IT pass HikiWiki - [Exp2023] GPhys スクリプト課題案 Diff
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*作成中
= 提出について
* 提出期限: **/** (*) **:**
* 修正期限: **/** (*) **:**
== 問題 1
((<NCEP／NCAR Reanalysis|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))のデータを用いて,
以下の * つの中からどれか一つの図を描画するスクリプトを作成しなさい.
そして読み取れることを説明しなさい.
== ここから問題文を書く(以下書き方例)
* 現象
* 現象の説明
* 補足・ヒント
* 東太平洋赤道域における 1997 年 11 月と 1988 年 12 月の月平均海面水温の平年値からの偏差の分布
* 現象の説明
* 東太平洋の赤道域では, 海面水温が平年より高くなるエルニーニョ現象と, 平年より低くなるラニーニャ現象が数年おきに発生します. これらの現象は, 世界中の天候に影響を与えると考えられています.
* 補足・ヒント
* エルニーニョ発生時 (1997 年 11 月) とラニーニャ発生時 (1988 年 12 月) それぞれの海面水温の偏差の分布を描画すると良いでしょう.
* 1997 年 11 月は, 1997 年春に発生して 1998 年春に終息したエルニーニョ現象の最盛期に当たります.
* 1988 年 12 月は, 1988 年春に発生して 1989 年春に終息したラニーニャ現象の最盛期に当たります.
* 偏差は, (指定した月の海面水温) - (指定した年の前年までの 30 年間の各月の平均値) で計算してください.
* 例えば, (1997 年 11 月の海面水温) - (1967 年から 1996 年の 11 月の海面水温の平均値) のように計算します.
* ちなみに気象庁では、エルニーニョ監視海域（5ºS-5ºN, 150ºW-90ºW）の月平均海面水温の基準値（その年の前年までの 30 年間の各月の平均値）との差の 5 か月移動平均値（その月および前後 2 か月を含めた 5 か月の平均をとった値）が 6 か月以上連続して +0.5 度以上になった状態をエルニーニョ現象, −0.5 度以下となった場合をラニーニャ現象と定義しています.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/skt.mon.mean.nc
* 赤道における東西平均東西風の高度分布の時間変化
* 現象の説明
* 成層圏の赤道域では, 東西風が約二年の周期で変化し, 成層圏準二年周期振動 (QBO: Quasi-biennial oscillation) と呼ばれています. これは, その特異な周期と構造から, 直観的にはその原因を理解し難い興味深い現象として知られています.
* 補足・ヒント
* 横軸を時間, 縦軸を圧力 (高度) として東西平均 (経度方向に平均) した東西風の分布を描画するとよいでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/pressure/uwnd.mon.mean.nc
* ある一年におけるアジアモンスーンの描画
* 現象の説明
* モンスーンとは, 季節によってその向きが交替する季節風のことです. この現象が特に顕著に現れる地域として, ユーラシア大陸の南部から東部にかけての地域が挙げられます. 季節風の向きの変化に伴い, これらの地域には雨季と乾季が訪れます.
* 補足・ヒント
* アジア地域が収まるような領域について, 好きな年を選び, 高度 10 m の東西風と南北風, そして降水量の月平均値を重ねて描画し, 12 枚の図をまとめて一つの動画を作成すると良いでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/uwnd.10m.mon.mean.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/vwnd.10m.mon.mean.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc
* 気象災害が発生した際の日本付近の降水量と風向の時間変化
* 現象の説明
* 気象災害とは, 大雨, 強風などの気象現象により生じる災害のことです. 2018 年 7 月の大雨や 2020 年 9 月に日本付近を通過した台風 10 号に伴う大雨などは気象災害の原因となりました.
* これらの大雨の時間発展には, 周辺の風による水蒸気や雲水の供給・移流が重要な役割を果たしています.
* 補足・ヒント
* 2018 年 7 月の大雨, または 2020 年 9 月に日本付近を通過した台風のどちらかを取り上げ, 日本付近の降水量と風速ベクトルの分布を重ね描きし, その時間発展を示す動画を作成すると良いでしょう.
