JP2001228262A

JP2001228262A - 気象予測支援装置

Info

Publication number: JP2001228262A
Application number: JP2000040121A
Authority: JP
Inventors: Atsuo Ozaki; 敦夫尾崎
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2000-02-17
Filing date: 2000-02-17
Publication date: 2001-08-24

Abstract

(57)【要約】【課題】従来の気象予測支援装置は、各種の情報を予
測して表示するだけであり、利用者の経験による予測結
果のばらつきを効果的に削減することができないなどの
課題があった。【解決手段】予測した雲の移動経路情報に基づいて過
去の雲の情報を検索し、その検索した雲を現在の気象情
報の画像に重ねて表示するものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は気象レーダを始め
とする気象観測装置により観測された現在の気象情報に
基づいて将来の気象情報を予測する気象予測支援装置に
係り、特に、従来にない高度に融合した気象情報を迅速
に提示することができる気象予測支援装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】気象レーダを始めとする気象観測装置に
より観測された現在の気象情報に基づいて将来の気象情
報を正確に予測するためには利用者の経験や勘によると
ころが大きく、利用者毎に予測結果が異なるのが一般的
である。そして、このような利用者毎の予測結果のばら
つきなどを少なくしようと利用者の経験による部分を補
うための気象予測支援装置が従来にも多数提案されてい
る。

【０００３】図１０は特開平３−１７５３９４号公報に
開示された従来の気象予測支援装置の構成を示す構成図
である。図において、５１はアンテナ、５２は受信部、
５３は外部記憶装置、５４は画像表示部、５５は操作
部、５６は雲指定位置プロット部、５７はデータ格納
部、５８は雲行予測設定計算部、５９は予測雲位置プロ
ット部である。

【０００４】次に動作について説明する。アンテナ５１
を介して受信部５２で受信された気象情報は外部記憶装
置５３に記憶され、この記憶内容に基づいて画像表示部
５４に現在の気象情報などが表示される。利用者は操作
部５５を操作して雲の重心などの特異点を指定し、これ
は雲指定位置プロット部５６を介してデータ格納部５７
に格納される。雲行予測設定計算部５８は雲指定位置プ
ロット部５６やデータ格納部５７の出力に応じて将来の
雲の特異点の移動位置を予測し、予測雲位置プロット部
５９はこれを外部記憶装置５３に記憶させ、画像表示部
５４は現在の気象情報にこの予測位置を重ねて表示す
る。

【０００５】図１１は特開平１０−２２７８７１号公報
に開示された従来の他の気象予測支援装置の構成を示す
構成図である。図において、６０は画像入力部、６１は
画像蓄積部、６２は画像処理部、６３は移流・拡散方程
式演算部、６４は予測部、６５は出力部である。

【０００６】次に動作について説明する。画像入力部６
０から入力された雨域のレーダ画像は画像蓄積部６１に
蓄積される。画像処理部６２、移流・拡散方程式演算部
６３および予測部６４は、連続する２つ以上のレーダ画
像に基づいて将来の降水域を予測し、出力部６５はこの
予測降水域を出力する。

【０００７】そして、利用者はこれらの雲の予測移動経
路や予測降水域などに関する情報を利用して、将来の気
象を予測することができる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】従来の気象予測支援装
置は以上のように構成されているので、気象予測におい
てある程度の効果はあるものの、予測された各種の情報
が単なるデータとして提供されるだけなのでこのデータ
をどのように判断するのかという点においてやはり利用
者の経験の差による予測結果のばらつきが生じ、これら
利用者の経験や勘による予測結果のばらつきを効果的に
削減することができるようにはならないなどの課題があ
った。

【０００９】また、演算処理により上述した降水域など
の各種の情報を得るような装置では多大な演算時間が必
要であり、しかも、そのように多大な時間をかけた割に
はその結果が必ずしも予測信頼性が高くなるものでもな
いなどの課題もある。

【００１０】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたものであり、予測された各種の情報のみを
用いるのではなく、それに基づいて更に過去の気象情報
から所望のものを抽出し、これを現在の気象情報と重ね
合わせて表示することで、従来にない高度に融合した気
象情報を迅速に提示することができ、しかも、利用者の
経験による予測結果のばらつきを効果的に削減すること
ができる気象予測支援装置を得ることを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この発明に係る気象予測
支援装置は、現在の気象情報における雲の移動経路情報
を生成する移動経路生成手段と、それぞれに雲の移動経
路情報が対応付けられた多数の過去の気象情報を記憶す
る記憶手段と、移動経路生成手段で生成した雲の移動経
路情報と記憶手段に記憶されている多数の過去の雲の移
動経路情報とを比較し、それら移動経路情報同士の一致
の程度に基づいて過去の気象情報を検索し、所定の条件
を満たす過去の気象情報から現在の雲の位置よりも経時
的に後となる雲の移動経路における気象情報を抽出し、
更にこれを将来の気象予測情報として出力する検索抽出
手段と、当該将来の気象予測情報を上記現在の気象情報
に基づく天気図上に重ねて表示する表示手段とを備える
ものである。

