JP2013050417A - Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method - Google Patents

Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method Download PDF

Info

Publication number
JP2013050417A
JP2013050417A JP2011189467A JP2011189467A JP2013050417A JP 2013050417 A JP2013050417 A JP 2013050417A JP 2011189467 A JP2011189467 A JP 2011189467A JP 2011189467 A JP2011189467 A JP 2011189467A JP 2013050417 A JP2013050417 A JP 2013050417A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
atmospheric pressure
wind speed
wind
wind direction
speed information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2011189467A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2013050417A5 (en
Inventor
Masanobu Fujisaki
昌伸 藤崎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seiko Epson Corp
Original Assignee
Seiko Epson Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seiko Epson Corp filed Critical Seiko Epson Corp
Priority to JP2011189467A priority Critical patent/JP2013050417A/en
Publication of JP2013050417A publication Critical patent/JP2013050417A/en
Publication of JP2013050417A5 publication Critical patent/JP2013050417A5/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To grasp the presence of local weather turbulence and to provide accurate meteorological information related to a wind direction and a wind speed.SOLUTION: A wind direction and wind speed information providing system 1 for providing meteorological information related to a wind direction and a wind speed in a local and specific area includes: a plurality of atmospheric pressure measuring devices 2 disposed at positions different from one another in the specific area; and a data processor 4 for processing atmospheric pressure data measured by individual ones of the plurality of atmospheric pressure measuring devices 2. The data processor 4 includes: an atmospheric pressure gradient force calculating section 32 that calculates atmospheric pressure gradient force among the atmospheric pressure measuring devices 2 different from one another on the basis of the atmospheric pressure data measured by the individual atmospheric pressure measuring devices 2 and generates atmospheric pressure gradient force distribution in the specific area; and a wind direction and wind speed information generating section 34 that calculates the atmospheric pressure gradient force at a given position in the specific area on the basis of the atmospheric pressure gradient force distribution and generates the meteorological information related to the wind direction and the wind speed on the basis of the atmospheric pressure gradient force at the given position.

Description

本発明は、局地気象の予報を行ううえで有用な情報を把握、検出して、気圧傾度力の分布から風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供システム及び風向風速情報提供方法等に関する。   The present invention relates to a wind direction and wind speed information provision system, a wind direction and wind speed information provision method, etc. that grasp and detect information useful for forecasting local weather and provide weather information related to wind direction and wind speed from the distribution of pressure gradient force About.

現在の民間気象会社の実施する気象情報システムサービスは、気象庁の作成する数値予報モデルの結果やアメダス等の広域的全国データを準用して、これらをコンピューター上で画像表示させたものである。すなわち、気象庁のスーパ−コンピューターによって作成される数値予報モデルを主体とした格子点値データ(Grid Point Value。以下、GPVデータと言う。)が予報の主流となっている。このGPVデータは日本列島域ばかりでなく日本を囲む沿岸海域を含めた広い範囲をカバーするものであるため、逆にこのような広範囲のデータからは狭い範囲の局地的気象の予測をすることは難しい。なぜならGPVデータの1番小さい格子でも1辺が30km位の広範囲のもの(例えば東京で言えば、東京−川崎の間が入ってしまう広さ。)で、例えば羽田飛行場、代々木公園といった局地の気象はこのモデルでは捕らえられず解析不可能だからである。そこで数値予報モデル結果から各ユーザーの局地予報を作成する場合には、予報作成の都度、気象技術者がコンピューター上のテクニックでさらに細分化してかつ地形的な修正データを加えて広域的モデル結果から狭義の局地予報に大気現象を翻訳するようにしていた。しかしこのように翻訳したとしても、元々このGPVデータには局地的・特異的データが含まれていないため正確なものとはなり得ない。   The current weather information system service implemented by a private weather company applies the results of numerical forecast models created by the Japan Meteorological Agency and wide-area national data such as AMeDAS, and displays them on a computer. That is, grid point value data (grid point value, hereinafter referred to as GPV data) mainly composed of a numerical forecast model created by a supercomputer of the Japan Meteorological Agency has become the mainstream of forecasts. Since this GPV data covers not only the Japanese archipelago area but also a wide area including the coastal waters surrounding Japan, conversely, predicting local weather in a narrow area from such a wide range of data. Is difficult. This is because even the smallest grid of GPV data has a wide range of about 30 km on one side (for example, the area between Tokyo and Kawasaki in Tokyo). For example, it is a local area such as Haneda Airfield and Yoyogi Park. The weather is not captured by this model and cannot be analyzed. Therefore, when creating a local forecast for each user from the numerical forecast model results, each time a forecast is created, the weather engineer further subdivides it with computer techniques and adds topographic correction data to create a wide-area model result. I was trying to translate atmospheric phenomena into local forecasts in a narrow sense. However, even if translated in this way, this GPV data cannot originally be accurate because it does not include local / specific data.

ところで、積雲や積乱雲は、通常強い上昇気流によって形成されるということが知られているが、減衰期に入ると降水粒子が周囲の空気に摩擦効果を働きかけることで下降気流が発生する。この下降気流のうち、地上に災害を起こすほど極端に強いものをダウンバーストという。ダウンバーストは様々な(往々にして深刻な)被害を及ぼすことが多く、特に航空機にとっては深刻で最も注目すべき気象現象である。なお、下降気流の風速は、通常のものでも「強い台風」あるいはF1の竜巻並みの瞬間風速30(m/s)程度が観測され、稀にこの倍以上の風速に達する。   By the way, it is known that cumulus clouds and cumulonimbus clouds are usually formed by strong ascending currents, but when entering the decay period, precipitation particles act on the surrounding air to produce a frictional effect, thereby generating descending air currents. Of these downdrafts, those that are extremely strong enough to cause a disaster on the ground are called downbursts. Downbursts often cause a variety of (and often serious) damage, especially for aircraft, and are the most notable weather phenomenon. As for the wind speed of the downdraft, even if it is a normal one, a “strong typhoon” or an instantaneous wind speed of about 30 (m / s) similar to that of a F1 tornado is observed, and rarely reaches a wind speed more than double this.

ダウンバーストは地上付近に吹き降ろした後、地面にぶつかって水平方向に広がる。この広がりが約4km未満の比較的小型なダウンバーストはマイクロバースト、広がりが4km以上の大型のダウンバーストをマクロバーストと呼んでいる。普通、マクロバーストよりもマイクロバーストの方が、風速が速く、強い。   Downburst blows down near the ground, then hits the ground and spreads horizontally. A relatively small downburst with a spread of less than about 4 km is called a microburst, and a large downburst with a spread of 4 km or more is called a macroburst. Usually, microburst is faster and stronger than macroburst.

また、ドップラーレーダーの観測においては、レーダーに対して離れる方向と近づく方向の2方向の風速の差(水平流の風速差にあたる)が10(m/s)以上のものをダウンバーストとしている。ただし、風速差の範囲があまりに大きいものはレーダーでの判別が難しいため、主に風速差の範囲が4km未満のマイクロバーストを対象としている。   Further, in Doppler radar observation, a downburst is one in which the difference in wind speed between two directions away from the radar and the direction approaching the radar (corresponding to the difference in wind speed of the horizontal flow) is 10 (m / s) or more. However, if the range of the wind speed difference is too large, it is difficult for the radar to discriminate. Therefore, the microburst with the wind speed difference range of less than 4 km is mainly targeted.

離着陸を行っている航空機にとって、このダウンバーストは墜落に直結する現象である。これは特に失速速度に近い速度で飛ぶ、機体姿勢の不安定な着陸時に強い下降流によって地面に機体が押されるためである。またダウンバーストと同時に起きる現象としてウインドシアがある。これはダウンバースト中心から下降流が地面に吹き付けるが、この下降流は地面に跳ね返されて乱気流となりダウンバースト中心から放射状に風向が変わる。つまり低高度で急激に風向が変わるのである。   For aircraft taking off and landing, this downburst is a phenomenon directly linked to a crash. This is because the aircraft is pushed to the ground by a strong downward flow when landing at an unstable aircraft posture, particularly at a speed close to the stall speed. Another phenomenon that occurs simultaneously with downburst is wind shear. This is because the downward flow blows from the center of the downburst to the ground, but this downward flow is bounced back to the ground to become turbulent airflow, and the wind direction changes radially from the center of the downburst. In other words, the wind direction changes suddenly at low altitude.

例えば着陸進入時に滑走路手前でダウンバーストが発生していたとすると、最初は強い向かい風が吹くために機体が浮き上がる。これに対してエンジン出力を絞るなどしてパイロットは着陸進入を続けるが、ダウンバースト(マイクロバースト)中心付近を通過すると一挙に機体が地面に向かって押された後で、今度は機体に対して強烈な追い風が吹く。このためエンジン出力を増して対気速度を上げる必要に迫られるが、民間機用のジェットエンジンはレシプロエンジンと違いパイロットの操作から出力上昇まで数秒のタイムラグがある。従って着陸時は元々失速速度までの余裕が少ないために、あっという間に失速に陥ってしまい低高度のため回復させる余裕もなく墜落してしまうことがある。墜落に至らなくても、ほとんど墜落に近いかなりの衝撃を伴った着陸となる。   For example, if a downburst occurred in front of the runway when landing, the aircraft will rise due to a strong headwind. On the other hand, the pilot continues to approach landing by reducing the engine output, etc., but after passing near the center of the downburst (microburst), the aircraft is pushed toward the ground at once, this time against the aircraft A strong tailwind blows. For this reason, it is necessary to increase the engine output and increase the airspeed, but unlike the reciprocating engine, the jet engine for civil aircraft has a time lag of several seconds from the pilot operation to the output increase. Therefore, at the time of landing, there is a small margin to the stall speed originally, so it may quickly fall into a stall and it may crash without a margin to recover due to low altitude. Even if it does not result in a crash, it will be a landing with a considerable impact close to a crash.

このような事故が1970年代から80年代に特に民間航空機の就航本数の多いアメリカ合衆国で多発した。そのため、近年では空港に気象用ドップラーレーダーを設置し、その発生を検知・予測し、墜落事故の防止を行う研究が進んでいる。また、航空機側でもウインドシアに対する対策は進められており、A320(登録商標)等ではウインドシアを感知した場合、警告を発すると共に自動的にゴーアラウンドに入って回避するプログラムが作動するようになっている。   Such accidents occurred frequently in the United States from the 1970s to the 1980s, especially in the United States, where there are many commercial aircraft. Therefore, in recent years, researches are underway to install meteorological Doppler radars at airports, detect and predict their occurrence, and prevent crashes. In addition, countermeasures against wind shear are also being promoted on the aircraft side, and when A320 (registered trademark) or the like detects wind shear, a program is issued that issues a warning and automatically enters and avoids go-around. ing.

特許文献1には、「ニューラルネットワークを用いて過去の気象現象データをその周囲環境の変化に合わせて多数回学習させ、その学習結果にて算出した「しきい値」および「シナプス結合係数」をもって、局地的に特定した地点での気象を予測する局地的気象予測方法」が提案されている。   Patent Document 1 includes “a threshold value” and a “synaptic coupling coefficient” calculated by learning results of past meteorological phenomenon data using a neural network in accordance with changes in the surrounding environment. A local weather prediction method for predicting the weather at a locally specified point has been proposed.

これにより気象庁の数値予報モデルにこだわることなく、独自の気象ネットワークで局地に限定した精度の高い予測を作成することができる。   As a result, it is possible to create a highly accurate forecast limited to a local area with its own weather network without being particular about the numerical forecast model of the Japan Meteorological Agency.

特許文献2には、「低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法であって、低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップと、を含む気象予測結果選定方法」が提案されている。   Patent Document 2 states that “a method for selecting a weather prediction result using a low-pressure movement vector and a plurality of weather prediction results calculated based on a low-pressure movement vector and weather data at a certain time point”. A prediction result selection step of selecting a weather prediction result corresponding to the prediction motion vector having the smallest difference from the movement vector, and storing data on the weather prediction result in a storage device And a method for selecting a weather forecast result including

これにより、気象予測を適切に補正して気象予測の精度を向上させるための新規な技術を提供することができる。   Thereby, the novel technique for correct | amending a weather forecast appropriately and improving the precision of a weather forecast can be provided.

特許文献3には、航空機の進入経路中に発生するマイクロバーストを検出するマイクロバースト検出システムに関し、更に詳しくは、下降気流によって発生する地表上の圧力変化を圧力センサーによって検知してマイクロバーストの発生を予測するようにしたマイクロバースト検出システムに関する技術思想が記載されている。   Patent Document 3 relates to a microburst detection system that detects a microburst generated in an approach path of an aircraft, and more specifically, a microburst is generated by detecting a pressure change on the ground surface caused by a downdraft with a pressure sensor. A technical idea about a microburst detection system that predicts the above is described.

つまり、従来の手法と異なり、マイクロバーストの下降気流によって発生する地表上の圧力変化を直接圧力センサーによって検知し、マイクロバーストで生じるウインドシアによる危険性の度合いを予測するようにしたもので、気流中の反射体を必要とせず、航空機の位置や滑走路の周辺にある建物等の影響を受けないで、高い検出確度でクリーン・エアーでのマイクロバーストを含めて予想することのできるマイクロバースト検出システムを提供することを目的としている。   In other words, unlike the conventional method, the pressure change on the surface caused by the downdraft of the microburst is directly detected by the pressure sensor, and the degree of danger due to wind shear that occurs in the microburst is predicted. Microburst detection that does not require a reflector inside and can be predicted with high detection accuracy, including microbursts in clean air, without being affected by the position of the aircraft or buildings around the runway The purpose is to provide a system.

特許文献4には、航空機用情報送受信システムが提案されている。従来、航空機の飛行には、少なくとも気象等の変動が比較的激しい低空域では数十m〜数百m刻みの比較的細かい範囲ごとの情報が必要であり、高度方向を含む3次元的な情報が必要となり、しかも、航空機が高速で飛行すること等を考慮して、全体として航空機の前方や左右方向には少なくとも100kmの範囲、高度方向には数千ft〜数万ftの範囲の情報の提供が要求される。このように、航空機に対しては、膨大な量のデータの配信が必要となり、しかも、リアルタイム性も要求されるため、情報を圧縮して高速に配信することが求められる。   Patent Document 4 proposes an aircraft information transmission / reception system. Conventionally, flight of aircraft requires information in relatively small ranges of several tens of meters to several hundreds of meters at least in low-air areas where the fluctuation of weather is relatively severe, and three-dimensional information including altitude directions. In consideration of the fact that the aircraft flies at high speed, etc. as a whole, information in the range of at least 100 km in the front and left and right directions of the aircraft and in the range of thousands to tens of thousands of feet in the altitude direction Provision is required. As described above, since it is necessary to distribute an enormous amount of data to an aircraft and real-time characteristics are also required, it is required to compress information and distribute it at high speed.

