JP2007155592A - 天気図生成装置、天気図生成方法、および天気図生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の天気図データを時間的に変化させて、存在しない時間帯の天気図データを生成する。
【解決手段】天気図生成装置１であって、少なくとも天気図データを入力する入力手段と、入力した天気図データから気象物理データと地図データとを抽出する分離抽出手段と、気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成手段と、気象物理データに対して、速度場を設定した偏微分方程式を適用して気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成手段と、地図データに予測データを重ね合わせて天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元手段と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像を生成する技術に関し、特に天気図を生成する技術に関する。

学術的に価値の高い過去の天気図が、数多く保存されている。これらの過去の天気図は、当時の天気模様を解析するための重要な資料として位置づけられている。しかしながら、古い時代の天気図は、１日当たり１２時間間隔の２回分の天気図しかないため、洪水や台風などによる自然災害が発生した時間帯の天気図が存在しない場合がある。そのため、専門家が、経験に基づいて、存在しない時間帯の天気図を手作業で再現および作成している。

なお、画像データを編集し、新たな画像データを生成する技術については、例えば、特許文献１に記載されている。
特開２００４−３３４６９４

さて、洪水、台風、低気圧などの自然災害や悪天候を及ぼす自然現象の解明は、一般的に、天気図に記載された等圧線や天気記号などに基づいて行なわれる。そのため、存在しない時間帯の過去の天気図を再現する必要があるが、専門家が手作業で過去の天気図を再現する現状においては、専門家の作業負荷が大きく、天気図の再現には長い時間を要する。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、過去の天気図データを時間的に変化させて、存在しない時間帯の天気図データを生成することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、例えば、天気図生成装置であって、天気図データを入力する入力手段と、前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出手段と、前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成手段と、前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成手段と、前記地図データに前記予測データを重ね合わせ、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元手段と、を備える。

また、本発明は、情報処理装置が行う天気図生成方法であって、前記情報処理装置は、天気図データを入力する入力ステップと、前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出ステップと、前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成ステップと、前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成ステップと、前記地図データに前記予測データを重ね合わせて、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元ステップと、を行う。

また、本発明は、情報処理装置が実行する天気図生成プログラムであって、前記情報処理装置に、天気図データを入力する入力ステップと、前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出ステップと、前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成ステップと、前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成ステップと、前記地図データに前記予測データを重ね合わせて、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元ステップと、を実行させる。

本発明により、過去の天気図データを時間的に変化させて、存在しない時間帯の天気図データを生成することができる。

以下、本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明の一実施形態が適用された天気図生成装置１の構成図である。図示する天気図生成装置１は、データ入力部１１と、画像蓄積部１２と、分離抽出部１３と、速度生成部１４と、予測データ生成部１５と、復元部１６と、表示部１７と、を備える。

データ入力部１１は、過去の天気図など元となる天気図を入力し、画像蓄積部１２に記憶する。分離抽出部１３は、画像蓄積部１２に記憶された天気図から、気象物理量、地図などの各要素を、要素毎に分離して抽出する。速度生成部１４は、天気図を解析し、当該天気図の速度を生成する。予測データ生成部１５は、後述する偏微分方程式を用いて、天気図から抽出した気象物理量を変化させた予測データを生成する。復元部１６は、天気図から抽出した地図などに、生成した予測データを重ね合わせて天気図を生成（復元）する。表示部１７は、生成した天気図を出力装置に表示または出力する。

上記説明した、天気図生成装置１は、ＣＰＵと、メモリと、外部記憶装置と、キーボードやスキャナなどの入力装置と、ディスプレイなどの出力装置と、他の装置と接続するための通信制御装置と、これらの各装置を接続するバスと、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた天気図生成装置１用のプログラムを実行することにより、天気図生成装置１の各機能が実現される。なお、天気図生成装置１の画像蓄積部１２には、メモリまたは外部記憶装置が用いられる。

