(57)【要約】降水粒子の判別結果の精度をより高める。対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出する特徴値算出部３０と、特徴値算出部３０で算出された特徴値に基づき対象エリア内の降水粒子種別を判別する降水粒子判別部、を有する判別処理部２３と、を備える降水粒子判別装置１９を構成する。
2017051647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出する特徴値算出部と、  前記特徴値算出部で算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別する降水粒子判別部、を有する判別処理部と、  を備えていることを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の降水粒子判別装置において、  前記降水粒子判別部は、前記特徴値と閾値との比較結果に基づき、前記降水粒子種別を判別することを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項３】
請求項１に記載の降水粒子判別装置において、  前記判別処理部は、ファジィ推論を用いて前記降水粒子種別を判別することを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項４】
請求項３に記載の降水粒子判別装置において、  前記特徴値算出部は、複数種類の前記特徴値を算出し、  前記判別処理部は、前記特徴値の種類と前記降水粒子の種別との組み合わせ毎に生成されたメンバシップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部を更に有し、  前記降水粒子判別部は、前記特徴値算出部で算出された前記特徴値と、前記メンバシップ関数記憶部に記憶されている複数の前記メンバシップ関数とに基づき、前記降水粒子種別を判別することを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項５】
請求項４に記載の降水粒子判別装置において、  前記判別処理部は、  或る前記降水粒子種別と前記特徴値の種類との組み合わせ毎に生成された前記メンバシップ関数のそれぞれから、判別対象となる前記降水粒子が或る前記降水粒子種別に帰属する帰属度合を算出する帰属度合算出部と、  複数の前記帰属度合を合成して、判別対象となる前記降水粒子が或る前記降水粒子種別である可能性を示す指標値としての評価値、を算出する評価値算出部と  を更に有し、  前記降水粒子判別部は、前記降水粒子種別毎に算出された前記評価値に基づいて前記降水粒子種別を判別することを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の降水粒子判別装置において、  前記特徴値算出部は、互いに位置が異なる各前記対象エリアのそれぞれに対応する前記特徴値を算出し、  前記降水粒子判別部は、各前記特徴値に基づき、各前記対象エリアの前記降水粒子種別を判別することを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の降水粒子判別装置において、  前記特徴値は、前記地点毎偏波パラメータの平均値及び分散値のうち少なくとも１つに基づく値であることを特徴とする、降水粒子判別装置。
【請求項８】
水平偏波及び垂直偏波を送受波可能な送受波部と、  前記送受波部によって受波された前記水平偏波の反射波及び前記垂直偏波の反射波に基づいて、対象エリア内に含まれる複数の地点から複数の地点毎偏波パラメータを算出するパラメータ算出部と、  前記パラメータ算出部によって算出された前記複数の地点毎偏波パラメータに基づいて前記対象エリア内の降水粒子種別を判別する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の降水粒子判別装置と、  を備えていることを特徴とする、気象レーダー装置。
【請求項９】
対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出するステップと、  前記特徴値を算出するステップで算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別するステップと、  を含むことを特徴とする、降水粒子判別方法。
【請求項１０】