しかしながら、上記のように空域を3次元的に細分化した各小空間における各情報を、例えばJPEG圧縮等の情報圧縮技術を用いて圧縮して配信した場合、航空機では、各小空間における各情報を可逆的に正確に復元できない。そのため、例えば気象の状況が互いに異なる空間同士の境界が不鮮明になってしまい、情報が劣化して、航空機の飛行経路管理等に用いることができないものになってしまうという問題があった。   However, when each piece of information in each small space obtained by subdividing the airspace three-dimensionally as described above is compressed and distributed using an information compression technique such as JPEG compression, the information in each small space is transmitted by the aircraft. Cannot be restored reversibly and accurately. For this reason, for example, there is a problem that the boundary between spaces having different weather conditions becomes unclear, information is deteriorated, and cannot be used for flight path management of an aircraft.

そこで、このような問題を解決するために、「航空機用情報送受信システム1は、自らの管理空域Arealを飛行する航空機3に対して飛行に関する情報を配信する地上局2を備え、地上局2は、当該航空機3に飛行に関する情報を配信する領域Rを管理空域Areal内に設定し、飛行に関する情報を、飛行に関する情報の数値が変化する領域R内の位置を表す位置情報と、当該位置における数値の変化量を表す変化量情報とに分離し、変化量情報を圧縮し、位置情報と圧縮した変化量情報とを航空機3に配信する航空機用情報送受信システム」が提案されている。 Therefore, in order to solve such a problem, “the aircraft information transmitting / receiving system 1 includes a ground station 2 that distributes information related to flight to the aircraft 3 flying in its own controlled airspace A real , Sets the area R for delivering information related to flight to the aircraft 3 in the management airspace A real , and sets the information related to flight as position information indicating the position in the area R where the numerical value of the information related to flight changes, An information transmission / reception system for an aircraft that is separated into change amount information that represents a change amount of a numerical value in, compresses the change amount information, and distributes the position information and the compressed change amount information to the aircraft 3 has been proposed.

特許文献5には、任意の3次元格子点における気象データを一意的に推定できる装置及び方法が提案されている。従来、地形が複雑で比較的狭い範囲(50km四方程度)で、気象観測データを利用して、前述の客観解析法により3次元格子点上の気象データを推定する場合、対象範囲に含まれる気象観測地点が少ない、それらの位置が均等に分布していない、上空の風向速データがないなどの原因で、一部の格子点で各気象観測点から設定される観測データの重み係数がすべてゼロに近い微小値となり、数値的に重み付き平均を計算することができず、一次推定値が求められないため、客観解析が不可能になることが多い。その対策としては、仮想的な気象データを人為的に試行錯誤で追加するしかないため、初心者には気象データの客観解析を行うことが困難である。また、仮想的な気象データを追加して、結果が得られても、追加した仮想気象データの位置や数値に依存して、得られる結果が一意的ではないという問題があった。   Patent Document 5 proposes an apparatus and a method that can uniquely estimate meteorological data at an arbitrary three-dimensional lattice point. Conventionally, when weather data on a three-dimensional grid point is estimated using the above-mentioned objective analysis method using meteorological observation data in a relatively narrow range (about 50 km square), the weather included in the target range The weighting factors of observation data set from each meteorological observation point are all zero at some grid points because there are few observation points, their positions are not evenly distributed, or there is no wind direction data over the sky. In many cases, an objective analysis is impossible because a very small value close to, a weighted average cannot be calculated numerically, and a primary estimated value cannot be obtained. As countermeasures, virtual weather data can only be artificially added by trial and error, making it difficult for beginners to perform objective analysis of weather data. In addition, even if virtual weather data is added to obtain a result, there is a problem that the obtained result is not unique depending on the position and numerical value of the added virtual weather data.

そこで、特許文献5では、気象観測データを利用して大気拡散予測や局地気象調査のためのシミュレーションを行う際に、対象範囲の選び方によらず、仮想的な気象データを追加することなく、対象範囲に含まれる気象観測データだけを用いて、任意の3次元格子点における気象データを一意的に推定できる装置及び方法を提供することを目的としている。   Therefore, in Patent Document 5, when performing simulation for atmospheric diffusion prediction and local weather survey using weather observation data, without adding virtual weather data, regardless of how to select the target range, An object of the present invention is to provide an apparatus and method that can uniquely estimate meteorological data at an arbitrary three-dimensional grid point using only meteorological observation data included in the target range.

特開平9−49884号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-49884 特開2003−98271号公報JP 2003-98271 A 特開平9−80166号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-80166 特開2009−251730号公報JP 2009-251730 A 特開2007−248355号公報JP 2007-248355 A

しかしながら、特許文献1の手法は、例えば、羽田で観測した風向・風速・気圧の現在の実測値と、羽田を中心に東西南北の4つの観測地点である銚子・御前崎・八丈島・秋田の気圧の現在の実測値を用いて羽田の局地的な気象を予測するものであるが、把握したい気象現象のサイズが数kmであるのに対して観測地点間の距離が大きすぎる。そのため、局地的な気象変動の原因となる現象を捉えることができず、原理上、気象変動を的確に予測することはできない。   However, the method of Patent Document 1 is, for example, the current measured values of wind direction, wind speed, and atmospheric pressure observed in Haneda, and the atmospheric pressures of Choshi, Omaezaki, Hachijojima, and Akita, which are four observation points in the east, west, south, and north centering on Haneda. The current weather measurement is used to predict local weather in Haneda, but the distance between observation points is too large compared to the size of the meteorological phenomenon that we want to grasp. For this reason, it is impossible to capture the phenomenon that causes local weather fluctuations, and in principle, weather fluctuations cannot be accurately predicted.

また、特許文献2の手法でいう低気圧とは赤外線写真として天気図上に現れる低気圧のことであり、局地的に発達する積雲や積乱雲による小さな低気圧を捉えることができない。すなわち、赤外線写真から得られる低気圧に関する情報はそのサイズ的分解能が十分でなく、また、得られる情報のリアルタイム性が乏しい。   Further, the low pressure referred to in the method of Patent Document 2 is a low pressure appearing on a weather map as an infrared photograph, and a small low pressure due to a locally developing cumulus or cumulonimbus cannot be captured. That is, the information regarding the low pressure obtained from the infrared photograph has insufficient size resolution, and the real-time property of the obtained information is poor.

ところで、近年、集中豪雨や竜巻のように甚大な被害をもたらす局地的な気象変動の発生件数が増えており、その発生位置をピンポイントに予測することが望まれている。集中豪雨や竜巻等の気象変動は、積乱雲の急速な発達に起因して発生することが知られている。   By the way, in recent years, the number of occurrences of local meteorological fluctuations that cause enormous damage such as torrential rain and tornadoes has increased, and it is desired to predict the occurrence location as a pinpoint. It is known that weather fluctuations such as torrential rain and tornadoes occur due to the rapid development of cumulonimbus clouds.

特許文献1〜5に記載された装置やシステムは、センサー等の手段を用いて気象に関するデータを取得するものではあるが、集中豪雨や竜巻のように局地的に発生して短時間で消滅する気象変動をいかにして予測するかについては、有効な提案がなされていない。   The devices and systems described in Patent Documents 1 to 5 acquire data related to the weather using means such as sensors, but they occur locally such as torrential rain and tornado and disappear in a short time. No effective proposal has been made on how to predict the weather fluctuations.

雨粒を捕捉できるレーダーやライダーを用いて集中豪雨を予測することも不可能ではないと考えられるが、仮に雨粒の塊を捉えることができたとしても集中豪雨の発生までに10分程度しかない場合もあり、有効な予測手法とはなり得ない。   Predicting torrential rain using a radar or a rider that can catch raindrops is not impossible, but even if it is possible to catch a lump of raindrops, it only takes about 10 minutes before the torrential rain occurs. Therefore, it cannot be an effective prediction method.

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局地的な気象擾乱(じょうらん)の存在を把握することで、正確な風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供システム及び風向風速情報提供方法を提供することができる。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and according to some aspects of the present invention, it is possible to obtain an accurate wind direction by grasping the existence of a local weather disturbance. It is possible to provide a wind direction and wind speed information providing system and a wind direction and wind speed information providing method for providing weather information related to wind speed.

(1)本発明は、局所的な特定地域において、風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供システムであって、前記特定地域の互いに異なる位置に配置された複数の気圧計測装置と、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記データ処理装置は、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データに基づいて、互いに異なる前記気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して、前記特定地域における気圧傾度力分布を生成する気圧傾度力算出部と、前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出して、前記所与の位置における気圧傾度力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報生成部と、を含む。 (1) The present invention is a wind direction and wind speed information providing system that provides weather information related to wind direction and wind speed in a local specific area, and a plurality of barometric pressure measuring devices arranged at different positions in the specific area; A data processing device that processes the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices, and the data processing device is based on the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices. A pressure gradient force calculation unit that generates a pressure gradient force distribution in the specific area, and calculates a pressure gradient force at a given position in the specific area based on the pressure gradient force distribution. And a wind direction and wind speed information generating unit that generates weather information related to the wind direction and the wind speed based on a pressure gradient force at the given position.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、特定地域の互いに異なる位置に配置された複数の気圧計測装置を含む。そして、気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して気圧傾度力分布を生成する。そして、気圧傾度力分布に基づいて、風向風速に関する気象情報(以下、風向風速情報)を得たい所与の位置における気圧傾度力を算出して、その位置における風向風速情報を生成する。ここで、所与の位置とは、例えば気圧の谷や山、特定の等圧線上の複数点等である。なお、所与の位置とは複数の地点であることが多いが、特定地域内の1つの地点であってもよい。   The wind direction and wind speed information providing system according to the present invention includes a plurality of barometric pressure measuring devices arranged at different positions in a specific area. Then, a pressure gradient force distribution between the pressure measuring devices is calculated to generate a pressure gradient force distribution. Then, based on the atmospheric pressure gradient force distribution, the atmospheric pressure gradient force at a given position where weather information on the wind direction and wind speed (hereinafter referred to as wind direction and wind speed information) is desired is calculated, and the wind direction and wind speed information at that position is generated. Here, the given position is, for example, a valley or mountain of atmospheric pressure, a plurality of points on a specific isobaric line, or the like. The given position is often a plurality of points, but may be a single point within a specific area.

気圧計測装置は、例えば圧力センサーであって局地的な特定地域に複数配置することができる。そのため、本発明に係る風向風速情報提供システムは、気圧傾度力の変化にあらわれる局地的な気象擾乱の存在を把握して、正確な風向風速情報を提供できる。   A plurality of atmospheric pressure measuring devices, for example, pressure sensors, can be arranged in a specific local area. Therefore, the wind direction / wind speed information providing system according to the present invention can grasp the presence of a local weather disturbance that appears in the change in the pressure gradient force and can provide accurate wind direction / wind speed information.

なお、本発明に係る風向風速情報提供システムは、実測された気圧データに基づいて風向風速情報を算出するので、一種の気象予測情報提供システムである。そして、風向風速情報に限らず、気圧傾度力の変化にあらわれる局地的な気象擾乱の予測情報も同時に提供してもよい。また、風向風速情報は、風向と風速とを分離して個別に提供してもよい。ここで、風向とは風が吹いてきた方向をいう。例えば風向が北である場合には、風は北から南へと吹いている。   The wind direction / wind speed information providing system according to the present invention is a kind of weather prediction information providing system because it calculates the wind direction / wind speed information based on actually measured pressure data. And not only a wind direction wind speed information but the prediction information of the local weather disturbance which appears in the change of atmospheric pressure gradient force may be provided simultaneously. Further, the wind direction and wind speed information may be provided separately by separating the wind direction and the wind speed. Here, the wind direction refers to the direction in which the wind is blowing. For example, if the wind direction is north, the wind is blowing from north to south.

(2)この風向風速情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記特定地域の緯度情報を含む緯度情報記憶部を含み、前記風向風速情報生成部は、前記緯度情報記憶部からの前記緯度情報に基づいて第1のコリオリ力を算出して、前記第1のコリオリ力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成してもよい。 (2) In this wind direction and wind speed information providing system, the data processing device includes a latitude information storage unit including latitude information of the specific area, and the wind direction and wind speed information generation unit is configured to receive the latitude information from the latitude information storage unit. The first Coriolis force may be calculated based on the first Coriolis force, and weather information relating to the wind direction and wind speed may be generated based on the first Coriolis force.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、風向風速情報生成部において、緯度情報に基づいて算出したコリオリ力(第1のコリオリ力)を考慮して風向風速情報を生成する。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, the wind direction and wind speed information generation unit generates the wind direction and wind speed information in consideration of the Coriolis force (first Coriolis force) calculated based on the latitude information.

第1のコリオリ力は地球の自転に起因するコリオリ力であり、北半球では吹く風(例えば北から南)に対して、それを直角右向き(例えば西)に曲げるように作用する。ここで、地球はほぼ球体であるため、コリオリ力の大きさは緯度によって異なる。そこで、本発明に係る風向風速情報提供システムは、緯度情報記憶部に例えば北緯35度といった局所的な特定地域における緯度情報を含む。   The first Coriolis force is a Coriolis force resulting from the rotation of the earth, and acts to bend rightward (eg, west) at right angles (eg, west) with respect to the wind blowing (eg, north to south) in the northern hemisphere. Here, since the earth is almost a sphere, the magnitude of the Coriolis force varies depending on the latitude. Therefore, the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention includes latitude information in a specific local area such as 35 degrees north latitude in the latitude information storage unit.

本発明に係る風向風速情報提供システムでは、特に、地球の自転によるコリオリ力の影響を大きく受ける規模の大きな低気圧又は高気圧に基づく風向風速について正確な情報を提供できる。ここで、低気圧、高気圧の規模が大きい(大規模)とは、例えばその直径が数十kmよりも大きい場合をいう。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, it is possible to provide accurate information on the wind direction and wind speed based on a large low pressure or high pressure that is greatly affected by the Coriolis force caused by the rotation of the earth. Here, the large scale of the low pressure and the high pressure (large scale) means, for example, a case where the diameter is larger than several tens of km.

(3)この風向風速情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記特定地域の地形情報を含む地形情報記憶部を含み、前記風向風速情報生成部は、前記地形情報記憶部からの前記地形情報に基づいて摩擦力を算出して、前記摩擦力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成してもよい。 (3) In the wind direction and wind speed information providing system, the data processing device includes a terrain information storage unit including terrain information of the specific area, and the wind direction and wind speed information generation unit is configured to receive the terrain information from the terrain information storage unit. The frictional force may be calculated based on the above and the weather information regarding the wind direction and the wind speed may be generated based on the frictional force.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、風向風速情報生成部において、地形情報に基づいて算出した摩擦力を考慮して風向風速情報を生成する。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, the wind direction and wind speed information generation unit generates the wind direction and wind speed information in consideration of the frictional force calculated based on the topographic information.

風に対する摩擦は、地表面で最大となり上空にいくほど小さくなる。しかし、地表は平坦ではなく山、谷などの起伏を考慮しなければ正確に風向風速を計算することができない。そこで、本発明に係る風向風速情報提供システムは、地形情報記憶部に例えば標高といった特定地域における地形情報を含む。   Friction against the wind is maximum on the ground surface and decreases as it goes up. However, the ground surface is not flat, and the wind direction and wind speed cannot be calculated accurately without taking into account the undulations such as mountains and valleys. Therefore, the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention includes terrain information in a specific area such as altitude in the terrain information storage unit.

本発明に係る風向風速情報提供システムでは、特に、地表の摩擦力の影響を大きく受ける高度1000m以下、すなわち大気境界層(摩擦層)の風向風速について正確な情報を提供できる。一方、高度1000mより上の自由大気の風向風速を計算する場合には、摩擦力の影響はないとして計算してもよい。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, it is possible to provide accurate information on the wind direction and wind speed of the altitude of 1000 m or less, that is, the atmospheric boundary layer (friction layer), which is greatly affected by the frictional force of the ground surface. On the other hand, when calculating the wind direction and wind speed of free air above an altitude of 1000 m, it may be calculated that there is no influence of frictional force.

(4)この風向風速情報提供システムにおいて、前記風向風速情報生成部は、前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域における低気圧、高気圧の規模を算出し、その規模が所定の範囲にある場合には、前記低気圧、高気圧の渦の回転による第2のコリオリ力を算出して、前記第2のコリオリ力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成してもよい。 (4) In this wind direction and wind speed information providing system, the wind direction and wind speed information generation unit calculates the scales of low pressure and high pressure in the specific area based on the pressure gradient force distribution, and the scales are within a predetermined range. Alternatively, the second Coriolis force due to the rotation of the low-pressure and high-pressure vortices may be calculated, and weather information regarding the wind direction and wind speed may be generated based on the second Coriolis force.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、風向風速情報生成部において、低気圧又は高気圧の規模を求め、その規模が予め決められた所定の範囲にある場合には、その低気圧又は高気圧の渦による第2のコリオリ力を算出する。そして、算出した第2のコリオリ力を考慮してより正確な風向風速情報を生成する。ここで、規模とは例えば低気圧又は高気圧の直径であり、所定の範囲とは例えば数百m以上、数十km未満等であってもよい。また、所定の範囲は、気圧計測装置が配置されている局所的な特定地域の大きさに応じて定められてもよい。例えば、同特定地域にすっぽりと含まれるような規模の小さい低気圧又は高気圧について第2のコリオリ力を算出してもよい。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, the wind direction and wind speed information generation unit obtains the scale of the low pressure or high pressure, and when the scale is in a predetermined range, the low pressure or high pressure vortex is obtained. The second Coriolis force by is calculated. Then, more accurate wind direction and wind speed information is generated in consideration of the calculated second Coriolis force. Here, the scale is, for example, the diameter of low pressure or high pressure, and the predetermined range may be, for example, several hundreds of meters or more and less than several tens of kilometers. Further, the predetermined range may be determined according to the size of a local specific area where the atmospheric pressure measurement device is arranged. For example, the second Coriolis force may be calculated for a low pressure or high pressure that is completely included in the specific area.

第2のコリオリ力は、低気圧、高気圧の渦の回転によるコリオリ力である。低気圧では反時計周りの渦が生じており、第2のコリオリ力は吹く風に対してそれを直角右向きに曲げるように作用する。一方、高気圧では時計周りの渦が生じており、第2のコリオリ力は吹く風に対してそれを直角左向きに曲げるように作用する。   The second Coriolis force is a Coriolis force generated by the rotation of a vortex at low pressure and high pressure. At low pressure, a counterclockwise vortex is generated, and the second Coriolis force acts to bend the right angle to the blowing wind. On the other hand, a clockwise vortex is generated at high atmospheric pressure, and the second Coriolis force acts to bend leftward at right angles to the blowing wind.

本発明に係る風向風速情報提供システムでは、特に、渦によるコリオリ力(第2のコリオリ力)の影響を受ける規模の小さな低気圧、または高気圧に基づく風向風速について正確な情報を提供できる。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, it is possible to provide accurate information on the wind direction and wind speed based on a low pressure or a high pressure that is influenced by the Coriolis force (second Coriolis force) caused by vortices.

(5)この風向風速情報提供システムにおいて、前記風向風速情報生成部は、前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域における低気圧、高気圧の規模を算出し、その規模が所定の値よりも小さい場合には、前記低気圧、高気圧の渦の回転による遠心力を算出して、前記遠心力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成してもよい。 (5) In this wind direction and wind speed information providing system, the wind direction and wind speed information generation unit calculates the scale of low and high pressures in the specific area based on the pressure gradient force distribution, and the scale is smaller than a predetermined value. In this case, the centrifugal force due to the rotation of the vortex of the low pressure and high pressure may be calculated, and weather information regarding the wind direction and wind speed may be generated based on the centrifugal force.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、風向風速情報生成部において、低気圧又は高気圧の規模を求め、その規模が予め決められた所定の値よりも小さい場合には、その低気圧又は高気圧の遠心力を算出する。そして、算出した遠心力を考慮して風向風速情報を生成する。   In the wind direction and wind speed information providing system according to the present invention, the wind direction and wind speed information generation unit obtains the scale of the low pressure or the high pressure, and when the scale is smaller than a predetermined value, the low pressure or the high pressure is determined. Calculate the centrifugal force. Then, wind direction and wind speed information is generated in consideration of the calculated centrifugal force.

ここで、所定の値とは例えば数kmであって、局所的な特定地域にすっぽりと含まれるような規模の小さい低気圧又は高気圧が対象であってもよい。このとき、前記の第2のコリオリ力だけでなく遠心力も考慮して正確な風向風速情報を生成する。また、所定の値とは例えば数百mであってもよい。このとき、特に、直径が数十m〜数百mである竜巻、つむじ風等が対象となる。   Here, the predetermined value is, for example, several kilometers, and a low pressure or high pressure with a small scale that is completely included in a specific local area may be a target. At this time, accurate wind direction and wind speed information is generated in consideration of not only the second Coriolis force but also centrifugal force. The predetermined value may be several hundred meters, for example. At this time, in particular, tornadoes, tsumuji winds, and the like having a diameter of several tens to several hundreds of meters are targeted.

本発明に係る風向風速情報提供システムは、例えば規模の小さい竜巻といった気象現象までも把握して、遠心力の影響を加えた正確な風向風速情報を提供する。なお、風向風速情報提供システムは、気圧傾度力の時間的変化を見ることで、急激な上昇気流から竜巻等の発生を予測して、気象予報として風向風速情報を提供してもよい。   The wind direction and wind speed information providing system according to the present invention grasps even a meteorological phenomenon such as a small tornado, for example, and provides accurate wind direction and wind speed information to which the influence of centrifugal force is added. Note that the wind direction and wind speed information providing system may predict the occurrence of a tornado or the like from a sudden ascending air flow and provide the wind direction and wind speed information as a weather forecast by observing a temporal change in the atmospheric pressure gradient force.

(6)この風向風速情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記風向風速情報生成部が生成した前記風向、風速に関する気象情報に基づいて、前記特定地域の所与の位置における風向、風速を表示する表示部を含んでもよい。 (6) In this wind direction and wind speed information providing system, the data processing device calculates the wind direction and wind speed at a given position in the specific area based on the wind direction and weather information related to the wind speed generated by the wind direction and wind speed information generation unit. A display unit for displaying may be included.

本発明によれば、表示部を含んでいるために、使用者は局所的な特定地域における風向風速情報を、視覚的に把握することが可能になる。例えば、局所的な特定地域の地表での風向風速情報が、表示部でベクトル表示されてもよい。   According to the present invention, since the display unit is included, the user can visually grasp the wind direction and wind speed information in the local specific area. For example, the wind direction and wind speed information on the surface of a specific local area may be displayed as a vector on the display unit.

(7)本発明は、局所的な特定地域において、風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供方法であって、前記特定地域の互いに異なる位置に配置された複数の気圧計測装置から気圧データを取得する気圧データ取得ステップと、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データに基づいて、互いに異なる前記気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して、前記特定地域における気圧傾度力分布を生成する気圧傾度力算出ステップと、前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出して、前記所与の位置における気圧傾度力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報生成ステップと、を含む。 (7) The present invention relates to a wind direction and wind speed information providing method for providing weather information about wind direction and wind speed in a local specific area, and a plurality of barometric pressure measuring devices arranged at different positions in the specific area. Based on the atmospheric pressure data acquisition step of acquiring data and the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices, the atmospheric pressure gradient force between the different atmospheric pressure measuring devices is calculated, and the atmospheric pressure gradient force distribution in the specific area is calculated. A pressure gradient force calculation step to be generated; and a pressure gradient force at a given position in the specific area is calculated based on the pressure gradient force distribution, and the wind direction and wind speed are calculated based on the pressure gradient force at the given position. A wind direction and wind speed information generating step for generating weather information relating to.

本発明に係る風向風速情報提供方法では、例えば局地的な特定地域に複数の圧力センサーを配置して、これらが計測した気圧の情報を用いることができる。そのため、本発明に係る風向風速情報提供方法は、気圧傾度力の変化にあらわれる局地的な気象擾乱の存在を把握し、正確な風向風速情報の提供を可能にする。   In the method of providing wind direction and wind speed information according to the present invention, for example, a plurality of pressure sensors can be arranged in a specific local area, and information on the atmospheric pressure measured by these can be used. Therefore, the wind direction and wind speed information providing method according to the present invention grasps the existence of a local weather disturbance that appears in a change in the pressure gradient force, and makes it possible to provide accurate wind direction and wind speed information.

本実施形態の風向風速情報提供システムの構成を示す図。The figure which shows the structure of the wind direction wind speed information provision system of this embodiment. 本実施形態の気圧センサーの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the atmospheric | air pressure sensor of this embodiment. 本実施形態の気圧計測装置の配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning of the atmospheric pressure measuring apparatus of this embodiment. 図4(A)〜図4(B)は気圧傾度力の算出方法の例を示す図。FIG. 4A to FIG. 4B are diagrams illustrating an example of a method for calculating a pressure gradient force. 図5(A)は気圧傾度力と風との関係を説明するための図。図5(B)は表示部における風向風力情報の表示例を示す図。FIG. 5A is a diagram for explaining the relationship between the pressure gradient force and the wind. FIG. 5B is a diagram illustrating a display example of wind direction and wind force information on the display unit. 図6(A)〜図6(C)は地衡風の計算について説明する図。6A to 6C are diagrams for explaining calculation of geostrophic wind. 図7(A)、図7(B)はそれぞれ中規模の低気圧、高気圧に起因する風の計算について説明する図。FIGS. 7A and 7B are diagrams illustrating calculation of winds caused by a medium-scale low pressure and high pressure, respectively. 図8(A)、図8(B)はそれぞれ低気圧、高気圧に起因する地表付近の風の計算について説明する図。FIGS. 8A and 8B are diagrams for explaining calculation of wind near the ground surface due to low pressure and high pressure, respectively. 小規模の強い低気圧に起因する風の計算について説明する図。The figure explaining calculation of the wind resulting from a small-scale strong low pressure. 風向風速情報の計算に用いるデータをリスト化した図。The figure which listed the data used for calculation of a wind direction wind speed information. 本実施形態のフローチャート。The flowchart of this embodiment. 本実施形態のフローチャート(気圧データ取得ステップ)。The flowchart (atmospheric pressure data acquisition step) of this embodiment. 本実施形態のフローチャート(気圧傾度力算出ステップ)。The flowchart (atmospheric pressure gradient force calculation step) of this embodiment. 本実施形態のフローチャート(風高風速情報生成ステップ)。The flowchart (wind high wind speed information generation step) of this embodiment.

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The embodiments described below do not unduly limit the contents of the present invention described in the claims. Also, not all of the configurations described below are essential constituent requirements of the present invention.

1.風向風速情報提供システムの概要
本実施形態の風向風速情報提供システムは、気圧傾度力分布を整理することによって風向風速情報を算出することができる。本実施形態の風向風速情報提供システムでは、局所的な地域に特有の地方風(局地風)についての風向風速情報も提供することができる。例えば、海岸地域における海陸風、盆地などにおける山谷風、河川や湖の周辺地域における川風や湖風等についてである。これらの風は、例えば地形に起因する摩擦力の影響等で地域に特有の風となっている場合が多い。
1. Outline of the wind direction and wind speed information providing system The wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment can calculate the wind direction and wind speed information by organizing the pressure gradient force distribution. In the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment, it is also possible to provide wind direction and wind speed information about local winds (local winds) specific to a local area. For example, sea and land winds in coastal areas, mountain and valley winds in basins, river winds and lake winds in surrounding areas of rivers and lakes, and the like. These winds are often winds peculiar to the region due to, for example, the influence of frictional force due to topography.

さらに、本実施形態の風向風速情報提供システムは、局所的な地域における現象である竜巻やダウンバーストについての風向風速情報も提供可能である。従来のシステムでは、非常に狭い範囲で生じる竜巻等による風速を観測することはほとんどできなかった。   Furthermore, the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment can also provide wind direction and wind speed information regarding tornadoes and downbursts that are phenomena in local regions. With conventional systems, it was almost impossible to observe the wind speed due to tornadoes and the like that occurred in a very narrow range.

ここで、本実施形態の風向風速情報提供システムは風向、風速に関する気象情報(風向風速情報)を提供する。風向は風が吹いてきた方向をいう。例えば、風向が北(北風)とは北から南に向かって吹く風のことである。風速は例えば秒速何mのように表される。本実施形態の風向風速情報提供システムは、通常は風向と風速の両方についての情報を生成するが、一方のみを生成することも可能である。また、風速に代えて風力(天気図で用いられる0〜12までの風速の尺度)を用いてもよい。   Here, the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment provides weather information (wind direction and wind speed information) related to the wind direction and the wind speed. The wind direction is the direction in which the wind is blowing. For example, the north (north wind) wind direction is the wind blowing from north to south. The wind speed is expressed as, for example, how many meters per second. The wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment normally generates information about both the wind direction and the wind speed, but it is also possible to generate only one of them. Further, instead of wind speed, wind power (scale of wind speed from 0 to 12 used in weather maps) may be used.

2.風向風速情報提供システムの構成
図1は、本実施形態の風向風速情報提供システム1の構成を示す図である。本実施形態の風向風速情報提供システム1は、図1の構成要素の一部を省略してもよいし、他の構成要素を付加してもよい。
2. Configuration of Wind Direction and Wind Speed Information Providing System FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a wind direction and wind speed information providing system 1 according to the present embodiment. The wind direction / wind speed information providing system 1 of the present embodiment may omit some of the components shown in FIG. 1 or may add other components.

本実施形態の風向風速情報提供システム1は、気圧計測装置2とデータ処理装置4を含む。気圧計測装置2は、風向風速情報提供システム1に複数含まれ、局所的な地域において互いに異なる位置に配置されている。一方、データ処理装置4は気圧計測装置2の各々が計測した気圧データを処理して風向風速情報を生成する。   A wind direction and wind speed information providing system 1 according to the present embodiment includes an atmospheric pressure measurement device 2 and a data processing device 4. A plurality of barometric pressure measuring devices 2 are included in the wind direction and wind speed information providing system 1, and are arranged at different positions in a local area. On the other hand, the data processing device 4 processes the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices 2 to generate wind direction and wind speed information.

気圧計測装置2は、気圧データを計測する気圧センサー10と計測された気圧データを送信する送信部12とを含む。気圧センサー10は例えば大気圧を測定する。そして、測定された気圧データは送信部12へと送られ、所定のタイミングでデータ処理装置4へと送信される。   The atmospheric pressure measurement device 2 includes an atmospheric pressure sensor 10 that measures atmospheric pressure data and a transmission unit 12 that transmits the measured atmospheric pressure data. The atmospheric pressure sensor 10 measures atmospheric pressure, for example. The measured atmospheric pressure data is sent to the transmission unit 12 and transmitted to the data processing device 4 at a predetermined timing.

このとき、気圧センサー10の測定タイミング、送信部12の送信タイミングは、例えばデータ処理装置4によって事前に指定されていてもよい。具体的にはデータ処理装置4の送信部80から、これらのタイミングを制御する信号が気圧計測装置2の受信部(図外)へと送られて設定がなされてもよい。   At this time, the measurement timing of the atmospheric pressure sensor 10 and the transmission timing of the transmission unit 12 may be specified in advance by the data processing device 4, for example. Specifically, a signal for controlling these timings may be sent from the transmission unit 80 of the data processing device 4 to the reception unit (not shown) of the atmospheric pressure measurement device 2 for setting.

気圧センサー10は、例えば、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有する周波数変化型のセンサーであってもよい。このとき、高分解能かつ高精度の周波数変化型のセンサーを用いることで、例えばPaオーダー以下の気圧変化を捉えることが可能になる。   The atmospheric pressure sensor 10 may be, for example, a frequency change type sensor having a pressure sensitive element that changes a resonance frequency according to atmospheric pressure. At this time, by using a high-resolution and high-accuracy frequency change type sensor, for example, it is possible to capture a change in atmospheric pressure of the order of Pa or less.

なお、風向風速情報提供システム1は複数の気圧計測装置2を含む。そして、データ処理装置4は、各気圧計測装置2からの気圧データを確実に受け取る必要がある。そのため、送信に用いる電波の周波数が各気圧計測装置2で異なるようにしてもよいし、各気圧計測装置2の送信タイミングを時分割してもよい。   The wind direction and wind speed information providing system 1 includes a plurality of atmospheric pressure measuring devices 2. And the data processor 4 needs to receive the atmospheric | air pressure data from each atmospheric pressure measuring device 2 reliably. Therefore, the frequency of the radio wave used for transmission may be different for each barometric pressure measuring device 2, or the transmission timing of each barometric pressure measuring device 2 may be time-divided.

また、本実施形態では、一辺が数km〜数十km程度の狭い範囲を観測対象である「局所的な特定地域」とする。例えば気圧計測装置2の間隔は数百m程度に設定されていてもよい。また、気圧計測装置間の距離は必ずしも一定でなくてもよい。   In the present embodiment, a narrow range having a side of several kilometers to several tens of kilometers is defined as a “local specific area” that is an observation target. For example, the interval between the atmospheric pressure measuring devices 2 may be set to about several hundred meters. Further, the distance between the pressure measuring devices is not necessarily constant.

データ処理装置4は、受信部20、処理部30、操作部40、ROM50、RAM60、表示部70、送信部80を含んで構成されている。   The data processing device 4 includes a receiving unit 20, a processing unit 30, an operation unit 40, a ROM 50, a RAM 60, a display unit 70, and a transmission unit 80.

受信部20は、各気圧計測装置2からの気圧データを受信し処理部30に出力する。処理部30は、気圧傾度力算出部32と風向風速情報生成部34を含む。気圧傾度力算出部32は、気圧データに基づいて互いに異なる気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して、局所的な特定地域における気圧傾度力分布を生成する。風向風速情報生成部34は、気圧傾度力分布に基づいて局所的な特定地域における所与の位置の気圧傾度力を算出し、所与の位置の気圧傾度力に基づいて風向風速情報を生成する。   The receiving unit 20 receives the atmospheric pressure data from each atmospheric pressure measuring device 2 and outputs it to the processing unit 30. The processing unit 30 includes an atmospheric pressure gradient force calculation unit 32 and a wind direction / wind speed information generation unit 34. The atmospheric pressure gradient force calculation unit 32 calculates an atmospheric pressure gradient force between different atmospheric pressure measurement devices based on atmospheric pressure data, and generates an atmospheric pressure gradient force distribution in a specific local area. The wind direction / wind speed information generation unit 34 calculates the pressure gradient force at a given position in a specific local area based on the pressure gradient force distribution, and generates the wind direction / wind speed information based on the pressure gradient force at the given position. .

ここで、本実施形態では、処理部30はCPU(Central Processing Unit)であるとする。処理部30(CPU)はプログラムに従い気圧傾度力算出部32として、気圧データに基づいて気圧傾度力分布を生成する。そして、処理部30(CPU)はプログラムに従い風向風速情報生成部34として、気圧傾度力分布に基づいて風向風速情報を生成する。このとき、処理部30のプログラムはROM50に記憶されていてもよい。なお、別の実施形態として、気圧傾度力算出部32と風向風速情報生成部34はハードウェアで構成されてもよい。また、本実施形態では、気圧傾度力算出部32と風向風速情報生成部34は区別されるが、必ずしも分離されている必要はなく、これらが一体となって演算処理をしてもよい。   Here, in the present embodiment, it is assumed that the processing unit 30 is a CPU (Central Processing Unit). The processing unit 30 (CPU) generates a pressure gradient force distribution based on the atmospheric pressure data as the atmospheric pressure gradient force calculation unit 32 according to the program. And the process part 30 (CPU) produces | generates a wind direction wind speed information as a wind direction wind speed information generation part 34 based on a pressure gradient force distribution according to a program. At this time, the program of the processing unit 30 may be stored in the ROM 50. As another embodiment, the atmospheric pressure gradient force calculation unit 32 and the wind direction / wind speed information generation unit 34 may be configured by hardware. Further, in the present embodiment, the atmospheric pressure gradient force calculation unit 32 and the wind direction / wind speed information generation unit 34 are distinguished from each other, but are not necessarily separated from each other, and they may be integrally processed.

風向風速情報生成部34は、風向風速情報を生成するために緯度情報や地形情報を読み込んでもよい。緯度情報は局所的な特定地域の緯度の情報であって、コリオリ力を算出するのに必要な情報である。また、地形情報は風に対する摩擦力を算出するのに必要な情報である。本実施形態において、緯度情報はROM50の緯度情報記憶部52に記憶されており、地形情報はROM50の地形情報記憶部54に記憶されている。   The wind direction and wind speed information generation unit 34 may read latitude information and terrain information in order to generate wind direction and wind speed information. The latitude information is information on the latitude of a specific local area and is information necessary for calculating the Coriolis force. The topographic information is information necessary for calculating the frictional force against the wind. In the present embodiment, latitude information is stored in the latitude information storage unit 52 of the ROM 50, and terrain information is stored in the terrain information storage unit 54 of the ROM 50.

風向風速情報生成部34が生成した風向風速情報や所与の位置の気圧傾度力は、記憶部(RAM)60に記憶されてもよい。また、風向風速情報生成部34は、記憶部60から例えば過去の気圧傾度力を読み込んで、現在の気圧傾度力と比較することで上昇気流を検知し、その渦による遠心力を考慮して風向風速情報を算出してもよい。   The wind direction and wind speed information generated by the wind direction and wind speed information generation unit 34 and the atmospheric pressure gradient force at a given position may be stored in the storage unit (RAM) 60. Further, the wind direction / wind speed information generation unit 34 reads, for example, a past atmospheric pressure gradient force from the storage unit 60 and detects the upward air flow by comparing it with the current atmospheric pressure gradient force, and takes the centrifugal force due to the vortex into consideration. Wind speed information may be calculated.

また、処理部30は、操作部40からの操作信号に応じた各種の処理を行ってもよい。具体例として、処理部30は表示部70に各種の情報を表示させる処理、受信部20及び送信部80を介した携帯端末等の外部装置とのデータ通信を制御する処理等を行ってもよい。   Further, the processing unit 30 may perform various processes according to the operation signal from the operation unit 40. As a specific example, the processing unit 30 may perform processing for displaying various types of information on the display unit 70, processing for controlling data communication with an external device such as a portable terminal via the reception unit 20 and the transmission unit 80, and the like. .

3.気圧センサーの構成
図2は、本実施形態の風向風速情報提供システムにおける気圧計測装置が含む気圧センサー10の構成例を示している。なお、本実施形態の気圧センサー10は、図2の構成に限るものでなく、構成要素の一部が省略されていてもよいし、他の構成要素が付加されていてもよい。
3. Configuration of Barometric Sensor FIG. 2 shows a configuration example of the barometric sensor 10 included in the barometric pressure measuring device in the wind direction and wind speed information providing system of this embodiment. In addition, the atmospheric pressure sensor 10 of this embodiment is not restricted to the structure of FIG. 2, A part of component may be abbreviate | omitted and the other component may be added.

本実施形態の気圧センサー10は、圧力センサー素子100、発振回路110、カウンター120、TCXO(Temperature Compensated Crystal Oscillator)130、MPU(Micro Processing Unit)140、温度センサー150、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)160、通信インターフェース(I/F)170を含んで構成されている。   The atmospheric pressure sensor 10 of this embodiment includes a pressure sensor element 100, an oscillation circuit 110, a counter 120, a TCXO (Temperature Compensated Crystal Oscillator) 130, an MPU (Micro Processing Unit) 140, a temperature sensor 150, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory). ) 160 and a communication interface (I / F) 170.

圧力センサー素子100は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式(振動方式)の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、AT振動子(厚みすべり振動子)、SAW共振子などが適用される。   The pressure sensor element 100 has a pressure-sensitive element of a method (vibration method) that uses a change in the resonance frequency of the resonator element. This pressure-sensitive element is a piezoelectric vibrator formed of a piezoelectric material such as quartz, lithium niobate, or lithium tantalate. For example, a tuning fork vibrator, a double tuning fork vibrator, an AT vibrator (thickness sliding) A resonator), a SAW resonator, or the like is applied.

特に、双音叉型圧電振動子は、AT振動子(厚みすべり振動子)などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー10は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Q値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。   In particular, a double tuning fork type piezoelectric vibrator has a very large change in resonance frequency with respect to elongation / compression stress and a large variable range of the resonance frequency compared to an AT vibrator (thickness shear vibrator), etc. By using a tuning-fork type piezoelectric vibrator, a high-resolution barometric sensor capable of detecting a slight barometric pressure difference can be realized. Therefore, the atmospheric pressure sensor 10 of the present embodiment uses a double tuning fork type piezoelectric vibrator as a pressure sensitive element. In addition, excellent stability and the highest level of resolution and accuracy can be realized by selecting a quartz material having a high Q value and excellent temperature stability as the piezoelectric material.

そして、本実施形態の風向風速情報提供システムは、高分解能および高精度の気圧データをデータ処理装置で処理することで、正確な風向風速情報を提供できる。   And the wind direction wind speed information provision system of this embodiment can provide accurate wind direction wind speed information by processing high resolution and high precision atmospheric pressure data with a data processor.

ここで、従来の風向風速情報提供システムでは、風自体を計測する風向風速計を設置する必要があった。しかし、風向風速計は例えばプロペラを内蔵しており、気圧センサー10を含む気圧計測装置に比べてサイズが大きい。そのため、風向風速計を細かい間隔で配置することは、場所の確保や費用の面から困難であった。   Here, in the conventional wind direction and wind speed information providing system, it is necessary to install an anemometer for measuring the wind itself. However, the anemometer has a built-in propeller, for example, and is larger in size than the atmospheric pressure measurement device including the atmospheric pressure sensor 10. Therefore, it has been difficult to arrange the anemometers at fine intervals from the viewpoint of securing the location and cost.

しかし、小型で比較的安価な気圧センサー10を含む気圧計測装置を用いる本実施形態の風向風速情報提供システムは、局所的な特定地域において数百m程度の間隔で気圧計測装置を設置することを可能にする。   However, the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment using the atmospheric pressure measuring device including the atmospheric pressure sensor 10 that is small and relatively inexpensive installs the atmospheric pressure measuring device at intervals of about several hundred meters in a specific local area. to enable.

