(57)【要約】【課題】人が近付けない場所においてもスラッシュ雪崩を適切に予測する。【解決手段】レーダ雨量計から得られる雨量データを所定の広さをもつ地域であるメッシュ毎に積算してメッシュ毎の積雪量を求めるレーダ雨量観測システム２と、標高情報、土地利用情報を有し、観測領域に対応した気象情報からなる地点予測データを入力し、非静力学的モデルに基づき雪崩が生じやすい地域の温度データを予測する局所予測手段４と、前記レーダ雨量観測システム２により求められたメッシュ毎の積雪量と、前記局所予測手段４により予測された地域毎の温度データについて夫々の閾値と比較した結果に基づきスラッシュ雪崩を予測するスラッシュ雪崩予測手段５とを具備する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ雨量計から得られる雨量データを所定の広さをもつ地域であるメッシュ毎に積算してメッシュ毎の積雪量を求めるレーダ雨量観測システムと、
標高情報、土地利用情報を有し、観測領域に対応した気象情報からなる地点予測データを入力し、非静力学的モデルに基づき雪崩が生じやすい地域の温度データを予測する局所予測手段と、
前記レーダ雨量観測システムにより求められたメッシュ毎の積雪量と、前記局所予測手段により予測された地域毎の温度データについて夫々の閾値と比較した結果に基づきスラッシュ雪崩を予測するスラッシュ雪崩予測手段と
を具備することを特徴とするスラッシュ雪崩予測システム。
【請求項２】
前記レーダ雨量観測システムによるメッシュの大きさが、局所予測手段が予測する夫々の地域の大きさより小さいことを特徴とする請求項１に記載のスラッシュ雪崩予測システム。
【請求項３】
前記スラッシュ雪崩予測手段による予測と、実際の結果とに基づき閾値を変更することを特徴とする請求項１または２に記載のスラッシュ雪崩予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、スラッシュ雪崩の発生を好適に予測可能なスラッシュ雪崩予測システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
スラッシュ雪崩は、積雪量と地表面の温度及び傾斜角度との相関が高い雪崩であり、降雨量がトリガーとなって発生するものと考えられている。従来の雪崩計測システムとしては、例えば、特許文献１に記載されているものがあり、ワイヤ切断感知器などを設置して測定を行っている。雪崩予測の場合にあっても、ワイヤの切断を感知する手法を採用している。
【０００３】
しかしながら、雪崩の発生が予測される場所は傾斜地であり、人が近付けない場所でありセンサ設置が不可能な場所が多く、必要な場所において雪崩予測を行うことができなかった。
【特許文献１】特開平９−２５７９５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、人が近付けない場所においても適切に予測を行うことが可能なスラッシュ雪崩予測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムは、レーダ雨量計から得られる雨量データを所定の広さをもつ地域であるメッシュ毎に積算してメッシュ毎の積雪量を求めるレーダ雨量観測システムと、標高情報、土地利用情報を有し、観測領域に対応した気象情報からなる地点予測データを入力し、非静力学的モデルに基づき雪崩が生じやすい地域の温度データを予測する局所予測手段と、前記レーダ雨量観測システムにより求められたメッシュ毎の積雪量と、前記局所予測手段により予測された地域毎の温度データについて夫々の閾値と比較した結果に基づきスラッシュ雪崩を予測するスラッシュ雪崩予測手段とを具備することを特徴とする。
【０００６】
本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムは、前記レーダ雨量観測システムによるメッシュの大きさが、局所予測手段が予測する夫々の地域の大きさより小さいことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムは、前記スラッシュ雪崩予測手段による予測と、実際の結果とに基づき閾値を変更することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムは、レーダ雨量観測システムを用いて積雪量を求めるため、人の近付けない場所においても予測が可能であり、また、非静力学的モデルに基づき雪崩が生じやすい地域の温度データを予測してスラッシュ雪崩を予測するので、傾斜や土地利用情報を含めて適切な予測が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下添付図面を参照して、スラッシュ雪崩予測システムの実施例を説明する。図１には、スラッシュ雪崩予測システムの構成図が示されている。レーダ（気象レーダまたはレーダ雨量計）装置１によりレーダ観測を行いレーダ雨量観測システム２に出力情報が送られる。レーダ雨量観測システム２は、得られた情報を用いて、例えば、２００ｍ四方のメッシュ（地域）を単位に雨量情報を求め、さらに積算を行ってメッシュ毎の積雪量を求めるものである。
【００１０】
地点予測データ入力部３は、気象庁より提供される地点予測データ（ＧＰＶ）を取り込むための構成であり、地点予測データ（ＧＰＶ）としては、海面更正気圧、風、気温、相対湿度、時間降水量、数値予報雲量、高度、上昇気流などのデータであり、例えば、地点の広さ（メッシュ）としては、約２０Ｋｍ四方である。
【００１１】
地点予測データ入力部３から取り込まれる地点予測データは、局所予測手段４へ送られるように構成されている。局所予測手段４は、非静力学的モデルに基づき雪崩が生じやすい地域の温度データを予測するもので、標高情報、土地が水田や畑であるか或いはコンクリートに覆われているかなどの土地利用情報を例えば５Ｋｍ四方メッシュで備えており、予測計算を時間発展型の偏微分方程式の集合体を計算して予測を行うもので、具体的には、流体の運動方程式、圧縮系の連続方程式、水蒸気の混合比の式、雲・降水粒子の混合比の式及び雲・降水粒子の数密度の式により構成される式を計算して予測を行う。
