JP2013054005A - Weather variation information providing system, weather variation information providing method, weather variation information providing program and recording medium - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a weather variation information providing system that can visualize and provide information capable of being used for predicting weather variations such as a downburst occurring in facilities where a flying object takes-off and lands in real-time, and further to provide a weather variation information providing method, a weather variation information providing program and a recording medium.SOLUTION: A weather variation information providing system 1 includes: a plurality of atmospheric pressure measuring devices 2 disposed in a dispersed manner in a taking-off/landing region including a target position from/to which a flying object takes-off and lands; and a data processor 4. The data processor 4 includes: an atmospheric pressure data acquiring section 32 for acquiring atmospheric pressure data from individual ones of the plurality of atmospheric pressure measuring devices 2; and a weather variation information generating section 34 for generating information related to local weather variations occurring due to a change in atmospheric pressure on the basis of the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquiring section 32. The weather variation information generating section 34 generates time series image information representing atmospheric pressure distribution in the taking-off/landing region as at least a part of the information related to the weather variations.

Description

本発明は、飛行物体が離着陸する施設における気象変動に関する情報を提供する気象変動情報提供システム、気象変動情報提供方法、気象変動情報提供プログラム及び記録媒体に関する。   The present invention relates to a weather change information providing system, a weather change information providing method, a weather change information providing program, and a recording medium that provide information related to weather change in a facility where a flying object takes off and landing.

アメダス(AMeDAS)とは「Automated Meteorological Data Acquisition System」の略で、「地域気象観測システム」のことを言う。雨、風、雪などの気象状況を時間的、地域的に細かく監視するために、降水量、風向・風速、気温、日照時間の観測を自動的に行い、気象災害の防止・軽減に重要な役割を果たしている。アメダスは1974年11月1日から運用を開始し、現在、降水量を観測する観測所は全国に約1300か所存在する。このうち、約850か所(約21km間隔)では降水量に加えて、風向・風速、気温、日照時間を観測しているほか、雪の多い地方の約290か所では積雪の深さも観測している。   AMeDAS is an abbreviation for “Automated Meteorological Data Acquisition System” and refers to “Regional Meteorological Observation System”. In order to closely monitor the weather conditions such as rain, wind, and snow in terms of time and area, it is important for the prevention and mitigation of weather disasters by automatically observing precipitation, wind direction / wind speed, temperature and sunshine duration. Playing a role. AMeDAS started operation on November 1, 1974, and there are currently about 1300 observation stations nationwide for observing precipitation. Of these, in addition to precipitation, wind direction, wind speed, temperature, and sunshine duration are observed at about 850 locations (about 21 km intervals), and snow depth is also observed at about 290 locations in snowy regions. ing.

気象庁は、全国に網羅した気象観測地点の広範な気象情報或いは人工衛星から送られてくる雲の動き等による広範な地域の気象情報等から天気予報を出している。このような気象庁の天気予報の場合には、観測メッシュが大きく、かつ、時間メッシュも大きく、天気予報から広域な地域の降雨予測は可能であるが、ある限られた地点ないし地域,例えば屋外設置のプラント設備をもつ工場などのごとく極小地域の降雨を予測することは非常に難しい。何となれば、その工場近くの地形等の不特定要因が多いと、天気予報とは全く異なる気象状況,例えば夕立等を降らす場合がしばしば発生するためである。   The Japan Meteorological Agency issues weather forecasts from a wide range of weather information at weather stations covering the whole country or a wide range of weather information such as cloud movements sent from artificial satellites. In the case of such weather forecasts by the Japan Meteorological Agency, the observation mesh is large and the time mesh is large, and it is possible to predict rainfall in a wide area from the weather forecast. It is very difficult to predict rainfall in a very small area such as a factory with a large number of plant facilities. This is because if there are many unspecified factors such as the topography near the factory, a weather situation completely different from the weather forecast, such as a sunset, often occurs.

更に、温度、湿度、雨量等の気候特性に応じて、店舗における販売傾向、野外施設における利用状況が変化する。したがって、これらのビジネスにおいてリアルタイムでその地域の気象情報を取得し、分析することが重要となる。また、利用者にとっても、現地の気候がどのようなものかを知ることは、現地において快適に行動する上で重要である。   Furthermore, sales trends in stores and usage conditions in outdoor facilities change according to climate characteristics such as temperature, humidity, and rainfall. Therefore, it is important to acquire and analyze the weather information of the area in real time in these businesses. It is also important for users to know what the local climate is in order to act comfortably in the local area.

ところで、広範囲な地域にわたる気象情報は気象庁の天気予報等から無料で取得できるが、きめ細かな気象情報や分析結果は専門のサービス業者から取得しなければならず、また高価であった。   By the way, weather information over a wide area can be obtained free of charge from the weather forecast of the Japan Meteorological Agency, but detailed weather information and analysis results have to be obtained from specialized service providers and are expensive.

従来の気象情報収集配信方式は、気象衛星やアメダス、気象レーダー等により比較的範囲の広い気象情報を気象協会等から得ることで、コンテンツ業者が利用者に配信するものである。この場合、入手した気象情報は比較的広範囲な地域を対象としているため、利用者が本当に得たいピンポイントな地区の天気情報等が得られず、利用者のニーズに対応することができないのが現状である。   In the conventional weather information collection and distribution method, a content provider distributes weather information to a user by obtaining weather information of a relatively wide range from a meteorological association or the like using a meteorological satellite, AMeDAS, a weather radar, or the like. In this case, since the obtained weather information covers a relatively wide area, the weather information of the pinpoint area that the user really wants to obtain cannot be obtained and the user's needs cannot be met. Currently.

一般の人々は、気象情報、花粉情報等をテレビ、ラジオ等を通じて、気象庁が設置している「アメダス」等から得ているが、これらの情報はかなり広範囲にわたる一般的な情報であり、必ずしも利用者が期待する特定地域、あるいは地域に密着したきめの細かい情報とは言えなかった。これらの情報を取得するには、上記のような従来通りの方法で実現することも可能ではあるが、新たな観測装置、通信設備の導入には莫大な経費がかかる。また、地域を限定した情報を個々人に配信したい場合や、地震、火山の予知情報等を各家庭に配信したい場合においても、受信装置を各家庭に設置する必要があり、かなりの経費負担を個人に強いることになる。   The general public obtains meteorological information, pollen information, etc. from the “Amedas” etc. established by the Japan Meteorological Agency through TV, radio, etc., but this information is a fairly wide range of general information and is not necessarily used. It could not be said to be detailed information closely related to a specific area or area expected by a person. Although it is possible to acquire such information by the conventional method as described above, the introduction of a new observation device and communication equipment requires enormous costs. In addition, if you want to distribute regional information to individuals, or if you want to distribute earthquake or volcanic prediction information to each home, you need to install a receiving device in each home, and you will have to pay considerable expenses. It will be tough.

特許文献1には、「複数の気象センサー(湿度計,気圧計,日射計,降雨計,風向・風速計等)から収集される現在および過去の気圧データに基づいて当該気圧データの傾向を求めるとともに、この傾向気圧データに基づいて将来の予測時刻の気圧データを予測する傾向抽出手段と、予め定めた極小地域に特有な極小地域気圧データを記憶する極小地域データ記憶手段と、予め過去の気圧データから作成される降雨に関する確信度関数情報を記憶する確信度関数情報記憶手段と、前記傾向抽出手段によって作成される傾向気圧データ,予測気圧データおよび現在気圧データのうち1つ以上の気圧データについて前記極小地域気圧データおよび前記確信度関数情報を用いて各気圧データごとの降雨の確信度を求めるとともに、これら降雨確信度を総合的に判断し、最終的な降雨確信度を求める予測判定手段とを備え、極小地域の降雨を予測することを特徴とする降雨予測装置」が提案されている。   Patent Document 1 states that “the tendency of the atmospheric pressure data is obtained based on current and past atmospheric pressure data collected from a plurality of weather sensors (hygrometer, barometer, solar radiation meter, rain gauge, wind direction / anemometer, etc.). A trend extracting means for predicting atmospheric pressure data at a future predicted time based on the trend atmospheric pressure data, a minimal area data storage means for storing minimal area atmospheric pressure data specific to a predetermined minimal area, and a past atmospheric pressure in advance One or more barometric pressure data out of the trend barometric pressure data, the predicted barometric pressure data, and the current barometric pressure data generated by the trend extracting unit, and the confidence level function information storage unit that stores the confidence level function information related to rainfall generated from the data Using the minimum region atmospheric pressure data and the certainty function information, the reliability of rainfall for each atmospheric pressure data is obtained, and the certainty of rainfall is calculated. If to determine, and a prediction judgment means for obtaining a final rainfall confidence, rainfall prediction apparatus characterized by predicting the precipitation of minimum area "it has been proposed.

特許文献2には、「気象に関する物理量を観測して気圧データを生成する手段(室内温度、屋外温度、室内湿度、屋外湿度、気圧、風速、風向きおよび雨量の少なくとも1つに関するデータを生成する)と、インターネットに接続され、上記気圧データを記憶する気象情報提供用サーバーと、上記気象情報提供用サーバーからインターネットを介して上記気圧データを取り出して所定の処理を行うクライアント(コンピューター)とを有することを特徴とする気象情報処理装置」が提案されている。   Patent Document 2 states that “means for generating atmospheric pressure data by observing physical quantities related to weather (generating data on at least one of indoor temperature, outdoor temperature, indoor humidity, outdoor humidity, atmospheric pressure, wind speed, wind direction, and rainfall)” And a weather information providing server connected to the Internet for storing the atmospheric pressure data, and a client (computer) for extracting the atmospheric pressure data from the weather information providing server via the Internet and performing a predetermined process. Meteorological information processing device characterized by the above has been proposed.

特許文献3には、「互いに離れた地域にある複数の情報端末が通信回線を介してサーバーの情報装置にそれぞれ接続し、これら情報端末同士及び情報端末とサーバーとの間で情報の転送を行うインターネットであって、前記情報端末に気象観測用のセンサー(気圧、温度、湿度、照度、雨量、雲高、風向、風速等を検出する)とタイマーとを接続するとともに、得られた気圧データを時間関数のグラフに表示するグラフ用プログラムを設け、前記サーバーには気圧データを格納する記憶装置と地図データと気圧天気図作成用の気圧プログラムとを設け、前記情報端末からサーバーをインターネット上でアクセスし気圧データを送信し、及び前記いずれかの前記センサーの気圧データを受信しグラフ化して表示し、また前記サーバーでは前記記憶装置に蓄積した気圧データから前記気圧プログラムにより前記地図データを利用した広域の気圧天気図を作成し、前記情報端末ではこれらを受信して表示することを特徴とする気象観測ネットワークシステム」が提案されている。   Patent Document 3 states that “a plurality of information terminals in areas distant from each other are connected to server information devices via communication lines, and information is transferred between these information terminals and between the information terminals and the server. It is the Internet, and a sensor for weather observation (detecting atmospheric pressure, temperature, humidity, illuminance, rainfall, cloud height, wind direction, wind speed, etc.) and a timer are connected to the information terminal, and the obtained atmospheric pressure data is A graph program for displaying a time function graph is provided, and the server is provided with a storage device for storing atmospheric pressure data, map data, and an atmospheric pressure program for creating an atmospheric pressure weather map, and the server is accessed from the information terminal on the Internet. Barometric pressure data is transmitted, and barometric pressure data of any one of the sensors is received and displayed in a graph, and the server stores the memory data. A meteorological observation network system is proposed in which a wide-area atmospheric pressure weather map using the map data is created from the atmospheric pressure data stored in a device using the atmospheric pressure program, and the information terminal receives and displays them. ing.

特許文献4には、「計測した検針値を通信システムを介してセンターに送信する検針装置を設け、前記検針装置に接続され、温度・湿度・気圧・騒音・降雨の有無・降雨量の少なくともいずれか1つの観測データを観測するセンサー装置であって、前記観測データを前記検針値と共に前記センターに送信許容して前記検針装置に記憶させるセンサー装置」が提案されている。   In Patent Document 4, “a meter reading device that transmits a measured meter reading value to a center via a communication system is provided, and is connected to the meter reading device, and at least one of temperature, humidity, atmospheric pressure, noise, presence / absence of rainfall, and rainfall amount. There has been proposed a sensor device for observing such observation data, wherein the observation data is allowed to be transmitted to the center together with the meter reading value and stored in the meter reading device.

特許文献5には、「気象観測できる気象観測端末を積載し気圧データを送信する複数の移動体と、前記気圧データの配信要求と前記気圧データを授受する複数の利用者端末と、前記利用者端末から要求される前記気圧データの検索配信の管理を行うコンテンツサーバーと、前記複数の移動体と前記複数の利用者端末及び前記コンテンツサーバーとを情報接続するインターネットとを備え、前記複数の移動体は車に積載されている各種のセンサーからの情報とGPS受信機からの位置情報及び時間情報を一定の時間周期で携帯電話機を介して前記コンテンツサーバーに送信し、前記コンテンツサーバーは前記複数の移動体より受信した気象情報を、地区ポイント、時間毎に処理蓄積して、前記複数の利用者端末からの問合せに応じて配信し、前記気象観測端末は、気温、気圧、湿度、照度、雨量、雷のいずれかの大気状態を検知しセンサーデータを出力するセンサーであることを特徴とする気象情報収集配信方式」が提案されている。   Patent Document 5 states that “a plurality of mobile objects that are loaded with weather observation terminals capable of observing weather and transmit atmospheric pressure data, a plurality of user terminals that transmit and receive the atmospheric pressure data and the atmospheric pressure data; and the user A plurality of mobile units comprising: a content server that manages search and distribution of the atmospheric pressure data requested from a terminal; and the Internet that connects the plurality of mobile units with the plurality of user terminals and the content server. Transmits information from various sensors loaded in the car and position information and time information from the GPS receiver to the content server via a mobile phone at a fixed time period, and the content server moves the plurality of movements. Meteorological information received from the body is processed and accumulated for each district point and time and distributed in response to inquiries from the plurality of user terminals. Meteorological terminal air temperature, air pressure, humidity, illuminance, rainfall, weather information collection distribution method "is proposed, which is a sensor for outputting the detected sensor data either atmospheric conditions of lightning.

従って、気象情報収集配信方式は、各移動体が走行している各地区ポイントにおける最新の位置データ及び気圧データを送信できるので、ピンポイントな地区の精度の高い天気予報等を多数の利用者に容易に提供することができる。   Therefore, since the weather information collection and distribution method can transmit the latest position data and barometric pressure data at each district point where each mobile object is traveling, highly accurate weather forecasts etc. for pinpoint districts can be sent to many users. Can be provided easily.

特許文献6には、「複数の携帯端末と、これら携帯端末から情報を収集するとともに加工して配信する情報処理センターと、前記携帯端末と前記情報処理センターとの通信を行う通信網とを具備する情報収集・配信システムにおいて、前記携帯端末は、自己の所在位置を特定する位置特定手段と、情報を収集する情報収集手段と、前記位置特定手段の出力および情報収集手段の出力を前記情報処理センターへ送信する送信手段と、前記情報処理センターからの情報を表示する表示手段とを具備し、前記情報処理センターは、入出力情報を管理するサーバーと前記携帯端末からの情報を蓄積管理する情報データベースと、前記携帯端末へ前記情報データベース内の情報を送信する送信手段と、を具備し、前記位置特定手段は、前記携帯端末の現在の所在位置を経度データ、緯度データとして測定し、前記情報収集手段は、気温、湿度、気圧、紫外線強度、花粉濃度等の気象情報を測定する気象情報測定手段であることを特徴とする情報収集・配信システム」が提案されている。よって、特定地域の情報や、きめの細かい情報を提供することができる。   Patent Document 6 includes “a plurality of portable terminals, an information processing center that collects information from these portable terminals, processes and distributes the information, and a communication network that performs communication between the portable terminal and the information processing center. In the information collection / distribution system, the portable terminal is configured to specify a position specifying unit for specifying its own location, an information collecting unit for collecting information, an output of the position specifying unit and an output of the information collecting unit. A transmission means for transmitting to the center; and a display means for displaying information from the information processing center, wherein the information processing center is a server for managing input / output information and information for storing and managing information from the portable terminal A database and transmission means for transmitting the information in the information database to the mobile terminal, and the position specifying means is a current status of the mobile terminal. Is collected as longitude data and latitude data, and the information collecting means is weather information measuring means for measuring weather information such as temperature, humidity, atmospheric pressure, ultraviolet intensity, pollen concentration, etc.・ "Distribution system" has been proposed. Therefore, it is possible to provide specific area information and detailed information.

特許文献7には、「多数の各車両に設置した情報検出手段(車両の速度と位置との情報、車両のワイパー稼動情報、外気温度情報、及び、気圧情報を検出するもの)で検出した情報を、前記多数の各車両から収集し、該収集情報を予め設定した特定地域毎及び/又は情報種類毎に地域情報として整理し、該地域情報を有線、無線、もしくは、特定媒体等を介してユーザーに提供することを特徴とする車両を用いた情報収集整理利用システム」が提案されている。   In Patent Document 7, “information detected by information detection means (information for detecting vehicle speed and position, vehicle wiper operation information, outside air temperature information, and atmospheric pressure information) installed in many vehicles” is disclosed. Are collected from each of the numerous vehicles, and the collected information is organized as regional information for each preset specific region and / or information type, and the regional information is wired, wireless, or via a specific medium, etc. A system for collecting and organizing information using vehicles characterized by being provided to users has been proposed.

