(57)【要約】【課題】  事前に場所の特定ができないような事象に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした緻密な気象データを効率よく演算することのできる気体状況予測方法及びそのプログラム並びに装置を提供することを目的とする。【解決手段】  イベント発生地点が入力された場合に、イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する。続いて、設定した各拡大領域内に、拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が短くなるように複数の評価地点を設定し、面積が大きい拡大領域から順に、その拡大領域内に設定された各評価地点における気象データを演算する。【選択図】      図１
2006300546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定過程と、
各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定過程と、
複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算過程と
を具備する気体状況予測方法。
【請求項２】
前記演算過程において、予測開始時から所定時間先までの演算期間を複数の分割演算期間に分割し、各分割演算期間の演算を並行して同時に進める請求項１に記載の気体状況予測方法。
【請求項３】
イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定処理と、
各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定処理と、
複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算処理と
をコンピュータに実行させるための気体状況予測プログラム。
【請求項４】
イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定手段と、
各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定手段と、
複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算手段と
を具備する気体状況予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間的にも時間的にも粗い気象観測データから、空間的にも時間的にも密な気体状況（風向、風速等）を求める気体状況予測方法及びそのプログラム並びに装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、核物質を扱う施設から、事故により放射性物質が外部に放出された場合には、放射性物質の拡散範囲や拡散濃度を予測し、放射性物質による影響を受ける地域を予測する拡散状況予測システムが知られている。
この拡散状況予測システムにおいては、まず、気象ＧＰＶ（Grid Point Value）データやＡＭＥＤＡＳ等の気象観測データに基づいて、大気現象を解析する偏微分方程式を演算することにより、事故発生（例えば、核物質の外部放出）時点から所定時間先の時点までの演算期間に渡り、一定時間間隔で多数の評価地点の気体状況（風向、風速等）を求め、この気体状況に基づいて、事故源から放出された物質の拡散状況を予測している。
【０００３】
例えば、特開２００２−２０２３８３号公報（特許文献１）には、以下のような技術が提案されている。
まず、図７に示すように、原子力発電所などが設置されているなどして、その周辺における気体状況を緻密に予測する必要がある場合、原子力発電所が設置されている地点（例えば、Ｘで示した地点）を含む所定の領域を特定領域Ａ３として設定する。そして、この特定領域Ａ３を含むとともに、その面積が段階的に拡大される複数の拡大領域Ａ２（Ａ２＞Ａ３であり、以下「中領域」という。）、Ａ１（Ａ１＞Ａ２であり、以下「大領域」という。）を設定する。例えば、大領域Ａ１は５００ｋｍ四方に、中領域Ａ２は、１００ｋｍ四方に、特定領域Ａ３は５０ｋｍ四方に設定される。
【０００４】
これら特定領域Ａ３、中領域Ａ２、及び大領域Ａ１には、それぞれ気体状況を評価するための評価地点が設定されている。例えば、拡大領域Ａ１には、図８に示すように、東西方向及び南北方向に４ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点（図８における丸印及び四角印）が設定されている。同様に、中領域Ａ２には、東西方向及び南北方向に１ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定され、特定領域Ａ３には、東西方向及び南北方向に２５０ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定されている。
