(57)【要約】【課題】空気中花粉量の予測における空間的および時間的精度を高め、時間ごとに変化する花粉飛散の状況を高い精度で予測できるようにする。【解決手段】空間的および時間的に高解像度で空中花粉量を予測するため、データ処理手法に人工ニューラルネットワークモデルを採用した。これにより、空中花粉量の短期的変化を予測することが可能になった。また、花粉の放出を非常に正確に再現する新しい花粉放出モデルを提案した。このモデルは、花粉生成と花粉放出の違いを明確に示している。広域での花粉量を予測するためにこの新しい花粉放出モデルを使うデータ処理手法と、形成されたマップ（その花粉量を示す）を説明した。【選択図】      図１
2004258815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の観測ポイントでの観測により時系列で得られた花粉量データと気象データを用いて、空中花粉量を人工ニューラルネットワークにより予測する空中花粉量の予測方法であって、
前記時系列の花粉量データと気象データをコンピュータに入力し、
この入力した花粉量データと気象データを使い、トレーニングステップにより人工ニューラルネットワークの学習を行い、テストステップにより前記学習の結果をテストし、妥当性検証ステップにより妥当性のある人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを求め、
前記観測した花粉量データと気象データに対して、前記人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを用いて演算し、未来の空中花粉量の予測値を得ること、
を特徴とする空中花粉量の予測方法。
【請求項２】
花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測方法であって、
この花粉モデルは、開花により貯蔵胞への貯蔵が開始され、温度差が増加することにより貯蔵される花粉量が増えて花粉アベイラビリティが増加し、
かつ、風により前記貯蔵胞からの花粉放出が制御され、雨により前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が失われるモデルであること、
を特徴とする空中花粉量の予測方法。
【請求項３】
開花により貯蔵胞に貯蔵された花粉が、風により空中花粉量を増加させ、前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が雨により失われる花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測方法であって、
気象予報データおよび地形データに基づいて風速および風向を予測するステップ、
花粉を放出する植物の開花日を予測するステップ、
開花日からの経過日数、風速および風向に基づいて、花粉粒の放出レートを予測するステップ、
花粉を飛散させる植物の植生分布データおよび前記放出レートに基づいて、花粉の放出絶対値を予測するステップ、
時間依存移流・拡散方程式を解くステップ、
を含んで空中花粉量を予測することを特徴とする空中花粉量の予測方法。
【請求項４】
空中花粉量を時系列に予測する空中花粉量の予測方法であって、
前記時系列の始まり側に相当する第１の時間帯を請求項１に記載の空中花粉量の予測方法で予測を行い、前記第１の時間帯よりも後の第２の時間帯を請求項２または請求項３に記載の空中花粉量の予測方法で予測を行うことを特徴とする空中花粉量の予測方法。
【請求項５】
所定の観測ポイントでの観測により時系列で得られた花粉量データと気象データを用いて、空中花粉量を人工ニューラルネットワークにより予測する空中花粉量の予測システムであって、
前記時系列の花粉量データと気象データをコンピュータに入力する手段、
入力した花粉量データと気象データを使い、トレーニングステップにより人工ニューラルネットワークの学習を行い、テストステップにより前記学習の結果をテストし、妥当性検証ステップにより妥当性のある人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを求める手段、
前記観測した花粉量データと気象データに対して、前記人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを用いて演算し、未来の空中花粉量の予測値を得る手段、
を備えることを特徴とする空中花粉量の予測システム。
【請求項６】
開花により貯蔵胞に貯蔵された花粉が、風により空中花粉量を増加させ、前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が雨により失われる花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測システムであって、
気象予報データおよび地形データに基づいて風速および風向を予測する手段、
花粉を放出する植物の開花日を予測する手段、
開花日からの経過日数、風速および風向に基づいて、花粉粒の放出レートを予測する手段、
花粉を飛散させる植物の植生分布データおよび前記放出レートに基づいて、花粉の放出絶対値を予測する手段、
時間依存移流・拡散方程式を解く手段、
を含んで空中花粉量を予測することを特徴とする空中花粉量の予測システム。
【請求項７】
所定の観測ポイントでの観測により時系列で得られた花粉量データと気象データとを用いて、空中花粉量を人工ニューラルネットワークにより予測する空中花粉量の予測プログラムであって、
前記時系列の花粉量データと気象データをコンピュータに入力するステップ、
入力した花粉量データと気象データを使い、トレーニングステップにより人工ニューラルネットワークの学習を行い、テストステップにより前記学習の結果をテストし、妥当性検証ステップにより妥当性のある人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを求めるステップ、
前記観測した花粉量データと気象データに対して、前記人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを用いて演算し、未来の空中花粉量の予測値を得るステップ、
を備えることを特徴とする空中花粉量の予測プログラム。
【請求項８】
開花により貯蔵胞に貯蔵された花粉が、風により空中花粉量を増加させ、前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が雨により失われる花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測プログラムであって、
