(57)【要約】【課題】発雷の予測の精度を向上させることができる発雷予測支援装置を得る。【解決手段】発雷予測支援装置１０に、予測領域データファイル１中の予測領域に対応する発雷判定要素および地形データに基づき、当該予測領域を、分割領域および非分割領域に分ける静的領域分割器６と、事例データファイル５を参照して分割領域についての第１の移動予測結果を算出する分割領域移動予測器７と、上記非分割領域についての第２の移動予測結果を算出する非分割領域移動予測器８と、上記第１および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を予測領域についての発雷予測結果として外部装置へ出力する予測結果統合器９とを設ける。【選択図】図１
2004279400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発雷予測の対象となる予測領域、前記予測領域に対応する発雷判定要素と地形データ、および前記予測領域を分割するための基準を格納する発雷予測関連ファイルと、
気象事例データを格納する事例データファイルと、
前記発雷予測関連ファイルを参照して、前記予測領域に対応する発雷判定要素と地形データとに基づき、当該予測領域を、分割領域および非分割領域に分ける静的領域分割器と、
前記事例データファイルを参照して、前記分割領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果を算出する分割領域移動予測器と、
前記非分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該非分割領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する非分割領域移動予測器と、
前記第１および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を前記予測領域についての発雷予測結果として出力装置へ出力する予測結果統合器と
を備えたことを特徴とする発雷予測支援装置。
【請求項２】
前記分割領域移動予測器は、
前記事例データファイルを参照して、前記分割領域について、当該分割領域に対応する発雷判定要素に類似する前記気象事例データを検索する事例検索器と、
前記事例検索器が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する検索結果選択器と、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データ、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該発雷判定要素を加工する発雷判定要素加工器と、
加工後の発雷判定要素に基づき、前記分割領域の発雷判定要素について、所定時間が経過した後の移動量をあらわす移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出器と、
前記移動ベクトル、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記第１の移動予測結果を算出する予測値算出器とを有することを特徴とする請求項１記載の発雷予測支援装置。
【請求項３】
前記分割領域移動予測器は、
前記事例データファイルを参照して、前記分割領域について、当該分割領域に対応する発雷判定要素に類似する前記気象事例データを検索する事例検索器と、
前記事例検索器が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する検索結果選択器と、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データ、および前記分割領域に対応する発雷危険度に基づき、当該発雷危険度を加工する予測対象時刻発雷危険度加工器と、
前記分割領域に対応する発雷危険度に基づき、前記第１の移動予測結果を算出する単位毎予測値算出器とを有することを特徴とする請求項１記載の発雷予測支援装置。
【請求項４】
発雷予測の対象となる予測領域、前記予測領域に対応する発雷判定要素を格納する発雷予測関連ファイルと、
気象事例データを格納する事例データファイルと、
前記事例データファイルを参照して、前記予測領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果を算出する第１の対象領域移動予測器と、
前記予測領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該予測領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する第２の対象領域移動予測器と、
前記第１および第２の移動予測結果を比較し、その比較結果を出力する予測結果比較器と、
前記比較結果にもとづき、前記第１および第２の移動予測結果から一部の予測領域についての移動予測結果を補正し、その補正結果を前記予測領域についての発雷予測結果として出力装置へ出力する予測結果補正器とを備えたことを特徴とする発雷予測支援装置。
【請求項５】
前記第１の対象領域移動予測器は、
前記事例データファイルを参照して、前記予測領域について、当該予測領域に対応する発雷判定要素に類似する前記気象事例データを検索する事例検索器と、
前記事例検索器が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する検索結果選択器と、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データ、および前記予測領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該発雷判定要素を加工する発雷判定要素加工器と、
加工後の発雷判定要素に基づき、前記予測領域の発雷判定要素について、所定時間が経過した後の移動量をあらわす移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出器と、
前記移動ベクトル、および前記予測領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記第１の移動予測結果を算出する予測値算出器とを有することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項６】
前記第１の対象領域移動予測器は、
前記事例データファイルを参照して、前記予測領域について、当該予測領域に対応する発雷判定要素に類似する前記気象事例データを検索する事例検索器と、
前記事例検索器が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する検索結果選択器と、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データ、および前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、当該発雷危険度を加工する予測対象時刻発雷危険度加工器と、
前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、前記第１の移動予測結果を算出する単位毎予測値算出器とを有することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項７】
前記予測結果比較器は、前記予測結果の比較を行うに際し、前記比較結果にもとづき予測領域から手動により領域を選択し、移動予測結果を比較することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項８】
前記予測結果比較器は、前記予測結果の比較を行うに際し、発雷危険度の差にもとづき予測領域から領域を選択し、移動予測結果を比較することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項９】
前記予測結果補正器は、前記発雷予測結果を補正するに際し、前記一部の予測領域の予測結果を前記第１の予測結果の値に置き換えることを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項１０】
前記予測結果補正器は、前記発雷予測結果を補正するに際し、前記第１の予測結果と前記第２の予測結果を、前記第１の予測結果から得られる類似度により重み付けして補正結果を算出することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項１１】
前記発雷判定要素加工器は、
前記発雷判定要素に基づき、検索結果選択器が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を抽出するデータ抽出器と、
前記データ抽出器が抽出した発雷判定要素についての平均値を算出する平均値算出器とを含み、
前記移動ベクトル算出器は、前記平均値算出器が算出した平均値に基づき、前記検索結果選択器が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を算出し、
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトルの平均値、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域の発雷判定要素について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する判定要素変化率算出器と、
前記変化率、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域の発雷判定要素について、所定時間が経過した後の予測値を算出する判定要素予測値算出手段と、
前記予測値に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器とを含むことを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項１２】
前記発雷判定要素加工器は、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データに基づき、当該気象事例データについての気象パターンを分類するデータ分類器と、
前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記検索結果選択器が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を前記気象パターン別に抽出するデータ抽出器と、
前記データ抽出器が抽出した発雷判定要素の中から、その最大値を有する発雷判定要素を前記気象パターン別に抽出する最大値算出器とを含み、
前記移動ベクトル算出器は、前記最大値算出器が抽出した発雷判定要素に基づき、前記検索結果選択器が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を前記気象パターン別に算出し、
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトルの平均値、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記分割領域についての発雷危険度を前記気象パターン別に算出する発雷危険度予測値合成器と
前記発雷危険度、および移動ベクトルの平均値に基づき、前記分割領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を前記気象パターン別に算出する発雷危険度変化率算出器と、
前記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を前記気象パターン別に算出する発雷危険度予測器とを含み、
前記予測結果統合器は、前記統合結果を外部装置へ出力するに際し、前記気象パターンごとに、前記第１の移動予測結果および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を前記気象パターンごとに出力することを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項１３】
