2019/8

気象ビジネス推進コンソーシアム【初心者向け】
気象データの基礎知識 資料（統合版）

●本資料の概要
動画「【初心者向け】気象データの基礎知識」の読み上げ原稿です。
「【初心者向け】気象データの基礎知識」は以下より御覧いただけます。
https://www.youtube.com/playlist?list=PL2KiA3sLodhgvZdK9ArkSGFrWTJPpu-̲J●項目
1 気象データの概要・特徴・データ形式
2 主な気象データの紹介（地上気象観測）
3 主な気象データの紹介（レーダー気象観測）
4 主な気象データの紹介（気象衛星観測）
5 主な気象データの紹介（1 週間先までの予報）
6 主な気象データの紹介（季節予報）
7 主な気象データの紹介（数値予報）
8 主な気象データの紹介（海洋に関するデータ）
9 主な気象データの紹介（地震・津波・火山に関するデータ）
10 気象データの入手方法（どこから）
11 気象データの入手方法（情報検索・データ利用）
12 気象データの入手方法（民間気象業務支援センターから）
13 気象データの入手方法（民間気象事業者から）
14 過去の地上気象観測データの入手と利用ここでは、気象データを有効活用するために、まず気象データがどのようなものであるか、その全体像を見てみましょう。また、気象データの形式も説明します。

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気象データとは、地球の様子を表すデータのことです。特に、雨、雲、風、波など、
大気や海洋で見られる現象を表現します。
世界中の陸で、海で、そして宇宙から、様々なセンサーや機械を用いて現在の地球の様子が観測されています。
そして、現在の観測データを出発点に、スーパーコンピュータで地球の時間変化を物理法則に従って計算することで、未来の地球の様子を予測できることが気象
データの大きな特徴です。
そのため、気象データには、過去から現在にわたる観測データと未来の予測
データの２種類があります。ここからは、気象庁でこれらの観測データや予測デー
タがどのように作られているかを紹介します。

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まずは気象観測データについて見ていきましょう。
気象庁では、大気や海洋の状況を調べるために、様々な観測を行い、データを作成しています。
最も身近なところでは、日本全国に気象観測所をおき、地上の降水量、気温、湿度、風向風速、日照時間、積雪などを機械により自動で観測しています。
また、地上だけでなく上空の状況や雲の様子も調べています。上空の状況を調べるものとして、ラジオゾンデと呼ばれる観測装置があります。これは、温度計や湿度計などのセンサーを気球に吊り下げて飛ばし、観測を行うものです。この他、
気象レーダーでは電波を利用して上空の雨雲や雪雲の位置や強さを把握しています。同様に電波を用いて上空の風の情報を得るウィンドプロファイラという観測装置もあります。さらに、宇宙からは気象衛星「ひまわり」が、海上など陸上の観測
網では観測できない場所も含めて、広い範囲の雲や水蒸気などの分布の観測を行っています。
海洋に関しては、海洋気象観測船に加え、海洋気象ブイや中層（ちゅうそう）フロートなどの観測装置を用いて、海上の気象状況や波の高さ、海の中の水温や塩分などを観測しています。
なお、気象庁では、大気や海洋の他にも、地震や津波、火山に関する観測を行
い、データを作成しています。地震に関しては、全国各地に地震計や震度計を設置し、地震の発生した場所や大きさ、揺れの強さを観測しています。津波に関して
は、沿岸部に津波観測計を設置し観測を行っています。そして火山活動に関して
は、地震計、傾斜計、火山カメラといった様々な装置を用いて観測、監視を行っています。

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次に、気象予測に関するデータが作られるまでの流れを見ていきましょう。
まず、収集した観測データを、スーパーコンピュータに入力し、それを元にして現在の気象状況を解析したデータを作成します。そして、この解析したデータを出発点にして、その時間変化を計算することで、将来の気象状況の予測データを作成します。このように数値シミュレーションを行い、将来の気象予測を行うことを「数値予報」と呼びます。
なお、より良い気象予測のためには、日本に限らず、現在の地球全体の様子を知る必要があります。そのため、気象庁では、国内外の観測データを収集しています。気象衛星観測データ、ラジオゾンデやレーダー気象観測のデータ、地上気象観測データ、海洋気象観測船のデータに加え、民間の航空機や船舶が観測した気象データも利用しています。また、海外各国の気象機関でも同様に観測が行われており、そのデータは国際的に交換されています。こうした海外気象機関のデータも利用しています。
この数値予報のデータや観測データに基づき、人間の予報官が24時間体制で、気象状況の監視・解析・予測を行っています。そして、警報・注意報や台風情報といった防災気象情報、また天気予報や１か月予報などの今後の気象の見通しに関する様々な情報を作成し、発表しています。気象庁では、こうした情報の発表に加え、スーパーコンピュータが予測した数値予報データそのものも提供しています。

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ここからは、気象データの種類や形式を見ていきましょう。
気象データは、文章化された情報を含む「電文データ」と、主に数値で構成される「数値データ」とに分けることができます。
「電文データ」には、気象特別警報／警報／注意報や台風に関する情報などの気象災害に警戒・注意を呼びかける情報をはじめ、明後日（あさって）までの天気
予報、週間天気予報、季節予報などの今後の天気・天候の見通しに関する情報があります。また、地震・津波・火山に関しても各種の警報や情報を発表し、電文データを提供しています。これらの情報は、各種のITシステムで利活用できるよう、
機械判読に適した形式であるXML（エックスエムエル）形式データで作成され、気象庁ホームページなどを通じて提供を行っています。
「数値データ」には、気象衛星観測データや地上気象観測データ、直近の雨雲の動きや強さを予報するナウキャストのデータ、気象や海洋に関する数値予報の結果から作られるデータなどがあります。数値データは、主にITシステムで利用されることを前提として、それぞれのデータの性質に応じた形式で提供を行っています。
これについて、もう少し詳しく見てみましょう。

