JP2009257868A - Weather-forecasting system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えば農業圃場の気象解析などに使用される気象予測システムに関する。
詳しくは、複数の固定気象観測地点で観測された気象データを用いて地形因子解析によりメッシュ気象値を推定する気象予測システムに関する。
The present invention relates to a weather prediction system used, for example, for weather analysis of agricultural fields.
More specifically, the present invention relates to a weather prediction system that estimates mesh weather values by topographic factor analysis using weather data observed at a plurality of fixed weather stations.
従来、この種の気象予測システムとしては、圃場の地理的情報を取得すると共に、この圃場内の複数箇所に分散配置したセンサ装置で測定した気象データ及び土壌データをリアルタイムに収集し、上記地理的情報を用いた地形因子解析で、農作業支援情報を予測するための一定区画毎のメッシュ気象値を推定することにより、その圃場の標高、起伏量、傾斜度とその向きなどの地形条件の影響を考慮した予測メッシュ図が作成され、それに基づいて地形が異なる圃場であってもきめ細かな精度の高い予測情報（作付け開始予測、生育・収量予測、地中温度予測、水温予測、土壌水分予測、病害虫発生予測）が提供されるようにした農作業決定支援用予測システムがある（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, as this type of weather prediction system, the geographical information of the field is acquired, and meteorological data and soil data measured by sensor devices distributed in a plurality of locations in the field are collected in real time. By estimating the mesh meteorological value for each fixed section for predicting agricultural work support information by topographic factor analysis using information, the influence of topographic conditions such as elevation, undulation amount, slope and direction of the field Predictive mesh map is created, and based on it, detailed prediction information with high precision (planting prediction, growth / yield prediction, underground temperature prediction, water temperature prediction, soil moisture prediction, pest There is a prediction system for farm work determination support in which generation prediction is provided (see, for example, Patent Document 1).
しかし乍ら、このような従来の気象予測システムでは、メッシュ気象値の推定適用範囲が地形因子解析に用いた固定気象観測地点の地域範囲に制限されるため、その適用範囲外でメッシュ気象値を得ようとする場合には、気象メッシュ推定式を外挿することになり、推定精度が著しく低下するという問題があった。
このメッシュ気象値の推定精度が劣ると、それに基づいて得られる予測情報と実態との間に誤差が生じ、それにより、例えば農業圃場の気象解析に使用した場合には、病害虫発生予測や成熟期予測などの農業生産活動において種々の判断を求められる場面で、誤った判断を誘引する虞があった。
However, in such a conventional weather forecasting system, the estimated range of mesh meteorological values is limited to the region of the fixed meteorological observation point used for topographic factor analysis, so mesh meteorological values outside the applicable range When trying to obtain, the meteorological mesh estimation formula is extrapolated, and there is a problem that the estimation accuracy is remarkably lowered.
If the estimation accuracy of the mesh meteorological value is inferior, an error occurs between the prediction information obtained based on the mesh weather value and the actual condition. There was a risk of inducing erroneous judgments in situations where various judgments were required in agricultural production activities such as forecasting.
本発明のうち第一の発明は、メッシュ気象値の推定適用範囲を拡張してメッシュ気象値の推定精度を向上させることを目的としたものである。
第二の発明は、第一の発明の目的に加えて、気象センサの設置地点における過去の気象データの推定確率を向上させて更なるメッシュ気象値の精度向上を図ることを目的としたものである。
第三の発明は、第一の発明または第二の発明の目的に加えて、短い期間でメッシュ気象値の推定適用範囲を更に拡張してメッシュ気象値の推定精度を向上させることを目的としたものである。
The first aspect of the present invention is to extend the estimation range of the mesh weather value and improve the estimation accuracy of the mesh weather value.
In addition to the object of the first invention, the second invention is intended to further improve the accuracy of mesh weather values by improving the estimation probability of past weather data at the location where the weather sensor is installed. is there.
In addition to the object of the first invention or the second invention, the third invention aims to improve the estimation accuracy of the mesh weather value by further extending the estimation range of the mesh weather value in a short period of time. Is.
前述した目的を達成するために、本発明のうち第一の発明は、固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地点に気象センサ装置を設置し、この設置された気象センサ装置の観測データと、該気象センサ装置の設置地点に近い固定気象観測地点における既存の気象データとから、上記気象センサの設置地点における過去の気象データを推定し、これら気象センサの設置地点で推定される過去の気象データと固定気象観測地点の既存の気象データとを用いて地形因子解析により上記気象センサの設置地点におけるメッシュ気象値を推定したことを特徴とするものである。
第二の発明は、第一の発明の構成に、前記気象センサ装置の観測データと、該気象センサ装置の設置地点に近い前記固定気象観測地点における既存の気象データとで相関式を作成し、上記気象センサ装置の観測期間の経過と連動して該気象センサ装置の作成を繰り返す構成を加えたことを特徴とする。
第三の発明は、第一の発明または第二の発明の構成に、前記固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地点で異なる地域に気象センサ装置を複数台設置した構成を加えたことを特徴とする。
In order to achieve the above-described object, the first invention of the present invention is the installation of a meteorological sensor device at a point outside the applicable range of mesh meteorological values estimated from meteorological data at a fixed meteorological observation point. Estimate the past meteorological data at the installation point of the weather sensor from the observation data of the meteorological sensor device and the existing meteorological data at the fixed meteorological observation point close to the installation point of the meteorological sensor device. The mesh meteorological value at the location where the weather sensor is installed is estimated by topographic factor analysis using the past meteorological data estimated at the location and the existing meteorological data at the fixed meteorological observation location.
