雷害

環境および安心・安全に貢献するNTTの技術

防災

雷予測

オンライン雷予測システム
近年，急激な集中豪雨や雷雨などによる災害のニュースを目にすることが多くなりました．NTT環境エネルギー研究所では，雷の発生を直前に予測す

さ と う

ひ ろ し

すぎやま

あきらるシステムの研究を進めています．このシステムでは雷雲の変化を独自に予佐藤 浩史/杉山聡

測しますので，実現すれば従来の雷ナウキャストよりも一足早く災害に備え

ばん

ひ ろ しることができるようになります．本稿では雷予測に用いられている２つの技

伴弘司

術（画像処理による雷雲予測技術，統計処理による発雷予測技術）を中心に，NTT環境エネルギー研究所

システムの概要について解説します．

IT社会における雷害

雷予測の分類と特徴「地震・雷・火事・おやじ（本来は大山嵐とも）」といわれるとおり，昔

現状では，雷を予測するには大きく二通りの方法があります．

し，運航計画に利用しています．しかし，データ量が多く通信コストが高いこと，広域をカバーできないこと，そもそもデータが公開されていないことなどもあり，現状では一般での利用はでから「雷」は恐いものの代表として挙１つは気象数値予報から大域的なげられています．近年，急激な集中豪大気安定度を計算し，雷雲の発生し雨や雷雨などによる災害が多くなり，やすい環境ができるかどうかを判定す

以上の状況をかんがみて，本システ

人や家屋へ直接雷が落ちることによるる方法で，数時間から１日程度先のムでは雷センサを用いず，一般に公開被害に加えて，誘導雷サージ に起因予測が対象となります．基となる気象されている気象レーダの降水情報のみする被害も問題になっています．特に数値予報自体が，空間スケールで10を利用して高精度に予測する方法を後者は，IT社会の進展に伴ってLSIのkmメッシュ，時間スケールで３時間採っています．その特長として，①10低電圧化やネットワークに接続されると粗い情報なので，雷予測の精度もそ分刻みで30分先までの発雷危険度を電子機器の増加が進んでいることもあれなりのものとなります．

１kmメッシュで予測，②安価にオン＊きません．

（1）

り，その被害額も年々増えています ．

もう１つは雷センサと気象レーダをラインで手に入る気象レーダのデータ

さらに，変電所や送電線への落雷に用いて，リアルタイムに雷の発生位置のみを利用，③市販レベルのPCで予よる停電や瞬時電圧低下も，情報通を標定しながら次の発雷を予測する方測可能，が挙げられます．

信システムに対して大きな被害をもた法です．必要となるセンサやデータがらすことがあります．雷害を完全にな高価なものになりますが，10〜20分程くすことは難しいですが，最近話題の度先の短時間予測であれば，比較的高本システムはその内部が２つの部分緊急地震速報などと同様に，少しでもい精度で予測することができます．しに分かれます（図１）．１つは雷雲予

早く雷の発生を知ることができればかし，それも雷雲の移動予測が正しく測部で，画像処理技術を用いて雷雲防災に役立つという考えの下，我々できることが前提となります．また，あの発達・推移・衰退を30分先まで予は雷を予測するシステムを研究していくまでも観測した雷のデータを基にす測します．もう１つは発雷予測部で，ます．

るため，その雷雲の最初の発雷を予測

統計処理技術を用いて雷雲の状態かすることができないという問題もあり

ら発雷の危険度を推定します．これら

ます．

２つを連携させることで，30分先まで＊ 誘導雷サージ：電線や通信線の近くへの落雷によって電磁誘導が起こり，ケーブルに強い誘導電流が発生するもの．

26

NTT技術ジャーナル 2007.12

システムの構成

なおこれら以外にも，空港などではの発雷危険度が分かります．なお，予ドップラーレーダという高機能気象測の基となる降水（雲）の観測データレーダを用いて雷雲を３次元的に監視は，気象業務支援センタより10分間アジリティの追求

