(57)【要約】  時時刻刻と地表面の状況が変化していくような領域を予測対象領域とする場合であっても、その領域内の気象を予測することができるデータベースシステムを提供する。  記憶部と第１演算部とを備え、前記記憶部は風況パターン情報及び予測対象領域内で観測された実測気象情報を記憶し、前記風況パターン情報はドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた予測対象領域における風況分布情報に基づいて作製された情報であり、前記記憶部には前記風況パターン情報と前記実測気象情報とが関連付けて記憶され、第１演算部は予測時風況パターン情報と前記記憶部に記憶された風況パターン情報とを対比して、予測時風況パターン情報と関連性がある前記記憶部に記憶された風況パターン情報を抽出し、抽出された風況パターン情報と関連づけられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成するデータベースシステム。
2015182142.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象領域の気象現象を予測するための気象予報システムであって、
記憶部と、
第１演算部とを備え、
前記記憶部は、風況情報及び実測気象情報を記憶しており、
前記風況情報は、ドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた情報であり、
前記第１演算部は、前記風況情報に含まれる風の収束に関連する情報、及び、前記実測気象情報に含まれる大気の不安定度に関連する情報に基づいて、局所的豪雨の有無を含む予測気象情報を生成する
気象予報システム。
【請求項２】
前記第１演算部により局所的豪雨の有無を判定する処理を、前記実測気象情報に基づいて大気が不安定であると判定した場合にのみ局所的豪雨の発生確率を算出する構成とした
請求項１記載の気象予報システム。
【請求項３】
前記風況情報及び前記実測気象情報についてそれぞれ重みづけを行い、
前記風況情報の重みづけを前記実測気象情報の重みづけよりも重くした構成である
請求項１または２記載の気象予報システム。
【請求項４】
前記風況情報は、前記実測気象情報で分割されている領域よりも細かい領域に分割して取得され、当該細かい領域毎に予報情報を出力する構成である
請求項１、２、または３記載の気象予報システム。
【請求項５】
予測対象領域の気象現象を予測するためのデータベースシステムであって、
記憶部と、
第１演算部と、
を備え、
前記記憶部は、風況パターン情報及び予測対象領域内で観測された実測気象情報を記憶し、
前記風況パターン情報は、ドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた予測対象領域における風況分布情報に基づいて作製された情報であり、
前記記憶部には、前記風況パターン情報と前記実測気象情報とが関連付けて記憶され、
前記第１演算部は、予測時風況パターン情報と前記記憶部に記憶された風況パターン情報とを対比して、予測時風況パターン情報と関連性がある前記記憶部に記憶された風況パターン情報を抽出し、
抽出された風況パターン情報と関連づけられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する、
ことを特徴とするデータベースシステム。
【請求項６】
前記記憶部には、前記風況パターン情報、前記予測対象領域内で観測された実測気象情報及び前記予測対象気象現象を確率変数とするそれぞれのノード、前記ノードの確率変数に関する事前確率又は事後確率、並びに、前記ノード間のリンク、を少なくとも備えたベイジアンネットワークが記憶されており、
前記第１演算部は、前記予測時風況パターン情報と、前記予測対象気象現象を確率変数とするノードに保持された条件付確率表から抽出された事後確率と、に基づいて前記予測気象情報を生成する請求項５に記載のデータベースシステム。
【請求項７】
前記記憶部は、更に相当温位パターン情報を記憶し、
前記相当温位パターン情報は、予測対象領域における相当温位の高度分布に基づいて作製された情報であり、
前記記憶部には、前記相当温位パターン情報が前記実測気象情報と関連付けて記憶され、
前記第１演算部は、予測時相当温位パターン情報と前記記憶部に記憶された相当温位パターン情報とを対比して、予測時相当温位パターン情報と関連性がある前記記憶部に記憶された相当温位パターン情報を更に抽出し、
抽出された風況パターン情報と関連付けられた実測気象情報、及び、抽出された相当温位パターン情報に関連付けられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する、
請求項５又は６に記載のデータベースシステム。
【請求項８】
更に、第２演算部を備え、
前記第２演算部は、前記第１演算部で生成された予測気象情報と、実際に発生した気象現象とを対比して、予測精度情報を生成し、
前記記憶部は、前記第２演算部で生成された予測精度情報を記憶する、
請求項５〜７のいずれか１項に記載のデータベースシステム。
【請求項９】
前記大気観測システムは、互いに離間して複数台設置されたドップラーライダーと、前記ドップラーライダーによる観測結果に基づいて予測対象領域における風況分布情報を生成する演算部と、を備える大気観測システムである請求項５〜８のいずれか１項に記載のデータベースシステム。
【請求項１０】
前記風況パターン情報が、風の収束パターン情報及び風速パターン情報であり、
前記実測気象情報が、少なくとも降雨情報であり、
前記予測気象情報が、予測される局所的雨量の情報である、
請求項５〜９のいずれか１項に記載のデータベースシステム。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項５〜１０のいずれか１項に記載のデータベースシステムとして機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
互いに離間して複数台設置されたドップラーライダーと、
前記ドップラーライダーによる観測結果に基づいて観測領域における風況分布情報を生成する演算部と
を備えることを特徴とする大気観測システム。
【請求項１３】
前記風況分布情報は、少なくとも風の収束パターン情報であり、
前記演算部は、複数台の前記ドップラーライダーの観測結果に基づいて、東西風速情報と南北風速情報とを生成し、
更に、前記東西風速情報及び前記南北風速情報に基づいて前記風の収束パターン情報を生成する請求項１２に記載の大気観測システム。
【請求項１４】
前記ドップラーライダーの設置台数が、少なくとも３台である請求項１２又は１３に記載の大気観測システム。
【請求項１５】
請求項６〜１０のいずれか１項に記載のデータベースシステムと、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の大気観測システムとを備える気象予報システムであって、
前記データベースシステムで用いられる予測対象領域における風況分布情報が、前記大気観測システムで生成された風況分布情報である、
ことを特徴とする気象予報システム。
【請求項１６】
請求項６〜１０のいずれか１項に記載のデータベースシステムと、
受信端末と、
を備え、
前記データベースシステムは、更に出力部を備え、
前記出力部は、予測対象領域における予測気象情報、及び、前記予測気象情報に関連付けられた生活情報を発信し、
前記受信端末は、前記出力部が発信した前記予測気象情報及び前記生活情報を受信する、ことを特徴とする気象情報提供システム。
【請求項１７】
請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の大気観測システムを更に備える請求項１６に記載の気象情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気象現象を予測するためのデータベースシステム、上記データベースシステムをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム、大気観測システム、気象予報システム、及び、気象情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ゲリラ豪雨と称されることもある局地的豪雨などの「極端気象」は極めて限られた地域に甚大な人的・物的被害をもたらす気象現象である。その被害は人口密度が高くなるとより甚大となり、特に人間の活動が集中する都市部ではその被害が極めて顕著となることがある。【０００３】
また、現在我が国では前例のない急速な高齢化社会が進行しており、生活の便利な都市への人口集中が進行している。更に、世界的にも都市化率の上昇が問題となっており、２０１３年現在５０％である都市化率が２０５０年には７０％に達する見込みであるともいわれている。【０００４】
一方、限られた領域における極端気象の予測精度は現状数％程度に過ぎず、予測精度の向上に対し極めて高い要請がある。【０００５】
そのため、狭い領域の気象情報をきめ細かく予測すること目指して数値天気予報の改良が進められている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３‐２１６８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、極端気象の精度の高い予報モデルは実現していないのが実情である。【０００８】
その理由としては、極端気象のような、スケールの小さい気象現象の発生・発達は、数値予報モデルによる再現性が低い地上付近の領域の風速変動の影響が大きく、この領域ではランダムな振る舞いを示す大気乱流の役割も大きくなるため、通常の気象予報モデルを用いた確定論的予測ではその予測が原理的に難しいことが考えられる。【０００９】
また、仮に至適な予報モデルが構築できたとしても、地上付近の領域の風速変動は地表面の状態（表面粗度）の影響を受けやすいため、市街地（特に都市部）のように建物の建設、取り壊しが日々行われ、時時刻刻と地表面の状態が変化していく地域では、その予報モデルで継続的に精度の高い予報を続けることは困難であると考えられる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで、本発明者は、気象予報モデルを用いた確定論的予測とは異なる確率論的アプローチで、手法による気象予報を検討し、ドップラーライダーによる観測結果に基づいて取得した風況パターン情報が気象現象の予測に有用であることを見出し、本発明を完成した。【００１１】
本発明の気象予報システムは、予測対象領域の気象現象を予測するための気象予報システムであって、記憶部と、第１演算部とを備え、前記記憶部は、風況情報及び実測気象情報を記憶しており、前記風況情報は、ドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた情報であり、前記第１演算部は、前記風況情報に含まれる風の収束に関連する情報、及び、前記実測気象情報に含まれる大気の不安定度に関連する情報に基づいて、局所的豪雨の有無を含む予測気象情報を生成する気象予報システムであることを特徴とする。  
前記実測気象情報は、実測値そのもの、または実測値等に基づき客観解析された解析値、若しくはこの両方とする等、気象に関して観測した実測値に関連する情報とすることができる。  
これにより、局所的豪雨等の極端な気象を精度よく予報することができる。【００１２】
また、本発明の気象予報システムでは、前記第１演算部により局所的豪雨の有無を判定する処理を、前記実測気象情報に基づいて大気が不安定であると判定した場合にのみ局所的豪雨の発生確率を算出する構成とすることができる。  
これにより、不要な演算時間を削減して効率よい予測を行うことができる。【００１３】
また、本発明の気象予報システムでは、前記風況情報及び前記実測気象情報についてそれぞれ重みづけを行い、前記風況情報の重みづけを前記実測気象情報の重みづけよりも重くした構成であることを特徴とする。  
これにより、より精度の高い予測を行うことができる。【００１４】
また、本発明の気象予報システムでは、前記風況情報は、前記実測気象情報で分割されている領域よりも細かい領域に分割して取得され、当該細かい領域毎に予報情報を出力する構成であることを特徴とする。  
これにより、局所的豪雨等の予報を細かい領域毎に出力することができ、利用者の利便性を向上させることができる。【００１５】
本発明のデータベースシステムは、予測対象領域の気象現象を予測するためのデータベースシステムであって、記憶部と第１演算部とを備え、上記記憶部は、風況パターン情報及び予測対象領域内で観測された実測気象情報を記憶し、上記風況パターン情報は、ドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた予測対象領域における風況分布情報に基づいて作製された情報であり、上記記憶部には、上記風況パターン情報と上記実測気象情報とが関連付けて記憶され、上記第１演算部は、予測時風況パターン情報と上記記憶部に記憶された風況パターン情報とを対比して、予測時風況パターン情報と関連性がある上記記憶部に記憶された風況パターン情報を抽出し、抽出された風況パターン情報と関連づけられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する、ことを特徴とする。【００１６】
本発明のデータベースシステムによれば、上記データベースシステムの記憶部には、風況パターン情報及び実測気象情報が蓄積されるともに、上記風況パターン情報と実測気象情報とが関連付けて蓄積されており、予測時には、新たに取得した予測風況パターン情報と関連性がある風況パターン情報を記憶部から抽出し、この抽出された風況パターン情報に関連付けられた実測気象情報に基づいて予測気象情報を生成する。そのため、時間の経過とともに上記記憶部に蓄積される情報量が増加し、予測精度が向上していくこととなる。【００１７】
また、本発明のデータベースシステムでは、記憶部に新たな情報が継続的に蓄積されこととなるため、予測対象領域内で地表面の状況等が変化しても、その変化に応じた情報が新たに蓄積されることとなる。そのため、地表面の状況等が変化しても常に精度良く気象現象を予測することができ、上記データベースシステムは、市街地（特に都市部）のように建物の建設、取り壊しが日々行われ、時時刻刻と地表面の状態が変化していく地域を予測対象領域とするのに適している。【００１８】
