"特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供するために少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置を前記特定地域に分散して配置する気象計測装置の配置方法であって、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて、前記気象計測装置を配置する密度を決定する配置密度決定ステップと、前記複数の気象計測装置を、前記配置密度決定ステップで決定した密度で前記特定地域に配置する気象計測装置配置ステップと、を含む、気象計測装置の配置方法。請求項1において、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度である、気象計測装置の配置方法。請求項2において、前記配置密度決定ステップにおいて、前記気圧傾度の値が大きいほど、前記気象計測装置を配置する密度を高くする、気象計測装置の配置方法。特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記データ処理装置は、前記複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システム。請求項4において、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度である、気象変動予測情報提供システム。請求項5において、前記複数の気象計測装置は、前記気圧傾度の値が大きいほど高い密度で配置される、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至6のいずれかにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧変化の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。請求項7において、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧変化の情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す時系列の画像情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至8のいずれかにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至9のいずれかにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報に基づいて前記気象変動の発生の予測を行い、前記気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する気象変動予測部をさらに含む、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至10のいずれかにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報又は前記警報情報を送信する制御を行う送信制御部をさらに含む、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至11のいずれかにおいて、前記複数の気象計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されている、気象変動予測情報提供システム。請求項4乃至12のいずれかにおいて、前記気圧センサーは、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する、気象変動予測情報提供システム。請求項13において、前記感圧素子は、双音叉圧電振動子である、気象変動予測情報提供システム。特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得ステップと、前記気象データ取得ステップで取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法。特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供プログラムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部として、コンピューターを機能させる、気象変動予測情報提供プログラム。請求項16に記載の気象変動予測情報提供プログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体。ところで、近年、集中豪雨や竜巻のように甚大な被害をもたらす局地的な気象変動の発生件数が増えており、その発生位置をピンポイントに予測することが望まれている。集中豪雨や竜巻等の気象変動は、積乱雲の急速な発達に起因して発生することが知られている。図26A~図26Eは、集中豪雨の発生メカニズムを示す概略図である。図26A~図26Cは発達期であり、湿った空気を含む風がビル等に当たって上昇気流が発生し、あるいは地表付近の空気が温められることで上昇気流が発生し、降水セルと呼ばれる積乱雲が発達していく。図26D及び図26Eは成熟期であり、十分に成長した雨粒が地上に落下して豪雨となり、下降気流を発生させる。図26Fは減衰期であり、上昇気流よりも下降気流が強くなり、降水セルは収束に向かう。図26Aのように積乱雲が発生し始めてから図26Dのように集中豪雨が発生し始めるまでは30分程度の短時間の場合もある。特許文献1~12に記載された装置やシステムは、センサー等の手段を用いて気象に関するデータを取得するものではあるが、集中豪雨や竜巻のように局地的に発生して短時間で消滅する気象変動をいかにして予測するかについては、有効な提案がなされていない。雨粒を捕捉できるレーダーやライダーを用いて集中豪雨を予測することも不可能ではないと考えられるが、雨粒の塊ができるのは図26Bや図26Cの状態であり、仮にこの時点で雨粒を捉えることができたとしても集中豪雨の発生までに10分程度しかない場合もあり、有効な予測手法とはなり得ない。更に、特許文献1~12に記載された局所的な気象変動の予測に適した観測メッシュの設定には以下に示すような問題があった。すなわち、局所的な気象変動を十分な精度で予測するためには、特に気圧に関しては一般的な天気予測で使われているhPaオーダーではなく、Paオーダーの変動を捉える必要があるが、従来の手法では、観測メッシュと時間メッシュが粗すぎる。また、同じ広さの地域でも、地形等の地理に起因して局所的な気象変動の発生頻度が異なるが、観測メッシュの設定にあたって地理情報は考慮されておらず、地理に起因する不特定要因を加味した予測が困難であった。本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を捉えるための適切な観測メッシュを形成することができる気象計測装置の配置方法を提供することができる。また、本発明のいくつかの態様によれば、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システム、気象変動予測情報提供方法、気象変動予測情報提供プログラム及び記録媒体を提供することができる。1本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供するために少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置を前記特定地域に分散して配置する気象計測装置の配置方法であって、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて、前記気象計測装置を配置する密度を決定する配置密度決定ステップと、前記複数の気象計測装置を、前記配置密度決定ステップで決定した密度で前記特定地域に配置する気象計測装置配置ステップと、を含む、気象計測装置の配置方法である。