JP2009052976A - Weather prediction data analyzer and weather prediction data analysis method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、気象予測システムから出力される予測データを解析する気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析方法に関する。 The present invention relates to a weather prediction data analysis apparatus and a weather prediction data analysis method for analyzing prediction data output from a weather prediction system.
従来の気象予測システムでは、気象レーダ等で得られる観測データや気象庁から提供されるGPV(Grid Point Value)データ等を用いて大気の流れを計算することで気象予測を行っている。気象予測情報は、人々にとって身近であると同時に、台風や集中豪雨等のように生命や財産に関わる重要な情報であるため、予測データの信頼性の向上が図られている。例えば、観測データを取得する時間間隔が長い場合でも、予測データの精度を継続的に維持できるようにする手法が提案されている(例えば、特許文献1を参照。)。
ところが、気象予測情報は、あくまでも予測に過ぎず、時間的・空間的ずれを伴う不確実性を有する。しかし、予測情報の価値は存在する。例えば、集中豪雨の発生の可能性が事前に予測されていれば、たとえその可能性が低くとも十分に価値のある情報となる。つまり、気象予測情報の提供の仕方が価値を左右するのであり、提供手法にこそ問題点が存在する。 However, the weather prediction information is only a prediction, and has uncertainties accompanied by temporal and spatial deviations. However, the value of prediction information exists. For example, if the possibility of the occurrence of torrential rain is predicted in advance, the information is sufficiently valuable even if the possibility is low. In other words, the way of providing weather forecast information determines the value, and there is a problem in the providing method.
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、気象現象による様々な影響を判断する上で的確な指標を提供することが可能な気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析方法を提供することにある。 The present invention has been made paying attention to the above circumstances, and its object is to provide a weather prediction data analysis apparatus and a weather prediction capable of providing an accurate index for judging various effects due to weather phenomena. It is to provide a data analysis method.
上記目的を達成するためにこの発明に係る気象予測データ解析装置は、気象観測データと、前記気象観測データをもとに気象予測モデルに基づいて演算された気象予測データとを取得する取得手段と、前記取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定する判定手段と、前記取得手段により一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定手段による各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計する集計手段と、前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表(CPT:Conditional Probability Table)を作成する作成手段と、前記取得手段により前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定手段による判定結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出する確率算出手段と、前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知する通知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 data analysis apparatus according to the present invention includes weather observation data and acquisition means for acquiring weather prediction data calculated based on a weather prediction model based on the weather observation data; Determination means for determining whether or not a plurality of weather determination elements can be adapted to a specific weather phenomenon based on the acquired weather prediction data and weather observation data, and the weather acquired by the acquisition means for a certain period of time About the prediction data and the weather observation data, a totaling unit that totals the determination results of each weather determination element by the determination unit, and a dependency relationship between the plurality of weather determination elements based on the totaled results Creating means for creating a conditional probability table (CPT) that represents the conditional probability in the method; Probability calculation means for calculating the occurrence probability of the specific weather phenomenon with reference to a conditional probability table corresponding to the weather determination element for the determination result by the determination means when the prediction data and the weather observation data are acquired; And a notification means for notifying the probability information of the specific weather phenomenon when the calculated occurrence probability exceeds a threshold value.
上記構成による気象予測データ解析装置では、一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、その判定の集計結果をもとに各要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表を作成する。そして、新たな気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、取得されたデータについて各要素の判定を行い、この判定結果をもとに気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率を算出している。このようにすることで、例えば、交通手段に影響を与える降雪等の特定の気象現象についての発生確率を通知することができるため、気象現象による様々な影響を判断をする上で、的確な指標を提供することが可能となる。 In the weather prediction data analysis apparatus having the above-described configuration, the weather prediction data and the weather observation data acquired for a certain period are respectively determined as to whether or not a plurality of weather determination elements can be applied to a specific weather phenomenon, and the result of the determination is calculated. A conditional probability table representing the conditional probability in the dependency relationship between each element is created. Then, when new weather forecast data and weather observation data are acquired, each element is determined for the acquired data, and the conditional probability table corresponding to the weather determination element is referred to based on the determination result. The probability of occurrence of a specific meteorological phenomenon is calculated. In this way, for example, it is possible to notify the probability of occurrence of a specific weather phenomenon such as snowfall that affects the means of transportation, so an accurate index for determining various effects due to the weather phenomenon Can be provided.
