(57)【要約】【課題】信頼性の高い、自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測方法およびシステムを提供する。【解決手段】模擬の、あるいは“代替の”暴風雨を生成し、かかる“暴風雨”から得たデータを用いて、これまでの記録から得られたデータの一式を拡張する。この方法により、数千の、もしくは数万または数十万の追加の暴風雨が利用可能となり、この追加の暴風雨から、信頼性のある統計的分析を実行するに充分な大きさのデータの一式を生成することができる。【選択図】        図１
2007524099.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
天気事象のデータ記録を生成し、熱帯性サイクロンに関連付けられた特定の天気条件の位置依存確率値を決定する自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測方法であって、
天気事象のこれまでの進路を表すデータ記録（該データ記録には前記これまでの進路に沿う前記事象の地理的位置および／または強度を表す多数の点が含まれている）を、前記天気事象の発生年に割り当てるとともに、計算ユニットの記録モジュールに格納し、
代替の進路を表す多数の新たなデータ記録（該新たな記録データの点は、前記これまでの進路に沿う前記点から従属サンプリング法によって、生成される）を第１のモンテカルロ・モジュールを用いて各これまでの進路に対して生成し、
目的の地理的領域（該領域には前記多数のこれまでの進路の少なくとも一つの位置が含まれている）の上にグリッドを前記計算ユニットによって確立し、前記グリッド内の選択されたセルにおける強度気候学を、前記選択されたグリッドセル内に位置する前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連付けられた前記強度データに基づいて、生成し、
前記各これまでの進路に対して、一つもしくはそれ以上の新たな強度データ（該一つもしくはそれ以上の新たな強度データは、前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連付けられた前記強度データから、モンテカルロ・サンプリング法によって、生成される）を、第２のモンテカルロ・モジュールによって、生成し、
前記これまでの進路の前記データ記録の定義可能な時間間隔における分布を、前記天気事象を強度および／または発生年により等級化するスケーリング・テーブルによって、生成し、該これまでの進路の分布を、前記新たなもしくは累積されたデータ記録内のフィルター・モジュールによって、それらの割り当て年に従って、複製し、
各データ記録の風の場を定義可能な風の場のプロフィールに基づいて生成し、補間モジュールによって、前記グリッド内の各点に、確率を割り当てて、所定の地理的位置および時刻における特定の風の強さの発生の確率を得ることを特徴とする自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測方法。
【請求項２】
前記天気事象である熱帯性サイクロン事象、特にハリケーン事象または台風事象または熱帯性暴風雨事象に用いられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記強度を表すデータが、前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連付けられた気圧データを含み、前記気圧データは前記これまでの進路のこれまでの気圧プロフィールを定義するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記強度気候学が気圧気候学を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記選択されたセルの少なくとも一つに対する前記気圧気候学が気圧分布関数であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記気圧データが絶対気圧（Ｐ）と絶対気圧の経時的微分（ｄＰ／ｄＴ）とを含むことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記グリッド内の選択されたセルにおける気圧気候学を、前記選択されたセルに関連付けられた前記気圧データと、前記選択されたセルに隣接する一つもしくはそれ以上のセルに関連付けられた前記気圧データの少なくとも一つから確立することを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
選択されたセルにおける前記気圧気候学を、前記選択されたセルに関連付けられた気圧データと、選択されたセルに隣接する一つもしくはそれ以上のセルに関連付けられた気圧データとの加重平均から、確立することを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記グリッド内の各セルに陸／海・値を割り当て、隣接セルに割り当てられた気圧データを、前記隣接セルおよび選択したセルが同じ陸／海・値を持つ場合にのみ、選択したセルの気圧気候学の確立に用いることを特徴とする請求項４〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
一つもしくはそれ以上のこれまでの進路に対する一つまたはそれ以上の代替の気圧プロフィールを、前記グリッド内の前記選択されたセルに対する前記気圧気候学を用いて、生成することを特徴とする請求項４〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対する一つもしくはそれ以上の気圧プロフィールを生成することを特徴とする請求項３〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対して一つもしくはそれ以上の代替の気圧プロフィールを、前記グリッドの前記選択したセルに対する気圧気候学を用いて、生成することを特徴とする請求項４〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記これまでの進路に対する代替の気圧プロフィール、前記代替の進路に対する前記気圧プロフィール、および前記代替の進路に対する前記代替の気圧プロフィールの少なくとも一つを、少なくともその一部において、前記関連付けられた天気事象のこれまでの進路に沿う前記これまでの気圧プロフィールに基づいて、修正することを特徴とする請求項３〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記従属サンプリング法が指向性ランダム・ウォーク法であることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記多数の代替の進路の少なくともいくつかが、前記代替の進路が基準とする前記これまでの進路の開始点と異なる開始点を有することを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記これまでの進路に基づく代替の進路を表すデータを、下記工程：
ｉ）前記これまでの進路のこれまでの点（ｘ、ｙ）に対する一連のランダム集合（ｘr、ｙr）を生成し；
ii）前記これまでの進路に沿う前記ランダム集合のランダム偏差（ｘ’、ｙ’）の合計を計算し；そして
iii）前記これまでの進路の前記これまでの点（ｘ、ｙ）に前記ランダム偏差（ｘ’、ｙ’）の合計を加えて前記代替の進路に沿う代替の点を作成すること；
によって、生成することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
経度と緯度を前記これまでの天気事象の進路を表す前記データに割り当て、前記経度および前記緯度により前記進路に沿う各多数の点を定義することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記データ記録が、多数のこれまでの進路を表すデータ記録を含み、前記新たなデータ記録が前記多数のこれまでの進路の一つ以上に対する多数の代替の進路を表すデータ記録を含むことを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
