(57)【要約】【課題】エコーとノイズとを高精度に判別する観測情報処理装置、観測情報処理方法、及び観測情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理装置１０であって、観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する２値データ変換部３１と、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別するノイズ判別部３２とを有する観測情報処理装置１０。【選択図】図１
2015099034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理装置であって、
前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する２値データ変換部と、
前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別するノイズ判別部と、
を有することを特徴とする観測情報処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ判別部は、隣接する前記観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別することを特徴とする請求項１に記載の観測情報処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ判別部は、前記複数の観測グリッドのエコー間の連続性に基いて設定されたコスト関数を最適化することにより、前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の観測情報処理装置。
【請求項４】
前記コスト関数は、下記式（１）で表されることを特徴とする請求項３に記載の観測情報処理装置。
【数１】
2015099034.tif 000009
【請求項５】
前記ノイズ判別部から出力された観測情報に対してカルマンフィルタ処理を行うことで前記各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を速度の折返し補正を含めて取得する速度推定部を有し、
前記速度推定部は、前記ノイズ判別部によってノイズと判断された観測グリッドの情報を除外して処理を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の観測情報処理装置。
【請求項６】
前記速度推定部は、下記式（２）で表される状態遷移方程式と、下記式（３）で表される観測方程式とに基いて、カルマンフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の観測情報処理装置。
【数２】
2015099034.tif 000010
【数３】
2015099034.tif 000011
【請求項７】
気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理方法であって、
前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換し、
前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別する
ことを特徴とする観測情報処理方法。
【請求項８】
気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理プログラムであって、
前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する手順と、
前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別する手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする観測情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理装置、観測情報処理方法、及び観測情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
気象レーダは、他の直接的な観測機器に比して、降水の情報について広範囲を短時間で観測できるという点で有用であり、今日我が国では重要な社会インフラとして用いられている。気象庁では、全国に大型気象レーダを配備し常時日本全土の降水情報を監視している。また、気象情報がその運用に重要な役割を果たす空港でも、主要な空港には全て空港用ドップラーレーダが設置、運用されている。
【０００３】
また、情報処理技術の進歩に伴い、非特許文献１に記載されるＫｕ帯広帯域レーダ（住友電工）、非特許文献２に記載されるフェーズドアレー気象レーダ（東芝）、非特許文献３に記載されるＸ帯固体化気象レーダ（東芝）、非特許文献４に記載される局地観測用気象レーダ（三菱電機特機システム）といった、従来に比べて近距離を時間的・空間的により詳細（高分解能）に観測するレーダが開発されており、近年問題となっている突風や集中豪雨等の迅速な検知及び予報の実現が期待されている。
【０００４】
気象レーダにおいては、降雨による送信波の減衰や、そもそも降水が少ない場合等の理由により受信電力が弱まった場合、観測ノイズの影響で、エコー強度、ドップラー速度といった観測値がもつ精度が著しく劣化する。また、ドップラー速度値は、パルス送信間隔によって観測できる最大・最小速度（一般に−３０〜＋３０ｍ／ｓｅｃ程度）が決定され、それ以上の速度であった場合、速度折返しと呼ばれるエラーが発生する。受信電力が弱まることによって、重要な降水エコーが見落とされたり、ドップラー速度を正しく検出できない。また、ノイズが無視できる理想的な状況では速度折返しは間違いなく補正可能であるが、エコーが弱い状況で折返しが発生すると、補正が失敗し、誤ったウインドシア検出や強風の見落とし等、種々の運用に大きく影響する問題が発生する。
【０００５】
