(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
衛星画像データに基づいて日射量を推定する日射量推定システムにおいて、
少なくとも１つの所定の日射量の実測地点において、ある時刻に実測された日射量データを取得する実測日射量取得手段と、
衛星画像データを受信し、該衛星画像データから、該実測地点における日射量の推定に必要な任意のサイズのマッチアップ画像データを切出す衛星画像データ受信／切出手段と、
該衛星画像データ受信／切出手段によって得られたマッチアップ画像データを用いて、該各実測地点が晴天域か雲域かの判定を行い、雲域であると判定された場合に、該推定時刻におけるマッチアップ画像データ、該推定時刻より前の、ある時刻におけるマッチアップ画像データ、及び該推定時刻より後の、ある時刻における衛星画像データを使用して、それぞれ日射量を推定し、これらのうちで最も前記実測された日射量との差が少ないマッチアップ画像データを、前記日射量の推定計算に使用するマッチアップ画像データとして選択し、次に、前記晴天域か雲域かの判定に基づいて、前記各実測地点における日射量の推定計算を行い、該各実測地点において、前記実測された日射量の値と該推定計算された日射量の値を比較し、次に、両者の日射量の値の差が所定の値以下になるまで、該日射量の推定計算に使用する少なくとも１つのパラメータの値を自動的に調整するよう前記推定計算を繰り返す、日射量推定計算パラメータ調整手段と、
少なくとも該実測地点において調整された前記パラメータの値を用い、また、必要に応じて、更に前記衛星画像データを用いて、該実測地点から所定の距離範囲内にある、少なくとも１つの任意の地点の日射量を推定する日射量推定値計算手段と、
を有することを特徴とする前記日射量推定システム。
【請求項２】
前記日射量推定計算パラメータ調整手段は、
前記推定時刻におけるマッチアップ画像データ、該推定時刻より前の、ある時刻におけるマッチアップ画像データ、及び該推定時刻より後の、ある時刻におけるマッチアップ画像データをそれぞれ、少なくとも２種類のサイズで生成し、前記日射量の推定、及び前記マッチアップ画像の選択を、該少なくとも２種類のサイズを使用して行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の日射量推定システム。
【請求項３】
さらに、
任意の実測時刻における前記衛星画像データと、該任意の実測時刻の直前の実測時刻における前記衛星画像データとから、両者の実測時刻の間の任意の時刻の前記実測地点における所望のマッチアップ画像データを推定するために、
該所望のマッチアップ画像データが、該任意の実測時刻の直前の実測時刻の前記マッチアップ画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、該任意の実測時刻の直前の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの任意の実測時刻における２つの衛星画像データのいずれかから推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と該任意の実測時刻の差、及び該任意の時刻と該任意の実測時刻の直前の実測時刻との差を基に求め、
該求められた２つの領域の画像データの全要素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定することにより、該所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成手段を有すること、
を特徴とする請求項１に記載の日射量推定システム。
【請求項４】
前記所定の操作が、
位置が対応するそれぞれの画素が示す値を、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の差に対する、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の直前の実測時刻との差の比率に応じた重みで加重平均する操作であること、
を特徴とする請求項３に記載の日射量推定システム。
【請求項５】
前記日射量推定計算パラメータ調整手段は、
前記選択されたマッチアップ画像データを、前記自動調整により得られた前記パラメータの値と共に対応付けて記憶すること、
を特徴とする請求項２、３または４に記載の日射量推定システム。
【請求項６】
複数の実測時刻の衛星画像データを用いて、該複数の実測時刻間の衛星画像データを推定する衛星画像作成システムにおいて、
少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信手段と、
該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成手段と、
を有することを特徴とする時空間補間衛星画像作成システム。
【請求項７】
前記所定の操作が、
位置が対応するそれぞれの画素が示す値を、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の差に対する、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の直前の実測時刻との差の比率に応じた重みで加重平均する操作であること、
を特徴とする請求項６に記載の時空間補間衛星画像作成システム。
【請求項８】
複数の実測時刻の衛星画像データを用いて、該複数の実測時刻間の衛星画像データを推定する衛星画像作成方法において、
少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信ステップと、
該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成ステップと、
を有することを特徴とする時空間補間衛星画像作成方法。
【請求項９】
複数の実測時刻の衛星画像データより、該実測時刻間の衛星画像データを推定するＧＭＳ画像作成方法を実現するプログラムを記録した記録媒体であって、
少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信ステップと、
該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成ステップを、
コンピュータに実行させるプログラムを記録した該コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、衛星画像データを使用して、局地的な日射量の分布を高精度で推定するための日射量推定システム及び方法に関し、より詳しくは、日射量推定モデルで使用する、雲や大気の混濁による影響を表すパラメータを自動的に調整する日射量推定システム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
衛星地球観測データの有効利用を促進するためには、日常的にもたらされる膨大な観測データに対して適切な処理を行い、その処理結果をタイムリーに配信するシステムを構築する必要がある。
【０００３】
近年、スーパーコンピュータ等の利用によって、毎時観測されるＧＭＳ（Ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）画像データから、１時間毎に約１ｋｍの分解能で即座に地上到達日射量の推定を行い、更にその推定量から即座に日射量画像を作成するシステムが構築可能となってきた。
【０００４】
こうした地上到達日射量の推定データや日射量画像をタイムリーに一般提供することにより、様々な分野で、これらの情報が有効に活用されうる。特に、日射量画像は、農業・漁業分野における収穫予測、太陽光エネルギー利用分野などでのアセスメントに有効利用されることが期待されている。
【０００５】
従来より、日射量推定モデルには、雲のない晴天域での計算式と、雲のある雲域での計算式が提供されている。地上での推定日射量ＳSを求めるためのこれらの式は、以下のように定義される。
【０００６】
これらの式は、Ｃ．Ｇａｕｔｉｅｒ他による文献「Ａ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ  ｔｏ  Ｅｓｔｉｍａｔｅ  Ｉｎｃｉｄｅｎｔ  Ｓｏｌａｒ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ａｔ  ｔｈｅ  Ｓｕｒｆａｃｅ  ｆｒｏｍ  ＧＯＳＥ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｄａｔａ」、Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｍｅｔｅｏｒ．，１９，１００５−１０１２，１９８０年および「Ａｎ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｓｐａｔｉａｌｌｙ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｉｎｓｏｌａｔｉｏｎ」、Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｍｅｔｅｏｒ．，２３，１３８０−１３８６，１９８４年と、Ｓ．Ｋｉｚｕによる「Ａ  Ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｏｆ  Ｏｃｅａｎ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｌａｙｅｒ  ｔｏ  Ｓｏｌａｒ  Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ」、Ｄｏｃｔｒａｌ  Ｔｈｅｓｉｓ，Ｔｏｈｏｋｕ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１００ｐｐ，１９９５年に記載された物理モデルを基に定義される。
【０００７】
（Ａ）晴天域での日射量計算式
ＳS ＝ＳI ＋ＳR ＋ＳA                             ・・・（１）
（Ｂ）雲域での日射量計算式
ＳS ＝（ＳI ＋ＳR ＋ＳA ）（１−ａ・Ａ）          ・・・（２）
ここで、ＳI ＝Ｓ・τO ・τR （１−αW ）・τA             ・・・（３）
ＳR ＝Ｓ・τO ・（0.5 ・（１−τR ））・τA       ・・・（４）
ＳA ＝Ｓ・τO ・τR （１−αW ）・ＦC ・ωO （１−τA ）・・・（５）
Ｓ＝Ｉ・（ｄM ／ｄ）2 ・cos θ                    ・・・（６）
Ａ＝Ｒ／cos θ                                    ・・・（７）
である。
【０００８】
更に、上記式（１）〜（７）の各記号（パラメータ）の意味は以下の通りである。
θ：太陽天頂角
Ｉ：太陽定数
ｄM ：太陽−地球間の平均距離
ｄ：太陽−地球間の距離
τO ：オゾンの吸収に関する透過率
τR ：レイリー散乱に関する透過率
τA ：エアロゾルに関する透過率
αW ：水蒸気による日射吸収率
ＦC ：エアロゾルによる前方散乱の割合
ωO ：単一散乱アルベード
Ｒ：衛星が観測した反射率
Ａ：アルベード値
ａ：雲の日射吸収係数。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような従来のモデルは、広範な地域に適用可能で、グローバルな日射量分布を求めるには有効である。しかし、例えばａ（雲の日射吸収係数）、τA （エアロゾルに関する透過率）等の各パラメータの値に地域特性を持たせていないため、地域特有の条件により日射量推定値の誤差が大きくなることがある。
【００１０】
本発明は、前記課題を解決するために、日射量が実測される地点において、その実測値とその地点に関して気象衛星画像データから上記のような式（１）〜（７）で求められた日射量の推定値を比較することによって、前記実測値と前記推定値との誤差が所定の値以下になるように、前記パラメータを自動的に調整するアルゴリズムを日射量推定モデルに組み込んだ日射量推定システムを提供することを目的とする。
【００１１】
更に本発明は、前記実測地点に近接する複数の他の任意の地点のそれぞれに関して、前記実測地点について調整されたパラメータの値を使用して、精度の高い日射量の推定値を求める日射量推定システムを提供することを目的とする。
【００１２】
更に本発明は、前記実測地点におけるパラメータの値の自動調整と、該自動調整された前記パラメータの値を使用して前記実測地点に近接する複数の他の地点の日射量の推定値を求める処理を、日射量の実測値及び画像データが得られた時点で、自動的に行う日射量推定システムを提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記本発明の課題を解決するための、本発明による、衛星画像データに基づいて日射量を推定する日射量推定システムは、少なくとも１つの所定の日射量の実測地点において、ある時刻に実測された日射量データを取得する実測日射量取得手段と、衛星画像データを受信し、該衛星画像データから、該実測地点における日射量の推定に必要な任意のサイズのマッチアップ画像データを切出す衛星画像データ受信／切出手段と、該衛星画像データ受信／切出手段によって得られたマッチアップ画像データを用いて、該各実測地点が晴天域か雲域かの判定を行い、次に、該判定に基づいて、前記各実測地点における日射量の推定計算を行い、該各実測地点において、前記実測された日射量の値と該推定計算された日射量の値を比較し、次に、両者の日射量の値の差が所定の値以下になるまで、該日射量の推定計算に使用する少なくとも１つのパラメータの値を自動的に調整するよう前記推定計算を繰り返す、日射量推定計算パラメータ調整手段と、少なくとも該実測地点において調整された前記パラメータの値を用い、また、必要に応じて、更に前記衛星画像データを用いて、該実測地点から所定の距離範囲内にある、少なくとも１つの任意の地点の日射量を推定する日射量推定値計算手段を有するように構成される。これによって、日射量の実測地点に近接する複数の他の地点のそれぞれの日射量を、該実測地点について調整されたパラメータの値を使用して、高精度に推定可能な日射量推定モデルの日射量推定システムが提供される。
【００１４】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記実測地点が晴天域か雲域かの判定を、推定時刻における少なくとも２種類のサイズのマッチアップ画像データを使用して行うように構成されてもよい。これによって、晴天域か雲域かの判定をより高い精度で行うことができる。
【００１５】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記実測地点が晴天域か雲域かの判定に応じて、前記実測地点の日射量の推定計算に用いる式を選択するように構成されてもよい。これによって、晴天域、雲域に関して異なる式を適用することができ、より高い精度で日射量推定を行うことができる。
【００１６】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記選択された式を、前記自動調整により得られた前記パラメータの値と共に対応付けて記憶するように構成されてもよい。これによって、前記実測地点から所定の距離範囲内にある任意の地点に関しても、その式及びパラメータの値を用いて日射量を推定できる。
【００１７】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記推定計算の行われる実測地点が雲域であると判定された場合に、該推定時刻におけるマッチアップ画像データ、該推定時刻より前の、ある時刻におけるマッチアップ画像データ、及び該推定時刻より後の、ある時刻における衛星画像データを使用して、それぞれ日射量を推定し、これらのうちで最も前記実測された日射量との差が少ないマッチアップ画像データを、前記日射量の推定計算に使用するマッチアップ画像データとして選択するように構成されてもよい。これによって、雲の細かな動きに対応して、より高い精度で日射量を推定できる。
【００１８】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記推定時刻におけるマッチアップ画像データ、該推定時刻より前の、ある時刻におけるマッチアップ画像データ、及び該推定時刻より後の、ある時刻におけるマッチアップ画像データをそれぞれ、少なくとも２種類のサイズで生成し、前記日射量の推定、及び前記マッチアップ画像の選択を、該少なくとも２種類のサイズを使用して行うように構成されてもよい。これによって、雲の細かな動きに対応して、より高い精度で日射量を推定できる。
【００１９】
本発明による日射量推定システムは、さらに、任意の実測時刻における前記衛星画像データと、該任意の実測時刻の直前の実測時刻における前記衛星画像データとから、両者の実測時刻の間の任意の時刻の前記実測地点における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、該任意の実測時刻の直前の実測時刻の前記マッチアップ画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、該任意の実測時刻の直前の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの任意の実測時刻における２つの衛星画像データのいずれかから推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と該任意の実測時刻の差、及び該任意の時刻と該任意の実測時刻の直前の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全要素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定することにより、該所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成手段を有するように構成されてもよい。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００２０】
本発明による日射量推定システムは、前記所定の操作が、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の差に対する、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の直前の実測時刻との差の比率に応じた重みで加重平均する操作であるように構成されてもよい。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００２１】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記選択されたマッチアップ画像データを、前記自動調整により得られた前記パラメータの値と共に対応付けて記憶するように構成されてもよい。これによって、前記実測地点から所定の距離範囲内にある任意の地点に関しても、その式及びパラメータの値を用いて日射量を推定できる。
【００２２】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記実測された日射量の値と該推定された日射量の値との比較結果に応じて、前記日射量の推定計算に際して調整されるべきパラメータ、及び該パラメータの値の調整方法を選択するように構成されてもよい。これによって、前記実測地点から所定の距離範囲内にある任意の地点に関しても、そのパラメータの値を用いて高い精度で日射量を推定できる。
【００２３】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記推定計算の行われる地点が雲域であると判定された場合に、調整されるべき前記日射量の推定計算に使用するパラメータとして、雲による吸収係数を選択するように構成されてもよい。これによって、日射量の推定において、雲による日射量の吸収係数を好適に選択することができる。
【００２４】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記推定計算の行われる地点が晴天域であると判定された場合に、調整されるべき前記日射量の推定計算に使用するパラメータとして、エアロゾル、又は水蒸気による吸収率のうち、少なくとも１つを選択するように構成されてもよい。これによって、日射量の推定において、エアロゾル、または水蒸気による日射量の吸収係数を好適に選択することができる。
【００２５】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記選択したパラメータを調整する場合に、該パラメータの値に所定の制限範囲を設けるように構成されてもよい。これによって、日射量の推定の際に、予期しない要因等によって大きく値の変わってしまったパラメータが用いられることが抑止される。
【００２６】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記選択された式を、前記自動調整により得られた前記パラメータの値と共に対応付けて記憶するように構成されてもよい。これによって、前記実測地点から所定の距離範囲内にある任意の地点に関しても、その式及びパラメータの値を用いて高い精度で日射量を推定できる。
【００２７】
本発明による日射量推定システムは、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記パラメータの値を調整しても、前記実測された日射量の値と該推定された日射量の値との差が前記所定の値以下とならない場合に、その実測地点において、推定計算に用いる式を無効として識別するように構成されてもよい。これによって、意味のない日射量の推定値を有効なデータの対象として含まないようにする事ができる。
【００２８】
本発明による日射量推定システムは、日射量推定値計算手段が、前記日射量推定計算パラメータ調整手段が、前記実測された日射量データを取得し、前記日射量データが実測された時刻における衛星画像データを受信し、かつ前記実測地点における日射量の推定計算を終了すると、自動的に、該実測地点から所定の距離範囲内にある、少なくとも１つの任意の地点における日射量の推定計算を行うように構成されてもよい。これによって、前記実測地点から所定の距離範囲内にある任意の地点に関しても、高い精度で日射量を推定できる。
【００２９】
本発明による、複数の実測時刻の衛星画像データを用いて、該複数の実測時刻間の衛星画像データを推定する衛星画像作成システムにおいて、少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信手段と、該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成手段を有するように構成される。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００３０】
本発明による衛星画像作成システムにおいて、前記所定の操作が、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の差に対する、前記任意の時刻と前記任意の実測時刻の直前の実測時刻との差の比率に応じた重みで加重平均する操作であるように構成されてもよい。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００３１】
本発明による、衛星画像データに基づいて日射量を推定する日射量推定方法において、少なくとも１つの所定の日射量の実測地点において、ある時刻に実測された日射量データを取得する実測日射量取得ステップと、衛星画像データを受信し、該衛星画像データから、該実測地点における日射量の推定に必要な任意のサイズのマッチアップ画像データを切出す衛星画像データ受信／切出ステップと、該衛星画像データ受信／切出ステップによって得られたマッチアップ画像データを用いて、該各実測地点が晴天域か雲域かの判定を行い、次に、該判定に基づいて、前記各実測地点における日射量の推定計算を行い、該各実測地点において、前記実測された日射量の値と該推定計算された日射量の値を比較し、次に、両者の日射量の値の差が所定の値以下になるまで、該日射量の推定計算に使用する少なくとも１つのパラメータの値を自動的に調整するよう前記推定計算を繰り返す、日射量推定計算パラメータ調整ステップと、少なくとも該実測地点において調整された前記パラメータの値を用い、また、必要に応じて、更に前記衛星画像データを用いて、該実測地点から所定の距離範囲内にある、少なくとも１つの任意の地点の日射量を推定する日射量推定値計算ステップを有するように構成される。これによって、日射量の実測地点に近接する複数の他の地点のそれぞれの日射量を、該実測地点について調整されたパラメータの値を使用して、高精度に推定可能な日射量推定モデルの日射量推定システムが提供される。
【００３２】
本発明による、複数の実測時刻の衛星画像データを用いて、該複数の実測時刻間の衛星画像データを推定する衛星画像作成方法において、少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信ステップと、該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成ステップを有するように構成される。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００３３】
本発明による、衛星画像データに基づいて日射量を推定する日射量推定方法を実現するプログラムを記録した記録媒体は、少なくとも１つの所定の日射量の実測地点において、ある時刻に実測された日射量データを取得する実測日射量取得ステップと、衛星画像データを受信し、該衛星画像データから、該実測地点における日射量の推定に必要な任意のサイズのマッチアップ画像データを切出す衛星画像データ受信／切出ステップと、該衛星画像データ受信／切出ステップによって得られたマッチアップ画像データを用いて、該各実測地点が晴天域か雲域かの判定を行い、次に、該判定に基づいて、前記各実測地点における日射量の推定計算を行い、該各実測地点において、前記実測された日射量の値と該推定計算された日射量の値を比較し、次に、両者の日射量の値の差が所定の値以下になるまで、該日射量の推定計算に使用する少なくとも１つのパラメータの値を自動的に調整するよう前記推定計算を繰り返す、日射量推定計算パラメータ調整ステップと、少なくとも該実測地点において調整された前記パラメータの値を用い、また、必要に応じて、更に前記衛星画像データを用いて、該実測地点から所定の距離範囲内にある、少なくとも１つの任意の地点の日射量を推定する日射量推定値計算ステップを有するように構成される。これによって、日射量の実測地点に近接する複数の他の地点のそれぞれの日射量を、該実測地点について調整されたパラメータの値を使用して、高精度に推定可能な日射量推定モデルの日射量推定システムが提供される。
【００３４】