これまでの進路を表す前記データが、少なくとも：
ｉ）前記これまでの進路を表す多数の点の経度と緯度；
ii）前記これまでの進路に沿う前記点の少なくともいくつかのアジマス角；
iii）前記これまでの進路に沿う前記点の少なくともいくつかのセレリティ；
iv）前記これまでの進路に沿う前記点の少なくともいくつかのアジマス角の変化速度；および
ｖ）前記これまでの進路に沿う前記点の少なくともいくつかのセレリティの変化速度；
を含むことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記確率的データの一式に用いる前記代替の進路を表す前記データのサブセットの少なくとも一つを選択することを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
代替の進路を表す前記データ記録の前記代替の点の、対応するこれまでの点からの偏位を、一つもしくはそれ以上の物理法則に基づいて、制限することを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記データ記録が、多数のこれまでの進路を表すデータと、前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連つけられた気圧を表すデータとを含み、前記気圧データが前記これまでの進路のこれまでの気圧プロフィールを定義するものであり、前記新たなデータ記録が前記多数のこれまでの進路の一つ以上に対する多数の代替の進路を含み；
ｉ）前記これまでの進路の一つもしくはそれ以上に対して一つもしくはそれ以上の代替の気圧プロフィールを生成し；
ii）前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対して一つもしくはそれ以上の気圧プロフィールを生成し；
iii）前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対して代替の気圧プロフィールを生成することを特徴とする請求項１〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
選択された時間間隔における気候学的条件に基づいて、前記これまでの進路、前記代替の進路、および前記気圧プロフィールを表す各データから、それぞれ少なくとも一つのデータのサブセットを抽出することを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記これまでの天気事象の進路に関連付けられた多数の代替の気圧プロフィールを生成することを特徴とする請求項３〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
多数の代替の気圧プロフィールを、モンテカルロ・モジュールを用いて：
（ｉ）前記これまでの天気事象の進路に沿う絶対気圧の最小値の発生点を同定し；
（ii）工程（ｉ）において同定された点における代替の気圧値を選択し；
（iii）前記これまでの天気事象の進路に沿う多数の他の点における気圧値を、前記選択された代替の気圧値に基づいて、調整して、代替の気圧プロフィールを創出し；そして
（iv）工程（ｉ）、（ii）、および（iii）を繰り返して、前記これまでの天気事象の進路に関連付けられ多数の代替の気圧プロフィールを作成することにより、生成することを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
多数の代替の進路を表わすデータ（該データには前記代替の進路に沿う地理的位置を表す多数の代替の点が含まれている）を、前記これまでの天気事象の進路に基づいて、生成することを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記多数の代替の進路の少なくともいくつかに関連付けられた多数の代替の気圧プロフィールを生成することを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記多数の代替の進路に関連付けられた前記多数の代替の気圧プロフィールを、
（ｉ）前記代替の進路の一つに沿う絶対気圧の最小値が発生する点を同定し；
（ii）工程（ｉ）において同定された前記点における代替の気圧値を選択し；
（iii）前記代替の進路に沿う多数の他の点における気圧を、前記選択された代替の気圧値に基づいて、調整し、代替の気圧プロフィールを創出し；そして
（iv）工程（ｉ）、（ii）、および（iii）を繰り返して、に関連付けられた多数の代替の気圧プロフィールを作成することによって、生成することを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記多数の代替の進路の少なくともいくつかに関連付けられた多数の代替の気圧プロフィールを、
（ｉ）前記これまでの進路に沿う第１の位置における気圧を同定し、そして代替の進路に沿う対応する位置における気圧値を前記同定された気圧値に等しく設定し；
（ii）前記これまでの進路に沿う前記第１の位置と第２の位置の間の気圧変化の百分率を決定し；
（iii）選択された量だけ前記百分率を変更し；
（iv）前記代替の進路の第２の位置における気圧値を、前記変更された百分率に基づいて、決定し；
（ｖ）前記代替の進路に沿う追加位置に対して工程（ｉ）、（ii）、および（iii）を繰り返し、前記代替の進路に関連付けられた代替の気圧プロフィールを創出し；そして
（vi）工程（ｉ）、（ii）、および（iii）を繰り返えし、多数の代替の進路の他の一つに対する気圧プロフィールを創出することによって、生成することを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記百分率をほぼプラス／マイナス１５パーセントだけ変更することを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
追加の気圧プロフィールを、モンテカルロ・モジュールを用いて、
（ｉ）前記これまでの進路に沿う異なった位置を選択し、そして／あるいは
（ii）異なった量だけ前記百分率を変更することにより、生成することを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記スケーリング・テーブルの基準としてサフィア−シンプスン・スケールを用いることを特徴とする請求項１〜３１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
天気事象のデータ記録を生成し、熱帯性サイクロンに関連付けられた特定の天気条件の位置依存確率値を決定することによる、自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測システムであって、
天気事象のこれまでの進路を表すデータ記録（該データ記録には前記これまでの進路に沿う前記事象の地理的位置および／または強度を表す多数の点が含まれている）を前記天気事象の発生年に割り当てる計算モジュールと、前記データ記録を記録する記録モジュールとを有し、
各これまでの進路に対する代替の進路を表す新たな多数のデータ記録（該新たな記録データの点は、前記これまでの進路に沿う前記点から従属サンプリング法によって、生成される）を生成するモンテカルロ・モジュールを有し、
前記計算モジュールが、目的の地理的領域（該領域には前記多数のこれまでの進路の少なくとも一つの位置が含まれている）の上にグリッドを確立するとともに、前記グリッド内の選択されたセルにおける強度気候学を前記選択されたグリッドセル内に位置する前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連付けられた前記強度データに基づいて生成するための手段を有し、
前記これまでの進路の前記データ記録の定義可能な時間間隔における分布を生成するためのスケーリング・テーブル（該スケーリング・テーブルによって、前記天気事象が強度および／または発生年により等級化される）と、前記これまでの進路の分布を前記新たなもしくは累積されたデータ記録内にそれらの割り当て年に従って複製するフィルター・モジュールとを有し、
