(57)【要約】【課題】局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を捉えるための適切な観測メッシュを形成することができる気象計測装置の配置方法、並びに、気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システム、気象変動予測情報提供方法、気象変動予測情報提供プログラム及び記録媒体を提供すること。【解決手段】気象変動予測情報提供システム１は、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置２と、データ処理装置４と、を含む。データ処理装置４は、複数の気象計測装置２の各々から気象データを取得する気象データ取得部３２と、気象データ取得部３２が取得した気圧データに基づいて、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を生成する気象変動予測情報生成部３４と、を含む。【選択図】図５
2013054004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供するために少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置を前記特定地域に分散して配置する気象計測装置の配置方法であって、
前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて、前記気象計測装置を配置する密度を決定する配置密度決定ステップと、
前記複数の気象計測装置を、前記配置密度決定ステップで決定した密度で前記特定地域に配置する気象計測装置配置ステップと、を含む、気象計測装置の配置方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度である、気象計測装置の配置方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記配置密度決定ステップにおいて、
前記気圧傾度の値が大きいほど、前記気象計測装置を配置する密度を高くする、気象計測装置の配置方法。
【請求項４】
特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、
少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、
前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを処理するデータ処理装置と、を含み、
前記データ処理装置は、
前記複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得部と、
前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度である、気象変動予測情報提供システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記複数の気象計測装置は、前記気圧傾度の値が大きいほど高い密度で配置される、気象変動予測情報提供システム。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれかにおいて、
前記気象変動予測情報生成部は、
前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧変化の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
【請求項８】
請求項７において、
前記気象変動予測情報生成部は、
前記気圧変化の情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す時系列の画像情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
【請求項９】
請求項４乃至８のいずれかにおいて、
前記気象変動予測情報生成部は、
前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１０】
請求項４乃至９のいずれかにおいて、
前記データ処理装置は、
前記気象変動予測情報に基づいて前記気象変動の発生の予測を行い、前記気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する気象変動予測部をさらに含む、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１１】
請求項４乃至１０のいずれかにおいて、
前記データ処理装置は、
前記気象変動予測情報又は前記警報情報を送信する制御を行う送信制御部をさらに含む、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１２】
請求項４乃至１１のいずれかにおいて、
前記複数の気象計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されている、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１３】
請求項４乃至１２のいずれかにおいて、
前記気圧センサーは、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記感圧素子は、双音叉圧電振動子である、気象変動予測情報提供システム。
【請求項１５】
特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、
少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得ステップと、
前記気象データ取得ステップで取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法。
【請求項１６】
特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供プログラムであって、
少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得部と、
前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部として、コンピューターを機能させる、気象変動予測情報提供プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の気象変動予測情報提供プログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、限られた地域やピンポイントな地区の気象変動に関する精度の高い予測を行うために有益な情報を提供するための気象計測装置の配置方法、気象変動予測情報提供システム、気象変動予測情報提供方法、気象変動予測情報提供プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
アメダス（ＡＭｅＤＡＳ）とは「Automated Meteorological Data Acquisition System」の略で、「地域気象観測システム」のことを言う。雨、風、雪などの気象状況を時間的、地域的に細かく監視するために、降水量、風向・風速、気温、日照時間の観測を自動的に行い、気象災害の防止・軽減に重要な役割を果たしている。アメダスは１９７４年１１月１日から運用を開始し、現在、降水量を観測する観測所は全国に約１３００か所存在する。このうち、約８５０か所（約２１ｋｍ間隔）では降水量に加えて、風向・風速、気温、日照時間を観測しているほか、雪の多い地方の約２９０か所では積雪の深さも観測している。
【０００３】
気象庁は、全国に網羅した気象観測地点の広範な気象情報或いは人工衛星から送られてくる雲の動き等による広範な地域の気象情報等から天気予報を出している。このような気象庁の天気予報の場合には、観測メッシュが大きく、かつ、時間メッシュも大きく、天気予報から広域な地域の降雨予測は可能であるが、ある限られた地点ないし地域，例えば屋外設置のプラント設備をもつ工場などのごとく極小地域の降雨を予測することは非常に難しい。何となれば、その工場近くの地形等の不特定要因が多いと、天気予報とは全く異なる気象状況，例えば夕立等を降らす場合がしばしば発生するためである。
【０００４】
更に、温度、湿度、雨量等の気候特性に応じて、店舗における販売傾向、野外施設における利用状況が変化する。したがって、これらのビジネスにおいてリアルタイムでその地域の気象情報を取得し、分析することが重要となる。また、利用者にとっても、現地の気候がどのようなものかを知ることは、現地において快適に行動する上で重要である。
【０００５】
ところで、広範囲な地域にわたる気象情報は気象庁の天気予報等から無料で取得できるが、きめ細かな気象情報や分析結果は専門のサービス業者から取得しなければならず、また高価であった。
【０００６】
従来の気象情報収集配信方式は、気象衛星やアメダス、気象レーダー等により比較的範囲の広い気象情報を気象協会等から得ることで、コンテンツ業者が利用者に配信するものである。この場合、入手した気象情報は比較的広範囲な地域を対象としているため、利用者が本当に得たいピンポイントな地区の天気情報等が得られず、利用者のニーズに対応することができないのが現状である。
【０００７】
一般の人々は、気象情報、花粉情報等をテレビ、ラジオ等を通じて、気象庁が設置している「アメダス」等から得ているが、これらの情報はかなり広範囲にわたる一般的な情報であり、必ずしも利用者が期待する特定地域、あるいは地域に密着したきめの細かい情報とは言えなかった。これらの情報を取得するには、上記のような従来通りの方法で実現することも可能ではあるが、新たな観測装置、通信設備の導入には莫大な経費がかかる。また、地域を限定した情報を個々人に配信したい場合や、地震、火山の予知情報等を各家庭に配信したい場合においても、受信装置を各家庭に設置する必要があり、かなりの経費負担を個人に強いることになる。
【０００８】
特許文献１には、「複数の気象センサー(湿度計，気圧計，日射計，降雨計，風向・風速計等)から収集される現在および過去の気圧データに基づいて当該気圧データの傾向を求めるとともに、この傾向気圧データに基づいて将来の予測時刻の気圧データを予測する傾向抽出手段と、予め定めた極小地域に特有な極小地域気圧データを記憶する極小地域データ記憶手段と、予め過去の気圧データから作成される降雨に関する確信度関数情報を記憶する確信度関数情報記憶手段と、前記傾向抽出手段によって作成される傾向気圧データ，予測気圧データおよび現在気圧データのうち１つ以上の気圧データについて前記極小地域気圧データおよび前記確信度関数情報を用いて各気圧データごとの降雨の確信度を求めるとともに、これら降雨確信度を総合的に判断し、最終的な降雨確信度を求める予測判定手段とを備え、極小地域の降雨を予測することを特徴とする降雨予測装置」が提案されている。
【０００９】
特許文献２には、「気象に関する物理量を観測して気圧データを生成する手段(室内温度、屋外温度、室内湿度、屋外湿度、気圧、風速、風向きおよび雨量の少なくとも１つに関するデータを生成する)と、インターネットに接続され、上記気圧データを記憶する気象情報提供用サーバーと、上記気象情報提供用サーバーからインターネットを介して上記気圧データを取り出して所定の処理を行うクライアント（コンピューター）とを有することを特徴とする気象情報処理装置」が提案されている。
【００１０】
