(57)【要約】【課題】予測しようとする現象を、それ以前に観測された、関連性が推測される他の現象により予測しようとするものである。【解決手段】予測を行うために、期間Ｑでの自然現象の観測結果Ｘ（例えば、気温や気圧）の変化の“習性”と、それに対応する予測期間Ｒの期間での異なる自然現象の観測結果Ｚ（例えば、発雷確率や落雷確率）の変化の“習性”を、複数の期間に渡って調べ、これらの“習性”の関係をもとに、ある自然現象（例えば発雷確率や落雷確率）の予測を行っている。【選択図】図２
2004205233.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある現象の予測期間の変動予測を、他の現象の過去の複数の観測期間の観測結果をもとに行う短期予測システムであって、
過去の観測結果から、観測期間（−ｍｔ０＜ｔｉ≦０：ｔ０は単位時間）の前記他の現象の観測結果をＱ、予測期間（０＜ｔｋ≦Ｍｔ０：ｔ０は単位時間）と対応する期間の前記ある現象の観測結果をＲ，ＱとＲの組をＳとし、複数（ｎ個）のＱの各単位時間ｔ０ごとのｐ種の観測結果を行列Ｘ（ｔｉ）として記憶する記憶手段と、
前記記憶された観測結果の各Ｑごとの行ベクトルＸα（ｔｉ）の対応する単位時間ごとの平均
【数１】
2004205233.tif 000018
を計算する手段と、
求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数２】
2004205233.tif 000019
を計算する手段と、
複数（ｎ個）のＲの各単位時間ｔ０ごとのｑ種の観測結果を行列Ｚ（ｔｋ）として記憶する記憶手段と、
前記記憶された観測結果の各Ｒごとの行ベクトルＺα（ｔｋ）の対応する単位時間ごとの平均
【数３】
2004205233.tif 000020
を計算する手段と、
求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数４】
2004205233.tif 000021
を計算する手段と、
予測期間の時刻ｔｋについて、Ｗｉ，ｊとＶｋ，ｊを相互に関係付ける連立方程式
【数５】
2004205233.tif 000022
を解いて、各係数Ａ０，Ａ１，・・・，Ａｍを求める手段と、
連立方程式の解を用いて、予測期間の時刻ｔｋにおける値Ｚ（ｔｋ）を
【数６】
2004205233.tif 000023
で求める手段とを備え、
得られたＺ（ｔｋ）を予測期間における予測値として出力することを特徴とする異種現象による短期予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の短期予測システムにおいて、前記観測結果は、定常的に観測が行われている複数の観測地点で観測されている気象、海象及び地象の少なくとも１つの状態であることを特徴とする短期予測システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の短期予測システムをコンピュータ・システムに実現させることができるプログラムを格納した記録媒体。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の短期予測システムをコンピュータ・システムに実現させることができるプログラム。
【請求項５】
ある現象の予測期間の変動予測を、他の現象の過去の複数の観測期間の観測結果をもとに行う短期予測方法であって、
過去の観測結果から、観測期間（−ｍｔ０＜ｔｉ≦０：ｔ０は単位時間）の前記他の現象の観測結果をＱ，予測期間（０＜ｔｋ≦Ｍｔ０：ｔ０は単位時間）と対応する期間の前記ある現象の観測結果をＲ、ＱとＲの組をＳとし、複数（ｎ個）のＱの各単位時間ｔ０ごとのｐ種の観測結果を行列Ｘ（ｔｉ）として記憶しており、
前記記憶された観測結果の各Ｑごとの行ベクトルＸα（ｔｉ）の対応する単位時間ごとの平均
【数７】
2004205233.tif 000024
を計算するステップと、
求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数８】
