JP2001324576A

JP2001324576A - 事象予測方法及びシステム及び予測事象配信方法及びシステム

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Publication number: JP2001324576A
Application number: JP2000142120A
Authority: JP
Inventors: Tsutomu Horikoshi; 力堀越; Hisanori Oda; 寿則小田; Yoshihiro Ochiai; 慶広落合; Kazuhiro Otsuka; 和弘大塚; Haruhiko Kojima; 治彦児島
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2000-05-15
Filing date: 2000-05-15
Publication date: 2001-11-22

Abstract

(57)【要約】【課題】気象衛星画像を用いて、高度別に雲の動きを
予測・合成して、事象としての気象予測の精度を向上さ
せることが可能な事象予測方法及びシステムを提供する
こと、及び、事象としての高精度な気象予測情報を配信
することが可能な予測事象配信方法及びシステムを提供
する。【解決手段】本発明は、広域観測網による事象を予測
するセンタＡにおいて、広域事象予測を行い、局所観測
により蓄積されている事象データベースを保持するセン
タＢにおいて、センタＡから該センタＢのエリアを含む
広域の事象予測結果を取得し、事象予測結果と該センタ
Ｂのエリアの過去の事象との類似性に基づいて、現況に
類似した過去の現象を事象データベースから過去の事象
の選定を行い、選定された過去の事象と該事象の後の変
化に基づいて現況の予測値を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、事象予測方法及び
システム及び予測事象配信方法及びシステムに係り、特
に、一定時間間隔で観測される様々な自然現象や人工的
ん事例等の今後の変化の予測を行うための事象予測方法
及びシステムと、予測された事象情報を配信するための
予測事象配信方法及びシステムに関する。

【０００２】詳しくは、ある地域の事象を過去の類似し
た事象に基づいて予測し、当該予測結果を配信する事象
予測方法及びシステム及び予測事象配信方法及びシステ
ムに関する。

【０００３】

【従来の技術】事象として、気象や交通などが考えられ
るが、特に、気象に関してこれまで局地予報として、広
域の観測情報を利用して局地予想を行う例がある。つま
り、局地短時間の気象を予測するためには、気象レーダ
画像を動画像として捕らえて、観測されているエコー
（雨域）の動きを推定して、未来の降雨域を予測すると
いう方式を用いている。この方法は、異なる時刻に観測
された気象観測画像から、相互相関手法や、オプティカ
ルフローなどの画像処理手法を用いて、エコーの動きベ
クトルを求め、個々のエコーを動きベクトル方向に当該
時間幅だけ、平行移動させる方式がとられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法は、気象レーダで観測されるエコーの中には、
様々な気象現象が内在しているため、一枚の観測画像を
同一の予測方式で予測する場合、予測精度に限界があ
る。画像毎に速度ベクトルを求め、流体方程式を用いて
非線形にエコーの動きを予測する方式により、ある程度
の精度向上は可能であるが、複数の動きが共存するパタ
ーンの場合、異なる動きをなす境界近傍での予測精度が
落ちるという問題がある。

【０００５】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、気象衛星画像を用いて、高度別に雲の動きを予測・
合成して、事象としての気象予測の精度を向上させるこ
とが可能な事象予測方法及びシステムを提供することを
目的とする。

【０００６】また、本発明の目的は、事象としての高精
度な気象予測情報を配信することが可能な予測事象配信
方法及びシステムを提供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。

【０００８】本発明（請求項１）は、ある地域の事象を
過去の類似した事象に基づいて事象を予測する事象予測
方法において、広域観測網による事象を予測するセンタ
Ａにおいて、広域事象予測を行い、局所観測により蓄積
されている事象データベースを保持するセンタＢにおい
て、センタＡから該センタＢのエリアを含む広域の事象
予測結果を取得し（ステップ１）、事象予測結果と該セ
ンタＢのエリアの過去の事象との類似性に基づいて、現
況に類似した過去の現象を事象データベースから過去の
事象の選定を行い（ステップ２）、選定された過去の事
象と該事象の後の変化に基づいて現況の予測値を生成す
る（ステップ３）。

【０００９】本発明（請求項２）は、センタＡにおい
て、広域事象予測を行う際に、気象観測画像に画像処理
が施された画像を、類似した画像特徴を有する領域毎に
分類し、分類された画像を、領域毎に異なる複数の画像
に分割し、個々の画像に対して別々に、画像パターンの
変移を予測し、複数の画像毎に求められた予測結果を統
合し、一つの気象予測画像を生成する。

