気象庁 降水 ナウ キャスト。 [B! 天気] 気象庁

気象庁|高解像度降水ナウキャスト

気象庁 降水 ナウ キャスト

気象庁の「」の画像部分 がなんか便利そうだったのでスクレイピングしてどうにか(今回はLINEに送ってみるゾ)してみます。 データの二次利用は自由ですが一応一読しました。 「5分毎に更新」とありますが実際は1分ずれているので、crontab等で自動実行する場合は 1,6,11,16... 環境と使用するモジュール ・MacBook Air Early2015(MacOS High Sierra) ・Python 3. 2(pip3) ・requests pip3 install requests ・datetime 標準モジュール 画像をダウンロードする ナウキャストのページで画像を右クリック、画像アドレスをコピーで画像のURLが取得できます。 URLの「201807051055」の部分を変更してリクエストを飛ばします。 一見unixタイムかと思いましたが、単純に年月日時分の順に並んでいるだけなので変換作業はありません。 now. jma. get url with open 'rain. png' , "wb" as w : w. write req. content w. close まず時間の処理ですが、気象庁は5分刻みに更新しているのでURLの「201807051055」部分を現在時刻に置き換えて、末尾の5の部分(分の一桁台)を0か5に加工する必要があります。 まず変数timeをlistしないで出力させると以下のように現在時刻の数字のみが表示されます。 now. )のでリストに変換してからインデックスを指定して文字列を入れ替えます。 リストの末尾をインデックスで指定し数値に変換してから変数mに格納します。 mが0以上で5以下だったらtimeの末尾に0を代入(crontabで1分、11分、21分に実行した場合0,10,20になるように)、それ以外は5を代入します。 (6分、16分、26分に実行した場合5、15、25になるように) 最後に変数timeに加工したリストを文字列に戻して代入します。 jma. get url with open 'rain. png' , "wb" as w : w. write req. content 実行すると以下のように画像が保存されます。 あとは煮るなり焼くなり。。。 おまけ(Messaging APIを使ってLINEに送る) LINEに通知を送るテンプレとして一応置いておきます。 Messaging APIの記事は探せばたくさんあるので割愛。 line. now. jma. get url with open 'rain. png' , "wb" as w : w. write req. line.

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日本気象協会、高解像度ナウキャスト対応のAndroidアプリ「豪雨レーダー」リリース