特許文献３には、「互いに離れた地域にある複数の情報端末が通信回線を介してサーバーの情報装置にそれぞれ接続し、これら情報端末同士及び情報端末とサーバーとの間で情報の転送を行うインターネットであって、前記情報端末に気象観測用のセンサー(気圧、温度、湿度、照度、雨量、雲高、風向、風速等を検出する)とタイマーとを接続するとともに、得られた気圧データを時間関数のグラフに表示するグラフ用プログラムを設け、前記サーバーには気圧データを格納する記憶装置と地図データと気圧天気図作成用の気圧プログラムとを設け、前記情報端末からサーバーをインターネット上でアクセスし気圧データを送信し、及び前記いずれかの前記センサーの気圧データを受信しグラフ化して表示し、また前記サーバーでは前記記憶装置に蓄積した気圧データから前記気圧プログラムにより前記地図データを利用した広域の気圧天気図を作成し、前記情報端末ではこれらを受信して表示することを特徴とする気象観測ネットワークシステム」が提案されている。
【００１１】
特許文献４には、「計測した検針値を通信システムを介してセンターに送信する検針装置を設け、前記検針装置に接続され、温度・湿度・気圧・騒音・降雨の有無・降雨量の少なくともいずれか１つの観測データを観測するセンサー装置であって、前記観測データを前記検針値と共に前記センターに送信許容して前記検針装置に記憶させるセンサー装置」が提案されている。
【００１２】
特許文献５には、「気象観測できる気象観測端末を積載し気圧データを送信する複数の移動体と、前記気圧データの配信要求と前記気圧データを授受する複数の利用者端末と、前記利用者端末から要求される前記気圧データの検索配信の管理を行うコンテンツサーバーと、前記複数の移動体と前記複数の利用者端末及び前記コンテンツサーバーとを情報接続するインターネットとを備え、前記複数の移動体は車に積載されている各種のセンサーからの情報とＧＰＳ受信機からの位置情報及び時間情報を一定の時間周期で携帯電話機を介して前記コンテンツサーバーに送信し、前記コンテンツサーバーは前記複数の移動体より受信した気象情報を、地区ポイント、時間毎に処理蓄積して、前記複数の利用者端末からの問合せに応じて配信し、前記気象観測端末は、気温、気圧、湿度、照度、雨量、雷のいずれかの大気状態を検知しセンサーデータを出力するセンサーであることを特徴とする気象情報収集配信方式」が提案されている。
【００１３】
従って、気象情報収集配信方式は、各移動体が走行している各地区ポイントにおける最新の位置データ及び気圧データを送信できるので、ピンポイントな地区の精度の高い天気予報等を多数の利用者に容易に提供することができる。
【００１４】
特許文献６には、「複数の携帯端末と、これら携帯端末から情報を収集するとともに加工して配信する情報処理センターと、前記携帯端末と前記情報処理センターとの通信を行う通信網とを具備する情報収集・配信システムにおいて、前記携帯端末は、自己の所在位置を特定する位置特定手段と、情報を収集する情報収集手段と、前記位置特定手段の出力および情報収集手段の出力を前記情報処理センターへ送信する送信手段と、前記情報処理センターからの情報を表示する表示手段とを具備し、前記情報処理センターは、入出力情報を管理するサーバーと前記携帯端末からの情報を蓄積管理する情報データベースと、前記携帯端末へ前記情報データベース内の情報を送信する送信手段と、を具備し、前記位置特定手段は、前記携帯端末の現在の所在位置を経度データ、緯度データとして測定し、前記情報収集手段は、気温、湿度、気圧、紫外線強度、花粉濃度等の気象情報を測定する気象情報測定手段であることを特徴とする情報収集・配信システム」が提案されている。よって、特定地域の情報や、きめの細かい情報を提供することができる。
【００１５】
特許文献７には、「多数の各車両に設置した情報検出手段（車両の速度と位置との情報、車両のワイパー稼動情報、外気温度情報、及び、気圧情報を検出するもの）で検出した情報を、前記多数の各車両から収集し、該収集情報を予め設定した特定地域毎及び／又は情報種類毎に地域情報として整理し、該地域情報を有線、無線、もしくは、特定媒体等を介してユーザーに提供することを特徴とする車両を用いた情報収集整理利用システム」が提案されている。
【００１６】
従って、車両を用いた情報収集整理利用システムは、道路上等を走行する多数の車両から検出される検出情報を収集し、該収集した総ての情報を分析整理して地域情報（地域的、種類的、時間的な情報に分析整理した情報）とすることによって、リアルタイムで、前記地域情報をユーザーに提供することができる。 また、車両数を多くして情報の収集元を多数することができると共に、多様な情報を検出情報として検出できるので、情報の偏りが少なく、きめの細かい情報を提供できる。
【００１７】
特許文献８には、「ＧＰＳにより位置情報を取得する測位手段と、気圧データを測定する測定手段と、前記位置情報、気圧データ及び測定時刻を含む観測情報を外部装置へ送信する送信手段と、前記送信手段が送信した気圧データを記憶する記憶手段を備え、前記測定手段が、温度センサー、湿度センサー及び気圧センサーのうち少なくとも一つを備えてなり、前記測定手段が、所定の時間間隔ごとにまたは連続的に、気圧データを測定し、記憶手段に記憶された前回の気圧データと、測定した気圧データとの間に所定の変化が生じた場合に、前記送信手段が測定した気圧データを含む観測情報を送信することを特徴とする気象情報収集用の情報端末」が提案されている。
【００１８】
従って、ＧＰＳにより位置情報を取得しているので、任意の位置で、気圧データを迅速かつ容易に取得でき、情報端末が現在位置する狭い範囲の地域の天気を高い精度で予報することができる。
【００１９】
前述したように、無線移動体通信システムにおいて、基地局のセル半径は数１００ｍから数ｋｍの範囲内であり、数ｋｍのセル半径の場合には１つのセルを複数のセクターに分割している場合が多い。つまり、無線移動体通信システムは、アメダスの設置区間よりも狭い地域の気象情報を収集することができる。今後ますます普及すると考えられるＧＰＳを移動携帯端末に搭載すれば、更に詳細な位置決めが可能となる。つまり、各移動携帯端末に気象センサーを搭載し、移動体通信網を利用し、気象センサーの情報を収集すれば、アメダスと比べ非常に狭い範囲の気象情報を短時間の間隔において収集することができ、短時間予報を正確に行うことが可能である。
【００２０】
課題としては、移動携帯端末に搭載された気象センサーにより観測された気象情報の信頼性が、アメダスにおいて観測された気象情報に比べて低くなることである。移動携帯端末においては、小型化、低価格化が要求され、高精度、高価格な気象センサーを搭載することが難しい。更に、移動携帯端末が鞄やバックの中にある場合、移動携帯端末が空調の効いた室内に置かれてある場合、移動携帯端末を身に付け体温の影響がある場合等、気象センサーによる観測条件が様々に異なる。高精度、高価格な気象センサーを移動携帯端末に搭載することが今後も難しいと考えられ、気象センサーにより収集された気象情報をいかに高い精度にするか、つまり収集された気象情報のうち、気象予報に不必要な気象情報をいかに効率的に除去するかが重要である。
【００２１】
更に、移動携帯端末において、観測した気象情報のデータ通信量を多く送信することが難しいことである。通常の移動体通信システムにおいて、非音声の通信にはパケット通信が使用されており、送受信した情報量に応じて課金される料金システムである。通信料の低減、通信トラフィックの低減等を考えると、観測した気象情報の通信データ量はできる限り少ない方が好ましい。
【００２２】
ここで、移動携帯端末の通信頻度を少なくし、通信時間間隔を長くすれば、通信料を低減することができ、又通信トラフィックを低減することができる。アメダスにおいては、１０分に１度の気象観測が行われている。しかしながら、移動体通信においては、１０分に１度の気象観測を行い、その都度、定期的に気象情報を送信することは、送信頻度としては比較的多い方である。また、前述のように、狭い地域の短時間間隔の気象予報を正確に行なうという点では、短時間間隔で定期的に気象情報を送信することが必要になる。
【００２３】
特許文献９には、「移動携帯端末と通信ホスト装置とから構成された気象予測システムであって、前記移動携帯端末は、気象情報を測定するセンサー部と、前記通信ホスト装置から閾値情報を受信する通信手段と、前記通信手段により受信された閾値情報に基づき前記センサー部で測定された気象情報を破棄し、破棄されなかった気象情報を前記通信手段により前記通信ホスト装置へ送信させる情報制御部とを備え、前記通信ホスト装置は、前記センサー部で測定される気象情報以外の端末外気象情報、季節情報及び地図情報の少なくとも１つの情報を蓄積する端末外気象情報データベース部と、前記端末外気象情報データベース部に蓄積された情報に基づいて演算された前記センサー部で測定された気象情報を取捨するための閾値情報を蓄積する閾値情報蓄積部と、前記閾値情報蓄積部に蓄積された閾値情報を前記移動携帯端末へ送信し、前記通信手段により送信された気象情報を受信するネットワークインターフェースと、を備えることを特徴とする気象予測システム」が提案されている。
【００２４】
この構成によれば、センサー部により気象情報を測定し、この気象情報に基づき第１の気象予測部において第１の気象予測を行なうことができる。更に、第１の閾値情報蓄積部に蓄積された閾値情報に基づき不必要な気象情報を破棄し、必要な少量の気象情報に基づき第１の気象予測を行い、気象予測出力手段に第１の気象予測を出力することができるので、第１の気象予測に必要な演算処理能力を軽減し、第１の気象予測を自信で行なうことができる移動携帯端末の小型化、低消費電力化を実現することができる。更に、センサー部においては、最小限の気象情報を測定しているので、通信手段により送信する気象情報量を減少することができる。
【００２５】
移動携帯端末、通信ホスト装置のそれぞれの機能分担を適切に割り振り、気象予報を正確に行い、通信トラフィックを低減することができ、かつ移動携帯端末における複雑な処理を減少することができ、利用者に利便性の高い気象予報サービスを提供することができる気象予測システムを提供することができる。
【００２６】
特許文献１０には、「送信装置が、無線接続されたセンサー装置と送受信装置とで構成され、前記センサー装置に環境状態検出手段が設けられ、前記送受信装置に送信手段が設けられことを特徴とする環境情報供給システム」が提案されている。
【００２７】
特許文献１１には、「多数の船舶の船舶搭載無線機から送信される気象・海象計測データ及び各船舶の位置データを受信し得る中央受信装置で受信した上記データを収集、記録し、予め定められた時刻における多数の定点における気象・海象データを算出し、当該気象・海象データ本体とヘッダー情報とから成るグリッドデータを作成すると共に、更にそのグリッドデータに基づいて、等圧線データ等を算出し得る演算回路と、その演算結果を格納し得る記憶装置と、通信回線網に接続し得る通信用インターフェースとを具備するデータベースを備えた気象・海象データリアルタイム提供システム」が提案されている。また、中央受信装置で受信された各データは、メッシュ状に細分化（その広さは任意であるが、例えば１０Ｋｍ平方）した海域に対応するＧＰＳによる位置データごとにＧＩＳ（Geographic Information System）技術を用いて処理し、等圧線等を求めて地図上に表示する［類似例「アメダス」］と共に、その結果をデータベースに保存することが記載されている。
【００２８】
特許文献１２には、次のような問題点を掲げている。
【００２９】
従来の農作業決定支援用予測システムにおいて、気象データ及び土壌データを圃場内の一箇所でしか観測しておらず、この特定な地域のローカル情報と、外部から入力した広域気象情報のみでは、地形が異なる圃場においてきめ細かな気象予測は困難であるという問題がある。
