JP2003302479A - 熱帯性低気圧風速予測方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 人間の経験又は判断によることなく、正確
に、特定各地点の地域特性を考慮に入れて、熱帯性低気
圧の風速を予測する方法および装置を提供する。 【解決手段】 まず、一般に提供されている熱帯性低気
圧特性予測情報を取得し（ステップＳ１）、補間法など
により、１時間毎の熱帯性低気圧特性予測情報を算出す
る（Ｓ２）。次いで、類似熱帯性低気圧を抽出し（Ｓ
３）、相関係数の小さい順に５個の熱帯性低気圧を選定
する（Ｓ５）。次に、該５個の熱帯性低気圧に関し、風
速予測地点の風速をデータベースから読みだし（Ｓ
６）、続いて今回の熱帯性低気圧および過去の類似熱帯
性低気圧の前記風速予測地点におけるモデル風速値を算
出する（Ｓ７）。次に、該風速予測地点における風速の
補正値を算出し（Ｓ８）、今回の熱帯性低気圧の予測風
速Ｖ’を算出する（Ｓ９）。また、予測風向きを算出す
る（Ｓ１０）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は熱帯性低気圧風速予
測方法および装置に関し、熱帯性低気圧が通過する各地
の風速を、予め与えられた数時間後の熱帯性低気圧の特
性（位置、中心気圧、進行速度等）から、人間の判断に
よらずに予測することのできる熱帯性低気圧風速予測方
法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】熱帯性低気圧は地球の赤道を中心とした
地帯で発生し、場合によっては、その周辺地域に多大な
被害を引き起こしている。従来は、気象情報を放送する
テレビやラジオなどへの情報提供元などで予測された数
時間後の熱帯性低気圧中心位置、中心気圧、進行速度、
方向、強風圏や暴風圏から、各地域の熱帯性低気圧によ
る風速などを、過去の熱帯性低気圧の経験を参考にして
求め、建築物の補強をする等の対策を実施していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、人間が過去に
経験した熱帯性低気圧と現在接近している熱帯性低気圧
との特性の異同を分析し、該熱帯性低気圧の風速などを
予測するのは難しいという問題があった。また、従来の
熱帯性低気圧による風速の予測は、予測者の経験に大き
く依存しており、未経験者の予測は極めて困難である。
また、人間の経験による風速の予測は必ずしも正確でな
いという問題もあった。

【０００４】本発明は、前記した従来技術の問題点に鑑
みてなされたものであり、その目的は、人間の経験ある
いは判断によることなく、正確に、特定各地点の地域特
性を考慮に入れて、熱帯性低気圧の風速を予測する熱帯
性低気圧風速予測方法および装置を提供することにあ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】前記した目的を達成する
ために、本発明は、熱帯性低気圧に起因するある地点の
風速を予測する熱帯性低気圧風速予測方法において、ｔ
（ｔ＞０）時間後の該熱帯性低気圧特性（中心位置、中
心気圧、進行方向、進行速度など）の予測値を用い、該
特性を基に過去の類似熱帯性低気圧を選択し、前記ある
地点の過去の類似熱帯性低気圧に起因する実績風速値
に、該熱帯性低気圧および過去の類似熱帯性低気圧の特
性を利用して求めた該ある地点におけるモデル風速値を
基に算出した風速の補正値を適用して、該ある地点の該
熱帯性低気圧に起因する予測風速を求めるようにした点
に第１の特徴がある。

【０００６】また、本発明は、熱帯性低気圧特性予測情
報を受信する通信装置と、該通信装置によって受信され
た熱帯性低気圧特性予測情報を補間演算する手段と、該
補間演算で求められた熱帯性低気圧特性予測情報と過去
の熱帯性低気圧のデータを記憶する手段と、過去の類似
熱帯性低気圧を選択する手段と、今回の熱帯性低気圧お
よび前記選択された過去の類似熱帯性低気圧の特性値を
基にモデル風速値を演算する手段と、該モデル風速値を
基に、補正値を演算する手段と、前記過去の類似熱帯性
低気圧の時の風速実績値と前記補正値とから今回の熱帯
性低気圧の予測風速を演算する手段とを具備した熱帯性
低気圧風速予測装置を提供する点に第２の特徴がある。