本発明による、複数の実測時刻の衛星画像データより、該実測時刻間の衛星画像データを推定するＧＭＳ画像作成方法を実現するプログラムを記録した記録媒体は、少なくとも２つの異なる実測時刻の気象衛星画像データを受信する衛星画像データ受信ステップと、該受信された少なくとも２つの異なる実測時刻の衛星画像データのうち、ある実測時刻の衛星画像データと、その実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データとから、それらの実測時刻の間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを推定するために、該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の前記衛星画像データにおいてはどの領域に対応するか、及び該所望のマッチアップ画像データが、前記ある実測時刻の次の実測時刻における衛星画像データにおいてはどの領域に対応するかを、少なくとも、前記２つの異なる実測時刻の衛星画像データのいずれか一方から推定される雲の存在する高度における風向、風速、該任意の時刻と前記ある実測時刻の差、及び該任意の時刻と前記ある実測時刻の次の実測時刻との差を基に求め、該求められた２つの領域の画像データの全画素について、位置が対応するそれぞれの画素が示す値を用いる所定の操作によって、前記所望のマッチアップ画像データの各画素の値を推定し、該推定処理を、必要に応じて、他の異なる実測時間の衛星画像データの組にも適用することによって、２つの異なる任意の実測時刻間の任意の時刻の任意の領域における所望のマッチアップ画像データを作成する時空間補間衛星画像作成ステップを有するように構成される。これによって、任意の実測時刻における衛星画像データから、実測時刻以外の時点における衛星画像データを推定することができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態の例について、図面を参照して説明する。尚、各図において、同一または類似のものには同一の参照番号または、記号を付与して説明する。
【００３６】
図１は、本発明の実施例の日射量推定システム１００の機能ブロック図及び該システム１００にデータを提供するＧＭＳ１６０、全天日射計１７０を示している。
【００３７】
該日射量推定システム１００は、実測日射量取得機能１１０、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０、時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０、日射量推定計算パラメータ調整機能１４０、及び日射量推定値計算機能１５０からなる。
【００３８】
実測日射量取得機能１１０は、地上で実際に全天日射計１７０により観測された各地の日射量のデータ、即ち実測日射量データを取得する。
ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０は、日射量推定システム１００おいて使用されるＧＭＳ画像データをＧＭＳ１６０から受信し、日射量の推定が必要な位置におけるデータを、その日射量の推定に必要なサイズで切り出す機能を備えている。
【００３９】
時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０は、前記日射量推定システム１００の精度を高めるために、より高い時間分解能のＧＭＳ画像データ、例えば日射量の推定を行う時刻の実際の画像データとその時刻の前後に３０分だけ推移した推定画像データを提供する。
【００４０】
日射量推定計算パラメータ調整機能１４０は、晴天判別機能１４１、実測地点推定値計算機能１４２、エアロゾル調整機能１４３、可降水量調整機能１４４、強制エアロゾル調整機能１４５、雲の分布状態調整機能１４６、及び雲による吸収係数調整機能１４７から構成される。
【００４１】
晴天判別機能１４１は、日射量の推定対象地点に対応する画像データから該地点が晴天か曇天かを判定し、その結果に応じて該地点の日射量の推定に用いる計算式を選択する。実測地点推定値計算機能１４２は、前記晴天判別機能１４１で選択された計算式、及び初期のパラメータ値又は以下に説明する各調整機能で調整されたパラメータ値を用いて日射量の推定計算を行う。
【００４２】
エアロゾル調整機能１４３、可降水量調整機能１４４、及び強制エアロゾル調整機能１４５は、前記晴天判別機能１４１で晴天と判定された場合に、該判定結果に応じて選択された計算式に用いられるパラメータの値を調整するものである。
【００４３】
エアロゾル調整機能１４３は、前記実測地点推定値計算機能１４２で計算された日射量と前記実測日射量取得機能１１０で得られた実測値との誤差が、所定の値以下になるように、エアロゾルに関する透過率を決定するパラメータの値を調整する。
【００４４】
可降水量調整機能１４４は、前記実測地点推定値計算機能１４２で計算された日射量又は前記エアロゾル調整機能１４３によって調整されたパラメータを用いて前記実測地点推定値計算機能１４２で再計算された日射量と、前記実測日射量取得機能１１０で得られた実測値との誤差が、所定の値以下になるように、水蒸気による吸収率を決定するパラメータの値を調整する。
【００４５】
強制エアロゾル調整機能１４５は、前記エアロゾル調整機能１４３及び前記可降水量調整機能１４４によっても前記誤差が所定の値以下とならなかった場合に、エアロゾルに関する透過率を決定するパラメータの値を強制的に変更する。
【００４６】
雲の分布状態調整機能１４６、及び雲による吸収係数調整１４７は、前記晴天判別機能１４１で曇天と判定された場合に、前記晴天判別機能１４１で選択された計算式に用いられるデータを選択し、又は該計算式で用いられるパラメータの値を調整するものである。
【００４７】
雲の分布状態調整機能１４６は、雲の局所的な分布等による誤差を減少させるために、複数の種類のマッチアップ画像データを用意して、それぞれのマッチアップ画像データを用いて日射量の計算を行い、その中で最も実測値に近い計算結果を与えたマッチアップ画像データを、日射量の推定に使用するよう選択する。「マッチアップ画像データ」とは、前記実測日射量取得機能１１０によって取得された実測日射量データに対応するＧＭＳ画像データであり、前記実測日射量データの実測された時刻、場所と等しい時刻、場所を有するように、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０によって切り出されたＧＭＳ画像データである。
【００４８】
雲による日射吸収係数調整機能１４７は、前記実測地点推定値計算機能１４２で計算された日射量又は前記雲の分布状態調整機能１４６によって調整されたパラメータを用いて前記実測地点推定値計算機能１４２で再計算された日射量と、前記実測日射量取得機能１１０で得られた実測値との誤差が、所定の値以下になるように、雲による日射吸収係数を調整する。
【００４９】
日射量推定値計算機能１５０は、日射量推定計算パラメータ調整機能１４０で調整されたパラメータの値、日射量推定計算パラメータ調整機能１４０により決定された計算式、及び必要に応じて日射量推定計算パラメータ調整機能１４０により決定されたマッチアップ画像データを基に、その実測地点から所定の距離範囲内にある地点の日照量を推定する。
【００５０】
また、前記日射量推定システム１００に関連するものとして、ＧＭＳ１６０と全天日射計１７０がある。ＧＭＳ１６０は、静止気象衛星のことであり、日本では、気象庁の管理・運営する「ひまわり」がある。前記ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０は、こうした気象衛星から、ＧＭＳ画像データを受信し、それを必要なサイズに切り出す。
【００５１】
全天日射計１７０は、複数の観測所に設置され、例えば１時間毎に１時間の日射量の積算値を提供する。この積算値は、実測日射量データとして前記実測日射量取得機能１１０によって取得される。
【００５２】
通常、前記日射量推定システム１００は、日射量の推定結果を表示装置に表示する手段、または記録媒体に記録する手段を更に有している。しかし、これらの手段は従来の方法で実現することができ、また、本発明の範囲と直接関連がないことから、ここでは説明を省略する。
【００５３】
次に、図２を用いて、前記日射量推定システム１００の全体処理フロー及びデータ・フローを説明する。図２に示すフローは、基本的には、実測日射量取得機能１１０が日射量実測値データ（前記実測日射量データ）２１０を取得し、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０が、ＧＭＳ画像（可視／赤外）データ２２０を受信したタイミングで実行される。現時点では、通常、両データとも１時間毎に取得可能であり、従って図２のフローは日中、１時間に１回、両データの取得が完了した時点で実行されることになる。
【００５４】
実測日射量取得機能１１０は、例えば、日本の６７地点に設置された気象官署のうち少なくとも１地点の気象官署で観測された日射量実測値データ２１０を取得し、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０は、所定の範囲内で、赤外データの場合、緯度及び経度において０．０５°間隔、可視データの場合、緯度及び経度において０．０１２５°間隔の分解能で気象衛星からの画像データ（ＧＭＳのＶＩＳＳＲ（可視赤外回転放射計）画像の各画素）を得る。これにより両データを１時間毎に、少なくとも可視データの分解能（衛星直下点で約１．２５Ｋｍ）で得ることができる。
【００５５】
時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０は、異なる時刻に観測された２枚のＧＭＳ画像（可視／赤外）データ２２０から、必要に応じて、任意の時刻の疑似ＧＭＳ画像データを作成する。これにより、例えば、日射量の推定時刻のＧＭＳ画像データ２２０と、その時刻から１時間前のＧＭＳ画像データ２２０及びその時刻から１時間後のＧＭＳ画像データ２２０を用いて日射量の推定時刻から前後３０分だけ推移した疑似画像データ、即ち２枚の補間画像（前後３０分）データ２３０を生成する。
【００５６】
日射量推定計算パラメータ調整機能１４０は、図１においては７つの機能１４１〜１４７を有するよう示されているが、ここでは詳細な表示は省略され、これらの機能を全て包括するものとして示されている。
【００５７】
日射量推定計算パラメータ調整機能１４０は最初に、日射量の実測地点における日射量の推定時刻のＧＭＳ画像（可視／赤外）データ２２０及び（必要に応じて）前記２枚の補間画像（前後３０分）データ２３０を使用して、前記実測地点における日射量を推定する。このとき、その地点が晴れかどうか判定され、その天候に応じた計算式が選択される。次に、その推定値を、前記実測地点の日射量実測値データ２１０から得られる、その実測地点における日射量の実測値と比較し、その誤差を所定の値以下にするように、画像データの種別や前記選択された計算式内の当該パラメータの値を調整する。
【００５８】
日射量推定計算パラメータ調整機能１４０の処理の結果、前記実測地点に関する日射量を推定するのに最適な推定計算式、該計算式で用いられるパラメータの値、及び必要に応じてマッチアップ画像データの種別が調整結果データ２４０として記憶される。
【００５９】
この後、日射量推定値計算機能１５０は、前記実測地点に関する前記データ２４０を基に、その実測地点から所定の距離範囲内にある地点の日射量を推定する。推定が有効と認められる前記所定の距離範囲は、通常１０ｋｍぐらいであるが、様々な条件に左右されるため、これは確定的な数値であるとは言えない。
【００６０】
日射量推定値計算機能１５０における推定は、推定が必要な地点毎に行われる。前記６７地点のうちの１つの地点（例えばＡ）に近接する地点（例えばＢ）の日射量を推定する処理を例に取ると、日射量推定値計算機能１５０はまず、前記調整結果データ２４０内のＡ地点に対応するマッチアップ画像データの種別に基づいて、ＧＭＳ画像（可視／赤外）データ２２０からＢ地点の画像データを取得し、必要であれば、時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０に前記２枚の補間画像（前後３０分）データ２３０を作成させる。
【００６１】
日射量推定値計算機能１５０は次に、前記調整結果データ２４０内のＡ地点に対応する計算式及びそのパラメータ値、また、必要に応じてＢ地点のマッチアップ画像データを使用して、Ｂ地点の日射量を計算する。また、後で詳細に説明するが、場合によっては、Ｂ地点の補間画像データを使用して日射量の計算を行う方が望ましい場合もある。
【００６２】
その後、必要に応じてＡ地点から所定範囲内にある、Ｂ地点以外の地点に関してこれらの日射量推定値計算機能１５０による処理が繰り返され、更に、Ａ地点以外の６７地点に含まれる地点に関して同様の処理が行われる。この結果、各地域の特性を有効に取り込んだパラメータの値を日射量の推定に使用することができ、上記６７地点に近接する各地点について精度の高い日射量推定が行われることになる。
【００６３】
本発明の実施例は、実測地点６７箇所全てにおいて、それらに近接する地点の日射量の推定を行うことができるが、ある実測地点に近接する１地点、又は数箇所の地点でのみの日射量の推定にも使用可能である。
【００６４】
前述の実測日射量取得機能１１０に関して、ここで更に詳細に説明を行う。現在、日射量が観測されている日本の観測地点が図３に示されている。ここに示すように、実際の日射量の観測は、日本の全域にわたる６７箇所の観測所（気象官署）で行われている。本発明の実施例において使用される実測日射量データは、例えば１時間毎の全天日射量であり、観測時間の前１時間分の日射量の積算値である。
【００６５】
前記実測日射量データは、前記６７箇所の観測所で観測された値を編集した地上気象観測編集データ（ＳＤＰデータ：気象庁統計室編集）として、気象業務支援センターから入手可能である。
【００６６】
前記日射量実測値データ２１０は、例えば手動または自動で、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に入力され、その後その記録媒体を介して実測日射量取得機能１１０によって日射量推定システム１００に取り込まれる。
【００６７】