【００１０】本発明（請求項３）は、気象観測画像とし
て、気象レーダ画像または、気象衛星画像を用いる。

【００１１】本発明（請求項４）は、画像を分割する際
に、可視画像、赤外画像、ＧＰＶデータから得られた画
像特徴量を利用する。

【００１２】本発明（請求項５）は、センタＢにおい
て、過去の複数種類の気象観測値を蓄積管理している事
象データベースから、現況の一つの気象観測値の時系列
変化に類似した過去のデータを第１段階の候補データと
して、一つまたは複数検索し、第１段階の候補データの
中から、当該日時の別の種類の過去の気象観測データ
と、該別の種類の過去の気象観測データの予測値とが類
似しているデータを、検索された過去の候補データから
選択し、過去の候補データに基づいて気象予測情報を生
成し、提供する。

【００１３】本発明（請求項６）は、センタＡにおい
て、一定時間間隔で観測画像データを取得し、雲領域を
求め、観測像の高度を分類することで雲領域の種類を分
類し、分類された雲領域毎に雲別の衛星画像を作成し、
所定の時間間隔で配信される気象衛星画像を順次、複数
の雲画像に分類、生成し、層別の雲画像シーケンスを作
成し、個々の雲領域を移動させることによって雲の変化
を予測し、ある時刻の雲の予測結果を合成して出力す
る。

【００１４】本発明（請求項７）は、天候の予測を利用
した路面凍結情報提供サービスにおける予測事象配信方
法において、各地に配置される道理管理センタにおい
て、一定時間間隔で、気温を計測し、気象観測データベ
ースに蓄積しておき、各道路管理センタを管理する中央
センタにおいて、雲の動きを予測し、予測結果を雲予測
結果データベースに蓄積しておき、道路管理センタから
中央センタにアクセスし、中央センタでは、道路管理セ
ンタの緯度・経度に基づいて、雲予測結果を雲予測結果
データベースから検索して、該道路管理センタに提供
し、道路管理センタでは、当日の気温の時系列変化に近
い過去のデータを、気象観測データベースから検索し、
類似した時系列データの上位複数件を候補データとして
選択し、候補データの平均を求め、当日のこれからの予
測気温として、利用者に通知する。

【００１５】図２は、本発明の原理構成図である。

【００１６】本発明（請求項８）は、ある地域の事象を
過去の類似した事象に基づいて事象を予測する事象予測
システムであって、広域観測網による事象を予測し、予
測結果データベースで管理する広域事象予測手段１３
と、あるエリアにおける局所観測を行う事象観測手段１
１と、事象観測手段１１により観測された結果を事象デ
ータベースで管理する観測結果蓄積管理手段１２と、予
測結果データベースから広域の事象予測結果を取得し、
該事象予測結果とエリアの過去の事象との類似性に基づ
いて、現況に類似した過去の現象を事象データベースか
ら過去の事象の選定を行う事象検索・候補選択手段１４
と、選定された過去の事象と該事象の後の変化に基づい
て現況の予測値を生成する事象予測手段１５とを有す
る。

【００１７】本発明（請求項９）は、広域事象予測手段
１３において、気象観測画像に画像処理が施された画像
を、類似した画像特徴を有する領域毎に分類する手段
と、分類された画像を、領域毎に異なる複数の画像に分
割する手段と、個々の画像に対して別々に、画像パター
ンの変移を予測する手段と、複数の画像毎に求められた
予測結果を統合し、一つの気象予測画像を生成する手段
とを含む。

【００１８】本発明（請求項１０）は、気象観測画像と
して、気象レーダ画像または、気象衛星画像を用いる。

【００１９】本発明（請求項１１）は、複数の画像に分
割する手段において、可視画像、赤外画像、ＧＰＶデー
タから得られた画像特徴量を利用する。

【００２０】本発明（請求項１２）は、事象検索・候補
選択手段において、過去の複数種類の気象観測値を蓄積
管理している事象データベースから、現況の一つの気象
観測値の時系列変化に類似した過去のデータを第１段階
の候補データとして、一つまたは複数検索する手段と、
第１段階の候補データの中から、当該日時の別の種類の
過去の気象観測データと、該別の種類の過去の気象観測
データの予測値とが類似しているデータを、検索された
過去の候補データから選択する手段とを有し、事象予測
手段は、過去の候補データに基づいて気象予測情報を生
成し、提供する手段を含む。

