JP2009192262A - 乱気流予測システムおよび乱気流予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い予測結果が得られる乱気流予測システムを提供することを課題とする。
【解決手段】大気の状態に関するデータの入力を受け付けるデータ受付部２１と、データ受付部２１によって受け付けられたデータを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出部２４と、指数算出部２４によって算出された複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出部２５と、を備える、乱気流予測システム１とした。
【選択図】図１

Description

本発明は、大気の状態に関するデータに基づいて乱気流を予測するシステムに関する。

従来、ドップラ速度分布と、後方乱気流の検出範囲としてのフレームと、このフレームから算出された乱気流位置とから、乱気流強度を算出する乱気流検出装置がある（特許文献１を参照）。また、航空機の後方に生じる乱気流の位置及び強度を観測し、予測対象となる航空機の後方に発生する乱気流の寿命を予測する乱気流予測方法がある（特許文献２を参照）。
特開２００３−１７２７７９号公報 特開２００３−６７９００号公報

航空機が乱気流に遭遇した場合、遭遇した乱気流の規模によっては、乗客や乗務員が負傷する虞や、航空機自体に重大な事故が発生する可能性がある。このため、航空機の運行において、乱気流、特に視認やレーダーでは発見することが困難な晴天乱気流（ＣＡＴ：Ｃｌｅａｒ−Ａｉｒ Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ）の発生を正確に予測し、これを回避することが求められてきた。

ここで、従来、乱気流の予測には、気象庁より提供される情報に基づいて、航路上の各ポイントにおける垂直ウィンドシア（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｗｉｎｄ Ｓｈｅａｒ）の大きさに係る指数（Ｉｎｄｅｘ）を算出することで乱気流を予測する手法が主に用いられている。しかし、垂直ウィンドシアに基づく従来の予測では、乱気流の発生が予測されていないにもかかわらず航空機が乱気流に遭遇してしまうことや、逆に乱気流の発生が予測されていたにもかかわらず乱気流が発生しないといったことがあった。即ち、従来の乱気流予測手法では、乱気流の発生を正確に予測し、これを回避することは非常に困難であった。

本発明は、上記した問題に鑑み、信頼性の高い予測結果が得られる乱気流予測システムを提供することを課題とする。

本発明は、上記した課題を解決するために、複数の異なる物理過程から乱気流を予測することで、信頼性の高い予測結果が得られる乱気流予測システムを提供することを可能にした。

詳細には、本発明は、大気の状態に関するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段によって受け付けられた前記データを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出手段と、前記指数算出手段によって算出された前記複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出手段と、を備える、乱気流予測システムである。

乱気流の発生には、垂直ウィンドシアをはじめ、水平ウィンドシア、成層間の温度移流等、様々な要因が関連する。このため、本発明に係る乱気流予測システムでは、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出し、算出された複数種類の指数に基づいて乱気流の発生可能性を算出することとした。これによって、従来の単一の指数に基づく乱気流予測では予測できなかった乱気流についても予測することが可能となり、
また、従来に比べて予測誤りが抑制される。

なお、ここで、大気の状態とは、少なくとも乱気流の発生に直接または間接に影響する大気中の物理的な状態をいい、大気の状態に関するデータには、実際に計測されたものの他、予報に係るデータが含まれる。

また、前記データ受付手段は、所定の予報時刻における大気の状態に係る予報データの入力を受け付け、乱気流予測システムは、実際に測定された大気の状態に係るレポートの入力を受け付けるレポート受付手段と、前記予報データのうち、前記予報時刻が経過した前記予報データと、該予報時刻における大気の状態に係る前記レポートとを比較することで、前記予報データのうち、前記予報時刻が該比較の時点よりも未来の時刻である前記予報データを補正する予報データ補正手段と、を更に備え、前記指数算出手段は、補正された前記予報データを用いて前記複数種類の指数を算出してもよい。

ここで、レポート受付手段によって受け付けられるレポートは、例えば、気象観測の結果を解析することによって得られた大気解析情報や、航空機において取得された情報を含む。本発明によれば、予報データと実際の測定結果とを比較して、比較の結果に基づいて予報データを補正することで、乱気流の予測に用いるデータの正確性を向上させることが可能である。予測に用いるデータの正確性が向上することで、最終的に算出される乱気流の発生可能性を示す予測値の正確性および信頼性が向上する。

また、前記指数算出手段は、予め定義された大気中の複数の領域における前記複数種類の指数を、該領域毎に算出し、前記予測値算出手段は、前記領域毎に個別に設定された重み付け係数を用いて前記複数種類の指数を重み付けし、重み付けされた前記複数種類の指数に基づいて、該領域毎の前記予測値を算出してもよい。

乱気流の発生には複数の異なる物理過程が関連するが、これらの物理過程が乱気流の発生に影響する度合いは、夫々の物理過程によって異なる。また、夫々の物理過程が乱気流の発生に影響する度合いは、地理的条件、緯度／経度に係る条件、周辺空域との関係等、環境によって異なる。このため、本発明では、複数種類の指数を領域毎に個別に設定された重み付け係数を用いて重み付けすることで、物理過程によって異なる乱気流への影響の大小を調整し、乱気流の発生可能性を算出することとした。なお、前記複数の領域は、例えば、三次元グリッドで分割された所定の大きさを有する立方体状の大気中の領域である。

また、本発明に係る乱気流予測システムは、航空機において取得された、該航空機が通過した領域における乱気流の発生状況に関する乱気流情報を取得する乱気流情報取得手段と、前記予測値算出手段によって算出された前記予測値と、前記乱気流情報とに基づいて、前記複数の領域に設定された重み付け係数のうち、少なくとも前記航空機が通過した領域の重み付け係数を補正する係数補正手段と、を更に備えてもよい。

