降水位置の全体を示す降水領域と、降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の降水領域位置を特定し、前記降水領域内において、該降水領域より小さい水平規模を示す局地的降水領域と、局地的降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の局地的降水領域位置を特定し、所定時間経過後の降水領域と局地的降水領域とを合成することを特徴とする降水予測方法。前記降水領域及び局地的降水領域は、気象レーダーにて観測された降水量分布であることを特徴とする請求項1に記載の降水予測方法。前記降水量分布のデータをウェーブレット変換することにより、降水量分布のデータにおいて前記降水領域から局地的降水領域を抽出することを特徴とする請求項2に記載の降水予測方法。前記気象レーダーにて観測された降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータと、前記降水領域及び局地的降水領域が移動する経路に所定の間隔で分散配置された雨量計で観測された雨量とを用い、降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータを、雨量計により観測された雨量に基づいて補正することを特徴とする請求項2または請求項3の降水予測方法。運動学的手法としての前記請求項1~4のいずれか1項に記載の降水予測方法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tと、前記物理的手法による予測降水量R2tに対する運動学的手法による予測降水量R1tのt時間後の重み関数Ct1≧Ct≧0とに基づいて、下記の数1によりt時間後の予測降水量Rtを求めると共に、前記重み関数Ctとして、少なくとも地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tとの重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ctを用意し、これらの用意された重み関数Ctを選択して用いることを特徴とする降水予測方法。数1Rt=Ct×R1t1-Ct×R2t前記降水領域及び/又は局地的降水領域の降水強度の時間変化から、その降水領域及び/又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水強度を予測することを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の降水予測方法。前記降水領域及び/又は局地的降水領域の移動ベクトルの時間変化から、その降水領域及び/又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測することを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の降水予測方法。降水領域200には、局地的に強い雨量を示す部分強降水領域200Aがある。従来の降水予測方法は、降水領域200と強降水領域200Aとを一つのまとまりとして予測降水領域202を作成していた。これにより、所定時間経過後は、強降水領域200Aは、降水領域200の移動ベクトルMに基づいて移動すると予測される。しかしながら、降水領域200の移動ベクトルMと強降水領域200Aの移動ベクトルとは必ずしも一致しない。このため、予測した強降水領域200Aの位置は、実際の位置とは異なる場合があり、強降水領域200Aの予測位置の精度が充分でないという問題があった。そこで、本発明においては、かかる事情に鑑みて、例えば局地的に強い雨量を示すような、局地的降水領域の位置予測を高精度に行うことができる降水予測方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の降水予測方法は、降水位置の全体を示す降水領域と、降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の降水領域位置を特定し、前記降水領域内において、該降水領域より小さい水平規模を示す局地的降水領域と、局地的降水領域の移動ベクトルとに基づいて、所定時間経過後の局地的降水領域位置を特定し、所定時間経過後の降水領域と局地的降水領域とを合成するものである。上記の方法によれば、降水領域の移動の予測と、局地的降水領域の移動の予測とを個別に行うことができるため、予測した局地的降水領域の位置は、実際の局地的降水領域の位置と一致したものとなる。また、前記構成において、前記降水領域及び局地的降水領域は、気象レーダーにて観測された降水量分布とすることができる。