(57)【要約】【課題】将来の水温を精度よく予測する。【解決手段】気象予報情報提供サーバ５１から気象予報データを取得し、水深方向の所定の層にて水温が観測された水温データを取得し、前記気象予報データと前記水温データに基づいて前記所定層の将来の水温を予測した予測水温を算出する気象連動型水温予測モデルで演算を行う予測プログラム１１ｃについて、前記水上側を上流とし水深方向の深い方を下流として、前記所定層より上流の水温データ又は前記気象予報データある上流予測情報と、当該所定層の前記水温データとを演算式に代入して前記予測水温を算出する構成とした。また、気象連動型水温モデルに加えて自己回帰型水温予測モデルも併用し、精度の高い方の予測モデルを採用する方式とした。【選択図】図４
2015184225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
将来の気象に関する予測気象情報を取得する予測気象情報取得手段と、
水深方向の所定の層にて水温が観測された所定層実測水温情報を取得する所定層実測水温情報取得手段と、
前記予測気象情報と前記所定層実測水温情報に基づいて前記所定層の将来の水温を予測した所定層予測水温情報を算出する気象連動型所定層予測水温算出手段とを備え、
前記気象連動型所定層予測水温算出手段は、
水上側を上流とし水深方向の深い方を下流として、前記所定層より上流の所定層予測水温情報又は前記予測気象情報である上流予測情報と、当該所定層の前記所定層実測水温情報とを演算式に代入して前記所定層予測水温情報を算出する構成である
所定層予測水温算出装置。
【請求項２】
前記所定層実測水温情報取得手段は、前記所定層実測水温情報を過去の複数の期間別に取得する構成であり、
取得した複数の所定層実測水温情報に基づいて当該所定層の将来の予測水温である所定層予測水温情報を算出する自己回帰型所定層予測水温算出手段と、
前記気象連動型所定層予測水温算出手段と前記自己回帰型所定層予測水温算出手段のうち予測水温を算出する予測対象所定層毎に予測精度の高い方を選択する選択手段とを備えた
請求項１記載の所定層予測水温算出装置。
【請求項３】
前記気象連動型所定層予測水温算出手段と前記自己回帰型所定層予測水温算出手段のうちいずれを用いて算出するのかを指定する算出手法指定情報と、
前記上流予測情報のうちどの時期の情報を使用するかを指定する上流指定情報と、
前記所定層実測水温情報としてどの時期の情報を使用するかを指定する実測指定情報とで構成される演算設定情報を、
層別に予測精度の高低を判別可能に記憶した優先順位決定情報を有し、
前記選択手段は、
前記優先順位決定情報を参照し、取得できた情報により算出できる演算設定のうち最も優先順位の高いものを採用する構成である
請求項２記載の所定層予測水温算出装置。
【請求項４】
前記所定層実測水温情報は、上流から下流へ複数層について層別に記憶されており、
前記選択手段により選択された演算手法によって所定層予測水温情報を算出する処理を、上流の層から下流の層へ順番に実行していき、時間方向については直近から将来へ順番に実行していくことで、複数層について複数時期の予測値を算出する構成である
請求項３記載の所定層予測水温算出装置。
【請求項５】
将来の気象に関する予測気象情報を取得する予測気象情報取得手段と、
水深方向の所定の層にて水温が観測された所定層実測水温情報を取得する所定層実測水温情報取得手段と、
前記予測気象情報と前記所定層実測水温情報に基づいて前記所定層の将来の水温を予測した所定層予測水温情報を算出する気象連動型所定層予測水温算出手段とを用い、
前記気象連動型所定層予測水温算出手段により、
水上側を上流とし水深方向の深い方を下流として、前記所定層より上流の所定層予測水温情報又は前記予測気象情報である上流予測情報と、当該所定層の前記所定層実測水温情報とを演算式に代入して前記所定層予測水温情報を算出する
所定層予測水温算出方法。
【請求項６】
コンピュータを、
将来の気象に関する予測気象情報を取得する予測気象情報取得手段と、
水深方向の所定の層にて水温が観測された所定層実測水温情報を取得する所定層実測水温情報取得手段と、
前記予測気象情報と前記所定層実測水温情報に基づいて前記所定層の将来の水温を予測した所定層予測水温情報を算出する気象連動型所定層予測水温算出手段として機能させ、
前記気象連動型所定層予測水温算出手段は、
水上側を上流とし水深方向の深い方を下流として、前記所定層より上流の所定層予測水温情報又は前記予測気象情報である上流予測情報と、当該所定層の前記所定層実測水温情報とを演算式に代入して前記所定層予測水温情報を算出する
所定層予測水温算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、将来の水温を精度よく予測するような所定層予測水温算出装置、所定層予測水温算出方法、および所定層予測水温算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、出願人は、海洋の水中環境が生物に与える影響を観測するべく、水温等の水中環境を定点観測している。海洋養殖等の事業では、水温等に応じて作業が必要になることもあるため、この水中環境を観測して提供している観測データは、広く漁業関係者に利用されている。
【０００３】
このような水中環境について、現在の観測値だけでなく、将来の水温値を知ることができれば、漁業関係者は、早めに作業準備をする、あるいは早目に作業を実施することができ、大変役立つこととなる。その一方で、予測が不正確であれば、早目に作業をしたものの実際には予測されたほど水温が上昇せず、作業が不要であったということに繋がる可能性がある。このため、予測をするのであれば、精度のよい予測が望まれる。
【０００４】
ここで、水温等の水中環境を予測する技術があるか特許情報を調査したところ、観測データ同化方法および観測データ同化装置が提案されていた（特許文献１参照）。しかし、この方法は、海中での複数箇所の観測値（水温等）を用いて、センサの設置されていない箇所の水温等を推定（予測）するものにすぎず、将来の水温等を予測するものではなかった。
【０００５】
