JP2000131458A - Observation system for thundercloud - Google Patents

Observation system for thundercloud

Info

Publication number
JP2000131458A
JP2000131458A JP10306822A JP30682298A JP2000131458A JP 2000131458 A JP2000131458 A JP 2000131458A JP 10306822 A JP10306822 A JP 10306822A JP 30682298 A JP30682298 A JP 30682298A JP 2000131458 A JP2000131458 A JP 2000131458A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
thundercloud
unit
rise
region
fall
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP10306822A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3446635B2 (en
Inventor
Toshio Wakayama
俊夫 若山
Kiyoyuki Hata
清之 畑
Hisamichi Tanaka
久理 田中
Masayoshi Ito
正義 系
Jakuo Kise
若桜 木瀬
Hiromori Nomura
博盛 野村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP30682298A priority Critical patent/JP3446635B2/en
Publication of JP2000131458A publication Critical patent/JP2000131458A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3446635B2 publication Critical patent/JP3446635B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain an observation system which estimates the extinction, the movement or the like of a thundercloud based on the rise and fall of the thundercloud and by which the movement of the thundercloud or the lightning is estimated more precisely. SOLUTION: A region judgment part 2 which judges a thundercloud region on the basis of observation data by a weather observation means is provided. In addition, a movement estimation part 4 which estimates the movement position of the thundercloud region on the basis of the tracking result of the thundercloud region is provided. In addition, a rise-and-fall pattern judgment part 5 which judges a rise and fall regarding the thundercloud region judged by the region judgment part 2, and which generates the rise and fall pattern of the thundercloud region, is provided. In addition, an extinction estimation part 6 which estimates a rise and fall up to the extinction of the thundercloud region on the basis of the rise and fall pattern to be outputted from the rise-and-fall pattern judgment part 5. On the basis of the estimation result of the extinction estimation part 6, the lightning of a thundercloud is estimated.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、気象レーダから
のエコー情報等をもとに雷雲の観測を行い、観測された
雷雲の移動予測及び落雷予測等を行なう雷雲観測システ
ムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a thundercloud observation system for observing a thundercloud based on echo information from a weather radar and for predicting the movement of the observed thundercloud and predicting a lightning strike.

【0002】[0002]

【従来の技術】一般に、複数の発電所、変電所及び送電
線等を備える大規模電力供給システムにおいては、落雷
事故による損害の回避ないし事故復旧措置の迅速化等の
要請から当該システム周辺に発生した雷雲の規模、動向
等を観測し予めこれら雷雲による落雷発生の位置、時間
帯等を予測しておく必要がある。例えば、特開平8−1
22433号公報には、このような電力設備に適用され
落雷発生の予報に供するものとして、レーダ覆域内に大
きく広がる雲内の降水領域さらにはその降水領域内にお
ける雷雲域の識別をすることができ、その識別された雷
雲域に基づいて高精度な雷雲の同定/追尾ができる雷雲
観測システムについて記載されている。
2. Description of the Related Art In general, in a large-scale power supply system including a plurality of power plants, substations, transmission lines, and the like, it is generated around the system due to a request for avoiding damage due to a lightning strike or expediting an accident recovery measure. It is necessary to observe the scale, trends, etc. of the thunderclouds and predict the location, time zone, etc. of the occurrence of lightning strikes by these thunderclouds in advance. For example, JP-A-8-1
Japanese Patent Application Laid-Open No. 22433 discloses that a rainfall area in a cloud widely spreading in a radar cover area and a thundercloud area in the rainfall area can be identified as applied to such power equipment and used for forecasting the occurrence of a lightning strike. Describes a thundercloud observation system that can identify and track a thundercloud with high accuracy based on the identified thundercloud area.

【0003】また、上記特開平8−122433号公報
における第2の実施例(図8対応)の説明では、取得し
た時系列の盛衰データの増減から観測対象である雷雲の
盛衰状況を判定し、この判定結果に基づいて観測中の雷
雲域が強雷か弱雷であるか識別する旨記載されている
(雷雲の盛衰状況の判定については、この他特開平7−
110378号公報、特開平7−110379号公報に
記載のものがある。)。
In the description of the second embodiment (corresponding to FIG. 8) in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-122433, the rise / fall state of a thundercloud to be observed is determined from the increase / decrease of the acquired time-series rise / fall data. It is described that the thundercloud area under observation is identified as a strong lightning or a weak lightning based on the result of this judgment.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 110378 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-110379. ).

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】以上のように、電力設
備等大電力の電力供給システムに適用される従来の雷雲
観測システムは、落雷事故による損害の回避ないし事故
復旧措置の迅速化等の要請から予め雷雲による落雷発生
の場所、時間帯等を正確に予測することが必要であり、
例えば、特開平8−122433号公報に記載の雷雲観
測システムのように、雷雲域の高精度な同定/追尾処理
ができる雷雲観測システム等が提案されている。しか
し、このような雷雲観測システムの観測対象である雷雲
は、航空機等の目標物とは異なり、時間の経過と共にそ
の形状が変化し、また、その存在自体が消滅するという
ものであるから、たとえ上記特開平8−122433号
公報に記載されたような手法により広範囲に広がる降水
領域内における雷雲域を精度良く同定/追尾することは
できても、これらの同定/追尾結果からこの追尾周期よ
り比較的長い一定時間経過後の雷雲域の移動位置ないし
盛衰状況を予測することはきわめて困難であり、この結
果、雷雲を監視しているオペレータが落雷発生場所又は
時間帯等について誤認識・誤判断する等、早期の落雷発
生の予報に供するという雷雲観測システムとしてはその
予測信頼性において問題点があった。
As described above, a conventional thundercloud observation system applied to a high-power power supply system such as a power facility requires a demand for avoiding damage due to a lightning strike or speeding up measures for accident recovery. It is necessary to accurately predict in advance the location, time zone, etc. of lightning strikes caused by thunderclouds from
For example, there has been proposed a thundercloud observation system capable of performing a high-accuracy identification / tracking process of a thundercloud region, such as a thundercloud observation system described in JP-A-8-122433. However, unlike a target such as an aircraft, the thundercloud that is the object of observation of such a thundercloud observation system changes its shape with the passage of time, and its existence itself disappears. Although a thundercloud area within a widespread rainfall area can be accurately identified / tracked by the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. H08-122433, a comparison is made from this tracking cycle based on the identification / tracking results. It is extremely difficult to predict the movement position or rise and fall of the thundercloud area after a certain period of time, and as a result, the operator who is monitoring the thundercloud misrecognizes and misjudges the location of lightning strike or time zone. For example, there is a problem in the reliability of the thundercloud observation system that is used for early forecast of lightning strike.

【0005】例えば、上記雷雲観測システムの同定/追
尾の結果等をモニタに表示させ、その表示内容に基づい
てオペレータが雷雲の監視を行う場合、オペレータはモ
ニタ上に表示された雷雲の同定/追尾結果から一定時間
経過後の移動位置及び落雷位置等を予測して落雷警報等
を行わねばならないが、上述のとおり、本観測システム
の観測対象である雷雲は時間の経過と共にその形状が変
化しさらにはその存在自体が消滅するというものであ
り、比較的近い先の時間(追尾周期程度)における雷雲
の移動位置等については過去の移動軌跡からほぼ正確な
予測を行うことが可能であるものの、比較的遠い先の時
間(例えば、30分〜60分程度)の雷雲の移動位置等
については、過去の移動軌跡からはほとんど正確な予測
を行うことができず、仮に過去の移動軌跡から30分後
更には60分後先の雷雲の移動位置及び移動軌跡等を予
測したとしても、実際には当該移動予測された雷雲がそ
の予測された移動軌跡からそれた方向に対して移動して
いたり、また、その予測された移動軌跡の中間地点で既
に消滅してしまっているという事態が生じ得る。
For example, when a result of identification / tracking of the thundercloud observation system is displayed on a monitor, and an operator monitors the thundercloud based on the display contents, the operator identifies / tracks the thundercloud displayed on the monitor. From the results, it is necessary to predict the moving position and the position of the lightning strike after a certain period of time, and perform a lightning strike, etc., but as described above, the shape of the thundercloud that is the observation target of this observation system changes with the passage of time, and Means that the existence itself disappears. Although it is possible to make almost accurate predictions of the position of the thundercloud at a relatively short time (about the tracking cycle) from past trajectories, As for the moving position of the thundercloud at a distant time (for example, about 30 minutes to 60 minutes), almost accurate prediction cannot be made from the past trajectory. Even if the movement position and movement trajectory of the thundercloud 30 minutes or even 60 minutes ahead from the past movement trajectory are predicted, in fact, the direction in which the predicted movement thundercloud deviates from the predicted movement trajectory. , Or has already disappeared at the middle point of the predicted movement trajectory.

【0006】このように、比較的遠い先の時間における
雷雲の移動位置、盛衰状況が正確に把握できるというこ
とは、早期の落雷発生予測につながり、ひいては落雷事
故による損害を事前に回避するための大きなメリットと
なり得る(例えば、上述したような複数の発電所を有す
る電力供給システムにおいては、電力送電線の切替え1
つにしても多大の経費と時間を要するものであり、無駄
な送電線の切替えはできるだけ行いたくないが、稼働中
の発電所に落雷が生じることが事前に予測できれば、稼
働中の発電所への落雷を確実に回避できる上、きわめて
効率的な送電線の切替え等が実現できる。)。
[0006] As described above, the fact that the moving position of the thundercloud and the rise and fall of the thundercloud at a relatively distant time can be accurately grasped leads to an early prediction of the occurrence of a lightning strike, and furthermore, to prevent damage due to a lightning strike in advance. This can be a great advantage (for example, in a power supply system having a plurality of power plants as described above, switching of power transmission lines 1
Even so, it requires a great deal of cost and time, and we do not want to uselessly switch transmission lines as much as possible. In addition to being able to reliably avoid lightning strikes, extremely efficient transmission line switching can be realized. ).

【0007】なお、上述したとおり、雷雲の盛衰状況を
判定し、これら時系列盛衰データの増減から観測中の雷
雲が強雷であるか弱雷であるか、即ち、当該雷雲が発達
期であるか衰退期であるかを判断する雷雲観測システム
についても提案されているが、これらは単に観測中の雷
雲が強雷であるか弱雷であるかを識別するために雷雲の
時系列の盛衰状況を見ているものにすぎず、これらから
観測中の雷雲の落雷位置、時間帯等が早期に予測できる
ものではない。
[0007] As described above, the rise and fall of the thundercloud is determined, and based on the increase and decrease of the time series rise and fall data, whether the thundercloud under observation is a strong lightning or a weak lightning, that is, the thundercloud is in the development stage. Thundercloud observation systems that determine whether a thundercloud is in a declining phase have also been proposed, but these are simply used to identify whether the thundercloud being observed is a strong lightning or a weak lightning. It is not possible to predict the lightning strike position, time zone, etc. of the thundercloud under observation from these at an early stage.

【0008】この発明はかかる課題を解決するためにな
されたものであり、雷雲の盛衰状況から当該雷雲につい
ての消滅予測、移動予測等を行い、より正確な雷雲の移
動予測ないし落雷予測に供することができる新規な雷雲
観測システムを得ることを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is intended to predict the disappearance and movement of a thundercloud based on the rise and fall of the thundercloud, and to provide more accurate thundercloud movement prediction or lightning strike prediction. A new thundercloud observation system that can perform

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】請求項1項の発明に係る
雷雲観測システムは、気象観測手段の観測データから雷
雲域を判定する領域判定部と、この領域判定部により判
定された上記雷雲域の追尾結果から上記雷雲域の移動位
置を予測する移動予測部と、上記領域判定部により判定
された上記雷雲域について盛衰状況を判定し、上記雷雲
域の盛衰パターンを生成する盛衰パターン判定部と、こ
の盛衰パターン判定部から出力された上記盛衰パターン
に基づいて上記雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を予測
する消滅予測部とを設けたものである。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a thundercloud observation system, comprising: a region judging unit for judging a thundercloud region from observation data of a meteorological observation unit; and the thundercloud region judged by the region judging unit. A movement prediction unit that predicts the movement position of the thundercloud region from the tracking result, and a rise / fall pattern determination unit that determines a rise / fall state of the thundercloud region determined by the region determination unit and generates a rise / fall pattern of the thundercloud region. And a disappearance predicting unit for predicting a rise and fall state until the thundercloud region disappears based on the rise and fall pattern output from the rise and fall pattern determination unit.

【0010】請求項2項の発明に係る雷雲観測システム
の上記消滅予測部は、気象観測手段の観測データから雷
雲域を判定する領域判定部と、この領域判定部により判
定された上記雷雲域の追尾結果から上記雷雲域の移動位
置を予測する移動予測部と、上記領域判定部により判定
された上記雷雲域について盛衰状況を判定し、上記雷雲
域の盛衰パターンを生成する盛衰パターン判定部と、観
測領域内の地図情報を記憶した記憶部と、この記憶部に
記憶した上記地図情報と上記盛衰パターンとから上記雷
雲域が消滅するまでの盛衰状況を予測する消滅予測部と
を設けたものである。
[0010] In the thundercloud observation system according to the second aspect of the present invention, the extinction predicting unit includes a region determining unit that determines a thundercloud region from observation data of a meteorological observation unit, and a region determining unit that determines the thundercloud region determined by the region determining unit. A movement prediction unit that predicts the movement position of the thundercloud region from the tracking result, a rise / fall pattern determination unit that determines a rise / fall state of the thundercloud region determined by the region determination unit, and generates a rise / fall pattern of the thundercloud region, A storage unit that stores map information in the observation area, and a disappearance prediction unit that predicts a rise and fall situation until the thundercloud region disappears from the map information and the rise and fall pattern stored in the storage unit. is there.

【0011】請求項3項の発明に係る雷雲観測システム
は、上記移動予測部と上記消滅予測部との予測結果がそ
れぞれ入力され、上記消滅予測部により予測された上記
雷雲域の消滅時点以降の上記移動予測部の予測結果を非
表示にして表示部に表示する表示処理部を設けたもので
ある。
According to a third aspect of the present invention, in the thundercloud observation system according to the present invention, the prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are input, respectively, and the prediction results of the thundercloud region after the disappearance of the thundercloud region predicted by the disappearance prediction unit. A display processing unit for hiding the prediction result of the movement prediction unit and displaying the result on the display unit is provided.

【0012】請求項4項の発明に係る雷雲観測システム
は、上記移動予測部と上記消滅予測部との予測結果がそ
れぞれ入力され、表示部に表示された上記雷雲域の移動
予測位置に上記雷雲域の消滅確率を併せて表示する表示
処理部を設けたものである。
According to a fourth aspect of the present invention, in the thundercloud observation system, the prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are respectively input, and the thundercloud is located at the predicted movement position of the thundercloud region displayed on the display unit. A display processing unit for displaying the disappearance probability of the area is also provided.

【0013】請求項5項の発明に係る雷雲観測システム
は、上記消滅予測部の予測信頼度に応じて上記雷雲域の
消滅確率又は上記雷雲域の消滅時点のいづれかを表示部
に表示させる表示処理部を設けたものである。
According to a fifth aspect of the present invention, in the thundercloud observation system according to the present invention, a display processing for displaying either the disappearance probability of the thundercloud region or the disappearance time of the thundercloud region on the display unit according to the prediction reliability of the disappearance prediction unit. Part is provided.

【0014】請求項6項の発明に係る雷雲観測システム
は、気象観測手段の観測データから雷雲域を判定する領
域判定部と、この領域判定部により判定された上記雷雲
域について追尾処理を行なう追尾処理部と、上記領域判
定部により判定された上記雷雲域について盛衰状況を判
定する盛衰状況判定部と、この盛衰状況判定部により判
定された上記盛衰状況と上記追尾処理部の追尾結果とに
基づいて上記雷雲域の移動位置を予測する移動予測部と
を設けたものである。
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a thundercloud observation system, comprising: an area judging section for judging a thundercloud area from observation data of a meteorological observation means; and tracking for performing a tracking process on the thundercloud area judged by the area judging section. A processing unit, a rise and fall situation determination unit that determines the rise and fall situation for the thundercloud area determined by the area determination unit, based on the rise and fall situation determined by the rise and fall situation determination unit and the tracking result of the tracking processing unit. And a movement prediction unit for predicting the movement position of the thundercloud area.

【0015】請求項7項の発明に係る雷雲観測システム
は、気象観測手段の観測データから雷雲域を判定する領
域判定部と、この領域判定部により判定された上記雷雲
域について盛衰状況を判定する盛衰状況判定部と、この
盛衰状況判定部により判定された上記盛衰状況に基づき
選択された追尾手段又は追尾処理方式を用いて上記領域
判定部により判定された上記雷雲域について追尾処理を
行なう追尾処理部と、この追尾処理部の追尾結果から上
記雷雲域の移動位置を予測する移動予測部とを設けたも
のである。
According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a thundercloud observation system, comprising: an area judging section for judging a thundercloud area from observation data of weather observation means; and a rise / fall state of the thundercloud area judged by the area judging section. A tracking process for performing a tracking process on the thundercloud region determined by the region determining unit using a tracking means or a tracking processing method selected based on the rise and fall situation determined by the rise and fall status determination unit. And a movement prediction unit for predicting the movement position of the thundercloud region from the tracking result of the tracking processing unit.

