(57)【要約】【課題】より正確に乱気流の発生を予測することができる気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の気象予測装置は、指標導出部と、確率導出部とを持つ。指標導出部は、入力された気象状態に基づいて、乱気流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出する。確率導出部は、前記指標導出部により将来の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された気象状態に基づいて、乱気流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出する指標導出部と、
前記指標導出部により将来の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する確率導出部と、
を備える気象予測装置。
【請求項２】
前記指標導出部により過去の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を、指標ごとの基準に基づいて分類した分類結果のそれぞれに対し、指標に依存する乱気流が発生する条件付き確率を求め、前記条件付き確率に基づいて、前記分類結果のパターンに対する判定基準を設定する判定基準設定部を、更に備える、
請求項１記載の気象予測装置。
【請求項３】
前記判定基準設定部は、前記乱気流の発生と前記指標導出部により導出された指標との因果関係とにより形成されるベイジアンネットワークの手法を用いて乱気流が発生する条件付き確率を求める、
請求項２記載の気象予測装置。
【請求項４】
前記第１指標は、リチャードソン数である、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の気象予測装置。
【請求項５】
気象に関する情報を取得し、取得した情報に基づいて将来の気象状態を予測し、予測した将来の気象状態を前記指標導出部に出力する予測結果出力部を、更に備える、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の気象予測装置。
【請求項６】
前記確率導出部により導出された乱気流が発生する確率を示す情報を含む画像を生成し、生成した情報を表示部に表示させる情報生成部を、更に備える、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の気象予測装置。
【請求項７】
コンピュータが、
入力された気象状態に基づいて、乱気流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出し、
将来の前記気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する、
気象予測方法。
【請求項８】
コンピュータに、
入力された気象状態に基づいて、乱気流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出させ、
将来の前記気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、乱気流の発生に関わる複数の指標を用いて乱気流の発生する可能性を示す予測値を算出するシステムが開示されている。このシステムでは、グリッド毎に求めた係数で、グリッド毎に対応付けられた複数の指標を重み付けして、グリッドにおける乱気流の発生可能性を算出している。しかしながら、乱気流の発生可能性は、指標間の相互関係、更には乱気流の発生要因を加味する必要があるため、上記のシステムでは、乱気流の発生の可能性を精度よく導出することができない場合があった。
【０００３】
また、従来、乱気流の予測情報を提供する際には絶対的な予測値が扱われていた。しかしながら、気象の予測には不確実性が含まれるため、算出された予測値がどの程度の信頼性を持つのかを判断することはできない。乱気流は他の気象現象と比較すると、平均的な発生確率は低いが、ひとたび発生した場合、例えば航空機などが乱気流に遭遇すると、人命や航空機に大きな影響を及ぼす可能性がある。乱気流の発生について、発生の有無ではなく、どの程度発生しやすいか、すなわち確率として扱うことで、より有益な情報となると考えられる。
【０００４】
また、気象現象全般に対する確率の予測技術に関して、ベイジアンネットワークの手法を用いたものがある。しなしながら、上記の予測技術において、乱気流の発生を予測する手法の具体的な処理については開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１９２２６２号公報
【特許文献２】特開２００８−１３４１４５号公報
【特許文献３】特開２００９−０５２９７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、より正確に乱気流の発生を予測することができる気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の気象予測装置は、指標導出部と、確率導出部とを持つ。指標導出部は、入力された気象状態に基づいて、乱流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出する。確率導出部は、前記指標導出部により将来の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】気象予測システム１の構成を示す図。
【図２】気象予測装置２０の機能構成を示す図。
【図３】気象予測装置２０により実行される処理の流れを示すフローチャート。