前記発雷判定要素加工器は、
前記検索結果選択器が選択した気象事例データに基づき、当該気象事例データについての気象パターンを分類するデータ分類器と、
前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記検索結果選択器が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を前記気象パターン別に抽出するデータ抽出器と、
前記データ抽出器が抽出した発雷判定要素の平均値を前記気象パターン別に算出する平均値算出器とを含み、
前記移動ベクトル算出器は、前記平均値算出器が算出した平均値に基づき、前記検索結果選択器が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を前記気象パターン別に算出し、
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトルの平均値、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域についての発雷危険度を前記気象パターン別に算出する発雷危険度予測値合成器と、
前記発雷危険度、および移動ベクトルの平均値に基づき、前記分割領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を前記気象パターン別に算出する発雷危険度変化率算出器と、
前記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を前記気象パターン別に算出する発雷危険度予測器とを含み、
前記予測結果統合器は、前記気象パターンごとに、前記第１の移動予測結果および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を前記気象パターンごとに出力することを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項１４】
前記予測対象時刻発雷危険度加工器は、
前記発雷判定要素に基づき、検索結果選択器が選択した気象事例データに含まれる発雷危険度を抽出する危険度抽出器と、
前記危険度抽出器が抽出した発雷危険度についての平均値を算出する平均値算出器とを含み、
前記単位毎予測値算出器は、
前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、当該予測領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する危険度変化率算出器と、
前記変化率、および前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、当該予測領域の危険度について、所定時間が経過した後の予測値を算出する危険度予測値算出器とを含むことを特徴とする請求項３もしくは請求項６記載の発雷予測支援装置。
【請求項１５】
前記予測対象時刻発雷危険度加工器は、
前記発雷判定要素に基づき、検索結果選択器が選択した気象事例データに含まれる発雷危険度を抽出する危険度抽出器と、
前記危険度抽出器が抽出した発雷危険度の中から、その最大値を算出する最大値算出器とを含み、
前記単位毎予測値算出器は、
前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、当該予測領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する危険度変化率算出器と、
前記変化率、および前記予測領域に対応する発雷危険度に基づき、当該予測領域の危険度について、所定時間が経過した後の予測値を算出する危険度予測値算出器とを含むことを特徴とする請求項３もしくは請求項６記載の発雷予測支援装置。
【請求項１６】
前記事例検索器は、前記気象事例データを検索するに際し、前記気象事例データの中から、前記分割領域に対応する時間および位置に合致する時間および位置を有する気象事例データのすべてを検索することを特徴とする請求項７から１５までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項１７】
前記事例検索器は、前記気象事例データを検索するに際し、前記気象事例データの中から、特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有する気象事例データを検索することを特徴とする請求項７から１５までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項１８】
前記事例検索器が検索した気象事例データは、発雷危険度が一定値以上の値をともなう前記特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有することを特徴とする請求項１７記載の発雷予測支援装置。
【請求項１９】
前記事例検索器が検索した気象事例データは、エコー強度が一定値以上の値をともなう前記特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有することを特徴とする請求項１７記載の発雷予測支援装置。
【請求項２０】
前記検索結果選択器は、前記特定の気象事例データを選択するに際し、前記事例検索結果すべての気象事例データを選択することを特徴とする請求項７から１９までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項２１】
前記検索結果選択器は、前記特定の気象事例データを選択するに際し、前記事例検索結果の中から、前記分割領域に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを上位から順番に選択することを特徴とする請求項７から１９までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項２２】
前記検索結果選択器は、前記特定の気象事例データを選択するに際し、前記事例検索器が検索した気象事例データの中から、前記分割領域に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを選択することを特徴とする請求項７から１９までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項２３】
前記検索結果選択器は、前記特定の気象事例データを選択するに際し、前記気象事例データの中から、指定された気象事例データのみを選択することを特徴とする請求項７から１９までのいずれかに記載の発雷予測支援装置。
【請求項２４】
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトル、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域の発雷判定要素について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する判定要素変化率算出器と、
前記変化率、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域の発雷判定要素について、所定時間が経過した後の予測値を算出する判定要素予測値算出手段と、
前記予測値に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器とを含むことを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項２５】
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトル、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、前記分割領域についての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器と
前記発雷危険度、および移動ベクトルに基づき、前記分割領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する発雷危険度変化率算出器と、
前記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を算出する発雷危険度予測器とを含むことを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項２６】
前記予測値算出器は、
前記移動ベクトル、および前記分割領域に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域についての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器と
前記発雷危険度、および移動ベクトルに基づき、前記分割領域の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する発雷危険度変化率算出器と、
前記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、前記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を算出する発雷危険度予測器とを含むことを特徴とする請求項２もしくは請求項５記載の発雷予測支援装置。
【請求項２７】
前記分割領域移動予測器は、前記分割領域についての第１の移動予測結果を算出するに際し、前記発雷判定要素に対応付けられた領域単位に算出することを特徴とする請求項２もしくは請求項３記載の発雷予測支援装置。
【請求項２８】
前記第１の対象領域移動予測器は、前記予測領域についての第１の移動予測結果を算出するに際し、前記発雷判定要素に対応付けられた領域単位に算出することを特徴とする請求項５もしくは請求項６記載の発雷予測支援装置。
【請求項２９】
前記分割領域移動予測器は、前記分割領域についての第１の移動予測結果を算出するに際し、前記発雷判定要素に対応付けられた領域を集約した領域ブロック単位に算出することを特徴とする請求項２もしくは請求項３記載の発雷予測支援装置。
【請求項３０】
前記第１の対象領域移動予測器は、前記予測領域についての第１の移動予測結果を算出するに際し、前記発雷判定要素に対応付けられた領域を集約した領域ブロック単位に算出することを特徴とする請求項５もしくは請求項６記載の発雷予測支援装置。
【請求項３１】
前記予測領域分割基準ファイルに格納された基準は、雷の移動に影響を及ぼすと予想される気象条件に関する基準であることを特徴とする請求項２記載の発雷予測支援装置。
【請求項３２】
前記第２の対象領域移動予測器は、前記第１の移動予測結果を利用して第３の移動予測結果をさらに算出することを特徴とする請求項４記載の発雷予測支援装置。
【請求項３３】
発雷予測の対象となる予測領域、前記予測領域に対応する発雷判定要素を格納する発雷予測関連ファイルと、
気象事例データを格納する事例データファイルと、
前記事例データファイルを参照して、前記予測領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果を算出する第１の対象領域移動予測器と、
前記予測領域に対応する発雷判定要素と、前記第１の移動予測結果とに基づいて移動ベクトルの精選を行う対象移動ベクトル精選器と、
前記対象移動ベクトル精選器で精選された移動ベクトルに基づいて、当該予測領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する第２の対象領域移動予測器と