【００３０】
即ち、気象は、標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件に大きく影響されるため、地形が異なる地域において一箇所のみの気象観測では、地形が異なる地域全体の気象条件を正確に把握することができない。
【００３１】
また、気象庁が提供する精密天気予報は、アメダスポイントが２０ｋｍごとに配置されてため、気象メッシュサイズが２０ｋｍ×２０ｋｍであり、このような大きさのメッシュ気象予測では、特に地形が異なる圃場においてきめ細かな気象予測を提供できなかった。
【００３２】
特に日本では平野に限らず、山の裾を含めて山近くまで耕作され、その標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件が異なる圃場が多く、このような地形条件が異なる圃場において気象予測が含まれる農作業支援情報を精度高く予測するのは困難であり、その結果、農地全域に亘ってきめ細かな生育状況をリアルタイムに管理できないという問題がある。
【００３３】
そこで、特許文献１２では、「農作業の支援に必要な気象データと該農地の土壌データを測定し、これら気象データ及び土壌データにより、圃場毎に農作物の作付け開始から終了までの適切な農作業支援情報を予測する農作業決定支援用予測システムにおいて、前記圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に、気象データと土壌データを観測するためのセンサー装置を分散配置して、これら複数のセンサー装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析により、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定して予測メッシュ図を作成したことを特徴とする農作業決定支援用予測システム」が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３４】
【特許文献１】特開平７−２２５２８４号公報
【特許文献２】特開平１０−１３２９５６号公報
【特許文献３】特開２０００−１３８９７８号公報
【特許文献４】特開２００１−１３４８８２号公報
【特許文献５】特開２００２−０４４２８９号公報
【特許文献６】特開２００２−３５８３２１号公報
【特許文献７】特開２００２−３５８５９９号公報
【特許文献８】特開２００３−０２８９６７号公報
【特許文献９】特開２００５−３００１７６号公報
【特許文献１０】特開２００４−３０３１２５号公報
【特許文献１１】特開２００５−１８９１６５号公報
【特許文献１２】特開２００５−０８５０５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３５】
ところで、近年、集中豪雨や竜巻のように甚大な被害をもたらす局地的な気象変動の発生件数が増えており、その発生位置をピンポイントに予測することが望まれている。集中豪雨や竜巻等の気象変動は、積乱雲の急速な発達に起因して発生することが知られている。図２６（Ａ）〜図２６（Ｅ）は、集中豪雨の発生メカニズムを示す概略図である。図２６（Ａ）〜図２６（Ｃ）は発達期であり、湿った空気を含む風がビル等に当たって上昇気流が発生し、あるいは地表付近の空気が温められることで上昇気流が発生し、降水セルと呼ばれる積乱雲が発達していく。図２６（Ｄ）及び図２６（Ｅ）は成熟期であり、十分に成長した雨粒が地上に落下して豪雨となり、下降気流を発生させる。図２６（Ｆ）は減衰期であり、上昇気流よりも下降気流が強くなり、降水セルは収束に向かう。図２６（Ａ）のように積乱雲が発生し始めてから図２６（Ｄ）のように集中豪雨が発生し始めるまでは３０分程度の短時間の場合もある。
【００３６】
特許文献１〜１２に記載された装置やシステムは、センサー等の手段を用いて気象に関するデータを取得するものではあるが、集中豪雨や竜巻のように局地的に発生して短時間で消滅する気象変動をいかにして予測するかについては、有効な提案がなされていない。
【００３７】
雨粒を捕捉できるレーダーやライダーを用いて集中豪雨を予測することも不可能ではないと考えられるが、雨粒の塊ができるのは図２６（Ｂ）や図２６（Ｃ）の状態であり、仮にこの時点で雨粒を捉えることができたとしても集中豪雨の発生までに１０分程度しかない場合もあり、有効な予測手法とはなり得ない。
【００３８】
更に、特許文献１〜１２に記載された局所的な気象変動の予測に適した観測メッシュの設定には以下に示すような問題があった。すなわち、局所的な気象変動を十分な精度で予測するためには、特に気圧に関しては一般的な天気予測で使われているｈＰａオーダーではなく、Ｐａオーダーの変動を捉える必要があるが、従来の手法では、観測メッシュと時間メッシュが粗すぎる。また、同じ広さの地域でも、地形等の地理に起因して局所的な気象変動の発生頻度が異なるが、観測メッシュの設定にあたって地理情報は考慮されておらず、地理に起因する不特定要因を加味した予測が困難であった。
【００３９】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を捉えるための適切な観測メッシュを形成することができる気象計測装置の配置方法を提供することができる。また、本発明のいくつかの態様によれば、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システム、気象変動予測情報提供方法、気象変動予測情報提供プログラム及び記録媒体を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
（１）本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供するために少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置を前記特定地域に分散して配置する気象計測装置の配置方法であって、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて、前記気象計測装置を配置する密度を決定する配置密度決定ステップと、前記複数の気象計測装置を、前記配置密度決定ステップで決定した密度で前記特定地域に配置する気象計測装置配置ステップと、を含む、気象計測装置の配置方法である。
【００４１】
特定地域の地理とは、例えば、特定地域の地形（起伏など）や建物・道路の配置状況等である。特定地域の地理に関連する情報とは、特定地域の地理の情報そのものであってもよいし、特定地域の地理と相関を有する他の情報であってもよい。
【００４２】
本発明によれば、例えば、舗装道路が敷設されて建物が密集している地域は、上昇気流が発生しやすく、集中豪雨等の気象変動が発生しやすいと考えられるので、気象計測装置の配置密度を高くし、逆に、平坦かつ建物が少ない地域は、気象計測装置の配置密度を低くするなど、特定地域の地理に応じて、配置する気象計測装置の数を最適化することができる。
【００４３】
（２）この気象計測装置の配置方法において、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度であるようにしてもよい。
【００４４】
特定地域の地理に応じて気圧分布がある程度決まるので、気圧傾度は地理と相関を有すると考えられる。すなわち、特定地域の気圧傾度を気象計測装置の配置密度の指標とすることができる。
【００４５】
（３）この気象計測装置の配置方法は、前記配置密度決定ステップにおいて、前記気圧傾度の値が大きいほど、前記気象計測装置を配置する密度を高くするようにしてもよい。
【００４６】
気象変動が生じやすい地域ほど気圧傾度が平均して高いと考えられるので、このようにすれば、気象計測装置の配置密度を最適化することができる。
【００４７】
（４）本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記データ処理装置は、前記複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システムである。
【００４８】
本発明によれば、特定地域の地理に応じた最適な密度で分散して配置された複数の気象計測装置の各々が計測した気象データ（気圧データを含む）を処理することで、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動の予測等に利用可能な有益な情報を効率的に提供することができる。
【００４９】
（５）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度であるようにしてもよい。
【００５０】
（６）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記複数の気象計測装置は、前記気圧傾度の値が大きいほど高い密度で配置されるようにしてもよい。
【００５１】
（７）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧変化の情報を生成するようにしてもよい。
【００５２】
この気圧変化の情報から、リアルタイムに変化する気圧の状況を把握することができるので、特定地域における局所的な気象変動の予測等に有効利用することができる。
【００５３】
（８）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧変化の情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す時系列の画像情報を生成するようにしてもよい。
【００５４】
このようにすれば、特定地域における気圧分布の時間変化を視覚的に極めて容易に把握することができる。
【００５５】
（９）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成するようにしてもよい。
【００５６】
気圧傾度と風向・風速の間には相関があるので、気圧傾度の変化の情報から概略的な風向・風速を知ることができる。従って、気圧分布の情報と合わせて気圧傾度分布の情報を利用することで、局所的な気象変動の発生の予測精度を高めることが期待できる。
【００５７】
（１０）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報に基づいて前記気象変動の発生の予測を行い、前記気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する気象変動予測部をさらに含むようにしてもよい。
【００５８】
このようにすれば、局所的な気象変動の予測を自動化し、気象変動に関する警報情報を提供することができる。
【００５９】
（１１）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報又は前記警報情報を送信する制御を行う送信制御部をさらに含むようにしてもよい。
【００６０】
このようにすれば、気象変動に関する情報や警報情報をデータ処理装置のモニターに表示するだけでなく、外部装置（表示装置や携帯端末等）に自動的に送信することができる。
【００６１】
（１２）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記複数の気象計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されているようにしてもよい。
【００６２】
