(大学院) 熱収支水収支特論

2026年度 1学期 金曜 3限 1306教室

(時間割の原案では金曜2限だったのですが、別の授業とかさなっていることに気づいて移動しました。 そうしたらまた別の授業とかさなってしまいました。もうしわけありませんが、 また移動してもさしつかえがありそうなので、すくなくとも時間割上の位置は金曜3限で固定します。 実際に作業する時間は臨機応変にすることもあります。)

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

おおまかには2024, 2025年度と同様です。 くわしい内容や日程などは、受講生との相談できめていきます。

• 地表面エネルギー収支の概念を学ぶ。
• 地表面エネルギー収支・水収支の基本と、エネルギー収支項を地上気象観測値からもとめる方法を学ぶ。 (近藤 (2000)『地表面に近い大気の科学』 または 近藤 (1994)『水環境の気象学』のその関連の部分を読む。)
• 地上気象観測値から地表面エネルギー収支項を計算してみる。 (熊谷キャンパスでの観測 渡来ほか (2010), 中川ほか (2010) 参照)
• 世界の地表面エネルギー収支・水収支各項の地理的分布や季節変化をみる。 (気象再解析「JRA3Q」、衛星観測にもとづく地表面放射収支データ「CLARA SRB」、 降水量データ「GPCP」などによる。)

計算は、パソコンを「端末」として、Linux という OS が動いている研究室の計算機 "hamana" で おこなう予定です。 ("hamana" と "niigata" とはつかいがってはだいたい同じですが、ファイルを共有していません。) Python言語のプログラム (増田がつくったもの) を少し変更して動かします。

• [気象の計算機実習は どうして Linux で Python をやるのか の 事情説明 (セミナー用メモ)] (2026-04-13)

