(57)【要約】【課題】    従来は、地震予測の発展に寄与する実用的な装置や方法が無かったが、本発明で地震が発生する場所をわかりやすく表示する装置・方法を提供する。また自然界データと地震との相関について解析する装置および方法を提供する。地震予測に寄与する夜間気温の上昇と、落雷の発生とを統計処理によって関係づけ、時空ほとんど無かった。【解決手段】地震予測の発展に寄与する時空間解析図という時間と空間とを明示的に示す手法を提案した。更に地震予測において非常に重要な「確率」を的中率Ａ、アルファリスク率、ベータリスク率という観点で予測のアルゴリズムを評価する手法を提案した。更に落雷についても統計学を駆使した手法を提案した。【選択図】  図１
2006053062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、前記データベースのデータを使って時間的・空間的なデータ解析処理を行う時空間解析処理手段と、当該データ解析処理のため設定値を与えるための時空間処理設定手段と、当該解析処理において、段階的詳細化解析を行うため、時間幅や空間を半分にして詳細な解析を行うための半分化処理手段と、時間幅や空間を以前設定した値と半分重ねながらずらすハーフシフト処理手段と、当該データ解析を複数年を通じて同じ期間での解析が継続するように処理する通年同期間化処理手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする地震・雷解析装置。
【請求項２】
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、地震予測アルゴリズムを設定する地震予測アルゴリズム設定手段と、設定された地震予測アルゴリズムに基づいて地震予測を行う地震予測手段と、当該地震予測の結果を評価する地震予測アルゴリズム評価手段と、観測点のデータがどの程度正直に地震の予兆を捕捉していたかを指し示す正直指数を評価する観測点正直指数評価手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする地震予測装置。
【請求項３】
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、雷予測アルゴリズムを設定する雷予測アルゴリズム設定手段と、設定された雷予測アルゴリズムに基づいて雷予測を行う雷予測手段と、当該雷予測の結果を評価する雷予測アルゴリズム評価手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする雷予測装置。
【請求項４】
インターネットを用いて地震・雷の予測情報を伝達・表示する方法であって、各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータを入力するデータ入力段階と、入力した各データを保存するデータベースと、このデータベースのデータを使って地震・雷の予測を行う地震・雷予測する段階と、解析処理した結果をインターネットに出力するデータを伝達・表示する段階を備えたことを特徴とする地震・雷予測伝達表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地震・雷解析装置および地震予測装置および雷予測装置および地震・雷予測伝達表示方法を提供するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、地震予測の方法は多く存在する。
その中でも、世界的に有名なのはギリシャで開発されたＶＡＮ法である。これは２地点間の電位差すなわち地電流を観測し、地震を予測するものである。しかしこの方法は、日本国内においては実証研究を複数の組織で実施してきているが、残念ながら実用に供せられるかどうかは平成１６年８月現在においても明確になっていない状況である。
世界的にみても「地震予測の決定打」と言えるものが残念ながらほとんどないと言っても過言ではない。
【０００３】
電気通信大学の犬伏裕之と早川正士教授が、阪神大震災の前に夜間の気温が上昇するという事象を報告した。（２００２年５月３０日  地球惑星科学関連学会）これは、大きな地震の前には地表面温度が上昇するとの学説があり、それのひとつの可能性を示したものである。その後、犬伏裕之と早川正士教授は、夜間気温の上昇を元にした地震予測について研究を継続してきた。（例えば２００４年５月１１日及び１２日  地球惑星科学関連学会）北海道の過去２４年分の解析（１９７８年〜２００１年）によれば地震の前に夜間の気温が上昇しているといった確認・検証がまさに進展中の状況である。
