(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法であって、
低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、
前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップと、
を含む気象予測結果選定方法。
【請求項２】
気象予測に関連する領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップと、
前記有効セルの位置を低気圧の前記第一の時点における位置とし、前記移動ベクトルを前記有効セルの位置の時間変化により計算し、記憶装置に格納する移動ベクトル計算ステップと、
をさらに含む請求項１記載の気象予測結果選定方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の気象予測結果選定方法をコンピュータに実施させるためのプログラム。
【請求項４】
低気圧の移動ベクトルを計算する方法であって、
低気圧を含む観測領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップと、
前記有効セル内における各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成するステップと、
第二の時点の赤外画像において前記有効セルと同一の位置のセルである対応セルを元の位置から所定範囲内で移動させ、各位置における前記対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムを作成するステップと、
前記第一の時点の基本ヒストグラムと前記第二の時点の各ヒストグラムとを比較するステップと、
前記基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を前記第二の時点における有効セルの位置と判断し、当該有効セル位置の時間変化により前記移動ベクトルを計算し、記憶装置に格納するステップと、
を含む低気圧移動ベクトル計算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、気象予測のための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば特開平８−２７１６４９号公報には、２時間以上先の予測精度を向上させるための気象予測装置が開示されている。この気象予測装置は、気象レーダ画像から雨雲または降雨降雪領域の移動方向および移動速度を示す移動ベクトルを算出し、前記算出した移動ベクトルに基づいて数時間先の雨雲または降雨降雪領域を予測するものであって、計測時刻の異なる２枚の気象レーダ画像から相互相関値を計算し、その相関値が最大となる点の軌跡を曲線により近似する第１の手段と、前記第１の手段により近似された曲線に基づいて未来の各時刻における相関値の最大値の位置を算出し、その時刻における気象レーダ画像を予測する第２の手段とを含む。また、複数の近似用の曲線モデルを格納する手段を有し、選択的に前記近似曲線モデルの１つを第１の手段の近似用の曲線として与える構成が可能である。本公報では、格納されている複数の近似用の曲線モデルから第１の手段の近似用の曲線を選択できるが、格納されている近似用の曲線は多項式や有理関数といった数式によってあらかじめ用意されたものであり、近似曲線モデルについて気象要素は何ら考慮されてはいない。
【０００３】
また特開２００１−２２８２６２号公報には、利用者の経験による予測結果のばらつきを効果的に削減するための気象予測支援装置が開示されている。この気象予測支援装置は、現在の気象情報における雲の移動経路情報を生成する移動経路生成手段と、それぞれに雲の移動経路情報が対応付けられた多数の過去の気象情報を記憶する記憶手段と、移動経路生成手段で生成した雲の移動経路情報と記憶手段に記憶されている多数の過去の雲の移動経路情報とを比較し、それら移動経路情報同士の一致の程度に基づいて過去の気象情報を検索し、所定の条件を満たす過去の気象情報から現在の雲の位置よりも経時的に後となる雲の移動経路における気象情報を抽出し、更にこれを将来の気象予測情報として出力する検索抽出手段と、当該将来の気象予測情報を上記現在の気象情報に基づく天気図上に重ねて表示する表示手段とを含む。本公報では、過去の気象情報から所望のものを抽出して将来の気象予測としているが、例えば直近の気象情報を用いた気象予測については考慮されていない。通常は過去と全く同一の気象状態が発生するとは考えられず、本公報のように過去の気象情報のみを用いて気象予測とするのは不適当な場合が多い。
