(57)【要約】【課題】複数の気象データの中からデータ同化に用いるデータとして適切な気象データを決定する。【解決手段】同化データ決定装置は、気象データ取得部、予測部、同化部、類似度特定部、および決定部を備える。気象データ取得部は、所定の領域内の複数の地点において観測された地点ごとの気象データを取得する。予測部は、気象データ取得部が取得した気象データに基づいて気象を予測する。同化部は、地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された気象を修正する。類似度特定部は、前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する。決定部は、類似度が最も高くなる組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する。【選択図】図１
2016161314.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの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気象を予測する予測部と、
前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化部と、
前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定部と、
前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定部と
を備える同化データ決定装置。
【請求項２】
前記評価地点が気象データの同化に用いられる前記組合せに含まれない前記地点である
請求項１に記載の同化データ決定装置。
【請求項３】
前記評価地点が、前記複数の地点のうち所定の領域内の注目地点に最も近い地点である
請求項２に記載の同化データ決定装置。
【請求項４】
前記領域内の気象データの予測に用いる境界条件に係る気象データを取得する境界条件取得部をさらに備え、
前記予測部は、前記境界条件取得部が取得した境界条件を用いて気象を予測し、
前記決定部は、前記境界条件取得部が前記境界条件を取得する度に、気象予測の同化に用いる地点を決定する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の同化データ決定装置。
【請求項５】
複数の期間に関連付けて、気象予測の同化に用いる地点を示す情報を記憶する同化地点記憶部をさらに備え、
前記決定部は、前記気象予測の同化に用いる地点を前記期間のそれぞれについて決定し、当該期間に関連付けて、決定した前記気象予測の同化に用いる地点を前記同化地点記憶部に記録する
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の同化データ決定装置。
【請求項６】
注目地点ごとに、気象予測の同化に用いる地点を示す情報を記憶する同化地点記憶部をさらに備え、
前記決定部は、前記気象予測の同化に用いる地点を前記注目地点のそれぞれについて決定し、当該注目地点に関連付けて、決定した前記気象予測の同化に用いる地点を前記同化地点記憶部に記録する
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の同化データ決定装置。
【請求項７】
所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの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気象を予測する予測部と、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の同化データ決定装置が決定した地点において観測された気象データを取得する同化データ取得部と、
前記同化データ取得部が取得した気象データに基づいて、予測された前記気象を修正する同化部と
を備える気象予測装置。
【請求項８】
所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの気象データを取得する気象データ取得ステップと、
取得した前記気象データに基づいて気象を予測する予測ステップと、
前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化ステップと、
前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定ステップと、
前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定ステップと
を備える同化データ決定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの気象データを取得する気象データ取得部、
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気象を予測する予測部、
前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化部、
前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定部、
