(57)【要約】【課題】発雷前の段階で雲の成長速度を演算することで、落雷位置または発雷時刻を予測することができることにある。【解決手段】サーバ５から配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信（ステップＳａ１０）し、観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られたＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算し（ステップＳａ２０，Ｓａ３０）、この雲の運動ベクトルをＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られるＵ(ｔ)の推計値Ｕex(ｔ)を演算（ステップＳａ４０）し、Ｕ(ｔ)からＵ(ｔ)の推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算（ステップＳａ５０）する。【選択図】図５
2006337347.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象情報配信センタに設けられたサーバから定期的に配信される気象に関する情報を解析して雷の位置を予測する雷位置予測方法であって、
前記サーバから配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信する工程と、
観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算する工程と、
この雲の運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算する工程と、
雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算する工程と、
を有することを特徴とする雷位置予測方法。
【請求項２】
雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)が所定の成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出する工程と、
成長速度の値を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる成長速度メッシュデータＧ(ｔ−Δｔ)の推計値Ｇex(ｔ)を演算する工程と、
成長速度メッシュデータＧ（ｔ−Δｔ）に前記運動ベクトルを投影し、成長速度期待値Ｇex(ｔ)を算出する工程と、
成長速度期待値Ｇex(ｔ)が雲の成長を示す成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出する工程と、
を有することを特徴とする請求項１記載の雷位置予測方法。
【請求項３】
前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)が、雲の成長初期の高度を示す成長初期高度閾値β以上の値となるメッシュセル、または、雲の発達期の高度を示す発達期高度閾値γ以上の値となるメッシュセルを抽出する工程を有することを特徴とする請求項１記載の雷位置予測方法。
【請求項４】
前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となるメッシュセルであり、かつ、雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)が成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出して当該メッシュセルの位置を雷の危険度のある位置として認識処理する工程と、
を有することを特徴とする請求項３記載の雷位置予測方法。
【請求項５】
自然数ｘに時間間隔Δｔを乗じた結果値の時間ｘΔｔとし、雲頂高度を保持しつつ時間ｘΔｔ後に雲が移動したと仮定して得られる将来の雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する工程と、
前記成長速度メッシュデータＵ(ｔ)の時間間隔Δｔ毎の履歴データから時系列に補間して将来の時間間隔Δｔ毎の時刻を外挿し、当該外挿結果を雲の前記運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する工程と、
雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ) と成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)とから時間ｘΔｔ後の雲頂高度｛Ｆ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔ・ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝を演算する工程と、
成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)に対して成長速度閾値α以上の値のメッシュセルを抽出する工程と、
時間ｘΔｔ後の雲頂高度が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となるメッシュセルを抽出する工程と、
を有することを特徴とする請求項１記載の雷位置予測方法。
【請求項６】
前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)、雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)、雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ)、成長速度予測値ＧＦ(ｔ)をそれぞれ演算する際には、個々のメッシュの近傍で平均化処理を行う工程を有することを特徴とする請求項４または５項に記載の雷位置予測方法。
【請求項７】
前記時間ｘΔｔ後の雲頂高度が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となったメッシュセルを抽出した場合には、時間ｘΔｔ後に当該メッシュセルの位置に発雷する可能性が高い旨のメッセージを表示する工程を有することを特徴とする請求項５記載の雷位置予測方法。