特定地域の地理とは、例えば、特定地域の地形起伏などや建物道路の配置状況等である。特定地域の地理に関連する情報とは、特定地域の地理の情報そのものであってもよいし、特定地域の地理と相関を有する他の情報であってもよい。本発明によれば、例えば、舗装道路が敷設されて建物が密集している地域は、上昇気流が発生しやすく、集中豪雨等の気象変動が発生しやすいと考えられるので、気象計測装置の配置密度を高くし、逆に、平坦かつ建物が少ない地域は、気象計測装置の配置密度を低くするなど、特定地域の地理に応じて、配置する気象計測装置の数を最適化することができる。2この気象計測装置の配置方法において、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度であるようにしてもよい。特定地域の地理に応じて気圧分布がある程度決まるので、気圧傾度は地理と相関を有すると考えられる。すなわち、特定地域の気圧傾度を気象計測装置の配置密度の指標とすることができる。3この気象計測装置の配置方法は、前記配置密度決定ステップにおいて、前記気圧傾度の値が大きいほど、前記気象計測装置を配置する密度を高くするようにしてもよい。気象変動が生じやすい地域ほど気圧傾度が平均して高いと考えられるので、このようにすれば、気象計測装置の配置密度を最適化することができる。4本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記データ処理装置は、前記複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システムである。本発明によれば、特定地域の地理に応じた最適な密度で分散して配置された複数の気象計測装置の各々が計測した気象データ気圧データを含むを処理することで、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動の予測等に利用可能な有益な情報を効率的に提供することができる。5この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記特定地域の地理に関連する情報は、前記特定地域における気圧傾度であるようにしてもよい。6この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記複数の気象計測装置は、前記気圧傾度の値が大きいほど高い密度で配置されるようにしてもよい。7この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧変化の情報を生成するようにしてもよい。この気圧変化の情報から、リアルタイムに変化する気圧の状況を把握することができるので、特定地域における局所的な気象変動の予測等に有効利用することができる。8この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧変化の情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す時系列の画像情報を生成するようにしてもよい。このようにすれば、特定地域における気圧分布の時間変化を視覚的に極めて容易に把握することができる。9この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象データに含まれる気圧データに基づいて、前記特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動予測情報の少なくとも一部として前記特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成するようにしてもよい。気圧傾度と風向風速の間には相関があるので、気圧傾度の変化の情報から概略的な風向風速を知ることができる。従って、気圧分布の情報と合わせて気圧傾度分布の情報を利用することで、局所的な気象変動の発生の予測精度を高めることが期待できる。10この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報に基づいて前記気象変動の発生の予測を行い、前記気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する気象変動予測部をさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、局所的な気象変動の予測を自動化し、気象変動に関する警報情報を提供することができる。11この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動予測情報又は前記警報情報を送信する制御を行う送信制御部をさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、気象変動に関する情報や警報情報をデータ処理装置のモニターに表示するだけでなく、外部装置表示装置や携帯端末等に自動的に送信することができる。12この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記複数の気象計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されているようにしてもよい。このようにすれば、高さ方向の気圧変化も加味したより詳細な情報を提供することができる。13この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧センサーは、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力するようにしてもよい。一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はhPaオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にPaオーダーの測定分解能を得ることができる。また、周波数変化型の気圧センサーは、気圧がゆっくり変化しているのか、あるいは急激に変化しているのか、気圧の変動量を高精度に検出することができる。本発明によれば、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、局所的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するための情報を提供することができる。この情報を解析することで、気象変動を精度よく予測することができる。14この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記感圧素子は、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。15本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から前記気象データを取得する気象データ取得ステップと、前記気象データ取得ステップで取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法である。