IUGONETデータ解析講習
2012/03/05-11の太陽フレアイベントに関連した磁気嵐のデータ解析を例に
田中良昌1, 梅村宜生2, 新堀淳樹2, 阿部修司3, 上野悟4,
能勢正仁5, IUGONETプロジェクトチーム
1. 極地研, 2. 名大ISEE, 3. 九州大ICSWSE,
4. 京大附属天文台, 5. 京大地磁気センター
2017/09/15

IUGONETデータ解析講習会＠NICT1

IUGONETデータ解析ソフトウェア• IUGONET Data Analysis Software (UDAS) はSpace Physics Environment Data Analysis
System(SPEDAS)、そしてその母体となった
THEMIS Data Analysis Software (TDAS)のプラ
グインソフトウェアとしてIUGONETが開発し、現在は一部として組み込まれている。
• IDLで記述されている。

SPEDAS/TDAS• SPEDASで元々取り扱うことが出来る各種地上・衛星データに加え、IUGONET機関提供のデータを取り扱うことができる。
• 可視化や時系列解析に有益な各種計算ルーチンを簡単に適用することができる。
• データはインターネット経由で自動的にダウンロードされるため、データの所在などを気にする必要がない。

UDAS, SPEDAS/TDAS,IDLの関係2

SPEDASを利用したデータ読込描画概要
インターネット上のデータサーバ

ユーザーのPC
自動ダウンロードdata

データはtplot
変数として読
み込まれるSSL, Berkeley,
THEMIS, GBO
CDAWeb, OMNI,ACE, Wind, etc.

ダウンロードディレクト
リは自動的に作成される.

SPEDAS/TDAS

data
data

SPEDAS-CUI ツールを使うと、3つの基本コマンドで簡単にデータ読み込み・描画をすることができる。
1. 時間幅を設定
2. ロードプロシージャを実行
3. プロットプロシージャを実行

timespan, ‘yyyy-mm-dd’
iug_load_***tplot, +++GUIを使う場合でも、数回のマウスクリックで同じ結果を得ることができる。

3

選べるSPEDAS（１） SPEDASソースコードを使う
CUI と GUIの両方を利用可能
IDLのライセンスが必要
SPEDASのフル機能を使うことができる
最新版のUDASを適用することができる（２） SPEDAS実行ファイルを使う
GUIのみ利用可能
IDLのライセンスは不要
IDL VMを同梱しており、該当アーカイブのダウンロードのみで利用可能
一部機能制限あり

本講習会では、（１）の「SPEDASソースコード」を使用します4SPEDASソースファイルのダウンロード（今回は省略）
最新のSPEDASソースファイルをダウンロードする
1. THEMISミッションのSoftwareページにアクセス
http://themis.ssl.berkeley.edu/software.shtml
2. Future Releaseまでスクロール

1. Download TDAS 10.0 + SPEDAS 2.00
source をクリックし、ダウンロードする。

5

IDLにSPEDASのパスを通す（今回は省略）
•

共通
‒

‒
‒

•

Windows
‒
‒
‒
‒
‒

•

ダウンロードした「spedas̲2̲00.zip」を、各自のPCの好みの場所にコピーし、解凍する。
※もし、コピー先に迷ったら、以下にコピー。
[Windows] C:¥Program Files¥Exelis¥IDL85¥external[Mac] /Applications/exelis/idl85/external
IDL8.5を起動。
ウインドウ→設定→IDLの左の▽をクリック→パス
挿入ボタンを押す
コピーしたディレクトリ（spedas̲2̲00）を選択
選択したディレクトリが表示されるので、左側のチェックボックスをチェックして、OK

Mac
‒
‒
‒
‒
‒

アプリケーションのexelis→IDL85を起動する。
メニューバーのIDL→環境設定→IDLの左の▽をクリッ
ク→パス
挿入ボタンを押す
コピーしたディレクトリ（ spedas̲2̲00 ）を選択
選択したディレクトリが表示されるので、左側のチェックボックスをチェックして、OK

6

SPEDASの動作確認（今回は省略）
IDLを起動し、 thm_init と入力してEnter。
以下のメッセージが出ればOK
IDL> thm_init [enter]
THEMIS countdown: xxxxxx xxxxxx xxxx since launch
THEMIS> <--プロンプトが変わる