気象予報データおよび地形データに基づいて風速および風向を予測するステップ、
花粉を放出する植物の開花日を予測するステップ、
開花日からの経過日数、風速および風向に基づいて、花粉粒の放出レートを予測するステップ、
花粉を飛散させる植物の植生分布データおよび前記放出レートに基づいて、花粉の放出絶対値を予測するステップ、
時間依存移流・拡散方程式を解くステップ、
を含んで空中花粉量を予測することを特徴とする空中花粉量の予測プログラム。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載の空中花粉量の予測プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、気象データと空中花粉量の計測データを入力として、計算機ソフトウェア技術により、一定地域における近未来の花粉飛散分布（時間と位置の関数としての空中花粉量）を予測、表示する方法などに関する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の花粉飛散予測は、主として試験板上への沈降花粉量の計数と、気象予測情報に基づき、予測担当者がこれまでの経験と勘によって地図上に予測結果をプロットしていた。
花粉飛散量の推定や将来の値の予測などを行うものとして、本願出願人による特許文献１の「環境情報提供方法およびシステム」がある。この特許文献１には、「環境センサの計測した花粉数から拡散法則に基づき近傍のスギ林の花粉飛散量を推定し、推定値と花粉の気流による移動、拡散や重力による沈降などの物理法則による数理的なシミュレーションあるいは位置の異なる複数の環境センサの値の補間などにより、平野全体の花粉数の分布を推定する。また、環境センサの値の時系列データを用いて、将来の値の予測なども行う。」と記載されている。
また、本願出願人による特許文献２の「花粉情報提供方法およびシステム」では、花粉センサで複数の地域の花粉量を検出し、この検出した花粉量を情報処理して通信手段を介して提供している。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２７３３７６号公報（５頁など）
【特許文献２】
特開２００２−１５７５１１号公報（請求項１、図１、［００３５］、［００３７］など）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の花粉予測は、経験と勘に基づいてマニュアル（人手）によって予測しているため、多くの手間と労力を費やしており、これらは多くのボランティアに頼っているのが現状である。このため、予測結果の時間的、空間的分解能は非常に乏しい。時間的分解能は最大で１日２回、空間的分解能は４０ｋｍ〜２０ｋｍエリアに関する予測しかできていない。一方、特許文献１および特許文献２に記載の技術を用いれば、経験と感に基づいてのマニュアルによる予測をある程度排除できるが、予測結果の時間的、空間的分解能において、まだ改善すべき点がある。
【０００５】
そこで、本発明は、空気中花粉量の予測における空間的および時間的精度を高め、時間ごとに変化する花粉飛散の状況を高い精度で予測できる、空中花粉量の予測方法、空中花粉量の予測システム、そのプログラム、および記憶媒体を提供することを主たる目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
（空中花粉量の予測方法）
前記課題を解決するため本発明（請求項１）では、所定の観測ポイントでの観測により時系列で得られた花粉量データと気象データを用いて、空中花粉量を人工ニューラルネットワークにより予測する空中花粉量の予測方法である。この空中花粉量の予測方法は、前記時系列の花粉量データと気象データをコンピュータに入力し、この入力した花粉量データと気象データを使い、トレーニングステップにより人工ニューラルネットワークの学習を行い、テストステップにより前記学習の結果をテストし、妥当性検証ステップにより妥当性のある人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを求め、前記観測した花粉量データと気象データに対して、前記人工ニューラルネットワークのウェイトとバイアスを用いて演算し、未来の空中花粉量の予測値を得ることを特徴とする。
この構成によれば、時系列で得られた花粉データおよび気象データとで、人工ニューラルネットワークにより空中花粉量の予測値が得られる。
【０００７】
また、前記課題を解決するため本発明（請求項２）は、花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測方法である。この空中花粉量の予測方法の花粉モデルは、開花により貯蔵胞への貯蔵が開始され、温度差が増加することにより貯蔵される花粉量が増えて花粉アベイラビリティが増加し、かつ、風により前記貯蔵胞からの花粉放出が制御され、雨により前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が失われるモデルであることを特徴とする。
この構成において、新しい花の開花に対する花粉粒は貯蔵胞に保存されている。大気中での貯蔵胞の開閉（花粉放出に対応した開閉）は主に風速によって支配されている。したがって、花粉アベイラビリティ（花粉放出可能量）と花粉放出（実際の花粉粒の放出量）は別々にモデルされている。このため、それらは、既存のモデルより、自然現象により近い説明を提供している。
【０００８】
また、前記課題を解決するため本発明（請求項３）では、開花により貯蔵胞に貯蔵された花粉が、風により空中花粉量を増加させ、前記貯蔵胞に貯蔵された花粉が雨により失われる花粉放出モデルを用いて空中花粉量を予測する空中花粉量の予測方法である。そして、この空中花粉量の予測方法は、気象予報データおよび地形データに基づいて風速および風向を予測するステップ、花粉を放出する植物の開花日を予測するステップ、開花日からの経過日数、風速および風向に基づいて、花粉粒の放出レートを予測するステップ、花粉を飛散させる植物の植生分布データおよび前記放出レートに基づいて、花粉の放出絶対値を予測するステップ、時間依存移流・拡散方程式を解くステップ、を含んで空中花粉量を予測することを特徴とする。
この構成では、後記する実施形態（図６参照）の新たな花粉放出モデルに基づいて空中花粉量が予測される。なお、請求項１の発明では、過去のデータを学習させて未来時の空中花粉量を予測したが、この請求項３の発明では、気象予報データが用いられる。
【０００９】
また、前記課題を解決するため本発明（請求項４）は、空中花粉量を時系列に予測する。そして、時系列の始まり側に相当する第１の時間帯を請求項１に記載の空中花粉量の予測方法で予測を行い、前記第１の時間帯よりも後の第２の時間帯を請求項２または請求項３に記載の空中花粉量の予測方法で予測を行うことを特徴とする空中花粉量の予測方法とした。