【０００５】
そして、上記大領域Ａ１、中領域Ａ２及び特定領域Ａ３において、気体状況を予測する場合には、まず、最も広い領域である大領域Ａ１に設定された各評価地点における気体状況を気象観測データに基づいて演算する。ここで、例えば、気象観測データとして気象ＧＰＶデータを用いる場合について、具体的に説明する。
まず、初期条件としてＧＰＶデータを空間内挿補間したデータを用い、境界条件としてＧＰＶデータを空間・時間内挿補間したデータを用いる。そして、これらデータを用いて気象に関する偏微分方程式を解くことにより、大領域Ａ１における各評価地点の気体状況を演算する。
続いて、中領域Ａ２における評価地点の気象データを以下の処理手順により演算する。まず、初期条件としては、中領域Ａ２における評価地点のうち、大領域Ａ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ａ１の演算において既に求められているので、そのデータをそのまま流用し、その他の評価地点においては、流用したデータを内挿補間したデータを用いる。次に、境界条件としては、中領域Ａ２の境界上の評価地点のうち、大領域Ａ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ａ１のデータを流用し、その他の境界上の評価地点では、流用したデータを内挿補間したデータを用いる。そして、これら初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解いて各評価地点の気体状況を演算する。
同様に、特定領域Ａ３における評価地点における初期条件、境界条件を、上述した中領域Ａ２と同様の手順により求め、求めた初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解くことにより、各評価地点の気体状況を演算する。
【０００６】
このように、最終的に緻密な気象データが必要となる小領域Ａ３にのみ、距離間隔が短い子格子点、つまり、最も細やかな評価地点を設定しているため、大領域Ａ１の全領域に詳細な評価地点を設定して演算する場合に比べて、処理時間を短くすることが可能となる。
更に、上記特許文献１には、演算開始時点から所定時間先までの演算期間に渡って、連続的に上述した大領域Ａ１、中領域Ａ２、及び特定領域Ａ３における気体状況を予測する場合、上記演算期間を複数の分割演算期間に分割し、各分割演算期間の演算を複数の演算装置に振り分けて同時並行して進めることにより、演算時間の短縮を図る技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２０２３８３号公報（第１図、第６図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１に開示されている手法では、上述した大領域Ａ１、中領域Ａ２、小領域Ａ３は、予め設定されていなければならない。従って、テロや事故、火災などのように、事前に場所の特定ができないようなイベント（事象）が発生した場合には、その場所を上述の特定領域Ａ３として設定することができず、緻密な気体状況を演算により求めることができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、事前に場所の特定ができないような事象に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした緻密な気体状況を効率よく予測することのできる気体状況予測方法及びそのプログラム並びに装置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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定過程と、各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定過程と、複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算過程とを具備する気体状況予測方法を提供する。
【００１０】
このような方法によれば、イベント発生地点が入力された場合に、そのイベント発生地点を含むとともに、その面積が段階的に拡大された複数の拡大領域が設定されるので、事前に場所の特定ができないような事象に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした領域について気体状況を演算することが可能となる。更に、拡大領域のうち、面積が小さいほど、気体状況を演算する評価地点を詳細に設定するので、気体状況の予測精度を段階的に高めることができる。これにより、全ての領域について詳細な気体状況予測を行う場合に比べて、演算処理を軽減することが可能となるとともに、効率よく予測をすることが可能となる。
【００１１】
前記予測過程において、予測開始時から所定時間先までの演算期間を複数の分割演算期間に分割し、各分割演算期間の演算を並行して同時に進めると良い。
