(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱帯性低気圧に起因するある地点の風速を予測する熱帯性低気圧風速予測方法において、
ｔ（ｔ＞０）時間後の該熱帯性低気圧の特性予測値を利用して、過去の類似熱帯性低気圧を選択し、前記ある地点の過去の類似熱帯性低気圧に起因する実績風速値に、該熱帯性低気圧および過去の類似熱帯性低気圧の特性を利用して求めた該ある地点におけるモデル風速値を基に算出した風速の補正値を適用して、該ある地点の該熱帯性低気圧に起因する予測風速を求めるようにしたことを特徴とする熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項２】
前記ｔ時間後の熱帯性低気圧の特性は、提供された複数の特定時間後の熱帯性低気圧特性予測情報を補間して求めることを特徴とする請求項１に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項３】
前記熱帯性低気圧および過去の類似熱帯性低気圧の特性は、熱帯性低気圧の中心位置（緯度、経度）、中心気圧、進行速度、進行方向の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項４】
前記過去の類似熱帯性低気圧は、過去の熱帯性低気圧から、該過去の熱帯性低気圧の実績点と今回の熱帯性低気圧との距離の小さい順に抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項５】
過去の熱帯性低気圧と今回の熱帯性低気圧との各特性の差を自乗した和が小さい熱帯性低気圧を前記過去の類似熱帯性低気圧とする、または過去の熱帯性低気圧と今回の熱帯性低気圧との各特性毎の積を取りその和が大きい熱帯性低気圧を前記過去の類似熱帯性低気圧とすることを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項６】
今回の熱帯性低気圧の中心位置からのある距離以内の枠あるいは該今回の熱帯性低気圧の中心位置を中心としたある距離を辺とする四角の枠を設定し、その後前記請求項５の方法にて該枠内から前記過去の類似熱帯性低気圧の選定を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項７】
前記過去の類似熱帯性低気圧の抽出において、同一の過去の類似熱帯性低気圧からの実績として蓄積されている熱帯性低気圧特性情報を重複して選択しないようにすることを特徴とする請求項４，５または６に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項８】
前記モデル風速値は、熱帯性低気圧モデル式を用いて算出され、該熱帯性低気圧モデル式は、熱帯性低気圧の中心位置、熱帯性低気圧中心位置との距離、最大風速、最大風速半径、および中心気圧の少なくとも１つをパラメータとして形成されることを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項９】
前記モデル風速値は、下記の(1)式の静止熱帯性低気圧モデル式、あるいは(1)式の風速に吹き込み角θ3（風向き）を作用させ、あるいは(2)式、(3)式の進行熱帯性低気圧モデル式を用いて方向をもつ風速ベクトルＶ’が算出されることを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
Ｖ＝Ｖmax・exp［−｛（lnｒ）θ１−（lnｒ０）θ１｝２］  ・・・(1)
Ｖ'＝Ｓi・θ2・（ｒ２／ｒ０２）・Ｓv・exp［−｛π・ｒ／（１０・ｒ０）｝］      ・・・(2)  （ただし、熱帯性低気圧距離ｒがｒ０ｋｍ以下の場合）
Ｖ'＝Ｓi・θ2・Ｓv・exp［−｛π・ｒ／（１０・ｒ０）｝］ ・・・(3)  （ただし、熱帯性低気圧距離ｒがｒ０ｋｍ以上の場合）
ここで、Ｖmaxは熱帯性低気圧最大風速、ｒは熱帯性低気圧距離（ｋｍ）、ｒ０は最大風速半径（ｋｍ）、Ｓvは熱帯性低気圧進行速度（ｍ／ｓ）、Ｓiは熱帯性低気圧位置と観測地点との方向（角度）の位置による影響率、θ1は距離に対する風速の減衰度分、θ2は進行速度の反映度合いを示す変数である。