更に、本発明のデータベースシステムでは、ドップラーライダーの観測結果に基づいて作製された風況パターン情報に基づいて予測気象情報の生成を行うため、地上付近の領域における風速変動やこの領域においてランダムな振る舞いを示す大気乱流を考慮した気象現象の予測が行われることとなり、局所的な気象現象も予測することができる。【００１９】
本発明のデータベースシステムでは、上記記憶部には、上記風況パターン情報、上記予測対象領域内で観測された実測気象情報及び上記予測対象気象現象を確率変数とするそれぞれのノード、上記ノードの確率変数に関する事前確率又は事後確率、並びに、上記ノード間のリンク、を少なくとも備えたベイジアンネットワークが記憶されており、上記第１演算部は、上記予測時風況パターン情報と、上記予測対象気象現象を確率変数とするノードに保持された条件付確率表から抽出された事後確率と、に基づいて上記予測気象情報を生成する、ことが好ましい。【００２０】
このようなデータベースシステムでは、ベイジアンネットワークを用いて気象現象を予測しており、この場合、ベイジアンネットワークを構成するノードが保持する事前確率や事後確率を表す確率表が随時更新され、時間の経過とともに更新された確率表に基づいて気象現象を予測するため、時間の経過とともにより正確な気象現象の予測が可能となる。【００２１】
本発明のデータベースシステムにおいて、上記記憶部は、更に相当温位パターン情報を記憶し、上記相当温位パターン情報は、予測対象領域における相当温位の高度分布に基づいて作製された情報であり、上記記憶部には、上記相当温位パターン情報と上記実測気象情報とが関連付けて記憶され、上記第１演算部は、予測時相当温位パターン情報と上記記憶部に記憶された相当温位パターン情報とを対比して、予測時相当温位パターン情報と関連性がある上記記憶部に記憶された相当温位パターン情報を更に抽出し、抽出された風況パターン情報と関連付けられた実測気象情報、及び、抽出された相当温位パターン情報に関連付けられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する、ことが好ましい。【００２２】
この場合、風況パターン情報に加えて、予測対象領域内における相当温位パターン情報も考慮して、予測気象情報が生成されることとなるため、より精度良く、予測対象領域内の気象現象を予測することができる。【００２３】
なお、上記データベースシステムにおいて、上記記憶部に上記相当温位パターン情報が記憶され、上記ベイジアンネットワークを用いて気象現象を予測する場合は、上記相当温位パターン情報を確率変数とするノードを上記ベイジアンネットワークに組み入れることが好ましい。【００２４】
本発明のデータベースシステムは、更に、第２演算部を備え、上記第２演算部は、上記第１演算部で生成された予測気象情報と、実際に発生した気象現象とを対比して、予測精度情報を生成し、上記記憶部は、上記第２演算部で生成された予測精度情報を記憶することが好ましい。【００２５】
この場合、記憶部に記憶された予測精度情報にも基づいて予測気象情報の生成を行うことが可能となるため、さらに精度良く、予測対象領域内の気象現象を予測することができる。【００２６】
本発明のデータベースシステムにおいて、上記大気観測システムは、互いに離間して複数台設置されたドップラーライダーと、上記ドップラーライダーによる観測結果に基づいて予測対象領域における風況分布情報を生成する演算部（風況演算部）と、を備える大気観測システムであることが好ましい。【００２７】
このような大気観測システムで取得された予測対象領域における風況分布情報は、上記大気観測システムが複数台のドップラーライダーを備えているため、測定誤差の少ない風況分布情報であり、このような風況分布情報を用いて予測気象情報を生成することにより、精度の高い予測気象情報を生成することができる。【００２８】
本発明のデータベースシステムにおいては、上記風況パターン情報が、風の収束パターン情報及び風速パターン情報であり、上記実測気象情報が、少なくとも降雨情報であり、上記予測気象情報が、予測される局所的雨量の情報であることが好ましい。【００２９】
上記風の収束パターン情報及び風速パターン情報は、ランダムな振る舞いを示す大気乱流の影響が濃く反映された情報であり、局所的豪雨（ゲリラ豪雨）や局所的総雨量は、従来の気象予報モデルを用いた確定論的予測ではその予測が原理的に難しい気象現象であり、上記局所的豪雨や局所的総雨量等の局所的雨量は、本発明のデータベースシステムの予測気象現象として特に適している。【００３０】
本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータを上述したデータベースシステムとして機能させるためのものである。【００３１】
本発明のコンピュータプログラムによれば、本発明のデータベースシステムと同様の作用効果を奏することができる。【００３２】
本発明の大気観測システムは、互いに離間して複数台設置されたドップラーライダーと、上記ドップラーライダーによる観測結果に基づいて観測領域における風況分布情報を生成する演算部（風況演算部）とを備えることを特徴とする。【００３３】
本発明の大気観測システムによれば、複数台のドップラーライダーのそれぞれで観測された測定結果を合成することにより、風況に関する高精度な情報を入手することができ、
また、上記大気観測システムによれば、ドップラーライダーにより風況を観測するため、観測時の天候にかかわらず、晴れや曇りであっても雨であっても気象要素を取得することができる。【００３４】
更に、本発明の大気観測システムは、上述したデータベースシステムで用いる風況分布情報を取得するために好適に使用することができる。【００３５】
本発明の大気観測システムにおいて、上記風況分布情報は、少なくとも風の収束パターン情報であり、上記演算部は、複数台の上記ドップラーライダーの観測結果に基づいて、東西風速情報と南北風速情報とを生成し、更に、上記東西風速情報及び上記南北風速情報に基づいて上記風の収束パターン情報を生成することが好ましい。【００３６】
これにより、高精度な風の収束パターン情報を取得することができる。【００３７】
本発明の大気観測システムでは、上記ドップラーライダーの設置台数が、少なくとも３台であることが好ましい。【００３８】
３台以上のドップラーライダーのそれぞれで観測された測定結果を合成することにより、より誤差が少なく、高精度の風況分布情報を取得することができる。【００３９】
本発明の気象予報システムは、本発明のデータベースシステムと、本発明の大気観測システムとを備える気象予報システムであって、上記データベースシステムで用いられる予測対象領域における風況分布情報が、上記大気観測システムにより取得された風況分布情報であることを特徴とする。【００４０】
本発明の気象予測システムは、本発明のデータベースシステムと本発明の大気観測システムとを備えているため、上述した上記データベースシステム及び上記大気観測システムと同様の作用効果を奏することができる。そのため、局所的な気象現象であっても高い精度で予測することができる。【００４１】
本発明の気象情報提供システムは、本発明のデータベースシステムと、受信端末とを備え、上記データベースシステムは、更に出力部を備え、上記出力部は、予測対象領域における予測気象情報、及び、上記予測気象情報に関連付けられた生活情報を発信し、上記受信端末は、上記出力部が発信した上記予測気象情報及び上記生活情報を受信することを特徴とする。【００４２】
また、本発明の気象情報提供システムは、本発明の大気観測システムを更に備えることが好ましい。【００４３】
本発明の気象情報提供システムによれば、予測対象領域における予測気象情報、及び、上記予測司法情報に関連付けられた生活情報を受信端末に送信するため、上記受信端末を用いるユーザは、上記受信端末を介して、予測気象情報と、その予測気象情報に関連付けられた生活情報とを取得することができる。そのため、ユーザは、これらの情報に基づいて安全性が高く効率的な対応策をとることができる。
【発明の効果】
【００４４】
本発明では、時間の経過とともに予測気象情報を生成するための情報が増加し、時時刻刻と地表面の状況が変化していくような領域を予測対象領域とする場合であっても、変化した地表面の状況を反映した情報が継続的に蓄積されるため、このような予測対象領域内の気象であって予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明に係るデータベースシステムを含む気象情報提供システムの実施形態を示す構成概略図である。
【図２】本発明で用いられる相当温位パターン情報を取得するための相当温位と高度の関係を表すモデルである。
【図３】本発明の大気観測システムにより得られた風況分布情報に基づいて風況パターン情報を作製する処理手順を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）〜（ｆ）は、本発明の大気観測システムにより得られた風況分布情報に基づいて風況パターン情報を作製する際の処理画像の一例を示す図である。
【図５Ａ】本発明において、予測気象情報を生成するための処置手順の一例を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】本発明で用いられるベイジアンネットワークの一例を模式的に示す図である。
【図５Ｃ】（ａ）は、ベイジアンネットワークの一部を模式的に示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示したベイジアンネットワークを構成する子ノードが保持する条件付確率表を説明するため図である。
【図６】本発明の気象情報提供システムが備える受信端末の表示画面の一例を示す模式図である。
【図７】本発明の気象情報提供システムが備える受信端末の表示画面の別の一例を示す模式図である。
【図８】（ａ）〜（ｃ）のそれぞれは、本発明の大気観測システムにおいて、２台のドップラーライダーにより特定の風向きの風を観測した際の測定誤差をシミュレーションした結果を示す図である。
【図９】本発明の大気観測システムにおいて、３台のドップラーライダーにより特定の風向きの風を観測した際の測定誤差をシミュレーションした結果を示す図である。
【図１０】本発明の大気観測システムにおける水平風速の算出方法を説明するための参照図である。
【図１１】ベイジアンネットワークの構成を示すブロック図。
【図１２】ベイジアンネットワークの構成を示すブロック図。
【図１３】条件付確立表（ＣＰＴ）を用いたベイズフィルタ推定を説明する説明図。
【図１４】条件付確率表（ＣＰＴ）のメンテナンス処理のフローチャート。
【図１５】気象予報システムが第１演算部により観測データの取得と予測処理の実行タイミングを制御する動作のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００４７】
本発明の実施形態に係るデータベースシステムは、予測対象領域の気象現象を予測するためのデータベースシステムであり、記憶部と第１演算部とを備える。
【００４８】
上記記憶部は、風況パターン情報、相当温位パターン情報及び予測対象領域内で観測された実測気象情報を記憶する。
【００４９】
上記風況パターン情報は、ドップラーライダーを用いた大気観測システムにより得られた予測対象領域における風況分布情報に基づいて作製された情報であって、上記記憶部に上記実測気象情報と関連付けて記憶される。
【００５０】
上記相当温位パターン情報は、予測対象領域における相当温位の高度分布に基づいて作製された情報であって、上記記憶部に上記実測気象情報と関連付けて記憶される。
【００５１】
上記第１演算部は、予測時風況パターン情報と上記記憶部に記憶された風況パターン情報とを対比して、予測時風況パターン情報と関連性がある上記記憶部に記憶された風況パターン情報を抽出するとともに、予測時相当温位パターン情報と上記記憶部に記憶された相当温位パターン情報とを対比して、予測時相当温位パターン情報と関連性がある上記記憶部に記憶された相当温位パターン情報も抽出し、抽出された風況パターン情報と関連づけられた実測気象情報、及び、抽出された相当温位パターン情報に関連付けられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する。
【００５２】
そのため、上記データベースシステムを用いることにより、時時刻刻と地表面の状況が変化していくような領域を予測対象領域とする場合であっても、高精度でその領域内の気象を予測することができる。
【００５３】
本発明の実施形態に係る気象情報提供システムは、上記データベースシステムに加えて、更に、受信端末を備える。
【００５４】
本発明において、風況分布情報とは、予測対象領域及び観測領域内における各予測地点及び観測点の風向き及び風速を含む情報をいう。
【００５５】
ここでは、風の収束パターン情報及び風速パターン情報を上記風況パターン情報とし、降雨情報を上記実測気象情報とし、予測される局所的雨量の情報を予測気象情報とする場合を例に、本発明の実施形態について説明する。
【００５６】
勿論、本発明の実施形態に係るデータベースシステムはこのような例に限定されるわけではなく。例えば、上記相当温位パターン情報は任意の情報である。
【００５７】
図１は、本発明に係るデータベースシステムを含む気象情報提供システムの実施形態を示す構成概略図である。
【００５８】
本発明の実施形態に係る気象情報提供システム１は、図１に示すように、データベースシステム１０と、受信端末６とから主に構成されている。
【００５９】
データベースシステム１０は、記憶部１１と第１演算部１２と第２演算部１３と出力部１４とプレ演算部１５とから主に構成されている。
【００６０】
データベースシステム１０としては、ＣＰＵと、ＲＡＭ，ＲＯＭ，ＨＤＤ等の記憶部と、各種入出力インタフェース等と、を備えたコンピュータを使用することができる。このコンピュータには、データベースシステム１０として機能させるためのコンピュータプログラムがインストールされており、データベースシステム１０が備える前述の各機能１１〜１４は、上記コンピュータプログラムが上記ＣＰＵによって実行されることによって発揮される。
【００６１】
まず、データベースシステム１０の記憶部１１に蓄積される情報について説明する。
