(57)【要約】      （修正有）【課題】時間の経過に伴って低下する海気象予測データの予測精度を考慮して、ウェザールーティングによって最適航路を探索する方法及び装置を提供する。【解決手段】最適航路探索装置１の処理装置１２において、船舶に固有の個船性能データＭ１と海気象状況を示す海気象予測データＭ２とに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、海気象予測データを、予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けする。【選択図】図１
2019012029.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
船舶に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、
前記海気象予測データを、予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けする、
最適航路探索方法。
【請求項２】
前記海気象予測データのうち平均海気象との差分に重み付けする、
請求項１に記載の最適航路探索方法。
【請求項３】
前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化する、
請求項１又は２に記載の最適航路探索方法。
【請求項４】
船舶に固有の個船性能データを記憶した記憶装置と、
海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置と、
予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けられた前記海気象予測データと前記個船性能データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算装置とを備える、
最適航路探索装置。
【請求項５】
前記海気象予測データのうち平均海気象との差分に重み付けする、
請求項４に記載の最適航路探索装置。
【請求項６】
前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化する、
請求項４又は５に記載の最適航路探索装置。
【請求項７】
船舶に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、
前記評価指標が、前記海気象予測データに基づく予測海気象と、前記海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みとを制御変数として含む評価関数の出発時刻から到着時刻までの加算値又は積分値である、
最適航路探索方法。
【請求項８】
前記重みが前記予測海気象中の評価値と平水中の評価値との差分に対して付けられている、
請求項７に記載の最適航路探索方法。
【請求項９】
前記重みが前記予測海気象中の評価値と平均海気象中の評価値との差分に対して付けられている、
請求項７に記載の最適航路探索方法。
【請求項１０】
前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化する、
請求項７〜９のいずれか一項に記載の最適航路探索方法。
【請求項１１】
船舶に固有の個船性能データを記憶した記憶装置と、
海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置と、
前記個船性能データと前記海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算装置とを備え、
前記評価指標が、前記海気象予測データに基づく予測海気象と、前記海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みとを制御変数として含む評価関数の出発時刻から到着時刻までの加算値又は積分値である、
最適航路探索装置。
【請求項１２】
前記重みが前記予測海気象中の評価値と平水中の評価値との差分に対して付けられている、
請求項１１に記載の最適航路探索装置。
【請求項１３】
前記重みが前記予測海気象中の評価値と平均海気象中の評価値との差分に対して付けられている、
請求項１１に記載の最適航路探索装置。
【請求項１４】
前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化する、
請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の最適航路探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最適な航路を探索する最適航路探索方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、造船海運業界において、ウェザールーティングと呼ばれる航路選定技術の重要性が高まってきている。ウェザールーティングは、現在及び将来の気象及び海象（以下、「海気象」と称する）の状況を示す海気象予測データから船舶が航海中に遭遇する海気象を予測し、その予測海気象中における船の速力性能や船体運動、燃料消費量などを考慮して、所与の複数の航路から最適な航路を選定する技術である。ここで、最適な航路とは、最安全航路、最短時間航路、最小燃料消費航路、最大経済性航路、及びそれらの組み合わせなどが提案されている。
【０００３】
