(57)【要約】【課題】  気象現象の解析に必要な一組の３次元データを、短時間で取得することにより、竜巻のような極短時間で発生する顕著気象現象であっても、高い確度で予測する。【解決手段】  実施形態によれば、システムは、レーダを用いて、上空へ向けてレーダ波を照射し、レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、反射波または散乱波から、気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得する取得手段と、繰り返し取得される各３次元データから、気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行う解析手段と、解析の結果に基づき、特異的な時間変化が検出された場合、気象現象が発生する可能性の有無を判定する判定手段と、を備える。【選択図】図３
2017134062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダを用いて、気象現象が発生する可能性の有無を判定するシステムであって、
上空へ向けてレーダ波を照射し、前記レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、前記反射波または散乱波から、前記気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、前記気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得する取得手段と、
前記繰り返し取得される各３次元データから、前記気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行う解析手段と、
前記解析の結果に基づき、前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象が発生する可能性の有無を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記レーダは、フェーズドアレイ気象レーダを含むことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記解析手段は、前記パラメータの時間に対する特異的な変曲点を検出することを特徴とする請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記パラメータは、複数のパラメータを含み、
前記解析手段は、前記複数のパラメータの各々に関して前記特異的な時間変化を検出し、
前記判定手段は、前記解析手段によって前記特異的な時間変化が検出された回数に応じて前記気象現象の発生の可能性の高低を表わすレベルを決定し、前記決定されたレベルに基づいて、前記気象現象の発生の可能性の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のシステム。
【請求項５】
前記判定手段によって前記気象現象の発生の可能性があると判定された場合、前記気象現象の発生の可能性に関する情報を提示する提示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のシステム。
【請求項６】
レーダを用いて、気象現象が発生する可能性の有無を判定する方法であって、
気象現象の発生に関連する範囲をカバーする上空へ向けてレーダ波を照射し、前記レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、前記反射波または散乱波から、前記気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、前記気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得し、
前記繰り返し取得される各３次元データから、前記気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行い、
前記解析の結果に基づき、前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象が発生する可能性の有無を判定する、
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
前記レーダは、フェーズドアレイ気象レーダを含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記解析を行うことは、前記パラメータの時間に対する特異的な変曲点を検出することを含むことを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
前記パラメータは、複数のパラメータを含み、
前記解析を行うことは、前記複数のパラメータの各々に関して前記特異的な時間変化を検出することを含み、
前記判定することは、前記特異的な時間変化が検出された回数に応じて前記気象現象の発生の可能性の高低を表わすレベルを決定し、前記決定されたレベルに基づいて、前記気象現象の発生の可能性の有無を判定することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記気象現象の発生の可能性があると判定された場合、前記気象現象の発生の可能性に関する情報を提示することをさらに含むことを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
レーダを用いて、気象現象が発生する可能性の有無を判定するシステムであって、
上空へ向けてレーダ波を照射し、前記レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、前記反射波または散乱波から、前記気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、全方位に対して前記一連の３次元データを取得する第１のモードまたは前記気象現象の発生に関連する所定の方位に対して前記一連の３次元データを取得する第２のモードで、繰り返し取得する取得手段と、
前記第１のモードまたは前記第２のモードで前記繰り返し取得される各３次元データから、前記気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行う解析手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、前記第１のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替える切替手段と、
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、前記第１のモードまたは前記第２のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象が発生する可能性の有無を判定する第１の判定手段と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記レーダは、パラボラ型の気象レーダを含むことを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記解析手段による前記解析の結果に基づき、前記第１のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に、前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能か否かを判定する第２の判定手段をさらに備え、
前記切替手段は、前記第２の判定手段によって前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能ではないと判定された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替え、前記第２の判定手段によって前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能であると判定された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替えることなく、前記第１のモードを維持する、ことを特徴とする請求項１１または１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記切替手段は、前記解析手段による前記解析の結果に基づき、前記第２のモードで前記特異的な時間変化が検出されない場合、前記第２のモードから前記第１のモードに切替える、ことを特徴とする請求項１１乃至１３の何れか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
レーダを用いて、気象現象が発生する可能性の有無を判定する方法であって、
