(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に隣接する降雨強度データを用いて移流ベクトルを同定し、該移流ベクトルに基づいて将来の各格子の降雨強度を予測する降雨強度予測方法における該予測結果を補正する方法であって、
判定対象格子の時系列的に蓄積されている各降雨強度データと、該判定対象格子の各降雨強度データに対応する各移流ベクトルにより関係付けられるある格子の降雨強度データとに基づいて、該対象格子が降雨発生域または降雨消滅域であるか否かを判定し、
降雨発生域または降雨消滅域であると判定された格子について、該判定結果に応じた所定の方法により補正パラメータを算出し、
該算出した補正パラメータを用いて、降雨発生域または降雨消滅域であると判定された格子について、各格子毎に前記降雨強度の予測結果を補正することを特徴とする降雨予測補正方法。
【請求項２】
前記対象格子が降雨発生域または降雨消滅域であるか否かの判定は、対象格子を移動先格子とし、前記移流ベクトルにより関係付けられるある格子を移動元格子とし、該移動元格子の降雨状態が降雨無し且つ移動先格子の降雨状態が降雨有りである確率と、該移動元格子の降雨状態が降雨有り且つ移動先格子の降雨状態が降雨無しである確率とに基づいて判定することを特徴とする請求項１記載の降雨予測補正方法。
【請求項３】
時系列的に隣接する降雨強度データを用いて移流ベクトルを同定し、該移流ベクトルに基づいて将来の各格子の降雨強度を予測する降雨強度予測方法における該予測結果を補正する方法であって、
判定対象格子の時系列的に蓄積されている各降雨強度データと、該判定対象格子の各降雨強度データに対応する各移流ベクトルにより関係付けられるある格子の降雨強度データとに基づいて、該対象格子が降雨発達域または降雨減衰域であるか否かを判定し、
降雨発達域または降雨減衰域であると判定された格子について、該判定結果に応じた所定の方法により補正パラメータを算出し、
該算出した補正パラメータを用いて、降雨発達域または降雨減衰域であると判定された格子について、各格子毎に前記降雨強度の予測結果を補正することを特徴とする降雨予測補正方法。
【請求項４】
前記対象格子が降雨発達域または降雨減衰域であるか否かの判定は、対象格子を移動先格子とし、前記移流ベクトルにより関係付けられるある格子を移動元格子とし、該移動元格子の降雨強度と移動先格子の降雨強度との比として得られる降雨強度の変動の割合が予め設定される範囲を超える場合、該対象格子を降雨発達域または降雨減衰域と判定することを特徴とする請求項３記載の降雨予測補正方法。
【請求項５】
観測領域を分割した各格子毎に所定周期毎に得られる降雨強度データに基づいて各格子毎の移流ベクトルを同定し、該移流ベクトルに基づいて将来の各格子の降雨強度を予測する装置において、
各格子毎に、蓄積されている降雨強度と移流ベクトルの時系列データより、各移流ベクトルにより対応付けられる互いに関係する格子間の実際の降雨強度状態の変化状況を検出し、該検出結果に基づいて前記各格子において降雨の発生または消滅あるいは発達または減衰のいずれかの特性があるか否かを判定する特性判定手段と、
該特性判定手段により前記発生または消滅あるいは発達または減衰のいずれかの特性が見られると判定された格子に対して、その特性に応じた所定の算出方法によりパラメータを算出するパラメータ演算手段と、
該パラメータ演算手段により算出されたパラメータを用いて、該当する格子の前記降雨強度予測を補正する補正手段と、
を有することを特徴とする降雨予測装置。
【請求項６】
コンピュータにおいて用いられたとき、
観測領域を分割した各格子毎に、蓄積されている降雨強度と移流ベクトルの時系列データより、各移流ベクトルにより対応付けられる互いに関係する格子間の実際の降雨強度状態の変化状況を検出し、該検出結果に基づいて前記各格子において降雨の発生または消滅あるいは発達または減衰のいずれかの特性があるか否かを判定する機能と、
該発生または消滅あるいは発達または減衰のいずれかの特性が見られると判定された格子に対して、その特性に応じた所定の算出方法によりパラメータを算出する機能と、
該算出されたパラメータを用いて、該当する格子の降雨強度予測を補正する機能と、
を実現するためのプログラムが記憶された前記コンピュータ読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、降雨予測補正方法、その装置、及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、雨量レーダ等を用いて局所的且つ短時間の降雨量を予測する短時間降雨予測に関して、様々な手法が提案または実用化されている。一般的に知られている代表的な手法に、雨域追跡法と移流方程式に基づく方法（以下、移流モデル法という）とがある。
