(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象領域を格子状に分割して格子毎に気象予測を行う装置であって、
第１時間間隔で前記格子毎の観測値を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された第１観測値を初期値とし、移流モデルを用いて前記第１時間間隔より短い第２時間間隔で前記格子毎の水物質の予測値を演算する移流モデル演算手段と、
前記受信手段により前記第１観測値以後の水物質の第２観測値が受信された場合に、前記第２観測値と、前記第２観測値の観測時刻に対応する前記予測値との差に基づいて補正値を算出し、当該補正値を前記移流モデルに付加して前記移流モデルを補正する補正手段とを具備し、
前記補正手段は、前記差の値が正となる格子では水物質が発生しており、負となる格子では水物質が消滅しているとし、所定時間の間、前記水物質の発生と消滅が同じ格子で同じだけ起こり続けるものとして、単位時間あたりの前記補正値を算出するように構成される気象予測装置。
【請求項２】
前記格子は、気象レーダの空間分解能と同等である請求項１に記載の気象予測装置。
【請求項３】
前記移流モデルは、３次元ＣＵＬ（Cubic Lagrange）法を用いる請求項１記載の気象予測装置。
【請求項４】
前記移流モデルは、ＶＶＰ（Volume Velocity Processing）法やGal-Chen法を用いる請求項１記載の気象予測装置。
【請求項５】
コンピュータによって予測対象領域を格子状に分割して格子毎に気象予測を行う方法であって、
第１時間間隔で前記格子毎の観測値を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信された第１観測値を初期値とし、移流モデルを用いて前記第１時間間隔より短い第２時間間隔で前記格子毎の水物質の予測値を演算する移流モデル演算ステップと、
前記受信ステップで前記第１観測値以後の水物質の第２観測値が受信された場合に、前記第２観測値と、前記第２観測値の観測時刻に対応する前記予測値との差に基づいて補正値を算出し、当該補正値を前記移流モデルに付加して前記移流モデルを補正する補正ステップとを有し、
前記補正ステップは、前記差の値が正となる格子では水物質が発生しており、負となる格子では水物質が消滅しているとし、所定時間の間、前記水物質の発生と消滅が同じ格子で同じだけ起こり続けるものとして、単位時間あたりの前記補正値を算出する気象予測方法。
【請求項６】
前記格子は、気象レーダの空間分解能と同等である請求項５に記載の気象予測方法。
【請求項７】
前記移流モデルは、３次元ＣＵＬ（Cubic Lagrange）法を用いる請求項５記載の気象予測方法。
【請求項８】
前記移流モデルは、ＶＶＰ（Volume Velocity Processing）法やGal-Chen法を用いる請求項５記載の気象予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、気象予測装置及び気象予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の気象予測システムでは、気象レーダ等で得られる観測データや気象庁から提供されるＧＰＶ（Grid Point Value）データ等を用いて大気の流れを計算することで気象予測を行っている。しかしながら、観測データを取得する時間間隔が長いため、急激に発達する積乱雲などの予測には有効ではなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３７２７７６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、従来技術では、観測データを取得する時間間隔が長いため、観測データと予測データとの差が生じてしまい、予測情報の信頼性が失われてしまうという課題がある。【０００５】
本実施形態の目的は、短時間気象予測の精度を高めることができる気象予測装置及び気象予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る気象予測装置は、予測対象領域を格子状に分割して格子毎に気象予測を行う装置であって、第１時間間隔で前記格子毎の観測値を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された第１観測値を初期値とし、移流モデルを用いて前記第１時間間隔より短い第２時間間隔で前記格子毎の水物質の予測値を演算する移流モデル演算手段と、前記受信手段により前記第１観測値以後の水物質の第２観測値が受信された場合に、前記第２観測値と、前記第２観測値の観測時刻に対応する前記予測値との差に基づいて補正値を算出し、当該補正値を前記移流モデルに付加して前記移流モデルを補正する補正手段とを具備する。前記補正手段は、前記差の値が正となる格子では水物質が発生しており、負となる格子では水物質が消滅しているとし、所定時間の間、前記水物質の発生と消滅が同じ格子で同じだけ起こり続けるものとして、単位時間あたりの前記補正値を算出するように構成される。
【０００７】
また、本実施形態に係る気象予測方法は、コンピュータによって予測対象領域を格子状に分割して格子毎に気象予測を行う方法であって、第１時間間隔で前記格子毎の観測値を受信する受信ステップと、前記受信ステップで受信された第１観測値を初期値とし、移流モデルを用いて前記第１時間間隔より短い第２時間間隔で前記格子毎の水物質の予測値を演算する移流モデル演算ステップと、前記受信ステップで前記第１観測値以後の水物質の第２観測値が受信された場合に、前記第２観測値と、前記第２観測値の観測時刻に対応する前記予測値との差に基づいて補正値を算出し、当該補正値を前記移流モデルに付加して前記移流モデルを補正する補正ステップとを有する。前記補正ステップは、前記差の値が正となる格子では水物質が発生しており、負となる格子では水物質が消滅しているとし、所定時間の間、前記水物質の発生と消滅が同じ格子で同じだけ起こり続けるものとして、単位時間あたりの前記補正値を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施形態に係る気象予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、気象予測演算処理を示すフローチャートである。