【0016】請求項8項の発明に係る雷雲観測システム
の消滅予測部は、各種雷雲域の盛衰パターンを検索デー
タとして登録するデータベースと、このデータベースに
登録された盛衰パターンのうち上記盛衰パターン判定部
により生成された雷雲域の盛衰パターンと類似する盛衰
パターンを抽出する検索手段と、この検索手段により抽
出された盛衰データに基づいて上記盛衰パターン判定部
にて生成された雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を予測
する消滅判定部とを有するものである。
The extinction prediction section of the thundercloud observation system according to the invention of claim 8 includes a database for registering the rise and fall patterns of various thundercloud areas as search data, and the rise and fall pattern determination section among the rise and fall patterns registered in the database. A search means for extracting a rising and falling pattern similar to the rising and falling pattern of the thundercloud area generated by the search means, and a processing until the thundercloud area generated by the rising and falling pattern determination unit based on the rising and falling data extracted by the search means disappears. A disappearance determination unit that predicts the rise and fall situation.

【0017】[0017]

【発明の実施の形態】実施の形態1.以下、この発明の
一実施形態について図1乃至図7を用いて説明する。図
1は本実施形態による雷雲観測システムを示すブロック
構成図、図2は観測領域内のエコー情報を観測する気象
観測手段(例えば、気象観測用のレーダ装置である。)
の雷雲観測状況を模式的に示した観測状況説明図であ
り、図1に示す雷雲観測システムは、図2に示すような
気象観測手段の観測データと後述する他の気象観測手段
により得られた観測データがそれぞれ供給され、これら
各観測データから観測領域内に発生した雷雲についての
移動予測ないし消滅予測等を行うものである。ここで、
観測領域とは、気象観測手段によってエコー情報等の観
測が行われる領域をいい、上述したような電力設備とそ
の周辺部を含むかなり広範囲な領域を対象とするもので
ある。なお、図1に示すブロック構成図は本発明にかか
る雷雲観測システムの基本構成を示すものであり、他の
実施形態における雷雲観測システムは図1に示す雷雲観
測システムの構成に他の構成要素を追加したり、一部構
成内容を変更したものである。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to the present embodiment, and FIG. 2 is a weather observation unit (for example, a radar device for weather observation) for observing echo information in an observation area.
FIG. 2 is an explanatory diagram schematically showing a thundercloud observation situation of FIG. 1. The thundercloud observation system shown in FIG. 1 was obtained by observation data of weather observation means as shown in FIG. 2 and other weather observation means described later. Observation data is supplied, and from these observation data, movement prediction or disappearance prediction of a thundercloud generated in the observation area is performed. here,
The observation area refers to an area where the observation of echo information and the like is performed by the meteorological observation means, and covers a fairly wide area including the above-described power equipment and its peripheral part. The block diagram shown in FIG. 1 shows the basic configuration of the thundercloud observation system according to the present invention. The thundercloud observation system in another embodiment differs from the thundercloud observation system shown in FIG. It has been added or partially modified.

【0018】図1において、1は各気象観測手段から入
手した各種観測データを統合的に処理し、後段の領域判
定部2に対し降水領域及び雷雲域判定の基準となる領域
判定データを出力するデータ統合処理部、2はデータ統
合処理部1から出力された領域判定データに基づいて観
測領域内に発生した降水領域、さらにはこの降水領域内
における雷雲域を判定・識別する領域判定部、3は領域
判定部2の判定結果から雷雲域を抽出し、抽出した雷雲
域について同定・追尾処理を行う追尾処理部、4は追尾
処理部3の追尾結果に基づいて追尾処理された雷雲の所
定時間経過後における移動位置等を予測する移動予測
部、5は領域判定部2から抽出した雷雲域について盛衰
状況を判定し、時系列の盛衰状況から雷雲域の盛衰パタ
ーンを生成する盛衰パターン判定部、6は盛衰パターン
判定部5にて生成された盛衰パターンに基づいて後述す
る消滅予測処理を行い、観測された雷雲域が消滅する時
点までの盛衰状況を求める消滅予測部(現在までの盛衰
状況から将来の盛衰状況を予測するものである。例え
ば、現観測時点から20分後又は60分後経過後の雷雲
域の盛衰状況が求められる。)、7は領域判定部2の判
定結果、追尾処理部3の追尾結果、移動予測部4及び消
滅予測部6の各予測結果等がそれぞれ入力され、これら
に基づいて例えば、図8又は図9に示すような表示画像
をモニタ等の表示部に表示させる表示処理部である。
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an integrated processing of various observation data obtained from each meteorological observation means, and outputs area determination data serving as a reference for determination of a precipitation area and a thundercloud area to a subsequent area determination unit 2. The data integration processing unit 2 is a region determination unit that determines and identifies a precipitation region generated in the observation region based on the region determination data output from the data integration processing unit 1 and a thundercloud region in the precipitation region. Is a tracking processing unit that extracts a thundercloud area from the determination result of the area determination unit 2 and performs identification and tracking processing on the extracted thundercloud area. 4 denotes a predetermined time of the thundercloud that has been tracked based on the tracking result of the tracking processing unit 3. A movement estimating unit for estimating a moving position and the like after the lapse of time, a rise and fall state of the thunder cloud area extracted from the area determination unit 2 is determined, and a rise and fall pattern of the thunder cloud area is generated from the time series rise and fall state. The turn determining unit 6 performs a disappearance prediction process described later based on the rise and fall pattern generated by the rise and fall pattern determination unit 5, and a disappearance prediction unit that obtains a rise and fall state until the observed thundercloud region disappears (up to the present time). The rise and fall conditions of the thundercloud area are estimated 20 minutes or 60 minutes after the current observation time, for example. The result, the tracking result of the tracking processing unit 3, the respective prediction results of the movement prediction unit 4 and the disappearance prediction unit 6, and the like are input, and based on these, for example, a display image as shown in FIG. This is a display processing unit to be displayed on the display unit.

【0019】また、図2において、8は送受信用のアン
テナ部を有し、観測領域内のエコー情報、具体的には直
交座標系のエコー強度データ(雨量強度値メッシュデー
タ)を取得し、図1に示すデータ統合処理部1に供給す
る気象観測手段(例えば、気象観測用のレーダ装置、以
下、気象レーダという。)、9は観測領域内に発生した
雷雲、10は気象レーダ8のアンテナ部から放射された
ビーム状の送信電波(以下、送信ビームという。)であ
り、気象レーダ8は、例えば送信ビーム10をAZ方向
に回転走査すると共に、この回転走査を所定仰角まで
( EL方向の走査)行うことにより観測領域内のエコ
ー情報(以下、単にエコー情報という。)を得る。ま
た、気象レーダ8はこの所定仰角までの回転走査を繰り
返すことにより新たなエコー情報を得ることができ、こ
のエコー情報の観測周期は、気象レーダ8の観測精度と
の関係から最適な時間を適宜設定する(観測周期を短く
設定すると短時間で観測領域内の走査を行わねばなら
ず、その分データの積分数が小さくなり観測精度は劣化
する。)。なお、図2に示す気象レーダ8は、エコー情
報を入手するものであったが、例えば観測目標物のドッ
プラ速度の変化をも測定することができる気象ドップラ
レーダ(以下、ドップラレーダという。)を用いてもよ
い。ドップラレーダを用いた場合には、エコー情報の他
にドップラ速度が計測できるため、雷雲内部の詳細な対
流の変化等を観測することができ、このドップラ速度の
観測結果からより高精度な雷雲の移動予測を実現するこ
とができる。
In FIG. 2, reference numeral 8 denotes a transmission / reception antenna unit for acquiring echo information in the observation area, specifically, echo intensity data (rain intensity intensity mesh data) in a rectangular coordinate system. A meteorological observation means (for example, a radar device for meteorological observation, hereinafter, referred to as a meteorological radar) supplied to the data integration processing unit 1 shown in FIG. 1, a thundercloud 9 generated in the observation area, and an antenna unit 10 of the meteorological radar 8 The weather radar 8 scans the transmission beam 10 in the AZ direction, for example, and scans the rotation beam to a predetermined elevation angle (scanning in the EL direction). ) To obtain echo information in the observation area (hereinafter, simply referred to as echo information). In addition, the weather radar 8 can obtain new echo information by repeating the rotation scanning up to the predetermined elevation angle, and the observation period of the echo information is set to an optimal time appropriately from the relationship with the observation accuracy of the weather radar 8. (If the observation period is set short, scanning within the observation area must be performed in a short time, and the integration number of the data becomes small accordingly, and the observation accuracy deteriorates.) The weather radar 8 shown in FIG. 2 obtains echo information. For example, a weather Doppler radar (hereinafter, referred to as a Doppler radar) that can also measure a change in Doppler velocity of an observation target. May be used. When a Doppler radar is used, the Doppler velocity can be measured in addition to the echo information, so that detailed changes in convection inside the thundercloud can be observed. Movement prediction can be realized.

【0020】次に、図1に示す雷雲観測システムの動作
についてさらに図3乃至図7を用いて詳細に説明する。
図3は本実施形態による雷雲観測システムの動作を説明
するための動作フローチャート図であり、図3に示すよ
うに、本実施形態による雷雲観測システムでは、例えば
前述した特開平8−122433号公報に記載された雷
雲観測システムのような雷雲域の追尾処理(S02)と
並行して当該雷雲の盛衰パターンを生成する処理(S0
3)が行われ、これら各処理(S02〜S06)の処理
結果に基づいて表示処理部7がモニタ等の表示部上に観
測された雷雲域の移動予測結果並びに消滅予測結果等を
表示させる。
Next, the operation of the thundercloud observation system shown in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIGS.
FIG. 3 is an operation flowchart for explaining the operation of the thundercloud observation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 3, the thundercloud observation system according to the present embodiment is described in, for example, the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-122433. In parallel with the thundercloud area tracking processing (S02) such as the described thundercloud observation system, the processing of generating the rise and fall pattern of the thundercloud (S0)
3) is performed, and based on the processing results of each of these processes (S02 to S06), the display processing unit 7 displays the predicted movement of the thundercloud region and the predicted disappearance of the observed thundercloud region on a display unit such as a monitor.

【0021】まず、図2に示すような気象レーダ8によ
ってエコー情報の観測が開始されると、図1に示す雷雲
観測システムのデータ統合処理部1には気象レーダ8か
らのエコー強度データと他の気象観測手段からの高層気
象情報(この高層気象情報は、気象庁から定期的に提供
されており、この高層気象情報から観測領域内における
高度と温度との関係を示す高度―温度対比データが得ら
れる。)とがそれぞれ入力される。データ統合処理部1
は、上述したように、これら気象観測手段の観測データ
(ここでは、エコー強度データ、高度―温度対比データ
等)から雷雲判定のための領域判定データを演算するも
ので、例えば、特開平8―122433号公報に記載の
ようにエコー強度データから算出するメッシュ単位毎の
VIL(鉛直方向積算水分量)データとエコー強度デー
タ及び高層気象情報から算出するエコー頂温度データと
を領域判定データとして出力する。この領域判定データ
は気象レーダ8により得られる観測周期毎のエコー情報
に基づいて演算・出力されるものであり、気象レーダ8
の観測周期毎に新たな領域判定データが領域判定部2に
対して出力される(S01)。
First, when the observation of echo information is started by the weather radar 8 as shown in FIG. 2, the data integration processing unit 1 of the thundercloud observation system shown in FIG. High-level meteorological information from meteorological observation means in Japan (This high-level meteorological information is regularly provided by the Japan Meteorological Agency, and altitude-temperature contrast data indicating the relationship between altitude and temperature in the observation area can be obtained from this high-level meteorological information. Are input. Data integration processing unit 1
As described above, calculates the area determination data for the thundercloud determination from the observation data (here, echo intensity data, altitude-temperature comparison data, etc.) of these meteorological observation means. As described in JP-A-122433, VIL (vertical integrated water content) data for each mesh unit calculated from echo intensity data, echo intensity data, and echo top temperature data calculated from high-level weather information are output as region determination data. . The area determination data is calculated and output based on echo information for each observation cycle obtained by the weather radar 8.
New area determination data is output to the area determination unit 2 for each observation period (S01).

【0022】領域判定部2はデータ統合処理部1から出
力された領域判定データに基づいて観測領域内に発生し
た雷雲の規模、即ち雷雲領域を判定するものであり、こ
の領域判定部2では領域判定データが入力されると、例
えば入力されたVILデータと予め設定された第1の基
準値(降水領域判定のためのしきい値)とを比較して基
準値以上と判定されたVILデータの領域を降水領域と
判定する。そして、この降水領域と判定された領域内の
エコー頂温度データを予め設定した第2の基準値(雷雲
領域判定のためのしきい値)と比較して基準値以下と判
定されたエコー頂温度データの領域について雷雲域と判
定する(S02)。この領域判定部2の判定結果は、表
示処理部7に出力され、表示部に画像表示される雷雲域
の表示データに用いられると共に、後段の追尾処理部
3、盛衰パターン判定部5にそれぞれ供給され、追尾処
理及び盛衰判定処理のデータとして用いられる(盛衰パ
ターン判定部5においては、例えば、抽出された雷雲域
についてのエコー強度データから盛衰状況を判定するこ
とができる。)。また、判定された雷雲域については識
別符号等を付すことにより、たとえ観測領域内に複数の
雷雲が発生していても後述する移動予測部4、消滅予測
部6において各雷雲域毎の移動予測、消滅予測が可能で
ある。なお、本実施形態の説明では、雷雲域の判定をV
ILとエコー頂温度を用いて行うとしたが、その他の観
測データを用いても雷雲領域を定義することができ、雷
雲領域判定の定義はこのような雷雲域の定義ができる観
測データを用いて行えばよい。
The area judging section 2 judges the size of the thundercloud generated in the observation area, that is, the thundercloud area based on the area judgment data output from the data integration processing section 1. When the determination data is input, for example, the input VIL data is compared with a preset first reference value (threshold value for determining the precipitation area), and the VIL data of the VIL data determined to be equal to or more than the reference value is compared. The area is determined as a precipitation area. Then, the echo peak temperature data in the region determined as the precipitation region is compared with a predetermined second reference value (threshold for determining the thundercloud region), and the echo peak temperature determined to be equal to or less than the reference value is determined. It is determined that the data area is a thundercloud area (S02). The determination result of the area determination unit 2 is output to the display processing unit 7 and used for the display data of the thundercloud region displayed on the display unit as an image, and supplied to the tracking processing unit 3 and the rise and fall pattern determination unit 5 at the subsequent stage. The data is used as data for the tracking process and the rise / fall judgment process (the rise / fall pattern determination unit 5 can determine the rise / fall status from the extracted echo intensity data for the thundercloud region, for example). The determined thundercloud area is provided with an identification code or the like, so that even if a plurality of thunderclouds are generated in the observation area, the movement prediction unit 4 and the disappearance prediction unit 6, which will be described later, predict the movement of each thundercloud area. , Annihilation prediction is possible. In the description of the present embodiment, the determination of the thundercloud area is made by V
Although it is described that the thundercloud region is defined using the IL and the echo top temperature, the thundercloud region can also be defined using other observation data, and the definition of the thundercloud region determination is determined using the observation data that can define such a thundercloud region. Just do it.

【0023】次に、移動予測系の動作(S03乃至S0
4)について説明する。追尾処理部3は領域判定部2の
判定結果から抽出した雷雲域について例えば追尾フィル
タを用いた同定・追尾処理を行なうものであり、移動予
測部4は追尾処理部3の追尾結果から同定/追尾された
雷雲域の移動方向及び所定時間経過後における移動位置
等について予測するものである。まず、追尾処理部3に
おいては、領域判定部2の判定結果から抽出した雷雲域
についての雷雲重心算出処理を行って雷雲域の追尾基準
点を算出し、この追尾基準点と予め予測した追尾予測点
との距離がしきい値以内にあるか否かによる相関性の判
定を行う。なお、判定精度を向上させるべく、さらに雷
雲形状(パターン)の重なり具合に基づく相関性判定を
行ってもよいが、パラメータが増えると判定処理に時間
を要するため処理時間との関係から雷雲パターンの重な
り具合に基づく相関性判定を行うか否か判定する。この
相関性判定の結果、相関性がないと判定された場合には
今回抽出した雷雲域は前回抽出された雷雲域とは異なる
ものと判定しその雷雲域についての追尾処理を終了し、
相関性がありと判定された場合には今回抽出した雷雲域
は前回抽出された雷雲域と同一の雷雲域であると判定
し、相関性がないと判定されるまでこの雷雲域について
の追尾処理を継続する(S03)。
Next, the operation of the movement prediction system (S03 to S0)
4) will be described. The tracking processing unit 3 performs identification / tracking processing using, for example, a tracking filter on the thundercloud region extracted from the determination result of the area determination unit 2, and the movement prediction unit 4 identifies / tracks from the tracking result of the tracking processing unit 3. This is to predict the moving direction of the obtained thundercloud region, the moving position after a predetermined time has elapsed, and the like. First, the tracking processing section 3 calculates a thundercloud center of gravity for the thundercloud area extracted from the determination result of the area determination section 2 to calculate a tracking reference point of the thundercloud area. The correlation is determined based on whether or not the distance to the point is within a threshold value. In order to improve the determination accuracy, the correlation determination may be further performed based on the degree of overlap of the thundercloud shapes (patterns). However, as the number of parameters increases, the determination process takes time, and the relationship between the thundercloud pattern and the processing time increases. It is determined whether or not to perform the correlation determination based on the degree of overlap. As a result of this correlation determination, if it is determined that there is no correlation, it is determined that the thundercloud region extracted this time is different from the previously extracted thundercloud region, and the tracking process for the thundercloud region ends,
If it is determined that there is a correlation, the thundercloud area extracted this time is determined to be the same as the previously extracted thundercloud area, and tracking processing of this thundercloud area is determined until there is no correlation. Is continued (S03).

