JP2002098760A - 気象レーダシステム - Google Patents
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- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
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- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の気象レーダシステムは、気象状況に係
る時系列画像データとして平面的な反射強度についての
水平分布情報が取り扱われるのみであるので、十分な予
測精度を得ることができないという課題があった。 【解決手段】 気象レーダシステムにおいて、空間観測
部１と、観測データを蓄積する観測データウェアハウス
部２と、３次元空間で離散的に観測データを算出する状
況抽出部３と、観測データを時系列に蓄積する時系列デ
ータベース部４と、３次元的な変化予測モデルを作成す
る状態遷移分析部５と、変化予測モデル等を蓄積する状
態遷移データベース部６と、気象状況表示部７とを備え
る。
る時系列画像データとして平面的な反射強度についての
水平分布情報が取り扱われるのみであるので、十分な予
測精度を得ることができないという課題があった。 【解決手段】 気象レーダシステムにおいて、空間観測
部１と、観測データを蓄積する観測データウェアハウス
部２と、３次元空間で離散的に観測データを算出する状
況抽出部３と、観測データを時系列に蓄積する時系列デ
ータベース部４と、３次元的な変化予測モデルを作成す
る状態遷移分析部５と、変化予測モデル等を蓄積する状
態遷移データベース部６と、気象状況表示部７とを備え
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、複数の気象レー
ダから時系列に得られる３次元観測データに基づいて、
局地的な領域に係る気象状況を解析するとともに当該領
域に係る将来の気象状況を予測する気象レーダシステム
に関するものである。
ダから時系列に得られる３次元観測データに基づいて、
局地的な領域に係る気象状況を解析するとともに当該領
域に係る将来の気象状況を予測する気象レーダシステム
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図１２は、例えば特開平１１−３１６８
４８号公報、特開平１１−３２８４０７号公報等に記載
された従来の気象レーダシステムの構成を示す図であ
る。このシステムにおいては、気象レーダを含む観測装
置から時系列に得られる気象状況に係る画像を蓄積し
て、これら蓄積された画像を基にして将来の気象状況を
予測する。
４８号公報、特開平１１−３２８４０７号公報等に記載
された従来の気象レーダシステムの構成を示す図であ
る。このシステムにおいては、気象レーダを含む観測装
置から時系列に得られる気象状況に係る画像を蓄積し
て、これら蓄積された画像を基にして将来の気象状況を
予測する。
【０００３】図１２において、１０１は気象レーダ、１
０２は各気象レーダ１０１毎に設けられて気象レーダ１
０１から送られるデータを蓄積するセンサデータウェア
ハウス部、１０３は複数の気象レーダ１０１により観測
されてセンサデータウェアハウス部１０２に蓄積された
反射強度データを基にして所与の地域に係る反射強度分
布を算出して画像化する画像化部である。これらの気象
レーダ１０１、センサデータウェアハウス部１０２およ
び画像化部１０３等は例えば気象庁内に配備され、観測
された反射強度データ、反射強度分布に係る画像処理デ
ータ等の処理対象データは、通信手段またはＣＤ−ＲＯ
Ｍ等の記録媒体等を介して上記各設備間において交換さ
れる。
０２は各気象レーダ１０１毎に設けられて気象レーダ１
０１から送られるデータを蓄積するセンサデータウェア
ハウス部、１０３は複数の気象レーダ１０１により観測
されてセンサデータウェアハウス部１０２に蓄積された
反射強度データを基にして所与の地域に係る反射強度分
布を算出して画像化する画像化部である。これらの気象
レーダ１０１、センサデータウェアハウス部１０２およ
び画像化部１０３等は例えば気象庁内に配備され、観測
された反射強度データ、反射強度分布に係る画像処理デ
ータ等の処理対象データは、通信手段またはＣＤ−ＲＯ
Ｍ等の記録媒体等を介して上記各設備間において交換さ
れる。
【０００４】また、１０４は画像化部１０３において生
成された画像処理データを時系列に格納するとともに出
力指定に応じて時系列に画像データを供給する時系列画
像データベース部、１０５は出力指定を意図する信号を
送ることにより時系列画像データベース部１０４から時
系列に得られる画像データに基づいて変化モデルを生成
する変化計測部、１０６は変化計測部１０５で生成され
た変化モデルを格納する変化モデルデータベース部、１
０７は時系列画像データベース部１０４から現在に近い
時系列画像データをユーザに選択させるとともに将来の
気象状況の予測をユーザに提示する予測表示部、１０８
は上記構成要素に係る各種の制御を実施する制御部であ
る。
成された画像処理データを時系列に格納するとともに出
力指定に応じて時系列に画像データを供給する時系列画
像データベース部、１０５は出力指定を意図する信号を
送ることにより時系列画像データベース部１０４から時
系列に得られる画像データに基づいて変化モデルを生成
する変化計測部、１０６は変化計測部１０５で生成され
た変化モデルを格納する変化モデルデータベース部、１
０７は時系列画像データベース部１０４から現在に近い
時系列画像データをユーザに選択させるとともに将来の
気象状況の予測をユーザに提示する予測表示部、１０８
は上記構成要素に係る各種の制御を実施する制御部であ
る。
【０００５】次に動作について説明する。画像化部１０
３は、複数の気象レーダ１０１により観測されてセンサ
データウェアハウス部１０２に蓄積された反射強度デー
タを基にして所与の地域に係る反射強度分布を算出して
反射強度の水平分布に係る平面的な画像処理データを作
成し、当該画像処理データを時系列画像データベース部
１０４へ時系列に出力する。変化計測部１０５は、時系
列画像データベース部１０４から時系列に得られる画像
データに基づいて観測対象の変化の推移を表現する変化
モデルを生成し、変化モデルデータベース部１０６へ当
該変化モデルを出力する。なお、変化モデルの生成につ
いては、例えば、特開平１１−３１６８４８号公報に記
載された発明では、時系列画像データから観測対象に係
る３次元的な形状の推定および各部位の速度を推定する
ことにより、観測対象の変化に係るモデル化を実施して
いる。また、特開平１１−３２８４０７号公報に記載さ
れた発明では、画像の変化速度および画像変化の反復パ
ターンを抽出することで観測対象の変化に係るモデル化
を実施している。
３は、複数の気象レーダ１０１により観測されてセンサ
データウェアハウス部１０２に蓄積された反射強度デー
タを基にして所与の地域に係る反射強度分布を算出して
反射強度の水平分布に係る平面的な画像処理データを作
成し、当該画像処理データを時系列画像データベース部
１０４へ時系列に出力する。変化計測部１０５は、時系
列画像データベース部１０４から時系列に得られる画像
データに基づいて観測対象の変化の推移を表現する変化
モデルを生成し、変化モデルデータベース部１０６へ当
該変化モデルを出力する。なお、変化モデルの生成につ
いては、例えば、特開平１１−３１６８４８号公報に記
載された発明では、時系列画像データから観測対象に係
る３次元的な形状の推定および各部位の速度を推定する
ことにより、観測対象の変化に係るモデル化を実施して
いる。また、特開平１１−３２８４０７号公報に記載さ
れた発明では、画像の変化速度および画像変化の反復パ
ターンを抽出することで観測対象の変化に係るモデル化
を実施している。
【０００６】また、現時点において得られた観測対象に
係る時系列画像データから将来の気象状況の予測を実施
する際には、第１に、制御部１０８が画像化部１０３か
ら時系列画像データを直接的に取り出すか、または予測
表示部１０７を用いて現在の気象状況に最も近い時系列
画像データをユーザにより時系列画像データベース部１
０４から選択させることで、現在の観測対象に係る時系
列画像データを取得する。次に、制御部１０８は、取得
された時系列画像データに基づいて、当該時系列画像デ
ータに対応する変化モデルあるいは類似時系列画像を検
索する。ここで、類似時系列画像とは、取得された時系
列画像データに類似する部位および当該類似する部位に
続く時系列画像データから成る部位とを有して、継続部
位により将来の画像の変化を予見可能とする時系列画像
データとして与えられるものとする。そして、制御部１
０８は、検索された最適な変化モデル等に基づいて、観
測対象について予測される将来の気象状況を予測表示部
１０７においてユーザに提示する。
係る時系列画像データから将来の気象状況の予測を実施
する際には、第１に、制御部１０８が画像化部１０３か
ら時系列画像データを直接的に取り出すか、または予測
表示部１０７を用いて現在の気象状況に最も近い時系列
画像データをユーザにより時系列画像データベース部１
０４から選択させることで、現在の観測対象に係る時系
列画像データを取得する。次に、制御部１０８は、取得
された時系列画像データに基づいて、当該時系列画像デ
ータに対応する変化モデルあるいは類似時系列画像を検
索する。ここで、類似時系列画像とは、取得された時系
列画像データに類似する部位および当該類似する部位に
続く時系列画像データから成る部位とを有して、継続部
位により将来の画像の変化を予見可能とする時系列画像
データとして与えられるものとする。そして、制御部１
０８は、検索された最適な変化モデル等に基づいて、観
測対象について予測される将来の気象状況を予測表示部
１０７においてユーザに提示する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】従来の気象レーダシス
テムは以上のように構成されているので、気象状況に係
る時系列画像データとしては平面的な反射強度の水平分