上空へ向けてレーダ波を照射し、前記レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、前記反射波または散乱波から、前記気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、全方位に対して前記一連の３次元データを取得する第１のモードまたは前記気象現象の発生に関連する所定の方位に対して前記一連の３次元データを取得する第２のモードで、繰り返し取得し、
前記第１のモードまたは前記第２のモードで前記繰り返し取得される各３次元データから、前記気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行い、
前記解析の結果に基づき、前記第１のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替え、
前記解析の結果に基づき、前記第１のモードまたは前記第２のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象が発生する可能性の有無を判定する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
前記解析の結果に基づき、前記第１のモードで前記特異的な時間変化が検出された場合、前記気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に、前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能か否かを判定することをさらに備え、
前記切替えることは、前記一連の３次元データを取得可能か否かを判定することによって前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能ではないと判定された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替え、前記一連の３次元データを取得可能か否かを判定することによって前記第１のモードで前記一連の３次元データを取得可能であると判定された場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切替えることなく、前記第１のモードを維持する、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記切替えることは、前記解析の結果に基づき、前記第２のモードで前記特異的な時間変化が検出されない場合、前記第２のモードから前記第１のモードに切替える、ことを特徴とする請求項１５または１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、気象現象の発生可能性を判定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、パラボラ型の気象レーダによって取得されるデータを用いて、気象現象が予測されている。例えば、この種のパラボラ型の気象レーダによれば、降水雲の２次元的な特徴を表わすデータが取得される。そして、この取得されたデータに基づき、降水雲等の気象現象の発生可能性が評価される等といった、気象現象の予測がなされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−５２０１２７号公報
【特許文献２】ＷＯ２０１５／００５０２０号公報
【特許文献３】特開２０１０−２４９５５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、降水雲のような気象現象の様態は３次元的な特徴を有している。そのため、２次元的な特徴に基づき、様々な気象現象を高い確度で予測することは困難であるという問題がある。
【０００５】
また、パラボラ型の気象レーダを用いて降水雲等の様態を３次元的に解析するために必要なレーダデータを得るためには、例えば５〜１０分程度の時間を要する。そのため、パラボラ型の気象レーダを用いて取得された降水雲等の３次元的な様態に基づき、竜巻のような１分程度の極短時間で発生する顕著気象現象の発生可能性を予測することは困難であるという問題もある。
【０００６】
また、パラボラ型の気象レーダ以外のレーダを用いて、３次元データを取得する場合でも、気象現象の解析に必要な一組の３次元データの取得に要する時間、すなわち時間分解能が、竜巻のような極短時間で発生する顕著気象現象の発生可能性を予測できるほど高くはないという問題がある。
【０００７】
そのため、このような従来の技術を用いた場合、竜巻のような極短時間で発生する顕著気象現象の発生可能性の予測が外れ、発生の予測を見誤る恐れがある。
【０００８】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、気象現象の解析に必要な一組の３次元データを、短時間で取得することによって、竜巻のような極短時間で発生する顕著気象現象であっても、高い確度で予測することを可能にしたシステムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態のシステムは、レーダを用いて、気象現象が発生する可能性の有無を判定する気象現象発生可能性判定システムであって、取得手段と、解析手段と、判定手段とを備えることを特徴とする。取得手段は、レーダを用いて、上空へ向けてレーダ波を照射し、レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、反射波または散乱波から、気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得する。解析手段は、繰り返し取得される各３次元データから、気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行う。判定手段は、解析の結果に基づき、特異的な時間変化が検出された場合、気象現象が発生する可能性の有無を判定する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用された気象現象発生可能性判定システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻発生予測部の構成例を示す図である。
【図３】図３は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻発生可能性解析部の構成例を示す図である。
【図４】図４は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻予兆検知処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻予兆検知処理において用いられる竜巻予測パラメータの時間変化について説明するための図である。
【図６】図６は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻予兆検知処理における竜巻発生可能性の危険度について説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用された気象現象発生可能性判定システムの構成例を示す図である。
【図８】図８は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける制御部の構成例を示す図である。
【図９】図９は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおいて顕著気象現象の発生の予兆が検知された方位について説明するための図である。
【図１０】図１０は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおける竜巻予兆検知処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、同実施形態の気象現象発生可能性判定システムにおけるモード切替処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照して本発明の第１の実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用される気象現象発生可能性判定システムについて説明する。
【００１２】
この気象現象発生可能性判定システムは、竜巻等の顕著気象現象の予兆を検知するためのシステムであり、顕著気象現象が発生する可能性を判定するためのシステムである。換言すると、顕著気象現象が発生する前に、その顕著気象現象の予兆を検知し、検知された予兆に基づき、顕著気象現象が発生する可能性を予測し判定するためのシステムである。
【００１３】
