(57)【要約】【課題】気象の時間変化を高精度に予測する。【解決手段】予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを計算する予測部と、前記予測対象となる地点における所定時刻での前記気象予測データの気象変数と、前記予測対象となる地点以外の地点における前記所定時刻と異なる時刻の前記気象予測データの気象変数との、相関を計算する相関計算部と、前記予測対象となる地点以外の地点を含む領域の観測値を取得する観測値取得部と、前記相関の情報と前記観測値に基づき、前記予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを補正する補正部、とを備えることを特徴とする気象予測システム。【選択図】  図３
2019135451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを計算する予測部と、
前記予測対象となる地点における所定時刻での前記気象予測データの気象変数と、前記予測対象となる地点以外の地点における前記所定時刻と異なる時刻の前記気象予測データの気象変数との、相関を計算する相関計算部と、
前記予測対象となる地点以外の地点を含む領域の観測値を取得する観測値取得部と、
前記相関の情報と前記観測値に基づき、前記予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを補正する補正部、
とを備えることを特徴とする気象予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の気象予測システムであって、
前記補正した気象予測データを出力する出力部を備えることを特徴とする気象予測システム。
【請求項３】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記相関の情報は、前記予測対象となる地点と相関が強い、前記予測対象となる地点以外の地点の情報と、前記所定時刻と異なる時刻の情報を含むことを特徴とする気象予測システム。
【請求項４】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記気象変数は風速であることを特徴とする気象予測システム。
【請求項５】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記気象変数は気圧若しくは気温であることを特徴とする気象予測システム。
【請求項６】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記相関計算部で相関を取る前記気象変数は、前記予測対象となる地点と、前記予測対象となる地点以外の地点で異なることを特徴とする気象予測システム。
【請求項７】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記補正部は、前記予測対象となる地点以外の地点の前記所定時刻と異なる時刻における前記気象予測データの少なくとも一部で、前記予測対象となる地点の前記所定時刻の前記気象予測データを同化することで補正することを特徴とする気象予測システム。
【請求項８】
請求項１に記載した気象予測システムであって、
前記予測部は、取得した気象予報データに基づき初期条件および境界条件を設定し、気象予測モデルに基づいて数値シミュレーションすることにより前記気象予測データを計算することを特徴とする気象予測システム。
【請求項９】
予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを計算し、
前記予測対象となる地点における所定時刻での前記気象予測データの気象変数と、前記予測対象となる地点以外の地点における前記所定時刻と異なる時刻の前記気象予測データの気象変数との、相関を計算し、
前記予測対象となる地点以外の地点を含む領域の観測値を取得し、
前記相関の情報と前記観測値に基づき、予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを補正することを特徴とする気象予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は気象予測の高精度化に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、風力発電の発電量は気象予測モデルに基づいた数値シミュレーションによる風速予測に基づいて予測されている。この数値シミュレーションの精度を向上させるために統計的および経験的な予測の補正手法が使用されている。一方で、空間的および時間的に変化する気象以外の物理現象の予測シミュレーションにおいても同様の技術が開発されており、これらに関する文献として例えば特開2016-161314や特開2008-64081および特開2012-100152や特開2014-145736などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2016-161314
【０００４】
【特許文献２】特開2008-64081