【請求項８】
気象情報配信センタに設けられたサーバから定期的に配信される気象に関する情報を雷位置予測装置により受信して解析し、雷の位置を予測する雷位置予測システムであって、
前記雷位置予測装置は、
前記サーバから配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信する手段と、
観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算する手段と、
この雲の運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算する手段と、
雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算する手段と、
を有することを特徴とする雷位置予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雲の移動を予測することで雷位置を推定する雷位置予測方法及び雷位置予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
落雷は一種の災害であり、被災時には、人命だけでなく、電子機器や送電線、通信線等々に時に甚大な被害が生じる。そのために雷防護技術が色々な機関で研究されているが、同時に、落雷の直前対策や普及作業の迅速化等の観点から、落雷予測技術への要望が高い。特に、高価な電子機器の保守・運用の面からは、落雷の３０分前程度、さらに直近では１０分前に確度の高い情報が欲しいという要望がある。
【０００３】
このような要望に対して、従来、雷予測は主に３つの手法がなされていた。
【０００４】
（１）第１の手法としては、シュワルタースタビリティインデックス(ＳＳＩ)と呼ばれる大気の上下層の温度差に基づく安定度や、対流有効位置エネルギーの評価に基づく落雷確率の数値予測が非特許文献１として報告されている。
【０００５】
これは一般的によく使われる手法であり、数値気象情報を入力データとして使うと典型的には４０時間先程度まで予測可能である。
【０００６】
（２）第２の手法としては、数値気象情報を使わずに、落雷のリアルタイム観測値を入力データとし、時系列データから移動量を推計して、１０分〜６０分間程度の短時間予測を行う手法が非特許文献２として報告されている。
【０００７】
これは発雷している最中の雷雲の移動を見るものであるため、一旦発雷し出せば、その後の移動は予測できる。
【０００８】
（３）第３の手法としては、経験則や統計処理を用いた手法が報告されている。
【０００９】
特定の場所で雷雲が予測されると、次はどこで発雷しやすい、という経験的アルゴリズムを適用するものである。特定の風況が卓越しやすく、落雷の多い山岳近辺では、この手法が用いられることがある。
【非特許文献１】榎原、「翌日の雷予測手法の開発研究」、Ｒ＆Ｄ  ＮＥＷＳ  ＫＡＮＳＡＩ，１９９９．１０．
【非特許文献２】小原ら、「雷予測手法の検証実験」、中国電力  技研時報  第９１号 １９９８年
【非特許文献３】http://www.golf-gtpa.orjp/xreport/pdf/kaminari＿2.pdf
【非特許文献４】http://csdl.computer.org/comp/proceedings/wacv/2002/1858/00/18580296abs.htm
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の雷予測の手法には以下のような問題があった。
【００１１】
（１）第１の手法において、大気温度に関する観測点は、現状（２００５年）では２０〜４０ｋｍの間隔で多く設置されている。一方、雷の発生半径は５００ｍから最大５ｋｍ程度であるので、２０〜４０ｋｍの間隔で設置されている観測点で得られる大気温度から雷予測を行うと、的中率、見逃し率、空振り率、あるいはスレットスコア、等の気象分野で使われる指標で評価すると、確度の高い予測ができないといった問題があった。なお、これに確度向上のため統計解析処理を付加する方法もある。
【００１２】
また、積乱雲は１時間程度で急速に発達し、発雷する場合があるが、ＲＳＭ(リージョナルスケールモデル)やＭＳＭ(メソスケールモデル)の数値気象情報は予測の時間間隔が１時間毎となるので、時間間隔が予測のニーズに即していない場合がある。
【００１３】
（２）第２の手法においては、必ずしも発雷位置を正確に把握できるとは限らない誤差要因がある他、発雷直前の段階で雷の位置を前もって予測することは難度が高いといった問題があった。
【００１４】
（３）第３の手法において、経験的アルゴリズムは特定の地域にしか適用しにくいという欠点がある。
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、発雷前の段階で雲の成長速度を演算することで、落雷位置または発雷時刻を予測することができる雷位置予測方法及び雷位置予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
請求項１記載の発明は、上記課題を解決するため、気象情報配信センタに設けられたサーバから定期的に配信される気象に関する情報を解析して雷の位置を予測する雷位置予測方法であって、前記サーバから配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信する工程と、観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算する工程と、この雲の運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算する工程と、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算する工程と、を有することを要旨とする。
【００１７】
