(57)【要約】  大気条件を予測する方法及びシステムが発明の実施形態にかかり開示される。１つの実施形態では、方法は大気により反射されたデータを受信する工程と、大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める運動方程式を解く工程と、を含む。さらに、動き係数及び大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件が予測される。発明の他の実施形態では、運動方程式は周波数領域で解かれる。様々な線形回帰手段が、係数を解くために用いられ得る。システムの他の実施形態では、レーダシステムは、スペクトル運動方程式を解くことにより今後の大気条件を予測することが開示される。
2011519412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
大気条件を予測する方法であって、
大気により反射されたデータを受信する工程と、
前記大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める運動方程式を解く工程と、
前記動き係数及び前記大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測する工程と、
予測された前記今後の大気条件を返す工程と、を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記大気により反射されたデータは、時系列の順次的なレーダ画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記運動方程式は、
2011519412.tif 000013
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記運動方程式は、周波数領域での運動方程式を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記周波数領域での運動方程式は、
2011519412.tif 000014
を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記予測はさらに、最小二乗誤差アルゴリズムの使用を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
暴風雨の動きの場を予測する方法であって、
注目領域にレーダ信号を伝播する工程と、
サンプリングされた、前記注目領域に散乱された時間領域レーダデータを収集する工程と、
前記時間領域のレーダデータを周波数領域に変換する工程と、
大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める周波数領域での運動方程式を解く工程と、
前記動き係数及び前記大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測する工程と、
予測された前記今後の大気条件を返す工程と、を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
前記周波数領域での運動方程式は、
2011519412.tif 000015
を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記動き係数を受信された大気により反射されたデータに適用することにより、今後の大気条件を予測する工程をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記予測はさらに、最小二乗誤差アルゴリズムの使用を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
注目領域の気象ナウキャストパターンのレーダシステムであって、
レーダ信号を伝播するように構成されたレーダ源と、
レーダデータを収集するように構成されたレーダ検出器と、
前記レーダ源及び前記レーダ検出器と通信する計算システムであって、
プロセッサ、及び当該プロセッサと結合されたメモリを備え、当該メモリが、前記注目領域を調査するためのレーダシステムの指示動作が実装された、コンピュータ読み取り可能なプログラムを有するコンピュータ読み取り可能な媒体を備える計算システムとを備え、
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、
前記レーダ源に前記注目領域にレーダ信号を伝播させるための指示と、
前記レーダ検出器に、サンプリングされた、前記注目領域に散乱された時間領域レーダデータを収集させるための指示と、
前記時間領域レーダデータを周波数領域データに変換させるための指示と、
大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める周波数領域での運動方程式を解かせるための指示と、
前記動き係数及び前記大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測させるための指示と、を備えることを特徴とするレーダシステム。
【請求項１２】
前記周波数領域での運動方程式は、
2011519412.tif 000016
を含むことを特徴とする請求項１１に記載のレーダシステム。
【請求項１３】
注目領域の気象ナウキャストパターンのレーダシステムであって、
レーダ信号を伝播するように構成されたレーダ源と、
レーダデータを収集するように構成されたレーダ検出器と、
前記レーダ源及び前記レーダ検出器と通信する計算システムであって、
プロセッサ、及び当該プロセッサと結合されたメモリを備え、当該メモリが、前記注目領域を調査するためのレーダシステムの指示動作が実装された、コンピュータ読み取り可能なプログラムを有するコンピュータ読み取り可能な媒体を備える計算システムとを備え、
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、
前記レーダ源に前記注目領域にレーダ信号を伝播する手段と、
前記レーダ検出器に、サンプリングされた、前記注目領域に散乱された時間領域レーダデータを収集する手段と、
前記時間領域レーダデータを周波数領域データに変換する手段と、
大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める周波数領域での運動方程式を解く手段と、
前記動き係数及び前記大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測する手段と、を備えることを特徴とするレーダシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は概して、暴風雨の動き等を予測することによる、気象予測（weather forecasting）及び気象ナウキャスト（weather nowcasting）に関する。
【背景技術】
【０００２】
雷雨予測は、特に、ドップラー気象レーダによる走査を含む、様々な新しい技術の出現により、活動的及び活躍的な現代の専門分野になっている。従来の気象レーダは、大抵１００キロメートルオーダーの、長距離にわたる観測範囲（coverage）を提供する。このような従来のレーダシステムの機能の一般的な図は図１に示されている。この図において、レーダは丘や山１０４のような隆起した地理的特徴の頂点に配置される。当該レーダは、距離に応じておよそ線形的に分散する電磁波ビームを発生する。図は、レーダからの距離によりビーム幅１０８がどのように増加するかを示している。存在するかもしれない、及びシステム１００がサンプリングしようとしている、気象パターン１１６の様々な例は、地球表面１１２上の異なる位置に示されている。
【０００３】