Excelでも計算できると思いますがExcelでの計算の指導はしません。 もしパソコンでPythonを動かしたい人がいれば相談にのります。

日程と各日の教材

• 4月17日
  • この授業全体の方針 (上記)
  • [ウェブページでの数式の表現についてのおことわり]
  • [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](松山・増田 (2021) 第5章)
    • 5.1 地表面のエネルギー収支の重要性
    • 5.2 地表面のエネルギー収支の考え方
    • 5.3 地表面エネルギー収支各項とそれに関連する気象変数
    • 5.4 陸と海の地表面のエネルギー収支の季節変化
  • 「乱流による熱輸送・水蒸気輸送」の考え方 (きょうは深入りしない予定)
    • [熱伝導・拡散・粘性]
    • [乱流による輸送を 渦 {拡散・伝導・粘性} とみなすこと]
  • 計算機利用に関すること
  • 今学期の計画
• 4月24日
  • 近藤 (2000) 『地表面に近い大気の科学』を読む。(次回以後につづく。) とくに「バルク式」は何を入力データとして必要とするかを確認する。
    • まず 1.8 節「熱輸送量の観測」を読む。 (その必要に応じて 1.1～1.5節に書いてあることも確認する。)
  • Linuxがはじめての人のための補習
    • パソコンを「端末」にするための準備 ([B, F, G 合同セミナー (増田担当分ページ)] の4月14日と同様、 ただし接続さきの「IPアドレス」という番号がすこしちがう)
    • [(おもに Linux 上での) エディタについて] (2025-10-28)
• 5月1日 ... ミーティングなし (自習課題あり)
• 5月8日 (zoom併用)
  • 近藤 (2000) 5章 5.1節「熱収支量の大きさ」 (地中熱伝導をのぞく)、5.2節「地表面の熱収支式」を読む。
• 【電子書籍 (紀伊国屋書店) の画面は zoom で共有できないことがわかった。】
• 5月15日
  • 近藤 (2000) の地温・地中熱伝導のところを読む。
    • 4.2 夜間の放射冷却 (参考 (4.1, 4.2) はとばす): O
    • 4.3 地表面温度の日変化: K
    • 4.4 気温と地温の日変化 のうち 地温のところ (p. 121の「こんどは」から p.122終わりまで): N
    • 5.1 熱収支量の大きさ のうちの 地中熱伝導 (参考をふくむ): H
• 5月22日
  • 熊谷キャンパスでの観測値にもとづく熱収支項の計算と図化
  • [ローカルな観測にもとづく熱収支各項の値を見る]
  • 利用可能なデータの期間は 2016-11-03 .. 2025-12-01
  • 日周期変化をくわしくみるならば 4日ぐらい、おおまかにみるならば 8日ぐらいの期間をえらぶ
  • 10分ごとの観測値の時系列をそのままグラフにしてみる
    • 放射「4成分」、そこから計算した地表面のアルベド(太陽放射反射率)
    • (正味放射を計算して作図)
    • 気温と相対湿度
• 5月29日
  • 熊谷キャンパスでの観測値にもとづく熱収支項の計算と図化
  • プログラムを改訂しました。まえの版の機能をふくんでいますが、完全互換ではありません。
  • cp -r /home/masudako/ex/kumagaya_campus_v2 .
  • cd kumagaya_campus_v2
  • で作業してみてください。
  • おもな改良点は
    • csvファイル名に期間のはじめの年月日をいれるようにした。
    • グラフにそれぞれの折れ線の凡例をいれるようにした。
    • (データの列を (列番号参照だけでなく) 観測要素名略号で参照できるようにした。ただし列名につかえる文字の制限のためつけかえた。 head_orig.csv → head.csv 。) (列番号参照だと、もとのデータロガー出力と抽出した csvファイルとで列番号がかわるのが不便。)
  • 日付の指定は抽出の段階でします。抽出対象期間は現状のプログラムでは8日間です。作図は抽出されたcsvファイルにある全期間を対象とします。
  • 現状のプログラム例 (前回と同じ名まえで内容のちがうプログラムがすこしあるのでまぜないよう注意)
  • selrad.py 放射フラックス
    • graphrad.py 放射4成分
    • graphradalb.py 同 + 地表面アルベド
    • graphradnet.py 同 + 正味放射
  • seltarh.py 気温 4件 と相対湿度 4件。作図は graphtarh.py
  • selts.py 地温
    • graphtsoil.py 地温 (土壌温度) 12件
    • graphtsurf.py 地表面温度 (放射温度計) 3件
  • selswc.py 土壌水分 6件。作図は graphswc.py
  • selwind.py 風速・風向。作図は graphwind.py
  • sel*.py で、抽出開始の日付 yearstart, monthstart, daystart を変える。
  • それに対応させて、graph*.py の symd (日付文字列 8文字) を変える。
  • 図を見て、graph*.py で ax.set_ylim() で指定している ylim0, ylim1 を調節する。
  • 図を保存したいときは、savefig=True にすると png ファイルができる。 それを WinSCP でパソコンに「ダウンロード」するとよい。
