(57)【要約】【課題】地形などの要因を十分に加味して、予想確率を高める。【解決手段】観測領域Ａをメッシュ状ｅに区分けし、気象庁のＰｏＴ予想落雷情報を所要数の階級Ｑに区分けし、各メッシュ領域ｅにおいて、、各落雷率階級Ｑにおける気象レーダー情報Ｓと実際の落雷から得た落雷率Ｐｃとの関係のデータベースＢを作る。落雷予測においては、予測時の雨量強度Ｓに基づき、気象協会の超短時間降水予測システム、又は同ＡＮＥＭＯＳシステムで各区分領域ｅの所要時間経過後の雨量強度Ｓ’を予測するとともに、予測時のＰｏＴの予想落雷率情報による各区分領域ｅの所要時間経過後の落雷率階級Ｑを算出し、データベースＢに基づき、算出した落雷率階級Ｑにおける雨量強度Ｓ’と実際の落雷から得た落雷率Ｐｃとの関係から、その落雷率階級Ｑ時の雨量強度Ｓ’における落雷率Ｐｃを導き出し、その落雷率Ｐｃを各区分領域ｅの前記所要時間経過後の落雷確率Ｐとする。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の観測領域Ａを所要大きさ・所要数に区分けするとともに、数値予報データによる予想落雷率情報を、その予想落雷率Ｐｂを所要数段階的に区分けして所要数の階級Ｑに区分けし、前記区分けした各区分領域ｅにおいて、その各落雷率階級Ｑにおける気象レーダー情報Ｓと実際の落雷から得た落雷率Ｐｃとの関係のデータベースＢを作り、
落雷予測においては、予測時の上記気象レーダー情報Ｓに基づき、上記各区分領域ｅの所要時間経過後の気象レーダー情報Ｓ’を予測するとともに、予測時の前記各区分領域ｅの所要時間経過後の上記落雷率階級Ｑを算出し、
上記データベースＢに基づき、上記算出した落雷率階級Ｑにおける上記予測気象レーダー情報Ｓ’と上記実際の落雷から得た落雷率Ｐｃとの関係から、その落雷率階級Ｑ時の上記予測気象レーダー情報Ｓ’における落雷率Ｐｃを導き出し、その落雷率Ｐｃを各区分領域ｅの前記所要時間経過後の落雷確率Ｐとする落雷予測方法。
【請求項２】
上記落雷率階級Ｑを、上記数値予報データによる予想落雷率情報に基づき段階的に区分けした各落雷率階級Ｑ’における過去の落雷数に基づく落雷率Ｐａを算出し、その落雷率Ｐａが入る前記落雷率階級Ｑ’に補正することを特徴とする請求項１に記載の落雷予測方法。
【請求項３】
上記所定の観測領域Ａの区分けをメッシュ状としたことを特徴とする請求項１又は２に記載の落雷予測方法。
【請求項４】
上記予測時の気象レーダー情報Ｓを雨量強度としたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の落雷予測方法。
【請求項５】
上記データベースを作る数値予報データによる落雷率情報が気象庁のＰｏＴであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の落雷予測方法。
【請求項６】
上記ＰｏＴによる落雷率情報の区分け領域Ｅが上記区分領域ｅより大きい場合には、その区分け領域Ｅ内の各区分領域ｅの落雷率Ｐａを、その区分け領域Ｅの発雷率Ｐｂに、その区分け領域Ｅ内の実際の落雷データから得た最大落雷率ＰＭ　で割ると共にその区分領域ｅの実際の落雷データから落雷率Ｐｘを乗じたものとしたことを特徴とする請求項５に記載の落雷予測方法。
【請求項７】
上記ＰｏＴによる時系列落雷率情報を線で結び、その線グラフを時系列に区分けして、前記落雷率情報の時系列を細分化するようにしたことを特徴とする請求項５又は６に記載の落雷予測方法。
【請求項８】
上記ＰｏＴの発信毎に、上記データベースの更新を行うことを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の落雷予測方法。
【請求項９】
所要時間後の予測を、後になる程、その時間間隔を徐々に長くするようにしたことを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の落雷予測方法。
【請求項１０】
上記予測時の気象レーダー情報Ｓに基づく、上記各区分領域ｅの所要時間経過後の気象レーダー情報Ｓ’を、予測時間が短いものを、それに合った予測手段により行い、予測時間の長いものはそれに合った予測手段で行うことを特徴とする請求項９に記載の落雷予測方法。
