計測自動制御学会東北支部第174回研究集会（1998且町

費科番号174−17

軍曹被害の予榔

Basic Res巳arCh onPrediction of Lightning Damage
舌田 等明，0小林 友札沼田 徳重．恒川 佳隆，三浦 守
HitoakiYbshi血，OrIbImk妃uKobayashi，NorishigeNumata．YbshitakaTsunekawa，MamoruMiura
岩手大学工学部情報工学科

IwateUT）iversityDepcrtmen10fEngineeringFacjlityofComputerandInformationSciencc
キーワード：落雷被害（lightningdamage），ニューラルネットワーク（neuralnetvork），コンピュータネットワーク（computernetvork），地電酎telluriccurrent）
連絡先：〒020−0066 盛岡市上田4丁目3−5岩手大学工学部情報工学科

三浦 守，Tel．：019−629−283呂（Fax兼用），E−Enail：皿a恥rl癖cis．iYate−u・aC・jp
ロバゲーションモデル）を用いて．気象デー

1．はじめにタだけから落雷の予測と落雷被審の予測を行

青書は横乱善（雷雲）からの放軋 電撃による災害で．被害対象物には人的（死傷），建物（損壊．火災），電力（施設損壊，停電），通信（施壱削削私通倍達絶・妨割，交通（運行支障，航空株などの損壊）．農作物．林野火災などがあるl）．岩手大学内のコンピュータネットワ

った結果を報告する．
2． についての基本的＿

2−1．青雲の発生原理2）
夏季，温帯地方における吾妻（構乱薯）の一生について以下に述べる（囲2）．発生期にークもまた落雷によるものと思われ阜被害を受けている（国1）．被害状況としては，トラは．上昇流が雲内を占め，地上からは背が高くなっていく入道雲とLてみえる．このときすでに室内では蔽・毛などができているが，ンシーバが破壊された辛が平成6年以降3回報告きれており．配線は，どこ−ル製のパイる．どこ−ル製のパイプの中を適している場

強い上昇流で支えられ地上には落ちてこない．
このころから雷放電が始まる．降水粒子がさ所だけが被害を受けているが．必ずしもビニらに大きく成長すると上昇流では支えきれなール製パイプを用いている全ての場所で被害くなり，地上に落ちてくる．落下する降水に空気が引きずられ，また降水の蒸発による冷プかコンクリート梨の共同溝の中を通していが超こっている訳ではない．本研究は．この被害が地電流によるものと推測し，地電流の却も手伝って，下降流が要の下層に現れ，案内に上昇流と下降流の対ができる．下降流は地表付近では水平流に転じ，降水堆から周囲に発散する．流出前面に寒冷前線に似た不連続線ができ，通過に伴って昼二皐温・湿度の測定データと気象データを用いて落雷被害を予測し．学内のネットワ】クを保護する事を目的とする．今回はその予価実験として，ニューラルネットワーク（以下：NN）（バッグプ1托嘗周 東淘・＼の雷も発達した積乱雲から発生し，大雨を伴屋底がみられる．このころ上昇流も10m！rl以上になり最大となる．ときには．雲の上部うことが多い．

では罰Im5−1にも達する．この時間を帝盛椚とよぴ．地上では降水粒子の蒸発により冷えた下降気流によって，冷気塊が広がり雷雨性高気圧を形成する．気圧計の自記記録に，雷雨高気圧の通過にともない気圧が急昇する部分が現れる．この部分は棄き出た鼻のようにみえるので常開の鼻とよほれる．

その捷．上昇流は衰え，雲の下部から雲全体に下降流域が広が町衰弱期に入る．この時期には雲頂の上昇も止まり，地表の雨も弱ま

2−2．電荷の先生分離機積る．このような過程は約一時間で終わる．以雲が電気を帯びて■雷雲になる原因にはいく

上の括は一つの雷婁の一生について述べたもつかの学脱があるが，結局．水蒸気が上昇気のである．一枚には，雷雲は群をなして起きることが多く，数時間摸くものもある．雷宰流によって上空で電や蔽となり，摩擦・衝突■のなかには雷雨糊胞ともよばれる多数のセルをもった粒子がたくきん集まりて妻を形成すが存在L，さまぎまな時期のものがある．雷る3）．普通，互いに異なる物体をこすり合

