(57)【要約】【課題】長期間に渡る同一領域の観測から、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出する。【解決手段】特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出する方法であって、特定の現象において、類似する上記物理量が観察される範囲の半径距離を設定し、複数の時点における、所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの物理量と、サンプリング・ポイントから半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける物理量の差を、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、それぞれの、差分関数について、（差分関数の最大値）／（差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、最も波高率の高い値を持つ差分関数において、差分関数値が最大値をとる時点及びポイントを、特定の現象の発生した時点及び場所として判断するステップを含む方法。【選択図】図５
2009133633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時系列の物理量データに基づいて、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出する方法であって、
（１−１)前記特定の現象において、類似する上記物理量が観察される範囲の半径距離を設定し、
（１−２）複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（１−３)それぞれの、前記差分関数について、（前記差分関数の最大値）／（前記差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、
（１−４)最も波高率の高い値を持つ差分関数において、差分関数値が最大値をとる時点及びポイントを、前記特定の現象の発生した時点及び場所として判断する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
（２−１）類似する前記物理量が観察される範囲の半径距離を設定し、
（２−２）前記特定の現象が発生した地点における前記物理量の経時変化と、前記特定の現象が発生した地点から前記半径距離離れた地点における前記物理量の経時変化、の間の相関関数を求め、
（２−３）ステップ（２−１）における半径距離を増減させて、(２−２)のステップを実行し、
（２−４)以上のステップの実行の結果得られた、特定の現象が発生した地点からの距離と、当該距離離れた地点での相関関数値との関係から、相関関数値が極小値をとる点を求め、前記特定の現象が発生した地点と、当該極小値をとる点との距離を、上記半径距離として設定する、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時系列の物理量データの間において、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出するために、当該特定の現象の発生する範囲の大きさを決定する方法であって、
（３−１)前記特定の現象において、類似する上記物理量が観察される範囲の半径距離を初期設定し、
（３−２）前記特定の現象が発生した前後の所定の時間範囲における、複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（３−３)それぞれの、前記差分関数について、（前記差分関数の最大値）／（前記差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、
（３−４)前記半径距離を増減させて、その都度、前記ステップ(３−１)ないし(３−３)を反復して、全てのポイントにおける前記波高率の合計が最大値となる、前記半径距離を求め、当該半径距離を、前記特定の現象に対応する半径距離として設定する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記参照サンプリング・ポイントが、前記基準サンプリング・ポイントの東西南北方向の点から選択される、請求項１又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記物理量データが、それぞれの測定ポイントにおける、直交する２つの偏波を持つ、電磁波の強度を含み、
一方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｘ＞０であり、かつ、
