Manual de Ferret

1 CLIMATOLOGÍA Y CAMBIO CLIMÁTICO TUTORIAL DE FERRETv6.1 1. INTRODUCCIÓN Ferret es un software de análisis y visualización diseñado para ayudar a los oceanógrafos, meteorólogos y climatólogos en el análisis de grandes conjuntos de datos en rejilla (gridded data). Corre en la mayoría de los sistemas Unix, y en Windows XP/NT/9x. Ferret fue desarrollado por el Thermal Modeling and Analysis Project (TMAP) y por el PMEL (Pacific Marine Environmental Laboratory) de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), en Seatle, para analizar las salidas de sus modelos numéricos oceánicos y compararlas con los datos en rejilla observacionales. Las salidas de los modelos son generalmente de gran tamaño (varios Gigabytes) y poseen variables en 3 e incluso 4 dimensiones. Ferret además ofrece métodos matemáticos para el análisis de datos, pudiendo definir variables nuevas como función de variables del propio conjunto de datos. Además, los cálculos pueden ser aplicados sobre regiones específicas arbitrarias, y la forma de representación de gráficos es muy sencilla. A lo largo de los años se han desarrollado una gran cantidad de paquetes informáticos para uso científico. Las características que hacen a Ferret superior a otros son su gran capacidad matemática, el procesamiento de datos en 4 dimensiones, y fundamentalmente, su fácil manejo. Este tutorial ofrece la posibilidad de aprender algunas de las herramientas más básicas de Ferret para principiantes a través de un tour que se puede seguir paso a paso. Para aprender más a cerca de Ferret por cuenta propia, el Grupo de Usuarios de Ferret proporciona la posibilidad de preguntar dudas a cerca del funcionamiento del software a usuarios experimentados. Para unirse a este grupo sólo hay que enviar un e-mail a ferret- [email protected] e incluir un mensaje que diga simplemente (en el cuerpo del mensaje, no en el asunto) subscribe ferret_users. La página web de Ferret es: http://ferret.pmel.noaa.gov/Ferret, donde se puede encontrar información on-line de todo lo referente a la instalación, documentación, tutoriales, etc. de Ferret. 2. CONCEPTOS BÁSICOS En Ferret se considera que todas las variables están definidas sobre una rejilla. Esta rejilla le dice a Ferret cómo localizar los datos en el espacio y tiempo (o en cualquier otra dimensión que venga dada por las unidades de los ejes de la rejilla). Las variables en rejilla pueden tener desde una a cuatro dimensiones: longitud (x), latitud (y), altura (z) y tiempo (t). Para acceder a una variable Ferret debe conocer su nombre, el fichero de datos en el que está y la región de Departamento de Física Aplicada Facultad de Ciencias 18071 Granada. Spain 2 su rejilla con la que se quiere trabajar. El comando SET DATA (= USE) selecciona el fichero de datos que se quiere leer. El comando LET permite crear variables nuevas. Ferret es similar a Matlab, y los comandos de éste último podrían ser ejecutados en Ferret bien mediante script o secuencia de comandos (archivo.jnl en Ferret, archivo.m en Matlab), o bien mediante comandos ejectuados interactivamente después del aviso yes? Suponiendo que Ferret ya está instalado en el PC, en una versión para Linux, la forma de empezar a trabajar con él es abrir una consola y teclear: Ferret Aparecerá: yes? Para ejecutar un script (fichero.jnl), se teclea: yes? GO fichero.jnl 2.1 Comandos A continuación se presenta una