(57)【要約】【課題】予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高める。【解決手段】霧状態予測装置は、予測対象時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段１，１４と、前記予測対象時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段１５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象時点での予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、
前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする霧状態予測装置。
【請求項２】
予測対象時点での予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、
前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする霧状態予測装置。
【請求項３】
予測対象時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、
前記予測対象時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする霧状態予測装置。
【請求項４】
予測対象時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、
前記予測対象時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする霧状態予測装置。
【請求項５】
前記霧状態判定用ルールを更新する手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項６】
前記取得手段は、前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を、前記予測対象地点における過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいてあるいは前記予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいて生成された気象予測用ルールに従って、予測する予測手段を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項７】
前記気象予測用ルールを更新する手段を備えたことを特徴とする請求項６記載の霧状態予測装置。
【請求項８】
前記予測対象時点が複数の時点であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項９】
前記予測対象地点が複数の地点であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項１０】
前記霧状態は、霧発生の有無を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項１１】
前記霧状態は、霧発生が有る場合の霧濃度の程度を含むことを特徴とする請求項１０記載の霧状態予測装置。
【請求項１２】
前記気象要素は、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）及び露点温度のうちの１種類以上であることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の霧状態予測装置。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至１２のいずれかに記載の霧状態予測装置として機能させるための霧状態予測プログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載の霧状態予測プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、将来の霧状態（霧の状態）を予測する霧状態予測装置、霧状態予測プログラム及び記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、道路等において霧が発生すると、視程障害が生じ、交通安全等に支障が生じる。そこで、視程計等を用いて視程を測定し、視程が下がった際には、自動車の速度規制や通行止めなどの交通規制を行っている。
【０００３】
将来の霧状態を予測することができれば、その予測情報を自動車の運転者や道路管理者等に提供することによって、より交通安全を図ることができる。
【０００４】
そこで、下記特許文献１には、メッシュ化された気象データを取得する取得手段と、取得されたメッシュ気象データから、道路画像に基づく視認性指標のメッシュデータを作成する作成手段と、を有する広域視程情報作成装置が開示されている。前記作成手段は、前記所定の気象要素と前記視認性指標との関係を示す関係式を記憶する手段を含み、前記関係式を用いて、取得されたメッシュ気象データから、前記視認性指標のメッシュデータを作成する。前記関係式は、気象条件に応じて複数記憶されており、前記作成手段は、取得されたメッシュ気象データのメッシュ毎に、前記複数の関係式の中から、当該メッシュの気象データに適する関係式を選択し、選択した関係式を用いて、当該メッシュの気象データから、前記視認性指標を推定することにより、前記視認性指標のメッシュデータを作成する。この広域視程情報作成装置は、カメラ設置点における前記視認性指標の観測値を入力する入力手段と、入力された視認性指標観測値を用いて、作成された視認性指標メッシュを補正する補正手段と、を更に有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２４９５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された従来の広域視程情報作成装置では、霧発生要因が十分には考慮されていないため、予測対象地点における霧状態の予測の精度がさほど高くなかった。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる霧状態予測装置及び霧状態予測プログラム、並びに、このプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するための手段として、以下の各態様を提示する。第１の態様による霧状態予測装置は、予測対象時点での予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、を備えたものである。
【０００９】
前記時間帯は、１日内における一部の期間を意味し、必ずしも午前、午後、夜間などに限らず、１時間単位、２時間単位、３時間単位又は４時間単位などで区分したものでもよいし、それらの長さも同一である必要はない。前記季節は、１年内における一部の期間を意味し、必ずしも春夏秋冬に限らず、例えば、１ヶ月単位、２ヶ月単位、３ヶ月単位又は４ヶ月単位などで区分したものでもよいし、それらの長さも同一である必要はない。これらの点は、後述する各態様についても同様である。
【００１０】
霧発生メカニズムは種々存在し、霧発生に関する気象条件は、発生場所や季節や時間帯によって異なる。例えば、移流霧（海霧等）は、沿岸部等の場所において、春から夏にかけての季節に発生し、時間帯によらずに発生する。前線霧は、前線通過地点の場所において、春及び秋の季節に発生し、時間帯によらずに発生する。放射霧は、盆地において、秋から初春にかけての季節に発生し、主に朝方の時間帯に発生する。蒸気霧（川霧等）は、川沿い等の場所において、秋から初春にかけての季節に発生し、主に朝方の時間帯に発生する。上昇霧（滑昇霧）は、高地において、春から秋にかけての季節において、昼間等の時間帯に発生する。
【００１１】
したがって、予測対象地点の固有性を無視していずれの予測対象地点についても同一の霧状態判定用ルールを適用したり、予測対象地点毎に霧状態判定用ルールを定めたとしても季節や時間帯を考慮しない霧状態判定用ルールを採用してしまえば、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることはできない。
【００１２】
これに対し、前記第１の態様によれば、霧状態判定手段は、予測対象時点の季節情報及び時間帯情報を判定材料として予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって、予測対象地点における過去の霧状態に応じて生成された霧状態判定用ルールに従って、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するので、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる。
【００１３】
第２の態様による霧状態予測装置は、予測対象時点での予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、を備えたものである。
【００１４】
この第２の態様によれば、前記第１の態様と同様に、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる。また、この第２の態様によれば、予測対象時点での前記予測対象地点における予測される気象要素のみならず、前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素も判定材料とするので、例えば当該気象要素の変化等も利用して霧状態を判定することができる。したがって、この第２の態様によれば、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより高めることができる。
【００１５】
第３の態様による霧状態予測装置は、予測対象時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、前記予測対象時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、を備えたものである。
【００１６】
この第３の態様によれば、前記第１の態様と同様に、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる。また、この第３の態様によれば、予測対象時点での前記予測対象地点における予測される気象要素のみならず、前記予測対象時点での前記予測対象地点の周辺の１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素も判定材料とするので、周辺の状況も考慮に入れて霧状態を判定することができる。したがって、この第３の態様によれば、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより高めることができる。
【００１７】
第４の態様による霧状態予測装置は、予測対象時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段と、前記予測対象時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、それらを判定材料として前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって前記予測対象地点における過去の霧状態に応じた前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における前記１種以上の気象要素に基づいて生成された霧状態判定用ルールに従って、前記予測対象時点での前記予測対象地点における霧状態を判定する霧状態判定手段と、を備えたものである。
【００１８】
この第４の態様によれば、前記第１の態様と同様に、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる。また、この第４の態様によれば、予測対象時点での前記予測対象地点における予測される気象要素のみならず、前記予測対象時点での前記予測対象地点の周辺の１つ以上の地点における予測される前記１種類以上の気象要素や、前記予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素も判定材料とするので、周辺の状況も考慮に入れて霧状態を判定することができるとともに、例えば当該気象要素の変化等も利用して霧状態を判定することができる。したがって、この第４の態様によれば、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより一層高めることができる。
【００１９】
第５の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第４のいずれかの態様において、前記霧状態判定用ルールを更新する手段を備えたものである。
【００２０】
この第５の態様によれば、前記霧状態判定用ルールを更新することができるので、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより一層高めることができる。
【００２１】
第６の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第５のいずれかの態様において、前記取得手段は、前記予測対象時点での前記予測対象地点における予測される前記１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を、前記予測対象地点における過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいてあるいは前記予測対象地点及びその周辺の１つ以上の地点における過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいて生成された気象予測用ルールに従って、予測する予測手段を含むものである。
【００２２】
この第６の態様は、前記取得手段が前記予測手段を含む例を挙げたものである。もっとも、前記第１乃至５の態様では、前記取得手段は、前記予測手段を含まずに、予測される気象要素の全てを他所（例えば、気象庁や民間の気象情報提供機関等）から通信回線等を介して収集してもよい。
【００２３】
第７の態様による霧状態予測装置は、前記第６の態様において、前記気象予測用ルールを更新する手段を備えたものである。
【００２４】
この第７の態様によれば、前記気象予測用ルールを更新することができるので、気象要素の予測精度を高めることができ、ひいては、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより一層高めることができる。
【００２５】
第８の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第７のいずれかの態様において、前記予測対象時点が複数の時点であるものである。
【００２６】
この第８の態様によれば、複数の時点を予測対象時点とするので、時間経過に従った将来の複数の時点の霧状態を予測することができる。もっとも、前記第１乃至第７の態様では、前記予測対象時点は１つの時点のみでもよい。
【００２７】
第９の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第８のいずれかの態様において、前記予測対象地点が複数の地点であるものである。もっとも、前記第１乃至第８の態様では、前記予測対象地点は１つの地点のみでもよい。
【００２８】
第１０の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第９のいずれかの態様において、前記霧状態は、霧発生の有無を含むものである。
【００２９】
第１１の態様による霧状態予測装置は、前記第１０の態様において、前記霧状態は、霧発生が有る場合の霧濃度の程度を含むものである。前記霧濃度の程度は、２段階でもよいし、３段階以上でもよい。
【００３０】
この第１１の態様のように、霧状態判定手段は、霧発生が有る場合の霧濃度の程度を含むことが好ましいが、前記第１０の態様では、霧状態判定手段は、霧発生の有無のみを判定してもよい。
【００３１】
第１２の態様による霧状態予測装置は、前記第１乃至第１１のいずれかの態様において、前記気象要素は、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）及び露点温度のうちの１種類以上であるものである。
【００３２】
この第１２の態様は気象要素の例を挙げたものであるが、前記第１乃至第１１の態様では、この例に限定されるものではない。
【００３３】
第１３の態様による霧状態予測プログラムは、コンピュータを、前記第１乃至第１２のいずれかの態様による霧状態予測装置として機能させるためのプログラムである。
【００３４】
第１４の態様によるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記第１３の態様による霧状態予測プログラムを記録したものである。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる霧状態予測装置及び霧状態予測プログラム、並びに、このプログラムを記録した記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１の実施の形態による霧状態予測装置を示す概略ブロック図である。
【図２】現在時刻及び各予測対象時点の例を模式的に示す図である。
【図３】気温と飽和水蒸気圧及び飽和水蒸気量との関係を示す図である。
【図４】図１中の霧状態判定部を構成する第１段階判定部及び第２段階判定部の出力結果を模式的に示す説明図である。
【図５】図１中の霧状態判定部の一部を構成する第１段階判定部を模式的に示す概念図である。
【図６】図１に示す霧状態予測装置の動作の一例を示す概略フローチャートである。
【図７】図６中のステップＳ３の動作を示す概略フローチャートである。
【図８】図６中のステップＳ５の動作を示す概略フローチャートである。
【図９】図６中のステップＳ１３の動作を示す概略フローチャートである。
【図１０】図６中のステップＳ１４の動作を示す概略フローチャートである。
【図１１】本発明の第２の実施の形態による霧状態予測装置を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明による霧状態予測装置、霧状態予測プログラム及び記録媒体について、図面を参照して説明する。
【００３８】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態による霧状態予測装置を示す概略ブロック図である。
【００３９】
本実施の形態による霧状態予測装置は、所定の１つの予測対象地点（霧状態を予測すべき地点）の霧状態を予測するように構成されている。本実施の形態では、予測対象地点についても観測気象データを得ることから、予測対象地点も気象観測地点の１つであり、予測対象地点の周辺の気象観測地点１〜Ｎと区別するため、予測対象地点を気象観測地点０と呼ぶ場合がある。Ｎは１以上の整数であり、周辺の気象観測地点１〜Ｎの数は、特に限定されるものではない。
【００４０】
本実施の形態による霧状態予測装置は、気象データ入力部１と、霧発生時交通規制データ入力部２と、処理部３と、設定部４と、計時部５と、データベース部６と、出力部７とを備え、ハードウエアとしてはコンピュータを用いて構成されている。処理部３は、データベース更新部１１と、気象データ予測用ルール生成・更新部１２と、霧状態判定用ルール生成・更新部１３と、気象データ予測部１４と、霧状態判定部１５とを有している。
【００４１】
気象データ入力部１及び霧発生時交通規制データ入力部２は、コンピュータの通信部及び入力インターフェース等で実現される。処理部３は、コンピュータのＣＰＵ及びメモリで実現され、専用のプログラムをメモリに読み込んでＣＰＵが実行することにより、データベース更新部１１、気象データ予測用ルール生成・更新部１２、霧状態判定用ルール生成・更新部１３、気象データ予測部１４、霧状態判定部１５としての機能を実現する。設定部４は、ユーザ等が各種の設定を行うものであり、マウスやキーボード等の操作部などで実現される。計時部５は、現在の時刻（例えば、年月日時分秒）を計時するものであり、コンピュータの計時部で実現される。データベース部６は、コンピュータに接続されたハードディスク等の記憶装置により実現される。出力部７は、コンピュータの通信部及び出力インターフェース等で実現される。
【００４２】
気象データ入力部１は、処理部３による制御下で、気象庁又は民間の気象予報機関等から通信回線等を介して、各収集時点で、当該収集時点までに最新に観測された観測気圧分布データ、及び、当該収集時点までに最新に予測された将来の時系列の予測気圧分布データを収集する。前記観測気圧分布データ及び前記予測気圧分布データは、気象観測地点０〜Ｎを含む領域の分布データである。前記観測気圧分布データには、実際に観測された地点の気圧データのみならず、その観測時点での、実際に観測されていない地点における推定気圧データを含んでもよい。前記観測気圧分布データや前記予測気圧分布データは、天気図データとして提供されているいわゆるメッシュデータを用いることができる。なお、前記観測気圧分布データには、その観測時点（例えば、年月日時分秒）が関連付けられ、前記予測気圧分布データには、その予測対象時点（例えば、年月日時分秒）が関連付けられている。
【００４３】
また、気象データ入力部１は、処理部３による制御下で、観測所等から通信回線等を介して、各収集時点で、当該収集時点までに最新に観測された気象観測地点０〜Ｎにおける各観測気象データを収集する。本実施の形態では、前記観測気象データは、気圧以外の気象要素の観測データであり、例えば、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）、露点温度、視程などの観測データである。前記観測気象データは、必ずしもこれらの気象要素のデータに限らず、その一部の気象要素のデータでもよい。また、各気象観測地点０〜Ｎから、必ずしも同じ種類の気象要素のデータを収集しなくてもよい。前記視程は、ＢＳ計やその他の種々の視程計により観測することができる。なお、前記気象観測地点０〜Ｎにおける各観測気象データには、その観測時点（例えば、年月日時分秒）が関連付けられている。
【００４４】
霧発生時交通規制データ入力部２は、処理部３による制御下で、交通管制センター等から通信回線等を介して、各収集時点で、当該収集時点までに未だ収集されていない予測対象地点における霧発生時交通規制データ（霧発生時に実際に行われた交通規制内容を示すデータであって、速度規制や通行止めなど、実際に発生した霧の濃度の程度（すなわち、視程の程度）に応じたデータや、その開始時刻やその終了時刻などを示すデータ。）を収集する。
【００４５】
データベース部６は、予測対象地点における過去の観測気象データを蓄積した予測対象地点観測気象データベース２１と、周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける過去の観測気象データを蓄積した周辺気象観測地点観測気象データベース２２と、過去の観測気圧分布データを蓄積した観測気圧分布データベース２３と、予測対象地点における過去の霧発生時交通規制データを蓄積した霧発生時交通規制データベース２４と、過去の霧発生時気象データを蓄積した霧発生時気象データベース２５とを有している。これらのデータベース２１〜２５には、初期的に予め、その時点までの所定期間（例えば、５年間）分のデータが蓄積され、本実施の形態による霧状態予測装置が動作を開始すると、それらの蓄積データはデータベース更新部１１により更新される。
【００４６】
予測対象地点観測気象データベース２１に蓄積される予測対象地点における過去の観測気象データは、気象データ入力部１により収集される予測対象地点における観測気象データに対応しており、その観測時点が関連付けられている。周辺気象観測地点観測気象データベース２２に蓄積される周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける過去の観測気象データは、気象データ入力部１により収集される周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける観測気象データに対応しており、その観測時点が関連付けられている。観測気圧分布データベース２３に蓄積される過去の観測気圧分布データは、気象データ入力部１により収集される観測気圧分布データに対応しており、その観測時点が関連付けられている。霧発生時交通規制データベース２４に蓄積される過去の霧発生時交通規制データは、霧発生時交通規制データ入力部２により収集される予測対象地点における霧発生時交通規制データに対応している。
【００４７】
霧発生時気象データベース２５に蓄積される過去の霧発生時気象データは、予測対象地点観測気象データベース２１、周辺気象観測地点観測気象データベース２２及び霧発生時交通規制データベース２４にそれぞれ蓄積されているデータから作成されるものであり、霧発生時の霧の濃度の程度（すなわち、視程の程度）を示す霧段階指標値（例えば、「淡」（例えば、視程距離１００ｍ以上２００ｍ未満）に相当する「注意」を示す値、及び、「濃」（例えば、視程距離１００ｍ未満）に相当する「警告」を示す値）と、その霧発生時の時点と、その時点での予測対象地点及び周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける観測気象データとが、関連付けられたデータである。なお、本実施の形態では、霧発生時の霧段階指標値及び霧発生時点は、霧発生時交通規制データベース２４に蓄積される霧発生時交通規制データ、及び、予測対象地点観測気象データベース２１に蓄積される予測対象地点における観測気象データのうちの視程データから得られるが、いずれか一方のみから得るようにしてもよい。なお、観測気象データの観測時点が霧発生時点と一致しない場合には、例えば、内挿法又は外挿法により霧発生時点における観測気象データを推定し、これを霧発生時気象データに用いればよい。なお、前記霧段階指標値は、２段階に限らず、３段階以上の霧の濃度を示すものであってもよい。
【００４８】
データベース更新部１１は、気象データ入力部１により収集されたデータによって、所定のタイミングで、データベース部６のデータベース２１〜２５を更新する。
【００４９】
具体的には、本実施の形態では、データベース更新部１１は、気象データ入力部１により新たに収集された予測対象地点における観測気象データを、予測対象地点観測気象データベース２１に蓄積させ、現在までの所定期間（例えば、５年間）よりも古いデータを当該データベース２１から削除することによって、当該データベース２１を更新する。
【００５０】
また、データベース更新部１１は、気象データ入力部１により新たに収集された周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける観測気象データを、周辺気象観測地点観測気象データベース２２に蓄積させ、現在までの前記所定期間よりも古いデータを当該データベース２２から削除することによって、当該データベース２２を更新する。
【００５１】
さらに、データベース更新部１１は、気象データ入力部１により新たに収集された観測気圧分布データを、観測気圧分布データベース２３に蓄積させ、現在までの前記所定期間よりも古いデータを当該データベース２３から削除することによって、当該データベース２３を更新する。
【００５２】
さらにまた、データベース更新部１１は、霧発生時交通規制データ入力部２により新たに収集された霧発生時交通規制データを、霧発生時交通規制データベース２４に蓄積させ、現在までの前記所定期間よりも古いデータを当該データベース２４から削除することによって、当該データベース２４を更新する。
【００５３】
また、データベース更新部１１は、霧発生時交通規制データベース２４に新たに蓄積された霧発生時交通規制データあるいは予測対象地点観測気象データベース２１に新たに蓄積された観測気象データのうちの視程データのうちの「注意」又は「警告」に相当するデータ、並びに、これに関連する予測対象地点観測気象データベース２１及び周辺気象観測地点観測気象データベース２２に蓄積されたデータに基づいて、新たな霧発生時気象データを作成し、これを霧発生時気象データベース２５に蓄積させ、現在までの前記所定期間よりも古いデータを当該データベース２５から削除することによって、当該データベース２５を更新する。
【００５４】
図２は、現在時刻ｔnow及び各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen（＝ｔnow＋ｍΔｔ）の例を模式的に示す図である。本実施の形態では、現在時刻ｔnowから将来に向かってΔｔずつの時間間隔をあけたｔnow＋Ｔlen（＝ｔnow＋ｍΔｔ）までの各時点を予測対象時点とする。例えば、Δｔ＝３０分間かつＴlen＝４時間とされ、各予測対象時点は、現在時刻ｔnowから将来に向かって３０分間ずつの時間間隔をあけた現在から４時間後の時点までの各時点とされる。本実施の形態では、ｍが２以上の整数とされ、予測対象時点は複数の時点にされている。予測対象時点は複数の時点であれば、霧状態の推移も知ることができるので、好ましい。もっとも、本発明では、ｍ＝１とし、予測対象時点は１つとしてもよい。本実施の形態では、Δｔ毎に気象データ及び霧状態の予測を行うものとしている。図２（２）は、図２（１）の現在時刻ｔnowからΔｔ経過した時点が現在時刻ｔnowとなった時の、現在時刻ｔnow及び各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen（＝ｔnow＋ｍΔｔ）を示している。なお、気象データ及び霧状態の予測のタイミングは、Δｔ毎に限らない。
【００５５】
気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を予測するための気象データ予測用ルールを、データベース部６に蓄積されているデータのうち、予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいて生成・更新する。本実施の形態では、気象データ予測用ルールの生成は、既存の気象データ予測用ルールが存在しない場合に気象データ予測用ルールを生成することであり、気象データ予測用ルールの更新は、既に気象データ予測用ルールが存在する場合に、既存の気象データ予測用ルールを削除して、新たに気象データ予測用ルールを生成して置き換えることである。
【００５６】
気象データ予測部１４は、気象データ入力部１により収集されたデータ、あるいは、気象データ入力部１により収集されたデータ及びデータベース部６に蓄積されているデータに基づいて、気象データ予測用ルール生成・更新部１２によって生成・更新された気象データ予測用ルールに従って、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点（気象観測地点１〜Ｎ）における予測される１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を予測する。本発明では、気象データ予測部１４は、必ずしも、前記周辺の１つ以上の地点における気象要素を予測する必要はなく、予測対象地点のみにおける気象要素を予測するだけでもよい。
【００５７】
本実施の形態では、気象データ予測部１４は、気象要素として、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）及び露点温度を予測する。ここで、これらの具体的な予測手法の例とそれに応じた気象データ予測用ルールの例について説明する。
【００５８】
この例では、気象データ入力部１によって収集された観測気圧分布データ及び予測気圧分布データに基づいて、現在時刻ｔnowからＴlen先までの時点ｔnow，ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenの気圧分布データが得られるものとしている。なお、気象データ予測間隔時間Δｔと気圧分布データ予測間隔時間とが合致していない場合、例えば気象データ予測間隔時間Δｔが１０分間でありかつ気圧分布データ予測間隔時間が３０分間である場合は、気象データ予測部１４は、例えば、高気圧・低気圧の移動速度をもとに気圧勾配を推定し、気圧分布データ（気圧メッシュデータ）の補間を行うことによって、１０分後と２０分後の気圧分布データを得る。
【００５９】
まず、気象データ予測部１４が実行する風向・風速の具体的な予測手法の例について、説明する。
【００６０】
本例では、気象データ予測部１４は、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の気圧分布データから、時刻ｔでの各気象観測地点０〜Ｎ（気象観測地点０は予測対象地点）における気圧勾配を解析し、その気圧勾配の方向とその気圧勾配の急峻度x(t)を得る。この解析は、画像処理における濃度勾配解析（Gradient）などによって行う。
【００６１】
ある地点の時刻ｔの風向をwddr(t)とすると、wddr(t)は当該地点の時刻ｔの気圧勾配の方向となる。気象データ予測部１４は、各気象観測地点０〜Ｎについて、当該地点のwddr(t)を、当該地点の時刻ｔでの気圧勾配の方向として求める。
【００６２】