を備えたことを特徴とする発雷予測支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、発雷予測支援装置に係り、特に、気象センサから得られる雷雲に関する観測データを基に雷の発生（以下「発雷」という。）を予測する発雷予測支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術においては、ある領域内の２枚のレーダーエコーを少しずつずらせながら、相互相関係数を求め、その最大位置を求め、その位置から、降水域の移動速度を計算している（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】遊馬  芳雄、外２名、「簡易気象レーダーによるエコーの移動速度について」、北海道大学地球物理学研究報告、１９８４年１０月、Ｖｏｌ．４４、ｐ．２３−３４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術では、対象としている領域全体の移動速度しか計算しないので、たとえば、領域の一部に山が存在する場合など、降水域の移動に局所的な影響を及ぼす状況にある場合には、その計算結果と、実際の降水域の移動速度が異なるおそれがあった。したがって、このような技術を活用して発雷を予測する場合にあっても、雷雲の移動に局所的な影響を及ぼす状況にあるときは、その予測結果と実際の発雷状況が異なるおそれがあるという不都合があった。
【０００５】
この発明は、上述したような課題を解決するためになされたもので、その目的は、発雷の予測の精度を向上させることができる発雷予測支援装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る発雷予測支援装置においては、発雷予測関連ファイルおよび事例データファイルを設けている。発雷予測関連ファイルは、発雷予測の対象となる予測領域、上記予測領域に対応する発雷判定要素と地形データ、および上記予測領域を分割するための基準を格納する。事例データファイルは、気象事例データを格納する。
そして、発雷予測関連ファイルを参照して、上記予測領域に対応する発雷判定要素と地形データとに基づき当該予測領域を、分割領域および非分割領域に分ける静的領域分割器と、事例データファイルを参照して上記分割領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果を算出する分割領域移動予測器と、上記非分割領域に対応する発雷判定要素に基づき当該非分割領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する非分割領域移動予測器と、上記第１および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を前記予測領域についての発雷予測結果として出力装置へ出力する予測結果統合器とを設けたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明は以上説明したように、予測領域を分割領域および非分割領域に分けて、それぞれの領域についての発雷の予測をおこなうので、雷雲の動きを局所的に算出できる。このため、発雷の予測の精度を向上させることができる
【０００８】
また、予測領域を第１の対象領域移動予測器と第２の対象領域移動予測器により、それぞれ発雷の予測を行うので、雷雲の動きをより考慮した算出ができる。このため、発雷の予測の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお以下、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００１０】
図１において、発雷予測支援装置１０は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２、地形データファイル３、および予測領域分割基準ファイル４を発雷予測関連ファイルとして記憶装置に備えている。また、この発雷予測支援装置１０は、事例データファイル５および予測結果ファイル１２を記憶装置に備えている。さらに、この発雷予測支援装置１０は、静的領域分割器６、分割領域移動予測器７、非分割領域移動予測器８、および予測結果統合器９を備えている。これらは中央処理装置（ＣＰＵ）の機能を有する。
【００１１】
また、分割領域移動予測器７は、事例検索器７１、検索結果選択器７２、発雷判定要素加工器７３、移動ベクトル算出器７４、および予測値算出器７５を備える。
【００１２】
さらに、発雷判定要素加工器７３は、データ抽出器７３１、および平均値算出器７３２を備える。
【００１３】
予測値算出器７５は、判定要素変化率算出器７５１、判定要素予測値算出手段７５２、および発雷危険度予測値合成器７５３を備える。
【００１４】
上述した複数のファイルについて説明していく。予測領域データファイル１には、発雷予測の対象となる予測領域を格納する。この予測領域は、直交座標との対応付けが設定され、かつ、所定の区画に分割されている。たとえば地図データがこれに相当する。
【００１５】
発雷判定要素ファイル２には、発雷判定要素を格納する。この発雷判定要素は、気象センサに基づく現況の気象状況をあらわすもので、たとえばエコー強度、雲の厚み、雲の極性などの種類がある。この発雷判定要素は、上述した座標を用いて、上述した予測領域と対応付けられている。たとえば、１辺を１ｋｍとする四角形の領域ごとに発雷判定要素との対応付けが設定されている。また、この発雷判定要素は、時間（時刻）とも対応付けられている。
【００１６】
地形データファイル３には、上述した予測領域に対応する地形データを格納する。この地形データは、例えば、緯度、経度、高度などである。これも、座標を用いて予測領域と対応付けられている。
【００１７】
予測領域分割基準ファイル４には、上述した予測領域を分割するための基準を格納する。ここでいう基準は、雷の移動に影響を及ぼすと予想される気象条件に関する基準である。たとえば高度などの地形データがこれに該当する。これにより、雷の移動に影響を及ぼすと予想される気象条件を有する領域に対して局所的な発雷の予測をおこなうことが可能となる。
【００１８】
事例データファイル５には、気象事例データを格納する。気象事例データは、過去の気象データであり、雷雲の移動を予測する際の判断材料となる。この気象事例データには、その時間および位置に対応する発雷判定要素が含まれる。位置というのは、座標を意味する。また、発雷判定要素は、エコー強度、雲の厚み、雲の極性、発雷の有無などの種類がある。
【００１９】
その他、発雷予測支援装置１０は、マウスあるいはキーボード等の入力装置と、ディスプレイ等の出力装置と接続されている。
【００２０】
つぎに、この実施の形態１に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００２１】
図２は、この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の静的領域分割器が予測領域を分割した例を示す図である。図３は、この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の事例選択器が気象事例データを選択した例を示す図である。図４は、この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の予測結果統合器が領域を統合した例を示す図である。
【００２２】
図１に示すように、まず使用者が、マウス、もしくはキーボード等の入力装置を操作して、発雷予測支援装置１０のディスプレイ上で予測領域を指定する。すると、静的領域分割器６は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２および地形データファイル３を参照して、指定された予測領域に対応する発雷判定要素および地形データを入力する。
【００２３】
続いて、静的領域分割器６は、予測領域分割基準ファイル１を参照して、指定された予測領域に対応する発雷判定要素および地形データに基づき、当該予測領域を、分割領域および非分割領域に分ける。
【００２４】
この分割例を図２に示す。同図（Ａ）は、静的領域分割器が入力した予測領域の例を示す図である。同図（Ｂ）は、静的領域分割器が予測領域を分割した例を示す図である。図２（Ａ）では、予測領域１１には、山（図中、三角マーク）が存在している。図２（Ｂ）では、予測領域１１が、山およびその周辺の領域を示す分割領域１１１と、それ以外の領域を示す非分割領域１１２とに分けられている。
【００２５】
このように、予測領域１１が、分割領域１１１および非分割領域１１２に分けられたのは、予測領域分割基準ファイル４中に、山およびその周辺の高度データが含まれていたからである。つまり、この分割領域１１１は、過去の経験から、雷の移動に影響を及ぼすと予想されたからである。
【００２６】
図１に戻って説明を続ける。分割領域移動予測器７は、事例データファイル５を参照して、分割領域１１１に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果を算出する。その算出に際し、分割領域移動予測器７は、発雷判定要素に対応付けられた領域単位に算出する。その対応付けられた領域が、たとえば、１辺を１ｋｍとする四角形の領域単位の場合、分割領域移動予測器７は、その領域単位ごとに算出する。ただし、その領域単位を集約した領域ブロック単位(例えば、１辺を３ｋｍする四角形の領域）ごとに算出するようにしてもよい。
【００２７】
分割領域移動予測器７が上記領域ブロック単位に算出すると、領域単位ごとに算出する場合に比べて、算出の処理が迅速におこなえる。一方、分割領域移動予測器７が領域単位に算出すると、領域ブロック単位に算出する場合に比べて、算出の精度が高くなる。
【００２８】
以下、分割領域移動予測器７の動作について図１を参照して詳述する。事例検索器７１は、事例データファイル５を参照して、分割領域１１１について、当該分割領域１１１に対応する発雷判定要素に類似する気象事例データを検索する。これによると、現況の気象状況に類似する気象事例データを検索することが可能となる。
【００２９】
図１では、この事例検索器（全事例データ検索器）７１は、事例データファイル５中の気象事例データの中から、上記分割領域１１１に対応する時間および位置すべてに合致する時間および位置を有する気象事例データを検索する。合致するというのは、完全一致検索や類似検索を意味する。これによると、検索される気象事例データ数が増加するので、種々の気象状況に基づく発雷の予測が可能となる。
【００３０】
また、この事例検索器７１は、分割領域に対応する発雷判定要素と気象事例データとの類似の度合いを示す類似度を算出する。この算出は、発雷判定要素の種類ごとに算出された類似度から統合しておこなわれる（特許第３１５０３０２号公報を参照）。
【００３１】
続いて、検索結果選択器７２は、事例検索器７１が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する。これによると、内陸や海岸周辺などの気象環境に応じて、適切な気象事例データのみを選択することができる。
【００３２】
図１では、検索結果選択器（全検索結果選択器）７２は、事例検索器７１が検索した事例検索結果すべての気象事例データを選択する。これによると、検索された気象状況すべてに基づく発雷の予測が可能となる。
【００３３】
この選択例を図３に示す。同図（Ａ）は、事例検索器７１が検索した検索結果の例を示す図であり、同図（Ｂ）は、検索結果選択器７２が選択した事例選択結果の例を示す図である。図３では、事例検索器７１が検索した４件の気象事例データのすべてが選択されている。
【００３４】
つぎに、図１の発雷判定要素加工器７３は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データ、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該発雷判定要素を加工する。この加工は、例えば、発雷判定要素の種類ごとにおこなわれる。以下、具体的に説明していく。
【００３５】
データ抽出器７３１は、分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を抽出する。この抽出は、例えば、分割領域１１１中の位置ごとに、かつ、それら位置に対応する発雷判定要素の種類ごとにおこなわれる。しかもこの抽出は、選択された気象事例データごとにおこなわれる。
