nakametpy.kinematics module
- nakametpy.kinematics.advection_h(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の移流を求める関数.
dx, dyは``distance_4d``を使って求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる. dx, dyにintまたはfloatを代入するとそれが全てのdx, dyとなる.
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
advection
- nakametpy.kinematics.advection_h_3d(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の移流を求める関数.
distance_3dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
advection
- nakametpy.kinematics.advection_h_4d(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の移流を求める関数.
distance_4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
advection
- nakametpy.kinematics.ageostrophic_wind(geopotential, u_wind, v_wind, dx, dy, f0=0.0001)[source]
非地衡風成分を求める関数.
実際の風の東西・南北成分から地衡風成分を引く.
- geopotential: numpy.ndarray
Geopotential (Not Geopotential Height)
ジオポテンシャル (ジオポテンシャル高度では無い)
- u_wind: numpy.ndarray
eastward wind
- v_wind: numpy.ndarray
northward wind
- dx: numpy.ndarray
東西方向の距離
- dy: numpy.ndarray
南北方向の距離
- numpy.ndarray
ageostrophic wind
非地衡風
- nakametpy.kinematics.coriolis_parameter(lat)[source]
コリオリパラメタを求める関数.
- lat: numpy.ndarray
Pressure
- numpy.ndarray
Corioli’s Parameter
\[f=2\bg{\Omega}\sin\phi\]
- nakametpy.kinematics.dis_azi_from_point(lats, lons, *, idx_flag=False, clat=None, clon=None, clat_idx=None, clon_idx=None, lev_len=None, t_len=None)[source]
ある地点からの距離と方位角を求める関数
次元は[(時間、鉛直方向)、緯度、経度]である. 地球半径の値は6371229mを使用.
Calculate the distance and azimuth from latitude and longitude
- lats: numpy.ndarray
latitude(1d or 2d) in degree
- lons: numpy.ndarray
longitude(1d or 2d) in degree
lat_idx: int lon_idx: int
- numpy.ndarray
dr((t_len, lev_len), lats, lons), azimuth((t_len, lev_len), lats, lons)
- nakametpy.kinematics.distance(lons, lats, lev_len=None, t_len=None)[source]
各格子点間の距離を求める関数.
次元は[(時間、鉛直方向)、緯度、経度]である. 地球半径の値は6371229mを使用.
Calculate the distance from latitude and longitude
- lons: numpy.ndarray
longitude(1d or 2d) in degree
- lats: numpy.ndarray
latitude(1d or 2d) in degree
- numpy.ndarray
dx((t_len, lev_len), lats, lons), dy((t_len, lev_len), lats, lons)
- nakametpy.kinematics.distance_2d(lons, lats)[source]
各格子点間の距離を求める関数.
次元は[時間、緯度、経度]である. 地球半径の値は6371229mを使用.
Calculate the distance from latitude and longitude
- lons: numpy.ndarray
longitude(1d or 2d) in degree
- lats: numpy.ndarray
latitude(1d or 2d) in degree
- numpy.ndarray
dx(lats, lons), dy(lats, lons)
- nakametpy.kinematics.distance_3d(lons, lats, len3d=24)[source]
各格子点間の距離を求める関数.
次元は[時間、緯度、経度]である. Single Levelの変数を計算する際に用いる.
地球半径の値は6371229mを使用.
Calculate the distance from latitude and longitude
- lons: numpy.ndarray
longitude(1d or 2d) in degree
- lats: numpy.ndarray
latitude(1d or 2d) in degree
- numpy.ndarray
dx(t_len, lats, lons), dy(t_len, lats, lons)
- nakametpy.kinematics.distance_4d(lons, lats, lev_len=37, t_len=24)[source]
各格子点間の距離を求める関数.
次元は[時間、鉛直方向、緯度、経度]である. 地球半径の値は6371229mを使用.