【０００４】
なお、雲等の移動ベクトルについては特開平３−１７５３９４号公報や特開平９−７２９６５号公報にも記載はある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
以上述べた文献には気象予測を行うことは述べられているが、気象予測を気象予測実施後の気象情報を用いて補正することは示されていない。
【０００６】
従って、本発明の目的は、気象予測を適切に補正して気象予測の精度を向上させるための新規な技術を提供することである。
【０００７】
又、他の目的は、気象予測の補正に用いる低気圧の移動ベクトルを算出する新規な技術を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る、低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法は、低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップとを含む。このように、移動ベクトルを用いてその時々の気象状態に最も近い気象予測結果を選定していくことで気象予測の精度を向上させることができるようになる。
【０００９】
本発明において、気象予測に関連する領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップをさらに含むような構成でもよい。このように、作成されたセル領域内の輝度レベルにより低気圧の位置を取得することができるようになる。
【００１０】
本発明において、有効セルの位置を低気圧の第一の時点における位置とし、移動ベクトルを有効セルの位置の時間変化により計算し、記憶装置に格納する移動ベクトル計算ステップをさらに含むような構成でもよい。このように、有効セルの位置変化から低気圧の移動ベクトルを計算することができるようになる。但し、他の方法にて移動ベクトルを計算してもよいし、他の方法にて取得するような構成であってもよい。
【００１１】
本発明に係る、低気圧の移動ベクトルを計算する方法は、低気圧を含む観測領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップと、有効セル内における各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成するステップと、第二の時点の赤外画像において有効セルと同一の位置のセルである対応セルを元の位置から所定範囲内で移動させ、各位置における対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムを作成するステップと、第一の時点の基本ヒストグラムと第二の時点の各ヒストグラムとを比較するステップと、基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を第二の時点における有効セルの位置と判断し、当該有効セル位置の時間変化により移動ベクトルを計算し、記憶装置に格納するステップとを含む。このように、有効セル位置の位置変化を輝度についてのヒストグラムにより判定し、移動ベクトルを取得するものである。画像同士のマッチングを行うよりも処理負荷を減らすことができる。
【００１２】
なお、上述の気象予測方法及び移動ベクトル計算方法はコンピュータにて実行されるプログラムにて実施することができ、このプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介して配布される場合もある。尚、中間的な処理結果はメモリに一時保管される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１に本発明の一実施の形態に係るシステム構成の一例を示す。図１の例では、気象予測システムであるコンピュータ１には、例えば気象衛星により撮影された赤外画像を領域分割することにより生成される複数のセルから低気圧の位置と考えられる有効セル位置を選定する有効セル選定処理部３と、有効セル位置の時間変化から低気圧の移動ベクトルと例えば従来技術により実施された気象予測の結果による最も低い気圧位置の時間変化から低気圧の予測移動ベクトルとを計算する移動ベクトル算出処理部５と、移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルを選定する移動ベクトル比較選定処理部７と、選定した予測移動ベクトルに対応する気象予測結果に関するデータを表示又は印刷等する出力部９とが設けられている。