まず、データを取り出すことから始めよう。
−−−−＠12/11'13
○元プログラムは、1日288個のデータを時系列として並べている。
○空間情報として、ある程度の距離について並べることが可能なはず。
○空間データ（セクタデータ）を時間データと読み替えて解析。
■まずは、データの出力。
セクタをいくつ出力するか−＜ -20 - 64＞
40+ielemで出力しているところでダイナミック出力すればよい。
−−−−＠12/12'12
○208,080;shindata.dat
1観測だけ切り出した結果。
？ファイルサイズの根拠を確認？
以前のファイルが存在すると、そこに記録するのでファイルサイズは変更されない。
−−−−＠12/13'13
データの取出し（shindata.dat：884340）これまでと同じデータは出力可。
−−−−＠12/15'13
変更：平均対象の全セクタデータを出力する。
時間は固定でよい。
mk_sector_aveにout_valが真で、テキストデータの出力。←バイナリにする。
実行：shin_sect.dat
260,100の確認。セクタ数は64までと280から300まで（21）で、85個。
3要素出したはずなので、割る3で、86,700．
85セクタ分あるはずなので、割る85で1020
255*4=1020．なのでデータ量はOK。
−−−−＠12/16'13
F:\jobs\2010mpx\mkgrads\malti_elv\check_var
セクタ方向のデータ確認。
手順】
①・移動平均量を決める。
②・2次差分を計算
③・1セクタごとの融解層厚を計算
○そのままでは確認できないので移動平均量を決める。
⇒7レンジビンの移動平均を2度実施することで、滑らかになる。
○エクセルでの値と比較する。
⇒エクセルの値とは一致。セクタ番号25．
○2次差分の計算と、融解層高度の算出。生データ版。
⇒2次差分は計算したが、ファイルサイズがおかしい。移動平均後のデータで融解層厚を求めた時は、時間数×レンジ数であった。
↑関数に間違いあり。
↑2次差分結果はさらに平均したほうが良いが、cdiffの結果を平均できない。
○いったん2次差分結果を出力。
script::div_write.gs
result::g1010300535.grd.1
elem::runmean Z
2:2diff_z
3:2diff_odp
○その後、平滑化する。-- script::exec_sect_rm.ge
注：平滑化結果を出力していない。
−−−−＠12/19'13
○平滑化したデータを読み込む。
TODO：まず、2dデータの平滑化結果を出力fwrite。たとえば拡張子grd.rm
grads_scriptファイルを作成する。
R:~/jobs/2010/mpx/bb/cal2d にてRUMデータを作成。5：35固定。
2diffのrunmean用にsect85d1.ctlを用意。
script::div_write_rum.gs
◇
次に、RUMデータを読み込み、高度、厚さを評価する。