布情報が取り扱われるのみであるので、空間的走査を実
施する気象レーダから得られる種々の３次元的情報を有
効に活用することができず、十分な予測精度を得ること
ができないという課題があった。
テムは以上のように構成されているので、気象状況に係
る時系列画像データとしては平面的な反射強度の水平分
布情報が取り扱われるのみであるので、空間的走査を実
施する気象レーダから得られる種々の３次元的情報を有
効に活用することができず、十分な予測精度を得ること
ができないという課題があった。
【０００８】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、気象レーダから得られる３次元的
情報を有効に活用して気象状況の予測精度を向上するこ
とができる気象レーダシステムを得ることを目的とす
る。
めになされたもので、気象レーダから得られる３次元的
情報を有効に活用して気象状況の予測精度を向上するこ
とができる気象レーダシステムを得ることを目的とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明に係る気象レー
ダシステムは、３次元観測を実施する複数の空間観測部
と、空間観測部から得られる観測データを時系列に蓄積
する観測データウェアハウス部と、観測データウェアハ
ウス部からユーザが指定する観測範囲内の観測データを
抽出して、当該観測データの分布を適切な混合比で混合
される複数の指数分布族、例えば正規分布により表現
し、当該複数の正規分布に基づいて観測範囲内に生成さ
れた格子点に対して蓋然性の高い観測データを付与する
状況抽出部と、該状況抽出部から、各格子点の座標並び
にそれぞれの格子点に付与された観測データを入力して
時系列に蓄積する時系列データベース部と、対象とする
格子点と当該格子点周りの近傍格子点との空間的関係並
びに時間的関係を規定する状態遷移モデルに基づいて、
時系列データベース部から得られる前の時刻幅における
近傍格子点に係る観測データと後の時刻幅における対象
とする格子点に係る観測データとの組み合わせから成る
組み合わせデータ全体を所定の数に分類して、それぞれ
に分類された組み合わせデータの集合を表現する正規分
布を個々に導いて当該正規分布に係るパラメータからな
る複数の状態遷移モデルパラメータを生成する状態遷移
分析部と、状態遷移モデルおよび当該状態遷移モデルに
対応する状態遷移モデルパラメータを蓄積する状態遷移
データベース部と、それぞれが個別の局所的な気象状況
に対応する状態遷移モデルパラメータのなかから現在の
近傍格子点の観測データに最も関連するものを検索し
て、次の時刻幅における対象となる格子点に係る観測デ
ータを導くことで気象状況に係る将来予測を実施して当
該予測結果を表示する気象状況表示部とを備えるように
したものである。
ダシステムは、３次元観測を実施する複数の空間観測部
と、空間観測部から得られる観測データを時系列に蓄積
する観測データウェアハウス部と、観測データウェアハ
ウス部からユーザが指定する観測範囲内の観測データを
抽出して、当該観測データの分布を適切な混合比で混合
される複数の指数分布族、例えば正規分布により表現
し、当該複数の正規分布に基づいて観測範囲内に生成さ
れた格子点に対して蓋然性の高い観測データを付与する
状況抽出部と、該状況抽出部から、各格子点の座標並び
にそれぞれの格子点に付与された観測データを入力して
時系列に蓄積する時系列データベース部と、対象とする
格子点と当該格子点周りの近傍格子点との空間的関係並
びに時間的関係を規定する状態遷移モデルに基づいて、
時系列データベース部から得られる前の時刻幅における
近傍格子点に係る観測データと後の時刻幅における対象
とする格子点に係る観測データとの組み合わせから成る
組み合わせデータ全体を所定の数に分類して、それぞれ
に分類された組み合わせデータの集合を表現する正規分
布を個々に導いて当該正規分布に係るパラメータからな
る複数の状態遷移モデルパラメータを生成する状態遷移
分析部と、状態遷移モデルおよび当該状態遷移モデルに
対応する状態遷移モデルパラメータを蓄積する状態遷移
データベース部と、それぞれが個別の局所的な気象状況
に対応する状態遷移モデルパラメータのなかから現在の
近傍格子点の観測データに最も関連するものを検索し
て、次の時刻幅における対象となる格子点に係る観測デ
ータを導くことで気象状況に係る将来予測を実施して当
該予測結果を表示する気象状況表示部とを備えるように
したものである。
【００１０】この発明に係る気象レーダシステムは、気
象状況表示部から複数の空間観測部のそれぞれへ観測条
件を伝達することが可能であり、空間観測部は指定され
た観測条件に従って動作するようにしたものである。
象状況表示部から複数の空間観測部のそれぞれへ観測条
件を伝達することが可能であり、空間観測部は指定され
た観測条件に従って動作するようにしたものである。
【００１１】この発明に係る気象レーダシステムは、気
象状況表示部が、気象状況に係る将来予測結果をユーザ
に提示した後に、観測条件をユーザから受け付けてユー
ザにより選定された観測条件を伝達するようにしたもの
である。
象状況表示部が、気象状況に係る将来予測結果をユーザ
に提示した後に、観測条件をユーザから受け付けてユー
ザにより選定された観測条件を伝達するようにしたもの
である。
【００１２】この発明に係る気象レーダシステムは、気
象状況表示部が、予め設定された観測条件のなかから将
来予測結果に応じて１つまたは複数の観測条件を観測条
件選択肢として表示するようにしたものである。
象状況表示部が、予め設定された観測条件のなかから将
来予測結果に応じて１つまたは複数の観測条件を観測条
件選択肢として表示するようにしたものである。
【００１３】この発明に係る気象レーダシステムは、観
測データウェアハウス部が、それぞれの空間観測部に係
る観測条件を同一とするように、それぞれの空間観測部
から得られる観測データを補正するようにしたものであ
る。
測データウェアハウス部が、それぞれの空間観測部に係
る観測条件を同一とするように、それぞれの空間観測部
から得られる観測データを補正するようにしたものであ
る。
【００１４】この発明に係る気象レーダシステムは、状
況抽出部が、観測データの次元を１つ増やし、その次元
の方向に、同一の観測データを、実際にあるいは計算上
仮想的に複製して拡張観測データとなし、当該拡張観測
データ全体を、適切な混合比で混合される複数の指数分
布族、例えば正規分布によって表現する対象とするよう
にしたものである。
況抽出部が、観測データの次元を１つ増やし、その次元
の方向に、同一の観測データを、実際にあるいは計算上
仮想的に複製して拡張観測データとなし、当該拡張観測
データ全体を、適切な混合比で混合される複数の指数分
布族、例えば正規分布によって表現する対象とするよう
にしたものである。
【００１５】この発明に係る気象レーダシステムは、状
況抽出部が、空間観測部の設置位置に応じてデータ値が
変動する観測データについては、各空間観測部毎に観測
データを算出して、算出された複数の観測データをベク
トル合成することで単一の観測データとしてデータ生成
するようにしたものである。
況抽出部が、空間観測部の設置位置に応じてデータ値が
変動する観測データについては、各空間観測部毎に観測
データを算出して、算出された複数の観測データをベク
トル合成することで単一の観測データとしてデータ生成
するようにしたものである。
【００１６】
【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
気象レーダシステムの構成を示す図である。なお、この
実施の形態１では、２つの気象レーダを用いて指定領域
を観測して、該領域に係る気象状況の解析並びに予測提
示を実施する場合を例にとるものとする。
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
気象レーダシステムの構成を示す図である。なお、この
実施の形態１では、２つの気象レーダを用いて指定領域
を観測して、該領域に係る気象状況の解析並びに予測提
示を実施する場合を例にとるものとする。
【００１７】図１において、１は例えば電波を発して空
間観測を実施する気象レーダとして与えられる空間観測
部、２は空間観測部１から観測データを受け取って時系
列に蓄積する観測データウェアハウス部、３はユーザの
指定する観測範囲およびデータ種類に基づいてデータウ
ェアハウス部２から観測データを抽出して、当該観測デ
ータ全体を分類して観測範囲内の観測データの分布を適
切な混合比で混合される複数の指数分布族、例えば正規
分布により表現し、当該複数の正規分布に基づいて観測
範囲内に生成された格子点に対して蓋然性の高い観測デ
ータを付与する状況抽出部、４は状況抽出部３から各格
子点の座標並びにそれぞれの格子点に付与された観測デ
ータを入力して時系列に蓄積する時系列データベース
部、５は対象とする格子点と当該格子点周りの近傍格子
点との空間的関係並びに時間的関係を規定する状態遷移
モデルに基づいて、時系列データベース部４から得られ
る前の時刻幅における近傍格子点に係る観測データと後
の時刻幅における対象とする格子点に係る観測データと
の組み合わせから成る組み合わせデータ全体を所定の数
に分類して、それぞれに分類された組み合わせデータの
集合を表現する正規分布を個々に導いて当該正規分布に
係るパラメータからなる複数の状態遷移モデルパラメー
タを生成する状態遷移分析部、６は状態遷移モデルおよ
び当該状態遷移モデルに対応する状態遷移モデルパラメ
ータを蓄積する状態遷移データベース部、７はそれぞれ
が個別の局所的な気象状況に対応する状態遷移モデルパ
ラメータのなかから現在の近傍格子点の観測データに最
も関連するものを検索して、次の時刻幅における対象と
なる格子点に係る観測データを導くことで気象状況に係
る将来予測を実施して当該予測結果を表示する気象状況
表示部である。
間観測を実施する気象レーダとして与えられる空間観測
部、２は空間観測部１から観測データを受け取って時系
列に蓄積する観測データウェアハウス部、３はユーザの
指定する観測範囲およびデータ種類に基づいてデータウ
ェアハウス部２から観測データを抽出して、当該観測デ
ータ全体を分類して観測範囲内の観測データの分布を適