• [2026-05-29 授業後] 5月29日の授業中におきた、時系列グラフが異常になった状況は、 データ欠損を、データロガーが「NAN」と (大文字で) 記録しており、 Python の pandas や matplotlib がそれをデータ欠損と認識していないからだとわかりました。 (「NA」や「NaN」や「nan」はとくに指定しなくてもデータ欠損とみなされるのですが。) 対策としては、sel*.py の read_csv の ( ) の中に「 , na_values=['NAN'] 」を追加すれば 「NAN」もデータ欠損とみなされることがわかりました。 /home/masudako/ex/kumagaya_campus_v2/sel*.py はそれぞれ対策ずみです。 次回までに (自分が日付などを変更したプログラムを上書きして情報をうしなわないように注意して) それをコピーするか、自分のところにあるプログラムに上記の修正をくわえてください。
  • (ブログ記事) [NAN だ? nan だ。 -- Python の pandas でのデータ欠損をあらわす値についてのトラブルと対策] (2026-05-29)
• 今後、顕熱・潜熱・地中熱伝導のフラックスの計算をして、熱収支項をそろえて時系列でみる。 ここまでは 2024, 2025年度に経験した。
• 6月 5日
  • すみませんが、さらに改訂したので、kumagaya_campus_v3 をつかってください。
  • ただし、sel*.py はほとんど v2 (「NAN」対策後) と同じです。 graph*.py は、内容を改訂しましたが、v2 にあるプログラム名のものは、基本的な機能はそのままです。
  • グラフは折れ線をやめ、〇印をうつだけにしました。凡例の〇印を大きめにしました。
  • まず graph*.py をためしてほしいので、sel*.py の結果をひとつずつ v3 のディレクトリに入れてあります。
    • ひとまず、graph*.py をそれぞれそのままうごかして、どんな図ができるか見てください。
    • それから、sel*.py を、yearstart, monthstart, daystart を見たい日付に変えて実行し、 それにあわせて graph*.py の日付 (symd) も変えて実行してみてください。
  • 追加した計算
    • いまのところ、今回追加した graph*.py の中で計算するようにしています。
    • (数値として書き出す機能もつくるべきですが、 それを追加するときは v4 か v5 になりそうです。)
    • これまでにつくった sel*.py の出力の csv ファイルを読みます。 複数の csv ファイルをそれぞれ pandas のデータフレームに読みこむことがあります。 そのばあいは、データフレーム変数名で区別しています。
    • [注意] あわせてつかう複数の csv ファイルのあいだで、日時の範囲もきざみも同じ、 したがって、csv ファイルの同じ順番にくる行は同じ時刻である、と仮定したところがあります。
    • graphtsrlup.py ... 地表面温度 (放射温度計) と 地温 (土壌温度) を比較するグラフと、 地表面温度の黒体放射 と 上向き長波放射 とを比較するグラフをかく。
    • graphtaq.py ... 気温と相対湿度から比湿を計算し、気温のグラフと比湿のグラフをかく。 (温度から飽和水蒸気圧をもとめる Tetens の式をつかう。 水蒸気圧から比湿をもとめるところでは、(暫定的に) 気圧を 1000 hPa と仮定した。)
    • graphtasqas.py ... 大気と地表面のそれぞれ観測位置をひとつえらんで、 気温と地温、大気の比湿と地表面の飽和比湿のグラフをかく。
    • graphshlh.py ... 気温、比湿、風速、地表面温度のそれぞれひとつの観測値をつかって、 顕熱フラックスと潜熱フラックスを計算し、いっしょにグラフにする。 (それぞれの観測機器の位置の確認や、 風速の高さ依存性を対数分布としてよいか、粗度 z₀の値、バルク係数 C_HU の定式 (風速依存性をふくむ)、 蒸発効率 β (土壌湿潤度ともいう) の値 (仮に1とした) などについての 検討がじゅうぶんできていないが、ひとまず値がでることを優先した。)
• 6月 12日
  • 地中熱伝導の計算を追加した。地温からエネルギーのたまりの量を計算し、 前後の時間ステップのたまりの量の差 (時間差 2Δt = 20分) によることにした。 土壌の体積あたり熱容量が土壌水分によって変わることは重要だと思うが、その考慮は見送り、 一定値 (固体の土壌粒子についての代表的数値) を入れている。
• 6月 19日
  • 観測データの期間全体について、 ひとまず 6月5日、12日と同じ方式で、正味放射、顕熱・潜熱・地中熱伝導フラックスを計算した。
    • 顕熱・潜熱・地中熱伝導の計算についての仮定 (とくに潜熱では β = 1を仮定し、地中熱伝導では土壌水分を考慮しなかったこと) には疑問が残っている。 その疑問を解決しないと「熊谷キャンパスでの熱収支各項の数値をもとめた」とはいいがたい。 しかし今年度の授業日程内の作業の到達点としてはこのあたりにする。
    • (試行錯誤のすえ) 有効なデータの開始は 2016-11-03 21:20、終了は 2025-11-28 12:40 とした。 (2025-11-28 12:50 から地温の値が異常あるいは欠損、19:40 から他の気象要素にも異常が生じる)。 対象期間の途中にもデータ欠損期間があるが、未確認。
    • 作業プログラムは /raid/kumagaya_campus/work2026/py/calcradshlhgf.py
    • 実行時に「RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars」 というメッセージが出た。「netrad[krec] = 」の入力となる放射4成分のどれかの値に、 数値としてたしざん・ひきざんができないものがあるらしい。 ('NAN' は read_csv の段階で欠損値 (NA) とみなしているので、それ以外の何か。) いつの観測値か、どんな値かは未確認。 Error ではなく Warning なので計算はとまっておらず、計算結果は形式的には正常。