他には、海況情報提供システム、海況情報提供方法、およびそのプログラムが提案されていた（特許文献２参照）。しかし、このシステムは、船の排水量を予め登録しておき、受信した船の位置情報と海象情報とを集計し、海象情報と船の排水量とから船の危険度を計算して危険情報を表示・警告するものであり、将来の水温を予測するものではなかった。
【０００６】
このように、公知の文献には、将来の水温を予測するに際して役立つ技術が見当たらなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２４１４３３号公報
【特許文献２】特開２００４−３５４０６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
この発明は、上述の問題に鑑みて、将来の水温を精度よく予測する所定層予測水温算出装置、所定層予測水温算出方法、および所定層予測水温算出プログラムを提供し、利用者の満足度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、将来の気象に関する予測気象情報を取得する予測気象情報取得手段と、水深方向の所定の層にて水温が観測された所定層実測水温情報を取得する所定層実測水温情報取得手段と、前記予測気象情報と前記所定層実測水温情報に基づいて前記所定層の将来の水温を予測した所定層予測水温情報を算出する気象連動型所定層予測水温算出手段とを備え、前記気象連動型所定層予測水温算出手段は、水上側を上流とし水深方向の深い方を下流として、前記所定層より上流の所定層予測水温情報又は前記予測気象情報である上流予測情報と、当該所定層の前記所定層実測水温情報とを演算式に代入して前記所定層予測水温情報を算出する構成である所定層予測水温算出装置、及びその方法とそのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明により将来の水温を精度よく予測する所定層予測水温算出装置、所定層予測水温算出方法、および所定層予測水温算出プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】海況データ総合管理システムのシステム構成図。
【図２】観測データ及び気象予報データのデータ形式の説明図。
【図３】閲覧用データ構成を示すブロック図。
【図４】水温予測表示画面の画面構成図。
【図５】観測情報総合処理サーバによる予測処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
この発明の一実施形態を以下図面と共に説明する。  
【実施例】
【００１３】
図１は、海況データ総合管理システムＡのシステム構成を示すブロック図である。  
海況データ総合管理システムＡは、海況データ総合処理システム１と、観測装置管理システム２と、簡易観測装置管理システム３と、ユビキタス観測装置管理システム４と、気象予報情報提供システム５と、ユーザが用いるユーザ端末７，８で構成されている。
【００１４】
海況データ総合処理システム１は、閲覧用観測データ１３を保存する観測データ総合データベース１２を管理し観測データ閲覧画面作成プログラム１１ａによってＷＥＢサーバ１７に閲覧用データ１７ｂ等のデータをアップロードして海況データ閲覧画面作成装置としても機能する観測情報総合処理サーバ１１（所定層予測水温算出装置、コンピュータ）と、観測情報総合処理サーバ１１に対するデータ処理や内部閲覧処理等を行う操作端末１４と、閲覧プログラム１７ａが閲覧用データ１７ｂおよびグラフ画像１７ｃを用いて外部向けのＷＥＢページや内部向けのＷＥＢページを提供して利用者に観測データの閲覧を許容するＷＥＢサーバ１７とを備えている。
【００１５】
観測情報総合処理サーバ１１および操作端末１４は、通信監理装置であるスイッチングハブ１０にＬＡＮ接続されており、このスイッチングハブ１０から通信監理装置であるルータ２０を介して公衆通信網であるインターネット９に接続されている。観測情報総合処理サーバ１１には、多数多種類の観測データを一括して表示できる観測データ閲覧画面を作成する観測データ閲覧画面作成プログラム１１ａと、各ブイ（ブイロボ２３、簡易ブイ３３、ユビキタスブイ４３）で測定された観測データを各観測装置情報提供サーバ（２１，３１，４１）から受信して閲覧用データ１３に記録し観測データの「無効値」と「有効値」を管理するとともに強制的にデータ欠測とする「強制欠測」の処理を行う管理プログラム１１ｂと、将来の水温予測を行う予測プログラム１１ｃ（所定層予測水温算出プログラム）と、気象と連動した予測をするための演算式を作成する気象連動型予測演算式作成プログラム１１ｄと、過去の実測値に基づく自己回帰型の予測をするための演算式を作成する自己回帰型予測演算式作成プログラム１１ｅとが記憶装置にインストールされている。  
ＷＥＢサーバ１７は、レンタルサーバ等の外部のネットワークに設けられており、インターネット９に直接接続されている。これにより、ＷＥＢサーバ１７は、閲覧プログラム１７ａを動作させて閲覧用観測データ１３に基づく閲覧用データ１７ｂおよびグラフ画像１７ｃを、ブラウザプログラムを有するユーザ端末７，８に対してＷＥＢページとして出力し閲覧を許容する。
【００１６】
観測装置管理システム２は、観測装置情報提供サーバ２１と、複数の観測装置（以下、ブイロボという）２３とで構成されている。観測装置情報提供サーバ２１は、ルータ２０を介してインターネット９に接続されている。なお、図示する構成では、観測装置情報提供サーバ２１を海況データ総合処理システム１のＬＡＮ内に接続しているが、これに限らず、観測装置情報提供サーバ２１を海況データ総合処理システム１とは別のＬＡＮに接続して別経路でインターネット９に接続する構成にしてもよい。
【００１７】
ブイロボ２３は、電源部の電力によって駆動し、水温を測定する水温測定部と、塩分を測定する塩分測定部と、溶存酸素を測定する溶存酸素測定部と、流向および流速を測定する流向流速測定部とを有する複数（図示の例では４つ）の水中測定部、および、気温を測定する気温測定部と、風向を測定する風向測定部と、風速を測定する風速測定部とを有する気中測定部を有し、これらの水中測定部と気中測定部で測定した各種の観測データ（水温、塩分濃度、溶存酸素、流向、流速、気温、風向、風速）を制御部が記憶部に一時記憶し通信部によってインターネット９を介して観測装置情報提供サーバ２１へ送信する。水中測定部は、例えば、第１水中測定部が水深１ｍ層、第２水中測定部が水深１５ｍ層、第３水中測定部が水深３０ｍ層、第４水中測定部が底層を測定する構成とすることができるが、これに限らず適宜の水深と層数にすることができる。
