(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第１高度の風向および前記第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第２高度を決定する、
気象予測装置。
【請求項２】
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第１高度の風向および前記第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第２高度に決定する、
気象予測装置。
【請求項３】
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第１高度の風向および前記第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第２高度に決定する、
気象予測装置。
【請求項４】
前記決定部は、
少なくとも前記第２高度の風向と、前記降水帯の走向とを比較することで、前記降水帯の種類を決定する、
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項５】
前記決定部は、
前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる所定の高度の風向と、前記降水帯の走向とを比較することで、前記降水帯の種類を決定する、
請求項１から４のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項６】
前記決定部は、過去に決定した前記第１高度および前記第２高度を機械学習することによって、前記降水帯の種類を決定する、
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項７】
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯の停滞度合および降水強度に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項１から６のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項８】
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯の走向に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項１から７のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項９】
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯が停滞する地上領域に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項１から８のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出し、
前記算出した第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第２高度を決定する、
気象予測方法。
【請求項１１】
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出し、
前記算出した第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第２高度に決定する、
気象予測方法。
【請求項１２】
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出し、
前記算出した第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第２高度に決定する、
気象予測方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出させ、
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第１高度に決定させると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第２高度を決定させる、
プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出させ、
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第１高度に決定させると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第２高度に決定させる、
プログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、前記第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出させ、
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第１高度に決定させると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第２高度に決定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、河川の氾濫や大規模な斜面崩壊によって甚大な被害をもたらす豪雨災害が生じている。このような災害は、線状降水帯が一定の地点に長時間に亘って停滞することにより引き起こされていると云われている。これに関連し、上空の積乱雲等の雨雲を観測して上空の降水強度を導出する技術が知られている。【０００３】
