(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象観測データを取得する取得手段と、
前記気象観測データをもとに気象予測モデルに基づいて特定の気象現象に関する気象予測データを演算する演算手段と、
前記気象予測データ及び気象観測データをもとに、前記特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定する判定手段と、
一定期間に取得された前記気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定手段による各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計する集計手段と、
前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表（ＣＰＴ：Conditional Probability Table）を作成する作成手段と、
前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定手段による判定結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出する確率算出手段と、
前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知する通知手段とを具備し、
前記気象判定要素は、前記気象予測モデルが起こす時間的・空間的なずれを考慮して定めることを特徴とする気象予測データ解析装置。
【請求項２】
前記条件付確率表は、前記複数の気象判定要素間の依存関係により構成されるベイジアンネットワークをもとに作成されることを特徴とする請求項１記載の気象予測データ解析装置。
【請求項３】
前記作成手段は、前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、この取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに前記作成された条件付確率表それぞれの条件付確率の値を更新することを特徴とする請求項１記載の気象予測データ解析装置。
【請求項４】
気象観測データを取得し、
前記気象観測データをもとに気象予測モデルに基づいて特定の気象現象に関する気象予測データを演算し、
前記気象予測データ及び気象観測データをもとに、前記特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、
前記取得された一定期間の気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定された各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計し、
前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表（ＣＰＴ：Conditional Probability Table）を作成し、
前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定された結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出し、
前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知し、
前記気象判定要素は、前記気象予測モデルが起こす時間的・空間的なずれを考慮して定めることを特徴とする気象予測データ解析方法。
【請求項５】
前記条件付確率表は、前記複数の気象判定要素間の依存関係により構成されるベイジアンネットワークをもとに作成されることを特徴とする請求項４記載の気象予測データ解析方法。
【請求項６】
前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、この取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに前記作成された条件付確率表それぞれの条件付確率の値を更新することを特徴とする請求項４記載の気象予測データ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、気象予測システムから出力される予測データを解析する気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の気象予測システムでは、気象レーダ等で得られる観測データや気象庁から提供されるＧＰＶ（Grid Point Value）データ等を用いて大気の流れを計算することで気象予測を行っている。気象予測情報は、人々にとって身近であると同時に、台風や集中豪雨等のように生命や財産に関わる重要な情報であるため、予測データの信頼性の向上が図られている。例えば、観測データを取得する時間間隔が長い場合でも、予測データの精度を継続的に維持できるようにする手法が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【特許文献１】特開２００３−０９０８８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、気象予測情報は、あくまでも予測に過ぎず、時間的・空間的ずれを伴う不確実性を有する。しかし、予測情報の価値は存在する。例えば、集中豪雨の発生の可能性が事前に予測されていれば、たとえその可能性が低くとも十分に価値のある情報となる。つまり、気象予測情報の提供の仕方が価値を左右するのであり、提供手法にこそ問題点が存在する。
【０００４】
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、気象現象による様々な影響を判断する上で的確な指標を提供することが可能な気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するためにこの発明に係る気象予測データ解析装置は、気象観測データと、前記気象観測データをもとに気象予測モデルに基づいて演算された気象予測データとを取得する取得手段と、前記取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定する判定手段と、前記取得手段により一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定手段による各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計する集計手段と、前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表（ＣＰＴ：Conditional Probability Table）を作成する作成手段と、前記取得手段により前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定手段による判定結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出する確率算出手段と、前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知する通知手段とを具備することを特徴とする。