【０００７】前記第１、第２の特徴によれば、過去の類
似熱帯性低気圧の特性を利用して該熱帯性低気圧に起因
する予測風速を求めるようにしているので、人間の経験
あるいは判断によることなく、正確に、熱帯性低気圧の
風速を予測することができるようになる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
を詳細に説明する。図１は、本発明の熱帯性低気圧風速
予測方法が適用される熱帯性低気圧風速・被害予測シス
テムの概略のシステム図である。なお、本発明における
「熱帯性低気圧」なる語は、台風、ハリケーン、サイク
ロンなどを含むものとする。

【０００９】気象情報の提供者である例えば、ウェザー
ニューズ社の熱帯性低気圧の位置などの表示を行う気象
表示装置２と、被害予測などのために風速予測の必要性
のある自治体、保険業者、電力会社など、例えば九州電
力（株）の熱帯性低気圧風速・被害予測装置３とが、Ｌ
ＡＮ４等の通信線により接続される。該熱帯性低気圧風
速・被害予測装置３は、データの仲介を行う熱帯性低気
圧処理装置３ａと風速・被害予測を実施する風速・被害
予測装置３ｂから構成されている。

【００１０】熱帯性低気圧が発生すると、前記気象表示
装置２から、熱帯性低気圧特性予測情報が提供される。
この熱帯性低気圧特性予測情報は、発令時刻（実況情
報）から、１，６，１２，２４，３６，４８，および７
２時間後の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、およ
び中心気圧が提供される。風速・被害予測装置３ｂは、
該熱帯性低気圧特性予測情報をＬＡＮ４を介して受信
し、本発明の熱帯性低気圧風速予測方法に従って熱帯性
低気圧風速の予測を行う。

【００１１】以下に、本発明の熱帯性低気圧風速予測方
法の一実施形態を、図２を参照して説明する。図２は、
前記風速・被害予測装置３ｂの熱帯性低気圧風速予測動
作の概要を示すフローチャートである。

【００１２】ステップＳ１では、前記気象表示装置２か
ら熱帯性低気圧特性予測情報を取得する。例えば、図３
(a)に示されているように、発令時刻（実況情報）か
ら、１，６，１２，２４，３６，４８，および７２時間
後の熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、および中心
気圧を受信する。

【００１３】ステップＳ２では、受信した熱帯性低気圧
特性予測情報を基に、１時間毎の熱帯性低気圧特性予測
情報（熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）、中心気
圧、進行速度、進行方向）を算出する。

【００１４】以下に、図３(b)に示されているような、
２時間後の熱帯性低気圧特性予測情報を算出する方法を
説明する。 (1)熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）の予測 熱帯性低気圧中心位置（緯度、経度）の予測は、線形補
間法を用いて算出する。実況情報時の時刻ｔ_ｎより１時
間後の時刻をｔ_ｎ＋１、ｍ時間後の時刻をｔ_{ｎ ＋ｍ}とす
ると、例えば２時間後の時刻ｔ_ｎ＋２における緯度は、
下記の(1)式により算出される。

【００１５】

【数１】 ここで、lat(t)は、時刻ｔにおける緯度を表す。経度に
ついても、前記(1)式と同様の式により、２時間後の経
度を算出することができる。

【００１６】前記(1)式と同様の線形補間法により、３
時間後、４時間後、５時間後、７時間後、・・・の熱帯性低
気圧中心位置（緯度、経度）が求められる。 (2)熱帯性低気圧中心気圧の予測 熱帯性低気圧中心気圧の予測は、線形補間法およびｋ次
移動平均フィルタを用いて、下記の、の手順のよう
に算出する。

【００１７】線形補間法 実況情報時の時刻ｔ_ｎより１時間後の時刻をｔ_ｎ＋１、
ｍ時間後の時刻をｔ _ｎ＋ｍとすると、２時間後の時刻ｔ
_ｎ＋２における熱帯性低気圧中心気圧は、下記の(2)式
により算出される。

