名称 | デジタル台風データセット |
DOI | doi:10.20783/DIAS.664 |
メタデータID | DigitalTyphoon20231105235443-DIAS20221121113753-ja |
名前 | 北本朝展 |
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組織名 | 国立情報学研究所 |
住所 | 日本, 101-8430, 東京都, 千代田区, 一ツ橋2-1-2 |
電子メールアドレス | kitamoto@nii.ac.jp |
名前 | DIAS事務局 |
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組織名 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
住所 | 日本, 236-0001, 神奈川県, 横浜市, 金沢区昭和町3173番25 |
電子メールアドレス | dias-office@diasjp.net |
名前 | 北本朝展 |
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組織名 | 国立情報学研究所 |
電子メールアドレス | kitamoto@nii.ac.jp |
名前 | 北本朝展 |
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組織名 | 国立情報学研究所 |
電子メールアドレス | kitamoto@nii.ac.jp |
creation : 2023-11-05
「デジタル台風データセット」は、北西太平洋地域の台風に関する、気象衛星画像とベストトラックのデータセットである。気象衛星画像は、静止気象衛星ひまわり1号から9号までの赤外画像(11μm)に対して、台風を中心とした半径1250kmの範囲を地図投影(ランベルト正積方位図法)したものである。ベストトラックは、気象庁が発表するベストトラックデータを毎時データに補間して作成したものである。2023年10月現在、1978年~2022年の台風1099個に対する189364枚の画像から構成されているが、毎年更新する予定である。これは機械学習のためのデータセットとして特に有用であり、データセットの公式ページでは機械学習への利用についても説明している。
climatologyMeteorologyAtmosphere
開始日 | 1978 |
終了日 | 継続中 |
時間分解能 | Hourly |
北限緯度 | 70 |
西限経度 | 100 |
東限経度 | 180 |
南限緯度 | 0 |
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
---|---|---|
theme | ATMOSPHERIC PROCESSES > Tropical meteorology | AGU |
theme | Earth Observation Satellites > GEOSTATIONARY SATELLITES | GCMD_platform |
theme | Weather, Disasters, Climate | GEOSS |
discipline | machine learning | No_Dictionary |
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
---|---|---|
theme | DIAS > Data Integration and Analysis System | No_Dictionary |
「デジタル台風データセット」公式ページ : http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/dataset/
ファイルダウンロード : https://data.diasjp.net/dl/storages/filelist/dataset:664
配布識別名 | 配布バージョン | 配布に関する説明 |
---|---|---|
HDF5 | 5 | |
CSV | RFC 4180 |
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CC-BY 4.0 : 表示 4.0 国際
CC BYライセンスの適用条件となるデータセットの出典については、以下のように明記してください。
Digital Typhoon dataset (National Institute of Informatics) doi: https://doi.org/10.20783/DIAS.664
このデータセットを利用して学会発表,論文発表,誌上発表,報告などを行う場合は,以下を参考に謝辞を記載すること.また,データ提供者が示す謝辞の記載方法がある場合は,それも併記すること.
“ 本研究では、[データ提供者の名称]が提供する[データセットの名称]を利用した.またこのデータセットは、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム(DIAS)の下で,収集・提供されたものである. ”
Asanobu KITAMOTO, Jared HWANG, Bastien VUILLOD, Lucas GAUTIER, Yingtao TIAN, Tarin CLANUWAT, "Digital Typhoon: Long-term Satellite Image Dataset for the Spatio-Temporal Modeling of Tropical Cyclones", NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks (Spotlight), 2023