従って、車両を用いた情報収集整理利用システムは、道路上等を走行する多数の車両から検出される検出情報を収集し、該収集した総ての情報を分析整理して地域情報(地域的、種類的、時間的な情報に分析整理した情報)とすることによって、リアルタイムで、前記地域情報をユーザーに提供することができる。 また、車両数を多くして情報の収集元を多数することができると共に、多様な情報を検出情報として検出できるので、情報の偏りが少なく、きめの細かい情報を提供できる。   Therefore, the information collection and organization system using vehicles collects detection information detected from a large number of vehicles traveling on roads, etc., analyzes and organizes all the collected information, and obtains regional information (regional, The information can be provided to the user in real time. In addition, the number of vehicles can be increased to increase the number of information collection sources, and various information can be detected as detection information. Therefore, there is little information bias, and detailed information can be provided.

特許文献8には、「GPSにより位置情報を取得する測位手段と、気圧データを測定する測定手段と、前記位置情報、気圧データ及び測定時刻を含む観測情報を外部装置へ送信する送信手段と、前記送信手段が送信した気圧データを記憶する記憶手段を備え、前記測定手段が、温度センサー、湿度センサー及び気圧センサーのうち少なくとも一つを備えてなり、前記測定手段が、所定の時間間隔ごとにまたは連続的に、気圧データを測定し、記憶手段に記憶された前回の気圧データと、測定した気圧データとの間に所定の変化が生じた場合に、前記送信手段が測定した気圧データを含む観測情報を送信することを特徴とする気象情報収集用の情報端末」が提案されている。   In Patent Document 8, “a positioning means for acquiring position information by GPS, a measuring means for measuring atmospheric pressure data, a transmitting means for transmitting observation information including the positional information, atmospheric pressure data and measurement time to an external device, Storage means for storing the atmospheric pressure data transmitted by the transmission means, wherein the measurement means comprises at least one of a temperature sensor, a humidity sensor, and an atmospheric pressure sensor, and the measurement means is arranged at predetermined time intervals. Alternatively, the atmospheric pressure data is continuously measured, and when the predetermined change occurs between the previous atmospheric pressure data stored in the storage means and the measured atmospheric pressure data, the atmospheric pressure data measured by the transmission means is included. An information terminal for collecting meteorological information characterized by transmitting observation information has been proposed.

従って、GPSにより位置情報を取得しているので、任意の位置で、気圧データを迅速かつ容易に取得でき、情報端末が現在位置する狭い範囲の地域の天気を高い精度で予報することができる。   Therefore, since position information is acquired by GPS, atmospheric pressure data can be acquired quickly and easily at an arbitrary position, and weather in a narrow area where the information terminal is currently located can be predicted with high accuracy.

前述したように、無線移動体通信システムにおいて、基地局のセル半径は数100mから数kmの範囲内であり、数kmのセル半径の場合には1つのセルを複数のセクターに分割している場合が多い。つまり、無線移動体通信システムは、アメダスの設置区間よりも狭い地域の気象情報を収集することができる。今後ますます普及すると考えられるGPSを移動携帯端末に搭載すれば、更に詳細な位置決めが可能となる。つまり、各移動携帯端末に気象センサーを搭載し、移動体通信網を利用し、気象センサーの情報を収集すれば、アメダスと比べ非常に狭い範囲の気象情報を短時間の間隔において収集することができ、短時間予報を正確に行うことが可能である。   As described above, in the radio mobile communication system, the cell radius of the base station is in the range of several hundred meters to several kilometers, and in the case of a cell radius of several kilometers, one cell is divided into a plurality of sectors. There are many cases. That is, the wireless mobile communication system can collect weather information in a region narrower than the section where AMeDAS is installed. If GPS, which is expected to become increasingly popular in the future, is mounted on mobile portable terminals, more detailed positioning is possible. In other words, by installing a weather sensor on each mobile terminal, using a mobile communication network and collecting weather sensor information, it is possible to collect weather information in a very narrow range at short intervals compared to AMeDAS. It is possible to make a short-term forecast accurately.

課題としては、移動携帯端末に搭載された気象センサーにより観測された気象情報の信頼性が、アメダスにおいて観測された気象情報に比べて低くなることである。移動携帯端末においては、小型化、低価格化が要求され、高精度、高価格な気象センサーを搭載することが難しい。更に、移動携帯端末が鞄やバックの中にある場合、移動携帯端末が空調の効いた室内に置かれてある場合、移動携帯端末を身に付け体温の影響がある場合等、気象センサーによる観測条件が様々に異なる。高精度、高価格な気象センサーを移動携帯端末に搭載することが今後も難しいと考えられ、気象センサーにより収集された気象情報をいかに高い精度にするか、つまり収集された気象情報のうち、気象予報に不必要な気象情報をいかに効率的に除去するかが重要である。   The problem is that the reliability of the weather information observed by the weather sensor mounted on the mobile portable terminal is lower than the weather information observed at AMeDAS. Mobile mobile terminals are required to be smaller and cheaper, and it is difficult to mount a weather sensor with high accuracy and high price. In addition, when the mobile mobile device is in a bag or bag, when the mobile mobile device is placed in an air-conditioned room, or when the mobile mobile device is worn and affected by body temperature, observation by a weather sensor Conditions vary. It will be difficult to install high-precision and high-priced weather sensors in mobile handsets in the future, and how accurate the weather information collected by weather sensors will be, that is, of the collected weather information, It is important how to effectively remove weather information unnecessary for forecasting.

更に、移動携帯端末において、観測した気象情報のデータ通信量を多く送信することが難しいことである。通常の移動体通信システムにおいて、非音声の通信にはパケット通信が使用されており、送受信した情報量に応じて課金される料金システムである。通信料の低減、通信トラフィックの低減等を考えると、観測した気象情報の通信データ量はできる限り少ない方が好ましい。   Furthermore, it is difficult for the mobile portable terminal to transmit a large amount of observed weather information data communication. In a normal mobile communication system, packet communication is used for non-voice communication, and a fee system is charged according to the amount of information transmitted and received. Considering reduction of communication charges, reduction of communication traffic, etc., the amount of observed weather information communication data is preferably as small as possible.

ここで、移動携帯端末の通信頻度を少なくし、通信時間間隔を長くすれば、通信料を低減することができ、又通信トラフィックを低減することができる。アメダスにおいては、10分に1度の気象観測が行われている。しかしながら、移動体通信においては、10分に1度の気象観測を行い、その都度、定期的に気象情報を送信することは、送信頻度としては比較的多い方である。また、前述のように、狭い地域の短時間間隔の気象予報を正確に行なうという点では、短時間間隔で定期的に気象情報を送信することが必要になる。   Here, if the communication frequency of the mobile portable terminal is reduced and the communication time interval is increased, the communication fee can be reduced and the communication traffic can be reduced. In AMeDAS, meteorological observation is conducted once every 10 minutes. However, in mobile communication, it is a relatively frequent transmission frequency that meteorological observation is performed once every 10 minutes and weather information is periodically transmitted each time. In addition, as described above, it is necessary to periodically transmit weather information at short intervals in terms of accurately performing weather forecasts at short intervals in a narrow area.

特許文献9には、「移動携帯端末と通信ホスト装置とから構成された気象予測システムであって、前記移動携帯端末は、気象情報を測定するセンサー部と、前記通信ホスト装置から閾値情報を受信する通信手段と、前記通信手段により受信された閾値情報に基づき前記センサー部で測定された気象情報を破棄し、破棄されなかった気象情報を前記通信手段により前記通信ホスト装置へ送信させる情報制御部とを備え、前記通信ホスト装置は、前記センサー部で測定される気象情報以外の端末外気象情報、季節情報及び地図情報の少なくとも1つの情報を蓄積する端末外気象情報データベース部と、前記端末外気象情報データベース部に蓄積された情報に基づいて演算された前記センサー部で測定された気象情報を取捨するための閾値情報を蓄積する閾値情報蓄積部と、前記閾値情報蓄積部に蓄積された閾値情報を前記移動携帯端末へ送信し、前記通信手段により送信された気象情報を受信するネットワークインターフェースと、を備えることを特徴とする気象予測システム」が提案されている。   Patent Document 9 states that “a weather prediction system including a mobile portable terminal and a communication host device, wherein the mobile portable terminal receives threshold information from the sensor unit that measures weather information and the communication host device. And an information control unit that discards weather information measured by the sensor unit based on threshold information received by the communication unit, and causes the communication unit to transmit weather information that has not been discarded to the communication host device The communication host device includes an external weather information database unit for storing at least one of external weather information other than the weather information measured by the sensor unit, seasonal information, and map information; Stores threshold information for discarding weather information measured by the sensor unit, which is calculated based on information stored in the weather information database unit. And a network interface for transmitting the threshold information stored in the threshold information storage unit to the mobile portable terminal and receiving weather information transmitted by the communication means. A weather forecasting system has been proposed.

この構成によれば、センサー部により気象情報を測定し、この気象情報に基づき第1の気象予測部において第1の気象予測を行なうことができる。更に、第1の閾値情報蓄積部に蓄積された閾値情報に基づき不必要な気象情報を破棄し、必要な少量の気象情報に基づき第1の気象予測を行い、気象予測出力手段に第1の気象予測を出力することができるので、第1の気象予測に必要な演算処理能力を軽減し、第1の気象予測を自信で行なうことができる移動携帯端末の小型化、低消費電力化を実現することができる。更に、センサー部においては、最小限の気象情報を測定しているので、通信手段により送信する気象情報量を減少することができる。   According to this configuration, the weather information can be measured by the sensor unit, and the first weather prediction can be performed in the first weather prediction unit based on the weather information. Furthermore, unnecessary weather information is discarded based on the threshold information stored in the first threshold information storage unit, the first weather prediction is performed based on the necessary small amount of weather information, and the first weather prediction output means is provided with the first Since the weather forecast can be output, the computing power required for the first weather forecast is reduced, and the mobile portable terminal capable of performing the first weather forecast with confidence is reduced in size and power consumption is reduced. can do. Furthermore, since the sensor unit measures minimum weather information, the amount of weather information transmitted by the communication means can be reduced.

移動携帯端末、通信ホスト装置のそれぞれの機能分担を適切に割り振り、気象予報を正確に行い、通信トラフィックを低減することができ、かつ移動携帯端末における複雑な処理を減少することができ、利用者に利便性の高い気象予報サービスを提供することができる気象予測システムを提供することができる。   Appropriate allocation of functions for mobile mobile terminals and communication host devices, accurate weather forecasting, communication traffic can be reduced, and complex processing in mobile mobile terminals can be reduced. It is possible to provide a weather forecasting system that can provide a highly convenient weather forecasting service.

特許文献10には、「送信装置が、無線接続されたセンサー装置と送受信装置とで構成され、前記センサー装置に環境状態検出手段が設けられ、前記送受信装置に送信手段が設けられことを特徴とする環境情報供給システム」が提案されている。   Patent Document 10 states that “a transmission device is composed of a wirelessly connected sensor device and a transmission / reception device, an environmental state detection unit is provided in the sensor device, and a transmission unit is provided in the transmission / reception device. Environmental information supply system "has been proposed.

特許文献11には、「多数の船舶の船舶搭載無線機から送信される気象・海象計測データ及び各船舶の位置データを受信し得る中央受信装置で受信した上記データを収集、記録し、予め定められた時刻における多数の定点における気象・海象データを算出し、当該気象・海象データ本体とヘッダー情報とから成るグリッドデータを作成すると共に、更にそのグリッドデータに基づいて、等圧線データ等を算出し得る演算回路と、その演算結果を格納し得る記憶装置と、通信回線網に接続し得る通信用インターフェースとを具備するデータベースを備えた気象・海象データリアルタイム提供システム」が提案されている。また、中央受信装置で受信された各データは、メッシュ状に細分化(その広さは任意であるが、例えば10Km平方)した海域に対応するGPSによる位置データごとにGIS(Geographic Information System)技術を用いて処理し、等圧線等を求めて地図上に表示する[類似例「アメダス」]と共に、その結果をデータベースに保存することが記載されている。   Patent Document 11 states that “the above-mentioned data received by a central receiver that can receive meteorological / sea state measurement data and position data of each ship transmitted from ship-mounted radios of a large number of ships is collected and recorded in advance. It can calculate weather and sea state data at a number of fixed points at a given time, create grid data consisting of the relevant weather and sea state data body and header information, and further calculate isobar data etc. based on the grid data There has been proposed a “meteorological / sea state data real-time providing system including a database including an arithmetic circuit, a storage device capable of storing the arithmetic result, and a communication interface connectable to a communication line network”. In addition, each data received by the central receiver is subdivided into a mesh shape (the area is arbitrary, for example, 10 km square), but GIS (Geographic Information System) technology is used for each GPS position data corresponding to the sea area. [Similar example “AMeDAS”], which displays an isobaric line and the like on a map, and stores the result in a database.

ところで、現在の民間気象会社の実施する気象情報システムサービスは、気象庁の作成する数値予報モデルの結果やアメダス等の広域的全国データを準用して、これらをコンピューター上で画像表示させたものである。すなわち、気象庁のスーパ−コンピューターによって作成される数値予報モデルを主体とした格子点値データ(Grid Point Value。以下、GPVデータと言う。)が予報の主流となっている。このGPVデータは日本列島域ばかりでなく日本を囲む沿岸海域を含めた広い範囲をカバーするものであるため、逆にこのような広範囲のデータからは狭い範囲の局地的気象の予測をすることは難しい。なぜならGPVデータの1番小さい格子でも1辺が30km位の広範囲のもの(例えば東京で言えば、東京−川崎の間が入ってしまう広さ。)で、例えば羽田飛行場、代々木公園といった局地の気象はこのモデルでは捕らえられず解析不可能だからである。そこで数値予報モデル結果から各ユーザーの局地予報を作成する場合には、予報作成の都度、気象技術者がコンピューター上のテクニックでさらに細分化してかつ地形的な修正データを加えて広域的モデル結果から狭義の局地予報に大気現象を翻訳するようにしていた。しかしこのように翻訳したとしても、元々このGPVデータには局地的・特異的データが含まれていないため正確なものとはなり得ない。   By the way, the current weather information system service implemented by a private weather company is based on the results of numerical forecast models created by the Japan Meteorological Agency and wide-area national data such as AMeDAS, and these are displayed as images on a computer. . That is, grid point value data (grid point value, hereinafter referred to as GPV data) mainly composed of a numerical forecast model created by a supercomputer of the Japan Meteorological Agency has become the mainstream of forecasts. Since this GPV data covers not only the Japanese archipelago area but also a wide area including the coastal waters surrounding Japan, conversely, predicting local weather in a narrow area from such a wide range of data. Is difficult. This is because even the smallest grid of GPV data has a wide range of about 30 km on one side (for example, the area between Tokyo and Kawasaki in Tokyo). For example, it is a local area such as Haneda Airfield and Yoyogi Park. The weather is not captured by this model and cannot be analyzed. Therefore, when creating a local forecast for each user from the numerical forecast model results, each time a forecast is created, the weather engineer further subdivides it with computer techniques and adds topographic correction data to create a wide-area model result. I was trying to translate atmospheric phenomena into local forecasts in a narrow sense. However, even if translated in this way, this GPV data cannot originally be accurate because it does not include local / specific data.

ところで、積雲や積乱雲は、通常強い上昇気流によって形成されるということが知られているが、減衰期に入ると降水粒子が周囲の空気に摩擦効果を働きかけることで下降気流が発生する。この下降気流のうち、地上に災害を起こすほど極端に強いものをダウンバーストという。ダウンバーストは様々な(往々にして深刻な)被害を及ぼすことが多く、特に航空機にとっては深刻で最も注目すべき気象現象である。なお、下降気流の風速は、通常のものでも「強い台風」あるいはF1の竜巻並みの瞬間風速30(m/s)程度が観測され、稀にこの倍以上の風速に達する。   By the way, it is known that cumulus clouds and cumulonimbus clouds are usually formed by strong ascending currents, but when entering the decay period, precipitation particles act on the surrounding air to produce a frictional effect, thereby generating descending air currents. Of these downdrafts, those that are extremely strong enough to cause a disaster on the ground are called downbursts. Downbursts often cause a variety of (and often serious) damage, especially for aircraft, and are the most notable weather phenomenon. As for the wind speed of the downdraft, even if it is a normal one, a “strong typhoon” or an instantaneous wind speed of about 30 (m / s) similar to that of a F1 tornado is observed, and rarely reaches a wind speed more than double this.