【０００４】
一方で、地震の前に雷が多発するといった事象も観測されている。１月１７日の阪神大震災の前である１月９日〜１０日の事象として次のような事象がある。すなわちこの地震の前兆的な現象として、多数の落雷事象が発生していた。このような事象は、阪神大震災の事例だけでなく一般的な事象として「地震の前に雷が多発する事象」が認識されており、地震予測研究者らによっても指摘されてきている。
また、地震予測研究や雷予測研究をより進展させてゆくためには、「データをいかにわかりやすく可視化するか？」という点が望まれていたが必ずしも可視化技術についても充分に達成できているとは言い難い状況であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記問題点を改善するためになされたものである。その目的は、地震予測を実現するもの、雷予測を実現するもの、両者を実現するものを提案することにある。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は大きく２点ある。
（１）より確実なる「地震予測手法」を実現する
（２）統計学を駆使した「雷予測手法」を実現する
以下各々について説明する。
（１）より確実なる「地震予測手法」を実現する
地震の予測において以下の３要素が重要と言われている。
１、地震が起きる時期
２、地震が起きる場所
３、地震の規模
地震予測上はこの３つを提示しないと予測したことにならないと言われている。ここではこの観点に立脚して地震の予測に対する問題解決を図る。
特に、データの可視化技術や、地震予測においては欠くことができない「予測確率」の評価手法技術などについて問題解決を図る。
【０００７】
（２）統計学を駆使した「雷予測手法」を実現する
日本においては「地震・雷・火事・おやじ」という言葉が流布しているように「雷」は２番目の重要なる災害として位置づけられている。しかし従来から実用化してきている雷予測は気象学（例えばＳＳＩ理論など）に立脚する予測手法が一般的であった。一方で統計学を駆使した予測手法は、ほとんど実用化されてこなかった。
この理由としては、そもそも「どの程度雷予測において統計学が有効か」がはっきりしていなかったことが挙げられる。ここでは、統計学的なアプローチによる「雷予測」の手法を提案・提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、既に述べている様に主に２つの問題を解決するものである。
（１）より確実なる「地震予測手法」を実現する
（２）統計学を駆使した「雷予測手法」を実現する
これらの課題を解決すべく本発明は以下に示す構成とした。
【０００９】
本発明の請求項１では以下の装置を提供する。
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、このデータベースのデータを使って時間的・空間的なデータ解析処理を行う時空間解析処理手段と、当該データ解析処理のため設定値を与えるための時空間処理設定手段と、当該解析処理において、段階的詳細化解析を行うため、時間幅や空間を半分にして詳細な解析を行うための半分化処理手段と、時間幅や空間を以前設定した値と半分重ねながらずらすハーフシフト処理手段と、当該データ解析を複数年を通じて同じ期間での解析が継続するように処理する通年同期間化処理手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする地震・雷解析装置。
【００１０】
本発明の請求項２では以下の装置を提供する。
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、地震予測アルゴリズムを設定する地震予測アルゴリズム設定手段と、設定された地震予測アルゴリズムに基づいて地震予測を行う地震予測手段と、当該地震予測の結果を評価する地震予測アルゴリズム評価手段と、観測点のデータがどの程度正直に地震の予兆を捕捉していたかを指し示す正直指数を評価する観測点正直指数評価手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする地震予測装置。
【００１１】
本発明の請求項３では以下の装置を提供する。