これらの問題を解決するためには、受信信号が降水エコーからのものであるかノイズとみなすべきかを正確に判別すること、そして降水エコーと判別された受信信号のドップラー速度の折返し補正を正しく行うこと、この２点が求められる。従来、これらのエラーは、気象レーダデータにおける品質管理として、前処理の位置付けで補正処理される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｅ．  Ｙｏｓｈｉｋａｗａ，  Ｔ．  Ｕｓｈｉｏ，  Ｚ．  Ｋａｗａｓａｋｉ，  Ｔ．  Ｍｅｇａ，  Ｓ．  Ｙｏｓｈｉｄａ，  Ｔ．  Ｍｏｒｉｍｏｔｏ，  Ｋ．  Ｉｍａｉ，  ａｎｄ  Ｓ．  Ｎａｇａｙａｍａ，  "Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｈｉｇｈ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｖｏｌｕｍｅ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｒａｄａｒ  ｆｏｒ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ"，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  Ｖｏｌ．  ４８，  ２０１０．
【非特許文献２】Ｅ．  Ｙｏｓｈｉｋａｗａ，  Ｔ．  Ｕｓｈｉｏ，  Ｚ．  Ｋａｗａｓａｋｉ，  Ｓ．  Ｙｏｓｈｉｄａ，  Ｔ．  Ｍｏｒｉｍｏｔｏ，  Ｆ．  Ｍｉｚｕｔａｎｉ，  ａｎｄ  Ｍ．  Ｗａｄａ，  "ＭＭＳＥ  Ｂｅａｍ  Ｆｏｒｍｉｎｇ  ｏｎ  Ｆａｓｔ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｐｈａｓｅｄ  Ａｒｒａｙ  Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｒａｄａｒ"，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  Ｖｏｌ．  ５１，  ２０１３．
【非特許文献３】柏木俊治，村野隆，平井健一，"局地的集中豪雨を監視するＸ帯固体化気象レーダ"，東芝レビュー，Ｖｏｌ．  ６６，  ２０１１．
【非特許文献４】Ｉｎｏｕｅ  Ｈ．，  ｅｔ  ａｌ．，  "Ｈｉｇｈ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｘ−ｂａｎｄ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｒａｄａｒ  ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｏｗ−ｌｅｖｅｌ  ｍｉｓｏｃｙｃｌｏｎｅｓ．  -Ｆｉｒｓｔ  ｒｅｓｕｌｔ  ｆｒｏｍ  ｔｈｅ  Ｓｈｏｎａｉ  Ａｒｅａ  Ｒａｉｌｒｏａｄ  Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｐｒｏｊｅｃｔ-"，  ｐｒｅｐｒｉｎｔｓ，  Ｆｉｆｔｈ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒａｄａｒ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ，  Ｈｅｌｓｉｎｋｉ，  ２００８
【非特許文献５】中北英一，山口弘誠，山邊洋之，"レーダー情報を用いたゲリラ豪雨の卵の解析"，京都大学防災研究所年報，第５２号Ｂ，２００９．
【非特許文献６】Ｓ．  Ｎｏｄａ，  ｅｔ  ａｌ．，  "Ｍａｐｐｉｎｇ  ｇｌｏｂａｌ  ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｂｏｒｎｅ  ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ  ａｎｄ  ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ  ｕｓｉｎｇ  Ｋａｌｍａｎ  ｆｉｌｔｅｒ"，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ｊａｐａｎ，  Ｖｏｌ．  ２７，  ２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、従来の気象レーダで適用される手法においては、以下に記載するような問題がある。
【０００８】
すなわち、従来技術においては、エコー強度が降水からのものか、ノイズによるものかを判別する為に、一般的に閾値での判別が行われている（例：エコー強度閾値以上の場合は降水と判断し、閾値以下の場合はノイズと判断する）。ここで、閾値を厳しく設定すると、ノイズが十分に除去されるが、降水エコーの見落としが頻発する。一方、緩く設定すると、見落としが少なくなる分、ノイズを降水からのエコーであると誤認する可能性が高まるという問題がある。
【０００９】
また、レーダが観測できる最大・最小速度が−３０〜＋３０ｍ／ｓｅｃである場合にあって、降水が＋３０ｍ／ｓｅｃを上回る速度を有していた場合には、速度折返しによりドップラー速度が速度観測範囲に対応する−６０ｍ／ｓｅｃのバイアスをもって出力される（−３０ｍ／ｓｅｃを下回る場合は＋６０ｍ／ｓｅｃのバイアスが発生）。一般に、降水の速度分布は空間的もしくは時間的に連続性を有するため、空間的もしくは時間的に隣接する値同士の差に閾値を設け、閾値以上の変化を検出した場合に、バイアス値の補正が行われる。しかしながら、受信信号が弱い場合、ノイズの影響によって隣接する値同士の差が大きくなり、この影響で折返し補正が失敗する。これにより、強風やウインドシア等の見落としや誤検出が発生するという問題がある。
【００１０】
そこで、本発明の主要な目的は、エコーとノイズとを高精度に判別する観測情報処理装置、観測情報処理方法、及び観測情報処理プログラムを提供することである。
また、本発明の副次的な目的は、低受信電力の影響を受けることなく、速度折返し補正を高精度に達成する観測情報処理装置、観測情報処理方法、及び観測情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本請求項１に係る発明は、気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理装置であって、前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する２値データ変換部と、前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別するノイズ判別部と、を有することにより、前記課題を解決するものである。