The second invention creates a correlation equation between the observation data of the weather sensor device and the existing weather data at the fixed weather observation point close to the installation point of the weather sensor device in the configuration of the first invention, The present invention is characterized in that a construction for repeating the creation of the weather sensor device in conjunction with the progress of the observation period of the weather sensor device is added.
According to a third aspect of the invention, in the configuration of the first aspect of the invention or the second aspect of the invention, a plurality of weather sensor devices are provided in different areas at points outside the applicable range of mesh weather values estimated from the meteorological data at the fixed weather observation point. It is characterized by adding the installed configuration.
本発明のうち第一の発明は、固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地点に気象センサ装置を設置し、この設置された気象センサ装置の観測データと、該気象センサ装置の設置地点に近い固定気象観測地点における既存の気象データとから、上記気象センサの設置地点における過去の気象データを推定し、これら気象センサの設置地点で推定される過去の気象データと固定気象観測地点の既存の気象データとを用いて地形因子解析により上記気象センサの設置地点におけるメッシュ気象値を推定することにより、気象センサ設置地点の予測メッシュ図が作成され、それに基づいて、固定気象観測地点の気象データのみで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地域であってもきめ細かな精度の高い予測情報が得られる。
従って、メッシュ気象値の推定適用範囲を拡張してメッシュ気象値の推定精度を向上させることができる。
その結果、固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地域でメッシュ気象値を得ようとする場合には気象メッシュ推定式を外挿する従来のものに比べ、例えば農業圃場の気象解析に使用した場合には、病害虫発生や成熟期予測などの予測が的確になり、農業生産活動において種々の判断を求められる場面で、勘や経験と関係なく正確に判断できて、農業圃場の管理と高度な生産技術の獲得が図れる。
Of the present invention, the first invention is the installation of a meteorological sensor device at a point outside the applicable range of mesh meteorological values estimated from the meteorological data of the fixed meteorological observation point, the observation data of the installed meteorological sensor device, Past weather data at the weather sensor installation point is estimated from existing weather data at a fixed weather observation point close to the weather sensor device installation point, and past weather data estimated at the weather sensor installation point And the existing meteorological data at the fixed meteorological observation point, the mesh meteorological value at the location of the meteorological sensor is estimated by topographic factor analysis. Precise and accurate forecast information even in areas outside the scope of mesh meteorological values estimated only from meteorological data at fixed weather stations It is obtained.
Accordingly, it is possible to expand the estimation range of the mesh weather value and improve the estimation accuracy of the mesh weather value.
As a result, when trying to obtain mesh meteorological values in an area outside the applicable range of mesh meteorological values estimated from meteorological data at fixed meteorological observation points, compared to the conventional one extrapolating the meteorological mesh estimation formula, for example, When used for weather analysis of agricultural fields, predictions such as pest occurrence and maturity prediction are accurate, and it is possible to make accurate judgments regardless of intuition and experience in situations where various judgments are required in agricultural production activities. , Management of agricultural fields and acquisition of advanced production techniques.
第二の発明は、第一の発明の効果に加えて、気象センサ装置の観測データと、該気象センサ装置の設置地点に近い前記固定気象観測地点における既存の気象データとで相関式を作成し、上記気象センサ装置の観測期間の経過と連動して該気象センサ装置の作成を繰り返すことにより、気象センサ装置の観測データと、その近くの固定気象観測地点に蓄積された過去の気象データとの相関係数が、上記気象センサ装置の観測期間が経過する度に改善される。
従って、気象センサの設置地点における過去の気象データの推定確率を向上させて更なるメッシュ気象値の精度向上を図ることができる。
In addition to the effects of the first invention, the second invention creates a correlation equation between the observation data of the weather sensor device and the existing weather data at the fixed weather observation point close to the installation point of the weather sensor device. By repeating the creation of the meteorological sensor device in conjunction with the lapse of the observation period of the meteorological sensor device, the observation data of the meteorological sensor device and the past meteorological data accumulated at a nearby fixed meteorological observation point The correlation coefficient is improved every time the observation period of the weather sensor device elapses.
Therefore, it is possible to further improve the accuracy of mesh weather values by improving the estimation probability of past weather data at the location where the weather sensor is installed.
第三の発明は、第一の発明または第二の発明の効果に加えて、固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地点で異なる地域に気象センサ装置を複数台設置することにより、同時期に複数の異なる地域の予測メッシュ図が作成され、それらに基づいてきめ細かな精度の高い予測情報が得られる。
従って、短い期間でメッシュ気象値の推定適用範囲を更に拡張してメッシュ気象値の推定精度を向上させることができる。
In addition to the effects of the first invention or the second invention, the third invention provides a plurality of weather sensor devices in different areas at points outside the applicable range of mesh weather values estimated from the meteorological data at fixed weather observation points. By installing the stand, prediction mesh diagrams of a plurality of different regions are created at the same time, and detailed and highly accurate prediction information is obtained based on them.