ある地点の時刻ｔの風速をwds(t)とすると、wds(t)は当該地点の時刻ｔの気圧勾配の急峻度x(t)との関係式によって表すことができる。気圧勾配の急峻度x（ｔ）と風速wds（ｔ）との関係式については、気象観測地点０〜Ｎごとの過去の観測気象データ（データベース２１，２２に蓄積されている観測気象データのうちの風速データ）及び過去の観測気圧分布データ（データベース２３に蓄積されている観測気圧分布データ）に基づいて、例えば、線形回帰モデルや非線形回帰モデルによって表される。線形回帰モデルを採用する場合には、気象観測地点０〜Ｎごとに、wds(t) = ax(t) + bの式で表される。非線形回帰モデルを採用する場合には、wds(t) = anx(t)n + an-1x(t)n-1 + … + a1x(t) + bの式で表される。
【００６３】
線形回帰モデル及び非線形回帰モデルのいずれを採用するかや、非線形回帰モデルを採用する場合にｎを値をいくつにするかなどは、予め設定しておいてもよいし、必要に応じて、ユーザが設定部４によって設定することができるようにしてもよい。
【００６４】
この場合、気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、回帰分析のアルゴリズムに従って、気象観測地点０〜Ｎごとの過去の観測気象データ（データベース２１，２２に蓄積されている観測気象データのうちの風速データ）及び過去の観測気圧分布データ（データベース２３に蓄積されている観測気圧分布データ）に基づいて、気象観測地点０〜Ｎごとに、前記線形回帰モデルの関係式又は前記非線形回帰モデルの関係式を、気象データ予測用ルールの一部（風向・風速予測用ルール）として生成・更新する。
【００６５】
気象データ予測部１４は、気象データ予測用ルール生成・更新部１２により生成・更新された前記関係式に従って、気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の風速wds(t)を求める。
【００６６】
次に、気象データ予測部１４が実行する降水量の具体的な予測手法の例について、説明する。
【００６７】
本例では、気象データ予測部１４は、各気象観測地点０〜Ｎの気圧、風向及び風速に基づく関数により、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）における各気象観測地点０〜Ｎの降水量ra0(t), ra1(t), ra2(t), …, raN(t)を予測する。このとき、気象データ予測部１４は、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の気圧分布データ、及び、前述のようにして予測された気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の風向wddr(t)及び風速wds(t)を用いる。
【００６８】
ここで、「ra」の下付き文字の０〜Ｎは、気象観測地点ＩＤである０〜Ｎを示している。例えば、「ra0」は気象観測地点０（すなわち、予測対象地点）における降水量を示し、「ra1」は気象観測地点１における降水量を示している。この点は、「at」、「wddr」及び「wds」についても同様であり、at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t)は時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの気圧を示し、wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t)は時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの風向を示し、wds0, wds1, wds2, …, wdsNは時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの風速を示している。
【００６９】
降水量予測を行う気象観測地点の順番は予め定められ、予測対象地点（気象観測地点０）の降水量予測は一番最後に行われる。例えば、最初に降水量予測を行う地点を「気象観測地点１」、２番目に降水量予測を行う地点を「気象観測地点２」、…、Ｎ番目に（最後から２番目に）降水量予測を行う地点を「気象観測地点Ｎ」とすると、気象データ予測部１４は、１回目の一連の演算では、１番目に、ra1(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), ra1(t-1))の式によりra1(t)を求め、２番目に、ra2(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), ra11(t), ra2(t-1))の式によりra2(t)を求め、…、最後に、ra0(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), ra0(t-1), ra11(t), ra12(t), …, ra1N(t))の式によりra0(t)を求める。
【００７０】
なお、前記「t-1」は、時刻ｔよりもΔｔだけ前の時刻である。また、前記g(wddr, wds)中のwddrは、wddr＝[wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t)]である。前記g(wddr, wds)中のwdsは、wds＝[wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t)]である。
【００７１】
気象データ予測部１４は、本関数による演算について、予め定められた所定の繰り返し回数（Ｍ回）だけ繰り返し処理を行う。「raj１(t)」は、ｊ回目の演算で得られた気象観測地点１における時刻ｔの降水量の予測結果を示している。例えば、前記ra12(t)は、１回目の演算で得られた気象観測地点２における時刻ｔの降水量の予測結果を示している。
【００７２】
気象データ予測部１４は、ｊ＋１回目の一連の演算では、１番目に、ra1(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), raj0(t), ra1(t-1), raj2(t), …, rajN(t))の式によりra1(t)を求め、２番目に、ra2(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), raj0(t), raj1(t), ra2(t-1), …, rajN(t))の式によりra2(t)を求め、…、最後に、ra0(t)＝g(wddr, wds)・f(at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t), ra0(t-1), raj1(t), raj2(t), …, rajN(t))の式によりra0(t)を求める。
【００７３】
Ｍ回目の一連の演算で得られた各気象観測地点０〜Ｎの降水量ra0(t), ra1(t), ra2(t), …, raN(t)が、最終的な予測結果となる。
【００７４】
この場合、気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、回帰分析のアルゴリズムに従って、気象観測地点０〜Ｎごとの過去の観測気象データ（データベース２１，２２に蓄積されている観測気象データのうちの風速データ、風向データ、降水量データ）及び過去の観測気圧分布データ（データベース２３に蓄積されている観測気圧分布データ）に基づいて、気象観測地点０〜Ｎごとに、前記関数ｇ，ｆを、気象データ予測用ルールの一部（降水量予測用ルール）として生成・更新する。
【００７５】
次に、気象データ予測部１４が実行する気温の具体的な予測手法の例について、説明する。
【００７６】
本例では、気象データ予測部１４は、各気象観測地点０〜Ｎの気圧、風向、風速、降水量に基づく関数により、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）における各気象観測地点０〜Ｎの気温amb0(t), amb1(t), amb2(t), …, ambN(t)を予測する。このとき、気象データ予測部１４は、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の気圧分布データ、及び、前述のようにして予測された気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の風向wddr(t)、風速wds(t)及び降水量ra(t)を用いる。
【００７７】
ここで、「amb」の下付き文字の０〜Ｎは、気象観測地点ＩＤである０〜Ｎを示している。例えば、「amb0」は気象観測地点０（すなわち、予測対象地点）における気温を示し、「amb1」は気象観測地点１における気温を示している。前述したように、この点は、「at」、「wddr」、「wds」及び「ra」についても同様であり、at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t)は時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの気圧を示し、wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t)は時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの風向を示し、wds0, wds1, wds2, …, wdsNは時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの風速を示し、ra0(t), ra1(t), ra2(t), …, raN(t)は時刻ｔにおける各気象観測地点０〜Ｎの降水量を示している。
【００７８】
気温予測を行う気象観測地点の順番は予め定められ、予測対象地点（気象観測地点０）の気温予測は一番最後に行われる。例えば、最初に気温予測を行う気象観測地点を「気象観測地点１」、２番目に気温予測を行う地点を「気象観測地点２」、…、Ｎ番目に（最後から２番目に）気温予測を行う地点を「気象観測地点Ｎ」とすると、気象データ予測部１４は、１回目の一連の演算では、１番目に、amb1(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), amb1(t-1))の式によりamb1(t)を求め、２番目に、amb2(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), amb11(t), amb2(t-1))の式によりamb2(t)を求め、…、最後に、amb0(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), amb0(t-1), amb11(t), amb12(t), …, amb1N(t))の式によりamb0(t)を求める。
【００７９】
なお、前記「t-1」は、時刻ｔよりもΔｔだけ前の時刻である。また、前記h'(ra)中のraは、ra＝[ra0(t), ra1(t), ra2(t), …, raN(t)]である。前記g'(at)中のatは、at＝[at0(t), at1(t), at2(t), …, atN(t)]である。
【００８０】
気象データ予測部１４は、本関数による演算について、予め定められた所定の繰り返し回数（Ｍ’回）だけ繰り返し処理を行う。「ambj1(t)」は、ｊ回目の演算で得られた気象観測地点１における時刻ｔの気温の予測結果を示している。
【００８１】
気象データ予測部１４は、ｊ＋１回目の一連の演算では、１番目に、amb1(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), ambj0(t), amb1(t-1), ambj2(t), …, ambjN(t))の式によりamb1(t)を求め、２番目に、amb2(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), ambj0(t), ambj1(t), amb2(t-1), …, ambjN(t))の式によりamb2(t)を求め、…、最後に、amb0(t)＝h'(ra)・g'(at)・f'(wds0(t), wds1(t), wds2(t), …, wdsN(t), wddr0(t), wddr1(t), wddr2(t), …, wddrN(t), amb0(t-1), ambj1(t), ambj2(t), …, ambjN(t))の式によりamb0(t)を求める。
【００８２】
Ｍ’回目の一連の演算で得られた各気象観測地点０〜Ｎの気温amb0(t), amb1(t), amb2(t), …, ambN(t)が、最終的な予測結果となる。
【００８３】
この場合、気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、回帰分析のアルゴリズムに従って、気象観測地点０〜Ｎごとの過去の観測気象データ（データベース２１，２２に蓄積されている観測気象データのうちの風速データ、風向データ、降水量データ、気温データ）及び過去の観測気圧分布データ（データベース２３に蓄積されている観測気圧分布データ）に基づいて、気象観測地点０〜Ｎごとに、前記関数ｈ’，ｇ’，ｆ’を、気象データ予測用ルールの一部（気温予測用ルール）として生成・更新する。
【００８４】
次に、気象データ予測部１４が実行する飽和水蒸気圧（又は飽和水蒸気量）の具体的な予測手法の例について、説明する。
【００８５】
本例では、気象データ予測部１４は、前述のようにして予測された気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）の気温amb0(t), amb1(t), amb2(t), …, ambN(t)をもとに、図３に示す関係に従って、気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔの飽和水蒸気圧swp0(t), swp1(t), swp2(t), …, swpN(t)を導出する。図３は、気温と飽和水蒸気圧及び飽和水蒸気量との関係を示す図である。なお、飽和水蒸気圧の代わりに、飽和水蒸気量を予測してもよい。
【００８６】
次に、気象データ予測部１４が実行する相対温度及び露点温度の具体的な予測手法の例について、説明する。
【００８７】
本例では、気象データ予測部１４は、最初に、気象観測地点０〜Ｎごとに、時刻ｔ（ここでは、ｔ＝ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlen）における水蒸気圧wp(t)を導出する。このとき、気象データ予測部１４は、例えば、気象観測地点０〜Ｎごとの「平年の日平均気温に関する月平均の飽和水蒸気圧」swp_av、前述のようにして予測された気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける気温amb(t)、及び、前述のようにして予測された気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける降水量ra(t)に基づいて、wp(t)＝f"(swp_av, amb(t), ra(t))の回帰式により、気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける水蒸気圧wp(t)を導出する。
【００８８】
この場合、気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、回帰分析のアルゴリズムに従って、気象観測地点０〜Ｎごとの過去の観測気象データ（データベース２１，２２に蓄積されている観測気象データのうちの気温データ、飽和水蒸気圧データ（又は飽和水蒸気量データ）、降水量データ）に基づいて、気象観測地点０〜Ｎごとに、前記関数ｆ”を、気象データ予測用ルールの一部（相対湿度・露点温度予測用ルール）として生成・更新する。
【００８９】
気象データ予測部１４は、前述のようにして導出した気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける水蒸気圧wp(t)、及び、前述のようにして予測した気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける飽和水蒸気圧swp(t)に基づいて、気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける相対湿度rh(t)を、rh(t)＝｛wp(t)/swp(t)｝の式により導出する。
【００９０】
また、露点温度は水蒸気圧が飽和水蒸気圧となる気温であることから、気象データ予測部１４は、気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける露点温度DP(t)を、前述のようにして予測した気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける水蒸気圧wp(t)、及び、前述のようにして予測した気象観測地点０〜Ｎごとの時刻ｔにおける飽和水蒸気圧swp(t)に基づいて、図３に示す関係に従って、導出する。
【００９１】
なお、前述した気象データ予測部１４が実行する予測手法の例は、基本的に、ある予測対象時点での気象要素を予測する場合、当該予測対象時点でのデータによって予測を行う例である。もっとも、気象データ予測部１４は、ある予測対象時点での気象要素を予測する場合に、当該予測対象時点でのデータのみならず、当該予測対象時点の前の１つ以上の時点でのデータをも利用して、予測を行ってもよい。例えば、ある予測対象時点での降水量を予測する場合に、当該予測対象時点での気圧等のみならず、当該予測対象時点の前の１つ以上の時点での気圧等データをも利用して、予測を行ってもよい。この場合、気圧等の時間変化を予測材料の１つとして利用して降水量の予測を行うことができる。なお、ある予測対象時点での気象要素を予測する場合に利用する当該予測対象時点の前の１つ以上の時点のデータは、過去の観測データでもよいし、当該予測対象時点の前の時点の予測データでもよいし、両者を含んでいてもよい。
【００９２】
本実施の形態では、前述したように、気象データ予測部１４は、気象要素として、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）及び露点温度の全てを予測する。もっとも、本発明では、それらの予測値の全部又は一部は、気象データ入力部１により他所（例えば、気象庁や民間の気象情報提供機関等）から通信回線等を介して収集してもよく、その場合には、気象データ予測部１４は、他所から収集し得ない予測値のみの予測を行えばよい。
【００９３】
本実施の形態では、前述した気象データ入力部１及び気象データ予測部１４が、予測対象時点での予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点（気象観測地点１〜Ｎ）における予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段を構成している。
【００９４】
霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とを判定材料として、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールを、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の霧状態に応じた予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点１〜Ｎにおける前記１種以上の気象要素（本実施の形態では、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータ）に基づいて生成する。本実施の形態では、霧状態判定用ルールの生成は、既存の霧状態判定用ルールが存在しない場合に霧状態判定用ルールを生成することであり、霧状態判定用ルールの更新は、既に霧状態判定用ルールが存在する場合に、既存の霧状態判定用ルールを削除して、新たに霧状態判定用ルールを生成して置き換えることである。
【００９５】
霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、例えば、決定木やアソシエーション分析やサポートベクターマシンなどの公知のデータマイニングのアルゴリズムを用いて実現することができる。
【００９６】
霧状態判定部１５は、気象データ予測部１４からの各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素と予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、霧状態判定用ルール生成・更新部１３によって生成・更新された霧状態判定用ルールに従って、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態を判定する。
【００９７】
本実施の形態では、霧状態判定部１５は、前記霧状態として、霧発生の有無のみならず、霧発生が有る場合の霧濃度の程度（すなわち、視程の程度）を判定する。本実施の形態では、この霧濃度の程度は２段階のいずれであるかが判定され、霧濃度の「淡」（例えば、視程距離１００ｍ以上２００ｍ未満）、及び、霧濃度の「濃」（例えば、視程距離１００ｍ未満）のいずれであるかが判定される。霧濃度の「淡」の状態を「注意」とし、霧濃度の「濃」の状態を「警告」とする。また、霧発生が無い状態（例えば、視程距離２００ｍ以上）を「正常」とする。もっとも、本発明では、霧状態として、霧発生の有無のみを判定してもよいし、霧状態の程度を３段階以上のいずれであるかを判定してもよい。
【００９８】
本実施の形態では、霧状態判定部１５は、霧状態判定用ルール生成・更新部１３によって生成・更新された霧状態判定用ルールに従った判定を行うようにAdaBoost識別器を用いて構築される。AdaBoost識別器は２クラスの判定を行うものであるため、霧状態判定部１５は、まず、霧発生の有無として「正常」であるかそれとも「注意・警告」（すなわち、「注意」及び「警告」のいずれか）であるかの第１段階判定を行い、第１段階判定の結果が「注意・警告」である場合に、霧の程度として「注意」であるかそれとも「警告」であるかの第２段階判定を行う。霧状態判定部１５は、前記第１段階判定を行う第１段階判定部と、前記第２段階判定を行う第２段階判定部を有している。図４は、図１中の霧状態判定部１５を構成する第１段階判定部及び第２段階判定部の出力結果を模式的に示す説明図である。
