シェルスクリプト課題

問題

このファイルには, 1990 年から 2019 年までの, 北半球の各経度緯度点における海面更生気圧 (sea level pressure; slp (hPa)) と 700 hPa 圧力面のジオポテンシャル高度 (z700 (m)) の月平均値が保存されたファイルが含まれている.

このファイルに含まれるデータを用いて, 2 地点 (20W,70N), (165W,50N) の海面更生気圧の差の月平均気候値からの偏差と, 北半球の各経度緯度点における 700 hPa 圧力面のジオポテンシャル高度の月平均気候値からの偏差との相関係数を求めるシェルスクリプトを作成しなさい. (結果として得られる結果は, 相関係数の経度緯度分布となる.)

必要であれば, 演算のために下に示す ruby スクリプトを用いても良い.

(シェルスクリプト課題としてはスクリプトを作ればよいが, せっかくなので相関係数の空間分布を確認して, その意味を考えてみると良いでしょう.)

注意: W は西経, N は北緯を表す.

用語説明

気候値 (climatology)
- 長期間の平均値. 平均期間に決まりはないが, 30 年以上の平均値を表すことが多い (と思う).
- ここでの「月平均気候値」は, 30 年間の 1 月の平均値, 2 月の平均値, ... を表す.
気候値からの偏差
- 各値の気候値からのずれ.
- ここでは, 各年, 各月の平均値の月平均気候値からのずれを考えるため, 1990 年 1 月の 1 月気候値からのずれ, 1990 年 2 月の 2 月気候値からのずれ, ... を用いることになる.
- なお, このような気候値からの偏差を anomaly という (日本語では「アノマリ」とカタカナで表記されることもある).
  - anomaly には「異常」という意味があるが, 日本語で「異常値」と表現することはない (と思う).

データファイルの説明

<URL:data.tgz> は, tar と gzip で複数のファイルをまとめて圧縮してある. 適切に解凍し, 展開すること. 展開すると data という名前のディレクトリが作られる. このディレクトリには, 下の名前のファイルが含まれている.

slp_MMM_NNN.txt : 地点 MMM, NNN の海面更生気圧
z700_MMM_NNN.txt : 地点 MMM, NNN の 700 hPa 圧力面ジオポテンシャル高度

MMM, NNN はそれぞれ経度方向と緯度方向の格子点番号である. 格子点は経度, 緯度ともに 2.5 度間隔で,

MMM = 000, 001, 002, ... はそれぞれ経度 0 度, 2.5 度, 5 度,
NNN = 000, 001, 002, ... はそれぞれ緯度 0 度, 2.5 度, 5 度,

に対応する. また, それぞれのファイルには, 下のように値が保存されている.

$ cat ../data/slp_000_000.txt
   0   1010.6754150390625
   1   1011.0782470703125
   2   1010.8497314453125
   3   1009.8889770507812
   4   1011.52685546875
   ...

1 カラム目 : 1990 年 1 月からの月 (0, 1, 2, ... が 1990 年 1 月, 2 月, 3 月, ... に対応)
2 カラム目 : 物理量 (上の例では経度番号 000, 緯度番号 000 の格子点における海面更生気圧)

データについて

データは, NCEP／NCAR Reanalys (Kalnay et al., 1996) から取得したものを加工して用意した.

参考文献

Kalnay, E., M. Kanamitsu, R. Kistler, W. Collins, D. Deaven, L. Gandin, M. Iredell, S. Saha, G. White, J. Woollen, Y. Zhu, M. Chelliah, W. Ebisuzaki, W. Higgins, J. Janowiak, K. C. Mo, C. Ropelewski, J. Wang, A. Leetmaa, R. Reynolds, R. Jenne, and D. Joseph, 1996: The NCEP／NCAR 40-Year Reanalysis Project, Bull. Amer. Meteor., 77, 437-472.

演算用 ruby スクリプト

シェルスクリプトのみでは, 気候値からの偏差や相関係数を求めることは難しいかもしれない. (正直なところ, 自分にはどうやれば良いかわからない. Fortran を用いれば簡単.) 必要であれば, 下の ruby スクリプトを用いると良い.

なお, 特に記述のない場合は入出力時系列データファイルの形式は, 上に述べた data.tgz 内のファイルと同じである.

物理量の気候値からの偏差を計算する ruby スクリプト
- 使い方 :
```
$ ruby  calc_anom.rb  in_file  out_file
```
  - in_file : [入力] 時系列データファイル名
  - out_file : [出力] 偏差時系列データファイル名
二つの物理量の差を計算する ruby スクリプト
- 使い方 :
```
$ ruby  calc_diff.rb  in_file1  in_file2  out_file
```
  - in_file1 : [入力] 時系列データファイル名 1
  - in_file2 : [入力] 時系列データファイル名 2
  - out_file : [出力] 差 (<in_file2 の値> - <in_file1 の値>) の時系列データ
二つの物理量の相関係数を計算する ruby スクリプト
- 使い方 :
```
$ ruby  calc_corrcoef.rb  in_file1  in_file2
```
  - in_file1 : [入力] 時系列データファイル名 1
  - in_file2 : [入力] 時系列データファイル名 2
  - 標準出力 : 相関係数 (一つの数値)

結果の確認方法

相関係数の空間分布は,

1 カラム : 経度
2 カラム : 緯度
3 カラム : 相関係数

として,

0       0    0.18961137153695992
2.5     0    0.18368970680129787
5.0     0    0.17578998512336388
...
355.0   0    0.17609242569770553
357.5   0    0.1704328932998691
                                             <= 空行
0       2.5  0.18961137153695992
2.5     2.5  0.18368970680129787
5.0     2.5  0.17578998512336388
...

(ただし, 緯度が変わるときには空行を入れる) の形式でファイルに保存すれば, gnuplot で描画できる.

または, 下の ruby (GPhys) スクリプトを用いれば, 上の形式のファイルを読ませることで経度緯度分布の図を描くことができる (海岸線付き).

相関係数の空間分布の図を描く ruby スクリプト
- 使い方 :
```
$ ruby  disp_corrcoef  in_file
```
  - in_file : [入力] 空間分布データ
- 注意 : この ruby スクリプトは GPhys を用いています.

上に説明してあるように, ここで用意したデータは NCEP／NCAR Reanalys から取得したものであり, 元々は netcdf 形式で提供されている. そして, ここではシェルスクリプトの練習のために, わざわざ netcdf 形式の時空間データを各緯度経度点の時系列データに分割し, テキストデータに変換したものを入力ファイルとして用意している. しかし, データ処理だけを目的にするならばテキスト形式を経る必要はなく, 元々の netcdf ファイルを GPhys と ruby で処理すれば良い.

興味があれば, netcdf データを用いて, GPhys および ruby で相関係数の空間分布を描画してみると良いでしょう.

(それではシェルスクリプトの練習にはならないけれど.)