    • 結果は /raid/kumagaya_campus/work2026/csv/radshlhgf.csv (計算の入力につかった気象要素もふくめている。)
      • 列番号 (0はじまり): 列名 内容説明
      • 0: TIMESTAMP 日時
      • 1: RECORD 観測記録通し番号
      • 2-5: rsdown,rsup,rldown,rlup 放射4成分
      • 6: IRT 放射温度計による地表面温度 (1)
      • 7: wspeed 風速
      • 8: Ta 気温 (3)
      • 9: RH 相対湿度 (3)
      • 10-13: Ts_1,Ts_2,Ts_3,Ts_4 地温 (1,2,3,4)
      • 14: rnet 正味放射
      • 15: shf 顕熱フラックス
      • 16: lhf 潜熱フラックス
      • 17: gflux 地中熱伝導フラックス
  • 上の計算結果のファイルを読むプログラム例 (/raid/kumagaya_campus/work2026/py/ の下)
    • readf1.py ... データフレームに読みこむところまで
    • readf2.py ... 月ごとの観測レコード数をかぞえる
    • readf3.py ... 月ごと、日のうちの時刻(hour)ごとの観測レコード数をかぞえる
  • 典型的な季節変化と日変化を見ようとして、上の計算結果を、月別、日のうちの時刻(hour)別に平均してみた。
    • 日時の「月」の部分と「時」の部分を抽出した。「時」はたとえば 00:00 から 00:50 までを「0時」 とした。(したがって「0時」の範囲の中央の時刻は 00:25 となるだろう。)
    • 有効なデータ件数がまちまちだが、ひとまず合計を有効なデータ件数でわって平均をもとめた。 観測日時が月のうちで偏っている可能性があるがまだ考慮できていない。
    • 作業プログラム (暫定版なので臨時の名まえ) は /raid/kumagaya_campus/work2026/py/readf4.py
    • 結果 (上記プログラムの標準出力を ">" で redirect) は /raid/kumagaya_campus/work2026/csv/readf4_out.csv
      • 0: month 月
      • 1: hour 「時」
      • 2: varname 気象要素名
      • 3: average 平均値
      • 4: count 有効なデータ件数
  • readf4_out.csv の内容を、気象要素や月によって選択して、サブセットを csv ファイルで書き出す プログラム例をつくった。
    • プログラム例 (暫定版なので臨時の名まえ) /raid/kumagaya_campus/work2026/py/readf4out1.py
    • 「時」による選択は月による選択と同様に「 dfsel[dfsel.hour == 12] 」などの形でできる。
    • ここで「月」「時」は整数型になっているので、選択条件には「00, 01 ... 09」でなく「0, 1 ... 9」の形で書く。
  • 【[2026-06-20 追加] 6月19日の授業中に、readf4out2.py を追加した。 これは、気象要素、月にくわえて「時」でも選択してみたものである。結果は 1行だけになる。 選択条件を等号(「==」) でなく不等号にしたり、OR でつないだりすれば、複数の行をとりだせる。】
  • みなさんの作業
    • 新規にディレクトリをつくり、そこを作業ディレクトリにする
      • mkdir kumagaya_campus_monthly (例)
      • cd kumagaya_campus_monthly (上の例につづくばあい)
    • cp /raid/kumagaya_campus/work2026/py/readf4out1.py . 【最後はスペース、ピリオド】
    • readf4out1.py を 編集する。 (適宜、cp でコピーするか mv で名まえをつけかえるとよい。)
      • 行を選択する条件をきめる。(month, hour, varname による。average, count の値をつかってもよい。)
      • to_csv で指定する出力ファイル名を選択条件を反映したものにする。
    • それを pytyonで実行してサブセットの csv ファイルをつくる。
    • それを "料理" してほしい。
  • 当面の課題は出さない。 採点時期 (8月上旬) までにいくらかの進展を期待したい。 次にやるグローバルデータとあわせて考えてもよい。
  • 関心があれば毎時刻 (10分ごと) の値のある radshlhgf.csv にさかのぼって "料理" してみてほしい。
  • 希望があれば、月別・「時」別の平均値以外の集計 (たとえば、変動幅、極端な値の抽出など) もやってみようと思う。
  • 「AWS」 2023-08-22 ..
  • 熊谷気象台の観測データとくみあわせることも考えられる。
  • 計算の問題点に気づいたら計算をやりなおすかもしれない。 そのばあい、プログラム内で指定しているファイル名 radshlhgf.csv や readf4_out.csv などを かえる必要が生じる可能性がある。
• [6月19日 授業後 補足]
  • 6月19日の授業中、readf4out.csv に、絶対値がけたちがいに大きい数値がふくまれていることに気づきました。 テキストファイル上で絶対値の大きい数値は10進浮動小数点表現で、たとえば「3.5e+29」とあれば 3.5 × 10²⁹ のことです。
  • 異常な値は、長波放射 (地球放射) の上向き・下向きに出現していました。 さかのぼると、異常値は radshlhgf.csv にも、さらに、データロガーから得られた surface_TBL110_20161103_20251201.dat にもふくまれていました。