また、別の態様では、前記日射量実測値データ２１０が任意の方法でネットワーク上の任意の記録媒体に記録され、前記ネットワーク及びネットワーク・インタフェースを介してオンラインにより実測日射量取得機能１１０によって日射量推定システム１００に取り込まれる。また、前記日射量実測値データ２１０の提供は、入力装置を介した日射量推定システム１００への直接入力など、その他の技術に基づく様々な形態によって行うことができる。
【００６８】
次に、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０について詳細な説明を行う。ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０が受信し、切出す前記ＧＭＳ画像データは、例えば、日本気象協会がＴｅｒａ−Ｓｃａｎシステムで受信したＧＭＳ−５のＳ−ＶＩＳＳＲデータ（幾何補正、キャリブレーション処理済み）であり、前記ＧＭＳ画像データの仕様は、以下の表１に示す通りである。
【００６９】
【表１】
0003751737.tif 000002
【００７０】
本発明の実施例では、高精度に日射量を推定するために、１時間毎の観測データを１画素毎に使用する。尚、ここで１画素は、上記各画像データにおいて赤外データの場合、緯度及び経度において０．０５°の範囲に相当し、可視データの場合、緯度及び経度において０．０１２５°の範囲に相当する。
【００７１】
ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０は、受信したＧＭＳ画像データから前記実測日射量取得機能１１０によって取得された複数（通常６７個）の日射量実測値データ２１０と同時刻及び同位置のＧＭＳ画像データを切出し、対応づける。前述したように、このようにして対応づけられた画像を、以降「マッチアップ画像」と呼ぶ。
【００７２】
前記表１に示すＧＭＳ画像データの位置精度は、平均すると、赤外センサーで１〜２画素程度であり、可視画像で４〜８画素程度である。晴天域のマッチアップ画像に対して、別途用意したビューアを使用して、可視画像に見られる海岸線と地図データのずれから、位置補正に必要な画素数を求め、これを全画像に反映させることにより、厳密な位置補正を行うことができる。
【００７３】
日射量の推定のために最適なＧＭＳ画像データの切出し領域を確認するため、様々な（例えば、４×４画素、８×８画素、１６×１画素６、２０×２０画素、３２×３２画素、６４×６４画素、８０×８０画素といった）サイズで切出したマッチアップ画像で、日射量の推定を実施した。前述のＣ．Ｇａｕｔｉｅｒの１９８４年の文献によると、８×８画素〜６４×６４画素のサイズのマッチアップ画像を空間平均操作して推定を行っても日射量の推定値に大きな誤差が生じないことが示されている。空間平均操作とは、マッチアップ画像の各画素に対応するアルベード値を、その切出したサイズ内で平均することである。例えば、４×４画素のサイズのマッチアップ画像の空間平均操作とは、全画素、即ち１６個の各画素が表す１６個のアルベード値の平均値を求める操作をいう。
【００７４】
本発明の実施例においても、各観測地点において空間平均操作による精度の分析を行った。その結果、大きな傾向は見られなかったが、可視データから切出した２０×２０画素のサイズのマッチアップ画像を用いた場合に、比較的よい推定結果が得られた。但し、小さな雲が島の上空にのみ存在するようなケースでは、可視データから切出した４×４画素のサイズのマッチアップ画像を用いた場合に、よい推定結果が得られた。そこで、この２種類のサイズのマッチアップ画像のデータを併用することにより、日射量の推定精度を向上させることを試みた。マッチアップ画像は、太陽高度と方位角、雲頂高度を算出し、観測地点と太陽を結ぶライン上にある雲頂の位置を中心にして切出す。
【００７５】
次に、時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０について、詳細な説明を行う。時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０は、日射量の推定を行う時刻のマッチアップ画像データとその時刻の１時間前及び１時間後のマッチアップ画像データから、該マッチアップ画像データの赤外データ（赤外画像）から推定される平均雲頂高度に対応するＧＰＶデータ（各高度別の風向・風速データ）を利用して、推定を行う時刻の１時間前から推定を行う時刻までの間、及び推定を行う時刻からその１時間後までの間の想定する時刻において、日射量の推定を行う位置に対応する２枚の画像データ（補間画像データ２３０）を作成する。
【００７６】
即ち、それらの２組の画像データの対、即ち推定を行う時刻のマッチアップ画像データとその１時間前のマッチアップ画像データ、及び推定を行う時刻のマッチアップ画像データとその１時間後のマッチアップ画像データのそれぞれについて、対応する画素の例えばアルベード値を時間的に内挿することにより、前記各想定する時刻の２枚の画像データ（補間画像データ２３０）がそれぞれ作成される。
【００７７】
本発明の実施例においては、日射量推定に用いる時刻のマッチアップ画像と、前述のようにして作成された、その時刻の前後３０分の疑似マッチアップ画像の計３枚を使用して、日射量の推定を行う。
【００７８】
図４は、前記時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０が、ある観測地点において、時刻００時と０１時の疑似マッチアップ画像から００時３０分のマッチアップ画像を作成する場合の本発明の実施例である。図４（ａ）、（ｃ）の時刻００時と０１時のマッチアップ画像は、実際に衛星によって観測された画像である。図４（ａ）の画像Ａ及び図４（ｃ）の画像Ｂは、それぞれ同一の地域の撮像画像である。これらは、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０が雲画像の中からＸ×Ｙ画素のマッチアップ画像データを切り出すことにより得られたものである。例えば、画像Ｂの赤外データ（赤外画像）から雲頂高度が５００ｈＰａと判定された場合、５００ｈＰａ高度の気象観測データまたは予測データの風向・風速を示す風ベクトル（Ｕ，Ｖ）を使用する。
【００７９】
図４（ｂ）に示された疑似マッチアップ画像、即ち観測時刻００時と次の観測時刻０１時の中間の時刻（００時３０分）の画像Ｃを作成する場合、最初に、図４（ａ）において、図４（ｂ）の前記画像Ｃに対応する位置にあるマッチアップ画像Ａ’（図４（ａ）の点線の矩形領域）から、風ベクトル（−Ｕ，−Ｖ）に１８００秒（３０分）かけた位置にある、００時における画像（画像Ａ（図４（ａ）の実線の矩形領域））を切出す。こうして切り出された画像Ａは、３０分後に図４（ｂ）の画像Ｃに対応する領域に遷移すると推定される。
【００８０】
同様に、図４（ｃ）において、図４（ｂ）の前記画像Ｃに対応する位置にあるマッチアップ画像Ｂ’から、風ベクトル（Ｕ，Ｖ）に１８００秒（３０分）かけた位置にある、０１時における画像（画像Ｂ）を切出す。こうして切り出された画像Ｂは、３０分前には、図４（ｂ）の画像Ｃに対応する領域にあったと推定される。
【００８１】
これらの操作から、画像Ａは画像Ａ’から推定される観測地点の００時３０分のマッチアップ画像、画像Ｂは、画像Ｂ’から推定される観測地点の００時３０分のマッチアップ画像であると仮定することができる。
【００８２】
作成する疑似マッチアップ画像Ｃが可視データ（可視画像）の場合、各画素のセンサ値を反射率に変換し、前記画像Ａ及び画像Ｂの対応する画素の反射率を各画素毎に加算して２で割り、該演算により得られた各画素の反射率を再びセンサ値に戻すことにより、可視データの疑似マッチアップ画像Ｃが作成される。作成するマッチアップ画像Ｃが赤外データ（赤外画像）の場合、各画素のセンサ値を輝度温度に変換し、前記画像Ａ及び画像Ｂの対応する画素の輝度温度を各画素毎に加算して２で割り、該演算により得られた各画素の輝度温度を再びセンサ値に戻すことにより、赤外データの疑似マッチアップ画像Ｃが作成される。
【００８３】
ところで、前述した例では、００時と０１時の中間の００時３０分の画像Ｃを作成する場合に、単純平均を使用しているが、例えば００時２０分や００時５５分のような中間に位置しない時刻の画像を作成する場合には、その時刻に応じて、重みを付けた加重平均を使用することができる。
【００８４】
この場合、加重平均による重み付けは、補間時間に反比例させる。例えば、画像Ａが００時、画像Ｂが０１時のものである場合、画像Ｃとして００時４５分の赤外画像データを作成する場合、画像Ａに１、画像Ｂに３の重みを付ける。即ち、ある画素の輝度温度が画像Ａで０°Ｃ，画像Ｂで−１０°Ｃの場合、画像Ｃの対応する画素の輝度温度は、（（０°Ｃ×１）＋（−１０°Ｃ×３））／４で、−７．５°Ｃとなる。同様にして、０１時の画像Ｂと０２時の画像Ｄ（不図示）から、０１時３０分の補間画像Ｆを作成できる。
【００８５】
これらの補間画像データは、対応する画素の値を内挿したものなので、実際の雲の分布とは必ずしも適合しない画像データとなる可能性があるが、１時間の日射量の積算値を求めることを使用目的としているので、利用価値があると考えられる。少なくとも、１時間の日射量の積算値を求めるのに１枚の瞬間の画像（日射量の推定時刻における観測画像）を使用するより、日射量の推定時刻の観測画像と、該推定時刻の観測画像及びこの推定時刻の１時間前と１時間後に実際に観測された２枚の画像とから作成された２枚の補間画像を含む、計３枚の画像を使用する方が、日射量の推定の精度は向上すると考えられる。
【００８６】
但し、利用する上で注意が必要なのは、小さな雲が上空等に発生し、見かけ上、静止しているように見える雲が存在するマッチアップ画像の取り扱いである。この場合、マッチアップ画像には、日射量の推定時刻に実際に観測された画像のみを使用するのが望ましい。本実施例では、更に、２種類の画像サイズ（４×４画素と２０×２０画素）のマッチアップ画像を併用すると共に、画像の使用枚数についても前記３枚の画像（１枚の観測画像と２枚の補間画像）を使用する場合と日射量の推定時刻における１枚の観測画像を使用する場合を雲の分布パターンに応じて選択することにより、日射量推定精度の向上を図っている。
【００８７】
図５は、日射量の推定時刻の前後３０分の２枚の補間画像データ（疑似マッチアップ画像データ）を作成する全体フローを示している。ＧＭＳ画像２２０Ａは、００時に実測されたＧＭＳ画像であり、ＧＭＳ画像２２０Ｂは、０１時に実測されたＧＭＳ画像であり、ＧＭＳ画像２２０Ｃは、０２時に実測されたＧＭＳ画像である。時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０Ａによって、００時のＧＭＳ画像２２０Ａと０１時のＧＭＳ画像２２０Ｂから、前述した図４に関する操作によって、擬似的な００時３０分における補間画像２３０Ａが作成され、時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０Ｂによって、０１時のＧＭＳ画像２２０Ｂと０２時のＧＭＳ画像２２０Ｃから、前述した図４に関する操作によって、擬似的な０１時３０分における補間画像２３０Ｂが作成される。時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０Ａと１３０Ｂは、図１のＧＭＳ画像受信／切出機能１２０によって、前記補間画像２３０Ａ、２３０Ｂを作成するために必要な前記ＧＭＳ画像２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃが得られた以降は、どちらを先に実行してもよく、また同時に実行してもよい。
【００８８】
前記時空間補間ＧＭＳ画像作成機能１３０Ａと１３０Ｂの両方の処理が終了した後、日射量推定値計算機能１５０が、００時３０分のＧＭＳ画像として擬似的に作成された前記補間画像２３０Ａ、０１時３０分のＧＭＳ画像として擬似的に作成された前記補間画像２３０Ｂ、及び０１時に実測された前記ＧＭＳ画像２２０Ｂを使用して、任意の場所における日射量を計算する。この時、ここでは日射量の推定に用いられる各種パラメータの決定値等を含む調整結果データ２４０が既に求められているものとする。前記３０分間隔の３つのＧＭＳ画像（マッチアップ画像）は、前述したように、前記調整結果データ２４０を求める場合にも、実測地点の日射量を推定するためにも使用される。
【００８９】
前記日射量推定値計算機能１５０は、算出した日射量を高精度日射量推定値２５０として所定の記憶媒体（不図示）に保存する。
次に、日射量推定計算パラメータ調整機能１４０について、更に詳細に説明する。晴天判別機能１４１は、前記ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０より得られた２種類のサイズ（４×４画素と２０×２０画素）のマッチアップ画像のデータを基に、観測地点の上空が晴天かどうかの判別を行う。
【００９０】
晴天かどうかの判定は、４×４画素と２０×２０画素の２種類のサイズのマッチアップ画像を使用して行い、両方のサイズの画像が共に晴れと判定された場合にのみ晴れと判定する。最終的に晴天と判定された場合には、前述した晴天域での計算式（１）が使用される。一方、曇天であると判定された場合には、前述した雲域での計算式（２）が使用される。
【００９１】
