東急建設技術研究所報 No. 45

U.D.C 551.506.3
U.D.C 551.509.314

気象観測データを用いた天気の種類および典型日の抽出に関する研究
胡要

約：

家龍 ＊

栗田剛＊

筆者らは昨年度，技術研究所内のビオトープを対象として，緑地内の水面が温熱環境に与える影響を調査することを目的に実測を行った。測定期間中は晴天日と雨天日が混在しているため，晴天日における屋外環境を分析するためには，典型な晴天日を抽出する必要がある。本報では，典型晴天日を決定するためのクラスター分析のパラメータについて，対象要素数を主成分分析によって減らす手法とクラスター数を Silhouette 分析によって決定する手法を，観測データを用いて検討した。その結果，主成分分析による要素数の絞り込みの可能性とクラスター数決定の妥当性を示した。

キーワード：

気象データ，クラスター分析，天気分類，典型日目

1．はじめに

4．気象要素によるクラスター分析

2．実測及び気象観測状況

5．まとめ

次：

3．観測期間中の気象要素の主成分分析
1．はじめに筆者らは昨年度，技術研究所内のビオトープを対象として，緑地内の水面が温熱環境に与える影響を調査することを目的に実測を行った 1)。測定期間中の多くは晴天日であったが，台風による雨天日もあり，分析対象とする晴天日だけを抽出する必要がある。最も代表的な日の暑熱環境を分析することで，一般的な晴天日の特徴を得ることができ
図1

るため，複数ある晴天日の中から典型日を抽出する必要がある。気象要素を用いた天気の分類手法は Ward 法や k‑ビオトープ及び POTEKA の位置表1

means 法などがあげられる。Ward 法を利用した例として観測要素は草薙 2)や横山ら 3)の報告があり，K‑means 法を利用した

標準 POTEKA の仕様

風向，風速，気温，湿度，気圧，日射強度，感雨，天気，暑さ指数，雨

例として小林ら 4)の研究がある。Kalkstein ら 5)の調査分析

量，降水強度，連続雨量，実効雨量により，Ward 法は均等に分類する傾向を示し，k‑means法は 1 つまたは 2 つ主要な分類がある場合に適していることが示されている。本研究では，晴天日及びその中の典型日の抽出について，k‑means から改良した k‑means＋＋法を用いて，クラスター分析に用いる気象パラメータ数の決定と最適なクラスター数 k の決定方法について検討した。

サンプリング周期

1s

統計間隔

1min

出力間隔

1min，10min，1hour，1day

外形寸法

W1000mm×D1000mm×H1560mm

3．観測期間中の気象要素の主成分分析
3.1

2．実測及び気象観測状況

分析する気象要素と分布

測定期間中の日平均データのうち，日平均気温，日平均検討では，ビオトープから北方向おおよそ 20 m の駐車

湿度，日平均現地気圧，日最大瞬間風速，日平均風速，日場中に設置された小型気象計 POTEKA のデータを用い

平均日射量，日累積降雨量の 7 つのパラメータに対して特た。データは 1 秒間隔で収録され，1 分，10 分，1 時間及徴を分析した。

び 1 日の統計データとして整理されている。今回は 1 日の図 2 に各要素の分布を箱ひげ図に示す。測定期間中の日天気分類および典型日を抽出するため，1 日平均の統計量