【０００３】
まず、雨域追跡法について簡単に説明する。
【０００４】
雨域追跡法では、まず、降雨観測領域を複数格子に分割し、各格子毎に観測される連続する時系列降雨データを取得する。ここで入力されるデータは、各格子毎での単位時間当りの降雨量（降雨強度）に関するデータであり、ディジタルレーダ雨量計等の雨量観測手段によって観測されるものである。
【０００５】
次に、取得した時系列降雨データを、例えば予め設定される雨量の閾値に対する多少によって２値化し、時系列の雨域パターンを得る。続いて、ある時刻の雨域パターンを各方向・各距離に移動させた場合の、後の時刻の雨域パターンとの相互相関係数を計算する。そして、この相互相関係数の計算値が最大の値を示すときの雨域パターンの移動の方向・距離を、計算に使用した２つの雨域パターンの観測時刻の間における雨域の移動ベクトルとみなす。そして、雨域が将来もこの移動ベクトルに従って移動するものとして、上記取得した時系列降雨データを当該移動ベクトルに基づいて移動させることにより将来の降雨の移動予測データを生成する。
【０００６】
一方、移流モデル法では、まず上記雨域追跡法と同様に時系列の降雨データを取得し、このデータを用いて移流方程式のパラメータを線形最小二乗推定により算出する。これについて以下に詳細に説明する。
【０００７】
まず、位置（ｘ，ｙ）の観測格子点における時刻ｔの降雨強度をｚ（ｘ，ｙ，ｔ）とし、ｚの空間時間変化が以下の（１）式（移流方程式）で表わせるものとする。
【０００８】
∂z ／∂t ＋ｕ（∂z ／∂x ）＋ｖ（∂z ／∂y ）＝ｗ      ・・・（１）
（ｕ，ｖ）は移流ベクトル、ｗは発達衰弱項を表わす。ここで、
ｕ＝α1 ｘ＋α2 ｙ＋α3 
ｖ＝α4 ｘ＋α5 ｙ＋α6                                 ・・・（２）
ｗ＝α7 ｘ＋α8 ｙ＋α9 
と仮定し、式中の移流モデルパラメータα1 、・・・、α9 を、上記取得した時系列降雨分布データを用いて、以下に説明する線形最小二乗推定で求める。
【０００９】
まず、ｘ方向にΔｘ間隔、ｙ方向にΔｙ間隔でとったＭ×Ｎ個のそれぞれの格子点（ｘi ，ｙj ）、ｉ＝１、…、Ｍ、ｊ＝１、…、Ｎについて、時刻ｔk における移流方程式を差分化する。ここで、時間差分幅をΔｔとし、また、簡単のためにｚ（ｘi ，ｙj 、ｔk ）をｚijk と表すと、
（∂z ／∂t ）ijk ＝（ｚij(k+1) −ｚijk ）／Δｔ
（∂z／∂x ）ijk ＝（ｚ(i+1)jk −ｚ(i-1)jk ）／２Δｘ  ・・・（３）
（∂z ／∂y ）ijk ＝（ｚi(j+1)k −ｚi(j-1)k ）／２Δｙ
と近似できる。尚、時刻ｔk+1 までのｚのデータは、前工程で入力されている既知の値とする。上記（３）式を（１）式に代入することにより、次式を得る。
【００１０】
（α1 ｘi ＋α2 ｙj ＋α3 ）（ｚ(i+1)jk −ｚ(i-1)jk ）／２Δｘ
＋（α4 ｘi ＋α5 ｙj ＋α6 ）（（ｚi(j+1)k −ｚi(j-1)k ）／２Δｙ
−（α7 ｘi ＋α8 ｙj ＋α9 ）
＝−（ｚij(k+1) −ｚijk ）／Δｔ−ｄij                  ・・・（４）
ここで、ｄijは、残差を表すために導入したものであって、この値はこれまでの仮定が正しければ本来ゼロになるべきものであり、よって、この残差の二乗和が最小になるようにα1 、…、α9 を定めるようにする。このためには
【００１１】
【数１】
0003764287.tif 000002
【００１２】
をα1 、…、α9 で偏微分して得られるα1 、…、α9 を未知数とする連立一次方程式を解けばよい。
【００１３】
以上の手順に従って移流モデルパラメータα1 、…、α9 を算出すると、次に、これら移流方程式のパラメータα1 、…、α9 を上記（２）式に代入することで、各観測格子毎の移流ベクトル（ｕ，ｖ）と発達衰弱項ｗとを算出する。
【００１４】
最後に、上記最初に取得した（最新の時刻の）時系列降雨データと、上述したように算出した移流ベクトル（ｕ，ｖ）と発達衰弱項ｗとに基づいて、各観測格子の将来の降雨強度を算出し、この算出データを総合して将来の雨域移動の予測データを作成する。
【００１５】
尚、移流モデル法については、例えば、「ディジタルレーダデータを利用した実時間降雨・流量予測システムの開発」（高棹琢馬、昭和６２年度科学研究費補助金（試験研究（１））研究成果報告書（昭和６３年３月））等に記載されている。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