この構成では、第１の時間帯（短時間先）は、人工ニューラルネットワークにより空中花粉量を予測し、それよりも先（第２の時間帯）は、新しい花粉放出モデルにより空中花粉量を予測する。
【００１０】
なお、請求項５および請求項７は、請求項１に対応したシステムおよびプログラムであり、請求項６および請求項８は、請求項３に対応したシステムおよびプログラムである。また、請求項９は、請求項７および請求項８のプログラムを記憶した記憶媒体である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
なお、以下の説明では、「花粉量」というのは、容積推定方法により得られた値（つまり、空気中の花粉粒濃度（ｅ．ｇ．ｇｒａｉｎｓ／ｍ＾３））、または、重力方法により得られた値（つまり、特定の表面に堆積した花粉粒の数（ｅ．ｇ．ｇｒａｉｎｓ／ｃｍ＾２））を示している。
【００１２】
≪第１実施形態≫
まず、本発明の第１実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。参照する図１は、第１実施形態の空中花粉量の予測方法が適用される空中花粉量予測システムの全体構成を示す図である。
【００１３】
図１に示すように、この空中花粉量予測システム１は、ＤＢサーバ１１、ＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ；人工ニューラルネットワーク）トレーニング装置１２、予測装置１３を含んで構成される。また、花粉サーバ２１および気象サーバ２２は、ＤＢサーバ１１に花粉情報および気象情報を送信するサーバである。また、データ提供先３１は、ＤＢサーバ１１に蓄積された花粉の予測情報の提供を受ける装置である。
【００１４】
ＤＢサーバ１１は、花粉サーバ２１および気象サーバ２２が送信する花粉データおよび気象データを受信して蓄積する機能、および蓄積したデータをＡＮＮトレーニング装置１２に送信する機能を有する。また、ＤＢサーバ１１は、予測装置１３の出力データ（予測データ）を蓄積する機能、および蓄積したデータをデータ提供先３１に送信する機能を有する。
【００１５】
ＡＮＮトレーニング装置１２は、トレーニング部１２１、テスト部１２２、妥当性検証部１２３、ＡＮＮモデルパラメータ出力部１２４を含んで構成される。なお、ニューラルネットワーク（神経回路網）とは、人間の脳の構造をまねて作った情報処理機構である。人間の脳は、「ニューロン」と呼ばれる神経細胞の組み合わさった構造（神経回路網）で構成されている。この構造をまねることで、人間の得意とするような、パターン認識や、連想記憶などの処理を効率良く行うことができる。
【００１６】
トレーニング部１２１は、ＤＢサーバ１１から過去の花粉データおよび気象データを受け取り、所定の手順に従って学習を行い、パラメータを設定してＡＮＮのトレーニングを行う機能を有する。テスト部１２２は、過去の花粉データおよび気象データを用いてトレーニング部１２１で設定したパラメータを使ってのテストを行う機能を有する。妥当性検証部１２３は、過去の花粉データおよび気象データを用いてテストした結果が妥当であるか否かを検証し、ＡＮＮのウェイトとバイアスを決定する。ＡＮＮモデルパラメータ出力部１２４は、決定したＡＮＮのウェイトとバイアス出力する機能を有する。
【００１７】
予測装置１３は、ＡＮＮトレーニング装置１２で決定されたＡＮＮのウェイトとバイアスと、過去の花粉データおよび気象データを用いてニューラルネットワークにより花粉の飛散量（空中花粉量）を予測する機能を有する。この図１の予測装置１３における「○」は、１つ１つがニューロンを示している。
なお、ＡＮＮトレーニング装置１２および予測装置１３の機能は、以下の説明でより具体的に明らかにする。
【００１８】
以下、第１実施形態の空中花粉量予測システム１に適用される空中花粉量の予測方法を、ステップＳ１〜Ｓ７に分けて説明する。
【００１９】
ステップＳ１；  まず、花粉サーバ２１から、関心領域（例えば関東地方）に属する各観測ポイント（例えば伊東、熊谷、水戸…）で観測した時系列の花粉データを収集する。なお、花粉サーバ２１には、花粉シーズンを通して例えば１時間おきに各観測ポイントの花粉量データが収集されている。なお、請求項の「所定の観測ポイント」は、本実施形態では「関心領域に属する各観測ポイント」に相当する。
【００２０】
同様に、気象サーバ２２から、同じ関心領域（例えば関東地方）に属する同じ各観測ポイント（例えば伊東、熊谷、水戸…）で観測した時系列の気象データを収集する。なお、気象サーバ２２には、気温、風速、風向、湿度、雨量などの気象データ（パラメータ）が花粉データと同様に収集されている。
【００２１】
花粉サーバ２１に収集されている花粉データおよび気象サーバ２２に収集されている気象データは、ＤＢサーバ１１に収集され、蓄積される。
【００２２】
ステップＳ２；  ステップＳ１でＤＢサーバ１１に収集された時系列の花粉データと気象データを用いて、ＡＮＮトレーニング装置１２において人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を学習させ、ＡＮＮのウェイトとバイアスのマトリックスを得る。このステップＳ２は、例えば、ＤＢサーバ１１から３週間分の花粉データおよび気象データをＡＮＮトレーニング装置１２に入力する。そして、前記した３週間分のデータの内、トレーニング部１２１では例えば１週間分のデータを使ってトレーニングを行う。
【００２３】
次に、テスト部１２２では、前記した３週間分のデータの内、トレーニングに使わなかった別の１週間分のデータを用いて、トレーニングで設定したパラメータを使ってテストを行う。この後、妥当性検証部１２３ではテストの結果の妥当性を、トレーニングおよびテストには使わなかった別の１週間分のデータを使って検証し、ＡＮＮのウェイトとバイアスを決定する。
【００２４】
なお、「ＡＮＮのウェイトとバイアスのマトリックス」における「マトリックス」について、関心領域の観測ポイントごとに、ウェイト（ＷＳ，Ｉ、ＷＳ，２…）と、バイアス（ｂＳ）を求めた結果がマトリックスに相当する（表１参照）。ちなみに、この表１の例では、表を見やすくするため、或いはマトリックスを理解し易くするため、ニューロンが１つ（単一）の例を示しているが、実際は、ニューロンは複数あり、マトリックスもこの表１とは異なるものになる。
【００２５】
【表１】
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【００２６】