気象庁 降水 ナウ キャスト

降水ナウキャスト、降水短時間予報 降水ナウキャストとは 降水ナウキャストは、降水短時間予報より迅速な情報として5分間隔で発表され、1時間先までの5分毎の降水の強さを1km四方の細かさで予報します。 高解像度降水ナウキャストについてはをご覧ください。 降水ナウキャストの予測手法 降水ナウキャストによる予測には、や等の雨量計データから求めた降水の強さの分布および降水域の発達や衰弱の傾向、さらに過去1時間程度の降水域の移動や地上・高層の観測データから求めた移動速度を利用します。 予測を行う時点で求めた降水域の移動の状態がその先も変化しないと仮定して、降水の強さに発達・衰弱の傾向を加味して、降水の分布を移動させ、60分先までの降水の強さの分布を計算しています。 この手法は、降水短時間予報でも使われています。 新たに発生する降水域等を予測に反映することはできませんが、短時間の予測では比較的高い精度の予測を得ることができます。 また、降水ナウキャスト、降水短時間予報ともに、地形の影響等によって降水が発達・衰弱する効果を計算して、予測の精度を高めています。 下の図は、平成24年7月14日の大雨を予測した例です。 実況から目先1時間までの雨域が移動していく様子を容易に把握することができます。 08:50の 観測 08:55の 観測 09:00の 観測 初期値 09:05の 予想 09:10の 予想 09:15の 予想 10:00の 予想 …… 降水短時間予報とは 降水短時間予報は、6時間先までと7時間から15時間先までとで発表間隔や予測手法が異なります。 6時間先までは10分間隔で発表され、各1時間降水量を1km四方の細かさで予報します。 7時間先から15時間先までは1時間間隔で発表され、各1時間降水量を5km四方の細かさで予報します。 6時間先までの予測手法 解析雨量により1時間降水量分布が得られます。 この降水量分布を利用して降水域を追跡すると、それぞれの場所の降水域の移動速度が分かります。 この移動速度を使って直前の降水分布を移動させて、6時間先までの降水量分布を作成します。 予測の計算では、降水域の単純な移動だけではなく、地形の効果や直前の降水の変化を元に、今後雨が強まったり、弱まったりすることも考慮しています。 また、予報時間が延びるにつれて、降水域の位置や強さのずれが大きくなるので、予報時間の後半にはによる降水予測の結果も加味しています。 予報時間が先になるほど精度が下がりますので、常に最新の予報を確認するのが上手な使い方です。 また、目先1時間以内のより詳しい見通しを知りたい場合には、降水ナウキャストを併せて利用するのが効果的です。 7時間先から15時間先までの予測手法 数値予報モデルのうち、メソモデル(MSM)と局地モデル(LFM)を統計的に処理した結果を組み合わせ、降水量分布を作成します。 予報開始時間におけるそれぞれの数値予報資料の予測精度も考慮した上で組み合わせています。 なお、7時間先から15時間先までの予測手法は6時間先までの予測手法と異なることから、予測手法の違いに着目し、「降水15時間予報」と呼ぶことがあります。 降水ナウキャスト、降水短時間予報の利用方法 降水ナウキャスト、降水短時間予報は、短い時間間隔で発表することにより、1~15時間先までの降水の予測を可能な限り詳細かつ迅速に提供します。 例えば、15時台の各予報の発表タイミングと予報期間は以下の表のようになります。 降水ナウキャスト、降水短時間予報は、それぞれ以下のように警報・注意報や大雨・洪水警報の危険度分布と併せて利用することで、避難行動や災害対策に役立てることができます。 【降水ナウキャスト】大雨警報(浸水害)の危険度分布と併せて確認することで、下水道等で排水しきれないほどの大雨が短時間で降ったことが原因で、河川の氾濫とは関わりなく発生する都市部の浸水害からの迅速な安全確保行動に役立てることができます。 【降水短時間予報】15時間先までの大雨の動向を降水短時間予報により把握した上で、警報や危険度分布により数時間先までの災害発生の危険度の高まりを確認することで、避難行動の判断の参考にすることができます。 例えば、夜間に大雨警報(土砂災害)が発表される可能性が高い状況の場合、暗くなる前の夕方のうちに夜間から翌日明け方の大雨の動向を確認し、早めの避難行動や災害対策に役立てることができます。 このように、降水ナウキャスト、降水短時間予報を状況に応じて使い分けることで、防災活動に有効な情報を得ることができます。 また、降水ナウキャスト、降水短時間予報は、外出や屋外での作業前に雨の有無を知りたいときなど、日常生活でも便利に利用することができます。 なお、降水ナウキャストと6時間先までの降水短時間予報の作成には気象レーダーによる観測を用いています。 レーダー観測の原理上、実際には降水のないところに降水域が表示される場合があります。 気象レーダー観測についてはをご覧ください。 また、局地的な大雨については現在の技術水準では予測が困難なため、前もって予測ができないまま突如として局地的な大雨の予測が出現する場合もあることに留意してください。 今後の雨 降水短時間予報 での表示 気象庁ホームページでは、で降水短時間予報を確認することができます。 リンク先の時間を表すバーの水色の時間帯が解析雨量、黄色の時間帯が降水短時間予報の表示になります。 関連するリンク•