しかしながら、従来の技術では、線状降水帯により引き起こされる豪雨災害などのリスクを精度良く予測することが困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１９７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の気象予測装置は、算出部と、決定部と、リスク導出部と、領域導出部と、を持つ。算出部は、レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第１高度の風向と、第１高度よりも高い第２高度の風向とを算出する。決定部は、算出部により算出された第１高度の風向および第２高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する。リスク導出部は、決定部により決定された降水帯の種類に応じて、降水帯による災害のリスクを導出する。領域導出部は、観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出する。また、決定部は、領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第１高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第２高度を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態における気象予測装置１００の構成の一例を示す図。
【図２】気象観測データ１３２の一例を示す図。
【図３】第１の実施形態における制御部１１０による一連の処理の一例を示すフローチャート。
【図４】観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Ｍｉの一例を示す図。
【図５】メッシュ領域Ｍｉを抽出する方法を説明するための図。
【図６】降水帯毎特徴情報１３６の一例を示す図。
【図７】線状降水帯の走向ＳＴの一例を示す図。
【図８】線状降水帯の走向ＳＴの他の例を示す図。
【図９】線状降水帯の走向ＳＴの他の例を示す図。
【図１０】スコア付けの方法を説明するための図。
【図１１】所定装置に表示される画面の一例を示す図。
【図１２】第２の実施形態における制御部１１０による一連の処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】処理結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態の気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における気象予測装置１００の構成の一例を示す図である。第１の実施形態における気象予測装置１００は、気象レーダ装置２００から出力される気象観測データに基づいて線状降水帯の種類を決定する。線状降水帯とは、線状の形態を持つ降水雲（例えば積乱雲）の集合体であり、しばしば上空に停滞して、地上に豪雨や豪雪、ひょう、あられなどの気象災害をもたらすものである。気象予測装置１００は、この線状降水帯の種類に応じて、降水帯によって引き起こされることが予測される気象災害のリスクを導出する。
【００１０】
気象レーダ装置２００は、例えば、フェーズドアレイアンテナを含む。気象レーダ装置２００は、フェーズドアレイアンテナを構成するアレイ状のアンテナ素子に入力する信号、またはアンテナ素子が出力する信号の位相を制御することによって、指向角を電子的に変動させる。気象レーダ装置２００は、アンテナの指向角を変動させながら電波を送受信する。例えば、気象レーダ装置２００は、電気的な位相制御によって、エレベーション方向（垂直方向）における指向角を、一定の角度範囲（例えば９０度）内で変動させる。また、気象レーダ装置２００は、アジマス方向（水平方向）における指向角を、図示しない駆動機構によって機械的に変動させる。また、気象レーダ装置２００は、アジマス方向とエレベーション方向との双方において、電気的な位相制御によって指向角を変動させてもよい。
【００１１】
また、気象レーダ装置２００は、上述したフェーズドアレイアンテナの他、パラボラアンテナや、パッチアンテナ、ポールアンテナ、シャントフィードアンテナ、スロットアンテナなどを含んでもよい。例えば、パラボラアンテナを含む場合、気象レーダ装置２００は、図示しない駆動機構によってアンテナの指向角を機械的に変更しながら電波を送受信する。
【００１２】
気象レーダ装置２００は、受信した電波を電気信号に変換して、復調や信号強度の増幅、周波数変換等の信号処理を行う。そして、気象レーダ装置２００は、信号処理を行った信号（以下、処理済み信号と称する）を気象観測データとして気象予測装置１００に送信する。
【００１３】
例えば、気象レーダ装置２００は、所定の探索周期（例えば３０秒周期）の間において生成した複数の処理済み信号を１つの気象観測データとして気象予測装置１００に送信する。気象観測データは、例えば、メッシュ領域Ｍｉごとに、電波に基づく物理量が対応付けられているボリュームデータである。メッシュ領域Ｍｉとは、電波が照射された３次元の観測空間が、距離方向、水平方向、および鉛直方向のそれぞれについて所定幅で分割された３次元の空間領域である。なお、気象レーダ装置２００の観測対象（観測空間）は気象レーダ装置２００から十分に遠いものとし、以下の説明では、メッシュ領域Ｍｉは立方体であるものとする。
【００１４】
以下、気象予測装置１００の構成について説明する。気象予測装置１００は、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。
【００１５】
通信部１０２は、ＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークを介して、気象レーダ装置２００等と通信を行い、気象レーダ装置２００から気象観測データ１３２を受信する。通信部１０２により受信された気象観測データ１３２は、記憶部１３０に記憶される。
【００１６】