4.気圧計測装置の配置例
本実施形態では、直径数km〜数十kmの円に収まる程度の狭小地域を観測対象の特定地域とし、例えば図3に示すように、当該特定地域に多数の気圧計測装置2がほぼ水平なXY平面に2次元のメッシュ状に固定して配置され、これにより細かい観測メッシュが形成されている。観測メッシュの一辺の長さ(気圧計測装置間の距離)は、数百m〜数km程度に設定される。ただし、気圧計測装置間の距離は一定でなくてもよい。すなわち、観測メッシュが一定のサイズにならなくてもよい。例えば、気圧計測装置2は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置することが考えられる。
4). Example of Arrangement of Barometric Pressure Measuring Device In this embodiment, a narrow area that fits within a circle with a diameter of several kilometers to several tens of kilometers is set as a specific area to be observed. For example, as shown in FIG. The apparatus 2 is fixed and arranged in a two-dimensional mesh on an almost horizontal XY plane, thereby forming a fine observation mesh. The length of one side of the observation mesh (distance between the atmospheric pressure measuring devices) is set to about several hundred m to several km. However, the distance between the pressure measuring devices may not be constant. That is, the observation mesh does not have to be a certain size. For example, the atmospheric pressure measuring device 2 can be installed in a base station such as a mobile phone, a convenience store, an electric meter of a smart grid, or the like.

気圧計測装置間の距離(観測メッシュのサイズ)は、特定地域の特性に関連づけられる所与の基準に基づいて決定するようにしてもよい。ここで、特定地域の特性とは、例えば、建物の密集具合、地形などである。例えば、建物の密集具合の高い都市部ではビル風等による被害が大きくなり、地面がコンクリートで覆われている地域では風向風速の変化を含む気象変動が生じやすい。そのため、これらの地域では気象変動の予測精度を高めるために気圧計測装置間の距離を狭くしてもよい。すなわち、特定地域の特性に関連する所与の基準に基づいて、気圧計測装置2の密度を決定するようにしてもよい。   The distance between the atmospheric pressure measurement devices (the size of the observation mesh) may be determined based on a given criterion associated with the characteristics of a specific area. Here, the characteristics of the specific area are, for example, the density of buildings, the terrain, and the like. For example, in urban areas where the density of buildings is high, damage due to building winds and the like becomes large, and weather fluctuations including changes in wind direction and wind speed are likely to occur in areas where the ground is covered with concrete. Therefore, in these areas, the distance between the atmospheric pressure measuring devices may be narrowed in order to increase the accuracy of forecasting weather fluctuations. That is, the density of the atmospheric pressure measurement device 2 may be determined based on a given standard related to the characteristics of a specific area.

このように、特定地域の特性に応じて気圧計測装置2の密度を変えることで、使用する気圧計測装置の数を最適化することができる。   Thus, the number of the atmospheric pressure measuring devices to be used can be optimized by changing the density of the atmospheric pressure measuring devices 2 according to the characteristics of the specific area.

なお、本実施形態では特定地域に多数の気圧計測装置2が設置されるが、気圧計測装置2が2つだけ設置される構成も本発明の範囲に含まれる。   In the present embodiment, a large number of atmospheric pressure measuring devices 2 are installed in a specific area, but a configuration in which only two atmospheric pressure measuring devices 2 are installed is also included in the scope of the present invention.

5.気圧傾度力分布
気圧の差によって生ずる風を起こす力を気圧傾度力という。本実施形態の風向風速情報提供システムは、風向風速情報を生成するために、局所的な特定地域における気圧傾度力の分布(以下、気圧傾度力分布)を計算で求める。
5. Atmospheric gradient force distribution The force generated by the difference in atmospheric pressure is called the atmospheric gradient force. The wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment obtains a distribution of pressure gradient force in a local specific area (hereinafter referred to as “pressure gradient force distribution”) in order to generate wind direction and wind speed information.

本実施形態の風向風速情報提供システムでは、処理部に含まれる気圧傾度力算出部(図1参照)が、気圧データに基づいて気圧傾度力分布を生成する。気圧傾度力分布は、例えば各気圧計測装置の位置における気圧傾度力をリスト化したものである。   In the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment, the atmospheric pressure gradient force calculation unit (see FIG. 1) included in the processing unit generates an atmospheric pressure gradient force distribution based on atmospheric pressure data. The atmospheric pressure gradient force distribution is, for example, a list of atmospheric pressure gradient forces at the position of each atmospheric pressure measurement device.

図4(A)は、1つの気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力の算出方法の例を示す図である。本実施形態では、気圧計測装置2Eを原点として、気圧計測装置2Eと2Fとを結ぶ直線をx軸、気圧計測装置2Eと2Bとを結ぶ直線をy軸としている。このxy平面上にx軸方向はdx、y軸方向はdyの間隔で気圧計測装置を配置している。図4(A)では図示を省略しているが、気圧計測装置2A〜2I以外にも気圧計測装置が前記の間隔で配置されているとする。   FIG. 4A is a diagram illustrating an example of a method for calculating the atmospheric pressure gradient force at the position of one atmospheric pressure measurement device 2E. In the present embodiment, with the atmospheric pressure measurement device 2E as the origin, the straight line connecting the atmospheric pressure measurement devices 2E and 2F is the x axis, and the straight line connecting the atmospheric pressure measurement devices 2E and 2B is the y axis. On the xy plane, barometric pressure measuring devices are arranged at intervals of dx in the x-axis direction and dy in the y-axis direction. Although not shown in FIG. 4 (A), it is assumed that the atmospheric pressure measurement devices are arranged at the above intervals in addition to the atmospheric pressure measurement devices 2A to 2I.

本実施形態では、1つの気圧計測装置の位置における気圧傾度力を求めるのに、近接する4つの気圧計測装置の気圧データも用いる。図4(A)の例では、気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力を求めるのに、気圧計測装置2Eの気圧データに加えて、気圧計測装置2B、2D、2F、2Hの気圧データも用いる。ここで、気圧計測装置2B、2D、2E、2F、2Hの気圧データをそれぞれ、PR2B、PR2D、PR2E、PR2F、PR2Hとする。 In this embodiment, the barometric pressure data of four adjacent barometric pressure measuring devices are also used to obtain the barometric gradient force at the position of one barometric pressure measuring device. In the example of FIG. 4A, in order to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of the atmospheric pressure measurement device 2E, in addition to the atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measurement device 2E, the atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measurement devices 2B, 2D, 2F, and 2H is also used. . Here, the atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measurement devices 2B, 2D, 2E, 2F, and 2H are PR 2B , PR 2D , PR 2E , PR 2F , and PR 2H , respectively.

気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力の成分を表すPBE、PED、PFE、PEHは式(1)〜式(4)のように表される。なお、算出される値の絶対値が大きさを表し、値がマイナスである場合には気圧傾度力の成分が図4(A)のx軸、y軸の負の方向を向いていることを表す。 P BE , P ED , P FE , and P EH representing the components of the atmospheric pressure gradient force at the position of the atmospheric pressure measurement device 2E are expressed as in the equations (1) to (4). Note that the absolute value of the calculated value represents the magnitude, and if the value is negative, it indicates that the component of the atmospheric pressure gradient force is in the negative direction of the x-axis and y-axis in FIG. Represent.

ここで、mは空気塊の質量であり、気圧傾度力算出部における演算では単位量が用いられてもよい。また、ρは空気塊の密度であって、例えば気圧、気温に依存する。気圧傾度力算出部は温度センサー(図外)から受信部(図1参照)経由で気温データを得て、式(5)のようにρを計算してもよい。 Here, m is the mass of the air mass, and a unit amount may be used in the calculation in the atmospheric pressure gradient force calculation unit. Further, ρ is the density of the air mass and depends on, for example, the atmospheric pressure and the temperature. The atmospheric pressure gradient force calculating unit may obtain temperature data from a temperature sensor (not shown) via a receiving unit (see FIG. 1), and calculate ρ as shown in Equation (5).

ただし、式(5)のρの単位は[kg/m]である。気温データ(式(5)のT)は単位を[℃]に換算し、気圧データ(式(5)のPR2E)は単位を[atm]に換算する。 However, the unit of ρ in the formula (5) is [kg / m 3 ]. Air temperature data (T in equation (5)) is converted to [° C.], and atmospheric pressure data (PR 2E in equation (5)) is converted to [atm].

図4(B)では、式(1)〜式(4)の計算で得られた各成分がベクトルで表されている。このとき、これらの合力として、気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力のベクトルPが得られる。ここで、y軸の正方向が北を指すとすると、図4(B)の例では気圧計測装置2Eの北西側の気圧が高いことがわかる。 In FIG. 4 (B), each component obtained by calculation of Formula (1)-Formula (4) is represented by the vector. At this time, as these force, the vector P E of pressure-gradient force at the location of the pressure measurement device 2E is obtained. Here, if the positive direction of the y-axis points to the north, it can be seen that the air pressure on the northwest side of the air pressure measuring device 2E is high in the example of FIG. 4B.

このように、気圧傾度力算出部は、各気圧計測装置の位置における気圧傾度力を計算して局所的な特定地域における気圧傾度力分布を生成することができる。また、気圧傾度力算出部は、各気圧計測装置の気圧データを受け取るので、局所的な特定地域における等圧線を引くことができる。このとき、等圧線の情報も含めて気圧傾度力分布としてもよい。   As described above, the atmospheric pressure gradient force calculation unit can generate an atmospheric pressure gradient force distribution in a specific local area by calculating the atmospheric pressure gradient force at the position of each atmospheric pressure measurement device. Moreover, since the atmospheric pressure gradient force calculation unit receives the atmospheric pressure data of each atmospheric pressure measuring device, it can draw an isobar in a local specific area. At this time, it is good also as atmospheric pressure gradient force distribution including the information of an isobar.

なお、本実施形態では各気圧計測装置はほぼ同じ高さに配置されているとするが、地形に基づく制約等により、高さに差が生じる可能性もある。このとき、気圧傾度力算出部は各気圧計測装置の標高のデータを取得して補正を行ってもよい。各気圧計測装置の標高のデータ(標高データ)をROM(図1参照)に保存しておき、標高データに基づいて各気圧計測装置の高さを揃える補正(例えば海面補正)を行ってもよい。このとき、さらに正確な気圧傾度力分布を生成することができる。   In this embodiment, it is assumed that the atmospheric pressure measuring devices are arranged at substantially the same height, but there is a possibility that a difference in height may occur due to restrictions based on topography. At this time, the atmospheric pressure gradient force calculation unit may acquire the altitude data of each atmospheric pressure measurement device and perform correction. The altitude data (elevation data) of each atmospheric pressure measurement device may be stored in a ROM (see FIG. 1), and correction (for example, sea level correction) may be performed so that the heights of the atmospheric pressure measurement devices are aligned based on the altitude data. . At this time, a more accurate atmospheric pressure gradient force distribution can be generated.

ここで、例えば式(1)から、2つの気圧計測装置間の距離(d)が一定ならば、気圧の差(PR2B−PR2E)が大きいほど気圧傾度力は大きい。また、気圧の差が一定ならば、2つの気圧計測装置間の距離が短いほど大きい。よって、天気図上では等圧線の間隔が狭いところほど、風を起こす力が強く働いている、すなわち強い風が吹いていることになる。 Here, for example, from equation (1), if the distance (d y ) between two atmospheric pressure measuring devices is constant, the atmospheric pressure gradient force increases as the atmospheric pressure difference (PR 2B −PR 2E ) increases. Also, if the difference in atmospheric pressure is constant, the shorter the distance between the two atmospheric pressure measuring devices, the larger. Therefore, on the weather map, the closer the isobaric lines are, the stronger the wind-generating force is, that is, the stronger wind is blowing.

なお、気圧傾度力算出部は、1つの気圧計測装置の位置における気圧傾度力を求めるのに、近接する8つの気圧計測装置の気圧データを用いてもよい。このとき、より正確な気圧傾度力を求めることが可能になる。   Note that the atmospheric pressure gradient force calculation unit may use the atmospheric pressure data of eight adjacent atmospheric pressure measurement devices to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of one atmospheric pressure measurement device. At this time, a more accurate pressure gradient force can be obtained.

図4(A)の例では、気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力を求めるのに、気圧計測装置2A〜2Iの9つの気圧データを用いる。このとき、気圧計測装置2A、2C、2G、2Iとの間隔がd、dと異なることに注意が必要である。例えば、気圧計測装置2Cと2Eの気圧データに基づく気圧傾度力は、式(6)のようになる。 In the example of FIG. 4A, nine atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measuring devices 2A to 2I are used to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of the atmospheric pressure measuring device 2E. At this time, air pressure measuring device 2A, 2C, 2G, it should be noted that the distance between 2I is different from the d x, d y. For example, the atmospheric pressure gradient force based on the atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measuring devices 2C and 2E is expressed by Equation (6).

その他の計算手法として、気圧傾度力算出部は、1つの気圧計測装置の位置における気圧傾度力を求めるのに、近接する2つの気圧計測装置の気圧データだけを用いてもよい。このとき、計算による負荷が軽減される。 As another calculation method, the atmospheric pressure gradient force calculation unit may use only the atmospheric pressure data of two adjacent atmospheric pressure measurement devices to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of one atmospheric pressure measurement device. At this time, the calculation load is reduced.

図4(A)の例では、気圧計測装置2Eの位置における気圧傾度力を求めるのに、気圧計測装置2E、2B、2Fの3つの気圧データだけを用いる。よって、式(1)、式(3)だけを計算すればよいので、早期に気圧傾度力分布を生成することが可能になる。   In the example of FIG. 4A, only the three atmospheric pressure data of the atmospheric pressure measurement devices 2E, 2B, and 2F are used to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of the atmospheric pressure measurement device 2E. Therefore, since only equations (1) and (3) need be calculated, it is possible to generate a pressure gradient force distribution at an early stage.

また、これらの計算手法を要求される精度と処理時間に応じて選択できるようにしてもよい。例えば、気圧傾度力分布を生成する前に、使用者が操作部(図1参照)によって計算手法を選択してもよい。   Further, these calculation methods may be selected according to required accuracy and processing time. For example, the user may select a calculation method using the operation unit (see FIG. 1) before generating the atmospheric pressure gradient force distribution.

6.気圧傾度力と等圧線との関係
前記のように、気圧傾度力は気圧の差によって生ずる風を起こす力のことであるが、図5(A)を用いて再び説明する。図5(A)の200A〜200Dは等圧線である。そして、等圧線200A側の気圧は低く、等圧線200D側の気圧は高い。このとき、空気塊220には四方から力230〜233が加わる。
6). Relationship between the atmospheric pressure gradient force and the isobaric line As described above, the atmospheric pressure gradient force is a force that causes wind caused by a difference in atmospheric pressure, and will be described again with reference to FIG. 200A to 200D in FIG. 5A are isobaric lines. The atmospheric pressure on the isobaric line 200A side is low, and the atmospheric pressure on the isobaric line 200D side is high. At this time, forces 230 to 233 are applied to the air mass 220 from four directions.