Therefore, it is possible to further expand the mesh weather value estimation application range in a short period of time and improve the accuracy of mesh weather value estimation.
本発明の気象予測システムの実施形態は、対象地域内の固定気象観測地点に設置される既存の気象観測装置と、その対象地域外に設置される気象センサ装置と、これら既存の気象観測装置が設置される固定気象観測地点及び該気象センサ装置が設置される地点の地理的情報と、上記既存の気象観測装置で過去に観測された気象データ及び上記気象センサ装置の観測データを用いて地形因子解析によりメッシュ気象値を推定するためのソフトウエアからなる。 An embodiment of a weather prediction system of the present invention includes an existing weather observation device installed at a fixed weather observation point in a target area, a weather sensor device installed outside the target area, and these existing weather observation devices. Topographic factors using the geographical information of the fixed weather observation point installed and the point where the weather sensor device is installed, the weather data observed in the past by the existing weather observation device, and the observation data of the weather sensor device It consists of software for estimating mesh weather values by analysis.
上記対象地域内の固定気象観測地点とは、設置場所を変えず長い年月に渡って観測可能な観測点を言い、そこに設置される既存の気象観測装置としては、例えば特開２００５−０８５０５９号公報に記載される農作業決定支援用予測システムのように、対象地域内に複数のセンサ装置を分散配置し、これらセンサ装置から所定期間に亘って観測した過去の気象データを使用することが好ましい。
それ以外には、上記対象地域内の固定気象観測地点に設置される既存の気象観測装置として、気象庁の地域気象観測システム（アメダス）などの観測所を利用し、これらの観測所から得られる過去の気象データを使用することも可能である。
The fixed weather observation point in the target area refers to an observation point that can be observed over a long period of time without changing the installation location. As an existing weather observation device installed there, for example, JP-A-2005-085059 It is preferable to use a plurality of sensor devices distributed in the target area and use past meteorological data observed over a predetermined period from these sensor devices, as in the agricultural work determination support prediction system described in No. 1 .
Other than that, the existing meteorological observation equipment installed at the fixed meteorological observation point in the above target area uses the observation stations such as the regional meteorological observation system (Amedas) of the Japan Meteorological Agency, and the past obtained from these observation stations. It is also possible to use other weather data.
この気象データの種類としては、気温、相対湿度、日射量、降水量、風向、風速、気圧などが含まれる。
また、特開２００５−０８５０５９号公報と同様に、対象地域内に分散配置されるセンサ装置で観測された過去の気象データを使用すれば、必要に応じて、各観測地点の地中温度や含水量や土壌成分の含有量などの土壌データを使用することも可能である。
The types of weather data include temperature, relative humidity, solar radiation, precipitation, wind direction, wind speed, atmospheric pressure, and the like.
Similarly to Japanese Patent Laid-Open No. 2005-085059, if past meteorological data observed by sensor devices distributed in the target area is used, the underground temperature and the inclusion of each observation point can be used as necessary. It is also possible to use soil data such as the amount of water and the content of soil components.
上記対象地域外に設置される気象センサ装置としては、小型・軽量でしかもソーラー電源を有する無線通信方式のものが最適である。
更に、この気象センサ装置として、特開２００５−０８５０５９号公報と同様に例えば特開２００４−３０１５１１号公報に記載されるような無線中継機能を持ち、該気象センサ装置から無線送信される気象データを、既存のセンサ装置を順次経由して端末装置まで無線転送すれば、最も離れた気象センサ装置から端末装置までの間隔が無線到達距離以上になっても無線の送受信が正常に動作し、それにより、障害物の有無に関係なくどこからでも広い測定領域に亘って気象データを簡便かつ低コストで収集できるという利点がある。
また、上記無線通信方式としては、例えば小電力無線を使うタイプ、携帯電話を使うタイプやＰＨＳを使うが考えられ、これら無線送信の他に、部分的又は全体的にシリアルケーブルなどを介して端末装置と接続することも可能である。
As the weather sensor device installed outside the target area, a wireless communication system having a small and light weight and having a solar power source is optimal.
Furthermore, this weather sensor device has a wireless relay function as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-301511, as in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-085059, and weather data wirelessly transmitted from the weather sensor device. If the wireless transmission to the terminal device via the existing sensor device is performed sequentially, wireless transmission / reception operates normally even if the distance from the farthest weather sensor device to the terminal device exceeds the wireless reachable distance. There is an advantage that weather data can be collected easily and at low cost over a wide measurement region from anywhere regardless of the presence or absence of obstacles.
In addition, for example, a type using a low power radio, a type using a mobile phone, and a PHS may be used as the wireless communication system. In addition to these wireless transmissions, a terminal may be partially or entirely connected via a serial cable or the like. It is also possible to connect to a device.