各データ記録の風の場を生成するための定義可能な風の場のプロフィールと、確率を前記グリッド内の各点に割り当てる補間モジュール（該補間モジュールは所定の地理的位置および時刻における特定の風の強さの発生の確率を与える）とを有することを特徴とする自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測システム。
【請求項３４】
デジタルコンピュータの内部メモリー内への読み込みが可能であり、コンピュータ、すなわちソフトウエアおよび／またはハードウエアを用いて生成可能なニューラル・ネットワーク上で動作されると、前記請求項１〜３２のいずれか１項にかかる工程を実行可能にするソフトウェア・コード・セクションを有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動位置依存確率的熱帯性サイクロン予測方法およびシステムに関するものであり、この方法およびシステムでは、熱帯性サイクロン事象のデータ記録が生成され、前記熱帯性サイクロンに伴う特有の気候条件の位置確率値が決定される。特に、本発明は、例えば、ハリケーン、台風および熱帯性暴風雨などの全ての熱帯性サイクロンに関する。
【背景技術】
【０００２】
毎年、熱帯性サイクロン（ハリケーン、台風および熱帯性暴風雨とも称される）は世界の様々な地域に深刻な損害をもたらしている。かかる天気事象の発生を長期間に亘って予測することは、不可能ではないが、困難である。発生中の暴風雨の経路、あるいは進路でさえ、数時間あるいは数日間に亘って予測することが困難である場合がある。特に、本明細書に記載した例はハリケーン関するものであるが、台風および熱帯性暴風雨などに対しても同様に適用することができる。ハリケーンは、“熱帯性サイクロン”として知られる気象現象の最も深刻なカテゴリーである。ハリケーンは、全ての熱帯性サイクロンと同様に、先在する気象攪乱、温められた熱帯海、湿気、および比較的軽度の上昇風を含む。これらの状態がかなり長い間存続すると、それらが一体となって、猛烈な風、とてつもない波、豪雨、および洪水を生じさせる場合があり、我々はこの現象に付き合うことになる。したがって、熱帯性サイクロンの形成、およびそれの成長、例えばハリケーンへの成長には、１）気象攪乱が先在すること；２）約４５ｍ深さの海洋温度が少なくとも２６℃となること；そして、３）大気の深さ方向に亘って比較的軽度の風（軽度のウインド・シャー）があることが要件となる。典型的に、熱帯性暴風雨およびハリケーンは、（それらが上陸した時に生じるように）それらの熱および湿気の源が断ち切られた時に、あるいは強力なウインド・シャーに遭遇した時に、弱体化する。しかしながら、弱体化しても、それがより好ましい領域に移動すると、再び活発化する場合がある。上陸したハリケーンの残骸であっても、依然として、かなりな損害をもたらす場合がある。毎年、大西洋、カリブ海、およびメキシコ湾に亘って、平均１０個の熱帯性暴風雨が発生している。これらの多くが海洋上に留まる。これらの内の６個が、毎年、ハリケーンになっている。３年間の平均では、おおよそ５個のハリケーンが、例えば、米国の海岸線を襲い、テキサス州からメイン州の全域で、おおよそ５０から１００人の人々を死に到らせしめている。これらの内の２個は、典型的な巨大ハリケーン（１１０ｍｐｈを超える風が発生する）である。先に説明したように、ハリケーンは、一般に熱帯にて発生する低気圧系を表す一般用語である熱帯性サイクロンの一類型である。この熱帯性サイクロンは、激しい雷雨と、北半球においては、地表面近くの反時計回りに吹き流れる風を伴う。この熱帯性サイクロンは、次のように等級化することができる。すなわち：（ｉ）熱帯性低気圧：明確な表面循環風と３３ノットもしくは未満（１ノット＝時間当たり１海里あるいは時間当たり１．１５法定マイル）の最大持続風（最大持続風は、表面上の１分間平均風速の測定値が約１０メートルとして定義されている。）を有する激しい雷雨と、雲との組織的系；（II）熱帯性暴風雨：明確な表面循環風と３４〜６３ノットの最大持続風を有する強力な激しい雷雨の組織的系；（III）ハリケーン：境界が明確な表面循環風と６４ノットもしくはそれを超える最大持続風を有する強力な激しい雷雨の猛烈な熱帯性気象系。ハリケーンは、サフィア−シンプスン・ハリケーン・スケールを用いて、それらの風の強さに基づいて分類されている。カテゴリー１の���風雨は最も低い風速を持ち、一方、カテゴリー５のハリケーンは最も強い風を持つ。これらは、相対的な用語である。というのは、比較的低いカテゴリーの暴風雨が、時々、比較的高いカテゴリーの暴風雨よりも、それらが攻撃する場所とそれらがもたらす特有の災害によって、より大きな損害を与える場合があるからである。実際、熱帯性暴風雨も甚大な損害と生命の損失をもたらす場合がある。通常、これらの暴風雨からの風が３４ノットに達する場合、サイクロンと名付けられる。注記すべきことは、前記暴風雨のカテゴリーは、その暴風雨が与えるであろう損害に必ずしも直接に関連しているというわけではないということである。比較的低いカテゴリーの暴風雨（および熱帯性暴風雨）は、それらが相互に作用する他の気象特性がどのようなものであるか、それらがどこを攻撃するか、およびそれらがどれほど移動速度が遅いかに依存して、多大な損害を引き起こす場合がある。
【０００３】
前述のように、サフィア−シンプスン・ハリケーン・スケール（ＳＳスケール）は等級化によってハリケーンの強さを定義している。カテゴリー１の暴風雨は最も弱いハリケーン（風速６４〜８２ノット）；カテゴリー５のハリケーンは最も強い（風速１３５ノット以上）ものである。もたらされる損害に関しては、風速６４〜８２ノットの典型的なカテゴリー１の暴風雨では、通常、建造物に実質的損害は発生しない。損害は、最初に、非固定状態の移動住宅、低木、および樹木に生じる。また、湾岸の洪水および小規模桟橋に損害が生じる場合がある。風速８３〜９５ノットのカテゴリー２の暴風雨では、通常、多少の屋根葺き材、ドア、および窓に損害が発生し得る。また、草木、移動住宅、等に多大な損害が発生し、あるいは洪水が桟橋を損傷させ、無防備に係留中の小型船の係留が破壊され得る。風速９６〜１１３ノットのカテゴリー３の暴風雨では、通常、小規模住宅および公共建築に軽度のカーテンウォール破壊が発生し得る。移動住宅は破壊される。また、湾岸近くの洪水が、比較的小規模な建造物に、流動破壊片による大きな構造破壊をもたらして、建造物を破壊する。洪水が内陸に浸入する。風速１１４〜１３５ノットのカテゴリー４の暴風雨では、通常、多少の小規模住宅の屋根構造に完全な損傷を伴うさらに広範に及ぶカーテンウォール損傷が発生し得る。また、海岸地域に大きな浸食を生じ得る。洪水が大きく内陸に浸入する。最後に、風速１３５ノット以上のカテゴリー５の暴風雨では、通常、多くの住宅および産業用建物の屋根が完全に破壊される。小規模な公共建築の吹き倒し或いは吹き飛ばしを含む、いくつかの建築物における完全な破壊がもたらされる。洪水によって海岸線近くの全ての建造物の低い床に多大な損害がもたらされる。住宅地域に大規模避難所が必要となる。
【０００４】
