py_scenalio
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| py_scenalio [2020/04/01 14:22] – [メッシュ温暖化シナリオデータ一覧] sasaki | py_scenalio [2020/08/20 16:47] – sasaki | ||
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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。\\ | ||
| - | このため、農研機構は、このデータを取得するエクセルシートは用意しません。メッシュ温暖化シナリオデータをPythonプログラムに読み込むための関数「GetSceData」を用意しています。この関数は、メッシュ農業気象データ利用ツール**AMD_tools3**に搭載されています。以下にその説明を記します。 | + | このため、農研機構は、このデータを取得するエクセルシートは用意しません。メッシュ温暖化シナリオデータをPythonプログラムに読み込むための関数「GetSceData」を用意しています。この関数は、メッシュ農業気象データ利用ツール**AMD_Tools3**に搭載されています。以下にその説明を記します。 |
| 関数名：GetSceData | 関数名：GetSceData | ||
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| ===サンプルプログラム=== | ===サンプルプログラム=== | ||
| * {{ :: | * {{ :: | ||
| + | * Anaconda3-2020.02をインストールした場合、testscena.pyを実行すると、' | ||
| [[start# | [[start# | ||