Skip To Content

ベースライン気象データのマッピング

まず、ArcGIS Pro にベースライン (過去の) 気候データをインポートし、シンボル表示してから探索します。ベースライン気候データが重要なのは、将来の気候予想がベースライン気候条件との違いとして表されるからです。マッピング、グラフ化、探索を行いながら、気候と気候データに関する主な概念と用語についても学習します。

プロジェクトの作成

まず、気候データをダウンロードします。次に、ArcGIS Pro で新しいプロジェクトを作成します。

  1. [climate-data] 圧縮フォルダーをダウンロードします。
  2. コンピューター上でダウンロードしたファイルを指定し、[ドキュメント] フォルダーなどの見つけやすい場所に解凍します。
  3. [climate-data] フォルダーを開きます。

    フォルダーには 3 つのサブフォルダーがあります。[Mediterranean-precipitation-rasters] と [mediterranean-rcp-85] フォルダーには、後のレッスンで使用する降水量データが格納されています。[mme-netcdfs] フォルダーには、未加工の気候データが NetCDF ファイルとして格納されています。NetCDF とは、気候データのアーカイブと配布で最もよく使われている形式です。MME はマルチモデル アンサンブルの頭字語です。

  4. [mme-netcdfs] フォルダーを開きます。

    このフォルダー内のファイルは名前が長く、わかりづらいかもしれません。baseline で始まるファイル名もあれば、cmip5 で始まるファイル名もあります。ArcGIS Pro プロジェクトを作成し、ベースライン気候データのマッピングと探索を行います。

    注意:

    気候データの詳細については、「用語、概念、一般的なデータ構造」をご参照ください。

  5. ArcGIS Pro を起動します。サイン インを求められたら、ライセンスが割り当てられた ArcGIS アカウントを使用してサイン インします。
    注意:

    ArcGIS Pro または ArcGIS アカウントがない場合、ArcGIS の無料トライアルにサイン アップできます。

  6. [新規] の下で、[マップ] テンプレートをクリックします。
  7. [新しいプロジェクトの作成] ウィンドウの [名前] に「World Climate Data Explorer」と入力します。[場所] で、[climate-data] フォルダーを参照して選択します。
  8. [このプロジェクトのための新しいフォルダーを作成] をオフにして [OK] をクリックします。

    プロジェクトが開き、デフォルト マップが表示されます。最終的には、2 つ目のマップを追加してそこに予想気候データを表示するので、目的が明確にわかるよう、このマップの名前を変更します。

  9. [コンテンツ] ウィンドウで、[マップ] をダブルクリックします。

    [コンテンツ] ウィンドウの [マップ]

    [マップ プロパティ] ウィンドウが開きます。

  10. [一般] タブの [名前] で「Baseline」と入力します。

    マップ名

  11. [OK] をクリックします。
  12. [クイック アクセス ツールバー][保存] ボタンをクリックします。

    [保存] ボタン

    ヒント:

    プロジェクトはこまめに保存してください。

NetCDF データからのレイヤー作成

次に、年平均気温を示す気候データのラスター レイヤーを作成します。具体的に言うと、1986 年~ 2005 年の歴史上の平均値を表すデータです。このベースライン データセットと、その他のデータセットには、観測データとモデル データが含まれています。これによって、包括的な気候の記録を作成します。

ダウンロードした気候データは、NetCDF ファイル形式です。このファイル形式をラスター レイヤーに変換するには、ジオプロセシング ツールを使用します。

NetCDF の詳細については、データのドキュメントをご参照ください。

  1. リボンの [解析] タブをクリックします。[ジオプロセシング] グループの [ツール] ボタンをクリックします。

    [ツール] ボタン

    [ジオプロセシング] ウィンドウが開きます。

  2. [ジオプロセシング] ウィンドウの検索ボックスに「NetCDF」と入力します。結果のリストで、[NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] をクリックします。

    NetCDF の検索

  3. [入力用 netCDF ファイル][mme-netcdfs] フォルダーを参照し、[baseline_tas_annual_mean_1986_2005.nc] を選択します。