本発明によれば、乱気流の発生可能性の予測値を算出した領域について、予測値と実際の結果との相違を重み付け係数に反映させることで、乱気流予測の正確性および精度をシステム運用中に向上させることが可能である。ここで、乱気流情報は、乱気流の発生状況として、乱気流が発生したか否かを示す情報の他、発生した場合の乱気流の規模や発生時刻、発生位置等を含んだ情報であってもよい。

また、本発明に係る乱気流予測システムは、前記複数の領域の位置情報と、該位置情報が示す領域における前記予測値とを関連付ける関連付け手段と、前記関連付けに基づいて、前記位置情報および該位置情報が示す領域における前記予測値を取得し、取得した前記
予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する画像生成手段と、を更に備えてもよい。

また、本発明に係る乱気流予測システムは、航空機の予定航路を含む飛行計画を取得する飛行計画取得手段を更に備え、前記画像生成手段は、前記飛行計画および前記関連付けに基づいて、前記予定航路に関する領域に係る前記予測値を取得し、取得した該予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成してもよい。

本発明によれば、予報画像によって、複数の領域を含むある空域における、領域毎の乱気流の発生可能性を一覧することが可能である。また、飛行計画に応じた予報画像を生成することで、パイロット等に対して、航空機の運用上必要な乱気流の予報を一覧させることが出来る。なお、前記予測値は、例えば、前記予測値毎または前記予測値の範囲毎に異なる色によって表示される。色を用いて予測値の高低を表示することで、予報画像の視認性を高めることが出来る。

また、本発明に係る乱気流予測システムは、前記飛行計画に基づいて、前記予定航路に関する領域の推定飛行時刻を取得する飛行時刻取得手段を更に備え、前記画像生成手段は、前記予定航路に関する領域に係る前記予測値として、該領域の前記推定飛行時刻における前記予測値を取得し、取得した該予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成してもよい。予報画像に示された領域毎に、その領域を飛行していると推定される時刻の予測値を配置することで、長時間のフライトであっても、フライト中に通過する各領域における、通過時の乱気流の発生可能性を容易に把握することが出来る。

また、前記画像生成手段は、前記予定航路が含まれる所定の空域を側面から捉えた前記予報画像であって、前記予測値として、前記所定の空域を前記側面から見たときに奥行方向において最も高い乱気流の発生可能性を示す予測値を取得し、前記位置情報に従って配置した予報画像を生成してもよい。

通常、航空機が飛行する場合、常に正確に予定航路をトレースして飛行することはなく、例えば前方の積乱雲等の周辺環境／状況に応じて、予定航路から若干外れた位置を飛行することがある。本発明では、予報画像において、予報画像に含まれる空域を側面から見たときに奥行方向において最も高い乱気流の発生可能性を示すことで、予定航路から若干はずれて飛行する可能性を考慮に入れた予報を行うことが可能である。なお、周辺空域の予測値を全て一覧させることは、異なる断面に係る複数の予報画像を生成することでも可能であるが、上記方法によれば、一枚の予報画像で、飛行する可能性のある空域の乱気流の発生可能性を、容易に一覧することが可能である。

また、前記所定の空域は、例えば、前記予定航路を中心とした所定の幅および前記予定航路が含まれる所定の高さを有する空域と、前記予定航路における離陸地点を中心とした所定の直径および高さを有する円筒状の空域と、前記予定航路における着陸地点を中心とした所定の直径および高さを有する円筒状の空域と、を合わせた空域である。

通常、航空機は、発着地点周辺では、周辺の空域を発着前後の状況に応じて、パイロットや管制塔等が適宜判断を行って飛行する。このため、本発明では、離陸地点および着陸地点の周辺については、予報画像への表示空域を離着陸地点を中心とした円筒で定義し、この円筒内で最も乱気流の発生可能性が高い予測値を表示することとした。

なお、本発明は、乱気流予測方法としても把握することが可能である。即ち、本発明は、大気の状態に関するデータの入力を受け付ける入力受付ステップと、前記入力受付ステップで受け付けられた前記データを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る
複数種類の指数を算出する指数算出ステップと、前記指数算出ステップで算出された前記複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出ステップと、を備える、乱気流予測方法である。

本発明によって、信頼性の高い予測結果が得られる乱気流予測システムを提供することが可能となる。

本発明に係る乱気流予測システムおよび乱気流予測方法の実施の形態について、図面に基づいて説明する。

＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る乱気流予測システムの構成を示す図である。本実施形態に係る乱気流予測システムは、各種プログラムやデータ等が保存される補助記憶装置１３と、補助記憶装置１３から読み出されたプログラム等が展開される主記憶装置および主記憶装置に展開されたプログラムを解釈・実行する一または複数のプロセッサからなる処理装置１１と、ユーザインターフェースを提供するキーボード、マウス、ディスプレイ等の入出力装置１４と、外部との通信を行うための通信装置１５と、を備えるコンピュータである。

そして、このコンピュータは、各種プログラムを実行する処理装置１１がコンピュータの備える各構成を制御することによって、予報データの入力を受け付けるデータ受付部２１と、大気の状態の解析情報等の入力を受け付けるレポート受付部２２と、予報データを補正する予報データ補正部２３と、乱気流の発生に関わる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出部２４と、算出された複数種類の指数を重み付けして乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出部２５と、乱気流の発生状況に関する情報を取得する乱気流情報取得部２６と、重み付け係数を補正する係数補正部２７と、位置情報と予測値とを関連付ける関連付け部２８と、飛行計画取得部２９と、飛行時刻取得部３０と、予測値の表示を関連付けられた位置情報に従って配置した予報画像を生成する画像生成部３１と、を備える乱気流予測システムとして機能する。