Calculate the distance from latitude and longitude
- lons: numpy.ndarray
longitude(1d or 2d) in degree
- lats: numpy.ndarray
latitude(1d or 2d) in degree
- numpy.ndarray
dx(t_len, lev_len, lats, lons), dy(t_len, lev_len, lats, lons)
- nakametpy.kinematics.divergence(fx, fy, dx, dy, wrfon=0)[source]
直交座標系において変数の発散を求める関数.
divergence_2dの拡張で3次元以上の配列に対応している. distance_2d, 3d, 4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- fx: numpy.ndarray
x-flux
x(東西)方向のフラックス
- fy: numpy.ndarray
y-flux
y(南北)方向のフラックス
- dx: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
divergence
- nakametpy.kinematics.divergence_2d(fx, fy, dx, dy, wrfon=0)[source]
直交座標系において変数の発散を求める関数.
distance_2dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- fx: numpy.ndarray
x-flux
x(東西)方向のフラックス
- fy: numpy.ndarray
y-flux
y(南北)方向のフラックス
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
divergence
- nakametpy.kinematics.geopotential_to_height(geopotential)[source]
ジオポテンシャルから高度を求める関数.
- height: numpy.ndarray
Geopotential
- numpy.ndarray
Height
\[z = \frac{\Phi R_e}{gR_e-\Phi}\]
- nakametpy.kinematics.geostrophic_wind(geopotential, dx, dy, f0=0.0001)[source]
地衡風を求める関数.
ジオポテンシャルの水平微分を行い、コリオリパラメタで割った後、 u成分にマイナスをかける.
- geopotential: numpy.ndarray
Geopotential (Not Geopotential Height)
ジオポテンシャル (ジオポテンシャル高度では無い)
- dx: numpy.ndarray
東西方向の距離
- dy: numpy.ndarray
南北方向の距離
- numpy.ndarray
geostrophic wind
地衡風
- nakametpy.kinematics.gradient_h(var, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の勾配を求める関数
dx, dyは`distance_nd`を使って求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる. dx, dyにintまたはfloatを代入した場合、一定値として扱われる.
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- dx: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
grad_x(nd), grad_y(nd)
- nakametpy.kinematics.gradient_h_2d(var, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の勾配を求める関数.
distance_4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- dx: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
grad_x(2d), grad_y(2d)
- nakametpy.kinematics.gradient_h_3d(var, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の勾配を求める関数.
distance_4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- dx: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
grad_x(3d), grad_y(3d)
- nakametpy.kinematics.gradient_h_4d(var, dx, dy, wrfon=0)[source]
変数の勾配を求める関数.
distance_4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる
- var: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- dx: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray or int or float
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
grad_x(4d), grad_y(4d)
- nakametpy.kinematics.gravitational_constant(height)[source]
重力定数を求める関数.
- height: numpy.ndarray
height
- numpy.ndarray
Gravitational constant
\[g(z) = g0\left(\frac{R_e}{R_e+z}\right)^2\]
- nakametpy.kinematics.height_to_geopotential(height)[source]
高度からジオポテンシャルを求める関数.
- height: numpy.ndarray
height
- numpy.ndarray
Geopotential
\[\Phi = \frac{g(z)R_ez}{R_e+z}\]
- nakametpy.kinematics.lapse_rate(pressure, temperature, height)[source]
実際の断熱減率などの呼び方がある.
詳しくはHolton 5th edition pp54
変数はすべて同じ形で無ければならない.
Variables should be the same shape.
- pressure: numpy.ndarray
Pressure
- temperature: numpy.ndarray
Temperature
- height: numpy.ndarray
(Geopotential) Height
- numpy.ndarray
Lapse Rate
- nakametpy.kinematics.p2p_distance(lon1, lat1, lon2, lat2)[source]
単一の地点間の距離を求める関数.