また、この気象現象発生可能性判定システムは、例えば、高速スキャン気象レーダによって得られたレーダデータを解析し、降水雲の盛衰、降水雲内の降水コア、または降水雲内の鉛直渦の連続的かつ高密度な時間変化に基づき、顕著気象現象が発生する可能性が大きいと判定された場合、その旨をユーザに通知するシステムである。
【００１４】
顕著気象現象は、５分〜１０分程度の極短時間で発生する現象、例えば、竜巻、局所的な地域に生じる大雨等の豪雨、突風、雷雨、または降雹等の極端な気象現象である。
【００１５】
高速スキャン気象レーダは、上空等を高速にスキャンすることができるレーダであり、例えば、フェーズドアレイ気象レーダである。例えば、顕著気象現象が発生し消滅するまでの時間、例えば５分〜１０分程度の極短時間よりも短い時間、例えば１分よりも短い時間（以下、「高分解能時間」と称す。）でスキャン可能なレーダである。なお、フェーズドアレイ気象レーダの代わりに、高分解能時間でスキャン可能なパラボラアンテナを用いてもよい。また、フェーズドアレイ気象レーダは、二重偏波フェーズドアレイ気象レーダでもよいし、単偏波フェーズドアレイ気象レーダでもよい。
【００１６】
そして、高速スキャン気象レーダを用いて、顕著気象現象の発生に関連する範囲をカバーする上空へ向けてレーダ波を照射し、照射したレーダ波が、雲等で反射してなる反射波または散乱波を受信することができる。
【００１７】
なお、以下、顕著気象現象として竜巻について説明するが、他の顕著気象現象についても同様に説明することができる。
【００１８】
具体的に、図１の構成例を参照して、本実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用される気象現象発生可能性判定システム１について説明する。  
気象現象発生可能性判定システム１は、取得部９ａを備えるレーダ信号処理部９、レーダ解析部１０、および竜巻予測部２０を備える。
【００１９】
レーダ信号処理部９は、高速スキャン気象レーダ８によって受信された反射波または散乱波の受信信号データｒ０に対して、一般的な増幅処理または変調処理等の信号処理を行う。そして、その信号処理結果ａ０をレーダ解析部１０に出力する。
【００２０】
取得部９ａは、竜巻の発生の可能性を判定するために必要な一連の３次元データを、竜巻の発生に要する時間よりも短い時間内に、繰り返し取得する。
【００２１】
レーダ解析部１０は、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１１、ロー（ＲＡＷ）データ処理部１２、ＲＡＷデータ格納部１３、レーダデータ解析演算部１４、および解析データ格納部１５を備える。
【００２２】
レーダ解析部１０は、高速スキャン気象レーダ８によって得られた受信信号データｒ０の解析を行う。具体的には、レーダ信号処理部９から取得された信号処理結果ａ０に基づき、３次元データを生成し、生成された３次元データに基づき、竜巻の発生を予測するために、竜巻の発生の予兆を検知し、竜巻の発生の可能性を判定するために必要なパラメータ（以下、「竜巻予測パラメータ」と称す。）を算出するための解析を行う。
【００２３】
なお、３次元データを生成することによって、降水雲の形状等の３次元的な様態がわかる。
【００２４】
竜巻予測パラメータは、例えば、降水雲の最下層部における鉛直渦の渦度に関するパラメータである。例えば、鉛直渦における上昇流の高さまたは強さを示すパラメータである。なお、竜巻予測パラメータについては、図６を参照して詳述する。
【００２５】
通信Ｉ／Ｆ１１は、レーダ処理部９と通信するためのインターフェースであり、例えば、レーダ処理部９から繰り返し取得される信号処理結果ａ０を、信号処理結果ｂ０としてＲＡＷデータ処理部１２に出力する。
【００２６】
ＲＡＷデータ処理部１２は、通信Ｉ／Ｆ１１から取得された信号処理結果ｂ０に基づき、３次元データを含むＲＡＷデータｃ０を生成するために、信号処理結果ｂ０に含まれるレーダ信号処理部９によって処理された受信信号データｒ０を、ＲＡＷデータｃ０に変換するための処理を行う。
【００２７】
３次元データは、当該技術分野において周知の手法を用いて生成される。そして、３次元データを含むＲＡＷデータｃ０を、ＲＡＷデータ格納部１３に出力する。また、ＲＡＷデータｃ０は、例えば、高速スキャン気象レーダとして二重偏波フェーズドアレイ気象レーダを用いた場合、各偏波パラメータの極座標データ等のデータも含む。極座標データは、例えば、仰角方向のデータを含む。
【００２８】
ＲＡＷデータ格納部１３は、ＲＡＷデータ処理部１２から取得されたＲＡＷデータｃ０を、例えば一時的に、格納する。そして、竜巻予測パラメータを算出するために必要なボリュームスキャンデータ、すなわち、例えば、降水雲の上部から下部までの全高度に対応する全体の３次元データ、または、竜巻予測パラメータを算出するために必要な３次元データの全体のうちの一部の３次元データを、レーダデータｄ０としてレーダデータ解析演算部１４に出力する。
【００２９】
３次元データの全体のうちの一部の３次元データは、例えば、全方位に対してレーダ波を照射して得られた３次元データの全体のうちの一部分の３次元データである。
【００３０】
レーダデータ解析演算部１４は、ＲＡＷデータ格納部１３から取得されたレーダデータｄ０に基づき、竜巻予測パラメータを算出するための解析演算処理を行う。そして、算出された竜巻予測パラメータ情報を含む解析データｅ０を、解析データ格納部１５に出力する。
【００３１】
また、レーダデータ解析演算部１４は、レーダデータｄ０を解析するために必要なＲＡＷデータｃ０の全てを含むレーダデータｄ０を取得した場合に起動することによって、レーダデータｄ０の解析を開始してもよい。
【００３２】
レーダデータ解析演算部１４は、第１に、降水雲内の降水コアの検出を行う。そして、降水コアが検出された場合、降水コアに関するパラメータ、例えば、降水コアの重心位置および高度に関するパラメータ（竜巻予測パラメータＡ）、または、降水コアの最大反射強度に関するパラメータ（竜巻予測パラメータＢ）、を算出する。
【００３３】
なお、竜巻予測パラメータＡ，Ｂに関連する降水コアの落下速度は、一般的に、例えば５分以内に変化する。そのため、竜巻予測パラメータＡも５分以内に変化すると考えられる。
【００３４】
レーダデータ解析演算部１４は、第２に、降水雲内の鉛直渦の検出を行う。そして、鉛直渦が検出された場合、鉛直渦に関するパラメータ、例えば、降水雲の最下層部における鉛直渦の渦度を示すパラメータ（竜巻予測パラメータＣ）、または、渦度が例えば１．０×１０−２（ｓ−１）以上の鉛直渦の深さを示すパラメータ（竜巻予測パラメータＤ）、を算出する。なお、渦度は、例えば、鉛直渦の成長度合いを示す一般的に用いられる指標である。
【００３５】
また、竜巻予測パラメータＣは、例えば、後述する図５の（ａ）に示す各降水コア５１の最低高度を示すパラメータでもある。また、竜巻予測パラメータＤは、例えば、後述する図５の（ａ）に示す各降水雲５０の雲の深さまたは雲の厚さを示すパラメータでもある。
【００３６】
レーダデータ解析演算部１４は、第３に、降水雲の発達度合いを示すエコー頂の高度の算出を行う。そして、算出されたエコー頂の高度に基づき、エコー頂の高度を示すパラメータ（竜巻予測パラメータＥ）を算出する。また、竜巻予測パラメータＥは、例えば、後述する図５の（ａ）示す各降水コア５１の最高高度を示すパラメータでもある。
【００３７】
なお、これら各竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、例えば、各竜巻予測パラメータに関する所定の方程式を用いて算出され得る。
【００３８】
このように、レーダデータ解析演算部１４は、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを算出する。そして、これら竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを、解析データｅ０として解析データ格納部１５に格納させる。
【００３９】
なお、レーダデータ解析演算部１４は、解析データ格納部１５の代わりに、例えば、気象現象発生可能性判定システム１と接続された他のネットワーク上に解析データｅ０を格納してもよい。
【００４０】
竜巻予測部２０は、解析データ格納部１５または他のネットワーク上に格納された解析データｅ０に基づき、竜巻の発生を予測する。
【００４１】
竜巻予測部２０は、図２に示すように、竜巻発生可能性解析部２１、解析データ格納部２２、および表示通知部２３を備える。
【００４２】
竜巻発生可能性解析部２１は、解析データ格納部１５から取得された解析データｅ０に基づき、竜巻の発生可能性に関する解析および判定を行う。
【００４３】
竜巻発生可能性解析部２１は、図３に示すように、解析データ取得部３０、パラメータ解析部３２、および竜巻予兆検知部３４を備える。
【００４４】
解析データ取得部３０は、解析データｅ０に含まれる竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを、パラメータ解析部３２に出力する。