【００９９】
図５は、図１中の霧状態判定部１５の一部を構成する第１段階判定部を模式的に示す概念図である。この第１段階判定部は、入力xのＭ個の入力要素x1,x2,x3,…,xMをそれぞれ判別するAdaBoostの弱識別器１〜Ｍと、それらの出力out1,out2,out3,…outMをそれぞれ重みα1,α2,α3,…,αMで重み付けた多数決を行う多数決論理判定部とを有し、多数決論理判定部の出力O(t)が当該第１段階判定部の出力となっている。図面には示していないが、前記第２段階判定部も、前記第１段階判定部と同様の構成を有している。なお、入力xのＭ個の入力要素x1,x2,x3,…,xMは対応するルールに応じて適宜決定されることは、言うまでもない。
【０１００】
本実施の形態では、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、１年を複数の季節に区分するとともに１日を複数の時間帯に区分し、その季節ごと及び時間帯ごとに霧状態判定用ルールを生成する。
【０１０１】
例えば、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、１年を春、夏、秋、冬の４つの季節に分類し、１日を、午前４時から午前１０時直前までの第１時間帯、午前１０時から午後４時直前までの第２時間帯、午後４時から午後１０直前までの第３時間帯、午後１０時から午前４時直前までの第４時間帯の４つの時間帯に区分するものとすると、その季節ごと及び時間帯ごとに、合計４×４種類の霧状態判定用ルールを生成する。このとき、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、４×４種類の霧状態判定用ルールの各々として、前記第１段階判定のための第１段階判定用ルール及び前記第２段階判定のための第２段階判定用ルールを生成する。具体的には、例えば、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、春かつ第３時間帯用の霧状態判定用ルールのうちの第１段階判定用ルールを、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータのうち春かつ第３時間帯に属する霧発生時点に関連付けられるとともに霧段階指標値が「注意・警告」（「注意」及び「警告」のいずれか）を示す値に関連付けられた予測対象地点及び周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける観測気象データに基づいて生成し、春かつ第３時間帯用の霧状態判定用ルールのうちの第２段階判定用ルールを、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータのうち春かつ第３時間帯に属する霧発生時点に関連付けられるとともに霧段階指標値が「注意」を示す値（あるいは、「警告」を示す値）に関連付けられた予測対象地点及び周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける観測気象データに基づいて生成する。
【０１０２】
この場合、霧状態判定部１５として、４×４種類の霧状態判定用ルールにそれぞれ対応する４×４組の前記第１段階判定部及び前記第２段階判定部が生成されることになる。
【０１０３】
以下の説明では、１年が春、夏、秋、冬の４つの季節に区分されるとともに、１日が前記第１時間帯乃至第４時間帯の４つの時間帯に区分され、４×４種類の霧状態判定用ルールが生成され、これに応じて、霧状態判定部１５として、４×４組の前記第１段階判定部及び前記第２段階判定部が生成されるものとして説明する。
【０１０４】
なお、本発明では、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素及び当該予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での予測対象地点及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける観測された又は予測される１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とを判定材料として、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールを、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の霧状態に応じた予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点１〜Ｎにおける前記１種以上の気象要素（本実施の形態では、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータ）に基づいて生成してもよい。この場合、霧状態判定部１５は、気象データ予測部１４からの各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素と気象データ予測部１４（あるいは、気象データ予測部１４及びデータベース２１，２２）からの当該予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点及びその周辺の前記１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、霧状態判定用ルール生成・更新部１３によって生成・更新された霧状態判定用ルールに従って、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態を判定してもよい。この場合、前述した気象データ入力部１、及び、気象データ予測部１４（あるいは、気象データ予測部１４及びデータベース２１，２２）が、予測対象時点での予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点（気象観測地点１〜Ｎ）における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の前記１つ以上の地点（気象観測地点１〜Ｎ）における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段を構成している。
【０１０５】
この場合、霧状態判定部１５は、ある予測対象時点での霧状態を予測する場合に、当該予測対象時点でのデータのみならず、当該予測対象時点の前の１つ以上の時点でのデータをも利用して予測するので、当該気象要素の時間変化を予測材料の１つとして霧状態の予測を行うことができる。なお、ある予測対象時点での霧状態を予測する場合に利用する当該予測対象時点の前の１つ以上の時点のデータは、過去の観測データでもよいし、当該予測対象時点の前の時点の予測データでもよいし、両者を含んでいてもよい。
【０１０６】
本実施の形態では、出力部７は、予測された霧状態に関する情報として、霧状態判定部１５の判定結果である各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態（「正常」、「注意」、「警告」）を、通信回線等を介して交通管制センターや道路に設置された情報表示板などに提供する。
【０１０７】
次に、本実施の形態による霧状態予測装置の動作の一例について、図６乃至図１０を参照して説明する。図６は、本実施の形態による霧状態予測装置の動作の一例を示す概略フローチャートである。
【０１０８】
本実施の形態による霧状態予測装置が動作を開始すると、処理部３は、まず、基準時刻ｔに現在の時刻ｔnowを設定する（ステップＳ１）。
【０１０９】
次に、処理部３は、基準時刻ｔが前記気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２）。最初にステップＳ２へ移行した場合には気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングと判定されるようになっており、その後の気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングは、所定時間間隔で定期的になるように予め設定されている。気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングは、任意に定めてもよい。
【０１１０】
ステップＳ２で基準時刻ｔが気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングであると判定されると、ステップＳ３へ移行する一方、ステップＳ２で基準時刻ｔが気象データ予測用ルールの生成・更新タイミングでないと判定されると、ステップＳ４へ移行する。
【０１１１】
ステップＳ３において、処理部３は、前記気象データ予測用ルールを生成・更新する。ステップＳ３は、前述した気象データ予測用ルール生成・更新部１２としての機能に相当している。図７は、図６中のステップＳ３の動作を示す概略フローチャートである。
【０１１２】
処理部３は、ステップＳ３の気象データ予測用ルールの生成・更新を開始すると、まず、データベース部６の予測対象地点観測気象データベース２１から予測対象地点における過去の観測気象データを抽出し、周辺気象観測地点観測気象データベース２２から周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける過去の観測気象データを抽出し、観測気圧分布データベース２３から過去の観測気圧分布データを抽出する（ステップＳ２１）。
【０１１３】
次に、処理部３は、ステップＳ２１で抽出したデータに基づいて、例えば前述したようにして、前記風向・風速予測用ルールを生成・更新する（ステップＳ２２）。
【０１１４】
引き続いて、処理部３は、ステップＳ２１で抽出したデータに基づいて、例えば前述したようにして、前記降水量予測用ルールを生成・更新する（ステップＳ２３）。
【０１１５】
その後、処理部３は、ステップＳ２１で抽出したデータに基づいて、例えば前述したようにして、前記気温予測用ルールを生成・更新する（ステップＳ２４）。
【０１１６】
次に、処理部３は、ステップＳ２１で抽出したデータに基づいて、例えば前述したようにして、前記相対湿度・露点温度予測用ルールを生成・更新した（ステップＳ２５）後に、ステップＳ３を終了して、図６中のステップＳ４へ移行する。
【０１１７】
ステップＳ４において、処理部３は、基準時刻ｔが前記霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングであるか否かを判定する。最初にステップＳ４へ移行した場合には霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングと判定されるようになっており、その後の霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングは、所定時間間隔で定期的になるように予め設定されている。霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングは、任意に定めてもよい。