また、天気図生成装置１用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶すること、または、ネットワークを介して配信することも可能である。

次に、本実施形態の天気図生成装置１を用いた天気図の生成処理について説明する。

まず、データ入力部１１は、所定の天気図データを入力し、画像蓄積部１２に記憶する。なお、天気図データは、過去の天気図が紙に記載されたデータ、または、過去の天気図の電子データなどが考えられる。画像入力部１１は、紙に記載された天気図データの場合はスキャナなどを用いて、また、電子データの場合は記憶媒体やネットワークを介して入力する。

そして、分離抽出部１３は、画像蓄積部１２に記憶された天気図データを読み出し、天気図データに設定された各種のデータを、要素（カテゴリー、シンボル）毎にそれぞれ抽出する。

図２は、天気図データを各要素に分離して抽出する処理を模式的に示した図である。図２（ａ）は、画像蓄積部１２に記憶された元となる天気図データ２００の一例である。図示する天気図データには、日本列島を示す地図２０１と、緯度および経度を示す緯線・経線２０２と、同じ気圧の地点を結んだ等圧線２０３と、天気記号２０４など複数の要素が混在している。

なお、台風域内の等圧線２０３は、同心円状となる。また、図示する天気図データでは、天気記号２０４として風の向きと風力とを示している。また、気圧を示す等圧線２０３および天気記号２０４は、天気の状態を示す気象物理量である。

分離抽出部１３は、元の天気図データ２００から、これらの要素各々を個別に抽出する。図２（ｂ）は、地図２０１のみが抽出された地図データ２１０である。図２（ｃ）は、緯線・経線２０２のみが抽出された座標データ２２０である。なお、座標データ２２０は、緯度を示す緯線のみのデータ、または、経度を示す経線のみのデータであってもよい。図２（ｄ）は、等圧線２０３のみが抽出された等圧線データ２３０である。図２（ｅ）は、天気記号２０４のみが抽出された天気記号データ２４０である。

これらの各要素は、それぞれの色が大きく異なる。そのため、分離抽出部１３は、カラー画像処理により、各要素をそれぞれ抽出する。なお、カラー画像処理については、例えば、田村秀行、「コンピュータ画像処理入門」、総研出版に記載されている。

具体的には、分離抽出部１３は、元の天気図データ２００のカラー画像（ＲＧＢ）を、カラーモデル変換として、ＨＳＶ（ＨＵＥ，ＳＡＴＵＬＡＴＩＯＮ，ＶＡＬＵＥ）変換を行う。本実施形態では、分離抽出部１３は、ＨＵＥ成分のみを用いて、色特徴量による分離抽出を行う。一般的な天気図データ２００においては、地図２０１は緑色、緯線・経線２０２は茶色、等圧線２０３は青色、天気記号２０４は橙色である。これらの各要素について、ＨＵＥ成分を図に示した場合、横軸にＲ、Ｇ、Ｂで角度を０度から３６０度までとり、縦軸に各色の画素数をとれば、それぞれの色についてのピーク（極大値）が得られる。分離抽出部１３は、このピークが所定の閾値以上のものを抽出する。分離抽出部１３は、ピーク毎に変換前の天気図データ２００（カラー画像）の画素のみを表示することにより、所定の要素のみを抽出することができる。

なお、データ入力部１１が入力した天気図データが紙の場合、紙面上に細かい汚れが付着している場合がある。そのため、分離抽出部１３は、カラー画像処理の前処理として、平滑化処理を行うこととしてもよい。また、分離抽出部１３は、カラー画像処理の前処理として、経験的な値を設定した閾値処理を行うこととしてもよい。

次に、速度生成部１４が、天気記号から速度場を生成する処理について説明する。なお、本実施形態では、風の天気記号を用いて速度場を生成するものとする。

図３は、風の天気記号を用いて速度場を生成する処理を模式的に示した図である。図３（ａ）は、天気図データから天気記号のみを抽出した天気記号データ３００である。図示する天気記号データ３００には、３つの風の天気記号が設定されている。風の天気記号は、羽の方向３０１が風の方向を表現し、羽３０１の横に設定された枝線３０２の数が風力を表現している。

