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ChatGPT Code Interpreterで気象データを分析する - Taste of Tech Topics
最近は、健康系アプリにはまっているkonnoです。 今年は本当に暑いですね...過去〇〇年で最高、などと言われることもありますが、でも、実際のところはどうなんでしょうか？ 今回は、データさえ与えればあっという間に分析してくれるCode Interpreterを使って、過去の気象データから気温変化の傾向を見てみたいと思います。 気象データをCode Interpreterで分析 気象データを取得する 今回使用する気象データは、気象庁が公開している「過去の気象データ・ダウンロード」という以下のページから取得しました。 www.data.jma.go.jp 条件としては、以下のようにしています。（※今回は2022年12月31日までのデータを使用しています。） 項目 内容 地点 横浜 項目 日平均気温 期間 1893/01/01 ～ 2022/12/31 表示オプション デフォルト設定のまま ファ
気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のことを確率降水量といいます。気象庁の解説ページでは、確率降水量の推定方法が解説されていますので、これに基づいて「〇〇年に一度の大雨」の値を計算してみたいと思います。 大まかには次のような流れになっています。 年最大日降水量のヒストグラムを作成する 分布関数を当てはめる 分布関数の当てはまり具合を確認する 当てはめた分布関数から確率降水量を算出する 今回は、上記3. をとばして、4.の「当てはめた分布関数から確率降水量を算出する」を実際にやってみましょう！ 再現年と確率降水量 気象庁の解説ページにもあるように、再現年 $T$ は $$ T = \frac{1}{1 – F(x; \theta)} $$ で与えられます。ここで、$F(x; \theta)$ は確
はじめに ここ最近、大雨のニュースを見るたびに「〇〇年に一度の大雨」という表現を目にします。これは「千年に一人の美少女」や「百年に一度の逸材」といったレトリックではなく、データに基づいて統計的に算出された根拠のある数字です。 気象庁や自治体では観測結果をもとにこのような量を算出し、発表することで防災に役立てています。このシリーズでは、算出方法を確認し、Pythonを使って、実装・計算してみたいと思います。 なお、ここで紹介する手法は、実際に公的機関が発表しているものとは異なる場合が多分にありますので、十分にご注意ください。 今回は、前回に引き続き、分布関数をヒストグラムに当てはめる方法について紹介したいと思います。 「○○年に一度の大雨」の計算方法とは？ 気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のこ
軍事侵攻後 ウクライナの気象データ確認できない地点も | NHK
世界中で共有されている気象の観測データ。ウクライナではロシア軍の軍事侵攻が始まった現地時間の24日朝から気温や風向きなど気象に関するデータの一部が確認できなくなっていることが分かりました。専門家は「現時点で国内の天気予報に影響が出るとは考えにくいが、争いが拡大すれば影響が出るおそれもある」と指摘しています。 気象庁によりますと世界では毎日、決められた同じ時間に観測気球を上げるなどして、気温や気圧、湿度、風向きなどのデータを観測し、各国で共有しています。 これらのデータを基に大気の流れなどを予測し、それぞれの地域の天気予報や警報・注意報などを発表しています。 ところが、ロシアがウクライナに軍事侵攻を開始したあとの日本時間の24日午後3時から、首都キエフやリヴィウなど4、5地点での気球を使った観測データと、およそ30ある地上の観測地点のうち3分の1のデータが送られてきていないことが分かりました
気象データをもとに「天気図っぽい前線」を機械学習で描いてみる（5）機械学習編 Automatic Front Detection in Weather Data 2021.9.17 学習したニューラルネットワークを地球上の他の地域に適用して全球前線自動描画に挑戦したことを記載しました。 変更概要 「3.4ところで・・・」に解説記事へのリンクを追記 2020.11.15 カラー版天気図データが増加したことを受けて再学習を行った結果を踏まえて一部を更新しました。 投稿してから月日が経ち、この間に気象図と気象データを地道に収集していたことから再学習を行いました。 変更概要 ・教師データとして使用した天気図の期間を変更 ・「3.2 生成データ(初見データ)」の中の「どのデータが寄与しているのか？」の箇所で、結果を可視化したデータを変更してアニメを追加 ・「3.４ところで・・・」でGSMの予測結果に