【請求項１１】
所要時間後の落雷予測を、後になる程、上記区分領域ｅを徐々に大きくするようにしたことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の落雷予測方法。
【請求項１２】
所要時間後の落雷予測を、後になる程、上記落雷率階級Ｑの区分けを徐々に粗くするようにしたことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の落雷予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、落雷の発生を予測して、気象防災等に資する落雷予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来技術】
雷の発生を予測する方法は、種々の技術が開発され、例えば、特開２００１−１８３４７３号公報記載の技術は、所定の観測領域内において、一定以上の水分量の対流セルを抽出するとともに、その対流セルから発雷した対流セルを特定し、その発雷対流セルの位置の経時的推移から将来の位置を予測し、その予測位置を落雷が発生する可能性がある領域とするものである。
【０００３】
また、特開２００２−４０１６２号公報記載の技術は、気象レーダーで得られる雨量（エコー）強度データから雷雲セルを判別し、その雷雲セルと過去のレーダー観測で得られた実際の発雷した雷雲セルモデルとを比較照合し、その照合により、６０分以内の発雷を予測するものである。
【０００４】
さらに、気象庁では、例えば、全世界の気象データを元に、ＧＳＭ（全球モデル；全地球を計算対象）とＲＳＭ（領域モデル；東アジアの広領域を計算対象）という２つのモデルを１日２回ルーチン運用し、その計算結果であるＧＰＶ（Ｇｒｉｄ　Ｐｏｉｎｔ　Ｖａｌｕｅ「数値予報格子点値」）を配信し、そのＧＰＶを元に計算した情報のひとつにＰｏＴ情報がある。このＰｏＴ情報は、発雷確率ガイダンスであって、予報対象領域（例えば、大阪市中央区などの一行政領域）内の少なくとも一地点で発雷する確率を、例えば、１３％、２７％などと１％単位で表す。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記両公報記載技術とも、発雷対流（雷雲）セルの状態のみに着目して発雷を予測している。
【０００６】
しかし、実際の落雷は、発雷対流セルの状態のみならず、その発雷対流セルの位置する地形が大きく影響する。このことは、例えば、広い地域に雷雲（発雷発生セル）が発生しても、落雷が生じている地域が偏ることが現実であることから理解できる。
【０００７】
また、ＧＰＶは、地形などを考慮して行っているが、それらは、その予測計算式に地形の要因を加味したものであり、２日後、１週間後等とその予想時間範囲も広く、予想精度において、十分ではない。このため、そのＧＰＶに基づくＰｏＴも、精度的に十分でない。これは、数値予報モデルゆえに、今の情報を加味し得ないことに基づく。
【０００８】
この発明は、数値予報、今の情報及び生の情報をそれぞれ加味して予報するようにして、予想確率を高めることを課題とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を達成するために、この発明は、まず、ＧＰＶなどの数値予報データによる予測落雷情報を所要の階級に分け、その階級毎の気象レーダーによる気象情報と実際の落雷数に基づく落雷率を算出し、その算出を観測区域毎に行ってデータベースとする。このデータベースは、今及び生の情報である同じ気象レーダーによる気象情報においても、ＧＰＶなどの予測計算式に基づく予測落雷情報の相違（地形などの相違）に基づく落雷率の相違が加味されたものとなる。すなわち、各観測区域において、同じ気象条件であっても、予測計算式による予測落雷情報の相違（階級）により、落雷する可能性が異なり、その可能性度合が加味されたものとなる。
【００１０】
