環境気象学アドバンスト 2023年度 増田担当分

増田担当分では、計算機をつかって、気象データを図化してみます。 くわしい内容は、受講生と相談してきめます。 前期のセミナーで学ぶ Python プログラムを前提としますが、 今年度セミナーをとらない受講生には必要に応じて個別指導します。

案としてはつぎのものがあります。 そのうちには、まだプログラムがそろっておらず試行錯誤が必要なものもあります。

• 気象衛星 ひまわり 8・9号の赤外画像や可視画像 (千葉大学で緯度経度格子への位置合わせがされたもの) のデータを作図して観察する。 [2022年度の授業ページ]参照。
  • 雲と推測される画素について、 赤外画像の輝度温度と高層気象観測または予報モデルの気温から 雲頂高度を推定し、その分布をみる。 また、赤外・可視でみた雲の分布と、レーダー観測にもとづく解析雨量でみた雨の分布の 関係をみる。[解析雨量と気象衛星画像をならべてみる: 2022年 台風14号、15号]
  • 地表面が見えていると推測される画素について、輝度温度から地表面温度を推定し、 その日変化を見る。陸と海、また陸の土地被覆や乾湿のちがいとあわせて検討する。 ひとまず [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] のページの 熊谷と浜松でそれぞれ記録的高温が出た日の輝度温度を参照。
  • 地表面が見えていると推測される画素について、 反射太陽放射 (衛星観測) と入射太陽放射 (理論的計算値) から、反射率を計算し、 その (昼のあいだの) 日変化を見る。陸と海、また陸の土地被覆や乾湿のちがいとあわせて検討する。
• 世界の地表面熱収支 (および 水収支) の各項の分布をみる。 再解析データセット「JRA-55」のばあいについては [2021年度の授業ページ] 参照。 地表面熱収支の概略は [地表面のエネルギー収支と海陸分布がもたらす気候の特徴] 参照 (今後リンクさきを変更するかもしれない)。
• 地形標高データと広域の風の場から地形性上昇流を計算し、 解析雨量などの降水分布とくらべてみる。 標高データについては [国土数値情報の標高データを Pythonで読み、作図する (試作版)] 参照。
• 解析雨量などの降水量データを河川流域ごとに集計し、 河川流量などとあわせて、流域水収支を検討する。

[2022年度の授業ページ] (リンクさきは不完全です。)

[2021年度の授業ページ] (リンクさきは不完全です。)