【００４５】
パラメータ解析部３２は、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを解析する。具体的には、取得部９によって繰り返し取得された各３次元データから、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの特異的な時間変化を検出するための解析を行う。例えば、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの、時間に対する特異的な変曲点を検出する。
【００４６】
竜巻が発生する前には、各竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが時間的に変化する。具体的には、竜巻予測パラメータＡは、降水内の降水コアの下降が発生すると、経時的に変化する。竜巻予測パラメータＢは、降水雲内の降水コアの最大反射強度が例えば４０ｄＢＺ以上になると、経時的に変化する。竜巻予測パラメータＣは、降水雲の最下層部で鉛直渦の渦度が増加傾向になると、経時的に変化する。竜巻予測パラメータＤは、降水雲内の鉛直渦が増加傾向となると、経時的に変化する。竜巻予測パラメータＥは、１０ｄＢＺのエコー頂の高度が１０ｋｍ以上になると、経時的に変化する。
【００４７】
パラメータ解析部３２は、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの、時間に対する変化を解析し、その結果ｆを、竜巻予兆検知部３４に出力する。
【００４８】
竜巻予兆検知部３４は、パラメータ解析部３２による解析の結果に基づき、特異的な時間変化が検出された場合、竜巻が発生する可能性の有無を判定する。具体的には、パラメータ解析部３２から出力された結果ｆに基づき、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの時間に対する特異的な変曲点を検出した場合、この変曲点は、竜巻の予兆であると判定する。
【００４９】
また、竜巻予兆検知部３４は、パラメータ解析部３２によって特異的な時間変化が検出された回数に応じて竜巻の発生の可能性の高低を表わすレベルを決定する。そして、決定されたレベルに基づいて、竜巻の発生の可能性の有無を判定する。この竜巻の発生の可能性の高低を表わすレベルは、竜巻の発生の危険度を示すレベルである。なお、このレベルについては、図６を参照して詳述する。
【００５０】
そして、竜巻予兆検知部３４は、これらの判定結果に関する情報ｇを、解析データ格納部２２に出力する。
【００５１】
解析データ格納部２２は、竜巻予兆検知部３４によってなされた判定結果に関する情報ｇを、例えば一時的に、格納する。
【００５２】
表示通知部２３は、竜巻予兆検知部３４によって竜巻の発生の可能性があると判定された場合、竜巻の発生の可能性に関する情報を提示する。具体的には、解析データ格納部２２に格納された情報ｇを、必要に応じて取り出し、ユーザが所持する携帯端末に設けられた画面等から表示させるためのデータｉに加工した後に、このデータｉを、ユーザが所持する携帯端末に設けられた画面等から表示させる。
【００５３】
これによって、表示通知部２３は、ユーザが所持する携帯端末に設けられた画面等から、竜巻が発生する可能性があるという情報を表示させる。
【００５４】
本実施形態の気象現象発生可能性判定システム１は、高速スキャン気象レーダ８による受信信号データｒ０の取得から、ユーザが所持する携帯端末に設けられた画面等への竜巻発生可能性の表示までの一連の処理を、例えば１分以内のように、竜巻の発生に要する時間よりも短い時間内に行う。このように、本実施形態の気象現象発生可能性判定システム１は、従来技術と比較して、高い時間分解能を有している。
【００５５】
なお、請求項において、レーダを用いて、上空へ向けてレーダ波を照射し、レーダ波が雲を構成する粒子で反射または散乱してなる反射波または散乱波を受け取り、反射波または散乱波から、気象現象の予測に必要な一連の３次元データを、気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得する取得手段は、例えば、通信Ｉ／Ｆ１１または解析データ取得部３０に対応する。繰り返し取得される各３次元データから、気象現象に関するパラメータの特異的な時間変化を検出するための解析を行う解析手段は、例えば、パラメータ解析部３２に対応する。解析の結果に基づき、特異的な時間変化が検出された場合、気象現象が発生する可能性の有無を判定する判定手段は、例えば、竜巻予兆検知部３４に対応する。
【００５６】
また、請求項において、判定手段によって気象現象の発生の可能性があると判定された場合、気象現象の発生の可能性に関する情報を提示する提示手段は、例えば、表示通知部２３に対応する。
【００５７】
次に、図４のフローチャートを参照して、気象現象発生可能性判定処理手順の一例について説明する。  
まず、取得部９ａによって、上述したような３次元データが、竜巻の発生に要する時間よりも短い時間内に繰り返し取得される（ステップＳ４０）。そして、解析データ取得部３０によって、解析データ格納部１５から竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが取得される（ステップＳ４２）。
【００５８】
次に、パラメータ解析部３２によって、ステップＳ４２において取得された竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの特異的な時間変化を検出するための解析が行われる（ステップＳ４４）。
【００５９】
そして、ステップＳ４４における解析の結果、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの特異的な時間変化が検出された場合、その検出された特異的な時間変化を竜巻の発生の予兆の検出として、竜巻予兆検知部３４によって、竜巻の発生の予兆が検知されたか否かが判定される（ステップＳ４６）。竜巻の発生の予兆が検知されないと判定された場合（ステップＳ４６：ＮＯ）、ステップＳ４０に戻り、再び、時間的に次の竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが取得される。
【００６０】
一方、竜巻の発生の予兆が検知されたと判定された場合（ステップＳ４６：ＹＥＳ）、竜巻予兆検知部３４によって、検知された予兆に応じて、竜巻の発生の可能性の有無が判定される（ステップＳ４８）。例えば、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの特異的な時間変化が検出された回数、すなわち予兆が検知された回数に応じて、竜巻の発生の危険度を示すレベルが決定され、竜巻の発生の可能性の有無が判定される（ステップＳ４８）。
【００６１】
そして、竜巻の発生の可能性がないと判定された場合（ステップＳ４８：ＮＯ）、ステップＳ４０に戻り、再び、時間的に次の竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが取得される。
【００６２】
一方、竜巻の発生の可能性があると判定された場合（ステップＳ４８：ＹＥＳ）、表示通知部２３によって、竜巻の発生の可能性に関する情報が、例えばステップＳ４８において決定されたレベルと関連付けられて、ユーザに提示される（ステップＳ５０）。具体的には、竜巻発生予測情報が、情報ｇとしてユーザに対して通知され、データｉとしてユーザが所持する携帯端末に設けられた画面等から表示される（ステップＳ５０）。
【００６３】
次に、図５を参照して、竜巻予測パラメータの時間変化について説明する。  
図５の（ａ）は、降水雲５０の盛衰の一例の時間変化を模式的に示している。また、図５の（ｂ）は、従来の顕著気象現象を予測するためのパラメータの時間変化を示している。一方、図５の（ｃ）は、本実施形態の気象現象発生可能性判定処理における竜巻予測パラメータの時間変化を示している。
【００６４】
なお、図５の（ｂ）に示す従来のパラメータは、竜巻予測パラメータでなくてもよいが。例えば、降水雲５０の時間変化にともない変化するパラメータであり、竜巻予測パラメータと比較可能なパラメータである。また、図５の（ｃ）に示す竜巻予測パラメータは、上述した竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのような竜巻の発生の可能性を判定するために必要なパラメータである。
【００６５】
図５の（ａ），（ｂ），（ｃ）の横軸は、それぞれ、時間（分）を示している。また、図５の（ａ）の縦軸は、高度を示しており、図５の（ｂ），（ｃ）は、各パラメータの値を示している。
【００６６】
まず、図５の（ａ）について時系列的に説明する。  
まず、時点Ｔ０５（図中では、０分）において、降水雲５０ａが発生する。図５では、時点Ｔ０５を、気象現象発生可能性判定処理における基準となる時点とする。