つぎに、このデータベースに、実際の気象レーダーによる気象情報を照らし合わせて、各観測区域の落雷率を求めてその落雷確率を予測する。この予測は、今及び生の情報に数値予報が加味されたデータに基づくものとなって、精度の高いものとなる。
【００１１】
具体的には、所定の観測領域を所要大きさ・所要数に区分けするとともに、気象庁のＧＰＶなどの数値予報データによる予想落雷率情報を、その予想落雷率を所要数段階的に区分けして所要数の階級に区分けし、前記区分けした各区分領域において、その各落雷率階級における気象レーダー情報と実際の落雷から得た落雷率との関係のデータベースを作り、落雷予測においては、予測時の前記気象レーダー情報に基づき、前記各区分領域の所要時間経過後の気象レーダー情報を予測するとともに、予測時の前記各区分領域の所要時間経過後の前記落雷率階級を算出し、前記データベースに基づき、前記算出した落雷率階級における前記予測気象レーダー情報と前記実際の落雷から得た落雷率との関係から、その落雷率階級時の前記予測気象レーダー情報における落雷率を導き出し、その落雷率を各区分領域の前記所要時間経過後の落雷確率とするようにしたのである。
【００１２】
上記所定の観測領域の区分けは、各市町村などの行政区で分けたり、山、湖などの地形の相違で分けたりしても良いが、メッシュ状とすることができる。そのメッシュ状の大きさは、適宜に決定すればよいが、例えば、約２．５ｋｍ四方などとする。また、上記予想落雷率の階級の数は、データ数（サンプル数）などに基づき適宜に選定すればよいが、細かい程、その予想精度は向上する。しかし、反面、その処理は煩雑となる。
【００１３】
上記落雷率階級は、上記気象庁数値予報データによる落雷率情報に基づき段階的に区分けした各落雷率階級における過去の落雷数に基づく落雷率を算出し、その落雷率が入る前記落雷率階級に補正することができる。このようにすれば、各区分領域において、実際の落雷情報と、その落雷が発生した気象レーダーによる落雷率情報との関係が見出され、気象庁数値予報データによる落雷率情報が、落雷の生の情報である落雷情報により補正されてより精度の高いものとなる。
【００１４】
上記予測時の気象レーダー情報には雨量（エコー）強度情報を採用するとよい。雨量強度に加え、エコー頂高度などの他の情報も考慮することもできるが、多くの情報を考慮することは、その処理が煩雑となり、一方、後述のように、雨量強度に対し、エコー頂高度等は高い相関関係が認められるため、雨量情報を考慮しただけでも、その精度に大きな差はなく、処理も容易となる。
【００１５】
上記データベースを作るＧＰＶなどの数値予報データによる落雷情報は、周知の種々のものを採用できるが、最も入手し易い気象庁のＰｏＴとすることができる。その数値予報データによる予想落雷情報の区分けは、前記ＰｏＴの発雷率で行ない、上記区分領域の落雷率をその区分領域が入る前記数値予報データの区分け領域の前記ＰｏＴの発雷率とすることができる。このとき、そのＰｏＴによる予想落雷情報の区分けが前記区分領域より大きい場合には、その区分けの各区分領域の落雷率を、前記ＰｏＴの区分け領域の発雷率に、その区分け内の実際の落雷データから得た最大落雷率で割ると共にその区分領域の実際の落雷データから得た落雷率を乗じたものとし得る。
【００１６】
また、上記ＰｏＴによる時系列気象情報を線で結び、その線グラフを時系列に区分けして、前記気象情報の時系列を細分化するようにすれば、その気象情報の経時的な平滑化を図ることができる。
【００１７】
さらに、上記データベースは、上記ＰｏＴの発信毎に更新するようにすれば、データベースが常に最新のものとなって、予測精度も向上する。
【００１８】
上記所要時間後の予測を、後になる程、その時間間隔を徐々に長くするようにしたり、上記区分領域を徐々に大きくするようにしたり、上記落雷率階級の区分けを徐々に粗くするようにすることができる。予測が、長時間後となればなる程、その精度が低下するため、その時間間隔を長くしたりすれば、精度の低下を押さえることができ、予測を受ける側の信頼性も増す。
【００１９】