lista de los comandos más comunes y útiles: USE dataset/SET DATA dataset Carga los datos que van a ser analizados. SHOW DATA Muestra un resumen de las variables. SHOW GRID Examina las coordenadas de la rejilla. SET REGION Selecciona una region para ser analizada. LET Define una nueva variable. PLOT Produce una representación gráfica. CONTOUR Produce un mapa de contornos. SHADE Produce un mapa de contornos a colores. FILL Produce un mapa de contornos a colores suavizado. VECTOR Produce un mapa de vectores. GO Ejecuta comandos Ferret en un script (.jnl). STATISTICS Produce un resumen de los estadísticos de una variable. SAVE Salva los datos en formato NetCDF (.nc). LIST Muestra un listado de los datos en pantalla. ! Para hacer un comentario en un fichero (.jnl). La secuencia de operaciones en Ferret es: 1. Especificar el conjunto de datos. 2. Especificar la región. 3. Definir la variable deseada (opcional). 4. Solicitar la salida. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 3 3. DATOS Ferret acepta datos de entrada de ficheros ASCII y binarios y reconoce dos formatos standard de autodescripción de datos: NetCDF y TMAP. Network Common Data Format (NetCDF) es el método que se sugiere para el salvado de datos. En este tutorial se describe cómo Ferret lee datos en formato NetCDF (fichero.nc) o en formato ASCII (fichero.dat). 3.1 DATOS NetCDF Se va a mostrar un ejemplo usando los datos del COADS (Comprehensive Ocean /Atmosphere Data Set). Estos datos son una climatología mensual que representa un promedio de todos los datos disponibles para cada mes del año desde 1946 hasta 1989. En este ejemplo se supone que se quiere representar un contorno de la temperatura de la superficie del mar en el Océano Pacífico Ecuatorial usando esta climatología. Primero hay que cargar el fichero de datos coads_climatology.nc. Si se está en el directorio donde están guardados los datos, se debe teclear: yes? USE coads_climatology.nc Si los datos no están en el mismo directorio donde está abierta la terminal, se debe indicar el path para localizar los datos en el sitio correcto, por ejemplo: yes? USE “/home/usuario/Escritorio/alumnos/coads_climatology.nc” o se debe cambiar al directorio donde estén los datos: cd /home/usuario/Escritorio/alumnos Existe una última opción que es cargar los datos directamente de internet, desde algún servidor. Por ejemplo: yes? USE “http://ferret.pmel.noaa.gov/thredds/dodsC/data/PMEL/coads_climatology.nc” ¿Qué variables están contenidas en el fichero de datos? ¿Cuál es la resolución de los datos? Para contestar a estas cuestiones, se utilizarán los comandos SHOW DATA y SHOW GRID. yes? SHOW DATA currently SET data sets: 1> /home/usuario/alumnos/coads_climatology.des (default) name title I J K L SST SEA SURFACE TEMPERATURE 1:180 1:90 1:1 1:12 AIRT AIR TEMPERATURE 1:180 1:90 1:1 1:12 SPEH SPECIFIC HUMIDITY 1:180 1:90 1:1 1:12 WSPD WIND SPEED 1:180 1:90 1:1 1:12 UWND ZONAL WIND 1:180 1:90 1:1 1:12 VWND MERIDIONAL WIND 1:180 1:90 1:1 1:12 SLP SEA LEVEL PRESSURE 1:180 1:90 1:1 1:12 Nota: En la segunda línea aparece un “1” que indica que el fichero especificado a continuación con su path completo, es el número 1 de los que están abiertos en esa sesión. 