JP2004069469A - 気象情報表示方法 - Google Patents

気象情報表示方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2004069469A
JP2004069469A JP2002228557A JP2002228557A JP2004069469A JP 2004069469 A JP2004069469 A JP 2004069469A JP 2002228557 A JP2002228557 A JP 2002228557A JP 2002228557 A JP2002228557 A JP 2002228557A JP 2004069469 A JP2004069469 A JP 2004069469A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
prediction
lightning
lightning strike
time
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2002228557A
Other languages
English (en)
Inventor
Takahiro Ohira
大平 貴裕
Akihiko Yamaji
山路 昭彦
Akihiro Ishikawa
石川 明弘
Keiichi Ikeda
池田 敬一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kansai Electric Power Co Inc
Japan Weather Association
Original Assignee
Kansai Electric Power Co Inc
Japan Weather Association
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kansai Electric Power Co Inc, Japan Weather Association filed Critical Kansai Electric Power Co Inc
Priority to JP2002228557A priority Critical patent/JP2004069469A/ja
Publication of JP2004069469A publication Critical patent/JP2004069469A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Instructional Devices (AREA)

Abstract

【課題】予測時間に応じて表示区域、時間間隔などを変化させ、見る者の信頼性を高める。
【解決手段】所定の観測領域Aを所要大きさ・所要数に区分け、その区分けした領域E,e毎に気象情報を予測表示する方法である。その表示において、所要時間後の予測を、後になる程、その時間間隔を徐々に長くしたり、後になる程、前記区分け領域E,eを徐々に大きくしたり、予測表示を階級Qで行うものにあっては、後になる程、その階級Qの区分けを徐々に粗くする。このように、予測内容を、その予測時間が長くなればなるほど、粗くすれば、当たる確率は高くなり、当たる意味においては、信頼性が増す。
【選択図】 図9

