BigQuery GIS を利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 BigQuery GIS を紹介します。BigQuery GIS を利用すると、BigQuery の地理空間データを簡単に分析して可視化できます。

は、

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

  • BigQuery GIS 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

このチュートリアルでは、以下を含む Cloud Platform の有料コンポーネントを使用します。

  • Google BigQuery

次の料金が発生します。

  • BigQuery 一般公開データセットに含まれるデータのクエリ
    • 毎月、最初の 1 TB は無料です。
    • 定額料金を選択している場合、クエリの使用料は月額料金に含まれます。

始める前に

  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. GCP プロジェクトを選択または作成します。

    [リソースの管理] ページに移動

  3. プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

    課金を有効にする方法について

  4. 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、以下にアクセスします。 BigQuery API を有効にします。

    APIを有効にする

対象

これは、データ アナリスト向けの入門チュートリアルです。

データ アナリストが BigQuery の標準 SQL を使用してデータの傾向を分析し、ビジネス戦略と業務の見直しを行います。具体的には、BigQuery ML を使用して ML モデルをトレーニングして評価し、予測分析を行います。

データ アナリストは次のような UI ベースのツールを使用します。

  • GCP Console の BigQuery ウェブ UI
  • スプレッドシート
  • RStudio などの統計ソフトウェア
  • Cloud Datalab やデータポータルなどの可視化ツール

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、プロジェクト経由でデータへの一般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

グローバル ハリケーン トラック(IBTrACS)

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、GCP Console 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 マリアの進路を調べる

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標準の 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

以下の標準的な SQL クエリでハリケーン マリアの進路を調べます。

#standardSQL
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(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

GCP Console で BigQuery ウェブ UI を使用してクエリを実行するには:

  1. BigQuery ウェブ UI に移動します。

    BigQuery ウェブ UI に移動

  2. [Query editor] テキスト領域に、次の標準 SQL クエリを入力します。

    #standardSQL
    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
    
  3. [Run query] 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 [Query results] パネルに表示されます。

    ハリケーン マリアのクエリ結果

Geo Viz でクエリ結果を可視化する

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:

  1. Geo Viz ウェブツールを開きます。

    Geo Viz ウェブツールを開く

  2. ステップ 1 の [Select data] で [Authorize] をクリックします。

    [Geo Viz authorization] ボタン

  3. [Choose an account] ダイアログで Google アカウントをクリックします。

    [Choose account] ダイアログ

  4. 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。

    [Allow access] ダイアログ

BigQuery GIS データに対して標準 SQL クエリを実行する

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

クエリを実行するには:

  1. 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。

  2. クエリ ウィンドウに次の標準 SQL クエリを入力します。

    #standardSQL
    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
    
  3. [Processing Location] として [US] を選択します。一般公開データセットに対するクエリを実行する場合は、処理ロケーションとして [US] を選択します。これは一般公開データセットが米国に格納されているためです。

  4. [Run] をクリックします。

  5. クエリが完了したら [See results] をクリックします。ステップ 2 の [Define columns] をクリックしても同様に次に進むことができます。

    結果を確認

  6. これでステップ 2 に進んだら、 [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。

    マップされた結果

可視化の形式設定

[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。ピクセ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:

  1. 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。

  2. 点の色を変更します。[fillColor] をクリックします。

  3. [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] に [linear] を選択します。
    3. [Field] として [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] の最初のボックスをクリックし、[Hex] ボックスに「#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。

      塗りつぶしの色

  4. 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。

    点のマッピングの詳細

  5. [fillOpacity] をクリックします。

  6. [Value] フィールドに「.5」と入力します。

    塗りつぶしの透明度

  7. 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。

  8. 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。

  9. [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] に [linear] を選択します。
    3. [Field] として [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] では最初のボックスに「5」、2 番目のボックスに「15」と入力します。

      円の半径

  10. 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。

    最終的なマップ

  11. 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するリソースについて、Google Cloud Platform アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

  • 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手順は次のとおりです。

  1. GCP Console で [プロジェクト] ページに移動します。

    プロジェクト ページに移動

  2. 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。
  3. 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

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