対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出するステップと、  前記特徴値を算出するステップで算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別するステップと、  をコンピュータに実行させることを特徴とする、降水粒子判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、判別対象となる降水粒子が雨、雪、あられ等のいずれの種別であるかを判別する降水粒子判別装置、降水粒子判別方法、降水粒子判別プログラム、及び降水粒子判別装置を備えた気象レーダー装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  判別対象となる降水粒子がいずれの降水粒子種別（雨、雪、あられ、雹等）であるかを判別するための手法として、例えば非特許文献１に開示される手法が知られている。この非特許文献１で開示される手法では、地点毎に、複数種類の偏波パラメータ（水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ等）が算出される。そして、この手法では、偏波パラメータの種類と降水粒子種別との組み合わせ毎に、メンバシップ関数が予め準備されている。メンバシップ関数とは、判別対象となる降水粒子の偏波パラメータの値と、判別対象となる降水粒子がそのメンバシップ関数の降水粒子種別に帰属する度合と、の関係を示す関数である。そして、従来の手法では、算出された偏波パラメータ及び上記メンバシップ関数から降水粒子種別毎の評価値Ｒｓが求められ、最も大きい評価値Ｒｓを有する降水粒子種別が判別結果とされていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】ホンピン・リュウ(HONGPING LIU)他１名、"偏波レーダー観測に基づく大気水象の分類：ファジィ論理とニューロファジィシステムの開発、及び検証(Classification of Hydrometeors Based on Polarimetric Radar Measurements: Development of Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Systems, and In Situ Verification)"、大気海洋技術ジャーナル(Journal of Atmospheric and Oceanic Technology)、米国気象学会(American Meteorological Society)、2000年2月、17巻、P.140-164
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  ところで、上述した手法の場合、降水粒子の判別結果の精度が不十分となる場合がある。【０００５】  本発明は、上記課題を解決するためのものであり、その目的は、降水粒子の判別結果の精度をより高めることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  （１）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る降水粒子判別装置は、対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出する特徴値算出部と、前記特徴値算出部で算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別する降水粒子判別部、を有する判別処理部と、を備えている。【０００７】  （２）好ましくは、前記降水粒子判別部は、前記特徴値と閾値との比較結果に基づき、前記降水粒子種別を判別する。【０００８】  （３）好ましくは、前記判別処理部は、ファジィ推論を用いて前記降水粒子種別を判別する。【０００９】  （４）更に好ましくは、前記特徴値算出部は、複数種類の前記特徴値を算出し、前記判別処理部は、前記特徴値の種類と前記降水粒子の種別との組み合わせ毎に生成されたメンバシップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部を更に有し、前記降水粒子判別部は、前記特徴値算出部で算出された前記特徴値と、前記メンバシップ関数記憶部に記憶されている複数の前記メンバシップ関数とに基づき、前記降水粒子種別を判別する。【００１０】  （５）更に好ましくは、前記判別処理部は、或る前記降水粒子種別と前記特徴値の種類との組み合わせ毎に生成された前記メンバシップ関数のそれぞれから、判別対象となる前記降水粒子が或る前記降水粒子種別に帰属する帰属度合を算出する帰属度合算出部と、複数の前記帰属度合を合成して、判別対象となる前記降水粒子が或る前記降水粒子種別である可能性を示す指標値としての評価値、を算出する評価値算出部とを更に有し、前記降水粒子判別部は、前記降水粒子種別毎に算出された前記評価値に基づいて前記降水粒子種別を判別する。【００１１】  （６）好ましくは、前記特徴値算出部は、互いに位置が異なる各前記対象エリアのそれぞれに対応する前記特徴値を算出し、前記降水粒子判別部は、各前記特徴値に基づき、各前記対象エリアの前記降水粒子種別を判別する。【００１２】  （７）好ましくは、前記特徴値は、前記地点毎偏波パラメータの平均値及び分散値のうち少なくとも１つに基づく値である。