【００１２】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成手段が過去の雲の移動経路情報に基づいて将来
の雲の移動経路を予測し、検索抽出手段がこの将来の雲
の移動経路情報を用いて比較を行うものである。

【００１３】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成手段が雲の移動経路情報として現在の雲の位置
における特異点情報と将来の雲の予測位置における特異
点情報とを含む情報を生成し、検索抽出手段が少なくと
もこの２つの特異点と過去の雲の移動経路とを比較し
て、各特異点と移動経路との距離の総和が小さいものを
検索抽出するものである。

【００１４】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成手段が雲の移動経路情報として少なくとも現
在、過去、未来に対応する３つ以上の特異点に関する情
報を生成し、検索抽出手段がこの雲の移動経路情報を用
いて比較を行うものである。

【００１５】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成手段が各特異点情報として平面的な二次元空間
上の座標あるいは立体的な三次元空間上の座標を生成
し、記憶手段が過去の雲の移動経路情報として平面的な
二次元空間上の座標あるいは立体的な三次元空間上の座
標を記憶し、検索抽出手段がこれら座標同士を上記二次
元空間上あるいは三次元空間上にて比較するものであ
る。

【００１６】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成に係る雲のエコー強度および／またはエコー形
状を測定するエコー測定手段を設け、記憶手段が雲のエ
コー強度および／またはエコー形状を移動経路情報とと
もにそれぞれの過去の気象情報に対応付けて記憶し、検
索抽出手段が移動経路情報同士の一致の程度並びにエコ
ー強度および／またはエコー形状同士の一致の程度に基
づいて過去の気象情報を検索抽出するものである。

【００１７】この発明に係る気象予測支援装置は、移動
経路生成手段が異なるアルゴリズムに基づく並列処理に
て将来の雲の移動経路を予測するものである。

【００１８】この発明に係る気象予測支援装置は、検索
抽出手段が複数の過去の気象情報を検索抽出し、表示手
段がこの複数の過去の気象情報を同時に表示するもので
ある。

【００１９】この発明に係る気象予測支援装置は、表示
手段が一致の程度が高いものから順番に複数個ずつ同時
に表示するものである。

【００２０】この発明に係る気象予測支援装置は、検索
抽出手段が並列処理にて過去の気象情報の検索抽出を行
うものである。

【００２１】この発明に係る気象予測支援装置は、検索
抽出手段が、移動経路生成手段で生成した雲の移動経路
の高度帯、現在の季節や時期、気象を予測する高度帯や
地域あるいは移動経路生成手段で生成した雲の移動経路
における地形に基づいて、記憶手段に記憶されている多
数の過去の気象情報を絞り込んだ上で比較を行うもので
ある。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態
１による気象予測支援装置の構成要素およびデータフロ
ーを示す説明図である。図において、１は現在の気象情
報における雲の移動経路情報が三次元座標系データとし
て記憶されている生データ記憶手段、２はこの生データ
を二次元座標系データに加工するデータ処理部、３はこ
の二次元座標系データを記憶する二次元データ記憶手
段、４はこの二次元座標系データにおける雲の現在の特
異点の座標および将来の特異点の座標を演算する移動予
測処理部、５は過去の雲に関する情報を雲の移動経路情
報（座標）と対応付けて多数記憶し、その二次元座標系
データおよび三次元座標系データを出力する過去事例記
憶部、６は現在の雲の各特異点の座標と各過去の雲の移
動経路との距離の総和が最も小さくなる過去の気象情報
を抽出し、更にこの過去の気象情報から現在の雲の位置
よりも経時的に後となる雲の移動経路における気象情報
を抽出して気象予測情報として出力する検索抽出部、７
は二次元データ記憶手段３に記憶されている現在の気象
情報の二次元座標系データに、当該抽出された雲の移動
経路における気象情報を重ねて表示する表示部である。

【００２３】なお、過去事例記憶部５において、８はそ
れぞれ各過去の雲の情報の三次元座標系データを記憶す
る事例用三次元データ記憶手段、９は各三次元座標系デ
ータを二次元座標系データに加工する事例用データ処理
部、１０はこの二次元座標系データを記憶する事例用二
次元データ記憶手段である。

【００２４】また、１１は二次元データ記憶手段３に記
憶されている二次元座標系データのイメージ、１２は当
該二次元座標系データのイメージ内における雲のイメー
ジ、１３は移動予測処理部４における二次元座標系デー
タのイメージ、１４は当該二次元座標系データのイメー
ジにおける現在の特異点の座標から将来の特異点の座標
に向かう予測移動方向ベクトル、１５は表示部７の表示
イメージ、１６は検索抽出された雲のイメージである。