雨のあちこちから雷雨細胞の青光や雷鳴を観わせると摩擦電気ができるが．青書は，同測することがよくある．

じ氷同士がこすり合わさって．プラス，マ

夏季の雷雲は閏界面にまで達し，12〜16kmの高度にまで発達することが多い．一方．冬

イナスができる．この原田は，氷の東面の分離などによって．プラスかマイナスの極性結晶の状態や，氷の温度に関係があるらL

季の日本海上の雷婁の場合は背が低く高度はい．氷の粒のうち，細かい水晶はプラスに3、5km程度である．日本海側の地方では大雪

帯電Lて上層部に，水晶より大きい氷，蔽の降る前あるいは最中に雷が鳴り．これを雪雷または雪起こLとよぷ．雷放電を起こす要は，マイナスに帯電Lて下層部に分布する．

つまり．苗放電の元になる静屯気は，氷貞はいずれの場合も．雲頂気温は一期℃以下であることが多〈，また畢内に観い上昇流が存在することが多い．これらは青菜生の必要条件と考えられる．

下以下の温度領域で生成きれる4I．
上空に発生Lた雲には，大きな塊もあれば小きな塊もあり．水蒸気の粒子の大小ヤ．

電はそれを引き趣こす雲の成因から．熱雷・界雷・渦苗に分類される．熱雷は大気の不安雲を構成している水蒸気の粒子の密度も．

定な状況下で発生し，夏季の小笠原気屈などの気局内で起きるため気団育ともよぷ．地表

ば，幾重にも積み重ねられた雲もあが】．掴

千差万別である．一つの双極子の垂もあれ

3）付近の湿潤な空気が夏季の強い日射によって2−3．甘放t5I

熟せられたり，上空に冷たい空気が入ってくることにより生じる不安定によって起きる．

雷光はジグザグに曲がった畑上側木の樵のょうに分かれたりして，地上に一気に下りてくるように見えるが．実際はそうではない．最
初は，雲の一番下から数十メートル進んで止まり，また少Lたって．前の経路を通ってさ温暁な気団と寒冷な気団が接する前線付近で発生する宙を界雷または前線育という．発達Lた低気圧の中心ヤ台風にともなって発生する雷を渦育または低気圧電ともよぷ．いずれa→囲9に示す階層型ネットワークであり．バックプロパデーション法により学習を行う．
今回は．局地データが得られていないため，らに数十メートル先に進むといったことを繰り返しながら進んでいく．このような一連の過程は100分の1秒ほどの短時間におこな
われ，しかも1つの雷光とみられるものは，10分の1秒の間に数回換り返されている．
こうして地上に達すると，今度は地面から雲に向かって雷光が一気に戻っていく．

どのような落雷予測NNがシステムに適Lているのか3つのNNで調べる．

γ＝J（〃）〟＝∑w．ェ′大 地√∫（可＝1／Il＋eXp（−ユ．Ox〟／旺0）I固3．雷放電の種類ユ）J′：けりJ

ヨ！話草地幸予測システムの構成

Ⅳ：シナプス重み

3−l．気象データ∫：人力嘩り：シデモイド関数

周4は盛岡地方気象台で観測した気象デー

uロ：シグモイド間数の傾き

タをそれぞれ−1〜1に基準化したものをグラ園5．ニューロンモデル

フに表したものである．この目は16時頃に薄青があった．
平成ら年8月18日∫0・∫1・・・・・∫Ht ユ 5 丁 9111ユ1511t9 212ユ
時制−●一現地気圧hPa十気温℃−▲一相対湿度％ −■−・■遮m／塁

固ヰ．気象データのグラフ

γ

和．∫直…．∫月：気象データ

3−2．ニューロンモデルと落雷被害予測シエ帥∬力…■も∋∬J■…■∬jステムの全体捕成

γ：出力0〜1

落雷被害予測システム（固6）に用いたNN

固6．薄青被害予測システム

は，図5のニューロンモデルで構成した図7

4

3−3落官予測皿N

落雷予測をするためには，どのような気象条件を人力要素として用いたらよいのか調べるため，NNl（固7）の人力要素には，帯2華より．気圧，気温，風向．風速，湿度，時刻を人力する．入力値は，1時間ごとのデータとその変化量をそれぞれ一1、1に基準化したものを用い．風向は2進数4bitで表される0000、1111の値を北から時計回りにそれぞれ16方位に割り当てた．時剖の与え方はなめらかな周期変化となるように8in関数を用いて基準化した，
NN2（固8）の入力要素は．ⅣNlの人力要素から風向を除いたものであり，NⅣ3個9）の人力要素には，気象データの中でも落雷に伴う変化がよく現れている気圧，風速に加え時刻を人力する．