請求項２記載の発明は、上記課題を解決するため、雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)が所定の成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出する工程と、成長速度の値を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる成長速度メッシュデータＧ(ｔ−Δｔ)の推計値Ｇex(ｔ)を演算する工程と、成長速度メッシュデータＧ（ｔ−Δｔ）に前記運動ベクトルを投影し、成長速度期待値Ｇex(ｔ)を算出する工程と、成長速度期待値Ｇex(ｔ)が雲の成長を示す成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出する工程と、を有することを要旨とする。
【００１８】
請求項３記載の発明は、上記課題を解決するため、前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)が、雲の成長初期の高度を示す成長初期高度閾値β以上の値となるメッシュセル、または、雲の発達期の高度を示す発達期高度閾値γ以上の値となるメッシュセルを抽出する工程を有することを要旨とする。
【００１９】
請求項４記載の発明は、上記課題を解決するため、前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となるメッシュセルであり、かつ、雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)が成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出して当該メッシュセルの位置を雷の危険度のある位置として認識処理する工程と、を有することを要旨とする。
【００２０】
請求項５記載の発明は、上記課題を解決するため、自然数ｘに時間間隔Δｔを乗じた結果値の時間ｘΔｔとし、雲頂高度を保持しつつ時間ｘΔｔ後に雲が移動したと仮定して得られる将来の雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する工程と、前記成長速度メッシュデータＵ(ｔ)の時間間隔Δｔ毎の履歴データから時系列に補間して将来の時間間隔Δｔ毎の時刻を外挿し、当該外挿結果を雲の前記運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する工程と、雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ) と成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)とから時間ｘΔｔ後の雲頂高度｛Ｆ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔ・ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝を演算する工程と、成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)に対して成長速度閾値α以上の値のメッシュセルを抽出する工程と、時間ｘΔｔ後の雲頂高度が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となるメッシュセルを抽出する工程と、を有することを要旨とする。
【００２１】
請求項６記載の発明は、上記課題を解決するため、前記雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)、雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)、雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ)、成長速度予測値ＧＦ(ｔ)をそれぞれ演算する際には、個々のメッシュの近傍で平均化処理を行う工程を有することを要旨とする。
【００２２】
請求項７記載の発明は、上記課題を解決するため、前記時間ｘΔｔ後の雲頂高度が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となったメッシュセルを抽出した場合には、時間ｘΔｔ後に当該メッシュセルの位置に発雷する可能性が高い旨のメッセージを表示する工程を有することを要旨とする。
【００２３】
請求項８記載の発明は、上記課題を解決するため、気象情報配信センタに設けられたサーバから定期的に配信される気象に関する情報を雷位置予測装置により受信して解析し、雷の位置を予測する雷位置予測システムであって、前記雷位置予測装置は、前記サーバから配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信する手段と、観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算する手段と、この雲の運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算する手段と、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算する手段と、を有することを要旨とする。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１または８記載の発明によれば、気象情報配信センタに設けられたサーバから配信される雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を受信し、観測の時間間隔Δｔが経過する毎に時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)の履歴に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトルをメッシュ毎に演算し、この雲の運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させ、雲頂高度を保持しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算し、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を引いた差値を時間間隔Δｔで割った結果を雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)として演算することで、発雷前の段階で雲の成長速度を演算でき、落雷位置または発雷時刻を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の雷位置予測システムを実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