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、落雷の発生を予測して、気象防災等に資する落雷予測などの気象情報を表示する方法に関するものである。
【0002】
【従来技術】
例えば、雷の発生を予測表示する方法は、種々の技術が開発され、例えば、特開2001−183473号公報記載の技術は、所定の観測領域内において、一定以上の水分量の対流セルを抽出するとともに、その対流セルから発雷した対流セルを特定し、その発雷対流セルの位置の経時的推移から将来の位置を予測し、その予測位置を落雷が発生する可能性がある領域として、モニター画面上に表示するものである。
【0003】
また、特開2002−40162号公報記載の技術は、気象レーダーで得られる雨量(エコー)強度データから雷雲セルを判別し、その雷雲セルと過去のレーダー観測で得られた実際の発雷した雷雲セルモデルとを比較照合し、その照合により、60分以内の発雷を予測し、その発雷地域をモニター画面い表示するものである。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記両技術を含めて、従来の気象情報の表示方法は、一定の区域、一定の時間間隔などと表示画面は固定的なものである。
【0005】
しかし、予測は、その予測する時間が長くなればなるほど(予測時が後になればなるほど)、例えば、1時間後より、2時間後の方が精度が劣る。このため、同じ条件で、表示しておれば、見る者は、同じ精度を要求するため、長時間後の予測表示の信頼性は劣る。
【0006】
この発明は、予測時間が長くなればなるほど、精度が劣ることを許容し、その劣ることを加味した表示を行うようにすることを課題とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記課題を達成するために、この発明は、予測表示を、その予測時間が長くなればなるほど、その時間間隔を徐々に長くしたり、表示の区分け領域を徐々に大きくしたりして、表示内容を粗くしたのである。粗くすれば、当たる確率は高くなり、当たる意味においては、信頼性が増す。
【0008】
具体的には、一定の観測領域を所要大きさ・所要数に区分け、その区分けした領域毎に気象情報を予測表示する方法において、
所要時間後の予測表示を、後になる程、その時間間隔を徐々に長くするようにしたり、後になる程、前記区分け領域を徐々に大きくするようにしたり、
予測表示を階級で行うものにあっては、所要時間後の予測表示を、後になる程、前記階級の区分けを徐々に粗くするようにしたのである。
【0009】
【実施の形態】
この実施形態は、落雷予測の表示方法に係わり、図5に示す、北緯33度15分〜37度00分、東経133度30分〜138度00分の観測地域Aを、緯度方向:1.250分(約2.3km)、経度:1.875分(約2.8km)四角エリア(約2.5km四方のメッシュ領域)eに区分けし、そのメッシュ領域(区分領域)eにおいて、夏季(6月〜9月)に発生する雷について,PoT、LLS及び気象レーダー情報に基づき、落雷確率を予測するものであり、3時間先までは気象レーダーを用いた上記「超短時間降水予測」を基本に10分〜30分毎に、それより先は数値計算モデル「ANEMOS」を基に24時間先までを1時間毎に予測する。図1、図2a、図2bに、その予測システムのフローを示す。図2a、同b中の「kqzzデータ」は「PoTデータ」と同一内容を示す。
【0010】
上記LLS情報は、出願人の一人である関西電力が前記観測地域Aにおける交合法(LLS:Lightning Location System)により得たものであって、過去の落雷地点の(緯度・経度で示される)情報である。また、気象レーダー情報は、気象庁が10分間隔で発信する大気状態の情報である。LLSに代えて、周知の到達時間差法、電波干渉法などによって、落雷位置を検出するようにし得る。これらの各情報により、以下の手順によって落雷予測を行う。
【0011】
『気象条件による落雷ポテンシャルの作成』(図3)
(1)PoTからの地域落雷ポテンシャルの算出
