JP2008102115A - Weather forecasting system and weather forecasting method - Google Patents

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Fumihiko Mizutani
文彦 水谷
Kazuki Osuga
万城 大須賀
Yasuhiro Katsuyama
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce accuracy decrease of the forecasting result accompanying the length of the period for forecasting. <P>SOLUTION: A data storage section 12 stores acquired weather observation data and weather forecasting data, and classifies the weather forecasting data in a predetermined period by weather pattern based on a weather pattern table 15. The data storage section 12 calculates the difference between the weather forecasting data and the weather observation data in the predetermined period by weather pattern, and stores it as forecasting error data. A forecasting data correcting section 13 determines the weather pattern after a reference time referring to the weather pattern table 15 based on the weather observation data before the predetermined period from the reference time, and reads the forecasting error data corresponding to the weather pattern. Then, the forecasting data correcting section 13 corrects the weather observation data after the reference time based on the read forecasting error data, and outputs it to a weather information display section 14. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

この発明は、気象予測モデルを利用して局地の気象予測を行う気象予測システム及び気象予測方法に関する。   The present invention relates to a weather prediction system and a weather prediction method for performing local weather prediction using a weather prediction model.

局地の気象現象を予測する気象予測システムにあっては、気象予測モデルを利用する。この気象予測モデルとは、気象庁が提供する２０ｋｍメッシュで予測した気象予測計算結果（ＲＳＭ：Regional Spectral Model）と呼ばれる気象データを初期値として、より細分化したメッシュにて気象現象を再現するものである。   In a weather forecasting system that predicts local weather phenomena, a weather forecasting model is used. This meteorological forecast model reproduces meteorological phenomena with a more detailed mesh, using meteorological data called weather prediction calculation results (RSM: Regional Spectral Model) predicted by the 20km mesh provided by the Japan Meteorological Agency as initial values. is there.

ところで、上記気象予測システムにあっては、気象レーダ等の観測値を気象予測モデルに同化させて予測値と整合をとることで、気象予測モデルの予測計算の精度を向上させる、いわゆるデータ同化技術の開発が進められている（例えば、特許文献１又は特許文献２を参照。）。ところが、この同化効果は数時間先程度の短時間予測において効果が高く、比較的長時間での予測計算で効果が低い。したがって、予測すべき時間が長くなるに従って観測値と予測値との差が広がってしまい、予測精度が低下することになる。
特開２００４−１０９００１公報 特開２００３−０９０８８８公報 By the way, in the above weather forecasting system, so-called data assimilation technology that improves the accuracy of the forecasting calculation of the weather forecasting model by assimilating the observation value of the weather radar etc. into the weather forecasting model and matching it with the forecasting value. Is under development (see, for example, Patent Document 1 or Patent Document 2). However, this assimilation effect is highly effective in short-time prediction about several hours ahead, and is not effective in prediction calculation over a relatively long time. Therefore, as the time to be predicted becomes longer, the difference between the observed value and the predicted value increases, and the prediction accuracy decreases.
JP 2004-109001 A JP 2003-090888 A

以上述べたように、従来の気象予測システムでは、データ同化により予測精度の向上を図っているが、予測すべき時間が長くなるに従って予測結果の精度が低下してしまうという課題がある。   As described above, in the conventional weather prediction system, the accuracy of prediction is improved by data assimilation, but there is a problem that the accuracy of the prediction result decreases as the time to be predicted becomes longer.

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、予測すべき時間の長さに伴う予測結果の精度の低下を軽減することができ、これによって全体の予測精度を向上させることできる気象予測システム及び気象予測方法を提供することにある。   The present invention has been made by paying attention to the above circumstances, and the object of the present invention is to reduce the decrease in accuracy of the prediction result due to the length of time to be predicted, thereby reducing the overall prediction accuracy. An object is to provide a weather prediction system and a weather prediction method that can be improved.

