(57)【要約】【課題】  天気図を類型化する。【解決手段】  注目地点から見た場合の天気図を分類する。気象擾乱を、台風、前線を伴う低気圧、前線を伴わない低気圧、前線及び高気圧の順に、それぞれ所定距離内にある場合に（Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８，Ｓ１０）、それぞれの類型内のいずれかの天気図型に該当するか否かを調べる（Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７，Ｓ９、Ｓ１１）。台風類型は主に気圧傾度で判定する。低気圧類型は気圧傾度と位置関係で判定する。前線類型は前線の種類、方向、及び前線までの距離で判定する。最後に、気圧配置類型のいずれかの天気図型に該当するか否かを調べる（Ｓ１２）。【選択図】  図１
2008107189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目位置と天気図の気象データをコンピュータに入力するステップ（Ｓ１）と、
当該注目地点から第１の所定距離内に台風があるかどうかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ２）と、
台風がある場合に、台風類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ３）と、
当該注目地点から第２の所定距離内に前線を伴う低気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ４）と、
前線を伴う低気圧がある場合に、低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ５）と、
当該注目地点から第３の所定距離内に前線を伴わない低気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ６）と、
前線を伴わない低気圧がある場合に、弱低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ７）と、
当該注目地点から第４の所定距離内に前線があるかどうかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ８）と、
前線がある場合に、前線類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ９）と、
当該注目地点から第５の所定距離内に高気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ１０）と、
高気圧がある場合に、高気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ１１）と、
上記ステップで何れの天気図型にも該当しない場合に、気圧配置類型の何れかの天気図型に該当するか否かをコンピュータに判別させるステップ（Ｓ１２）
とを具備することを特徴とする天気図分類方法。
【請求項２】
天気図を複数の天気図型の何れかに分類するコンピュータプログラムであって、
注目地点と当該天気図の気象データを入力する機能（Ｓ１）と、
当該注目地点から第１の所定距離内に台風があるかどうかを判別する機能（Ｓ２）と、
台風がある場合に、台風類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能（Ｓ３）と、
当該注目地点から第２の所定距離内に前線を伴う低気圧があるかどうかを判別する機能（Ｓ４）と、
前線を伴う低気圧がある場合に、低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能（Ｓ５）と、
当該注目地点から第３の所定距離内に前線を伴わない低気圧があるかどうかを判別する機能（Ｓ６）と、
前線を伴わない低気圧がある場合に、弱低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能（Ｓ７）と、
当該注目地点から第４の所定距離内に前線があるかどうかを判別する機能（Ｓ８）と、
前線がある場合に、前線類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能（Ｓ９）と、
当該注目地点から第５の所定距離内に高気圧があるかどうかを判別する機能（Ｓ１０）と、
高気圧がある場合に、高気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能（Ｓ１１）と、
上記機能で何れの天気図型にも該当しない場合に、気圧配置類型の何れかの天気図型に該当するか否かを判別する機能（Ｓ１２）
とを具備することを特徴とする天気図分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、天気図を複数の代表的な類型の何れかに分類する天気図分類方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
