（気象ビジネスコンソーシアムin仙台）

ビッグデータの全体像と入手方法
令和２年１月２２日（水）16:20-16:50
＠仙台商工会議所大会議室
仙台管区気象台 気象防災部
気候変動・海洋情報調整官 上原 浩之

Japan Meteorological Agency

気象庁の観測データ（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

1気象予測データとは観測データ（国内外）

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測観測データ収集レーダー気象観測網

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

外国気象機関

データ提供

数値予報

気象衛星観測網

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

数値予報データ

解析・予測・情報作成

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
３か月予報・暖寒候期予報・・

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表
2

気象データの種類

気象庁が１日に扱う気象データ量

1,600GB
電文データ

文章化された情報を含むデータ（気象警報･注意報等）を、機械判読に適した形式（XML形式）で提供【気象警報・注意報】【予報】

気象特別警報／警報／注意報、
土砂災害警戒情報、記録的短時間大雨情報、
台風に関する情報、高温注意情報 等

今日・明日の天気予報、週間天気予報、
異常天候早期警戒情報、季節予報（１か月
予報、３か月予報、暖・寒候期予報） 等

数値データ【地震・津波・火山】
地震情報（震源・震度等）、
津波警報／注意報／予報、
噴火警報／注意報、噴火速報、降灰予報 等

スーパーコンピュータで予測・解析された３次元/メッシュデータ等を、国際的ルール（GRIB形式等）に基づいて提供【気象衛星】
ひまわり標準データ、
NetCDFデータ（※）、
衛星画像（JPEG形式）、
カラー画像（PNG形式）、
高分解能雲情報 等【観測】【ナウキャスト】

アメダス（気温、降水量等）、 高解像度降水ナウキャスト、
竜巻発生確度ナウキャスト、
レーダー（降水強度分布等）、雷観測データ、紫外線、 雷ナウキャスト 等
潮位実況報 等

【予測（気象） 】【予測（海洋）】全球モデルGPV ※ 、メソモ
デルGPV 、 局地モデル
GPV 、アンサンブルGPV（週間／1か月／3か月予
報等）、土砂災害警戒判
定メッシュ情報 等

海水温・海流予報GPV、
波浪数値予報モデルGPV、地方海上分布予報 等

海流分布予測NetCDF：気温、湿度、気圧、風速、方向などの科学的な多次元データ (変数) を格納するためのファイル形式※GPV：格子点値（Grid Point Value）

3

気象データの流れ
民間事業者等が顧客のニーズに合わせたきめ細かい気象情報や顧客向けのオーダーメイドな予報を提供しています。
このような業務を支援するため、気象業務支援センターを通じて、気象庁が所有する様々な気象データや情報を民間事業者向けに提供しています。

ホームページによる情報提供

4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ており、必要な情報を検索し、入手方法を知ることができます。
https://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
また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ます。

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

5

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触れることができます。
https://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
6

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得【気象庁防災情報XMLフォーマット形式電文の公開（PULL型）】
気象に関する情報のうち、天気概況など定時に発表されるもの、警報・注意報、地震・火山に関する情報など随時発表されるもの等について、掲載された更新情報をもとに、ユーザーは任意のタイミングでXML電文形式でダウンロードすることができます。
取得可能な電文一覧
http://xml.kishou.go.jp/open_trial/xmllist.pdf
気象庁ホームページを通じて公開するXML形式電文のご利用にあたっての留意事項
http://xml.kishou.go.jp/open_trial/considerationforxml.pdf
気象庁防災情報XMLフォーマット 仕様
http://xml.kishou.go.jp/specifications.html「気象庁防災情報XMLフォーマット」技術資料のダウンロードページ
http://xml.kishou.go.jp/tec_material.html【regular.xml】(例：高頻度フィールド 定時)【XMLファイルの構造】
・管理部（control）
情報名称・発表時刻・運用種別（「通常」、「訓練」、「試験」など）・編集
官署名・発表官署名
・ヘッダ部（head）
標題・発表時刻・基点時刻、基点時刻のあいまいさ、基点時刻からの取りうる時間・失効時刻・識別情報 ・情報形態（「発表」、「更新」、「訂正」、「取消」など）・情報番号・スキーマの運用種別情報（「気象警報･注意報」、「津波警報･注意報」など）・スキーマの運用種別情報のバージョン・見出し要素・内容部（body）
量的予想、特記事項、付加事項などヘッダ部で共通化できない内容（電文
固有の内容）