【図４】判定マップ４２の一例を示す図。
【図５】本実施形態におけるベイジアンネットワークの一例を示す図。
【図６】表示部３６に表示される画像の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
図１は、気象予測システム１の構成を示す図である。気象予測装置２０を含む気象予測システム１は、情報提供装置１０と、気象予測装置２０とを備える。情報提供装置１０と、気象予測装置２０とは、ＬＡＮ（Local Area Network）や、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等のネットワークＮＷを介して通信する。
【００１１】
情報提供装置１０は、レーダ装置（気象レーダ）や他の装置から、大気の状態が観測された三次元の観測データを取得し、取得した観測データを気象予測装置２０に送信する。観測データとは、例えば、極座標レーダエコーＧＰＶ（Grid Point Value）である。極座標レーダエコーＧＰＶとは、レーダ装置により取得された三次元のグリッドごとの反射強度（エコー）である。三次元のグリッドとは、ある地点を中心として３方向に所定幅で分割された分割領域である。極座標レーダエコーＧＰＶの場合は、所定の観測位置（例えばレーダ装置）から距離方向、方位角方向、および仰角（φ）方向 に対して、それぞれ所定幅で分割された分割領域となる。観測データには、例えば、降水量、気温、気圧、風向、および風速等の物理量が含まれる。なお、レーダ装置から、直接的に観測データは気象予測装置２０に送信されてもよい。
【００１２】
また、情報提供装置１０は、予測データを気象予測装置２０に送信する。予測データとは、例えばメソ数値予報モデル（ＭＳＭ；Meso Scale Model）や、全球数値予報モデル（ＧＳＭ: Global Spectral Model）等から導出された数値予報モデルＧＰＶである。この予測データには、観測データから取得することができるデータの種別に加え、そのデータから導出された他の種別のデータが含まれていてもよい。
【００１３】
図２は、気象予測装置２０の機能構成を示す図である。気象予測装置２０は、例えば、通信インターフェース２２と、データ格納部２４と、数値気象予測演算部２６と、予測データ格納部（予測結果出力部）２８と、指標導出部３０と、確率導出部３２と、情報生成部３４と、表示部３６と、マップ生成部（判定基準設定部）３８と、記憶部４０とを備える。データ格納部２４と、数値気象予測演算部２６と、予測データ格納部２８と、指標導出部３０と、確率導出部３２と、情報生成部３４とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部４０に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてよい。また、これらの機能部のうち、全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現され、これらの機能部の機能を実現するための回路構成を有してもよい。また、これらの機能部は、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００１４】
記憶部４０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶媒体と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とによって実現される。記憶部４０は、プロセッサが実行するプログラムや、後述する判定マップ４２、条件付き確率マップ４３等の情報を格納する。
【００１５】
データ格納部２４は、情報提供装置１０により送信された気象予測の元になる観測データや予測データを、通信インターフェース２２を介して取得する。数値気象予測演算部２６は、データ格納部２４により取得された観測データや予測データ等と、所定の予測モデルとに基づいて、将来（所定の時刻）の気象状態を予測する。所定の予測モデルとは、ＣＲｅＳＳ（Cloud Resolving Storm Simulator）や、ＷＲＦ（the Weather Research & Forecasting model）等である。
【００１６】
数値気象予測演算部２６は、データ格納部２４に格納された予測データを初期値として、観測データを予測モデルに同化させて予測データと整合を求めることで、より細分化した三次元のグリッドに対する気象予測を行う。より細分化した三次元のグリッドとは、メソ数値予報モデルや全球数値予報モデル等が対象としている大きさの三次元のグリッドに比して、細かい三次元のグリッドである。また、数値気象予測演算部２６は、メソ数値予報モデルや、全球数値予報モデル等が対象としている情報に比して、より詳細な情報を導出することができる。
【００１７】
予測データ格納部２８は、数値気象予測演算部２６により予測された将来の気象状態に関する情報を格納する。
【００１８】
指標導出部３０は、予測データ格納部２８により出力された将来の気象状態に基づいて乱気流の発生しやすさを示すリチャードソン数（第１指標）、温位の高度方向の変化度合を示す温位勾配（第２指標）、および上昇気流または下降気流の強さを示す鉛直流（第３指標）のうち、少なくとも２つの指標を導出する。また、指標導出部３０は、データ格納部２４に取得された過去の気象状態に基づいて、少なくとも２つの指標を導出する。
【００１９】
確率導出部３２は、導出された指標を所定の基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する。指標導出部３０および確率導出部３２の処理の詳細については後述する。
