In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
T = [15.0, -56.5, -56.5, -44.5, -2.5, -2.5, -58.5, -86.2]
p = []
plt.plot(T, p)
#plt.semilogy(T, p)
#plt.gca().invert_yaxis()
#plt.title('')
#plt.xlabel('')
#plt.ylabel('')
plt.show()
天気予報¶
天気予報のノートブックのweather.pyモジュールを使う。
- このモジュールには，重大な不具合を発見せよ。
- バクを修正するにはどのようにすればよいか。ヒントバグの該当箇所をf-string
f'city:06d'で置き換える。
- 出身地に最も近い地点の天気予報を表示せよ。
In [2]:
import weather
In [3]:
weather.forecast(weather.loc['稚内'])
道北 稚内 の天気 北海道付近は、20日夜から21日にかけて、オホーツク海から北海道の 南東海上に中心を移す高気圧に覆われますが、21日夜には日本海から気圧 の谷が近づく見込みです。 宗谷地方の20日15時の天気は、晴れ又は曇りとなっています。 20日夜は、晴れのち曇りでしょう。 21日は、晴れの見込みです。 海の波の高さは、20日夜は1メートルでしょう。21日は1メートルの ち1.5メートルとやや高くなる見込みです。 今日 （2017-08-20）晴のち曇 -- -- 明日 （2017-08-21）晴れ 19 25 明後日（2017-08-22）曇時々晴 -- --
海面水温¶
- 生まれた年月の海面水温偏差を図示せよ。ただし気候値は授業で作成した1961～1990年とする。
- 1961～1990年のNINO.3の海面水温5か月移動平均値において，エルニーニョに加えてラニーニャ期間も同定し，
plt.axvspan()を用いてエルニーニョとラニーニャの期間を分かりやすく図示せよ。
In [4]:
import netCDF4 as nc4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.util import add_cyclic_point
from datetime import date
dates = np.array([date(y, m+1, 15) for y in range(1961, 1991) for m in range(12)])
birthday = date(1969, 12, 15)
i = np.where(dates==birthday)
f = nc4.Dataset('HadISST1_SST_1961-1990.nc')
# 90年生まれより若い人はhadisst1.readtxt()を使う。
lon =f.variables['lon'][:]
lat = f.variables['lat'][:]
sst = f.variables['sst'][i]
fc = nc4.Dataset('HadISST1_SST_1961-1990_clim.nc')
sst_clim = fc.variables['sst'][birthday.month-1,]
dsst, lonc = add_cyclic_point(sst[0,]-sst_clim, lon)
ax = plt.axes(projection=ccrs.Orthographic(central_longitude=210))
plt.contourf(lonc, lat, dsst, 60, transform=ccrs.PlateCarree(), vmin = -4, vmax = 4)
plt.colorbar()
ax.coastlines()
plt.show()
f.close()
fc.close()
In [ ]: