(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
降水位置の全体を示す降水領域と、降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の降水領域位置を特定し、
前記降水領域内において、該降水領域より小さい水平規模を示す局地的降水領域と、局地的降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の局地的降水領域位置を特定し、
所定時間経過後の降水領域と局地的降水領域とを合成する降水予測方法であって、
前記降水領域及び局地的降水領域は、気象レーダーにて観測された降水量分布であり、前記降水量分布のデータをウェーブレット変換することにより、降水量分布のデータにおいて前記降水領域から局地的降水領域を抽出することを特徴とする降水予測方法。
【請求項２】
前記気象レーダーにて観測された降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータと、前記降水領域及び局地的降水領域が移動する経路に所定の間隔で分散配置された雨量計で観測された雨量とを用い、降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータを、雨量計により観測された雨量に基づいて補正することを特徴とする請求項１に記載の降水予測方法。
【請求項３】
運動学的手法としての前記請求項１又は２に記載の降水予測方法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）と、前記物理的手法による予測降水量Ｒ２（ｔ）に対する運動学的手法による予測降水量Ｒ１（ｔ）のｔ時間後の重み関数Ｃ（ｔ）（１≧Ｃ（ｔ）≧０）とに基づいて、下記の数１によりｔ時間後の予測降水量Ｒ（ｔ）を求めると共に、前記重み関数Ｃ（ｔ）として、少なくとも地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）との重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ｃ（ｔ）を用意し、これらの用意された重み関数Ｃ（ｔ）を選択して用いることを特徴とする降水予測方法。
（数１）
Ｒ（ｔ）＝Ｃ（ｔ）×Ｒ１（ｔ）＋（１−Ｃ（ｔ））×Ｒ２（ｔ）
【請求項４】
前記降水領域及び／又は局地的降水領域の降水強度の時間変化から、その降水領域及び／又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水強度を予測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の降水予測方法。
【請求項５】
前記降水領域及び／又は局地的降水領域の移動ベクトルの時間変化から、その降水領域及び／又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の降水予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、降水予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
気象予測には、気圧・気温・湿度・風向・風速・雲量・降水量などの変化予測がある。その中でも降水量予測については、降水領域や降水強度などを予測することができ、注目されている気象予測情報の一つである（特許文献１）。特に近年では、局地的な大雨による被害も発生しており、単に降水領域の変化の予測情報だけでなく、降水強度の高い領域の変化の予測情報が重要となっている。
【０００３】
従来の降水予測方法は、図３（ａ）に示すように、観測対象領域である特定領域１００において、降水量分布のデータから得られた降水領域２００と、所定時間経過後のデータから得られた降水領域２０１とに基づいて移動ベクトルＭを求める。そして、図３（ｂ）に示すように移動ベクトルＭに基づいて、さらに所定時間経過後の予測降水領域２０２を作成する。ここで、降水量分布のデータは、特定領域１００内における降水強度（降水量）を示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−１８９７７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
降水領域２００には、局地的に強い雨量を示す部分（強降水領域２００Ａ）がある。従来の降水予測方法は、降水領域２００と強降水領域２００Ａとを一つのまとまりとして予測降水領域２０２を作成していた。これにより、所定時間経過後は、強降水領域２００Ａは、降水領域２００の移動ベクトルＭに基づいて移動すると予測される。しかしながら、降水領域２００の移動ベクトルＭと強降水領域２００Ａの移動ベクトルとは必ずしも一致しない。このため、予測した強降水領域２００Ａの位置は、実際の位置とは異なる場合があり、強降水領域２００Ａの予測位置の精度が充分でないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明においては、かかる事情に鑑みて、例えば局地的に強い雨量を示すような、局地的降水領域の位置予測を高精度に行うことができる降水予測方法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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の降水予測方法は、降水位置の全体を示す降水領域と、降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の降水領域位置を特定し、前記降水領域内において、該降水領域より小さい水平規模を示す局地的降水領域と、局地的降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の局地的降水領域位置を特定し、所定時間経過後の降水領域と局地的降水領域とを合成するものである。
【０００８】
上記の方法によれば、降水領域の移動の予測と、局地的降水領域の移動の予測とを個別に行うことができるため、予測した局地的降水領域の位置は、実際の局地的降水領域の位置と一致したものとなる。
【０００９】
また、前記構成において、前記降水領域及び局地的降水領域は、気象レーダーにて観測された降水量分布とすることができる。これにより、短い時間間隔で降水領域及び局地的降水領域の移動を観測することができる。
【００１０】
前記構成において、前記降水量分布のデータをウェーブレット変換することにより、降水量分布のデータにおいて前記降水領域から局地的降水領域を抽出することができる。
【００１１】
前記構成において、前記気象レーダーにて観測された降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータと、前記降水領域及び局地的降水領域内に所定の間隔で分散配置された雨量計で観測された雨量とを用い、降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータを、雨量計により観測された雨量に基づいて補正することができる。
【００１２】
雨量計による降水量のデータは、気象レーダーから得られる降水量のデータよりも、より実際の降水量に近いものとなる。このため、気象レーダーから得られたデータを雨量計によって取得されるデータに基づいて修正することにより、降水量のデータが実際の降水量に一層近いものとなる。
【００１３】
さらに、運動学的手法としての前記本発明の降水予測方法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）と、前記物理的手法による予測降水量Ｒ２（ｔ）に対する運動学的手法による予測降水量Ｒ１（ｔ）のｔ時間後の重み関数Ｃ（ｔ）（１≧Ｃ（ｔ）≧０）とに基づいて、下記の数１によりｔ時間後の予測降水量Ｒ（ｔ）を求めると共に、前記重み関数Ｃ（ｔ）として、少なくとも地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）との重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ｃ（ｔ）を用意し、これらの用意された重み関数Ｃ（ｔ）を選択して用いることができる。
（数１）
Ｒ（ｔ）＝Ｃ（ｔ）×Ｒ１（ｔ）＋（１−Ｃ（ｔ））×Ｒ２（ｔ）
【００１４】
降水量の予測は、運動学的手法による方法と、物理学的手法による方法とがある。前記本発明により求めた運動学的手法による予測降水量データと、別途取得した物理学的手法による予測降水量データとを用いて降水量予測を行うと、実際の状況に応じた、より正確な降水量予測を行うことができる。
【００１５】