【００１８】

【数２】 ここで、hPa(t)は、時刻ｔにおける熱帯性低気圧中心気
圧を表す。

【００１９】ｋ次移動平均フィルタ ２時間後の時刻をｔ_ｎ＋２とし、該時刻ｔ_ｎ＋２より１
〜（ｋ−１）／２時間前の時刻をｔ
_{ｎ＋２−（ｋ−１）／２}、・・・、ｔ_ｎ＋１ 、１〜（ｋ−
１）／２時間後の時刻をｔ_ｎ＋３、・・・、ｔ
_{ｎ＋２＋（ｋ−１）／２}とすると、２時間後の熱帯性低
気圧中心気圧hPa(t_ｎ＋２)’は、次の(3)により算出す
ることができる。ここで、ｋは奇数である。

【００２０】

【数３】 なお、実況情報より１、２時間前のデータが存在しない
時には、前記(2)式を用いて、該１、２時間前の熱帯性
低気圧中心気圧を算出する。前記と同様にして、３時間
後、４時間後、５時間後、７時間後、・・・の熱帯性低気圧
中心気圧を求める。 (3)熱帯性低気圧進行速度の予測 熱帯性低気圧進行速度の予測は、前記気象表示装置２か
ら取得した熱帯性低気圧特性予測情報から、各予測ポイ
ントの速度を算出し、算出した速度を基に、線形補間法
およびＬ次移動平均フィルタを用いて算出する。

【００２１】熱帯性低気圧進行速度の算出 熱帯性低気圧進行速度は、各予測ポイントの熱帯性低気
圧中心位置より、次のように算出する。例えば、図４に
おいて、熱帯性低気圧特性予測情報としての１時間後の
熱帯性低気圧中心位置をＡ、ｍ時間後の熱帯性低気圧中
心位置をＢ、Ａを通る緯度線とＢを通る子午線の交点を
Ｃ、北極点をＮとする。この球面三角形ＮＡＢに球面三
角法を適用し、ＡＢ間の角距離⌒ＡＢ、および距離Ｒ
を、下記の(4)式,(5)式により求める。

【００２２】

【数４】 Ｒ＝Ｒ_ｅ ×ＡＢ ・・・(5) ここで、⌒は角距離、Ｒ_ｅ は地球半径［ｋｍ］を示
す。

【００２３】前記距離Ｒと移動時間ｔにより、速度spを
次の(6)式により求める。

【００２４】速度sp＝Ｒ／ｔ ・・・(6) 線形補間法 次に、実況情報時の時刻ｔ_ｎより１時間後の時刻をｔ
_ｎ＋１、ｍ時間後の時刻をｔ_ｎ＋ｍとして、２時間後の
時刻ｔ_ｎ＋２における熱帯性低気圧進行速度を、次の
(7)式により算出する。

【００２５】

【数５】 ここで、sp(t)は時刻ｔにおける熱帯性低気圧進行速度
を示す。

【００２６】なお、実況情報より１、２時間前の実績デ
ータを抽出し、データが存在しなければ、(7)式を用い
て、１、２時間前の熱帯性低気圧進行速度を算出する。

【００２７】Ｌ次移動平均フィルタ 次に、２時間後の時刻をｔ_ｎ＋２とし、該時刻ｔ_ｎ＋２
より１〜（Ｌ−１）／２時間前の時刻をｔ
_{ｎ＋２−（Ｌ−１）／２}、・・・、ｔ_ｎ＋１ 、１〜（Ｌ−
１）／２時間後の時刻をｔ_ｎ＋３、・・・、ｔ
_{ｎ＋２＋（Ｌ−１）／２}とすると、２時間後の熱帯性低
気圧進行速度sp(t_ｎ＋２)’は、次の(8)式により算出す
ることができる。ここで、Ｌは奇数である。

【００２８】

【数６】 (4)熱帯性低気圧進行方向の予測 前記の(1)で算出した熱帯性低気圧中心位置より、球面
三角法を使用して、次の(9)式により、熱帯性低気圧の
進行方向を算出する。

【００２９】cos∠ＡＢＣ＝tanＢＣ／tanＡＢ ・・・(9) 前記の計算により、例えば２２５°＜∠ＡＢＣ≦２４
７．５°の時には熱帯性低気圧進行方向は北東、２４
７．５°＜∠ＡＢＣ≦２７０°の時は北北東と予測され
る。

