(57)【要約】【課題】数値海洋モデルの予報結果にモデルの時空間的な連続性を維持したまま、予報データの分布を総合的に修正する。【解決手段】数値予報部１は数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速等の海洋環境の時空間データを予報し予報格子データ５，８を出力する。数値修正部２は数値予報部１からの予報格子データ５により予報された海洋環境を表示し、海洋環境の任意の時空間データに対して修正を行い修正データ６を出力する。最適内挿部３は数値修正部２からの修正データ６により手動で修正された海洋環境データを各計算格子点での推定誤差を最小とするように内挿し、修正格子データ７として出力する。データ同化部４は数値修正部２により修正され最適内挿部３で内挿された修正格子データ７を、数値予報部１からの予報格子データ８とともにデータ同化手法を用いて統合し同化データ９として出力する。【選択図】　　　図１
2004085394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境の時空間データを予報し、前記海洋環境の任意の時空間データを修正し、修正した海洋環境の時空間データを、各計算格子上での推定誤差を最小とするように内挿し、この修正内挿されたデータを予報結果に、データ同化手法を用いて統合することを特徴とする海洋予報データ修正方式。
【請求項２】
数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境の時空間データを予報し、第１の予報格子データ及び第２の予報格子データを出力する数値予報部と；
この数値予報部からの前記第１の予報格子データにより予報された前記海洋環境を表示し、前記海洋環境の任意の時空間データに対して手動操作により修正を行い、修正データを出力する数値修正部と；
この数値修正部からの前記修正データにより修正された海洋環境データを、各計算格子点での推定誤差を最小とするように内挿し、修正格子データとして出力する最適内挿部と；
前記最適内挿部で内挿された前記修正格子データを、前記数値予報部からの前記第２の予報格子データとともに、データ同化手法を用いて統合し、同化データとして出力するデータ同化部と；
を備えたことを特徴とする海洋予報データ修正方式。
【請求項３】
数値予報部と、数値修正部と、最適内挿部と、データ同化部とからなり、
前記数値予報部が算出し出力した第１の予報格子データを、前記数値修正部で修正した修正データを出力し、この修正データを前記最適内挿部で統計理論に基づき誤差を最小にし計算格子上に内挿した修正格子データとして出力し、前記修正格子データを前記データ同化部で最適制御理論に基づき前記数値予報部が出力した第２の予報格子データに統合することにより、モデルの特性を破壊せずに予報データの分布を修正することを特徴とする海洋予報データ修正方式。
【請求項４】
前記数値予報部は、プリンストン海洋モデル（ＰＯＭ：Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）の数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境データを、３次元空間、任意の時間について算出し、前記予報格子データとしてすべての格子上に設定することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の海洋予報データ修正方式。
【請求項５】
前記数値予報部は、モジュラー海洋モデル（ＭＯＭ：Ｍｏｄｕｌａｒ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）の数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境データを、３次元空間、任意の時間について算出し、前記予報格子データとしてすべての格子上に設定することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の海洋予報データ修正方式。
【請求項６】
前記データ同化部は、
前記数値予報部で算出した前記第２の予報格子データをＳｆ（ｉ，ｊ）、前記最適内挿部で算出された前記修正格子データとしてのＳｉ（ｉ，ｊ）から、最尤推定値Ｓｘ（ｉ，ｊ）を次式に基づき算出することを特徴とする請求項２，３，４又は５記載の海洋予報データ修正方式。
【数１】
2004085394.tif 000005
（Ｗｋ：予報格子データに対する修正格子データ取り込みの重み）
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は海洋予報データ修正方式に関し、特に数値海洋モデルの予報結果に任意の修正をデータ同化手法により加えることで、モデルの時空間的な連続性を維持したまま予報データの分布を総合的に修正する海洋予報データ修正方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、海洋で諸々のデータを観測・取得して解析を行い、海洋で生じている種々の波動現象の特性を明らかにすることで、海洋環境の将来の状態を予測することが行われている。
