地理空間分析を使用してハリケーンの進路をプロットする

このチュートリアルでは、地理空間分析について紹介します。地理空間分析を使用すると、BigQuery で地理空間データの分析と可視化を簡単に行うことができます。

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

地理空間分析関数を使用して、緯度と経度の列を地理上の点に変換する
ハリケーンの進路をプロットするクエリを実行する
BigQuery Geo Viz で結果を可視化する

料金

BigQuery は有料のプロダクトです。このチュートリアルを行うと、BigQuery の使用料金が発生します。BigQuery では、特定の上限まで無料でリソースを使用できます。詳細については、BigQuery の無料のオペレーションと無料枠をご覧ください。

準備

このチュートリアルを始める前に、Google Cloud Console を使用して、プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

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新しいプロジェクトでは、BigQuery が自動的に有効になります。既存のプロジェクトで BigQuery を有効にするには、
BigQuery API を有効にします。
API を有効にする
にアクセスします。
（省略可）プロジェクトに対する課金を有効にします。課金を有効にしない場合や、クレジットカードを指定しない場合でも、このドキュメントの手順は行えます。BigQuery には、この手順を実施するためのサンドボックスが用意されています。詳細については、BigQuery サ2ンドボックスを有効にするをご覧ください。
注: プロジェクトに請求先アカウントがあり、BigQuery サンドボックスを使用する場合は、プロジェクトの課金を無効にしてください。

サンプルデータの探索

このチュートリアルでは、Google Cloud 一般公開データセットプログラムを通じて提供されているデータセットを使用します。一般公開データセットは、BigQuery に保存され、一般に公開されるデータセットです。この一般公開データセットは BigQuery でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統合できます。Google では、これらのデータセットの保存費用を負担しており、プロジェクトを介してデータへの公開アクセスを提供しています。データで実行したクエリにのみ料金が発生します（毎月 1 TB まで無料。クエリの料金の詳細をご覧ください）。

グローバルハリケーントラック（IBTrACS）データセット

NOAA の気象報告に関する国際ベストトラックアーカイブ（IBTrACS）を基に、世界中で発生した熱帯低気圧（TC）の軌跡に沿って、TC の位置と勢力をまとめています。熱帯低気圧は、北大西洋および北東太平洋海域ではハリケーン、北西太平洋海域では台風、南北インド洋海域ではサイクロン、南西太平洋海域では熱帯低気圧として知られています。

IBTrACS は、TC の予測と報告を担当する国際的な監視センターから報告される、TC に関するデータを収集します（また、いくつかの重要な過去のデータセットも収集します）。現在、IBTrACS には 9 か国のデータが含まれています。これらのシステムを記述するデータには、その軌跡と勢力の最適な予測値が含まれています（したがって、ベストトラックという用語が使われています）。

まず、Google Cloud コンソールで hurricanes テーブルの詳細を表示し、このデータを確認しましょう。

ハリケーンのスキーマに移動

2017 年に発生したハリケーンマリアの進路の調査

チュートリアルのこのセクションでは、2017 年のハリケーンシーズンに発生したハリケーンマリアの進路を調べる Google 標準 SQL クエリを実行します。このハリケーンの進路をプロットするには、さまざまな時点でのハリケーンの位置をクエリします。

クエリの詳細

以下の Google 標準 SQL クエリでハリケーンマリアの進路を調べます。

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

このクエリ句は次の処理を行います。

SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point, name, iso_time, dist2land, usa_wind, usa_pressure, usa_sshs, (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt, (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
SELECT 句ですべての嵐の気象データを選択し、ST_GeogPoint 関数を使用して latitude 列と longitude 列の値を GEOGRAPHY 型（地点）に変換します。
FROM bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes
FROM 句で、クエリ対象のテーブル hurricanes を指定します。
WHERE name LIKE '%MARIA%' AND season = '2017' AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'), ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
WHERE 句で、2017 年のハリケーンシーズンに発生したハリケーンマリアに対応する大西洋の地点だけのデータをフィルタリングします。
ORDER BY iso_time ASC
ORDER BY 句で、これらの地点を順序付けし、時系列での暴風域の進路を形成します。