2004205233.tif 000025
を計算するステップと、
複数（ｎ個）のＲの各単位時間ｔ０ごとのｑ種の観測結果を行列Ｚ（ｔｋ）として記憶するステップと、
前記記憶された観測結果の各Ｒごとの行ベクトルＺα（ｔｋ）の対応する単位時間ごとの平均
【数９】
2004205233.tif 000026
を計算するステップと、
求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数１０】
2004205233.tif 000027
を計算するステップと、
予測期間の時刻ｔｋについて、Ｗｉ，ｊとＶｋ，ｊを相互に関係付ける連立方程式
【数１１】
2004205233.tif 000028
を解いて、各係数Ａ０，Ａ１，・・・，Ａｍを求めるステップと、
連立方程式の解を用いて、予測期間の時刻ｔｋにおける値Ｚ（ｔｋ）を
【数１２】
2004205233.tif 000029
で求めるステップとを備え、
得られたＺ（ｔｋ）を予測期間における予測値として出力することを特徴とする異種現象による短期予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異なる種類の自然現象による短期予測に関する。
【０００２】
【技術的背景】
１）数学的手法による予測技術について
自然現象は、周期性のある現象とない現象に大別され、前者には四季、後者には数日間の気象変化が該当する。このうち、前者の予測には時系列の理論やマルコフ過程の理論が適用できると考えられるが、後者については適用方法の理論はない。
２）短期予測技術について
例えば気象の場合、３次元格子で表した大気中の各点の気象要素を流体力学等の物理法則に基づいて計算する数値予測と、気圧配置等から過去の事例を参考にして将来の気象を推定する予測が行われている。
前者は、流体のシミュレーション手法の進歩やコンピュータの性能向上に伴い精度が向上しつつあるが、離散処理に伴う誤差や初期値の影響が計算時間とともに増大する不安定性に配慮が必要である。
後者は、過去の観測結果に基づき常識的で無難な予測結果が得られるために古くから実績のある方法であるが、人のノウハウに依存するため、最近は人間の思考原理を模擬するニューラルネットワークの手法によりコンピュータで予測することが試みられている。しかし、ニューラルネットワークの学習原理はシグモイド関数等のいくつかの関数に依存するために自由度に制約があり、予測精度を高めるには特徴的な気象現象毎に最適化を図る等の工夫がなされる場合が多く、予測の補助的手法として利用されているに過ぎない。
ニューラルネットワークのように過去の観測結果に基づいて入出力の関係を自動的にモデル化できる統計的手法は、気象の数値予測結果を実際の天気に翻訳する際にも利用され、自動的に統計的関係式を修正する学習機能を備えているカルマンフィルターがよく使われている。しかしこの手法は、数カ月程度で新しいモデルに対応できるが、大気の場が学習した期間の状況から大きく変動した場合に一時的に精度が低下する恐れがあるなど、安定性に不安がある。
過去の観測結果に基づいて入出力の関係を自動的にモデル化する統計的手法として、汎用性のある共分散を応用する手法が考案されているが、適用範囲は同種の気象要素の予測への適用に限られており、気象要素で直接表現できない発雷や落雷などの現象の予測には適用できない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記のとおり、物理法則に基づく数値気象予測、その結果を天気に翻訳するカルマンフィルター、人間の思考原理を模擬して過去の気象観測結果を参考に気象を予測するニューラルネット等の従来の手法は、原理的な問題により高精度化に限界がある。また、汎用性のある共分散を応用する手法は、同種要素の予測への適用に留まっている。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、予測しようとする現象を、それ以前に観測された、なんらかの関連性が推測される他の現象の観測値の関数と考え、上記従来の問題点を解決したものである。気象の場合であれば、例えば気温や気圧等の観測値をもとに、それと関連性が推測される、風向，風速，落雷個数，発雷確率，平均気温，最高気温，最低気温等の変化を同時に予測する方法を提供することを目的とする。