* 使用データファイルの候補 (2018 年の場合)
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/prate.sfc.gauss.2018.nc
# * https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/uwnd.10m.gauss.2018.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/pressure/uwnd.2018.nc
# * https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/vwnd.10m.gauss.2018.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/pressure/vwnd.2018.nc
* ある地点における気温と晴天時の太陽放射フラックスの関係
* 現象の説明
* 気温は様々な要因によって変化します. この変化の要因の一つが, 太陽に対する地軸の傾きに起因する入射太陽放射フラックス分布の季節変化です.
* 補足・ヒント
* 好きな地点について, 好きな年を選び, 日平均気温と晴天時の太陽放射フラックスの日平均値の散布図 (横軸と縦軸をそれぞれ日平均気温, 晴天時の太陽放射フラックスの日平均値としてデータ点をプロットする) を作成すると良いでしょう.
* 散布図は,
GGraph.scatter(X,Y)
のように scatter メソッドに二つの GPhys オブジェクト X, Y を与えることで描くことができます.
* 異なる地点の散布図も描いて, 比較考察するのも興味深いでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Dailies/surface_gauss/air.2m.gauss.2021.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Dailies/surface_gauss/csdsf.sfc.gauss.2021.nc
* 火星大気の東西平均した子午面温度分布の季節変化
* 現象の説明
* 火星の大気の構造は様々な要因によって地球の大気とは異なっており, 温度の季節変化も地球とは異なる特徴を示します.
* 補足・ヒント
* 東西平均 (経度方向に平均) した温度を 1/12 火星年ごとに時間平均して 12 枚の図を描画し, それらをまとめることで季節変化の動画を作成すると良いでしょう.
* 1 火星年が 669 火星日ですから, 1/12 火星年は約 56 火星日に対応します.
* 使用データファイルの候補
* この問題のみ例外的に NCEP/NCAR Reanalysis データを使わず, 惑星大気大循環モデル DCPAM を用いて行われた, 火星の実験の結果 ((<(こちら)|URL:http://itpass.scitec.kobe-u.ac.jp/~itpass/exp/fy2023/230809/practice_kadai/dcpam_mars/>)) を用います.
* それぞれのファイルには一つの物理量の値が保存されています.
* Temp.nc : 大気温度
* U.nc : 東西風
* V.nc : 南北風
* Ps.nc : 地面気圧
* SurfTemp.nc : 地面温度
* ファイルに保存されたデータの時間間隔は 1/4 火星日であり, データの期間は 1 火星年分 (669 火星日分) です. 時間軸の最初は火星の北半球の春分点に対応しています.
* データの詳細はメタデータを確認しましょう.
* 2023 年台風 6 号の構造
* 現象の説明
* 台風は, 北西太平洋または南シナ海において発生し, 最大風速が約 17 m/s 以上となる熱帯低気圧です.
台風は中心の気圧が周囲よりも低く, それに伴う中心向きの圧力傾度力とつり合う遠心力を生じる高速に回転する風によって特徴づけられ,
およそ軸対称な構造を持っています.
* 補足・ヒント
* 2023 年 8 月 6 日に沖縄周辺で観測された台風 6 号について, その中心を通る断面の風速分布を確認してみましょう.
具体的には,
* 台風の中心を通る緯度における南北風速の経度-高度 (圧力) 分布
* 台風の中心を通る経度における東西風速の緯度-高度 (圧力) 分布
の二つの分布を描いてみましょう.
台風の中心位置は, 風速ベクトルの経度-緯度分布を描くことで確認しましょう.
* 台風の風速はどの領域が強くなっているでしょうか?
* 台風の構造はどの程度軸対称でしょうか?
* 使用データファイルの候補
* この問題では例外的に NCEP/NCAR Reanalysis データを使わず, 気象庁メソスケールモデル
(MSM) を用いて作成された GPV (Grid Point Value) データ
(((<こちら|URL:http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/gpv-netcdf.html>)))
を用います.
* その中で例えば 2023 年 8 月 6 日の物理量の値が保存されたファイル
(((<こちら|URL:http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/netcdf/MSM-P/2023/0806.nc>))
を用いると良いでしょう.