【0024】この追尾処理部3による同定/追尾処理
は、気象レーダ8の観測データが得られる毎になされる
ものであり、追尾処理部3の追尾周期は気象レーダ8の
観測周期と同じ周期となる(例えば、気象レーダ8の観
測周期が5分〜6分程度に設定されていると、各雷雲域
についての追尾処理も5分〜6分周期で行われることに
なる。)そして、時系列の追尾処理結果から追尾処理さ
れた雷雲域の移動位置及び移動速度がそれぞれ算出さ
れ、算出された雷雲域の移動位置及び移動速度は後述す
る移動予測部4における移動予測のパラメータとして移
動予測部4にそれぞれ供給される。なお、抽出した雷雲
域には識別符号を付しているため、たとえ複数の雷雲域
が抽出されたとしても、追尾結果を識別符号に基づいて
識別することにより各雷雲域毎に移動位置及び移動速度
を算出することができる。
The identification / tracking processing by the tracking processing unit 3 is performed every time observation data of the weather radar 8 is obtained. The tracking cycle of the tracking processing unit 3 is the same as the observation cycle of the weather radar 8. (For example, if the observation cycle of the weather radar 8 is set to about 5 minutes to 6 minutes, tracking processing for each thundercloud area is also performed at a cycle of 5 minutes to 6 minutes.) The moving position and the moving speed of the thundercloud region subjected to the tracking process are respectively calculated from the tracking processing result of, and the calculated moving position and the moving speed of the thundercloud region are used as parameters of the movement prediction in the movement prediction unit 4 described later. Respectively. Since the extracted thundercloud areas are assigned identification codes, even if a plurality of thundercloud areas are extracted, the tracking result is identified based on the identification codes to determine the movement position and movement for each thundercloud area. Speed can be calculated.

【0025】移動予測部4は、上述のように追尾処理部
3から出力された雷雲域の移動位置、移動方向及び移動
速度等に基づいて追尾処理された雷雲域について移動予
測を行う(S04)。なお、図4は気象レーダ8の観測
周期と追尾処理部3の追尾周期、及び移動予測部4にて
移動予測される時間等との関係を示す説明図であり、図
4に示すように、追尾処理部3は気象レーダの観測周期
Tkと対応して時間Ttの時間間隔(追尾周期)毎に上
述した追尾処理を繰り返すのに対し、移動予測部4は、
現観測時点a0から所定時間経過の雷雲域の移動位置a
nまでの移動位置(a1、a2、…an)を例えば時間
間隔Tiでそれぞれ予測するものである。即ち、追尾処
理部3の同定/追尾処理においては、気象レーダ8等か
ら観測データが得られる毎に1周期(5〜6分程度)先
の比較的近い時間経過後の雷雲域の移動位置を予測する
が、移動予測部4においては、かなり遠い時間経過後ま
での雷雲域の移動位置までを予測するものである(図4
に示すように、この移動予測部4の移動予測時点は複数
時点について予測しておくことにより、比較的短時間経
過毎の移動時点を認識することができる。)。
The movement predicting section 4 predicts the movement of the thundercloud area subjected to tracking processing based on the moving position, moving direction, moving speed, etc. of the thundercloud area output from the tracking processing section 3 as described above (S04). . FIG. 4 is an explanatory diagram showing the relationship between the observation cycle of the weather radar 8, the tracking cycle of the tracking processing unit 3, the time predicted for movement by the movement prediction unit 4, and the like, as shown in FIG. The tracking processing unit 3 repeats the above-described tracking processing at each time interval (tracking cycle) of the time Tt corresponding to the observation cycle Tk of the weather radar.
Moving position a of the thundercloud area after a lapse of a predetermined time from the current observation point a0
The movement positions (a1, a2,... an) up to n are predicted at, for example, time intervals Ti. That is, in the identification / tracking process of the tracking processing unit 3, each time observation data is obtained from the weather radar 8 or the like, the movement position of the thundercloud area after a relatively short time one cycle (about 5 to 6 minutes) ahead. For prediction, the movement prediction unit 4 predicts up to the movement position of the thundercloud area after a considerably long time has passed (FIG. 4).
As shown in (1), by predicting the movement prediction time of the movement prediction unit 4 for a plurality of time points, it is possible to recognize the movement time point for each relatively short time. ).

【0026】ここで、上述の追尾周期を短く設定すれ
ば、移動予測のためのパラメータが多数得られ同定/追
尾処理の精度を向上させることができるが、上述のとお
り、この追尾周期Ttは気象レーダ8の観測周期Tkと
対応するから、気象レーダ8の観測精度との関係から5
分〜6分程度となる。観測周期を8〜10分と長く設定
した場合には、追尾処理部3の追尾周期も8〜10分程
度となる。
Here, if the above-mentioned tracking cycle is set short, a large number of parameters for movement prediction can be obtained and the accuracy of the identification / tracking processing can be improved. However, as described above, this tracking cycle Tt is Since it corresponds to the observation period Tk of the radar 8, 5
Minutes to 6 minutes. When the observation cycle is set to be long, such as 8 to 10 minutes, the tracking cycle of the tracking processing unit 3 is also about 8 to 10 minutes.

【0027】また、本発明にかかる雷雲観測システムの
移動予測は、従来の雷雲観測システムのように単に発雷
する危険度が高い雷雲域、即ち既に衰退期にある雷雲域
のみの移動位置を予測するというものでなく、雷雲域の
消滅予測結果をモニタ等の表示部に表示するという必要
性から衰退期か否かに拘わらず発達期における雷雲につ
いても追尾結果に基づく移動予測を行うものである(特
に、以下実施形態.2による雷雲観測システムでは、発
達期の盛衰状況から観測された雷雲域の消滅予測ないし
落雷予測を行う。)。具体的には、追尾処理部3により
算出された雷雲域の移動位置、移動速度等(これら移動
位置、移動速度等は追尾処理を何周期か繰り返すことに
より得られる。)から追尾処理の追尾ゲートと同様に各
予測時点毎に予測された移動位置を中心とした移動予測
範囲(ゲート)を作成し、各ゲート内のいずれかに雷雲
域が移動するものと判断する。この移動予測ゲートは予
測された雷雲域がゲート内に存在する確率を示すもので
例えば存在確率85%のゲートを作成したとしても、図
5に示すように先の時間における移動予測位置の移動予
測ゲートはよりゲート範囲が広いものとなる。
Further, the movement prediction of the thundercloud observation system according to the present invention predicts the movement position of only the thundercloud region having a high risk of lightning, as in the conventional thundercloud observation system, that is, only the thundercloud region which is already in a decline period. Instead, it is necessary to display the prediction result of the extinction of the thundercloud area on a display unit such as a monitor. (Especially, the thundercloud observation system according to Embodiment 2 predicts disappearance or lightning of a thundercloud area observed from the rise and fall of the development period.) Specifically, the tracking position of the thundercloud region calculated by the tracking processing unit 3, the moving speed, and the like (the moving position, the moving speed, and the like can be obtained by repeating the tracking process for several cycles). Similarly to the above, a movement prediction range (gate) centered on the movement position predicted at each prediction time is created, and it is determined that the thundercloud region moves to any of the gates. This movement prediction gate indicates the probability that the predicted thundercloud area exists in the gate. For example, even if a gate having an existence probability of 85% is created, as shown in FIG. The gate has a wider gate range.

【0028】そして、この移動予測部4の結果(例え
ば、図5に示す(1)雷雲番号〜(5)雷雲情報等)が
表示処理部7に出力され、消滅予測部6の予測結果と共
にモニタ等の表示部に適宜表示される。なお、上述した
ように、抽出された雷雲域には識別符号を付しているの
でたとえ複数の雷雲域について移動予測が行われたとし
ても上述の追尾処理と同様、表示処理部7において各雷
雲域毎の移動予測結果の識別が可能である。なお、図4
は気象レーダ8の観測周期と以下説明する消滅予測系の
判定周期及び予測周期との関係をも示すものであり、消
滅予測系の動作説明においても適宜用いることとする。
The result of the movement prediction unit 4 (for example, (1) thundercloud number to (5) thundercloud information shown in FIG. 5) is output to the display processing unit 7 and monitored together with the prediction result of the disappearance prediction unit 6. Etc. are appropriately displayed on a display unit. As described above, since the extracted thundercloud areas are assigned identification codes, even if movement prediction is performed for a plurality of thundercloud areas, each thundercloud area is displayed in the display processing unit 7 in the same manner as the tracking processing described above. It is possible to identify the movement prediction result for each area. FIG. 4
Shows the relationship between the observation cycle of the weather radar 8 and the judgment cycle and prediction cycle of the disappearance prediction system described below, and will be used as appropriate in the description of the operation of the disappearance prediction system.

【0029】次に、本発明の特徴部分である消滅予測系
の動作について図6乃至図8を用いて詳細に説明する
(S05乃至S06)。図6は盛衰パターン判定部5を
さらに詳細に示したブロック構成図、図7は消滅予測部
6をさらに詳細に示したブロック構成図、図8は盛衰パ
ターン判定部5にて生成された任意の雷雲域についての
盛衰パターンを示す盛衰パターン説明図であり、本実施
形態による雷雲観測システムの消滅予測部6は、例えば
図8に示すような雷雲域の盛衰パターンを判定基準とし
て雷雲域の消滅予測(消滅までの盛衰状況判定)を行う
ものである。
Next, the operation of the annihilation prediction system, which is a feature of the present invention, will be described in detail with reference to FIGS. 6 to 8 (S05 to S06). 6 is a block diagram showing the rise / fall pattern determining unit 5 in more detail, FIG. 7 is a block diagram showing the disappearance prediction unit 6 in more detail, and FIG. FIG. 9 is an explanatory diagram of a rise and fall pattern showing a rise and fall pattern for a thundercloud region. A disappearance prediction unit 6 of the thundercloud observation system according to the present embodiment predicts disappearance of the thundercloud region based on a rise and fall pattern of the thundercloud region as shown in FIG. (Decision of rise / fall status until disappearance).

【0030】まず、盛衰判定処理(S05)について説
明する。盛衰パターン判定部5は、領域判定部2から抽
出した雷雲域についての観測データから盛衰状況を判定
し、時系列に取得したこれら各盛衰データから気象レー
ダ8により観測された雷雲域についての盛衰パターンを
生成するものであり、盛衰状況判定部11はデータ統合
処理部1にて得られた雷雲域についての各観測データ
(エコー強度データ、エコー頂温度データ、VILデー
タ等)に例えば所定の重み付け加算を行うことにより領
域判定部2から抽出した雷雲域について盛衰状況を判定
する。盛衰状況判定部11の判定結果はそれぞれ盛衰パ
ターン生成部12に出力される。また、重み付けについ
ては当該雷雲域の観測条件等により決定・設定すればよ
く、また、これら観測条件に応じて自動的に変更できる
ようにしておいてもよい。
First, the rise / fall judgment process (S05) will be described. The rise / fall pattern determination unit 5 determines the rise / fall status from the observation data on the thundercloud region extracted from the region determination unit 2, and the rise / fall pattern for the thundercloud region observed by the weather radar 8 from each of the rise / fall data acquired in time series. The rise / fall status determination unit 11 adds, for example, a predetermined weighting to each observation data (echo intensity data, echo peak temperature data, VIL data, etc.) of the thundercloud region obtained by the data integration processing unit 1. Is performed, the rise / fall state of the thundercloud region extracted from the region determination unit 2 is determined. The results of the rise and fall condition determination section 11 are output to the rise and fall pattern generation section 12, respectively. The weighting may be determined and set according to the observation conditions of the thundercloud region, or may be automatically changed according to the observation conditions.

【0031】次に、盛衰パターン判定部12では、盛衰
状況判定部11の判定結果が識別符号毎に区別して記憶
され、例えば図6に示すような時系列の盛衰パターンが
各雷雲域毎に生成される。上述したように、各盛衰デー
タは気象レーダ8の観測周期毎に算出されるものであり
(図4の観測周期Tkと盛衰判定周期Tsとの関係を参
照。)、盛衰パターン判定部12にて生成される雷雲域
の盛衰パターンは気象レーダ8の観測周期毎に得られた
時系列の盛衰データにより構成される。このようにして
生成された雷雲域の盛衰パターンは、後述するように雷
雲域の消滅予測の判定パラメータとして消滅予測部6に
出力される。また、抽出した雷雲域には識別符号が付さ
れているので各雷雲域毎の盛衰パターンの識別が可能で
あると共に上述した追尾処理部3及び移動予測部4の各
処理結果との対応をとることが可能であり、後述するよ
うに、これらの処理結果が表示処理部7にて統合的に処
理され、モニタ等の表示部に表示される。なお、盛衰パ
ターン判定部5の判定結果を追尾処理部3又は移動予測
部4の処理に利用して雷雲観測システムの移動予測の予
測精度を向上させる話については他の実施形態の説明に
おいて詳細に説明する。
Next, the rise / fall pattern determining unit 12 stores the determination result of the rise / fall status determination unit 11 for each identification code, and generates, for example, a time-series rise / fall pattern as shown in FIG. 6 for each thundercloud region. Is done. As described above, each rise and fall data is calculated for each observation cycle of the weather radar 8 (see the relationship between the observation cycle Tk and the rise and fall judgment cycle Ts in FIG. 4). The generated rise / fall pattern of the thundercloud region is composed of time-series rise / fall data obtained for each observation cycle of the weather radar 8. The rise / fall pattern of the thundercloud region generated in this manner is output to the disappearance prediction unit 6 as a determination parameter for the prediction of disappearance of the thundercloud region, as described later. Further, since the extracted thundercloud region is provided with an identification code, it is possible to identify the rise / fall pattern of each thundercloud region, and to correspond to each processing result of the tracking processing unit 3 and the movement prediction unit 4 described above. As described later, these processing results are integrally processed by the display processing unit 7 and displayed on a display unit such as a monitor. It should be noted that the use of the determination result of the rise and fall pattern determination unit 5 in the processing of the tracking processing unit 3 or the movement prediction unit 4 to improve the prediction accuracy of the movement prediction of the thundercloud observation system will be described in detail in the description of the other embodiments. explain.

【0032】次に、消滅予測部6の動作について説明す
る(S06)。盛衰パターン判定部5から出力された盛
衰パターンは識別符号による識別が可能であり、各雷雲
域毎の消滅予測が行われる。消滅予測の手法については
事例検索等いくつかの手法を用いることができるが、本
実施形態による雷雲観測システムの消滅予測部6は、盛
衰パターン判定部5にて生成された雷雲域の盛衰パター
ンから衰退期部分の盛衰データ(以下。衰退期データと
いう。)を抽出し、この衰退期データのピーク値、デー
タパターンの傾き等から当該雷雲域の消滅予測を行うも
のについて説明する。なお、移動予測部4の予測期間が
無制限に設定できる(a0〜anまで、nは所定数とす
る。)のに対し、消滅予測部6の消滅予測期間は盛衰パ
ターンに基づいて演算された消滅時点まである。
Next, the operation of the disappearance predicting section 6 will be described (S06). The rise / fall pattern output from the rise / fall pattern determination unit 5 can be identified by an identification code, and the extinction prediction for each thundercloud region is performed. Several methods such as a case search can be used for the method of the disappearance prediction. However, the disappearance prediction unit 6 of the thundercloud observation system according to the present embodiment uses the rise and fall pattern of the thundercloud region generated by the rise and fall pattern determination unit 5. A description will be given of a method of extracting rise and fall data (hereinafter, referred to as fall period data) of a fall period portion and predicting disappearance of the thundercloud region from the peak value of the fall period data, the inclination of the data pattern, and the like. In addition, the prediction period of the movement prediction unit 4 can be set to be unlimited (n is a predetermined number from a0 to an), whereas the disappearance prediction period of the disappearance prediction unit 6 is calculated based on the rise and fall pattern. Up to the point.

【0033】図8に示された雷雲域の盛衰パターンを例
に説明すると、図8において、横軸は各盛衰データが得
られた時刻、縦軸は盛衰値をそれぞれ示し、盛衰値が最
も大きい時刻Tpにおける盛衰値をピーク値、そしてこ
の盛衰データのピーク値が得られた時間Tpから最新の
盛衰データが得られた時間Tnまでの間をいわゆる盛衰
期としこの時間帯において得られた盛衰データから衰退
期データの傾き等を求める。なお、一般に衰退期とは雷
雲域が衰退している時間帯をさすが、本実施形態におい
てはより高精度の消滅予測のため盛衰データのピーク値
が得られた時間Tpから最新の盛衰データが得られた時
間Tnまでの間の時間帯を衰退期とする。
Referring to the rise and fall pattern of the thundercloud region shown in FIG. 8 as an example, in FIG. 8, the horizontal axis indicates the time when each rise and fall data is obtained, and the vertical axis indicates the rise and fall values, and the rise and fall values are the largest. The rise and fall value at the time Tp is a peak value, and the period from the time Tp when the peak value of the rise and fall data is obtained to the time Tn when the latest rise and fall data is obtained is called a rise and fall period, and the rise and fall data obtained in this time zone From the data, the slope of the decay period data is obtained. In general, the decay period refers to a time period in which the thundercloud region is declining. In the present embodiment, the latest decay data is obtained from the time Tp at which the peak value of the decay data is obtained for more accurate extinction prediction. The time period up to the set time Tn is defined as a decline period.

