計算機を利用した気象分野の実習の教材 (2025年度-)

ここには、2025年度 (2025年4月から) 以後に更新された内容、および、 2021年度から2024年度までに作成し、2025年度に有効と確認したものを置きます。

プログラム例は、たびたび改訂することになりそうです。 改訂の際に互換性がたもたれるとはかぎりません。

そのほかの、2021年度から2024年度までこのページにあったものは、つぎのページにあります。

[旧] [計算機を利用した気象分野の実習の教材 (2021-2024年度)]

[トラブルシューティング事例集 (2025年度)]

[旧] [トラブルシューティング事例集 (2021-2024年度)]

[Linux (など、Unix系のOS) を つかう] (2023-11-27, 2025-04-28)

[引用符 (quotation mark(s)) について] [2025-05-03 新規, 2025-04-29 の授業で話したこと]

[シェルについての補足] (2023-11-27)

[emacs を つかう] [2023-11-27, 2025-10-20 更新]

[display と animate] (2025-04-28) ローカルコマンド animatex も紹介

[プログラムをバックグラウンドで実行する] (2023-11-27)

[プログラム例に共通の注意]

• Python プログラム例の (スクリプト) ファイルには、日本語文字がふくまれることがあり、その文字コードは UTF-8 になっている。 ブラウザでは文字化けするかもしれないが、 ブラウザに「テキストエンコーディングを修復」の機能があればそれをつかって読める。 なければ、(右クリックから) ダウンロードしてパソコンのエディタ (Windows 10 以降ならば「メモ帳」でもよいようだ) で読むか、 niigata や hamana 上の emacs で読んでほしい。
• しかし、CSV データファイルの日本語文字コードは、とくにことわらないかぎり、Shift_JIS とする。 ながらく Microsoft Excel 日本語版の文字コードのデフォールト値が シフトJIS (厳密には cp932) であり、 気象庁ウェブサイトのデータダウンロードで得られるCSVファイルもそうなので、 それにあわせたものである。

Python, matplotlib で作図する

• [Python の matplotlib でつくる図に 日本語文字を表示する] [2025-09-09 更新。Windows のほか Linux (Ubuntu) での 方法を追加]

• 地図をかく [セミナー教材 2025-06-10] ... cartopy をつかう。
  • [地図をかく (1) いろいろな投影図法の地図をかいてみる]
  • [地図をかく (2) 正距円筒図法の地図を組み立てる]
  • [地図をかく (3) 地形の標高を色で表示してみる] ← matplotlib の色の一覧へのリンクもあります。
  • [地図をかく (4) 気象観測地点を表示する]

気象庁が編集した 全球・半球平均 年平均 地表温度 (偏差) のグラフ表示

• [時系列データのグラフ、移動平均、直線回帰] [セミナー教材 2025-05-27]

JRA-3Q 再解析 (GRIB2から増田が単純バイナリに変換したもの) を読み、作図する

• [格子点型の気象データ (JRA-3Q 海面気圧) の地図上表示] [セミナー教材 2025-06-17]
• [格子点型の気象データ (JRA-3Q) による風の矢印表示] [セミナー教材 2025-06-24]

気象庁 地上気象・アメダス 観測データをつかう

• [geppo] 2010-2019年の「気象庁観測月報」CDから増田が変換した csvファイルをつかうもの
• [jmacsv] 気象庁ウェブサイト「過去の気象データ・ダウンロード」から得られたcsvファイルをつかうもの

• [jmacsv] [気象庁の地上気象観測データを取得する] [2024-06-19, 小改訂 2025-06-06]
• [geppo] [アメダス時別値の風、気温、降水量、日照時間の地図上表示] [セミナー教材 2025-07-08]
• [jmacsv] [気象庁からダウンロードしたCSVファイルによるアメダス時別値の気象要素の図示] [2025-08-27, 2025-09-02]
• [geppo, jmacsv] [気象観測データ (1地点) の基本的な統計処理: 1時間降水量] [2025-07-25 ページ作成途中]

[高層気象観測データの鉛直プロファイルのグラフ (Pythonによる試作)] [2021-06-04, 2021-06-18, 2023-05-15, 2025-11-18]

• 風速の東西成分、露点温度、の計算と作図もふくめました。

[気象庁の解析雨量を Python で 読み、作図する] [2025-05-04, 2025-05-12] [2025-12-07 おおはば改訂]

[気象庁の全国合成レーダーデータを Python で 読み、作図する] [2025-05-12]

[気象庁の解析積雪データを Python で 読み、作図する] [2025-05-20]

[気象庁のMSM解析値 (京大生存研のNetCDF版) を Python xarray で 読む] [2025-05-03] [2025-11-14 おおはば改訂]

• [気象庁のMSM解析値 (京大生存研のNetCDF版) を GrADS で 読む] (2021年10～12月の作業メモ)
• [MSM-S 解析値を、GrADS で単純バイナリに変換し、Python で作図する (2022年8月の事例)] [2022-09-19]

[国土数値情報の標高データを Python で作図する] [2025-05-12]

[気象庁の地上気象観測データを取得する] [2024-06-19, 2025-06-06]

*[気象衛星 ひまわり 8・9号のデータ (千葉大による緯度経度格子データ) を読む] [2022-07-24, 2023-08-02] [2025-12-01 改訂]