16本発明は、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための気象変動予測情報を提供する気象変動予測情報提供プログラムであって、少なくとも気圧センサーを備え、前記特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で前記特定地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データに基づいて、前記気象変動予測情報をリアルタイムに生成する気象変動予測情報生成部として、コンピューターを機能させる、気象変動予測情報提供プログラムである。17本発明は、上記の気象変動予測情報提供プログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体である。以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。1.気象変動予測情報提供システムの概要本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、直径数km~数十kmの円に収まる程度の地域市町村程度の大きさの地域を観測対象の特定地域とし、当該特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動を予測するための情報以下、気象変動予測情報というを提供する。気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動とは、例えば、雷雨、集中豪雨、竜巻、突風などが挙げられる。図1は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの概要について説明するための図である。図1に示すように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムでは、特定地域に多数の気象計測装置2白抜きの丸で表示が碁盤目状に分散配置され、各気象計測装置2をノードとする観測メッシュが形成されている。ただし、複数の気象計測装置2が分散配置されていればよく、碁盤目状に配置されていなくてもよい。例えば、気象計測装置2は、道路6の周辺や家屋等の建物不図示などに配置される。この観測メッシュでは、4つのノードによって1つの矩形状の区画が形成されている。各区画の1辺の長さノード間の距離は、特定地域の気候やその他の状況を考慮して、十分な精度で気象変動の発生の有無や予測が可能な値例えば、数百m~数km程度に設定される。ただし、ノード間の距離は一定でなくてもよく、例えば、気象計測装置2は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置されていてもよい。なお、図1では、便宜上、区画の境界線を破線で表示しているが、実際には、特定地域においてこのような境界線を表示する必要はない。各気象計測装置2は、一定周期で気象を計測し、計測した気象データを不図示のデータ処理装置に送信する。データ処理装置は、各気象計測装置2からの気象データを受信し、受信した気象データに基づいて気象変動予測情報を生成する。データ処理装置は、特定地域内又は特定地域外のいずれに設置されていてもよい。例えば、インターネット等の通信ネットワークに接続されたサーバーをデータ処理装置としてもよい。データ処理装置が生成した気象変動予測情報は、データ処理装置のモニターに表示され、あるいは他の表示装置に送信されて表示される。例えば、気象予報士等がこの気象変動予測情報を監視することで、局所的な気象変動の発生を予測することができる。あるいは、データ処理装置が、あらかじめ決められた判定基準に従い、局所的な気象変動の発生を予測するようにしてもよい。これにより、特定地域の住民等に対して迅速に警告情報を提供することができる。2.気象計測装置の配置方法局所的な気象変動を予測する上で気圧情報が重要であり、特定地域の地理にあった観測メッシュを構成することで、必要十分な気圧情報を効率的に捕捉することができる。図2は、本実施形態の気象計測装置の配置方法の一例を示すフローチャート図である。まず、特定地域の地理に関連する情報に基づいて、気象計測装置2を配置する密度を決定する。例えば、図3Aに示すように、縦横の長さがそれぞれL1,L2の特定地域C1が、起伏の大きな地域や建物が密集している地域、あるいは幹線道路が通っている地域交通渋滞が発生しやすい地域であれば、上昇気流が発生しやすく、各場所の気圧が相当程度異なると考えられる。そこで、当該特定地域C1では気象計測装置2の配置密度を高くする。一方、図3Bに示すように、縦横の長さがそれぞれL1,L2の特定地域C2特定地域C1と同じ面積が、例えば、草原のように平坦かつ建物が少ない地域であれば、各場所の気圧がほとんど変わらないと考えられる。そこで、当該特定地域C2では気象計測装置2の配置密度を特定地域C1よりも低くする。そして、複数の気象計測装置2を、ステップS10で決定した密度で特定地域に配置する。このように、特定地域の地理に応じた最適な数の気象計測装置2を分散配置することで、コストを削減しながら、十分な精度で気象特に気圧の変化を捉えることができる。そして、気象の変化の情報から様々な気象変動の発生を予測することができる。気圧の変動は空気の運動に関連しており、一般的に空気の動きは気圧傾度から推測することができる。そこで、図2のステップS10配置密度決定ステップにおいて、特定地域の気圧傾度特定地域の地理に関連する情報の一例に応じて気象計測装置2の配置密度を決定することができる。図4は、特定地域の気圧傾度に応じて気象計測装置2の配置密度を決定するフローチャートの一例を示す図である。まず、少なくとも気圧センサーを備えた複数の気象計測装置2を特定地域に分散して配置するS20。ここでは、気象計測装置2の配置密度は適当でよい。次に、時刻変数tを0に設定しS22、各気象計測装置2が計測した気象データを取得するS24。次に、時刻tの気象データに含まれる気圧データから、すべての隣接する2つのノード間の気圧傾度を計算するS26。ここで隣接する2つのノードとは、観測メッシュの各区画の各辺の両端にある2つのノードである。隣接する2つのノードN1とN2の間の気圧傾度Gは、ノードN1の気圧をP1、ノードN2の気圧をP2、ノードN1とN2の距離をLとすると、次式1により計算される。次に、時刻tにおける気圧傾度の平均値ステップS26で計算したすべての気圧傾度の平均値を計算するS28。そして、時刻tが所定時刻Tに達するまでS30のN、時刻変数tをΔtだけ増加し、S24~S28の処理を繰り返し行う。時刻tが所定時刻Tに達するとS30のY、時刻0~Tにおける気圧傾度の平均値ステップS28で計算した時刻0~Tの気圧傾度の平均値を平均した値を計算するS34。最後に、ステップS34で計算した時刻0~Tの気圧傾度の平均値に応じて、気象計測装置2の配置密度を決定するS36。具体的には、気圧傾度の平均値が大きいほど気象計測装置2の密度を高くし、気圧傾度の平均値が小さいほど気象計測装置2の密度を低くする。このように、特定地域の気圧傾度が大きいほど気象計測装置2の配置密度を高くし、気圧傾度が小さいほど気象計測装置2の配置密度を低くすることで、分散配置する気象計測装置2の数を最適化し、効率的に気象変動を捉えることができる。なお、図4のフローチャートでは、所定期間における気圧傾度の平均値を指標として気象計測装置2の配置密度を決定しているが、例えば、所定期間における気圧傾度の最大値や気圧傾度の変化率などを指標として気象計測装置2の配置密度を決定してもよい。3.気象変動予測情報提供システムの構成図5は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図である。本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、図5の構成要素各部の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。