【００３６】
平均値算出器７３２は、データ抽出器７３１が抽出した発雷判定要素の平均値を算出する。この算出は、発雷判定要素の種類ごとに求められる。この算出則は、例えば、{（Σｅｉ）÷ｎ}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉ、および選択された気象事例データ数（例えば、４）ｎから平均値が求められている。なお、ｉは、１からｍ（ｍは発雷判定要素の総数である。）までの値である。以下同じ。以上で、発雷判定要素加工器７３の動作が終了する。
【００３７】
つぎに、移動ベクトル算出器７４は、発雷判定要素加工器７３が加工した発雷判定要素に基づき、分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間が経過した後（例えば、１０分後）の移動量をあらわす移動ベクトルを算出する。図１では、移動ベクトル算出器７４は、平均値算出器７３２が算出した平均値に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を算出する。この算出は、発雷判定要素の種類ごとに求められる。
【００３８】
この算出則は、例えば、{（ΣＶｉ）÷ｎ}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての移動ベクトルＶｉ、および気象事例データ数ｎから平均値が求められている。移動ベクトルＶｉは、公知の相互相関法を利用して求められている。相互相関法は、相互相関係数を求めた後、その最大位置を求め、その位置から、移動速度（移動ベクトル）を算出する方法である。
【００３９】
その後、予測値算出器７５は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトル、および上述した分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域に対応する発雷判定要素の移動を予測した第１の移動予測結果としての発雷危険度を算出する。この算出は、例えば、発雷判定要素の種類ごとにおこなわれる。以下、具体的に説明していく。
【００４０】
図１では、判定要素変化率算出器７５１は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域の発雷判定要素について、所定時間（例えば、１０分）あたりの変化量をあらわす変化率を算出する。
【００４１】
この算出則は、例えば、{（ｅｉ１−ｅｉ０）÷（ｔ１−ｔ０）}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての変化率Ｖａｉは、ある時刻（例えば、現況時刻）ｔ０におけるその発雷判定要素ｅｉ０、およびある時刻（例えば、現況時刻から１０分後の時刻）ｔ１におけるその発雷判定要素ｅｉ１から求められる。
【００４２】
続いて、判定要素予測値算出手段７５２は、判定要素変化率算出器７５１が算出した変化率、および上記分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間（例えば、５分）が経過した後の予測値を算出する。
【００４３】
この算出則は、例えば、{（Ｖaｉ×ｔ）+ｅｉ０}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての所定時間（例えば、５分）ｔ後の予測値は、その発雷判定要素ｅｉについての変化率Ｖａｉ、およびある時刻ｔ０におけるその発雷判定要素ｅｉ０から求められる。
【００４４】
つぎに、発雷危険度予測値合成器７５３は、判定要素予測値算出手段７５２が算出した予測値に基づき、発雷危険度を算出する。この「発雷危険度」というのは、上述した発雷判定要素から発雷の可能性を定量化したものである。たとえば、雷雲の高度方向の厚みが高い場合や、その方向のエコー強度が発達している場合、上述した発雷危険度が大きくなる。以上で、予測値算出器７５の動作が終了する。これにより、分割領域１１１についての発雷危険度を算出することが可能となる。
【００４５】
一方、図１において、非分割領域移動予測器８は、分割領域移動予測器７の動作と並行して、静的領域分割器６が分けた非分割領域１１２に対応する発雷判定要素に基づき、当該非分割領域１１２に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する。この算出は、非分割領域１１２に対応付けられた発雷判定要素に基づく公知の相互相関法によりおこなわれる。第２の移動予測結果は、上記第１の移動予測結果で予測した時間（例えば、５分後）と同一時間の予測であり、非分割領域１１２中の雲の移動予測がこれに該当する。
【００４６】
予測結果統合器９は、発雷危険度予測値合成器７５３が算出した発雷危険度（第１の移動予測結果）、および非分割領域移動予測器８が算出した第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を予測領域１１についての発雷予測結果としてディスプレイ（出力装置）へ出力する。なお、予測結果統合器９は、上記予測結果をディスプレイへ出力するに際し、予測結果ファイル１２中から当該予測結果を出力する。
【００４７】
この出力例を図４に示す。この図４では、分割領域１１１における第１の移動予測結果、および非分割領域１１２における第２の移動予測結果が統合して、予測領域１１の移動予測結果が表示されている。たとえば、発雷の可能性が５分後にある場合、その旨が表示される。
【００４８】
このように、分割領域１１１についての第１の移動予測結果を分割領域移動予測器７が算出するとともに、非分割領域１１２についての第２の移動予測結果を非分割領域移動予測器８が算出した後、予測結果統合器９が、第１および第２の移動予測結果の統合結果をディスプレイへ出力する。このため、分割領域１１１および非分割領域１１２についての発雷の予測をそれぞれ個別におこなうことができ、気象状況に応じた局所的な予測をおこなうことができる。
【００４９】
また、この実施の形態１では、分割領域移動予測器７は、気象事例データを用いて加工した分割領域１１１の発雷判定要素に基づき、分割領域１１１についての移動ベクトルを算出した後、その移動ベクトルを用いて第１の移動予測結果を算出する。このため、分割領域１１１については、過去の気象事例に基づく発雷の予測ができ、その予測の精度を向上させることができる。
【００５０】
さらに、この実施の形態１では、発雷判定要素加工器７３は、気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から抽出した発雷判定要素の平均値を算出する。しかも、予測値算出器７５は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値や、発雷判定要素の変化率、予測値を算出して発雷危険度を算出する。このため、実際の気象条件に応じた発雷の予測をおこなうことができる。
【００５１】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、実施の形態１と同一部分については、重複説明を適宜省略する。
【００５２】
図５において、発雷予測支援装置２０は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２、地形データファイル３、および予測領域分割基準ファイル４を発雷予測関連ファイルとして備えている。また、この発雷予測支援装置２０は、事例データファイル５、および予測結果ファイル１２を備えている。さらに、この発雷予測支援装置２０は、静的領域分割器６、分割領域移動予測器７、非分割領域移動予測器８、および予測結果統合器９を備えている。
【００５３】
また、分割領域移動予測器７は、事例検索器７１、検索結果選択器７２、発雷判定要素加工器７３、移動ベクトル算出器７４、および予測値算出器７５を備える。
【００５４】
さらに、発雷判定要素加工器７３は、データ分類器７３３、データ抽出器７３１、および最大値算出器７３４を備える。
【００５５】
予測値算出器７５は、発雷危険度合成器７５４、発雷危険度変化率算出器７５５、および発雷危険度予測器７５６を備える。
【００５６】
つぎに、この実施の形態２に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００５７】
図６は、この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の事例検索器が検索した気象事例データ例を示す図である。図７は、この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。図８は、この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置のデータ分類器が分類した気象パターンの例を示す図である。
【００５８】
図５に示すように、まず使用者が、マウス、もしくはキーボード等の入力装置を操作して、発雷予測支援装置２０のディスプレイ上で予測領域１１を指定する。すると、静的領域分割器６は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２および地形データファイル３を参照して、指定された予測領域１１に対応する発雷判定要素および地形データを入力する。
【００５９】
静的領域分割器６は、予測領域分割基準ファイル１を参照して、指定された予測領域１１に対応する発雷判定要素および地形データに基づき、当該予測領域を、分割領域１１１および非分割領域１１２に分ける（図２）。
【００６０】
分割領域移動予測器７は、事例データファイル７を参照して、分割領域１１１についての第１の移動予測結果を算出する。その算出に際し、分割領域移動予測器７は、例えば、発雷判定要素に対応付けられた領域単位（例えば、１辺を１ｋｍとする四角形の領域単位）を集約した領域ブロック単位(例えば、１辺を３ｋｍとする四角形の領域ブロック単位）に算出する。ただし、発雷判定要素に対応付けられた領域単位に分割領域移動予測器７は算出してもよい。
【００６１】
つぎに、分割領域移動予測器７の動作について図５を参照して詳述する。事例検索器７１は、事例データファイル５を参照して、分割領域１１１について、当該分割領域１１１に対応する発雷判定要素に類似する気象事例データを検索する。
【００６２】
図５では、この事例検索器（発雷高危険度事例データ検索器）７１は、事例データファイル５の気象事例データの中から、特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有する気象事例データを検索する。これによると、特有の気象状況を有する過去の気象状況に応じた発雷の予測をおこなうことができる。
【００６３】
検索された気象事例データは、例えば、発雷危険度が一定値（例えば、８０％）以上の値をともなう特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有する。これによると、発雷の危険性が高い気象状況を参考にして、発雷の予測をおこなうことができる。なお、以下、一定値というときは、任意に設定された値を意味する。
【００６４】
この事例検索器７１が検索した例を図６に示す。図６では、２件の気象事例データＡ、Ｂが事例検索結果として例示されている。気象事例データには、時刻、位置（ＸＹ座標）、発雷判定要素、および発雷危険度（Ｒａ、Ｒｂ）が含まれている。なお、発雷危険度ＲａやＲｂが、例えば、一定値（例えば、８０％）未満であるときは、気象事例データＡやＢは検索されない。
【００６５】
続いて、検索結果選択器７２は、事例検索器７１が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する。これによると、気象環境に応じて、適切な気象事例データのみを選択することができる。
【００６６】
図５では、この検索結果選択器（高類似度検索結果選択器）７２は、上述した事例検索結果の中から、分割領域１１１に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを上位から順番に選択する。これによると、実際の気象状況に近い発雷の予測をおこなうことができる。