制御部１１０は、例えば、降水強度算出部１１１と、風向風速算出部１１２と、降水帯タイプ決定部１１３と、領域導出部１１４と、災害リスク導出部１１５と、出力部１１６とを備える。これらの構成要素の一部または全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてよい。また、制御部１１０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００１７】
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＤカード、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等によって実現されてよい。記憶部１３０は、制御部１１０のプロセッサが実行するプログラムを格納する他、気象観測データ１３２や後述する解析データ１３４、降水帯毎特徴情報１３６等を記憶する。
【００１８】
図２は、気象観測データ１３２の一例を示す図である。例えば、気象観測データ１３２は、上空の雲を含む観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Ｍｉごとに、レーダ反射因子Ｚｉと、ドップラー速度Ｄｉとが対応付けられたデータである。
【００１９】
レーダ反射因子Ｚｉは、電波を反射する粒子の粒径に応じて変動するパラメータである。電波を反射する粒子は、例えば、雲を構成する粒子（以下、雲粒と称する）である。雲粒には、例えば、水滴や氷晶等が含まれてよい。例えば、レーダ反射因子Ｚｉは、気象レーダ装置２００が電波を受信した際の受信電力と、気象レーダ装置２００から電波を反射した雲粒までの距離とに基づいて算出される。なお、気象観測データ１３２は、レーダ反射因子Ｚｉの代わりに、レーダ反射強度（＝１０ｌｏｇ１０Ｚｉ）が対応付けられていてもよい。
【００２０】
ドップラー速度Ｄｉは、メッシュ領域Ｍｉ内の雲粒の移動方向および移動速度を表すパラメータであり、気象レーダ装置２００が電波を送信した際の送信周波数と、電波を受信した際の受信周波数との差に基づいて算出される。ドップラー速度Ｄｉは、各メッシュ領域Ｍｉの風向および風速に算出する際に用いられる指標である。これらの指標は、気象レーダ装置２００において信号処理の結果として算出されてもよいし、気象予測装置１００において算出されてもよい。
【００２１】
メッシュ領域Ｍｉの大きさは、気象レーダ装置２００の時間分解能および空間分解能に応じて変更されてよい。また、各メッシュ領域Ｍｉには、気象レーダ装置２００の位置を原点とする直交座標系の位置座標が対応付けられている。例えば、気象レーダ装置２００が標高の高い高台や山頂等に設置されている場合、メッシュ領域Ｍｉの位置座標は高度方向においてマイナスの値をとってよい。なお、座標系は直交座標系に限らず、極座標系や他の座標系であってもよい。
【００２２】
以下、制御部１１０による一連の処理についてフローチャートを用いて説明する。図３は、第１の実施形態における制御部１１０による一連の処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
【００２３】
まず、降水強度算出部１１１は、通信部１０２により、気象レーダ装置２００から一回の探索周期分の気象観測データ１３２が受信されるまで待機し（ステップＳ１００）、一回の探索周期分の気象観測データ１３２が受信されると、この気象観測データ１３２のメッシュ領域Ｍｉごとに、降水強度Ｒｉを算出する（ステップＳ１０２）。
【００２４】
例えば、降水強度算出部１１１は、メッシュ領域Ｍｉごとのレーダ反射因子Ｚｉを数式（１）に代入することにより降水強度Ｒｉを算出する。なお、降水強度Ｒｉは、他の方法で算出されても良い。
【００２５】
【数１】
0006689396.tif 000002
【００２６】
上記数式（１）におけるＢおよびβは、例えば、雨量計による観測値から決定される定数であり、雲粒が水滴の場合、Ｂが２００程度、βが１．６程度に設定され、雲粒が氷晶の場合はＢが５００から２０００程度、βが２．０程度に設定される。なお、定数Ｂおよびβのそれぞれには、全メッシュ領域Ｍｉにおいて同じ値が設定されてもよいし、メッシュ領域Ｍｉごとに異なる値が設定されてもよい。
【００２７】
次に、風向風速算出部１１２は、メッシュ領域Ｍｉごとのレーダ反射因子Ｚｉとドップラー速度Ｄｉに基づいて、メッシュ領域Ｍｉごとに風向および風速を算出する（ステップＳ１０４）。例えば、風向風速算出部１１２は、ＶＡＤ（Velocity Azimuth Display））法や、ＶＶＰ（Volume Velocity Processing）法、Gal-Chen法、Dual-Doppler法等の３次元風解析手法を用いて、メッシュ領域Ｍｉごとに風向および風速を算出する。なお、風向風速算出部１１２は、風向および風速を算出できないメッシュ領域Ｍｉについては、例えば、他のメッシュ領域Ｍｉにおける風向および風速の代表値を用いてもよい。代表値は、例えば、平均値であってもよいし、中央値であってもよいし、他の統計量であってもよい。
【００２８】
図４は、観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Ｍｉの一例を示す図である。図中Ｚ軸は、鉛直方向を、Ｘ軸およびＹ軸は、水平方向に含まれる直交成分を示す。図示の例では、観測空間（３次元空間）のうち、あるＸＺ平面の断面のみを表している。各メッシュ領域Ｍｉには、解析結果として、降水強度算出部１１１により算出された降水強度Ｒｉと、風向風速算出部１１２により算出された風向風速を示すベクトル（矢印Ｖｉ）とが対応付けられる。なお、図中では、降水強度Ｒｉは、Ｘ軸およびＺ軸に対応した降水強度Ｒを示すために、Ｒｘｚで表現している。矢印Ｖｉで示すベクトルの向きは、風向を示し、ベクトルの大きさは、風速を示している。このような、観測空間を仮想的に表したメッシュ領域Ｍｉごとに、降水強度Ｒｉおよび風向および風速を示すベクトル矢印Ｖｉが対応付けられている情報は、解析データ１３４として記憶部１３０に記憶される。