特集■発雷予測部

隔でオンライン受信しています．以下，から時刻 n ＋ 1の画像を予測する際，それぞれの技術の概略を説明します．

従来法で多くみられる単純な方法では，次に，予測された10〜30分先の雷■雷雲予測部

画素が １対１対応になっています．一雲の状態を基に，それぞれの時刻の発雷雲予測には，「ダイナミックス・方，DT法では流体力学モデルにより，雷危険度をメッシュごとに求めます

テクスチャ法（DT法）」と呼ばれる必ずしも１対１対応とはなりません（図３）．本システムは現在のところ夏NTT独自の気象レーダパターン予測法（図２）．この特徴により，雨量の増の雷（熱雷）を対象としています．こ減，すなわち，発達や衰退，雨域の移の熱雷をもたらすのは積乱雲，いわゆ動が予測できるのです．

る入道雲です．この積乱雲の発達具合（2）を用います ．
気象レーダは降水現象を捕らえるセンサです．上空に存在する降水粒子

本システムではこのDT法を用いて，をレーダの反射強度を通じてセンシン

雷雲の動き，具体的にはエコー強度グし，定量化した雨の強さと広がりを（降水の強さ）とエコー頂高度（降水積乱雲は，①強い降水を伴う，②鉛レーダ画像として表示します．DT法

粒子の最大高度）に対し，それぞれ10直方向に上層まで発達する，の２つのは，この降水現象を画像パターンの変分後，20分後，30分後を予測してい特徴を持ち，それぞれエコー強度とエ化という形で認識し，予測計算を行います．DT法自体はもっと先まで予測

コー頂高度で様子を知ることができまます．

可能なのですが，雷雲のライフサイクす．そこで，過去の発雷事例を数多く画像は数多くの画素から成り立ってルは30分程度と大変短いので，雷予集め，メッシュごとに記録された２ついます．レーダ画像では各画素の濃淡測としてはこの辺りが限度となります．のエコー値とその時の発雷数を照らしが雨量などを表します．時刻 nの画像が発雷を予測する際に注目すべきポイントとなります．

合わせ，統計処理を用いてエコー値と発雷の関係式を導出しました．この関係式を，オンライン受信した気象レー

雷予測システム

気象データ（毎10分）

雷雲予測

ダ情報よりDT法で予測した10〜30分
予測結果（毎10分）

先のエコー値に適用し，発雷の可能性を１kmメッシュごとに推定します．

発雷予測

気象庁

WWWなど

（気象業務支援センタ）

雷雲の変化を30分先まで予測

一方，積乱雲は数km，大きいものになると数10 kmにわたって広がります．さらに，雷は必ずしも鉛直方向に予測した雷雲の状態から，発雷危険度を算出発生するとは限らず，数kmずれて落ちることもよくあります．したがって，

図１

発雷可能性はメッシュごとには完結せシステム構成ず，その周辺にも影響を及ぼすと考えられます．そこで，メッシュごとに推定した発雷可能性をその周辺メッシュになだらかに分布させます．本システ
従来法

ムではこれらの可能性をそれぞれ足しDT法合わせることで，最終的な発雷危険度としています．

予測事例および評価結果
時刻 n

時刻 n＋1

時刻 n

時刻 n＋1■予測事例
以上の２つの技術を基に予測した事

図２

DT法の特徴例を紹介します．図４は2007年８月
28日19時20分における10分先の予測NTT技術ジャーナル 2007.1227環境および安心・安全に貢献するNTTの技術

雲の種類

エコー頂高度（km）

高度降水巻雲上層雲

エコー強度（mm/h）

巻積雲

5〜13 km

巻層雲
高層雲
層状雲

2〜7 km

中層雲
高積雲
層積雲
下層雲

１kmメッシュ

層雲

地表〜
2 km

乱層雲

地表〜5 km積雲

0.6〜6 km

積乱雲

7〜14 km○対流雲

発雷危険度（色の濃さで表示）

図３

発雷予測の仕組み

Web上で公表されている気象庁の翌日の降水予報（2006年）の結果（4）からそのCSIを計算したところ，季節や地域によっても変動しますが，大体 0.5から0.6という値でした．
2005年の夏，関東で雷が観測され武蔵野市

たある１時間に対して本システムの10分先の予測結果を評価しました．その結果，雷雲予測部および発雷予測部
単独ではそれぞれCSIで0.5前後の値を記録しました．一方，これらを組み