- lon1: numpy.ndarray
Longitude of point1
- lat1: numpy.ndarray
Latitude of point1
- lon2: numpy.ndarray
Longitude of point2
- lat2: numpy.ndarray
Latitude of point2
- numpy.ndarray
distance between point1 and point2
- nakametpy.kinematics.pressure_3d(pres, *, lat_dim=201, lon_dim=401)[source]
1次元の気圧の配列から3次元の気圧の配列を返す関数.
気圧を計算に用いる際に使います.
- pres: numpy.ndarray
pressure(1d)
- numpy.ndarray
pressure(3d)
- nakametpy.kinematics.pressure_4d(pres, *, time_dim=24, lat_dim=201, lon_dim=401)[source]
1次元の気圧の配列から4次元の気圧の配列を返す関数.
気圧を計算に用いる際に使います.
- pres: numpy.ndarray
pressure(1d)
- numpy.ndarray
pressure(4d)
- nakametpy.kinematics.pressure_nd(pres, *, time_dim=None, lat_dim=201, lon_dim=401)[source]
1次元の気圧の配列からn次元の気圧の配列を返す関数.
気圧を計算に用いる際に使います.
- pres: numpy.ndarray
pressure(1d)
- numpy.ndarray
pressure(nd)
- nakametpy.kinematics.ps2ps_distance(lon1, lat1, lon2, lat2)[source]
地点間の距離を求める関数.
単一の地点間の距離を求める場合はp2p_distanceの方が処理が早い.
- lon1: numpy.ndarray
Longitude of point(s)1
- lat1: numpy.ndarray
Latitude of point(s)1
- lon2: numpy.ndarray or int or float
Longitude of point(s)2
- lat2: numpy.ndarray or int or float
Latitude of point(s)2
- numpy.ndarray
distance between points1 and points2
- nakametpy.kinematics.pseudoadiabatic_lapse_rate(pressure, temperature)[source]
偽断熱減率、湿潤断熱減率などの呼び方がある.
詳しくはHolton 5th edition pp61
変数はすべて同じ形で無ければならない.
Variables should be the same shape.
- pressure: numpy.ndarray
Pressure
- temperature: numpy.ndarray
Temperature
- numpy.ndarray
Psuedadiabatic Lapse Rate
\[\Gamma_s\equiv-\frac{dT}{dz}=\Gamma_d\frac{[1+L_cq_s/(RT)]}{\left[1+\varepsilon L_c^2q_s/(c_pRT^2)\right]}\]
- nakametpy.kinematics.q_1(temperature_1, temperature_2, temperature_3, wind_u, wind_v, p_velocity, pressure, dx, dy, time_step=3600, wrfon=0)[source]
Q1を気温を用いて求める関数.
この関数は時間発展を計算する項が含まれているため、4次元の配列で計算される. temperatureに関しては時間変化は中央差分を用いるため、計算したい時間の気温だけで無く、 その前後の時間の気温のデータも与える必要がある.
dx, dyは`distance_4d`を使って求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる.
- temperature_1: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間の前の時間のtemp. temperature_2と同じ形で無ければならない.
- temperature_2: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間のtemp.
- temperature_3: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間の後の時間のtemp. temperature_2と同じ形で無ければならない.
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- p_velocity: numpy.ndarray
vertical p velocity. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- pressure: numpy.ndarray
pressure. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- timestep: float
default = 3600 (for ERA5).
This varies on dataset.
使用するデータによって変更する必要がある.
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
Q1 or Q11, Q12, Q13
- nakametpy.kinematics.q_2_rh(temperature_1, temperature_2, temperature_3, rh_1, rh_2, rh_3, wind_u, wind_v, p_velocity, pressure, dx, dy, time_step=3600, wrfon=0)[source]
Q2を相対湿度と気温を用いて混合比から求める関数.
この関数は時間発展を計算する項が含まれているため、4次元の配列で計算される. temperatureに関しては時間変化は中央差分を用いるため、計算したい時間の気温だけで無く その前後の時間の気温のデータも与える必要がある.
distance_4dを使ってdx, dyを求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる.