【００２９】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、解析データ１３４を参照して、降水強度Ｒｉと風向および風速とが対応付けられた複数のメッシュ領域Ｍｉの中から、所定高度における観測空間のメッシュ領域Ｍｉを抽出する（ステップＳ１０６）。
【００３０】
図５は、メッシュ領域Ｍｉを抽出する方法を説明するための図である。図中縦軸は、高度（鉛直方向Ｚ）を表し、横軸は、水平方向ＸＹのうちいずれか一方の方向に関する距離を表している。例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、観測空間において、雲底高度Ｈａ付近のメッシュ領域Ｍｉを下層領域とし、雲頂高度Ｈｃ付近のメッシュ領域Ｍｉを上層領域とし、雲底高度Ｈａと雲頂高度Ｈｃの間の中間高度Ｈｂ付近のメッシュ領域Ｍｉを中層領域として決定する。
【００３１】
雲底高度Ｈａは、電波により観測可能な雲の底の高度であり、例えば、地上からおよそ０．５［ｋｍ］地点の高度に設定される。雲頂高度Ｈｃは、電波により観測可能な雲の頂の高度であり、例えば、地上からおよそ１０［ｋｍ］地点の高度に設定される。図中の例では、雲頂高度Ｈｃ以上の雲についても模式的に表示しているが、これについては観測されないものとする。中間高度Ｈｂは、例えば、高度Ｈａと高度Ｈｃとの中間地点の高度である。上述した数値例の場合、中間高度Ｈｂは、地上からおよそ４．７５［ｋｍ］地点の高度に設定される。本実施形態では、これらの各高度は、予め決定されているものとする。雲底高度Ｈａは、「第１高度」の一例であり、中間高度Ｈｂは、「第２高度」または「所定の高度」の一例である。
【００３２】
降水帯タイプ決定部１１３は、解析データ１３４から、下層領域に相当するメッシュ領域Ｍｉと、中層領域に相当するメッシュ領域Ｍｉとを抽出する。そして、降水帯タイプ決定部１１３は、降水帯毎特徴情報１３６を参照して、抽出した下層領域の水平方向に関する風向および風速（以下、下層風と称する）と、中層領域の水平方向に関する風向および風速（以下、中層風と称する）とを比較することで、観測空間における線状降水帯の種類を決定する（ステップＳ１０８）。下層風および中層風は、それぞれの高度における領域の代表的な風向および風速であってよい。各領域の代表的な風向および風速は、例えば、その領域に含まれる全メッシュ領域Ｍｉのそれぞれに対応付けられた風向および風速のベクトルＶｉを合成した一つの合成ベクトルによって表されてよい。
【００３３】
図６は、降水帯毎特徴情報１３６の一例を示す図である。本実施形態において判別対象となる線状降水帯は、バックビルディング型線状降水帯（図中Ｂ型）、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（図中ＢＳ型）、およびスコールライン型線状降水帯（図中Ｓ型）である。なお、これらの線状降水帯の種類は一例であり、一部が他の種類に置き換わってもよいし、これらの種類に他の種類が追加されてもよい。
【００３４】
一般的に、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）は、下層風の向きと中層風の向きが同じ方向であり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）は、下層風の向きと中層風の向きが互いに直交する方向であり、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）は、下層風の向きと中層風の向きが互いに反対方向であることが知られている。
【００３５】
そのため、例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風と中層風の風向（ベクトル）の角度差がプラスマイナス４５°以内の場合、下層風と中層風の風向が「同方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）」であると決定する。また、例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風と中層風の風向（ベクトル）の角度差がプラスマイナス４５°から１３５°の範囲内である場合、下層風と中層風の風向が「直交方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）」であると決定する。また、例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風と中層風の風向（ベクトル）の角度差がプラスマイナス１３５°から１８０°の範囲内である場合、下層風と中層風の風向が「反対方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）」であると決定する。
【００３６】
また、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）の走向ＳＴは、その降水帯における中層風の向きと同方向であり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）の走向ＳＴは、その降水帯における中層風の向きと略同方向であり、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）の走向ＳＴは、その降水帯における中層風の向きと直交する方向であることが知られている。
【００３７】
例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風と中層風とを比較して線状降水帯の種類を決定するのに代えて、種類が未決定である線状降水帯の走向ＳＴと、この線状降水帯の中層風の風向とを比較することで、線状降水帯の種類を決定してもよい。
【００３８】