【００２６】
［アルゴリズム］
まず、本発明の雷位置予測システムにおいて採用する予測アルゴリズムについて説明する。本発明を要約すると、積乱雲の成長過程を時系列の雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)に基づいて評価し、ある一定の高度まで継続的に成長する位置を予測して特定することにより、発雷前の段階であっても高い確度で落雷位置を予測する手法を提供するものである。
【００２７】
雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)は、雲の高さを示すものであり、熱雷の原因となる積乱雲が生じる際には高い値となるが、時には高層雲によって同様な値を示すこともある。このため、必要条件を満たすだけであり、雲頂高度メッシュデータの数値だけでは積乱雲と評価することは難しい。また、そのような評価で雷予測を行うのでは、手法として十分とは言えない。
【００２８】
積乱雲においては、雲の高度が高いことに起因して雷を生成するのではなく、雲の内部に起こる上昇気流によって摩擦が生じて電荷分離が起きることで雷を生成する。
【００２９】
そこで、本発明は、時系列の雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)から雲の成長速度を算出し、その速度がある成長速度閾値α以上の場合に、落雷確率が高いと判断することを特徴とする。成長速度閾値αは、通常の積乱雲の鉛直方向の成長速度を指標とすればよく、典型的な値である１０ｍ／ｓ程度以上であれば予測の空振り率が低くなる。しかし、積乱雲の成長と共に鉛直方向の成長速度が徐々に低下することもある上、必ずしも常時、１０ｍ／ｓ程度以上の早い上昇気流を伴うとは限らないことから、見逃し率が相反的に大きくなる。元々、雷予測は災害対策のために行うことを考慮すると、見逃し率を小さくする方が重要であるため、現実的には、成長速度閾値αは２ｍ／ｓ〜５ｍ／ｓ程度の値が好ましい。
【００３０】
しかしながら、雲は時々刻々と風により移流し、場合によっては、拡散、発散、収束などを起こすため、雲の動きを補正せずに単に時系列の雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)の差分を算出するのでは、雲の成長速度を十分に評価することはできない。
【００３１】
例えば図１（ａ），（ｂ）に示すように、雲Ｃ１が移流しながら雲Ｃ２まで成長した場合、図１（ｄ）に示すように、単純にＵ(ｔ)−Ｕ(ｔ−Δｔ)を時間間隔Δｔで割った値、すなわちＵ(ｔ)−Ｕ(ｔ−Δｔ)／Δｔでは、成長速度の高い点Ａが生じるものの、逆に負の部分もＢに生じる。
【００３２】
また、図１（ｂ），（ｃ）に示すように、雲Ｃ２が雲Ｃ３まで発達した場合、図１（ｅ）に示すように、単純にＵ(ｔ＋Δｔ)−Ｕ(ｔ)) を時間間隔Δｔで割った値、すなわちＵ(ｔ＋Δｔ)−Ｕ(ｔ))／Δｔでは、生長点の高い点が別の位置Ｃに現れてしまい、点Ａの雲Ｃ１がさらに成長して点Ｃの雲Ｃ３になったという関連が判別し難い。
【００３３】
さらに、図２（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、時間間隔が２Δｔの間で大きさの変化が無い雲Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３が水平移動した場合も、 図２（ｄ）に示すＵ(ｔ)−Ｕ(ｔ−Δｔ)／Δｔと、図２（ｅ）に示すＵ(ｔ＋Δｔ)−Ｕ(ｔ))／Δｔとが類似になる結果が得られるため、単純な差分では本当に雲が成長しているのか否かは、判別が難しいことになる。
【００３４】
そこで、本発明では、別途、図３（ａ），（ｂ）に示すように、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔにおける雲の動きを運動量解析により評価し、それを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に適用して、図３（ｃ）に示すように、雲頂高度を保ったまま雲が移動すると仮定した場合の時刻ｔの雲頂高度の期待値（expected value）となる予測値Ｕex(ｔ)を求め、それと観測地での雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)との変化分を算出することで、図３（ｄ）に示すように、成長速度データＧ(ｔ)を得ることを特徴とする。
【００３５】
すなわち、成長速度データＧ(ｔ)を雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)と雲頂高度の予測値Ｕex(ｔ)とから、
Ｇ(ｔ)＝(Ｕ(ｔ)−Ｕex(ｔ))／Δｔ                       （１）
とする。
【００３６】
このような手法により、図１（ｄ）に示すＢで見られたような、みかけの負の部分を生じることなく、雲の移動を補正した上で雲の成長速度を評価することができる。
【００３７】
なお、雲の運動量解析処理としては公知の方法を用いることで差し支えないが、特に、重心の移動とともに拡散・発散・収束などを解析することができる画像処理技術の一種であるダイナミクステクスチャ法（ＤＴ法）（ＤＴ法については、「境野ら、信学技法、ＩＥ２００２−８、pp.４３−４８、２００２．」参照のこと）は、過去の時系列データに基づいて近未来の予測にも利用できることから、本発明の場合にも有用である。
【００３８】
本発明の手法により、成長速度データＧ(ｔ)を評価するので、積乱雲が移動しつつ成長する場合であっても、鉛直方向の成長速度を初めて正確に評価できることになる。
【００３９】
しかし、成長速度データＧ(ｔ)の評価だけでは、積乱雲の成長は判っても、その規模が判らないため、雷予測を行うには、本発明は成長速度データＧ(ｔ)の評価とともに雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)の評価を行うこととする。
【００４０】