【０００５】
【特許文献３】特開2012-100152
【０００６】
【特許文献４】特開2014-145736
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
風力発電における発電量予測および風速予測の精度向上には、風速の急変などを気象予測モデルに基づいた数値シミュレーションで予測する必要があるが、モデルに基づく数値シミュレーションのみでは捉えられない急激な変化を予測するために予測の補正が重要となる。この補正のためには風速変化の予兆を捉えることが必要である。
【０００８】
しかし、予測対象となる気象現象は複雑である場合が多く、予兆を捉えることは困難であるため、予兆を把握するための工夫が必要となる。
【０００９】
気象予測の分野において、気象予測モデルに基づく数値シミュレーションの精度を向上させるために観測値をデータ同化する技術が使用されている。このデータ同化による精度向上を目指して、観測値を効果的に利用する方法が検討されている。この方法では、気象庁の公開している観測値や独自に導入した観測機器による観測値などを全てデータ同化するのではなく、その時点での気象予測に効果的なものを選択してデータ同化する。この様な手法の一例として特開2016-161314が挙げられる。しかしこの技術は、風速変化の予兆を捉えることに適した仕組みを備えておらず、予兆を見逃してしまう可能性がある。加えてこの技術では、観測値を数値シミュレーションに利用して予測データを補正するため、補正のためには複数の数値シミュレーションを行う必要がある。風速の変化が大きい場合や変化が生じるまでの時間が短い場合には計算負荷が大きく、補正が間に合わない場合がある。
【００１０】
一方で、気象予測の分野にとどまらず、空間的および時間的に変化する物理現象を精度良く推定する技術が開発されている。そのうちの1つに有毒ガスの拡散推定装置が挙げられる。例えばサリンなどの有毒ガスが散布された場合、数値シミュレーションにより拡散を予測することで人体の被曝量を予測することができる。しかし拡散現象は複雑であるので、観測値と数値シミュレーションを組み合わせることで精度を向上させている。その一例として特開2014-145736が挙げられる。この文献では、有毒ガスの拡散を数値シミュレーションで予測すると同時に、センサによる観測を行う。まず数値シミュレーションにおいて有毒ガスの拡散を物理モデルに基づいて計算し、この計算結果の中でセンサ設置位置と濃度を予測したい位置との間での、濃度の相関を導出しておく。次に設置されたセンサで実際の濃度を観測する。先に計算した濃度の相関と観測された濃度の値から、濃度を予測したい位置での実際の濃度を精度良く推定する。
【００１１】
このように拡散現象ではセンサによる観測で濃度を予測したい地点での変化の予兆を捉え、センサ設置地点と濃度を予測したい地点の相関を利用して、数値シミュレーションによる予測を補正することができる。しかしこの発明が効果的であるのは、有毒ガスが濃度の大きなところから濃度の小さなところへ拡散するという性質を持ち、濃度の大きなところを観測すれば常に変化の予兆を捉えられることが要因である。一方で気象現象は拡散現象とは異なり、どの物理量が変化の予兆を示しているのかを把握することが困難である上に、任意の2地点間で、時間および広域の気象条件によって相関が強い場合や全く相関がない場合がある。そのため気象条件ごとに、予測対象時刻と過去の時刻の相関を広範な領域内で計算することで、予測対象地点で予測対象時刻に発生する気象変化の予兆を相関関係から導出し、この値をもとに観測と補正を行う必要がある。
【００１２】
本発明は気象予測モデルに基づく数値シミュレーションにより得られる予測データから、予測対象となる地点の風速の時間変化と、過去の時刻における広域の風速の時間変化との相関を抽出し、相関の強さから変化の予兆を把握すると共に相関が強い地点での観測値を利用することで、予測対象となる地点の風速予測データを補正し、高速かつ高精度に風速の変化を予測する装置である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の気象予測システムは、予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを計算する予測部と、前記予測対象となる地点における所定時刻での前記気象予測データの気象変数と、前記予測対象となる地点以外の地点における前記所定時刻と異なる時刻の前記気象予測データの気象変数との、相関を計算する相関計算部と、前記予測対象となる地点以外の地点を含む領域の観測値を取得する観測値取得部と、前記相関の情報と前記観測値に基づき、前記予測対象となる地点を含む領域の気象予測データを補正する補正部とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により気象の時間変化を高精度に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】気象予測装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】相関の強い地点での予測データと観測値の時間変化を示す図である。