図７は、線状降水帯の走向ＳＴの一例を示す図である。図中矢印Ｖａは、下層風の風向を表し、矢印Ｖｂは、中層風の風向を表している。図示の例では、下層風の風向Ｖａと中層風の風向Ｖｂが同方向であり、且つ線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向Ｖｂと同方向である。例えば、線状降水帯の走向ＳＴと中層風の風向Ｖｂの角度差がプラスマイナス４５°以内の場合、線状降水帯の走向ＳＴと中層風の風向Ｖｂが「同方向」であると見做されてよい。線状降水帯の走向ＳＴと中層風の風向Ｖｂが「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、線状降水帯の種類を、「バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）」に決定する。
【００３９】
図８は、線状降水帯の走向ＳＴの他の例を示す図である。図示の例では、下層風の風向Ｖａと中層風の風向Ｖｂが互いに直交する方向であり、且つ線状降水帯の走向ＳＴが、中層風の風向Ｖｂと同方向（略同方向）である。この場合、降水帯タイプ決定部１１３は、線状降水帯の種類を、「バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）」に決定する。
【００４０】
図９は、線状降水帯の走向ＳＴの他の例を示す図である。図示の例では、下層風の風向Ｖａが中層風の風向Ｖｂと反対方向であり、且つ線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向Ｖｂと直交する方向である。例えば、線状降水帯の走向ＳＴと中層風の風向Ｖｂの角度差がプラスマイナス４５°から１３５°の範囲内である場合、線状降水帯の走向ＳＴと中層風の風向Ｖｂが「直交方向」であると見做されてよい。線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向Ｖｂと直交する方向である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、線状降水帯の種類を、「スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）」に決定する。
【００４１】
また、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風および中層風の風向の比較結果と、線状降水帯の走向ＳＴおよび中層風の風向の比較結果との双方に基づいて、線状降水帯の種類を決定してもよい。例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、下層風および中層風の風向の組み合わせのバリエーションごと、および線状降水帯の走向ＳＴおよび中層風の風向の組み合わせのバリエーションごとに、線状降水帯の種類の３つの候補にそれぞれスコアを加算または乗算していき、加算または乗算されたスコアの合計が最も大きい候補を、対象とする線状降水帯の種類として決定する。
【００４２】
図１０は、スコア付けの方法を説明するための図である。例えば、下層風の風向が中層風の風向と「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）のスコアＳＢが最も高く、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）のスコアＳＢＳがスコアＳＢの次に高く、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）のスコアＳＳが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の３つの候補（Ｂ型，ＢＳ型，Ｓ型）のそれぞれに、（０．６，０．３，０．１）といったスコアを加算または乗算することになる。
【００４３】
また、例えば、下層風の風向が中層風の風向に対する「直交方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、スコアＳＢＳが最も高く、スコアＳＢおよびスコアＳＳがスコアＳＢＳの次に高くなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の３つの候補（Ｂ型，ＢＳ型，Ｓ型）のそれぞれに、（０．２，０．６，０．２）といったスコアを加算または乗算することになる。
【００４４】
また、例えば、下層風の風向が中層風の風向に対する「反対方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、スコアＳＳが最も高く、スコアＳＢＳがスコアＳＳの次に高く、スコアＳＢが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の３つの候補（Ｂ型，ＢＳ型，Ｓ型）のそれぞれに、（０．１，０．３，０．６）といったスコアを加算または乗算することになる。
【００４５】
また、例えば、線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向と「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、スコアＳＢおよびスコアＳＢＳが最も高く、スコアＳＳが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の３つの候補（Ｂ型，ＢＳ型，Ｓ型）のそれぞれに、（０．４，０．４，０．２）といったスコアを加算または乗算することになる。
【００４６】
また、例えば、線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向に対する「直交方向」である場合、降水帯タイプ決定部１１３は、スコアＳＳが最も高く、スコアＳＢおよびスコアＳＢＳが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の３つの候補（Ｂ型，ＢＳ型，Ｓ型）のそれぞれに、（０．２，０．２，０．６）といったスコアを加算または乗算することになる。
【００４７】