このような短時間降雨予測に関して、例えば地形的な要因等のような物理的な要因等により、上述した予測方法では説明不能な降雨域変化が生じる場合がある。例えば、突然の局地的な降雨発生現象、降雨域消滅現象がある。また、移流ベクトルによる移動予測では説明し難い、局地的な発達・減衰現象がある。
【００１７】
従来では、このような説明不能な降雨域変化に対しては、人が、その要因を抽出し、分析・解析を行い、その人の経験／勘等により、補正演算の為に必要なパラメータを決定する等して、予測降雨強度の補正を行っていた。この為、信頼性に欠けるものであり、また降雨予測に精通した人が、手間が掛る作業を行わなければならないものであった。更に、特に上記降雨発生／消滅現象に関しては、移流モデル法では降雨発生は表現不能であり、降雨消滅についても突然の降雨域消滅は表現不能であった（縮小による降雨消滅は表現可能）。
【００１８】
本発明の課題は、短時間降雨予測における降雨予測値の補正方法であって、特に説明不能な降雨域変化（発生・消滅・発達・減衰）に対応した予測降雨強度の補正を自動的に行える降雨予測補正方法、その装置、及び記憶媒体を提供することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の降雨予測補正方法は、時系列的に隣接する降雨強度データを用いて移流ベクトルを同定し、該移流ベクトルに基づいて将来の各格子の降雨強度を予測する降雨強度予測方法における該予測結果を補正する方法であって、判定対象格子の時系列的に蓄積されている各降雨強度データと、該判定対象格子の各降雨強度データに対応する各移流ベクトルにより関係付けられるある格子の降雨強度データとに基づいて、該対象格子が降雨発生域または降雨消滅域であるか否かを判定し、降雨発生域または降雨消滅域であると判定された格子について、該判定結果に応じた所定の方法により補正パラメータを算出し、該算出した補正パラメータを用いて、降雨発生域または降雨消滅域であると判定された格子について、各格子毎に前記降雨強度の予測結果を補正する。
【００２０】
上記第１の降雨予測補正方法によれば、発生・消滅という説明不能な降雨域変化現象に対応した予測降雨強度の補正を自動的に行うことができ、人手による手間が掛ることなく上記特異な現象に対応した精度の高い降雨予測を行うことができるようになる。
【００２１】
本発明による第２の降雨予測補正方法は、時系列的に隣接する降雨強度データを用いて移流ベクトルを同定し、該移流ベクトルに基づいて将来の各格子の降雨強度を予測する降雨強度予測方法における該予測結果を補正する方法であって、判定対象格子の時系列的に蓄積されている各降雨強度データと、該判定対象格子の各降雨強度データに対応する各移流ベクトルにより関係付けられるある格子の降雨強度データとに基づいて、該対象格子が降雨発達域または降雨減衰域であるか否かを判定し、降雨発達域または降雨減衰域であると判定された格子について、該判定結果に応じた所定の方法により補正パラメータを算出し、該算出した補正パラメータを用いて、降雨発達域または降雨減衰域であると判定された格子について、各格子毎に前記降雨強度の予測結果を補正する。
【００２２】
上記第２の降雨予測補正方法によれば、発達・減衰という説明不能な降雨域変化現象に対応した予測降雨強度の補正を自動的に行うことができ、人手による手間が掛ることなく上記特異な現象に対応した精度の高い降雨予測を行うことができるようになる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、第１の実施例による降雨予測演算装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００２５】
ここで、まず、上記観測格子点（格子）について説明しておく。上空におけるある観測領域は、例えば図３に示すように、複数の格子（例えば２．５km×２．５kmのメッシュ）に分割される。これは、観測領域の水平方向をｘ−ｙ座標で表わし、その平面を略等間隔で格子状に分割しているものである。そして、各格子は、例えば観測領域の図上左下を基準としてある格子の位置がｘ方向でｉ番目、ｙ方向でｊ番目であるとき、その座標（ｉ、ｊ）を以て（ｉ、ｊ）格子と呼ぶ。尚、本実施形態の説明においては、同図に示すように、特に後述する“移動元の格子点”を格子点（ｉ’，ｊ’）、“移動先の格子点”を格子点（ｉ，ｊ）と表現する。
【００２６】
図１において、降雨データ入力部１１は、上記上空における観測領域を図３等に示すように分割した各格子毎に一定時間間隔（後述するΔｔ）で得られる降雨強度データを入力し（例えば、気象業務支援センタ等から雨量レーダによる観測データが一定時間間隔で配信されてくる）、この入力した降雨強度データを降雨データ記憶部１２と移流ベクトル同定演算部１３に渡す。
