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

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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 で結果を可視化する
• 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。

始める前に

このチュートリアルを始める前に、 Google Cloud コンソールを使ってプロジェクトを作成または選択します。

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Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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1. 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、次の箇所にアクセスします。

2. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

3. （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 はこうしたデータセットの保存費用を負担し、プロジェクトを使用してデータを一般提供しています。データに対して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）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）。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 テーブルの詳細を参照し、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 GoogleSQL 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

次の GoogleSQL クエリを使用して、ハリケーン マリアの進路を検索します。

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

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:

1. Google Cloud コンソールの [BigQuery] ページに移動します。

   [BigQuery] ページに移動

2. [クエリエディタ] のテキスト領域に、次の GoogleSQL 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

3. [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。

   

BigQuery でクエリ結果を可視化する

BigQuery で結果を可視化する手順は次のとおりです。

1. BigQuery で結果を可視化するには、[クエリ結果] ペインで [可視化] をクリックします。

2. [DATA 列] で [usa_wind] を選択します。

   時系列でのハリケーンの位置を点で示す地図が表示され、風速に応じたカラー グラデーションでスタイル設定されています。

3. 省略可: 点の可視性を調整するには、[最小値] を 0 に設定し、[カラー] リストから別のカラー グラデーションを選択します。



Geo Viz でクエリ結果を可視化する

BigQuery Geo Viz を使用して結果を可視化することもできます。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. 手順 1 の [Select data] で [Authorize] をクリックします。

   

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

   

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。

   

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:

1. 手順 1 [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 ウィンドウで、次の GoogleSQL 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

3. [実行] をクリックします。

4. 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。

5. 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

[スタイル] 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。スタイル プロパティと値の詳細については、可視化をフォーマットするをご覧ください。

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] 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。

      

4. マップ上で確認します。ポインタをいずれかのポイントに合わせると、その点の気象データが表示されます。

   

5. [fillOpacity] をクリックします。

6. [Value] に「.5」と入力します。

   

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] 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。

      

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。

    

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、次の操作を行います。

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の超過を回避できます。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

次のステップ

• 地理空間分析のオプションを可視化する。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。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を確認する。GoogleSQL の地理関数をご覧ください。