RISH データ解析講習

担当：新堀淳樹 (京大 RISH)

IUGONET データ解析講習会 @ 極地研2011 年 7 月 27 日 ( 水 )

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1. 講習内容

(1)地球大気の鉛直構造とその観測測器

(2) 　京大生存研の保有する観測測器とそのデータについて

　　赤道大気レーダー、信楽 MU レーダー、

　　インドネシアの流星・ MF レーダー

(3) 　赤道大気レーダーのデータ解析演習

　　　基礎編：各種論文に記載されている図の再現

　　　応用編：他のデータセットとの統合解析

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2. 地球大気の鉛直構造

熱圏

中間圏

成層圏

対流圏

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3. 赤道大気の上下間結合＜赤道大気現象を観測する意義＞

これらの中性大気の振動と電離圏プラズマとの相互作用によって、電離圏不規則構造や赤道ジェット電流の変化が発生

　　↑波動 -波動、波動 -平均流相互作用を介して、半年 (SAO) ・準 2 年周期振動 (QBO) などを駆動する　　　　　　↑波動の上方伝搬によって、力学エネルギーと運動量が上層に輸送される。　　　　　　↑広い周波数帯の多種の大気波動（ケルビン波、混合ロスビー波、潮汐、重力波）が生成する　　　　　　↑強い太陽放射により積雲対流が活発に励起される

赤道大気現象とその上下間結合 4

3. 赤道大気の上下間結合＜赤道大気に関する重要研究テーマ＞

赤道大気・流星レーダー等を用いた研究内容 １．高精度の風速ベクトル測定

　　⇒積乱雲の生成と消滅による風速変動の微細構造の解明

２．赤道大気の長期連続観測

　　⇒大気波動と大気循環の関連を 明らかにする

３．地表付近から電離層にわたる観測

　　⇒赤道大気の力学的 上下結合の解明

　　　 (CPEA 特定領域研究： 2001-2007)

以上の観測を総合することで、オゾンや二酸化炭素など大気微量成分の 全球輸送の様子やエルニーニョ現象などの気候変動につながる地球大気の変動を 明らかにできる

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4. 地球大気の観測測器

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5. 京大生存研の保有する観測測器＜赤道大気レーダー (EAR) ＞

赤道大気レーダーの諸元 位置 : 東経 100.320 度、南緯 0.204 度、 海抜 865m中心周波数 : 47.0 MHz送信出力 : 100 kW アンテナ形式 : 略円形アクティブ・フェーズド・アレイ ( 直径約 110m, 3 素子八木アンテナ 560 本 )アンテナビーム幅、方向 : 3.4 度 (-3 dB, 片道 ) 、任意 (天頂角 30 度以内 )観測高度 : 1.5km-20km ( 大気乱流 ) 、 90km 以上 ( 電離圏イレギュラリティ )

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5. 京大生存研の保有する観測測器＜インドネシアの MF 、流星レーダー群＞

MF radar Pontianak (1995- ）

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★

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MF radarPameungpeuk (2004-)

Regional network in Indonesia (1992- ) 流星レーダー(Jakarta, Koto Tabang) MF レーダー(Pontianak, Pameungpeuk)

Meteor radarJakarta (1992-1999)

MF radar

Meteor radarKototabang (2002-)

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5. 京大生存研の保有する観測測器＜コトタバン流星レーダーについて＞

Meteor radarKototabang (2002-)

コトタバン流星レーダーの諸元 位置 : 東経 100.320 度、南緯 0.204

度、 海抜 865m中心周波数 : 37.7 MHz送信出力 : 12 kW 観測高度 : 70km-110km ( 中間圏・

下部熱圏風速 )5 本のアンテナの干渉計で全天の流星飛跡の方向を計測

レーダーの原理図 9

6. 京大生存研の保有する観測測器＜赤道大気レーダー (EAR) のデータベース＞ 1 ．対流圏・成層圏標準観測

　　 http://www.rish.kyoto-u.ac.jp/ear/data/index.html

　　実データ： CSV 、 NetCDF 形式、時間分解能： 10 分

　　　　風速 3 成分、エコー強度、スペクトル幅

　　画像データ：高度 -時間プロット (1 日、 1 月 )

　　　　風速 3 成分、エコー強度、スペクトル幅

2. 電離圏 FAI 観測 (E 領域、 E/F 領域、 V 領域、 F 領域 )

　　 http://www.rish.kyoto-u.ac.jp/ear/data-fai/index.html 　　

　　実データ： CSV 、 NetCDF 形式、時間分解能：観測モードに依存

　　　　 Doppler 速度、エコー強度、スペクトル幅、ノイズレベル

　　画像データ：高度 -時間プロット (1 日、 1 月 )