【００６２】
記憶部１１には、相当温位パターン情報１０２、風の収束パターン情報１０３ａ及び風速パターン情報１０３ｂを含む風況パターン情報１０３、実測気象情報１０４及びユーザによる気象情報１０５が、例えば１分毎〜１時間毎の予め設定された所定の間隔で経時的に記憶される。また。相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３のそれぞれは、実測気象情報１０４と関連付けて記憶され、更にはユーザによる気象情報１０５とも関連付けて記憶されてもよい。
【００６３】
本実施形態において、ユーザによる気象情報１０５は任意の蓄積情報であるが、ユーザによる気象情報１０５も合わせて蓄積することにより、データベースシステム１０が生成する予測気象情報の予測精度を向上させることができる。
【００６４】
相当温位パターン情報１０２は、大気の安定性の指標となる情報であり、例えば、以下の手法で取得し、記憶部１１に記憶させる。
【００６５】
まず、プレ演算部１５は、例えば、日本の気象庁が提供する数値予報等の気象庁モデルデータ２から予測対象領域における相当温位の高度分布（例えば、高度０〜１０Ｋｍ）を取得する。
【００６６】
ここで、相当温位について詳述すると、ある高さにある空気の塊を湿度１００％になる（凝結する）高さまで静かに上昇させ、そこで全部の水蒸気を液体の水に変えて取り除く過程を考える。そのとき発生する凝結熱をその空気塊にすべて与えるとする。すなわち空気塊の温度が上昇する。その空気塊を指定気圧面（通常は１０００ｈＰａ）まで静かに下降させたときの空気塊の温度のことを相当温位と定義する（単位はケルビン：Ｋ）。温かく湿った空気の存在は大気が不安定であることを意味しており、この相当温位によって大気が不安定かどうかを判定することができる。
【００６７】
気象庁モデルデータ２には、気象庁にて一日数回、気球に観測機器をつけて測定された上空の気温、湿度、風向風速が含まれている。この計測結果を用いて、次の定義式によって相当温位が算出される。
【００６８】
【数１】
2015182142.tif 000003
※Ｔ：空気塊の気温，  
Ｔｄ：露点温度，  
Ｐ０＝１０００（ｈＰａ），  
Ｐ：元々空気塊があった高度の気圧，  
Ｗｓ：空気塊が持ち上げ凝結高度に達した時の飽和混合比  
Ｌ，Ｃｐ，Ｒ，Ｃｐ：定数
次に、プレ演算部１５は、相当温位の高度分布を必要に応じて高解像度化し、例えば、水平解像度５０ｍ、垂直解像度１００ｍ程度の高解像度の相当温位の高度分布を取得する。このとき、相当温位の高度分布の解像度は上記解像度に限定されるわけではない。
【００６９】
相当温位の高度分布の高解像度化は、例えば、ＷＲＦ（Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ）モデル等を用いて行えばよい。
【００７０】
次に、プレ演算部１５は、高解像度化された相当温位の高度分布を、相当温位と高度の関係を表すモデルに最小二乗法等を用いてフィッティングさせ、その結果を相当温位パターン情報１０２とする。
【００７１】
上記相当温位と高度の関係を表すモデルとしては、図２（Ａ）に示すような、縦軸を高度ｈ、横軸を相当温位ｚとするモデルを用いることができる。図２（Ａ）に示したモデルでは、地上から続く対流不安定層の厚さ（高度）ｈ０と、上記対流不安定層の上層における相当温位ｚの傾き（ｄｈ／ｄｚ）がプロットされている。
【００７２】
よって、相当温位パターン情報１０２としては、対流不安定層の厚さｈ０と、相当温位の傾き（ｄｈ／ｄｚ）とがパラメータとして記憶されることとなる。
【００７３】
相当温位パターン情報１０２は、例えば、１時間毎に記憶部１１に記憶されればよい。
【００７４】
なお、相当温位パターン情報１０２を作製するための演算（高解像度化やフィッティング）は、プレ演算部１５で実行しなくても良く、データベースシステム１０外部で実行してもよい。
【００７５】
また、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）に示すように、相当温位と高度の関係を表すモデルとして、高度（ｚ）、相当温位（θe ）について、ｄθｅ／ｄｚを用いても良い。このモデルによると、大気が安定している通常の状態の場合、図２（Ｂ）に示すように、相当温位の鉛直方向の分布（プロファイル）は、ｄθｅ／ｄｚ＞０の傾きまたはｄθｅ／ｄｚ＝０の傾きを持つ形状になる。また、下層に暖かく湿った空気が入ってきて大気が不安定な状態の場合、図２（Ｃ）に示すように、大気が不安定な層の相当温位の鉛直方向の分布（プロファイル）は、ｄθｅ／ｄｚ＜０の傾きを持つ形状になる。
【００７６】
風況パターン情報１０３は、予測対象領域における風況（風速や風向き等）を反映した情報であり、この風況パターン情報１０３には、地上付近の領域においてランダムな振る舞いを示す大気乱流の情報が反映されることとなる。
【００７７】
風況パターン情報１０３としては、例えば、風の収束パターン情報１０３ａ、風速パターン情報１０３ｂ等があり、プレ演算部１５は、これらを取得して記憶部１１に記憶させる。
【００７８】
風の収束パターン情報１０３ａや風速パターン情報１０３ｂは、例えば、大気観測システム３を用いて算出された風況分布情報に基づいてデータベースシステム１０が取得すればよい。
【００７９】
上記風況分布情報が、東西方向の風速画像（東西風速画像）及び南北方向の風速画像（南北風速画像）であり、この情報に基づいて、風況パターン情報１０３を作製する場合は、例えば、プレ演算部１５において下記の演算を実行すればよい。
【００８０】
この場合、風況パターン情報１０３のうち風速パターン情報１０３ｂについては、東西風速画像及び南北風速画像を用いることができる。東西風速画像及び南北風速画像は、東西風速及び南北風速を画像として表示させるための情報であり、画像の各画素値は各画素が対応する地点の風速値を示している。
【００８１】
よって、本実施形態における風速パターン情報１０３ｂは、各画素における風速値をパラメータとする情報である。
【００８２】
また、本実施形態では、上記東西風速画像及び上記南北風速画像そのものを風速パターン情報１０３ｂとして記憶部に記憶させてもよい。
【００８３】
また、風況パターン情報１０３のうち風の収束パターン情報１０３ａについては、例えば、下記フローチャートに示した処理手順を実行することにより作製すればよい。
【００８４】
図３は、本発明において、大気観測システム３により得られた風況分布情報に基づいて風の収束パターン情報１０３ａを作製する処理手順を示すフローチャートである。
【００８５】
図４（ａ）〜（ｆ）は、本発明において、大気観測システム３により得られた風況分布情報に基づいて風の収束パターン情報１０３ａを作製する際の処理画像の一例を示す図である。なお、図４（ｂ）及び（ｃ）は、カラー表示された処理画像である。
【００８６】
まず、東西方向の風速画像及び南北方向の風速画像をプレ演算部１５に入力する（図３のステップＳ１、図４（ａ））。
【００８７】
次に、プレ演算部１５は、東西（ｘ）方向の風速（ｕ）画像、及び、南北（ｙ）方向の風速（ｖ）画像を合成し、風の収束画像Ｄを生成する（図３のステップＳ２、図４（ｂ））。収束画像Ｄは、各画素Ｄ（ｘ，ｙ）が収束の値を示している画像である。収束の値とは、風が集まっている度合を示す値である。
【００８８】
ここで、各画素の風の収束の値Ｄ（ｘ，ｙ）は、下記式（１）により算出することができる。
【００８９】
【数２】
2015182142.tif 000004
【００９０】
なお、図４（ｂ）に示す画像では、破線で囲まれた部分は風が収束している部分の候補領域（風の収束候補領域）Ｄａであり、上記破線は、候補領域Ｄａの把握を容易にすべく補助的に追加したものである。
【００９１】
次に、プレ演算部１５は、上記ステップＳ２で生成された風の収束画像の先鋭化処理を行う。先鋭化処理により風の収束候補領域Ｄａが先鋭化される（図３のステップＳ３、図４（ｃ））。なお、図４（ｃ）に示す画像おいて、破線は、先鋭化された風の収束候補領域Ｄｂの境界を把握しやすいよう補助的に追加した線である。
【００９２】
ここで、風の収束候補領域Ｄａの境界を先鋭化させる手法としては従来公知の手法を用いることができる。
【００９３】
例えば、上記ステップＳ２で生成された風の収束画像にラプラシアンフィルタ処理を施して、ラプラシアンフィルタ画像（Ｉｍ）導出し、Ｓ２で生成された風の収束画像からｋＩｍを差し引く処理を行うことにより、風の収束候補領域Ｄａの境界を先鋭化させた画像を取得することができる。ここで、ｋは経験側より導出される係数である。
【００９４】
また、風の収束候補領域の境界を先鋭化させる他の手法として、例えば、上記ステップＳ２で生成された風の収束画像を２次元フーリエ変換した後、フィルタ関数Ｈを乗じて逆フーリエ変換することにより、風の収束候補領域の境界を先鋭化させた画像を取得することができる。ここで、フィルタ関数Ｈとしては、下記式（２）を適用することができる。
【００９５】
Ｈ＝１＋ｌＨｈｐ・・・（２）
（式中、Ｈｈｐはハイパスフィルター関数、ｌは経験側より導出される係数である。）
【００９６】
次に、プレ演算部１５は、先鋭化された風の収束候補領域Ｄｂの画像に２値化処理を施す（図３のステップＳ４、図４（ｄ））。この２値化処理により、風の収束域が抽出されうる。
【００９７】
上記２値化処理の手法としては従来公知の手法を用いることができ、例えば、ｐ−タイル法、３σ（シグマ）法、判別分析法、モード法等を用いることができる。
【００９８】
次に、プレ演算部１５は、２値化された風の収束画像からノイズを除去する（図３のステップＳ５、図４（ｅ））。
【００９９】
ここで、ノイズを除去する手法としては従来公知の手法を用いることができ、例えば、膨張・収縮処理を用いることができる。上記膨張・収縮処理では、１の画素に接する画素を１に置き換える膨張処理と、０の画素に接する画素を０に置き換える収縮処理とをそれぞれ２〜３回程度ずつ繰り返し行う。
【０１００】
次に、プレ演算部１５は、ノイズの除去された風の収束画像に基づき、収束域の数を同定するとともに、それぞれの収束域（図４（ｆ）中）の領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４を同定する（図３のステップＳ６、図４（ｆ））。
【０１０１】
ここで、上記収束域を同定する手法は特に限定されず、例えば、従来公知のラベリング処理等を用いて行えば良い。上記ラベリング処理は、例えば、ラスタスキャンを用いる方法等により行うことができる。
【０１０２】
次に、プレ演算部１５は、上記ステップＳ６において同定された収束域に基づいて、風の収束パターン情報１０３ａを取得する（図３のステップＳ７）。
【０１０３】
上記ステップＳ６で同定された収束域からは、種々のパラメータにより規定された風の収束パターン情報１０３ａを取得することができる。
【０１０４】
上記パラメータとしては、例えば、収束域の強度、収束域の重心位置、収束域の面積、収束域の円形度、収束域の主軸角度などの収束域の形状に関する情報、風の収束画像における収束域の最大値の位置、収束域の分散情報、収束値による重み付け重心などの画像領域内における収束域の分布に関する情報等を取得することができる。
【０１０５】
よって、上記風の収束パターン情報１０３ａは、これらの収束域の形状に関する情報や収束域の分布に関する情報をパラメータとする情報である。
【０１０６】
このような処理手順を経ることにより、大気観測システム３により得られた東西風速画像及び南北風速画像に基づいて風の収束パターン情報１０３ａを作製することができる。作成された風の収束パターン情報１０３ａは、上述した通り、記憶部１１に記憶される。
【０１０７】
また、本実施形態においては、上記ステップＳ１〜ステップＳ７を実施する過程において取得された先鋭化された風の収束画像（ステップＳ３）、ノイズの除去された風の収束画像（ステップＳ５）等の画像そのものを風の収束パターン情報として記憶部１１に記憶させてもよい。
【０１０８】
また、図３に示した処理手順を経て、風の収束パターン情報に関するパラメータのうち、上記収束域の分布に関する情報をプレ演算部１５が取得する場合は、上記スッテプＳ３において、風の収束画像における風の収束域の境界を先鋭化した後、上記スッテプＳ４〜Ｓ６を行うことなく、風の収束域の境界が先鋭化された風の収束画像から直接上記収束域の分布に関する情報を取得してもよい。
【０１０９】
また、上述した処理手順にて取得した風の収束画像（ステップＳ６）について、同一画像領域において異なる時間（ｔｎ、ｔｎ＋１）に取得した風の収束画像を用いて、プレ演算部１５が、背景差分法により、時間ｔｎから時間ｔｎ＋１までに生じた収束域の移動に関する移動方向や移動速度、収束域の強度や収束域の形状（重心位置、面積、円形度、主軸角度等）の変化を算出し、これらを風の収束パターン情報１０３ａのパラメータとしてもよい。
【０１１０】
なお、風の収束パターン情報１０３ａの作製は、必ずしもプレ演算部１５で実行しなくても、例えば、外部において風況分布情報に基づいて風況パターン情報を作製し、その情報を記憶部１１に記憶させてもよい。具体的には、例えば、大気観測システム３が備える風況演算部３ｂが風の収束パターン情報１０３ａを作製してもよい。
【０１１１】
実測気象情報１０４は、予測対象領域内で実際に観測された気象現象に関する情報、または、当該情報に基づき客観解析された解析値、もしくはこの両方であり、降雨情報であれば、例えば、既存のＸバンド気象レーダーやＣバンド気象レーダー、等で観測（更に必要により解析）された気象庁観測データ４が実測気象情報１０４として記憶部１１に記憶される。上述した降雨情報の観測手法としては、水平解像度が高い点からＸバンド気象レーダーが好ましい。
【０１１２】
実測気象情報１０４は、例えば、１分間毎に記憶部１１に記憶されればよい。
【０１１３】
また、上記降雨情報は、雨量計によっても観測することができる。
【０１１４】
また、上記降雨情報以外にも、例えば、気温や湿度等を実測気象情報１０４として観測し、これらも合わせて記憶部１１に記憶されてもよい。
【０１１５】
更に、記憶部１１には、予測対象領域内外で生じた特徴的な気象現象、例えば、台風や竜巻等の気象現象が合わせて記憶されてもよい。
【０１１６】
ユーザによる気象情報１０５は、予測対象領域内でユーザが実際に体験した気象現象に関する情報であり、ユーザによる気象情報１０５が例えば降雨情報であれば、実際に雨が降っているか否かの情報が、ユーザの位置情報ともに送信端末５より、データベースシステム１０に送信され記憶部１１に記憶される。