ウェザールーティングでは、長期間の海気象予測データに基づいて、出発時刻から到着時刻までに船舶が遭遇する海気象を予測する。長期間の海気象予測データは、一般に、数値予報モデルの計算結果に基づいている。従って、航海前の最適航路の演算時に利用した海気象予測データと、その後に入手した海気象予測データとでは、同時刻に対する予報値が変化することもある。
【０００４】
そこで、特許文献１に記載された最適航路探索方法では、船舶に固有の個船性能データと長期の海気象状況を示す海気象予測データの予報値とに基づいて或海域の出発点から到着点までの最適航路を計算する際に、到着点に到達するまで一定時間経過毎に、演算上の船舶の位置において時間的及び空間的に変化する海気象予測データの予報値を用いるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１４５３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
長期の海気象予測データは、予報期間中の時間の経過に伴って予測精度が低下する。つまり、予測時（計算時）から一日先よりも二日先の予測精度は低く、二日先よりも数日先の予測精度は低い。しかしながら、特許文献１を含む従来の最適航路探索技術では、計算に使用する海気象予測データの予測精度が時間の経過に伴って低下することは考慮されていない。
【０００７】
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、時間の経過に伴って低下する海気象予測データの予測精度を考慮して、ウェザールーティングによって最適航路を探索する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る最適航路探索方法は、船舶に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、
前記海気象予測データを、予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けすることを特徴としている。
【０００９】
また、本発明の一態様に係る最適航路探索装置は、
船舶に固有の個船性能データを記憶した記憶装置と、
海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置と、
予測期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けられた前記海気象予測データと前記個船性能データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算装置とを備えることを特徴としている。
【００１０】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置によれば、評価指標に、海気象予測データの予測精度が時間の経過に伴って低下すること、換言すれば、海気象予測データの不確かさが時間の経過に伴って増加することが反映される。よって、海気象予測データのうち不確かさの大きな部分が最適航路計算に与える影響を、不確かさの小さな部分が最適航路計算に与える影響よりも小さくすることができる。
【００１１】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置において、前記海気象予測データのうち平均海気象との差分に重み付けをしてよい。
【００１２】
これにより、予想期間経過後の海気象を平均海気象と見做す場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００１３】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置において、前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化してよい。
【００１４】
これにより、海気象予測データの不確かさをより正確に最適航路計算に反影させることができる。
【００１５】
本発明の一態様に係る最適航路探索方法は、船舶に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、
前記評価指標が、前記海気象予測データに基づく予測海気象と、前記海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みとを制御変数として含む評価関数の出発時刻から到着時刻までの加算値又は積分値であることを特徴としている。
【００１６】
また、本発明の一態様に係る最適航路探索装置は、
船舶に固有の個船性能データを記憶した記憶装置と、
海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置と、
前記個船性能データと前記海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算装置とを備え、
前記評価指標が、前記海気象予測データに基づく予測海気象と、前記海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みとを制御変数として含む評価関数の出発時刻から到着時刻までの加算値又は積分値であることを特徴としている。
【００１７】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置によれば、評価指標に、海気象予測データの予測精度が時間の経過に伴って低下すること、換言すれば、海気象予測データの不確かさが時間の経過に伴って増加することが反映される。よって、海気象予測データのうち不確かさの大きな部分が最適航路計算に与える影響を、不確かさの小さな部分が最適航路計算に与える影響よりも小さくすることができる。