気象レーダの最大範囲は通常１５０キロメートル以上であり、最小分解尺度（minimum resolved scale）は１００から２００メートルとなり得る。レーダ観測は、数分で更新され得る。気象レーダは、地球の相関規模と比較すると、まだ相対的に小さい尺度ではあるが、数十キロメートルから数百キロメートルに拡大されるかもしれない暴風雨の、観測及び予測の一つの主要なツールとなっている。強い衝撃を与える及び厳しい気象現象の多くは、数十分から数時間の寿命を有する、メソスケール（meso-scale）または暴風雨規模（storm-scale）となる。従って、雷雨の非常に短期間の予測は、空輸、道路交通、建築業、野外スポーツ及び娯楽、治安管理、資源（農耕、森林）保護及び管理等の様々なエンドユーザにとって特に重要である。この種の予測は、例えば最大１２時間の、数時間未満の非常に短期間の雷雨予測として定義され得る、ナウキャスト（nowcasting）として称される。
【０００４】
多くのシステムは、レーダエコーの追跡及び外挿法を用いて、短期間で雷雨を予測する。いくつかの技術では分散型の「動きの場（motion-field）」に基づいた暴風雨トラッカを用いることにより暴風雨を追跡し、その他の技術では「中心軌跡（centroid）」暴風雨セルトラッカを用いる。これらの技術を踏まえた、多くの統計及び数値モデルが用いられている。この分野の研究は沢山あるにもかかわらず、当該分野における、ナウキャスト技術を改良の必要性は絶えない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
大気条件を予測する方法は、本発明の一実施形態に係り提供される。方法は、大気により反射されたデータ（reflective atmospheric data）を用いて、動き係数を求める運動方程式を解く工程と、動き係数及び大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測する工程と、を備える。大気により反射されたデータは、時系列の順次的なレーダ画像を含む。運動方程式は、高速フーリエ変換を用い、スペクトル領域において解かれるであろう。方法は、動き係数を受信した大気により反射されたデータに適用することにより、今後の大気条件を予測する工程をさらに含んでもよい。運動方程式は、
2011519412.tif 000003
を含んでもよい。
【０００６】
発明の別の実施形態において、運動方程式は周波数領域において作成されてもよく、
2011519412.tif 000004
を含んでもよい。
【０００７】
暴風雨の動きの場を予測する方法は、発明の別の実施形態に係り説明される。方法は、注目領域にレーダ信号を伝播する工程と、サンプリングされた、注目領域に散乱された時間領域レーダデータを収集する工程と、を含む。そして、このレーダデータは周波数領域に変換されてもよい。動き係数は、大気により反射されたデータを用いて周波数領域での運動方程式により解かれる。これらの動き係数を用いて、今後の大気条件は予測されてもよい。そして、これらの予測された条件が返される。今後の大気条件は、動き係数を受信された大気により反射されたデータに適用することにより、予測されてもよい。予測はさらに、最小二乗誤差アルゴリズムの使用を含む。
【０００８】
注目領域の気象ナウキャストパターンのレーダシステムも、発明の一実施形態に係り説明される。システムは、レーダ信号を伝播するように構成されたレーダ源と、レーダデータを収集するように構成されたレーダ検出器と、レーダ源及びレーダ検出器と通信する計算システムを含んでもよい。計算システムは、プロセッサ、及び当該プロセッサと結合されたメモリを備えてもよい。当該メモリは、注目領域を調査するためのレーダシステムの指示動作が実装された、コンピュータ読み取り可能なプログラムを含む。コンピュータ読み取り可能なプログラムは、レーダ源に注目領域にレーダ信号を伝播させるための指示と、レーダ検出器に、サンプリングされた、注目領域に散乱された時間領域レーダデータを収集させるための指示と、を含んでもよい。コンピュータ読み取り可能なプログラムはまた、時間領域レーダデータを周波数領域データに変換させるための指示と、大気により反射されたデータを用いて、動き係数を求める周波数領域での運動方程式を解かせるための指示と、を含んでもよい。コンピュータ読み取り可能なプログラムは動き係数及び大気により反射されたデータを用いて、今後の大気条件を予測させるための指示と、をさらに含んでもよい。
【０００９】
本開示の適用性の更なる領域は、以下の詳細な記載により明らかになるだろう。様々な実施形態により示される詳細な記載及び特定の実施例が、例示のみを目的としたものであり、記載の範囲に限定される必要性を意図するものではないことは理解されるべきである。
【００１０】
特許または出願書類は、少なくとも１つのカラーで作成された図面を含む。カラーの図を含む本特許公報または本特許出願公報のコピーは、リクエスト及び必要な手数料の支払いを以て、オフィスにより提供されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】従来のレーダシステムの実施を例示した図である。（全米科学アカデミーのレポート「複合地域における土石流予測（Flash flood forecasting over complex terrain）」から転載）
【図２】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムを用いたナウキャストの例示的なソフトウェア実装のブロック図を示している。
【図３】発明の一実施形態に係る、大気により反射されたデータに基づく今後の大気条件の予測方法のフローチャートを示している。
【図４Ａ】、
【図４Ｂ】、
【図４Ｃ】、
【図４Ｄ】、
【図４Ｅ】、
【図４Ｆ】、
【図４Ｇ】、
【図４Ｈ】統合された反射率シーケンスの画像を例示した図である。
【図５】発明の一実施形態に係る、図４Ａ〜４Ｈに関する、（シミュレートされた）実際の動きの場と、予測された動きの場との比較を示した図である。
【図６】発明の一実施形態に係る、場の一部における、実際の流れ場（flow field）と、スペクトルアルゴリズムにより予測された流れ場との比較を示した図である。
【図７】発明の一実施形態に係る、場の他の部分における、実際の流れ場と、スペクトルアルゴリズムにより予測された流れ場との比較を示した図である。
【図８Ａ】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムにより予測された、Ｓターム項のない成長中心近傍の流れ場の比較を示した図である。
【図８Ｂ】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムにより予測された、Ｓターム項（S-term）を伴う成長中心近傍の流れ場の比較を示した図である。
【図９Ａ】発明の一実施形態に係る、局所的な成長メカニズムをシミュレートするために用いられる２次元ガウス関数を示した図である。
【図９Ｂ】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムを用いて予測されたＳターム項の２次元表現を示した図である。
【図１０】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムを用いた動き追跡に基づく予測反射と、フロリダ州メルボルンのＷＳＲ−８８Ｄレーダで観測された、３０分間及び６０分間の反射の比較を示した図である。
【図１１】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムを用いた動き追跡に基づく予測反射と、オクラホマ洲のＫＯＵＮレーダで観測された、３０分間及び６０分間の反射の比較を示した図である。