  • そこで、calcradshlhgf.py を修正し、長波放射については、 観測値があらかじめ設定した数値範囲の外だったら、欠損におきかえる処理をふくめました。 数値範囲の下限は -100, 上限は 1000 としました。(単位 W/m² を想定しています。) プログラムファイル名は、旧版を calcradshlhgf_v1.py、修正後のものを calcradshlhgf_v2.py としました。 実行結果のファイル名は、旧版を radshlhgf_v1.csv、修正後の実行結果を radshlhgf_v2.csv とし、 radshlhgf.csv は、(Unix の symbolic link という機能によって) 後者の別名としました。
  • readf4out1.py はそのままですが、上記の修正前の実行結果を readf4out_v1.csv 、 修正後に再実行した結果を readf4out_v2.csv とし、readf4out.csv は後者の別名としました。
  • これで、6月19日の授業のプログラムを変更せずに再実行すれば、異常な値をとりのぞいた結果になるはずです。 なお、短波放射・顕熱・潜熱・熱伝導については修正はありません。
  • 異常値がでた事情についての考察
    • データロガーから得られたファイルでは、長波放射は、 「CNR_{UP,DN}_L_Avg」と「CNR_{UP,DN}_LC_Avg」と、二重にふくまれています。 この実習の教材では「LC」のほうをつかっており、これにけたちがいの異常値がふくまれていました。 「L」のほうは異常値はないようですが、数値の原点があっていません。 「L」の観測値を補正して「LC」の値が得られているようで、 「LC」が正常とおもわれる値のばあいは、同時刻の上向きと下向きの補正値は同じなのですが、 時刻がちがうと補正値はすこしずつちがっています。 おそらく、補正は、データロガー内のマイクロコンピュータでおこなわれていて、 それがときどき誤動作してしまったとおもわれます。 いまのところ、補正をやりなおす方法がわからないので、「LC」の異常値を欠損とみなすしかなさそうです。
• [6月20日 補足]
  • /raid/kumagaya_campus/work2026/py に、つぎのプログラム例を追加しました。 熱収支各項の月平均気候値 (日内の時刻についても平均) の季節変化をみるものです。
    • readf4_dailyav.py
      • readf4.py と同様な「気候値」の計算をしたうえで、 1時間ごとの値ではなく日平均値にして csv で書き出す。
      • (この結果を得るためには、readf4.py の出力をもとに計算したほうが早いのだが、 ここでは radshlhgf.csv から計算している。)
      • (プログラムのファイル名はうまくないが readf4.py との関係がわかることを優先した。)
      • 結果のcsvファイルの形式も readf4_out.csv にだいたいあわせた。 hour の列には無意味な「-1」という値を入れ、count の列は省略した。
      • 結果のcsvファイルを、/raid/kumagaya_campus/work2026/csv/ebclim.csv として置いた。
    • graphebclim.py
      • /raid/kumagaya_campus/work2026/csv/ebclim.csv を読んで、横軸を「月」としてグラフにする。
      • savefig=False ならば画面出力、True ならば ebclim.png という画像ファイルをつくる。
      • プログラムのつくりは、なるべく /home/masudako/ex/kumagaya_campus_v3/grapheb.py にあわせた。
      • ただし、点のところの記号を、フラックス値が正になる向きをしめす三角形にしてみた。
      • 結果をみると、顕熱フラックスは冬に下向きでかなり大きく、夏には上向きだが値が大きくない。 この点は現実を反映しているか疑問。 (観測値の地表面温度と気温の差に系統的なかたよりがあるか?) 地中熱伝導は (日変化は大きかったのだが、平均すると) 絶対値が小さく、季節性もはっきりしない。 これはこの観測地点の現実なのだろうが、陸上の典型か疑問。
  • graphebclim.py を各自の kumagaya_campus_monthly のディレクトリにコピーして動かしてみる (図を保存したかったら savefig=True に変えて動かしてみる) ことをおすすめします。
• 今学期の残り期間は、再解析プロダクト (JRA-55, JRA-3Q) または衛星観測プロダクトにもとづいて、 地表面熱収支・水収支各項の世界の地理的分布と季節変化を見る。
  • 再解析プロダクトについてのさしあたりの情報は、 [天気図や気象データの所在] (気候・気象学教材ページ) 参照。
  • 地図上の作図は (新版の JRA-3Q によるものがまだできていないのが残念だが) JRA-55 アトラス (https://www.data.jma.go.jp/jra/html/JRA-55/atlas/jp/) ですませるかもしれない。
• 6月26日
  • 熊谷キャンパスの「気候値」の熱収支 graphebclim.py についての補足
    • 訂正
      • グラフで、長波放射の「上向き」と「下向き」をとりちがえていました。 /raid/kumagaya_campus/work2026/py/ では、訂正ずみ版を graphebclim_v20260625.py (訂正前のものは v20260620 をふくむ名) として置きました。
      • 増田のこれまでのプログラム例もとりちがえていた可能性があります。 地表面での長波放射は上向きのほうが値が大きいのが (必ずではないが) ふつうです。
    • 考察追加