7

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得【最新の気象データ】

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、機械判読に適したデータ形式（CSV形式）でダウンロードすることができます。

項目毎のCSVファイルを予め定めたURLで掲載（例1）最新の最高気温
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/tem_rct/alltable/mxtemsadext00_rct.csv（例2）2018年7月6日9時40分時点（※）での1時間降水量※現在から24時間前まで取得可能
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/pre_rct/alltable/
pre1h00_201807060940.csv【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。
8

気象データ高度利用ポータルサイトからデータを取得【GPVサンプルデータの一覧】

数値予報や観測、予報に関するデータには、規則正し
い格子点（Grid Point）に区切って計算をしているものがあります。この計算結果であるGPV（Grid Point
Value）データのサンプルをダウンロードできます。
各数値データのフォーマット等に関する資料（配信資料に関する技術情報）
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/cgibin/jyouhou/jyouhou.cgi※（例）全球数値予報モデルGPVは、以下の技術情報等を参考にする。
ファイル名称、計算時間等：配信資料に関する技術情報（気象編）第368号
データフォーマットの詳細：配信資料に関する技術情報（気象編）第245号

GRIB2形式に関する資料（国際通報式）
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/kokusaib
et/kokusaibet_23.pdf【GPVデータの内容】（例：全球数値予報モデルＧＰＶ （ＧＳＭ全球・日本域））
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rgl_FD0006_grib2.bin
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rjp_L-pall_FD0000-0312_grib2
・Z_C_RJTD_20170216000000_GSM_GPV_Rjp_Lsurf_FD0000-0312_grib2○GSM格子点データ（全球域）
地上：海面更正気圧、風（２要素）、気温、相対湿度、積算降水量、雲量（４要素）、地上気圧
1000hPa・925hPa・850hPa・700hPa・600hPa・500hPa・400hPa・300hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流、相対湿度
250hPa・200hPa・150hPa・100hPa・70hPa・50hPa・30hPa・20hPa・10hPa： 高度、風（２要素）、気温、上昇流○GSM格子点データ（日本域）
地上： 海面更正気圧、風（２要素）、気温、相対湿度、積算降水量、雲量（４要素）、地上気圧
1000hPa・975hPa・950hPa・925hPa・900hPa・850hPa・
800hPa・700hPa・600hPa・500hPa・400hPa・300hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流、相対湿度
250hPa・200hPa・150hPa・100hPa：高度、風（２要素）、気温、上昇流

9気象業務支援センターからの気象データ入手（配信データの種類）
オンライン気象情報配信サービス：http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/online.html
気象庁の気象資料自動編集中継装置（アデス）から配信される、主に文字情報等の電文形式気象データが分岐配信されます。

気象庁のスーパーコンピュータシステム等で作成されたGPVデータ（格子点データ）や
気象レーダー等の気象データがファイルとして分岐配信されます。

気象庁の地震活動等総合監視システム（EPOS）から配信される、緊急地震速報
データが分岐配信されます。

静止気象衛星ひまわりで観測されたデータが、ファイルデータとして分岐配信されます。

画像出展：
気象業務支援センターHP※ この他、防災気象情報FAX配信サービスがあります。

10

気象業務支援センターから配信されるデータの種類
利用者は下記の8種類の中から任意のデータを選択して利用できます。
• 航空データ• 地震・火山・津波 • 予報データ• ウィンドプロファイラデータ• 観測データ• 量的予報データ • 雷観測データ• 注意報・警報
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/n-online0.html
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/denbun/D_datalist.pdf
即時情報
数値予報（全球数値予報モデルGPV、GSMガイダンス等）、海洋（ひまわりによる海面水温GPV等）、
観測・解析（1kmメッシュ全国合成レーダーGPV、降水15時間予報等）、天気図（PNG、SVG形式）、
気象衛星（JPEG形式画像、高分解能雲情報等）、防災情報（警報危険度分布等）• 非即時情報
統計データ（アメダス・地上・高層、バイナリ形式）
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/f-online0.html
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/file/F_filelist.pdf•