【００１８】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置において、前記重みが、前記海気象予測データの予測確率と対応して変化してよい。
【００１９】
これにより、海気象予測データの不確かさをより正確に最適航路計算に反影させることができる。
【００２０】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置において、前記重みが前記予測海気象中の評価値と平水中の評価値との差分に対して付けられていてよい。
【００２１】
これにより、予想期間経過後の海気象を平水中の海気象と見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００２２】
或いは、上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置において、前記重みが前記予測海気象中の評価値と平均海気象中の評価値との差分に対して付けられていてよい
【００２３】
これにより、予想期間経過後の海気象を平均海気象と見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、時間の経過に伴って低下する海気象予測データの予測精度を考慮して、ウェザールーティングによって最適航路を探索する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る適航路探索装置の全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）〜（ｇ）は重み関数の例を示す図表である。
【図３】図３は評価値の経時変化を表す図表であり、図３（ａ）は重み付けされた評価値を表し、図３（ｂ）は比較用の重み付けされていない評価値を表す。
【図４】図４は評価値の経時変化を表す図表であり、図４（ａ）は重み付けされた評価値を表し、図４（ｂ）は比較用の重み付けされていない評価値を表す。
【図５】図５は、重み付けされた予想海気象の経時変化を表す図表である。
【図６】図６は、重み付けされた予想海気象の経時変化を表す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
〔最適航路探索装置１の構成〕
図１は、本発明の一実施形態に係る最適航路探索装置１の全体的な構成を示すブロック図である。図１に示す最適航路探索装置１は、通信装置１１、処理装置１２、入力装置２１、表示装置２２、及び各種の記憶装置Ｍ１〜Ｍ４を備えている。各記憶装置Ｍ１〜Ｍ４は別々の記憶装置で構成されてもよいし、複数の記憶装置が１つの記憶装置で構成されていてもよい。
【００２７】
処理装置１２は、ＣＰＵ等の演算部と、ＲＯＭ及びＲＡＭなどの記憶部等を有するコンピュータであり、ＣＰＵが記憶部に予め記憶されている所定のプログラム（最適航路探索プログラム等）を実行することにより、最適航路探索装置１の各部の動作を制御する。この処理装置１２は、ＣＰＵが最適航路探索プログラムを実行することにより、海気象予測データ取得部１５、航路計算部１６等として機能する。
【００２８】
入力装置２１は、マウスやキーボードよって構成され、ユーザの操作による入力を受け付ける手段である。入力装置２１は、ユーザの操作による入力情報を処理装置１２へ出力する。
【００２９】
表示装置２２は、液晶ディスプレイなどの表示装置で構成され、処理装置１２から与えられる表示データに応じた情報を画面に表示する。
【００３０】
通信装置１１は、ネットワーク７に接続されている。処理装置１２は通信装置１１を制御して、ネットワーク７を介して外部機関５のサーバ５０から情報を取得し、記憶装置Ｍ１〜Ｍ３に記憶する。図１では１つの外部機関５が代表して図示されているが、処理装置１２と通信可能に接続されている外部機関５のサーバ５０は複数又は複数種類であってよい。
【００３１】
また、通信装置１１は、船陸間通信システム９を介して船舶２に搭載された操船装置２０と相互に通信可能である。処理装置１２は通信装置１１を制御して、船陸間通信システム９を介して船舶２の操船装置２０へ最適航路に係る情報を送信し、また、実遭遇海気象などの情報を取得する。なお、本実施形態においては、最適航路探索装置１は陸上に設置されているが、船舶２に搭載されていてもよい。
【００３２】
記憶装置Ｍ１には、船舶２に固有の個船性能データが記憶されている。個船性能データは、例えば、船体性能モデルであってよい。船体性能モデルは、船体の平水中特性や、船体の波浪中応答特性（抵抗増加特性及び船体運動特性）を求める数値モデル又はシミュレーションモデルである。この船体性能モデルは、平水中の船体の性能に風，風浪，うねりなどの実海域における外乱の影響を加えた性能を備えている。
【００３３】
この船体性能モデルを用いて、処理装置１２は、例えば、船体抵抗増加分布（シーマージン分布）を示す短期応答曲面、波浪荷重分布の短期応答曲面、及上下加速度分布を示す短期応答曲面などの実海域性能を求めることができる。なお、船体抵抗増加は、［入射波向き、波周期、波高、船速、排水量又は喫水、トリム、風向、風速、プロペラ回転数、船首方位］の関数であって、波浪荷重及び上下加速度は船体運動から求まる。
【００３４】