図６は、可視データから得られるアルベード値（％）と赤外データから得られる輝度温度（ＴＢＢ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｂｌａｃｋ  Ｂｏｄｙ）（Ｋ））の組み合わせによって雲の日射吸収係数（前述した日射量の推定式（２）に用いられる値：ａ）がどのように変化するかを、東北地方を例にとって示した表である。この表の中で、下線付きで示された数値は、Ｒｅｙｎｏｌｄｓ，Ｄ．Ｗ．，Ｔ．Ｈ．  Ｖｏｎｄｅｒ  Ｈａａｒ，Ｓ．Ｋ．  Ｃｏｘの、Ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｔｒｏｐｉｃａｌ  ｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｅ；Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｍｅｔｅｏｒ．，１４，４３３−４４３（１９７５年）またはＬｉｏｕ，Ｋ．Ｎ．の、Ｏｎ  ｔｈｅ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ，  ｒｅｆｒｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ｓｏｌａｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｃｌｏｕｄｙ  ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ；Ｊ．Ａｔｍｏｓ．  Ｓｃｉ．，３３，７８９−８０５（１９７６年）に報告された実測値又は計算値である。それ以外の値は、前記実測値及び前記計算値を参考にして内挿等により得られたものである。
【００９２】
ここで、１つのサイズのマッチアップ画像に関して、そのマッチアップ画像の領域が晴天かどうかを判定するために、例えば、図６の表が用いられる。この表の場合、前記マッチアップ画像の全可視データから得られるアルベード値（％）が、同一時間帯の晴天時のマッチアップ画像の全可視データから得られるアルベード値（％）に各種変動要因に伴うマージンを加えた値であるしきい値ｓ（％）以下であり、かつＴＢＢが２７０Ｋ以上である場合に晴天であると判定され、上記以外のアルベード値（％）とＴＢＢ（Ｋ）の組み合わせの場合は、曇天であると判定される。
【００９３】
実測地点推定値計算機能１４２は最初に、こうして判定された結果に基づいて、晴天であれば前述の晴天域での日射量計算式（１）を用い、曇天であれば前述の雲域での日射量計算式（２）を用いて推定日射量の計算を行う。
【００９４】
この時点における計算の際には、エアロゾル調整機能１４３〜雲による吸収係数調整機能１４７によって調整されうるパラメータ（例えば、エアロゾルに関する透過率τA 、水蒸気による吸収率αW 等）が所定の値に設定されている必要がある。しかし、前述のパラメータ調整は、この計算の結果に基づいて行われるものである。従って、この時点におけるパラメータ値は、例えば、従来の推定方法で求めた値、従来使用されている定数、又は前回使用した任意の時点の値などを使用する。こうした初期のパラメータ値は、その他にも様々な基準で設定することができる。
【００９５】
前記実測地点推定値計算機能１４２が計算した推定結果と前記実測日射量取得機能１１０で得られた実測値との誤差が所定の値を超えている場合、その誤差の要因は以下のように想定される。これらの誤差要因は、後述するように、ケースＡ〜Ｄに分類され、更にパターンＰ１〜Ｐ１０に細かく分類される。尚、誤差要因の特定できない、ケースＡ〜ケースＤ以外のパターンとして例外的にＰ１１を設けている。
【００９６】
エアロゾル調整機能１４３〜雲による日射吸収係数調整機能１４７は、上記各パターンの誤差要因に対応して前記誤差を減少させるために、各パラメータの値を調整するよう機能する。エアロゾル調整機能１４３は、パターンＰ７、及びＰ８に対処する（ケースＣ）。可降水量調整機能１４４は、パターンＰ９、及びＰ１０に対処する（ケースＤ）。強制エアロゾル調整機能１４５は、パターンＰ１１に対処する。雲の分布状態調整機能１４６は、パターンＰ１、Ｐ１’、Ｐ２、Ｐ２’、Ｐ３、Ｐ３’、Ｐ４、及びＰ４’に対処する（ケースＡ）。雲による吸収係数調整機能１４７は、パターンＰ５及びＰ６に対処する（ケースＢ）。
【００９７】
図７は、本システム１００による日射量の推定値と、全天日射計１７０による日射量実測値との比較を示した図である。座標（０、０）から座標（１０００、１０００）を結ぶ直線上にプロットされた点は、推定値と実測値が一致し、良好な推定が行われていることを意味する。その他の点は、この直線からの距離が離れている程、誤差が大きいことを示している。この直線より右側にプロットされた点は、実測値に比べて推定値が小さい、即ち日射量が過小に推定された点である。一方、この直線の左側にプロットされた点は、実測値に比べて推定値が大きい、即ち日射量が過大に推定された点である。
【００９８】
図８は、図７に示された実測値と推定値の関係によって位置づけられる各点をその位置毎に前記各ケースＡ〜Ｄ及び前記各パターンＰ１〜Ｐ１０に対応させた図である。
【００９９】
図９及び図１０は、各パターンＰ１〜Ｐ１０毎に、推定値の誤差の調整方法を概念的に示したものである。各パターンＰ１〜Ｐ１０は、縦軸（ｙ軸）に推定値、横軸（ｘ軸）に実測値を表したグラフ上に示されており、図７に示すグラフと同様、グラフ上に示されているｙ＝ｘの直線は、実測値と推定値の一致する箇所を表している。該グラフ上にプロットされたｙ＝ｘからはずれた点（図中において○印で示されている）は、任意の調整方法によって、該直線（ｙ＝ｘ）に、より近づくように調整されるべきである。
（１）ケースＡ：雲の分布状態による影響
日射量における最も大きい誤差要因は、実際の雲の分布が不均一であるにもかかわらず均一とみなして計算していることにある。このような場合、雲の分布状態に合わせて、マッチアップ画像のサイズを調整することによる改善が期待される。また、ここで推定時刻のマッチアップ画像（実際の観測画像）とその時刻の前後３０分の２枚の疑似マッチアップ画像（前記補間画像）の使用も考慮する。以下にパターンＰ１〜Ｐ４’までを図面と共に説明する。
【０１００】
（ａ）パターンＰ１
島にある観測点の上空に、島自体が原因となって生じた局所的な雲（但し、日射を遮るには十分な大きさ）が停滞している場合、２０×２０画素のサイズのマッチアップ画像（ここではＳ２０と呼ぶ）では、実際は観測点の上空（特に太陽方向）で曇っているのに、晴または雲が少ないと判定し、日射量を過大に推定してしまう。このようなパターンの場合、同じ条件で４×４画素の画像サイズのマッチアップ画像（ここではＳ４と呼ぶ）を使用すれば、このような推定誤差は減少する。この調整方法は図９（ａ）に示されており、使用するマッチアップ画像をＳ２０からＳ４に変更することによって、推定値が実測値に近い値となる。
【０１０１】
（ｂ）パターンＰ１’
前記パターンＰ１と同じ雲の分布のとき、同様のことが推定時刻のマッチアップ画像（実際の観測画像）とその時刻の前後３０分の疑似マッチアップ画像の計３枚のマッチアップ画像を使用した場合（ここではＺ３と呼ぶ）と、前記推定時刻におけるマッチアップ画像のみを使用した場合（ここではＺ１と呼ぶ）についても言える。図９（ｂ）に示すように、Ｚ３では日射量を過大に推定するが、Ｚ１を適用することによって推定誤差は減少する。
【０１０２】
（ｃ）パターンＰ２
衛星（ＧＭＳ）が画像を撮像した瞬間でのみ、局所的に雲が観測地点の上空に存在し、その後、その雲が風に流されて移動した場合、前記パターンＰ１とは逆に、Ｓ４を使用すると、実際は大部分の時刻で晴れているのに曇天であると判定され、日射量を過小に推定してしまう。この場合に、Ｓ２０を使用すれば、図９（ｃ）に示すように、推定誤差は減少する。
【０１０３】
（ｄ）パターンＰ２’
前記パターンＰ２と同じように観測地点の上空で雲が時間的に遷移する場合、同様のことがＺ３とＺ１についても言える。図９（ｄ）に示すように、Ｚ１では日射量を過小に推定するが、Ｚ３を適用することによって推定誤差は減少する。
【０１０４】
（ｅ）パターンＰ３
衛星が画像を撮像した瞬間でのみ、小さな晴れ間が観測地点の上空に存在し、その後、風に流された雲に観測地点が覆われた場合、Ｓ４を使用すると、実際はほとんど曇っていたのに、晴天と判定され、日射量を過大に推定してしまう。この場合に、Ｓ２０を使用すれば、図９（ｅ）に示すように、推定誤差は減少する。
【０１０５】
（ｆ）パターンＰ３’
前記パターンＰ３と同じように観測地点の上空で雲が時間的に遷移する場合、同様のことがＺ３とＺ１についても言える。図９（ｆ）に示すように、Ｚ１では日射量を過大に推定するが、Ｚ３を適用することによって推定誤差は減少する。
【０１０６】
（ｇ）パターンＰ４
盆地などにある観測地点の上空に小さな晴れ間が持続し、周囲の山麓では曇っている場合、Ｓ２０では実際には観測地点の大部分が晴天であるのに曇天と判定し、日射量を過小に推定してしまう。この場合に、Ｓ４を使用すれば、図９（ｇ）に示すように、推定誤差は減少する。
【０１０７】
（ｈ）パターンＰ４’
前記パターンＰ４と同じように雲が分布する場合、同様のことがＺ３とＺ１についても言える。図９（ｈ）に示すように、Ｚ３では日射量を過小に推定するが、Ｚ１を適用することによって推定誤差は減少する。
（２）ケースＢ：雲による日射の吸収による影響
前記パターンＰ１〜Ｐ４’に属さない場合、雲は比較的一様な分布をしていると想定できる。それにも関わらず、推定誤差が大きいときは、実際の雲による日射の吸収係数が、パラメータａで想定している値と異なっていることが原因であると考えられる。雲による日射の吸収係数は前述のように、図６に示されている。この吸収係数は、地域、季節、時刻により異なった値になることが考えられる。また、細かな気象条件の変化に応じてこの吸収係数を調整することも必要である。従って、日射量の推定精度を向上させるために、パラメータａを調整することは有効である。以下にパターンＰ５、Ｐ６を図面と共に説明する。
【０１０８】
（ａ）パターンＰ５
実際の雲による日射の吸収係数（ここではＱ１と呼ぶ）が、想定している日射吸収係数ａの値より大きいと、日射量を過大に推定してしまう。この場合、図１０（ａ）に示すように、雲による日射の吸収係数ａを大きめに設定した値（ここではＱ２と呼び、例えば増分幅をＱ１の０．５％として、Ｑ１を段階的に増加させることにより得られる値）にすることにより、日射量の推定誤差を減少させることができる。
【０１０９】
（ｂ）パターンＰ６
パターンＰ５とは逆に、実際の雲による日射の吸収係数（Ｑ１）が、想定している日射の吸収係数ａの値より小さいと、日射量を過小に推定してしまう。この場合、図１０（ｂ）に示すように、雲による日射の吸収係数ａを小さめに設定した値（ここではＱ０と呼び、例えば減少幅をＱ１の０．５％として、Ｑ１を段階的に減少させることにより得られる値）にすることにより、日射量の推定誤差を減少させることができる。
（３）ケースＣ：エアロゾルによる影響
衛星によって観測される画像データのアルベード値（可視データのレベル値から求められる）が一定であるにもかかわらず、実測値が小さくなることがある。その原因の１つとして、大気中のエアロゾルによる大気の混濁による影響が考えられる。前記式（１）〜（７）で表される日射量推定モデルによって計算される推定値と実測値の相関関係を、札幌、仙台、東京、大阪、福岡の各都市について比較したところ、エアロゾルによる影響と推測される誤差が、特に東京、大阪といった大都市に顕著に見られ、福岡等では比較的小さなものであった。また、こうしたエアロゾルによる誤差は、日中より朝方に顕著に見られた。
【０１１０】
通常、日射量の実測値と推定値との誤差は、視程が約２８Ｋｍの場合に０になる。視程（ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）とは、大気の混濁度を示す尺度であり、適当に選んだ目標物が見えなくなる距離を示すものである。Ｊ．Ｌｏｒｅｎｔｅ，Ａ．Ｒｅｅｄａｎｏ，Ｘ．ｄｅ  ＣａｂｏのＩｎｆｌｕｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｕｒｂａｎ  Ａｅｒｏｓｏｌ  ｏｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｏｌａｒ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ、Ｊ  Ａｐｐｌ．Ｍｅｔｅｏｒ．，３３，４０６−４１５（１９９５年）によれば、大気がひどく汚染されている時の日射量の減衰は２５％を超える場合がある。
【０１１１】
本発明の実施例の日射量推定モデルでは、最初に  外１  の分類におけるクリ
【０１１２】
【外１】
0003751737.tif 000003
【０１１３】
アな大気の特性（大気混濁度パラメータ：α＝１．３，β＝０．１、視程が２８Ｋｍ）を仮定している。これらのパラメータα、βは、前述の日射量推定モデルに使用される式（３）〜（５）のτA （エアロゾルに関する透過率）に含まれ、τA は例えば以下のような式（８）で求められる（但し、ここでｍr はＫａｓｔｅｎによる相対空気量である）。
【０１１４】
τA ＝０．１２４４５α−０．０１６２＋（１．００３−０．１２５α）ｅｘｐ［−βｍr （１．０８９α＋０．５１２３）］  ・・・（８）
従って、各観測地点におけるエアロゾルの濃度を視程によって判定し、大気の混濁度情報（前記パラメータα、βの値）として取り込めば、日射量の推定精度を向上させることができると考えられる。以下にパターンＰ７、Ｐ８を図面と共に説明する。
【０１１５】
（ａ）パターンＰ７
大気がひどく汚染されていたり、黄砂の影響などで、実際の大気の混濁度が、想定している大気の混濁度パラメータαの値（ここではα１と呼ぶ）より大きいと、日射量を過大に推定してしまう。この場合、図１０（ｃ）に示すように、前記視程に応じて大気の混濁度パラメータαを大きめに設定した値（ここではα２と呼ぶ）にすることにより、推定誤差は減少する。
【０１１６】
（ｂ）パターンＰ８
台風一過の快晴の日のように、大気が非常に奇麗でエアロゾルが少ないときは、視程が５０Ｋｍを超え、大気の混濁度が、想定している大気の混濁度パラメータαの値（α１）より小さいと、日射量を過小に推定してしまう。この場合、図１０（ｄ）に示すように、前記視程に応じて、大気の混濁度パラメータαを小さめに設定した値（ここではα０と呼ぶ）にすることにより、推定誤差は減少する。
（４）ケースＤ：可降水量による影響