【図１２】発明の一実施形態に係る、スペクトルアルゴリズムを用いた動き追跡に基づく予測反射と、オクラホマ洲の４つのレーダネットワーク（ＣＡＳＡ  ＩＰ１）で観測された、５分間の反射の比較を示した図である。
【図１３Ａ】、
【図１３Ｂ】、
【図１３Ｃ】発明の一実施形態に係る、フロリダ州のＷＳＲ−８８Ｄレーダにより収集された観測レーダデータのナウキャストスコアを例示した図である。
【図１４Ａ】、
【図１４Ｂ】、
【図１４Ｃ】発明の一実施形態に係る、オクラホマ洲のＫＯＵＮレーダにより収集された観測レーダデータのナウキャストスコアを例示した図である。
【図１５Ａ】、
【図１５Ｂ】、
【図１５Ｃ】発明の一実施形態に係る、４つのレーダネットワークにより収集され、統合された観測反射データのナウキャストスコアのセットを示した図である。
【図１６Ａ】、
【図１６Ｂ】、
【図１６Ｃ】発明の一実施形態に係る、４つのレーダネットワークにより収集され、統合された観測反射データのナウキャストスコアの別のセットを示した図である。
【図１７Ａ】、
【図１７Ｂ】、
【図１７Ｃ】発明の一実施形態に係る、４つのレーダネットワークにより収集され、統合された、３分間の観測反射データのナウキャストスコアを示した図である。
【図１８Ａ】、
【図１８Ｂ】、
【図１８Ｃ】、
【図１８Ｄ】、
【図１８Ｅ】、
【図１８Ｆ】、
【図１８Ｇ】、
【図１８Ｈ】発明の一実施形態に係る、観測された画像と比較される、リアルタイムシミュレーションにおける５ステップ（２．５分間）の予測画像を例示した図である。
【図１９Ａ】、
【図１９Ｂ】、
【図１９Ｃ】、
【図１９Ｄ】、
【図１９Ｅ】、
【図１９Ｆ】、
【図１９Ｇ】、
【図１９Ｈ】発明の一実施形態に係る、観測された画像と比較される、リアルタイムシミュレーションにおける５ステップ（２．５分間）の予測画像を例示した更なる図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
添付の図において、同様の構成要素及び特徴の少なくともいずれかは、同一の参照符号を有する。明細書において参照符号が用いられる場合、記載は同一の参照符号を有する同様の構成要素のいずれに対しても適用可能であるものとする。
【００１３】
以下の記載は、好ましい実施形態のみを例示するものであり、記載の範囲、適用性、または構成に限定されない。さらに、以下の好ましい例示の実施形態の記載は、当業者に対して好ましい例示の実施形態を実装することを可能にする説明を提供するだろう。添付の請求項に記述されている精神及び範囲を逸脱することなしに、様々な変更が機能及び要素配置に対してなされ得ることは理解されるべきである。
【００１４】
ひとつの実施形態において、本開示は暴風雨の分布する動きの場を予測するための新たな方法及びシステムの少なくともいずれかを提供する。発明の実施形態によれば、暴風雨予測はスペクトル領域において行われ、暴風雨の動き追跡のための変形態様において、一般的な運動方程式により成立し得る。発明の実施形態は、局所及び追加の成長崩壊メカニズムから暴風雨の動きを分離可能な線形モデルを用いてもよい。動きの場を予測するためのスペクトル領域の使用は、フーリエ係数の選択により、暴風雨及び動きの場の様々な規模を制御し得る。
【００１５】
発明の他の実施形態は、アルゴリズムがレーダ画像の局所ブロックウィンドウを使用しないという意味で、動きの場の予測するためにグローバルアルゴリズムを用いる。したがって、予測された動きの場は、レーダ画像に描画される全空間領域に渡り、全体的に構成され得る。予測された動きの場の滑らかさは、より少ない数の、首位フーリエ係数（leading Fourier coefficient）の選択により制御され得る。発明の様々な実施形態は、フーリエ空間のレーダ画像についての運動方程式の立式及び解式の少なくともいずれかを行う。フーリエ空間のモデルパラメータは、線形最小二乗推定（ＬＳＥ：Least-Square-Estimation）または他の線形回帰手段により予測され得る。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）及び線形ＬＳＥアルゴリズムは実装が容易であり、数値計算は高速になり得る。
【００１６】
レーダ観測場の一般的な運動方程式Ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）は、以下の式で示される。
【００１７】
【数１】
2011519412.tif 000005
【００１８】
ここで、Ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）は時空間処理（spatiotemporal process）としてモデル化されたレーダ観測のスカラー場である。Ｕ（ｘ，ｙ）は空間領域におけるｘ軸の動き速度であり、Ｖ（ｘ，ｙ）は空間領域におけるｙ軸の動き速度である。Ｓ（ｘ，ｙ，ｔ）、即ち「Ｓターム項」は、例えば成長または崩壊項等の、他の動的メカニズムとして一般的に解釈される。数１の運動方程式は、レーダ観測場Ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）が都合よく示され得るオイラー空間において表現される。
【００１９】
Ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の離散形式（discrete version）は、Ｆ（ｉ，ｊ，ｋ）として示される。数１の微分方程式は、周波数領域に書き換え可能であり、離散形式において以下の式で示される。
【００２０】
【数２】
2011519412.tif 000006
【００２１】
ＦＤＦＴは、離散空間−時間型観測（discrete space-time observation）である、観測されたレーダの場Ｆ（ｉ，ｊ，ｋ）の３次元離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を含む。ＵＤＦＴは２次元ＤＦＴ係数Ｕ（ｉ，ｊ）を含み、ＶＤＦＴは２次元ＤＦＴ係数Ｖ（ｉ，ｊ）を含み、３次元ＤＦＴ係数ＳＤＦＴはＳ（ｉ，ｊ，ｋ）を含み、これらは予測のための未知数である。数２は、ＵＤＦＴ、ＶＤＦＴ、及びＳＤＦＴを予測するために、ＦＤＦＴ係数が知られている場合の線形インバージョン（linear inversion）問題を有することは留意されるべきである。ＵＤＦＴ、ＶＤＦＴ、及びＳＤＦＴに、より少ない数の、共通な首位フーリエ係数を選択することにより、数２は、例えば線形最小二乗推定法を用いることにより解くことが可能な、過剰決定系の（over-determined）線形システムとなり得る。数２において、暴風雨の様々な規模は、結果の式が過剰決定系の線形システムとなる、ＦＤＦＴの所望の首位係数を選択することにより制御され得る。このことは、動きの場（ＵＤＦＴ及びＶＤＦＴ）及びＳ項（ＳＤＦＴ）がレーダの場（ＦＤＦＴ）よりもより少ない首位係数を有する場合に、一般的に実現され得る。
【００２２】
数１は概念的な簡易モデルを提供し得るが、数２のスペクトルアルゴリズムが組み合わされる場合、いくつかの利点を示すかもしれない。例えば、数１のモデルはＳ項、Ｓ（ｘ，ｙ，ｔ）の追加により、動き項から成長及び崩壊メカニズムを分離する能力を有する。このことは、動き追跡における局所的な影響力、及び自己成長の影響力を軽減し得る。スペクトルアルゴリズムのこの特性の意味は、モデルにおいて他の線形メカニズムを確実に導入することによって、暴風雨の動きが他の動態メカニズムから分離され得ることである。
【００２３】
このモデルの他の例示的な特性は、数２を解く際のＤＦＴ係数の選択により、暴風雨の規模を制御することを提供し得る。いくつかの状況においては、追跡アルゴリズムのために、確実に暴風雨の規模を制御することは重要かもしれない。この規模の制御性は、当該新たなスペクトルアルゴリズムにおける、固有の機能性であるかもしれない。