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高解像度降水ナウキャスト

気象庁 降水 ナウ キャスト

「ナウキャスト」は、現在を表す「now」と予測を表す「forecast」に由来し、現在の変化を観測・解析し、そこから数分先の動きを予測するということを繰り返し、雨雲の発達や進路を予測することを目的として開発されました。 このシステムにより、ゲリラ豪雨と呼ばれる正確な予測が困難な局地的大雨に対応することが可能となりました。 気象庁では、2004年6月より「降水ナウキャスト 10分間降水量)」を、2011年3月より「降水ナウキャスト 5分 」を、それぞれ 1km四方単位で提供してきました。 この開発により降雨予測の精度が大幅に向上し、より実況に近く強雨域を表現することが可能となりました。 「高解像度降水ナウキャスト」は、気象庁・国土交通省・地方自治体が保有する全国の雨量計のデータなど様々なデータを活用しています。 そのため、降水域の内部を立体的に解析して、250m解像度の降水分布を30分先まで予測することが可能となりました。 つまり、特定の地点の今から30分後の降水が、より正確に予測できるということになります。 さらに現在では雷監視システムによる落雷情報も表示されるようになり、あらゆる気象災害に備えることが可能となっています。 「高解像度降水ナウキャスト」は降雨の予測が高精度であるため、企業としては水害の可能性を察知したら、すぐに決断し準備をすることが可能となります。 例えばゲリラ豪雨など、不測かつ緊急な天候不順の際に、社員の通勤や移動に影響を及ぼす可能性があれば、「安全確保を優先させる」という意思決定を行う明確な根拠を示すことができます。 また、社員が個々に、「高解像度降水ナウキャスト」によるアラートを受け取るアプリケーションを活用することで、移動先での天候不順の察知や帰宅経路の選択などをフレキシブルに行うことが可能となります。 さらに、降雨情報を収集した結果、事業所への水害の恐れがあると判明した場合は、直ちに重要書類や自社サーバーなど物理的な重要経営資源の移動、設置物等の浸水防止などの措置が必要となります。 このように、とっさの判断が必要とされ、かつ迷うような状況において、精度の高い予測情報は、行動を促す有効なトリガーとなり得ます。 予測情報を有効に活用するための前提として、自社の周辺にどのような水害リスクがあるのかをしっかり認識しておくことが重要です。 平時からハザードマップを参照し、事業所のどこから浸水しやすいかを把握した上で、浸水対策用品の準備などの対策を行い、安全な避難場所や避難経路を選定しておきましょう。 災害時は常に予期せぬ事態が発生するものです。 例えば選定した避難経路が土砂崩れにより塞がれてしまうといった場合もあるため、複数の避難経路・避難場所を選んでおくなど、あらゆる状況を想定し、予測情報に応じた行動オプションを瞬時に選択できるようにしておきたいものです。 ここまで解説したように、「高解像度降水ナウキャスト」は、詳細かつ高精度なレーダー画像と降水予測を提供することを可能としたプログラムです。 ただし、現状は学習データのない未経験の状況における正確な予測については未知数であり、物理学・気象学に基づいた力学的予測の導入やデジタル技術の革新により、さらなる予測精度向上のための努力が続けられています。 このような知と知の組み合わせはイノベーションの発生原理とも言われており、今後様々な分野との連携が進み、さらなる進歩・発展が期待されます。 特に、技術革新的側面では、IoTやAIなどの急激に成長する技術との掛け合わせが期待されます。 例えば、「高解像度降水ナウキャスト」の利用する気象レーダーが「雨」と認識しても、雨粒が地上に降ってくる前に蒸発してしまい、地上では雨が降っていないということも考えられます。 また、レーダーは雨雲ができやすい地上2 km以上の位置に電波を当てていますが、ゲリラ豪雨は地上から2km以下の位置にできる小さな雲が発生源となることが多いため、それを捉えることができずに見逃してしまうことがあるという問題もあります。 そのため、より完全な予測に近づけるためには、レーダーによる情報を補完するデータが必要となります。 そこで、スマートフォンやコネクテッドカーなどのIoT機器と、そこから得られる膨大なデータを解析するAIにより、世の中のあらゆる機器が観測機となりレーダーの情報を補完する仕組みを整備することが目指されています。 このように、今後より一層高度な予測が可能となることにより、企業のリスク回避や意思決定においてますます有用なツールとなることが期待されます。

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