【００２１】本発明（請求項１３）は、広域事象予測手
１３において、一定時間間隔で観測画像データを取得
し、雲領域を求める手段と、観測像の高度を分類するこ
とで雲領域の種類を分類する手段と、分類された雲領域
毎に雲別の衛星画像を作成する手段と、所定の時間間隔
で配信される気象衛星画像を順次、複数の雲画像に分
類、生成し、層別の雲画像シーケンスを作成し、個々の
雲領域を移動させることによって雲の変化を予測する手
段と、ある時刻の雲の予測結果を合成して予測結果デー
タベースに出力する手段とを有する。

【００２２】本発明（請求項１４）は、ある地域の事象
を過去の類似した事象に基づいて事象を予測する事象予
測システムであって、広域観測網による事象を予測し、
予測結果データベースで管理する広域事象予測手段を有
するサーバと、あるエリアにおける局所観測を行う事象
観測手段と、事象観測手段により観測された結果を事象
データベースで管理する観測結果蓄積管理手段と、予測
結果データベースから広域の事象予測結果を取得し、該
事象予測結果とエリアの過去の事象との類似性に基づい
て、現況に類似した過去の現象を事象データベースから
過去の事象の選定を行う事象検索・候補選択手段と、選
定された過去の事象と該事象の後の変化に基づいて現況
の予測値を生成する事象予測手段とを有するクライアン
トからなる。

【００２３】本発明（請求項１５）は、天候の予測を利
用した路面凍結情報提供サービスを行うため、各地に配
置される道路管理センタと、該道路管理センタを統括管
理する中央センタからなる、予測事象配信システムであ
って、中央センタは、雲の動きを予測し、予測結果を雲
予測結果データベースに蓄積する手段と、道路管理セン
タの緯度・経度に基づいて、雲予測結果を雲予測結果デ
ータベースから検索して、該道路管理センタに提供する
手段と、道理管理センタは、一定時間間隔で、気温及び
雲量を計測し、気象観測データベースに蓄積する手段
と、中央センタにアクセスし、該中央センタから雲予測
結果を取得し、当日の気温の時系列変化に近い過去のデ
ータの中から、更に前記予測結果と類似した過去の気象
データを前記気象観測データベースから検索し、類似し
た時系列データの上位複数件を候補データとして選択す
る手段と、候補データの平均を求め、当日のこれからの
予測気温として、利用者に通知する手段とを有する。

【００２４】上述のように、本発明は、過去の事象を元
に将来の事象を予測するものである。その一例として、
本発明では、気象衛星画像を利用した雲の動きの予測を
高精度に行う手法に関する技術について述べる。雲は、
それが発生する高度によって、異なる気象現象に基づい
ているため、画像の特徴、即ち、雲の動きや模様なども
高度により異なる特性を有している。この雲画像に関し
て従来の方式で雲の動きを正確に予測することはできな
い。しかしながら、本発明では、高度別に雲画像を分類
し、個々の高度に応じて雲の動きを予測して、再度、予
測画像を合成することで、精度良い雲の動き予測が実現
できる。

【００２５】また、本発明は、気象衛星画像に限らず、
気象レーダ画像への適用も可能である。つまり、気象レ
ーダで観測されるエコーは、即ち、雨域の塊であり、発
生地域、高度によって異なる性質を持っている。そこ
で、エコーの種類毎に画像を最初に分類するようにす
る。これは、同じような現象に基づき観測されているエ
コーの集団は、同じような画像特徴（動き、模様等）を
有するため、同じタイプの画像特徴を有する領域毎に画
像を複数のレイヤに分割することで、エコーの種類別の
画像を生成し、個々のレイヤ毎に別々に予測画像を生成
するようにしている。これにより、動きの異なる２つの
パターンが同時発生している場合であっても、片方の動
き特徴が、もう一方の動きに悪影響を及ぼすことが無く
なり、高精度の予測が可能となる。

【００２６】また、気温の予測においても、現況に類似
した過去の基本データを予測に利用しようとした場合、
天候の変化（晴れ、曇り、雨等）により、その後の気温
変化は、大幅に変化していたため、気温の高精度な予測
が困難であったが、本発明では、天候による地域の変動
を過去のデータに類似し、かつ、今後の天候の変化を広
域観測結果から予測した結果と類似したものを検索する
様にすることで、気温を高精度に予測することが可能な
り、その結果、路面凍結等の高精度な予測も可能とな
る。

【００２７】

【発明の実施の形態】図３は、本発明の事象予測システ
ムの構成を示す。

【００２８】同図に示すシステムは、クライアント１０
０とサーバ２００から構成される。なお、同図では、ク
ライアント１００とサーバ２００とに分けて構成されて
いるが、双方の構成を１つの事象予測装置として構成し
てもよい。

