座標から最近傍の気候値を取得

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ここまででデータを処理して、新たに潜在蒸発散量(PET)や乾燥指数(Aridity Index)を計算してきました。これらのデータを簡単に利用できるように、座標を与えたら最も近い気候変数の値を返す関数 get_nearest_climate_value() を定義します。この関数のファイルはR/get_nearest_climate_value.R にあります。ファイルをダウンロードして、source("get_nearest_climate_value.R") (ファイルパスは適宜変更してください)することで利用できます。

ライブラリの読み込み

library(sf)

データの読み込み

このリポジトリの解析では、環境変数 PROJECT_DATA_DIR にデータの保存先を指定しています。必要に応じて、適宜変更してください。

data_dir <- Sys.getenv("PROJECT_DATA_DIR")
sf_climate <- readRDS(file.path(
  data_dir,
  "climate_mesh_data_joined/climate_mesh_data_with_aridity_index.rds"
))

最も近い気候変数の値を返す関数の定義

緯度経度やデータフレームを与えると、最も近い気候変数の値を返す関数 get_nearest_climate_value() を定義します。この関数のファイルはR/get_nearest_climate_value.R にあります。ファイルをダウンロードして、source("get_nearest_climate_value.R") (ファイルパスは適宜変更してください)することで利用できます。

source("R/get_nearest_climate_value.R")

使い方

関数の使い方をいくつか例示します。

緯度経度を指定して最も近いaridity_indexを取得

result <- get_nearest_climate_value(
  sf_climate,
  lon = 139.6917,
  lat = 35.6895,
  value_col = "aridity_index"
)
print(result)

Result

       aridity_index
165824       1.84528

緯度経度を指定して、複数の気候変数を取得

result <- get_nearest_climate_value(
  sf_climate,
  lon = 139.6917,
  lat = 35.6895,
  value_col = c("aridity_index", "precipitation_year")
)
print(result)

Result

       aridity_index precipitation_year
165824       1.84528             1553.8

データフレームを指定して最も近いaridity_indexを取得

df_input <- data.frame(
  id = 1:3,
  longitude = c(139.6917, 135.5022, 130.4181),
  latitude = c(35.6895, 34.6937, 33.5902)
)
result <- get_nearest_climate_value(
  sf_climate,
  df = df_input,
  lon_col = "longitude",
  lat_col = "latitude",
  value_col = "aridity_index"
)
print(result)

Result

       id longitude latitude aridity_index
165824  1  139.6917  35.6895      1.845280
111106  2  135.5022  34.6937      1.442432
44366   3  130.4181  33.5902      1.821206

データフレームを指定して、複数の気候変数を取得

df_input <- data.frame(
  id = 1:3,
  longitude = c(139.6917, 135.5022, 130.4181),
  latitude = c(35.6895, 34.6937, 33.5902)
)
result <- get_nearest_climate_value(
  sf_climate,
  df = df_input,
  lon_col = "longitude",
  lat_col = "latitude",
  value_col = c("aridity_index", "precipitation_year")
)
print(result)

Result

       id longitude latitude aridity_index precipitation_year
165824  1  139.6917  35.6895      1.845280             1553.8
111106  2  135.5022  34.6937      1.442432             1312.0
44366   3  130.4181  33.5902      1.821206             1648.9

緯度経度を指定して、全ての変数を取得

value_col = NULL とすることで、全ての変数を取得できます。

result <- get_nearest_climate_value(
  sf_climate,
  lon = 139.6917,
  lat = 35.6895,
  value_col = NULL
)
print(head(result))