データ受付部２１は、所定の予報時刻における予報データの入力を受け付ける。本実施形態では、予報データとして、気象庁によって作成される、気象要素の格子点（グリッドポイント）ごとの数値予報データである予報ＧＰＶ（Ｇｒｉｄ Ｐｏｉｎｔ Ｖａｌｕｅ）を、所定のネットワークを介して受信し、予報データとして受け付ける。また、受け付けられた予報データは、補助記憶装置１３に記憶される。ここで用いられるＧＰＶは、ＭＳＭ（Ｍｅｓｏｓｃａｌｅ Ｍｏｄｅｌ）およびＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｍｏｄｅｌ、全球スペクトルモデル）に基づくデータセットで配信されているものであり、日本およびその周辺についてはＭＳＭで３時間毎のデータが、全球に関してはＧＳＭで６時間毎のデータが受信される。ＭＳＭで受信された予報ＧＰＶは、主に国内線についての乱気流予測に、ＧＳＭで受信された予報ＧＰＶは、主に国際線についての乱気流予測に用いられる。但し、予報データとして受け付けられるデータは予報ＧＰＶに限定されず、実施の形態に応じて適宜最適な予報データが用いられることが好ましい。

レポート受付部２２は、気象庁によって作成される、実際に測定された大気の状態に係る格子点ごとの解析情報である毎時大気解析ＧＰＶ、および航空機を操縦するパイロットから報告されたＰＩＲＥＰ（Ｐｉｒｏｔ Ｒｅｐｏｒｔ）の入力を、所定のネットワークを介して受け付ける。ＰＩＲＥＰは、パイロットからの無線連絡、乱気流の有無、時間、位置、強度（例えば、国土交通省によって定義されたＣ−ＰＩＲＥＰで定める乱気流強度
基準には、ＳＭＯＯＴＨ、ＬＩＧＨＴ ＭＩＮＵＳ、ＬＩＧＨＴ、ＬＩＧＨＴ ＰＬＵＳ、ＭＯＤＥＲＡＴＥ、ＭＯＤＥＲＡＴＥ ＰＬＵＳ、ＳＥＶＥＲＥおよびＥＸＴＲＥＭＥがある）を含む情報である。

予報データ補正部２３は、データ受付部２１によって受け付けられて蓄積された予報ＧＰＶのうち、予報時刻が経過した予報ＧＰＶと、この経過した予報時刻における毎時大気解析ＧＰＶおよびＰＩＲＥＰとを比較することで、予報された大気の状態と実際の大気の状態との相違を抽出する。そして、予報データ補正部２３は、この結果に従って、補助記憶装置１３に蓄積された予報ＧＰＶのうち、予報時刻が比較の時点よりも未来の時刻に係る予報ＧＰＶを補正する。

指数算出部２４は、データ受付部２１によって受け付けられた予報ＧＰＶ、または予報データ補正部２３によって補正された予報ＧＰＶを用いて、乱気流の発生に関わる物理過程に係る複数種類の指数を、グリッドごとに算出する。ここで、グリッドとは、予め定義された大気中の複数の領域であって、メッシュ状に分割された、所定の大きさを有する立方体状の大気中の領域である。本実施形態では、１０００ｆｔ単位のメッシュで分割された領域を１グリッドとする。なお、指数算出部２４によって算出される指数の詳細については後述する。

予測値算出部２５は、グリッド毎に個別に設定された重み付け係数を用いて、指数算出部２４によって算出された複数種類の指数を夫々重み付けする。そして、重み付けされた複数種類の指数を合計することで、乱気流の発生可能性を示す予測値ＩＴＩ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ）を、グリッド毎に算出する。ここで、重み付け係数とは、複数種類の指数によって乱気流を予測する場合の、指数ごとの信頼性の高さを示す係数であり、グリッド毎に個別に設定される。これは、グリッド毎に、地理的条件、緯度／経度に係る条件、周辺空域との関係等、環境が異なり、大気中の各物理過程が乱気流の発生に与える影響の大きさが異なるためである。重み付け処理によって、乱気流の発生に関わる異なる物理過程の、乱気流への影響の大きさを、個々に環境が異なるグリッド毎に調整し、より正確な予測値を算出することが可能となる。

また、予測値算出部２５によって用いられる重み付け係数は、予測値ＩＴＩと実際の乱気流の発生状況との対比に基づいて、常に補正される。乱気流情報取得部２６は、ＰＩＲＥＰに含まれる、航空機が通過した各グリッドにおける実際の乱気流の発生状況に関する情報（乱気流情報）を取得する。そして、係数補正部２７は、予測値算出部２５によって算出された予測値ＩＴＩと、乱気流情報取得部２６によって取得された乱気流情報とに基づいて、複数のグリッドに設定された重み付け係数のうち、少なくとも航空機が通過したグリッドの重み付け係数を補正する。

関連付け部２８は、乱気流予測システムによる予測範囲に含まれる全ての有効グリッドについて、各グリッドの位置情報と、該位置情報が示すグリッドにおける予測値ＩＴＩとを関連付けることで、乱気流予測ファイル３２を生成する。ここで、グリッドの位置情報は、グリッドの緯度、経度、高度等、空間内のグリッドの位置を特定するために必要な情報を含む位置情報である。即ち、乱気流予測ファイル３２によれば、グリッドを配列した三次元モデルに、乱気流予測ファイル３２から読み出した予測値ＩＴＩを位置情報に従って配置することで、乱気流予報の三次元モデルを生成することが可能である。なお、生成された乱気流予測ファイル３２は、補助記憶装置１３に保存される。

飛行計画取得部２９は、所定のネットワークを介して、航空会社から、航空機の予定航路を含む飛行計画を取得する。そして、飛行時刻取得部３０は、飛行計画に基づいて、予定航路上または予定航路周辺のグリッドの推定飛行時刻を取得する。