7

SPEDAS-GUI
1. IDL> spd_gui••

GUIでも、CUIとほぼ同様の解析を行うことができます。
今回の講習では、詳しい解説は省略。
8

SPEDAS-GUI（VM版）のインストール方法
もし、PCにIDLをインストールしていない方は、GUI（VM版）なら、すぐに
ダウンロードして講習に参加することができます！
http://spedas.org/wiki/index.php?title=Downloads_and_Installation（spedas, installで検索すれば出てきます）
ここから、ダウンロード
して解凍する。

9SPEDAS-GUI（VM版）の起動方法[1] 解凍してできたディレクトリ
‘spedas_v_2/spd_gui/’ から’spedas’ をダブルクリック。

これをダブルクリックする‘spd_gui’ボタンをクリック[2] IDL Virtual Machineウィンドウが開く
ので、‘spd_gui’ ボタンをクリック。

IDLのライセンスは必要ありません！
10

ヘルプ(1)：SPEDASコマンドを調べる
http://themis.ssl.berkeley.edu/software_docs.shtml

SPEDASウェブ
サイトで、HTML
documentを探す。
HTML documentation11ヘルプ(1) ：SPEDASコマンドを調べる（続き）
http://themis.ssl.berkeley.edu/socware/spedas_2_00/idl/_spd_doc.html

リンクを辿ると、IDLプロ
シジャの中身が見える。

12ヘルプ(2)：解析例（サンプルスクリプト）を使う
spedas_2_00/idl/projects 中にある様々なプロジェクトのディレクトリ：

これらのディレクトリの中のexamplesの中に、
cribシートと呼ばれる解析例が置かれている。
13

ヘルプ(2)：解析例（サンプルスクリプト）を使う（続き）
iug_crib_ask_nipr.proの中身
cribシートを上から順に
コピー＆ペーストして実行していくと、簡単な描画、解析ができる。
あるいは、
IDL> .r iug_crib_ask_niprなどと、実行する。

14

ヘルプ(3)： spedas-jを参考にする。
https://github.com/spedas-j/member_contrib/wiki/spedas_top15

ヘルプ(4)： ユーザーズガイドを使う配布したDVDの中にコピーされています。
（Users_Guide_SPEDAS_UDAS_20170911.pdf）

16

ヘルプ(5)：IUGONET Type-Aを使う（後程詳しく説明）
http://search.iugonet.org

2017/09/15

IUGONETデータ解析講習会＠NICT

17

本日解析するイベント
2012年3月5、7日の2つのXクラスフレアと、それに伴うCMEが、惑星間空間、
地球超高層大気に与える影響を、「IUGONET Type-A」、「SPEDAS」を使って見てみる。
GOES Ｘ線フラックス

Xクラスフレア

2017/09/15

IUGONETデータ解析講習会＠NICT

宇宙天気ニュースよりhttp://swnews.jp/

18

IUGONETウェブサービス（IUGONET Type-A）
を使ってみる19

データを検索する
1. IUGONET Type-A (http://search.iugonet.org/)にアクセスする。

2. Timespanに日時範囲を入力する。
2012/03/05 to 2012/03/11

3. Searchボタンをクリック

20

検索結果表示をプロットに切り替える

1. Plotをクリック

検索結果がリストで表示される。

21

検索結果表示をプロットに切り替える（続き）
検索結果がQLプロットで表示される。

時系列データについては、
ここで時間幅を1日、3日、7日のどれかを選択できる。
この場合は、7日間プロット。
この例では、2012/03/05〜2012/03/11の範囲が表示される。

画像データは、検索範
囲の最後の日付の画像が表示される。
スクロール
22

データの情報を詳しく見てみる
地磁気指数（Geomagnetic Indices）

1. ASY, SYM指数をクリック

23

QLプロットを変更してみる
QLプロット

前の日へ

日時を変更（プロットの最終日を指定）

時間幅を変更次の日へ

SYM-H指数は、磁気圏環電流の大きさ、即ち、磁気嵐の大きさの指標。
負の値が大きいほど、磁気嵐が発達している。
スクロール24

データの詳細情報を見る

Acknowledgement （利用規約）
Description

Contact
PersonAccessInformation
スクロール
25

SPEDASを使った解析方法の情報を得る「How to plot」では、SPEDASのCUIコマンドやGUI操作でプロットを作る方法を表示している。
CUI #Basic：
プロットするために最低限必要なコマンド（4つぐらい）
CUI #Advanced：
このページのQLプロッ
トを作るためのコマンド