【0034】まず、衰退期検出部13では、上述したよ
うに盛衰パターン判定部5にて生成された雷雲域の盛衰
パターンから衰退期部分における盛衰データを抽出す
る。この衰退期データの抽出は盛衰データのピーク値か
ら最新の盛衰データまでを抽出すればよい。そして、消
滅判定部14では、この衰退期検出部13にて検出され
たいわゆる衰退期データに基づいて盛衰データの外挿処
理を行い、最新の盛衰データが得られた時間Tnから当
該雷雲域が消滅する時間までの盛衰データ(盛衰値)を
それぞれ算出する。なお、後述するように、雷雲域の消
滅時点は移動予測部4にて予測された雷雲域の移動軌跡
上に表示するため、これら雷雲域の盛衰データは少なく
とも移動予測部4にて予測した時点における値について
それぞれ算出しておく。この盛衰データの外挿により
(計算で求めた盛衰データを実際の観測で得られた盛衰
データ列に挿入して消滅までの盛衰パターンを生成す
る)当該雷雲域の消滅時点Tsを求めることができ、雷
雲域の消滅時点、さらには落雷発生時点の予測が可能と
なる。この消滅予測部6の処理結果(盛衰データ、消滅
時点等)は上述の領域判定判定部2、追尾処理部3及び
移動予測部4の各処理結果と同様に表示処理部7に出力
される。
First, the decay period detecting section 13 extracts rise and fall data in the decay period portion from the rise and fall pattern of the thundercloud region generated by the rise and fall pattern determination section 5 as described above. The data of the decay period may be extracted from the peak value of the rise and fall data to the latest rise and fall data. Then, the disappearance determination unit 14 performs extrapolation processing of the rise and fall data based on the so-called fall period data detected by the fall period detection unit 13, and the thundercloud region is determined from the time Tn at which the latest rise and fall data was obtained. Calculate the rise and fall data (rise and fall values) up to the time of disappearance. As will be described later, the extinction time of the thundercloud region is displayed on the movement locus of the thundercloud region predicted by the movement prediction unit 4. Are calculated for the values in. By the extrapolation of the rise and fall data, the rise and fall data obtained by the calculation is inserted into the rise and fall data sequence obtained by actual observation to generate the rise and fall pattern until the disappearance. It is possible to predict when the thundercloud region will disappear and when a lightning strike will occur. The processing result (extinction / decrement data, disappearance time, and the like) of the disappearance prediction unit 6 is output to the display processing unit 7 in the same manner as the processing results of the area determination determination unit 2, tracking processing unit 3, and movement prediction unit 4 described above.

【0035】上記外挿処理の手法としては、直線近似
法、ガウス曲線又はガウス関数近似法等の近似演算手法
を用いればよく、いわゆる衰退期データのデータ数、傾
き等に応じて適当な近似法を適宜選択して使用する。ま
た、衰退期のデータ数、即ち上記外挿のためのサンプリ
ング数は多ければ多いほど当該雷雲域の消滅までの盛衰
パターンを正確に近似することができるが、上述のとお
り、本発明における雷雲観測システムでは、盛衰パター
ン判定部5の盛衰判定周期、即ちサンプリングデータが
得られる周期は、上述の追尾周期と同様気象レーダの観
測周期と対応しており、観測周期を短く設定すると気象
レーダの観測精度が劣化するため、盛衰パターン判定部
5の盛衰判定周期は、追尾処理部3の追尾周期と同様、
気象レーダの観測精度との関係で適宜設定される。
As the method of the extrapolation processing, an approximate calculation method such as a linear approximation method, a Gaussian curve or a Gaussian function approximation method may be used. Is appropriately selected and used. Further, the larger the number of data in the decay period, that is, the larger the number of samplings for the above-mentioned extrapolation, the more accurately the rise and fall pattern until the disappearance of the thundercloud region can be approximated more accurately. In the system, the rise / fall judgment cycle of the rise / fall pattern determiner 5, that is, the cycle at which the sampling data is obtained, corresponds to the observation cycle of the weather radar similarly to the above-described tracking cycle. Is deteriorated, so that the rise and fall judgment cycle of the rise and fall pattern judgment unit 5 is the same as the tracking cycle of the tracking processing unit 3.
It is set appropriately in relation to the observation accuracy of weather radar.

【0036】最後に表示処理部7の処理内容についてさ
らに図9、図10及び図11を用いて説明する(S0
7)。図9は表示処理部7の具体的構成を示したブロッ
ク構成図、図10及び図11は表示処理部7により表示
処理され、モニタ等の表示部に表示された本実施形態に
よる雷雲観測システムの画像表示例を示す表示例説明図
である。この表示処理部7は上述の各処理ステップS0
1乃至S06の処理結果がそれぞれ入力され、これらか
ら2次元又は3次元表示させるための表示データを生成
しこの表示データに基づく表示画像を表示部に表示させ
るものであるが、単に各処理結果(S01〜S06)を
統合処理して表示するだけでなく、後述するように、消
滅予測部6の処理結果に応じて表示部に表示させる内容
を切り替える処理(選択表示)を行うものである。
Finally, the processing contents of the display processing section 7 will be further described with reference to FIGS. 9, 10 and 11 (S0
7). FIG. 9 is a block diagram showing a specific configuration of the display processing unit 7, and FIGS. 10 and 11 show the processing of the thundercloud observation system according to the present embodiment, which is processed by the display processing unit 7 and displayed on a display unit such as a monitor. It is a display example explanatory drawing which shows an image display example. The display processing unit 7 performs the above-described processing steps S0
The processing results of 1 to S06 are input, display data for two-dimensional or three-dimensional display is generated from these, and a display image based on the display data is displayed on a display unit. S01 to S06) are not only integrated and displayed, but also perform a process (selection display) of switching the content to be displayed on the display unit according to the processing result of the disappearance prediction unit 6, as described later.

【0037】図9において、15は消滅予測部6の消滅
予測結果についてその予測信頼度を判定する信頼度判定
部、16は信頼度判定部15の判定結果に応じた表示画
像を表示部17に表示させるための処理を行う表示デー
タ処理部である。また図10及び図11において、18
は表示部17に表示された雷雲域、19は追尾処理部3
の追尾軌跡及び移動予測部4にて予測された雷雲域の移
動経路を示す雷雲域の移動軌跡であり、現在までの移動
軌跡19には移動予測部4にて求められた移動予測位置
と追尾処理部3にて求められた実際の雷雲観測位置が表
示され、現在から先の移動軌跡19には移動予測部4に
て予測された雷雲域の移動予測位置だけが表示されてい
る。
In FIG. 9, reference numeral 15 denotes a reliability judgment unit for judging the predicted reliability of the disappearance prediction result of the disappearance prediction unit 6, and reference numeral 16 denotes a display image corresponding to the judgment result of the reliability judgment unit 15 on the display unit 17. This is a display data processing unit that performs processing for displaying. 10 and FIG.
Is the thundercloud area displayed on the display unit 17, and 19 is the tracking processing unit 3.
And the movement trajectory of the thundercloud region indicating the movement route of the thundercloud region predicted by the movement prediction unit 4. The movement trajectory 19 up to the present time includes the predicted movement position obtained by the movement prediction unit 4 and the tracking. The actual thundercloud observation position obtained by the processing unit 3 is displayed, and only the predicted movement position of the thundercloud region predicted by the movement prediction unit 4 is displayed on the movement trajectory 19 from now on.

【0038】また、図10又は図11においては、移動
予測部4の各移動予測時点を追尾処理部3の追尾周期に
あわせて表示した例が示されている。そして、本実施形
態による雷雲観測システムにおいては、領域判定部2の
判定結果である雷雲域18、移動予測部4の移動予測結
果である移動軌跡19に加えて消滅予測部6の消滅予測
結果である当該雷雲域の消滅位置又は消滅確率が併せて
表示されるものである。ここで、図10に示す表示例
は、信頼度判定部15による信頼度判定の結果、消滅予
測部6の消滅予測結果の信頼度が高いと判定された場合
に選択される表示例である。この場合、表示処理部7は
消滅予測部6により予測された雷雲域の消滅位置を対応
する雷雲域の移動軌跡19に表示させ、この消滅位置以
降の移動軌跡19を非表示とする表示処理を行う。図1
0において20は消滅予測部6にて予測され表示部17
上に表示された雷雲域の消滅位置を示す。
FIGS. 10 and 11 show examples in which the movement prediction points of the movement prediction section 4 are displayed in accordance with the tracking cycle of the tracking processing section 3. Then, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, in addition to the thundercloud region 18 which is the determination result of the region determination unit 2 and the movement trajectory 19 which is the movement prediction result of the movement prediction unit 4, the disappearance prediction result of the disappearance prediction unit 6 is used. The disappearance position or the disappearance probability of a certain thundercloud area is also displayed. Here, the display example shown in FIG. 10 is a display example selected when the reliability determination by the reliability determination unit 15 determines that the reliability of the disappearance prediction result of the disappearance prediction unit 6 is high. In this case, the display processing unit 7 displays the extinction position of the thundercloud region predicted by the extinction prediction unit 6 on the corresponding trajectory 19 of the thundercloud region, and performs a display process of hiding the trajectory 19 after the extinction position. Do. FIG.
At 0, 20 is predicted by the disappearance predicting unit 6 and displayed by 17
This shows the disappearance position of the thundercloud area displayed above.

【0039】また、図11に示す表示例は、信頼度判定
部15による信頼度判定の結果、消滅予測部6の消滅予
測結果の信頼度が低いと判定された場合に選択される表
示例であり、この場合、表示処理部7は消滅予測部6に
より予測された雷雲域の消滅位置ではなく、この消滅位
置における当該雷雲域の消滅確率を対応する雷雲域の移
動軌跡19に表示させる表示処理を行う。このように消
滅予測部6の消滅予測結果を消滅確率で表示させるの
は、雷雲の監視を行っているオペレータが低い信頼度で
予測された雷雲域の消滅位置に基づいて誤った判断を行
うよりは、図11に示すように各移動予測位置において
当該雷雲域の消滅確率(図9においては、5%、30%
のように表示させている。)を表示させオペレータに雷
雲域の消滅位置の判断を委ねた方が良いからである(上
述したように、本実施形態による雷雲観測システムの観
測結果は電力設備等の落雷警報に供されるため、観測さ
れた雷雲域の消滅位置は正確に判断されることが望まれ
る。)。
The display example shown in FIG. 11 is a display example selected when the reliability determination by the reliability determination section 15 determines that the reliability of the disappearance prediction result of the disappearance prediction section 6 is low. In this case, the display processing unit 7 displays the extinction probability of the thundercloud region at the disappearance position on the movement locus 19 of the corresponding thundercloud region, instead of the extinction position of the thundercloud region predicted by the extinction prediction unit 6. I do. Displaying the extinction prediction result of the extinction predicting unit 6 with the extinction probability in this manner is more effective than the operator monitoring the thundercloud making an erroneous determination based on the extinction position of the thundercloud region predicted with low reliability. Is the extinction probability of the thundercloud area at each predicted movement position as shown in FIG. 11 (5%, 30% in FIG. 9).
Is displayed as follows. ) Is displayed, and it is better to leave the judgment of the disappearance position of the thundercloud area to the operator (as described above, since the observation result of the thundercloud observation system according to the present embodiment is used for a lightning strike warning of power equipment or the like). It is hoped that the position where the observed thundercloud disappears will be accurately determined.)

【0040】次に、信頼度判定部15における消滅予測
結果の判定処理について説明する。上述したように、本
実施形態における雷雲域の消滅予測は衰退期検出部13
にて検出された衰退期部分における盛衰データに基づい
て行われるため、このような消滅予測を行う場合におけ
る消滅予測結果の信頼度判定は、例えば検出された衰退
期部分における盛衰データのデータ数に基づいて行えば
よい。一般に、データ数が多いほどより正確な近似処理
が行えるため、予めデータ数のしきい値(例えば、この
しきい値は過去の観測結果から妥当なデータ数を設定す
ればよい。)を定めておき、検出された衰退期部分にお
ける盛衰データのデータ数がそのしきい値を超えている
場合にはそれら盛衰データに基づいて予測された雷雲域
の消滅予測結果は信頼度が高いと判断する。そして、盛
衰データのデータ数がしきい値以下の場合には信頼度は
低いと判断する。
Next, a description will be given of a process of determining the disappearance prediction result in the reliability determining unit 15. As described above, the extinction prediction of the thundercloud region in the present embodiment is performed by the decay period detection unit 13.
Since it is performed based on the rise and fall data in the decay period part detected in, the reliability determination of the disappearance prediction result in the case of performing such disappearance prediction, for example, the number of data of the rise and fall data in the detected decay period part What should be done based on it. In general, the more the number of data, the more accurate approximation processing can be performed. Therefore, a threshold of the number of data (for example, the threshold may be set to an appropriate number of data from past observation results) is determined in advance. If the number of rise and fall data in the detected decay period portion exceeds the threshold value, it is determined that the extinction prediction result of the thundercloud region predicted based on the rise and fall data has high reliability. If the number of rise and fall data is equal to or less than the threshold value, it is determined that the reliability is low.

【0041】このように、本実施形態による雷雲観測シ
ステムにおいては、表示処理部7において、まず消滅予
測結果の信頼度が判定され、この判定結果に応じた表示
画像が表示部17へ表示されることになる。従って、例
えば本雷雲観測システムの表示部17に表示された表示
内容により雷雲の監視を行っているオペレータは、雷雲
の移動状況と共に消滅状況(消滅位置又は消滅確率)を
も正確に認識することができ、より正確な雷雲監視を実
現することができる。このオペレータによる正確な雷雲
監視の実現はひいてはより正確な落雷警報につながり、
落雷発生の回避又は事故復旧措置の迅速化が要請される
電力設備等に適用される雷雲観測システムにおいてきわ
めて有効である(上述したように、落雷発生場所、時間
帯の正確に予測ができると共に、誤りのある落雷警報を
なくして不要な送電線経路の切替え等が防止できるシス
テム運用上きわめて有益な効率的な雷雲観測システムを
実現できる。)。
As described above, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, the display processing unit 7 first determines the reliability of the disappearance prediction result, and the display image corresponding to the determination result is displayed on the display unit 17. Will be. Therefore, for example, the operator monitoring the thundercloud based on the display contents displayed on the display unit 17 of the thundercloud observation system can accurately recognize the moving state of the thundercloud as well as the disappearance state (extinction position or disappearance probability). And more accurate thundercloud monitoring can be realized. Accurate thundercloud monitoring by this operator would in turn lead to more accurate lightning strike warnings,
It is extremely effective in a thundercloud observation system applied to power equipment, etc., which is required to avoid lightning strikes or expedite accident recovery measures (as described above, it is possible to accurately predict the place of lightning strike and the time zone, An efficient thundercloud observation system, which is extremely useful for system operation, can eliminate unnecessary lightning strike warnings and prevent unnecessary switching of transmission line routes, etc.)

【0042】なお、上述の説明では、表示処理部7は消
滅予測部6の消滅予測結果の信頼度に応じて自動的に表
示部に表示する表示内容を選択していたが、この表示内
容の選択を落雷監視を行っているオペレータの判断に任
せてもよく、消滅予測結果の信頼度に関係なく常に所望
の表示例を表示部に表示させるようにしてもよい。この
場合には、雷雲の監視を行っているオペレータが表示内
容を選択しそのような表示画像を表示部に表示するよう
に表示処理部7の処理内容を設定すればよい。また、図
10及び図11に示すこの雷雲観測システムによる雷雲
観測結果の表示例は1つの雷雲域の観測結果についての
み表示させたものであるが、上述したように、本システ
ムにおいては同時期に発生した複数の雷雲についての観
測がそれぞれ可能であり、複数の雷雲について観測が行
われた場合には各雷雲についての観測結果が表示処理部
7を介して表示部17に表示され、オペレータはこれら
表示内容に基づいて複数の雷雲域についての落雷予測を
行うことができる。
In the above description, the display processing unit 7 automatically selects the display content to be displayed on the display unit according to the reliability of the disappearance prediction result of the disappearance prediction unit 6. The selection may be left to the judgment of the operator monitoring the lightning strike, and a desired display example may always be displayed on the display unit regardless of the reliability of the disappearance prediction result. In this case, the operator monitoring the thundercloud may select the display content and set the processing content of the display processing unit 7 so that such a display image is displayed on the display unit. Further, the display examples of the thundercloud observation results by this thundercloud observation system shown in FIGS. 10 and 11 show only the observation results of one thundercloud region, but as described above, in this system, Observation of a plurality of generated thunderclouds is possible, and when observations are made of a plurality of thunderclouds, the observation result of each thundercloud is displayed on the display unit 17 via the display processing unit 7, and the operator can use these observation clouds. Lightning strike prediction for a plurality of thundercloud regions can be performed based on the displayed contents.

【0043】以上のように、本実施形態による雷雲観測
システムによれば、単に雷雲の移動予測結果を表示部に
表示させるだけでなく、当該雷雲の消滅予測結果をも併
せて表示部上に表示するようにしたので、雷雲の盛衰状
況に応じたより正確な雷雲監視ができ、オペレータが実
際には消滅し存在していない雷雲を存在していると判断
して落雷のおそれがない地域に対して誤った落雷警報を
行うこと等を防止することができる。また、観測領域内
に複数の雷雲が発生したような場合にも各雷雲毎にその
移動予測及び消滅予測が可能であり、雷雲監視を行って
いるオペレータにより正確な雷雲観測情報を提供するこ
とができる。
As described above, according to the thundercloud observation system according to the present embodiment, not only the result of the prediction of the movement of the thundercloud is displayed on the display unit, but also the result of the prediction of the disappearance of the thundercloud is also displayed on the display unit. , So that thunderclouds can be monitored more accurately according to the rise and fall of thunderclouds. It is possible to prevent an erroneous lightning strike or the like. In addition, even when a plurality of thunderclouds occur in the observation area, it is possible to predict the movement and the extinction of each thundercloud, so that the thundercloud monitoring operator can provide accurate thundercloud observation information. it can.