【００２５】次に動作について説明する。データ処理部
２は生データ記憶手段１に記憶されている現在の雲の生
データを二次元座標系データに加工し、これを二次元デ
ータ記憶手段３に記憶させる。移動予測処理部４は、こ
の二次元座標系データにおける雲の現在の特異点の座標
および将来の特異点の座標を演算し、検索抽出部６は、
現在の雲の各特異点の座標と各過去の気象情報に雲の移
動経路との距離の総和が最も小さくなる過去の気象情報
を抽出し、更にこの過去の気象情報から現在の雲の位置
よりも経時的に後となる雲の移動経路における気象情報
を抽出して気象予測情報として出力し、表示部７は二次
元データ記憶手段３に記憶されている現在の気象情報の
二次元座標系データに、当該抽出された雲の移動経路に
おける気象情報を重ねて表示する。

【００２６】なお、上記特異点としては例えば雲の重心
点などを用いれば良く、また、この演算にあっても例え
ば過去の雲の移動経路が直線ならば将来もまっすぐに進
むなどのように過去の雲の移動経路情報に基づいて将来
の雲の移動経路を予測すればよい。

【００２７】次に二次元データにおいて抽出検索する処
理について詳しく説明する。現時点の雲の特異点の座標
を（ｘ（０），ｙ（０））、予測した将来の雲の特異点
の座標を（ｘ（１），ｙ（１））とすると、検索抽出部
６は、まず過去事例記憶部５から座標（ｘ（０），ｙ
（０））を通過した雲を検索し、更に座標（ｘ（０），
ｙ（０））の通過時刻より後の時刻において座標（ｘ
（１），ｙ（１））を通過したものに絞り込む。そし
て、この処理によって雲が特定できた場合には当該雲の
座標（ｘ（１），ｙ（１））における二次元分布イメー
ジを表示部７に出力する。表示部７は当該将来の雲の分
布イメージ、現在の雲の分布と座標（ｘ（０），ｙ
（０））から座標（ｘ（１），ｙ（１））に向かうベク
トルとを重ねて表示する。

【００２８】なお、上記絞込みにおいて各座標を通過す
る雲が得られない場合には、例えば下記式１や下記式２
の演算を行い、この値が最も小さいものを選択抽出す
る。但し、（ｘ’（０），ｙ’（０））および（ｘ’
（１），ｙ’（１））はそれぞれ過去事例記憶部５に記
憶されている雲の特異点の座標である。

【００２９】

【数１】

【数２】

【００３０】以上のように、過去の雲の特異点の座標と
現在の雲の特異点の座標同士を比較し、最も座標の差が
小さい雲の当該現在の位置よりも経時的に後となる雲の
移動経路における分布イメージを抽出し、更にこの分布
イメージと現在の雲の分布イメージとを重ね合わせて表
示するようにしたので、単に将来の雲の特異点の移動経
路などを表示する場合に比べて格段に多くの情報を１つ
の画面に関連付けて表示することができる。

【００３１】特に、この将来の雲の位置および分布イメ
ージを生成するにあたって、過去の雲に関する情報を蓄
積し、これを特異点同士の比較に基づいて検索抽出する
ようにしたので、従来のように雲の形状を物理的な計算
式に基づいて演算する場合に比べて格段に早く且つ現実
的な雲の分布イメージを得ることができる。

【００３２】従って、従来よりも格段に早く現実的な将
来の雲の分布イメージを現在の雲の情報などと関連付け
て得ることができるので、これに基づいて従来よりも容
易に将来の気象を正確に予測することが可能となる効果
がある。

【００３３】なお、この実施の形態１では、二次元座標
データ上で特異点情報を生成し、二次元座標データ上で
検索抽出し、更に、二次元座標データを用いて表示する
ようにしているが、これらの処理において全てあるいは
いずれかを三次元座標データを用いるようにしてもよ
い。例えば、航空管制などの高度方向の気象情報を必要
とする場合などにおいては、三次元座標データを用いて
表示するようにすればよい。

【００３４】実施の形態２．図２はこの発明の実施の形
態２による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、１７は雲の現在
の特異点や将来の特異点の座標とともに過去の１乃至複
数の特異点の座標を演算する移動予測処理部、１８はこ
の３つ以上の各特異点の座標と各過去の雲の移動経路と
の距離の総和が最も小さくなる過去の気象情報を抽出
し、更にこの過去の気象情報から現在の雲の位置よりも
経時的に後となる雲の移動経路における気象情報を抽出
して気象予測情報として出力する検索抽出部、１９はそ
れぞれ当該過去の特異点である。これ以外の構成は実施
の形態１と同様であり説明を省略する。