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段と、入力した各データを保存するデータベースと、雷予測アルゴリズムを設定する雷予測アルゴリズム設定手段と、設定された雷予測アルゴリズムに基づいて雷予測を行う雷予測手段と、当該雷予測の結果を評価する雷予測アルゴリズム評価手段と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段を備えたことを特徴とする地震予測装置。
【００１２】
本発明の請求項４では以下の方法を提供する。
インターネットを用いて地震・雷の予測情報を伝達・表示する方法であって、
各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータを入力するデータ入力段階と、入力した各データを保存するデータベースと、このデータベースのデータを使って地震・雷の予測を行う地震・雷予測する段階と、解析処理した結果をインターネットに出力するデータを伝達・表示する段階を備えたことを特徴とする震度情報表示する方法。
【発明の効果】
【００１３】
以上述べてきたように、本発明によれば以下の２つの課題を解決することに大きく貢献する。
（１）より確実なる「地震予測手法」を実現する
（２）統計学を駆使した「雷予測手法」を実現する
【００１４】
（１）については、地震予測に寄与する夜間気温の上昇と、落雷の発生とを統計処理によって関係づけ、時空間解析図という時間と空間とを明示的に示す手法を提案した。更に地震予測において非常に重要な「確率」を的中率Ａ、アルファリスク率、ベータリスク率という観点で予測のアルゴリズムを評価する手法を提案した。
今まで地震予測における確率手法については多くの提案がなされてきたが必ずしも実用に供せられるものは多くはなかった。今回提案する手法を用いることによって実用に供せられる地震予測技術が提供される。また、それらの成果は今後さらに発展してゆく地震予測理論の一翼を担うものであると思われる。
【００１５】
（２）については、落雷の発生を前日の気象条件と当日の気象条件とから導く手法を提案した。地震予測と同様に雷予測においても重要な「確率」を的中率Ａ、アルファリスク率、ベータリスク率という観点で予測のアルゴリズムを評価する手法を提案した。
今まで雷予測における確率手法については多くの提案がなされてきたが必ずしも実用に供せられるものは多くはなかった。今回提案する手法を用いることによって実用に供せられる雷予測技術が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の各実施形態について説明する。
なお、地震予測の手法には種々あるがここでは特に、夜間気温による方法と雷による方法を提案する。また将来的にはこれらのデータに加えて電磁波データや大気中のイオン密度も使用してゆくことが可能である。
【００１７】
＜第１の実施の形態＞
図１は本発明の第１の実施の形態による地震前兆監視装置の構成図である。
この図において、地震・雷解析装置１は、各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段１０１と、入力した各データを保存する気象データベース２０１、地震データベース２０２、雷データベース２０３と、前記データベースのデータを使って時間的・空間的なデータ解析処理を行う時空間解析処理手段３０１と、当該データ解析処理のため設定値を与えるための時空間処理設定手段２１０と、当該解析処理において、段階的詳細化解析を行うため、時間幅や空間を半分にして詳細な解析を行う半分化処理手段２２０と、時間幅や空間を以前設定した値と半分重ねながらずらすハーフシフト処理手段２２１と、当該データ解析を複数年を通じて例えば３月１日〜３月２８日というように同じ期間での解析が継続するように処理する通年同期間化処理手段２２２と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段４０１により構成されている。
【００１８】
次に、本実施の形態における地震・雷解析装置１の動作を説明する。まず、データ入力手段１０１は、データ気象観測システムからリアルタイムに送られてくる気温、湿度、風向きなどの気象データを受信し、気象データベース２０１に記憶する。また、過去に蓄積されている気象データもデータ入力手段１０１を経由して同様に気象データベース２０１に記憶する。各気象データは、測定地点の経度、緯度情報、地点名、および観測年月日と時刻情報が付されて保存される。なお、気象データは、必要に応じて電磁波関係データや大気イオン密度データや地下水位データなど地震に関係すると考えられるデータを格納することができる。地震データや雷データ（落雷データ）についても基本的には上記の気象データと同様の考え方で地震データベース２０２、雷データベース２０３に記憶する。地震データについては、いつ（年月日・時分秒）・どこで（緯度・経度・深さ）・どれくらいの規模（マグニチュード）が起きたかを示すデータである。雷データについても、いつ・どこで・どれくらい（電圧・極性など）が起きたかを示すデータである。
