APBON Highlights 2025

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気象・環境データの作図方法に関しての講演資料

【Pythonブートキャンプ】 　1日目の目標　JupyterNotebookを使いこなす 　2日目午前の目標　matplotlibの基礎を身につける 　2日目午後前半の目標　matplotlibで様々な作図方法を実践する 　2日目午後後半の目標　cartopyで地図上での作図を実践する 　3日目の目標　データ解析の結果を発表する【サンプルプログラム】 　met_sample.zip 　day3_sample.zip本資料は、広島大学瀬戸内CN国際共同研究センターにおいて、2024年11月30日（土）から12月2日（月）まで行われた「気象・環境データの作図方法に関しての講演」で用いられたものです。othe

日本国温室効果ガスインベントリ報告書 2025年 (CGER-report ; CGER-I175-2025)

監修：環境省地球環境局総務課脱炭素社会移行推進室boo

The summary of 16th APBON workshop : Jan 29 - 30, 2025, in Los Baños

The 16th APBON Workshop, themed “Addressing Data Sharing Challenges and Gaps in Biodiversity Observation in the Asia-Pacific,” was held on January 29-30, 2025, at the ASEAN Centre for Biodiversity, University of the Philippines Los Baños, Laguna. The event brought together 14 APBON members and 35 invited participants.othe

Supporting information for introduction of the Camera Trap Data Package (Camtrap DP), the international standard for camera trap data, to Japanese scientists：supporting information

json, csv, pdf,txt付録1はRパッケージR2camtrapdpを使用して作成したCamtrap DP形式のデータパッケージ（datapavkage.json、observations,csv、media.csv、deployments.csv、README.txt）、付録2は表S1-S7（エクセルファイル）、付録3はR2camtrapdpを使用したCamtrap DP形式のデータ作成方法（pdfファイル）、付録4はR2camtrapdpを使用したCamtrap DP形式のデータセット作成に使用したRコード（txtファイル）。 This dataset consists four items; (1) The Camtrap DP data package created with R package R2camtrapdp (datapackage.json, observations.csv, media.csv, deployment.csv, and README.txt), (2) Seven tables of supporting information (in Japanese), (3) Methods for creating Camtrap DP data packages using R2camtrapdp (in Japanese), and (4) The R code with R2camtrapdp (in Japanese).付録1のCamtrap DP形式のデータパッケージはR2camtrapdpの付属データを使用して作成した。R2camtrapdpの付属データは2024年の6月13日から7月9日の期間、国立環境研究所に設置した1台の自動撮影装置（カメラトラップ、Browning Strike Force Pro X 1080）で撮影された動画データを使用したものである。カメラトラップは地上から90 cmの高さ（腰高）、カメラトラップの向きはREST法に従い、カメラの設置場所の1.9 m 先に設定した1.56 m2の正三角形が撮影できる角度に設置した（Nakashima et al. 2018）。その際、動画の撮影時間は30秒、動画を撮影した後の不稼働時間は5秒に設定をした。 The data package was created from video data collected by a camera trap (Browning Strike Force Pro X 1080) placed at the National Institute for Environmental Studies between June 13 and July 9, 2024. Following the REST method (Nakashima et al. 2018), the camera trap was set 90 cm off the ground and programmed to take 30-second short videos with 5-second intervals. For the methods and R code of R2camtrapdp in English, refer to the R2camtrapdp vignette (https://github.com/kfukasawa37/R2camtrapdp).datapackage.json: resources, profile, name, created, contributors, version, homepage, sources, licenses, project, spatial, temporal, taxonomic, relatedIdentifiers, references observations.csv: observationID, deploymentID, mediaID, eventID, eventStart, eventEnd, observationLevel, observationType, cameraSetupType, scientificName, count, lifeStage, sex, behavior, individualID, individualPositionRadius, individualPositionAngle, individualSpeed, bboxX, bboxY, bboxWidth, bboxHeight, classificationMethod, classifiedBy, classificationTimestamp, classificationProbability, observationTags, deploymentEnd, observationComments media.csv: mediaID, deploymentID, captureMethod, timestamp, filePath, filePublic, fileName, fileMedia, exifData, favorite, mediaComments deployments.csv: deploymentID, locationID, locationName, latitude, longitude, coordinateUncertainty, deploymentStart, setupBy, cameraID, cameraModel, cameraDelay, cameraHeight, cameraDepth, cameraTilt, cameraHeading, detectionDistance, timestampIssues, baitUse, featureType, habitat, deploymentGroups, deploymentTags, deploymentComments[README.txt] (in Japanese) 表S1 Camera trap data package（Camtrap DP）を構成するファイルのうちメタデータについて記述したファイルdatapackage.jsonに含まれる大項目、小項目 、各項目の定義および各項目を記述する際のデータ型: 大項目、小項目、定義、データ型 表S2 Camera trap data package（Camtrap DP）を構成するファイルのうちカメラトラップトラップ設置に関するファイル “deployment,csv”を構成する項目、各項目の定義および各項目を記述する際のデータ型。*がついている項目はdeployment.csvを構成するために必須の項目: 項目、定義、データ型 表S3 Camera trap data package（Camtrap DP）を構成するファイルのうちカメラトラップトラップで撮影された動画や静止画などの画像ファイルに関する説明を記述したmedia.csvを構成する項目、各項目の定義および各項目を記述する際のデータ型: 項目、定義、データ型 表S4 Camera trap data package（Camtrap DP）を構成するファイルのうちカメラトラップトラップで撮影された画像ファイルの観察結果を記述したobservations.csvを構成する項目、各項目の定義および各項目を記述する際のデータ型: 項目、定義、データ型 表S5 RパッケージR2camtrapdpの付属データVdepに格納されているデータ項目と値、各項目の説明：項目、値、説明 表S6 RパッケージR2camtrapdpの付属データVobsに格納されているデータ項目と各項目の説明: 項目、説明 表S7 RパッケージR2camtrapdpを使用して作成するdatapackageにメタデータを格納する際に使用する関数と関数の説明、関数を使用することで記述されるcamtrapDP形式の項目名の一覧。: 関数名、説明、対応するCamtrap DPメタデータの大項目 付録3: R2camtrapdpを使用したCamtrap DP形式のデータセット作成方法（日本語） 付録4: R2camtrapdpを使用したCamtrap DP形式のデータセット作成のためのRコード（日本語） [README.txt] (in English) S1 Description of datapackage.json with Camtrap DP (in Japanese) S2 Description of deployment.csv (in Japanese) S3 Description of media.csv (in Japanese) S4 Description of observations.csv (in Japanese) S5 Description for Vdep supporting data of R2camtrapdp (in Japanese) S6 Description for Vobs supporting data of R2camtrapdp (in Japanese) S7 Description ofr function of R2camtrapdp (In Japanese) Methods for creating Camtrap DP data package with R2camtrapdp (in Japanese) R code for creating Camtrap DP data package with R2camtrapdp (in Japanese)othe

