分析的なことを行っていますが、メインの話はWebベースでの図化方法（Python）に関してだったりします。
TL;DR
国土数値情報 平年値メッシュデータの概要
国土数値情報 平年値メッシュデータとは？（Gemini）
日本全国の気候の平年的な状況を、約1km四方のメッシュ（格子）ごとに示した地理空間データです。
国土交通省が整備・提供しており、地域の気候特性を詳細に把握し、様々な計画や分析に役立てることを目的としています。
提供されているデータの種類
主に以下のような気象項目に関するデータが提供されています。
- 気温に関するデータ
- 年平均気温
- 日最高気温の年平均値
- 日最低気温の年平均値
- 月別平均気温（1月～12月）
- 降水量に関するデータ
- 年降水量
- 月別降水量（1月～12月）
- 積雪に関するデータ
- 年最深積雪の年平均値
データの仕様
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象期間 | 2020年版：1991年～2020年の平年値、2010年版：1981年～2010年の平年値 |
| 空間範囲 | 日本全国 |
| メッシュサイズ | 基準地域メッシュ（3次メッシュ、約1km四方） |
| 座標系 | JGD2011（日本測地系2011） / 世界測地系 |
| データ形式 | シェープファイル（Shapefile）形式、GeoJSON形式(2020年版のみ) |
入手方法と利用条件
- 入手先: 国土交通省 国土数値情報ダウンロードサイト
- 利用条件:
- 誰でも無料でダウンロード可能です。
- 利用規約に従い、出典（「国土数値情報」）を明記することで、改変や商用利用も含めて自由に利用できます。
データ作成（ソースコード）
元データはベクター形式のため、取扱いやすいようにラスター化（GeoTIFF）しました。
GeoTIFF作成プログラムの詳細は過去記事（pythonで地域メッシュごとのポリゴンデータからGeoTIFFを作成する：国土数値情報平年メッシュデータを例に - 趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning）を参照下さい。
プログラムはGitHub、nbviewer、Colabで公開しています。 ※Colabの解説記事はこちら
- ベクターデータからGeoTIFFを作成するプログラム（2010年版）[単位：x10mm]
- ベクターデータからGeoTIFFを作成するプログラム（2020年版）[単位：x10mm]
- 2010年から2020年の差分のGeoTIFFを作成するプログラム[単位：x10mm]
- 2010年から2020年の差分（パーセンテージ）のGeoTIFFを作成するプログラム[単位：‰]
作成したGeoTIFFへの直リンクは以下です。QGIS等で使用する際はこちらをご利用下さい。
平均年降水量の変化
平均年降水量の分布
- 2010年版（1981~2010の平年値）と2020年版（1991~2020の平年値）で降水量の空間分布はほとんど変わらないですが、それぞれの数値をみると2020年版のほうが大きなっています。
2010年版
2020年版
平均年降水量の変化（2010→2020）
変化量
- 全国的に増加傾向にあります。
- 変化量と同様に相対的に降水量の大きい、九州南部、四国、紀伊半島、東北日本海側では10％程度増加しています。
- 北海道は内陸部で5%、東部で10%と全体的に大きく増加しています。
変化率
おわりに
- 気候変動の影響により降水量が大きくなると言われていますが、実績ベースでみても中長期的な降水量の変化は明らかに増加傾向にあることが理解出来ました。
GitHub
参考サイト
- 備忘録：パソコンの画面をgif化 - 趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning
- pythonによる可視化はHoloviews一択 - 趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning
- はてブロにインタラクティブなグラフを埋め込む：外部htmlのとりこみ CDNとかiframeとか - 趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning
- pythonで地域メッシュごとのポリゴンデータからGeoTIFFを作成する：国土数値情報平年メッシュデータを例に - 趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning
リンク