ステップＳ３；  ステップＳ３では、予測装置１３が、ステップＳ１で収集したパラメータ（気象データ）と、ステップＳ２で得たＡＮＮのウェイトとバイアスのマトリックスを用いて演算し、未来時の予測値（花粉量）を得る（Ｆｏｒｅｃａｓｔ（ｆｕｔｕｒｅ））。
【００２７】
なお、ステップＳ２とステップＳ３において、ＡＮＮのインプットは花粉量、気象データ（気温、風速、風向、湿度、雨量など）である。一方、ＡＮＮのアウトプットは、未来時（現在＋リードタイム）の花粉量になる。ここで、ＡＮＮのインプットとして、気圧、日照時間（全天日射量）、天気（晴れ、曇り…の別）視程、全雲量などを用いてもよい。
ＡＮＮは層構造（１つまたは２つの隠された層を持つ）を持ち、そのインプット層でのニューロン最大数は、ＡＮＮインプットの数と同じになる。例えば、インプット層および隠された層はシグモイド伝達関数を使い、アウトプットのニューロンは１次伝達関数を使う。得られるＡＮＮは、そのインプット、構造、ウェイトおよびバイヤス・マトリックスにより完全に定義される。
【００２８】
ステップＳ４；  関心領域での異なる場所で（換言すると観測ポイントを変えて）、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返す。つまりそれぞれの観測点についてトレーニング、テスト、妥当性検証を行う。
【００２９】
ステップＳ５；  異なる観測ポイントに関してステップＳ４で得られた花粉量予測（花粉量の未来時の予測値）を空間的に補間する。なお、補間とは、測定値が飛び飛びの値のとき、その間を合理的につなぐことをいう。
【００３０】
ステップＳ６；  このようにして得られた未来時の予測値とこの空間的な補間値はＤＢサーバ１１に送信され、ＤＢサーバ１１に蓄積される。このＤＢサーバ１１の情報は図示しないＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバ機能によりインターネット上に公開されたり、データ提供先３１に送信されたりして、花粉情報として活用される。
【００３１】
ステップＳ７；  花粉サーバ２１および気象サーバ２２から新しいデータが得られるたびに（観測ポイントで新たなデータが観測されると）、ステップＳ１からＳ６を繰り返す（トレーニング、テスト、妥当性検証をやりなおす）。
【００３２】
なお、図２は、図１の空中花粉量予測システム１のＡＮＮにおけるニューロンモデル（単一のニューロンモデル）を模式的に示す図である。
この図２において、図１のＤＢサーバ１１からの気象データ（パラメータＰ０、Ｐ１、…、ＰＲ）がインプット（ｉｎｐｕｔｓ）である。また、ＡＮＮトレーニング装置１２からのＡＮＮのウェイト（Ｗ０、Ｗ１、…、ＷＲ）とバイアス（ｂＳ）のマトリックスが用いられる。ｆは伝達関数である。アウトプット（ｏｕｔｐｕｔ）の未来時の予測値は、例えば下の式により計算される。
【００３３】
ａ＝Ｐ０・Ｗ０  ＋  Ｐ１・Ｗ１  ＋  …  ＋  ＰＲ・ＷＲ  ＋ｂＳ
Ｏｕｔｐｕｔ＝ｆ（ａ）
【００３４】
図３は、本実施形態での最適化されたニューロンモデルの構造を示す図である。この図３も、インプット、インプット層、隠された層、アウトプット層、アウトプットに構造が分けられている。このうち、インプット層および隠された層は、シグモイド伝達関数を使い、アウトプット層のニューロンは１次伝達関を使っている。この最適化されたＡＮＮの構造に対して、ＡＮＮインプット・パラメータは花粉濃度（花粉（ＨＨ））と時間である。これは、ｃｏｓ（２πＨＨ／２４）とｓｉｎ（２πＨＨ／２４）で表されている。ここで、ＨＨはその日の時間で１から２４に変化する。ちなみに、花粉（ＨＨ）がパラメータ（Ｐ０）とすれば、ｃｏｓ（２πＨＨ／２４）はパラメータ（Ｐ１）、ｓｉｎ（２πＨＨ／２４）はパラメータ（Ｐ２）に相当する。
以下に示す図４などは、この図３の最適化されたニューロンモデルの構造を用いている。
【００３５】
図４は、ある観測ポイントにおける花粉データ（空中花粉量）の観測値と予測値を示したグラフである。予測値のリードタイムは１時間である。つまり、図４は、１時間後の予測値と当該時間における実測値を同じグラフに表示している。なお、このシミュレーションに使われているＡＮＮモデルは図１で説明されている。
【００３６】
図４から理解されるように、折れ線で示される実測値に対して、ドット（・）で示される予測値は比較的よく一致しており、正しいシミュレーションが行われていることを示している。
【００３７】
図５は、リードタイムの関数としてのＡＮＮモデルのパフォーマンスを示すグラフである。この図５のグラフの横軸はリードタイム（時間ｈｒ）であり、縦軸は平均絶対偏り誤差（ＡＭＢＥ；ｇｒａｉｎｓ／ｍ＾３）と１次相関係数（Ｒ）である。つまり、この図５は、リードタイムの長さと平均絶対偏り誤差の関係を●と折れ線で示すグラフと、リードタイムの長さと１次相関係数の関係を■と折れ線で示すグラフが記載されている。なお、平均絶対偏り誤差は、次の式で定義される。
ＡＭＢＥ＝（１／ｎ）Σ｜ｘｆｏｒｅｃａｓｔ  −  ｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ｜
【００３８】
この式に示されるとおり、平均絶対偏り偏差ＡＭＢＥは、予測値ｘｆｏｒｅｃａｓｔと実測値ｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎの差をとって積算し、回数（積算の回数）ｎで割ったものである。
この図５からは、リードタイムが長くなるほど平均絶対偏り偏差ＡＭＢＥが大きくなること、リードタイムが長くなるほど１次相関係数が小さくなること（相関が悪くなること）が理解される。ちなみに、平均絶対偏り偏差は小さい方がよく、１次相関係数は大きい方（１に近い方）がよい。なお、１次相関係数は、花粉飛散量の実測値と予測値との相関関係を示す係数であり、係数が＋１に近いほど正の相関関係が強いことを示している。
【００３９】
この第１実施形態によれば、空気中花粉量の予測における空間的および時間的精度を高め、時間ごとに変化する花粉飛散の状況を高い精度で予測できる。殊に、本実施形態では、１から５時間先といった数時間先の（リードタイムの短い）空中花粉量を精度よく予測できる。また、予測した空中花粉量を、ＤＢサーバ１１に置くことでデータ提供先３１にデータを適切に提供することができる。
【００４０】
なお、この第１実施形態により時間の関数として花粉放出量を得、この花粉粒放出量と、気温、風速、風向、湿度、雨量を含む気象予測データとから、時間依存移流・拡散方程式によって花粉粒の飛散分布（花粉濃度）マップを未来時間の関数として算出し、逐次このプロセスを繰り返す空中花粉量の予測方法としてもよい。このようにすることで、精度のよい花粉粒の飛散分布マップ（花粉濃度マップ、図１１参照）を得ることができる。
