(57)【要約】【課題】予測すべき時間の長さに伴う予測結果の精度低下を軽減する。【解決手段】データ蓄積部１２は、取得された気象観測データと気象予測データとを記憶すると共に、天気パターンテーブル１５に基づいて所定期間の気象観測データを天気パターン毎に分類する。さらに、データ蓄積部１２は、天気パターン毎に所定期間の気象予測データと気象観測データとの差を算出し、予測誤差データとして記憶する。予測データ補正部１３は、基準時刻から所定期間以前の気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して基準時刻以降の天気パターンを判定し、この天気パターンに該当する予測誤差データを読み出す。そして、読み出された予測誤差データをもとに基準時刻以降の気象予測データを補正して気象情報表示部１４に出力する。【選択図】      図１
2008102115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算する気象予測手段と、
前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得する取得手段と、
前記取得手段で順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶する記憶手段と、
基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定する判定手段と、
前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正する補正手段と
を具備することを特徴とする気象予測システム。
【請求項２】
前記補正手段は、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する、前記基準時刻の予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、前記読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする請求項１記載の気象予測システム。
【請求項３】
前記判定手段は、前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを一定時間毎に区分して、この時間区分毎に前記天気の種類を判定し、
前記補正手段は、前記判定された時間区分毎の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを前記時間区分毎に補正することを特徴とする請求項１記載の気象予測システム。
【請求項４】
気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算し、
前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得し、
前記順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶し、
基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定し、
前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする気象予測方法。
【請求項５】
前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する、前記基準時刻の予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、前記読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする請求項４記載の気象予測方法。
【請求項６】
前記判定は、前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを一定時間毎に区分して、この時間区分毎に前記天気の種類を判定し、
前記判定された時間区分毎の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを前記時間区分毎に補正することを特徴とする請求項４記載の気象予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、気象予測モデルを利用して局地の気象予測を行う気象予測システム及び気象予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
局地の気象現象を予測する気象予測システムにあっては、気象予測モデルを利用する。この気象予測モデルとは、気象庁が提供する２０ｋｍメッシュで予測した気象予測計算結果（ＲＳＭ：Regional Spectral Model）と呼ばれる気象データを初期値として、より細分化したメッシュにて気象現象を再現するものである。
【０００３】
ところで、上記気象予測システムにあっては、気象レーダ等の観測値を気象予測モデルに同化させて予測値と整合をとることで、気象予測モデルの予測計算の精度を向上させる、いわゆるデータ同化技術の開発が進められている（例えば、特許文献１又は特許文献２を参照。）。ところが、この同化効果は数時間先程度の短時間予測において効果が高く、比較的長時間での予測計算で効果が低い。したがって、予測すべき時間が長くなるに従って観測値と予測値との差が広がってしまい、予測精度が低下することになる。
【特許文献１】特開２００４−１０９００１公報
【特許文献２】特開２００３−０９０８８８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上述べたように、従来の気象予測システムでは、データ同化により予測精度の向上を図っているが、予測すべき時間が長くなるに従って予測結果の精度が低下してしまうという課題がある。
【０００５】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、予測すべき時間の長さに伴う予測結果の精度の低下を軽減することができ、これによって全体の予測精度を向上させることできる気象予測システム及び気象予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためにこの発明に係わる気象予測システムは、気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算する気象予測手段と、前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得する取得手段と、前記取得手段で順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶する記憶手段と、基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定する判定手段と、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正する補正手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