このように、降水帯タイプ決定部１１３は、事例ごとに線状降水帯の種類の候補にスコアを付与していき、他のスコアと比較して値が最も大きいスコアが付された候補を、線状降水帯の種類として決定する。例えば、下層風の風向が中層風の風向と「同方向」であり、且つ線状降水帯の走向ＳＴが中層風の風向に対する「直交方向」である場合に、加算方式でスコアを計算すると、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）のスコアＳＢが０．８となり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）のスコアＳＢＳが０．５となり、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）のスコアＳＳが０．７となる。この場合、降水帯タイプ決定部１１３は、線状降水帯の種類をバックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）に決定する。
【００４８】
また、降水帯タイプ決定部１１３は、下層領域および中層領域の代表的な風向および風速として鉛直シアーを求め、この鉛直シアーを用いて線状降水帯の種類を決定してもよい。鉛直シアーとは、下層風と中層風の風向風速を示すベクトルの差分の大きさを下層領域および中層領域の高度差で除した値によって表される。
【００４９】
また、降水帯タイプ決定部１１３は、数値気象予測モデルの出力データや地上の気象観測装置（例えば地上の風向風速計）から出力されるデータ、リモートセンシング気象測器（例えば気球等の飛翔物に設けられたラジオゾンデ）から出力されるデータを考慮して線状降水帯の種類を決定してもよい。この場合、通信部１０２は、各装置と通信を行い、出力データ等を取得してよい。
【００５０】
次に、領域導出部１１４は、各メッシュ領域Ｍｉの降水強度Ｒｉを参照して、雲底高度Ｈａと雲頂高度Ｈｃの間において降水強度Ｒｉが閾値以上のメッシュ領域Ｍｉを特定し、この特定したメッシュ領域Ｍｉを互いに結合した対象領域を導出する（ステップＳ１１０）。降水強度Ｒｉの閾値は、例えば、過去の時点で線状降水帯が観測されたときの降水強度値に設定される。これにより、対象領域は、線状降水帯（降水雲）を含む領域として導出される。
【００５１】
次に、災害リスク導出部１１５は、領域導出部１１４により導出された対象領域ごとに、降水帯タイプ決定部１１３により決定された線状降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する（ステップＳ１１２）。
【００５２】
例えば、災害リスク導出部１１５は、対象領域に含まれる線状降水帯の停滞のしやすさ（停滞度合）と、その対象領域に含まれるメッシュ領域Ｍｉの降水強度Ｒｉ（例えば平均値などの代表的な降水強度Ｒｉ）とに基づいて、線状降水帯による災害のリスクを導出する。例えば、降水帯毎特徴情報１３６に示すように、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）やバックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）は、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）と比べて停滞しやすいため、同じ地点に長時間に亘って降水などをもたらし、その結果災害がより甚大となる傾向がある。すなわち、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）やバックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）は、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）と比べて気象災害の危険度が高いと判断することができる。災害リスク導出部１１５は、各線状降水帯の停滞のしやすさを危険度という指標値（定量値）に置き換えて、この危険度と降水強度Ｒｉとの積を、気象災害によるリスクの程度を表すリスク値として導出する。
【００５３】
また、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯の走向ＳＴや線状降水帯が停滞する地上の領域（以下、停滞地域と称する）に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してもよい。例えば、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯の走向ＳＴから、線状降水帯が海上や山間部に移動することが推測される場合、導出した危険度と降水強度Ｒｉとの積を小さくするような重みを付与することでリスク値を低下させてもよい。一方、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯の走向ＳＴから、線状降水帯が市街地や土砂災害が頻発する地域などに移動することが推測される場合、導出した危険度と降水強度Ｒｉとの積を大きくするような重みを付与することでリスク値を増加させてもよい。すなわち、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯の将来の停滞地域に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してよい。また、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯が現在位置する停滞地域に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してもよい。
【００５４】
