計算機を利用した気象分野の実習の教材

[注 (2024-03-28)]

このページは、項目の数がふえすぎて検索しにくくなってしまったので、 これから組みかえる予定です。順序をいれかえることや、ページをわけることがあります。

記事を書いてから事情が変わって、読まれるデータの例が残っていないばあいや、 ソフトウェアのバージョンによって動作がちがうことがあるかもしれません。

ニュース

Tera Term のウェブサイト移動 [2024-03-27]

Windows パソコンを Linux などの端末にするときにつかうソフトウェア Tera Term のウェブサイトが、つぎのところにうつった。

• ホームページ https://teratermproject.github.io/
• ダウンロードページ https://github.com/TeraTermProject/teraterm/releases

[トラブルシューティング事例集] (2024-07-12 更新)

出あったごとに書いたもので、体系的ではありません。 おもに、Linux 上で Python (version 3) のプログラムをうごかすばあい (端末として Windows PC をつかうことを想定していることがある) と、 Windows 上の Anaconda 3 で Python プログラムをうごかしたばあいとが、まざっています。

[Linux (など、Unix系のOS) を つかう] (2023-11-27 新規)

[emacs を つかう] (2023-11-27 新規)

[シェルについての補足] (2023-11-27 ここでは新規)

[プログラムをバックグラウンドで実行する] (2023-11-27 新規)

Python による気象データの作図など (2021-)

Cartopy をつかっていますが、地図投影方法が正距円筒図法にかぎられています。

Python で 地図をかく

• [地図をかく (1) いろいろな投影図法の地図をかいてみる (セミナー教材 2024-06-18)] [2024年度版]
• [地図をかく (2) 正距円筒図法の地図を組み立てる (セミナー教材 2024-06-18)] [2024年度版]
• [日本の都道府県境をかく / 中国の「省」の境をかく] [2022-08-03] [2023-05-24 記述改訂、例文追加]

観測点ごとのデータの空間分布を作図する

• [地図上に観測地点を表示する (セミナー教材 2024-06-25)] [2024年度版]
• アメダス観測値 (2010-2019年の「気象庁観測月報」CD から (増田が) 抽出・編集したもの) をつかう
  • [アメダス日別値の気温、降水量、日照時間、積雪深、降雪深、風の地図上表示] [2024-08-03 追加]
  • [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 2024-07-16, 2024-07-23)] [2024年度版]
• - - - (ここから下は ちかごろ更新されていない材料) - - -
• 【[2024-07-13] つぎの一連の記事のプログラムは、 気象庁の「地点気象データ ダウンロード」のサイトからダウンロードしたCSVファイルを 加工せずに読んで作図するようにくふうしたものでした。
  • [観測点ごとの気象データを図示する (セミナー教材 2023-07-04)] [2023年度版]
  • [観測点ごとの風のデータを図示する (セミナー教材 2023-07-11)] [2023年度版]
  • [観測点ごとのデータと格子点のデータをかさねて図示する (セミナー教材 2023-07-18)] [2023年度版]
  • [気象庁アメダスの観測データ (日別値) を地図表示する (セミナー教材補遺)] [2023-09-12 追加]
  • [気象庁アメダスの観測データ (時別値) を地図表示する (セミナー教材補遺)] [2023-09-12 追加]
  • [気象庁アメダスの風のデータ (時別値) を地図表示する (セミナー教材補遺)] [2023-09-12 追加]
  • 観測点データにもとづいて等値線をひく → 上の [観測点ごとのデータと格子点のデータをかさねて図示する] にふくめました。
  • [2022年12月の大雪に関連して地上気象観測値の空間分布を見る (セミナー教材 2023-01-10)] [2023-01-10 新規, 2023-01-21 補足]
  • [2023年 2月の大雪に関連してアメダス観測値の空間分布を見る] [2023-02-13 新規]
  • [気象観測データ (多地点) の空間分布と時系列の作図 (Python による試作)] [2021-05-01]
  • [気象観測データによる風の空間分布の作図 (Python による試作)] [2021-05-28]
  つぎの問題点があります。
  • 気象庁サイトから同じ手続きでダウンロードしたファイルの列の順序が変わったばあいがあり、 例文プログラムは (2023年7月以後作成のものは地点の出現順序のちがいには対応していますが) 気象要素の出現順序のちがいに対応できていません。
  • アメダス観測データをあつかうプログラムに、 他県に同じ地点名があるばあいの処理にまちがいがのこっているものがあります。
  • 時系列グラフのプログラムは、データ欠損に対応できていません。 (その後、データ欠損に対応したプログラムをつくりましたが、説明文ができていません。)
  • アメダス観測データによる時系列グラフのプログラムには、 横軸の寸法のきめかたのまずいところがありました。
  この記事群のプログラム例の改良はあきらめ、 今後のプログラム例は、 ダウンロードしたファイルをまずユーザー側であつかいやすい形に変形し、 その結果を読んで作図する方式にしたいと考えています。】

