暖かさの指数 (など) を計算してみる

このウェブページは http://macroscope.world.coocan.jp/ja/edu/ris/kenkan/world/comp_wi.html です。

データ

University of East Anglia, Climatic Research Unit でつくられている気候データセットのうち "High Resolution" (緯度経度1度以下の格子) のデータをつかう。

• (外) (CRU) [High-resolution gridded datasets]

今回は、このうち 「CRU CL 1.1」というデータセットをつかう。 緯度経度 0.5 度格子の月値データの 1961-1990年の平年値 である。

CRUのサイトからダウンロードした CRU CL 1.1 のデータを hamana の /raid/cru/cl1_1/ に置く。

参考文献は New et al. (1999)。hamana の /raid/cru/ref/ に置く。

【今後、緯度経度 1/6 度格子の CRU 2.0 をつかうかもしれない。 その参考文献は New et al. (2002)。】

海上や南極大陸の格子点はデータ欠損になっている。

これを読んで計算や作図をするプログラムを hamana の /home/masudako/ex/crucl/ に置いた。 「cp -r /home/masudako/ex/crucl .」(最後はスペースのあとピリオド) で 自分のところにコピーし、「cd crucl」のあと、 プログラムを (やりたいことに応じて編集したあと) python で実行してみてほしい。

作図するプログラムは、 savefig という変数に与える値が True のときは 図を png 画像ファイルに保存し、 False のときは X Window の画面に表示する。

1格子点についての計算と作図

• graph_mon_tmp.py ... alatsel, alonsel で指定された緯度経度になるべく近い格子点での 毎月の気温を折れ線グラフにし、年平均気温と、暖かさの指数のしきい値である 5℃に横線をいれる。 暖かさの指数を数字で表示する。
• bargraph_mon_tmp.py ... 上と同じ量のグラフだが、暖かさの指数や寒さの指数の計算式と対応させて、 それぞれの月の気温と5℃との間に縦棒をかくようにした。

全格子点についての計算

• tmp_ann_to_csv.py ... 年平均気温を計算する。 (ただし、月ごとの日数のちがいは考慮せず、単純に12でわっている。) 結果を tmp_ann.csv に書き出す。左の列から 経度, 緯度, 年平均気温の値。
• wi_to_csv.py ... 暖かさの指数を計算し、結果を wi.csv に書き出す。
• ci_to_csv.py ... 寒さの指数を計算し、結果を ci.csv に書き出す。

地図上に分布を表示

• プログラムの現状では、緯度経度範囲を東アジアをふくむように設定しているので、 プログラムとつくられる画像のファイル名に eastasia という文字列をいれている。 緯度経度範囲をかえたら eastasia のところも変更するとよい。 (2025-11-27の授業中に、map_wi_namerica.py をつくってみた。)
• map_tmp_ann_eastasia.py ... 年平均気温を tmp_ann.csv から読んで、 地図上に記号の色わけで表示する。
• map_wi_eastasia.py ,.. 暖かさの指数を wi.csv から読んで、 地図上に記号の色わけで表示する。
• map_ci_eastasia.py ,.. 寒さの指数を ci.csv から読んで、 地図上に記号の色わけで表示する。 暖かさの指数についてのプログラムの wi を ci に (複数個所)、Warmth を Coldness にかえただけである。 数値と色の対応をかえていないので、寒いところが赤いなど直感にあわないところがあるが、 ひとまずそのままにしてある。

乾湿指数も計算してみる

吉良の乾湿指数 (humidity index) K は、今西・吉良 (1953) の 266ページで説明されている。 原則はつぎのとおり。ただし、WI は暖かさの指数(℃・月)、P は年降水量(mm/年)。

• WI ≦ 100 のとき、K = P / (W + 20)
• WI ≧ 100 のとき、K = 2 P / (W + 140)

266ページの本文中には、「これは冬のほうに夏よりも雨のおおい冬雨地域 (ケッペンの s) では使えない。」とある。 これは、WI が植物の生育期間の温度条件をあらわすものなので、 それと同じ時期の水分条件との組み合わせをみるべきであり、 降水量がおおい時期が植物の生育期間からずれる場所では、 年降水量は水分条件の指標としてうまくない、ということなのだろう。