【図３】図３は、移流計算処理を模式的に示す図である。
【図４】図４は、移流計算結果の例を示す図である。
【実施形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る気象予測装置及び気象予測方法を説明する。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る気象予測装置の構成を示すブロック図である。この気象予測装置１００は、通信インタフェース１１と、通信処理部１２と、観測データ格納部１３と、移流モデル演算部１４と、移流モデル補正部１５とを備える。気象予測装置１００は、通信インタフェース１１を通じてネットワークＮＴに接続され、当該ネットワークＮＴ上の気象データサーバＤＳ０及びレーダサイトのデータサーバＤＳ１，ＤＳ２との間で通信を行う。
【００１１】
通信処理部１２はネットワークＮＴを介してレーダサイトのデータサーバＤＳ１，ＤＳ２から気象レーダにより観測された気象観測情報を受信する。例えば、レーダサイトデータサーバＤＳ１，ＤＳ２からは、予測対象領域を格子状に分割した格子毎の降水情報及び風情報（レーダ観測情報）を例えば３分毎（第１時間間隔）に受信する。例えば、レーダ観測情報は、レーダの時間分解能および空間分解能を有し、全国観測網で用いる大型のパラボラアンテナタイプの機械的走査アンテナの場合は３〜５分毎に１ｋｍメッシュ程度であるが、フェーズドアレイ気象レーダの場合は、２０〜６０ｋｍの覆域で１０〜３０秒毎に１００ｍ〜２５０ｍメッシュ程度で受信することができる。また、通信処理部１２は、気象データサーバＤＳ０から配信される広域の風の予測情報（ＧＰＶデータの風情報）を受信する。この通信処理部１２で受信された気象観測データは観測データ格納部１３に格納される。
【００１２】
移流モデル演算部１４は、観測データ格納部１３に格納された観測値（第１観測値）を初期値とし、移流モデルを用いて例えば１０秒毎（第２時間間隔）に、レーダの空間分解能と同等の格子毎の予測値を演算して出力する。
【００１３】
移流モデル補正部１５は、通信処理部１２により第１観測値以後の第２観測値が受信された場合に、この第２観測値と、当該第２観測値の観測時刻に対応する移流モデル演算部１４による予測値との差に基づいて上記移流モデルを補正する。
【００１４】
次に、このように構成された気象予測装置１００の動作について説明する。図２は、気象予測演算処理を示すフローチャートである。また、図３は、移流計算処理を模式的に示したものである。
【００１５】
気象予測装置１００は、通信処理部１２により、レーダ観測情報、ＧＰＶデータの風情報を例えば３分毎に受信し、観測データ格納部１３に格納している。移流モデル演算部１４は、１時刻前（３分前）の観測結果から得られる物理量（水物質分布、風向・風速分布）を初期値として設定する（ステップＳ１）。
【００１６】
移流モデル演算部１４は、移流モデルを用いて格子毎の水物質の予測計算を行い（ステップＳ２）、最新の観測時刻を過ぎるまで、例えば１０秒毎にステップＳ２の移流モデルによる予測計算を繰り返し行う（ステップＳ３）。ここでは、一例として、移流モデルには３次元ＣＵＬ（Cubic Lagrange）法を用い、風向・風速は時間方向に一定とする。なお、風向・風速が時間方向に変化する場合にも適用できる。例えば、フェーズドアレイレーダデータのように高密度の空間分解能を持つデータを扱う場合、3次元風解析手法であるＶＶＰ（Volume Velocity Processing）法やGal-Chen法を用いて求めた風向・風速場を、移流の風向・風速に利用することができる。
【００１７】
移流モデル補正部１５は、最新の観測時刻を過ぎたときに（ステップＳ３：ＹＥＳ）、水物質の当該観測時刻における観測結果と、当該観測時刻に対応する移流モデルの水物質の予測結果の差（誤差量）を各格子点で求める（ステップＳ４）。そして、移流モデル補正部１５は、ステップＳ４で求めた誤差量に基づいて移流モデルを補正する（ステップＳ５）。例えば、移流モデル補正部１５は、図３に示すように、ステップＳ４で求めた誤差量から単位時間あたりの補正値を導出し、例えば１０秒毎（第２時間間隔Δｔ）に移流モデルに加える。
【００１８】
図４に移流モデルによる予測結果の例を示す。本実施形態では、図４に示すように、（観測結果−移流モデルの予測結果）の値が正となる位置では水物質が発生しており、負となる位置では水物質が消滅していると考える。今後十数分間、水物質の発生・消滅が同じ位置で同じだけ起こり続けるものと仮定し、単位時間あたりの水物質の発生・消滅量を補正値とする。
【００１９】
補正された移流モデルとは、移流モデルにステップＳ５で求めた補正項を付加したものである。具体的には、次式で表すことができる。
【数１】
0006034361.tif 000002
【００２０】
移流モデル演算部１４は、図３に示すように、水物質の最新の観測時刻における観測結果を初期値として、予測対象時刻（例えば３０分先）まで、補正された移流モデルにより予測計算を行う（ステップＳ６，７）。移流モデル演算部１４は、ステップＳ６の予測結果を水物質の予測値として出力する。
【００２１】
以上述べたように、上記実施形態では、移流モデルを基本とし、観測値と移流モデルによる予測値との差に基づいて、移流モデルを補正しながら予測を行うものである。このように構成することで、短時間気象予測の精度を高めることができ、急激に発達する積乱雲などを的確に予測することが可能となる。
【００２２】
上記実施形態では、降水予測を例にとって説明したが、この他にも、花粉、黄砂、粉塵や大気中の汚染物質等の分布を予測こともできる。また、風速の代わりに海や河川の流速等を用いることで、プランクトンや海上に流出したオイルの分布、河川に排出された化学物質等の分布を予測することもできる。
【００２３】
なお、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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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