【0044】実施の形態2.上記実施形態による雷雲観
測システムにおいては、雷雲の消滅予測の手法として、
盛衰パターンの衰退期データから直線近似等の処理を行
い、当該雷雲域が消滅するまでの盛衰データを外挿する
という手法を用いたが、この手法では上述したように盛
衰データが衰退期以降まで蓄積されなければ当該雷雲域
の消滅予測を行うことができず(消滅予測の信頼度を向
上させるにはさらに検出された衰退期が長くより多くの
盛衰データを必要とする。)、早期の消滅予測にはあま
り効果的ではなかった。しかし、落雷発生の警報等に供
する実際の雷雲観測システムにおいては、迅速な落雷損
害回避等の要請からこのような落雷発生等の警報は早期
に行われることが望ましく、早期の消滅予測が実現でき
るシステムとすることが望ましい。本実施形態において
は、より早期の消滅予測又は落雷予測が実現できる雷雲
観測システムについて説明する。
Embodiment 2 In the thundercloud observation system according to the above embodiment, as a method for predicting the disappearance of the thundercloud,
A method of performing linear approximation processing from the decay period data of the rise and fall pattern and extrapolating the rise and fall data until the thundercloud region disappears was used. If the accumulation is not accumulated, the extinction prediction of the thundercloud area cannot be performed (the detected decay period is longer and more rise and fall data is required to improve the reliability of the extinction prediction), and the extinction is early. It was not very effective in predicting. However, in an actual thundercloud observation system used for a lightning strike warning, etc., it is desirable that such a lightning strike warning is issued early because of a request for quick lightning damage avoidance, etc., and early disappearance prediction can be realized. It is desirable to have a system. In the present embodiment, a thundercloud observation system that can realize earlier extinction prediction or lightning strike prediction will be described.

【0045】図12は本実施形態による雷雲観測システ
ムの消滅予測部を具体的に示したブロック構成図であ
り、図12に示されるように、本実施形態における消滅
予測部6bは事例検索に基づいて現在の観測時点から雷
雲域が消滅するまでの盛衰状況乃至盛衰パターンを判定
・生成するものである。なお、雷雲観測システムの全体
的な構成、各部の動作等は図1に示すものと同様であ
り、同一符号である他の構成部分についての説明は省略
する。即ち、本実施形態による雷雲観測システムは消滅
予測部6bの動作、働き等が上記実施形態.1による雷
雲観測システムと具体的に相違するものである。
FIG. 12 is a block diagram specifically showing the disappearance prediction unit of the thundercloud observation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 12, the disappearance prediction unit 6b in the present embodiment is based on a case search. Thus, the rise and fall state or rise and fall pattern from the current observation point to the disappearance of the thundercloud area is determined and generated. The overall configuration of the thundercloud observation system, the operation of each unit, and the like are the same as those shown in FIG. 1, and the description of the other components having the same reference numerals will be omitted. That is, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, the operation, function, and the like of the annihilation prediction unit 6b are the same as those of the above-described embodiment. This is specifically different from the thundercloud observation system according to No. 1.

【0046】図12において、21は過去に観測された
雷雲域についての観測データ、例えば、エコー強度デー
タ、盛衰パターン判定部5にて生成された盛衰パターン
のデータ等が対応する実際の消滅情報(例えば、ピーク
値が得られた後、何分後に消滅したか等)と共に、例え
ば図12に示すような事例形式で登録・蓄積された事例
データベース、22は抽出された雷雲域についての各種
観測データを事例データベースに登録し、かつ、これら
観測データと類似の観測データを有する事例データを事
例データベースを検索することにより引き出す事例検索
部、23は事例検索部22により引き出された事例デー
タの盛衰パターン(消滅するまでの盛衰データを含
む。)から抽出した雷雲域についての消滅時点、所定時
間経過後の消滅確率等を算出し消滅予測結果として表示
処理部7に出力する消滅状況判定部である。
In FIG. 12, reference numeral 21 denotes actual disappearance information (eg, echo intensity data, data of the rise / fall pattern generated by the rise / fall pattern determination unit 5) corresponding to observation data on the thundercloud region observed in the past. For example, how many minutes after the peak value was obtained, how many minutes later it disappeared, etc.), and a case database registered and accumulated in a case format as shown in FIG. 12, for example. A case search unit which registers case data having the same observation data as the observation data by searching the case database, and a rise / fall pattern of the case data extracted by the case search unit 22 ( (Including the rise and fall data until the disappearance.) For the thundercloud region extracted from Calculated is extinguished state determination section for outputting to the display unit 7 as a disappearance prediction result.

【0047】次に、この消滅予測部6bの具体的な処理
内容について図13を用いて説明する。上記実施形態.
1と同様に、盛衰状況の判定及び盛衰パターンの生成は
領域判定部2から抽出した雷雲域についての各種パラメ
ータ、即ち気象観測手段からの観測データに基づいて行
われるものである。上記実施形態.1による雷雲観測シ
ステムでは、盛衰パターンの衰退期データから消滅予測
を行うため、雷雲域の盛衰パターンは少なくとも図8に
示すような衰退期における盛衰データを有するものでな
ければならないが、本実施形態による雷雲観測システム
では、事例検索により消滅予測のパラメータ(当該雷雲
域が消滅するまでの盛衰状況を示す盛衰パターン)を引
き出し、これら引き出された盛衰パターンに基づいて抽
出した雷雲域の消滅予測を行うというものであり、発達
期の盛衰データのみ有する盛衰パターンから当該雷雲域
の消滅予測を行うことができ、早期の落雷発生場所、時
間帯等の予測が実現できる。
Next, specific processing contents of the disappearance predicting section 6b will be described with reference to FIG. The above embodiment.
As in 1, the determination of the rise / fall state and the generation of the rise / fall pattern are performed based on various parameters for the thundercloud region extracted from the region determination unit 2, that is, observation data from the meteorological observation means. The above embodiment. In the thundercloud observation system according to No. 1 in order to predict the disappearance from the decline period data of the rise and fall pattern, the rise and fall pattern of the thundercloud region must have at least rise and fall data in the fall period as shown in FIG. In the thundercloud observation system according to, the parameters of the disappearance prediction (the rise and fall patterns indicating the rise and fall conditions until the thundercloud area disappears) are extracted by case search, and the disappearance prediction of the thundercloud area extracted based on the extracted rise and fall pattern is performed. Thus, it is possible to predict the disappearance of the thundercloud region from the rise and fall pattern having only the rise and fall data in the development period, and it is possible to realize an early prediction of a lightning strike location, a time zone, and the like.

【0048】具体的には、消滅予測部6bは抽出された
雷雲域についての観測データが入力されると、まず事例
検索部22により入力された観測データが事例データベ
ース21に登録され、かつ、この観測データに基づいて
事例データベース21に対して検索処理が行われる。こ
の事例検索処理は事例データベース21に登録された過
去の事例データの中から、入力された観測データと類似
した観測データを有する事例データを探すことにより行
われる。なお、本実施形態においては、図13に示すよ
うに、類似度が高い順に事例データが引き出されてい
る。図13は事例検索部22により引き出された過去の
事例データであり、図13においては、入力された観測
データと類似する観測データを有する過去の事例データ
のうち最も類似する上位4件が引き出された様子を示し
ている。また、引き出された各事例データには図13に
示すような雷雲の消滅情報(消滅時点、消滅確率等)が
併せて含まれている。例えば、No.3の事例は盛衰デ
ータは、例えば、盛衰データのピーク値が得られてから
10分後にその事例における雷雲が消滅したことを示し
ている。
More specifically, when observation data on the extracted thundercloud region is input, the annihilation prediction unit 6b first registers the observation data input by the case search unit 22 in the case database 21. A search process is performed on the case database 21 based on the observation data. This case search processing is performed by searching for past case data having observation data similar to the input observation data from past case data registered in the case database 21. In the present embodiment, as shown in FIG. 13, the case data is extracted in the order of the highest similarity. FIG. 13 shows past case data extracted by the case search unit 22. In FIG. 13, the top four most similar cases among the past case data having observation data similar to the input observation data are extracted. It shows how it was. In addition, each extracted case data also includes the disappearance information of the thundercloud (extinction time, disappearance probability, etc.) as shown in FIG. For example, no. The case 3 shows that the rise / fall data is, for example, that the thundercloud in that case disappeared 10 minutes after the peak value of the rise / fall data was obtained.

【0049】そして、この事例検索部22の検索結果は
消滅予測判定部23に入力され、消滅予測判定部23で
は、事例検索部22によって引き出された各事例データ
の消滅情報(消滅するまでの盛衰パターン等)に基づい
て入力された観測データについての消滅時点、消滅確率
等がそれぞれ求められる。例えば、図13に示すような
事例データに基づいて観測された雷雲域の消滅時点、消
滅確率を求める場合、観測された雷雲域の5分後の消滅
確率は30%、15分後の消滅確率は75%等と各消滅
予測時点の消滅確率をそれぞれ判定し、これらの結果か
らあるしきい値以上の消滅確率である消滅予測時点をそ
の観測された雷雲域の消滅時点と判定する(この例で
は、消滅確率90%をしきい値とし、消滅確率が95%
である消滅予測時点、即ち15分後を消滅時点(図13
における推定雷雲消滅時間)と判定している。)。
The search result of the case search unit 22 is input to the disappearance prediction determination unit 23, and the disappearance prediction determination unit 23 determines the disappearance information of each case data extracted by the case search unit 22 (the rise and fall until the disappearance). Extinction time, extinction probability, etc., of the observation data input based on the pattern or the like are obtained. For example, when the extinction probability and the extinction probability of the observed thundercloud area based on the case data as shown in FIG. 13 are obtained, the extinction probability after 5 minutes of the observed thundercloud area is 30%, and the extinction probability after 15 minutes. Determines the extinction probability at each predicted extinction time of 75%, etc., and determines the extinction predicted time, which is an extinction probability equal to or higher than a certain threshold value, as the extinction time of the observed thundercloud area from this result (in this example, Then, the extinction probability is set to 95% with the threshold value of 90%.
At which point the extinction is predicted, that is, the extinction point 15 minutes later (FIG. 13
Estimated extinction time of the thundercloud). ).

【0050】この消滅判定部23の判定結果(消滅時
点、消滅確率等)は表示処理部7に出力され、表示処理
部7では上記実施形態.1において説明したよう表示処
理が行われる。なお、表示処理部7による表示内容の選
択は、消滅判定部23の消滅判定結果の信頼度に基づい
て行われるが、具体的には、事例検索部22により引き
出された過去の事例データの類似度(例えば、平均値で
比較する。)が所定値以上であれば、その事例データに
基づいて算出された消滅時刻は信頼度が高いと判定し
て、例えば図10に示すような表示画像を表示部に表示
させ、事例データの類似度が所定値以下であれば、その
事例データに基づいて算出された消滅時刻は信頼度が低
いと判定して、例えば図11に示すような消滅確率を表
示する表示画像を表示部に表示させる。以上のように、
本実施形態によれば、上記実施形態と同様の効果を奏す
ると共に、発達期における盛衰データに基づいて消滅予
測ができるので、オペレータによる早期の落雷予測が実
現できる。なお、本実施形態において説明した事例検索
による雷雲域の消滅予測は他の実施形態による雷雲観測
システムにも適用することが可能であるが、以下の実施
形態においてはその説明を省略する。
The result of the determination by the disappearance determination unit 23 (the time of disappearance, the probability of disappearance, etc.) is output to the display processing unit 7, and the display processing unit 7 executes the processing in the above-described embodiment. The display processing is performed as described in 1. The selection of the display content by the display processing unit 7 is performed based on the reliability of the disappearance determination result of the disappearance determination unit 23. Specifically, similarity of past case data extracted by the case search unit 22 is determined. If the degree (for example, the average value is compared) is equal to or more than a predetermined value, it is determined that the extinction time calculated based on the case data has high reliability, and for example, a display image as shown in FIG. When the similarity of the case data is equal to or less than a predetermined value, the disappearance time calculated based on the case data is determined to have low reliability, and the disappearance probability as shown in FIG. The display image to be displayed is displayed on the display unit. As mentioned above,
According to the present embodiment, the same effects as those of the above-described embodiment can be obtained, and the extinction can be predicted based on the rise and fall data during the development period. Therefore, the early lightning strike prediction by the operator can be realized. Note that the prediction of disappearance of the thundercloud region by the case search described in the present embodiment can be applied to the thundercloud observation system according to other embodiments, but the description thereof will be omitted in the following embodiments.

【0051】実施形態.3 次に本発明の他の実施形態について図14及び図15を
用いて説明する。上記実施形態による雷雲観測システム
は、いずれも盛衰パターン判定部5にて判定された雷雲
域の盛衰状況を消滅予測部6における消滅予測にのみ利
用するものであったが、雷雲は対流性の雲であり、この
ような対流性の雲は単純に背景の風方向には移動せず、
その盛衰状況に応じて移動方向が左右されるという問題
があるので、何ら盛衰状況を考慮せず過去の移動経緯の
みに基づいて将来の移動位置を予測した場合には、その
移動予測された雷雲がこれまで追尾してきた雷雲の移動
方向とは全く別の方向に移動してしまい、実際の雷雲の
移動方向と全くずれた方向に雷雲の移動予測を行なって
しまうという可能性がある。そこで、本実施形態では、
盛衰パターン判定部5にて判定された雷雲域の盛衰状況
を消滅予測部の消滅予測だけではなく移動予測部の移動
予測にも反映することにより、移動予測の予測を上記実
施形態に記載の雷雲観測システムよりもさらに高精度に
実現できる雷雲観測システムについて説明する。
Embodiment 3. Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. Each of the thundercloud observation systems according to the above embodiments uses the rise / fall state of the thundercloud area determined by the rise / fall pattern determining unit 5 only for the disappearance prediction in the disappearance prediction unit 6, but the thundercloud is a convective cloud. And such convective clouds do not simply move in the background wind direction,
There is a problem that the direction of movement depends on the rise and fall situation, so if the future movement position is predicted based only on the past travel history without considering the rise and fall situation, the predicted thundercloud However, there is a possibility that the thundercloud will move in a completely different direction from the direction of the thundercloud that has been tracked so far, and that the thundercloud will move in a direction completely deviated from the actual direction of the thundercloud. Therefore, in this embodiment,
By reflecting the rise / fall state of the thundercloud area determined by the rise / fall pattern determination unit 5 not only in the disappearance prediction of the disappearance prediction unit but also in the movement prediction of the movement prediction unit, the prediction of the movement prediction is performed by the thundercloud described in the above embodiment. A thundercloud observation system that can be realized with higher accuracy than the observation system will be described.

【0052】図14は本実施形態による雷雲観測システ
ムを示すブロック構成図である。本実施形態において
は、盛衰パターン判定部5の出力が消滅予測部6に入力
されると共に、移動予測部4cにも入力されている。図
14において、4cは本実施形態における移動予測部で
あり、移動予測部4cは追尾処理部3の追尾結果とこの
追尾結果に対応する盛衰パターン判定部5の盛衰判定結
果とから観測された雷雲域について移動予測を行うもの
である。また、雷雲域の盛衰状況と移動方向との間に
は、例えば図15に示すような関係があり、移動予測部
4cは例えば図13に示すような基準に基づいて雷雲域
の移動方向を予測する。図15は対流性雲の盛衰状況と
移動方向との関係を示す移動方向説明図であり、図15
によれば、雷雲等の対流性雲は生成期から発達期にかけ
ては平均風の方向に対して右方向に移動する傾向があ
り、また発達期から衰退期にかけては平均風の方向に対
して左方向に移動する傾向があることが分かる。
FIG. 14 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to this embodiment. In the present embodiment, the output of the rise and fall pattern determination unit 5 is input to the disappearance prediction unit 6 and also to the movement prediction unit 4c. In FIG. 14, reference numeral 4c denotes a movement prediction unit in the present embodiment. The movement prediction unit 4c is a thundercloud observed from the tracking result of the tracking processing unit 3 and the rise / fall judgment result of the rise / fall pattern determination unit 5 corresponding to the tracking result. The movement prediction is performed for the area. In addition, for example, there is a relationship as shown in FIG. 15 between the rise and fall of the thundercloud region and the movement direction, and the movement prediction unit 4c predicts the movement direction of the thundercloud region based on, for example, the criteria shown in FIG. I do. FIG. 15 is a moving direction explanatory diagram showing the relationship between the rise and fall of the convective cloud and the moving direction.
According to the figure, convective clouds such as thunderclouds tend to move to the right with respect to the direction of the average wind from the generation period to the development period, and to the left from the direction of the average wind from the development period to the decline period. It can be seen that there is a tendency to move in the direction.

【0053】そこで、本実施形態による雷雲観測システ
ムにおいては、このような雷雲域の盛衰状況を移動予測
部4cの入力することにより、移動予測部4cでは追尾
処理部3からの追尾結果に基づいて移動予測された雷雲
の移動予測結果を修正して表示処理部7に出力するもの
である。このように、本実施形態による雷雲観測システ
ムでは、移動予測部4cが追尾処理部3の追尾結果だけ
でなく、盛衰パターン判定部5にて判定された雷雲域の
盛衰状状態に基づいて観測された雷雲域の移動予測を行
うので、盛衰状況に応じて移動方向が変化するような対
流性雲、例えば雷雲の移動予測をより正確に行うことが
できより高精度な移動予測ができる雷雲観測システムを
実現することができる。
Therefore, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, by inputting the rise / fall state of such a thundercloud region to the movement prediction unit 4c, the movement prediction unit 4c based on the tracking result from the tracking processing unit 3. The movement prediction result of the predicted thundercloud movement is corrected and output to the display processing unit 7. As described above, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, the movement prediction unit 4 c is observed based on not only the tracking result of the tracking processing unit 3 but also the rising and falling state of the thundercloud region determined by the rising and falling pattern determination unit 5. A thundercloud observation system that can more accurately predict the movement of a convective cloud whose movement direction changes according to the rise and fall conditions, for example, the thundercloud, because it can predict the movement of the thundercloud area Can be realized.