【００１８】
簡易観測装置管理システム３は、簡易観測装置情報提供サーバ３１と、観測装置の一種である複数の簡易観測装置（以下、簡易ブイという）３３とで構成されている。  
簡易ブイ３３は、電源部の電力によって駆動し、水温を測定する水温測定部を有する複数（図示の例では４つ）の水中測定部を有し、これらの水中測定部で測定した各種の観測データ（水温）を制御部が記憶部に一時記憶し通信部によってインターネット９を介して簡易観測装置情報提供サーバへ送信する。水中測定部は、例えば、第１水中測定部が水深１ｍ層、第２水中測定部が水深１０ｍ層、第３水中測定部が水深２０ｍ層を測定する構成とすることができるが、これに限らず適宜の水深と層数にすることができる。
【００１９】
ユビキタス観測装置管理システム４は、ユビキタス観測装置情報提供サーバ４１と、観測装置の一種である複数のユビキタス観測装置（以下、ユビキタスブイという）４３とで構成されている。  
ユビキタスブイ４３は、電源部の電力によって駆動し、水温を測定する水温測定部を有する４つの水中測定部、および、気温を測定する気温測定部を有する気中測定部を有し、これらの水中測定部で測定した各種の観測データ（水温）を制御部が記憶部に一時記憶し通信部によってインターネット９を介してユビキタス観測装置情報提供サーバ４１へ送信する。水中測定部は、例えば、第１水中測定部が水深１ｍ層、第２水中測定部が水深１０ｍ層、第３水中測定部が水深１５ｍ層、第４水中測定部が水深２０ｍ層、第５水中測定部が水深２８ｍ層となっている。
【００２０】
気象予報情報提供システム５は、気象予報情報提供サーバ５１と、ＨＵＢ５２とを備えている。  
気象予報情報提供サーバ５１は、気象庁の天気予報を記憶しているサーバであり、今日明日天気予報データと週間天気予報データを気象予報データベースに記憶している。この今日明日天気予報データと週間天気予報データには、最高気温、最低気温、風速、降水確率等の情報（予測気象情報）が含まれている。
【００２１】
ＨＵＢ５２は、天気予報提供サーバ５１の気象予報データベースに記憶されている今日明日天気予報データと週間天気予報データの少なくとも一方が更新されたときに、更新されたことを示す更新通知をプッシュ配信する装置である。  
従って、総合処理サーバ１１の制御装置は、ＨＵＢ５２から更新通知を受け取ると、即座に気象予報情報提供サーバ５１にアクセスして今日明日天気予報データおよび週間天気予報データをダウンロードすることで、最新の気象予報データ（今日明日天気予報データおよび週間天気予報データ等の各種データ）を得ることができる。このときの総合処理サーバ１１の制御装置は、予測気象情報取得手段として機能する。
【００２２】
ユーザ端末７は、タッチパネル等の入力装置、液晶ディスプレイ等の表示装置、携帯電話網を用いる通信装置、データやプログラムを記憶する記憶装置、およびこれらを制御する制御装置を有しており、ＷＥＢサーバ１７にアクセスして観測データを閲覧することができる。  
ユーザ端末８は、コンピュータで構成され、ＷＥＢサーバ１７にアクセスして観測データを閲覧することができる。
【００２３】
なお、ユーザ端末７，８、観測情報総合処理サーバ１１、操作端末１４、ＷＥＢサーバ１７、観測装置情報提供サーバ２１、簡易観測装置情報提供サーバ３１、およびユビキタス観測装置情報提供サーバ４１は、いずれもパーソナルコンピュータまたはサーバコンピュータ等のコンピュータで構成されており、キーボードとマウスまたはタッチパネル等の入力装置、データ通信を行う通信処理、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等の表示装置、ハードディスク等の記憶装置、およびＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭで構成される制御装置を備えており、制御装置が記憶装置に記憶されているプログラムに従って演算や各種ハードウェアの動作制御を実行する。
【００２４】
図２は、観測情報総合処理サーバ１１が観測装置情報提供サーバ２１、簡易観測装置管理システム３、ユビキタス観測装置管理システム４、及び気象予報情報提供システム５から取得する観測データ及び気象予報データのデータ形式を説明する説明図である。
【００２５】
図２（Ａ）は、観測装置情報提供サーバ２１の記憶装置に記憶されているブイロボファイル８５（観測データ）のフォルダ構造を示す構成図である。  
ブイロボファイル８５が保存されているフォルダは、データ種別（毎時：ＨＯＵＲ，日平均：ＤＡＹ，半旬：ＨＳＯＮ）を特定するデータ種別特定フォルダ８１の下位に観測項目（水温：ＷＴ、塩分：ＳＬＴ、気温：ＡＴ、溶存酸素：ＤＯＰ、流向：ＡＤＣＰＤ、流速：ＡＤＣＰＳ、風向：ＷＤ、風速：ＷＳ）を示す観測項目フォルダ８２が設けられている。この観測項目フォルダ８２の下位に、単位時間である１時間単位で観測値を記録するブイロボファイル８５が保存されている。このブイロボファイル８５は、過去から現在の分に加えて適宜の年数分だけ将来のファイルも予め用意されて保存されている。また、ブイロボファイル８５は、ブイ名、年、層等を識別できるファイル名に設定されている。このファイル名は、例えば、「“１時間毎のデータ”＿“観測項目＋層番号”＿“ブイ名＋年”．ｃｓｖ」という形式で「ＨＯＵＲ＿ＷＴ１＿ＡＯ２０１３．ＣＳＶ」のように設定することができる。ブイロボファイル８５にはタイムスタンプ８６が設定されている。ブイロボファイル８５のデータ内容が更新されると、観測装置情報提供サーバ２１の制御装置が、タイムスタンプ８６の日時（日付、時刻）を更新日時に更新する。なお、ブイロボファイル８５を保存するフォルダの階層とファイル名の構成はこれに限らず、適宜の構成とすることができる。
【００２６】
図２（Ｂ）は、観測装置情報提供サーバ２１の記憶装置に記憶されているブイロボファイル８５のデータ内容を示す構成図である。  