したがってこの発明によれば、気象現象による様々な影響を判断する上で的確な指標を提供することが可能な気象予測データ解析装置及び気象予測データ解析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 data analysis apparatus and a weather prediction data analysis method capable of providing an accurate index for judging various effects due to weather phenomena.
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。
図1は、本発明に係る気象予測データ解析装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。この気象予測データ解析装置は、ネットワークNTを介して気象庁データサーバDS0,レーダサイトサーバDS1,DS1などに接続されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a functional block diagram showing an embodiment of a weather forecast data analyzing apparatus according to the present invention. The meteorological prediction data analysis apparatus is connected to the Japan Meteorological Agency data server DS0, radar site servers DS1, DS1, and the like via a network NT.
図1において気象予測データ解析装置は、ネットワークNTと接続される通信インターフェース11と、通信処理部12と、広域予測データ格納部13と、観測データ格納部14と、局地気象予測モデル演算部15と、局地予測データ格納部16とを備え、局地気象予測モデルによる気象予測が実施される。さらに、局地予測データ格納部16に格納された予測データから、顕著気象現象の生起確率を算出・提供するために、確率算出部17と条件付確率表作成部18とデータ判定/配信部19とを備える。
In FIG. 1, the weather prediction data analysis apparatus includes a
気象予測のもとになる観測データ・予測データは、気象庁データサーバDS0やレーダサイトサーバDS1,DS2からネットワークNTを介して入力される。入力された観測データは観測データ格納部14に格納される。広域予測データ格納部13には、例えば、広域の気象予測データとして気象庁RSM(Regional Spectral Model)が格納される。観測データ格納部14及び広域予測データ格納部13に格納されたデータは、局地気象予測モデル演算部15からの要求に応じて選択的に局地気象予測モデル演算部15に送られる。
Observation data / prediction data as a basis for weather prediction is input from the Japan Meteorological Agency data server DS0 and radar site servers DS1, DS2 via the network NT. The input observation data is stored in the observation
局地気象予測モデルとは、流体力学の方程式系を時間積分により解くことで、気象場である気圧・風・気温・雨量等を予測する方法である。現在、水平格子間隔数100m程度〜10km程度の範囲で予測可能な「非静力学気象モデル」が開発されている。非静力学モデルには、例えば、CReSS(名大地球水循環研究センターCloud Resolving Storm Simulator)のほかに、気象庁NHM(JMA NonHydrostatic Model)、MM5(PSU/NCAR mesoscale model)等の計算コードが存在する。それぞれ、発達した積乱雲(〜10km)程度の水平スケールでの物理過程を考慮したモデルである。 The local weather prediction model is a method for predicting atmospheric pressure, wind, temperature, rainfall, etc., which is a weather field, by solving a fluid dynamics equation system by time integration. Currently, “non-hydrostatic meteorological models” that can be predicted in the range of about 100 m to 10 km of horizontal grid spacing have been developed. For example, in addition to CReSS (Cloud Resolving Storm Simulator), there are calculation codes such as Japan Meteorological Agency NHM (JMA NonHydrostatic Model), MM5 (PSU / NCAR mesoscale model). Each model takes into account a physical process on a horizontal scale of developed cumulonimbus clouds (about 10 km).
局地気象モデルで計算される物理量は、現在一般に予測データとして配信される気圧・風・気温・雨量などのほかに、降雪量も算出可能である。 In addition to atmospheric pressure, wind, temperature, rainfall, etc., which are generally distributed as forecast data, physical quantities calculated using the local weather model can also calculate snowfall.
局地気象予測モデルは、解像度は高いが計算領域が広くなるに従い、大規模な計算機システムが必要となることから、通常より解像度は低いが、広い計算領域をもつ広域の気象予測データを初期値及び境界値として、限られた地域での気象予測を行う。 The local weather forecast model has a high resolution but requires a large-scale computer system as the calculation area widens.Therefore, although the resolution is lower than usual, a wide range of weather forecast data with a wide calculation area is the initial value. As a boundary value, weather forecast in a limited area is performed.