【００３５】次に動作について説明する。移動予測処理
部１７は雲の現在の特異点や将来の特異点の座標ととも
に過去の１乃至複数の特異点の座標を演算し、検索抽出
部１８はこの３つ以上の各特異点の座標と各過去の雲の
移動経路との距離の総和が最も小さくなる過去の気象情
報を抽出し、更にこの過去の気象情報から現在の雲の位
置よりも経時的に後となる雲の移動経路における気象情
報を抽出して気象予測情報として出力する。これ以外の
動作は実施の形態１と同様であり説明を省略する。

【００３６】そして、このように雲の現在の特異点や将
来の特異点などとともに過去の特異点についても検索条
件に加味することにより、移動経路が現在の雲とより一
致する過去の雲を検索抽出し、それを関連付けて表示す
ることができるので、より確からしい実際の雲の分布イ
メージを得ることができる効果がある。

【００３７】実施の形態３．図３はこの発明の実施の形
態３による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、２０はそれぞれ
各過去の雲の情報の三次元座標系データとともに落雷情
報を記憶する事例用三次元データ記憶手段、２１は表示
された落雷発生位置である。

【００３８】そして、表示部７は、検索抽出部１８にて
抽出された雲の移動経路における気象情報や、二次元デ
ータ記憶手段３に記憶されている現在の気象情報の二次
元座標系データとともに上記落雷情報に基づいて落雷発
生位置を表示する。これ以外の構成および動作は実施の
形態２と同様であり説明を省略する。

【００３９】このように落雷情報などの雲に関する付加
情報をも事例用三次元データ記憶手段２０に同時に記憶
させておくことにより、従来よりも情報量の多い気象予
測を容易に行うことができる効果がある。

【００４０】実施の形態４．図４はこの発明の実施の形
態４による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、２２は各特異点
の座標と各過去の雲の移動経路との距離の総和が所定の
値以下の過去の気象情報を抽出し、更にそれぞれの過去
の気象情報から現在の雲の位置よりも経時的に後となる
雲の移動経路における気象情報を抽出してそれぞれの気
象予測情報として出力する検索抽出部、２３は二次元デ
ータ記憶手段３に記憶されている現在の気象情報の二次
元座標系データに当該抽出されたそれぞれの雲の移動経
路における気象情報を重ねた複数の表示イメージを生成
し、これを上記総和が小さいものから順番に表示する表
示部、２４は各表示イメージである。

【００４１】なお、上記移動経路との距離の総和の値は
例えば下記式３に基づいて得ることができる。但し、
（ｘ（−１），ｙ（−１））および（ｘ’（−１），
ｙ’（−１））はそれぞれ過去の特異点の座標である。

【００４２】

【数３】

【００４３】そして、このような構成であれば、検索抽
出部２２は複数の過去の気象情報について現在の雲の位
置よりも経時的に後となる雲の移動経路における気象情
報を抽出してそれぞれの気象予測情報として出力し、表
示部２３は類似度の高いものから順番に関連付けて表示
することができる。これ以外の構成および動作は実施の
形態３と同様であり説明を省略する。

【００４４】従って、複数の過去の事例について比較検
討をすることができるので、単に１つの事例に基づいて
将来の天気を予測する場合よりも予測の確からしさを向
上させることができる効果がある。

【００４５】実施の形態５．図５はこの発明の実施の形
態５による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、２５は移動経路
生成に係る雲のエコー強度およびエコー形状を測定する
エコー測定部、２６はそれぞれ雲のエコー強度およびエ
コー形状を移動経路情報とともに記憶する事例用三次元
データ記憶手段、２７は実施の形態４の移動経路の比較
とともにこのエコー強度および／またはエコー形状の比
較を行い、これらが共に所定の条件以上に類似する複数
の過去の気象情報を抽出し、更にそれぞれの過去の気象
情報から現在の雲の位置よりも経時的に後となる雲の移
動経路における気象情報を抽出してそれぞれの気象予測
情報として出力する検索抽出部、２８は二次元データ記
憶手段３に記憶されている現在の気象情報の二次元座標
系データに当該抽出されたそれぞれの雲の移動経路にお
ける気象情報を重ねた複数の表示イメージを生成し、こ
れを上記総和が小さいものから順番に複数個ずつ表示す
る表示部である。

【００４６】図６はこの発明の実施の形態５による表示
の表示画面の一例を示す説明図である。図において、２
９は表示画面、３０は一方の表示イメージ、３１は他方
の表示イメージ、３２は現在の雲（台風の雲）のイメー
ジ、３３は一方の表示イメージにおける将来の雲（台風
の雲）のイメージ、３４は他方の表示イメージにおける
将来の雲（台風の雲）のイメージである。