【００１２】
このような方法によれば、予測開始時から所定時間先までの演算期間を複数の分割演算期間に分割し、分割演算期間の演算を並行して同時に進めるので、処理時間を短縮することが可能となる。
【００１３】
本発明は、イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定過程と、各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定過程と、複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を予測する予測過程と、前記予測過程により予測された気体状況を用いて、前記イベント発生地点から放出された拡散物質の拡散状況を予測する拡散状況予測過程とを具備する拡散状況予測方法を提供する。
【００１４】
このような方法によれば、イベント発生地点が入力された場合に、そのイベント発生地点を含むとともに、その面積が段階的に拡大された複数の拡大領域が設定されるので、事前に場所の特定ができないような事象に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした領域について気体状況を予測することが可能となる。更に、拡大領域のうち、面積が小さいほど、気体状況を予測する評価地点を詳細に設定するので、気体状況の予測精度を段階的に高めることが可能となるので、すべての領域について詳細な気体状況予測を行う場合に比べて、演算処理を軽減することが可能となるとともに、効率よく気体状況を予測することが可能となる。そして、このようにして予測された気体状況を用いて、イベント発生地点から放出された拡散物質の拡散状況を予測することにより、拡散物質の拡散範囲や各評価地点での物質の拡散濃度などを予測することが可能となる。
【００１５】
本発明は、イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定処理と、各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定処理と、複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算処理とをコンピュータに実行させるための気体状況予測プログラムを提供する。
【００１６】
本発明は、イベント発生地点が入力された場合に、前記イベント発生地点を含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する拡大領域設定手段と、各前記拡大領域内に、前記拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が狭くなるように複数の評価地点を設定する評価地点設定手段と、複数の前記拡大領域のうち、面積が大きい前記拡大領域から順に、前記拡大領域内に設定された各前記評価地点における気体状況を求める演算手段とを具備する気体状況予測装置を提供する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の気体状況予測方法及びそのプログラム並びに装置によれば、事前に場所の特定ができないような事象に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした緻密な気体状況（気象データ）を求めることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に、本発明に係る気体状況予測装置の一実施形態について、図面を参照して説明する。
〔第１の実施形態〕
本発明の第１の実施形態に係る気体状況予測装置は、例えば、図１に示されるように、３台の演算装置（ＣＰＵ）１乃至３を備える並列計算機により構成されている。
図１において、Ｒ１で示した領域（以下「大領域Ｒ１」という。）は、本実施形態に係る気体状況予測装置により、常時、気象データ（気体状況）の予測が行われる領域である。この大領域Ｒ１は、例えば、５００ｋｍ四方に設定されており、各領域内には、格子状に複数の評価地点が設定されている。例えば、この評価地点は、互いに距離間隔が４ｋｍとなるように、格子状に設定されている。
そして、このように設定された各評価地点における気象データが気体状況予測装置を構成する３台の演算装置１乃至３により演算される。
【００１９】
気象データは、例えば、演算開始時点から３時間先までの演算期間において、１０分間隔で求められる。この場合、まず、演算期間である３時間を各演算装置１乃至３に均等に割り当てる。本実施形態においては、３台の演算装置１乃至３を備えているので、上記演算期間をそれぞれ１時間ごと、つまり、演算開始時点から１時間後（第１の分割演算期間）、１時間後から２時間後まで（第２の分割演算期間）、２時間後から３時間後まで（第３の分割演算期間）に分割し、これら各分割演算期間を演算装置１乃至３にそれぞれ割り当てる。
例えば、演算装置１には、第１の分割演算期間を、演算装置２には、第２の分割演算期間を、演算装置３には、第３の分割演算期間を割り当てる。
