【天気×Python】移動性高気圧をデータから導いてみた！〜改良版〜

おさらい

移動性高気圧とは、文字どおり移動する高気圧のことで、春（４, ５月）と秋（10, 11月）に顕著に現れる現象のことです。

移動性高気圧がsinカーブのような同じような変動を一定の周期でしていた場合、周期にあたる場所でラグ相関係数が高くなるはずです。

そこで、気圧データからラグ相関係数を計算することで移動性高気圧の存在が分かるかどうかを調べました。

使用データ

今回は気象庁から福岡１日ごとの現地気圧と海面気圧データを使用しました。

前回との違いは福岡と秋田の２地点ではなく、福岡のみ使用している点です。

期間は2010年から2021年まで使用しましたが、結果が良かった年（前回と同じく2017年でした）のみ出します。

全く同じデータでラグ相関係数を計算するため、ラグ＝０の時の相関係数は１になります。

また、前回と同じくラグを０〜14日で、期間を季節ごとに分けて計算しました。

移動性高気圧は冒頭でお話した通り４, ５月と10, 11月に顕著なのですが、今回は下記で季節を分類しています。

• オールシーズン：１〜12月
• 春：３〜５月
• 夏：６〜８月
• 秋：９〜11月
• 冬：12〜２月

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結果・考察

量が多いので詳しくはお見せしませんが、年によってすごく違いがありました。

うまくいった年やそうでもない年など様々ありますが、結果が１番よかった2017年を紹介します。

この図は2017年の季節（色）ごとにラグ（横軸）ごとの相関係数（縦軸）を示しています。

相関係数の範囲は本来-1〜１ですが、今回は見やすさ重視で負の値は描画から除外しました。

季節はそれぞれ全季節、春、夏、秋、冬を示しています。

なお、太い線が現地気圧、細い線が海面気圧の相関係数を示していますが、そんなに変わらないので気にしなくて結構です。

結果を見れば一目瞭然ですが秋でより顕著な良い結果が得られました。

ラグ５日と10日で相関係数の極大があり、移動性高気圧が５日周期であることがわかります。

ただ春は秋と比べて全体的にイマイチでした。

３月を含めたのが良くなかったのか、そこまで綺麗に現れないのか…。

因みに、前回の福岡と秋田で実行した場合は下記になります。

違いが一目瞭然。正直ここまで綺麗に出てくるとは思いませんでした。

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まとめ

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