地磁気データ解析講習
in データ解析講習会
2012/Feb/24

担当：阿部（九大SERC）

2012/02/24

データ解析講習会＠STEL

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Outline
1. IUGONETで取り扱う地磁気・地磁気活動度データ
2. UDASによるIUGONET機関地磁気データプロット

Purpose• 実際のイベント解析を通してUDASの使い方に慣れる• 地磁気のラインプロットや、簡単なデータ解析ができるようになる• 他のデータとの統合的な解析に抵抗なく進めるようになる
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IUGONETで取り扱っている地磁気・地磁気活動度データ
 下はIUGONET参加機関の所有する観測機器と範囲を示した図。
地磁気による超高層分野の研究には長い歴史がある。IUGONETにおいても複数の参加機関が地磁気観測をおこなっており、地上全域をカバーしている。

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IUGONETで取り扱っている地磁気・地磁気活動度データ

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IUGONETで取り扱っている地磁気・地磁気活動度データ
 現在UDASに組み込まれているIUGONET参加機関の地磁気デー
タとload procedureは以下のとおり（制限のあるものもあり。詳細は各load procedureやウェブサイトを参考）
 http://www.iugonet.org/software/loadprocedures.html
観測データ

提供機関

ロードプロシージャ名AE, Dst, ASY/SYM指数、観測所
地磁気データWDC形式1時間値・1分値

京大WDC

iug_load_gmag_wdc

昭和基地、アイスランド地磁気

極地研

erg_load_gmag_nipr(iug_load_gmag_nipr)

210°地磁気観測網

名大、九大

erg_load_mag_mm210(iug_load_gmag_mm210)

MAGDAS地磁気

九大

iug_load_mag_serc

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私の海外写真いくつか

台湾で現地協力者+センサーハットとサイパン島のホテルで優雅にたたずむ

フィリピンでの磁力計設置風景と動物園

ナイジェリアで飯（フフ）を食う

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UDASによるIUGONET機関地磁気データプロット
UDAS使用のおおまかな流れUDASを初期化する
解析する時間幅を入力する
load procedureでデータを読むtplot変数を確認する
そのままプロットする
データや時間幅を処理してプロットする

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UDASを初期化する• UDAS使用前にパッケージをダウンロードし、パスを通しておく。
• IDLを立ち上げた後、IDL〉thm_initを入力しUDASの初期化完了• プロンプトが “THEMIS〉”に変わっていることを確認

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解析する時間幅を入力する
解析時間幅は、以下の書式で入力
THEMIS〉timespan,’yyyy-mm-dd/hh:mm:ss’[,n,/<option>]

例1）2012年1月23日から1日分を指定
THEMIS〉timespan,’2012-01-23’←（,/1,/dayを続けても可）

例2）2011年1月22日から10日間を指定
THEMIS〉timespan,’2012-01-22’,10,/day

以下、 例2の時間幅で講習を進めていく
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load procedureでデータを読む• データの読み込みは、各機関提供のload procedureを使う(詳細は各load procedureの中や、crib sheetを読むこと)
THEMIS〉erg_load_gmag_nipr, site=[‘syo’]
THEMIS〉erg_load_gmag_mm210,site=[’ktb’]
THEMIS〉iug_load_gmag_serc,site=[‘asb’]
THEMIS〉kyoto_dst_load ※udasロードプロシージャではありません• 以上の4操作だけで– 極地研の昭和観測点– MAGDASの芦別観測点– 210MMのコトタバン観測点– 京大WDCのDst指数(リアルタイム値)のデータを読み込み、極域から赤道に至る磁場変動と地磁気インデックスを見る準備ができる
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load procedureでデータを読む• データを読み込んだ
際、各機関のrulesof the roadがIDLウィンドウに表示される。
内容を必ず確認しておくこと！
←データ利用者として必ず守るべきルールや謝辞の方法などが記載されています！
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tplot変数を確認する
THEMIS〉tplot_names

今回の例では。。。

THEMIS> tplot_names% Compiled module: TPLOT_NAMES.
1 nipr_mag_syo_1sec
2 mm210_mag_ktb_1min_hdz
3 mm210_mag_ktb_1h_hdz
4 magdas_mag_asb
5 kyoto_dst

各tplot変数の詳細を知るにはTHEMIS〉tplot_names, tplot変数名or 番号,/verbose
THEMIS〉tplot_names, ‘magdas_mag_asb’ ,/verbose
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そのままプロットする
THEMIS〉tplot,[‘tplot変数名’,またはtplot変数番号 …]
window, 0, xsize=600, ysize=700
tplot,['nipr_mag_syo_1sec','mm210_mag_ktb_1min_hdz','magda
s_mag_asb',‘kyoto_dst']
NIPR昭和基地
MAGDAS芦別
210MMコトタバン
WDC Dst2012/02/24