【０００６】
上記構成による気象予測データ解析装置では、一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、その判定の集計結果をもとに各要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表を作成する。そして、新たな気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、取得されたデータについて各要素の判定を行い、この判定結果をもとに気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率を算出している。このようにすることで、例えば、交通手段に影響を与える降雪等の特定の気象現象についての発生確率を通知することができるため、気象現象による様々な影響を判断をする上で、的確な指標を提供することが可能となる。
【発明の効果】
【０００７】
したがってこの発明によれば、気象現象による様々な影響を判断する上で的確な指標を提供することが可能な気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。  
図１は、本発明に係る気象予測データ解析装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。この気象予測データ解析装置は、ネットワークＮＴを介して気象庁データサーバＤＳ０，レーダサイトサーバＤＳ１，ＤＳ１などに接続されている。
【０００９】
図１において気象予測データ解析装置は、ネットワークＮＴと接続される通信インターフェース１１と、通信処理部１２と、広域予測データ格納部１３と、観測データ格納部１４と、局地気象予測モデル演算部１５と、局地予測データ格納部１６とを備え、局地気象予測モデルによる気象予測が実施される。さらに、局地予測データ格納部１６に格納された予測データから、顕著気象現象の生起確率を算出・提供するために、確率算出部１７と条件付確率表作成部１８とデータ判定／配信部１９とを備える。
【００１０】
気象予測のもとになる観測データ・予測データは、気象庁データサーバＤＳ０やレーダサイトサーバＤＳ１，ＤＳ２からネットワークＮＴを介して入力される。入力された観測データは観測データ格納部１４に格納される。広域予測データ格納部１３には、例えば、広域の気象予測データとして気象庁ＲＳＭ（Regional Spectral Model）が格納される。観測データ格納部１４及び広域予測データ格納部１３に格納されたデータは、局地気象予測モデル演算部１５からの要求に応じて選択的に局地気象予測モデル演算部１５に送られる。
【００１１】
局地気象予測モデルとは、流体力学の方程式系を時間積分により解くことで、気象場である気圧・風・気温・雨量等を予測する方法である。現在、水平格子間隔数１００ｍ程度〜１０ｋｍ程度の範囲で予測可能な「非静力学気象モデル」が開発されている。非静力学モデルには、例えば、ＣＲｅＳＳ（名大地球水循環研究センターCloud Resolving Storm Simulator）のほかに、気象庁ＮＨＭ（JMA NonHydrostatic Model）、ＭＭ５（PSU/NCAR mesoscale model）等の計算コードが存在する。それぞれ、発達した積乱雲（〜１０ｋｍ）程度の水平スケールでの物理過程を考慮したモデルである。
【００１２】
局地気象モデルで計算される物理量は、現在一般に予測データとして配信される気圧・風・気温・雨量などのほかに、降雪量も算出可能である。
【００１３】
局地気象予測モデルは、解像度は高いが計算領域が広くなるに従い、大規模な計算機システムが必要となることから、通常より解像度は低いが、広い計算領域をもつ広域の気象予測データを初期値及び境界値として、限られた地域での気象予測を行う。
【００１４】
局地気象予測モデル演算部１５は、広域の気象予測データの配信に伴って起動し、広域予測データ格納部１３及び観測データ格納部１４に格納されたデータをもとに気象予測演算を実行する。例えば、気象庁ＲＳＭの場合は１２時間毎に配信される。局地気象予測モデル演算部１５から出力される予測演算結果は局地予測データ格納部１６に記憶される。
【００１５】
また、観測データ格納部１４には、配信間隔の短い例えば１０分毎に配信される気象レーダデータなどが格納される。新たな観測データが入力されると、局地気象予測モデル演算部１５は再び起動し、１２時間毎に局地気象予測モデルにより予測された計算値をたとえば１時間毎に取り出し、その前１時間分の最新の気象レーダデータにより得られる雨量・風速データを「ナッジング法」と呼ばれるデータ同化手法を用いて局地気象予測モデルの再計算により補正し、数時間先の予測精度を向上させる。上記処理を繰り返し行うことによって予測演算を行い、結果である予測値を局地予測データ格納部１６に格納しておき、例えば画面表示などの形態で局地予測データを提供する。
【００１６】
さらに、条件付確率表作成部１８は、特定の気象現象について複数の気象判定要素の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表（ＣＰＴ：Conditional Probability Table）を作成する。確率算出部１７は、広域予測データ格納部１３及び観測データ格納部１４に記憶された予測データ及び観測データをもとに条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率値を算出する。確率算出処理の詳細は後述する。算出された確率はデータ判定／配信部１９によって、ある閾値以上の確率が算出された場合のみユーザに通知する。通知方法は、例えば携帯電話端末へのメール配信等が考えられる。
【００１７】
次に、この発明の特徴となる確率算出処理について説明する。  
確率算出処理には、ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）の手法を用いる。ベイジアンネットワークとは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法であり、「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学やデータ・マイニング等に応用が広がっている。図２に、本発明で用いるベイジアンネットワークの例を示す。本実施形態では、特定の気象現象の一例として降雪の発生確率を求めるものとする。複数の気象判定要素をノード１〜５で表し、ノード間に張られたリンクが依存関係の方向を表している。条件付確率表はリンク毎に作成される。なお、図２で示したベイジアンネットワークはあくまで一例で、他のネットワーク構成も考えることができる。
【００１８】