【００１２】
局所予測手段４は、例えば上記の計算を複数台のパーソナルコンピュータにより構成され、並列演算処理を行うことにより実現できる（例えば、ＣＲｅＳＳ：東芝レビューＶｏｌ．５９Ｎｏ．２Ｐ６６−Ｐ６９）。計算の際には、標高情報や土地利用情報を用いて地表表面の起伏がもたらす風の流れなどを考慮した温度データ予測、土地が土地が水田や畑であるか或いはコンクリートに覆われているかなどに基づく太陽光の反射や水の蒸発、風の摩擦熱などを考慮した非静力学的モデルによる予測計算を行い、雪崩が生じやすい地域を特定し、その温度データを例えば５Ｋｍ四方メッシュで予測する。
【００１３】
レーダ雨量観測システム２による積雪量データ及び局所予測手段４により予測された雪崩が生じやすい地域と、その温度データは、スラッシュ雪崩予測手段５へと送られるように構成されている。スラッシュ雪崩予測手段５は、上記レーダ雨量観測システム２により求められたメッシュ毎の積雪量と、上記局所予測手段４により予測された地域（メッシュ）毎の温度データについて夫々の閾値と比較した結果に基づきスラッシュ雪崩を予測するものである。
【００１４】
スラッシュ雪崩予測手段５は、局所予測手段４を構成するパーソナルコンピュータまたは局所予測手段４を構成するパーソナルコンピュータとは別のパーソナルコンピュータにより構成され、予測結果は、例えば、接続された表示装置に表示され、または接続されたプリンタにより印刷され、或いは回線を介して接続されている他のコンピュータへ送出される。
【００１５】
以上のように構成されたスラッシュ雪崩予測システムは、図２のフローチャートに示されるように動作を行うので、これを説明する。レーダ雨量観測システム２では、レーダ装置１のデータを取り込み、メッシュ毎の雨量を求める（Ｓ１）。図３（ａ）は、メッシュ毎に求められた雨量データを示したもので、方形で示されるメッシュ対応のメモリには、経度及び緯度による位置データと、降雨（降雪）量データがセットされる。
【００１６】
次に、メッシュ毎の雨量について積算して積雪量を求め、結果をメモリに一時保持して出力する（Ｓ２）。図３（ｂ）に示されるメッシュに対応するメモリには、図３（ａ）と同様に経度及び緯度による位置データが対応付けられ、方形の内部には上記位置データと積雪データがセットされる。
【００１７】
一方、地点予測データ入力部３においては、既に説明した通りの地点予測データを取り込み（Ｓ３）、局所予測手段４にあっては、上記の地点予測データに基づき非静力学的モデルによる予測計算を行って、各メッシュ毎に所定時間間隔で温度データを予測する（Ｓ４）。更に、雪崩危険地域、即ち傾斜が所定以上である地域を、隣接するメッシュの標高に基づき求め、この雪崩危険地域における各メッシュ（位置データ）と所定時間間隔の予測温度データとを対応付けて出力する（Ｓ５）。
【００１８】
レーダ雨量観測システム２からメッシュ毎の位置データと積雪量が送られ、また局所予測手段４から各メッシュ（位置データ）と予測温度データとを対応付けられたデータが送られるスラッシュ雪崩予測手段５においては、位置データが対応するメッシュについて積雪量データと予測温度データとを組み合わせ、積雪量閾値と積雪量データを比較し、温度閾値と予測温度データを比較し、雪崩を予測して、出力する（Ｓ６、Ｓ７）。スラッシュ雪崩予測手段５においては、スラッシュ雪崩予測手段５による予測と、実際の結果とに基づき閾値を変更する入力が行われる。
【００１９】
積雪量データと予測温度データのメッシュの大きさが異なることから、図４に示すようにｎ：１の対応付けを行い、メッシュの大きさが小さい側の積雪量データ毎に、同じ予測温度データを用いて予測を行う。例えば、図５のｓに示すように積雪量データが時刻に対応して変化する場合に、積雪閾値と超えるのは、時刻ｔ１である。
【００２０】
一方、予測温度データが図５のｒに示すように時刻に対応して変化する場合に、温度閾値を超えるのは、時刻ｔ２である。そして、この時刻ｔ２においては、それより前の時刻である時刻ｔ１において積雪量についても積雪量閾値を超えているので、雪崩の発生が予測されるものである。
【００２１】
上記の処理を対象となる全メッシュについて行って、結果を出力する。このように、レーダ装置１により得た細かいメッシュの積雪データを用いているので、細かいエリアについて予測が可能となるものである。また、局所予測手段４により非静力学的モデルによる演算を用いて温度予測を行うので、地形などを考慮した適切な予測ができ、好適な雪崩予測を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムの構成を示すブロック図。
【図２】本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムの動作を説明するためのフローチャート。
【図３】本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムのレーダ雨量観測システムにおいて得られる雨量データと積雪量データを示す図。
【図４】本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムにおいてもちいられる積雪量データと温度データの関係を示す図。
【図５】本発明に係るスラッシュ雪崩予測システムにおいて採用した雪崩予測手法を説明するための図。
【符号の説明】
【００２３】
１  レーダ装置
２  レーダ雨量観測装置
３  地点予測データ入力部
４  局所予測手段
５  スラッシュ雪崩予測手段
【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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