名古屋支社所属。新しい技術・怪しいデバイス・GISが好き。名古屋から影響力のある開発チームを作って発信していくのを目標としている 【IIJ 2021 TECHアドベントカレンダー 12/17（金）の記事です】 はじめに またまた名古屋からこんにちは。今年もアドベントカレンダーへエントリーしてみました。 やっと2021年も本気出していこうと思っていたところ、もう終わりなんですね。残念、来年から本気出します。 まあ終わり良ければ総て良しと言うことで、最後はこれで締めたいと思います。最後までよろしくお願いします。 テーマを決める とりあえず勢いでエントリーしてみたものの、何をテーマにしようかなーと考えていたところ、コロナ感染者マップが目に入ってきました。 “地図楽しそうだなー。地図かぁ・・・そうだ！！オープンデータを可視化しよう！” うん、ビビッと来たわけです。 でもコロナ関係は巷にあふれている
地図上にバーグラフを表示するWebアプリ 完成物 上のように、大阪のアメダスがある各ポイントにバーグラフを表示させています。 バーグラフは2020年9月~2022年9月の間に50mmの降水量を超えた日数を表しています。 山間部で50mmを超える降水量の日が多かったことがわかりますね。 アプリの作成方法 ソースコード 以下のように、実装します。 以下のコードをmap_plot.py という名前で Desktop/labcode/python/web-data-analysis/map ディレクトリに保存します。 import numpy as np import pandas as pd import pydeck as pdk import streamlit as st # SETTING PAGE CONFIG TO WIDE MODE AND ADDING A TITLE AND F
データ整形の目的 描画したいバーグラフ Streamlitというpythonのライブラリを用いて、地図上にバーグラフを表示させたいと考えています。バーは何かしらの回数・個数（カウント）を表しています。上図はニューヨークにおけるUberEatsの利用回数を表したものです。 今回は、2020年9月~2022年9月の間において、1日の積算降水量が50mmを超えた日数がどれくらいあるかを地図上にバーグラフで描画したいと思います。 降水量の観測範囲は大阪府に絞りたいと思います。 地図上にバーグラフを表示させるためには、前段階でデータ整形を行う必要があり、次のようなデータファイルの作成が必要になります。 データ整形後のデータファイルと整形前のデータファイル（生データ） 整形後のデータファイル 以下のようなコンマ（,）で分けられたCSV（Comma Separated Values）データが必要になりま
気象庁のアメダスのデータ
気象庁のアメダス（AMeDAS: Automated Meteorological Data Acquisition System 自動気象データ収集システム）のデータはWeb APIで提供されています。 入口はいくつかありますが、例えば地図を拡大して自分の知りたい場所を探してクリックすると、一覧表（1時間ごと・10分ごと）やグラフを見ることができます。 例えば私の住んでいる三重県津市をクリックすると、https://www.jma.go.jp/bosai/amedas/#area_type=offices&area_code=240000&amdno=53133&format=table1h&elems=53414 というページが現れます。この URL に含まれる amdno=53133 により、津市のアメダスの番号が 53133 であることがわかります。 今日の早朝は大雨でしたので、そ
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
注意！この記事はかなり古い情報です。現在のQGISとは操作方法が違いますので注意してください はじめに 林地で災害が起きて、それが雨量に起因する場合、国の補助を受けて災害復旧する場合の採択基準に一定以上の雨量（80mm/24hなど）が発生している事実が必要です。その際、災害発生現場が雨量観測所から離れている場合、観測所からの距離配分で現場の雨量を推測しますが、紙の地図で自作するのは面倒なものです。 そこで、QGISを使うと、下の図のような雨量の等高線「等雨量線」を簡単に作成することが可能です。 図 等雨量線を作成した地図 この記事で作成する、雨量ラスタレイヤの作成方法は、2017年6月30日に開催されたFOSS4G HokkaidoのQGISラスタ中級編ハンズオンで行われた内容をヒントにしています。 データの準備 必要なデータは次のとおりです。l アメダス地域気象観測所一覧データ（気象庁）
