JP2002168969A - Lightning observation system - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、気象レーダ等の
センサからの観測結果を基づいて発雷判定を行う雷観測
システムに関し、特に、将来発雷可能性のある時間及び
位置の予測を行うことが可能な雷観測システムに関する
ものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a lightning observation system for determining a lightning strike based on observation results from a sensor such as a weather radar, and more particularly to predicting a time and a position at which a lightning strike may occur in the future. It relates to a lightning observation system that can be used.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来より、電力システムの保全その他を
目的として、雷観測システムが広く利用されている。従
来の雷観測システムにおいては、現在の雷雲、すなわ
ち、現在、雷の発生可能性のある雲が発生している領域
を、気象レーダ等の観測装置からの観測結果に基づき把
握し、また表示するものであった。2. Description of the Related Art Conventionally, a lightning observation system has been widely used for the purpose of maintaining a power system and the like. In the conventional lightning observation system, the current thundercloud, that is, the area where the cloud where lightning is likely to occur at present is grasped and displayed based on the observation result from an observation device such as a weather radar. Was something.
【0003】さらに、このような従来の雷雲観測システ
ムは、所望の時間だけ先の雷雲の移動予測及び発雷予測
も行えるのが一般的であった。例えば、特開2000−
131458号公報には、このような従来の落雷発生の
予測に供するものとして、気象レーダ等の観測データか
ら雷雲域を判定し、その雷雲域の追尾結果から、所望の
時間だけ先の雷雲の移動予測ができる雷雲観測システム
について記載されている(雷雲の移動予測については、
この他にも特開平8−122433号公報、特開平11
−258359号公報に記載のものがある)。Furthermore, such a conventional thundercloud observation system generally can also predict the movement of a thundercloud ahead of a desired time and the prediction of lightning. For example, JP-A-2000-
Japanese Patent Application Laid-Open No. 131458 discloses a conventional method for predicting the occurrence of a lightning strike, which determines a thundercloud area from observation data of a weather radar or the like and, based on the result of tracking the thundercloud area, moves a thundercloud ahead by a desired time. It describes a thundercloud observation system that can make predictions.
In addition, Japanese Patent Application Laid-Open Nos.
-258359).
【0004】また、一般に、気象現象である雷雲の動態
には、発生、発達、衰退、消滅といった複雑な現象が含
まれることから、気象レーダによる観測結果のみ等の単
一、あるいは、少数の判定指標からは捉えることは困難
であり、そのため、雷雲を判定するための情報量を増や
すことで、雷雲判定の精度の向上を図る試みがなされて
いた。In general, the dynamics of thunderclouds, which are meteorological phenomena, include complex phenomena such as occurrence, development, decay, and disappearance. It is difficult to grasp from the index, and therefore, an attempt has been made to improve the accuracy of the thundercloud determination by increasing the amount of information for determining the thundercloud.
【0005】例えば、特開平10−268064号公報
には、このような雷雲判定の精度を向上させるものとし
て、気象レーダ情報及び高層気象情報の他に他の情報を
も加味して雷雲の判定精度を向上させる発雷危険度判定
システムについて記載されている(雷雲判定の精度向上
については、この他にも特開平8−271648号公
報、雷雲の盛衰状況を加味する特開2000−1314
58号公報に記載のものがある。)。更に、特開200
0−131458号広報では、雷雲の消滅を予測する機
構も備わっているが、はじめに雷雲と判定された点につ
いてのみ消滅予測を行っており、新たに発生した雷雲の
消滅予測機能は備わっていない。For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-268064 discloses a technique for improving the accuracy of such a thundercloud determination by considering other information in addition to weather radar information and high-level weather information. (See also Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-271648 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-1314 in consideration of the rise and fall of a thundercloud.
No. 58 is disclosed. ). Further, Japanese Patent Application Laid-Open
Although the PR No. 0-131458 has a mechanism for predicting the extinction of a thundercloud, it does not predict the extinction of a newly generated thundercloud, but only predicts the extinction of a point initially determined to be a thundercloud.
【0006】図22は例えば特開2000−13145
8号公報に開示された従来の雷観測システムのブロック
図である。図22において、1は各種気象観測データか
ら処理を行うためのテーブルを作成するテーブル作成処
理部、2はテーブル化された観測データから発雷危険性
のある領域である危険域を判定し出力する危険域判定処
理部、3は発雷危険域を用いて所望時間後の危険域の位
置を予測する危険域移動予測処理部、4は現在の発雷危
険域と危険域予測処理部によって求められた所望時間後
の発雷危険域を表示する表示処理部である。また、ここ
で発雷危険域とは、発雷可能性のある雲、すなわち雷雲
を意味している。FIG. 22 shows, for example, JP-A-2000-13145.
FIG. 9 is a block diagram of a conventional lightning observation system disclosed in Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 8-No. In FIG. 22, reference numeral 1 denotes a table creation processing unit for creating a table for performing processing from various types of weather observation data, and 2 determines and outputs a danger area which is an area having a lightning risk from the tabulated observation data. The dangerous area determination processing unit 3 is a dangerous area movement prediction processing unit that predicts the position of the dangerous area after a desired time using the lightning hazard area, and the current area 4 is obtained by the current lightning dangerous area and the dangerous area prediction processing unit. And a display processing unit for displaying a lightning risk area after a desired time. In addition, the lightning-threatening area here means a cloud having a possibility of lightning, that is, a thundercloud.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】上述のような、発雷危
険域の判定及び移動予測、発雷予測を行う従来の雷観測
システムでは、雷雲を、航空機のように剛体として扱っ
て追尾処理し、移動予測を行っており、発生、消滅等の
自然現象を含む雷雲の動きを的確に捉えることは困難で
あるという問題点があった。In the above-mentioned conventional lightning observation system for determining a lightning-risk area, predicting a movement, and predicting a lightning as described above, a thundercloud is treated as a rigid body like an aircraft to perform tracking processing. However, there is a problem that it is difficult to accurately capture the movement of a thundercloud including natural phenomena such as occurrence and disappearance.
【0008】また、気象レーダ情報や、高層気象情報と
いった雷雲を判定するための複数のパラメータを、何ら
かの形で統合した情報を用いて追尾処理、移動予測処理
を行っている。データの統合は、例えば各パラメータを
重み付き合成などによって行われるため、データ統合の
段階で情報量が減少する。従来の方法では、追尾処理や
移動予測処理が情報量の減少したデータに対して適用さ
れるため、雷雲の動態を正確に捉えることは困難である
という問題点があった。Further, tracking processing and movement prediction processing are performed by using information obtained by integrating a plurality of parameters for determining a thundercloud such as weather radar information and high-level weather information in some form. Since data integration is performed, for example, by weighted synthesis of parameters, the amount of information decreases at the stage of data integration. In the conventional method, since the tracking processing and the movement prediction processing are applied to data with a reduced amount of information, there is a problem that it is difficult to accurately capture the dynamics of a thundercloud.
【0009】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、気象レーダ情報や他の雷雲判定に関
する情報を、情報量を保持したまま、あるいは、所望の
情報量において雷雲の移動予測、発雷予測を行うこと
で、より正確な雷観測に供することができる新規な雷観
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 problem, and it is intended to provide weather radar information and other information relating to thundercloud determination while preserving the amount of information or predicting the movement of a thundercloud at a desired amount of information. The purpose is to obtain a new lightning observation system that can provide more accurate lightning observation by performing lightning prediction.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】この発明の請求項1の雷
観測システムは、(a)気象観測データから発雷危険域
を判定する第1の危険域判定処理部;(b)気象観測デ
ータから所望時間後の観測データの予測を行うデータ予
測処理部;及び(c)データ予測処理部の出力に基づき
発雷危険域を判定する第2の危険域判定処理部を備えて
いる。According to a first aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system comprising: (a) a first dangerous area determination processing unit for determining a lightning hazard area from weather observation data; And (c) a second dangerous area determination processing section for determining a lightning dangerous area based on the output of the data prediction processing section.
【0011】この発明の請求項2の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データからデータの要
素の変化率を算出する要素変化率算出処理部;及び
(b)要素変化率算出処理部の出力に基づき所望時間後
の観測データの予測を行う要素予測処理部を備えてい
る。[0011] The lightning observation system according to claim 2 of the present invention comprises:
(A) a data prediction processing unit for calculating a change rate of an element of data from observation data; and (b) prediction of observation data after a desired time based on an output of the element change rate calculation processing unit. Is provided.
【0012】この発明の請求項3の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データからデータの要
素の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出処理部;
(b)観測データと速度ベクトル算出処理部の出力に基
づき、データの要素の変化率を算出する要素変化率算出
処理部;及び(c)速度ベクトル算出処理部と要素変化
率算出処理部の出力に基づき、所望時間後の観測データ
の予測を行う要素予測処理部を備えている。According to a third aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system.
(A) a data prediction processing unit that calculates a speed vector of a data element from observation data;
(B) an element change rate calculation processing section that calculates a change rate of an element of data based on the output of the observation data and the velocity vector calculation processing section; and (c) an output of the speed vector calculation processing section and the element change rate calculation processing section. And an element prediction processing unit for predicting observation data after a desired time based on
【0013】この発明の請求項4の雷観測システムは、
(a)気象観測データを加工し、データ予測処理部へ出
力するデータ加工処理部をさらに備えている。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system,
(A) a data processing unit for processing weather observation data and outputting the processed data to a data prediction processing unit;
【0014】この発明の請求項5の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、速度
ベクトル算出処理部へ出力する第1のデータ加工処理部
を備えている。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system,
(A) The data prediction processing unit includes a first data processing unit that processes observation data and outputs the data to the velocity vector calculation processing unit.
【0015】この発明の請求項6の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、要素
変化率算出処理部へ出力する第2のデータ加工処理部を
備えている。[0015] The lightning observation system according to claim 6 of the present invention comprises:
(A) The data prediction processing unit includes a second data processing unit that processes observation data and outputs the data to the element change rate calculation processing unit.
【0016】この発明の請求項7の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、速度
ベクトル算出処理部へ出力する第1のデータ加工処理
部;及び(b)観測データを加工し、要素変化率算出処
理部へ出力する第2のデータ加工処理部を備えている。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system,
(A) a data prediction processing unit that processes observation data and outputs it to a velocity vector calculation processing unit; and (b) processes observation data and outputs it to an element change rate calculation processing unit. A second data processing unit is provided.
【0017】この発明の請求項8の雷観測システムは、
(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観測デ
ータに重み付けを行う重み付け加工処理部を備えてい
る。The lightning observation system according to claim 8 of the present invention provides:
(A) The first or second data processing unit includes a weighting processing unit that weights observation data.
【0018】この発明の請求項9の雷観測システムは、
(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観測デ
ータに重み付けを行う重み付け加工処理部;及び(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部を備え
ている。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system,
(A) a first or second data processing unit for weighting observation data; and (b)
The image processing apparatus further includes a combining processing unit that combines outputs of the weighting processing units.
【0019】この発明の請求項10の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;及び
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部を備えている。According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, wherein: (a) the first or second data processing section weights the observation data; (b)
A combination processing unit that combines the outputs of the weighting processing units; and (c) an area extraction processing unit that extracts an area based on the output of the combination processing unit.
【0020】この発明の請求項11の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部;及び(d)領域抽出処理部の出力に基づき特
徴点を抽出する特徴点抽出処理部を備えている。According to a thirteenth aspect of the present invention, in the lightning observation system according to the eleventh aspect, (a) the first or second data processing unit is a weighting processing unit for weighting observation data;
A synthesis processing unit that synthesizes an output of the weighting processing unit;
(C) an area extraction processing section for extracting an area based on an output of the synthesis processing section; and (d) a feature point extraction processing section for extracting a feature point based on an output of the area extraction processing section.