降水量を頭打ちにすることについて

今西・吉良の 266 ページにはつぎのような脚注がついている。

• * ただし、各月の雨量のうち、下にあげる標準をこえるものがあるときは、 超過している量だけを年雨量から引き去ったものを、P の代わり にもちいる。 熱帯では 400 mm, 亜熱帯 370 mm。

このページには「熱帯、亜熱帯」の説明がないが、 第72表 (262ページ) によれば、 熱帯は暖かさの指数 240 以上、亜熱帯は 180～240 にあたるので、 暖かさの指数を参照して計算することが想定されているのだろう。

降水量を (月ごとに) 頭打ちにすることは、 土壌がふくむことができない雨は川などに流出してしまい、 植物が利用できる水分でなくなってしまう、という考えによるのだろう。

しかし、そうだとすれば、熱帯・亜熱帯にかぎらずすべての緯度帯に適用されるべきだ。 266ページの脚注が熱帯・亜熱帯だけになっているのは、 そこで参照した「吉良 (1945b)」とされている文献の対象がそうだったからかもしれない。

ウェブ上で吉良の乾湿指数についての記述を探索した結果、 安藤 (1962) が計算方法をのべているのを見つけた。 そこでは、今西・吉良 (1953) を参照しているが、 それにくわえて「*吉良教授の私信による」という脚注がある。 安藤氏は、今西・吉良 (1953) の説明にしたがって計算しようとしたが納得がいかず、 吉良氏に問い合わせたのだろう。 安藤 (1962) は、頭打ちの値をつぎのように決めている。

• WI ＜ 100 のとき、 2 (W + 20)
• WI ≧ 100 のとき、 W + 140

この値は、乾燥指数を降水量と可能蒸発量の比とみなしたときの 可能蒸発量にあたる値 の 2倍である。

これまでに整備したプログラム

全格子点についての計算

• pre_ann_to_csv.py ... 年降水量を計算する。 結果を pre_ann.csv に書き出す。左の列から 経度, 緯度, 年降水量の値。
• hix_to_csv.py ... 暖かさの指数と年降水量をそれぞれ csv ファイルから読み、 乾湿指数 (仮) を計算し、結果を hix.csv に書き出す。 年降水量の値をそのまま P としてつかっているので、「仮」としている。
• hiik_to_csv.py [2025-11-09 追加] ... 暖かさの指数を csv ファイルから、 月降水量を /raid/cru/cl1_1/cru_cl_1_1.6190.pre.dat から読み、 今西・吉良 (1953) の脚注にしたがって補正した P をつかって、 乾湿指数を計算し、結果を hiik.csv に書き出す。 ただし、頭打ちの値は、暖かさの指数が 240 以上ならば 400、 240未満ならば (亜熱帯にかぎらず) 370 とした。 月ごとの日数のちがいは考慮していない。
• hia_to_csv.py [2025-11-09 追加] ... 暖かさの指数を csv ファイルから、 月降水量を /raid/cru/cl1_1/cru_cl_1_1.6190.pre.dat から読み、 安藤 (1962) が記述した手順にしたがって補正した P をつかって、 乾湿指数を計算し、結果を hia.csv に書き出す。 月ごとの日数のちがいは考慮していない。

地図上に分布を表示

• map_pre_ann_eastasia.py ... 年降水量を pre_ann.csv から読んで、 地図上の記号の色わけで表示する。
• map_hix_eastasia.py ... 乾湿指数 (仮) を hix.csv から読んで、 地図上の記号の色わけで表示する。
• map_hiik_eastasia.py [2025-11-09 追加] ... 乾湿指数 (今西・吉良 1953 の補正) を hiik.csv から読んで、 地図上の記号の色わけで表示する。
• map_hia_eastasia.py [2025-11-09 追加] ... 乾湿指数 (安藤 1962 の補正) を hia.csv から読んで、 地図上の記号の色わけで表示する。

文献についてはつぎのページ (ブログ記事) 参照。

• [吉良の「乾湿指数」の定式化が不確かなところの合理的な解決] (2025-11-08)