MIERUNE Meetup mini #06
気象データアナリストが
専門的に使う気象データと
位置情報について
Weather Data Science合同会社
加藤 芳樹
1
© 2020
自己紹介
気象予報士・データサイエンティスト
気象データアナリスト養成講座 講師
Weather Data Science合同会社・共同代表
👉 気象データを活用した分析やAI開発などを行い、
企業の課題解決を夫婦でサポートしています
【経歴】
● 東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻
● ウェザーニューズで気象予報・技術開発
● SPRING JAPANで運航管理(見習い)
● データミックス社データサイエンティスト育成講座修了
● SIGNATEで雲画像予測コンペ
→ 現在に至る
【ウェブサイト (Please click !) 】
2
© 2020
主な実績
【気象データを活用したデータ分析・AI開発】
• テレビ放送事業者へフェージングを予測するAIの開発
• 再エネ関連事業者へ太陽光・風力の発電量予測AIの開発
• コインランドリーの需要予測とダイナミックプライシング etc
【気象庁の人材育成プロジェクトへ参加】
• 気象データアナリスト育成講座のカリキュラム設計、教材作成
• 試験的に実施した育成講座の講師
←(出典)気象庁「気象業務はいま 2021」
【『おかえりモネ』気象監修へ参加】
• 気象に関する助言・調査、台本考証、体験談・資料提供 etc
3
© 2020
『太陽光発電予報』WEBサイト無料公開中
全国主要都市に1[MW]のメガソーラーを想定し、それぞれの翌日発電量予測値を毎日更新&無
料公開しています。https://pvyoho.weatherdatascience.tokyo/
『太陽光発電予報』WEBサイトについての詳細は
PR TIMES「これまで見たことない【太陽光発電予報】WEBサイト始めました」
をご覧ください。
気象業界
気象データ界隈
5
© 2020
【日本の気象業界の市場規模】
• 1993年気象業務法改正以来、300億円前後でほぼ横ばいだった
• 近年、大手気象会社を中心に2018年頃から増加傾向(帝国データバンク)
• 現在は推定約400億円規模
(出典)気象庁「気象業務はいま 2012」
気象業界の市場規模
👆
ただし上記には気象データ
を活用したビジネスを行う
気象会社以外の企業の数値
は含まれない
実際にはもっと規模は大き
いはず?(未知数)
6
© 2020
気象ビジネス推進コンソーシアム(WXBC)
気象データを活用した新たな気象ビジネス市場の創出に向け
2017年に設立された産学官連携の組織
事務局:気象庁
会員数:約1270会員(法人約520社) ※2023年2月現在
(出典)WXBCパンフレット
WXBCについて
https://www.wxbc.jp/
7
© 2020
(出典)気象庁ウェブサイト
企業におけるビジネス創出 や 課題解決 ができるよう、
「気象データの知識」と「データ分析の知識」を兼ね備え、
気象データとビジネスデータを分析できる人材
気象データアナリストについて
気象データアナリストの誕生
気象データと位置情報
9
© 2020
気象データと位置情報
気象データは位置情報と密接な関わりがある…
【アメダス観測データ】
● 気象庁が日本全国で行っている自動観測
● 「どこで観測されたデータか」は重要な要素
【数値予報GPVデータ】
● 未来の大気をスパコンで計算した気象予測データ
● 空間を格子状に区切ったデータ(緯度経度)
● いわゆるラスターデータに相当する
(図)気象業務支援センターより引用
10
© 2020
気象データと位置情報
しかしながら気象ドメインの人は…
地理空間データを扱っているという認識は持っていない
なぜ?たぶん…
あまりに当たり前に位置情報を使っているから、
殊更に意識してない(かも?)
なので気象ドメインの人に、
『あの数値予報GPVっていうラスターデータって、ゴニョゴニョ…』
と話しかけても通じません。。
逆に言うと、QGISのようなGISソフトウェアに、数値予報GPVデータを
読み込ませてデータ解析しよう、と考える人もあまりいない
→ やったらニッチな存在になれる??
11
© 2020
数値予報GPVの中身
数値予報GPVは5次元のデータ(?)
● 3次元の空間(東西・南北・高度)
● 時間
● 気象要素(気温とか湿度とか…)
構造としては、特定の高度・特定の時間・特定の気象要素の2次元平面
ラスターデータがレイヤー状に重なっているイメージ
(図)気象業務支援センターより引用
GPVデータのイメージ図
12
© 2020
数値予報GPVの使い方(使われ方)
(1)可視化して見る
気象予報士が気象予測をする際に、数値予報GPVを下図のように可視化した
Viewerを見ながら業務している
(2)特定の緯度経度の値を切り出して分析する
専用ソフトウェア (e.g. wgrib2)や、Pythonなどで指定した緯度経度の最寄りの
格子点値を取り出したり、内挿計算したりして使う(e.g. 太陽光発電予報)
データ分析の目的ではこうした使い方をすることが多い
13
© 2020
QGISで数値予報GPVを読み込んでみる(GRIB2形式)
高度・時間・気象要素ごとの 2次元空間データがバ
ンドとして読み込まれている
(扱いにくい…)
14
© 2020
QGISで数値予報GPVを読み込んでみる(NetCDF形式)
気象要素ごとにレイヤーに分かれるが、時間軸がバ
ンドとして読み込まれている
(扱いにくい…)
15
© 2020
気象庁が公開するGISデータ!?(おまけ)
気象庁が天気予報や注警報を発表する際のエリア
区分をシェープファイルで公開しています。
→気象庁:予報区等GISデータの一覧

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