【００３０】以上の(1)〜(4)の処理により、７２時間先
までの１時間毎の予測情報を算出して、前記ステップＳ
２の処理を終了する。

【００３１】次に、図２のステップＳ３に進み、過去の
類似熱帯性低気圧の抽出処理を行う。風速予測を行う進
路予測情報（＝１２時間後の予測情報）の熱帯性低気圧
中心位置（緯度、経度）を基に、緯度、経度各±α°の
範囲にて、過去の熱帯性低気圧実績データをデータベー
スから抽出する。例えば、図５のように、１２時間後の
予測熱帯性低気圧中心位置Ｓから抽出した過去熱帯性低
気圧実績点を、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦとする。ま
た、気象情報の観測地点であるＺを風速予測地点（例え
ば、アメダス地点）とする。

【００３２】図２のステップＳ４では、類似熱帯性低気
圧は、過去に存在したか否かの判断がなされる。この判
断が肯定の場合にはステップＳ５に進み、否定の場合に
はステップＳ１１に進む。

【００３３】ステップＳ５では、前記ステップＳ３で抽
出した過去熱帯性低気圧実績点と今回の熱帯性低気圧の
熱帯性低気圧中心位置、中心気圧、進行速度、進行方向
の差の２乗和の平方根（距離）を算出し、距離の小さい
順に、例えば５個の熱帯性低気圧を選定する。選定する
際、例えば以下の条件を満たす過去の類似熱帯性低気圧
を選定する。 (a)同一熱帯性低気圧が重複しないようにする。（ただ
し，過去の類似熱帯性低気圧が５個以下の熱帯性低気圧
の場合は、この限りではない） (b)風速予測地点Ｚと過去の熱帯性低気圧との距離がｒ
０未満ものは、過去の類似熱帯性低気圧として選定しな
い。この理由は、風速予測地点と過去の熱帯性低気圧と
の距離がｒ０未満のものは、熱帯性低気圧の目に入り誤
差が大きくなる可能性があるからである。 または、前記選定において、過去の熱帯性低気圧と該熱
帯性低気圧との各特性値毎の積をとり、その和が大きい
熱帯性低気圧を類似熱帯性低気圧とする。

【００３４】または、該熱帯性低気圧の中心位置からの
ある距離以内、あるいは該熱帯性低気圧の中心位置を中
心としたある距離を辺とする四角の枠内から類似熱帯性
低気圧をまず選定し、その後前記距離にて選定を行う。

【００３５】ここでは、選定された５個の熱帯性低気圧
を、過去熱帯性低気圧実績点Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦと
する。

【００３６】ステップＳ６では、選定した過去熱帯性低
気圧実績点Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦにおいて風速予測地
点Ｚで観測された風速をデータベースより抽出する。抽
出した風速予測実績風速を、Ｖ_Ａ，Ｖ_Ｃ，Ｖ_Ｄ，Ｖ_Ｅお
よびＶ_Ｆとする。

【００３７】ステップＳ７に進むと、モデル風速値の算
出が行われる。該モデル風速値の算出は、今回の熱帯性
低気圧および選定した類似熱帯性低気圧のそれぞれの熱
帯性低気圧情報を基に、次の(10)、(11)式の静止熱帯性
低気圧モデル式、あるいは(11)式の風速に吹き込み角θ
3（風向き）を作用させ、(12)式,(13)式の進行熱帯性低
気圧モデル式を用いて、方向を持つ風速ベクトルＶ'の
算出が行われる。

【００３８】 Ｖ＝Ｖmax・exp［−｛（lnｒ）^θ１−（lnｒ_０）^θ１｝^２］ ・・・(10) ここで、Ｖmaxは熱帯性低気圧最大風速、ｒは熱帯性低
気圧距離（ｋｍ）、θ _１は距離に対する風速の減衰度分
である。なお、前記熱帯性低気圧最大風速Ｖmaxは、下
記の(11)式で表すことができる。該(11)式中のｐは中心
気圧（hPa)である。

【００３９】 Ｖmax＝ａ_１×（ｐ_１−ｐ）^１／２ ・・・(11) ただし、ｐ_１は気圧を示す定数でａ_１は比例定数であ
る。

【００４０】熱帯性低気圧距離ｒがｒ_０ｋｍ以下の場合
の進行熱帯性低気圧モデル式は(12)式、熱帯性低気圧距
離ｒがｒ_０ｋｍ以上の場合の進行熱帯性低気圧モデル式
は(13)式で表される。

