wavelet解析手法と、そのツールは我々の分野でよく使われる。[2014]をで使用している。page)を教えていただいた。2007のFig.2に対応する、1,8,32,128,365日のsineカーブの単純な重ね合わせ(a)のシグナルにwavelet解析をかけたものである。手法(b,c)ではスケールが大きい(長周期)のほうがシグナルが大きいと解析されてしまう。[2007]はスペクトルをスケールで割ることを提案しており、これであれば(d,e)、各周期が同じくらいの強さであるという合理的な結果が出る。Notebookにしたものはこちら。Notebookしたものはこちら。Databaseのサイトは、最近更新されて、データのダウンロードがregistration無しでダウンロードできるようになった(自動ダウンロードを行うにはregistrationが必要)。Japanをプロットして見る。Notebookはこちら。カラーマップについてテストした。2の海面温度アノマリを使った。データ読み込みとプロットにはIrisを使った。Irisはイギリスのソフトのためか、日付変更線をまたぐ場合には少し癖があり、そのデモでもある。data)最近、カラーマップに関する考察をいくつか読んだ。doi:10.1175/bams-d-13-00155.1いずれも"rainbow"(またの名を"jet")と呼ばれるカラーマップの弊害を述べている。それに対する代替はいくつか提案されている。notebookでは、それらを試してみた。APDRCから読み込み、プロットさせている。下は"cube1"と呼ばれるカラーマップでプロットした例。ちなみに、この日の海面温度には台風19号と台風20号の通過に伴い、海水の低下した場所が見られる。Variationの議論している。等値線の位置を決めるのは、渦などの紛らわしい等値線があり、目でみていちいち確認しないで自動的に欲しい等値線の位置を決めるのは難しい。ここでは、図作成ソフトmatplotlibのcontourルチーンから情報を取り出して、等値線の位置を決める工夫をする。力学高度のデータをferretを使い、読み込み、図示するデータはAVISOの絶対力学高度の2009年1月21日のデータを用いる。データはAVISOからダウンロードしておく。このデータでは、0.8mの等値線が黒潮続流位置としてはよさそうである。2005)、ここではその手順は省略。(2005)では東経141から153度のデータで議論しているので、その範囲だけ抜き出しておく。等値線は、渦や蛇行のなどのため等値線が4つあるが、黒潮続流にあたる本来欲しい線(東西にのびる線)だけを取り出すのが課題である。Ferretからpythonにデータを読み込むmatlabの機能を使うために、ferretからpythonへとデータを読み込む。データがちゃんと読めているかを確認もしておく。routineの機能を使って、等値線の位置を求める。等値線の位置は4つ求まっている。等値線の位置情報から、もっとも長い等値線を選ぶ。等値線の位置が数値的に求まったので、この中から、欲しいpathだけを選ぶ。長いpathが黒潮続流にあたる欲しいpathだと考えられる(渦などを避けるために、始点と終点がもっとも離れているpathという条件でも良いかもしれない。pathの長さを求める関数を作成する。get_distanceを用いてpath位置の情報の配列からpathの長さを求める関数。#2が最も長いことがわかる(約1432km)。kmこれが、求めるpathである。magicpyferretは、大気海洋分野のお絵描きソフトferretの、pythonとの結合を深めたバージョンである。ipython-ferretmagicはipythonの中でferretを使うのを可能にしてくれる。サンプルのノートブックはこちら。http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/avefneoyxdxf7ov/ferret_magic_example.ipynb?dl=0この中で、Levitusのデータを読み込んで、9月の温度26度の等温線を求めてプロットしている。ferretからpythonにデータを読み込むことも可能である。(DAC)には表層漂流ブイのアーカイブがある。このデータを読み込んで図示してみる。サイトからftpでデータをあらかじめダウンロードしておく。(ブイ1万個目以降から2014年3月までのデータ)を例として扱う。Notebookはこちら。http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/uzv1bktgazcf821/Test_buoys.ipynb?dl=0まず、pandasでデータを読み込む。データが多量なので、読み込むまで時間がかかるかもしれない。データ(data)の内で、一部に緯度が北緯25から45度、東経120から160度が含まれるデータを選びだす(selecteddata)。そのうちで、ユニークなid番号を持つもののは851個ある。もとのデータ(data)から、そのid番号を持つデータを抜き出し(wanteddata)、pickle形式で保存する。次に、そのデータの中から、例として最初の10個だけcartopyを用いてプロットした。