scientific-environmental-geodata

name	scientific-environmental-geodata
description	環境地理空間データスキル。SoilGrids REST API による土壌特性 取得、WorldClim/CHELSA 気候データ、生物多様性-環境モデリング 統合。直接 REST API 連携 (TU 外)。
tu_tools	[]

Scientific Environmental Geodata

SoilGrids・WorldClim 等の地球観測/環境データ API を活用した 生態学的環境モデリングパイプラインを提供する。

When to Use

• グローバル土壌特性 (pH, SOC, 粘土含量) を取得するとき
• バイオクリマティック変数 (BIO1-BIO19) を取得するとき
• 種分布モデル (SDM) の環境変数を準備するとき
• 気候変動シナリオの生息地適性を評価するとき
• 環境ニッチモデリングを実施するとき
• 土壌-植生-気候の相互作用を解析するとき

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Quick Start

1. SoilGrids 土壌特性取得

import requests
import pandas as pd
import numpy as np

SOILGRIDS_BASE = "https://rest.isric.org/soilgrids/v2.0"


def soilgrids_get_properties(lat, lon, properties=None,
                              depths=None, values=None):
    """
    SoilGrids — 地点の土壌特性取得。

    Parameters:
        lat: float — 緯度
        lon: float — 経度
        properties: list[str] — 土壌特性 (例: ["phh2o", "soc", "clay"])
        depths: list[str] — 深度 (例: ["0-5cm", "5-15cm"])
        values: list[str] — 値の種類 (例: ["mean", "Q0.05", "Q0.95"])
    """
    if properties is :
        properties = [, , , , ,
                       , , ]
     depths  :
        depths = [, , , ]
     values  :
        values = [, , ]

    url = 
    params = {
        : lat,
        : lon,
        : properties,
        : depths,
        : values,
    }
    resp = requests.get(url, params=params, timeout=)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()

    results = []
     layer  data.get(, {}).get(, []):
        prop_name = layer.get(, )
        unit = layer.get(, {})
        conversion = unit.get(, )
         depth_info  layer.get(, []):
            row = {
                : prop_name,
                : depth_info.get(, ),
                : conversion,
            }
             val_key, val_val  depth_info.get(, {}).items():
                row[val_key] = val_val
            results.append(row)

    df = pd.DataFrame(results)
    (
          )
     df