例えば、積乱雲が発雷する場合には、雲は高度３０００ｍから１万ｍ程度に成長することが多い。１万ｍにまで成長した積乱雲はかなりの高い確度で発雷するため、この高さまでで指標を定めて雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)の評価を行う。逆に、低い方の数値としては、通常の雲の高さが１０００ｍ前後に多いことから、積乱雲のでき始めとして認識する指標としては、３０００ｍ位が適当であり、さらに発達した雲として認識するには５０００ｍ程度を閾値として設定することが好ましい。
【００４１】
このようなことから、本発明では雲の成長初期の高度を示す成長初期高度閾値βを設けて雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を評価する。この閾値βの場合には、５０００ｍ前後の値が適当であるが、しかし、より好ましいのは、複数の閾値を設けて雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を評価することであり、典型的には成長初期高度閾値βの他に雲の発達期の高度を示す発達期高度閾値γを設け、雷の確度を段階的に判定して評価することが好ましい。
【００４２】
図３（ｄ）に示すように、このような雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)の評価によって抽出されるメッシュセルと、成長速度データＧ(ｔ)の評価によって抽出されるメッシュセルが共に重なる場所Ｄが、発雷の確率の高い部分として認識できる。
【００４３】
上述した手法では、観測している時刻ｔにおける実時間の状態解析と見なせるが、雲の運動量解析処理を行って将来の雷予測を行うことも可能である。
【００４４】
すなわち、運動量解析処理の結果得られた運動ベクトルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)及び成長速度データＧ(ｔ)に投影し、将来のある時刻(ｔ＋ｘΔｔ)の雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)と成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を算出する。
【００４５】
ここで、ｘ＝１、２、３、、、の自然数である。上述したダイナミクステクスチャ法に基づく予測処理では、データ要素の慣性的性質に基づいて、目安としては時間間隔Δｔの約１０倍以内まで予測が可能としている。従って、ダイナミクステクスチャ法を用いる場合はｘの最大値は１０としてよい。
【００４６】
このようにして、雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)は、時刻ｔにおける雲頂高度の値を保存しつつ、雲の運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して算出する。
【００４７】
また、成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)は、成長速度データＧ(ｔ−２Δｔ)、Ｇ(ｔ−Δｔ)、Ｇ(ｔ)等から時系列に補間して将来の時刻である(ｔ＋Δｔ)、(ｔ＋２Δｔ)、、、に外挿し、それを雲の運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して算出した値であり、時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における成長速度である。
【００４８】
最終的には、時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における雲頂高度は、
ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔＧＦ(ｔ＋Δｔ)
となる。これを成長初期高度閾値β、あるいはさらに発達期高度閾値γで判定して評価し、雲の高度を評価するとともに、成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)における発雷確率の高い位置を予測することができることになる。
【００４９】
なお、入力データである雲メッシュデータＫ（ｔ）や雲頂高度データＵ（ｔ）には誤差が含まれるため、本発明で算出したＵ(ｔ)、Ｇ(ｔ)、ＵＦ(ｔ)、ＧＦ(ｔ)を評価する際にわずかな位置ずれを起こして、予測の確度を低下させる原因となる可能性がある。
【００５０】
そこで、そのような位置の評価誤差を丸めるために、本発明では、Ｕ(ｔ)、Ｇ(ｔ)、ＵＦ(ｔ)、ＧＦ(ｔ)を評価するのに先立って、それらの個々のメッシュセルの近傍で平均化処理を行うことがより好ましい。
【００５１】
すなわち、座標(i、j)のメッシュセルの値を(ｉ−ａ、ｊ−ａ)〜(ｉ＋ａ、ｊ＋ａ)の総計(２ａ＋１)＾２個のセルの平均値とする、予備計算の工程を挿入するものである。ａは自然数であるが、１〜３程度の数値が好ましい。
【００５２】
本発明は、上記のアルゴリズムをソフトウエアとしてコーディングし、コンピュータ上で地図とともに表示することにより、雷位置情報や予測情報を明示する。よりよい形態としては、Δｔ毎に最新の気象情報を取得し、内部で演算処理を行い、画面表示を更新することが好ましい。
【００５３】
［実施例１］
図４は、本発明の第１実施形態に係る雲位置予測システムの構成を示す図である。
【００５４】
雲位置予測システムは、例えば気象衛星「ひまわり」１から送信されてくる電波を受信して気象情報を生成して定期的に気象情報を配信する気象情報配信センタ３と、この気象情報配信センタ３からインターネット７を介して気象情報を受信して雷の位置を予測演算する第１パーソナルコンピュータと、第１パーソナルコンピュータから出力される演算結果の情報をＨＵＢ１５を介して受信してモニタに表示する第２のパーソナルコンピュータとから構成されている。
【００５５】
気象情報配信センタ３に設けられたホストコンピュータには、データベースＤＢを備えたサーバ５が設けられており、例えば気象衛星「ひまわり」１から送信されてくる気象情報を解析して定期的に気象情報を配信、または要求に応じて送信する。
【００５６】