前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同化データ決定装置、気象予測装置、同化データ決定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
気象学の分野において、コンピュータを用いて気象状況をシミュレートすることで気象を予測する数値予報という技術が知られている。数値予報は、運動方程式、熱力学方程式、水蒸気保存則、および質量保存則などの基礎方程式に基づく気象モデルを用いて、気象を予測する技術である。当該気象モデルは、気象の観測対象領域内におけるある時刻の気象の観測データを初期条件とし、観測対象領域外の気象の観測データを臨界条件とすることで算出される。
【０００３】
一般的に、初期条件は、観測対象領域内の全ての計算点について与えられるものではないため、初期条件が与えられない計算点における予測の精度が低くなる可能性がある。気象予測の精度を向上させる技術として、データ同化という技術が知られている（例えば特許文献１、２を参照）。データ同化は、気象モデルに基づいて計算された予測値と、観測対象領域内の気象の観測データとを用いて、予測値を修正する技術である。データ同化の方法としては、ナッジング法、変分法などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−０６０４４３号公報
【特許文献２】特開２００７−３０４０８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
データ同化には、観測対象領域内の複数の地点に係る観測データを用いることができる。他方、観測データが観測される地点によっては、当該観測データをデータ同化に用いることで計算領域全体の場を乱すことがある。以下にデータ同化により計算領域全体の場を乱す場合がある理由を説明する。
【０００６】
ある地点における気象は、周囲の他の地点の気象状態に加え、当該地点の地形、および建造物の有無などの地理的な影響を受ける。例えば高い建造物に囲まれた地点の観測データをデータ同化に用いると、当該地点の近傍であって建造物を隔てた地点の予測誤差が大きくなってしまう可能性がある。
本発明の目的は、複数の気象データの中からデータ同化に用いるデータとして適切な気象データを決定する同化データ決定装置、気象予測装置、同化データ決定方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、同化データ決定装置は、所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの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気象を予測する予測部と、前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化部と、前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定部と、前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定部とを備える。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る同化データ決定装置は、前記評価地点が気象データの同化に用いられる前記組合せに含まれない前記地点である。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、第２の態様に係る同化データ決定装置は、前記評価地点が、前記複数の地点のうち所定の領域内の注目地点に最も近い地点である。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、第１から第３の何れかの態様に係る同化データ決定装置は、前記領域内の気象データの予測に用いる境界条件に係る気象データを取得する境界条件取得部をさらに備え、前記予測部は、前記境界条件取得部が取得した境界条件を用いて気象を予測し、前記決定部は、前記境界条件取得部が前記境界条件を取得する度に、気象予測の同化に用いる地点を決定する。
【００１１】
本発明の第５の態様によれば、第１から第４の何れかの態様に係る同化データ決定装置は、複数の期間に関連付けて、気象予測の同化に用いる地点を示す情報を記憶する同化地点記憶部をさらに備え、前記決定部は、前記気象予測の同化に用いる地点を前記期間のそれぞれについて決定し、当該期間に関連付けて、決定した前記気象予測の同化に用いる地点を前記同化地点記憶部に記録する。
【００１２】
本発明の第６の態様によれば、第１から第５の何れかの態様に係る同化データ決定装置は、注目地点ごとに、気象予測の同化に用いる地点を示す情報を記憶する同化地点記憶部をさらに備え、前記決定部は、前記気象予測の同化に用いる地点を前記注目地点のそれぞれについて決定し、当該注目地点に関連付けて、決定した前記気象予測の同化に用いる地点を前記同化地点記憶部に記録する。
【００１３】