他方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＞０である場合にのみ、
（Ｘ2＋Ｙ2）1/2を差分関数として用いる、
請求項１、３、又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記物理量データが、それぞれの測定ポイントにおける、直交する２つの偏波を持つ、電磁波の強度を含み、
一方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｘ＜０であり、かつ、
他方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＜０である場合にのみ、
（Ｘ2＋Ｙ2）1/2を差分関数として用いる、
請求項１、３、４、又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記特定の現象において、（当該現象発生地点における物理量測定値）−（前記相関距離離れた地点における物理量測定値）＞０であることが分かっている場合に、
（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＞０である場合にのみ、
Ｙを差分評価関数として用い、
Ｙ≦０である場合には、差分評価関数＝０と設定する、
請求項１、３、４、又は５に記載の方法。
【請求項８】
請求項２又は３に記載された方法によって得られた、前記特定の現象に対応する半径距離として特定された距離を特定距離として用いて、以下の各ステップ、即ち、
（８−１）複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（８−２)  着目する特定の現象が発生した時点以前の、前記差分関数群の経時変化の持つ特徴を把握するステップを含む、
特定の現象の発生前の複数のサンプリング・ポイント群の経時的変化の持つ特徴を抽出する方法。
【請求項９】
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時々刻々得られる、リアルタイムの時系列の物理量データ変化から、特定の現象の発生を予測する方法であって、
（９−１）複数の時点における、所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの物理量と、当該サンプリング・ポイントから、請求項２又は３の方法によって求められる半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（９−２）前記得られた所定のスレッシュホールド以上の差分関数群の時系列的変化と、請求項８の方法によって求められた特定の現象の発生前の複数の差分関数群の経時的変化の持つ特徴との相関度を算出し、
（９−３）前記相関度が所定のスレッシュホールド以上の場合に、前記特定の現象の発生を予測する、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、人工衛星および航空機に搭載されたセンサによって観測された測定値に基づいて、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
各観測時に対応した観測面(例えば、ｘ−ｙ座標)において、観測点が緯度・経度方向に並んでいる場合に、同一領域を、異なる時刻において観察された異なる観測面間と比較する(例えば図1)ために、各観測面上の対応する観測点について測定値の差分を取る方法などが知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
観測データ(例えば輝度温度)は、地表温度や含水量などの自然現象により、空間的・時間的に変化している。例えば、地表の輝度温度Tbは、日変化・季節変化により大きく変化している(図2)。
【０００４】
着目している現象(例えばマイクロ波放射)によるデータ変動分は、上記自然現象による変化に埋もれており、それを抽出する手法が必要である。
【０００５】
従来技術による方法では、同時に比較できるのは2つの時間に対応した観測面間のみであり、観測が長期間に渡る場合に、ある特定の観測時のみに見られる測定値の特徴を抽出することは困難である。
【０００６】
本発明は、例えば、長期間に渡る同一領域の観測から、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本願では、以下の各発明を提供する。
（発明１）
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時系列の物理量データに基づいて、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出する方法であって、
