環境気象学アドバンスト 2021年度 増田担当分

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[全般]

10月21日からの実習

10月21日から、Windowsパソコンから TeraTerm でログインして、luce (Linux) で作業

JRA-55の平年値の月ごとの値のデータが /home/masuda/jra55/clim9120/ の下にある。そこに置いたままでよい。

プログラム例は /home/masuda/advanced/py にある [2023-09-25 現在ここにはない]。ディレクトリごと自分の作業ディレクトリにコピーする。 py の横ならびに image ディレクトリをつくっておく。

• map_pmsl.py [2023-09-25 リンク追加]

python3 map_pmsl.py をやってみる。海面気圧の分布図が12枚 できる。 画面表示と、画像ファイル出力をきりかえてみる。 (両方有効にするとうまくいかないことがわかった。)

map_pmsl.py を編集し、地表面での下向き短波放射 (つまり日射量) を作図する map_dsw.py をつくり、実行してみる。 気圧のばあいは Pa から hPa に換算するため読んだ変数を 100 でわっているが、 放射など大部分の変数では換算は不要。 読むディレクトリ名、読むファイル名、 階級わけのしきい値、色、図の表題、カラーバーの上に書く数量の単位の文字、 書きだす画像ファイル名、などを変更する。

[JRA55 気候値 ファイル (変数名略称の意味)]

Python matplotlib での色の指定

[外] [(Matplotlib) List of named colors]

グレースケールは、黒を 0、白を 1 とした数値 (小数可) を、文字列と同様に引用符でくくってあたえればよい。 (参考 YutaKaのPython教室 2020-08-22 matplotlib color 色の指定方法 | 超簡単な一文字指定からカラーマップの使い方まで https://www.yutaka-note.com/entry/matplotlib_color )

作図する変数 [2021-10-28 から]

地表面でのエネルギーフラックス密度

• (1) 下向き短波放射 (dsw) R_S^↓ (GrADS での変数名: dswrfsfc)
• (1) 上向き短波放射 (usw) R_S^↑ (uswrfsfc)
• (1) 下向き長波放射 (dlw) R_L^↓ (dlwrfsfc)
• (1) 上向き長波放射 (ulw) R_L^↑ (ulwrfsfc)
• (1) 顕熱フラックス (sht) H (shtflsfc)
• (1) 潜熱フラックス (lht) L E (lhtflsfc)

地表面でのエネルギーフラックスの組み合わせ量

• (2) 短波放射反射率 (alb) α_s = R_S^↑ / R_S^↓
• (2) 正味下向き短波放射 (nsw) R_S^↓ - R_S^↑
• (2) 正味下向き長波放射 (nlw) R_L^↓ - R_L^↑ [2021-11-04] 正味は下向きに統一した (値が負になるが)。
• (2) 正味(下向き)放射 (nrad) R_net = R_S^↓ - R_S^↑ + R_L^↓ - R_L^↑
• (2) 地表面下の下向き正味熱フラックス (ght) G = R_net - H - L E
• (2) ボーエン比 (br) H / L E

大気上端でのエネルギーフラックス密度

• (3) 下向き短波放射 (dswtoa) R_S^↓ (dswrftoa)
• (3) 上向き短波放射 (uswtoa) R_S^↑ (uswrftoa)
• (3) 上向き長波放射 (ulwtoa) R_L^↑ (ulwrftoa)

大気上端でのエネルギーフラックス密度の組み合わせ量

• (3) 短波放射反射率 (albtoa) α_p = R_S^↑ / R_S^↓
• (3) 正味下向き短波放射 (nswtoa) R_S^↓ - R_S^↑
• (3) 正味(下向き)放射 (nradtoa) R_net = R_S^↓ - R_S^↑ - R_L^↑

大気上端と地表面との組み合わせ量

• (4) 下向き短波放射到達率 (dswtrans) dswrfsfc / dswrftoa
• (4) 大気の正味エネルギー源 (esource) R_net(toa) - G

水収支に関する量

• (5) 降水量 (precip) (JRA-55のGrADS変数名は tpratsfc) JRA-55の単位は mm/日。便宜上、mm/(30日) で作図してみる。
• (5) 降雪量 (液体水換算) (snowfall) (JRA-55のGrADS変数名は srweqsfc) JRA-55の単位は mm/日。便宜上、mm/(30日) で作図してみる。

作図結果

(1)[地表面でのエネルギーフラックス各項[上記(1)]の月値の分布地図]

• HTMLファイルをつくった Python スクリプト mkhtml_1.py
• 画像ファイルの余白をとりのぞくのにつかったシェルスクリプト mkdotrim.sh (Linux上で、awkを利用)

(2)[地表面でのエネルギーフラックス各項[上記(2)]の月値の分布地図]

(3)(4)[エネルギーフラックス各項[上記(3)(4)]の月値の分布地図]

(5)[水収支項[上記(5)]の月値の分布地図]

(6)[東西全経度平均した量の緯度・時間(月)表示]

[HTMLの表をつくる] (2021-11-11 ..)

12月9日から

Windows 上 の Python で作業する。

12月23日から

地点ごと、あるいは領域平均の、エネルギー収支各項の季節変化を折れ線グラフにする。

地点ごとの地表面エネルギー収支各項の季節変化のグラフ

地点ごとの地表面エネルギー収支各項 (正味放射、顕熱輸送、潜熱輸送、地表面下の熱フラックス) を作図するプログラム例

• graph_seb1.py

『大気と水の循環』 第5章の図 5.3 と基本的に同じ。 (ただし、『大気と水の循環』でつかった JRA55 気候値は 1981-2010年、ここでつかっているのは 1991-2020年。 また、『大気と水の循環』の図 5.3 は GMT (Generic Mapping Tools) というソフトウェアでかいた。)

地点を変えるとき、プログラムで変更するところは、plat, plon に代入する数値と、 凡例をかいているところの xpos, ypos, dypos に代入する数値。

結果の図の一例

道具についてのメモ

emacs

• [外] [カット/コピー/ペースト] (Vine Linux: 【Emacs 利用ガイド」)