このようにすれば、高さ方向の気圧変化も加味したより詳細な情報を提供することができる。
【００６３】
（１３）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧センサーは、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力するようにしてもよい。
【００６４】
一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はｈＰａオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にＰａオーダーの測定分解能を得ることができる。また、周波数変化型の気圧センサーは、気圧がゆっくり変化しているのか、あるいは急激に変化しているのか、気圧の変動量(気圧の変化具合)を高精度に検出することができる。本発明によれば、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するための情報を提供することができる。この情報を解析することで、気象変動を精度よく予測することができる。
【００６５】
（１４）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記感圧素子は、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。
【００６６】
双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。
【００６７】
（１５）本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得ステップと、前記気象データ取得ステップで取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法である。
【００６８】
（１６）本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供プログラムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部として、コンピューターを機能させる、気象変動予測情報提供プログラムである。
【００６９】
（１７）本発明は、上記の気象変動予測情報提供プログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本実施形態の気象変動予測情報提供システムの概要図。
【図２】本実施形態の気象計測装置の配置方法の一例を示すフローチャート図。
【図３】気象計測装置の配置例を示す図。
【図４】気象計測装置の配置密度を決定するフローチャートの一例を示す図。
【図５】本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成例を示す図。
【図６】判定テーブルの一例を示す図。
【図７】本実施形態の気圧センサーの構成例を示す図。
【図８】本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。
【図９】本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。
【図１０】本実施形態の振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。
【図１１】全体処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１２】気圧傾度を計算する処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１３】ノード間の気圧傾度ベクトルの説明図。
【図１４】各ノードの気圧傾度ベクトルの計算例の説明図。
【図１５】気象変動予測情報を生成する処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１６】気圧分布の表示画像の一例を概略的に示す図。
【図１７】気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図。
【図１８】気圧分布と気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図。
【図１９】気象変動の予測処理のフローチャートの一例を示す図。
【図２０】集中豪雨の発生過程と気圧分布及び気圧傾度分布との関係を概念的に示す図。
【図２１】変形例１における気象計測装置の配置例を示す図。
【図２２】変形例１における各ノードの気圧傾度ベクトルの計算例の説明図。
【図２３】変形例２における気象計測装置の配置例を示す図。
【図２４】変形例３における気象計測装置の配置例を示す図。
【図２５】気圧傾度と風の関係の説明図。
【図２６】集中豪雨の発生メカニズムを示す概略図。
【発明を実施するための形態】
【００７１】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００７２】
１．気象変動予測情報提供システムの概要
本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、直径数ｋｍ〜数十ｋｍの円に収まる程度の地域（市町村程度の大きさの地域）を観測対象の特定地域とし、当該特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための情報（以下、「気象変動予測情報」という）を提供する。気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動とは、例えば、雷雨、集中豪雨、竜巻、突風などが挙げられる。
【００７３】
図１は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの概要について説明するための図である。図１に示すように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムでは、特定地域に多数の気象計測装置２（白抜きの丸で表示）が碁盤目状に分散配置され、各気象計測装置２をノードとする観測メッシュが形成されている。ただし、複数の気象計測装置２が分散配置されていればよく、碁盤目状に配置されていなくてもよい。例えば、気象計測装置２は、道路６の周辺や家屋等の建物（不図示）などに配置される。この観測メッシュでは、４つのノードによって１つの矩形状の区画が形成されている。各区画の１辺の長さ（ノード間の距離）は、特定地域の気候やその他の状況を考慮して、十分な精度で気象変動の発生の有無や予測が可能な値（例えば、数百ｍ〜数ｋｍ程度）に設定される。ただし、ノード間の距離は一定でなくてもよく、例えば、気象計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置されていてもよい。なお、図１では、便宜上、区画の境界線を破線で表示しているが、実際には、特定地域においてこのような境界線を表示する必要はない。
【００７４】
各気象計測装置２は、一定周期で気象を計測し、計測した気象データを不図示のデータ処理装置に送信する。データ処理装置は、各気象計測装置２からの気象データを受信し、受信した気象データに基づいて気象変動予測情報を生成する。データ処理装置は、特定地域内又は特定地域外のいずれに設置されていてもよい。例えば、インターネット等の通信ネットワークに接続されたサーバーをデータ処理装置としてもよい。
【００７５】
データ処理装置が生成した気象変動予測情報は、データ処理装置のモニターに表示され、あるいは他の表示装置に送信されて表示される。例えば、気象予報士等がこの気象変動予測情報を監視することで、局所的な気象変動の発生を予測することができる。あるいは、データ処理装置が、あらかじめ決められた判定基準に従い、局所的な気象変動の発生を予測するようにしてもよい。これにより、特定地域の住民等に対して迅速に警告情報を提供することができる。
【００７６】
２．気象計測装置の配置方法
局所的な気象変動を予測する上で気圧情報が重要であり、特定地域の地理にあった観測メッシュを構成することで、必要十分な気圧情報を効率的に捕捉することができる。
【００７７】
図２は、本実施形態の気象計測装置の配置方法の一例を示すフローチャート図である。まず、特定地域の地理に関連する情報に基づいて、気象計測装置２を配置する密度を決定する(Ｓ１０，配置密度決定ステップ)。
【００７８】
例えば、図３（Ａ）に示すように、縦横の長さがそれぞれＬ１，Ｌ２の特定地域Ｃ１が、起伏の大きな地域や建物が密集している地域、あるいは幹線道路が通っている地域（交通渋滞が発生しやすい地域）であれば、上昇気流が発生しやすく、各場所の気圧が相当程度異なると考えられる。そこで、当該特定地域Ｃ１では気象計測装置２の配置密度を高くする。一方、図３（Ｂ）に示すように、縦横の長さがそれぞれＬ１，Ｌ２の特定地域Ｃ２（特定地域Ｃ１と同じ面積）が、例えば、草原のように平坦かつ建物が少ない地域であれば、各場所の気圧がほとんど変わらないと考えられる。そこで、当該特定地域Ｃ２では気象計測装置２の配置密度を特定地域Ｃ１よりも低くする。
【００７９】
そして、複数の気象計測装置２を、ステップＳ１０で決定した密度で特定地域に配置する(Ｓ１２，気象計測装置配置ステップ)。
【００８０】
このように、特定地域の地理に応じた最適な数の気象計測装置２を分散配置することで、コストを削減しながら、十分な精度で気象（特に気圧）の変化を捉えることができる。そして、気象の変化の情報から様々な気象変動の発生を予測することができる。
【００８１】
気圧の変動は空気の運動に関連しており、一般的に空気の動きは気圧傾度から推測することができる。そこで、図２のステップＳ１０（配置密度決定ステップ）において、特定地域の気圧傾度（特定地域の地理に関連する情報の一例）に応じて気象計測装置２の配置密度を決定することができる。
【００８２】
図４は、特定地域の気圧傾度に応じて気象計測装置２の配置密度を決定するフローチャートの一例を示す図である。まず、少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置２を特定地域に分散して配置する（Ｓ２０）。ここでは、気象計測装置２の配置密度は適当でよい。
【００８３】
次に、時刻変数ｔを０に設定し（Ｓ２２）、各気象計測装置２が計測した気象データを取得する（Ｓ２４）。
【００８４】
次に、時刻ｔの気象データに含まれる気圧データから、すべての隣接する２つのノード間の気圧傾度を計算する（Ｓ２６）。ここで隣接する２つのノードとは、観測メッシュの各区画の各辺の両端にある２つのノードである。隣接する２つのノードＮ１とＮ２の間の気圧傾度Ｇは、ノードＮ１の気圧をＰ１、ノードＮ２の気圧をＰ２、ノードＮ１とＮ２の距離をＬとすると、次式（１）により計算される。
【００８５】
【数１】
2013054004.tif 000003
【００８６】
次に、時刻ｔにおける気圧傾度の平均値（ステップＳ２６で計算したすべての気圧傾度の平均値）を計算する（Ｓ２８）。
【００８７】
そして、時刻ｔが所定時刻Ｔに達するまで（Ｓ３０のＮ）、時刻変数ｔをΔｔだけ増加し、Ｓ２４〜Ｓ２８の処理を繰り返し行う。
【００８８】
時刻ｔが所定時刻Ｔに達すると（Ｓ３０のＹ）、時刻０〜Ｔにおける気圧傾度の平均値（ステップＳ２８で計算した時刻０〜Ｔの気圧傾度の平均値を平均した値）を計算する（Ｓ３４）。
【００８９】
最後に、ステップＳ３４で計算した時刻０〜Ｔの気圧傾度の平均値に応じて、気象計測装置２の配置密度を決定する（Ｓ３６）。具体的には、気圧傾度の平均値が大きいほど気象計測装置２の密度を高くし、気圧傾度の平均値が小さいほど気象計測装置２の密度を低くする。