上記対象地域内の固定気象観測地点及び上記対象地域外の気象センサ装置が設置される地点の地理的情報としては、国土地理院発行の数値地図ファイルなどの地理データを使用し、この地理データとして、最も細かな50ｍメッシュの標高データファイルを使用することが好ましい。 Geographic data such as a numerical map file issued by the Geographical Survey Institute is used as the geographical information of fixed weather observation points in the target area and points where the meteorological sensor device outside the target area is installed. It is preferable to use the finest 50m mesh elevation data file.
更に、上記地形因子解析によりメッシュ気象値を推定するためのソフトウエアとしては、地形要素計算ソフトウエアと、重回帰分析計算ソフトウエアと、気象メッシュ計算・作図ソフトウエアを有する。 Further, software for estimating the mesh weather value by the above-mentioned topographic factor analysis includes topographic element calculation software, multiple regression analysis calculation software, and weather mesh calculation / plotting software.
この地形要素計算ソフトウエアは、上記固定気象観測地点及び気象センサ装置の設置地点の地理データとして得た標高データ（ｘ１）から、これらの地点における起伏量（ｘ２）、最大傾斜度（ｘ３）、その傾斜方向（ｘ４）、開放度などの地形の特徴を表現する要素を計算する。 This terrain element calculation software calculates the undulation amount (x2), maximum slope (x3) at these points from the altitude data (x1) obtained as the geographical data of the fixed weather observation point and the location where the weather sensor device is installed. The elements expressing the features of the terrain such as the inclination direction (x4) and the degree of openness are calculated.
上記重回帰分析計算ソフトウエアは、気象データを目的変数（ｙ）とし、上記地理データの地形要素を説明変数（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）とする重回帰式（ｙ＝ａ１・ｘ１＋ａ２・ｘ２＋ａ３・ｘ３＋ａ４・ｘ４＋ａ５）を作成し、その式の適合度検定を統計的手法で計算する。
なお、重回帰式中のａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５は係数である。
The multiple regression analysis calculation software uses a multiple regression equation (y = a1 · x1 + a2 · x2 + a3) in which meteorological data is an objective variable (y) and topographic elements of the geographic data are explanatory variables (x1, x2, x3, x4). X3 + a4 · x4 + a5) is created, and the goodness-of-fit test of the equation is calculated by a statistical method.
In addition, a1, a2, a3, a4, and a5 in the multiple regression equation are coefficients.
上記気象メッシュ計算・作図ソフトウエアは、上記重回帰分析計算ソフトウエアにより得られたメッシュ推定式を用いて、対象地域全体を分割したメッシュ毎に気象値を推定するソフトウエアであり、その気象要素としては気温、湿度、降水量、日射量、日照時間などの日別値である。
更に必要に応じて、この気象メッシュ計算・作図ソフトウエアにより計算した結果を、階級ごとに色分けし地域分布を作図することが好ましい。
The meteorological mesh calculation / plotting software is a software that estimates the meteorological value for each mesh obtained by dividing the entire target area using the mesh estimation formula obtained by the multiple regression analysis calculation software. Are daily values such as temperature, humidity, precipitation, solar radiation, and sunshine duration.
Further, if necessary, it is preferable that the result calculated by the meteorological mesh calculation / plotting software is color-coded for each class and the regional distribution is plotted.
そして、斯かる気象予測システムを用いてメッシュ推定式の適用地形範囲を拡張する方法を図１に示すフローチャートに沿って工程順に説明する。
先ず、既存の気象観測装置やアメダス観測所などが設置される固定気象観測地点の地形範囲以外の地点に、気象センサ装置を臨時的に設置し、気象データを収集する（ステップ１）。
A method for expanding the applicable landform range of the mesh estimation formula using such a weather prediction system will be described in the order of steps along the flowchart shown in FIG.
First, a meteorological sensor device is temporarily installed at a point outside the topographic range of a fixed meteorological observation point where an existing meteorological observation device or an AMeDAS observation station is installed, and meteorological data is collected (step 1).
次に、上記気象センサ装置から得られた観測データを用いて、該気象センサ装置の設置地点に最も近い上記固定気象観測地点における既存の気象データとの相関式を作成し（ステップ２）、この気象センサ装置が設置された臨時観測点の気象データを過去に遡って推定する（ステップ３）。 Next, using the observation data obtained from the meteorological sensor device, a correlation equation with existing meteorological data at the fixed meteorological observation point closest to the installation point of the meteorological sensor device is created (step 2). The weather data at the temporary observation point where the weather sensor device is installed is estimated retroactively (step 3).
これに続いて、上記気象センサ装置が設置された臨時観測点で推定される過去の気象データと、上記固定気象観測地点の既存の気象データとを用いて地形因子解析を行い、それに加えて、新たに重回帰式を作成する。
それにより得られる重回帰式の適用範囲は、上記気象センサ装置が設置された臨時観測点の地形分だけ拡張される（ステップ４）。
Following this, terrain factor analysis is performed using past meteorological data estimated at the temporary observation point where the weather sensor device is installed, and existing meteorological data at the fixed meteorological observation point. Create a new multiple regression equation.
The application range of the multiple regression equation obtained thereby is expanded by the terrain of the temporary observation point where the weather sensor device is installed (step 4).