    NetCDF データには複数の変数が含まれることがあるため、年平均気温の変数をマッピングするよう確認してください。

  4. [変数] では [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] を選択します。

    この変数には、平均年間気温のベースライン値が含まれます。単位は摂氏 (℃) です。ファイルおよび変数名の [tas] とは、地表から 2 メートル地点の気温、つまり人間が実際に感じる気温を意味します。地表近くの温度または地温は土地被膜の種類に左右されるので、モデル化するのが困難です。

    [X ディメンション][Y ディメンション] パラメーターは、自動的に [経度][緯度] にそれぞれ設定されます。これらのパラメーターは、変更せずにそのままにしておきます。

  5. [出力ラスター レイヤー][Temperature - Mean Annual Baseline] と入力します。その他のパラメーターはそのままにしておきます。

    [NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] ツールのパラメーター

  6. [実行] をクリックします。

    このツールにより、新しいレイヤーがマップに追加されます。このレイヤーは、世界中の年平均気温を表します。

    [NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] ツールの出力

    このラスター レイヤーのセルは、緯度 1 度、経度 1 度 (赤道付近で約 70 平方マイル) を表します。各セルの高さは約 70 メートルですが、赤道から離れるにつれセルの幅は狭くなります。

    [コンテンツ] ウィンドウで、レイヤーの凡例を見ると、最高気温は 30.35°C (86.63°F)、最低気温は -56.3°C (-69.34°F) であることがわかります。

レイヤーのシンボル化

レイヤーのデフォルト シンボルは、フルスペクトルのカラー ランプを使用します。マップ上で色が変わると、多くの場合はその意味も変わります。同種類の情報の規模の変化を示すには、明るさと値を変更するのが最善の方法です。気温データをより直感的に視覚化できる配色を使用し、レイヤーをシンボル表示します。

また、凡例を調整して気温の単位を含めます。

  1. [コンテンツ] ウィンドウで [Temperature - Mean Annual Baseline] を右クリックし、[シンボル] を選択します。

    [シンボル] ウィンドウが開きます。[プライマリ シンボル] パラメーターは、デフォルトで [ストレッチ] に設定されます。ストレッチ シンボルは、ラスター レイヤーの値の範囲にわたり、255 個の等間隔で配色を適用します。シンボルのタイプは変更せず、色だけを変更します。

    気温データを直感的に視覚化できる、オレンジ赤の配色をお勧めします。[1]

  2. [配色] でドロップダウン メニューを開き、[すべて表示][名前の表示] チェックボックスをオンにします。[オレンジ赤 (連続)] 配色を選択します。

    [オレンジ赤 (連続)] 配色

    シンボルがマップに自動的に適用されます。ただし、ストレッチ タイプは最大値と最小値ではなく、標準偏差で定義されています。また、気温が低いところで色が濃くなるので、配色を反転する必要があります。

    注意:

    警告メッセージが表示されたら、[はい] をクリックします。

  3. [ストレッチ タイプ][最小値 - 最大値] を選択します。

    [ストレッチ タイプ] パラメーター

  4. [コンテンツ] ウィンドウで [Temperature - Mean Annual Baseline] レイヤーの配色を右クリックし、[配色の反転] ボタンをクリックします。

    [配色を反転] ボタン

  5. ウィンドウの空白部分をクリックし、変更内容を適用します。

    シンボル表示したベースライン気候データ

    次に、レイヤーの凡例に計測単位を追加します。

  6. [シンボル] ウィンドウの [ラベル] で、各ラベルの末尾に「C」を追加します。

    ラスター レイヤーの凡例ラベル

大陸の参照データの追加

マップ上では、世界の大陸ははっきりと表示されませんが、大陸の境界が明確であると、参照情報として便利です。ArcGIS Online が提供する、管理された地理データのコレクションである ArcGIS Living Atlas of the World から大陸のレイヤーを追加します。

  1. [マップ] タブの [レイヤー] グループにある [データの追加] ボタンをクリックします。

    データの追加ボタン

  2. [データの追加] ウィンドウで、[ポータル] の下の [Living Atlas] をクリックします。

    [Living Atlas] オプション

  3. 検索ボックスに「World Continents」と入力し、Enter キーを押します。結果のリストで、Esri が所有する [World Continents] フィーチャ レイヤーをクリックします。