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「数値データ」は大きく２つに分かれます。１つは、ある「地点」「地方」を対象とす
る気象データで、地上気象観測や高層気象観測のデータ、潮位観測データなどの海洋に関する観測データ、地方ごとの１か月予報の気温予測データなどがあります。もう１つは、面的・立体的な分布、広がりを表現するデータで、気象衛星や気象レーダーが観測する雲や降水の分布や、数値予報が解析・予測する気温や降
水の分布などがあります。
一つ目の「地点」「地方」に関する数値データは、リアルタイムデータをBUFR（バッファー）形式などのバイナリデータで提供しています。また、過去データをCSV（シーエスブイ）形式などのテキストデータで気象庁ホームページからダウンロードできるようにしています。
二つ目の「面的」「立体的」な数値データは、対象の領域を規則正しい格子（こうし）状に区切り、その各格子における観測値・予測値を作成することで分布を表現しています。数値予報のような立体的な分布も、ジャングルジムのような形で格子（こうし）を区切り、計算を行っています。これらは、格子点（こうしてん）値、GPV（ジーピーブイ）、あるいはメッシュデータと呼ばれています。これらのリアルタイム
データや過去データをGRIB2（グリブツー）形式などのバイナリ形式で提供しています。また、気象衛星観測やナウキャストでは、PNG（ピーエヌジー）形式などの画像データも提供しています。
ところで、BUFR（バッファー）やGRIB2（グリブツー）といったデータ形式は皆さんには馴染みがないかもしれません。国際的に気象データを交換する際には、各国間で統一した形式を利用することが望ましいため、国連の専門機関の一つである世界気象機関、WMO（ダブリュエムオー）がそのためのフォーマットを規定しています。BUFR（バッファー）やGRIB2（グリブツー）はこうした国際的に規定されたフォー

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マットの一つであり、気象庁も国内外にバイナリデータを提供する際にこれらの形式を利用しています。

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テキストデータとバイナリデータの違いも、簡単に見ておきましょう。
一般にITシステムで扱うデータは、文字情報だけからなるテキストデータと、それ以外のバイナリデータからなります。テキストデータは人間が直接読んで理解できる形で書かれているのが特徴です。
これに対して、バイナリデータは、大容量のデータや複雑な構造のデータの機械処理を前提に作られたデータです。人間が直接読んで理解できる形式では書かれていません。それぞれの形式ごとにデータの記述ルールが決められていて、利用するためには専用のアプリケーションやプログラムが必要になります。先ほど紹介したBUFR（バッファー）形式やGRIB2（グリブツー）形式データの処理でも、専用のプ
ログラムが必要となります。そのためのプログラムがいくつかインターネット上で公開されています。

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ここでは、地上付近の気象観測とそのデータを紹介します。最も身近な地上付近の気象観測データは、様々な産業分野の分析・調査・研究で活用しやすいデータです。

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気象庁では、地上付近の気温や雨、風、雪などの気象状況を監視するため、日本全国に観測所を設け、気象観測を自動で行っています。この観測を行うシステ
ムを、「地域気象観測システム」、またはその英語名の略称をとって「アメダス」と呼んでいます。1974年11月1日にシステムの運用を開始して以来、北海道から沖縄まで、離島を含めて日本全国をカバーする観測ネットワークを展開しています。
観測所によって観測要素は異なりますが、降水量、風向・風速、気温、日照時間を観測しています。また、雪の多い地方では積雪も観測しています。また、気象台などでは、気圧、湿度なども観測しています。
多くの観測所は無人で観測を行っていますが、正常に観測されているかどうか
気象台の職員が観測データを監視しています。異常や故障が発生した場合は、現地に出向いて状況の確認や修理を行います。また、観測に適した周辺環境を維持するため、観測所の除草などを職員や委託した民間の方々が行っています。

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こうした地上気象観測データの種類と形式を説明します。
リアルタイムでは、気象台などにおける「地上気象観測」による気温や湿度、降水量などのデータを、また全国の「アメダス」による気温や降水量などのデータを、
BUFR（バッファー）形式で提供しています。そして、過去データは、CSV（シーエスブイ）形式で気象庁ホームページから取得できます。なお、これら地上気象観測のデータはその「観測点」における気象観測データです。
また、「面的」な気象状況を把握できるデータとして、地上気象観測のデータに加え、レーダー気象観測や気象衛星観測のデータも活用して、気温及び天気の分布の推定を行い、「推計気象分布（すいけいきしょうぶんぷ）」として提供しています。
推計気象分布（すいけいきしょうぶんぷ）は、画像を気象庁ホームページで公開す
る他、GRIB2（グリブツー）形式のデータを提供しています。

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ここでは、レーダー気象観測とそのデータについて説明します。

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気象レーダーは、図にあるようにアンテナを回転させながらマイクロ波と呼ばれる電波を上空に向けて発射し、半径約数百kmの範囲内に存在する雨雲や雪雲を観測するものです。発射した電波が雨粒や雪の粒で反射されて再びアンテナに戻ってくるまでの時間から雨雲や雪雲までの距離を測り、それと電波を発射した方向から、雨雲や雪雲の位置を割り出します。また、戻ってきた電波の強さから雨や雪の強さを観測します。この反射されて戻ってくる電波は、「こだま」「反響」を意味する英語である「エコー」と呼ばれています。
気象庁では、全国20箇所に設置した気象レーダーの観測データを処理・合成することで、図にあるような全国にわたる雨雲の位置、雨や雪の強さの分布のメッ
シュデータを5分ごとに作成、提供しています。日本のように山が多い地形では、山影になる部分でレーダーの電波が届かず観測が行えないため、隣り合うレー
ダーの観測データを重ね合わせてレーダーエコーを合成し、観測が不十分な領域を互いに補いあっています。気象レーダーで観測した日本全国の雨や雪の強さの分布は、リアルタイムの防災情報として活用されるだけでなく、降水短時間予報や高解像度（こうかいぞうど）降水ナウキャストといった予報の作成にも利用しています。
この全国合成したレーダーエコー強度のデータを、GRIB2（グリブツー）形式で提供しています。

5ここでは、気象衛星観測とそのデータについて説明します。

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宇宙空間から観測を行う気象衛星は、陸上の観測設備だけでは観測を行うことが困難な、海洋や砂漠・山岳地帯を含めて、広い地域の雲、水蒸気、海の氷などの分布を一様に観測することができます。
静止気象衛星「ひまわり」は、赤道上空約 35,800 kmの宇宙空間から観測を行っています。地球の自転に合わせて地球の周りを回ることで、常に同じ範囲を観測することができます。
気象衛星から観測できる範囲すべてを観測する観測は「フルディスク観測」と呼ばれ、10分ごとに観測を行っています。その領域は、西はインド・スリランカ付近、
東はハワイ付近、南北には北極から南極までと、日本をはじめ東アジア・オセアニ
アの広い範囲を含んでいます。また、日本周辺はさらに頻度をあげて2.5分ごとに観測しています。さらに、台風が発生した際には、機動観測と呼ばれる観測を行います。機動観測では、約1000km四方の観測領域を、台風を追いかけるようにして変化させながら2.5分ごとに観測を行います。この観測は、海上の台風の監視に重要な役割を果たしています。