図示するように、ブイロボファイル８５は、ＩＤと状態と観測値で構成されている。ＩＤは測定毎に付与されものであり、このＩＤによって何月何日の何時に測定した観測値であるのか判別できる。状態は、正常に測定できたか、測定値に異常があったか等、測定状態を表す記号が数値によって記録されている。観測値は、そのブイロボファイル８５の観測項目に応じた観測値が記録されており、例えば観測項目が水温のブイロボファイル８５であれば水温が摂氏温度で記録される。
【００２７】
図２（Ｃ）は、本システムでは簡易ブイ３３の一種として扱う波高ブイの観測データを示す波高ブイメール本文データ９１（観測データ）の説明図である。波高ブイメール本文データ９１は、観測データを予め定めた文字数で予め定めた順序に並べたデータで構成され、観測日時や観測データ等の必要データを有している。簡易観測装置情報提供サーバ３１は、電子メール送信サーバ（ＳＭＴＰサーバ）として機能し、波高ブイメール本文データ９１を有する電子メールを、予め登録されている電子メールアドレスへ送信する。なお、この受信側の電子メールを管理する電子メール受信サーバ（ＰＯＰサーバ）は図示省略している。
【００２８】
図２（Ｄ）は、簡易ブイ３３による観測データを電子メールの本文に記載して簡易観測装置情報提供サーバ３１が送信する簡易ブイメール本文データ９２（観測データ）の説明図である。簡易ブイメール本文データ９２は、簡易ブイ３３で観測した日時、各層の水温、内部圧力、内部温度、太陽電池、バッテリ、計測間隔、次回通信日時等のデータを記録している。
【００２９】
図２（Ｅ）は、簡易ブイメール本文データ９２に添付される簡易ブイ添付ファイル９３（観測データ）の説明図である。図示するように、簡易ブイ添付ファイル９３は、日時、各層の水温、内部圧力、内部温度、太陽電池、及びバッテリの各項目からなるデータを記録している。
【００３０】
図２（Ｆ）は、ユビキタス観測装置情報提供サーバ４１が記憶装置に記憶しているユビキタスブイ４３のユビキタスブイダウンロードファイル９５（観測データ）を示す説明図である。ユビキタスブイダウンロードファイル９５は、共通データとしてブイＩＤ、別名、オーナー、運用開始年月日、運用終了年月日、緯度、および経度を記録し、測定データとして各ブイロボ２３の測定データを記録している。このユビキタスブイダウンロードファイル９５は、ユビキタス観測装置情報提供サーバ４１の記憶装置に記憶されている。観測情報総合処理サーバ１１は、ユビキタス観測装置情報提供サーバ４１からユビキタスブイダウンロードファイル９５を取得する。このダウンロードは、ＰＨＰプログラムによってＨＴＴＰダウンロードする、あるいはＦＴＰでダウンロードする等、適宜の方法によって取得する。
【００３１】
図２（Ｇ）は、気象予報データの１つである今日明日天気予報データを気象予報情報提供システム５からダウンロードした今日明日天気予報ダウンロードファイル９７を示す説明図である。
【００３２】
今日明日天気予報ダウンロードファイル９７は、予報対象の地域を示す地域データ、今朝、日中、今夜、明日、明後日等の予報対象時期を示す時期データ、晴れ、くもり、雨等の天気を示す天気データ、日中の最高気温を示す最高気温データ、裁定気温を示す最低気温データ、風の方向を示す風向データ、風の強さを示す風速データ、降水確率を示す降水確率データ、波の高さを示す波高データ、津波を示す津波データ等をＸＭＬ形式で記録している。
【００３３】
これらの観測データ及び気象予報データは、管理プログラム１１ｂによって随時取得されて記録されていく。管理プログラム１１ｂは、例えば毎正時の５〜１０分後、好ましくは７分後に各観測装置情報提供サーバ２１，３１，４１から観測データの取得を実施し、ＨＵＢ５２から更新通知を受信すると気象予報提供サーバ５１から気象予報データを取得する。気象予報データの取得について詳述すると、管理プログラム１１ｂは、３０秒毎にフィードの確認を行い、フィードがあれば随時ＸＭＬ形式の気象予報データを取得する。そして、管理プログラム１１ｂは、取得した各データを、次に説明する図３に示すように適切な形に加工して観測データ総合データベース１２およびＷＥＢサーバ１７の記憶装置に保存する
【００３４】
図３は、取得した観測データを加工した後に観測情報総合処理サーバ１１の観測データ総合データベース１２およびＷＥＢサーバ１７の記憶装置に閲覧用データ１７ｂ（図１参照）として保存する設定データ（１０１，１０２）、優先順位決定用データ１０３、閲覧用データ（１０４，１０５，１０６，１０７，１０８）、およびグラフ画像データ１０９ｂの構造を説明する説明図である。なお、ＷＥＢサーバ１７は、その都度演算して表示するためのデータとしてブイロボ閲覧用データ１０６を記憶しておけば良く、グラフ画像１７ｃやＨＴＭＬデータを記憶しておけば他の閲覧用データ（１０４，１０５，１０７，１０８）を記憶しなくても良い。
【００３５】
図３（Ａ）は、気象連動型予測演算用設定データ１０１の構造を示す。気象連動型予測演算用設定データ１０１は、Ｘ項目、Ｙ項目、水温半旬、気温半旬、始半旬、終半旬、平年値係数、上流要素係数、（ｓｅｌｆ−α）項目係数、および切片の各項目で構成されている。
【００３６】
Ｘ項目は、気温などの上流要素（上流の実測値または上流予測情報）を示す。つまり、演算対象となっている所定層が第１層であれば気温を示し、演算対象となっている所定層が第２層以下であれば１つ上流の層の水温（所定層予測水温情報）を示す。なお、上流要素は、この実施例では１つ上流としているが、これに限らず、各層の計算時に使用可能な種々の上流要素を使用する構成としてもよい。この場合、その層における予測に最適な上流要素を自由に選択して演算することができる。  
Ｙ項目は、どのブイのどの層の水温を予測するのかを示す。  
水温半旬は、何半旬前の自身（Ｙ項目）の値（水温の実測値）を使用するのかを示す。ここで指定された水温が、演算における所定層実測水温情報となる。  
気温半旬は、Ｘ項目として何半旬前のものを使用するのかを示す。
【００３７】
始半旬は、本データを使用する期間の始期を示す。  
終半旬は、本データを使用する期間の周期を示す。この始半旬と終半旬により、例えば１年の全期間に渡って使用するデータなのか、それとも春季、夏季、秋季、冬季等の所定の時期にのみ使用するデータなのかを示す。従って、季節ごとにデータを異ならせることを可能としている。