PoTから収集した予測落雷データを用いて、3時間ごと(以下、この3時間を「時間帯」と呼ぶ)の発雷ポテンシャル(発電情報)であるPoTからの予測落雷率Pbを、前記予報対象領域(以下、二次細分地域といい、この実施形態の観測地域Aでは64の地域となる)Eそれぞれについて、0%、1〜10%、11〜20%・・・、81〜90%、91〜100%の11階級Q0 、Q1 ・・・Q10(総称符号:Q)に分けて、その地域E内での落雷との対応付けを行う。地域落雷ポテンシャル(%)は,その時間帯に地域内でLLS標定(落雷)が1回以上あれば、「落雷あり」として、各階級ごとに、次の式で求める。
【0012】
【数1】
Figure 2004069469
【0013】
ここで、時間帯数とは、収集した期間(例えば、3年)において各階級Q内で落雷があった時間帯の数、全時間帯数とは、収集した期間において各階級Qが存在した時間帯の数であり、例えば、収集した期間を、6月から9月までの3年間、時間帯を3時間とした場合、時間帯の総数は122×3×8=2928となる。
【0014】
そして、例えば、ある地域Eで、PoTが11〜20%の階級Q2 の時間帯数をNa2 、そのNa2 の内、その地域E内で落雷があった時間帯数をNt2 とすると、その地域Eの11〜20%の階級Q2 の地域落雷ポテンシャルPE2(%)はNt2 /Na2 ×100となる。
【0015】
このとき、PoTの高い階級Q(81〜90%、91〜100%など)が出現しない地域が存在すれば、その地域Eのその階級Qの地域落雷ポテンシャルについては、出現があった全地域Eの平均値から推定する。例えば、出現があった全地域Eの地域落雷ポテンシャルPE の平均値が、階級Qn について90%、階級Qn の1階級下の階級Qn−1 について80%の場合、出現がなかった地域Eの階級Qn−1 におけるPE が75%であれば、階級Qn におけるPE は、75×90/80=84.4%と推定する。
【0016】
(2)地域内の落雷分布
まず、過去のLLSによる落雷位置を各メッシュ領域eについて3時間毎に整理する。すなわち、3時間間隔で、落雷が発生したメッシュ領域eを算出する。
【0017】
つぎに、その算出した「落雷あり」のメッシュ領域eのデータに基づき、各二次細分地域E内の各メッシュ領域eの落雷率を、上記(1)と同様にして、LLS標定(落雷)が1回以上あれば「落雷あり」として、式1から同様に計算する。そして、各地域E内のメッシュ領域eにおける最大値をPM とし、実際の各メッシュ領域eの落雷率は,地域落雷ポテンシャル(落雷率)PE を用いて、PE /PM を乗じて補正する。これにより、各地域E内における各メッシュ領域eの落雷率Paが定まって落雷分布が求まる。
【0018】
(3)各メッシュ領域eの落雷ポテンシャル
以上から、PoTの11階級、64の二次細分地域Eごとに、メッシュ領域eの落雷率Paがパターン化される。対象領域A全体でみれば、11×64=704個のパターンができる。このとき、地域E間で不連続になる可能性があるので、平滑化対象メッシュ領域eの落雷率Paを、周辺のメッシュ領域eの落雷率Paとともに加重平均し、その平均値に加重値(重み付け値1、2・・・16)を乗じた値をそのメッシュ領域eの落雷率Paとして平滑化を行う。この平滑化処理を対象領域A全体について行う。なお、加重平均を行う範囲は、例えば、対象とするメッシュ領域eの東西南北に±2メッシュ、合計25メッシュとし、重み付けは、平滑化しようとするメッシュ領域eからの距離に関連付けて図4(a)に示すように与える。
【0019】
また、PoTは3時間値であるが、3時間一定値とすると、前後の時間帯と不連続が生じる場合がある。このため、その不連続が生じた場合には、PoTによる時系列気象情報を線で結び、その線グラフを時系列に区分けして、その気象情報を、例えば1時間毎に細分化して、時間的な内挿を行う。例えば、ある時刻のPoTが18%で、3時間前のPoTが12%、3時間後のPoTが27%の場合、3時間前から3時間後までの1時間毎のPoTは、順に12%、14%、16%、18%、21%、24%、27%とする。
【0020】
その2001年7月17日14時から15時までの1時間における気象条件による、観測地域Aにおける落雷ポテンシャル状況を図6に示す。
【0021】
『過去の落雷情報と気象レーダ情報との対応』
(1)対応の方法