【００２４】
モデルの他の例示的な特性は、スペクトル領域の動き推定のための立式及び解式の少なくともいずれかを含んでもよい。このようにすることで、レーダ画像が描画される全空間領域に渡る動きの場の地理的な構造を許容することができる。局所点における推定の精度に対するブロックウィンドウサイズの課題は回避され、局所ブロックウィンドウにより引き起こされる「アパーチャ効果（aperture effect）」は最小限に抑えられるかもしれない。発明の一実施形態において、動きの場は空間領域に渡りゆっくり変化する。このようなシステムにおいて、より少ない数の首位フーリエ係数は、平滑化された動きの場を推定及び構築するために選択され得る。
【００２５】
モデルのさらに他の例示的な特性は、当該特性が特定の相関モデルから独立していることである。例えば、相互相関技術は安定した性能のために用いられ得る。しかしながら、最良のロバストマッチングを得るために実行されなければならない検索に起因し、相互相関法の計算コストが高くなることはよく知られている。従って、平滑化されていない推定を度々避けるために、荒い規模から詳細な規模まで、ヒューリスティック階層法（heuristic hierarchical procedure）が実施されてもよい。新たなスペクトルアルゴリズムは、フーリエ係数のセットを減らすために線形インバージョンアルゴリズムに適用され得る。当該アルゴリズムは、閉形式における最適な解決をもたらし、線形ＬＳＥの計算は効率的となる。当該新たなアルゴリズムは、統合された反射率シーケンス、及び観測されたレーダ反射率シーケンスの両方についてよい性能を示す。
【００２６】
発明の他の実施形態において、数２のようなスペクトルアルゴリズムは、ソフトウェアライブラリに実装されてもよい。ライブラリは、移植性の観点から、Ｃのような、いかなるプログラム言語によって記述されてもよい。図２は、発明の一実施形態に係るスペクトルアルゴリズムを用いたナウキャストのためのソフトウェア実装のブロック図を示している。ブロック２１０において、一連の画像が受信される。一実施形態では、画像はレーダまたは他のスキャンシステムから直接受信されてもよい。他の実施形態では、画像は記憶媒体またはメモリから受信されてもよい。画像に対し、外形、ノイズ、または歪みを平滑化する前処理が適用されてもよい。ブロック２２０において、データに対し３次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が適用される。例えばＦＦＴＷ（Fast Fourier Transform of the West）公開ライブラリ２２５のような科学的ライブラリを用いて、ＦＦＴが適用されてよい。ＦＦＴを実行するために様々な他のライブラリを用いてもよい。ブロック２３０において、構築システムは線形システムを構築する。解式部（solver）２４０は構築システム２３０により生成された線型方程式を解く。解式部は、当該線型方程式を解くためのいかなるアルゴリズムまたはインバージョン技術を用いてもよい。図示されるように、ユーザＣライブラリ２４２、ＧＮＵ科学的ライブラリ（GSL C-lib）のような公開ライブラリ、またはユーザ定義のアルゴリズム２４６を用いて、解式部は線型方程式を解く。読み出しシステム２５０は、２次元離散フーリエ係数を読み出す。ブロック２６０において、読み出されたデータを時間領域に変換して返すために、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）が適用される。ブロック２７０において、様々な特性が追跡または予測される。そしてブロック２８０において、ローパスフィルタ及び閾値フィルタの少なくともいずれかが、データに対して適用される。
【００２７】
図３は、発明の一実施形態に係る、大気により反射されたデータに基づいた今後の大気条件の予測方法のフローチャートである。ブロック３１０において、大気により反射されたデータは受信される。データは、レーダシステム、またはメモリにデジタル処理で格納されたような格納場所から直接受信されてよい。ブロック３２０において、運動方程式が解かれる。運動方程式は空間領域において解かれてもよい。従って、ＦＦＴ及びＩＦＦＴは、当該運動方程式を立式及び解式するために用いられる。ブロック３３０において、今後の大気条件は運動方程式の解に基づいて決定され得る。ブロック３４０において、これらの結果はディスプレイまたは他の手段を介してユーザに返される。
【００２８】
図４Ａ〜４Ｈは、発明の一実施形態に係る第１の統合された反射率シーケンス（統合（synthesis）１）から生成された画像を例示している。当該第１の統合された反射率シーケンスにおいて、一様な動きの流れ場は、−５０ｋｍ≦ｘ，ｙ≦５０ｋｍの２次元的な範囲に生成される。一様な動きの場は、時間によって変化しない、時間非依存の流れ場である。第１の統合された反射率シーケンスにおいて、サンプリング間隔はｘ軸、ｙ軸ともに１ｋｍである。図４Ａは、観測された初期の反射率（ｄＢＺ）の場として用いられる。８０ステップ間隔のレーダ画像シーケンスが生成され、反射率の単純な受動移流はこのデータセットでシミュレートされ得る。初期の反射率画像は、図４Ａ〜４Ｈに示される事前に生成された一様な動きの場を用いて、マップの北東に向かう移流によって展開されている。図の矢印は、シミュレートされた流れ場を示している。統合１は、時間とともに展開する反射率の場を示している。図４Ａには２つの矩形領域が示されている。データのない領域では、反射率はすべての統合された画像において０を保ち、当該領域において動きパターンは決して現れない。一方、図４Ｄ〜４Ｈに示されるように、降水場はデータ領域に入り、通過する。
【００２９】
図５は、シミュレートされた実際の動きの場と、統合された画像シーケンスに適用されるスペクトルアルゴリズムを用いて推定された動きの場の比較を示している。図６は、データ領域における推定された流れ場と実際の流れ場との比較をしめしている。これらの結果は、推定された動きの場がデータ領域における実際の流れ場に極めて的確に一致していることを示している。図７は、データ領域ではない領域における、推定された流れ場と実際の流れ場との比較を示している。表１にはｘ方向（Ｕフィールド）及びｙ方向（Ｖフィールド）の両方における流れ場のピクセルごとの比較の統計値が示されている。
【００３０】
発明の他の実施形態において、数２のようなスペクトルアルゴリズムは、ソフトウェアライブラリに実装されてもよい。ライブラリは、移植性の観点から、Ｃのような、いかなるプログラム言語によって記述されてもよい。図２は、発明の一実施形態に係るスペクトルアルゴリズムを用いたナウキャストのためのソフトウェア実装のブロック図を示している。ブロック２１０において、一連の画像が受信される。一実施形態では、画像はレーダまたは他のスキャンシステムから直接受信されてもよい。他の実施形態では、画像は記憶媒体またはメモリから受信されてもよい。画像に対し、外形、ノイズ、または歪みを平滑化する前処理が適用されてもよい。ブロック２２０において、データに対し３次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が適用される。例えばＦＦＴＷ（Fast Fourier Transform of the West）公開ライブラリ２２５のような科学的ライブラリを用いて、ＦＦＴが適用されてよい。ＦＦＴを実行するために様々な他のライブラリを用いてもよい。ブロック２３０において、構築システムは線形システムを構築する。解式部（solver）２４０は構築システム２３０により生成された線型方程式を解く。解式部は、当該線型方程式を解くためのいかなるアルゴリズムまたはインバージョン技術を用いてもよい。図示されるように、ユーザＣライブラリ２４２、ＧＮＵ科学的ライブラリ（GSL C-lib）のような公開ライブラリ、またはユーザ定義のアルゴリズム２４６を用いて、解式部は線型方程式を解く。読み出しシステム２５０は、２次元離散フーリエ係数を読み出す。ブロック２６０において、読み出されたデータを時間領域に変換して返すために、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）が適用される。ブロック２７０において、様々な特性が追跡または予測される。そしてブロック２８０において、ローパスフィルタ及び閾値フィルタの少なくともいずれかが、データに対して適用される。