平均気温の最大値は 31.3℃，最小値は 22.5℃であった。中を用いた。統計対象期間は 8 月 3 日から 23 日までの 21 日

央値はおおよそ 28.5℃であり，25 パーセンタイルは最大とした。ビオトープ，POTEKA の位置及び周辺建物配置

値側に偏っており，測定期間中 75% の日の気温が高く，を図 1 に，POTEKA 仕様を表 1 に示す。

平均気温が 25℃以下の日がわずかであることがわかった。

＊技術研究所

温熱・風グループ85

東急建設技術研究所報 No. 45

相対湿度は 36% から 72% の間に位置し，日平均の湿度は幅広く分布していると考えられる。現地気圧は 986 hPa から 1002.9 hPa の区間に分布し，75% の日で平均気圧が 993
hPa を超えている。気圧が低い日は台風が通過した日と考えている。日平均風速は 0.9 m/s から 1.9 m/s の区間に散在している。日最大瞬間風速は 4.2 m/s から 10.9 m/s での区間に分布し，測定期間中の台風通過日に最大値が記録されたと考えられる。日平均の日射量については，最小値は50 W/m 2，最大値は 300 W/m 2 であり，75% の日の日射量が 150 W/m 2 を超えている。晴天日の数に対して，曇りや雨の日は少ないと考えられる。降雨量の値は 50% の日で 0 であったが，日累積の降雨が 10 mm を超えている日は 3 日あり，その 3 日に強い雨が降ったのが特徴である。
3.2

主成分分析結果

気象条件の要素は多くあるが，各要素の位置関係やクラスターの結果は直観的に分布を見ることが困難であるので，次元削減のために，図 2 に示した 7 つの要素を用いて主成分分析を行った。図 3()に示すように，7 つの主成分のうち，最初の 5 成分で分散全体のばらつきの 95% を説明することができる。また，主成分 3 と主成分 4 の間に大きな差があり，かつ最初の 3 成分は総変動の 80% まで説明できるため，最初の 3 成分を用い，各日の気象要素の主成分得点と各要素の指標ベクトルを図 3()にプロットした。赤い点は各日のデータの主成分 1，2，3 の得点の空間分布となっている。青い点と線は，各気象要素が持つこ（＋は外れ値であり，ボックスの上下限から，ボックスの長さの 1.5 倍の値を超えたものとした。）の 3 次元主成分空間の方向性を示し，主成分分析が行われる前の 7 次元空間における各成分の正方向の軸がこの 3 次

図2

測定期間中各要素の分布元空間への投影とされている。赤い点で表した日が青い軸
4．気象要素によるクラスター分析に近づくほど，青い軸が代表する気象要素の影響を強く受

クラスター分析の種類は多数あり，気象分野で多く使わけている。
3.3

れる手法として Ward 法と k‑means 法が挙げられる。

対象気象要素数の削減

任意の 2 つ青い軸の間の角度が 90 に近くほど，この 2Kalkstein らの調査により，不均等なクラスターを分類す要素の相関性が小さく，0 に近くほど相関性が高いと考る傾向が見られる k‑means 法は，今回のように晴天日がえられる。7 つの軸の夾角を計算した結果を図 3()に示

主導的な位置を占めている対象期間の分類に適しているとす。0 はそれぞれの軸の自己夾角である。独立性が低い考えられるため，k‑means から初期値選択を改良した k‑要素の夾角は今回 30 以下と 150 以上とした。以上を用means＋＋法を用いて分類を行った。

いて，夾角が 18 の平均風速と最大瞬間風速並びに夾角が4.1

28 の相対湿度と降雨量の 2 組は，かなり強い相関がある

k‑means 法は，n 個のサンプル , , …  の中からラン最適の k 数のケーススタディ

ダムに  個のクラスターに割り振って，各クラスターにと考えられる。
平均風速と日最大瞬間風速の組み合わせでは，平均風速

対 し て ク ラ ス タ ー の 中 心 c, c, … c を 計 算 す る。k‑の最小値が 0.9 m/s，50% のデータが 1.2 m/s 以下に集まmeans＋＋法は，まず 1 個目の中心 c がランダムに決定っているような不均等な分布が見られるため分析要素からし，2 から k 番目の中心は全サンプル , , …  とすでに除外した。降雨量も 0 に偏っている分布を示し，かつ外れ決定した中心との距離の二乗に比例した確率で新しい中心値が 3 つあるため，除外の対象とした。平均風速と日累積をランダムで決める。こういう初期化ステップを経て，ラ降雨量を除いた 5 つの要素を用いて，改めて主成分分析をンダムに中心を決める k‑means 法より良いクラスタリン行った。結果を図 4(グ結果が実現できると報告される 6)。各サンプル  に対し)〜()に示す。

