天気予報×Xcratchで取り組むスマート農業体験

教材概要　生物育成の技術✕情報の技術
栽培において天気予報は欠かせないファクターです。Xcratch用拡張「天気予報 https://asondemita.github.io/xcx-weather/」を活用し、栽培に活かすプログラミングを行います。

期待される効果
感覚や勘だけにたよるのではなく、「気象データ」を分析し、栽培に活かすのは、生きたデータサイエンス体験・スマート農業体験につながります。

教材の基本情報
天気予報拡張機能：
【時間別予報ブロック】

項目	内容
天気	快晴 / 晴れ / 曇り / 雨 / 雪 / 雷雨など
気温	℃
湿度	％
気圧	hPa（海面の高さに換算）
降水確率	％
降水量	mm（1時間に降る量）
風速	m
風向き	風が吹いてくる方向「北 / 北北東 / 北東 …」16方位
WBGT（暑さ指数）	℃の推定値
WBGT（危険度ラベル）	ほぼ安全 / 注意 / 警戒 / 厳重警戒 / 危険
UV指数	0〜11+

【週間予報ブロック】

項目	内容
天気	その日の代表的な天気
最高気温	℃
最低気温	℃
降水確率	％
降水量	mm（1日に降る量）
日の出	時刻（HH:MM）
日の入り	時刻（HH:MM）
日照時間	その日に日が照る時間の合計（時間。例：6.5）

使用端末：タブレットPC（Windows,Chromebook,iPad）
※もし用意できるのであれば、AkaDakoがあると気象データを元に、アクチュエーター制御・通知・記録・フィジカルAI制御を行えます。

教材の使用法
例として水やり判断プログラムの開発を行います。植物の状態を観察しながら、プログラムをアップデートしていきます。
Step 1：栽培している植物の特性・栽培している生育環境（日当たり・水はけ）・生育過程にあわせて、どのようなタイミングで水やりをするのが最適かフローチャートやアクティビティ図で表します。（生成AIが使える場合は、栽培場所の写真と共に、できる限り詳しい状況を生成AIに渡して検討するのも良いと思います。）
Step 2： http://145.jp/weather1を開きます。（ノーマルのXcratchで「拡張を読み込む」を使う場合はhttps://asondemita.github.io/xcx-weather/dist/weatherForecast.mjs を読み込みます）
Step 3：まずは、今の天気の取得テストを行います。時間予報ブロック「〜時間後の〜」に現在位置の郵便番号を入力しブロック左端（太陽と雲のアイコン）をクリックします。（0時間後で現在の天気になります）

Step 4：次に週間予報ブロック「〜日後の〜」を使い今日(0日後)の降水量を調べます。単位はmmになります。以下の例では、今日は0mmなので雨はふらない予報になります。

Step 5:これを元に、降水量予報が1mm未満の場合は、水をまくアドバイスをしてくれるシンプルなプログラムを作ってみましょう。

Step 6: このシンプルなプログラムを元に、Step1で立てた計画を反映したプログラムに改造します。

教材の活用・応用・発展
・遅霜・低温アラート（防寒対策の判断）
・週間予報を使った作業計画づくり（栽培計画の立案）
・積算日照時間・積算温度による収穫予測
・WBGTによる農作業の安全管理
・日の出／日の入りと日長の変化（光周性）
・風速・風向きと防風対策
等、様々なアプリ開発に応用できると思います。
また、AkaDakoと連動させると、
・天候や日の出にあわせたビニールハウスの自動開閉
・作業時間になったらLINE通知
・気象データ・センサーデータを生成AIに渡してアクチュエーター・通知の自律制御（フィジカルAI）
等のシステム構築を行なうことも出来ます。