ダウンバーストは地上付近に吹き降ろした後、地面にぶつかって水平方向に広がる。この広がりが約4km未満の比較的小型なダウンバーストはマイクロバースト、広がりが4km以上の大型のダウンバーストをマクロバーストと呼んでいる。普通、マクロバーストよりもマイクロバーストの方が、風速が速く、強い。   Downburst blows down near the ground, then hits the ground and spreads horizontally. A relatively small downburst with a spread of less than about 4 km is called a microburst, and a large downburst with a spread of 4 km or more is called a macroburst. Usually, microburst is faster and stronger than macroburst.

また、ドップラーレーダーの観測においては、レーダーに対して離れる方向と近づく方向の2方向の風速の差(水平流の風速差にあたる)が10(m/s)以上のものをダウンバーストとしている。ただし、風速差の範囲があまりに大きいものはレーダーでの判別が難しいため、主に風速差の範囲が4km未満のマイクロバーストを対象としている。   Further, in Doppler radar observation, a downburst is one in which the difference in wind speed between two directions away from the radar and the direction approaching the radar (corresponding to the difference in wind speed of the horizontal flow) is 10 (m / s) or more. However, if the range of the wind speed difference is too large, it is difficult for the radar to discriminate. Therefore, the microburst with the wind speed difference range of less than 4 km is mainly targeted.

離着陸を行っている航空機にとって、このダウンバーストは墜落に直結する現象である。これは特に失速速度に近い速度で飛ぶ、機体姿勢の不安定な着陸時に強い下降気流によって地面に機体が押されるためである。またダウンバーストと同時に起きる現象としてウインドシアがある。これはダウンバースト中心から下降流が地面に吹き付けるが、この下降流は地面に跳ね返されて乱気流となりダウンバースト中心から放射状に風向が変わる。つまり低高度で急激に風向が変わるのである。   For aircraft taking off and landing, this downburst is a phenomenon directly linked to a crash. This is because the aircraft is pushed to the ground by a strong downdraft when landing at an unstable aircraft attitude, particularly at a speed close to the stall speed. Another phenomenon that occurs simultaneously with downburst is wind shear. This is because the downward flow blows from the center of the downburst to the ground, but this downward flow is bounced back to the ground to become turbulent airflow, and the wind direction changes radially from the center of the downburst. In other words, the wind direction changes suddenly at low altitude.

例えば着陸進入時に滑走路手前でダウンバーストが発生していたとすると、最初は強い向かい風が吹くために機体が浮き上がる。これに対してエンジン出力を絞るなどしてパイロットは着陸進入を続けるが、ダウンバースト(マイクロバースト)中心付近を通過すると一挙に機体が地面に向かって押された後で、今度は機体に対して強烈な追い風が吹く。このためエンジン出力を増して対気速度を上げる必要に迫られるが、民間機用のジェットエンジンはレシプロエンジンと違いパイロットの操作から出力上昇まで数秒のタイムラグがある。従って着陸時は元々失速速度までの余裕が少ないために、あっという間に失速に陥ってしまい低高度のため回復させる余裕もなく墜落してしまうことがある。墜落に至らなくても、ほとんど墜落に近いかなりの衝撃を伴った着陸となる。   For example, if a downburst occurred in front of the runway when landing, the aircraft will rise due to a strong headwind. On the other hand, the pilot continues to approach landing by reducing the engine output, etc., but after passing near the center of the downburst (microburst), the aircraft is pushed toward the ground at once, this time against the aircraft A strong tailwind blows. For this reason, it is necessary to increase the engine output and increase the airspeed, but unlike the reciprocating engine, the jet engine for civil aircraft has a time lag of several seconds from the pilot operation to the output increase. Therefore, at the time of landing, there is a small margin to the stall speed originally, so it may quickly fall into a stall and it may crash without a margin to recover due to low altitude. Even if it does not result in a crash, it will be a landing with a considerable impact close to a crash.

このような事故が1970年代から80年代に特に民間航空機の就航本数の多いアメリカ合衆国で多発した。そのため、近年では空港に気象用ドップラーレーダーを設置し、その発生を検知・予測し、墜落事故の防止を行う研究が進んでいる。また、航空機側でもウインドシアに対する対策は進められており、A320(登録商標)等ではウインドシアを感知した場合、警告を発すると共に自動的にゴーアラウンドに入って回避するプログラムが作動するようになっている。   Such accidents occurred frequently in the United States from the 1970s to the 1980s, especially in the United States, where there are many commercial aircraft. Therefore, in recent years, researches are underway to install meteorological Doppler radars at airports, detect and predict their occurrence, and prevent crashes. In addition, countermeasures against wind shear are also being promoted on the aircraft side, and when A320 (registered trademark) or the like detects wind shear, a program is issued that issues a warning and automatically enters and avoids go-around. ing.

特許文献12には、「ニューラルネットワークを用いて過去の気象現象データをその周囲環境の変化に合わせて多数回学習させ、その学習結果にて算出した「しきい値」および「シナプス結合係数」をもって、局地的に特定した地点での気象を予測する局地的気象予測方法」が提案されている。   In Patent Document 12, “the past meteorological phenomenon data is learned a number of times in accordance with changes in the surrounding environment using a neural network, and“ threshold value ”and“ synapse coupling coefficient ”calculated by the learning result are used. A local weather prediction method for predicting the weather at a locally specified point has been proposed.

これにより気象庁の数値予報モデルにこだわることなく、独自の気象ネットワークで局地に限定した精度の高い予測を作成することができる。   As a result, it is possible to create a highly accurate forecast limited to a local area with its own weather network without being particular about the numerical forecast model of the Japan Meteorological Agency.

特許文献13には、「低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法であって、低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気圧データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップと、を含む気象予測結果選定方法」が提案されている。   Patent Document 13 states that “a method for selecting a weather prediction result using a low-pressure movement vector, and a plurality of predictions based on a low-pressure movement vector and a plurality of weather prediction results calculated based on atmospheric pressure data at a certain point in time. A prediction result selection step of selecting a weather prediction result corresponding to the prediction motion vector having the smallest difference from the movement vector, and storing data on the weather prediction result in a storage device And a method for selecting a weather forecast result including

これにより、気象予測を適切に補正して気象予測の精度を向上させるための新規な技術を提供することができる。   Thereby, the novel technique for correct | amending a weather forecast appropriately and improving the precision of a weather forecast can be provided.

特許文献14には、航空機の進入経路中に発生するマイクロバーストを検出するマイクロバースト検出システムに関し、更に詳しくは、下降気流によって発生する地表上の圧力変化を圧力センサーによって検知してマイクロバーストの発生を予測するようにしたマイクロバースト検出システムに関する技術思想が記載されている。   Patent Document 14 relates to a microburst detection system that detects a microburst generated in an approach path of an aircraft, and more specifically, a microburst is generated by detecting a pressure change on the ground surface caused by a downdraft with a pressure sensor. A technical idea about a microburst detection system that predicts the above is described.

つまり、従来、マイクロバースト検出システムは、レーダーエコーによって大気の状態を把握していたため、気流中に反射体となる何らかの微粒子、例えば雨粒等が必要となる。また、高高度スキャンと低高度スキャンを行うために2つのレーダースキャンが必要となるほか、高高度スキャンは、航空機が進入体制に入ったときに所定の高度で、一定の角度でスキャンを行わなければならないという制限があり、低高度スキャンは、滑走路の周辺にある建物や車の影響を受けないように行わなければならないという制限があった。   That is, conventionally, since the microburst detection system has grasped the state of the atmosphere by radar echoes, some kind of fine particles, such as raindrops, that become reflectors are required in the airflow. In addition, two radar scans are required to perform high altitude scan and low altitude scan, and high altitude scan must be performed at a certain altitude and at a certain angle when the aircraft enters the approach system. There was a restriction that the low altitude scan had to be done without being affected by the buildings and cars around the runway.

そこで、このような点に鑑みて、マイクロバーストの下降気流によって発生する地表上の圧力変化を直接圧力センサーによって検知し、マイクロバーストで生じるウインドシアによる危険性の度合いを予測するようにしたもので、気流中の反射体を必要とせず、航空機の位置や滑走路の周辺にある建物等の影響を受けないで、高い検出確度でクリーン・エアーでのマイクロバーストを含めて予想することのできるマイクロバースト検出システムを提供することを目的としている。即ち、「滑走路に進入する航空機の進入経路中に発生するマイクロバーストを検出するマイクロバースト検出システムにおいて、前記滑走路と前記進入路付近の少なくとも何れか一方にマトリックス状に設けられていて、下降気流によって発生する地表上の圧力変化を検知する複数の圧力センサーと、この圧力センサーの得た圧力データを送信する送信手段と、を具備し、前記圧力データを前記航空機に前記送信手段より送信するようにしたことを特徴としたマイクロバースト検出システム」が提案されている。   Therefore, in view of these points, the pressure change on the surface caused by the downdraft of the microburst is directly detected by the pressure sensor, and the degree of danger due to wind shear that occurs in the microburst is predicted. , Which does not require reflectors in the airflow, is not affected by the position of the aircraft or buildings around the runway, etc., and can be predicted with high detection accuracy including micro bursts in clean air It aims to provide a burst detection system. That is, “in the microburst detection system for detecting microburst generated in the approach path of the aircraft entering the runway, the system is provided in a matrix form at least one of the runway and the vicinity of the approach road, and is descending. A plurality of pressure sensors for detecting pressure changes on the ground surface caused by an air current; and a transmission means for transmitting pressure data obtained by the pressure sensors, and transmitting the pressure data to the aircraft from the transmission means. A microburst detection system characterized by doing so has been proposed.

特許文献15には、航空機用情報送受信システムが提案されている。従来、航空機の飛行には、少なくとも気象等の変動が比較的激しい低空域では数十m〜数百m刻みの比較的細かい範囲ごとの情報が必要であり、高度方向を含む3次元的な情報が必要となり、しかも、航空機が高速で飛行すること等を考慮して、全体として航空機の前方や左右方向には少なくとも100kmの範囲、高度方向には数千ft〜数万ftの範囲の情報の提供が要求される。このように、航空機に対しては、膨大な量のデータの配信が必要となり、しかも、リアルタイム性も要求されるため、情報を圧縮して高速に配信することが求められる。   Patent Document 15 proposes an aircraft information transmission / reception system. Conventionally, flight of aircraft requires information in relatively small ranges of several tens of meters to several hundreds of meters at least in low-air areas where the fluctuation of weather is relatively severe, and three-dimensional information including altitude directions. In consideration of the fact that the aircraft flies at high speed, etc. as a whole, information in the range of at least 100 km in the front and left and right directions of the aircraft and in the range of thousands to tens of thousands of feet in the altitude direction Provision is required. As described above, since it is necessary to distribute an enormous amount of data to an aircraft and real-time characteristics are also required, it is required to compress information and distribute it at high speed.

しかしながら、上記のように空域を3次元的に細分化した各小空間における各情報を、例えばJPEG圧縮等の情報圧縮技術を用いて圧縮して配信した場合、航空機では、各小空間における各情報を可逆的に正確に復元できない。そのため、例えば気象の状況が互いに異なる空間同士の境界が不鮮明になってしまい、情報が劣化して、航空機の飛行経路管理等に用いることができないものになってしまうという問題があった。   However, when each piece of information in each small space obtained by subdividing the airspace three-dimensionally as described above is compressed and distributed using an information compression technique such as JPEG compression, the information in each small space is transmitted by the aircraft. Cannot be restored reversibly and accurately. For this reason, for example, there is a problem that the boundary between spaces having different weather conditions becomes unclear, information is deteriorated, and cannot be used for flight path management of an aircraft.

そこで、このような問題を解決するために、「自らの管理空域を飛行する航空機に対して飛行に関する情報を配信する地上局を備え、地上局は、当該航空機に飛行に関する情報を配信する領域を管理空域内に設定し、飛行に関する情報を、飛行に関する情報の数値が変化する領域内の位置を表す位置情報と、当該位置における数値の変化量を表す変化量情報とに分離し、変化量情報を圧縮し、位置情報と圧縮した変化量情報とを航空機に配信する航空機用情報送受信システム」が提案されている。   Therefore, in order to solve such a problem, “a ground station that distributes flight information to an aircraft flying in its own controlled airspace is provided, and the ground station has an area for distributing flight information to the aircraft. Set in the management airspace, and separate the flight information into position information that represents the position in the region where the numerical value of the flight information changes and the change information that represents the change in the numerical value at the position. An aircraft information transmission / reception system that compresses the position information and distributes the position information and the compressed change amount information to the aircraft has been proposed.

特許文献16には、任意の3次元格子点における気圧データを一意的に推定できる装置及び方法が提案されている。従来、地形が複雑で比較的狭い範囲(50km四方程度)で、気象観測データを利用して、前述の客観解析法により3次元格子点上の気圧データを推定する場合、対象範囲に含まれる気象観測地点が少ない、それらの位置が均等に分布していない、上空の風向速データがないなどの原因で、一部の格子点で各気象観測点から設定される観測データの重み係数がすべてゼロに近い微小値となり、数値的に重み付き平均を計算することができず、一次推定値が求められないため、客観解析が不可能になることが多い。その対策としては、仮想的な気圧データを人為的に試行錯誤で追加するしかないため、初心者には気圧データの客観解析を行うことが困難である。また、仮想的な気圧データを追加して、結果が得られても、追加した仮想気圧データの位置や数値に依存して、得られる結果が一意的ではないという問題があった。   Patent Document 16 proposes an apparatus and method that can uniquely estimate atmospheric pressure data at an arbitrary three-dimensional lattice point. Conventionally, when atmospheric pressure data on a three-dimensional lattice point is estimated by using the above-mentioned objective analysis method using meteorological observation data in a relatively narrow range (about 50 km square), the weather included in the target range The weighting factors of observation data set from each meteorological observation point are all zero at some grid points because there are few observation points, their positions are not evenly distributed, or there is no wind direction data over the sky. In many cases, an objective analysis is impossible because a very small value close to, a weighted average cannot be calculated numerically, and a primary estimated value cannot be obtained. As countermeasures, virtual pressure data can only be artificially added by trial and error, making it difficult for beginners to perform objective analysis of pressure data. Moreover, even if virtual barometric pressure data is added and a result is obtained, there is a problem that the obtained result is not unique depending on the position and numerical value of the added virtual barometric pressure data.

そこで、特許文献16では、気象観測データを利用して大気拡散予測や局地気象調査のためのシミュレーションを行う際に、対象範囲の選び方によらず、仮想的な気圧データを追加することなく、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、任意の3次元格子点における気圧データを一意的に推定できる装置及び方法を提供することを目的としている。   Therefore, in Patent Document 16, when performing simulation for atmospheric diffusion prediction and local weather survey using meteorological observation data, without adding virtual barometric pressure data, regardless of how to select a target range, It is an object of the present invention to provide an apparatus and method that can uniquely estimate atmospheric pressure data at an arbitrary three-dimensional lattice point using only meteorological observation data included in a target range.

即ち、「対象とする空間及び時間領域に含まれる複数の気象観測点の気象要素観測データから、対象空間領域を格子状に分割した各格子点の気象要素データを推定する気圧データ推定装置において、各格子点に対応する各地点の気象要素観測データの重み係数を、各格子点と各気象観測点との少なくとも水平距離、鉛直高さおよび地形障壁の高さのいずれか、もしくはこれらの複数について各格子点に近い程重み付けをした係数(重み係数成分)を付与してそれらの成分の積として算出する観測データ重み係数計算手段と、各格子点での気象要素データの推定値を、各気象観測点の気象要素観測データに前述の算出した観測データ重み係数を乗じて平均することにより算出する気圧データ一次推定処理手段と、各格子点について各気象観測点の前述した観測データ重み係数の最大値があらかじめ設定した微小しきい値以下になるかを判定する微小重み係数判定手段と、該算出した観測データ重み係数の最大値が微小しきい値以下になると判定される場合に、その最大値が微小しきい値を超える観測データ重み係数成分のみの積を使用するか、もしくは全観測点について重み付けをしないで定数を付与することにより、各気象観測点の重み係数の最大値が微小しきい値を超えるようにして修正設定する微小重み係数修正処理手段と、該修正設定した重み係数を使用して前記気圧データ一次推定処理により推定された気圧データを修正する修正気圧データ推定処理手段と、を有することを特徴とする気圧データ推定装置」が提案されている。   That is, “in the atmospheric pressure data estimation device for estimating the meteorological element data of each grid point obtained by dividing the target space area into a grid from the meteorological element observation data of a plurality of meteorological observation points included in the target space and time domain, The weighting factor of meteorological element observation data at each point corresponding to each grid point is set to at least the horizontal distance, vertical height and height of topographic barrier between each grid point and each meteorological observation point, or a plurality of these An observation data weighting factor calculation means that assigns a weighted coefficient (weighting factor component) closer to each grid point and calculates the product of those components, and an estimate of meteorological element data at each grid point Atmospheric pressure data primary estimation processing means that is calculated by multiplying the meteorological element observation data at the observation point by the above-mentioned calculated observation data weighting factor, and each meteorological observation point for each grid point Minute weight coefficient determination means for determining whether or not the maximum value of the observed data weight coefficient is equal to or less than a preset minute threshold value, and determination that the calculated maximum value of the observed data weight coefficient is equal to or less than the minute threshold value The weight of each weather station by using the product of only the observation data weight coefficient components whose maximum value exceeds the minute threshold, or by assigning a constant without weighting all the stations. A minute weight coefficient correction processing means for correcting and setting so that the maximum value of the coefficient exceeds a minute threshold value, and correcting the atmospheric pressure data estimated by the atmospheric pressure data primary estimation process using the corrected weight coefficient. There is proposed a “barometric pressure data estimation apparatus” characterized by having a corrected atmospheric pressure data estimation processing means.

