〜気象庁利活用セミナー〜

気象庁XMLを利用した需要予測の可能性
2014/03/20
先端IT 活用推進コンソーシアム
クラウド・テクノロジー活用部会
菅井康之

最初にお断り・・・

温かい目で見て下さい。。。
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気象庁XMLを業務等で活用出来るか？を考える• 従来では、気象データを入手するには有料の配信サービ
スを利用するか、WebのHTMLをスクレイピングして情報を得る必要があった– スクレイピングはサイトの規約に抵触する可能性も• 気象庁XMLによって、気象データを手軽に入手出来るようになったが、何に活用が出来るか？
– 天気予報などの気象データを利用したサービスは既に多く展開されている気象データ単独ではなく、他のデータを組み合わせることで何か出来ないかを考える
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気象庁XMLの特徴• 予測データ– 天気予報、週間天気予報、季節予報、１か月・３か月予報、暖・寒候期予報・・・• 観測データ– 生物季節観測、紫外線観測、火山観測・・・• 速報データ・その他– 地震速報、津波警報・注意報・予報、気象警報・注意報、竜巻注意報、記録的短時間大雨情報、台風情報・・・• 天候などのデータに関しては予測データが主であり、実測値は含まれていない
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何をしよう・・・• 天候、降水確率、最高気温、最低気温といった気象デー
タと相関のある事象について、気象庁XMLから需要を予測することは出来ないか？

• 数日先の予測では、週間天気予報のデータが利用出来そう• 天候や気温と相関のあるデータ・・・– 電力の使用量と最高気温に相関があるという説は良く耳にする– ビールの売り上げと最高気温に相関があるという話も・・・

データを可視化しながら、最高気温を基に電力使用量についての需要予測が行えるかを検証する
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本資料で使用したデータについて• 予測モデルは、電力使用量と最高気温の実測値を基に構築する• 電力使用量については、東京電力が過去の使用量を公開しているため、2013年のデータをダウンロードして使用– http://www.tepco.co.jp/forecast/html/download-j.html– CSV形式• 気温の実績値については、気象庁が過去の統計情報を公開しているため、2013年のデータをダウンロードして使用– http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php– CSV形式
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2013年の電力使用量（ピーク時）

平日と土日（休日）とで使用量に差があり、波を打っている様子が確認出来る

１時間辺りの電力使用量から、１日の最大電力使用量（ピーク）を算出

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2013年の最高気温

季節の中でも、最高気温にバラつきがあることが確認できる
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電力使用量と最高気温の相関

気温が上がるor下がる程、使用量が増加する傾向

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電力使用量と最高気温の相関（土日・平日分類）

平日と土日とで使用具合が異なるため、分類
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電力使用量と最高気温の相関（祝日分類）

お盆

年末年始

平日、土日に加えて祝祭日やお盆、年末年始をさらに分類
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電力使用量と最高気温の相関（近似線）

平日と土日とで同様の傾向
平日が予測出来れば、土日も予測可能と考える
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電力使用量と最高気温の相関（平日のみ抜粋）

20℃を下回ると使用量が増加する

25℃を超えると使用量が増加する

25℃を超えた場合の予測モデルを考える
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電力使用量と最高気温の相関（平日25度超）相関係数も0.94を越え、強い相関があるといえる(最低気温と電力使用量の相関係数は0.89)
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電力使用量と最高気温の相関（回帰直線）

最高気温だけの単回帰分析でいけるか？
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電力使用量と最高気温の相関（近似線）• あ

近似を取ると、なだらかながら非線形最低気温を使用した重回帰も検討する
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単回帰分析（最高気温）による予測モデル

予測モデル：電力使用量 = -463.545 + 最高気温 x 152.937
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予測モデルと使用量とを比較

26℃〜30℃辺りの精度に難Copyright © 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

重回帰分析（最高気温＋最低気温）による予測モデル

予測モデル：電力使用量 = -341.562 + 最高気温 x 102.260 + 最低気温 x 61.284

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予測区間使用量のピークの上限値を予測するため、予測モデルから予測範囲を算出
94.2%程の精度
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１年間の実測値を基に、予測モデルを構築（〜20℃／20℃〜25℃／25℃〜） それぞれ異なる予測モデルを構築
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予測区間の上限と実績値

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ここまで• 最高気温、最低気温を基に、電力使用量の需要を予測することが可能– 他のデータを加える事により、より精度を上げられるが最高気温、最低気温だけでここまでの精度を得られている• ここまでは気象データの実績値（CSV）を使用していたが、気象庁XMLで取得できる気温データがどの程度の精度かを確認する– 何日後までなら予測出来そうか

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２日後の予測最高気温と実測値

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２日後の予測最高気温と実測値

予測気温には予測範囲があり、「実況の気温がこの範囲に入る確立はおよそ80%である」とのこと
また降水の有無については信頼度という指標もある←今回は考慮しない
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２日後の予測最高気温と実測値予測範囲の上端を最高気温の予測最大値とみなす
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７日後の予測最高気温と実測値

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７日後の予測最高気温と実測値

2日後に比べて、予測範囲の幅が大きい
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７日後の予測最高気温と実測値

2日後に比べると、精度は落ちる
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２日後の予測最高気温と実測値（再掲）

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７日後の予測最高気温と実測値

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６日後の予測最高気温と実測値

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５日後の予測最高気温と実測値

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４日後の予測最高気温と実測値

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３日後の予測最高気温と実測値

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２日後の予測最高気温と実測値

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気象庁XMLと実測値の比較
上限超過日数

上限超過日数(1℃以上)

最大超過(℃)

2日後

52日

17日

3℃

3日後

49日

18日

3℃

4日後

57日

22日

3℃

5日後

60日

25日

2.8℃

6日後

67日

31日

4℃

7日後

62日

30日

4.9℃

• 上限を超えた日数のうち、多くが1℃未満の超過であった– 上限は1℃程度のマージンを見た方が良い• 6日後、7日後の予測データはやや精度が落ちる• 4日後〜2日後は安定して高い精度であった
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まとめ• 天候と相関のある事象に対する需要予測として気象庁XMLのデータが活用出来そう– 今回は電力使用量について、需要予測を行なって来たが、他のデータにも応用することが出来る• 気象庁XMLの他にも公開されているデータ（オープンデー
タ）が増えて来ており、組み合わせることによってより精度の向上が期待出来る• 気象庁XMLでは他にも多くのデータが含まれており、データの特性に合わせた利用方法が考えられる– 今回は週間天気予報のデータのみ利用
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• 気象庁XMLのデータ配信と共に、気象統計情報の公開によって、気象データが身近なものとなり、データ利用の活性化が期待出来る

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終わり

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