上記目的を達成するためにこの発明に係わる気象予測システムは、気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算する気象予測手段と、前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得する取得手段と、前記取得手段で順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶する記憶手段と、基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定する判定手段と、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正する補正手段とを具備することを特徴とする。   In order to achieve the above object, a weather prediction system according to the present invention comprises: a weather prediction means for associating weather observation data with a weather prediction model and sequentially calculating weather prediction data indicating a weather prediction value at a predetermined time; An acquisition unit that sequentially acquires meteorological observation data that is an actual measurement value with respect to a value, and classifies the weather observation data that is sequentially acquired by the acquisition unit according to a plurality of weather types, and for a predetermined period for each of the classified weather types A storage means for obtaining a difference between the weather forecast data and the weather observation data, and storing a statistical value of the difference as prediction error data for each weather type, and a weather acquired from a reference time to a certain period before Determination means for determining the type of weather after the reference time based on the observation data, and the prediction error data corresponding to the type of weather after the determined reference time are stored in the memory Reading from the step, characterized by comprising a correction means for correcting the reference time after the weather forecast data in said based on the prediction error data read predetermined period.

また、この発明の気象予測方法は、気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算し、前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得し、前記順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶し、基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定し、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする。   In the weather prediction method of the present invention, the weather observation data is assimilated into the weather prediction model, and the weather prediction data indicating the weather prediction value at a predetermined time is sequentially calculated. Sequentially acquiring, classifying the weather observation data acquired sequentially according to a plurality of types of weather, obtaining a difference between the weather forecast data and the weather observation data during a predetermined period for each of the classified weather types, The statistical value of this difference is stored as prediction error data for each type of weather, the type of weather after the reference time is determined based on the weather observation data acquired from the reference time until a certain period, and the determination The prediction error data corresponding to the type of weather after the reference time is read from the storage means, and the weather after the reference time during the predetermined period based on the read prediction error data And correcting the measurement data.

上記構成では、天気の種類毎に蓄積された過去の予測誤差データを用いて気象予測データを補正するため、データ同化による長時間予測精度の低下を効果的に軽減することができ、全体の予測精度を向上させることができる。   In the above configuration, since the weather prediction data is corrected using the past prediction error data accumulated for each type of weather, it is possible to effectively reduce the decrease in long-term prediction accuracy due to data assimilation, and the overall prediction Accuracy can be improved.

したがってこの発明によれば、予測すべき時間の長さに伴う予測結果の精度低下を軽減することができ、これによって全体の予測精度を向上させることのできる気象予測システム及び気象予測方法を提供することができる。   Therefore, according to the present invention, it is possible to provide a weather prediction system and a weather prediction method that can reduce a decrease in accuracy of a prediction result due to the length of time to be predicted, and thereby improve the overall prediction accuracy. be able to.

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、この発明に係わる気象予測システムの第１の実施形態を示すブロック図である。図１において、気象予測部１１は、気象予測モデルを用いて定期的に気象予測を行い、所定の時刻における気象予測データを算出するもので、ここで算出された気象予測データはデータ蓄積部１２に供給される。このデータ蓄積部１２は、気象予測部１１から供給される気象予測データと共に、気象庁ＡＭｅＤＡＳ（Automated Meteorological Data Acquisition System）等の外部気象観測装置から定期的に提供される気象観測データを取り込んで記憶する。なお、気象予測データ及び気象観測データとしては、例えば、降水量、気温、風向・風速、日照時間等が含まれるものとする。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a weather prediction system according to the present invention. In FIG. 1, a weather prediction unit 11 periodically performs weather prediction using a weather prediction model and calculates weather prediction data at a predetermined time. The calculated weather prediction data is the data storage unit 12. To be supplied. The data storage unit 12 captures and stores meteorological observation data periodically provided from an external meteorological observation device such as the Japan Meteorological Agency AMeDAS (Automated Meteorological Data Acquisition System) together with the meteorological prediction data supplied from the meteorological prediction unit 11. . Note that the weather forecast data and weather observation data include, for example, precipitation, temperature, wind direction / speed, sunshine duration, and the like.