（条件付確率表作成・更新処理）  
まず、条件付確率表作成部１８の処理について説明する。図３に、条件付確率表の作成処理の手順とその内容を示すフローをＤＦＤ（Data Flow Diagram）形式で表す。図５は、リンク毎判定集計結果の一例を示す図である。図６は、図５に示す集計結果をもとに作成された条件付確率表を示す図である。
【００１９】
図３において、条件付確率表作成部１８は、気象観測データと、広域予測データと、局地気象予測モデル演算部１５により演算された局地気象予測データとをもとに、ノード単体の気象判定要素について適合の可否を判定する（ステップＳ３ａ）。この判定により、例えば図４に示すようなノード判定結果テーブルが作成される。図４は、１時間毎に読み出した上記データをもとに、ノード１〜５それぞれの気象判定要素について適合の可否（Ｔｒｕｅ／Ｆａｌｓｅ）を判定した結果である。
【００２０】
次に、条件付確率表作成部１８は、上記ノード判定結果テーブルをもとにリンク毎の判定結果を集計する（ステップＳ３ｂ）。図５にリンク毎判定集計結果の一例を示す。図５は、ノード１とノード２との間のリンクの集計結果であり、ａ〜ｄは、ノード１とノード２の判定結果の組が一定期間に発生した頻度を表している。
【００２１】
条件付確率表作成部１８は、上記集計された判定集計結果をもとにリンク毎に条件付確率表を作成する（ステップＳ３ｃ）。図６は、図５に示した集計結果をもとに作成された条件付確率表を示す図である。ノード１とノード２の間の依存関係における条件付確率の値がそれぞれ算出される。
【００２２】
なお、条件付確率表作成部１８は、広域予測データ格納部１３、観測データ格納部１４及び局地予測データ格納部１６に日々蓄積されたデータを用いて、上記作成された条件付確率表の条件付確率の値を更新していく。最新データをもとに条件付確率表を更新することで、確率算出部１７で算出される確率値の確からしさを向上させることが可能となる。
【００２３】
（確率算出処理）  
確率算出部１７は、このように作成された条件付確率表を用いて、特定の気象現象の生起確率を算出する。図７に、確率算出処理の作成処理の手順とその内容を示すフローをＤＦＤ（Data Flow Diagram）形式で表す。
【００２４】
確率算出部１７は、広域予測データ格納部１３、観測データ格納部１４、又は局地予測データ格納部１６に新たなデータが格納されると、このデータをもとにノード毎の判定を行う。この判定によるノード判定結果と条件付確率表作成部１８により作成された条件付確率表とをもとに確率算出処理を行う（ステップＳ７ａ）。
【００２５】
図８を参照しながら、ベイジアンネットワークを用いた確率算出手法について説明する。ここでは、ノード２の降雪が発生する確率を求めるものとする。確率算出部１７は、広域予測データ格納部１３、観測データ格納部１４、又は局地予測データ格納部１６に格納されたデータをもとにノード１，３，４，５の気象判定要素についての適合の可否をそれぞれ判定する。例えば、ノード１＝Ｔｒｕｅ，ノード３＝Ｔｒｕｅ，ノード４＝Ｆａｌｓｅ，ノード５＝Ｆａｌｓｅと判定されたとする。このとき、各ノードの判定結果とそのノードに対応する条件付確率表とをもとに、ノード２がＴｒｕｅである確率Ｐ２Ｔは、ベイズの定理によって図８に示す式のように算出できる。確率算出部１７は、このようにして求められた確率値を出力する。
【００２６】
以上述べたように上記実施形態では、条件付確率表作成部１８は、一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、その判定の集計結果をもとに各要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表を作成する。確率算出部１７は、新たな気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、取得されたデータについて各要素の判定を行い、この判定結果をもとに気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率を算出している。このようにすることで、例えば、交通手段に影響を与える降雪等の特定の気象現象についての発生確率を通知することができるため、気象現象による様々な影響を判断をする上で、的確な指標を提供することが可能となる。さらに、作成された条件付確率表を最新の観測データ及び予測データで更新するようにすることで、より的中率の高い確率値を算出することが可能となる。
【００２７】
したがって、上記実施形態によれば、予測データの不確実性をできる限り排して、気象予測データから得られる情報を的確に提供することができる。この情報の提供により、住民の避難誘導や、ダム放水の運用・都市下水道のポンプ場運転など、気象現象の危険度判断を必要としているユーザに対し、判断を支援する価値の高い情報を提供することができる。
【００２８】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態では、一例として降雪となる確率値の算出法を記述したが、この他にも、例えば、土砂災害等をもたらす積算降雨量等の確率値の算出にも適用することができる。上述した（１）〜（５）の判定は、数値データを用いてそれぞれの閾値と比較して行っている。この閾値の値を変更することで、「大雪」や「みぞれ」等の確率値を簡単に算出することが可能である。
【００２９】
また、上記示したベイジアンネットワークはあくまで一例であり、他のベイジアンネットワークの構築により「強風」「大雨」等の気象防災に関わる確率値を算出することももちろん可能である。但し、予測したい事象に対して、その裏づけとなる事象をノードに含める点は同様とする。
【００３０】
すなわち、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】この発明に係る気象予測データ解析装置の一実施形態を示す機能ブロック図。
【図２】図１に示す気象予測データ解析装置において降雪の発生確率を算出するためのベイジアンネットワークの一例を示す図。
【図３】条件付確率表の作成処理の手順とその内容を示す図。
【図４】ノード判定結果テーブルの一例を示す図。
【図５】リンク毎判定集計結果の一例を示す図。
【図６】条件付確率表の一例を示す図。
【図７】確率算出処理の手順とその内容を示す図。
【図８】ベイジアンネットワークを用いた確率算出手法を説明する図。
【符号の説明】
【００３２】
１１…通信インターフェース、１２…通信処理部、１３…広域予測データ格納部、１４…観測データ格納部、１５…局地気象予測モデル演算部、１６…局地予測データ格納部、１７…確率算出部、１８…条件付確率表作成部、１９…データ判定／配信部、ＮＴ…ネットワーク、ＤＳ０…気象庁データサーバ、ＤＳ１，ＤＳ２…レーダサイトデータサーバ。
【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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