landlab

Landlab - 地表プロセスモデリング

クイックリファレンス

from landlab import RasterModelGrid
from landlab.components import FlowAccumulator, StreamPowerEroder
import numpy as np

# Create grid
grid = RasterModelGrid((100, 100), xy_spacing=10.0)
z = grid.add_zeros('topographic__elevation', at='node')
z += np.random.rand(grid.number_of_nodes) * 0.1

# Set boundaries (open bottom edge)
grid.set_closed_boundaries_at_grid_edges(True, True, True, False)

# Create and run components
fa = FlowAccumulator(grid, flow_director='D8')
sp = StreamPowerEroder(grid, K_sp=1e-5)

for _ in range(100):
    fa.run_one_step()
    sp.run_one_step(dt=1000)
    z[grid.core_nodes] += 0.001 * 1000  # Uplift

grid.imshow('topographic__elevation', cmap='terrain')

グリッドの種類

グリッド	用途
RasterModelGrid	規則的な矩形グリッド（最も一般的）
HexModelGrid	六角形グリッド（等方的な流れ）
VoronoiDelaunayGrid	不規則な点の分布
NetworkModelGrid	水路ネットワークのみ

主要な概念

フィールドと境界

# Fields: data stored at grid elements (nodes, links, cells)
z = grid.add_zeros('topographic__elevation', at='node')
grid.at_node['drainage_area']  # Access existing field

# Boundaries: close all edges except outlet
grid.set_closed_boundaries_at_grid_edges(True, True, True, False)
z[grid.core_nodes] += uplift * dt  # Core nodes exclude boundaries

必須の操作

流向の割り当て

from landlab.components import FlowAccumulator

fa = FlowAccumulator(grid, flow_director='D8')  # or 'Steepest', 'MFD'
fa.run_one_step()
drainage_area = grid.at_node['drainage_area']

河川流力侵食

from landlab.components import StreamPowerEroder

sp = StreamPowerEroder(grid, K_sp=1e-5, m_sp=0.5, n_sp=1.0)
sp.run_one_step(dt=1000)  # dt in years

斜面拡散

from landlab.components import LinearDiffuser

ld = LinearDiffuser(grid, linear_diffusivity=0.01)  # m^2/yr
ld.run_one_step(dt=100)

DEM データの読み込み／保存

from landlab.io import read_esri_ascii, write_esri_ascii
from landlab.io.netcdf import read_netcdf, write_netcdf

grid, z = read_esri_ascii('dem.asc', name='topographic__elevation')
write_esri_ascii('output.asc', grid, names='topographic__elevation')
write_netcdf('output.nc', grid)  # Save all fields

複数コンポーネントのモデル

from landlab import RasterModelGrid
from landlab.components import FlowAccumulator, StreamPowerEroder, LinearDiffuser

grid = RasterModelGrid((100, 100), xy_spacing=100.0)
z = grid.add_zeros('topographic__elevation', at='node')
z += grid.node_y / 1000 + np.random.rand(grid.number_of_nodes) * 0.1
grid.set_closed_boundaries_at_grid_edges(True, True, True, False)

fa = FlowAccumulator(grid, flow_director='D8')
sp = StreamPowerEroder(grid, K_sp=1e-5)
ld = LinearDiffuser(grid, linear_diffusivity=0.01)

dt, uplift_rate = 1000, 0.001
for _ in range(500):
    fa.run_one_step()
    sp.run_one_step(dt)
    ld.run_one_step(dt)
    z[grid.core_nodes] += uplift_rate * dt

使用する場面と代替ツール

用途	ツール	理由
地形進化モデリング	Landlab	モジュール式コンポーネント、Python ネイティブ
流域スケールの層序解析	Badlands	堆積物の堆積と流域の充填に焦点
地形解析（MATLAB）	TopoToolbox	DEM 解析向けの成熟した MATLAB ツールキット
単純な拡散／侵食	Custom numpy	基本的なモデルで依存関係を削減
地表と地下の連成	Landlab	水文学と地形学のコンポーネント
水路ネットワークの抽出	Landlab または pysheds	どちらも流向の割り当てに適しています
土壌の生成と輸送	Landlab	風化と土壌に特化したコンポーネント
地形学の教育	Landlab	明確なコンポーネント API、優れたチュートリアル

Landlab を選ぶ場合：侵食、拡散、流向の割り当て、風化など、複数の地表プロセスを単一のシミュレーションに組み合わせる、モジュール式のコンポーネントベースの地形進化モデリング用フレームワークが必要な場合です。

Badlands を選ぶ場合：堆積物輸送と層序構造を重視する、流域スケールの地形進化に重点を置く場合です。

custom numpy を選ぶ場合：コンポーネントフレームワーク全体を使わずに、単純な 2D 拡散モデルまたは河川流力モデルだけが必要な場合です。

一般的なワークフロー

侵食と隆起を伴う地形進化モデル

• 適切な寸法と間隔で RasterModelGrid を作成する
• topographic__elevation フィールドを初期化する（平坦地形＋ノイズ、または DEM を読み込む）
• 境界条件を設定する（1 辺を流出口として開き、他の辺を閉じる）
• 選択した流向アルゴリズム（D8 または MFD）を指定して FlowAccumulator を作成する
• 侵食係数 K_sp を指定して StreamPowerEroder を作成する
• 斜面プロセス用に LinearDiffuser を作成する
• 時間ステップ dt と合計実行時間を定義し、隆起速度を選択する
• 時間ループを実行する：流向の割り当て、侵食、拡散、続いて隆起
• write_netcdf() または write_esri_ascii() で一定間隔ごとにスナップショットを保存する
• grid.imshow() で最終的な地形を可視化する
• 集水面積と水路縦断面を解析する
• 急勾配度の解析用に河川の縦断形を抽出する

よくある問題

問題	解決策
平坦地で流れが止まる	初期地形に小さなランダムノイズを加える
境界の影響	排水用に少なくとも 1 辺の境界を開放する
侵食が不安定	dt または K_sp を小さくし、クーラン条件を確認する
フィールド名が違う	Landlab の正確な名前（'topographic__elevation'、'drainage_area'）を使用する
大規模グリッドでのメモリ使用量	グリッド解像度を下げるか、水路のみの場合は NetworkModelGrid を使用する

ヒント

1. 最初に境界を設定する - コンポーネントを追加する前に設定します
2. core_nodes を使用する - 操作対象から境界ノードを除外します
3. フィールド名を確認する - コンポーネントは特定の名前（例：'topographic__elevation'）を想定しています
4. シンプルに始める - コンポーネントを段階的に追加し、それぞれを検証します

参考資料

• コンポーネントリファレンス - カテゴリ別の利用可能なコンポーネント
• グリッドリファレンス - グリッドの種類と設定

スクリプト

• scripts/erosion_model.py - 基本的な侵食モデルのテンプレート