日本の異常気象
作成日：2015年05月21日 最終更新日：2015年05月21日
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提出者情報
| データジャケットの題名 | 日本の異常気象 |
|---|---|
| データの所在・所有者 | 気象庁 |
| データ収集方法やコスト | 観測所における観測による |
| データの共有について | その他 |
| データの共有について (その他を選ばれた方) |
データの分析・シミュレーションについて
| データの種類 | グラフ 数値 時系列 画像 表 |
|---|---|
| データの変数（パラメーター）の変数名 | 時間|降水量|気温|降雪量 |
| データの概要説明 | 異常気象など平年から大きくかけ離れた天候により社会的に大きな影響をもたらした現象について、その特徴と要因を分析した結果をまとめた情報。2010年からの情報を掲載している。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス | |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） | |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
その他
| 自由記述 | http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/longfcst/extreme_japan/index.html |
|---|---|
| 入手したいデータ／ツール | |
| 可視化情報 | |
| サンプルデータ |
2022年02月13日コメント一覧
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AS より:
別のDJで「世界の異常気象」というのがありますが、世界と日本の異常気象の関連性を分析するには、どの変数を、どのように見ればよいでしょうか。
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S.I より:
同じ場所で同じ規模の異常気象が発生したときの被害度合いの比較をすることで、その間に行った対策や投資がどの程度効果があったのかを評価し、知見を他の地域に活用する。
補助データとして、以下が効果的ではないか。
・被害度合いに関わる基礎データ: 世帯数、建造物数など
・被害低減 (災害対策)に関わる、
- 定量的データ: 投資項目・額、防災設備・施設数、防災グッズの売上、避難訓練の頻度、注意喚起周知資料の配布頻度、など
- 定性的データ: 防災教育プログラムの更新、災害マップ更新、など -
異常気象 (による被害)と国内の人口移動データ (https://www.stat.go.jp/data/idou/index.html)を掛け合わせて、異常気象による人口移動への影響を予測したい。
それによって、防災強化によってどの程度人口流出を防げるのかを自治体が把握できるのではないか。
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H.K より:
異常気象が起こる前の報道データやSNS上のつぶやき等について調べ、本当に深刻な災害が発生する場合にはどのような言説が飛び交うのかを調べてみたい。
台風の報道などは、大変な被害が予想されると言われていた場合でも蓋を開けてみれば大した被害にならないことがあるため（逆も然り）、本当に危険な災害を予想したい。
最近は異常気象が当たり前になっているような気もしており、その扱いをデータや分析においてどのように処理しているのか気になりました。ぜひ教えて下さい。