固8．日日2

固7．日日l固9．日日3

喪l．学習条件（学習回数10000固）
シグモイド間数のはき干瀾

日日l．2，ヨ

落雷卑しの学習データ数

P，90．01

学習データ数95

ヰg

シグモイド関取の学習データの傾き
予・NH2．30．01

50．9

ヰ．眉唾
4−1．薄青の予測結果

以下の表に，落雷の有無の判定を20回行い正答した割合を示す．人力要素を減らすに従い正答率がよくなり．表3．表4の結果から，落雷なしの平均正答率はあまり変わらないが，NN3の方が高い正答率で落雷の発生を予測Lていることがわかる．

表2．NHlを用いた予測結果
薄データ寺号O

正昔畢（鴨）

2560

菅なしのデータ
朗

23

4585

208035l

了95 畠5菅あリ のデータ
89103590

了5

データ番号
正答率（恥）

121595

落雪なしの平均正答率 58．1≠

13201580

1ヰ
ヱ5

落雷ありの平均正答率 54．4％

車3．日日2を用いた予測結果
落データ番号

1I

02

15 100I 80

正答率（鴨）

曹なしのデータ
丁6701100

3580
蕗引ヰ

3100

雪ありのデータ

データ番号 8 9 10 m 12 13 14 1580 100

正答畢亡軸）

丁595

5

落雷なしの平均正答率 7肌35

了535

落雷ありの平均正答率 62．5％

表ヰ．日日3を用いた予測結果
薄O21】

O110別85官なしのデータ
348555了

675 100 100

曹あリ のデータ
データ番号正答串〔鴨）

89100

TO

1095 1110

12130 100

141510 100

落雷ありの平均正答率 71．鍋

落雷なしの平均正答率 6乱鍋

4−2．落雷被害の予測
落雷被害の予測は，被害の回数が少ないため学習データの再認識にとどめる．入力要素の多い
NN2の方が特徴を詳しく学習するため再認識の結果は良い．LかL，現段階では，他のデータを用いて気象データだけから落雷被害を予測することはできていない．
泰5．日日2を用いて学習データを再話鼓させた拓果
01

1

薄雪被害なしのデータ
ヰ3

薄 被害あ2 Iりのデータ

51

61

了1

89IlO 11t 1258了一別9110 皿 121001100 108 gO1100 帥l柑O110朗 100】 901100 1001100

正答率（恥）

表6．HN3を用いて学習データを再認識させた結果
Ⅰ
チータ寺号

Ot

正育畢（％） t95t 了5 95l2

薄青被害なしのデータ
31ヰ

51 25

100

6

青被害ありのデータ

了D

901100t lO

O11（抑1軸師4−3．宵宮がなかった時の予測結果
下の国は．落雷なLの場合に洒雷なしと正答Lた割合（叫を時刻ごとに示Lたものである．天候の急変により落雷ありと判定することもあるが，それ以外は落雷なしと判定していることから学習が成功Lていることが示唆される．
データ書号2

データ♯号1︵U40○l∧U

巨「 ． ⊥． ． ］ ＿⊥」 ］ l＿． ＿l．＿

68

■川Vエロ

▲H−40

九U

60I

宗廊細由

︵吉相抽出80O‖拍．．【」

12 柑14 柑161718 柑 20 ヱ17 8 9 10 1112 131ヰ15 用
時刻時制

平成5年9月10日 17時から雨

平成5年日月19日 曇り

データ番号与デー一夕書号ヨ拍○￠一︵監片柳出■U虞U■UnV
ヰ︵竺檜地相轟じ
2︻∧V血U■U20 富1 2三 三3 24 1 2 コ ヰ 515 用1丁 柑I雪 空0 之122 E3 2ヰ
時期時榊平成8年7月2日 23時雨