それにもかかわらず、保険会社および他の企業は、かかる天気事象に伴う危険を査定し、そして、その知識を保険商品の価格設定および長期に渡る損害の規模と頻度の予測に取り入れる方法を開発しなければならない。かかる関心に対して使用するために、何年にも亘って発生している暴風雨のこれまでのデータの形態での情報は、有用である。おおよそ８０個のこのような暴風雨が世界中で毎年発生している。多数のこれら暴風雨について、暴風雨の経路あるいは“進路”の位置データ、風速、気圧、および他の因子を含むデータが収集されている。最もよく文書化されている暴風雨は、北大西洋（すなわち、大西洋の赤道の北側部分）におけるものであり、ここでは、１００年以上に亘って活動的に集められた信頼性のあるデータが利用可能である。年間ほぼ１０個の暴風雨が北大西洋域で発生している。同様に、北西太平洋において発生しているサイクロンに関するこれまでのデータが利用可能であり、この領域では、ほぼ２６個の暴風雨が毎年発生している。これら太平洋の暴風雨の良好なデータは、最近のほぼ５０年間のものが利用できるに過ぎない。他の領域における暴風雨の利用可能なデータは、さらに少ない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これまでのデータを用いた、２，３百個の暴風雨に関する情報が、研究者および科学者による検討のために利用可能となっている。かかる情報は、暴風雨に曝される地域の損害に伴う保険金を査定するために有用である。しかしながら、暴風雨の挙動には予測しがたい特性があり、多くの因子がその挙動に影響を与えており、これまでの暴風雨の利用可能なデータの一式は、確率的観点から検討するには、比較的小さい。この一式のデータのデータ数の増加は、年間の発生数が比較的少ない暴風雨の数に依存しているため、特定の地域に発生する暴風雨の確率に関して統計的分析を行うためには、問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題を解決し得る取り組みの一つの方法は、模擬の、あるいは“代替の”暴風雨を生成し、かかる“暴風雨”から得たデータを用いて、これまでの記録から得られたデータの一式を拡張することである。この方法により、数千の、もしくは数万または数十万の追加の暴風雨が利用可能となり、この追加の暴風雨から、信頼性のある統計的分析を実行するに充分な大きさのデータの一式を生成することができる。本発明の主題は、かかる拡張された確率的データの一式を生成するための方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品の使用を含む多様な実施態様に関する。
【０００７】
したがって、指摘されるべきことは、本発明にかかる方法に加えて、本発明は、該方法を実行するためのシステムおよびコンピュータ・プログラム製品に関するものでもあることである。
【０００８】
特に、前記目的は、次の構成の本発明により実現することができる。すなわち、本発明では、熱帯性サイクロンの自動位置依存予測のために、天気事象のデータ記録を生成し、前記熱帯性サイクロンに関連する特有な気象条件の位置依存確率値を算出し；また、天気事象のこれまでの進路を示すデータ記録（該データ記録には前記これまでの進路に沿う前記天気事象の地理的位置を表す点および／または強度が含まれている）を、前記天気事象の発生年に割り当てるとともに、計算ユニットのメモリー・モジュールに格納し；また、代替の進路を示す多数の新たなデータ記録（該新たなデータ記録の点は、従属サンプリング処理によって、前記これまでの進路に沿う点から生成される）をモンテカルロ・モジュールを用いてこれまでの各進路に対して生成し、；また、目的の地理的領域（該領域には少なくとも多数のこれまでの進路の一部が含まれる）の上に前記計算ユニットによりグリッドを確立し、前記グリッドの選択されたセルに対して強度気候学を、前記選択されたグリッドセル内に位置するこれまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかと関連付けられた強度データに基づいて、生成し；また、前記各代替の進路に対して、一つもしくはそれ以上の新たな強度データ（前記代替の進路の新たなデータ記録の該一つもしくはそれ以上の新たな強度データは、モンテカルロ・サンプリング処理によって前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかと関連付けられた強度データから生成される）を第２のモンテカルロ・モジュールにより生成し；また、前記これまでの進路のデータ記録の定義可能な時間枠の分布を、強度および／または発生年によって前記天気事象を分類するスケーリング・テーブルを用いて生成し、前記これまでの進路の前記分布を、フィルタリング・モジュールにより、それらの割り当てられた年に従って前記新たなデータあるいは蓄積データ内に複製し；そして、各データ記録の風の場を、定義可能な風の場のプロフィールに基づいて、生成し、前記グリッド内の各位置に確率を補間モジュールによって与え、任意の地理的位置および時間における固有の風強度の発生の確率を与えられる。前記スケーリング・モジュールが準拠する基準として、例えば、サフィア−シンプスン・ハリケーン・スケールを用いることができる。前記第１および第２のモンテカルロ・モジュールおよび前記補間モジュールは、ハードウエアおよび／またはソフトウエアによって実現される。
【０００９】
本発明の一つの実施形態は、ある天気事象、例えば、熱帯性サイクロン、すなわちハリケーン、台風、もしくは熱帯性暴風雨に関する確率的データの一式を生成する方法を有する。この方法の実施形態には、ある天気事象のこれまでの進路を表すデータを入力し、前記これまでの進路に基づいて、多数の代替の進路を表すデータを生成する工程が含まれる。前記代替の進路を表すデータ点は、従属サンプリング法によって、これまでの進路に沿う個々の点から生成する。ある実施形態では、前記従属サンプリング法は、指向性ランダム・ウオーク法である。
【００１０】
一つの実施形態では、前記これまでの進路に基づいて代替の進路を表すデータを生成する工程は、前記これまでの進路の点（ｘ，ｙ）に対する一連のランダム集合（ｘr、ｙr）を生成し、前記これまでの進路に沿う前記ランダム集合のランダム分散（ｘ’，ｙ’）の総計を計算し、このランダム分散（ｘ’，ｙ’）の総計を前記これまでの進路の点（ｘ，ｙ）に加えて、前記これまでの進路に沿う代替の点を作成する。
【００１１】
前記これまでの進路（一つもしくは複数）を表すデータには、前記これまでの進路（一つまたは複数）に沿う地理的位置を表す多数の点が含まれる。多数の代替進路を表す前記生成データには、前記代替進路に沿う地理的位置を表す多数の代替の点が含まれる。一つの実施形態では、特定のこれまでの進路に関連付けられた多数の代替の進路の少なくともいくつかは、前記代替の進路が基準とした前記これまでの進路の一つの開始点とは異なる開始点を持つ。前記これまでの進路を表すデータは、多数の各点の位置を決定する経度および緯度データを有してもよい。
【００１２】
本発明方法のある実施形態では、これまでの進路を表すデータを入力する工程には、前記これまでの進路を表す多数の点の経度および緯度；前記これまでの進路に沿う点の少なくともいくつかの点のアジマス角；前記これまでの進路に沿う点の少なくともいくつかの点のセレリティ（celerity）；前記これまでの進路に沿う点の少なくともいくつかの点のアジマス角の変化速度；および前記これまでの進路に沿う点の少なくともいくつかの点のセレリティの変化速度の少なくとも一つを入力する工程が含まれる。あるいは、後者の値（アジマス、セレリティ、およびアジマスおよびセレリティの各変化速度）が、周期的に時間間隔を置いた経度および緯度データから計算されてもよい。
【００１３】
本発明方法のいくつかの実施形態には、さらに、前記確率的データの一式に用いる、前記いくつかの進路を表すデータのサブセットを選択する工程が含まれる。これら又は他の実施形態では、代替の進路を表すデータを生成する工程に、これまでの各位置からの代替の位置の分散を一つもしくはそれ以上の物理法則に従って制限する工程が含まれる。
【００１４】
本発明方法のある実施形態では、これまでの天気事象の進路を表すデータを入力する工程に、前記事象の強度を表すデータを入力することが含まれる。前記強度を表すデータは、前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかの点に関連付けられた気圧データから構成されてもよい。前記気圧データにより、前記これまでの進路のこれまでの気圧のプロフィールが定義される。前記気圧データは、絶対気圧と、時間に対する絶対気圧の微分（すなわち経時変化）から構成されても良い。ある実施形態では、前記気圧データには一つもしくはそれ以上の気圧分布が含まれる。本発明方法のいくつかの実施形態では、前記データ入力工程には、多数のこれまでの進路を表すデータを入力し、前記多数の進路の少なくとも一つの点を含む目的の地理的領域上にグリッドを確立する工程を含む。これらの実施の形態には、前記グリッドの選択されたセル内に位置する前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかの点に関連付けられた気圧データに基づいて、前記グリッドの選択されたセルの気圧気候学を確立する工程が、さらに含まれてもよい。前記選択されたセルの気圧気候学は気圧分布関数であってもよい。前記グリッドの選択されたセルの気圧気候学は、前記選択されたセルに関連付けられた気圧データおよび／または前記選択されたセルに隣接した一つもしくはそれ以上のセル（すなわち、一つもしくはそれ以上の隣接セル）に関連付けられた気圧データから確立してもよい。ある実施の形態では、選択されたセルの気圧気候学は、選択セルに関連付けられた気圧データと、一つもしくはそれ以上の隣接セルに関連付けられた気圧データとの加重平均から確立される。