【0021】この発明の請求項12の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部;(d)領域抽出処理部の出力に基づき特徴点
を抽出する特徴点抽出処理部;及び(e)データ加工処
理部の出力として、加工処理部、合成処理部、領域抽出
処理部、及び特徴点抽出処理部の形式を決定する形式制
御処理部を備えている。According to a twelfth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, wherein: (a) the first or second data processing section weights the observation data; (b)
A synthesis processing unit that synthesizes an output of the weighting processing unit;
(C) a region extraction processing unit that extracts a region based on the output of the synthesis processing unit; (d) a feature point extraction processing unit that extracts a feature point based on the output of the region extraction processing unit; and (e) a data processing processing unit. The output includes a processing unit, a combination processing unit, a region extraction processing unit, and a format control processing unit that determines the format of the feature point extraction processing unit.
【0022】この発明の請求項13の雷観測システム
は、(a)観測データを分割し、複数のデータ予測処理
部へ出力するデータ分割処理部;及び(b)複数のデー
タ予測処理部の出力を統合するデータ統合処理部をさら
に備えている。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, comprising: (a) a data division processing unit for dividing observation data and outputting the divided data to a plurality of data prediction processing units; and (b) an output of the plurality of data prediction processing units. And a data integration processing unit that integrates the data.
【0023】この発明の請求項14の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部の出力
を分割し、複数のデータ予測処理部へ出力するデータ分
割処理部;及び(b)複数のデータ予測処理部の出力を
統合するデータ統合処理部をさらに備えている。According to a fourteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, comprising: (a) a data division processing unit that divides an output of the first or second data processing unit and outputs the divided data to a plurality of data prediction processing units; b) It further includes a data integration processing unit that integrates outputs of the plurality of data prediction processing units.
【0024】この発明の請求項15の雷観測システム
は、(a)地理情報をもつ地理情報データベース;
(b)第1の危険域判定処理部と第2の危険域判定処理
部と地理情報データベースの出力に基づき総合的な結果
を判定する結果判定処理部;及び(c)結果判定処理部
の出力を表示する結果表示処理部をさらに備えている。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, comprising: (a) a geographic information database having geographic information;
(B) a result determination processing unit that determines an overall result based on the output of the first dangerous area determination processing unit, the second dangerous area determination processing unit, and the geographic information database; and (c) an output of the result determination processing unit Is further provided.
【0025】[0025]
【発明の実施の形態】以下、本発明の各実施の形態につ
いて、図面を参照して説明する。なお、各図において、
共通する要素には同一符号を付し、重複する説明を省略
する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In each figure,
The same reference numerals are given to common elements, and redundant description will be omitted.
【0026】実施の形態1.図1はこの発明の実施の形
態1の雷観測システムの構成を示すブロック図である。
図1において、5はテーブル作成処理部1によりテーブ
ル化された観測データを用いて所望時間後の観測データ
を予測するデータ予測処理部、2aはテーブル化された
観測データから発雷危険域を判定する第1の危険域判定
処理部、2bはデータ予測処理部5の出力に基づき所望
時間後の発雷危険域を判定する第2の危険域判定処理部
である。Embodiment 1 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, reference numeral 5 denotes a data prediction processing unit for predicting observation data after a desired time using observation data tabulated by the table creation processing unit 1, and 2a determines a lightning risk area from the tabulated observation data. The first dangerous area determination processing section 2b is a second dangerous area determination processing section that determines a lightning dangerous area after a desired time based on the output of the data prediction processing section 5.
【0027】以下、図16に示すフローチャートに沿っ
て図1に示す本実施の形態の雷観測システムの動作を説
明する。図16において、観測を開始すると、まず、気
象レーダや気象観測測器、高層気象情報、電界強度情報
等から得られる各観測データが、観測域を覆う所定の大
きさの領域ごとに得られる。気象レーダからの観測デー
タとしては、エコー頂気温、エコー強度、エコー頂高
度、雲の厚さなどがあり、高層気象情報としては、風
向、風速、気温などがあり、電界強度情報としては、電
情計の値、極性の変化回数などがある。また、例えば、
エコー強度の発達/衰弱のようにデータの変化量が得ら
れる場合もある。データの得られる位置や時刻は観測測
器によって異なる。重み付き合成などのデータの統合を
行うには、各観測データの位置と時刻を合わせる必要が
ある。テーブル作成処理部1では、各観測データの位置
と時刻を合わせる処理も行われる。そして、以降の処理
に適するようにデータが並べかえられる(ステップS0
1)。以降ではこれをテーブル化と呼ぶ。ただし、予め
すべてのデータの整合がとれている場合には、このステ
ップは省略される。Hereinafter, the operation of the lightning observation system of the present embodiment shown in FIG. 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In FIG. 16, when observation is started, first, observation data obtained from a weather radar, a weather observation instrument, high-level weather information, electric field intensity information, and the like are obtained for each area of a predetermined size covering the observation area. Observation data from meteorological radar includes echo top temperature, echo intensity, echo top altitude, cloud thickness, etc.High-level weather information includes wind direction, wind speed, temperature, etc. There are information values, the number of polarity changes, and the like. Also, for example,
In some cases, the amount of change in data is obtained, such as the development / weakness of the echo intensity. The position and time at which data can be obtained differ depending on the observation instrument. In order to integrate data such as weighted synthesis, it is necessary to match the position and time of each observation data. The table creation processing unit 1 also performs processing for adjusting the position and time of each observation data. Then, the data is rearranged so as to be suitable for the subsequent processing (step S0).
1). Hereinafter, this is called tabulation. However, this step is omitted if all the data are matched in advance.
【0028】大気中の風等によって、大気の状態が空間
的に推移し、ある時刻TOにある地点POで観測された大気
が次の時刻T1に地点P1で観測されたとすると、時刻T0位
置P0における観測データが時刻T1位置P1の観測データに
移動したとみなすことができる。以降では、これを観測
データの空間的・時間的移動と呼び、位置P0と位置P1を
対応していると呼ぶ。さらに、観測データの空間的・時
間的移動率を速度ベクトルと呼ぶ。この観測データの空
間的・時間的移動量または移動率、すなわち速度ベクト
ルは、例えば、高層気象情報として得られる風速や風向
から、おおよそのものを得ることができる。また、各観
測値の変化量または変化率は、観測データから直接的に
得られるか、予め理論的または経験的にモデル化されて
おり、観測データの現在値から求められる場合を想定す
る。そして、次に、データ予測処理部5により、所望時
間先の各データの位置と値を予測する(ステップS0
2)。例えば、観測データを、その速度ベクトルにした
がって、所望時間分だけ移動させて所望時間後の観測デ
ータの位置、すなわち対応する位置を求め、観測値を、
観測データの現在値から、観測データの変化量を用いて
線形外挿することにより、未来の観測データの値を予測
することができる。If the state of the atmosphere changes spatially due to the wind in the atmosphere and the like, and the atmosphere observed at a certain point PO at a certain time TO is observed at a point P1 at the next time T1, a time T0 position P0 Can be regarded as having moved to the observation data at the time T1 position P1. Hereinafter, this is referred to as spatial / temporal movement of observation data, and the position P0 and the position P1 are referred to as corresponding. Further, the spatial and temporal movement rate of the observation data is called a velocity vector. The spatial / temporal movement amount or movement rate of the observation data, that is, the velocity vector, can be roughly obtained from, for example, wind speed and wind direction obtained as high-level weather information. Further, it is assumed that the amount of change or the rate of change of each observation value is obtained directly from the observation data, or is previously theoretically or empirically modeled, and is obtained from the current value of the observation data. Next, the data prediction processing unit 5 predicts the position and value of each data at a desired time destination (step S0).
2). For example, according to the velocity vector, the observation data is moved by a desired time, and the position of the observation data after the desired time, that is, the corresponding position is obtained.
The value of future observation data can be predicted by performing a linear extrapolation from the current value of the observation data using the change amount of the observation data.
【0029】予測した所望時間後の観測データについ
て、第2の危険域判定処理部2bにより、各メッシュご
との、発雷に関しての危険度を計算し、その危険度があ
る一定値以上の場合に、そのメッシュに対応する地域を
発雷危険域と判定する(ステップS03)。従来法で
は、各観測データを重み付き合成により合成した後のデ
ータを用いて移動予測を行っている。したがって、移動
予測は情報量の低下したデータを用いて行うことにな
る。それに対し、本発明の実施の形態では、重み付き合
成前の観測データを、例えば線形外挿するとのにより、
各データ毎に未来のデータ値を予測し、その結果を合成
することにより、未来の雷雲位置を算出する。したがっ
て、重み付き合成を行う前の情報量が減少していないデ
ータを用いた移動予測を行うことになるため、従来法よ
りも発雷危険域を正確に予測することができる。For the predicted observation data after the desired time, the second dangerous area determination processing unit 2b calculates the risk of lightning for each mesh, and when the risk is equal to or more than a certain value, The area corresponding to the mesh is determined to be a lightning hazard area (step S03). In the conventional method, movement prediction is performed using data obtained by combining observation data with weighted combination. Therefore, the movement prediction is performed using the data with the reduced information amount. On the other hand, in the embodiment of the present invention, the observation data before the weighted combination is, for example, linearly extrapolated,
A future thundercloud position is calculated by predicting a future data value for each data and combining the results. Therefore, since the movement prediction is performed using the data in which the amount of information before weighted synthesis is not reduced, the lightning risk area can be predicted more accurately than the conventional method.
【0030】上述の処理とは別に、第1の危険域判定処
理部2aにより、現在の観測データについても、発雷危
険域を判定する(ステップS04)。この処理は、所望
時間経過後の発雷危険域判定の前または後、あるいは、
それと並行して実行することができる。Apart from the above-mentioned processing, the first dangerous area determination processing section 2a determines the lightning dangerous area also for the current observation data (step S04). This processing is performed before or after the judgment of the lightning hazard area after the elapse of the desired time, or
It can be run in parallel.
【0031】その後、現在の発雷危険域及び所望時間経
過後の発雷危険域のデータは、表示処理部4へ送られ、
表示処理部4は、現在の発雷危険域、または所望時間経
過後の発雷危険域、またはその両方を表示する(ステッ
プS05)。Thereafter, the data of the current lightning risk area and the lightning risk area after the elapse of the desired time are sent to the display processing unit 4.
The display processing unit 4 displays the current lightning risk area, the lightning risk area after elapse of the desired time, or both (step S05).
【0032】現在の発雷危険域と、所望時間経過後の発
雷危険域を共に表示する場合には、例えば、矢印等によ
り、移動の様子がわかるようにすることができる。ま
た、現在の観測データと、所望時間経過後の観測データ
も送り、観測データ、または発雷危険域、またはその両
方を表示することで、発雷危険域だけでなく、観測デー
タ、すなわち大気の状態も表示できるようにする。ま
た、発雷危険域の発雷危険性により、発雷危険性の高い
領域から、段階的に表示することも可能である。When displaying both the current lightning risk area and the lightning risk area after the elapse of the desired time, the state of the movement can be recognized by, for example, an arrow. In addition, by sending the current observation data and the observation data after the elapse of the desired time, and displaying the observation data, the lightning hazard area, or both, not only the lightning hazard area but also the observation data, that is, the atmosphere The status can also be displayed. Further, according to the lightning risk in the lightning risk area, it is possible to display the area in a stepwise manner from the high lightning risk area.
