2018-03-01から1ヶ月間の記事一覧

出力項目の整理

ND(dealiased 無変更)の仕様を確認する スペクトルの表示 TH図の確認 C:\home\koshida\jobs\2017\xmp\sapporo\read_mrr オリジナルで貼り付け。

netcdfをgradsで表示

過去に実績あり A:C:\home\koshida\jobs\2017\develop\ai\mkinput <方法> 1.ライブラリを使ってNCファイルをGradsファイルへ変更 2.NetCDFを直接Gradsで読む←確認のみ <2.>error ga-> sdfopen ../IMProToo-master/examples/new/mrr_improtoo_0.10…

netCDF->grads

1分データを読み取りgrads形式のデータにする。

文献調査

引用文献をあたる

read_mrr2の確認

サブディレクトリ:ccyymmを参照できるようになっているはず。 ↑ cronがとまっている ◇ activity08/GET_GMS/COM 修正了 ◇ RAME ◇ /export/raid2/koshida/MRR/data/prg/read_mrr2/go.pl ◇

MRR補正2

まず python setup.py install を実施。 install directoryを作成できず。 □R インストールの確認。 curl -kL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python pipをインストールできず。 □70 minicondaを起動 C:\home\koshida\jobs\2018\xmp\mrr\correction…

MRR補正

パイソンが必要 その他必要なシステム numpy scipy matplotlib (for plotting only) netcdf4-python※IMPROTOOのファイル https://github.com/maahn/IMProToo からDL IMProToo-master.zipが保存される。展開すると フォルダIMProToo-masterができる。 IMProTo…

MRR upload script

schedulerで起動することが必要。 1.スクリプトの作成 −作業 2.インストール 3.動作確認 □ C:\home\koshida\jobs\2017\xmp\tokyo\batch_test

MRRの補正

・プログラムの理解 ・補正の内容

review

ZR関係式についても調査。

reviewの速度

内容確認に一件につき10分かかる。被引用文献をあったほうがよい。

memo

融解のプロセスは早い。

ケスラー水連続モデル

kessler(1969) 降水の形成を評価するバルク法の1種。変数として雲水と雨水の混合比を使用。モデルの中では、雲水の混合比【総量】が一定値を超えると降水になる。