Result

       mesh_code_3rd precipitation_Jan precipitation_Feb precipitation_Mar
165824      53394525              55.8              53.6             112.5
       precipitation_Apr precipitation_May precipitation_Jun precipitation_Jul
165824             124.9             133.8             166.1             158.4
       precipitation_Aug precipitation_Sep precipitation_Oct precipitation_Nov
165824             154.9             222.4             225.1              90.6
       precipitation_Dec precipitation_year maximum_temperature_Jan
165824              55.7             1553.8                     9.7
       minimum_temperature_Jan mean_temperature_Jan maximum_temperature_Feb
165824                     0.8                  5.2                    10.7
       minimum_temperature_Feb mean_temperature_Feb maximum_temperature_Mar
165824                     1.8                    6                    13.9
       minimum_temperature_Mar mean_temperature_Mar maximum_temperature_Apr
165824                     4.9                  9.3                    19.2
       minimum_temperature_Apr mean_temperature_Apr maximum_temperature_May
165824                     9.9                 14.3                    23.7
       minimum_temperature_May mean_temperature_May maximum_temperature_Jun
165824                    14.8                 18.9                    26.3
       minimum_temperature_Jun mean_temperature_Jun maximum_temperature_Jul
165824                    18.7                   22                    30.2
       minimum_temperature_Jul mean_temperature_Jul maximum_temperature_Aug
165824                    22.5                 25.8                    31.5
       minimum_temperature_Aug mean_temperature_Aug maximum_temperature_Sep
165824                    23.7                   27                    27.5
       minimum_temperature_Sep mean_temperature_Sep maximum_temperature_Oct
165824                    20.4                 23.4                      22
       minimum_temperature_Oct mean_temperature_Oct maximum_temperature_Nov
165824                    14.8                 18.1                    16.6
       minimum_temperature_Nov mean_temperature_Nov maximum_temperature_Dec
165824                     8.7                 12.6                      12
       minimum_temperature_Dec mean_temperature_Dec maximum_temperature_year
165824                     3.4                  7.6                     20.3
       minimum_temperature_year mean_temperature_year maximum_snow_depth_Jan
165824                       12                  15.9                      3
       maximum_snow_depth_Feb maximum_snow_depth_Mar maximum_snow_depth_Dec
165824                      3                      0                      0
       maximum_snow_depth_year sunshine_duration_Jan sunshine_duration_Feb
165824                       3                 198.4                 176.3
       sunshine_duration_Mar sunshine_duration_Apr sunshine_duration_May
165824                 176.8                 179.4                 180.4
       sunshine_duration_Jun sunshine_duration_Jul sunshine_duration_Aug
165824                   123                 147.7                 173.9
       sunshine_duration_Sep sunshine_duration_Oct sunshine_duration_Nov
165824                 129.1                 134.5                   156
       sunshine_duration_Dec sunshine_duration_year global_solar_radiation_Jan
165824                 178.5                   1954                        9.7
       global_solar_radiation_Feb global_solar_radiation_Mar global_solar_radiation_Apr
165824                       11.8                       13.8                       16.5
       global_solar_radiation_May global_solar_radiation_Jun global_solar_radiation_Jul
165824                       17.6                       15.3                       16.3
       global_solar_radiation_Aug global_solar_radiation_Sep global_solar_radiation_Oct
165824                       16.6                       12.8                       10.4
       global_solar_radiation_Nov global_solar_radiation_Dec global_solar_radiation_year
165824                          9                        8.3                        13.2
       longitude latitude     PET1     PET2     PET3    PET4     PET5     PET6     PET7
165824  139.6937  35.6875 7.319984 9.144842 23.23313 51.1194 90.94641 118.0401 157.3831
           PET8     PET9    PET10    PET11    PET12 PET_year aridity_index
165824 159.9936 111.3146 67.64351 32.34395 13.55769 842.0402       1.84528