この第１実施形態によれば、空間的および時間的に高解像度で空中花粉量を予測するため、データ処理手法に人工ニューラルネットワークモデルを採用したので、空中花粉量の短期的変化を予測することが可能になった。
【００４１】
≪第２実施形態≫
次に、本発明の第２実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。参照する図６は、開花により貯蔵胞に貯蔵された花粉が、風により空中花粉量を増加させ、貯蔵胞に貯蔵された花粉が雨により失われる花粉放出モデルの新しい例を示している。つまり、図６は、第２実施形態の空中花粉量の予測方法に適用される新しい花粉放出モデルを模式的に示した図である（原理説明図）。
【００４２】
図６において、Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒは花粉を貯める貯蔵胞である。この図では、貯蔵胞に花粉が半分ほど貯められていることを模式的に示している。Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｍｏｄｅｌは拡散モデルであり、空中に拡散する花粉（空中花粉量の増加に貢献する花粉量）を示している。Ｌｏｓｓは、空中花粉量の増加には貢献しない花粉量を示している。花粉は、風（Ｗｉｎｄ）により貯蔵胞から空気中に放出され、風の流れに乗って拡散してゆく。また、花粉は、雨（Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）により失われる。
【００４３】
なお、一般的に植物は、気温の上昇により（気温の積分値；∫Ｔｅｍｐ）雄花が開花し、開花日数（Ｎ  Ｆｌｏｗｅｒｓ  ｏｐｅｎ）により貯蔵胞に花粉が蓄積されていくが、本実施形態のモデルでは、花粉は開花後に蓄積を開始することから、開花日モデルにより開花日を予測する。また、開花後の温度上昇により花粉の貯蔵胞への蓄積が増加することから、温度差（Ｔ（ＨＨ）−Ｔ（ＨＨ−１））を考慮する。ここで、Ｔは気温（例えば℃）でありＨＨは時間（例えばｈｒ）である。
また、前記したとおり、貯蔵胞に蓄積された花粉は風により飛び出すと共に、拡散し（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）、雨（Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）により失われるので（Ｌｏｓｓ）、空中花粉量の予測に際しては、風速・風向、雨量などの制御パラメータ（Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ）が監視される。
【００４４】
ちなみに、この新しい花粉放出モデルは、下に示す参考文献の川島および高橋により提案されている標準放出モデルの改良型である。この新しい花粉放出モデルは、雄花の開花（主に大気温度の関数として）を明示的にモデル化し、開花した花の花粉粒が放出されることを考慮している。新しい花の開花に対する花粉粒は貯蔵胞に保存されている。大気中での貯蔵胞の開閉（花粉放出に対応した開閉）は主に風速によって支配されている。したがって、花粉アベイラビリティ（花粉放出可能量）と花粉放出（実際の花粉粒の放出量）は別々にモデルされている。このため、それらは、既存のモデルより、自然現象により近い説明を提供している。
（参考文献）  Ｋａｗａｓｈｉｍａ，  Ｓ．，  Ｙ．  Ｔａｋａｈａｓｈｉ（１９９５）．    Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｅｓｏｓｃａｌｅ  ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ  ｆｏｒ  ａｉｒｂｏｒｎｅ  ｃｅｄａｒ  ｐｏｌｌｅｎ．  Ｇｒａｎａ  ３４；  １４２−１５０
【００４５】
なお、第２実施形態の花粉放出モデルは、雨を除くと、気温（Ｔ）、風速（Ｗｓ）、開花開始からの経過日数（ＤＤ）、そして、このモデルにより計算されているのと同じ過去花粉放出の関数として空気中の花粉の放出レートを定義している。この貯蔵胞（Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ）モデルは以下に説明されているステップＳ１１からＳ１６までの各ステップにより構成されている（但し雨の影響は除いている）。この花粉放出モデルに対して以下で与えられているステップＳ１１からＳ１６までのソース・コードは、下に示す参考文献のＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）規約を使って記述されている。
（参考文献）  ＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）  Ｕｓｅｒ‘ｓ  Ｇｕｉｄｅ（２００１）．
Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｏｏｌｂｏｘ、  ７ｔｈ  ｅｄ．  Ｔｈｅ  Ｍａｔｈ  Ｗｏｒｋｓ，  Ｉｎｃ．
【００４６】
ステップＳ１１；  まず、ＲｅｓｅｒｖｏｉｒとＥｍｉｔｔｅｄという変数を、次のコードに基づいて開花開始日に初期化する（ｔ＝１とする）。なお、ここでのステップＳ１１からＳ１６は、図面とは直接関係のないステップである。また、下記のコードにおいてインデックスとなる時間ｔは前記した時間ＨＨに相当する。
【００４７】
コード：
ｔ＝１；
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ）＝０；
Ｅｍｉｔｔｅｄ（ｔ）＝０；
【００４８】
このステップＳ１１のコードは、時間ｔを１にすることで、配列変数であるＲｅｓｅｒｖｏｉｒ（１）およびＥｍｉｔｔｅｄ（１）に０を設定している。なお、開花日は例えば２月１日というように設定される。また、Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒという変数は、放出に寄与する花粉粒の総数を表す。Ｅｍｉｔｔｅｄという変数は単位時間と単位表面での放出レートを表す。
【００４９】
ステップＳ１２；  次に、ｔ＝ｎｏｗ＋１という時間におけるｄＴという変数（気温差）を、次のコードに基づいて作成する。
【００５０】
2004258815.tif 000004
【００５１】