局地気象予測モデル演算部15は、広域の気象予測データの配信に伴って起動し、広域予測データ格納部13及び観測データ格納部14に格納されたデータをもとに気象予測演算を実行する。例えば、気象庁RSMの場合は12時間毎に配信される。局地気象予測モデル演算部15から出力される予測演算結果は局地予測データ格納部16に記憶される。
The local weather prediction
また、観測データ格納部14には、配信間隔の短い例えば10分毎に配信される気象レーダデータなどが格納される。新たな観測データが入力されると、局地気象予測モデル演算部15は再び起動し、12時間毎に局地気象予測モデルにより予測された計算値をたとえば1時間毎に取り出し、その前1時間分の最新の気象レーダデータにより得られる雨量・風速データを「ナッジング法」と呼ばれるデータ同化手法を用いて局地気象予測モデルの再計算により補正し、数時間先の予測精度を向上させる。上記処理を繰り返し行うことによって予測演算を行い、結果である予測値を局地予測データ格納部16に格納しておき、例えば画面表示などの形態で局地予測データを提供する。
In addition, the observation
さらに、条件付確率表作成部18は、特定の気象現象について複数の気象判定要素の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表(CPT:Conditional Probability Table)を作成する。確率算出部17は、広域予測データ格納部13及び観測データ格納部14に記憶された予測データ及び観測データをもとに条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率値を算出する。確率算出処理の詳細は後述する。算出された確率はデータ判定/配信部19によって、ある閾値以上の確率が算出された場合のみユーザに通知する。通知方法は、例えば携帯電話端末へのメール配信等が考えられる。
Further, the conditional probability
次に、この発明の特徴となる確率算出処理について説明する。
確率算出処理には、ベイジアンネットワーク(Bayesian Network)の手法を用いる。ベイジアンネットワークとは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法であり、「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学やデータ・マイニング等に応用が広がっている。図2に、本発明で用いるベイジアンネットワークの例を示す。本実施形態では、特定の気象現象の一例として降雪の発生確率を求めるものとする。複数の気象判定要素をノード1〜5で表し、ノード間に張られたリンクが依存関係の方向を表している。条件付確率表はリンク毎に作成される。なお、図2で示したベイジアンネットワークはあくまで一例で、他のネットワーク構成も考えることができる。
Next, the probability calculation process that is a feature of the present invention will be described.
For the probability calculation process, a Bayesian Network method is used. A Bayesian network is a method of counting the interaction of probabilities for a chain of uncertain events, and its application is spreading to cognitive science, data mining, etc. as a “computation model for handling uncertainty”. FIG. 2 shows an example of a Bayesian network used in the present invention. In the present embodiment, it is assumed that the probability of snowfall is obtained as an example of a specific weather phenomenon. A plurality of weather determination elements are represented by
(条件付確率表作成・更新処理)
まず、条件付確率表作成部18の処理について説明する。図3に、条件付確率表の作成処理の手順とその内容を示すフローをDFD(Data Flow Diagram)形式で表す。図5は、リンク毎判定集計結果の一例を示す図である。図6は、図5に示す集計結果をもとに作成された条件付確率表を示す図である。
(Conditional probability table creation / update process)
First, the processing of the conditional probability
図3において、条件付確率表作成部18は、気象観測データと、広域予測データと、局地気象予測モデル演算部15により演算された局地気象予測データとをもとに、ノード単体の気象判定要素について適合の可否を判定する(ステップS3a)。この判定により、例えば図4に示すようなノード判定結果テーブルが作成される。図4は、1時間毎に読み出した上記データをもとに、ノード1〜5それぞれの気象判定要素について適合の可否(True/False)を判定した結果である。
In FIG. 3, the conditional probability
次に、条件付確率表作成部18は、上記ノード判定結果テーブルをもとにリンク毎の判定結果を集計する(ステップS3b)。図5にリンク毎判定集計結果の一例を示す。図5は、ノード1とノード2との間のリンクの集計結果であり、a〜dは、ノード1とノード2の判定結果の組が一定期間に発生した頻度を表している。
Next, the conditional probability
条件付確率表作成部18は、上記集計された判定集計結果をもとにリンク毎に条件付確率表を作成する(ステップS3c)。図6は、図5に示した集計結果をもとに作成された条件付確率表を示す図である。ノード1とノード2の間の依存関係における条件付確率の値がそれぞれ算出される。
The conditional probability
なお、条件付確率表作成部18は、広域予測データ格納部13、観測データ格納部14及び局地予測データ格納部16に日々蓄積されたデータを用いて、上記作成された条件付確率表の条件付確率の値を更新していく。最新データをもとに条件付確率表を更新することで、確率算出部17で算出される確率値の確からしさを向上させることが可能となる。
