気象観測データの利用について～主な観測データの概要とその利活用～

令和元年９月２5日（水）第２回 気象ビジネス推進コンソーシアム セミナー
気象庁 観測部 計画課

気象観測データとは（気象・地震・火山・海洋）
地上、上空、海洋など様々な場所で、様々な種類の気象データがあります。
ラジオゾンデ（高層気象観測）（上空の）気温、湿度、風向風速、気圧

静止気象衛星「ひまわり」
雲、水蒸気 等

津波観測計
海洋気象観測船

海洋気象ブイ

津波の高さ（海面の潮位変動）

傾斜計

ひずみ計

地盤の傾斜変化や山体の膨張・収縮

地下の岩盤の伸び・縮み

地震計
水温、塩分、溶存酸素量、栄養塩、海潮流、二酸化炭
素濃度 等

地震動の場所、大きさ
気圧、水温、有義波高 等

火山画像（噴煙の高さ、火映等）

震度計
計測震度
（ゆれの強さ）

ウィンドプロファイラ

中層フロート（海中の）水温、塩分 等

火山カメラ（上空の）風

気象レーダー

降水の分布・その強さ、降水域内の風の分布

地上・地域気象観測（アメダス）

降水量、気温、湿度、風向
風速、日照時間、積雪深

2気象観測データの流れ
観測データは、気象庁の業務はもちろん、交通機関の安全な運航の支援など、社会経済活動のいろいろな場面で利活用されています。
社会での利用
静止気象衛星実況監視• 実況監視データ• 解析雨量等

防災

気象レーダー
ウィンドプロファイラ

気象警報･予報

ラジオゾンデ

数値予報

短時間予測

交通・輸送

• 地上気象観測• アメダス
気象庁以外の観測（水管理・国土保全局、道路局、自治体等）• 気象警報･注意報 社会経済活動• 天気予報• 降水ナウキャスト等• 降水短時間予報• 気象情報

統計処理
データ保存･検索

• 平年値
• 極値等

本日の説明内容• 気象観測全般• 地上気象観測（アメダスなど）• 気象レーダー観測• ひまわりによる気象衛星観測• 基盤的な面的気象観測データ（推計気象分布）…様々な観測データの組み合わせによる面的な観測推計データ

本日の説明内容• 気象観測全般• 地上気象観測（アメダスなど）• 気象レーダー観測• ひまわりによる気象衛星観測• 基盤的な面的気象観測データ（推計気象分布）…様々な観測データの組み合わせによる面的な観測推計データ

アメダス

雨量計

温度計・湿度計

風向風速計地域気象観測システム（アメダス）観測網
AMeDAS 「Automated Meteorological Data Acquisition System」
地方気象台などの気象官署を含めたアメダス観測網において、気温、風向風速、降水量、積雪等の観測を実施。気象官署においては、さらに気圧、湿度、天気等の観測も実施。
■○○

気象官署（特別地域気象観測所を含む）
155か所
四要素観測所（降水量・気温・風・日照時間） 687か所
三要素観測所（降水量・気温・風）
86か所（臨時観測所7か所含む）

○

雨量観測所

371か所
（臨時観測所2か所含む）＋

積雪深観測所

323か所

合計約1300ヶ所
父島、南鳥島は四要素、母島は雨量を通報（図略）

気象庁ホームページでの地図・一覧表などの表示
気象庁ホームページで、最新データやその日の記録、過去データなどを掲載しています
気温降水量

風向・風速

気象庁ホームページ アメダス
http://www.jma.go.jp/jp/amedas/
気象庁ホームページ 過去の気象データ検索
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php

地点毎の観測データの一覧表やグラフ表示

主な観測データの特徴
種類

特徴

降水量

降った雨や雪の量を0.5mm単位で表します。
雪やあられなどは、溶かして水にしてから観測します。

風

速風の速さを0.1m/s単位で表します。
一般に、○時○分の風速は、0.25秒ごとのサンプリングデータをもとに、○時○分の前10分間の平均風速を表します。
最大瞬間風速は、0.25秒サンプリングの3秒平均値の最大値を表します。
最大風速は、正1分毎の前10分間の平均風速の最大値を表します。