本発明の第７の態様によれば、気象予測装置は、所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの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気象を予測する予測部と、第１から第６の何れかの態様に係る同化データ決定装置が決定した地点において観測された気象データを取得する同化データ取得部と、前記同化データ取得部が取得した気象データに基づいて、予測された前記気象を修正する同化部とを備える。
【００１４】
本発明の第８の態様によれば、同化データ決定方法は、所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの気象データを取得する気象データ取得ステップと、取得した前記気象データに基づいて気象を予測する予測ステップと、前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化ステップと、前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定ステップと、前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定ステップとを備える。
【００１５】
本発明の第９の態様によれば、プログラムは、コンピュータを、所定の領域内の複数の地点において観測された前記地点ごとの気象データを取得する気象データ取得部、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気象を予測する予測部、前記地点の組合せごとに、当該組合せに係る前記地点の気象データを同化に用いて、予測された前記気象を修正する同化部、前記複数の地点に含まれる少なくとも１つの前記地点である評価地点における、修正された前記気象と取得された前記気象データが示す気象との類似度を特定する類似度特定部、前記類似度が最も高くなる前記組合せに係る地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する決定部として機能させる。
【発明の効果】
【００１６】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、同化データ決定装置は、複数の気象データの組合せのうち、所定の評価地点における気象データとの誤差が最も小さくなるものを、同化データに決定する。これにより、同化データ決定装置は、複数の気象データの中からデータ同化に用いるデータとして適切な気象データを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】第１の実施形態に係る気象予測装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】気象予測の概要を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る同化データの決定方法を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る気象予測方法を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係る同化データの決定方法を示すフローチャートである。
【図６】第３の実施形態に係る気象予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図７】第３の実施形態に係る気象予測方法を示すフローチャートである。
【図８】第４の実施形態に係る気象予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図９】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る気象予測装置の構成を示す概略ブロック図である。
第１の実施形態に係る気象予測装置１００は、ＧＰＶ取得部１０１、ＧＰＶ記憶部１０２、観測データ取得部１０３、評価地点決定部１０４、予測部１０５、同化部１０６、類似度特定部１０７、同化データ決定部１０８、出力部１０９を備える。本実施形態に係る気象予測装置１００は、所定の観測対象領域内の複数の地点における気象を予測する。気象予測装置１００は、同化データ決定装置の一例である。
【００１９】
ＧＰＶ取得部１０１は、複数の地点における複数時刻の気象予報データであるＧＰＶ（Grid Point Value：格子点値）を取得する。ＧＰＶの例としては、５ｋｍ間隔の格子点のそれぞれにおける、３時間ごとの時刻の気象予報データが挙げられる。つまり、ＧＰＶは、複数の地点および複数の時刻に係る気象データを含む気象データ群である。またこの例においては、ＧＰＶは、３時間ごとに最新の情報に更新される。ＧＰＶは、気象予測装置１００とは別の数値予測装置によって算出された予報データである。ＧＰＶは、例えば、日本国の気象業務支援センターから取得することができる。ＧＰＶには、ある地点における気象を示す気象情報が含まれる。ＧＰＶ取得部１０１が取得するＧＰＶは、気象予測モデルの初期条件および境界条件に用いられる。ＧＰＶ取得部１０１は、境界条件取得部の一例である。
ＧＰＶ記憶部１０２は、ＧＰＶ取得部１０１が取得したＧＰＶを取得時刻に関連付けて記憶する。
【００２０】
