[2023-05-31] 地上気象観測データの作図など
いろいろなデータの一例としての気象庁 CSVデータ
- 80けたカードの時代
- 作業用のさまざまなファイル形式
- 現業データのCD-ROM配布は、ビット単位で情報をつめこんだ固定長レコードのバイナリファイル
- 人が見るための表そのままの表データ。小計、結合セル、いわゆる「神エクセル」問題
- 計算機処理のための表データ
- 縦横のそろった長方形の表
- 縦に日時。横に地点と気象要素。データベース正規化や「整然データ」のたちばからは不完全。
気象庁 「ダウンロード」の CSVデータの特徴
- 縦横の表
- 日本語文字 (文字コード Shift_JIS) をふくむ。
その多くは header だが、データ内容にもいくらかある (風向など)。
- 6行ぐらいのheader行。ダウンロード日時、地点名 (optionで都道府県名。地点 IDは ない)、
気象要素名 (このデータセット特有の表現がある)、「品質情報、均質番号、現象なし情報」の種別 (観測値の列はnull)。
- 縦に日時、横に地点と気象要素
- 日時は「日付リテラル」がdefault (Pythonのdatetimeの標準とすこしちがうがそのまま読める)、
年、月、日、時を別々の列にするのがoption
- 気象要素ごとに、数値の列のほかに、つぎの列がある。
- 品質情報 ... 8がよいデータ。1が欠損。5は不完全だがいちおう使える。
- 均質番号 ... ふつう 1 だが、移転などで不連続なとき区別のために 2 などが出てくる。
- 現象なし情報 ... 数値のゼロのうちで、現象なしと微量とを区別する。
降水量などの気象要素の、「気象官署等」にある (ふつうのアメダス観測点にはない)。
- 1回のダウンロードのデータ量に制限がある。
- 地点の順序は都道府県ごとの地図型メニューで選択した順序になる。
過去の回の作業の記憶をもたないので、同じ順序を再現するには人が記録しておく必要がある。
- 都道府県ごとに全地点を指定することができる。
登録されている地点がかわらないかぎりは再現可能。
しかし、まれではあるが同じ都道府県内でも同じ地点名があり
(観測時期がかさならない新旧の地点のようだが)、地点IDなどで区別できないので、ダウンロード前にはずしておかないとやっかい。
プログラム例
つぎのリンクさきは 2022年度の3年生のセミナーの教材としてつかったものだが、
ここでは、プログラムをすこしくわしく見て、応用するうえでの変更点を検討したい。
hamana の /home/masudako/ex/ の下に置くので、
自分の演習用ディレクトリをつくったうえで、ディレクトリごとコピーしてから作業してほしい。
- Cartopy で地図をかく
- (参考) 格子点データ (JRA55) の作図。データはあらかじめ GRIB (ver. 1) から単純バイナリに変換してある。
- 地点ごとのデータ (気象庁の地上気象観測データ) の作図
(更新) 2023-05-31 朝
増田 耕一 (MASUDA Kooiti)