上記予測時の気象レーダー情報に基づく、上記各区分領域の所要時間経過後の気象レーダー情報は、予測時間が短いものを、それに合った予測手段により行い、予測時間の長いものはそれに合った予測手段で行うことが好ましく、例えば、前者は、出願人の一人である財団法人日本気象協会の「超短時間降雨予測情報」システムを採用し、後者は、同じく、日本気象協会の「ＡＮＥＮＯＳ」システムを採用し得る。
【００２０】
【実施の形態】
この実施形態は、図５に示す、北緯３３度１５分〜３７度００分、東経１３３度３０分〜１３８度００分の観測地域Ａを、緯度方向：１．２５０分（約２．３ｋｍ）、経度：１．８７５分（約２．８ｋｍ）四角エリア（約２．５ｋｍ四方のメッシュ領域）ｅに区分けし、そのメッシュ領域（区分領域）ｅにおいて、夏季（６月〜９月）に発生する雷について，ＰｏＴ、ＬＬＳ及び気象レーダー情報に基づき、落雷確率を予測するものであり、３時間先までは気象レーダーを用いた上記「超短時間降水予測」を基本に１０分〜３０分毎に、それより先は数値計算モデル「ＡＮＥＭＯＳ」を基に２４時間先までを１時間毎に予測する。図１、図２ａ、図２ｂに、その予測システムのフローを示す。図２ａ、同ｂ中の「ｋｑｚｚデータ」は「ＰｏＴデータ」と同一内容を示す。
【００２１】
上記ＬＬＳ情報は、出願人の一人である関西電力が前記観測地域Ａにおける交合法（ＬＬＳ：Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　Ｌｏｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）により得たものであって、過去の落雷地点の（緯度・経度で示される）情報である。また、気象レーダー情報は、気象庁が１０分間隔で発信する大気状態の情報である。ＬＬＳに代えて、周知の到達時間差法、電波干渉法などによって、落雷位置を検出するようにし得る。これらの各情報により、以下の手順によって落雷予測を行う。
【００２２】
『気象条件による落雷ポテンシャルの作成』（図３）
（１）ＰｏＴからの地域落雷ポテンシャルの算出
ＰｏＴから収集した予測落雷データを用いて、３時間ごと（以下、この３時間を「時間帯」と呼ぶ）の発雷ポテンシャル（発電情報）であるＰｏＴからの予測落雷率Ｐｂを、前記予報対象領域（以下、二次細分地域といい、この実施形態の観測地域Ａでは６４の地域となる）Ｅそれぞれについて、０％、１〜１０％、１１〜２０％・・・、８１〜９０％、９１〜１００％の１１階級Ｑ０　、Ｑ１　・・・Ｑ１０（総称符号：Ｑ）に分けて、その地域Ｅ内での落雷との対応付けを行う。地域落雷ポテンシャル（％）は，その時間帯に地域内でＬＬＳ標定（落雷）が１回以上あれば、「落雷あり」として、各階級ごとに、次の式で求める。
【００２３】
【数１】
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【００２４】
ここで、時間帯数とは、収集した期間（例えば、３年）において各階級Ｑ内で落雷があった時間帯の数、全時間帯数とは、収集した期間において各階級Ｑが存在した時間帯の数であり、例えば、収集した期間を、６月から９月までの３年間、時間帯を３時間とした場合、時間帯の総数は１２２×３×８＝２９２８となる。
【００２５】
そして、例えば、ある地域Ｅで、ＰｏＴが１１〜２０％の階級Ｑ２　の時間帯数をＮａ２　、そのＮａ２　の内、その地域Ｅ内で落雷があった時間帯数をＮｔ２　とすると、その地域Ｅの１１〜２０％の階級Ｑ２　の地域落雷ポテンシャルＰＥ２（％）はＮｔ２　／Ｎａ２　×１００となる。
【００２６】
このとき、ＰｏＴの高い階級Ｑ（８１〜９０％、９１〜１００％など）が出現しない地域が存在すれば、その地域Ｅのその階級Ｑの地域落雷ポテンシャルについては、出現があった全地域Ｅの平均値から推定する。例えば、出現があった全地域Ｅの地域落雷ポテンシャルＰＥ　の平均値が、階級Ｑｎ　について９０％、階級Ｑｎ　の１階級下の階級Ｑｎ−１　について８０％の場合、出現がなかった地域Ｅの階級Ｑｎ−１　におけるＰＥ　が７５％であれば、階級Ｑｎ　におけるＰＥ　は、７５×９０／８０＝８４．４％と推定する。
【００２７】
（２）地域内の落雷分布