　　　　エコー強度 10

7. EAR データ解析演習< 対流圏・成層圏標準観測データ解析 > [ 基礎課題 1] 赤道大気レーダーの対流圏・成層

圏標準観測モードでとらえられた熱帯域の成層圏下部から対流圏の風速の高度時間プロットの作成

日時： 2001/11/01-2001/12/31観測高度範囲： 2-20 km時間分解能： 10 分

上段：東西風

中段：南北風

下段：鉛直上向き風下部成層圏 (15-20 km) で赤道ケルビン波に伴う周期 10 日程度の東西風変動が観測されている

Fukao et al., 2002; Hashiguchi et al., 200211

7. EAR データ解析演習< 対流圏・成層圏標準観測データ解析 > [ 基礎課題 1](1) 対流圏・成層圏観測データ解析 -1

> timespan, ‘2001-11-01’, 61 ,/day

　　 (2001/11/01 から 61 日分のデータの日時指定 )> iug_load_ear, datatype = ‘troposphere’, $> tplot_names 　（ tplot 変数名の確認）

　　風速 3 成分、各ビーム毎のスペクトル幅等の tplot 変数がロードされる

> tplot, ‘tplot 変数名’　

　⇒プロットが出力される

※複数のプロットをしたい場合：　 > tplot, [‘tplot1’, ‘tplot2’,…]

●日時を指定して高度 -時間プロットを作成する

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7. EAR データ解析演習< 対流圏・成層圏標準観測データ解析 > [ 基礎課題 1](1) 対流圏・成層圏観測データ解析 -2

> zlim, ‘tplot 変数名’ , 最小値、最大値　 (カラーバー範囲変更 )　　 (ex. > zlim, 1, -20,20)

> tsmooth_in_time, ‘tplot 変数名’ , 時間 (秒 ) 例えば、東西風速の 1 日の移動平均をかけたい場合、 tplot 変数名の

ところに東西風速を表す tplot 変数名を、時間のところに 86400秒をいれればよい。

> ylim, ‘tplot 変数名’ , 最小値、最大値 (y軸の範囲変更 )　　例えば、東西風速の高度 10－ 20km の対流圏界面、成層圏下部の部

分を拡大したい場合は、 tplot 変数名のところに東西風速を表す tplot変数名を、最小、最大のところに、 10, 20 をそれぞれいれればよい。( 他も同様 )

●簡単な解析の演習

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7. EAR データ解析演習< 対流圏・成層圏標準観測データ解析 > [ 基礎課題 1](1) 対流圏・成層圏観測データ解析 -3

> tlimit, ‘tplot 変数名’ , 開始日時、終了日時　 (時刻範囲変更 )　　 (ex. > tlimit, ‘2001-11-24’, ‘2001-12-06’) 例えば、得られているプロットの図に対して、横軸の時刻範囲を

2001 年 11 月 24 日から 2001 年 12 月 6 日に拡大したい場合、このコマンドを用いる。

　　自分の好きな箇所を拡大したい場合は、 tlimitだけを打つと、プロットにカーソルを持ってくると、十字の線が現れるので、各々のところで、右クリックをすれば、そこの時刻の拡大図が出来上がる。

　　 zlim 等でカラーバーの範囲をあらかじめ設定しておくと、時刻を拡大した時に、その範囲が自動で設定されなくなる。

●簡単な解析の演習

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7. EAR データ解析演習< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2 + 応用課題 ](3) 　解析後のプロット等の保存●作成したプロットを ps や png ファイル等へ保存

　 [ps ファイルへの保存 ]> popen, ‘ 保存するファイル名’

ex. popen, ‘test.ps’> tplot > pclose

[png ファイルへの保存 ]> makepng, ‘ 保存するファイル名’

ex. makepng, ‘test’

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7. EAR データ解析演習< 対流圏・成層圏標準観測データ解析 > [ 基礎課題 1]2001 年 11 月 1 日から 12

月 31 日までの時系列プロット

2001 年 11 月 24 日から 12月 6 日までの拡大プロット

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7. EAR データ解析演習

演習の流れ：

(1) FAI 観測データ解析

　　 2007 年 8 月 25 ・ 26 日 10:00-15:00 (LT) の FAI 観測モードデータ

　　　視線速度、スペクトル幅、エコー強度の高度 -時間プロットの作成

　　　平均値の計算、平均場の除去、移動平均

(2) 他のデータとの比較解析

　　　京大・名大・九大の地磁気データとの比較

　　　 赤道ジェット電流の変化と電離圏不規則構造の出現との関係

(3) 解析後のプロット等の保存

　　　作成したプロットを ps や png ファイル等へ保存

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2 + 応用課題 ]

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7. EAR データ解析演習

課題：

赤道大気レーダー (EAR) の電離圏 FAI 観測で捉えられた昼間側赤道電離圏 150km の電離圏不規則構造の解析

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

●演習に用いる EAR 観測データ

　　 2007 年 8 月 25 ・ 26 日 10:00-15:00 (LT) の FAI観測モードデータ

●EAR の観測モード

　　 V-regionモード(fai150p8c8b 、 fai150p8c8d 、 fai150p8c8e)

fai150p8c8b (Az: 180.0, Ze:21.2)

fai150p8c8d (Az: 225.0, Ze:29.23) fai150p8c8e (Az: 150.1, Ze:24.03)