さらに、データ蓄積部１２は、天気パターンテーブル１５を参照して、所定期間毎の気象観測データを天気の種類を表す天気パターン別に分類する。天気パターンテーブル１５は、例えば図２に示すように構成され、所定期間の気象観測データの各要素が所定の条件を満たすか否か（ＴＲＵＥ／ＦＡＬＳＥ）の組み合わせと晴、雨、曇等の天気パターン（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，…）との関係を示すテーブルである。所定の条件とは、例えば、降水量（０ｍｍ）、温度差（６時間前との差が３℃以上）、風速（５ｍ以下）、日照時間（０分）等である。そして、データ蓄積部１２は、天気パターン毎に所定期間の気象観測データと気象予測データの差を算出して、その差の統計値を天気パターン毎の予測誤差データとして記憶する。   Further, the data storage unit 12 refers to the weather pattern table 15 and classifies the weather observation data for each predetermined period by the weather pattern representing the type of weather. The weather pattern table 15 is configured as shown in FIG. 2, for example. The weather pattern table 15 is a combination of whether each element of meteorological observation data for a predetermined period satisfies a predetermined condition (TRUE / FALSE) and weather such as clear, rainy, cloudy, etc. It is a table which shows the relationship with a pattern (a, b, c, d, ...). Predetermined conditions are, for example, precipitation (0 mm), temperature difference (difference of 3 ° C. or more from 6 hours ago), wind speed (5 m or less), sunshine duration (0 minutes), and the like. The data storage unit 12 calculates a difference between the weather observation data and the weather prediction data for a predetermined period for each weather pattern, and stores a statistical value of the difference as prediction error data for each weather pattern.

予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から現在時刻を基準に一定時間前からそれ以降の気象予測データと一定時間前から現在までの気象観測データとを読み出す。そして、一定時間前から現在までの気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して、現在時刻以降の天気パターンを判別する。予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から上記判別された天気パターンに該当する予測誤差データを読み出し、読み出した予測誤差データをもとに気象予測データのずれを補正する。この補正された気象予測データは、気象情報表示部１４に出力され、グラフ等の形式で表示される。   The prediction data correction unit 13 reads the weather prediction data from a certain time before and after that and the weather observation data from the certain time before to the present from the data storage unit 12 on the basis of the current time. And the weather pattern after the present time is discriminate | determined with reference to the weather pattern table 15 based on the weather observation data from the fixed time before to the present. The prediction data correction unit 13 reads the prediction error data corresponding to the determined weather pattern from the data storage unit 12, and corrects the deviation of the weather prediction data based on the read prediction error data. The corrected weather prediction data is output to the weather information display unit 14 and displayed in a form such as a graph.

次に、上記構成の気象予測システムの処理動作について説明する。尚、ここでは被予測情報が気温の場合を例にして述べる。
まず、データ蓄積部１２は、気象予測部１１から供給される気象予測データと、外部の気象観測装置から得られる実測値である気象観測データとを記憶する。さらに、所定期間毎の気象観測データを天気の種類を表す天気パターン別に分類する。そして、データ蓄積部１２は、天気パターン毎に所定期間の気温の観測データと気温の予測データの差を算出して、その差の統計値を天気パターン毎の予測誤差データとして記憶しておく。 Next, the processing operation of the weather prediction system having the above configuration will be described. Here, the case where the predicted information is air temperature will be described as an example.
First, the data storage unit 12 stores weather prediction data supplied from the weather prediction unit 11 and weather observation data that is actual measurement values obtained from an external weather observation device. Further, the weather observation data for each predetermined period is classified according to the weather pattern representing the type of weather. The data storage unit 12 calculates a difference between the temperature observation data for a predetermined period and the temperature prediction data for each weather pattern, and stores a statistical value of the difference as prediction error data for each weather pattern.