（１−１)前記特定の現象において、類似する上記物理量が観察される範囲の半径距離を設定し、
（１−２）複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（１−３)それぞれの、前記差分関数について、（前記差分関数の最大値）／（前記差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、
（１−４)最も波高率の高い値を持つ差分関数において、差分関数値が最大値をとる時点及びポイントを、前記特定の現象の発生した時点及び場所として判断する、
ステップを含む方法。
【０００８】
このようにすることによって、膨大な観測データ群の中から、所望の物理現象に関連するデータのみを正確、かつ、効率的に抽出することが可能となる。
【０００９】
（発明２）
（２−１）類似する前記物理量が観察される範囲の半径距離を設定し、
（２−２）前記特定の現象が発生した地点における前記物理量の経時変化と、前記特定の現象が発生した地点から前記半径距離離れた地点における前記物理量の経時変化、の間の相関関数を求め、
（２−３）ステップ（２−１）における半径距離を増減させて、(２−２)のステップを実行し、
（２−４)以上のステップの実行の結果得られた、特定の現象が発生した地点からの距離と、当該距離離れた地点での相関関数値との関係から、相関関数値が極小値をとる点を求め、前記特定の現象が発生した地点と、当該極小値をとる点との距離を、上記半径距離として設定する、
発明１記載の方法。
【００１０】
このようにすることによって、特定の物理現象が影響を及ぼす範囲の大きさを、簡易に求めることが可能となる。
【００１１】
（発明３）
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時系列の物理量データの間において、特定の現象に対応して変化する物理量のみを抽出するために、当該特定の現象の発生する範囲の大きさを決定する方法であって、
（３−１)前記特定の現象において、類似する上記物理量が観察される範囲の半径距離を初期設定し、
（３−２）前記特定の現象が発生した前後の所定の時間範囲における、複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（３−３)それぞれの、前記差分関数について、（前記差分関数の最大値）／（前記差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、
（３−４)前記半径距離を増減させて、その都度、前記ステップ(３−１)ないし(３−３)を反復して、全てのポイントにおける前記波高率の合計が最大値となる、前記半径距離を求め、当該半径距離を、前記特定の現象に対応する半径距離として設定する、
発明１に記載の方法。
【００１２】
このようにすることによって、特定の物理現象が影響を及ぼす範囲の大きさを、簡易に求めることが可能となる。
【００１３】
（発明４）
前記参照サンプリング・ポイントが、前記基準サンプリング・ポイントの東西南北方向の点から選択される、発明１又は３に記載の方法。
【００１４】
（発明５）
前記物理量データが、それぞれの測定ポイントにおける、直交する２つの偏波を持つ、電磁波の強度を含み、
一方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｘ＞０であり、かつ、
他方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＞０である場合にのみ、
（Ｘ2＋Ｙ2）1/2を差分関数として用いる、
発明１、３、又は４に記載の方法。
【００１５】
このようにすることによって、対象とする現象が増加性であるときに、自然現象による負側に変動する効果を防ぎ、かつ、自然現象により、一方の偏波成分が極端に減少してしまう現象を防ぎ、局所変化を際立たせることができる。
【００１６】
（発明６）
前記物理量データが、それぞれの測定ポイントにおける、直交する２つの偏波を持つ、電磁波の強度を含み、
一方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｘ＜０であり、かつ、
他方の偏波による測定値を用いた場合の、（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＜０である場合にのみ、
（Ｘ2＋Ｙ2）1/2を差分関数として用いる、
発明１、３、４、又は５に記載の方法。
【００１７】
このようにすることによって、対象とする現象が減少性であるときに、自然現象による正側に変動する効果を防ぎ、かつ、自然現象により、一方の偏波成分が極端に減少してしまう現象を防ぎ、局所変化を際立たせることができる。
【００１８】
（発明７）
