気がついたら7月も目前で、奥裾花渓谷をしばらく訪問できなくなってしまうので様子を見に行ってきました。
奥裾花自然園方面は例年7月-9月と11月-4月の間は通行できません。逆に言うと訪問できるのは5月・6月・10月のおよそ3ヶ月間ということになります。11月から4月まではいわゆる冬季閉鎖ですが、7月-9月までは途中の林道の集中補修などを行っているんだそうです。
人為的な騒音が全くない中を走れるのが楽しい路線です。今の時期は鳥の鳴き声に加えてハルゼミの鳴き声も聞こえてきます。
少々注意したいのは野生動物で、奥裾花に関しては野生動物遭遇率は相当に高いです。この時もニホンザルやタヌキに遭遇しました。鈴などの音の出るアイテムのほか、自転車の場合前方のライトを点けておくと動物の方から逃げてくれます。
おなじみのダイナミックな露頭です。中央下部に自転車が写っていますが、比較すると壁の高さがお分かりいただけるのではないかと思います。
自転車用のサングラスを新しく制作してもらいました。XAZTLAN（ザストラン）のMANTRA（マントラ）というモデルです。
XAZTLANはスポーツサングラスでは珍しい国内のブランドで、この2022年から製品を投入し始めました。このMANTRAは自転車や野球など上を見ることが多いスポーツのことを意識してデザインされたモデルだということです。
このサングラス最大の特徴は普通のサングラスと比べて上側にレンズが広く取られていることです。そのためかけると上のフレームは眉を通り越しておでこのあたりに位置することになります。
自転車用としては非常に機能的な設計で、前傾姿勢を取っても視界に上部フレームが入ってくることが全くありません。上側だけでなく左右の視界も実は広く、斜め後ろを振り向いた際にもフレームが視界を邪魔しにくくなっています。
特徴的なフレーム形状なので見た目は奇抜ではありますが、実用本位の設計がなされています。
スポーツサングラスで問題が起きやすいのがフィッティングです。鼻のパッドが合わない、レンズの裏面にまつげが当たって気になる、レンズの下端に頬が当たって気になる、などがよく聞かれるトラブルです。
このMANTRAはノーズパッドとテンプル部分に金属の芯が入った樹脂製パーツを取り付けてあり、ある程度向きや開き具合が調整可能です。人の顔も千差万別だと思いますが、調整幅がまあまああるので自分専用の設定でかけられると思います。調整は専用の器具を必要とせず、素手でできるのも便利なポイントです。
私は普段からメガネを常用しているのでサングラスも度が入っていないと使えないのですが、このフレームは度付きレンズに対応しています。こういう一眼タイプのサングラスは度を入れられないことが多いので珍しいのではないかと思います。
レンズを中央で二分割して装着するという仕組みになっています。そのため中央部に合わせ目が入りますが、実用上気になるようなものではありません。むしろ普通のメガネに存在するブリッジがないので、視界は非常に良く感じます。
レンズの種類も複数あるそうです。今回私は調光NXTレンズを入れてもらいました。少々値段が張りますが、紫外線の状況に応じて色が濃くなり、また紫外線に対するレスポンスも非常に良いので信頼できるレンズです。
実際に何度か自転車ツーリングにかけていきましたが、視界が良く風の巻き込みも非常に少ないのでストレスなく過ごすことができました。
長時間自転車に乗っていると思うのが細かいストレスが最終的に結構な疲労感につながるということです。例えば荒れた路面からの振動や日焼け、今回気になった風の巻き込みによる目の乾燥などです。
細かいことではありますがこういったストレスを軽減できると、全体的に楽しく自転車に乗れて非常に良いと思います。自転車用サングラスとしては間違いなくオススメできる製品です。
大分古くなったと思われるイタリアンパセリが安く売られていたので、オムレツに混ぜて使ってみることにしました。
パセリなどの香草類は何かと余りがちですが、オムレツに混ぜてしまうとまとめて消費でき、普段とちょっと違う風味のオムレツも作れて一石二鳥だと思います。
信州新町にある”レストランむさしや”のジンギスカンがパック詰めにされたものです。県内のスーパー等で容易に入手できます。
信州新町はジンギスカンが名物として知られており、中でもこのむさしやは人気店として有名です。人気店の味が自宅でも味わえる商品となっています。
ラム肉なので豚肉や鶏肉より割高ではありますが、それでも有名店の味ということで人気を博しているようです。長野県では自宅分の野菜を自給自足している世帯も多いので、自前の野菜＋ジンギスカンパックの組み合わせがポピュラーだと聞きました。肉も柔らかくしっかり味が付いていて優秀な商品だと思います。
地図を見ていたら上越方面に気になる道路があったので様子を見に行ってきました。くびきのパノラマ街道という名称で、正式な名称は広域農道清里板倉新井線という名称だそうです。
経路は妙高市大濁から上越市清里区までの区間で、全長19kmほどあります。今回は途中の板倉区付近を少しだけ走行してみました。
ルートを通して標高は300-400mで高いところを走るわけではないですが、丘陵地帯を縫っていくので短い急なアップダウンが多くなっています。
全体的に交通量は少なく、時々日本海方面の展望が開ける箇所があるので風景も楽しめます。雪国固有の現象として全体的に路面が荒れ気味で、走っていると振動で疲労してくるのが少々難です。
上越市東部の丘陵地帯は地図で見る限り自転車で走ると楽しそうな道路が多く、前から興味のある一帯です。輪行併用であればかなり広範囲に探検できそうな気がします。
2022/6/15でついにInternet Explorer11がサポート終了となりました。これにより”Internet Explorer”というブラウザも姿を消すことになります。
IE11はActiveXを使うアプリと共に業務用途ではまだかかなり使われているようで、Microsoftもかなり詳細なFAQを用意してくれています。
[Japan Windows Blog]
2022/6/15をもってサポートは終了となりますが、IE11からEdgeへのリダイレクトは段階的に行うとされています。その後は累積更新プログラムにより完全に無効化される予定ということです。流れはEdge内蔵のFlashコンポーネントが無効化された時に似ているように思います。
この完全に無効化される累積更新プログラムがいつ配信されるのかについては明らかにされておらず、Microsoftも”複数の要因に基づいて判断する”としています。