切な混合比で混合される複数の指数分布族、例えば正規
分布により表現し、当該複数の正規分布に基づいて観測
範囲内に生成された格子点に対して蓋然性の高い観測デ
ータを付与する状況抽出部、４は状況抽出部３から各格
子点の座標並びにそれぞれの格子点に付与された観測デ
ータを入力して時系列に蓄積する時系列データベース
部、５は対象とする格子点と当該格子点周りの近傍格子
点との空間的関係並びに時間的関係を規定する状態遷移
モデルに基づいて、時系列データベース部４から得られ
る前の時刻幅における近傍格子点に係る観測データと後
の時刻幅における対象とする格子点に係る観測データと
の組み合わせから成る組み合わせデータ全体を所定の数
に分類して、それぞれに分類された組み合わせデータの
集合を表現する正規分布を個々に導いて当該正規分布に
係るパラメータからなる複数の状態遷移モデルパラメー
タを生成する状態遷移分析部、６は状態遷移モデルおよ
び当該状態遷移モデルに対応する状態遷移モデルパラメ
ータを蓄積する状態遷移データベース部、７はそれぞれ
が個別の局所的な気象状況に対応する状態遷移モデルパ
ラメータのなかから現在の近傍格子点の観測データに最
も関連するものを検索して、次の時刻幅における対象と
なる格子点に係る観測データを導くことで気象状況に係
る将来予測を実施して当該予測結果を表示する気象状況
表示部である。
【００１８】次に動作について説明する。空間観測部１
は、仰角を固定して方位角を所定の角度刻みで時間的に
変化させる方式（以下、ＰＰＩ方式と称する）または方
位角を固定して仰角を所定の角度刻みで時間的に変化さ
せる方式（以下、ＲＨＩ方式と称する）を用いて、ある
いはＰＰＩ方式における仰角またはＲＨＩ方式における
方位角を所定の角度刻みで時間的に変化させる方式を用
いて、所定の測定距離毎の反射強度、反射物の速度の電
波放射方向成分（以下、反射速度と称する）、および反
射速度に係る標準偏差（以下、速度幅と称する）を測定
する。空間観測部１により観測されたデータは、観測デ
ータウェアハウス部２へ出力される。また、空間観測部
１は、気象状況表示部７からの指定に応じて、上記のＰ
ＰＩ方式またはＲＨＩ方式等の時間変化方式および他の
方式における角度刻みの変更、測定距離刻みの変更、電
波の強さの変更および測定時間長さの変更等を実施する
ことができる。
は、仰角を固定して方位角を所定の角度刻みで時間的に
変化させる方式（以下、ＰＰＩ方式と称する）または方
位角を固定して仰角を所定の角度刻みで時間的に変化さ
せる方式（以下、ＲＨＩ方式と称する）を用いて、ある
いはＰＰＩ方式における仰角またはＲＨＩ方式における
方位角を所定の角度刻みで時間的に変化させる方式を用
いて、所定の測定距離毎の反射強度、反射物の速度の電
波放射方向成分（以下、反射速度と称する）、および反
射速度に係る標準偏差（以下、速度幅と称する）を測定
する。空間観測部１により観測されたデータは、観測デ
ータウェアハウス部２へ出力される。また、空間観測部
１は、気象状況表示部７からの指定に応じて、上記のＰ
ＰＩ方式またはＲＨＩ方式等の時間変化方式および他の
方式における角度刻みの変更、測定距離刻みの変更、電
波の強さの変更および測定時間長さの変更等を実施する
ことができる。
【００１９】図２は、空間観測部１から観測データウェ
アハウス部２へ出力する観測データのデータ形式の例を
示す図である。観測日時および観測したレーダに係る識
別子（以下、レーダ識別子と称する）が付記された後
に、観測方式、方位角、仰角および各距離毎の観測デー
タが列記されている。
アハウス部２へ出力する観測データのデータ形式の例を
示す図である。観測日時および観測したレーダに係る識
別子（以下、レーダ識別子と称する）が付記された後
に、観測方式、方位角、仰角および各距離毎の観測デー
タが列記されている。
【００２０】観測データウェアハウス部２は、状況抽出
部３からデータ範囲およびデータ形式の指定を受ける
と、指定に基づいて該当する観測データを状況抽出部３
へ出力する。なお、状況抽出部３に蓄積される観測デー
タについても、図２に示されたものと同様の観測データ
形式を採る。図２に示された観測データについては、２
ヶ所のレーダ設置場所である「釧路ａ」および「根室
ｂ」からのデータが蓄積されている例が示されている。
なお、複数の空間観測部１相互間における観測条件、機
器特性等に係る差異を補償するために、観測データウェ
アハウス部２により観測データを適宜補正してから状況
抽出部３へ出力することも可能である。
部３からデータ範囲およびデータ形式の指定を受ける
と、指定に基づいて該当する観測データを状況抽出部３
へ出力する。なお、状況抽出部３に蓄積される観測デー
タについても、図２に示されたものと同様の観測データ
形式を採る。図２に示された観測データについては、２
ヶ所のレーダ設置場所である「釧路ａ」および「根室
ｂ」からのデータが蓄積されている例が示されている。
なお、複数の空間観測部１相互間における観測条件、機
器特性等に係る差異を補償するために、観測データウェ
アハウス部２により観測データを適宜補正してから状況
抽出部３へ出力することも可能である。
【００２１】図３は、状況抽出部３の内部動作を示すフ
ローチャートである。既に述べたように、状況抽出部３
は、第１にユーザの指定する観測範囲および測定データ
種類に基づいて観測データウェアハウス部２から観測デ
ータを抽出する（ステップＳＴ１）。図４は、観測範囲
の指定例を示す図である。図４において、１１，１２は
気象レーダ、１３はユーザにより指定された観測範囲で
ある。また、図中の直線はそれぞれの気象レーダ１１，
１２から観測のために電波を放射する方向を示し、図中
の円は各方向において所定の距離毎に観測される複数の
代表的な観測部位（距離範囲）を示している。例えば、
ユーザが「２０００年７月１日８時５分から１０分まで
の観測範囲１３内における反射強度および反射速度」と
いう指定を与えると、状況抽出部３は観測データウェア
ハウス部２から該当するデータを抽出する。上記の観測
範囲１３の指定については、緯度、経度および高度に係
る範囲を指定することで３次元的な観測範囲が設定され
る。また、観測範囲内のデータを抽出するにあたって
は、気象レーダ１１，１２に係る設置緯度、設置経度、
設置高度およびレーダ観測に係る方位角、仰角、測定距
離に基づいて座標変換を実施して、指定された範囲内の
観測データを抽出する。図４に示される例では、観測範
囲外で斜線の付された丸印以外の丸印に係る位置におけ
る反射強度値および反射速度値が抽出される。なお、反
射強度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変
動することのない観測データについては、レーダ識別子
に応じて分類することなくデータを抽出する。また、反
射速度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変
動する観測データについては、レーダ識別子毎にデータ
を抽出する。
ローチャートである。既に述べたように、状況抽出部３
は、第１にユーザの指定する観測範囲および測定データ
種類に基づいて観測データウェアハウス部２から観測デ
ータを抽出する（ステップＳＴ１）。図４は、観測範囲
の指定例を示す図である。図４において、１１，１２は
気象レーダ、１３はユーザにより指定された観測範囲で
ある。また、図中の直線はそれぞれの気象レーダ１１，
１２から観測のために電波を放射する方向を示し、図中
の円は各方向において所定の距離毎に観測される複数の
代表的な観測部位（距離範囲）を示している。例えば、
ユーザが「２０００年７月１日８時５分から１０分まで
の観測範囲１３内における反射強度および反射速度」と
いう指定を与えると、状況抽出部３は観測データウェア
ハウス部２から該当するデータを抽出する。上記の観測
範囲１３の指定については、緯度、経度および高度に係
る範囲を指定することで３次元的な観測範囲が設定され
る。また、観測範囲内のデータを抽出するにあたって
は、気象レーダ１１，１２に係る設置緯度、設置経度、
設置高度およびレーダ観測に係る方位角、仰角、測定距
離に基づいて座標変換を実施して、指定された範囲内の
観測データを抽出する。図４に示される例では、観測範
囲外で斜線の付された丸印以外の丸印に係る位置におけ
る反射強度値および反射速度値が抽出される。なお、反
射強度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変
動することのない観測データについては、レーダ識別子
に応じて分類することなくデータを抽出する。また、反
射速度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変
動する観測データについては、レーダ識別子毎にデータ
を抽出する。
【００２２】次に、状況抽出部３は、図３に示される観
測値取得ステップＳＴ１において取得した観測データの
総数をユーザに提示するとともに、ユーザの指定する数
または所与の計算式を用いて導出した数を混合数として
設定する。そして、当該設定された混合数だけ存在する
こととなる正規分布について、これら正規分布に係る平
均および分散が未知であるとともにこれら複数の正規分
布が未知の混合比で混合されることを前提として、混合
正規分布パラメータを算出する（ステップＳＴ２）。例
えば、観測データの総数をｎ、混合数をｍとするととも
に、ｉ番目の観測に係る観測位置をベクトルＸｉ、観測
データをベクトルＹｉで表すものとする。そして、この
ベクトルＸｉとベクトルＹｉとを結合したｎ個のベクト
ルＺｉ＝（Ｘｉ，Ｙｉ）について、期待値最大化法を用
いた最尤推定に基づいて、混合分布パラメータすなわち
ｍ個の正規分布に係るそれぞれの平均、分散および混合
比を求める。さらに、上記のように求められたｍ個の正
規分布に基づいて観測データをｍ個のグループに分類す
る。なお、混合数を導出するための所与の計算式として
は、例えば「観測データ数の５％」等として与えられる
ものとする。また、ベクトルＸｉおよびベクトルＹｉを
結合するとともに次元を１つ増やした総計で２ｎ個のベ
クトルＺｉ＝（Ｘｉ，Ｙｉ，１）およびＺｎ＋ｉ＝（Ｘ
ｉ，Ｙｉ，２）について、期待値最大化法を用いた最尤