観測データ取得部１０３は、複数の地点における気象の観測データを取得する。観測データは、例えば気象予測装置１００の利用者が所有する観測装置、公的機関が所有する観測装置、およびその他の観測装置が観測した気象データである。観測データには、ある地点における気象を示す気象情報と、当該気象情報の観測誤差を示す誤差情報とが含まれる。当該誤差情報は、共分散行列により表される。観測データ取得部１０３が取得する観測データは、データ同化に用いられる。観測データ取得部１０３は、同化データ取得部の一例である。
【００２１】
評価地点決定部１０４は、観測データが観測された地点の中から、同化データの適格性の評価に用いる地点である評価地点を決定する。具体的には、評価地点決定部１０４は、利用者から観測対象領域内において、気象予測の精度を担保すべき地点である注目地点の入力を受け付け、観測データが観測された地点のうち当該注目地点に最も近い地点を、評価地点に決定する。なお、注目すべき範囲が観測対象領域内の広範囲にわたる場合には、複数の地点の組み合わせを評価地点としても良い。
予測部１０５は、観測データ取得部１０３が取得した観測データを初期条件および境界条件として、気象予測モデルを生成する。予測部１０５は、生成した気象予測モデルに基づいて、複数の地点の複数時刻の気象を予測する。
【００２２】
同化部１０６は、同化データ決定部が特定した組合せに係る観測データを用いて、予測部１０５が予測した評価地点に係る気象データを修正する。
類似度特定部１０７は、同化部１０６が修正した評価地点に係る気象データと、観測データ取得部１０３が取得し評価地点に係る気象データとの類似度を特定する。
同化データ決定部１０８は、観測データ取得部１０３が取得した観測データのうち、評価地点に係るもの以外の観測データの組合せを特定する。つまり、評価地点は、気象データの同化に用いられる組合せに含まれない地点である。同化データ決定部１０８は、特定した観測データの組合せのうち、類似度特定部１０７が特定した類似度が最も高くなるものを、気象予測の同化に用いる観測データである同化データに決定する。つまり、同化データ決定部１０８は、特定した観測データの組合せのうち、類似度特定部１０７が特定した類似度が最も高くなる地点を、気象予測の同化に用いる地点に決定する。
出力部１０９は、同化データ決定部１０８が決定した同化データを用いて同化部１０６が修正した予測データを、出力する。予測データの出力の例としては、外部装置への送信、記録媒体への記録、ディスプレイへの表示、印刷、および音声出力などが挙げられる。
【００２３】
本実施形態に係る気象予測装置１００による気象予測について説明する。
図２は、気象予測の概要を示す図である。
予測部１０５は、観測対象領域Ｒ内の複数の地点における気象を予測する。例えば、観測対象領域Ｒは１０ｋｍ四方の領域であり、予測部１０５は、観測対象領域Ｒ内を１０ｍ毎に区切った格子点における気象を予測する。
予測部１０５は、ＧＰＶ記憶部１０２が記憶するＧＰＶに含まれる気象データのうち、予測の初期時刻、および観測対象領域Ｒ内の地点に係るもの（図２のｇ１）を空間内挿補間することで、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象（初期条件）を推定する。
【００２４】
次に、同化部１０６は、観測データ取得部１０３が取得した複数の観測データのうち、予測の初期時刻に係るもの（図２のｏ）を用いて、予測の初期条件に係る気象を修正する。例えば、同化部１０６は、ナッジング法に基づいてデータ同化を行う場合、予測部１０５が推定した観測対象領域Ｒ内の気象に、観測データ取得部１０３が取得した複数の観測データのうち、予測の初期時刻に係るものを空間内挿補間することで、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象を修正する。また例えば、同化部１０６は、変分法に基づいてデータ同化を行う場合、ＧＰＶの誤差を示す共分散行列と観測データの誤差を示す共分散行列とを用いて、誤差が最小になるように、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象（初期条件）を修正する。ＧＰＶの誤差を示す共分散行列は、ＧＰＶの誤差を推定て別途算出しておく値である。具体的には、同化部１０６は、変分法に基づいてデータ同化を行う場合、以下に示す式（１）に基づいて、評価関数Ｊ（Ａ）が最小になるように、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象Ａを修正する。
【００２５】
【数１】
2016161314.tif 000003
【００２６】
ｘは、予測部１０５による気象の計算値である。ｙは、観測データが示す気象に係る値である。Ｂは、予測部１０５による予測の誤差を示す共分散行列である。Ｒは、観測データの誤差を示す共分散行列である。
【００２７】
次に、同化部１０６が初期条件を修正すると、予測部１０５は、ＧＰＶ記憶部１０２が記憶するＧＰＶに含まれる気象データのうち、観測対象領域Ｒ外かつ観測対象領域Ｒに隣接する地点に係るもの（図２のｇ２）を、空間内挿補間することで、観測対象領域Ｒ外の地点の気象（境界条件）を推定する。次に、予測部１０５は、同化部１０６が修正した初期条件と、初期時刻以降の時刻に係る境界条件とを、気象モデルにあてはめて計算することで、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象の時系列を予測する。