まず、過去のＬＬＳによる落雷位置を各メッシュ領域ｅについて３時間毎に整理する。すなわち、３時間間隔で、落雷が発生したメッシュ領域ｅを算出する。
【００２８】
つぎに、その算出した「落雷あり」のメッシュ領域ｅのデータに基づき、各二次細分地域Ｅ内の各メッシュ領域ｅの落雷率を、上記（１）と同様にして、ＬＬＳ標定（落雷）が１回以上あれば「落雷あり」として、式１から同様に計算する。そして、各地域Ｅ内のメッシュ領域ｅにおける最大値をＰＭ　とし、実際の各メッシュ領域ｅの落雷率は，地域落雷ポテンシャル（落雷率）ＰＥ　を用いて、ＰＥ　／ＰＭ　を乗じて補正する。これにより、各地域Ｅ内における各メッシュ領域ｅの落雷率Ｐａが定まって落雷分布が求まる。
【００２９】
（３）各メッシュ領域ｅの落雷ポテンシャル
以上から、ＰｏＴの１１階級、６４の二次細分地域Ｅごとに、メッシュ領域ｅの落雷率Ｐａがパターン化される。対象領域Ａ全体でみれば、１１×６４＝７０４個のパターンができる。このとき、地域Ｅ間で不連続になる可能性があるので、平滑化対象メッシュ領域ｅの落雷率Ｐａを、周辺のメッシュ領域ｅの落雷率Ｐａとともに加重平均し、その平均値に加重値（重み付け値１、２・・・１６）を乗じた値をそのメッシュ領域ｅの落雷率Ｐａとして平滑化を行う。この平滑化処理を対象領域Ａ全体について行う。なお、加重平均を行う範囲は、例えば、対象とするメッシュ領域ｅの東西南北に±２メッシュ、合計２５メッシュとし、重み付けは、平滑化しようとするメッシュ領域ｅからの距離に関連付けて図４（ａ）に示すように与える。
【００３０】
また、ＰｏＴは３時間値であるが、３時間一定値とすると、前後の時間帯と不連続が生じる場合がある。このため、その不連続が生じた場合には、ＰｏＴによる時系列気象情報を線で結び、その線グラフを時系列に区分けして、その気象情報を、例えば１時間毎に細分化して、時間的な内挿を行う。例えば、ある時刻のＰｏＴが１８％で、３時間前のＰｏＴが１２％、３時間後のＰｏＴが２７％の場合、３時間前から３時間後までの１時間毎のＰｏＴは、順に１２％、１４％、１６％、１８％、２１％、２４％、２７％とする。
【００３１】
その２００１年７月１７日１４時から１５時までの１時間における気象条件による、観測地域Ａにおける落雷ポテンシャル状況を図６に示す。
【００３２】
なお、この『気象条件による落雷ポテンシャルの作成』が請求項２に記載の内容であり、その請求項２の落雷率階級Ｑ’は、この項の各階級Ｑ、Ｑ１　、Ｑ２　・・・に相当する。
【００３３】
『過去の落雷情報と気象レーダ情報との対応』
（１）対応の方法
ＬＬＳデータ（情報）とレーダーデータ（情報）との対応は、まず、両データを、実際に運用するメッシュ領域ｅに編集する。すなわち、気象庁からの気象レーダデータは１０分間隔であるため、前後５分間に生じたＬＬＳ標定と対応させる。このとき、前後５分間の時間差を考慮し、メッシュ領域ｅがずれる可能性があるため、１メッシュ領域ｅ差まで許容して対応する。例えば、ある時点で、あるメッシュ領域ｅ１　に落雷があれば、図４（ｂ）に示すように周辺３×３メッシュ（計９メッシュ）の領域ｅが落雷があったものとしてレーダデータと対応させる。
【００３４】
（２）エコー強度（雨量強度）とエコー頂高度との関係
気象庁レーダーの観測要素にエコー強度とエコー頂高度がある。一般に、夏季に落雷を起こす積乱雲では、雲頂が高く降水強度が大きいことから、２つのレーダー要素には相関があることが推察される。このため、両者の相関関係を調べた。現在、気象庁の気象レーダー情報に基づくエコー頂高度は、２５ｋｍ四角メッシュ内での最高高度であるため、エコー強度は同じ領域（２．５ｋｍ四角メッシュ１００個）の最大値を対応させた。その対応は、あるエコー強度のとき、あるエコー頂高度がいくつあったかで行い、例えば、エコー強度：２〜４ｍｍ／ｈのとき、エコー頂高度：２〜４ｋｍが３８５１６回であったとし、その表を表１に示す。この表１から、両者の相関係数を求めると、０．７０５で、高いものである。このため、エコー強度のみでも、気象レーダ情報として有効なことが分かる。
【００３５】
【表１】
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【００３６】