今や大人気のスクリプト言語「Python」は、PC内の処理はもちろんインターネットやクラウドとの親和性も高いという特徴を持つ。Pythonを使ってExcelファイルの変換などPC内で完結する処理から、クラウドを活用した各種自動化処理まで便利なスクリプトの数々を紹介する。 インターネットで公開されている情報を定期的に取得し、その情報に基づいて何かの処理をしたい場合があります。昨今、多くのWebAPIやオープンデータが公開されています。それらの有益な情報同士を組み合わせることで、思ってもみない付加価値を見いだすことができるかもしれません。 ここでは、そうした一例として気象情報を定期的に取得して、グラフを描画するスクリプトを紹介します。気象庁が日々公開している気象情報（最高気温と最低気温）を取得してCSVファイルに追記するスクリプト「download.py」（図1）と、そのCSVファイルを読み込
中国でスパイを取り締まる当局は、改正「反スパイ法」をめぐり中国国内の気象データを外国企業が把握することまでも取締りの対象になるという見方を示しました。当局は、この法律は「外国企業の合法的な経営にいかなる影響も及ぼさない」としていますが、外国企業の警戒感はかえって強まっています。 中国でスパイの取締りなどを行う国家安全省は、7日までの2日間、中国のSNS上で、ことし7月に施行された改正「反スパイ法」の取締りのケースなどを説明しました。 この中では「近頃、全国各地の数百の気象観測地点で、気象データが違法に海外に提供されているのを発見し、直ちに対処した」として外国企業が中国国内の気象データを把握することまでも取締りの対象になるという見方を示しました。 一方で「外国企業の中国における合法的な投資や経営にはいかなる影響も及ぼさない」と強調し、法の執行にあたっては当局の権限が明確に規定され「恣意（しい
図1 クラウドフローで使える「コネクタ」には、「MSN天気」の情報を取得するものがある。これを使えば、1時間置き、3時間置き、毎日12時、などとスケジュールを決めて自動取得し、Excelのシートにデータを記録していくフローを作成できる 作成するフローの流れを整理しておこう。下準備として、気象データを保存するExcelファイルを作成しておく。そのうえで、一定間隔でフローを実行するトリガーを設定し、気象データを取得する。加えて、いつの時点での気象データかが分かるように現在時刻を取得して、気象データと一緒にExcelファイルに入力することにする。 早速、データを保存するExcelファイルを用意しよう。クラウドフローからデータを書き込むExcelファイルは、OneDrive上に置いておく。すると「Excel Online」の機能を使い、クラウドフローからデータを入力できる。そこで、Excel On
一般的に長期保存が可能な「アイス」商品。需要の変化に柔軟に対応するために、作り置きして製造や物流を効率化することが可能だ。そんなアイス業界で、“作りたて”に近い味わいを消費者に届けるという異例の取り組みを長年続けているのが、「チョコモナカジャンボ」を製造・販売する森永製菓だ。 同社では約20年前から、チョコモナカジャンボのマーケティングにおいて「鮮度」を重視してきた。製造から工場出荷完了までの期間を5日以内にすることを目指している。それによって、モナカの皮のパリパリ感を保ったまま店頭に並べることを可能にした。そのマーケティングは消費者に受け入れられ、2001年度から20年連続で売り上げを伸長。アイス市場拡大をけん引するブランドに成長した。
変分オートエンコーダを用いた気象データ画像の生成 Generating Weather Data Images Using Variational Autoencoder - Qiita
変分オートエンコーダを用いた気象データ画像の生成 Generating Weather Data Images Using Variational AutoencoderDeepLearningKerasAutoencoder生成モデル気象データ 1. はじめに 画像生成の分野などで変分オートエンコーダ(Variational Autoencoder)が用いられる場合があります。 Variational Autoencoder(以下、VAE)については既に多くの解説がなされています。 理論的なところは下記を参考にさせて頂きました。 Variational Autoencoder徹底解説 この手法をいくつかの気象データに適用してみました。 2. 手法 2.1 ネットワーク 下記のサイトのソースをほぼ流用させて頂きました。 【Python】Keras で VAE 入門 ネットワークは入力画像か
「○○年に一度の大雨」の計算方法とは 気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のことを確率降水量といいます。気象庁の解説ページでは、確率降水量の推定方法が解説されていますので、これに基づいて「〇〇年に一度の大雨」の値を計算してみたいと思います。 大まかには次のような流れになっています。 年最大日降水量のヒストグラムを作成する 分布関数を当てはめる 分布関数の当てはまり具合を確認する 当てはめた分布関数から確率降水量を算出する 今回は、上記2. の「分布関数を当てはめる」の準備として、当てはめに用いられる分布関数を確認しておきましょう。 当てはめる分布関数の種類 気象庁の解説ページにあるように、当てはめに用いられる分布関数は次の５種類です。 グンベル分布 一般化極値 (GEV) 分布 平方根指数型最大
