(57)【要約】【課題】対象範囲の任意の３次元格子点における気象要素を、対象範囲の選び方によらず、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、仮想的な気象観測データを追加することなく一意的に推定できる装置及び方法を提供する。【解決手段】気象データ推定演算部１２において、微小重み係数判定部１２２で、各格子点について全観測点の重み係数があらかじめ設定した微小しきい値以下であるかどうかを判定し、そのような格子点（重み係数微小格子点）の総数と全格子点に対する割合を算出するとともに、微小重み係数修正処理部１２３で、前記重み係数微小格子点について、１つ以上の観測点の重み係数が前記微小しきい値を超えるように重み係数をあらかじめ定めたルールにしたがって修正することにより、気象データ一次推定処理部１２４で全格子点において妥当な気象データ一次推定値が得られるようにする。【選択図】  図１
2007248355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置において、
各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出する観測データ重み係数計算手段と、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理手段と、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定手段と、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより、各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理手段と、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正する修正気象データ推定処理手段と、を有すること
を特徴とする気象データ推定装置。
【請求項２】
対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置に使用する気象データ推定プログラムにおいて、
各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出する観測データ重み係数計算プログラムと、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理プログラムと、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定プログラムと、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより、各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理プログラムと、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正する修正気象データ推定処理プログラムと、を有すること
を特徴とする気象データ推定装置に使用する気象データ推定プログラム。
【請求項３】
対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置による気象データ推定方法において、
観測データ重み係数計算手段によって、各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出し、気象データ一次推定処理手段によって、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出し、微小重み係数判定手段によって、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定し、微小重み係数修正処理手段によって、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定し、修正気象データ推定処理手段によって、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正すること
を特徴とする気象データ推定装置による気象データ推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、局地気象調査や大気拡散予測等に用いられる気象データ推定技術に係わり、特に限られた気象観測データだけから任意の3次元格子点における気象データを一意的に推定できる装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複雑地形の影響や気象条件の空間的・時間的変化を考慮に入れた局地気象調査や大気拡散予測等のために、アメダスや気象台などでの気象要素（風向、風速、雨量など）観測データを活用した数値シミュレーションが広く行われている。このようなシミュレーションでは、対象とする３次元の空間領域を格子状に分割し、各格子点の気象要素を精度良く推定する必要がある。３次元格子点の気象要素を、計算負荷の多大な方法によらずに、比較的精度良く推定する方法として、客観解析法がよく使用される。客観解析法では、第１ステップとして、対象領域に含まれる気象観測データを３次元格子点上に、距離や地形の影響を考慮した重みを付けて平均することにより一次推定値を求める。