【００１３】  （８）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る気象レーダー装置は、水平偏波及び垂直偏波を送受波可能な送受波部と、前記送受波部によって受波された前記水平偏波の反射波及び前記垂直偏波の反射波に基づいて、対象エリア内に含まれる複数の地点から複数の地点毎偏波パラメータを算出するパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部によって算出された前記複数の地点毎偏波パラメータに基づいて、前記対象エリア内の降水粒子種別を判別する、上述したいずれかの降水粒子判別装置と、を備えている。【００１４】  （９）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る降水粒子判別方法は、対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出するステップと、前記特徴値を算出するステップで算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別するステップと、を含む。【００１５】  （１０）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る降水���子判別プログラムは、対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから、前記対象エリア内の降水粒子の特徴を示す特徴値を算出するステップと、前記特徴値を算出するステップで算出された前記特徴値に基づき前記対象エリア内の降水粒子種別を判別するステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】  本発明によれば、降水粒子の判別結果の精度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る気象レーダー装置のブロック図である。
【図２】本実施形態に係る気象レーダー装置で降水粒子種別を判別可能な領域である観測領域を模式的に示す平面図である。
【図３】図１に示す降水粒子判別装置の構成を示すブロック図である。
【図４】特徴値算出部によって特徴値が算出される対象となる対象エリアと、観測領域との関係を示す模式図である。
【図５】降水粒子判別部で行われる降水粒子の判別動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】表示部に表示される表示画面の一例を示す図であって、観測領域における降水粒子種別の分布画像である。
【図７】変形例に係る気象レーダー装置の降水粒子判別装置の構成を示すブロック図である。
【図８】メンバシップ関数記憶部に記憶されているメンバシップ関数の一部を示すグラフであって、（Ａ）〜（Ｄ）は、判別対象となる降水粒子が雨に帰属する度合を示すグラフであって、特徴値の種類毎に生成されたグラフ、（Ｅ）〜（Ｈ）は、判別対象となる降水粒子が雹に帰属する度合を示すグラフであって、特徴値の種類毎に生成されたグラフ、である。
【図９】図７に示す変形例に係る気象レーダー装置の降水粒子判別装置によって降水粒子が判別される過程を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】  以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しつつ説明する。本発明は、降水粒子種別を判別する降水粒子判別装置、及びこの降水粒子判別装置を備えた気象レーダー装置、降水粒子判別方法、及び降水粒子判別プログラムに広く適用することができる。
【００１９】  図１は、本発明の実施形態に係る気象レーダー装置１のブロック図である。本実施形態に係る気象レーダー装置１は、いわゆるＸバンド帯レーダーであって、Ｘバンド帯（８〜１２ＧＨｚ）の電波を送受波可能に構成されている。このＸバンド帯レーダーによれば、多数の実績があるＣバンド帯レーダー及びＳバンド帯レーダーと比べて、観測される降水粒子の空間的分解能及び時間的分解能を向上することができる。この気象レーダー装置１では、降水を観測可能な領域（観測領域Ｚ、図２参照）内の各地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）における降水強度が算出されるだけでなく、観測領域Ｚ内の各地点Ｐｎにおける降水粒子種別（雨、雪、あられ、雹等）を精度よく判別することができる。
【００２０】  また、本実施形態に係る気象レーダー装置１は、いわゆる二重偏波気象レーダーであって、水平偏波及び垂直偏波の双方を送受波可能に構成されている。これにより、気象レーダー装置１では、複数種類の偏波パラメータ（水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ等）を算出することができ、これらに基づいて、上述したような降水強度の算出及び降水粒子種別の判別を行うことができる。
【００２１】  気象レーダー装置１は、図１に示すように、アンテナ２（送受波部）と、送受信部３と、信号処理部４と、表示部５と、外部出力部６とを備えている。
【００２２】  アンテナ２は、指向性の強い電波を送受波可能なレーダアンテナであって、水平偏波及び垂直偏波の双方を送波可能且つこれらの反射波を受波可能である。アンテナ２は、機械的に回転可能に構成されていて、これにより、観測領域Ｚを送信波で走査し且つその反射波を受信波として受波することができる。アンテナ２は、送信波及び受信波を送受信する方向（例えば、方位及び仰角）を変えながら、送信波及び受信波の送受波を繰り返し行う。