天気図は、気象状況に応じてほぼ無限のパターンがありうる。しかし、天気図を、いくつかの典型的な天気図型に当てはめることで、過去の類似した気象状況との対比が容易になる。
【０００３】
特許文献１には、観測された気象画像の特徴量を算出して、何れかのクラスに分類することが記載されている。また、特許文献２には、レーダ画像をパターン分類神経回路網を用いてパターン分類することが記載されている。
【特許文献１】特開平１１−３２６５４２号公報
【特許文献２】特開平０８−１０６４４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
天気図を代表的な天気図型に区分する場合、各天気図型は、実際の天気予報や気象解析で使用される類型に即したものであり、各天気図型の気象特性と合致するものであるるのが好ましい。従来の分類法は、このような要望に沿ったものではない。
【０００５】
例えば、流域別や地域別に降雨特性や風特性などの気象特性を調査する際、気象擾乱別及び気圧配置別に統計することが多い。これは気象擾乱の種類や気圧配置によって発生する気象現象に大きな特徴があるためである。
【０００６】
気象擾乱や気圧配置の分類は以前から行われているものの、かなり主観的であり、分類に大きな個人差を伴うことが多い。また、全国各地を同一の視点で比較することもできない。このため、客観的な気象擾乱や気圧配置の分類が必要であった。
【０００７】
本発明は、実際の天気予報での天気図を考慮した天気図型に対し、より客観的に天気図を分類する天気図分類方法及びプログラムを提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る天気図分類方法は、注目位置と天気図の気象データをコンピュータに入力するステップと、注目地点から第１の所定距離内に台風があるかどうかをコンピュータに判別させるステップと、台風がある場合に、台風類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップと、当該注目地点から第２の所定距離内に前線を伴う低気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップと、前線を伴う低気圧がある場合に、低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップと、当該注目地点から第３の所定距離内に前線を伴わない低気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップと、前線を伴わない低気圧がある場合に、弱低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップと、当該注目地点から第４の所定距離内に前線があるかどうかをコンピュータに判別させるステップと、前線がある場合に、前線類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップと、当該注目地点から第５の所定距離内に高気圧があるかどうかをコンピュータに判別させるステップと、高気圧がある場合に、高気圧類型の何れかの天気図型に該当するかをコンピュータに判別させるステップと、上記ステップで何れの天気図型にも該当しない場合に、気圧配置類型の何れかの天気図型に該当するか否かをコンピュータに判別させるステップとを具備することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る天気図分類プログラムは、天気図を複数の天気図型の何れかに分類するコンピュータプログラムであって、注目地点と当該天気図の気象データを入力する機能と、当該注目地点から第１の所定距離内に台風があるかどうかを判別する機能と、台風がある場合に、台風類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能と、当該注目地点から第２の所定距離内に前線を伴う低気圧があるかどうかを判別する機能と、前線を伴う低気圧がある場合に、低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能と、当該注目地点から第３の所定距離内に前線を伴わない低気圧があるかどうかを判別する機能と、前線を伴わない低気圧がある場合に、弱低気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能と、当該注目地点から第４の所定距離内に前線があるかどうかを判別する機能と、前線がある場合に、前線類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能と、当該注目地点から第５の所定距離内に高気圧があるかどうかを判別する機能と、高気圧がある場合に、高気圧類型の何れかの天気図型に該当するかを判別する機能と、上記機能で何れの天気図型にも該当しない場合に、気圧配置類型の何れかの天気図型に該当するか否かを判別する機能とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、任意の注目地点から見てどの天気図型に該当するかを判定するので、注目地点にとってどのような気象状況であるのかを適切に判定でき、また、どのように変化するかを精度良く推測できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図２は、本実施例で採用する類型化された天気図型の表を示す。図３は、本実施例の判別動作のフローチャートを示す。