図３は、予測データ補正部１３の処理手順とその内容を示すフローチャートである。図３において、予測データ補正部１３は、所定時刻になると、例えば６時間前から現在時刻（基準時刻）までの気象観測データと、現在時刻を基準に６時間前からそれ以降の気象予測データとを取得する（ステップＳ３ａ）。次に、取得された気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して現在時刻以降の天気パターンを判別する（ステップＳ３ｂ）。そして、判別された天気パターンに対応する気温の予測誤差データをデータ蓄積部１２から読み出す（ステップＳ３ｃ）。最終的に、予測データ補正部１３は、読み出された気温の予測誤差データを用いて、近似曲線（スプライン曲線等）等の手法により現在時刻以降の気温の気象予測データを補正する（ステップＳ３ｄ）。   FIG. 3 is a flowchart showing the processing procedure and contents of the prediction data correction unit 13. In FIG. 3, at a predetermined time, the prediction data correction unit 13, for example, meteorological observation data from 6 hours before to the current time (reference time), and weather prediction data from 6 hours before and after based on the current time, Is acquired (step S3a). Next, the weather pattern after the present time is discriminated with reference to the weather pattern table 15 based on the acquired weather observation data (step S3b). Then, temperature prediction error data corresponding to the determined weather pattern is read from the data storage unit 12 (step S3c). Finally, the prediction data correction unit 13 corrects the weather prediction data of the temperature after the current time using a method such as an approximate curve (spline curve or the like) using the read prediction error data of the temperature (step S3d). ).

図４に補正処理のイメージを示す。予測データ補正部１３は、補正後の気象予測データを気象情報表示部１４に出力する。気象情報表示部１４は、出力された補正後の気象予測データをもとに、補正後の現在から先の気象予測データをユーザが認識しやすいグラフ等の形式で表示する。   FIG. 4 shows an image of the correction process. The prediction data correction unit 13 outputs the corrected weather prediction data to the weather information display unit 14. The weather information display unit 14 displays the corrected weather forecast data from the corrected current weather forecast data in a format such as a graph that is easy for the user to recognize based on the output corrected weather forecast data.

以上述べたように、上記第１の実施形態では、データ蓄積部１２は、取得された気象観測データと気象予測データとを記憶すると共に、天気パターンテーブル１５に基づいて所定期間の気象観測データを天気パターン毎に分類する。さらに、天気パターン毎に所定期間の気象予測データと気象観測データとの差を算出し、予測誤差データとして記憶する。予測データ補正部１３は、基準時刻から所定期間以前の気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して基準時刻以降の天気パターンを判定し、この天気パターンに該当する予測誤差データを読み出す。そして、読み出された予測誤差データをもとに基準時刻以降の気象予測データを補正して気象情報表示部１４に出力する。   As described above, in the first embodiment, the data storage unit 12 stores the acquired weather observation data and the weather prediction data, and also stores the weather observation data for a predetermined period based on the weather pattern table 15. Sort by weather pattern. Further, the difference between the weather forecast data for a predetermined period and the weather observation data is calculated for each weather pattern and stored as prediction error data. The prediction data correction unit 13 determines a weather pattern after the reference time by referring to the weather pattern table 15 based on weather observation data before a predetermined period from the reference time, and reads out prediction error data corresponding to the weather pattern. . Then, the weather forecast data after the reference time is corrected based on the read forecast error data, and is output to the weather information display unit 14.

したがって上記第１の実施形態によれば、天気パターン毎に蓄積された過去の予測誤差データを用いて気象予測データを補正するため、データ同化による長時間予測精度の低下を効果的に軽減することができ、全体の予測精度を向上させることができる。   Therefore, according to the first embodiment, since weather prediction data is corrected using past prediction error data accumulated for each weather pattern, it is possible to effectively reduce a decrease in long-term prediction accuracy due to data assimilation. And the overall prediction accuracy can be improved.