GUI：GUIツールを使ったプロットの方法を解説。

一旦、検索一覧ページに戻りましょう。

26

UDAS Webを使って複数のデータをプロットする
スクロール

データを選び、チェックボックスにチェックを入れる。（※３つまで）
27

UDAS Webを使って複数のデータをプロットする（2）Createボタンをクリック
28

UDAS Webを使って複数のデータをプロットする（3）SYM-H指数は、中緯度の地磁気観測点のデータから作られるため、KAGのH成分と良く似ている。

プロットしたいデータを選び、チェックボックスにチェックを入れ、「Plot」を
クリック。
29

解析ソフトウェア「SPEDAS」を使った詳細な解析に進む

30

再度、Type-Aの「How to Plot」に戻る「How to plot」では、SPEDASのCUIコマンドやGUI操作でプロットを作る方法を表示している。
CUI #Basic：
プロットするために最低限必要なコマンド（4つぐらい）
CUI #Advanced：
このページのQLプロッ
トを作るためのコマンド

GUI：GUIツールを使ったプロットの方法を解説。

1. このコマンドをIDLコマンドラインにCopy&Pasteする。

31

SPEDASの基本コマンド
1. IDL> thm_init （初期化；おまじない）
2. THEMIS> timespan, ['2012-03-05 00:00:00', '2012-03-12 00:00:00'] （日時設定）
timespan, ‘YYYY-MM-DD’, N （指定の日付からN日分）
timespan, ‘YYYY-MM-DD/hh:mm:ss’, N, /hour （指定の日時からN時間分）
3. THEMIS> iug_load_gmag_wdc, site=‘sym asy’
(京大WDCのSYM, ASY指数をロード)
iug_load_gmag_wdc, site=‘kak’(WDCの観測点kak（柿岡）の地磁気データをロード)
xxx_load_yyyは、ロードコマンドと呼ばれる。
4. THEMIS> split_vec, ‘wdc_mag_sym‘ （ロードされたSYM指数を成分毎に分割）
5. THEMIS> split_vec, 'wdc_mag_asy‘ （ロードされたASY指数を成分毎に分割）
6. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_0', 'wdc_mag_sym_1','wdc_mag_asy_0', 'wdc_mag_asy_1'](ロードされた変数をプロットする。※1行で書くこと！)32

SPEDASを起動し、コマンドをCopy&Pasteする
0. IDLを起動する。
1. IDL>⇦ここにコピーしたコマンドを貼り付け、実行する。

2. THEMIS> tplot_names
1 wdc_mag_sym
2 wdc_mag_asy
3 wdc_mag_sym_0
4 wdc_mag_sym_1
5 wdc_mag_asy_0
6 wdc_mag_asy_1（ロードされた変数を確認）

3. THEMIS> tplot, [3, 4, 5, 6]（通し番号を使っても、同じ結果が得られる。）

Type-AのQLプロットと同じ図が表示される。
33

AE指数を追加プロットしてみる（1）
地磁気指数（Geomagnetic Indices）

1. 今度は、オーロラ指数をSPEDAS
で追加プロットしてみよう！
34

AE指数を追加プロットしてみる（2）1. THEMIS> iug_load_gmag_wdc, site=‘ae’ （AE指数をロードする）**************************************************The rules for the data use and exchange are defined by the Guide on the World
Data Center System (ICSU Panel on World Data Centers, 1996). Note that
information on the appropriate institution(s) is also supplied with the WDC
data sets. If the data are used in publications and presentations, the data
suppliers and the WDC for Geomagnetism, Kyoto must properly be acknowledged.
Commercial use and re-distribution of WDC data are, in general, not allowed.
Please ask for the information of each observatory to the WDC.The distributionof the data has been partly supported by the IUGONET (Inter-university Upper
atmosphere Global Observation NETwork) project (http://www.iugonet.org/) fundedby the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT),
Japan.
**************************************************