【０００３】
次に第２ステップとして、物理法則に従った客観解析により、各格子点の気象データ一次推定値を修正する。たとえば、複雑地形での大気拡散シミュレーションのための３次元風速場の客観解析手法として、質量保存則を束縛条件として、各格子点の風速場の一次推定値を、修正量の総計が最小になるように、変分法により計算する、いわゆるマスコンモデルが広く適用されている。また、一般的な客観解析の精度を高める技術には、特許文献１で開示されている技術などがある。
【０００４】
一方、３次元格子点の気象データの推定精度を高めるためには、一次推定値の精度を高めることが重要である。たとえば、前述のマスコンモデルによる３次元風速場の客観解析のための風速場の一次推定値を、限られた風速・風向の観測データから精度良く求める方法として、複雑地形上に存在する地上観測点のデータを水平距離、鉛直距離及び地形障壁の関数としての３種類の重み係数成分の積を用いて３次元格子点上に重み付き平均する方法が、非特許文献１に示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２４９６６２号公報
【非特許文献１】Journal of Nuclear Science and Technology ,Vol.25, No.9, pp.721〜730 (1988).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
地形が複雑で比較的狭い範囲（５０ｋｍ四方程度）で、気象観測データを利用して、前述の客観解析法により３次元格子点上の気象データを推定する場合、対象範囲に含まれる気象観測地点が少ない、それらの位置が均等に分布していない、上空の風向速データがないなどの原因で、一部の格子点で各気象観測点から設定される観測データの重み係数がすべてゼロに近い微小値となり、数値的に重み付き平均を計算することができず、一次推定値が求められないため、客観解析が不可能になることが多い。その対策としては、仮想的な気象データを人為的に試行錯誤で追加するしかないため、初心者には気象データの客観解析を行うことが困難である。また、仮想的な気象データを追加して、結果が得られても、追加した仮想気象データの位置や数値に依存して、得られる結果が一意的ではないという問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、気象観測データを利用して大気拡散予測や局地気象調査のためのシミュレーションを行う際に、対象範囲の選び方によらず、仮想的な気象データを追加することなく、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、任意の３次元格子点における気象データを一意的に推定できる装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明は、対象とする空間及び時間領域に含まれる複数地点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置であって、格子点に対する各地点の気象要素観測データの重み係数を算出する観測データ重み係数計算手段と、各格子点での気象要素の一次推定値を各地点の気象要素観測データに前記重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理手段と、その結果を気象要素データの従う物理法則に基づいて修正することにより各格子点での気象要素データを算出する気象データ客観解析処理手段とから構成される気象データ推定演算手段において、各格子点について、各気象観測点から設定される観測データの重み係数がすべて、あらかじめ設定した微小しきい値以下であるかどうかを判定し、そのような格子点（重み係数微小格子点）について、気象データ推定値が得られるように、１つ以上の気象観測点から設定する重み係数が前記微小しきい値を超えるように重み係数をあらかじめ定めたルールにしたがって修正する微小重み係数修正処理手段とを具備することを特徴とする気象データ推定装置を提供する。
【０００９】
微小重み係数判定手段を設けることにより、一部の格子点（重み係数微小格子点）で各気象観測点から設定される重み係数がすべて、あらかじめ設定した微小しきい値以下となり、数値的に重み付き平均を計算することができない場合は、微小重み係数修正処理手段により、重み係数微小格子点について、１つ以上の観測点の重み係数が前記微小しきい値を超えるように重み係数があらかじめ定めたルールにしたがって修正されるので、仮想的な気象データを追加することなく、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、重み係数微小格子点でも観測データの重み付き平均を計算することができるようになり、初心者でも容易に気象データの一次推定値を一意的に得ることができる。
【００１０】