以下の3種類のデータがあります。
• ひまわり標準データ
フルディスク（全球）、日本域、機動観測域• NetCDFデータ
日本域、機動観測域• カラー画像データ（PNG形式）
フルディスク（全球）、日本域、機動観測域
なお、気象衛星画像データ（HRIT形式・JPEG形式）及び雲情報（高分解能雲情報・改良型雲量格子点情報・
従来型雲量格子点情報）は、「ファイル形式データ」 （上記参照）として配信しています。
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/s-online0.html
画像出展：
http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/satellite/S_filelist.pdf
気象業務支援センターHP※ この他、緊急地震速報（警報・予報）の配信、防災気象情報のFAX配信を行っています。

11

気象業務支援センターからの気象データ入手（オンライン即時配信）
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･即時配信･24時間365日 運用監視12

気象業務支援センターからの気象データ入手（費用について）
オンライン気象情報の負担金：http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/c-onlineF.html【例１】
府県天気予報/時系列予報（電文形式データ）※を「インターネット」を用いて入手する場合に係る費用（平成30年4月1日現在）

・開設時負担金（１接続あたり）

50,000円 （初回のみ）

・基本負担金3,600円 （月額）・情報別負担金「予報データ」（電文形式）

21,600円 （月額）・通信設備負担金

2,800円 （月額）※※金額はいずれも税別

このケースでは、利用者は開設月
支援センター配信負担金として 78,000円+税のほか、アクセス回線費用* + 受信装置等費用*
翌月以降 支援センター配信負担金として 28,000円＋税のほか、アクセス回線費用* (+ 受信装置等費用)*を負担することになります。
*アクセス回線費用は回線事業者等への支払いとなります。受信装置等は受信者でご用意いただくことになります。

※補足
ヘッダ名：VPFD50
データ形式：XML
要素：予報区名、発表日時、細分区域名、予報文（予報期間、風、天気）、波浪予報（予報期間、波高）、量的予報（最高気温、最低気温）等、
降水確率、その他／3時間ごとの天気・気温・風向・風速

13民間気象事業者からの気象データ入手
気象データは民間気象事業者からも入手することが可能です。また、気象デー
タ提供以外のサービスもあります。
民間事業者独自のサービス（例）

気象庁が発表する予報より更に細かい地域・内容の予報を提供する
利用者が使いやすいフォーマットへの気象データの変換
利用者が知りたいタイミングに合わせて電話やメール等を用いて気象データを届ける
気象データを用いた業務支援ツールの提供
気象データ利活用に関するコンサルティング
等（例）市町村単位の予報・実況（イメージ） （例）雷雨接近お知らせサービス（例）コンサルティングサービス

気象データ×その他データ等
・既存ビジネスの生産性向上
・新規ビジネスの発掘

皆様のニーズに合うような情報を提供している民間気象事業者が数多くあります（次頁参照）。

14主な気象データの概要と使い方の紹介：地上気象観測等のデータ
地上付近の気温、湿度、気圧、降水量等の観測を行います。地上気象観測は1分毎、気象レーダー観測は5分毎、
地域気象観測（アメダス）は10分毎に観測しています。また、推計気象分布は、アメダスや気象衛星の観測データをもとに、気温および天気の分布を1kmメッシュで算出しています。

地上気象観測地域気象観測（アメダス）

ポイント

観測
地点数
（解像度）
155

ポイント

気象レーダー観測
推計気象分布

情報の種類

観測頻度

要素

1分毎

気温、湿度、気圧、降水量、風向風速、日照時間、積雪深 等

約1,30010分毎

気温、降水量、風向風速、日照時間、積雪深

メッシュ

20

5分毎

エコー（降水）強度、ドップラー速度 等

メッシュ

（1km）

1時間毎

気温分布（0.5℃間隔）、天気分布（晴れ、くもり、雨、雨または雪、雪）【地上気象観測等に関する主なデータ】

アメダス関連資料（10分毎）［BUFR］、アメダス統計値［CSV等］、地上気象実況報（国内）［BUFR］ 、
1kmメッシュ全国合成レーダーエコー強度GPV［GRIB2］、推計気象分布［GRIB2］ 等
15

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、天気の観測も実施。
気象官署

■

155か所

（管区・沖縄気象台6、地方気象台50、測候所2、特別地域気象観測所94、施設等機関3）

四要素観測所○

687か所（降水量・気温・風・日照時間）

三要素観測所○

88か所 （臨時観測所9か所を含む）（降水量・気温・風）

○
（＋

雨量観測所
積雪深観測所

371か所（臨時観測所2か所を含む）
323か所）（平成30年1月1日時点）

合計約1300ヶ所

我が国の地上気象観測を支える基盤的観測網（1974年11月1日に運用開始）

観測施設の例16

静止気象衛星による観測データ
フルディスク（全球）、日本域、機動観測域（台風発生時）を16バンド（波長帯）で観測し、各種観測データ
及びプロダクトを生成しています。フルディスク観測は10分毎、日本域観測、機動観測は2.5分毎に観測しています。
観測域[km]フルディスク
（全球）