【０００３】
海洋環境の予報には、数値的に物理特性をモデル化して予報する数値海洋モデルと、さらに精度を上げるために現場観測データを統合するデータ同化の２段の処理が必要である。
【０００４】
しかしながら、この結果をオペレータが修正しようとした場合に、これを適切に支援する方法は現在ない。
【０００５】
実際に海洋の波動現象の特性がすべて明らかにできたとしても、それが海洋環境の将来予測と直接に結びつくわけではない。なぜなら海洋環境の様々な波動現象の生成・伝播・消滅過程は、海洋の波動を発生させる大気の強制力（風、気圧変動）の変動を正確に予測することが要請される。ところが海洋の波動現象を支配する運動方程式が非線形方程式であるため、初期値のわずかな差異が全く異なる時間発展を示すことから、波動の発生を正確に予測することは困難である。
【０００６】
これは時々刻々変化する大気状態が、新たな初期条件、境界条件となって大気運動を規定し、数値モデルに使用された一つの初期条件や境界条件の有効性が数日しか持続しないことに依る。
【０００７】
このためデータ同化手法により、例えば実際の天気予報を行う数値予測モデルを例にとると、６時間毎に現実の大気観測データを計算データに同化させ、モデルを再初期化して計算を続けることにより対処している（参考文献：柳　哲雄、「海洋観測データの処理法」、ｐｐ．８９−９７、恒星社厚生閣、１９９３）。
【０００８】
また、力学モデルなどを制約条件として観測データに近い場や時系列を求めるデータ同化手法を用い、その際に制約条件を厳密に満たすことを要求するかズレを許容するかで２種類の強い制約条件を伴う定式化と、弱い制約条件を伴う定式化のいずれかを適用し、カルマンフィルタや随伴法を用いたデータ同化手法を用いている（参考文献：小守　信正、石川　洋一、淡路　敏之、「データ同化の原理と手法」、月間海洋、ｐｐ．６９−７５、Ｖｏｌ．３３，Ｎｏ．２，２００１）。
【０００９】
このような技術の一例として、特開平５−６６２７３号公報記載の「リアルタイム収束帯位置推定装置」が知られている。
【００１０】
この公報では、人工衛星に搭載し海面から放射される赤外線を計測して得られるアナログ赤外線画像を、電波により地上に向けて送出する赤外線放射温度計と、このアナログ赤外線画像を受けて海面水温分布のディジタルデータを求める地上装置と、この地上装置の出力する海面水温分布を受けてこれに深度方向の外挿を施し音波伝搬速度の３次元構造を求めた上で、伝搬音波が収束する海面近傍の収束帯位置を予測する技術が記載されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の海洋予報データ修正方式は、数値海洋モデルを基本とした海洋環境の予報に対して、数値海洋モデルが有する分解能に起因する限界、同化アルゴリズムの限界により必ずしも正しい予報ができる保証はないという欠点を有している。
【００１２】
これを解決するための一手法として、オペレータによる予報データの修正が考えられる。海洋環境に精通したオペレータは、海洋環境の変化傾向を自らの経験に基づき予報することがある程度可能ではあるが、オペレータ固有の経験に依存するため不確定要素がある。
【００１３】
一方、数値海洋モデルやデータ同化処理は、海洋の物理特性に基づいた結果であるためその時空間的な連続性が保たれているが、オペレータによる予報データの修正は海洋の物理特性とは無関係に行われるため、モデルの予報結果の連続性を破壊してしまうという欠点を有している。
【００１４】
本発明の目的は、数値海洋モデルの予報結果にオペレータが任意の修正を加える際に、データ同化と同じ手法を用いることでモデルの時空間的な連続性を維持したまま、予報データの分布を総合的に修正する海洋予報データ修正方式を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の海洋予報データ修正方式は、数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境の時空間データを予報し、前記海洋環境の任意の時空間データを修正し、修正した海洋環境の時空間データを、各計算格子上での推定誤差を最小とするように内挿し、この修正内挿されたデータを予報結果に、データ同化手法を用いて統合することを特徴としている。
【００１６】
本発明の第２の海洋予報データ修正方式は、
数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境の時空間データを予報し、第１の予報格子データ及び第２の予報格子データを出力する数値予報部と；
この数値予報部からの前記第１の予報格子データにより予報された前記海洋環境を表示し、前記海洋環境の任意の時空間データに対して手動操作により修正を行い、修正データを出力する数値修正部と；
この数値修正部からの前記修正データにより修正された海洋環境データを、各計算格子点での推定誤差を最小とするように内挿し、修正格子データとして出力する最適内挿部と；
