大気科学演習１

gnuplot

• 全部の問題を解かなければならないというものではありません．
• とばしてもよいと思う問題には「＃」を付けています．
• 難しいと思う問題には「％」を付けています．
• かなり難しい問題も混ざっています．
• できる人はいろいろやってみてください．
• それ以外の人は，できる範囲でやってみてください．

練習問題５−１

教養地球科学実験で取得した気温のデータを図にする．

• データは

/home/atmos/ipesc/sample/metobs

• 自分の観測した気温のデータを図にする
  • 自分がどこで観測したのか思い出せない人は教養地球科学実験のページ

ヒント

• まず最初にデータの中身を見る
  • emacs でファイルを開くことを推奨(cat や less は使わない方がよい)
  • 最初の６行はデータの説明
  • データは「,」で区切られている
  • １列目が時刻(HH:MM:SS)，２列目に気温
• データの区切り文字を指定

gnuplot> set datafile separator ','

• 時刻を使う

gnuplot> set xdata time
gnuplot> set timefmt "%H:%M:%S"

• データの説明が書かれた最初の６行をスキップして，１列目を横軸，２列目を縦軸に指定してプロット(ファイル名は適当なものに置き換える)

gnuplot> plot "data.dat" using 1:2 every ::6

• 欠損値をプロットしないようにする．このデータは欠損したところに -999 と書いている．-999 は欠損値であると指定することで，欠損値を除外してプロットするようになる．

gnuplot> set datafile missing "-999"

＃％練習問題５−１a

• 自分以外が観測したデータも図にしてみる

ヒント

• 手作業で30とか図を作るのは面倒だと思う(のが普通です)
• シェルスクリプトを書いて自動処理させることを考えるのがいいかも
  • gnuplotの使い方3
• gnuplotでも繰り返し処理はできる
  • gnuplotの使い方7

図にしてみた

• 2017年
• 2018年
• 2019年
• 2020年
• 2021年
• 正しくスクリプトを書いたなら，30枚などあっという間に処理できる．同じ形式でデータを作ることにすれば，来年も再来年も，その先も，ずっと同じスクリプトで図を作成することができる．

＃練習問題５−２

南方振動指数を図にする．

• データは

/home/atmos/ipesc/sample/enso/soi

ソースはNOAA

ヒント

• データはテキストなので，まずは見てみる
• プロットできるようにデータの形式を整える必要があるとわかる(そのままプロットするのは難しいように見える)
• データの形式を整えるのは，手作業でもできなくはないが，シェルスクリプトを書いて計算機にやらせる方がよいと思う
• ということでお勧めは，まずシェルスクリプトを書いてデータを整形する，整形したデータを使って図を描く，です

エルニーニョ・南方振動 (ENSO)

太平洋赤道域の中部から東部における海水温が平年より高くなった状態をエルニーニョ，平年より低くなった状態をラニーニャ，と呼ぶ． 一方で，南太平洋東部とインドネシア付近で，気圧がシーソーのように連動して変化する現象もあって，これは南方振動(Southern Oscillation)と呼ばれる．

エルニーニョ現象と南方振動は，大気と海洋が結合して生じる同一の現象の，大気側と海洋側に対応するものと考えられている．

南方振動指数(Southern Oscillation Index)は，タヒチとダーウィンの気圧差を指数化したもので，南方振動の状態を表す． 一般に，エルニーニョのときに負，ラニーニャのときに正となる．

エルニーニョ現象及びラニーニャ現象の発生期間（季節単位）

• 2009年夏〜2010年春　エルニーニョ
• 2010年夏〜2011年春　ラニーニャ
• 2014年夏〜2016年春　エルニーニョ
• 2017年秋〜2018年春　ラニーニャ
• 2018年秋〜2019年春　エルニーニョ

2008年から2020年のSOIを図にしてみた エルニーニョとラニーニャの発生期間それぞれ赤色と青色のハッチをかけた．

＃％練習問題５−２a

タヒチとダーウィンの気圧のデータ

/home/atmos/ipesc/sample/enso/tahiti
/home/atmos/ipesc/sample/enso/darwin

ソースはNOAA

• 図にしてみる
• 南方振動指数(SOI)を計算してみる

SOI = ( 標準化したタヒチの気圧 - 標準化したダーウィンの気圧 ) / 標準偏差
ここで使う標準偏差は，( 標準化したタヒチの気圧 - 標準化したダーウィンの気圧 ) の標準偏差