* wget
http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/netcdf/MSM-P/2023/0806.nc
* ファイルには, 大気温度, 東西風, 南北風などの値が保存されています.
データの詳細はメタデータを確認しましょう.
* 鉛直風の変数 w はゼロがとなっているため使わないようにしましょう.
==== レポートに書く内容
レポート内には以下を記述してください.
ただしリンクを貼る際は((*相対パスで指定するようにしてください*)).
* どの図を描画するスクリプトを作成したのか
* スクリプトファイル quiz1.rb.txt へのリンク
上記で作成した quiz1.rb を quiz1.rb.txt という名前に変更してください. ブラウザ上から読めるようにするためです.
* スクリプトの解説
スクリプト内の各行が何をしているのか, ((*スクリプト内にコメント文として書く*)).
* 描画に使用するデータファイルへのリンク
リンク先はダウンロード元の URL を記してください.
* スクリプトの使い方の解説
これをもとに TA が実際にテストします.
実行する際のスクリプト, データの置き場を明示してください.
#* 実行例 result1.txt, result1.png へのリンク
* 作成した動画ファイル (result1.gif) へのリンク
* 作成した図から読み取れること
自分で作成した図から読み取れることを説明してください.
必要に応じて参考文献, 参考ウェブページを引用しても構いません.
その際には下の「参考資料」の欄に記入してください.
* 参考資料
URL をベタ書きにするのではなく, そのページの作者やタイトル, および何を参考にしたのかも明記する.
* 共同作業した人の名前
* 工夫したこと, 感想など
#=== 実行結果の例
#
# (作成中)
#
# $ ruby quiz1.rb
== 問題 2
=== 興味のある大気現象の描画スクリプトの作成
自分が興味のある大気構造について, 図を描く GPhys を用いたスクリプトを作成しなさい. 動画でも構わない.
また, 作成した図について説明しなさい (何の図なのか). そして読み取れることを説明しなさい.
選ぶ題材は, 問題 1 で選んだもの以外のいずれかでも構わない.
問題 1 に挙げたもの以外の図を描くときには,
((<ここ|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))に ある NCEP NCAR Reanalysis データを使うとよいでしょう.
再解析データは実習中に説明した方法によってダウンロードしてください.
例えば, 2000 年における圧力面上の大気温度の日平均値のデータは下のようにたどることで見つけることができます.
* ((<NCEP／NCAR Reanalysis 1: Summary|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))
の "We have separated the data documentation into seven sections" にある, "Pressure level" をクリック.
* "Pressure level" : 圧力面上の値
* "Download/Plot Data" の "Air Temperature", "Daily", "Pressure" の行の "see list" をクリック.
* "Air Temperature" : 大気温度
* "Daily" : 日平均値
* "Level" の項目が "Multiple levels" の行の "See lists" をクリック.
* "Multiple levels" : 複数面
* "air.2000.nc" をクリック.
* ファイルの URL をコピーするには, リンク (air.2000.nc) を右クリックして「リンクのアドレスをコピー」のような項目をクリックする (名称はブラウザに依存する) と良いでしょう
物理量の名称は下のようなものがあるでしょう.
# RT
英語, 日本語, 備考
Air Temperature, 大気温度,
Geopotential Height, ジオポテンシャル高度, 重力ポテンシャル÷重力加速度
Relative Humidity, 相対湿度, 飽和水蒸気圧に対する水蒸気圧の割合
Specific Humidity, 比湿, 大気密度に対する水蒸気密度の割合
Omega (Vertical Velocity), 鉛直風, dp/dt (圧力の時間微分; 圧力座標での鉛直風)
U-Wind, 東西風,
V-Wind, 南北風,
なお, 上では圧力面上の物理量を保存したファイルの場所を書いていますが, その他の物理量を用いて図を描いても構いません.
==== レポートに書く内容
レポート内には以下を記述してください.
ただしリンクを貼る際は((*相対パスで指定するようにしてください*)).
* スクリプトファイル quiz2.rb.txt へのリンク
上記で作成した quiz2.rb を quiz2.rb.txt という名前に変更してください. ブラウザ上から読めるようにするためです.
* スクリプトの解説
スクリプト内の各行が何をしているのか, ((*スクリプト内にコメント文として書く*)).
