【R】weathercan

1. はじめに

weathercanは、Environment and Climate Change Canada (ECCC) websiteから天気の情報を取得できるパッケージです。

2. インストール

CRANからインストールできます。

install.packages("weathercan")

3. つかってみる

まずは、station_idを知ることがあるそうなので。

head(stations)

# A tibble: 6 x 14
  prov  station_name   station_id climate_id WMO_id TC_id   lat   lon  elev tz    interval start
  <chr> <chr>               <dbl> <chr>       <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>    <dbl>
1 AB    DAYSLAND             1795 301AR54        NA NA     52.9 -112.  689. Etc/~ day       1908
2 AB    DAYSLAND             1795 301AR54        NA NA     52.9 -112.  689. Etc/~ hour        NA
3 AB    DAYSLAND             1795 301AR54        NA NA     52.9 -112.  689. Etc/~ month     1908
4 AB    EDMONTON CORO~       1796 301BK03        NA NA     53.6 -114.  671. Etc/~ day       1978
5 AB    EDMONTON CORO~       1796 301BK03        NA NA     53.6 -114.  671. Etc/~ hour        NA
6 AB    EDMONTON CORO~       1796 301BK03        NA NA     53.6 -114.  671. Etc/~ month     1978
# ... with 2 more variables: end <dbl>, normals <lgl>

このようにしても調べられます。intervalは、day, month, hour が選べます。

stations_search("Ontario", interval = "month")

> stations_search("Ontario", interval = "month")
# A tibble: 4 x 14
  prov  station_name   station_id climate_id WMO_id TC_id   lat   lon  elev tz    interval start
  <chr> <chr>               <dbl> <chr>       <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>    <dbl>
1 ON    BRUCE ONTARIO~       4546 61210K7        NA NA     44.3 -81.6  180. Etc/~ month     1971
2 ON    COBDEN ONTARI~       4251 6101675        NA NA     45.6 -76.9  140. Etc/~ month     1983
3 ON    PERTH ONTARIO~       4351 6106385        NA NA     44.9 -76.3  134. Etc/~ month     1982
4 ON    TWEED ONTARIO~       5135 6159019        NA NA     44.5 -77.3  175  Etc/~ month     1983
# ... with 2 more variables: end <dbl>, normals <lgl>

もしくは、緯度経度でも調べられます。

stations_search(coords = c(48.6, -89.2), dist = 50, interval = "hour")

> stations_search(coords = c(48.6, -89.2), dist = 50, interval = "hour")
# A tibble: 9 x 15
  prov  station_name   station_id climate_id WMO_id TC_id   lat   lon  elev tz    interval start
  <chr> <chr>               <dbl> <chr>       <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>    <dbl>
1 ON    NORTHERN ONTA~      26912 604S001        NA XQT    48.4 -89.2    0  Etc/~ hour      2001
2 ON    WELCOME ISLAN~       4061 6049443     71751 WEC    48.4 -89.1  211. Etc/~ hour      1994
3 ON    THUNDER BAY         49389 6048260     71072 YQT    48.4 -89.3  199. Etc/~ hour      2012
4 ON    THUNDER BAY A       50132 6048262        NA YQT    48.4 -89.3  199. Etc/~ hour      2012
5 ON    THUNDER BAY A        4055 6048261        NA YQT    48.4 -89.3  199  Etc/~ hour      1953
6 ON    THUNDER BAY CS      30682 6048268     71667 ZTB    48.4 -89.3  199. Etc/~ hour      2000
7 ON    BIG THUNDER         26860 604I261        NA NA     48.3 -89.4  299. Etc/~ hour      1995
8 ON    MARIE LOUISE ~      27291 6044974        NA WLK    48.4 -88.8  240. Etc/~ hour      1997
9 ON    TROWBRIDGE (A~       7977 6048955        NA WAB    48.3 -88.9  218  Etc/~ hour      1994
# ... with 3 more variables: end <dbl>, normals <lgl>, distance <dbl>

データを取得します。

thunder_bay <- weather_dl(station_ids = c(49389,50132), start = "2018-10-01", end = "2018-12-02")

プロットしてみます。

ggplot(data = thunder_bay, aes(x = time, y = temp, group = station_name, colour = station_name)) +
  geom_line() +
  theme_bw() 

2地点は同じ場所でしたか。。。

このデータの取得には苦労します。選択した場所にはデータがなかったりと・・・。

4. さいごに

行ったことのない国のデータで遊ぶのは楽しいですね。