【００２７】
降雨データ記憶部１２は、降雨データ入力部１１より入力する降雨強度データを記憶・蓄積する。これは、例えば、各格子毎に、連続する時系列降雨強度データを記憶しておくことになる。
【００２８】
移流ベクトル同定演算部１３は、降雨データ入力部１１より入力される今回（例えばｔ0 とする）の降雨強度データと、降雨データ記憶部１２に記憶されている前回（ｔ0 −Δｔ）の降雨強度データとに基づいて、移流ベクトル（各格子点毎の降雨域の移動速度ベクトルを表す）の同定演算を行う。
【００２９】
移流ベクトル記憶部１４は、移流ベクトル同定演算部１３により算出された移流ベクトルを記憶・蓄積する。
【００３０】
降雨移動予測演算部１５は、移流ベクトル同定演算部１３により算出された移流ベクトル（今回）と降雨データ入力部１１より入力される降雨強度データ（今回）とに基づいて、降雨予測演算を行う。
【００３１】
上述した降雨データ入力部１１〜降雨移動予測演算部１５については、本発明の出願人による先出願（特願平９−２６５６７９号等）において略同様の機能が詳細に説明されているので、ここでは詳細な説明は行わない。
【００３２】
以下、図１において、本実施形態の降雨予測演算装置における主要な特徴である構成、すなわち発生・消滅判定部１６、発生・消滅補正パラメータ演算部１７、降雨移動予測発生・消滅補正演算部１８について、詳細に説明する。
【００３３】
まず、発生・消滅判定部１６について、図４を参照しながら説明する。
【００３４】
発生・消滅判定部１６は、各格子毎に、上記降雨データ記憶部１２に記憶された時系列の降雨強度データと移流ベクトル記憶部１４に記憶された移流ベクトルとに基づいて、以下に説明する方法により発生・消滅の判定を行う。この発生・消滅は、上述した説明不能な現象の一種である。
【００３５】
まず、例えば発生・消滅判定の対象となる時間帯（例えば降雨状況が一様であるような数時間分）が、例えばオペレータ等により設定される。この時間帯は、例えば、（開始時刻ｔ＝ｔ0 −ＮΔｔ）〜（終了時刻ｔ＝ｔ0 ）というように、終了時刻ｔ0 と雨量レーダからのデータ入力サンプリング周期（一定時間間隔）ΔｔとＮ（時間帯内のサンプリングデータ数；時間帯内に観測されたデータの数）とを用いて設定される。尚、上記時間帯として、降雨状況が一様である時間帯としているのは、本発明ではたとえ全体の降雨状況が一様であってもその一部に発生・発達・減衰・消滅という説明不能な特異な現象が生じることに対応するということを明確にする為の一例として示しているのであり、必ずしも降雨状態が一様でなければならないという訳ではない。
【００３６】
発生・消滅判定部１６は、まず、判定対象となる格子（以下、対象格子という）を１つ選択し（ステップＳ１）、この格子に関して、上記降雨データ記憶部１２に記憶されている各降雨強度データを抽出し、この各降雨強度データに対応する各移流ベクトルを移流ベクトル記憶部１４より抽出する（ステップＳ２）。
【００３７】
図２は、降雨強度データと移流ベクトルとの関係を示す図である。
【００３８】
図３は、観測領域を複数の格子に分割するモデル概念図において、移流ベクトルによって対応付けられる降雨強度の位置的な対応関係を示す図である。
【００３９】
図２には、各移流ベクトルには２つの降雨強度データが関係付けられることを示してある。例えば、時刻ｔ＝ｔ0 −２Δｔの移流ベクトルは、時刻ｔ＝ｔ0 −２Δｔの降雨強度データと、時刻ｔ＝ｔ0 −３Δｔの降雨強度データとに関係付けられる。尚、これは、各移流ベクトルと、その移流ベクトル同定時に用いられた降雨強度データとの関係を示しているのであり、ある１つの格子における時系列的な関係という意味ではない。通常、雨域が移動していれば、上記２つの降雨強度データは互いに異なる格子のデータということになる。よって、このようなある移流ベクトルにより対応付けられる（２つの）降雨強度データ間の関係は、後述する“移動元の格子点”と“移動先の格子点”との対応関係を意味するものにもなる。
【００４０】
例えば、図３において、同図（ｂ）に示す格子点（ｉ，ｊ）と、同図（ａ）に示す格子点（ｉ’，ｊ’）とが、移流ベクトルにより対応付けられているが、これは、この移流ベクトルにより対応付けられる（２つの）降雨強度データが、時刻ｔ＝ｔ0 −（ｎ−１）Δｔ（ｎ；１〜Ｎまでの任意の整数）における格子点（ｉ，ｊ）の降雨強度データと、時刻ｔ＝ｔ0 −ｎΔｔにおける格子点（ｉ’，ｊ’）の降雨強度データであることを意味している。
【００４１】
そして、本来、移流ベクトルが正確であれば、格子点（ｉ’，ｊ’）の降雨状態と格子点（ｉ，ｊ）の降雨状態は（多少は変動するかもしれないが）略同様となるはずであるが、現実には、例えば一方が降雨有りで他方が降雨無しとなるような説明不能な現象が発生している。第１の実施例は、このような現象に対応する為の補正方法を提供するものである。