    Living Atlas から World Continents を追加

  4. [OK] をクリックします。

    レイヤーがマップに追加されます。大陸はソリッド塗りつぶしシンボルで表示されるので、気温データが非表示になります。そのために、シンボルを塗りつぶしなしに変更します。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで、[World_Continents] レイヤーのシンボルをクリックします。
  6. 必要に応じて、[シンボル] ウィンドウの [ギャラリー] をクリックします。シンボルのリストで、[黒 (アウトライン付き - 1 ポイント)] シンボルをクリックします。

    [黒 (アウトライン付き - 1 ポイント)] シンボル

    ヒント:

    ギャラリーでシンボルをポイントすると、その名前を確認できます。

    シンボルが適用されます。

    大陸をシンボル表示したマップ

ローカル地域のセル値の探索

年平均ベースライン気温レイヤーは適切にシンボル表示され、適切な参照データが追加されました。次に、気温値を探索します。紅海付近のセルから探索を開始します。地理的な背景情報があれば、地域ごとの気候の変動をよりよく理解できるようになります。

  1. アフリカの北東部とアラビア半島に挟まれた紅海を拡大します。

    紅海と周辺の地域

    紅海とは、アデン湾から最終的にはインド洋につながる海峡です。北西のスエズ運河を経由して地中海につながっています。この地域にすばやく戻れるよう、ブックマークを作成します。

  2. [マップ] タブの [ナビゲーション] グループにある [ブックマーク] ボタンをクリックし、[新しいブックマーク] を選択します。

    [ブックマーク] ボタン

  3. [ブックマークの作成] ウィンドウで、[名前] に「Red Sea」と入力します。[OK] をクリックします。

    次に、この地域の平均年間気温の値をいくつか検証します。[マップ操作] ツールがアクティブであれば、セルをクリックすると、セルの値を含むポップアップが開きます。ただし、クリックする場所によっては、[World_Continents] レイヤーのポップアップが開くこともあります。正しいレイヤーのポップアップだけが開くよう、ツールの調整を変更します。

  4. [マップ] タブの [ナビゲート] グループで [マップ操作] ボタンをクリックし、[コンテンツで選択] を選択します。

    [マップ操作] ツールの [コンテンツで選択] オプション

    これで、[マップ操作] ツールは [コンテンツ] ウィンドウで選択したレイヤーのポップアップだけを表示するようになります。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで、[Temperature - Mean Annual Baseline] レイヤーをクリックして選択します。
  6. 紅海の最暖 (暗い赤) のグリッド セルのいずれかをクリックします。
    注意:

    紅海の最暖グリッドは、通常は南端 (2 つの島の周辺) にあります。これらの島は、ダフラク諸島 (アフリカ沿岸付近) とファラサン諸島 (アラビア沿岸) です。

    紅海の最暖グリッドのポップアップ

    ポップアップに年平均温度値 (摂氏) の [Stretch.Pixel.Value] が表示されます。画像例では、最も暗い赤色で年平均気温が 29.534271 のセルのポップアップが表示されています。

  7. 紅海周辺の他のセルもクリックしてみましょう。

    隣接する陸地よりも、紅海周辺の方が気温が高くなっています。大きな水域の上は気温が低いと思われがちなので、にわかには信じがたいかもしれません。

    紅海は温暖な赤道地域なので、蒸発乾燥も短時間で起こります。それにより塩度も高くなるため、海水の熱容量も高くなります (4.18 J/g ℃)。熱容量が高くなると、海水温度の上昇や下降にも時間がかかります。周辺の陸地の熱容量ははるかに低いので (1 J/g ℃ 以下)、気温の上昇や下降もはるかに短時間で起こります。