最後に、上記固定気象観測地点における既存の気象データとの相関式で得られた上記気象センサ装置の臨時観測点の推定値を用いて、これら固定気象観測地点及び臨時観測点の地形範囲におけるメッシュ気象値を計算する（ステップ５）。
以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。
Finally, using the estimated values of the temporary observation points of the meteorological sensor device obtained by the correlation equation with the existing weather data at the fixed meteorological observation points, meshes in the terrain range of these fixed meteorological observation points and temporary observation points A weather value is calculated (step 5).
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
この実施例は、図１〜図１１に示す如く、前記対象地域内の固定気象観測地点に設置される既存の気象観測装置として、例えば特開２００５−０８５０５９号公報に記載される農作業決定支援用予測システムのように、対象地域内に分散配置された複数のセンサ装置を使用し、これらセンサ装置が所定期間に亘って観測した過去の気象データを使用すると共に、対象地域外に一台の気象センサ装置が設置される場合を示すものであり、その具体的な手順を図１に示すフローチャートに基づいて説明する。 In this embodiment, as shown in FIGS. 1 to 11, as an existing weather observation apparatus installed at a fixed weather observation point in the target area, for example, for agricultural work determination support described in JP-A-2005-085059. As in the prediction system, a plurality of sensor devices distributed in the target area are used, and the past meteorological data observed by these sensor devices over a predetermined period is used, and a single meteorological device outside the target area is used. This shows a case where the sensor device is installed, and a specific procedure thereof will be described based on the flowchart shown in FIG.
この特開２００５−０８５０５９号公報に記載される農作業決定支援用予測システムでは、対象地域の地理的情報を取得するステップ１１と、メッシュ区画を地形の複雑さの程度によって任意に選択して決定するステップ１２と、メッシュ区画毎の地形データを計算するステップ１３と、上記メッシュ区画毎に分散配置した複数のセンサ装置からのデータを収集するステップ１４と、各計測地点毎に月別・階級別の平均値を計算するステップ１５と、上述したデータを組み合わせて計測地点のデータによる地形因子解析を行うステップ１６と、メッシュ気象値を計算するステップ１７とからなる。 In the agricultural work determination support prediction system described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-085059, step 11 for acquiring geographical information of the target area and mesh sections are arbitrarily selected and determined according to the degree of complexity of the terrain. Step 12, Step 13 for calculating terrain data for each mesh section, Step 14 for collecting data from a plurality of sensor devices dispersedly arranged for each mesh section, and average for each measurement point by month and class Step 15 for calculating the value, Step 16 for performing the topographic factor analysis based on the data of the measurement point by combining the above-mentioned data, and Step 17 for calculating the mesh weather value.
ここで、帯広市（2006年）の実例によって説明すれば、前記メッシュ推定式の適用メッシュ範囲（適用地域）を、平均標高＝20ｍ〜370ｍ、起伏量＝０ｍ〜22ｍ、最大傾斜度＝0.0〜0.22、最大傾斜の方向＝１：NNE〜８：N（時計回り）の地形範囲とする。 Here, if it explains by the example of Obihiro-shi (2006), the applied mesh range (application area) of the said mesh estimation formula will be the average altitude = 20 m to 370 m, the undulation amount = 0 m to 22 m, and the maximum slope = 0.0 to The terrain range is 0.22, maximum slope direction = 1: NNE to 8: N (clockwise).
この対象地域内には、図２に示す如く、固定気象観測地点として７地点（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ）が設置されており、その地形範囲は、図３に示す如く、平均標高ｘ１＝79ｍ〜234ｍ、起伏量ｘ２＝１ｍ〜７ｍ、最大傾斜度ｘ３＝0.02〜0.06、最大傾斜の方向ｘ４＝１（NE）〜８（N）である。
上記の７地点（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ）は1996年に設置され、2006年までに約11年間の気象データが蓄積されている。
As shown in FIG. 2, there are seven fixed weather observation points (A, B, C, D, E, F, and G) in this target area, and the terrain range is shown in FIG. Thus, the average elevation x1 = 79 m to 234 m, the undulation amount x2 = 1 m to 7 m, the maximum inclination x3 = 0.02 to 0.06, and the maximum inclination direction x4 = 1 (NE) to 8 (N).
The above seven locations (A, B, C, D, E, F, G) were established in 1996, and about 11 years of weather data have been accumulated by 2006.
これら７地点の気象データを用いて、特開２００５−０８５０５９号公報に記載されるの手順により求めたメッシュ推定式の適用地形範囲は、これら固定気象観測地点の地形範囲内に制限される。
何故なら、上記地形範囲外の地形メッシュに対しては、気象メッシュ推定式を外挿で適用することになり、推定精度が著しく低下するからである。
そこで、その適用地形範囲外の地形に対して、高精度なメッシュ推定式を求める簡便法について以下に手順の詳細を説明する。
The applied landform range of the mesh estimation formula obtained by the procedure described in Japanese Patent Laid-Open No. 2005-085059 using the weather data at these seven points is limited to the landform range of these fixed weather observation points.
This is because the weather mesh estimation formula is applied by extrapolation to the terrain mesh outside the terrain range, and the estimation accuracy is significantly reduced.