又、コンピュータ１には、気象衛星から取得した気象予測を行う領域についての赤外画像データを格納するＧＭＳ（Geostationary Meteorological Satellite）赤外画像データ格納部１１と、有効セルの位置のデータを格納する有効セル位置格納部１３と、例えば従来技術により実施された気象予測に関するデータ及び低気圧の予測移動ベクトルのデータを格納する数値予測モデル結果格納部１５と、低気圧の移動ベクトルのデータを格納する移動ベクトル算出データ格納部１７とが設けられている。
【００１４】
有効セル選定処理部３は、ＧＭＳ赤外画像データ格納部１１からデータを読み出して処理を行い、処理結果を有効セル位置格納部１３へ格納するように構成されている。移動ベクトル算出処理部５は、ＧＭＳ赤外画像データ格納部１１及び有効セル位置格納部１３からデータを読み出して処理を行い、処理結果を移動ベクトル算出データ格納部１７へ格納するように構成されている。又、移動ベクトル算出処理部５は、数値予測モデル結果格納部１５からデータを読み出して処理を行い、処理結果を数値予測モデル結果格納部１５へ格納するように格納されている。移動ベクトル比較選定処理部７は、数値予測モデル結果格納部１５及び移動ベクトル算出データ格納部１７からデータを読み出して処理を行い、処理結果を比較結果データ格納部１９へ格納するように構成されている。出力部９は、比較結果データ格納部１９に格納されたデータを参照し、対応するデータを数値予測モデル結果格納部１５から読み出すように構成されている。
【００１５】
次に従来技術により実施される気象予測（気温その他の数値予測）について図２を用いて説明する。現在実用化されている数値予測では、天気を支配すると思われる方程式に現在の大気の状態を初期値として与えて将来の天気を計算する。その方程式は非線形である。そして大気の状態の観測にはある程度の誤差は避けられず、海洋や極地などでは観測網の目が粗になる。従って仮に天気の変化を記述する方程式が完全であるにしても、初期値に誤差があるために、ある時間後には大きな不確定性が生まれる。このことを考慮して現在の数値予測では僅かな違いがある複数の初期値から出発して数値予測を行い、その結果を例えば平均することによって、予測の精度を向上させるようにしている。この予測の手法をアンサンブル予測といい、図２に示すようなグラフで表わされる。図２における時間軸上のαの時点を現在とするとαを境にして左側はそれまでの気温の経過を示し、右側は予測の部分となる。予測の側における複数の線は、アンサンブルを構成する個々の予測である。図２からも時間の経過と共に個々の予測結果のばらつきが大きくなるのがわかる。又、アンサンブル予測の予測結果として得られるデータには、予測気圧面における高度（気圧）、風向、風速、気温、相対湿度、上昇流、雲量、及び地上における降水量等が含まれる。予測気圧面、予測の時間間隔及び空間分解能については任意に設定することができる。このような数値予測では広範囲の実測データの取得の困難性及び数値予測計算に要する時間を考えると、時々刻々と変化する気象現象をリアルタイムに予測補正することは不可能である。より詳しくは、「一般気象学（第二版）」小倉義光著  東京大学出版  ２９３〜２９７頁を参照のこと。
【００１６】
次に図１に示したシステムの処理フローを図３に示す。まず、有効セル選定処理部３が第一の時点の赤外画像をＧＭＳ赤外画像データ格納部１１より読み出し、複数のセル領域に分割して、当該複数のセル領域のうち所定の輝度レベル以上の画素数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして選定し、各有効セル位置のデータを有効セル位置格納部１３に格納する（ステップＳ１）。静止気象衛星（ＧＭＳ）から送られてくる赤外画像データにおいては、温度が低いところの輝度レベルは低く、黒く表示される。しかし、イメージとして温度の低い雲が黒いと見た目に悪いので、温度の低い雲を白く見せるため輝度レベルを逆転させる処理を行う場合が多い。本実施の形態においては、温度が高い方が輝度レベルが低く、温度が低い方が輝度レベルが高くなるように変換する処理を行った後の画像を赤外画像データとして処理するものとする。従って例えば、ＧＭＳ赤外画像データ格納部１１には図４に示すような赤外画像が格納されている。