【００９０】
このように、特定地域の気圧傾度が大きいほど気象計測装置２の配置密度を高くし、気圧傾度が小さいほど気象計測装置２の配置密度を低くすることで、分散配置する気象計測装置２の数を最適化し、効率的に気象変動を捉えることができる。
【００９１】
なお、図４のフローチャートでは、所定期間における気圧傾度の平均値を指標として気象計測装置２の配置密度を決定しているが、例えば、所定期間における気圧傾度の最大値や気圧傾度の変化率などを指標として気象計測装置２の配置密度を決定してもよい。
【００９２】
３．気象変動予測情報提供システムの構成
図５は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図である。本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、図５の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【００９３】
図５に示すように、本実施形態の気象変動予測情報提供システム１は、複数の気象計測装置２とデータ処理装置４を含む。
【００９４】
複数の気象計測装置２の各々は、少なくとも気圧センサー１０を備え、特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で特定地域に分散して配置される。気圧センサー１０としては、圧力の変化を振動子の周波数の変化として捉える周波数変化型、圧力の変化を静電容量の変化として捉える静電容量型、圧力の変化をピエゾ抵抗の抵抗値の変化として捉えるピエゾ抵抗型などのセンサーを適用することができる。
【００９５】
気象計測装置２は、気圧センサー１０以外にも温度、湿度、風速、風向などを計測する他のセンサーを備えていてもよい。
【００９６】
気象計測装置２は、秒オーダーの周期でリアルタイムに気象を計測し、計測された気象データは、送信部１２により、例えば、気象計測装置２毎に割り当てられた周波数の電波で送信される。各気象計測装置２には互いに異なる送信周波数が割り当てられる。
【００９７】
データ処理装置４は、受信部２０、処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）３０、操作部４０、記憶部５０、記録媒体６０、表示部７０、送信部８０を含んで構成されている。
【００９８】
受信部２０は、受信周波数が順番に気象計測装置２毎に割り当てられた送信周波数になるように所定の周期で切り替えながら各気象計測装置２からの送信データを受信し、気象データを復調する。そして、受信部２０は、復調した気象データを処理部（ＣＰＵ）３０に送る。
【００９９】
なお、各気象計測装置２の送信部１２が、同一の送信周波数の電波を用いて、あらかじめ決められた互いに異なる周期的なタイミングで時分割に気象データを送信し、データ処理装置４の受信部２０が、各気象計測装置２の送信タイミングと同期して、時分割に気象データを受信するようにしてもよい。
【０１００】
操作部４０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、ユーザーによる操作に応じた操作信号を処理部（ＣＰＵ）３０に出力する。
【０１０１】
記憶部５０は、処理部（ＣＰＵ）３０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。特に、本実施形態の記憶部５０は、気象条件に対する判定基準と判定される気象変動との対応関係を定義する判定テーブル５２を記憶している。この判定基準は少なくとも気圧に関する条件を含み、例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えたか否かを所定の気象変動（例えば集中豪雨）の判定基準としてもよい。また、データ処理装置４が温度や湿度の情報を得られる場合には、判定基準に温度や湿度等に関する条件を含ませてもよい。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えるとともに温度が所定の範囲にあるか否かを所定の気象変動（例えば集中豪雨）の判定基準としてもよい。
【０１０２】
図６は、判定テーブル５２の一例を示す図である。図６の例では、判定基準１が満たされると所定時間内に雷雨が発生する可能性があることを示している。同様に、判定基準２，３，４がそれぞれ満たされると、それぞれ所定時間内に集中豪雨、竜巻、ダウンバーストが発生する可能性があることを示している。なお、各気象変動の発生可能性の程度を複数段階に分けて、各判定基準１，２，３，４，・・・をそれぞれ複数の判定基準に細分化してもよい。
【０１０３】
また、記憶部５０は、処理部（ＣＰＵ）３０の作業領域として用いられ、操作部４０から入力されたデータ、記録媒体６０から読み出されたプログラムやデータ、処理部（ＣＰＵ）３０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。
【０１０４】
処理部（ＣＰＵ）３０は、記憶部５０や記録媒体６０に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部（ＣＰＵ）３０は、受信部２０から気象データを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）３０は、操作部４０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部７０に各種の情報を表示させる処理、受信部２０及び送信部８０を介した外部装置とのデータ通信を制御する処理等を行う。
【０１０５】
特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）３０は、以下に説明する気象データ取得部３２、気象変動予測情報生成部３４、気象変動予測部３６、送信制御部３８を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）３０は、これらの一部の構成（要素）を省略したり、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。
【０１０６】
気象データ取得部３２は、受信部２０から送られてくる気象データ（少なくとも気圧データを含む）を、気象計測装置２の識別ＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、気象データ取得部３２は、各気象データを受け取り、受け取った各気象データを気象計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番に記憶部５０に保存する。
【０１０７】
気象変動予測情報生成部３４は、気象データ取得部３２が取得した気象データに基づいて、特定地域における気象変動予測情報をリアルタイムに生成する処理を行う。
【０１０８】
気象変動予測情報生成部３４は、気象データ取得部３２が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、気象変動予測情報の少なくとも一部として特定地域における気圧変化の情報を生成するようにしてもよい。
【０１０９】
この気圧変化の情報は、例えば、観測メッシュの各ノードの気圧値の時間変化を表すグラフ情報であってもよいし、観測メッシュにおける気圧分布を表す時系列の画像情報（リアルタイムに更新される画像情報）であってもよい。
【０１１０】
また、気象変動予測情報生成部３４は、気象データ取得部３２が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、気象変動予測情報の少なくとも一部として特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成するようにしてもよい。気圧傾度の計算対象となる位置は、任意の位置でよく、例えば、観測メッシュの各ノードの位置でもよい。
【０１１１】
この気圧傾度の変化の情報は、観測メッシュの各ノードの気圧傾度の時間変化を表すグラフ情報であってもよいし、観測メッシュにおける気圧傾度の分布を表す時系列の画像情報（リアルタイムに更新される画像情報）であってもよい。
【０１１２】
気象変動予測部３６は、気象変動予測情報生成部３４が生成した気象変動予測情報に基づいて、特定地域における気象変動の発生の予測を行い、気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する処理を行う。具体的には、気象変動予測部３６は、記憶部５０に記憶された判定テーブル５２を参照し、判定テーブル５２に含まれる各判定基準（図６の例では判定基準１，２，３，４，・・・に対応する）に従い、各気象変動が所定時間以内に発生するか否かを判定する。
【０１１３】
なお、気象変動予測部３６は気象変動の発生を予測した場合には気象変動の発生予測位置や発生予測時間を含む警報情報を生成するようにしてもよい。
【０１１４】
送信制御部３８は、気象変動予測情報生成部３４が生成した気象変動予測情報や気象変動予測部３６が生成した警告情報を、送信部８０を介して外部装置（表示装置や携帯端末等）に送信する制御を行う。
【０１１５】
なお、本実施形態の気象変動予測情報提供システムが気象変動予測情報を提供することで足りる場合は、気象変動予測部３６はなくてもよい。
【０１１６】
記録媒体６０は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるための気象変動予測情報提供プログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）３０は、記録媒体６０に記憶されている気象変動予測情報提供プログラムを実行することで、気象データ取得部３２、気象変動予測情報生成部３４、気象変動予測部３６、送信制御部３８として機能する。あるいは、通信部８０等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続されたサーバーから気象変動予測情報提供プログラムを受信し、受信した気象変動予測情報提供プログラムを記憶部５０や記録媒体６０に記憶して当該気象変動予測情報提供プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、気象データ取得部３２、気象変動予測情報生成部３４、気象変動予測部３６、送信制御部３８の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【０１１７】
なお、記録媒体６０は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。
【０１１８】
表示部７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成される表示装置であり、処理部（ＣＰＵ）３０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。表示部７０には、例えば、気圧分布画像や気圧傾度分布画像の各フレームがリアルタイムに表示される。
【０１１９】
このような構成の気象変動予測情報提供システム１により、特定地域における局所的な気象変動の前兆をリアルタイムに捉えるためには、気圧センサー１０としてＰａオーダーの高分解能なセンサーを用いることが望ましい。現在のところ、周波数変化型の気圧センサーは、静電容量型やピエゾ抵抗型の気圧センサーよりも高い分解能が得られており、周波数変化型の気圧センサーであれば１Ｐａ以下の分解能も実現可能である。