データ利用ポリシーが表示されるので、内容を確認してください！

2. THEMIS> tplot_names （ロードされた変数を確認）
wdc_mag_ae_prov_1minが追加された。

3. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_1', 'wdc_mag_ae_prov_1min']SYM-H指数：
磁気嵐の指標オーロラ指数：
オーロラ活動の指標35

AE指数を追加プロットしてみる（3）1. THEMIS> tplot_options, ‘region’, [0.05, 0, 1, 1] （おまじない）
2. THEMIS> tplot
ラベルがはみ出さないように、プロットする領域を変更。

3. THEMIS> split_vec, ‘wdc_mag_ae_prov_1min’ （指数を成分毎に分ける）
4. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_1', 'wdc_mag_ae_prov_1min_0']（SYM-HとAE指数のみをプロット）
AU, ALは、それぞれ東向き、西向きのオーロラジェット電流の大きさを表し、AEはAU-AL（即ち、オーロラ全
体の活動度）、AOはAUとALの平均
値を表す。

36

tplot変数の詳細情報を見てみる
1. THEMIS> tplot_names, 'wdc_mag_ae_prov_1min', /verbose

変数 ‘wdc_mag_ae_prov_1min’ の詳細な情報が表示される。
tplot変数は、通常のIDLの変数とは異なり、数値データ以外に、データの情報（メタデータ）を含んでいる。
→ これにより、少ないコマンドで分かり易いプロットが作れる。

37

地磁気データを追加プロットしてみる
地磁気指数（Geomagnetic Indices）

1. 次に、地磁気（鹿児島）をSPEDASで追加プロットしてみよう！
38

地磁気データを追加プロットしてみる（2）1. THEMIS> iug_load_gmag_mm210, site=‘kag’ （地磁気をロードする）
2. THEMIS> tplot_names （ロードされた変数を確認）
mm210_mag_kag_1sec_hdz
mm210_mag_kag_1min_hdz
mm210_mag_kag_1h_hdzが追加された。

3. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_1', 'wdc_mag_ae_prov_1min_0','mm210_mag_kag_1sec_hdz']
SYM-H指数：
磁気嵐の指標
AE指数：
オーロラ活動の指標
地磁気＠KAG
Ch1: 南北
Ch2: 東西
Ch3: 鉛直39時間軸や縦軸を変更する
1. THEMIS> tlimit, ‘2012-03-07’, ‘2012-03-08’（時間軸を変更する）

tlimit, ‘YYYY-MM-DD/hh:mm:ss', 'YYYY-MM-DD/hh:mm:ss‘
tlimit + マウスクリック （マウスクリックで時間幅を自由に指定する）
tlimit, /last （直前の時間幅に戻す）
tlimit, /full （timespanで指定した時間幅に戻す）
2. THEMIS> ylim, ‘wdc_mag_sym_1’, -100, 100
ylim, ‘変数名’, ymin, ymax

（縦軸を変更する）

3. THEMIS> tplot

40tplot変数を使った解析①（FFT）
地磁気データ（鹿児島）の「How to Plot」：

CUI #Advanced：
ここに、解析のヒントあり。

41

tplot変数を使った解析①（FFT）（続き）
1. THEMIS> tdpwrspc, 'mm210_mag_kag_1sec_hdz', nboxpoints=512,
nshiftpoints=256 （ダイナミックスペクトルを計算する）
2. THEMIS> tplot_names （ロードされた変数を確認）
mm210_mag_kag_1sec_hdz_x_dpwrspc
mm210_mag_kag_1sec_hdz_y_dpwrspc
mm210_mag_kag_1sec_hdz_z_dpwrspc

が追加された。

3. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_1', 'wdc_mag_ae_prov_1min_0','mm210_mag_kag_1sec_hdz_x', 'mm210_mag_kag_1sec_hdz_x_dpwrspc']