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次に、気象衛星が具体的に何を観測し、それをもとにどのようなデータが作られているかを説明します。太陽の光が雲や地表面にあたると、その光の一部は宇宙へと反射されます。また、地球や地球の大気を含むあらゆる物体はその温度に応じた赤外線を出しており、これは赤外放射と呼ばれています。光も赤外線も電磁波の一種であり、こうした地球から放射、反射される電磁波を気象衛星は観測しています。なお、物質の温度や性質によって放射、反射される赤外線や光の波長は変わってきます。気象衛星「ひまわり」では、16種類の「バンド」と呼ばれる波長帯の光や赤外線を観測します。これにより、様々な高さの雲や水蒸気、霧、山岳や海の上の氷をはじめ、黄砂などのエーロゾルと呼ばれる大気中の微粒子、地上の植物、森林火災といった様々なものをとらえることができます。
そして、各バンドの観測データそのものを「ひまわり標準データ」として提供するだけでなく、それを元にして様々な画像やデータを作成し提供しています。
例えば、光を観測する３バンドに加え、赤外線のバンドを利用することで人間の目で見たような色合いを再現した「トゥルーカラー再現画像」では、森林火災、海の氷、紅葉の進み具合などをとらえることができます。この画像を、PNG（ピーエヌジー）形式で提供しています。
一方、「赤外画像」では、太陽の光が当たらない夜間にも雲をとらえることができます。また、雲の温度から雲の高さについての情報を得ることができます。この画像を、JPEG（ジェイペグ）形式で提供しています。
さらに、気象衛星の観測データに他の気象データを組み合わせることで、様々な気象データを作成しています。その一つである「高分解能雲情報（こうぶんかいの
うくもじょうほう）」は、気象衛星観測データや数値予報のデータをもとに、雲や雪氷（せっぴょう）の有り無しの分布を算出し、GRIB2（グリブツー）形式でデータを提供し8

ています。

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ここでは、１週間先までの様々な予報について説明します。

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気象庁では、現在から目先１時間については、雨や雷・竜巻に関して、「ナウキャスト」と呼ばれる予報を提供しています。それに加え、その後15時間先までの雨の予報を提供しており、気象庁ホームページでは「今後の雨」で見ることができます。
それから、24時間先までの３時間ごとの大まかな天気や気温などを予報する「時系列予報」「天気分布予報」、明後日（あさって）までの天気・風・波の傾向、及び明日（あす）までの最高・最低気温と６時間ごとの降水確率を予報する「府県天気予報」があります。さらに１週間先までについては、「府県週間天気予報」として、日ごとの天気の傾向、最高・最低気温、降水確率の情報を発表しています。これらの情報について、詳しく見ていきましょう。

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まず、雨、雨雲に関する予報とそのデータについて説明します。
目先１時間に関しては、「ナウキャスト」と呼ばれる予報があります。
「ナウキャスト」とは、今を意味する英語「ナウ」と予報を意味する英語「フォーキャ
スト」が足し合わさった言葉です。過去１時間程度の気象レーダーや雨量計の観測データから、雨雲の移動、発達や衰弱の傾向を割り出し、それに基づいてその後１時間先までの降水の強さの面的分布を予測するものです。特に、「高解像度（こうかいぞうど）降水ナウキャスト」では、5分ごとの降水の強さの面的分布をきめ細かく提供します。また、落雷や積乱雲に伴う竜巻などの激しい突風から安全を確保してもらうため、これらの発生の可能性の分布を予報する「雷（かみなり）ナウ
キャスト」、「竜巻発生確度（たつまきはっせいかくど）ナウキャスト」を提供しています。
「解析雨量」は気象レーダーや雨量計の観測データなどをもとに、現在までの前
１時間の降水量の分布を示します。「降水短時間予報」は、６時間先までの降水量の分布を予報します。解析雨量をもとに雨雲の移動や強さの傾向を予測しますが、それだけでは時間と共に雨雲の位置や強さがずれてくるため、数値予報による雨の予測の結果も加味しています。
さらにその先７時間から15時間先までの降水量の分布については、「メソ数値予報モデル」と「局地（きょくち）数値予報モデル」と呼ばれる２種類の数値予報の結果を統計的に処理した結果を利用して予報しており、これを「降水15時間予報」と呼んでいます。
15時間先までの雨の予測データを使うことで、台風が近づいている時などには、夜間から翌朝にかけて大雨になるかどうかを前日夕方から知ることができ、自社の職員を出勤させるかどうかの判断に利用することができます。また、普段の生

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活においても、出勤時に帰宅時の予報、夜寝る前に翌日午前中の予報を確認することで、傘を持っていくかどうかどうかを決める助けとして使うことができます。
なお、これらのデータはいずれもコンピュータシステムで自動的に作成され、GRIB2（グリブツー）形式で提供を行っています。

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次に、府県天気予報について説明します。
「府県天気予報」は一般的に「天気予報」と呼ばれるものです。今日（きょう）・明日（あす）・明後日（あさって）の天気と風、波の見通し、今日（きょう）・明日（あす）の最高・最低気温、６時間ごとの降水確率について、数値予報などの予測データに基づいて予報官が予報を作成し、１日３回決められた時間に発表しています。
天気が急変したときには決められた時間以外でも発表を行うことがあります。
また、「地域時系列予報」は「府県天気予報」をもとに作成され、向こう24時間、３
時間ごとの代表的な天気、風、気温を予報するものです。ホームページでは、天気の移り変わりを図形式で分かりやすく見ることができます。これらは、気象庁ホームページ上で情報を発表するだけでなく、電文データとして、XML（エックスエムエ
ル）形式の提供も行っています。
なお、これらの予報は府県をいくつかの地域に分けた「一次細分区域（いちじさいぶんくいき）」と呼ばれる地域ごとに、日ごとの大まかな天気の傾向を予報するものです。より詳細な地域や時間帯での情報を得たい場合、数値予報などの予測データや、気象庁の許可を受けた民間の気象事業者の予報を活用してください。