風

向風の吹いてくる方向を16方向で表します。
（例えば、北東の風とは、北東から吹いてくる風を言います。）
一般に、○時○分の風向は、0.25秒ごとのサンプリングデータをもとに算出する、○時○分の前10分間の平均風向を表します。

気

温

空気の温度を0.1℃（摂氏）単位で表します。

日照時間

太陽が照らした時間を0.1時間（6分）単位で表します。

積雪の深さ

積っている雪の地面からの高さを1cm単位で表します。

圧

大気の圧力（単位面積上でその上の空気柱の総重量）を0.1hPa単位で表します※気象官署、特別地域気象観測所のみです。

相対湿度

水蒸気量とそのときの気温における飽和水蒸気量との比を1％単位で表します。
※気象官署、特別地域気象観測所のみです。

気6

アメダスデータの入手方法
気象庁ホームページや気象業務支援センターを通じて、アメダスデータが入手可能です。

① データの閲覧→ 気象庁ホームページのアメダスデータの地図表示や表形式の資料を確認② データそのものを入手して分析等の処理で使いたい場合→ 気象庁ホームページのCSVダウンロードサービスで入手
・ 「最新の気象データ・CSVダウンロード」のページから、要素毎に指定したURLにアクセスしてダウンロード
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/docs/csv_dl_readme.html
・ 「過去の気象データ・ダウンロード」のページから取得したい地点・期間・要素等を選択してダウンロード
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/→ 気象業務支援センターからオンライン・オフラインで入手
・ 最新のアメダス観測データを迅速・確実にオンラインでリアルタイムに取得
・ CD-ROM等に格納された観測開始からの過去データをオフラインで取得※詳しくは、気象業務支援センターのホームページをご覧ください。
http://www.jmbsc.or.jp/jp/index.html

最新の観測データをCSV形式で取得（気象庁HP）【最新の観測データ・CSVダウンロード】

全国のアメダスの最新の降水量、最高・最低気温、最大風速、積雪深などのデータをCSV形式でダウンロードすることができます。（過去24時間分）
項目毎のCSVファイルを予め定めたURLで掲載
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/pre_rct/alltable/pre1h00_rct.csv（1時間降水量 最新）/pre24h00_rct.csv（24時間降水量 最新）/mxwsp00_rct.csv（最大風速 最新）
/mxtemsadext00_rct.csv（最高気温 最新）

【CSVファイルの構造の例】

最高気温（mxtemsadext00_rct.csv）
ヘッダ部（各要素の項目名）[行頭] ”観測所番号”,”都道府県”,”地点”,”国際地点番号”,”現在時刻(年)”,”現在時刻(月)”,”現在時刻(日)”,”現在時刻(時)”,”現在時刻(分)”,”今日の最高気温(℃)”,”今日の最高気温の品質情報”,”今日の最高気温起時（時）”,”今日の最高気温起時（分）”,”今日の最高気温起時の品質情報”,”平年差（℃）”,”前日差（℃）”,”該当旬（月）”,”該当旬（旬）”,”極値更新”,”10年未満での極値更新”,”今年最高”,”今年の最高気温（℃)（昨日まで）”,”今年の最高気温（昨日まで）の品質情報”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（年）”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（月）”,”今年の最高気温（昨日まで）を観測した起日（日）”,”昨日までの観測史上1位の値（℃）”,”昨日までの観測史上1位の値の品質情報”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（年）”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（月）”,”昨日までの観測史上1位の値を観測した起日（日）”,”昨日までの5月の1位の値”,”昨日までの5月の1位の値の品質情報”,”昨日までの5月の1位の値の起日（年）”,”昨日までの5月の1位の値の起日（月）”,”昨日までの5月の1位の値の起日（日）”,”統計開始年”[改行]
データ部
ヘッダ行に対応した各地点毎の数値が格納されています。