【００４１】 Ｖ'＝Ｓi・θ_２・ｒ^２／ｒ_０ ^２・Ｓv・exp［−｛π／（１０・ｒ_０）・ｒ｝］ ・・・(12) Ｖ'＝Ｓi・θ_２・Ｓv・exp［−｛π／（１０・ｒ_０）・ｒ｝］ ・・・(13) ここで、Ｓvは熱帯性低気圧進行速度（ｍ／ｓ）、ｒは
熱帯性低気圧距離（ｋｍ）、Ｓiは熱帯性低気圧位置と
観測地点の位置による影響率、θ_２は進行速度の反映度
合いを示す変数である。なお、θ_２・Ｓv・exp（−π／
１０・ｒ_０）は、進行速度の影響を示す宮崎の式であ
り、例えば、平成８年度「各種気象情報による台風風速
予測に関する研究」の論文に示されている。

【００４２】まず、上記(10)、(13)および(14)式のいず
れかにて算出した今回の熱帯性低気圧の風速予測地点Ｚ
におけるモデル風速値Ｖを求める。続いて、過去の類似
熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦにおける熱帯性低
気圧中心気圧、風速予測地点Ｚと熱帯性低気圧中心位置
との距離ｒ等を上記(10)、(13)または(14)式に当てはめ
て、過去の類似熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，ＥおよびＦに
おける風速予測地点のモデル風速値Ｖａ，Ｖｃ，Ｖｄ，
ＶｅおよびＶｆを求める。

【００４３】次に、図２のステップＳ８に進み、風速の
補正値を算出する。風速予測地点Ｚにおける風速の補正
値、すなわち、１２時間後の予測情報と過去の類似熱帯
性低気圧との、中心気圧などの各変数の相違による風速
の補正値は、前記１２時間後の予測情報のモデル風速値
Ｖと前記過去の熱帯性低気圧のモデル風速値Ｖａ，Ｖ
ｃ，Ｖｄ，ＶｅおよびＶｆから、次のように算出する。

【００４４】 過去の熱帯性低気圧Ａに関する補正値σａ＝Ｖ−Ｖａ 過去の熱帯性低気圧Ｃに関する補正値σｃ＝Ｖ−Ｖｃ 過去の熱帯性低気圧Ｄに関する補正値σｄ＝Ｖ−Ｖｄ 過去の熱帯性低気圧Ｅに関する補正値σｅ＝Ｖ−Ｖｅ 過去の熱帯性低気圧Ｆに関する補正値σｆ＝Ｖ−Ｖｆ 次に、ステップＳ９に進んで、風速予測地点Ｚにおける
予測風速を算出する。１２時間後の風速予測地点Ｚにお
ける予測風速Ｖ’_Ａ，Ｖ’_Ｃ，Ｖ’_Ｄ，Ｖ’_Ｅおよび
Ｖ’_Ｆは、過去の類似熱帯性低気圧Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅおよ
びＦの風速予測地点Ｚにおける実績風速値Ｖ_Ａ，Ｖ_Ｃ，
Ｖ_Ｄ，Ｖ_ＥおよびＶ_Ｆと、前記補正値σａ，σｃ，σ
ｄ，σｅおよびσｆから次のように算出する。

【００４５】 Ｖ’_Ａ ＝Ｖ_Ａ ＋σａ Ｖ’_Ｃ ＝Ｖ_Ｃ ＋σｃ Ｖ’_Ｄ ＝Ｖ_Ｄ ＋σｄ Ｖ’_Ｅ ＝Ｖ_Ｅ ＋σｅ Ｖ’_Ｆ ＝Ｖ_Ｆ ＋ σｆ 次いで、これらの平均を取って１２時間後の風速予測地
点Ｚにおける予測風速Ｖ’とする。