日本域

バンド

解像度

観測頻度

バンド番号

想定される用途の一例

[km]

[分毎]

B01

植生、エーロゾル、カラー合成画像

B02

植生、エーロゾル、カラー合成画像

B03

植生、下層雲・霧、カラー合成画像

B04

植生、エーロゾル

B05

雲相判別

3

0.5

1,2,4

1

5～16

2

約2,000×2,000

30.5

北東日本と南西日本
を合成

1,2,4

1

5～16

2

B06

雲粒有効半径約1,000×1,000

3

0.5

B07

下層雲・霧、自然火災

領域は可変。
台風等を観測

1,2,4

1

5～16

2

B08

上層水蒸気

B09

上中層水蒸気

B10

中層水蒸気

B11

雲相判別、SO2

B12

オゾン

B13

雲画像、雲頂情報

B14

雲画像、海面水温B15

雲画像、海面水温

B16

雲頂高度

撮影できる範囲全て

機動観測域（台風発生時）

種類
可視画像
赤外画像
水蒸気画像

10

2.5

2.5

概要
雲や地表面によって反射された太陽光を観測した画像
雲、地表面、大気から放射される赤外線を観測した画像
赤外画像の一種で、大気中にある水蒸気と雲からの赤外放射を観測した画像

日中の領域は可視画像、夜間の領域は赤外
雲頂強調画像 画像を表示し、その上に雲頂高度が高い雲のある領域を色付けした画像

赤外画像（バンド13）高分解能雲情報（雲頂高度）

白は可視、橙の濃さにあわせて、近赤外・中赤外・遠赤外の順番【気象衛星に関する主なデータ】 ひまわり標準データ［ひまわり標準フォーマット］、NetCDFデータ［NetCDF］、衛星画像［JPEG］、カラー画像データ［PNG］、高分解能雲情報［GRIB2］ 等

17

ナウキャスト／雨雲の動き

降水15時間予報/今後の雨

ナウキャストは気象レーダー等で観測された雨雲の過去の動きや現在の分布等を元に、目先1時間の降水の分布、雷及び竜巻発生の可能性を予報します。降水15時間予報は気象レーダー観測に数値予報の予測も加味して15時間
先までの各1時間降水量の分布を予報し、6時間先までの降水量予測は10分ごと、7時間先から15時間先までの降水量予測は1時間ごとに更新します。

データ名

概要

作成頻度

予測時間
/時間分解能解像度

高解像度降水ナウキャスト

雨雲の詳細な解析と移動、発達や衰弱、新たな発生などを予測します。ホームページでは雷の発生状況等も表示できます。

５分毎

1時間/5分毎

250m

４つの階級で雷の激しさ及び落雷の可能性を表します。

10分毎

1時間/10分毎

１km「竜巻が今にも発生する（または発生している）可能性の程度」を推定し、これを発生確度としています。

10分毎

1時間/10分毎

10km

1時間毎

1～6時間/
10分毎
7～15時間/
1時間毎

5km

雷ナウキャスト
竜巻発生確度ナウキャスト

降水15時間予報

15時間先までの各1時間降水量の分布を予想します。

【ナウキャスト／今後の雨に関する主なデータ】
高解像度降水ナウキャスト［GRIB2］、雷ナウキャスト［GRIB2］、竜巻発生確度ナウキャスト［GRIB2］
降水短時間予報[GRIB2]、速報版降水短時間予報[GRIB2]、降水15時間予報[GRIB2] 等

18

数値予報
「数値予報」は、観測データに基づき現在の気象状況を「解析」し、将来の気象状況を「予測」するデータです。
スパコンの中で、地球の大気をモデル化

実際の雨分布（気象レーダーの観測）

LFM（局地モデル）の予測

MSM（メソモデル）の予測

世界中の観測データを用いて、現在の気象状況を「解析」
解析を元に、物理式を用
いて将来を「予測」＊UTC：協定世界時のことを指します。日本標準時はこれを9時間進めた時刻です。