【００２３】  送受信部３は、サーキュレータ１０、送信制御部１１、送信信号発生部１２、アンプ１３、受信部１４、ＡＤ変換部１５、パルス圧縮部１６、及び不要信号除去部１７、を有している。
【００２４】  サーキュレータ１０は、アンプ１３から出力された送信信号をアンテナ２へ出力するように構成されている。また、サーキュレータ１０は、アンテナ２で受波された受信波から得らえる受信信号を受信部１４へ出力するように構成されている。
【００２５】  送信制御部１１は、送信信号発生部１２によって発生させられる送信信号が送信されるタイミング等を制御する。送信信号発生部１２は、アンテナ２から送波される送信波の基となる送信信号を発生させる。送信信号発生部１２によって発生した送信信号は、アンプ１３によって増幅された後、サーキュレータ１０を介してアンテナ２に出力される。
【００２６】  アンテナ２で受波された受信波から得られる受信信号は、サーキュレータ１０を介して受信部１４に出力された後、ＡＤ変換部１５によってデジタル信号に変換される。デジタル信号に変換された受信信号は、パルス圧縮部１６によってパルス圧縮され、不要信号除去部１７によってノイズ等の不要信号が除去された後、信号処理部４に出力される。
【００２７】  信号処理部４は、送受信部３から出力される受信信号を処理して、観測領域Ｚ内の各地点Ｐｎにおける降水強度の算出及び降水粒子種別の判別を行うように構成されている。信号処理部４は、図１に示すように、パラメータ算出部２０、ドップラ速度算出部２１、降水強度算出部２２、降水粒子判別装置１９、及び画像生成部２４を有している。
【００２８】  この信号処理部４は、例えば図示しないプロセッサ（ＣＰＵ、ＦＰＧＡ等）及びメモリ等のデバイスで構成されている。例えば、ＣＰＵがメモリからプログラムを読み出して実行することにより、信号処理部４を、パラメータ算出部２０、ドップラ速度算出部２１、降水強度算出部２２、降水粒子判別装置１９、及び画像生成部２４として機能させることができる。
【００２９】  上記プログラムには、降水粒子判別プログラムが含まれている。降水粒子判別プログラムは、本発明の一実施形態に係る降水粒子判別方法を、降水粒子判別装置１９に実行させるためのプログラムである。上記プログラムは、例えば、記録媒体に格納された状態で流通する。
【００３０】  図２は、本実施形態に係る気象レーダー装置１で降水粒子種別を判別可能な領域である観測領域Ｚを模式的に示す平面図である。観測領域Ｚは、例えば一例として、分割された１区画が１００ｍ角の小領域Ｚｎとなるように、メッシュ状に分割される。
【００３１】  パラメータ算出部２０は、このように分割された小領域Ｚｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）毎に（すなわち、各小領域Ｚｎに含まれる地点Ｐｎ毎に）、各地点Ｐｎからの反射波から得られる受信信号に基づいて、複数種類の偏波パラメータを算出するように構成されている。これら複数種類の偏波パラメータとしては、例えば、水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ、相関係数ρｈｖ等が挙げられる。すなわち、パラメータ算出部２０は、地点Ｐｎ毎に、水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ、相関係数ρｈｖ等の偏波パラメータを算出する。なお、これらの偏波パラメータの算出方法は公知であるため、その説明を省略する。
【００３２】  ドップラ速度算出部２１は、送信波の周波数と、反射波（受信波）の周波数との差を検出し、その差に基づいて降水粒子のドップラ速度を算出する。これにより、ドップラ速度算出部２１は、アンテナ２と降水粒子とを結ぶ方向における、降水粒子の移動速度を算出する。
【００３３】  降水強度算出部２２は、パラメータ算出部２０によって算出された各偏波パラメータに基づいて、観測領域Ｚに含まれる各地点Ｐｎの降水強度を算出する。偏波パラメータに基づいて各地点Ｐｎの降水強度を算出する手法は公知であるため、その説明を省略する。
【００３４】  図３は、降水粒子判別装置１９が有する特徴値算出部３０及び判別処理部２３の構成を詳細に示すブロック図である。また、図４は、特徴値算出部３０によって特徴値が算出される対象となる対象エリアＺａと、観測領域Ｚとの関係を示す模式図である。図４を参照して、対象エリアＺａは、分割された１区画が１００ｍ角の小領域Ｚａｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）となるようにメッシュ状に分割される。図４に示す例では、対象エリアＺａは、９つの小領域Ｚａｍに分割されている。なお、対象エリアＺａに含まれる小領域の数はこれに限らず、その他の数であってもよい。