特許文献17には、次のような事項が記載されている。   Patent Document 17 describes the following matters.

航空機が乱気流に遭遇した場合、遭遇した乱気流の規模によっては、乗客や乗務員が負傷する虞や、航空機自体に重大な事故が発生する可能性がある。このため、航空機の運行において、乱気流、特に視認やレーダーでは発見することが困難な晴天乱気流(CAT:Clear−Air Turbulence)の発生を正確に予測し、これを回避することが求められてきた。   When an aircraft encounters turbulence, depending on the magnitude of the turbulence encountered, passengers and crew may be injured or serious accidents may occur in the aircraft itself. For this reason, it has been required to accurately predict and avoid the occurrence of turbulence, particularly clear-air turbulence (CAT: Clear-Air Turbulence), which is difficult to detect by visual recognition or radar, in the operation of an aircraft.

ここで、従来、乱気流の予測には、気象庁より提供される情報に基づいて、航路上の各ポイントにおける垂直ウインドシア(Vertical Wind Shear)の大きさに係る指数(Index)を算出することで乱気流を予測する手法が主に用いられている。しかし、垂直ウインドシアに基づく従来の予測では、乱気流の発生が予測されていないにもかかわらず航空機が乱気流に遭遇してしまうことや、逆に乱気流の発生が予測されていたにもかかわらず乱気流が発生しないといったことがあった。即ち、従来の乱気流予測手法では、乱気流の発生を正確に予測し、これを回避することは非常に困難であった。   Here, conventionally, turbulence is predicted by calculating an index (Index) related to the size of vertical wind shear at each point on the route based on information provided by the Japan Meteorological Agency. The method of predicting is mainly used. However, in the conventional prediction based on vertical wind shear, the aircraft encounters turbulence in spite of the fact that turbulence is not predicted. There was a case that did not occur. That is, with the conventional turbulence prediction method, it is very difficult to accurately predict and avoid the generation of turbulence.

そこで、特許文献17では、「大気の状態に関するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段によって受け付けられた前記データを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出手段と、前記指数算出手段によって算出された前記複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出手段と、を備える、乱気流予測システム」が提案されている。   Therefore, in Patent Document 17, “a data receiving unit that receives input of data relating to atmospheric conditions and a plurality of types of indices related to different physical processes related to the generation of turbulence using the data received by the data receiving unit”. A turbulence prediction system comprising: an index calculation unit that calculates a prediction value calculation unit that calculates a predicted value indicating the possibility of occurrence of turbulence based on the plurality of types of indexes calculated by the index calculation unit. '' Has been proposed.

特許文献18には、「レーザー光を利用したドップラーライダー方式の光学式遠隔気流計測装置において、受信信号強度に閾値を設けて、該閾値以下の該受信信号については情報を無効とすると共に、前記閾値以上の受信信号については同一位置で一定時間継続することを確認することにより、正しい気流情報と判別するようにし、正しいと判別された気流情報に基づいて特異な気流情報が認識された場合には音声または表示により自動的に警報を発するものとした遠隔気流の警報表示方法」が提案されている。   Patent Document 18 states that, “In a Doppler lidar optical remote airflow measurement device using laser light, a threshold is set for the received signal intensity, and information about the received signal below the threshold is invalidated, and When the received signal exceeding the threshold is confirmed to continue for a certain period of time at the same position, it is determined as correct airflow information, and when specific airflow information is recognized based on the airflow information determined to be correct Has proposed a remote airflow warning display method that automatically issues a warning by voice or display.

特許文献19には、「飛行場管制区域内の気象情報を提供する気象情報提供システムにおいて、気圧データサーバーから定期的に提供される、前記飛行場管制区域を含む広域気圧データを受信する受信手段と、レイリー散乱/ブラッグ散乱の反射波を観測し、その観測結果から降雨時/晴天時の全方位の風速を算出することで、前記飛行場管制区域内の風分布を観測し、数分間隔で出力する気象観測装置と、前記広域気圧データを初期値とし、前記風分布を含む気象観測データを逐次データ同化して前記区域内の気象予測モデルを作成・更新し、当該予測モデルから前記区域内の1kmメッシュ以下の風分布を含む極細密気象予測演算を行い、その演算結果を気象予測情報として出力する気象予測演算装置とを具備することを特徴とする気象情報提供システム」が提案されている。   Patent Document 19 includes a "receiving means for receiving wide-area atmospheric pressure data including the airfield control area, which is periodically provided from an air pressure data server in a weather information providing system for providing weather information in the airfield control area; Observe the reflected wave of Rayleigh scattering / Bragg scattering, and calculate the wind speed in all directions during rain / clear weather from the observation result, observe the wind distribution in the airfield control area and output it at intervals of several minutes A meteorological observation apparatus and the wide-area pressure data are used as initial values, and meteorological observation data including the wind distribution is sequentially assimilated to create and update a weather prediction model in the area. From the prediction model, 1 km in the area A meteorological prediction calculation device that performs an extremely fine weather prediction calculation including a wind distribution below a mesh and outputs the calculation result as weather prediction information. Distribution providing system "has been proposed.

特開平7−225284号公報JP 7-225284 A 特開平10−132956号公報JP-A-10-132958 特開2000−138978号公報JP 2000-138978 A 特開2001−134882号公報JP 2001-134882 A 特開2002−044289号公報JP 2002-044289 A 特開2002−358321号公報JP 2002-358321 A 特開2002−358599号公報JP 2002-358599 A 特開2003−028967号公報JP 2003-028967 A 特開2005−300176号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2005-300196 特開2004−303125号公報JP 2004-303125 A 特開2005−189165号公報JP 2005-189165 A 特開平09−049884号公報JP 09-049884 A 特開2003−098271号公報JP 2003-098271 A 特開平9−080166号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-080166 特開2009−251730号公報JP 2009-251730 A 特開2007−248355号公報JP 2007-248355 A 特開2009−192262号公報JP 2009-192262 A 特開2010−217077号公報JP 2010-217077 A 特開2007−017316号公報JP 2007-017316 A

前述したように、離着陸を行っている航空機にとって、ダウンバーストは墜落に直結する現象であり、ダウンバーストの発生を正確に予測することが重要な課題になっている。図24(A)〜図24(C)は、ダウンバーストの発生メカニズムを示す概略図である。図24(A)は積雲期であり、地表付近の空気が温められることで上昇気流が発生し、積雲(積乱雲)が発達していく。図24(B)は成熟期であり、十分に成長した積雲(積乱雲)が急激な下降気流(ダウンバースト)を発生させる。図24(C)は減衰期であり、積雲(積乱雲)が徐々に消滅していき下降気流が弱くなる。このように、ダウンバーストは、積雲や積乱雲の成長に伴って局地的に発生して短時間で消滅する現象であり、遅くとも積雲期までの気象条件の変化からダウンバーストの発生を正確に予測し、パイロットに通知することが求められる。   As described above, for an aircraft taking off and landing, downburst is a phenomenon directly connected to a crash, and it is an important issue to accurately predict the occurrence of downburst. 24 (A) to 24 (C) are schematic diagrams showing a mechanism for generating a downburst. FIG. 24A is the cumulus period, and ascending airflow is generated by heating the air near the ground surface, and cumulus (cumulonimbus) develops. FIG. 24B is a mature period, and a sufficiently grown cumulus (cumulonimbus) generates a sudden downdraft (downburst). FIG. 24C is a decay period, and cumulus clouds (cumulonimbus clouds) gradually disappear and the downdraft becomes weak. In this way, downburst is a phenomenon that occurs locally with the growth of cumulus clouds and cumulonimbus clouds and disappears in a short time, and accurately predicts the occurrence of downbursts from changes in weather conditions up to the cumulus period at the latest. It is required to notify the pilot.

特許文献1〜11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、局地的に発生して短時間で消滅するダウンバーストのような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。   The devices and systems described in Patent Documents 1 to 11 acquire data on weather using means such as sensors, but weather such as downburst that occurs locally and disappears in a short time. No effective proposal has been made on how to predict fluctuations.

更に、特許文献12の手法は、例えば、羽田で観測した風向・風速・気圧の現在の実測値と、羽田を中心に東西南北の4つの観測地点である銚子・御前崎・八丈島・秋田の気圧の現在の実測値を用いて羽田の局地的な気象を予測するものであるが、把握したい気象現象のサイズが数kmであるのに対して観測地点間の距離が大きすぎる。そのため、局地的な気象変動の原因となる現象を捉えることができず、原理上、ダウンバーストの発生を的確に予測することはできない。   Furthermore, the method of Patent Document 12 includes, for example, the current measured values of wind direction, wind speed, and atmospheric pressure observed in Haneda, and the atmospheric pressures of Choshi, Omaezaki, Hachijojima, and Akita, which are four observation points in the east, west, south, and north centering on Haneda. The current weather measurement is used to predict local weather in Haneda, but the distance between observation points is too large compared to the size of the meteorological phenomenon that we want to grasp. For this reason, it is impossible to capture the phenomenon that causes local weather fluctuations, and in principle, it is impossible to accurately predict the occurrence of downbursts.

また、特許文献13の手法でいう低気圧とは赤外線写真として天気図上に現れる低気圧のことであり、局地的に発達する積雲や積乱雲による小さな低気圧を捉えることができない。すなわち、赤外線写真から得られる低気圧に関する情報はそのサイズ的分解能が十分でなく、また、得られる情報のリアルタイム性が乏しい。   Further, the low pressure referred to in the technique of Patent Document 13 is a low pressure appearing on a weather map as an infrared photograph, and a small low pressure due to a locally developing cumulus or cumulonimbus cannot be captured. That is, the information regarding the low pressure obtained from the infrared photograph has insufficient size resolution, and the real-time property of the obtained information is poor.

特許文献14〜19に記載された装置やシステムによるダウンバーストの予測には以下に示すような問題点があった。すなわち、乱気流の発生は、雲の形などで推測できることもあるが、晴天時の乱気流などの突然の揺れが発生するものや、地形に起因する乱気流も生じる場合があるので、予測することが難しい。また、航空機などの離着陸に影響するダウンバーストは、リアルタイムに発生状況を管制塔やパイロットへフィードバックすることに重要性があるが、ドップラーライダーを用いた風向・風速を観測して判断しているので、正確なダウンバーストの発生予測、計測は出来ていないのが現状である。さらに、ダウンバーストを正確に予測するためには、ダウンバーストに関連する気象状況の変化をリアルタイムにわかりやすく可視化することが重要であるが、そのような試みはなされていない。   Prediction of downburst by the devices and systems described in Patent Documents 14 to 19 has the following problems. In other words, the occurrence of turbulence may be inferred from the shape of clouds, but it may be difficult to predict because it may cause sudden fluctuations such as turbulence in fine weather or turbulence due to topography. . In addition, downbursts that affect takeoff and landing of aircraft and the like are important for feedback of the occurrence status to control towers and pilots in real time, but they are judged by observing the wind direction and wind speed using Doppler lidar. However, the current situation is that we have not been able to accurately predict and measure the occurrence of downbursts. Furthermore, in order to accurately predict downbursts, it is important to visualize changes in weather conditions related to downbursts in real time in an easy-to-understand manner, but no such attempt has been made.

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、飛行物体が離着陸する施設において発生するダウンバースト等の気象変動を予測するために利用可能な情報をリアルタイムに可視化して提供することができる気象変動情報提供システム、気象変動情報提供方法、気象変動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。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and according to some aspects of the present invention, in order to predict weather fluctuations such as downbursts that occur in facilities where flying objects take off and land. It is possible to provide a weather change information providing system, a weather change information providing method, a weather change information providing program, and a recording medium that can visualize and provide usable information in real time.

(1)本発明は、飛行物体が離着陸する施設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に関する情報を提供する気象変動情報提供システムであって、飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置と、前記複数の気圧計測装置の各々が計測した気圧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、前記複数の気圧計測装置の各々から前記気圧データを取得する気圧データ取得部と、前記気圧データ取得部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成部と、を含み、前記気象変動情報生成部は、前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供システムである。   (1) The present invention is a meteorological change information providing system for providing information on local meteorological fluctuations caused by changes in atmospheric pressure in a facility where a flying object takes off and landing, and a target position for taking off and landing of a flying object is determined. A plurality of barometric pressure measuring devices distributed in a take-off and landing area, and a data processing device that processes barometric pressure data measured by each of the plurality of barometric pressure measuring devices. An atmospheric pressure data acquisition unit that acquires the atmospheric pressure data from each of the atmospheric pressure measurement devices, and a weather fluctuation information generation unit that generates information on the weather fluctuations in real time based on the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquisition unit; The meteorological change information generation unit includes, as at least part of the information related to the meteorological change, a time-series image representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area Generating a broadcast, a weather change information providing system.

本発明によれば、飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に、複数の気圧計測装置を分散して配置することで、各気圧計測装置が計測する気圧データを取得して離着陸領域における気圧分布の情報を得ることができる。そして、本発明によれば、この気圧分布の情報を処理することで、離着陸領域において気圧の変化に起因して発生するダウンバースト等の局所的な気象変動の発生の有無の判断や気象変動の発生の予測等に利用可能な有益な情報を提供することができる。   According to the present invention, a plurality of barometric pressure measuring devices are distributed and arranged in a takeoff / landing region including a target position for takeoff / landing of a flying object, thereby obtaining barometric pressure data measured by each barometric pressure measuring device to obtain a barometric pressure in the takeoff / landing region. Distribution information can be obtained. According to the present invention, by processing the information on the atmospheric pressure distribution, it is possible to determine whether or not a local weather fluctuation such as a downburst that occurs due to a change in the atmospheric pressure in the takeoff and landing area, It is possible to provide useful information that can be used for prediction of occurrence.

また、本発明によれば、離着陸領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。   In addition, according to the present invention, the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area is visualized and provided as a time-series image (an image that changes in real time). It can be grasped and used effectively for forecasting weather fluctuations.

(2)この気象変動情報提供システムにおいて、前記気象変動情報生成部は、前記気圧分布を表す時系列の画像情報として、前記離着陸領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。   (2) In this weather change information providing system, the weather change information generation unit, as time-series image information representing the atmospheric pressure distribution, represents a time-series image representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area in different colors according to the atmospheric pressure. Information may be generated.

このようにすれば、離着陸領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。   In this way, it is possible to very easily grasp the temporal change of the atmospheric pressure distribution in the takeoff and landing area.

(3)この気象変動情報提供システムにおいて、前記気象変動情報生成部は、前記気圧データに基づいて、前記離着陸領域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領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。   (3) In this weather change information providing system, the weather change information generation unit calculates the atmospheric pressure gradients at a plurality of positions in the take-off and landing area based on the atmospheric pressure data, and as at least a part of the information related to the weather change The information on the change in the atmospheric pressure gradient in the take-off and landing area may be generated.

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、ダウンバースト等の気象変動の発生の有無の判断や気象変動の発生の予測の精度を高めることが期待できる。   Since there is a correlation between the atmospheric pressure gradient and the wind direction / wind speed, it is possible to know the approximate wind direction / wind velocity from the information of the change in the atmospheric pressure gradient. Therefore, by using the information on the atmospheric pressure gradient distribution together with the information on the atmospheric pressure distribution, it can be expected to improve the accuracy of the determination of the occurrence of the weather fluctuation such as the downburst and the prediction of the occurrence of the weather fluctuation.

(4)この気象変動情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動に関する情報に基づいて前記離着陸領域におけるダウンバーストの発生の検出及び予測の少なくとも一方を行い、ダウンバーストの発生を検出又は予測した場合には警報情報を生成するダウンバースト解析部をさらに含むようにしてもよい。   (4) In this weather fluctuation information providing system, the data processing device detects or predicts the occurrence of a downburst in the take-off and landing area based on the information on the weather fluctuation, and detects the occurrence of a downburst or If predicted, a downburst analysis unit that generates alarm information may be further included.

このようにすれば、ダウンバーストの検出や予測を自動化し、ダウンバーストに関する警報情報を提供することができる。   In this way, detection and prediction of downburst can be automated and alarm information related to downburst can be provided.

(5)この気象変動情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動に関する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。   (5) In this weather change information providing system, the data processing device may further include a transmission control unit that performs control to transmit information on the weather change or the alarm information.

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、飛行物体等に自動的に送信することができる。   In this way, it is possible not only to display information on weather fluctuations and alarm information on the monitor of the data processing device, but also to automatically transmit it to a flying object or the like.

