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データ取得先国土交通省 気象庁Japan Meteorological Agency取得データの詳細日本 🇯🇵 北海道 / 十勝地方　ぬかびら源泉郷日本 🇯🇵 東京都 / 練馬地点日本 🇯🇵 沖縄県 / 那覇地点それぞれ1978年〜2024年6月（約46年間分）の平均気温(℃)を取得。データ出力はCSVで、本ブログではグラフを表示させてみることにする取得方法Pythonによるスクレイピング完了までに要した時間計2〜3時間結果(csv)csv出力結果です。取得項目は、取得日、都道府県コード（全国共通かどうかは調べてない）、エリアコード、年、月、平均気温となります。表示されているの44の1002は、東京都 / 練馬地点を意味している結果(グラフ)Googleスプレッドシートで実装してます。表示されましたが、まぁ気温のデータなので大したグラフにはならないですね。所感・まとめ時間別、日別データによって取得できるものが違ったので、取得データは、約46年の日別の平均気温データで統一してみた。収集自体は問題なくできて、かつ、グラフ化もスムーズに行えた。厄介な部分としては、エリアによって地味に表示されている内容が異なっている場合があった。今回はそこは統一したため楽をして終わらせたこのようなデータ収集や加工にご興味あればご相談をしてくださればと思います。データを収集する際に違法となる場合は、お断りさせていただきますのでご了承ください。最後まで見ていただき、ありがとうございました！

農業・屋外作業で天気データを活用したいとき、最初に必要になることが多いのが「作業地点の緯度・経度」です。 たとえば、圃場、漁場、乾燥場、倉庫、屋外作業場所など、地点ごとの天気データを取得したい場合、気象APIでは住所ではなく緯度・経度を使うことがあります。 この記事では、Googleマップを使って緯度・経度を調べる基本的な方法と、複数地点を管理するときの工夫を紹介します。 1. Googleマップを開く まず、Googleマップを開きます。 調べたい圃場や作業場所の周辺を検索し、地図を拡大して目的の地点を表示します。 住所がある場所なら住所検索でも構いません。 住所がない圃場や海岸沿いの作業地点などは、地図を見ながら場所を探します。 2. 調べたい地点をクリックする パソコンの場合は、調べたい地点の上で右クリックします。 するとメニューの一番上に、数字が2つ並んだ表示が出ます。 例： 45.1783, 141.1383 この数字が緯度・経度です。 スマホの場合は、調べたい場所を長押しします。 赤いピンが立ち、画面下部や検索欄に緯度・経度が表示されることがあります。 3. 緯度と経度の順番に注意する Googleマップでは、基本的に次の順番で表示されます。 緯度, 経度 例： 45.1783, 141.1383 この場合、 緯度：45.1783 経度：141.1383 となります。 気象APIやCSVに入力するときは、この順番を間違えないように注意が必要です。 4. 小数点以下もそのまま使う 緯度・経度は、小数点以下の数字も大切です。 たとえば、 45.1783 45.1700

農業・漁業・屋外作業で気象データを活用したい場合、作業地点を分かりやすく整理しておくことが大切です。 たとえば、複数の圃場、乾燥場、漁場、倉庫、屋外作業場所などがある場合、「どの地点の天気データを見るのか」を毎回手入力していると、間違いや手間が増えてしまいます。 そこで便利なのがCSVです。 この記事では、圃場や作業地点をCSVで管理する基本的な考え方を紹介します。 1. CSVとは何か CSVとは、表形式のデータをシンプルなテキストで保存する形式です。 ExcelやGoogleスプレッドシートでも開くことができ、Pythonなどのプログラムからも扱いやすいのが特徴です。 たとえば、次のような形で地点情報を管理できます。 name,latitude,longitude 圃場A,45.1783,141.1383 圃場B,45.2417,141.1867 作業場C,45.1631,141.1434 1行に1つの地点を入れ、列ごとに名前、緯度、経度などの情報を分けて管理します。 2. CSVで管理すると何が便利か 作業地点をCSVで管理すると、次のようなメリットがあります。 ・複数地点を一覧で確認できる ・地点名、緯度、経度をまとめて管理できる ・ExcelやGoogleスプレッドシートで編集できる ・Pythonなどのプログラムで読み込みやすい ・気象APIと組み合わせやすい ・あとから地点を追加、修正しやすい 特に、気象APIを使って地点ごとの天気データを取得する場合、緯度と経度をCSVにまとめておくと便利です。 3. 最低限入れておきたい項目 最初は、あまり複雑にしすぎる必要は

農業・漁業・屋外作業では、天気の変化が作業判断に大きく関わります。 雨、風、湿度、気温、日射、波、霧などの条件によって、作業できるかどうか、作業時間をどうするか、事前に何を準備するかが変わることがあります。 この記事では、公開気象データや気象APIを活用して、農業・漁業の作業判断に役立てるアイデアを紹介します。 ※この記事は、公開気象データの活用アイデアを紹介するものです。独自の気象予報を提供するものではありません。 1. 農薬散布前の風速チェック 農薬散布では、風の強さが重要になります。 風が強いと薬剤が流されやすくなり、目的の場所に届きにくくなったり、周囲への飛散リスクが高まったりします。 気象データを使えば、作業前に風速や風向を確認し、散布しやすい時間帯を検討する材料にできます。 活用例： ・地点ごとの風速を一覧で確認する ・一定以上の風速なら注意表示を出す ・朝、昼、夕方の風の変化を見る ・風向と周辺環境を合わせて確認する 2. 乾燥作業の判断材料にする 農産物、水産物、昆布などの乾燥作業では、湿度、降水量、風速などが重要になります。 同じ地域でも、海沿い、山側、風通しの良い場所、湿気がこもりやすい場所では条件が変わることがあります。 気象データを整理すると、乾燥に向いている日や時間帯を確認する材料にできます。 活用例： ・湿度が高い時間帯を避ける ・降水が予想される時間帯を確認する ・風速が一定以上ある時間帯を見る ・地点ごとの乾きやすさの違いを比較する 3. 収穫や出荷作業の予定を立てる 収穫や出荷作業では、雨や高温、強風などが作業効率や品質に影響することがあります