このステップＳ１２のコードでは、最初に時間ｔを１にして、気温差ｄＴ（ｔ）に０を設定している。その後、時間ｔを２〜ｎｏｗ＋１まで、つまり、開花２時間目から現在時刻＋１時間先まで、各時間の気温差ｄＴ（ｔ）を求めている。ここで、もし気温Ｔ（ｔ）が０よりも小さい場合（氷点下の場合）は、気温差ｄＴ（ｔ）に０を設定する。そうでない場合は、もし気温差（Ｔ（ｔ）−Ｔ（ｔ−１））が０よりも小さければ、気温差ｄＴ（ｔ）に０を設定する。一方、気温差（Ｔ（ｔ）−Ｔ（ｔ−１））が０以上であれば、気温差ｄＴ（ｔ）に（Ｔ（ｔ）−Ｔ（ｔ−１））を設定する。
【００５２】
ステップＳ１３；  次に、ｔ＝ｎｏｗ＋１という時間におけるＲｅｓｅｒｖｏｉｒを、次のコードに基づいて計算する。
【００５３】
コード：
ｆｏｒ  ｔ＝１：ｎｏｗ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ＋１）＝Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ）−Ｅｍｉｔｔｅｄ（ｔ）＋ｐａｒ（２）＊ｄＴ（ｔ＋１）．＾ｐａｒ（１）＊（１−ｌｏｇｓｉｇ（（ＤＤ（ｔ＋１）−ｐａｒ（５））／ｐａｒ（６）））；
【００５４】
このステップＳ１３のコードでは、時間ｔを１〜現在時間のｎｏｗまでインクリメントして、Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ＋１）を計算する。この式における、ｐａｒ（１）とｐａｒ（２）は気温（Ｔ）に関するパラメータであり、ｐａｒ（５）とｐａｒ（６）は季節に関するパラメータの値である。なお、（１−ｌｏｇｓｉｇ（（ＤＤ（ｔ＋１）−ｐａｒ（５））／ｐａｒ（６）））は、花粉シーズンの初期の頃および終わりの頃は花粉を生成する量が相対的に少ないが、花粉シーズンの盛りの頃は花粉を生成する量が相対的に多くなるといった季節に関する重みを求めている。また、この式におけるｌｏｇｓｉｇは、対数シグモイド伝達関数である。
【００５５】
ステップＳ１４；  続いて、ｔ＝ｎｏｗ＋１という時間におけるｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔパラメータを、次のコードに基づいて計算する。
【００５６】
コード（継続）：
ｉｆ（ＷＳ（ｔ＋１）＞ｐａｒ（４））  ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔ＝１；
ｅｌｓｅ  ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔ＝（ＷＳ（ｔ＋１）／ｐａｒ（４））．＾ｐａｒ（３）；
ｅｎｄ
【００５７】
このステップＳ１４のコードは、ｔ＋１における風速ＷＳがｐａｒ（４）よりも大きい場合は、ｗｉｎｄｅｆｅｃｔ＝１を設定する。そうでない場合（ｅｌｓｅ）は、ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔを計算により求める。なお、ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔは０から１の間の値を取る。また、ｐａｒ（３）とＰａｒ（４）は、風に関するパラメータである。
【００５８】
ステップＳ１５；  続いて、ｔ＝ｎｏｗ＋１という時間における最終的放出レートを、次のコードに基づいて計算する。
【００５９】
コード（継続）：
Ｅｍｉｔｔｅｄ（ｔ＋１）＝Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ＋１）＊ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔ；
ｅｎｄ
【００６０】
このステップＳ１５のコードでは、１時間後の花粉の貯蔵量であるＲｅｓｅｒｖｏｉｒ（ｔ＋１）に１時間後のｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔを乗じることで、１時間後の花粉粒の放出量Ｅｍｉｔｔｅｄ（ｔ＋１）を計算している。
なお、ステップＳ１５のｅｎｄは、ステップＳ１３のｆｏｒ  ｔ＝１：ｎｏｗに対応したｅｎｄである。このため、ステップＳ１３からＳ１５は一連で計算される。
【００６１】
ステップＳ１６；  このステップＳ１６では、ステップＳ１２からステップＳ１５を繰り返して行い、次の時間ステップに対応して花粉粒の放出量（＝濃度）を計算する。
【００６２】
つまり、ステップＳ１１からＳ１６において、ステップＳ１１では、開花開始日（開花経過時間）におけるの貯蔵量Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ（１）と放出量Ｅｍｉｔｔｅｄ（１）の値を０に初期設定する。
ステップＳ１２では、開花経過時間（ｔ＝１）における温度差ｄＴ（１）を０にする。引き続いてステップＳ１２では、ｔ＝２からｎｏｗ＋１までの温度差ｄＴ（ｔ）を計算する。
その後のステップＳ１３からＳ１５では、ｔ＝ｎｏｗ＋１という開花経過時間における貯蔵量Ｒｅｓｅｖｏｉｒ（ｔ）、ｗｉｎｄｅｆｆｅｃｔ、最終放出レートＥｍｉｔｔｅｄ（ｔ＋１）を計算する。
そして、ステップＳ１２からＳ１５を、開花経過時間ｔを１ずつインクリメントして処理を継続する。
【００６３】
このように、花粉アベイラビリティ（花粉放出可能量）と花粉放出を別々にモデルしているので（花粉生成と花粉放出の違いを明示しており）、従来の（既存の）花粉放出モデルより、自然現象により近い状態での花粉粒放出量を予測でき、ひいては空中花粉量の予測をより自然現象に即したものにできる。即ち、この第２実施形態によれば、空気中花粉量の予測における空間的および時間的精度を高め、時間ごとに変化する花粉飛散の状況を高い精度で予測できる。なお、第１実施形態では数時間先の空中花粉量を精度よく予測できたが、この第２実施形態ではそれよりも先の時間の空中花粉量を精度よく予測できる。ちなみに、この花粉放出モデルでは、雨（雨量）により貯蔵胞に貯蔵されている花粉が失われる。また、風により飛散する花粉量が制御されている。
【００６４】
≪第３実施形態≫
続いて、本発明の第３実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。第３実施形態の空中花粉量の予測方法は、第２実施形態の花粉放出モデルに基づく空中花粉量の予測方法である。参照する図７は、第３実施形態の空中花粉量の予測方法が適用される空中花粉量予測システムの全体構成を示す図である。図９は、図７のセンサレイヤで行われる後処理スキームを示す図である。
【００６５】
図７に示すように、空中花粉量予測システム５は、データレイヤ５１、モデルレイヤ５２、センサレイヤ５３、表示レイヤ５４を含んで、単一あるいは複数のコンピュータ上に構成される。この空中花粉量予測システム５は、開花、花粉粒の放出、移流、拡散などの花粉伝搬に関与したすべての主要プロセスを含んでいる。
【００６６】