【0033】このように、本実施の形態の雷観測システ
ムは、気象観測データから発雷危険域を判定する第1の
危険域判定処理部2a、気象観測データから所望時間後
の観測データの予測を行うデータ予測処理部5、及びデ
ータ予測処理部5の出力に基づき発雷危険域を判定する
第2の危険域判定処理部2bを備えているので、気象レ
ーダ情報や他の雷雲判定に関する情報を、情報量を保持
したまま、あるいは、所望の情報量において雷雲の移動
予測、発雷予測を行うことで、現在の発雷危険域と所望
時間経過後の発雷危険域とを共により正確に観測するこ
とができる。As described above, the lightning observation system according to the present embodiment uses the first dangerous area determination processing unit 2a for determining a lightning hazard area from weather observation data, and predicts observation data after a desired time from weather observation data. And a second dangerous area determination processing section 2b for determining a lightning hazard area based on the output of the data prediction processing section 5, so that weather radar information and other information related to thundercloud determination are provided. By predicting the thundercloud movement and lightning prediction while maintaining the information amount or at the desired information amount, the current lightning risk area and the lightning risk area after the elapse of the desired time can be more accurately determined. It can be observed at
【0034】実施の形態2.図2はこの発明の実施の形
態2の雷観測システムの全体のうちデータ予測処理部の
構成を示すブロック図である。その他の部分は、実施の
形態1と同様である。図2において、6はテーブル作成
処理部1によりテーブル化された観測データを用いて、
ある一定時間における観測データの変化率を算出する要
素変化率算出処理部、7は要素変化率算出処理部6から
出力された各要素の変化率と、現在の観測データから、
所望時間経過後の観測データの各要素を予測し、所望時
間経過後の観測データを出力する要素予測処理部であ
る。Embodiment 2 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 2 of the present invention. Other parts are the same as in the first embodiment. In FIG. 2, reference numeral 6 denotes the observation data tabulated by the table creation processing unit 1,
The element change rate calculation processing unit 7 for calculating the change rate of the observation data in a certain fixed time is based on the change rate of each element output from the element change rate calculation processing unit 6 and the current observation data.
An element prediction processing unit that predicts each element of the observation data after the elapse of the desired time and outputs the observation data after the elapse of the desired time.
【0035】以下、図17に示すフローチャートに沿っ
て図2に示すデータ予測処理部5の動作を説明する。他
の部分は実施の形態1の図16と同様であるので、説明
を省略する。データの移動量または移動率は、実施の形
態1で述べたように、例えば、高層気象情報から得られ
る風向・風速を利用することで、得られることとし、こ
こでは既知であるとする。データの変化量または変化率
が直接的に得られない場合、過去の観測データから、そ
れらを得ることができる。そのため、要素変化率算出処
理部6により、速度ベクトルを用いて、現在の観測デー
タと前の時刻の観測データのメッシュごとの対応をと
り、現在と前の時刻の観測データの各要素の値を比較
し、各要素の変化量または変化率を求める(ステップS
06)。The operation of the data prediction processing unit 5 shown in FIG. 2 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. Other parts are the same as in FIG. 16 of the first embodiment, and a description thereof will not be repeated. As described in the first embodiment, the movement amount or the movement rate of the data is obtained by using, for example, the wind direction and the wind speed obtained from the high-level weather information, and is assumed to be known here. If the amount of change or the rate of change of the data cannot be obtained directly, they can be obtained from past observation data. Therefore, the element change rate calculation processing unit 6 uses the velocity vector to associate the current observation data with the observation data at the previous time for each mesh, and calculates the value of each element of the observation data at the current time and the previous time. By comparison, the change amount or change rate of each element is obtained (step S
06).
【0036】データの変化量または変化率の算出方法と
しては、例えば、各要素の時系列を直線または曲線に当
てはめて算出する方法や、各データごとにモデル化を行
い、そのモデルにしたがって算出する方法などがある。
例えば、文献、遊馬 芳雄、菊池 勝弘、今久、谷口
恭:“簡易気象レーダーによる降雪の短時間予測実験
(その2)”、北海道大学地球物理学研究報告、Vol.
44、October、1984、pp.53−51には、エコ
ー強度に関する拡散方程式を立て、この方程式を解くこ
とで、エコー強度の値を求める方法が起債されている。As a method of calculating the amount of change or the rate of change of data, for example, a method of applying the time series of each element to a straight line or a curve, or a method of modeling each data and calculating according to the model There are methods.
For example, Literature, Yoshio Yuma, Katsuhiro Kikuchi, Imahisa, Taniguchi
Yasushi: "Short-term snowfall prediction experiment using simple weather radar (part 2)", Hokkaido University Geophysical Research Report, Vol.
44, October, 1984, pp. 90-70. 53-51 has issued a method for obtaining a value of echo intensity by solving a diffusion equation relating to echo intensity and solving this equation.
【0037】データの時間変化率を算出するには、デー
タの現在値以外に、少なくとも過去の1時刻のデータの
値が必要となる。過去1時刻のデータを用いる場合は、
観測データの現在値と、過去1時刻の値との直線で結ぶ
ことにより、その観測データの時間変化率を算出すれば
良い。さらに、利用する過去データの時刻を複数に増や
し、最小二乗法などによって、データに直線を当てはめ
ることにより、時間変化率を算出しても良い。過去の例
が多い場合は、少ない場合に比べて得られる移動量
(率)または変化量(率)の値が安定する反面、過去の
データを格納するための領域が増加したり、また、処理
量が増加することが考えられるため、過去の例としては
適当な数を用いることが好ましい。In order to calculate the time change rate of the data, at least the value of the data at one past time is required in addition to the current value of the data. When using the data of the past one time,
The time change rate of the observation data may be calculated by connecting a straight line between the current value of the observation data and the value at the past one time. Further, the time change rate may be calculated by increasing the times of the past data to be used to a plurality of times and applying a straight line to the data by the least square method or the like. When the number of past examples is large, the value of the moving amount (rate) or the amount of change (rate) obtained is stable as compared with the case where the number of past examples is small, but the area for storing past data increases, and Since the amount may increase, it is preferable to use an appropriate number as a past example.
【0038】次に、要素変化率算出処理部6の出力であ
る、観測データの要素の変化率と、現在の観測データか
ら、要素予測処理部7において、所望時間経過後の観測
データの値を予測する(ステップS07)。この予測
は、例えば、観測データを時間方向に線形外挿すること
により行うことができる。Next, from the element change rate of the observation data, which is the output of the element change rate calculation processing unit 6, and the current observation data, the element prediction processing unit 7 calculates the value of the observation data after the elapse of the desired time. Predict (step S07). This prediction can be performed, for example, by linearly extrapolating the observation data in the time direction.
【0039】このように、本実施の形態の雷観測システ
ムにおいては、データ予測処理部5は、観測データから
データの要素の変化率を算出する要素変化率算出処理部
6、及び要素変化率算出処理部6の出力に基づき所望時
間後の観測データの予測を行う要素予測処理部7を備え
ている。そのため、データの変化量または変化率が直接
的に得られない場合においても、過去の観測データか
ら、それらを得ることができる。As described above, in the lightning observation system of the present embodiment, the data prediction processing unit 5 includes the element change rate calculation processing unit 6 that calculates the change rate of the data element from the observation data, and the element change rate calculation An element prediction processing unit 7 for predicting observation data after a desired time based on the output of the processing unit 6 is provided. Therefore, even when the change amount or the change rate of the data cannot be directly obtained, it can be obtained from the past observation data.
【0040】実施の形態3.図3はこの発明の実施の形
態3の雷観測システムの全体のうちデータ予測処理部の
構成を示すブロック図である。その他の部分は、実施の
形態1と同様である。図3において、8は観測データの
ある一定時間における移動量または移動率を算出する速
度ベクトル算出処理部、9は速度ベクトル算出処理部8
の出力である速度ベクトルと観測データから、各要素の
変化率を算出する要素変化率算出処理部、10は速度ベ
クトルと、要素変化率と、現在の観測データから、所望
時間経過後の観測データを予測する要素予測処理部であ
る。Embodiment 3 FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 3 of the present invention. Other parts are the same as in the first embodiment. In FIG. 3, reference numeral 8 denotes a speed vector calculation processing unit that calculates a movement amount or a movement rate of observation data during a certain time, and 9 denotes a speed vector calculation processing unit 8.
The element change rate calculation processing unit 10 that calculates the change rate of each element from the velocity vector and the observation data that is the output of the velocity data, the element change rate, and the current observation data. Is an element prediction processing unit that predicts.
【0041】以下、図18に示すフローチャートに沿っ
て図3に示すデータ予測処理部5の動作を説明する。他
の部分は実施の形態1の図16と同様であるので、説明
を省略する。データの移動量または移動率が直接的に得
られない場合、また、データの変化量または変化率が直
接的に得られない場合、過去の観測データから、それら
を得ることができる。まず、速度ベクトル算出処理部8
において、現在の観測データと、過去の観測データか
ら、ある一定時間におけるデータの移動量または移動
率、すなわち速度ベクトルを算出する(ステップS0
8)。大気の推移によって時刻TO位置P0における観
測データが、短時間後の時刻T1位置P1における観測
データに移動したと考えると、時刻P0の観測データを
P1−P0だけ変化させたものと時刻P1の観測データ
は、強い相関をもつことが予想させる。このとき、(P
1−P0)−(T1−T0)、すなわち、(移動量)/
(観測時間の差)を時刻T1位置P1における速度ベク
トルと考えることができる。観測範囲を二次元的にとら
え、縦方向、横方向を考えた場合には、それぞれの方向
について速度ベクトルを求める。観測時間の差は、観測
データがえられた時刻の差をとるこてで得られることか
ら、移動量を求めればよい。移動量の抽出には、例え
ば、現在の観測データと前の時刻の観測データとの相互
相関をとり、その値が最大となる移動量から求める方法
や、現在の観測データと前の時刻の観測データを位置を
ずらしながら差分をとり、その総和が最小となるずれの
量を移動量として抽出する方法が考えられる。The operation of the data prediction processing unit 5 shown in FIG. 3 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. Other parts are the same as in FIG. 16 of the first embodiment, and a description thereof will not be repeated. When the movement amount or the movement rate of the data is not directly obtained, or when the change amount or the change rate of the data is not directly obtained, they can be obtained from the past observation data. First, the speed vector calculation processing unit 8
In step S0, a movement amount or a movement rate of data in a certain period of time, that is, a velocity vector is calculated from current observation data and past observation data (step S0).
8). Assuming that the observation data at the time TO position P0 has moved to the observation data at the time T1 position P1 after a short time due to the change of the atmosphere, the observation data at the time P0 changed by P1−P0 and the observation data at the time P1 are obtained. The data is expected to be strongly correlated. At this time, (P
1−P0) − (T1−T0), that is, (movement amount) /
(Difference in observation time) can be considered as a velocity vector at the time T1 position P1. When the observation range is two-dimensionally considered and the vertical direction and the horizontal direction are considered, a velocity vector is obtained for each direction. Since the difference in the observation time can be obtained by taking the difference in the time at which the observation data was obtained, the movement amount may be obtained. To extract the movement amount, for example, a method of obtaining a cross-correlation between the current observation data and the observation data at the previous time and obtaining the maximum value from the movement amount, or a method of observing the current observation data and the previous time A method is conceivable in which the difference is obtained while shifting the position of the data, and the amount of shift that minimizes the sum is extracted as the movement amount.
【0042】次に、要素変化率算出処理部9において、
得られた速度ベクトルと、観測データと、過去の観測デ
ータから、ある一定時間におけるデータの要素の変化量
または変化率を算出する(ステップS09)。この算出
には、実施の形態2と同様の方法を用いれば良い。Next, in the element change rate calculation processing section 9,
From the obtained velocity vector, the observation data, and the past observation data, the change amount or the change rate of the data element in a certain fixed time is calculated (step S09). For this calculation, the same method as in the second embodiment may be used.
【0043】最後に、要素予測処理部10において、速
度ベクトルと、要素変化率と、観測データから、所望時
間経過後の観測データを予測する(ステップS10)。
観測データの予測は、例えば、観測データのデータ値と
雷雲域の線形外挿により求めれば良い。Finally, the element prediction processing unit 10 predicts observation data after a desired time has elapsed from the velocity vector, the element change rate, and the observation data (step S10).
The prediction of the observation data may be obtained, for example, by linear extrapolation of the data value of the observation data and the thundercloud region.