【００１９】
次に、時空間解析処理手段３０１の動作について説明する。まず最も基本的なデータとして、夜間気温上昇値を計算する。夜間気温上昇値とは以下の式で示すものである。
【００２０】
夜間気温上昇値Ｚ＝（20時以降の最初の正時極小値時刻から翌4時までの正時気温の
最大値Ｔmax）−20時以降の最初の正時極小値Ｔmin
夜間気温上昇値は、簡単に言えば、夜間にどれだけ気温が跳ね上がるかを示した値である。20時からもし単調に気温が上昇すれば、20時の気温に対してどれだけ気温が跳ね上がったかが求めるＺ値となる。ただ、実際には20時以降に気温が更に下がることがあり、２０時以降の最初の気温の極小値を求めて計算する。これによりどれだけ気温が下がりきったかをも考慮に入れた計算ができる。図２は、計算の処理フローを示したものである。
【００２１】
１点あたり１日あたりの夜間気温上昇値が計算できたら、基本的には全日程の全観測点について同様に計算を行う。ここで計算が終わった夜間気温上昇値をデータベースに格納する。次に解析メッシュの原点、解析の時間的要素、メッシュサイズを決定する。実際に各値を設定して演算し出力した画面例を図３に示す。この場合は、解析の期間（以下「ターム」と表現）として２８日を設定し、メッシュの原点は北緯４２．７度、東経１４３．３度に設定している。また解析における一つのメッシュサイズは６０kmとしている。ところで、図３で「Ａ」と記載したメッシュや「Ｂ」と記載したメッシュがある。図３には個々に算出したシグマ値を記入しており、Ａについてはシグマ値が１．０３、Ｂについてはシグマ値が１．１８となっている。この例では１９７８年から２００１年までの合計２４年分のデータを対象としている。シグマ値の計算としては大きく以下の手順による。
・１９７８年において指定された期間（ここでは８月１５日から９月１１日）と、指定されたメッシュにおける観測点において以下の値を求める。
【００２２】
１観測点当り、１日当りの夜間気温上昇値
上述のＡについては観測点が２つ、Ｂについては観測点が７つ存在している。
【００２３】
また期間は２８日間なので、これらの点を考慮して算出する。
・１９７９年〜２００１年についても同様に指定されたメッシュにおいて１観測点当り、１日当りの夜間気温上昇値を求める。
・２４年分が全て求まったら、同一のメッシュ毎に平均値と標準偏差を求める。
・メッシュ毎に求まった標準偏差を、当該の「メッシュの値」（以下「メッシュ値」という）として当該メッシュの中央に表示出力する。また、標準偏差が１．５シグマ以上であれば「赤」、１．０以上１．５シグマ未満であれば「ピンク」、０．５以上１．０未満であれば「オレンジ」の色を付している。
図３では、北海道全域について表示しているが、図４は地震があった場所を中心に３ｘ３＝９メッシュで、「メッシュ値」を表現している。すなわち図４は、震源近傍メッシュの時系列シグマ値出力図である。縦方向にはメッシュ番号１から９までを上から配置している。メッシュ番号９は海であり観測点が無いため網掛けにしている。各メッシュにおいて、標準偏差値の度合いに応じて上述の色付けを行っている。時間軸としては、中心に地震発生時。左が地震前で、右が地震後である。地震前後に夜間気温上昇値が、標準偏差からみても「はずれ値」が多発していることが見てとれる。図４のようなグラフ表現によって、簡略的に地震前の兆候が出ていたのかどうか、出ていたとすればどのタイミングでどのメッシュに出ていたのかを簡単に把握することができる。
【００２４】
時空間解析処理手段３０１の動作の説明として夜間気温上昇値と図３に示したような任意の期間における表示出力を説明してきた。図３をみると所定の期間（ここでは１９８１年８月１５日〜同年９月１１日）の様子は把握できるが、例えば２４年間といった長期間の傾向については把握できない。その問題点を解決するために時間軸を縦に配置して立体的に解析図を表現したものが図５の時空間解析図である。また演算のための処理フローを図６に示す。基本的な処理は図２の処理フローに似ているが、図２の処理フローではシグマ値を平面上の地図に出力したのに大して、図５の処理フローでは立体解析図に出力した点が相違している。