【００４７】そして、このような構成であれば、エコー
測定部２５が、移動経路生成に係る雲のエコー強度およ
びエコー形状を測定し、検索抽出部２７がこのエコー情
報を加味して類似する複数の過去の気象情報を抽出して
それぞれの気象予測情報を出力し、表示部２８はこれを
上記総和が小さいものから順番に複数個ずつ表示する。
これにより１つずつ表示する場合に比べて複数の気象予
測情報同士の比較が容易になる。これ以外の構成および
動作は実施の形態４と同様であり説明を省略する。

【００４８】従って、雲のエコー強度および／またはエ
コー形状同士の一致の程度を加味して過去の気象情報を
検索抽出するので、例えば台風の勢力などをも加味して
類似度を判定することができるので、単に移動経路の類
似度のみに基づいて検索抽出する場合に比べてより確か
らしいデータへの絞込みを効率良く行うことができる効
果がある。

【００４９】なお、二次元座標データにおいて雲のエコ
ー形状のみを加味して１つの過去の気象情報を抽出する
場合には、例えば、過去の事例の二次元座標データから
座標（ｘ（０），ｙ（０））を通過した雲を検索抽出
し、その抽出された雲に対して「Ｔ（０）＝Ｍ（０）＋
Ｓ（０）：但し、Ｍ（０）は面積の類似度の値、Ｓ
（０）は形状の類似度の値」を計算し、このＴ（０）が
小さいものの中から後に座標（ｘ（１），ｙ（１））を
通過した雲を更に検索抽出して「Ｔ（１）＝Ｍ（１）＋
Ｓ（１）」を計算し、このＴ（１）が最も小さいものを
抽出すれば良い。また、面積の類似度Ｍ（ｘ）は下記式
４、形状の類似度Ｓ（ｘ）は下記式５で求めることがで
きる。

【００５０】Ｍ（ｘ）＝｜｛（対象とする雲の面積）−
（過去事例より検出された雲の面積）｝／（対象とする
雲の面積）｜・・・式４Ｓ（ｘ）＝（対象とする雲と過去事例の雲とを特異点を
中心に重ね合わせた時の重なっている部分の面積）／
（対象とする雲と過去事例の雲とのうちのいずれか大き
いほうの面積）・・・式５

【００５１】また、二次元座標データにおいて雲のエコ
ー強度のみを加味して１つの過去の気象情報を抽出する
場合には、例えば、過去の事例の二次元座標データから
座標（ｘ（０），ｙ（０））を通過した雲を検索抽出
し、その抽出された雲に対して「Ｅ（０）＝｜｛（対象
とする雲のエコー強度値）−（過去事例の雲のエコー強
度値）｝／（対象とする雲のエコー強度値）｜」を計算
し、このＥ（０）が小さいものの中から後に座標（ｘ
（１），ｙ（１））を通過した雲を更に検索抽出してＥ
（１）を計算し、このＥ（１）が最も小さいものを抽出
すれば良い。

【００５２】更に、二次元座標データにおいて雲のエコ
ー強度およびエコー形状を共に加味して１つの過去の気
象情報を抽出する場合には、例えば、過去の事例の二次
元座標データから座標（ｘ（０），ｙ（０））を通過し
た雲を検索抽出し、その抽出された雲に対して「Ｕ
（０）＝Ｔ（０）＋Ｅ（０）」を計算し、このＵ（０）
が小さいものの中から後に座標（ｘ（１），ｙ（１））
を通過した雲を更に検索抽出してＵ（１）を計算し、こ
のＵ（１）が最も小さいものを抽出すれば良い。

【００５３】実施の形態６．図７はこの発明の実施の形
態６による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、３５はそれぞれ
現在の雲の特異点情報やエコー情報に基づいて過去の事
例に対して検索抽出処理を行い、その結果としての過去
の気象情報を抽出する検索エンジン、３６はこれら複数
の検索エンジン３５，・・・，３５に対して上記現在の
雲の特異点情報やエコー情報とともに各検索エンジン３
５で検索すべき雲の分類情報を出力し、更に各検索エン
ジン３５が抽出した過去の気象情報同士を比較して最終
的な気象予測情報を出力する検索管理手段である。

【００５４】なお、上記雲の分類情報としては例えば、
過去事例の雲の発生した時間帯、過去事例の雲の移動経
路の高度帯、過去事例の雲の季節や時期、地域あるいは
過去事例の雲の移動経路における地形などの情報を利用
することができる。これ以外の構成および動作は実施の
形態５と同様であり説明を省略する。

【００５５】そして、このように複数の検索エンジン３
５，・・・，３５を設けると共にそれぞれに雲の分類情
報を提供して並列処理とすることにより、単一の検索エ
ンジンを用いて検索した場合に比べて格段に高速に検索
を行うことができる効果がある。

