CN111095033A - 气象雷达装置及暴雨预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种气象雷达装置，可以准确且迅速地预测及分析作为特异的且是局部地区的气象现象的暴雨，并根据预测结果估计有效的威胁度。本实施方式的气象雷达装置的结构是具有雷达信号处理装置和计算机的结构，所述雷达信号处理装置对通过天线接收的雷达信号进行处理，并生成与气象现象相关的观测数据，所述计算机对所述观测数据进行处理。所述计算机执行根据所述观测数据识别作为所述气象现象而发生的降雨区域的识别处理，生成用于根据所述识别处理的识别结果计算暴雨对对象地点的威胁度的威胁信息。

Description

气象雷达装置及暴雨预测方法
技术领域
本发明的实施方式涉及可以实现暴雨预测功能的气象雷达装置及暴雨预测方法。
背景技术
近年来，作为突发性的特异的气象现象的也称为游击式暴雨的局部暴雨比较多发。为了将因这样的暴雨而引发的灾害控制在最小限度，进行预测及分析暴雨的发生的暴雨预测，并估计暴雨的威胁度的必要性提高。为了实现这样的功能，提出了使用了高分辨率的气象雷达等的暴雨预测系统。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2001－289961号公报
发明内容
以往的暴雨预测系统的结构是通过参照与当前的降雨区域相似的过去的事例，进行预测及分析暴雨的发生并根据预测结果判定危险度的处理。在这样的暴雨预测系统中，由于依赖于过去的事例，因而难以准确且迅速地预测及分析作为特异的且是局部地区的气象现象的暴雨。并且，难以为了将暴雨导致的灾害控制在最小限度，而根据预测结果判定有效的危险度。
因此，本发明的目的是提供一种气象雷达装置，能够准确且迅速地预测及分析作为特异的且是局部地区的气象现象的暴雨，并根据预测结果估计有效的威胁度。
本实施方式的气象雷达装置具有：生成单元，对通过天线接收的雷达信号进行处理，并生成与气象现象相关的观测数据；信息处理单元，对所述观测数据进行处理。所述信息处理单元包括：识别单元，执行根据所述观测数据识别作为所述气象现象而发生的降雨区域的识别处理；生成单元，生成用于根据所述识别处理的识别结果计算暴雨对对象地点的威胁度的威胁信息。
附图说明
图1是用于说明有关实施方式的气象雷达装置的结构的框图。
图2是用于说明有关实施方式的气象雷达装置的动作的流程图。
图3是表示有关实施方式的全部降雨区域的识别图像的一例的图。
图4是表示有关实施方式的全部降雨区域的二值化图像的一例的图。
图5是表示有关实施方式的强降雨区域的识别图像的一例的图。
图6是表示有关实施方式的强降雨区域的二值化图像的一例的图。
图7是表示示出了有关实施方式的强降雨区域的时间变化的识别图像的一例的图。
图8是表示示出了有关实施方式的强降雨区域的时间变化的二值化图像的一例的图。
图9是将有关实施方式的表示时间变化的强降雨区域的各图像重叠所得的图。
图10是用于说明有关实施方式的威胁信息的图。
具体实施方式
下面，参照附图对实施方式进行说明。
[气象雷达装置的结构]
图1是表示有关本实施方式的气象雷达装置1的结构的框图。本实施方式的气象雷达装置1是应用了高分辨率的气象雷达例如相控阵气象雷达或者XRAIN(eXtended RadarInformation Network，扩展雷达信息网)方式的气象雷达的结构。
如图1所示，气象雷达装置1具有天线单元10、雷达信号处理装置11、计算机14、存储装置15、通信装置16。天线单元10例如由相控阵天线构成，接收已发送的电磁波的反射波并向雷达信号处理装置11发送。
雷达信号处理装置11包括A/D转换器12及信号处理部13。A/D转换器12将通过天线单元10接收的反射波即模拟信号转换成数字信号。信号处理部13执行地面杂波的去除处理等各种数字信号处理，将信号处理后的数字数据输出给计算机14。