準リアルタイムな地球規模の気象データとしては、毎時観測される静止気象衛星画像データ（ＧＭＳ−５という衛星の場合、北緯６０度、東経８０度から南緯６０度、西経１６０度の範囲の画像データ）がある。特に赤外画像データは夜間でも撮影可能であるため一日中利用でき、低気圧性の擾乱に伴い発生する雲の分布を判別することができる。例えば図４においては気象衛星から取得した気象予測を行う領域の赤外画像を北緯２０度、東経１１０度から北緯６０度、東経１７０度の範囲（８００×１２００画素（ピクセル））とし、当該領域を１６等分してセル領域としている。又、図４においてアルファベットのＬが記されているセル領域は当該領域内に低気圧が存在すると考えられる有効セルである。例えば図４では各セル領域において輝度レベルが５００hPa気圧高面の月平均気温（−３０℃程度）に対応する輝度レベルよりも高い画素の数が当該セル領域内で５０％前後（３０〜７０％）の割合であるセルを、有効セルとしている。なお、気象予測を行う領域は上記の範囲に限定されず、大きさも場所も任意に設定可能である。又、セル領域の大きさについては、低気圧の移動を以下で説明するヒストグラムにより検出できるような大きさに設定する。すなわち、上記の気象予測を行う領域では上述のような１６等分したセルにおいて、最大でも雲の割合は７０％程度となり、移動ベクトルの計算に適当である。しかし、他の地域においてセルの大きさは、有効セルの選定条件に基づき変更される。又、有効セルの選定条件も、雲か否かの判定、雲の量又は雲のセル内の割合について他の条件に変更可能である。なお、有効セル位置は、全セルにユニークに付された番号で特定する場合もあれば、縦横に付された番号の組み合わせ（Ｘ，Ｙ）にて特定する場合もある。いずれの場合も有効セル位置格納部１３に格納される。
【００１７】
次に移動ベクトル算出処理部５は、第二の時点の赤外画像をＧＭＳ赤外画像データ格納部１１より読み出し、第二の時点における有効セル位置を特定する。そして、有効セル位置格納部１３から読み出した第一の時点の有効セル位置から第二の時点の有効セル位置への有効セル位置の時間変化より低気圧の移動ベクトルを計算し、移動ベクトル算出データ格納部１７へ格納する。又、移動ベクトル算出処理部５は、例えば従来技術により実施された気象予測の結果による最も低い気圧位置の時間変化から低気圧の予測移動ベクトルを計算し、数値予測モデル結果格納部１５へ格納する（ステップＳ３）。
【００１８】
ここでは移動ベクトルの算出について図５のフローを用いて説明する。まず、移動ベクトル算出処理部５は、ＧＭＳ赤外画像データ格納部１１から第一の時点の赤外画像を読み出し、有効セル位置格納部１３からステップＳ１で選定された第一の時点の有効セルの位置を読み出し、当該有効セル内の各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成して記憶装置に格納する（ステップＳ３１）。図６に横軸を輝度レベル、縦軸を頻度とした場合の有効セル内の各画素の輝度レベルについてのヒストグラムを示す。輝度レベルは例えば１から２５６まであるが図６では６以上の輝度レベルは省略されている。ここで、図６（ａ）に示すヒストグラムをステップＳ１において選定された第一の時点の有効セルの基本ヒストグラムとする。
【００１９】
次に、移動ベクトル算出処理部５は、第二の時点の赤外画像をＧＭＳ赤外画像データ格納部１１から読み出し、第一の時点の赤外画像と同様に複数のセル領域に分割する。そして、第一の時点の有効セル位置に対応する対応セルを上下左右に所定範囲内で移動させ、それぞれの位置において対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムのデータを作成し、記憶装置に格納する（ステップＳ３３）。第二の時点は、例えば第一の時点から１時間後である。これは、静止気象衛星の赤外画像の撮影間隔であるが、これに限定されない。図７に、対応セルを元の位置から上下左右に一画素（ピクセル）単位に、最大で２０画素移動させる場合を示している。図７（ａ）には、対応セルが設定された状態が示されている。なお、気象予測を行う領域の一番外側のセルが対応セルとなった場合には、当該領域の外側にも対応セルを移動させることとなるため、本処理においては気象予測を行う領域の外側に２０画素分の余分な赤外画像データが必要となることも示されている。図７（ｂ）には、対応セルの移動のさせ方の一例を示している。ここでは、時計回りに小さい移動画素数を先に移動させている。すなわち、矢印の方向が移動の方向を表し、矢印の長さが移動の大きさを表し、数字が移動の順番を表している。但し、図７（ｂ）に示す通りに移動させる必要はない。上で述べたように、対応セルを動かす毎にその位置の対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムのデータを生成する。図６（ｂ）には対応セルをある位置に移動させた際に作成されるヒストグラムの一例を示す。