推定に基づいて、混合分布パラメータを求めることもで
きる。これにより、各観測データには諸次元方向に必ず
複製が存在することになり、その結果混合正規分布を構
成するいずれかの正規分布のパラメータを単一の観測デ
ータから求めなければいけない場合にも、平均は当該次
元上に複製した観測データの中間点に、分散は当該次元
上では０でない値に、それぞれなることが期待でき、分
散が全次元において０になることに起因する計算上の不
安定さを自然に回避することが可能となる。
測値取得ステップＳＴ１において取得した観測データの
総数をユーザに提示するとともに、ユーザの指定する数
または所与の計算式を用いて導出した数を混合数として
設定する。そして、当該設定された混合数だけ存在する
こととなる正規分布について、これら正規分布に係る平
均および分散が未知であるとともにこれら複数の正規分
布が未知の混合比で混合されることを前提として、混合
正規分布パラメータを算出する（ステップＳＴ２）。例
えば、観測データの総数をｎ、混合数をｍとするととも
に、ｉ番目の観測に係る観測位置をベクトルＸｉ、観測
データをベクトルＹｉで表すものとする。そして、この
ベクトルＸｉとベクトルＹｉとを結合したｎ個のベクト
ルＺｉ＝（Ｘｉ，Ｙｉ）について、期待値最大化法を用
いた最尤推定に基づいて、混合分布パラメータすなわち
ｍ個の正規分布に係るそれぞれの平均、分散および混合
比を求める。さらに、上記のように求められたｍ個の正
規分布に基づいて観測データをｍ個のグループに分類す
る。なお、混合数を導出するための所与の計算式として
は、例えば「観測データ数の５％」等として与えられる
ものとする。また、ベクトルＸｉおよびベクトルＹｉを
結合するとともに次元を１つ増やした総計で２ｎ個のベ
クトルＺｉ＝（Ｘｉ，Ｙｉ，１）およびＺｎ＋ｉ＝（Ｘ
ｉ，Ｙｉ，２）について、期待値最大化法を用いた最尤
推定に基づいて、混合分布パラメータを求めることもで
きる。これにより、各観測データには諸次元方向に必ず
複製が存在することになり、その結果混合正規分布を構
成するいずれかの正規分布のパラメータを単一の観測デ
ータから求めなければいけない場合にも、平均は当該次
元上に複製した観測データの中間点に、分散は当該次元
上では０でない値に、それぞれなることが期待でき、分
散が全次元において０になることに起因する計算上の不
安定さを自然に回避することが可能となる。
【００２３】図５は、上記の分類工程の結果を示す図で
ある。図５において、図４と同一符号は同一または相当
部分を示すのでその説明を省略する。２１，２２は、そ
れぞれ２つの正規分布の混合を前提として分類した結果
として得られた楕円状の正規分布である。なお、反射強
度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変動す
ることのない観測データについては、レーダ識別子に関
連なく観測データを分類する。また、反射速度のように
レーダの設置位置に応じてデータ値が変動する観測デー
タについては、レーダ識別子毎に観測データを分類す
る。
ある。図５において、図４と同一符号は同一または相当
部分を示すのでその説明を省略する。２１，２２は、そ
れぞれ２つの正規分布の混合を前提として分類した結果
として得られた楕円状の正規分布である。なお、反射強
度のようにレーダの設置位置に応じてデータ値が変動す
ることのない観測データについては、レーダ識別子に関
連なく観測データを分類する。また、反射速度のように
レーダの設置位置に応じてデータ値が変動する観測デー
タについては、レーダ識別子毎に観測データを分類す
る。
【００２４】次に、状況抽出部３は、図３に示される分
類ステップＳＴ２において得られた混合分布パラメータ
に基づいて、空間領域に所定の間隔で与えられた格子点
に対して当該格子点に対応する蓋然性の高い観測データ
を付与する（ステップＳＴ３）。この観測データの離散
的な記録に関しては、反射強度のようにレーダの設置位
置に応じてデータ値が変動することのない観測データに
ついては、分類ステップＳＴ２において得られたレーダ
識別子に関連しない混合分布パラメータに基づいて、そ
れぞれの格子点に対して、指定時刻範囲を付記した当該
格子点に対応する観測データを付与し、格子点全体に係
る観測データを時系列データベース部４へ出力する。図
６は、観測空間に生成された格子点の例を示す図であ
る。図６において、図４および図５と同一符号は同一ま
たは相当部分を示すのでその説明を省略する。格子点
は、等経度間隔、等緯度間隔および等高度間隔で３次元
的に生成され、図６には水平面方向に２次元的に広がる
複数の格子点が小円により示されている。各格子点と各
正規分布の中心との間の距離および各正規分布の混合比
に基づいて、各格子点に対応付けられる例えば反射強度
等の観測データを算出することが可能となる。
類ステップＳＴ２において得られた混合分布パラメータ
に基づいて、空間領域に所定の間隔で与えられた格子点
に対して当該格子点に対応する蓋然性の高い観測データ
を付与する（ステップＳＴ３）。この観測データの離散
的な記録に関しては、反射強度のようにレーダの設置位
置に応じてデータ値が変動することのない観測データに
ついては、分類ステップＳＴ２において得られたレーダ
識別子に関連しない混合分布パラメータに基づいて、そ
れぞれの格子点に対して、指定時刻範囲を付記した当該
格子点に対応する観測データを付与し、格子点全体に係
る観測データを時系列データベース部４へ出力する。図
６は、観測空間に生成された格子点の例を示す図であ
る。図６において、図４および図５と同一符号は同一ま
たは相当部分を示すのでその説明を省略する。格子点
は、等経度間隔、等緯度間隔および等高度間隔で３次元
的に生成され、図６には水平面方向に２次元的に広がる
複数の格子点が小円により示されている。各格子点と各
正規分布の中心との間の距離および各正規分布の混合比
に基づいて、各格子点に対応付けられる例えば反射強度
等の観測データを算出することが可能となる。
【００２５】また、反射速度のようにレーダの設置位置
に応じてデータ値が変動する観測データについては、分
類ステップＳＴ２において得られたレーダ識別子毎の混
合分布パラメータに基づいて、それぞれの格子点に対し
て、指定時刻範囲を付記した当該格子点に対応する観測
データを付与し、格子点全体に係る観測データを時系列
データベース部４へ出力する。なお、格子点上のベクト
ルデータに係る融合方式については、ユーザの定義に従
うものとする。例えば、各格子点に対してレーダ識別子
毎に付与されるベクトルデータについては、単純にベク
トル合成することも可能であれば、またレーダ識別子に
係る正規分布の混合比を重み係数とした複数のベクトル
に対する重み付け和をもって当該格子点に対するベクト
ルデータとして用いることも可能である。また、このベ
クトルデータの蓄積方式については、方向を表す３次元
単位ベクトルと当該観測データの大きさとから成る４つ
の要素を有するベクトルデータに変換して蓄積するのが
好適である。
に応じてデータ値が変動する観測データについては、分
類ステップＳＴ２において得られたレーダ識別子毎の混
合分布パラメータに基づいて、それぞれの格子点に対し
て、指定時刻範囲を付記した当該格子点に対応する観測
データを付与し、格子点全体に係る観測データを時系列
データベース部４へ出力する。なお、格子点上のベクト
ルデータに係る融合方式については、ユーザの定義に従
うものとする。例えば、各格子点に対してレーダ識別子
毎に付与されるベクトルデータについては、単純にベク
トル合成することも可能であれば、またレーダ識別子に
係る正規分布の混合比を重み係数とした複数のベクトル
に対する重み付け和をもって当該格子点に対するベクト
ルデータとして用いることも可能である。また、このベ
クトルデータの蓄積方式については、方向を表す３次元
単位ベクトルと当該観測データの大きさとから成る４つ
の要素を有するベクトルデータに変換して蓄積するのが
好適である。
【００２６】次に、時系列データベース部４は、既に述
べたように状況抽出部３から各格子点の座標およびそれ
ぞれの格子点に付与される観測データを入力するととも
に、状態遷移分析部５から時刻範囲および格子点範囲の
指定を受けて、当該指定に基づいて時系列データを状態
遷移分析部５へ出力する。図７は、時系列データベース
部４において蓄積される時系列データのデータ形式の例
を示す図である。図７には、２０００年７月１日午前８
時５分から７分までの１分刻みのデータが示されてい
る。総数でＮ個存在する格子点について、それぞれ座標
値が先頭行に記載されるとともに、各格子点毎に反射強
度、反射速度の大きさ、および反射速度の向きを表す単
位ベクトルに係る緯度成分、経度成分、高度成分が記載
されている。また、時系列データベース部４は、同様に
気象状況表示部７からも時刻範囲および格子点範囲の指
定を受けて、当該指定に基づいて時系列データを気象状
況表示部７へ出力する。
べたように状況抽出部３から各格子点の座標およびそれ
ぞれの格子点に付与される観測データを入力するととも
に、状態遷移分析部５から時刻範囲および格子点範囲の
指定を受けて、当該指定に基づいて時系列データを状態
遷移分析部５へ出力する。図７は、時系列データベース
部４において蓄積される時系列データのデータ形式の例
を示す図である。図７には、２０００年７月１日午前８
時５分から７分までの１分刻みのデータが示されてい
る。総数でＮ個存在する格子点について、それぞれ座標
値が先頭行に記載されるとともに、各格子点毎に反射強
度、反射速度の大きさ、および反射速度の向きを表す単
位ベクトルに係る緯度成分、経度成分、高度成分が記載
されている。また、時系列データベース部４は、同様に
気象状況表示部７からも時刻範囲および格子点範囲の指
定を受けて、当該指定に基づいて時系列データを気象状
況表示部７へ出力する。
【００２７】図８は、状態遷移分析部５の内部動作を示
すフローチャートである。既に述べたように、状態遷移
分析部５は、第１にユーザから指定された時刻範囲およ
び格子点範囲あるいは予め設定された時刻範囲および格
子点範囲を時系列データベース部４へ指示して各格子点
に係る座標およびそれぞれの格子点に付与される観測デ
ータを入力する（ステップＳＴ１１）。