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13データや時間幅を処理してプロットする;芦別地磁気を各成分に分解;H成分から平均値を差し引く
split_vec,'magdas_mag_asb'
tsub_average, 'magdas_mag_asb_0';コトタバン地磁気を各成分に分解
split_vec,'mm210_mag_ktb_1min_hdz';昭和地磁気を各成分に分解;H成分を1分平均値化
split_vec,'nipr_mag_syo_1sec'
avg_data,'nipr_mag_syo_1sec_x',60; 各観測点のH成分とDst指数をプロット
tplot,['nipr_mag_syo_1sec_x_avg','magdas_mag_asb_0-d','mm210_mag_ktb_1min_hdz_x','kyoto_dst']
時間軸を変更tlimit, '2012-01-22/00:00','2012-01-24/00:00'

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簡単な処理で、見たい部分だけをはっきりと表示できる

昭和芦別KTB
Dst14データや時間幅を処理してプロットする;正規表現によるtplot。
;芦別地磁気各成分（絶対値）プロット
tplot,'magdas_mag_asb_?‘
変数の指定に正規表現が可能;芦別地磁気各成分（平均値を引いたもの）;を作成
tsub_average, 'magdas_mag_asb_1'
tsub_average, 'magdas_mag_asb_2'
tsub_average, 'magdas_mag_asb_3';y軸の幅を-50～50に変更後プロット
ylim, 'magdas_mag_asb_?-d', -50, 50
tplot,'magdas_mag_asb_?-d';時間微分は deriv_data
deriv_data, ‘magdas_mag_asb_1’
deriv_data, ‘magdas_mag_asb_2’
deriv_data, ‘magdas_mag_asb_3’
tplot, ‘magdas_mag_asb_?_ddt’
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15データや時間幅を処理してプロットする;大量データのウェーブレットは時間がかかるので、必要なデータを切り出す
生プロットだけではなくnewname = 'nipr_mag_syo_1sec_x' +データ解析後の表示もできる'_clip'
ウェーブレット解析をしてみる
t1=time_double('2012-01-22/00:00')
t2=time_double('2012-01-22/12:00')
trange_clip, 'nipr_mag_syo_1sec_x', t1, t2,
newname=newname;昭和地磁気H成分をウェーブレット解析
wav_data,'nipr_mag_syo_1sec_x_clip',/kol ,maxpoints=24l*3600*2;カラープロットの幅指定
zlim,'*pow', .0001,.1,1;昭和地磁気H成分と;ウェーブレット結果の表示
tplot, ['nipr_mag_syo_1sec_x_clip','nipr_mag_syo_1sec_x_clip_wv_pow‘,‘kyoto_dst’];時間軸を拡大tlimit, '2012-01-22/00:00','2012-0122/12:00'
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16データや時間幅を処理してプロットする;昭和地磁気H成分にPi 2帯（40s-150s）でバンドパスフィルタ;tplot変数から値を取り出す
get_data, 'nipr_mag_syo_1sec_x_clip',
data=x;thm_lsp_filterを逐次実行
flow = 1d/150
fhigh =1d/40
dt=1db=120.0
nyquist = 0.5d/dt
fhigh = double(fhigh/nyquist) < 1.dflow = double( flow/nyquist) > 0.d
fmin = min([flow, fhigh])
npts = long(!pi/fmin) > 1
npts = npts < n_elements(x.y);デジタルフィルタの定義
cofs = digital_filter(flow,fhigh,db,npts,/double)
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TDASのプロシージャにない処理でもtplot変数から値を取り出して計算できる。
ここではサンプルとしてバンドパスフィルタを手動でかけてみる;畳み込みとtplot変数再格納
x.y = convol(x.y,cofs,/edge_t,/nan)store_data, ‘nipr_mag_syo_1sec_x_clip_filt’,
data=x;SYOのH成分とバンドパスとウェーブレット表示
ylim, ‘nipr_mag_syo_1sec_x_clip_filt', -10, 10
tplot,['nipr_mag_syo_1sec_x_clip','nipr_mag_sy
o_1sec_x_clip_filt’, ’nipr_mag_syo_1sec_x_clip_wv_pow’]データ解析講習会＠STEL

17データや時間幅を処理してプロットする

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データや時間幅を処理してプロットする;フーリエ変換によるパワースペクトル表示
newname2 = 'nipr_mag_syo_1sec_x_clip' + '_psd'
tdpwrspc, 'nipr_mag_syo_1sec_x_clip', newname=newname2, nboxpoint=512
tplot,['nipr_mag_syo_1sec_x_clip','nipr_mag_syo_1sec_x_clip_filt','nipr_mag_syo_1sec_x_clip_wv_pow','nipr_mag_syo_1sec_x_clip_psd']

フーリエ変換を用いたパワー
スペクトル計算も可能
解析用途に合わせてウェーブ
レットと使い分けよう

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