【００２５】
以上で図１におけるデータ入力手段１０１から気象データベース２０１、時空間解析処理手段３０１、データ出力手段４０１を経て最終的にプリンタ・ＣＲＴ・インターネット２０に出力する部分を説明した。なお、図２、図６の処理については、データ入力手段１０１において処理を行っている。物理的な意味をまとめると「夜間気温上昇値」という物理量が、どの程度平均値からはずれているかを「標準偏差」を演算することによって視覚化したということができる。
【００２６】
同様な視覚化は、「地震」や「雷（落雷）」という事象についてもあてはめることができる。地震は空間的に広がりを持つ。時間的には１点とみなしてもよいし、余震活動や地震前兆活動を考慮して適宜時間的に「厚み」を設けるようにしてもよい。いずれにしても「夜間気温上昇値」に対して実施したのと同様な手法を用いて「どの時間と空間に地震があったのか」を立体面で把握することができる。夜間気温上昇と地震との関係を探索する際に、各々の立体面を並べて見ることにより、どの地震に対してどのような夜間気温の上昇があったのかを視覚的・定性的に把握することができる。
また、冒頭で述べたように地震の前に雷が兆候としてでているとの話しもあり、「雷（落雷）データ」について同様な手法を用いて雷と自身との関係を探索することもできる。
図７は、時空間解析図の複数出力した例を示す図である。この図７のように１つの画面に「夜間気温上昇値」と「地震」と「雷」の３本の時空間解析図を出力すれば、上記の関係の他に「夜間気温上昇値」と「雷」の関係も探索することができる。また、地震予測のために「夜間気温上昇値」のみを注視していると「夜間気温」自体は気象要因ー例えば「南風の吹き込み」や「前線の通過」などによっても上昇するのでいわゆる「だまされる可能性」がある。これに対して「夜間気温が上昇した際に落雷も同時期に近傍のエリアで発生した」ということがわかれば格段に「だまされる可能性」を減少させることができる。以上のように時空間解析図の複数表示は多くの利点をもたらすことが期待できる。なお、これらの時空間解析図を総称して「地震天気図」と呼ぶことを提案している。
【００２７】
一方、解析能力を向上させるためにいくつかの付加的機能が付与されている。解析は一般的には段階的詳細化による解析を行うため、時間幅や空間を半分にして詳細な解析を行う半分化処理手段２２０によって例えば２８日間の期間で解析を行っていた場合、半分の１４日間、更にその半分の７日間単位で解析を実施する場合がある。この様な場合、本機能によって容易にマクロからミクロへの解析展開を図ることができる。また、解析メッシュも例えば８０kmメッシュで実施していた場合、半分の４０kmのメッシュや、更にその半分の２０kmメッシュでマクロからミクロへの解析展開を図ることができる。
似た概念であるが、時間幅や空間を以前設定した値と半分重ねながらずらすハーフシフト処理手段２２１を行うことができる。例えば、８月１５日から９月１１日の解析を行っていた場合、期間を半分（この場合は１４日間）重ねながらずらす手法により８月１日から８月２８日の解析を行うことができる。また、解析メッシュも例えば８０kmメッシュで実施していた場合、半分の４０km分を北東にずらした形で解析を行うこともできる。このようにすることで、時間的にも空間的にもどこに地震の前兆が現れているかを的確に把握することができるようになる。
ところで、当該データ解析を複数年を通じて例えば３月１日〜３月２８日というように同じ期間での解析が継続するようにしたい。これはもし毎年同じ日付にすることができれば季節的な変動を極小化できるからである。通年同期間化処理とは、まさにこの為の期間のコントロールを行うもので、大きく以下の２つの方法がある。
（１）３月１日を基点として、１年を管理する方法
３月１日から１年が始まると考えて、２月末日を含むタームでつじつま合わせをする方法である。例えば３６５日を２８日で割り算すると１３余り１日である。この余った１日は最後のタームにおいて２９日として扱えば、通年で同じ勘定となる。閏年についても余りが２日になるだけで最後のタームを３０日として扱えば同様となる。
（２）２月末日含むタームで常につじつま合わせをする方法
解析の都合上、どうしても３月１日を基点にできない場合がある。その場合は、２月末日を含むタームにおいて、上記（１）と同様な処理を行うことにより通年で同じとすることができる。