      • β=1 (土壌が完全に湿っている) と仮定し、 しかも放射温度計で観測された地表面温度をつかったので、 蒸発量、したがって潜熱フラックスは、おそらく大きすぎる。 土壌水分を反映してβを変えるべきだと思うが、その具体的な計算式をきめるのは簡単でない。
      • βを小さめの一定値にするだけならば、結果の潜熱フラックスにβをかけるだけでよい。 今日は見送るが、追って検討したい。
      • エネルギー保存から理論的に 0 になるべき量を計算したときの残差の検討もしたい。 (この残差を根拠にしてβをきめられるとよいのだが、それはむずかしいだろうと予想している。)
  • JRA-3Q での、気候値 (1991-2020年の平年値) の月単位の熱収支各項は /raid/jra3q/bindata/clim9120/monthly/phy2m125/ にある。 (その気象要素の観測値を反映したものではなく、同化システムのうちの予報モデルで計算された値である。)
  • それを作図してみるプログラムの昨年度版が /home/masudako/ex/jra3q_clim9120/ にある。改訂予定。
  • 暫定的に、1つのプログラムを /home/masudako/ex/jra3q_20260626/ に用意した。
    • graphebclim_jra.py ... 1つの格子点について、上段に放射4成分、下段に熱収支4項の年変化のグラフをかく。 kumagaya_campus_v3 の graphebclim.py と同じ配置にした。
    • 実習内容
      • cp -r /home/masudako/ex/jra3q_20260626 .
      • cd jra3q_20260626
      • ls
      • python graphebclim_jra.py
    • 見る対象の緯度経度は、plat, plon に代入される数値できめている。(北緯、東経が正)。 (JRA-55 アトラスをすこし見たあと) これを変えてみよう。
    • savefig = False で画面出力、True で pngファイル出力。 (今回の例文の imagefilepath の設定のままならば、作業ディレクトリ (「.py」のプログラムがあるのと同じディレクトリ) 内に png ファイルができる。 画像ファイル置き場の設定は増田のプログラム例のうちでも作成日ごとに不統一になってしまっている。)
  • 「JRA-55 アトラス」を見る。(JRA-3Q よりも旧版のデータだが、基本は変わっていないと思う。)
    • 「モデルの地形と植生」を見る。
    • 「地表面及び大気上端の気候値」で、 大気上端の放射収支各項、地表面の熱収支各項を見る。
      • 「地表面における正味の熱フラックス」は、増田の模式図の G 項 である。 陸ならば地中熱伝導。陸と海のまじった格子点は解釈がむずかしい。
      • エネルギーフラックス (放射フラックスをふくむ) 各項の符号は「下向きを正」で統一されているらしい。 (増田の教材で採用した習慣とちがう。)。
      • 「正味の太陽放射」「正味の長波放射」は、下向き ひく 上向き である。
    • 「地表面の気候値」で、地上気温、降水量、降水量と蒸発量の差、積雪深などを見る。 (ここには観測データをとりこんだ解析値もあるが、降水量、蒸発量、積雪深などはたぶんモデル計算値である。)
    • (関心に応じてほかの部分も見てほしい。)
  • 今後は、水収支も見ていきたい。降水量、蒸発量など。
  • 参考: [大陸の大河川流域の水収支各項の季節変化] (ただし、このような解析には気象再解析データにくわえて河川流量データが必要。)
• 7月 3日 JRA3Qによる地表面エネルギー収支 (つづき) と水収支各項をみる
  • 準備作業
    • cp -r /home/masudako/ex/jra3q_20260703 .
    • cd jra3q_20260703
    • ls
  • グラフをつくるプログラム
    • 現状 savefig=False としてあるが、もし True とすると png ファイルが作業ディレクトリ内につくられる。 (pngファイルの置き場は imagefilepath にあたえる文字列をかえれば変更できる。)
    • 1つの格子点でのエネルギー収支各項の年変化
      • graph_ebclim_gridpoint.py
        • 地点の緯度・経度を指定して実行。
        • 前回の graphebclim_jra.py と同じ。
        • ただし年平均値 (水平の破線) を追加した。
          • 年平均には月ごとの日数を考慮し、2月は 28.25 日とした。 (平年値のもとになった1991-2020の30年間のうちの日数ではなく、長期平均の日数の概算値とした。)
    • 緯線経線の長方形内の、ほぼ全部陸である格子点について平均した、水収支各項の年変化
      • graph_wbclim_box.py
        • [授業後補足] 教材プログラムにバグがありました。修正後のものを graph_wbclim_box_v3.py として置きました。
        • 緯度経度範囲を指定して実行。
        • 「C」は水蒸気収束量 (水蒸気発散量の正負を逆にしたもの)。 JRA-3Q には鉛直積算した水蒸気の東西輸送量、南北輸送量がふくまれているので、 そこから発散をあらかじめ計算した。
          • 作業プログラム /raid/jra3q/workpy/fwrite_divquvcol_v2.py
          • 結果の格子点データ /raid/jra3q/bindata/clim9120/monthly/work125/column_divq??.r4l
    • 緯線経線の長方形内で平均したエネルギー収支、1つの格子点での水収支 も見たほうがよいが、まだプログラムをつくっていない。
  • 月ごとの値を地図表示するプログラム