【0044】このように、本実施の形態の雷観測システ
ムにおいては、データ予測処理部5は、観測データから
データの要素の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算
出処理部8、観測データと速度ベクトル算出処理部8の
出力に基づき、データの要素の変化率を算出する要素変
化率算出処理部9、及び速度ベクトル算出処理部8と要
素変化率算出処理部9の出力に基づき、所望時間後の観
測データの予測を行う要素予測処理部10を備えてい
る。そのため、データの移動量または移動率が直接的に
得られない場合においても、また、データの変化量また
は変化率が直接的に得られない場合においても、過去の
観測データから、それらを得ることができる。As described above, in the lightning observation system of the present embodiment, the data prediction processing unit 5 includes the speed vector calculation processing unit 8 that calculates the speed vector of the data element from the observation data, the observation data and the speed vector calculation. An element change rate calculation processing section 9 for calculating a change rate of a data element based on an output of the processing section 8, and an observation after a desired time based on outputs of the velocity vector calculation processing section 8 and the element change rate calculation processing section 9. An element prediction processing unit 10 for predicting data is provided. Therefore, even when the amount or rate of movement of data cannot be obtained directly, or when the amount of change or rate of change of data cannot be obtained directly, it is necessary to obtain them from past observation data. Can be.
【0045】実施の形態4.図4はこの発明の実施の形
態4の雷観測システムの構成を示すブロック図である。
図4において、11はテーブル作成処理部1によりテー
ブル化された観測データに対して、データ予測に有効な
重み付け等の加工処理を施すデータ加工処理部、5aは
加工された観測データを用いて所望時間経過後の観測デ
ータを予測するデータ予測処理部である。Embodiment 4 FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 4 of the present invention.
In FIG. 4, reference numeral 11 denotes a data processing unit for performing processing such as weighting effective for data prediction on observation data tabulated by the table creation processing unit 1; This is a data prediction processing unit that predicts observation data after a lapse of time.
【0046】以下、図19に示すフローチャートに沿っ
て図4に示すデータ予測処理部の動作を説明する。他の
図と同様の部分については、説明を省略する。テーブル
作成処理後の観測データは、各々のデータ特性に従って
無造作に並んでいることが考えられる。中には、予測と
いう観点からは、無関係または極めて影響の少ないデー
タも含まれていることが考えられる。逆に、予測に関し
て支配的となるようなデータも含まれていることが考え
られる。以上のようなことから、各観測データ要素に対
して、適当な重み付け等を行うことにより、予測に対し
て不利に働くデータの影響を抑え、逆に予測に対して効
果的なデータに重きを置いた処理が可能となることや、
不要なデータを削減することで、演算量を低減すること
ができる。そこで、データ加工処理部11において、各
データ要素に対して加工処理を行う(ステップS1
1)。The operation of the data prediction processing unit shown in FIG. 4 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. The description of the same parts as those in the other drawings is omitted. It is conceivable that the observation data after the table creation processing is arranged randomly according to the respective data characteristics. It is conceivable that some of them include irrelevant or extremely insignificant data from the viewpoint of prediction. Conversely, it is possible that some data is dominant in prediction. Based on the above, by appropriately weighting each observation data element, the influence of data that is disadvantageous to prediction is suppressed, and conversely, the weight of data that is effective for prediction is weighted. That it can be placed,
The amount of calculation can be reduced by reducing unnecessary data. Therefore, the data processing unit 11 performs processing on each data element (step S1).
1).
【0047】加工処理としては、各要素に対して重み係
数をかける処理の他、以降の処理に特化した形式のデー
タへと形式変換すること等が考えられる。As the processing, in addition to the processing of applying a weighting factor to each element, it is conceivable to perform format conversion to data in a format specialized for the subsequent processing.
【0048】データ予測処理部5aには、データ加工処
理部11により加工された観測データが入力される。こ
こでは、加工された観測データを用いて所望時間経過後
の観測データの予測を行い、予測結果を出力として、第
2の危険域判定処理部2bへ送る。The observation data processed by the data processing unit 11 is input to the data prediction processing unit 5a. Here, the observation data after the elapse of the desired time is predicted using the processed observation data, and the prediction result is output to the second dangerous area determination processing unit 2b.
【0049】本実施の形態の雷観測システムは、気象観
測データを加工し、データ予測処理部5aへ出力するデ
ータ加工処理部11をさらに備えている。そのため、デ
ータ加工処理部11により、各観測データ要素に対し
て、適当な重み付け等を行うことで、以後の予測が行い
やすくなるとともに、観測精度が向上する。The lightning observation system of the present embodiment further includes a data processing unit 11 that processes weather observation data and outputs the data to the data prediction processing unit 5a. Therefore, by performing appropriate weighting or the like on each observation data element by the data processing unit 11, it is easy to perform subsequent predictions and observation accuracy is improved.
【0050】実施の形態5.図5はこの発明の実施の形
態5の雷観測システムの全体のうちデータ予測処理部の
構成を示すブロック図である。図5において、11aは
テーブル化された観測データに対して、速度ベクトル算
出に有効な重み付け等の加工処理を施す第1のデータ加
工処理部、8aは加工された観測データを用いて観測デ
ータの速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出処理部
である。Embodiment 5 FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to the fifth embodiment of the present invention. In FIG. 5, reference numeral 11a denotes a first data processing unit for performing processing such as weighting effective for velocity vector calculation on tabulated observation data, and 8a denotes observation data using the processed observation data. It is a speed vector calculation processing unit that calculates a speed vector.
【0051】第1のデータ加工処理部11aの動作につ
いては、上述のデータ加工処理部11と同様であるた
め、説明を省略する。これにより、速度ベクトルの算出
がより容易に、または高精度になる効果がある。The operation of the first data processing unit 11a is the same as that of the above-mentioned data processing unit 11, and a description thereof will be omitted. Thereby, there is an effect that the calculation of the speed vector becomes easier or the accuracy becomes higher.
【0052】すなわち、本実施の形態においては、デー
タ予測処理部5は、観測データを加工し、速度ベクトル
算出処理部8aへ出力する第1のデータ加工処理部11
aを備えている。そのため、速度ベクトルの算出をより
容易に、または高精度に行うことができる。That is, in the present embodiment, the data prediction processing unit 5 processes the observation data and outputs the processed data to the velocity vector calculation processing unit 8a.
a. Therefore, the calculation of the speed vector can be performed more easily or with high accuracy.
【0053】実施の形態6.図6はこの発明の実施の形
態6の雷観測システムの全体のうちデータ予測処理部の
構成を示すブロック図である。図6において、11bは
テーブル化された観測データに対して、要素変化率の算
出に有効な重み付け等の加工処理を施す第2のデータ加
工処理部、9aは加工された観測データを用いて観測デ
ータの要素の変化率を算出する要素変化率算出処理部で
ある。Embodiment 6 FIG. FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 6 of the present invention. In FIG. 6, reference numeral 11b denotes a second data processing unit for performing processing such as weighting effective for calculating the element change rate on the tabulated observation data, and 9a denotes an observation using the processed observation data. This is an element change rate calculation processing unit that calculates a change rate of a data element.
【0054】第2のデータ加工処理部11bの動作につ
いては、実施の形態4のデータ加工処理部11と同様で
あるため、説明を省略する。これにより、観測データの
要素の変化率の算出がより容易に、または高精度になる
効果がある。The operation of the second data processing unit 11b is the same as that of the data processing unit 11 of the fourth embodiment, and the description is omitted. Thereby, there is an effect that the calculation of the change rate of the element of the observation data becomes easier or more accurate.
【0055】すなわち、本実施の形態の雷観測システム
においては、データ予測処理部5は、観測データを加工
し、要素変化率算出処理部9aへ出力する第2のデータ
加工処理部11bを備えている。そのため、観測データ
の要素の変化率の算出をより容易に、または高精度行う
ことができる。That is, in the lightning observation system of the present embodiment, the data prediction processing unit 5 includes a second data processing unit 11b that processes observation data and outputs the data to the element change rate calculation processing unit 9a. I have. Therefore, the calculation of the change rate of the element of the observation data can be performed more easily or with high accuracy.
【0056】実施の形態7.図7はこの発明の実施の形
態7の雷観測システムの全体のうちデータ予測処理部の
構成を示すブロック図である。図7において、11aは
テーブル化された観測データに対して、速度ベクトル算
出に有効な重み付け等の加工処理を施す第1のデータ加
工処理部、11bはテーブル化された観測データに対し
て、要素変化率の算出に有効な重み付け等の加工処理を
施す第2のデータ加工処理部、8aは加工された観測デ
ータを用いて観測データの速度ベクトルを算出する速度
ベクトル算出処理部、9aは加工された観測データを用
いて観測データの要素の変化率を算出する要素変化率算
出処理部である。Embodiment 7 FIG. FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 7 of the present invention. In FIG. 7, reference numeral 11a denotes a first data processing unit for performing processing such as weighting effective for velocity vector calculation on tabulated observation data. Reference numeral 11b denotes an element for the tabulated observation data. A second data processing unit that performs processing such as weighting effective for calculating the change rate, a speed vector calculation processing unit 8a that calculates a speed vector of observation data using the processed observation data, and 9a that is processed An element change rate calculation processing unit that calculates a change rate of an element of the observation data using the observed data.
【0057】第1のデータ加工処理部11a及び第2の
データ加工処理部11bの動作は、それぞれ実施の形態
5及び実施の形態6の第1及び第2のデータ加工処理部
と同様であるため、説明を省略する。このように、速度
ベクトルの算出と、データの変化率の算出に別々の加工
処理を設けることで、それぞれの性質の特化した、より
効率的、かつ高精度の処理ができる。The operations of the first data processing unit 11a and the second data processing unit 11b are the same as those of the first and second data processing units of the fifth and sixth embodiments, respectively. The description is omitted. As described above, by providing separate processing for calculating the velocity vector and calculating the rate of change of data, more efficient and highly accurate processing specialized for each property can be performed.
【0058】すなわち、本実施の形態の雷観測システム
においては、データ予測処理部5は、観測データを加工
し、速度ベクトル算出処理部8aへ出力する第1のデー
タ加工処理部11a、及び観測データを加工し、要素変
化率算出処理部9aへ出力する第2のデータ加工処理部
11bを備えている。そのため、速度ベクトルの算出
と、データの変化率の算出に別々の加工処理を設けるこ
とで、それぞれの性質の特化した、より効率的、かつ高
精度の処理ができる。That is, in the lightning observation system of the present embodiment, the data prediction processing unit 5 processes the observation data, outputs the data to the velocity vector calculation processing unit 8a, the first data processing unit 11a, and the observation data. And a second data processing unit 11b that processes the data and outputs the processed data to the element change rate calculation processing unit 9a. Therefore, by providing separate processing for calculation of the velocity vector and calculation of the rate of change of data, more efficient and highly accurate processing specialized for each property can be performed.
【0059】実施の形態8.図8はこの発明の実施の形
態8の雷観測システムの全体のうちデータ加工処理部の
構成を示すブロック図である。図8において、12はテ
ーブル化された観測データに対して、重み付け加工を行
う重み付け加工処理部である。Embodiment 8 FIG. FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 8 of the present invention. In FIG. 8, reference numeral 12 denotes a weighting processing unit for performing weighting processing on the tabulated observation data.
【0060】重み付け加工処理部12では、次の処理に
有効な重み付け処理を行う。重み付け処理とは、例え
ば、各要素の重要度に比例した重み係数をかけること
や、各要素の任意の組み合わせから二次的な要素を生成
することや、各要素がそれぞれある基準値を満たしてい
る場合と満たしていない場合について二値化する方法等
である。また、その場合の重みや、基準値や、組み合わ
せ方法は、例えば、熟練者からの知識を数値化すること
や、経験的またはニューラルネットワーク等により学習
することで獲得する方法等がある。The weighting processing section 12 performs weighting processing effective for the next processing. The weighting process is, for example, multiplying a weighting factor proportional to the importance of each element, generating a secondary element from an arbitrary combination of the elements, or satisfying a certain reference value for each element. For example, there is a method of binarizing a case where the condition is satisfied and a case where the condition is not satisfied. The weight, reference value, and combination method in this case include, for example, a method of digitizing knowledge from an expert, or a method of acquiring knowledge by learning through an empirical or neural network.