衛星によって観測される画像データのアルベード値が一定であるにもかかわらず、実測値が小さくなることがあり、その原因の１つは前述の通り、大気中のエアロゾルによる影響である。この他に、水蒸気による影響が考えられる。水蒸気による日射の吸収率αW は、大気中の水蒸気の量に従って変化する。従って、本発明の実施例の日射量推定モデルでは、可降水量の推定値を調整することによって前記推定モデルの誤差を減少させる。
【０１１７】
可降水量とは、２つの高度面に挟まれた鉛直空気柱の単位断面積あたりの総水蒸気量を意味し、通常完全に凝結し、同じ断面積の管に集められたとしたときの水の深さで表す。
【０１１８】
図１１は、天頂角０〜８０°で、可降水量を0.0 〜10.0ｇ／ｃｍ2 まで変化させた時の日射量の推定値の変化を示す図である。地域及び季節によっては、可降水量は３〜５ｇ／ｃｍ2 になることが多い。図１１から分かるように、こうした可降水量の範囲では、日射量の推定に３％以下の影響しか与えない。例えば、天頂角０°の推定日射量は、可降水量が3.0 ｇ／ｃｍ2 のときは約８４０Ｗ／ｍ2 であるのに対し、可降水量が5.0ｇ／ｃｍ2のときは約８２０Ｗ／ｍ2であり、推定日射量の差は３％以下にすぎない。
【０１１９】
しかし、可降水量が0.0 〜1.0 ｇ／ｃｍ2 の範囲で変動する地域では、日射量の推定値に１０％以上の影響を与える。例えば、天頂角０°の推定日射量は、可降水量が0.0 ｇ／ｃｍ2 のときは約９７０Ｗ／ｍ2 であるのに対し、可降水量が1.0 ｇ／ｃｍ2 のときは約８８０Ｗ／ｍ2 であり、推定日射量の差は９％以上になる。以下にパターンＰ９、Ｐ１０を図面と共に説明する。
【０１２０】
（ａ）パターンＰ９
夏季で晴天ではあるが、大変蒸し暑い日は水蒸気が多く、実際の可降水量が、推定した値（ここではγ１と呼ぶ）より大きい場合は、日射量を過大に推定してしまう。この場合は、図１０（ｅ）に示すように、可降水量を大きめに設定した値（ここではγ２と呼ぶ）にすることにより、日射量の推定誤差を減少させることができる。
【０１２１】
（ｂ）パターンＰ１０
夏季でも寒冷な地域で、空気が乾燥しているときは水蒸気が少なく、実際の可降水量が、推定した値（γ１）より小さい場合は、日射量を過小に推定してしまう。この場合は、図１０（ｆ）に示すように、可降水量を小さめに設定した値（ここではγ０と呼ぶ）にすることにより、日射量の推定誤差を減少させることができる。
（５）その他：強制的な調整
（ａ）パターンＰ１１
晴天の判定がなされた場合に、前述の調整によっても、許容誤差の範囲内に収まらず、推定値＜実測値となってしまう場合には、オプションで、前記パラメータα、βの値を修正し、結果的にτA（エアロゾルに関する透過率）の値を変化させて推定値を計算し、強制的に推定値を実測値に近づけようとするものである。
【０１２２】
この場合、パラメータα、βの値に関しては、修正が許される範囲を事前に設けることができる。また、パラメータα、β以外のパラメータの値を強制的に修正することも可能である。
【０１２３】
次に、図１２及び図１３のフローチャートに基づいて、日射量推定計算パラメータ調整機能１４０が前記各ケースＡ〜Ｄ及び前記各パターンＰ１〜Ｐ１１の判別を行い日射量の推定結果を評価するアルゴリズムを説明する。晴天と判定された場合には、エアロゾルによる大気の混濁度と、可降水量を調整しながら、前述した晴天域での日射量計算式（１）を用いて日射量を推定する。曇天と判定された場合には、その地域の雲の分布状態と、雲による日射の吸収係数ａを調整しながら、前述した雲域での日射量計算式（２）を用いて日射量を推定する。
【０１２４】
図１２には主として晴天の場合の処理が示され、図１３には主として曇天の場合の処理が示されている。
図１２のステップＳ１００では、晴天かどうかの判定や、曇天の場合に使用するマッチアップ画像を取得し、日射量の計算に使用される前記推定モデルのパラメータ（例えば、エアロゾルに関する透過率τA に関するα、βや水蒸気による日射の吸収率αW 、雲による日射の吸収係数ａ）に初期値を設定する。これらの値は、例えば、従来の推定方法で求めた値、従来使用されている定数、又は前回使用した任意の時点の値などとすることができ、その他にも様々な基準で設定することができる。
【０１２５】
次にステップＳ１０２において、晴天判別機能１４１により、前述した方法で晴天かどうかの判別が行われる。即ち、ＧＭＳ画像データ受信／切出機能１２０から取得した４×４画素と２０×２０画素の２種類のサイズの前記マッチアップ画像のそれぞれについて、晴天かどうかの判別が行われ、両方のサイズのマッチアップ画像において晴天と判定された場合にのみ晴天であると判定される。
【０１２６】
ステップＳ１０２で晴天であると判定された場合（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４で、実測地点推定値計算機能１４２により前記晴天域での日射量の計算式（１）を用いて日射量を推定する。この時、前記計算式（１）に使用されるパラメータの値は、α＝１．３，β＝０．１といった一般的な固定値であったり、または太陽天頂角θ等を使用して求められたものである。
【０１２７】
次にステップＳ１０６で、ステップＳ１０４で推定された推定値と、実測日射量取得機能１１０により取得されたその推定時刻と同時刻でかつ同地点の日射量の実測値を比較し、その誤差が予め定められた所定の許容誤差の範囲内、例えば５％以下であれば（ステップＳ１０６、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式（１）及びパラメータの値の組が、その地点から所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値であるとして、ステップＳ１４４で保存される。その後は、いずれのパラメータの調整も行われない。
【０１２８】
ステップＳ１０６で、前記誤差が５％より大きい場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）には、ステップＳ１０８〜ステップＳ１２２にかけて、エアロゾルに関する透過率τA が日射量の推定に及ぼす影響に着目し、エアロゾル調整機能１４３により、このパラメータに対する調整が行われる。
【０１２９】
ステップＳ１０６で、前記誤差が５％より大きい場合は、ステップＳ１０８に進み、そこで、その実測値が前記推定値より大きいかどうかが判定される。実測値の方が推定値以下であると判定された場合（ステップＳ１０８、Ｎｏ）、ステップＳ１１０に進む。ここで、エアロゾルに関する透過率τA に関するパラメータα、βのいずれもが、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１１０、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２に進み、エアロゾルに関する透過率τA の調整、即ちパラメータα、βの調整を行って、実測地点推定値計算機能１４２により、再度日射量の推定値を計算する。
【０１３０】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１１２で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１１４、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式（１）及びパラメータの値の組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値であるとして、ステップＳ１４４で保存される。この場合、これ以上のいずれのパラメータの調整も行われない。
【０１３１】
ステップＳ１１４で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１１４、Ｎｏ）、ステップＳ１１０に戻って、前記パラメータα、βが、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１１０、Ｙｅｓ）、再びパラメータα、βの値を変えて日射量の計算が行われる（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１２においては、図１０（ｃ）に示すようなパターンＰ７を想定しているので、パラメータα、βは、前記誤差を小さくするために、視程距離等に基づいて大気の混濁度を大きめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、これらのパラメータα、βのきざみ幅及びパラメータα、βの値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１３２】
ステップＳ１１０において、パラメータα、βの値が、次の調整によって所定の許容範囲を超える場合（ステップＳ１１０、Ｎｏ）は、パラメータα、βの値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータα、βの値が所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１２２に進み、ステップＳ１１０〜ステップＳ１１４までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータα、βの値を、パラメータα、βの最適な値として選択し、それらのパラメータα、βの値を、以降の推定値の計算に使用する。
【０１３３】
また、前記パラメータα、βの値は、あくまでもパターンＰ７について記述した原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータα、βの値を以降の推定値の計算に使用せず、ステップＳ１００で設定したパラメータα、βの値またはその他の値を使用するよう指定することもできる。
【０１３４】
一方、ステップＳ１０８で、前記実測値が前記推定値より大きいと判定された場合（ステップＳ１０８、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１６に進む。ここで、エアロゾルに関する透過率τAに関するパラメータα、βのいずれもが、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１１６、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１８に進み、エアロゾルに関する透過率τA の調整、即ちパラメータα、βの調整を行って、実測地点推定値計算機能１４２により、再度日射量の推定値を計算する。
【０１３５】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１８で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１２０、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式及びパラメータの値の組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値であるとして、ステップＳ１４４で保存される。この場合、これ以上のいずれのパラメータの調整も行われない。
【０１３６】
ステップＳ１２０で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１２０、Ｎｏ）、ステップＳ１１６に戻って、前記パラメータα、βの値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１１６、Ｙｅｓ）、再びパラメータα、βの値を変えて、実測地点推定値計算機能１４２により日射量の計算が行われる（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１８においては、図１０（ｄ）に示すようなパターンＰ８を想定しているので、パラメータα、βは、前記誤差を小さくするために、視程距離等に基づいて大気の混濁度を小さめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、これらのパラメータα、βの値のきざみ幅及びパラメータα、βの値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１３７】
ステップＳ１１６において、パラメータα、βの値が、次の調整によって所定の許容範囲を超えた場合（ステップＳ１１６、Ｎｏ）は、パラメータα、βの値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータα、βの値が所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１２２に進み、ステップＳ１１６〜ステップＳ１２０までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータα、βの値を、パラメータα、βの最適な値として選択し、それらのパラメータα、βの値を、以降の推定値の計算に使用する。
【０１３８】
また、前記パラメータα、βの値は、あくまでもパターンＰ８について記述された原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータα、βの値を以降の推定値の計算に使用せず、ステップＳ１００で設定したパラメータα、βの値またはその他の値を使用するよう指定することもできる。
【０１３９】
次に、ステップＳ１２４〜ステップＳ１３８では、水蒸気による日射吸収率αW （即ち可降水量に対応する値）が日射量の推定に及ぼす影響に着目し、可降水量調整機能１４４により、これに対する調整が行われる。
【０１４０】
ステップＳ１２４では、前記実測値が推定値より大きいかどうかを判定する。この推定値は、前述のように、ステップＳ１２２で選択されたパラメータα、βの値を使用する場合であれば、これらのパラメータα、βの値に基づいてステップＳ１１２またはＳ１１８で推定された推定値が使用され、ステップＳ１００で設定されるパラメータα、βの値を使用する場合であれば、ステップＳ１０４で計算された推定値が使用される。