【図３】予測対象となる地点での予測データと観測値の時間変化、および予測データの補正結果を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施例について以下に説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は第１の実施形態に係る気象予測装置の構成を示す概略ブロック図である。第1の実施形態に係る気象予測装置は気象情報取得部101、予測部102、相関計算部103、観測値取得部104、補正部105、出力部106を備える。
【００１８】
気象情報取得部101はある領域における複数時刻の気象予報データであるGPV(Grid Point Value:格子点値)を取得する。GPVの例としては、5km間隔の格子点のそれぞれにおける、3時間ごとの時刻の気象予報データが挙げられる。GPVは、予測部102とは別の数値予測装置によって算出された予報データである。GPVは例えば日本国の気象業務支援センターから取得することができる。GPVにはある地点における気象を示す気象情報が含まれる。気象情報取得部101が取得するGPVは、予測部102の数値計算の初期条件および境界条件に用いられる。
【００１９】
予測部102は気象情報取得部101が取得したGPVを初期条件および境界条件として、気象予測モデルに基づいて数値シミュレーションを行い、予測対象となる地点を含む任意の領域内で時間変化する気象を予測する。
【００２０】
気象予測で予測するものは例えば、風速、風向、乱流、気温、天気、日照度等のいずれか一つ以上、若しくはその組み合わせ情報を含む。
【００２１】
相関計算部103は予測部102が計算した予測データの中で、予測対象となる地点の風速の時間変化と予測対象となる地点を含む任意の領域内の所定時間前（例えば数時間前）の風速の時間変化との相関を計算する。相関は以下の式に基づいて計算される。
【００２２】
【数１】
2019135451.tif 000003
【００２３】
【数２】
2019135451.tif 000004
【００２４】
この式においてCは正規化する前の相関を表す。nは時刻、iおよびjは予測対象領域内の地点を表しており、yは気象の変数を表す。一例としてyが風速であると考えると、この式は、ある時刻nにおける予測対象地点iの風速の時間変化ynに対して、領域内の異なる地点jにおけるk時間前の風速の時間変化yn-kがどこまで類似しているかを表している。最終的にCを正規化することで相関Rが得られる。Rは-1から1までの値をとり、0で相関が最小となる。この式中において相関Rが1もしくは-1に近く、相関が強いということは、j地点で発生した風速変化がk時間後に予測対象地点であるi地点で発生するということを示す。したがってj地点での観測値を元に、i地点の風速変化を予測することが可能である。以上を踏まえて、予測対象領域内でjを変化させて計算を行うことで、相関の強い、予測対象地点以外の地点を求める。
【００２５】
観測値取得部104は相関計算部103の求めた相関の強い地点において観測値を取得する。この観測値は事前に設置しておいたセンサのうち、相関の強い地点近傍に設置されたものから取得できるものであっても、観測値取得部104とは別の装置から得られるものであっても、過去の計測から抽出したものでも良い。一例として、日本国の気象業務支援センターから観測値を取得することができる。
【００２６】
補正部105は観測値取得部104が取得した観測値と、予測部102が計算した予測データを比較し、誤差を求める。この誤差と、相関計算部103が計算した相関に関する情報（具体的には相関の強い地点の情報や時間差等）を元に、予測対象地点での予測データを補正する。一例として、予測対象となる地点Aに対して予測部による数値シミュレーションから得られた予測データを元に前記相関を計算し、相関の強い地点Bが得られたとする。
【００２７】
図2を使って、補正部105の演算について説明する。図2に地点Bにおける予測データと観測値取得部104が取得した地点Bでの観測値の時間変化を示す。図2に示したグラフの横軸が0の時点が予測部102における数値シミュレーションの開始時刻であり、この時刻からの予測データが図2のグラフに示した破線のように得られる。一方で、その後所定の時間経過後に観測値取得部104が実際に取得する観測値は図中に実線で示したような値が得られたと仮定する。図2においては、実線で示した風速の観測値が減少しているが、予測データではこの減速を観測値より遅れて予測しており、予測誤差が大きくなっている。このような変化は、地点Bと所定時間後の予測値相関の強い地点Aにおいても同様に発生する可能性がある。
【００２８】