【００４６】 Ｖ’＝（Ｖ’_Ａ＋Ｖ’_Ｃ＋Ｖ’_Ｄ＋Ｖ’_Ｅ＋Ｖ’_Ｆ）／
５ 次に、図２のステップＳ１０に進んで、予測風向きを算
出する。すなわち、図６に示されているように、まず、
風速予測地点Ｚにおける熱帯性低気圧の接線方向の風向
きを算出する。次に、該算出した風向きを、吹き込み角
θ_３だけ傾けた風向きを予測風向きとする。

【００４７】次に、図２のステップＳ４の判断が否定の
時、すなわち類似熱帯性低気圧が過去に全くなかった時
の動作を説明する。ステップＳ１１では、前記(10)式を
用いて、風速を予測する地点Ｚにおける１２時間後のモ
デル風速値Ｖを算出する。また、ステップＳ１２で、前
記のようにして、予測風向きＧを求める。

【００４８】次に、ステップＳ１３で、１２時間後の予
測情報の予測風速を、前記モデル風速値Ｖと予測風向き
Ｇを用いて、次の式から算出する。

【００４９】 １２時間後の予測情報の予測風速＝Ｖ×Ｘ（Ｇ） ここで、Ｘ（Ｇ）は、風向きＧにおける風向き係数であ
る。次に、ステップＳ１４で、現在の熱帯性低気圧特性
情報（図５の熱帯性低気圧現在位置の熱帯性低気圧特
性）を過去の熱帯性低気圧として蓄積する。これによ
り、過去の熱帯性低気圧の個数を増やし、類似熱帯性低
気圧の選択自由度を多くする。

【００５０】なお、前記の説明では、風速予測地点の予
測風速を求めるものであったが、本発明を適用すれば、
任意の地点の熱帯性低気圧の風速を求めることができる
ようになることは明らかである。

【００５１】次に、本発明の風速・被害予測装置３ｂ
（図１参照）の本発明に関する機能のブロック図を、図
７に示す。前記ＬＡＮ４等の通信線を通って熱帯性低気
圧特性予測情報が送られて来ると、通信装置１１はこれ
を受信する。受信した情報は記憶部１２に記憶される。
熱帯性低気圧特性予測情報演算部１３は、該熱帯性低気
圧特性予測情報を基に、一時間毎の熱帯性低気圧特性予
測情報を算出し、該記憶部１２に格納する。該記憶部１
２に、過去の熱帯性低気圧の特性（経路、各地点の中心
気圧、風速など）等のデータが記憶されているとする
と、類似熱帯性低気圧選択部１４は、今回の熱帯性低気
圧の例えば１２時間後の予測中心位置に関し、その近い
位置の過去のある時刻の熱帯性低気圧を類似熱帯性低気
圧として複数個選択する。モデル風速値演算部１５は、
今回の熱帯性低気圧および類似熱帯性低気圧の特性値を
基に、ある地点（例えば、風速予測地点）における今回
の熱帯性低気圧および類似熱帯性低気圧のモデル風速値
Ｖ，Ｖａ，Ｖｃ，・・・，Ｖｆを算出する。補正値演算部
１６は、該モデル風速値を基に、該類似熱帯性低気圧の
風速補正値σａ，σｃ，・・・，σｆを算出する。次に、
予測風速演算部１７は、前記記憶部１２に記憶されてい
る前記ある地点における類似熱帯性低気圧の実績風速値
Ｖ_Ａ，Ｖ_Ｃ，Ｖ_Ｄ，Ｖ_ＥおよびＶ_Ｆ を、前記風速補正
値σａ，σｃ，・・・，σｆで補正し、これらの平均を取
って、予測風速Ｖ’を求める。その後、通信機１１で受
信した現在の熱帯性低気圧特性情報（図５の熱帯性低気
圧現在位置の熱帯性低気圧特性）を過去の熱帯性低気圧
の特性（経路、各地点の中心気圧など）として前記記憶
部１２に蓄積する。これにより、自動的に過去の熱帯性
低気圧の数が多くなり、類似熱帯性低気圧の選択自由度
が増加する。

【００５２】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、人間の経験あるいは判断によることなく、正
確に、特定各地点の地域特性を考慮に入れて、熱帯性低
気圧の風速を予測することができるようになる。また、
このため、熱帯性低気圧の風速予測の未経験者あるいは
経験の浅い者でも、容易に、熱帯性低気圧の風速予測を
することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明が適用されるシステム例を示す図であ
る。