最近はもうすっかりレガシーなブラウザというイメージになってしまったIEですが、IE5からIE8くらいまでは出る度に進化していてアップデートが楽しみだった記憶があります。いざなくなってしまうと思うと少々寂しいものです。
Vivaldiに組み込まれているメールクライアントがついに正式版になりました。
[Vivaldi.com]
Vivaldiの前身であるPrestoレンダリングエンジンを採用していた頃のOperaには”m9″という名前のメールクライアントが内蔵されていました。
Vivaldiには当初メールクライアントはありませんでしたが、旧Opera以来のユーザーから要望があったのか試験的な機能として2021年頃から搭載されていました。そして今回正式な機能としてリリースされたとのことです。
メールクライアントはF4キーで呼び出せるパネルの中に格納されており、起動するとタブの1つとして起動します。見た目はm9によく似ていて、ローカルにデータを持つことによりオフラインでもメールの検索ができるところなど、コンセプトも引き継がれているように思えます。
最近はWebベースで全てメールのやりとりが完結するようになってしまっているので、個人用のメールクライアントという存在はかなり目立たなくなってしまったように思います。そういった中で昔ながらのスタイルを維持しているVivaldiのメールクライアントは貴重な存在だと思います。
自転車に乗っていると気になるのは風の問題です。空気抵抗で走行に大きく影響が出るので、自転車で出かける日の風向・風速は非常に気になる情報です。
関東平野に対して長野県では風に悩まされることは少ないのではないかと思っていたのですが、実際に走ってみるとあまり変わらないか、状況次第では関東平野より風が強く感じることもあります。
しかしこれはあくまで感覚的な話なので視覚化して比較する方法を検討してみました。
特定の地点でどちらの方向からどれくらいの強さの風が吹いてくるかを表現する時に使うのが”風配図”です。パッと見はレーダーチャートに似ていますが、方位（出現頻度）と同時に風の強さの内訳を表現するのが特徴です。
方位・出現頻度・風速の内訳の3要素を1つの図で表現するので、ExcelやGoogleスプレッドシートの機能では難しそうに感じました。調べてみたところPythonには専用のライブラリがあるらしいことが分かったので、bokeh.plotの要領で作図できないか調べてみました。
風配図を描くのに使えるのがWindroseというライブラリです。
[windrose]
インストールはPythonなのでpipを使います。
<python>
$ pip install windrose他にmatplotlibとnumpyが必要になるので、必要に応じてこれらもインストールします。
インストールができたらサンプルのコードをコピー＆ペーストして仕組みをチェックしてみます。基本的には風向(サンプルコード内ではwd)と風速(サンプルコード内ではws)を組にして読み込ませれば良いことが分かりました。
サンプルコードで試した情報を踏まえて実際に気象庁のアメダスデータを読み込んで描画するコードを作成しました。元はサンプルの先頭にある風向出現率をパーセントで表すコードです。気象庁のアメダスデータに対応させるために風向の文字列を角度に読み替える処理と、欠測データをスキップする処理を追加しました。
スクリプトと同じディレクトリに”wind.csv”という名称で気象庁のアメダスデータ（風向・風速のみ）を配置してコードを実行すると風配図が描画されます。
<python>
import csv
from dataclasses import replace
from email import header
import string
from windrose import WindroseAxes
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
#csvの読み取り
csv_file = open("./wind.csv", "r", encoding="ms932", errors="", newline="")
reader = csv.reader(csv_file)
#ヘッダ情報を5行分スキップ
i = 0
while i <= 5:
header = next(reader)
i = i + 1
#リストの宣言
ws = []
wd = []
wdfloat = []
#csvの値をリストに追加
for row in reader:
#欠測データのある行はスキップ
if len(row[1]) != 0 and len(row[3]) != 0:
ws.append(float(row[1]))
wd.append(str(row[3]))
#風向の文字列を角度の数値に変換
for strd in wd:
dictitonary = {
'北北東':'22.5',
'東北東':'67.5',
'東南東':'112.5',
'南南東':'157.5',
'南南西':'202.5',
'西南西':'247.5',
'西北西':'292.5',
'北北西':'337.5',
'北東':'45',
'南東':'135',
'南西':'225',
'北西':'315',
'北':'0',
'東':'90',
'南':'180',
'西':'270',
'静穏':'0'
}
#風向文字列を辞書データで変換
floatd = dictitonary[strd]
#float型にしてリストに追加
wdfloat.append(float(floatd))
#風配図描画
ax = WindroseAxes.from_ax()
ax.bar(wdfloat, ws, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white')
ax.set_legend()
plt.show()
今回は直近3ヶ月のアメダスデータ（時別）を使って描画を行いました。図にしてみると傾向は明瞭で、
ことが読み取れます。やはり図にしてみると非常にわかりやすく感じます。
今回、データは期間の全データを使ってざっくり作図をしましたが、もっと期間を細かくしたり、あるいは時間帯別に集計してみるとまた違う傾向が見えてくると思います。何となく自分の中で”こうなのではないか？”と思っている仮説がいくつかあるので、それらの検証を行ってみたいと思っています。