【００６７】
この選択例を図７に示す。図７（Ａ）は、事例検索器７１が検索した気象事例データ例を、図７（Ｂ）は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データ例をそれぞれ示す。図７では、事例検索結果としての気象事例データ４件の中から、類似度の高い上位３件の気象事例データ（類似度が９５％、９０％、６５％のデータ）が選択されている。
【００６８】
つぎに、図５の発雷判定要素加工器７３は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データ、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該発雷判定要素を加工する。この加工は、発雷判定要素の種類ごと、かつ、気象事例データについての気象パターンごとにおこなわれる。以下、具体的に説明していく。
【００６９】
データ分類器７３３は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データに基づき、当該気象事例データの気象パターンを分類する。気象パターンというのは、発雷判定要素に基づき算出された理論上の気象学的特徴を有するパターンである。この気象パターンは、例えば、発雷危険度、エコー強度等の種類がある。分類する方法として、例えば、クラスタリング法を利用する。
【００７０】
図８に、データ分類器７３３が分類した例を示す。図８では、３つの領域２１１、２１２、２１３が示されている。これらの領域２１１、２１２および２１１３は、上述した図７（Ｂ）に示した３件の気象事例データ中のある領域である。また、ブロック領域２１１１、２１２１および２１３１が、領域２１１、２１２および２１３中にそれぞれ示されている。ブロック領域２１１１、２１２１および２１３１は、領域２１１、２１２および２１３の中で最も高い発雷危険度を有するブロック領域である。
そして、領域２１１および２１３がパターンＡに、分割領域２１２がパターンＢに分類されている。つまり、２件の気象事例データについては気象パターンＡに、１件の気象事例データについては気象パターンＢに分類されている。このように分類されたのは、ブロック領域２１１１および２１１３の危険度が互いに類似しているからである。
【００７１】
データ抽出器７３１は、分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を気象パターン別（例えば、パターンＡ、Ｂの別）に抽出する。気象パターン別に抽出する点のみが、実施の形態１と大きく異なる。
【００７２】
最大値算出器７３４は、データ抽出器７３１が抽出した発雷判定要素の中から、その最大値を有する発雷判定要素を気象パターン別に抽出する。抽出は、発雷判定要素の種類（例えば、雲の厚み）ごとにおこなわれる。この算出則は、例えば、ＭＡＸ（ｅｉ１〜ｅｉｎ）である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての最大値ｅｉｍａｘは、選択された気象事例データ数ｎの発雷判定要素ｅｉ１からｅｉｎまでの中から求められる。以上で、発雷判定要素加工器７３の動作が終了する。
【００７３】
移動ベクトル算出器７４は、発雷判定要素加工器７３が加工した発雷判定要素に基づき、分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間が経過した後（例えば、１０分後）の移動量をあらわす移動ベクトルを算出する。図５では、移動ベクトル算出器７４は、最大値算出器７３４が抽出した発雷判定要素に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を気象パターン別に算出する。この算出は、発雷判定要素の種類ごとに求められる。
【００７４】
その後、予測値算出器７５は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトル、および上述した分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を気象パターン別に算出する。以下、具体的に説明していく。
【００７５】
図５では、発雷危険度予測値合成器７５４は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値、および上述した分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、気象パターン別に発雷危険度を算出する。
【００７６】
発雷危険度変化率算出器７５５は、発雷危険度予測値合成器７５４が算出した発雷危険度、および移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値に基づき、当該発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を気象パターン別に算出する。
【００７７】
この算出則は、例えば、{（Ｒ０−Ｒ１）÷（ｔ０−ｔ１）}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての変化率Ｒｉは、ある時刻（例えば、現況時刻）ｔ０における発雷危険度Ｒ０、およびある時刻（例えば、現況時刻から１０分後の時刻）ｔ１における発雷危険度Ｒ１から求められる。
【００７８】
発雷危険度予測器７５６は、発雷危険度予測値合成器７５４が算出した発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器７５５が算出した変化率に基づき、発雷危険度の予測値を気象パターン別に算出する。
【００７９】
この算出則は、例えば、{（Ｒｉ×ｔ）+Ｒｉ０}である。この算出則では、ある種類の発雷判定要素（例えば、雲の厚み）ｅｉについての所定時間（例えば所定時間（例えば、５分）ｔ後の予測値は、その発雷判定要素ｅｉについての変化率Ｒｉ、およびある時刻ｔ０におけるその発雷判定要素Ｒｉ０から求められる。以上で、予測値算出器７５の動作が終了する。これにより、分割領域１１１についての発雷危険度を算出することが可能となる。
【００８０】
一方、図５において、非分割領域移動予測器８は、上記実施の形態１の場合と同様、分割領域移動予測器７の動作と並行して、静的領域分割器６が分けた非分割領域１１２に対応する発雷判定要素に基づき、当該非分割領域１１２についての第２の移動予測結果を算出する。
【００８１】
予測結果統合器９は、予測値算出器７５が算出した発雷危険度（第１の移動予測結果）、および非分割領域移動予測器８が算出した第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を予測領域１１についての発雷予測結果としてディスプレイ（出力装置）へ出力する。図５では、予測結果統合器９は、気象パターンごとに、第１の移動予測結果および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を気象パターンごとに出力する。
【００８２】
このように、分割領域移動予測器７、非分割領域移動予測器８、および予測結果統合器９が、第１および第２の移動予測結果の統合結果をディスプレイへ出力するので、上記実施の形態１の場合と同様、気象状況に応じた予測をそれぞれの領域に対しておこなうことができる。また、上記実施の形態１の場合と同様、過去の気象事例に基づく発雷の予測ができる。
【００８３】
さらに、この実施の形態２では、発雷判定要素加工器７３が、気象事例データの気象パターン別に発雷判定要素の最大値を算出する。しかも、予測値算出器７５は、気象パターン別に、移動ベクトルの平均値や、発雷危険度の変化率、予測値を算出して発雷危険度を算出する。このため、気象パターン別に発雷の予測をおこなうことができる。
【００８４】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図９は、この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、実施の形態１および２と同一部分については、重複説明を適宜省略する。
【００８５】
図９において、発雷予測支援装置３０は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２、地形データファイル３、および予測領域分割基準ファイル４を発雷予測関連ファイルとして記憶装置に備えている。また、この発雷予測支援装置３０は、事例データファイル５、および予測結果ファイル１２を記憶装置に備えている。さらに、この発雷予測支援装置３０は、静的領域分割器６、分割領域移動予測器７、非分割領域移動予測器８、および予測結果統合器９を備えている。
【００８６】
また、分割領域移動予測器７は、事例検索器７１、検索結果選択器７２、発雷判定要素加工器７３、移動ベクトル算出器７４、および予測値算出器７５を備える。
【００８７】
さらに、発雷判定要素加工器７３は、データ分類器７３３、データ抽出器７３１、および平均値算出器７３２を備える。
【００８８】
予測値算出器７５は、発雷危険度合成器７５４、発雷危険度変化率算出器７５５、および発雷危険度予測器７５６を備える。
【００８９】
つぎに、この実施の形態３に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００９０】
図１０は、この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の事例検索器が検索した気象事例データ例を示す図である。図１１は、この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。
【００９１】
図９に示すように、使用者が、マウス、もしくはキーボード等の入力装置を操作して、発雷予測支援装置３０のディスプレイ上で予測領域１１を指定した後、静的領域分割器６は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２および地形データファイル３を参照して、指定された予測領域１１に対応する発雷判定要素および地形データを入力する。
【００９２】
静的領域分割器６は、予測領域分割基準ファイル１を参照して、指定された予測領域１１に対応する発雷判定要素および地形データに基づき、当該予測領域を、分割領域１１１および非分割領域１１２に分ける（図２）。
【００９３】
分割領域移動予測器７は、事例データファイル５を参照して、分割領域１１１についての第１の移動予測結果を算出する。
【００９４】
つぎに、分割領域移動予測器７の動作について図９を参照して詳述する。事例検索器７１は、事例データファイル５を参照して、分割領域１１１について、当該分割領域１１１に対応する発雷判定要素に類似する気象事例データを検索する。しかも、事例検索器７１は、上記気象事例データの中から、特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有する気象事例データを検索する。この点は、実施の形態１および２の場合と同様である。
【００９５】
図９では、事例検索器（高エコー強度事例データ検索器）７１が検索した気象事例データは、例えば、エコー強度が一定値以上の値をともなう発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有する。これによると、エコー強度の高い過去の事例を検索することができる。
【００９６】
この事例検索器７１が検索した例を図１０に示す。図１０では、２件の気象事例データＡ、Ｂが事例検索結果として例示されている。気象事例データには、時刻、位置、発雷判定要素、およびエコー強度（Ｅａなど）が含まれている。
【００９７】
続いて、検索結果選択器７２は、事例検索器７１が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択する。
【００９８】
図９では、この検索結果選択器（基準類似度検索結果選択器）７２は、事例検索器７１が検索した気象事例データの中から、上述の分割領域１１１に対応する発雷判定要素（例えば、エコー強度）との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを選択する。これによると、エコー強度の高い過去の事例を参照して発雷の予測をおこなうことが可能となる。
