nakametpy.kinematics module

nakametpy.kinematics.advection_h(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)

変数の移流を求める関数。 distance_4dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる。 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。

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

advection

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.advection_h_3d(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)

変数の移流を求める関数。

distance_3dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

advection

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.advection_h_4d(var, wind_u, wind_v, dx, dy, wrfon=0)

変数の移流を求める関数。 distance_4dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

advection

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.ageostrophic_wind(geopotential, u_wind, v_wind, dx, dy, f0=0.0001)

非地衡風成分を求める。 実際の風の東西・南北成分から地衡風成分を引く。

Parameters

• 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

Returns

ageostrophic wind 非地衡風

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.coriolis_parameter(lat)

コリオリパラメタを求める関数。

Parameters

lat (numpy.ndarray) – Pressure

Returns

Corioli’s Parameter

Return type

numpy.ndarray

Note

\[f=2\bg{\Omega}\sin\phi\]

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)

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

Parameters

• lats (numpy.ndarray) – latitude(1d or 2d) in degree

• lons (numpy.ndarray) – longitude(1d or 2d) in degree

• lat_idx (int) –

• lon_idx (int) –

Returns

dr((t_len, lev_len), lats, lons), azimuth((t_len, lev_len), lats, lons)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.distance(lons, lats, lev_len=None, t_len=None)

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

Parameters

• lons (numpy.ndarray) – longitude(1d or 2d) in degree

• lats (numpy.ndarray) – latitude(1d or 2d) in degree

Returns

dx((t_len, lev_len), lats, lons), dy((t_len, lev_len), lats, lons)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.distance_2d(lons, lats)

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

Parameters

• lons (numpy.ndarray) – longitude(1d or 2d) in degree

• lats (numpy.ndarray) – latitude(1d or 2d) in degree

Returns

dx(lats, lons), dy(lats, lons)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.distance_3d(lons, lats, len3d=24)

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

Parameters

• lons (numpy.ndarray) – longitude(1d or 2d) in degree

• lats (numpy.ndarray) – latitude(1d or 2d) in degree

Returns

dx(t_len, lats, lons), dy(t_len, lats, lons)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.distance_4d(lons, lats, lev_len=37, t_len=24)

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

Parameters

• lons (numpy.ndarray) – longitude(1d or 2d) in degree

• lats (numpy.ndarray) – latitude(1d or 2d) in degree

Returns

dx(t_len, lev_len, lats, lons), dy(t_len, lev_len, lats, lons)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.divergence(fx, fy, dx, dy, wrfon=0)

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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

divergence

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.divergence_2d(fx, fy, dx, dy, wrfon=0)

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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

divergence

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.geopotential_to_height(geopotential)

ジオポテンシャルから高度を求める関数。

Parameters

height (numpy.ndarray) – Geopotential

Returns

Height

Return type

numpy.ndarray

Note

\[z = \frac{\Phi R_e}{gR_e-\Phi}\]

nakametpy.kinematics.geostrophic_wind(geopotential, dx, dy, f0=0.0001)

地衡風を求める。 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。

Parameters

• 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

Returns

geostrophic wind 地衡風

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.gradient_h(var, dx, dy, wrfon=0)

変数の勾配を求める関数。 distance_ndを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる。 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。

Parameters

• var (numpy.ndarray) – variable 計算したい変数

• dx (numpy.ndarray or int or float) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

grad_x(nd), grad_y(nd)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.gradient_h_2d(var, dx, dy, wrfon=0)

変数の勾配を求める関数。 distance_4dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• var (numpy.ndarray) – variable 計算したい変数

• dx (numpy.ndarray or int or float) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

grad_x(2d), grad_y(2d)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.gradient_h_3d(var, dx, dy, wrfon=0)

変数の勾配を求める関数。 distance_4dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• var (numpy.ndarray) – variable 計算したい変数

• dx (numpy.ndarray or int or float) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

grad_x(3d), grad_y(3d)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.gradient_h_4d(var, dx, dy, wrfon=0)

変数の勾配を求める関数。 distance_4dを使ってdx, dyを求め、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• var (numpy.ndarray) – variable 計算したい変数

• dx (numpy.ndarray or int or float) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

grad_x(4d), grad_y(4d)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.gravitational_constant(height)

重力定数を求める関数。

Parameters

height (numpy.ndarray) – height

Returns

Gravitational constant

Return type

numpy.ndarray

Note

\[g(z) = g0\left(\frac{R_e}{R_e+z}\right)^2\]

nakametpy.kinematics.height_to_geopotential(height)

高度からジオポテンシャルを求める関数。

Parameters

height (numpy.ndarray) – height

Returns

Geopotential

Return type

numpy.ndarray

Note

\[\Phi = \frac{g(z)R_ez}{R_e+z}\]

nakametpy.kinematics.lapse_rate(pressure, temperature, height)

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.

