資料３

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〜

平成２９年９⽉２６⽇（⽕）
第３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

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

さまざまな観測（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

傾斜計

ひずみ計
 津波の高さ（海面の潮位変動）  地下の岩盤の海洋気象ブイ
伸び・縮み 地盤の傾斜変化や山体の膨張・収縮

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

中層フロート （海中の）水温、
塩分 等

火山カメラ
 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

 （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

気象観測データの利活⽤
観測データは、品質管理を経てユーザに提供される。最終的な品質の確保は機械によるもののほか、人間の目によるデータチェック等で⾏われている。
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る。
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

社会経済活動交通・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• 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

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

156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95、施設等機関3）○

四要素観測所

687か所（臨時観測所1か所を含む）（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

371か所（臨時観測所2か所を含む）＋

積雪深観測所

323か所（臨時観測所1か所を含む）（平成28年12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

アメダス観測データの収集と配信
全国約１，３００箇所のアメダスで観測されたデータは、東京と大阪のセンターシステムに集約され、品質管理や統計処理を⾏ったうえで、関係機関や広く社会へ提供。
地域気象観測所（雨,風,気温,日照，風向・風速等）

気象庁ホームページ

風向風速計

日照計
雨量計

●東京

温度計

●気象台（予警報の発表）

通信網

通信網
センターシステム●大阪

地域気象観測所(積雪)地方自治体等
関係防災機関
地域気象観測(雨量)

ﾊﾞｯｸｱｯﾌﾟシステム

気象業務支援センター

特別地域気象観測所

データ利用機関
・報道機関
・民間事業者

アメダス観測データの処理（気温・降⽔量の場合）※地域気象観測所（アメダス気温）の場合

１分毎にデータ送信（10秒値を6個）

気象観測機器
通信処理装置（雨・気温・風など）

センターシステム（東京と大阪）

10分毎のデータとして整理され、リアルタイムに提供（気温の場合）• 観測所で得られた観測データは、通信処理装置を経由して中枢のセンターシステムに送信（観測所からは通信処理装置での１次的な品質管理を経て、１分毎に観測データが送信される）。
• その後、センターシステム等で、データの品質管理・統計処理が⾏われる。
• 最終的には、10秒毎の観測データをもとにして、10分毎のアメダス観測データ（前10分間の最高・最低気温、正10分の気温）として整理して、リアルタイムに情報提供している。
（降⽔量の場合）• データ処理は、基本的に気温と同じ。
• 10秒間の積算降⽔量をもとにして、 10分毎のアメダス観測データ（前10分間、前１時間の降⽔量）として整理して、リアルタイムに情報提供している。

アメダス観測データの処理（⾵の場合）※地域気象観測所（アメダス風）の場合

１分毎にデータ送信（10秒毎に処理したデータを6個）

気象観測機器
通信処理装置（雨・気温・風など）

センターシステム（東京と大阪）

10分毎のデータとして整理され、リアルタイムに提供（アメダス風の場合）• データ処理の流れは、基本的に気温と同じ。
• 風データのサンプリングは0.25秒毎に⾏っており、そのデータをもとに最⼤瞬間⾵速と最⼤⾵速を下のように計算。
• 一般に、○時○分のアメダス風速データという場合は、○時○分の前10分間の平均風速。
• これらのデータを10分毎に整理してリアルタイムに情報提供している。
＜最大瞬間風速＞
0.25秒毎に観測所で取得した風速値を３秒間分平均した値の最大値を、最大瞬間風速として提供＜最大風速＞
1分毎に前10分間の平均風速を作成し、そのうちの最大値を最大風速として提供

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/csv̲dl̲readme.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

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

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/pre̲rct/alltable/pre1h00̲rct.csv（1時間降⽔量 最新）/pre24h00̲rct.csv（24時間降⽔量 最新）/mxwsp00̲rct.csv（最大風速 最新）
/mxtemsadext00̲rct.csv（最高気温 最新）

【CSVファイルの構造の例】

最高気温（mxtemsadext00̲rct.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。

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。

（参考）ドップラー速度による⻯巻等突⾵の監視

積乱雲の雲底スキャン

遠ざかる風を観測

メソサイクロン
近づく風を観測

竜巻気象ドップラーレーダー

メソサイクロンの自動検出概念図

気象レーダーのドップラー機能を活⽤することで、雲内部の⾵の分布を捉え、⻯巻等の突風の監視に活用。
⻯巻そのものの⾵の検出は困難なものの、⻯巻をもたらす発達した積乱雲の内部に存在する低気圧性の回転（メソサイクロン）の検出に役⽴てています。

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

解析⾬量

気象庁レーダーだけでなく、国⼟交通省のXrainのデータ等も活⽤して降⽔強度を解析！

気象レーダー等から解析された5分毎の降⽔強度の解析
値に加えて、250m分解能の5分毎30分先までの降⽔強度分布を予測。（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。
http://www.jma.go.jp/jp/highresorad/

気象レーダーの観測データに加え、気象庁アメダスのほか、国⼟交通省や⾃治体が設置している⾬量計の観測データを組み合わせて、1km分解能で30分毎に地上の１時間⾬量を解析。（速報版は10分毎）