予報時間

水平方向の
解像度

予想領域

132時間（6時間間隔）
138～264時間（6時間間隔、12UTCのみ)

20km

全球

５km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度

２km

北緯 22.4度～47.6度、東経 120度～150度

初期値（UTC）*
GSM（全球域） 00，06，12，18
MSM
LFM

00，03，06，09，
39時間 (地上は１時間間隔、気圧面は３時間間隔)
12，15，18，21
毎時00分

9時間 （地上は30分間隔、気圧面は１時間間隔）【数値予報に関する主なデータ】
GSM（全球数値予報モデル）格子点データ（全球域）［GRIB2］、GSMガイダンス［GRIB2］、MSM（メソ数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］、MSMガイダンス［GRIB2］、LFM（局地数値予報モデル）格子点データ［GRIB2］ 等

19天気予報／週間天気予報
天気予報は、今日・明日・明後日の天気と風と波、明日までの6時間ごとの降水確率と最高・最低気温を、毎日5時、11時、17時に発表します。
週間天気予報は毎日11時・17時に発表されます。3日目以降の降水の有無の予報について「予報が適中しやすい」
ことと「予報が変わりにくい」ことを表す信頼度をＡ、Ｂ、Ｃの3段階で表します。
信頼度

内容

Ａ

確度が高い予報●適中率が明日予報並みに高い（降水有無の適中
率：平均88％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性がほ
とんどない（変わる割合：平均1％）Ｂ

確度がやや高い予報●適中率が４日先の予報と同程度（降水有無の適中率：平均73％）●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が低い（変わる割合：平均6%）Ｃ

確度がやや低い予報●適中率が信頼度Ｂよりも低い（降水有無の適中
率：平均58％）もしくは●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が信頼度Ｂよりも高い（変わる割合：平均16％）※適中率および降水有無が変わる割合は2014年12月までの5年間のデータによる【天気予報／週間天気予報に関する主なデータ】

府県天気予報［XML］、府県週間天気予報［XML］、週間アンサンブル全球域GPV［GRIB2］、週間アンサンブル日本域GPV［GRIB2］ 等

20

１か月予報／３か月予報／暖候期・寒候期予報（季節予報）
平年の気候と比べて、平年並の範囲に入る可能性、上回る可能性、下回る可能性を確率を用いて予報します。
予報の種類

発表日※1

予報期間※2

異常天候早期
警戒情報

毎週月・木曜日

５～１４日先

１か月予報

毎週木曜日

３か月予報

毎月25日頃

暖候期予報

2月25日頃

予報する要素※3,4
気温、降雪量

１か月先
１週目

２週目

気温、降水量、日照時間、降雪量
3～4週目

３か月
1か月目

2か月目

気温、降水量、降雪量
3か月目

9月25日頃

気温、降水量

暖候期（6月～8月）

気温、降水量

梅雨時期（6月～7月）

降水量

寒候期（12月～2月）

気温、降水量、降雪量

沖縄・奄美は5月～6月

寒候期予報

気温

※1：発表日の一覧とカレンダーを以下に掲載しています。
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kisetsu_riyou/calendar/index.html※2： １週目（１か月目）とは、予報期間内の１週目（１か月目）等を意味します。
※3：気温は平均気温、降水量・日照時間・降雪量は期間内の合計降水量・合計日照時間・合計降雪量を予想します。
※4：降雪量は日本海側が対象です。

【季節予報に関する主なデータ】

早期天候情報［XML］、全般季節予報［XML］、地方季節予報［XML］、
早期天候情報ガイダンス［CSV］、1ヶ月／3ヶ月／暖・寒候期予報ガイダンス［CSV］、
早期天候情報アンサンブル統計GPV［GRIB2］、
1ヶ月／3ヶ月／暖・寒候期予報アンサンブル統計GPV［GRIB2］ 等

21

地震・津波に関するデータ
気象庁では24時間体制で、全国に設置した地震計や津波観測施設などの観測データから、地震や津波を監視しています。 地震や津波が発生すれば直ちに、警報や情報の発表を行います。監視には、気象庁以外の関係機関の観測データも収集し活用しています。
緊急地震速報（警報）及び（予報）※＜発表基準＞
緊急地震速報（警報）: 最大震度５弱以上の揺れが予想された場合
緊急地震速報（予報）: 最大震度３以上又はマグニチュード3.5以上と予想された場合
緊急地震速報（予報）は、警報よりも発表頻度が多くなり予想の精度が落ちますが、必要とする場所の震度と揺れの到達時刻の予想を警報よりも早く知ることができます。
このため、予報を機械制御や自動管内放送等へ活用することで、地震の揺れに対する事前の備えができるというメリットがあります。