【0061】本実施の形態の雷観測システムにおいて
は、データ加工処理部11は、観測データに重み付けを
行う重み付け加工処理部12を備えている。そのため、
各観測データ要素に対して、適当な重み付け等を行うこ
とで、以後の予測が行いやすくなるとともに、観測精度
が向上する。In the lightning observation system according to the present embodiment, the data processing unit 11 includes a weighting processing unit 12 for weighting observation data. for that reason,
By performing appropriate weighting or the like on each observation data element, subsequent prediction becomes easier and observation accuracy is improved.
【0062】実施の形態9.図9はこの発明の実施の形
態9の雷観測システムの全体のうちデータ加工処理部の
構成を示すブロック図である。図9において、13は重
み付け加工処理部12により重み付けされた観測データ
を、以降の処理に有効なように合成処理を行う合成処理
部である。Embodiment 9 FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 9 of the present invention. In FIG. 9, reference numeral 13 denotes a combining processing unit that combines the observation data weighted by the weighting processing unit 12 so as to be effective for the subsequent processing.
【0063】重み付けされた観測データは、一般に、も
との観測データと同じ、またはそれ以上または、それ以
下の次元をもった多次元データである。そのため、その
ままの形式では処理量が大きくなったり、処理が困難な
場合があることがあるので、合成処理部13により、合
成処理を行い、データの次元を落とす。The weighted observation data is generally multidimensional data having dimensions equal to, greater than, or less than the original observation data. Therefore, the processing amount may be large or the processing may be difficult if the format is used as it is. Therefore, the combining processing is performed by the combining processing unit 13 to reduce the dimension of the data.
【0064】例えば、加工観測データを1次元に落とし
た場合は、画像的な取り扱いが可能であり、表示処理部
4に送ることで、画像表示が可能になり、有効な情報を
提供することができる。For example, when the processed observation data is reduced to one dimension, it can be handled as an image. By sending the processed observation data to the display processing unit 4, the image can be displayed and effective information can be provided. it can.
【0065】本実施の形態の雷観測システムにおいて
は、データ加工処理部11は、観測データに重み付けを
行う重み付け加工処理部12、及び重み付け加工処理部
12の出力を合成する合成処理部13を備えている。そ
のため、合成処理部により合成処理を行い、データの次
元を落とすことにより、データ量を減らした有効な情報
を次の処理に出力することができる。In the lightning observation system of the present embodiment, the data processing unit 11 includes a weighting processing unit 12 for weighting observation data, and a combining processing unit 13 for combining the outputs of the weighting processing unit 12. ing. Therefore, by performing the combining process by the combining processing unit and reducing the dimension of the data, it is possible to output effective information with a reduced data amount to the next process.
【0066】実施の形態10.図10はこの発明の実施
の形態10の雷観測システムの全体のうちデータ加工処
理部の構成を示すブロック図である。図10において、
14は合成観測データから、何らかの基準によって領域
を抽出する領域抽出処理部である。Embodiment 10 FIG. FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 10 of the present invention. In FIG.
Reference numeral 14 denotes an area extraction processing unit that extracts an area from the synthetic observation data according to some reference.
【0067】加工観測データ以前の観測データは、観測
領域全体分のデータ数があり、観測領域が広い場合は、
データ数も膨大となる。また、一般に全ての観測領域が
危険域となることはないと考えられることから、何らか
の基準を設け、その基準よりも高いか、あるいは低い場
合の領域のみをとらえることで、それを軽減することが
考えられる。The observation data before the processing observation data has the number of data for the entire observation area, and when the observation area is wide,
The number of data will be huge. In addition, since it is generally considered that all observation areas do not become danger areas, it is possible to reduce this by setting some criteria and capturing only those areas that are higher or lower than the criteria. Conceivable.
【0068】また、一般に、観測領域は広大なため、全
体を一まとまりとして考えると、大域的な動きはとらえ
られても、局所的な動きに対応できないと考えられる。
そこで、合成処理部13による合成後の観測データに対
して、領域抽出処理部14において、ある基準を設け、
その基準よりも高い領域、または低い領域を抽出する。
ここで抽出される領域を領域観測データを呼ぶ。In general, since the observation area is very large, when the whole is considered as a unit, it is considered that a global movement can be captured, but a local movement cannot be dealt with.
Therefore, a certain criterion is set in the region extraction processing unit 14 for the observation data after the synthesis by the synthesis processing unit 13,
An area higher or lower than the reference is extracted.
The region extracted here is called region observation data.
【0069】領域を抽出するための基準としては、例え
ば、加工処理、合成処理を発雷危険性について行った場
合には、合成観測データは発雷危険度を表していること
から、経験的、または、熟練者の知識、または学習等に
よって得られる基準値を設定することができる。As a criterion for extracting a region, for example, when processing and combining are performed on the risk of lightning, the synthetic observation data indicates the degree of risk of lightning. Alternatively, a reference value obtained by expert knowledge or learning can be set.
【0070】領域観測データは、データの情報量という
観点では、もとの観測データ、加工観測データ、合成観
測データよりも落ちていることになるが、すべてのデー
タを扱う方法に比べて、演算量小さくなるなり、かつ、
個々の危険領域に対応した処理が行えるので、精度の高
い処理が行える効果が期待できる。Although the area observation data is lower than the original observation data, processed observation data, and synthetic observation data in terms of the amount of information of the data, the operation observation data is smaller than the method using all data. Amount becomes small, and
Since a process corresponding to each dangerous area can be performed, an effect that a highly accurate process can be performed can be expected.
【0071】本実施の形態の雷観測システムにおいて
は、データ加工処理部11は、観測データに重み付けを
行う重み付け加工処理部12、重み付け加工処理部12
の出力を合成する合成処理部13、及び合成処理部13
の出力に基づき領域を抽出する領域抽出処理部14を備
えている。そのため、領域抽出処理部14において、あ
る基準を設け、その基準よりも高い領域、または低い領
域を抽出することで、データ量を少なくすることがで
き、演算量の低減をはかっている。In the lightning observation system of the present embodiment, the data processing section 11 includes a weighting processing section 12 for weighting observation data, and a weighting processing section 12.
Processing unit 13 that synthesizes the output of
Is provided with an area extraction processing unit 14 for extracting an area based on the output of. Therefore, by setting a certain reference in the area extraction processing unit 14 and extracting an area higher or lower than the reference, the data amount can be reduced, and the calculation amount is reduced.
【0072】実施の形態11.図11はこの発明の実施
の形態11の雷観測システムの全体のうちデータ加工処
理部の構成を示すブロック図である。図11において、
15は領域観測データから、何らかの基準によって特徴
点を抽出する特徴点抽出処理部である。Embodiment 11 FIG. FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 11 of the present invention. In FIG.
Reference numeral 15 denotes a feature point extraction processing unit that extracts feature points from the area observation data according to some reference.
【0073】領域をその中の代表点で表現することによ
り、データの扱いが容易になり、また、例えば、特開平
12−131458号公報記載の追尾方法を用いること
ができるというメリットがある。By representing the area by the representative points in the area, there is an advantage that data can be easily handled and, for example, a tracking method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 12-131458 can be used.
【0074】特徴点としては、例えば、その領域の重心
点や、中心点や、値の最高点や、領域に外接する多角形
の頂点の一つなど、予めある規則に基づいて定めた点で
ある。これを観測データ特徴点と呼ぶ。The characteristic points are, for example, points determined based on a predetermined rule, such as the center of gravity of the area, the center point, the highest point of the value, and one of the vertices of a polygon circumscribing the area. is there. This is called an observation data feature point.
【0075】観測データ特徴点は、データの情報量とい
う観点では、もとの観測データ、加工観測データ、合成
観測データ、領域観測データよりも落ちていることにな
るが、データの扱い方が容易になる効果がある。また、
視覚化も容易である。The observation data feature points are lower than the original observation data, processed observation data, composite observation data, and area observation data in terms of the amount of information of the data. Has the effect of becoming Also,
Visualization is also easy.
【0076】すなわち、本実施の形態の雷観測システム
においては、データ加工処理部11は、観測データに重
み付けを行う重み付け加工処理部12、重み付け加工処
理部12の出力を合成する合成処理部13、合成処理部
13の出力に基づき領域を抽出する領域抽出処理部1
4、及び領域抽出処理部14の出力に基づき特徴点を抽
出する特徴点抽出処理部15を備えている。そのため、
特徴点抽出処理部15により、何らかの基準によって特
徴点を抽出することで、データ量を少なくすることがで
き、データの扱いを容易にすることができる。That is, in the lightning observation system of this embodiment, the data processing unit 11 includes a weighting processing unit 12 for weighting the observation data, a combining processing unit 13 for combining the outputs of the weighting processing unit 12, Area extraction processing unit 1 for extracting an area based on the output of synthesis processing unit 13
4 and a feature point extraction processing unit 15 for extracting feature points based on the output of the area extraction processing unit 14. for that reason,
By extracting the feature points by the feature point extraction processing unit 15 based on some criterion, the data amount can be reduced, and the handling of the data can be facilitated.
【0077】実施の形態12.図12はこの発明の実施
の形態12の雷観測システムの全体のうちデータ加工処
理部の構成を示すブロック図である。図12において、
16は重み付け加工処理部12、合成処理部13、領域
抽出処理部14、及び特徴点抽出処理部15からの出力
を入力とし、データ加工処理部としての出力形式を選択
する機能をもつ形式制御処理部である。Embodiment 12 FIG. FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 12 of the present invention. In FIG.
Reference numeral 16 denotes a format control process having a function of receiving outputs from the weighting processing unit 12, the combining processing unit 13, the area extraction processing unit 14, and the feature point extraction processing unit 15 and selecting an output format as the data processing processing unit. Department.
【0078】観測データ、加工観測データ、合成観測デ
ータ、領域観測データ、観測データ特徴点について、情
報量の面から並べたものを図20に示す。情報量の高い
データを用いた場合は精度の高い処理が行える反面、処
理量が大きくなる。情報量の低いデータを用いた場合
は、逆に精度は高い場合に比べて落ちるが、データが扱
いやすい。どの形式のデータを採用するかは、システム
の能力や要求によって異なるため、形式制御処理部16
によって、データ形式の適切な選択ができるようにな
る。また、気象条件によってデータ形式を選択するよう
にしても良い。例えば、夏季に発生する雷雲は空間的な
広がりが小さいことから、雷雲域の重心を算出しやす
い。よって、観測データ特徴点を選択するのが適当なこ
とが多いと思われる。一方、冬季に発生する雷雲は、空
間的に水平方向に大きく広がることが多いため、雷雲域
の重心を算出しにくい。よって、観測データ特徴点以外
のデータ形式を選択するのが適当なことが多いと考えら
れる。FIG. 20 shows observation data, processed observation data, combined observation data, area observation data, and observation data feature points arranged in terms of the amount of information. When data with a large amount of information is used, highly accurate processing can be performed, but the amount of processing increases. On the other hand, when data with a low information amount is used, the accuracy is lower than when the accuracy is high, but the data is easy to handle. Since the type of data to be used depends on the capabilities and requirements of the system, the format control processing unit 16
This allows for an appropriate choice of data format. Further, the data format may be selected according to weather conditions. For example, since the thundercloud generated in summer has a small spatial spread, it is easy to calculate the center of gravity of the thundercloud region. Therefore, it is often appropriate to select observation data feature points. On the other hand, thunderclouds generated in winter often spread spatially largely in the horizontal direction, so that it is difficult to calculate the center of gravity of the thundercloud region. Therefore, it is often considered appropriate to select a data format other than the observation data feature points.