記憶装置Ｍ２には、海気象予測データが記憶されている。海気象予測データ取得部１５は、１日に複数回（例えば、６回）更新される海気象予測データを取得して、記憶装置Ｍ２に記憶する。海気象予測データは、例えば、８〜１０日先までの３０分〜６時間間隔の気象予報及び海象予報を含んでいる。気象予報及び海象予報には、例えば、風速（平均風速）、風向（平均風向）、風波高（風波有義波高）、風波周期（風波平均波周期）、風波向（風波平均波向）、うねり波高（うねり有義波高）、うねり波周期（うねり平均波周期）、及び、うねり波向（うねり平均波向）、海流の流速、海流の向き、潮汐流の流速、潮汐流の向き、水温、気温、日射量の各項目が含まれる。このような海気象予測データは、例えば、８〜１０日先までの６時間間隔の海気象の時空マップ、波高予測海域面上分布、及び、波高分布予測の時系列表として表わされていてよい。海気象の時空マップは、船舶が航行する海域がメッシュで細分化され、そのメッシュ上の各ポイントの海流の流速・向き、風波の波高・波向・波周期、うねりの波高・波向・波周期、風向・風速、潮汐の流速・向き、水温、気温、日射量などの情報が示されたものであってよい。
【００３５】
記憶装置Ｍ３には、記憶装置Ｍ１，Ｍ２に記憶されているデータ以外で、最適航路探索プログラムを実行する上で必要となるデータが記憶されている。そのデータには、例えば、航海周辺海図、航海周辺海域の潮流水温統計情報を格納した潮流水温統計データ、及び、航海周辺海域の水深情報などが含まれていてよい。
【００３６】
記憶装置Ｍ４には、最適航路探索プログラムを実行した際に作成されるデータ、即ち、最適航路などが記憶される。
【００３７】
〔計画航路探索処理の流れ〕
ここで、上記構成の最適航路探索装置１による計画航路探索処理の流れを説明する。最適航路探索装置１の処理装置１２は、まず、出発点Ｘ0（出発港）、到着点Ｘf（到着港）、出発時刻Ｔ0、到着時刻Ｔf、安全運航を考慮した制約条件、最適航路計算の種類、及び、本船計画航路などの選定条件を取得する。安全運航を考慮した制約条件には、遭遇波高の上限値、船体運動の上限値などが含まれる。最適航路計算の種類は、例えば、等時間曲線法，ダイナミック・プログラミング，Dijkstra法，変分法などの公知の最適経路問題の解法から選択される。これらの選定条件は、ユーザの入力装置２１の操作によって入力されてもよいし、処理装置１２が予め記憶装置Ｍ３に記憶された情報から読み出してもよい。
【００３８】
処理装置１２の航路計算部１６は、取得した選定条件、記憶装置Ｍ１〜Ｍ３から読み出した海気象予測データ、及び、船体性能モデルなどの情報に基づいて、ウェザールーティングの技術を利用して最適航路を探索する。処理装置１２は、探索した最適航路を記憶装置Ｍ４に格納する。このように探索された最適航路は、１日数回若しくは船舶２に搭載された操船装置２０からの要求に応じて、最適航路探索装置１から操船装置２０へネットワーク７又は船陸間通信システム９を介して配信される。
【００３９】
上記において「最適航路」とは、出発点Ｘ0（出発港）から到着点Ｘf（到着港）までを航海するような航海単位の最適な航路をいう。但し、リルーティングの場合の最適航路は、或時刻の船位を出発点とした到着点Ｘfまでの最適な航路を指す。そして、「最適」な航路とは、所定の評価指標を最適とする航路であって、最安全航路、最短時間航路、最小燃料消費航路、最大経済性航路などの種類が提案されている。ここで説明する最適航路は、到着点Ｘfに到着時刻Ｔfに到着し、後述する所定の評価指標Ｆを最適な値（即ち、最小の値）とする最小燃料消費航路であるが、最適航路の種類はこれに限定されない。
【００４０】
処理装置１２の航路計算部１６には、最適航路探索のためにウェザールーティングを行うシミュレーションモデルが構築されている。このウェザールーティング・シミュレーションモデルには、燃費の最小化に限られず、主機出力制限、安全運航を考慮した運航限界などの制約条件が含まれ、また、船速の自然減に限られず、荒天回避などの意識的減速もモデル化して組み込まれている。ウェザールーティング・シミュレーションでは、船体性能モデルと海気象予測データとを用いて、航海中に時々刻々と変化する海気象下での船速、主機出力、及び船体運動などを予測し、出発点Ｘ0から到着点Ｘfまでの間の所与の複数の航路のなかから最適な航路を選択する。なお、単位時間当たりの燃料消費量は主機出力に比例するので、最小燃料消費航路の探索するウェザールーティング・シミュレーションでは、航海中の主機出力を予測して目的地までの総燃料消費量を計算する。
【００４１】
選択された航路（即ち、最適航路）は、評価指標Ｆを最小にする。評価指標Ｆは、例えば、燃料消費量を表す評価関数ｆi（ｉ＝１）の出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまでの積算値又は加算値であって、評価指標Ｆを最小にする航路は即ち燃料消費量が最小となる航路となる。評価指標Ｆには、時間の経過に伴って低下する海気象予測データの予測精度が考慮されている。以下では、時間の経過に伴って低下する海気象予測データの予測精度が考慮された評価指標Ｆについて、具体的な例を挙げて説明する。
【００４２】
〔評価指標Ｆの例１〕
例１に係る評価指標Ｆは、気象予測データの予報時からの時間の経過に伴う予測精度の低下を表す重みｇi（ｔ）で評価関数ｆiが重み付けされている。
【００４３】
【数１】
2019012029.tif 000003
【００４４】
【数２】
2019012029.tif 000004
【００４５】
数１の評価指標Ｆは、評価関数ｆiを出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまで時間ｔで積分した値である。数２の評価指標Ｆは、評価関数ｆiを出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまで加算した値である。評価指標Ｆは、数１又は数２の式で表され、いずれが採用されてもよい。評価関数ｆiは、予測海気象ｗj（ｔ）と、航海条件ｕk（ｔ）と、重みｇi（ｔ）とを制御変数とする。