Pythonで読み込みと描画を実装 GPVデータの取得とデータの読み込み，プロットをするプログラムをpythonでコーディングしてみます。どちらかのサイトで，データを適当なディレクトリ（ここでは，~/Desktop/LabCode/python/gfs-temperatureとします。）にダウンロードしておきましょう。 実装例を示します。このプログラムをplot-gfs-tempeature.pyとして，データをダウンロードしたディレクトリ（~/Desktop/LabCode/python/gfs-temperature）に移動します。 以下のコードではGFSのデータとして二番目のサイトからダウンロードしてきた gfs_4_20221224_0000_048.grb2 を使用することを想定しています。 import datetime import pygrib import cartopy
「○○年に一度の大雨」の計算方法とは？ 気象庁は観測結果をもとに、各地点について「〇〇年に一度の降水量」を算出し、発表しています。 ある期間内に1回起こると考えられる降水量のことを確率降水量といいます。気象庁の解説ページでは、確率降水量の推定方法が解説されていますので、これに基づいて「〇〇年に一度の大雨」の値を計算してみたいと思います。 大まかには次のような流れになっています。 年最大日降水量のヒストグラムを作成する 分布関数を当てはめる 分布関数の当てはまり具合を確認する 当てはめた分布関数から確率降水量を算出する 今回は、年日最大降水量 (各年について、24時間に降った雨の最大値のデータ) を取得し、様々なプロットを通してデータを把握したいと思います (「1. 年最大日降水量のヒストグラムを作成する」まで)。 0. データを取得する 今回使用する年最大日降水量は、気象庁の過去の気象デー
import datetime import os import pygrib import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patheffects as path_effects from metpy.units import units import metpy.calc as mpcalc import numpy as np import scipy.ndimage as ndimage #---------------
昨日、夏野菜の収穫報告をしましたが、気象面からも振り返っておきましょう！ 種まきを開始したのは2月でした。昨冬は暖冬でしたね。 そして季節は春へと移る。 2019年2〜4月の気温の平年差と降水量・日照時間の平年比は以下の通り。 出典：気象庁 主要地点の3ヶ月間の気温と日照時間の推移です。 出典：気象庁 3月上旬頃までは高温傾向も、4月を中心に強い寒の戻りもありましたね。 ミニカボチャを先頭に、室内育苗から屋外への定植に移行していた時期だったので、強い寒の戻りの日は、室内へプランターを避難したのもいい思い出。 そして季節は次第に梅雨から真夏へ。 出典：気象庁 主要地点の3ヶ月間の気温と日照時間の推移です。 出典：気象庁 ゴールデンウィークには一時的に強い寒の戻りがありましたね。 しかし、それを過ぎれば6月上旬頃まで季節外れの高温に。 夏野菜たちも一気に成長して収穫が始まりました。 しかし、6
大気の鉛直プロファイルから計算できる指標 LCL (Lifted Condensation Level: 持ち上げ凝結高度) 地上付近の空気塊を持ち上げたとき、凝結が起こる高度です。エマグラムでは、地上付近の気温を通る乾燥断熱線と露点温度を通る等飽和混合比線が交わる点です。 MetPyでは、 metpy.calc.lcl(pressure, temperature, dewpoint, max_iters=50, eps=1e-05)で計算することができます。 LFC (Level of Free Convection: 自由対流高度) 地上付近の空気塊を持ち上げたときにその空気塊の温度が、周囲の気温 (状態曲線で表される気温) よりも高くなった高度のことです。 LFCよりも上では、空気塊は浮力を得て、強制上昇がなくても上昇することができます。LFCが小さいほど対流活動が起こりやすいと解釈
寄り道 on Twitter: "医クラの人には畑違いなのでわかりづらいのかも知れませんが、気象データというのは軍事戦略に直結している為、世界規模の気象データを1970年代に保有しているのは西側諸国では米国くらいしか無かった為です。… https://t.co/EX7BFNSCXu"