これにより、短い時間間隔で降水領域及び局地的降水領域の移動を観測することができる。前記構成において、前記降水量分布のデータをウェーブレット変換することにより、降水量分布のデータにおいて前記降水領域から局地的降水領域を抽出することができる。前記構成において、前記気象レーダーにて観測された降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータと、前記降水領域及び局地的降水領域内に所定の間隔で分散配置された雨量計で観測された雨量とを用い、降水領域及び局地的降水領域の降水量分布のデータを、雨量計により観測された雨量に基づいて補正することができる。雨量計による降水量のデータは、気象レーダーから得られる降水量のデータよりも、より実際の降水量に近いものとなる。このため、気象レーダーから得られたデータを雨量計によって取得されるデータに基づいて修正することにより、降水量のデータが実際の降水量に一層近いものとなる。さらに、運動学的手法としての前記本発明の降水予測方法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tと、前記物理的手法による予測降水量R2tに対する運動学的手法による予測降水量R1tのt時間後の重み関数Ct1≧Ct≧0とに基づいて、下記の数1によりt時間後の予測降水量Rtを求めると共に、前記重み関数Ctとして、少なくとも地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tとの重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ctを用意し、これらの用意された重み関数Ctを選択して用いることができる。数1Rt=Ct×R1t1-Ct×R2t降水量の予測は、運動学的手法による方法と、物理学的手法による方法とがある。前記本発明により求めた運動学的手法による予測降水量データと、別途取得した物理学的手法による予測降水量データとを用いて降水量予測を行うと、実際の状況に応じた、より正確な降水量予測を行うことができる。前記降水領域及び/又は局地的降水領域の降水強度の時間変化から、その降水領域及び/又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水強度を予測したり、前記降水領域及び/又は局地的降水領域の移動ベクトルの時間変化から、その降水領域及び/又は局地的降水領域の所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測することができる。これにより、降水領域及び局地的降水領域の移動に伴って、降水量が変化する場合や、移動速度及び移動方向が変化した場合でも、正確に降水量の予測ができ、降水領域や局地的降水領域の位置予測ができる。本発明によれば、降水領域の移動の予測と、局地的な強降水領域の移動の予測とを個別に行うことができるため、予測した局地的な強降水領域の位置は、実際の局地的な強降水領域の位置と一致したものとなって、高精度に局地的な強降水領域の位置予測を行うことができる。以下、図面に基づき、本発明の第1実施形態の降水予測方法について説明する。図1は、本発明の降水予測方法の概略を示す図である。図1aは、特定領域10内において、図示しない気象レーダーにて観測された降水量分布を示す。特定領域10は、気象レーダーによる観測対象となる領域であり、例えば日本全体や一部の地方など適宜設定することができる。気象レーダーは、日本各地に設置されており、アンテナを回転させながら電波マイクロ波を発射して、半径数十から数百kmの範囲内に存在する雨や雪などを観測するものである。この気象レーダーにより、特定領域10の降水量のデータを約1分から5分間隔で得ることができる。なお、降水とは雨や雪や雹などの総称であるが、以後の説明では雨の例について説明する。図1aにおいて、20T1は時刻T1において降水位置の全体を示す降水領域を示し、20T2はT1から所定時間経過後の時刻T2の降水領域を示している。すなわち、降水領域20T1、20T2は、時刻T1、T2において、雨が降っている領域全体を示している。また、21aT1、21bT1は時刻T1において、降水領域20内で、降水領域20より小さい水平規模を示す局地的降水領域であり、21aT2、21bT2はT2において、降水領域20内で、降水領域20より小さい水平規模を示す局地的降水領域である。ここでは、局地的降水領域21は、降水領域20において局地的に降水量の多い領域、つまり降水強度が強い領域を示す。なお、水平規模とは、気象現象の大きさを示すスケールである。図1aに示すように、時刻T1からT2にかけて、雨雲の移動に伴い、降水領域20が移動している。