedings of the General Meeting of the Association of Japanese Geographers
最小化 RMSE を用いた DEM の差分計算の試み ↗
- 2002地理
大学でGISを学ぼう!(9)東京都立大学のGIS教育 ↗
- 2002大会講演予講集
融雪-流出解析による積雪指標の妥当性の検討 ↗
- 2000デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析 - 東京大学空間情報センター公開シンポジウム
細密 DEM に関する研究展望. ↗
- 2000デジタル観測手法を統合した里山のGIS解析
細密DEMに関する研究展望 ↗
- 2000東京大学空間情報センター公開シンポジウム, 2000
細密DEMに関する研究展望. デジタル観測手法を統合した里山のGIS解析 ↗
- 2000デジタル観測手法を統合した里山のGIS解析
細密DEMに関する研究展望 ↗
- 1998地理学評論
DEMを用いた地形計測による山地の流域分類の試み-阿武隈山を例として- ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。