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 仮想化 ＞ 事例ニュース ＞ 気象庁、アメダスなど中枢3システムを仮想化システム基盤に移行、性能の拡張性を確保 仮想化 仮想化記事一覧へ [事例ニュース] 気象庁、アメダスなど中枢3システムを仮想化システム基盤に移行、性能の拡張性を確保 2021年4月13日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 気象庁は、アメダス（地域気象観測システム）などの中枢システムを刷新し、統合仮想化基盤「気象庁情報システム基盤」に移行した。新システムは2021年3月に運用を開始した。仮想化基盤への移行により、データ量の増加に合わせて柔軟にシステムリソースを追加できる体制を整えた。システムを構築した富士通が2021年4月13日に発表した。 気象庁は2020年3月、全業務システムを集約統合する仮想化システム基盤「気象庁情報システム基盤」を構築した
今日7月2日(土)は、気象庁が設置している観測機「アメダス」の一部が、通信事業者の回線障害によりデータが取得できない状態となっています。 ウェザーニュースではアメダス以外の情報も活用して細密な解析を行っているため、面的に気温や雨量等の気象データを把握できていて、天気予報等への影響は出ていません。 気象庁のホームページをはじめ、アメダスのデータは気温や雨量が閲覧できない場合があります。 アメダスの観測地点では、昨日40℃以上を記録した群馬県桐生市、伊勢崎市ともに一部欠測しており、現時点では今日の最高気温が確定しないなどの影響が出ています。 ウェザーニュースの解析図を参照すると、そうした地域でも午後は38℃前後と昨日に近い暑さになっていることがわかります。 ウェザーニュースアプリのピンポイント天気を見て頂くと、アメダス以外のウェザーニュース独自観測も活用した実況解析で1km四方ごとに算出した気
はじめに 過去の天気を閲覧できるWebアプリを作成しましたので技術的な部分に関して紹介していきます。 概要 サービス名：かこてん。 URL：https://kako-ten.com/ コンセプト：過去の気象データを誰でも簡単に可視化・比較ができるサイト バックエンド：AWSサーバレス環境 (Lambda/Python, API Gateway, DynamoDB, SAM等) フロントエンド：React/Typescript, VITE, MUI, canva等 インフラ：AWS, CloudFront, S3, Cloudwatch, Cloudformation等 CICD：Github Actionsによる自動ビルド・テスト・デプロイ Github: https://github.com/y-o-shi/kakoten-web-front (フロントのReactコードのみ公開) サー
![[個人開発] 過去の天気を簡単にグラフ化できるサービスを作ってみた。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ef7b12adfdfa31fcecd37cbb7d5213910d5bd51b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwT3l1aGFhdCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YzAzMmI2ZjVmMTlkZjdmNmMyNjIyYzA5MzYyZWQ0OWQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd80942fa887be426ca33ebb7cb3a4e36)
数十年に一度の大雨が異常ではない時代に、不確かな未来をどう予測するか？―長期気候変動推計データセットd4PDFの挑戦 | データ統合・解析システム（DIAS）
Home 数十年に一度の大雨が異常ではない時代に、不確かな未来をどう予測するか？―長期気候変動推計データセットd4PDFの挑戦 本記事は、2019年3月1日に開催されたDIASコミュニティフォーラム2019での東京大学大気海洋研究所 木本昌秀教授の発表をもとに作成しました。木本先生をはじめ、関係者の皆様のご協力に感謝申し上げます。 3行でいうと 極端気象による自然災害が増えるなか、地球温暖化対策は産学官民問わず重要に d4PDFは地球温暖化が気候変動に与える影響を推計できるデータセット 豪雨、台風、洪水、農業、再生エネルギーなどで活用され、産業利用も期待される はじめに 「数十年に一度の大雨」や「短時間の集中豪雨」が増えています。大規模な水害への備えは、省庁・自治体、企業、学術研究それぞれにとって重要です。これら「極端気象（現象）」の増加に地球温暖化が関係している可能性があるとされ、長期的
気象庁｜報道発表資料