【００３５】  特徴値算出部３０は、対象エリアＺａに含まれる複数の小領域Ｚａｍ内の各地点Ｐａｍから得られた偏波パラメータ（地点毎偏波パラメータ）に基づいて、対象エリアＺａ内の降水粒子の特徴を示す特徴値（特徴値については、以下で詳しく説明する）を算出する。対象エリアＺａは、図４の直線矢印で示すように、観測領域Ｚ内において少しずつ移動する。具体的には、対象エリアＺａは、その中心地点Ｐａ５が、観測領域Ｚに含まれる各地点Ｐ１〜ＰＮの全てを走査するように、観測領域Ｚ内において少しずつ移動する。そして、特徴値算出部３０は、互いに位置が異なる対象エリアＺａのそれぞれについて、特徴値を算出する。
【００３６】  特徴値算出部３０は、図３を参照して、ρｈｖ分散値算出部３１と、ρｈｖ平均値算出部３２と、Ｚｄｒ分散値算出部３３と、Ｚｄｒ平均値算出部３４と、Ｋｄｐ分散値算出部３５と、Ｋｄｐ平均値算出部３６と、Ｚｈｈ平均値算出部３７とを有している。
【００３７】  ρｈｖ分散値算出部３１は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた相関係数ρｈｖ、の分散値であるρｈｖ分散値Ｖａｒ（ρｈｖ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００３８】  ρｈｖ平均値算出部３２は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた相関係数ρｈｖ、の平均値であるρｈｖ平均値Ａｖｇ（ρｈｖ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００３９】  Ｚｄｒ分散値算出部３３は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた反射因子差Ｚｄｒ、の分散値であるＺｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００４０】  Ｚｄｒ平均値算出部３４は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた反射因子差Ｚｄｒ、の平均値であるＺｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００４１】  Ｋｄｐ分散値算出部３５は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた偏波間位相差変化率Ｋｄｐ、の分散値であるＫｄｐ分散値Ｖａｒ（Ｋｄｐ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００４２】  Ｋｄｐ平均値算出部３６は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた偏波間位相差変化率Ｋｄｐ、の平均値であるＫｄｐ平均値Ａｖｇ（Ｋｄｐ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００４３】  Ｚｈｈ平均値算出部３７は、対象エリアＺａ内の各地点Ｐａ１〜ＰａＭから得られた水平偏波反射強度Ｚｈｈ、の平均値であるＺｈｈ平均値Ａｖｇ（Ｚｈｈ）を、当該対象エリアＺａの中心地点Ｐａ５における降水粒子の特徴値の１つとして算出する。
【００４４】  判別処理部２３は、降水粒子判別部２５を有している。降水粒子判別部２５は、特徴値算出部３０で算出された各特徴値に基づいて、観測領域Ｚ内の各地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ、図２参照）の降水粒子の種別を判別する。
【００４５】  図５は、降水粒子判別部２５で行われる降水粒子の判別動作を説明するためのフローチャートである。降水粒子判別部２５は、特徴値算出部３０で算出された各特徴値を所定の閾値と比較し、その比較結果に基づいて、各地点Ｐｎの降水粒子種別を判別する。以下では、図５で示すフローチャートを用いて、降水粒子種別の判別手法について説明する。
【００４６】  まず、ステップＳ１では、ρｈｖ分散値Ｖａｒ（ρｈｖ）と該分散値の閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（ρｈｖ）とが比較され、且つρｈｖ平均値Ａｖｇ（ρｈｖ）と該平均値の閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（ρｈｖ）とが比較される。そして、ρｈｖ分散値Ｖａｒ（ρｈｖ）が閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（ρｈｖ）よりも大きく且つρｈｖ平均値Ａｖｇ（ρｈｖ）が閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（ρｈｖ）よりも小さい場合（ステップＳ１のＹｅｓ）、ステップＳ２へ進む。一方、ステップＳ１の条件が満たされない場合（ステップＳ１のＮｏ）、その地点Ｐｎでの降水粒子種別は雨と判別される（ステップＳ５）。