過去１時間の積算雨量を把握するのに適しています。
http://www.jma.go.jp/jp/radnowc/

レーダー関連プロダク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/gpv̲sample.html（気象庁情報カタログ）
http://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html

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

平成29年台⾵第５号（ひまわりによる観測動画）
気象庁ホームページでは、様々な事例のひまわりによる観測動画を公開しています。
低気圧、前線、積乱雲、台風、
⻩砂・砂塵、火山噴火、日食・天体など
以下のページからご利⽤いただけます。
http://www.jma‑net.go.jp/sat/himawari/image.html

平成29年台風第5号（ 7〜8月）

気象衛星ひまわり８号・９号について
 「ひまわり８号」は平成２７年７⽉７⽇に観測運⽤開始。
 「ひまわり９号」は平成２９年３⽉10日に待機運用開始。
（年度） H172005

ひまわり６号
ひまわり７号
ひまわり８号
ひまわり９号

H18

H19

H20

H21

H22
2010

H23

H24

H25

観測

待機

待機

観測

一括調
達

衛星製作

H26

H27
2015

H28

H29

H30

H31

H32
2020

H33

８号・９号の２機体制で、平成41年度まで運⽤する計画
H34

H35

H36

H37
2025

H38

H39

H40

H41

待機

打上げ
打上げ

衛星製作

観測

待機

待機

観測

待機

観測寿命はそれぞれ8年以上（運用7年＋並行観測1年）「ひまわり８号・９号」の観測機能向上

ひまわり7号

水平分解能の向上

観測回数の増加より小さな気象現象を捉えることが可能に！

より詳細に天気の変化を捉えることが可能に！

可視 1km赤外 4km２倍

ひまわり８号・９号

１時間に１回（北半球は３０分毎）

観測画像の種類の増加
これまで見えなかった対象が見えるように！
可視光観測
１種類のため
白黒画像

大幅増
青緑赤

可視 0.5km、1km
赤外 2km

１時間に６回（１０分毎）
日本付近及び台風は２．５分毎！

３種類になりカラー画像の作成が可能に！

赤外線観測

４種類

大幅増
新たに近赤外線も含めて１３種類に判別が難しかった現象の観測が可能に！

ひまわり８号・９号による観測とデータプロダクト
全球/日本域（機動観測域）の3領域、16バンドを観測し、各種データ及びプロダクトを生成しています。
全球は10分毎、日本域（機動観測域）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[km]

30.5

1,2,4

15〜16

2

2,000×2,000

30.5

北東⽇本と南⻄日本を合成

1,2,4

15〜16

2

約1,000×1,00030.5

領域は可変。
台風等を観測

1,2,4

15〜16

2

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

観測時間

バンド番号

想定される⽤途の⼀例

[分毎]

1

植生、エーロゾル、カラー合成画像

2

植生、エーロゾル、カラー合成画像

3

植生、下層雲・霧、カラー合成画像

4

植生、エーロゾル

5

雲相判別

6

雲粒有効半径7

下層雲・霧、自然火災

8

上層⽔蒸気量9

上中層⽔蒸気量10

中層⽔蒸気量11

雲相判別、SO2

12

オゾン全量

13

雲画像、雲頂情報14

雲画像、海面水温15

雲画像、海面水温

16

雲頂⾼度

10

2.52.5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［JPG］、カラー画像［PNG］、高分解能雲情報［GRIB2］ 等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

ひまわり標準データ

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（NetworkCommon 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（全球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。（10分毎）

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。（全球観測の画像は1時間毎、それ以外は30分毎）

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）

高分解能雲情報

これらのサンプルデータは、気象衛星センターのホームページで公開しています。
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/himawari89/space̲segment/spsg̲sample.html

高分解能雲情報について
気象衛星「ひまわり」による観測データをもとに、雲の有無、雪氷の有無、雲頂⾼度、雲型を解析し、「高分解能雲情報」として１時間毎に算出しています。（空間分解能は緯度・経度⽅向ともに0.02度。）

⾼分解能雲情報の表⽰例（平成27年（2015年）4月1日11時）

気象衛星データの入手について
研究コミュニティーでの利用（企業の研究・開発を含む）

気 象 庁

ＮＩＣＴ

気象衛星センター
準リアルタイム

放射計データファイル（永久保存） ※原則非公開

ベストエフォート

リサンプリング

サーバー

千葉大学
サーバー

（位置合わせ、階調校正、格子変換）

JAXA

HimawariCloud

クラウド

ひまわり
標準データ

学術系ネットワーク（SINET）

１日約430GB（非圧縮）
年間約160TB（非圧縮）サーバー

東大(DIAS)

準リアルタイム（過去データも含む）
準リアルタイム（過去データも含む）

準リアルタイム（過去データも含む）
準リアルタイム（過去データも含む）

サーバー

研究者等

netCDF（領域観測のみ）

１日約200GB（非圧縮）軽量化（低解像度化）外国の気象機関等

研究・開発用データの利用方法などの詳細は、こちらのホームページで。
http://www.jma-net.go.jp/sat/himawari/orgnization.html（一財）気象業務支援センター
リアルタイム配信

HRITデータ
ひまわり6号・7号と同様のformat
１日約11GB（非圧縮）

専用配信サーバ

民間事業者等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

ご清聴ありがとうございました