前記最適内挿部で内挿された前記修正格子データを、前記数値予報部からの前記第２の予報格子データとともに、データ同化手法を用いて統合し、同化データとして出力するデータ同化部と；
を備えたことを特徴としている。
【００１７】
本発明の第３の海洋予報データ修正方式は、
数値予報部と、数値修正部と、最適内挿部と、データ同化部とからなり、
前記数値予報部が算出し出力した第１の予報格子データを、前記数値修正部で修正した修正データを出力し、この修正データを前記最適内挿部で統計理論に基づき誤差を最小にし計算格子上に内挿した修正格子データとして出力し、前記修正格子データを前記データ同化部で最適制御理論に基づき前記数値予報部が出力した第２の予報格子データに統合することにより、モデルの特性を破壊せずに予報データの分布を修正することを特徴としている。
【００１８】
本発明の第４の海洋予報データ修正方式は、前記第２または第３の海洋予報データ修正方式において、
前記数値予報部は、プリンストン海洋モデル（ＰＯＭ：Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）の数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境データを、３次元空間、任意の時間について算出し、前記予報格子データとしてすべての格子上に設定することを特徴としている。
【００１９】
本発明の第５の海洋予報データ修正方式は、前記第２または第３の海洋予報データ修正方式において、
前記数値予報部は、モジュラー海洋モデル（ＭＯＭ：Ｍｏｄｕｌａｒ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）の数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速の海洋環境データを、３次元空間、任意の時間について算出し、前記予報格子データとしてすべての格子上に設定することを特徴としている。
【００２０】
本発明の第６の海洋予報データ修正方式は、前記第２〜５のいずれかの海洋予報データ修正方式において、
前記データ同化部は、
前記数値予報部で算出した前記第２の予報格子データをＳｆ（ｉ，ｊ）、前記最適内挿部で算出された前記修正格子データとしてのＳｉ（ｉ，ｊ）から、最尤推定値Ｓｘ（ｉ，ｊ）を次式に基づき算出することを特徴としている。
【００２１】
【数１】
2004085394.tif 000003
【００２２】
（Ｗｋ：予報格子データに対する修正格子データ取り込みの重み）
【００２３】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は本発明の海洋予報データ修正方式の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【００２５】
図１に示す本実施の形態は、数値予報部１と、数値修正部２と、最適内挿部３と、データ同化部４とから構成されている。
【００２６】
数値予報部１は、数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速等の海洋環境の時空間データを予報し、予報格子データ５，８を出力する。
【００２７】
数値修正部２は、数値予報部１からの予報格子データ５により予報された海洋環境を表示し、海洋環境の任意の時空間データに対してオペレータの手動操作により修正を行い、修正データ６を出力する。
【００２８】
最適内挿部３は、数値修正部２からの修正データ６により手動で修正された海洋環境データを、各計算格子点での推定誤差を最小とするように内挿し、修正格子データ７として出力する。
【００２９】
データ同化部４は、数値修正部２により修正され最適内挿部３で内挿された修正格子データ７を、数値予報部１からの予報格子データ８とともに、データ同化手法を用いて統合し、同化データ９として出力する。
【００３０】
数値予報部１が算出し出力した予報格子データ５を、数値修正部２でオペレータが手動入力により修正し、修正データ６を出力する。この修正データ６を、最適内挿部３で統計理論に基づいて誤差を最小にして計算格子上に内挿し、修正格子データ７として出力する。これをデータ同化部４で最適制御理論に基づき、当初の予報格子データ８に統合することにより、モデルの特性を破壊せずに予報データの分布を修正することを可能とするものである。
【００３１】
次に、図１を参照して本実施の形態の動作をより詳細に説明する。
【００３２】
数値予報部１は、プリンストン海洋モデル（ＰＯＭ：Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）、モジュラー海洋モデル（ＭＯＭ：Ｍｏｄｕｌａｒ　Ｏｃｅａｎ　Ｍｏｄｅｌ）等の数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速といった海洋環境データを、３次元空間、任意の時間について算出し、予報格子データ５としてすべての格子上に設定する。算出の原理は、回転地球上の海水の運動方程式、質量保存式、熱量保存式、塩分保存式を数値的に算出するものである。