42

tplot変数を使った解析②（便利な関数の紹介）
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tinterpol, ‘data1’, ‘data2’ （tplot変数data2の時刻を使ってdata1のデータを補間する）
tsmooth_in_time, ‘data1‘, dt （data1に対し、 dt秒の時間ウィンドウで移動平均を取る）
thigh_pass_filter, ‘data1’, dt （data1に対し、 dt秒のハイパスフィルターをかける）
tsub_average, ‘data1’ （data1に対し、データの全時間平均値を差し引く。引数 /median をつけると中央値を差し引く）
tdpwrspc, ‘data1’, nboxpoints=nbx, nshiftpoints=nsp（ウィンドウの点数nbx、シフト点数
nspのダイナミックスペクトルを計算する）
tclip, ‘data1’, amin, amax （amin、amaxの範囲外にある値をNaNに置き換える）
tdeflag , ‘data1’ , ‘linear’ （NaN or Infのデータを線形補間する）
tdegap, ‘data1’, maxgap=maxgap, margin=margin （データがdt秒値の場合、margin+dt秒以上maxgap*dt秒以下の時刻抜けをNaNで埋める）
clean_spikes （スパイクノイズを乗り除く。詳細は、ユーザーズガイドを参照。）
wav_data, ‘data1’ （ウェーブレット変換によりダイナミックスペクトルを計算する）
add_data, ‘data1’, ‘data2’ （data1とdata2の和を取る）
dif_data, ‘data1’, ‘data2’ （data1とdata2の差を取る）
mult_data, ‘data1’, ‘data2’ （data1とdata2の積を取る）
div_data, ‘data1’, ‘data2’ （data1とdata2の商を取る）
avg_data, ‘data1’, res （data1のres秒平均値を計算する）
deriv_data, ‘data1’ （data1の時間微分を計算する）
etc.

43

tplot変数からデータを取り出し、IDL変数に入れる（get̲data）
書式： get_data, ‘tplot変数名', data=d, dlimits=dl, lim=lim
データ配列が入る

メタデータが入る

主に可視化情報が入る。

1. THEMIS> get_data, 'mm210_mag_kag_1sec_hdz_x', data=d, dlimits=dl, lim=lim
2. THEMIS> help, d, /struct（変数、構造体の情報を表示する。helpはIDLコマンド）** Structure <17ac3700>, 2 tags, length=12096000, data length=12096000, refs=1:
X
DOUBLE Array[604800]
d.xは、時刻の配列
Y
FLOAT Array[604800, 3]d.yは、地磁気3成分の配列
3. THEMIS> help, dl, /strcut （dlの情報を表示する）** Structure <1ab92dd0>, 4 tags, length=1256, data length=1250, refs=2:
CDF
STRUCT -> <Anonymous> Array[1]
SPEC
BYTE
0
LOG
BYTE
0
YSUBTITLESTRING '[nT]'※さらに、help, dl.cdf, /struct で、メタデータの詳細を調べていくことができる。

4. THEMIS> help, lim, /strcut （dlの情報を表示する）…

44

IDL変数から新しいtplot変数を作る（store̲data）（1）
書式： store_data, ‘tplot変数名’, data={x:time, y:val}time: データの時刻を倍精度浮動小数点のUnix time（1970-01-01UTからの経過時刻） の配列にしたもの。1次元配列 [N]。
val: データの配列。スカラーデータの場合は1次元配列[N] 。1次元ベクトル
データの場合は[N][ M]（Mは成分数）の2次元配列。
d.x
d.y

DOUBLE Array[604800]
FLOAT Array[604800, 3]

1. THEMIS> time = d.x （時刻データをIDLの変数timeに代入）
2. THEMIS> val = sqrt( d.y[*, 0]^2 + d.y[*, 1]^2 + d.y[*, 2]^2 )（磁場データの絶対値 sqrt(Bx^2 + By^2 +Bz^2) を計算し、IDL変数valに代入）
3. THEMIS> store_data, ‘kag_abs', data = { x:time, y:val }45

IDL変数から新しいtplot変数を作る（store̲data）(2)
4. THEMIS> tplot_names
kag_absが追加された。

5. THEMIS> tplot, ['mm210_mag_kag_1sec_hdz', 'kag_abs']46

tplot変数を使った解析③（calc）(1)• 書式：

calc, ‘ ”新変数” = 計算式 ’