【０１２０】
図７は、周波数変化型の気圧センサー１０の構成例を示す図である。図７に示すように、本実施形態の気圧センサー１０は、圧力センサー素子１００、発振回路１１０、カウンター１２０、ＴＣＸＯ（Temperature Compensated Crystal Oscillator）１３０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０、温度センサー１５０、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）１６０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の気圧センサーは、図７の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【０１２１】
圧力センサー素子１００は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。
【０１２２】
特に、双音叉型圧電振動子は、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー１０は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Ｑ値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。
【０１２３】
図８は、本実施形態の圧力センサー素子１００の断面の模式図である。図９は、本実施形態の圧力センサー素子１００の振動片２２０およびダイヤフラム２１０を模式的に示す下面図である。図９は、封止板としてのベース２３０を省略して描いてある。図８は、図９のＡ−Ａ線の断面に対応する。
【０１２４】
圧力センサー素子１００は、ダイヤフラム２１０と、振動片２２０と、封止板としてのベース２３０と、を含む。
【０１２５】
ダイヤフラム２１０は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム２１０の外側の面が受圧面２１４となっており、受圧面２１４の裏面側に一対の突起２１２が形成されている。
【０１２６】
振動片２２０は、振動ビーム（梁）２２２及び振動ビーム２２２の両端に形成された一対の基部２２４を有する。振動ビーム２２２は、一対の基部２２４の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部２２４は、ダイヤフラム２１０に形成された一対の突起２１２にそれぞれ固定される。振動ビーム２２２には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム２２２を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片２２０は、圧電性を有する材料で形成される。振動片２２０の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片２２０は、支持梁２２６によって枠部２２８に支持されている。
【０１２７】
ベース２３０は、ダイヤフラム２１０と接合されて、ダイヤフラム２１０との間にキャビティー２３２を形成する。キャビティー２３２を減圧空間とすることにより、振動片２２０のＱ値を高める（ＣＩ値を小さくする）ことができる。
【０１２８】
このような構造の圧力センサー素子１００において、ダイヤフラム２１０は、受圧面２１４に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片２２０の一対の基部２２４が、ダイヤフラム２１０の一対の突起２１２にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム２１０の変形に従って基部２２４間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子１００に圧力が印加されたときに、振動ビーム２２２に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。
【０１２９】
図１０は、圧力センサー素子１００の断面の模式図であり、ダイヤフラム２１０が圧力Ｐによって変形した状態を示している。図１０は、圧力センサー素子１００の外側から内側への力（圧力Ｐ）が作用することにより、ダイヤフラム２１０が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起２１２の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子１００の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム２１０が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起２１２の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起２１２にそれぞれ固定された振動片２２０の振動ビーム２２２に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面２１４に対して垂直方向に加わった圧力は、突起（支持部）２１２を介して、振動片２２０の振動ビーム２２２に対して平行な直線方向の応力に変換される。
【０１３０】
振動ビーム２２２の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図８及び図９に示すように、振動ビーム２２２の長さをｌ、幅をｗ、厚みをｄとすると、振動ビーム２２２の長辺方向に外力Ｆが作用したときの運動方程式は、次式（２）によって近似される。
【０１３１】
【数２】
2013054004.tif 000004
【０１３２】
式（２）において、Ｅは縦弾性定数（ヤング率）、ρは密度、Ａは振動ビームの断面積（＝ｗ・ｄ）、ｇは重力加速度、Ｆは外力、ｙは変位、ｘは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。
【０１３３】
式（２）に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式（３）が得られる。
【０１３４】
【数３】
2013054004.tif 000005
【０１３５】
断面２次モーメントＩ＝ｄｗ３／１２、断面積Ａ＝ｄｗ、λＩ＝４．７３より、式（３）は次式（４）のように変形することができる。
【０１３６】
【数４】
2013054004.tif 000006
【０１３７】
従って、外力Ｆ＝０の時の共振周波数ｆ０は、ビームの幅ｗに比例し、長さｌの２乗に反比例する。
【０１３８】
外力Ｆを２本の振動ビームに加えたときの共振周波数ｆＦも同様の手順で求めると、次式（５）が得られる。
【０１３９】
【数５】
2013054004.tif 000007
【０１４０】
断面２次モーメントＩ＝ｄｗ３／１２より式（５）は次式（６）のように変形することができる。
【０１４１】
【数６】
2013054004.tif 000008
【０１４２】
式（６）において、ＳＦは応力感度（＝Ｋ・１２／Ｅ・（ｌ／ｗ）２）、σは応力（＝Ｆ／（２Ａ））をそれぞれ表す。
【０１４３】
以上から、圧力センサー素子１００に作用する力Ｆを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Ｆが圧縮方向に加わると共振周波数ｆＦが減少し、力Ｆが伸縮方向に加わると共振周波数ｆＦが増加する。
【０１４４】
そして、次式（７）に示す多項式を用いて、圧力センサー素子１００の圧力−周波数特性と温度−周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Ｐを得ることができる。
【０１４５】
【数７】
2013054004.tif 000009
【０１４６】
式（７）において、ｆｎはセンサー規格化周波数であり、ｆｎ＝（ｆＦ／ｆ０）２で表される。また、ｔは温度であり、α（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）は、それぞれ次式（８）〜（１１）で表される。
【０１４７】
【数８】
2013054004.tif 000010
【０１４８】
【数９】
2013054004.tif 000011
【０１４９】
【数１０】
2013054004.tif 000012
【０１５０】
【数１１】
2013054004.tif 000013
【０１５１】
式（８）〜（１１）において、ａ〜ｐは補正係数である。
【０１５２】
すなわち、圧力センサー素子１００の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム２２０の振動周波数（力Ｆが作用した時の共振周波数ｆＦ）が得られ、あらかじめ測定された共振周波数ｆ０や補正係数ａ〜ｐを用いて、式（７）から圧力Ｐを計算することができる。
【０１５３】
図７に戻り、発振回路１１０は、圧力センサー素子１００の振動ビーム２２２を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。
【０１５４】
カウンター１２０は、発振回路１１０が出力する発振信号の所定周期を、基準クロック源であるＴＣＸＯ１３０が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター１２０を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子１００の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンター（ダイレクトカウンター）として構成してもよい。
【０１５５】
ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０は、カウンター１２０のカウント値から圧力値Ｐを計算する処理を行う。具体的には、ＭＰＵ１４０は、温度センサー１５０の検出値から温度ｔを計算し、ＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されているａ〜ｐの補正係数値を用いて、式（８）〜（１１）よりα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）を計算する。さらに、ＭＰＵ１４０は、カウンター１２０のカウント値とＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されている共振周波数ｆ０の値を用いて、式（７）より圧力値Ｐを計算する。そして、ＭＰＵが計算した圧力値Ｐは、通信インターフェース１７０を介して、気圧センサー１０の外部に出力される。
【０１５６】
このような構成の周波数変化型の気圧センサー１０によれば、圧力センサー素子１００の振動周波数をカウンター１２０によりＴＣＸＯ１３０が出力する高精度かつ高周波数（例えば数十ＭＨｚ）のクロック信号でカウントするとともに、ＭＰＵ１４０でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Ｐａオーダーの高い分解能かつ高精度の圧力値（気圧データ）を得ることができる。さらに、気圧センサー１０は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気圧計測に適している。
【０１５７】