【００３８】
平年値係数は、平年値に乗算するための係数を示す。  
上流要素係数は、上流要素に乗算するための係数を示す。ここで上流とは、「気温半旬」で指定される半旬の「Ｘ項目」で指定される要素であり、自身が第１水深となる１ｍ層であれば上流は気温、自身が第２水深となる１５ｍ層であれば上流は第１水深である１ｍ層の水温、自身が第３水深となる３０ｍ層であれば上流は第２水深である１５ｍ層の水温といったように、自身より１つ上の層（自身が最上層の場合は気温、そうでなければ自身より１層上の水温）を指す。
【００３９】
（ｓｅｌｆ−α）項目係数は、「水温半旬」で指定される半旬の「Ｙ項目」で指定されるブイの水温（測定値）に対して乗算する係数を示す。  
切片は、そのデータを用いた演算結果に加算する数を示す。
【００４０】
これらのデータを用いて、予測プログラム１１ｃにより気象連動型水温予測モデルで演算する場合に、次の演算式を用いて演算する。
【００４１】
Ｙ  ＝  「平年値係数」×「予測対象半旬の自身の水温平年値」
＋「上流要素係数」×「指定半旬前の上流の実測値または予測値」
＋「（ｓｅｌｆ−α）項目係数」×「指定半旬前の自身の水温」
＋切片
※Ｙ：Ｙ項目で指定されるブイ及び層の予測対象半旬の予測水温を示す。
※予測対象半旬の平年値：「Ｙ項目」で指定されるブイの予測対象半旬の水温平年値
※指定半旬前の上流の実測値または予測値：「気温半旬」で指定される半旬前（つまり、指定される過去の半旬）の「Ｘ項目」で指定されるブイの実測値または予測値（気温または水温）
※指定半旬前の自身の水温：「水温半旬」で指定される半旬前（つまり、指定される過去の半旬）の「Ｙ項目」で指定されるブイの実測値（水温）
【００４２】
この演算式では、「指定半旬前」が「０」であれば、現在の半旬を示す。例えば、現在の半旬の一日目に演算する場合であれば、今日明日天気予報データの今日と明日の予想最高気温及び予想最低気温と、週間天気予報データの２日後から４日後までの予想最高気温及び予想最低気温を取得し、この期間の半旬（つまり現在の半旬）の予想平均気温を算出する。現在の半旬の３日目に演算するなど半旬の途中の場合は、過去の気象予報データも用いて、該当する半旬の各日の予想最高気温及び予想最低気温を取得して該当期間の半旬の予想平均気温を算出する。なお、過去については実測値が得られているような場合には、この実測値を用いる構成としても良いし、実測値を使わずに過去の気象予報データをそのまま用いても良い。
【００４３】
このようにしても求めた予測平均気温を０半旬前の上流の予測値とし、第１層である１ｍ層の水温予測値を算出できる。第２層である１５ｍ層の水温予測値を算出するときは、上述のようにして先に第１層の水温予測値を算出しておくことで、何半旬前の上流の予測値を使う場合でも演算することができる。
【００４４】
なお、平年値係数、上流要素係数、（ｓｅｌｆ−α）項目係数、及び切片の値は、気象連動型予測演算式作成プログラム１１ｄが、過去のブイ別層別の水温と予想気温とを用いて重回帰分析によって予め算出しておく。
【００４５】
図３（Ｂ）は、自己回帰型予測演算用設定データ１０２の構造を示す。自己回帰型予測演算用設定データ１０２は、項目と係数で構成されている。項目には、自己回帰型水温予測モデルの各係数を意味するａ１，ａ２，…と、各ブイと層の固有ベクトル（変動の度合い）を意味するｗｔ１＿ｔａ，ｗｔ２＿ｔａ，ｗｔ３＿ｔａ，…が記憶され、それぞれに係数が設定されている。
【００４６】
これらのデータを用いて、予測プログラム１１ｃにより自己回帰型水温予測モデルで演算する場合に、次の演算式（式１）〜（式４）を用いて演算する。
【００４７】
（式１）
ある半旬の主成分スコアＺ１  ＝  「係数Ａ」×「第１ブイ第１層平均偏差」
＋「係数Ｂ」×「第１ブイ第２層平均偏差」
＋「係数Ｃ」×「第１ブイ第３層平均偏差」
＋「係数Ｄ」×「第１ブイ第４層平均偏差」
＋「係数Ｅ」×「第２ブイ第１層平均偏差」
＋「係数Ｆ」×「第２ブイ第２層平均偏差」
＋  …
（式１の一例）
Ｚ１  ＝  ０．２７５ＴＡ１  ＋  ０．２６３ＴＡ１５  ＋  ０．２５０ＴＡ３０
＋  ０．２２３ＴＡｂ  ＋  ０．３１７ＡＯ１  ＋  ０．３０９ＡＯ１５
＋  ０．３０９ＡＯ３０  ＋  ０．２７０ＡＯｂ  ＋  ０．３３４ＴＯ１
＋  ０．３１４ＴＯ１５  ＋  ０．３０３ＴＯ３０  ＋  ０．２７８ＴＯｂ
（※数値は係数。ＴＡ１は平舘ブイ１ｍ層、ＴＡ１５は平舘ブイ１５ｍ層、ＴＡ３０は平舘ブイ３０ｍ層、ＴＡｂは平舘ブイ底層。同様に、ＡＯ１〜ｂは青森ブイ１ｍ層〜底層、ＴＯ１〜ｂは東湾ブイ１ｍ層〜底層。）
【００４８】
（式２）
予測対象半旬の自己回帰値スコア値Ｚｎ
＝「係数ａ１」×「対象の層の１半旬前の主成分スコア」
＋「係数ａ２」×「対象の層の２半旬前の主成分スコア」
＋「係数ａ３」×「対象の層の３半旬前の主成分スコア」
＋「係数ａ４」×「対象の層の４半旬前の主成分スコア」
＋「係数ａ５」×「対象の層の５半旬前の主成分スコア」
（式２の一例）
Ｚｎ  ＝  １．０９９８３×Ｚｎ−１  −  ０．２４５２２×Ｚｎ−２
＋０．０８８５４×Ｚｎ−３  −  ０．０８００６×Ｚｎ−４
＋０．０７００５×Ｚｎ−５
（※数値は係数。Ｚｎ−１〜Ｚｎ−５は指定半旬前の主成分スコア）
【００４９】
（式３）
予測偏差 ＝「対象の層の固有ベクトル」×予測対象半旬の自己回帰値スコア値
【００５０】
（式４）
予測水温  ＝「予測偏差」＋「平年水温」
【００５１】
以下、上記（式１）〜（式４）による演算について説明する。  
まず、自己回帰型水温予測モデルとは、測定した水温から将来の予測水温を求めるモデル、つまり自らのデータを用いて未来の自らを予測するモデルをいう。このモデルでは、まず、変動のパターンを把握するために主成分分析を行う。
【００５２】
主成分分析は、多くの変量の値をできるだけ情報の損失なしに、1個または少数個の総合的指標で代表させる分析方法である。主成分の選択には、各主成分の固有値と寄与率を比較する必要がある。
【００５３】