図3を使って、地点Bで観測値と予測値を比較した結果に基づき補正部105が地点Aについて行う予測データの補正について説明する。図3には地点Aにおける予測データと観測値取得部104の取得した地点Aの観測値および補正後の予測データの時間変化を示している。図3に示した破線及び実線は、図2に示したものと同様に、予測部102による予測データと観測値取得部104が取得した観測値である。ここで図2に実線で示した地点Bの観測値と、図3に実線で示した観測値を比較すると、図2に示した観測値は時刻nよりも前に減速しており、図3に示した観測値は時刻nよりも後に減速している。式(2)の演算で示される予測データの相関の強い2地点間には、観測値においてもこの様な関係が成り立つ可能性がある。
【００２９】
まず図2に示す地点Bにおいて、時刻nの時点で予測データに比べて先んじて減少した観測値を計測しており、予測データとの誤差を補正部105が確認する。一方で図3に示す地点Aにおいて、時刻nの時点では実線で示した観測値はまだ減少していない。しかし前記したように、相関の強い地点Bにて風速が減少しているため、相関が強いと演算された時間差を置いて地点Aにおいても風速が減少することが点線で示す予測データにより示される。そこで補正部105は、図3に一点鎖線で示したように、地点Bで確認した誤差を元に地点Aでの予測データを補正する。結果として、一点鎖線で示した補正後の予測データと実線で示した観測値を比較すると、誤差が減少する。これにより、予測精度を向上する。
【００３０】
補正方法としては、所定の期間ごとに、予測対象である地点Aとある時間差をもって相関が強いと演算された地点Bの予測データで、地点Aの予測データを時間差だけずらして同化する演算を行うことができる。
【００３１】
また、補正方法としては、補正部105が求めた地点Bの予測データと観測値の誤差を、地点Aの予測データから加算若しくは減算するように補正することができる
また、補正方法としては、補正部105が地点Bの観測値若しくは予測データにおける特徴的な傾向変化を抽出し、それをトリガーに地点Bの観測値若しくは予測データの他のデータから同じ特徴的な傾向変化を探索しその時間誤差を判定し、その後、望ましくは地点Aの予測データで同じ特徴的な傾向変化を探索し確認したうえで、地点Bで求めた時間誤差だけ予測データをずらすように補正することができる。
【００３２】
また、補正方法としては、地点Bの観測値と予測データの誤差から、地点Aについて新たな境界条件を設定し、予測データを生成しなおすことで補正することもできる。  また、補正方法としては、時間差ではなく、変化率を補正することでも、予測精度向上を図れる場合がある。
【００３３】
出力部106は補正部105により補正された気象予測データを出力する。予測データの出力の例としては、外部装置への送信、記録媒体への記録、ディスプレイへの表示、印刷および音声出力などが挙げられる。
【実施例２】
【００３４】
第2の実施形態について説明する。
【００３５】
第1の実施形態に係る気象予測装置は相関計算部103において風速の相関を計算したが、これに対して第2の実施形態は風速以外の気象変数においても相関を計算する。
【００３６】
第2の実施形態に係る気象予測装置の構成は図１に示した第1の実施形態と同じである。第2の実施形態に係る気象予測装置は第1の実施形態に対して相関計算部103の動作が異なる。
【００３７】
式(1)および式(2)に示した相関において、第1の実施形態では式中のyを風速としていたが、第2の実施形態ではその他の気象変数で計算する。例としては、気圧、気温などが挙げられる。また、予測対象地点のyと相関を計算する地点のyは異なる気象変数の組み合わせであっても良い。例えば、風速と気温、風速と気圧などの相関を計算しても良い。
【００３８】
補正部105は、第1の実施形態と同様に、相関計算部103の計算した相関の強い地点において、観測値取得部104が取得した観測値と予測部102の計算した予測データを比較し、予測対象地点の予測データを補正する。
【００３９】
以上のように、本実施例においては初期の予測データを計算する部分と、予測データを元に相関を計算する部分、相関の強い地点の観測値を取得する部分、観測した気象データを元に予測データを補正する部分と最終的な予測データを出力する部分を含む。
【００４０】
また、はじめに、気象予測モデルに基づく数値シミュレーションにより数時間先までの予測データを計算する。次に、この予測データの中で、ある時刻において予測対象となる地点の風速の時間変化と、数時間前における広域の風速の時間変化との相関を計算する。この計算により予測対象地点と風速変化の相関の強い地点を把握し、その相関の強い地点において風速を観測する。そして相関の強い地点での風速の観測値と予測データを比較した誤差を利用して、予測対象地点の予測値を補正する。
【００４１】
これにより、気象および発電量の時間変化を高精度に予測することができる。また、風速が急変するような場合においても、異なる時刻における相関を計算することにより求めた相関の強い地点から急変の予兆を把握し、予測を補正することにより高精度な予測が可能となる。
【符号の説明】
【００４２】
101 気象情報取得部
102 予測部
103 相関計算部
104 観測値取得部
105 補正部
106 出力部
【図１】
2019135451.tif 000005
【図２】
2019135451.tif 000006
【図３】
2019135451.tif 000007