格子点型データを作図する

• JRA-3Q または JRA-55 再解析 (anl_surf125 (地表面2次元の量、緯度経度 1.25度格子) を作図する
  • [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 2024-06-25)] [2024年度版]
  • [格子点型の気象データによる風の矢印 (および、矢羽根) 表示 (セミナー教材 2024-07-02)] [2024年度版]
  • [格子点型の気象データ (例、JRA55) から場所をきめて時系列を切り出す] (作図ではない) [2022-07-31] [2022-08-10 海陸別集計を追加] [2022-10-22 例文訂正あり]
  • [JRA-55・JRA-3QのGRIBデータをGrADSで読み、単純バイナリデータに変換する] (作図ではなく前処理) [2021-07-07] [2024-05-23 JRA-3Qに対応]
• [COBE SST 海面水温格子点データ (version 2) を地図上に表示する] [2022-07-16] [2022-10-23 緯度経度範囲の平均値の時系列の書きだしを追加]
• [解析雨量 (2006年以後) を Pythonで読み、作図する (試作版)] [2021-04-27] [2023-06-30 改訂]
  • [2021-06-02] 1時間雨量を1日ぶん集計して作図するプログラムを追加しました。 1時間雨量を作図するプログラムも改訂しました (こちらは実質の処理はかわらず、デバッグと、プログラム例文として見やすくするための改訂です)。
  • [2021-06-03] (作図するのではなく) 1地点の雨量の時系列をファイルに書きだすプログラムを追加しました。
  • [2021-06-18] 緯度経度座標の長方形領域の平均値の時系列をファイルに書き出すプログラムの試作版を追加しました。
  • [2021-07-30] あちこち改訂しました。地域限定で作図するばあいの計算機負荷をへらすことができました。
  • [2022-11-07] 都道府県境をいれる件について修正しました。
  • [2023-02-18] [解析雨量と気象衛星画像をならべて見る: 2022年 台風14号、15号] のページをつくりました。
  • [2023-02-18] 緯度経度範囲の設定例として「#本土」を追加しました。
  • [2023-06-30] 3時間積算値の作図、1時間ずつずれた3時間積算値の作図を追加しました。
  • [2023-09-12] 世界時 (UTC) による1日積算値の作図を追加しました。
• [1995-2005年の解析雨量を読む] [2022-11-08 暫定] [2023-07-24 改訂版]
• [全国合成レーダーデータを Pythonで読み、作図する (試作版)] [2021-07-09]
  • [2022-04-28] これまでしめしていたエコー強度を読む例で、数値のけたをまちがえていたことに気づき、さしかえました。 エコー頂高度を読む例を追加しました。
  • [2022-06-02] 京大生存研のアーカイブにある全国合成レーダーデータも、tar を展開してえられる「.grib2.bin」でおわるファイル名のファイルは ここでのべたのと同じ形式なので、同じプログラムで作図できます。 ただしファイルの所在ディレクトリ名を指定するところだけは変更する必要があります。
    • [2022-06-15] tarファイル (例、Z.tar とする) を展開するには、 tar コマンドで「tar xvf Z.tar」のようにします。 【tar コマンドはもともと Unix系 OS でつかわれていたのですが、 わたしがつかっている Windows 10 では、\Windows\System32 と \Windows\SysWOW64 にあります (Path指定なしに tar と打ったときどちらが動くか、まだたしかめていません)。 わたしは Anaconda Power Shell からつかっていますが、 Windowsの「コマンドプロンプト」(スタートメニューの「Windows システムツール」にある) でもつかえます。】
  • [2022-11-07] 都道府県境をいれる件について修正しました。
• [気象庁「解析積雪深、解析降雪量」 を Pythonで読み、作図する (試作版)] [2023-02-18 新規] [2023-04-17 プログラム例改訂]