【００１３】
なお、本実施例では、台風、低気圧、前線及び高気圧等の擾乱の方向は、図４に示すように、北から時計回りで見た角度で示す。また、本実施例では、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、注目地点から前線に垂線を下ろしたときの垂線の方向を、注目地点から見た前線の方向とする。図５（Ｃ）のように、注目地点から前線に垂線を下ろせない場合、本実施例の判別処理では、前線は存在しないものと見做す。但し、高気圧類型の判別で、注目地点の東西それぞれ１０００ｋｍ以内に前線があるか否かを判別する際には、垂線を下ろせない場合には、注目地点と前線の近い端を結ぶ線の方向の距離、垂線を下ろせる場合には垂線の方向の距離で判定する。
【００１４】
図２に示す天気図型を簡単に説明する。型１〜６は、注目地点から見た気圧傾向の分類である。型７〜１０は注目地点から見た高気圧の状態の分類である。型１１〜１５は、注目地点から見た前線の状態の分類であり、日本で注目され得る気圧傾向を加味した分類も加えられている。型１６，１７は台風に関する分類である。型１８〜２７は注目地点から見た低気圧に関する分類である。型２８は、何れの型１〜２７にも当てはまらない場合に適用される。型２２〜２５は、低気圧型類型の中の弱低気圧型類型に含まれる。
【００１５】
判定装置１０には、注目地点の座標と、その周囲の気象データ、いわゆる天気図のデータを入力する。記憶装置１２は、天気図型を判定するために必要な判定パラメータ、例えば、台風等への距離及び気圧差等の閾値を記憶する。判定装置１０は、記憶装置１２からの判定パラメータの下で、図３に示すフローチャートに従って、入力気象データが、図２に示す表のどの天気図型に該当するかを判定する。判定装置１０及び記憶装置１２の機能は、実際には、コンピュータにより実現される。
【００１６】
一般風（気圧傾度によって吹く風）と海陸風等の局地風に対し、そのときの地上天気図の気圧傾度を求めたところ、３ｈＰａ／５００ｋｍで明瞭に区別できることが判明した。このことから、気象擾乱が近くになく、３ｈＰａ／５００ｋｍ以上の気圧傾度のある場合に、北高南低、東高西低、南高北低又は西高東低であると判定できる。また、気象擾乱が近くになく、３ｈＰａ／５００ｋｍ未満である場合でも、高気圧の影響を受ける型として、帯状高気圧、移動性高気圧、高圧部、盛夏の４つの型に分類した。なお、盛夏型は、太平洋高気圧に覆われている場合とそうでない場合を調べ、露点温度で区分した。
【００１７】
気象擾乱は、主として距離と気圧傾度により分類できる。気象擾乱の要因には、台風、低気圧及び前線等がある。台風については主に気圧傾度で判定できる。低気圧類型については気圧傾度と位置関係で判定できる。前線類型については前線の種類、方向、及び前線までの距離で判定する。特に、低気圧類型は、気圧傾度と、低気圧に伴う前線との位置関係で天気現象が大きく異なるので、細かく分類される。
【００１８】
図３を参照して、判定装置１０の動作を説明する。注目地点の座標と、周囲の気象データを入力する（Ｓ１）。先ず、台風が１０００ｋｍ以内に存在するかどうかを判別し（Ｓ２）、台風が存在する場合には（Ｓ２）、台風類型の天気図型１６又は天気図型１７に該当するかを判別する（Ｓ３）。経験的に、台風は、１０００ｋｍ以内でその影響がでるので、１０００ｋｍ以内に台風が存在する場合に、ステップＳ３を実行する。
【００１９】
台風類型判別ルーチン（Ｓ３）では、基本的に、一定以上の気圧傾度（例えば、１２ｈＰａ／５００ｋｍ）があり、注目地点から台風までの距離が５００ｋｍ以内の場合に、天気図型１６と判定する。台風中心までの距離が５００ｋｍ超であっても、台風の方向が北東以外であれば、降雨の影響があるので、天気図型１６と判定する。気圧傾度が小さく、且つ、台風までの距離が５００ｋｍ以内の場合でも、降雨等の影響を予想できる気圧傾度と距離のときに、熱帯低気圧として、天気図型１７と判定する。ステップＳ３で、天気図型１６又は１７と判定できた場合、判定処理を終了し、判定できない場合、ステップＳ４に進む。
【００２０】
台風が１０００ｋｍ以内にいない場合（Ｓ２）、又は、ステップＳ３で、天気図型を特定できない場合（Ｓ３）、前線を伴う低気圧が注目地点から７５０ｋｍ以内に存在するかどうかを調べ（Ｓ４）、存在する場合に、天気図型１８〜２７の何れに該当するかを判別する（Ｓ５）。