【請求項１０】
前記ある地点の熱帯性低気圧に起因する予測風速を、前記の複数の過去の類似熱帯性低気圧毎で求めた予測風速を平均、または請求項５の類似を示す数値を基に加重平均して求められることを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項１１】
さらに、前記ある地点における熱帯性低気圧の接線方向を求め、該接線方向に、吹き込み角を加えた方向を予測風向きとするようにしたことを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項１２】
前記過去の類似熱帯性低気圧が存在しない時には、前記熱帯性低気圧の特性を利用して求めた前記地点におけるモデル風速値と、予測風向きを基に、前記ある地点の該熱帯性低気圧に起因する予測風速を求めるようにしたことを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項１３】
今回の熱帯性低気圧による風速予測後、または今回の熱帯性低気圧の通過後に、今回の熱帯性低気圧を過去の熱帯性低気圧として蓄積する学習機能を有するようにしたことを特徴とする請求項１に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
【請求項１４】
熱帯性低気圧に起因するある地点の風速を予測する熱帯性低気圧風速予測装置において、
熱帯性低気圧特性予測情報を受信する通信装置と、
該通信装置によって受信された熱帯性低気圧特性予測情報を補間演算する手段と、
該補間演算で求められた熱帯性低気圧特性予測情報と過去の熱帯性低気圧のデータを記憶する手段と、
過去の類似熱帯性低気圧を選択する手段と、
今回の熱帯性低気圧および前記選択された過去の類似熱帯性低気圧の特性値を基にモデル風速値を演算する手段と、
該モデル風速値を基に、補正値を演算する手段と、
前記過去の類似熱帯性低気圧の時の風速実績値と前記補正値とから今回の熱帯性低気圧の予測風速を演算する手段とを具備したことを特徴とする熱帯性低気圧風速予測装置。
【請求項１５】
前記過去の熱帯性低気圧のデータを記憶する手段の記憶領域に、請求項５の今回の熱帯性低気圧を追加して記憶することを特徴とする請求項１４記載の熱帯性低気圧風速予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は熱帯性低気圧風速予測方法および装置に関し、熱帯性低気圧が通過する各地の風速を、予め与えられた数時間後の熱帯性低気圧の特性（位置、中心気圧、進行速度等）から、人間の判断によらずに予測することのできる熱帯性低気圧風速予測方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
熱帯性低気圧は地球の赤道を中心とした地帯で発生し、場合によっては、その周辺地域に多大な被害を引き起こしている。従来は、気象情報を放送するテレビやラジオなどへの情報提供元などで予測された数時間後の熱帯性低気圧中心位置、中心気圧、進行速度、方向、強風圏や暴風圏から、各地域の熱帯性低気圧による風速などを、過去の熱帯性低気圧の経験を参考にして求め、建築物の補強をする等の対策を実施していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、人間が過去に経験した熱帯性低気圧と現在接近している熱帯性低気圧との特性の異同を分析し、該熱帯性低気圧の風速などを予測するのは難しいという問題があった。また、従来の熱帯性低気圧による風速の予測は、予測者の経験に大きく依存しており、未経験者の予測は極めて困難である。また、人間の経験による風速の予測は必ずしも正確でないという問題もあった。
【０００４】
