ファイル名の末尾 | 意味 |
GSM_GPV_Rjp_L-pall_FD0000-0312_grib2.bin | 全球数値予報モデルGPV / 日本領域 / 気圧面についてのデータ / 予報時間 |
MSM_GPV_Rjp_L-pall_FH00-15_grib2.bin | メソ数値予報モデルのGPV / 日本領域 / 気圧面についてのデータ / 予報時間 00〜15時間 |
※ 個人的にはLinuxを使うが、授業なので、Windows を使うことを前提にして書く。
install.packages("ncdf4")と入力する。
system("wgrib2 ダウンロードしたファイル.bin -netcdf 適当なファイル名.ncdf")いかにもそれっぽい表示(日付とか、データの変数名とかの表示)がされたら、変換が成功した証である。
library(ncdf4) nc <- nc_open("適当なファイル名.ncdf") print(nc)変数名(var) の一覧が表示されるので、その中から利用する変数を選ぶ。そのデータを読み込む。
gph1000 <- ncvar_get(nc, "HGT_1000mb") lon <- ncvar_get(nc, "longitude") lat <- ncvar_get(nc, "latitude") tim <- as.POSIXct(ncvar_get(nc, "time"),origin="1970-01-01",tz="Asia/Tokyo")
変数名 | 意味 | 単位 |
HGT_500mb | 500hPa ジオポテンシャル高度 | m |
UGRD_500mb | 500hPa 東向き風速 | m/s |
VGRD_500mb | 500hPa 北向き風速 | m/s |
TMP_500mb | 500hPa 気温 | K |
VVEL_500mb | 500hPa 鉛直速度 | Pa/s |
RH_500mb | 500hPa 相対湿度 | % |
filled.contour( lon, lat, gph1000[,,1] )
install.packages("devtools")次のコマンドを実行する。RStudio を起動するたびに1回行えば良い。
library(devtools) source_url("https://www2.obirin.ac.jp/moriat/OpenData/addmap.R")
filled.contour( lon, lat, gph1000[,,1], plot.axes={axis(1); axis(2); addmap()} )
plot( tim, gph1000[lon==140.125,lat==35.7,], type='b')
filled.contour( tim, lat, t(gph1000[lon==140.125,,]) )