数値予報モデルGPVの作画方法メモ

概要

気象データ高度利用ポータルサイト から取得可能な GPVサンプルデータ のうち、局地数値予報モデルGPV (LFM) の風の情報を、できるだけ手間をかけずに作図してみました。
処理が重い・図が見にくいなど問題はありますが、やり方をメモしておきます。

作業環境と使用ツール

OS: mac OS Sierra
Software Environment: Anaconda (3.x系)
Tools:

• ecCodes

作業手順

1. ecCodesのインストール
   以下のコマンドで ecCodes をインストールします。

   conda install -c conda-forge eccodes
   

2. GPVの取得
   GPVサンプルデータ から
   局地数値予報モデルGPV(LFM) をダウンロードします。

3. GPVのパース
   LSMの地表の風のレイヤー (10u, 10v) の情報をJSON形式で出力します。

   grib_dump -j -w shortName=10u Z__C_RJTD_20170126120000_LFM_GPV_Rjp_Lsurf_FH0000_grib2.bin > z_10u.json
   grib_dump -j -w shortName=10v Z__C_RJTD_20170126120000_LFM_GPV_Rjp_Lsurf_FH0000_grib2.bin > z_10v.json
   

4. 風の情報の可視化
   上の2で出力したJSONを、matplotlibで可視化します。
   以下のコードでは、Jupyter Notebook

   # 可視化のサンプルコード
   import json
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   #
   w10u = {a['key']:a['value'] for a in json.load(open('lsurf_10u.json'))}
   wus = [v if v else 0 for v in w10u['values']]
   w10v = {a['key']:a['value'] for a in json.load(open('lsurf_10v.json'))}
   wvs = [v if v else 0 for v in w10v['values']]
   wus[-1], wvs[-1] = 0, 0  # 変な値が入っているので埋める
   #  
   x, y = w10u['Ni'], w10u['Nj']
   X, Y = np.meshgrid(np.arange(x), np.arange(y))
   U = np.array(wus).reshape((y, x))
   V = np.array(wvs).reshape((y, x))
   plt.quiver(X,Y,U,V,color='red',angles='xy',scale_units='xy', scale=5.0)
   #  
   # 全部描くと遅いので描画範囲を狭くする
   plt.xlim([180,230]) # 描くXの範囲
   plt.ylim([150,200]) # 描くyの範囲
   plt.show()
   

作画された画像

考察

GPVのパースはecCodesで問題なさそうですが、作図は重すぎるので他の方法を探す必要がありそうです。

今後の課題:

• 地図上への重畳表示
• 作画の速度を早く
• 風の矢印を見やすく