【００２０】
そして、移動ベクトル算出処理部５は、第二の時点における各ヒストグラムのうち第一の時点の基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を算出し、有効セルの移動量により移動ベクトル（Ｖ１）を算出し、移動ベクトル算出データ格納部１７に格納する（ステップＳ３５）。図６（ｃ）には、対応セルをある位置に移動させた際に作成される第二の時点におけるヒストグラム（図６（ｂ））と第一の時点の基本ヒストグラム（図６（ａ））との差をヒストグラムで示している。図６（ｃ）に示されたような差のヒストグラムにおいて各輝度レベルの頻度を全て加算し、その際の数値が最も小さくなるような第二の時点におけるヒストグラムを選定し、選定された第二の時点におけるヒストグラムが作成された対応セルの位置を第二の時点における有効セル位置と判断する。雲は変化しながら移動するが、例えば第二の時点が第一の時点から１時間程度であれば低気圧のスケールでは大きな変動は無く、雲のかたまりの移動ベクトルを推定することは可能である。但し、第二の時点におけるヒストグラム（図６（ｂ））と第一の時点における基本ヒストグラム（図６（ａ））との差が最も小さい第二の時点におけるヒストグラムを選定する方法は一例にすぎず、差のヒストグラムにおいて各輝度レベルの頻度の平均値が最も小さいヒストグラムを選定するような構成など、様々な変形が可能である。このようにヒストグラムの差をもって低気圧の移動ベクトルを計算することにより、画像自体のマッチングをとるよりも処理量を減らすことができる。
【００２１】
次に、移動ベクトル算出処理部５は、例えばアンサンブル予測の予測結果から例えば５００hPa気圧高度の予測移動ベクトル（Ｖ２）を算出し、数値予測モデル結果格納部１５へ格納する（ステップＳ３７）。ここでは、移動ベクトル算出処理部５は、気象予測結果のデータから第一の時点の赤外画像の有効セル内の例えば気圧の情報を読み出し、当該有効セル内で最も低い気圧の位置を求める。また、気象予測結果のデータから第二の時点の赤外画像の対応セル内の例えば気圧の情報を読み出し、当該対応セル内で最も低い気圧の位置（座標位置）を求める。そして、第一の時点の最も低い気圧の位置から第二の時点の最も低い気圧の位置への時間変化から低気圧の予測移動ベクトルを計算し、計算結果を数値予測モデル結果格納部１５へ格納する。有効セル及び対応セルとしたが、気象予測において正確に対応するセルがない場合もある。その場合には、適宜類似する範囲において最も近い気圧位置を探索する。なお、ここではアンサンブル予測を用いているが、他の方法により計算された気象予測を用いてもよい。
【００２２】
ステップＳ３７（図５）の後、図３のステップＳ５へ戻る。次に移動ベクトル比較選定処理部７は、数値予測モデル結果格納部１５より予測移動ベクトルのデータ、移動ベクトル算出データ格納部１７より移動ベクトルのデータを読み出し、移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルを選定し、結果を比較結果データ格納部１９へ格納する（ステップＳ５）。まず、有効セルが１つしか存在しない場合について説明する。例えばアンサンブル予測の予測結果がｍ通りあると仮定した場合、赤外画像から計算した低気圧の移動ベクトルはＶ１、アンサンブル予測による低気圧の移動ベクトルはＶ２ｍとなる。次に、移動ベクトルと予測移動ベクトルとの差ΔＶｍを計算する。ベクトルのｘ，ｙ成分を例えばｘ成分は東向きを正、西向きを負、ｙ成分は北向きを正、南向きを負として各々、ベクトルの起点からの成分を取った場合、移動ベクトルＶ１は（ｘ１，ｙ１）となり、予測移動ベクトルＶ２ｍは（ｘ２ｍ，ｙ２ｍ）となる。そして、有効セル内における移動ベクトルＶ１と予測移動ベクトルＶ２ｍとの差ΔＶｍは｜ｘ１−ｘ２ｍ｜＋｜ｙ１−ｙ２ｍ｜となる。そして有効セルにおける移動ベクトルと予測移動ベクトルとの差ΔＶｍが最も小さい予測移動ベクトルを選定する。
【００２３】