○「メッシュ平年値2020」の概要 「メッシュ平年値」は、気象台やアメダス観測所の無い所の平年値を、地形等の影響を考慮に入れて、1km四方の格子（メッシュ）状に推定したもので、日本全国を対象に7要素（平均気温、日最高気温、日最低気温、降水量、最深積雪、日照時間、全天日射量）を作成しています。 これらは、農業計画、再生可能エネルギーの利用を始めとする各種産業分野での適地選定、環境保全計画、都市開発計画等、多方面で利用されています。 今般、2020年平年値を元に新しいメッシュ平年値を「メッシュ平年値2020」として作成し、気象庁ホームページで公表します。 https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/atlas.html ○「メッシュ平年値2020」の「メッシュ平年値2010」との違い 平成24年に公開した「メッシュ平年値2010」との主な違いは
長らく停止しておりましたが2020年9月、再始動しました。 https://jjwd.info/ JJWD とは / 作り直した動機 JSONized Japanse Weather Dataの略で、気象庁が公開しているCSV形式のアメダス観測値データを使いやすいJSON形式に変換して提供するAPIサービスです。 当初は2017年のアドベントカレンダーに間に合わせるために構築したAPIでした。 停止したにもかかわらず、記事にコンスタントにLGTMがついておりました。 需要はあるものを放置したくはないですし、データを必要としている人も多いと思ったのできちんと使える形で整備した次第です。 使い方 使用に際して 気象業務法に抵触しない範囲で使用してください。 観測された値を基に何らかの処理を行って独自の予測を行う場合、資格ならびに気象庁の許可が必要です（観測されたままの値や、発表された気象予報を
リンク集 – 業務で使うQGIS Ver.3 完全使いこなしガイド
書籍に掲載されているWebサイト等のリンクを記載しています。 リンクの前にある（ ）内の数字は、そのリンクのある章番号です。 QGISオフィシャルサイト(2.1) https://www.qgis.org/en/site/index.html 旧バージョンのQGISダウンロード(2.1) https://qgis.org/downloads/ QGIS Webマニュアル(16.2) https://docs.qgis.org/3.4/ja/docs/gentle_gis_introduction/spatial_analysis_interpolation.html QGISドキュメント「ラスタ計算機」(16.19) https://docs.qgis.org/2.8/ja/docs/user_manual/working_with_raster/raster_calculator.htm
はじめに 長期間の連続的な降雨データが必要となったため，水文水質データベースから1時間降水量データをスクレイピングすることにしました。 降水量データを（正攻法的に）取得する方法のひとつは，気象庁アメダスのデータを取得することです。 しかし，気象庁アメダスよりデータをダウンロードする際には，データ量に制限がかけられています。 例えば，1時間降水量データは1年強くらいしか一度にダウンロードできません。 最近，台風シーズンになるとよく「100年に一度の雨」とかニュースで耳にしますが，この年数（降雨の発生確率）を求めるためには，数十年程度の降水量データが必要です。 気象庁アメダスから例えば40年分の降水量データをダウンロードしようとすると，それはそれはまあ大変な作業になります。 水文水質データベースから降水量データをクレピング 下記の説明には，正確性を欠いている部分があります。 水文水質データベー
気象庁｜報道発表資料
○「メッシュ平年値2020」の概要 「メッシュ平年値」は、気象台やアメダス観測所の無い所の平年値を、地形等の影響を考慮に入れて、1km四方の格子（メッシュ）状に推定したもので、日本全国を対象に7要素（平均気温、日最高気温、日最低気温、降水量、最深積雪、日照時間、全天日射量）を作成しています。 これらは、農業計画、再生可能エネルギーの利用を始めとする各種産業分野での適地選定、環境保全計画、都市開発計画等、多方面で利用されています。 今般、2020年平年値を元に新しいメッシュ平年値を「メッシュ平年値2020」として作成し、気象庁ホームページで公表します。 https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/atlas.html ○「メッシュ平年値2020」の「メッシュ平年値2010」との違い 平成24年に公開した「メッシュ平年値2010」との主な違いは