前記特定の現象において、（当該現象発生地点における物理量測定値）−（前記相関距離離れた地点における物理量測定値）＞０であることが分かっている場合に、
（所定の基準サンプリング・ポイントの測定値）−（当該サンプリング・ポイントから、前記半径距離だけ離れたサンプリング・ポイントの測定値）＝Ｙ＞０である場合にのみ、
Ｙを差分評価関数として用い、
Ｙ≦０である場合には、差分評価関数＝０と設定する、
発明１、３、４、又は５に記載の方法。
【００１９】
このようにすることによって、対象とする現象が増加性であるときに、自然現象による負側に変動する効果を防ぐことができる。
【００２０】
（発明８）
発明２又は３に記載された方法によって得られた、前記特定の現象に対応する半径距離として特定された距離を特定距離として用いて、以下の各ステップ、即ち、
（８−１）複数の時点における、前記所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（８−２)  着目する特定の現象が発生した時点以前の、前記差分関数群の経時変化の持つ特徴を把握するステップを含む、
特定の現象の発生前の複数のサンプリング・ポイント群の経時的変化の持つ特徴を抽出する方法。
【００２１】
このようにすることにより、特定の現象の発生を事前に予測することが可能となる。
【００２２】
（発明９）
所定範囲内で、所定の距離間隔で、所定時間間隔でサンプリングされる、時々刻々得られる、リアルタイムの時系列の物理量データ変化から、特定の現象の発生を予測する方法であって、
（９−１）複数の時点における、所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの物理量と、当該サンプリング・ポイントから、発明２又は３の方法によって求められる半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分関数群として取得し、
（９−２)前記得られた所定のスレッシュホールド以上の差分関数群の時系列的変化と、発明８の方法によって求められた特定の現象の発生前の複数の差分関数群の経時的変化の持つ特徴との相関度を算出し、
（９−３）前記相関度が所定のスレッシュホールド以上の場合に、前記特定の現象の発生を予測する、
方法。
【００２３】
このようにすることにより、特定の現象の発生を事前に予測することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、例えば、例えば、地表から発せられるマイクロ波を、人工衛星から周期的に観測することによって、その測定値の変動から、被観測地点における、干ばつや地震の予測に用いることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
まず、本発明の実施例の方法を実施するための前提となるシステム構成（不図示）について説明する。
代表例として、地球の周りを周回する人工衛星に搭載されたセンサによって、定期的に(地球を１周する毎に)観察される、地表面上の、所定範囲の観測データを、地上のデータ処理センターに送り、当該データ処理センターにおいて、当該観測データを解析するシステム構成を考える。
【００２６】
上記センサは通常、所定時刻において、地上の多数のサンプリング・ポイントを走査し、所定の物理量(マイクロ波放射量や赤外線放射量等)を測定する。
なお、上記の場合、人工衛星に限らず、航空機によって観測されるデータを用いてもよいし、必ずしも、地上のデータ処理センターにデータを送る必要はなく、人工衛星上又は航空機上で、直接データ処理を行ってもよい。
【００２７】
データ処理は、ＣＰＵ及び記憶手段を有し、当該記憶手段に格納されたプログラムによって作動するコンピュータシステムによって実行してもよいし、専用のハードウェアによる演算装置を用いても良い。当該コンピュータシステムは、キーボード等の入力手段、ディスプレイ等の表示手段を有しても良く、オペレータによって、使用プログラムや、作動条件を変更することができる。
【００２８】
また、上記コンピュータシステムは通常、Ｉ／Ｏポートを有し、例えば、上記人工衛星から送られてきたデータを当該コンピュータシステムに入力することが可能である。また、入力されたデータ等を格納するための記憶手段(データベース等)を有することができる。更に、上記コンピュータシステムから、各種のコマンドを人工衛星側に送信して、人工衛星を制御し得る。
【００２９】
＜Ａ．相関距離の設定＞
本発明の実施例では、まず、例えば、図４のようにして、所定の現象(例えば、降雨、竜巻、地震)に関して、相関が強い範囲(相関距離Xcor)を設定する。
この相関距離Xcorとは、図３の（ａ）ないし(ｄ)に示されるような、時系列データ群の中で、例えば降雨の場合に一般的にほぼ同一の物理量(例えば、地表温度)が観測される範囲の半径値Ｒ１、例えば、竜巻の場合に一般的にほぼ同一の物理量(例えば、マイクロ波強度)が観測される範囲の半径値Ｒ２のことである。