【００１２】
本請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明の構成に加え、前記ノイズ判別部は、隣接する前記観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別することにより、前記課題を解決するものである。
本請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に係る発明の構成に加え、前記ノイズ判別部は、前記複数の観測グリッドのエコー間の連続性に基いて設定されたコスト関数を最適化することにより、前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、前記課題を解決するものである。
本請求項４に係る発明は、請求項３に係る発明の構成に加え、前記コスト関数は、下記式（１）で表されることにより、前記課題を解決するものである。
【数１】
2015099034.tif 000003
本請求項５に係る発明は、請求項１乃至請求項４のいずれかに係る発明の構成に加え、前記ノイズ判別部から出力された観測情報に対してカルマンフィルタ処理を行うことで前記各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を速度の折返し補正を含めて取得する速度推定部を有し、前記速度推定部は、前記ノイズ判別部によってノイズと判断された観測グリッドの情報を除外して処理を行うことにより、前記課題を解決するものである。
本請求項６に係る発明は、請求項５のいずれかに係る発明の構成に加え、前記速度推定部は、下記式（２）で表される状態遷移方程式と、下記式（３）で表される観測方程式とに基いて、カルマンフィルタ処理を行うことにより、前記課題を解決するものである。
【数２】
2015099034.tif 000004
【数３】
2015099034.tif 000005
本請求項７に係る発明は、気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理方法であって、前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換し、前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別することにより、前記課題を解決するものである。
本請求項８に係る発明は、気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理プログラムであって、前記観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する手順と、前記複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別する手順と、をコンピュータに実行させることにより、前記課題を解決するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本請求項１、７、８に係る発明によれば、観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換し、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別することにより、エコーとノイズとを高精度に判別し、エコーの見落としや誤検出を低減することができる。
【００１４】
本請求項２に係る発明によれば、互いに関連性が強い、隣接する観測グリッド間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを正確に判別することができる。
本請求項３、４に係る発明によれば、複数の観測グリッドのエコー間の連続性に基いて設定されたコスト関数を最適化することで、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、エコーとノイズとを簡便かつ正確に判別することができる。
本請求項５、６に係る発明によれば、ノイズ判別部から出力された観測情報に対してカルマンフィルタ処理を行うことで各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を速度の折返し補正を含めて取得する速度推定部を有し、速度推定部は、ノイズ判別部によってノイズと判断された観測グリッドの情報を除外して処理を行うことにより、低受信電力の速度値の影響を受けることなく、速度折返し補正を確実に達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態である観測情報処理装置の構成を概略的に示す説明図。
【図２】本発明の手法による処理結果を説明する説明図。
【図３】本発明による処理を施したエコー画像の一例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、気象センサによって取得した観測情報を処理する観測情報処理装置であって、観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する２値データ変換部と、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別するノイズ判別部と、を有し、エコーとノイズとを高精度に判別するものであれば、その具体的な構成は如何なるものでもよい。
【００１７】
例えば、本発明における気象センサの具体的態様は、エコーやドップラー速度の空間分布を取得することができるものであれば、気象レーダ等、如何なるものでもよい。
また、後述する実施形態では、観測情報処理装置によって生成される情報が、航空機運航における各種判断に関する支援情報であるものとして説明するが、生成した情報の用途はこれに限定されない。
【００１８】
以下に、本発明の一実施形態である観測情報処理装置１０について図１〜３に基づいて説明する。
【００１９】
