Title: 「位置情報に基づく降雨短期予測システムの開発」 Date: 2015/03 Place: The univesity of Tokyo

1. 位置情報に基づく降雨
短期予測システムの開発
東京都立多摩科学技術高等学校
2年 小山智之

2. はじめに
• 位置情報を利用した気象データの可視化。

3. これまで（イメージ）
★
Live E!
センサー
★ 現在地

4. システムのイメージ
★
雨雲
雨を観測
雨が降りそう！

5. 目的・背景
• 位置情報に基づく，降雨短期システムの
製作

6. GPSについて
• Global Positioning System
• 人工衛星により自分の位置情報を割り出せ
る仕組み
• 位置情報を利用することで，利用者へ適切な
サービスを提供できる。
• e.g. 東京スカイツリー
– Latitude(緯度): 35.710063
– Longitude(経度): 139.810700

7. サーバー構築
• Ubuntu 14.04 LTS上に以下のソフトを
インストールする。
• Apache 2.2(Web サーバ)
• PHP 5.5
• MySQL Database 5.5
• phpMyAdmin 4.2.13

8. アルゴリズム
５．HTMLへ出力する
４．現在地に到達するまでの時間の算出
３．抽出センサーと現在地との距離の算出
２．現在地付近のセンサーをDBで検索
１．位置情報の取得

9. アルゴリズムのイメージ
★
Live E!
センサー
★ 現在地
雨雲

10. 1.位置情報の取得
• HTML5のGeolocation APIを利用
(ブラウザ上で動作）
• スマートフォン等の端末の経度，緯度を取得

11. 2.現在地付近のセンサーをDBで検索
• センサーの名称，設置場所，緯度，経度など
を登録したデータベースを作成。
– シェルスクリプトで自動更新。
パラメータ
処理ファイル
Geolocation API
検索
結果

12. 2.現在地付近のセンサーをDBで検索
• 以下の条件で取得した位置情報をセンサー
一覧DBで検索し抽出。
– 現在地より西側
– 緯度の差が少ない
(±5kmに設定)
– 地点を10件
←西
★

13. 2.現在地付近のセンサーをDBで検索
• 現在地より西側
– 経度が現在地よりも小さい。
• 緯度の差が少ない
– 現在地の緯度との差を絶対値に変換。
– 絶対値に変換後に昇順に並び替え。

14. 3.抽出したセンサーと現在地との距離
• 抽出した10地点の経度を取得
• 現在地との差を求め絶対値に変換(西経対策)
• 「東京スカイツリー」 ←→「東京駅」
e.g.|35.681382 – 35.710063| = 0.028681
|139.766084 – 139.810700| = 0.044616
★

15. 3.抽出したセンサーと現在地との距離
• 経度の絶対値から距離に変換する。
– 経度1分: 約1.85km → 経度1度: 約111km
– e.g. 111 * 0.044616 = 4.952376(km)
• 昇順に並び替える。
4
3
2
1
★

16. 4.現在地に到達するまでの時間
• 抽出した10地点の最新の風速データを取得。
• 距離÷速さ（風速）＝時間 を利用して計算。
• e.g. 4952.376(m) ÷ 2(m/s) ＝ 2476.188(s)
1591.795(s) → 41.2698(min)
4
3
2
1
★
41分
63分
104分
78分

17. 5.HTMLへ出力
• 10地点の気象情報を取得し，求めた時間と
出力する。
• 現在，作成中。以下はイメージ。
時間 天候 情報源
２６分後 雨
東京都立多摩科学技術高
等学校
４０分後 雨
東京都立田無工業高等学
校

18. 結果（現状）
• アルゴリズムは作成したが出力機能の実装
が未完了。
• Live E!センサー付近の緯度（西側）にセン
サーが無い地点があり予測が難しい。
• 値が取れていないセンサーがあり精度の向
上に問題がある。

19. 考察
• 降雨予測を行うためには正確なデータを収集
する必要がある。
• 利用するセンサーを増やすことで精度の向上
につながる。
• センサーの状況に応じて様々な例外処理（条
件分岐）を行う必要があると考えられた。

20. 今後の課題
• 西側に地点が少ない場合の対応
– Soratenaを活用する。
• 動作していないセンサーがある。
– 動作していないセンサーを除外する処理を行う。
• 予測精度をより高める。
– アルゴリズムの改良

21. 引用サイト
• GPS(ジー ピー エス)とは - コトバンク
https://kotobank.jp/word/GPS-
3980#SCII.jp.E3.83.87.E3.82.B8.E3.82.BF.E3.83.A
B.E7.94.A8.E8.AA.9E.E8.BE.9E.E5.85.B8
• Google Map 「東京スカイツリー」
http://maps.google.com/
• 緯度、経度 1分は何km?
http://oshiete.goo.ne.jp/qa/141526.html
• Googleマップで経度・緯度を求める（拡張版）
http://user.numazu-
ct.ac.jp/~tsato/webmap/sphere/coordinates/