4 yes? SHOW GRID sst GRID COADS1 name axis # pts start end COADSX LONGITUDE 180mr 21E 19E(379) COADSY LATITUDE 90 r 89S 89N normal Z TIME TIME 12mr 16-JAN 06:00 16DEC 01:20 Ahora se sabe que el fichero contiene 7 variables, se conoce qué variables contienen los datos y que la resolución de los datos es 2º longitud x 2º latitud incluyendo todo el globo. Ya se puede definir una región que contenga el Océano Pacífico Ecuatorial para el mes de enero, y entonces representar la SST para esa región. Nota: Una región puede ser definida bien en términos de X, Y, Z y T, o bien en términos de los correspondientes índices I, J, K y L. yes? SET REGION/X=180W:110W/Y=20S:20N/L=1 yes? CONTOUR sst Alternativamente los comandos SET REGION y CONTOUR se pueden combinar como: yes? CONTOUR/X=180W:110W/Y=20S:20N/L=1 sst[d=1] !d=1 indica que la variable sst está en el fichero abierto como número 1. Se obtendrá la representación gráfica mostrada en la Figura 1. Figura 1. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 5 Si en lugar de hacer la representación con contornos se desea con colores, deberá teclearse: yes? FILL sst Ahora se quiere representar la presión a nivel del mar junto con el campo de vientos para el mes de julio (L=7), y para todo el globo. Para ello se utilizarán los siguientes comandos: yes? CANCEL REGION !cancela la región anteriormente seleccionada. yes? SHADE/L=7 SLP !representa en colores la variable llamada SLP para el mes de Julio (L=7). yes? GO land !representa los bordes de los continentes. yes? VECTOR/OVER/L=7/LEN=10 UWND,VWND !representa, encima del mapa de SLP, el campo de viento dado por las componentes horizontal y vertical del viento. Figura 2. Figura 1. Figura 3. 6 Si se quiere salvar un fichero de datos en formato NetCDF se usará el comando SAVE. Por ejemplo, si se desea salvar sólo los datos de la sst de la región del Atlántico Norte, existen diferentes formas de hacerlo: 1ª Forma: yes? SET REGION /X=90W:20E/Y=0:80N !selecciona la región que se quiere salvar yes? LET sst_AN=sst[L=1:12] !define una variable nueva llamada sst_AN que corresponde a la variable sst para la región seleccionada. yes? SAVE /FILE=sst_atlantico_norte.nc sst_AN !salva la variable sst_AN en el fichero sst_atlantico_norte.nc 2ª Forma: hacerlo todo con una sóla línea de comandos yes? SAVE /FILE=sst_atlantico_norte.nc sst[X=90W:20E,Y=0:90N,L=1:12] 3.2 DATOS ASCII El acceso a datos ASCII es por lo general bastante más complicado desde Ferret. Aquí se van a dar unas nociones básicas de cómo leer ficheros con una sola columna o varias columnas. Para acceder a ficheros de datos ASCII, se usa el comando FILE. Por ejemplo, se tiene un fichero llamado nao.dat que consiste en una columna que contiene la serie temporal del índice NAO de invierno en el periodo 1826-2000 (una columna con 175 valores). Si los datos tienen una columna con una sola variable se usa: yes? FILE/VAR=nao nao.dat con este comando, Ferret utilizará para leer los datos un eje abstracto (que suele ser el eje X con una longitud fija de 20480 puntos). Lo que interesa es que Ferret sea capaz de leer los 175 valores que tiene la serie temporal en el eje del tiempo (L). Para ello lo que se hace es definir el eje que se quiere antes de cargar los datos, y se le dice a Ferret que lea los datos pero utilizando el grid que se ha definido: yes? DEFINE AXIS /T=1:175:1/UNIT=years/t0=”16-JAN-1826” tnuevo yes? DEFINE GRID /T=tnuevo gnuevo yes? FILE /VAR=nao/GRID=gnuevo nao.dat yes? SHOW DATA yes? PLOT nao Figura 4. Valores de índice NAO de invierno par el periodo 1826-2000. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 7 Si los datos contienen varias columnas con diferentes variables, simplemente se especifican los nombres de las variables: yes? FILE/VAR=depth,temp,sal CTD.dat Si lo que se quiere es salvar un fichero de datos en formato ASCII se usa el comando SAVE, pero especificando el formato (según los códigos de formato de FORTRAN) en el que se va a guardar la variable: yes? SAVE /FILE=nao.dat/FORMAT=(8F6.3)/NOHEAD nao donde el comando NOHEAD se usa para que la serie temporal se guarde sin cabeceras. 4. CÁLCULOS EN FERRET Ya se había adelantado que en Ferret se pueden crear variables utilizando el comando LET. Además, muchas de las funciones disponibles en Fortran están también disponibles en Ferret, por ejemplo, SIN, COS, MIN, MAX, EXP, etc. La operación exponente es el símbolo ^. Por ejemplo: yes? LET xsqr = x ^ 2 Además de las funciones disponibles, también es posible realizar diferentes transformaciones a lo largo de los ejes de una variable (por ejemplo, promedios, integraciones, suavizados, interpolaciones, etc.). Algunas transformaciones (por ejemplo el promedio “averaging”) reducen el conjunto de datos a un solo valor. Cuando las transformaciones son especificadas a lo largo de más de un eje de una variable el orden de ejecución es: primero la transformación en el eje X, después Y, después Z y después T. Algunas transformaciones válidas muy utilizadas son: @DIN Integral definida (suma pesada) @INN Integral indefinida @AVE Promedio @VAR Varianza @MIN Mínimo @MAX Máximo @SHF Desplazamiento (el valor por defecto es 1 punto) @SBX Suavizado boxcar (el valor por defecto es 3 puntos) @SBN Suavizado binomial (el valor por defecto es 3 puntos) @SUM Suma 8 Por ejemplo, si se quiere promediar el campo de la sst de la climatología COADS para el año entero, y representarlo: yes? LET sst_promedio=sst[d=1,L=1:12@AVE] yes? FILL sst_promedio yes? go land 5. SALVADO DE GRÁFICAS EN FERRET Para salvar una gráfica de buena calidad en Ferret, antes de crearla se debe usar el comando SET MODE METAFILE. De esta forma Ferret creará un fichero llamado metafile.plt en el directorio en el que se encuentre. Si se desea que la gráfica tenga un nombre determinado sólo hay que especificarlo (SET MODE METAFILE:grafica.plt). Una vez que se haya salido de Ferret sólo hay que ejecutar en Linux la siguiente línea de comandos: Fprint –o grafica.ps grafica.plt Este comando UNIX creará un fichero postscript llamado grafica.ps a partir del fichero grafica.plt. Además del salvado existen muchas formas de seleccionar el tamaño, posición, etc. de las gráficas. Por ejemplo, se quiere representar los datos de climatología COADS del mes de diciembre de la sst, slp, temperatura del aire y humedad específica en cuatro gráficas en una misma página. Para ello se usa el comando SET VIEW: yes? USE coads_climatology.nc yes? SHOW DATA currently SET data sets: 1> /usr/local/ferret/descr/coads_climatology.des (default) Figura 5. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 9 name title I J K L SST SEA SURFACE TEMPERATURE 1:180 1:90 1:1 1:12 AIRT AIR TEMPERATURE 1:180 1:90 1:1 1:12 SPEH SPECIFIC HUMIDITY 1:180 1:90 1:1 1:12 WSPD WIND SPEED 1:180 1:90 1:1 1:12 UWND ZONAL WIND 1:180 1:90 1:1 1:12 VWND MERIDIONAL WIND 1:180 1:90 1:1 1:12 SLP SEA LEVEL PRESSURE 1:180 1:90 1:1 1:12 yes? SET MODE METAFILE:migrafica.plt yes? SET VIEW UL !selecciona vista arriba-izquierda (upper-left) yes? FILL sst[d=1,l=12] yes? GO LAND yes? SET VIEW UR !selecciona vista arriba-derecha (upper-right) yes? FILL slp[d=1,l=12] yes? GO LAND yes? SET VIEW LL !selecciona vista abajo-izquierda (lower-left) yes? FILL airt[d=1,l=12] yes? GO LAND yes? SET VIEW LR !selecciona vista abajo-derecha (lower-rigth) yes? FILL speh[d=1,l=12] yes? GO LAND yes? CANCEL MODE METAFILE !guarda migrafica.plt Existen diferentes formas de especificar la posición dónde se quieren las gráficas. Un ejemplo se puede encontrar en los programas portrait.jnl que especifican el lugar exacto de la posición de los gráficos en una hoja de tamaño A4. Figura 6. 10 PRÁCTICA 1. VALIDACIÓN DE UN MODELO DE CIRCULACIÓN GENERAL EN LA REGIÓN DEL ATLÁNTICO NORTE Los modelos de circulación general del clima (GCMs) son, hasta el momento, las herramientas más avanzadas con que se cuenta en el estudio de la variabilidad climática y del cambio climático. Consisten en modelos matemáticos basados en procesos físicos que describen la interacción entre la atmósfera, los continentes y los océanos, y reproducen los diferentes procesos climáticos y de retroalimentación partiendo de un estado o condición inicial. Para mejorar el funcionamiento de los modelos generales de circulación y probar su capacidad predictiva es imprescindible, por un lado, disponer de medidas de calidad de las variables climáticas utilizadas como inputs, y por otro, llevar a cabo una validación de sus resultados mediante la comparación sistemática con los datos observados. La necesidad de dicha validación ya ha sido defendida por múltiples autores (Mehel, G.A. et al., 2000 y Covey, C. et al., 2003; Goody et al., 2002; Nieto et al., 2004; Nieto and Rodríguez-Puebla, 2006; Wang et al., 2006). El objetivo de esta práctica consiste en estudiar la capacidad de un GCMs de reconocido prestigio internacional para simular el clima sobre la región del Atlántico Norte. Los resultados obtenidos proporcionarán información sobre el éxito del modelo al reproducir diferentes variables, lo que permitirá aumentar la exactitud del mismo a la hora de simular el comportamiento futuro de distintas variables climáticas en esta región. Se trata de validar las salidas del modelo, con el objetivo de acotar sus incertidumbres tanto en la reproducción del clima actual como en el futuro. El GCM que se va a utilizar es el ECHAM5. Este modelo se desarrolló en el Instituto Max Planck de Alemania. Para encontrar una descripción detallada del modelo se puede visitar la siguiente dirección web: http://www-pcmdi.llnl.gov/ipcc/model_documentation/ECHAM5_MPI-OM.htm. La resolución de la parte atmosférica es de 1.9º × 1.9º con 31 niveles en la vertical. La resolución en la parte oceánica del modelo es de 0.8º × 1.9 º y cuenta con 31 niveles en vertical. La variable climática que se va a analizar en esta práctica, tanto para los datos procedentes de las salidas del ECHAM5 como para los datos de reanálisis es la presión a nivel del mar (SLP) en el área el área del Atlántico Norte [80ºW-30ºE, 20ºN-80ºN] durante la estación de invierno (diciembre-enero-febrero). El periodo de análisis abarca desde 1960 a 2000. 1. Comparación del campo medio de la SLP modelada con los datos de reanálisis En esta primera etapa de la práctica se calculará el campo de valores medios y de varianzas de la SLP en invierno a partir de los datos de reanálisis del Nacional Centers for Environmental Prediction (NCEP) y se comparará con aquel proporcionado por el modelo ECHAM5. El objetivo que se persigue al realizar esta comparación es averiguar las limitaciones y fallos del modelo al reproducir esta variable. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 11 Se calculará el campo medio proporcionado por los datos de reanálisis, el proporcionado por el modelo y la diferencia modelo-reanálisis. En el campo de las diferencias se realizará un test-t y se señalaran aquellas zonas en las que la diferencia entre las medias es significativa al nivel de confianza del 95%. Asimismo se compararán los campos de varianza, analizando la igualdad de varianzas mediante un test F al nivel de confianza del 95%. Lo primero que hay que hacer es recopilar los datos necesarios. Los datos de SLP del reanálisis del NCEP se pueden descargar de la página web: http://www.cdc.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.surface.html Se trata del fichero de datos denominado slp.mon.mean.nc. Se carga el fichero en Ferret y se pide que muestre el contenido del fichero cargado: yes? use slp.mon.mean.nc yes? show data currently SET data sets: 1> .\slp.mon.mean.nc (default) name title I J K L SLP Sea Level Pressure 1:144 1:73 1:733 yes? fill slp[l=1] yes? go land yes? list slp[i=144,j=73,l=1:150] VARIABLE : Sea Level Pressure (millibars) DATA SET : monthly mean slp from the NCEP Reanalysis FILENAME : .\slp.mon.mean.nc Figura 7. 12 SUBSET : 150 points (TIME) LONGITUDE: 2.5W LATITUDE : 90N 2.5W 144 01-JAN-1948 00 / 1: 1014. 01-FEB-1948 00 / 2: 1007. 01-MAR-1948 00 / 3: 1008. 01-APR-1948 00 / 4: 1015. 01-MAY-1948 00 / 5: 1016. 01-JUN-1948 00 / 6: 1015. 01-JUL-1948 00 / 7: 1015. 01-AUG-1948 00 / 8: 1009. 01-SEP-1948 00 / 9: 1009. ………………………… 01-MAR-1959 00 / 135: 1001. 01-APR-1959 00 / 136: 1019. 01-MAY-1959 00 / 137: 1020. 01-JUN-1959 00 / 138: 1009. 01-JUL-1959 00 / 139: 1011. 01-AUG-1959 00 / 140: 1017. 01-SEP-1959 00 / 141: 1016. 01-OCT-1959 00 / 142: 1012. 01-NOV-1959 00 / 143: 1016. 01-DEC-1959 00 / 144: 1005. 01-JAN-1960 00 / 145: 1025. 01-FEB-1960 00 / 146: 1027. 01-MAR-1960 00 / 147: 1023. 01-APR-1960 00 / 148: 1020. 01-MAY-1960 00 / 149: 1016. 01-JUN-1960 00 / 150: 1015. yes? list slp[i=144,j=73,l=601:626] 01-JAN-1998 00 / 601: 1022. 01-FEB-1998 00 / 602: 1014. 01-MAR-1998 00 / 603: 1021. 01-APR-1998 00 / 604: 1020. 01-MAY-1998 00 / 605: 1015. 01-JUN-1998 00 / 606: 1015. 01-JUL-1998 00 / 607: 1009. 01-AUG-1998 00 / 608: 1009. 01-SEP-1998 00 / 609: 1018. 01-OCT-1998 00 / 610: 1018. 01-NOV-1998 00 / 611: 1022. 01-DEC-1998 00 / 612: 1013. 01-JAN-1999 00 / 613: 1012. 01-FEB-1999 00 / 614: 1015. 01-MAR-1999 00 / 615: 1026. 01-APR-1999 00 / 616: 1019. 01-MAY-1999 00 / 617: 1021. 01-JUN-1999 00 / 618: 1004. 01-JUL-1999 00 / 619: 1013. 01-AUG-1999 00 / 620: 1017. 01-SEP-1999 00 / 621: 1009. 01-OCT-1999 00 / 622: 1010. 01-NOV-1999 00 / 623: 1012. 01-DEC-1999 00 / 624: 1011. 01-JAN-2000 00 / 625: 1012. 01-FEB-2000 00 / 626: 1013. Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 13 A continuación se seleccionan los datos de la región del Atlántico Norte para el periodo deseado: yes? set memory /size=200mb !aumenta la memoria de trabajo yes? let slp_ncep=slp[x=80w:30e,y=20n:80n,l=144:626] yes? save /file=slp.mon.ncep_1960_2000.nc slp_ncep yes? exit Ferret yes? use slp.mon.ncep_1960_2000.nc yes? show data currently SET data sets: 1> .