前記降水領域及び／又は局地的降水領域の降水強度の時間変化から、その降水領域及び／又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水強度を予測したり、前記降水領域及び／又は局地的降水領域の移動ベクトルの時間変化から、その降水領域及び／又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測することができる。これにより、降水領域及び局地的降水領域の移動に伴って、降水量が変化する場合や、移動速度及び移動方向が変化した場合でも、正確に降水量の予測ができ、降水領域や局地的降水領域の位置予測ができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、降水領域の移動の予測と、局地的な強降水領域の移動の予測とを個別に行うことができるため、予測した局地的な強降水領域の位置は、実際の局地的な強降水領域の位置と一致したものとなって、高精度に局地的な強降水領域の位置予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の降水予測方法の概略を示す図であり、（ａ）は降水量分布を示す図、（ｂ１）は降水量分布の低周波成分を示す図、（ｂ２）は高周波成分を示す図、（ｃ１）は低周波成分の予測位置を示した図、（ｃ２）は高周波成分における予測位置を示した図、（ｄ）は予測後の各成分を合成した降水量分布を示す図である。
【図２】（ａ）はウェーブレット変換の概略を説明する図であり、（ｂ）はフーリエ変換の概略を説明する図である。
【図３】従来の降水予測方法の概略を示す図であり、（ａ）は降水量データから得られた降水領域を示し、（ｂ）は予測降水領域を追加した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づき、本発明の第１実施形態の降水予測方法について説明する。図１は、本発明の降水予測方法の概略を示す図である。図１（ａ）は、特定領域１０内において、図示しない気象レーダーにて観測された降水量分布を示す。特定領域１０は、気象レーダーによる観測対象となる領域であり、例えば日本全体や一部の地方など適宜設定することができる。気象レーダーは、日本各地に設置されており、アンテナを回転させながら電波（マイクロ波）を発射して、半径数十から数百ｋｍの範囲内に存在する雨や雪などを観測するものである。この気象レーダーにより、特定領域１０の降水量のデータを約１分から５分間隔で得ることができる。なお、降水とは雨や雪や雹などの総称であるが、以後の説明では雨の例について説明する。
【００１９】
図１（ａ）において、２０（Ｔ１）は時刻Ｔ１において降水位置の全体を示す降水領域を示し、２０（Ｔ２）はＴ１から所定時間経過後の時刻Ｔ２の降水領域を示している。すなわち、降水領域２０（Ｔ１）、２０（Ｔ２）は、時刻Ｔ１、Ｔ２において、雨が降っている領域全体を示している。
【００２０】
また、２１ａ（Ｔ１）、２１ｂ（Ｔ１）は時刻Ｔ１において、降水領域２０内で、降水領域２０より小さい水平規模を示す局地的降水領域であり、２１ａ（Ｔ２）、２１ｂ（Ｔ２）はＴ２において、降水領域２０内で、降水領域２０より小さい水平規模を示す局地的降水領域である。ここでは、局地的降水領域２１は、降水領域２０において局地的に降水量の多い領域、つまり降水強度が強い領域を示す。なお、水平規模とは、気象現象の大きさを示すスケールである。
【００２１】
図１（ａ）に示すように、時刻Ｔ１からＴ２にかけて、雨雲の移動に伴い、降水領域２０が移動している。この降水領域２０の移動に伴って、降水領域２０内の局地的降水領域２１も移動する。
【００２２】
次に、本発明の降水予測方法により、特定領域１０において降水領域２０及び局地的降水領域２１ａ、２１ｂの移動を予測する方法を説明する。まず、図１（ａ）のように、時刻Ｔ１において気象レーダーによる降水量分布のデータを取得する。そして、Ｔ１におけるデータに対してウェーブレット変換を行うことにより、降水領域２０から局地的降水領域２１を抽出し、降水領域２０全体を示す低周波成分と、局地的降水領域２１を示す高周波成分とに分解する。以下において、低周波成分とは降水領域２０を意味し、高周波成分とは局地的降水領域２１を意味する。
【００２３】
ここで、ウェーブレット変換は、小さい波（ウェーブレット）である基本ウェーブレット関数を拡大縮小や平行移動することにより、与えられた波形を表現する手法である。図２（ａ）に示すように、複雑な関数ｆを、局所成分をスケールｓの異なるウェーブレット関数ψのａ倍の和で表すことができる。ウェーブレット変換を示す式を以下の数２に示す。
【数２】
0005876286.tif 000002
【００２４】
これに対して、従来用いられていたフーリエ変換は、図２（ｂ）に示すように、複雑な波形を持つデータを単純な波形の組み合わせで表現する手法である。フーリエ変換は、周期関数であることが前提であり、関数に不連続な領域があれば、正しく変換されない。また、高周波成分をノイズとして検出してしまう。このため、本発明のように、低周波成分に局所的に高周波成分が存在するような場合は、ウェーブレット変換を行うことが、低周波成分と高周波成分とを適正に分解できるため好ましい。