(6)この気象変動情報提供システムにおいて、前記複数の気圧計測装置は、前記離着陸の目標位置からの距離に応じて密度が異なるように配置されているようにしてもよい。   (6) In this weather change information providing system, the plurality of barometric pressure measuring devices may be arranged so as to have different densities according to the distance from the take-off and landing target position.

このようにすれば、ダウンバーストの発生に伴う危険性が高い位置ほど観測メッシュが細かくなり、ダウンバーストの解析精度を高めることができる。逆に、ダウンバーストが発生に伴う危険性が相対的に低い位置は、観測メッシュを多少粗くすることで、必要十分な解析精度を確保しながらコストを削減することができる。   In this way, the observation mesh becomes finer in the position where the risk associated with the occurrence of the downburst is higher, and the analysis accuracy of the downburst can be increased. Conversely, at a position where the risk associated with the occurrence of a downburst is relatively low, the cost can be reduced while ensuring the necessary and sufficient analysis accuracy by making the observation mesh somewhat rough.

(7)この気象変動情報提供システムにおいて、前記複数の気圧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。   (7) In this weather change information providing system, at least some of the plurality of barometric pressure measuring devices may be arranged at different altitudes.

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。   In this way, it is possible to provide more detailed information in consideration of the change in pressure in the height direction.

(8)この気象変動情報提供システムにおいて、前記複数の気圧計測装置の各々は、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圧センサーを含むようにしてもよい。   (8) In this weather change information providing system, each of the plurality of atmospheric pressure measuring devices has a pressure sensitive element that changes a resonance frequency in accordance with atmospheric pressure, and obtains atmospheric pressure data in accordance with the vibration frequency of the pressure sensitive element. You may make it include the atmospheric | air pressure sensor to output.

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(気圧の変化具合)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(ダウンバースト等)を検出・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検出・予測することができる。   In general, barometers used for weather observation have a resolution of the order of hPa, whereas frequency change type barometric sensors measure Pa vibration frequency of a pressure sensitive element with a high frequency clock signal relatively easily. An order measurement resolution can be obtained. Further, the frequency change type atmospheric pressure sensor can detect the fluctuation amount of atmospheric pressure (change in atmospheric pressure) with high accuracy, whether the atmospheric pressure is changing slowly or suddenly. According to the present invention, by using a high-resolution frequency change type atmospheric pressure sensor, a slight change in atmospheric pressure in a short period of time can be captured, and a weather fluctuation (such as a downburst) that occurs locally and disappears in a short time. Information for detection and prediction can be provided. By analyzing this information, weather fluctuations can be detected and predicted with high accuracy.

(9)この気象変動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。   (9) In this weather fluctuation information providing system, the pressure sensitive element may be a double tuning fork piezoelectric vibrator.

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。   By using a double tuning fork piezoelectric vibrator, a barometer with higher resolution can be realized.

(10)本発明は、飛行物体が離着陸する施設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に関する情報を提供する気象変動情報提供方法であって、飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置の各々から気圧データを取得する気圧データ取得ステップと、前記気圧データ取得ステップで取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成ステップと、を含み、前記気象変動情報生成ステップにおいて、前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供方法である。   (10) The present invention provides a weather fluctuation information providing method for providing information on local weather fluctuation caused by a change in atmospheric pressure at a facility where a flying object takes off and landing, and a target position for taking off and landing of the flying object is determined. A barometric pressure data acquisition step for acquiring barometric pressure data from each of a plurality of barometric pressure measuring devices distributed in a take-off and landing area, and information on the weather fluctuation in real time based on the barometric pressure data acquired in the barometric pressure data acquisition step Generating meteorological change information, and generating, in the meteorological change information generating step, time-series image information representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least part of the information related to the meteorological change. This is a method for providing fluctuation information.

(11)本発明は、飛行物体が離着陸する施設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に関する気象変動情報を提供する気象変動情報提供プログラムであって、飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置の各々から気圧データを取得する気圧データ取得部と、前記気圧データ部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成部としてコンピューターを機能させ、前記気象変動情報生成部は、前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供プログラムである。   (11) The present invention is a weather change information providing program for providing weather change information related to local weather change caused by a change in atmospheric pressure in a facility where a flying object takes off and landing, and a target for taking off and landing of a flying object A barometric pressure data acquisition unit that acquires barometric pressure data from each of a plurality of barometric pressure measurement devices distributed in a take-off and landing area including a position, and information on the weather fluctuation based on the barometric pressure data acquired by the barometric pressure data unit The computer functions as a meteorological variation information generation unit that generates in real time, and the meteorological variation information generation unit generates time-series image information representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least part of the information related to the meteorological variation. It is a program to provide weather change information.

(12)本発明は、上記の気象変動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。   (12) The present invention is a computer-readable recording medium in which the weather change information providing program is recorded.

本実施形態の気象変動情報提供システムの概要図。1 is a schematic diagram of a weather change information providing system according to an embodiment. 気圧計測装置の配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning of an atmospheric pressure measuring apparatus. 本実施形態の気象変動情報提供システムの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the weather fluctuation information provision system of this embodiment. 判定テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the determination table. 本実施形態の気圧センサーの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the atmospheric | air pressure sensor of this embodiment. 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。The schematic diagram of the cross section of the pressure sensor element of this embodiment. 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。The schematic diagram of the cross section of the pressure sensor element of this embodiment. 本実施形態の振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。The bottom view which shows typically the vibration piece and diaphragm of this embodiment. 全体処理のフローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the flowchart of a whole process. 気圧傾度を計算する処理のフローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the flowchart of the process which calculates an atmospheric pressure gradient. ノード間の気圧傾度ベクトルの説明図。Explanatory drawing of the atmospheric pressure gradient vector between nodes. 各ノードの気圧傾度ベクトルの計算例の説明図。Explanatory drawing of the example of calculation of the atmospheric pressure gradient vector of each node. 気象変動情報を生成する処理のフローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the flowchart of the process which produces | generates weather fluctuation information. 気圧分布の表示画像の一例を概略的に示す図。The figure which shows an example of the display image of atmospheric | air pressure distribution roughly. 気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図。The figure which shows an example of the display image of atmospheric | air pressure gradient distribution roughly. 気圧分布と気圧傾度分布の表示画像の一例を概略的に示す図。The figure which shows roughly an example of the display image of atmospheric | air pressure distribution and atmospheric | air pressure gradient distribution. ダウンバーストの予測処理のフローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the flowchart of the prediction process of a downburst. ダウンバースト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。The figure which shows notionally the relationship between the generation | occurrence | production process of a downburst, and atmospheric pressure distribution and atmospheric pressure gradient distribution. 変形例1における気圧計測装置の配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning of the atmospheric | air pressure measuring apparatus in the modification 1. 変形例1における各ノードの気圧傾度ベクトルの計算例の説明図。Explanatory drawing of the example of calculation of the atmospheric | air pressure gradient vector of each node in the modification 1. FIG. 変形例2における気圧計測装置の配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning of the atmospheric | air pressure measuring apparatus in the modification 2. 変形例3における気圧計測装置の配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning of the atmospheric | air pressure measuring apparatus in the modification 3. 気圧傾度と風の関係の説明図。Explanatory drawing of the relationship between atmospheric pressure gradient and wind. ダウンバーストの発生メカニズムを示す概略図。Schematic which shows the generation | occurrence | production mechanism of a downburst.

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。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The embodiments described below do not unduly limit the contents of the present invention described in the claims. Also, not all of the configurations described below are essential constituent requirements of the present invention.

1.気象変動情報提供システムの概要
本実施形態の気象変動情報提供システムは、飛行物体が離着陸する施設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に関する情報(以下、「気象変動情報」という)を提供する。飛行物体は、飛行機、ヘリコプター、グライダー、飛行船、気球などの航空機やラジコン模型など飛行することができる物体であれば何でもよい。また、飛行物体が離着陸する施設は、例えば、空港、ヘリポート、航空母艦、広場などであり、航空機等が臨時に離着陸する可能性のある施設(学校のグラウンドや駐車場など)も含まれる。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、ダウンバースト(急激な下降気流)、横風などの突風、竜巻、豪雨などが挙げられる。以下では、空港において、航空機の離発着に特に重大な影響を与えるダウンバーストに関する情報を提供する気象変動情報提供システムを例に挙げて説明する。
1. Overview of the weather fluctuation information provision system The weather fluctuation information provision system of this embodiment is a system for information on local weather fluctuations (hereinafter referred to as "weather fluctuation information") caused by a change in atmospheric pressure at a facility where a flying object takes off and landing. )I will provide a. The flying object may be any object that can fly, such as an airplane such as an airplane, helicopter, glider, airship, balloon, or a radio-controlled model. In addition, facilities where flying objects take off and landing are, for example, airports, heliports, aircraft carriers, and plazas, and include facilities (such as school grounds and parking lots) where aircraft and the like may temporarily take off and land. Examples of local weather fluctuations caused by changes in atmospheric pressure include downbursts (rapid downdrafts), gusts such as crosswinds, tornadoes, and heavy rains. Hereinafter, a climate change information providing system that provides information on downburst that has a particularly significant effect on takeoff and arrival of aircraft at an airport will be described as an example.

図1は、本実施形態の気象変動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情報提供システムでは、空港の滑走路5の周辺の、航空機6の離着陸の目標位置(タッチダウンゾーン)TD1,TD2を含む領域(離着陸領域)に複数の気圧計測装置2(白抜きの丸で表示)が分散して配置されている。例えば、図2(A)に示すように、滑走路5の全体を覆うように気圧計測装置2を分散配置してもよいし、図2(B)に示すように、TD1の周辺とTD2の周辺にのみ気圧計測装置2を分散配置してもよい。   FIG. 1 is a diagram for explaining the outline of the weather fluctuation information providing system of the present embodiment. As shown in FIG. 1, in the meteorological change information providing system of the present embodiment, the target position (touchdown zone) TD1, TD2 of the aircraft 6 around the runway 5 of the airport is included in an area (takeoff / landing area). A plurality of barometric pressure measuring devices 2 (indicated by white circles) are distributed. For example, as shown in FIG. 2 (A), the atmospheric pressure measuring devices 2 may be distributed so as to cover the entire runway 5, or as shown in FIG. 2 (B), around the TD1 and the TD2 The atmospheric pressure measurement devices 2 may be distributed only around the periphery.

本実施形態では、多数の気圧計測装置2が碁盤目状に分散配置され、各気圧計測装置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。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、空港の気候やその他の状況を考慮して、十分な精度でダウンバーストの発生の検出や予測が可能な値(例えば、数百m以下)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い。なお、図1及び図2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、空港においてこのような境界線を表示する必要はない。   In the present embodiment, a large number of barometric pressure measuring devices 2 are distributed in a grid pattern, and an observation mesh having each barometric pressure measuring device 2 as a node is formed. However, it is only necessary that the plurality of weather measurement devices 2 are arranged in a distributed manner, and may not be arranged in a grid pattern. In this observation mesh, one rectangular section is formed by four nodes. The length of one side of each section (distance between nodes) is a value that can detect and predict the occurrence of downburst with sufficient accuracy in consideration of the airport's climate and other conditions (for example, several hundred m Is set to: However, the distance between the nodes may not be constant. In FIG. 1 and FIG. 2, for convenience, the boundary lines of the sections are indicated by broken lines. However, in practice, it is not necessary to display such boundary lines at the airport.

各気圧計測装置2は、一定周期で気圧を計測し、計測した気圧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、例えば、図1の管制塔7にある管制室に設置されており、各気圧計測装置2からの気圧データを受信し、受信した気圧データに基づいて気象変動情報を生成する。ただし、データ処理装置は、空港外に設置されていてもよい。例えば、航空機6にデータ処理装置を搭載してもよいし、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。   Each atmospheric pressure measuring device 2 measures the atmospheric pressure at a constant period, and transmits the measured atmospheric pressure data to a data processing device (not shown). The data processing device is installed in, for example, a control room in the control tower 7 of FIG. 1, receives atmospheric pressure data from each atmospheric pressure measuring device 2, and generates weather fluctuation information based on the received atmospheric pressure data. However, the data processing device may be installed outside the airport. For example, a data processing device may be mounted on the aircraft 6 or a server connected to a communication network such as the Internet may be used as the data processing device.

データ処理装置が生成した気象変動情報は、データ処理装置のモニターあるいは管制室にある他の表示装置に送信されて表示される。さらに、この気象変動情報は、航空機6にも送信され、航空機6のモニターに表示される。管制官やパイロットは、この気象変動情報を監視することで、ダウンバーストの発生の有無の判断やダウンバーストの発生の予測をすることができる。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、ダウンバーストの検出や予測を行うようにしてもよい。これにより、管制官は、危険度に応じて着陸や離陸を禁止する旨の指示をパイロットに対して迅速に行うことができる。また、パイロットは、自らの判断で着陸や離陸を回避することができる。   The weather change information generated by the data processing device is transmitted to and displayed on the monitor of the data processing device or another display device in the control room. Further, the weather change information is also transmitted to the aircraft 6 and displayed on the monitor of the aircraft 6. Controllers and pilots can determine whether or not a downburst has occurred or predict the occurrence of a downburst by monitoring this weather fluctuation information. Alternatively, the data processing device may detect and predict a downburst according to a predetermined criterion. Thereby, the controller can promptly instruct the pilot to prohibit landing and takeoff according to the degree of risk. In addition, the pilot can avoid landing and takeoff at his own discretion.

2.気象変動情報提供システムの構成
図3は、本実施形態の気象変動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情報提供システムは、図3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。
2. Configuration of Weather Fluctuation Information Providing System FIG. 3 is a diagram showing a configuration of the weather variation information providing system of the present embodiment. The meteorological change information providing system of the present embodiment may have a configuration in which some of the components (each unit) in FIG. 3 are omitted or other components are added.

図3に示すように、本実施形態の気象変動情報提供システム1は、複数の気圧計測装置2とデータ処理装置4を含む。   As shown in FIG. 3, the weather fluctuation information providing system 1 of the present embodiment includes a plurality of barometric pressure measuring devices 2 and a data processing device 4.

複数の気圧計測装置2の各々は、気圧センサー10を備え、離着陸領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。   Each of the plurality of atmospheric pressure measurement devices 2 includes an atmospheric pressure sensor 10 and is distributed in the take-off and landing areas. As the atmospheric pressure sensor 10, a frequency change type that captures a change in pressure as a change in the frequency of the vibrator, a capacitance type that captures a change in pressure as a change in capacitance, and a change in pressure as a change in the resistance value of the piezoresistor. Sensors such as piezoresistive sensors can be applied.

気圧計測装置2は、秒オーダーの周期でリアルタイムに気象を計測し、計測された気圧データは、送信部12により、例えば、気圧計測装置2毎に割り当てられた周波数の電波で送信される。各気圧計測装置2には互いに異なる送信周波数が割り当てられる。   The atmospheric pressure measurement device 2 measures the weather in real time with a period of the second order, and the measured atmospheric pressure data is transmitted by the transmission unit 12 with, for example, a radio wave having a frequency assigned to each atmospheric pressure measurement device 2. Different transmission frequencies are assigned to the atmospheric pressure measuring devices 2.

データ処理装置4は、受信部20、処理部(CPU:Central Processing Unit)30、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。   The data processing device 4 includes a receiving unit 20, a processing unit (CPU: Central Processing Unit) 30, an operation unit 40, a storage unit 50, a recording medium 60, a display unit 70, and a transmission unit 80.

受信部20は、受信周波数が順番に気圧計測装置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圧計測装置2からの送信データを受信し、気圧データを復調する。そして、受信部20は、復調した気圧データを処理部(CPU)30に送る。   The receiving unit 20 receives transmission data from each atmospheric pressure measurement device 2 while switching at a predetermined cycle so that the reception frequency becomes a transmission frequency assigned to each atmospheric pressure measurement device 2 in order, and demodulates the atmospheric pressure data. Then, the receiving unit 20 sends the demodulated atmospheric pressure data to the processing unit (CPU) 30.

なお、各気圧計測装置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圧データを送信し、データ処理装置4の受信部20が、各気圧計測装置2の送信タイミングと同期して、時分割に気圧データを受信するようにしてもよい。   The transmission unit 12 of each barometric pressure measuring device 2 transmits barometric pressure data in a time-division manner at predetermined periodic timings using radio waves having the same transmission frequency, and the reception unit of the data processing device 4 20 may receive the atmospheric pressure data in a time division manner in synchronization with the transmission timing of each atmospheric pressure measuring device 2.

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(CPU)30に出力する。   The operation unit 40 is an input device including operation keys, button switches, and the like, and outputs an operation signal corresponding to an operation by a user to the processing unit (CPU) 30.

記憶部50は、処理部(CPU)30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ダウンバースト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、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ダウンバースト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ダウンバーストの判定基準としてもよい。   The storage unit 50 stores programs, data, and the like for the processing unit (CPU) 30 to perform various calculation processes and control processes. In particular, the storage unit 50 of the present embodiment stores a determination table 52 that defines a correspondence relationship between a determination criterion for weather conditions and a downburst. This criterion includes at least a condition relating to atmospheric pressure, and whether or not the amount of decrease in atmospheric pressure per predetermined time exceeds a predetermined threshold may be used as a criterion for downburst. In addition, when the data processing device 4 can obtain temperature and humidity information, the criteria for the temperature and humidity may be included in the determination criteria. For example, whether or not the amount of decrease in atmospheric pressure per predetermined time exceeds a predetermined threshold and whether or not the temperature is within a predetermined range may be used as a downburst determination criterion.