（第２の実施形態）
この発明に係わる第２の実施形態は、天気の急変が予測される場合に、天気が変化する時間区分毎に天気パターンの判定を行い、その時間区分毎の天気パターンに応じて気象予測データを補正するものである。
なお、第２の実施形態の気象予測システムは、上記第１の実施形態の気象予測システムと同様の構成であるため、図１を用いて説明を行う。また、各部において上記第１の実施形態と重複する説明は省略する。 (Second Embodiment)
In the second embodiment according to the present invention, when a sudden change in weather is predicted, the weather pattern is determined for each time segment in which the weather changes, and the weather prediction data is determined according to the weather pattern for each time segment. It is to correct.
In addition, since the weather prediction system of 2nd Embodiment is the structure similar to the weather prediction system of the said 1st Embodiment, it demonstrates using FIG. Moreover, the description which overlaps with the said 1st Embodiment in each part is abbreviate | omitted.

図１において、このシステムは、気象予測部１１と、データ蓄積部１２と、予測データ補正部１３と、気象情報表示部１４と、天気パターンテーブル１５とを備える。図５に、第２の実施形態における天気パターンテーブル１５の構成の一例を示す。天気パターンテーブル１５は、降水、雲量、風向、湿度等の各要素が所定の条件を満たすか否かの組み合わせを分類したものである。図５では、天気パターンテーブル１５は、１６種類の天気パターン（Ａ〜Ｐ）を有する。所定の条件とは、例えば、降水、雲量、湿度の場合は、基準となる閾値以上であるか否か、風向については南北成分で判断する。   In FIG. 1, the system includes a weather prediction unit 11, a data storage unit 12, a prediction data correction unit 13, a weather information display unit 14, and a weather pattern table 15. FIG. 5 shows an example of the configuration of the weather pattern table 15 in the second embodiment. The weather pattern table 15 classifies combinations of whether each element such as precipitation, cloud cover, wind direction, and humidity satisfies a predetermined condition. In FIG. 5, the weather pattern table 15 has 16 types of weather patterns (A to P). For example, in the case of precipitation, cloud cover, and humidity, the predetermined condition is determined based on the north-south component regarding whether the wind direction is equal to or greater than a reference threshold value.

予測データ補正部１３は、データ蓄積部１２から現在時刻を基準に一定時間前からそれ以降の気象予測データと一定時間前から現在までの気象観測データとを読み出す。そして、一定時間前から現在までの気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して、現在時刻以降の天気パターンを判別する。さらに、上記読み出した現在時刻以降の気象予測データを一定時間毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データに対してそれぞれ天気パターンの判別を行う。予測データ補正部１３は、判別された時間区分毎の天気パターンに該当する予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに現在時刻以降の気象予測データを時間区分毎にそれぞれ補正する。第２の実施形態では、このように時間区分毎に補正された気象予測データが、気象情報表示部１４に出力され、グラフ等の形式で表示される。   The prediction data correction unit 13 reads the weather prediction data from a certain time before and after that and the weather observation data from the certain time before to the present from the data storage unit 12 on the basis of the current time. And the weather pattern after the present time is discriminate | determined with reference to the weather pattern table 15 based on the weather observation data from the fixed time before to the present. Furthermore, the weather forecast data after the read current time is divided at regular intervals, and the weather pattern is determined for each weather forecast data for each time division. The prediction data correction unit 13 reads prediction error data corresponding to the determined weather pattern for each time segment from the data storage unit 12, and based on the read prediction error data, the weather prediction data after the current time Are corrected for each time segment. In the second embodiment, the weather forecast data corrected for each time segment in this way is output to the weather information display unit 14 and displayed in a format such as a graph.