【００３１】
図３は、発明の一実施形態に係る、大気により反射されたデータに基づいた今後の大気条件の予測方法のフローチャートである。ブロック３１０において、大気により反射されたデータは受信される。データは、レーダシステム、またはメモリにデジタル処理で格納されたような格納場所から直接受信されてよい。ブロック３２０において、運動方程式が解かれる。運動方程式は空間領域において解かれてもよい。従って、ＦＦＴ及びＩＦＦＴは、当該運動方程式を立式及び解式するために用いられる。ブロック３３０において、今後の大気条件は運動方程式の解に基づいて決定され得る。ブロック３４０において、これらの結果はディスプレイまたは他の手段を介してユーザに返される。
【００３２】
図４Ａ〜４Ｈは、発明の一実施形態に係る第１の統合された反射率シーケンス（統合（synthesis）１）から生成された画像を例示している。当該第１の統合された反射率シーケンスにおいて、一様な動きの流れ場は、−５０ｋｍ≦ｘ，ｙ≦５０ｋｍの２次元的な範囲に生成される。一様な動きの場は、時間によって変化しない、時間非依存の流れ場である。第１の統合された反射率シーケンスにおいて、サンプリング間隔はｘ軸、ｙ軸ともに１ｋｍである。図４Ａは、観測された初期の反射率（ｄＢＺ）の場として用いられる。８０ステップ間隔のレーダ画像シーケンスが生成され、反射率の単純な受動移流はこのデータセットでシミュレートされ得る。初期の反射率画像は、図４Ａ〜４Ｈに示される事前に生成された一様な動きの場を用いて、マップの北東に向かう移流によって展開されている。図の矢印は、シミュレートされた流れ場を示している。統合１は、時間とともに展開する反射率の場を示している。図４Ａには２つの矩形領域が示されている。データのない領域では、反射率はすべての統合された画像において０を保ち、当該領域において動きパターンは決して現れない。一方、図４Ｄ〜４Ｈに示されるように、降水場はデータ領域に入り、通過する。
【００３３】
図５は、シミュレートされた実際の動きの場と、統合された画像シーケンスに適用されるスペクトルアルゴリズムを用いて推定された動きの場の比較を示している。図６は、データ領域における推定された流れ場と実際の流れ場との比較をしめしている。これらの結果は、推定された動きの場がデータ領域における実際の流れ場に極めて的確に一致していることを示している。図７は、データ領域ではない領域における、推定された流れ場と実際の流れ場との比較を示している。表１にはｘ方向（Ｕフィールド）及びｙ方向（Ｖフィールド）の両方における流れ場のピクセルごとの比較の統計値が示されている。
【００３４】
表１は、推定された流れ場と実際の流れ場とのピクセルごとの比較の統計値を示している。流れ場速度の単位は、ｋｍ／ステップである。ＣＯＲＲは相関係数である。ＮＳＥは、正規化された標準誤差をパーセンテージで示している。ＳＮＲは、推定のための対応する信号対ノイズ比をｄＢで示している。統合１の統計値は、２次元マップ（−５０ｋｍ≦ｘ，ｙ≦５０ｋｍ）の全体で行われている。統合２の統計値は、成長中心近傍の領域（５ｋｍ≦ｘ，ｙ≦１５ｋｍ）において行われている。統合２において、Ｓ項、Ｕフィールド、及びＶフィールドのパラメータは、図５に示されるものと同じである。
【００３５】
【表１】
2011519412.tif 000007
推定された流れ場と実際の流れ場とのピクセルごとで比較した統計値
【００３６】
統合２において、ローカライズされた一様なソースは、移流項と共に加えられる。ここでは、数１の項、Ｓ（ｘ，ｙ，ｔ）≡Ｓ（ｘ，ｙ）は、時間非依存で空間的にローカライズされた成長メカニズム（Ｓ（ｘ，ｙ）≧０）として説明される。Ｓ（ｘ，ｙ）は、図９Ａにおいて示されるように、中心が（１０ｋｍ，１０ｋｍ）に位置するガウス形状ソース項（Gaussian-shaped source term）である。統合された反射率シーケンスに対してスペクトルアルゴリズムを適用する、以下の２つの異なる方法が比較されている。
１）Ｓ項が推定アルゴリズムにおいて存在しない
２）Ｓ項が推定アルゴリズムに存在する（数２参照）
【００３７】
スペクトルアルゴリズムにＳ項が加えられている場合の、成長メカニズムが存在する領域近傍の流れ場推定の著しい改善は、図８Ａ及び８Ｂに示されるように得られる。成長中心周辺（５ｋｍ≦ｘ，ｙ≦１５ｋｍ）の比較の定量的な結果が、表１に示されている。流れ場は、成長中心周辺（５ｋｍ≦ｘ，ｙ≦１５ｋｍ）においてＵ値よりも大きいＶ値を有し、Ｖフィールドの推定は表１に示されるようにＵフィールドの推定よりも良好な性能を有する。Ｓ項を伴う推定により、スペクトルアルゴリズムは、図９Ｂに示されるような成長項Ｓ（ｘ，ｙ）を識別することができる。
【００３８】
発明の実施形態をさらに有効にするために、観測されたレーダ反射率（ｄＢＺ）の３つのセットに対し、スペクトル追跡アルゴリズムが適用される。反射率データの第１のセットは、１９９８年８月２３日２１：０２（ＵＴＣ（協定世界時））から８月２４日００：５７（ＵＴＣ）に発生した暴風雨事象の間に、ＷＳＲ−８８Ｄレーダ（フロリダ州メルボルン）により収集されたデータである。レーダ画像の時系列は、およそ４時間に渡る。ＷＳＲ−８８Ｄレーダは、体積スキャン（volume scan）を完了するまでに約５分要する。ＰＰＩスキャンの体積のそれぞれは、デカルト座標系のＣＡＰＰＩデータに変換される。地表の上空１ｋｍの高さにおける補間された２次元レーダ画像が本研究において用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−５０ｋｍ≦ｘ≦５０ｋｍ  かつ  −５０ｋｍ≦ｙ≦５０ｋｍ）の画像である。空間サンプリング間隔は、ｘ軸及びｙ軸ともに１ｋｍである。時間的なサンプリング間隔は、それぞれの画像が時間軸の正則点に投影されるのに対し、５分間隔である。それ故に、時間軸で均一にサンプリングされた、一連の４８枚のレーダ画像が得られる。スペクトル追跡アルゴリズムは、２５分間隔の６枚の連続するレーダ画像のそれぞれに適用される。それぞれの推定された動きの場は、次に続く１２枚のレーダ画像の推定のために用いられる。それ故に、このセットは最大１時間、予測されたレーダ画像を提供する。観測された反射率と比較された、予測された反射率の例（３０分及び６０分）は、図１０に示される。
【００３９】
反射率データの第２のセットは、２００３年６月６日０３：４０（ＵＴＣ）から０９：５９（ＵＴＣ）に発生した暴風雨事象の間に、ＫＯＵＮレーダ（オクラホマ州ノーマン）により収集されたデータである。このレーダ画像の時系列は、およそ６時間２０分に渡る。ＫＯＵＮレーダは、それぞれの体積スキャンに約６．５分要する。ＰＰＩスキャンの体積のそれぞれは、デカルト座標系のＣＡＰＰＩデータに変換される。地表の上空１ｋｍから３ｋｍまたはそれ以上の高さにおける補間された２次元レーダ画像が用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−３５０ｋｍ≦ｘ≦３５０ｋｍ  かつ  −３５０ｋｍ≦ｙ≦３５０ｋｍ）の画像である。空間サンプリング間隔は、ｘ軸及びｙ軸ともに１ｋｍである。それぞれの画像の時間的な正則点への投影により、等間隔時間でサンプリングされた一連の５９枚の画像が得られる。サンプリング間隔は６．５分である。スペクトル追跡アルゴリズムは、約３０分に渡る、連続する６枚のレーダ画像のそれぞれに適用される。推定された動きの場のそれぞれは、次に続く９枚のレーダ画像の推定のために用いられる。これにより、最大約１時間の予測されたレーダ画像が得られる。観測された反射率と比較された、予測された反射率の例（３０分及び６０分）は、図１１に示される。
