2023-06-01から1ヶ月間の記事一覧

気候予測データの解析環境を構築する。その2―python開発環境を構築する

はじめに WSL2にインストールしたUbuntuには、すでにPython3.10.?がインストールされており、すぐに使用することができるのですが、データ分析に役立つライブラリを活用することにより、効率的な処理が可能となります。 本研究室では、Python3の標準パッケ…

気候予測データの解析環境を構築する。その1-WSL2上にUbuntu-xface4を構築し、GUIで動かす。

はじめに 本研究室では、Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)上のLinux(Ubuntu)上にPythonの解析環境を構築し、データ処理を行っています。 Linux上でデータ解析を行うメリットは様々ありますが、私が選択する理由は次にあります。 様々なオープンソー…

「日本域気候予測データ - 観測地点データ」を可視化する その3- 季節・月別統計値のグラフ化

はじめに これまで、「日本域気候予測データ - 観測地点データ」の年統計値のグラフ化について紹介しましたが、季節別及び月別に集計した値も公開されており、地球温暖化に伴う気候の変化を季節別・月別に示すことが可能です。 季節統計値、年統計値それぞれ…

「日本域気候予測データ‐観測地点データ」を可視化する その2-地点ごとの将来予測のグラフ化

はじめに 「日本域気候予測データ‐観測地点データ」の年統計値データには、それぞれ20 年分(現在:20世紀末(1980~1999年)、将来:21世紀末(2076~2095年)の年統計値データが収録されています。気候予測データセット2022解説書を読むと、 diasjp.net 気…

「日本域気候予測データ - 観測地点データ」を可視化する - データ入手とマップ化

はじめに 「日本域気候予測データ」は、気象庁の公表する「地球温暖化予測情報第 9 巻」と「日本の気候変動 2020」で用いられているデータで、NHRCM05 または NHRCM02 による RCP8.5 シナリオ及び RCP2.6 シナリオに基づく将来予測計算の結果を、気象庁が解…

はじめまして!

Climate Change 2021: The Physical Science Basis Figure 4.19 | Mid-and long-term change of annual mean surface temperature. IPCC みなさん、はじめまして。 近年、豪雨災害など、地球温暖化・気候変動に対する不安が実感を伴うようになっており、今後…