特に、発雷確率や落雷個数は、間隔をおいて発現することが多いので、それ自身の観測値では予測が難しく、気温や気圧等の連続する観測値を用いて予測できれば実用性は高い。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、ある現象を、他の観測結果の過去の複数の観測期間をもとに予測期間の変動の予測を行う短期予測システムであって、過去の観測結果から、観測期間（−ｍｔ０＜ｔｉ≦０：ｔ０は単位時間）の他の現象の観測結果をＱ、予測期間（０＜ｔｋ≦Ｍｔ０：ｔ０は単位時間）と対応する期間のある現象の観測結果をＲ、ＱとＲの組をＳとし、複数（ｎ個）のＱの各単位時間ｔ０ごとのｐ種の観測結果を行列Ｘ（ｔｉ）として記憶する記憶手段と、前記記憶された観測結果の各Ｑごとの行ベクトルＸα（ｔｉ）の対応する単位時間ごとの平均
【数１３】
2004205233.tif 000003
を計算する手段と、求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数１４】
2004205233.tif 000004
を計算する手段と、複数（ｎ個）のＲの各単位時間ｔ０ごとのｑ種の観測結果を行列Ｚ（ｔｋ）として記憶する記憶手段と、前記記憶された観測結果の各Ｒごとの行ベクトルＺα（ｔｋ）の対応する単位時間ごとの平均
【数１５】
2004205233.tif 000005
を計算する手段と、求めた平均値と各観測結果との差の関係を求めるために
【数１６】
2004205233.tif 000006
を計算する手段と、予測期間の時刻ｔｋについて、Ｗｉ，ｊとＶｋ，ｊを相互に関係付ける連立方程式
【数１７】
2004205233.tif 000007
を解いて、各係数Ａ０，Ａ１，・・・，Ａｍを求める手段と、連立方程式の解を用いて、予測期間の時刻ｔｋにおける値Ｚ（ｔｋ）を
【数１８】
2004205233.tif 000008
で求める手段とを備え、得られたＺ（ｔｋ）を予測期間における予測値として出力することを特徴とする異種現象による短期予測システムである。
前記観測結果は、定常的に観測が行われている複数の観測地点で観測されている気象、海象及び地象の少なくとも１つの状態とすることができる。
上述の短期予測システムをコンピュータ・システムに実現させることができるプログラムやこのプログラムを格納した記録媒体や、上述の短期予測システムで行っている方法も本発明である。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、本明細書全体を通じて、上付添字Ｔ付きベクトルは、転置ベクトルを表す。
本発明による短期予測は、通常のコンピュータ・システムを用いて実行している。図１は、本発明の短期予測方法を実装するためのハードウェアの構成例を示すブロック図である。図１において、処理装置本体２０中にＣＰＵ２２、メモリ２４、各インターフェース２８およびインターフェース２８の１つと接続されているディスク等の補助記憶装置２６を備えている。また、インターフェース２８を介して、入力装置（キーボード等）３０、出力装置（ディスプレイ等）４０と接続されている。本発明のシステムは、補助記憶装置２６に本発明の機能を実現するプログラムとして格納され、入力装置３０からの指示により起動されると、メモリ２４上にロードされ、ＣＰＵ２２で実行される。実行結果は、ディスプレイやプリンタ等の出力装置４０に出力される。
【０００６】
図２は、本発明の短期予測に用いるため、過去の観測結果の抽出を説明する図である。例として、気象情報を用いて、本発明の実施形態を説明する。この説明では、各地の気温と気圧とを用いて、発雷確率と落雷確率を予測する例を用いている。