【００２５】
時刻Ｔ１と同様に、時刻Ｔ２の降水量分布のデータに対しても、ウェーブレット変換を行うことにより、低周波成分及び高周波成分のそれぞれを示す領域に分解することができる。
【００２６】
これにより、図１の降水量分布のデータにおいて、図１（ｂ１）のような降水領域２０全体を示す低周波成分と、図１（ｂ２）のような局地的降水領域２１を示す高周波成分とに分解することができる。つまり、降水領域２０から局地的降水領域２１を抽出することができる。ここで、図１（ｂ１）の低周波成分を示す領域２０（Ｔ１）、２０（Ｔ２）は、図１（ａ）の降水領域２０（Ｔ１）、２０（Ｔ２）に対応しており、図１（ｂ２）の高周波成分を示す領域２１ａ（Ｔ１）、２１ｂ（Ｔ１）、２１ａ（Ｔ２）、２１ｂ（Ｔ２）は、図１（ａ）の局地的降水領域２１ａ（Ｔ１）、２１ｂ（Ｔ１）、２１ａ（Ｔ２）、２１ｂ（Ｔ２）に対応している。
【００２７】
続いて、図１（ｂ１）の低周波成分及び図１（ｂ２）の高周波成分のそれぞれにおいて、個別に移動を予測する。各成分の移動予測については、従来と同様の方法を用いることができる。すなわち、低周波成分について、図１（ｂ１）に示すように、低周波成分を示す降水領域２０（Ｔ１）、２０（Ｔ２）の移動に基づいて移動ベクトルＭＬを求める。この移動ベクトルＭＬに基づいて、さらに所定時間経過後の時刻Ｔ３における低周波成分の位置を特定する。図１（ｃ１）の２０（Ｔ３）は、時刻Ｔ３における低周波成分の予測位置を示す。
【００２８】
また、高周波成分についても同様にして、図１（ｂ２）に示すように、高周波成分を示す領域２１ａ（Ｔ１）、２１ａ（Ｔ２）、及び２１ｂ（Ｔ１）、２１ｂ（Ｔ２）の移動に基づいて移動ベクトルＭＨａ、ＭＨｂを求める。この移動ベクトルＭＨａ、ＭＨｂに基づいて、さらに所定時間経過後の時刻Ｔ３における高周波成分の位置を特定する。図１（ｃ２）の２１ａ（Ｔ３）、２１ｂ（Ｔ３）は、時刻Ｔ３における高周波成分の予測位置を示す。
【００２９】
本実施形態のように高周波成分である局地的降水領域（２１ａ、２１ｂ）が２箇所存在する場合において、前記実施形態のように、局地的降水領域２１ａと、局地的降水領域２１ｂとを別のグループとして各領域で夫々移動ベクトルＭＨａ、ＭＨｂを求めたが、２つの領域２１ａ、２１ｂを１つのグループに纏めて、高周波成分で１つの移動ベクトルを求めてもよい。
【００３０】
さらに、図１（ｃ１）に示す低周波成分と、図１（ｃ２）に示す高周波成分とを合成することにより、図１（ｄ）に示すように、時刻Ｔ３における降水領域２０の位置及び局地的降水領域２１ａ、２１ｂの位置が予測された予測降水量分布を得ることができる。
【００３１】
このように、降水量分布のデータを低周波成分と高周波成分とに分解して、各成分における領域の移動ベクトルに基づいて、各成分の位置を予測できるため、予測した高周波成分の位置は、実際の高周波成分の位置と一致したものとなって、高い精度で局地的な強降水位置を予測することができる。これにより、局地的な大雨の領域の移動についての予測が高精度に行うことができる。また、降水量データをウェーブレット変換により低周波成分と高周波成分とに分解するため、精度よく低周波成分と高周波成分に分解することができる。
【００３２】
次に、本発明の第２実施形態の降水予測方法について説明する。前記第１実施形態において、降水量分布のデータは、気象レーダーによる観測値から得られた値を用いたが、さらに、雨量計のような降水量計を用いて測定した値により降水量分布のデータの修正を行ってもよい。すなわち、降水領域及び局地的降水領域内に、所定の間隔で雨量計を分散配置し、降水量の観測を行う。これにより、本実施形態では、気象レーダーと降水量計によるデータを得ることができる。そして、雨量計によって観測された降水量によって、気象レーダーの降水量分布のデータを補正する。この補正方法としては、特許第３８２８３１６号公報に記載された方法により補正することができる。
【００３３】
雨量計による降水量のデータは、気象レーダーから得られる降水量のデータよりも、より実際の降水量に近いものとなる。このため、気象レーダーから得られたデータを雨量計によって取得されるデータに基づいて修正することにより、降水量のデータが実際の降水量に一層近いものとなり、より正確な降水量の測定及び予測ができる。
【００３４】