【００４２】
上述したことより、上記ステップＳ２の処理を説明するならば、判定対象格子を上記格子点（ｉ，ｊ）として固定し、その時系列的な各降雨強度データと、これら降雨強度データに各々対応する移流ベクトルを抽出するということになる。
【００４３】
そして、次に、これら各移流ベクトルに関係するもう１つの降雨強度データを抽出する。例えば、上述した図２、図３の例を用いると、判定対象格子に関する時刻ｔ＝ｔ0 −２Δｔの降雨強度データに対応する移流ベクトルは、時刻ｔ＝ｔ0 −２Δｔの移流ベクトルであり、この移流ベクトルに対応するもう１つの降雨強度データとして時刻ｔ＝ｔ0 −３Δｔの上記格子点（ｉ’，ｊ’）の降雨強度データを抽出する。これは、換言すれば、判定対象格子を移動先の格子として固定し、各時刻ｔ＝ｔ0 −（ｎ−１）Δｔ（ｎ；１〜Ｎまでの任意の整数）の各々について、対応する（移動元の格子（ｉ’，ｊ’）の）降雨強度データを、（上記図２に示すような移流ベクトルによって示される対応関係を用いて）、上記降雨データ記憶部１２より抽出するということになる（ステップＳ３）。
【００４４】
発生・消滅判定部１６は、上記のように上記降雨データ記憶部１２、移流ベクトル記憶部１４より抽出した各種データに基づいて、まず、以下に示す第１の条件〜第３の条件の各々を満たすデータの個数Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を求める。
【００４５】
すなわち、上記（ｎ；１〜Ｎ）のデータの中で、降雨強度Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ）に関して、
Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ０−（ｎ−１）Δｔ）≠０
且つ  Ｚ（ｉ’，ｊ’，ｔ０−ｎΔｔ）＝０
なる第１の条件を満たすデータを検出し、その個数をＮ１とする。換言すれば、“移動元の格子点”が“降雨無し”且つ“移動先の格子点”が“降雨有り”となるデータの個数Ｎ１を求める（ステップＳ４）。
【００４６】
上記（ｎ；１〜Ｎ）のデータの中で、降雨強度Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ）に関して、
Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ０−（ｎ−１）Δｔ）＝０
且つ  Ｚ（ｉ’，ｊ’，ｔ０−ｎΔｔ）≠０
なる第２の条件を満たすデータを検出し、その個数をＮ２とする。換言すれば、“移動元の格子点”が“降雨有り”且つ“移動先の格子点”が“降雨無し”となるデータの個数Ｎ２を求める（ステップＳ５）。
【００４７】
上記（ｎ；１〜Ｎ）のデータの中で、降雨強度Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ）に関して、
Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ０−（ｎ−１）Δｔ）≠０
且つ  Ｚ（ｉ’，ｊ’，ｔ０−ｎΔｔ）≠０
なる第３の条件を満たすデータを検出し、その個数をＮ３とする（ステップＳ６）。換言すれば、“移動元の格子点”、“移動先の格子点”が共に“降雨有り”であるデータの個数Ｎ３を求める。
【００４８】
次に、上記のように求めたＮ１、Ｎ２、Ｎ３を用いて、
Ａ＝Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３）
Ｂ＝Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３）
を算出する（ステップＳ７）。
【００４９】
そして、Ｃ＝Ａ−Ｂとし（ステップＳ８）、α（α≧０）を閾値として、
Ｃ＞αであれば（ステップＳ９、ＹＥＳ）、降雨発生域であると判定する（ステップＳ１０）。
【００５０】
Ｃ＜−αであれば（ステップＳ１１）、降雨消滅域であると判定する（ステップＳ１２）。
【００５１】
このように、発生・消滅判定部１６では、対象格子について時系列的に記憶されている各降雨強度データ（観測データ）と、この各降雨強度データ毎に対応する移流ベクトルによって関係付けられる降雨強度データ（当該対象格子と対応関係にある格子（“移動元の格子点”）のΔｔ前の降雨強度データ）とに基づいて、その対象格子に関連してどの程度の頻度（確率）で“発生”または“消滅”と見做される現象が起きていたのかを検出して、いずれかの現象が起きる傾向がある程度以上大きいと考えられる場合には、その対象格子の位置は降雨発生域または降雨消滅域であると判定する。換言すれば、その対象格子の位置は、地理的に、地形的な要因等により説明不能な降雨域変化（突然の局地的な降雨発生現象、降雨域消滅現象等）が起きやすい位置にある（その対象格子には“発生”の特性または“消滅”の特性がある）と推定する。