主成分選択の目安としては、（１）固有値が1以上であること、（２）直近の寄与率との差が大きいこと、（３）累積寄与率が８０％以上であることがあげられる。自己回帰型水温予測モデルの主成分の中でこれに該当するのは第１主成分（ｚ１）のみであるため、これを採用している。この結果を利用し、第１主成分を使用した水温予測のための自己回帰モデルとして、上述した（式１）を用いて計算する。
【００５４】
次に、赤池情報量基準を用いて、モデルの次数を行う。なお、ＡＩＣはモデルの当てはまりの良さを示す統計量であり、数値が小さいほど良くなる。ＡＩＣの結果から、水温予測には例えば５半旬前（一例）までの主成分スコアの採用が適当とされれば、水温予測自己回帰モデルは、上述した（式２）のようになる。なお、ここでは５半旬前までが適当として説明したが、それ以外にも他の半旬前が適当の場合もある。その場合には、必要な半旬前の係数を準備しておくと良い。
【００５５】
（式３）に示すように、この自己回帰スコア値Ｚｎに固有ベクトルを乗じ、（式４）に示すように平年値（平年水温）を加算することで、予測値(予測水温)を算出できる。
【００５６】
このように、自己回帰型水温予測モデルは、１〜５半旬前（過去の複数の期間別）の全層のデータを用いて予測を行うことができる。なお、全ブイの全層を用いることに限らず、特定のブイについてそのブイの全層（あるいは所定数の層）のデータを用いて予測する構成としてもよい。この場合は、その特定のブイについて３〜８半旬前までのデータを用いて予測すればよい。
【００５７】
図３（Ｃ）は、優先順位決定用データ１０３（優先順位決定情報）の構造を示す。優先順位決定用データ１０３は、Ｙ、ｗｔ＿ＨＪ、ＡＴ＿ＨＪ、Ｍｅｔｈｏｄ、Ｒ＾２の各項目を有しており、１レコード（１行）に１つの演算設定データ（演算設定情報）が記録されている。
【００５８】
Ｙは、どのブイのどの層の水温の予測に対する優先順位であるかを示す。  
ｗｔ＿ＨＪは、自身の何半旬前の水温データを演算に使用するのかを示す実測指定情報である。
【００５９】
ＡＴ＿ＨＪは、上流の何半旬前の水温データ（又は気温データ）を演算に使用するのかを示す上流指定情報である。
【００６０】
Ｍｅｔｈｏｄは、水温予測モデルとして気象連動型水温予測モデル（値が２のとき）と自己回帰型水温予測モデル（値が１のとき）のどちらを使用するのかを示す算出手法指定情報である。
【００６１】
Ｒ＾２は、ｗｔ＿ＨＪとＡＴ＿ＨＪとＭｅｔｈｏｄで指定された内容で演算した場合の一致度を示す。この一致度は、過去のデータを用いた演算シミュレーションにより算出されたものであり、最大値である１に近い（つまり値が大きい）ほど一致度が高いことを示す。
【００６２】
優先順位決定用データ１０３内のデータは、Ｒ＾２に記憶されている一致度の高い順にソートされており、上から順にサーチして利用される。具体的には、演算したい所定のブイの所定の層と「Ｙ」が一致し、かつ、「ｗｔ＿ＨＪ」と「ＡＴ＿ＨＪ」でそれぞれ指定された各データが得られているデータ（レコード）を一致度の高いデータから順にサーチしてヒットした時点のデータを用いて、そのデータで指定された水温予測モデルにより演算する。
【００６３】
この優先順位決定用データ１０３は、全てのブイ及び層別に演算設定データが記録されている。また、優先順位決定用データ１０３は、１つのブイ及び層について、気象予測データのいつの半旬を用いるか（ＡＴ＿ＨＪ）、および、自身の観測データのいつの半旬を用いるか（ｗｔ＿ＨＪ）を異ならせて、それに応じて他の値も異ならせた複数種類の演算設定データが記録されている。従って、あるブイのある層の水温予測を行う際には、そのブイ及び層のために存在する複数種類の演算設定データの中から現在得られるデータで計算できて最も一致度の高いものが選択される。
【００６４】
この優先順位決定用データ１０３は、水温予測モデルやどの半旬のデータを使うか等でグループ化することなく一致度のみでソートされているため、最も精度の良い演算方法を容易かつ適切に選択できる。
【００６５】
図３（Ｄ）は、水温を保存するブイロボ閲覧用データ１０４の構造を示し、図３（Ｅ）は、観測データから演算により求めた日平均の値を保存するブイロボ閲覧用データ１０５の構造を示し、図３（Ｆ）は、日平均から演算により求めた半旬平均のブイロボ閲覧用データ１０６の構造を示す。なお、半旬とは、旬日の半分すなわち５日を指し、本実施形態では所定時間単位として半旬を用いている。ブイロボ閲覧用データ１０４，１０５，１０６は、ブイロボファイル８５（図２（Ｂ）参照）と同じ構造を有しており、ＩＤと状態と観測値で構成されている。なお、水温以外の他の観測項目については、ブイロボ閲覧用データ１０４と同じ構造で保存されるため、図示による説明を省略する。
【００６６】
図３（Ｇ）は、簡易ブイ閲覧用データ１０７のデータ構造を示す。この簡易ブイ閲覧用データ１０７は、図２と共に説明した波高ブイメール本文データ９１、簡易ブイメール本文データ９２、および簡易ブイ添付ファイル９３を基にブイロボ閲覧用データ１０４，１０５，１０６と同じ形式に加工したデータであり、ＩＤと状態と観測値（１ｍの水温等）で構成されている。なお、メール本文の時刻はメール送信時刻であるため正時ではないが、観測はＧＰＳから得る時刻等によって正時に正確に行われているため、電子メールから得たデータを正時に測定されたデータとして取り扱う。なお、正時とは、毎時０分のことを指す。
【００６７】
図３（Ｈ）は、ユビキタスブイ閲覧用データ１０８のデータ構造を示す。このユビキタスブイ閲覧用データ１０８は、ユビキタスブイダウンロードファイル９５（図２（Ｆ）参照）から必要な観測データ（日付、時刻、外気温、各層の水温）を抽出し、ブイロボ閲覧用データ１０４，１０５，１０６と同じ形式に加工したデータであり、ＩＤと状態と観測値（１ｍの水温等）で構成されている。ユビキタスブイ閲覧用データ１０８のデータは、測定時刻が基準時（正時）と異なるために基準時の値に補正した値を保存している。
【００６８】
これらの簡易ブイ閲覧用データ１０７とユビキタスブイ閲覧用データ１０８も、ブイロボ閲覧用データ１０４，１０５，１０６と同じように、データ種別特定フォルダの下位に観測項目を示す観測項目フォルダが設けられ、その下位に、単位時間である１時間単位でデータを記録するファイルが保存されており、各ファイルは、ブイ名、年、層等を識別できるファイル名に設定されている。