【０１４１】
ステップＳ１２４で、実測値の方が推定値以下であると判定された場合（ステップＳ１２４、Ｎｏ）、ステップＳ１２６に進む。ここで、水蒸気による日射吸収率を表すパラメータαW が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１２６、Ｙｅｓ）、ステップＳ１２８に進み、水蒸気による吸収率を表すパラメータαW の調整を行って、実測地点推定値計算機能１４２により再度日射量の推定値を計算する。
【０１４２】
ステップＳ１３０では、ステップＳ１２８で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１３０、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式及びパラメータの値の組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値であるとして、ステップＳ１４４で保存される。この場合、これ以上のいずれのパラメータの調整も行われない。
【０１４３】
ステップＳ１３０で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１３０、Ｎｏ）、ステップＳ１２６に戻って、前記パラメータαW の値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１２６、Ｙｅｓ）、再びパラメータαW の値を変えて日射量の計算が行われる（ステップＳ１２８）。ステップＳ１２８においては、図１０（ｅ）に示すようなパターンＰ９を想定しているので、パラメータαW の値は、前記誤差を小さくするために、可降水量を大きめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、このパラメータαW の値のきざみ幅及びパラメータαW の値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１４４】
ステップＳ１２６において、パラメータαW の値が、次の調整によって所定の許容範囲を超える場合（ステップＳ１２６、Ｎｏ）は、パラメータαW の値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータαW の値が所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１３８に進み、ステップＳ１２６〜ステップＳ１３０までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータαW の値を、パラメータαW の最適な値として選択し、そのパラメータαW の値を、以降の推定値の計算に使用する。
【０１４５】
また、前記パラメータαW の値は、あくまでもパターンＰ９について記述された原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータαW の値を以降の推定値の計算に使用せず、ステップＳ１００で設定したパラメータαW の値またはその他の値を使用するよう指定することもできる。
【０１４６】
ステップＳ１２４で、前記実測値が前記推定値より大きいと判定された場合（ステップＳ１２４、Ｙｅｓ）、ステップＳ１３２に進む。ここで、水蒸気による日射吸収率に関するパラメータαW の値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１３２、Ｙｅｓ）、ステップＳ１３４に進み、水蒸気による日射吸収率に関するパラメータαW の調整を行って、実測地点推定値計算機能１４２により、再度日射量の推定値を計算する。
【０１４７】
ステップＳ１３６では、ステップＳ１３４で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１３６、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式及びパラメータの値の組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値であるとして、ステップＳ１４４で保存される。この場合、これ以上のいずれのパラメータの調整も行われない。
【０１４８】
ステップＳ１３６で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１３６、Ｎｏ）、ステップＳ１３２に戻って、前記パラメータαW の値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１３２、Ｙｅｓ）、再びパラメータαW の値を変えて日射量の計算が行われる（ステップＳ１３４）。ステップＳ１３４においては、図１０（ｆ）に示すようなパターンＰ１０を想定しているので、パラメータαW の値は、前記誤差を小さくするために、可降水量を小さめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、このパラメータαW の値のきざみ幅及びパラメータαW の値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１４９】
ステップＳ１３２において、パラメータαW の値が、次の調整によって所定の許容範囲を超える場合（ステップＳ１３２、Ｎｏ）は、パラメータαW の値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータαW の値が所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１３８に進み、ステップＳ１３２〜ステップＳ１３６までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータαW の値を、パラメータαW の最適な値として選択し、そのパラメータαW を、以降の推定値の計算に使用する。
【０１５０】
また、前記パラメータαW の値は、あくまでもパターンＰ１０について記述された原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータαW の値を以降の推定値の計算に使用せず、ステップＳ１００で設定したパラメータαW の値またはその他の値を使用するよう指定することもできる。
【０１５１】
前述の各ステップＳ１１２、Ｓ１１６、Ｓ１２８、Ｓ１３４で、エアロゾルに関する透過率τA に関するパラメータα、β、または水蒸気による日射吸収率αW の調整をしたが、推定値の誤差を５％以内にすることができなかった場合は、ステップＳ１４０に達する。ここで、実測値が推定値以下の場合は（ステップＳ１４０、Ｎｏ）、曇天の場合の推定計算に進む。
【０１５２】
一方、実測値が推定値より大きい場合は（ステップＳ１４０、Ｙｅｓ）、ステップＳ１４２で、オプションにより、エアロゾルに関する透過率τA に関するパラメータα、βの値を操作して、強制的に推定値を実測値に近づけようとする（パターンＰ１１）。この場合、特にパラメータα、βの値に制限はないが、任意の所定の方法によって、これらの値の範囲を制限するように指定可能である。また、前述と同様、推定値はステップＳ１０４で計算された値を用いることもできる。また、更にパラメータα、β以外のパラメータの値を強制的に変更することも可能である。
【０１５３】
この操作の後、ステップＳ１４４に進み、この時点で使用されている計算式及びパラメータの値の組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式及びパラメータの値の組であるとして保存される。この場合、これ以上のいずれのパラメータの調整も行われない。
【０１５４】
次に図１３を参照して、図１２のステップＳ１０２で曇天と判定された場合の処理を説明する。最初に、ステップＳ１４６において、図９（ａ）〜図９（ｈ）のような、雲の分布状況による日射量の誤差の要因パターンＰ１〜Ｐ４’を想定して、４ケースのマッチアップ画像のデータ、即ち（１）推定時刻における４×４画素のマッチアップ画像のデータ（Ｓ４）、（２）推定時刻における２０×２０画素のマッチアップ画像のデータ（Ｓ２０）、（３）推定時刻とその前後３０分における４×４画素の３枚のマッチアップ画像のデータ（ここでは、ＭＳ４と呼ぶ）、（４）推定時刻とその前後３０分における２０×２０画素の３枚のマッチアップ画像のデータ（ここでは、ＭＳ２０と呼ぶ）を使用して、前記計算式（２）によって、それぞれ日射量の推定計算を行う。
【０１５５】
前述の（３）、（４）のケースでは、３枚のマッチアップ画像のデータを使用して日射量の推定計算が行われるが、この計算は通常、３枚のマッチアップ画像を個々に使用してそれぞれの日射量を推定し、そのそれぞれの日射量の平均をとることによって行われる。しかし、各マッチアップ画像に関して求められた各日射量から１つの日射量を求める方法は、前述した単純平均以外にも、所定の基準で加重平均をとるなど、様々なバリエーションが考えられる。
【０１５６】
また、この時、前記計算式（２）に使用されるパラメータの値は、α＝１．３，β＝０．１といった一般的な固定値であったり、または太陽天頂角θ等を使用して求められたものである。
【０１５７】
ステップＳ１４８では、これら４ケースの推定結果のうち、実測値に対して最も誤差の小さいものを選択する。このことによって、パターンＰ１〜Ｐ４’、即ち図９（ａ）〜図９（ｈ）に示す全てのパターンに対して、考慮がなされたことになる。
【０１５８】
ステップＳ１５０では、ステップＳ１４８で選択された１つの推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定される。誤差が５％以下である場合（ステップＳ１５０、Ｙｅｓ）、その他のパラメータの調整は行わず、図１２のステップＳ１４４に進み、計算式（２）、ステップＳ１４６で用いられたパラメータの値、及びステップＳ１４８で選択された推定値の算出に用いられたマッチアップ画像データのケースＳ４、Ｓ２０、ＭＳ４、及びＭＳ２０のうちいずれか１つ組を保存する。また、選択された推定値が導出されたパターンについても保存するようにしてもよい。
【０１５９】
ステップＳ１５０で、誤差が５％より大きい場合、ステップＳ１５２〜ステップＳ１６６で、雲による日射吸収係数を表すパラメータａが日射量の推定に及ぼす影響に着目し、雲による吸収係数調整機能１４７により、これに対する調整が行われる。
【０１６０】
ステップＳ１５２では、前記実測値が前記推定値より大きいかどうかを判定する。ステップＳ１５２で、実測値が推定値以下であると判定された場合（ステップＳ１５２、Ｎｏ）、ステップＳ１５４に進む。ここで、雲による日射吸収係数を表すパラメータａの値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１５４、Ｙｅｓ）、ステップＳ１５６に進み、前記パラメータａの調整を行って、実測地点推定値計算機能１４２により再度日射量の推定値を計算する。
【０１６１】
ステップＳ１５８では、ステップＳ１５６で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１５８、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式（２）、パラメータの値、及びマッチアップ画像データのケースの組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式、パラメータの値、及びマッチアップ画像データのケースのであるとして、図１２のステップＳ１４４で保存される。
【０１６２】
ステップＳ１５８で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１５８、Ｎｏ）、ステップＳ１５４に戻って、前記パラメータａの値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１５４、Ｙｅｓ）、再びパラメータａの値を変えて日射量の計算が行われる（ステップＳ１５６）。ステップＳ１５６においては、図１０（ａ）に示すようなパターンＰ５を想定しているので、パラメータａは、前記誤差を小さくするために、雲の日射吸収係数ａを大きめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、このパラメータａの値のきざみ幅及びパラメータａの値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１６３】
ステップＳ１５４において、パラメータａの値が、次の調整によって所定の許容範囲を超える場合（ステップＳ１５４、Ｎｏ）は、パラメータａの値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータａの値が所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１６６に進み、ステップＳ１５４〜ステップＳ１５８までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータａの値を、パラメータａの最適な値として選択する。
【０１６４】
また、前記パラメータａの値は、あくまでもパターンＰ５について記述された原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータａの値を以降の推定値の計算に使用せず、この推定モデル自体を、該当する地域に関して「エラー」として意味の無いものとするよう指定することもできる。また、５％以上の誤差を最終的に許容するものとして、ステップＳ１５４〜ステップＳ１５８までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータａの値、または図１２のステップＳ１００で設定されたパラメータａの初期値を選択することもできる。