【0079】本実施の形態の雷観測システムにおいて
は、データ加工処理部11は、観測データに重み付けを
行う重み付け加工処理部12、重み付け加工処理部12
の出力を合成する合成処理部13、合成処理部13の出
力に基づき領域を抽出する領域抽出処理部14、領域抽
出処理部14の出力に基づき特徴点を抽出する特徴点抽
出処理部15、及びデータ加工処理部の出力として、重
み付け加工処理部12、合成処理13部、領域抽出処理
部14、及び特徴点抽出処理部15の形式を決定する形
式制御処理部16を備えている。そのため、データの適
切な選択ができるようになる。In the lightning observation system of the present embodiment, the data processing unit 11 includes a weighting processing unit 12 for weighting observation data,
A synthesis processing unit 13 for synthesizing the outputs of the above, an area extraction processing unit 14 for extracting an area based on the output of the synthesis processing unit 13, a feature point extraction processing unit 15 for extracting a feature point based on the output of the area extraction processing unit 14, and The output of the data processing unit includes a weighting processing unit 12, a synthesis processing unit 13, a region extraction processing unit 14, and a format control processing unit 16 that determines the format of the feature point extraction processing unit 15. Therefore, appropriate selection of data can be performed.
【0080】実施の形態13.図7に示した第1のデー
タ加工処理部11a、第2のデータ加工処理部11bの
構成例として、図8から図12に示したデータ加工処理
部11のうち、いずれかのデータ加工処理部11を任意
に組み合わせることで、システムの制約や、予測精度の
要求、またコスト等に対応したより柔軟な雷観測システ
ムを構成することができる。Embodiment 13 FIG. As a configuration example of the first data processing unit 11a and the second data processing unit 11b shown in FIG. 7, any one of the data processing units 11 shown in FIGS. By arbitrarily combining 11, it is possible to configure a more flexible lightning observation system that is compatible with system constraints, prediction accuracy requirements, costs, and the like.
【0081】実施の形態14.図13はこの発明の実施
の形態14の雷観測システムの構成を示すブロック図で
ある。図13において、17はテーブル化された観測デ
ータを、任意の大きさ、任意の個数に分割するデータ分
割処理部、5a〜5bは、分割された各観測データに対
して、データの予測処理を行うデータ予測処理部、18
は分割された観測データ毎の予測結果を空間座標上で再
結合し、もとの一つの観測データを構成するデータ統合
処理部である。Embodiment 14 FIG. FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 14 of the present invention. In FIG. 13, reference numeral 17 denotes a data division processing unit which divides tabulated observation data into an arbitrary size and an arbitrary number, and 5a to 5b perform a data prediction process on each of the divided observation data. Data prediction processing unit to perform, 18
Is a data integration processing unit that recombines the prediction results for each of the divided observation data on spatial coordinates to form one original observation data.
【0082】以下、図21に示すフローチャートに沿っ
て図13に示すデータ予測処理部の動作を説明する。他
の図と同様の部分については、説明を省略する。本実施
の形態においては、データ分割処理部17において、テ
ーブル作成処理後の観測データを、所定のサイズ、また
は個数に分割する(ステップS12)。そして、未処理
の分割画像がなくなるまで、各分割画像について、各デ
ータ予測処理部5a〜5bにおいて、データ要素の予測
処理を行う(ステップS13、ステップS02)。その
後、未処理の分割画像がなくなった場合、データ統合処
理部18にて、処理後の分割画像を統合し、第2の危険
域判定処理部2bへ出力する(ステップS14、ステッ
プS02)。The operation of the data prediction processing unit shown in FIG. 13 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. The description of the same parts as those in the other drawings is omitted. In the present embodiment, the data division processing unit 17 divides the observation data after the table creation processing into a predetermined size or number (step S12). Until there are no unprocessed divided images, the data prediction processing units 5a to 5b perform data element prediction processing on each divided image (steps S13 and S02). Thereafter, when there are no unprocessed divided images, the data integration processing unit 18 integrates the processed divided images and outputs the integrated divided images to the second dangerous area determination processing unit 2b (steps S14 and S02).
【0083】広範囲を対象とした観測データを分割処理
することで、気象現象の局所的な変化にも対応できるよ
うになる。また、データが扱い易くなる効果もある。By dividing observation data for a wide range, it is possible to cope with local changes in weather phenomena. There is also an effect that data can be easily handled.
【0084】更に、分割処理後のデータ要素予測処理
を、分割数に応じて並列化することにより、高速化でき
るメリットがある。Further, by parallelizing the data element prediction processing after the division processing according to the number of divisions, there is a merit that the speed can be increased.
【0085】データの分割方法としては、1つの分割画
像内に一つの雷雲域が収まる程度に、分割画像が十分な
大きさを持つように分割サイズを決定する方法や、シス
テムとして処理が容易なサイズに分割する方法等が考え
られる。また、分割を重複させることで、より高精度な
処理が期待できる。As a method of dividing the data, a method of determining the division size so that the divided image has a sufficient size such that one thundercloud area can be accommodated in one divided image, or a method which is easy to process as a system. For example, a method of dividing into sizes can be considered. Further, by overlapping the division, more accurate processing can be expected.
【0086】このように、本実施の形態の雷観測システ
ムは、観測データを分割し、複数のデータ予測処理部5
a〜5bへ出力するデータ分割処理部17、及び複数の
データ予測処理部5a〜5bの出力を統合するデータ統
合処理部18をさらに備えている。そのため、広範囲を
対象とした観測データを分割処理することで、気象現象
の局所的な変化にも対応できるようになる。また、デー
タが扱い易くなる。さらには、分割処理後のデータ要素
予測処理を、分割数に応じて並列化することにより、高
速化することができる。As described above, the lightning observation system according to the present embodiment divides observation data into a plurality of data prediction units 5.
The data further includes a data division processing unit 17 that outputs the data to the data a to 5b and a data integration processing unit 18 that integrates the outputs of the plurality of data prediction processing units 5a to 5b. Therefore, by dividing observation data covering a wide range, it becomes possible to cope with local changes in weather phenomena. Also, data becomes easier to handle. Furthermore, by parallelizing the data element prediction processing after the division processing according to the number of divisions, the speed can be increased.
【0087】実施の形態15.図14はこの発明の実施
の形態15の雷観測システムの構成を示すブロック図で
ある。本実施の形態によるデータ分割処理部17は、領
域観測データの各領域毎、または、観測データ特徴点毎
に分割を行うものであり、実施の形態14の分割処理部
とは異なる。Embodiment 15 FIG. FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 15 of the present invention. The data division processing unit 17 according to the present embodiment performs division for each region of region observation data or for each observation data feature point, and is different from the division processing unit of the fourteenth embodiment.
【0088】本実施の形態では、データ加工処理の後に
分割処理を行っている。ここでの分割方法は、例えば、
領域観測データの各領域毎、または、観測データ特徴点
毎に、領域または特徴点とその周囲を含む領域を分割領
域とする方法である。それにより、処理の精度が向上す
ることの他、危険領域の移り変わりの様子がとらえやす
くなる効果があり、分割データごとに表示処理部4へ送
ることも考えられる。In this embodiment, the division processing is performed after the data processing processing. The division method here is, for example,
In this method, a region including a region or a feature point and its surroundings is set as a divided region for each region of the region observation data or for each observation data feature point. This has the effect of improving the accuracy of the process, and also has the effect of making it easier to catch the transition of the dangerous area, and it is also possible to send the divided data to the display processing unit 4.
【0089】分割処理後は、実施の形態14と同様に、
並列処理を行うことで、処理の高速化を図ることができ
る。After the division processing, as in the fourteenth embodiment,
By performing the parallel processing, the processing speed can be increased.
【0090】このように、本実施の形態の雷観測システ
ムは、データ加工処理部11の出力を分割し、複数のデ
ータ予測処理部5a〜5bへ出力するデータ分割処理部
17、及び複数のデータ予測処理部5a〜5bの出力を
統合するデータ統合処理部をさらに備えている。そのた
め、並列処理を行うことで、処理の高速化を図ることが
できる。As described above, the lightning observation system according to the present embodiment divides the output of the data processing unit 11 and outputs the divided data to the plurality of data prediction processing units 5a to 5b. It further includes a data integration processing unit that integrates the outputs of the prediction processing units 5a and 5b. Therefore, the speed of the processing can be increased by performing the parallel processing.
【0091】実施の形態16.図15はこの発明の実施
の形態16に雷観測システムの全体のうち表示処理部の
構成を示すブロック図である。図15において、21は
観測領域の地理情報を保持する地理情報データベース、
19は現在の発雷危険域データと、所望時間経過後の発
雷危険域データ等と、観測領域の地理情報から、最終的
な発雷危険域を判定する結果判定処理部、20は、結果
判定処理部からの出力である最終的な発雷危険域を表示
する結果表示処理部である。Embodiment 16 FIG. FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration of a display processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 16 of the present invention. In FIG. 15, reference numeral 21 denotes a geographic information database holding geographic information of an observation area;
Reference numeral 19 denotes a result judgment processing unit for judging a final lightning risk area from the current lightning risk area data, the lightning risk area data after elapse of a desired time, and the geographic information of the observation area. This is a result display processing unit that displays the final lightning risk area, which is the output from the determination processing unit.
【0092】発雷は、大気と地面との間の放電現象であ
ることから、大気状況だけでなく、地面の地理的状況も
その要因として考えられる。従って、観測領域の地理情
報を考慮することで、より正確な発雷情報を得ることが
できる。そこで、地理情報データベース21に、観測領
域の地理情報を予め格納しておき、各気象観測器から得
られた発雷危険域情報と加味することで、最終的な発雷
危険情報を得ることができる。Since lightning is a discharge phenomenon between the atmosphere and the ground, not only the atmospheric condition but also the geographical condition of the ground can be considered as a factor. Therefore, more accurate lightning information can be obtained by considering the geographic information of the observation area. Therefore, the geographic information of the observation area is stored in the geographic information database 21 in advance, and the final lightning hazard information can be obtained by taking into account the lightning hazard area information obtained from each weather observation device. it can.
【0093】地理情報データベース21に格納する地理
情報としては、例えば、標高情報や、山や谷や湖や田畑
や民家といった領域情報や、人工構造物情報や、避雷針
等の情報や、発雷可能性が高くなる金属の有無情報や、
特に過去発雷が多い場所の情報等が考えられる。また、
特開平12−131458号公報記載による地図データ
を利用することも考えられる。The geographic information stored in the geographic information database 21 includes, for example, altitude information, area information such as mountains, valleys, lakes, fields, and private houses, artificial structure information, information on lightning rods, etc. Information on the presence or absence of metals that increase
In particular, information on places where there have been many past lightning strikes can be considered. Also,
It is also conceivable to use map data described in JP-A-12-131458.
【0094】すなわち、本実施の形態の雷観測システム
は、地理情報をもつ地理情報データベース21、第1の
危険域判定処理部2aと第2の危険域判定処理部2bと
地理情報データベース21の出力に基づき総合的な結果
を判定する結果判定処理部19、及び結果判定処理部1
9の出力を表示する結果表示処理部20をさらに備えて
いる。そのため、観測領域の地理情報を考慮すること
で、より正確な発雷情報を得ることができる。That is, in the lightning observation system of the present embodiment, the output of the geographic information database 21 having geographic information, the first dangerous area determination processing section 2a, the second dangerous area determination processing section 2b, and the output of the geographic information database 21 is provided. Result determination processing unit 19 and result determination processing unit 1 that determine an overall result based on
9 is further provided with a result display processing unit 20 for displaying the output of No. 9. Therefore, more accurate lightning information can be obtained by considering the geographic information of the observation area.
【0095】[0095]
【発明の効果】この発明の請求項1の雷観測システム
は、(a)気象観測データから発雷危険域を判定する第
1の危険域判定処理部;(b)気象観測データから所望
時間後の観測データの予測を行うデータ予測処理部;及
び(c)データ予測処理部の出力に基づき発雷危険域を
判定する第2の危険域判定処理部を備えている。そのた
め、気象レーダ情報や他の雷雲判定に関する情報を、情
報量を保持したまま、あるいは、所望の情報量において
雷雲の移動予測、発雷予測を行うことで、現在の発雷危
険域と所望時間経過後の発雷危険域とを共により正確に
観測することができる。According to the first aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system comprising: (a) a first dangerous area determination processing unit for determining a lightning hazard area from weather observation data; (b) after a desired time from weather observation data. (C) a second dangerous area determination processing section that determines a lightning hazard area based on an output of the data prediction processing section. For this reason, weather radar information and other information related to thundercloud determination can be obtained while maintaining the amount of information, or by predicting thundercloud movement and lightning at a desired amount of information, so that the current lightning danger zone and desired time can be obtained. It is possible to more accurately observe the lightning hazard area after the passage.