【００４０】
反射率画像の第３のセットは、ＣＡＳＡ  ＩＰ１プロジェクトの４つのレーダネットワークにより収集され、統合される。ＣＡＳＡ  ＩＰ１の４つのレーダは、オクラホマ州のチカシェー（ＫＳＡＯ）、シリル（ＫＣＹＲ）、ロートン（ＫＬＷＥ）、及びラッシュスプリングス（ＫＲＳＰ）に設置されている。これらのレーダは、Ｘバンド（３ｃｍ）レーダであり、それぞれが１．８度のビーム幅、及び３０ｋｍのレンジを有する。反射率は、経路積分された減衰を補うために補正されている。ＣＡＳＡ  ＩＰ１プロジェクトからのデータは、とても高い空間的及び時間的な分解能を有する。一連のレーダ画像は、約４８分間（２００６年８月２７日００：１０（ＵＴＣ）から００：５７）に渡り、時間分解能は約３０秒である。それ故に、全部で９５枚の連続する画像がある。暴風雨事象は、発表された寒冷前線及び土石流と関係があった。ＰＰＩスキャンはデカルト座標系のＣＡＰＰＩデータに変換される。地表の上空２．５ｋｍの高さにおける補間された２次元レーダ画像が本研究に用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−６０ｋｍ≦ｘ≦６０ｋｍ  かつ  −５０ｋｍ≦ｙ≦７０ｋｍ）の画像である。座標原点は、４つのＣＡＳＡレーダの中心となる。空間的なサンプリング分解能は、ｘ軸及びｙ軸ともに０．５ｋｍである。スペクトル追跡アルゴリズムは、約１２．５分に渡る、連続する２５枚のレーダ画像のそれぞれに適用される。推定された動きの場のそれぞれは次に続く１０枚のレーダ画像の推定のために用いられる。そしてこれにより、５分の予測されたレーダ画像が得られる。観測された反射率の場と比較された、予測された反射率の場（５分）は、図１２に示される。
【００４１】
予測性能を評価するために、次のスコアが導入されている。重要成功指数（ＣＳＩ：critical success index）は次にように定義される。
【００４２】
【数３】
2011519412.tif 000008
【００４３】
検出確率（ＰＯＤ：probability of detection）は次のように定義される。
【００４４】
【数４】
2011519412.tif 000009
【００４５】
誤警報率（ＦＡＲ：false alarm rate）は次のように定義される。
【００４６】
【数５】
2011519412.tif 000010
【００４７】
ここで、「ａ」は発生事象の正しい検出数、「ｂ」は発生事象の検出ミス数、「ｃ」は不発生の事象の誤検出数を示す。以下、雨の事象は反射率（ｄＢＺ）値で定義され、指定されたサイズの隣接領域において、ある反射率の閾値より大きく検出される。
【００４８】
これらのスコアは、ＷＳＲ−８８Ｄレーダ（フロリダ州メルボルン）及びＫＯＵＮレーダ（オクラホマ州ノーマン）からのデータについて、反射率閾値の１つのレベル（例えば２５ｄＢＺ）を用いて、４ｋｍ×４ｋｍの格子状の隣接領域において算出される。オクラホマ州の４つのレーダネットワーク（ＣＡＳＡ  ＩＰ１）からのデータセットについては、予測スコアは反射率閾値の１つのレベル（３０ｄＢＺ）を用いて２ｋｍ×２ｋｍの格子状の隣接領域において算出される。メルボルンのＷＳＲ−８８Ｄレーダデータの結果は図１３Ａ〜１３Ｃに、ＫＯＵＮレーダデータの結果は図１４Ａ〜１４Ｃに示され、そして図１５Ａ〜１５Ｃは、予測スコアが同一リードタイムの全ての予測の平均値である、ＣＡＳＡ  ＩＰ１データのナウキャストスコアを示している。
【００４９】
スペクトルアルゴリズムのナウキャスト性能における、サンプリング分解能の効果をさらに評価するために、スペクトルアルゴリズムは、様々な空間分解能及び時間分解能にダウンサンプルされた、ＣＡＳＡ  ＩＰ１で観測された反射率の別のセットに対して適用される。一連のレーダ画像は、約１１３分（２００６年８月１５日２２：５０（ＵＣＴ）から８月１６日００：４４）に渡り、元々の（native）時間分解能は約３０秒である。一連の中には、２２５枚の連続する画像全てが含まれる。ＰＰＩスキャンは、デカルト座標系のＣＡＰＰＩデータを生成するために、補間されて統合される。地表の上空２．５ｋｍの補間された２次元レーダ画像が用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−６０ｋｍ≦ｘ≦６０ｋｍ及び−５０ｋｍ≦ｙ≦７０ｋｍ）にある。座標系の原点は、４つのＣＡＳＡレーダの中心に位置する。異なるサンプリング分解能の効果を調査するために、リサンプリングされた反射率シーケンスの２つのセットが得られる。反射率シーケンスの第１のセットでは、時間分解能は３０秒に固定され、リサンプリングされた反射率画像の空間分解能は、それぞれ０．５ｋｍ及び１．０ｋｍである。反射率シーケンスの第２のセットでは、空間分解能は０．５ｋｍに固定され、リサンプリングされた反射率シーケンスの時間分解能は、それぞれ３０秒、１分、２分、及び３分である。リサンプリングされた反射率シーケンスのそれぞれについて、最後１２分の履歴画像が動き推定に用いられ、推定された動きの場は次の３０分の反射率画像を予測するために適用される。
【００５０】
反射率シーケンスの第１のセットについて、３０分の予測はスペクトル追跡アルゴリズムを用いて実施される。４ｋｍ×４ｋｍの格子状の隣接する領域について算出された結果は、図１６Ａ〜１６Ｃに示される。これらの結果は、より高い空間分解能がＣＳＩに示される暴風雨追跡を改善し得ることを明らかにしている。より高い空間分解能の増加したサンプルは、増加されたＰＯＤを伴う暴風雨位置のより良好な予測をもたらす。この場合ＦＡＲは、より高い空間分解能とともに大きくなるが、暴風雨の境界において、誤検出の多くが発生する。
【００５１】
反射率シーケンスの第２のセットについて、３０分の予測はスペクトル追跡アルゴリズムを用いて実施される。結果は図１７Ａ〜１７Ｃに示される。時間分解能が３０秒から３分に変化すると、スペクトルアルゴリズムの誤警報率が単純増加することは理解されよう。検出率（ＰＯＤ）は、分解能が０．５分から３分に変化した際に、わずかにそして常に増加する。全体的に同一のＣＳＩスコアが得られ、このことは全ての時間分解能が暴風雨の時間変動性を理解するのに十分であることを意味している。
【００５２】
本発明の実施形態の第１の実験は、１９９８年８月２３日２１：０２（ＵＴＣ）から８月２４日００：５７（ＵＴＣ）の暴風雨事象の間に、ＷＳＲ−８８Ｄレーダ（フロリダ州メルボルン）により収集された反射率データを用いて行われた。ＷＳＲ−８８Ｄレーダは、それぞれの体積スキャンについて、約５分を要する。それぞれのＰＰＩスキャンの体積はデカルト座標系のＣＡＰＰＩデータを生成するために補間される。地表の上空１ｋｍの補間された２次元レーダ画像が本研究に用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−５０ｋｍ≦ｘ≦５０ｋｍ及び−５０ｋｍ≦ｙ≦５０ｋｍ）にある。ＷＳＲ−８８Ｄレーダは、デカルト座標系の原点に位置する。空間サンプリング間隔は、ｘ軸及びｙ軸ともに１ｋｍである。スペクトル追跡アルゴリズムは、約２５分に渡る、６枚の連続するレーダ画像のそれぞれについて適用される。推定された動きの場は次の１２枚の反射率画像を追跡及び予測するために用いられる。これにより、最大１時間の予測された画像が得られる。それぞれの画像のサイズは１０１px×１０１pxである。それぞれのシステムコンポーネントのＣＰＵクロック時間、及びそれぞれのループ実行を完了するための全ＣＰＵ時間は、表２に示される。