【００２９】クライアント１００は、事象観測部１１
０、観測結果ＤＢ１２０、事象検索候補選択部１３０、
事象予測部１４０から構成される。

【００３０】事象観測部１１０は、当該地域の気象観測
データを取得して、観測結果を観測結果ＤＢ１２０に格
納する。

【００３１】事象検索候補選択部１３０は、サーバ２０
０から取得した事象予測結果を取得して、現況に類似し
た気象観測データを検索する。

【００３２】事象予測部１４０は、検索された気象観測
データの候補の中から予測結果と過去の実測が最も類似
しているデータを用いて、現況の予測値を生成する。

【００３３】サーバ２００は、広域事象予測部２１０、
予測結果ＤＢ２２０、予測結果送信部２３０から構成さ
れる。

【００３４】広域事象予測部２１０は、気象レーダや気
象衛星から送信される画像データ等を用いて、広域の気
象観測データを取得して気象予測画像を生成し、予測結
果として予測結果ＤＢ２２０に格納する。ここで、広域
の気象観測データから予測結果を生成する際に、気象観
測画像に画像処理を施し、類似した画像特徴を有する領
域毎に分類し、分類した領域毎に異なる複数の画像に分
割し、個々の画像に対して別々に、画像パターンの変移
を予測し、複数の画像毎に求められた予測結果を統合
し、一つの気象予測画像を生成する。なお、気象観測デ
ータ（画像）として、気象レーダ画像や、気象衛星画像
を用いるものとする。

【００３５】また、画像分割する際に、可視画像、赤外
画像、ＧＰＶデータから得られた画像特徴量を利用する
ものとする。

【００３６】予測結果送信部２３０は、広域の気象観測
データを用いて、気象現象の予測を行う機能と、クライ
アントの位置する緯度経度における予測結果を送信す
る。

【００３７】なお、上記の図３に示すクライアント１０
０及びサーバ２００の構成要素をプログラムとして構築
し、クライアント、サーバとして利用されるコンピュー
タに接続されるディスク装置や、フロッピー（登録商
標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し
ておき、本発明を実施する際にインストールすることに
より、容易に本発明を実現できる。

【００３８】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。

【００３９】［第１の実施例］本実施例では、図３にお
けるサーバ２００において、広域気象予測を行う場合の
動作について説明する。

【００４０】本実施例では、気象衛星（ひまわり）画像
により１時間毎に撮影され、配信されている可視画像、
赤外画像並びに、気象庁配信の数値予報（ＧＰＶ）のデ
ータを用いて、雲の動きを予測する方法について説明す
る。

【００４１】雲の判別を行うためには、気象庁作成の数
値モデルによる予想気温分布データ並びに気象衛星によ
り撮影されている可視、赤外の画像データを利用する。
具体的な判別方式は、「気象衛星センタ技術報告特別
号、pp.120-137,1996 等」に述べられている既存の方式
を用い、気象衛星画像から、上層、中層、下層の雲領域
を判別する。

【００４２】ここで、雲領域を層別に分割する具体例を
説明する。

【００４３】図４は、本発明の第１の実施例の広域気象
予測の動作を説明するためのフローチャートであり、図
５は、本発明の第１の実施例の雲領域を層別に分割する
例を示す図である。

【００４４】図５に示したような可視画像３０１、赤外
画像３０２を一定時間間隔でサーバ２００において受信
する。可視画像だけでは、陸地なども同時に撮影されて
しまうため、赤外画像のデータと温度予測分布データを
併用して雲領域を求める。

【００４５】最初に、赤外画像から、実際の観測画像の
輝度温度分布３０３を求めた後、気象庁配信の数値予報
結果（ＧＰＶ）の高度別基本分布データ３０７を参考に
して、当該輝度がどの程度高度にあたるかを判定する。
そして、観測画像の各位置（画素）がどの高度を撮影し
た画像であるかがわかる。

【００４６】そして、高度を３つの領域（上層、中層、
下層の３つ）に分類することで、図５の３０４、３０
５、３０６に示すような層別の雲画像を得る（ステップ
１０１、１０２）。

【００４７】１時間間隔で配信される気象衛星画像を順
次、複数の雲が画像に分類、生成し、層別の雲画像シー
ケンスを作成する。そして、雲画像の動画像として捕ら
え、例えば、同一層の異なる時間に観測された複数の雲
画像から、雲の動きベクトルを抽出し、抽出された動き
ベクトルに応じて、個々の雲領域を移動させる（ステッ
プ１０３）。なお、雲の動きベクトルの抽出方法は、雲
の観測画像を動画像として捉えて、画像処理技術として
一般的に利用されているオプティカルフローの技術ある
いは、２枚の画像のずらしマッチングによる相互相関手
法などの画像処理により求める方法や、気象庁配信のＧ
ＰＶデータの中の風のデータを取り出し、その風のデー
タを内挿することで、雲画像全体に風ベクトルを生成さ
せる方法などが考えられる。