本発明は、前記した従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、人間の経験あるいは判断によることなく、正確に、特定各地点の地域特性を考慮に入れて、熱帯性低気圧の風速を予測する熱帯性低気圧風速予測方法および装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、熱帯性低気圧に起因するある地点の風速を予測する熱帯性低気圧風速予測方法において、ｔ（ｔ＞０）時間後の該熱帯性低気圧特性（中心位置、中心気圧、進行方向、進行速度など）の予測値を用い、該特性を基に過去の類似熱帯性低気圧を選択し、前記ある地点の過去の類似熱帯性低気圧に起因する実績風速値に、該熱帯性低気圧および過去の類似熱帯性低気圧の特性を利用して求めた該ある地点におけるモデル風速値を基に算出した風速の補正値を適用して、該ある地点の該熱帯性低気圧に起因する予測風速を求めるようにした点に第１の特徴がある。
【０００６】
また、本発明は、熱帯性低気圧特性予測情報を受信する通信装置と、該通信装置によって受信された熱帯性低気圧特性予測情報を補間演算する手段と、該補間演算で求められた熱帯性低気圧特性予測情報と過去の熱帯性低気圧のデータを記憶する手段と、過去の類似熱帯性低気圧を選択する手段と、今回の熱帯性低気圧および前記選択された過去の類似熱帯性低気圧の特性値を基にモデル風速値を演算する手段と、該モデル風速値を基に、補正値を演算する手段と、前記過去の類似熱帯性低気圧の時の風速実績値と前記補正値とから今回の熱帯性低気圧の予測風速を演算する手段とを具備した熱帯性低気圧風速予測装置を提供する点に第２の特徴がある。
【０００７】
前記第１、第２の特徴によれば、過去の類似熱帯性低気圧の特性を利用して該熱帯性低気圧に起因する予測風速を求めるようにしているので、人間の経験あるいは判断によることなく、正確に、熱帯性低気圧の風速を予測することができるようになる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説明する。図１は、本発明の熱帯性低気圧風速予測方法が適用される熱帯性低気圧風速・被害予測システムの概略のシステム図である。なお、本発明における「熱帯性低気圧」なる語は、台風、ハリケーン、サイクロンなどを含むものとする。
【０００９】
気象情報の提供者である例えば、ウェザーニューズ社の熱帯性低気圧の位置などの表示を行う気象表示装置２と、被害予測などのために風速予測の必要性のある自治体、保険業者、電力会社など、例えば九州電力（株）の熱帯性低気圧風速・被害予測装置３とが、ＬＡＮ４等の通信線により接続される。該熱帯性低気圧風速・被害予測装置３は、データの仲介を行う熱帯性低気圧処理装置３ａと風速・被害予測を実施する風速・被害予測装置３ｂから構成されている。
【００１０】
熱帯性低気圧が発生すると、前記気象表示装置２から、熱帯性低気圧特性予測情報が提供される。この熱帯性低気圧特性予測情報は、発令時刻（実況情報）から、１，６，１２，２４，３６，４８，および７２時間後の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、および中心気圧が提供される。風速・被害予測装置３ｂは、該熱帯性低気圧特性予測情報をＬＡＮ４を介して受信し、本発明の熱帯性低気圧風速予測方法に従って熱帯性低気圧風速の予測を行う。
【００１１】
以下に、本発明の熱帯性低気圧風速予測方法の一実施形態を、図２を参照して説明する。
図２は、前記風速・被害予測装置３ｂの熱帯性低気圧風速予測動作の概要を示すフローチャートである。
【００１２】
ステップＳ１では、前記気象表示装置２から熱帯性低気圧特性予測情報を取得する。例えば、図３(a)に示されているように、発令時刻（実況情報）から、１，６，１２，２４，３６，４８，および７２時間後の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、および中心気圧を受信する。
【００１３】
ステップＳ２では、受信した熱帯性低気圧特性予測情報を基に、１時間毎の熱帯性低気圧特性予測情報（熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、中心気圧、進行速度、進行方向）を算出する。
【００１４】
以下に、図３(b)に示されているような、２時間後の熱帯性低気圧特性予測情報を算出する方法を説明する。