図２において、図２（ａ）に示す時間軸上で、現在は１２月４日である。さて、将来の予測をしようとする予測期間をＭｔ０（ｔ０は単位時間，例では１日）とし、その前のｍ＋１ｔ０を観測期間とする。予測するために、図２（ｂ）に示している過去の観測結果の中の、その観測期間と類似の特性を持つ過去のｎ個の観測期間の観測結果をＱ１，Ｑ２，・・・，Ｑｎ、それらの後に続くＭ単位時間の観測期間の観測結果をＲ１，Ｒ２，・・・，Ｒｎとし、観測期間Ｑにおける観測地点数をｄ、観測する連続現象をｐ種とする。このとき、各Ｑについて、時刻ｔにおける観測結果状態を表すベクトルＸ（ｔ）を、ｐｄ次元ベクトル
【数１９】
2004205233.tif 000009
で表す。ただし、ｉ＝−ｍ，・・・，−１，０である。これは、時刻ｔにおける各地点の、着目している気象の状態を同時に表すものである。例えば、金沢、東京、仙台での気温と気圧を考えるものとすれば、観測地点数ｄ＝３、自然現象種ｐ＝２となる。図２に１２月１日の情報として図示したように、（ｘ１，１（ｔ），ｘ１，２（ｔ））は時刻ｔにおける金沢の気温と気圧、（ｘ２，１（ｔ），ｘ２，２（ｔ））は時刻ｔにおける東京の気温と気圧、（ｘ３，１（ｔ），ｘ３，２（ｔ））は時刻ｔにおける仙台の気温と気圧を表す。Ｘ（ｔ）は、これらを総合的に表す６次元行ベクトルである。
同様に、観測期間Ｒにおける観測地点数をｄ、観測する連続現象をｑ種とするとき、各Ｒについて時刻ｔにおける観測結果の状態を表すベクトルＺ（ｔ）を、ｑｄ次元ベクトル
【数２０】
2004205233.tif 000010
で表す。ただし、ｋ＝１，・・・，Ｍである。これは、時刻ｔにおける各地点の、着目している気象の状態を同時に表すものである。例えば、金沢、東京、仙台での発雷確率や落雷個数を考えるものとすれば、観測地点数ｄ＝３、自然現象種ｒ＝２となる。図２に１２月５日の情報として図示したように、（ｚ１，１（ｔ），ｚ１，２（ｔ））は時刻ｔにおける金沢の発雷確率や落雷個数、（ｚ２，１（ｔ），ｚ２，２（ｔ））は時刻ｔにおける東京の発雷確率や落雷個数、（ｚ３，１（ｔ），ｚ３，２（ｔ））は時刻ｔにおける仙台の発雷確率や落雷個数を表す。Ｚ（ｔ）は、これらを総合的に表す６次元行ベクトルである。
【０００７】
Ｚ（ｔ）の予測期間である０＜ｔ≦Ｔ１でのｑ種の自然現象の変化は、Ｔ１が比較的小さいときは、Ｘ（ｔ）の期間−Ｔ０≦ｔ≦０でのｐ種の自然現象の変化で決定されるものと仮定し、Ｘ（ｔ）の期間−Ｔ０≦ｔ≦０での変化と類似の特性を持つｐ種の自然現象の観測結果を過去の観測結果からｎ個の観測結果Ｑ１，Ｑ２，・・・，Ｑｎを抽出して行列にまとめ、さらに各々の期間の後Ｍ単位時間の予測期間である０＜ｔ≦Ｔ１に対応するｑ種の自然現象の観測結果からｎ個の観測結果Ｒ１，Ｒ２，・・・，Ｒｎを抽出して行列にまとめ、これらを用いて予測を行う。なお、類似の特性を持つ過去の観測結果は、観測値の推移が類似する観測結果や、同一時期の観測結果とすること等でもよい。
【０００８】
図３は、抽出して整理した観測結果を利用して予測を行うための処理を説明するための図である。図３（ａ）では、観測結果を期間Ｓ（Ｓ：Ｑ＋Ｒ）にまとめて記載している。図３（ｂ）では、上述で説明した、期間Ｑおよび期間Ｒに対する観察結果の行列をそれぞれ示している。
予測を行うために、Ｘ（ｔ）の上述の−Ｔ０≦ｔ≦０の期間での観測結果の変化の“習性”と、それに対応する上述の予測期間０＜ｔ≦Ｔ１の期間でのＺ（ｔ）の観測結果の変化の“習性”を調べ、さらにこれらの“習性”の関係をもとに予測を行っていることになる。以下に処理手順を図４のフローチャートに従って詳しく説明する。
図４において、まず、上述に説明したように、観測結果Ｑ１，Ｑ２，・・・，Ｑｎに対応する、時刻ｔｉにｄ地点で観測されたｐ種の観測結果をまとめた行ベクトルＸ（ｔｉ）を求める（Ｓ１１２）。
次に、行ベクトルＸ（ｔｉ）から、このｎ事例の各要素の平均を要素とする行ベクトルであるバーＸ（ｔｉ）を
【数２１】
2004205233.tif 000011
