情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年、地球上の多くの地域の気象観測データがWeb 上で
閲覧可能になり、これらの大規模な気象観測データに基づいて
データマイニング的手法により、地球環境変化の状況を分析するという研究が
注目されはじめている。本研究では、各地の平均気温や平均降水量のような
気象観測データに基づいて、地球の気候区分を抽出する手法を提案する。
提案手法では、気象観測データから可変バンド幅ミーンシフト法に基づいて
各地域の特徴的な期間を検出し、それらの類似性に従い
地域をNewman法によりクラスタリングして気候区分を抽出する。
アメダスによる日本各地の気象観測データを用いた実験により、
提案手法の有効性を検証する。