このように、本実施形態に係る気象予測装置１００は、観測データにより修正した気象データに基づいて観測対象領域Ｒにおける気象を予測することができる。
【００２８】
次に、本実施形態に係る気象予測装置１００による同化データの決定方法および当該同化データを用いた気象予測方法について説明する。
図３は、第１の実施形態に係る同化データの決定方法を示すフローチャートである。
気象予測装置１００のＧＰＶ取得部１０１は、ＧＰＶの更新のタイミングで、外部装置からＧＰＶを取得する（ステップＳ１）。ＧＰＶ取得部１０１は、取得したＧＰＶをＧＰＶ記憶部１０２に記録する。
予測部１０５は、ＧＰＶ記憶部１０２が記憶するＧＰＶのうち、気象予測期間の開始時刻より前の時刻に更新されたＧＰＶを読み出す（ステップＳ２）。例えば、気象予測期間の開始時刻が１４時３０分である場合、予測部１０５は、１１時３０分に更新されたＧＰＶを読み出す。次に、観測データ取得部１０３は、読み出したＧＰＶに含まれる気象データの時刻のうち最も古い時刻以降の観測データを取得する（ステップＳ３）。
【００２９】
次に、評価地点決定部１０４は、観測データが観測された地点のうち、予め利用者より入力されている注目地点に最も近い地点または注目範囲内の複数の地点を、評価地点に決定する（ステップＳ４）。次に、同化データ決定部１０８は、観測データが観測された地点のうち評価地点以外の地点の組合せのパターンを特定する（ステップＳ５）。例えば、観測データが観測された地点が地点Ａ、地点Ｂ、地点Ｃおよび地点Ｄである場合において、評価地点が地点Ｄである場合、同化データ決定部１０８は、地点Ａのみのパターン、地点Ｂのみのパターン、地点Ｃのみのパターン、地点Ａおよび地点Ｂのパターン、地点Ａおよび地点Ｃのパターン、地点Ｂおよび地点Ｃのパターン、ならびに地点Ａ、地点Ｂおよび地点Ｃのパターンの７パターンの組合せを特定する。
【００３０】
次に、気象予測装置１００は、同化データ決定部１０８が特定した組合せを１つずつ選択し、選択した組合せについて以下に示すステップＳ７〜ステップＳ１０の処理を実行する（ステップＳ６）。
予測部１０５は、読み出したＧＰＶに含まれる気象データのうち、最も古い時刻に係るものに基づいて、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象データ（初期条件）を推定する（ステップＳ７）。つまり、予測部１０５は、ＧＰＶに含まれる気象データの時刻のうち最も古い時刻を初期時刻として初期条件を特定する。次に、同化部１０６は、ステップＳ８で選択された組合せに係る観測データを用いて、予測部１０５が推定した気象データを修正する（ステップＳ８）。次に、予測部１０５は、修正された気象データを用いて、初期時刻から気象予測期間の開始時刻までの気象を予測する（ステップＳ９）。次に、類似度特定部１０７は、予測部１０５が予測した気象のうち評価地点に係るものと、観測データ取得部１０３が取得した観測データのうち評価地点に係るものとの類似度を算出する（ステップＳ１０）。類似度の算出方法としては、例えば以下に示す方法が挙げられる。類似度特定部１０７は、気象データに含まれる各気象要素および各時刻について、予測結果と観測データとの差を算出する。気象要素の例としては、気温、気圧、風向、風速、降水量、日射量などが挙げられる。次に、類似度特定部１０７は、各気象要素の差を正規化し、その平均値を類似度として算出する。この場合、類似度の値が小さいほど類似度が高いことを示す。類似度特定部１０７は、ステップＳ４において注目範囲内の複数の地点を評価地点に決定した場合、最小二乗誤差等の統計値に基づいて類似度を算出する。
なお、類似度特定部１０７は、必ずしもすべての気象要素および時刻に基づいて類似度を算出しなくても良い。例えば、他の実施形態に係る類似度特定部１０７は、気温の差のみに基づいて類似度を算出しても良い。また他の実施形態に係る類似度特定部１０７は、気象予測期間の開始時刻に係る気象要素のみに基づいて類似度を算出しても良い。また他の実施形態に係る類似度特定部１０７は、各気象要素および各時刻に重み付けをして類似度を算出しても良い。
【００３１】
気象予測装置１００が、同化データ決定部１０８が特定した全ての組合せについて類似度を算出すると、同化データ決定部１０８は、類似度特定部１０７が特定した類似度のうち最も類似度が高いものを特定する（ステップＳ１１）。そして、同化データ決定部１０８は、特定した類似度に係る観測データの組合せを、同化データの組合せに決定する（ステップＳ１２）。
【００３２】
このように、本実施形態によれば、気象予測装置１００は、評価地点の過去の気象との誤差が最も小さくなる観測データの組合せを、同化データに決定する。これにより、気象予測装置１００は、データ同化に適切な観測データを同化データとして決定することができる。
また、本実施形態に係る評価地点は、観測データが観測される地点のうち注目地点に最も近いものである。これにより、本実施形態によれば、気象予測装置１００は、特に注目地点に係る気象の予測が正確になるように、同化データを決定することができる。
【００３３】