医クラの人には畑違いなのでわかりづらいのかも知れませんが、気象データというのは軍事戦略に直結している為、世界規模の気象データを1970年代に保有しているのは西側諸国では米国くらいしか無かった為です。… https://t.co/EX7BFNSCXu
すべてはパリパリのために！気象データを活用した、「チョコモナカジャンボ」のマーケティング戦略2021/10/11 パリパリとしたモナカ皮の香ばしさ、まろやかなバニラアイスと板チョコのコク。森永製菓のロングセラーアイス「チョコモナカジャンボ」は、2020年に“20年連続の売り上げ伸長”を達成しました。 「すべてはパリパリのために！」というスローガンのもと、森永製菓が作りたてのおいしさを届けるために注力したのが、気象データをフル活用した「鮮度マーケティング」。今回は、同社の「鮮度マーケティング」に迫ったウェビナーをレポートします。 ※本記事は、「新時代のサプライチェーン×マーケティングが進む方向とは～チョコモナカジャンボの鮮度マーケティングと気象データ活用の最新事例～」と題し、日本気象協会が2021年8月30日に開催したウェビナーを、ウェブ電通報編集部の視点で記事化しました。 パリパリの食感を
BigQueryの一般公開データセットGHCN-Dailyを利用して、気象データを取得する方法をまとめました。 このnoteで得られる内容は以下になります。 ● 日本全国の観測地点ごとの降水量、最低気温、最高気温の取得方法 ● 日毎の気象データを取得するクエリ ● BigQueryの気象データを活用するならどんなシーンがいいかもしよければ、是非このnoteの方法をパクっていただき、気象データをビジネスに活用いただけたら幸いです。
電通は2月17日、過去や未来の気象データを基に、3Dプリンタで成形した和菓子「サイバー和菓子」を発表した。独自のアルゴリズムを活用して、風速・気圧・気温などのデータから和菓子の形や色をデザインし、3Dプリンタ（フードプリンタ）で出力する。2月29日～3月29日まで、六本木ヒルズのレストラン「THE MOON」で提供する。 【追記：2020年2月28日午後12時15分 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、2月29日から森ビルが臨時休館となり、サイバー和菓子の提供も延期となりました。】
ウェザーニューズは気象情報を軸に、地震や台風から桜の開花や花粉など季節に関する情報に至るまで、独自のデータを基にしたきめ細かな情報提供を強みとする。近年は企業ITの変革に、このデータを生かす取り組みも増えている。サードパーティーの気象データを獲得することで事業運営はどう変わるだろうか。 気象情報の流通プロセスは通常、気象庁からウェザーニューズのような民間気象会社にデータが渡り、マスメディアや地方自治体を経由して国民へと届けられることが一般的だった。ところがウェザーニューズが提供する気象サービス「ウェザーニュース」（以降、企業名はウェザーニューズ、サービス名はウェザーニュースと表記）は、ユーザーが発信した天気報告を収集し、予報に反映している。 気象情報の提供を手掛けるウェザーニューズは天気予報の高度化や精度向上に向けて積極的な投資を行い、独自のデータを獲得しつつある。専門企業だからこそ持ち得
こんにちは。GMO NIKKO エンジニアのN.I.です。 BigQueryを試していて試験で大量のデータがあるといいなぁと思うことがあります。 そんな時に役立つものとしてBigQueryの一般公開データセットという公開データがあり、このデータの使用方法を調べました。 地理情報、気象データなど商用サービスで使用出来そうなものから、エンジニアには役立ちそうなGitHubの公開されているソースコードなども一般公開データとして提供されているようです。 どんなデータが公開されているか調べる場合は、GCP Marketplaceのデータセットページが役立ちます。英語ですが、公開されているデータが確認できます。 今回はその中から気象データを取得する方法を紹介します。 気象データの概要説明 気象データはNOAA(アメリカ海洋大気庁)のGlobal Historical Climatology Netwo
テルアビブ大学でコンピュータサイエンスと経済学を専攻。1993年から1998年までイスラエル国防軍でソフトウェア開発に従事。1998年から2010年の間にはコンタクトセンター向けソリューションを提供するNICE社でマーケティングに携わる。2010年から2021年、EdTechのSaaS企業、Ex Librisを経営。2021年1月にTaranisのCEOに着任。 「私はおよそ10年ごとに別の業界に移ってきました。Ex Librisへはクラウドが産業を大きく変えると信じて移りました。そしてAIが多くの産業を変えると信じ、Taranisに移ったのです。アグリテックは今後2030年の間に非常に重要な分野になるでしょう」 肥料などの販売代理店を通じ、農家へ最適化ソリューションを提供 Taranisは、人工衛星やドローン、航空機などから農地の写真を撮影し、農作物の生育状況や気象や土壌のデータなどを機