次いで、第１パーソナルコンピュータ１１は、演算制御部２１、通信制御部２３、演算メモリ部２５、ハードディスク部２７、表示制御部２９、モニタ３１およびＬＡＮ制御部３３から構成されている。
【００５７】
演算制御部２１は、ハードディスク部２７に記憶されている演算制御プログラムを内部ＲＡＭに読み出し、これに従って演算処理および制御処理を実行する。通信制御部２３は、気象情報配信センタ３に設けられたサーバとインターネット７を介して接続し、気象情報を受信するとともに、受信した気象情報を演算メモリ部２５に出力する。演算メモリ部２５は、受信した気象情報を展開して演算するためのメモリ空間である。
【００５８】
ハードディスク部２７は、受信した気象情報として雲メッシュデータの履歴データＫ（ｔ）、Ｋ(ｔ−Δｔ)、Ｋ(ｔ−２Δｔ)、、、、を記録し、同時に、雲頂高度メッシュデータの履歴データＵ（ｔ）、Ｕ(ｔ−Δｔ)、Ｕ(ｔ−２Δｔ)、、、、を記録する。
【００５９】
表示制御部２９は、地理情報システムＧＩＳの操作画面をモニタ３１に表示する。ＬＡＮ制御部３３は、演算処理結果をＨＵＢ１５を介して第２パーソナルコンピュータに送信する。
【００６０】
次いで、第２パーソナルコンピュータ１３は、演算制御部4１、ＬＡＮ制御部４３、ハードディスク部４５、表示制御部４７、表示メモリ部４９およびモニタ５１から構成されている。
【００６１】
演算制御部４１は、ハードディスク部４５に記憶されている演算制御プログラムを内部ＲＡＭに読み出し、これに従って演算処理および制御処理を実行する。ＬＡＮ制御部４３は、第１パーソナルコンピュータの演算処理結果をＨＵＢ１５を介して受信する。ハードディスク部４５は、第１コンピュータ１１から受信した演算結果となる雲メッシュデータＫ(ｔ)、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)の最新データを記録する。表示制御部４７は、地理情報システムＧＩＳの結果表示画面をモニタ３１に表示しており、第１コンピュータ１１から受信した演算結果となる雲メッシュデータＫ(ｔ)、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)を表示メモリ４９に展開して最新データに更新し、ＧＩＳによりモニタ５１に表示する。
【００６２】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、本発明の雷位置予測システムの動作を説明する。なお、ステップＳａに関する処理は第１パーソナルコンピュータ１１において実行され、ステップＳｂに関する処理は第２パーソナルコンピュータ１３において実行されることとして説明する。
【００６３】
まず、ステップＳａ１０では、通信制御部２３からインターネット７を介して気象情報配信センタ３のサーバ５に接続し、時間ｔの関数として得られる雲メッシュデータＫ(ｔ)と雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)を通信制御部２３を介して受信し、演算メモリ部２５に記憶するとともにハードディスク部２７の所定のホルダに記録しておく。
【００６４】
すなわち、気象情報配信センタ３の一つとして例えば気象庁に設置された気象業務支援センタにインターネット７を介して接続し、このセンタが公開する気象情報のうち１km四方の範囲（メッシュ）を１単位として扱う全国合成レーダＧＰＶ（Grid Point Value）を雲メッシュデータＫ（ｔ）として受信して入力し、同時に、２．５km四方の範囲（メッシュ）を１単位として扱う全国合成レーダエコー頂高度ＧＰＶを雲頂高度メッシュデータＵ（ｔ）として受信して入力し、それぞれのデータを演算メモリ部２５に記憶するとともにハードディスク部２７の所定のホルダに記録しておく。
【００６５】
なお、気象情報配信センタから配信されるメッシュ毎の雲メッシュデータＫ（ｔ）および雲頂高度メッシュデータＵ（ｔ）は、気圧面が９２５，８５０，７００，５００ｈＰａおよび地上を対象とし、風向データ、風速データ、気温データ、露点差データなどの気象情報の計算予測値、東西３０’，南北２４’（雲頂高度メッシュデータ）また東西１５’，南北１２’（雲メッシュデータ）の格子点間隔、それぞれのメッシュの位置情報から構成されている。
【００６６】
これらの気象データは、いずれも１０分間隔で配信される情報であるので、Δｔ＝１０分間とした。なお、これらの気象データの入力の際に、格子点データは、格子点がメッシュ中央部となるように、メッシュの座標系を定義するものとし、演算メモリ部２５上のメモリ空間に展開する。また、気象業務支援センタから配信される上述した気象データはバイナリデータから構成されているので、演算制御部２１は、演算メモリ部２５上のアドレスに展開する際にバイナリデータからメッシュデータにデータ変換する。
【００６７】
この結果、演算メモリ部２５には新たに雲メッシュデータＫ（ｔ）と雲頂高度メッシュデータＵ（ｔ）とが新たに記憶され、ハードディスク部２７には雲メッシュデータの履歴データとしてＫ（ｔ）、Ｋ(ｔ−Δｔ)、Ｋ(ｔ−２Δｔ)、、、、が記録されていることとなり、同時に、雲頂高度メッシュデータの履歴データとしてＵ（ｔ）、Ｕ(ｔ−Δｔ)、Ｕ(ｔ−２Δｔ)、、、、が記録されていることとなる。
【００６８】
次いで、ステップＳａ２０では、雲メッシュデータＫ（ｔ）に対して運動量解析処理（ＤＴ法）を施す。すなわち、ｍ＝３とし、演算制御部２１では、演算メモリ部２５に記憶されている雲メッシュデータＫ（ｔ）に対して、ある時刻ｔに対してｔ−３Δｔ(すなわち３０分前)、ｔ−２Δｔ(すなわち２０分前)、ｔ−Δｔ(すなわち１０分前)の雲メッシュデータＫ（ｔ）をダイナミクステクスチャ法で解析する。
【００６９】
次いで、ステップＳａ３０では、演算制御部２１では、ステップＳ２０における運動量解析処理により得られた結果に対して、１次オーダーまでの時刻（ｔ−Δｔ）における各メッシュでの雲の運動ベクトル（ａ，ｂ）を時刻ｔにおけるものとして算出する。
【００７０】
すなわち、観測の時間間隔をΔｔとし時刻ｔまでで得られた雲メッシュデータＫ(ｔ)、Ｋ(ｔ−Δｔ)、Ｋ(ｔ−２Δｔ)、、、Ｋ(ｔ−ｍΔｔ)に基づいて、時刻(ｔ−Δｔ)から時刻ｔの間の雲の運動ベクトル（ａ，ｂ）をメッシュ毎に演算する。
【００７１】