【００１５】
ある実施の形態では、前記グリッド内の各セルに陸／海・値（land/sea value）が与えられる。これらの実施の形態においては、隣接セルに関連付けられた気圧データが、前記隣接セルと選択されたセルとが同一の陸／海・値を持つ場合にのみ、前記選択されたセルの気圧気候学を確立するために用いられる。
【００１６】
本発明方法のある実施の形態は、前記グリッド内の前記選択されたセルの気圧気候学を用いて、一つもしくはそれ以上のこれまでの進路に対する一つもしくはそれ以上の代替の気圧プロフィールを生成する付加的工程を有する。さらに、一つもしくはそれ以上の気圧プロフィールが一つもしくはそれ以上の前記代替の進路に対して生成されてもよい。また、一つもしくはそれ以上の代替の気圧プロフィールが、一つもしくはそれ以上の前記代替の進路に対して、前記グリッドの選択されたセルにおける気圧気候学を用いて、生成されてもよい。いくつかの実施の形態では、前記これまでの進路に対する前記代替の気圧プロフィール、前記代替の進路に対する気圧プロフィール、および前記代替の進路に対する代替の気圧プロフィールの少なくとも一つが、前記関連付けられた天気事象のこれまでの進路に沿うこれまでの気圧プロフィールの少なくとも一部分に基づいて修正される。
【００１７】
本発明のある実施の形態では、前記データを入力する工程には、多数のこれまでの進路を表すデータを入力すること、前記これまでの進路に沿う多数の点の少なくともいくつかに関連付けられた気圧を表すデータを入力することが含まれる。前記気圧データにより前記これまでの進路のこれまでの気圧プロフィールが定義される。これらの実施の形態において、前記データを生成する工程には、前記これまでの進路の一つ以上に対する多数の代替進路を生成することが含まれる。さらに、これらの実施の形態には、次の工程の少なくとも一つが含まれる。すなわち、ａ）前記これまでの進路の一つもしくはそれ以上に対する代替気圧プロフィールの一つもしくはそれ以上を生成する工程；ｂ）前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対する一つもしくはそれ以上の気圧プロフィールを生成する工程；および、ｃ）前記代替の進路の一つもしくはそれ以上に対する一つもしくはそれ以上の代替の気圧プロフィールを生成する工程：の少なくとも一つが含まれる。本発明方法の、これら、もしくは他の実施の形態には、さらに、前記これまでの進路、前記代替の進路、および前記気圧プロフィールを表す前記データから、ある選択された時間間隔における気候学的条件に基づいて、データのサブセットを抽出する工程が含まれても良い。
【００１８】
さらなる特徴および利点は、当業者にとって、以下の本発明を実施するベストモードを例示する実施例の詳述を検討すれば、明らかであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本発明はなんら限定されるものではない。
【００２０】
図１は、本発明方法の一実施例の操作の全体を示す流れ図である。この実施例における第１の工程は、多数のこれまでの暴風雨に関するデータを入力する工程である。この工程は、図１ではブロック１２によって示されている。係るデータには、各これまでの暴風雨の進路を定義する地理的情報と前記暴風雨の強さを示す強度データとが含まれている。かかるデータの一つの情報源は、米国海洋大気庁（“ＮＯＡＡ”）の一部である米国立ハリケーン・センター（“ＮＨＣ”）である。ハリケーンと熱帯性サイクロンおよび暴風雨の地理的データおよび強度データは、ＮＨＣのウエブサイト"http://www.nhc.noaa.gov" www.nhc.noaa.gov で見ることができ、同サイトから入手することができる。このデータを入力後、目的の地理的領域に気候学を確立する。この操作は図１ではブロック１４によって示されている。気候学を確立した後、前記入力データの各これまでの進路に対して代替の暴風雨の進路を生成する。この工程はブロック１６によって示されている。
【００２１】
前記代替の暴風雨の進路を生成した後、前記これまでの進路および代替の進路に対して多数の代替の気圧変遷を作成する。この工程は図１ではブロック１８によって示されている。前記代替の暴風雨の進路、および前記これまでの進路および代替の進路に対する代替の気圧変遷の作成によって、暴風雨（これまでの暴風雨および代替の暴風雨）の比較的大きな母集団が創出される。前記代替の暴風雨のサブセットを気候学データに基づいて選択する。この工程はブロック２０によって示されている。最後に、目的の特定の点に対して風の場を算出する。この工程は図１の流れ図ではブロック２２によって示されている。各工程１２〜２２については、図２〜６の流れ図に関連して以下に詳細に追加説明することとする。
【００２２】
図２の流れ図には、図１の実施例におけるこれまでの暴風雨のデータを入力する工程がさらに説明されている。この工程における最初の操作は、“生データを読み込む”と表示されたブロック２４によって示されている。前述したように、これまでの暴風雨のデータの一つの情報源は、米国立ハリケーン・センターである。これらのデータには、前記これまでの進路の個々の中心点（nodes）を定義する地理的（すなわち、緯度および経度）データが含まれている。暴風雨の位置は、一般に６時間間隔で報告されている。また、多くの場合、強度データは、前記中心点の中心の近辺にて取得された気圧測定値の形態で提供されている。中心気圧測定値が提供されていない場合は、気圧は、前記サイトで同様に入手可能な最大持続風速から算出してもよい。これらの操作は、決定ブロック２６および処理ブロック２８によって示されている。
【００２３】
前記生データの読み込みの後、気圧の算出が必要である場合はその後、セレリティ、アジマス角およびサフィア−シンプスン等級の決定を行う計算を実行する。これらの計算は図２の流れ図ではブロック３０によって示されている。ここで、データのチェックと検証を行う（ブロック３２）。これらの操作の後、前記元データを補間して解像度を上げても良い。つまり、前記生データに提供されている“６時間毎の中心点”間に地理的点もしくは中心点を追加定義してもよい。前記６時間毎の中心点を補間することにより、より良好な地理的解像度を得ることが可能になる。一つの実施例では、前記データは０．２度毎に補間される。かかる補間によって、より滑らかな、代替の暴風雨の進路を生成でき、本発明方法の全操作を向上させることができる。この操作は図２のブロック３４によって示されている。
【００２４】
これまでのデータを入力する該工程における最後の操作は、“上陸”フラグを加えることに関する。暴風雨の位置が海上から陸地に（または、逆の場合も同様に）移動した時に、大きな気圧変化が観察される。それに応じて、上陸した地点もしくは陸を離れた地点が決定され、該処理の後続の工程に用いるために、前記データに加える。この操作は図２の該実施例ではブロック３６によって示されている。
【００２５】