過去のアメダスデータをCSV形式で取得（気象庁HP）【過去の気象データ・ダウンロード】＜地点･項目・期間・表示オプションを選択＞

昨日までのアメダスの気象観測データについて、取得したい
地点や期間、データの種類等を選択し、CSVファイルとしてダウンロードすることができます。
重要なお知らせhttp://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/caution.html
過去の気象データ・ダウンロードの使い方
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help1.html
このページでできること
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help2.html
ダウンロードファイル(CSVファイル)の形式
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help3.html
データについて
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/help4.html
ご利用にあたっての注意点
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/top/attention.html【data.csv】（例：東京、３か月平均気温、2017年1月から過去3ヶ月）【CSVファイルの構造】 ・ダウンロードした時刻
・データの表題行（複数行）（例：２地点、気温） [行頭]”地点名１”,”地点名１”,”地点名１”,”地点名2”,”地点名2”,”地点名2”[改行][行頭]”年月日時”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”,”要素名”[改行][行頭]（空白） ,”品質情報”,”均質番号”,（空白),”品質情報”,”均質番号”[改行]・データ行（複数行）
年月日、表題行に対応した数値が格納されています。

本日の説明内容• 気象観測全般• 地上気象観測（アメダスなど）• 気象レーダー観測• ひまわりによる気象衛星観測• 基盤的な面的気象観測データ（推計気象分布）…様々な観測データの組み合わせによる面的な観測推計データ

レーダー

気象レーダーによる雨雲の観測
20基のレーダーで全国の雨雲の状況を監視

特徴■三次元的な観測■ドップラー機能■高頻度観測

複数仰角による観測で、雨域を立体的に観測

雨域の動き（同径方向）を観測

5分間隔の観測で、積乱雲の早期発達の把握に貢献

雨粒の動き

雨の強さ

全国の雨・風の気象の状況を立体的に把握し、気象庁の気象警報・注意報、天気予報などの防災気象情報の的確な発表に活用。

気象レーダー観測の測定原理
気象庁が全国２０箇所に設置している気象レーダーは、アンテナを回転させながら電波を発射し、雨や雪の粒からの反射波の強さから雨や雪の強さを観測しています。
さらに、ドップラー効果の原理を利用して、雨や雪の粒の動き（雲内部の風の状況）を観測することができます。

気象レーダー観測を利用したプロダクトの例
高解像度降水ナウキャスト

雷ナウキャスト

竜巻発生確度ナウキャスト

気象レーダーによる5分毎の降水強度分布と、降水ナウキャ
ストによる250m分解能の5分毎30分先までの降水強度分布予測を連続的に表示（35分～60分先は1km分解能）。

いま現在（ある時点）の雨の分布と１時間先までの予想を把握するのに適しています。

気象庁ホームページ https://www.jma.go.jp/jp/highresorad/レーダー関連プロダクト（ナウキャスト）の入手等について気象庁ホームページに各種レーダー関連プロダクトの最新画像を表示。
高解像度降水ナウキャスト等のサンプルデータは、「気象データ高度利用ポータルサイト」に掲載しているほか、「気象庁情報カタログ」に、各プロダクトの詳しい解説資料等やデータの入手先（生データは気象業務支援センターから入手）を掲載しています。
（GPVサンプルデータ）
http://www.data.jma.go.jp/developer/gpv_sample.html（気象庁情報カタログ）
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html
データ要素

領域

予報時間

配信
頻度

解像度

高解像度降水ナウ
キャスト

高解像度降水ナウキャスト
解析値及び予想値（5分毎降水強度）

日本域

1時間

5分毎

250m～
1km

雷ナウキャスト

雷ナウキャスト(10分毎の雷活動度)

日本域

1時間

10分毎

1km

竜巻発生確度ナウ
キャスト

竜巻発生確度ナウキャスト(10分毎の竜巻発生確度)

