気温と雨量の統計

AIseed Weather — 天気図スタジオ

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「気温と雨量の統計」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 matplotlib + cartopy PNG / PDF 出典・ラン時刻・ライセンスを 図とメタデータに自動で埋め込み

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。

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。

注釈と重ね描き

等圧線・気温場・風・降水・任意の気圧面のジオポテンシャルを重ね、テキストや矢印で現象を説明できます。

エクスポート

PNG / PDF に出力すると、出典・ラン識別子・ライセンスが図とメタデータに必ず入ります。

アニメーション

予報ステップの連続表示や、過去の日付範囲の再生ができます。

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
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。 エクスポートした図には、データの出典・ラン時刻・図法・（アノマリなら）基準期間が必ず入ります。 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されます。

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。

リンク

GitHub リポジトリ ECMWF Open Data 気象庁 Open-Meteo

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。