【００２８】
＜第２の実施の形態＞
図８は本発明の第２の実施の形態による地震予測装置の構成図である。
【００２９】
この図において、地震予測装置２は、各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータや、解析に必要な設定値等を入力するデータ入力手段１０１と、入力した各データを保存する気象データベース２０１、地震データベース２０２、雷データベース２０３と、前記データベースのデータを使って地震の予測を行う地震予測手段３１１と、地震予測手段に対して地震予測アルゴリズムを設定するための地震予測アルゴリズム設定手段２３１と、地震予測の結果を実際の地震データベースと対比させることによってアルゴリズムの妥当性・パフォーマンスを評価する地震予測アルゴリズム評価手段３１２と、観測点単位での地震前兆をどの程度「正直に」（あるいは忠実に）前兆を捉えていたかを指数的な評価を与える観測点正直指数評価手段３１３と、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段４０１により構成されている。
【００３０】
次に、本実施の形態における地震予測装置２の動作を説明する。まず、データ入力手段１０１は、データ気象観測システムからリアルタイムに送られてくる気温、湿度、風向きなどの気象データを受信し、気象データベース２０１に記憶する。また、過去に蓄積されている気象データもデータ入力手段１０１を経由して同様に気象データベース２０１に記憶する。各気象データは、測定地点の経度、緯度情報、地点名、および観測年月日と時刻情報が付されて保存される。なお、気象データは、必要に応じて電磁波関係データや大気イオン密度データや地下水位データなど地震に関係すると考えられるデータを格納することができる。地震データや雷データ（落雷データ）についても基本的には上記の気象データと同様の考え方で地震データベース２０２、雷データベース２０３に記憶する。地震データについては、いつ（年月日・時分秒）・どこで（緯度・経度・深さ）・どれくらいの規模（マグニチュード）が起きたかを示すデータである。雷データについても、いつ・どこで・どれくらい（電圧・極性など）が起きたかを示すデータである。
【００３１】
次に、地震予測手段３１１の動作について説明する。地震予測手段３１１には、地震予測アルゴリズム設定手段２３１によって設定された地震予測アルゴリズムが格納されている。予測のアルゴリズムとしては純粋に気象データのみから予測するものと、純粋に雷データのみから予測するものと、両者併用して予測するものとがある。いずれにしてもあるアルゴリズムによって地震予測を実施したら、その結果はデータ出力手段４０１を経由してプリンタ・ＣＲＴ・インターネットなどに出力する。
【００３２】
一方、地震予測を実施する場合には、予測自体の評価も重要である。これを容易に実施することができる仕組みが、この地震予測アルゴリズム評価手段３１２である。これは予測結果と実際の地震とを対比させることによりどの程度アルゴリズムが妥当であったかを評価することができる。また予測の場合、予測が的中したかどうかに目を奪われがちであるが、実は予測していなかったにも関わらず地震が発生してしまったというようなケースも評価する必要がある。地震予測における確率としては大きく以下の３を考慮要と思われる。
（１）的中率Ａ
文字通り、予測がどの程度的中したかの割合
（２）アルファリスク率
これは第１種の過誤とも言われるもので、わかりやすく言うと「狼少年」のように狼がくる（＝地震がくる）といつも言っているようなことに相当する。
（３）ベータリスク率
これは第２種の過誤とも言われるもので、不意打ちに相当する。つまり地震が来ると全く予測していなかったときに地震がきてしまうことである。
【００３３】
地震予測アルゴリズムが決定してしまえば、基本的には過去にさかのぼって評価することができ、特に上記３つの指標を計算・出力することができるのは大きな価値となる。
【００３４】
以上の話しが予測アルゴリズムにあるのに対して、観測点正直指数評価手段３１３は観測点側に焦点があたる。そもそも、地震前の夜間気温をうまく捉える観測点と、地震とは関係ない兆候をノイズのように捉えてしまう観測点とがある。観測点正直指数評価手段３１３は、まさにこの観測点毎のパフォーマンスを調べて「どの程度地震に関係する予兆を拾っているのかどうか」を示す正直指数を例えば以下のように算出する。