画像生成部３１は、乱気流予測ファイル３２から、位置情報および該位置情報が示すグリッドにおける予測値ＩＴＩを取得し、取得した予測値ＩＴＩに応じた表示（以下、「予測値表示」と称する）を位置情報に従って配置した予報画像を生成する。この際、画像生成部３１は、入出力装置１４を介して入力されたユーザからの要求に応じて、指定された便の予定航路に関するグリッドの、該グリッドを飛行すると推定される時刻（推定飛行時刻）における予測値ＩＴＩを取得し、取得した予測値ＩＴＩに対応する予測値表示を位置情報に従って配置した予報画像を生成する。

＜乱気流予測処理＞
図２は、本実施形態に係る乱気流予測システムによる乱気流予測処理の流れを示す図である。また、図３は、本実施形態に係る乱気流予測処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、定期的に、または外部からの処理開始の指示の入力を受け付けて、乱気流予測システムによって実行される。はじめに、データ受付部２１は、所定のネットワークを介して気象庁より発行された予報ＧＰＶを受け付ける（ステップＳ１０１）。ここで受信された予報ＧＰＶは、ＭＳＭのデータは３時間毎の予報、ＧＳＭのデータは６時間毎の予報であるため、予報データ補正部２３は、この受信された３時間毎または６時間毎の予報ＧＰＶに、四次元変分法を適用することで、１時間毎の予報ＧＰＶを得る（ステップＳ１０２）。なお、予報データ補正部２３は、四次元変分法を用いることで、予報ＧＰＶの時間間隔に加えて、更に、予報ＧＰＶの情報が示されるグリッドの大きさをより細かくする（本実施形態では、１０００ｆｔ単位とする）。

また、予報ＧＰＶは、レポート受付部２２によって受け付けられた毎時大気解析ＧＰＶに基づいて補正される（ステップＳ１０３）。予報データ補正部２３は、予報時刻が経過した予報ＧＰＶと毎時大気解析ＧＰＶとを比較し、比較の結果に基づいて、予報時刻が比較の時点よりも未来の時刻に係る予報ＧＰＶを補正する。

次に、指数算出部２４は、四次元変分法によって１時間毎、１０００ｆｔ単位の情報となった予報ＧＰＶに基づいて、グリッド毎の乱気流の発生に関係する物理過程に係る複数の指数を算出する（ステップＳ１０４）。各指数の具体的な算出方法については後述する。ここで算出された指数は、グリッド毎の１時間毎の物理過程に係る指数である。

そして、予測値算出部２５は、指数算出部２４によって算出された複数の指数を、指数毎に重み付けして合計することで、１時間毎の乱気流発生可能性を示す予測値ＩＴＩをグリッド毎に算出する（ステップＳ１０５）。予測値ＩＴＩの具体的な算出方法については後述する。算出された予測値ＩＴＩは、予測値ＩＴＩに係るグリッドの位置情報と関連づけられて、乱気流予測ファイル３２に出力される（ステップＳ１０６）。出力された乱気流予測ファイル３２は、補助記憶装置１３に記憶される。なお、乱気流予測ファイル３２の内容は、乱気流情報取得部２６によって取得されたＰＩＲＥＰに基づいて、リアルタイムに補正される（ステップＳ１０７）。具体的には、係数補正部２７によって重み付け係数が補正されることで、補正された重み付け係数を用いて予測値ＩＴＩが再計算される。

最後に、画像生成部３１は、ユーザからの出力指示等に応じて、乱気流予測ファイル３２の内容を読み出して所定の形式の予報画像を生成し、ディスプレイ等に出力する（ステップＳ１０８）。この際、航空機の予定航路に対して正確な乱気流予報を提供するために、飛行計画取得部２９および飛行時刻取得部３０によって取得された情報に基づいて、グリッド毎に、該グリッドの推定飛行時刻における予測値ＩＴＩが取得される。予報画像生成・出力処理の詳細については、後述する。

＜各指数の算出処理＞
次に、指数算出部２４によって算出される複数種類の指数について説明する。本実施形態における指数算出部２４は、乱気流の発生に関わる物理過程に係る指数として、ＶＷＳ（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｗｉｎｄ Ｓｈｅａｒ）、ＴＩ（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ）、ＴＩ２（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ２）、ＴＳＩ（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ
Ｓｏｕｒｃｅ Ｉｎｄｅｘ）、およびＴＰＩ（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｉｎｄｅｘ）を算出する。

ＶＷＳは、乱気流の発生に関する物理過程のうち、風速の鉛直シア、即ち高さ方向における風速差を示す指数である。図４は、ＶＷＳの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。ここで、ｄｚは高度差、ｖ１およびｖ２は風のベクトルを表す。本実施形態において、ＶＷＳは、以下の式１を用いて算出される。

ＴＩは、乱気流の発生に関する物理過程のうち、三次元で見た渦の度合いに係る指数である。具体的には、ＴＩは、ＶＷＳに加えて、水平方向の風の変形を示すＤＥＦ（Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を考慮することで、大気中の渦の度合いを算出したものである。このため、ＴＩは、垂直方向の風のシアと、水平方向の風の変形とが共に大きい場合に大きな値を示す。ここで、ＤＥＦは、水平シア（例えば、上昇流等の、水平方向に対向する風がぶつかって水平方向に逃げていく現象）を示すＤＳＴ（Ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、および水平方向における剪断変形量を示すＤＳＨ（Ｓｈｅａｒｉｎｇ
Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を用いて算出される。図５および図６は、風速の水平変形が発生する様子を示した図である。本実施形態において、ＴＩは、図５および図６に示したパラメータを用いて、以下の式２を用いて算出される。

ここで、図５および図６に示したパラメータのうち、ｘおよびｙは所定の空間におけるｘｙ平面（水平面）上の位置を表し、ｕはｘ軸における風速、ｖはｙ軸における風速を表す。即ち、例えば、ｄｕはｘ軸方向の風速の変化量、ｄｘはｘ軸方向の位置の変化量を表し、このことから、ｄｕ／ｄｘは、ｘ軸方向（一般的には東西方向）において単位距離毎に風速がどれだけ変化しているかを表す。