【００５２】
尚、上記閾値αは、例えば、降雨予測に携わる者等が、これらの状況を考慮して、上記判定を行うのに適切と思われる値を設定する。また、閾値は、αのみでなく、例えばα’（≧０）を用いて、Ｃ＞αであれば降雨発生域、Ｃ＜−α’であれば、降雨消滅域であると判定するようにしてもよい。
【００５３】
そして、全ての格子について、順次、上記判定を行う（ステップＳ１３）。
【００５４】
上述したように、発生・消滅判定部１６は、各格子について、降雨発生域であるか、降雨消滅域であるかを判定し、判定結果を発生・消滅補正パラメータ演算部１７に渡す。
【００５５】
発生・消滅補正パラメータ演算部１７は、発生・消滅判定部１６より受け取った判定結果に応じて、各格子について、例えば図５に示す処理を実行して補正パラメータ（補正係数、補正定数）を決定する。
【００５６】
すなわち、上記発生・消滅判定部１６において降雨発生域であると判定された格子である場合には（ステップＳ２１，ＹＥＳ）、上記第１の条件を満たすＮ１個のデータに関して、その降雨強度Ｚ（ｉ，ｊ，ｔ０−（ｎ−１）Δｔ）を順次加算していき、この加算結果（第１の条件を満たすデータについての降雨強度の総和）をＮ１で除することで、その平均降雨強度を算出する（ステップＳ２２）。そして、算出した平均降雨強度を補正定数とする（ステップＳ２３）。
【００５７】
一方、上記発生・消滅判定部１６において降雨消滅域であると判定された格子である場合には（ステップＳ２４）、補正定数＝０とする（ステップＳ２５）。
【００５８】
また、第１の実施例においては、発生・消滅のみを見ているので、補正係数は‘０’とする。
【００５９】
以上のことより、発生・消滅補正パラメータ演算部１７では、
降雨発生域であると判定された場合には、
補正係数＝０、補正定数＝平均降雨強度
降雨消滅域であると判定された場合には、
補正係数＝０、補正定数＝０
を補正パラメータと決定する。
【００６０】
降雨移動予測発生・消滅補正演算部１８は、上記発生・消滅補正パラメータ演算部１７で求められた補正パラメータと、上記降雨移動予測演算部１５で求められた降雨予測演算結果（予測降雨強度）とに基づいて、以下の算出式により予測降雨強度を補正する。
【００６１】
（補正後降雨強度）＝（補正係数）×（予測降雨強度）＋（補正定数）
すなわち、降雨消滅域であると判定された格子については、降雨強度の予測値を強制的に‘０’（降雨無し）に補正する。一方、降雨発生域であると判定された格子については、過去にその格子において降雨発生現象が起きたと見做されるときの降雨強度の平均値を以て、その格子の降雨強度の予測値とする。
【００６２】
上述したように、第１の実施例では、説明不能な現象の一種である発生・消滅現象に対応する補正方法について説明したが、以下に説明する第２の実施例では他の説明不能な現象である特異な発達・減衰現象に対応する補正方法を提供する。
【００６３】
図６は、第２の実施例による降雨予測補正方法を有する降雨予測演算装置の機能ブロック図である。
【００６４】
尚、同図に示す構成において、降雨データ入力部１１、降雨データ記憶部１２、移流ベクトル同定演算部１３、移流ベクトル記憶部１４、及び降雨移動予測演算部１５については、図１に示す構成と略同様であり、同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６５】
発達・減衰判定部２１は、各格子毎に、上記降雨データ記憶部１２に記憶された時系列の降雨強度データと移流ベクトル記憶部１４に記憶された移流ベクトルとに基づいて、例えば図７に示す処理を実行して、発達・減衰の判定を行う。
【００６６】
これは、まず、上記発生・消滅判定部１６の場合と略同様に、例えば発達・減衰判定の対象となる時間帯（例えば降雨状況が略一様であるような数時間分）が、例えば予め設定されている。そして、各対象格子毎に以下に説明する判定処理を行う（ステップＳ３１）。
【００６７】
まず、上記設定された時間帯内における対象格子の各降雨強度データを上記降雨データ記憶部１２より抽出し、更にこの各降雨強度データに対応する移流ベクトルのデータを移流ベクトル記憶部１４より抽出する（ステップＳ３２）。そして、（上記図２に示すような移流ベクトルによって示される対応関係を用いて）、これら各移流ベクトルに対応するもう１つの降雨強度データを、上記降雨データ記憶部１２より抽出する。換言すれば、判定対象格子を移動先の格子として固定し、上記時間帯内の各時刻ｔ＝ｔ0 −（ｎ−１）Δｔ（ｎ；１〜Ｎまでの任意の整数）の各々において対応する移動元の格子の降雨強度データを抽出する（ステップＳ３３）。