で求める。ただし、Ｘα（ｔｉ）は、過去の観測事例から抽出された、予測前の観測期間の観測結果と類似の特性を持つ事例ｎ個のうちのα番目の事例における時刻ｔｉ（ｉ＝−ｍ，・・・，−１，０）の状態を表すベクトルである。そして、求めた平均値と観測値との差を求める（Ｓ１２２）。
【０００９】
求めた平均値と観測事例との差の関係を求めるため、−ｍ≦ｉ，ｊ≦０について、時刻ｔｉにおける観測結果Ｘ（ｔｉ）の平均値であるバーＸ（ｔｉ）との差の行列の転置行列を、時刻ｔｊにおけるＸ（ｔｊ）の平均値であるバーＸ（ｔｊ）との差の行列に掛けて得られる値の事例ごとの値Ｗｉ，ｊを
【数２２】
2004205233.tif 000012
で求める（Ｓ１３２）。ただし、Ｘα（ｔｉ）は、過去の観測事例から抽出された、予測前の観測期間の観測結果と類似の特性を持つ事例ｎ個のうちのα番目の事例における時刻ｔｉ（ｉ＝−ｍ，・・・，−１，０）の状態を表すベクトルである。
【００１０】
得られたＷｉ，ｊは、観測結果Ｘ（ｔｉ）の平均値であるバーＸ（ｔｉ）との差とＸ（ｔｊ）の平均値であるバーＸ（ｔｊ）との差の関係、即ち平均値との差で表した観測結果の変化の“習性”を表す。
同様に、観測結果Ｚ１，Ｚ２，・・・，Ｚｎに対応する、時刻ｔｋにｄ地点で観測されたｑ種の観測結果をまとめた行ベクトルＺ（ｔｋ）を求める（Ｓ１１４）。
次に、行ベクトルＺ（ｔｋ）から、このｎ事例の各要素の平均を要素とする行ベクトルであるバーＺ（ｔｋ）を
【数２３】
2004205233.tif 000013
で求める。ただし、Ｚα（ｔｋ）は、過去の観測事例から抽出された、予測前の観測期間の観測結果と類似の特性を持つ事例ｎ個のうちのα番目の事例における時刻ｔｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｍ）の状態を表すベクトルである。そして、求めた平均値と観測値との差を求める（Ｓ１２４）。
【００１１】
求めた平均値と観測事例との差の関係を求めるため、予測期間に対応する１≦ｋ≦Ｍの時刻ｔｋにおける観測結果Ｚ（ｔｋ）の平均値であるバーＺ（ｔｋ）との差の行列の転置行列を、予測期間の前の観測期間の時刻ｔｊ（ｊ＝−ｍ，・・・，−１，０）おけるＸ（ｔｊ）の平均値であるバーＸ（ｔｊ）との差の行列に掛けて得られる値の事例ごとの値Ｖｋ，ｊを
【数２４】
2004205233.tif 000014
で求める（Ｓ１３４）。ただし、Ｘα（ｔｊ）は、過去の観測事例から抽出された、予測前の観測期間の観測結果と類似の特性を持つ事例ｎ個のうちのα番目の事例における時刻ｔｊ（ｊ＝−ｍ，・・・，−１，０）の状態を表すベクトルである。同様に，Ｚα（ｔｋ）は、上述のα番目の事例の後の予測期間に対応する観測期間の時刻ｔｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｍ）の状態を表すベクトルである。
【００１２】
得られたＶｋ，ｊは、予測期間に対応する観測結果Ｚ（ｔｋ）の平均値であるバーＺ（ｔｋ）との差と、予測期間の前の観測期間の観測結果Ｘ（ｔｉ）の平均値であるバーＸ（ｔｉ）との差の関係、即ち平均値との差で表した観測結果の関連に関する“習性”を表す。
Ｗｉ，ｊとＶｋ，ｊは、ともにｔｊ（−ｍ≦ｊ≦０）の観測結果Ｘ（ｔｊ）をもとに、各々、ｔｉ（−ｍ≦ｉ≦０）の観測結果Ｘ（ｔｉ）とｔｋ（１≦ｋ≦Ｍ）の観測結果Ｚ（ｔｋ）の変化の“習性”を表すので、連立方程式
【数２５】
2004205233.tif 000015
で相互に関係付けることができる（Ｓ１４０）。
【００１３】
この連立方程式を解いて、一次結合の係数Ａ０，Ａ１，・・・，Ａｍを求める。得られたＡ０，Ａ１，・・・，Ａｍは、予測期間の時刻ｔｋに対する、前の観測期間の時刻ｔ０，ｔ−１，・・・，ｔ−ｍにおける観測結果の平均値との差の影響の度合の推定値である。従って、これを予測期間及びその前の観測期間の観測結果に掛けると、予測期間の時刻ｔｋにおける平均値との差の予測結果が得られ、それに平均値を加えると最終的な予測結果が得られる。
最終的に、予測期間の前の観測期間の時刻ｔｌ（−ｍ≦ｌ≦０）毎に、連立方程式の解ＡｌをＸ（ｔｌ）のバーＸ（ｔｌ）との差の行列の転置行列に掛けて和を求め、これに対応する過去の観測結果の平均を表す行ベクトルバーＺ（ｔｋ）の転置行列を加えて得られる行列Ｚ（ｔｋ）の転置行列を
