py_scenalio
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py_scenalio [2018/11/12 22:10] ohno |
py_scenalio [2020/04/01 04:57] sasaki |
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| ライン 1: | ライン 1: | ||
| + | ==== メッシュ温暖化シナリオデータ一覧 ==== | ||
| + | 以下のデータが用意されています。これまでお使いのデータについても、hisotricalも含めて全て再計算されていますので、更新をお願いします。 | ||
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| + | ^ 全球気候モデル^| MRI-CGCM3、MIROC5、CSIRO-Mk3-6-0*、GFDL-CM3*、HadGEM2-ES* | | ||
| + | ^ 温暖化シナリオ ^| RCP 8.5、RCP 2.6 | | ||
| + | ^ hisotoricalデータ期間 ^| 1981年1月1日～2005年12月31日 | | ||
| + | ^ 温暖化シナリオに基づく将来気候予測データ期間 ^| 2006年1月1日～2100年12月31日* | | ||
| + | ^ 気象要素（記号） ^| TMP_mea、TMP_max、TMP_min、APCP、GSR*、RH*、WIND* | | ||
| + | *2019年12月28日より | ||
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| ==== メッシュ温暖化シナリオデータ利用方法 ==== | ==== メッシュ温暖化シナリオデータ利用方法 ==== | ||
| 温暖化シナリオデータは将来を予測したものではないので、将来の特定の年のデータを処理して得た結果には意味がありません。将来の数十年分のデータを処理し、現在条件の数十年分のデータを処理し、それらに統計処理を加えたうえで比較して初めて意味のある結果を得ることができます。場合によっては、数十年分の本当の現在気象値のデータを処理した結果も比較に加える必要があります。つまり、温暖化影響を評価するには気象データを大量に処理する技術が必要です。\\ | 温暖化シナリオデータは将来を予測したものではないので、将来の特定の年のデータを処理して得た結果には意味がありません。将来の数十年分のデータを処理し、現在条件の数十年分のデータを処理し、それらに統計処理を加えたうえで比較して初めて意味のある結果を得ることができます。場合によっては、数十年分の本当の現在気象値のデータを処理した結果も比較に加える必要があります。つまり、温暖化影響を評価するには気象データを大量に処理する技術が必要です。\\ | ||
| ライン 18: | ライン 28: | ||
| scenam：排出シナリオ等の記号で、'RCP8.5'などの文字列で与える | scenam：排出シナリオ等の記号で、'RCP8.5'などの文字列で与える | ||
| 引数(必要に応じ指定)： | 引数(必要に応じ指定)： | ||
| - | cli:True => 平年値が返される。 | ||
| - | False => 観測値が返される。 | ||
| namuni:True => 気象要素の正式名称と単位を取り出す。戻り値の数は2つ増えて6つになる。 | namuni:True => 気象要素の正式名称と単位を取り出す。戻り値の数は2つ増えて6つになる。 | ||
| False => 気象要素の正式名称を取り出さない。戻り値の数は4つ(気象値、時刻、緯度、経度)。 | False => 気象要素の正式名称を取り出さない。戻り値の数は4つ(気象値、時刻、緯度、経度)。 | ||