データレイヤ５１は、杉の植生分布データ記憶部５１１、気象予報データ記憶部５１２、地形データ記憶部５１３を含んで構成され、空中花粉量予測に使われるデータを記憶あるいは取得する機能を有している。
【００６７】
モデルレイヤ５２は、風フィールド推定部５２１、開花日・放出レート推定部５２２を含んで構成され、花粉放出量と拡散状況を推定する。風フィールド推定部５２１は、地形データと気象予報データに基づいて、未来時間の風速、風向、グリッド入り温度を推定などする機能を有する。ここでグリッド入り温度は、入力した気象予報データの測定ポイントが比較的粗いことから、もっと細かい、例えば２ｋｍ×２ｋｍのグリッド（メッシュ）ごとに温度を推定して求めたものである。次に、開花日・放出レート推定部５２２は、グリッド入り温度などに基づいて杉の雄花の開花日を予測する機能と、花粉の放出レート（単位時間当たりの花粉粒の放出量）を推定する機能を有する。なお、花粉の放出レートは、第２実施形態の図６に示される新たな花粉放出モデルに基づいて決定される。花粉拡散推定部５２３は、杉の植生分布データと花粉の放出レートに基づいて花粉の放出絶対値を予測する機能と、この放出絶対値と風フィールド推定部５２１で推定したデータに基づいて、時間依存移流・拡散方程式を解く機能を有する。
【００６８】
センサレイヤ５３は、花粉濃度推定部５３１、およびセンサデータ部５３２を含んで構成される。花粉濃度推定部５３１は、花粉拡散推定部５２３の推定結果に基づいて花粉量（花粉濃度）の空間的に補間を行う機能を有する。また、花粉濃度推定部５３１は、センサデータ（各観測ポイントにおける観測値）のデータによりモデルを修正する機能を有する。
【００６９】
図８は、関東地方における杉の植生分布を示したマップである。マップの色が濃い部分が杉の植生分布の多い場所であり、色の薄い場所が植生分布の少ない場所である。ちなみに図８では、杉の植生分布を４レベルの分類インデックス（少ない、やや多い、多い、大変多い）として色分けして定義している。ここで、植生分布が多いほど杉の木の数が多いことから、同じ放出レートでも植生分布が多いほど（密なほど）花粉の放出絶対値は多くなる。
【００７０】
図９は、モデル（花粉濃度）の修正手順（つまり図７のセンサレイヤで行われる後処理スキーム）を示している。この図９では、実測値（Ｓｅｎｓｏｒ）とモデル値（Ｍｏｄｅｌ（ｔ，ｔ＋１，…，ｔ＋２４））との比（Ｃｏｒｒ（ｔ））をまず算出している。そして、予測値（Ｆｏｒｅｃａｓｔ（ｔ，ｔ＋１，…，ｔ＋２４））は、モデル値に比を乗じることで算出している。
【００７１】
図７の表示レイヤ５４は、花粉濃度マップ作成部５４１を含んで構成される。この花粉濃度マップ作成部５４１は、修正された花粉濃度に基づいて、関心領域の花粉濃度マップ（花粉粒の飛散分布マップ）を作成する機能を有する（図１１参照）。なお、花粉濃度マップ作成部５４１は、関心領域の地図データを記憶している。
【００７２】
この第３実施形態の空中花粉量の予測方法における動作を説明する。
まず、データレイヤ５１の杉の植生分布データ記憶部５１１、気象予報データ記憶部５１２、地形データ記憶部５１３に予めデータを収集しておく。このうち、気象予報データ記憶部５１２には、随時最新の気象予報データを収集しておく。風フィールド推定部５２１では、気象予報データ記憶部５１２と地形データ記憶部５１３のデータに基づいて未来時間の風速、風向などを予測する。開花日・放出レート推定部５２２では、杉の雄花の開花日の予測を行うと共に、図６に示す放出モデルに基づいた放出レートを計算する。花粉拡散推定部５２３では、時間依存移流・拡散方程式を解いて花粉粒の拡散状況を計算する。センサフィールド５３では、各観測ポイントにお空中花粉量の実測データをフィードバックして花粉濃度を修正する。そして、表示レイヤ５４では、関心領域の花粉濃度マップを作成する。
【００７３】
図１０は、所定の観測ポイント（東京のＪＲ高尾駅近く）で特定の時間において観測された花粉濃度（折れ線）、および予測された花粉濃度（・）の時間変化を示すグラフである。この図１０のグラフは、横軸が時間（ｈｒ）であり、縦軸が花粉濃度（ｇｒａｉｎｓ／ｍ＾３）である。この図に示されるように、折れ線で示される実測値に対して、ドット（・）で示される予測値は比較的よく一致しており、正しいシミュレーションが行われていることを示している。
【００７４】
図１１は、関東地方（関心領域）の花粉粒の飛散分布マップ（予測花粉濃度マップ）である。このマップにはローマ字で観測ポイント（花粉センサの設置位置）の地名が記入してある（“＄”の位置）。この花粉粒の飛散分布マップの色が濃い部分が空中花粉量（ｇｒａｉｎｓ／ｍ＾３  或いは  ｇｒａｉｎｓ／ｍ＾２）の多い場所であり、色の薄い場所が空中花粉量の少ない場所である。ちなみに図１１では、空中花粉量を４レベルの分類インデックス（少ない、やや多い、多い、大変多い）として色分けして定義している。
この図１１のマップは、１時間ごとに更新される。また、このマップは２ｋｍ〜４ｋｍメッシュであり、従来行われていた予測の時間的分解能（１日２回）・空間的分解能（２０ｋｍ〜４０ｋｍ）よりも、時間的分解能・空間的分解能を大幅に高めている。また、この予測マップは、４８時間先までを時系列で予測しており、動画で予測データを見ることができるようになっている。この花粉濃度マップは、図示しないＷＷＷサーバを介してインターネット上に公開されたり、ＤＢサーバ１１からデータ提供先３１に送信されたりされるようになっている。
ちなみに、第１実施形態との比較において、第３実施形態は、リードタイムが長くなるほどその精度が向上する。
【００７５】
なお、図１２は、観測ポイントである伊東、熊谷、佐倉、水戸、筑波、そして厚木での１５日間における日数を関数としての花粉レベル的中率を示した図である。この図は、例えば空中花粉量が「少ない」との予測に対して、実際の空中花粉量が「少ない」場合を正解とし、それ以外の場合（例えば予測を「少ない」としたけど、実際の空中花粉量が「やや多い」、「多い」、「大変多い」のいずれかであった場合）を誤りとした正解率（Ｃｏｒｒｅｃｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を示している。この図１２に示されるとおり、各観測ポイントにおいて、概ね５０％以上の正解率が得られた。ちなみに、１日２４回予測（１回につき４８時間先までの予測）を行うが、そのうち１２回が正解であった場合の的中率は５０％である。
【００７６】
なお、この第３実施形態（第２実施形態）と第１実施形態を組み合わせて空中花粉量の予測を実施していもよい。即ち、１時間先から４８時間先までの時系列の空中花粉量の予測（２日先までの予測）を１時間ごとに行うとした場合、リードタイムの短い予測を精度よく行うことのできる第１実施形態をリードタイムの短い予測（時系列の始まり側に相当する第１の時間帯）に使うこととし、第３実施形態をリードタイムの長い予測（第１の時間帯よりも後の第２の時間帯）に使うこととしてもよい。このように組み合わせることで、全体としての予測精度を高めることができる。