すフローチャートである。既に述べたように、状態遷移
分析部５は、第１にユーザから指定された時刻範囲およ
び格子点範囲あるいは予め設定された時刻範囲および格
子点範囲を時系列データベース部４へ指示して各格子点
に係る座標およびそれぞれの格子点に付与される観測デ
ータを入力する（ステップＳＴ１１）。
【００２８】次に、状態遷移分析部５は、状態遷移デー
タベース部６から状態遷移モデルを取得する（ステップ
ＳＴ１２）。図９は、状態遷移モデルの一例を示す図で
ある。この状態遷移モデルにより、格子点と近傍格子点
との間の空間的関係および時間的関係が定義される。図
９（ａ）は、格子点と近傍格子点との間の空間的関係を
示すものである。この空間的関係は、実際には３次元的
に規定されるものであり、図では奥行き方向が省略して
示されている。図９（ａ）において、３１は格子点デー
タ取得ステップＳＴ１１で取得した格子点範囲、３２は
格子点、３３は格子点３２に係る近傍格子点範囲であ
る。この場合、近傍格子点範囲は、縁部に存在する格子
点を除く各格子点について、対象とする格子点３２を中
心として、各座標軸方向において位置に係る差異が１格
子点間隔以内である格子点の集合として与えられ、対象
とする格子点３２自体も近傍格子点範囲３３に含まれ
る。すなわち、２次元的には対象とする格子点周りの当
該格子点を含む９個の格子点、３次元的には対象とする
格子点周りの当該格子点を含む２７個の格子点が近傍格
子点範囲として与えられる。なお、このような近傍格子
点範囲は、ユーザにより設定される場合もあれば、予め
定義される場合もある。
タベース部６から状態遷移モデルを取得する（ステップ
ＳＴ１２）。図９は、状態遷移モデルの一例を示す図で
ある。この状態遷移モデルにより、格子点と近傍格子点
との間の空間的関係および時間的関係が定義される。図
９（ａ）は、格子点と近傍格子点との間の空間的関係を
示すものである。この空間的関係は、実際には３次元的
に規定されるものであり、図では奥行き方向が省略して
示されている。図９（ａ）において、３１は格子点デー
タ取得ステップＳＴ１１で取得した格子点範囲、３２は
格子点、３３は格子点３２に係る近傍格子点範囲であ
る。この場合、近傍格子点範囲は、縁部に存在する格子
点を除く各格子点について、対象とする格子点３２を中
心として、各座標軸方向において位置に係る差異が１格
子点間隔以内である格子点の集合として与えられ、対象
とする格子点３２自体も近傍格子点範囲３３に含まれ
る。すなわち、２次元的には対象とする格子点周りの当
該格子点を含む９個の格子点、３次元的には対象とする
格子点周りの当該格子点を含む２７個の格子点が近傍格
子点範囲として与えられる。なお、このような近傍格子
点範囲は、ユーザにより設定される場合もあれば、予め
定義される場合もある。
【００２９】また、図９（ｂ）は、格子点と近傍格子点
との間の時間的関係を示すものである。図９（ｂ）にお
いて、３４は例えば図７に示されるような１分刻みの時
刻幅として与えられるある時刻幅における対象とする格
子点の観測データを表現するものであり、例えば図７に
示される反射強度、反射速度および向きから成る一行の
観測データに相当するものである。また、３５は観測デ
ータ３４に係る時刻幅よりも前の時刻幅における近傍格
子点の観測データを表現するものである。すなわち、図
９（ｂ）に示される状態遷移モデルは、前の時刻幅にお
ける近傍格子点の観測データが後の時刻幅における対象
とする格子点自体の観測データに影響を及ぼすことを表
現している。なお、時刻幅の設定については、ユーザに
より指定された方式または予め規定された方式に従うも
のとする。例えば、図７に示された上段の時刻幅を前の
時刻幅、下段の時刻幅を後の時刻幅とする。あるいは、
図７に示される２行の時刻幅を前の時刻幅、所定の数の
時刻幅を経た後の時刻幅を後の時刻幅とすることもでき
る。すなわち、前の時刻幅と後の時刻幅とについては、
連続的に設定することもできれば断続的に設定すること
もできる。なお、前の時刻幅に係る開始時刻を以下の記
載において開始時刻と称することとする。
との間の時間的関係を示すものである。図９（ｂ）にお
いて、３４は例えば図７に示されるような１分刻みの時
刻幅として与えられるある時刻幅における対象とする格
子点の観測データを表現するものであり、例えば図７に
示される反射強度、反射速度および向きから成る一行の
観測データに相当するものである。また、３５は観測デ
ータ３４に係る時刻幅よりも前の時刻幅における近傍格
子点の観測データを表現するものである。すなわち、図
９（ｂ）に示される状態遷移モデルは、前の時刻幅にお
ける近傍格子点の観測データが後の時刻幅における対象
とする格子点自体の観測データに影響を及ぼすことを表
現している。なお、時刻幅の設定については、ユーザに
より指定された方式または予め規定された方式に従うも
のとする。例えば、図７に示された上段の時刻幅を前の
時刻幅、下段の時刻幅を後の時刻幅とする。あるいは、
図７に示される２行の時刻幅を前の時刻幅、所定の数の
時刻幅を経た後の時刻幅を後の時刻幅とすることもでき
る。すなわち、前の時刻幅と後の時刻幅とについては、
連続的に設定することもできれば断続的に設定すること
もできる。なお、前の時刻幅に係る開始時刻を以下の記
載において開始時刻と称することとする。
【００３０】図１０は、状態遷移データベース部に格納
されている状態遷移モデルのデータ形式の例を示す図で
ある。図１０に示される例においては、格子点範囲とし
て規定された範囲内の各格子点について、対象となる格
子点の座標と当該格子点に対する近傍格子点の座標、お
よびこれらの近傍格子点に係る観測データが対象となる
格子点に係る観測データに対して時間的影響を与えるこ
とを示す近傍格子点と対象となる格子点との間の相対的
な時刻幅を１行のデータとしてそれぞれ羅列すること
で、状態遷移モデルに係る空間的関係および時間的関係
を表現する。
されている状態遷移モデルのデータ形式の例を示す図で
ある。図１０に示される例においては、格子点範囲とし
て規定された範囲内の各格子点について、対象となる格
子点の座標と当該格子点に対する近傍格子点の座標、お
よびこれらの近傍格子点に係る観測データが対象となる
格子点に係る観測データに対して時間的影響を与えるこ
とを示す近傍格子点と対象となる格子点との間の相対的
な時刻幅を１行のデータとしてそれぞれ羅列すること
で、状態遷移モデルに係る空間的関係および時間的関係
を表現する。
【００３１】次に、状態遷移分析部５は、観測データを
集計して状態遷移モデルのパラメータを算出する（ステ
ップＳＴ１３）。以下に、集計方法の一例を示す。図９
に示される状態遷移モデルに基づいて、格子点データ取
得ステップＳＴ１１で取得したデータから、対象となる
格子点に係る前の時刻幅における観測データと近傍格子
点に係る後の時刻幅における観測データとから成る組み
合わせデータを生成する。例えばある時刻幅ｔにおける
格子点に係る観測データＸｉｔおよびその前の時刻幅ｓ
における近傍格子点に係る観測データＸｊ１ｓ〜Ｘ
ｊ９ｓとの組み合せデータＶは、Ｖ＝（Ｘｊ１ｓ，Ｘ
ｊ２ｓ，…，Ｘｊ９ｓ，Ｘｉｔ）と記載することができ
る。各格子点について与えられるこれら複数の組み合せ
データＶをユーザにより指定された分類数、または所与
の計算式を用いて導出した分類数に分類する。なお、分
類数を導出するための所与の計算式としては、例えば
「観測データ数の５％」等として与えられる。分類方式
については、例えば状況抽出部３における分類工程と同
様に、期待値最大化法を用いた最尤推定に基づく方式等
が考えられる。
集計して状態遷移モデルのパラメータを算出する（ステ
ップＳＴ１３）。以下に、集計方法の一例を示す。図９
に示される状態遷移モデルに基づいて、格子点データ取
得ステップＳＴ１１で取得したデータから、対象となる
格子点に係る前の時刻幅における観測データと近傍格子
点に係る後の時刻幅における観測データとから成る組み
合わせデータを生成する。例えばある時刻幅ｔにおける
格子点に係る観測データＸｉｔおよびその前の時刻幅ｓ
における近傍格子点に係る観測データＸｊ１ｓ〜Ｘ
ｊ９ｓとの組み合せデータＶは、Ｖ＝（Ｘｊ１ｓ，Ｘ
ｊ２ｓ，…，Ｘｊ９ｓ，Ｘｉｔ）と記載することができ
る。各格子点について与えられるこれら複数の組み合せ
データＶをユーザにより指定された分類数、または所与
の計算式を用いて導出した分類数に分類する。なお、分
類数を導出するための所与の計算式としては、例えば
「観測データ数の５％」等として与えられる。分類方式
については、例えば状況抽出部３における分類工程と同
様に、期待値最大化法を用いた最尤推定に基づく方式等
が考えられる。
【００３２】次に、状態遷移分析部５は、集計ステップ
ＳＴ１３で得られた状態遷移モデルパラメータ、すなわ
ち後の時刻幅における格子点に係る観測データおよび前
の時刻幅における近傍格子点に係る観測データから成る
組み合せデータＶについてそれぞれ分類された組み合わ
せデータの集合に係る分類の重み、各集合を表現する正
規分布に係る平均および分散を状態遷移データベース部
６に記録する（ステップＳＴ１４）。
ＳＴ１３で得られた状態遷移モデルパラメータ、すなわ
ち後の時刻幅における格子点に係る観測データおよび前
の時刻幅における近傍格子点に係る観測データから成る
組み合せデータＶについてそれぞれ分類された組み合わ
せデータの集合に係る分類の重み、各集合を表現する正
規分布に係る平均および分散を状態遷移データベース部
６に記録する（ステップＳＴ１４）。
【００３３】状態遷移データベース部６は、ユーザ定義
による状態遷移モデルを登録するか、あるいは所与の状
態遷移モデルを予め設定することで、図９に示されるよ
うな状態遷移モデルを保持する。このように状態遷移デ
ータベース部６により保持された状態遷移モデルについ
ては、状態遷移分析部５からの指示に応じて当該状態遷
移分析部５への提示がなされる。そして、状態遷移デー
タベース部６は、状態遷移分析部５において状態遷移モ
デルに基づいて求められた状態遷移モデルパラメータを
受け取って蓄積する。図１１は、蓄積される状態遷移モ
デルパラメータのデータ形式の一例を示す図である。図
１１において、ｎは近傍格子点の数を示すものであり、
上記の近傍格子点の設定方式によれば、２次元ではｎ＝