ＴＩ２は、上記ＴＩに加えて、更に水平方向の風の発散量であるＣＶＧ（Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ）を考慮した指数である。ここで、ＣＶＧは、中心で大気の上下動があり、外方向へ発散していくような現象が発生している場合に大きな値となる。図７は、水平方向の風の発散が発生する様子を示す図である。このような現象は、低気圧または高気圧が存在する場合に発生する。このため、低気圧、高気圧共に発生していない場合、ＴＩ２の示す値は、ＴＩと殆ど変わらない。即ち、ＴＩ２は、気圧が一様でない場合に大きく変化する指数である。本実施形態において、ＴＩ２は、以下の式３を用いて算出される。

ＴＳＩは、大気の成層の安定度を表現する指数である。大気中の成層は温度差を有し、成層が安定している状態では空気の移流は起きないが、成層が不安定になると、温度の異なる空気の移流が発生する。ＴＳＩは、この現象を指数化したものである。具体的には、上層と下層との関係において、下層が相対的暖気移流、上層が相対的寒気移流である場合に、ＴＳＩは大きな値を示す。図８は、ＴＳＩの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。本実施形態において、ＴＳＩは、図８に示したパラメータを用いて、以下の式４を用いて算出される。

ＴＰＩは、風の蛇行の大きさを表現する指数である。ＴＰＩは、風速が大きく、深い気圧の谷または大きな振幅を持った気圧の峰があり、更にＶＷＳが大きい場合、即ち、風の流線の曲率が大きい場合に大きな値を示す。ここで、風の流線の曲率が大きい場合、風の流線を挟んで高気圧と低気圧が発生する。図９および図１０は、ＴＰＩの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。本実施形態において、ＴＰＩは、図９および図１０に示したパラメータを用いて、以下の式５を用いて算出される。

なお、本実施形態では、上記５つの指数について算出方法を説明したが、予報ＧＰＶ等から得られた各種情報に基づいて、乱気流の発生に関連するその他の物理過程に係る指数が算出され、予測値ＩＴＩの算出に使用されてもよい。例えば、水平方向の風速シア（ＨＷＳ：Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ Ｗｉｎｄ Ｓｅａｒ）や、温位（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、密度、渦度、等が用いられてもよい。

＜重み付け係数の算出処理＞
係数補正部２７は、乱気流予測システムによる予測範囲に含まれる全ての有効グリッドの数（計算領域グリッド数）と予測値算出部２５によって乱気流が予測されたグリッド数との割合、および乱気流情報取得部２６によって取得された乱気流情報から、各指数の信頼度を決定し、信頼度に応じて重み付け係数Ｗｎを決定（補正）する。より具体的には、
「並（ＭＯＤＥＲＡＴＥ）以上の乱気流を予測したグリッド数／計算領域グリッド数」、「並（ＭＯＤＥＲＡＴＥ）以上と予測された乱気流の数／観測された乱気流の数」、「ＳＭＯＯＴＨ以下と予測された乱気流の数／観測された乱気流の数」等の演算を行い、これらの演算結果を総合することによって、指数毎、グリッド毎の重み付け係数が決定される。

予測値算出部２５は、係数補正部２７によって決定（補正）された重み付け係数を用いて予測値ＩＴＩを再度算出することで、予測値ＩＴＩを補正し、乱気流予測ファイル３２の内容を更新する。即ち、重み付け係数Ｗｎは、常に最新のＰＩＲＥＰ等に基づいて、グリッド毎に決定された重み付け係数Ｗｎであるため、本実施形態に係る乱気流予測システムによれば、特定の場所や気候に合った正確な予測値ＩＴＩを算出することが可能である。

＜乱気流予測値の算出処理＞
図１１は、本実施形態に係る乱気流予測システムによって、グリッド毎の予測値ＩＴＩが算出される様子を示す図である。本実施形態では、グリッド毎に算出された上記５つの指数を全て使用して、乱気流の発生可能性を示す予測値ＩＴＩを算出する。具体的には、予測値算出部２５は、予め決定された、グリッド毎且つ指数毎の重み付け係数Ｗｎ（ここで、ｎは各指数を示す。図１１を参照）に基づいて、以下の式６を用いて予測値ＩＴＩを算出する。なお、式６における個々の指数Ｄｎには、指数算出部２４によって算出された各指数（本実施形態では、ＶＷＳ、ＴＩ、ＴＩ２、ＴＳＩ、ＴＰＩ）が入る。

本実施形態によれば、乱気流の発生に関する物理過程に係る指数を複数種類取り入れて予測値ＩＴＩを算出することで、発生要因が様々である乱気流の発生を予測し洩らしてしまうことを抑制できる。

＜表示処理＞
次に、本実施形態に係る乱気流予測システムによる、乱気流予報画像の表示処理について説明する。従前、航路は、無線標識を結ぶ線によって定義されており、航空機は、この線を中心として片側１０ｎｍ（ｎａｕｔｉｃａｌ ｍｉｌｅ）、即ち２０ｎｍ幅の範囲内を概ね遵守して飛行していた。しかし、近年の航法装置の進歩により、航空機が航路から従来よりもより大きく外れて飛行することが可能となっている。このため、従来の断面図による予報図では航空機が飛行する可能性のある空域の情報を十分に提示することが出来ず、従来にない予報の表現方法が必要となっている。

図１２は、本実施形態における、予報画像生成・出力処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、図３に示した乱気流予測処理のステップＳ１０８に相当し、例えば、ブリーフィングセンターに設置された端末装置（図１に示す入出力装置１４に相当）のうち、乱気流予測システムに接続された端末装置において、搭乗前のパイロットによって、地図や便名から自分が乗る便が選択された場合に実行される。但し、処理の契機はこれに限定されない。例えば、タイマー処理によって、予定離陸時刻の一定時間前に予報画像が出力されるように処理が実行されてもよい。