【００６７】
次に、時点Ｔ０４（図中では、１０分）において、降水雲５０は、降水雲５０ａよりも大きな降水雲５０ｂ、すなわち高度が高い降水雲５０に成長する。図中では、降水雲５０ｂの高度は、約８ｋｍである。また、降水雲５０ｂは、降水域に相当する降水コア５１ｂを含む。
【００６８】
その後、時点Ｔ０３（図中では、２０分）において、降水雲５０は、降水雲５０ｂよりも高度が高く、降水コア５１ｃを含む降水雲５０ｃに成長する。また、降水コア５１の最高高度に相当するエコー頂に関して、降水コア５１ｃのエコー頂に相当する降水コア５１の最高高度（図中では、高度約１２ｋｍ）も、降水コア５１ｂのエコー頂に相当する降水コア５１の最高高度（図中では、高度約７ｋｍ）よりも高くなる。
【００６９】
そして、時点Ｔ０２（図中では、３０分）において、降水雲５０は、降水コア５１のサイズが降水コア５１ｃのサイズよりも大きい降水コア５１ｄを有するように、成長する。
【００７０】
そして、時点Ｔ０（図中では、３０分〜４０分の間の時点）において、竜巻（図示せず）が発生する。
【００７１】
その後、時点Ｔ１１（図中では、４０分）において、降水雲５０は、降水コア５１とともに衰退する。例えば、降水雲５０は、降水雲５０ｄの最高高度（図中では、約１１ｋｍ）よりも低い最高高度（図中では、約９ｋｍ）の降水雲５０ｅに衰退する。また、降水コア５１は、降水コア５１ｄの最高高度（図中では、約１０ｋｍ）よりも低い最高高度（図中では、約８ｋｍ）の降水コア５１ｅに衰退する。
【００７２】
そして、時点Ｔ１２（図中では、５０分）において、降水雲５０は、降水コア５１ｅよりも最高高度が低い降水コア５１ｆを有する降水雲５０ｆに衰退する。
【００７３】
なお、時点Ｔ０において発生した竜巻は、例えば、降水雲５０が衰退するとともに消滅する。
【００７４】
次に、図５の（ｂ）に示すパラメータおよび図５の（ｃ）に示す竜巻予測パラメータの時間変化を比較しながら説明する。
【００７５】
まず、時点Ｔ０５に対応する取得点Ｐ０５において、パラメータの値（Ｐ０５）（図示せず）が取得される。以下、取得点Ｐは、例えば、パラメータが取得された時点を示している。また、取得点Ｐは、竜巻が発生する可能性を判定するための解析が行われ時点でもある。また、取得点Ｐ０５は、降水雲５０ａに対応している。また、パラメータの値（Ｐ０５）は、例えば、降水雲５０ａが発生したことを意味している。
【００７６】
次に、時点Ｔ０４に対応する取得点Ｐ０４において、パラメータの値（Ｐ０４）が取得される。なお、取得点Ｐ０４は、降水雲５０ｂに対応している。また、パラメータの値（Ｐ０４）は、例えば、降水雲５０ａが降水雲５０ｂに成長したことを意味している。そして、図５では、降水雲５０が降水雲５０ａから降水雲５０ｂに成長するにつれ、パラメータの値も大きくなることを示している。
【００７７】
また、図５の（ｂ）に示す従来のパラメータの時間変化を示すグラフ５２において、パラメータの値（Ｐ０４）は、パラメータの値（Ｐ０５）とほぼ同じ値を示している。一方、図５の（ｃ）に示す本実施形態の竜巻予測パラメータの時間変化を示すグラフ５３では、パラメータの値（Ｐ０４）は、従来と同様にパラメータの値（Ｐ０５）と同じ値を示している。しかしながら、時点Ｔ０５から時点Ｔ０４の１０分間に、パラメータの値は、従来と異なり常に一定ではなく、変動している。これは、本実施形態では、例えば、上述したような高速スキャン気象レーダを用いているからである。また、本実施形態の竜巻予測パラメータは、例えば、顕著気象現象のうちの特に竜巻の発生を予測するために用いられるパラメータであるからである。
【００７８】
また、取得点Ｐ０４は降水雲５０ｂに対応しており、取得点Ｐ０５における竜巻予測パラメータと取得点Ｐ０４における竜巻予測パラメータとを比較することは、降水雲５０ａと降水雲５０ｂとを比較することに相当する。
【００７９】
次に、時点Ｔ０３に対応する取得点Ｐ０３において、パラメータの値（Ｐ０３）が取得される。なお、取得点Ｐ０３は、降水雲５０ｃに対応している。また、パラメータの値（Ｐ０３）は、例えば、降水雲５０ｂが降水雲５０ｃに成長したことを意味している。そして、図５では、降水雲５０が降水雲５０ｂから降水雲５０ｃに成長するにつれて、パラメータの値が小さくなることを示している。
【００８０】
このように、降水雲５０が成長するにつれて、パラメータの値が小さくなる場合もある。これは、例えば、竜巻予測パラメータとして用いられるパラメータは、図６を参照して後述するように複数あり、各竜巻予測パラメータは、異なる時間変化を示すためである。
【００８１】
次に、時点Ｔ０２に対応する取得点Ｐ０２において、パラメータの値（Ｐ０２）が取得される。なお、取得点Ｐ０２は、降水雲５０ｄに対応している。また、パラメータの値（Ｐ０２）は、例えば、降水雲５０ｃが降水雲５０ｄに成長したことを意味している。そして、図５では、降水雲５０が降水雲５０ｃから降水雲５０ｄに成長する一方で、パラメータの値はほぼ変化していないことを示している。
【００８２】
そして、時点Ｔ０２から時点Ｔ１１の間、竜巻が発生する。この間、従来は、高速スキャン気象レーダを使用していないため、例えば５〜１０分毎にしか新たなパラメータを取得することができない。一方、本実施形態では、高速スキャン気象レーダを用いることによって、約３０秒〜１分毎に、取得点Ｐ−２，Ｐ−３，Ｐ−４，Ｐ−５，Ｐ−６に対応する時点において、新たな竜巻予測パラメータを取得することができる。なお、取得点Ｐ０２は、取得点Ｐ−１に相当し、取得点Ｐ１１は、取得点Ｐ−７に相当する。
【００８３】
また、図５では詳細には図示していないが、図５の（ｃ）では、時点Ｔ０５から時点Ｔ１２の全区間において、時点Ｔ０２から時点Ｔ１１と同様に、例えば、約１０分間に５つの取得点Ｐがさらに存在する。なお、例えば、竜巻の発生の予兆が検知された後の所定の期間、例えば時点Ｔ０２から時点Ｔ１１の間だけ、新たな竜巻予測パラメータを取得するようにしてもよい。
【００８４】
その後、時点Ｔ１１〜時点Ｔ１２において、降水雲５０が衰退するとともに、図５ではパラメータの値も小さくなることを示している。なお、この期間において、従来のパラメータの時間変化は直線状になり、本実施形態のパラメータの時間変化はなだらかに曲線状に変化していることが示されている。
【００８５】
次に、図６を参照して、竜巻予測パラメータの時間変化による竜巻発生可能性の危険度等の判定について説明する。
【００８６】
図６の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）は、それぞれ、上述した竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの時間変化を示している。図６の（ｆ）は、各竜巻予測パラメータの特異的な時間変化が検出された回数に応じて決定される危険度を示している。
【００８７】
図６の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ），（ｆ）の横軸は、時間（分）を示している。なお、図６の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ），（ｆ）に示すグラフは約１時間内で得られる竜巻予測パラメータの時間変化を示している。
【００８８】
また、図６の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の縦軸は、それぞれ、竜巻予測パラメータＡの値（ｋｍ），竜巻予測パラメータＢの値（ｄＢＺ），竜巻予測パラメータＣの値（ｓ−１），竜巻予測パラメータＤの値（ｋｍ），竜巻予測パラメータＥの値（ｋｍ）を示している。また、図６の（ｆ）の縦軸は、危険度のレベルを示している。
【００８９】
竜巻予測パラメータＡは、グラフ６０ａに示すように、時点Ｔ０ｂから時点Ｔ０ｄまでの期間（約１０分間）に、変曲点７０ａを有している。また、竜巻予測パラメータＡの値は、時点Ｔ０ａまでの期間、増加していたが、時点Ｔａにおいて、減少し始めることを示している。この場合、取得点Ｐａに対応する時点Ｔ０ａまたは変曲点７０ａに対応する時点（図示せず）において、特異的な時間変化が検出され、竜巻の発生の予兆が検知されたとみなす。
【００９０】
なお、変曲点７０は、例えば、各グラフ６０の傾きの符号が変化する点に相当する。
【００９１】
竜巻予測パラメータＢは、グラフ６０ｂに示すように、竜巻予測パラメータＢの値は、時点Ｔ０ｂにおいて、所定の閾値（図中では、４０ｄＢＺ）を超えている。この場合、所定の閾値（４０ｄＢＺ）を超えたことを、特異的な時間変化として検出する。そして、取得点Ｐｂに対応する時点Ｔ０ｂにおいて、竜巻の発生の予兆が検知されたとみなす。
【００９２】