 式全体をシングルクォーテーション（’）で囲む。
 tplot変数をダブルクォーテーション（”）で囲む。
 sin/cos/tan(),exp(), log(), abs(), min(), max(), total(), mean(),median()等の関数は使用可能。
 ただし、tplot変数のデータの配列の数は等しくなければならない。
1. THEMIS> calc, ' "kag_abs_calc" =sqrt( "mm210_mag_kag_1sec_hdz_x"^2 +"mm210_mag_kag_1sec_hdz_y"^2 +"mm210_mag_kag_1sec_hdz_z"^2) '2. THEMIS> tplot, [‘mm210_mag_kag_1sec_hdz’,‘kag_abs’, ‘kag_abs_calc’]

get_dataを使って行った計算を、calcの1行で実行できた！
47

tplot変数を使った解析③（calc）(2)3. THEMIS> options, 'kag_abs_calc', 'labels', 'abs(mag)‘（kag_abs_calcのラベルを変更する。）
4. THEMIS> tplot（ラベルの変更を反映。）

48

プロットを画像ファイルに出力する
1. THEMIS> makepng, ‘Fig_test’
現在表示されているウィンドウを、PNGフォーマットファイルに保存する。カレントディレクトリに、 Fig_test.pngというファイル名
で保存される。
それ以外にも、以下のようなコマンドがある。
2. JPEGファイルに出力する
THEMIS> makejpg, ‘filename’
3. GIFファイルに出力する
THEMIS> makegif, ‘filename’
4. Postscriptファイルに出力する（以下、順番に注意）。
THEMIS> popen, ‘filename’（filename.psというファイルを開く。）
THEMIS> tplot, ‘tplot変数’（プロットする）
THEMIS> pclose（filename.psを閉じる。）
49

tplot変数をASCIIファイルやバイナリファイルに出力する
1. THEMIS> tplot_ascii, 'mm210_mag_kag_1h_hdz‘（カレントディレクトリに、 mm210_mag_kag_1h_hdz.txtというファイル名
で保存される。※ 引数 fname で、出力するファイル名を指定できる。）
mm210_mag_kag_1h_hdz.txtの中身：
2012-03-05/03:00:00.000
2012-03-05/04:00:00.000
2012-03-05/05:00:00.000…..

-2.9200001e+001-2.7100000e+001-1.1900001e+001-3.3000000e+000-2.5700001e+001-3.1000000e+001-3.5000000e+001-4.3000000e+001-2.9400000e+001

2. THEMIS> tplot_save, 'mm210_mag_kag_1h_hdz‘（カレントディレクトリに、 saved.tplotというファイル名でバイナリファイルが保存される。）※ 引数 filename で、出力するファイル名を指定できる。
※ tplot_restore コマンドで、保存したデータをロードできる。
例)
THEMIS> store_data, ‘mm210_mag_kag_1h_hdz‘, /delete （一旦、tplot変数をメモリーから削除）
THEMIS> tplot_names（mm210_mag_kag_1h_hdzが削除されているのを確認）
THEMIS> tplot_restore, filename=‘saved.tplot’（バイナリファイルを読み込み、mm210_mag_kag_1h_hdzをロード）
50

応用編

51

練習①太陽風パラメータや地磁気指数をプロットする(1)Tsurutani et al. (2014), J. Space
Weather Space Clim., 4, A02, DOI:
10.1051/swsc/2013056. より
2012年3月9日の太陽風と地磁気変動の特徴：
5. THEMIS> tplot,['OMNI_HRO_5min_flow_speed','OMNI_HRO_5min_proton_density','OMNI_HRO_5min_Bxyz_GSE','wdc_mag_sym_1','wdc_mag_ae_prov_1min_0']

 磁気嵐（最大-148nT）は、Magnetic
Cloudに伴う南向きIMFの影響による。
 3月8日1130UT〜9日0150UTにショックの上流側、MCの下流側で異常な高温領域（T〜20*10^5K）が通過。（Coronal loop or coronalsheath？） 8日1130UTのSI+が非常に大きい。
（~60nT）

52

練習①太陽風パラメータや地磁気指数をプロットする(2)1. THEMIS> timespan, ‘2012-03-08’, 3 （2012/03/08から3日間を指定）
2. THEMIS> omni_load_data, /res5min (OMNIデータ5分値をロード)
3. THEMIS> tplot_names（ロードされた変数を確認）
4. THEMIS> tplot,['OMNI_HRO_5min_flow_speed','OMNI_HRO_5min_proton_density','OMNI_HRO_5min_T','OMNI_HRO_5min_F','OMNI_HRO_5min_BX_GSE','OMNI_HRO_5min_BY_GSE','OMNI_HRO_5min_BZ_GSE','wdc_mag_ae_prov_1min_0','wdc_mag_sym_1']