• 画像の事例
  • [2025-09-09 23UTC .. 2025-09-12 02UTC 関東の局所的大雨] [2025-09-12]
  • [2025-09-04 23UTC .. 2025-09-05 07UTC 台風202515、静岡県のたつまき] [2025-09-11]
  • [2025-08-30 03UTC .. 2025-08-31 12UTC 観測実習期間] [2025-09-01]
  • [2025-07-09 23UTC .. 2025-07-18 05UTC 関東ほかでの大雨] [2025-07-13]
  • [2024-10-03 23UTC .. 2024-10-06 23UTC 観測実習期間] [2024-10-04 .. 2024-10-07]
  • [2024-08-27 15UTC .. 2024-09-01 20UTC 台風202410、観測実習予定期間]
  • [2024-02-04 15UTC .. 2024-02-06 00UTC 大雪] [2024-02-05]
  • [2023-10-12 15UTC .. 2023-10-14 15UTC アドバンスト観測、波状の雲列の出現] [2023-10-15]
  • [2023-10-14 03UTC .. 2023-10-14 07:50 UTC 10分間隔 アドバンスト観測、波状の雲列の出現] [2023-10-17]
  • [2023-08-07 23UTC .. 2023-08-09 10UTC 観測実習期間 sjapan領域画像] [2023-08-11]
  • [2023-08-07 23UTC .. 2023-08-09 10UTC 観測実習期間 gkanto領域画像] [2023-08-11]
  • [2023-02-09 00UTC .. 2023-02-11 03UTC 大雪] [2023-02-14]
  • [2023-01-23 00UTC .. 2023-01-25 03UTC 大雪] [2023-01-28]
  • [2022-12-21 00UTC .. 2022-12-25 23UTC 大雪] [2023-01-20 赤外画像, 2023-01-22 可視画像]
  • [2022-09-16 12UTC .. 2022-09-24 12UTC 2022年 台風 202214, 202215] [2022-09-19, 2022-10-19, 2023-02-18 訂正]
  • [解析雨量と気象衛星画像をならべて見る: 2022-09-16 12UTC ..2022-09-24 12UTC 台風202214, 202215] [2023-02-18]

[台風経路データ (RSMC Best Track Data) を利用する] [2025-11-25, 2025-12-07]

そのほか、つぎのデータを読んで作図するプログラムを作成しています。説明文ができしだいここに追加します。

• 熊谷キャンパス露場での熱収支観測データ
• 気象庁 COBE SST (全球海面水温) (version 2 をつかってきたが、version 3 がでたので変更する予定)
• ひまわり8・9号による海面水温 (JAXA作成)
• ひまわり8・9号による陸面温度 (千葉大CEReS 山本雄平博士 作成)
• 日本の海洋研究者による全球海面熱フラックスデータ J-OFURO
• 国立環境研究所 CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ (NIES2020)
• East Anglia 大学 CRU の 全球緯度経度0.5度格子 地上気温・降水量など (毎年毎月の値もあるが、とりよせたのは) 月別気候値
• Ramankutty and Foley の 全球緯度経度0.5度格子 植生分布 (ISLSCP2 経由)
• 衛星観測による全球地表面放射フラックス CLARA A3 SRB (0.25度格子)
• 世界の地表面標高データ (いまのところ、NOAA NCEI (旧 NGDC) による GLOBE (約1kmの緯度経度格子) )
• NOAA NCEI (旧 NCDC) がまとめた世界の地上気象観測 (気温、降水量) データ GHCN

汎用のデータ処理 (作図以外)

[Pythonでデータを読む: 列幅固定のテキストファイル] [2021-05-08]

[複数の CSV ファイルをつないでひとつのデータフレームにする (Python Pandas)] [2022-04-28]

[表データ (データフレーム) の条件にあてはまる行を抽出 -- 緯度経度が指定範囲内の地点を抽出] [2021-12-08]

[HTMLの表をつくる] [2025-12-02 アドバンスト教材から改訂]

参考になるウェブサイト (とくに気象データ解析・作図関係)

• 国立環境研 山下 陽介 博士 [気象データ解析のためのmatplotlibの使い方]
• お茶大 神山 (こうやま) 翼 先生 [気象・気候データ解析]
• 京大 防災研 榎本 剛 先生 [Pythonによる気象データサイエンス]
• 京大 理学部 坂崎 貴俊 先生 [演習DB（気象データ解析）のページ]

参考になる本

• 神山 翼 [こうやま つばさ], 2024: 『Python による気象・気候データ解析 I. Pythonの基礎 ・ 気候値と偏差 ・ 回帰相関分析』。朝倉書店, 190 pp. ISBN 978-4-254-16138-0.
• 神山 翼, 2024: 『Python による気象・気候データ解析 II. スペクトル解析 ・ EOF と SVD ・ 統計検定と推定。朝倉書店, 224 pp. ISBN 978-4-254-16139-7.
  • [読書メモ] (2冊まとめて)
• Alex DeCaria & Grant Petty, (2016), 2020: Python Programming and Visualization for Scientists. 2nd Edition. Madison WI USA: Sundog Publishing, 346 pp. ISBN 978-0-9729033-5-6. [読書メモ]
  • (アレックス デカリア、グラント ペティ 『科学者のための Python (パイソン) プログラミングとデータの可視化』)
  • [DeCaria & Petty (2020) の本について (作業中)]
  • この本は、気象への応用を想定した Python 入門書です。 (プログラムをつくるとき近くにあると参考になると思いますが、 そのまま演習課題としてつかえる例文はあまり多くないようです。)