このときの力の大きさは、気圧の高さに依存する。気圧が高いとは、相対的にその部分の空気が多くて重いことを意味する。逆に、気圧が低いとは、相対的にその部分の空気が少なくて軽いことを意味する。   The magnitude of the force at this time depends on the height of the atmospheric pressure. High atmospheric pressure means that the air in that part is relatively heavy and heavy. Conversely, a low atmospheric pressure means that the air in that part is relatively small and light.

ここで、等圧線200Bと200Cとに挟まれた部分の気圧は等しい。そのため、空気塊を押す力231、233も等しく、等圧線に並行な方向において釣り合っている。   Here, the air pressure in the portion sandwiched between the isobaric lines 200B and 200C is equal. Therefore, the forces 231 and 233 for pushing the air mass are also equal and are balanced in the direction parallel to the isobar.

一方、気圧の低い方の力230よりも、気圧の高い方の力232が空気塊を押す力が強い。そのため、232と230との合力が気圧傾度力になる。つまり、気圧傾度力は等圧線を垂直に横切る、気圧の高い方から低い方へと向かう力である。   On the other hand, the force 232 having the higher atmospheric pressure pushes the air mass is stronger than the force 230 having the lower atmospheric pressure. Therefore, the resultant force of 232 and 230 becomes a pressure gradient force. In other words, the atmospheric pressure gradient force is a force from the higher atmospheric pressure to the lower atmospheric pressure that crosses the isobaric line vertically.

すると、局所的な特定地域における風速風向は、気圧計測装置からの気圧データに基づいて作成された等圧線の分布だけで決まるとも思える。しかし、実際には例えば地球の自転等によるコリオリ力、低気圧の規模によって考慮が必要な遠心力、地表の摩擦力等を考慮しなければ正確な風向風速情報を得ることができない。   Then, it seems that the wind speed and the wind direction in a specific local area are determined only by the distribution of isobars created based on the atmospheric pressure data from the atmospheric pressure measuring device. However, in actuality, accurate wind direction and wind speed information cannot be obtained unless the Coriolis force due to, for example, the rotation of the earth, the centrifugal force that needs to be considered depending on the scale of the low pressure, the frictional force on the ground surface, and the like are taken into consideration.

そこで、本実施形態の風向風速情報生成部は、気圧傾度力分布から任意の地点の気圧傾度力を算出した上で、前記のコリオリ力、遠心力、摩擦力等を考慮して正確な風向風速情報を生成する。   Therefore, the wind direction wind speed information generation unit of the present embodiment calculates the pressure gradient force at an arbitrary point from the pressure gradient force distribution, and then takes into account the Coriolis force, centrifugal force, friction force, etc. Generate information.

そして、本実施形態の風向風速情報提供システムでは、風向風速情報生成部が生成した風向風速情報に基づいて、例えば図5(B)のように表示部70に局所的な特定地域における風速風向を表示することが可能である。   And in the wind direction wind speed information provision system of this embodiment, based on the wind direction wind speed information which the wind direction wind speed information generation part produced | generated, the wind speed wind direction in a local specific area is shown on the display part 70 like FIG.5 (B), for example. It is possible to display.

図5(B)の各格子は図4(A)の4つの気圧計測装置(例えば2A、2B、2D、2E)で作られる四角に対応する。そして、左側の「H」と記された等圧線200が閉じた部分が高気圧であり、右側の「L」と記された等圧線200が閉じた部分が低気圧である。また、風向風速210は矢印(ベクトル)で表示されており、矢印の逆向きが風向を示し、矢印の大きさが風速を表す。   Each grid in FIG. 5B corresponds to a square formed by the four barometric pressure measuring devices (for example, 2A, 2B, 2D, 2E) in FIG. 4A. A portion where the isobar 200 indicated by “H” on the left side is closed is a high atmospheric pressure, and a portion where the isobar 200 indicated by “L” on the right is closed is a low pressure. Moreover, the wind direction 210 is displayed by an arrow (vector), the reverse direction of the arrow indicates the wind direction, and the size of the arrow indicates the wind speed.

このように、局所的な特定地域において正確な風向風速情報を提供できれば、当該地域の気象予測をより正確なものとし、例えば従来の手法では予測が難しかったゲリラ豪雨や竜巻等の被害から人々を守ることが可能になる。   In this way, if accurate wind direction and wind speed information can be provided in a specific local area, the weather forecast in that area will be made more accurate, for example, people from damage such as guerrilla heavy rain and tornadoes that were difficult to predict with conventional methods. It becomes possible to protect.

以下に、風向風速情報生成部における風向風速情報の算出方法について図を用いながら詳細に説明する。   Below, the calculation method of the wind direction wind speed information in a wind direction wind speed information generation part is demonstrated in detail, using a figure.

7.風向風速情報生成部
7.1.気圧傾度力の取得
風向風速情報生成部(図1参照)は、気圧傾度力算出部(図1参照)からの気圧傾度力分布に基づいて特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出する。ここで、気圧傾度力分布は気圧計測装置の位置における気圧傾度力をリスト化した情報、又はその情報に等圧線の情報を加えたものである。したがって、風向風速情報生成部は、まず特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出する必要がある。
7). Wind direction and wind speed information generation unit 7.1. Acquisition of pressure gradient force The wind direction and wind speed information generation unit (see FIG. 1) calculates the pressure gradient force at a given position in a specific area based on the pressure gradient force distribution from the pressure gradient force calculation unit (see FIG. 1). . Here, the atmospheric pressure gradient force distribution is information obtained by listing the atmospheric pressure gradient forces at the position of the atmospheric pressure measuring device, or information obtained by adding isobars to the information. Therefore, the wind direction and wind speed information generation unit needs to first calculate the atmospheric pressure gradient force at a given position in a specific area.

再び、図4(A)を用いて説明する。風向風速情報生成部は、例えば図4(A)の位置Lの気圧傾度力を得る必要があるとする。このとき、風向風速情報生成部は演算の負担が重くならないように、最も近傍の気圧計測装置の位置における気圧傾度力を用いてもよい。図4(A)の例では、位置Lの気圧傾度力として、最も近傍の気圧計測装置2Eの気圧傾度力であるPを用いる。この手法は、気圧計測装置間の距離d、dが十分短い場合(例えばd=d=100m)には、大きな誤差を生じることなく計算量を抑えられるため有効である。 The description will be made again with reference to FIG. Wind information generating unit, for example, it is necessary to obtain a pressure-gradient force position L 1 in FIG. 4 (A). At this time, the wind direction / wind speed information generation unit may use the atmospheric pressure gradient force at the position of the nearest atmospheric pressure measurement device so that the calculation burden is not increased. In the example of FIG. 4 (A), as a pressure-gradient force position L 1, using P E is the nearest pressure gradient force pressure measuring apparatus 2E in. This approach, the distance d x between pressure measuring device, when d y is sufficiently short (e.g. d x = d y = 100m) is effective for suppressing the amount of calculation without causing a large error.

また、風向風速情報生成部は、近傍の2つの気圧計測装置(図4(A)の例では2E、2F)の位置における気圧傾度力を補間することで位置Lの気圧傾度力を算出してもよい。また、近傍の4つの気圧計測装置(図4(A)の例では2B、2C、2E、2F)の位置における気圧傾度力を補間することで位置Lの気圧傾度力を算出してもよい。補間の方法としては、線形補間を用いてもよいが他の手法でもよい。 Moreover, Wind information generating unit calculates a pressure gradient force position L 1 by interpolating the pressure gradient force at the location of the two pressure measuring devices (2E in the example of FIG. 4 (A), 2F) in the vicinity of May be. Furthermore, (in the example of FIG. 4 (A) 2B, 2C, 2E, 2F) 4 single pressure measuring device in the vicinity may calculate the pressure gradient force position L 1 by interpolating the pressure gradient force at the location of the . As an interpolation method, linear interpolation may be used, but other methods may be used.

このように、風向風速情報生成部は、局所的な特定地域における任意の位置での気圧傾度力を気圧傾度力分布から算出することができる。そして、得られた気圧傾度力と後述するコリオリ力や遠心力等から任意の位置での風向風速を算出できる。   In this manner, the wind direction / wind speed information generation unit can calculate the atmospheric pressure gradient force at an arbitrary position in the local specific area from the atmospheric pressure gradient force distribution. And the wind direction wind speed in arbitrary positions is computable from the obtained atmospheric pressure gradient force, Coriolis force, centrifugal force, etc. which are mentioned later.

7.2.地衡風
前記のように、風向風速情報生成部は、特定地域の所与の位置における気圧傾度力を演算によって求めることができるが、これだけでは実際の風向風速を予測することはできない。以下に、対象とする風に応じた計算方法の例を説明する。
7.2. Geostrophic wind As described above, the wind direction and wind speed information generation unit can calculate the atmospheric pressure gradient force at a given position in a specific area by calculation, but this cannot predict the actual wind direction and wind speed. Below, the example of the calculation method according to the wind made into object is demonstrated.

まず、風向風速情報生成部は、気圧計測装置を配置した特定地域を全て覆うような、比較的規模の大きな低気圧、高気圧が発生させる上空の風について風向風速情報を算出することができる。このような上空の風の例として地衡風がある。   First, the wind direction and wind speed information generation unit can calculate the wind direction and wind speed information for the wind in the sky generated by a relatively large low pressure and high pressure so as to cover the specific area where the atmospheric pressure measurement device is arranged. An example of such a wind in the sky is geostrophic wind.

ここで、低気圧、高気圧は閉じた等圧線で囲まれている。風向風速情報生成部は、気圧傾度力算出部からの気圧傾度力分布に基づいて、上空の低気圧、高気圧が気圧計測装置を配置した特定地域を覆うほど大規模であるか否かについて判断することができる。   Here, the low pressure and high pressure are surrounded by closed isobaric lines. The wind direction and wind speed information generation unit determines whether or not the low pressure and high pressure in the sky are large enough to cover the specific area where the barometric pressure measuring device is arranged, based on the pressure gradient force distribution from the pressure gradient force calculation unit. be able to.

図6(A)〜図6(C)は地衡風の計算について説明する図である。まず、図6(A)のように、等圧線200E、200Fに挟まれた部分で気圧の差が生じている。ここで、等圧線200Eは低圧側であり、等圧線200Fは高圧側であるとする。なお、上空における等圧線を等高度線ともいうが、等圧線の語を用いて説明する。   FIG. 6A to FIG. 6C are diagrams for explaining calculation of geostrophic wind. First, as shown in FIG. 6A, there is a difference in atmospheric pressure at a portion sandwiched between the isobaric lines 200E and 200F. Here, it is assumed that the isobaric line 200E is on the low pressure side and the isobaric line 200F is on the high pressure side. In addition, although the isobar in the sky is also called an isoaltitude line, it demonstrates using the word of an isobar.

上空での気圧の差によって、図6(A)の例では等圧線200Fから等圧線200Eに向かって気圧傾度力240が生じる。そして、空気塊はまず気圧傾度力240の向きに沿って動き出す。なお、等圧線が等間隔で平行ならば、この気圧傾度力240はどこでも一定である。気圧傾度力240しか作用しないならば、空気塊は等圧線に対して垂直に、等圧線200Fから等圧線200Eへと移動する(すなわち、風が吹く)ことになる。図6(A)の風242は、このときの様子を表している。   Due to the difference in atmospheric pressure in the sky, an atmospheric pressure gradient force 240 is generated from the isobaric line 200F toward the isobaric line 200E in the example of FIG. The air mass first moves along the direction of the atmospheric pressure gradient force 240. If the isobaric lines are equidistant and parallel, the pressure gradient force 240 is constant everywhere. If only the atmospheric pressure gradient force 240 acts, the air mass moves from the isobar 200F to the isobar 200E (that is, the wind blows) perpendicular to the isobar. A wind 242 in FIG. 6A represents the state at this time.

しかし、図6(A)のように動き出した空気塊に対しては、北半球では進行方向右向きのコリオリ力244が働く。コリオリ力(転向力)は進行方向に対して直角右向きに、空気塊の速さ(すなわち風速)に比例して働く。   However, for the air mass that has started to move as shown in FIG. 6 (A), a Coriolis force 244 in the right direction of travel acts in the northern hemisphere. The Coriolis force (turning force) works in the right direction perpendicular to the traveling direction, in proportion to the speed of the air mass (that is, the wind speed).

こうして、気圧傾度力240によって空気塊はだんだん加速されていくが、加速されるとそれに比例してコリオリ力244もだんだん強くなる。このとき、図6(B)のように、空気塊はコリオリ力244の影響で右に曲がりながら加速される。つまり、風242の向きは気圧傾度力240とコリオリ力244の合力の方向に曲がっていく。   In this way, the air mass is gradually accelerated by the atmospheric pressure gradient force 240, but as it is accelerated, the Coriolis force 244 increases in proportion to the acceleration. At this time, as shown in FIG. 6B, the air mass is accelerated while turning right due to the influence of the Coriolis force 244. That is, the direction of the wind 242 is bent in the direction of the resultant force of the atmospheric pressure gradient force 240 and the Coriolis force 244.

そして、最終的には図6(C)のように、気圧傾度力240とコリオリ力244が正反対の向きになって、空気塊に働く力が釣り合うようになる。すると、この空気塊は一定の速さで等圧線と平行に吹く安定した風242になる。これが地衡風である。   Finally, as shown in FIG. 6C, the pressure gradient force 240 and the Coriolis force 244 are in opposite directions, and the forces acting on the air mass are balanced. Then, the air mass becomes a stable wind 242 that blows in parallel with the isobaric line at a constant speed. This is a geostrophic style.

風向風速情報生成部は、気圧傾度力分布に基づいて特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出できる。そして、それと釣り合うコリオリ力を求めることで、地衡風の風向風速を計算することが可能である。   The wind direction and wind speed information generation unit can calculate the atmospheric pressure gradient force at a given position in the specific area based on the atmospheric pressure gradient force distribution. Then, by obtaining the Coriolis force that balances it, it is possible to calculate the wind direction wind speed of the geostrophic wind.

ここで、地衡風の計算に用いるコリオリ力は地球の自転によって生じる力である。そのため、コリオリ力の大きさは、地球の自転の角速度をω、緯度をφ(ファイ)、運動している物体(ここでは空気塊)の質量をm、風速をvとすると式(7)のようになる。   Here, the Coriolis force used for the geostrophic calculation is a force generated by the rotation of the earth. Therefore, the magnitude of the Coriolis force is expressed by the equation (7) where ω is the angular velocity of the earth's rotation, φ is the latitude, m is the mass of the moving object (here, air mass), and v is the wind velocity. It becomes like this.