地震予測の前兆と思われる信号が観測点が検知した場合、その後、地震が発生すれば「正直指数を８０ポイント」付与する。逆に、地震が発生しなかったら「正直指数は付与しない」といった方法である。いずれにしてもこの様な指数を求めたら、データ出力手段４０１を経由して出力する。なお、この考え方を用いて、図７のような時空間解析図上で実施してもよい。この時にポイントとなるのは、観測点１点ずつ実施することである。したがって、メッシュという概念の代わりに「観測点→上に延びる線分のようなもの」となる。
【００３５】
＜第３の実施の形態＞
図９は本発明の第３の実施の形態による雷予測装置の構成図である。
この図において、雷予測装置３は、各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、雷のデータや、雷予測に必要なアルゴリズム等を入力するデータ入力手段１０１と、入力した各データを保存する気象データベース２０１、雷データベース２０３と、前記データベースのデータを使って雷の予測を行う雷予測手段３２１と、雷予測手段に対して雷予測アルゴリズムを設定するための雷予測アルゴリズム設定手段２４１と、雷予測の結果を実際の雷データベースと対比させることによってアルゴリズムの妥当性・パフォーマンスを評価する雷予測アルゴリズム評価手段３２２、解析処理した結果をプリンタ・画面・インターネット等に出力するデータ出力するデータ出力手段４０１により構成されている。
【００３６】
次に、本実施の形態における雷予測装置３の動作を説明する。まず、データ入力手段１０１は、データ気象観測システムからリアルタイムに送られてくる気温、湿度、風向きなどの気象データを受信し、気象データベース２０１に記憶する。また、過去に蓄積されている気象データもデータ入力手段１０１を経由して同様に気象データベース２０１に記憶する。各気象データは、測定地点の経度、緯度情報、地点名、および観測年月日と時刻情報が付されて保存される。雷データ（落雷データ）についても基本的には上記の気象データと同様の考え方で雷データベース２０３に記憶する。雷データについては、いつ・どこで・どれくらい（電圧・極性など）が起きたかを示すデータである。
【００３７】
次に、雷予測手段３２１の動作について説明する。雷予測手段３２１には、雷予測アルゴリズム設定手段２４１によって設定された雷予測アルゴリズムが格納されている。予測のアルゴリズムとしては前日の夕方１７時までの気象データから翌日の落雷確率・落雷場所などを予測するものと、前記予測結果について、当日１１時までに気温上昇などから予測を改訂するものなどが考えられる。いずれにしてもあるアルゴリズムによって雷予測を実施したら、その結果はデータ出力手段４０１を経由してプリンタ・ＣＲＴ・インターネットなどに出力する。
【００３８】
一方、雷予測を実施する場合には、予測自体の評価も重要である。これを容易に実施することができる仕組みが、この雷予測アルゴリズム評価手段３２２である。これは予測結果と実際の雷とを対比させることによりどの程度アルゴリズムが妥当であったかを評価することができる。また予測の場合、予測が的中したかどうかに目を奪われがちであるが、実は予測していなかったにも関わらず雷が発生してしまったというようなケースも評価する必要がある。雷予測における確率としては地震の場合と同様に大きく以下の３を考慮要と思われる。
（１）的中率Ａ
文字通り、予測がどの程度的中したかの割合
（２）アルファリスク率
これは第１種の過誤とも言われるもので、わかりやすく言うと「狼少年」のように狼がくる（＝雷がくる）といつも言っているようなことに相当する。
（３）ベータリスク率
これは第２種の過誤とも言われるもので、不意打ちに相当する。つまり雷が来ると全く予測していなかったときに雷がきてしまうことである。
【００３９】
雷予測アルゴリズムが決定してしまえば、基本的には過去にさかのぼって評価することができ、特に上記３つの指標を計算・出力することができるのは大きな価値となる。
【００４０】
＜第４の実施形態＞
図１０は、本発明の第４の実施形態による地震・雷予測方法を説明する図である。各種観測システムから送られてくる気温等の気象データ、地震データ、雷のデータを入力するデータ入力段階１０１と、入力した各データを保存するデータベース２０１、２０２、２０３と、これらのデータベースのデータを使って地震・雷の予測を行う地震・雷予測する段階３３１と、解析処理した結果をインターネットに出力するデータを伝達・表示する段階４０１を備えたことを特徴とする地震・雷予測伝達表示方法。