    • 現状、(12枚をつづけてつくったほうがよいという判断で) savefig=True としてあり、png ファイルは作業ディレクトリにつくられるようにしてある。 (pngファイルの置き場は imagefilepath にあたえる文字列をかえれば変更できる。)
    • 画像を個別にみるには、display 画像ファイル名
    • 結果をアニメーションでみるには、animatex map_xxxx*.png (xxxxのところに変数名略号)
      • animatex は、GraphicsMagick の animate コマンドを、待たせるオプションつきでよびだすローカルコマンド。
    • png ファイルを分類して保存するには、たとえば
      • mkdir mapxxxx
      • mv map_xxxx*.png mapxxxx
    • JRA-3Q にふくまれるエネルギーフラックスをそのまま表示
      • 下向き短波放射、上向き短波放射、下向き長波放射、上向き長波放射、顕熱フラックス 、潜熱フラックス (7月3日授業後追加)
      • map_{rsdown, rsup, rldown, rlup, shf}_mon.py
      • 潜熱フラックスの作図プログラムはつくっていないが、map_shf_mon.py をすこしかえればできる。 その分布はつぎの「蒸発量」の定数倍であり、定数は (単位のえらびかたの結果) ほぼ 1 である。
    • 正味放射 map_rnet_mon.py ... rsdown, rsup, rldown, rlup から計算。
    • G項: 地表面から下のエネルギーフラックス (陸では地中熱伝導) map_gflux_mon.py ... 上記と shf, lhf から計算。
    • 地表面アルベド map_alphas_mon.py ... 月平均平年値の rsdown, rsup から計算。(瞬間ごとのアルベドの時間平均ではない。) 分母が eps 以下のところは欠損とする。
    • ボーエン比 map_bowenr_mon.py ... 月平均平年値の shf, lhf から計算。分母が eps 以下のところは欠損とする。
    • 水収支各項。JRA-3Q では kg/(m² s) を単位とした値がはいっているが、 水収支でよくつかう「mm/month」にちかづけるため、kg/(m²・30日) に換算して表示している。
      • map_precip_mon.py 降水量 (上のグラフでの「P」)
      • map_evap_mon.py 蒸発量 (上のグラフでの「E」)
      • map_colqdiv_mon.py 水蒸気発散量 (鉛直積算した水蒸気輸送の水平発散。 正負の符号をかえたものが「水蒸気収束量」であり上のグラフでの「C」。)
    • P-E, P-E-C の作図を追加する予定。
    • [授業後補足] 年平均値の地図表示を追加した。 プログラム名は mon のところを ann に変えたもの。 結果のファイル名の月番号のところを ann にかえたもの。 (月番号2けたをシェルのワイルドカードの「??」でマッチさせたいので、 2文字の「an」にするのをやめた。)
• 7月10日
  • (*)[Budyko 『気候と生命』日本語版 3章 (部分)、6章]
  • Budyko (内嶋・岩切 訳) の 用語や変数記号と、この授業での用語や変数記号 (Sellers "Physical Climatology" に近い) の対応
    • 純放射 R ... 正味放射 Rnet, rnet
    • 全短波放射 ... 地表での下向き短波放射 Rs^↓, rsdown
    • 蒸発による熱放出 LE ... 潜熱フラックス LE, lhf
    • 地表面から大気中への乱流熱フラックス P ... 顕熱フラックス H, shf
    • 下表面からより深い層への熱フラックス A ... subsurface heat flux, 陸では地中熱伝導 G, gflux
    • 蒸発能 ... 可能蒸発量、可能蒸発散量
  • Budyko 『気候と生命』の地表面熱収支の知見を JRA-3Q で再現・確認する
    • [世界の地理的分布]
    • [年変化]
    • 作業につかったプログラムは hamana: /home/masudako/ex/jra3q_budyko に置いた。 jra3q_20260703 をすこし変更した。
      • 地図の中央経線を Budyko にあわせて東経40度にした。
      • 色はcolorsリストでなくcolormap をつかい、符号がほぼ一定の量は1色相の階調、正と負の量は赤・青の階調にした。 (colormapを採用しながら特殊な値だけ色をかえることができるとよいのだが、まだわかっていない。)
    • 図の png ファイルは暫定的に hamana: /home/masudako/ex/jra3q_budyko_image に置いてある。
  • 植生分布とエネルギー収支・水収支の関係についての Budyko の説についてみる ([2025年度 圏間相互作用特論] の話題のうち、少し)
    • 正味放射を、一種の可能蒸発量とみる。(第6章第2節で議論。今回は省略。)
    • 「放射乾燥度」(radiative index of dryness) = 正味放射 / 降水量 (水の質量あたりの蒸発の潜熱で無次元化)
      • 蒸発についての「エネルギー要因 / 水要因」と見ることができる。
    • 縦軸に正味放射 (大きいほうが上)、横軸に放射乾燥度 (乾燥が右) の2次元に世界各地を位置づける
      • 第104図 植物地理学的な地理帯分化図
      • 第31表 地理的緯度帯分化の表 (縦軸が正味放射の値が大きいほうが下)
      • 第105図 各地理帯の流出量
  • いちおうのまとめ、discussion
  • 参考
    • (*)[陸上植生分布および光合成純生産と気候要因との関係 (内嶋・清野, 1987 より)]