図5に示すように、本実施形態の気象変動予測情報提供システム1は、複数の気象計測装置2とデータ処理装置4を含む。複数の気象計測装置2の各々は、少なくとも気圧センサー10を備え、特定地域の地理に関連する情報に基づいて決定される密度で特定地域に分散して配置される。気圧センサー10としては、圧力の変化を振動子の周波数の変化として捉える周波数変化型、圧力の変化を静電容量の変化として捉える静電容量型、圧力の変化をピエゾ抵抗の抵抗値の変化として捉えるピエゾ抵抗型などのセンサーを適用することができる。気象計測装置2は、気圧センサー10以外にも温度、湿度、風速、風向などを計測する他のセンサーを備えていてもよい。気象計測装置2は、秒オーダーの周期でリアルタイムに気象を計測し、計測された気象データは、送信部12により、例えば、気象計測装置2毎に割り当てられた周波数の電波で送信される。各気象計測装置2には互いに異なる送信周波数が割り当てられる。データ処理装置4は、受信部20、処理部CPU:CentralProcessingUnit30、操作部40、記憶部50、記録媒体60、表示部70、送信部80を含んで構成されている。受信部20は、受信周波数が順番に気象計測装置2毎に割り当てられた送信周波数になるように所定の周期で切り替えながら各気象計測装置2からの送信データを受信し、気象データを復調する。そして、受信部20は、復調した気象データを処理部CPU30に送る。なお、各気象計測装置2の送信部12が、同一の送信周波数の電波を用いて、あらかじめ決められた互いに異なる周期的なタイミングで時分割に気象データを送信し、データ処理装置4の受信部20が、各気象計測装置2の送信タイミングと同期して、時分割に気象データを受信するようにしてもよい。操作部40は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、ユーザーによる操作に応じた操作信号を処理部CPU30に出力する。記憶部50は、処理部CPU30が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。特に、本実施形態の記憶部50は、気象条件に対する判定基準と判定される気象変動との対応関係を定義する判定テーブル52を記憶している。この判定基準は少なくとも気圧に関する条件を含み、例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えたか否かを所定の気象変動例えば集中豪雨の判定基準としてもよい。また、データ処理装置4が温度や湿度の情報を得られる場合には、判定基準に温度や湿度等に関する条件を含ませてもよい。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えるとともに温度が所定の範囲にあるか否かを所定の気象変動例えば集中豪雨の判定基準としてもよい。図6は、判定テーブル52の一例を示す図である。図6の例では、判定基準1が満たされると所定時間内に雷雨が発生する可能性があることを示している。同様に、判定基準2,3,4がそれぞれ満たされると、それぞれ所定時間内に集中豪雨、竜巻、ダウンバーストが発生する可能性があることを示している。なお、各気象変動の発生可能性の程度を複数段階に分けて、各判定基準1,2,3,4,をそれぞれ複数の判定基準に細分化してもよい。また、記憶部50は、処理部CPU30の作業領域として用いられ、操作部40から入力されたデータ、記録媒体60から読み出されたプログラムやデータ、処理部CPU30が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。処理部CPU30は、記憶部50や記録媒体60に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部CPU30は、受信部20から気象データを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部CPU30は、操作部40からの操作信号に応じた各種の処理、表示部70に各種の情報を表示させる処理、受信部20及び送信部80を介した外部装置とのデータ通信を制御する処理等を行う。特に、本実施形態では、処理部CPU30は、以下に説明する気象データ取得部32、気象変動予測情報生成部34、気象変動予測部36、送信制御部38を含む。ただし、本実施形態の処理部CPU30は、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加した構成としてもよい。気象データ取得部32は、受信部20から送られてくる気象データ少なくとも気圧データを含むを、気象計測装置2の識別IDと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、気象データ取得部32は、各気象データを受け取り、受け取った各気象データを気象計測装置2毎に割り当てられた識別IDと対応づけて順番に記憶部50に保存する。気象変動予測情報生成部34は、気象データ取得部32が取得した気象データに基づいて、特定地域における気象変動予測情報をリアルタイムに生成する処理を行う。気象変動予測情報生成部34は、気象データ取得部32が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、気象変動予測情報の少なくとも一部として特定地域における気圧変化の情報を生成するようにしてもよい。この気圧変化の情報は、例えば、観測メッシュの各ノードの気圧値の時間変化を表すグラフ情報であってもよいし、観測メッシュにおける気圧分布を表す時系列の画像情報リアルタイムに更新される画像情報であってもよい。また、気象変動予測情報生成部34は、気象データ取得部32が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、特定地域における複数の位置の気圧傾度を計算し、気象変動予測情報の少なくとも一部として特定地域における気圧傾度の変化の情報を生成するようにしてもよい。気圧傾度の計算対象となる位置は、任意の位置でよく、例えば、観測メッシュの各ノードの位置でもよい。この気圧傾度の変化の情報は、観測メッシュの各ノードの気圧傾度の時間変化を表すグラフ情報であってもよいし、観測メッシュにおける気圧傾度の分布を表す時系列の画像情報リアルタイムに更新される画像情報であってもよい。気象変動予測部36は、気象変動予測情報生成部34が生成した気象変動予測情報に基づいて、特定地域における気象変動の発生の予測を行い、気象変動の発生を予測した場合には警報情報を生成する処理を行う。具体的には、気象変動予測部36は、記憶部50に記憶された判定テーブル52を参照し、判定テーブル52に含まれる各判定基準図6の例では判定基準1,2,3,4,に対応するに従い、各気象変動が所定時間以内に発生するか否かを判定する。なお、気象変動予測部36は気象変動の発生を予測した場合には気象変動の発生予測位置や発生予測時間を含む警報情報を生成するようにしてもよい。送信制御部38は、気象変動予測情報生成部34が生成した気象変動予測情報や気象変動予測部36が生成した警告情報を、送信部80を介して外部装置表示装置や携帯端末等に送信する制御を行う。なお、本実施形態の気象変動予測情報提供システムが気象変動予測情報を提供することで足りる場合は、気象変動予測部36はなくてもよい。記録媒体60は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるための気象変動予測情報提供プログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部CPU30は、記録媒体60に記憶されている気象変動予測情報提供プログラムを実行することで、気象データ取得部32、気象変動予測情報生成部34、気象変動予測部36、送信制御部38として機能する。