5 要素で行われた分析では，各要素を表す軸の間の角度て，各クラスターの中心 c, c, … c との距離 d, d, … d

が 60 から 150 の間に分布し，それぞれ独立性が高いとを計算する。現在の中心距離 d が最小値になる場合，最考えられる。今回分析用の要素数は気温，湿度，現地気

小中心距離 d=d，クラスターは変更されないが，d よ圧，最大瞬間風速と日射量の 5 要素まで削減した。

り小さい最小値 d が出現する場合， をクラスター b に割り当てなおし，最小中心距離を d=d とする。このよ86東急建設技術研究所報 No. 45

図3

7 要素分析の場合の主成分分析結果

図4

5 要素分析の場合の主成分分析結果

うな計算を繰り返し，すべてのサンプルに対して最小中心の解析では，それぞれの k に対して分類を 50 回繰り返

距離の総和が変化されない場合クラスタリング終了と判断し，各 k に対して距離の総和が一番小さい場合を当回のする方法である。この場合，最小中心距離の総和 D は以最適な値とした。最適な k と分類を探すために，解析は下式(50 回繰り返して，合計 2500 回のクラスター分析を行っ)に示される。

た。解析結果を図 5 にプロットした。

D= ∑ d()

解析の結果，最小中心距離総和 D がクラスター数 k の一般的に最適なクラスター数 k を決めるには，最小中増加につれて小さくなり，k が 4 以上の場合，50 回解析

心距離をプロットし，図の折曲がっている点が最適な k 値の最適解がばらつくことを確認できた。また，Silhouetteとする主観的なエルボー法と Silhouette 値を比較分析する値も 4 以下の場合が安定であることを確認した。今回の場

Silhouette 法が挙げられる。今回のサンプルに対して，エ合，=3 の時平均の Silhouette 値が最大値になったため，ルボー法ではエルボー点がはっきり判断できなかったた

今回の測定期間中の天気状況の最適分類数を 3 とした。

め，Silhouette 値の分析を行った。Silhouette 値はクラス

4.2

ターの中心との距離の比較ではなく，クラスター m に分類

各要素の最初の 3 つの主成分得点のプロットを用いてされたサンプル  に対して，クラスター m に分類する他

=3 の分類結果を図 6 に示す。3 つの分類の特徴が明確の点の相似性を示す値になり，以下の式(であることから，分類は妥当と考えられる。

S =b−amax(a, b))で定義される。
(

クラスタリング結果と典型日の決定

分類した結果に対して，各クラスターの中心と最も距離)が近い日を，当クラスターを代表できる典型日とした。各

ここで，a はサンプル  と同じクラスター m に所属すクラスターの中心を表 2 に，典型日を表 3 にそれぞれ示す。

る他のサンプルとの平均距離，b はサンプル  とクラス

タイプ 1 は，夏季としては低い日平均気温と極めて高い

ター m 以外のすべてのサンプルとの平均距離である。Sil-湿度と低い日射量が特徴である。該当する日は 8 月 7，8，houette 値の範囲は [−1, 1] となり，値が高いほど，サン12 日の 3 日間，いずれも台風 13 号及びその後の降雨期間

プル  が自分の所属するクラスターへの一致性が高いとである。典型日は 8 月 8 日であった。

考えられる。従って，ある 1 回のクラスター分析に対しタイプ 2 は，合計 12 日あり，気温が高く，湿度が低く，て，すべてのサンプルの平均 Silhouette 値が高いほど，当日射が強いなどの特徴が見られ，夏季の典型的な晴天日と分類が適切であると考えられる。

分類される。典型日は 8 月 14 日であり，今回のクラスタ

今回測定期間は 21 日あり，晴天日と台風通過時の雨天ー分析の主な対象となるタイプである。

日がある以外にも，他の特徴がある日があることを考え，タイプ 3 に該当する日は 6 日あるが，風速以外のパラメ

クラスター数 k を 2 から 7 にして最適なクラスター数のータがタイプ 1 と 2 の間にあり，当タイプは風が少し強め分析を行った。また，今回のサンプル数はかなり少なく，な曇天と考えられ，典型日は 8 月 23 日であった。