【0054】実施形態.4 次に本発明の他の実施形態について図16及び図17を
用いて説明する。上記実施形態では、盛衰パターン判定
部5にて判定された雷雲域の盛衰状況基づいて雷雲域の
移動予測を行う雷雲観測システムについて説明したが、
雷雲域の移動方向は図15に示すように盛衰状態によっ
て大きく変化するものであり、このように雷雲域の移動
方向が急激に変化するような場合には、その前段に設け
られた追尾処理部3において追尾はずれが生じるという
問題が生じる。追尾処理部3は追尾はずれが生じると追
尾処理部3は追尾中の雷雲域が追尾途中で消滅してしま
った又は観測領域外に移動してしまったと判断し追尾処
理を終了してしまうため、このような場合には、たとえ
移動予測部4にて雷雲域の盛衰状態に基づく雷雲域の移
動予測の修正を行うようにしていても追尾処理自体が終
了してしまうため、観測された雷雲域についての正確な
移動予測を行うことはできない。
Embodiment 4. Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the above-described embodiment, the thundercloud observation system that predicts the movement of the thundercloud region based on the rising and falling state of the thundercloud region determined by the rising and falling pattern determination unit 5 has been described.
As shown in FIG. 15, the moving direction of the thundercloud region greatly changes depending on the rise and fall states. When the moving direction of the thundercloud region suddenly changes as described above, the tracking processing unit provided in the preceding stage is provided. In 3, there is a problem that tracking is lost. Since the tracking processing unit 3 determines that the thundercloud region being tracked has disappeared during the tracking or has moved out of the observation area when the tracking loss occurs, the tracking processing unit 3 ends the tracking process. In such a case, even if the movement prediction unit 4 corrects the prediction of the movement of the thundercloud region based on the rise and fall of the thundercloud region, the tracking process itself is terminated. It is not possible to make an accurate movement prediction for.

【0055】このように、まだ発達期にある雷雲域を追
尾途中で見失った場合には、再度この雷雲域を捕捉する
必要があるが、再度の追尾処理により見失った雷雲域を
捕捉してもその雷雲域は既に衰退期にある場合が多く、
消滅予測の精度が大幅に劣化する可能性が高い。そこ
で、本実施形態においては、盛衰パターン判定部5にて
判定された雷雲域の盛衰状態に基づいて追尾処理を行う
ことにより、雷雲域の追尾処理において追尾はずれが生
じにくく、より高精度な追尾処理ひいては移動予測処理
ができる雷雲観測システムについて説明する。
As described above, when the thundercloud region that is still in development is lost during tracking, it is necessary to capture this thundercloud region again. The thundercloud area is often already in decline,
It is highly possible that the accuracy of the extinction prediction is significantly degraded. Therefore, in the present embodiment, by performing tracking processing based on the rising and falling state of the thundercloud region determined by the rising and falling pattern determination unit 5, tracking is less likely to be lost in the tracking process of the thundercloud region, and more accurate tracking is performed. A thundercloud observation system that can perform the processing and, consequently, the movement prediction processing will be described.

【0056】図16は本実施形態による雷雲観測システ
ムを示すブロック構成図であり、図16において、3d
は本実施形態による雷雲観測システムの移動予測部を示
す。図16に示すように、本実施形態による雷雲観測シ
ステムでは、盛衰パターン判定部5にて判定された雷雲
域の盛衰状況が消滅予測部6に入力されると共に、追尾
処理部3dに入力されている。なお、図中、同一符号は
同一又は相当部分を示しそれらについての詳細な説明は
省略する。即ち、本実施形態による雷雲観測システムに
おいても上記実施形態.1又は上記実施形態.2に示す
ような消滅予測ないしこの消滅予測に基づいた表示処理
部7による表示処理を行うものであり、本実施形態によ
る雷雲観測システムは、上記実施形態.1又は.2によ
る雷雲観測システムにさらに移動予測系の予測精度を向
上させる機能を新たに追加させたものである。
FIG. 16 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to the present embodiment. In FIG.
Indicates a movement prediction unit of the thundercloud observation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 16, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, the rise / fall state of the thundercloud area determined by the rise / fall pattern determination unit 5 is input to the disappearance prediction unit 6 and input to the tracking processing unit 3d. I have. In the drawings, the same reference numerals denote the same or corresponding parts, and a detailed description thereof will be omitted. That is, the thundercloud observation system according to the present embodiment is also the same as the above embodiment. 1 or the above embodiment. In this case, the thundercloud observation system according to the present embodiment performs the extinction prediction as shown in FIG. 2 or display processing by the display processing unit 7 based on the extinction prediction. 1 or. In addition to the thundercloud observation system of No. 2, a function for further improving the prediction accuracy of the movement prediction system is newly added.

【0057】また、図17は追尾予測部3dの具体的な
構成を示すブロック構成図であり、図17において、2
5は盛衰パターン判定部5から出力された雷雲域の盛衰
状態を示す盛衰データが入力され、その盛衰データに応
じて最適な追尾手段を選択する追尾手段選択部、26は
追尾手段選択部25からの指示に基づいて選択した追尾
手段により領域判定部2の判定結果から抽出した雷雲域
についての追尾処理を行う追尾手段である。なお、選択
される追尾手段としては、異なる種類の追尾フィルタを
複数準備しておきこれらの中から最適なものを選択する
ようにしてもよく、また1つの追尾手法により追尾処理
する追尾手段を設けておきこの追尾手段の演算条件を雷
雲域の内部状態、広がり具合及び盛衰状態等に応じて最
適な条件となるように変更してもよい。追尾フィルタの
種類としては、α−βフィルタ、kalmanフィルタ
等がある。例えばドップラデータを用いた追尾処理の場
合には一般にkalmanフィルタを使用するが、この
場合も雷雲域の内部状態、広がり具合及び盛衰状態等を
考慮して最適なものを選択する。
FIG. 17 is a block diagram showing a specific configuration of the tracking prediction section 3d.
Reference numeral 5 denotes a rising / falling data indicating the rising / falling state of the thundercloud region output from the rising / falling pattern determining unit 5, and a tracking means selecting unit for selecting an optimal tracking means according to the rising / falling data, and 26 denotes a tracking means selecting unit 25. Is a tracking means for performing a tracking process on the thundercloud region extracted from the determination result of the area determination unit 2 by the tracking means selected based on the instruction. As the selected tracking means, a plurality of different types of tracking filters may be prepared, and an optimum one may be selected from these. Also, a tracking means for performing a tracking process by one tracking method is provided. The calculation conditions of the tracking means may be changed so as to be optimum conditions according to the internal state of the thundercloud area, the degree of spread, the state of rise and fall, and the like. Types of tracking filters include an α-β filter and a kalman filter. For example, in the case of tracking processing using Doppler data, a kalman filter is generally used, but also in this case, an optimum one is selected in consideration of the internal state of the thundercloud area, the degree of spread, the rise and fall state, and the like.

【0058】次に本実施形態による雷雲観測システムの
観測動作等について説明する。本実施形態による雷雲観
測システムも上記実施形態.1又は.2と同様にまず領
域判定部2からの判定結果が追尾処理部3と盛衰パター
ン判定部5とにそれぞれ入力され、図3に示すような移
動予測系の処理(S03、S04)と消滅予測系の処理
(S05、S06)とが並行して行われる。但し、本実
施形態による雷雲観測システムの追尾処理部3dは、上
述したように盛衰パターン判定部5からの雷雲域の盛衰
状態の判定結果に基づいて最適な雷雲域の追尾処理を行
う追尾手段を選択し(追尾手段の演算条件を修正し)、
この選択(修正)された追尾手段により領域判定部2の
判定結果から抽出された雷雲域について追尾処理が行わ
れる。
Next, the observation operation and the like of the thundercloud observation system according to the present embodiment will be described. The thundercloud observation system according to the present embodiment is also the same as the above embodiment. 1 or. As in the case of FIG. 2, first, the determination result from the area determination unit 2 is input to the tracking processing unit 3 and the rise / fall pattern determination unit 5, respectively, and the movement prediction system processes (S03, S04) and the disappearance prediction system as shown in FIG. (S05, S06) are performed in parallel. However, as described above, the tracking processing unit 3d of the thundercloud observation system according to the present embodiment includes a tracking unit that performs an optimal thundercloud region tracking process based on the determination result of the rising and falling state of the thundercloud region from the rising and falling pattern determination unit 5. Select (correct the calculation conditions of the tracking means)
The tracking processing is performed on the thundercloud area extracted from the determination result of the area determination unit 2 by the selected (corrected) tracking means.

【0059】以上のように、本実施形態による雷雲観測
システムによれば、雷雲域の盛衰状態に応じた追尾処理
を行うことにより、まだ消滅していない雷雲域について
追尾はずれを生じさせることなく追尾処理を行うことが
でき、より正確な追尾処理ひいてはより高精度な雷雲域
の移動予測を実現することができる。一般に雷雲域の移
動方向は、図15に示すように生成期と衰退期において
はほぼ平均風の方向に移動する傾向を有しているが、発
達期においては平均風の方向を横切るような方向に移動
する傾向を有しており、このような傾向を有する雷雲域
について追尾処理する場合にはその盛衰状態に応じた雷
雲域の追尾処理をすることが望ましい。
As described above, according to the thundercloud observation system according to the present embodiment, the tracking processing is performed according to the rise and fall of the thundercloud area, so that the thundercloud area that has not yet disappeared can be tracked without causing a tracking error. Processing can be performed, and more accurate tracking processing, and thus, more accurate prediction of the movement of the thundercloud region can be realized. Generally, the direction of movement of the thundercloud region tends to move in the direction of the average wind during the generation period and the decay period as shown in FIG. 15, but in the development period, the direction crosses the direction of the average wind. When the tracking process is performed on the thundercloud region having such a tendency, it is desirable to perform the tracking process on the thundercloud region according to the rise and fall state.

【0060】実施形態.5 次に、本発明の他の実施形態について説明する。上記実
施形態による雷雲観測システムでは、例えば実施形態.
1による雷雲観測システムのように領域判定部2、移動
予測部4又は消滅予測部6等の各処理結果のみを表示処
理部7にて表示処理し、例えば図10又は図11に示す
ような表示画像を表示部17に表示させるというもので
あったが、一般に雷雲のような気象現象は移動進路上の
地形によっても大きな影響を受けるため、たとえ上述の
ような盛衰パターンに基づく雷雲域の消滅予測を行って
も、当該雷雲の進路上に比較的高い山(具体的には山脈
等)が存在するような場合には、当該雷雲が消滅予測さ
れた消滅時点に到達する前にそれら山脈等の影響により
停滞・消滅してしまうという事態が生じる。そこで、本
実施形態による雷雲観測システムにおいては、さらに地
形情報を考慮することにより、より正確な雷雲の消滅予
測ひいては落雷予測が実現できる雷雲観測システムにつ
いて説明する。
Embodiment. 5. Next, another embodiment of the present invention will be described. In the thundercloud observation system according to the above embodiment, for example, the embodiment.
As in the thundercloud observation system 1, only the processing results of the area determination unit 2, the movement prediction unit 4, the disappearance prediction unit 6, and the like are displayed and processed by the display processing unit 7, for example, as shown in FIG. Although an image is displayed on the display unit 17, weather phenomena such as thunderclouds are generally greatly affected by the terrain on the traveling path. However, if there is a relatively high mountain (specifically, a mountain range, etc.) on the path of the thundercloud, before the thundercloud reaches the predicted disappearance time, A situation occurs in which the stagnation or disappearance occurs due to the influence. Therefore, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, a thundercloud observation system capable of realizing more accurate thundercloud disappearance prediction and lightning strike prediction by further considering topographic information will be described.

【0061】図18は本実施形態による雷雲観測システ
ムを示したブロック構成図であり、27は観測領域の地
形・地図情報を記憶した地図データの記憶部(以下、地
図データ記憶部という。)である。この地図データ記憶
部27に記憶された地形・地図データは、表示処理部7
eに供給され、後述するように雷雲の観測結果と共に表
示部に表示される。なお、図中同一符号は同一又相当部
分を示しこれらについての詳細な説明は省略する。ま
た、本実施形態による雷雲観測システムは、実施形態.
1による雷雲観測システムを例に説明しているが他の実
施形態による雷雲観測システムに設けるようにしてもよ
く、いずれの実施形態による雷雲観測システムにも適用
が可能である(これらの例については説明を省略す
る。)。
FIG. 18 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to this embodiment. Reference numeral 27 denotes a map data storage unit (hereinafter, referred to as a map data storage unit) storing topographical / map information of an observation area. is there. The terrain / map data stored in the map data storage unit 27 is stored in the display processing unit 7.
e, and displayed on the display unit together with the observation result of the thundercloud as described later. The same reference numerals in the drawings denote the same or corresponding parts, and a detailed description thereof will be omitted. Further, the thundercloud observation system according to the present embodiment is the same as the embodiment.
Although the thundercloud observation system according to the first embodiment is described as an example, the thundercloud observation system according to another embodiment may be provided in the thundercloud observation system according to another embodiment. Description is omitted.).

【0062】次に本実施形態による雷雲観測システムの
表示処理部7の処理内容について説明する。上記実施形
態.1による雷雲観測システムと同様に、領域判定部
2、追尾処理部3、移動予測部4及び消滅予測部6の各
処理結果は表示処理部7eに入力されるが、本実施形態
においては、さらに地図データ記憶部27からの地形・
地図データが表示処理部7eに供給され、表示処理部7
eは供給された地形・地図データに基づく地形・地図画
像を表示部に表示させる表示処理を行う。例えば、実施
形態.1においては、図10又は図11に示すような表
示画像を表示部17に表示しようとする表示処理がなさ
れるが、本実施形態による雷雲観測システムにおいて
は、例えば図19に示すような表示画像が表示部上に表
示されるものである。
Next, the processing contents of the display processing unit 7 of the thundercloud observation system according to the present embodiment will be described. The above embodiment. 1, the processing results of the area determination unit 2, the tracking processing unit 3, the movement prediction unit 4, and the disappearance prediction unit 6 are input to the display processing unit 7e. Topography from map data storage unit 27
The map data is supplied to a display processing unit 7e, and the display processing unit 7
e performs display processing for displaying a terrain / map image based on the supplied terrain / map data on the display unit. For example, the embodiment. In 1, display processing for displaying a display image as shown in FIG. 10 or 11 on the display unit 17 is performed. In the thundercloud observation system according to the present embodiment, for example, a display image as shown in FIG. Are displayed on the display unit.

【0063】図19は本実施形態による雷雲観測システ
ムの雷雲の観測結果の表示例を示す表示例説明図であ
り、本実施形態による雷雲観測システムにおいては、観
測された雷雲域の周辺の地形・地図情報が図19に示す
ように2次元又は3次元の表示画像として表示部17に
表示される。これにより雷雲監視を行っているオペレー
タは実際の雷雲が具体的にどのような位置を通過してい
るのか表示部17上で認識することができる。例えば、
28は地図データ記憶部24から供給された地形・地図
データに基づいて表示部17上に表示された地形情報
(以下、山脈という。)であり、図19に示す表示例で
は移動予測された雷雲域15が所定時間経過後に山脈2
7を通過する様子を予測した状況が表示されている。こ
のように、本実施形態による雷雲観測システムの表示処
理部7eにおいては、上記実施形態.1における表示処
理部7と同様の表示処理に加え、さらに地図データ記憶
部27から供給された地図データに基づく表示処理が行
われる結果、例えば図19に示すような表示画像が表示
部17に表示される。
FIG. 19 is an explanatory diagram showing a display example of a thundercloud observation result of the thundercloud observation system according to the present embodiment. In the thundercloud observation system according to the present embodiment, the topography around the observed thundercloud area is shown. The map information is displayed on the display unit 17 as a two-dimensional or three-dimensional display image as shown in FIG. As a result, the operator monitoring the thundercloud can recognize on the display unit 17 what position the actual thundercloud is passing through. For example,
Reference numeral 28 denotes terrain information (hereinafter, referred to as mountain range) displayed on the display unit 17 based on the terrain / map data supplied from the map data storage unit 24. In the display example shown in FIG. After the predetermined time elapses, the mountain range 2
7 is displayed. As described above, in the display processing unit 7e of the thundercloud observation system according to the present embodiment, the display processing unit 7e according to the above-described embodiment. In addition to the display processing similar to the display processing unit 7 in FIG. 1, the display processing based on the map data supplied from the map data storage unit 27 is performed. As a result, a display image as shown in FIG. Is done.