９となり、３次元ではｎ＝２７となる。この図の例にお
いては、組み合せデータＶが説明の都合上４つに分類さ
れて、分類された各集合に係る正規分布における反射強
度、反射速度および反射の向きについての平均値が示さ
れている。図１１に示される重みは、分類された各集合
に係る正規分布の重みを示すものである。簡単に説明す
れば、１行に記載されたデータが１つの局所的な気象状
況パターンに対応して、重みが各気象状況パターンの出
現する頻度に対応する。したがって、近傍格子点１から
近傍格子点ｎに係るデータについて現在の観測データに
最も合致する状態遷移モデルパラメータを図１１に示さ
れるような複数のパラメータ群のなかから選択して、最
も関連する状態遷移モデルパラメータにおける対象とな
る格子点に係る観測データに基づいて所定の時刻幅後の
対象となる格子点に係る気象状況を予測し、複数の格子
点について同様の処理を実施することで所定の領域に係
る気象状況の予測が可能となる。なお、状態遷移データ
ベース部６は、気象状況表示部７からの指示に応じて、
当該気象状況表示部７へ状態遷移モデルおよび状態遷移
モデルパラメータを提示する。
による状態遷移モデルを登録するか、あるいは所与の状
態遷移モデルを予め設定することで、図９に示されるよ
うな状態遷移モデルを保持する。このように状態遷移デ
ータベース部６により保持された状態遷移モデルについ
ては、状態遷移分析部５からの指示に応じて当該状態遷
移分析部５への提示がなされる。そして、状態遷移デー
タベース部６は、状態遷移分析部５において状態遷移モ
デルに基づいて求められた状態遷移モデルパラメータを
受け取って蓄積する。図１１は、蓄積される状態遷移モ
デルパラメータのデータ形式の一例を示す図である。図
１１において、ｎは近傍格子点の数を示すものであり、
上記の近傍格子点の設定方式によれば、２次元ではｎ＝
９となり、３次元ではｎ＝２７となる。この図の例にお
いては、組み合せデータＶが説明の都合上４つに分類さ
れて、分類された各集合に係る正規分布における反射強
度、反射速度および反射の向きについての平均値が示さ
れている。図１１に示される重みは、分類された各集合
に係る正規分布の重みを示すものである。簡単に説明す
れば、１行に記載されたデータが１つの局所的な気象状
況パターンに対応して、重みが各気象状況パターンの出
現する頻度に対応する。したがって、近傍格子点１から
近傍格子点ｎに係るデータについて現在の観測データに
最も合致する状態遷移モデルパラメータを図１１に示さ
れるような複数のパラメータ群のなかから選択して、最
も関連する状態遷移モデルパラメータにおける対象とな
る格子点に係る観測データに基づいて所定の時刻幅後の
対象となる格子点に係る気象状況を予測し、複数の格子
点について同様の処理を実施することで所定の領域に係
る気象状況の予測が可能となる。なお、状態遷移データ
ベース部６は、気象状況表示部７からの指示に応じて、
当該気象状況表示部７へ状態遷移モデルおよび状態遷移
モデルパラメータを提示する。
【００３４】次に、気象状況表示部７は、状態遷移デー
タベース部６に指示して状態遷移モデルおよび状態遷移
モデルパラメータを取得するとともに、当該状態遷移モ
デルおよび状態遷移モデルパラメータをユーザに提示す
る。また、時系列データベース部４に対して現在に最も
近い時刻範囲および格子点範囲を指示して当該範囲に係
る時系列データを取得するとともに、対象とする１また
は複数の格子点について現在に最も近い時刻における近
傍格子点データに最も関連する状態遷移モデルパラメー
タを検索して、当該検索された状態遷移モデルパラメー
タに基づいて予測される将来の気象状況に係るデータで
ある将来予測結果をユーザに提示する。この際、状態遷
移モデルパラメータに係る平均および分散から計算され
る確率分布、並びに状態遷移モデルパラメータに係る重
みから気象状況に係る予測の蓋然性を算出して、当該蓋
然性をユーザに併記して表示する。
タベース部６に指示して状態遷移モデルおよび状態遷移
モデルパラメータを取得するとともに、当該状態遷移モ
デルおよび状態遷移モデルパラメータをユーザに提示す
る。また、時系列データベース部４に対して現在に最も
近い時刻範囲および格子点範囲を指示して当該範囲に係
る時系列データを取得するとともに、対象とする１また
は複数の格子点について現在に最も近い時刻における近
傍格子点データに最も関連する状態遷移モデルパラメー
タを検索して、当該検索された状態遷移モデルパラメー
タに基づいて予測される将来の気象状況に係るデータで
ある将来予測結果をユーザに提示する。この際、状態遷
移モデルパラメータに係る平均および分散から計算され
る確率分布、並びに状態遷移モデルパラメータに係る重
みから気象状況に係る予測の蓋然性を算出して、当該蓋
然性をユーザに併記して表示する。
【００３５】また、気象状況表示部７は、それぞれの空
間観測部１へ観測条件を伝達する。観測条件としては、
例えば上記のＰＰＩ方式、ＲＨＩ方式等の時間変化方
式、および他の方式における角度刻みの変更、測定距離
刻みの変更、電波強さの変更および観測時間長さの変更
等が挙げられる。気象状況に係る将来予測結果をユーザ
に提示した後に、ユーザにより規定される上記のような
観測条件の変更を空間観測部１へ伝達する。あるいは、
気象状況に係る将来予測結果を選択の条件とするととも
に、予め設定された観測条件のなかから将来予測結果に
応じて１つまたは複数の観測条件を観測条件選択肢とし
て表示して、ユーザにより選択された観測条件を空間観
測部１へ伝達するようにしてもよい。なお、空間観測部
１は指定された観測条件に従って動作するものとする。
間観測部１へ観測条件を伝達する。観測条件としては、
例えば上記のＰＰＩ方式、ＲＨＩ方式等の時間変化方
式、および他の方式における角度刻みの変更、測定距離
刻みの変更、電波強さの変更および観測時間長さの変更
等が挙げられる。気象状況に係る将来予測結果をユーザ
に提示した後に、ユーザにより規定される上記のような
観測条件の変更を空間観測部１へ伝達する。あるいは、
気象状況に係る将来予測結果を選択の条件とするととも
に、予め設定された観測条件のなかから将来予測結果に
応じて１つまたは複数の観測条件を観測条件選択肢とし
て表示して、ユーザにより選択された観測条件を空間観
測部１へ伝達するようにしてもよい。なお、空間観測部
１は指定された観測条件に従って動作するものとする。
【００３６】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、複数の空間観測部１と、観測データウェアハウス部
２と、状況抽出部３と、時系列データベース部４と、状
態遷移分析部５と、状態遷移データベース部６と、気象
状況表示部７とを備えるように構成したので、３次元観
測を実施する複数の空間観測部１からの同時刻幅におけ
る情報を統合して所定の観測範囲に対して離散的な観測
データの集合からなる３次元的な時系列データベースを
作成するとともに、格子点間の空間的関係および時間的
関係を規定する状態遷移モデルに対して時系列データベ
ース部４に蓄積されたデータを適用することで得られる
３次元的に設定された状態遷移モデルパラメータのなか
から現在の観測データに最も近いものを選択することで
将来の気象状況予測を実施することができるから、空間
観測部１から得られる３次元的な観測データを最大限に
利用して予測精度を向上することができるという効果を
奏する。
ば、複数の空間観測部１と、観測データウェアハウス部
２と、状況抽出部３と、時系列データベース部４と、状
態遷移分析部５と、状態遷移データベース部６と、気象
状況表示部７とを備えるように構成したので、３次元観
測を実施する複数の空間観測部１からの同時刻幅におけ
る情報を統合して所定の観測範囲に対して離散的な観測
データの集合からなる３次元的な時系列データベースを
作成するとともに、格子点間の空間的関係および時間的
関係を規定する状態遷移モデルに対して時系列データベ
ース部４に蓄積されたデータを適用することで得られる
３次元的に設定された状態遷移モデルパラメータのなか
から現在の観測データに最も近いものを選択することで
将来の気象状況予測を実施することができるから、空間
観測部１から得られる３次元的な観測データを最大限に
利用して予測精度を向上することができるという効果を
奏する。
【００３７】また、気象状況表示部７から複数の空間観
測部１のそれぞれへ観測条件を伝達することが可能であ
り、空間観測部１は指定された観測条件に従って動作す
るように構成したので、ユーザが複数の空間観測部１を
制御することができて、適切な範囲指定などによる観測
条件の向上が図れるから、観測精度ひいては予測精度を
向上することができるという効果を奏する。
測部１のそれぞれへ観測条件を伝達することが可能であ
り、空間観測部１は指定された観測条件に従って動作す
るように構成したので、ユーザが複数の空間観測部１を
制御することができて、適切な範囲指定などによる観測
条件の向上が図れるから、観測精度ひいては予測精度を
向上することができるという効果を奏する。
【００３８】また、気象状況表示部７が、気象状況に係
る将来予測結果をユーザに提示した後に、観測条件をユ
ーザから受け付けてユーザにより選定された観測条件を
伝達するように構成したので、将来予測結果に応じて複
数の空間観測部１の制御を実施することができて、霧、
雷雲などが発生している特定地域への着目までの期間を
短縮することができるから、観測精度ひいては予測精度
を向上することができるという効果を奏する。
る将来予測結果をユーザに提示した後に、観測条件をユ
ーザから受け付けてユーザにより選定された観測条件を
伝達するように構成したので、将来予測結果に応じて複
数の空間観測部１の制御を実施することができて、霧、
雷雲などが発生している特定地域への着目までの期間を
短縮することができるから、観測精度ひいては予測精度
を向上することができるという効果を奏する。
【００３９】また、気象状況表示部７が、予め設定され
た観測条件のなかから将来予測結果に応じて１つまたは
複数の観測条件を観測条件選択肢として表示するように
構成したので、将来予測結果に応じてシステムが半自動
的に複数の空間観測部１を制御することにより、特定の
地域への着目までの期間をさらに短縮することができる