次いで、ステップＳ４０ａでは、この雲の運動ベクト（ａ，ｂ）ルを雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影することで、雲の動きに伴う雲頂高度データの水平移動量を補正し、雲頂高度メッシュデータ推計値Ｕex(ｔ)を算出する。
【００７２】
すなわち、この雲の運動ベクトル（ａ，ｂ）を雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ−Δｔ)に投影させて演算処理し、雲頂高度を保持しつつΔｔの間に雲が移動したと仮定して得られる雲頂高度メッシュデータの推計値Ｕex(ｔ)を演算する。
【００７３】
次いで、ステップＳａ５０では、雲の成長速度ベクトルを雲の成長速度メッシュデータＧ(ｔ)からメッシュ毎に算出する。なお、成長速度閾値α＝３ｍ／ｓとした。
【００７４】
Ｇ(ｔ)＝(Ｕ(ｔ)−Ｕex(ｔ))／Δｔ
一方、第２コンピュータ１３に設けられた表示制御部４７では、周知の地理情報システムＧＩＳ（Geographic Information System）を用い、日本地図、Ｋ(ｔ)、Ｕ(ｔ)、Ｇ(ｔ)のレイヤを用意して、これらを下位レイヤから上位レイヤの順とし、これらを位置をキーにして基盤的な地図データの上に結びつけ、重ね合せて表示する。これにより、相互の位置関係の把握、データ検索と表示、データ間の関連性の分析等が可能になる。
【００７５】
ここで、第1コンピュータ１１は、演算メモリ部２５に新たに記憶された雲メッシュデータＫ（ｔ）、雲頂高度メッシュデータＵ（ｔ）、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)とを読み出してＬＡＮ制御部３３からＨＵＢ１５を介して第２パーソナルコンピュータ１３に送信する。次いで、第２パーソナルコンピュータ１３は、ＬＡＮ制御部４３はこの演算結果を受信し、ハードディスク部４５に受信した演算結果となる雲メッシュデータＫ(ｔ)、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)の最新データを記録する。第２コンピュータ１３の表示制御部４７では、このＫ(ｔ)、Ｕ(ｔ)、Ｇ(ｔ)を最新データに更新してＧＩＳにより位置合わせ処理してモニタ５１に表示する。
【００７６】
また、ステップＳｂ６０では、成長速度の値を保存しつつ時間間隔Δｔの間に雲が移動したと仮定して得られる成長速度メッシュデータの推計値Ｇex(ｔ)を演算する。
【００７７】
すなわち、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)のレイヤでは、成長速度閾値αよりも大きな値のメッシュを抽出し、適宜シンボルをメッシュに付与して表示することにより、雲の成長点を表示するように表示制御部４７を制御する。
【００７８】
次いで、ステップＳｂ７０では、成長速度メッシュデータの推計値Ｇex(ｔ)において、成長速度閾値α以上の値となるメッシュセルを抽出する。
【００７９】
すなわち、成長速度メッシュデータＧ（ｔ−Δｔ）に運動ベクトル（ａ，ｂ）を投影することで、成長速度期待値Ｇex(ｔ)を算出し、Ｇex(ｔ)＞αとなるメッシュセルを抽出する。
【００８０】
ステップＳｂ１１０では、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)に対して、成長初期高度閾値β、あるいは発達期高度閾値γを設け、これらの閾値以上の値を有するメッシュセルを抽出してモニタ５１に表示するように表示制御部４７を制御する。
【００８１】
すなわち、第２コンピュータ１３では、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)においては、雲が成長している段階にあるときの高度を表す成長初期高度閾値βを例えば３０００（βの範囲は１５００〜３０００が好ましい）ｍとし、雲の発達期の高度を表す発達期高度閾値γを例えば５０００（γの範囲は５０００〜７０００が好ましい）ｍとし、それらの成長初期高度閾値β，発達期高度閾値γよりも高度の高い雲のメッシュを選択し、それぞれ表示色を変えて強調表示を行い、積乱雲の位置をモニタ５１に表示する。
【００８２】
ステップＳｂ２１０では、ステップＳｂ１１０において、雲頂高度メッシュデータＵ(ｔ)で成長初期高度閾値βおよび発達期高度閾値γで選択されたセルと、ステップＳｂ６０において、成長速度メッシュデータＧ(ｔ)に対して成長速度閾値α以上の値を有するメッシュセルとの論理和をとった。この論理和が１の場合に、セルをブリンクさせて強調表示を行い、発雷の危険度の高い位置を示すメッシュセルとしてモニタ５１に位置合わせ処理して表示するように表示制御部４７を制御する。
【００８３】
ステップＳａ３１０では、上記とは別のサブウインドウで、時刻ｔ＋Δｔ、ｔ＋２Δｔ、、、、ｔ＋６Δｔ、と最大１時間先までのＵＦ(ｔ)とＧＦ(ｔ)を予測する。ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)は、時刻ｔにおける雲頂高度の値を保持しつつ、雲の運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して算出した時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における雲頂高度予測値であり、ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)は、雲の運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して算出した時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における成長速度予測値である。
【００８４】
ステップＳｂ３２０では、雲頂高度｛ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝による雲頂高度予測値とＧＦ(ｔ)に基づいて、上記同様に閾値以上となったセルの抽出を行い、論理和により、発雷の危険度の高いセルを表示させることにより、短時間の落雷位置の予測を行った。
【００８５】
すなわち、自然数ｘに時間間隔Δｔを乗じた結果値の時間ｘΔｔとし、雲頂高度を保持しつつ時間ｘΔｔ後に雲が移動したと仮定して得られる将来の雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する。