* 描画に使用するデータファイルへのリンク
リンク先はダウンロード元の URL を記してください.
* スクリプトの使い方の解説
これをもとに TA が実際にテストします.
実行する際のスクリプト, データの置き場を明示してください.
#* 実行例 result2.txt, result2.png へのリンク
* 作成した図 (動画ファイル) (result2-1.png, result2-2.png, ... 等) へのリンク
* 作成した図の説明
自分で作成した図が何の図なのかを説明してください.
図を説明するには, 「いつ」「どこ」「物理量」「平均方法 (瞬間値? 平均値?)」「図の軸」のような情報が必要です.
例えば, 下のような記述になるでしょう.
* 2000 年 10 月 1 日 0 UT の 200 hPa 気圧面における東西風の瞬間値です.
* 2000 年 10 月の 500 hPa 気圧面における温度の 1 カ月平均値です.
* 2000 年の緯度 45°における海面更生気圧の経度分布の時間変化です.
* 作成した図から読み取れること
自分で作成した図から読み取れることを説明してください.
必要に応じて参考文献, 参考ウェブページを引用しても構いません.
その際には下の「参考資料」の欄に記入してください.
* 参考資料
URL をベタ書きにするのではなく, そのページの作者やタイトル, および何を参考にしたのかも明記する.
* 共同作業した人の名前
* 工夫したこと, 感想など
#=== 実行結果の例
#
# (作成中)
#
# $ ruby quiz1.rb
==== 作成する図の候補
作成する図はそれぞれの興味に従って選んで構いません.
もし思いつくことがない人は下の項目を参考にするとよいでしょう.
* 東西平均温度/東西風/比湿の緯度-圧力分布 (の季節変化の動画)
* 神戸市 (に最も近い点) における地表 (1000 hPa における) 温度/気圧の時間変化
* 神戸市 (に最も近い点) における温度/東西風/南北風の時間-圧力分布
* YYYY 年 MM 月に発生した台風の温度/風速/比湿分布 (の動画)
= 提出されたレポート
*作成中
= 提出について
* 提出期限: **/** (*) **:**
* 修正期限: **/** (*) **:**
== 問題 1
((<NCEP／NCAR Reanalysis|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))のデータを用いて,
以下の * つの中からどれか一つの図を描画するスクリプトを作成しなさい.
そして読み取れることを説明しなさい.
== ここから問題文を書く(以下書き方例)
* 現象
* 現象の説明
* 補足・ヒント
* 東太平洋赤道域における 1997 年 11 月と 1988 年 12 月の月平均海面水温の平年値からの偏差の分布
* 現象の説明
* 東太平洋の赤道域では, 海面水温が平年より高くなるエルニーニョ現象と, 平年より低くなるラニーニャ現象が数年おきに発生します. これらの現象は, 世界中の天候に影響を与えると考えられています.
* 補足・ヒント
* エルニーニョ発生時 (1997 年 11 月) とラニーニャ発生時 (1988 年 12 月) それぞれの海面水温の偏差の分布を描画すると良いでしょう.
* 1997 年 11 月は, 1997 年春に発生して 1998 年春に終息したエルニーニョ現象の最盛期に当たります.
* 1988 年 12 月は, 1988 年春に発生して 1989 年春に終息したラニーニャ現象の最盛期に当たります.
* 偏差は, (指定した月の海面水温) - (指定した年の前年までの 30 年間の各月の平均値) で計算してください.
* 例えば, (1997 年 11 月の海面水温) - (1967 年から 1996 年の 11 月の海面水温の平均値) のように計算します.
* ちなみに気象庁では、エルニーニョ監視海域（5ºS-5ºN, 150ºW-90ºW）の月平均海面水温の基準値（その年の前年までの 30 年間の各月の平均値）との差の 5 か月移動平均値（その月および前後 2 か月を含めた 5 か月の平均をとった値）が 6 か月以上連続して +0.5 度以上になった状態をエルニーニョ現象, −0.5 度以下となった場合をラニーニャ現象と定義しています.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/skt.mon.mean.nc
* 赤道における東西平均東西風の高度分布の時間変化
* 現象の説明
* 成層圏の赤道域では, 東西風が約二年の周期で変化し, 成層圏準二年周期振動 (QBO: Quasi-biennial oscillation) と呼ばれています. これは, その特異な周期と構造から, 直観的にはその原因を理解し難い興味深い現象として知られています.