竜巻予測パラメータＣは、グラフ６０ｃに示すように、時点Ｔ０ｃから時点Ｔ０までの期間（約５分間）において、変曲点７０ｃを有している。また、竜巻予測パラメータＣの値は、時点Ｔ０ｃまでの期間、ほぼ一定の値を示しており、時点Ｔ０ｃにおいて、急激に増加していることを示している。この場合、竜巻予測パラメータＣが急激に増加したことを、特異的な時間変化として検出する。そして、取得点Ｐｃに対応する時点Ｔ０ｃまたは変曲点７０ｃに対応する時点（図示せず）において、竜巻の発生の予兆が検知されたとみなす。
【００９３】
竜巻予測パラメータＤは、グラフ６０ｄに示すように、時点Ｔ０ｄから時点Ｔ０ｅまでの期間に、変曲点７０ｄを有している。また、竜巻予測パラメータＤの値は、時点Ｔ０ｄまでの期間、ほぼ一定の値を示しており、時点Ｔ０ｄにおいて、増加し始めることを示している。この場合、取得点Ｐｄに対応する時点Ｔ０ｄまたは変曲点７０ｄに対応する時点（図示せず）において、特異的な時間変化が検出され、竜巻の発生の予兆が検知されたとみなす。
【００９４】
竜巻予測パラメータＥは、グラフ６０ｅに示すように、時点Ｔ０ｄから時点Ｔ０ｅまでの期間に、変曲点７０ｅを有している。また、竜巻予測パラメータＥの値は、時点Ｔ０ｅにおいて、所定の閾値（図中では、１０ｋｍ）を超えている。この場合、所定の閾値（１０ｋｍ）を超えたことを、特異的な時間変化として検出する。そして、取得点Ｐｅに対応する時点Ｔ０ｅまたは変曲点７０ｅに対応する時点（図示せず）において、竜巻の発生の予兆が検知されたとみなす。
【００９５】
このように、特異的な時間変化は、例えば、竜巻予測パラメータの値が増加から減少に転じる変化するまたは減少から増加に転じる変化、竜巻予測パラメータの値が所定の閾値を超える変化、竜巻予測パラメータの値が急激に増加または減少する等の変化率の変化、および上述した変曲点７０に相当する変化、を含む。
【００９６】
次に、図６の（ｆ）を参照して、竜巻発生可能性の危険度について説明する。  
危険度は、上述したように、各竜巻予測パラメータの特異的な時間変化が検出された回数に応じて決定される。そして、特異的な時間変化が検出された回数に応じて、危険度に関する情報がユーザに通知される。
【００９７】
図６では、取得点Ｐｂに対応する竜巻予測パラメータＢの変化、取得点Ｐｄに対応する竜巻予測パラメータＤの変化、取得点Ｐｅに対応する竜巻予測パラメータＥの変化、取得点Ｐａに対応する竜巻予測パラメータＡの変化、および、取得点Ｐｃに対応する竜巻予測パラメータＣの変化、の順に各特異的な時間変化が検出される場合を示している。なお、この順に限らず、別の順に特異的な時間変化が検出されてもよい。
【００９８】
レベル（危険度）０は、例えば、竜巻予測パラメータＢの変化が検出されるまで設定されている平常時を示すレベルである。また、竜巻が発生する可能性が最も低いことを示すレベルでもある。さらに、竜巻が発生することによる災害等の危険性が最も低い安全な状態を示すレベルである。
【００９９】
レベル１は、竜巻予測パラメータＢの変化が検出されたことを示すレベルである。また、レベル０よりも危険度が高いことを示すレベルでもある。
【０１００】
レベル２は、竜巻予測パラメータＤの変化が検出されたことを示すレベルあり、レベル１よりも危険度が高いことを示すレベルでもある。
【０１０１】
レベル３は、竜巻予測パラメータＥの変化が検出されたことを示すレベルあり、レベル２よりも危険度が高いことを示すレベルでもある。
【０１０２】
レベル４は、竜巻予測パラメータＡの変化が検出されたことを示すレベルあり、レベル３よりも危険度が高いことを示すレベルでもある。
【０１０３】
レベル５は、竜巻予測パラメータＣの変化が検出されたことを示すレベルあり、レベル４よりも危険度が高いことを示すレベルでもある。
【０１０４】
なお、図６の（ｆ）に示す危険度は一例であり、例えば、竜巻予測パラメータＤの変化が竜巻予測パラメータＢの変化よりも時間的に先に検出されてもよい。この場合、竜巻予測パラメータＢの変化が検出された場合、レベル１は、竜巻予測パラメータＤの変化が検出されたことを意味する。一方、レベル２は、竜巻予測パラメータＢの変化が検出されたことを意味する。
【０１０５】
また、図６では、５つの竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅについて説明したが、例えば、竜巻予測パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうち竜巻が発生する直前に変化する竜巻予測パラメータＣだけを用いて危険度の判定を行ってもよい。この場合、例えば、図６の（ｆ）に示すような多段階のレベルを有していなくてもよい。例えば、危険度を危険または安全を示す２値で判定してもよい。
【０１０６】
なお、竜巻以外の顕著気象現象の予兆、例えば豪雨の予兆、を検知する場合、図６の（ａ）および（ｅ）に示すようなパラメータを、竜巻以外の顕著気象現象の予兆を検知するためのパラメータとして用いることによって、竜巻以外の顕著気象現象の発生の予兆を検知することもできる。
【０１０７】
また、本実施形態において、複数の高速スキャン気象レーダを用いてもよい。この場合、各高速スキャン気象レーダから得られた受信信号データｒ０を用いて得られた３次元データに基づき、竜巻予測パラメータを算出する。そして、例えば、算出された各竜巻予測パラメータに関して比較等の評価を行うことによって、竜巻の発生の予兆をより高精度に検知することもできる。
【０１０８】
また、上述したような竜巻予測パラメータ以外に、竜巻予測パラメータとして、例えば、降水雲５０の最高高度に対応する降水雲５０の頂点の仰角、または、降水コア５１の最高高度に対応する降水コア５１の頂点の仰角、を示すパラメータを用いてもよい。
【０１０９】
以上のように、第１の実施形態によれば、顕著気象現象の解析に必要な一組の３次元データを、短時間で取得することによって、竜巻のような極短時間で発生する顕著気象現象であっても、高い確度で予測することが可能となる。そして、降水雲５０の３次元的な様態を高分解能時間毎に解析し、竜巻が発生する可能性をユーザに通知することが可能となる。
【０１１０】
例えば、竜巻等の未だに科学的に未解明な点も多い顕著気象現象に関して、高分解能時間毎に降水雲５０の３次元的な様態を解析することが可能となる。そして、高速スキャン気象レーダを用いて約数十秒毎に得られる３次元データを用いて、竜巻予測パラメータの特異的な時間変化を検出し、検出された特異的な時間変化を竜巻の発生の予兆とみなすことによって、竜巻の発生可能性の予測の精度を向上させることが可能となる。
【０１１１】
また、約数十秒間隔で竜巻の発生可能性の解析および判定を実行することが可能となる。そのため、例えば、竜巻発生予測情報を連続的かつ高頻度に、竜巻の発生を見誤ることなく、すなわち、竜巻発生予測情報がユーザに通知されたにもかかわらず竜巻が発生しないような空振りが生じることを抑制することも可能となる。したがって、高精度な竜巻発生予測情報をユーザに通知することも可能となる。
【０１１２】
また、竜巻発生予測情報をリアルタイムにユーザに対して提供することも可能となる。例えば、一般市民等の一般のユーザ向けのアプリケーションソフト等を用いて、一般のユーザに対するサービスとして竜巻発生予測情報を提供する。これにより、リアルタイムに一般のユーザに対して竜巻に関する注意を喚起し、避難等の喚起の一助になることも可能となる。
（第２の実施形態）
以下、図面を参照して本発明の第２の実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用される気象現象発生可能性判定システム１について説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成および内容については、同一符号を付して、説明を省略する。
【０１１３】
本実施形態の気象現象発生可能性判定システム１は、顕著気象現象の発生の予兆が検知されたか否かに応じて、全方位に対して一連の３次元データを取得するための全方位スキャンモード（第１の観測モード）と、顕著気象現象の発生に関連する所定の方位に対して一連の３次元データを取得するためのセクタスキャンモード（第２の観測モード）と、を切替えることによって、顕著気象現象の発生を高い確度で予測する。
【０１１４】
図７のブロック図を参照して、本実施形態の気象現象発生可能性判定方法が適用される気象現象発生可能性判定システム１の構成例について説明する。以下、第１の実施形態と同様に、顕著気象現象の一例として竜巻に関して説明する。
【０１１５】
気象現象発生可能性判定システム１は、図１に示すような第１の実施形態における気象現象発生可能性判定システム１の構成要素に加えて、制御部４０を備える。
【０１１６】
本実施形態では、高速スキャン気象レーダ８として、小型のパラボラアンテナ８ａを備えたパラボラ型の気象レーダを想定している。この高速スキャン気象レーダ８は、全方位スキャンモードで、例えば、フェーズドアレイ気象レーダの回転速度よりも速い回転速度でパラボラアンテナ８ａを回転させることによって、少なくとも、竜巻の発生を高い確度で予測するために必要な一連の３次元データ（以下、「一連の全３次元データ」と称す。）のうちの一部の３次元データ（以下、「一連の部分３次元データ」と称す。）、例えば竜巻の発生の予兆を検知するために必要な最小限の３次元データ、を高速にスキャンすることができる。また、高速スキャン気象レーダ８は、セクタスキャンモードで、一連の全３次元データを高速にスキャンすることができる。