図３の流れ図には、図１の実施例における気候学を確立する工程がさらに説明されている。１００年以上に亘る信頼性のある気圧データの記録が存在しているが、このこれまでのデータは、ここで説明される方法によって、より一貫性のあるデータベースを得るために、好適に前処理される。気圧気候学を確立する該工程の最初の操作は、目的の地理的領域の上に１度毎のグリッドを確立することである。この操作は図３の本実施例では工程３８によって示されている。前記元データには、特定の位置の絶対気圧と、気圧の変化（すなわち、前記絶対気圧の微分）の両方が含まれている。これらのデータを各グリッド位置に一致させる（ブロック４０）。前記グリッドのいくつかの位置には、多くの気圧測定値と気圧微分値がある。他の位置には少数の測定値があり、さらに他の位置には全く測定値がない。
【００２６】
この操作の後に、海面温度（ＳＳＴ）気候学に基づく最小気圧が加えられる。すなわち、前記グリッドの各位置に対して、前記特定の位置において測定された内の最大のＳＳＴに伴う最小気圧が入力される。この値は、前記グリッドの各位置に組み合わされる代替の気圧値の“下限”となる。前記グリッドの各位置は、（以下にさらに詳述するように）前記これまでの暴風雨の進路および／または代替の暴風雨の進路に対する代替の気圧変遷に関連して選択されてもよい。この操作は図３の該実施例ではブロック４２に示されている。
【００２７】
最小気圧が加えられると、前記気圧気候学は滑らかなものとなる。この平滑化処理の目的は、次の一つもしくはそれ以上を含む。すなわち、目的の領域の完全包囲；一つのグリッドとその隣接グリッドとの間の気圧および気圧微分の分布のバラツキをならすこと；最小値の分布のバラツキ、最大値の分布のバラツキ、および前記絶対気圧と気圧微分の平均のバラツキをならすこと；および各グリッド位置の“観測結果”の数を同一とすること。この平滑化処理により、目的の領域に関連する気圧値のより一貫性のある一式を得ることができ、この気圧値の一式は以下に詳述するサンプリング処理に用いられる。以下に説明する特定の実施例では、平滑化しようとする量は、計量数（各位置における平均気圧値など）ではなく、各位置の気圧に関連した分布である。それに応じて、この平滑化処理は比較的より複雑になる。
【００２８】
前述の目的を実現するために、本発明方法の一つの実施例では、以下に説明する方法が用いられる。他の方法を用いてもよく、いくつかの方法は、以下の方法に遜色がないか、より良いかもしれない。この方法は以下のようである。
【００２９】
各位置の適正な観測結果の数が決定される。この実施例では、各位置に対して最高１６０の観測結果が入力されてもよい。いくつかの位置にはこの多数（もしくはそれ以上）の観測結果が含まれ、他の位置にはより少ない観測結果もしくは観測結果なしとなる。全ての非−適正なデータが置き換えられる。適正な観察結果と非−適正な観察結果との区別は、８００ｈＰａ以下の気圧値は起こりえず、それ故に非−適正であるという事実に基づいてなされる。各位置に全ての適正な観測結果が入力された後、本方法は前記データ位置を通って折り返し、各位置（以下、“中心位置”と記す）で以下の手順を適用する。
【００３０】
１）同一の陸／海・値を有する前記中心位置と全ての隣接位置（すなわち、前記“中心”セルを取り巻く全てのセル）に対する全ての適正な観測結果を取得する。つまり、前記中心位置が海に位置する場合、同様に海に位置する隣接位置のみを考慮する。前記中心位置が陸に位置する時は、同様に陸に位置する隣接位置のみを考慮する。したがって、陸の観測結果と海の観察結果とは、この平滑化処理においては、混合されない。
【００３１】
２）全ての点に対する前記気圧分布ファイルを構築する。前記中心位置の観察結果は、例えば、それらを二度算入することによって、さらに大きく重み付ける。同一の陸／海・値を有する隣接位置の数と各位置の適正な観測結果の数とに依存して、この特殊な気圧分布ファイルの任意数の観測結果が得られる。
【００３２】
３）三次スプラインを用いて前記気圧分布関数を補間して標準数の観測結果（例えば、各位置に対して１００の観測結果）を得る。
【００３３】
上述の方法により、元のセルから１度以上離間していない各グリッドセルにおける気圧観測値および気圧微分観測値の標準数（例えば、１００）を有するデータの一式が生成される。反復法によって、操作者は、理論的には、目的の領域内に存在する全ての間隙を埋めることができる。
【００３４】
上述の方法により先述の目的が達せられる。前記目的の領域内にこれまでの観測値がない位置は“埋められ”、目的の領域の全域の偏差が平滑化される。しかし、陸／海・移行位置において生じる鋭い気圧傾斜は残存する。
【００３５】
前記気圧気候学平滑化操作は図３においてはブロック４４により示されている。注記すべきことは、前述の実施例において、上述の方法によって、陸気候学と海気候学との両方が確立され、平滑化されることである。
【００３６】
図４の流れ図には、図１の実施例における代替の暴風雨の進路を作成する工程がさらに説明されている。この操作における最初の工程は、図１に示されている全操作の最初の工程において入力される多数のこれまでの進路（すなわち、経度データと緯度データ）の一つを選択することである。この選択操作は図４の流れ図においてはブロック４６によって示されている。次に、前記選択されたこれまでの進路に対する代替の進路を生成する。各代替の進路を生成する特定の方法は、以下に追加詳述する。この操作は図４の流れ図においてはブロック４８によって示されている。多数（Ｎ個）の代替の進路を生成する。図４の本実施例においては、これは決定ブロック５０とその結果の折り返しとによって示されている。同様に、各これまでの進路に対して多数の進路を生成する。係る観点の該操作は決定ブロック５０とその結果の折り返しとによって示されている。
【００３７】
前記代替の進路が生成された後、図１に示される本方法の実施例では、前記これまでの進路およびその代替の進路の各々に対する代替の気圧変遷（“ＡＰＥ”）を作成する。図５の流れ図には、図１の実施例におけるＡＰＥを作成する工程がさらに説明されている。この工程の最初の操作はこれまでの進路の一つを選択することである。この操作は図５においてはブロック５４によって示されている。この工程の次の操作は選択したこれまでの進路に対するＡＰＥを生成することである。この操作は図５においてはブロック５６によって示されている。多数（Ｍ個）のＡＰＥが生成される。この構成は決定ブロック５８と、その結果の折り返しによって図示されている。
【００３８】
各これまでの進路に対するＡＰＥの生成に加えて、必要なことは、各これまでの進路に関連する各代替の進路に対するＡＰＥを生成することである。したがって、第１のこれまでの進路に対するＡＰＥが生成された後、本実施例の方法では、前記選択されたこれまでの進路から生成された各代替の進路を、前記これまでの進路の元の気圧変遷に関連付ける。この操作は図５ではブロック６０によって示されている。次に、前記代替の進路に対するＡＰＥを生成する（ブロック６２）。前記ＡＰＥを生成するための手順は、前記ブロック５６により示した操作に用いたものと同様である。この操作に利用可能な特定のサンプリング法について、以下に詳述する。各代替の進路に対して多数（Ｍ個）のＡＰＥが生成される。この構成は図５では決定ブロック６４と、その結果の折り返しによって示されている。次に、同様に、各これまでの進路に関連する各多数（Ｎ個）の代替の進路に対して、ＡＰＥを生成する。この構成は、図５ではブロック６６と、その結果の折り返しによって示されている。最後に、この方法においては、前記操作が、全てのこれまでの進路と全ての関連付けられた代替の進路に対するＡＰＥの生成が完了するまで、続けられる。この構成は、図５の本実施例ではブロック６８と、その結果の折り返しによって示されている。
【００３９】
図６の流れ図には、図１の実施例における、気候学に基づいて代替の暴風雨のサブセットを選択する工程がさらに説明されている。この工程の最初の操作は、代替の進路を選択し、多数の“クローン”年を創出することである。明らかに、各これまでの年には多数のこれまでの暴風雨が含まれている。上記考察に従って、多数（Ｎ個）の代替の進路が所定の年における各これまでの進路に対して創出される。しかし、前記代替の進路はランダム法（従属サンプリング技法を使用する操作者であっても）によって作成されるので、所定の年に対する前記代替の進路のいくつかは、他のものに比べて、発生する見込みが高い。前記選択方法は、前記関連付けられたこれまでの暴風雨の進路が発生した実際の年に対する前記気候学の知識に基づいている。換言すれば、実際には比較的発生しそうにないと判断されるであろう代替の進路が、確立された気候学の知識に基づいて、除外される。そのため、“クローン”年を創出するために使用し得る代替の進路の母集団から、確実な代替の進路を含み、他のものを除外するように、選択される。この操作は図６ではブロック７０によって示されている。