【００５６】実施の形態７．図８はこの発明の実施の形
態７による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、３７，３８，３
９はそれぞれ互いに異なる移動予測処理により雲の将来
の特異点の座標を演算する移動予測処理部、４０，４
１，４２は各移動予測処理部３７，３８，３９から出力
された互いに異なる複数の特異点情報に基づいて互いに
異なる判断基準に基づいて過去の気象情報を抽出し、更
にこの過去の気象情報から現在の雲の位置よりも経時的
に後となる雲の移動経路における気象情報を抽出して気
象予測情報として出力する検索抽出部、４３はこの複数
の検索抽出部４０，４１，４２から出力された気象予測
情報を使用者の設定などに応じて切り替えて表示部２８
へ出力する表示管理部である。

【００５７】また、４４，４５，４６はそれぞれ各移動
予測処理部３７，３８，３９における二次元座標系デー
タのイメージ、４７，４８，４９はそれぞれ各二次元座
標系データのイメージにおける現在の特異点の座標から
将来の特異点の座標に向かう予測移動方向ベクトルであ
る。

【００５８】そして、このような構成であれば、各移動
予測処理部３７，３８，３９がそれぞれに互いに異なる
移動予測処理により雲の将来の特異点の座標を演算し、
更に各検索抽出部４０，４１，４２が互いに異なる判断
基準に基づいて過去の気象情報を抽出する。従って、表
示管理部４３は、各検索抽出部４０，４１，４２から出
力された複数の異なる気象予測情報を切り替えて出力
し、表示部２８はこれを表示する。これ以外の構成およ
び動作は実施の形態６と同様であり説明を省略する。

【００５９】そして、このような構成であれば、利用者
はそれぞれの目的にあった検索による気象予測情報を表
示部２８に表示させて利用することができる。

【００６０】実施の形態８．図９はこの発明の実施の形
態８による気象予測支援装置の構成要素およびデータフ
ローを示す説明図である。図において、５０は現在の気
象情報の特徴に基づいて検索対象の過去の雲を予め絞り
込んだ上で、実施の形態５における過去の気象情報の抽
出処理を実施する検索抽出部である。

【００６１】そして、この現在の気象情報の特徴として
利用できる情報としては、例えば、現在の雲の移動経路
の高度帯、現在の季節や時期、気象を予測する高度帯や
地域あるいは移動予測処理部で生成した雲の移動経路に
おける地形などに関する情報がある。これ以外の構成お
よび動作は実施の形態５と同様であり説明を省略する。

【００６２】なお、これら現在の気象情報の特徴に基づ
いて絞り込むアルゴリズムは、基本的には移動経路など
による検索抽出と同様のアルゴリズムで良いが、例えば
現在の季節や時期、気象を予測する高度帯や地域などに
ついて検索抽出する場合には、厳密に一致しない場合が
ほとんどであるのでこの条件などを比較的緩く設定する
ようにしたほうが良い。

【００６３】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、現在
の気象情報における雲の移動経路情報を生成する移動経
路生成手段と、それぞれに雲の移動経路情報が対応付け
られた多数の過去の気象情報を記憶する記憶手段と、移
動経路生成手段で生成した雲の移動経路情報と記憶手段
に記憶されている多数の過去の雲の移動経路情報とを比
較し、それら移動経路情報同士の一致の程度に基づいて
過去の気象情報を検索し、所定の条件を満たす過去の気
象情報から現在の雲の位置よりも経時的に後となる雲の
移動経路における気象情報を抽出し、更にこれを将来の
気象予測情報として出力する検索抽出手段と、当該将来
の気象予測情報を上記現在の気象情報に基づく天気図上
に重ねて表示する表示手段とを備えるので、予測された
雲の移動経路情報に基づいて更に過去の雲の移動経路情
報から一致の程度の高いものを抽出し、これらを現在の
気象情報に基づく天気図上に重ねて表示するので、従来
にない高度に融合した（関連付けられた）気象情報を提
示することができる効果がある。

【００６４】しかも、予測された雲の移動経路情報に基
づいて将来の雲の分布イメージを演算するのではなく、
過去の雲の移動経路情報から一致の程度の高いものを抽
出してこれを利用しているので、従来のように雲の形状
を物理的な計算式に基づいて演算する場合に比べて格段
に早く且つ現実的な雲の分布イメージを得ることができ
る効果もある。

【００６５】その結果、従来よりも格段に早く現実的な
将来の雲の分布イメージを現在の雲の情報などと関連付
けて得ることができるので、これに基づいて従来よりも
容易に将来の気象を正確に予測することが可能となる効
果がある。

【００６６】この発明によれば、移動経路生成手段が過
去の雲の移動経路情報に基づいて将来の雲の移動経路を
予測し、検索抽出手段がこの将来の雲の移動経路情報を
用いて比較を行うので、予測した移動経路自体は現在の
雲の移動経路情報に基づくものとすることができ、予測
の確からしさを向上させることができる効果がある。そ
して、このような処理は例えば、移動経路生成手段が雲
の移動経路情報として現在の雲の位置における特異点情
報と将来の雲の予測位置における特異点情報とを含む情
報を生成し、検索抽出手段が少なくともこの２つの特異
点と過去の雲の移動経路とを比較して、各特異点と移動
経路との距離の総和が小さいものを検索抽出するように
すればよい。