【００５３】
【表２】
2011519412.tif 000011
ＷＳＲ−８８Ｄからの反射率データの実験ソフトウェアの実行に係るＣＰＵ時間
【００５４】
本発明の実施形態の第２の実験は、ＣＡＳＡ  ＩＰ９プロジェクトの４つのレーダネットワークで収集されて統合された反射率データを用いて行われる。ＣＡＳＡ  ＩＰ１の４つのレーダは、オクラホマ州のチカシェー（ＫＳＡＯ）、シリル（ＫＣＹＲ）、ロートン（ＫＬＷＥ）、及びラッシュスプリングス（ＫＲＳＰ）に位置する。これらのレーダは、それぞれ１８度のビーム幅と３０ｋｍのレンジを有するＸバンド（３ｃｍ）レーダである。反射率は、経路積分された減衰を補うために補正されている。暴風雨データは約４８分（２００６年８月２７日００：１０（ＵＴＣ）から００：５７（ＵＴＣ））に渡っている。それぞれのＰＰＩスキャンの体積は、デカルト座標系のＣＡＰＰＩデータを生成するために補間される。地表の上空２．５ｋｍの補間された２次元レーダ画像が本研究に用いられる。リサンプリングされたレーダ画像は、２次元の領域（−６０ｋｍ≦ｘ≦６０ｋｍ及び−５０ｋｍ≦ｙ≦７０ｋｍ）にある。座標系の原点は、４つのＣＡＳＡレーダの中心にある。空間サンプリング分解能は、ｘ軸及びｙ軸ともに０．５ｋｍである。時間分解能は約３０秒である。スペクトル追跡アルゴリズムは、約１２．５分間に渡る、２５枚の連続するレーダ画像のそれぞれに対して適用される。推定された動きの場のそれぞれは、次の１０枚の反射率画像を追跡及び予測するために用いられる。これにより、５分間の予測された画像が得られる。それぞれの画像のサイズは２４１px×２４１pxである。それぞれのシステムコンポーネントのＣＰＵクロック時間、及びそれぞれのループ実行を完了するための全ＣＰＵ時間は表３に示される。
【００５５】
【表３】
2011519412.tif 000012
ＣＡＳＡ  ＩＰ１レーダネットワーク（オクラホマ州２００６年）からの反射率データの実験ソフトウェアの実行に係るＣＰＵ時間（６１処理ループの平均時間）
【００５６】
ＤＡＲＴＳをベースにしたシステムのリアルタイムアプリケーションの実現可能性をさらに調査するために、連続的なレーダスキャン、データの前処理、及び暴風雨の追跡及び予測がシミュレートされる。ＣＡＳＡ  ＩＰ１プロジェクト（オクラホマ州２００６年）からの反射率データの２つのセットが、シミュレーションに用いられる。第１のデータセットは約１２時間（２００６年８月２７日００：００（ＵＴＣ）から１２：２１（ＵＴＣ））に渡る。第２のデータセットは、４時間４４分（２００６年８月１５日２２：００（ＵＴＣ）から８月１６日０２：４４（ＵＴＣ））に渡る。データは短いレンジ（３０ｋｍ）のネットワークレーダにより収集されたものであるため、データの前処理は体積スキャン及び補間された体積スキャンの同期及び統合を含む。地表の上空２．５ｋｍの２次元反射率画像がＤＡＲＴＳシステムへの入力として用いられる。反射率値は、経路積分された減衰を補うために補間される。空間分解能は０．５ｋｍ×０．５ｋｍである。時間分解能は約３０秒である。１回のループのナウキャストの１０ステップは、約２１秒を要する。それぞれの体積スキャンの間、最新の２５枚の画像が動き推定及び追跡のために用いられる。選択された２つのデータセットについて、いくつかの体積は失敗しており、このような体積ギャップ（volume gap）が散在している。このことは、次の方針に係り処理される。
１）ＤＡＲＴＳ追跡及びナウキャストは、約１２．５分間に渡る、最新の２５枚の画像が全て利用可能である場合に開始される。
２）５つの予測された反射率画像のうちの１つが失敗した場合、最新のナウキャスト画像が失敗した画像を利用可能にするために用いられる。
【００５７】
上述した方針に基づき、レーダスキャンの体積ギャップはＤＡＲＴＳシステムが１度開始されると、完全に補充されることが可能である。しかしながら、とても多くのレーダスキャンが実施中に失敗した場合、追跡及びナウキャストは不正確となるため、この方針は散在する体積ギャップの処理のために提案されるものである。大規模な体積ギャップを処理するための代わりの方針として、最新の２５枚の画像におけるギャップ補充率の尺度を設定し、当該比率が特定の比率を超えるとＤＡＲＴＳシステムは停止される。上述した単純な方針が、本シミュレーションに適用される。
【００５８】
動的シミュレーションは３つの主要コンポーネント、１）レーダスキャンシーケンスエミュレータ（radar scan sequence emulator）、２）データの前処理システム、及び３）ＤＡＴＳ追跡及びナウキャストシステムを備える。レーダスキャンエミュレータでは、反射率データの連続的な測定及び蓄積のためにタイマが用いられる。全ての時間情報は、１秒の正確性のためにそれぞれのレーダ体積から事前に引用される。全てのレーダ体積ファイルは、ＮｅｔＣＤＦ（network Common Data Form）形式で格納される。ネットワークの全てのレーダからの体積スキャンの準備が整った場合、２．５ｋｍ上空の２次元画像を生成するために、体積データは同期、統合、及び補間される。生成された反射率画像もＮｅｔＣＤＦファイルに格納され、ＤＡＲＴＳシステムを起動するためのメッセージが送信される。第３のコンポーネントは、図２で述べられたＤＡＲＴＳライブラリのユーザインタフェースを実装している。ＤＡＲＴＳシステムは、５ステップの追跡及びナウキャストのための動き推定を算出し、その後次の画像が入力されるまで待機する。
【００５９】
シミュレーションは、中規模計算能力のデュアルプロセッサコンピュータにおいて実行される。上述した２つのデータセットを用い、レーダスキャンのシミュレーション、データの前処理、及びＤＡＲＴＳは、データが及ぶ全期間にわたって、首尾よく実行される。データの前処理時間が４秒から８秒に及び、ＤＡＲＴＳのナウキャスト時間が９秒から１５秒に及ぶため、レーダ体積スキャン間隔は、２５秒から３０秒またはそれ以上に及ぶことが観測される。ＤＡＲＴＳシステムに係る５ステップの追跡及びナウキャストの全てのループは、レーダスキャン間隔の間に完了され得る。これらのシミュレーションは、１６時間以上の高分解能の反射率に基づく。これらのことは、ＤＡＲＴＳシステムがリアルタイム実施アプリケーションに実装され得ることを示している。また、ＤＡＲＴＳがリアルタイムアプリケーションのロバストシステムであることも示している。観測された画像と比較される予測された画像（２．５分間）の例は、図１８Ａ〜１８Ｈ、及び図１９Ａ〜１９Ｈに示される。
【００６０】
特定の詳細な記載は、実施形態の完全な理解を提供するために上述した記載では示された。しかしながら、実施形態はこれらの特定の詳細な記載に限定されることなく実行され得ることは理解されよう。例えば、不必要な詳細な記載により実施形態を不明確にしないために、ブロック図において回路が示されてもよい。別の事例において、実施形態を不明確にしないために不必要な詳細な記載ではなく、公知の回路、処理、アルゴリズム、構造、及び技術が示されてもよい。
【００６１】
上述した技術、ブロック、ステップ、及び手段の実現は、様々な方法で行われてよい。例えば、これらの技術、ブロック、ステップ、及び手段はハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせにより実現されてもよい。ハードウェアによる実現のために、処理ユニットは１または１以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ：digital signal processing device）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ：programmable logic device）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、プロセッサ、制御器、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、上述した機能を実行するために設計された他の電子ユニット、及びこれらの組み合わせの少なくともいずれかで実現されてもよい。
