Q and A Collection Q & A 集
2025年5月22日改訂
| 整理番号 | データセット名 | 質問 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 2-1 | ②日本域気候予測データ | バイナリ形式の格子点値をテキスト形式（csv形式）に変換するExcelマクロ （日本域気候予測データGPVマクロ.xlsm）はどこから入手可能ですか？ | DIASのダウンロードページで提供しています。 ダウンロードページにて「キーワード指定：xlsm」で検索し、 jmagwp > gwp9 > 日本域気候予測データGPVマクロ.xlsm のように該当のExcelマクロファイルが表示されます。 |
| 2-2 | ②日本域気候予測データ | バイナリ形式の格子点値をテキスト形式（csv形式）に変換するExcelマクロ （日本域気候予測データGPVマクロ.xlsm）は、 他の気候予測データセット2022のデータにも利用できますか？ | 「日本域気候予測データGPVマクロ.xlsm」は②日本域気候予測データのみに対応しているため、 その他のデータにはご利用いただけません。 |
| 5-1 | ⑤全球及び日本域確率的気候予測データ（d4PDFシリーズ） | GRIBファイル内の情報をプログラムで読み込むと、変数の説明があるものと無いものがありますが、 変数の中身の説明はどこを参照すればよいですか？ | GRIBファイル自体に書き込まれた説明が十分でないか、 プログラムで十分読み取れない可能性があります。 同じ場所からダウンロードできるコントロールファイル（.ctl）を参照ください。 |
| 5-2 | ⑤全球及び日本域確率的気候予測データ（d4PDFシリーズ） | データセット全体と各実験の呼び方を教えてください。 | データセット全体はd4PDF、各実験は過去実験、非温暖化実験、1.5℃上昇実験、 2℃上昇実験、4℃上昇実験のように呼んでください。 |
| 7-1 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 提供されているGrADS用のctlファイルを使用して図を描画しても、背景の地図が日本になりません。 |
下記の pdef, xdef, ydef を用いることで、0.05 度格子に座標を正しく設定することができ、
背景の地図と整合した図を描画できます。 pdef 301 321 LCCR 34.9369 131.899 120 100 30 60 75 5000 5000 ydef 401 linear 26 0.05 xdef 481 linear 123.5 0.05 |
| 7-2 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 降水量の値が不自然に大きいのですが合っていますか？ | 降水量は計算開始時刻からの積算値となっています。ひとつ前の時刻との差を取ることで、 時間降水量が計算できます。 |
| 7-3 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 本データにうるう年は考慮されていますか？ | うるう年には 2/29 のデータが存在します。 |
| 7-4 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 本データは31年分連続で計算されていますか？ |
各年 7/24 00UTC ～ 翌年 8/31 00UTC（およそ 13 か月）の期間ごとに区切って計算しています。
このため、 8-9 月で必ず不連続が生じますのでご注意ください。
例えば、1981/8/1 ～1982/8/31 00UTC の実験の最後の時刻と、
1982/8/1 ～ 1983/8/31 00UTC の実験に含まれる 1982/8/31 01UTC のデータには連続性がありません。
なお、各年の最初の１か月程度のデータの使用は推奨していないため、重複している期間については、
以下のような利用が考えられます。 (1) 9/1 ～ 翌年 8/30 までのデータ（年間で１日少ないデータ）を用いる (2) 通年のデータが必要であれば、8/16 ～翌年 8/15 までなどを用いる。 |
| 7-5 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | データの形式、出力変数を教えてください。 | バイナリデータ(*.dat) は 4 バイトのバイナリで sequential に記述されています。 出力変数は、*.ctl ファイルをご参照ください。 変数名は ⑤d4PDFシリーズの日本域20kmダウンスケーリングデータと整合しています。 詳しくはデータセット解説書をご参照ください。 なお、(*.data)ファイルは気象研究所独自フォーマットのデータであるため、*.ctl ファイルを使って読み込むことはできません。 利用をご希望の場合は、sicat2a_dds@jamstec.go.jp までご連絡ください。 |
| 7-6 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 本データを用いて、実際に発生した過去の極端現象などを解析することはできますか？ | 本データは実際の観測データとは異なり、年月日は現実の年月日を意味していないため、 過去の極端現象などを解析することはできません。 |
| 7-7 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 過去実験の12摂動（m001~010, 021, 022）のうち、2K・4K 実験の2摂動（m101, m105）と 対応する実験はどれですか？どのようにメンバーを選定すればよいですか？ | メンバー番号のうち m001 と m101、m005 と m105 には同じ摂動を与えていますが、 これらの1アンサンブルメンバーの比較で将来変化を議論することは適切ではありません。 過去、将来実験各々12アンサンブルメンバーで一つのデータセットとして扱うことを推奨します。 |
| 7-8 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | メンバー毎の再現性の特徴をまとめた解説書はありますか。 | そのような解説書は作成しておりません。 |
| 7-9 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | データの各格子に対応する緯度経度情報はどこから得られますか？ | 「yyyy07240000_dx05_cnst.dat.gz」という名前のファイルがあります。 この中のFLAT、FLONが各格子に対応する緯度経度情報になります。 詳細は、*cnst.ctlファイルをご確認ください。 |
| 7-10 | ⑦本州域d4PDFダウンスケーリングデータ | 拡張子が「.dat」のデータはGrADSで読み込めますか？ | 付属のctlファイルを用いてGrADSで読み込むことが可能です。 |
| 11-1 | ⑪日本域農研機構データ（NARO2017） | 本データには都市化の影響は考慮されていますか？ | 本データはアメダス観測値に基づくデータでバイアス補正しているため、 一定程度は都市化の影響が含まれていますが、ダウンスケーリング元の 全球気候モデルが都市化の影響を考慮していないため、十分ではないと考えられます。 |
| 13-1 | ⑬日本域CMIP6データ（NIES2020） | 本データのサイズはどれくらいですか？ | NetCDFフォーマットでは、日平均気温の場合、過去実験と将来予測実験3シナリオ、 5つのモデルデータを合わせて220GB程度です。 変数によって容量は異なりますが、全8要素ではおおむね1.8TBになります。 |
| 13-2 | ⑬日本域CMIP6データ（NIES2020） | 本データの商用利用は可能ですか？ | 商用利用は可能です。ただし、データが万能ではない点や、 降水など利用に注意を要する要素がある点には十分ご留意ください。 |
| 14-1 | ⑭日本域海洋予測データ | 海面高度データには、海水の熱膨張や氷床融解等による平均的な海面上昇の効果は含まれていますか？ | 本データのダウンスケーリング元となる全球モデルには、 海水の熱膨張や氷床融解等による平均的な海面上昇の効果が考慮されていないため、 本データでも考慮されておりません。 |