* 補足・ヒント
* 横軸を時間, 縦軸を圧力 (高度) として東西平均 (経度方向に平均) した東西風の分布を描画するとよいでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/pressure/uwnd.mon.mean.nc
* ある一年におけるアジアモンスーンの描画
* 現象の説明
* モンスーンとは, 季節によってその向きが交替する季節風のことです. この現象が特に顕著に現れる地域として, ユーラシア大陸の南部から東部にかけての地域が挙げられます. 季節風の向きの変化に伴い, これらの地域には雨季と乾季が訪れます.
* 補足・ヒント
* アジア地域が収まるような領域について, 好きな年を選び, 高度 10 m の東西風と南北風, そして降水量の月平均値を重ねて描画し, 12 枚の図をまとめて一つの動画を作成すると良いでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/uwnd.10m.mon.mean.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/vwnd.10m.mon.mean.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Monthlies/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc
* 気象災害が発生した際の日本付近の降水量と風向の時間変化
* 現象の説明
* 気象災害とは, 大雨, 強風などの気象現象により生じる災害のことです. 2018 年 7 月の大雨や 2020 年 9 月に日本付近を通過した台風 10 号に伴う大雨などは気象災害の原因となりました.
* これらの大雨の時間発展には, 周辺の風による水蒸気や雲水の供給・移流が重要な役割を果たしています.
* 補足・ヒント
* 2018 年 7 月の大雨, または 2020 年 9 月に日本付近を通過した台風のどちらかを取り上げ, 日本付近の降水量と風速ベクトルの分布を重ね描きし, その時間発展を示す動画を作成すると良いでしょう.
* 使用データファイルの候補 (2018 年の場合)
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/prate.sfc.gauss.2018.nc
# * https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/uwnd.10m.gauss.2018.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/pressure/uwnd.2018.nc
# * https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/vwnd.10m.gauss.2018.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/pressure/vwnd.2018.nc
* ある地点における気温と晴天時の太陽放射フラックスの関係
* 現象の説明
* 気温は様々な要因によって変化します. この変化の要因の一つが, 太陽に対する地軸の傾きに起因する入射太陽放射フラックス分布の季節変化です.
* 補足・ヒント
* 好きな地点について, 好きな年を選び, 日平均気温と晴天時の太陽放射フラックスの日平均値の散布図 (横軸と縦軸をそれぞれ日平均気温, 晴天時の太陽放射フラックスの日平均値としてデータ点をプロットする) を作成すると良いでしょう.
* 散布図は,
GGraph.scatter(X,Y)
のように scatter メソッドに二つの GPhys オブジェクト X, Y を与えることで描くことができます.
* 異なる地点の散布図も描いて, 比較考察するのも興味深いでしょう.
* 使用データファイルの候補
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Dailies/surface_gauss/air.2m.gauss.2021.nc
* https://psl.noaa.gov/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis/Dailies/surface_gauss/csdsf.sfc.gauss.2021.nc
* 火星大気の東西平均した子午面温度分布の季節変化
* 現象の説明
* 火星の大気の構造は様々な要因によって地球の大気とは異なっており, 温度の季節変化も地球とは異なる特徴を示します.
* 補足・ヒント
* 東西平均 (経度方向に平均) した温度を 1/12 火星年ごとに時間平均して 12 枚の図を描画し, それらをまとめることで季節変化の動画を作成すると良いでしょう.
* 1 火星年が 669 火星日ですから, 1/12 火星年は約 56 火星日に対応します.
* 使用データファイルの候補
* この問題のみ例外的に NCEP/NCAR Reanalysis データを使わず, 惑星大気大循環モデル DCPAM を用いて行われた, 火星の実験の結果 ((<(こちら)|URL:http://itpass.scitec.kobe-u.ac.jp/~itpass/exp/fy2023/230809/practice_kadai/dcpam_mars/>)) を用います.