次に、このような構成の気象予測システムの処理動作について説明する。尚、ここでは被予測情報が気温の場合を例にして述べる。図６は、第２の実施形態における予測データ補正部１３の処理手順とその内容を示すフローチャートである。
図６において、予測データ補正部１３は、所定時刻になると、例えば６時間前から現在時刻（基準時刻）までの気象観測データと、現在時刻を基準に６時間前からそれ以降（６時後まで）の気象予測データとを取得する（ステップＳ６ａ）。次に、取得された気象観測データをもとに天気パターンテーブル１５を参照して現在時刻以降の天気パターンを判定する（ステップＳ６ｂ）。 Next, the processing operation of the weather prediction system having such a configuration will be described. Here, the case where the predicted information is temperature will be described as an example. FIG. 6 is a flowchart showing the processing procedure and contents of the prediction data correction unit 13 in the second embodiment.
In FIG. 6, at a predetermined time, the predicted data correction unit 13, for example, meteorological observation data from 6 hours before to the current time (reference time), and from 6 hours before to after that (from 6 hours later) ) Weather forecast data (step S6a). Next, a weather pattern after the current time is determined with reference to the weather pattern table 15 based on the acquired weather observation data (step S6b).

さらに、予測データ補正部１３は、現在時刻から６時間後までの気象予測データを一定時間（例えば１時間）毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データについて上記同様に天気パターンテーブル１５を参照して天気パターンを判定する（ステップＳ６ｃ）。そして、予測データ補正部１３は、上記判定された時間区分毎の天気パターンに対応する気温の予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出す（ステップＳ６ｄ）。予測データ補正部１３は、読み出された気温の各予測誤差データを用いて、近似曲線（スプライン曲線等）等の手法により現在時刻以降の気温の気象予測データを時間区分毎に補正する（ステップＳ６ｅ）。   Further, the prediction data correction unit 13 divides the weather prediction data from the current time to 6 hours later for every predetermined time (for example, one hour), and the weather pattern table 15 is similarly calculated for the weather prediction data for each time division. The weather pattern is determined with reference to (step S6c). And the prediction data correction | amendment part 13 reads the prediction error data of the temperature corresponding to the determined weather pattern for every time division from the data storage part 12, respectively (step S6d). The prediction data correction unit 13 corrects the weather prediction data of the temperature after the current time for each time segment by a method such as an approximate curve (spline curve or the like) using each prediction error data of the read temperature (step) S6e).

天気の急変が予測される場合の補正処理のイメージは、図７に示すとおりである。気象予測データをもとに時刻Ｔで天気パターンがパターンＡからパターンＢと判定された場合には、現在時刻から時刻ＴまではパターンＡに対応する予測誤差データを用いて現在の予測データと観測データの誤差に対して按分したものを時間軸上にプロットする。一方、時刻Ｔ以降は、パターンＢに対応する予測誤差データを用いて現在の予測データと観測データの誤差に対して按分したものを時間軸上にプロットし、現在時刻からの気温変化を予測値と統計誤差値の和として表示する。   The image of the correction process when a sudden change in weather is predicted is as shown in FIG. If the weather pattern is determined from the pattern A to the pattern B at the time T based on the weather prediction data, the current prediction data and the observation are performed using the prediction error data corresponding to the pattern A from the current time to the time T. Plotted on the time axis with apportionment for the data error. On the other hand, after time T, the prediction error data corresponding to pattern B is used to plot the distribution of the current prediction data and the observation data on the time axis, and the temperature change from the current time is predicted. And the sum of statistical error values.

以上述べたように、上記第２の実施形態では、予測データ補正部１３は、上記第１の実施形態と同様に、現在時刻以降の天気パターンを判別した後に、さらに上記読み出した現在時刻以降の気象予測データを一定時間毎に区分し、この時間区分毎の気象予測データに対してそれぞれ天気パターンの判別を行う。そして、予測データ補正部１３は、判別された時間区分毎の天気パターンに該当する予測誤差データをデータ蓄積部１２からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに現在時刻以降の気象予測データを時間区分毎にそれぞれ補正する。このようにすることで、気象情報表示部１４には、時間区分毎の天気に応じて補正された気象予測データがグラフ等の形式で表示される。   As described above, in the second embodiment, the prediction data correction unit 13 determines the weather pattern after the current time and then further reads the current time and later after the current time, as in the first embodiment. The weather forecast data is divided at regular intervals, and the weather pattern is determined for each weather forecast data for each time segment. Then, the prediction data correction unit 13 reads out prediction error data corresponding to the determined weather pattern for each time segment from the data storage unit 12, and based on the read out prediction error data, the weather after the current time The prediction data is corrected for each time segment. By doing in this way, the weather information display part 14 displays the weather forecast data corrected according to the weather for each time segment in the form of a graph or the like.