図4は、判定テーブル52の一例を示す図である。図4の例では、判定基準1が満たされるとダウンバーストが発生中であることを示している。また、判定基準2が満たされると所定時間内に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。さらに、ダウンバーストの発生可能性の程度を複数段階に分けて、判定基準2を例えば判定基準2−1〜2−3のように細分化してもよい。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the determination table 52. The example of FIG. 4 indicates that a downburst is occurring when the criterion 1 is satisfied. Further, it is shown that if the criterion 2 is satisfied, a downburst may occur within a predetermined time. Further, the degree of possibility of downburst may be divided into a plurality of stages, and the criterion 2 may be subdivided as, for example, criteria 2-1 to 2-3.

また、記憶部50は、処理部(CPU)30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(CPU)30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。   The storage unit 50 is used as a work area of the processing unit (CPU) 30. Data input from the operation unit 40, programs and data read from the recording medium 60, and the processing unit (CPU) 30 performs various programs. It is also used for temporarily storing the calculation result and the like executed according to the above.

処理部(CPU)30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(CPU)30は、受信部20から気圧データを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部(CPU)30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を介した航空機や管制塔とのデータ通信を制御する処理等を行う。   The processing unit (CPU) 30 performs various calculation processes and control processes in accordance with programs stored in the storage unit 50 and the recording medium 60. Specifically, the processing unit (CPU) 30 receives atmospheric pressure data from the receiving unit 20 and performs various calculation processes. In addition, the processing unit (CPU) 30 is configured to perform various processes in accordance with operation signals from the operation unit 40, display various types of information on the display unit 70, aircraft and control towers via the reception unit 20 and the transmission unit 80. The process etc. which control data communication with are performed.

特に、本実施形態では、処理部(CPU)30は、以下に説明する気圧データ取得部32、気象変動情報生成部34、ダウンバースト解析部36、送信制御部38を含む。ただし、本実施形態の処理部(CPU)30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。   In particular, in the present embodiment, the processing unit (CPU) 30 includes an atmospheric pressure data acquisition unit 32, a weather fluctuation information generation unit 34, a downburst analysis unit 36, and a transmission control unit 38 which will be described below. However, the processing unit (CPU) 30 of the present embodiment may have a configuration in which some of these configurations (elements) are omitted or another configuration (element) is added.

気圧データ取得部32は、受信部20から送られてくる気圧データを、気圧計測装置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、気圧データ取得部32は、各気圧データを受け取り、受け取った各気圧データを気圧計測装置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。   The atmospheric pressure data acquisition unit 32 performs a process of continuously acquiring the atmospheric pressure data transmitted from the reception unit 20 in association with the identification ID of the atmospheric pressure measurement device 2. Specifically, the atmospheric pressure data acquisition unit 32 receives each atmospheric pressure data, and stores the received atmospheric pressure data in the storage unit 50 in order in association with the identification ID assigned to each atmospheric pressure measurement device 2.

気象変動情報生成部34は、気圧データ取得部32が取得した気圧データに基づいて、離着陸領域における気象変動情報をリアルタイムに生成する処理を行う。特に、本実施形態の気象変動情報生成部34は、気象変動情報の少なくとも一部として、離着陸領域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)を生成する。   The meteorological change information generation unit 34 performs processing for generating meteorological change information in the take-off and landing area in real time based on the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquisition unit 32. In particular, the meteorological change information generation unit 34 of the present embodiment generates time-series image information (image information updated in real time) representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least part of the weather change information.

また、気象変動情報生成部34は、気圧データ取得部32が取得した気圧データに基づいて、離着陸領域における複数の位置の気圧傾度を計算し、気象変動情報の少なくとも一部として、離着陸領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。   Further, the weather fluctuation information generation unit 34 calculates the atmospheric pressure gradients at a plurality of positions in the takeoff / landing area based on the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquisition unit 32, and uses the atmospheric pressure in the takeoff / landing area as at least a part of the weather fluctuation information. Information on the change in gradient may be generated. The position for calculating the atmospheric pressure gradient may be an arbitrary position, for example, the position of each node of the observation mesh.

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。   The information on the change in the atmospheric pressure gradient may be graph information indicating the temporal change in the atmospheric pressure gradient of each node of the observation mesh, or time-series image information indicating the distribution of the atmospheric pressure gradient in the observation mesh (updated in real time). Image information).

ダウンバースト解析部36は、気象変動情報生成部34が生成した気象変動情報に基づいて、離着陸領域におけるダウンバーストの発生の検出及び予測の少なくとも一方を行い、ダウンバーストの発生を検出又は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、ダウンバースト解析部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に含まれる第1の判定基準(図4の例では判定基準1に対応する)に従い、ダウンバーストの発生の有無を判定する。また、ダウンバースト解析部36は、判定テーブル52に含まれる第2の判定基準(図4の例では判定基準2に対応する)に従い、ダウンバーストが所定時間以内に発生するか否かを判定する。   When the downburst analyzer 36 detects or predicts the occurrence of a downburst based on the weather fluctuation information generated by the weather fluctuation information generator 34 and detects and predicts the occurrence of a downburst in the takeoff and landing area The process for generating alarm information is performed. Specifically, the downburst analysis unit 36 refers to the determination table 52 stored in the storage unit 50, and the first determination criterion included in the determination table 52 (corresponding to the determination criterion 1 in the example of FIG. 4). The occurrence of downburst is determined according to Further, the downburst analysis unit 36 determines whether or not a downburst occurs within a predetermined time according to a second determination criterion included in the determination table 52 (corresponding to the determination criterion 2 in the example of FIG. 4). .

なお、ダウンバースト解析部36は、ダウンバーストの発生を検出した場合には、ダウンバーストの発生位置を含む警報情報を生成するようにしてもよい。また、ダウンバースト解析部36は、ダウンバーストの発生を予測した場合にはダウンバースト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。   Note that, when the occurrence of a downburst is detected, the downburst analysis unit 36 may generate alarm information including a downburst occurrence position. Further, when the occurrence of a downburst is predicted, the downburst analysis unit 36 may generate alarm information including a predicted downburst occurrence position and a predicted occurrence time.

送信制御部38は、気象変動情報生成部34が生成した気象変動情報やダウンバースト解析部36が生成した警告情報を、送信部80を介して航空機6や管制塔7(データ処理装置4が管制塔7の外部にある場合)などに送信する制御を行う。   The transmission control unit 38 sends the weather variation information generated by the weather variation information generation unit 34 and the warning information generated by the downburst analysis unit 36 via the transmission unit 80 to the aircraft 6 and the control tower 7 (the data processing device 4 controls). And control to transmit to the outside of the tower 7).

なお、本実施形態の気象変動情報提供システムが気象変動情報を提供することで足りる場合は、ダウンバースト解析部36はなくてもよい。   If the weather change information providing system of the present embodiment is sufficient to provide the weather change information, the downburst analysis unit 36 may not be provided.

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(CPU)30は、記録媒体60に記憶されている気象変動情報提供プログラムを実行することで、気圧データ取得部32、気象変動情報生成部34、ダウンバースト解析部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情報提供プログラムを受信し、受信した気象変動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、気圧データ取得部32、気象変動情報生成部34、ダウンバースト解析部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。   The recording medium 60 is a computer-readable recording medium. In particular, in the present embodiment, a weather fluctuation information providing program for causing the computer to function as each of the above-described units is stored. Then, the processing unit (CPU) 30 according to the present embodiment executes a weather fluctuation information providing program stored in the recording medium 60, whereby an atmospheric pressure data acquisition unit 32, a weather fluctuation information generation unit 34, and a downburst analysis unit. 36, which functions as a transmission control unit 38. Alternatively, the meteorological change information providing program is received from a server connected to a wired or wireless communication network via the communication unit 80 or the like, and the received meteorological change information providing program is stored in the storage unit 50 or the recording medium 60. You may make it run a weather fluctuation information provision program. However, at least a part of the atmospheric pressure data acquisition unit 32, the weather fluctuation information generation unit 34, the downburst analysis unit 36, and the transmission control unit 38 may be realized by hardware (dedicated circuit).

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。   The recording medium 60 can be realized by, for example, an optical disk (CD, DVD), a magneto-optical disk (MO), a magnetic disk, a hard disk, a magnetic tape, or a memory (ROM, flash memory, etc.).

表示部70は、LCD(Liquid Crystal Display)等により構成される表示装置であり、処理部(CPU)30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。   The display unit 70 is a display device configured by an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and displays various types of information based on display signals input from the processing unit (CPU) 30. For example, each frame of the atmospheric pressure distribution image and the atmospheric pressure gradient distribution image is displayed on the display unit 70 in real time.

このような構成の気象変動情報提供システム1により、離着陸領域におけるダウンバーストの発生や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。   In order to capture the occurrence of a downburst and a precursor in the take-off and landing area in real time by the weather fluctuation information providing system 1 having such a configuration, it is desirable to use a high-resolution Pa-order sensor as the atmospheric pressure sensor 10. At present, frequency change type barometric sensors have higher resolution than capacitance type and piezoresistive type barometric sensors, and frequency change type barometric sensors can achieve resolutions of 1 Pa or less. is there.

図5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5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、TCXO(Temperature Compensated Crystal Oscillator)130、MPU(Micro Processing Unit)140、温度センサー150、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)160、通信インターフェース(I/F)170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。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the frequency change type atmospheric pressure sensor 10. As shown in FIG. 5, the atmospheric pressure sensor 10 of this embodiment includes a pressure sensor element 100, an oscillation circuit 110, a counter 120, a TCXO (Temperature Compensated Crystal Oscillator) 130, an MPU (Micro Processing Unit) 140, a temperature sensor 150, and an EEPROM. (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) 160 and a communication interface (I / F) 170 are included. However, the atmospheric pressure sensor of the present embodiment may have a configuration in which some of the components (each unit) in FIG. 5 are omitted or other components are added.

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。   The pressure sensor element 100 has a pressure-sensitive element of a method (vibration method) that uses a change in the resonance frequency of the resonator element. This pressure-sensitive element is a piezoelectric vibrator formed of a piezoelectric material such as quartz, lithium niobate, or lithium tantalate. For example, a tuning fork vibrator, a double tuning fork vibrator, an AT vibrator (thickness sliding) A resonator), a SAW resonator, or the like is applied.

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。   In particular, a double tuning fork type piezoelectric vibrator has a very large change in resonance frequency with respect to elongation / compression stress and a large variable range of the resonance frequency compared to an AT vibrator (thickness shear vibrator), etc. By using a tuning-fork type piezoelectric vibrator, a high-resolution barometric sensor capable of detecting a slight barometric pressure difference can be realized. Therefore, the atmospheric pressure sensor 10 of the present embodiment uses a double tuning fork type piezoelectric vibrator as a pressure sensitive element. In addition, excellent stability and the highest level of resolution and accuracy can be realized by selecting a quartz material having a high Q value and excellent temperature stability as the piezoelectric material.

図6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7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7は、封止板としてのベース230を省略して描いてある。図6は、図7のA−A線の断面に対応する。   FIG. 6 is a schematic diagram of a cross section of the pressure sensor element 100 of the present embodiment. FIG. 7 is a bottom view schematically showing the resonator element 220 and the diaphragm 210 of the pressure sensor element 100 of the present embodiment. In FIG. 7, the base 230 as a sealing plate is omitted. 6 corresponds to a cross section taken along line AA of FIG.

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。   The pressure sensor element 100 includes a diaphragm 210, a vibrating piece 220, and a base 230 as a sealing plate.

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。   The diaphragm 210 is a flat plate-like member having a flexible part that receives pressure and bends. The outer surface of the diaphragm 210 is a pressure receiving surface 214, and a pair of protrusions 212 are formed on the back side of the pressure receiving surface 214.

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。   The vibration piece 220 includes a vibration beam (beam) 222 and a pair of base portions 224 formed at both ends of the vibration beam 222. The vibrating beam 222 is formed between the pair of base portions 224 in a doubly supported beam shape. The pair of base portions 224 are fixed to a pair of protrusions 212 formed on the diaphragm 210, respectively. The vibration beam 222 is appropriately provided with an electrode (not shown), and the vibration beam 222 can be bent and vibrated at a constant resonance frequency by supplying a drive signal from the electrode. The vibrating piece 220 is formed of a piezoelectric material. Examples of the material of the vibrating piece 220 include piezoelectric materials such as quartz, lithium tantalate, and lithium niobate. The vibration piece 220 is supported by the frame portion 228 by the support beam 226.

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。   The base 230 is joined to the diaphragm 210 to form a cavity 232 with the diaphragm 210. By using the cavity 232 as a decompression space, the Q value of the resonator element 220 can be increased (the CI value can be reduced).

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。   In the pressure sensor element 100 having such a structure, the diaphragm 210 bends and deforms when pressure is applied to the pressure receiving surface 214. Then, since the pair of base portions 224 of the vibrating piece 220 are respectively fixed to the pair of protrusions 212 of the diaphragm 210, the distance between the base portions 224 changes according to the deformation of the diaphragm 210. That is, when pressure is applied to the pressure sensor element 100, tensile or compressive stress can be generated in the vibration beam 222.

図8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8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。   FIG. 8 is a schematic diagram of a cross section of the pressure sensor element 100 and shows a state in which the diaphragm 210 is deformed by the pressure P. FIG. FIG. 8 is an example in which the diaphragm 210 is deformed to be convex toward the inside of the element due to the action of the pressure (pressure P) from the outside to the inside of the pressure sensor element 100. In this case, the interval between the pair of protrusions 212 is increased. On the other hand, although not shown, when a force from the inside to the outside of the pressure sensor element 100 acts, the diaphragm 210 is deformed so as to protrude toward the outside of the element, and the distance between the pair of protrusions 212 becomes small. . Accordingly, tensile or compressive stress is generated in a direction parallel to the vibration beam 222 of the vibration piece 220 whose both ends are fixed to the pair of protrusions 212. In other words, the pressure applied in the direction perpendicular to the pressure receiving surface 214 is converted into stress in a linear direction parallel to the vibration beam 222 of the vibration piece 220 via the protrusion (support portion) 212.

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6及び図7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(1)によって近似される。   The resonance frequency of the vibration beam 222 can be analyzed as follows. As shown in FIGS. 6 and 7, when the length of the vibration beam 222 is l, the width is w, and the thickness is d, the equation of motion when the external force F acts in the long side direction of the vibration beam 222 is It is approximated by (1).

式(1)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(=w・d)、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。   In equation (1), E is the longitudinal elastic constant (Young's modulus), ρ is the density, A is the cross-sectional area of the vibrating beam (= w · d), g is the gravitational acceleration, F is the external force, y is the displacement, and x is the vibration. Each arbitrary position of the beam is represented.

式(1)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(2)が得られる。   By solving the equation (1) by giving a general solution and boundary conditions, the following equation (2) of the resonance frequency when there is no external force is obtained.

断面2次モーメントI=dw/12、断面積A=dw、λI=4.73より、式(2)は次式(3)のように変形することができる。 Second moment I = dw 3/12, the cross-sectional area A = dw, from λI = 4.73, equation (2) can be modified as the following equation (3).

従って、外力F=0の時の共振周波数fは、ビームの幅wに比例し、長さlの2乗に反比例する。 Accordingly, the resonance frequency f 0 when the external force F = 0 is proportional to the beam width w and inversely proportional to the square of the length l.

外力Fを2本の振動ビームに加えたときの共振周波数fも同様の手順で求めると、次式(4)が得られる。 When the resonance frequency f F when the external force F is applied to the two vibrating beams is determined in the same procedure, the following equation (4) is obtained.

断面2次モーメントI=dw/12より式(4)は次式(5)のように変形することができる。 Second moment I = dw 3/12 from equation (4) can be modified as the following equation (5).

式(5)において、Sは応力感度(=K・12/E・(l/w))、σは応力(=F/(2A))をそれぞれ表す。 In Formula (5), SF represents stress sensitivity (= K · 12 / E · (l / w) 2 ), and σ represents stress (= F / (2A)).

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fが減少し、力Fが伸縮方向に加わると共振周波数fが増加する。 From the above, when the force F acting on the pressure sensor element 100 is negative in the compression direction and positive in the expansion direction, the resonance frequency f F decreases when the force F is applied in the compression direction, and the force F is expanded and contracted. When added, the resonance frequency f F increases.

そして、次式(6)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。   Then, the linearity error caused by the pressure-frequency characteristic and the temperature-frequency characteristic of the pressure sensor element 100 is corrected using the polynomial shown in the following equation (6), whereby the pressure value P with high resolution and high accuracy is obtained. Can be obtained.