* それぞれのファイルには一つの物理量の値が保存されています.
* Temp.nc : 大気温度
* U.nc : 東西風
* V.nc : 南北風
* Ps.nc : 地面気圧
* SurfTemp.nc : 地面温度
* ファイルに保存されたデータの時間間隔は 1/4 火星日であり, データの期間は 1 火星年分 (669 火星日分) です. 時間軸の最初は火星の北半球の春分点に対応しています.
* データの詳細はメタデータを確認しましょう.
* 2023 年台風 6 号の構造
* 現象の説明
* 台風は, 北西太平洋または南シナ海において発生し, 最大風速が約 17 m/s 以上となる熱帯低気圧です.
台風は中心の気圧が周囲よりも低く, それに伴う中心向きの圧力傾度力とつり合う遠心力を生じる高速に回転する風によって特徴づけられ,
およそ軸対称な構造を持っています.
* 補足・ヒント
* 2023 年 8 月 6 日に沖縄周辺で観測された台風 6 号について, その中心を通る断面の風速分布を確認してみましょう.
具体的には,
* 台風の中心を通る緯度における南北風速の経度-高度 (圧力) 分布
* 台風の中心を通る経度における東西風速の緯度-高度 (圧力) 分布
の二つの分布を描いてみましょう.
台風の中心位置は, 風速ベクトルの経度-緯度分布を描くことで確認しましょう.
* 台風の風速はどの領域が強くなっているでしょうか?
* 台風の構造はどの程度軸対称でしょうか?
* 使用データファイルの候補
* この問題では例外的に NCEP/NCAR Reanalysis データを使わず, 気象庁メソスケールモデル
(MSM) を用いて作成された GPV (Grid Point Value) データ
(((<こちら|URL:http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/gpv-netcdf.html>)))
を用います.
* その中で例えば 2023 年 8 月 6 日の物理量の値が保存されたファイル
(((<こちら|URL:http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/netcdf/MSM-P/2023/0806.nc>))
を用いると良いでしょう.
* wget
http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/netcdf/MSM-P/2023/0806.nc
* ファイルには, 大気温度, 東西風, 南北風などの値が保存されています.
データの詳細はメタデータを確認しましょう.
* 鉛直風の変数 w はゼロがとなっているため使わないようにしましょう.
==== レポートに書く内容
レポート内には以下を記述してください.
ただしリンクを貼る際は((*相対パスで指定するようにしてください*)).
* どの図を描画するスクリプトを作成したのか
* スクリプトファイル quiz1.rb.txt へのリンク
上記で作成した quiz1.rb を quiz1.rb.txt という名前に変更してください. ブラウザ上から読めるようにするためです.
* スクリプトの解説
スクリプト内の各行が何をしているのか, ((*スクリプト内にコメント文として書く*)).
* 描画に使用するデータファイルへのリンク
リンク先はダウンロード元の URL を記してください.
* スクリプトの使い方の解説
これをもとに TA が実際にテストします.
実行する際のスクリプト, データの置き場を明示してください.
#* 実行例 result1.txt, result1.png へのリンク
* 作成した動画ファイル (result1.gif) へのリンク
* 作成した図から読み取れること
自分で作成した図から読み取れることを説明してください.
必要に応じて参考文献, 参考ウェブページを引用しても構いません.
その際には下の「参考資料」の欄に記入してください.
* 参考資料
URL をベタ書きにするのではなく, そのページの作者やタイトル, および何を参考にしたのかも明記する.
* 共同作業した人の名前
* 工夫したこと, 感想など
#=== 実行結果の例
#
# (作成中)
#
# $ ruby quiz1.rb
== 問題 2
=== 興味のある大気現象の描画スクリプトの作成
自分が興味のある大気構造について, 図を描く GPhys を用いたスクリプトを作成しなさい. 動画でも構わない.
また, 作成した図について説明しなさい (何の図なのか). そして読み取れることを説明しなさい.
選ぶ題材は, 問題 1 で選んだもの以外のいずれかでも構わない.
問題 1 に挙げたもの以外の図を描くときには,
((<ここ|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))に ある NCEP NCAR Reanalysis データを使うとよいでしょう.