【図２】 本発明の一実施形態のフローチャートであ
る。

【図３】 提供される熱帯性低気圧特性予測情報と補間
後の熱帯性低気圧特性予測情報を示す図である。

【図４】 熱帯性低気圧速度算出の説明図である。

【図５】 熱帯性低気圧風速算出の説明図である。

【図６】 予測風向き算出の説明図である。

【図７】 本発明の一実施形態の機能ブロック図であ
る。

【符号の説明】

２・・・気象表示装置、３・・・熱帯性低気圧風速・被害予測
装置、３ａ・・・熱帯性低気圧処理装置、３ｂ・・・風速・被
害予測装置、４・・・ＬＡＮ、１１・・・通信装置、１２・・・
記憶部、１３・・・熱帯性低気圧特性予測情報演算部、１
４・・・類似熱帯性低気圧選択部、１５・・・モデル風速値演
算部、１６・・・補正値演算部、予測風速演算部。

フロントページの続き (72)発明者 東 誠二 福岡県福岡市中央区渡辺通２丁目１番82号 九州電力株式会社内 (72)発明者 進 康弘 福岡県福岡市南区清水４丁目19番18号 株 式会社キューキ内 (72)発明者 鳥飼 孝幸 福岡県福岡市南区清水４丁目19番18号 株 式会社キューキ内