计算机14通过在存储装置15中存储的软件输入来自信号处理部13的数字数据，执行与本实施方式的暴雨预测处理相关的数据处理及分析处理。本实施方式的暴雨预测处理包括如后面所述的威胁信息的生成处理，该生成处理用于计算(估计)暴雨对对象地点的威胁度。存储装置15除由计算机14执行的软件以外，还存储数据处理及分析处理所需要的数据和信息。通信装置16与网络连接，由计算机14进行控制，将通过数据处理及分析处理输出的数据和信息发布给例如气象中心的服务器等。
[暴雨预测处理]
图2是表示计算机14执行的处理的流程图。图3是表示通过计算机14生成的识别图像的一例的图。图4是表示二值化图像的一例的图。
如图2所示，计算机14使用来自信号处理部13的数字数据，执行全部降雨区域和强降雨区域的识别处理(S1)。具体地，计算机14根据数字数据(包括接收强度的数据)生成包括降雨强度数据的观测数据。计算机14生成基于该观测数据的表示降雨区域的观测图像t0。该观测图像t0依据于在时间t0的观测数据。计算机14对所生成的观测图像执行全部降雨区域和强降雨区域的识别处理，该处理包括二值化处理、外接矩形(外接圆)的提取处理、坐标点信息的提取处理及分级处理。
然后，计算机14执行对各降雨区域30之间的距离进行测定的距离测定、测定各降雨区域30的面积的面积测定、各降雨区域30的平均降雨强度的计算、以及各降雨区域30的指标化规模的计算等处理(S2)。计算机14将各测定结果及各计算结果存储至存储装置15。
计算机14在时间t0～tn为止以Δt(例如2分钟)间隔执行以上的处理(S1、S2)，根据识别处理的结果生成全部降雨区域和强降雨区域的识别图像(S3)。图3表示通过计算机14的识别处理取得的表示全部降雨区域30的识别图像的一例。如图3所示，在通过坐标点(经度和纬度)信息的提取处理而生成的地图上，通过分级处理为全部降雨区域30附加了标签A～F。
在此，为了方便起见，对识别图像的全部降雨区域30分别根据降雨强度数据，按照每个地区区分了降雨的强度的等级，但也能够用颜色进行区分显示。例如，在标签F的降雨区域30中，用橙色显示降雨强度为最大值的部分100，用黄色显示中间值的部分110，用蓝色显示进一步相对较弱的部分120，用绿色显示最小值的部分130。
图4示出了表示执行了二值化处理及外接矩形(外接圆)的提取处理的全部降雨区域40的识别图像的一例。如图4所示，二值化后的全部降雨区域40分别能够通过外接矩形41的提取处理，按照每个标签A～F进行提取。计算机14能够将按照每个标签A～F提取出的识别图像分别与包括重心42的坐标点信息一起存储至存储装置15中。
图5示出了表示强降雨区域50的识别图像的一例。如图5所示，在通过坐标点(经度和纬度)信息的提取处理而生成的地图上，通过分级处理为强降雨区域50附加了标签a～f。
图6示出了表示执行了二值化处理及外接矩形(外接圆)的提取处理的强降雨区域60的识别图像的一例。如图6所示，二值化后的强降雨区域60分别能够通过外接矩形61的提取处理，按照每个标签a～f进行提取。计算机14能够将按照每个标签a～f提取出的识别图像分别与包括重心62的坐标点信息一起存储至存储装置15中。
计算机14能够将在存储装置15中存储的全部降雨区域和强降雨区域的各识别图像30、40、50、60，从通信装置16经由网络发布给例如气象中心的服务器。由此，服务器能够将各识别图像显示在显示装置的画面上。
然后，计算机14使用通过以时间Δt的间隔执行的识别处理而生成的识别图像，执行强降雨区域的追踪处理和状况变化的确认处理(S4)。具体地，计算机14执行分区处理、位置对比处理、坐标评价处理、位移量的异常值判定处理(错误图像的判定处理)、追踪处理、状况变化的确认处理及再分级处理。即，计算机14通过分区处理，根据强降雨区域的各识别图像50、60区分处理对象的识别图像。计算机14通过位置对比处理及坐标评价处理，确认处理对象的图像的时间推移。另外，计算机14通过作为处理对象的识别图像的追踪处理及状况变化的确认处理，确认作为处理对象的强降雨区域的状况变化。
图7～图9是分别表示通过强降雨区域的追踪处理及状况变化的确认处理得到的处理结果的图。图7示出例如在如图5所示的标签d的强降雨区域中，表示时间t0、t-1、t-2的时间变化的识别图像70、71、72。图8示出在执行了二值化处理及外接矩形(外接圆)的提取处理的强降雨区域中，表示时间t0、t-1、t-2的时间变化的识别图像80、81、82。
