ローカルな観測にもとづく熱収支各項の値を見る

熊谷キャンパス露場の「放射・熱収支観測システム」 (渡来ほか 2010, 中川ほか 2010) の観測値によって、計算・作図してみる。

データと Python プログラム例は、Linux マシン "hamana" に置く。 作業はそこでしても別のところでしてもよいが、プログラムは "hamana" でも動くものがのぞましい。

文献

• 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.
• 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.
  • その図を [環境気象学概論「放射」] の教材ページにも引用している。

データファイル (「放射・熱収支観測システム」の観測値)

2025年12月に渡来先生が Teams「環境気象学分野」に置いてくださったファイル。 CSV形式で、2016年11月3日 21:20 JST から 2025年 12月 1日 19:50 JST までの10分値。 ファイル名 surface_TBL110.dat だった。

hamana に /raid/kumagaya_campus/obsdata/surface_TBL110_20161103_20251201.dat として置いた。

それぞれの列が何をさすかは 下にしめす head.txt を 渡来ほか (2010) を参照して、みてほしい。 Avg は 10分平均値、Smp は瞬間値だろう。 ただし、列見出しに不適切なものがある。たとえば、CNR_UP_S_Avg は、内容からみて下向き短波放射である。 (上を向いている放射計による観測値だからこうなったか?)

プログラム例

hamana の /home/masudako/ex/kumagaya_campus/ に置いた。

• readhead.py ... CSVファイルの最初の4行 (4行めは最初の観測値データ) を読み、書き出す。 「python readhead.py > head.txt」のように、標準出力をファイルにまわす形で実行する。 結果は head.txt 。
• readheadaa.py ... 上記のプログラムに、列番号の表計算ソフトウェアでの表現をふくめたもの。 結果は headaa.txt 。
• readsel1.py ... pandas の データフレーム (df) に読みこむ。
• readsel2.py ... 対象とする日時の範囲 (dfの行) を限定する。
• readselrad.py ... さらに、観測項目 (dfの列) を限定する。(ここでは放射だけにした。) 結果を CSV ファイル readselradout.csv に書き出す。
• graphrad.py ... readselradout.csv を読み、放射4成分の時系列グラフをかく。
• graphradalb.py ... グラフを2段にして、下に地表面アルベドのグラフをかく。 結果を 画像ファイル (例、graphradalb20171001.png) に書き出す。

つかいかた

• (下線文字 (underscore) 「_」をつかっていることに注意。)
• cp -r /home/masudako/ex/kumagaya_campus . [スペースのあとにピリオド]
• cd kumagaya_campus
• 指定した日時範囲の放射の観測値をぬきだす。
• emacs readselrad.py または fpad readselrad.py
  • 対象期間 dtstart, dtend を変更する。
  • 書き出すファイル名 (dfsubsub.to_csv で指定されている) readselradout.csv を必要に応じて変更する。 (対象期間の日付をいれたほうがよいかもしれない。)
• python readselrad.py → csvファイル readselradout.csv ができる。
• ぬきだされた数量の csv ファイルを読んで、グラフにする。 対象期間の開始日時は csv ファイルを読んできめており、作図プログラム内では指定していない。
• emacs graphrad.py または fpad graphrad.py
  • 読むファイル名 (pd.read_csv で指定されている) readselradout.csv を必要に応じて変更する。
  • savefig を、画面表示ならば False、画像(png)ファイル保存ならば True にする。
• python graphrad.py → savefig=True ならば、graphrad????????.png のようなファイルができる。 (対象期間のはじめの日付がはいるようにした。)
• 画像ファイルを画面で見たいときは「display 画像ファイル名」
• 画像ファイルをパソコンに持っていきたいときは WinSCP で「ダウンロード」
• graphradalb.py は graphrad.py と同様に、readselrad.py の出力の csvファイルを読んで作図する。 上側の図は放射4成分、下側の図が地表面アルベド (太陽放射反射率)。
• graphradnet.py [2026-05-22 授業中に追加した] も graphradalb.py と同様だが、下側の図が正味放射。
• readselta.py は readselrad.py と同様の処理。ただし気温と湿度をぬきだす。
• graphta.py は、readselta.py の出力を読んで作図する。つかいかたは graphrad.py と同様。

3号館1階のモニター画面に表示されているもの

• 放射4成分 CNR_UP_S_Avg, CNR_DN_S_Avg, CNR_UP_LC_Avg, CNR_DN_LC_Avg
• 気温 Ta_Avg(2) [15 cm]、Ta_Avg(3) [90 cm] ←【高さは下にのべたように数値例から推定したもの】
• 地表面温度 (赤外放射温度計) IRT_Avg(1)
• 地温 Ts_Avg(5) [2 cm], Ts_Avg(6) [5 cm], Ts_Avg(7) [10 cm], Ts_Avg(8) [30 cm]
• 土壌水分 [%] SWC_per(3) [5 cm], SWC_per(4) [20 cm]
• 風速 Wind_Spd_WVc(1), 風向 Wind_Spd_WVc(2)

フラックス計算では、このほかに 相対湿度 Rh_Avg をつかう。気温 Ta_Avg と同じ番号が同じ場所と思われる。

この実習の構想

いろいろな季節や総観的状況の、4～8日程度の期間について、 観測されたままの時間分解能 (10分) のデータにより、エネルギー収支各成分を作図してみる。

• 放射4成分、地表面の反射率 (アルベド)、正味放射をみる。
• 地表面温度をみる。上向き長波放射を地表面温度の黒体放射とくらべる。
• 気温、湿度、風速をみる。湿度は相対湿度であたえられているが、比湿を計算してみる。
• バルク法で、顕熱・潜熱フラックスを計算してみる。
  • 暫定的に、中立成層のバルク係数をつかう。
  • 風速の対数プロファイルを仮定して、気温・湿度と風速の高さをあわせて計算する。
• 土壌の物理パラメータにありそうな値をあたえて、地中熱伝導フラックスを計算してみる。 方法はつぎのいずれか。
  • ある時刻の地温の鉛直プロファイルから、熱伝導式で計算する。
  • 複数の時刻の地温の鉛直プロファイルからエネルギーのたまりの量の時間変化を計算し、そこからフラックスを知る。
• エネルギー収支の全部の項を計算して、収支がどのくらい閉じているかをみる。

月、旬、あるいは 半旬 (5日) ごとに平均して、季節変化をみる (まだプログラミングしていない)。

気温・湿度の観測位置の確認のこころみ

• readselta.py ... Ta 4列と Rh 4列をとりだす
• readseltaout.csv ... とりだされた数値のCSVファイル
• graphta.py ... Ta と Rh のグラフをつくる。 凡例がまだないが、red, green, blue, grey の順。
• graphta20171001.png ... Ta と Rh のグラフ。

グラフをみると青だけが一定方向にずれているので、(3) が 高さ 90 cm、 (1) (2) (4) が 15 cm での観測と (増田は) 推測した。