また、この発明の気象予測方法は、気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算し、前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得し、前記順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶し、基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定し、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする。
【０００８】
上記構成では、天気の種類毎に蓄積された過去の予測誤差データを用いて気象予測データを補正するため、データ同化による長時間予測精度の低下を効果的に軽減することができ、全体の予測精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【０００９】
したがってこの発明によれば、予測すべき時間の長さに伴う予測結果の精度低下を軽減することができ、これによって全体の予測精度を向上させることのできる気象予測システム及び気象予測方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。  
（第１の実施形態）  
図１は、この発明に係わる気象予測システムの第１の実施形態を示すブロック図である。図１において、気象予測部１１は、気象予測モデルを用いて定期的に気象予測を行い、所定の時刻における気象予測データを算出するもので、ここで算出された気象予測データはデータ蓄積部１２に供給される。このデータ蓄積部１２は、気象予測部１１から供給される気象予測データと共に、気象庁ＡＭｅＤＡＳ（Automated Meteorological Data Acquisition System）等の外部気象観測装置から定期的に提供される気象観測データを取り込んで記憶する。なお、気象予測データ及び気象観測データとしては、例えば、降水量、気温、風向・風速、日照時間等が含まれるものとする。
【００１１】
さらに、データ蓄積部１２は、天気パターンテーブル１５を参照して、所定期間毎の気象観測データを天気の種類を表す天気パターン別に分類する。天気パターンテーブル１５は、例えば図２に示すように構成され、所定期間の気象観測データの各要素が所定の条件を満たすか否か（ＴＲＵＥ／ＦＡＬＳＥ）の組み合わせと晴、雨、曇等の天気パターン（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，…）との関係を示すテーブルである。所定の条件とは、例えば、降水量（０ｍｍ）、温度差（６時間前との差が３℃以上）、風速（５ｍ以下）、日照時間（０分）等である。そして、データ蓄積部１２は、天気パターン毎に所定期間の気象観測データと気象予測データの差を算出して、その差の統計値を天気パターン毎の予測誤差データとして記憶する。
【００１２】
予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から現在時刻を基準に一定時間前からそれ以降の気象予測データと一定時間前から現在までの気象観測データとを読み出す。そして、一定時間前から現在までの気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して、現在時刻以降の天気パターンを判別する。予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から上記判別された天気パターンに該当する予測誤差データを読み出し、読み出した予測誤差データをもとに気象予測データのずれを補正する。この補正された気象予測データは、気象情報表示部１４に出力され、グラフ等の形式で表示される。
【００１３】
次に、上記構成の気象予測システムの処理動作について説明する。尚、ここでは被予測情報が気温の場合を例にして述べる。  
まず、データ蓄積部１２は、気象予測部１１から供給される気象予測データと、外部の気象観測装置から得られる実測値である気象観測データとを記憶する。さらに、所定期間毎の気象観測データを天気の種類を表す天気パターン別に分類する。そして、データ蓄積部１２は、天気パターン毎に所定期間の気温の観測データと気温の予測データの差を算出して、その差の統計値を天気パターン毎の予測誤差データとして記憶しておく。
【００１４】
図３は、予測データ補正部１３の処理手順とその内容を示すフローチャートである。図３において、予測データ補正部１３は、所定時刻になると、例えば６時間前から現在時刻（基準時刻）までの気象観測データと、現在時刻を基準に６時間前からそれ以降の気象予測データとを取得する（ステップＳ３ａ）。次に、取得された気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して現在時刻以降の天気パターンを判別する（ステップＳ３ｂ）。そして、判別された天気パターンに対応する気温の予測誤差データをデータ蓄積部１２から読み出す（ステップＳ３ｃ）。最終的に、予測データ補正部１３は、読み出された気温の予測誤差データを用いて、近似曲線（スプライン曲線等）等の手法により現在時刻以降の気温の気象予測データを補正する（ステップＳ３ｄ）。
【００１５】
図４に補正処理のイメージを示す。予測データ補正部１３は、補正後の気象予測データを気象情報表示部１４に出力する。気象情報表示部１４は、出力された補正後の気象予測データをもとに、補正後の現在から先の気象予測データをユーザが認識しやすいグラフ等の形式で表示する。
【００１６】
以上述べたように、上記第１の実施形態では、データ蓄積部１２は、取得された気象観測データと気象予測データとを記憶すると共に、天気パターンテーブル１５に基づいて所定期間の気象観測データを天気パターン毎に分類する。さらに、天気パターン毎に所定期間の気象予測データと気象観測データとの差を算出し、予測誤差データとして記憶する。予測データ補正部１３は、基準時刻から所定期間以前の気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して基準時刻以降の天気パターンを判定し、この天気パターンに該当する予測誤差データを読み出す。そして、読み出された予測誤差データをもとに基準時刻以降の気象予測データを補正して気象情報表示部１４に出力する。
【００１７】
したがって上記第１の実施形態によれば、天気パターン毎に蓄積された過去の予測誤差データを用いて気象予測データを補正するため、データ同化による長時間予測精度の低下を効果的に軽減することができ、全体の予測精度を向上させることができる。
【００１８】
（第２の実施形態）  
この発明に係わる第２の実施形態は、天気の急変が予測される場合に、天気が変化する時間区分毎に天気パターンの判定を行い、その時間区分毎の天気パターンに応じて気象予測データを補正するものである。  
なお、第２の実施形態の気象予測システムは、上記第１の実施形態の気象予測システムと同様の構成であるため、図１を用いて説明を行う。また、各部において上記第１の実施形態と重複する説明は省略する。
【００１９】