【００２１】
なお、本実施例では、前線の寒域を、前線の寒気側で前線の方向（前線に直角の方向）がとれる範囲に設定する。前線の暖域を、前線の暖気側で前線の方向がとれる範囲に設定する。前線の寒域と暖域の設定例を図６、図７及び図８に示す。また、低気圧の寒域は、前線の寒域で、前線の方向がとれない場合には、前線を延長して決定する。前線の寒域は低気圧の前面と背面に分かれるが、その区分は、低気圧の中心から北（θ＝０°）方向を境とする。また、低気圧の暖域は、前線の暖域で、前線の方向がとれない場合には、前線を延長して決定する。低気圧の寒域と暖域の設定例を図９，図１０及び図１１に示す。
【００２２】
低気圧の場合、５００ｋｍ以内であれば、低気圧の雨域に入る可能性が高い。気圧傾度が１０ｈＰａ／５００ｋｍ以上で、降雨・強風の低気圧圏内に入っていると判断でき、気圧傾度が２ｈＰａ／２００ｋｍ以上では、注目地点への風の影響は、激しくは無いものの、降雨・強風の低気圧圏内に入っていると判断できる。両方の条件を満たす場合で、注目地点が低気圧の寒域に位置するときには、へいそく前線との位置関係と気圧傾度により、天気図型１８，２０，２２，２４に判断される。注目地点が低気圧の暖域に位置するときには、気圧傾度により、天気図型２１又は２５と判断される。
【００２３】
同時に５００ｋｍ以内に高気圧が存在しても、低気圧の影響の方が高気圧のそれよりも大きい場合には、低気圧類型の対象とする。
【００２４】
低気圧が注目地点から２００ｋｍ以内にある場合で、所定値以上の気圧傾度があるときには、強い低気圧の中心に位置するとして、天気図型１９と判定し、気圧傾度が当該所定値未満のときには、弱い低気圧の中心に位置するとして、天気図型２３と判定する。
【００２５】
前線付きの低気圧が５００ｋｍ以内にあり、近くに他に低気圧が無い場合で、注目地点が低気圧の寒域に位置するときには、温暖前線か寒冷前線か、へいそく前線との位置関係、及び気圧傾度により、天気図型１８，２０，２２，２４に判断される。注目地点が低気圧の暖域に位置するときには、気圧傾度により、天気図型２１又は２５と判断される。
【００２６】
２つ以上の低気圧が存在する場合、主要な２つの低気圧がほぼ同方向にあると見做せるときには、単一の低気圧と同様に判断する。主要な２つの低気圧の方向が充分、離れている場合でも、注目地点の気圧が各低気圧の中心気圧以上の場合には、最も近い低気圧に対して、単一の低気圧と同様に判断する。主要な２つの低気圧の方向が充分、離れており、注目地点の気圧が各低気圧の中心気圧より低い場合には、気圧傾度により、天気図型２６か天気図型２７かを判断する。
【００２７】
ステップＳ５で、天気図型１８〜２７と判定できた場合、判定処理を終了し、判定できない場合、ステップＳ６に移行する。
【００２８】
前線を伴う低気圧が注目地点から７５０ｋｍ以内に存在しない場合（Ｓ４）、又は、ステップＳ５で天気図型を特定できない場合、前線を伴わない低気圧が注目地点から３００ｋｍ以内に存在するかどうかを調べる（Ｓ６）。前線を伴わない低気圧が存在する場合（Ｓ６）、低気圧類型の内の弱低気圧類型（天気図型２２〜２５）のどれに該当するかを判別する（Ｓ７）。具体的には、注目地点の天気が快晴、晴及び薄曇の何れでもなく、且つ、近距離に前線を伴わない低気圧が存在するときに、天気図型２３と判断する。また、注目地点の天気が快晴、晴及び薄曇の何れでもなく、且つ、近距離に前線を伴わない低気圧が存在しないときに、その低気圧の方向に応じて、天気図型２２，２４，２５の何れかであると判断する。
【００２９】
前線を伴わない低気圧が注目地点から３００ｋｍ以内に存在しない場合（Ｓ６）、又は、ステップＳ７で対象地点の天気が快晴、晴及び薄曇である場合、５００ｋｍ以内に前線が存在するかどうかを調べる（Ｓ８）。前線が存在する場合（Ｓ８）、前線類型の何れかに該当するか否かを判別する（Ｓ９）。具体的には、２００ｋｍ以内に前線が存在する場合、前線の種類と、前線に対する注目地点の方向に応じて、天気図型１１，１２又は１３と判断する。また、前線が２００ｋｍ超、５００ｋｍ以内である場合で、注目地点の天気が悪く、注目地点がその前線の寒域又別の５００ｋｍ以内の前線の寒域に位置し、且つ、所定以上の気圧傾度があるときに、気圧傾向に従い、天気図型１４又は天気図型１５と判断する。気圧傾向が後述の気圧傾向類型で西高東低型の場合、前線が寒冷前線かへいそく前線であれば、注目地点の東西それぞれ１０００ｋｍの地点間の気圧差及び５００ｋｍ以内の気圧差等に応じて、天気図型４，５又は６と判別する。
【００３０】
本実施例では、気圧傾向を、図１２に示すように、３６０度を４５度おきの８方向で代表させ、気圧差を、注目地点の気圧と、５００ｋｍ離れた地点の気圧の差で算出する。北西方向から反時計方向に１〜８の番号を付与した。気圧差が負になる場合には、気圧傾向番号を０とした。
【００３１】
ステップＳ９で天気図型４〜６，１１〜１５の何れとも判別できない場合、ステップＳ１０に進む。