12府県週間天気予報について説明します。
府県週間天気予報は、基本的に府県を単位として、予報発表日の翌日から１週間先までの日々の天気、最高・最低気温、降水確率を発表しています。府県天気予報同様、予報官が予報を作成し、その電文データをXML（エックスエムエル）形
式で提供しています。
府県週間予報独特のものとして、「信頼度（しんらいど）」とよばれる情報があります。今日（きょう）や明日（あす）の予報に比べ、さらに先の予報については、確実な予報を行うことが難しくなります。その難しさは出発点となる現在の気象状況やその後の見通しによって変わってきます。このため、その日の予報がどの程度確実かということを「信頼度（しんらいど）」という形でお知らせしています。具体的には、3 日目以降の予報での降水の有無（うむ）について、予報の確実性が高いほうから順にA、B、C の3 段階で表現しています。例えば、この先１週間のどこかで屋
外イベント会場の下見を行いたい時に、前々日、前日になって予定を変更することは極力避けたい場合、より信頼度（しんらいど）の高い日に下見の日を設定する、といった使い方が考えられます。

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ここでは、１週間より先の天候に関する予報、季節予報について説明します。

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１週間以上先になると、「〇月〇日は晴れ」「この日の最高気温は25度」といった断定的な予報を行うことが難しくなります。そのため、気温や降水量などの大まかな傾向を予報しています。具体的には、過去30年の観測値からその時期・季節の平均的な天候の状態を「平年並（へいねんなみ）」と定義し、その「平年並」となるのか、低い方に偏るのか、高い方に偏るのか、それぞれの確率を予報しています。
天候の傾向は、消費など、人々の行動の傾向に影響します。例えば、寒さが厳し
くなるにつれて、冬物衣料や暖房製品などの売れ行きが上がるといったことがあります。こちらの図は１か月予報の例ですが、１週目は平年より気温が高い確率が70%、２週目は低い確率が60％となっていることから、２週目にぐっと気温が低くなる可能性が高いと見込まれます。この低くなるタイミングに合わせて、気温が低くなると売れると考えられる商品の在庫確保や販売の手配を行うことで、売り上げを伸ばすことができると考えられます。

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ここからは、季節予報の種類を見ていきます。
季節予報には、１か月予報、３か月予報、暖候期（だんこうき）予報、寒候期（かんこうき）予報があり、表に示す通り、平均気温や降水量、日照時間、冬季の日本
海側の降雪量の見通しを予報します。また、対象とする地域の分け方で見ると、右上に示すように全国を「北日本」「東日本」「西日本」「沖縄・奄美」の４つに分けて予報する「全般季節予報」と、右下に示すような全国を11の地域に分けて予報する「地方季節予報」とがあります。
これらの季節予報は数値予報などの予測データに基づいて予報官が作成し、電文データとしてXML（エックスエムエル）形式で提供されます。

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さらに、これらの季節予報に加えて、2019年6月より「２週間気温予報」という情報の提供が始まりました。
「２週間気温予報」では、２週間先にかけての全国の日々の気温の推移を毎日発表します。気象庁ホームページ上では、１週間前から現在までに観測された気温とこの先２週間で予想される気温の大まかな傾向を、地域ごとにひとめで確認できるような形で表示します。また、地点ごとの最高気温・最低気温の傾向についても、数値やグラフで確認できます。これらの情報は、XML（エックスエムエル）形
式の電文データとしても提供します。
そして、「２週間気温予報」に基づいて、「早期天候情報」を発表することがあります。これは、その時期としては10年に一度しかないような顕著な高温、低温、降雪がこの先2週間で見込まれる際に注意を呼びかける情報です。

17ここでは、予報官が行う各種の予報の根拠として使われる数値予報とそのデー
タを説明します。

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数値予報は、風や気温などをコンピュータで数値シミュレーションして将来の大気の状態を予測するものです。数値予報を行うスーパーコンピュータ上では、地球と地球の大気についての模型が、左上に示すような規則正しく並んだ格子データとしておかれています。世界中から送られてくる観測データに基づいて、気圧、気温、風などそのひとつひとつの格子点（こうしてん）における現在の値を計算します。
これが「解析」と呼ばれる作業であり、この「解析」した値を出発点として、その時間変化を物理法則に従ってコンピュータで計算し、予測データを作成します。これを行うコンピュータ上の模型、プログラムが数値予報モデルと呼ばれるものです。
数値予報モデルの中では、大気の流れ、つまり風をはじめ、水蒸気が冷やされて水になり雨が降ること、地面が太陽に暖められたり冷やされたりすることなど、大気でおきる様々な現象が物理法則に基づいて計算されています。
右下には 実際の数値予報モデルによる降水量の予測結果を示しています。実
際の気象レーダーの観測画像と比較すると、台風に伴う降水が良く予測されていることがわかります。

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ここからは数値予報モデルとデータにはどのような種類があるかを説明します。
大気に国境はなく、遠く離れたヨーロッパや熱帯の気象状況も、数日後には日本に影響を与えるため、数値予報モデルは地球全体をカバーするモデルである「GSM（ジーエスエム）、全球（ぜんきゅう）数値予報モデル」がベースとなっています。これに加えて、日本付近についてよりきめ細かい予測を行うため、日本周辺の領域だけを取り出して数時間から２、３日先までの予測を行う「MSM（エムエスエム）、メソ数値予報モデル」、「LFM（エルエフエム）、局地（きょくち）数値予報モデ
ル」と呼ばれるモデルがあります。これら３つのモデルによる予測データが警報・注
意報や明後日（あさって）までの府県天気予報などに利用されています。これらのモデルの計算の出発点となる時刻、予報を行う期間、解像度、予想領域を資料に示しています。
なお、数値予報は国内外の観測データを取り込んでいるなどの理由から、時間の体系として世界標準時を用いています。表にUTC（ユーティーシー）と記された時
刻から９時間進めたものが日本の時刻になります。
数値予報であっても、大気の状態を完全に予測することができず、誤差が発生します。誤差は時間とともに拡大する傾向があり、その誤差が拡大する状況を把握するため、「アンサンブル予報」と呼ばれる方法が用いられています。具体的には、予測の出発点のデータとして、解析データとは少しずつ異なる気象状況のデータを設定します。それから、それらのデータでそれぞれ予測を行って得られるデータから、平均やばらつきの程度といった統計をとり、それを利用して、最も起こりやす
い現象や確率を予報します。こうした「アンサンブル予報」のデータは、主に週間予報や季節予報で用いられています。これらの予報に対応するよう、資料の通りアン
サンブル予報が行われ、データが作られています。