Therefore, the procedure will be described in detail below for a simple method for obtaining a highly accurate mesh estimation formula for terrain outside the applicable terrain range.
上記ステップ１７の後工程には、メッシュ推定式の適用地形範囲を拡張するかどうかのステップ１８があり、拡張しない場合にはそのまま終了するが、拡張する場合には、上述したステップ１〜５に進む。 Following the step 17, there is a step 18 as to whether or not to expand the applicable terrain range of the mesh estimation formula. If it is not expanded, the process is terminated as it is, but if it is expanded, the above steps 1 to 5 are performed. move on.
先ず、地形条件がメッシュ推定式の適用地形範囲外の地点、即ち推定精度が低下する地点に前記気象センサ装置を設置し、この設置位置の気象データを実測して該気象データの収集を行う（ステップ１）。
今、この気象データの設置位置を図２に示すＪ地点とする。
Ｊ地点の地形条件は、図３に示す如く、平均標高＝278ｍ、起伏量＝16.0ｍ、最大傾斜度＝0.10、最大傾斜の方向＝６（NW）であり、このＪ地点と最も近い固定気象観測地点は図２に示す如く、Ｅ地点になる。
データ収集期間は、メッシュ推定式を適用する期間とし、例えば2006年５月１日から10月31日としている。
First, the meteorological sensor device is installed at a point where the terrain condition is outside the applicable terrain range of the mesh estimation formula, that is, a point where the estimation accuracy is lowered, and the meteorological data is collected by actually measuring the meteorological data at this installation position ( Step 1).
Now, the location of this meteorological data is assumed as point J shown in FIG.
As shown in Fig. 3, the topographic conditions at point J are: average altitude = 278m, undulation amount = 16.0m, maximum slope = 0.10, maximum slope direction = 6 (NW), fixed weather closest to this point J The observation point is point E as shown in FIG.
The data collection period is a period in which the mesh estimation formula is applied. For example, the data collection period is from May 1, 2006 to October 31, 2006.
このＪ地点に設置される気象センサ装置として、特開２００５−０８５０５９号公報や特開２００４−３０１５１１号公報に記載されるセンサ装置と同様に小型・軽量なものを使用すれば、運搬が容易であるため、簡単に設置位置の移動ができるという利点がある。。 As a weather sensor device installed at the point J, if a small and light device similar to the sensor device described in JP-A-2005-085059 or JP-A-2004-301511 is used, transportation is easy. Therefore, there is an advantage that the installation position can be easily moved. .
次に、上記気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）と、このＪ地点と最も近傍に存在する固定気象観測地点（Ｅ地点）との間で、相関式を作成する。
この相関式は、気象メッシュの計算に必要な気象要素毎に作成する。
また、相関式は期間を通して用いることができるように、通常の場合は一つの式で良いが、相関係数の劣る場合は月毎に作成する工夫が必要である。
Next, a correlation equation is created between the installation point (J point) of the weather sensor device and the fixed weather observation point (E point) that is closest to this J point.
This correlation formula is created for each weather element necessary for calculating the weather mesh.
Further, in order to be able to use the correlation formula throughout the period, a single formula may be used in the normal case, but when the correlation coefficient is inferior, it is necessary to devise every month.
そして、このように作成した相関式を用いて上記気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）の気象値を過去に遡って推定する。
固定気象観測地点の観測開始が1996年であるから、1996年から2005年までのＪ地点の過去データを作成することができる。
実際は上記気象センサ装置で観測をしていないが、気象データは存在する。
言い換えると、この気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）は、ヴァーチャルな気象観測地点といえる。
本発明の特許性は、短期間の気象観測を行って、その結果を近傍の観測地点の蓄積された実測データから過去に遡って推定し、メッシュ推定式の推定精度を向上させる考え方にある。
And the weather value of the installation point (J point) of the said weather sensor apparatus is estimated retroactively using the correlation formula created in this way.
Since the observation of the fixed meteorological observation point was started in 1996, the past data of the J point from 1996 to 2005 can be created.
Actually, the weather sensor device is not used for observation, but weather data exists.
In other words, the installation point (point J) of this weather sensor device can be said to be a virtual weather observation point.
The patentability of the present invention is based on the idea of performing a short-term meteorological observation and estimating the result retroactively from the actual measurement data accumulated at nearby observation points to improve the estimation accuracy of the mesh estimation formula.
最後に、既存の固定気象観測地点（Ａ〜Ｇ地点）に新設した気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）を加えた合計８地点のデータ（1996年〜2006年までの11年分）で、再度地形因子解析によりメッシュ推定式を作成する。 Finally, data for a total of 8 points (11 years from 1996 to 2006) including the installation points (J points) of newly installed meteorological sensor devices to existing fixed weather observation points (A to G points) A mesh estimation formula is created again by terrain factor analysis.