クエリを実行する

Google Cloud コンソールを使用してクエリを実行するには:

Google Cloud Console の [BigQuery] ページに移動します。

[BigQuery] ページに移動

[クエリエディタ] テキスト領域に、次の Google 標準 SQL クエリを入力します。

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

[実行] をクリックします。

クエリが完了するまでに少し時間がかかります。クエリが完了すると、結果が [クエリ結果] パネルに表示されます。

Geo Viz でのクエリ結果の可視化

次に、BigQuery Geo Viz を使用して結果を可視化します。BigQuery Geo Viz は、Google Maps API を使用して BigQuery の地理空間データを可視化するためのウェブツールです。

Geo Viz を起動して認証する

Geo Viz を使用するには、その前に認証を行い、BigQuery のデータへのアクセス権を付与する必要があります。

Geo Viz を設定するには:

Geo Viz ウェブツールを開きます。

Geo Viz ウェブツールを開く
手順 1 の [Select data] で [Authorize] をクリックします。
[Choose an account] ダイアログで Google アカウントをクリックします。
アクセスダイアログで [Allow] をクリックして、Geo Viz に BigQuery データへのアクセスを許可します。

Geo Viz でクエリを実行する

認証してアクセス権を付与したら、次に Geo Viz でクエリを実行します。

クエリを実行するには:

ステップ 1 の [Select data] で [Project ID] フィールドにプロジェクト ID を入力します。

クエリウィンドウに次の Google 標準 SQL クエリを入力します。

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS point,
  name,
  iso_time,
  dist2land,
  usa_wind,
  usa_pressure,
  usa_sshs,
  (usa_r34_ne + usa_r34_nw + usa_r34_se + usa_r34_sw)/4 AS radius_34kt,
  (usa_r50_ne + usa_r50_nw + usa_r50_se + usa_r50_sw)/4 AS radius_50kt
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_hurricanes.hurricanes`
WHERE
  name LIKE '%MARIA%'
  AND season = '2017'
  AND ST_DWithin(ST_GeogFromText('POLYGON((-179 26, -179 48, -10 48, -10 26, -100 -10.1, -179 26))'),
    ST_GeogPoint(longitude, latitude), 10)
ORDER BY
  iso_time ASC

[実行] をクリックします。
クエリが完了したら [Show results] をクリックします。手順 2 の [Data] をクリックしても同様に次に進むことができます。
これで手順 2 に移動します。 [Geometry column] で [point] を選択します。ハリケーンマリアの進路に対応する点がプロットされます。

Geo Viz での可視化のフォーマット

[Style] セクションには、カスタマイズ可能なビジュアルスタイルの一覧が表示されます。特定のプロパティは特定のデータタイプのみに適用されます。たとえば、circleRadius は点のみに影響します。

サポートされているスタイルプロパティは以下のとおりです。

fillColor - ポリゴンまたは点の塗りつぶしの色です。たとえば、「linear」関数または「interval」関数を使用して、数値をカラーグラデーションにマッピングできます。
fillOpacity - ポリゴンまたは点の塗りつぶしの不透明度です。値は 0 から 1 の範囲で指定します。0 は透明で 1 は不透明となります。
strokeColor - ポリゴンまたは線のストロークまたはアウトラインの色です。
strokeOpacity - ポリゴンまたは線のストロークまたはアウトラインの不透明度です。値は 0 から 1 の範囲で指定します。0 は透明で 1 は不透明となります。
strokeWeight - ポリゴンまたは線のストロークまたはアウトラインの幅です。ピクセル単位で指定します。
circleRadius - 点を表す円の半径です。メートル単位で指定します。たとえば、「linear」関数を使用して数値を点のサイズにマッピングすると、散布図スタイルを作成できます。