次に、本発明の第３実施形態の降水予測方法について説明する。降水量の予測は、運動学的手法と物理学的手法とがある。運動学的手法は、気象レーダー等による過去及び現在の雨雲の状況から未来の雨域の移動、発達及び衰弱を予測する方法であり、物理学的手法は、大気現象を予測する方程式を時間積分して未来の大気の状態を予測するものである。前記第１及び第２実施形態の降水予測方法は、運動学的手法に相当する。本実施形態では、前記した運動学的手法と物理学的手法とを組み合わせる。
【００３５】
運動学的手法と物理学的手法との組み合わせにより、降水量を予測する方法としては、特許第３８５１６４１号公報に記載された方法を採用することができる。すなわち、運動学的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）と、物理的手法による予測降水量Ｒ２（ｔ）に対する運動学的手法による予測降水量Ｒ１（ｔ）のｔ時間後の重み関数Ｃ（ｔ）とに基づいて、次の式よりｔ時間後の予測降水量Ｒ（ｔ）を求める。
（数１）
Ｒ（ｔ）＝Ｃ（ｔ）×Ｒ１（ｔ）＋（１−Ｃ（ｔ））×Ｒ２（ｔ）
【００３６】
実際は、運動学的手法による予測の方が実測値に近い場合や、物理的手法による予測の方が実測値に近い場合がある。したがって、重み関数Ｃ（ｔ）として、例えば地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ１（ｔ）と、物理的手法によるｔ時間後の予測降水量Ｒ２（ｔ）との重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ｃ（ｔ）を用意し、これらの用意された重み関数Ｃ（ｔ）を選択して用いる。これにより、実際の状況に応じた、より正確な降水量予測を行うことができる。
【００３７】
前記第１〜第３実施形態において、さらに、降水領域２０や局地的降水領域２１の降水量（降水強度）の時間変化から、所定時間経過後の降水強度を予測してもよい。例えば、局地的降水領域２１の移動に伴って、この領域での降水量が徐々に高くなる場合、その時間変化に基づいて所定時間経過後の局地的降水領域２１の降水量を予測することができる。降水領域２０についても同様にして、降水量の時間変化から、所定時間経過後の降水領域２０の降水量を予測することができる。また、局地的降水領域２１や降水領域２０の移動に伴って、降水量が増加した場合だけでなく、降水量が減少した場合についても同様に予測することができる。
【００３８】
このようにして、降水量の変化についても予測することができるため、降水領域２０及び局地的降水領域２１の位置変化だけでなく、その領域における降水量の変化についても正確に予測することができる。
【００３９】
また、記第１〜第３実施形態において、さらに、降水領域２０や局地的降水領域２１の移動ベクトルの時間変化から、所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測してもよい。例えば、局地的降水領域２１の移動に伴って、移動速度が徐々に速くなったり、向きが変化したりする場合、その時間変化に基づいて所定時間経過後の局地的降水領域２１の位置を予測することができる。降水領域２０についても同様にして、移動ベクトルの時間変化から、所定時間経過後における降水領域位置を予測することができる。また、局地的降水領域２１や降水領域２０の移動に伴って、移動速度が減少した場合についても同様に予測することができる。
【００４０】
このようにすれば、降水領域２０や局地的降水領域２１の移動に伴って、移動速度及び移動方向が変化した場合でも、正確に降水領域２０や局地的降水領域２１の位置予測ができる。
【００４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加え得ることは勿論である。また、本実施例においては、降水として雨の場合における予測方法について説明したが、これに限ることなく、雪などの予測に用いてもよい。領域全体を複数の区域に分けて、それぞれの区域において移動ベクトルを求めてもよい。降水量分布のデータは気象レーダー以外で取得してもよい。また、実施形態では、気象レーダーにより降水領域２０と局地的降水領域２１とを同時に得たが、降水領域２０と局地的降水領域２１とを、別々に独立して得られる場合であっても、本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【００４２】
１０      特定領域
２０      降水領域
２１ａ，２１ｂ      局地的降水領域
ＭＬ，ＭＨａ、ＭＨｂ      移動ベクトル
【図１】
0005876286.tif 000003
【図２】
0005876286.tif 000004
【図３】
0005876286.tif 000005