速度生成部１４は、風の天気記号から速度ベクトルを生成する。すなわち、速度生成部１４は、風の天気記号の羽の方向３０１および枝線３０２を文字認識技術により読み取り、羽の方向３０１および枝線３０２に対応する速度ベクトルに生成（変換）する。図３（ｂ）は、風の天気記号に基づいて生成された速度ベクトル３１１を示す図である。図示する速度ベクトル３１１は、風の観測地点における速度ベクトルである。

一般的な天気図では、風の観測地点が極めて離散的、すなわち、地図上で距離が離れている。そのため、天気記号から生成した速度ベクトル（観測地点の速度ベクトル）だけでは、天気図全体の風の速度場を取得することは困難である。そこで、速度生成部１４は、離散的な速度ベクトルのデータ補間を行う。本実施形態では、離散的なデータから連続的な値を生成する方法の１つである３次元スプライン曲面を用いてデータ補間を行うものとする。したがって、天気図全体の風の速度場は、３次元スプライン曲面を用いてデータ補間を行った滑らかな速度場であるものする。なお、３次元スプライン曲面については、例えば「ＮＵＭＥＲＩＣＡＬ ＲＥＣＩＰＥＳ ｉｎ Ｃ」、技術評論社、に記載されている。

速度生成部１４は、３次元スプラインの境界条件に既知な値を用い、また、周辺領域は連続条件とする。これにより、速度生成部１４は、最小２乗法を用いて、スプライン関数の制御パラメータを算出する。境界条件に用いられる既知な値には、速度成分からその大きさを求めたものを用いる。また、既知な値の初期値としては、図３（ｂ）の速度ベクトルの大きさを用いる。

なお、スプライン関数の２次元面での分解能として、あらかじめ数十から数百程度の分割数を定義しておく。これにより、メッシュ（格子）が形成され、既知な値を通過する滑らかな曲面が形成される。すなわち、２次元画像の位置と３次元軸とは、スプライン関数の値となる。

そして、速度生成部１４は、速度の成分を算出する。これについては、曲面の勾配を算出すればよく、速度生成部１４は、１次微分を２次元画像の縦方向および横方向について算出する。これにより、全ての格子点上の速度の成分が連続的かつ滑らかに特定される。図３（ｃ）は、３次元スプライン曲面を用いてデータ補間された速度場を示す図である。

なお、速度生成部１４は、以上説明した風の天気記号から速度場を生成する処理と同様の方法で、等圧線データ（図２（ｄ）参照）から速度場を生成することとしてもよい。

次に、予測データ生成部１５が、等圧線データ（図２（ｄ））および天気記号データ（図２（ｅ））などの気象物理データを、速度に基づいて時間的および空間的に変化させる処理について説明する。なお、等圧線データを例として以下説明する。

図４は、天気図データから抽出した等圧線データ４００と、当該等圧線データ４００を所定の方向に移動および変形させて生成した予測データ４１０、４２０とを示す図である。図示する例では、予測データ４１０、４２０は、等圧線データ４００を図の右上方向に移動させている。

予測データ生成部１５は、速度生成部１４が生成した速度（速度場）を偏微分方程式に設定し、天気図データを時間的および空間的に変化させた予測データを、少なくとも１つ生成する。

本実施形態では、以下に示す式１の偏微分方程式を用いるものとする。なお、偏微分方程式については、例えば、池田俊介著「流体の非線形現象−数理解析とその応用−」朝倉書店に記載されている。

I（x,y,n+1）= I（x,y,n）-Δt・（Ｕ・∇I（x,y,n）-λ∇・∇I（x,y,n）） 式１
また、上記式１を変形させて、以下の式２で表すことができる。