あるいは、通信部80等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続されたサーバーから気象変動予測情報提供プログラムを受信し、受信した気象変動予測情報提供プログラムを記憶部50や記録媒体60に記憶して当該気象変動予測情報提供プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、気象データ取得部32、気象変動予測情報生成部34、気象変動予測部36、送信制御部38の少なくとも一部をハードウェア専用回路で実現してもよい。なお、記録媒体60は、例えば、光ディスクCD、DVD、光磁気ディスクMO、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリーROM、フラッシュメモリーなどにより実現することができる。表示部70は、LCDLiquidCrystalDisplay等により構成される表示装置であり、処理部CPU30から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。表示部70には、例えば、気圧分布画像や気圧傾度分布画像の各フレームがリアルタイムに表示される。このような構成の気象変動予測情報提供システム1により、特定地域における局所的な気象変動の前兆をリアルタイムに捉えるためには、気圧センサー10としてPaオーダーの高分解能なセンサーを用いることが望ましい。現在のところ、周波数変化型の気圧センサーは、静電容量型やピエゾ抵抗型の気圧センサーよりも高い分解能が得られており、周波数変化型の気圧センサーであれば1Pa以下の分解能も実現可能である。図7は、周波数変化型の気圧センサー10の構成例を示す図である。図7に示すように、本実施形態の気圧センサー10は、圧力センサー素子100、発振回路110、カウンター120、TCXOTemperatureCompensatedCrystalOscillator130、MPUMicroProcessingUnit140、温度センサー150、EEPROMElectricallyErasableProgrammableReadOnlyMemory160、通信インターフェースI/F170を含んで構成されている。ただし、本実施形態の気圧センサーは、図7の構成要素各部の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。圧力センサー素子100は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式振動方式の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、AT振動子厚みすべり振動子、SAW共振子などが適用される。特に、双音叉型圧電振動子は、AT振動子厚みすべり振動子などに比べて、伸長圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー10は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Q値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。図8は、本実施形態の圧力センサー素子100の断面の模式図である。図9は、本実施形態の圧力センサー素子100の振動片220およびダイヤフラム210を模式的に示す下面図である。図9は、封止板としてのベース230を省略して描いてある。図8は、図9のA-A線の断面に対応する。圧力センサー素子100は、ダイヤフラム210と、振動片220と、封止板としてのベース230と、を含む。ダイヤフラム210は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム210の外側の面が受圧面214となっており、受圧面214の裏面側に一対の突起212が形成されている。振動片220は、振動ビーム梁222及び振動ビーム222の両端に形成された一対の基部224を有する。振動ビーム222は、一対の基部224の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部224は、ダイヤフラム210に形成された一対の突起212にそれぞれ固定される。振動ビーム222には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム222を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片220は、圧電性を有する材料で形成される。振動片220の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片220は、支持梁226によって枠部228に支持されている。ベース230は、ダイヤフラム210と接合されて、ダイヤフラム210との間にキャビティー232を形成する。キャビティー232を減圧空間とすることにより、振動片220のQ値を高めるCI値を小さくすることができる。このような構造の圧力センサー素子100において、ダイヤフラム210は、受圧面214に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片220の一対の基部224が、ダイヤフラム210の一対の突起212にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム210の変形に従って基部224間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子100に圧力が印加されたときに、振動ビーム222に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。図10は、圧力センサー素子100の断面の模式図であり、ダイヤフラム210が圧力Pによって変形した状態を示している。図10は、圧力センサー素子100の外側から内側への力圧力Pが作用することにより、ダイヤフラム210が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起212の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子100の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム210が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起212の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起212にそれぞれ固定された振動片220の振動ビーム222に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面214に対して垂直方向に加わった圧力は、突起支持部212を介して、振動片220の振動ビーム222に対して平行な直線方向の応力に変換される。振動ビーム222の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図8及び図9に示すように、振動ビーム222の長さをl、幅をw、厚みをdとすると、振動ビーム222の長辺方向に外力Fが作用したときの運動方程式は、次式2によって近似される。