【０１１７】
既に説明した通り、相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３は、それぞれ実測気象情報１０４と関連付けて記憶部１１に記憶される。例えば、相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３と、これらの観測地点と同一の観測地点において、パターン情報１０２，１０３が示す相当温位及び風況によって実際に生じた気象を示す実測気象情報１０４とが関連付けて記憶される。この場合、情報同士が観測地点を指標として関連付けて記憶されることとなる。
【０１１８】
なお、関連付けて記憶する際の指標は、観測地点のみに限られず、その他、日時、温度や湿度等も合わせて関連付けて記憶するための指標としてもよい。
【０１１９】
また、後述するように、予測気象現象の生成をベイジアンネットワークを用いて行う場合には、同一のベイジアンネットワーク内で、相当温位パターン情報１０２、風況パターン情報１０３、及び、実測気象情報１０４がノードを構成することで、これらの情報が関連付けられていても良い。
【０１２０】
このように、本実施形態では、データベースシステム１０の記憶部１１に、相当温位パターン情報１０２、風況パターン情報１０３、実測気象情報１０４及びユーザによる気象情報１０５が、時間の経過とともに蓄積されていき、予測対象領域の予測気象情報を生成するための判断材料となる情報が時間の経過とともに強化されていくこととなる。
【０１２１】
本実施形態において、データベースシステム１０の記憶部１１に蓄積される各種データの水平解像度は特に限定されないが、相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３については、５０〜１００ｍｍ程度であることが好ましい。このような水平解像度の情報を用いて、気象現象の予測を行うことにより、例えば、都市部における道路１本分の領域といった局所的な領域の気象現象を予測することができるからである。
【０１２２】
また、データベースシステム１０の記憶部１１には、上述した情報のみならず、後述する第１演算部１２で生成された予測気象情報や、第２演算部１３で生成された予測精度情報を記憶される。
【０１２３】
また、データベースシステム１０では、記憶部１１が、上述したような各種情報を記憶する場合、各種情報が記憶された順にそのまま記憶されても良いし、所定の指標に基づいてグループ化された情報として記憶されてもよい。例えば、月や任意の３０日間を指標として特定の月や特定３０日間毎のグループ化された情報として記憶されてもよいし、季節を指標として特定の季節毎のグループ化された情報として記憶されてもよい。勿論、元の情報とグループ加飾された情報の両方が記憶されてもよい。
【０１２４】
次に、予測気象情報を生成する手法について説明する。
【０１２５】
図５Ａは、本発明において、予測気象情報を生成するための処置手順の一例を示すフローチャートである。
【０１２６】
予測気象情報の生成は、第１演算部１２において実行する。
【０１２７】
まず、第１演算部１２は、予測時の相当温位の高度分布２′に基づく相当温位パターン情報（予測時相当温位パターン情報）と、風況分布情報３′に基づく風況パターン情報（予測時風況パターン情報）とを取得する（図５Ａ、ステップＳ１１）。
【０１２８】
上記予測時相当温位パターン情報及び上記予測時風況パターン情報の取得方法も、既に説明した記憶部１１に記憶させる相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３の取得方法と同様である。
【０１２９】
次に、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報と、記憶部１１に記憶された相当温位パターン情報１０２とを対比し（図５Ａ、ステップＳ１２）、記憶部１１に記憶された相当温位パターン情報１０２のなかから予測時相当温位パターン情報と関連性がある相当温位パターン情報１０２を抽出する（図５Ａ、ステップＳ１３）。
【０１３０】
このとき、予測時相当温位パターン情報と既に記憶された相当温位パターン情報１０２との対比は、予測対象領域内を上述した水平解像度で区分した各観測点（予測点）毎に行えばよい。
【０１３１】
また、予測時相当温位パターン情報と既に記憶された相当温位パターン情報１０２との関連性の有無は、予め定めた所定の相関の有無を基準に行えばよく、例えば、相当温位パターン情報１０２のパラメータの例である、対流不安定層の厚さｈ０及び相当温位の傾き（ｄｈ／ｄｚ）に着目し、予測時相当温位パターン情報の対流不安定層の厚さｈ０及び相当温位の傾き（ｄｈ／ｄｚ）に対してぞれぞれのパラメータの差が、例えば±１０％以内に収まっているものを相関のある（関連性がある）相当温位パターン情報とすることができる。
【０１３２】
その後、第１演算部１２は、抽出した相当温位パターン情報１０２に基づき、各予測点の気象現象を予測する（図５Ａ、ステップＳ１４）。
【０１３３】
ここでは、抽出した相当温位パターン情報１０２のそれぞれに実際に観測された実測気象情報が関連付けられているため、上記予測時相当温位パターン情報と相関のある相当温位パターン情報が観測された際に、実際に雨が観測されたか否か、観測された降雨量がどれだけか等を把握することができる。そのため、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報に基づく各予測点の気象現象を、例えば、雨が降る確率や、所定の降雨量以上の雨が降る確率等の気象現象の発生確率として予測することができる。
【０１３４】
また、第１演算部１２は、予測時風況パターン情報と、記憶部１１に記憶された風況パターン情報１０３とを対比し（図５Ａ、ステップＳ１５）、記憶部１１に記憶された風況パターン情報１０３のなかから予測時風況パターン情報と関連性がある風況パターン情報１０３を抽出する（図５Ａ、ステップＳ１６）。
【０１３５】
このとき、予測時風況パターン情報と既に記憶された風況パターン情報１０３との対比は、予測対象領域内を上述した水平解像度で区分した各観測点（予測点）毎に行えばよい。
【０１３６】
また、予測時風況パターン情報と既に記憶された風況パターン情報１０３との関連性の有無は、予め定められた所定の相関の有無を基準に行えばよく、例えば、風況パターン情報１０３の１つである風の収束パターン情報１０３ａにおける、収束域の強度、収束域の重心位置、収束域の面積、収束域の円形度、収束域の主軸角度、収束域の最大値の位置、収束域の分散情報、収束値による重み付け重心などのパラメータに着目し、予測時風況パターン情報の各パラメータと対比した際に、相関係数値が、例えば０．８以上に収まっているパラメータを有するものを相関のある（関連性がある）風況パターン情報とすることができる。なお、この相関関係値は、０．７以上で強い相関があるとすることができ、０．８以上とすることがより好ましい。
【０１３７】
この相関係数は、上記パラメータを用いて、次の計算式により算出することができる。  
【数３】
2015182142.tif 000005
【０１３８】
この相関関係を求める際の重みづけとして、ライダー観測データ、定量的情報、および定性的情報の各重みづけは、次のようにすることが好ましい。  
ドップラーライダーにより得られるライダー観測データ（収束域の数、収束線長さ、平均収束値等）については、０．８以上の重みづけをすることができ、０．９以上の重みづけとすることが好ましい。
【０１３９】
また、気象庁観測データから数値計算によって得られる定量的情報（対流不安定層厚み、相当温位の平均鉛直勾配等）については、０．７以上の重みづけをすることができ、０．８以上の重みづけをすることが好ましい。
【０１４０】
また、口コミ等によって得られる定性的情報については、０．７以下の重みづけとすることができ、０．６以下の重みづけとすることがより好ましい。また、この定性的情報に対する初期の重みづけは、０．３以下とすることができ、０．２以下とすることが好ましく、０．１以下とすることがより好ましい。このように初期の定性的情報に対する重みづけを小さくしておくことで、初期に不適切な予報が出力されることを防止できる。
【０１４１】
その後、第１演算部１２は、抽出した風況パターン情報１０２に基づき、各予測点の気象現象を予測する（図５Ａ、ステップＳ１７）。
【０１４２】
ここでは、抽出した風況パターン情報１０３のそれぞれに実際に観測された実測気象情報が関連付けられているため、上記予測時風況パターン情報と相関のある風況パターン情報が観測された際に、実際に雨が観測された否か、観測された降雨量がどれだけか等を把握することができる。そのため、第１演算部１２は、予測時風況パターン情報に基づく各予測点の気象現象を、例えば、雨が降る確率や、所定の降雨量以上の雨が降る確率等の気象現象の発生確率として予測することができる。
【０１４３】
そして、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報から取得された気象現象の発生確率、及び、予測時風況パターン情報から取得された気象現象の発生確率を合成することにより、例えば両方の発生確率を乗じることにより、各予測点の気象現象を予測し、予測対象領域内の気象予報情報を生成する（図５Ａ、ステップＳ１８）。
【０１４４】
また、データベースシステム１０では、相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３がユーザによる気象情報１０５とも関連付けられていても良い。その場合、相関のある相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３を抽出した後、実測気象情報とともにユーザ気象情報も考慮して予測気象情報を生成してもよい。
【０１４５】
なお、ここでは、予測時相当温位パターン情報及び予測時風況パターン情報を用いて予測気象情報を生成する例を説明したが、本発明の実施形態に係るデータベースシステムでは、予測時風況パターン情報のみを用いて予測気象情報を生成してもよい。
【０１４６】
また、データベースシステム１０は第２演算部１３を備えている。
【０１４７】
第２演算部１３は、第１演算部１２で生成された予測気象情報と、実際に発生した気象現象とを対比して、予測精度情報を生成し、生成された予測精度情報を記憶部１１に記憶する。即ち、第２演算部１３は、予測対象領域内の各予測点において行った気象現象の予測が的中していたか否か等を記憶部１１に記憶する。上記予測精度情報は、例えば、気象現象の予測が的中していたか否かの統計値に基づいて算出される。
【０１４８】
そして、予想精度情報が記憶部１１に記憶されている場合は、例えば、新たに第１演算部１２が予測気象情報を生成するために、予測時相当温位パターン情報や予測時風況パターン情報と相関のある相当温位パターン情報１０２や風況パターン情報１０３を抽出した際に、抽出されたパターン情報が予測精度の低かったパターン情報（例えば、算出した統計値において的中率が低かったパターン情報）である場合には、第１演算部１２は、そのパターン情報が相関のあるパターン情報として抽出されたとしても予測気象情報を生成するためのパターン情報から排除する。
【０１４９】
このように、予測精度の低かった相当温位パターン情報１０２や風況パターン情報１０３は使用せずに予測気象情報を生成することで、より予測精度の向上を図ることができる。
また、予測精度情報の統計値に応じて、各パターン情報に信頼性を付与し、この信頼性を考慮してその後の気象現象の予測を行うこともできる。
【０１５０】
また、データベースシステム１０において、第１演算部１２が、予測時相当温位パターン情報や予測時風況パターン情報と、記憶部１１に記憶されたパターン情報とを対比し、記憶部１１に記憶された相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３のなかから、予測時のパターン情報と関連性がある相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３を抽出し、その抽出された相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３と関連づけられた実測気象情報に基づいて、予測気象情報を生成する手法としては下記の手法をとることもできる。
【０１５１】
即ち、第１演算部１２が、予測時のパターン情報と関連性がある相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３を抽出する際に、関連性の指標として特定の予測対象気象を用いる手法をとることもできる。
【０１５２】
ここでは、所定量以上の降雨量の雨が降るか否か（局所的豪雨）を予測対象気象とする場合について説明する。
【０１５３】
まず、第１演算部１２は、記憶部１１に記憶された実測気象情報１０４の中から、所定量以上の降雨量を観測した実測気象情報を選択し、この実測気象情報と関連付けられた相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３を抽出する。
【０１５４】
次に、第１演算部１２は、抽出された相当温位パターン情報１０２のそれぞれについて、予測時相当温位パターン情報との対比を行い、予測時相当温位パターン情報との相関の有無を判断する。なお、相関の有無の判断は、例えば、上述した方法により行えば良い。
【０１５５】
そして、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報と相関のある相当温位パターン情報と、予測時相当温位パターン情報と相関のない相当温位パターン情報との存在比率により、相当温位パターン情報に基づく所定量以上の降雨量の発生確率を算出する。
【０１５６】
また、第１演算部１２は、抽出された風況パターン情報１０３のそれぞれについても、予測時風況パターン情報との対比を行い、予測時風況パターン情報との相関の有無を判断する。ここでも、相関の有無の判断は、例えば、上述した方法により行えば良い。
【０１５７】
そして、第１演算部１２は、予測時風況パターン情報と相関のある風況パターン情報と、予測時風況パターン情報と相関のない風況パターン情報との存在比率により、風況パターン情報に基づく所定量以上の降雨量の発生確率を算出する。