The conditional probability
(確率算出処理)
確率算出部17は、このように作成された条件付確率表を用いて、特定の気象現象の生起確率を算出する。図7に、確率算出処理の作成処理の手順とその内容を示すフローをDFD(Data Flow Diagram)形式で表す。
(Probability calculation process)
The
確率算出部17は、広域予測データ格納部13、観測データ格納部14、又は局地予測データ格納部16に新たなデータが格納されると、このデータをもとにノード毎の判定を行う。この判定によるノード判定結果と条件付確率表作成部18により作成された条件付確率表とをもとに確率算出処理を行う(ステップS7a)。
When new data is stored in the wide area prediction
図8を参照しながら、ベイジアンネットワークを用いた確率算出手法について説明する。ここでは、ノード2の降雪が発生する確率を求めるものとする。確率算出部17は、広域予測データ格納部13、観測データ格納部14、又は局地予測データ格納部16に格納されたデータをもとにノード1,3,4,5の気象判定要素についての適合の可否をそれぞれ判定する。例えば、ノード1=True,ノード3=True,ノード4=False,ノード5=Falseと判定されたとする。このとき、各ノードの判定結果とそのノードに対応する条件付確率表とをもとに、ノード2がTrueである確率P2Tは、ベイズの定理によって図8に示す式のように算出できる。確率算出部17は、このようにして求められた確率値を出力する。
A probability calculation method using a Bayesian network will be described with reference to FIG. Here, it is assumed that the probability of occurrence of snowfall at
以上述べたように上記実施形態では、条件付確率表作成部18は、一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、その判定の集計結果をもとに各要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表を作成する。確率算出部17は、新たな気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、取得されたデータについて各要素の判定を行い、この判定結果をもとに気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、特定の気象現象の生起確率を算出している。このようにすることで、例えば、交通手段に影響を与える降雪等の特定の気象現象についての発生確率を通知することができるため、気象現象による様々な影響を判断をする上で、的確な指標を提供することが可能となる。さらに、作成された条件付確率表を最新の観測データ及び予測データで更新するようにすることで、より的中率の高い確率値を算出することが可能となる。
As described above, in the above-described embodiment, the conditional probability
したがって、上記実施形態によれば、予測データの不確実性をできる限り排して、気象予測データから得られる情報を的確に提供することができる。この情報の提供により、住民の避難誘導や、ダム放水の運用・都市下水道のポンプ場運転など、気象現象の危険度判断を必要としているユーザに対し、判断を支援する価値の高い情報を提供することができる。 Therefore, according to the above-described embodiment, it is possible to accurately provide information obtained from weather prediction data by eliminating uncertainty of the prediction data as much as possible. By providing this information, high-value information that supports judgment is provided to users who need to judge the risk of weather phenomena, such as evacuation guidance for residents, dam drainage operation, and operation of urban sewer pump stations. be able to.
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。上記実施形態では、一例として豪雨となる確率値の算出法を記述したが、この他にも、例えば、土砂災害等をもたらす積算降雨量等の確率値の算出にも適用することができる。上述した(1)〜(5)の判定は、数値データを用いてそれぞれの閾値と比較して行っている。この閾値の値を変更することで、「大雪」や「みぞれ」等の確率値を簡単に算出することが可能である。 The present invention is not limited to the above embodiment. In the above-described embodiment, the calculation method of the probability value of heavy rain is described as an example, but it can also be applied to the calculation of the probability value of the integrated rainfall amount that causes a sediment disaster, for example. The above-described determinations (1) to (5) are made by using numerical data and comparing with each threshold value. By changing the threshold value, it is possible to easily calculate probability values such as “snowfall” and “sleet”.