次に有効セルが複数存在した場合を図８を用いて説明する。図８では、気象予測を行う領域の赤外画像より計算した移動ベクトル（実線）とアンサンブル予測による予測移動ベクトル（破線）とを示している。例えば、有効セルの番号をｎとし、アンサンブル予測の予測結果がｍ通りあると仮定した場合、赤外画像から計算した低気圧の移動ベクトルをＶ１ｎ、アンサンブル予測による低気圧の移動ベクトルをＶ２ｎｍとする。図８において有効セルの番号は左側から順番に１、２、３と番号付けされており、第一の有効セルには移動ベクトルＶ１１及び予測移動ベクトルＶ２１ｍ、第二の有効セルには移動ベクトルＶ１２及び予測移動ベクトルＶ２２ｍ、第三の有効セルには移動ベクトルＶ１３及び予測移動ベクトルＶ２３ｍが示されている。なお、有効セルの番号付けは任意である。次に、気象予測を行う領域の赤外画像より計算した移動ベクトル（実線）とアンサンブル予測による予測移動ベクトル（破線）との差ΔＶｎｍを計算する。ベクトルのｘ，ｙ成分を例えばｘ成分は東向きを正、西向きを負、ｙ成分は北向きを正、南向きを負として各々、ベクトルの起点からの成分を取った場合、図８の有効セル番号１における移動ベクトルＶ１１の成分は（ｘ１１，ｙ１１）となり、予測移動ベクトルＶ２１ｍの成分は（ｘ２１ｍ，ｙ２１ｍ）となる。そして、図８の有効セル番号１における移動ベクトルＶ１１と予測移動ベクトルＶ２１ｍとの差ΔＶ１ｍは｜ｘ１１−ｘ２１ｍ｜＋｜ｙ１１−ｙ２１ｍ｜となる。他の有効セルについて同じように移動ベクトルとアンサンブル予測による予測移動ベクトルとの差を求めると、ΔＶ２ｍは｜ｘ１２−ｘ２２ｍ｜＋｜ｙ１２−ｙ２２ｍ｜となり、ΔＶ３ｍは｜ｘ１３−ｘ２３ｍ｜＋｜ｙ１３−ｙ２３ｍ｜となる。そして全ての有効セルにおける移動ベクトルとアンサンブル予測による予測移動ベクトルとの差の合計ΔＶｍ（＝ΔＶ１ｍ＋ΔＶ２ｍ＋ΔＶ３ｍ（ｎ＝３の場合））が最も小さい予測移動ベクトルを選定する。例えば図９に示したようにアンサンブル予測の予測結果がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとあり、全ての有効セルにおける移動ベクトルとアンサンブル予測による予測移動ベクトルとの差の合計ΔＶｍが、Ａが４、Ｂが３、Ｃが５、Ｄが６、Ｅが７であった場合、選定結果はＢとなる。なお、例えば図９のようなテーブルのデータが比較結果データ格納部１９に格納される。
【００２４】
次に出力部９は、ステップＳ５で選定された予測移動ベクトルを比較結果データ格納部１９より読み出し、当該予測移動ベクトルに対応する気象予測結果に関するデータを数値予測モデル結果格納部１５から読み出して表示装置に表示又はプリンタを用いて印刷等する（ステップＳ７）。ここでは、ステップＳ５で選定された予測移動ベクトルに対応する気象予測結果に関する気象予測データが表示、印刷等される。
【００２５】
次に以上述べた処理の概要を図２及び図１０を用いて説明する。図１０では、気象予測（気温その他の数値予測）の複数の予測結果からＧＭＳ赤外画像より計算される移動ベクトルを用いて最も適当な数値予測結果を選定する処理をタイムチャートで示している。図１０では１日目の２１時を初期値とし、この時の大気の状態を天気を支配すると思われる方程式に与えて将来（例えば５１時間先まで）の気象状態を予測する。例えば図２の場合、初期値の設定時点はαの時点となり、数値予測の結果Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの予測結果が得られる。このときに例えばＡ乃至Ｅのほぼ平均となるＣを予測として採用する場合、図１０に示すように予測結果Ｃが採用され、その後予測結果Ｃによる予報が発表される。一方、ＧＭＳ赤外画像は毎時撮影されている。そこで第二の時点であるｎ＋１時において、第一の時点であるｎ時及び第二の時点であるｎ＋１時のＧＭＳ赤外画像を用いて計算される移動ベクトルと、数値予測の複数の予測結果（Ａ乃至Ｅ）についてそれぞれ計算された予測移動ベクトルとを比較する。この比較の結果、仮に予測結果Ｂの予測移動ベクトルとの差が最も小さくなるとする。この場合、数値予測結果Ｂを選定した時点である星印を示した時点以降の予報に関しては数値予測結果Ｂによる予報を採用する。図１０には示されていないが、以下このような処理が繰り返される。このようにＧＭＳ赤外画像を取得して移動ベクトルを計算し、予測移動ベクトルと比較をした結果、最も差の小さい予測移動ベクトルを選定していくことで予測のぶれを補正することができ、結果として予測精度を向上させることができるようになる。
【００２６】
