Pythonで自分だけの可視化表現を楽しんでみよう～Pythonで気象GPVデータを可視化しよう～

佐野栄治
3 日前
読了時間: 4分

こんにちは。TeamSABOTENのプログラミング教材を制作している佐野栄治です。

解説動画「Pythonで気象GPVデータを可視化しよう」シリーズの制作を行っています。

■解説動画「Pythonで気象GPVデータを可視化しよう」

【簡易版】：Python初心者でも安心。環境設定やGPVデータの解説も。

【正規版】：複数天気図を１枚に。高機能かつ拡張性もバッチリ。

【鉛直断面図オプション（正規版用）】：大気を立体的に把握できる鉛直断面図描画機能。

※Python基本文法の解説は含まれておりません。

私の動画では、Pythonを使って気象GPVデータから天気図などの画像を出力する方法を解説しています。

この解説動画で天気図の描き方を習得された方は、おそらく日々の天気予測や気象解析のためのツールとして、自分の住んでいる地域や、大雨や大雪など注目すべき気象現象に特化した天気図を描いたりされるのかなと想像します。

でもちょっと考えてみてください。

自分で天気図を描けるということは、誰のためにでもなく、自分が楽しむために好きに描いていいということでもあります。

つまり先に挙げたようなちゃんとした（？）目的で描く以外にも、趣味と割り切れば、以下のようなワガママ（？）な目的でも全然「アリ」なのです。

・他人が欲しがるような表現でなくてもいい

・着目点が独特すぎて使い道が限られていてもいい

・見やすさより面白さに全振りした表現でもいい

・他人に理解されなくても自分さえ楽しめればいい

どうでしょう。少し気が楽になってきたでしょうか？

気象データは種類が多く、構成も複雑です。

大気は立体的で時間とともに変化するので、平面、断面、時系列図など、軸の取り方もいろいろ考えられます。

様々な物理量を一度にすべてを描くことは不可能なので、取捨選択してそれらを組み合わせながら描くことになります。

描画方法も、等値線、色塗り、流線など様々です。網掛けなどのハッチングや、半透明で重ねて描くこともできます。あまり欲張って重ねすぎると見にくくなるので、ここは腕の見せ所ですね。

描く「モノ」も、元々与えられたモノをそのまま描くだけでなく、例えば、発散収束、自由対流高度、平衡高度など、元のデータから計算で求められる値の分布を描くこともできます。難しい計算が必要なものはMetPyライブラリを活用するとよいでしょう。

また、1つの物理量でも、領域の平均、平均からの偏差、2つの気圧面間での差、ある期間の変化量などを計算して描いてみると、興味をそそられる発見があるかもしれません。

「何を描けば面白そうか」を見つけるには、気象学的な考察力も当然必要になってきます。

気になるポイントを見つける、大気の状況に想像を膨らませる、普段とは違う角度から考えてみるなど、なかなか奥が深いです。

ぜひ自分だけの、自分にしか思いつかないような、面白くて楽しい天気図を考えてみてください。傑作ができたら、思い切ってSNSなどにアップしてみるのもいいと思います（理解してもらえるかどうかは別として笑）

あとこれは賛否両論あるかもしれませんが、ちょっとした思い付きで描いてみるのであれば、私は美しいコードを書くことに力を注ぐ必要はないと思っています。そんなことより、今思い浮かんだワクワクするアイデアを一刻も早く形にしてみることの方がずっと重要です。ちなみに私はこれを「ドーパミン＆アドレナリン駆動開発」と名付けています(笑)。

私もいつもお世話になっている生成AIに全力で相談してもいいので、最短経路で「とりあえず描いてみる」を実現しましょう。

なんといっても今回の目的は「楽しむこと」ですからね。

この記事を書いた人

気象予報士　佐野栄治

（特種情報処理技術者、星空案内人、天文宇宙検定2級、日本農業技術検定3級）