Surface velocity data of MOVE/MRI.com at NEAR-GOOS RRTDB

NEAR-GOOSのRegional Real Time Databaseのサイトは、最近更新されて、データのダウンロードがregistration無しでダウンロードできるようになった（自動ダウンロードを行うにはregistrationが必要）。

ここでは、その中から、気象庁(JMA)のDaily Surface Currents in the seas adjacent to Japanをプロットして見る。

2014年11月6日のデータ "move_subc_jpn_D20141106.txt"をダウンロードして置き、CartopyでプロットするIPython Notebookはこちら。
https://www.dropbox.com/s/bpow09n6x4rm9sy/MOVE_velocity.ipynb?dl=0

Colors (diverging data)

前回はsequential data用のカラーマップについてテストしたが、今回は正負のアノマリなどをプロットする diverging カラーマップについてテストした。

ipython notebookはこちら
http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/t8um9tdmauu8qpv/divergent_color.ipynb?dl=0

テストデータのしてはNOAA OISST　version 2の海面温度アノマリを使った。データ読み込みとプロットにはIrisを使った。

Irisはイギリスのソフトのためか、日付変更線をまたぐ場合には少し癖があり、そのデモでもある。

surface drifter

NOAA, Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory (AOML)のGlobal Drifter Program (GDP), Drifter Data Assembly Center (DAC)には表層漂流ブイのアーカイブがある。このデータを読み込んで図示してみる。

サイトからftpでデータをあらかじめダウンロードしておく。このうち、buoydata_10001_mar14.dat　(ブイ1万個目以降から2014年3月までのデータ）を例として扱う。

IPython Notebookはこちら。
http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/uzv1bktgazcf821/Test_buoys.ipynb?dl=0

まず、pandasでデータを読み込む。データが多量なので、読み込むまで時間がかかるかもしれない。

データ(data)の内で、一部に緯度が北緯25から45度、東経120から160度が含まれるデータを選びだす(selecteddata)。そのうちで、ユニークなid番号を持つもののは851個ある。

あらためて、もとのデータ(data)から、そのid番号を持つデータを抜き出し(wanteddata)、pickle形式で保存する。

次に、そのデータの中から、例として最初の10個だけcartopyを用いてプロットした。

参考文献

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理