【００４７】  次に、ステップＳ２では、Ｚｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）と該分散値の閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（Ｚｄｒ）とが比較され、且つＺｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）と該平均値の閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｚｄｒ）とが比較される。そして、Ｚｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）が閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（Ｚｄｒ）よりも大きく且つＺｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）が閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｚｄｒ）よりも小さい場合（ステップＳ２のＹｅｓ）、ステップＳ３へ進む。一方、ステップＳ２の条件が満たされない場合（ステップＳ２のＮｏ）、その地点Ｐｎでの降水粒子種別は雪と判別される（ステップＳ６）。
【００４８】  次に、ステップＳ３では、Ｋｄｐ分散値Ｖａｒ（Ｋｄｐ）と該分散値の閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（Ｋｄｐ）とが比較され、且つＫｄｐ平均値Ａｖｇ（Ｋｄｐ）と該平均値の閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｋｄｐ）とが比較される。そして、Ｋｄｐ分散値Ｖａｒ（Ｋｄｐ）が閾値Ｔｈｒ_Ｖａｒ（Ｋｄｐ）よりも大きく且つＫｄｐ平均値Ａｖｇ（Ｋｄｐ）が閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｋｄｐ）よりも大きい場合（ステップＳ３のＹｅｓ）、ステップＳ４へ進む。一方、ステップＳ３の条件が満たされない場合（ステップＳ３のＮｏ）、その地点Ｐｎでの降水粒子種別は雪と判別される（ステップＳ６）。
【００４９】  次に、ステップＳ４では、Ｚｈｈ平均値Ａｖｇ（Ｚｈｈ）と該平均値の閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｚｈｈ）とが比較される。そして、Ｚｈｈ平均値Ａｖｇ（Ｚｈｈ）が閾値Ｔｈｒ_Ａｖｇ（Ｚｈｈ）よりも大きい場合（ステップＳ４のＹｅｓ）、その地点での降水粒子種別は雹と判別される（ステップＳ８）。一方、ステップＳ４の条件が満たされない場合（ステップＳ４のＮｏ）、その地点Ｐｎでの降水粒子種別はあられと判別される（ステップＳ７）。
【００５０】  画像生成部２４は、ドップラ速度算出部２１によって算出された各地点Ｐｎの降水粒子の移動速度に基づき、観測領域Ｚにおける降水粒子の移動速度の分布画像を生成する。また、画像生成部２４は、降水強度算出部２２によって算出された各地点Ｐｎの降水強度に基づき、観測領域Ｚの降水強度の分布画像を生成する。また、画像生成部２４は、判別処理部２３によって判別された各地点Ｐｎの降水粒子種別に基づき、観測領域Ｚの降水粒子の分布画像を生成する。
【００５１】  表示部５には、画像生成部２４によって生成された降水粒子の移動速度の分布画像、降水強度の分布画像、及び降水粒子種別の分布画像が表示される。具体的には、例えば、表示部５に、これらの分布画像が同時に表示されてもよいし、或いは、ユーザの切り替えに応じてこれらの分布画像のいずれか１つが表示されてもよい。
【００５２】  図６は、表示部５に表示される表示画面の一例を示す図であって、観測領域Ｚにおける降水粒子種別の分布画像である。表示部５には、例えば、観測領域Ｚが表示され、その観測領域Ｚに含まれる各地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）での降水粒子種別が、互いに異なる色調又は模様によって表される。図６に示す例では、雨と判別された地点が塗りつぶされることにより表され、あられと判別された地点が斜線のハッチングにより表され、雪と判別された地点がドットのハッチングにより表されている。
【００５３】  外部出力部６は、パラメータ算出部２０で算出された各種偏波パラメータ、ドップラ速度算出部２１で算出された降水粒子の移動速度、降水強度算出部２２で算出された各地点での降水強度、及び降水粒子判別装置１９で判別された各地点での降水粒子種別を、外部機器へ出力するためのインターフェースである。外部出力部６としては、例えばインターフェースコネクタを挙げることができる。このように外部出力部６を設けることで、本実施形態に係る気象レーダー装置１で算出された降水粒子種別等のデータを、外部へ出力することが可能となる。
【００５４】  ところで、従来技術では、複数種類の偏波パラメータ（水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ等）が地点毎に算出され、これらの偏波パラメータに基づいて、各地点での降水粒子種別が判別されていた。しかし、この手法では、降水粒子の判別結果の精度が不十分となる場合がある。