LLSデータ(情報)とレーダーデータ(情報)との対応は、まず、両データを、実際に運用するメッシュ領域eに編集する。すなわち、気象庁からの気象レーダデータは10分間隔であるため、前後5分間に生じたLLS標定と対応させる。このとき、前後5分間の時間差を考慮し、メッシュ領域eがずれる可能性があるため、1メッシュ領域e差まで許容して対応する。例えば、ある時点で、あるメッシュ領域e1 に落雷があれば、図4(b)に示すように周辺3×3メッシュ(計9メッシュ)の領域eが落雷があったものとしてレーダデータと対応させる。
【0022】
(2)エコー強度(雨量強度)とエコー頂高度との関係
気象庁レーダーの観測要素にエコー強度とエコー頂高度がある。一般に、夏季に落雷を起こす積乱雲では、雲頂が高く降水強度が大きいことから、2つのレーダー要素には相関があることが推察される。このため、両者の相関関係を調べた。現在、気象庁の気象レーダー情報に基づくエコー頂高度は、25km四角メッシュ内での最高高度であるため、エコー強度は同じ領域(2.5km四角メッシュ100個)の最大値を対応させた。その対応は、あるエコー強度のとき、あるエコー頂高度がいくつあったかで行い、例えば、エコー強度:2〜4mm/hのとき、エコー頂高度:2〜4kmが38516回であったとし、その表を表1に示す。この表1から、両者の相関係数を求めると、0.705で、高いものである。このため、エコー強度のみでも、気象レーダ情報として有効なことが分かる。
【0023】
【表1】
Figure 2004069469
【0024】
(3)落雷とレーダーとの対応
下記表2で示すように、レーダー値の15階級(0〜14)の雨量強度(エコー強度)Rのそれぞれについて、LLSによる10分ごとの落雷の有無を調べて、落雷率(落雷回数/データ数×100)を求めた。例えば、表2のレーダー値2:1≦雨量強度R<2の場合、収集した期間(例えば、3年間)において、そのレーダー値2の10分間が3989594回あり、その内、46678回、落雷が生じたため、落雷率Pc=46678/3989594×100=1.17となる。
【0025】
【表2】
Figure 2004069469
【0026】
この表2から、エコー強度が大きいほど落雷が生じやすい傾向が理解できる。因みに、気象庁のレーダー情報によるエコー頂高度は、メッシュが25km四方と粗く、また、上述のように、エコー強度との相関が高いことから、運用時の簡素さも考慮して、あえて用いる必要はないと考える。
【0027】
『予想落雷率の計算』
(1)予想落雷確率の計算
上記『気象条件による落雷ポテンシャルの作成』における落雷ポテンシャル階級Q別に、『過去の落雷情報と気象レーダーデータとの対応』と同様にして、観測地域A全体のレーダー情報による雨量強度(エコー強度)と落雷率Pcの対応関係をグラフ化する。その結果を図7aに示す。このとき、表2においては、その雨量強度は1時間当りとしたが、この図7aにおいて、横軸の雨量強度は、気象レーダーが10分間隔であることから、運用を考慮して10分間雨量を採用した。
【0028】
これによると、気象条件による落雷ポテンシャルが低いほど、10分間雨量(雨量強度)が大きくても落雷率Pcが高くならない傾向が理解できる。これに対し、落雷ポテンシャルが30%を越えると、10分間雨量と落雷率Pcとの関係に及ぼす落雷ポテンシャルの影響は小さくなっている。
【0029】
この図7aの関係グラフでは、落雷ポテンシャルの落雷率Pcが逆転しているものがある。これは、現実的におかしいため、図7bに示すように、逆転している前後の関係から、気象条件による落雷ポテンシャルが大きいほど、10分間雨量が大きいほど、落雷率Pcが高くなるように調整した。この図7bのグラフに基づき、気象条件による落雷ポテンシャルとレーダーによる10分間雨量(雨量強度)から、予想落雷確率Pを求める。
【0030】
(2)予想落雷確率Pの計算例
予想落雷率Pは、図1のフローで計算し、例えば、表3の事例No.1の「2001年7月17日の14時00分」に入手した気象庁からの気象レーダ情報に基づき、図2aに示すように、60分後までは10分毎に上記「超短時間降水予測システム」により予想降水強度(エコー強度)を算出し、180分後までは、30分毎に、その「超短時間降水予測システム」により予想降水強度を算出し、それ以後は、図2bに示すように、1時間毎に、ANEMOSシステムによる予想降水強度(雨量強度)を算出し、それらの算出値に基づいて行う。