また、災害リスク導出部１１５は、線状降水帯の種類ごとの危険度と降水強度Ｒｉに加えて、例えば数値気象予測モデルの出力データや地上の気象観測装置から出力されるデータ、リモートセンシング気象測器から出力されるデータ等の気象情報、土地利用データや地質データ、地形データ、河川流域データ等の地表情報とを合わせてリスク値を導出してもよい。これらの各種データを用いる場合、災害リスク導出部１１５は、上記データおよび情報を数値化し、加減乗除算によってリスク値を導出してもよいし、確率予測モデルや学習型モデルを用いてリスク値を導出してもよい。
【００５５】
次に、出力部１１６は、通信部１０２を用いて、災害リスク導出部１１５により導出された気象災害のリスク値の導出結果に基づく情報を、所定装置に出力する（ステップＳ１１４）。所定装置は、例えば、一般利用者が利用する端末装置であってもよいし、天気予報などの情報提供サービスを提供するサーバ装置であってもよい。
【００５６】
図１１は、所定装置に表示される画面の一例を示す図である。図示の例のように、所定装置の画面には、地図に重ねて、対象領域（図中Ｒ１からＲ３）が表示される。各対象領域の表示態様は、リスク値に応じて変更されてよい。例えば、対象領域Ｒ１に含まれる降水帯が、バックビルディング型線状降水帯（Ｂ型）またはバックアンドサイドビルディング型線状降水帯（ＢＳ型）であり、対象領域Ｒ２およびＲ３に含まれる降水帯が、スコールライン型線状降水帯（Ｓ型）である場合、図示のように、対象領域Ｒ１は、高リスクに対応する表示態様で表現され、対象領域Ｒ２およびＲ３は、低リスクに対応する表示態様で表現されてよい。
【００５７】
以上説明した第１の実施形態によれば、気象レーダ装置２００によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定する降水帯タイプ決定部１１３と、降水帯タイプ決定部１１３により決定された降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する災害リスク導出部１１５とを備えることにより、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。
【００５８】
また、上述した第１の実施形態によれば、例えば、気象レーダ装置２００にフェーズドアレイアンテナを適用した場合、高頻度で隙間無く観測された気象観測データを用いることができる。これにより、短周期で、その時点における風向および風速分布を３元方向に連続的に解析することが可能となり、この風向および風速データと降雨強度のデータなどを組み合わせることで、線状降水帯の特徴を高頻度かつ高確度に判定することができる。この結果、甚大な災害をもたらし得る豪雨などの気象災害のリスクを、高精度かつ迅速に通知または提供することができる。例えば、一般利用者が利用する端末装置に気象災害のリスク結果を通知する場合、一般市民への注意喚起や避難喚起することができる。
【００５９】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、対象領域の形状に合わせて、下層領域および中層領域を決定する点で上述した第１の実施形態と相違する。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明し、第１の実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
【００６０】
図１２は、第２の実施形態における制御部１１０による一連の処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われる。
【００６１】
まず、降水強度算出部１１１は、通信部１０２により、気象レーダ装置２００から一回の探索周期分の気象観測データ１３２が受信されるまで待機する（ステップＳ２００）。
【００６２】
一探索周期分の気象観測データ１３２が受信されると、降水強度算出部１１１は、この気象観測データ１３２のメッシュ領域Ｍｉごとに、降水強度Ｒｉと風向および風速を算出する（ステップＳ２０２）。
【００６３】
次に、領域導出部１１４は、各メッシュ領域Ｍｉの降水強度Ｒｉを参照して、降水強度Ｒｉが閾値以上のメッシュ領域Ｍｉを特定し、この特定したメッシュ領域Ｍｉを結合した対象領域を導出する（ステップＳ２０４）。
【００６４】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、領域導出部１１４により導出された対象領域の最大高度を、雲頂高度Ｈｃに決定する（ステップＳ２０６）。
【００６５】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、対象領域の最小高度が所定高度（例えば、０．５［ｋｍ］程度）以下であるか否かを判定し（ステップＳ２０８）、対象領域の最小高度が所定高度以下である場合に、所定高度を雲底高度Ｈａに決定し（ステップＳ２１０）、対象領域の最小高度が所定高度よりも大きい場合に、対象領域の最小高度を雲底高度Ｈａに決定する（ステップＳ２１２）。なお、図示しないシーロメータ（雲高測定器）により雲底高度Ｈａが測定され、通信部１０２がこのシーロメータから雲底高度Ｈａの測定結果を取得する場合には、降水帯タイプ決定部１１３は、Ｓ２１０の処理を省略してよい。
【００６６】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、中間高度Ｈｂを決定する（ステップＳ２１４）。例えば、降水帯タイプ決定部１１３は、雲頂高度Ｈｃおよび雲底高度Ｈａの平均高度を、中間高度Ｈｂとして決定してよい。また、降水帯タイプ決定部１１３は、対象領域に含まれるメッシュ領域Ｍｉの数および体積に基づいて対象領域全体の体積を求め、この体積の中心の高度を中間高度Ｈｂとして決定してもよい。また、降水帯タイプ決定部１１３は、対象領域に含まれる各メッシュ領域Ｍｉの降水強度Ｒｉからメッシュ領域Ｍｉごとの質量を推測して対象領域の重心を求め、この重心の高度を中間高度Ｈｂとして決定してもよい。
【００６７】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、解析データ１３４を参照して、降水強度Ｒｉと風向および風速とが対応付けられた複数のメッシュ領域Ｍｉの中から、下層領域および中層領域に対応するメッシュ領域Ｍｉを抽出する（ステップＳ２１６）。
