sun_events — DRIVE `env` op

• データ種: scalar × scalar × scalar × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import driveenv; driveenv.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("sun_events"))

使い方

その日(地方の暦日)の日の出・南中・日の入りの時刻と、日の出入りの方位・南中の高度。

日の出入り = 太陽の中心の 幾何の 高度が h0(既定 −0.8333° = 大気差 34′ + 視半径 16′、上辺が地平線に接する)を横切る時刻。h0="naoj" で国立天文台暦計算室の定義(太陽の上辺が視地平線、地平大気差 35′8″、視半径は距離から)。南中 = 時角 0。どちらも sun_at を時刻について解く(二分法、1e-6 日 ≈ 0.1 秒まで)。

Returns

dict : sunrise / transit / sunset(タイムゾーンつき datetime、日の出入りが無ければ None)、

sunrise_azimuth / sunset_azimuth(度)、transit_altitude(度、大気差なしの幾何の高度と、transit_altitude_apparent)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(`env`)

julian_day · sun_at · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor · road_row_distance

*Provenance: driveenv.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sun_events — DRIVE env op

使い方