【００４０】
前記選択された暴風雨に対する前記データを、前述の“上陸”フラグに関連して“調整”する。暴風雨が海上から陸上に移行する時には気圧が急激に上昇するので、前記代替の進路に関連する気圧データをこの現象に対応するように調整する。この操作は図６の流れ図ではブロック７２により示されている。
【００４１】
図１の流れ図で示された全手順における最後の工程は、各暴風雨の経路に沿う特定の点における風の場を計算することである。係る計算には、ホランドの式の適用、指向性粗さ値の算定、および熱帯外移行の算定が含まれる。これらの操作は、図６の流れ図ではブロック７４，７６，７８，および８０によって示されている。
【００４２】
先に記したように、前記代替の暴風雨の進路を従属サンプリング技法によって生成する。図７には、代替の暴風雨の進路を示す確率的データセットの点を生成する方法が示されている。図７では、線分１００がこれまでの暴風雨の進路の一部を示している。説明上、ｘ−ｙ座標系により、線分１００は、三つの点によって表すことができ、以下のように、重ね書きされている。
【００４３】
ｘ＝０  １  ２
ｙ＝０  １  １
線分１０２で表されている代替の進路の対応する点は、前記これまでの進路の各点に対する一連のランダム集合（ｘr、ｙr）を生成し、次に、前記進路に沿うこれらのランダム数の累積合計（ｘ’、ｙ’）を計算し（すなわち、前記進路に沿うランダム偏差を合計し）、次に、これら累積ランダム偏差（ｘ’、ｙ’）を前記これまでの進路（ｘ、ｙ）に加えることによって作成する。その結果得られた点により前記代替の進路が定義される。図７の実例では、前記ランダム集合は：
ｘr＝１  ０  −１
ｙr＝０  ０  １
である。
【００４４】
前記代替の進路に沿う累積合計は：
ｘ’＝１      １＋０＝１      １＋（−１）＝０
ｙ’＝０      ０＋０＝０      ０＋１＝１
である。
【００４５】
最後に、生成された進路（線分１０２）上の点は以下のように得られる：
ｘ＋ｘ’＝０＋１＝１      １＋１＝２      ２＋０＝２
ｙ＋ｙ’＝０＋０＝０      １＋０＝１      １＋１＝２
前記ランダム数を生成するにはいくつかの異なった方法があり、それらは、正規分布もしくは一様分布からの独立サンプリングによるもの、あるいは（指向性ランダム・ウォークなどの）従属サンプリング技法によるものである。後者を用いると、後続の点が先行の点から所定の角度までのみ偏位可能である。以下に追加的に詳述するように、従属サンプリング技法（特に、指向性ランダム・ウォーク）によって、より現実性のある代替の暴風雨の進路が生成される。
【００４６】
図８−１〜８ｃには、独立サンプリングと従属サンプリングの両方を用いて前述の技法により生成された代替の暴風雨の進路が示されている。図８−１は、正規分布からの独立サンプリングによって前記ランダム数を生成する場合に得られた結果を示している。図８−１において、太線１０４はこれまでの進路を表している。残りの線分は代替の進路を示している。前記代替の進路は、自然に発生するものとは異なる不安定な暴風雨の動きを示している。
【００４７】
図８−２には、これまでの進路１０４と、一様分布から前記ランダム数を生成する独立サンプリング技法によって生成された多数の代替の進路とが示されている。この実例における代替の進路は、図８−１に示された代替の進路に比べて、より滑らかになっている。しかし、図８−２における代替の進路は、該進路に沿う多数の点における非現実的な“動き”がまだ見られる。
【００４８】
図８−３には、これまでの進路１０４と、従属サンプリング技法によって生成された多数の代替の進路とが示されている。図８−３において、代替の進路に沿う各点が先行の点から所定の角度までのみ偏位可能である。結果の図示に見るように、この“指向性ランダム・ウォーク”により、図８−１および８ｂに示される進路に比べてより現実的な代替の進路が生成される。
【００４９】
図９−１には、比較的より大きな数のこれまでの進路の各々から多数の代替の進路が生成される場合の作成結果が示されている。図９−１の図示に見るように、各これまでの進路、およびそれらの個々に関連付けられた代替の進路は、共通の一つの点（例えば、図９−１の下方の右部分から各進路が始まっていることを確認されたい）から始まっている。図９−２には、同数の進路が示されているが、本発明の一態様である微調整を取り入れたものである。前記微調整には、特定のこれまでの進路に関連付けられた多数の代替の進路の各々における代替の開始点を選択することが含まれる。この変更による効果は、図９−１と図９−２のそれぞれの下方の右部分における相違によって明らかである。この変更は、図９−１の図示に明らかに見られる、代替の進路およびこれまでの進路の不自然な“集積性”を幾分か軽減する。
【００５０】
図１０には、比較的大きな数のこれまでの進路と、各これまでの進路に関連付けられた多数の代替の進路が、カリブ海および北大西洋の地図の上に重ね書きした場合に得られた結果が示されている。
【００５１】
前記代替の気圧変遷（ＡＰＥ）を作成する前記サンプリング法をここに説明する。先に図３を参照して説明したように、気圧気候学を確立し、平滑化する。これら工程の次に、これまでの暴風雨の一つをサンプリングのために選択する。各位置において、これまでの気圧が最初に記録される。次に、前記平滑化された気圧気候学を用いて、前記位置に使用可能な前記気圧分布から代替の気圧値を選択する。次に、選択した気圧を前記これまでの進路の地理的点に関連付け、その点における代替の気圧変遷を作成する。このプロセスを繰り返して、各位置における多数（Ｍ個）の代替の気圧値を創出し、そして、前記こまでの進路における多数の代替の気圧変遷を創出する。
【００５２】
選択された進路に対する代替の気圧変遷を作成する一つの方法は、“最小”方法と称することとする。この方法において、前記選択された進路における前記絶対気圧の最小値の位置（緯度および経度）を同定する。次に、新しい気圧値をその位置における気圧分布関数にしたがって選択する。この選択は、ランダム選択に基づいてもよい。一旦、前記新しい最小値が選択されると、それに応じて、前記選択された進路に沿う他の全ての気圧値が、最初の値と最後の値だけは変化させずにしたまま、調整される。その結果、代替の気圧変遷が前記選択した進路の形状を正確に反映するが、該気圧変遷内では、（前記進路に沿う最も最初の位置と最も最後の位置を除いた）各位置における前記気圧の絶対値が変化する。また、上陸位置および陸を離れる位置を同定し、これらの位置における代替の気圧変遷内に好適な値を設定することを確定してもよい。
【００５３】
代替の気圧変遷を生成する他の方法は“百分率”法と称することができる。この方法は、前記これまでの進路からの情報を加味した、経時的な気圧差（ｄｐ／ｄｔ）に基づくものである。代替の進路における気圧変遷を計算する工程は、以下のようである：
ａ）前記代替の進路に沿う時刻ｔ＝０において、気圧値ｐ（０）を、時刻ｔ＝０における前記これまでの暴風雨の気圧値に等しく設定する。
【００５４】
ｂ）時刻ｔ＝１において、前記代替の進路に沿う気圧値を、時刻ｔ＝０とｔ＝１との間で前記これまでの進路に沿う気圧変化の百分率を第１決定することによって、決定する。この値は、位置ｘ＝１において前記これまでの進路の気圧分布曲線上に配置する。前記百分率を所定量変更し、該変更した百分率に対応した気圧変化値を前記代替の進路における位置ｘ＝１の気圧分布内に配置する。前記代替の進路内の時刻ｔ＝１のおける気圧値を、次に、時刻ｔ＝０における気圧に、前記代替の進路の気圧分布内に位置する前記値を加えた値に等しく設定する。
【００５５】
ｃ）上述の工程を、時刻ｔ＝２に対して、時刻ｔ＝１において決定した前記値をまた参照して、繰り返す。
【００５６】
