6. 利用上の注意

• 指定地点の直接観測値ではありません。
• 地形、建物、樹木などの局所的な影響をすべて再現するものではありません。
• 風は周辺地形や市街地条件によって局所的に大きく変わる場合があります。
• 日射・大気放射は推計値を含みます。
• 予報モデルに基づく約5km格子の値のため、猛暑・豪雨などの極端な値は実際よりならされて（弱く）出る傾向があります。
• 標準年は特定の実在年ではなく、月ごとに異なる代表年を接合したデータです。
• 月境界の一部には円滑化処理が入ります。
• NR は実際の外表面の放射熱損失を直接表すものではありません。
• 法令、認証、補助制度などで使用データが指定されている場合は、その指定に従ってください。

7. 技術資料・出典

基礎資料

• ArcClimate気象データの説明（2022年2月10日版）
• MSM（気象庁 メソ数値予報モデルGPV）
  • 配信資料に関する仕様 No.12601（気象庁・PDF）：地上GPVの要素定義・フォーマット
  • メソ数値予報モデルGPV（MSM）解説ページ（気象業務支援センター）：提供要素・配信スケジュール・関連技術情報
• ソースコード
  • データ生成：github.com/DEE-BRI/grib2-to-csv — 予報値の接続、推計日射量・下向き大気放射量・重量絶対湿度の算出。係数 coef_rad_20210125・coef_arad_20210125
  • 補間・標準年（ArcClimate）：Python版 github.com/DEE-BRI/arcclimate／Go版 github.com/DEE-BRI/arcclimate-go — 標高補正、距離補間（Vincenty法・GRS80）、直散分離、夜間放射、EA方式標準年
• EA方式の参考文献：二宮秀與 ほか「総合エネルギーシミュレーションツール『BEST』の開発（その172）30年拡張アメダス気象データ」空気調和・衛生工学会大会 学術講演論文集, 2016