｛I（x,y,n+1）−I（x,y,n）｝/Δt =-Ｕ・∇I（x,y,n）+λ∇・∇I（x,y,n） 式２
式２において、左辺が時間項、右辺の第１項が移流項、第２項は拡散項であって、画像を構成する画素の画像強度Ｉを変数とする。そして、画素を（x,y）、離散化された時間（または時刻）をｎとすると、Ｉ（x,y,n）は、画素（x,y）の離散化された時間ｎにおける画像強度である。なお、ここでの画像強度は、等圧線データの画像である。

Δtは時間間隔、λは拡散係数、Ｕは速度である。また、∇は１次空間微分演算子、∇・∇は２次空間微分演算子、「・」はベクトル内積である。なお、式２の移流項は、速度Ｕと、画像強度Ｉ（x,y,n）の１次空間微分との積で表される。

時間間隔Δt、積分回数および拡散係数λについては、生成する画像の変形の程度などに応じて、所定の値をあらかじめ設定しておくものとする。例えば、１時間後の予測データを生成する場合、時間間隔Δtに「１０分」を、積分回数に「６」を設定することが考えられる。なお、演算の安定条件を考慮し、時間間隔Δtは比較的小さな値とし、その分、積分回数を比較的多くすることが好ましい。また、本実施形態では、拡散効果を不要とするため、拡散係数λに「０」を設定する。

速度Ｕには、速度生成部１４が生成した速度（速度場）が設定される。速度Ｕは、等圧線データの各画素が、新たに生成される予測データにおいてどのように移動するのか（移動の方法、移動の大きさ等）を規定するものである。すなわち、速度Ｕは、等圧線データの未来または過去に対応した動きを規定するものである。

予測データ生成部１５は、式１または式２に示す偏微分方程式を差分法に従って離散化し、２次元画像面および離散時間軸に沿って積分を再帰的に繰り返す。I（x,y,n）は、入力される画像強度（既知量）であって、I（x,y,n+1）は式１または式２を計算することにより出力される画像強度である。すなわち、所定の積分回数を設定し、設定した積分回数だけ式１または式２を繰り返し計算することで、等圧線の所望の予測データを生成（出力）することができる。なお、初期値の画像強度I（x,y,n）は、元の天気図データから抽出した等圧線データ４００である。また、生成される予測データは、入力された等圧線データを当該等圧線データに対応する時刻から指定された時刻（過去方向または未来方法）だけ、速度Ｕに基づいて変化させたものである。

また、予測データ生成部１５は、気象物理データの１つである天気記号データ（図２（ｅ））についても、今まで説明した等圧線データと同様に、速度に基づいて時間的および空間的に変化させた予測データを生成する。

そして、復元部１６は、予測データ生成部１５が生成した予測データを用いて天気図データを復元する。

図５は、天気図データを復元する処理を模式的に示した図である。図５（ａ）は、分離抽出部１３が元の天気図データから地図２０１のみを抽出した地図データ６１０である。図５（ｂ）は、分離抽出部１３が元の天気図データから緯線・経線２０２のみを抽出した座標データ６２０である。図５（ｃ）は、予測データ生成部１５が等圧線データに偏微分方程式を適用して生成した予測データ６３０である。図２（ｄ）は、予測データ生成部１５が天気記号データに偏微分方程式を適用して生成した予測データ６４０である。

復元部１６は、分離抽出部１３が抽出した地図データ６１０および座標データ６２０に、予測データ生成部１５が生成した等圧線および天気記号の予測データ６３０、６４０を重ね合わせ、天気図データ６５０を復元（生成）する。そして、表示部１７は、必要に応じて復元部１６が復元した天気図データ６５０を出力装置に表示する。

以上説明した本実施形態では、天気図データから抽出した各気象物理データ（等圧線データ、天気記号データ）を偏微分方程式に入力することにより、当該気象物理データを時間的および空間的に変化させた様々なバリエーションの予測データを生成することができる。そして、生成した予測データに、天気図データから抽出した地図データおよび座標データを重ね合わせることで、元の天気図データを時間的および空間的に変化させた天気図データを生成することができる。