【００４６】
評価関数ｆiは、本実施形態では、燃料消費量に関する評価関数ｆ1であるが、最安全運航に関する評価関数ｆ2、シーマージンに関する評価関数ｆ3、船体抵に関する評価関数ｆ4、・・・などの各種の評価対象の評価関数であってよい。予測海気象ｗj（ｔ）は、時間ｔの風向、風速、波高、波周期、波向角、海流の流速、海流の向き、潮汐流の流速、潮汐流の向き、海水温、気温、及び日射量などを含む海気象予報データ又はそれに基づいて予報された海気象を表す。予測海気象ｗjは、例えば、風向ｗ1、風速ｗ2、風浪波高ｗ3、・・・などの各種の海気象であってよい。また、航海条件ｕk（ｔ）は、時間ｔにおける計画速力、計画回転数、計画主機出力などの航海条件を表す。航海条件ｕk（ｔ）は、例えば、計画船速ｕ1、計画回転数ｕ2、計画馬力ｕ3、・・・などの各種の航海条件であってよい。
【００４７】
重みｇi（ｔ）は、時刻ｔにおける予報海気象の時間の経過に伴う予測精度の低下を表す、予測海気象ｗj（ｔ）と航海条件ｕk（ｔ）との各々に対する重み関数である。重み関数は、評価関数ｆiの評価対象（ｉ）に対し個別に設定されてよい。重みｇi（ｔ）は、海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる減少関数である。例えば、図２（ａ）に示すように、重みｇi（ｔ）は減少率が減少する減少関数であってよい。また、例えば、図２（ｂ）に示すように、重みｇi（ｔ）は減少率が増加する減少関数であってよい。また、例えば、図２（ｃ）に示すように、重みｇi（ｔ）は減少率が一定の減少関数、即ち、一次関数であってよい。また、例えば、図２（ｄ）や図２（ｅ）に示すように、重みｇi（ｔ）は変曲点を持つ減少関数であってよい。また、例えば、図２（ｆ）や図２（ｇ）に示すように、重みｇi（ｔ）はステップ状の減少関数であってよい。
【００４８】
上記のような重みｇi（ｔ）は、例えば、統計値によって決定されてよい。また、重みｇi（ｔ）は、海象・気象情報の提供会社から提供される、海気象予測データと関連づけられた予測確率と対応していてよい。
【００４９】
このように規定される評価関数ｆiは、単位時間当たりの燃料消費量、船速、馬力、船体抵抗、船体運動、海気象、太陽光発電量、シーマージン、ガス船のＢＯＧＲ（Ｂｏｉｌ  Ｏｆｆ  Ｇａｓ  Ｒａｔｅ）などの値そのもの、或いは、燃料価格、船体及び積荷の安全への影響度などを考慮した評価値、又は、それらを複合した評価値を表してよい。
【００５０】
〔例１の適用１〕
例１の適用１では、海気象予測データの予報期間（例えば、８日）を経過したあとの予測海気象ｗj（ｔ）が、波浪の無い平水中の海気象と仮定されている。そして、本適用では、重みｇi（ｔ）が予測海気象中の評価値と平水中の評価値との差分に対して付けられている。なお、平水中の海気象では、海流、風波の波高、うねりの波高・波周期，風速，潮汐はいずれもゼロである。
【００５１】
図３（ａ）は、縦軸を評価値、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、重みｇi（ｔ）が１から０まで変化する場合（即ち、重み付けされた場合）の評価値（即ち、評価関数ｆiの演算結果）の経時変化を表している。また、図３（ｂ）では、比較用として、縦軸を評価値、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、重みｇi（ｔ）が１で固定された場合（即ち、重み付けされていない場合）の評価値の経時変化を表している。図３（ａ）及び図３（ｂ）においては、航海条件ｕk（ｔ）を一定と仮定しており、平水中の評価値を鎖線で表している。平水中の評価値は、予測海気象ｗj（ｔ）を０とし、重みｇi（ｔ）を１として、評価関数ｆi(０，ｕk(t)，１)を計算したものである。
【００５２】
図３（ａ）に示すように、重み付けされている場合の評価値は、時間の経過に伴って減少し、予報期間の途中又は終盤で、平水中の評価値と近い又は同一の値となり、予報期間経過後は平水中の評価値に収束する。予報期間の評価値と予報期間経過後の評価値とは、滑らかに連続している。このように、将来の評価値が平水中の評価値に近づくように重み付けされた評価指標Ｆが得られる。
【００５３】
一方、図３（ｂ）に示すように、重み付けされていない場合の評価値は、予報期間の評価値と予報期間経過後の評価値とが、不連続となる。
【００５４】
以上に示すように、重みｇi（ｔ）は予測海気象中の評価値と平水中の評価値との差分に対して付けられていてよい。これにより、予想期間経過後の海気象を平水と見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００５５】
〔例１の適用２〕
例１の適用２では、海気象の予報期間（例えば、８日）を経過したあとの予測海気象ｗj（ｔ）が、平均海気象と仮定されている。そして、本適用では、重みｇi（ｔ）が予測海気象中の評価値と平均海気象中の評価値との差分に対して付けられている。
【００５６】
ここで「平均海気象」として、海気象が予報された領域を含む局所的な海域の月間、季節間、又は年間の平均海気象が用いられてよい。或いは、「平均海気象」として、海気象が予報された領域を含む大洋の月間、季節間、又は年間の平均海気象が用いられてよい。或いは、「平均海気象」として、予報日の翌日以降且つ予報期間内の或る時刻の予測海気象（例えば、予報期間の最後の予測海気象）が用いられてよい。又は、「平均海気象」として、後述する平均シーマージンに対応する平均海気象、ウェザールーティングの運用者や設計者が任意に定めた一定の値が用いられてよい。
【００５７】
