前回5月と6月前半の降水量について意外な結果が出たので友人に聞いたところ5月と6月前半だと5月の方が雨が少ないと思っているようだったのでその原因を考えたい。
- 仮説1: 6月後半から梅雨に入るのでそのイメージが強すぎる
- 仮説2: 実際5月にはひどく雨が降る日がなく、降ったことになっていない
- 仮説3: 6月のほうが湿度は高く、今にも雨が降りそうでただ降っていない
を考えた。今回は仮説2を降水量の分布と外れ値について調べてみる。
とりあえず1995/4/17から2014/4/17の大津市のデータで下調べをすると、
1月 max= 53 rainy= 0.307 mean= 1.702 1月 max= 43 rainy= 0.317 mean= 1.764 2月 max= 35 rainy= 0.469 mean= 2.154 2月 max= 47 rainy= 0.527 mean= 3.367 3月 max= 43 rainy= 0.557 mean= 3.744 3月 max= 41 rainy= 0.652 mean= 3.965 4月 max= 64 rainy= 0.497 mean= 3.823 4月 max= 57 rainy= 0.578 mean= 3.535 5月 max= 143 rainy= 0.508 mean= 5.911 5月 max= 126 rainy= 0.617 mean= 5.368 6月 max= 56 rainy= 0.484 mean= 3.97 6月 max= 154 rainy= 1.127 mean= 10.258 7月 max= 94 rainy= 0.9 mean= 8.765 7月 max= 131 rainy= 0.462 mean= 5.401 8月 max= 106 rainy= 0.383 mean= 3.847 8月 max= 100 rainy= 0.505 mean= 5.296 9月 max= 170 rainy= 0.57 mean= 5.395 9月 max= 157 rainy= 0.541 mean= 6.128 10月 max= 75 rainy= 0.477 mean= 4.626 10月 max= 110 rainy= 0.382 mean= 4.243 11月 max= 67 rainy= 0.39 mean= 2.967 11月 max= 56 rainy= 0.319 mean= 2.542 12月 max= 40 rainy= 0.338 mean= 1.919 12月 max= 45 rainy= 0.345 mean= 1.824
5月も降る日は降っている。外れ値の可能性もあるので一度散布図を描いてみる。今回は1985/4/22から2014/4/22のデータに増やしてみた。
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division import csv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #used just to correct data on month month_have_days = np.array([31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]) X = np.empty((10593, 1), dtype=np.float32) #month + date/month_have_days Y = np.empty((10593, 1), dtype=np.float32) #rain with open('shiga-rain2.csv','r') as csvfile: csvreader = csv.reader(csvfile) for ncol, row in enumerate(csvreader): #remove the headers and skip the date if nodata if ncol < 5 or row[1] == '': continue month, date, rain = int(row[0].split('/')[1]),\ int(row[0].split('/')[2]),\ float(row[1]) #skip the last feb. day of leap year if date > month_have_days[month-1]: continue X[ncol-6] = month + date/month_have_days[month-1] Y[ncol-6] = rain #1. Figureインスタンスの生成 fig = plt.figure() #2. Axesインスタンスの生成 ax = fig.add_subplot(111) #3. プロット ax.scatter(X, Y, s=8, c='b', alpha=.3) #4. 軸の範囲を設定 ax.set_xlim(0.9,13.2) ax.set_ylim(-5,) #5. 軸のラベルを設定 ax.set_xlabel('month') ax.set_ylabel('precipitation(mm)') #6. 軸の目盛りを設定 ax.set_xticks(np.arange(1, 13)+0.5) ax.set_xticklabels(range(1,13)) plt.savefig('test.png')
分布はこんな感じになった。これを見た感じでは外れ値を除いても6月の前半の方が降っていないように見える。第2章はPMF、相対危険度、条件付き確率についても勉強しないといけないのでちょっとここで撤退。