【００３０】
例えば、降雨の場合には、半径Xcorの円内の降雨範囲内では、ほぼ同じ観測値(例えば、赤外線強度)が得られる。ここで、Xrefは相関距離内に採った基準点の座標、Xeは局所的な変化(降雨であれば、雷雨等)が発生した点の座標を示す。
ここで、「基準点」とは、観測点(Ｘ１）から任意の距離だけ離れた地点であって、観測点における観測値と、当該「基準点」における観測値を比較するための地点を意味する。
【００３１】
ここでは、簡単のため、各観測時刻における各観測面において、観測点(Ｘ１)が緯度・経度方向に一定の間隔で並んでいるとする。まず観測面毎に、各観測点と、予め定めた距離だけ束西南北にそれぞれ離れた別の観測点(基準点)の組み合わせを定義する。
（なお、このように、ＸＹ座標上で、東西南北に並んだデータ以外でも、本発明に係る方法の実施は可能である。）
【００３２】
図５は、地震が発生しやすい地点の周辺において、２００３年から２００６年までの間、半径１０ｋｍの範囲内の地表から発生するマイクロ波の強度を、多数のメッシュ状のサンプリングポイントにおいて測定し、中心点における測定値の経時変化の傾向と、中心点からＸkm離れた地点における測定値の経時変化の傾向が、どの程度類似するかを、相関関数を用いて判断している。
【００３３】
これを、分かりやすく解説すれば、例えば、図６のように、中心地点のマイクロ波強度の経時変化を表す関数Ｆ0(ｔ)、５ｋｍ東の地点における関数Ｆ5(ｔ)、10ｋｍ東の地点における関数Ｆ10(ｔ)、５ｋｍ西の地点におけるＦ-5(ｔ)、10ｋｍ西の地点における関数Ｆ-10(ｔ)が得られた場合、Ｆ0(ｔ)を基準として、Ｆ0(ｔ)とＦ5(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ10(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ-5(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ-10(ｔ)、の間の相関関数をそれぞれ求める。
【００３４】
図４に戻る。図４は、2003年、2004年、2005年、2006年、のそれぞれの年の測定データに基づいて計算された、中心点（緯度34,992度）における、１年間の、観測値の時系列変化と、中心点から１ｋｍずつ(１目盛りずつ)離れた地点における、観測値の時系列変化との間の、相関関数値をプロットしたものである。
【００３５】
図４の中央より右側(すなわち北側)には海があるため、相関係数は急激に落ち込む、反対に左側では、相関距離が大きい。また年による変化をみると、2004年のデータの相関が、特に、左側の経度”34,942度”付近において弱くなっていることが分かる。これはこの年に地震が多発しており、その局所的にマイクロ波が発生しているためである。この場合相関距離Xcor=5km(図４の中のｄに相当)と考えられる。
【００３６】
＜Ｂ．差分評価関数の計算＞
次に、一般論として、例えば緯度・経度方向に1°四方の領域について、観測点が緯度・経度方向に0.01°間隔で並んでいる場合、この領域には観測点が10000個存在する。各観測点について東西南北に隣接した基準点を定めると、観測点と基準点の組み合わせは40000組定義できる。
【００３７】
そして、それぞれの組み合わせで時系列的に得られる測定値の差分を評価する関数(以下「差分評価関数」と呼ぶ)を定義する。この差分評価関数Ｆ（ｔ）には、例えば、
Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)＝Ｄ(Ｘ１,ｔ)−Ｄ(［Ｘ１＋Ｘcor］,ｔ)
(式１)
が含まれる。
【００３８】
ここで、
Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)は、観測時刻、観測点位置、及び、基準点位置、の関数であって、Ｄ(Ｘ１,ｔ)−Ｄ(［Ｘ１＋Ｘcor］,ｔ)をとる、
ｔは、観測時刻、
Ｘ１は、観測点の座標、
Ｘcorは、相関距離、
Ｘ１＋Ｘcorは、観測点に相関距離だけ＋方向に移動した位置の座標、
Ｄ(ｘ)は、座標ｘにおける観測値、
である。
【００３９】
即ち、差分評価関数は、例えば、観測点における観測値と、観測点から相関距離だけ離れた位置における観測値の差を出力する関数である。
本発明の実施例では、例えば、上記10000個の観測点の時系列上の測定値群と、各観測点について東西南北に隣接した基準点の時系列上の測定値群の、全ての組み合わせ(40000組）における、上記Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)を求める。