Parameters

• pressure (numpy.ndarray) – Pressure

• temperature (numpy.ndarray) – Temperature

• height (numpy.ndarray) – (Geopotential) Height

Returns

Lapse Rate

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.p2p_distance(lon1, lat1, lon2, lat2)

単一の地点間の距離を求める関数。

Parameters

• lon1 (numpy.ndarray) – Longitude of point1

• lat1 (numpy.ndarray) – Latitude of point1

• lon2 (numpy.ndarray) – Longitude of point2

• lat2 (numpy.ndarray) – Latitude of point2

Returns

distance between point1 and point2

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.pressure_3d(pres, *, lat_dim=201, lon_dim=401)

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。

Parameters

pres (numpy.ndarray) – pressure(1d)

Returns

pressure(3d)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.pressure_4d(pres, *, time_dim=24, lat_dim=201, lon_dim=401)

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。

Parameters

pres (numpy.ndarray) – pressure(1d)

Returns

pressure(4d)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.pressure_nd(pres, *, time_dim=None, lat_dim=201, lon_dim=401)

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。

Parameters

pres (numpy.ndarray) – pressure(1d)

Returns

pressure(nd)

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.ps2ps_distance(lon1, lat1, lon2, lat2)

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。

Parameters

• 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

Returns

distance between points1 and points2

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.pseudoadiabatic_lapse_rate(pressure, temperature)

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.

Parameters

• pressure (numpy.ndarray) – Pressure

• temperature (numpy.ndarray) – Temperature

Returns

Psuedadiabatic Lapse Rate

Return type

numpy.ndarray

Note

\[\Gamma_s\equiv-\frac{dT}{dz}=\Gamma_d\frac{[1+L_cq_s/(RT)]}{\left[1+\varepsilon L_c^2q_s/(c_pRT^2)\right]}\]

nakametpy.kinematics.q_1(temperature_1, temperature_2, temperature_3, wind_u, wind_v, p_velocity, pressure, dx, dy, time_step=3600, wrfon=0)

Q1を気温を用いて求める関数です。

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次元の配列で計算が行われます。 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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

Q1 or Q11, Q12, Q13

Return type

numpy.ndarray

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)

Q2を相対湿度と気温を用いて混合比から求める関数です。

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次元の配列で計算が行われます。 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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

Q2 or Q21, Q22, Q23

Return type

numpy.ndarray

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)

Q2を比湿を用いて混合比から求める関数です。

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次元の配列で計算が行われます。 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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

Q2 or Q21, Q22, Q23

Return type

numpy.ndarray

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)

Q2を比湿を用いて比湿から求める関数です。

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次元の配列で計算が行われます。 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、それを変数と引数に与えてあげると計算できる

Parameters

• 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) – dx 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) – dy 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

Q2 or Q21, Q22, Q23

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.relative_vorticity(u, v, dx, dy)

相対渦度を求める。

Parameters

• 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

Returns

Relative Vorticity 相対渦度

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.richardson_number(temp, rh, height, pres, u, v)

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.

Parameters

• 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

Returns

Richardson Number

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.static_stability(pressure, temperature)

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.

Parameters

• pressure (numpy.ndarray) – Pressure

• temperature (numpy.ndarray) – Temperature

Returns

Static Stability

Return type

numpy.ndarray

Note

\[-\frac{RT}{p}\left(\frac{\partial \log\theta}{\partial p}\right)\]

nakametpy.kinematics.uv2dv_cfd(fx, fy, lat, lon, boundOpt=4)

Divergence caluculation function from NCL.

Parameters

• 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 緯度

• lon (numpy.ndarray) – longitude 経度

• 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

Returns

divergence with latitude parameter

Return type

numpy.ndarray

Note

URL: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/uv2dv_cfd.shtml

nakametpy.kinematics.uv2vr_cfd(fx, fy, lat, lon, boundOpt=4)

Relative vorticity caluculation function from NCL.

Parameters

• 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 緯度

• lon (numpy.ndarray) – longitude 経度

• 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

Returns

divergence with latitude parameter

Return type

numpy.ndarray

Note

URL: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Built-in/uv2vr_cfd.shtml

nakametpy.kinematics.vert_grad(variables, pres_4d, z_dim=- 3)

変数の鉛直圧力勾配を求める関数。

Parameters

• 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。

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray

Note

\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]

nakametpy.kinematics.vert_grad_2d_height(variables, height, z_dim=0)

変数の鉛直高度勾配を求める関数。

Parameters

• 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。

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.vert_grad_3d(variables, pres_3d, z_dim=0)

変数の鉛直圧力勾配を求める関数。

Parameters

• 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) – wrfon Flag whether input data is wrfout or not 入力データがwrfoutか否かのフラグ

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray

Note

\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]

nakametpy.kinematics.vert_grad_3d_height(variables, height, z_dim=0)

変数の鉛直高度勾配を求める関数。

Parameters

• 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。

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray

nakametpy.kinematics.vert_grad_4d(variables, pres_4d, z_dim=1)

変数の鉛直圧力勾配を求める関数。

Parameters

• 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。

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray

Note

\[\begin{split}{VerticalGradient}_{n+1/2} &= \frac{-\left(f(p_{n}) - f(p_{n+1})\right)}{-\left(p_{n} - p_{n+1}\right)} \\ &= \frac{\left(f(p_{n+1}) - f(p_{n})\right)}{\left(p_{n+1} - p_{n}\right)}\end{split}\]

nakametpy.kinematics.vert_grad_4d_height(variables, height, z_dim=1)

変数の鉛直高度勾配を求める関数。

Parameters

• variables (numpy.ndarray) – variable 計算したい変数

• height (numpy.ndarray) – height(4d) The same shape as var ジオポテンシャル高度を用いる。

Returns

vertical gradient

Return type

numpy.ndarray