计算机14例如执行时间t0的识别图像和在时间Δt前处理的识别图像(时间t-1的识别图像)的比较处理作为状况变化的确认处理，由此提取有关强降雨区域的状况变化的信息。图9是示出将表示时间t0、t-1、t-2的时间变化的每帧的强降雨区域叠加得到的图，是有关强降雨区域的状况变化的信息。
返回到图2，使用如上所述的降雨区域和强降雨区域的识别处理(S1)、有关降雨区域的测定处理及计算处理(S2)、降雨区域和强降雨区域的识别图像的生成处理(S3)、以及降雨区域的状况变化的确认处理(S4)的各处理结果，计算机14执行威胁信息的生成处理(S5)。下面，参照图10具体说明威胁信息及生成处理。
所谓的本实施方式的威胁信息，是指用于计算(估计)暴雨对对象地点造成的威胁度(危险度)的信息。威胁度可以定义为能够通过评价函数f(a·D，b·A，c·Sc，d·GD)计算出的评价值。其中，a、b、c、d表示加权系数。威胁信息例如相当于评价函数f的参数D、A、Sc、GD。
图10是用于说明威胁信息D、A、Sc、GD的图。如图10所示，参数D(distance，距离)表示从在降雨区域210中例如降雨强度为50mm/h以上的强降雨区域的外接矩形220的重心到由经度和纬度所确定的对象地点200的距离(m)。在此，降雨区域210如图3所示，为了方便起见以地区来区分降雨强度。降雨强度可以通过指示器230例如用颜色进行区分显示。
参数A(access，接近)表示与对象地点的接近状况。具体地，按照时刻t和t-Δt时的距离D的差值，在满足“D(t)-D(t-Δt)<0”的条件的情况下，将其指标化为接近(+1)。另外，在满足“D(t)-D(t-Δt)＝0”的条件的情况下，将其指标化为停滞(±0)。此外，在满足“D(t)-D(t-Δt)>0”的条件的情况下，将其指标化为远离(-1)。或者，也可以是，在10分钟期间的累计值等超过某一阈值时，定义为接近等。
参数Sc(scale，规模)表示降雨区域的规模，用识别图像的像素(pixel)数进行定义。参数GD(growth&decay，成长&衰弱)表示降雨区域的盛衰状况，例如，可以定义为时刻t和时刻t-Δt的强降雨区域的像素(pixel)数的差值。
计算机14将威胁度定义为能够根据评价函数f计算出的评价值，并生成该评价函数f的参数D、A、Sc、GD作为威胁信息。计算机14将生成的威胁信息应用于评价函数f，计算(估计)暴雨对对象地点造成的威胁度(危险度)。计算机14将生成的威胁信息以及将威胁信息应用于评价函数f而计算(估计)出的威胁度(危险度)存储至存储装置15中。
另外，计算机14将在存储装置15中存储的威胁信息及威胁度(危险度)，从通信装置16经由网络发布给例如气象中心的服务器等(S6)。由此，服务器能够将威胁信息及威胁度显示在显示装置的画面上。
另外，在本实施方式中，也可以是，计算机14执行将威胁信息发布给气象中心的服务器的处理，在服务器中将威胁信息应用于评价函数f计算(估计)威胁度(危险度)。此外，对于在一处对象地点200计算暴雨造成的威胁度的情况进行了说明，但不限于此，还能够在多个对象地点计算暴雨造成的威胁度。
根据如上所述的本实施方式，计算机14能够通过执行图2所示的软件(算法)，对气象雷达数据进行处理并生成降雨区域的识别图像，计算该降雨区域的面积、降雨强度及规模等，提取与该降雨区域的状况变化相关的信息。在这种情况下，能够生成特别是带来暴雨的强降雨区域的识别图像，计算该强降雨区域的面积、降雨强度及规模等，并提取与该强降雨区域的状况变化相关的信息。
另外，计算机14生成用于计算(估计)暴雨(强降雨)对对象地点造成的威胁度(危险度)的威胁信息。威胁信息是表示自强降雨区域到对象地点的距离、该强降雨区域向对象地点的接近状况、该强降雨区域的规模、及该强降雨区域的盛衰状况的信息。根据本实施方式可以生成该威胁信息，因而能够应用该威胁信息作为参数，定义用于计算威胁度(评价值)的评价函数f。
在本实施方式中，也可以是，计算机14对预先准备的评价函数f应用该威胁信息作为参数，计算针对对象地点的威胁度(评价值)。另外，如果例如气象中心的服务器预先准备了评价函数f，则能够应用由计算机14发布的威胁信息作为参数，计算(估计)威胁度(危险度)。
