氷河合宿その５f：気圧と標高の関係

 月平均データについては、23層200 hPaまでのダウンロードを推奨しています。

が、ヒマラヤみたいに9000 m 近くまで地面があるところならともかく、グリーンランドなら3000 mちょいしかないわけで、「そんなに高いところまでいらないんじゃね？」と思うのは当然です。層を減らせばダウンロードにかかる時間もデータ容量も減らせますしね。

そこで、配布しているパッケージに含まれる、「z_pressure.py」の出番です。

自分のサイト用に必要なところをいじって走らせると、「zp_【サイト名】.csv」というファイルが生成されます。これは、対象期間中のターゲットサイトを含むグリッドにおける、気圧と最低高度、平均高度、最高高度、を示しています。

グラフにしてみるとこんな感じ。横軸が気圧、縦軸が高度です。自分が扱うサイトのおおよその標高を把握しておけば、何 hPa までをダウンロードすればよいか、当たりをつけられると思います。hourly データのダウンロードを始める前に確認しておくとよいでしょう。例えば、グリーンランドは4000 m までカバーしておけば十分でしょうから、550 hPa まででよい、とか。
※hourly の等気圧面ジオポテンシャル高度は月平均よりバタつくので、余裕をもってダウンロードしておくことをお勧めします（気圧低め、高度高め）。

スクリプトの中で工夫したのは、numpy.mean / numpy.min / numpy.max で各年の平均、最小、最大を求め、出力するときにさらに平均、最小、最大を求めているところです。