なお、本実施形態では、同化データ決定部１０８が、観測データのうち評価地点に係るもの以外の観測データの組合せを同化データの候補とするが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、同化データ決定部１０８が、観測データのうち評価地点に係るものを含む観測データの組合せを同化データの候補としても良い。なお、評価地点が同化データの候補に含まれる場合、同化データとしての適性に関わらず類似度が高くなりやすい。そのため、観測データのうち評価地点に係るもの以外の観測データの組合せを同化データの候補とする場合、同化データ決定部１０８は、より正確に適切な同化データを決定することができる。
【００３４】
図４は、第１の実施形態に係る気象予測方法を示すフローチャートである。
同化データ決定部１０８が同化データを決定すると、予測部１０５は、ＧＰＶ記憶部１０２から最新のＧＰＶを読み出す（ステップＳ１２）。次に、予測部１０５は、読み出したＧＰＶに含まれる気象データのうち、気象予測期間の開始時刻に係るものに基づいて、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象データ（初期条件）を推定する（ステップＳ１３）。次に、同化部１０６は、同化データ決定部１０８が決定した同化データを用いて、予測部１０５が推定した気象データを修正する（ステップＳ１４）。次に、予測部１０５は、修正された気象データを用いて、気象予測期間の開始時刻から気象予測期間の終了時刻までの気象を予測する（ステップＳ１５）。そして、出力部１０９は、予測部１０５が予測した気象予測期間の開始時刻から気象予測期間の終了時刻までの気象を示す気象データを出力する（ステップＳ１６）。
これにより、本実施形態に係る気象予測装置１００は、観測対象領域Ｒ内の気象を精度よく予測することができる。
【００３５】
《第２の実施形態》
第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態に係る気象予測装置１００は、観測データのうち評価地点に係るもの以外の観測データの組合せを同化データの候補とする。これに対し、第２の実施形態に係る気象予測装置１００は、全ての観測データの組合せを同化データの候補とする。
【００３６】
第２の実施形態に係る気象予測装置１００の構成は、図１に示すように第１の実施形態と同じである。第２の実施形態に係る気象予測装置１００は、第１の実施形態と評価地点決定部１０４および同化データ決定部１０８の動作が異なる。
【００３７】
図５は、第２の実施形態に係る同化データの決定方法を示すフローチャートである。
気象予測装置１００のＧＰＶ取得部１０１は、ＧＰＶの更新のタイミングで、外部装置からＧＰＶを取得する（ステップＳ１０１）。ＧＰＶ取得部１０１は、取得したＧＰＶをＧＰＶ記憶部１０２に記録する。
予測部１０５は、ＧＰＶ記憶部１０２が記憶するＧＰＶのうち、気象予測期間の開始時刻より前の時刻に更新されたＧＰＶを読み出す（ステップＳ１０２）。次に、観測データ取得部１０３は、読み出したＧＰＶに含まれる気象データの時刻のうち最も古い時刻以降の観測データを取得する（ステップＳ１０３）。
次に、評価地点決定部１０４は、観測データが観測された地点を１つずつ評価地点として選択し、選択した評価地点について以下に示すステップＳ１０５〜ステップＳ１１０の処理を実行する（ステップＳ１０４）。
【００３８】
同化データ決定部１０８は、観測データが観測された地点のうち評価地点以外の地点の組合せのパターンを特定する（ステップＳ１０５）。次に、気象予測装置１００は、同化データ決定部１０８が特定した組合せを１つずつ選択し、選択した組合せについて以下に示すステップＳ１０７〜ステップＳ１１０の処理を実行する（ステップＳ１０６）。
【００３９】
予測部１０５は、読み出したＧＰＶに含まれる気象データのうち、最も古い時刻に係るものに基づいて、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象データ（初期条件）を推定する（ステップＳ１０７）。次に、同化部１０６は、ステップＳ１０８で選択された組合せに係る観測データを用いて、予測部１０５が推定した気象データを修正する（ステップＳ１０８）。次に、予測部１０５は、修正された気象データを用いて、初期時刻から気象予測期間の開始時刻までの気象を予測する（ステップＳ１０９）。次に、類似度特定部１０７は、予測部１０５が予測した気象のうち評価地点に係るものと、観測データ取得部１０３が取得した観測データのうち評価地点に係るものとの類似度を算出する（ステップＳ１１０）。次に、類似度特定部１０７は、各気象要素の差を正規化し、その平均値を類似度として算出する。
【００４０】
気象予測装置１００が、評価地点決定部１０４が選択した全ての評価地点および同化データ決定部１０８が特定した全ての組合せについて類似度を算出すると、同化データ決定部１０８は、類似度特定部１０７が特定した類似度のうち最も類似度が高いものを特定する（ステップＳ１１１）。そして、同化データ決定部１０８は、特定した類似度に係る観測データの組合せを、同化データの組合せに決定する（ステップＳ１１２）。
これにより、気象予測装置１００は、全ての観測データの組合せの中から、データ同化に適切な観測データを同化データとして抽出することができる。