【０１５８】
そして、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報から取得された所定量以上の降雨量の発生確率と、予測時風況パターン情報から取得された所定量以上の降雨量の発生確率とを乗じることにより、各予測点の所定量以上の降雨量の雨が降る可能性を予測し、予測対象領域内の気象予報情報を生成する。
【０１５９】
データベースシステム１０では、相当温位パターン情報１０２及び風況パターン情報１０３と実測気象情報とが関連付けられているため、このような手法により第１演算部１２が予想気象情報を生成することもできる。
【０１６０】
さらに、本発明の実施形態に係るデータベースシステム１０において、第１演算部１２が予測気象情報を生成する手法は、上述した手法に限定されるわけではなく、例えば、第１演算部１２は、記憶部１１に記憶された情報に基づき、各予測点で特定の気象現象が発生する確率をベイジアンネットワーク用いた手法により算出し、その結果に基づいて予測対象領域に予測気象情報を生成してもよい。
【０１６１】
この場合、記憶部１１には、相当温位パターン情報、風況パターン情報（風の収束パターン情報及び風速パターン情報）、予測対象領域内で観測された実測気象情報及び予測対象気象現象を確率変数とするそれぞれのノード、各ノードの確率変数に関する事前確率又は事後確率、並びに、各ノード間のリンク、を少なくとも備えたベイジアンネットワークが記憶されており、第１演算部１２は、予測時相当温位パターン情報及び予測時風況パターン情報と、予測対象気象現象を確率変数とするノードに保持された条件付確率表から抽出された事後確率と、に基づき、予測気象情報を生成する。
【０１６２】
これについて、以下に説明する。
【０１６３】
ベイジアンネットワークを用いた手法により、特定の気象現象が発生する確率を予測し、予測気象情報を生成する本実施の形態では、まず、ベイジアンネットワークを構築する。
【０１６４】
図５Ｂは、本発明で用いられるベイジアンネットワークの一例を模式的に示す図である。
【０１６５】
ベイジアンネットワークは、複数の確率変数の間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し、個々の変数の間の定量的な関係を条件付確率で表した確率モデルであり、確率変数、その間の依存関係を表すグラフ構造、及び、条件付確率の集合によって構成される。
【０１６６】
図５Ｂに示すベイジアンネットワーク２０では、記憶部１１に記憶された、相当温位パターン情報、風の収束パターン情報、風速パターン情報、実測気象情報、及び、ユーザによる気象情報のそれぞれをノードＮ１〜Ｎ５とし、これらのノードＮ１〜Ｎ５を親ノードとする予測対象領域内の各予測地点（Ａ地点〜Ｘ地点）の降雨量をそれぞれノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘとし、これらのノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘを親ノードして、「注意報を発令する」及び「傘が必要となる」をノードＮ７、Ｎ８として、ベイジアンネットワークを構築している。
【０１６７】
ベイジアンネットワーク２０を構成する各ノードＮ１〜Ｎ８では、それぞれのノードは各ノードがとり得る状態に応じた事前確率表又は条件付確率表（ＣＰＴ：Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｔａｂｌｅ）を保持しており、この確率表は、ノードがとる状態が増えるごとに（例えば、観測結果が蓄積される毎に）に更新される。
【０１６８】
ベイジアンネットワーク２０では、ノードＮ１〜Ｎ５は、これらのノードを矢印（リンク）の終点とするノードが存在しないノード、即ち、親の存在しないノードである。
そのため、ノードＮ１〜Ｎ５は、各ノードがとり得る状態に対する確率（事前確率）を状態ごとに事前確率表として保持している。
【０１６９】
ここで、各ノードがとり得る状態はノード毎に適宜選択される要素であり、例えば、相当温位パターン情報のノードＮ１では、相当温位パターン情報のパラメータである、上記対流不安定層の厚さｈ０や上記相当温位の傾き（ｄｈ／ｄｚ）等の上記相当温位パターン情報を表すパターンメータ等がノードＮ１のとり得る状態となる。また、例えば、風の収束パターン情報のノードＮ２では、上述した収束域の強度、収束域の重心位置、収束域の面積、収束域の円形度、収束域の主軸角度、収束域の最大値の位置、収束域の分散情報、収束値による重み付け重心等の上記風の収束パターン情報のパラメータ等がノードＮ２のとり得る状態となり、風速パターン情報のノードＮ３では、風速や風向き等の上記風速パターン情報のパラメータ等がノードＮ３のとり得る状態となる。
【０１７０】
更に、例えば、実測気象情報のノードＮ４では、晴れ、雨、曇り等に実際の気象や、降雨量、気温、湿度等がノードＮ４のとり得る状態となり、ユーザによる気象情報のノードＮ５では、ユーザより提供された晴れ、雨、曇り等の気象や、暑い、寒い、ジメジメする等のユーザの体感に基づく情報等がノードＮ５のとり得る状態となる。
【０１７１】
勿論、ノードＮ１〜Ｎ５のとり得る状態は、これらに限定されるわけではない。また、各状態は、必要に応じて、数値範囲毎等に細分化されていてもよい。
【０１７２】
Ａ地点の降雨量〜Ｘ地点の降雨量を確率変数とするノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘは、それぞれ、ノードＮ１〜Ｎ５を親ノードとするノードであるため、親ノードの状態が発生した際にの自ノード（ノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘ）のとり得る状態の発生確率（事後確率）を親ノードの状態毎に条件付確率表（ＣＰＴ）として保持している。
【０１７３】
ノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘでは、例えば、一定時間（例えば、１時間刻み）後の降雨量（例えば、１ｍｌ刻み）のそれぞれ等がとり得る状態となる。
【０１７４】
また、「注意報を発令する」を確率変数とするノードＮ７や「傘が必要となる」を確率変数とするノードＮ７のそれぞれも、親ノード（Ｎ６ａ〜Ｎ６ｘ）の状態が発生した際に自ノード（Ｎ７、Ｎ８）のとり得る状態の発生確率（事後確率）を親ノードの状態毎に条件付確率表（ＣＰＴ）として保持している。
【０１７５】
各ノードが保持する条件付確率表についてもう少し説明する。
【０１７６】
図５Ｃは、（ａ）は、ベイジアンネットワークの一部を模式的に示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示したベイジアンネットワークを構成する子ノードが保持する条件付確率表を説明するため図である。
【０１７７】
ここでは、図５Ｃの（ａ）に示すように、相当温位パターン情報のノードＮ１、風の収束パターンの情報のノードＮ２を含むｍ個のノードを親ノード群Ｒとして有するＡ地点の降雨量のノードＮ６ａ（自ノードＳ）が保持する条件付確率表（図５Ｃの（ｂ）参照）の例を説明する。
【０１７８】
本例の場合、（ａ）に示すベイジアンネットワーク２０′では、相当温位パターン情報のノードＮ１が、対流不安定層の高さｈ０につき、０ｍ以上１００ｍ以下である、１００ｍを超え２００ｍ以下である、相当温位の傾きｄｈ／ｄｚにつき、０以上０．１以下である、等の複数個（ＮＲ１個）の状態を有しており、風の収束パターン情報のノードＮ２も、収束域の面積につき、１００ｍ２未満である、等の複数個（ＮＲ２個）の状態を有しており、親ノード群に含まれる他のノード（Ｎ３〜Ｎｍ）もまたそれぞれ１個又は複数個（ＮＲ３〜ＮＲｍ）の状態を有している。そのため、親ノード群Ｒがとり得る状態の組み合わせの総数ＮｔｏｔａｌＲは、ＮＲ１×ＮＲ２×ＮＲ３…ＮＲｍ個となる。
【０１７９】
一方、Ａ地点の降雨量のノードＮ６ａ（自ノードＳ）は、「Ｐ時間後にＱｍＬの降雨がある」について、０〜１時間後に０〜１ｍＬの降雨がある、０〜１時間後に１ｍＬを超え２ｍＬ以下の降雨がある、等に複数個（ＳＮｓ個）の状態を有している。
【０１８０】
このような例の場合、図５Ｃの（ｂ）に示すように、ノードＮ６ａが保持する条件付確率表２１は、ＳＮｓ行、ＮＲ１×ＮＲ２×ＮＲ３…ＮＲｍ（＝ＮｔｏｔａｌＲ）列の行列で表される。
【０１８１】
そして、この条件付確率表２１では、行列要素のそれぞれに、親ノード群Ｒの状態を条件とする自ノードＳの条件付確率Ｐ（Ｓ＝ｓｉ│Ｒ＝ｒｊ）が導入されている。具体的には、例えば、行列要素Ａには、「対流層の高さが１００〜２００ｍで、収束域の面積が３００〜４００ｍ２で、・・・が・・・である場合に、０〜１時間後に４〜５ｍＬの雨が降る」確率が、事後確率（条件付確率）として導入されている。
【０１８２】
本実施の形態では、後述するように、このような条件付確率表を用いて、予測時の相当温位パターン情報や風況パターン情報（詳細には、パターン情報を規定するパラメータ（上記ベイジアンネットワークのノードに含まれる状態に相当））等と、上記条件付確率表の各行列要素が有する状態とを対比することにより、予測対象気象情報の発生確率を予測することができる。
【０１８３】
なお、ベイジアンネットワーク２０では、相当温位パターン情報、風の収束パターン情報及び風測パターン情報と、実測気象情報とは同一の子ノードとリンクされているため、相当温位パターン情報と実測気象情報、並びに、風の収束パターン情報及び風測パターン情報と実測気象情報はそれぞれ子ノードを介して関連付けて記憶されていることとなる。
【０１８４】
次に、このようなベイジアンネットワーク２０を用いて、予測対象領域内の予測気象情報を生成する手法を説明する。ここでは、予測対象領域内を上述した水平解像度で区分した各予測地点（上記Ａ地点〜Ｘ地点）の降雨量を予測する場合を例とする。
【０１８５】
本実施の形態では、予測時の相当温位の高度分布２′に基づく相当温位パターン情報（予測時相当温位パターン情報）と、風況分布情報３′に基づく風況パターン情報（予測時風況パターン情報）とを予測地点毎に取得する。その後、予め構築しておいたベイジアンネットワーク２０のノードＮ６ａ〜Ｎ６ｘが保持する条件付確率表（ＣＰＴ）と、予測時相当温位パターン情報及び予測時風況パターン情報とを予測地点毎を対比し、これらの予測時パターン情報が親ノードＮ１〜Ｎ３の状態に全て該当する条件付確率（事後確率）が、上記条件付確率表（ＣＰＴ）内に１つ存在した場合には、その確率を該当する予測地点における降雨の発生確率とする。
【０１８６】
一方、上記条件付確率表（ＣＰＴ）との対比の結果が上記以外の場合には、これらの予測時パターン情報と関連性のある親ノードＮ１〜Ｎ３の状態を有する複数の条件付確率（事後確率）を抽出し、その発生確率を合成することで予測地点における降雨の発生確率とする。ここで、複数の発生確率を合成する手法としては、例えば、予測時のパターン情報と抽出した条件付確率（事後確率）の条件となる状態との相関性を考慮した重み付け平均を用いる手法等を採用することができる。
【０１８７】
なお、予測時パターン情報と親ノードＮ１〜Ｎ３の状態との関連性の有無は、既に説明した方法等により判断すればよい。
【０１８８】
そして、このように算出した降雨の発生確率に基づき、予測対象領域の降雨量に関する予測気象情報を生成する。
【０１８９】
ここでは、予測地点（Ａ地点〜Ｘ地点）の降水量を確率変数とするノードを備えたベイジアンネットワーク２０を用いているため、予測できる気象現象が降雨量であるが、勿論ベイジアンネットワークを用いた手法により、他の気象現象も予測することもができる。その場合は、予測対象気象の発生を確率変数とするノードを備えたベイジアンネットワークを構築し、予測を行えばよい。
【０１９０】
また、ベイジアンネットワーク２０を用いた手法では、単なる気象現象の予測のみならず、この気象現象の発生を条件として、注意報を発令する必要がある確率や傘が必要となる確率も算出することができる、これらの情報は、後述する生活情報を生成するのに有用である。
【０１９１】
また、ベイジアンネットワーク２０では、相当温位パターン情報、風の収束パターン情報、風速パターン情報、実測気象情報、及び、ユーザによる気象情報のそれぞれがノードＮ１〜Ｎ５のように、１つのノードとして記載されているが、必ずしもこれらのノードはそれぞれ１つである必要はなく、各ノードがとり得る状態に応じて、複数のノードに細分化されていてもよい。
【０１９２】
このように、データベースシステム１０の第１演算部１２において、ベイジアンネットワークを用いた手法により、気象現象を予測する場合は、それまでに記憶部１１に蓄積された種々の情報を考慮して気象現象を予測することができるとともに、随時、事前確率及び事後確率を表す確率表が更新されていくため、時間の経過とともにより正確な予測が可能となっていく。
【０１９３】
更に、予測対象領域の環境（状況）変化に応じて、新たなノードを追加することも可能であり、これにより予測精度の向上や予測対象の変更も図ることができる。
【０１９４】
加えて、データベースシステム１０が第２演算部１３を備えている場合には、上述したように予測精度情報を生成することができ、この予測精度情報もまた新たなノードとしてベイジアンネットワーク内に組み入れることができ、これにより予測精度の向上を図ることもできる。
【０１９５】
なお、ベイジアンネットワークにおいて、新たなノードの追加は、公知の方法により行うことができ、この場合、ネットワークの構造によってはＬｏｏｐｙ  ＢＰ法等を採用することも有用である。
【０１９６】
また、ベイジアンネットワークを構成する各ノードは、相対的に信頼性の高いノードと相対的に信頼性の低いノードとが混在していたり、また、他のノードとの相関性が極めて低いノード等が存在したりすることがあるが、そのような場合には、例えば、公知の手法であるＬＫ法（Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ  ｕｓｉｎｇ  ｄｏｍａｉｎ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）や赤池情報量基準に基づく相関性の判断等に基づいて、ノードやリンクの構成を適宜変更してもよい。
【０１９７】