図４（ａ）は、縦軸を評価値、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、重みｇi（ｔ）が１から０まで変化する場合（即ち、重み付けされた場合）の評価値（即ち、評価関数ｆiの演算結果）の経時変化を表している。また、図４（ｂ）では、比較用として、縦軸を評価値、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、重みｇi（ｔ）が１で固定された場合（即ち、重み付けされていない場合）の評価値の経時変化を表している。図４（ａ）及び図４（ｂ）において、航海条件ｕk（ｔ）を一定と仮定しており、平均海気象中の評価値を鎖線で表している。平均海気象中の評価値は、予測海気象ｗj（ｔ）をｍjとし、重みｇi（ｔ）を１として、評価関数ｆi(ｍj，ｕk(t)，１)を計算したものである。
【００５８】
図４（ａ）に示すように、重み付けされている場合の評価値は、時間の経過に伴って減少し、予報期間の途中又は終盤で、平均海気象中の評価値と近い又は同一の値となり、予報期間経過後は平均海気象の評価値に収束する。予報期間の評価値と予報期間経過後の評価値とは、滑らかに連続している。このように、将来の評価値が平均海気象中の評価値に近づくように重み付けされた評価指標Ｆが得られる。
【００５９】
一方、図４（ｂ）に示すように、重み付けされていない場合の評価値は、予報期間の評価値と予報期間経過後の評価値とが、不連続となる。
【００６０】
以上に示すように、重みｇi（ｔ）は予測海気象中の評価値と平均海気象中の評価値との差分に対して付けられていてよい。これにより、予想期間経過後の海気象を平均海気象と見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００６１】
〔例１の適用３〕
例１の適用３では、海気象予測データの予報期間（例えば、８日）を経過したあとの予測海気象ｗj（ｔ）が、その海域の平均シーマージンと対応する海気象（以下、「平均シーマージン対応海気象」と称する）と仮定されている。そして、本適用では、重みｇi（ｔ）は予測海気象中の評価値と平均シーマージン対応海気象中の評価値との差分に対して付けられている。なお、「平均シーマージン」として、海気象が予報された領域を含む局所的な海域の月間、季節間、又は年間の平均シーマージンが用いられてよい。或いは、「平均シーマージン」として、海気象が予報された領域を含む大洋の月間、季節間、又は年間の平均シーマージンが用いられてよい。又は、「平均シーマージン」として、ウェザールーティングの運用者や設計者が任意に定めた一定の値が用いられてよい。
【００６２】
シーマージンは、平水中の船速Ｖｓと同じ船速Ｖｓで実海域を航送する場合に必要な馬力の、平水中において船速Ｖｓで航送するために必要な馬力からの外乱影響による馬力増加の割合を表す。シーマージンは、「外乱による馬力増加」と「平水中において船速Ｖｓで航走するために必要な馬力」の比率として表わされる。
【００６３】
平水中において船速Ｖｓで航走するために必要な馬力は、個船性能モデルを用いて求めることができる。また、外乱による馬力増加は、個船性能モデルと海気象を用いて求めることができる。従って、平均シーマージンから、平均シーマージン対応海気象を求めることができる。
【００６４】
以上に示すように、重みｇi（ｔ）は予測海気象中の評価値と平均シーマージン対応海気象中の評価値との差分に対して付けられていてよい。これにより、予想期間経過後の海気象を平均シーマージン対応海気象と見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００６５】
〔例１の適用４〕
例１の適用４では、評価関数ｆiは時刻ｔにおけるシーマージン（例えば、ｉ＝３）の評価値を求める関数であり、求めた評価値（即ち、シーマージン）に対して重みｇi（ｔ）が付けられる。重みｇi（ｔ）は、海気象予測データの予報期間（例えば、８日）を経過したあとの評価値が平均シーマージンとなるように、予測海気象中の評価値と平均シーマージンとの差分に対して付けられる。
【００６６】
以上に示すように、重みｇi（ｔ）は予測海気象中の評価値（即ち、シーマージン）と平均シーマージンとの差分に対して付けられていてよい。これにより、予想期間経過後のシーマージンを平均シーマージンと見做して評価指標を算出する場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００６７】
以上に説明したように、本実施形態に係る最適航路探索方法は、船舶２に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、評価指標Ｆが、海気象予測データに基づく予測海気象ｗj（ｔ）と、海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みｇi（ｔ）とを制御変数として含む評価関数ｆiの出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまでの加算値又は積算値であることを特徴としている。
【００６８】
また、本実施形態に係る最適航路探索装置１は、船舶２に固有の個船性能データを記憶した記憶装置Ｍ１と、海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置Ｍ２と、個船性能データと海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算部１６（航路計算装置）とを備えている。そして、評価指標Ｆが、海気象予測データに基づく予測海気象ｗj（ｔ）と、海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って小さくなる重みｇi（ｔ）とを制御変数として含む評価関数ｆiの出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまでの加算値又は積算値であることを特徴としている。