- temperature_1: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間の前の時間のtemp. temperature_2と同じ形で無ければならない.
- temperature_2: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間のtemp.
- temperature_3: numpy.ndarray
temperature
計算したい時間の後の時間のtemp. temperature_2と同じ形で無ければならない.
- rh_1: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の前の時間の相対湿度. rh_2と同じ形で無ければならない.
- rh_2: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の相対湿度.
- rh_3: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の後の時間の相対湿度. rh_2と同じ形で無ければならない.
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- p_velocity: numpy.ndarray
vertical p velocity. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- pressure: numpy.ndarray
pressure. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- timestep: float
default = 3600 (for ERA5)
This varies on dataset.
使用するデータによって変更する必要がある.
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
Q2 or Q21, Q22, Q23
- nakametpy.kinematics.q_2_sh_mix(sh_1, sh_2, sh_3, wind_u, wind_v, p_velocity, pressure, dx, dy, time_step=3600, wrfon=0)[source]
Q2を比湿を用いて混合比から求める関数.
この関数は時間発展を計算する項が含まれているため、4次元の配列で計算される. temperatureに関しては時間変化は中央差分を用いるため、計算したい時間の気温だけで無く その前後の時間の気温のデータも与える必要がある.
dx, dyは`distance_4d`を使って求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる.
- sh_1: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の前の時間の比湿. sh_2と同じ形で無ければならない.
- sh_2: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の比湿
- sh_3: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の後の時間の比湿. sh_2と同じ形で無ければならない.
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- p_velocity: numpy.ndarray
vertical p velocity. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- pressure: numpy.ndarray
pressure. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- timestep: float
default = 3600 (for ERA5)
This varies on dataset.
使用するデータによって変更する必要がある.
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
Q2 or Q21, Q22, Q23
- nakametpy.kinematics.q_2_sh_sh(sh_1, sh_2, sh_3, wind_u, wind_v, p_velocity, pressure, dx, dy, time_step=3600, wrfon=0)[source]
Q2を比湿を用いて比湿から求める関数.
この関数は時間発展を計算する項が含まれているため、4次元の配列で計算される. temperatureに関しては時間変化は中央差分を用いるため、計算したい時間の気温だけで無く その前後の時間の気温のデータも与える必要がある.
dx, dyは`distance_4d`を使って求め、それらをこの関数の引数に渡すと計算できる.
- sh_1: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の前の時間の比湿. sh_2と同じ形で無ければならない.
- sh_2: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の比湿.
- sh_3: numpy.ndarray
Relative Humidity
計算したい時間の後の時間の比湿. sh_2と同じ形で無ければならない.
- wind_u: numpy.ndarray
eastward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- wind_v: numpy.ndarray
northward wind. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- p_velocity: numpy.ndarray
vertical p velocity. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- pressure: numpy.ndarray
pressure. The same shape as var.
変数と同じ形で無ければならない.
- dx: numpy.ndarray
var.shape[-1]-1 == dx.shape[-1]
経度方向の次元はvar.shape[-1]-1でなければならない
- dy: numpy.ndarray
var.shape[-2]-1 == dy.shape[-2]
経度方向の次元はvar.shape[-2]-1でなければならない
- timestep: float
default = 3600 (for ERA5)
This varies on dataset.
使用するデータによって変更する必要がある.
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not.
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
Q2 or Q21, Q22, Q23
- nakametpy.kinematics.relative_vorticity(u, v, dx, dy)[source]
相対渦度を求める関数.
- u: numpy.ndarray
eastward wind
- v: numpy.ndarray
northward wind
- dx: numpy.ndarray
東西方向の距離
- dy: numpy.ndarray
南北方向の距離
- numpy.ndarray
Relative Vorticity
相対渦度
- nakametpy.kinematics.richardson_number(temp, rh, height, pres, u, v)[source]
リチャードソン数を求める関数.
変数はすべて同じ形で無ければならない.