観測情報処理装置１０は、気象レーダ等の気象センサＳによって取得した、エコー強度やドップラー速度を含む観測情報をデータ処理し、各種情報を生成するものであり、特に、航空機運航における各種判断に関する支援情報を生成するものである。観測情報処理装置１０は、制御部２０、気象センサＳとの間で情報を送受信する送受信部５０、記憶部、入力部、出力部、補助記憶装置等を備え、制御部２０を記憶部に展開されたソフトウェアに従って動作させることにより、後述する各部を実現する。制御部２０は、ＣＰＵ等で構成され、記憶部は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成されている。
【００２０】
制御部２０は、図１に示すように、気象センサＳによる観測情報に含まれたエコー強度内のノイズを除去するノイズ処理部３０と、各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を取得する速度推定部４０とを有している。
【００２１】
ノイズ処理部３０は、図１に示すように、観測情報に含まれた各観測グリッド（レンジ―ビームグリッド）のエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換する２値データ変換部３１と、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別するノイズ判別部３２と、を有している。ノイズ処理部３０による処理の具体的内容については、以下の通りである。
【００２２】
まず、２値データ変換部３１は、観測情報に含まれる降水エコー強度の分布データに対して、ノイズレベル付近で閾値を適用し、閾値以上・以下でそれぞれ１、−１の２値データに変換する。
【００２３】
次に、ノイズ判別部３２は、２値データ変換部３１によって生成された２値データ分布に対して、連続性に基づくコスト関数を設定する。このコスト関数の一例を、下記式（１）に表す。
【００２４】
【数４】
2015099034.tif 000006
【００２５】
式（１）中、第２項が隣接するグリッド同士が同じ場合のコストに対応し、連続性の高い降水エコー分布を検出する。コスト関数は、ＩＣＭ（ｉｔｅｒａｔｅｄ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ｍｏｄｅ）等、一般的な手法で最適化可能である。
【００２６】
本発明のノイズ処理部３０によるノイズ除去の結果を図２に示す。図２に示すように、
閾値のみを用いた従来技術と比較して、本発明のノイズ処理部３０によるノイズ除去では、従来技術において見られるエコーの欠けや不要な点ノイズが適切に補正されていることが分かる。
【００２７】
つぎに、速度推定部４０について以下に説明する。
【００２８】
速度推定部４０は、ノイズ判別部３２から出力された観測情報に対して、各種カルマンフィルタやカルマンスムージングを含むカルマンフィルタ処理を行うことで、各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を速度の折返し補正を含めて取得するものである。速度推定部４０による処理の具体的内容については、以下の通りである。
【００２９】
まず、気象センサＳによる観測情報に含まれる体積スキャンデータの中から、レンジ方向の微分等、連続性の評価するコストを使用して、速度折返しのないビーム、もしくは、レンジ―ビームグリッドを検出し、これを起点とする。なお、起点となるビームもしくはレンジ―ビームグリッドを探索する本手法は従来用いられているものと同等である。検出された起点となるレンジ―ビームグリッドから、隣接するレンジ―ビームグリッドの速度の推測を、カルマンフィルタの状態遷移方程式に対応させる。この状態遷移方程式の一例を、下記の式（２）に表す。なお、本実施形態では、連続性を考慮すべきグリッドとして、上述したように、起点となるグリッドに隣接するグリッドを選択したが、連続性を考慮すべきグリッドの具体的な設定はこれに限定されない。
【００３０】
【数５】
2015099034.tif 000007
【００３１】
隣接するレンジ―ビームグリッドにおける速度観測値と上式で推測された速度から、実際の速度を推定する為に、カルマンフィルタの観測方程式を対応させる。この観測方程式の一例を、下記の式（３）に表す。
【００３２】
【数６】
2015099034.tif 000008
【００３３】
ここで、降水エコー／ノイズ判別でノイズと判別されているグリッドである場合は無情報の分布（分散を無限大と仮定）し、補正に反映しないようにする。
【００３４】
上記のような状態遷移方程式により、レンジ―ビームグリッド間の連続性を保持した推測が、観測方程式により低受信電力時の大きな誤差を含んだ速度観測値の影響を除去することが可能となる。
【００３５】
このようにして得られた本実施形態では、観測情報に含まれた各観測グリッドのエコーを所定の閾値以上および閾値以下の２値データに変換し、複数の観測グリッドの２値データ間の連続性を評価することにより、連続的なエコーと離散的なノイズとを判別することにより、エコーとノイズとを高精度に判別し、エコーの見落としや誤検出を低減することができる。
【００３６】
また、ノイズ判別部３２から出力された観測情報に対してカルマンフィルタ処理を行うことで各観測グリッドにおける観測対象の速度の推定値を速度の折返し補正を含めて取得する速度推定部４０を有し、速度推定部４０は、ノイズ判別部３２によってノイズと判断された観測グリッドの情報を除外して処理を行うことにより、低受信電力の速度値の影響を低減し、速度折返し補正を確実に達成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明は、気象庁、航空会社、気象業務業者等が、既に設置もしくは今後設置する気象センサの観測情報のデータ処理に利用することができ、産業上の利用可能性を有する。また、本発明は、気象データ処理のソフトウェアメーカ、気象センサメーカ等が制作する気象センサの観測情報のデータ処理ソフトウェアにも適用することができる。
【符号の説明】
【００３８】
１０  ・・・  観測情報処理装置
２０  ・・・  制御部
３０  ・・・  ノイズ処理部
３１  ・・・  ２値データ変換部
３２  ・・・  ノイズ判別部
４０  ・・・  速度推定部
５０  ・・・  送受信部
【図１】
2015099034.tif 000012
【図２】
2015099034.tif 000013
【図３】
2015099034.tif 000014