• [気象庁「メッシュ平年値 2020」を Pythonで読み、作図する (試作版)] [2023-02-19 新規]
• [気象庁「メッシュ気候値 2000」を Pythonで読み、作図する (試作版)] [2023-06-03 新規
• [国土数値情報の標高データを Pythonで読み、作図する (試作版)] [2023-03-14 新規]
  • [地図をかく (3) 地形の標高を色で表示してみる (セミナー教材 2024-06-18)] [2024年度版]
• [地形 (標高) データ を Pythonで読み、作図する (ETOPO1 緯度経度1分 (約 2 km) 格子)] [2021-05-05]
• [地形性上昇流の空間分布 (1) (ETOPO1 緯度経度1分 (約 2 km) 格子、一定の風ベクトル)] [2023-05-15 新規 (暫定)]
• [地形性上昇流の空間分布 (2) 国土数値情報にもとづく約 10 km 格子、一定の風ベクトル] [2023-10-09 新規 (暫定)]
• [地形性上昇流の空間分布 (3) 国土数値情報にもとづく約 10 km 格子、MSMの風ベクトル] [2023-10-23 MSM-P] [2023-10-25 MSM-S] [2024-01-05 改訂]
• [植生分布を地図上に作図する] [2022-10-03]
• [気象衛星 ひまわり 8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] [2022-09-17 赤外・可視とも、地域切り出し、物理量への変換、作図を Python でできるようにしました] [2023-08-02 大改訂]
  • [気象衛星 ひまわり8号 画像の事例: 2022年 台風14号、15号] [2022-09-19 新規] [2022-09-25 更新]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2022年12月の大雪] [2023-01-20 赤外画像, 2023-01-22 可視画像]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2023年 1月の大雪] [2023-01-28 新規]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2023年 2月の大雪] [2023-02-14 新規]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2023年 10月 13・14日] [2023-10-15]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2023年 10月 14日 午後 10分間隔] [2023-10-17]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2024年 2月の大雪] [2024-02-05 新規]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2024年 8-9月 台風10号、観測実習期間]
  • [気象衛星 ひまわり9号 画像の事例: 2024年 10月 観測実習期間] [2024-10-04 作成途中]
• [気象衛星 ひまわり 6・7号 (MTSAT-1R, MTSAT-2) のデータ (千葉大による緯度経度格子データ) を読む] [2023-01-21 新規]
• [気象衛星 GOES 9号のデータ (千葉大による緯度経度格子データ) を読む] [2022-09-12] [2022-11-18 地域切り出しも Python でできるようにし、GrADS 不要にしました]
• [解析雨量と気象衛星画像をならべて見る: 2022年 台風14号、15号] [2023-02-18 新規]
• 気象庁のMSM解析値 (京大生存研のNetCDF版) を 使う
  • [気象庁のMSM解析値 (京大生存研のNetCDF版) を Python xarray で 読む (2022年12月の事例)] [2023-01-15 新規] [2023-06-05 各ページは1時刻だけにする例を追加] [2023-02-10 南北鉛直断面を追加]
  • [気象庁 MSM 解析値 (netCDF形式) による水蒸気輸送の計算 (暫定)] [2023-10-23 新規]
  • [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 新規]