したがって上記第２の実施形態によれば、天気の急変が予測された場合には、その前後の天気に応じた予測誤差データを用いて予測データの補正が行われるため、上記第１の実施形態と比較して、さらに予測精度を向上させることが可能となる。   Therefore, according to the second embodiment, when a sudden change in weather is predicted, the prediction data is corrected using the prediction error data corresponding to the weather before and after the weather change. As a result, the prediction accuracy can be further improved.

なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。上記の例では、気温の予測データを補正する場合について説明したが、同様に湿度等の予測データを補正することもできる。また、予測データ補正部１３において、判定された基準時刻以後の天気パターンに該当する、基準時刻の予測誤差データをデータ蓄積部１２から読み出し、読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として所定期間中の基準時刻以後の気象予測データを補正するようにしてもよい。このようにすると、さらに簡単な処理で予測データの補正を行うことができる。その他にも、天気パターンテーブルの構成や、気象予測システムの構成及び処理手順とその処理内容についてもこの発明を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。   The present invention is not limited to the above embodiment. In the above example, the case where the prediction data of the temperature is corrected has been described, but prediction data such as humidity can also be corrected in the same manner. Further, the prediction data correction unit 13 reads the prediction error data of the reference time corresponding to the weather pattern after the determined reference time from the data storage unit 12, and uses the read prediction error data of the reference time as a bias component. You may make it correct | amend the weather forecast data after the reference | standard time in a predetermined period. In this way, the prediction data can be corrected by a simpler process. In addition, the configuration of the weather pattern table, the configuration and processing procedure of the weather prediction system, and the processing content thereof can be variously modified and implemented without departing from the present invention.

要するに、この発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。   In short, the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in each embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.

この発明に係わる気象予測システムの第１の実施形態を示すブロック図。The block diagram which shows 1st Embodiment of the weather prediction system concerning this invention. 第１の実施形態における天気パターンテーブルの構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a structure of the weather pattern table in 1st Embodiment. 第１の実施形態における予測データ補正部の処理手順とその内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the process sequence and the content of the prediction data correction | amendment part in 1st Embodiment. 第１の実施形態における予測データの補正処理を説明する図。The figure explaining the correction process of the prediction data in 1st Embodiment. 第２の実施形態における天気パターンテーブルの構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a structure of the weather pattern table in 2nd Embodiment. 第２の実施形態における予測データ補正部の処理手順とその内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the process sequence and the content of the prediction data correction | amendment part in 2nd Embodiment. 第２の実施形態における予測データの補正処理を説明する図。The figure explaining the correction process of the prediction data in 2nd Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１１…気象予測部、１２…データ蓄積部、１３…予測データ補正部、１４…気象情報表示部、１５…天気パターンテーブル。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Weather forecast part, 12 ... Data storage part, 13 ... Prediction data correction part, 14 ... Weather information display part, 15 ... Weather pattern table.

Claims (6)

