日本域気象再解析データ

  • 作成日:2021年02月06日 最終更新日:2021年02月06日
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提出者情報

データジャケットの題名 日本域気象再解析データ
データの所在・所有者 未定、少なくとも東京大学先端科学技術研究センターは所有者として位置付ける予定。
データ収集方法やコスト 過去の気象観測データと地球全体の解析データについては、原則として気象庁から入手する。また、最新の気象データ同化システムについても、気象庁から入手する。これらは、気象庁が国税により収集かつ開発してきたものである。
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) 今後、データの共有のあり方についても詳細を決定するが、少なくともJST-COI-NEXT「地域気象データと先端学術による戦略的社会共創拠点」参画組織、および研究目的においては利用条件許諾のもと共有可とする。今後共有範囲を拡大する方向で考えている。

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 数値 時系列
データの変数(パラメーター)の変数名 気圧、気温、風(南北風、東西風、鉛直風)、水蒸気量、空気密度、雨、雪氷、雪、あられ、地表面から上空22km付近まで。その他地表面のさまざまなフラックスデータ(日射量)など。
データの概要説明 過去の気象観測データと過去の地球全体の大気を解析したデータをもとに、最新の4次元データ同化システムを用いて、過去の日本付近の気象要素を4次元的に再現したデータである。水平領域としては、日本列島を含む東西4000km、南北3300km程度の範囲で5km分解能として、鉛直方向には地表から高度22km付近まで、を対象に、時間方向には1時間刻みとする解析値を空間3次元プラス時間軸の4次元で作成する予定である。
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス (守秘事項が関連するため一部) ・気象情報利活用分析(気象予報、アラート、気象統計分析など直接的気象データ分析) ・災害データ連動分析 ・交通・運輸データ連動・シミュレーション分析 ・再生可能エネルギー利用データ連動・シミュレーション分析 ・医療・健康データ連動・シミュレーション分析 など
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) (守秘事項が関連するため一部) ・気象情報利活用分析結果(予報図など) ・災害データ連動分析(ハザードマップなど) ・交通・運輸データ連動・シミュレーション図 ・再生可能エネルギー利用データ連動・シミュレーション図 ・医療・健康データ連動・シミュレーション図 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 地球環境、社会行動、生態系データとの連関分析

その他

自由記述
入手したいデータ/ツール ・企業・個人・研究組織などで所有する企業活動・人間行動・健康など社会を組成する項目の時系列変動・統計データ ・独自に取得・蓄積されている気象情報データ(気圧、気温、風(南北風、東西風、鉛直風)、水蒸気量、空気密度、雨など)
可視化情報
サンプルデータ

コメント一覧

  1. TH より:

    気象データ利用には興味があるのですが、データだけでなく利用方法も提供されているといいと思いました。利用方法などを他の人と共有できるポータルのようなものがあってもいいですね。

  2. O より:

    気象庁から直接手に入るデータと何が誓うのですか??

  3. さる より:

    予測情報を用いて、今後のコロナ感染者の数を推定したいです

    • Y より:

      湿度の低い日、あるいは気温の変わり目などと感染者数の関係性を学習し、未来の実生データ(再解析)で未来の予測を行う。

  4. S.I より:

    局所的な気候データをもとに、天候によって人の行動 (外出する、旅行に行く、など)がどのように変化するかを予測できるようにしたい。
    予測データを用いて、コロナ感染者数や、渋滞、交通事故リスク、経済指標への影響などの様々な用途の予測を行いたい

  5. S.I より:

    過去の気候データ (様々なパラメーターがある) からの学習によって、現在の観測データ (過去データに比べると粒度が劣る) から局所的な気候 (雨、風など) を高精度にリアルタイム推定できるようにしたい。
    それによって、航空機、電車、船などの運航判断をより正確にしてリスクを低減させたい。特に、今後社会実装が見込まれるドローンにおいては、局所風の推定はクリティカルな安全指標になるが、現行において安価に推定できる仕組みがない。

  6. H.K より:

    天候によって場所に対して感じる魅力がどのように変化するのかを可視化してみたい

  7. H.K より:

    場所ごとの気象情報と交通事故発生場所・発生件数を用いて、気象条件ごとに危険な場所をマッピングしたい

  8. K より:

    飛行機のスケジューリングに使えると思います。

  9. S より:

    気象とSNS投稿数の関係性について調べてみたいと思います。雨の日にはたくさん投稿すると思っています

  10. SY より:

    今まで気象データを使い様々な現象と相関関係を判明できるが、精度が高いデータを用いて因果関係を判明できたらと思います。

  11. NNMR より:

    風や日照量などが分かるのであれば、不動産の分野でも物件に付加価値や訳ありを説明するのに使えそう。

  12. T より:

    気温、湿度、天気などによって人間の訪れる場所や購買するものなどの意思決定がどう変わるかが知りたい。

  13. YN より:

    3次元空間を再現しているとのことなので、それの時系列での動きをリアルな映像表現やゲーム表現の応用にも売り込むことができるのではないかと思いました。

  14. ヨウ より:

    コロナの情報を含めて、どの気象変数、或いは変数の組み合わせがコロナに最大の影響を与えるか知りたいです。

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