式(6)において、fはセンサー規格化周波数であり、f=(f/fで表される。また、tは温度であり、α(t)、β(t)、γ(t)、δ(t)は、それぞれ次式(7)〜(10)で表される。 In Expression (6), f n is a sensor normalized frequency, and is represented by f n = (f F / f 0 ) 2 . Further, t is a temperature, and α (t), β (t), γ (t), and δ (t) are expressed by the following equations (7) to (10), respectively.

式(7)〜(10)において、a〜pは補正係数である。   In Expressions (7) to (10), a to p are correction coefficients.

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f)が得られ、あらかじめ測定された共振周波数fや補正係数a〜pを用いて、式(6)から圧力Pを計算することができる。 That is, by measuring the frequency of the output signal of the pressure sensor element 100, the vibration frequency of the vibration beam 220 (resonance frequency f F when the force F acts) can be obtained, and the resonance frequency f 0 measured in advance or corrected The pressure P can be calculated from the equation (6) using the coefficients a to p.

図5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。   Returning to FIG. 5, the oscillation circuit 110 outputs an oscillation signal obtained by causing the vibration beam 222 of the pressure sensor element 100 to oscillate at the resonance frequency.

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。   The counter 120 is a reciprocal counter that counts a predetermined period of the oscillation signal output from the oscillation circuit 110 with a high-accuracy clock signal output from the TCXO 130 serving as a reference clock source. However, the counter 120 may be configured as a direct counting frequency counter (direct counter) that counts the number of pulses of the oscillation signal of the pressure sensor element 100 at a predetermined gate time.

MPU(Micro Processing Unit)140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(7)〜(10)よりα(t)、β(t)、γ(t)、δ(t)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fの値を用いて、式(6)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。 An MPU (Micro Processing Unit) 140 performs a process of calculating the pressure value P from the count value of the counter 120. Specifically, the MPU 140 calculates the temperature t from the detection value of the temperature sensor 150 and uses the correction coefficient values a to p stored in advance in the EEPROM 160 to calculate α ( t), β (t), γ (t), and δ (t) are calculated. Further, the MPU 140 uses the count value of the counter 120 and the value of the resonance frequency f 0 stored in advance in the EEPROM 160 to calculate the pressure value P from Equation (6). Then, the pressure value P calculated by the MPU is output to the outside of the atmospheric pressure sensor 10 via the communication interface 170.

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。   According to the pressure change type pressure sensor 10 having such a configuration, the vibration frequency of the pressure sensor element 100 is counted by a high-accuracy and high-frequency (for example, several tens of MHz) clock signal output from the TCXO 130 by the counter 120. Since the MPU 140 calculates the pressure value and corrects the linearity error by digital calculation processing, it is possible to obtain a pressure value (atmospheric pressure data) with high resolution and high accuracy in the order of Pa. Furthermore, since the atmospheric pressure sensor 10 can update the atmospheric pressure data with a period of a second order even if the count time is taken into account, it can capture a slight change in atmospheric pressure in a short time, and is suitable for real-time atmospheric pressure measurement. Yes.

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。   In this embodiment, the TCXO 130 is used as a reference clock source. However, the reference clock source is configured by an oscillation circuit that does not have a temperature compensation circuit, for example, a crystal oscillation circuit that includes an AT-cut crystal resonator. Also good. In this case, the pressure fluctuation detection accuracy is reduced by the absence of the temperature compensation circuit, but whether the reference clock source is the crystal oscillation circuit or the TCXO 130 depends on the cost of the prediction system and the prediction accuracy. The designer may select as appropriate.

3.気象変動情報提供システムの処理
[全体処理]
図9は、データ処理装置4の処理部(CPU)30の全体処理のフローチャートの一例を示す図である。
3. Processing of weather change information provision system [Overall processing]
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a flowchart of overall processing of the processing unit (CPU) 30 of the data processing device 4.

まず、データ処理装置4が起動すると、処理部(CPU)30は、時刻変数tを0にセットする(S10)。   First, when the data processing device 4 is activated, the processing unit (CPU) 30 sets a time variable t to 0 (S10).

次に、処理部(CPU)30(気圧データ取得部32)は、各気圧計測装置2が計測した気圧データを取得する(S12)。この気圧データにより、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。   Next, the processing unit (CPU) 30 (atmospheric pressure data acquiring unit 32) acquires the atmospheric pressure data measured by each atmospheric pressure measuring device 2 (S12). From the atmospheric pressure data, the atmospheric pressure of each node of the observation mesh at time t is obtained.

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部34)は、ステップS12で取得した気圧データ(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)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (weather change information generation unit 34) calculates the atmospheric pressure gradient of each node at time t from the atmospheric pressure data (atmospheric pressure of each node of the observation mesh) acquired in step S12 (S14). .

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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における離着陸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)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34) calculates the atmospheric pressure of the takeoff and landing area at time t from the atmospheric pressure of each node obtained in step S12 and the atmospheric pressure gradient of each node calculated in step S14. Distribution data and distribution data of atmospheric pressure gradient are generated (S16).

次に、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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ダウンバーストの発生の検出と予測を行い、必要に応じて警告情報を生成する(S18)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) detects and predicts the occurrence of downburst from the distribution data of atmospheric pressure and the distribution data of atmospheric pressure gradient up to time t generated in step S16, and is necessary. The warning information is generated according to (S18).

次に、処理部(CPU)30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、航空機6等に送信する(S20)。   Next, the processing unit (CPU) 30 displays the atmospheric pressure distribution data, the atmospheric pressure gradient distribution data, and the warning information at the time t on the monitor and transmits them to the aircraft 6 or the like (S20).

そして、処理部(CPU)30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。   Then, the processing unit (CPU) 30 increases the time variable t by Δt and repeats the processing of S12 to S20 until the processing ends (Y in S22).

このような処理部(CPU)30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。   By such processing of the processing unit (CPU) 30, for example, assuming that Δt is 1 second, the distribution image of the atmospheric pressure and the atmospheric pressure gradient displayed on the monitor is updated in real time every second.

[気圧傾度の計算処理]
図10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9のS14の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
[Calculation of atmospheric pressure gradient]
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the process of calculating the atmospheric pressure gradient of each node at time t (the process of S14 of FIG. 9).

まず、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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NとNの間の気圧傾度Gは、ノードNの気圧をP、ノードNの気圧をP、ノードNとNの距離をLとすると、次式(11)により計算される。 First, the processing unit (CPU) 30 (weather change information generation unit 34) calculates the atmospheric pressure gradient between all two adjacent nodes from the atmospheric pressure data at time t (S110). Here, two adjacent nodes are two nodes on each side of each section of the observation mesh. The atmospheric pressure gradient G between two adjacent nodes N 1 and N 2 is expressed as follows, assuming that the atmospheric pressure of the node N 1 is P 1 , the atmospheric pressure of the node N 2 is P 2 , and the distance between the nodes N 1 and N 2 is L. Calculated by equation (11).

ここで、図11に示すように、ノードNとN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。 Here, as shown in FIG. 11, the middle point of the nodes N 1 and N 2 is the starting point, the length according to the magnitude of the atmospheric pressure gradient G, and the direction according to the sign of the atmospheric pressure gradient G (from the higher atmospheric pressure) Pressure gradient vector g can be considered.

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部34)は、変数iを0にセットし(S112)、時刻tにおけるノードNとノードN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Nの気圧傾度を計算する(S114)。図12(A)に示すように、ノードNとノードNに隣接する4つのノードN,N,N,Nとの間の気圧傾度ベクトルをそれぞれg,g,g,gとすると、図12(B)に示すように、ノードNの気圧傾度ベクトルgは、g+g+g+g(g,g,g,gのベクトル和)で計算される。この気圧傾度ベクトルgの長さをノードNの気圧傾度Gと考えることができる。 Then, the processing unit (CPU) 30 (weather change information generating unit 34) sets a variable i to 0 (S112), pressure between each node adjacent to the node N i and node N i at time t from the vector sum of the gradient, calculate the pressure gradient at the node N i (S114). Figure 12 (A), the node N i and the node N i 4 one node adjacent to N A, N B, N C , respectively g A the pressure gradient vector between the N D, g B, g C, and g D, as shown in FIG. 12 (B), the vector of the node N i is pressure gradient vector g i of, g a + g B + g C + g D (g a, g B, g C, g D (Sum). It can be considered the length of the pressure gradient vector g i and node N i pressure gradient G i of.

処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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。   If there is a node for which the atmospheric pressure gradient is not calculated (Y in S116), the processing unit (CPU) 30 (weather change information generating unit 34) increases the variable i by 1 until there is no uncalculated node (S118). The process of S114 is repeated.

[気象変動情報の生成処理]
図13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9のS16の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
[Generation process of weather fluctuation information]
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a flowchart of a process of generating atmospheric pressure distribution data and atmospheric pressure gradient distribution data at time t (process of S16 in FIG. 9).

まず、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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)。具体的には、各ノードの気圧値と各ノード間の気圧傾度から任意の位置の気圧を線形補完計算により求めることができる。   First, the processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34) complementarily calculates the atmospheric pressure at the position between nodes from the atmospheric pressure and the atmospheric pressure gradient of each node at time t (S210). Specifically, the atmospheric pressure at an arbitrary position can be obtained by linear interpolation calculation from the atmospheric pressure value of each node and the atmospheric pressure gradient between the nodes.

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (the meteorological change information generation unit 34) connects the positions of the same atmospheric pressure with a line from the calculation result of step S210, and generates isobaric data at time t (S212).

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (weather change information generation unit 34) color-codes the isobaric data generated in step S212 according to the atmospheric pressure, and generates atmospheric pressure distribution data at time t (S214).

次に、処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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)。   Next, the processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34) expresses the magnitude and direction of the atmospheric pressure gradient of each node with arrows, and generates distribution data of the atmospheric pressure gradient at time t (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。   The atmospheric pressure distribution data generated in step S214 and the atmospheric pressure gradient distribution data generated in step S216 are converted into images and displayed on the monitor. Thereby, the distribution of atmospheric pressure and atmospheric pressure gradient is visualized.

図14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14の例では、同じ模様の部分が同じ色になっている。処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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。   FIG. 14 is a diagram schematically illustrating an example of a display image of atmospheric pressure distribution. In the example of FIG. 14, the same pattern portion has the same color. The processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34) may generate atmospheric pressure distribution data such that a portion with a higher atmospheric pressure is red and a portion with a lower atmospheric pressure is blue like a thermographic image. Good. For example, the area A1 is a portion having the highest atmospheric pressure and is displayed in red. The area A2 has a slightly lower atmospheric pressure than the area A1, and is displayed in orange. The area A3 has a slightly lower atmospheric pressure than the area A2, and is displayed in yellow. The area A4 has a slightly lower atmospheric pressure than the area A3, and is displayed in green. The area A5 has a slightly lower atmospheric pressure than the area A4, and is displayed in light blue. A region A6 is a portion having the lowest atmospheric pressure and is displayed in blue.

このように、離発着領域の気圧分布を色分けして可視化することで、離着陸領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14ではA6の部分)を容易に特定することができる。   In this way, by visualizing the air pressure distribution in the take-off / landing area with different colors, it is possible to visually grasp the temporal change in the air pressure distribution in the take-off / landing area very easily. Therefore, it is possible to easily identify the location (A6 in FIG. 14) where a local (small) cyclone (also referred to as “precipitation cell”) occurs.

また、図15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15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。   FIG. 15 is a diagram schematically showing an example of a display image of the atmospheric pressure gradient distribution. In the example of FIG. 15, an arrow (representing an atmospheric pressure gradient vector) is displayed at the position of each node, with a thickness corresponding to the magnitude of the atmospheric pressure gradient and a direction from the higher atmospheric pressure toward the lower atmospheric pressure.

このように、離発着領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。   In this way, by visualizing the pressure gradient distribution in the separation / departure area, it is possible to roughly know wind information (wind direction / wind speed) correlated with the pressure gradient.

管制官やパイロットは、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、ダウンバーストの発生の検出や予測を精度よく行うことが期待できる。   Controllers and pilots can use the visualized atmospheric pressure distribution data and atmospheric pressure gradient data to visually grasp temporal changes in atmospheric pressure and wind, and accurately detect and predict the occurrence of downbursts. I can expect that.

なお、図16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。   As shown in FIG. 16, the atmospheric pressure distribution and the atmospheric pressure gradient distribution may be displayed in an overlapping manner.

[ダウンバーストの解析処理]
図17は、ダウンバーストの解析(検出及び予測)処理(図9のS18の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
[Downburst analysis processing]
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the downburst analysis (detection and prediction) process (the process of S18 of FIG. 9).

まず、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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地的な低気圧(降水セル)の有無を判定する(S310)。   First, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines the presence or absence of a local low pressure (precipitation cell) from the atmospheric pressure distribution data and the atmospheric pressure gradient distribution data up to time t (S310). .

処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、局所的な低気圧が無いと判定した場合(S312のN)、ダウンバーストは発生しておらず、かつ、所定時間内にダウンバーストが発生する可能性はないと判定し(S316)、時刻tにおける解析処理を終了する。   If the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that there is no local low pressure (N in S312), no downburst has occurred and no downburst has occurred within a predetermined time. It is determined that there is no possibility of occurrence (S316), and the analysis process at time t is ended.

一方、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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)。   On the other hand, when the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that there is a local low pressure (Y in S312), the position, strength, and movement of the local low pressure at time t. The direction, moving speed, etc. are calculated (S314).

次に、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、ステップS314の計算結果から、第1の判定基準に従い、ダウンバーストが発生中か否かを判定する(S318)。例えば、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、局所的な低気圧の強さが所定の閾値よりも大きいか否かを第1の判定基準としてもよい。   Next, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines whether or not a downburst is occurring according to the first determination criterion from the calculation result of step S314 (S318). For example, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) may use the first determination criterion as to whether or not the strength of the local low pressure is larger than a predetermined threshold.

処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、ダウンバーストが発生中であると判定した場合(S320のY)、ダウンバーストの発生位置を特定し、発生位置の情報を含む警告情報を生成する(S322)。   When the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that a downburst is occurring (Y in S320), the processing unit (CPU) 30 identifies the occurrence location of the downburst and displays warning information including information on the occurrence location. Generate (S322).

次に、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、ステップS314の計算結果から、第2の判定基準に従い、所定時間内にダウンバーストが発生する可能性があるか否かを判定する(S324)。例えば、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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第2の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ダウンバースト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(CPU)30(ダウンバースト解析部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(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、図4の例の判定基準2−1〜2−3のように、第2の判定基準を細分化して、ダウンバーストの発生の可能性を段階的に判定してもよい。   Next, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines whether or not there is a possibility that a downburst will occur within a predetermined time according to the second determination criterion from the calculation result of step S314. (S324). For example, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) may use the second determination criterion as to whether or not the amount of change in atmospheric pressure over a certain period of time in a local low atmospheric pressure is greater than a predetermined threshold. The sudden drop in atmospheric pressure is thought to be related to the generation of updrafts during the cumulonimbus development. Therefore, for example, by using as a determination criterion that the amount of pressure drop during a certain period of time is larger than a predetermined threshold, it is possible to predict the occurrence of a downburst accompanying the development of cumulonimbus clouds. However, in order to increase the accuracy of prediction, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) performs prediction by taking into consideration data other than atmospheric pressure (temperature and humidity data) based on atmospheric pressure data. May be. Further, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) subdivides the second determination criteria as in the determination criteria 2-1 to 2-3 in the example of FIG. The possibility may be determined step by step.

処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、所定時間内にダウンバーストが発生する可能性が無いと判定した場合(S326のN)、時刻tにおける解析処理を終了する。   If the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that there is no possibility that a downburst will occur within a predetermined time (N in S326), the analysis processing at time t ends.

一方、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、所定時間内にダウンバーストが発生する可能性があると判定した場合(S326のY)、ダウンバーストの発生予測位置と発生予測時間を計算し、発生予測位置と発生予測時間の情報を含む警告情報を生成し(S328)、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、ダウンバーストが発生する可能性(確率)がどの程度であるかの情報を含めてもよい。   On the other hand, if the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that there is a possibility that a downburst will occur within a predetermined time (Y in S326), the predicted occurrence position and occurrence time of downburst. Is generated, warning information including information on the predicted occurrence position and predicted occurrence time is generated (S328), and the analysis process at time t is terminated. Note that the warning information may include information on the degree of possibility (probability) that a downburst will occur.

図18は、ダウンバースト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18(A)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N〜N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18(B)は、図23(A)の積雲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NとNの間の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18(C)は、図23(B)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N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18(D)は、図23(C)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N〜Nの気圧圧差と気圧傾度が小さくなる。 FIG. 18 is a diagram conceptually showing the relationship between the downburst generation process, the atmospheric pressure distribution, and the atmospheric pressure gradient distribution. FIG. 18A is an example of a pressure distribution and a pressure gradient distribution before the occurrence of a local low pressure. For example, the pressures of the nodes N 1 to N 9 are substantially the same, and the pressure gradient is also substantially zero. ing. FIG. 18B is an example of the atmospheric pressure distribution and the atmospheric pressure gradient distribution in the cumulus period of FIG. 23A, and the position between the nodes N 5 and N 8 is centered by the occurrence of a local cyclone. A low pressure gradient A1 and a small pressure gradient from each node toward the center of the low pressure are observed. Figure 18 (C) is an example of a pressure distribution and pressure gradient distribution of maturity of FIG 23 (B), with the center of the low pressure moves to a position closer to the node N 5, pressure is considerably lower portion A2 A large pressure gradient from each node toward the center of the cyclone is observed. FIG. 18D is an example of the atmospheric pressure distribution and the atmospheric pressure gradient distribution in the decay period of FIG. 23C. The low atmospheric pressure disappears, and the atmospheric pressure difference and the atmospheric pressure gradient of the nodes N 1 to N 9 become smaller.