気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算する気象予測手段と、
前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得する取得手段と、
前記取得手段で順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶する記憶手段と、
基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定する判定手段と、
前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正する補正手段と
を具備することを特徴とする気象予測システム。 Meteorological prediction means for assimilating meteorological observation data into a weather prediction model and sequentially calculating weather forecast data indicating a weather forecast value at a predetermined time;
Acquisition means for sequentially acquiring meteorological observation data which is an actual measurement value for the weather forecast value;
The weather observation data sequentially acquired by the acquisition means is classified into a plurality of weather types, and the difference between the weather forecast data and the weather observation data during a predetermined period is determined for each of the classified weather types, Storage means for storing the statistical value of the difference as prediction error data for each type of weather;
Determination means for determining the type of weather after the reference time based on the weather observation data acquired from the reference time until a certain period of time;
Prediction error data corresponding to the type of weather after the determined reference time is read from the storage means, and weather prediction data after the reference time in the predetermined period is corrected based on the read prediction error data And a weather forecasting system. 前記補正手段は、前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する、前記基準時刻の予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、前記読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする請求項１記載の気象予測システム。   The correction unit reads prediction error data of the reference time corresponding to the type of weather after the determined reference time from the storage unit, and uses the read prediction error data of the reference time as a bias component. The weather prediction system according to claim 1, wherein weather prediction data after the reference time in a predetermined period is corrected. 前記判定手段は、前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを一定時間毎に区分して、この時間区分毎に前記天気の種類を判定し、
前記補正手段は、前記判定された時間区分毎の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを前記時間区分毎に補正することを特徴とする請求項１記載の気象予測システム。 The determination means divides weather prediction data after the reference time during the predetermined period at regular time intervals, determines the weather type for each time interval,
The correction means reads prediction error data corresponding to the type of weather for each determined time section from the storage means, and the reference time during the predetermined period based on the read prediction error data The weather prediction system according to claim 1, wherein subsequent weather prediction data is corrected for each time segment. 気象予測モデルに気象観測データを同化して所定時刻の気象予測値を示す気象予測データを順次計算し、
前記気象予測値に対する実測値である気象観測データを順次取得し、
前記順次取得される気象観測データを複数の天気の種類別に分類し、前記分類された天気の種類毎に所定期間中の前記気象予測データと気象観測データとの差をそれぞれ求め、この差の統計値を前記天気の種類毎の予測誤差データとして記憶し、
基準時刻から一定期間以前までに取得された気象観測データをもとに基準時刻以後の天気の種類を判定し、
前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、読み出された予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする気象予測方法。 Assume weather forecast data assimilated into weather forecast model and calculate weather forecast data that shows the weather forecast value at a given time sequentially,
Acquire meteorological observation data that is actually measured values for the weather forecast values,
The sequentially acquired weather observation data is classified into a plurality of types of weather, and a difference between the weather forecast data and the weather observation data during a predetermined period is obtained for each of the classified weather types, and statistics of the difference are obtained. Storing the value as prediction error data for each weather type,
Determine the type of weather after the reference time based on the weather observation data acquired from the reference time until a certain period of time,
Prediction error data corresponding to the type of weather after the determined reference time is read from the storage means, and weather prediction data after the reference time in the predetermined period is corrected based on the read prediction error data A weather prediction method characterized by: 前記判定された基準時刻以後の天気の種類に該当する、前記基準時刻の予測誤差データを前記記憶手段から読み出し、前記読み出された基準時刻の予測誤差データをバイアス成分として前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを補正することを特徴とする請求項４記載の気象予測方法。   The prediction error data of the reference time corresponding to the type of weather after the determined reference time is read from the storage unit, and the prediction error data of the read reference time is used as a bias component for the predetermined period. 5. The weather prediction method according to claim 4, wherein the weather prediction data after the reference time is corrected. 前記判定は、前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを一定時間毎に区分して、この時間区分毎に前記天気の種類を判定し、
前記判定された時間区分毎の天気の種類に該当する予測誤差データを前記記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された各予測誤差データをもとに前記所定期間中の前記基準時刻以後の気象予測データを前記時間区分毎に補正することを特徴とする請求項４記載の気象予測方法。 In the determination, the weather prediction data after the reference time in the predetermined period is divided every predetermined time, and the type of the weather is determined for each time section,
Prediction error data corresponding to the determined weather type for each time segment is read from the storage means, and weather prediction data after the reference time during the predetermined period based on the read prediction error data The weather prediction method according to claim 4, wherein: is corrected for each time segment.
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