【0064】次に表示処理部7eの具体的な処理内容に
ついて説明する。即ち、表示処理部7eは消滅予測部6
にて予測された雷雲域15の消滅確率を表示部17に表
示された地形情報に基づいて変更する機能を有してお
り、本実施形態による雷雲観測システムにおいては、消
滅予測部6にて予測された消滅確率が地図データ記憶部
27から供給された地形・地図データによって変更され
て表示部17に表示される。例えば、図17に示す表示
例では、表示処理部7eは移動予測された雷雲域15が
移動軌跡16上を移動して表示部17に表示されたよう
な山脈27を横切った場合の雷雲域15の消滅状況を判
定し、この判定結果から消滅予測された雷雲域15の消
滅確率を変更するものである。
Next, the specific processing contents of the display processing section 7e will be described. That is, the display processing unit 7 e is
Has a function of changing the extinction probability of the thundercloud region 15 predicted at the time based on the topographical information displayed on the display unit 17. In the thundercloud observation system according to this embodiment, the extinction prediction unit 6 predicts the extinction probability. The determined disappearance probability is changed by the topographical / map data supplied from the map data storage unit 27 and displayed on the display unit 17. For example, in the display example illustrated in FIG. 17, the display processing unit 7 e determines the thundercloud region 15 when the predicted thundercloud region 15 moves on the movement locus 16 and crosses the mountain range 27 displayed on the display unit 17. Is determined, and the disappearance probability of the thundercloud region 15 predicted to disappear based on the determination result is changed.

【0065】例えば、雷雲のような気象現象はその移動
中に山の斜面等に衝突すると、衝突した山の斜面に雨を
降らせてしまい、その山を通過した頃には消滅又は大幅
に衰退してしまうことがある。表示処理部7eでは雷雲
の規模、移動速度及び通過する山脈の高度大きさ等が予
め入手できることからこれらにより山脈25を通過した
雷雲がどの程度その盛衰状況が変化したかを判定し、こ
の判定結果に基づいて山脈25を通過した後の雷雲域1
5の消滅確率を表示部17に表示させるものである。な
お、図19に示す表示例では山脈27を通過した雷雲域
15は消滅確率が90%、95%と判定されている。
For example, when a weather phenomenon such as a thundercloud collides with a slope of a mountain during its movement, rain falls on the slope of the colliding mountain, and disappears or largely declines when passing through the mountain. Sometimes. The display processing unit 7e can obtain in advance the scale of the thundercloud, the moving speed, the altitude of the passing mountain range, and the like, so that it is determined how much the thundercloud passing through the mountain range 25 has changed its rise and fall conditions. Area 1 after passing through the mountains 25 based on
5 is displayed on the display unit 17. In the display example shown in FIG. 19, the extinction probability of the thundercloud region 15 passing through the mountain range 27 is determined to be 90% and 95%.

【0066】このように、本実施形態による雷雲観測シ
ステムにおいては、観測された雷雲の観測結果と共に観
測された雷雲域周辺の地形・地図情報を併せて表示部1
7上に表示させるため、オペレータは観測された雷雲が
具体的にどのような位置を移動しているの表示部17上
に表示された地図上で認識することができ、また、表示
された地図情報に基づいて変更された雷雲域の消滅確率
が表示部17上に表示されるためより正確な消滅予測を
実現することができる。これにより既に消滅してしまっ
た雷雲の移動予測をすることもなくより正確な移動予測
が実現できる。
As described above, in the thundercloud observation system according to the present embodiment, the display unit 1 combines the observation result of the observed thundercloud with the topography and map information around the observed thundercloud area.
7, the operator can recognize on the map displayed on the display unit 17 what position the observed thundercloud is moving, and the displayed map. Since the extinction probability of the thundercloud region changed based on the information is displayed on the display unit 17, more accurate extinction prediction can be realized. As a result, a more accurate movement prediction can be realized without predicting the movement of a thundercloud that has already disappeared.

【0067】[0067]

【発明の効果】請求項1項の発明によれば、気象観測手
段からの観測データに基づいて雷雲域を判定する領域判
定部と、この領域判定部により判定された上記雷雲域の
追尾結果から上記雷雲域の移動位置を予測する移動予測
部と、上記領域判定部により判定された上記雷雲域につ
いて盛衰状況を判定し、上記雷雲域の盛衰パターンを生
成する盛衰パターン判定部と、この盛衰パターン判定部
から出力された上記盛衰パターンに基づいて上記雷雲域
が消滅するまでの盛衰状況を予測する消滅予測部とを設
けたので、観測された雷雲域が消滅するまでの盛衰状況
を正確に認識することができ、当該雷雲域の落雷発生場
所、時間帯及び消滅時点の正確な判断、さらにはより正
確な落雷警報を供することができる。
According to the first aspect of the present invention, an area judging section for judging a thundercloud area based on observation data from weather observation means, and a tracking result of the thundercloud area judged by the area judging section. A movement prediction unit for predicting a movement position of the thundercloud region, a rise / fall pattern determining unit for determining a rise / fall state of the thundercloud region determined by the region determination unit, and generating a rise / fall pattern of the thundercloud region, Based on the rise / fall pattern output from the judgment unit, a disappearance prediction unit is provided to predict the rise / fall status until the thundercloud region disappears, so that the observed rise / fall status until the observed thundercloud region disappears is accurately recognized. It is possible to accurately determine the location, time zone, and time of disappearance of a lightning strike in the thundercloud area, and to provide a more accurate lightning strike warning.

【0068】請求項2項の発明によれば、気象観測手段
からの観測データに基づいて雷雲域を判定する領域判定
部と、この領域判定部により判定された上記雷雲域の追
尾結果から上記雷雲域の移動位置を予測する移動予測部
と、上記領域判定部により判定された上記雷雲域につい
て盛衰状況を判定し、上記雷雲域の盛衰パターンを生成
する盛衰パターン判定部と、観測領域内の地図情報を記
憶した記憶部と、この記憶部に記憶した上記地図情報と
上記盛衰パターンとから上記雷雲域が消滅するまでの盛
衰状況を予測する消滅予測部とを設けたので、雷雲域の
移動経路上に雷雲の盛衰を左右する山脈等が存在して
も、観測された雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を正確
に認識することができ、当該雷雲域の落雷発生場所、時
間帯及び消滅時点の正確な判断、さらにはより正確な落
雷警報を供することができる。
According to the second aspect of the present invention, an area judging section for judging a thundercloud area based on observation data from weather observation means, and the thundercloud based on the tracking result of the thundercloud area judged by this area judging section. A movement prediction unit for predicting the movement position of the area, a rise / fall pattern determining unit for determining a rise / fall state of the thundercloud region determined by the region determination unit, and generating a rise / fall pattern of the thundercloud region, and a map in the observation region. Since a storage unit for storing information and an annihilation prediction unit for estimating a rise / fall state until the thundercloud region disappears from the map information and the rise / fall pattern stored in the storage unit are provided, a movement route of the thundercloud region is provided. Even if there is a mountain range that controls the rise and fall of the thundercloud, the rise and fall conditions until the observed thundercloud area disappears can be accurately recognized, and the location, time zone, and time of the lightning strike in the thundercloud area of Exact determination can further provide a more accurate lightning warning.

【0069】請求項3項の発明によれば、上記移動予測
部と上記消滅予測部との予測結果がそれぞれ入力され、
上記消滅予測部により予測された上記雷雲域の消滅時点
以降の上記移動予測部の予測結果を非表示にして表示部
に表示する表示処理部を設けたので、雷雲域を監視する
オペレータは、表示部上で雷雲域の正確な消滅時点を容
易に認識することができ、観測された雷雲域の落雷発生
場所、時間帯及び消滅時点について誤判断を防止するこ
とができる。
According to the third aspect of the present invention, the prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are input, respectively.
Since the display processing unit for hiding the prediction result of the movement prediction unit after the disappearance of the thundercloud region predicted by the disappearance prediction unit and displaying the result on the display unit is provided, the operator who monitors the thundercloud region displays the result. The exact point of disappearance of the thundercloud region can be easily recognized on the part, and erroneous judgment can be made as to the observed lightning strike location, time zone, and disappearance point of the thundercloud region.

【0070】請求項4項の発明によれば、上記移動予測
部と上記消滅予測部との予測結果がそれぞれ入力され、
表示部に表示された上記雷雲域の移動予測位置に上記雷
雲域の消滅確率を併せて表示する表示処理部を設けたの
で、雷雲域を監視するオペレータは、当該雷雲域の消滅
確率に基づき観測された雷雲域の落雷発生場所、時間帯
及び消滅時点をより正確に判断することができる。
According to the fourth aspect of the present invention, the prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are input, respectively.
Since the display processing unit for displaying the thundercloud area disappearance probability together with the thundercloud area movement predicted position displayed on the display unit is provided, an operator who monitors the thundercloud area observes based on the thundercloud area disappearance probability. It is possible to more accurately determine the location, time zone, and disappearance point of the lightning strike in the thundercloud area.

【0071】請求項5項の発明によれば、上記消滅予測
部の予測信頼度に応じて上記雷雲域の消滅確率又は上記
雷雲域の消滅時点のいづれかを表示部に表示させる表示
処理部を設けたので、雷雲域を監視するオペレータは、
信頼度の低い雷雲域の消滅予測結果からは予測誤差を考
慮して判断を行うことができ、観測された雷雲域の落雷
場所、時間帯及び消滅時点についての誤判断を防止する
ことができる。
According to the fifth aspect of the present invention, a display processing unit is provided for displaying either the disappearance probability of the thundercloud region or the disappearance time of the thundercloud region on the display unit according to the prediction reliability of the disappearance prediction unit. Therefore, the operator who monitors the thundercloud area,
Judgment can be made in consideration of the prediction error from the result of the prediction of the disappearance of the thundercloud region with low reliability, and it is possible to prevent an erroneous decision about the observed lightning strike location, time zone, and disappearance time point of the thundercloud region.

【0072】請求項6項の発明によれば、気象観測手段
からの観測データに基づいて雷雲域を判定する領域判定
部と、この領域判定部により判定された上記雷雲域につ
いて追尾処理を行なう追尾処理部と、上記領域判定部に
より判定された上記雷雲域について盛衰状況を判定する
盛衰状況判定部と、この盛衰状況判定部により判定され
た上記盛衰状況と上記追尾処理部の追尾結果とに基づい
て上記雷雲域の移動位置を予測する移動予測部とを設け
たので、観測された雷雲域の移動位置を正確に認識する
ことができ、当該雷雲域の落雷発生場所、時間帯及び消
滅時点の正確な判断、さらにはより正確な落雷警報を供
することができる。
According to the sixth aspect of the present invention, an area judging section for judging a thundercloud area based on observation data from weather observation means, and tracking for performing a tracking process on the thundercloud area judged by the area judging section. A processing unit, a rise and fall situation determination unit that determines the rise and fall situation for the thundercloud area determined by the area determination unit, based on the rise and fall situation determined by the rise and fall situation determination unit and the tracking result of the tracking processing unit. And the movement prediction unit for predicting the movement position of the thundercloud area, it is possible to accurately recognize the observed movement position of the thundercloud area, and the lightning strike location, time zone, and disappearance time of the thundercloud area in the thundercloud area Accurate judgment and even more accurate lightning strike warning can be provided.

【0073】請求項7項の発明によれば、気象観測手段
からの観測データに基づいて雷雲域を判定する領域判定
部と、この領域判定部により判定された上記雷雲域につ
いて盛衰状況を判定する盛衰状況判定部と、この盛衰状
況判定部により判定された上記盛衰状況に基づき選択さ
れた追尾手段又は追尾処理方式を用いて上記領域判定部
により判定された上記雷雲域について追尾処理を行なう
追尾処理部と、この追尾処理部の追尾結果から上記雷雲
域の移動位置を予測する移動予測部とを設けたので、追
尾処理における不要な追尾はずれを防止して観測された
雷雲域の移動位置を正確に認識することができ、当該雷
雲域の落雷発生場所、時間帯及び消滅時点の正確な判
断、さらにはより正確な落雷警報を供することができ
る。
According to the seventh aspect of the present invention, an area judging section for judging a thundercloud area based on observation data from weather observation means, and a rise / fall state of the thundercloud area judged by the area judging section are judged. A tracking process for performing a tracking process on the thundercloud region determined by the region determining unit using a tracking means or a tracking processing method selected based on the rise and fall situation determined by the rise and fall status determination unit. And a movement prediction unit for predicting the movement position of the thundercloud region from the tracking result of the tracking processing unit, so that unnecessary tracking deviation in the tracking process is prevented to accurately observe the observed movement position of the thundercloud region. It is possible to accurately determine the location, time zone, and time of disappearance of a lightning strike in the thundercloud area, and to provide a more accurate lightning strike warning.

【0074】請求項8項の発明によれば、消滅予測部
は、各種雷雲域の盛衰パターンを検索データとして登録
するデータベースと、このデータベースに登録された盛
衰パターンのうち上記盛衰パターン判定部により生成さ
れた雷雲域の盛衰パターンと類似する盛衰パターンを抽
出する検索手段と、この検索手段により抽出された盛衰
データに基づいて上記盛衰パターン判定部にて生成され
た雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を予測する消滅判定
部とを有するので、衰退期の盛衰データを有しない盛衰
パターンから当該雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を予
測することができ、早期の落雷発生場所、時間帯及び消
滅時点の判断、さらにはより早期の落雷警報を供するこ
とができる。
According to the eighth aspect of the present invention, the disappearance estimating unit includes a database for registering the rise and fall patterns of various thundercloud regions as search data, and a rise and fall pattern judgment unit among the rise and fall patterns registered in the database. Search means for extracting a rise / fall pattern similar to the rise / fall pattern of the extracted thundercloud region, and a rise / fall state until the thundercloud region generated by the rise / fall pattern determination unit based on the rise / fall pattern data extracted by the search unit disappears Since it has an extinguishing judgment unit that predicts the rise and fall situation until the thundercloud area disappears from the rise and fall pattern without the rise and fall data of the fall period, the early lightning strike location, time zone and disappearance time Judgment, and an earlier warning of lightning strike.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 この発明の一実施形態による雷雲観測システ
ムを示すブロック構成図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to an embodiment of the present invention.

【図2】 気象レーダ装置による雷雲の観測状況を示す
観測状況説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the observation state of a thundercloud by the weather radar device.

【図3】 図1に示す雷雲観測システムの処理内容を示
す動作フローチャート図である。
FIG. 3 is an operation flowchart showing a processing content of the thundercloud observation system shown in FIG. 1;

【図4】 図1に示す雷雲観測システムの雷雲観測周
期、追尾周期及び移動予測時間等の時間関係を示す説明
図である。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a time relationship such as a thundercloud observation cycle, a tracking cycle, and a predicted movement time of the thundercloud observation system shown in FIG. 1;

【図5】 図1に示す雷雲観測システムの雷雲域の移動
予測処理結果を示す移動予測処理説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram of a movement prediction process showing a result of a movement prediction process of a thundercloud region of the thundercloud observation system shown in FIG. 1;

【図6】 盛衰パターン判定部の具体的構成の例を示す
ブロック構成図である。
FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a specific configuration of a rise and fall pattern determination unit.

【図7】 消滅予測部の具体的構成の例を示すブロック
構成図である。
FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a specific configuration of an annihilation prediction unit.

【図8】 盛衰パターン判定部で生成された雷雲の盛衰
パターンの例を示す盛衰パターン説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram of a rise and fall pattern showing an example of a rise and fall pattern of a thundercloud generated by a rise and fall pattern determination unit.

【図9】 表示処理部の具体的構成の例を示すブロック
構成図である。
FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a specific configuration of a display processing unit.

【図10】 図1に示す雷雲観測システムの画像表示例
を示す表示例説明図である。
FIG. 10 is a display example explanatory diagram showing an image display example of the thundercloud observation system shown in FIG. 1;

【図11】 図1に示す雷雲観測システムの他の画像表
示例を示す表示例説明図である。
FIG. 11 is a display example explanatory diagram showing another image display example of the thundercloud observation system shown in FIG. 1;

【図12】 消滅予測部の他の具体的構成を示すブロッ
ク構成図である。
FIG. 12 is a block diagram illustrating another specific configuration of the disappearance prediction unit.

【図13】 図12に示す消滅予測部において検索され
た登録事例を示す登録事例説明図である。
FIG. 13 is a registration case explanatory diagram showing a registration case searched by the disappearance prediction unit shown in FIG. 12;

【図14】 この発明の他の実施形態による雷雲観測シ
ステムを示すブロック構成図である。
FIG. 14 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to another embodiment of the present invention.

【図15】 対流性雲の盛衰状態と移動方向との関係を
示す移動方向説明図である。
FIG. 15 is a moving direction explanatory diagram showing a relationship between a rising and falling state of a convective cloud and a moving direction.

【図16】 この発明の他の実施形態による雷雲観測シ
ステムを示すブロック構成図である。
FIG. 16 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to another embodiment of the present invention.

【図17】 図16に示す追尾処理部の具体的構成の例
を示したブロック構成図である。
FIG. 17 is a block diagram illustrating an example of a specific configuration of a tracking processing unit illustrated in FIG. 16;

【図18】 この発明の他の実施形態による雷雲観測シ
ステムを示すブロック構成図である。
FIG. 18 is a block diagram showing a thundercloud observation system according to another embodiment of the present invention.