本発明は、具体的には対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置において、各格子点に対応する各地点の気象要素データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出する観測データ重み係数計算手段と、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理手段と、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定手段と、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは重み付けをしないで定数を付与することにより各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理手段と、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正する修正気象データ推定処理手段とを有することを特徴とする気象データ推定装置を提供する。
【００１１】
また、本発明は、対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置に使用する気象データ推定プログラムにおいて、各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出する観測データ重み係数計算プログラムと、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理プログラムと、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定プログラムと、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより、各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理プログラムと、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正する修正気象データ推定処理プログラムと、を有すること
を特徴とする気象データ推定装置に使用する気象データ推定プログラムを提供する。
【００１２】
また、本発明は、対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置による気象データ推定方法において、観測データ重み係数計算手段によって、各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数（重み係数成分）を付与してそれらの成分の積として算出し、気象データ一次推定処理手段によって、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出し、微小重み係数判定手段によって、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定し、微小重み係数修正処理手段によって、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定し、修正気象データ推定処理手段によって、該修正設定した重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正すること
を特徴とする気象データ推定装置による気象データ推定方法を提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、気象観測データを利用して大気拡散予測や局地気象調査のためのシミュレーションを行う際に、対象範囲の選び方によらず、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、仮想的な気象観測データを試行錯誤で追加することなく、任意の３次元格子点における気象データを一意的に推定できるため、初心者でも容易に効率よく気象データの客観解析を行えるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の好ましい実施形態では、上記気象データ推定装置において、前記微小重み係数判定手段により前記重み係数微小格子点が１つ以上存在することが判明した場合に、前記微小重み係数判定手段により算出される前記重み係数微小格子点の総数と全格子点に対する割合などの重み係数微小格子点情報を画面などの出力装置に表示又は出力する重み係数微小格子点情報表示手段と、ユーザが前記重み係数微小格子点情報にもとづいて、前記微小重み係数修正処理を行うか、新たな地点の気象観測データ又はその推定値を追加するかを選択できるユーザ指示入力手段と、ユーザが前記新たな地点の気象観測データ又はその推定値を追加することを選択した場合の気象観測データ追加入力手段とから構成される対話型ユーザインタフェース手段を具備することを特徴とする気象データ推定装置を提供する。
【００１５】
これにより、前記重み係数微小格子点が存在する場合に、ユーザが前記重み係数微小格子点情報にもとづいて、前記微小重み係数修正処理を行うか、新たな地点の気象観測データ又はその推定値を追加するかを選択できるので、熟練者にとっては、より精度の高い気象データの推定値を得ることができる。
【００１６】