如上所述，根据本实施方式，可以准确且迅速地预测及分析作为特异的且是局部地区的气象现象的暴雨。并且，由于可以生成暴雨对对象地点造成的威胁信息，因而可以利用该威胁信息计算(估计)有效的威胁度(危险度)，以便将灾害控制在最小限度。因此，例如气象中心的服务器可以确认暴雨对对象地点造成的威胁度(危险度)，因而可以实现有效的气象预报，以避免因作为特异的且是局部地区的气象现象的暴雨而引发的灾害。
对本发明的几个实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为例子提示的，并非限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种各样的形态实施，在不脱离发明的主旨的范围内能够进行各种各样的省略、替换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围或主旨中，并且同样包含在权利要求书所记载的发明和其等价的范围中。

Claims (9)

1.一种气象雷达装置，具备：
对通过天线接收的雷达信号进行处理，并生成与气象现象相关的观测数据的单元；以及
信息处理单元，对所述观测数据进行处理，
所述信息处理单元包括：
执行基于所述观测数据对作为所述气象现象而发生的降雨区域进行识别的识别处理的单元；以及
生成威胁信息的单元，所述威胁信息用于基于所述识别处理的识别结果计算暴雨对对象地点的威胁度。
2.根据权利要求1所述的气象雷达装置，
所述信息处理单元包括定义用于计算所述威胁度的规定的函数，将所述威胁信息作为参数应用于该函数而计算所述威胁度的单元。
3.根据权利要求1或2所述的气象雷达装置，
所述信息处理单元包括基于所述识别处理的识别结果执行确认降雨区域的状况变化的确认处理的单元，
所述信息处理单元根据所述确认处理的确认结果及所述识别处理的识别结果，生成所述威胁信息。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的气象雷达装置，
所述气象雷达装置包括通信单元，用于发布通过所述信息处理单元生成的所述威胁信息。
5.根据权利要求1、3、4中任一项所述的气象雷达装置，
所述信息处理单元包括定义用于计算所述威胁度的规定的函数，将所述威胁信息作为参数应用于该函数而计算所述威胁度的单元，
所述信息处理单元计算自所述暴雨的降雨区域到所述对象地点的距离、表示所述降雨区域向所述对象地点的接近状况的指标化数据、表示所述降雨区域的规模的数据、以及表示所述降雨区域的盛衰状况的数据，作为所述威胁信息。
6.一种应用于气象雷达装置的暴雨预测方法，所述气象雷达装置包括：对通过天线接收的雷达信号进行处理，并生成与气象现象相关的观测数据的单元；以及信息处理单元，对所述观测数据进行处理，
所述暴雨预测方法通过所述信息处理单元执行以下处理：
基于所述观测数据对作为所述气象现象而发生的降雨区域进行识别的处理；
生成威胁信息的处理，所述威胁信息用于基于所述识别处理的处理结果计算暴雨对对象地点的威胁度。
7.根据权利要求6所述的暴雨预测方法，
通过所述信息处理单元执行的处理包括，定义用于计算所述威胁度的规定的函数，将所述威胁信息作为参数应用于该函数而计算所述威胁度的处理。
8.根据权利要求6或7所述的暴雨预测方法，
通过所述信息处理单元执行的处理包括基于所述识别处理的处理结果确认降雨区域的状况变化的处理，
根据所述识别处理的处理结果及所述确认处理的处理结果，生成所述威胁信息。
9.根据权利要求6或8中任一项所述的暴雨预测方法，
通过所述信息处理单元执行的处理包括，定义用于计算所述威胁度的规定的函数，将所述威胁信息作为参数应用于该函数而计算所述威胁度的处理，
计算自所述暴雨的降雨区域到所述对象地点的距离、表示所述降雨区域向所述对象地点的接近状况的指标化数据、表示所述降雨区域的规模的数据、以及表示所述降雨区域的盛衰状况的数据，作为所述威胁信息。
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