米国の極端気象リスク解析

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米国の極端気象リスク解析

米国の極端気象リスク解析

2016〜2022年の米国における極端気象イベントをデータドリブンで解析し、時間的傾向、地域ごとのリスク集中、支配的なハザード種別を明らかにするリポジトリ。解釈性を重視した探索的解析（EDA）を中心に、災害対応や気候レジリエンスに資するインサイトを提供するノートブック形式の分析成果物を含む（約300字）。

https://github.com/alexamiao/us-extreme-weather-risk-analysis

概要

本リポジトリは「U.S. Extreme Weather Events (2016–2022): Trends and Regional Risk」を主題とし、2016〜2022年の米国における極端気象イベント記録を用いて時間的トレンド、地理的リスクの集中、主要ハザードタイプを明らかにすることを目的としています。公開データ（例：NOAAをはじめとする公的記録）に基づく探索的データ解析（EDA）を中心に据え、モデル予測よりも「解釈しやすいリスク指標」と災害準備に直結する洞察を重視しています。Jupyter Notebookでステップごとに可視化と集計を行い、政策担当者や防災担当者が参照しやすい形で結果をまとめています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 2016–2022年の米国極端気象イベントを対象にしたリスク指向の探索的解析
  • 解釈性を重視し、時間・空間・ハザード種別ごとの傾向を可視化
  • Jupyter Notebookでワークフローを提示、再現性を意識した記述
  • 公開データソースを利用し、災害対策・気候適応へ応用可能な知見を提供

技術的なポイント

ノートブック中心の構成で、パイプラインは典型的なEDAの流れを踏襲しています。具体的にはデータの読み込みと前処理（欠損値処理・型変換・日付パース）、時間系列集計（年次・季節別・月次の発生頻度比較）、地理集計（州・郡レベルでの発生数と被害集中の可視化）、ハザード分類別の頻度・影響度解析を実行しています。可視化は棒グラフやヒートマップ、地域分布図を用いて直感的に傾向を把握できるようにしており、インタラクティブ化は限定的でもNotebook内での段階的説明に重点を置いています。

注目点としては「解釈性を第一にした指標設計」で、単なる発生件数だけでなく、被害規模や影響を反映するような指標（例：経済損失・被害人口といった正規化したリスク指標）を導入できる構成になっています。また、2016〜2022年という比較的短い期間における傾向判定ではサンプリング・報告バイアスや年次変動の影響を考慮する必要があり、その対処（移動平均や比率分析、人口・資産での正規化）を提案する形で解析が組まれています。実装面ではJupyter Notebookとpandas系のデータ処理、可視化ライブラリ（matplotlib/seaborn等）を想定した構成で、将来的にはgeopandasやfolium/plotlyを使った地理情報の高度表示、scikit-learnによるクラスタリングやトレンド検出の追加が容易です。再現性向上のために環境定義（requirements.txtや環境ファイル）やデータ取得スクリプトを整備すると活用性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • us_extreme_weather_analysis.ipynb.ipynb: file

まとめ

データ可視化中心で解釈性に優れる、災害リスク評価の基礎となる解析ノートブックです（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

U.S. Extreme Weather Events (2016–2022): Trends and Regional Risk

Overview

This project analyzes historical U.S. extreme weather events from 2016 to 2022 to identify temporal trends, geographic risk concentrations, and dominant hazard types relevant to disaster preparedness and climate resilience. Using publicly available weather event records, the analysis emphasizes interpretability and risk-oriented insights rather than predictive modeling.

The project establishes a recent …