【００４８】具体的には、例えば、雲画像の濃淡値の変
化を流体方程式（特願平９−２９１２８「２次元降水量
予測装置」）に当てはめ、当該方程式を繰り返し計算す
ることで、予測画像（１時間後、２時間後、３時間後
等）を生成する。図５の３０８は、ある時刻の３つの層
の雲画像を足し合わせた画像であり、３０４、３０５、
３０６の雲画像から個別に３時間後の予測画像を生成
し、予測画像を足し合わせた結果が３０９である（ステ
ップ１０４）。なお、この予測画像の生成方法として
は、例えば、特開平１０−２２７８７１号に開示されて
いる方法を用いるものとする。この方法とは、一定時間
間隔で観測される気象観測画像を時系列画像として利用
し、連続する画像間での画像処理（濃淡値や差分処理や
エッジ抽出処理等）と施し、個々の画像特徴量の変化を
求める。そして、最近時刻に観測された画像を初期値と
して、先に求めた画像特徴量の変移パターンに合わせ
て、最近時刻の観測画像を変化させていき、予測画像を
生成するという方法である。この画像を変化させる際に
用いる具体的方法としては、気象観測画像の初期パター
ン（例えば、雲パターン）の形状濃淡値情報から雲パタ
ーンの時空間的な変化量を数値計算するために、移流・
拡散方程式を用いることができる。

【００４９】そして、新しい、入力画像が入力される度
に、予測画像を逐次計算し、順次、保持していくように
する（ステップ１０５、１０６）。

【００５０】以上のように、上層、中層、下層の個々の
雲画像に対して、逐次、予測を行うことで高度により異
なる動きなす雲を精度よく予測することができる。

【００５１】なお、上記の実施例で述べている例は、雲
の分類の一手法であって、他の画像を用いる場合は、ま
た、別の分類手法が考えられる。例えば、気象レーダ画
像に対して本発明を適用する場合は、エコーパターン分
類方法（特願平１０−２２７８５「レーダエコーパター
ン分類方法とその装置」）等を利用することも可能であ
り、分類手法に関して何等特定するものではない。この
エコーパターン分類方法は、気象予測対象雨域の時系列
レーダーエコーパターンの周波数変換を行って、その周
波数分布をとって、当該周波数分布の時系列パターンを
作成し、過去の類似の周波数分布の時系列パターンから
比較検索して分類し、気象予測を行い、さらに、将来の
予測のために時系列レーダーエコーパターンと共にそれ
らの分類された周波数領域を格納するものである。

【００５２】［第２の実施例］本実施例では、図３にお
けるサーバ２００を雲予測装置として説明する。

【００５３】図６は、本発明の第２の実施例の雲予測装
置の構成を示す。

【００５４】同図に示す雲予測装置は、衛星画像受信部
２０１、雲分類部２０２、画像分割入力部２０３、予測
エンジン２０４、並列処理管理部２０５、予測画像合成
部２０６及び予測画像蓄積部２０７から構成される。

【００５５】衛星画像受信部２０１では、気象衛星の観
測画像を逐次受信している。

【００５６】新しいデータが衛星画像受信部２０１で受
信されると、雲分類部２０２において、最初に画像処理
を実行し、動き特徴や、模様の特徴を抽出し、特徴別に
画像を領域分類する。そして、同一特徴量を有する領域
毎にグループ分けを行う。

【００５７】画像分割入力部２０３は、グループ分けさ
れた領域毎にそれぞれ別々の画像データを作成する。

【００５８】予測エンジン２０４は、複数に分割された
画像のそれぞれに対して、個別に予測画像を生成する。
個々の予測エンジン２０４は、並列処理管理部２０５で
プロセス管理が行われ、個々の予測エンジン２０４の実
行が終了したら、予測画像合成部２０６に信号を出力
し、予測画像合成部２０６において、個々の予測エンジ
ン２０４で生成された画像を一つの画像に再度合成し、
合成結果の画像を予測画像蓄積部２０７に出力するよう
になっている。

【００５９】ここで、並列処理管理部２０５は、必ずし
も必要ではなく、予測エンジン２０４のそれぞれが予測
終了後に、予測画像合成部２０６に信号を出力し、予測
画像合成部２０６では、すべての予測エンジン２０４か
らの終了信号を取得してから、画像合成処理を開始する
ということも可能である。