（３）落雷とレーダーとの対応
下記表２で示すように、レーダー値の１５階級（０〜１４）の雨量強度（エコー強度）Ｒのそれぞれについて、ＬＬＳによる１０分ごとの落雷の有無を調べて、落雷率（落雷回数／データ数×１００）を求めた。例えば、表２のレーダー値２：１≦雨量強度Ｒ＜２の場合、収集した期間（例えば、３年間）において、そのレーダー値２の１０分間が３９８９５９４回あり、その内、４６６７８回、落雷が生じたため、落雷率Ｐｃ＝４６６７８／３９８９５９４×１００＝１．１７となる。
【００３７】
【表２】
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【００３８】
この表２から、エコー強度が大きいほど落雷が生じやすい傾向が理解できる。因みに、気象庁のレーダー情報によるエコー頂高度は、メッシュが２５ｋｍ四方と粗く、また、上述のように、エコー強度との相関が高いことから、運用時の簡素さも考慮して、あえて用いる必要はないと考える。
【００３９】
『予想落雷率の計算』
（１）予想落雷確率の計算
上記『気象条件による落雷ポテンシャルの作成』における落雷ポテンシャル階級Ｑ別に、『過去の落雷情報と気象レーダーデータとの対応』と同様にして、レーダー情報による雨量強度（エコー強度）と落雷率Ｐｃの対応関係をグラフ化する。その結果を図７ａに示す。このとき、表２においては、その雨量強度は１時間当りとしたが、この図７ａにおいて、横軸の雨量強度は、気象レーダーが１０分間隔であることから、運用を考慮して１０分間雨量を採用した。
【００４０】
これによると、気象条件による落雷ポテンシャルが低いほど、１０分間雨量（雨量強度）が大きくても落雷率Ｐｃが高くならない傾向が理解できる。これに対し、落雷ポテンシャルが３０％を越えると、１０分間雨量と落雷率Ｐｃとの関係に及ぼす落雷ポテンシャルの影響は小さくなっている。
【００４１】
この図７ａの関係グラフでは、落雷ポテンシャルの落雷率Ｐｃが逆転しているものがある。これは、現実的におかしいため、図７ｂに示すように、逆転している前後の関係から、気象条件による落雷ポテンシャルが大きいほど、１０分間雨量が大きいほど、落雷率Ｐｃが高くなるように調整した。この図７ｂのグラフに基づき、気象条件による落雷ポテンシャルとレーダーによる１０分間雨量（雨量強度）から、予想落雷確率Ｐを求める。
【００４２】
なお、雨量強度と落雷率Ｐｃの関係グラフは、観測地域Ａ全体で１つでもよく、各二次細分地域Ｅごと、又は各メッシュ領域ｅごとに作成してもよい。但し、細かくなれば、処理が煩雑となり、この実施形態では、観測地域Ａ全体で１つとした。
【００４３】
（２）予想落雷確率Ｐの計算例
予想落雷率Ｐは、図１のフローで計算し、例えば、表３の事例Ｎｏ．１の「２００１年７月１７日の１４時００分」に入手した気象庁からの気象レーダ情報に基づき、図２ａに示すように、６０分後までは１０分毎に上記「超短時間降水予測システム」により予想降水強度（エコー強度）を算出し、１８０分後までは、３０分毎に、その「超短時間降水予測システム」により予想降水強度を算出し、それ以後は、図２ｂに示すように、１時間毎に、ＡＮＥＭＯＳシステムによる予想降水強度（雨量強度）を算出し、それらの算出値に基づいて行う。
【００４４】
例えば、あるメッシュ領域ｅでの、１４時００分から１０分後の予想落雷確率Ｐは、その１０分後における観測地域Ａにおける落雷ポテンシャル状況から、そのメッシュ領域ｅの階級Ｑを導き出し、例えば、それが、１１〜２０％（階級Ｑ２　）であれば、図７ｂのグラフＱ２　（１１〜２０％）において、前記１０分後に予測したエコー強度（雨量）に対応した落雷確率Ｐを導き出す。例えば、雨量：１２ｍｍであれば、落雷確率Ｐ：８４％程であり、落雷確率Ｐ：８０〜９０％と表示する。表３で示す他の事例（Ｎｏ．２〜１６）も同様に計算し、図８ａに、その２００１年７月１７日１４時００分より３０分後の予想落雷確率Ｐの計算例を示し、図８ｂにＬＬＳによる落雷回数の分布を示す。
【００４５】
【表３】
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【００４６】