また、上記示したベイジアンネットワークはあくまで一例であり、他のベイジアンネットワークの構築により「強風」「大雨」等の気象防災に関わる確率値を算出することももちろん可能である。但し、予測したい事象に対して、その裏づけとなる事象をノードに含める点は同様とする。 The Bayesian network shown above is only an example, and it is of course possible to calculate probability values related to weather disaster prevention such as “strong wind” and “heavy rain” by constructing other Bayesian networks. However, it is the same in that an event that supports the event to be predicted is included in the node.
すなわち、この発明は上記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、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。 That is, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Further, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.
11…通信インターフェース、12…通信処理部、13…広域予測データ格納部、14…観測データ格納部、15…局地気象予測モデル演算部、16…局地予測データ格納部、17…確率算出部、18…条件付確率表作成部、19…データ判定/配信部、NT…ネットワーク、DS0…気象庁データサーバ、DS1,DS2…レーダサイトデータサーバ。
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定する判定手段と、
前記取得手段により一定期間に取得された気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定手段による各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計する集計手段と、
前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表(CPT:Conditional Probability Table)を作成する作成手段と、
前記取得手段により前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定手段による判定結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出する確率算出手段と、
前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知する通知手段と
を具備することを特徴とする気象予測データ解析装置。 Acquisition means for acquiring weather observation data and weather prediction data calculated based on a weather prediction model based on the weather observation data;
Based on the acquired weather forecast data and weather observation data, determination means for respectively determining whether or not a plurality of weather determination elements can be adapted for a specific weather phenomenon;
For weather forecast data and weather observation data acquired in a certain period by the acquisition means, a totaling means for totaling the determination results of each weather determination element by the determination means;
Creating means for creating a conditional probability table (CPT) representing a conditional probability in a dependency relationship between elements for each of the plurality of weather determination elements based on the aggregated results;
When the weather prediction data and the weather observation data are acquired by the acquisition unit, the occurrence probability of the specific weather phenomenon is determined by referring to a conditional probability table corresponding to the weather determination element for the determination result by the determination unit. A probability calculating means for calculating;
A weather prediction data analysis apparatus comprising: a notification unit that notifies probability information of the specific weather phenomenon when the calculated occurrence probability exceeds a threshold value.
前記取得された気象予測データ及び気象観測データをもとに、特定の気象現象について複数の気象判定要素の適合の可否をそれぞれ判定し、
前記取得された一定期間の気象予測データ及び気象観測データについて、前記判定された各気象判定要素の判定結果をそれぞれ集計し、
前記集計された結果をもとに前記複数の気象判定要素間それぞれについて要素間の依存関係における条件付確率を表す条件付確率表(CPT:Conditional Probability Table)を作成し、
前記気象予測データ及び気象観測データが取得されたとき、前記判定された結果について前記気象判定要素に対応する条件付確率表を参照して、前記特定の気象現象の生起確率を算出し、
前記算出された生起確率が閾値を超えた場合に前記特定の気象現象の確率情報を通知することを特徴とする気象予測データ解析方法。 Acquiring weather observation data and weather prediction data calculated based on a weather prediction model based on the weather observation data;
Based on the acquired weather forecast data and weather observation data, determine whether or not a plurality of meteorological determination elements can be applied to a specific weather phenomenon,
For the acquired weather forecast data and weather observation data for a certain period, the determination results of each of the determined weather determination elements are totaled,
A conditional probability table (CPT) representing a conditional probability in a dependency relation between elements for each of the plurality of weather determination elements based on the aggregated results is created,
When the weather forecast data and weather observation data are acquired, referring to a conditional probability table corresponding to the weather determination element for the determined result, the occurrence probability of the specific weather phenomenon is calculated,
Providing probability information of the specific weather phenomenon when the calculated occurrence probability exceeds a threshold value, a weather prediction data analysis method,
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