このとき、例えばωは7.27×10−5[rad/s]としてもよいし、mは空気塊の質量であって式(1)〜式(4)と同じであってもよい。また、φは例えば東京では35度としてもよい。ここで、Gを計算対象地点の気圧傾度(例えば、式(1)のGBEに対応)とすると、気圧傾度力Pは式(8)のようになる。そして、気圧傾度力Pと式(7)のコリオリ力FC1が等しいことから式(9)のように風速vを求められる。 At this time, for example, ω may be 7.27 × 10 −5 [rad / s], and m is the mass of the air mass, and may be the same as the equations (1) to (4). Also, φ may be 35 degrees in Tokyo, for example. Here, when G is the atmospheric pressure gradient at the calculation target point (for example, corresponding to G BE in the equation (1)), the atmospheric pressure gradient force P is represented by the equation (8). Since the atmospheric pressure gradient force P and the Coriolis force F C1 in the equation (7) are equal, the wind speed v can be obtained as in the equation (9).

このとき、地衡風の風向は気圧傾度力と直交する方向である。このように、風向風速情報生成部は、上空を吹く地衡風について正確に風向風速情報を算出することができる。なお、風向風速情報生成部は、式(7)、式(9)の緯度φを例えば緯度情報記憶部(図1参照)から得てもよい。 At this time, the wind direction of the geostrophic wind is a direction orthogonal to the pressure gradient force. In this manner, the wind direction / wind speed information generation unit can accurately calculate the wind direction / wind speed information for the geostrophic wind blowing above. Note that the wind direction and wind speed information generation unit may obtain the latitude φ of the equations (7) and (9) from, for example, a latitude information storage unit (see FIG. 1).

ここで、地球の自転によるコリオリ力を、気圧の渦によって生じるコリオリ力と区別するために第1のコリオリ力とも表現する。地衡風の計算においては、規模の大きな低気圧、高気圧を前提としており、渦の回転によって生じるコリオリ力(第2のコリオリ力)や遠心力は考慮する必要がない。そして、図6(A)〜図6(C)では北半球を前提とした図示を行っている。また、図6(A)〜図6(C)に図示された矢印(ベクトル)の幅はそれぞれ異なるが見易さのためであって他意はない。   Here, the Coriolis force due to the rotation of the earth is also expressed as the first Coriolis force in order to distinguish it from the Coriolis force generated by the vortex of atmospheric pressure. The calculation of geostrophic wind is based on the assumption of large low and high pressures, and there is no need to consider Coriolis force (second Coriolis force) or centrifugal force generated by the rotation of the vortex. 6 (A) to 6 (C) illustrate the assumption of the northern hemisphere. Moreover, although the widths of the arrows (vectors) illustrated in FIGS. 6A to 6C are different from each other, they are for ease of viewing and have no intention.

7.3.傾度風
風向風速情報生成部は、気圧計測装置を配置した特定地域に含まれるような、中規模の低気圧、高気圧が発生させる上空の風について風向風速情報を算出することができる。このような上空の風の例として傾度風がある。
7.3. Gradient wind The wind direction wind speed information generation unit can calculate wind direction wind speed information for winds in the sky generated by a medium-scale low pressure and high pressure, which are included in a specific area where a barometric pressure measuring device is arranged. An example of such a wind in the sky is a gradient wind.

このとき、局所的な特定地域の上空では、等圧線が曲がって弧を描いている。風向風速情報生成部は、低気圧、高気圧の遠心力も考えて風向風速を計算する必要がある。   At this time, the isobaric lines are bent to draw an arc over the local specific area. The wind direction and wind speed information generation unit needs to calculate the wind direction and wind speed in consideration of the centrifugal force of low pressure and high pressure.

図7(A)は、中規模の低気圧の周りで風242(傾度風)が発生する様子を示している。なお、図6(A)〜図6(C)と同じ要素には同じ符号を付しており、説明を省略する。   FIG. 7A shows a state where a wind 242 (gradient wind) is generated around a medium-scale low pressure. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same element as FIG. 6 (A)-FIG.6 (C), and description is abbreviate | omitted.

低気圧は反時計周りに渦をまいている。そのため、遠心力Cは、計算対象位置における気圧の等圧線が作る円の半径をrとして、式(10)のように表される。   The low pressure swirls counterclockwise. Therefore, the centrifugal force C is expressed as shown in Expression (10), where r is a radius of a circle formed by a pressure isobaric line at the calculation target position.

なお、式(10)のmは空気塊の質量、vは風速であって式(7)と同じである。図7(A)のように、気圧傾度力240(式(8)参照)と、コリオリ力244と遠心力246(式(10)参照)の合力が釣り合っているとして、風向風速情報生成部は風速vを計算する。 In Equation (10), m is the mass of the air mass, and v is the wind speed, which is the same as Equation (7). As shown in FIG. 7A, assuming that the resultant pressure of the atmospheric pressure gradient force 240 (see equation (8)), the Coriolis force 244 and the centrifugal force 246 (see equation (10)) is balanced, The wind speed v is calculated.

このとき、図7(A)の例では、コリオリ力244は第1のコリオリ力244Aと第2のコリオリ力244Bとの合力になる。第1のコリオリ力244Aは地球の自転によるコリオリ力であって、地衡風の計算と同じように求められる(式(7)参照)。   At this time, in the example of FIG. 7A, the Coriolis force 244 is a resultant force of the first Coriolis force 244A and the second Coriolis force 244B. The first Coriolis force 244A is the Coriolis force due to the rotation of the earth, and is obtained in the same manner as the calculation of geostrophic wind (see equation (7)).

一方、第2のコリオリ力244Bは、低気圧の渦が回転することによって生じる。そのため、第2のコリオリ力の大きさは、低気圧の渦が回転する角速度をω´とすると式(11)のようになる。   On the other hand, the second Coriolis force 244B is generated by the rotation of a low-pressure vortex. Therefore, the magnitude of the second Coriolis force is as shown in Expression (11), where ω ′ is the angular velocity at which the low-pressure vortex rotates.

なお、mは空気塊の質量、vは風速であって式(7)と同じである。風向風速情報生成部は、地球の自転によるコリオリ力のみでなく、中規模の低気圧の渦の回転により発生するコリオリ力も考慮して計算を行う。そのため、正確な傾度風の風向風速情報を生成することができる。地球の自転による第1のコリオリ力244Aと低気圧の渦により発生する第2のコリオリ力244Bが空気塊に作用することで、傾度風の風向きはより右側に曲げられる。 Note that m is the mass of the air mass, and v is the wind speed, which is the same as in equation (7). The wind direction and wind speed information generation unit performs calculation in consideration of not only the Coriolis force caused by the rotation of the earth but also the Coriolis force generated by the rotation of a medium-scale low-pressure vortex. Therefore, it is possible to generate accurate wind direction wind speed information of the gradient wind. The first Coriolis force 244A generated by the rotation of the earth and the second Coriolis force 244B generated by the low-pressure vortex act on the air mass, whereby the wind direction of the gradient wind is bent to the right.

図7(B)は、中規模の高気圧の周りで風242が発生する様子を示している。なお、図7(A)と同じ要素には同じ符号を付しており、説明を省略する。   FIG. 7B shows a state in which a wind 242 is generated around a medium-scale high atmospheric pressure. Note that the same elements as those in FIG. 7A are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

高気圧は時計周りに渦をまいている。ここで、式(10)の遠心力Cが生じることは低気圧の場合と同じである。しかし、低気圧の場合とは渦の回転方向が反対であるため、第2のコリオリ力244Bが作用する方向は第1のコリオリ力244Aと逆方向になる。そして、これらの合力であるコリオリ力244と、気圧傾度力240と遠心力246の合力が釣り合うような風242(傾度風)が生じる。   High pressure swirls clockwise. Here, the centrifugal force C of the formula (10) is generated as in the case of low atmospheric pressure. However, since the direction of rotation of the vortex is opposite to that in the case of low pressure, the direction in which the second Coriolis force 244B acts is opposite to the first Coriolis force 244A. Then, a wind 242 (gradient wind) is generated in which the resultant force of the Coriolis force 244, the atmospheric pressure gradient force 240, and the centrifugal force 246 is balanced.

このように、風向風速情報生成部は、中規模の低気圧、又は高気圧によって発生する、上空を吹く傾度風についても正確に風向風速情報を算出することができる。ここで、中規模とは低気圧、高気圧の直径が例えば数百m以上、数十km未満であることでもよい。   As described above, the wind direction / wind speed information generation unit can accurately calculate the wind direction / wind speed information for the gradient wind generated by a medium-scale low pressure or high pressure and blowing over the sky. Here, the medium scale may mean that the diameter of the low pressure and the high pressure is, for example, several hundred m or more and less than several tens km.

なお、図7(A)のように上空の低気圧による傾度風では、気圧傾度力240と、コリオリ力244と遠心力246の合力が釣り合う。そして、図7(B)のように上空の高気圧による傾度風では、気圧傾度力240と遠心力246の合力と、コリオリ力244が釣り合う。よって、気圧傾度力240の大きさが同じで、等圧線が作る円の半径rが同じならば、高気圧による傾度風の方が強い(風速が速い)ことがわかる。   Note that, in the gradient wind caused by the low atmospheric pressure in the sky as shown in FIG. 7A, the resultant pressure of the atmospheric pressure gradient force 240, the Coriolis force 244, and the centrifugal force 246 is balanced. Then, in the gradient wind due to the high atmospheric pressure as shown in FIG. 7B, the resultant force of the atmospheric pressure gradient force 240 and the centrifugal force 246 and the Coriolis force 244 are balanced. Therefore, if the atmospheric pressure gradient force 240 is the same and the radius r of the circle formed by the isobaric lines is the same, it can be seen that the gradient wind due to the high atmospheric pressure is stronger (the wind speed is faster).

また、遠心力や第2のコリオリ力の影響が相対的に小さいときには、風向風速情報生成部は遠心力や第2のコリオリ力の計算を省略してもよい。   Further, when the influence of the centrifugal force and the second Coriolis force is relatively small, the wind direction / wind speed information generation unit may omit the calculation of the centrifugal force and the second Coriolis force.

例えば、計算対象とする場所が低気圧の中心から十分離れている場合、すなわち式(10)のrが十分大きな値である場合には、遠心力の影響が十分に小さいとして計算を省略してもよい。風向風速情報生成部は低気圧の中心部を気圧傾度力分布によって求めることが可能であり、前記のrの大きさを把握することができる。   For example, if the place to be calculated is sufficiently far from the center of the low pressure, that is, if r in Equation (10) is a sufficiently large value, the calculation is omitted because the influence of centrifugal force is sufficiently small. Also good. The wind direction and wind speed information generation unit can determine the center of the low pressure from the pressure gradient force distribution, and can grasp the magnitude of r.

また、例えば遠心力と比較して第2のコリオリ力が十分に小さい場合には、第2のコリオリ力の計算を省略してもよい。例えば、小規模な低気圧においては、遠心力が支配的だとして、第2のコリオリ力(および第1のコリオリ力)の計算を省略してもよい。   For example, when the second Coriolis force is sufficiently smaller than the centrifugal force, the calculation of the second Coriolis force may be omitted. For example, the calculation of the second Coriolis force (and the first Coriolis force) may be omitted assuming that the centrifugal force is dominant at a small low pressure.

7.4.地表付近の風
地表付近の風は、低気圧、高気圧の規模にかかわらず、風と地表との摩擦の影響を考慮する必要がある。摩擦力は風を止めようとする向きに作用する。摩擦力の影響により、地表付近の風は等圧線を横切って吹く。等圧線を横切る角度は緯度や地表の様子によって異なるが、日本付近では海上で20°くらい、陸上で30°くらいである。例えば、地表の起伏が激しい場所では摩擦力が大きくなる。
7.4. Wind near the surface The wind near the surface needs to consider the effect of friction between the wind and the surface regardless of the magnitude of the low and high pressures. The frictional force acts in the direction to stop the wind. Due to the frictional force, the wind near the surface blows across the isobar. The angle across the isobaric line varies depending on the latitude and surface conditions, but around Japan it is around 20 ° on the sea and around 30 ° on land. For example, the frictional force increases in places where the ground surface is undulating.

図8(A)は低気圧に起因する地表付近の風の計算について説明する図である。なお、図6(A)〜図7(B)と同じ要素については同じ符号を付しており説明を省略する。   FIG. 8A is a diagram for explaining the calculation of the wind near the ground surface caused by the low atmospheric pressure. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the same element as FIG. 6 (A)-FIG. 7 (B), and description is abbreviate | omitted.

地表付近の風242(以下、風242とする)は、風を止めようとする摩擦力248の影響を受ける。そして、風向風速情報生成部は、摩擦力248とコリオリ力244との合力249が、気圧傾度力240と釣り合うような風242の風向風速を計算によって求める。ここで、図8(A)の例では、コリオリ力244は第1のコリオリ力だけであってもよいし、第1のコリオリ力と第2のコリオリ力との合力であってもよい。また、この例では遠心力を省略しているが、遠心力が考慮されてもよい。   Wind 242 near the surface of the earth (hereinafter referred to as wind 242) is affected by frictional force 248 that tries to stop the wind. Then, the wind direction / wind speed information generation unit obtains the wind direction / wind speed of the wind 242 such that the resultant force 249 of the frictional force 248 and the Coriolis force 244 is balanced with the atmospheric pressure gradient force 240 by calculation. Here, in the example of FIG. 8A, the Coriolis force 244 may be only the first Coriolis force, or may be a resultant force of the first Coriolis force and the second Coriolis force. In this example, centrifugal force is omitted, but centrifugal force may be considered.

ここで、風向風速情報生成部は、摩擦力248を地形情報に基づいて計算してもよい。例えば山や丘といった風に対する障害物がある場所では、風を40%弱めるような摩擦力248が生じるとして計算を行ってもよい。一方、平地では風を10%弱めるような摩擦力248が生じるとしてもよい。なお、風向風速情報生成部は、地形情報を地形情報記憶部(図1参照)から得てもよい。   Here, the wind direction and wind speed information generation unit may calculate the frictional force 248 based on the terrain information. For example, in places where there are obstacles against wind such as mountains and hills, calculation may be performed assuming that a frictional force 248 that weakens the wind by 40% is generated. On the other hand, a frictional force 248 that weakens the wind by 10% may be generated on the flat ground. The wind direction and wind speed information generation unit may obtain the terrain information from the terrain information storage unit (see FIG. 1).