【００３２】
５００ｋｍ以内に前線が存在しない場合（Ｓ８）、又は、ステップＳ９で、天気図型を特定できない場合、注目地点から７５０ｋｍ以内に高気圧が存在するか否かを調べる（Ｓ１０）。高気圧が存在する場合（Ｓ１０）、高気圧類型の何れかに該当するか否かを判別する（Ｓ１１）。
【００３３】
高気圧類型の判断では、以下の特徴的な要素を考慮する。即ち、３００ｋｍ以内に高気圧の中心が存在するケースでは、移動性高気圧と判断されることが多い。また、露点温度が２１度Ｃ以上の場合には、盛夏型に区分されることが多い。一定以上、例えば、３ｈＰａ／５００ｋｍ以上の気圧勾配があると、一般風が吹くので、気圧配置型に分類されるべきであり、この条件は高気圧類型からの除外要因となる。また、５００ｋｍ以内で対象地点との最大気圧差が所定値未満で、前線が南側にある場合には、前線の寒域に位置することになり、天気図型１１と判断する。
【００３４】
帯状高気圧の場合、対象地点の東西それぞれ１０００ｋｍ以内の気圧差が所定内以内、例えば、±４ｈＰａ以内に入る。しかし、距離５００ｋｍ以内に前線がある場合、又は、注目地点の東西それぞれに１０００ｋｍ以内で前線が存在する場合には、高気圧が遮断されるので、帯状高気圧とはなりにくい。これらを加味して、高気圧類型のうちの、天気図型７，８，９，１０かどうかを判断する。
【００３５】
注目地点の東〜南〜西の範囲に前線がある場合、前線型となるので、これを天気図型１０の盛夏と区別する。具体的には、３００ｋｍ以内に高気圧が存在せず、気圧勾配が３ｈＰａ／５００ｋｍ未満で、露点温度が２１度Ｃ以上で、注目地点の東〜南〜西の範囲に前線がない場合に、天気図型１０（盛夏）と判断する。
【００３６】
天気図型７〜１１の何れとも判別できない場合、ステップ１２に進む。
【００３７】
注目地点から７５０ｋｍ以内に高気圧が存在しない場合（Ｓ１０）、又は、ステップ１１で天気図型を特定できない場合、気圧配置型類型の何れに該当するかを判断する。気圧配置型類型のいずれにも該当しない場合には、天気図型２８（その他）であるとする。
【００３８】
ステップＳ１２では、先ず、注目地点の８方向の気圧傾向のパターンに従い、北高南低、東高西低、南高北低、西高東低、及びこれら以外のどれに該当するかを決定する。気圧差の大きい順に気圧傾向番号を４つ並べ、その並びにより、北高南低、東高西低、南高北低、西高東低、及びこれら以外のどれに該当するかを決定する。
【００３９】
北高南低、東高西低及び南高北低の場合には、それぞれ、天気図型１，２，３と決定する。西高東低の場合には、注目地点の東西それぞれ１０００ｋｍの地点間の気圧差に応じて、天気図型４，５又は６に分類する。気圧傾向のパターンから、北高南低、東高西低、南高北低及び西高東低のどれでもないと判断された場合には、注目地点の東西それぞれ１０００ｋｍ以内の気圧差が、所定内以内、例えば、±４ｈＰａ以内に入るときには、補充的に、高気圧類型の天気図型７〜１０の何れかに該当するかを調べ、入らないときには、天気図型２８（その他）と決定する。
【００４０】
これまでの天気図分類は、漠然と本州南部を中心とするものであった。本実施例では、任意の注目地点から見てどの天気図型に該当するかを判定するので、注目地点にとってどのような気象状況であるのかを適切に判定でき、また、どのように変化するかを精度良く推測できる。
【００４１】
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】天気図型の表である。
【図３】本実施例の判別動作のフローチャートである。
【図４】本実施例における擾乱の方向の定義図である。
【図５】本実施例における前線の方向の決定方法の説明図である。
【図６】前線の寒域と暖域の設定例である。
【図７】前線の寒域と暖域の設定例である。
【図８】前線の寒域と暖域の設定例である。
【図９】低気圧の寒域と暖域の設定例である。
【図１０】低気圧の寒域と暖域の設定例である。
【図１１】低気圧の寒域と暖域の設定例である。
【図１２】本実施例の気圧傾向の説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０：判定装置
１２：判定パラメータ記憶装置
【図１】
2008107189.tif 000003
【図２】
2008107189.tif 000004
【図３】
2008107189.tif 000005
【図４】
2008107189.tif 000006
【図５】
2008107189.tif 000007
【図６】
2008107189.tif 000008
【図７】
2008107189.tif 000009
【図８】
2008107189.tif 000010
【図９】
2008107189.tif 000011
【図１０】
2008107189.tif 000012
【図１１】
2008107189.tif 000013
【図１２】
2008107189.tif 000014