データベースシステム１０は、更に出力部１４を備えており、出力部１４は第１演算部１２で算出した予測結果、及び、その予測結果に関連付けられた生活情報を外部に発信する機能を有する装置であり、表示デバイスとして上記予測結果及び上記予測結果に関連付けられた生活情報をユーザに表示したり、外部の受信端末６に上記予測結果及び上記予測結果に関連付けられた生活情報をユーザ送信したりする。
【０１９８】
従って、データベースシステム１０の記憶部１１には、予測結果に関連付けられうる生活情報も記憶されていることが好ましい。なお、予測結果に関連付けられた生活情報は、例えば、上記ベイジアンネットワークを用いた手法により生成することができる。勿論、他の手法で生活情報を生成したり、既存の情報を生活情報として取り込んでもよい。
【０１９９】
また、出力部１４は予測結果ともに、情報を発信する時点での実際の気象情報も合わせて発信することが好ましい。
【０２００】
次に、本発明の実施の形態に係る気象情報提供システム１が備える受信端末６について、説明する。
【０２０１】
図６、７は、それぞれ受信端末６の表示画面を示す模式図である。
【０２０２】
受信端末６には、Ｗｅｂブラウザが導入されたパーソナルコンピュータであり、Ｗｅｂブラウザを立ち上げて所定のＵＲＬを指定すると、要求に応じた情報が気象情報提供システム１の出力部１４から送信され、図６、７に示されるようなウインドウ２００、３００が表示される。
【０２０３】
ウインドウ２００は、主に個人ユーザ向けの表示画面の一例である。
【０２０４】
ウインドウ２００では、情報選択・表示部２１０、地図表示部２２０、コマンド選択部２３０及びアイコン表示部２４０が１つの画面に表示されている。
【０２０５】
情報選択・表示部２１０には、表示させる情報を選択するための複数のタブと、選択されたタブに応じた情報とが表示される。例えば、「推奨ルート１」のタブ２１１ａを選択すると、目的地までの推奨ルート２１１ｂが表示され、「役立ち情報１」のタブ２１２ａを選択した場合には、予想天気に応じたユーザに役立つ情報２１２ｂ、例えば、推奨ルートで雨が予測されていることに応じた傘の販売店を示す情報等が表示される。また、ユーザが「役立ち情報２」のタブ２１３ａ等の他のタブを選択した場合には、それに合わせて表示される情報が切り替わる。
【０２０６】
地図表示部２２０には、所定の範囲の地図とその地図で表示された地域の気象情報（現在の情報及び予測気象情報）が表示される。例えば、晴れ、曇り、雨の現在の気象がアイコン２２１〜２２３や色分けエリア２２４にて表示され、加えて、今後の雨の地域の移動予想や、雨の止む時期の予想等がコメント２２５、２２６の形式で表示される。
【０２０７】
また、情報選択・表示部２１０のタブで選択した情報とリンクした情報も表示される。例えば、「推奨ルート１」のタブ２１１ａを選択した場合には、地図上でルート２２７が表示される。
【０２０８】
地図表示部２２０に表示される地域はユーザが選択することができ、スライダ２２８を操作することで任意に変更することもできる。
【０２０９】
コマンド選択部２３０には、「雨域回避」「気象情報」「安全安心」等のコマンドを選択するためのボタンが表示されており、コマンドを選択することにより、それに応じた情報が、情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に表示される。例えば、「雨域回避」を選択した場合には、例えば、情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に雨を回避して目的地に到達するための情報等が表示され、「気象情報」を選択した場合には、例えば、図６の地図表示部２２０に示しているような気象情報（現在の情報及び予測情報）等が表示され、「安全安心」を選択した場合には、例えば、現在発令されている警報や注意報に関する情報、局所的集中豪雨の発生に関する場所や時間の予報、一定量を超える総雨量の情報等が情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に表示される。
【０２１０】
アイコン表示部２４０には、複数のアイコンが表示されており、アイコンを選択することによりそれに応じた情報が、情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に表示される。例えば、ペットボトルのアイコンを選択した場合には、飲料水の販売箇所が情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に表示され、傘のアイコンを選択した場合には、傘の必要となる箇所が情報選択・表示部２１０や地図表示部２２０に表示される。
【０２１１】
アイコン表示部２４０に表示させるアイコンは、ユーザが任意に設定することができる。
【０２１２】
ウインドウ３００は、主にビジネスユーザー向けの表示画面の一例である。
【０２１３】
ウインドウ３００では、気象予報表示部３１０、コマンド選択部３２０、ビジネス情報表示部３３０及びインフォメーションウインドウ３４０が１つの画面に表示されている。
【０２１４】
気象予報表示部３１０には、気温変化の予測３１１と天候変化の予測３１２とが表示される。
【０２１５】
コマンド選択部３２０には、「衣類」「雑貨」「日用品」「人員」「営業時間」「利益最大化」「２００万円」等のコマンドを選択するためのボタンが表示されており、コマンドを選択することにより、それに応じた情報が、ビジネス情報表示部３３０に表示される。なお、コマンド選択部３２０は、図示していないが、一のコマンドを選択した場合、そのコマンドを更に細分化したコマンドを選択するためのボタンが表示されるように階層化されている。具体的には、例えば、衣類のコマンドを選択した場合には、更に衣類を細分化した「紳士服」「婦人服」「子供服」「肌着」「帽子」「手袋」「礼服」等のコマンドを選択するためのボタンが表示される。この場合、階層化の層数は任意である。
【０２１６】
ビジネス情報表示部３３０には、コマンド選択部３２０で選択したコマンドについて、予測した気象現象（気象予報）を反映した情報が表示される。例えば、コマンド選択部３２０において、帽子を選択した場合には晴れの天候が予想される１２時〜１３時頃に需要の増加が予測されることがグラフで表示され、傘を選択した場合には雨が予測される９時頃に需要の増加が予測されることがグラフで表示され、アイスを選択した場合には気温の上昇に伴って９時半以降に需要の増加し、特に気温が上昇し晴れの天候が予測される１０時頃と１２時〜１３時頃に需要の更なる増加が予測されることがグラフで表示される。また、ビジネス情報表示部３３０では、スライダ３３１を操作することで表示時間を変更することもできる。
【０２１７】
その他、図示していないが、コマンド選択部３２０において、例えば、営業時間を選択した場合には、気象予報を反映した需要の増減が予測されたうえで、利益を上げるのに適した営業時間がビジネス情報表示部３３０に表示され、例えば、２００万円を選択した場合には、気象予報を反映した需要の増減が予測されたうえで、２００万円の売り上げを確保するのに適した方策がビジネス情報表示部３３０に表示される。
【０２１８】
インフォメーションウインドウ３４０には、気象関連情報は勿論のこと、近接交通情報や、競合店舗の営業情報等のビジネス関連情報が表示される。
【０２１９】
このように、受信端末６の表示画面には、データベースシステム１０で予測された予測気象情報と、この予測気象情報に関連付けられた、ウインドウ２００、３００に表示されるような生活情報とが表示される。そのため、ユーザは、予測気象情報及びこれに関連した生活情報を取得することができ、取得した情報を考慮した適切な行動を選択することができる。
【０２２０】
本発明の気象情報提供システムが備える受信端末の実施形態は、上記した実施形態に限定されるものではなく、適宜設計変更可能である。
【０２２１】
例えば、データベースシステムの出力部から発信され、受信端末で表示される情報はこれまでに説明した情報に限定されるわけではなく、例えば、予測気象情報とその予測気象情報に関連した鉄道、航空機等の運行情報や高速道路の規制情報等が表示されても良いし、予測気象情報とその予測気象情報に関連したコンサートやスポーツイベントの開催情報等が表示されても良いし、予測気象情報とその予測気象情報に関連した遊園地や行楽地、ショッピングモール等でのイベント開催情報等が表示されても良い。
【０２２２】
また、本発明の実施の形態に係る気象情報提供システム１の受信端末６は、ＧＰＳ装置を備えていても良く、この場合は、受信端末６は、受信端末６の位置情報に応じた情報のみを受信するように構成されていてもよい。
【０２２３】
更には、受信端末６には、ユーザの属性、例えば、性別、年齢、職業、家族構成等や、パーソナル情報、例えば、趣味・特技、好物、所有する移動手段等が予め登録されており、これらの登録情報に応じた情報のみを受信するように構成されていてもよい。
【０２２４】
また、上述した実施形態では、受信端末の表示部に予測気象情報等を表示させるためにＷｅｂブラウザを使用しているが、予測気象情報等を表示させるための専用のアプリケーションソフトを使用してもよい。勿論、受信端末はパーソナルコンピュータに限定されず、スマートフォンや携帯電話等であってもよい。
【０２２５】
また、本発明の実施の形態に係る気象情報提供システム１では、送信端末５としての機能と受信端末６としての機能とが一体化された一の端末機器を用いてもよい。
【０２２６】
次に、本発明の実施形態に係る大気観測システムについて説明する。
【０２２７】
上述したように、風の収束パターン情報１０３ａや風速パターン情報１０３ｂ等の風況パターン情報を取得するための風況分布情報は、例えば、大気観測システム３を用いて算出することができる。
【０２２８】
大気観測システム３は、互いに離間して複数台設置されたドップラーライダー３ａ、及び、それぞれドップラーライダー３ａによる観測結果に基づいて観測領域における風況分布情報を生成する風況演算部３ｂを備える。
【０２２９】
以下、大気観測システム３が都市部に設置される場合を例に説明する。
【０２３０】
本発明の実施形態に係る大気観測システム３は、３台のドップラーライダー３ａが所定の位置関係で設置されている。
【０２３１】
上記ドップラーライダーでは、大気中にレーザー光を発射し、エアロゾルからの散乱光（反射光）のドップラーシフトを検出することで、エアロゾルの動きを基準に風況（風向き、風速）を観測する。上記ドップラーライダーでは降雨の有無に関係なく風況を観測することができる。
【０２３２】
また、上記ドップラーライダーは、レーザー光を用いてエアロゾルの観測を行うため、空間分解能及び時間分解能に優れた観測を行うことができる。
【０２３３】
３台のドップラーライダー３ａは、互いに所定の距離離間した略同一高さの高層ビルのそれぞれの屋上に設置され、各ドップラーライダー３ａで観測された視線風速に基づいて風況（風向及び風速）の水平分布情報を算出する。
【０２３４】
風況分布情報の算出は、風況演算部３ｂが実行する。
【０２３５】
各ドップラーライダー３ａは、その視線方向（レーザー光の発信方向）が水平方向に３６０°回転するように構成されており、各ドップラーライダー３ａは、約１分間に１周（３６０°）の周期で定速回転しつつ、例えば、半径約２０ｋｍの範囲の視線風速を連続的（１分毎）に観測する。
【０２３６】
各ドップラーライダー３ａで得られた視線風速のデータは、ドップラーライダー３ａが備える送信器を介して風況演算部３ｂを備える演算装置に転送される。
【０２３７】
上記演算装置としては、ＣＰＵと、ＲＡＭ，ＲＯＭ，ＨＤＤ等の記憶部と、各種入出力インタフェース等とを、備えたコンピュータを使用することができる。このコンピュータには、複数のドップラーライダー３ａのそれぞれで測定された視線風速の観測結果を受信する受信器や、受信した観測結果に基づいて風況の水平分布情報を生成するためのコンピュータプログラムがインストールされており、上記風況演算部３ｂとしての機能は、上記コンピュータプログラムが上記ＣＰＵによって実行されることによって発揮される。
【０２３８】
上記風況演算部３ｂは、各ドップラーライダー３ａの観測結果を合成し、観測領域における風況情報として、例えば、東西方向の風速画像（東西風速画像）及び南北方向の風速画像（南北風速画像）を取得する。
【０２３９】
ここで、風況分布情報を生成する方法としては、種々の手法を採用することができ、例えば、３台以上のドップラーライダーで観測されたデータに基づいて分布情報を生成する場合には最尤推定法により算出すればよく、また、２台のドップラーライダーで観測されたデータに基づいて分布情報を生成する場合には、線形重み付き最小二乗法により算出すればよい。
【０２４０】
これらの手法により、風況演算部３ｂは、例えば、図４（ａ）２に示した画像（東西風速画像、及び、南北風速画像）のような風況分布情報を１分毎に算出する。
【０２４１】
従って、大気観測システム３を用いて風況分布情報を算出し、プレ演算部１５がこの情報に基づいて、風況パターン情報を作製した場合には、１分間毎に風況パターン情報１０３が記憶部１１に記憶される。
【０２４２】
上記風況分布情報は、水平分解能が約１００ｍ程度である。このような水平分解能であれば、都市部において観測を行う場合、上記風況分布情報が観測結果に道路１本分の風況を反映することとなる。上記水平分解能は１００ｍに限定されるわけではなく、観測領域の地表面の状況等を考慮して適宜決定すればよい。
【０２４３】
なお、上記水平分解能は、ドップラーライダー３ａの測定条件（観測間隔）や風況分布情報を生成する際の計算手法により適宜設定することができる。
【０２４４】
大気観測システム３で使用するドップラーライダー３ａとしては特に限定されず、従来公知のドップラーライダーを使用することができる。例えば、部品の汎用性の高さからよく使われている波長１．５μｍ帯の赤外線レーザーを用いたドップラーライダーを使用することができる。
【０２４５】
大気観測システム３において、ドップラーライダー３ａの設置場所は特に限定されず、観測領域の地表面の状況、ドップラーライダーの性能等を考慮して適宜決定すればよい。
【０２４６】
ドップラーライダー３ａは、その特性上、遮蔽物の陰になる部分はレーザー光が到達せず測定を行うことができない。そのため、ドップラーライダー３ａは、周囲に遮蔽物が存在しない高さに設置する必要がある。このことから都市部に設置する場合には、ドップラーライダー３ａは、例えば、２００ｍ程度の高さに設置することが考えられる。