そして、上記演算装置１乃至３は、上述したように割り当てられた分割演算期間における上記評価地点の気象データの演算処理を同時に並行して実行する。
【００２０】
以下、各演算装置により行われる処理手順について説明する。
まず、演算装置１には、事前に求められた演算開始時点の初期条件（詳しくは後述する）と、演算開始時点から１時間先までの第１の分割演算期間における１０分刻み毎の境界条件が入力される。演算装置１は、入力された初期条件及び境界条件を用いて、大気現象を解析する偏微分方程式であるＲＡＭＳコードで示されている風速場解析の基本方程式を差分解演算し、この変数を差分解（つまり、１０分刻み毎の各評価地点における気象データ）として出力する。
【００２１】
同様に、演算装置２、演算装置３には、それぞれ演算開始時点から１時間後、２時間後の初期条件と、第２乃至第３の各分割演算期間における１０分刻み毎の境界条件がそれぞれ入力される。そして、演算装置２乃至３は、これら入力情報を用いて、大気現象を解析する偏微分方程式であるＲＡＭＳコードで示されている風速場解析の基本方程式を差分解演算し、この変数を差分解（つまり、第２乃至第３の各分割演算期間における１０分刻み毎の各評価地点における気象データ）として出力する。
【００２２】
このようにして、各演算装置１乃至３により得られた気象データを結合することにより、大領域Ｒ１内に設定された評価地点の気象データを１０分刻みで随時求めることが可能となる。
【００２３】
なお、上述した各演算装置１乃至３に入力される初期条件及び境界条件は、例えば、気象観測データの１つである気象ＧＰＶに基づいて演算される。具体的には、この気象ＧＰＶデータを用いて、時間内挿補間演算及び空間内挿補間演算を実行することにより、拡大領域Ｒ１の境界条件を求めるとともに、上記各分割演算期間における初期条件を求める。ここで、境界条件及び初期条件の演算手法の詳細については、例えば、現在良く知られている手法を採用することが可能であり、例えば、特開２００２−２０２３８３号公報に従来技術として開示されている手法を採用することが可能である。
【００２４】
次に、上述した拡大領域Ｒ１において気象データの演算処理が随時行われている際に、例えば、拡大領域Ｒ１内におけるある地点（例えば、図１の拡大領域Ｒ１内においてＹで示した地点）で、イベント（例えば、テロ、火災、事故など）が発生することにより拡散物質が放出された場合、このイベント発生地点Ｙがオペレータなどにより気体状況予測装置に入力される（図２のステップＳＡ１）。
【００２５】
このようにして、イベント発生地点Ｙが入力されると、気体状況予測装置は、このイベント発生地点Ｙを含むとともに、その面積を段階的に拡大させた複数の拡大領域を設定する（図２のステップＳＡ２：拡大領域設定過程）。例えば、図１に示すように、イベント発生地点Ｙを含み最も小さい面積である拡大領域（以下「小領域Ｒ３」という。）、小領域Ｒ３を含み、小領域Ｒ３よりも面積の大きい拡大領域（以下「中領域Ｒ２」という。）を設定する。なお、これら小領域Ｒ３及び中領域Ｒ２は、常時計算が行われている大領域Ｒ１の領域内に含まれるように設定される。
【００２６】
続いて、設定した小領域Ｒ３及び中領域Ｒ２に対して、気象データを予測する評価地点を設定する（図２のステップＳＡ３：評価地点設定過程）。このとき、気体状況予測装置は、拡大領域の面積が小さいほど、互いの距離間隔が短くなるように評価地点を設定する。例えば、気体状況予測装置は、上記中領域Ｒ２が１００ｋｍ四方に設定された場合には、互いの距離間隔が１ｋｍとなるように評価地点を格子状に設定する。また、最も面積の小さい小領域Ｒ３が５０ｋｍ四方に設定された場合には、各距離間隔が２５０ｍになるように各評価地点を格子状に設定する。なお、大領域Ｒ１においては、既に設定されている上述の評価地点を用いる。
【００２７】
そして、このようにして大領域Ｒ１、中領域Ｒ２、小領域Ｒ３において、評価地点が設定されると、上述した演算装置１乃至３により、面積が大きい拡大領域から順に、拡大領域内に設定された各前記評価地点における気象データの演算処理が行われる（図２のステップＳＡ４：演算過程）。ここで、大領域Ｒ１、中領域Ｒ２、小領域Ｒ３における気象データの演算についても、上述した常時行われている大領域Ｒ１における気象データの演算処理と同様に、演算時間を演算装置の数に応じて等分割し、この各分割演算期間における気象データの演算を、演算装置１乃至３により同時に進行する。
【００２８】