【００６０】上記のようにして得られ、予測画像蓄積部
２０７に蓄積された雲予測の画像情報を、図３に示すク
ライアントに提供することが可能である。

【００６１】［第３の実施例］本実施例では、サービス
システムの一例として、晴れ、曇りの予測を利用した路
面凍結情報提供サービスについて説明する。道路管理セ
ンタとは、例えば、高速道路料金所等各地域に配置して
あるセンタであり、図３におけるクライアント１００に
対応する。また、中央センタとは気象衛星像の受信機能
を備え、全国に予測結果を配信するネットワークを有す
る中央管理センタ等を意味するものとし、図３における
サーバ２００に対応する。

【００６２】図７は、本発明の第３の実施例の道路サー
ビスシステムの処理を説明するための図である。

【００６３】以下の説明では、道路管理センタを図３に
おけるクライアント１００と見做し、中央センタを図３
におけるセンタ２００と見做して説明する。

【００６４】道理管理センタ１００では、事象観測部１
１０において一定時間間隔で、気温を計測し、計測デー
タは、日毎の時系列データとして、当該日時の雲の量と
共に、気象観測データベース１２０で蓄積管理する（ス
テップ１１０１）。ここで、雲の量とは、目視により雲
の有無を判定し、それをマニュアルにより登録する方法
や、上空を撮影した写真から、青空以外の部分の占有面
積を求め、雲の量を占有率から自動的に判定させ、蓄積
するなど各種方法が考えられ、本発明ではその方法は特
定しない。

【００６５】そして、中央センタ２００では、随時、前
述の第１の実施例による方法に基づいて、広域事象予測
部２１０において気象衛星画像を利用して雲の動きを予
測している（ステップ１２０１〜ステップ１２０３）。
これにより、５キロメッシュ解像度で雲の有無を予測し
ている。

【００６６】道路管理センタ１００の事象検索候補選択
部１３０において、当日の気温の時系列変化に近い過去
のデータを、気象観測データベース１２０から検索し、
類似した時系列データの上位複数研（例えば５０件）を
候補データとして選択する（ステップ１００１）。

【００６７】次に、中央センタ２００にアクセスすると
（ステップ１００２）、中央センタ２００では、予め登
録されている当該道路管理センタ１００の所在する緯度
経度に基づき、雲予測結果ＤＢ２２０から雲の予測結果
が検索され（ステップ１００４）、当該地域の雲の量
（濃淡値）という数値として配信される（ステップ１０
０５）。

【００６８】道路管理センタ１００では、当日のこれか
ら（例えば、２時間後）の雲の量は中央センタ２００か
ら配信されたデータに基づいて、例えば、雲の量を観測
データの３レベル（晴れ、薄曇り、曇り）に変換する。
即ち、当該エリアの雲の量が画像の２５６階調で表現さ
れているとき、濃淡値が５以上の領域の面積占有率が３
０％以上の場合、「曇り」、３０％未満５％以上の場合
「薄曇り」、５％未満の場合「晴れ」とする。そして、
先に検索された過去の候補データの中で、当日のこれか
らの雲のレベルに近い時系列データを更に選択する（ス
テップ１００６）。

【００６９】ここで、事象予測部１４０では、当日の気
温の時系列変化が類似していて、雲のレベルが同じ過去
のデータを選出し、複数選出された場合は、それらの平
均を求め、当日のこれからの予測気温とする（ステップ
１００７）。

【００７０】予測気温が例えば、０度以下になるようで
あれば、路面凍結注意報をアナウンスし、道路管理体制
に伴う人員配置を行うようにする（ステップ１００
８）。

【００７１】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応
用が可能である。

【００７２】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、気象衛
星画像を用いて、高精度の雲の動きを予測することが可
能になる。

【００７３】また、同様に気象レーダ画像に適用するこ
とで、降雨の高精度予測も実現できる。

【００７４】さらに、路面凍結等を自動的に予測するこ
とが可能になり、無人であっても注意報を発することが
可能になり、人員配置コスト削減が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明の事象予測装置の構成図である。