【００６７】また、移動経路生成手段が雲の移動経路情
報として少なくとも現在、過去、未来に対応する３つ以
上の特異点に関する情報を生成し、検索抽出手段がこの
雲の移動経路情報を用いて比較を行うようにすれば、予
測の確からしさを更に向上させることができる効果があ
る。

【００６８】なお、このような発明において、移動経路
生成手段が各特異点情報として平面的な二次元空間上の
座標あるいは立体的な三次元空間上の座標を生成して
も、記憶手段が過去の雲の移動経路情報として平面的な
二次元空間上の座標あるいは立体的な三次元空間上の座
標を記憶しても、検索抽出手段がこれら座標同士を上記
二次元空間上あるいは三次元空間上にて比較してもよ
い。

【００６９】この発明によれば、移動経路生成に係る雲
のエコー強度および／またはエコー形状を測定するエコ
ー測定手段を設け、記憶手段が雲のエコー強度および／
またはエコー形状を移動経路情報とともにそれぞれの過
去の気象情報に対応付けて記憶し、検索抽出手段が移動
経路情報同士の一致の程度並びにエコー強度および／ま
たはエコー形状同士の一致の程度に基づいて過去の気象
情報を検索抽出するので、雲のエコー強度および／また
はエコー形状同士の一致の程度を加味して過去の気象情
報を検索抽出するので、例えば台風の勢力などをも加味
して類似度を判定することができ、単に移動経路の類似
度のみに基づいて検索抽出する場合に比べてより確から
しいデータへの絞込みを効率良く行うことができる効果
がある。

【００７０】この発明によれば、移動経路生成手段が異
なるアルゴリズムに基づく並列処理にて将来の雲の移動
経路を予測するので、異なるアルゴリズムに基づく複数
の雲の予測移動経路を得ることができ、利用者はこれを
適宜選択して利用することができる効果がある。

【００７１】この発明によれば、検索抽出手段が複数の
過去の気象情報を検索抽出し、表示手段がこの複数の過
去の気象情報を同時に表示するので、利用者は同一表示
画面において過去の気象情報同士を比較することがで
き、容易に比較判断することができる効果がある。

【００７２】この発明によれば、表示手段が一致の程度
が高いものから順番に複数個ずつ同時に表示するので、
利用者は一致度の高い過去の気象情報から順番に効率良
く参照することができる効果がある。

【００７３】この発明によれば、検索抽出手段が並列処
理にて過去の気象情報の検索抽出を行うので、検索処理
時間を短縮させることができ、検索結果の確からしさを
低下させることなくその分更に高速に現実的な雲の分布
イメージを得ることができる効果がある。

【００７４】この発明によれば、検索抽出手段が、移動
経路生成手段で生成した雲の移動経路の高度帯、現在の
季節や時期、気象を予測する高度帯や地域あるいは移動
経路生成手段で生成した雲の移動経路における地形に基
づいて、記憶手段に記憶されている多数の過去の気象情
報を絞り込んだ上で比較を行うので、検索処理時間を短
縮させることができ、検索結果の確からしさを低下させ
ることなくその分更に高速に現実的な雲の分布イメージ
を得ることができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図２】この発明の実施の形態２による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図３】この発明の実施の形態３による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図４】この発明の実施の形態４による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図５】この発明の実施の形態５による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図６】この発明の実施の形態５による表示の表示画
面の一例を示す説明図である。

【図７】この発明の実施の形態６による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図８】この発明の実施の形態７による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図９】この発明の実施の形態８による気象予測支援
装置の構成要素およびデータフローを示す説明図であ
る。