なお、本実施形態では、基準クロック源としてＴＣＸＯ１３０を用いているが、基準クロック源を、温度補償回路を有さない発振回路、例えば、ＡＴカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはＴＣＸＯ１３０とするかは、予測システムのコストや予測精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。
【０１５８】
４．気象変動予測情報提供システムの処理
［全体処理］
図１１は、データ処理装置４の処理部（ＣＰＵ）３０の全体処理のフローチャートの一例を示す図である。
【０１５９】
まず、データ処理装置４が起動すると、処理部（ＣＰＵ）３０は、時刻変数ｔを０にセットする（Ｓ１０）。
【０１６０】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象データ取得部３２）は、各気象計測装置２が計測した気象データを取得する（Ｓ１２）。この気象データに含まれる気圧データにより、時刻tにおける観測メッシュの各ノードの気圧が得られる。
【０１６１】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、ステップＳ１２で取得した気象データに含まれる気圧データ（観測メッシュの各ノードの気圧）から、時刻ｔにおける各ノードの気圧傾度を計算する（Ｓ１４）。
【０１６２】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、ステップＳ１２で得られた各ノードの気圧とステップＳ１４で計算した各ノードの気圧傾度から、時刻ｔにおける特定領域の気圧の分布データと気圧傾度の分布データを生成する（Ｓ１６）。
【０１６３】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、ステップＳ１６で生成した時刻ｔまでの気圧の分布データと気圧傾度の分布データから気象変動の発生の予測を行い、必要に応じて警告情報を生成する（Ｓ１８）。
【０１６４】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０は、時刻ｔにおける、気圧の分布データ、気圧傾度の分布データ、警告情報をモニターに表示し、携帯端末等に送信する（Ｓ２０）。
【０１６５】
そして、処理部（ＣＰＵ）３０は、処理を終了する（Ｓ２２のＹ）まで、時刻変数ｔをΔｔだけ増加し、Ｓ１２〜Ｓ２０の処理を繰り返し行う。
【０１６６】
このような処理部（ＣＰＵ）３０の処理により、例えば、Δｔを１秒とすると、モニターに表示される気圧や気圧傾度の分布画像が１秒毎にリアルタイムに更新される。
【０１６７】
［気圧傾度の計算処理］
図１２は、時刻ｔにおける各ノードの気圧傾度を計算する処理（図１１のＳ１４の処理）のフローチャートの一例を示す図である。
【０１６８】
まず、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、時刻ｔの気圧データから、すべての隣接する２つのノード間の気圧傾度を計算する（Ｓ１１０）。ここで、隣接する２つのノードとは、観測メッシュの各区画の各辺にある２つのノードである。隣接する２つのノードＮ１とＮ２の間の気圧傾度Ｇは、ノードＮ１の気圧をＰ１、ノードＮ２の気圧をＰ２、ノードＮ１とＮ２の距離をＬとすると、式（１）により計算される。
【０１６９】
ここで、図１３に示すように、ノードＮ１とＮ２の中点を始点とし、気圧傾度Ｇの大きさに応じた長さと、気圧傾度Ｇの符号に応じた向き（気圧の高い方から低い方へ向かう向き）とを有する気圧傾度ベクトルｇを考えることができる。
【０１７０】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、変数ｉを０にセットし（Ｓ１１２）、時刻ｔにおけるノードＮｉとノードＮｉに隣接する各ノードとの間の気圧傾度のベクトル和から、ノードＮｉの気圧傾度を計算する（Ｓ１１４）。図１４（Ａ）に示すように、ノードＮｉとノードＮｉに隣接する４つのノードＮＡ，ＮＢ，ＮＣ，ＮＤとの間の気圧傾度ベクトルをそれぞれｇＡ，ｇＢ，ｇＣ，ｇＤとすると、図１４（Ｂ）に示すように、ノードＮｉの気圧傾度ベクトルｇｉは、ｇＡ＋ｇＢ＋ｇＣ＋ｇＤ（ｇＡ，ｇＢ，ｇＣ，ｇＤのベクトル和）で計算される。この気圧傾度ベクトルｇｉの長さをノードＮｉの気圧傾度Ｇｉと考えることができる。
【０１７１】
処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、気圧傾度を未計算のノードがあれば（Ｓ１１６のＹ）、未計算のノードが無くなるまで変数ｉを１ずつ増やしながら（Ｓ１１８）、Ｓ１１４の処理を繰り返し行う。
【０１７２】
［気象変動予測情報の生成処理］
図１５は、時刻ｔにおける気圧の分布データと気圧傾度の分布データを生成する処理（図１１のＳ１６の処理）のフローチャートの一例を示す図である。
【０１７３】
まず、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、時刻ｔにおける各ノードの気圧と気圧傾度からノード間の位置の気圧を補完計算する（Ｓ２１０）。
【０１７４】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、ステップＳ２１０の計算結果から、同じ気圧の位置を線で結び、時刻ｔの等圧線データを生成する（Ｓ２１２）。
【０１７５】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、ステップＳ２１２で生成した等圧線データを気圧に応じて色分けし、時刻ｔの気圧分布データを生成する（Ｓ２１４）。
【０１７６】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、各ノードの気圧傾度の大きさと向きを矢印で表現し、時刻ｔの気圧傾度の分布データを生成する（Ｓ２１６）。
【０１７７】
ステップＳ２１４で生成された気圧分布データとステップＳ２１６で生成された気圧傾度の分布データは画像に変換されてモニターに表示される。これにより、気圧や気圧傾度の分布が可視化される。
【０１７８】
図１６は、気圧分布の表示画像の一例を概略的に示す図である。図１６の例では、同じ模様の部分が同じ色になっている。処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、例えば、サーモグラフィーの画像のように、気圧が高い部分ほど赤く気圧が低い部分ほど青くなるような気圧分布データを生成するようにしてもよい。例えば領域Ａ１は気圧が最も高い部分であり赤色で表示される。領域Ａ２は、領域Ａ１よりも少し低い気圧であり、橙色で表示される。領域Ａ３は、領域Ａ２よりも少し低い気圧であり、黄色で表示される。領域Ａ４は、領域Ａ３よりも少し低い気圧であり、緑色で表示される。領域Ａ５は、領域Ａ４よりも少し低い気圧であり、水色で表示される。領域Ａ６は気圧が最も低い部分であり青色で表示される。
【０１７９】
このように、特定地域の気圧分布を色分けして可視化することで、特定地域における気圧分布の時間変化を視覚的に極めて容易に把握することができる。従って、局所的な（小さな）低気圧（「降水セル」ともいう）の発生場所（図１６ではＡ６の部分）を容易に特定することができる。
【０１８０】
また、図１７は、気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図である。図１７の例では、各ノードの位置に、気圧傾度の大きさに応じた太さで、気圧の高い方から低い方へ向かう向きを有する矢印（気圧傾度ベクトルを表す）が表示されている。
【０１８１】
このように、特定地域の気圧傾度分布を可視化することで、気圧傾度と相関がある風の情報（風向・風速）を概略的に知ることができる。
【０１８２】
気象予報士等は、可視化された気圧分布データや気圧傾度データを利用することで、気圧や風の時間変化を視覚的に把握することができ、気象変動の発生を予測を精度よく行うことが期待できる。
【０１８３】
なお、図１８に示すように、気圧分布と気圧傾度分布を重ねて表示するようにしてもよい。
【０１８４】
［気象変動の予測処理］
図１９は、気象変動の予測処理（図１１のＳ１８の処理）のフローチャートの一例を示す図である。
【０１８５】
まず、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、時刻ｔまでの気圧の分布データと気圧傾度の分布データから局所的な低気圧（降水セル）の有無を判定する（Ｓ３１０）。
【０１８６】
処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、局所的な低気圧が無いと判定した場合（Ｓ３１２のＮ）、所定時間内に気象変動が発生する可能性はないと判定し（Ｓ３１６）、時刻ｔにおける予測処理を終了する。
【０１８７】
一方、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、局所的な低気圧があると判定した場合（Ｓ３１２のＹ）、時刻ｔにおける、局所的な低気圧の位置、強さ、移動方向、移動速度等を計算する（Ｓ３１４）。
【０１８８】
次に、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、ステップＳ３１４の計算結果から、各判定基準に従い、所定時間内に各気象変動が発生する可能性があるか否かを判定する（Ｓ３１８）。例えば、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、局所的な低気圧における一定時間の気圧の変化量が所定の閾値よりも大きいか否かを判定基準としてもよい。急激な気圧の低下は積乱雲の発達期における上昇気流の発生に関連するものであると考えられる。従って、例えば、一定時間の気圧低下量が所定の閾値よりも大きいことを判定基準とすることで、積乱雲の発達に伴う気象変動の発生を予測することができる。ただし、予測の精度を上げるために、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、気圧データをベースに、気圧以外のデータ（温度や湿度のデータ）を加味して予測するようにしてもよい。さらに、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、判定基準を細分化して、各気象変動の発生の可能性（確率）を段階的に判定してもよい。
【０１８９】
処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、所定時間内に気象変動が発生する可能性が無いと判定した場合（Ｓ３２０のＮ）、時刻ｔにおける予測処理を終了する。
【０１９０】
一方、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、所定時間内に気象変動が発生する可能性があると判定した場合（Ｓ３２０のＹ）、気象変動の発生予測位置を計算し、気象変動の種類や発生予測位置の情報を含む警告情報を生成し（Ｓ３２２）、時刻ｔにおける解析処理を終了する。なお、この警告情報に、気象変動が発生する可能性（確率）がどの程度であるかの情報を含めてもよい。
【０１９１】