【０２４７】
また、各ドップラーライダー３ａは、設置高度の差が０〜１０ｍ程度になるように設置されることが好ましい。この程度の高度差であれば測定高度が異なっていても、風況に大きな差がないからである。
【０２４８】
大気観測システム３では、ドップラーライダー３ａは複数台設置されていれば良く、その設置台数は２台でも良いが、３台以上が所定の位置関係で設置されていることが好ましい。
【０２４９】
２台のドップラーライダーで観測領域内を観測した場合、観測領域内の風向きによっては測定結果に誤差が生じる場合があるのに対し、３台以上のドップラーライダーを用いて観測領域内を観測することにより、より少ない誤差で観測領域の風況を計測することができるからである。
【０２５０】
これについて、シミュレーション結果を参照しながら説明する。
【０２５１】
図８（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ２台のドップラーライダーにより特定の風向きの風を観測した際の測定誤差をシミュレーションした結果をカラー画像で示す図である。図９は、３台のドップラーライダーにより特定の風向きの風を観測した際の測定誤差をシミュレーションした結果をカラー画像で示す図である。
【０２５２】
なお、本シミュシミュレーションは、単体のドップラーライダーの視線風速誤差を０．１ｍ／ｓとして行った。
【０２５３】
２台のドップラーライダーによる観測のシミュレーション結果では、図８に示したように、ドップラーライダー同士を結ぶ線と風向きとが平行（両者のなす角の角度が０°）の場合には測定誤差が極めて小さいのに対し（図８（ａ）参照）、ドップラーライダー同士を結ぶ線と風向きとのなす角の角度が４５°や９０°の場合には、各ドップラーライダーからの距離がほぼ等距離にある領域付近で測定誤差が大きくなっていた（図８（ｂ）、（ｃ）参照）。
【０２５４】
一方、３台のドップラーライダーによる観測のシミュレーション結果では、図９に示したように、各ドップラーライダーが正三角形の頂点に位置するようにドップラーライダーを配置することにより測定誤差が極めて小さくなった。
【０２５５】
従って、大気観測システム３では、少なくとも２台のドップラーライダーによって観測される領域を観測領域としてもよいが、３台以上のドップラーライダーによって観測される領域を観測領域とすることが好ましい。
【０２５６】
また、上述したシミュレーションの結果より、３台以上のドップラーライダーを設置する場合、ドップラーライダーは、各ドップラーライダーが正三角形の頂点に位置するように配置することが最適であると考えられる。
【０２５７】
一方、ドップラーライダー３ａをビル等の建物の屋上に設置して大気観測システム３を運用する場合には、必ずしも各ドップラーライダー３ａが正三角形の頂点に位置するように配置することができるわけではない。そのため、実際の運用では、各ドップラーライダー３ａを可能な限り測定誤差が小さく、かつ、より少ないドップラーライダー３ａで広い範囲を観測領域とできるように設置することが好ましい。
【０２５８】
そこで、大気観測システム３におけるドップラーライダー３ａの設置位置（観測点）の決定手法として好ましい手法を以下に説明する。
【０２５９】
まず、観測領域を１台で最も広くカバーすることができる観測点（観測点Ａ）を決定する。
【０２６０】
次に、観測点Ａに設置したドップラーライダーの観測可能領域内にあって、観測点Ａからもっとも遠い観測点（観測点Ｂ）を決定する。
【０２６１】
次に、観測点を１点追加することによって、測定誤差が予め設定しておいた許容誤差Ｔｈ（例えば、０．１〜０．２ｍ／ｓ程度）以下となり、かつ、観測可能領域が最も広がる観測点を選択し、新たな観測点（観測点Ｃ）とする。なお、測定誤差は風向きにより変化するため、すべての風向きに対する最大の測定誤差を新たな観測点を追加することによる誤差とする。
【０２６２】
その後、上記観測点Ｃを選択する手法と同様の手法を繰り返し行い、新たな観測点（観測点Ｄ、Ｅ、Ｆ・・・）を順次追加する。
【０２６３】
そして、新たな観測点を追加することにより広がる観測可能領域の面積が、予め設定しておいた面積以下となった場合に新たな観測点の追加を終了する。
【０２６４】
また、観測点の追加は、予定していた観測対象領域全体をカバーすることができた時点で終了してもよい。
【０２６５】
このような手法を用いてドップラーライダーの設置位置（観測点）を決定することにより、効率（観測測定、コストパフォーマンス）の良い大気観測システムを構築することができる。
【０２６６】
また、上述した手法において、新たな観測点を追加することにより生じる測定誤差は以下の手法により算出すればよい。図１０は、本発明の大気観測システムにおける水平風速の算出方法を説明するための参照図である。
【０２６７】
まず、Ｎ個点に設置したドップラーライダーを用いて水平風速（東西風ｕ、南北風ｖ）を算出する。ここで、東西方向及び南北方向のそれぞれを図１０におけるＸ方向及びＹ方向とし、各ライダーの設置座標を（ｘｎ，ｙｎ）とし、得られる視線方向風速をｖｒｎとする。この場合、各ライダーの設置座標（ｘｎ，ｙｎ）と各ライダーの設置座標からＬｎ離れた点Ｐ（ｘ，ｙ）とは下記の関係（３）〜（５）を充足する。
【０２６８】
【数４】
2015182142.tif 000006
【０２６９】
そして、点Ｐ（ｘ，ｙ）で推定される東西風ｕ及び南北風ｖを下記計算式（６）、（７）による重み付き最小二乗法で算出する。
【０２７０】
【数５】
2015182142.tif 000007
【０２７１】
このとき、各ドップラーライダーに対する重みをｗｎとすると、重みｗｎは、下記式（８）
【０２７２】
【数６】
2015182142.tif 000008
【０２７３】
（式中、Ａは任意定数である。）、及び、下記式（９）
【０２７４】
【数７】
2015182142.tif 000009
【０２７５】
のいずれかから選択することができる。
【０２７６】
そして、各ドップラーライダーの観測誤差（重み付け前）が一定（＝Δｖｒ）であると仮定すると、東西風誤差Δｕ（ｘ，ｙ）及び南北風誤差Δｖ（ｘ，ｙ）はそれぞれ下記計算式（１０）、（１１）により算出することができる。
【０２７７】
【数８】
2015182142.tif 000010
【０２７８】
そして、東西風誤差Δｕ（ｘ，ｙ）及び南北風誤差Δｖ（ｘ，ｙ）より、測定誤差の最大値は、
【０２７９】
【数９】
2015182142.tif 000011
【０２８０】
となる。
【０２８１】
上述したように、ドップラーライダーを新たに追加した際に上記測定誤差の最大値が予め設定しておいた許容誤差Ｔｈ以下となる領域の面積をドップラーライダーの設置可能ポイント毎に算出し、観測可能領域が最も広がる観測点を新たな観測点（観測点Ｃ）とする。
【０２８２】
本発明の大気観測システムの実施形態は、上記した実施形態に限定されるものではなく、適宜設計変更可能である。
【０２８３】
例えば、大気観測システム３では、ドップラーライダー３ａは水平方向にレーザー光を発射し、その周囲を走査することにより、ドップラーライダーの設置高度と同高度の風況を観測しているが、本発明の大気観測システムではドップラーライダーによる走査方向は必ずしも水平方向に限定されるわけではなく、斜め上方向にレーザー光を発射し、同様に走査を行ってもよい。この場合、風況等の大気情報の鉛直分布情報を観測することができる。また、レーザー光の発射方向を走査毎に変更してもよい。
【０２８４】
このような大気現象観測システムを使用して大気を観測することにより、本発明のデータベースシステムで用いる風況パターン情報を作製するための風況分布情報を取得することができる。
【０２８５】
本発明の実施形態に係る気象予報システムは、既に説明したデータベースシステム１０と大気観測システム３とを備えた気象予報システムであって、データベースシステム１０で用いられる予測対象領域における風況分布情報が、大気観測システム３により取得された風況分布情報である。
【０２８６】
このような気象予報システムもまた本発明の１つである。
【０２８７】
次に、本発明の別の実施形態にかかる気象予報システム１Ａについて説明する。この気象予報システム１Ａは、先に説明した実施形態の気象予報システム１と同じハードウェアを用いるため、ハードウェア構造の詳細な説明は省略する。なお、気象予報システム１におけるデータベースシステム１０は、気象予報システム１Ａにおける気象予報システム１０Ａとして機能する。また、先の実施形態で説明した第２演算部１３を利用せず、プレ演算部１５で演算した相当温位に関するデータを用い、第１演算部で演算する確率予測の結果を出力部１４から出力する構成とする。
【０２８８】
図１１は、気象予報システム１Ａのベイジアンネットワーク４２０の構成を示すブロック図である。ベイジアンネットワーク４２０は、データ入力部４１８から相当温位関連データ（対流不安低層厚み４１８ａ、相当温位の平均鉛直勾配４１８ｂ）、ドップラーライダーによるライダー観測データ（収束域の数４１８ｃ、収束線長さ４１８ｄ、平均収束値４１８ｅ等の風況情報）、手入力データ（口コミ情報（１）４１８ｆ、口コミ情報（２）４１８ｇ、口コミ情報（３）４１８ｈ））を取得する。これらのデータは、図１と共に説明した気象庁モデルデータ２、大気観測システム３、気象庁観測データ４、及び送信端末５等から入力されたものである。
【０２８９】
ベイジアンネットワーク４２０は、様々な視点から見た確率予測を行う演算部である。ベイジアンネットワーク４２０は、極端気象の発生しやすさ（蓋然性）４２０ａ、数年間の「長期記憶」を持った極端気象の発生確率４２０ｂ、「季節毎」の記憶に基づく極端気象の発生確率４２９ｃ、および、過去３０日の記憶に基づく極端気象の発生確率４２０ｄ等で構成されている。このベイジアンネットワーク４２０に用いる発生確率は、これらに限らず、適切な発生確率を適宜追加して構成することができる。
【０２９０】
発生確率出力部４１２は、予測対象の領域毎（Ａ領域４１２ａ、Ｂ領域４１２ｂ、Ｃ領域４１２ｃ、Ｄ領域４１２ｄ）に予測対象気象情報（発生する事象）を出力する。
【０２９１】
図１２は、ベイジアンネットワーク４２０の構成をデータのインプット及びアウトプットと演算式の観点から表記したブロック図である。  
データ入力部４１８は、予測地域及び近傍の気象予報モデルＸＦ、ドップラーライダーで観測したライダー観測データＸＬ、過去のレーダー情報と雨量計情報とで構成される過去雨量データＸＲ、口コミデータＸＰ、及び、都市インフラ状況ＸＧを取得し、ベイジアンネットワーク４２０に入力する。このデータ入力部４１８により取得するデータは、観測値の全集合をＸ（親の無いノード）としている。ここで、気象予報モデルＸＦにより入力されるデータには、大気の状態が不安定か否かを判定できる情報、すなわち相当温位に関する情報が含まれている。また、ライダー観測データＸＬとして入力されるデータには、上昇気流発生の原因となる風の収束に関する情報が含まれている。
【０２９２】
発生確率出力部４１２は、ベイジアンネットワーク４２０から算出される街区毎の豪雨予測ＹＲ、商品売り上げデータＹＢ、および、災害対応ガイダンスＹＧ等の事象の発生確率を出力する。この発生確率出力部４１２により出力するデータは、推定すべき量の全集合をＹ（子の無いノード）としている。
【０２９３】
ベイジアンネットワーク４２０は、データ入力部４１８から入力された各種データ（親のないノード）から、発生確率出力部４１２で発生確率を出力する対象である事象（子のないノード）に状態移行する確率を示すベイズノード群で構成されており、事後確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ）を推定する。
【０２９４】
このベイジアンネットワーク４２０は、先の実施形態において図５Ｃの（ｂ）とともに説明した条件付確立表（ＣＰＴ）を用いる。この点については先の実施形態と同一であるため、詳細な説明を省略する。
【０２９５】
図１３は、条件付確立表（ＣＰＴ）を用いたベイズフィルタ推定を説明する説明図である。図１３（Ａ）は、ベイズフィルタ推定の流れを示すフローチャートであり、図１３（Ｂ）は、各ノードの状態推定法におけるベクトルを説明する説明図である。
【０２９６】
図１３（Ａ）に示すように、気象予報システム１０Ａは、観測値を取得し、プレ演算部１５（図１参照）により相当温位を算出するなど推定すべき量の結果データベースを作成しておく（ステップＳ４０１）。
【０２９７】
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、ステップＳ４０１で新しく得られた観測値集合（Ｘ）をノードにセットする（ステップＳ４０２）。ここで、親ノードも観測値も持たないノードがでたときには、事前確率を代入しておく。また、下端のノードにも主観確率（主観によって予め定めた確率）を入れておく。
【０２９８】
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、各ノードの状態変数を順に得ていく（ステップＳ４０３）。  
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、知りたい対象Ｙの各要素の事後確率Ｐ（ｙ＿ｉ｜Ｘ）を導出する（ステップＳ４０４）。  
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、条件付確立表（ＣＰＴ）をアップデートして学習させる。ここでノード構造を変更する場合、全データベースを用いて条件付確立表（ＣＰＴ）を全て作り直す（ステップＳ４０５）。
【０２９９】
また、気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、Ｙについての事前分布から、よく一致する確率分布（ディレクトリ分布など）を得ておく（ステップＳ４０６）。
【０３００】
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、前記ステップＳ４０４で得られたＰ（ｙｉ｜Ｘ）を取得した後、すべてのｙｉの値について確率を導出し、確率分布関数に最小二乗法にてフィッティングさせる（Ｓ４０７）。
【０３０１】
気象予報システム１０Ａは、第１演算部１２（図１参照）により、再尤値を求めるべき確率として出力する（ステップＳ４０８）。
【０３０２】