平成8年呂月29日 重り

データ書号6データ書号丁︵芭掛神国O nU− ▲U爪V轟U
n18▲■
4T
21叫80
■■￣ヽ

葺80
10之8￠

丁 8 ！1101112 13 14 15 t6

121：一 日15 柑 1丁 相 川 20 21▲U時刻時剖

平成9年9月10日 晴れ

平成9年9月30日 曇りのち晴れ

固10．落雷なしの建議データのうち陪他車の高かった日の様子

7

4−4．落雪が起こった時の予測結果
下の固は，落雷ありの場合に落雷ありと正答した割合（％）を時刻ごとに示したものである．雷

は0で囲った時刻から1時間以内に発生Lている．それぞれのグラフから，1〜2時間前に落雷を予測することが可能であることが示唆される．
データ♯号8．9

貞V∧り

へ上爪り 0▲﹁︵空甘抑由∧U

111213「川1516171819 20 2122 23 24 1 2 3 ヰ ら ￠時制

平成2年7月25日〜26日
データ手早川

データ手早‖∧U▲﹁O hリ
凸U l

塁臨地由0
員り

葉風由白

几Uウー∧Ug lO ll12 1ユ 1ヰ 15 16 17 181ヰ 15 16 1T 18 1g：凹121 22 23時刺時刻

平成5年9月4日

平成2年10月26日

データ寺号15

データ番号1ユ∧U
占ヰO

︻己掛抽出

15 18 1T 18 18 王0 21 22 之3 24

19 王0 21 22 ヱユ 王ヰ 1 2 3 4時制

時刻

平成7年10月16日

平成呂年9月10日

固11．落雷ありの認識データのうち認識率の高かった日の様子
5．地階として地中に埋設したセンサに誘発する電システム

地電流の測定は，落雷の接近ヤ地域的特徴圧を測定する．さらに，将来的には，地電流を知ることが目的であり，現在検討中のシスの流れてきた方向が分かるように改良していテムは．図12に示す構成である．テスト段く予定である．
呂図12の測定システムで測定したデータを団13．団14に示す．図13が定常状態であり，テストとして訪越電圧をかけたものが囲14である．ただし，このままでは落雷による地電流が発生すると測定システムが破壊されるので，今後．改良Lていく予定である，

固12．測定システムの構成

J日日川J♯十㌣・睾丸

■■軽強1．＋守眼目：■■l己：日田−2El：日田

電圧mノl4∈i

束西方向

止

南北方向

固13．測定データ

甘T

く「■く＝測定時間田）F．

ヒi♯．‖‖﹂鍬山

‖‖つ．

骨十■㌣
♯寺︑■

垂ラ

L−

軽

制定日＝

lこ：：：≡：ローと田：与鎖

電圧（Ⅵ一丁▼−m＋rr††「二＝⊥T二．二→−
■コ■

F．

Jl

6

「東西方向・打測定時間（H）

F．

4

1三：

7

南北方向

固1ヰ．テストデータ

今後は，さらに局地データなどを加味して，6．まとめ研究の帯1段階とLて．気象条件と落雷の落雷被害予測システムの完成を目指す予定である．その際．地屯流データを測定してこの目的に応用することを計画Lている．

発生についてニューラルネットワークを用いた予測を行った．その結果．多くの気象条件を入力要素として用いると1つ1つの雷の特徴屠とらえすぎるため，あらゆる雷について参考文献予測するためには．気圧．風速及び時刻のよ

1）気象ハンドブック編集重点会（編）：気象ハン

うな特鞋が表れやすい気象条件を用いた方がドナック，111／112／543．朝倉書店（197射72％という高い確率で落雷を予測できること

2）和連 晴夫（監修）：気象の事軋 75／76．東が明らかとなった．また．雷が発生する1、2

京堂出版（1993）

時間前に落雷予測が可能であることから．こ

3）磐庭 貢：雷の科学．12／15．コロナ社（1g90）の段階で，ワークステーションをシャットダ

4）速水 敏幸：謎だらけ・雷の科学，60／67．

ウンきせるなどの処置を講じることにより．

購読社（1996）

5）NHK放送文化研究所（絹）：NHK気象ハン

被害を最小限にくい止めることが可能と思わ

ドブック，102／105．日本放送出版協会（1995）

れる．

10鞍