(1)熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）の予測
熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）の予測は、線形補間法を用いて算出する。実況情報時の時刻ｔｎより１時間後の時刻をｔｎ＋１、ｍ時間後の時刻をｔｎ＋ｍとすると、例えば２時間後の時刻ｔｎ＋２における緯度は、下記の(1)式により算出される。
【００１５】
【数１】
0004204034.tif 000002
ここで、lat(t)は、時刻ｔにおける緯度を表す。経度についても、前記(1)式と同様の式により、２時間後の経度を算出することができる。
【００１６】
前記(1)式と同様の線形補間法により、３時間後、４時間後、５時間後、７時間後、・・・の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）が求められる。
(2)熱帯性低気圧中心気圧の予測
熱帯性低気圧中心気圧の予測は、線形補間法およびｋ次移動平均フィルタを用いて、下記の▲１▼、▲２▼の手順のように算出する。
【００１７】
▲１▼線形補間法
実況情報時の時刻ｔｎより１時間後の時刻をｔｎ＋１、ｍ時間後の時刻をｔｎ＋ｍとすると、２時間後の時刻ｔｎ＋２における熱帯性低気圧中心気圧は、下記の(2)式により算出される。
【００１８】
【数２】
0004204034.tif 000003
ここで、hPa(t)は、時刻ｔにおける熱帯性低気圧中心気圧を表す。
【００１９】
▲２▼ｋ次移動平均フィルタ
２時間後の時刻をｔｎ＋２とし、該時刻ｔｎ＋２より１〜（ｋ−１）／２時間前の時刻をｔｎ＋２−（ｋ−１）／２、・・・、ｔｎ＋１ 、１〜（ｋ−１）／２時間後の時刻をｔｎ＋３、・・・、ｔｎ＋２＋（ｋ−１）／２とすると、２時間後の熱帯性低気圧中心気圧hPa(tｎ＋２)’は、次の(3)により算出することができる。
ここで、ｋは奇数である。
【００２０】
【数３】
0004204034.tif 000004
なお、実況情報より１、２時間前のデータが存在しない時には、前記(2)式を用いて、該１、２時間前の熱帯性低気圧中心気圧を算出する。前記と同様にして、３時間後、４時間後、５時間後、７時間後、・・・の熱帯性低気圧中心気圧を求める。
(3)熱帯性低気圧進行速度の予測
熱帯性低気圧進行速度の予測は、前記気象表示装置２から取得した熱帯性低気圧特性予測情報から、各予測ポイントの速度を算出し、算出した速度を基に、線形補間法およびＬ次移動平均フィルタを用いて算出する。
【００２１】
▲１▼熱帯性低気圧進行速度の算出
熱帯性低気圧進行速度は、各予測ポイントの熱帯性低気圧中心位置より、次のように算出する。例えば、図４において、熱帯性低気圧特性予測情報としての１時間後の熱帯性低気圧中心位置をＡ、ｍ時間後の熱帯性低気圧中心位置をＢ、Ａを通る緯度線とＢを通る子午線の交点をＣ、北極点をＮとする。この球面三角形ＮＡＢに球面三角法を適用し、ＡＢ間の角距離⌒ＡＢ、および距離Ｒを、下記の(4)式,(5)式により求める。
【００２２】
【数４】
0004204034.tif 000005
Ｒ＝Ｒｅ ×ＡＢ  ・・・(5)
ここで、⌒は角距離、Ｒｅ は地球半径［ｋｍ］を示す。
【００２３】
前記距離Ｒと移動時間ｔにより、速度spを次の(6)式により求める。
【００２４】
速度sp＝Ｒ／ｔ  ・・・(6)
▲２▼線形補間法
次に、実況情報時の時刻ｔｎより１時間後の時刻をｔｎ＋１、ｍ時間後の時刻をｔｎ＋ｍとして、２時間後の時刻ｔｎ＋２における熱帯性低気圧進行速度を、次の(7)式により算出する。
【００２５】
【数５】
0004204034.tif 000006
ここで、sp(t)は時刻ｔにおける熱帯性低気圧進行速度を示す。
【００２６】
なお、実況情報より１、２時間前の実績データを抽出し、データが存在しなければ、(7)式を用いて、１、２時間前の熱帯性低気圧進行速度を算出する。
【００２７】
▲３▼Ｌ次移動平均フィルタ