【0096】この発明の請求項2の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データからデータの要
素の変化率を算出する要素変化率算出処理部;及び
(b)要素変化率算出処理部の出力に基づき所望時間後
の観測データの予測を行う要素予測処理部を備えてい
る。そのため、データの変化量または変化率が直接的に
得られない場合においても、過去の観測データから、そ
れらを得ることができる。The lightning observation system according to a second aspect of the present invention provides:
(A) a data prediction processing unit for calculating a change rate of an element of data from observation data; and (b) prediction of observation data after a desired time based on an output of the element change rate calculation processing unit. Is provided. Therefore, even when the change amount or the change rate of the data cannot be directly obtained, it can be obtained from the past observation data.
【0097】この発明の請求項3の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データからデータの要
素の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出処理部;
(b)観測データと速度ベクトル算出処理部の出力に基
づき、データの要素の変化率を算出する要素変化率算出
処理部;及び(c)速度ベクトル算出処理部と要素変化
率算出処理部の出力に基づき、所望時間後の観測データ
の予測を行う要素予測処理部を備えている。そのため、
データの移動量または移動率が直接的に得られない場合
においても、また、データの変化量または変化率が直接
的に得られない場合においても、過去の観測データか
ら、それらを得ることができる。The lightning observation system according to claim 3 of the present invention provides:
(A) a data prediction processing unit that calculates a speed vector of a data element from observation data;
(B) an element change rate calculation processing section that calculates a change rate of an element of data based on the output of the observation data and the velocity vector calculation processing section; and (c) an output of the speed vector calculation processing section and the element change rate calculation processing section. And an element prediction processing unit for predicting observation data after a desired time based on for that reason,
Even when the movement amount or the movement rate of the data is not directly obtained, or even when the change amount or the change rate of the data is not directly obtained, they can be obtained from the past observation data. .
【0098】この発明の請求項4の雷観測システムは、
(a)気象観測データを加工し、データ予測処理部へ出
力するデータ加工処理部をさらに備えている。そのた
め、データ加工処理部により、各観測データ要素に対し
て、適当な重み付け等を行うことで、以後の予測が行い
やすくなるとともに、観測精度が向上する。The lightning observation system according to a fourth aspect of the present invention provides:
(A) a data processing unit for processing weather observation data and outputting the processed data to a data prediction processing unit; Therefore, by performing appropriate weighting or the like on each observation data element by the data processing unit, it is easy to perform the subsequent prediction and the observation accuracy is improved.
【0099】この発明の請求項5の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、速度
ベクトル算出処理部へ出力する第1のデータ加工処理部
を備えている。そのため、速度ベクトルの算出をより容
易に、または高精度に行うことができる。The lightning observation system according to claim 5 of the present invention provides:
(A) The data prediction processing unit includes a first data processing unit that processes observation data and outputs the data to the velocity vector calculation processing unit. Therefore, the calculation of the speed vector can be performed more easily or with high accuracy.
【0100】この発明の請求項6の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、要素
変化率算出処理部へ出力する第2のデータ加工処理部を
備えている。そのため、観測データの要素の変化率の算
出をより容易に、または高精度行うことができる。The lightning observation system according to claim 6 of the present invention provides:
(A) The data prediction processing unit includes a second data processing unit that processes observation data and outputs the data to the element change rate calculation processing unit. Therefore, the calculation of the change rate of the element of the observation data can be performed more easily or with high accuracy.
【0101】この発明の請求項7の雷観測システムは、
(a)データ予測処理部は、観測データを加工し、速度
ベクトル算出処理部へ出力する第1のデータ加工処理
部;及び(b)観測データを加工し、要素変化率算出処
理部へ出力する第2のデータ加工処理部を備えている。
そのため、速度ベクトルの算出と、データの変化率の算
出に別々の加工処理を設けることで、それぞれの性質の
特化した、より効率的、かつ高精度の処理ができる。The lightning observation system according to claim 7 of the present invention provides:
(A) a data prediction processing unit that processes observation data and outputs it to a velocity vector calculation processing unit; and (b) processes observation data and outputs it to an element change rate calculation processing unit. A second data processing unit is provided.
Therefore, by providing separate processing for calculation of the velocity vector and calculation of the rate of change of data, more efficient and highly accurate processing specialized for each property can be performed.
【0102】この発明の請求項8の雷観測システムは、
(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観測デ
ータに重み付けを行う重み付け加工処理部を備えてい
る。そのため、第1あるいは第2のデータ加工処理部に
より、各観測データ要素に対して、適当な重み付け等を
行うことで、以後の予測が行いやすくなるとともに、観
測精度が向上する。The lightning observation system according to claim 8 of the present invention provides:
(A) The first or second data processing unit includes a weighting processing unit that weights observation data. For this reason, by performing appropriate weighting or the like on each observation data element by the first or second data processing unit, it is easy to perform subsequent prediction and observation accuracy is improved.
【0103】この発明の請求項9の雷観測システムは、
(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観測デ
ータに重み付けを行う重み付け加工処理部;及び(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部を備え
ている。そのため、合成処理部により合成処理を行い、
データの次元を落とすことにより、データ量を減らした
有効な情報を次の処理に出力することができる。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system,
(A) a first or second data processing unit for weighting observation data; and (b)
The image processing apparatus further includes a combining processing unit that combines outputs of the weighting processing units. Therefore, the synthesis processing is performed by the synthesis processing unit,
By reducing the dimension of the data, effective information with a reduced data amount can be output to the next process.
【0104】この発明の請求項10の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;及び
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部を備えている。そのため、領域抽出処理部にお
いて、ある基準を設け、その基準よりも高い領域、また
は低い領域を抽出することで、データ量を少なくするこ
とができ、データの扱い方が容易になり、かつ精度の高
い処理が行なえる。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided the lightning observation system, wherein (a) the first or second data processing unit is a weighting processing unit for weighting the observation data;
A combination processing unit that combines the outputs of the weighting processing units; and (c) an area extraction processing unit that extracts an area based on the output of the combination processing unit. Therefore, by setting a certain reference in the area extraction processing unit and extracting an area that is higher or lower than the reference, the data amount can be reduced, the data can be easily handled, and the accuracy can be improved. High processing can be performed.
【0105】この発明の請求項11の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部;及び(d)領域抽出処理部の出力に基づき特
徴点を抽出する特徴点抽出処理部を備えている。そのた
め、特徴点抽出処理部により、何らかの基準によって特
徴点を抽出することで、データ量を少なくすることがで
き、データの扱いを容易にすることができる。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, wherein: (a) the first or second data processing unit is a weighting processing unit for weighting observation data;
A synthesis processing unit that synthesizes an output of the weighting processing unit;
(C) an area extraction processing section for extracting an area based on an output of the synthesis processing section; and (d) a feature point extraction processing section for extracting a feature point based on an output of the area extraction processing section. Therefore, by extracting a feature point based on some criterion by the feature point extraction processing unit, the data amount can be reduced, and the handling of data can be facilitated.
【0106】この発明の請求項12の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部は、観
測データに重み付けを行う重み付け加工処理部;(b)
重み付け加工処理部の出力を合成する合成処理部;
(c)合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領域抽
出処理部;(d)領域抽出処理部の出力に基づき特徴点
を抽出する特徴点抽出処理部;及び(e)データ加工処
理部の出力として、加工処理部、合成処理部、領域抽出
処理部、及び特徴点抽出処理部の形式を決定する形式制
御処理部を備えている。そのため、データの適切な選択
ができるようになる。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, wherein (a) the first or second data processing section is a weighting processing section for weighting observation data;
A synthesis processing unit that synthesizes an output of the weighting processing unit;
(C) a region extraction processing unit that extracts a region based on the output of the synthesis processing unit; (d) a feature point extraction processing unit that extracts a feature point based on the output of the region extraction processing unit; and (e) a data processing processing unit. The output includes a processing unit, a combination processing unit, a region extraction processing unit, and a format control processing unit that determines the format of the feature point extraction processing unit. Therefore, appropriate selection of data can be performed.
【0107】この発明の請求項13の雷観測システム
は、(a)観測データを分割し、複数のデータ予測処理
部へ出力するデータ分割処理部;及び(b)複数のデー
タ予測処理部の出力を統合するデータ統合処理部をさら
に備えている。そのため、広範囲を対象とした観測デー
タを分割処理することで、気象現象の局所的な変化にも
対応できるようになる。また、データが扱い易くなる。
さらには、分割処理後のデータ要素予測処理を、分割数
に応じて並列化することにより、高速化することができ
る。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system, comprising: (a) a data division processing section for dividing observation data and outputting the divided data to a plurality of data prediction processing sections; and (b) an output of the plurality of data prediction processing sections. And a data integration processing unit that integrates the data. Therefore, by dividing observation data covering a wide range, it becomes possible to cope with local changes in weather phenomena. Also, data becomes easier to handle.
Further, the data element prediction processing after the division processing is parallelized according to the number of divisions, whereby the speed can be increased.
【0108】この発明の請求項14の雷観測システム
は、(a)第1あるいは第2のデータ加工処理部の出力
を分割し、複数のデータ予測処理部へ出力するデータ分
割処理部;及び(b)複数のデータ予測処理部の出力を
統合するデータ統合処理部をさらに備えている。そのた
め、並列処理を行うことで、処理の高速化を図ることが
できる。A lightning observation system according to a fourteenth aspect of the present invention provides: (a) a data division processing unit that divides an output of the first or second data processing unit and outputs the divided data to a plurality of data prediction processing units; b) It further includes a data integration processing unit that integrates outputs of the plurality of data prediction processing units. Therefore, the speed of the processing can be increased by performing the parallel processing.
【0109】この発明の請求項15の雷観測システム
は、(a)地理情報をもつ地理情報データベース;
(b)第1の危険域判定処理部と第2の危険域判定処理
部と地理情報データベースの出力に基づき総合的な結果
を判定する結果判定処理部;及び(c)結果判定処理部
の出力を表示する結果表示処理部をさらに備えている。
そのため、観測領域の地理情報を考慮することで、より
正確な発雷情報を得ることができる。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a lightning observation system comprising: (a) a geographic information database having geographic information;
(B) a result determination processing unit that determines an overall result based on an output of the first dangerous area determination processing unit, the second dangerous area determination processing unit, and the geographic information database; and (c) an output of the result determination processing unit. Is further provided.
Therefore, more accurate lightning information can be obtained by considering the geographic information of the observation area.
【図1】 この発明の実施の形態1の雷観測システムの
構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 1 of the present invention.
【図2】 この発明の実施の形態2の雷観測システムの
全体のうちデータ予測処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 2 of the present invention.
【図3】 この発明の実施の形態3の雷観測システムの
全体のうちデータ予測処理部の構成を示すブロック図で
ある。その他の部分は、実施の形態1と同様である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 3 of the present invention. Other parts are the same as in the first embodiment.
【図4】 この発明の実施の形態4の雷観測システムの
構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of a lightning observation system according to a fourth embodiment of the present invention.
【図5】 この発明の実施の形態5の雷観測システムの
全体のうちデータ予測処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 5 of the present invention.
【図6】 この発明の実施の形態6の雷観測システムの
全体のうちデータ予測処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 6 of the present invention.
【図7】 この発明の実施の形態7の雷観測システムの
全体のうちデータ予測処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a data prediction processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 7 of the present invention.
【図8】 この発明の実施の形態8の雷観測システムの
全体のうちデータ加工処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to an eighth embodiment of the present invention.
【図9】 この発明の実施の形態9の雷観測システムの
全体のうちデータ加工処理部の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 9 of the present invention.
【図10】 この発明の実施の形態10の雷観測システ
ムの全体のうちデータ加工処理部の構成を示すブロック
図である。FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 10 of the present invention.