【００６９】
図３（Ｉ）は、ホームページの出力置換テーブル１０９ａのデータ構造を示す。この出力置換テーブル１０９ａは、変数名と値を並べたテキストデータであり、１レコードに１つの変数名と値を並べている。なお、出力置換テーブル１０９ａは、カンマ区切りで変数名と値が記憶されているデータであるが、図示では分かり易いように表形式にして表示している。この出力置換テーブル１０９ａには、各ブイの各層の予測値、各ブイの各層での実測値、及び気象等、ＨＴＭＬのひな形から適宜置換をするための全ての情報を記憶している。これにより、観測データ閲覧画面作成プログラム１１ａは、実測値と予測値を容易に画面表示することができる。
【００７０】
図３（Ｊ）は、水温予測を示す予測グラフ画像１０９ｂの構成図である。縦軸を観測項目の値（水温）とし、横軸を日時としている。この予測グラフ画像１０９ｂは、実測値を黒、予測値を赤で表示するといったように線色や線種等を用いて実測値と予測値を種類分けして１画面内に表示している。予測値の演算をした際にこの予測グラフ画像１０９ｂを作成してＷＥＢサーバ１７の記憶装置等に記憶しておくことで、現在までの実測値とこれからの予測値を表示した予測グラフ画像１０９ｂを、ＷＥＢサイトにアクセスしてきた利用者に即座に提供することができる。
【００７１】
図４は、ＷＥＢサーバ１７の閲覧プログラム１７ａがユーザ端末７，８に表示させる水温予測表示画面１１０の画面構成図である。この水温予測表示画面１１０は、半旬予測水温データ表示部１１１と、ブイ及び層別に予測水温をグラフ表示する複数の予測水温グラフ表示部１１５と、ブイ及び層別に過去のデータによる予測の一致度と的中率を示す予測精度データ表示部１１９とを備えている。
【００７２】
半旬予測水温データ表示部１１１は、直近の半旬の実測値を示す実測値表示部１１２と、６半旬先までの予測値を示す予測値表示部１１３とを有している。実測値表示部１１２と予測値表示部１１３は、ブイ及び層別に実測水温または予測水温をそれぞれ表示している。
【００７３】
予測水温グラフ表示部１１５は、縦軸を水温、横軸を半旬とするグラフであり、過去６半旬の実測値グラフ１１６と、現在を含む将来の６半旬の予測値グラフ１１７を一続きの折れ線グラフで表示する。実測値グラフ１１６と予測値グラフ１１７は、一続きでありながら明確に区別できるように、例えば値を示す点（プロット）と線の太さと形状は同じでありながら色を異ならせるなど、共通要素と差異要素を持たせて表示する。
【００７４】
また、過去の平年値を示す平年値グラフ１１８を実測値グラフ１１６および予測値グラフ１１７とは異なる形（例えば色と線種を変える）で表示する。  
予測精度データ表示部１１９は、ブイ及び層別に一致度と的中率を表示する。
【００７５】
図５は、観測情報総合処理サーバ１１の制御装置が予測プログラム１１ｃによって予測処理を実行する動作のフローチャートである。
【００７６】
制御装置は、ＨＵＢ５２から更新信号を受信するまで待機する（ステップＳ１：Ｎｏ）。更新信号を受信すると（ステップＳ１：ＹＥＳ）、制御装置は、気象予報提供サーバ５１から今日明日天気予報データと週間天気予報データを取得する（ステップＳ２）。  
制御装置は、閲覧用観測データ１３から予測に必要な範囲の観測データを取得する（ステップＳ３）。このとき、観測情報総合処理サーバ１１の制御装置は、所定層実測水温情報取得手段として機能する。
【００７７】
制御装置は、所定ブイの所定層の所定半旬の予測値を算出するために、まず、優先順位決定用データ１０３を参照して、この予測値を算出するためのデータが得られていて最も一致度の高い演算方式を決定する（ステップＳ４）。このとき、制御装置は、一致度の高い演算方式を選択する選択手段として機能する。
【００７８】
制御装置は、決定した演算方式と得られているデータにより予測値を算出する（ステップＳ５）。このとき、自己回帰型水温予測モデルと気象連動型水温予測モデルのうち優先順位決定用データ１０３で決定されたモデルと、得られたデータを利用して予測値を算出する。気象連動型水温予測モデルを用いる場合、制御装置は気象連動型所定層予測水温算出手段として機能し、自己回帰型水温予測モデルを用いる場合、制御装置は自己回帰型所定層予測水温算出手段として機能する。
【００７９】
制御装置は、必要範囲の予測値の計算が完了するまで（ステップＳ６：Ｎｏ）、予測対象を次に進め（ステップＳ７）、ステップＳ４に戻って処理を繰り返す。このとき、予測値を算出している現在の層よりも下流の層が存在していれば、１つ下流の層を予測対象とし、最下層の層（例えば底）まで到達していれば、１つ先の半旬の最上流層（例えば１ｍ層）を予測対象とする。そして、現在のブイに関して予測限界となる将来の半旬（例えば６半旬先）の全層についての予測が完了すれば、別のブイについて直近の最上層から順番に予測値の算出を実行する。
【００８０】
制御装置は、必要範囲の予測値の計算が完了すると（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、得られたブイ別層別時期別の予測データとしてＷＥＢサーバ１７の閲覧用データ１７ｂに記録するように出力する（ステップＳ８）。このとき、制御装置は、予測水温グラフ表示部１１５も作成し、ＷＥＢサーバ１７の記憶装置に保存する。
【００８１】
以上の構成及び動作により、将来の水温を精度よく予測することができる。  
水温を層別に予測するため、１ｍ層等の水温に日照の影響を受けやすい層と、底層等の水温に日照の影響を受けにくい層をいずれも高精度に予測することができる。
【００８２】
また、上流の予測値を用いて算出するため、予測気温を用いて最上流層（例えば１ｍ層）を予測し、その予測結果を用いて直下の下流層（例えば１５ｍ層）を予測するといったように、深い層まで順次予測していくことができる。
【００８３】
また、自己回帰型予測演算式作成プログラム１１ｅを用いることにより、少なくとも１〜５半旬前の全層のデータを用いて過去の水温変化に基づいた高い精度で安定した予測を比較的長期間（例えば４〜６半旬先）に渡って実施することができる。
【００８４】