具体的には、大領域Ｒ１については、上述したように常に演算装置１乃至３により、各分割演算期間における気象データが求められているため、この演算結果を用いる。続いて、中領域Ｒ２における気象データの演算においては、まず、初期条件としては、中領域Ｒ２における評価地点のうち、大領域Ｒ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ｒ１の演算において既に求められているので、その気象データをそのまま流用し、その他の評価地点においては、流用した気象データを内挿補間したデータを用いる。次に、境界条件としては、中領域Ｒ２の境界上の評価地点のうち、大領域Ｒ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ｒ１の気象データを流用し、その他の境界上の評価地点では、流用した気象データを内挿補間したデータを用いる。そして、これら初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解いて各評価地点の気象データを演算する。そして、中領域Ｒ２における気象データの演算が終了すると、続いて、小領域Ｒ３における気象データの演算が開始される。この小領域Ｒ３においても、その初期条件及び境界条件を上述の中領域Ｒ２と同様の手順により求め、求めた初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解くことにより、各評価地点の気象データを演算する。
【００２９】
そして、各演算装置１乃至３によりそれぞれ得られた大領域Ｒ１、中領域Ｒ２、小領域Ｒ３におけるそれぞれの演算結果を結合して出力することにより、各領域における１０分刻みの気象データが連続的に得られることとなる（図２のステップＳＡ５）。
【００３０】
以上述べてきたように、本実施形態に係る気体状況予測装置によれば、イベント発生地点Ｙが入力された場合に、そのイベント発生地点Ｙを含むとともに、その面積が段階的に拡大された複数の拡大領域、例えば、大領域Ｒ１、中領域Ｒ２、小領域Ｒ１が設定されるので、事前に場所の特定ができないような事象（例えば、テロ、火災、事故など）に対しても、その事象発生場所周辺を中心とした領域について気象データを予測することが可能となる。更に、拡大領域のうち、面積が小さいほど、気象データを求める評価地点を詳細に設定するので、つまり、最終的に緻密な気象データを求める必要のある小領域Ｒ３に限って、詳細な評価地点を設定するので、大領域Ｒ１の全域に詳細な評価地点を設定して演算する場合に比べて、時間を短縮することが可能となる。
【００３１】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態に係る気体状況予測装置について説明する。
本実施形態に係る気体状況予測装置においては、第１の実施形態を発展させたものであり、図３に示すように、常時行われている大領域Ｒ１の演算においては、１つの演算装置によって、演算期間（演算開始時から３時間先まで）の全てを連続して行い、イベントが発生した場合にのみ、上述した第１の実施形態と同様、複数の演算装置１乃至３を用い、時間分割を行うことにより気象データの演算を実行する。
なお、演算手法については、上述した第１の実施形態と同様である。
【００３２】
このように、第２の実施形態に係る気体状況予測装置によれば、イベントが発生していない通常状態においては、大領域Ｒ１における全演算期間の演算を１台の演算装置のみで連続して行い、イベントが発生した場合には、この演算装置１の予測結果を初期条件として、中領域Ｒ２及び小領域Ｒ３の演算を時間分割して行う。このように、イベント発生時において、演算装置１により連続的に予測された予測結果を演算装置１乃至３において流用するので、中領域Ｒ２の気象データをより高い精度で演算することが可能となる。
【００３３】
〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態に係る気体状況予測装置について説明する。
第３の実施形態に係る気体状況予測装置は、図４に示すように、１２台の演算装置１乃至１２を備えており、気象データの演算対象となっている領域Ｒ１乃至Ｒ３を更に分割し、分割した分割領域における気象データの演算処理を複数の演算装置にて同時に並行して行う。つまり、本実施形態では、上述した第１の実施形態において、各演算装置１乃至３が担当していた演算処理をそれぞれ４台の演算装置で分担することにより、処理の高速化を図るものである。
【００３４】
具体的には、常時、気象データの演算処理が行われている大領域Ｒ１の第１の分割演算期間における演算処理を演算装置１乃至４により担当する。このとき、大領域Ｒ１を４つの領域Ｒ１−１、Ｒ１−２、Ｒ１−３、Ｒ１−４に分割し、第１の分割演算期間における領域Ｒ１−１の演算を演算装置１が、同分割演算期間における領域Ｒ１−２の演算を演算装置２が、同様に、領域Ｒ１−３の演算を演算装置３が、領域Ｒ１−４の演算を演算装置４が担当する。
【００３５】
そして、第２の分割演算期間における領域Ｒ１の演算については、演算装置５乃至８が、また、第３の分割演算期間における領域Ｒ１の演算については、演算装置９乃至１２が担当する。そして、イベントが発生した場合には、上述と同様に、中領域Ｒ２、小領域Ｒ３が設定され、これら中領域Ｒ２及び小領域Ｒ３についても４つの領域にそれぞれ分割され、各分割された領域において、上述した大領域Ｒ１と同様に、各演算装置により演算が行われる。
【００３６】