【０１１８】
ステップＳ４で基準時刻ｔが霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングであると判定されると、ステップＳ５へ移行する一方、ステップＳ４で基準時刻ｔが霧状態判定用ルールの生成・更新タイミングでないと判定されると、ステップＳ６へ移行する。
【０１１９】
ステップＳ５において、処理部３は、前記霧状態判定用ルールを生成・更新する。ステップＳ５は、前述した霧状態判定用ルール生成・更新部１３としての機能に相当している。図８は、図６中のステップＳ５の動作を示す概略フローチャートである。
【０１２０】
処理部３は、ステップＳ５の霧状態判定用ルールの生成・更新を開始すると、まず、データベース部６の霧発生時気象データベース２５から、霧発生時気象データ、すなわち、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の霧状態に応じた予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の地点１〜Ｎにおける前記１種以上の気象要素（本実施の形態では、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）、露点温度）のデータを抽出する（ステップＳ３１）。
【０１２１】
引き続いて、処理部３は、決定木などの公知のデータマイニングのアルゴリズムに従って、ステップＳ３１で抽出したデータに基づいて、霧状態判定ルールを生成・更新する（ステップＳ３２）。このとき、処理部３は、前述したように、季節ごと及び時間帯ごとに、例えば合計４×４種類の霧状態判定用ルールを生成する。
【０１２２】
次に、処理部３は、霧状態判定部１５を、ステップＳ３２で生成・更新した霧状態判定用ルールに従った判定を行うように、AdaBoost識別器を用いて生成・更新する（ステップＳ３３）。具体的には、処理部３は、AdaBoostの公知のアルゴリズムに従って、前述したように、ステップＳ３２で生成した４×４種類の霧状態判定用ルールにそれぞれ対応して、４×４組の前記第１段階判定部及び前記第２段階判定部を生成する。なお、本実施の形態では、霧状態判定部１５の生成は、既存の霧状態判定部１５が存在しない場合に霧状態判定部１５を生成することであり、霧状態判定部１５の更新は、既に霧状態判定部１５が存在する場合に、既存の霧状態判定部１５を削除して、新たに霧状態判定部１５を生成して置き換えることである。
【０１２３】
ステップＳ３３の後に、ステップＳ５を終了して、図６中のステップＳ６へ移行する。
【０１２４】
ステップＳ６において、処理部３は、気象観測地点番号ｉを初期値０に設定する。
【０１２５】
次に、処理部３は、気象データ入力部１を制御して、気象データ入力部１に、観測所等から通信回線等を介して、現在までに最新に観測された気象観測地点ｉにおける観測気象データを収集させる（ステップＳ７）。次いで、処理部３は、気象観測地点番号ｉを１だけインクリメントする（ステップＳ８）。
【０１２６】
引き続いて、処理部３は、気象観測地点番号ｉの値が気象観測地点の数Ｎを上回ったか否か（すなわち、全ての気象観測地点について観測気象データの収集が終了したか否か）を判定する（ステップＳ９）。Ｎを上回ればステップＳ１０へ移行する一方、Ｎを上回らなければステップＳ７へ戻る。
【０１２７】
ステップＳ１０において、処理部３は、気象データ入力部１を制御して、気象データ入力部１に、気象庁又は民間の気象予報機関等から通信回線等を介して、現在までに最新に観測された観測気圧分布データ、及び、現在までに最新に予測された将来の時系列の予測気圧分布データを収集させる。
【０１２８】
次に、処理部３は、霧発生時交通規制データ入力部２を制御して、霧発生時交通規制データ入力部２に、交通管制センター等から通信回線等を介して、現在までに未だ収集されていない予測対象地点における霧発生時交通規制データを収集させる（ステップＳ１１）。
【０１２９】
次に、処理部３は、ステップ７，１０，１１で新たに収集された観測気象データ、観測気圧分布データ、霧発生時交通規制データに基づいて、データベース部６の各データベース２１〜２５を更新する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２は、前述したデータベース更新部１１としての機能に相当している。
【０１３０】
次いで、処理部３は、気象観測地点０〜Ｎにおける気象データの予測処理を行う（ステップＳ１３）。ステップＳ１３は、前述した気象データ予測部１４としての機能に相当している。図９は、図６中のステップＳ１３の動作を示す概略フローチャートである。
【０１３１】
処理部３は、ステップＳ１３の気象データの予測処理を開始すると、まず、気象データの予測対象時点ｔ1を、ｔ＋Δｔに初期化する（ステップＳ４１）。
【０１３２】
次に、処理部３は、気象観測地点番号ｉを初期値０に設定する（ステップＳ４２）。次いで、処理部３は、例えば前述したようにして、気象観測地点ｉにおける予測対象時点ｔ1での風速及び風向を予測する（ステップＳ４３）。引き続いて、例えば前述したようにして、気象観測地点ｉにおける予測対象時点ｔ1での降水量を予測する（ステップＳ４４）。その後、処理部３は、気象観測地点番号ｉを１だけインクリメントする（ステップＳ４５）。
【０１３３】
引き続いて、処理部３は、気象観測地点番号ｉの値が気象観測地点の数Ｎを上回ったか否か（すなわち、全ての気象観測地点について風速・風向・降水量の予測が終了したか否か）を判定する（ステップＳ４６）。Ｎを上回ればステップＳ４７へ移行する一方、Ｎを上回らなければステップＳ４３へ戻る。
【０１３４】
ステップＳ４７において、処理部３は、気象観測地点番号ｉを初期値０に設定する。次いで、処理部３は、例えば前述したようにして、気象観測地点ｉにおける予測対象時点ｔ1での気温を予測する（ステップＳ４８）。その後、処理部３は、気象観測地点番号ｉを１だけインクリメントする（ステップＳ４９）。
【０１３５】
引き続いて、処理部３は、気象観測地点番号ｉの値が気象観測地点の数Ｎを上回ったか否か（すなわち、全ての気象観測地点について気温の予測が終了したか否か）を判定する（ステップＳ５０）。Ｎを上回ればステップＳ５１へ移行する一方、Ｎを上回らなければステップＳ４８へ戻る。
【０１３６】
ステップＳ５１において、処理部３は、気象観測地点番号ｉを初期値０に設定する。次いで、処理部３は、例えば前述したようにして、気象観測地点ｉにおける予測対象時点ｔ1での飽和水蒸気圧を予測する（ステップＳ５２）。引き続いて、処理部３は、例えば前述したようにして、気象観測地点ｉにおける予測対象時点ｔ1での相対湿度及び露点温度を予測する（ステップＳ５３）。その後、処理部３は、気象観測地点番号ｉを１だけインクリメントする（ステップＳ５４）。
【０１３７】
引き続いて、処理部３は、気象観測地点番号ｉの値が気象観測地点の数Ｎを上回ったか否か（すなわち、全ての気象観測地点について飽和水蒸気圧・相対湿度・露点温度の予測が終了したか否か）を判定する（ステップＳ５５）。Ｎを上回ればステップＳ５６へ移行する一方、Ｎを上回らなければステップＳ５２へ戻る。
【０１３８】
ステップＳ５６において、処理部３は、予測対象時点ｔ1を、予測対象時点間隔Δｔだけインクリメントする。次いで、処理部３は、予測対象時点ｔ1がｔ＋Ｔlenを越えているか否か（すなわち、全ての予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenについての予測が終了したか否か）を判定する（ステップＳ５７）。予測対象時点ｔ1がｔ＋Ｔlenを越えていなければステップＳ４２へ戻る一方、予測対象時点ｔ1がｔ＋Ｔlenを越えていれば、ステップＳ１３を終了して、図６中のステップＳ１４へ移行する。
【０１３９】
ステップＳ１４において、処理部３は、予測対象地点（気象観測地点０）における霧状態の判定処理を行う。ステップＳ１４は、前述した霧状態判定部１５としての機能に相当している。図１０は、図６中のステップＳ１４の動作を示す概略フローチャートである。
【０１４０】
処理部３は、ステップＳ１４の霧状態の判定処理を開始すると、まず、霧状態判定の予測対象時点ｔ2を、ｔ＋Δｔに初期化する（ステップＳ６１）。
【０１４１】
次に、処理部３は、霧状態判定の予測対象時点ｔ2の季節及び時間帯を判別する（ステップＳ６２）。すなわち、処理部３は、予測対象時点ｔ2が前記４つの季節のうちのいずれの季節に属するか、及び、予測対象時点ｔ2が前記４つの時間帯のうちのいずれの時間帯に属するかを判別する。
【０１４２】
次いで、処理部３は、図８中のステップＳ３３で生成・更新された４×４組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうち、ステップＳ６２で判別された予測対象時点ｔ2の季節及び時間帯に応じた１組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうちの第１段階判定部について、当該第１段階判定部による予測対象地点の霧状態の第１段階判定（「正常」か「注意・警告」かの判定）用の、高相関気象特徴データを生成する（ステップＳ６３）。本実施の形態では、この高相関気象特徴データは、当該第１段階判定部の入力x（その入力要素x1,x2,x3,…,xM）（図５参照）に相当するものであり、当該第１段階判定部に対応する前記第１段階判定用ルールに応じて、気象データ予測部１４からの予測対象時点ｔ2での予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素（本実施の形態では、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）、露点温度）のうちの少なくとも１つの気象要素に基づいて生成される。
【０１４３】
引き続いて、処理部３は、図８中のステップＳ３３で生成・更新された４×４組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうち、ステップＳ６２で判別された予測対象時点ｔ2の季節及び時間帯に応じた１組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうちの第１段階判定部に、ステップＳ６３で生成された高相関気象特徴データを入力する（ステップＳ６４）。
【０１４４】
その後、処理部３は、ステップＳ６４で高相関気象特徴データが入力された第１段階判定部によって、予測対象時点ｔ2での予測対象地点（気象観測地点０）の霧状態について第１段階判定（「正常」か「注意・警告」かの判定）を行い、その出力（図５中の出力O(t)に相当）として、当該霧状態が「正常」であるかそれとも「注意・警告」（すなわち、「注意」及び「警告」のいずれか）であるかの判定結果を得る（ステップＳ６５）。
【０１４５】
次に、処理部３は、ステップＳ６５において予測対象時点ｔ2での予測対象地点の霧状態が「正常」であると判定されたか「注意・警告」と判定されたかを、判定する（ステップＳ６６）。「正常」であると判定された場合はステップＳ７０へ移行する一方、「注意・警告」と判定された場合はステップＳ６７へ移行する。
【０１４６】