【0031】
例えば、あるメッシュ領域eでの、14時00分から10分後の予想落雷確率Pは、その10分後における観測地域Aにおける落雷ポテンシャル状況から、そのメッシュ領域eの階級Qを導き出し、例えば、それが、11〜20%(階級Q2 )であれば、図7bのグラフQ2 (11〜20%)において、前記10分後に予測したエコー強度(雨量)に対応した落雷確率Pを導き出す。例えば、雨量:12mmであれば、落雷確率P:84%程であり、落雷確率P:80〜90%と表示する。表3で示す他の事例(No.2〜16)も同様に計算し、図8aに、その2001年7月17日14時00分より30分後の予想落雷確率Pの計算例を示し、図8bにLLSによる落雷回数の分布を示す。
【0032】
【表3】
Figure 2004069469
【0033】
その表3の16事例の落雷予測について、予想落雷確率と実際の落雷率との関係を検証した結果を表4に示す。例えば、10分後の落雷確率を11〜20%とした場合において、その11〜20%の落雷確率と予想したメッシュ領域eの実際の落雷率は7.6%となった。表4のメッシュ領域eのみの予想値は、実際の落雷に比べやや高めであるが、表5の1メッシュ領域eのずれを許容すれば(落雷予測したメッシュ領域eの隣メッシュ領域eで落雷があれば、予想が当たったとすれば)、30分後までは予想値と実測値は良く一致し、40分後でも比較的良く一致している。
【0034】
【表4】
Figure 2004069469
【0035】
【表5】
Figure 2004069469
【0036】
『落雷予測システム』
(1)プログラム構成
気象条件による落雷ポテンシャルの計算は、1日2回気象庁ガイダンス(PoT)を入手した直後に行う。落雷予測は、上記『予想落雷確率の計算』(2)の予想落雷率の計算例にならって、図1、図2a、同bに示すように、3時間後までの予想落雷確率Pは、落雷ポテンシャルと、超短時間降水予測の10分間予測降水量(雨量強度)から計算し、それ以後は、落雷ポテンシャルと、ANEMOSの10分間予測降水量から計算する。
【0037】
(2)画面表示仕様
例えば、図9に示す画面例で行う。そのとき、表示メッシュ等の仕様は、例えば、表6に示すものを採用する。
【0038】
【表6】
Figure 2004069469
【0039】
この落雷予測において、後になる程、上記メッシュ領域eを徐々に大きくするように、例えば、3時間後は、5km四方、6時間後は10km四方などとし得る。また、後になる程、上記気象レーダ情報による予測落雷率の区分け(12階級Q)を徐々に粗くするように、例えば、3時間後は、6階級(0%、1〜20%・・・)、6時間後は、3階級(0%、1〜50%、51〜100%)などとし得る。この階級Qの数は任意である。
【0040】
なお、上記実施形態は、落雷予測の場合であったが、この発明は、降水予測、降雪予測などの種々の気象情報の予測表示に使用し得ることは言うまでもない。
【0041】
【発明の効果】
この発明は、以上のように、予測時間に応じて表示区域、予想時間間隔などを変化させるようにしたので、見る者の信頼性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】一実施形態のフロー図
【図2a】同実施形態の超短時間予測作用図
【図2b】同実施形態の短期間予測作用図
【図3】気象条件による落雷ポテンシャルの作成説明図
【図4】気象条件による落雷ポテンシャルの作成説明図
【図5】同実施形態の予想対象範囲図
【図6】気象条件による落雷ポテンシャルの一例図
【図7a】気象条件による落雷ポテンシャル階級別の気象レーダー雨量と落雷率の関係図
【図7b】気象条件による落雷ポテンシャル階級別の気象レーダー雨量と落雷確率の補正関係図
【図8a】予想落雷率の表示例図
【図8b】LLSによる落雷分布図
【図9】同実施形態による予測表示画面例図
【符号の説明】
A 観測領域
E 区分け地域
P、Pa、Pb、Pc 落雷率
Q、Q0 、Q1 、・・・Q11 階級
S、S’ 気象レーダー情報
e 区分領域(メッシュ領域)