【００８６】
また、成長速度メッシュデータＵ(ｔ)の時間間隔Δｔ毎の履歴データから時系列に補間して将来の時間間隔Δｔ毎の時刻を外挿し、当該外挿結果を雲の運動ベクトルの予測値に基づいて位置を補正して時刻(ｔ＋ｘΔｔ)における成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)を演算する。
【００８７】
さらに、雲頂高度予測値ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ) と成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)とから時間ｘΔｔ後の雲頂高度｛Ｆ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔ・ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝を演算する。
【００８８】
次いで、成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)に対して成長速度閾値α以上の値のメッシュセルを抽出する。次いで、時間ｘΔｔ後の雲頂高度が、成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γよりも大きな値となるメッシュセルを抽出する。
【００８９】
成長速度予測値ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)においては、成長速度閾値α以上の値のメッシュセルを抽出してモニタ５１に表示する。また、時間ｘΔｔ後の雲頂高度｛ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔ・ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝に対して、成長初期高度閾値β以上となりさらに発達期高度閾値γ以上の値まで発達するメッシュセルを抽出してモニタ５１に表示する。
【００９０】
ここで、ステップＳｂ３２０において、時間ｘΔｔ後の雲頂高度｛ＵＦ(ｔ＋ｘΔｔ)＋ΣΔｔ・ＧＦ(ｔ＋ｘΔｔ)｝が成長初期高度閾値βまたは発達期高度閾値γ以上になるメッシュセルがある場合、落雷の発生確率が極めて高いので、演算制御部４１は、当該メッシュセルの位置をモニタ上でブリンクするように表示制御部４７を制御する。さらに、時間ｘΔｔ後（ｘΔｔ＝○○分）にはこの位置に落雷する可能性が高いので、演算制御部４１は、ブリンクした位置の近傍に「時間○○分後に発雷予測あり」とメッセージを表示するように表示制御部４７を制御する。
【００９１】
また、位置評価誤差を補正するため、Ｕ(ｔ)、Ｇ(ｔ)、ＵＦ(ｔ)、ＧＦ(ｔ)の平均化処理による評価も行った。すなわち、ａ＝１とし、中心に位置する座標(i、j)のメッシュセルの値をその周囲のメッシュセル(i−1、j−1)〜(i＋1、j＋1)の値の総計９値の平均値とした。
【００９２】
これにより、位置評価誤差を補正することができるので、ノイズ成分が減り、風速が早くて雲の移動の早い場合でも、比較的安定した出力が得られるようになった。
【００９３】
［実施例２］
図４を参照して、本発明の第２実施形態に係る雲位置予測システムの構成を説明する。実施例１においては、雲メッシュデータＫ(ｔ)として、例えば気象衛星「ひまわり」の配信データとして気象衛星写真を使った。
【００９４】
このため、入力のタイミングが１０分値とは違い、サーバ５からの配信間隔が１時間間隔であったので、これをΔｔ'とした。つまりΔｔ'＝６Δｔであった。
【００９５】
そこで、ステップＳａ１０〜Ｓａ３０の処理では、雲メッシュデータＫ(ｔ)による運動量評価にはΔｔ'を用い、(ｔ−５Δｔ)から(ｔ＋５Δｔ)における雲頂高度メッシュデータＵ（ｔ）の評価の際には、(ｔ−Δｔ')から(ｔ＋Δｔ')の雲メッシュデータＫ(ｔ)による運動量変化は一様であると線形補間して当てはめることとし、ステップＳａ４０以降の処理は図５に示す処理と同様とする。
【００９６】
以上、実施例１，２によれば、発雷前の段階で雲の成長速度を演算することで、発雷前の段階で落雷位置または発雷時刻を予測することができる。特に熱雷の短時間予測において、例え発雷以前であっても、発雷位置と発雷時刻を高い確度で予測することができる。
【００９７】
また、積乱雲の成長過程を時系列の雲頂高度のメッシュデータとして計測し、その後の雲の成長過程と位置を推定することで、発雷前の段階であっても落雷の位置を予測することができる。
【００９８】
この結果、落雷予測に応じて事前対策を効果的に行うことが可能になるとともに、事前準備の強化により、被災後の復旧の迅速化に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】雲が成長しつつ移動したことを示す模式図（ａ），（ｂ），（ｃ）と、雲頂高度と単純な差分による成長速度の模式図（ｄ），（ｅ）である。
【図２】雲が大きさを維持しながら移動したことを示す模式図（ａ），（ｂ），（ｃ）と、雲頂高度と単純な差分による成長速度の模式図（ｄ），（ｅ）である。
【図３】雲の位置を補正して成長速度を評価した場合の模式図であり、雲が大きくなりながら移動したことを示す模式図（ａ），（ｂ）と、雲頂高度の推計値を示す模式図（ｃ）と、成長速度を示す模式図（ｄ）である。
【図４】本発明の雷位置予測システムの構成を示す図である。
【図５】本発明の雷位置予測システムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１００】
１  気象衛星
３  気象情報配信センタ
５  サーバ
７  イターネット
１１  第１パーソナルコンピュータ
１３  第２パーソナルコンピュータ
１５  ＨＵＢ
２１，４１  演算制御部
２３  通信制御部
２５  演算メモリ部
２７，４５  ハードディスク部
２９，４７  表示制御部
３１，５１  モニタ
３３，４３  ＬＡＮ制御部
４９  表示メモリ部
【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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