式2において、Eは縦弾性定数ヤング率、ρは密度、Aは振動ビームの断面積=wd、gは重力加速度、Fは外力、yは変位、xは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。式2に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式3が得られる。断面2次モーメントI=dw3/12、断面積A=dw、λI=4.73より、式3は次式4のように変形することができる。従って、外力F=0の時の共振周波数f0は、ビームの幅wに比例し、長さlの2乗に反比例する。外力Fを2本の振動ビームに加えたときの共振周波数fFも同様の手順で求めると、次式5が得られる。断面2次モーメントI=dw3/12より式5は次式6のように変形することができる。式6において、SFは応力感度=K12/El/w2、σは応力=F/2Aをそれぞれ表す。以上から、圧力センサー素子100に作用する力Fを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Fが圧縮方向に加わると共振周波数fFが減少し、力Fが伸縮方向に加わると共振周波数fFが増加する。そして、次式7に示す多項式を用いて、圧力センサー素子100の圧力-周波数特性と温度-周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Pを得ることができる。式7において、fnはセンサー規格化周波数であり、fn=fF/f02で表される。また、tは温度であり、αt、βt、γt、δtは、それぞれ次式8~11で表される。式8~11において、a~pは補正係数である。すなわち、圧力センサー素子100の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム220の振動周波数力Fが作用した時の共振周波数fFが得られ、あらかじめ測定された共振周波数f0や補正係数a~pを用いて、式7から圧力Pを計算することができる。図7に戻り、発振回路110は、圧力センサー素子100の振動ビーム222を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。カウンター120は、発振回路110が出力する発振信号の所定周期を、基準クロック源であるTCXO130が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター120を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子100の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンターダイレクトカウンターとして構成してもよい。MPUMicroProcessingUnit140は、カウンター120のカウント値から圧力値Pを計算する処理を行う。具体的には、MPU140は、温度センサー150の検出値から温度tを計算し、EEPROM160にあらかじめ記憶されているa~pの補正係数値を用いて、式8~11よりαt、βt、γt、δtを計算する。さらに、MPU140は、カウンター120のカウント値とEEPROM160にあらかじめ記憶されている共振周波数f0の値を用いて、式7より圧力値Pを計算する。そして、MPUが計算した圧力値Pは、通信インターフェース170を介して、気圧センサー10の外部に出力される。このような構成の周波数変化型の気圧センサー10によれば、圧力センサー素子100の振動周波数をカウンター120によりTCXO130が出力する高精度かつ高周波数例えば数十MHzのクロック信号でカウントするとともに、MPU140でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Paオーダーの高い分解能かつ高精度の圧力値気圧データを得ることができる。さらに、気圧センサー10は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気圧計測に適している。なお、本実施形態では、基準クロック源としてTCXO130を用いているが、基準クロック源を、温度補償回路を有さない発振回路、例えば、ATカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはTCXO130とするかは、予測システムのコストや予測精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。4.気象変動予測情報提供システムの処理[全体処理]図11は、データ処理装置4の処理部CPU30の全体処理のフローチャートの一例を示す図である。まず、データ処理装置4が起動すると、処理部CPU30は、時刻変数tを0にセットするS10。次に、処理部CPU30気象データ取得部32は、各気象計測装置2が計測した気象データを取得するS12。この気象データに含まれる気圧データにより、時刻tにおける観測メッシュの各ノードの気圧が得られる。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、ステップS12で取得した気象データに含まれる気圧データ観測メッシュの各ノードの気圧から、時刻tにおける各ノードの気圧傾度を計算するS14。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、ステップS12で得られた各ノードの気圧とステップS14で計算した各ノードの気圧傾度から、時刻tにおける特定領域の気圧の分布データと気圧傾度の分布データを生成するS16。次に、処理部CPU30気象変動予測部36は、ステップS16で生成した時刻tまでの気圧の分布データと気圧傾度の分布データから気象変動の発生の予測を行い、必要に応じて警告情報を生成するS18。次に、処理部CPU30は、時刻tにおける、気圧の分布データ、気圧傾度の分布データ、警告情報をモニターに表示し、携帯端末等に送信するS20。そして、処理部CPU30は、処理を終了するS22のYまで、時刻変数tをΔtだけ増加し、S12~S20の処理を繰り返し行う。このような処理部CPU30の処理により、例えば、Δtを1秒とすると、モニターに表示される気圧や気圧傾度の分布画像が1秒毎にリアルタイムに更新される。[気圧傾度の計算処理]図12は、時刻tにおける各ノードの気圧傾度を計算する処理図11のS14の処理のフローチャートの一例を示す図である。まず、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、時刻tの気圧データから、すべての隣接する2つのノード間の気圧傾度を計算するS110。ここで、隣接する2つのノードとは、観測メッシュの各区画の各辺にある2つのノードである。隣接する2つのノードN1とN2の間の気圧傾度Gは、ノードN1の気圧をP1、ノードN2の気圧をP2、ノードN1とN2の距離をLとすると、式1により計算される。ここで、図13に示すように、ノードN1とN2の中点を始点とし、気圧傾度Gの大きさに応じた長さと、気圧傾度Gの符号に応じた向き気圧の高い方から低い方へ向かう向きとを有する気圧傾度ベクトルgを考えることができる。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、変数iを0にセットしS112、時刻tにおけるノードNiとノードNiに隣接する各ノードとの間の気圧傾度のベクトル和から、ノードNiの気圧傾度を計算するS114。図14Aに示すように、ノードNiとノードNiに隣接する4つのノードNA,NB,NC,NDとの間の気圧傾度ベクトルをそれぞれgA,gB,gC,gDとすると、図14Bに示すように、ノードNiの気圧傾度ベクトルgiは、gAgBgCgDgA,gB,gC,gDのベクトル和で計算される。