\slp.mon.ncep_1960_2000.nc (default) name title I J K L SLP_NCEP SLP 1:45 1:25 ... 1:483 yes? fill slp_ncep[l=1] yes? go land Ya se tiene el fichero de datos con la región y periodo temporal deseados, ahora sólo hay que hacer el promedio estacional. Para ello se usará el script estacional.jnl Figura 8. 14 ! PROGRAMA PARA CALCULAR LOS DATOS ESTACIONALES DE INVIERNO DE LA SLP ! DE LOS DATOS DE REANÁLISIS DEL NCEP. ! ! go estacional.jnl ! ! Hay que tener en cuenta que se usa para invierno el diciembre del ! año anterior y que se trata de los datos mensuales desde diciembre ! de 1959 a febrero de 2000. ! use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slp.mon.ncep_1960_2000.nc" ! show data ! ! Se aumenta la memoria de trabajo set memory /size=200mb ! let dic=slp_ncep[l=1:483:12] let ene=slp_ncep[l=2:483:12] let feb=slp_ncep[l=3:483:12] ! !save /file=dic.nc/clobber dic !save /file=ene.nc/clobber ene !save /file=feb.nc/clobber feb ! let slpinvierno=(ene[l=1:41]+feb[l=1:41]+dic[l=1:41])/3 ! save /file=slpinvierno_ncep_1960_2000.nc/clobber slpinvierno ! clobber significa que se sobrescribe en el fichero si éste ya existe ! Los datos de SLP del modelo ECHAM5 ya están preparados para el invierno en el periodo 1960-2000, en el fichero denominado slpinvierno_echam5.nc. Lo primero que hay que hacer es cargar el fichero con Ferret y ver qué contiene exactamente este archivo: yes? use slpinvierno_echam5.nc yes? show data currently SET data sets: 1> .\slpinvierno_echam5.nc (default) name title I J K L SLPINVIERNO.................. 1:60 1:33 1:1 1:41 yes? fill slpinvierno[l=1] yes? go land Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 15 Se puede ver que el fichero contiene la región del Atlántico Norte deseada y que tiene la misma cobertura temporal que los datos de reanálisis, pero en este caso las unidades usadas son Pascales en lugar de mb (=hPa) y la rejilla espacial que muestran los datos del ECHAM5 (i=1:60, j=1:33), es diferente a la que muestran los datos del reanálisis (i=1:45, j=1:25). A la hora de realizar cálculos que involucren conjuntamente los dos conjuntos de datos, es necesario que ambos conjuntos de datos tengan el mismo espaciado de rejilla, ya que Ferret realiza las operaciones celdilla a celdilla. Es necesario por tanto hacer un regrid sobre los datos del ECHAM5 de manera que su grid sea el mismo que el del NCEP. Para ello vamos a usar el programa regrid.jnl. ! PROGRAMA PARA HACER UN REGRID DE LOS DATOS DEL ECHAM5 DE MANERA ! QUE SU GRID FINAL COINCIDA CON EL DE LOS DATOS DE REANÁLISIS DEL ! NCEP. ! ! go regrid.jnl ! use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_ncep_1960_2000.nc" use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_echam5.nc" ! show data ! currently SET data sets: ! 1> .\slpinvierno_ncep_1960_2000.nc ! name title I J K L ! SLPINVIERNO ! (ENE[L=1:41]+........... 1:45 1:25 ... 1:41 ! Figura 9. 16 ! 2> .\slpinvierno_echam5.nc (default) ! name title I J K L ! SLPINVIERNO ! (ENE[L=1:41]+………………….. 