【００４０】
次に、全ての観測点と基準点の組み合わせについて、全時間帯を通して全観測面について、差分評価関数Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)の変化を求める。注目する現象の発生の前後においては、この差分評価関数の経時変化が、当該現象に特有のものとなることが予想される。これを、注目する現象発生の兆候と捉える［方法１］。
【００４１】
また、所定のスレッシュホールド以上の差分関数群の導出の基礎となる、基準サンプリング・ポイント群自体の時系列的変化が、当該現象に特有のものとなることも予想される。これを、注目する現象発生の兆候と捉えることも可能である［方法２］。
図７は、特定のポイントにおいて、図2のデータに対し、［方法１］の処理を行なった結果を示す。
【００４２】
即ち、図２は、特定のポイントにおいて観察された、それぞれ、１８ＧＨｚ(垂直偏波)及び１８ＧＨｚ(垂直偏波)の受信マイクロ波を用いた、輝度温度の経時変化を示している。そして、図７は、図２の「特定のポイント」(観測点)で観測された輝度温度値の経時変化と、当該「特定のポイント」に隣接する基準点で観測された輝度温度値の経時変化の”差”を、それぞれ、１８ＧＨｚ(垂直偏波：図の上半分)、及び、１８ＧＨｚ(垂直偏波：図の下半分)ごとに示したものである。
【００４３】
図７において、2004/2/22として示された時点の周辺で、観測点での測定値と、観測点から相関距離だけ離れた基準点での測定値の差が、非常に大きくなっている。この「差」が大きいほど、注目する現象が発生している可能性が高い。
【００４４】
＜Ｃ．波高率の計算＞
次に、ある観測点と基準点の組み合わせについて、差分評価関数の全時間帯にわたる時系列変化の最大値と平均値の比率(波高率)Ｓを求める。
Ｓ＝（Max［Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)］）／（Ave[Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)]）
(式２)
である。
ここで、Maxは、差分評価関数Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)の最大値、Aveは、Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)の平均値を意味する。
【００４５】
この波高率Ｓが大きいほど、ある特定の時点のみにおいて、注目する現象が発生していることになり、逆に、波高率Ｓが小さいと、ランダムに、かつ頻繁に、ある現象が発生していることになる。
【００４６】
図８(a)では、差分評価関数の比が常時変動しており、特異な現象が顕著に現れていないと見える。それに対し図８(b)では、特異な現象が明確に識別できる。
【００４７】
＜Ｄ．差分評価関数の設定方法＞
【００４８】
なお、上述のように例示した差分評価関数Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)は、局所的な変化を生じさせる要図によって変更することが好ましい。
【００４９】
例えば、地面から極めて狭い領域で発生するマイクロ波を検出する場合、通常の熱雑音に相当する輝度温度に対し、異常時の該マイクロ波による輝度温度増加が加算される。この場合、異常時における現象は本質的に増加性であるので、上記（式１）のように、通常時に0、異常時に正の値を取るように差分評価関数を定義する。こうすれば、自然現象により負側に変動する効果を防ぎ、局所変化を際立たせることができる。
【００５０】
一方、逆に微小変化が減少性であることが、事前に分かっている場合は、通常時に0、異常時に負の値を採るように差分評価関数を定義する。即ち、
Ｆ(ｔ,Ｘ１,Ｘ１＋Ｘcor)＝Ｄ(Ｘ１,ｔ)−Ｄ(［Ｘ１＋Ｘcor］,ｔ)
(式３)
が、その一例である。
【００５１】
測定が水平と垂直の両偏波成分で行われている場合は、両偏波における測定値の差分が共に正である場合にそれらのベクトル和を差分評価関数として定義する(図９)ことが好ましい。こうすれば、自然現象により一方の偏波成分が極端に減少してしまう現象を防ぎ、局所変化を際立たせる事が出来る。
【００５２】
＜Ｅ．検証＞
図１０は、モロッコ地震の発生前後における、ある観測面内の全ての点に対し、上記[方法１]で述べた処理を行ない、差分評価関数が、地震発生時点において、測定した全時間帯の中で最大値をとる点をプロットしたものである（横軸は経度、縦軸は緯度）。そういう点は複数存在して、局所的変化を確認することが難しい。
【００５３】
図１０のデータの濃さは、波高率を示している。その値が最も高い1点(図中にＦＰとして表示)について評価関数の時間変化を求めると、図１１となる。図１０における局所的変化が、時間的にも特異であることが分かる。