【０１６５】
ステップＳ１５２で、前記実測値が前記推定値より大きいと判定された場合（ステップＳ１５２、Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０に進む。ここで、雲による日射吸収係数を表すパラメータａの値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にある場合（ステップＳ１６０、Ｙｅｓ）、ステップＳ１６２に進み、雲による日射吸収係数パラメータａの値の調整を行って、再度日射量の推定値を計算する。
【０１６６】
ステップＳ１６４では、ステップＳ１６２で再度計算された日射量の推定値と前記実測値との誤差が５％以下かどうか判定し、５％以下であれば（ステップＳ１６４、Ｙｅｓ）、この時点で使用されている計算式（２）、パラメータの値、及びマッチアップ画像データのケースの組が、その地点の所定の範囲内での日射量の推定に使用される計算式、パラメータの値、及びマッチアップ画像データのケースであるとして、ステップＳ１４４で保存される。
【０１６７】
ステップＳ１６４で、前記誤差が５％より大きい場合は（ステップＳ１６４、Ｎｏ）、ステップＳ１６０に戻って、前記パラメータａの値が、次の調整で値が変更されても、所定の許容範囲内にあるかどうか判定し、その範囲内にあれば（ステップＳ１６０、Ｙｅｓ）、再びパラメータａの値を変えて日射量の計算が行われる（ステップＳ１６２）。ステップＳ１６２においては、図１０（ｂ）に示すようなパターンＰ６を想定しているので、パラメータａは、前記誤差を小さくするために、雲による日射吸収係数ａを小さめに設定するような方向に段階的に調整される。調整に際しては、このパラメータａの値のきざみ幅及びパラメータａの値の制限を、状況に応じて適当に設定することができる。
【０１６８】
ステップＳ１６０において、パラメータａの値が、次の調整によって、所定の許容範囲を超える場合（ステップＳ１６０、Ｎｏ）は、パラメータａの値を段階的に変化させてみたが、誤差が５％以内に収まるような精度を達成する前に、パラメータａが所定の制限を越えたことを意味している。この場合、ステップＳ１６６に進み、ステップＳ１６０〜ステップＳ１６４までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータａの値を、パラメータａの最適な値として選択する。
【０１６９】
また、前記パラメータａの値は、あくまでもパターンＰ６について記述した原因によって日射量に誤差が生じた場合を想定したものであるので、この想定の基では５％の精度を達成できなかったとして、前記パラメータａの値を以降の推定値の計算に使用せず、この推定モデル自体を、該当する地域に関し「エラー」として意味の無いものとするよう指定することもできる。また、５％以上の誤差を最終的に許容するものとして、ステップＳ１５４〜ステップＳ１５８までの繰り返しの間で、最も実測値に近い（あるいはその他の基準により最適と判断された）推定値を生成したパラメータａの値、または図１２のステップＳ１００で設定されたパラメータａの初期値を選択することもできる。
【０１７０】
これまで説明してきた図１２及び図１３の各ステップによって、１時点における１観測地点に関する本実施例の日射量推定モデルにおける適切な日射量推定パラメータの値が決定され得る。この推定パラメータの値を前述の晴天域、あるいは雲域での計算式（１）、（２）と共に使用することによって、前記１時点における、前記１観測地点から所定の距離範囲内にある地点の日射量を精度よく推定することができる。また、観測地点が曇天であった場合においては、アルベード値Ａの算出に用いられる最適なマッチアップ画像データのケースも決定される。従って、観測地点が曇天の場合には、前記推定パラメータの値に加え、上記最適なマッチアップ画像データのケースも併用することにより、前記観測地点から所定の距離範囲内にある地点の日射量を更に高精度に推定することができることが期待される。
【０１７１】
また、図１２及び図１３に示す方法においては、実用的な推定パラメータの値を選択する基準として、その推定パラメータの値を使用して計算した推定値と実測値との誤差が５％以内であるという基準を用いたが、パラメータの値を決定するのに使用されるコンピュータの能力、必要な推定日射量の精度等に応じて、任意に前記精度の基準を定めることができる。
【０１７２】
日射量推定値計算機能１５０は、前記日射量推定計算パラメータ調整機能１４０によって決定された計算式及びパラメータの値を使用して、その実測値から所定の距離範囲内の地点のその時刻の日射量を推定する。ＧＭＳ画像データは、雲天である場合は、その推定対象の地点の画像データから、前記日射量推定計算パラメータ調整機能１４０によって決定された種類の必要な時刻の画像データが必用な数だけ切出され、また、必要に応じて、該切り出された画像データから日射量の推定計算に必要となる補間画像データが作成され、これらの画像データが前記計算式（７）のアルベード値Ａの算出のために用いられる。
【０１７３】
前述の通り、本発明の実施例は、日射量の実測地点での最適なパラメータの値を使用して、その実測値から所定の距離内にある地点の日射量を推定するものであり、そのパラメータの値の設定は、実測地点が晴天であるかどうかの判定に基づいてなされている。従って、推定が行われる実測地点の周囲の地点の天候は、無条件に前記実測地点における天候（晴れであるかどうか）であるとみなされることに注意しなければならない。
【０１７４】
ＧＭＳ以外に、米国のＧＯＥＳ、欧州のＭＥＴＥＯＳＡＴ、インドのＩＳＡＴなどの他の静止気象衛星からの画像データを利用して、各国の各地域の日射量を推定することもできる。
【０１７５】
本発明の実施例で提供される日射量推定モデル及び従来の日射量推定モデルを用いて、１９９６年７月に、仙台市から北東に約３０Ｋｍ離れた松山町における日射量の推定を行い、その推定値を仙台市における日射計での実測値と比較した。その結果、本発明の日射量推定モデルでは、前記実測値に対する標準誤差の割合は７．６％、バイアスは１４．７Ｗ／ｍ2 である。
【０１７６】
標準誤差の割合とは、標準誤差(Ｗ／Ｍ2 )／実測値の平均値(Ｗ／Ｍ2 )を示すものである。標準誤差は誤差の大きさを表し、以下の式（９）で表される。
【０１７７】
【数１】
0003751737.tif 000004
【０１７８】
ｎは対象データ（１日の実測値の平均値と１日の推定値の平均値の組）の数、即ち対象日数であり、実測値ｉはｉ番目の日の実測値の平均値、推定値ｉはｉ番目の日の推定値の平均値である。今回は、１９９６年７月の１６日間、１日８回（ＡＭ９：００〜ＰＭ４：００の間に１時間の間隔で）の比較を行ったので、ｎ＝１６、ｉ＝１〜１６であり、実測値ｉ及び推定値ｉは、それぞれｉ番目の日の、ＡＭ９：００〜ＰＭ４：００における計８個の実測値、及び推定値の平均である。
【０１７９】
また、バイアスとは、ここでは平均誤差のことであり、以下の式（１０）で表され、完全な推定に対しては０となる。
【０１８０】
【数２】
0003751737.tif 000005
【０１８１】
一方、従来のモデルでは、前記実測値に対する標準誤差の割合は１３．２％、バイアスは２５．８Ｗ／ｍ2 である。このことから、本発明の実施例の日射量推定モデルによる推定が、従来の日射量推定モデルの推定結果より有効であることが確認された。
【０１８２】
図１４は、前記日射量推定システム１００を実施するコンピュータ１０００のハードウエア構成の一例を示している。該コンピュータ１０００は、それぞれバス１００８に接続されたＣＰＵ１００１、記憶部１００２、メモリ部１００３、表示部１００４、入力部１００５、印刷部１００６、およびネットワーク・インタフェース部１００７からなる。
【０１８３】
ＣＰＵ１００１は、図１の日射量推定計算パラメータ調整機能１４０等、本発明の実施例の日射量推定システム１００の各機能を実現するために必要な処理を行う。前述の通り、日射量を推定するための計算は、膨大な量になる可能性があり、この計算規模により、パソコン、ワークステーション、ミニコンピュータ、汎用コンピュータ、及びスーパー・コンピュータを含むコンピュータ群の中から適当な能力のコンピュータが選択されることが望ましい。従って、ＣＰＵの能力や構成、及びＯＳ（オペレーティング・システム）等も、使用するコンピュータによって相違し、例えば、複数のＣＰＵを有してデータを並列に処理する構成のコンピュータを使用することもできる。
【０１８４】
記憶部１００２は、図１の日射量推定計算パラメータ調整機能１４０等、本発明の実施例の日射量推定システム１００の各機能を実現するための処理を行うプログラム、及びその処理に必要なデータを記憶する。図２に示す日射量実測値データ２１０、ＧＭＳ画像（可視／赤外）データ２２０、補間画像（前後３０分）データ２３０、及び調整結果データ２４０も、必要に応じて前記記憶部１００２に記憶される。
【０１８５】
メモリ部１００３は、ＣＰＵ１００１の主メモリや画像メモリ等から成り、図１の日射量推定計算パラメータ調整機能１４０等、本発明の実施例の日射量推定システム１００の各機能を実現するための処理を行うプログラム、及びその処理に必要なデータが、前記記憶部１００２等からロードされる。日射量推定システム１００は、特に多くの画像データを処理する必要があるため、どれだけ多くの画像データを、アクセスが高速な前記メモリ部１００３内に格納できるかが、そのシステムの性能を左右することになる。
【０１８６】
表示部１００４、及び印刷部１００６は、日射量推定システム１００の処理結果、及び処理経過等を出力する。
入力部１００５は、日射量の実測値データなどを日射量推定システム１００に入力するのに使用されうる。入力部１００５は、前記表示部１００４の画面上で指示や入力を行うためのキーボード、マウス等から成る入力装置を構成する。
【０１８７】
ネットワーク・インタフェース部１００７は、外部コンピュータ等から、日射量推定システム１００に日射量の実測データやＧＭＳ画像データなどが、ＬＡＮやＷＡＮなどのネットワークを介して入力される場合に、コンピュータ１０００とのインタフェースを行う。バス１００８は、前記各構成要素１００１〜１００７間でデータ、指令等の送受信を行うための共通伝送経路である。
【０１８８】
【発明の効果】
本発明によれば、日射量が実測される地点において、その実測値と、その地点に関して衛星画像データを利用して所定の計算式で求められた日射量の推定値を比較して、前記実測値と前記推定値との誤差が所定の値以下になるように、前記計算式のパラメータの値を自動的に調整する機能が、日射量推定システムに提供される。
【０１８９】
更に本発明によって、前記実測地点に近接する複数の他の任意の地点のそれぞれに関して、前記実測地点について調整された前記計算式のパラメータの値を使用して、精度の高い日射量の推定値を求める日射量推定システムが提供される。
【０１９０】
更に本発明によって、前記実測地点における前記計算式のパラメータの値の自動調整と、該自動調整された前記パラメータ値を使用して前記実測地点に近接する複数の他の地点の日射量の推定値を求める処理を、日射量の実測値及びＧＭＳ画像データが得られる毎に、自動的に行う日射量推定システムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の日射量推定システムの機能ブロック図である。
【図２】日射量推定システムの処理フロー及びデータ・フローを概略的に示す図である。
【図３】日射量の実測を行っている観測所名のリストを示す図である。
【図４】補間画像の処理過程を詳細に示す図である。
【図５】日射量の推定時刻の前後３０分の補間画像データを作成する全体フローを示す図である。
【図６】ＴＢＢとアルベード値の対応を示す図である。
【図７】日射量の実測値と推定値の対応の一例を示す図である。
【図８】日射量の実測値と推定値の対応をパターン分けして示した図である。
【図９】日射量の推定における誤差要因のパターンＰ１〜Ｐ４’を示す図である。
【図１０】日射量の推定における誤差要因のパターンＰ５〜Ｐ１０を示す図である。
【図１１】可降水量及び天頂角の変化による推定日射量の変化を示す図である。
【図１２】日射量推定計算パラメータ調整機能のフローの一部（その１）を示す図である。
【図１３】日射量推定計算パラメータ調整機能のフローの一部（その２）を示す図である。
【図１４】日射量推定システムが実行されるコンピュータ構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
１００  日射量推定システム
１１０  実測日射量取得機能
１２０  ＧＭＳ画像データ受信／切出機能
１３０、１３０Ａ、１３０Ｂ  時空間補間ＧＭＳ画像作成機能
１４０  日射量推定計算パラメータ調整機能
１４１  晴天判別機能
１４２  実測地点推定値計算機能
１４３  エアロゾル調整機能
１４４  可降水量調整機能
１４５  強制エアロゾル調整機能
１４６  雲の分布状態調整機能
１４７  雲による吸収係数調整機能
１５０  日射量推定値計算機能
２１０  日射量実測値データ
２２０、２２０Ａ、２２０Ｂ、２２０Ｃ  ＧＭＳ画像（可視／赤外）データ
２３０、２３０Ａ、２３０Ｂ  補間画像（前後３０分）データ
２４０  調整結果データ
１０００  コンピュータ
１００１  ＣＰＵ
１００２  記憶部
１００３  メモリ部
１００４  表示部
１００５  入力部
１００６  印刷部
１００７  ネットワーク・インタフェース部
１００８  バス
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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