1:60 1:33 1:1 1:41 ! set memory /size=200mb ! define grid/like=slpinvierno[d=1] gnew let slpinvierno_echam5rg=slpinvierno[d=2,G=gnew] ! save/file=slpinvierno_echam5rg.nc/clobber slpinvierno_echam5rg ! Para calcular los campos medios y su diferencia, así como los campos de varianzas de la SLP se usarán los programas difmedias.jnl y difvarianzas.jnl. ! PROGRAMA PARA HACER EL GRÁFICO DE LOS CAMPOS MEDIOS DE SLP DEL NCEP, ! DEL ECHAM5 Y LA DIFERENCIA ENTRE AMBOS ! ! go difmedias.jnl ! use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_ncep_1960_2000.nc" use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_echam5rg.nc" ! show data ! set memory /size=200mb ! go portrait4c.jnl ! ! Se elimna el logo de Ferret en la Figura que se va a generar. cancel mode logo ! set mode metafile:slp_media.plt ! ! Se hace el promedio temporal de las variables en cada celdilla let media_slp_ncep=(slpinvierno[d=1,l=@ave]) ! ! Se pasan los datos del modelo a hPa dividiendo por 100 y se hace su ! promedio temporal let slp_modelo=(slpinvierno_echam5rg[d=2])/100 let media_slp_modelo=slp_modelo[l=@ave] ! ! Se hace la diferencie entre los campos medios let dif= media_slp_modelo-media_slp_ncep ! save /file=dif.nc/clobber dif ! set view v1 ! Se elige el intervalo de la escala de colores de 980 hP a 1040 hP, ! de 2 en 2. Si salen manchas blancas en los gráficos es que no se han ! elegido correctamente los extremos de la escala. ! nolabels significa que se eliminan todas las etiquetas de ! la gráfica. fill /nolabels/levels=(980,1040,2) media_slp_ncep go land ! set view v2 fill /nolabels/levels=(980,1040,2) media_slp_modelo go land Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático 17 ! ! Se hace el test-t a la diferencia de medias. ! Al 95% de confianza el estadístico t es igual a 1.99 (two-tailed) ! para los grados de libertad n1+n2-2 (=80 grados de libertad) ! let error=abs(dif/((slpinvierno[d=1,l=@var]/41)+(slp_modelo[l=@var]/41))^0.5) ! let conf=if error gt 1.99 then 1 ! set view v3 ! El intervalo elegido para la escala de colores de las diferencias va ! de -20 a 10, de 2 en 2. fill /nolabels/levels=(-20,10,2) dif contour /over/nolabels conf*dif go land ! cancel mode metafile ! Figura 10. Campos medios de la SLP de invierno en el periodo 1960-2000 para los datos del: a) reanálisis NCEP y b) modelo ECHAM5. c) Diferencias entre el campo de presiones medio del NCEP y del ECHAM5. Las áreas donde las diferencias son significativas al 95% están marcadas por líneas. Unidades (hPa). a ) b ) c ) 18 ! PROGRAMA PARA HACER EL GRÁFICO DE LOS CAMPOS DE DESVIACIÓN TÍPICA DE ! LOS DATOS DE SLP DEL NCEP, DEL ECHAM5 Y DEL COCIENTE ENTRE VARIANZAS ! ! go difvarianzas.jnl ! use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_ncep_1960_2000.nc" use "/home/usuario/Escritorio/alumnos/slpinvierno_echam5rg.nc" ! show data ! set memory /size=200mb ! go portrait4c.jnl cancel mode logo ! set mode metafile:slp_varianza.plt ! ! Se convierten los datos del modelo de Pa a hPa dividiendo por 100 let slp_modelo=(slpinvierno_echam5rg[d=2])/100 ! let desv_slp_ncep=slpinvierno[d=1,l=@var]^0.5 let desv_slp_modelo=slp_modelo[l=@var]^0.5 ! set view v1 fill /nolabels/levels=(0,7,0.5) desv_slp_ncep go land ! set view v2 fill /nolabels/levels=(0,7,0.5) desv_slp_modelo go land ! ! Se calcula el cociente entre las varianzas y se aplica el test-F ! para obtener y representar las áreas donde las varianzas son ! distintas al nivel de significación del 95%: ! 12 12 22 1 2 ,, ,, 1 22 FF óFF α νν α νν σσ − ≠⇒> < con 11 22 1, 1 0.05nny ν να =− = − = let ftest=(slpinvierno[d=1,l=@var])/(slp_modelo[l=@var]) let conf2=if ((ftest gt 1.875) or (ftest lt 0.5333)) then 1 ! set view v3 fill /nolabels/levels=(0,5,0.5) ftest contour /overplot/nolabels ftest*conf2 go land ! cancel mode metafile ! Sonia Raquel Gámiz Fortis Prácticas de Climatología y Cambio Climático