また、自己回帰型予測演算式作成プログラム１１ｅを用いることで、気象予測が得られなくとも水温だけで算出することができる。また、自己回帰型予測演算式作成プログラム１１ｅは、通年の水温カーブを忠実に再現することができる。
【００８５】
また、予測プログラム１１ｃの気象連動型水温予測モデルを用いることにより、直近（例えば２〜３半旬先、長ければ４〜５半旬先）の水温を急激な気象変動にも対応して高精度に予測できる。
【００８６】
また、予測プログラム１１ｃの気象連動型水温予測モデルを用いることにより、未経験の水温にも対応することができ、１〜５半旬前の全層のデータが得られなくとも少ないデータで予測ができる。
【００８７】
また、気象連動型水温予測モデルで演算する予測プログラム１１ｃは、上流の予測値と、自身の実測値に加えて、過去の平年値も用いた演算とすることで、より高精度の予測を実現することができる。
【００８８】
また、気象連動型水温予測モデルで演算する予測プログラム１１ｃは、演算式に演算対象となっている所定層の水温平年値（平年水温情報）をさらに代入して演算するため、より安定した高精度の予測を実現できる。
【００８９】
また、予測プログラム１１ｃは、気象連動型水温予測モデルと自己回帰型水温予測モデルのうち予測精度の高い方をブイ別層別に選択する構成であるため、両モデルの良いところを取って高精度な予測を実現することができる。
【００９０】
特に、概ね０．９６等の高い一致度での計算ができる自己回帰型水温予測モデルで、一致度が０．７５や０．８９と下がってしまう夏季のピーク水温についても、気象連動型水温予測モデルを用いることで０．９１や０．９５といった一致度に精度向上することができる。
【００９１】
これにより、夏季以上高水温によって大量へい死が問題となっている帆立貝の養殖について、精度の高い予測によって養殖している深さを早目に移動させてへい死を防止することができる。つまり、従来であれば、帆立貝の成長が止まる２０℃を超えて体力消耗が始まる２３℃からへい死の危険が出てくる２５℃までの間に移動させていた。これは、それより早くに移動させると結局水温がそれほど上昇せずに無駄な作業となることもあり、しかも水深が深い方へ移動させると帆立貝の餌が少なく成長も悪くなるため、この水温でするのが作業効率上最適であったことによっている。これに対して、本発明により、この先の水温がどの程度まで上昇するか予測して示せるため、従来よりも早い時点で移動の要否を判断して移動指示を行うことができる。これにより、無駄な作業を発生させずに帆立貝のへい死を防止することができる。
【００９２】
また、優先順位別に並べた優先順位決定用データ１０３を用いて、得られるデータを用いて算出できる演算方式のうち最も一致度の高い（精度の高い）演算方式で予測を行うため、全層の全期間に渡って高精度の予測を実現することができる。
【００９３】
また、優先順位決定用データ１０３は、１つのブイ及び層について、演算に用いる気象予報データ及び観測データについて、どの半旬の気象予報データとどの半旬の観測データを用いるかを異ならせた複数種類の演算設定データを記録していて、一致度の高い順に選択できるようになっている。このため、観測データに欠測がある場合であっても、観測できている半旬の観測データと気象予報データを用いて予測することができる。しかも、得られた観測データおよび気象予報データで演算可能な演算設定データのうち最も一致度の高い演算設定データを選択して演算するため、得られたデータでベストの予測を行うことができる。
【００９４】
水温予測表示画面１１０は、既に観測済みの観測データと、その先の予測データを一続きの折れ線グラフとして表示し、かつ、観測データ部分と予測データ部分を色分けする等によって差異要素を持たせて表示するため、利用者が実際の水温推移とその先の予測水温推移を直観的に容易に理解することができる。
【００９５】
この発明は、上述の実施形態の構成のみに限定されるものではなく、多くの実施の形態を得ることができる。  
例えば、観測データ閲覧画面作成装置としての観測情報総合処理サーバ１１とＷＥＢサーバ１７を別個のサーバとして構築したが、これに限らず一台のサーバコンピュータに両方の機能を兼ね備える構成とするなど、適宜の構成にすることができる。
【００９６】
また、ブイロボ２３、簡易ブイ３３、およびユビキタスブイ４３の３種類に対応し、データ形式もＦＴＰでダウンロードする形式と電子メールで受信する形式に対応したが、この中の一部に対応する、あるいはこれよりも多くのものに対応するなど、適宜の構成とすることができる。
【００９７】
また、観測データと気象予報データを半旬単位で演算し出力する構成としたが、これに限らず、適宜定めた期間単位（例えば１日単位、１週間単位等）で実測値と予測値を出力する構成してもよい。この場合は、定めた期間単位で予測値を算出することができる。
また、予測気象情報として予想最高気温と予想最低気温の平均値をさらに半旬で平均した予想気温を用いたが、これに限らず得られる情報に応じて適宜の予測気象情報を用いる構成とすることができる。  
また、気象予報データとして異常天候早期警戒情報を取り込み、予測精度を向上させる構成としてもよい。
【００９８】
また、上流と下流を重力方向（鉛直方向）としたが、これに限らず水平方向としてもよい。この場合、例えば同じ水深で入口側の水温を上流、奥部側の水温を下流として演算を行えばよい。これにより、鉛直方向に予測を進めるよりも水平方向に予測を進める方が高精度となるような海の環境に対応でき、高精度な予測をより多種類の環境でも実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
この発明は、海洋において将来の水温を精度よく予測するシステムに利用することができるが、これに限らず、様々な予測システム、特に深さ方向に何層も観測点が存在するようなシステムでの予測に利用することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１１…総合処理サーバ
１１ｃ…予測プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図４】
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