【R】stationaRy

1. はじめに

stationaRyは、世界中に分散した気象観測点のデータを扱えるパッケージです。National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)が運営するIntegrated Surface Dataset (ISD)からデータを取得しています。主に北アメリカ、ヨーロッパ、オーストラリア、アジアの一部のデータです。

2. インストール

CRANからインストールできます。

install.packages("stationaRy")

3. 使ってみる

まず、日本にどんなステーションがあるのか調べてみます。

library(stationaRy)
stations_japan <- 
  get_station_metadata() %>%
  dplyr::filter(country == "JA")

> stations_japan
# A tibble: 427 x 16
   id    usaf  wban  name  country state icao    lat   lon  elev begin_date end_date   begin_year
   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>   <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <date>     <date>          <int>
 1 4720~ 4720~ 99999 NAYO~ JA      NA    NA     44.4  142.  89   1973-01-01 1978-08-04       1973
 2 4720~ 4720~ 99999 RISH~ JA      NA    RJER   45.2  141.  34.1 1975-05-21 2006-08-16       1975
 3 4720~ 4720~ 99999 ISHI~ JA      NA    NA     43.8  142.  63   1973-01-01 2002-06-02       1973
 4 4720~ 4720~ 99999 TAKI~ JA      NA    NA     43.6  142.  48   1973-01-02 2001-10-01       1973
 5 4721~ 4721~ 99999 FURA~ JA      NA    NA     43.3  142. 174   1973-01-01 1978-04-22       1973
 6 4721~ 4721~ 99999 YUBA~ JA      NA    NA     43.0  142. 293   1973-01-01 1978-05-11       1973
 7 4721~ 4721~ 99999 KITA~ JA      NA    NA     43.8  144.  84   1973-01-01 2002-02-07       1973
 8 4721~ 4721~ 99999 NUKA~ JA      NA    NA     43.4  143. 540   1973-01-01 1976-09-01       1973
 9 4721~ 4721~ 99999 OKUS~ JA      NA    RJEO   42.1  139.  54.9 1975-05-21 1999-02-28       1975
10 4723~ 4723~ 99999 HIRO~ JA      NA    NA     40.6  140.  30   1974-05-03 2002-04-26       1974
# ... with 417 more rows, and 3 more variables: end_year <int>, tz_name <chr>, years <list>

たくさんありますねえ。1952年と1973年から観測開始した箇所が多いようです。地図に書いてみます。

library(tidyverse)
library(leaflet)

stations_japan %>% 
  leaflet %>% 
  addTiles() %>% 
  addMarkers(lng = ~lon, lat = ~lat)  

調布飛行場にある観測点（id=476830-99999）のデータ、2017年から2018年の分を取得してみます。

lga_met_data <- 
  get_met_data(
    station_id = "476830-99999",
    years = 2017:2018
  )

> lga_met_data
# A tibble: 17,520 x 10
   id           time                 temp    wd    ws atmos_pres dew_point    rh ceil_hgt visibility
   <chr>        <dttm>              <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>     <dbl> <dbl>    <dbl>      <dbl>
 1 476830-99999 2017-01-01 00:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 2 476830-99999 2017-01-01 01:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 3 476830-99999 2017-01-01 02:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 4 476830-99999 2017-01-01 03:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 5 476830-99999 2017-01-01 04:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 6 476830-99999 2017-01-01 05:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 7 476830-99999 2017-01-01 06:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 8 476830-99999 2017-01-01 07:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
 9 476830-99999 2017-01-01 08:00:00    NA    NA    NA         NA        NA  NA         NA         NA
10 476830-99999 2017-01-01 09:00:00     4   320     1         NA        -1  56.8       NA         NA
# ... with 17,510 more rows

4. さいごに

この他、いろいろな機能があるようです。気象データって生活に直結するので眺めてみると楽しいですよね。