【図４】本発明の第１の実施例の広域気象予測の動作を
説明するためのフローチャートである。

【図５】本発明の第１の実施例の雲領域を層別に分割す
る例を示す図である。

【図６】本発明の第２の実施例の雲予測装置の構成図で
ある。

【図７】本発明の第３の実施例の道路サービスシステム
の処理を説明するための図である。

【符号の説明】

１１事象観測手段１２観測結果蓄積管理手段１３広域事象予測手段１４事象検索・候補選択手段１５事象予測手段１００クライアント１１０事象観測部１２０観測結果ＤＢ、気象観測データベース１３０事象検索候補選択部１４０事象予測部２００サーバ２０１衛星画像受信部２０２雲分類部２０３画像分割入力部２０４予測エンジン２０５並列処理管理部２０６予測画像合成部２０７予測画像蓄積部２１０広域事象予測部２２０予測結果ＤＢ、雲予測結果ＤＢ２３０予測結果送信部

フロントページの続き (72)発明者落合慶広東京都千代田区大手町二丁目３番１号日本電信電話株式会社内 (72)発明者大塚和弘東京都千代田区大手町二丁目３番１号日本電信電話株式会社内 (72)発明者児島治彦東京都千代田区大手町二丁目３番１号日本電信電話株式会社内Ｆターム(参考） 5B049 AA06 BB00 CC11 EE12 GG07 GG09