【００４１】
次に、動作について説明する。
図２では、地震予測装置について説明してきた。図３では、雷予測装置について説明してきた。図５は、この２つの予測装置を統合したもので、特に予測した結果を携帯電話のメールや、パソコンに向けて配信する方法を示している。装置の各動作については基本的に今まで述べてきたこと同様なのでここでは省略する。
＜他の実施形態＞
図１１は、本発明の他の実施形態による温度計測方法を説明する図である。地震予測を目的としている第１、２、４の実施形態では全て気象データベースを使用し、基本的には夜間気温をベースとしている。元来、夜間気温を利用する理由は、地表面温度の上昇を日照の影響を受けない夜間で観測しようとの試みからである。地表面温度そのものを計測できればなお良いことは言うまでもない。更に１歩進めて、地中温度を計測しようというのがこの実施形態である。しかも、地中には複数の温度センサを挿入し計測するものとする。例えば片方が深さ３０ｃｍ、もう片方が深さ６０ｃｍとする。もし、地震の前兆として地表面温度が上昇するのであれば、地中に設置した温度センサは深い方から先に上昇傾向が出ると思われる。また、深くセンサを設置すれば日照の影響を受けなくなるため夜間のみならず２４時間予測のための計測が可能となる。更に、降雨の影響を受けなくするため一戸建てのような面積の大きい屋根の下にセンサを設置できればなお良い。
図１２は、本発明の更に他の実施形態による地震・雷解析・予測装置を説明する図である。本実施形態は、基本的には以上で述べてきた各実施形態を１つの装置で統合的に実施するものである。構成については各実施形態で説明してきたものと基本的には同じである。ただし、気象データベースと地震データベースと雷データベースはまとめて自然界データ・データベース２００とした。また前記データベース２００には、電磁波データや大気中のイオン密度など地震予測や雷の予測に有効と思われる自然界のデータをも含めるものとする。
【００４２】
統合的に実施することの利点としては以下を挙げることができる。
（１）解析と予測はお互いに補う作業である。このため個々別々の装置で実施できるよりは統合的に連携して情報を表示・交換できる方が、各々の作業において効率性が向上する
（２）解析した結果をすぐに予測に使用することがあるが、統合的に実施できればまた新たな装置を製作する必要性が低くてすむ。このことは経済的にも利点がある。
（３）現在は、データ出力する方向だけであるが、将来はパソコンや携帯電話・ＰＨＳなどの端末から必要な情報・設定値などをインプットし、そのインプット結果をもとにインターネットサーバ等で演算して、更にその結果を表示することが考えられる。統合的な構成としておけばこのような解析あるいは予測へのエンドユーザーのニーズに柔軟に対応することも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明による地震・雷解析装置の構成を示す図
【図２】本発明による地震・雷解析装置の処理フローを示す図
【図３】本発明による地図上のメッシュシグマ値出力例を示す図
【図４】本発明による震源近傍メッシュの時系列シグマ値出力図の例を示す図
【図５】本発明による時空間解析図の例を示す図
【図６】本発明による地震・雷解析装置の処理フローを示す図
【図７】本発明による時空間解析図の複数出力した例を示す図
【図８】本発明の第２の実施の形態による地震予測装置の構成図
【図９】本発明の第３の実施の形態による雷予測装置の構成図
【図１０】本発明の第４の実施形態による地震・雷予測方法を説明する図
【図１１】本発明の他の実施形態による温度計測方法を説明する図
【図１２】本発明の他の実施形態による地震・雷解析・予測装置を説明する図
【符号の説明】
【００４４】
１・・・地震・雷解析装置、２・・・地震予測装置、３・・・雷予測装置、
４・・・地震・雷予測装置、１０・・・データ入力装置、２０・・・プリンタ・ＣＲＴ・インターネット、１０１・・・データ入力手段、２０１・・・気象データベース、２０２・・・地震データベース、２０３・・・雷データベース、３０１・・・時空間解析処理手段、３１１・・・地震予測手段、３２１・・・雷予測手段、３３１・・・地震・雷予測手段、４０１・・・データ出力手段
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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