【０１１７】
なお、以下、一連の全３次元データと一連の部分３次元データとを区別する必要がない場合、一連の全３次元データおよび一連の部分３次元データを、一連の３次元データと記載する。
【０１１８】
高速スキャン気象レーダ８は、後述する制御部４０から送られた観測モードの切替えに関する制御情報ｓ２に基づき、各観測モードに応じた制御をパラボラアンテナ８ａに対して行う。
【０１１９】
レーダ信号処理部９は、制御情報ｓ２に基づき、観測モードを切替えて、例えば一連の３次元データを取得するタイミングに関する同期処理を行い、各観測モードで、高速スキャン気象レーダ８から一連の３次元データを繰り返し取得する。
【０１２０】
竜巻予測部２０は、レーダ信号処理部９によって各観測モードで繰り返し取得された一連の３次元データに基づき、竜巻の発生を予測するために、竜巻発生可能性解析部２１による解析の結果に基づき、全方位スキャンモードまたはセクタスキャンモードで、特異的な時間変化が検出され、竜巻の発生の予兆が検知された場合、竜巻が発生する可能性の有無を判定する。
【０１２１】
また、竜巻予測部２０は、全方位スキャンモードまたはセクタスキャンモードで、特異的な時間変化が検出され、竜巻の発生の予兆が検知された場合、竜巻の発生の予兆が検知されたことを示す検知情報ｓ１を制御部４０に送る。また、セクタスキャンモードで、特異的な時間変化が検出されず、竜巻の発生の予兆が検知されない場合、竜巻の発生の予兆が検知されないことを示す検知情報を制御部４０に送る。
【０１２２】
制御部４０は、竜巻予測部２０からの検知情報ｓ１に基づき、観測モードを切替えるための制御処理（以下、「モード切替処理」と称す。）を行う。そして、モード切替処理の結果として、制御情報ｓ２を、高速スキャン気象レーダ８およびレーダ信号処理部９に送る。
【０１２３】
次に、図８のブロック図を参照して、制御部４０のより詳細な構成例について説明する。  
制御部４０は、検知情報取得部４１、切替部４２、および切替情報記憶部４９を備える。また、切替部４２は、方位算出部４４、切替判定部４６、および制御情報生成部４８を備える。
【０１２４】
検知情報取得部４１は、竜巻予測部２０から送られた検知情報ｓ１を、例えば予め定められた一定期間毎に、取得する。そして、取得された検知情報ｓ１に含まれる竜巻の発生に関連する所定の方位である検知方位Ｄに関連する方位関連情報ｋ（Ｄ）を、方位算出部４４に送る。
【０１２５】
方位関連情報ｋ（Ｄ）には、検知方位Ｄに関連する情報として、例えば、竜巻の発生の予兆が検知された位置（以下、「検知位置」と称す。）に関する位置情報、または、高速スキャン気象レーダ８が設置されている位置（以下、「設置位置」と称す。）から検知位置までの距離（以下、「検知距離ｒ」と称す。）に関する距離情報、が含まれる。検知位置は、例えば、降水雲５０または降水コア５１の中心位置である。
【０１２６】
方位算出部４４は、検知情報取得部４１から送られた方位関連情報ｋ（Ｄ）に含まれる位置情報に基づき、設置位置における検知方位Ｄを算出する。また、算出された検知方位Ｄを用いて、例えば、検知方位Ｄを中心とする方位の観測範囲Ｃを算出する。また、方位関連情報ｋ（Ｄ）に含まれる距離情報に基づき、検知距離ｒを算出する。そして、算出された検知方位Ｄ、観測範囲Ｃ、および検知距離ｒを、切替判定部４６に送る。
【０１２７】
ここで、図９を参照して、検知方位Ｄ等についてより詳細に説明する。  
気象現象発生可能性判定システム１は、高速スキャン気象レーダ８を中心とする半径Ｒのレーダ範囲９０において、竜巻の発生の予兆の検知の対象となる降水雲５０を観測する。
【０１２８】
方位算出部４４は、検知方位Ｄ０−１に降水雲５０−１が存在し、降水雲５０−１に関して竜巻の発生の予兆が検知された場合、降水雲５０−１に関する方位関連情報ｋ（Ｄ０−１）に基づき、検知方位Ｄ０−１を算出する。そして、算出された検知方位Ｄ０−１を中心とする方位Ｄ１から方位Ｄ２までの観測範囲Ｃ１を算出する。ここで、検知方位Ｄ０−１と方位Ｄ１との間の角度θ１、および、検知方位Ｄ０−１と方位Ｄ２との間の角度θ１は、例えば３０度である。
【０１２９】
また、方位算出部４４は、降水雲５０−１が高速スキャン気象レーダ８から半径方向に距離ｒ１の位置に存在する場合、検知距離ｒとして、例えば、距離ｒ１を算出する。
【０１３０】
また、方位算出部４４は、降水雲５０−１が降水雲５０−２に移動し、降水雲５０−２に関して竜巻の発生の予兆が検知された場合、降水雲５０−２に関する方位関連情報ｋ（Ｄ０−２）に基づき、検知方位Ｄ０−２を算出する。そして、算出された検知方位Ｄ０−２を中心とする方位Ｄ３から方位Ｄ４までの観測範囲Ｃ２を算出する。ここで、検知方位Ｄ０−２と方位Ｄ３との間の角度θ２、および、検知方位Ｄ０−２と方位Ｄ４との間の角度θ２は、例えば３０度である。
【０１３１】
このように、気象現象発生可能性判定システム１は、降水雲５０が移動するとともに、観測範囲Ｃの方位を変更して、竜巻の発生の予兆が検知されている降水雲５０を追跡して降水雲５０を観測することができる。
【０１３２】
なお、角度θは、例えば、高速スキャン気象レーダ８の性能、降水雲５０等の気象現象または竜巻等の顕著気象現象の種類、または検知距離ｒ、に応じて、異なる値を設定してもよい。例えば、高速スキャン気象レーダ８が高時間分解能を有する場合、角度θを小さくする。また、広範囲にわたって気象現象が発生する場合、または、移動速度が速い気象現象を対象とする場合、角度θが大きくする。また、検知距離ｒが短い場合、角度θを小さくする。
【０１３３】
このように、角度θを変更することによって、例えば、竜巻の発生を高い確度で予測するためにより好適な観測範囲Ｃに対して、セクタスキャンを行うことができる。
【０１３４】
なお、セクタスキャンは、例えば、観測範囲Ｃを方位方向に走査しながら、パラボラアンテナ８ａを仰角方向に動かすことによって、全方位をスキャンするよりも狭い範囲を短時間でスキャンし、高分解能時間内で一連の全３次元データを取得可能なスキャンである。
【０１３５】
また、図９では、観測範囲Ｃとして、所定の仰角における所定の方位の範囲を示しているが、観測範囲Ｃは、所定の仰角の範囲における所定の方位の範囲、すなわち２次元の範囲である。
【０１３６】
図８に戻り、方位算出部４４は、方位関連情報ｋ（Ｄ）の代わりに、例えば、ＲＡＷデータ格納部１３に格納されているレーダデータｄ０を用いてもよい。この場合、例えば、検知情報取得部４１によって検知情報ｓ１が取得されたことをトリガーとして、取得された検知情報ｓ１に関連するレーダデータｄ０をＲＡＷデータ格納部１３から取得し、取得されたレーダデータｄ０に含まれる竜巻の３次元データに関する極座標データ等に基づき、検知方位Ｄ等を算出する。
【０１３７】
また、方位算出部４４は、竜巻予測部２０等によってすでに検知方位Ｄが算出されており、方位関連情報ｋ（Ｄ）に検知方位Ｄが含まれる場合、検知方位Ｄを算出することなく、方位関連情報ｋ（Ｄ）に含まれる検知方位Ｄを、切替判定部４６に送る。
【０１３８】
切替判定部４６は、モード切替処理において、高速スキャン気象レーダ８の性能等に基づき、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能か否かを判定する処理（以下、「切替判定処理」と称す。）を行い、切替判定処理の判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。例えば、切替判定処理において、全方位スキャンモードで、観測範囲Ｃを含む所定の仰角の範囲における一連の全３次元データを高分解能時間内に取得可能か否かを判定する。
【０１３９】
切替判定部４６は、切替判定処理において、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能ではないと判定された場合、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えるための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。一方、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能であると判定された場合、セクタスキャンモードに切替えることなく、全方位スキャンモードを維持するための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。
【０１４０】
切替情報記憶部４９は、高速スキャン気象レーダ８の性能に関するレーダ情報ｗ、顕著気象現象毎に異なる高分解能時間に関する時間情報、顕著気象現象毎に異なる観測範囲Ｃの角度θに関する角度情報、および、現在の観測モードに関するモード情報、等を予め記憶している。