【００６９】
一般に、海気象予測データは、提供会社によって配信している情報に差がある。それであっても、予測時から直近の予報では各提供会社からの予報の差は比較的小さく、予測時から時間が経過するに連れて各提供会社からの予報の差が大きくなる傾向がある。そこで、上記の最適航路探索方法及び最適航路探索装置１では、評価指標Ｆに、海気象予測データの予測精度が時間の経過に伴って低下すること、換言すれば、海気象予測データの不確かさが時間の経過に伴って増加することが反映されるようにしている。これにより、予報海気象のうち不確かさの大きい部分が最適航路計算に与える影響が小さくなる。よって、海気象予測データの提供会社の違いによる最適航路への影響が小さくなる。また、将来の不確かな予報海気象により過度に迂回をする航路が算出されることがなくなり、燃料消費量を抑えつつ、適切に荒天回避できる最適航路を算出することができる。
【００７０】
本実施形態に係る最適航路探索方法及び最適航路探索装置１において、重みｇi（ｔ）が、海気象予測データの予測確率と対応して変化してよい。
【００７１】
海気象予測データの提供会社から提供される予測確率は海気象予測データの不確かさと関連性が高く、このような予測確率に基づいて重み付けされることによれば、予報海気象の不確かさをより正確に最適航路計算に反影させることができる。
【００７２】
〔評価指標Ｆの例２〕
例２に係る評価指標Ｆでは、海気象予測データの予報時からの時間の経過に伴う予測精度の低下を表す重みｇj（ｔ）で重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を用いて評価関数ｆiを求めている。換言すれば、ウェザールーティングで利用する海気象予測データを、当該海気象予測データの予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けしている。以下では、上記例１に係る評価指標Ｆと重複する説明は省略する。
【００７３】
【数３】
2019012029.tif 000005
【００７４】
【数４】
2019012029.tif 000006
【００７５】
数３の評価指標Ｆは、評価関数ｆiを出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまで時間ｔで積分した値である。数４の評価指標Ｆは、評価関数ｆiを出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまで加算した値である。例２に係る評価指標Ｆは、数３又は数４の式で表され、いずれが採用されてもよい。評価関数ｆiは、重みｇj（ｔ）で重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）と、航海条件ｕk（ｔ）とを制御変数とする。この評価関数ｆiの出発時刻Ｔ0から到着時刻Ｔfまでの加算値が評価指標Ｆとなる。ここで、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は次式で求めることができる。
［重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）］＝［予測海気象ｗj（ｔ）］×［重みｇj（ｔ）］
【００７６】
重みｇj（ｔ）は、時刻ｔにおける海気象予測データの時間の経過に伴う予測精度の低下を表す。重みｇj（ｔ）は、海気象予測データの予測確率と対応して変化してもよい。なお、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は、時間ｔの風向、風速、波高、波周期、波向角、海流の流速、海流の向き、潮汐流の流速、潮汐流の向き、海水温、気温、及び日射量などを含む海気象予報データ又はそれに基づいて予報された海気象を表すが、海流の流速、海流の向き、潮汐流の流速、及び潮汐流の向きは予測時から時間が経過しても予測精度は低下しないので、それらについては重み付けされなくてもよい。
【００７７】
図５は、縦軸を重みｇj（ｔ）で重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、予測海気象Ｗjの経時変化を表している。図５の図表に示すように、重みｇj（ｔ）で重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は、時間の経過に伴って減少し、予報期間の終盤でゼロ（即ち、平水）に収束する。つまり、この重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は、即ち、海気象予測データのうち平水中の海気象との差分に重み付けがされている。このような重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を制御変数として含む評価関数ｆiを加算又は積分することで、将来の予測海気象が平水中の海気象に近づくように重み付けされた評価指標Ｆが得られる。
【００７８】
なお、上記では、海気象予測データの予測値の全体に重み付けをしているが、海気象予測データの予測値のうち平均海気象との差分に重み付けをしてもよい。より詳細には、数２に示す評価関数ｆiにおいて、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は、海気象予測データに基づく予測海気象と平均海気象との差分に重みが付けられたものであってもよい。つまり、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を次式で求めてもよい。