【００４１】
《第３の実施形態》
第３の実施形態について説明する。
図６は、第３の実施形態に係る気象予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
第１の実施形態および第２の実施形態に係る気象予測装置１００は、同化データの決定と、当該同化データを用いた気象予測との両方を行う。これに対し、第３の実施形態においては、同化データ決定装置２００が同化データの決定を行い、気象予測装置１００が当該同化データを用いた気象予測を行う。
【００４２】
第３の実施形態に係る気象予測装置１００は、第１の実施形態に係るＧＰＶ記憶部１０２、評価地点決定部１０４、類似度特定部１０７、同化データ決定部１０８を備えない。また第３の実施形態に係る気象予測装置１００は、第１の実施形態に係る観測データ取得部１０３に代えて同化データ取得部１１０を備える。
同化データ取得部１１０は、同化データ決定装置２００から、データ同化に用いる気象情報である同化データを取得する。
【００４３】
同化データ決定装置２００は、ＧＰＶ取得部２０１、ＧＰＶ記憶部２０２、観測データ取得部２０３、評価地点決定部２０４、予測部２０５、同化部２０６、類似度特定部２０７、同化データ決定部２０８を備える。
ＧＰＶ取得部２０１は、複数の地点における複数時刻の気象予報データであるＧＰＶを取得する。ＧＰＶ取得部２０１は、境界条件取得部の一例である。
ＧＰＶ記憶部２０２は、ＧＰＶ取得部２０１が取得したＧＰＶを取得時刻に関連付けて記憶する。
観測データ取得部２０３は、複数の地点における気象の観測データを取得する。
評価地点決定部２０４は、観測データが観測された地点の中から、同化データの適格性の評価に用いる地点である評価地点を決定する。
予測部２０５は、観測データ取得部２０３が取得した観測データを初期条件および境界条件として、気象予測モデルを生成する。
同化部２０６は、観測データ取得部２０３が取得した観測データのうち、評価地点に係るもの以外の観測データの組合せを特定する。同化部２０６は、特定した組合せに係る観測データを用いて、予測部２０５が予測した評価地点に係る気象データを修正する。
類似度特定部２０７は、同化部２０６が修正した評価地点に係る気象データと、観測データ取得部２０３が取得し評価地点に係る気象データとの類似度を特定する。
同化データ決定部２０８は、同化部２０６が特定した観測データの組合せのうち、類似度特定部２０７が特定した類似度が最も高くなるものを、気象予測の同化に用いる観測データである同化データに決定する。同化データ決定部２０８は、決定した同化データを気象予測装置１００に出力する。同化データ決定部２０８は、ＧＰＶ取得部２０１が新たなＧＰＶを取得する度に、気象予測の同化に用いる同化データを決定する。つまり、同化データ決定部２０８は、境界条件が更新される度に、気象予測の同化に用いる地点を決定する。
同化データ決定装置２００による同化データの決定方法は、第１の実施形態と同じである。
【００４４】
図７は、第３の実施形態に係る気象予測方法を示すフローチャートである。
同化データ決定装置２００が同化データを決定すると同化データ取得部１１０は、同化データ決定装置２００から同化データを取得する（ステップＳ２０１）。ＧＰＶ取得部１０１は、外部装置からＧＰＶを取得する（ステップＳ２０２）。なお、同化データ決定装置２００がＧＰＶの更新の度に同化データを決定するため、ステップＳ２０２でＧＰＶ取得部１０１が取得するＧＰＶは、常に最新のＧＰＶである。
次に、予測部１０５は、取得したＧＰＶに含まれる気象データのうち、気象予測期間の開始時刻に係るものに基づいて、観測対象領域Ｒ内の各格子点に係る気象データ（初期条件）を推定する（ステップＳ２０３）。次に、同化部１０６は、同化データ取得部１１０が取得した同化データを用いて、予測部１０５が推定した気象データを修正する（ステップＳ２０４）。次に、予測部１０５は、修正された気象データを用いて、気象予測期間の開始時刻から気象予測期間の終了時刻までの気象を予測する（ステップＳ２０５）。そして、出力部１０９は、予測部１０５が予測した気象予測期間の開始時刻から気象予測期間の終了時刻までの気象を示す気象データを出力する（ステップＳ２０６）。
【００４５】
このように、本実施形態によれば、同化データ決定装置２００は、ＧＰＶが更新される度に、気象予測の同化に用いる同化データを決定する。これにより、気象予測装置１００は、常に精度が向上するようにデータ同化を行うことができる。
【００４６】
《第４の実施形態》
一般的に、観測対象領域Ｒにおける気象は、季節ごとに定期的な変動を有する。そのため、気象予測装置１００が、気象を予測する場合、同じ季節の過去の気象予測のデータ同化に用いた地点を、同化データに係る地点とすることで、気象予測の精度が向上する蓋然性が高い。そこで第４の実施形態に係る気象予測システム１は、気象予測の対象となる期間に基づいて同化データを決定する。
【００４７】
図８は、第４の実施形態に係る気象予測システムの構成を示す概略ブロック図である。
