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専攻演習(ゼミ) †

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春学期 †

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秋学期 †

　　※ OneNote

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JRA-3Q †

JRA-3Qとは
気象庁による新しい長期再解析データ (cf. 気象庁第３次長期再解析(JRA-3Q))
データの入手
- DIAS アカウント申請
- DIAS によるダウンロードページ

ファイル名 (cf. 気象業務支援センターによる説明)
基本フルセットの場合

Const 　　　　不変データ
Clim9120　　平年値
Hist/Monthly 　月平均

Hist/Daily 　　日別

ファイル名	物理量	時間間隔（時刻）
anl_surf125	地表面解析値	6 時間毎(00, 06, 12, 18UTC)
anl_snow125	積雪深解析値	日毎(18UTC)
anl_p125	等圧面解析値	6 時間毎(00, 06, 12, 18UTC)
anl_isentrop125	等温位面解析値	6 時間毎(00, 06, 12, 18UTC)
anl_land125	陸面解析値	6 時間毎(00, 06, 12, 18UTC)
fcst_surf125	2 次元物理量瞬間値	毎時(00, 01, ..., 23UTC)
fcst_land125	陸面予報値	毎時(00, 01, ..., 23UTC)
bnd_ocean125	海面境界条件	毎時(00, 01, ..., 23UTC)
fcst_phy2m125	2 次元物理量平均値	毎時（00（00～01UTC の平均値）, 01, ..., 23UTC）
fcst_phyland125	陸面物理量平均値	毎時（00（00～01UTC の平均値）, 01, ..., 23UTC）

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気象庁予報データ †

データについて
- 気象庁予報データとは
  気象庁が各種気象情報を提供するために数値計算を実行している。その実行結果を、気象予報業務を行うものに提供するためのデータ。
  基本的にはデータ提供に費用がかかりるため、購入するべきもの。しかし、教育・研究目的で公開されている。
- MSM
  全球予報モデル(GSM)に対して、日本近辺を計算したメソスケールモデル(MSM)とがある。
Pythonでの扱い
※ Rで扱う場合には、2022年度専攻演習のページを参照のこと。

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Python と Jupyter Notebook †

背景
Google Colaboratory は便利でパワフルだ。しかし、例えば長い処理を行うときにはタイムアウトを心配しなければならない。
そこで、似たような環境を手元のノートパソコンで実現する。
インストール
- Python（アップグレードも同じ手続きでできる。）
  - Python.org から、Downloads > Windows を選択し、Latest Python 3 Release - Python 3.X.X をクリックする。
  - 環境に合わせて、インストーラーをダウンロードする。64bit なら、Windows installer (64-bit)
  - ダウンロードされたファイルを実行する。
    □ Add python.exe to PATH にチェックを入れておく。
    そのうえで、"Install Now" をクリックする。
- Jupyter Notebook
  - Python のインストールを終えたあとで、コマンドプロンプトを開く。管理者である必要はない。
  - インストールのコマンドを入力。
```
pip install notebook
```
  - "pip" の新しいバージョンがある、と、（英語で）表示されたら支持に従って更新しておく。
- wgrib2
  気象関係のデータを扱うために wgrib2 を導入する。
  wgrib2 は、grib2 形式のファイルを netCDF に変換するために用いる。
  pygrib というパッケージでも使えそうだが、インストールに失敗した。
  そこで、安心して作業するために、原因追求ではなく、wgrib2 を使うことに。
  - ダウンロード
    NOAAのサイトから、Windows10 > v3.1.3 (最新版) へ移動し、wgrib2.exe をダウンロードする。
  - 移動
    コマンドプロンプトで、
```
path
```
    を実行すると、コマンド名だけでプログラムを実行できる場所が表示される。例えば、
```
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts\
```
    があるだろう。ここに、wgrib2.exe を移動する。エクスプローラーを開いて、上のパス（ディレクトリ名）をコピペしてそこを開き、貼り付ける。
- Cygwin
  wgrib2.exe は、cygwin で提供されるライブラリ(DLL)を利用している。
  - ダウンロード
    Cygwinのサイトからsetup-x86_64.exe をダウンロードして実行
    途中、どのサイトからダウンロードするかを尋ねられる。jp で終わるものを選ぶ。
  - パッケージの選択
    パッケージの選択画面（Select Packages）になったら、View を Full にして、
```
gcc-fortran
gcc-core
```
    を skip から新しめのバージョンを選ぶ。次へを繰り返してインストールする。
  - パスの設定
    コントロールパネル > システムの詳細設定の表示 > 環境変数 > Path を選んで編集
    新規で
```
C:\cygwin64\bin
```
    を追加
- Visual Studio
  通常必要ないが、Cartopy のようなパッケージを導入する場合に必要になる。
  - ダウンロード
    Microsoftの公式サイトからVisual Studioのインストーラーをダウンロードする。2022 が最新？
  - インストーラーの実行
    ダウンロードしたインストーラーを実行。ワークロードの選択では、「C++によるデスクトップ開発」を選択。
    インストールボタンをクリックする。
- パッケージのインストール
  - pip install pickleshare requests cartopy metpy netcdf4
実行
- Jupyter Notebook の実行
  - コマンドプロンプトで次のコマンドを実行する。
```
jupyter notebook
```
  - ブラウザを選択するように指示されたら、適当なブラウザを選ぶ。
    ユーザーインターフェースは、ブラウザで実現される。
  - Google Colaboratory と同様に、プログラムはセルごとに表示される。Shift+Enterで実行する。
    実行中は、ブラウザの画面右上の表示が
```
Python 3 (ipykernel) ○
```
    から
```
Python 3 (ipykernel) ●
```
    に変化する。実行が終わると、再び○になる。
- ipynb ファイルをダブルクリックして開く
  Google Colaboratory のファイルをダウンロードすると、ipynb という拡張子がついたファイルがダウンロードされる。
  これをダブルクリップして開くようにしたい。
  - jupyter-notebook.exe を探す。
```
　　　例： C:\Users\mori\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts\
```
  - 当該ファイルがあるフォルダーをエクスプローラで開き、ファイルにポインタを合わせて右クリック
  - プログラムから開く > 別のプログラムを選択 > その他のアプリで、上の jupyter-notebook.exe を指定。
    　　　このとき、□ 常にこのアプリを使って… にチェックを入れておく。

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データを扱うサンプルプログラム †

目的	Google Colaboratory	Jupyter Notebook
レーダーエコー強度を取得して図にする	●	●
気象庁予報データの風速分布を図にする	●	●
静止画(png)を動画(mp4)に変換する	●	●

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