データの出典

本ページで使用している気候データは、気象庁のメッシュ平年値2020を元に加工したものです。

--- title: "Get Nearest Climate Value by Coordinates" title-ja: "座標から最近傍の気候値を取得" --- ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} [日本語はこちら（JP）](../ja/notebooks/get_nearest_climate_value.html){#language-switch hreflang="ja" lang="ja"} ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} [Read this page in English (EN)](../../notebooks/get_nearest_climate_value.html){#language-switch hreflang="en" lang="en"} ::::: ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} This chapter introduces `get_nearest_climate_value()`, which returns climate variable values from the nearest mesh cell to given coordinates. The function source file is [R/get_nearest_climate_value.R](../R/get_nearest_climate_value.R). ## Load library ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ここまででデータを処理して、新たに潜在蒸発散量(PET)や乾燥指数(Aridity Index)を計算してきました。これらのデータを簡単に利用できるように、座標を与えたら最も近い気候変数の値を返す関数 `get_nearest_climate_value()` を定義します。この関数のファイルは[R/get_nearest_climate_value.R](../R/get_nearest_climate_value.R) にあります。ファイルをダウンロードして、`source("get_nearest_climate_value.R")` (ファイルパスは適宜変更してください)することで利用できます。 ## ライブラリの読み込み ::::: ```{r} library(sf) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ## Load data ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ## データの読み込みこのリポジトリの解析では、環境変数 `PROJECT_DATA_DIR` にデータの保存先を指定しています。必要に応じて、適宜変更してください。 ::::: ```{r} data_dir <- Sys.getenv("PROJECT_DATA_DIR") sf_climate <- readRDS(file.path( data_dir, "climate_mesh_data_joined/climate_mesh_data_with_aridity_index.rds" )) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ## Define the function ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ## 最も近い気候変数の値を返す関数の定義緯度経度やデータフレームを与えると、最も近い気候変数の値を返す関数 `get_nearest_climate_value()` を定義します。この関数のファイルは[R/get_nearest_climate_value.R](../R/get_nearest_climate_value.R) にあります。ファイルをダウンロードして、`source("get_nearest_climate_value.R")` (ファイルパスは適宜変更してください)することで利用できます。 ::::: ```{r} source("R/get_nearest_climate_value.R") ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ## Usage ### Get nearest `aridity_index` for one coordinate ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ## 使い方関数の使い方をいくつか例示します。 ### 緯度経度を指定して最も近いaridity_indexを取得 ::::: ```{r} result <- get_nearest_climate_value( sf_climate, lon = 139.6917, lat = 35.6895, value_col = "aridity_index" ) print(result) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ### Get multiple variables for one coordinate ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ```{.r filename="Result"} aridity_index 165824 1.84528 ``` ### 緯度経度を指定して、複数の気候変数を取得 ::::: ```{r} result <- get_nearest_climate_value( sf_climate, lon = 139.6917, lat = 35.6895, value_col = c("aridity_index", "precipitation_year") ) print(result) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ### Get one variable for a data frame of coordinates ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ```{.r filename="Result"} aridity_index precipitation_year 165824 1.84528 1553.8 ``` ### データフレームを指定して最も近いaridity_indexを取得 ::::: ```{r} df_input <- data.frame( id = 1:3, longitude = c(139.6917, 135.5022, 130.4181), latitude = c(35.6895, 34.6937, 33.5902) ) result <- get_nearest_climate_value( sf_climate, df = df_input, lon_col = "longitude", lat_col = "latitude", value_col = "aridity_index" ) print(result) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ### Get nearest values for a data frame of coordinates ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ```{.r filename="Result"} id longitude latitude aridity_index 165824 1 139.6917 35.6895 1.845280 111106 2 135.5022 34.6937 1.442432 44366 3 130.4181 33.5902 1.821206 ``` ### データフレームを指定して、複数の気候変数を取得 ::::: ```{r} df_input <- data.frame( id = 1:3, longitude = c(139.6917, 135.5022, 130.4181), latitude = c(35.6895, 34.6937, 33.5902) ) result <- get_nearest_climate_value( sf_climate, df = df_input, lon_col = "longitude", lat_col = "latitude", value_col = c("aridity_index", "precipitation_year") ) print(result) ``` ::::: {.content-visible unless-profile="ja"} ### Get all attributes ::::: ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ```{.r filename="Result"} id longitude latitude aridity_index precipitation_year 165824 1 139.6917 35.6895 1.845280 1553.8 111106 2 135.5022 34.6937 1.442432 1312.0 44366 3 130.4181 33.5902 1.821206 1648.9 ``` ## 緯度経度を指定して、全ての変数を取得 `value_col = NULL` とすることで、全ての変数を取得できます。 ::::: ```{r} result <- get_nearest_climate_value( sf_climate, lon = 139.6917, lat = 35.6895, value_col = NULL ) print(head(result)) ``` ::::: {.content-visible when-profile="ja"} ```{.r filename="Result"} mesh_code_3rd precipitation_Jan precipitation_Feb precipitation_Mar 165824 53394525 55.8 53.6 112.5 precipitation_Apr precipitation_May precipitation_Jun precipitation_Jul 165824 124.9 133.8 166.1 158.4 precipitation_Aug precipitation_Sep precipitation_Oct precipitation_Nov 165824 154.9 222.4 225.1 90.6 precipitation_Dec precipitation_year maximum_temperature_Jan 165824 55.7 1553.8 9.7 minimum_temperature_Jan mean_temperature_Jan maximum_temperature_Feb 165824 0.8 5.2 10.7 minimum_temperature_Feb mean_temperature_Feb maximum_temperature_Mar 165824 1.8 6 13.9 minimum_temperature_Mar mean_temperature_Mar maximum_temperature_Apr 165824 4.9 9.3 19.2 minimum_temperature_Apr mean_temperature_Apr maximum_temperature_May 165824 9.9 14.3 23.7 minimum_temperature_May mean_temperature_May maximum_temperature_Jun 165824 14.8 18.9 26.3 minimum_temperature_Jun mean_temperature_Jun maximum_temperature_Jul 165824 18.7 22 30.2 minimum_temperature_Jul mean_temperature_Jul maximum_temperature_Aug 165824 22.5 25.8 31.5 minimum_temperature_Aug mean_temperature_Aug maximum_temperature_Sep 165824 23.7 27 27.5 minimum_temperature_Sep mean_temperature_Sep maximum_temperature_Oct 165824 20.4 23.4 22 minimum_temperature_Oct mean_temperature_Oct maximum_temperature_Nov 165824 14.8 18.1 16.6 minimum_temperature_Nov mean_temperature_Nov maximum_temperature_Dec 165824 8.7 12.6 12 minimum_temperature_Dec mean_temperature_Dec maximum_temperature_year 165824 3.4 7.6 20.3 minimum_temperature_year mean_temperature_year maximum_snow_depth_Jan 165824 12 15.9 3 maximum_snow_depth_Feb maximum_snow_depth_Mar maximum_snow_depth_Dec 165824 3 0 0 maximum_snow_depth_year sunshine_duration_Jan sunshine_duration_Feb 165824 3 198.4 176.3 sunshine_duration_Mar sunshine_duration_Apr sunshine_duration_May 165824 176.8 179.4 180.4 sunshine_duration_Jun sunshine_duration_Jul sunshine_duration_Aug 165824 123 147.7 173.9 sunshine_duration_Sep sunshine_duration_Oct sunshine_duration_Nov 165824 129.1 134.5 156 sunshine_duration_Dec sunshine_duration_year global_solar_radiation_Jan 165824 178.5 1954 9.7 global_solar_radiation_Feb global_solar_radiation_Mar global_solar_radiation_Apr 165824 11.8 13.8 16.5 global_solar_radiation_May global_solar_radiation_Jun global_solar_radiation_Jul 165824 17.6 15.3 16.3 global_solar_radiation_Aug global_solar_radiation_Sep global_solar_radiation_Oct 165824 16.6 12.8 10.4 global_solar_radiation_Nov global_solar_radiation_Dec global_solar_radiation_year 165824 9 8.3 13.2 longitude latitude PET1 PET2 PET3 PET4 PET5 PET6 PET7 165824 139.6937 35.6875 7.319984 9.144842 23.23313 51.1194 90.94641 118.0401 157.3831 PET8 PET9 PET10 PET11 PET12 PET_year aridity_index 165824 159.9936 111.3146 67.64351 32.34395 13.55769 842.0402 1.84528 ``` ## データの出典本ページで使用している気候データは、気象庁の[メッシュ平年値2020](https://www.data.jma.go.jp/stats/etrn/view/atlas.html)を元に加工したものです。 :::::