5. THEMIS> ylim, 'wdc_mag_sym_1', -150, 50
6. THEMIS> tplot

53

練習①太陽風パラメータや地磁気指数をプロットする(3)1. THEMIS> options, 'OMNI_HRO_5min_BX_GSE', labels='Bx', colors=2
2. THEMIS> options, 'OMNI_HRO_5min_BY_GSE', labels='By', colors=4
3. THEMIS> options, 'OMNI_HRO_5min_BZ_GSE', labels='Bz', colors=6(IMF-Bx, By, Bzをそれぞれ青、緑、赤でプロットし、ラベルを付ける)
4. THEMIS> store_data, ‘OMNI_HRO_5min_Bxyz_GSE’,
data=[‘OMNI_HRO_5min_BX_GSE’, ‘OMNI_HRO_5min_BY_GSE’,‘OMNI_HRO_5min_BZ_GSE’](IMF-Bx, By, Bzを一つのtplot変数にまとめる）
5. THEMIS> tplot,['OMNI_HRO_5min_flow_speed','OMNI_HRO_5min_proton_density','OMNI_HRO_5min_T','OMNI_HRO_5min_F','OMNI_HRO_5min_Bxyz_GSE','wdc_mag_ae_prov_1min_0','wdc_mag_sym_1']
54

練習②GOES X線フラックスと地磁気を比較する(1)1. THEMIS> timespan, ['2012-03-05 00:00:00', '2012-03-12 00:00:00']
2. THEMIS> goes_load_data, probes=’15’, datatype=‘xrs’, /avg_1m（GOES-15のX線フラックス1分平均値をロードする）
3. THEMIS> tplot, ['g15_xrs_avg', 'mm210_mag_kag_1sec_hdz']（X線フラックスと地磁気データを並列プロットする。）

55

練習②GOES X線フラックスと地磁気を比較する(2)tlimitコマンドで、X線フラックスの増加と地磁気変動で相関がある
ところを探す。
例）
1. THEMIS> tlimit, '2012-03-06/20', '2012-03-07/04'
Xクラスフレアが発生したときに、急激な地磁気変動、
特に、D成分（東西成分）の変動が見られる。
Solar Flare Event (SFE)
太陽フレアによって、電離圏
電気伝導度が増大し、電離層電流が増大し、地磁気が急激に変動したと解釈できる。

56

練習③SuperDARNレーダーのデータをプロットする(1)Type-Aを使って、SuperDARN
Hokkaido Eastレーダーのデー
タのロード、プロットの方法を調べる。

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練習③SuperDARNレーダーのデータをプロットする(2)1. THEMIS> timespan, '2012-03-09'（GOES-15のX線フラックス1分平均値をロードする）
2. THEMIS> iug_load_sdfit, site=‘hok‘（erg_load_sdfitでも良い）（SuperDARN北海道レーダーのデータをロードする。）
3. THEMIS> tplot_names（ロードされたデータをチェック）
4. THEMIS> tplot, ['sd_hok_pwr_1', 'sd_hok_vlos_bothscat_1', 'sd_hok_spec_width_1']（SDの基本観測パラメータ（エコーパワー、視線方向のドップラー
速度、スペクトル幅）をプロット）58

練習③SuperDARNレーダーのデータをプロットする(3)1. THEMIS> splitbeam, 'sd_hok_vlos_bothscat_1'（データをビームごとに分割する。）
2. THEMIS> loadct_sd, 44（SDドップラー速度用のカラーバーに変更する）
3. THEMIS> tplot, ['sd_hok_vlos_bothscat_1_azim04','sd_hok_vlos_bothscat_1_azim07', 'sd_hok_vlos_bothscat_1_azim10']
4. THEMIS> tlimit, '2012-03-09/06', '2012-03-09/12'
5. THEMIS> zlim, 'sd_hok_vlos_bothscat_1_*', -1500, 1500
6. THEMIS> tplot

磁気嵐のピーク（08-09UT,
Dst=-140nT）直後に、SAPS(Sub-Auroral Polarization
Stream)と思われる速い西向きのフロー（>1000m/s）が確認できる。

