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

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September 07, 23

スライド概要

MIERUNE Meetup #6 に登壇させていただきました。気象データが持つ地理空間データとしての側面と、QGISに数値予報GPVデータをGRIB2形式・NetCDF形式でそれぞれ読み込ませるとどうなるか、紹介しました。

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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。元運航管理者見習い。 気象データ分析・予測モデル開発・気象とビジネスデータの分析などを行っています。 最近は航空・衛星・地理空間データに興味あり。 Weather Data Science合同会社

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関連スライド

各ページのテキスト
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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

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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 【ウェブサイト (Please click !) 】 【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 © 2020 1

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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 © 2020 2

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『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」 © 2020 をご覧ください。 3

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気象業界 気象データ界隈

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気象業界の市場規模 【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 👆 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) (出典)気象庁「気象業務はいま 2012」 © 2020 5

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WXBCについて 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 https://www.wxbc.jp/ (出典)WXBCパンフレット © 2020 6

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気象データアナリストの誕生 気象データアナリストについて 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 © 2020 (出典)気象庁ウェブサイト 7

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気象データと位置情報

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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 © 2020 9

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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?? © 2020 10

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数値予報GPVの中身 GPVデータのイメージ図 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…) (図)気象業務支援センターより引用 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 © 2020 11

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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 © 2020 12

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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…) © 2020 13

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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…) © 2020 14

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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 © 2020 15