文献

• 近藤 純正, 2000: 『地表面に近い大気の科学』。東京大学出版会, 324 pp. ISBN 4-13-062707-4. [読書ノート] [くわしい目次] [付録 D のプログラムの Python訳] [付録 D, E, F のプログラムの Fortran訳 (アクセス制限あり)] ... 地表面に近い大気の科学、いいかえれば大気境界層の科学の専門教科書です。
• 近藤 純正 編著, 1994: 『水環境の気象学』。朝倉書店, 350 pp. ISBN 978-4-254-16110-6. [読書メモ] ... 「地表面に近い大気の科学」と近い内容ですが、陸や水面と大気とのあいだの水とエネルギーの交換に重点をおいた専門教科書です。
• 近藤 純正, 2023: 『身近な気象のふしぎ』。東京大学出版会, 186 pp. ISBN 978-4-13-063719-0. [読書メモ] ... 著者の大学退職後のウェブサイト http://www.asahi-net.or.jp/~rk7j-kndu/ からよりぬいたトピック集。
• 近藤 純正, 1987: 『身近な気象の科学 -- 熱エネルギーの流れ』。東京大学出版会, 189 pp. ISBN 4-13-062088-6. [読書メモ] ... 近藤先生の気象学入門講義の教科書。
• 松山 洋、増田 耕一 編, 2021: 『大気と水の循環』。朝倉書店, 136 pp. ISBN 978-4-254-16076-5. [読書メモ] ... 第1～6章、8章を増田が書いた。
• 渡来 靖、丸本 美紀、福岡 義隆、中川 清隆, 2010: 立正大学総合気象観測システムおよび放射・熱収支観測システムの拡充について。 地球環境, 12: 139-145. http://hdl.handle.net/11266/0002001289
• 中川 清隆, 渡来 靖, 福岡 義隆, 2010: 埼玉県熊谷市南郊における冬季静穏快晴日の 放射4成分・地表面温度・気温の日変化の事例解析。 地球環境, 12: 77-84. http://hdl.handle.net/11266/0002001281
エム・イ・ブディコ [Budyko] 著, 内嶋 善兵衛, 岩切 敏 [さとし] 訳, 1973: 『気候と生命』 (上・下)。東京大学出版会, 上巻 246 pp., 合計 488 pp. (下巻のページ番号は上巻のつぎからはじまっている)。 [読書メモ]
• 内嶋 善兵衛, 清野 豁, 1987: 『世界における自然植生の純一次生産力の分布』。農業環境技術研究所・九州農業試験場。

過去の教材ページ

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[2025年度教材]

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[2023年度教材]

参考となる他の教材ページ

[2025年度「圏間相互作用特論2」教材] (2026年度とちがう内容)

[計算機を利用した気象分野の実習の教材]

[B, F, G 合同セミナー (増田担当分ページ)]