59

練習③SuperDARNレーダーのデータをプロットする(4)1. THEMIS> window, 1, xsize=600, ysize=600 & erase
2. THEMIS> sd_init（おまじない）3. THEMIS> sd_time, 1000
（2次元プロットするデータの時刻を指定。上記は、10:00UT。）
4. THEMIS> sd_map_set, /erase, /clip, /mltlabel, center_glat=60, center_glon=160（データを描画するためのマップをセット。）
5. THEMIS> overlay_map_sdfit,‘sd_hok_vlos_1’（マップ上にSDのドップラー速度をプロットする）

SPEDASを使ったSuperDARN
レーダーデータ解析の方法は、過去の資料（2011/07/27、2012/02/24、2013/08/10、2014/08/20等）に詳しく書かれ
ている。

60

練習④EISCATレーダーのデータをプロットする（1）Type-Aを使って、EISCAT（ESR-42m）のデータのロード、プロットの方法を調べる。

61

練習④EISCATレーダーのデータをプロットする（2）1. THEMIS> timespan, ‘2012-03-09‘ （日時を指定）
2. THEMIS> iug_load_eiscat, site=‘esr_42m‘（ESR 42mアンテナのデータをロード）
3. THEMIS> tplot, [‘eiscat_esr42m_ne’, ‘eiscat_esr42m_te’,'eiscat_esr42m_ti', 'eiscat_esr42m_vi']（EISCATレーダーの基本観測パラメータ（電子密度、電子温度、
イオン温度、イオン速度）をプロットする）

62

練習④EISCATレーダーのデータをプロットする（3）1. THEMIS> thm_load_gmag, site='lyr tro', /subtract_average（Longyearbyen、Tromsoの地磁気を平均値を差し引いてロード）
2. THEMIS> tplot, ['eiscat_esr42m_ne', 'eiscat_esr42m_te','eiscat_esr42m_ti', 'eiscat_esr42m_vi','thg_mag_lyr', 'thg_mag_tro']（EISCATと地磁気を同時にプロットする）
3. THEMIS> tlimit, '2012-03-09/2', '2012-03-09/8‘（時刻範囲を変更）

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練習⑤流星レーダーのデータをプロットする(1)Type-Aを使って、流星レー
ダーのデータのロード、プロットの方法を調べる。

64

練習⑤流星レーダーのデータをプロットする(2)1. THEMIS> timespan, ['2012-03-05 00:00:00', '2012-03-12 00:00:00']
2. THEMIS> iug_load_meteor_rish, site = ʻbikʼ, parameter = [ʻh2t60min00ʼ,ʻh2t60min30ʼ, ʻh4t60min00ʼ, ʻh4t60min30ʼ], length = ʻ1_dayʼ（BIKの流星レーダーのデータをロード）
3. THEMIS> tplot, ['iug_meteor_bik_uwnd_h2t60min00',
ʻiug_meteor_bik_uwndsig_h2t60min00ʼ, ʻiug_meteor_bik_vwnd_h2t60min00ʼ,'iug_meteor_bik_vwndsig_h2t60min00', 'iug_meteor_bik_mwnum_h2t60min00']（東西風（uwnd）、南北風（vwnd）、及び、その分散、流星数をプロット）65

練習⑤流星レーダーのデータをプロットする(3)1. THEMIS> iug_load_gmag_wdc, site='sym‘（SYM指数をロード）
2. THEMIS> split_vec, 'wdc_mag_sym‘（成分毎に分ける）
3. THEMIS> tplot, ['wdc_mag_sym_1', 'iug_meteor_bik_uwnd_h2t60min00','iug_meteor_bik_uwndsig_h2t60min00', 'iug_meteor_bik_vwnd_h2t60min00','iug_meteor_bik_vwndsig_h2t60min00', 'iug_meteor_bik_mwnum_h2t60min00']（並べてプロット）
磁気嵐の主相、回復
相で、南北風が変動している可能性はあるだろうか？

66注意•

現時点で、IUGONET参画機関の全てのデータがType-Aに登録されている訳ではありません。また、全てのデータのQLプロットが作成されている訳でもありません。IUGONET Type-Aに登録されているデータ以外にも、SPEDASで扱えるIUGONET参加機関のデータが存在します。

•

ごく最近のデータは、Type-AでQLプロットが見られない場合があります。他方で、SPEDASではそのデータをプロットできる可能性があります。

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