Claims (3)

  1. 所定の観測領域Aを所要大きさ・所要数に区分け、その区分けした領域毎に気象情報を予測表示する方法において、
    所要時間後の予測を、後になる程、その時間間隔を徐々に長くするようにしたことを特徴とする気象情報表示方法。
  2. 所定の観測領域Aを所要大きさ・所要数に区分け、その区分けした領域毎に気象情報を予測表示する方法において、
    所要時間後の予測表示を、後になる程、上記区分け領域eを徐々に大きくするようにしたことを特徴とする請求項1に記載の気象情報表示方法。
  3. 所定の観測領域Aを所要大きさ・所要数に区分け、その区分けした領域毎に気象情報を予測表示する方法において、
    予測表示を階級Qで行い、所要時間後の予測表示を、後になる程、前記階級Qの区分けを徐々に粗くするようにしたことを特徴とする気象情報表示方法。
JP2002228557A 2002-08-06 2002-08-06 気象情報表示方法 Pending JP2004069469A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002228557A JP2004069469A (ja) 2002-08-06 2002-08-06 気象情報表示方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002228557A JP2004069469A (ja) 2002-08-06 2002-08-06 気象情報表示方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2004069469A true JP2004069469A (ja) 2004-03-04

Family

ID=32015206

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002228557A Pending JP2004069469A (ja) 2002-08-06 2002-08-06 気象情報表示方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2004069469A (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7200491B1 (en) * 2005-01-25 2007-04-03 The Weather Channel, Inc. System for producing high-resolution, real-time synthetic meteorological conditions for a specified location
GB2445270A (en) * 2006-12-27 2008-07-02 Denso Corp Display priority in weather information display
JP2009015739A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Xanavi Informatics Corp 交通情報配信サーバ、交通情報配信システム、および交通情報配信方法
JP2009075335A (ja) * 2007-09-20 2009-04-09 Denso Corp 気象情報表示装置、プログラム
CN103996346A (zh) * 2014-05-27 2014-08-20 西安开元电子实业有限公司 一种电气防雷演示与实训装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002148061A (ja) * 2000-08-31 2002-05-22 Casio Comput Co Ltd 情報端末、気象予測情報サービスシステム、気象予測情報サービス方法及び天気情報付きカーナビゲーションシステム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002148061A (ja) * 2000-08-31 2002-05-22 Casio Comput Co Ltd 情報端末、気象予測情報サービスシステム、気象予測情報サービス方法及び天気情報付きカーナビゲーションシステム

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7200491B1 (en) * 2005-01-25 2007-04-03 The Weather Channel, Inc. System for producing high-resolution, real-time synthetic meteorological conditions for a specified location
GB2445270A (en) * 2006-12-27 2008-07-02 Denso Corp Display priority in weather information display
US7971153B2 (en) 2006-12-27 2011-06-28 Denso Corporation Weather information display apparatus and program
JP2009015739A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Xanavi Informatics Corp 交通情報配信サーバ、交通情報配信システム、および交通情報配信方法
JP2009075335A (ja) * 2007-09-20 2009-04-09 Denso Corp 気象情報表示装置、プログラム
JP4525722B2 (ja) * 2007-09-20 2010-08-18 株式会社デンソー 気象情報表示装置、プログラム
CN103996346A (zh) * 2014-05-27 2014-08-20 西安开元电子实业有限公司 一种电气防雷演示与实训装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3737463B2 (ja) 落雷予想方法
Wheatley et al. Storm-scale data assimilation and ensemble forecasting with the NSSL Experimental Warn-on-Forecast System. Part I: Radar data experiments
Sun et al. Radar data assimilation with WRF 4D-Var. Part II: Comparison with 3D-Var for a squall line over the US Great Plains
Liu et al. Trends in landfalling tropical cyclone–induced precipitation over China
US6405134B1 (en) Method and apparatus for predicting lightning threats based on radar and temperature data
Brown et al. Evaluating hail damage using property insurance claims data
Fowle et al. Short-range (0–48 h) numerical prediction of convective occurrence, mode, and location
Lu et al. Short-range numerical weather prediction using time-lagged ensembles
Tong et al. Design strategies of an hourly update 3DVAR data assimilation system for improved convective forecasting
Chung et al. Improving radar echo Lagrangian extrapolation nowcasting by blending numerical model wind information: Statistical performance of 16 typhoon cases
WO2015108154A1 (ja) 最大瞬間風速予測システム、コンピュータプログラム、及び、突風警報情報発令システム
Yussouf et al. The coupling of NSSL Warn-on-Forecast and FLASH systems for probabilistic flash flood prediction
Wijnant et al. The Dutch Offshore Wind Atlas (DOWA): Description of the dataset
Kahana et al. Atmospheric predictors for major floods in the Negev desert, Israel
Merkel et al. Design rainfall distributions based on NOAA Atlas 14 rainfall depths and durations
JP2004069469A (ja) 気象情報表示方法
Higgins et al. Long-lead seasonal temperature and precipitation prediction using tropical Pacific SST consolidation forecasts
Cerruti et al. A statistical forecast model of weather-related damage to a major electric utility
Muramatsu et al. Future change of tornadogenesis-favorable environmental conditions in Japan estimated by a 20-km-mesh atmospheric general circulation model
Buresova et al. Manifestation of strong geomagnetic storms in the ionosphere above Europe
JP2004061416A (ja) 冬季雷発雷予測方法および予測装置
Holman et al. Statistically and dynamically downscaled, calibrated, probabilistic 10-m wind vector forecasts using ensemble model output statistics
Brimelow et al. Explicit forecasts of hail occurrence and expected hail size using the GEM–HAILCAST system with a rainfall filter
Grim et al. Assessing RRFS versus HRRR in Predicting Widespread Convective Systems over the Eastern CONUS
JP7144843B2 (ja) 着雪予測装置及び着雪予測プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20040928

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20051004

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20060214