最初に決めた中心 c のランダム性を考慮して，今回 1 回

87

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表2
タイプ

123
図5

気温

相対湿度

現地気圧

[℃]

[%RH]

[hPa]

24.2
29.5
28.4

72
50
57996.5
998997.2

k が 2 から 7 まで変化する場合の最小中心距離総和 D と
平均 Silhouette 値の変化

表3
中心タイプ 典型日との距離1231)

各クラスターの中心8/8
8/14
8/23

135.3
14.1

最大瞬間
風速
[m/s]

6.17.45
8.35

日射[W/m2]

77269.5
154.5

各クラスターの典型日
気温
[℃]

24.2
29.4
28.3

相対現地

最大瞬

湿度

気圧

間風速

[%RH]

[hPa]

[m/s]

754956989.3
1001.21002.1

8.9
7.9
10.9

日射
[W/m2]

77269160

典型な夏季期間に対して，互いに独立とみられた気温，湿度，現地気圧，最大瞬間風速と日射量の 5 要素

図6で 1 日の気象状況を代表できる。

k=3 の場合のクラスター分類結果

2)
5．まとめ

夏季晴天日の抽出時に用いる k‑means 法のクラスタ
ー数は，Silhouette 分析により最適な分類数 k を決定

夏季の期間に対して，日平均気象データを用いた天気のすることができる。

分類を行う際に用いる統計学的な手法を検討した。また，

なお，今後ほかの観測データについても検討し，この手その手法を用いて，晴天日を抽出した上で，典型日を決定法の有効性を確認するとともに，要素数の絞り込みの一般した。今回の検討で得られた知見は以下の通りである。

性について検討したい。

参考文献
1) 胡家龍，栗田剛，工業団地内の緑地と近隣気象観測所における観測値の比較：日本風工学会誌，Vol. 44 No. 2, pp. 127‑128, 20172) 草薙浩，年平均気温と年較差のクラスター分析による北海道地方の地域区分―北海道の地形・海流に基づく既往の気候区分との比較―，天気，64.4, pp. 53‑56, 20173) 横山真，松尾薫，田中貴弘，佐土原聡，メソ気象モデル WRF とクラスター分析を用いた都市気候ゾーニング―横浜市の都市環境気候図の作成に向けて―：日本建築学会大会学術講演梗概集（中国），pp. 685‑686, 20174) 小林彩佳，山田朋人，竹内大輝，広域海面水温の平年偏差に起因した東南アジア地域における降水および台風特性：土木学会
論文集 G（環境）71(5), I̲263‑I̲268, 2015
5) Kalkstein LS, Corrigan P（1986）A synoptic climatological approach for geographical analysis : assessment of sulfur dioxide
concentrations. Ann Assoc Am Geogr 76 : 381‑3956) Arthur, David, and Sergi Vassilvitskii. “K‑means＋＋ : The Advantages of Careful Seeding.” SODA ʼ07 : Proceedings of theEighteenth Annual ACM‑SIAM Symposium on Discrete Algorithms. 2007, pp. 1027‑1035.

RESEARCH ON WEATHER TYPING AND DETERMINATION OF TYPICAL DAYS OF
EACH TYPE BASED ON THE WEATHER MONITORING DATA
J. Hu and T. Kurita
We have made a measurement the thermal and wind environment of a Biotope located in the Institute of Technology,Tokyu, Construction, in order to obtain the influence of water surface and greenspace to the surrounding area. As thetarget summer period contains the sunny days and several rainy days caused by the typhoon, it is necessary to extract the
typical summer sunny days which we focused on. Here in this report, we used the weather measuring data to determine thetypical summer sunny day to carry out a PCA analysis which aimed to reduce the weather factors that we should focus on,and a silhouette value analysis to determine the optimal cluster numbers. These methods are proved to be effective, and we
expect to make further studies for general use in weather typing.

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