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7. EAR データ解析演習

日時： 2007/08/25 　 03:00-08:00観測高度範囲： 130-170 km時間分解能： 10 分程度

上段：エコー強度

中段：スペクトル幅

下段：視線方向のドップラー速度

観測ビーム方向： fai150p8c8d 　

　　 (Az, Ze) = (165.0, 21.84)Patra et al., 2008

左図に示されるような、赤道大気レーダー・電離圏 FAI 観測モードで得られた昼間側電離圏不規則構造の高度 -時間プロットを完成させる

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

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7. EAR データ解析演習

(1) FAI 観測データ解析

> timespan, ‘2007-08-24’, 3 ,/day

　　 (2007/08/24 から 3 日分のデータの日時指定 )> iug_load_ear, datatype = ‘v_region’, $ parameter1 = ‘150p8c8b’> tplot_names 　（ tplot 変数名の確認）

> tplot, ‘tplot 変数名’　

　⇒プロットが出力される

※複数のプロットをしたい場合：　 > tplot, [‘tplot1’, ‘tplot2’,…]

●日時を指定して高度 -時間プロットを作成する

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

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7. EAR データ解析演習

(1) FAI 観測データ解析●高度と時間範囲の変更

　 [ 高度範囲の指定 ]> ylim, ‘ tplot 変数名’ , ( 下限値 ), ( 上限値 ) 下限 =130 、上限 =170 [時刻範囲の指定 ]> tlimit, ‘2007-08-25 03:00’, ‘2007-08-25 08:00’

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

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7. EAR データ解析演習

(1) FAI 観測データ解析●平均処理、平均場の差し引き、移動平均

　 [平均処理 ]> avg_data, ‘ tplot 変数名’ , (平均する時間幅、単位は秒 ) ex. 平均する時間幅 =600 [平均場の差し引き ]> tsub_average, ‘tplot 変数名’

[移動平均 ]> tsmooth_in_time, ‘tplot 変数名’ , (平均する時間幅、単位は秒 )　　 ex.移動平均する時間幅 =3600

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

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7. EAR データ解析演習< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 基礎課題 2]

parameter1 = ‘150p8c8d’(Az, Ze) = (225.0, 29.23)

parameter1 = ‘150p8c8e’(Az, Ze) = (150.1, 24.03)

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7. EAR データ解析演習

(2) 　サブストーム時の夜側の赤道電離圏変動解析●京大・名大の地磁気データ、地磁気指数との比較

　 [ ダウンロード時刻範囲の指定 ]> timespan, ‘2007-08-24’, 3 ,/day 　

　 [210 度地磁気データのロード：コトタバン ]> erg_load_gmag_mm210, site = ‘ktb’, datatype = ‘1min’　 [ 京大 WDC 地磁気指数 (AE) のロード ]> iug_load_gmag_wdc, site = ‘ae’ [ プロットの作成 ]> tplot, ‘tplot 変数名’ , [‘tplot1’, ‘tplot2’,…]

< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 応用課題 ]

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7. EAR データ解析演習< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 応用課題 ]

2007 年 8 月 24 日から 8月 27 日までの時系列プロット

日時： 2007/08/24-27観測高度範囲： 80-200 km時間分解能： 10 分程度

上段：エコー強度

中段：スペクトル幅

下段：視線方向のドップラー速度

観測ビーム方向： fai150p8c8e 　

　　 (Az, Ze) = (150.1, 24.03)

左図に示されるような、地磁気指数 (AE) 、コトタバンの地磁気データ、及び EAR 電離圏 FAI 観測モードで得られた電離圏プラズマの視線方向速度の高度 -時間プロットを作成する

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7. EAR データ解析演習< 電離圏 FAI 観測データ解析 >[ 応用課題 ]

2007 年 8 月 25 日から 8月 26 日までの時系列プロット

〇地磁気指数 (AE) の変化　　 11:40過ぎに、 AE の急激な増加と AL の急激な減少を示す

　　→サブストームの発生〇コトタバン地磁気の変化　　上記の時刻に対応して、 H 成

分の急激な減少が現れ、これは、内部磁気圏で形成された環電流によるものである。

〇夜側電離圏プラズマの変化　　高度 100-120km の範囲における電離圏プラズマの視線速度が上記のサブストームに対応して増加している

　　 →東向き電場による ExB ドリフト 26

8. まとめ

●今回の解析講習会で、京大生存圏のデータ ( 赤道大気レーダー：対流圏・成層圏標準観測、電離圏 FAI 観測 ) 、地磁気指数 (AE) 、及びコトタバンの地磁気データの統合解析演習を行った。

●この解析講習会を通じて、各種の分野の異なるデータの統合解析の手法と UDAS の使用法を学んだわけであるが、これ以外にも IUGONET プロジェクトでは、多くの超高層観測データ (MLT 領域の風速場など ) の検索、解析ソフトを公開しているので、皆さんは、ドシドシ使い倒してほしい。

●今後も解析ツールの修正や公開データの種類の増加に伴うアップデートがなされるので、 IUGONET のホームページを見てほしい

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