名前:伊藤旭人
担当情報実験機:joho02
・ターミナルを開き、"$ wget [データのURL]"で海面気圧・東西風・南北風のデータを入手。
・"$ wget [quiz1.rb.txtのURL]"でスクリプトファイルを入手。
・"$ ruby quiz1.rb.txt"でスクリプトを実行。2019年9月2日0:00から12日18:00までの6時間毎の静止画が出力される。
・画像をクリックすると、次の画像に移る。
使用したデータ
海面気圧: ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis/surface/slp.2019.nc
東西風(高度10m): ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/uwnd.10m.gauss.2019.nc
南北風(高度10m): ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss/vwnd.10m.gauss.2019.nc
修正後
・ターミナルを開き、"$ wget [データのURL]"で海面気圧・東西風・南北風のデータを入手。
・"$ wget [quiz1.rb.txtのURL]"でスクリプトファイルを入手。
・"$ mv quiz1.rb.txt quiz1.rb"でスクリプトファイルの拡張子をrbに変換。
・同じディレクトリ内に"dcl_[4桁の数字].png"という名前のファイルが存在している場合、gif画像を生成する際に混ざりこんでしまうので、"$ rm dcl_*.png"で削除しておく。
・"$ ruby quiz1.rb"でスクリプトを実行。2019年9月2日0:00から12日18:00までの6時間毎の静止画がpng形式で出力・保存される。
・"$ convert -delay 100 -loop 0 dcl_*.png movie.gif"で動画ファイルを生成する。
・"$ eog movie.gif"で動画を見ることができる。
気象庁2019年9月の天気図によると、台風15号は9日千葉県に上陸している。
この時の中心気圧は960hPa前後であった。
しかし、動画の同日千葉県上空には低気圧こそ存在するが、1000mbar(1010hPa)前後と気圧の値が合わない。
これは結論から言うと、データのスケールが台風15号を表現するのに十分ではなかったからだと考えられる。
データは緯度・経度共に2.5°、すなわち200~300km程度の間隔で取られている。
一方、台風15号の位置表によると、9日頃の強風域直径は170~220km程度であり、データの間隔と同程度である。
このため、台風領域内の気圧分布を正確に表現できなかったと考えられる。
また、台風13号の位置表を見ると、9日頃の強風域直径は300~560km程度と15号に比べ大きく、実際気圧分布はより正確に表されている(オホーツク海付近の低気圧)。
・千貫りこ『 デザインの学校 これからはじめるHTML&CSSの本 [Windows 10 & macOS対応版]』 (技術評論社, 2017)
...Webページ本文を書く際に参考にした。
・ https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/hibiten/2019/201909.pdf (気象庁2019年9月の天気図)
...出力した連続画像との比較に使用。
・ https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/typhoon/T1915.pdf (2019年台風15号の位置表)
...台風直径を調べるのに使用。
・ https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/typhoon/T1913.pdf (2019年台風13号の位置表)
...台風直径を調べるのに使用。
黒木裕貴
初め出力の最小値を950mbar(台風15号の中心気圧程度)に設定していた。しかし、上述の通り中心付近の気圧分布が詳細に表されていなかったため、最小値を970mbarに設定し、トーンの色を過不足なく使うことで画像を見やすくした。
scripts/quiz2_1.rb.txt
scripts/quiz2_2.rb.txt
・ターミナルを開き、"$ wget [データのURL]"で相対湿度・絶対湿度(比湿)のデータを入手。
・"$ wget [スクリプトのURL]"でスクリプトファイルを入手。
・"$ ruby quiz2_1.rb.txt"でスクリプトを実行。画像が出力される。
・同様に"$ ruby quiz2_2.rb.txt"でスクリプトを実行。画像が出力される。
使用したデータ
相対湿度: ftp://ftp2.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.dailyavgs/pressure/rhum.2019.nc
絶対湿度(比湿): ftp://ftp2.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.dailyavgs/pressure/shum.2019.nc
修正後
・ターミナルを開き、"$ wget [データのURL]"で相対湿度・絶対湿度(比湿)のデータを>入手。
・"$ wget [スクリプトのURL]"でスクリプトファイルを入手。
・"$ mv quiz2_1.rb.txt quiz2_1.rb"でスクリプトファイルの拡張子をrbに変換。
・quiz2_2.rb.txtについても同様に拡張子をrbに変換。
・"$ ruby quiz2_1.rb"でスクリプトを実行。画像がpng形式で出力・保存される。
・"$ eog dcl_0001.png"で画像を閲覧できる(result2_1と同じもの)。
・quiz2_2.rbについてもスクリプトを実行し、画像を出力・保存する。
・"$ eog dcl_0001.png"で画像を閲覧できる(result2_2と同じもの)。
results/result2_1.png
results/result2_2.png
・result2_1.png...2019年の1000mbar気圧面における相対湿度の時間方向標準偏差の全球分布(単位は%)
・result2_2.png...2019年の1000mbar気圧面における比湿の時間方向標準偏差の全球分布(単位はkg/kg)
相対湿度の標準偏差は、赤道から少し離れた雨季・乾季の存在する地域で大きくなると予想し、図を出力した。
その結果、確かに予想した地域で標準偏差が大きくなったが、当初予想していなかった極付近においても値が大きくなっていた(result2_1.png)。
相対湿度は、空気の飽和水蒸気量に対する実際の水蒸気量の比で定義される。
また、飽和水蒸気量は空気の温度が高ければ高いほど大きくなる。
つまり、相対湿度は空気の含む水蒸気の絶対量の他に、空気の温度によっても左右される。
極付近は気温が低いため飽和水蒸気量が小さく、水蒸気の絶対量が少し変化しただけで相対湿度が大きく変化してしまう。
このため相対湿度のばらつき、すなわち標準偏差が大きくなったと考えられる。
そこで、相対湿度ではなく比湿の標準偏差を調べることにした。
比湿は空気の単位質量当たりの水蒸気量で定義される。
これは飽和水蒸気量の影響を受けない。
すなわち気温の影響もなくなるはずである。
実際に図を出力してみると、極付近における値は小さくなっており、得たい図をおおむね得ることができた(result2_2.png)。
・千貫りこ『 デザインの学校 これからはじめるHTML&CSSの本 [Windows 10 & macOS対応版]』 (技術評論社, 2017)
...Webページ本文を書く際に参考にした。
なし
どのデータを選ぶかによって得られる情報は変わる。 データを使う前に、自分はどんな情報を期待しているのかを自問することは重要である。 また、データを用いて出力された結果がどうして得られたのかを考えることも重要である(いわゆる考察である)。 当たり前だが、大事なことなので書き留めておく。