    水域の熱容量が高くなると、紅海上の空気が夜間に冷却しづらくなり (季節によってはさらに冷却に時間がかかる)、平均気温が高くなります。

  8. ポップアップを閉じて、プロジェクトを保存します。

NetCDF データからのテーブル作成

紅海の上のセルは 30 ℃ に近い気温で、非常に暖かく見えます。しかし、どの程度の暖かさでしょうか。世界の他の地域と比べるとどうでしょうか。

このような疑問に答えるには、ジオプロセシング ツールを使用し、気温値のテーブルを NetCDF ファイルに作成します。テーブルを作成すると、データを高い順から並べ替えて、紅海の値と比較します。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウの [戻る] ボタンをクリックします。[NetCDF テーブル ビューの作成 (Make NetCDF Table View)] ツールを検索して開きます。
  2. [入力用 netCDF ファイル][mme-netcdfs] フォルダーを参照し、[baseline_tas_annual_mean_1986_2005.nc] を選択します。

    同じデータセットからラスター レイヤーを作成したときと同じく、出力に気温変数が含まれていることを確認します。

  3. [変数] では [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] を選択します。
  4. [出力テーブル ビュー] には「Mean Annual Temperature Values」と入力します。

    また、テーブルのロウ ディメンションを設定する必要があります。ラスター レイヤーのセルは緯度と経度に基づいており、テーブルも同様です。

  5. [ロウ ディメンション][緯度][経度] を選択します。

    [NetCDF テーブル ビューの作成 (Make NetCDF Table View)] ツールのパラメーター

    これらのパラメーターにより、緯度と経度のすべての組み合わせのベースライン年平均気温がテーブルに表示されます。残りのパラメーターは変更する必要はありません。

  6. [実行] をクリックします。

    テーブルが [コンテンツ] ウィンドウに追加されます。

  7. [コンテンツ] ウィンドウで、[Mean Annual Temperature Values] を右クリックして [開く] を選択します。

    テーブルが開きます。NetCDF データが 4 つの列に表示されます。

    • [OID]: オブジェクト ID の略称。各行の一意の整数値。
    • [緯度]: 赤道の南北へ -90 ~ 90 度までで表される角度。
    • [経度]: グリニッジ天文台から東西へ -180 ~ 180 度までで表される角度。
    • [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means]: ベースライン年平均気温を摂氏で表した値。
  8. 必要であれば、15 ~ 20 行のデータが表示されるようテーブルのサイズを変更します。
  9. [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] 列見出しを右クリックし、[降順で並べ替え] を選択します。

    [降順で並べ替え] オプション

    最高気温から最低気温の順に並べ替えられます。最高気温は 30 ℃ を超えていましたが、この極端な気温範囲内にあるエントリは 16 件だけです。つまり、紅海の南側は地球でも最も暑い地域になります。

  10. テーブルを閉じます。

気温が高い場所の視覚化

年平均気温が極端に高い場所は、他にどこがあるでしょうか。テーブルにはすべての場所の緯度と経度が含まれますが、その正確な位置を把握するのは困難です。

[XY イベント レイヤーの作成 (Make XY Event Layer)] ジオプロセシング ツールを使用し、テーブルに基づくポイント フィーチャクラスを作成して、各テーブル エントリの場所を視覚化します。次に、値が 30 ℃ を超えるフィーチャを選択して、マップ上で視覚化します。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウの [戻る] ボタンをクリックします。[XY イベント レイヤーの作成 (Make XY Event Layer)] ツールを検索し、開きます。
  2. [XY テーブル][Mean Annual Temperature Values] を選択します。

    [X フィールド] パラメーターには [経度] フィールド、[Y フィールド] パラメーターには [緯度] フィールドが自動的に選択されます。

  3. [レイヤー名][Mean Annual Temperature XY Layer] と入力します。

    [XY イベント レイヤーの作成 (Make XY Event Layer)] ツールのパラメーター

    デフォルトの空間参照がマップと一致しているので、このパラメーターはそのままにしておきます。

  4. [実行] をクリックします。

    新しいポイント フィーチャ レイヤーがマップに追加されます。ラスター レイヤーとテーブルはどちらも同じ NetCDF ファイルから、同じ X および Y フィールド パラメーターを使用して作成されたので、各ポイントはラスターのグリッド セル上の中央に表示されます。

    注意:

    ポイント レイヤーのシンボルはランダムであるため、画像例とは異なる場合があります。

    [XY イベント レイヤーの作成 (Make XY Event Layer)] ツールの出力のマップ

    データが重複しているので、両方のレイヤーを表示する必要はありません。ラスター レイヤーの下のポイントを非表示にします。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで [Mean Annual Temperature XY Layer][Temperature - Mean Annual Baseline] の下にドラッグします。

    [コンテンツ] ウィンドウの並べ替え

    ポイントはマップに表示されなくなります。ただし、レイヤーの属性テーブルでエントリを選択すると、データ ポイントをハイライト表示できます。この操作は、最高気温の値を持つポイントを表示するために実行します。

  6. [Mean Annual Temperature XY Layer] を右クリックし、[レイヤーにズーム] を選択します。

    グローバル範囲に戻ります。

  7. [Mean Annual Temperature XY Layer] を右クリックし、[属性テーブル] を選択します。

    このテーブルは、レイヤーの作成に使用したテーブルとほぼ同じですが、[形状] というフィールドが追加されています。

  8. [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] 列見出しを右クリックし、[降順で並べ替え] を選択します。
  9. 気温値が 30 ℃を超えるすべての行を選択します。
    ヒント:

    行を選択するには、行の左側の空白の正方形をクリックします。複数の行を一度に選択するには、ポインターをドラッグします。

    これらの値を持つポイントがマップ上でハイライト表示されます。

    極端な気温値をマップで選択

    ベースライン年平均気温が最も高いのは、赤道の北側のアフリカと紅海です。

  10. テーブルを閉じて、プロジェクトを保存します。

緯度の気温のグラフ化

最高気温を記録していたのは、いずれも赤道に近い場所です。一般的には、年平均気温は赤道地域で最も高く、両極に近づくにつれ低くなると考えられています。気候に関するこの仮説が正しいかどうかを確認するため、気温の南北の分布を散布図でグラフ化します。

散布図にすべてのデータを含めるため、選択したデータ ポイントを消去します。

  1. [マップ] タブの [選択] グループにある [解除] ボタンをクリックします。

    [解除] ボタン

  2. [コンテンツ] ウィンドウで、[Mean Annual Temperature XY Layer] を右クリックして [チャートの作成] をポイントし、[散布図] を選択します。

    [散布図] オプション

    [チャート プロパティ] ウィンドウと [Mean Annual Temperature XY Layer Scatter Plot 1] ウィンドウが開きます。

  3. 必要であれば、[チャート プロパティ] ウィンドウで [データ] タブをクリックします。

    X 軸と Y 軸のパラメーターを設定します。緯度 (南北) の気温の分布をグラフ化するので、それに適したフィールドを選択します。

  4. [X 軸: 数値][緯度] を選択します。[Y 軸: 数値][climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] を選択します。

    X 軸と Y 軸の変数

    散布図が作成されます。詳しく検証する前に、ここでは不必要なリニア トレンド ラインを削除します。

  5. [統計][リニア トレンドの表示] チェックボックスをオフにします。

    [リニア トレンドの表示] オプション

    チャートのタイトルと軸ラベルも変更します。現在のタイトルとラベルは変数の名前をそのまま使っており、読みづらくなっています。

  6. [一般] タブをクリックします。[チャートのタイトル] に「Mean Annual Temperature 1986 - 2005 by Latitude」と入力します。
  7. [X 軸のタイトル] に「Latitude」と入力します。[Y 軸のタイトル] に「Temperature (deg. C)」と入力します。

    [一般] タブのチャート パラメーターと軸タイトル パラメーター

    チャートが更新されます。ウィンドウのサイズによって、画像例とは比率が異なることがあります。また、ポイントの色が異なる場合もあります。

    緯度の気温の散布図

    予想どおり、最暖の値は赤道 (緯度 0 度) を中心とした地域でみられます。南極 (緯度のマイナス値が最も大きい場所) は北極よりもはるかに寒い場所です。チャート内のフィーチャを選択して、マップ上のそれらの位置を確認します。