すなわち、本実施形態では、一枚の天気図を入力することにより、当該天気図の観測時点から所定の時間過去に遡った予測天気図、および、当該天気図の観測時点から所定の時間経過した未来の天気図を生成することができる。これにより、過去に発生した災害などの自然現象を、現存する数少ない過去の天気図から解明する際に、手助けとなる時系列な天気図データを短時間で提供することができる。また、解析時間の短縮化を図ることができる。

また、本実施形態では、天気図上の風の天気記号から生成される離散的な速度ベクトルを補完し、天気図全体の密度の高い速度（速度場）を生成する。この密度の高い速度を偏微分方程式に設定することにより、より高い精度の予測データを生成することができる。

なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、本実施形態では、１枚の天気図データから時間的および空間的に変化させた天気図データを生成することとした。しかしながら、本発明はこれに限定されず、１枚の天気図データを、時間的および空間的を時系列に連続して変化させた天気図データの動画を生成することとしてもよい。

本発明の一実施形態が適用された天気図生成装置の全体構成を示す図である。 天気図データを各要素に分離して抽出する処理を模式的に示した図である。 風の天気記号から速度を生成する処理を模式的に示した図である。 等圧線データを変化させて生成した予測データの一例を示す図である。 天気図データを復元する処理を模式的に示した図である。

符号の説明

１：天気図生成装置、１１：データ入力部、１２：画像蓄積部、１３：分離抽出部、１４：速度生成部、１５：予測データ生成部、１６：復元部、１７：表示部

Claims (6)

1. 天気図生成装置であって、
   天気図データを入力する入力手段と、
   前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出手段と、
   前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成手段と、
   前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成手段と、
   前記地図データに前記予測データを重ね合わせ、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元手段と、を備えること
   を特徴とする天気図生成装置。
2. 請求項１記載の天気図生成装置であって、
   前記偏微分方程式は、移流項と時間項とを含み、画素の画像強度を変数として有し、
   前記移流項は、前記速度場と、前記画像強度の１次空間微分と、の積であること
   を特徴とする天気図生成装置。
3. 請求項１記載の天気図生成装置であって、
   前記物理気象データには、風の方向および風力が含まれ、
   前記速度生成手段は、前記風の方向および風力に基づいて、前記天気図データに設定された観測地点の速度を検出すること
   を特徴とする天気図生成装置。
4. 請求項１記載の天気図生成装置であって、
   前記抽出手段は、前記天気図データから、緯度および／または経度を示す座標データを、さらに抽出し、
   前記復元手段は、前記地図データおよび前記座標データに、前記予測データを重ね合わせて、前記予測天気図データを復元すること
   を特徴とする天気図生成装置。
5. 情報処理装置が行う天気図生成方法であって、
   前記情報処理装置は、
   天気図データを入力する入力ステップと、
   前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出ステップと、
   前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成ステップと、
   前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成ステップと、
   前記地図データに前記予測データを重ね合わせて、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元ステップと、を行うこと
   を特徴とする天気図生成方法。
6. 情報処理装置が実行する天気図生成プログラムであって、
   前記情報処理装置に、
   天気図データを入力する入力ステップと、
   前記入力した天気図データから、少なくとも気象物理データと、地図データとをそれぞれ抽出する分離抽出ステップと、
   前記気象物理データから速度を検出し、前記速度を補完した速度場を生成する速度生成ステップと、
   前記気象物理データに対して、前記速度場を設定した偏微分方程式を適用し、前記気象物理データを時間的に変化させた少なくとも１つの予測データを生成する予測データ生成ステップと、
   前記地図データに前記予測データを重ね合わせて、前記天気図データを時間的に変化させた天気図データを復元する復元ステップと、を実行させること
   を特徴とする天気図生成プログラム。
   
   

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