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ある地域の事象を過去の類似した事象に
基づいて事象を予測する事象予測方法において、広域観測網による事象を予測するセンタＡにおいて、広
域事象予測を行い、局所観測により蓄積されている事象データベースを保持
するセンタＢにおいて、前記センタＡから該センタＢの
エリアを含む広域の事象予測結果を取得し、前記事象予測結果と該センタＢのエリアの過去の事象と
の類似性に基づいて、現況に類似した過去の現象を前記事象データベースから
過去の事象の選定を行い、選定された過去の事象と該事象の後の変化に基づいて現
況の予測値を生成することを特徴とする事象予測方法。
【請求項２】前記センタＡにおいて、前記広域事象予
測を行う際に、気象観測画像に画像処理が施された画像を、類似した画
像特徴を有する領域毎に分類し、分類された画像を、領域毎に異なる複数の画像に分割
し、個々の画像に対して別々に、画像パターンの変移を予測
し、前記複数の画像毎に求められた予測結果を統合し、一つ
の気象予測画像を生成する請求項１記載の事象予測方
法。
【請求項３】前記気象観測画像として、気象レーダ画
像または、気象衛星画像を用いる請求項２記載の事象予
測方法。
【請求項４】前記画像を分割する際に、可視画像、赤外画像、気象庁配信の数値予報結果（ＧＰ
Ｖデータ）から得られた画像特徴量を利用する請求項２
記載の事象予測方法。
【請求項５】前記センタＢにおいて、過去の複数種類の気象観測値を蓄積管理している前記事
象データベースから、現況の一つの気象観測値の時系列
変化に類似した過去のデータを第１段階の候補データと
して、一つまたは複数検索し、前記第１段階の候補データの中から、当該日時の別の種
類の過去の気象観測データと、該別の種類の過去の気象
観測データの予測値とが類似しているデータを、検索さ
れた過去の候補データから選択し、前記過去の候補データに基づいて気象予測情報を生成
し、提供する請求項１記載の事象予測方法。
【請求項６】前記センタＡにおいて、一定時間間隔で
観測画像データを取得し、雲領域を求め、前記観測画像を高度に分類することで雲領域の種類を分
類し、分類された雲領域毎に雲別の衛星画像を作成し、所定の時間間隔で配信される気象衛星画像を順次、複数
の雲画像に分類、生成し、層別の雲画像シーケンスを作
成し、個々の雲領域を移動させることによって雲の変化
を予測し、ある時刻の前記雲の予測結果を合成して出力する請求項
２記載の事象予測方法。
【請求項７】天候の予測を利用した路面凍結情報提供
サービスにおける予測事象配信方法において、各地に配置される道理管理センタにおいて、一定時間間隔で、気温を計測し、雲量の変化を観察し、
気象観測データベースに蓄積しておき、各道路管理センタを管理する中央センタにおいて、雲の動きを予測し、予測結果を雲予測結果データベース
に蓄積しておき、前記道路管理センタから前記中央センタにアクセスし、前記中央センタでは、前記道路管理センタの緯度・経度
に基づいて、雲予測結果を前記雲予測結果データベース
から検索して、該道路管理センタに提供し、前記道路管理センタでは、当日の気温の時系列変化に近
い過去のデータを、前記気象観測データベースから検索
し、前記検索されたデータの雲量の変化と、前記予測さ
れた雲から当該地域の雲量の変化を求め、両者の雲量の
変化が類似した時系列データの上位複数件を候補データ
として選択し、前記候補データの平均を求め、当日のこれからの予測気
温として、利用者に通知することを特徴とする予測事象
配信方法。
【請求項８】ある地域の事象を過去の類似した事象に
基づいて事象を予測する事象予測システムであって、広域観測網による事象を予測し、予測結果データベース
で管理する広域事象予測手段と、あるエリアにおける局所観測を行う事象観測手段と、前記事象観測手段により観測された結果を事象データベ
ースで管理する観測結果蓄積管理手段と、前記予測結果データベースから広域の事象予測結果を取
得し、該事象予測結果とエリアの過去の事象との類似性
に基づいて、現況に類似した過去の現象を前記事象デー
タベースから過去の事象の選定を行う事象検索・候補選
択手段と、選定された過去の事象と該事象の後の変化に基づいて現
況の予測値を生成する事象予測手段とを有することを特
徴とする事象予測システム。
【請求項９】前記広域事象予測手段は、気象観測画像に画像処理が施された画像を、類似した画
像特徴を有する領域毎に分類する手段と、分類された画像を、領域毎に異なる複数の画像に分割す
る手段と、個々の画像に対して別々に、画像パターンの変移を予測
する手段と、前記複数の画像毎に求められた予測結果を統合し、一つ
の気象予測画像を生成する手段とを含む請求項８記載の
事象予測システム。
【請求項１０】前記気象観測画像として、気象レーダ
画像または、気象衛星画像を用いる請求項９記載の事象
予測システム。
【請求項１１】前記複数の画像に分割する手段は、可視画像、赤外画像、ＧＰＶデータから得られた画像特
徴量を利用する請求項９記載の事象予測システム。
【請求項１２】前記事象検索・候補選択手段は、過去の複数種類の気象観測値を蓄積管理している前記事
象データベースから、現況の一つの気象観測値の時系列
変化に類似した過去のデータを第１段階の候補データと
して、一つまたは複数検索する手段と、前記第１段階の候補データの中から、当該日時の別の種
類の過去の気象観測データと、該別の種類の過去の気象
観測データの予測値とが類似しているデータを、検索さ
れた過去の候補データから選択する手段とを有し、前記事象予測手段は、前記過去の候補データに基づいて気象予測情報を生成
し、提供する手段を含む請求項８記載の事象予測システ
ム。
【請求項１３】前記広域事象予測手段は、一定時間間隔で観測画像データを取得し、雲領域を求め
る手段と、前記観測像の高度を分類することで雲領域の種類を分類
する手段と、分類された雲領域毎に雲別の衛星画像を作成する手段
と、所定の時間間隔で配信される気象衛星画像を順次、複数
の雲画像に分類、生成し、層別の雲画像シーケンスを作
成し、個々の雲領域を移動させることによって雲の変化
を予測する手段と、ある時刻の前記雲の予測結果を合成して前記予測結果デ
ータベースに出力する手段とを有する請求項９の事象予
測システム。
【請求項１４】ある地域の事象を過去の類似した事象
に基づいて事象を予測する事象予測システムであって、広域観測網による事象を予測し、予測結果データベース
で管理する広域事象予測手段を有するサーバと、あるエリアにおける局所観測を行う事象観測手段と、前記事象観測手段により観測された結果を事象データベ
ースで管理する観測結果蓄積管理手段と、前記予測結果データベースから広域の事象予測結果を取
得し、該事象予測結果とエリアの過去の事象との類似性
に基づいて、現況に類似した過去の現象を前記事象デー
タベースから過去の事象の選定を行う事象検索・候補選
択手段と、選定された過去の事象と該事象の後の変化に基づいて現
況の予測値を生成する事象予測手段とを有するクライア
ントから成ることを特徴とする事象予測システム。
【請求項１５】天候の予測を利用した路面凍結情報提
供サービスを行うため、各地に配置される道路管理セン
タと、該道路管理センタを統括管理する中央センタから
なる、予測事象配信システムであって、前記中央センタは、雲の動きを予測し、予測結果を雲予測結果データベース
に蓄積する手段と、前記道路管理センタの緯度・経度に基づいて、雲予測結
果を前記雲予測結果データベースから検索して、該道路
管理センタに提供する手段と、前記道理管理センタは、一定時間間隔で、気温及び雲量を計測し、気象観測デー
タベースに蓄積する手段と、前記中央センタにアクセスし、該中央センタから前記雲
予測結果を取得し、当日の気温の時系列変化に近い過去
のデータの中から更に前記予測結果と類似した過去の気
象データを前記気象観測データベースから検索し、類似
した時系列データの上位複数件を候補データとして選択
する手段と、前記候補データの平均を求め、当日のこ
れからの予測気温として、利用者に通知する手段とを有
することを特徴とする予測事象配信システム。