はじめに、飛行計画取得部２９は、所定のネットワークを介して、航空会社から、選択された便の航空機の発着地、発着時刻、予定航路を含む飛行計画を取得する（ステップＳ２０１）。そして、飛行時刻取得部３０は、飛行計画に基づいて、予定航路上または予定
航路周辺のグリッドの推定飛行時刻を取得する（ステップＳ２０２）。

また、画像生成部３１によって予報画像が生成される際には、高度補正が行われる（ステップＳ２０３）。これは、航空機に搭載されている高度計は、標準大気を基準に気圧に基づいて高度を計測するために、高度計が示す高度が大気の状態（気圧の変動）に左右されるためである。例えば、高度計が示す３９０００ｆｔは、一般に、実際の３９０００ｆｔを指すものではない。このため、本実施形態に係る乱気流予測システムは、定期的（例えば、３０分毎）に通報される航空用気象情報であるＭＥＴＡＲ（ａｖｉａｔｉｏｎ ｒｏｕｔｉｎｅ ｗｅａｔｈｅｒ ｒｅｐｏｒｔ、定時飛行場実況気象通報式）、およびＧＰＶに基づいて、予報画像に表示される高度と、航空機の高度計によって示される高度とが一致するように、予報画像に表示される高度を補正する。特に、高度補正においては、ＭＥＴＡＲおよびＧＰＶに含まれる気圧の情報が参照される。なお、本実施形態では、従来の高度計を用いて把握された現在高度と、予報画像中の同一高度に示された予測値ＩＴＩとが正確に対応するように、予報画像に表示される高度が高度計の表示に合うように補正される。但し、これとは逆に、予報画像には実際の高度を表示し、この実際の高度に合うように航空機の高度計の表示を補正することとしてもよい。

次に、画像生成部３１は、推定飛行時刻に基づいて乱気流予測ファイル３２の内容を読み出し、所定の形式の予報画像を生成し、ディスプレイ等に出力する（ステップＳ２０４）。予報画像中の、予定航路に関する各グリッドに対応する位置に、該グリッド付近を航空機が飛行していると推定される時刻の予測値ＩＴＩが表示されるため、閲覧者は、航空機の予定航路に亘って、予定位置に到達した時点の予測値を一覧することが出来る。なお、具体的なアルゴリズムは、所定の位置を飛行する時刻を推定して、該位置における推定飛行時刻の予測値を取得する方法であってもよいし、所定時刻における航空機の位置を推定して、推定された位置に該時刻における予測値を配置する方法であってもよい。

なお、予定航路の全部に亘って、同一時刻における予測値ＩＴＩが表示されてもよい。これは、予報が１時間刻みである場合、飛行時間が１時間程度の国内線については、グリッドごとの推定飛行時刻を算出しなくても、十分に有効な予報画像が生成できるためである。

次に、本実施形態に係る乱気流予測システムによって表示される予報画像のバリエーションについて説明する。図１３は、三次元モデルに示された予定航路と、本実施形態に係る乱気流予測システムによって出力される予報画像との関係を示す図である。本実施形態では、図１３に示された三次元モデルを上から見た平面図による予報画像（図１４を参照）と、予定航路に沿った鉛直断面を示す断面Ａによる予報画像（図１５を参照）と、が出力される。

図１４は、本実施形態における、平面図による予報画像を示す図である。画像生成部３１は、乱気流予測ファイル３２の内容を読み出して、予定航路を示した平面図に、該平面状のグリッドに係る予測値を示す予測値表示を配置することで、予報画像を生成する。ここで、予測値表示は、平面図上の、予測値に関連付けられたグリッドの位置情報に対応する位置に配置される。

また、本実施形態において、予測値を示す予測値表示とは、予測値に対応する色である。より具体的には、予報画像に配置される予測値を示す色は、濃淡が異なる同系色であり、濃い色ほど予測値が高いこと（即ち、乱気流の発生可能性が高いこと）を、薄い色ほど予測値が低いこと（即ち、乱気流の発生可能性が低いこと）を表す。また、この色は、予測値に応じて連続して変化してもよいし、予測値の範囲ごとに一つの色が割り当てられ（即ち、色の濃さが段階的に変化）てもよい。なお、本実施形態では、予測値を示す色とし
て同系色を用いたが、予測値の範囲毎に異なる系統の色を用いてもよい。例えば、乱気流の発生可能性が高いグリッドは赤系、乱気流の発生可能性が低いグリッドは青系の色で表示されてもよい。

図１５は、本実施形態における、予定航路に沿った鉛直断面図による予報画像を示す図である。画像生成部３１は、乱気流予測ファイル３２の内容を読み出して、予定航路に沿って３次元モデルを鉛直に切った断面を示す断面図に、該断面上のグリッドに係る予測値を示す予測値表示を配置することで、予報画像を生成する。なお、予定航路が直線ではない場合、予定航路に合わせた断面が表示される。また、画像生成部３１は、予定航路に沿った断面図として、予定航路と重なる断面図の他に、予定航路から所定の距離だけずれた断面図を複数用意する（図１６を参照）。そして、複数用意された予報画像は、断面をずらしながら順次表示される。即ち、この表示方法によれば、航路が予定航路からずれた場合にも、予定航路周辺に存在する乱気流の発生可能性が高い領域（グリッド）を確認することが可能である。

なお、画像生成部３１は、乱気流予測ファイル３２の内容を読み出して、予定航路に直交して３次元モデルを鉛直に切った断面を示す断面図に、該断面上のグリッドに係る予測値を示す予測値表示を配置することで、予報画像を生成してもよい（図１３の断面Ｂを参照）。そして、画像生成部３１は、ある時刻に航空機が居ると推定される位置の断面Ｂによる予報画像を、所定の間隔の時刻毎に複数用意してもよい。この場合、複数用意された予報画像は、表示される時刻を進めながら順次表示される。即ち、この表示方法によれば、航空機の進行方向に対して、何時間後に航空機から見てどの方向に乱気流の発生可能性の高い領域（グリッド）が現れるかを認識し易い。この表示方法による予報画像は、航空機のコックピットに設置されたモニタにおいて確認されることが好ましい。特に、航空機と地上との間におけるデータリンクが確立されている場合には、リアルタイムに更新される最新の予報画像を、コックピットにおいて確認することが可能となる。