【００５４】
＜Ｆ．相関距離の修正＞
以上の説明では、図４のようにして、所定の現象(例えば、降雨、竜巻、地震)に関して、
(ｉ)相関が強い範囲(相関距離Xcor)を設定し、
(ii)当該相関距離Xcorを用いて、全てのポイントにおいて差分評価関数を計算し、
(iii)当該差分評価関数の波高率の分布を求め、
(iv)波高率が最も高いポイントにおける、差分評価関数の経時変化を追跡することによって、注目する現象の発生を把握した。
【００５５】
一方、波高率を用いて、図４のようにして設定された相関距離の設定が、当該現象に対して適切であったか否かを検証することも可能である。
即ち、
(ａ)上記図４のようにして、注目する現象に対応すると思われる相関距離Xcorを「初期」設定し、
(ｂ)複数の時点における、所定範囲内の、全ての基準サンプリング・ポイントの前記物理量と、当該サンプリング・ポイントから前記半径距離だけ離れた所定数の全ての他の参照サンプリング・ポイントにおける前記物理量の差を、（当該全ての基準サンプリング・ポイントの数）×（当該所定数）だけ存在する、時間の関数である、複数の差分評価関数群として取得し、
(ｃ)それぞれの、差分評価関数について、（測定期間全体の中での差分評価関数の最大値）／（差分関数の時間軸に沿った平均値）を、波高率として求め、
(ｄ）半径距離Xcorを増減させて、その都度、前記ステップ(ａ)ないし(ｃ)を反復して、注目する現象が発生した時点、かつ、場所、の近傍において、前記波高率が最大値となる、前記半径距離を求め、当該半径距離を、前記特定の現象に対応する半径距離XcorAとして特定するのである。
【００５６】
このようにして求められた半径距離XcorAは、前記特定の現象に対応する相関距離として、最も適切な値であると考えられる。
【００５７】
従って、当該XcorAを用いて、上記(ｉ)から(iv)のステップを実行することによって、特定の現象の把握がより適切に行える。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明は、例えば、地表から発せられるマイクロ波を、人工衛星から周期的に観測することによって、その測定値の変動から、被観測地点における、干ばつや地震の予測に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】同一領域を、異なる時刻において観察された異なる観測面間と比較した例。
【図２】地表の輝度温度Tbが、日変化・季節変化により大きく変化していることを示す図。
【図３】物理量の時系列変化が相関を持つ地理的範囲が、物理現象によって異なることを示す図。
【図４】所定の現象(例えば、降雨、竜巻、地震)に関して、相関が強い範囲(相関距離Xcor)の設定を示す図。
【図５】地震が発生しやすい地点の周辺において、２００３年から２００６年までの間、半径１０ｋｍの範囲内の地表から発生するマイクロ波の強度を、多数のメッシュ状のサンプリングポイントにおいて測定し、中心点における測定値の経時変化の傾向と、中心点からＸkm離れた地点における測定値の経時変化の傾向が、どの程度類似するかを、相関関数を用いて判断した例。
【図６】中心地点のマイクロ波強度の経時変化を表す関数Ｆ0(ｔ)、５ｋｍ東の地点における関数Ｆ5(ｔ)、10ｋｍ東の地点における関数Ｆ10(ｔ)、５ｋｍ西の地点におけるＦ-5(ｔ)、10ｋｍ西の地点における関数Ｆ-10(ｔ)が得られた場合、Ｆ0(ｔ)を基準として、Ｆ0(ｔ)とＦ5(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ10(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ-5(ｔ)、Ｆ0(ｔ)とＦ-10(ｔ)、の間の相関関数をそれぞれ求めた例。
【図７】特定のポイントにおいて、図2のデータに対し、［方法１］の処理を行なった結果。
【図８】波高率の説明。
【図９】測定が水平と垂直の両偏波成分で行われている場合は、両偏波における測定値の差分が共に正である場合にそれらのベクトル和を差分評価関数として定義した例。
【図１０】モロッコ地震の発生前後における、ある観測面内の全ての点に対し、[方法１]で述べた処理を行ない、差分評価関数が、地震発生時点において、測定した全時間帯の中で最大値をとる点をプロットしたもの。
【図１１】図１０のデータで、波高率が最も高い1点(図中にＦＰとして表示)について評価関数の時間変化を求めた例。
【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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