はじめに バーグラフを描画したい、折れ線グラフを描画したい、、etc と思ったときに、それぞれのグラフを描画しやすい形に生データを整形したデータ（ファイル）が必要になります。 そんなときに、自分で自由にデータ整形ができるとデータ解析の幅が広がりますし、自分が表現したいようにグラフを描画することができるようになります。 今回は、マップ上にバーグラフを表示するために必要なデータファイルの整形の方法と、Streamlitを使って整形したデータを地図上にプロットする方法をご紹介します！ 動作検証済み環境 データ整形の目的 描画したいバーグラフ Streamlitというpythonのライブラリを用いて、地図上にバーグラフを表示させたいと考えています。 バーは何かしらの回数・個数（カウント）を表しています。 上図は例になります。ニューヨークにおけるUberEatsの利用回数を表したものです。 今回は、
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 気象庁は、「地域気象観測システム」（アメダス）など3つのシステムを刷新し、全システムを統合運用するための仮想化基盤「気象庁情報システム基盤」上に移行した。3月に運用を開始している。気象庁情報システム基盤の構築と中枢システムの刷新・移行は富士通が担当した。 同基盤によって、各システムの運用管理体制を一元化できる他、コスト削減、システムの高度化、さらにはセキュリティ基準の統一による24時間無停止の安定稼働を実現している。同一基盤で運用されるため、新機能や新システムの開発期間の短縮や、他システムとの連携が容易になりデータの利用・活用を加速できるとしている。 刷新したのは、アメダスのほか「気象情報伝送処理システム」（アデス）、「潮位データ総合処
1.はじめに 「梨病害防除ナビゲーション」（以下、「梨ナビver.1.00」）は気象データをもとに、ナシの生育期における黒星病の防除要否を生産者自身で判断できるように開発された、Microsoft®Excel®で稼働するシステムです。これを改良して、防除実施時期の判断を秋期防除にも拡張させた「梨病害防除ナビゲーションver.2.00」を開発しました。さらに、気象観測装置を使わずに、誰でも入手可能なアメダス気象データを用いて、ナシ開花期から秋季防除時期までの防除要否を判断できる「梨なびver.2.00C」を開発しました。これらについて紹介します。 2.「梨病害防除ナビゲーションver.2.00」について 「梨病害防除ナビゲーションver.2.00」では、秋季防除の情報を以下のようなチャートで表現しています（図2）。「梨ナビver.1.00」の防除支援チャートの対象期間は8月31日まででしたが
気象庁が、2020年3月末まで、気象過去データを無償で提供しています。 (参考) 気象過去データの利用環境 https://www.data.jma.go.jp/developer/past_data/index.html 基本的な気象データは、「利用目的・対象を問わず、どなたでもご利用頂けます。」とのことなので、気象データを使って何か行っていきます。 気象庁の「過去の気象データ・ダウンロード」ページからもダウンロードできますが、まとめて一括してダウンロードできるため非常に便利です。 利用可能なデータは、以下の掲載されています。 https://www.data.jma.go.jp/developer/past_data/data_list_20200114.pdf もうすぐ期限ですので、必要な方は早めのダウンロードを 今回は、災害時の雨量の推移を地図上にヒートマップで表示してみます。 昨
Web API
→ R版 はじめに 2022年度から学年進行で施行される高等学校学習指導要領解説の「情報編」には，APIの利用について，次のような記述がある： 例えば，気象データや自治体が公開しているオープンデータなどを用いて数値の合計，平均，最大値，最小値を計算する単純なアルゴリズムや，探索や整列などの典型的なアルゴリズムを考えたり表現したりする活動を取り上げ，アルゴリズムの表現方法，アルゴリズムを正確に表現することの重要性，アルゴリズムによる効率の違いなどを扱うことが考えられる。その際，アルゴリズムを基に平易にプログラムを記述できるプログラミング言語を使用するとともに，アルゴリズムやプログラムの記述方法の習得が目的にならないよう取扱いに配慮する。 また，プログラミングによってコンピュータの能力を活用することを取り上げ，対象に応じた適切なプログラミング言語の選択，アルゴリズムをプログラムとして表現するこ
気象庁｜報道発表資料
・1991〜2020年の観測値による新しい平年値を作成しました。 ・新平年値は、令和3年5月19日から使用します。 ・新平年値では現平年値と比べ、年平均気温は全国的に0.1〜0.5℃程度高くなります。降水量は季節によって多くの地点で10％程度多くなります。 平年値の更新と使用開始時期 平年値は、その時々の気象（気温、降水量、日照時間等）や天候（冷夏、暖冬、少雨、多雨等）を評価する基準として利用されるとともに、その地点の気候を表す値として用いられています。 気象庁では、西暦年の1の位が1の年から続く30年間の平均値をもって平年値とし、10年ごとに更新しています。現在は、1981～2010年の観測値による平年値を使用していますが、今年は平年値を更新する年にあたり、1991～2020年の観測値による新しい平年値を作成しました。 気象庁では、令和3年（2021年）5月19日に、この平年値の使用を開