【００９９】
この選択例を図１１に示す。図１１（Ａ）は、事例検索器７１が検索した気象事例データ例を、図１１（Ｂ）は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データ例をそれぞれ示す。図１１では、事例検索結果としての気象事例データ４件の中から、類似度が一定値以上の値（例えば、８０％以上の値）を有する気象事例データ（類似度が９５％、９０％のデータ）が選択されている。
【０１００】
つぎに、図５の発雷判定要素加工器７３は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データ、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該発雷判定要素を加工する。この加工は、例えば、気象事例データの気象パターンごとにおこなわれる。以下、具体的に説明していく。
【０１０１】
データ分類器７３３は、検索結果選択器７２が選択した気象事例データに基づき、当該気象事例データの気象パターンを分類する。図９では、分類された気象パターンは、例えば、エコー強度によるパターンである。
【０１０２】
データ抽出器７３１は、分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データに含まれる発雷判定要素の中から特定の発雷判定要素を気象パターン別（例えば、パターンＡ、Ｂの別）に抽出する。
【０１０３】
平均値算出器７３２は、データ抽出器７３１が抽出した発雷判定要素の平均値を気象パターン別に算出する。以上で、発雷判定要素加工器７３の動作が終了する。
【０１０４】
移動ベクトル算出器７４は、発雷判定要素加工器７３が加工した発雷判定要素に基づき、分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間が経過した後（例えば、１０分後）の移動量をあらわす移動ベクトルを算出する。図５では、移動ベクトル算出器７４は、平均値算出器７３２が算出した平均値に基づき、検索結果選択器７２が選択した気象事例データについての移動ベクトルの平均値を気象パターン別に算出する。
【０１０５】
その後、予測値算出器７５は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトル、および上述した分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を気象パターン別に算出する。以下、具体的に説明していく。
【０１０６】
図９では、発雷危険度予測値合成器７５４は、移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値、および上述した分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、気象パターン別に発雷危険度を算出する。
【０１０７】
発雷危険度変化率算出器７５５は、発雷危険度予測値合成器７５４が算出した発雷危険度、および移動ベクトル算出器７４が算出した移動ベクトルの平均値に基づき、当該発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を気象パターン別に算出する。
【０１０８】
発雷危険度予測器７５６は、発雷危険度予測値合成器７５４が算出した発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器７５５が算出した変化率に基づき、発雷危険度の予測値を気象パターン別に算出する。以上で、予測値算出器７５の動作が終了する。これにより、分割領域１１１についての発雷危険度を算出することが可能となる。
【０１０９】
一方、図９において、非分割領域移動予測器８は、上記実施の形態２の場合と同様、分割領域移動予測器７の動作と並行して、静的領域分割器６が分けた非分割領域１１２に対応する発雷判定要素に基づき、当該非分割領域１１２についての第２の移動予測結果を算出する。
【０１１０】
予測結果統合器９は、予測値算出器７５が算出した発雷危険度（第１の移動予測結果）、および非分割領域移動予測器８が算出した第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を予測領域１１についての発雷予測結果としてディスプレイ（出力装置）へ出力する。図９では、予測結果統合器９は、気象パターンごとに、第１の移動予測結果および第２の移動予測結果を統合し、その統合結果を気象パターンごとに出力する。
【０１１１】
このように、分割領域移動予測器７、非分割領域移動予測器８、および予測結果統合器９が、第１および第２の移動予測結果の統合結果をディスプレイへ出力するので、上記実施の形態１の場合と同様、気象状況に応じた予測を局所的におこなうことができる。また、上記実施の形態１の場合と同様、過去の気象事例に基づく発雷の予測ができる。
【０１１２】
さらに、この実施の形態３では、発雷判定要素加工器７３が、気象事例データの気象パターン別に発雷判定要素の平均値を算出する。しかも、予測値算出器７５は、気象パターン別に、移動ベクトルの平均値や、発雷危険度の変化率、予測値を算出して発雷危険度を算出する。このため、気象パターン別に発雷危険度を算出することができる。
【０１１３】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図１２は、この発明の実施の形態４に係る発雷予測支援装置の構成の一部を示す図である。なお、実施の形態１、２および３と同一部分については、重複説明を適宜省略する。
【０１１４】
図１２において、実施の形態４に係る発雷予測支援装置は、実施の形態１、２又３に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器７２に代えて、検索結果選択器（ユーザ指定検索結果選択器）７２ａを設けた点が、実施の形態１、２又は３の場合と異なる。その他の構成は、実施の形態１、２又は３の場合と同様である。
【０１１５】
つぎに、この実施の形態４に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１３は、この発明の実施の形態４に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。
【０１１６】
図１２において、検索結果選択器７２ａは、事例検索器７１が検索した気象事例データの中から特定の気象事例データを選択するに際し、例えば、使用者がマウスを操作して、指定された気象事例データのみを選択する。その後の動作は、実施の形態１、２又は３の場合と同様である。
【０１１７】
この選択例を図１３に示す。図１３（Ａ）は、事例検索器７１が検索した気象事例データ例を、図１３（Ｂ）は、検索結果選択器７２ａが選択した気象事例データ例をそれぞれ示す。図１３では、事例検索結果としての気象事例データ４件の中から、１件の気象事例データが選択されている（例えば、類似度が９５％のデータ）。
【０１１８】
このようにすると、実施の形態１、２又は３の効果を、使用者の関心の高い過去の気象状況のみに基づいて得ることができる。以上で、実施の形態４の説明を終了する。
【０１１９】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図１４は、この発明の実施の形態５に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、実施の形態１から４と同一部分については、重複説明を適宜省略する。
【０１２０】
図１４において、発雷予測支援装置５０は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２を発雷予測関連ファイルとして備えている。また、この発雷予測支援装置５０は、事例データファイル５、および予測結果ファイル１２を備えている。さらに、この発雷予測支援装置５０は、第１の対象領域移動予測器１３、第２の対象領域移動予測器１４、予測結果比較器１５、予測結果補正器１６を備えている。
【０１２１】
また、第１の対象領域移動予測器１３は、事例検索器１３１、検索結果選択器１３２、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３、単位毎予測値算出器１３４を備える。
【０１２２】
つぎに、この実施の形態５に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０１２３】
図１４に示すように、まず使用者が、マウス、もしくはキーボード等の入力装置を操作して、発雷予測支援装置５０のディスプレイ上で予測領域１１を指定する。これにより、第１の対象領域移動予測器１３ならびに第２の対象領域移動予測器１４は、予測領域データファイル１、発雷判定要素ファイル２を入力する。これまでの実施の形態と異なり、本実施の形態においては、予測領域１１を分割せずに、予測領域全体について第１の移動予測結果ならびに第２の移動予測結果を算出する。
【０１２４】
第１の対象領域移動予測器１３は、事例データファイル５を参照して、予測領域１１についての第１の移動予測結果を算出する。動作自体は、前記分割領域移動予測器７と同様である。その算出に際し、第１の対象領域移動予測器１３は、発雷判定要素に対応付けられた領域単位に算出する。その対応付けられた領域が、たとえば、１辺を１ｋｍとする四角形の領域単位の場合、第１の対象領域移動予測器１３は、その領域単位ごとに算出する。ただし、その領域単位を集約した領域ブロック単位(例えば、１辺を３ｋｍする四角形の領域）ごとに算出するようにしてもよい。
【０１２５】
第１の対象領域移動予測器１３が上記領域ブロック単位に算出すると、領域単位ごとに算出する場合に比べて、算出の処理が迅速におこなえる。一方、第１の対象領域移動予測器１３が領域単位に算出すると、領域ブロック単位に算出する場合に比べて、算出の精度が高くなる。
【０１２６】
つぎに、本実施の形態による第１の対象領域移動予測器１３の動作について図１４を参照して詳述する。事例検索器１３１は、事例データファイル５を参照して、予測領域１１について、当該予測領域１１に対応する発雷判定要素に類似する気象事例データを検索する。
【０１２７】
図１４における事例検索器（全事例データ検索器）１３１は、予測領域１１に対して事例検索を行うという点が異なるだけであり、それ以外は実施の形態１の図１における事例検索器（全事例データ検索器）７１と同様であるため、説明を省略する。また、検索結果選択器（全検索結果選択器）１３２の動作も、実施の形態１の図１における検索結果選択器（全検索結果選択器）７２と同様である。
【０１２８】
次に、図１４の予測対象時刻発雷危険度加工器１３３は、検索結果選択器１３２が検索した気象事例データ、および予測領域１１に対応する発雷判定要素に基づき、予測領域１１の現況ならびに予測を行うべき時刻の発雷危険度を加工する。以下、具体的に説明を行う。
【０１２９】
危険度抽出器１３３１は、予測領域１１に対応する発雷判定要素に基づき、検索結果選択器１３２が選択した気象事例データから対応する時刻ならびに予測対象とする時刻の発雷危険度を抽出する。この抽出は、例えば、予測領域１１中の位置ごとに、かつ、選択された気象事例データごとに行われる。
【０１３０】
平均値算出器１３３２は、対応する時刻ならびに予測対象とする時刻について、危険度抽出器１３３１が抽出した発雷危険度の平均値を算出する。この算出方法は、例えば、{（ΣＲｊ）÷ｎ}である。この算出則では、発雷危険度Ｒｊ、および選択された気象事例データ数ｎから平均値が求められている。なお、ｊは、１からｍ（ｍは発雷危険度の総数である。）までの値である。以上で、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３の動作が終了する。
【０１３１】