次に、２時間後の時刻をｔｎ＋２とし、該時刻ｔｎ＋２より１〜（Ｌ−１）／２時間前の時刻をｔｎ＋２−（Ｌ−１）／２、・・・、ｔｎ＋１ 、１〜（Ｌ−１）／２時間後の時刻をｔｎ＋３、・・・、ｔｎ＋２＋（Ｌ−１）／２とすると、２時間後の熱帯性低気圧進行速度sp(tｎ＋２)’は、次の(8)式により算出することができる。
ここで、Ｌは奇数である。
【００２８】
【数６】
0004204034.tif 000007
(4)熱帯性低気圧進行方向の予測
前記の(1)で算出した熱帯性低気圧中心位置より、球面三角法を使用して、次の(9)式により、熱帯性低気圧の進行方向を算出する。
【００２９】
cos∠ＡＢＣ＝tanＢＣ／tanＡＢ  ・・・(9)
前記の計算により、例えば２２５°＜∠ＡＢＣ≦２４７．５°の時には熱帯性低気圧進行方向は北東、２４７．５°＜∠ＡＢＣ≦２７０°の時は北北東と予測される。
【００３０】
以上の(1)〜(4)の処理により、７２時間先までの１時間毎の予測情報を算出して、前記ステップＳ２の処理を終了する。
【００３１】
次に、図２のステップＳ３に進み、過去の類似熱帯性低気圧の抽出処理を行う。風速予測を行う進路予測情報（＝１２時間後の予測情報）の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）を基に、緯度、経度各±α°の範囲にて、過去の熱帯性低気圧実績データをデータベースから抽出する。例えば、図５のように、１２時間後の予測熱帯性低気圧中心位置Ｓから抽出した過去熱帯性低気圧実績点を、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦとする。また、気象情報の観測地点であるＺを風速予測地点（例えば、アメダス地点）とする。
【００３２】
図２のステップＳ４では、類似熱帯性低気圧は、過去に存在したか否かの判断がなされる。この判断が肯定の場合にはステップＳ５に進み、否定の場合にはステップＳ１１に進む。
【００３３】
ステップＳ５では、前記ステップＳ３で抽出した過去熱帯性低気圧実績点と今回の熱帯性低気圧の熱帯性低気圧中心位置、中心気圧、進行速度、進行方向の差の２乗和の平方根（距離）を算出し、距離の小さい順に、例えば５個の熱帯性低気圧を選定する。選定する際、例えば以下の条件を満たす過去の類似熱帯性低気圧を選定する。
(a)同一熱帯性低気圧が重複しないようにする。（ただし，過去の類似熱帯性低気圧が５個以下の熱帯性低気圧の場合は、この限りではない）
(b)風速予測地点Ｚと過去の熱帯性低気圧との距離がｒ０未満ものは、過去の類似熱帯性低気圧として選定しない。この理由は、風速予測地点と過去の熱帯性低気圧との距離がｒ０未満のものは、熱帯性低気圧の目に入り誤差が大きくなる可能性があるからである。
または、前記選定において、過去の熱帯性低気圧と該熱帯性低気圧との各特性値毎の積をとり、その和が大きい熱帯性低気圧を類似熱帯性低気圧とする。
【００３４】
または、該熱帯性低気圧の中心位置からのある距離以内、あるいは該熱帯性低気圧の中心位置を中心としたある距離を辺とする四角の枠内から類似熱帯性低気圧をまず選定し、その後前記距離にて選定を行う。
【００３５】
ここでは、選定された５個の熱帯性低気圧を、過去熱帯性低気圧実績点Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦとする。
【００３６】
ステップＳ６では、選定した過去熱帯性低気圧実績点Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦにおいて風速予測地点Ｚで観測された風速をデータベースより抽出する。抽出した風速予測実績風速を、ＶＡ，ＶＣ，ＶＤ，ＶＥおよびＶＦとする。
【００３７】
ステップＳ７に進むと、モデル風速値の算出が行われる。該モデル風速値の算出は、今回の熱帯性低気圧および選定した類似熱帯性低気圧のそれぞれの熱帯性低気圧情報を基に、次の(10)、(11)式の静止熱帯性低気圧モデル式、あるいは(11)式の風速に吹き込み角θ3（風向き）を作用させ、(12)式,(13)式の進行熱帯性低気圧モデル式を用いて、方向を持つ風速ベクトルＶ'の算出が行われる。
【００３８】