以上説明してきたように、本実施形態に係る気体状況予測装置によれば、各領域Ｒ１乃至Ｒ３を複数台の演算装置で分担し、演算を行うため、処理の高速化を図ることが可能となる。
【００３７】
なお、上述した第３の実施形態に係る気体状況予測装置において、図５に示すように、常時行われる大領域Ｒ１の演算処理を演算装置１乃至４のみにより担当することにしても良い。このように、大領域Ｒ１については時間分割を行わずに、連続して予測を行うことにより、第２の実施形態と同様、中領域Ｒ２の演算処理時において高精度な初期条件を用いることが可能となる。
【００３８】
また、上述した第１の実施形態乃至第３の実施形態のいずれかに記載されている気体状況予測装置により演算された気象データに基づいて、イベント発生地点Ｙから放出された拡散物質の拡散状況を予測することにより、例えば、テロなどが発生し、有害物質が放出された場合に、その有害物質がどのように拡散し、どのような濃度分布を示すのかを予測することが可能となる。
これにより、例えば、テロなどにより事前に特定できない地点において、有害物質が放出された場合でも、その有害物質の拡散状況を速やかに予測し、この予測した拡散状況を基に、適切な対策をとることができる。
特に、予測した濃度分布と、その地域における人口分布とを照らし合わせることにより、有害物質の影響による死傷者数などを予測することが可能となる。
このとき、図６に示すように、上述した気体状況予測装置により演算された気象データよりも、さらに詳細なメッシュに区切られた領域単位で、人口分布の統計が行われていた場合には、気体状況予測装置により得られた各評価地点における気象データを空間内挿演算することにより、より細やかな気象データを得ることができる。そしてこの気象データを用いて算出された拡散物質の濃度分布と人口分布とを照らし合わせることにより、死傷者数などを高い精度で推定することが可能となる。
また、図６は、上述の中領域Ｒ２と小領域Ｒ１との関係でも良い。すなわち、中領域Ｒ２までは気象計算を行うが、小領域Ｒ３では気象の計算をせずに、拡散計算のみを実施する。その際、小領域Ｒ３での細かい格子での気象データは中領域Ｒ２の結果を内挿補間して求めると良い。これによって計算時間を短縮できる。
【００３９】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
第１に、上述した第１の実施形態乃至第３の実施形態において、拡大領域は中領域Ｒ２、大領域Ｒ１の２つであったが、この例に限定されることなく、拡大領域の設定数は、適宜変更することが可能であるものとする。なお、最も大きい拡大領域は、常時計算を実施している領域であって、あらかじめ領域の位置、サイズ、格子間隔は固定されている必要がある。従って、上述の第１の実施形態乃至第３の実施形態においては、大領域Ｒ１は予め固定されており、テロなどの発生後に領域Ｒ３及びＲ２を設定することとなる。
【００４０】
第２に、上述した第１乃至第３の実施形態において、演算装置の台数は、適宜設定することができる。この場合、演算装置の設置台数を多くして、演算期間の分割数を多くすればするほど、演算時間が短くなる。例えば演算装置の設置台数をＭ台とし、演算期間の分割数をＭとして並列演算すれば、演算時間が１／Ｍとなる。なお気象観測データとしては、気象ＧＰＶデータの他に、ＡＭＥＤＡＳ等の他の気象観測データを採用することもできる。
第３に、上述した評価地点の相互の距離間隔も一例であり、他の値に設定することができる。更に、大気現象を解析する偏微分方程式としは、ＲＡＭＳコードで示されている風速場解析の基本方程式の他に、他の偏微分方程式を採用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る気体状況予測装置の演算方法を示す説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る気体状況予測装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る気体状況予測装置の演算方法を示す説明図である。
【図４】本発明の第３の実施形態に係る気体状況予測装置の演算方法を示す説明図である。
【図５】本発明の第２及び第３の実施形態に係る気体状況予測装置の演算方法を組み合わせた演算方法を示す説明図である。
【図６】気象データをより細かく得るための手法の一例について示す説明図である。
【図７】従来の気体状況予測装置についての説明図である。
【図８】評価地点の配列の一例について示した図である。
【符号の説明】
【００４２】
１〜１２  演算装置
【図１】
2006300546.tif 000003
【図２】
2006300546.tif 000004
【図３】
2006300546.tif 000005
【図４】
2006300546.tif 000006
【図５】
2006300546.tif 000007
【図６】
2006300546.tif 000008
【図７】
2006300546.tif 000009
【図８】
2006300546.tif 000010