最近、機械学習のサンプルデータとして、気象庁が公開しているアメダスデータを使用している記事をいくつか見かけるようになりました。 一方、気象庁が公開している面的な予報のデータとして、GSMやMSMという数値予報シミュレーションの結果があるのですが、これらのデータを活用した記事というのは見たことがありません。 本記事では、GSMなどの数値予報データのフォーマットの1つであるgrib2形式をpythonから扱えるようにするpygribについて紹介します。 数値予報とgrib2 現代の気象予測の技術において大きな位置を占めるのが、数値予報です。 数値予報とは気象庁によれば… 数値予報は、物理学の方程式により、風や気温などの時間変化をコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測する方法です。 要は地球の状態をコンピューターでシミュレーションして、気象予測をする技術です。 気象予報の現場では、この数値
