B, F, G 合同セミナー (増田担当分ページ)

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「セミナーの基礎」 観測実習

おもな情報は Teams の「環境気象学分野」 Team のところを見てください。 ここには増田が作成・収集した情報を置きます。

日程概略

• 8月 6日 (日) 熊谷キャンパスで、観測練習など
• 8月 7日 (月) 熊谷キャンパスからバスでつくば市へ。気象研究所 見学、筑波大学の観測現場に到着。
• 8月 8日 (火) 正午 - 9日 (水) 正午 気象観測
• 8月 10日 (木) (変更あり) バスで熊谷キャンパスへ

[実習期間とその前後の気象庁による観測値・天気図] [昨年度の同様なもの]

[つくばの情報]

おぼえがき

• [関東地方の海陸風についての文献] (2023-08-07 追加)
• [浮力と、鉛直方向の気圧傾度力] (2023-08-07 追加)
• [「マイクロアネモ」による風の観測の手順] (2023-08-07 追加)

Pythonによる気象解析入門 (増田担当分)

• 2023年 6月 13日
  • (参考) 地図をかく。 (1) (2) ともにプログラム例を /home/masuda/map/ に置きました。
    • [地図をかく (1)] Cartopy でつかえる いろいろな地図投影法
    • [地図をかく (2)] Plate Carree (正距円筒図法) の地図をくみたてる
  • [格子点型の気象データ (JRA-55 海面気圧) の地図上表示] プログラム例を /home/masuda/contour/ に置きました。
• 2023年 6月 20日
  • [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] プログラム例を /home/masuda/mapgridwind/ に置きました。
• 2023年 6月 27日
  • [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)] プログラム例を /home/masuda/vertical/ に置きました。 これは Cartopy をつかいません。matplotlib はつかいます。
  • [気象観測点を地図上に示す]
• 2023年 7月 4日
  • [観測点ごとの気象データを図示する]
  • [2023-07-06 補足] 7月4日の授業でつかった jma_stations_sjis.csv と 授業時につくった 28d_map_stations_tmpmax.py にバグがありました。 luce の /home/masuda/mapstationobs の下に置いたものと、このウェブサイトからリンクしたものを、 修正後のものにさしかえました。 29d_graph_obs_ver1.py のプログラムで地点名を 'Tateno' とすると「つくば (館野)」の観測値を表示することに 授業時には失敗していましたが、さしかえたファイルをつかえばできます。
• 2023年 7月 11日
  • [観測点ごとの風のデータを図示する]
• 2023年 7月 18日
  • [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]
  • [34b] よりも広い領域の JRA-55 による (観測点のデータはつかわない) 等圧線をかくのには、 6月13日の教材 (contour) にある [23d] がつかえます。 日時の指定のために変えるところは、monthstart, monthend, daystart, dayend と hour です。 ただし、[23d] の日時の指定は、世界時 (UTC) によっていて、データのある時刻は 0, 6, 12, 18 時です。 全部出したいならば、「for hour in [0, 6, 12, 18]:」とします。 日本時間 (JST) の 3, 9, 15, 21時が、それぞれ、世界時では、前日の 18時、当日の 0, 6, 12 時に対応します。 なお、図を画像ファイルに出すならば、plt.show() をやめて、plt.savefig() をふくむ一連の処理を有効にします。
• [2023年 8月 5日, 7日, 8日, 14日] 実習課題ではありませんが、教材を追加しました。
  • [気象庁アメダスの観測データ (日別値) を地図表示する] (2023-08-05) (2023-08-14 時系列グラフを追加)
  • [気象庁アメダスの観測データ (時別値) を地図表示する] (2023-08-07) (2023-08-14 時系列グラフを追加)
  • [気象庁アメダスの風のデータ (時別値) を地図表示する] (2023-08-08) (2023-08-14 時系列グラフを追加)

参考資料

• emacs について
  • 実習では原則として 「emacs -nw」 (no window) をつかってください。
  • c-x は control (ctrl) キーをおしながら x をおす。
  • m-x は (ふつうのキーボードには meta キー がないので) escape (esc) キーをおしたあとで x をおす。
  • 保存 c-x c-s
  • 終了 c-x c-c
  • 検索 c-s 「I-search:」と出るのでそこに検索対象文字列を入れる
  • コマンド入力からぬけたいときは c-g
  • cut and paste, copy and paste
    • 対象のはじめの位置で c-space または c-@
    • 対象のおわりの位置で
      • [cut ならば] c-w
      • [copy ならば] m-w (ESC w)
    • はりつけるところで c-y
  • [外] 慶応大学 湘南藤沢キャンパス SFC-CNSガイド 2001年版より [Emacs]
  • [外] unixuser.org Yusuke Shinyama さん (2001年) [Emacs クイックリファレンス]
  • [外] Emacs JP [Emacsチュートリアル 日本語訳] (GNU emacs 本家のドキュメントの日本語訳)
  • [外] Emacs JP conao3 さん [2020年代の Emacs 入門] (やや専門的か?)
  • luce での実習では日本語文字 (漢字・かな) をつかわないので、他のサイトの教材の 日本語入力関係の話題は ひとまず無視してください。
• [Linuxについての序論的なこと]
• [シェルについての教材補足]
• Python の気象学への応用で参考になるサイト
  • 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]
• Python matplotlib での色の指定
  • 1文字で指定 (基本の 8色)
  • 色の名まえで指定 (CSS colors)
    • [外] (matplotlib) [List of named colros]
  • 16進数のカラーコード (「#」につづいて、R, G, B それぞれ16進 2けた)
  • RGB 0～1の間の値のタプル
  • グレースケール 0～1の間の小数を文字列型にする
  • [外] (Python でデータサイエンス 2016-06-26) [matplotlib で指定可能な色の名前と一覧]

[トラブルシューティング事例集]

[2022年度 セミナー B, F, G 教材]

[計算機を利用した気象分野の実習の教材 (増田)]