Ｖ＝Ｖmax・exp［−｛（lnｒ）θ１−（lnｒ０）θ１｝２］  ・・・(10)
ここで、Ｖmaxは熱帯性低気圧最大風速、ｒは熱帯性低気圧距離（ｋｍ）、θ１は距離に対する風速の減衰度分である。なお、前記熱帯性低気圧最大風速Ｖmaxは、下記の(11)式で表すことができる。該(11)式中のｐは中心気圧（hPa)である。
【００３９】
Ｖmax＝ａ１×（ｐ１−ｐ）１／２  ・・・(11)
ただし、ｐ１は気圧を示す定数でａ１は比例定数である。
【００４０】
熱帯性低気圧距離ｒがｒ０ｋｍ以下の場合の進行熱帯性低気圧モデル式は(12)式、熱帯性低気圧距離ｒがｒ０ｋｍ以上の場合の進行熱帯性低気圧モデル式は(13)式で表される。
【００４１】
Ｖ'＝Ｓi・θ２・ｒ２／ｒ０２・Ｓv・exp［−｛π／（１０・ｒ０）・ｒ｝］      ・・・(12)
Ｖ'＝Ｓi・θ２・Ｓv・exp［−｛π／（１０・ｒ０）・ｒ｝］ ・・・(13)
ここで、Ｓvは熱帯性低気圧進行速度（ｍ／ｓ）、ｒは熱帯性低気圧距離（ｋｍ）、Ｓiは熱帯性低気圧位置と観測地点の位置による影響率、θ２は進行速度の反映度合いを示す変数である。なお、θ２・Ｓv・exp（−π／１０・ｒ０）は、進行速度の影響を示す宮崎の式であり、例えば、平成８年度「各種気象情報による台風風速予測に関する研究」の論文に示されている。
【００４２】
まず、上記(10)、(12)および(13)式のいずれかにて算出した今回の熱帯性低気圧の風速予測地点Ｚにおけるモデル風速値Ｖを求める。続いて、過去の類似熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦにおける熱帯性低気圧中心気圧、風速予測地点Ｚと熱帯性低気圧中心位置との距離ｒ等を上記(10)、(12)または(13)式に当てはめて、過去の類似熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦにおける風速予測地点のモデル風速値Ｖａ，Ｖｃ，Ｖｄ，ＶｅおよびＶｆを求める。
【００４３】
次に、図２のステップＳ８に進み、風速の補正値を算出する。風速予測地点Ｚにおける風速の補正値、すなわち、１２時間後の予測情報と過去の類似熱帯性低気圧との、中心気圧などの各変数の相違による風速の補正値は、前記１２時間後の予測情報のモデル風速値Ｖと前記過去の熱帯性低気圧のモデル風速値Ｖａ，Ｖｃ，Ｖｄ，ＶｅおよびＶｆから、次のように算出する。
【００４４】
過去の熱帯性低気圧Ａに関する補正値σａ＝Ｖ−Ｖａ
過去の熱帯性低気圧Ｃに関する補正値σｃ＝Ｖ−Ｖｃ
過去の熱帯性低気圧Ｄに関する補正値σｄ＝Ｖ−Ｖｄ
過去の熱帯性低気圧Ｅに関する補正値σｅ＝Ｖ−Ｖｅ
過去の熱帯性低気圧Ｆに関する補正値σｆ＝Ｖ−Ｖｆ
次に、ステップＳ９に進んで、風速予測地点Ｚにおける予測風速を算出する。１２時間後の風速予測地点Ｚにおける予測風速Ｖ’Ａ，Ｖ’Ｃ，Ｖ’Ｄ，Ｖ’ＥおよびＶ’Ｆは、過去の類似熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦの風速予測地点Ｚにおける実績風速値ＶＡ，ＶＣ，ＶＤ，ＶＥおよびＶＦと、前記補正値σａ，σｃ，σｄ，σｅおよびσｆから次のように算出する。
【００４５】
Ｖ’Ａ ＝ＶＡ ＋σａ
Ｖ’Ｃ ＝ＶＣ ＋σｃ
Ｖ’Ｄ ＝ＶＤ ＋σｄ
Ｖ’Ｅ ＝ＶＥ ＋σｅ
Ｖ’Ｆ ＝ＶＦ ＋ σｆ
次いで、これらの平均を取って１２時間後の風速予測地点Ｚにおける予測風速Ｖ’とする。
【００４６】
Ｖ’＝（Ｖ’Ａ＋Ｖ’Ｃ＋Ｖ’Ｄ＋Ｖ’Ｅ＋Ｖ’Ｆ）／５
次に、図２のステップＳ１０に進んで、予測風向きを算出する。すなわち、図６に示されているように、まず、風速予測地点Ｚにおける熱帯性低気圧の接線方向の風向きを算出する。次に、該算出した風向きを、吹き込み角θ３だけ傾けた風向きを予測風向きとする。
【００４７】
次に、図２のステップＳ４の判断が否定の時、すなわち類似熱帯性低気圧が過去に全くなかった時の動作を説明する。ステップＳ１１では、前記(10)式を用いて、風速を予測する地点Ｚにおける１２時間後のモデル風速値Ｖを算出する。また、ステップＳ１２で、前記のようにして、予測風向きＧを求める。
