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。

Colors (sequential data)

最近、カラーマップに関する考察をいくつか読んだ。

• THE RAINBOW IS DEAD…LONG LIVE THE RAINBOW!
   http://mycarta.wordpress.com/2012/05/29/the-rainbow-is-dead-long-live-the-rainbow-series-outline/
• Subtleties of Color
  http://earthobservatory.nasa.gov/blogs/elegantfigures/2013/08/05/subtleties-of-color-part-1-of-6/
• Stauffer, R., G. J. Mayr, M. Dabernig, and A. Zeileis, 2014: Somewhere over the rainbow: How to make effective use of colors in meteorological visualizations. Bulletin of the American Meteorological Society, 140710055335002. doi:10.1175/bams-d-13-00155.1

いずれも"rainbow"（またの名を"jet")と呼ばれるカラーマップの弊害を述べている。

それに対する代替はいくつか提案されている。

以下のipython notebookでは、それらを試してみた。
http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/5t9jrhr7va3wscj/colors.ipynb?dl=0

データはGHRSST OSTIA SSTという海面温度で、2014年10月15日の117-150E, 17-40Nの範囲をIRISを使ってIPRC APDRCから読み込み、プロットさせている。

下は"cube1"と呼ばれるカラーマップでプロットした例。

ちなみに、この日の海面温度には台風19号と台風20号の通過に伴い、海水の低下した場所が見られる。

Reference

Kuroshio Oyashio Watch 2014/10/20

http://www.jamstec.go.jp/jcope/htdocs/e/kow/141020/KOWatch_20141020.html

IrisとETOPO1

Irisはイギリスで開発されているpythonベースの気象・海洋データ解析パッケージである。

Irisを使って地形データETOPO1を読み込んで、プロットしたり、補間してみた。

ETOPO1は1/60°の海底地形で、NOAA NGDCのサイトからETOPO1 Bedrock（氷無しの地形）、cell-registered（グリッドセルの位置で定義される）の中から、netcdfファイル　ETOPO1_Bed_c_gmt4.grdをダウンロードした。

IPython Notebookはこちらである。
http://nbviewer.ipython.org/urls/dl.dropbox.com/s/67khdbgzc2bf0sp/Read_ETOPO1.ipynb

下の図はプロットの一例。