NIESにおける研究データ管理の支援業務

本資料は、2025年6月27日に開催されたJapan Open Science Summit 2025のワークショップ「データ管理専門職のペルソナ設計」において、NIESでの研究データ管理業務の事例報告として用いられたものです。【会議概要】 　会議名：Japan Open Science Summit 2025 　日　時：2025年6月23日（月）～6月27日（金） 　会　場：国立情報学研究所othe

National greenhouse gas inventory document of Japan. 2025 (CGER-report ; CGER-I174-2025)

content reviewed by Decarbonized Society Promotion Office, Global Environment Bureau, Ministry of the Environment, Japan primary authors Greenhouse Gas Inventory Office of Japan, Center for Global Environmental Research, Earth System Division, National Institute for Environmental Studiesboo

East Asian Black Carbon Emission Report 2024

The report was prepared as one of the deliverables under the project “Prompt quantification of national SLCFs emissions from combustion sources in East Asia” (grant no. 2-2201: JPMEERF20222001), funded by the Ministry of the Environment of Japan (MOEJ) through the Environment Research and Technology Development Fund of the Environmental Restoration and Conservation Agency (ERCA) of Japan.boo

日本における時別の湿球黒球温度（WBGT）、人口の暑熱曝露、および適応策コストの高解像度予測データ

[ファイル形式] HDF5, csv [データ容量] 120GB[File format] HDF5, csv [Data volume] 120GB本データセットは、日本全国を対象として、2030～2059年および2060～2089年の2期間における、1kmメッシュ・時間別の暑さ指数（WBGT）の将来予測を含みます。この予測に基づき、以下の2つの暑熱リスクに関する指標を算出しました。 （1）WBGTが固定閾値（33 °C）または、地域および年齢ごとの暑熱馴化を考慮した代替的な熱中症警戒アラート基準（AHAC）を超える65歳以上の人口数（At-risk elderly population: AREP） （2）基準以上のWBGTへのAREPの累積曝露時間（Potential cumulative exposure: PCE、単位：人時） 適応策のコストとしては、住宅用エアコンの設置費および電気代補助を考慮した年間推計値を提供しており、2025年2月時点で公表されている市区町村ごとのクーリングシェルターの設置状況を反映した併用ケースも含まれています。これらの予測には、「CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ（NIES2020）」に搭載された、4つの共有社会経済経路（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5）および5つの全球気候モデル（GCM）の出力を用いています。This dataset provides high-resolution (1 km grid), hourly projections of wet-bulb globe temperature (WBGT) across Japan for two future periods: 2030–2059 and 2060–2089. Based on these projections, we calculated two heat risk indicators: (1) the at-risk elderly population (AREP), defined as the number of people aged ≥65 exposed to WBGT values exceeding either a fixed threshold (33 °C) or the alternative heatstroke alert criteria (AHAC), which account for region- and age-specific heat acclimatization; (2) the potential cumulative exposure (PCE), expressed in person-hours, representing the total exposure of AREP to WBGT above the thresholds. The dataset also includes annual estimates of adaptation costs, taking into account expenses for residential air-conditioner installation and electricity subsidies. An additional case incorporates the availability of cooling shelters, based on municipal-level data published as of February 2025. WBGT projections are based on the Bias corrected climate scenarios over Japan based on CDFDM method using CMIP6 (NIES2020). The dataset covers four Shared Socioeconomic Pathways (SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, and SSP5-8.5) and five global climate models (GCMs).[データ提供期間] 過去: 1980-2014年（35年平均） 将来: 2030-2059年（30年平均）、2060-2089年（30年平均） [項目] 湿球黒球温度（WBGT）、リスク高齢者人口（AREP）、潜在累積曝露量（PCE）、コスト（百万ドル、1ドル150円換算）[Temporal coverage] Historical: 1980-2014 (35-year average) Future: 2030-2059, 2060-2089 (30-year average) [Parameters] Wet-bulb globe temperature (WBGT), at-risk elderly population (AREP), potential cumulative exposure (PCE), cost (in millions of USD, with an assumed exchange rate of 150 yen to 1 USD).[データ管理者] 大山 剛弘 [貢献者] 高倉 潤也(研究者) 石崎 紀子(研究者、データキュレーター) 岡 和孝(研究者、データキュレーター) 真砂 佳史(研究者、データキュレータースポンサー、スーパーバイザー) [助成機関] 独立行政法人環境再生保全機構(JPMEERF25S12430)[Data Manager] OYAMA Takahiro [Contributors] TAKAKURA Jun'ya (Researcher) ISHIZAKI Noriko (Researcher, DataCurator) OKA Kazutaka(Researcher, DataCurator) MASAGO Yoshufumi (Researcher, Sponsor, Supervisor) [Fund Information] Environmental Restoration and Conservation Agency (JPMEERF25S12430)simulation dat

Future hourly wet-bulb globe temperature dataset for 842 cities in Japan

本データセットには、2030年から2100年までの、日本の842都市を対象とした湿球黒球温度(WBGT)の予測値（時別、4～10月まで）が格納されている。予測は、機械学習手法の1つであるeXtreme Gradient Boostingを用いて、過去の時別WBGTと日別気象変数の関係を学習して構築したモデルを、日本域の将来気候シナリオデータ（NIES2020）の日別値に適用して行った。過去（1980～2014年）期間のデータも参考として提供する。This dataset contains predicted values (hourly, from April to October) of wet bulb globe temperature (WBGT) for 842 cities in Japan from 2030 to 2100. The predictions were made by applying a model constructed using eXtreme Gradient Boosting, a machine learning method, to learn the relationship between hourly WBGT and daily meteorological variables in the past, to the daily values of the future climate scenario data for Japan (NIES2020). Data for the past period (1980-2014) is also provided as a reference.[貢献者] 　データ収集者：石崎 紀子 　監督者：肱岡 靖明 [助成情報] 　国立環境研究所 気候変動適応研究プログラム 　環境省・環境再生保全機構 環境研究総合推進費　（JPMEERF20231007,JPMEERF23S21120)[Contributors] 　Data Collector : ISHIZAKI,Noriko 　Supervisor : HIJIOKA, Yasuaki [Fund] Climate Change Adaptation Research Program of National Institute for Environmental Studies Environment Research and Technology Development Fund (JPMEERF20231007, JPMEERF23S21120) of the Environmental Restoration and Conservation Agency provided by Ministry of the Environment of Japansimulation dat