【００２０】
情報生成部３４は、確率導出部３２により導出された乱気流が発生する確率に基づいて、利用者に提示するための情報を生成し、生成した情報を表示部３６に表示させる。表示部３６は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどの表示装置を含む。
【００２１】
マップ生成部３８は、指標導出部３０により過去の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を、指標ごとの基準に基づいて分類した分類結果のそれぞれに対し、指標に依存する乱気流が発生する条件付き確率を求め、条件付き確率に基づいて、分類結果のパターンに対する判定基準を設定する。マップ生成部３８は、例えば、条件付き確率に基づいて、判定マップ４２を生成する。また、マップ生成部３８は、判定基準または判定マップ４２を更新する。
【００２２】
図３は、気象予測装置２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。以下の処理により三次元のグリッドごとの乱気流が発生する確率が導出される。なお、以下の説明において、指標導出部３０は、第１指標、第２指標および第３指標の３つの指標を導出するものとする。
【００２３】
まず、データ格納部２４は、情報提供装置１０により送信された気象予測の元になる、観測データや予測データを取得する（ステップＳ１００）。次に、数値気象予測演算部２６は、グリッドごとの観測データや予測データに基づいて、将来の気象状態を予測する（ステップＳ１０２）。
【００２４】
次に、指標導出部３０は、リチャードソン数を導出する（ステップＳ１０４）。リチャードソン数は、乱気流の発生しやすさを示す指標であり、下記の式（１）により導出される。式（１）の分子は、温位勾配（詳細は後述）が熱力学的な安定度を示し、分母の鉛直シア（鉛直方向のウインドシア）が運動学的な不安定度を示している。式中の「Ｒｉ」はリチャードソン数、「ｇ」は重力加速度、「θ」は温位、「θ０」は高度方向（ｚ）の範囲における平均温位、「ｕ」は東西風速、「ｖ」は南北風速である。リチャードソン数が小さい、すなわち運動学的な不安程度が熱力学的な安定度に勝るときに乱気流が発生しやすくなる。
【００２５】
【数１】
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【００２６】
次に、指標導出部３０は、温位勾配を導出する（ステップＳ１０６）。温位勾配は、温位（ある空気塊を地表面に移動させた時の温度）の高度方向の変化率であり、熱力学的な安定度を示すものである。変化率は、対象のグリッドの高度（プラスマイナスｚ）方向の温位の変化率である。例えば、対象のグリッドの温位に対するマイナスｚ方向およびプラスｚ方向の温位の変化度合を加算して２で除算した値である。温位勾配が小さい、もしくは温位勾配が大きいが、それ以上に鉛直シアが大きいためにリチャードソン数が小さくなる時は、乱気流が発生しやすくなる。
【００２７】
次に、指標導出部３０は、鉛直流を導出する（ステップＳ１０８）。鉛直流は、上昇流もしくは下降流の強さを示す指標（グリッドにおける風向の鉛直成分の絶対値）である。鉛直流は、乱気流発生のトリガーにもなり得る要素であり、その絶対値が大きいほど遭遇した時の揺れが大きくなる。
【００２８】
次に、確率導出部３２は、ステップＳ１０４からステップＳ１０８において導出された指標と、判定マップ４２とに基づき、乱気流が発生する確率を導出する（ステップＳ１１０）。例えば、確率導出部３２は、第１指標から第３指標のそれぞれを、指標ごとに設定された基準値に比して大きい場合は「大」、小さい場合は「小」として分類する。分類結果が、判定マップ４２に当てはめられることによって、乱気流が発生する確率が導出される。
【００２９】
図４は、判定マップ４２の一例を示す図である。例えば、「Ｒｉ数の大あるいは小と、温位勾配の大あるいは小と、鉛直流の大あるいは小との組み合わせにより、８ケース（Ｃａｓｅ１からＣａｓｅ８）が生成される。例えば、図示するように、「Ｃａｓｅ１」は、最も乱気流が発生する確率が低く、次いで、「Ｃａｓｅ２」、・・・「Ｃａｓｅ８」の順で、乱気流が発生する確率が低い。
【００３０】
なお、本実施形態では、各指標は「大」または「小」の２値に分類されるものと説明したが、３値以上に分類されてもよい。この場合、判定マップ４２は、９以上のＣａｓｅが形成され、それぞれに対して確率が付与される。
【００３１】
ここで判定マップ４２の生成手法の一例について説明する。判定マップ４２は、乱気流の発生と指標導出部３０により導出された指標との因果関係とにより形成されるベイジアンネットワークの手法が用いられて生成される。ベイジアンネットワークとは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法である。図５は、本実施形態におけるベイジアンネットワークの一例を示す図である。図示する例では、乱気流の発生確率（１）は、各気象要素（リチャードソン数（２）、温位勾配（３）、および鉛直流（４））と因果関係があることを示している。条件付き確率マップ４３Ａから４３Ｃが、乱気流の発生確率（１）に対して、因果関係のある気象要素ごとに生成される。例えば、過去の気象状態に基づいて、乱気流が発生した場合と発生しなかった場合とにおけるＲｉ数の大小の確率（条件付き確率）が集計される。温位勾配、および鉛直流についても、同様に乱気流が発生した場合と発生しなかった場合とにおける気象要素の大小の確率が集計される。
【００３２】