好ましくは、前記百分率を一様分散に従って変更する。変化量は好ましくはおおよそプラス／マイナス１５％である。第２の代替の気圧変遷を、最終回の工程から開始し、逆向きに時刻ｔ＝０まで同様の手順を実行することによって、生成する。第３の代替の気圧変遷を、前記第１の気圧変遷と第２の気圧変遷の加重平均をとり、前記進路の開始点の第１の近傍と前記進路の最後の第２の近傍とにさらに重み付けを行うことによって、決定する。追加の気圧変遷を作成するための他の変形が同様に決定され得ることは、当業者にとって、明らかであろう。
【００５７】
代替の気圧変遷を生成する前記処理を、前記開始工程において入力された各これまでの進路と、前記各これまでの進路から生成された前記各代替の進路とに対して、繰り返す。したがって、各これまでの進路に対してＮ個の代替の進路を生成し、前記各これまでの進路と各代替の進路とに対してＭ個のＡＰＥを生成したとすると、各これまでの進路に対して合計（Ｎ＋１）×Ｍ個の“人工の”暴風雨が生成され、これらのデータが利用可能となる。つまり、各進路（これまでの進路もしくは代替の進路の一つ）には、Ｍ個の仮想的気圧変遷が関連付けられることになる。
【００５８】
図１１には、多数の暴風雨の進路に対して生成されたＡＰＥが示されている。図１１の各図示には、前記選択された暴風雨の気圧変遷が濃い線によって示されており、前記選択された暴風雨の進路に対して生成されたＡＰＥが薄い線によって示されている。先に述べたように、前記ＡＰＥのプロフィールまたは形状は前記選択された進路と同じである。しかし、前記進路に沿う全ての所与の位置における絶対気圧値は、図示のように、異なる。
【００５９】
前記これまでの気圧変遷の各点における代替の気圧の選択はいくらかの制限を受ける。例えば、特定の点に対して選択された前記代替の気圧値は、その特定の点において測定されたことのない気圧値や、前記ＳＳＴに基づく前記拡張された気候学を用いて決定された気圧値を超えることはできない。さらに、前記これまでの気圧変遷において、特定の位置において異常な気圧偏差が生じた場合、その時は、前記位置におけるＡＰＥに対して異常な偏差が選択されてもよい。自然にはあり得ない気圧偏差、あるいは所定の位置において全く発生し得ないであろう気圧偏差も、除外される。図３を参照して説明した気圧気候学の確立と関連して展開された気圧分布が、これら制限を安全に充足させることに用いられる。
【００６０】
この明細書での開示は、特定の手段、材料および実施例を参照して説明したが、前述の説明から、当業者には、本発明の開示の本質的な特徴を容易に確定することができ、本発明の請求の範囲に記載されている本発明の精神と範囲から逸脱することなく、多様な変形、改良を行い、多様な用途および特性に適合させることは容易である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明方法の一実施例の操作の全体を示す流れ図である。
【図２】図１の実施例において、これまでの暴風雨のデータを入力する工程をさらに示す流れ図である。
【図３】図１の実施例において、気候学を確率する工程をさらに示す流れ図である。
【図４】図１の実施例において、代替の暴風雨の進路を生成する工程をさらに示す流れ図である。
【図５】図１の実施例において、代替の気圧変遷を生成する工程をさらに示す流れ図である。
【図６】図１の実施例において、代替の暴風雨のサブセットを選択し、その風の場を算出する工程をさらに示す流れ図である。
【図７】代替の暴風雨の進路の位置を表す確率的データの一式の点を生成する方法を示す図である。
【図８−１】正規分布したランダム・ウォークを用いて図７の方法により生成された多数の代替の暴風雨を示す図である。
【図８−２】均等分布したランダム・ウォークを用いて図７の方法により生成された多数の代替の暴風雨を示す図である。
【図８−３】指向性ランダム・ウォークを用いて図７の方法により生成された多数の代替の暴風雨を示す図である。
【図９−１】各これまでの進路の開始点からそれぞれ発生する、多数の代替の暴風雨の進路を示す図である。
【図９−２】各これまでの進路に対する代替の開始点からそれぞれ発生する、多数の代替の暴風雨の進路を示す図である。
【図１０】ある地図のある地点上に多数のこれまでの暴風雨の進路と代替の暴風雨の進路とを重ね合わせた図である。
【図１１−１】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−２】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−３】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−４】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−５】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−６】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−７】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−８】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【図１１−９】各多数の暴風雨に対する多数の代替の気圧変遷を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１２，１４，１６，１８，２０，２２，２４，２６，２８，３０，３２，３４，３６，３８，４０，４２，４４，４６，４８，５０，５２，５４，５６，５８，６０，６２，６４，６６，６８，７０，７２，７４，７６，７８，８０  ブロック（工程）
１００  線分（これまでの進路）
１０２  線分（生成（算出）された進路）
１０４  濃い線（これまでの進路）
【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８−１】
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【図８−２】
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【図８−３】
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【図９−１】
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【図９−２】
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【図１０】
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【図１１−１】
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【図１１−２】
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【図１１−３】
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【図１１−４】
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【図１１−５】
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【図１１−６】
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【図１１−７】
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【図１１−８】
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【図１１−９】
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【国際調査報告】
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