【００６８】
次に、これら抽出したデータの中で上記第３の条件を満たすデータを検出する（ステップＳ３４）。そして、検出したデータの各々について、移動元と移動先の格子の降雨強度の比（降雨強度比Ｒ）を算出する。そして、算出した各降雨強度比Ｒを加算して、該加算結果（第３の条件を満たすデータについての降雨強度比Ｒの総和）をＮ３で除することによって、平均降雨強度比を算出する。すなわち、以下の式によりその対象格子（移動先の格子（ｉ，ｊ））を基準とする平均降雨強度比を求める（ステップＳ３５）。
【００６９】
【数２】
0003764287.tif 000003
【００７０】
（但し、ｍは第３の条件を満たすデータである）
そして、β（β＞１）、γ（１≧γ＞０）を閾値として、
平均降雨強度比＞βである場合（ステップＳ３６，ＹＥＳ）、その対象格子点の位置では降雨強度の発達が起こる傾向にあると判定する（ステップＳ３７）。
【００７１】
平均降雨強度比＜γである場合（ステップＳ３８，ＹＥＳ）、その対象格子点の位置では降雨強度の減衰が起こる傾向にあると判定する（ステップＳ３９）。
【００７２】
これは、すなわち、まず、従来より知られている移流モデル法においては、基本的に移動元の格子の降雨状態が移動先の格子に移る（降雨強度比＝１）と見做す概念に基づいているが、通常、実際には降雨状態は多少は変化する。但し、変化するといっても、通常は、‘１’に近い値、すなわち大きな変動はしないと見做される。これに対して、第２の実施例において補正対象となる局地的な発達・減衰現象では、比較的大きな変動が起こるものと見做し、対象格子に関してその過去において平均的に変動割合が高いと見做せる適切な値を上記閾値β、γとして人間等が設定する。上記判定は、降雨強度比＝１を基準とした上記２つの閾値β、γにより示される範囲を超えるようであれば、その対象格子の位置は、地理的に、地形的な要因等により説明不能な降雨域変化（特異な発達・減衰現象）が起きやすい位置にある（発達する傾向（特性）または減衰する傾向（特性）がある）と推測するものである。
【００７３】
そして、全ての格子について、順次、上記判定を行う（ステップＳ４０）。
【００７４】
図８は、発達・減衰補正パラメータ演算部２２における処理の一例を説明する為のフローチャート図である。
【００７５】
発達・減衰補正パラメータ演算部２２は、発達・減衰判定部２１より受け取った上記判定結果に応じて、“発達”または“減衰”が起こると判定された格子については（ステップＳ４１，ＹＥＳ）、以下の通り補正パラメータ（補正係数、補正定数）を決定する（ステップＳ４２）。
【００７６】
補正係数＝平均降雨強度比
補正定数＝０
降雨移動予測発達・減衰補正演算部２３は、上記発達・減衰補正パラメータ演算部２２で決定された補正パラメータと、上記降雨移動予測演算部１５で求められた降雨予測演算結果（予測降雨強度）とに基づいて、以下の算出式により予測降雨強度を補正する。
【００７７】
（補正後降雨強度）＝（補正係数）×（予測降雨強度）＋（補正定数）
上述したように、第２の実施例の降雨予測補正方法では、移流ベクトルによる移動予測では説明し難い特異な発達・減衰現象が起こる傾向にある格子を推定して補正を行うことができる。
【００７８】
尚、上述した実施形態の説明では、降雨予測演算装置の構成を、第１の実施例の構成と第２の実施例の構成とに分けて説明したが、これに限るものではなく、両者が混在する構成としてもよい。この場合、例えば、発生・消滅判定部１６において図４のステップＳ１〜ステップＳ６の処理後に、上記第３の条件を満たすデータに係わる情報は、発達・減衰判定部２１に渡すようにし、発達・減衰判定部２１はこれを受けて図７のステップＳ３５以降の処理を実行するようにしてもよい。
【００７９】
本発明による降雨予測補正方法は、例えばワークステーション等の情報処理装置上において実現される。例えば、少なくとも上述した判定、補正方法を実現する為の処理が任意のプログラミング言語により記述されたプログラムを、後述する記憶部や可搬記憶媒体等に記憶しておき、必要に応じて当該プログラムを読み出して実行することにより実現される。
【００８０】
図９は、本実施形態の降雨予測演算装置を実現する情報処理装置の一例を示す構成ブロック図である。
【００８１】
同図において、情報処理装置３０は、ＣＰＵ３１、記憶部３２（可搬記憶媒体３２ａを含む）、メモリ３３、入出力部３４等より構成される。
【００８２】
ＣＰＵ３１は、情報処理装置３０全体を制御する中央処理装置である。
【００８３】