気象庁の気象データの更新が約8時間にわたって停止した。原因はサーバーを接続するコアスイッチの故障だった。故障したまま動作を続け、異常なトラフィックが発生。さらに復旧時の作業ミスで、スパコンの一部処理に遅延が生じた。作業用マニュアルの不備がミスを誘発し、被害を拡大させた。 新型コロナウイルスの感染が都市圏で広がり始めた2020年3月24日の午前4時20分ごろ、気象庁のサイトに掲載されている気象データが突如、一部欠落したり更新が止まったりした。気象衛星「ひまわり8号」が撮影した日本近海の衛星画像や全国の気象情報などだ。 同日の午前6時37分ごろには影響がさらに広がった。大気の状況など気象予報に用いる数値予測データの更新にも遅れが出た。数値予測データは衛星画像など観測データの処理とは別に運用するスーパーコンピューターで演算している。障害の影響がスパコンに波及し、一部処理に遅延が生じてしまったのだ
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります（コンテンツ右上棒グラフ参照）。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」（PDF形式:381KB）をご覧ください。（2023.5.17） 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」（三重県）において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
※一般公開されているWWDC Keynoteの動画と公開Session/Documentation/Sample Codeページだけを使ってこの記事を執筆しました。 新しくリリースされたWeatherKitフレームワークでは、現在の天気、10日間の1時間ごとの気温予測、予想降水量、風の報告、UVインデックスなどを取得することができます。 iOS 16で新たにリリースされたフレームワークです。このアプリを実行するには、Xcode 14.0 betaとiOS 16が動作するデバイスを使用する必要があります。 利用料金 Appleの開発者アカウントには、天気予報APIを呼び出すための無料枠がいくつか含まれています。 制限を超えたリクエストに対しては、料金が発生する場合があります。 2022/06/08のAppleウェブページに： WeatherKit のベータ版では、Apple Develope
この記事を書いた理由 1年半前に使ったものを見つけたので整理(年末に向けたお掃除) なんちゃって分析レベルでも分析大事だなと再認識したので書きながら記憶を呼び起こしたい 当時の状況 当時、一般ユーザー向けのサービスを担当していて、ユーザーがどんなシチュエーションの時にどういう行動を取るのか見たかった (大人の事情で詳しく書けない) 天気とか気温が関係する(と考えられている)サービスだったから気象データと紐付けて分析すれば何かわかるのでは？という考えがあった 分析タイミングは不定期だったので必要なタイミングで手動で叩いて取得していた データ分析例 仮に1ヶ月の間にAさんがランチをどこで食べるのかを集計。 実際に分析したものじゃないです (ここでは お店の名前、お店に訪れた日時、お店の場所 を保持してるものとする。) 集計したものを見たところ、職場から離れた飲食店に行くこともあれば近くの飲食店
電通は2月17日、同社の社内横断フードテック・プロジェクトにおいて、未来の食体験の発信と新たな食産業の創出を目指すクリエイティブ集団「OPEN MEALS」の超未来型レストラン構想に向けた取り組みとして、気象データをもとに成形した実食できる「サイバー和菓子」をプロデュースしたと発表した。 OPEN MEALSは、フード・テクノロジー・アートの接点をリサーチし、企業や大学などとの産業や領域を超えた共創を通じて、未来の食体験の発信と新たな食産業の創出を目指すクリエイティブ集団。これまでにも、2018年の「食」データ化転送計画「寿司テレポーテーション」や2019年の超未来型レストラン構想「寿司シンギュラリティ」を手掛けている。 なお、サイバー和菓子は、六本木ヒルズのレストラン「THE MOON」がMedia Ambition Tokyo（都内各所を舞台に最先端のアートや映像、音楽、パフォーマンス
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すべてはパリパリのために！気象データを活用した、「チョコモナカジャンボ」のマーケティング戦略 | ウェブ電通報
BigQueryから気象データを取得する方法｜とくきち（tokukichi）
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電通、気象データから季節の造形を生み出す「サイバー和菓子」--六本木で提供
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