めちゃくちゃ暑い。
先週から続いている体調不良もだいぶマシになってきて、まだちょっと、たまに咳が出るのですが、それももう、暑さのせいなのか、先週からの体調不良なのか、分かりません。
ていうくらい暑いですね。
仕事柄、屋外？ というか温室内なのですが、体力仕事が多く、とにかくこの時期、夏は大変です。体力勝負とか、そういう次元ではないですね。
ということで、昨日、今日は午後からデスクワーク。内容は、メッシュ農業気象データの継続利用の申請。
農研機構という、公的な農業の研究機関があり、その農研機構が、農業に役立つ気象データ = メッシュ農業気象データを提供しているのですが、
これを利用するには申請が年に 1 回必要。
再申請の際には、報告書も提出しなければならない、ということで、午後から報告書を書いていました。
報告書はネット経由で提出可能。ということで、メッシュ農業気象データの web サイト内の、報告書提出ページを見てみますと、なんと！ ものすごく簡単で、フォーマットもほぼ決まっていました。
そうとは知らず、昨日から Python でいろいろ解析していたのですが。圃場データと気象データを。
ただ、独自にデータ解析した結果などがあれば添付してほしい、とも書いていたので、せっかくなので昨日から取り組んでいたデータ解析も添付することにしました。
気象データから収穫量を予測できるか？
ちなみにどんなデータ解析かというと、このブログでも何度か取り上げたことがあるかと思いますが、気象データからの収穫量予測です。
収穫量は日々、私が収集したもの。それから、栽培管理データ。栽培管理の内容は、具体的には省きますが。
それから、気象データは、気象庁が発表しているデータと、メッシュ農業気象データ。2 つを使って、どちらが予測の精度を向上させるか、というのを比較しました。
気象庁データとメッシュデータとどう違うのかというと、気象庁データはだいたい自治体単位の範囲の気象情報を入手できるのですが、メッシュデータだともっと狭い範囲の気象情報を入手可能。ということで、気象データが収穫量予測に役立つのであれば、気象庁データよりも、メッシュデータの方が、より精度の高い収穫量予測に寄与するはずです。
気象データは、気象庁データ、メッシュデータそれぞれ、日平均気温と、相対湿度、日照時間を使用。
説明変数が複数あるので、収穫量を目的変数として、重回帰分析をしました。ホールドアウト法でデータも分割。
結果は・・・。
あまり変わりませんでした。
ということで、2 日観解析していたのですが、メッシュ農業気象データの継続利用申請のために。結果として、「よく分からなかった」という内容の、利用報告書を提出することになりました。
まだまだ研究は続きます。
中小企業診断士の資格試験対策
仕事後、夕方に運動。筋トレもしたかったのですが、どうもする気が起きず、ランニングのみ。
帰宅後は、中小企業診断士の資格試験対策。
財務会計について勉強しました。勉強というかほぼ復習ですね。内容としては、財務評価の指標について。