図２０は、気象変動の１つである集中豪雨の発生過程と気圧分布及び気圧傾度分布との関係を概念的に示す図である。図２０（Ａ）は、局所的な低気圧の発生前の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、例えば、ノードＮ１〜Ｎ９の気圧はほぼ同じであり、気圧傾度もほぼ０になっている。図２０（Ｂ）は、図２６（Ａ），図２６（Ｂ）又は図２６（Ｃ）の発達期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、局所的な低気圧が発生することで、ノードＮ５とＮ８の間のＮ８に近い位置を中心とする気圧の低い部分Ａ１と各ノードから低気圧の中心に向かう小さめの気圧傾度が観測される。図２０（Ｃ）は、図２６（Ｄ）又は図２６（Ｅ）の成熟期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、低気圧の中心がノードＮ５とＮ８の間のＮ５に近い位置に移動するとともに、気圧がかなり低い部分Ａ２と各ノードから低気圧の中心に向かう大きな気圧傾度が観測される。図２０（Ｄ）は、図２６（Ｆ）の減衰期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、低気圧が消滅し、ノードＮ１〜Ｎ９の気圧圧差と気圧傾度が小さくなる。
【０１９２】
処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、例えば、図２０（Ａ）のような気圧分布と気圧傾度分布が観測されている状態から、図２０（Ｂ）のような気圧分布と気圧傾度分布が観測されるようになると、所定時間以内に集中豪雨が発生すると判定することができる。また、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測部３６）は、各ノードの気圧傾度ベクトルの向きや気圧の低い部分の時間変化から低気圧の移動経路を算出することで、気象変動の発生位置や発生時間を予測することができる。
【０１９３】
以上に説明したように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、特定地域の地理に応じた最適な密度で分散配置された複数の気象計測装置２の各々が計測した気象データを処理することで、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動の予測等に利用可能な有益な情報を効率的に提供することができる。特に、特定地域の気圧傾度を気象計測装置の配置密度の指標とすることで、最適な配置密度を計算で求めることができる。
【０１９４】
また、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、特定地域における気圧分布を時系列の画像（リアルタイムに変化する画像）として可視化して提供するので、この画像を監視することでリアルタイムに変化する気圧の状況を容易に把握することができ、気象変動の予測等に有効利用することができる。
【０１９５】
また、一般的な気圧計は高価であるため、多数の気圧計を配置することは現実的でないのに対して、本実施形態では、気圧センサー１０を半導体の製造技術を用いて安価で提供することができるので、多数の気象計測装置２を分散配置することができる。さらに、気圧センサー１０をＰａオーダーの高分解能な周波数変化型の気圧センサーとすることで、ダウンバーストなどの局所的な気象変動の発生前のわずかな気圧変化を的確に捉えることが可能になる。
【０１９６】
本実施形態の気象変動予測情報提供システムを用いることで、例えば、積乱雲の発達期の初期段階である図２６（Ａ）の段階で局所的な低気圧の発生を捉えることができるので、集中豪雨等の気象変動が発生するまでに従来よりも時間的余裕をもって警告情報を発信できる可能性がある。
【０１９７】
５．適用例
本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、様々な用途に適用することができる。
【０１９８】
例えば、都市部などの集中豪雨が起こりやすい地域に多数の気象計測装置を分散配置し、集中豪雨の予測に利用することができる。集中豪雨が発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、気圧分布や気圧傾度分布を監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。低気圧の発生を捉えた場合、その後の気圧分布や気圧傾度分布の時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等を解析することで、集中豪雨の発生の有無、発生位置、発生時間等を予測することができる。これにより、集中豪雨が発生する前に発生が予測される地域に警報を流すことができる。
【０１９９】
同様に、例えば、山岳地帯などの天気が変わりやすい地域に複数の気象計測装置を分散配置し、集中豪雨や雷雨などの予測に利用することができる。
【０２００】
また、例えば、飛行場において、滑走路の着陸位置付近に発生するダウンバーストの予測に利用することができる。具体的には、滑走路の着陸位置を含む領域に多数の気象計測装置を分散配置し、着陸位置及びその周辺の気圧を計算する。ダウンバーストが発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、着陸位置およびその周辺の気圧の大きさを監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。着陸位置付近に低気圧が発生すれば、その後の着陸位置およびその周辺の気圧の時間変化を記録する。そして、上昇気流から下降気流に変わることでダウンバーストが発生するので、着陸位置付近の気圧が上昇するかあるいは不安定になれば、短時間後にダウンバーストが発生すると予測することができる。これにより、着陸体勢の飛行機があれば着陸の回避を指示することができる。
【０２０１】
６．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
【０２０２】
［変形例１］
観測メッシュの各区画は矩形でなくてもよく、例えば、図２１に示すように、６つのノードによって１つの六角形状の区画が形成されるように複数の気象計測装置２（白抜きの丸で表示）を分散配置してもよい。この場合、処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、図２２（Ａ）に示すように、ノードＮｉとノードＮｉに隣接する３つのノードＮＡ，ＮＢ，ＮＣとの間の気圧傾度ベクトルｇＡ，ｇＢ，ｇＣを計算し、図２２（Ｂ）に示すように、ｇＡ＋ｇＢ＋ｇＣ（ｇＡ，ｇＢ，ｇＣのベクトル和）によりノードＮｉの気圧傾度ベクトルｇｉを計算するようにしてもよい。
【０２０３】
［変形例２］
特定地域内の気象計測装置２の配置密度は一定でなくてもよく、例えば図２３に示すように、気象計測装置２（白抜きの丸で表示）の配置密度を変えてもよい。例えば、地形や建物の配置などから、気象変動が発生し易い場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置２の配置密度を高くし、逆に、気象変動が発生しにくい場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置２の配置密度を低くするようにしてもよい。あるいは、気圧傾度の大きさに応じて気象計測装置２の配置密度を高くするようにしてもよい。
【０２０４】
気象変動が発生し易い場所ほどより観測メッシュを細かくすることで、予測精度を高めることができる。逆に、気象変動が発生しにくい場所は、観測メッシュを多少粗くすることで、必要十分な予測精度を確保しながらコストを削減することができる。
【０２０５】
［変形例３］
気象計測装置２を３次元状に配置することで、３次元の観測メッシュを形成するようにしてもよい。例えば、図２４に示すように、ビルの屋上や側面、地上等に気象計測装置２（白抜きの丸で表示）を配置することで、３次元の領域に観測メッシュを形成することができる。このようにすれば、高さ方向の気圧の変化の情報も得られるので、気象変動の予測精度を高めることができる。なお、１０ｍ高くなる毎に気圧が約１ｈＰａ下がるので、３次元の観測メッシュを形成する場合は、気象計測装置２の設置高度に応じて気圧や気圧傾度を補正計算することが望ましい。
【０２０６】
［変形例４］
処理部（ＣＰＵ）３０（気象変動予測情報生成部３４）は、気圧傾度の分布データに代えて、又は気圧傾度の分布データとともに、風の分布データを生成するようにしてもよい。図２５に示すように、地上や海上付近の風の向きや強さは、気圧傾度力、摩擦力、コリオリの力から求めることができる。摩擦力は、風の向きと反対向きに加わる。コリオリの力は、北半球では風の向きに直角右向きに働き、南半球では風の向きに直角左向きに働く。
【０２０７】
なお、気圧傾度力Ｆは、気圧傾度をＧ、空気塊の質量をｍ、空気塊の密度をρとすると、次式（１２）で計算される。
【０２０８】
【数１２】
2013054004.tif 000014
【０２０９】
風の分布データを画像に変換してモニターに表示すれば、例えば、突風などが直感的に分かり易くなる。
【０２１０】
［その他の変形例］
複数の気象計測装置２を規則正しい観測メッシュが形成されるように配置できない場合、データ処理装置４（気象変動予測情報生成部３４）は、特定地域の地図情報に仮想の観測メッシュをマッピングし、各気象計測装置２から取得した気象データと各気象計測装置２の位置情報に基づいて、仮想の観測メッシュの各ノードの気象データを補完計算し、仮想の観測メッシュ上の気象変動予測情報を生成するようにしてもよい。
【０２１１】
また、本実施形態では、各気象計測装置２は固定して設置されているが、少なくとも一部の気象計測装置２を移動体に設置するようにしてもよい。例えば、歩行者等が気象計測装置２を携帯してもよいし、車両等に気象計測装置２を搭載してもよい。その場合、例えば、気象計測装置２にＧＰＳ（Global Positioning System）を搭載しておき、気象計測装置２が、気象データとともに位置情報を送信し、データ処理装置４が位置情報と対応づけて気象データを取得（記憶）するようにすればよい。このようにすれば、より細かい観測メッシュを形成することができ、気圧や気圧傾度の計算精度を高めることができる。
【０２１２】
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【０２１３】
１  気象変動予測情報提供システム、２  気象計測装置、４  データ処理装置、６  道路、１０  気圧センサー、１２  送信部、２０  受信部、３０  処理部（ＣＰＵ）、３２  気象データ取得部、３４  気象変動予測情報生成部、３６  気象変動予測部、３８  送信制御部、４０  操作部、５０  記憶部、５２  判定テーブル、６０  記録媒体、７０  表示部、８０  送信部、１００  圧力センサー素子、１１０  発振回路、１２０  カウンター、１３０  ＴＣＸＯ、１４０  ＭＰＵ、１５０  温度センサー、１６０  ＥＥＰＲＯＭ、１７０  通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、２１０  ダイヤフラム、２１２  突起、２１４  受圧面、２２０  振動片、２２２  振動ビーム（梁）、２２４  基部、２２６  支持梁、２２８  枠部、２３０  ベース、２３２  キャビティー
【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１７】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図１６】
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【図１８】
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【図２０】
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