また、本実施形態では、平面図による予報画像や、断面図による予報画像の他に、所定の空域を俯瞰した立体イメージを示す予報画像（以下、立体予報画像と称する）、および該所定の空域を側面から捉えた予報画像（以下、側面予報画像と称する）が出力される。図１７は、本実施形態における、予定航路を含む所定の空域を俯瞰した立体イメージを示す立体予報画像を示す図である。画像生成部３１は、乱気流予測ファイル３２の内容を読み出して、予定航路を含む所定の空域を俯瞰した立体イメージに、該空域に含まれるグリッドに係る予測値を示す予測値表示を配置することで、立体予報画像を生成する。

ここで、立体予報画像に表示される所定の空域は、予定航路を中心とした所定の幅および予定航路が含まれる所定の高さを有する空域と、予定航路における離陸地点を中心とした所定の直径および高さを有する円筒状の空域と、着陸地点を中心とした所定の直径および高さを有する円筒状の空域と、を合わせた空域である。具体的には、本実施形態では、予定航路を中心とした２０ｎｍ幅および高度５００００ｆｔまでの空域と、離陸地点を中心とした直径１２０ｎｍ（半径６０ｎｍ）および高度５００００ｆｔまでの空域と、着陸地点を中心とした直径１２０ｎｍ（半径６０ｎｍ）および高度５００００ｆｔまでの空域と、を合わせた空域である（図１７を参照）。

通常、航空機は、発着地点周辺では、定まったコースを正確にトレースするのではなく、周辺の空域を発着前後の状況に応じて飛行する。このため、本実施形態では、発着地点周辺の空域を半径６０ｎｍの円筒の断面で定義し、この断面内の予測値ＩＴＩを予報画像に表示することで、航空機が飛行する可能性のある領域の予測値ＩＴＩを確実にパイロット等の閲覧者に確認させることを可能としている。

図１８は、本実施形態における、予定航路を含む所定の空域を側面から捉えた側面予報画像を示す図である。画像生成部３１は、所定の空域を側面（図１７に示す矢印の方向）から捉えた予報画像であって、所定の空域を側面から見たときの奥行方向において最も高い乱気流の発生可能性を示す予測値ＩＴＩを乱気流予測ファイル３２から取得し、位置情報に従って配置した予報画像を生成する。このような側面予報画像によれば、航空機が飛行する可能性のある空域における乱気流の発生可能性を、パイロット等の閲覧者に対して一枚の予報画像で十分に提示することが出来る。

なお、上記説明した各種予報画像は、ディスプレイにおいて三次元アニメーション表示されることで、シームレスに切り替わってもよい。例えば、搭乗前のパイロットによって、地図や便名から自分が乗る便が選択された場合、はじめに図１４に示した平面図が表示され、次に図１５に示した航路に沿った断面図が表示され、続いて、アニメーション効果によって断面図の幅が広がり、図１７に示した俯瞰図となり、最後に、アニメーション効果によって俯瞰図が回転し、図１８に示した側面図が表示される、といった順に予報画像を表示することが可能である。このような効果をもって表示することで、ユーザに対して分かり易く予報内容を表示することが出来る。

更に、本実施形態に係る乱気流予測システムによれば、乱気流予測ファイル３２に基づいて乱気流予報の三次元モデルを生成することが可能であるため、上記した予報画像以外にも、任意に定義された平面、断面、投影法による予報画像を生成することが出来る。例えば、図１９は、本実施形態における、北太平洋上空の乱気流の発生可能性を示す予報画像を示す図である。即ち、本実施形態に係る乱気流予測システムによれば、様々な状況に応じた最適な予報画像を容易に生成し、提供することが可能である。

実施形態に係る乱気流予測システムの構成を示す図である。 実施形態に係る乱気流予測システムによる乱気流予測処理の流れを示す図である。 実施形態に係る乱気流予測処理の流れを示すフローチャートである。 ＶＷＳの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。 水平シアが発生する様子を示した図である。 水平方向における剪断変形が発生する様子を示した図である。 水平方向の風の発散が発生する様子を示す図である。 ＴＳＩの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。 ＴＰＩの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。 ＴＰＩの算出に用いられる各パラメータを模式化した図である。 実施形態に係る乱気流予測システムによって、グリッド毎の予測値ＩＴＩが算出される様子を示す図である。 実施形態における、予報画像生成・出力処理の流れを示すフローチャートである。 三次元モデルに示された予定航路と、実施形態に係る乱気流予測システムによって出力される予報画像との関係を示す図である。 実施形態における、平面図による予報画像を示す図である。 実施形態における、予定航路に沿った鉛直断面図による予報画像を示す図である。 実施形態における、予定航路に沿った複数の鉛直断面図による予報画像を示す図である。 実施形態における、予定航路を含む所定の空域を俯瞰した立体イメージを示す立体予報画像を示す図である。 実施形態における、予定航路を含む所定の空域を側面から捉えた側面予報画像を示す図である。 実施形態における、北太平洋上空の乱気流の発生可能性を示す予報画像を示す図である。

符号の説明

１ 乱気流予測システム
２１ データ受付部
２２ レポート受付部
２３ 予報データ補正部
２４ 指数算出部
２５ 予測値算出部
２６ 乱気流情報取得部
２７ 係数補正部
２８ 関連付け部
２９ 飛行計画取得部
３０ 飛行時刻取得部
３１ 画像生成部
３２ 乱気流予測ファイル