日本域

1時間

10分毎

10km気象データ高度利用ポータルサイト
様々なサービスの開発シーンなど幅広い目的で気象データにふれることができます。
http://www.data.jma.go.jp/developer/index.html

気象庁が提供する気象データの内容や解説を掲載
気象庁が発表する気象情報をXML電文形式で提供
気象観測・予測データを機械判読に適したデータ形式（CSV形式）で取得可能
数値予報等の計算結果(GPVデータ)のサンプルを提供

ポータルサイトでは、観測地点位置データなどの気象データと組み合わせて分析が可能なデータ、気象データの利活用事例なども掲載
今後も、様々なコンテンツを逐次追加予定

気象庁情報カタログ
気象データ、各種情報をカタログとして掲載し、必要な情報を検索し、入手方法を知ることができます。
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html

情報カタログの概要、使用方法等を掲載

各分野におけるデータの一覧を掲載
更に、詳細なデータの内容、提供方法も掲載

提供方法・データ形式・キーワードによる個別もしくは複数条件での検索による情報を表示※全てを入力すると、全ての条件に該当する情報が表示される。

全ての気象情報を一覧で表示
配信情報の技術的な資料を掲載

本日の説明内容• 気象観測全般• 地上気象観測（アメダスなど）• 気象レーダー観測• ひまわりによる気象衛星観測• 基盤的な面的気象観測データ（推計気象分布）…様々な観測データの組み合わせによる面的な観測推計データ

気象衛星ひまわりの歴史

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

気象衛星ひまわりの歴史
気象衛星ひまわりの歴史気象衛星ひまわりの歴史
世界最先端のひまわり

解像度、頻度、種別が世界最高の静止気象衛星
積乱雲や台風の監視能力が向上
台風予測精度が向上
海面水温、霧、黄砂等の監視能力も向上

種類
16

１時間に２回観測 １時間に６回観測

新衛星★ 観測時間を１０分に短縮

旧衛星 種
5類

★ 解像度を２倍に強化27

ひまわり８号・９号による観測
観測域[km]フルディスク（全球）

バンド

撮影できる範囲全て
約2,000×2,000

日本域

機動観測域
（台風発生時）北東日本と南西日本を合成
約1,000×1,000
領域は可変。
台風等を観測3種類の観測を行う。

31,2,45～16
3
1,2,45～16
3
1,2,45～16

解像度
[km]
0.5
120.5
120.5
12

観測時間
[分毎]
102.5

2.5

日本付近は、2.5分毎と高頻度。
11

観測の種類 フルディスク観測（10分毎）
衛星から見える地球全体を10分毎に観測

東端は、
ハワイ

西端は、インドやスリランカ
JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

カラー再現画像

観測の種類 日本域観測（2.5分毎）
日本周辺を高頻度に観測

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

観測の種類 機動観測（2.5分毎）
約1,000km×1,000kmの領域を高頻度に火山・台風を観測
南海上の台風の観測に重要な役割を持つ

2016/10/3
台風第18号

気象衛星が観測するのは電磁波。電磁波の観測で分かること。
反射特性

放射特性

「ひまわり８・９号」の観測範囲

http://www.sapc.jaxa.jp/use/data_view/

観測波長によって物の見え方が異なる

ひまわり８号・９号による観測
可視・近赤外・赤外の16種類の波長帯（バンド）で、観測を行います。
波長帯ごとの特徴に応じて、観測結果が異なります。

可視
近赤外赤外

バンド番号
B01
B02
B03
B04
B05
B06
B07
B08
B09
B10B11B12B13B14B15B16

波長 [μm]
0.47
0.51
0.64
0.86
1.6
2.3
3.9
6.2
6.9
7.3
8.6
9.6
10.4
11.2
12.4
13.3

想定される用途の一例
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、下層雲・霧、カラー合成画像
植生、エーロゾル
雲相判別
雲粒有効半径下層雲・霧、自然火災
上層水蒸気
上中層水蒸気中層水蒸気
雲相判別、SO2
オゾン
雲画像、雲頂情報 16種類の波長で観雲画像、海面水温 測を行うことにより、多雲画像、海面水温 角的な情報を得ることができる。
雲頂高度