以下、上記気象データ推定装置、該気象推定装置で実現する処理ステップを備えた方法、および上記処理ステップをコンピュータに実行させる気象データ推定プログラムについて図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明による気象データ推定装置の構成の一実施例を示したものである。
気象データ推定装置１００は、データを入力する入力装置１と、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置２と、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの各種プログラムを含む記憶装置３と、演算処理装置１０から構成される。前記演算処理装置１０は、データ設定部１１と、気象データ推定演算部１２と、対話型ユーザインタフェース部１３と、気象データ推定結果表示部１４からなる。
【００１８】
データ設定部１１は、気象データの客観解析に必要なデータを入力装置１や記憶装置３から読込み、設定する。地図データ読込み部１１１で、記憶装置３からラスター又はベクトル地図データを読込んで２次元地図として画面に表示し、画面上でユーザが指定した水平距離、鉛直方向高さおよび地形障壁を含む３次元空間上の気象推定範囲及び年月日時の時間範囲を気象推定範囲設定部１１２で読込んで設定する。次に、ユーザが指定した、たとえば縦、横、高さ方向の格子数にしたがって、計算格子生成部１１３で、３次元計算格子点を設定する。こうして選定された３次元気象推定範囲の標高データを標高データ読込み部１１４で、当該空間及び時間範囲に含まれる気象観測データと気象観測位置を気象観測データ入力部１１５で、記憶装置３から、それぞれ読込む。
【００１９】
データ設定部１１で設定した３次元格子点上に、上記データ設定部１１で読込んだ気象観測データに、標高データを加味して、気象要素（風向、風速、気温、雨量など）を推定算出する気象データ推定演算部１２は、観測データ重み係数計算部１２１、微小重み係数判定部１２２、微小重み係数修正処理部１２３、気象データ一次推定処理部１２４、気象データ客観解析処理部１２５、すなわち修正気象データ推定処理部からなる。
【００２０】
観測データ重み係数計算部１２１では、各格子点に対する各観測点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点（観測点）との水平距離、鉛直距離、地形障壁の高さなどの関数として算出する。以下の実施例では、水平距離、鉛直距離および地形障壁の３つをファクターとして説明するが、気象要素観測データの重み係数はその内の１つまたは２つ以上の複数についても設定できるが、計算上の正確さから上述の３つのファクターとするのが望ましい。
【００２１】
実施例の特徴である微小重み係数判定部１２２では、上記で算出された、各格子点に対する各観測点の重み係数の最大値が、あらかじめ設定した微小しきい値（ε）以下であるかどうかを判定し、そのような格子点（重み係数微小格子点）の総数とその全格子点数に対する割合を算出する。この結果は、後述する対話型ユーザインタフェース部で、ユーザが後述する微小重み係数修正処理を実施するかどうかの判定根拠として使用される。
【００２２】
さらに、実施例の最大の特徴である微小重み係数修正処理部１２３では、上記重み係数微小格子点について、詳細は後述するが、概略的には、重み係数をあらかじめ定めたルールにしたがって修正し、１つ以上の観測点の重み係数が前記微小しきい値（ε）を超えるように設定する。この結果、気象データ一次推定処理部１２４で、全格子点上において、各観測点の気象要素観測データに前記修正された重み係数を乗じて平均することにより妥当な気象データ一次推定値が得られ、記憶装置３に、格子点気象データ（一次推定結果）３４として、出力される。気象データ客観解析処理部１２５では、上記で得られた一次推定結果を、気象要素データの従う物理法則に基づいて修正計算することにより各格子点（すなわち各格子点に対応する地点）での気象要素を算出し、記憶装置３に、格子点気象データ（客観解析結果）３５として出力する。この出力結果は、局地気象予測や大気拡散シミュレーションの入力データとして有用である。
【００２３】
以上述べたように、実施例による気象データ推定装置では、重み係数微小格子点について、微小重み係数修正処理部１２３で重み係数が自動的に修正されるので、常に気象データ客観解析結果が得られる。一方、従来の気象データ推定装置では、重み係数微小格子点で、全観測点の重み係数が微小しきい値（ε）以下となるため、気象データ一次推定処理部１２４で、各観測点の気象要素観測データに重み係数を乗じて平均すると分母、分子ともにゼロに近い微小値となり、気象データ一次推定値が計算できず、客観解析結果が得られない。
【００２４】
また、実施例のもう一つの特徴である対話型ユーザインタフェース部１３は、微小重み係数判定部１２２で算出された重み係数微小格子点の総数とその全格子点数に対する割合やそれらの格子点位置などの情報を表示する重み係数微小格子点情報表示部１３１、ユーザが上記重み係数微小格子点情報にもとづいて、上記微小重み係数修正処理を行うか、新たな地点の気象観測データ又はその推定値を追加するかを選択できるユーザ指示入力部１３２、ユーザが上記新たな地点の気象観測データ又はその推定値を追加することを選択した場合にその入力を行う観測データ追加入力部１３３からなる。一方、ユーザ指示入力部１３２で、ユーザが微小重み係数の自動修正を選択した場合は、微小重み係数修正処理部１２３で重み係数が自動的に修正される。このように、対話型ユーザインタフェース部１３により、ユーザは重み係数微小格子点情報から、気象観測データに基づく客観解析の妥当性を判定できるので、客観解析の精度を高めるためのユーザの自由度が増加する。たとえば、重み係数微小格子点が全格子点の５０％以上あれば、気象観測点を新たに追加したり、仮想的な気象観測データを何らかの妥当な方法で推定し追加するなどにより、客観解析の精度を高めることができる。