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こうした数値予報の予測値そのもの、GPV（ジーピーブイ）データをGRIB2（グリブツー）形式で提供しています。また、その予測値に統計的な処理を行って人間が予報作業を行う上で使いやすい形にした「ガイダンス」と呼ばれるデータを、GRIB2（グリブツー）形式、CSV（シーエスブイ）形式で提供を行っています。

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ここでは、海洋に関するデータを紹介します。

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気象庁では、海上の天気、波浪・潮汐（ちょうせき）・海氷（かいひょう）、海面から海底までの水温・海流などの状況について、観測・解析・予報を行っており、これらに応じて様々なデータがあります。ここでは、それら海洋に関するデータの例のいくつかを紹介します。
まず観測に関して、海洋観測船やブイなどの観測装置による観測だけでなく、気象衛星による観測からも海面の水温などのデータを得ています。特に、海面の水温の観測データは、「ひまわりによる海面水温格子点（こうしてん）資料」として
GRIB2（グリブツー）形式データを提供しています。
予測データの一つである「海上分布予報」は、日本周辺の海域での、風、波、天気などの海上の気象状況の分布を予報するものであり、GRIB2（グリブツー）形式
によるデータ提供が行われています。
大気同様に、海洋に対しても観測データに基づいて現在の状況を解析したデー
タを出発点として将来の状況を予測する数値予報モデルがあります。これらの数
値予報モデルにより海流や水温、沿岸の波浪について解析・予測しています。そして、そのGPV（ジーピーブイ）データをGRIB2（グリブツー）形式で提供しています。
こうした海洋に関するデータは漁業や海運業の分野を中心に活用されています。

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ここでは、地震、津波、火山に関するデータについて紹介します。

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地震や津波に関するデータを説明します。
気象庁では、震度や地震の波形、津波の高さなどを観測する施設を全国に展開
し、24時間体制で地震や津波の監視を行っています。地震や津波を観測した場合
や、地震の揺れや津波による災害のおそれがある場合には、直ちに警報や情報を発表します。これらの警報や情報の電文データはXML（エックスエムエル）形式
で提供しています。
特に、緊急地震速報は、地震の発生直後に、各地の強い揺れの到達時刻や震度をコンピュータで予測し、可能な限り素早く知らせる情報です。強い揺れの前に、自らの身を守ったり、列車のスピードを落としたり、あるいは工場で機械制御を行うといったことに役立ちます。緊急地震速報には「警報」と「予報」があります。これについて少し説明します。
全国のいずれかの地域で震度5弱以上の強い揺れが予想されるときに、震度4以上の揺れが予想される地域に発表される「警報」は、テレビ、ラジオ、携帯電話などで広く伝達されます。一方、列車の安全確保や精密機器の制御といった特定の利用目的を持った方向けに、「予報」が気象庁や許可された民間事業者から提供されています。「予報」では、より規模の小さな地震や小さな震度に対しても、予想震度や揺れが来るまでの時間の情報が専用の端末やアプリケーションを通じて提供されます。
なお、緊急地震速報には、発表から強い揺れが来るまでの時間は、数秒から長くても数十秒程度と極めて短く、震源に近いところでは速報が間に合わないといった技術上の特性や限界があることに留意してください。緊急地震速報の特性や限界、利用上の注意点については、気象庁ホームページ上で情報提供しています。

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火山に関するデータを説明します。
気象庁では、全国111の活火山のうち、火山防災のために監視・観測体制の充実などが必要な火山とされた50火山を対象に、観測装置を設置し、火山活動を24時間監視しています。観測では、地震計による火山性地震の観測、火山カメラによる監視、専用の観測機器を用いた火山ガスの観測などを行っています。
そして、観測・監視・評価の結果に基づき様々な情報が随時発表されています。
このうち、「噴火警報」は、噴石や火砕流など、生命に危険を及ぼす火山現象が発生する、あるいは危険が及ぶ範囲が拡大するおそれがある場合に発表します。また、実際に火山が噴火した場合、登山中の方や周辺にお住まいの方が直ちに身を守る行動を取れるよう、噴火したことをいち早く伝える「噴火速報」を発表します。
また、火山灰や小さな噴石は、上空の風に運ばれて広い地域に降ります。火山
灰が降り積もると、交通障害、農作物の品質低下や生育不良、精密機器の故障といった様々な被害や影響をもたらします。「降灰予報（こうはいよほう）」では、こうした被害の低減のため、噴火後に、どこに、どれだけの量の火山灰が降るか、また活動が活発化している火山については、もしも今日（きょう）、噴火が起こるとしたら、どの範囲に火山灰が降ると見込まれるかを予報し、提供します。
これらの情報はXML（エックスエムエル）形式電文データやPDF（ピーディーエフ）形式で提供しています。

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ここでは、気象データをどこから入手できるか、そのルートの概要を説明します。

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気象庁では様々なデータを作成し、民間気象業務支援センターを通じて提供しています。また、警報や注意報などの防災に関する情報や、アメダスのデータなどについては、気象庁ホームページでも提供しています。
民間の気象事業者は、民間気象業務支援センターから入手した気象庁のデータに、独自の分析や観測データを加え、顧客やユーザーのニーズに合わせた詳細なデータや使いやすいフォーマットの気象データを提供しています。
まとめると、気象データの入手方法には、①気象業務支援センターからの入手②気象庁HPからの入手③民間の気象事業者からの入手の3通りがあります。

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ここでは、気象庁ホームページのなかで、気象データをビジネスに活用することを検討し情報を収集するときに役立つもの、また実際に気象データをダウンロード
できるものをいくつか紹介します。

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一つ目は「気象データ高度利用ポータルサイト」です。本ポータルサイトでは、
様々な業界で、サービスの新規開発などの際に手軽に利用できる気象庁ホーム
ページのコンテンツを集約・掲載しています。気象庁が提供する気象データの内容を解説するコンテンツや、様々な形式の気象データをダウンロードできるコンテン
ツ、気象データの利活用事例を紹介するコンテンツなどがあります。

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次に、「気象庁情報カタログ」について紹介します。「気象庁情報カタログ」では、気象庁が保有・提供するほとんどの情報について、内容やデータ形式、提供方法
を、カタログ形式で参照することができます。提供方法・データ形式・キーワードのいずれか、またそれらの組み合わせによって情報の種類を絞込み、検索できます。
一方、分野別あるいは全ての気象情報を一覧表示することも可能です。