その表３の１６事例の落雷予測について、予想落雷確率と実際の落雷率との関係を検証した結果を表４に示す。例えば、１０分後の落雷確率を１１〜２０％とした場合において、その１１〜２０％の落雷確率と予想したメッシュ領域ｅの実際の落雷率は７．６％となった。表４のメッシュ領域ｅのみの予想値は、実際の落雷に比べやや高めであるが、表５の１メッシュ領域ｅのずれを許容すれば（落雷予測したメッシュ領域ｅの隣メッシュ領域ｅで落雷があれば、予想が当たったとすれば）、３０分後までは予想値と実測値は良く一致し、４０分後でも比較的良く一致している。
【００４７】
【表４】
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【００４８】
【表５】
2004069478.tif 000008
【００４９】
『落雷予測システム』
（１）プログラム構成
気象条件による落雷ポテンシャルの計算は、１日２回気象庁ガイダンス（ＰｏＴ）を入手した直後に行う。落雷予測は、上記『予想落雷確率の計算』（２）の予想落雷率の計算例にならって、図１、図２ａ、同ｂに示すように、３時間後までの予想落雷確率Ｐは、落雷ポテンシャルと、超短時間降水予測の１０分間予測降水量（雨量強度）から計算し、それ以後は、落雷ポテンシャルと、ＡＮＥＭＯＳの１０分間予測降水量から計算する。
【００５０】
（２）画面表示仕様
例えば、図９に示す画面例で行う。そのとき、表示メッシュ等の仕様は、例えば、表６に示すものを採用する。
【００５１】
【表６】
2004069478.tif 000009
【００５２】
なお、上記落雷予測は、後になる程、上記メッシュ領域ｅを徐々に大きくするように、例えば、３時間後は、５ｋｍ四方、６時間後は１０ｋｍ四方などとし得る。また、後になる程、上記気象レーダ情報による予測落雷率の区分け（１２階級Ｑ）を徐々に粗くするように、例えば、３時間後は、６階級（０％、１〜２０％・・・）、６時間後は、３階級（０％、１〜５０％、５１〜１００％）などとし得る。この階級Ｑの数は任意である。
【００５３】
この落雷予測は、ゴルフ場などの落雷被害が生じ易い地域や、高所作業時などの危険防止に有効である。
【００５４】
【発明の効果】
この発明は、以上のように、数値予報データ及びレーダー情報に基づく落雷予想を、実際の落雷情報で補完し、地形等も加味して行うようにしたので、その予想精度は向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】一実施形態のフロー図
【図２ａ】同実施形態の超短時間予測作用図
【図２ｂ】同実施形態の短期間予測作用図
【図３】気象条件による落雷ポテンシャルの作成説明図
【図４】気象条件による落雷ポテンシャルの作成説明図
【図５】同実施形態の予想対象範囲図
【図６】気象条件による落雷ポテンシャルの一例図
【図７ａ】気象条件による落雷ポテンシャル階級別の気象レーダー雨量と落雷率の関係図
【図７ｂ】気象条件による落雷ポテンシャル階級別の気象レーダー雨量と落雷確率の補正関係図
【図８ａ】予想落雷率の表示例図
【図８ｂ】ＬＬＳによる落雷分布図
【図９】同実施形態による予測表示画面例図
【符号の説明】
Ａ　観測領域
Ｅ　区分け地域
Ｐ、Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ　落雷率
Ｑ、Ｑ０　、Ｑ１　、・・・Ｑ１１　階級
Ｓ、Ｓ’　気象レーダー情報
ｅ　区分領域（メッシュ領域）
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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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７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９】
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