可視・近赤外センサーが捉えるもの
太陽雲

気象衛星
火山灰・黄砂など

積雪

土壌物質に反射した太陽の光を捉える※夜間は使えない

草原

海面

雲や地表に反射した太陽光を観測する。
表面の状況によって反射特性が違う。

地上の植生B03（0.64μm）可視画像

B04（0.86μm）近赤外画像

植生による反射特性の違い

B03（0.64μm）付近の波長では、植物・水の反射特性に違いが少ない。
（海面との差は分かりにくい。）
B04（0.86μm）付近の波長では、植物のある場所からの反射が強い。
（海面との差がはっきり判別できる。）

植物の有無で、見え方が大きく異なる。

B03 (0.64μm) 可視画像
2018.11.03 09:00JST

バンド3は、水と植物の反射の違いが小さい。
海と陸の境が不明瞭

B04 (0.86μm) 近赤外画像
2018.11.03 09:00JST

B04（0.86μm）はB03に比べて植生からの反射が強い。

バンド4は、水と植物の反射の違いが大きい。
海と陸の境がはっきり！

赤外線センサーが捉えるもの
よく見る
赤外線画像

・地表、雲粒、大気中の気体など、あらゆる物質は電磁波を出す。
・赤外線のエネルギー（放射輝度）は、物質の温度に応じて決まる。
（プランクの公式）

低い

輝度温度

高い

少ない

放射のエネルギー多い(放射輝度)B13 （10.4μm） 赤外画像
2015.07.15 21:00JST

同じことを宇宙から行う。

色のつけ方が異なる。
輝度温度低
上空の雲
低い雲

海面・地上

輝度温度高ひまわり８号・９号による主なデータプロダクト種類

フォーマット

概要説明

ひまわり標準フォーマット

衛星観測データのうち、最も源泉に近く情報量の多いデータ。
16バンド毎の全てのデータを収録。

NetCDFデータ

NetCDF米国・大気研究大学共同体（UCAR）が開発したNetCDF（Network Common Data Form）と呼ばれる形式で保存したデータ。日本域と機動観測域のデータのみ（フルディスク観測のデータはありません）。

カラー画像データ

PNG

可視３バンドのデータを合成したカラー画像データ。

JPEG画像

JPEG

可視１バンドと３つの赤外バンドをJPEG画像化したデータ。

GRIB2「ひまわり」の観測データや数値予報データから、雲の有無、雪氷の有無、雲頂高度、雲型等を推定値として算出したデータ。
（１時間毎）

ひまわり標準データ

高分解能雲情報

http://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/info/sample_data.html

サンプルデータは、気象衛星センターのホームページで公開。

22

ひまわり８号・９号による主なデータプロダクト
データの形式・読み込みツールのサンプル
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/info/sample_data.html

サンプルデータ とサンプルプログラムをウェブページで提供。

23

本日の説明内容• 気象観測全般• 地上気象観測（アメダスなど）• 気象レーダー観測• ひまわりによる気象衛星観測• 基盤的な面的気象観測データ（推計気象分布）…様々な観測データの組み合わせによる面的な観測推計データ

推計気象分布（観測点の無い場所の観測値を推計）
推計気象分布は、平成28年3月から新たに提供を開始した情報です。
アメダスや気象衛星の観測データ等を元に、1km格子単位で気温や天気を推計したもので、任意の場所の気温や天気の状況を把握することができます。

生活情報等、さまざまな分
野で活用

＜気温＞

アメダス観測値

熱中症予防対策
アメダス平年値（気温）

メッシュ平年値（気温）(1km四方毎に求めた平年値)