処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、例えば、図18(C)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では、ダウンバーストが発生中であると判定することができる。また、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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からダウンバーストの発生位置を特定することができる。   The processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) determines that a downburst is occurring, for example, in a state where the atmospheric pressure distribution and the atmospheric pressure gradient distribution as shown in FIG. 18C are observed. Can do. Further, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) can specify the occurrence position of the downburst from the direction of the atmospheric pressure gradient vector of each node and the low atmospheric pressure part.

また、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部36)は、例えば、図18(A)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18(B)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、所定時間以内にダウンバーストが発生すると判定することができる。また、処理部(CPU)30(ダウンバースト解析部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、ダウンバーストの発生位置や発生時間を予測することができる。   Further, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36), for example, from the state where the atmospheric pressure distribution and the atmospheric pressure gradient distribution as shown in FIG. 18A are observed, the atmospheric pressure as shown in FIG. When the distribution and the atmospheric pressure gradient distribution are observed, it can be determined that a downburst occurs within a predetermined time. Further, the processing unit (CPU) 30 (downburst analysis unit 36) calculates the low-pressure movement path from the direction of the atmospheric pressure gradient vector of each node and the temporal change of the low-pressure part, thereby generating the downburst occurrence position. And the occurrence time can be predicted.

以上に説明したように、本実施形態の気象変動情報提供システムによれば、航空機6(飛行物体)の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に、複数の気圧計測装置2を分散して配置することで、各気圧計測装置2が計測する気圧データを取得して離着陸領域における気圧分布の情報を得ることができる。そして、この気圧分布の情報を処理することで、離着陸領域において気圧の変化に起因して発生するダウンバースト等の局所的な気象変動の発生の有無の判断や気象変動の発生の予測等に利用可能な有益な情報を提供することができる。   As described above, according to the weather change information providing system of the present embodiment, a plurality of barometric pressure measuring devices 2 are distributed and arranged in the takeoff and landing area including the target position of takeoff and landing of the aircraft 6 (flying object). Thus, the atmospheric pressure data measured by each atmospheric pressure measurement device 2 can be acquired to obtain information on the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area. By processing this atmospheric pressure distribution information, it can be used to determine the presence of local weather fluctuations such as downbursts caused by changes in atmospheric pressure in the takeoff and landing areas, and to predict the occurrence of weather fluctuations. Can provide useful useful information.

また、本実施形態の気象変動情報提供システムによれば、離着陸領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。   Further, according to the weather change information providing system of the present embodiment, the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area is visualized and provided as a time-series image (an image that changes in real time). It is possible to easily grasp the situation of atmospheric pressure to be used, and it can be effectively used for forecasting weather fluctuations.

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、多数の気圧計測装置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。   Further, since a general barometer is expensive, it is not practical to arrange a large number of barometers. In the present embodiment, the barometric sensor 10 is provided at low cost by using a semiconductor manufacturing technique. Therefore, a large number of atmospheric pressure measuring devices 2 can be dispersedly arranged. Furthermore, by using the atmospheric pressure sensor 10 as a high-resolution frequency change type atmospheric pressure sensor on the order of Pa, it is possible to accurately capture slight atmospheric pressure changes before the occurrence of local weather fluctuations such as downbursts.

4.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。
4). The present invention is not limited to this embodiment, and various modifications can be made within the scope of the present invention.

[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19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圧計測装置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(CPU)30(気象変動情報生成部34)は、図20(A)に示すように、ノードNとノードNに隣接する3つのノードN,N,Nとの間の気圧傾度ベクトルg,g,gを計算し、図20(B)に示すように、g+g+g(g,g,gのベクトル和)によりノードNの気圧傾度ベクトルgを計算するようにしてもよい。
[Modification 1]
Each section of the observation mesh does not have to be rectangular. For example, as shown in FIG. 19, a plurality of barometric pressure measuring devices 2 (open circles) are formed so that one hexagonal section is formed by six nodes. Display) may be distributed. In this case, the processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34), as shown in FIG. 20A, the node N i and the three nodes N A , N B , N C adjacent to the node N i. The pressure gradient vectors g A , g B , and g C between the two are calculated, and as shown in FIG. 20B, a node is obtained by g A + g B + g C (vector sum of g A , g B , and g C ). it may be calculated the pressure gradient vector g i of N i.

[変形例2]
離着陸領域内の気圧計測装置2の配置密度は一定でなくてもよく、例えば、離着陸の目標位置(タッチダウンゾーン)からの距離に応じて気圧計測装置2(白抜きの丸で表示)の配置密度を変えてもよい。例えば、図21に示すように、離着陸の目標位置(タッチダウンゾーン)TDから近い位置ほど気圧計測装置2の配置密度を高くするようにしてもよい。
[Modification 2]
The arrangement density of the pressure measuring devices 2 in the take-off and landing area may not be constant. For example, the arrangement of the pressure measuring devices 2 (indicated by white circles) according to the distance from the target position (touch-down zone) for take-off and landing The density may be changed. For example, as shown in FIG. 21, the disposition / landing target position (touchdown zone) TD may be arranged such that the disposition density of the barometric pressure measuring devices 2 becomes higher as the position is closer to the target position.

航空機の離着陸時にダウンバーストが発生すると危険性が高い位置ほど観測メッシュを細かくすることで、解析精度を高めることができる。逆に、ダウンバーストが発生しても相対的に危険性が低い位置は、観測メッシュを多少粗くすることで、必要十分な解析精度を確保しながらコストを削減することができる。   If downburst occurs during takeoff and landing of an aircraft, the analysis accuracy can be improved by making the observation mesh finer at higher risk positions. On the other hand, at a position where the risk is relatively low even if a downburst occurs, the observation mesh can be made somewhat rough to reduce the cost while ensuring the necessary and sufficient analysis accuracy.

[変形例3]
気圧計測装置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22に示すように、ヘリコプター8がビルの屋上にあるヘリポートに離着陸する際の気象変動情報を提供するシステムを構成する場合、当該ビル及び近くの他のビルの屋上や側面、地上等に気圧計測装置2(白抜きの丸で表示)を配置することで、離着陸の目標位置Pを含む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、気象変動の解析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、気圧計測装置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。
[Modification 3]
A three-dimensional observation mesh may be formed by arranging the atmospheric pressure measurement devices 2 in a three-dimensional manner. For example, as shown in FIG. 22, when configuring a system for providing weather fluctuation information when the helicopter 8 takes off and landing at a heliport on the roof of a building, the roof and side surfaces of the building and other nearby buildings, the ground, etc. By disposing the barometric pressure measuring device 2 (indicated by a white circle), an observation mesh can be formed in a three-dimensional region including the target position P for takeoff and landing. In this way, information on changes in atmospheric pressure in the height direction can also be obtained, so that it is possible to improve the accuracy of weather fluctuation analysis. Since the atmospheric pressure decreases by about 1 hPa every time 10 m increases, it is desirable to correct and calculate the atmospheric pressure and the atmospheric pressure gradient according to the installation altitude of the atmospheric pressure measuring device 2 when forming a three-dimensional observation mesh.

[変形例4]
処理部(CPU)30(気象変動情報生成部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23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。
[Modification 4]
The processing unit (CPU) 30 (meteorological change information generation unit 34) may generate wind distribution data instead of the atmospheric pressure gradient distribution data or together with the atmospheric pressure gradient distribution data. As shown in FIG. 23, the direction and strength of the wind near the ground or the sea can be obtained from the pressure gradient force, friction force, and Coriolis force. The frictional force is applied in the direction opposite to the direction of the wind. The Coriolis force works to the right in the right direction in the northern hemisphere and to the left in the southern hemisphere.

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。   The pressure gradient force F is calculated by the following equation (12), where G is the pressure gradient, m is the mass of the air mass, and ρ is the density of the air mass.

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、空港の滑走路付近のダウンバーストや横風などが直感的に分かり易くなる。   If wind distribution data is converted into an image and displayed on a monitor, for example, downbursts and crosswinds near the airport runway can be intuitively easily understood.

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。   The present invention includes configurations that are substantially the same as the configurations described in the embodiments (for example, configurations that have the same functions, methods, and results, or configurations that have the same objects and effects). In addition, the invention includes a configuration in which a non-essential part of the configuration described in the embodiment is replaced. In addition, the present invention includes a configuration that exhibits the same operational effects as the configuration described in the embodiment or a configuration that can achieve the same object. Further, the invention includes a configuration in which a known technique is added to the configuration described in the embodiment.

1 気象変動情報提供システム、2 気圧計測装置、4 データ処理装置、5 滑走路、6 航空機、7 管制塔、8 ヘリコプター、10 気圧センサー、12 送信部、20 受信部、30 処理部(CPU)、32 気圧データ取得部、34 気象変動情報生成部、36 ダウンバースト解析部、38 送信制御部、40 操作部、50 記憶部、52 判定テーブル、60 記録媒体、70 表示部、80 送信部、100 圧力センサー素子、110 発振回路、120 カウンター、130 TCXO、140 MPU、150 温度センサー、160 EEPROM、170 通信インターフェース(I/F)、210 ダイヤフラム、212 突起、214 受圧面、220 振動片、222 振動ビーム(梁)、224 基部、226 支持梁、228 枠部、230 ベース、232 キャビティー DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Weather change information provision system, 2 atmospheric pressure measuring device, 4 data processing device, 5 runway, 6 aircraft, 7 control tower, 8 helicopter, 10 atmospheric pressure sensor, 12 transmission part, 20 reception part, 30 processing part (CPU), 32 atmospheric pressure data acquisition unit, 34 meteorological change information generation unit, 36 downburst analysis unit, 38 transmission control unit, 40 operation unit, 50 storage unit, 52 determination table, 60 recording medium, 70 display unit, 80 transmission unit, 100 pressure Sensor element, 110 Oscillator circuit, 120 counter, 130 TCXO, 140 MPU, 150 Temperature sensor, 160 EEPROM, 170 Communication interface (I / F), 210 Diaphragm, 212 Protrusion, 214 Pressure receiving surface, 220 Vibrating piece, 222 Vibrating beam ( Beam), 224 base, 226 support beam, 2 8 frame unit, 230 base, 232 cavity

Claims (12)

飛行物体が離着陸する施設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に関する情報を提供する気象変動情報提供システムであって、
飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置と、
前記複数の気圧計測装置の各々が計測した気圧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、
前記複数の気圧計測装置の各々から前記気圧データを取得する気圧データ取得部と、
前記気圧データ取得部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成部と、を含み、
前記気象変動情報生成部は、
前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供システム。
A weather fluctuation information providing system for providing information on local weather fluctuation caused by a change in atmospheric pressure at a facility where a flying object takes off and landing,
A plurality of barometric pressure measuring devices distributed in a take-off and landing area including a target position for take-off and landing of a flying object;
A data processing device that processes atmospheric pressure data measured by each of the plurality of atmospheric pressure measuring devices,
The data processing device includes:
An atmospheric pressure data acquisition unit for acquiring the atmospheric pressure data from each of the plurality of atmospheric pressure measurement devices;
Based on the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquisition unit, including a weather fluctuation information generation unit that generates information on the weather fluctuation in real time,
The weather fluctuation information generation unit
A weather change information providing system that generates time-series image information representing an atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least a part of information related to the weather change.
請求項1において、
前記気象変動情報生成部は、
前記気圧分布を表す時系列の画像情報として、前記離着陸領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、気象変動情報提供システム。
In claim 1,
The weather fluctuation information generation unit
A weather fluctuation information providing system that generates time-series image information representing the atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area by color-coding according to atmospheric pressure as time-series image information representing the atmospheric pressure distribution.
請求項1又は2において、
前記気象変動情報生成部は、
前記気圧データに基づいて、前記離着陸領域における複数の位置の気圧傾度を計算し、前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧傾度の変化の情報を生成する、気象変動情報提供システム。
In claim 1 or 2,
The weather fluctuation information generation unit
Weather fluctuation information provision for calculating pressure gradients at a plurality of positions in the take-off and landing area based on the pressure data and generating information on changes in pressure gradient in the take-off and landing area as at least part of the information on the weather fluctuation system.
請求項1乃至3のいずれかにおいて、
前記データ処理装置は、
前記気象変動に関する情報に基づいて前記離着陸領域におけるダウンバーストの発生の検出及び予測の少なくとも一方を行い、ダウンバーストの発生を検出又は予測した場合には警報情報を生成するダウンバースト解析部をさらに含む、気象変動情報提供システム。
In any one of Claims 1 thru | or 3,
The data processing device includes:
A downburst analysis unit that detects and predicts the occurrence of a downburst in the take-off and landing area based on the information on the weather change, and generates alarm information when the occurrence or prediction of the downburst is detected or predicted , Weather change information provision system.
請求項1乃至4のいずれかにおいて、
前記データ処理装置は、
前記気象変動に関する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、気象変動情報提供システム。
In any one of Claims 1 thru | or 4,
The data processing device includes:
A weather change information providing system further including a transmission control unit that performs control to transmit the information related to the weather change or the alarm information.
請求項1乃至5のいずれかにおいて、
前記複数の気圧計測装置は、前記離着陸の目標位置からの距離に応じて密度が異なるように配置されている、気象変動情報提供システム。
In any one of Claims 1 thru | or 5,
The plurality of barometric pressure measuring devices are arranged so as to have different densities according to the distance from the take-off and landing target position.
請求項1乃至6のいずれかにおいて、
前記複数の気圧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、気象変動情報提供システム。
In any one of Claims 1 thru | or 6.
A weather change information providing system, wherein at least some of the plurality of barometric pressure measuring devices are arranged at different altitudes.
請求項1乃至7のいずれかにおいて、
前記複数の気圧計測装置の各々は、
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圧センサーを含む、気象変動情報提供システム。
In any one of Claims 1 thru | or 7,
Each of the plurality of atmospheric pressure measuring devices is
A weather fluctuation information providing system including a pressure sensor that has a pressure-sensitive element that changes a resonance frequency according to atmospheric pressure, and outputs atmospheric pressure data according to the vibration frequency of the pressure-sensitive element.
請求項8において、
前記感圧素子は、双音叉圧電振動子である、気象変動情報提供システム。
In claim 8,
The pressure-sensitive element is a double tuning fork piezoelectric vibrator, a weather fluctuation information providing system.
飛行物体が離着陸する施設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に関する情報を提供する気象変動情報提供方法であって、
飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置の各々から気圧データを取得する気圧データ取得ステップと、
前記気圧データ取得ステップで取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成ステップと、を含み、
前記気象変動情報生成ステップにおいて、
前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供方法。
A weather change information providing method for providing information on local weather changes caused by changes in atmospheric pressure at a facility where a flying object takes off and landing,
An atmospheric pressure data acquisition step for acquiring atmospheric pressure data from each of a plurality of atmospheric pressure measurement devices distributed in a takeoff and landing area including a target position for takeoff and landing of a flying object;
Based on the atmospheric pressure data acquired in the atmospheric pressure data acquisition step, and generating meteorological variation information generation step in real time information on the weather variation,
In the weather fluctuation information generation step,
A weather change information providing method for generating time-series image information representing an atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least a part of information on the weather change.
飛行物体が離着陸する施設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に関する気象変動情報を提供する気象変動情報提供プログラムであって、
飛行物体の離着陸の目標位置を含む離着陸領域に分散して配置される複数の気圧計測装置の各々から気圧データを取得する気圧データ取得部と、
前記気圧データ部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動に関する情報をリアルタイムに生成する気象変動情報生成部としてコンピューターを機能させ、
前記気象変動情報生成部は、
前記気象変動に関する情報の少なくとも一部として、前記離着陸領域における気圧分布を表す時系列の画像情報を生成する、気象変動情報提供プログラム。
A weather change information providing program that provides weather change information related to local weather changes caused by changes in atmospheric pressure at facilities where flying objects take off and land,
A barometric pressure data acquisition unit for acquiring barometric pressure data from each of a plurality of barometric pressure measuring devices distributed in a takeoff and landing area including a target position for takeoff and landing of a flying object;
Based on the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data unit, the computer functions as a weather variation information generation unit that generates information on the weather variation in real time,
The weather fluctuation information generation unit
A weather change information providing program for generating time-series image information representing an atmospheric pressure distribution in the take-off and landing area as at least a part of information related to the weather change.
請求項11に記載の気象変動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。   The computer-readable recording medium which recorded the weather change information provision program of Claim 11.
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