［重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）］＝［予測海気象ｗj（ｔ）−平均海気象ｍj］×［重みｇj（ｔ）］＋［平均海気象ｍj］
【００７９】
図６は、縦軸を重みｇj（ｔ）で重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）、横軸を出発時刻Ｔ0からの経過時間ｔ（即ち、航海日数）として、予測海気象Ｗjの経時変化を表している。図６中、鎖線は平均海気象ｍjを表している。図６に示すように、予測海気象と平均海気象との差分に重みが付けられた予測海気象Ｗj（ｔ）は、時間の経過に伴って減少し、予報期間の終盤で平均海気象ｍjに収束する。このような重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を制御変数として含む評価関数ｆiを加算又は積分することで、将来の予測海気象が平均海気象に近づくように重み付けされた評価指標Ｆが得られる。これにより、予想期間経過後の海気象を平均海気象と見做す場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００８０】
また、海気象予測データの予測値のうち平均シーマージン対応海気象との差分に重み付けをしてもよい。より詳細には、数３又は４に示す評価関数ｆiにおいて、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）は、海気象予測データに基づく予測海気象と平均シーマージン対応海気象との差分に重みが付けられたものであってもよい。つまり、重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を次式で求めてもよい。
［重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）］＝［予測海気象ｗj（ｔ）−平均シーマージン対応海気象］×［重みｇj（ｔ）］＋［平均シーマージン対応海気象］
【００８１】
このように予測海気象と平均シーマージン対応海気象との差分に重みが付けられた予測海気象Ｗj（ｔ）は、時間の経過に伴って減少し、予報期間の終盤で平均シーマージン対応海気象に収束する。このような重み付けされた予測海気象Ｗj（ｔ）を制御変数として含む評価関数ｆiを加算又は積分することで、将来の予測海気象が平均シーマージン対応海気象に近づくように重み付けされた評価指標Ｆが得られる。これにより、予想期間経過後の海気象を平均シーマージン対応海気象と見做す場合に、予想期間中と予想期間経過後の評価値とを滑らかに連続させることができる。
【００８２】
以上に説明したように、本実施形態に係る最適航路探索方法は、船舶２に固有の個船性能データと海気象状況を示す海気象予測データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する最適航路探索方法であって、海気象予測データを、予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けすることを特徴としている。
【００８３】
また、本実施形態に係る最適航路探索装置１は、船舶２に固有の個船性能データを記憶した記憶装置Ｍ１と、海気象状況を示す海気象予測データを記憶した記憶装置Ｍ２と、予報期間にわたって時間の経過に従って重みが小さくなるように重み付けられた海気象予測データと個船性能データとに基づいて、ウェザールーティングで所定の評価指標を最適とする最適航路を探索する航路計算部１６（航路計算装置）とを備えることを特徴としている。
【００８４】
上記最適航路探索方法及び最適航路探索装置１によれば、評価指標に、海気象予測データの予測精度が時間の経過に伴って低下すること、換言すれば、海気象予測データの不確かさが時間の経過に伴って増加することが反映される。これにより、海気象予測データのうち不確かさの大きな部分が最適航路計算に与える影響を、不確かさの小さな部分が最適航路計算に与える影響よりも小さくすることができる。よって、海気象予測データの提供会社の違いによる最適航路への影響が小さくなる。また、将来の不確かな予報海気象により過度に迂回をする航路が算出されることがなくなり、燃料消費量を抑えつつ、適切に荒天回避できる最適航路を算出することができる。
【００８５】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、本発明の精神を逸脱しない範囲で、上記実施形態の具体的な構造及び／又は機能の詳細を変更したものも本発明に含まれ得る。
【符号の説明】
【００８６】
１    ：最適航路探索装置
２    ：船舶
２０  ：操船装置
５    ：外部機関
５０  ：サーバ
７    ：ネットワーク
９    ：船陸間通信システム
１１  ：通信装置
１２  ：処理装置
１５  ：海気象予測データ取得部
１６  ：航路計算部
２１  ：入力装置
２２  ：表示装置
Ｍ１〜Ｍ４    ：記憶装置
【図１】
2019012029.tif 000007
【図２】
2019012029.tif 000008
【図３】
2019012029.tif 000009
【図４】
2019012029.tif 000010
【図５】
2019012029.tif 000011
【図６】
2019012029.tif 000012