【図11】 この発明の実施の形態11の雷観測システ
ムの全体のうちデータ加工処理部の構成を示すブロック
図である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 11 of the present invention.
【図12】 この発明の実施の形態12の雷観測システ
ムの全体のうちデータ加工処理部の構成を示すブロック
図である。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a data processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 12 of the present invention.
【図13】 この発明の実施の形態14の雷観測システ
ムの構成を示すブロック図である。FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 14 of the present invention.
【図14】 この発明の実施の形態15の雷観測システ
ムの構成を示すブロック図である。FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a lightning observation system according to Embodiment 15 of the present invention.
【図15】 この発明の実施の形態16に雷観測システ
ムの全体のうち表示処理部の構成を示すブロック図であ
る。FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a display processing unit in the entire lightning observation system according to Embodiment 16 of the present invention.
【図16】 実施の形態1の雷観測システムの動作を説
明するフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart illustrating an operation of the lightning observation system according to the first embodiment.
【図17】 実施の形態2のデータ予測処理部の動作を
説明するフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating an operation of a data prediction processing unit according to the second embodiment.
【図18】 実施の形態3のデータ予測処理部の動作を
説明するフローチャートである。FIG. 18 is a flowchart illustrating an operation of a data prediction processing unit according to the third embodiment.
【図19】 実施の形態4の雷観測システムの動作を説
明するフローチャートである。FIG. 19 is a flowchart illustrating an operation of the lightning observation system according to the fourth embodiment.
【図20】 観測データ、加工観測データ、合成観測デ
ータ、領域観測データ、及び観測データ特徴点につい
て、情報量の順に並べた図である。FIG. 20 is a diagram in which observation data, processed observation data, combined observation data, area observation data, and observation data feature points are arranged in the order of information amount.
【図21】 実施の形態14の雷観測システムの動作を
説明するフローチャートである。FIG. 21 is a flowchart illustrating an operation of the lightning observation system according to the fourteenth embodiment.
【図22】 従来の雷観測システムの構成を示すブロッ
ク図である。FIG. 22 is a block diagram illustrating a configuration of a conventional lightning observation system.
2a 第1の危険域判定処理部、2b 第2の危険域判
定処理部、5,5a〜5b データ予測処理部、6,
9,9a 要素変化率算出処理部、7,10 要素予測
処理部、8,8a 速度ベクトル算出処理部、11 デ
ータ加工処理部、11a 第1のデータ加工処理部、1
1b 第2のデータ加工処理部、12 重み付け加工処
理部、13 合成処理部、14 領域抽出処理部、15
特徴点抽出処理部、16 形式制御処理部、17 デ
ータ分割処理部、18 データ統合処理部、19 結果
判定処理部、20 結果表示処理部、21 地理情報デ
ータベース。2a first dangerous area determination processing section, 2b second dangerous area determination processing section, 5, 5a-5b data prediction processing section, 6,
9, 9a element change rate calculation processing section, 7, 10 element prediction processing section, 8, 8a velocity vector calculation processing section, 11 data processing section, 11a first data processing section, 1
1b 2nd data processing unit, 12 weight processing unit, 13 synthesis processing unit, 14 area extraction processing unit, 15
Feature point extraction processing unit, 16 format control processing unit, 17 data division processing unit, 18 data integration processing unit, 19 result determination processing unit, 20 result display processing unit, 21 geographic information database.
───────────────────────────────────────────────────── 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 藤坂 貴彦 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 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Kuri Tanaka 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Within Mitsui Electric Co., Ltd. (72) Takahiko Fujisaka 2-2-2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Mitsubishi Electric Corporation
Claims (15)
定する第1の危険域判定処理部; (b)気象観測データから所望時間後の観測データの予
測を行うデータ予測処理部;及び (c)上記データ予測処理部の出力に基づき発雷危険域
を判定する第2の危険域判定処理部を備えたことを特徴
とする雷観測システム。(A) a first dangerous area determination processing section for determining a lightning hazard area from weather observation data; (b) a data prediction processing section for predicting observation data after a desired time from weather observation data; And (c) a lightning observation system comprising a second dangerous area determination processing section that determines a lightning dangerous area based on an output of the data prediction processing section.
タからデータの要素の変化率を算出する要素変化率算出
処理部;及び (b)上記要素変化率算出処理部の出力に基づき所望時
間後の観測データの予測を行う要素予測処理部を備えた
ことを特徴とする請求項1に記載の雷観測システム。(A) an element change rate calculation processing section that calculates a change rate of an element of data from observation data; and (b) a data prediction processing section based on an output of the element change rate calculation processing section. The lightning observation system according to claim 1, further comprising an element prediction processing unit that predicts observation data after a time.
タからデータの要素の速度ベクトルを算出する速度ベク
トル算出処理部; (b)観測データと上記速度ベクトル算出処理部の出力
に基づき、データの要素の変化率を算出する要素変化率
算出処理部;及び (c)上記速度ベクトル算出処理部と上記要素変化率算
出処理部の出力に基づき、所望時間後の観測データの予
測を行う要素予測処理部を備えたことを特徴とする請求
項1に記載の雷観測システム。(A) the data prediction processing unit calculates a speed vector of a data element from observation data; (b) based on the observation data and the output of the speed vector calculation processing unit, And (c) an element for predicting observation data after a desired time based on the outputs of the velocity vector calculation processing section and the element change rate calculation processing section. The lightning observation system according to claim 1, further comprising a prediction processing unit.
タ予測処理部へ出力するデータ加工処理部をさらに備え
たことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の
雷観測システム。4. The lightning observation system according to claim 1, further comprising: (a) a data processing unit for processing weather observation data and outputting the data to the data prediction processing unit. .
タを加工し、上記速度ベクトル算出処理部へ出力する第
1のデータ加工処理部を備えたことを特徴とする請求項
3に記載の雷観測システム。5. The data prediction processing unit according to claim 3, wherein the data prediction processing unit includes a first data processing unit that processes the observation data and outputs the data to the velocity vector calculation processing unit. Lightning observation system.
タを加工し、上記要素変化率算出処理部へ出力する第2
のデータ加工処理部を備えたことを特徴とする請求項3
に記載の雷観測システム。6. The data predicting section processes the observed data and outputs the processed data to the element change rate calculating section.
4. A data processing unit according to claim 3, wherein
Lightning observation system described in 1.
タを加工し、上記速度ベクトル算出処理部へ出力する第
1のデータ加工処理部;及び (b)観測データを加工し、上記要素変化率算出処理部
へ出力する第2のデータ加工処理部を備えたことを特徴
とする請求項3に記載の雷観測システム。7. A first data processing section for processing the observation data and outputting the processed data to the velocity vector calculation processing section; and (b) processing the observation data, 4. The lightning observation system according to claim 3, further comprising a second data processing unit that outputs the data to the change rate calculation processing unit.
処理部は、観測データに重み付けを行う重み付け加工処
理部を備えたことを特徴とする請求項4から7のいずれ
かに記載の雷観測システム。8. The apparatus according to claim 4, wherein (a) said first or second data processing section comprises a weighting processing section for weighting the observation data. Lightning observation system.
処理部は、観測データに重み付けを行う重み付け加工処
理部;及び (b)上記重み付け加工処理部の出力を合成する合成処
理部を備えたことを特徴とする請求項4から7のいずれ
かに記載の雷観測システム。9. A weighting processing unit for weighting observation data, wherein: (a) the first or second data processing unit; and (b) a synthesis processing unit for synthesizing an output of the weighting processing unit. The lightning observation system according to any one of claims 4 to 7, further comprising:
工処理部は、観測データに重み付けを行う重み付け加工
処理部; (b)上記重み付け加工処理部の出力を合成する合成処
理部;及び (c)上記合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領
域抽出処理部を備えたことを特徴とする請求項4から7
のいずれかに記載の雷観測システム。10. A weighting processing section for weighting observation data, wherein: (a) the first or second data processing section; and (b) a synthesis processing section for synthesizing an output of the weighting processing section; (C) An area extraction processing section for extracting an area based on an output of the synthesis processing section is provided.
The lightning observation system according to any one of the above.
工処理部は、観測データに重み付けを行う重み付け加工
処理部; (b)上記重み付け加工処理部の出力を合成する合成処
理部; (c)上記合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領
域抽出処理部;及び (d)上記領域抽出処理部の出力に基づき特徴点を抽出
する特徴点抽出処理部を備えたことを特徴とする請求項
4から7のいずれかに記載の雷観測システム。11. (a) The first or second data processing unit is a weighting processing unit for weighting observation data; (b) a combining processing unit for combining the output of the weighting processing unit; c) an area extraction processing section for extracting an area based on the output of the synthesis processing section; and (d) a feature point extraction processing section for extracting a feature point based on the output of the area extraction processing section. The lightning observation system according to claim 4.
工処理部は、観測データに重み付けを行う重み付け加工
処理部; (b)上記重み付け加工処理部の出力を合成する合成処
理部; (c)上記合成処理部の出力に基づき領域を抽出する領
域抽出処理部; (d)上記領域抽出処理部の出力に基づき特徴点を抽出
する特徴点抽出処理部;及び (e)上記データ加工処理部の出力として、上記加工処
理部、上記合成処理部、上記領域抽出処理部、及び上記
特徴点抽出処理部の形式を決定する形式制御処理部を備
えたことを特徴とする請求項4から7のいずれかに記載
の雷観測システム。12. (a) The first or second data processing section is a weighting section for weighting observation data; (b) a combining section for combining the output of the weighting section; c) a region extraction processing unit that extracts a region based on the output of the synthesis processing unit; (d) a feature point extraction processing unit that extracts a feature point based on the output of the region extraction processing unit; and (e) the data processing process 8. The apparatus according to claim 4, further comprising a format control processing unit that determines a format of the processing unit, the synthesis processing unit, the region extraction processing unit, and the feature point extraction processing unit as an output of the unit. The lightning observation system according to any one of the above.
データ予測処理部へ出力するデータ分割処理部;及び (b)複数の上記データ予測処理部の出力を統合するデ
ータ統合処理部をさらに備えたことを特徴とする請求項
1から3のいずれかに記載の雷観測システム。13. A data division processing unit for dividing observation data and outputting the divided data to the plurality of data prediction processing units; and (b) a data integration processing unit for integrating outputs of the plurality of data prediction processing units. The lightning observation system according to claim 1, further comprising:
工処理部の出力を分割し、複数の上記データ予測処理部
へ出力するデータ分割処理部;及び (b)複数の上記データ予測処理部の出力を統合するデ
ータ統合処理部をさらに備えたことを特徴とする請求項
4から12のいずれかに記載の雷観測システム。14. A data division processing section for dividing the output of the first or second data processing section and outputting the divided data to a plurality of data prediction processing sections; and (b) a plurality of data prediction processing sections. The lightning observation system according to any one of claims 4 to 12, further comprising a data integration processing unit that integrates outputs of the units.
ース; (b)上記第1の危険域判定処理部と上記第2の危険域
判定処理部と上記地理情報データベースの出力に基づき
総合的な結果を判定する結果判定処理部;及び (c)上記結果判定処理部の出力を表示する結果表示処
理部をさらに備えたことを特徴とする請求項1から12
のいずれかに記載の雷観測システム。(A) a geographic information database having geographic information; (b) a comprehensive geographic information database based on the outputs of the first dangerous area determination processing section, the second dangerous area determination processing section, and the geographic information database. 13. A result determination processing unit for determining a result; and (c) a result display processing unit for displaying an output of the result determination processing unit.
The lightning observation system according to any one of the above.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000363099A JP2002168969A (en) | 2000-11-29 | 2000-11-29 | Lightning observation system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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JP (1) | JP2002168969A (en) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005257380A (en) * | 2004-03-10 | 2005-09-22 | Yokogawa Denshikiki Co Ltd | Chemical agent monitoring method and chemical agent monitoring system |
WO2021157481A1 (en) * | 2020-02-07 | 2021-08-12 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 | Information processing device, display device, information processing method, and program |
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