【００２５】
気象データ推定結果表示部１４は、気象データ一次推定処理部１２４で記憶装置３に出力された格子点気象データ（一次推定結果）３４を、ディスプレイやプリンタなどの出力装置２に出力する一次推定結果表示部１４１と、気象データ客観解析処理部１２５で記憶装置３に出力された格子点気象データ（客観解析結果）３５を、同じく出力装置２に出力する客観解析結果表示部１４２からなる。これらの表示部では、たとえばディスプレイに地図画像と風速ベクトル図や気温の等温線図などを合成表示することができる。
【００２６】
図２は、図１の気象データ推定装置の構成例のうち、実施例の特徴である気象データ推定演算部１２及び対話型ユーザインタフェース部１３の処理フローの一実施例を示したものである。まず、格子点(i,j,k)に対する観測点ｎの重み係数Ｗn(i,j,k)を全観測点（ｎ＝１〜Ｎ）について算出し、それらの最大値Ｗmax(i,j,k)を計算する（ステップ２０１）。Ｗn(i,j,k)は、格子点(i,j,k)と観測点ｎとの水平距離、鉛直距離、地形障壁の高さなどの関数として与えられ、例えば非特許文献１に具体的な関数式が提案されている。次に、図１の微小重み係数判定部１２２で、各観測点の重み係数の最大値Ｗmax(i,j,k)が、あらかじめ設定した微小しきい値（ε）以下であるかどうかを判定し（ステップ２０２）、Ｗmax(i,j,k)≦εである場合は、全観測点の重み係数がε以下であるから、そのような格子点を重み係数微小格子点として、その数をカウントする（ステップ２０３）。ここで、微小しきい値εは、1より非常に小さく0以上の値を適切に設定する。この値が大きいほど、重み係数微小格子点の数が増える。以上の処理を地表面より上にある全格子点について繰り返し行う（ステップ２０４）。
【００２７】
次に、図１の微小重み係数判定部１２２で、重み係数微小格子点の総数が０より大きい、つまり重み係数微小格子点が存在するかどうかを判定し（ステップ２０５）、存在する場合は、図１の対話型ユーザインタフェース部１３及び微小重み係数修正処理部１２３で、以下のステップ２０６〜２０８の処理を行う。重み係数微小格子点が存在しない場合は、そのまま図１の気象データ一次推定処理部１２４で、後述のステップ２０９の処理を行う。
【００２８】
重み係数微小格子点が存在する場合は、図１の対話型ユーザインタフェース部１３で、重み係数微小格子点の総数の全格子点数に対する割合を算出するとともに、重み係数微小格子点の位置や後述する重み係数の各成分の最大値などの情報を画面に表示し（ステップ２０６）、それにもとづいてユーザが重み係数を自動修正する（Ａ）か、観測データを追加する（Ｂ）かを選択する（ステップ２０７）。Ａが選択された場合は、図１の微小重み係数修正処理部１２３で、重み係数微小格子点について重み係数をあらかじめ定めたルールにしたがって修正し、１つ以上の観測点の重み係数が前記微小しきい値（ε）を超えるように設定する（ステップ２０８）。この微小重み係数修正処理が、実施例の最大の特徴とする部分で、その処理方法の詳細例は後述する。一方、Ｂが選択された場合は、図１の観測データ追加入力部１３３で、ユーザが新たに追加した気象観測点の観測データ又は仮想的な気象観測データを何らかの妥当な方法で推定したものを、追加入力データとして読込み（ステップ２１１）、ステップ２０１の処理にもどる。
【００２９】
以上で計算又は修正された各観測点の重み係数を用いて、図１の気象データ一次推定処理部１２４で、（数１）に示す式により、気象要素データの各格子点への一次推定値を計算する（ステップ２０９）。
【００３０】
【数１】
2007248355.tif 000003
2007248355.tif 000004
【００３１】
ここで、q(i,j,k)は格子点(i,j,k)における気象要素（風速ベクトルの各成分、気温、雨量など）の推定値、qnは観測点ｎにおける気象要素の観測値、Wn(i,j,k)は格子点(i,j,k)に対する観測点ｎの重み係数を示す。なお、qが2次元風速ベクトルの各成分の場合、非特許文献１に示されているように、qnは観測点ｎと格子点(i,j,k)の高さの違いによる補正を行う。
【００３２】
最後に、上記で得られた一次推定結果を、気象要素データの従う物理法則に基づいて修正計算する客観解析により各格子点での気象要素データを計算する（ステップ２１０）。この客観解析は従来技術であり、３次元風速場の客観解析手法として広く適用されている前記マスコンモデルや、前記特許文献１で開示されている技術などがある。
【００３３】
以下では、実施例の最大の特徴とする図１の微小重み係数修正処理部１２３の処理内容を詳しく述べる。
【００３４】