ここで得られたメッシュ推定式の適用地形範囲は、平均標高＝79ｍ〜278ｍ、起伏量＝1ｍ〜16.0ｍ、最大傾斜度＝0.02〜0.10、最大傾斜の方向＝1（NE）〜8（N）となり、図３に示すメッシュ推定式の適用地形範囲が拡張される。
実例におけるメッシュ推定式の適用地形範囲の拡張前のメッシュ図を図４（ａ）に示し、拡張後のメッシュ図を図４（ｂ）に示しており、気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）が含まれる地域全体にメッシュ図が拡張されている。
The applied terrain range of the mesh estimation formula obtained here is: average elevation = 79m to 278m, undulation amount = 1m to 16.0m, maximum slope = 0.02 to 0.10, maximum slope direction = 1 (NE) to 8 (N Thus, the applicable terrain range of the mesh estimation formula shown in FIG. 3 is expanded.
The mesh map before expansion of the applied terrain range of the mesh estimation formula in the actual example is shown in FIG. 4 (a), and the mesh map after expansion is shown in FIG. 4 (b). The mesh map has been extended to the entire region that contains.
このような方法でメッシュ推定式を改良した実例を気象要素別に図５〜図１１に示す。
これらは図２に示す如く、上記気象センサ装置の設置地点（Ｊ地点）と同じ適用地形範囲内のＵ地点に、精度検証用の気象センサ装置を設置し、その実測値と比較した結果を示している。
The example which improved the mesh estimation formula by such a method is shown in FIGS. 5-11 according to a weather element.
As shown in FIG. 2, these are the results of comparing a weather sensor device for verification of accuracy at a U point within the same applicable terrain range as the installation point (J point) of the weather sensor device and comparing it with the actual measurement value. ing.
メッシュ推定式の修正前後における精度比較として、修正前の日平均気温を図５（ａ）に示し、修正後の日平均気温を図５（ｂ）に示している。
ここで、誤差の標準偏差を比較すると、修正前の推定誤差は1.5 ℃であったが、修正後には0.3 ℃まで小さくなり、メッシュ推定式の推定精度が大きく向上したことが解る。
As a comparison of the accuracy of the mesh estimation formula before and after correction, the daily average temperature before correction is shown in FIG. 5 (a), and the daily average temperature after correction is shown in FIG. 5 (b).
Here, when comparing the standard deviation of the error, the estimation error before correction was 1.5 ° C, but after correction it was reduced to 0.3 ° C, and the estimation accuracy of the mesh estimation formula was greatly improved.
同様に、修正前の日最高気温を図６（ａ）に示し、修正後の日最高気温を図６（ｂ）に示す。
修正前の日最低気温を図７（ａ）に示し、修正後の日最低気温を図７（ｂ）に示す。
修正前の日合計降水量を図８（ａ）に示し、修正後の日合計降水量を図８（ｂ）に示す。
修正前の日平均湿度を図９（ａ）に示し、修正後の日平均湿度を図９（ｂ）に示す。
修正前の日合計日射量を図１０（ａ）に示し、修正後の日合計日射量を図１０（ｂ）に示す。
修正前の日合計日照時間を図１１（ａ）に示し、修正後の日合計日照時間を図１１（ｂ）に示す。
これらについても、誤差の標準偏差を比較すると、修正前の推定誤差に比べて修正後には縮小され、それによりメッシュ推定式の推定精度が大きく向上したことが解る。
Similarly, the daily maximum temperature before correction is shown in FIG. 6 (a), and the daily maximum temperature after correction is shown in FIG. 6 (b).
FIG. 7A shows the daily minimum temperature before correction, and FIG. 7B shows the daily minimum temperature after correction.
The daily total precipitation before correction is shown in FIG. 8A, and the daily precipitation after correction is shown in FIG. 8B.
The daily average humidity before correction is shown in FIG. 9 (a), and the daily average humidity after correction is shown in FIG. 9 (b).
The total solar radiation amount before correction is shown in FIG. 10 (a), and the total solar radiation amount after correction is shown in FIG. 10 (b).
FIG. 11 (a) shows the total daylight hours before correction, and FIG. 11 (b) shows the total daylight hours after correction.
Also in these cases, when the standard deviation of the error is compared, it is understood that the error after the correction is reduced as compared with the estimation error before the correction, and as a result, the estimation accuracy of the mesh estimation formula is greatly improved.
また、上記メッシュ推定式の適用地形範囲を更に拡張する場合は、翌年（2007年）に上記気象センサ装置を推定式の適用地形範囲外の場所に移設して観測する。
移設する場所の地形条件は、図３に示す如く、平均標高＝20ｍ〜79ｍか又は278ｍ〜370ｍ、起伏量＝０ｍ〜1ｍか又は16.0ｍ〜22ｍ、最大傾斜度＝0〜0.02か又は0.10〜0.22、最大傾斜の方向＝1（NE）〜８（N）である。
ここで、この移設ポイントを図２に示すＫ地点とし、その地形条件は平均標高＝350ｍ、起伏量＝19.0ｍ、最大傾斜度＝0.15、最大傾斜の方向＝４（S）とする。
Also, when further expanding the applicable topographic range of the mesh estimation formula, the weather sensor device will be moved to a location outside the applicable topographic range of the estimation formula in the following year (2007).
As shown in Fig. 3, the topographical conditions of the relocation site are: average elevation = 20m to 79m or 278m to 370m, undulation amount = 0m to 1m or 16.0m to 22m, maximum slope = 0 to 0.02 or 0.10 to 0.22, direction of maximum inclination = 1 (NE) to 8 (N).