記憶部３２は、少なくとも、上述した本発明による降雨予測補正方法を実現するプログラムが記憶されているＨＤＤ等の記憶装置である。または記憶部３２は可搬記憶媒体３２ａとその駆動読み取り装置の組合せ（例えば、フロッピディスク（ＦＤ）とフロッピーディスクドライブ（ＦＤＤ））であってもよい。可搬記憶媒体３２ａには上記ＦＤの他にＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＤＶＤ、ＭＯ等がある。
【００８４】
メモリ３３は、記憶部３２に格納されているプログラムを一時的に記憶し当該プログラムをＣＰＵ３１に実行させる為のＲＡＭ等である。尚、メモリ３３には、当該プログラムをＣＰＵ３１が実行中に生じる各種データを一時的に記憶する記憶領域も存在する。
【００８５】
入出力部３４は、例えば上記気象業務支援センタ等から送られてくる雨量レーダによる観測データ等を入力し、また必要に応じて上記補正後の予測値等と外部に出力する為の入出力インタフェースである。
【００８６】
尚、特に図示していないが、ディスプレイ、プリンタ等の出力部や、キーボード、マウス等の入力部等もあってよい。例えば、入力部より設定値の入力や補正処理の指示を行い、出力部には補正後の降雨予測結果をグラフィック表示等する。
【００８７】
また、本発明は、上述した降雨予測補正方法とその装置（上記情報処理装置等）という形態に限るものではなく、上述したプログラムが格納されたコンピュータ読出し可能な記録媒体（記憶媒体）自体という形態も含まれる。
【００８８】
「記録媒体」は、例えば上記記憶部３２（可搬記憶媒体３２ａ）である。あるいは、外部の装置内にあって上記プログラムを記憶している記憶手段（不図示）も含まれる。すなわち、上記プログラムを読み出して実行できればよいのであるから、このプログラムを記憶／格納する場所（媒体）を特に限定するものではない。例えば、外部の装置内に記憶しているものであっても、当該プログラムが格納されている外部の装置内の記憶手段（不図示）から、通信インタフェースや公衆回線、専用回線等を介して、情報処理装置３０内にロードして実行すれば、本発明による降雨予測補正方法とその装置を実現できる。
【００８９】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明の降雨予測補正方法、及びその装置によれば、従来の移流モデル法において説明不能な特異な現象であった発生・消滅・発達・減衰現象が起こる特性を持つと考えられる格子を推定して、このような格子に関する降雨予測結果をその特性に応じて補正することにより、予測精度の向上に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施例による降雨予測演算装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】降雨強度データと移流ベクトルとの関係を示す図である。
【図３】観測領域を複数の格子に分割するモデル概念図において、移流ベクトルによって対応付けられる降雨強度の位置的な対応関係を示す図である。
【図４】図１に示す発生・消滅判定部の処理の一例を説明する為のフローチャート図である。
【図５】図１に示す発生・消滅補正パラメータ演算部の処理の一例を説明する為のフローチャート図である。
【図６】第２の実施例による降雨予測演算装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】図６に示す発達・減衰判定部の処理の一例を説明する為のフローチャート図である。
【図８】図６に示す発達・減衰補正パラメータ演算部の処理の一例を説明する為のフローチャート図である。
【図９】本実施形態の降雨予測演算装置を実現する情報処理装置の一例を示す構成ブロック図である。
【符号の説明】
１１  降雨データ入力部
１２  降雨データ記憶部
１３  移流ベクトル同定演算部
１４  移流ベクトル記憶部
１５  降雨移動予測演算部
１６  発生・消滅判定部
１７  発生・消滅補正パラメータ演算部
１８  降雨移動予測発生・消滅補正演算部
２１  発達・減衰判定部
２２  発達・減衰補正パラメータ演算部
２３  降雨移動予測発達・減衰補正演算部
３０  情報処理装置
３１  ＣＰＵ
３２  記憶部
３２ａ  可搬記憶媒体
３３  メモリ
３４  入出力部
【図１】
0003764287.tif 000004
【図２】
0003764287.tif 000005
【図３】
0003764287.tif 000006
【図４】
0003764287.tif 000007
【図５】
0003764287.tif 000008
【図６】
0003764287.tif 000009
【図７】
0003764287.tif 000010
【図８】
0003764287.tif 000011
【図９】
0003764287.tif 000012