図３は、図１の微小重み係数修正処理部１２３で実施される図２のステップ２０８の詳細フローの一実施例を示したものである。まず、格子点(i,j,k)に対する各観測点の重み係数の最大値Ｗmax(i,j,k)が、微小しきい値ε以下であるかどうかを判定し（ステップ３０１）、Ｗmax(i,j,k)≦εである場合は、全観測点の重み係数がε以下であり、格子点(i,j,k)は重み係数微小格子点であるから、以下に述べるステップ３０２〜３０７で微小重み係数修正処理を行う。Ｗmax(i,j,k)＞εである場合は、重み係数の修正は行わない。
【００３５】
ここでは、（数２）の式に示すように、格子点(i,j,k)に対する観測点ｎの重み係数Ｗn(i,j,k)を一般にＭ個（Ｍ≧１）の成分Ｗ[m]n(i,j,k)（ｍ＝１〜Ｍ）の積として表す。
【００３６】
【数２】
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【００３７】
また、全観測点に対する重み係数の第ｍ成分の最大値Ｗ[m]max(i,j,k)で表す。以下で述べる重み係数の修正方法の一例は、全観測点の重み係数が微小、つまりε以下である場合は、全観測点の重み係数を等しく定数としての１．０とする、つまり重みをつけないというルールに従っている。
【００３８】
まず、観測点ｎの重み係数の第ｍ成分の最大値Ｗ[m]max(i,j,k)がすべての成分について微小、つまりε以下である場合（ステップ３０２）は、全観測点の重み係数を１．０とする（ステップ３０７）。次に、観測点ｎの重み係数の第ｍ成分の最大値Ｗ[m]max(i,j,k)がすべて微小でない、つまりεより大きい場合（ステップ３０３）も、全観測点の重み係数を１．０とする（ステップ３０７）。このように設定する理由は、重み係数の各成分Ｗ[m]n(i,j,k)の最大値がすべての成分についてεより大きいにもかかわらず、これらの積である総合重み係数Ｗn(i,j,k)がε以下である場合、以下のステップ３０４で示すような重み係数成分の選択ができないためである。
【００３９】
上記以外の場合、つまり各成分についてＷ[m]max(i,j,k)のうち、微小であるものと微小でないものが存在する場合は、Ｗ[m]max(i,j,k)が微小（ε以下）である成分ｍについてのみ全観測点の重み係数を１．０、つまりＷ[m]n(i,j,k)=1.0（n=1〜N）とする（ステップ３０４）これは、各観測点の重み係数成分のうち、１つ以上の観測点に対して微少でない（εより大きい）値をもつ成分のみを選択し、それらの積を総合重み係数Ｗｎ(i,j,k)とすることに相当する。次に、再度、全観測点の総合重み係数Ｗn(i,j,k)を重み係数の各成分の積として（数２）に示した式により計算し（ステップ３０５）、重み係数の最大値Ｗmax(i,j,k)がε以下であるかどうかを判定し（ステップ３０６）、Ｗmax(i,j,k)≦εである場合は、ステップ３０３での判定による処理と同様の理由で、全観測点の重み係数を１．０とする（ステップ３０７）。Ｗmax(i,j,k)＞εである場合は、この時点でのＷn(i,j,k)が、総合重み係数の修正値となる。
【００４０】
以上の処理を地表面より上にある全格子点について繰り返し行う（ステップ３０８）ことにより、重み係数微小格子点が存在しなくなり、全格子点について各気象観測点の重み係数にもとづいて気象要素の一次推定値を計算することができる。
【００４１】
以上述べた、微小重み係数修正方法について重み係数の成分が３つの場合について、（表１）に示す。これは、非特許文献１に示されている方法で、３次元格子点上の風速場の一次推定値を、複雑地形上に存在する地上観測点の風向・風速データを水平距離、鉛直距離及び地形障壁の関数としての３種類の重み係数成分の積を用いて重み付き平均することにより求める方法である。ここでは、各格子点と各観測点との水平距離ｒ、鉛直距離ｈ、及び地形障壁（各格子点と各観測点の間にある標高最大の地点）の高さhbの経験的な関数として、それぞれ水平距離重み係数成分W(r)、鉛直距離重み係数成分W(h)及び地形障壁重み係数成分W(hb)を定義し、それらの積として各格子点に対する各観測点の風向・風速観測データの重み係数を計算する。
【００４２】
表１の風速データの重み係数設定方法において、ケース１の場合、上記三者の積の最大値〔W(r)・W(h)・W(hb)〕maxはεより大きく、各観測点の重み係数設定値は、W(r)・W(h)・W(hb)とする。ケース２の場合、上記三つの重み係数成分の最大値はすべてεより大きいが積はε以下であるため重み係数について気象観測点ごとの重み付けをしない定数としての１．０を付与している。ケース３については、三つの重み係数成分がすべてε以下であるためケース２と同様重み係数は１．０を使用する。
【００４３】
ケース４の場合、W(r)を採用するものとしている。W(r)の最大値は微小しきい値を超えており、従ってこのケースの場合、重み係数の値としてW(r)を使用する。
【００４４】
ケース５の場合、ケース４と同様であるがW(h)を使用する。ケース６の場合、ケース４、ケース５と同様であるがW(hb)を使用する。ケース７の場合、W(r)・W(h)を使用する。ケース８の場合、〔W(r)・W(h)〕maxが微小しきい値より小さくなるため、定数１．０を使用する。ケース９の場合、〔W(r)・W(hb)〕maxは微小しきい値より大きいので、W(r)・W(hb)を使用する。ケース１０の場合、〔W(r)・W(hb)〕maxは微小しきい値よりも小さいので、１．０を使用する。ケース１１の場合、〔W(h)・W(hb)〕maxは微小しきい値よりも大きいので、W(h)・W(hb)を使用する。ケース１２の場合、〔W(h)・W(hb)〕maxが微小しきい値よりも小さいので、１．０を使用する。