【００５５】  この点につき、本実施形態に係る気象レーダー装置１の降水粒子判別装置１９では、複数地点Ｐａｍ（ｍ＝１，２，…Ｍ）から得られる複数の偏波パラメータ（地点毎偏波パラメータ）から、特徴値が算出され、その特徴値に基づいて降水粒子種別が判別される。こうすると、ある程度の広がりをもつ範囲（対象エリアＺａ）の各地点Ｐａｍから得られる情報が統計的に統合され、１つの特徴値として降水粒子種別の判別に用いられるため、従来の場合（地点毎に算出された偏波パラメータに基づき、地点毎の降水粒子種別が判別される場合）よりも、降水粒子の判別結果の精度を高めることができる。
【００５６】  ［効果］  以上のように、本実施形態に係る気象レーダー装置１の降水粒子判別装置１９は、複数地点Ｐａｍ（ｍ＝１，２，…Ｍ）から得られる複数の偏波パラメータから特徴値を算出し、その特徴値に基づいて降水粒子種別を判別している。こうすると、ある程度の広がりをもつ範囲（対象エリアＺａ）の各地点Ｐａｍから得られる情報が統計的に統合され、特徴値として降水粒子種別の判別に用いられる。
【００５７】  従って、降水粒子判別装置１９によれば、降水粒子の判別結果の精度を高めることができる。
【００５８】  また、降水粒子判別装置１９では、各特徴値と閾値との比較結果に基づいて降水粒子種別が判別されるため、比較的容易に降水粒子種別を判別することができる。
【００５９】  また、降水粒子判別装置１９では、互いに位置が異なる各対象エリアＺａの特徴値に基づいて各地点の降水粒子種別が判別されるため、複数の地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の降水粒子種別を判別することができる。
【００６０】  また、降水粒子判別装置１９では、特徴値として、偏波パラメータの分散値及び平均値が用いられている。これにより、降水粒子種別の判別を適切に行うことができる。
【００６１】  また、気象レーダー装置１によれば、降水粒子の判別を正確に行うことができる降水粒子判別装置を備えた気象レーダー装置を提供することができる。
【００６２】  ［変形例］  以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
【００６３】  （１）図７は、変形例に係る気象レーダー装置の降水粒子判別装置１９ａの構成を示すブロック図である。本変形例に係る気象レーダー装置は、上述した実施形態に係る気象レーダー装置１と比べて、降水粒子判別装置の構成が異なる。以下では、降水粒子判別装置１９ａの構成及び動作について説明し、その他については説明を省略する。
【００６４】  本変形例に係る降水粒子判別装置１９ａは、いわゆるファジィ推論を用いて降水粒子種別を判別する。降水粒子判別装置１９ａは、特徴値算出部３０ａと、判別処理部２３ａとを有している。判別処理部２３ａは、メンバシップ関数記憶部２６と、帰属度合算出部２７と、評価値算出部２８と、降水粒子判別部２５ａと、を有している。
【００６５】  特徴値算出部３０ａは、上記実施形態の特徴値算出部３０と比べて、Ｋｄｐ分散値算出部３５、Ｋｄｐ平均値算出部３６、及びＺｈｈ平均値算出部３７が省略された構成となっている。すなわち、本変形例の特徴値算出部３０ａは、ρｈｖ分散値算出部３１と、ρｈｖ平均値算出部３２と、Ｚｄｒ分散値算出部３３と、Ｚｄｒ平均値算出部３４とを有している。ρｈｖ分散値算出部３１、ρｈｖ平均値算出部３２、Ｚｄｒ分散値算出部３３、及びＺｄｒ平均値算出部３４の構成は、上記実施形態の場合と同様であるため、その説明を省略する。
【００６６】  図８は、メンバシップ関数記憶部２６に記憶されているメンバシップ関数ＭＢＦａ＿ｂの一部を示すグラフであって、（Ａ）〜（Ｄ）は、判別対象となる降水粒子が雨に帰属する度合を示すグラフ、（Ｅ）〜（Ｈ）は、判別対象となる降水粒子が雹に帰属する度合を示すグラフである。（Ａ）及び（Ｅ）では、横軸がＺｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）であり、（Ｂ）及び（Ｆ）では、横軸がＺｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）であり、（Ｃ）及び（Ｇ）では、横軸がρｈｖ分散値Ｖａｒ（ρｈｖ）であり、（Ｄ）及び（Ｈ）では、横軸がρｈｖ平均値Ａｖｇ（ρｈｖ）である。なお、ここでは、メンバシップ関数記憶部２６に、雨及び雹に関するメンバシップ関数が記憶されている例を挙げたが、これに限らず、その他の降水粒子（例えば、雪、あられ等）に関するメンバシップ関数が記憶されていてもよい。また、ここでは、メンバシップ関数の横軸がＺｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）、Ｚｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）、ρｈｖ分散値Ｖａｒ（ρｈｖ）、及びρｈｖ平均値Ａｖｇ（ρｈｖ）である例を挙げたが、これに限らず、横軸がその他の値（例えば、水平偏波反射強度Ｚｈｈ、反射因子差Ｚｄｒ、偏波間位相差変化率Ｋｄｐ、Ｋｄｐ分散値Ｖａｒ（Ｋｄｐ）、Ｋｄｐ平均値Ａｖｇ（Ｋｄｐ）、Ｚｈｈ平均値Ａｖｇ（Ｚｈｈ）等）であってもよい。