以上のフローチャートにより、条件付確立表（ＣＰＴ）を常時更新することができるとともに、再尤値を求める確率として出力できる。
【０３０３】
図１３（Ｂ）は、各ノードの状態推定法を示している。  
上流側の観測によって得たＫ個のデータ（気象予報モデル、ライダー観測データ、過去雨量データ、口コミデータ、及び、都市インフラ状況など）により、上流観測ベクトルは、Ｘｕ＝［ｘｑ１，ｘｑ２，…，ｘｑｋ］として与えられる。  
上流状態ベクトルは、Ｒ＝［ｒ１，ｒ２，…，ｒＭ］として与えられる。  
Ｓの状態数は、Ｎとする。  
下流状態ベクトルは、Ｔ＝［ｔ１，ｔ２，…，ｔＬ］として与えられる。  
下流側の観測によって得られるＬ個のデータ（豪雨予測、商品売り上げデータ、および、災害対応ガイダンス等）として、下流観測ベクトルは、Ｘｄ＝［ｘ１，ｘ２，…，ｘｕＬ］として与えられる。
【０３０４】
ここで、上流のＸｕと下流のＸｄは条件的独立であるから、次の式（１２）が成立する。  
Ｐ（Ｓ＝Ｓｎ）  
＝Ａ・Ｐ（Ｘｕ｜Ｓ＝Ｓｎ）Ｐ（Ｓ＝Ｓｎ｜Ｘｄ）  
＝Ａ・ωｕ（Ｓ＝Ｓｎ）ωｄ（Ｓ＝Ｓｎ）            …(12)
※Ａは尤度を確率値に正規化する定数を示す。  
ωｕ（Ｓｎ）、ωｄ（Ｓｎ）は上流と下流の観測のＳへの寄与分を示す。
【０３０５】
そして、ωｕ（Ｓ＝Ｓｎ）、ωｄ（Ｓ＝Ｓｎ）は、次の式（１３）,式（１４）によって計算することができる。
【０３０６】
【数１０】
2015182142.tif 000012
【０３０７】
【数１１】
2015182142.tif 000013
この解き方として、観測値が与えられるノードはその値を導入する。最上流で観測値が与えられないノードには、事前確率を導入する。最下流で観測値が与えられないノードには、無情報として一様分布を導入する。さらに、上流や下流のノードがある場合は、再帰的に上式を適用してゆくことでネットワークのすべてのノードの状態確率が得られる。
【０３０８】
なお、矢印の向きを考えない場合にループがないネットワークは、上記の方法のみベイジングネットワークを解くことができるが、今回の実装では矢印の方向を考慮しない場合にループが発生する。従って、例えばＬｏｏｐｙＢＰ法等の手法を導入し、複結合ネットワークに対応する。
【０３０９】
図１４（Ａ）は、気象予報システム１０Ａが第１演算部１２（図１参照）により実行する条件付確率表（ＣＰＴ）のメンテナンス処理を示すフローチャートである。
【０３１０】
メンテナンス処理の最初に、第１演算部１２は、欠測値に適当な定数を導入しておく（ステップＳ４２１）。ここで、データ量が十分でなくＣＰＴの全要素にデータが入らない場合は、反復解法により、未観測なデータについての期待値を計算し欠測値をあらかじめなくしておく。
【０３１１】
第１演算部１２は、実際の観測データを導入して、モデル推定を行いデータ欠測についての推定値を確率分布として得る（ステップＳ４２２）。
【０３１２】
第１演算部１２は、条件付確率表（ＣＰＴ）の欠測部に、上記推定から計算される値を導入する（ステップＳ４２３）。
【０３１３】
第１演算部１２は、条件付確率表（ＣＰＴ）の変化が閾値以上か否か判定し、閾値以上であれば（ステップＳ４２４：Ｙｅｓ）、ステップＳ４２２に戻って処理を繰り返す。
【０３１４】
第１演算部１２は、閾値以上でなければ（ステップＳ４２４：Ｎｏ）、得られた結果を条件付確率表（ＣＰＴ）として保存する（ステップＳ４２４）。
【０３１５】
このようにして、ループラーニングを実行して条件付確率表（ＣＰＴ）を常に更新することができ、期間経過と共に精度を向上させていくことができる。  
なお、ネットワークのループ構造を極力減らすため、リンク間の条件的確率を求め、情報量基準（既知情報量基準など）に基づき、相関の悪いノードは取り除くことが好ましい。
【０３１６】
また、ノード追加については、データ学習のみでは偽相関が発生する可能性があるため、知見（論文、ユーザー）などを組み合わせることが好ましく、ＬＫ法（Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ  ｕｓｉｎｇ  ｄｏｍａｉｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）などを用いることができる。  
また、学術論文の成果に使われたデータなど信頼性の高い情報をさらに追加学習させてＣＰＴを強化することが好ましい。
【０３１７】
図１４（Ｂ）は、気象予報システム１０Ａが第１演算部１２（図１参照）により実行するゲリラ豪雨の可能性を判定するフローチャートである。
【０３１８】
第１演算部１２は、観測領域で収束を検出し（ステップＳ４３１）、相当温位の鉛直プロファイルによって大気が安定しているか否かを判定する（ステップＳ４３２）。  
鉛直プロファイルがｄθｅ／ｄｚ≦０の条件を満たさないとき（ステップＳ４３２：Ｎｏ）、第１演算部１２は、大気が安定であるから判定を終了する（ステップＳ４３３）。
【０３１９】
鉛直プロファイルがｄθｅ／ｄｚ≦０の条件を満たすとき（ステップＳ４３２：Ｙｅｓ）、第１演算部１２は、大気が不安定であるからゲリラ豪雨の可能性を予測する予測処理を開始する。この予測処理では、上述したベイジアンネットワーク４２０を用いて得られた推定情報を用いて判定する。
【０３２０】
推定情報により、ある領域のある時刻において、少なくとも０．１ｓ−１の収束量が認められなければ（ステップＳ４３４：Ｎｏ）、第１演算部１２は、ゲリラ豪雨の可能性は殆どなしと判定する（ステップＳ４３５）。
【０３２１】
少なくとも０．１ｓ−１の収束量が認められ（ステップＳ４３４：Ｙｅｓ）、少なくとも０．５ｓ−１の収束量が認められなければ（ステップＳ４３６：Ｎｏ）、第１演算部１２は、その領域その時刻においてゲリラ豪雨の可能性小と判定する（ステップＳ４３７）。
【０３２２】
少なくとも０．５ｓ−１の収束量が認められ（ステップＳ４３６：Ｙｅｓ）、少なくとも１ｓ−１の収束量が認められなければ（ステップＳ４３８：Ｎｏ）、第１演算部１２は、その領域その時刻においてゲリラ豪雨の可能性中と判定する（ステップＳ４３９）。
【０３２３】
少なくとも１ｓ−１の収束量が認められれば（ステップＳ４３８：Ｙｅｓ）、第１演算部１２は、その領域その時刻においてゲリラ豪雨の可能性大と判定する（ステップＳ４４０）。
【０３２４】
図１５は、気象予報システム１０Ａが第１演算部１２（図１参照）により観測データの取得と予測処理の実行タイミングを制御する動作のフローチャートである。
【０３２５】
第１演算部１２は、ドップラーライダーによる観測タイミングになると（ステップＳ４６１：Ｙｅｓ）、ドップラーライダーによるライダー観測データを取得する（ステップＳ４６２）。この観測タイミングは、１分毎、５分毎、１０分毎など、気象庁による気象データの発表間隔よりも短い時間（半分以下とすることができ、１／５以下とすることが好ましく、１／１０以下とすることがより好ましい）で構成される適宜のタイミングとすることができる。また、ライダー観測データの取得は、記憶部１１（図１参照）に保存していくだけの取得とする、あるいはその都度にベイジアンネットワーク４２０に取り込んでデータ同化する等、適宜の処理とすることができる。また、ここで取得するライダー観測データは、風の収束パターン情報１０３ａ（図１参照）及び風速パターン情報１０３ｂを含む風況パターン情報１０３、あるいはこの風況パターン情報１０３を得るための観測データそのもの（観測時刻における各対象領域の風速および風向等）とすることができる。
【０３２６】
前記ライダー観測データの取得後、あるいはステップＳ４６１で観測タイミングでなかった場合、第１演算部１２は、気象庁観測データの発表タイミングまでステップＳ４６１に処理を戻して待機する（ステップＳ４６３：Ｎｏ）。
【０３２７】
気象庁観測データの発表タイミング（例えば３時間毎）になると（ステップＳ４６３：Ｙｅｓ）、第１演算部１２は、気象庁観測データを取得する（ステップＳ４６４）。この気象庁観測データには、相当温位を算出するための気圧や気温等の情報、降雨情報、実測気象情報１０４（図１参照）等、適宜の情報が含まれている。また、この気象庁観測データには、発表時刻の２時間３０分前の実測データと、この２時間３０分前から３９時間後までの一時間毎の予報気象データが含まれている。
【０３２８】
第１演算部１２は、ベイジアンネットワーク４２０を用いた予測処理を実行する（ステップＳ４６５）。この予測処理では、相当温位を含む気象庁観測データとドップラーライダーによる風況データを入力データとし、現在時刻から所定時間先（例えば３時間先や６時間先など）までの所定時間間隔毎（例えば１分毎、５分毎、あるいは１０分毎など）の予報情報を出力データとして、ベイズフィルタを用いた推定を行う。この推定は、図１３（Ａ）、図１３（Ｂ）、図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）と共に説明した各処理によって実施する。
【０３２９】
第１演算部１２は、予測結果を領域別かつ時間別に出力する（ステップＳ４６６）。この出力は、先の実施形態で説明したように外部の受信端末６（図１参照）にデータ送信する形での出力とするなど、適宜の出力とすることができる。
【０３３０】
その他、相関関係や相当温位等については、先の実施形態と同一の処理を行うため、その詳細な説明を省略する。
【０３３１】
以上の構成および動作とすることで、第２の実施形態において、局所的豪雨が発生し得る大気が不安定な状態になるまでは、大気の安定性のみを判定しておき、大気の状態が不安定になった段階以降に複雑な演算が必要となるベイジアンネットワーク４２０を用いた予測処理を実行することができる。これにより演算負荷を軽減しつつ適切な予報を行うことができる。
【０３３２】
また、ベイジアンネットワーク４２０では、ライダー観測データによって風の収束情報を加味した予報ができるため、局所的豪雨を精度よく事前に予測することができる。すなわち、局所的豪雨は、大気が不安定な状態（下層に暖かく湿った空気がある状態）で、風が収束している部分において、所定の強い上昇気流が所定の時間生じた場合に、その上昇気流の生じた周辺で発生する。これは、水平方向に風が収束すると、集まった風が上下のどちらかへ流れるが、下に地面があることから上にしか流れることができず、これによって強い上昇気流が発生することによる。持ち上げられた暖かかく湿った空気の水分が飽和すると水滴となって一気に落下し、これが局所的豪雨となる。この関係によって局所的豪雨が発生することを、気象庁観測データによる大気の不安定に基づくベイズフィルタ（ノードの発生確率）と、風の収束に基づくベイズフィルタ（ノードの発生確率）を用いて、細かい領域毎に予測するため、一般の天気予報よりも細かい領域で局所的豪雨を精度よく予測できる。
【０３３３】
また、相関関係等についてデータの性質に応じた重みづけを行うことで、精度の良い予測を行うことができる。
【０３３４】
また、従来の気象予報であれば観測値同士が相関をもってはいけないというルールの下でなければ演算できなかったが、本発明により観測値同士の相関があっても重みをつけて適切に演算することができる。特に、方向と強度を有するベクトルを用いて確率推定するベイジアンネットワーク４２０を用いることで、特異ベクトルを抽出することができ、局所的豪雨等を精度よくかつ早目に検出することができる。すなわち、局所的豪雨の予報を行うとき、例えば局所的豪雨の１０分前の警報等では、洗濯物の取込等に間に合わず遅いという問題がある。これに対して、随分先（３時間先や６時間先等）も含めた予報を行うことで、直前の予報で対応が間に合わないといったことを防止できる。  
また、条件付確率表（ＣＰＴ）を随時自動更新することができるため、期間が経過するにつれて高精度な予報を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０３３５】
この発明は、例えば局所的豪雨の予測など、気象予測を行う産業、および気象予測の結果を応用する産業に利用することができる。
【符号の説明】
【０３３６】
１  気象情報提供システム
２  気象庁モデルデータ
３  大気観測システム
３ａ  ドップラーライダー
３ｂ  風況演算部
４  気象庁観測データ
５  送信端末
６  受信端末
１０  データベースシステム
１１  記憶部
１２  第１演算部
１３  第２演算部
１４  出力部
１５  プレ演算部
２０、２０′  ベイジアンネットワーク
２１  条件付確率表
１０２、２′  相当温位パターン情報
１０３、３′  風況パターン情報
１０３ａ  風の収束パターン情報
１０３ｂ  風速パターン情報
１０４  実測気象情報
１０５  気象情報
２００、３００  ウインドウ
２１０  情報選択・表示部
２２０  地図表示部
２３０  コマンド選択部
２４０  アイコン表示部
２１１ａ、２１２ａ、２１３ａ  タブ
２２１〜２２３  アイコン
２２４  色分けエリア
２２５、２２６  コメント
２２７  ルート
２２８  スライダ
３１０  予報表示部
３２０  コマンド選択部
３３０  情報表示部
３４０  インフォメーションウインドウ
３１１  気温変化の予測
３１２  天候変化の予測
３３１  スライダ
【図１】
2015182142.tif 000014
【図２】
2015182142.tif 000015
【図３】
2015182142.tif 000016
【図４】
2015182142.tif 000017
【図５Ａ】
2015182142.tif 000018
【図５Ｂ】
2015182142.tif 000019
【図５Ｃ】
2015182142.tif 000020
【図６】
2015182142.tif 000021
【図７】
2015182142.tif 000022
【図８】
2015182142.tif 000023
【図９】
2015182142.tif 000024
【図１０】
2015182142.tif 000025
【図１１】
2015182142.tif 000026
【図１２】
2015182142.tif 000027
【図１３】
2015182142.tif 000028
【図１４】
2015182142.tif 000029
【図１５】
2015182142.tif 000030
【国際調査報告】
2015182142.tif 000031
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