【００７７】
ここで、このように第１実施形態の予測方法と第３実施形態の予測方法を組み合わせて空中花粉量の予測を行うとした場合の予測値の切り替え（第１の時間帯と第２の時間帯の境目）について、第１実施形態の空中花粉量の予測方法は、時間の経過とともに予測精度が低下するが（図５参照）、第３実施形態の空中花粉量の予測方法では、予測精度の低下が少ない。そこで、第１実施形態の予測方法の精度が第３実施形態の予測方法の精度を上回っている時間帯（第１の時間帯）を第１実施形態の予測方法で予測し、第３実施形態の予測方法の精度が第１実施形態の予測方法の精度を上回っている時間帯（第２の時間帯）を第３実施形態の予測方法で予測するというように、予測値（予測方法）を切替えることができる。
【００７８】
以上説明した本実施形態の発明は、空中花粉量の予測方法・予測システムなどにおける予測精度を向上させるものであるが、この発明は以下の点において特に効果的である。
例えば、花粉症に悩まされている人が、花粉アレルゲンに接触するのを防止したり（例：マスク着用）、適切な薬を飲んだりするといった防止・予防策をとることができる。
また、コンビニエンスストアや薬局などの小売店がアレルギ関連の製品を管理するのを支援できる。花粉量の空間的および時間的予測により、顧客に対して適切な時間に適切な場所で製品を提供できるようになる。
一般市民に対しては、一般ｗｅｂサイトや携帯用ｗｅｂサイト（例：ｉ−ｍｏｄｅ（Ｒ））を通じてリアルタイムで予測を提供できる。この場合、一般市民は、リアルタイムで提供されている情報を検索するためにサイトにアクセスする。この情報は正確な空間精度（２〜４キロメートル）および短時間毎（毎時）という頻度で提供される。
また、個人や、病院や大学などの機関に対して直接警告を提供することができる。この警告は、事前に決められている花粉しきい値（空中花粉量のしきい値）により定義される。この場合、要求されるしきい値は、ユーザごとに症状が異なるので、ユーザごとに予め決めることができ、一般市民には電子メール、ファックス、電話あるいは携帯電話を通じてシステムにより直接警報が送信される。
このシステムは、ユーザの実際の場所を判断するのに、携帯電話の位置情報サービスを使うことができ、そして、ユーザの場所と現地時間を考慮して、警告を送信するかどうかを決めることができる。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明した本発明によれば、空気中花粉量の予測における空間的および時間的精度を高め、時間ごとに変化する花粉飛散の状況を高い精度で予測できる。
このうち、請求項１、請求項５、請求項７および請求項９に記載の発明によれば、人工ニューラルネットワークを用いて、リードタイムの短い予測を高い精度で行うことができる。また、請求項２に記載の発明によれば、精度の高い花粉粒の飛散分布マップを得ることができる。
【００８０】
また、請求項３、請求項６、請求項８および請求項９に記載の発明によれば、新しい花粉放出モデルにより請求項１に記載の発明よりもリードタイムの長い予測を高い精度で行うことができる空中花粉量の予測方法とすることができる。
【００８１】
また、請求項４に記載の発明によれば、人工ニューラルネットワークによる予測と新しい花粉放出モデルによる予測を組み合わせて、予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる第１実施形態の空中花粉量の予測方法が適用される空中花粉量予測システムの全体構成を示す図である。
【図２】図１の空中花粉量予測システムのＡＮＮにおけるニューロンモデルを模式的に示す図である。
【図３】第１実施形態での最適化されたニューロンモデルの構造を示す図である。
【図４】ある観測ポイントにおける花粉データの観測値と予測値を比較ために示した図である。
【図５】リードタイムの関数としてのＡＮＮモデルのパフォーマンスを示すグラフである。
【図６】本発明にかかる第２実施形態の空中花粉量の予測方法に適用される花粉放出モデルを模式的に示した図である（原理説明図）。
【図７】本発明にかかる第３実施形態の空中花粉量の予測方法が適用される空中花粉量予測システムの全体構成を示す図である。
【図８】関東地方における杉の植生分布を示したマップである。
【図９】図７のセンサレイヤで行われる後処理スキームを示す図である。
【図１０】所定の観測ポイントで特定の時間において観測された花粉濃度（折れ線）、および予測された花粉濃度（・）の時間変化を示すグラフである。
【図１１】関心領域を関東地方とした花粉粒の飛散分布マップ（予測花粉濃度マップ）である。
【図１２】観測ポイントである伊東、熊谷、佐倉、水戸、筑波、そして厚木での１５日間における日数を関数としての花粉レベル的中率を示した図である。
【符号の簡単な説明】
１      …  空中花粉量予測システム（第１実施形態）
１１  …  ＤＢサーバ
１２  …  ＡＮＮトレーニング装置
１２１  …トレーニング部
１２２  …テスト部
１２３  …妥当性検証部
１２４  …ＡＮＮモデルパラメータ出力部
１３  …  予測装置
２１  …  花粉サーバ
２２  …  気象サーバ
３１  …  データ提供先
５    …  空中花粉量予測システム（第３実施形態）
５１  …  データレイヤ
５１１…  杉の植生分布データ記憶部
５１２…  気象予報データ記憶部
５１３…  地形データ記憶部
５２  …  モデルレイヤ
５２１…  風フィールド推定部
５２２…  開花日・放出レート推定部
５２３…  花粉拡散推定部
５３  …  センサレイヤ
５３１…  花粉濃度推定部
５３２…  センサデータ部
５４  …  表示レイヤ
５４１…  花粉濃度マップ作成部
【図１】
2004258815.tif 000005
【図２】
2004258815.tif 000006
【図３】
2004258815.tif 000007
【図４】
2004258815.tif 000008
【図５】
2004258815.tif 000009
【図６】
2004258815.tif 000010
【図７】
2004258815.tif 000011
【図８】
2004258815.tif 000012
【図９】
2004258815.tif 000013
【図１０】
2004258815.tif 000014
【図１１】
2004258815.tif 000015
【図１２】
2004258815.tif 000016