【００３３】
ここで、特にプリンストン海洋モデル（ＰＯＭ）の特徴として、１）鉛直混合係数を提供するために適用される２次モーメントの乱流クロージャーサブモデルを含んでいる、２）鉛直座標がウォーターコラムの深度でスケールされたシグマ座標モデルである、３）水平グリッドは曲線直交座標及び“Ａｒａｋａｗａ　Ｃ”差分スキームを使用している、４）水平の時間差分が明記されるのに対し、鉛直成分は明記されない。後者は、鉛直座標に関する時間制限を消去してしまい、海面及び海底境界層において高い鉛直解像度の使用を許す、５）モデルは、自由海面及び分割された時間間隔を有する。モデルの外部モード部分は２次元となり、ＣＦＬ条件及び外部波の速力を基準とした短時間ステップを使用する。内部モードは３次元で、ＣＦＬ条件及び内部波速力に基づいた長時間ステップを使用する、６）完全な熱力学が実行される　の１）〜６）の特徴を有している。
【００３４】
数値予報部１は、海を動かす外力として風、気温（熱）といった気象情報を入力し、初期の流速、水温、塩分のデータから、運動方程式、質量保存式、熱量保存式、塩分保存式を有限差分法によって時間積分することにより、流速、水温、塩分の時間発展を予測する。
【００３５】
この場合、現実の海を格子モデルに展開して上記方程式を解くわけであるが、上述のＰＯＭとＭＯＭの２つのモデルは、その鉛直格子の取り方に違いがある。
【００３６】
ＰＯＭにおいては、各地点の水深に比例した深度で格子を設定する。これにより、深い水深の地点では粗く、浅い水深の地点では細かい鉛直分解能を得ることが可能となる。
【００３７】
一方のＭＯＭにおいては、全地域で一定の水深毎に鉛直格子を設定する。これにより、全海域での鉛直分解能は一定となるが、浅い水深の地点での鉛直分解能は深い地点に比較して粗くなってしまう。
【００３８】
上記２つのモデルは、モデルが対象とするエリアの特徴で使い分けるのが適切である。
【００３９】
さて図１に戻ると、数値修正部２は、数値予報部１で算出した予報格子データ５について任意の（ｉ，ｊ）点における値を修正し、修正データ６として任意の点のデータＳｍ（ｉ，ｊ）を出力する。
【００４０】
図２は図１の数値修正部の数値データ修正方法を示す説明図である。
【００４１】
図２はオペレータによる具体的な修正方法を示したものであり、２次元画面上で予報格子データ５における水平分布図上の任意の点を指定して修正する方法「２１予報データ（水平）の修正方法」や、同様に指定した点における鉛直分布図上の値をグラフィカルに修正する方法「２２予報データ（鉛直）の修正方法」等がある。
【００４２】
図２の「２１予報データ（水平）の修正方法」では、修正したい深度での予報データを２次元表示させ、マウスをクリックすることでオペレータが任意の点を指定し、指定した任意の点における流速、水温、塩分を表形式で表示させる。オペレータは、これら表形式で表示された流速、水温、塩分の数値データをキーボード等により修正して保存する。
【００４３】
また、「２２予報データ（鉛直）の修正方法」は、２次元表示された海図データからマウスをクリックすることでオペレータが任意の点を指定し、指定した任意の点における流速、水温、塩分を鉛直方向にグラフ表示させる。
【００４４】
オペレータは、これらのグラフ表示された数値データを、マウスによるクリックやドラッグ等によりグラフ上でデータを修正して保存する。
【００４５】
図３は図１の最適内挿部の内挿処理を示す概念図である。
【００４６】
図３を参照すると、最適内装部３は、数値修正部２で修正した任意の点のデータＳｍ（ｉ，ｊ）を、対象となるモデル格子に対して、最適内挿法を用いて内挿したオペレータ修正値Ｓｉ（ｉ，ｊ）として設定する。ここで注意する点は、任意の点の修正データを、最適内挿法を用いることによってある程度の広がりを持った面の分布に内挿する点である。
【００４７】
図３の「３１修正データ」はオペレータが入力した修正データ６の分布を示す。
【００４８】
これらの修正データ６は、オペレータがあくまで図２に示す方法により手動で修正したデータであるので、この段階では離散的な点の情報の集合となる。
【００４９】
また、図３の「３２修正格子データ」は「３１修正データ」の離散的な修正データに基づき、最適内挿法を用いて推定誤差が最小となるように修正格子データとして補間する。
【００５０】
ここで最適内挿法とは、存在しているはずの真の値と各格子点での推定値の誤差を最小とするように、各格子点で最確値と推定誤差を求めるものである。
【００５１】
図４は図１のデータ同化部のデータ同化処理を示す概念図である。
【００５２】
図４を参照すると、データ同化部４は、数値予報部１で算出した予報格子データ８をＳｆ（ｉ，ｊ）、最適内挿部３で算出された修正格子データ７としてのＳｉ（ｉ，ｊ）から、（１）式に基づき、最尤推定値Ｓｘ（ｉ，ｊ）を算出する。
【００５３】
【数１】
2004085394.tif 000004
【００５４】
ここで、Ｗｋは予報格子データに対する修正格子データ取り込みの重みを表す。この式を算出する具体的な方法としては、アジョイント法やカルマンフィルタ法などがある。
