GMTで温位エマグラムを描いてみた

−−− 2020/8/14追記 −−−
以前にもコメントを追記していたが、どうも計算が正しくないような気がしたので、新たにGMTを使わずにPythonで温位エマグラムを描くnoteを作成したので、そちらを参照頂きたい。

−−− 追記コメントここまで 以下元のnote −−−

早朝、GMT(The Generic Mapping Tools)を使用して、GSMやMSMのデータから色塗り天気図を自動生成しているのだが、その一つにMSMの大阪市付近のGPVデータを使い、エマグラムを生成している。

エマグラムと言えば、通常は高層観測の実況データを使うが、GSMやMSMを使えば、予想される上空の大気状態をエマグラムが作れる。これはこれで、活用できるのではと考えて予想図として色塗り天気図と一緒に作成している(下図)。

今回は、タイトルの通り、温位エマグラムを描いてみた。

温位エマグラムが何か？はここでは述べない。ググってみて。

自分が温位エマグラムを知ったのは、いつだったかはっきりとは忘れたが、ここ１，２年だと思う。気象予報士会の講習会で出てきたので、即Evernoteにメモったぐらい知らなかった。過去には気象予報士試験で出題されたこともあったようだけど。

下図が上図のエマグラムと同じMSMのデータで描いた温位エマグラム(黒が温位、青が相当温位、赤が飽和相当温位)。それっぽいグラフになったので、計算はあっていると思っているけど。。
---2020/6/4追記---
計算に自信がなくなってきた。時間があるときに見直します。。

結構、エマグラム、温位エマグラムともに必要な値の計算は面倒くさい。飽和水蒸気圧が絡んでくるのだが、これがTetensの式など近似式しかない。しかも、この近似式が多少複雑。今回使った計算式はWMOの近似式だ。

ただ、計算に必要なパラメーターは各気圧面ごとの気温と相対湿度の２つしかない。当然、GSMやMSMにはこの２つのパラメーターが含まれている。

さいごに

通常のエマグラムのプログラムを少し改造するだけなので、それほど大きな変更ではないのだが、計算式で悩んでしまった。若い頃は得意だった数学の力が、落ちてきたことを痛感する。

とにかく、ずっと描いてみようと思っていたのだが、ようやく取りかかることができて良かった。ただ、以前のように５時起きで、作成した色塗り天気図から天気図解析をできる余裕がいまだになく、せっかく作った天気図を活かせる場面がない。。

天気図の作図にあたっては、京都大学生存圏研究所の生存圏データベースのGPVデータを使用させて頂いています。