以上本発明の一実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図１では１台のコンピュータにて実施する例を示したが複数台のコンピュータがＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続されているコンピュータ・システムにおいて分担して実施することも可能である。さらに、図１に示すシステム構成は一例であって別の分け方でモジュールを構成することも可能である。図５に示す移動ベクトル算出の処理フローにおいては、例えばステップＳ３７をステップＳ３１の前に行うような構成であってもよい。
【００２７】
又、移動ベクトルの算出についてヒストグラムを用いる方法を示したが本発明はこれに限定されず、他の方法にて取得、計算してもよい。例えば風向風速から移動ベクトルを計算してもよい（気象衛星センター技術報告  特別号（１９８９）II、ＧＭＳシステム更新総合報告（１９８９年版）IIデータ処理編）。又、ステップＳ１では所定の輝度レベル以上の画素の数をカウントしていたが、赤外画像において温度が低い方が輝度レベルが低く、温度が高い方が輝度レベルが高い場合には、所定の輝度レベル以下（又は未満）の画素の数をカウントする構成となる。
【００２８】
（付記１）
低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法であって、
低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、
前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップと、
を含む気象予測結果選定方法。
【００２９】
（付記２）
気象予測に関連する領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップと、
前記有効セルの位置を低気圧の前記第一の時点における位置とし、前記移動ベクトルを前記有効セルの位置の時間変化により計算し、記憶装置に格納する移動ベクトル計算ステップと、
をさらに含む付記１記載の気象予測結果選定方法。
【００３０】
（付記３）
前記移動ベクトル計算ステップが、
前記有効セル内における各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成するステップと、
第二の時点の赤外画像において前記有効セルと同一の位置のセルである対応セルを元の位置から所定範囲内で移動させ、各位置における前記対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムを作成するステップと、
前記第一の時点の基本ヒストグラムと前記第二の時点の各ヒストグラムとを比較するステップと、
前記基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を前記第二の時点における有効セルの位置と判断し、当該有効セル位置の時間変化により前記移動ベクトルを計算し、記憶装置に格納するステップと、
を含む付記２記載の気象予測結果選定方法。
【００３１】
（付記４）
前記予測結果選定ステップにおいて、
前記有効セルが複数ある場合には、各前記有効セルについて当該有効セルにおける前記移動ベクトルと当該有効セルにおける前記複数の予測移動ベクトルとを比較し、前記有効セル全体として前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、記憶装置に格納する
ことを特徴とする付記２又は３記載の気象予測結果選定方法。
【００３２】
（付記５）
前記予測移動ベクトルを、前記気象予測結果のデータである最も低い気圧位置の時間変化により計算し、記憶装置に格納するステップ
をさらに含む１乃至４のいずれか１つ記載の気象予測結果選定方法。
【００３３】
（付記６）
付記１乃至５のいずれか１つ記載の気象予測結果選定方法をコンピュータに実施させるためのプログラム。
【００３４】
（付記７）
低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する装置であって、
低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較する手段と、
前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、記憶装置に格納する予測結果選定手段と、
を含む気象予測結果選定装置。
【００３５】
（付記８）
低気圧の移動ベクトルを計算する方法であって、
低気圧を含む観測領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納するステップと、