図４

2007年８月28日の予測事例合わせた雷予測全体では0.3から0.4となり，クリティカルな用途には不足感画像です．赤や黒で表された部分が危象を予測する場合，常に「起きない」があります．しかし，防災等の参考情険な場所です．このとき，我々の研究と予測しておけばそれだけで高い適中報としては実験的に使用できるレベル所がある武蔵野研究開発センタ（東京率が得られるため，通常は適中率に代ではないかと期待しています．

都武蔵野市）でも瞬時電圧低下が起わり，CSI（Critical Success Index，■技術的課題

きました．ちょうど武蔵野市周辺が赤スレットスコアとも呼ばれる）という指（3）

雷雲予測部の課題として，停滞前くなっており，発雷危険度が高かった標を用います ．CSIでは，「起きない」線などにおける局所的な発達・衰退のことが分かります．と予測して実際に起きなかった場合は予測があります．DT法ではこの予測■評価指標および結果評価の対象とせず数に入れません．しが難しいため，別の数理モデルの併用

発雷予測のような起きる・起きないたがって，めったに起きない現象をピを検討しています．の２値予測に対する評価指標として代ンポイントで「起きる」と予測できな

発雷予測部については，入力条件の表的なものに，適中率があります．しい限り高い数値にはならない，厳しい不足が課題となっています．エコー値

かし，雷のようにめったに起きない現指 標 となっています． 参 考 までに，は発雷の重要な要素ではありますが，28

NTT技術ジャーナル 2007.12

特集

進めていきます．
■参考文献

気象レーダ画像

避難しましょう！

（1） 雷害リスク低減コンソーシアム： 雷害リス
ク， ダイヤモンド社，2003．
（2） 境野・堀越・安達・鈴木： 流体モデルによる時系列レーダパターン変化の予測方法，
信学論，Vol. J82-A，No. 4，pp.550-562，1999．
（3） 立平： 気象予報による意思決定， 東京堂
出版，1999．
（4） h t t p : / / w w w . d a t a . j m a . g o . j p / f c d / y o h o /index.html

ネットワーク
停電が起きそうです！

雷予測システム

図５

将来のサービスイメージ

それだけで発雷するかしないかを明確

年間雷日数の10年単位での長期的変に区別することはできません．今後，動についても分析しています．それに数値予報データを入力として追加する

よると，今後地球温暖化が進むにつれ予定です．

関東の夏の雷も増加するとの見解が出

サービスイメージています．また，近年のヒートアイラ
ンド現象による雷雨の増加も無視でき

我々は雷を予測する計算処理の部分ません．このことから，雷害対策へのを中心に研究を進めていますが，このニーズは今後ますます高まると思われ予測システムを情報システムと組み合ます．

わせることでさまざまなサービスが実現できます．例えば，Webサーバと組み今後の予定

合わせれば，ユーザがPCや携帯電話現在，次期バージョンのための予測から予報を見ることができます．メー

技術の高度化を進めています．次期

ル配信システムや携帯電話の位置情報バージョンでは，より多くの入力データシステムと組み合わせれば，ユーザのを扱うため，サポートベクターマシン

携帯電話へ警報を発信するシステムも（SVM）等の機械学習モデルの適用を可能です（図５）．今後，こういった行う予定です．すでに個別の予備実サービスを念頭に置いたシステム開発

験において精度の向上が確認されていも進める予定です．

ます．

雷は増加傾向へ
我々は本システムの研究と並行して，本システムはまだ研究実験段階ではありますが，今後さらなる精度およびユーザビリティの向上のため，研究を（左から）杉山伴聡/ 佐藤 浩史/弘司

環境予測技術グループでは，画像処理や機械学習，センシングなどの技術を用いたさまざまな環境予測の研究を行っています．
安心・安全な社会の実現のため，今後もより役立つ技術の創出に努めていきます．

◆問い合わせ先
NTT環境エネルギー研究所
環境システムプロジェクト
環境予測技術グループ
TEL 0422-59-3422
FAX 0422-59-5681
E-mail sato.hiroshi@lab.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2007.1229