次に、単位毎予測値算出器１３４は、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３が加工した発雷危険度に基づき、当該予測領域１１に対応する発雷危険度の移動を予測した第１の移動予測結果としての発雷危険度を算出する。以下、具体的に説明する。
【０１３２】
図１４では、危険度変化率算出器１３４１は、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３が加工した発雷危険度に基づき、単位毎に予測領域１１の発雷危険度について、所定時間（例えば、１０分後）の変化量をあらわす変化率を算出する。この算出則は、例えば、{（Ｒｉ１−Ｒｉ０）÷(ｔ１−ｔ０）}である。この算出則では、所定時間後のある種類の発雷危険度Ｒｉ１についての変化率Ｖｒｉは、ある時刻（例えば、現況時刻）ｔ０におけるその発雷危険度Ｒｉ０、およびある時刻（例えば、現況時刻から１０分後の時刻）ｔ１におけるその発雷危険度Ｒｉ１から求められる。これにより、各領域を重視した発雷危険度の変化率を算出することが可能となる。
【０１３３】
続いて、危険度予測値算出器１３４２は、危険度変化率算出器１３４１が算出した発雷危険度の変化率、および上記予測領域１１に対応する発雷危険度に基づき、所定時間（例えば、５分）が経過した後の予測領域１１に対応する発雷危険度の予測値を算出する。
【０１３４】
この算出則は、例えば、｛（Ｖｒｉ×ｔ）＋Ｒｉ０｝である。この算出則では、発雷危険度Ｒｉについての所定時間（例えば、５分）ｔ後の予測値は、その発雷危険度Ｒｉについての変化率Ｖｒｉ、およびある時刻ｔ０における発雷危険度Ｒｉ０から求められる。以上で、単位毎予測値算出器１３４の動作が終了する。
【０１３５】
一方、図１４において、第２の対象領域移動予測器１４は、第１の対象領域移動予測器１３の動作と並行して、予測領域１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該予測領域１１に対応する発雷判定要素の移動を予測した第２の移動予測結果を算出する。本動作は、非分割領域１１２を予測領域１１に置き換えれば、前記実施の形態１の図１における非分割領域移動予測器８の動作と同様となる。
【０１３６】
予測結果比較器１５は、単位毎予測値算出器１３４が算出した発雷危険度（第１の移動予測結果）、および第２の対象領域移動予測器１４が算出した第２の移動予測結果に基づき、これらの比較を行う。
【０１３７】
図１４では、予測結果比較器（手動領域選択比較器）１５は、領域単位毎に、発雷危険度に関する第１の移動予測結果と第２の移動予測結果との差に基づき、予測領域１１からマウス等による入力装置を用いて補正領域１１３を選択する。これにより、補正領域１１３のみ移動予測結果を補正することができ、検索された気象状況において、必要な領域の予測結果だけを補正することが可能になる。
【０１３８】
この比較例を図１５に示す。同図（Ａ）は、第１の移動予測結果を模式的に表した図であり、同図（Ｂ）は第２の移動予測結果を模式的に表した図である。このとき、それぞれの領域単位毎に、（Ａ）と（Ｂ）の発雷危険度の差分を算出する。それらの差分算出結果に基づき、入力装置にて補正すべき領域を補正領域１１３として選択する。図１５（Ｃ）に選択された補正領域１１３を示す。
【０１３９】
次に、予測結果補正器１６は、前記比較結果にもとづき、前記第１および第２の移動予測結果から一部の予測領域についての発雷予測結果を補正し、その補正結果を前記予測領域についての発雷予測結果として出力装置へ出力する。
【０１４０】
図１４では、予測結果補正器（事例検索算出値への置換え器）１６は、前記予測結果比較器１５により選択された補正領域１１３の第２の移動予測結果を、第１の移動予測結果に置き換える。これにより、事例検索結果を考慮し、かつ迅速な発雷の予測が可能となる。
【０１４１】
図１５に補正例を示す。図１５（Ｃ）において、補正領域１１３については、第２の移動予測結果を第１の移動予測結果に置き換える。一方、予測領域１１内で補正領域１１３以外の領域については、第２の移動予測結果をそのまま予測結果とする。
【０１４２】
このように、予測領域１１について第１の移動予測結果ならびに第２の移動予測結果を算出し、それぞれの移動予測結果の比較を行った上で、選択された領域の補正を行い、その結果をディスプレイへ出力する。このため、気象状況に応じた精度の高い予測を行うことができる。また、上記実施の形態１から４の場合と同様、過去の気象事例に基づく発雷の予測ができる。
【０１４３】
さらに、この実施の形態５では、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３が、領域単位毎に発雷危険度の平均値を算出する。その上で、単位毎予測値算出器１３４が、発雷危険度の変化を利用して発雷危険度の予測を行う。このため、迅速に発雷の予測を行うことができる。
【０１４４】
実施の形態６．
この発明の実施の形態６に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図１６は、この発明の実施の形態６に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、これまでの実施の形態と同一部分については、重複説明を省略する。
【０１４５】
図１６において、実施の形態６に係る発雷予測支援装置は、実施の形態５に係る予測結果比較器（手動領域選択比較器）１５に代えて、予測結果比較器（危険度差分値利用領域選択比較器）１５ａを設けている。また、予測結果補正器（事例検索算出値への置換え器）１６に代えて、予測結果補正器（類似度による予測結果補正器）１６ａを設けている。その他の構成は実施の形態５における図１４と同様である。
【０１４６】
つぎに、この実施の形態６に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１６では、予測結果比較器（危険度差分値利用領域選択比較器）１５ａは、領域単位毎に、発雷危険度の差に基づき予測領域１１から補正領域１１３を選択する。これにより、補正領域１１３のみ移動予測結果を補正することができ、検索された気象状況において、移動予測結果間の差異に基づいて、予測結果の補正が可能となる。
【０１４７】
この比較例を図１７に示す。同図（Ａ）は、第１の移動予測結果を模式的に表した図であり、同図（Ｂ）は第２の移動予測結果を模式的に表した図である。このとき、それぞれの領域単位毎に、（Ａ）と（Ｂ）の発雷危険度の差分を算出する。その結果、図１５（Ｃ）に示される補正領域１１３が得られる。
【０１４８】
図１６では、予測結果補正器（類似度による予測結果補正器）１６ａは、前記予測結果比較器１５ａにより出力された補正領域１１３の第２の移動予測結果を、第１の移動予測結果を考慮して補正する。補正則は、例えば、｛ｒｖｓ＋（１−ｒ）ｖｍ｝である。この補正則では、第２の移動予測結果から得られた発雷危険度ｖｍを、類似度ｒならびに、第１の移動予測結果ｖｓにより補正している。これにより、事例検索結果を考慮し、かつ類似度を考慮した精度の高い発雷の予測が可能となる。
【０１４９】
図１７に補正例を示す。図１７（Ｃ）において、（Ａ）と（Ｂ）の発雷危険度の差分が大きい領域に相当する補正領域１１３については、上記の補正則による補正値に置き換える。一方、予測領域１１内で補正領域１１３以外の領域については、第２の移動予測結果をそのまま予測結果とする。
【０１５０】
このように、予測領域１１について第１の移動予測結果ならびに第２の移動予測結果を算出し、それぞれの移動予測結果の比較を行った上で、選択された領域の補正を行い、その結果をディスプレイへ出力する。このため、実施の形態５と同様に、気象状況に応じた精度の高い予測を行うことができる。また、上記実施の形態５の場合と同様、過去の気象事例に基づく発雷の予測ができる。
【０１５１】
さらに、実施の形態６では、第１の移動予測結果と第２の移動予測結果予測結果との差分値の算出結果により補正を行う領域を求めるため、一定の基準に従った適切な領域を補正して、発雷予測を行うことができる。しかも、予測結果補正器１６ａでは、事例検索結果の類似度を利用した補正を行う。このため、類似度を考慮した精度の高い発雷危険度の補正が行える。
【０１５２】
実施の形態７．
この発明の実施の形態７に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図１８は、この発明の実施の形態７に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、実施の形態１から６と同一部分については、重複説明を適宜省略する。
【０１５３】
図１８において、第２の対象領域移動予測器１４aは、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３から算出される発雷危険度をさらに入力としている点が、実施の形態５における図１４と異なる点である。その他の構成は、実施の形態５の場合と同様である。
【０１５４】
つぎに、この実施の形態７に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。実施の形態７における第２の対象領域移動予測器１４ａは、実施の形態５における第２の対象領域移動予測器１４が算出した第２の移動予測結果と同じものを算出するともに、第１の対象領域移動予測器１３において事例検索を行った結果を入力として、過去の検索結果に基づく移動予測を行い、第３の移動予測結果を算出している。
【０１５５】
予測結果比較器（手動領域選択比較器）１５は、単位毎予測値算出器１３４が算出した第１の移動予測結果と、第２の対象領域移動予測器１４ａが算出した第２及び第３の移動予測結果の全てに基づき、これらの比較を行う。さらに、予測結果補正器１６は、これらの比較結果に基づき補正領域の補正を行う。比較及び補正に関しては実施の形態５及び６で示した方法が適用できる。
【０１５６】
図１９は、この発明の実施の形態７に係る発雷予測支援装置の動作を模式的に示した図である。発電判定要素ファイル２及び予測領域データファイル１から第１の対象領域移動予測器１３に取り込まれた現況データが（Ａ１）で示されている。第１の対象領域移動予測器１３は、現況データ（Ａ１）に基づいて第１の移動予測結果である（Ａ２）を算出する。
【０１５７】
また、第２の対象領域移動予測器１４ａは、実施の形態５及び６で示したように、現況データ（Ｂ１）に基づいて第２の移動予測結果である（Ｂ２）を算出する。ここで（Ａ１）と（Ｂ１）は同一のデータである。さらに、第２の対象領域移動予測器１４ａは、第１の対象領域移動予測器１３で算出された過去のデータを（Ｃ０）ならびに（Ｃ１）として取り込む。ここで、（Ｃ１）は現況に対応する過去の時刻のデータであり、（Ｃ０）はさらに（Ｃ１）からさかのぼった時刻のデータである。そして過去のデータ（Ｃ０）（Ｃ１）に基づいて、第３の移動予測結果である（Ｃ２）を算出する。
【０１５８】
予測結果比較器１５は、第１の移動予測結果（Ａ２）と第２の移動予測結果（Ｂ２）に加えて、第３の移動予測結果（Ｃ２）の情報を加味して比較を行うことができる。これにより、情報量を増やした上で、実施の形態５あるいは６と同様の効果を得ることができる。
【０１５９】
実施の形態８．
この発明の実施の形態８に係る発雷予測支援装置について図面を参照しながら説明する。図２０は、この発明の実施の形態８に係る発雷予測支援装置の構成を示すものである。なお、これまでの実施の形態と同一部分については、重複説明を省略する。
【０１６０】
図２０において、発雷予測支援装置８０は、対象移動ベクトル精選器１７を設け、第２の対象領域移動予測器１４ｂは、対象移動ベクトル精選器１７からの出力を入力としている。
【０１６１】
つぎに、この実施の形態８に係る発雷予測支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２１は、対象移動ベクトル精選器１７ならびに第２の対象領域移動予測器１４ｂが算出した移動ベクトルの例を示す図である。
【０１６２】
図２０において、対象移動ベクトル精選器１７は、第１の対象領域移動予測器１３が出力した移動ベクトルに基づき、移動予測の対象とする移動ベクトルを例えば、事例検索により得られたベクトルの周囲のみに精選する。さらに、第２の対象領域移動予測器１４ｂは、精選された移動ベクトルのみを利用して、例えば相互相関法によりもっとも相関の高い移動ベクトルを算出し、発雷危険度を算出する。