Here, the relocation point is point K shown in FIG. 2, and the topographical conditions are average elevation = 350 m, undulation amount = 19.0 m, maximum inclination = 0.15, and maximum inclination direction = 4 (S).
このＫ地点の観測終了後、上述した手順により移設地点の過去データを遡って推定する。
この時、ヴァーチャル気象観測地点は、前年の観測ポイントを含めて２地点（Ｊ地点とＫ地点）となり、これらＪ地点とＫ地点の過去の気象データが揃ったら、再度、メッシュ推定式を作成し直す。
Ａ〜Ｇの７つの固定気象観測地点に、Ｊ地点とＫ地点の２つの移動観測地点を加えて、計９地点の1996年〜2007年までの12年分の過去データによりメッシュ推定式を作成する。
ここで得られたメッシュ推定式の適用地形範囲は、平均標高＝79ｍ〜350ｍ、起伏量＝1ｍ〜19.0ｍ、最大傾斜度＝0.02〜0.15、最大傾斜の方向＝１（NE）〜８（N）となり前年より更に拡張される。
After the observation of the K point, the past data of the relocation point is estimated retroactively according to the procedure described above.
At this time, the virtual meteorological observation points will be two points (J point and K point) including the previous year's observation points, and once the past meteorological data of these J points and K points are gathered, the mesh estimation formula is created again. cure.
Add two mobile observation points, J and K, to the seven fixed meteorological observation points A to G, and create a mesh estimation formula based on past data for 12 years from 1996 to 2007 for a total of nine points To do.
The applied terrain range of the mesh estimation formula obtained here is: average elevation = 79m to 350m, undulation amount = 1m to 19.0m, maximum slope = 0.02 to 0.15, maximum slope direction = 1 (NE) to 8 (N ) And will be further expanded from the previous year.
それ以降、同様な方法を毎年繰り返すことによって、対象地域の全域をカバーする高精度なメッシュ推定式を作成することができる。 Thereafter, by repeating the same method every year, it is possible to create a highly accurate mesh estimation formula that covers the entire area of the target area.
尚、前示実施例では、対象地域内の固定気象観測地点に設置される既存の気象観測装置として、特開２００５−０８５０５９号公報のように対象地域内に複数のセンサ装置を分散配置し、これらセンサ装置が所定期間に亘って観測した過去の気象データを使用したが、これに限定されず、例えば気象庁の地域気象観測システム（アメダス）などの観測所を利用し、これらの観測所から得られる過去の気象データを使用しても良い。
この場合も上述した実施例と同様な作用効果が得られる。
In the previous embodiment, as an existing weather observation apparatus installed at a fixed weather observation point in the target area, a plurality of sensor devices are distributed and arranged in the target area as disclosed in JP-A-2005-085059, The past meteorological data observed by these sensor devices over a predetermined period was used. However, the present invention is not limited to this. For example, it is possible to obtain data from these stations using an observation station such as the regional meteorological observation system (Amedas) of the Japan Meteorological Agency. You may use past weather data.
In this case, the same effect as the above-described embodiment can be obtained.
更に、対象地域外に一台の気象センサ装置が設置される場合を示したが、これに限定されず、対象地域外の異なる地形の場所に複数台の気象センサ装置を設置しても良い。
この場合には、同時期に複数の異なる地域のメッシュ図が作成され、更に短い年月で適用地形範囲を拡張することができ、高精度なメッシュ推定式の作成が可能となる。
Furthermore, although the case where one meteorological sensor device is installed outside the target area has been shown, the present invention is not limited to this, and a plurality of meteorological sensor devices may be installed at different terrain locations outside the target area.
In this case, mesh maps of a plurality of different regions are created at the same time, and the applicable landform range can be expanded in a shorter period of time, and a highly accurate mesh estimation formula can be created.
Claims (3)
前記固定気象観測地点の気象データで推定されるメッシュ気象値の適用範囲外の地点に気象センサ装置を設置し、この設置された気象センサ装置の観測データと、該気象センサ装置の設置地点に近い前記固定気象観測地点における既存の気象データとから、上記気象センサの設置地点における過去の気象データを推定し、これら気象センサの設置地点で推定される過去の気象データと前記固定気象観測地点の既存の気象データとを用いて地形因子解析により上記気象センサの設置地点におけるメッシュ気象値を推定したことを特徴とする気象予測システム。 In a weather forecasting system that estimates the meteorological value by topographic factor analysis using meteorological data observed at multiple fixed weather stations,
A meteorological sensor device is installed at a point outside the applicable range of the mesh meteorological value estimated from the meteorological data at the fixed meteorological observation point, and the observation data of the installed meteorological sensor device and the installation point of the meteorological sensor device are close The past meteorological data at the installation point of the weather sensor is estimated from the existing meteorological data at the fixed meteorological observation point, and the past meteorological data estimated at the installation point of the meteorological sensor and the existing meteorological observation point. A meteorological forecasting system in which mesh meteorological values at the installation location of the meteorological sensor are estimated by terrain factor analysis using meteorological data.
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