再解析データは実習中に説明した方法によってダウンロードしてください.
例えば, 2000 年における圧力面上の大気温度の日平均値のデータは下のようにたどることで見つけることができます.
* ((<NCEP／NCAR Reanalysis 1: Summary|URL:https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html>))
の "We have separated the data documentation into seven sections" にある, "Pressure level" をクリック.
* "Pressure level" : 圧力面上の値
* "Download/Plot Data" の "Air Temperature", "Daily", "Pressure" の行の "see list" をクリック.
* "Air Temperature" : 大気温度
* "Daily" : 日平均値
* "Level" の項目が "Multiple levels" の行の "See lists" をクリック.
* "Multiple levels" : 複数面
* "air.2000.nc" をクリック.
* ファイルの URL をコピーするには, リンク (air.2000.nc) を右クリックして「リンクのアドレスをコピー」のような項目をクリックする (名称はブラウザに依存する) と良いでしょう
物理量の名称は下のようなものがあるでしょう.
# RT
英語, 日本語, 備考
Air Temperature, 大気温度,
Geopotential Height, ジオポテンシャル高度, 重力ポテンシャル÷重力加速度
Relative Humidity, 相対湿度, 飽和水蒸気圧に対する水蒸気圧の割合
Specific Humidity, 比湿, 大気密度に対する水蒸気密度の割合
Omega (Vertical Velocity), 鉛直風, dp/dt (圧力の時間微分; 圧力座標での鉛直風)
U-Wind, 東西風,
V-Wind, 南北風,
なお, 上では圧力面上の物理量を保存したファイルの場所を書いていますが, その他の物理量を用いて図を描いても構いません.
==== レポートに書く内容
レポート内には以下を記述してください.
ただしリンクを貼る際は((*相対パスで指定するようにしてください*)).
* スクリプトファイル quiz2.rb.txt へのリンク
上記で作成した quiz2.rb を quiz2.rb.txt という名前に変更してください. ブラウザ上から読めるようにするためです.
* スクリプトの解説
スクリプト内の各行が何をしているのか, ((*スクリプト内にコメント文として書く*)).
* 描画に使用するデータファイルへのリンク
リンク先はダウンロード元の URL を記してください.
* スクリプトの使い方の解説
これをもとに TA が実際にテストします.
実行する際のスクリプト, データの置き場を明示してください.
#* 実行例 result2.txt, result2.png へのリンク
* 作成した図 (動画ファイル) (result2-1.png, result2-2.png, ... 等) へのリンク
* 作成した図の説明
自分で作成した図が何の図なのかを説明してください.
図を説明するには, 「いつ」「どこ」「物理量」「平均方法 (瞬間値? 平均値?)」「図の軸」のような情報が必要です.
例えば, 下のような記述になるでしょう.
* 2000 年 10 月 1 日 0 UT の 200 hPa 気圧面における東西風の瞬間値です.
* 2000 年 10 月の 500 hPa 気圧面における温度の 1 カ月平均値です.
* 2000 年の緯度 45°における海面更生気圧の経度分布の時間変化です.
* 作成した図から読み取れること
自分で作成した図から読み取れることを説明してください.
必要に応じて参考文献, 参考ウェブページを引用しても構いません.
その際には下の「参考資料」の欄に記入してください.
* 参考資料
URL をベタ書きにするのではなく, そのページの作者やタイトル, および何を参考にしたのかも明記する.
* 共同作業した人の名前
* 工夫したこと, 感想など
#=== 実行結果の例
#
# (作成中)
#
# $ ruby quiz1.rb
==== 作成する図の候補
作成する図はそれぞれの興味に従って選んで構いません.
もし思いつくことがない人は下の項目を参考にするとよいでしょう.
* 東西平均温度/東西風/比湿の緯度-圧力分布 (の季節変化の動画)
* 神戸市 (に最も近い点) における地表 (1000 hPa における) 温度/気圧の時間変化
* 神戸市 (に最も近い点) における温度/東西風/南北風の時間-圧力分布
* YYYY 年 MM 月に発生した台風の温度/風速/比湿分布 (の動画)
= 提出されたレポート