【００６８】
次に、降水帯タイプ決定部１１３は、降水帯毎特徴情報１３６を参照して、抽出した下層領域の下層風と、中層領域の中層風とを比較することで、観測空間における線状降水帯の種類を決定する（ステップＳ２１８）。
【００６９】
次に、災害リスク導出部１１５は、対象領域ごとに、降水帯タイプ決定部１１３により決定された線状降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスク値を導出する（ステップＳ２２０）。
【００７０】
次に、出力部１１６は、通信部１０２を用いて、災害リスク導出部１１５により導出された災害のリスク値の導出結果に基づく情報を、所定装置に出力する（ステップＳ２２２）。これによって、本フローチャートの処理を終了する。
【００７１】
なお、降水帯タイプ決定部１１３は、上述したフローチャートの処理において、Ｓ２０６からＳ２１２の処理結果（決定した雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、中間高度Ｈｂ）を記憶部１３０に記憶させておき、次回以降のＳ２０６からＳ２１２の処理に過去の処理結果を反映させてもよい。
【００７２】
図１３は、処理結果の一例を示す図である。図示のように、降水帯タイプ決定部１１３は、例えば、線状降水帯の種類ごとに、Ｓ２０６からＳ２１２の処理において決定した雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、中間高度Ｈｂを処理結果として記憶部１３０に記憶させる。そして、降水帯タイプ決定部１１３は、過去の処理結果を機械学習することによって、Ｓ２００の処理として、新たに気象観測データが受信されると、学習結果を反映させて雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、および中間高度Ｈｂを決定する。例えば、気象予測装置１００を管理する管理者は、ある観測期間において、降水帯タイプ決定部１１３により決定された線状降水帯の種類が正しいものであるのか、または誤りであるのかを決定する。これを受けて、降水帯タイプ決定部１１３は、「正しい」と判断された線状降水帯の各高度を正例データとして扱うと共に、「誤り」と判断された線状降水帯の各高度を負例データとして扱うことで、雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、および中間高度Ｈｂを学習する。
【００７３】
また、降水帯タイプ決定部１１３は、過去の処理結果にベイジアンネットワークなどの確率推論モデルを適用することで、雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、中間高度Ｈｂを学習してもよい。また、降水帯タイプ決定部１１３は、線状降水帯が停滞する停滞地域ごとに、Ｓ２０６からＳ２１２の処理において決定した雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、中間高度Ｈｂを処理結果として記憶部１３０に記憶させることで、各停滞地域で発生する降水帯の傾向に合わせて雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、中間高度Ｈｂを学習してもよい。このような処理によって、過去の降水帯の高度の傾向から逸脱するような結果（雲底高度Ｈａ、雲頂高度Ｈｃ、および中間高度Ｈｂの処理結果）を排除することができ、より精度の高い気象予測を行うことができる。
【００７４】
以上説明した第２の実施形態によれば、上述した第１の実施形態と同様に、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。
【００７５】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、気象レーダ装置２００によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定する降水帯タイプ決定部１１３と、降水帯タイプ決定部１１３により決定された降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する災害リスク導出部１１５とを備えることにより、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。
【００７６】
上記実施形態は、以下のように表現することができる。
情報を記憶するストレージと、
前記ストレージに格納されたプログラムを実行するプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
決定した前記降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するように構成された気象予測装置。
【００７７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【図１】
0006689396.tif 000003
【図２】
0006689396.tif 000004
【図３】
0006689396.tif 000005
【図４】
0006689396.tif 000006
【図５】
0006689396.tif 000007
【図６】
0006689396.tif 000008
【図７】
0006689396.tif 000009
【図８】
0006689396.tif 000010
【図９】
0006689396.tif 000011
【図１０】
0006689396.tif 000012
【図１１】
0006689396.tif 000013
【図１２】
0006689396.tif 000014
【図１３】
0006689396.tif 000015