道路凍結対策農業や電力等社会活動における対応や判断等＜天気＞
晴れや雨（雪）の広がりの把握
衛星データ
推計気象分布(気温)レーダーデータ

道路の除雪対策等
経済活動確保のための対応や判断 等

推計気象分布の概要
推計気象分布とは・地上気象の実況を1km四方のメッシュで推定した面的情報
・平成28年3月
気温・天気の提供開始 (1時間毎)
気象庁ホームページで画像を見ることが可能に
気温分布

天気分布

気象業務支援センターからGRIB2形式でのデータ入手が可能に→ オーダーメイドの情報に加工することが可能に

推計気象分布（気温）のGRIB2形式データ

日本の陸地における1kmメッシュの気温が0.5℃間隔で格納されています。

推計気象分布（天気）のGRIB2形式データ

気温と同じメッシュ上で、天気が「晴れ」「曇り」「雨」「雨または雪」「雪」のいずれかのカテゴリーで格納されています。
44

推計気象分布（気温）の表示例
2018年8月2日14時
練馬 36.8℃ 熊谷36.3℃

2018年8月5日14時
練馬 36.1℃ 熊谷37.6℃

面的に見ることにより、暑さの中心が2日は東京都から埼玉県にありますが、5日はより内陸の埼玉県から群馬県にあることがわかります。
45

推計気象分布の表示例

天気

南岸低気圧による降雪(2016年1月17日18時～18日18時)
・南岸低気圧の東進に伴い、曇天・降水域が拡大
・降雪域が関東平野を低温域とともに南下してのち北上

46 46

推計気象分布（天気）のご利用上の注意 ①
非降水エコーの影響
レーダー観測の非降水エコーや雨量計の異常値が現れた場合には、推計気象分布（天気）で雨、雨または雪、雪として表示されることがあります。

47

推計気象分布（天気）のご利用上の注意 ②※

気象衛星の太陽自動回避 (食期間の0時)などで雲量格子点情報が得られないと晴/くもり判別ができなくなる→資料なしとして出力※ひまわりから地球を見た先に太陽が入る場合に観測の一部をスキップすることがあります。

48

推計気象分布（気温・天気）の共通のご利用上の注意
1kmメッシュの平均的な値であること

・メッシュ内のアメダスのデータと一致しないこともあります
・ピンポイントで利用できないわけではありませんが、ある程度の広がりも含めて参照することが望ましいです。
・山頂の気温など特殊な場所の値として利用することは不適切です。

推計値であること・一定の誤差を含みます。
・気象状況によっては平均的な誤差より大きくなることもあります。
・非降水エコーなどが天気に反映されていることもあります。

49

ご清聴ありがとうございました気象庁GPVデータとは面的・立体的な広がりを持つ気象データ

ある「地点」「地域」についての気象データ

数値予報等のメッシュ状（３次元）の予測データ

地上・地域気象観測、高層気象観測、天気予報、注意報・警報などの観測・予測データ

推計気象分布等のメッシュ状の観測・解析データ
数値予報

推計気象分布
（気温）

天気予報

地上・地域気象観測

規則正しい格子点（メッシュ）上の値を作成（計算）→格子点データ

GPV（Grid Point Value)

GRIB2☆形式等国際ルールに基づいた形式で配信☆GRIB2 ： FM92 GRIB 二進形式格子点資料気象通報式(第2版)
世界気象機関(WMO)が規定する国際的な気象通報式。 二進（バイナリ）データとしてファイルフォーマット化し伝送する方式。
【参考】国際気象通報式・別冊（気象庁HP） ：https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/tsuhoshiki.html

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ラジオゾンデラジオゾンデウィンドプロファイラによる高層気象観測
ウィンドプロファイラ ： ドップラー効果を用いて上空の風を計測できるレーダーの一種
ウィンドプロファイラの観測原理

高度（地上～㌔ ㍍･）10時間（2015年7月16日21時～17日3時）

尾鷲観測局

帯広観測局

【ウィンドプロファイラの観測例：平成27年台風第11号通過時】
時間の経過と共に、上空の風が変化している様子が分かります。