この気圧傾度ベクトルgiの長さをノードNiの気圧傾度Giと考えることができる。処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、気圧傾度を未計算のノードがあればS116のY、未計算のノードが無くなるまで変数iを1ずつ増やしながらS118、S114の処理を繰り返し行う。[気象変動予測情報の生成処理]図15は、時刻tにおける気圧の分布データと気圧傾度の分布データを生成する処理図11のS16の処理のフローチャートの一例を示す図である。まず、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、時刻tにおける各ノードの気圧と気圧傾度からノード間の位置の気圧を補完計算するS210。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、ステップS210の計算結果から、同じ気圧の位置を線で結び、時刻tの等圧線データを生成するS212。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、ステップS212で生成した等圧線データを気圧に応じて色分けし、時刻tの気圧分布データを生成するS214。次に、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、各ノードの気圧傾度の大きさと向きを矢印で表現し、時刻tの気圧傾度の分布データを生成するS216。ステップS214で生成された気圧分布データとステップS216で生成された気圧傾度の分布データは画像に変換されてモニターに表示される。これにより、気圧や気圧傾度の分布が可視化される。図16は、気圧分布の表示画像の一例を概略的に示す図である。図16の例では、同じ模様の部分が同じ色になっている。処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、例えば、サーモグラフィーの画像のように、気圧が高い部分ほど赤く気圧が低い部分ほど青くなるような気圧分布データを生成するようにしてもよい。例えば領域A1は気圧が最も高い部分であり赤色で表示される。領域A2は、領域A1よりも少し低い気圧であり、橙色で表示される。領域A3は、領域A2よりも少し低い気圧であり、黄色で表示される。領域A4は、領域A3よりも少し低い気圧であり、緑色で表示される。領域A5は、領域A4よりも少し低い気圧であり、水色で表示される。領域A6は気圧が最も低い部分であり青色で表示される。このように、特定地域の気圧分布を色分けして可視化することで、特定地域における気圧分布の時間変化を視覚的に極めて容易に把握することができる。従って、局所的な小さな低気圧降水セルともいうの発生場所図16ではA6の部分を容易に特定することができる。また、図17は、気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図である。図17の例では、各ノードの位置に、気圧傾度の大きさに応じた太さで、気圧の高い方から低い方へ向かう向きを有する矢印気圧傾度ベクトルを表すが表示されている。このように、特定地域の気圧傾度分布を可視化することで、気圧傾度と相関がある風の情報風向風速を概略的に知ることができる。気象予報士等は、可視化された気圧分布データや気圧傾度データを利用することで、気圧や風の時間変化を視覚的に把握することができ、気象変動の発生を予測を精度よく行うことが期待できる。なお、図18に示すように、気圧分布と気圧傾度分布を重ねて表示するようにしてもよい。[気象変動の予測処理]図19は、気象変動の予測処理図11のS18の処理のフローチャートの一例を示す図である。まず、処理部CPU30気象変動予測部36は、時刻tまでの気圧の分布データと気圧傾度の分布データから局所的な低気圧降水セルの有無を判定するS310。処理部CPU30気象変動予測部36は、局所的な低気圧が無いと判定した場合S312のN、所定時間内に気象変動が発生する可能性はないと判定しS316、時刻tにおける予測処理を終了する。一方、処理部CPU30気象変動予測部36は、局所的な低気圧があると判定した場合S312のY、時刻tにおける、局所的な低気圧の位置、強さ、移動方向、移動速度等を計算するS314。次に、処理部CPU30気象変動予測部36は、ステップS314の計算結果から、各判定基準に従い、所定時間内に各気象変動が発生する可能性があるか否かを判定するS318。例えば、処理部CPU30気象変動予測部36は、局所的な低気圧における一定時間の気圧の変化量が所定の閾値よりも大きいか否かを判定基準としてもよい。急激な気圧の低下は積乱雲の発達期における上昇気流の発生に関連するものであると考えられる。従って、例えば、一定時間の気圧低下量が所定の閾値よりも大きいことを判定基準とすることで、積乱雲の発達に伴う気象変動の発生を予測することができる。ただし、予測の精度を上げるために、処理部CPU30気象変動予測部36は、気圧データをベースに、気圧以外のデータ温度や湿度のデータを加味して予測するようにしてもよい。さらに、処理部CPU30気象変動予測部36は、判定基準を細分化して、各気象変動の発生の可能性確率を段階的に判定してもよい。処理部CPU30気象変動予測部36は、所定時間内に気象変動が発生する可能性が無いと判定した場合S320のN、時刻tにおける予測処理を終了する。一方、処理部CPU30気象変動予測部36は、所定時間内に気象変動が発生する可能性があると判定した場合S320のY、気象変動の発生予測位置を計算し、気象変動の種類や発生予測位置の情報を含む警告情報を生成しS322、時刻tにおける解析処理を終了する。なお、この警告情報に、気象変動が発生する可能性確率がどの程度であるかの情報を含めてもよい。図20は、気象変動の1つである集中豪雨の発生過程と気圧分布及び気圧傾度分布との関係を概念的に示す図である。図20Aは、局所的な低気圧の発生前の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、例えば、ノードN1~N9の気圧はほぼ同じであり、気圧傾度もほぼ0になっている。図20Bは、図26A,図26B又は図26Cの発達期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、局所的な低気圧が発生することで、ノードN5とN8の間のN8に近い位置を中心とする気圧の低い部分A1と各ノードから低気圧の中心に向かう小さめの気圧傾度が観測される。図20Cは、図26D又は図26Eの成熟期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、低気圧の中心がノードN5とN8の間のN5に近い位置に移動するとともに、気圧がかなり低い部分A2と各ノードから低気圧の中心に向かう大きな気圧傾度が観測される。図20Dは、図26Fの減衰期の気圧分布及び気圧傾度分布の一例であり、低気圧が消滅し、ノードN1~N9の気圧圧差と気圧傾度が小さくなる。処理部CPU30気象変動予測部36は、例えば、図20Aのような気圧分布と気圧傾度分布が観測されている状態から、図20Bのような気圧分布と気圧傾度分布が観測されるようになると、所定時間以内に集中豪雨が発生すると判定することができる。また、処理部CPU30気象変動予測部36は、各ノードの気圧傾度ベクトルの向きや気圧の低い部分の時間変化から低気圧の移動経路を算出することで、気象変動の発生位置や発生時間を予測することができる。以上に説明したように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、特定地域の地理に応じた最適な密度で分散配置された複数の気象計測装置2の各々が計測した気象データを処理することで、特定地域において気圧の変化に起因して発生する局所的な気象変動の予測等に利用可能な有益な情報を効率的に提供することができる。