【００５５】
ここでデータ同化とは、例えば実際の天気予報を行う数値予測モデルを例にとると、６時間毎に現実の大気観測データを計算データに同化させ、モデルを再初期化して計算を続けることを示す。すなわち、数値計算の一番最初の初期条件は観測値の客観補間からのみ与えられるのに対して、計算開始以後は６時間毎に観測値と計算値とを同化させた新たな初期条件を用いて計算を継続することになる。
【００５６】
これは、天気予報の大気現象と同様に海洋を支配する運動方程式が非線形方程式であることによる。一般に非線形方程式では、初期値のわずかな差異が全く異なる時間発展を示すことになる。これに反して線形方程式は初期値の差異が時間経過に依らずに差異はそのまま保存される。
【００５７】
つまり時々刻々変化する海洋状態が、新たな初期条件、境界条件となって海洋運動を規定し、数値モデルに使用された一つの初期条件や境界条件の有効性が数日しか持続しないことに依る。
【００５８】
一般にデータ同化とは、力学モデル等を制約条件として観測データに近い場や時系列を求める手法と云える。
【００５９】
なお、図４の「４１予報データ」は、数値予報部１での数値海洋モデルに基づいた流速、水温、塩分を格子上の値として算出して保存したデータである。
【００６０】
また、「４２同化データ」は、「４１予報データ」に対して図３で得られた「３２修正格子データ」をデータ同化（すなわち統合化）させることにより、数値予報データの物理的特性を維持しつつ修正内容を反映させたデータを形成することになる。
【００６１】
上述の通り、本発明による海洋予報データ修正方式は、数値海洋モデルに基づき、水温、塩分、流速等の海洋環境の時空間データを予報する手段と、これを表示し、海洋環境の任意の時空間データをオペレータが手動で修正できる手段と、これら手段により手動で修正された海洋環境データを各計算格子点での推定誤差を最小とするように内挿する手段と、上述の手段により内挿されたデータを予報結果に対してデータ同化手法を用いて統合する手段とを有する。
【００６２】
これまでの海洋予報システムでは、オペレータによる任意の修正を反映しつつモデルの連続性を破壊しない適切な修正方法がなかったので、数値海洋モデルを基本とした海洋環境の予報に際し、モデルが有する分解能に起因する限界、同化アルゴリズムの限界によって必ずしも正しい予報ができる保証はないが、オペレータによる予報データの修正を考えることで、海洋環境に精通したオペレータが海洋環境の変化傾向を自らの経験に基づき予報することがある程度可能となる。
【００６３】
つまり本発明では、数値海洋モデルの算出結果に対してオペレータが手動入力した任意の修正データを、統計理論に基づいて誤差を最小にして計算格子上に内挿し、これを最適制御理論に基づき当初の予報データに統合すること（データ同化）により、モデルの特性を破壊せずに予報データの分布を修正することを可能とするものである。
【００６４】
また一般に、数値海洋モデルによる物理量の予報結果に手動修正を加えた場合、それが特異点となりモデルの連続性を破壊する結果となっていたが、本発明によりオペレータの修正結果を数値海洋モデルの予報結果に、海洋の物理特性を破壊しない形で統合することで、時空間的な不連続を回避することが可能となる。
【００６５】
さらに、このようにして算出されたデータを初期値として、次のステップにおける計算においても不連続を発生することなく、適切な予報データを算出することが可能になる初期値を提供することができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の海洋予報データ修正方式は、オペレータの修正結果を数値海洋モデルの予報結果に海洋の物理特性を破壊しない形で統合することができるので、海洋モデルの時空間的な連続性を維持したまま、予報データの分布を総合的に修正するという効果を有している。
【００６７】
また、このようにして算出されたデータを初期値として次のステップの計算に適用することで、不連続を発生することなく適切な予報データ算出の初期値を提供するという効果を有している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の海洋予報データ修正方式の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１の数値修正部の数値データ修正方法を示す説明図である。
【図３】図１の最適内挿部の内挿処理を示す概念図である。
【図４】図１のデータ同化部のデータ同化処理を示す概念図である。
【符号の説明】
１　　数値予報部
２　　数値修正部
３　　最適内挿部
４　　データ同化部
５　　予報格子データ
６　　修正データ
７　　修正格子データ
８　　予報格子データ
９　　同化データ
【図１】
2004085394.tif 000006
【図２】
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【図３】
2004085394.tif 000008
【図４】
2004085394.tif 000009