【００４８】
次に、ステップＳ１３で、１２時間後の予測情報の予測風速を、前記モデル風速値Ｖと予測風向きＧを用いて、次の式から算出する。
【００４９】
１２時間後の予測情報の予測風速＝Ｖ×Ｘ（Ｇ）
ここで、Ｘ（Ｇ）は、風向きＧにおける風向き係数である。
次に、ステップＳ１４で、現在の熱帯性低気圧特性情報（図５の熱帯性低気圧現在位置の熱帯性低気圧特性）を過去の熱帯性低気圧として蓄積する。これにより、過去の熱帯性低気圧の個数を増やし、類似熱帯性低気圧の選択自由度を多くする。
【００５０】
なお、前記の説明では、風速予測地点の予測風速を求めるものであったが、本発明を適用すれば、任意の地点の熱帯性低気圧の風速を求めることができるようになることは明らかである。
【００５１】
次に、本発明の風速・被害予測装置３ｂ（図１参照）の本発明に関する機能のブロック図を、図７に示す。前記ＬＡＮ４等の通信線を通って熱帯性低気圧特性予測情報が送られて来ると、通信装置１１はこれを受信する。受信した情報は記憶部１２に記憶される。熱帯性低気圧特性予測情報演算部１３は、該熱帯性低気圧特性予測情報を基に、一時間毎の熱帯性低気圧特性予測情報を算出し、該記憶部１２に格納する。該記憶部１２に、過去の熱帯性低気圧の特性（経路、各地点の中心気圧、風速など）等のデータが記憶されているとすると、類似熱帯性低気圧選択部１４は、今回の熱帯性低気圧の例えば１２時間後の予測中心位置に関し、その近い位置の過去のある時刻の熱帯性低気圧を類似熱帯性低気圧として複数個選択する。モデル風速値演算部１５は、今回の熱帯性低気圧および類似熱帯性低気圧の特性値を基に、ある地点（例えば、風速予測地点）における今回の熱帯性低気圧および類似熱帯性低気圧のモデル風速値Ｖ，Ｖａ，Ｖｃ，・・・，Ｖｆを算出する。補正値演算部１６は、該モデル風速値を基に、該類似熱帯性低気圧の風速補正値σａ，σｃ，・・・，σｆを算出する。次に、予測風速演算部１７は、前記記憶部１２に記憶されている前記ある地点における類似熱帯性低気圧の実績風速値ＶＡ，ＶＣ，ＶＤ，ＶＥおよびＶＦ を、前記風速補正値σａ，σｃ，・・・，σｆで補正し、これらの平均を取って、予測風速Ｖ’を求める。
その後、通信機１１で受信した現在の熱帯性低気圧特性情報（図５の熱帯性低気圧現在位置の熱帯性低気圧特性）を過去の熱帯性低気圧の特性（経路、各地点の中心気圧など）として前記記憶部１２に蓄積する。これにより、自動的に過去の熱帯性低気圧の数が多くなり、類似熱帯性低気圧の選択自由度が増加する。
【００５２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、人間の経験あるいは判断によることなく、正確に、特定各地点の地域特性を考慮に入れて、熱帯性低気圧の風速を予測することができるようになる。また、このため、熱帯性低気圧の風速予測の未経験者あるいは経験の浅い者でも、容易に、熱帯性低気圧の風速予測をすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明が適用されるシステム例を示す図である。
【図２】  本発明の一実施形態のフローチャートである。
【図３】  提供される熱帯性低気圧特性予測情報と補間後の熱帯性低気圧特性予測情報を示す図である。
【図４】  熱帯性低気圧速度算出の説明図である。
【図５】  熱帯性低気圧風速算出の説明図である。
【図６】  予測風向き算出の説明図である。
【図７】  本発明の一実施形態の機能ブロック図である。
【符号の説明】
２・・・気象表示装置、３・・・熱帯性低気圧風速・被害予測装置、３ａ・・・熱帯性低気圧処理装置、３ｂ・・・風速・被害予測装置、４・・・ＬＡＮ、１１・・・通信装置、１２・・・記憶部、１３・・・熱帯性低気圧特性予測情報演算部、１４・・・類似熱帯性低気圧選択部、１５・・・モデル風速値演算部、１６・・・補正値演算部、予測風速演算部。
【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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