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ここからは、「気象庁情報カタログ」で、利用したいデータを検索する方法を、具体例で説明します。例えば、日焼け止めの商品を扱う会社が、自社商品のユー
ザー向けに提供するため、紫外線に関するデータが欲しいという場合を考えてみます。
まず、「紫外線」とキーワードに入れて検索を行うと、紫外線に関する情報の一覧が表示されます。次に、「紫外線・オゾン層」のリンクをクリックすると、紫外線やオゾン層に関するデータの種類、内容、領域、提供の頻度、提供方法、提供形式が一覧表で表示されます。さらに＜解説資料＞の下にある二重丸印のリンクをクリッ
クすると、データ形式をより詳細に解説している資料を見ることができます。

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ここからは、実際に気象データをダウンロードできる気象庁ホームページ内のコンテンツをいくつか紹介していきます。
はじめに、電文データをダウンロードできるページを紹介します。
「気象庁防災情報XML（エックスエムエル）フォーマット形式電文の公開（PULL（プル）型）」のページでは、Atom（アトム）フィードと呼ばれる電文の更新情報をもとに、ユーザーは任意のタイミングでXML（エックスエムエル）形式の電文データを入手することができます。自社のITシステムでこの電文データを自動取得・処理し、事業における安全確保や顧客・ユーザーへの安心・快適情報の提供に活用することが可能です。

32続いて、CSV（シーエスブイ）形式のデータをダウンロードできるページをいくつか紹介します。
１つ目は、最新のアメダス観測データをダウンロードできるページです。「最新の気象データ・ダウンロード」では全国のアメダスの最新の降水量、最高・最低気温、
最大風速、積雪などのデータをCSV（シーエスブイ）形式でダウンロードできます。
CSV（シーエスブイ）ファイルは、項目ごとにあらかじめ決められたURL（ユーアルエル）で掲載を行っていますので、プログラムを作成すれば自動でデータを取得、処理することも可能です。例えば、建設現場の作業員の安全確保のために、付近のアメダス観測所の最新の最高気温や最大風速データを入手したい、という場合にはこちらのページを利用すると良いでしょう。

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次に、過去のアメダス観測データをダウンロードできるページを紹介します。「過去の気象データ・ダウンロード」のページでは、昨日以前のアメダスの気象データ
をダウンロードできます。取得したいデータの地点、種類、期間をホームページ上
で選択し、CSV（シーエスブイ）ファイルをダウンロードできます。
未来の気象予測データを適切にビジネスに活用するには、過去のデータから学ぶ必要があります。まずはご自身が蓄積している過去のビジネスデータを、こうした過去の気象データとつきあわせ、それらのデータの間に関係や特徴が見られるかどうかを分析することから始めてみてください。

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また、過去の気温予測のデータをダウンロードできるページもあります。「過去の１か月予報気温ガイダンスデータ・ダウンロード」というページでは、１か月予報などの基礎資料として利用されている気温予測のデータを、CSV（シーエスブイ）形式で取得できます。長期予報の気温予測データを販売計画や在庫管理に役立てた
いが、実際に自分達が使える精度があるかどうか検証したい、といったときに役立
ちます。

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GRIB2（グリブツー）形式などのGPV（ジーピーブイ）データのサンプルをダウンロードできるページについても紹介します。気象レーダーなどの観測データや数値予報の予測データなど、面的、立体的に分布を表現する気象データは、対象の領域を規則正しい格子状に区切り、その各格子における観測値・予測値を作成しています。これらのGPV（ジーピーブイ）データ、格子点データは、GRIB2（グリブツー）
形式などのバイナリデータとして、民間気象業務支援センターから提供しています。
「GPV（ジーピーブイ）サンプルデータの一覧」ページでは、こうした様々な種類のGPV（ジーピーブイ）データのサンプルをダウンロードできるようになっています。
GPV（ジーピーブイ）データを処理、デコードするプログラムを試作したいときには、これらのサンプルデータを利用すると良いでしょう。また、インターネット上では様々なGRIB2（グリブツー）形式データの処理プログラムが公開・提供されていますが、これらの処理プログラムが利用を考えているGPV（ジーピーブイ）データにも適用できるかどうかをサンプルデータでチェックしてみる、といった使い方もできます。

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ここでは、民間気象業務支援センターからのデータ利用について説明します。

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気象業務法により、民間気象業務支援センターとして指定された一般財団法人
気象業務支援センターが、気象庁の保有する情報、データをオンライン・オフライ
ンで提供しています。リアルタイムのアメダスデータや、数値予報のGPV（ジーピー
ブイ）データなどは、この気象業務支援センターから入手することができます。
リアルタイムに情報を入手できるオンラインの情報提供サービスは、24時間365日、注意報・警報、地震や津波に関する情報などを安定して確実に提供するため、システムを全て冗長系として整備し、常時監視体制のもと運用されています。また、
危機管理上重要な緊急地震速報を含む防災情報を中心に、大阪にバックアップシ
ステムを整備し運用しています。
なお、データ提供のシステム整備に関しては、有識者・利用者・気象庁で構成される配信事業検討委員会が検討し、助言を行っています。このシステム整備・運用に必要な経費をデータ利用の負担金としてデータの利用者は支払います。負担金の金額は、データの種類ごとにデータ量に基づき定められています。利用者やシステムなどの動向を踏まえて概ね３年ごとに見直されており、配信事業検討委
員会の助言も受けつつ、気象庁の認可を得ています。

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はじめに、気象業務支援センターからオンライン、リアルタイムで入手できる気象
データの種類を説明します。オンライン気象情報配信サービスで提供されるデータ
は、気象業務支援センターへデータを送る気象庁のシステムに応じて、電文形式
データ、ファイル形式データ、緊急地震速報、気象衛星観測データの４つに分けられます。電文データは、警報・注意報や天気予報などの文字情報からなるデータが主に含まれ、気象庁の気象資料自動編集中継装置、アデスと呼ばれるシステ
ムから気象業務支援センターに送られています。ファイル形式データは、気象庁のスーパーコンピュータシステムで作成された数値予報GPV（ジーピーブイ）データや、アメダスの観測データなどが含まれ、BUFR（バッファー）やGRIB2（グリブツー）形式などのファイルで提供されます。そして、緊急地震速報と静止気象衛星ひまわりによる各種観測データは、それぞれ気象庁の独立したシステムから気象業務支援センターに送られ、提供されています。この４種類のオンライン気象情報配信サービ
スに加え、気象庁や各気象台が発表する防災情報を、発表の都度ユーザーへFAX
送信するサービスがあります。これらのサービスが提供するデータの詳細は、気象業務支援センターのホームページを参照してください。