各スタイルには、グローバル値（すべての結果に適用される）、データ駆動値（各結果行のデータに応じて異なる方法で適用される）のいずれかを指定できます。データ駆動値の場合、次の機能を使用して表示結果を指定します。

function - フィールドの値からスタイル値への計算に使用される関数。
identity - 各フィールドのデータ値がスタイル値として使用されます。
categorical - ドメインにリストされた各フィールドのデータ値と、範囲内の対応するスタイルを 1 対 1 でマッピングします。
interval - 各フィールドのデータ値がドメイン内の最も近い値に丸められ、範囲内の対応するスタイルが適用されます。
linear - 各フィールドのデータ値がドメインの値の中で線形補間され、範囲内の対応するスタイルが混ぜ合わされて適用されます。
field - データ内の指定されたフィールドがスタイル関数の入力として使用されます。
domain - フィールドのサンプル入力値の順序付きリスト。サンプル入力（ドメイン）は、指定された関数に基づいてサンプル出力（範囲）とペアになり、すべての入力（ドメインにリストされていないものも含む）のスタイル値の導出に使用されます。ドメイン内の値は、可視化を行っているフィールドの値と同じ型（テキスト、数値など）にする必要があります。
range - スタイルルールのサンプル出力値のリスト。範囲の値は、制御しているスタイルプロパティと同じ型（色または数値）にする必要があります。たとえば、fillColor プロパティの範囲には色のみが含まれるようにします。

マップの形式を設定するには:

手順 2 の [Add styles] をクリックするか、手順 3 の [Style] をクリックします。
点の色を変更します。[fillColor] をクリックします。
[fillColor] パネルで以下を設定します。
1. [Data driven] をクリックします。
2. [Function] で [linear] を選択します。
3. [Field] で [usa_wind] を選択します。
4. [Domain] で最初のボックスに「0」、2 番目のボックスに「150」と入力します。
5. [Range] で最初のボックスをクリックし、16 進数で「#0006ff」と入力します。2 番目のボックスをクリックし、「#ff0000」と入力します。これで、風速に基づいて点の色が変わります。弱い風の場合は青、強い風の場合は赤です。
マップ上で確認します。点の 1 つにカーソルを合わせると、その点の気象データが表示されます。
[fillOpacity] をクリックします。
[Value] に「.5」と入力します。
マップ上で確認します。点の塗りつぶし色が半透明になっています。
ハリケーンの半径に基づいて点のサイズを変更します。[circleRadius] をクリックします。
[circleRadius] パネルで以下を設定します。
1. [Data driven] をクリックします。
2. [Function] で [linear] を選択します。
3. [Field] で [radius_50kt] を選択します。
4. [Domain] で最初のボックスに「0」、2 番目のボックスに「135」と入力します。
5. [Range] で最初のボックスに「5」、2 番目のボックスに「135000」と入力します。
マップ上で確認します。各点の半径がハリケーンの半径に対応するようになりました。
Geo Viz を閉じます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

作成したプロジェクトを削除する。
または、将来の使用のためにプロジェクトを保持する。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

次のステップ

地理空間分析のオプションを可視化する方法については、地理空間データの可視化をご覧ください。
地理空間データを操作するには、地理空間データの操作をご覧ください。
地理空間分析で使用できる地理関数の詳細については、Google 標準 SQL の地理関数をご覧ください。

地理空間分析を使用してハリケーンの進路をプロットする

目標

料金

準備

サンプルデータの探索

グローバル ハリケーン トラック（IBTrACS）データセット

2017 年に発生したハリケーン マリアの進路の調査

クエリの詳細

クエリを実行する

Geo Viz でのクエリ結果の可視化

Geo Viz を起動して認証する

Geo Viz でクエリを実行する

Geo Viz での可視化のフォーマット

クリーンアップ

次のステップ

グローバルハリケーントラック（IBTrACS）データセット

2017 年に発生したハリケーンマリアの進路の調査