Variables should be the same shape.
- temp: numpy.ndarray
Temperature
- rh: numpy.ndarray
Relative Humidity
- height: numpy.ndarray
(Geopotential) Height
- pres: numpy.ndarray
pressure
- u: numpy.ndarray
eastward wind
- v: numpy.ndarray
northward wind
- numpy.ndarray
Richardson Number
- nakametpy.kinematics.static_stability(pressure, temperature)[source]
大気の安定度を求める関数.
変数はすべて同じ形で無ければならない.
Variables should be the same shape.
- pressure: numpy.ndarray
Pressure
- temperature: numpy.ndarray
Temperature
- numpy.ndarray
Static Stability
\[-\frac{RT}{p}\left(\frac{\partial \log\theta}{\partial p}\right)\]
- nakametpy.kinematics.uv2dv_cfd(fx, fy, lat, lon, boundOpt=4)[source]
Divergence caluculation function from NCL.
- fx: numpy.ndarray
x-flux
x(東西)方向のフラックス
- fy: numpy.ndarray
y-flux
y(南北)方向のフラックス
- lat: numpy.ndarray
latitude
- lon: numpy.ndarray
longitude
- boundOpt: int
boundOpt
今は4(境界は片方の成分の収束のみで計算)のみ対応
- numpy.ndarray
divergence with latitude parameter
URL: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/uv2dv_cfd.shtml
- nakametpy.kinematics.uv2vr_cfd(fx, fy, lat, lon, boundOpt=4)[source]
Relative vorticity caluculation function from NCL.
- fx: numpy.ndarray
x-flux
x(東西)方向のフラックス
- fy: numpy.ndarray
y-flux
y(南北)方向のフラックス
- lat: numpy.ndarray
latitude
- lon: numpy.ndarray
longitude
- boundOpt: int
boundOpt
今は4(境界は片方の成分の渦度のみで計算)のみ対応
- numpy.ndarray
divergence with latitude parameter
URL: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/uv2vr_cfd.shtml
- nakametpy.kinematics.vert_grad(variables, pres_4d, z_dim=- 3)[source]
変数の鉛直圧力勾配を求める関数.
- variables: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- pres_nd: numpy.ndarray
pressure(nd). The same shape as var Use pressure_nd from 1d pressure array.
変数と同じ形で無ければならない.
- numpy.ndarray
vertical gradient
\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]
- nakametpy.kinematics.vert_grad_2d_height(variables, height, z_dim=0)[source]
変数の鉛直高度勾配を求める関数.
- variables: numpy.ndarray
variable.
計算したい変数
- height: numpy.ndarray
height(2d). The same shape as var.
ジオポテンシャル高度を用いる.
- numpy.ndarray
vertical gradient
- nakametpy.kinematics.vert_grad_3d(variables, pres_3d, z_dim=0)[source]
変数の鉛直圧力勾配を求める関数.
- variables: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- pres_3d: numpy.ndarray
pressure(3d). The same shape as var Use pressure_3d from 1d pressure array.
変数と同じ形で無ければならない.
- wrfon: int
Flag whether input data is wrfout or not
入力データがwrfoutか否かのフラグ
- numpy.ndarray
vertical gradient
\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]
- nakametpy.kinematics.vert_grad_3d_height(variables, height, z_dim=0)[source]
変数の鉛直高度勾配を求める関数.
- variables: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- height: numpy.ndarray
height(3d). The same shape as var.
ジオポテンシャル高度を用いる.
- numpy.ndarray
vertical gradient
- nakametpy.kinematics.vert_grad_4d(variables, pres_4d, z_dim=1)[source]
変数の鉛直圧力勾配を求める関数.
- variables: numpy.ndarray
variable
計算したい変数
- pres_4d: numpy.ndarray
pressure(4d). The same shape as var Use pressure_4d from 1d pressure array. 変数と同じ形で無ければならない.
- numpy.ndarray
vertical gradient
\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]