この降水領域20の移動に伴って、降水領域20内の局地的降水領域21も移動する。次に、本発明の降水予測方法により、特定領域10において降水領域20及び局地的降水領域21a、21bの移動を予測する方法を説明する。まず、図1aのように、時刻T1において気象レーダーによる降水量分布のデータを取得する。そして、T1におけるデータに対してウェーブレット変換を行うことにより、降水領域20から局地的降水領域21を抽出し、降水領域20全体を示す低周波成分と、局地的降水領域21を示す高周波成分とに分解する。以下において、低周波成分とは降水領域20を意味し、高周波成分とは局地的降水領域21を意味する。ここで、ウェーブレット変換は、小さい波ウェーブレットである基本ウェーブレット関数を拡大縮小や平行移動することにより、与えられた波形を表現する手法である。図2aに示すように、複雑な関数fを、局所成分をスケールsの異なるウェーブレット関数ψのa倍の和で表すことができる。ウェーブレット変換を示す式を以下の数2に示す。これに対して、従来用いられていたフーリエ変換は、図2bに示すように、複雑な波形を持つデータを単純な波形の組み合わせで表現する手法である。フーリエ変換は、周期関数であることが前提であり、関数に不連続な領域があれば、正しく変換されない。また、高周波成分をノイズとして検出してしまう。このため、本発明のように、低周波成分に局所的に高周波成分が存在するような場合は、ウェーブレット変換を行うことが、低周波成分と高周波成分とを適正に分解できるため好ましい。時刻T1と同様に、時刻T2の降水量分布のデータに対しても、ウェーブレット変換を行うことにより、低周波成分及び高周波成分のそれぞれを示す領域に分解することができる。これにより、図1の降水量分布のデータにおいて、図1b1のような降水領域20全体を示す低周波成分と、図1b2のような局地的降水領域21を示す高周波成分とに分解することができる。つまり、降水領域20から局地的降水領域21を抽出することができる。ここで、図1b1の低周波成分を示す領域20T1、20T2は、図1aの降水領域20T1、20T2に対応しており、図1b2の高周波成分を示す領域21aT1、21bT1、21aT2、21bT2は、図1aの局地的降水領域21aT1、21bT1、21aT2、21bT2に対応している。続いて、図1b1の低周波成分及び図1b2の高周波成分のそれぞれにおいて、個別に移動を予測する。各成分の移動予測については、従来と同様の方法を用いることができる。すなわち、低周波成分について、図1b1に示すように、低周波成分を示す降水領域20T1、20T2の移動に基づいて移動ベクトルMLを求める。この移動ベクトルMLに基づいて、さらに所定時間経過後の時刻T3における低周波成分の位置を特定する。図1c1の20T3は、時刻T3における低周波成分の予測位置を示す。また、高周波成分についても同様にして、図1b2に示すように、高周波成分を示す領域21aT1、21aT2、及び21bT1、21bT2の移動に基づいて移動ベクトルMHa、MHbを求める。この移動ベクトルMHa、MHbに基づいて、さらに所定時間経過後の時刻T3における高周波成分の位置を特定する。図1c2の21aT3、21bT3は、時刻T3における高周波成分の予測位置を示す。本実施形態のように高周波成分である局地的降水領域21a、21bが2箇所存在する場合において、前記実施形態のように、局地的降水領域21aと、局地的降水領域21bとを別のグループとして各領域で夫々移動ベクトルMHa、MHbを求めたが、2つの領域21a、21bを1つのグループに纏めて、高周波成分で1つの移動ベクトルを求めてもよい。さらに、図1c1に示す低周波成分と、図1c2に示す高周波成分とを合成することにより、図1dに示すように、時刻T3における降水領域20の位置及び局地的降水領域21a、21bの位置が予測された予測降水量分布を得ることができる。このように、降水量分布のデータを低周波成分と高周波成分とに分解して、各成分における領域の移動ベクトルに基づいて、各成分の位置を予測できるため、予測した高周波成分の位置は、実際の高周波成分の位置と一致したものとなって、高い精度で局地的な強降水位置を予測することができる。これにより、局地的な大雨の領域の移動についての予測が高精度に行うことができる。また、降水量データをウェーブレット変換により低周波成分と高周波成分とに分解するため、精度よく低周波成分と高周波成分に分解することができる。次に、本発明の第2実施形態の降水予測方法について説明する。前記第1実施形態において、降水量分布のデータは、気象レーダーによる観測値から得られた値を用いたが、さらに、雨量計のような降水量計を用いて測定した値により降水量分布のデータの修正を行ってもよい。