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オンラインデータの流れを説明します。
まず、気象庁の各システムから気象業務支援センターにデータが送られます。次に気象業務支援センターで提供するために必要な処理を行い、専用線、IP（アイピー）回線、インターネット回線のいずれかの通信線を介して利用者にリアルタイムのデータが送られます。
安定したリアルタイムデータ提供が行えるよう、24時間365日運用状況の監視を行っています。

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引き続いて、オンラインデータの受信を希望する場合に、必要となる作業、手続きの流れについて説明します。
まず、どのデータを受信するか決めます。受信するデータの種類によって、通信の形式が決まりますが、電文形式データは、「JMA（ジェーエムエー）ソケット付き
TCP/IP（ティーシーピー／アイピー）」または「ファイル化した電文のFTP（エフティーピー）転送（PUT（プット））」のいずれかを選択できますので、どちらにするか選択します。次に、通信回線を、「専用線」「IP-VPN（アイピー・ブイピーエヌ）」「インターネット」から選択し、必要に応じて通信事業者、プロバイダに回線契約の申込みをします。そして、受信サーバーなど、データの受信に必要な装置を準備します。
これらの準備ができた、またできるメドが立った段階で、気象業務支援センター
への申込み手続きを行います。必要な書類を提出し、契約書を取り交わします。
なお、通信回線として専用線を選択した場合は回線の敷設作業を行います。最後に気象業務支援センターとの接続試験を行って、データが利用できるようになります。申込みからデータが利用できるようになるまで、約１か月程度かかります。

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通信回線、受信装置についての補足です。専用線、IP（アイピー）回線、インター
ネット回線それぞれ、青い破線より右側にあるアクセス回線、ルーター、受信サーバーなどを利用者で準備する必要があります。オンラインデータの利用を検討す
るときは注意してください。

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オンラインデータの利用で支払う負担金を説明します。負担金は月ごとに支払います。利用を始めた最初の月には、初期費用である「開設時負担金」が発生します。そして、それ以降毎月、「基本負担金」に加えて、利用するデータの種類、量に応じた「情報別負担金」、通信回線に応じた「通信設備負担金」を支払います。この他、通信事業者に支払う通信回線の費用や、受信サーバーなどに関する費用が必要です。金額の詳細は気象業務支援センターのホームページを確認してください。

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気象業務支援センターからのオフラインデータの購入、利用を簡単に紹介します。
アメダスや気象衛星の観測データ、数値予報による解析データ、地震や海洋に関する観測・解析データなど、気象庁が保有する過去の気象データを、気象業務支援センターよりDVDなどの形で購入できます。一度にダウンロードできないような
大量のアメダス観測データが一度に欲しい、過去の数値予報の解析データなど気象庁ホームページ上で提供していない過去データが欲しい、といった時に活用することができます。
口座振込みや代金引換の形で、郵送によりデータを受け取ることもできますし、
事前に申込みを行った上で、気象業務支援センターの窓口でデータを購入することも可能です。提供している過去データの種類や金額、申込書等など、気象業務支援センターのホームページを参照してください。

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ここでは、民間の気象事業者からの気象データ利用を簡単にご紹介します。

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民間の気象事業者は、気象業務支援センターから入手した気象庁のデータに独自の分析や観測データを加え、顧客やユーザーのニーズに合わせた詳細なデー
タや使いやすいフォーマットの気象データを作成し、提供しています。例えば、気象庁が発表する予報より更に細かい地域・内容の予報を提供したり、利用者が希望するタイミングに合わせて電話やメールで気象情報やデータを提供したりしています。また、気象データの提供だけにとどまらず、気象データを用いた業務支援
ツールやアプリ、気象データ利活用に関するコンサルティングやソリューションといったサービスを展開する気象事業者が多くあります。
気象データを入手し、分析を行い、ビジネスへの利活用に繋げるまでには数多くのハードル、課題を乗り越える必要があります。課題解決のために気象事業者の力を借りることも検討してみてください。

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なお、気象庁が提供するデータなどに基づいて、気象、波浪、地震の揺れ、津波、火山現象に関する独自の予想を利用者へ提供する場合、法律に基づき気象庁長官の許可を受ける必要があります。
この許可を受けた予報業務許可事業者の一覧を気象庁ホームページで公開しています。気象事業者を探すときの参考としてください。

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ここでは、気象庁ホームページの「過去の気象データ・ダウンロード」から気温や降水量などの過去の気象観測データをダウンロードする方法と、ダウンロードしたデータの見方を説明します。

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ここからは、2012年1月1日～2015年8月31日の「仙台」における日ごとの平均気温をダウンロードする場合で、データのダウンロード方法を説明します。

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まず、データを入手したい観測地点がある都道府県を選びます。「仙台」は宮城県にあるので、「宮城」をまずクリックします。

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次に、宮城県内の観測地点が地図上に表示されるので、そこから「仙台」を選択
します。

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選択すると、右側の選択地点の一覧に表示されます。次に「項目を選ぶ」タブをクリックします。

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クリックすると、データの種類、項目を選択する画面が表示されます。この画面では最初に、「データの種類」で、ダウンロードしたいデータの時間単位を選びます。
「時別値（じべつち）」であれば１時間ごとのデータ、「日別値（にちべつち）」であれ
ば日ごとのデータ、「月別値（つきべつち）」であれば月ごとのデータです。ここでは、
日ごとのデータを利用しますので、「日別値（にちべつち）」を選択します。
次に、「項目」でデータの項目を選択します。日別値（にちべつち）や月別値（つきべつち）の場合、データ項目は気温や降水などの要素ごとにタブで分かれていますので、まず要素のタブを選択し、そこからデータ項目を選択します。この場合、「気温」タブから「日平均気温（にちへいきんきおん）」を選択します。

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データの項目を選択すると、右側の選択項目の一覧に示されます。データ項目の選択が終わったら、「期間を選ぶ」をクリックします。

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クリックすると、データをダウンロードする期間について設定できる画面が表示されます。ここでは、「連続した期間で表示する」で2012年1月1日から2015年8月31日までを設定します。

