Research press release


Scientific Data

Location of US industrial wind turbines mapped



今回、Jay Diffendorferのグループは、米国連邦航空局(FAA)、米国地質調査所などさまざまな公共の情報源から1980年代初頭から2014年3月までの風力タービンに関する記録を収集、編集した上で、航空写真を使ってタービンの位置情報をデジタル化し、検証した。このマッピング作業の対象となったのは、高さが30.5 m以上で集中型発電施設が併設された産業用タービンであり、家庭、牧場やその他の用途の分散型小型タービンは含まれていない。また、マッピングされたタービンのそれぞれには仕様(高さ、羽根の長さ、メーカー名、型式名、発電能力)も付記されている。Diffendorferたちは、このData Descriptor論文(貴重な研究データセットを最大限再利用できるようにし、検索、リンク設定とデータマイニングのできる査読済み論文)と共にデータの静的コピーを公開すると同時に、このデータが組み込まれた使い勝手の良いインタラクティブマップをウェブ上(で公開している。さらに、Diffendorferたちは、コンピュータープログラムを通じてデータにアクセスでき、他のマッピングのツールやアプリにデータを簡単に組み込めるようなオンラインサービスも提供している。

Detailed information on onshore industrial wind turbines in the United States, including their location, height, blade length and generating capacity, totalling 48,976 individual turbines, is catalogued and described online this week in Scientific Data. These geospatial data could be of use for scientific research, in applications such as investigating the interaction of birds with wind farms, as well as for regulatory purposes, such as land management and city planning.

Wind energy accounts for 31% of all US electricity production from renewable resources; however, a free, national, turbine-level dataset recording wind turbine location and specifications did not exist previously.

Jay Diffendorfer and colleagues collected and compiled wind turbine records from the early 1980s to March 2014 from various public sources, including the Federal Aviation Administration (FAA) and US Geological Survey, and then used aerial imagery to digitize or verify the position of the turbines. They mapped industrial turbines that are at least 30.5 meters tall and associated with centralized energy-generating facilities, but did not include small, decentralized turbines, associated with homes, ranches, or other applications. They also assigned specifications, including height, blade length, make, model and power generation capacity for each turbine mapped. On top of the static copy of the data made available alongside the Data Descriptor (a peer-reviewed article designed to maximize the reuse of a valuable research dataset, and enable searching, linking and data mining), the authors have published a user-friendly web-based interactive map of the data at They also provide online services that allow programmatic access to the data, and easy incorporation into other mapping tools and apps.

doi: 10.1038/sdata.2015.60


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