Claims (18)

1. 大気の状態に関するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
   前記データ受付手段によって受け付けられた前記データを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出手段と、
   前記指数算出手段によって算出された前記複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出手段と、
   を備える、乱気流予測システム。
2. 前記データ受付手段は、所定の予報時刻における大気の状態に係る予報データの入力を受け付け、
   実際に測定された大気の状態に係るレポートの入力を受け付けるレポート受付手段と、
   前記予報データのうち、前記予報時刻が経過した前記予報データと、該予報時刻における大気の状態に係る前記レポートとを比較することで、前記予報データのうち、前記予報時刻が該比較の時点よりも未来の時刻である前記予報データを補正する予報データ補正手段と、を更に備え、
   前記指数算出手段は、補正された前記予報データを用いて前記複数種類の指数を算出する、
   請求項１に記載の乱気流予測システム。
3. 前記レポートは、気象観測の結果を解析することによって得られた大気解析情報を含む、
   請求項２に記載の乱気流予測システム。
4. 前記レポートは、航空機において取得された情報を含む、
   請求項２または３に記載の乱気流予測システム。
5. 前記指数算出手段は、予め定義された大気中の複数の領域における前記複数種類の指数を、該領域毎に算出し、
   前記予測値算出手段は、前記領域毎に個別に設定された重み付け係数を用いて前記複数種類の指数を重み付けし、重み付けされた前記複数種類の指数に基づいて、該領域毎の前記予測値を算出する、
   請求項１から４の何れか一項に記載の乱気流予測システム。
6. 航空機において取得された、該航空機が通過した領域における乱気流の発生状況に関する乱気流情報を取得する乱気流情報取得手段と、
   前記予測値算出手段によって算出された前記予測値と、前記乱気流情報とに基づいて、前記複数の領域に設定された重み付け係数のうち、少なくとも前記航空機が通過した領域の重み付け係数を補正する係数補正手段と、
   を更に備える、請求項５に記載の乱気流予測システム。
7. 前記複数の領域は、三次元グリッドで分割された、所定の大きさを有する立方体状の大気中の領域である、
   請求項５または６に記載の乱気流予測システム。
8. 前記複数の領域の位置情報と、該位置情報が示す領域における前記予測値とを関連付ける関連付け手段と、
   前記関連付けに基づいて、前記位置情報および該位置情報が示す領域における前記予測値を取得し、取得した前記予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する画像生成手段と、
   を更に備える、請求項５から７の何れか一項に記載の乱気流予測システム。
9. 航空機の予定航路を含む飛行計画を取得する飛行計画取得手段を更に備え、
   前記画像生成手段は、前記飛行計画および前記関連付けに基づいて、前記予定航路に関する領域に係る前記予測値を取得し、取得した該予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する、
   請求項８に記載の乱気流予測システム。
10. 前記飛行計画に基づいて、前記予定航路に関する領域の推定飛行時刻を取得する飛行時刻取得手段を更に備え、
    前記画像生成手段は、前記予定航路に関する領域に係る前記予測値として、該領域の前記推定飛行時刻における前記予測値を取得し、取得した該予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する、
    請求項９に記載の乱気流予測システム。
11. 前記画像生成手段は、前記予定航路が含まれる所定の空域を側面から捉えた前記予報画像であって、前記予測値として、前記所定の空域を前記側面から見たときに奥行方向において最も高い乱気流の発生可能性を示す予測値を取得し、前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する、
    請求項９または１０に記載の乱気流予測システム。
12. 前記所定の空域は、前記予定航路を中心とした所定の幅と、前記予定航路が含まれる所定の高さとを有する空域を含む、
    請求項１１に記載の乱気流予測システム。
13. 前記所定の空域は、前記予定航路における離陸地点を中心とした円筒状の空域または着陸地点を中心とした円筒状の空域であって、所定の直径および高さを有する円筒状の空域を含む、
    請求項１１または１２に記載の乱気流予測システム。
14. 前記画像生成手段は、前記予測値が、前記予測値毎または前記予測値の範囲毎に異なる色によって表示される予報画像を生成する、
    請求項８から１３の何れか一項に記載の乱気流予測システム。
15. 大気の状態に関するデータの入力を受け付ける入力受付ステップと、
    前記入力受付ステップで受け付けられた前記データを用いて、乱気流の発生に関わる異なる物理過程に係る複数種類の指数を算出する指数算出ステップと、
    前記指数算出ステップで算出された前記複数種類の指数に基づいて、乱気流の発生可能性を示す予測値を算出する予測値算出ステップと、
    を備える、乱気流予測方法。
16. 前記指数算出ステップでは、予め定義された大気中の複数の領域における前記複数種類の指数が、該領域毎に算出され、
    前記予測値算出ステップでは、前記領域毎に個別に設定された重み付け係数を用いて前記複数種類の指数が重み付けされ、重み付けされた前記複数種類の指数に基づいて、該領域毎の前記予測値が算出される、
    請求項１５に記載の乱気流予測方法。
17. 航空機において取得された、該航空機が通過した領域における乱気流の発生状況に関する乱気流情報を取得する乱気流情報取得ステップと、
    前記予測値算出ステップで算出された前記予測値と、前記乱気流情報とに基づいて、前記複数の領域に設定された重み付け係数のうち、少なくとも前記航空機が通過した領域の重み付け係数を補正する係数補正ステップと、
    を更に備える、請求項１６に記載の乱気流予測方法。
18. 前記複数の領域の位置情報と、該位置情報が示す領域における前記予測値とを関連付ける関連付けステップと、
    前記関連付けに基づいて、前記位置情報および該位置情報が示す領域における前記予測値を取得し、取得した前記予測値を前記位置情報に従って配置した予報画像を生成する画像生成ステップと、
    を更に備える、請求項１６または１７に記載の乱気流予測方法。

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