特に、特定地域の気圧傾度を気象計測装置の配置密度の指標とすることで、最適な配置密度を計算で求めることができる。また、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、特定地域における気圧分布を時系列の画像リアルタイムに変化する画像として可視化して提供するので、この画像を監視することでリアルタイムに変化する気圧の状況を容易に把握することができ、気象変動の予測等に有効利用することができる。また、一般的な気圧計は高価であるため、多数の気圧計を配置することは現実的でないのに対して、本実施形態では、気圧センサー10を半導体の製造技術を用いて安価で提供することができるので、多数の気象計測装置2を分散配置することができる。さらに、気圧センサー10をPaオーダーの高分解能な周波数変化型の気圧センサーとすることで、ダウンバーストなどの局所的な気象変動の発生前のわずかな気圧変化を的確に捉えることが可能になる。本実施形態の気象変動予測情報提供システムを用いることで、例えば、積乱雲の発達期の初期段階である図26Aの段階で局所的な低気圧の発生を捉えることができるので、集中豪雨等の気象変動が発生するまでに従来よりも時間的余裕をもって警告情報を発信できる可能性がある。5.適用例本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、様々な用途に適用することができる。例えば、都市部などの集中豪雨が起こりやすい地域に多数の気象計測装置を分散配置し、集中豪雨の予測に利用することができる。集中豪雨が発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、気圧分布や気圧傾度分布を監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。低気圧の発生を捉えた場合、その後の気圧分布や気圧傾度分布の時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等を解析することで、集中豪雨の発生の有無、発生位置、発生時間等を予測することができる。これにより、集中豪雨が発生する前に発生が予測される地域に警報を流すことができる。同様に、例えば、山岳地帯などの天気が変わりやすい地域に複数の気象計測装置を分散配置し、集中豪雨や雷雨などの予測に利用することができる。また、例えば、飛行場において、滑走路の着陸位置付近に発生するダウンバーストの予測に利用することができる。具体的には、滑走路の着陸位置を含む領域に多数の気象計測装置を分散配置し、着陸位置及びその周辺の気圧を計算する。ダウンバーストが発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、着陸位置およびその周辺の気圧の大きさを監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。着陸位置付近に低気圧が発生すれば、その後の着陸位置およびその周辺の気圧の時間変化を記録する。そして、上昇気流から下降気流に変わることでダウンバーストが発生するので、着陸位置付近の気圧が上昇するかあるいは不安定になれば、短時間後にダウンバーストが発生すると予測することができる。これにより、着陸体勢の飛行機があれば着陸の回避を指示することができる。6.変形例本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。[変形例1]観測メッシュの各区画は矩形でなくてもよく、例えば、図21に示すように、6つのノードによって1つの六角形状の区画が形成されるように複数の気象計測装置2白抜きの丸で表示を分散配置してもよい。この場合、処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、図22Aに示すように、ノードNiとノードNiに隣接する3つのノードNA,NB,NCとの間の気圧傾度ベクトルgA,gB,gCを計算し、図22Bに示すように、gAgBgCgA,gB,gCのベクトル和によりノードNiの気圧傾度ベクトルgiを計算するようにしてもよい。[変形例2]特定地域内の気象計測装置2の配置密度は一定でなくてもよく、例えば図23に示すように、気象計測装置2白抜きの丸で表示の配置密度を変えてもよい。例えば、地形や建物の配置などから、気象変動が発生し易い場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置2の配置密度を高くし、逆に、気象変動が発生しにくい場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置2の配置密度を低くするようにしてもよい。あるいは、気圧傾度の大きさに応じて気象計測装置2の配置密度を高くするようにしてもよい。気象変動が発生し易い場所ほどより観測メッシュを細かくすることで、予測精度を高めることができる。逆に、気象変動が発生しにくい場所は、観測メッシュを多少粗くすることで、必要十分な予測精度を確保しながらコストを削減することができる。[変形例3]気象計測装置2を3次元状に配置することで、3次元の観測メッシュを形成するようにしてもよい。例えば、図24に示すように、ビルの屋上や側面、地上等に気象計測装置2白抜きの丸で表示を配置することで、3次元の領域に観測メッシュを形成することができる。このようにすれば、高さ方向の気圧の変化の情報も得られるので、気象変動の予測精度を高めることができる。なお、10m高くなる毎に気圧が約1hPa下がるので、3次元の観測メッシュを形成する場合は、気象計測装置2の設置高度に応じて気圧や気圧傾度を補正計算することが望ましい。[変形例4]処理部CPU30気象変動予測情報生成部34は、気圧傾度の分布データに代えて、又は気圧傾度の分布データとともに、風の分布データを生成するようにしてもよい。図25に示すように、地上や海上付近の風の向きや強さは、気圧傾度力、摩擦力、コリオリの力から求めることができる。摩擦力は、風の向きと反対向きに加わる。コリオリの力は、北半球では風の向きに直角右向きに働き、南半球では風の向きに直角左向きに働く。なお、気圧傾度力Fは、気圧傾度をG、空気塊の質量をm、空気塊の密度をρとすると、次式12で計算される。風の分布データを画像に変換してモニターに表示すれば、例えば、突風などが直感的に分かり易くなる。[その他の変形例]複数の気象計測装置2を規則正しい観測メッシュが形成されるように配置できない場合、データ処理装置4気象変動予測情報生成部34は、特定地域の地図情報に仮想の観測メッシュをマッピングし、各気象計測装置2から取得した気象データと各気象計測装置2の位置情報に基づいて、仮想の観測メッシュの各ノードの気象データを補完計算し、仮想の観測メッシュ上の気象変動予測情報を生成するようにしてもよい。また、本実施形態では、各気象計測装置2は固定して設置されているが、少なくとも一部の気象計測装置2を移動体に設置するようにしてもよい。例えば、歩行者等が気象計測装置2を携帯してもよいし、車両等に気象計測装置2を搭載してもよい。その場合、例えば、気象計測装置2にGPSGlobalPositioningSystemを搭載しておき、気象計測装置2が、気象データとともに位置情報を送信し、データ処理装置4が位置情報と対応づけて気象データを取得記憶するようにすればよい。このようにすれば、より細かい観測メッシュを形成することができ、気圧や気圧傾度の計算精度を高めることができる。本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。"