【図19】 図18に示す雷雲観測システムの画像表示
例を示す表示例説明図である。
FIG. 19 is a display example explanatory diagram showing an image display example of the thundercloud observation system shown in FIG. 18;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 データ統合処理部 2 領域判定部 3、3d 追尾処理部 4、4c 移動予測部 5 盛衰パターン判定部 6、6b 消滅予測部 7、7e 表示処理部 21 事例データベース 22 事例検索部 23 消滅判定部 24 地図データ記憶部 REFERENCE SIGNS LIST 1 data integration processing unit 2 area determination unit 3, 3 d tracking processing unit 4, 4 c movement prediction unit 5 rise and fall pattern determination unit 6, 6 b disappearance prediction unit 7, 7 e display processing unit 21 case database 22 case search unit 23 disappearance determination unit 24 Map data storage

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 久理 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 系 正義 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 木瀬 若桜 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 野村 博盛 東京都千代田区大手町二丁目6番2号 三 菱電機エンジニアリング株式会社内 Fターム(参考) 5J070 AA14 AB01 AC01 AC06 AC12 AC15 AC20 AE13 AF01 AG11 AH04 AH14 AH19 AH23 AH33 AH50 AJ04 AJ13 AJ14 AK15 AK22 BA01 BA10 BB04 BB05 BB06 BB16 BG01 BG06 BG11 BG27 BG30 BG40  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Kuri Tanaka 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Mitsui Electric Co., Ltd. (72) Inventor Masayoshi 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Mitsui Electric Co., Ltd. (72) Wakasa Kise 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Mitsui Electric Co., Ltd. (72) Hiromori Nomura 2-5-2, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo F term (reference) in Mitsubishi Electric Engineering Co., Ltd.

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 気象観測手段の観測データから雷雲域を
判定する領域判定部と、この領域判定部により判定され
た上記雷雲域の追尾結果から上記雷雲域の移動位置を予
測する移動予測部と、上記領域判定部により判定された
上記雷雲域について盛衰状況を判定し、上記雷雲域の盛
衰パターンを生成する盛衰パターン判定部と、この盛衰
パターン判定部から出力された上記盛衰パターンに基づ
いて上記雷雲域が消滅するまでの盛衰状況を予測する消
滅予測部とを備えたことを特徴とする雷雲観測システ
ム。
An area determining unit that determines a thundercloud area from observation data of a weather observation unit; and a movement prediction unit that predicts a moving position of the thundercloud area from a tracking result of the thundercloud area determined by the area determining unit. The rise and fall situation is determined for the thundercloud region determined by the region determination unit, a rise and fall pattern determination unit that generates a rise and fall pattern of the thundercloud region, and based on the rise and fall pattern output from the rise and fall pattern determination unit. A thundercloud observation system comprising: a disappearance prediction unit that predicts a rise and fall situation until the thundercloud region disappears.
【請求項2】 気象観測手段の観測データから雷雲域を
判定する領域判定部と、この領域判定部により判定され
た上記雷雲域の追尾結果から上記雷雲域の移動位置を予
測する移動予測部と、上記領域判定部により判定された
上記雷雲域について盛衰状況を判定し、上記雷雲域の盛
衰パターンを生成する盛衰パターン判定部と、観測領域
内の地図情報を記憶した記憶部と、この記憶部に記憶し
た上記地図情報と上記盛衰パターンとから上記雷雲域が
消滅するまでの盛衰状況を予測する消滅予測部とを備え
たことを特徴とする雷雲観測システム。
2. A region judging unit for judging a thundercloud region from observation data of a meteorological observation means, and a movement estimating unit for estimating a moving position of the thundercloud region from a tracking result of the thundercloud region judged by the region judging unit. A rise / fall pattern determining unit that determines a rise / fall state of the thundercloud region determined by the region determination unit, and generates a rise / fall pattern of the thundercloud region; a storage unit that stores map information in the observation region; A extinction predicting unit for estimating a rise / fall state until the thundercloud area disappears from the map information and the rise / fall pattern stored in the storm cloud observation system.
【請求項3】 上記移動予測部と上記消滅予測部との予
測結果がそれぞれ入力され、上記消滅予測部により予測
された上記雷雲域の消滅時点以降の上記移動予測部の予
測結果を非表示にして表示部に表示する表示処理部を備
えたことを特徴とする請求項1又は請求項2のいずれか
に記載の雷雲観測システム。
3. The prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are input, and the prediction results of the movement prediction unit after the disappearance of the thundercloud region predicted by the disappearance prediction unit are hidden. The thundercloud observation system according to claim 1, further comprising a display processing unit configured to display the thundercloud on the display unit.
【請求項4】 上記移動予測部と上記消滅予測部との予
測結果がそれぞれ入力され、表示部に表示された上記雷
雲域の移動予測位置に上記雷雲域の消滅確率を併せて表
示する表示処理部を備えたことを特徴とする請求項1又
は請求項2のいずれかに記載の雷雲観測システム。
4. A display process in which prediction results of the movement prediction unit and the disappearance prediction unit are input, respectively, and a display of a probability of disappearance of the thundercloud region is displayed at a movement prediction position of the thundercloud region displayed on a display unit. The thundercloud observation system according to claim 1, further comprising a unit.
【請求項5】 上記消滅予測部の予測信頼度に応じて上
記雷雲域の消滅確率又は上記雷雲域の消滅時点のいづれ
かを表示部に表示させる表示処理部を設けたことを特徴
とする請求項1又は請求項2のいずれかに記載の雷雲観
測システム。
5. A display processing unit for displaying, on a display unit, either the disappearance probability of the thundercloud region or the disappearance time of the thundercloud region according to the prediction reliability of the disappearance prediction unit. A thundercloud observation system according to claim 1 or claim 2.
【請求項6】 気象観測手段の観測データから雷雲域を
判定する領域判定部と、この領域判定部により判定され
た上記雷雲域について追尾処理を行なう追尾処理部と、
上記領域判定部により判定された上記雷雲域について盛
衰状況を判定する盛衰状況判定部と、この盛衰状況判定
部により判定された上記盛衰状況と上記追尾処理部の追
尾結果とに基づいて上記雷雲域の移動位置を予測する移
動予測部とを備えたことを特徴とする雷雲観測システ
ム。
6. An area determining unit for determining a thundercloud area from observation data of a weather observation means, a tracking processing unit for performing tracking processing on the thundercloud area determined by the area determining unit,
A rising / falling state judging unit for judging a rising / falling state of the thundercloud region determined by the region judging unit, and the thundercloud region based on the rising / falling state determined by the rising / falling state judging unit and the tracking result of the tracking processing unit. And a movement prediction unit for predicting a movement position of the thundercloud.
【請求項7】 気象観測手段の観測データから雷雲域を
判定する領域判定部と、この領域判定部により判定され
た上記雷雲域について盛衰状況を判定する盛衰状況判定
部と、この盛衰状況判定部により判定された上記盛衰状
況に基づき選択された追尾手段又は追尾処理方式を用い
て上記領域判定部により判定された上記雷雲域について
追尾処理を行なう追尾処理部と、この追尾処理部の追尾
結果から上記雷雲域の移動位置を予測する移動予測部と
を備えたことを特徴とする雷雲観測システム。
7. An area judging section for judging a thundercloud area from observation data of a meteorological observation means, a rising / falling state judging section for judging a rise / fall state of the thundercloud area judged by the area judging section, and a rising / falling state judging section. A tracking processing unit that performs a tracking process on the thundercloud region determined by the region determination unit using the tracking unit or the tracking processing method selected based on the rise and fall situation determined by the processing unit, and a tracking result of the tracking processing unit. A thundercloud observation system, comprising: a movement prediction unit that predicts a movement position of the thundercloud region.
【請求項8】 上記消滅予測部は、各種雷雲域の盛衰パ
ターンを検索データとして登録するデータベースと、こ
のデータベースに登録された盛衰パターンのうち上記盛
衰パターン判定部により生成された雷雲域の盛衰パター
ンと類似する盛衰パターンを抽出する検索手段と、この
検索手段により抽出された盛衰データに基づいて上記盛
衰パターン判定部にて生成された雷雲域が消滅するまで
の盛衰状況を予測する消滅判定部とを有することを特徴
とする請求項1、請求項2、請求項6又は請求項7のい
ずれかに記載の雷雲観測システム。
8. The disappearance prediction unit includes a database for registering rise and fall patterns of various lightning cloud areas as search data, and a rise and fall pattern of the thundercloud area generated by the rise and fall pattern determination unit among the rise and fall patterns registered in the database. Search means for extracting a rise and fall pattern similar to the, and a disappearance determination unit for predicting the rise and fall situation until the thundercloud region generated by the rise and fall pattern determination unit based on the rise and fall data extracted by the search means until disappearance The thundercloud observation system according to claim 1, wherein the thundercloud observation system comprises:
JP30682298A 1998-10-28 1998-10-28 Thundercloud observation system Expired - Lifetime JP3446635B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP30682298A JP3446635B2 (en) 1998-10-28 1998-10-28 Thundercloud observation system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP30682298A JP3446635B2 (en) 1998-10-28 1998-10-28 Thundercloud observation system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2000131458A true JP2000131458A (en) 2000-05-12
JP3446635B2 JP3446635B2 (en) 2003-09-16

Family

ID=17961684

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP30682298A Expired - Lifetime JP3446635B2 (en) 1998-10-28 1998-10-28 Thundercloud observation system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3446635B2 (en)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001351182A (en) * 2000-06-05 2001-12-21 Chokai Internet Service:Kk System for position converting thunder position information and various information transmission at incoming side
JP2003098270A (en) * 2001-09-25 2003-04-03 Japan Radio Co Ltd System for judge-determining occurrence of thunder
JP2006226685A (en) * 2005-02-15 2006-08-31 Japan Radio Co Ltd Movement prediction display arrangement and radar system
JP2011128150A (en) * 2009-12-17 2011-06-30 Honeywell Internatl Inc System and method for infering hail and lightning using airborne weather radar volumetric buffer
JP2014508276A (en) * 2010-11-08 2014-04-03 トムトム デベロップメント ジャーマニー ゲーエムベーハー Mobile device and method and system for transmitting data to mobile device
WO2015005020A1 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 古野電気株式会社 Weather information processing device, weather radar system, and weather information processing method
JP2016174480A (en) * 2015-03-17 2016-09-29 日東工業株式会社 Lightning protection system of power conditioner
JP2017067487A (en) * 2015-09-28 2017-04-06 国立大学法人 鹿児島大学 Data processing method, data processing device, and program
US9710218B2 (en) 2014-07-08 2017-07-18 Honeywell International Inc. Vertical profile display including hazard band indication
US10037124B2 (en) 2014-07-08 2018-07-31 Honeywell International Inc. Vertical profile display including weather icons
US10495783B2 (en) 2014-07-08 2019-12-03 Honeywell International Inc. Vertical profile display including weather blocks
KR20230070795A (en) * 2021-11-15 2023-05-23 현대로오텍(주) Lightning stroke damage prevention system of solar photovoltaic power station using artificial intelligence and lightning stroke damage prevention method of solar photovoltaic power station thereof

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022144153A (en) * 2021-03-18 2022-10-03 株式会社Subaru Aviation system

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01321393A (en) * 1988-06-23 1989-12-27 Aichi Electric Co Ltd Thunder course forecasting system
JPH05307080A (en) * 1992-04-30 1993-11-19 Toshiba Corp Radar predicting device for short-term movement of precipitation
JPH0743463A (en) * 1993-07-30 1995-02-14 Toshiba Corp Observed-information processor of weather radar
JPH07110378A (en) * 1993-10-12 1995-04-25 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH07110379A (en) * 1993-10-12 1995-04-25 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH0850181A (en) * 1994-08-09 1996-02-20 Toshiba Corp Rainfall movement predicting device
JPH08122433A (en) * 1994-10-20 1996-05-17 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH0972965A (en) * 1995-09-08 1997-03-18 Hitachi Ltd Method of forecasting disturbance of weather
JP2774293B2 (en) * 1988-12-19 1998-07-09 九州電力株式会社 Lightning Prediction Method Using Distribution Line Lightning Surge Information
JPH10268065A (en) * 1997-03-24 1998-10-09 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> Rainfall prediction method and rainfall decrease alert device
JPH10288674A (en) * 1997-04-16 1998-10-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Prediction method and device for rainfall pattern change
JP3229566B2 (en) * 1997-07-23 2001-11-19 三菱電機株式会社 Lightning prediction device

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01321393A (en) * 1988-06-23 1989-12-27 Aichi Electric Co Ltd Thunder course forecasting system
JP2774293B2 (en) * 1988-12-19 1998-07-09 九州電力株式会社 Lightning Prediction Method Using Distribution Line Lightning Surge Information
JPH05307080A (en) * 1992-04-30 1993-11-19 Toshiba Corp Radar predicting device for short-term movement of precipitation
JPH0743463A (en) * 1993-07-30 1995-02-14 Toshiba Corp Observed-information processor of weather radar
JPH07110378A (en) * 1993-10-12 1995-04-25 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH07110379A (en) * 1993-10-12 1995-04-25 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH0850181A (en) * 1994-08-09 1996-02-20 Toshiba Corp Rainfall movement predicting device
JPH08122433A (en) * 1994-10-20 1996-05-17 Tokyo Electric Power Co Inc:The Thundercloud observation system
JPH0972965A (en) * 1995-09-08 1997-03-18 Hitachi Ltd Method of forecasting disturbance of weather
JPH10268065A (en) * 1997-03-24 1998-10-09 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> Rainfall prediction method and rainfall decrease alert device
JPH10288674A (en) * 1997-04-16 1998-10-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Prediction method and device for rainfall pattern change
JP3229566B2 (en) * 1997-07-23 2001-11-19 三菱電機株式会社 Lightning prediction device

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001351182A (en) * 2000-06-05 2001-12-21 Chokai Internet Service:Kk System for position converting thunder position information and various information transmission at incoming side
JP2003098270A (en) * 2001-09-25 2003-04-03 Japan Radio Co Ltd System for judge-determining occurrence of thunder
JP4723771B2 (en) * 2001-09-25 2011-07-13 日本無線株式会社 Lightning determination system and lightning determination method
JP2006226685A (en) * 2005-02-15 2006-08-31 Japan Radio Co Ltd Movement prediction display arrangement and radar system
JP4676215B2 (en) * 2005-02-15 2011-04-27 日本無線株式会社 Radar system
JP2011128150A (en) * 2009-12-17 2011-06-30 Honeywell Internatl Inc System and method for infering hail and lightning using airborne weather radar volumetric buffer
US9792816B2 (en) 2010-11-08 2017-10-17 Tomtom Traffic B.V. Mobile device and method and system for transmission of data thereto
JP2014508276A (en) * 2010-11-08 2014-04-03 トムトム デベロップメント ジャーマニー ゲーエムベーハー Mobile device and method and system for transmitting data to mobile device
WO2015005020A1 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 古野電気株式会社 Weather information processing device, weather radar system, and weather information processing method
JPWO2015005020A1 (en) * 2013-07-11 2017-03-02 古野電気株式会社 Weather information processing apparatus, weather radar system, and weather information processing method
US10139487B2 (en) 2013-07-11 2018-11-27 Furuno Electric Co., Ltd. Meteorological radar system and method and device for processing meteorological information
US9710218B2 (en) 2014-07-08 2017-07-18 Honeywell International Inc. Vertical profile display including hazard band indication
US10037124B2 (en) 2014-07-08 2018-07-31 Honeywell International Inc. Vertical profile display including weather icons
US10495783B2 (en) 2014-07-08 2019-12-03 Honeywell International Inc. Vertical profile display including weather blocks
JP2016174480A (en) * 2015-03-17 2016-09-29 日東工業株式会社 Lightning protection system of power conditioner
JP2017067487A (en) * 2015-09-28 2017-04-06 国立大学法人 鹿児島大学 Data processing method, data processing device, and program
KR20230070795A (en) * 2021-11-15 2023-05-23 현대로오텍(주) Lightning stroke damage prevention system of solar photovoltaic power station using artificial intelligence and lightning stroke damage prevention method of solar photovoltaic power station thereof
KR102641838B1 (en) * 2021-11-15 2024-02-29 현대로오텍(주) Damage prevention system of solar photovoltaic power station using artificial intelligence from lightning stroke

Also Published As

Publication number Publication date
JP3446635B2 (en) 2003-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5839089A (en) Thunder cloud observation system
JP2000131458A (en) Observation system for thundercloud
EP2390680B1 (en) Angular velocity estimation apparatus, computer program, and angular velocity estimation method
WO2018222889A1 (en) Collision prediction system
CN113313005B (en) Power transmission conductor on-line monitoring method and system based on target identification and reconstruction
EP3627179A1 (en) Control device, scanning system, control method, and program
EP3553552B1 (en) Method for the recognition of a moving pedestrian
BRPI0918818B1 (en) anti-collision system and method to avoid collisions between air vehicles in midair
CN101627319A (en) The method and the instrument that are used for estimating target motion
CN109903592A (en) A kind of automatic near-earth anti-collision system topographical scan method of high-precision aircraft based on error theory
EP3511740B1 (en) Method, system, and computer program product for determining a blockage of a sensor of a plurality of sensors of an ego vehicle
AU2017303947A1 (en) Small radar-based thunder and lightning monitoring and warning method for electric transmission line, and storage medium
CN111899568A (en) Bridge anti-collision early warning system, method and device and storage medium
US11500085B2 (en) Radar device and target tracking method
JP2009229424A (en) Tsunami monitoring system
EP3869484A1 (en) Information processing device
CN110275167A (en) A kind of control method of radar detection, controller and terminal
CN113959457B (en) Positioning method and device for automatic driving vehicle, vehicle and medium
KR20220059458A (en) System for tuning FOV of sensor and method thereof
CN113269811A (en) Data fusion method and device and electronic equipment
Helgesen et al. Sensor combinations in heterogeneous multi-sensor fusion for maritime target tracking
Polychronopoulos et al. Integrated object and road border tracking using 77 GHz automotive radars
KR101280348B1 (en) Multiple target tracking method
JPH1138154A (en) Thunder generation predictor
JPWO2020115893A1 (en) Motion detection device and motion detection method

Legal Events

Date Code Title Description
FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070704

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080704

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090704

Year of fee payment: 6

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100704

Year of fee payment: 7