気象庁が提供する数値予報GPVのgribファイルをデコードして地上から上層までの風でpandas.DataFrameを生成するスクリプト。
gribファイルの処理ではNOAAが提供するデコードツールであるwgrib2が標準的であるが、 データをpandasで処理するには一旦ファイル出力を噛ませる必要があるので、風に絞ることでpythonネイティブでデコードできるツールを作成。
from MSMgribDecorder import decord_MSMwind, decord_GSMwind
# MSM
df_result = decord_MSMwind("Z__...Lsurf...bin", "Z__...L-pall...bin", 25.0, 130.0, 3)
# GSM
df_result = decord_GSMwind("Z__....bin", 25.0, 130.0, 0)1st argument: 地表面grib2ファイル(Z__C_RJTD_yyyymmddhh0000_MSM_GPV_Rjp_Lsurf_FH00-15_grib2.bin)
2nd argument: 気圧面grib2ファイル(Z__C_RJTD_yyyymmddhh0000_MSM_GPV_Rjp_L-pall_FH00-15_grib2.bin)
3rd argument: 緯度[deg]
4th argument: 経度[deg]
5th argument: gribファイル計算時刻から取得する予報時刻の差分時間(0, 3, 6, 9, ...のようにgribファイルの上限に応じて3時間毎)
1st argument: grib2ファイル(Z__C_RJTD_yyyymmddhh0000_GSM_GPV_Rgl_FD0000_grib2.bin)
2nd argument: 緯度[deg]
3rd argument: 経度[deg]
4th argument: gribファイル計算時刻から取得する予報時刻の差分時間(0, 6, 12, 18)のgribファイルの上限に応じて6時間毎)
pandas.DataFrame
| height(高度[m]) | pressure(気圧[kPa]) | u-wind(東西方向の風速[m/s]) | v-wind(南北方向の風速[m/s]) | wind_velocity(風速[m/s]) | wind_direction(北から時計回りの風向[deg]) |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 101.9 | -2.0 | 2.0 | 2.83 | 315.0 |
| 130.0 | 100.0 | . | . | . | . |
| . | . | . | . | . | . |
| . | . | . | . | . | . |
MIT License
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