氷河合宿その５a：NetCDFの中身を確認

 いったんダウンロードから離れて、入手したNetCDFファイルの中身を見ていきましょう。

作業フォルダを作成し、その中に気象データと標高データを入れておきます。練習用＆いろいろなコマンドのメモとして、「practice.py」とでも名付けたファイルを作成しましょう。Sublime Textと関連付けしておけば、ダブルクリックですぐに確認、編集できるので便利。

作業フォルダ内でターミナルを立ち上げ、「ipython」と入力＆リターンすると、以下のような画面になるはずです。

ここに以下の二行を入力して、NetCDFを使えるようにします。

import numpy as np
import netCDF4

この時点でエラーが出る人は、エラーメッセージを選択コピーして、chatGPTに聞いたりして対処してください。うまくいったら、次のコマンドでダウンロードしたファイルを読み込みます。

nc = netCDF4.Dataset('rw2017mon.nc')

これで、「nc」という配列（行列）の中に、ファイル内のデータが格納されましたので、中身を見ていきます。まずは単純に「nc」とだけ打ってリターン。

nc

バーッと情報が出てきますが、ビビらずに半ばあたりにある「dimensions,,,」以下を選択してコピーし、メモ上にペーストしましょう。パラメータ毎に改行すると、以下のようになっています。

含まれるパラメータ

dimensions(sizes): date(12), latitude(41), longitude(81)

int64 date(date)

float64 latitude(latitude)

float64 longitude(longitude)

float32 u10(date, latitude, longitude)：東西風

float32 v10(date, latitude, longitude)：南北風

float32 d2m(date, latitude, longitude)：露点温度

float32 t2m(date, latitude, longitude)：気温

float32 sp(date, latitude, longitude)：地表面気圧

float32 tp(date, latitude, longitude)：降水量

float32 ssrd(date, latitude, longitude)：下向き短波放射

float32 strd(date, latitude, longitude)：下向き長波放射

dimensions(sizes): date(12), latitude(41), longitude(81)は、行列の構造です。

u10以下がダウンロードしてきた気象要素で、これがデータを読み出すときに使う名称です。

データ領域

このデータはヒマラヤのロールワリン地域を含む領域で、指定の際に

     30

70 -|- 90

     20

こんな範囲を指定しました。南北10°、東西20°の範囲です。ERA5の解像度は0.25°なので、南北40、東西80のデータがあればよさそうですが、実際には41と81あることがわかります。

これは、データの代表ポイントが間隔0.25°の格子の中心にあるか、四隅に配置されているかの違いで、ERA5は後者（四隅）で、そのために+1こデータがあります。

※最近あまり使ってる論文を見ませんが、NCEPは格子の中央に配置されている。

なので、例えば座標（70,20）のデータが代表する領域は解像度0.25°を半分にした±0.125で、19.875～20.125、69.875～70.125の領域ということになります。これは後々、自分が抽出したい地点がどのグリッドに含まれているか？を求めるのに重要になってきます。

試しにそれぞれのパラメータを確認してみましょう。

nc['u10']

と打ち込むと情報がバーッと出てきますが、ここでチェックしておきたいのは単位（Unit）です。今回入手したパラメータをまとめると

nc['u10'] / nc['v10'] → units: m s**-1

nc['t2m'] / nc['d2m'] → units: K

nc['sp'] → units: Pa

nc['tp'] → units: m

nc['ssrd'] / nc['strd'] → units: J m**-2

Kから℃への換算はよいですね？地表面気圧も普段はhPaを使うので要注意。降水量はmmではなく、mですが、単に1000倍すればいいのか、この段階ではわかりませんね。放射の単位もワットWではなくジュールJですが、一か月分の総量なのでしょうか？確認が必要です。

というわけで、ERA5のOverviewで確認しましょう。

Total Precipitation

選択部分に書かれているように、このデータは一日当たりの降水量をm表記したものです。換算の際は、mmにしたうえで、月ごとの日数をかけてやる必要があります。

Surface Solar Radiation Downwards

こちらも一日当たりの積算エネルギーなので、Wへの換算のためには24*60*60 = 86400で割ってやる必要があります（長波も同じ）。

ずいぶん長くなってしまったので今回はここまで。