はじめに 皆さま、こんにちは。 Location Tech Advent Calendar 2021 by LBMA Japan 15日目の投稿を担当する株式会社truestarの藤です。 この記事では『位置に紐づく』、つまりLocation Based なオープンデータを手軽で使いやすくする取り組みをご紹介致します。 使ってみたい気はするけど・・・ 『位置に紐づくオープンデータ』って、存在することは知っているけど使ったことはない、という方は多いと思います。 理由は大きく三つあると考えています。 ①なんか難しそう 「GISツールって何？」 「SHP（シェープ）ファイルって？なんで違う拡張子のファイルもあるの？」 というように、店舗開発などの特定の部署の方以外はなかなか触る機会もない、大多数のデータ分析者にとっては未知の存在でした。 しかし、実際には難しくはありません。 BIツールのTabl
猛暑日は都市化によって増大している
毎年のように猛暑や最高気温の記録更新などが報道されているが、その原因となるのは地球温暖化だけではない。戦後の高度経済成長とともに全国各地で進んできた都市化によっても、地上気温は上昇する。地球温暖化が及ぼす熱中症や農作物への影響などを検討する際には、都市化による昇温（気温上昇）を精確に評価しなければならない。 １. 猛暑日数の増加の原因は、地球温暖化？ 地球温暖化が及ぼす健康影響のリスクとして、真夏日・猛暑日（日最高気温がそれぞれ30度および35度以上の日）の全国的な増加に伴う熱中症の増加が懸念されている注1）。実際、1910～2019年の間、全国13地点（都市化の影響が比較的小さく長期観測が行われている地点）の猛暑日の年間日数は100年あたり約1.8日増加している（図1a：回帰直線の勾配）。真夏日の年間日数も、同様に増加傾向である（図1b）。確かにこれらの昇温の一部は地球温暖化によるもので
「tdyno.377-(7：35).mp3」をダウンロード 気象庁のいわゆる「有識者」が今年の気象は「異常気象」（30年に一度以上の異常。統計学的には3σ）と言い、座長の東大教授が「温暖化の影響」と言ったので、官庁の発表に右へならえのテレビ局は一斉に異常気象、温暖化を報じている。 気象庁は気温が上がっているとグラフを出している。このグラフは名称が「平均気温」となっているが、本当の所は「都市の平均気温」だからヒートアイランド現象を含んでいるが、ともかくまずこれを元に先に進もう。 今まで、「温暖化したら台風が増える.その理由は海水が温かくなるので、台風が増え、それも大型になる」と言っている。それでは、記録のある60年ぐらいの期間の台風の発生数を見てみよう。これも同じ気象庁のデータだ。 字が小さいので見にくいが、一番上が1951年、つまり終戦から6年目のことだ。その時には台風の発生数は年間20か
日本気象、気象データ提供・利活用サポートサイト「お天気データサイエンス」の試験提供を開始 2019.10.17 ニュース GIS, 気象 お天気データサイエンス 日本気象株式会社は、気象データ提供・利活用サポートサイト「お天気データサイエンス」の試験提供を開始した。 同サイトは、さまざまな気象データを取得できる気象情報のプラットフォームで、約200種類の気象データをウェブ上の管理画面から受信設定できる。データは加工や分析をしやすい形式で、開発や作業に利用できる。 正式提供開始は2019年12月を予定しており、試験提供版では主な機能を無料で利用できる。提供データは気象庁数値予報GPV、観測（アメダス、レーダー等）、防災情報、気象庁提供データのテキスト変換データ、日本気象オリジナルのプレミアム気象データ（天気予報、各種指数情報、数値予報GPVなど）。リアルタイムデータをオンライン配信するほか、
70年代から90年代前半ごろまでのいい時代はなんだったのでしょうか? - 僕は14歳ですが、昔はスマホなんてなかったからテレビを見た... - Yahoo!知恵袋
私は、８０年代の大部分が小学生、９０年代初期、中学生でした。 確かに当時は、スマホなんぞ無かったし、ガラケーさえ金持ちビジネスマンが持つ程度で機種も大きな無線機レベル。しかもまだ自由化されていませんでした。 別にそんなもの無くても、何も不自由しなかったです。 そのぶん、街中に公衆電話があり、財布にテレフォンカードを入れていましたが。 外で遊んでいた人が多かったと質問者は、書いているけれど、 ７０年代は、わかりませんが、 ８０年代は、半ば以降公園で遊ぶ子供は、減りましたよ。 テレビゲームが主流で学校から帰るとテレビゲームが当たり前でした。 ビデオレンタルが普及し、映画やアニメなんかも友達同士で楽しんだり。 田舎でも８０年代半ば辺りからそんな感じでした。 まあ、それでも自転車で皆で遠くに出かけたり、川遊びしたり、冬場は、富良野スキー場やカムイスキーリンクスへスキーしに出かけたり、 スキーは、当