すなわち、降水領域及び局地的降水領域内に、所定の間隔で雨量計を分散配置し、降水量の観測を行う。これにより、本実施形態では、気象レーダーと降水量計によるデータを得ることができる。そして、雨量計によって観測された降水量によって、気象レーダーの降水量分布のデータを補正する。この補正方法としては、特許第3828316号公報に記載された方法により補正することができる。雨量計による降水量のデータは、気象レーダーから得られる降水量のデータよりも、より実際の降水量に近いものとなる。このため、気象レーダーから得られたデータを雨量計によって取得されるデータに基づいて修正することにより、降水量のデータが実際の降水量に一層近いものとなり、より正確な降水量の測定及び予測ができる。次に、本発明の第3実施形態の降水予測方法について説明する。降水量の予測は、運動学的手法と物理学的手法とがある。運動学的手法は、気象レーダー等による過去及び現在の雨雲の状況から未来の雨域の移動、発達及び衰弱を予測する方法であり、物理学的手法は、大気現象を予測する方程式を時間積分して未来の大気の状態を予測するものである。前記第1及び第2実施形態の降水予測方法は、運動学的手法に相当する。本実施形態では、前記した運動学的手法と物理学的手法とを組み合わせる。運動学的手法と物理学的手法との組み合わせにより、降水量を予測する方法としては、特許第3851641号公報に記載された方法を採用することができる。すなわち、運動学的手法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tと、物理的手法による予測降水量R2tに対する運動学的手法による予測降水量R1tのt時間後の重み関数Ctとに基づいて、次の式よりt時間後の予測降水量Rtを求める。数1Rt=Ct×R1t1-Ct×R2t実際は、運動学的手法による予測の方が実測値に近い場合や、物理的手法による予測の方が実測値に近い場合がある。したがって、重み関数Ctとして、例えば地形要因と風向要因と風速要因とによって、運動学的手法によるt時間後の予測降水量R1tと、物理的手法によるt時間後の予測降水量R2tとの重み付けが異なることに対応させて、異なる重み関数Ctを用意し、これらの用意された重み関数Ctを選択して用いる。これにより、実際の状況に応じた、より正確な降水量予測を行うことができる。前記第1~第3実施形態において、さらに、降水領域20や局地的降水領域21の降水量降水強度の時間変化から、所定時間経過後の降水強度を予測してもよい。例えば、局地的降水領域21の移動に伴って、この領域での降水量が徐々に高くなる場合、その時間変化に基づいて所定時間経過後の局地的降水領域21の降水量を予測することができる。降水領域20についても同様にして、降水量の時間変化から、所定時間経過後の降水領域20の降水量を予測することができる。また、局地的降水領域21や降水領域20の移動に伴って、降水量が増加した場合だけでなく、降水量が減少した場合についても同様に予測することができる。このようにして、降水量の変化についても予測することができるため、降水領域20及び局地的降水領域21の位置変化だけでなく、その領域における降水量の変化についても正確に予測することができる。また、記第1~第3実施形態において、さらに、降水領域20や局地的降水領域21の移動ベクトルの時間変化から、所定時間経過後の降水領域位置及び局地的降水領域位置を予測してもよい。例えば、局地的降水領域21の移動に伴って、移動速度が徐々に速くなったり、向きが変化したりする場合、その時間変化に基づいて所定時間経過後の局地的降水領域21の位置を予測することができる。降水領域20についても同様にして、移動ベクトルの時間変化から、所定時間経過後における降水領域位置を予測することができる。また、局地的降水領域21や降水領域20の移動に伴って、移動速度が減少した場合についても同様に予測することができる。このようにすれば、降水領域20や局地的降水領域21の移動に伴って、移動速度及び移動方向が変化した場合でも、正確に降水領域20や局地的降水領域21の位置予測ができる。以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加え得ることは勿論である。また、本実施例においては、降水として雨の場合における予測方法について説明したが、これに限ることなく、雪などの予測に用いてもよい。領域全体を複数の区域に分けて、それぞれの区域において移動ベクトルを求めてもよい。降水量分布のデータは気象レーダー以外で取得してもよい。また、実施形態では、気象レーダーにより降水領域20と局地的降水領域21とを同時に得たが、降水領域20と局地的降水領域21とを、別々に独立して得られる場合であっても、本発明を適用することができる。