から、観測精度ひいては予測精度をさらに向上すること
ができるという効果を奏する。
た観測条件のなかから将来予測結果に応じて１つまたは
複数の観測条件を観測条件選択肢として表示するように
構成したので、将来予測結果に応じてシステムが半自動
的に複数の空間観測部１を制御することにより、特定の
地域への着目までの期間をさらに短縮することができる
から、観測精度ひいては予測精度をさらに向上すること
ができるという効果を奏する。
【００４０】また、観測データウェアハウス部２が、そ
れぞれの空間観測部１に係る観測条件を同一とするよう
に、それぞれの空間観測部１から得られる観測データを
補正するように構成したので、複数の空間観測部１間の
観測条件の差を補償して観測データを観測データウェア
ハウス部２に記録することにより、状況抽出部３におい
て作成する時系列データの精度を上げることができるか
ら予測精度を向上することができるという効果を奏す
る。
れぞれの空間観測部１に係る観測条件を同一とするよう
に、それぞれの空間観測部１から得られる観測データを
補正するように構成したので、複数の空間観測部１間の
観測条件の差を補償して観測データを観測データウェア
ハウス部２に記録することにより、状況抽出部３におい
て作成する時系列データの精度を上げることができるか
ら予測精度を向上することができるという効果を奏す
る。
【００４１】また、状況抽出部３が、観測データの次元
を１つ増やし、その次元の方向に、同一の観測データ
を、実際にあるいは計算上仮想的に複製して拡張観測デ
ータとなし、当該拡張観測データ全体を、適切な混合比
で混合した複数の正規分布によって表現する対象とする
ように構成したので、各観測データには諸次元方向に必
ず複製が存在することになり、その結果混合正規分布を
構成するいずれかの正規分布のパラメータを単一の観測
データから求めなければいけない場合にも、平均は当該
次元上に複製した観測データの中間点に、分散は当該次
元上では０でない値に、それぞれなることが期待でき、
分散が全次元において０になることに起因する計算上の
不安定さを自然に回避することができるという効果を奏
する。
を１つ増やし、その次元の方向に、同一の観測データ
を、実際にあるいは計算上仮想的に複製して拡張観測デ
ータとなし、当該拡張観測データ全体を、適切な混合比
で混合した複数の正規分布によって表現する対象とする
ように構成したので、各観測データには諸次元方向に必
ず複製が存在することになり、その結果混合正規分布を
構成するいずれかの正規分布のパラメータを単一の観測
データから求めなければいけない場合にも、平均は当該
次元上に複製した観測データの中間点に、分散は当該次
元上では０でない値に、それぞれなることが期待でき、
分散が全次元において０になることに起因する計算上の
不安定さを自然に回避することができるという効果を奏
する。
【００４２】さらに、状況抽出部３が、空間観測部１の
設置位置に応じてデータ値が変動する観測データについ
ては、各空間観測部１毎に観測データを算出して、算出
された複数の観測データを単純にベクトル合成すること
で、あるいは重み付けてベクトル合成することで単一の
観測データとしてデータ生成するように構成したので、
観測精度ひいては予測精度を向上することができるとい
う効果を奏する。
設置位置に応じてデータ値が変動する観測データについ
ては、各空間観測部１毎に観測データを算出して、算出
された複数の観測データを単純にベクトル合成すること
で、あるいは重み付けてベクトル合成することで単一の
観測データとしてデータ生成するように構成したので、
観測精度ひいては予測精度を向上することができるとい
う効果を奏する。
【００４３】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、３次
元観測を実施する複数の空間観測部と、観測データを時
系列に蓄積する観測データウェアハウス部と、観測範囲
内の観測データの分布を適切な混合比で混合される複数
の指数分布族、例えば正規分布により表現し、観測範囲
内に生成された格子点において、指数分布族に基づいて
蓋然性の高い観測データを付与する状況抽出部と、各格
子点の座標並びにそれぞれの格子点に付与された観測デ
ータを入力して時系列に蓄積する時系列データベース部
と、状態遷移モデルに基づいて時系列データベース部か
ら得られる前の時刻幅における近傍格子点に係る観測デ
ータと後の時刻幅における対象とする格子点に係る観測
データとの組み合わせから成る組み合わせデータ全体を
所定の数に分類して個別の気象状況パターンにそれぞれ
対応する状態遷移モデルパラメータを生成する状態遷移
分析部と、状態遷移モデルおよび当該状態遷移モデルに
対応する状態遷移モデルパラメータを蓄積する状態遷移
データベース部と、状態遷移モデルパラメータのなかか
ら現在の近傍格子点の観測データに最も関連するものを
検索して気象状況に係る将来予測を実施して当該予測結
果を表示する気象状況表示部とを備えるように構成した
ので、３次元観測を実施する複数の空間観測部からの同
時刻幅における情報を統合して所定の観測範囲に対して
離散的な観測データの集合からなる３次元的な時系列デ
ータベースを作成するとともに、格子点間の空間的関係
および時間的関係を規定する状態遷移モデルに対して時
系列データベースに蓄積されたデータを適用することで
得られる３次元的に設定された状態遷移モデルパラメー
タのなかから現在の観測データに最も近いものを検索す
ることで将来の気象状況予測を実施することができるか
ら、空間観測部から得られる３次元的な観測データを最
大限に利用して予測精度を向上させることができるとい
う効果を奏する。
元観測を実施する複数の空間観測部と、観測データを時
系列に蓄積する観測データウェアハウス部と、観測範囲
内の観測データの分布を適切な混合比で混合される複数
の指数分布族、例えば正規分布により表現し、観測範囲
内に生成された格子点において、指数分布族に基づいて
蓋然性の高い観測データを付与する状況抽出部と、各格
子点の座標並びにそれぞれの格子点に付与された観測デ
ータを入力して時系列に蓄積する時系列データベース部
と、状態遷移モデルに基づいて時系列データベース部か
ら得られる前の時刻幅における近傍格子点に係る観測デ
ータと後の時刻幅における対象とする格子点に係る観測
データとの組み合わせから成る組み合わせデータ全体を
所定の数に分類して個別の気象状況パターンにそれぞれ
対応する状態遷移モデルパラメータを生成する状態遷移
分析部と、状態遷移モデルおよび当該状態遷移モデルに
対応する状態遷移モデルパラメータを蓄積する状態遷移
データベース部と、状態遷移モデルパラメータのなかか
ら現在の近傍格子点の観測データに最も関連するものを
検索して気象状況に係る将来予測を実施して当該予測結
果を表示する気象状況表示部とを備えるように構成した
ので、３次元観測を実施する複数の空間観測部からの同
時刻幅における情報を統合して所定の観測範囲に対して
離散的な観測データの集合からなる３次元的な時系列デ
ータベースを作成するとともに、格子点間の空間的関係
および時間的関係を規定する状態遷移モデルに対して時
系列データベースに蓄積されたデータを適用することで
得られる３次元的に設定された状態遷移モデルパラメー
タのなかから現在の観測データに最も近いものを検索す
ることで将来の気象状況予測を実施することができるか
ら、空間観測部から得られる３次元的な観測データを最
大限に利用して予測精度を向上させることができるとい
う効果を奏する。
【００４４】この発明によれば、気象状況表示部から複
数の空間観測部のそれぞれへ観測条件を伝達することが
可能であり、空間観測部は指定された観測条件に従って
動作するように構成したので、ユーザが複数の空間観測
部を制御することができて、適切な範囲指定などによる
観測条件の向上が図れるから、観測精度ひいては予測精
度を向上することができるという効果を奏する。
数の空間観測部のそれぞれへ観測条件を伝達することが
可能であり、空間観測部は指定された観測条件に従って
動作するように構成したので、ユーザが複数の空間観測
部を制御することができて、適切な範囲指定などによる
観測条件の向上が図れるから、観測精度ひいては予測精
度を向上することができるという効果を奏する。
【００４５】この発明によれば、気象状況表示部が、気
象状況に係る将来予測結果をユーザに提示した後に、観
測条件をユーザから受け付けてユーザにより選定された
観測条件を伝達するように構成したので、将来予測結果
に応じて複数の空間観測部の制御を実施することができ
て、霧、雷雲などが発生している特定地域への着目まで
の期間を短縮することができるから、観測精度ひいては
予測精度を向上することができるという効果を奏する。
象状況に係る将来予測結果をユーザに提示した後に、観
測条件をユーザから受け付けてユーザにより選定された
観測条件を伝達するように構成したので、将来予測結果
に応じて複数の空間観測部の制御を実施することができ
て、霧、雷雲などが発生している特定地域への着目まで
の期間を短縮することができるから、観測精度ひいては
予測精度を向上することができるという効果を奏する。
【００４６】この発明によれば、気象状況表示部が、予
め設定された観測条件のなかから将来予測結果に応じて
１つまたは複数の観測条件を観測条件選択肢として表示
するように構成したので、将来予測結果に応じてシステ
ムが半自動的に複数の空間観測部を制御することによ
り、特定の地域への着目までの期間をさらに短縮するこ
とができるから、観測精度ひいては予測精度をさらに向
上することができるという効果を奏する。
め設定された観測条件のなかから将来予測結果に応じて
１つまたは複数の観測条件を観測条件選択肢として表示
するように構成したので、将来予測結果に応じてシステ
ムが半自動的に複数の空間観測部を制御することによ
り、特定の地域への着目までの期間をさらに短縮するこ
とができるから、観測精度ひいては予測精度をさらに向
上することができるという効果を奏する。
【００４７】この発明によれば、観測データウェアハウ
ス部が、それぞれの空間観測部に係る観測条件を同一と
するように、それぞれの空間観測部から得られる観測デ
ータを補正するように構成したので、複数の空間観測部