by 気ままにカモメ カテゴリ別の目次と記事の概要を以下に記載。赤字の数字は、その関連記事の最終更新日。なお、スクリプトをブロックしている時は、Firefox なら、リンク後にアドレスバーをクリックして、Enter キーで、目的の行にスライドできる。 ★更新履歴★ → 日付順の履歴へ ＜＜ カテゴリ別の全記事一覧の概要へ ＞＞ ● 元祖大食い王、デカ盛り、洋画の各リンク関連 ● youtube の CPU負荷軽減、フリープレーヤー関連 ● youtube のクラシック音楽を SMPlayer で再生 ● なでしこを使った自作ソフト関連 ● レトロゲームの攻略法関連 ● ブラウザとブログ関連 ● パソコン関連、その他の雑記 ◆ 混載ページの見出し、一覧写真へ → (2022-04-29 現在) ◆ . ★ 更新履歴 ( 過去記事の修正＆新規追加 ) ★ ★2024-03-15 ＝ 楽天モバイ
みなさんこんにちは。おこめまんです。 今回は、「気象庁アメダス10分間値をダウンロードする方法」という内容でやっていきたいと思います。 はじめに 気象庁のサイトの「各種データ・資料」に「過去の気象データ・ダウンロード」という欄があるかと思いますが、「10分間値が欲しいのに時別値までしかダウンロードできないの！？」となっている方がいらっしゃるかと思います。 当方も同じようなことを思っていたのですが、「スクレイピング」という技術を使うことにより、気象庁からデータをダウンロードすることができるということでやってみました。 これは、プログラムで気象庁の「過去の気象データ検索」のデータがほしいページにアクセスして10分間値の表のデータを抜き取るというものです。 大間アメダスのデータをゲットする 今回は青森県大間アメダスのデータを持ってくることにします。 「過去の気象データ検索」で2018年1月1日の
(2022-02-17 初稿 - ) 気象庁のアメダスのデータ(CSV)をダウンロードするのは、以下のサイトからできる。 気象庁|過去の気象データ・ダウンロード GUIでとても使いやすいだが、定期的にスクリプトを用いてダウンロードしたり、ある観測地点の現在のデータを知るのには少し不便だ。 そこで、以下のページからWebスクレイピングで、必要なデータ(サンプルとして静岡空港)をいただこうと思ったが、気象庁のサイトが複雑で、素人の筆者には難しくてできなかった。(^^ゞ 気象庁｜アメダス 他の方法についてネットで検索すると、以下のサイトでjsonでダンロードできるとの記述があった。多謝。m(__)m リニューアルされた気象庁HPからデータをダウンロードしてPythonで実況図を作成する - アメダス編 -｜Canopus｜note 実際に試したところ、うまくデータを取得できたので、備忘録として記
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コピペでOK！アメダスのデータをそれっぽく可視化してみよう | IIJ Engineers Blog
【Python】地図上にバーグラフを表示するWebアプリ作成【データ解析】 - LabCode
【Python】生データを必要な形式のデータファイルに整形する方法【データ解析】 - LabCode
雨量の等高線【等雨量線】をＱＧＩＳで作る: 森林土木memo
気象庁、アメダスなど中枢3システムを仮想化システム基盤に移行、性能の拡張性を確保 | IT Leaders
気象庁アメダスが多数欠測 ウェザーニュースの天気予報には大きな影響なし
[個人開発] 過去の天気を簡単にグラフ化できるサービスを作ってみた。 - Qiita
気象庁アメダス観測データのAPI「JJWD」をきちんと作り直した - Qiita
水文水質データベースの1時間降水量データをスクレイピング - Qiita
【Python】気象庁の降水量データを整形して、地図上にバーグラフを表示してみた【Streamlit】
気象庁、「アメダス」などの中枢システムを刷新--仮想化基盤上で統合運用を開始
アメダスデータを利用したナシ病害防除支援情報システム「梨なびver.2.00C」の開発
気象過去データの利用３（豪雨時の降水量を時系列ヒートマップ表示） - Qiita
位置に紐づくオープンデータをもっと手軽に！ - Qiita
【科学の教室】 いわゆる「温暖化」で台風や豪雨、災害はどうなっているのか？ : 武田邦彦 （中部大学）
日本気象、気象データ提供・利活用サポートサイト「お天気データサイエンス」の試験提供を開始
気ままにカモメ（back up）
気象庁アメダス10分間値をダウンロードする方法 - はじめての気象データ処理
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