津波注意報※利用にあたっては、「緊急地震速報（警報）及び（予報）について」等のページを参照し、特性や限界を十分に理解する必要があります。
https://www.data.jma.go.jp/svd/eew/data/nc/shikumi/shousai.html【地震・津波情報に関する主なデータ】
緊急地震速報（警報・予報） ［XML］ 、震度速報［XML］、
津波警報・注意報・予報［XML］、津波情報［XML］、 等

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火山に関するデータ
111の活火山のうち、50火山について、地震計、傾斜計、空振計、GNSS観測装置、監視カメラ等により、火山活動
を24時間観測（監視）し、また、火山の予報及び情報を随時発表しています。

観測項目（例）• 震動観測（地震計による火山性地震や火山性微動の観測）• 遠望観測（高感度カメラ等による動画監視）• 地殻変動観測（GNSS*、傾斜計等による地殻変動の観測）• 火山ガス観測（小型紫外線スペクトロメータによるSO2の放出量測定）*GNSS：全球測位衛星システム（Global Navigation Satellite System）の略称です。
代表的なものとして、GPS、GLONAS等があります。

火山に関する情報（例）• 噴火警報・予報• 降灰予報• 噴火速報火山名 ○○山 噴火速報
平成△△年△△月△△日△△時△△分 気象庁地震火山部発表＊＊（見出し）＊＊＜○○山で噴火が発生＞＊＊（本 文）＊＊○○山で、平成△△年△△月△△日△△時△△分頃、噴火が発生しました。

【火山情報に関する主なデータ】
噴火警報・噴火予報［XML］、降灰予報（定時／速報）［XML、PDF］、噴火に関する火山観測報［XML］、火山現象に関する海上警報・予報［XML］、
火山ガス予報［PDF］ 等
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海洋に関するデータ
海上の天気、波浪・潮汐・海氷、海面から海底までの水温・海流等の状況について観測・解析・予報を行っています。
海流（解析・予報）

地方海上分布予報

初期値
地方海上分布予報

予報時間

03,09,15,21（JST） ６時間～24時間※約3時間後に発表（６時間間隔）海水温・海流予報格子点
00 (UTC)
資料（北西太平洋解析予※約13時間後に発表
報格子点資料）沿岸波浪（実況図・予想図）

格子系（等緯度等経度）
0.5度×0.5度

実況および30日予報 0.1度×0.1度（日平均値）
鉛直54層

沿岸波浪数値予報モデル
72時間
00,06,12,18（UTC）
GPV(CWM)（３時間間隔）予想領域

海面水温（ひまわり8号の観測による）要素

地方海上分布予報の領域
風、視程（霧）、着氷、波、天気（日本近海）
北緯15～50度、
東経117～160度

北緯 20度～50度、0.05度×0.05度
東経 120度～150度

水温[K]、塩分、水平流速[m/s]、
海面高度[m]
波高[m]、周期[秒]、波向[度]、海上風東西成分[m/s]、
海上風南北成分[m/s]【海洋に関する主なデータ】

地方海上分布予報［GRIB2］、海水温・海流予報格子点資料［GRIB2］、
沿岸波浪数値予報モデルGPV（CWM）［GRIB2］、全球波浪数値予報モデルGPV（GWM）［GRIB2］、
ひまわりによる海面水温格子点資料［GRIB2］等

24気象庁情報カタログ
気象庁情報カタログ 93項目
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/cgi-bin/catalogue/select_word.cgi
1 航空気象観測