ステップＳ６７において、処理部３は、図８中のステップＳ３３で生成・更新された４×４組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうち、ステップＳ６２で判別された予測対象時点ｔ2の季節及び時間帯に応じた１組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうちの第２段階判定部について、当該第２段階判定部による予測対象地点の霧状態の第２段階判定（「注意」か「警告」かの判定）用の、高相関気象特徴データを生成する。本実施の形態では、この高相関気象特徴データは、当該第２段階判定部の入力x（その入力要素x1,x2,x3,…,xM）（図５参照）に相当するものであり、当該第２段階判定部に対応する前記第２段階判定用ルールに応じて、気象データ予測部１４からの予測対象時点ｔ2での予測対象地点（気象観測地点０）及びその周辺の１つ以上の気象観測地点１〜Ｎにおける予測される１種類以上の気象要素（本実施の形態では、気温、風速、風向、降水量、相対湿度、飽和水蒸気量（又は飽和水蒸気圧）、露点温度）のうちの少なくとも１つの気象要素に基づいて生成される。
【０１４７】
引き続いて、処理部３は、図８中のステップＳ３３で生成・更新された４×４組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうち、ステップＳ６２で判別された予測対象時点ｔ2の季節及び時間帯に応じた１組の第１段階判定部及び第２段階判定部のうちの第２段階判定部に、ステップＳ６７で生成された高相関気象特徴データを入力する（ステップＳ６８）。
【０１４８】
その後、処理部３は、ステップＳ６８で高相関気象特徴データが入力された第２段階判定部によって、予測対象時点ｔ2での予測対象地点（気象観測地点０）の霧状態について第２段階判定（「注意」か「警告」かの判定）を行い、その出力（図５中の出力O(t)に相当）として、当該霧状態が「注意」であるかそれとも「警告」であるかの判定結果を取得し（ステップＳ６９）、ステップＳ７０へ移行する。
【０１４９】
ステップＳ７０において、処理部３は、予測対象時点ｔ2を、予測対象時点間隔Δｔだけインクリメントする。次いで、処理部３は、予測対象時点ｔ2がｔ＋Ｔlenを越えているか否か（すなわち、全ての予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenについて霧状態の判定が終了したか否か）を判定する（ステップＳ７１）。予測対象時点ｔ2がｔ＋Ｔlenを越えていなければステップＳ６２へ戻る一方、予測対象時点ｔ2がｔ＋Ｔlenを越えていれば、ステップＳ１４を終了して、図６中のステップＳ１５へ移行する。
【０１５０】
ステップＳ１５において、処理部３は、出力部７を制御して、出力部７に、予測された霧状態に関する情報として、ステップＳ６５，Ｓ６９の判定結果である各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態（「正常」、「注意」、「警告」）を、通信回線等を介して交通管制センターや道路に設置された情報表示板などに提供させる。
【０１５１】
次に、処理部３は、基準時刻ｔをΔｔだけインクリメントする（ステップＳ１６）。
【０１５２】
その後、処理部３は、現在時刻が基準時刻ｔとなるのを待ち（ステップＳ１７でＮｏ）、現在時刻が基準時刻ｔとなる（ステップＳ１７でＹｅｓ）と、ステップＳ２へ戻る。
【０１５３】
本実施の形態によれば、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態（「正常」、「注意」、「警告」）を予測することができる。したがって、本実施の形態による霧状態予測装置は、例えば、道路付近での霧の発生、解消及び推移等予測してそれらの情報を自動車の運転者や道路管理者等に提供するシステムにおいて用いることができる。
【０１５４】
そして、本実施の形態によれば、霧状態判定部１５は、予測対象時点の季節情報及び時間帯情報を判定材料として予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールであって、予測対象地点における過去の霧状態に応じて生成された霧状態判定用ルールに従って、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するので、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度を高めることができる。
【０１５５】
また、本実施の形態では、データベース更新部１１によってデータベース部６が更新され、気象データ予測用ルール生成・更新部１２によって気象データ予測用ルールが更新されるとともに、霧状態判定用ルール生成・更新部１３によって霧状態判定用ルールが更新される。したがって、予測対象地点における将来の霧状態の予測の精度をより一層高めることができる。もっとも、本発明では、気象データ予測用ルールは必ずしも更新する必要はないし、霧状態判定用ルールも必ずしも更新する必要はない。
【０１５６】
［第２の実施の形態］
図１１は、本発明の第２の実施の形態による霧状態予測装置を示す概略ブロック図である。図１１において、図１中の要素と同一又は対応する要素には同一符号を付し、その重複する説明は省略する。
【０１５７】
本実施の形態が前記第１の実施の形態と基本的に異なる所は、前記第１の実施の形態では、予測対象地点（気象観測地点０）の周辺の気象観測地点１〜Ｎの観測気象データを利用するのに対し、本実施の形態では、予測対象地点（気象観測地点０）の周辺の気象観測地点１〜Ｎの観測気象データは、利用しない。これに伴い、本実施の形態による霧状態予測装置は、下記のように構成されている。
【０１５８】
本実施の形態では、気象データ入力部１は、周辺の気象観測地点１〜Ｎの観測気象データは収集しない。
【０１５９】
本実施の形態では、データベース部６は、周辺の気象観測地点１〜Ｎにおける過去の観測気象データを蓄積した周辺気象観測地点観測気象データベース２２を、有していない。
【０１６０】
本実施の形態では、気象データ予測用ルール生成・更新部１２は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点（気象観測地点０）における予測される１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を予測するための気象データ予測用ルールを、データベース部６に蓄積されているデータのうち、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の観測された１種類以上の気象要素に基づいて生成・更新する。
【０１６１】
本実施の形態では、気象データ予測部１４は、気象データ入力部１により収集されたデータ、あるいは、気象データ入力部１により収集されたデータ及びデータベース部６に蓄積されているデータに基づいて、気象データ予測用ルール生成・更新部１２によって生成・更新された気象データ予測用ルールに従って、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点（気象観測地点０）における予測される１種類以上の気象要素のうちの少なくとも１種類の気象要素を予測する。
【０１６２】
本実施の形態では、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とを判定材料として、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールを、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の霧状態に応じた予測対象地点（気象観測地点０）における前記１種以上の気象要素（本実施の形態では、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータ）に基づいて生成する。
【０１６３】
なお、本発明では、霧状態判定用ルール生成・更新部１３は、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素及び当該予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での予測対象地点における観測された又は予測される１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とを判定材料として、予測対象時点での予測対象地点における霧状態を判定するための霧状態判定用ルールを、予測対象地点（気象観測地点０）における過去の霧状態に応じた予測対象地点（気象観測地点０）における前記１種以上の気象要素（本実施の形態では、霧発生時気象データベース２５に蓄積されているデータ）に基づいて生成してもよい。この場合、霧状態判定部１５は、気象データ予測部１４からの各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における予測される１種類以上の気象要素と気象データ予測部１４（あるいは、気象データ予測部１４及びデータベース２１）からの当該予測対象時点よりも前の前記１つ以上の時点での前記予測対象地点における観測された又は予測される前記１種類以上の気象要素と前記予測対象時点の季節情報及び時間帯情報とに基づいて、霧状態判定用ルール生成・更新部１３によって生成・更新された霧状態判定用ルールに従って、各予測対象時点ｔnow＋Δｔ，ｔnow＋２Δｔ，…，ｔnow＋Ｔlenでの予測対象地点における霧状態を判定してもよい。この場合、前述した気象データ入力部１、及び、気象データ予測部１４（あるいは、気象データ予測部１４及びデータベース２１）が、予測対象時点での予測対象地点（気象観測地点０）における予測される１種類以上の気象要素及び前記予測対象時点よりも前の１つ以上の時点での前記予測対象地点（気象観測地点０）における観測された又は予測される１種類以上の気象要素を取得する取得手段を構成している。
【０１６４】
本実施の形態によっても、前記第１の実施の形態と同様の利点が得られる。
【０１６５】
以上、本発明の各実施の形態について説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【０１６６】
例えば、前記各実施の形態では、予測対象地点は１つの地点のみであるが、本発明では、予測対象地点を複数の地点にしてもよい。この場合、各予測対象地点を前記各実施の形態における予測対象地点と同様に取り扱えばよい。
【０１６７】
また、コンピュータを、前記各実施の形態による霧状態予測装置として機能させるための霧状態予測プログラムや、この霧状態予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１６８】
１  気象データ入力部
２  霧発生時交通規制データ入力部
３  処理部
６  データベース部
１１  データベース更新部
１２  気象データ予測用ルール生成・更新部
１３  霧状態判定用ルール生成・更新部
１４  気象データ予測部
１５  霧状態判定部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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