【０１６３】
発電判定要素ファイル２及び予測領域データファイル１から、第１の対象領域移動予測器１３及び対称移動ベクトル精選器１７に取り込まれる現況データが、図２１の（Ａ０）である。対象移動ベクトル精選器１７は、この（Ａ０）から現況の移動ベクトル（Ａ１）を得る。（Ａ１）に対して、第２の対象領域移動予測器１４ｂは、例えば相互相関法によりもっとも相関の高い移動ベクトルを算出し、発雷危険度を算出したものが（Ａ２）である。
【０１６４】
これに対して、対象移動ベクトル精選器１７は、移動ベクトル算出器１３４の出力に基づいて、事例検索により得られた移動ベクトルの周囲のみに精選することができ、精選された移動ベクトルが（Ｂ１）である。さらに（Ｂ１）に対して、第２の対象領域移動予測器１４ｂは、例えば相互相関法によりもっとも相関の高い移動ベクトルを算出し、発雷危険度を算出したものが（Ｂ２）である。このようにすると、事例検索の結果を用いて過去の事例に基づく移動ベクトルの精選を行うことができ、従来手法を利用した発雷精度を向上させることが可能となる。以上で実施の形態８の説明を終了する。
【０１６５】
なお、上述した実施の形態１において、事例検索器７１が検索した気象事例データは、発雷危険度又はエコー強度が一定値以上の値をともなう特定の発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有していてもよい。検索結果選択器７２は、特定の気象事例データを選択するに際し、事例検索結果の中から、分割領域１１１に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを上位から順番に選択してもよい。
【０１６６】
また、上記実施の形態１において、予測値算出器７５は、複数の気象事例データに基づいて算出された移動ベクトルの平均値を用いて上記第１の移動予測結果を算出した。ただし、予測値算出器７５は、単一の気象事例データに基づいて算出された移動ベクトルを用いて上記第１の移動予測結果を算出してもよい。この場合、予測値算出器７５は、上記第１の移動予測結果を算出するに際し、上記移動ベクトル、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する判定要素変化率算出器と、上記変化率、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域１１１の発雷判定要素について、所定時間が経過した後の予測値を算出する判定要素予測値算出手段と、上記予測値に基づき、上記第１の移動予測結果としての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器とを備えてよい。このようにしても、予測値算出器７５が、単一の気象事例データについての移動ベクトルを用いて上記第１の移動予測結果を算出することとなり、上記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【０１６７】
上述した実施の形態２において、事例検索器７１は、気象事例データを検索するに際し、気象事例データの中から、分割領域１１１に対応する時間および位置すべてに合致する時間および位置を有する気象事例データを検索してもよい。また、事例検索器７１が検索した気象事例データは、エコー強度が一定値以上の値をともなう発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有していてもよい。検索結果選択器７２は、特定の気象事例データを選択するに際し、事例検索結果すべての気象事例データを選択してもよい。検索結果選択器７２は、前記特定の気象事例データを選択するに際し、前記事例検索器が検索した気象事例データの中から、前記分割領域に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを選択してもよい。
【０１６８】
また、上記実施の形態２において、予測値算出器７５は、複数の気象パターン別に上記第１の移動予測結果を算出した。ただし、予測値算出器７５は、単一の気象パターンについての上記第１の移動予測結果を算出してもよい。この場合、予測値算出器７５は、上記第１の移動予測結果を算出するに際し、上記移動ベクトル、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、分割領域１１１についての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器と、上記発雷危険度、および移動ベクトルに基づき、分割領域１１１の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する発雷危険度変化率算出器と、上記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、上記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を算出する発雷危険度予測器とを備えてもよい。このようにしても、予測値算出器７５が、単一の気象パターンについての第１の移動予測結果を算出することとなり、上記実施の形態２と同様の効果を得ることができる。
【０１６９】
上述した実施の形態３において、事例検索器７１は、気象事例データを検索するに際し、気象事例データの中から、分割領域１１１に対応する時間および位置すべてに合致する時間および位置を有する気象事例データを検索するようにしてもよい。また、事例検索器７１が検索した気象事例データは、発雷危険度が一定値以上の値をともなう発雷判定要素に対応付けられた時間および位置を有していてもよい。検索結果選択器７２は、特定の気象事例データを選択するに際し、事例検索結果すべての気象事例データを選択してもよい。検索結果選択器７２は、特定の気象事例データを選択するに際し、事例検索結果の中から、分割領域１１１に対応する発雷判定要素との類似度が一定値以上の値を有する気象事例データを上位から順番に選択してもよい。
【０１７０】
また、上記実施の形態３において、予測値算出器７５は、複数の気象パターン別に上記第１の移動予測結果を算出した。ただし、予測値算出器７５は、単一の気象パターンについての上記第１の移動予測結果を算出してもよい。この場合、予測値算出器７５は、上記第１の移動予測結果を算出するに際し、上記移動ベクトル、および分割領域１１１に対応する発雷判定要素に基づき、当該分割領域１１１についての発雷危険度を算出する発雷危険度予測値合成器と、上記発雷危険度、および移動ベクトルに基づき、分割領域１１１の発雷危険度について、所定時間あたりの変化量をあらわす変化率を算出する発雷危険度変化率算出器と、上記発雷危険度、および発雷危険度変化率算出器が算出した変化率に基づき、上記第１の移動予測結果としての発雷危険度の予測値を算出する発雷危険度予測器とを備えてもよい。このようにしても、予測値算出器７５が、単一の気象パターンについての第１の移動予測結果を算出することとなり、上記実施の形態３と同様の効果を得ることができる。
【０１７１】
上述の実施の形態５〜７において、平均値算出器１３３２を用いて発雷危険度の平均値を求めたが、実施の形態２で示した最大値算出器７３４を適用することも可能である。
【０１７２】
また、実施の形態１〜４において、予測値の算出に当たっては、発雷判定要素加工器７３、移動ベクトル算出器７４、及び予測値算出器７５を使用した。一方、実施の形態５〜７において、予測値の算出に当たっては、予測対象時刻発雷危険度加工器１３３、及び単位毎予測値算出器１３４を使用した。これらの予測値算出機能は、互いに入れ換えて使用することも可能であり、同等の効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０１７３】
【図１】この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の静的領域分割器が予測領域を分割した例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の事例検索器が気象事例データを検索した例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る発雷予測支援装置の予測結果統合器が各予測領域を統合した例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の事例検索器が検索した気象事例データ例を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態２に係る発雷予測支援装置のデータ分類器が分類した気象パターンの例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図１０】この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の事例検索器が検索した気象事例データ例を示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態３に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態４に係る発雷予測支援装置の構成の一部を示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態４に係る発雷予測支援装置の検索結果選択器が選択した気象事例データ例を示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態５に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図１５】この発明の実施の形態５に係る発雷予測支援装置の移動予測結果の比較例を示す図である。
【図１６】この発明の実施の形態６に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図１７】この発明の実施の形態６に係る発雷予測支援装置の移動予測結果の比較例を示す図である。
【図１８】この発明の実施の形態７に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図１９】この発明の実施の形態７に係る発雷予測支援装置の動作を模式的に示した図である。
【図２０】この発明の実施の形態８に係る発雷予測支援装置の構成を示す図である。
【図２１】この発明の実施の形態８に係る対象移動ベクトル精選器ならびに第２の対象領域移動予測器が算出した移動ベクトルの例を示す図である。
【符号の説明】
【０１７４】
１  予測領域データファイル、２  発雷判定要素ファイル、３  地形データファイル、４  予測領域分割基準ファイル、５  事例データファイル、６  静的領域分割器、７  分割領域移動予測器、８  非分割領域移動予測器、９  予測結果統合器、１１  予測領域、１１１  分割領域、１１２  非分割領域、１１３  補正領域、１３  第１の対象領域移動予測器、１３１  事例検索器、１３２  検索結果選択器、１３３  予測対象時刻発雷危険度加工器、１３４  単位毎予測値算出器、１３３１  平均値算出器、１３３２  データ抽出器、１３４１  危険度変化率算出器、１３４２  危険度予測値算出器、７１  事例検索器、７２  検索結果選択器、７３  発雷判定要素加工器、７４  移動ベクトル算出器、７５  予測値算出器、７３１  データ抽出器、７３２  平均値算出器、７３３  データ分類器、７３４  最大値算出器、７５１  判定要素変化率算出器、７５２  判定要素予測値算出器、７５３  発雷危険度予測値合成器、７５４  発雷危険度合成器、７５５  発雷危険度変化率算出器、７５６  発雷危険度合成器、７２ａ  検索結果選択器（ユーザ指定検索結果選択器）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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