21 海氷

41 地震解析データ

61 記録的短時間大雨情報

81 局地モデル

2 気象統計22 海洋の健康診断表

42 東海地震

62 竜巻注意情報

82 週間アンサンブル

3 南極気象資料

23 黄砂

43 地震波形資料

63 高温注意情報

83 数値予報図

4 生物季節観測

24 日射放射44 地震・火山報告資料

64 気象情報84

5 地域気象観測（アメダス）

25 紫外線・オゾン層45 噴火に関する火山観測報

65 天気予報

85 漁業気象6 地上気象観測

26 温室効果ガス

46 噴火警報・噴火予報

66 週間天気予報

86 予報技術研修テキスト

7 高層気象観測

27 放射能観測

47 降灰予報

67 天気分布予報

87 噴火速報

8 ウインドプロファイラ観測

28 大気・海洋環境観測

48 火山ガス予報

68 解析雨量

88 表面雨量指数

9 気象レーダー観測

29 季節予報

火山現象に関する海上警
49
報・予報

69 １時間降水量予報

89 危険度分布

10 気象衛星30 気候系監視資料

50 火山活動解説資料

70 ナウキャスト

90 潮位観測・津波観測

11 地磁気・地電流・空中電気

31 世界の天候

51 火山噴火予知連絡会

71 台風

91 潮位情報・潮位表

12 災害時自然現象報告書

地球温暖化・ヒートアイラ
32
ンド

52 日本活火山総覧

72 海上警報・海上予報

92 海底津波観測

13 気象庁技術報告

33 エルニーニョ

53

73 航空予報93 メソアンサンブル

14 農業気象34 長期再解析(JRA)54 火山観測データ

35 地震情報等

55

16 海洋気象観測

36 緊急地震速報

56 特別警報・警報・注意報

76 予報警報総合評価

17 沿岸波浪観測37 長周期地震動情報

57 土砂災害警戒情報

77 数値予報用観測データ

18 波浪図38 津波警報・注意報・予報

58 指定河川洪水予報

78 客観解析

19 数値波浪資料

39 津波情報59 土壌雨量指数

79 全球モデル

20 海水温・海流

40 国際津波関連情報

60 流域雨量指数80 メソモデル

15

地球環境・気候、海洋刊行物

火山の状況に関する解説情報
地震・津波・火山に関するお知らせ

気象通報式及び国際地点番号

74 天気図75

全国災害時気象概況（全国
異常気象概況）25

既に起こりつつある/近い将来起こりうる温暖化の影響

環境省中央環境審議会地球環境部会（第139回）資料1「気候変動適応法の施行について（報告）」（https://www.env.go.jp/council/06earth/post_67.html）を転載

26

【ドラッグストア分野の例】 気象と関係のある販売アイテム
販売数が大きく増加し始める平均気温（基準温度）、基準温度からの販売数の増加の目安、気温と販売数の連動期間 （東京）ドラッグ各社のコメント「予期せぬ事態」（予想していなかった暑さ、寒さ）への利用がポイント！
ドラッグストア産業分野における気候リスク管理調査（H26年度）より

27

気候リスクの評価
漠然と認識した気候リスクをより"はっきり"と把握する■どのような気候のときにどのような影響があるかを見積もる■“影響を与える気候”が起こる可能性を見積もる

ただし、低頻度の大規
模災害のリスク評価は不確実性が高く、難しい。
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気候リスクへの対応■統計値（過去の観測データ）を使って見通しを立てる

7日間平均気温の平年値の時系列図（地点は大阪）
7日間平均気温の2001-2010年平均値（太青線）と各年の時系列（地点は大阪：期間は6月中旬から7月中旬）■予測値（数値予報モデルの計算結果）を使って見通しを立てる

29

「将来」の気候変動に適応するための技術開発計画
自治体等からの要望を踏まえ、文科省の研究プロジェクトの最新の技術・研究成果
を活用しながら、地域の適応に資するきめ細かな情報提供を行っていく。
2030年を見据えて○少ない排出シナリオ（RCP2.6）の予測○高解像度化（5km⇒2km）○数十年先までの近未来の予測○極端現象や海洋等の予測

気象分科会資料より

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そうは言っても・・・気温は取り扱いが意外と難しい・・・と感じたことはありませんか？
・気温目盛は、水が氷から液体、水蒸気に相変化する温度を基本に決めた機械的な指標（摂氏の場合）・平年より何度高いか低いかなど、広範な地理的要因に大きく影響している気象要因を平たく説明する指標としては有効ですが、たとえば体温が一定に近い、人間への直接影響
や産業への影響については、これからさらに使い方が重要になってくるのでは。
・理想的には、例えば暑くなった時にどのくらい食品ロスが加速するか等、計算した指標から的確に対応することが必要になってくるでしょう。
・牛舎なども室温が高すぎると、乳牛の体力が低下し、産乳量が極端に低下しますし、
稲作も、開花受粉期に高気温になると、不稔が多く発生します。
・このようなことにも気象データは便利に使えるのではないかと考えられます。