【図１０】従来の気象予測支援装置の構成を示す構成
図である。

【図１１】従来の他の気象予測支援装置の構成を示す
構成図である。

【符号の説明】

１生データ記憶手段、２データ処理部、３二次元
データ記憶手段、４移動予測処理部（移動経路生成手
段）、５過去事例記憶部（記憶手段）、６検索抽出部
（検索抽出手段）、７表示部（表示手段）、８事例
用三次元データ記憶手段、９事例用データ処理部、１
０事例用二次元データ記憶手段、１１二次元座標系
データのイメージ、１２雲のイメージ、１３二次元
座標系データのイメージ、１４予測移動方向ベクト
ル、１５表示イメージ、１６雲のイメージ、１７移
動予測処理部（移動経路生成手段）、１８検索抽出部
（検索抽出手段）、１９過去の特異点、２０事例用
三次元データ記憶手段、２１落雷発生位置、２２検
索抽出部（検索抽出手段）、２３表示部（表示手
段）、２４表示イメージ、２５エコー測定部（エコ
ー測定手段）、２６事例用三次元データ記憶手段、２７
検索抽出部（検索抽出手段）、２８表示部（表示手
段）、２９表示画面、３０一方の表示イメージ、３
１他方の表示イメージ、３２現在の雲（台風の雲）
のイメージ、３３将来の雲（台風の雲）のイメージ、
３４将来の雲（台風の雲）のイメージ、３５検索エ
ンジン、３６検索管理手段、３７，３８，３９移動
予測処理部（移動経路生成手段）、４０，４１，４２
検索抽出部（検索抽出手段）、４３表示管理部（表示
手段）、４４，４５，４６二次元座標系データのイメ
ージ、４７，４８，４９予測移動方向ベクトル、５０
検索抽出部（検索抽出手段）。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】現在の気象情報における雲の移動経路情
報を生成する移動経路生成手段と、それぞれに雲の移動経路情報が対応付けられた多数の過
去の気象情報を記憶する記憶手段と、移動経路生成手段で生成した雲の移動経路情報と記憶手
段に記憶されている多数の過去の雲の移動経路情報とを
比較し、それら移動経路情報同士の一致の程度に基づい
て過去の気象情報を検索し、所定の条件を満たす過去の
気象情報から現在の雲の位置よりも経時的に後となる雲
の移動経路における気象情報を抽出し、更にこれを将来
の気象予測情報として出力する検索抽出手段と、当該将来の気象予測情報を上記現在の気象情報に基づく
天気図上に重ねて表示する表示手段とを備える気象予測
支援装置。
【請求項２】移動経路生成手段は過去の雲の移動経路
情報に基づいて将来の雲の移動経路を予測し、検索抽出
手段はこの将来の雲の移動経路情報を用いて比較を行う
ことを特徴とする請求項１記載の気象予測支援装置。
【請求項３】移動経路生成手段は雲の移動経路情報と
して現在の雲の位置における特異点情報と将来の雲の予
測位置における特異点情報とを含む情報を生成し、検索
抽出手段は少なくともこの２つの特異点と過去の雲の移
動経路とを比較して、各特異点と移動経路との距離の総
和が小さいものを検索抽出することを特徴とする請求項
２記載の気象予測支援装置。
【請求項４】移動経路生成手段は雲の移動経路情報と
して少なくとも現在、過去、未来に対応する３つ以上の
特異点に関する情報を生成し、検索抽出手段はこの雲の
移動経路情報を用いて比較を行うことを特徴とする請求
項３記載の気象予測支援装置。
【請求項５】移動経路生成手段は各特異点情報として
平面的な二次元空間上の座標あるいは立体的な三次元空
間上の座標を生成し、記憶手段は過去の雲の移動経路情
報として平面的な二次元空間上の座標あるいは立体的な
三次元空間上の座標を記憶し、検索抽出手段はこれら座
標同士を上記二次元空間上あるいは三次元空間上にて比
較することを特徴とする請求項３または請求項４記載の
気象予測支援装置。
【請求項６】移動経路生成に係る雲のエコー強度およ
び／またはエコー形状を測定するエコー測定手段を設
け、記憶手段は雲のエコー強度および／またはエコー形
状を移動経路情報とともにそれぞれの過去の気象情報に
対応付けて記憶し、検索抽出手段は移動経路情報同士の
一致の程度並びにエコー強度および／またはエコー形状
同士の一致の程度に基づいて過去の気象情報を検索抽出
することを特徴とする請求項１記載の気象予測支援装
置。
【請求項７】移動経路生成手段は異なるアルゴリズム
に基づく並列処理にて将来の雲の移動経路を予測するこ
とを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか
１項記載の気象予測支援装置。
【請求項８】検索抽出手段は複数の過去の気象情報を
検索抽出し、表示手段はこの複数の過去の気象情報を同
時に表示することを特徴とする請求項１から請求項６の
うちのいずれか１項記載の気象予測支援装置。
【請求項９】表示手段は一致の程度が高いものから順
番に複数個ずつ同時に表示することを特徴とする請求項
８記載の気象予測支援装置。
【請求項１０】検索抽出手段は並列処理にて過去の気
象情報の検索抽出を行うことを特徴とする請求項１から
請求項６のうちのいずれか１項記載の気象予測支援装
置。
【請求項１１】検索抽出手段は、移動経路生成手段で
生成した雲の移動経路の高度帯、現在の季節や時期、気
象を予測する高度帯や地域あるいは移動経路生成手段で
生成した雲の移動経路における地形に基づいて、記憶手
段に記憶されている多数の過去の気象情報を絞り込んだ
上で比較を行うことを特徴とする請求項１から請求項６
のうちのいずれか１項記載の気象予測支援装置。