間の観測条件の差を補償して観測データを観測データウ
ェアハウス部に記録することにより、状況抽出部におい
て作成する時系列データの精度を上げることができるか
ら予測精度を向上することができるという効果を奏す
る。
ス部が、それぞれの空間観測部に係る観測条件を同一と
するように、それぞれの空間観測部から得られる観測デ
ータを補正するように構成したので、複数の空間観測部
間の観測条件の差を補償して観測データを観測データウ
ェアハウス部に記録することにより、状況抽出部におい
て作成する時系列データの精度を上げることができるか
ら予測精度を向上することができるという効果を奏す
る。
【００４８】この発明によれば、状況抽出部が、観測デ
ータの次元を１つ増やし、その次元の方向に、同一の観
測データを、実際にあるいは計算上仮想的に複製して拡
張観測データとなし、当該拡張観測データ全体を、適切
な混合比で混合した複数の指数分布族、例えば正規分布
によって表現する対象とするように構成したので、各観
測データには諸次元方向に必ず複製が存在することにな
り、その結果混合正規分布を構成するいずれかの正規分
布のパラメータを単一の観測データから求めなければい
けない場合にも、平均は当該次元上に複製した観測デー
タの中間点に、分散は当該次元上では０でない値に、そ
れぞれなることが期待でき、分散が全次元において０に
なることに起因する計算上の不安定さを自然に回避する
ことができるという効果を奏する。
ータの次元を１つ増やし、その次元の方向に、同一の観
測データを、実際にあるいは計算上仮想的に複製して拡
張観測データとなし、当該拡張観測データ全体を、適切
な混合比で混合した複数の指数分布族、例えば正規分布
によって表現する対象とするように構成したので、各観
測データには諸次元方向に必ず複製が存在することにな
り、その結果混合正規分布を構成するいずれかの正規分
布のパラメータを単一の観測データから求めなければい
けない場合にも、平均は当該次元上に複製した観測デー
タの中間点に、分散は当該次元上では０でない値に、そ
れぞれなることが期待でき、分散が全次元において０に
なることに起因する計算上の不安定さを自然に回避する
ことができるという効果を奏する。
【００４９】この発明によれば、状況抽出部が、空間観
測部の設置位置に応じてデータ値が変動する観測データ
については、各空間観測部毎に観測データを算出して、
算出された複数の観測データをベクトル合成することで
単一の観測データとしてデータ生成するように構成した
ので、観測精度ひいては予測精度を向上することができ
るという効果を奏する。
測部の設置位置に応じてデータ値が変動する観測データ
については、各空間観測部毎に観測データを算出して、
算出された複数の観測データをベクトル合成することで
単一の観測データとしてデータ生成するように構成した
ので、観測精度ひいては予測精度を向上することができ
るという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による気象レーダシ
ステムの構成を示す図である。
ステムの構成を示す図である。
【図２】 空間観測部から観測データウェアハウス部へ
出力する観測データのデータ形式の例を示す図である。
出力する観測データのデータ形式の例を示す図である。
【図３】 状況抽出部の内部動作を示すフローチャート
である。
である。
【図４】 観測範囲の指定例を示す図である。
【図５】 分類工程により得られた正規分布を示す図で
ある。
ある。
【図６】 観測空間に生成された格子点の例を示す図で
ある。
ある。
【図７】 時系列データベース部において蓄積される時
系列データのデータ形式の例を示す図である。
系列データのデータ形式の例を示す図である。
【図８】 状態遷移分析部の内部動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図９】 状態遷移モデルの一例を示す図である。
【図１０】 状態遷移データベース部に格納されている
状態遷移モデルのデータ形式の例を示す図である。
状態遷移モデルのデータ形式の例を示す図である。
【図１１】 蓄積される状態遷移モデルパラメータのデ
ータ形式の一例を示す図である。
ータ形式の一例を示す図である。
【図１２】 従来の気象レーダシステムの構成を示す図
である。
である。
１ 空間観測部、２ 観測データウェアハウス部、３
状況抽出部、４ 時系列データベース部、５ 状態遷移
分析部、６ 状態遷移データベース部、７ 気象状況表
示部、１１，１２ 気象レーダ（空間観測部）、１３
観測範囲、２１，２２ 正規分布、３１ 格子点範囲、
３２ 格子点、３３ 近傍格子点範囲、３４ （後の時
刻幅の）格子点データ、３５ （前の時刻幅の）近傍格
子点データ。
状況抽出部、４ 時系列データベース部、５ 状態遷移
分析部、６ 状態遷移データベース部、７ 気象状況表
示部、１１，１２ 気象レーダ（空間観測部）、１３
観測範囲、２１，２２ 正規分布、３１ 格子点範囲、
３２ 格子点、３３ 近傍格子点範囲、３４ （後の時
刻幅の）格子点データ、３５ （前の時刻幅の）近傍格
子点データ。
Claims (7)
- 【請求項１】 ３次元観測を実施する複数の空間観測部
と、 該空間観測部から得られる観測データを時系列に蓄積す
る観測データウェアハウス部と、 該観測データウェアハウス部からユーザが指定する観測
範囲内の観測データを抽出して、当該観測データの分布
を適切な混合比で混合される複数の指数分布族により表
現し、上記観測範囲内に生成された格子点において、上
記指数分布族に基づいて蓋然性の高い観測データを付与
する状況抽出部と、 該状況抽出部から、各格子点の座標並びにそれぞれの格
子点に付与された観測データを入力して時系列に蓄積す
る時系列データベース部と、 対象とする格子点と当該格子点周りの近傍格子点との空
間的関係並びに時間的関係を規定する状態遷移モデルに
基づいて、前記時系列データベース部から得られる前の
時刻幅における近傍格子点に係る観測データと後の時刻
幅における対象とする格子点に係る観測データとの組み
合わせから成る組み合わせデータ全体を所定の数に分類
して、それぞれに分類された組み合わせデータの集合を
表現する正規分布を個々に導いて当該正規分布に係るパ
ラメータからなる複数の状態遷移モデルパラメータを生
成する状態遷移分析部と、 状態遷移モデルおよび当該状態遷移モデルに対応する状
態遷移モデルパラメータを蓄積する状態遷移データベー
ス部と、 それぞれが個別の局所的な気象状況に対応する状態遷移
モデルパラメータのなかから現在の近傍格子点の観測デ
ータに最も関連するものを検索して、次の時刻幅におけ
る対象となる格子点に係る観測データを導くことで気象
状況に係る将来予測を実施して当該予測結果を表示する
気象状況表示部とを備えることを特徴とする気象レーダ
システム。 - 【請求項２】 気象状況表示部から複数の空間観測部の
それぞれへ観測条件を伝達することが可能であり、空間
観測部は指定された観測条件に従って動作することを特
徴とする請求項１記載の気象レーダシステム。 - 【請求項３】 気象状況表示部が、気象状況に係る将来
予測結果をユーザに提示した後に、観測条件をユーザか
ら受け付けてユーザにより選定された観測条件を伝達す
ることを特徴とする請求項２記載の気象レーダシステ
ム。 - 【請求項４】 気象状況表示部が、予め設定された観測
条件のなかから将来予測結果に応じて１つまたは複数の
観測条件を観測条件選択肢として表示することを特徴と
する請求項３記載の気象レーダシステム。 - 【請求項５】 観測データウェアハウス部が、それぞれ
の空間観測部に係る観測条件を同一とするように、それ
ぞれの空間観測部から得られる観測データを補正するこ
とを特徴とする請求項１記載の気象レーダシステム。 - 【請求項６】 状況抽出部が、観測データの次元を１つ
増やし、その次元の方向に、同一の観測データを、実際
にあるいは計算上仮想的に複製して拡張観測データとな
し、当該拡張観測データ全体を、適切な混合比で混合さ
れる複数の指数分布族によって表現する対象とすること
を特徴とする請求項１記載の気象レーダシステム。 - 【請求項７】 状況抽出部が、空間観測部の設置位置に
応じてデータ値が変動する観測データについては、各空
間観測部毎に観測データを算出して、算出された複数の
観測データをベクトル合成することで単一の観測データ
としてデータ生成することを特徴とする請求項１記載の
気象レーダシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000289318A JP2002098760A (ja) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | 気象レーダシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000289318A JP2002098760A (ja) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | 気象レーダシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002098760A true JP2002098760A (ja) | 2002-04-05 |
Family
ID=18772746
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000289318A Pending JP2002098760A (ja) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | 気象レーダシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002098760A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2000
- 2000-09-22 JP JP2000289318A patent/JP2002098760A/ja active Pending
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