安曇野ライク・ブログ

気象庁の気象データ収集で昨日までに複数投稿してきました。ところで各地の気象データですが、気象庁のホームページではいくつかのグループ分けがされています。基本的には全国いずれの都道府県では３つないし４つのグループがあって、長野県を例にとると赤の２重丸、緑四角、緑丸、そして青丸です。そこで４つのグループの日々の気象データを見た例が下表で、二重丸は気圧がプラスして観測され、緑四角は雪情報がプラス、青丸は降水情報のみです。長野県は特殊に二重でない赤丸も存在し、既に観測を終えた箇所もありました。
さて、いずれの地域の気象データも基本的には２種類の作表のどちらかに属していて、Pythonによるデータ収集は今回のGoogleColabシリーズにて記した２通りのプログラムで可能となっています。
最後に気象データの表中の記号について気象庁で説明したホームページがあることを最近、見つけました。私個人、誤解していたのは降水量、0.0mmの表記があるのは雨量が全くなかったわけではなく、わずかながらあった時の数値のようです。降水０は — 表記していることを今にして知りました。最下表にリンクを貼りましたので、ご確認ください。

さて、シリーズ（その４）で予告しました、小都市及びローカル地の気象データ収集についての続報です。まず例として、安曇野穂高と三浦市の２カ所のデータを収集するためのPythonプログラムコードを用意しました。この青字で示したリンク先をクリックすると、プログラムの頁が表示されます。表示されたコードの全文をコピー（Ctrl+Aの後、Ctrl+C）します。そして（その２）でも記した以下のGoogleColaboratoryのWeb画面のコード入力エリアに全文をペースト（Ctrl+V）します。

コード入力後に右矢印のアイコンをクリックすると、プログラムが実行されて、以下のような画面となります。

こうして主要都市を除くローカル地の気象データを皆さんのパソコン上からでも容易に取得できるようになります。収集する地域や期間の設定は（その４）で説明した通り、プログラムコードの一部を変更することで実行できます。よろしければ、お試しください。

近頃の買い物はスマホの電子マネーで済ますことが多くなりました。電子マネーは各種あり、中でもシェアNo.１はPayPayのようで、ユーザー数は3500万人、使える店舗数が300万を突破したようです。私のスマホでは PayPay、au PAY そしてSuicaを使っています。伸長著しい電子マネーですが、このところユーザー獲得争いが激化しているのか、キャンペーンもおおハヤリのようです。その一例を私のスマホ上で見たのが以下です。

PayPayもau PAYもいずれも今月３月の期限限定ですが、２０％還元キャンペーンをやっていて、何とも嬉しい限りです。PayPayは決済カード会社がヤフーカードのみで上限が1,000円まで、au PAYでは店舗が限られポイント還元の上限もありますが、いろいろ使い分けると、結構なお得感があります。キャンペーンのこの過熱ぶり、来月以降も続いていきそうな予感がします。ウシウシ！

題記シリーズで、気象庁のホームページから東京・大阪の日々の気象データを収集し csvファイルとして取り出すことをPythonを使って実行する例を記しました。今回はデータ収集の仕組みやその応用で、東京・大阪以外の都市を収集する方法などを説明したいと思います。

• 【気象庁の各都市の気象データの出処】東京の今月の例をとるとURLは
  http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/daily_s1.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2021&month=03&day=1&view=p1
  となり、上記で色付けした部分を変えると、収集場所や年月を変更できます。
• 【上記各都市のコード】上記URLで赤字が場所を指定するコードで、prec_noとblock_noの数字で表しています。全国の各都市のコードがどうなっているか、以下のサイトに全国一覧があって、コードが記載されています。
  気象データの観測地点一覧
• 【pythonで気象データを収集する場所のコード指定】（その２）のプログラムコードでは最初の３行で場所指定しています。
  　place_codeA = [44, 62]
  　place_codeB = [47662, 47772]
  　place_name = [“東京”, “大阪”]
  そこで他の都市のデータを採取するには、上述の観測地点一覧から選び上記３行を書き換えればよく、また採取場所を増やすには以下のようにし、幾つでも増やせます。
  　place_codeA = [44, 62, 46]
  　place_codeB = [47662, 47772, 47670]
  　place_name = [“東京”, “大阪”, “横浜”]
• 【気象データを収集する期間のコード指定】（その２）のプログラムコードでは中段に以下のように期間指定しています。
  　# for文で2000年~2021年までの12回。
  　for year in range(2000,2022):
  　print(year)
  　# その年の1月~12月の12回を網羅する。
  　for month in range(1,13):
  上記で青の数値を変えることで期間を設定できます。１ヶ月だけ、例えば2020年３月のみ取得したい場合は以下となります。
  　# for文で2020年の1回。
  　for year in range(2020,2021):
  　print(year)
  　# その年の3月のみを収集する。
  　for month in range(3,4):

如何でしょう。これで各都市の任意の期間の気象データを皆さんのパソコン上からでも容易に取得できるようになりました。ただし、（その２）のプログラムコードは全国主要都市では有効ですが、例えば安曇野市穂高のようなローカル地点では（その２）のプログラムは通用しません。小都市のデータ収集については後日、追加説明させていただきます。