Mesopは、Pythonでメソスケール大気モデルを構築するためのライブラリです。メソスケール気象現象は、数キロメートルから数百キロメートルのスケールで発生する大気現象を指し、地域的な天気予報や気象研究において重要な役割を果たします。Mesopは、これらの現象をシミュレーションし、解析するためのツールセットを提供します。
Mesopの特徴
高い可読性
PythonベースのMesopは、コードの可読性が高く、複雑な気象モデルを理解しやすくします。
モジュール設計
Mesopはモジュール化されており、必要な機能を柔軟に組み合わせて使用できます。
データ可視化
気象データの解析と可視化のためのツールが組み込まれており、結果の解釈が容易です。
例題1: 基本的な大気シミュレーションの設定
まず、Mesopを使用して基本的な大気シミュレーションを設定する方法を示します。
必要なライブラリのインストール
pip install mesop
シミュレーションコードの作成
import mesop as mp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# メソスケールモデルの設定
model = mp.MesoscaleModel(
domain_size=(100, 100),
resolution=(1, 1),
time_step=60, # 1分ごとのタイムステップ
total_time=3600 # 1時間のシミュレーション
)
# 初期条件の設定
initial_conditions = mp.InitialConditions(
temperature=np.full((100, 100), 300), # 300Kの一定温度
pressure=np.full((100, 100), 100000), # 1000hPaの一定圧力
wind_u=np.zeros((100, 100)), # 東西風成分
wind_v=np.zeros((100, 100)) # 南北風成分
)
model.set_initial_conditions(initial_conditions)
# 境界条件の設定
boundary_conditions = mp.BoundaryConditions(
temperature_boundary='open',
pressure_boundary='open',
wind_boundary='open'
)
model.set_boundary_conditions(boundary_conditions)
# シミュレーションの実行
results = model.run()
# 結果の可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.contourf(results['temperature'][-1], cmap='coolwarm')
plt.colorbar(label='Temperature (K)')
plt.title('Temperature Distribution After 1 Hour')
plt.xlabel('X Coordinate')
plt.ylabel('Y Coordinate')
plt.show()
このコードでは、メソスケール大気モデルを設定し、1時間のシミュレーションを実行しています。シミュレーション結果として温度分布を表示します。
例題2: 複雑な初期条件と境界条件の設定
次に、より複雑な初期条件と境界条件を設定してシミュレーションを実行する例を示します。
import mesop as mp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# メソスケールモデルの設定
model = mp.MesoscaleModel(
domain_size=(100, 100),
resolution=(1, 1),
time_step=60,
total_time=3600
)
# 初期条件の設定(温度勾配を持つ初期状態)
x = np.linspace(0, 99, 100)
y = np.linspace(0, 99, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
temperature = 300 + 10 * np.sin(2 * np.pi * X / 100) * np.cos(2 * np.pi * Y / 100)
initial_conditions = mp.InitialConditions(
temperature=temperature,
pressure=np.full((100, 100), 100000),
wind_u=np.zeros((100, 100)),
wind_v=np.zeros((100, 100))
)
model.set_initial_conditions(initial_conditions)
# 複雑な境界条件の設定(西側からの冷気侵入)
boundary_conditions = mp.BoundaryConditions(
temperature_boundary={
'west': np.full(100, 280), # 西側境界の温度を280Kに設定
'east': 'open',
'north': 'open',
'south': 'open'
},
pressure_boundary='open',
wind_boundary='open'
)
model.set_boundary_conditions(boundary_conditions)
# シミュレーションの実行
results = model.run()
# 結果の可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.contourf(results['temperature'][-1], cmap='coolwarm')
plt.colorbar(label='Temperature (K)')
plt.title('Temperature Distribution After 1 Hour with Complex Boundary Conditions')
plt.xlabel('X Coordinate')
plt.ylabel('Y Coordinate')
plt.show()
このコードでは、初期温度分布に勾配を持たせ、西側境界からの冷気侵入を設定しています。1時間後の温度分布を可視化します。
結論
Mesopは、Pythonを用いてメソスケール大気モデルを構築・解析するための強力なライブラリです。Mesopを使用することで、地域的な気象現象の詳細なシミュレーションが容易になり、研究や実用的な気象予報に大きな貢献ができます。基本的なシミュレーション設定から複雑な初期条件と境界条件の設定まで、Mesopの理解と適用は、気象モデリングの分野で非常に有用です。