個人開発気象統計

AIseed Weather

個人開発気象ツール

ECMWF・ERA5・気象庁・Open-Meteo のデータから、出版品質の天気図を作って共有するデスクトップアプリです。

気圧配置図、500 hPa 高度図、平年差（アノマリ）— 見たい図を、見たい変数で、自分で作れます。

このサイトとの関係

このサイト「個人開発気象統計」は、気象庁の観測データを誰でもすぐ読める形にまとめたものです。 一方 AIseed Weather は、自分の手で天気図を作りたい人のための道具です。 既製のチャートでは変数や見た目が物足りない、現況を過去の気候値と比べたい、 注釈をつけて誰かに説明したい — そういう用途のために作っています。

4 つのデータ層

役割の違うデータを 1 つのワークフローに束ねている点が、このアプリの中心的な価値です。

ECMWF Open Data 予報グリッド / 未来 ERA5 気候値・アノマリ / 1940年〜 気象庁 レーダー・AMeDAS / 現況 Open-Meteo 地点予報 / 補助 AIseed Weather 重ね描き・注釈 numpy + PIL + contourpy 書き出し（予定） 出典・ラン時刻・ライセンスを 図とメタデータに埋め込む

できること

全球予報図

ECMWF Open Data（IFS / AIFS）から、海面気圧・500 hPa 高度・850 hPa 気温・ジェット気流などを描きます。

気候値とアノマリ

ERA5（1940 年〜）を基準に、現況が平年からどれだけ離れているかを図にします。ここがこのアプリの差別化点です。 （開発中。いまは地点予報の平年値を Open-Meteo の過去データから出しています）

日本の現況

気象庁のレーダー雨量ナウキャストと AMeDAS 約 1,300 地点の地上観測を、「いまの日本」の層として重ねます。

観測の記録（1880 年〜）

このサイトが配っている日別の観測データを読み、任意の日の地点ランキング、 任意の期間・閾値の日数や極値・平均・合計、1 地点の推移を図と表にします。図は出典つきの PNG で保存できます。

注釈と重ね描き

等圧線や風を、気温場・降水の上に重ねて描きます。 （予定）任意の気圧面のジオポテンシャル、テキストや矢印による注釈。

エクスポート

（予定）書き出す図には、出典・ラン識別子・ライセンスを必ず入れます。 いまは地点予報のグラフを PNG でダウンロードできます。

アニメーション

予報ステップをタイムラインで連続再生できます（⏮ ▶ ⏭ とスライダー）。

知っておくべき 2 つの設計原則

1. データソースはあなたが選ぶ

どのミラーを使うか、ERA5 にどう接続するかは ~/.config/aiseed-weather/config.toml で決めます。 アプリが勝手に選ぶことも、設定ウィザードを出すこともありません。

2. 取得はあなたの操作時だけ

ビューを開く・更新を押す・パラメータを変える。この 3 つ以外で通信しません。 バックグラウンドポーリングも自動更新も先読みもありません。

この 2 つは、法的な立ち位置でもあります。 データを取得するのも、図を作るのもあなたの手元です。当ツールは 気象データを可視化する道具であり、予報を生成して配信するものでは ありません。だから個人開発気象統計（気象庁の観測値だけを 扱うサイト）とは違い、ECMWF や ERA5 を扱えます。
これは思想であると同時に、データ提供元への礼儀でもあります。キャッシュを効かせ、必要なときだけ取得し、 User-Agent でアプリ名を正直に名乗ります。

想定している利用者

MSL、ジオポテンシャル高度、アノマリが何を指すかをご存じの方に向けた道具です。 用語を噛み砕いたり、単位を「やさしく」言い換えたりはしません。ラベル・単位・図法は、 あなたが既に読み慣れた慣例に従います。入門のしやすさではなく、専門ワークフローの最適化が設計方針です。

データソースとライセンス

層ソース役割ライセンス・出典
予報グリッドECMWF Open Data未来 / 地図表示CC-BY-4.0
気候値・アノマリERA5過去の文脈CC-BY-4.0
日本の現況気象庁 レーダー・AMeDASいまの日本出典: 気象庁ホームページ
日本の観測の記録気象庁の日別値（このサイトが配る NetCDF）1880 年からの記録出典: 気象庁ホームページ（編集・加工）
地点予報Open-Meteo補助的な地点表示CC-BY-4.0

帰属は省略できません。 書き出す図には、データの出典・ラン時刻・図法・（アノマリなら）基準期間を必ず入れます（書き出しは開発中）。 図を共有した相手から「これは何のデータ?」と聞かれたとき、図そのものが答えられる状態にしてあります。 気象庁データを合成・加工した場合は、その旨と編集責任の所在も併記します。

導入

cartopy・cfgrib・eccodes が C ライブラリ（PROJ / GEOS / eccodes）に依存するため、 pip ではなく Miniforge（conda-forge）を使います。環境はリポジトリ内に ./.venv として作るので、グローバル環境を汚しません。 

git clone https://github.com/aiseed-dev/weather.git
cd weather
mamba env create --prefix ./.venv -f environment.yml
mamba activate ./.venv
pip install -e .
flet run

Linux公式サポート・動作確認環境 macOS同じ手順で動作 Windows動作可能性あり・公式サポート外

解析用のサンプル Jupyter ノートブック（ECMWF GRIB2 の直接読み込み、AMeDAS スナップショット、 ERA5 気候値など）も同梱しています。

一緒に作る

天気予報の道具は、使う人が協力して作ると、いいものができます。 予報のデータは各自が自分の手元に取り、図の作り方やコードの改善は GitHub で共有してください。 自分の AI と一緒にアプリを作るやり方は、同じ作者の aiai（AI 時代の学び方）にまとめています。

リンク

開発マニュアル GitHub リポジトリ ECMWF Open Data 気象庁 Open-Meteo aiai

コードは AGPL-3.0-or-later で公開しています。 本ツールは公開されている気象データを可視化するもので、独自の予報を生成・配信するものではありません。