図１において、このシステムは、気象予測部１１と、データ蓄積部１２と、予測データ補正部１３と、気象情報表示部１４と、天気パターンテーブル１５とを備える。図５に、第２の実施形態における天気パターンテーブル１５の構成の一例を示す。天気パターンテーブル１５は、降水、雲量、風向、湿度等の各要素が所定の条件を満たすか否かの組み合わせを分類したものである。図５では、天気パターンテーブル１５は、１６種類の天気パターン（Ａ〜Ｐ）を有する。所定の条件とは、例えば、降水、雲量、湿度の場合は、基準となる閾値以上であるか否か、風向については南北成分で判断する。
【００２０】
予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から現在時刻を基準に一定時間前からそれ以降の気象予測データと一定時間前から現在までの気象観測データとを読み出す。そして、一定時間前から現在までの気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して、現在時刻以降の天気パターンを判別する。さらに、上記読み出した現在時刻以降の気象予測データを一定時間毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データに対してそれぞれ天気パターンの判別を行う。予測データ補正部１３は、判別された時間区分毎の天気パターンに該当する予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに現在時刻以降の気象予測データを時間区分毎にそれぞれ補正する。第２の実施形態では、このように時間区分毎に補正された気象予測データが、気象情報表示部１４に出力され、グラフ等の形式で表示される。
【００２１】
次に、このような構成の気象予測システムの処理動作について説明する。尚、ここでは被予測情報が気温の場合を例にして述べる。図６は、第２の実施形態における予測データ補正部１３の処理手順とその内容を示すフローチャートである。  
図６において、予測データ補正部１３は、所定時刻になると、例えば６時間前から現在時刻（基準時刻）までの気象観測データと、現在時刻を基準に６時間前からそれ以降（６時後まで）の気象予測データとを取得する（ステップＳ６ａ）。次に、取得された気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して現在時刻以降の天気パターンを判定する（ステップＳ６ｂ）。
【００２２】
さらに、予測データ補正部１３は、現在時刻から６時間後までの気象予測データを一定時間（例えば１時間）毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データについて上記同様に天気パターンテーブル１５を参照して天気パターンを判定する（ステップＳ６ｃ）。そして、予測データ補正部１３は、上記判定された時間区分毎の天気パターンに対応する気温の予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出す（ステップＳ６ｄ）。予測データ補正部１３は、読み出された気温の各予測誤差データを用いて、近似曲線（スプライン曲線等）等の手法により現在時刻以降の気温の気象予測データを時間区分毎に補正する（ステップＳ６ｅ）。
【００２３】
天気の急変が予測される場合の補正処理のイメージは、図７に示すとおりである。気象予測データをもとに時刻Ｔで天気パターンがパターンＡからパターンＢと判定された場合には、現在時刻から時刻ＴまではパターンＡに対応する予測誤差データを用いて現在の予測データと観測データの誤差に対して按分したものを時間軸上にプロットする。一方、時刻Ｔ以降は、パターンＢに対応する予測誤差データを用いて現在の予測データと観測データの誤差に対して按分したものを時間軸上にプロットし、現在時刻からの気温変化を予測値と統計誤差値の和として表示する。
【００２４】
以上述べたように、上記第２の実施形態では、予測データ補正部１３は、上記第１の実施形態と同様に、現在時刻以降の天気パターンを判別した後に、さらに上記読み出した現在時刻以降の気象予測データを一定時間毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データに対してそれぞれ天気パターンの判別を行う。そして、予測データ補正部１３は、判別された時間区分毎の天気パターンに該当する予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに現在時刻以降の気象予測データを時間区分毎にそれぞれ補正する。このようにすることで、気象情報表示部１４には、時間区分毎の天気に応じて補正された気象予測データがグラフ等の形式で表示される。
【００２５】
したがって上記第２の実施形態によれば、天気の急変が予測された場合には、その前後の天気に応じた予測誤差データを用いて予測データの補正が行われるため、上記第１の実施形態と比較して、さらに予測精度を向上させることが可能となる。
【００２６】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。上記の例では、気温の予測データを補正する場合について説明したが、同様に湿度等の予測データを補正することもできる。また、予測データ補正部１３において、判定された基準時刻以後の天気パターンに該当する、基準時刻の予測誤差データをデータ蓄積部１２から読み出し、読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として所定期間中の基準時刻以後の気象予測データを補正するようにしてもよい。このようにすると、さらに簡単な処理で予測データの補正を行うことができる。その他にも、天気パターンテーブルの構成や、気象予測システムの構成及び処理手順とその処理内容についてもこの発明を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。
【００２７】
要するに、この発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】この発明に係わる気象予測システムの第１の実施形態を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態における天気パターンテーブルの構成の一例を示す図。
【図３】第１の実施形態における予測データ補正部の処理手順とその内容を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態における予測データの補正処理を説明する図。
【図５】第２の実施形態における天気パターンテーブルの構成の一例を示す図。
【図６】第２の実施形態における予測データ補正部の処理手順とその内容を示すフローチャート。
【図７】第２の実施形態における予測データの補正処理を説明する図。
【符号の説明】
【００２９】
１１…気象予測部、１２…データ蓄積部、１３…予測データ補正部、１４…気象情報表示部、１５…天気パターンテーブル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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