【０１４１】
切替判定部４６は、例えば、方位算出部４４から送られた観測範囲Ｃおよび切替情報記憶部４９に記憶されているレーダ情報ｗに基づき、切替判定処理を行う。
【０１４２】
例えば、切替判定部４６は、使用している高速スキャン気象レーダ８の性能が、所定の気象レーダ、例えばフェーズドアレイ気象レーダ、の性能よりも低い場合、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得することができないと判定し、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えるための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。
【０１４３】
一方、切替判定部４６は、使用している高速スキャン気象レーダ８の性能が、所定の気象レーダ、例えばフェーズドアレイ気象レーダ、の性能と同程度である場合、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得することができると判定し、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えることなく、全方位スキャンモードを維持するための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。
【０１４４】
また、切替判定部４６は、切替情報記憶部４９に記憶されている時間情報等に基づき、例えば、高速スキャン気象レーダ８としてフェーズドアレイ気象レーダを使用する場合でも、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得することができないと判定した場合、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えるための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。
【０１４５】
また、切替判定部４６は、切替情報記憶部４９に記憶されているモード情報等に基づき、現在の観測モードがセクタスキャンモードであると判定した場合において、例えば、セクタスキャンモードで竜巻の発生の予兆が検知されないことを示す検知情報が竜巻予測部２０から送られた場合、セクタスキャンモードから全方位スキャンモードに切替えるための判定結果ｎを制御情報生成部４８に送る。
【０１４６】
制御情報生成部４８は、判定結果ｎに基づき、観測モードを切替えるまたは維持するための制御情報ｓ２を生成し、生成された制御情報ｓ２を高速スキャン気象レーダ８およびレーダ信号処理部９に送る。
【０１４７】
なお、本実施形態の気象現象発生可能性判定システム１では、全方位スキャンモードで、顕著気象現象の発生の予兆が検知された場合、モード切替処理において切替判定処理を行うことなく、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えてもよい。この場合、制御情報生成部４８は、例えば、検知情報取得部４１によって検知情報ｓ１が取得されたことをトリガーとして、観測モードを切替えるための制御情報ｓ２を生成する。
【０１４８】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本実施形態の竜巻予兆検知処理手順の一例について説明する。  
まず、全方位スキャンモードにおいて、第１の実施形態と同様に、ステップＳ４０，Ｓ４２，Ｓ４４，Ｓ４６の処理が行われる。
【０１４９】
次に、制御部４０によって、モード切替処理が行われる（ステップＳ４７）。そして、全方位スキャンモードにおいて、第１の実施形態と同様に、ステップＳ４８，Ｓ５０の処理が行われる。
【０１５０】
また、ステップＳ４７において、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えられた場合、セクタスキャンモードでステップＳ４０の処理が行われる。
【０１５１】
なお、ステップＳ４７の処理は、ステップＳ４８またはステップＳ５０の処理の後に行ってもよい。
【０１５２】
次に、図１１のフローチャートを参照して、ステップＳ４７のモード切替処理手順の一例について説明する。なお、図１１のフローチャートは、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードへのモード切替処理手順の一例を示している。
【０１５３】
まず、方位算出部４４によって、検知方位Ｄが算出される（ステップＳ１１０）。次に、切替判定部４６によって、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能か否か、すなわち高分解能時間等の所定時間内に検知方位Ｄの３次元データを取得可能か否か、が判定される（ステップＳ１１２）。
【０１５４】
そして、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能ではないと判定された場合（ステップＳ１１２：ＮＯ）、切替判定部４６によって、観測モードが、全方位スキャンモードからセクタスキャンモードに切替えられる（ステップＳ１１４）。
【０１５５】
一方、全方位スキャンモードで高分解能時間内に一連の全３次元データを取得可能であると判定された場合（ステップＳ１１２：ＹＥＳ）、切替判定部４６によって、全方位スキャンモードが維持されたまま、観測モードが切替えられることなく（ステップＳ１１６）、図１１のモード切替処理が終了される。
【０１５６】
なお、ステップＳ１１２の処理をスキップし、ステップＳ１１０の後、ステップＳ１１４の処理を行ってもよい。この場合、例えばステップＳ１１０において検知方位Ｄが算出された場合、ステップＳ１１４において観測モードが切替えられ、算出された検知方位Ｄを含む観測範囲Ｃに対してセクタスキャンが行われる。
【０１５７】
また、例えば、使用されている高速スキャン気象レーダ８の性能、対象とする顕著気象現象の高分解能時間、または、観測範囲Ｃ、が予め分かっている場合、ステップＳ１１０の処理よりも前にステップＳ１１２の処理を予め行ってもよい。
【０１５８】
なお、高速スキャン気象レーダ８としてフェーズドアレイ気象レーダを使用した場合でも、本実施形態を適用することができる。
【０１５９】
なお、請求項において、解析手段による解析の結果に基づき、第１のモードで特異的な時間変化が検出された場合、第１のモードから第２のモードに切替える切替手段は、例えば、切替部４２に対応する。解析手段による解析の結果に基づき、第１のモードまたは第２のモードで特異的な時間変化が検出された場合、気象現象が発生する可能性の有無を判定する第１の判定手段は、例えば、竜巻予兆検知部３４に対応する。また、解析手段による解析の結果に基づき、第１のモードで特異的な時間変化が検出された場合、気象現象の発生に要する時間よりも短い時間内に、第１のモードで一連の３次元データを取得可能か否かを判定する第２の判定手段は、例えば、切替判定部４６に対応する。
【０１６０】
以上のように、第２の実施形態によれば、第１の実施形態で奏された作用効果に加えて、次のような効果を得ることができる。
【０１６１】
気象現象発生可能性判定処理において、高速スキャン気象レーダ８の性能等に応じて、顕著気象現象の予兆が検知された場合、気象現象発生可能性判定システム１の観測モードを好適な観測モードに切替えることによって、例えばパラボラ型の気象レーダを使用した場合でも、高分解能時間内に一連の全３次元データを取得すること可能となり、顕著気象現象の発生を高い確度で予測することが可能となる。
【０１６２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１６３】
１…気象現象発生可能性判定システム、８…高速スキャン気象レーダ、８ａ…パラボラアンテナ、９…レーダ信号処理部、９ａ…取得部、１０…レーダ解析部、１１…通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、１２…ＲＡＷデータ処理部、１３…ＲＡＷデータ格納部、１４…レーダデータ解析演算部、１５…解析データ格納部、２０…竜巻予測部、２１…竜巻発生可能性解析部、２２…解析データ格納部、２３…表示通知部、３０…解析データ取得部、３２…パラメータ解析部、３４…竜巻予兆検知部、４０…制御部、４１…検知情報取得部、４２…切替部、４４…方位算出部、４６…切替判定部、４８…制御情報生成部、４９…切替情報記憶部、５０ａ…降水雲、５１ｃ…降水コア、７０ｃ…変曲点、Ｐ…取得点。
【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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