【数２６】
2004205233.tif 000016
で求める（Ｓ１５０）。ただし、ｍ＋１個のｐｄ×ｐｄ行列Ａ０（ｔｋ），Ａ１（ｔｋ），・・・，Ａｍ（ｔｋ）は、上述の式（４）で算出した値である。また、ｔｋは予測期間のうちのｋ番目の時刻（ｋ＝１，２，・・・，Ｍ）である。
以上の計算により得られる行列Ｚ（ｔｋ）の要素が、予測期間の時刻ｔｋにおける予測値である。
【００１４】
さらに、ｐ＝１，ｄ＝１の場合、各時刻ｔｋにおける観測値と予測値の誤差は平均０、分散σｋ２の正規分布になり、それぞれの誤差は独立になると仮定すると、信頼係数１−α（０＜α＜１）の信頼帯は、図５に示す２つの折れ線Ａ，Ｂ
【数２７】
2004205233.tif 000017
によって囲まれる領域となる。なお、図５は、ｐ＝１，ｄ＝１の場合を示している。
【００１５】
【実施例】
具体的な事象に、上述の処理を適用した例として、１９９４年〜２００１年の６月１日〜８月３０日までの日最高気温，日最低気温，落雷の有無をもとに、６月１１日〜８月３１日の発雷を予測した結果と、実際に落雷が有った日の数ならびに実際に落雷が無かった日の数の対応を図６に示す。
日最高気温と日最低気温は、福島，札幌，相川，福岡，名瀬の５ヵ所の気象官署における観測結果を用い、落雷の有無は福島付近に落雷があった日を１、無かった日を０とした。予測のもとにする予測期間直前の期間は１０日間とした。この場合、予測のもとに使う気象情報は日最高気温と日最低気温の２種類、地点数ｄは５、予測する気象現象は日毎の落雷の有無である。
予測した発雷は、予測のもとに使った落雷の有無を０と１で与えたため、０〜１のあたりに分布し、発雷予測値が高いほど実際に落雷があった日が多く、発雷予測値が低いほど落雷があった日が少ないことがわかる。また、この結果をもとに発雷予測値毎の実際に落雷があった日の割合をプロットした図７より、落雷予測値がほぼ落雷確率を示していることがわかる。
これらの結果は、適当に選定した５ヵ所の気象官署における日最高最低気温という２種類の気象現象と、日毎の落雷の有無のみを用いて、モデルを全く仮定せずに予測した結果であるうえ、落雷のデータが８年間しかないにも関わらず、提案手法で十分実用に耐え得る発雷予測が可能であることを示している。今後、気象官署の選定の最適化や、予測に用いる過去の落雷や気象現象のデータの期間が長くなるに伴い、予測精度が向上することが期待できる。
【００１６】
【発明の効果】
本発明により、例えば、複数の地点における異なる種類の観測結果に基づき、短期間後に起こる自然現象を信頼区間とともに予測できるため、従来の方法に比べて、より高精度で実用的な予測がより少ない計算量で得られるという効果がある。特に、発雷確率や落雷個数のように、まれに起こる自然現象を予測するのに役立つものである。
本発明は、こうした自然現象の影響を受ける各業種の対策に役立てる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本システムが実装されるシステム構成図である。
【図２】予測期間、観測期間等を説明する図である。
【図３】過去の観測結果の整理を説明する図である。
【図４】実施形態の処理を説明するフローチャートである。
【図５】本システムの予測結果の信頼性を示すための図である。
【図６】本システムによる発雷の予測値と落雷の有無の実績との比較を示すグラフである。
【図７】本システムによる発雷の予測値と落雷確率の実績との比較を示すグラフである。
【図１】
2004205233.tif 000030
【図２】
2004205233.tif 000031
【図３】
2004205233.tif 000032
【図４】
2004205233.tif 000033
【図５】
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【図６】
2004205233.tif 000035
【図７】
2004205233.tif 000036