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「表示オプションを選ぶ」については必要がなければ設定を省略できます。設定が終わったら、「CSV（シーエスブイ）ファイルをダウンロード」をクリックします。ブラ
ウザによっては、ダウンロードの確認画面が表示されますので、「保存」ボタンを押してファイルをダウンロードします。

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また、ダウンロード前に、「画面に表示」でホームページ上にデータを表示させてデータを確認し、そこからCSV（シーエスブイ）ファイルをダウンロードすることもできます。

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なお、本ページから一度にダウンロードできるデータの量には制限を設けていますので、長期間のデータ、多数の地点や項目のデータをダウンロードする場合は注意してください。現在選択しているデータの量のデータ制限に対する割合が右上に表示されますので、そちらも参考にしてください。

58ここからは、ダウンロードしたCSV（シーエスブイ）ファイルのフォーマットや見方について説明します。
CSV（シーエスブイ）ファイルの１行目にはデータをダウンロードした時刻が入っています。
その次に１行あけて、３行目から５行目にかけて、観測地点名やデータの項目名など、見出しや表題にあたるデータが入っています。そして、６行目以降に実際のデータが入っています。縦方向に見ると、１列目に年月日、２列目に選択した実際のデータが入っています。さらに、３列目以降に、特段選択をしていないのに「品質情報」「均質番号」といったデータが入っています。これらのデータは、２列目のデータに付加される情報です。

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データに付加される情報とは、データを利用するにあたり注意が必要なことがあるかどうかを示す情報です。情報の種類としては、「品質情報」、「均質番号」、「現象なし情報」の３種類があります。
「品質情報」は、そのデータを利用する上で注意が必要かどうかを示す情報です。
観測を行う装置も、100%完全な機械ではありません。頻度は多くはありませんが、観測機器や通信機器などのトラブルにより、観測データが得られないことがあります。また、こうしたトラブルを未然に防ぐために、最低年１回は定期的なメンテナン
ス、点検を行っています。点検のときは観測を休止するため、データが得られなくなります。また、日別値（にちべつち）や月別値（つきべつち）などでは、得られた観測データを集計して平均・最高・最低などの統計を取っていますが、休止期間が長くなると、仮に統計値が得られても、元のデータの量が不十分な統計データになります。品質情報は、こうしたデータが得られていない、元データが不十分といった情報を、表にあるような数値の形で提供します。
次に、「均質番号」ですが、観測を長く続けるなかでは、諸事情から観測所を移転する、技術の進展に合わせて観測方法を変更するといったことがおきます。そう
した場合、その前後でデータの品質や性質が変わってしまいます。そのことに注意を促すために、変化が生じたタイミングの前後で異なる番号を与えます。この番号の値そのものは意味を持ちませんが、異なる「均質番号」を持つデータは単純に比較を行えません。
最後に、「現象なし情報」ですが、気象台などでは、降水量に加え、「雨や雪などの降水現象があったかどうか」という「現象の有無（うむ）の観測」を行っています。
降水量の観測単位は0.5mmのため、これに達しないわずかな降水は降水量の観測値として残りません。「現象なし」情報を使えば、わずかでも「降水が見られた」

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場合と、全く「降水が見られなかった」場合とを区別することができます。この情報
は気象台などにおける降水量や積雪など、「現象の有無（うむ）」を観測している項
目だけに付加されます。「現象の有無（うむ）」の観測を行わない地点のデータや気温データには付加されません。
このように、データに付加される情報は、いわゆる”注釈”のような情報ですので、入り口の分析、大まかなデータ分析を行うときには無視しても構いませんが、精度の高い分析を行う場合、データ分析がうまく行かない理由を精査する場合には注意してください。
なお、「品質情報」「均質番号」については、「表示オプションを選ぶ」で設定すれば、元データが不十分なデータ、観測環境が変わる前のデータを自動で削除した
うえで、これらの情報を付加せずにダウンロードすることもできます。

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なお、時別値（じべつち）をダウンロード、利用するときに注意が必要な点がいく
つかあります。
データ項目を選択するときに、「データの種類」で「時別値（じべつち）」を選択した
場合、日別値（にちべつち）のように気温や降水量などの要素ごとのタブには分かれず、利用できるデータ項目はまとめて表示されます。
時別値（じべつち）は、気象の要素によって利用できるデータの種類が決められています。降水量や日照時間など、「前（ぜん）１時間」と注釈のあるものは、その時刻から１時間前までに観測された「積算値」です。それ以外は基本的に、その時
刻0分0秒ちょうどの瞬間に観測された「瞬間値」ですが、風向・風速についてはその時刻から10分前までの観測の「平均値」です。CSV（シーエスブイ）ファイル上では明示されませんが、時別値（じべつち）データを利用するときには、こうした値の種類、性質の違いに注意する必要があります。

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時間の考え方についても留意が必要な点があります。時別値（じべつち）は、前（ぜん）１時間の積算値を扱う関係から、「０時、１時、・・・、22時、23時」ではなく「１時、２時、・・・、23時、24時」で１日を区切り、ホームページ上でもそのように表示します。一方、CSV（シーエスブイ）ファイルでは24時を翌日の0時に通常自動変換して出力します。
ここでは時別値（じべつち）で特に注意してほしいことを取り上げましたが、時別
値（じべつち）に限らず、他のデータと気象データを掛け合わせて分析するときは、
時間の区切りや間隔の考え方がデータ間で異なることがある、という点に十分注意しながら分析を進める必要があります。

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「過去の気象データ・ダウンロード」は、ここまで説明した以外にも様々な形で、過去の観測データをダウンロードできます。
ダウンロード方法やファイル形式は、１つの観測地点の１つのデータ項目をダウ
ンロードする場合で説明しましたが、複数の観測地点や複数のデータ項目をまとめて１つのCSV（シーエスブイ）ファイルとしてダウンロードすることも可能です。ただし、データの期間、時間間隔に関しては同一のものに限られるため、日別値（にちべつち）と時別値（じべつち）を同時にダウンロードするといったことはできません。
また、夏季だけ販売する商品の分析に気象データを利用したい場合には、７月～８月の間だけなど、１年の特定の期間のデータを複数年にわたってダウンロード
できます。この他、「データ項目を選ぶ」の「データ種類」で「７」日別値、と設定する
ことで、１週間単位のデータをダウンロードすることもできます。
ここで取り上げたもの以外にも様々な形のデータをダウンロードできますが、詳しい説明は割愛します。ホームページのガイドを参考に、実際に手を動かして試しながら使い方を学んでください。

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