【００６２】
また、実施形態はフローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、またはブロック図として表現された処理として記載されてもよいことに留意される。フローチャートは、順次的な処理としての実施について述べられているが、実施の多くは、平行または同時に実行されうる。さらに、実施の順番は変更されてもよい。処理は、図に示されない追加のステップを有しうるが、当該実施が完了した際に終了される。処理は、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応してもよい。処理が関数に対応する場合、当該処理の終了は、読み出し関数またはメイン関数への関数のリターンに対応する。
【００６３】
さらに実施形態は、スクリプト言語、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、及びそれらのいかなる組み合わせ、の少なくともいずれかを用いる、ハードウェア及びソフトウェアの少なくともいずれかで実装されてもよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、スクリプト言語、及びマイクロコードの少なくともいずれかに実装された場合、プログラムコードまたはコードは、記録媒体のようなコンピュータ読み取り可能な媒体に格納された必要なタスクを実行するために分裂する。コードセグメントまたはコンピュータ実行可能な指示は、手順、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、スクリプト、クラス、またはこれらのいかなる組み合わせ、データ構造、及びプログラムステートメント、の少なくともいずれかを表し得る。情報、データ、引数、パラメータ、及びメモリコンテンツの少なくともいずれかを通過及び受診することにより、コードセグメントは、他のコードセグメントまたはハードウェア回路と結合されてもよい。情報、引数、パラメータ、データ等は、メモリ共有、メッセージ通過、トークン通過、ネットワーク送信等を含む適した手段を介して、通過、転送、送信されてもよい。
【００６４】
ファームウェア及びソフトウェア実装の少なくともいずれかについて、方法はここで記載される関数を実行するモジュール（例えば手順、関数など）を伴って実現されてもよい。命令を明白に実行する、いかなるコンピュータ読み取り可能な媒体は、ここに記載された方法の実現に用いられてもよい。例えばソフトウェアコードは、メモリに格納されればよい。メモリは、プロセッサ内、またはプロセッサの外部に実装されてもよい。ここでは「メモリ」という単語は長期、短期、揮発性、不揮発性、または他の記録媒体等のいかなる形式を引用するものとして用いられ、特定の形式のメモリやメモリの数、またメモリが格納されるメディア形式も限定されるものではない。
【００６５】
さらにここでは、「記録媒体」という単語は、ＲＯＭ（read only memory）、ＲＡＭ（random access memory）、磁気ＲＡＭ、コアメモリ、磁気ディスク記録媒体、光学記録媒体、フラッシュメモリデバイス、及び情報を格納する他のコンピュータ読み取り可能な媒体の少なくともいずれかのような、データを格納するための１以上のデバイスを示してもよい。「コンピュータ読み取り可能な媒体」という単語は、持ち運び可能なまたは固定された記録デバイス、光学記録デバイス、ワイヤレスチャネル、及び、指示及び／またはデータを格納、収容、または運搬可能な様々な他の媒体、の少なくともいずれかを含んでもよいが、限定されない。
【００６６】
開示の原理は、特定の装置及び方法について上述されたが、本記載は単なる例示であり、発明の範囲を限定しないものであることは、明確に理解されるべきである。
【図１】
2011519412.tif 000017
【図２】
2011519412.tif 000018
【図３】
2011519412.tif 000019
【図４Ａ】
2011519412.tif 000020
【図４Ｂ】
2011519412.tif 000021
【図４Ｃ】
2011519412.tif 000022
【図４Ｄ】
2011519412.tif 000023
【図４Ｅ】
2011519412.tif 000024
【図４Ｆ】
2011519412.tif 000025
【図４Ｇ】
2011519412.tif 000026
【図４Ｈ】
2011519412.tif 000027
【図５】
2011519412.tif 000028
【図６】
2011519412.tif 000029
【図７】
2011519412.tif 000030
【図８Ａ】
2011519412.tif 000031
【図８Ｂ】
2011519412.tif 000032
【図９Ａ】
2011519412.tif 000033
【図９Ｂ】
2011519412.tif 000034
【図１０】
2011519412.tif 000035
【図１１】
2011519412.tif 000036
【図１２】
2011519412.tif 000037
【図１３Ａ】
2011519412.tif 000038
【図１３Ｂ】
2011519412.tif 000039
【図１３Ｃ】
2011519412.tif 000040
【図１４Ａ】
2011519412.tif 000041
【図１４Ｂ】
2011519412.tif 000042
【図１４Ｃ】
2011519412.tif 000043
【図１５Ａ】
2011519412.tif 000044
【図１５Ｂ】
2011519412.tif 000045
【図１５Ｃ】
2011519412.tif 000046
【図１６Ａ】
2011519412.tif 000047
【図１６Ｂ】
2011519412.tif 000048
【図１６Ｃ】
2011519412.tif 000049
【図１７Ａ】
2011519412.tif 000050
【図１７Ｂ】
2011519412.tif 000051
【図１７Ｃ】
2011519412.tif 000052
【図１８Ａ】
2011519412.tif 000053
【図１８Ｂ】
2011519412.tif 000054
【図１８Ｃ】
2011519412.tif 000055
【図１８Ｄ】
2011519412.tif 000056
【図１８Ｅ】
2011519412.tif 000057
【図１８Ｆ】
2011519412.tif 000058
【図１８Ｇ】
2011519412.tif 000059
【図１８Ｈ】
2011519412.tif 000060
【図１９Ａ】
2011519412.tif 000061
【図１９Ｂ】
2011519412.tif 000062
【図１９Ｃ】
2011519412.tif 000063
【図１９Ｄ】
2011519412.tif 000064
【図１９Ｅ】
2011519412.tif 000065
【図１９Ｆ】
2011519412.tif 000066
【図１９Ｇ】
2011519412.tif 000067
【図１９Ｈ】
2011519412.tif 000068
【国際調査報告】
2011519412.tif 000069
2011519412.tif 000070