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 熱帯性低気圧に起因するある地点の風速
   を予測する熱帯性低気圧風速予測方法において、 ｔ（ｔ＞０）時間後の該熱帯性低気圧の特性予測値を利
   用して、過去の類似熱帯性低気圧を選択し、前記ある地
   点の過去の類似熱帯性低気圧に起因する実績風速値に、
   該熱帯性低気圧および過去の類似熱帯性低気圧の特性を
   利用して求めた該ある地点におけるモデル風速値を基に
   算出した風速の補正値を適用して、該ある地点の該熱帯
   性低気圧に起因する予測風速を求めるようにしたことを
   特徴とする熱帯性低気圧風速予測方法。
2. 【請求項２】 前記ｔ時間後の熱帯性低気圧の特性は、
   提供された複数の特定時間後の熱帯性低気圧特性予測情
   報を補間して求めることを特徴とする請求項１に記載の
   熱帯性低気圧風速予測方法。
3. 【請求項３】 前記熱帯性低気圧および過去の類似熱帯
   性低気圧の特性は、熱帯性低気圧の中心位置（緯度、経
   度）、中心気圧、進行速度、進行方向の少なくとも１つ
   を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の熱帯
   性低気圧風速予測方法。
4. 【請求項４】 前記過去の類似熱帯性低気圧は、過去の
   熱帯性低気圧から、該過去の熱帯性低気圧の実績点と今
   回の熱帯性低気圧との距離の小さい順に抽出することを
   特徴とする請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速
   予測方法。
5. 【請求項５】 過去の熱帯性低気圧と今回の熱帯性低気
   圧との各特性の差を自乗した和が小さい熱帯性低気圧を
   前記過去の類似熱帯性低気圧とする、または過去の熱帯
   性低気圧と今回の熱帯性低気圧との各特性毎の積を取り
   その和が大きい熱帯性低気圧を前記過去の類似熱帯性低
   気圧とすることを特徴とする請求項１または２に記載の
   熱帯性低気圧風速予測方法。
6. 【請求項６】 今回の熱帯性低気圧の中心位置からのあ
   る距離以内の枠あるいは該今回の熱帯性低気圧の中心位
   置を中心としたある距離を辺とする四角の枠を設定し、
   その後前記請求項５の方法にて該枠内から前記過去の類
   似熱帯性低気圧の選定を行うことを特徴とする請求項１
   または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
7. 【請求項７】 前記過去の類似熱帯性低気圧の抽出にお
   いて、同一の過去の類似熱帯性低気圧からの実績として
   蓄積されている熱帯性低気圧特性情報を重複して選択し
   ないようにすることを特徴とする請求項４，５または６
   に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
8. 【請求項８】 前記モデル風速値は、熱帯性低気圧モデ
   ル式を用いて算出され、該熱帯性低気圧モデル式は、熱
   帯性低気圧の中心位置、熱帯性低気圧中心位置との距
   離、最大風速、最大風速半径、および中心気圧の少なく
   とも１つをパラメータとして形成されることを特徴とす
   る請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方
   法。
9. 【請求項９】 前記モデル風速値は、下記の(1)式の静
   止熱帯性低気圧モデル式、あるいは(1)式の風速に吹き
   込み角θ3（風向き）を作用させ、あるいは(2)式、(3)
   式の進行熱帯性低気圧モデル式を用いて方向をもつ風速
   ベクトルＶ’が算出されることを特徴とする請求項１ま
   たは２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。 Ｖ＝Ｖmax・exp［−｛（lnｒ）^θ１−（lnｒ_０）^θ１｝^２］ ・・・(1) Ｖ'＝Ｓi・θ2・（ｒ^２／ｒ_０ ^２）・Ｓv・exp［−｛π・ｒ／（１０・ｒ_０） ｝］ ・・・(2) （ただし、熱帯性低気圧距離ｒがｒ_０ｋｍ以下の場合） Ｖ'＝Ｓi・θ2・Ｓv・exp［−｛π・ｒ／（１０・ｒ_０）｝］ ・・・(3) （ただ し、熱帯性低気圧距離ｒがｒ_０ｋｍ以上の場合） ここで、Ｖmaxは熱帯性低気圧最大風速、ｒは熱帯性低
   気圧距離（ｋｍ）、ｒ _０は最大風速半径（ｋｍ）、Ｓv
   は熱帯性低気圧進行速度（ｍ／ｓ）、Ｓiは熱帯性低気
   圧位置と観測地点との方向（角度）の位置による影響
   率、θ1は距離に対する風速の減衰度分、θ2は進行速度
   の反映度合いを示す変数である。
10. 【請求項１０】 前記ある地点の熱帯性低気圧に起因す
    る予測風速を、前記の複数の過去の類似熱帯性低気圧毎
    で求めた予測風速を平均、または請求項５の類似を示す
    数値を基に加重平均して求められることを特徴とする請
    求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方法。
11. 【請求項１１】 さらに、前記ある地点における熱帯性
    低気圧の接線方向を求め、該接線方向に、吹き込み角を
    加えた方向を予測風向きとするようにしたことを特徴と
    する請求項１または２に記載の熱帯性低気圧風速予測方
    法。
12. 【請求項１２】 前記過去の類似熱帯性低気圧が存在し
    ない時には、前記熱帯性低気圧の特性を利用して求めた
    前記地点におけるモデル風速値と、予測風向きを基に、
    前記ある地点の該熱帯性低気圧に起因する予測風速を求
    めるようにしたことを特徴とする請求項１または２に記
    載の熱帯性低気圧風速予測方法。
13. 【請求項１３】 今回の熱帯性低気圧による風速予測
    後、または今回の熱帯性低気圧の通過後に、今回の熱帯
    性低気圧を過去の熱帯性低気圧として蓄積する学習機能
    を有するようにしたことを特徴とする請求項１に記載の
    熱帯性低気圧風速予測方法。
14. 【請求項１４】 熱帯性低気圧に起因するある地点の風
    速を予測する熱帯性低気圧風速予測装置において、 熱帯性低気圧特性予測情報を受信する通信装置と、 該通信装置によって受信された熱帯性低気圧特性予測情
    報を補間演算する手段と、 該補間演算で求められた熱帯性低気圧特性予測情報と過
    去の熱帯性低気圧のデータを記憶する手段と、 過去の類似熱帯性低気圧を選択する手段と、 今回の熱帯性低気圧および前記選択された過去の類似熱
    帯性低気圧の特性値を基にモデル風速値を演算する手段
    と、 該モデル風速値を基に、補正値を演算する手段と、 前記過去の類似熱帯性低気圧の時の風速実績値と前記補
    正値とから今回の熱帯性低気圧の予測風速を演算する手
    段とを具備したことを特徴とする熱帯性低気圧風速予測
    装置。
15. 【請求項１５】 前記過去の熱帯性低気圧のデータを記
    憶する手段の記憶領域に、請求項５の今回の熱帯性低気
    圧を追加して記憶することを特徴とする請求項１４記載
    の熱帯性低気圧風速予測装置。