前記有効セル内における各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成するステップと、
第二の時点の赤外画像において前記有効セルと同一の位置のセルである対応セルを元の位置から所定範囲内で移動させ、各位置における前記対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムを作成するステップと、
前記第一の時点の基本ヒストグラムと前記第二の時点の各ヒストグラムとを比較するステップと、
前記基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を前記第二の時点における有効セルの位置と判断し、当該有効セル位置の時間変化により前記移動ベクトルを計算し、記憶装置に格納するステップと、
を含む低気圧移動ベクトル計算方法。
【００３６】
（付記９）
付記８記載の低気圧移動ベクトル計算方法をコンピュータに実施させるためのプログラム。
【００３７】
（付記１０）
低気圧の移動ベクトルを計算する装置であって、
低気圧を含む観測領域についての第一の時点の赤外画像を分割して複数のセル領域とし、当該複数のセル領域のうち所定の温度以下と判断される画素の数が所定の条件を満たすセル領域を有効セルとして検出し、当該有効セルの位置を記憶装置に格納する手段と、
当該有効セル内における各画素の輝度レベルについての基本ヒストグラムを作成する手段と、
第二の時点の赤外画像において前記有効セルと同一の位置のセルである対応セルを元の位置から所定範囲内で移動させ、各位置における前記対応セル内の各画素の輝度レベルについてヒストグラムを作成する手段と、
前記第一の時点の基本ヒストグラムと前記第二の時点の各ヒストグラムとを比較する手段と、
前記基本ヒストグラムとの差が最も小さいヒストグラムが作成された対応セル位置を前記第二の時点における有効セルの位置と判断し、当該有効セル位置の時間変化により前記移動ベクトルを計算し、記憶装置に格納する手段と、
を含む低気圧移動ベクトル計算装置。
【００３８】
【発明の効果】
以上述べたように、気象予測を適切に補正して気象予測の精度を向上させるための新規な技術を提供することができた。
【００３９】
又、気象予測の補正に用いる低気圧の移動ベクトルを算出する新規な技術を提供することもできた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における一実施の形態に係るシステム構成の一例を示す図である。
【図２】アンサンブル予測についての説明で用いる予測結果のグラフを示す図である。
【図３】本発明における一実施の形態に係るメインの処理フローを示す図である。
【図４】ＧＭＳ赤外画像のデータ格納状態の一例を示す図である。
【図５】移動ベクトル算出処理のフローを示す図である。
【図６】有効セル内における第一の時点（ａ）、第二の時点（ｂ）、及び第一の時点と第二の時点の差（ｃ）について各画素の輝度レベルに対する頻度の一例を示す図である。
【図７】（ａ）は対応セルの設定について、（ｂ）は対応セルの移動のさせ方について示す図である。
【図８】複数の有効セルが存在する場合の気象予測を行う領域の赤外画像より計算した移動ベクトル（実線）とアンサンブル予測による予測移動ベクトル（破線）との比較を示した図である。
【図９】各アンサンブル予測について、アンサンブル予測の各予測移動ベクトルと有効セルにおける移動ベクトルとの差、及び選定結果についてのデータの一例を示す図である。
【図１０】本発明における一実施の形態に係る低気圧の移動ベクトルを用いた気象予測結果の選定をタイムチャートで示した概念図である。
【符号の説明】
１  コンピュータ    ３  有効セル選定処理部
５  移動ベクトル算出処理部    ７  移動ベクトル比較選定処理部
９  出力部    １１  ＧＭＳ赤外画像データ格納部
１３  有効セル位置格納部    １５  数値予測モデル結果格納部
１７  移動ベクトル算出データ格納部    １９  比較結果データ格納部
【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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【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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