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気温の扱い方の一考察：アレニウスの活性反応速度
科学反応の速さは温度に依存する→分子が出会って反応するから分子のもつ運動エネルギーと衝突回数が反応の速さを与えている。
反応の速度kは
k=A*exp(-Ea/RT)
で、反応前後の２つの状態には、kt=k’t’が成立する。（t、t’は反応時間）
これは、今までkの速さで10秒かかっていた反応は倍の速さのk’(=2k)になったら5秒で終わるという意味。ということになる。（AとEa、Rは固有の定数で、Tは絶対温度＝摂氏＋273.15）
スワンテ・アレニウス（スウェーデン）：1859-1927

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サクラの花はどんなしくみで咲いているか
気象庁は10年前まで、さくらの開花予想をやってました。
さくらは、前年の夏に翌春咲く花の元となる花芽（かが）を葉の根元につくります。
出来た花芽は、隣の葉から出てくる物質（アブシシン酸）によって、成長を抑えられ、そのまま休眠に入り経過します。その後、秋から冬にかけて、一定の低温（低すぎても×）にしばらくさらされると、花芽の成長を抑えていた物質が壊れます。目覚めた花芽は春先の気温の上昇とともに成長し開花します（これを休眠打破といいます）。となれば、花芽の休眠打破の日がいつ頃か、どのくらいの成長量で開花するかということがわかれば、さくらの開花日は計算できることになります。
さくらの花芽の日々の成長量は、日平均気温からわかるので、毎日積算して所定の値に達すると開花するモデルを作りました。それまでの成長量は観測値から、未来は予報気温から求めます。

33

サクラの花の成長量の計算
休眠打破後の花芽の成長と気温の関係を知ることが必要です。さくらの花芽の成長は、日平均気温が15℃の時を標準的な１日分と仮定したときに、5℃の時は約0.3日分、25℃では約3.3日分になります（計算に使う温度は、絶対温度Ｋ°＝摂氏℃＋273.15で行う）。
気温15℃で20日分前後（個体や環境で少し異なる）に相当する数の気温の積算が得られると、さくらの花は開花することがわかりました。このことから、ある気温で１日にさくらの花芽が成長す
る量は、15℃で花芽が成長する量に換算して何日分にあたるかを計算して推測していました。
例えば、２月８日に花芽が休眠から覚め、その後の気温経過から、ある１日に成長する量が15℃の時の成長量に換算して平均0.5日分だったと仮定すると、20÷0.5=40日目で開花することになりますので、２月８日から40日目の３月20日に開花する計算になります。
毎日の成長量DTSの計算式（グラフは→）
DTS=9500*exp[(T-15)/{(273.15+T)*(273.15+15)}]（Tは日平均気温℃：気温15℃のとき1となる式）
この日平均気温で対応する成長量を毎日積算！
未来の成長量を積み上げる時に、日平均平年値を使うと必ず予想開花時期が実際より延びますので、注意が必要。
予想気温を使うのがベストです。なぜ、そうなるかというと、
このDTS成長量は指数関数ですから、ほぼ常にExp(x)＞xとなるためです。冒頭の成長量を例にとると、5℃の成長量＋25℃の成長量＞（平均後の）15℃の成長量×2

34気温の扱い方の一考察：サクラなどの開花の予測ではサクラの花芽の成長に必要な固有の成長量は、過去のその地点のサクラ標本僕の開花日を統計処理して固定値として設定し、成長量の積算を開始する日も、休眠打破に必要な気温を過ぎた後、いつに設定したら良いかを、やはり過去開花日の統計処理から求めていました。
こうすると、生物の複雑そうな成長をある程度、単なる化学反応の様に扱うことができるようになりました。誤差は、種々データの精度にもよりますが、平均誤差RMSは2～3日程度でした。
ある地点のサクラの開花成長量積算の様子

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サクラだけでなく、温度が関係する分野で使われている法則

製品設計知識https://seihin-sekkei.com/method/arrhenius-2

日経クロステックhttps://tech.nikkeibp.co.jp/dm/article/
WORD/20060628/118687/

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ご清聴ありがとうございました37

もちろん他の果樹の開花予測にも・・使われてました・・

http://farc.pref.fukuoka.jp/farc/seika/seikah2-6/6-57.pdf

38