【００４５】
【表１】
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【００４６】
以上説明した図１の気象データ推定装置の気象データ一次推定処理部１２４による計算結果の一例として、アメダス及び気象台の風向・風速観測データを用いたときの、複雑地形上の３次元格子点での風向・風速の一次推定結果のうち、地表面に最も近い格子点上の風向・風速をベクトル表示したものを図４に示す。風速場の一次推定方法は、前記非特許文献１に示されている方法を採用した。図４で、計算領域は４０ｋｍ四方×高さ４０００ｍ、計算格子数は２０×２０×５０であり、矢印で示したのが風速ベクトルで、その長さが風速に比例し、その方向が風下方向を示す。風向・風速の観測点位置は○印で示しており、風向・風速の観測データは太線の矢印で示している。また、点線で示したものが等高線であり、破線で囲まれた領域の内部の格子点はすべて重み係数微小格子点である。図４から、重み係数微小格子点でも、図３及び表１に示した微小重み係数修正方法により、風速ベクトルの一次推定値が得られていることが確認できる。
【００４７】
以上のように、対象とする空間および時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域と格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気象データ推定装置は、次の構成を有する。
【００４８】
各格子点に対応する各地点の気象要素データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれかもしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数を付与してそれらの積を算出する観測データ重み係数計算手段と観測データ重み係数計算プログラム。
【００４９】
各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気象データ一次推定処理手段と気象データ一次推定処理プログラム。
【００５０】
各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定手段と微小重み係数判定プログラム。
【００５１】
算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値以下になる観測データ重み係数成分の１つまたは複数については重み付けをしないで定数を付与することにより各成分の積が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理手段と微小重み係数修正処理プログラム。
【００５２】
該修正設定した微小重み係数を使用して前記気象データ一次推定処理により推定された気象データを修正する修正気象データ推定処理手段と修正気象データ推定処理プログラム。
【００５３】
次に、図１の気象データ推定装置の気象データ客観解析処理部１２５による計算結果の一例として、図４で示した風速ベクトルの一次推定結果にもとづいて、前記マスコンモデルにより質量保存則を束縛条件として修正した客観解析結果のうち、地表面に最も近い格子点上の風向・風速をベクトル表示したものを図５に示す。図５から、重み係数微小格子点領域の風速場推定値が、図４に比べて、周囲の風速場との連続性の観点から、改善されていることが確認できる。
【００５４】
なお、実施例は上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階では実施例の特徴を逸脱しない範囲で、構成手段、構成ステップ又は構成手順を変形して具体化できる。たとえば、微小重み係数の修正ルールとして別の方法を採用したり、対話型ユーザインタフェース部や気象データ客観解析処理部を削除して気象データ推定装置を構成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】気象データ推定装置の構成の一実施例を示す図。
【図２】気象データ推定装置における処理フローの一実施例を示す図。
【図３】微小重み係数修正処理フローの一実施例を示す図。
【図４】気象データ推定装置による気象データ一次推定処理の一実施例を示す図。
【図５】気象データ推定装置による気象データ客観解析処理の一実施例を示す図。
【符号の説明】
【００５６】
１…入力装置、２…出力装置、３…記憶装置、１０…演算処理装置、１１…データ設定部、１２…気象データ推定演算部、１３…対話型ユーザインタフェース部、１４…気象データ推定結果表示部、１２２…微小重み係数判定部、１２３…微小重み係数修正処理部。
【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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