鉛直分布を作図する

• [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] 風速の東西成分、気温、相対湿度の鉛直プロファイルの作図を追加しました。
  • [2023-05-15] 露点温度の計算と作図を追加しました。

定量的なデータを作図する (時系列、ヒストグラムなど。空間分布以外。)

• [気象観測データ (1地点) のグラフ作成と記述統計 (セミナー教材 2024-06-11)] [2024年版]
  • [気象庁の観測データを取得する (セミナー教材 2024-06-11)] [2024年版]
• [気象観測データ時系列のグラフ (Python による試作)] [2022-06-02]
• [1時間ごとの観測値をみる (1) ヒストグラム] [2022-08-04]
• [気象観測データ (1地点) のグラフ作成と基本的な統計処理: 日照時間 日別値] [2022-05-15]
• [気象観測データ (1地点) のグラフ作成と基本的な統計処理: 時間降水量] [2022-05-09 新規, 2022-05-15 補足] [2022-06-24 quantile を 追加] [2022-08-29 ヒストグラムの数値を書きだす例を追加]
• [風配図] [2024-09-30 新規] 気象庁観測月報のアメダス時別値から風向を36方位で集計、極座標で作図
• [散布図をつくる] [2022-06-23] [2022-06-24 複数の表からのデータをつなぐ] [2022-06-27 複数の列の情報によって列を追加する]
• - - - (ここから下は ちかごろ更新されていない材料) - - -
• [気象観測データに1年周期のサインカーブをあてはめる (Python による試作)] ... 下の「時系列解析」のところに移動しました。

定性的なデータを作図する

• [定性的な時系列データを作図する: 天気図型を例に] [2021-05-29] [2021-06-18 横軸の目盛りを日付でつける] [2021-07-15 1年をとおして横軸の目盛りを日付でつける]

作図一般にかかわること

• [(Python の matplotlib で) 日本語文字を表示する (メモ)] [2022-05-09]

データを読む

• [Pythonでデータを読む: 列幅固定のテキストファイル] [2021-05-08]
• [気象庁のウィンドプロファイラのデータを読む(Python による試作、暫定メモ)] [2021-08-01]
• [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]
• [GHCNd (Global Historical Climatology Network - Daily) データ、とくに中国の部分] [2022-08-31]
• [2022-09-17] JRA-55 と 気象衛星画像データ を 読む件は、上の「格子点型データを作図する」の節にうつしました。

地図学的な計算

• [地点間の大円距離、海からの距離の概算] [2021-12-07] [海岸線のデータを追加 (2022-09-29 東アジアの大陸) (2022-10-18 日本の主要4島) (2022-11-02 沖縄島、佐渡、対馬) (2022-11-07 海南島)]

汎用のデータ処理

• [表データ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]

時系列解析

• [気象観測データに1年周期のサインカーブをあてはめる (Python による試作)] (日本の気象庁のデータによる) [2021-04-29]
• [同 (GHCNdデータ用試作)] [2022-06-28 暫定]
• (解説) [気象・気候の問題に使われるスペクトル解析についての序説] (2011-10-22)
• (解説) [気象・気候の問題に使われるスペクトル解析についての序説 (2) クロススペクトル] (2021-07-02)
• (解説) [時系列を振動数によってわける -- ディジタルフィルター (とりあえずの覚え書き)] (2020-01-28)
• [時系列のパワースペクトルとクロススペクトル (Python scipy.signal による試作)] [2021-07-13 (暫定)]

空間分布の解析 (暫定記事分類)

• [緯度経度の ます目で 現象の発生位置をかぞえる (例、台風の発生)] [2022-08-15] [2022-08-18 結果の保存、地図表示を追加]

「大気上端」に入射する太陽放射

• [(1) 日変化] [2021-06-20]
• [(2) 季節変化と、万年のけたの時間スケールの変化] [2021-06-20]
• [(3) 日平均値を計算する実用的なプログラム] [2022-07-24]

Python による時間発展型のシミュレーション (2021-)

• [指数関数型成長] [2021-06-18]
• [ふろおけモデル] [2021-06-08]
• [地球温暖化を説明する単純なモデル] [2021-08-07]

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)

[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。)

• 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』)

[トラブルシューティング事例集] へのリンクは、このページのいちばん上にうつしました。

[Python と そのパッケージの インストール と 実行のしかたについてのメモ]

([2021-05-08] このページに書いてあったことを、↑のリンクさきにうつしました。)

[R による気象データの作図、シミュレーションなど (2019-)]

(ここにある R によるプログラム例を Python で書きなおして、上のリストにくわえていく予定です。)

GrADS による気象データの作図など (2021-)

• [GrADS (Grid Analysis and Display System) を使う] 増田の教材用メモ。2000年ごろの情報。当時わたしは Linux をふくむ Unix系 OS で利用していた。
• GrADS (OpenGrADS) のインストール (Windows上) (2021年4月の作業メモ)
• 解析雨量を GrADS で読む (2021年4月の作業メモ)
• 気象庁 MSM 解析値の件は、上の「格子点データを作図する」のところに移動しました。