第４の実施形態に係る気象予測システム１は、第３の実施形態と同様に気象予測装置１００および同化データ決定装置２００を備える。第４の実施形態に係る気象予測装置１００は、第３の実施形態の構成に加え、同化地点記憶部１１１をさらに備える。第４の実施形態に係る気象予測装置１００は、第３の実施形態に係る同化データ取得部１１０に代えて観測データ取得部１０３を備える。第４の実施形態に係る気象予測装置１００は、第３の実施形態と同化部１０６の動作が異なる。第４の実施形態に係る同化データ決定装置２００は、第３の実施形態と同化データ決定部２０８の動作が異なる。
【００４８】
同化地点記憶部１１１は、期間および注目地点に関連付けて、当該期間および当該注目地点についての気象予測の同化に用いる地点を記憶する。同化地点記憶部１１１が記憶する期間の例としては、季節、月ごとの期間、週ごとの期間が挙げられる。同化地点記憶部１１１が記憶する注目地点の例としては、観測対象領域Ｒ内の小領域が挙げられる。この場合、同化部１０６は、注目地点が属する小領域に関連付けられた地点を、同化に用いる地点に決定する。
【００４９】
同化部１０６は、気象予測期間および注目地点に基づいて、観測データ取得部が取得した観測データを用いて予測部１０５が推定した気象データを修正する。具体的には、同化部１０６は、同化地点記憶部１１１が記憶する期間の中から、気象予測期間の開始時刻が属する期間を特定する。次に同化部１０６は、特定した期間および注目地点に関連付けられた地点の情報を同化地点記憶部１１１から読み出す。そして、同化部１０６は、観測データ取得部１０３が取得した観測データのうち、読み出した地点において観測されたものを用いて、予測部１０５が推定した気象データを修正する。
【００５０】
同化データ決定部２０８は、観測データが観測される地点のうち、評価地点以外の地点の組合せを特定する。同化データ決定部２０８は、特定した地点の組合せのうち、類似度特定部２０７が特定した類似度が最も高くなるものを、気象予測の同化に用いる地点に決定する。同化データ決定部２０８は、複数の期間および複数の注目地点のそれぞれについて、気象予測の同化に用いる地点を決定する。同化データ決定部２０８は、決定した地点の情報を、決定に用いた期間および注目地点に関連付けて同化地点記憶部１１１に記録する。
【００５１】
このように、本実施形態によれば、気象予測装置１００は、同化地点記憶部１１１が記憶する情報に基づいてデータ同化を実施する。したがって、同化データ決定装置２００は、同化地点記憶部１１１への情報の記録以降、計算処理を行う必要が無い。これにより、本実施形態に係る気象予測システム１は、適切な同化データを特定するための計算量を削減することができる。
【００５２】
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、第１から第３の実施形態では、同化データ決定部１０８および同化データ決定部２０８が、複数の観測データのなかからデータ同化に用いる観測データを決定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、第４の実施形態のように、観測データが観測される複数の地点のなかからデータ同化に用いる地点を決定しても良い。
【００５３】
また上述した実施形態では、気象予測装置１００がＧＰＶを初期条件および境界条件に用い、観測データを同化データに用いる場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、気象予測装置１００がＧＰＶを同化データに用いても良い。また他の実施形態では、気象予測装置１００が観測データを初期条件および境界条件に用いても良い。
【００５４】
図９は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。
上述の気象予測装置１００および同化データ決定装置２００は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２または補助記憶装置９０３に確保する。
【００５５】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。
【００５６】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組合せで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００５７】
１００  気象予測装置
２００  同化データ決定装置
１０１、２０１  ＧＰＶ取得部
１０２、２０２  ＧＰＶ記憶部
１０３、２０３  観測データ取得部
１０４、２０４  評価地点決定部
１０５、２０５  予測部
１０６、２０６  同化部
１０７、２０７  類似度特定部
１０８、２０８  同化データ決定部
９００  コンピュータ
９０１  ＣＰＵ
９０２  主記憶装置
９０３  補助記憶装置
９０４  インタフェース
【図１】
2016161314.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2016161314.tif 000008
【図６】
2016161314.tif 000009
【図７】
2016161314.tif 000010
【図８】
2016161314.tif 000011
【図９】
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