マップ生成部３８は、条件付き確率マップ４３を生成するため、所定の期間において、所定のサンプリング間隔で取得された気象に関する情報を取得する。そして、マップ生成部３８は、取得した気象に関する情報をサンプリング間隔ごと、且つグリッドごとに処理して、指標ごとに設定された基準値に比して大きい場合は「大」、小さい場合は「小」として分類する。
【００３３】
上記の第１指標から第３指標は、判定時刻において数値気象予測演算部２６により予測された将来の気象状態に関する情報から判定可能なエビデンスノード（子ノード）であり、それぞれのエビデンスノードの判定結果から、条件付き確率マップ４３で定められた確率値が選択される。そして、ベイズの定理が用いられ、各ノードの確率値から逆推定が行われ、乱気流の発生確率が決定される。
【００３４】
ベイジアンネットワーク構成では、例えば、子ノードの大小で８ケースの組み合わせができ、各ケースに対応して８段階の乱気流が発生する確率が導出される。このような子ノードによる組み合わせを考慮することで、指標間の相互関係、更には乱気流の発生要因を表現することができる。例えば、リチャードソン数が小さく、温位勾配および鉛直流が大きい場合は、乱気流の発生要因の１つとして一般的に知られているケルビンヘルムホルツ波に伴う乱気流が発生しやすい気象状況に対応している。このように、前述した図４の判定マップ４２が生成される。
【００３５】
なお、マップ生成部３８は、日々、データ格納部２４により取得される気象に関する情報に基づいて、作成した条件付き確率マップ４３および判定マップ４２を更新してもよい。これにより、最新の情報を判定マップ４２に反映させることができるため、より精度よく乱気流が発生する確率を導出することができる。
【００３６】
また、上記の例では、３つの指標に基づいて乱気流が発生する確率が導出されるものとして説明したが、２つの指標に基づいて乱気流が発生する確率が導出されてもよい。例えば、リチャードソン数Ｒｉおよび温位勾配との組み合わせに対して、乱気流が発生する確率が付与されてもよい。
【００３７】
図３の説明に戻る。次に、情報生成部３４は、ステップＳ１１０で導出された結果に基づいて、乱気流が発生する可能性を示す情報を含む画像を生成し、生成した画像を表示部３６に表示させる（ステップＳ１１２）。具体的には、情報生成部３４は、各Ｃａｓｅの確率（事後確率）を、最も確率（事後確率）が低いＣａｓｅの確率（事後確率）で除算する。これにより、基準となる最も安全なＣａｓｅに対して何倍乱気流が発生しやすいかという相対的な危険度情報を導出し、導出した情報を表示部３６に表示させることができる。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。
【００３８】
なお、最も確率（事後確率）が低いケース以外を基準として危険度情報は導出されてもよく、例えば、安全度を把握したいのであれば最も確率（事後確率）の高いケースを、習慣的に基準としている気象状況があればそれに対応するケースを基準としてよい。
【００３９】
図６は、表示部３６に表示される画像の一例を示す図である。図示する例では、ある時刻における所定の高度で切り出した断面における乱気流が発生する危険度を示している。例えば、情報生成部３４は、Ｃａｓｅごとに色彩や濃淡を付与したり、パターン等で区分けたりした画像を生成し、生成した画像を表示部３６や、他の装置の表示部等に表示させる。
【００４０】
上述したように、ベイジアンネットワーク手法を用いて乱気流が発生する確率を導出することで、気象予測に含まれる不確実性を考慮することができ、また子ノードに配置した指標の大小の組合せを考慮することで、指標間の相互関係、更には乱気流が発生する要因を表現することができるため、危険度情報の信頼性の向上を図ることができる。また、ある基準のＣａｓｅに対する相対的な危険度を導出することで、より危険度の低い経路や時間帯を把握しやすい。これらの情報を航空関係者等向けに提供することで、航空機のより一層の安全・最適な運行や運用判断の効率化等の一助となることが期待される。
【００４１】
以上説明した実施形態によれば、確率導出部３２が、指標導出部３０により導出された指標と、マップ生成部３８により生成された判定マップ４２とに基づき、乱気流が発生する可能性を導出することにより、より正確に乱気流の発生を予測することができる。
【００４２】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、入力された気象状態に基づいて、乱気流の発生しやすさを示す第１指標と、温位の高度方向の変化度合を示す第２指標と、上昇気流または下降気流の強さを示す第３指標のうち、少なくとも２つの指標を導出する指標導出部３０と、指標導出部３０により将来の気象状態に基づいて導出された少なくとも２つの指標を指標ごとの基準に基づいて分類し、分類結果のパターンに基づいて乱気流が発生する確率を導出する確率導出部３２とを持つことにより、より正確に乱気流の発生を予測することができる。
【００４３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４４】
１…気象予測システム、１０…情報提供装置、２０…気象予測装置、２２…通信インターフェース、２４…データ格納部、２６…数値気象予測演算部、２８…予測データ格納部、３０…指標導出部、３２…確率導出部、３４…情報生成部、３６…表示部、３８…マップ生成部、４０…記憶部、４２…判定マップ、４３（４３Ａ〜４３Ｃ）…条件付き確率マップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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