  8. 最暖気温のポイントの周辺をボックスで囲みます。

    最暖気温の周辺をボックスで囲んだ散布図

    ボックス内のポイントは、チャートとマップの両方で選択されます。

    選択された最暖気温を示すマップ

  9. 最寒ポイントを選択します (-20 ℃ 以下)。

    選択された最寒気温を示すマップ

    予想どおり、緯度は温度に大きな影響を与えるようです。

  10. 選択を解除します。

ヒストグラムの作成

高い気温や低い気温が起こる頻度は多いのでしょうか。年平均気温のヒストグラムを作成し、これを明らかにしてみましょう。ヒストグラムは値の分布を示すため、発生頻度の高い、または低い気温値を調べることができます。

  1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Mean Annual Temperature XY Layer] を右クリックして [チャートの作成] をポイントし、[ヒストグラム] を選択します。

    散布図を表示するウィンドウに、空白のヒストグラムが新たに追加されます。

  2. 必要であれば、[チャート プロパティ] ウィンドウで [データ] タブをクリックします。[数値] では [climatology_tas_annual_mean_of_monthly_means] を選択します。

    ヒストグラムが作成されます。ビン (バー) の数を調整し、平均値を示す線も削除します。

  3. [ビン] には、「50」と入力します。[統計][平均] チェックボックスをオフにします。

    ヒストグラムのデータ パラメーター

    チャートと軸のタイトルも変更します。ヒストグラムの Y 軸は、特定の値を持つフィーチャの個数を表示するため、X 軸のタイトルだけを変更します。

  4. [チャート プロパティ] ウィンドウで、[一般] タブをクリックします。[チャートのタイトル] で「Distribution of Mean Annual Temperature」と入力します。
  5. [X 軸のタイトル] に「Temperature (deg. C)」と入力します。

    ヒストグラムの一般的なパラメーター

    ヒストグラムが更新されます。

    ヒストグラム

    ヒストグラムの分布には偏りがあり、ビンの数がグラフ右側で多くなっています。このパターンは、温暖な気温値の頻度が高いことを表します。ビンを選択すると、これらの値がマップ上のどこに表示されているかを確認することができます。

  6. ヒストグラムの一番長いバー (右から 3 つ目) をクリックします。

    バーが選択され、そのバーが表すポイントがハイライト表示されます。

    一番長いヒストグラム ビンの値をハイライト表示しているマップ

  7. タブをクリックし、散布図を表示します。

    選択したデータは、散布図でも選択されます。

    ヒストグラムの最大ビン値が選択された散布図

    個数が最多のビンには、緯度 -22 度~ 31 度の間に分布されたデータ ポイントが含まれます。赤道地域は地球表面のほぼ半分を占めていますが、マップからは、この点は明らかになっていません。WGS 1984 座標系は極地にもまたがっているからです。

    実際、マップ最上部の行によって示される地球の表面積は、赤道の 1 つのセルで表される表面積よりも小さくなっています。データが等面積セルに基づく場合は、このヒストグラムの偏りはさらに大きくなり、セルの大多数が温暖になります。

    ヒストグラム左側に見られる 2 つの小さなスパイク波形も、WGS 1984 座標系の結果です。これらの波形は極地の値を表します。この値は、平面の長方形にストレッチすると何度も繰り返されます。

  8. [マップ] タブの [ナビゲーション] グループで、[ブックマーク] をクリックして [Red Sea] ブックマークを選択します。
  9. ヒストグラムで、グラフ右端のビンをクリックします。

    このビューでは、ベースライン平均年間気温が最も高いのは紅海周辺であることがわかります。

    紅海およびその周辺の最暖値

  10. 選択を解除します。2 つのチャートを閉じ、[チャート プロパティ] ウィンドウを閉じます。
    注意:

    チャートをもう一度開くには、[コンテンツ] ウィンドウで、[チャート別にリスト] ボタンをクリックします。チャートを右クリックし、[開く] を選択します。

  11. マップの全範囲に戻ります。
  12. プロジェクトを保存します。

このレッスンでは、気候および気候データの基本的な概念について学習しました。ベースライン (過去の) 気温データをマップに追加し、チャートを使ってデータをさらに深く掘り下げました。また、紅海周辺を例に、気候の地域的な特徴についても学びました。次のレッスンでは、気候予想を検証し、2 つの予想を比較して将来的な気候の変化についてみていきます。