【００６７】  メンバシップ関数記憶部２６は、上述したメンバシップ関数ＭＢＦａ＿ｂを記憶している。メンバシップ関数ＭＢＦａ＿ｂにおけるａは、１以上の整数であって、ここでの各整数は、各偏波パラメータ又は各特徴値に対応する。例えば、１はＺｄｒ分散値、２はＺｄｒ平均値、３はρｈｖ分散値、４はρｈｖ平均値、というように、各整数が各偏波パラメータ又は各特徴値に対応する。また、メンバシップ関数ＭＢＦａ＿ｂにおけるｂは、１以上の整数であって、ここでの各整数は、降水粒子種別に対応する。例えば、１は雨、２は雹、というように、各整数が各降水粒子種別に対応する。なお、これらのメンバシップ関数は、実験等によって予め決定された関数である。
【００６８】  図９は、本変形例に係る気象レーダー装置の降水粒子判別装置１９ａによって降水粒子が判別される過程を模式的に示す図である。
【００６９】  帰属度合算出部２７は、地点Ｐｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ、図２参照）毎に得られた各種偏波パラメータ（水平偏波反射強度Ｚｈｈ等）及び各特徴値（Ｚｄｒ平均値Ａｖｇ（Ｚｄｒ）等）に基づき、判別対象となる降水粒子がいずれの種別に帰属する可能性が高いかを示す度合（帰属度合Ｐｓａ＿ｂ）を、偏波パラメータ毎及び特徴値毎に算出する。例えば一例として、図８（Ａ）及び（Ｅ）を参照して、帰属度合算出部２７は、ある地点でのＺｄｒ分散値Ｖａｒ（Ｚｄｒ）がＸ１であった場合、図８（Ａ）に示すメンバシップ関数ＭＢＦ1_1に基づいて、前記ある地点での降水粒子が雨に帰属する帰属度合Ｐｓ1_1を０．２と算出し、図８（Ｅ）に示すメンバシップ関数ＭＢＦ1_２に基づいて、前記ある地点での降水粒子が雹に帰属する帰属度合Ｐｓ1_2を０．８と算出する。
【００７０】  評価値算出部２８は、帰属度合算出部２７で算出された帰属度合に基づき、各地点での降水粒子種別の評価値Ｒｓｂ（ｂは整数であって、ここでの各整数は降水粒子種別に対応）を算出する。評価値が大きいほど、その地点での降水粒子が、前記評価値が算出された降水粒子種別である可能性が高い。評価値算出部２８は、図９を参照して、帰属度合を降水粒子種別毎に加算することにより、各降水粒子種別に対応する評価値Ｒｓｂを算出する。具体的には、例えば図９を参照して、評価値算出部２８は、判別対象となる降水粒子が雨に帰属する帰属度合Ｐｓ1_1，Ｐｓ２_1，Ｐｓ３_1，Ｐｓ４_1を互いに加算して、雨の評価値Ｒｓ１を算出する。同様に、評価値算出部２８は、判別対象となる降水粒子が雹に帰属する帰属度合Ｐｓ1_２，Ｐｓ２_２，Ｐｓ３_２，Ｐｓ４_２を互いに加算して、雹の評価値Ｒｓ２を算出する。
【００７１】  降水粒子判別部２５ａは、評価値算出部２８によって算出された評価値のうち最も値が大きい評価値に対応する降水粒子種別が、その地点での降水粒子であると判別する。
【００７２】  ［効果］  以上のように、本変形例に係る降水粒子判別装置１９ａでは、ファジィ推論を用いて降水粒子種別を判別している。これにより、様々な推論結果を総合的に判断して最終的な降水粒子種別を判別できるので、降水粒子種別の判別をより精度高く行うことができる。
【００７３】  また、本変形例に係る降水粒子判別装置１９ａによれば、特徴値算出部３０ａで算出された各特徴値とメンバシップ関数ＭＢＦａ＿ｂとに基づいて降水粒子種別が判別されているため、適切に降水粒子種別を判別することができる。
【００７４】  また、本変形例に係る降水粒子判別装置１９ａによれば、降水粒子種別毎に算出された評価値に基づいて降水粒子が判別されるため、より適切に降水粒子種別を判別することができる。
【００７５】  （２）上述した実施形態及び変形例では、降水粒子種別を判別する具体的な手法として、閾値を用いる手法、及びファジィ推論を用いる手法を挙げて説明したが、これらに限らず、対象エリア内に含まれる複数の地点から得られる複数の地点毎偏波パラメータから得られる特徴値に基づいて降水粒子種別を判別する手法であれば、どのような手法が用いられていてもよい。
【００７６】  （３）上述した実施形態では、本発明をＸバンド帯レーダーに適用する例を挙げて説明したが、これに限らず、本発明は、その他の周波数帯のレーダーに適用することもできる。
【符号の説明】
【００７７】  １                            気象レーダー装置  １９，１９ａ                  降水粒子判別装置  ２３                          判別処理部  ３０                          特徴値算出部  Ｚａ                          対象エリア
【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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【国際調査報告】
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