図8(B)は高気圧の場合を説明する図である。高気圧の場合には、図8(A)の低気圧とは風の向きが逆になるが、摩擦力248等の作用する力については同様であるので説明を省略する。そして、風向風速情報生成部は、摩擦力248とコリオリ力244との合力249が、気圧傾度力240と釣り合うような風242の風向風速を計算によって求める。   FIG. 8B is a diagram illustrating the case of high atmospheric pressure. In the case of a high atmospheric pressure, the direction of the wind is opposite to that of the low atmospheric pressure in FIG. Then, the wind direction / wind speed information generation unit obtains the wind direction / wind speed of the wind 242 such that the resultant force 249 of the frictional force 248 and the Coriolis force 244 is balanced with the atmospheric pressure gradient force 240 by calculation.

このように、風向風速情報生成部は、地形情報に基づいて摩擦力を考慮することで、地表付近の風についても正確に風向風速情報を算出することができる。   Thus, the wind direction wind speed information generation unit can accurately calculate the wind direction wind speed information for the wind near the ground surface by considering the frictional force based on the terrain information.

7.5.旋衡風
台風よりも規模が更に小さい竜巻や塵旋風(つむじ風)の場合は、回転半径が小さく風速も大きいために遠心力が大きくなる。このとき、遠心力に比べてコリオリ力は相対的に小さくなるので計算する上で無視することができる。
7.5. In the case of a tornado or dust whirlwind (spinning wind) that is even smaller than a typhoon wind, the centrifugal force increases due to the small turning radius and high wind speed. At this time, since the Coriolis force is relatively smaller than the centrifugal force, it can be ignored in the calculation.

図9は、竜巻やつむじ風のような、小規模の強い低気圧に起因する風242の計算について説明する図である。このとき、図9のように気圧傾度力240と回転運動による遠心力246とが釣り合う。   FIG. 9 is a diagram for explaining the calculation of the wind 242 caused by a small-scale strong low atmospheric pressure such as a tornado or tsumuji wind. At this time, as shown in FIG. 9, the atmospheric pressure gradient force 240 and the centrifugal force 246 due to the rotational motion are balanced.

これらの力が釣り合っているとき(旋衡風平衡)には、式(8)、式(10)から式(12)が成り立つ。   When these forces are balanced (equilibrium wind balance), Equation (12) is established from Equation (8) and Equation (10).

なお、v、r、ρ、Gについては式(8)、式(10)と同じであり、説明を省略する。ここで、式(12)から旋衡風においては、低気圧であっても反時計回り(v>0)の風も、時計回り(v<0)の風も存在し得ることがわかる。 Note that v, r, ρ, and G are the same as the equations (8) and (10), and the description thereof is omitted. Here, from equation (12), it can be seen that in the hydrodynamic wind, there can exist both a counterclockwise (v> 0) wind and a clockwise (v <0) wind even at a low pressure.

このように、風向風速情報生成部は、旋衡風平衡が成り立つような風速vを計算し、竜巻やつむじ風のような旋衡風についても正確に風向風速情報を算出することができる。   In this way, the wind direction wind speed information generation unit can calculate the wind speed v so that a balanced wind balance is established, and can accurately calculate the wind direction wind speed information even for a balanced wind such as a tornado or a tsumugi wind.

7.6.風向風速の演算
風向風速情報生成部は、前記のように気圧傾度力分布から任意の地点の気圧傾度力を得て、風向風速情報を得る対象の風に応じて、コリオリ力、遠心力、摩擦力等に基づいて演算を行い正確な情報を生成する。
7.6. Wind direction and wind speed calculation The wind direction and wind speed information generation unit obtains the atmospheric pressure gradient force at an arbitrary point from the atmospheric pressure gradient force distribution as described above, and Coriolis force, centrifugal force, friction according to the target wind to obtain the wind direction and wind speed information. Calculation based on force and the like to generate accurate information.

図10は、本実施形態の風向風速情報生成部が風向風速情報の計算に用いるデータをリスト化した図である。風向風速情報生成部は、気圧傾度力、第1のコリオリ力、第2のコリオリ力、遠心力、摩擦力の全てを常に考慮して演算を行い、風向風速情報を生成してもよい。しかし、前記の通り低気圧、高気圧の規模等によって、ほとんど風向風速情報に影響を与えない要素が存在する。そのような要素を演算対象から外すことによって、本実施形態の風向風速情報生成部は、効率的で高速な演算を行うことができる。   FIG. 10 is a table listing data used by the wind direction / wind speed information generation unit of the present embodiment for calculation of wind direction / wind speed information. The wind direction wind speed information generation unit may always perform calculation in consideration of all of the atmospheric pressure gradient force, the first Coriolis force, the second Coriolis force, the centrifugal force, and the friction force, and may generate the wind direction wind speed information. However, as described above, there are factors that hardly affect the wind direction and wind speed information depending on the scale of the low pressure and high pressure. By excluding such elements from the calculation target, the wind direction and wind speed information generation unit of the present embodiment can perform efficient and high-speed calculations.

例えば、地衡風は「大規模」な低気圧、高気圧で生じ、上空の「自由大気」において吹く。すると図10の「大規模」かつ「自由大気」の欄のように、本実施形態の風向風速情報生成部は、気圧傾度力240(図6(A)〜図6(C)参照)と第1のコリオリ力244A(図7(A)〜図7(B))だけを計算に用いて、効率的に風向風速情報を生成できる。   For example, geostrophic winds occur at “large scale” low and high pressures and blow in the “free atmosphere” above. Then, as shown in the column “Large Scale” and “Free Air” in FIG. 10, the wind direction and wind speed information generation unit of the present embodiment has a pressure gradient force 240 (see FIGS. 6A to 6C) and Only one Coriolis force 244A (FIGS. 7A to 7B) can be used in the calculation to efficiently generate the wind direction and wind speed information.

また、摩擦力を考慮する必要のある地表付近の旋衡風(例えば、竜巻)については、図10の「小規模」かつ「摩擦層」の欄に従って、気圧傾度力、遠心力、摩擦力を計算することで、効率的に旋衡風についての風向風速情報を生成できる。   In addition, for hydrodynamic winds (eg, tornadoes) near the surface where frictional forces need to be considered, the pressure gradient force, centrifugal force, and frictional force are calculated according to the “small” and “friction layer” fields in FIG. By doing so, it is possible to efficiently generate the wind direction and wind speed information about the hydrodynamic wind.

このように、本実施形態の風向風速情報生成部は、対象となる風に応じて計算負荷の軽減を図りつつ正確な風向風速情報を生成することができる。   As described above, the wind direction and wind speed information generation unit of the present embodiment can generate accurate wind direction and wind speed information while reducing the calculation load according to the target wind.

8.フローチャート
図11〜図14は本実施形態の風向風速情報提供方法についてのフローチャートである。例えば本実施形態の風向風速情報提供システムの処理部(図1参照)は、図11〜図14のフローに従って、風向風速情報を提供する。まず、図11を用いてメインのフローチャートを説明した後に、図12〜図14を用いてサブのフローチャートを説明する。
8). Flowchart FIGS. 11 to 14 are flowcharts of the wind direction and wind speed information providing method of the present embodiment. For example, the processing unit (see FIG. 1) of the wind direction and wind speed information providing system of the present embodiment provides the wind direction and wind speed information according to the flow of FIGS. First, the main flowchart is described with reference to FIG. 11, and then the sub flowchart is described with reference to FIGS.

図11のように、まず、処理部は例えば操作部(図1参照)から測定タイミング設定を受け取る(S2)。測定タイミング設定とは、処理部が気圧データを更新する時間間隔の設定情報である。測定タイミング設定に従って、処理部は気圧計測装置が気圧データを測定するタイミングを設定してもよいし、処理部が気圧データを受け取るタイミングを設定してもよい。   As shown in FIG. 11, first, the processing unit receives a measurement timing setting from, for example, the operation unit (see FIG. 1) (S2). The measurement timing setting is setting information of a time interval at which the processing unit updates the atmospheric pressure data. According to the measurement timing setting, the processing unit may set a timing at which the atmospheric pressure measurement device measures the atmospheric pressure data, or may set a timing at which the processing unit receives the atmospheric pressure data.

そして、処理部は例えば操作部から対象とする風や範囲の設定を受け取る(S4)。例えば傾度風についての風向風速情報を得る場合には、風向風速情報生成部(図1参照)が、気圧傾度力、第1および第2のコリオリ力、遠心力を算出するように設定する(図10の「中規模」「自由大気」参照)。また、例えば局所的な特定地域の一部だけを対象とするのであれば、気圧傾度力算出部(図1参照)が、一部の気圧計測装置のみから気圧データを受け取るように設定してもよい。   Then, the processing unit receives, for example, setting of the target wind and range from the operation unit (S4). For example, when obtaining the wind direction wind speed information about the gradient wind, the wind direction wind speed information generation unit (see FIG. 1) is set to calculate the atmospheric pressure gradient force, the first and second Coriolis forces, and the centrifugal force (FIG. 1). 10 “medium” and “free air”). For example, if only a part of a specific local area is targeted, the atmospheric pressure gradient force calculation unit (see FIG. 1) may be set to receive atmospheric pressure data only from some atmospheric pressure measurement devices. Good.

次に、処理部は風向風速情報の処理の設定を受け取る(S6)。風向風速情報の処理の設定とは、例えば風向風速情報の送信先の設定や、表示部の風向風速の表示(図5(B)参照)を更新するタイミングの設定等である。   Next, the processing unit receives a setting for processing of wind direction and wind speed information (S6). The setting of the wind direction and wind speed information processing includes, for example, setting of a transmission destination of the wind direction and wind speed information, setting of timing for updating the display of the wind direction and wind speed (see FIG. 5B) on the display unit, and the like.

そして、必要があれば、処理部は各気圧計測装置が気圧データを測定するタイミングを例えば送信部経由で設定する(S8)。   If necessary, the processing unit sets the timing at which each atmospheric pressure measurement device measures atmospheric pressure data, for example, via the transmission unit (S8).

これらの事前準備の後、処理部は、複数の気圧計測装置から気圧データを取得する気圧データ取得ステップ(S10)、特定地域における気圧傾度力分布を生成する気圧傾度力算出ステップ(S20)、風向風速情報を生成する風向風速情報生成ステップ(S30)を実行する。   After these advance preparations, the processing unit obtains atmospheric pressure data from a plurality of atmospheric pressure measuring devices (S10), an atmospheric pressure gradient force calculating step (S20) for generating an atmospheric pressure gradient force distribution in a specific area, and wind direction A wind direction and wind speed information generating step (S30) for generating wind speed information is executed.

そして、処理部は新たに得られた風向風速情報に基づいて、送信や表示といった必要な処理を実行する(S40)。その後、終了指示がなければ再びS10に戻り(S50N)、終了指示がある場合には終了する(S50Y)。   And a process part performs required processes, such as transmission and a display, based on the newly obtained wind direction wind speed information (S40). Thereafter, if there is no end instruction, the process returns to S10 again (S50N), and if there is an end instruction, the process ends (S50Y).

図12は、気圧データ取得ステップ(S10)のフローチャートである。処理部は、所定のタイミングで気圧計測装置から気圧データを受け取る(S12)。所定のタイミングとは、例えば操作部によってS2で設定された測定タイミングである。   FIG. 12 is a flowchart of the atmospheric pressure data acquisition step (S10). The processing unit receives atmospheric pressure data from the atmospheric pressure measuring device at a predetermined timing (S12). The predetermined timing is, for example, the measurement timing set in S2 by the operation unit.

そして、気圧傾度力分布を生成するのに必要な全てのデータが揃うまで、気圧データを受け取る(S14N)。そして、全てのデータが揃うと気圧データ取得ステップを終了する(S14Y)。   The atmospheric pressure data is received until all the data necessary for generating the atmospheric pressure gradient force distribution is obtained (S14N). Then, when all the data is obtained, the atmospheric pressure data acquisition step is ended (S14Y).

図13は、気圧傾度力算出ステップ(S20)のフローチャートである。処理部のうち気圧傾度力算出部は、S20で気圧計測装置の位置における気圧傾度力を算出して気圧傾度力分布を生成する。   FIG. 13 is a flowchart of the atmospheric pressure gradient force calculation step (S20). Among the processing units, the atmospheric pressure gradient force calculation unit calculates the atmospheric pressure gradient force at the position of the atmospheric pressure measurement device in S20 and generates an atmospheric pressure gradient force distribution.

気圧傾度力算出部は、まず異なる気圧計測装置間の気圧傾度力を算出する(S22)。例えば、前記の式(1)のような計算を行うことが対応する。そして、必要な全ての気圧傾度力を算出する(S24N)。例えば、各気圧計測装置の位置における気圧傾度力を得るために、前記の式(1)〜式(4)のような計算を繰り返すことが対応する。そして、必要な演算を全て行って(S24Y)、特定地域における気圧傾度力分布を生成する(S26)。   The atmospheric pressure gradient calculating unit first calculates the atmospheric gradient force between different atmospheric pressure measuring devices (S22). For example, it corresponds to performing the calculation as in the above formula (1). Then, all necessary atmospheric pressure gradient forces are calculated (S24N). For example, in order to obtain the atmospheric pressure gradient force at the position of each atmospheric pressure measuring device, it corresponds to repeating calculations such as the above equations (1) to (4). Then, all necessary calculations are performed (S24Y), and a pressure gradient force distribution in a specific area is generated (S26).

図14は、風向風速情報生成ステップ(S30)のフローチャートである。処理部のうち風向風速情報生成部は、気圧傾度力分布と必要な情報を取得する(S32)。必要な情報とは、例えば第1のコリオリ力の演算に必要な緯度情報や、摩擦力の演算に必要な地形情報等である。   FIG. 14 is a flowchart of the wind direction and wind speed information generation step (S30). Of the processing units, the wind direction and wind speed information generation unit acquires the atmospheric pressure gradient force distribution and necessary information (S32). The necessary information is, for example, latitude information necessary for calculating the first Coriolis force, terrain information necessary for calculating the friction force, and the like.

風向風速情報生成部は、必要ならば、特定の位置の気圧傾度力を演算で求める。このとき、気圧傾度力分布に基づいて、例えば線形補間のような補間処理が行われてもよい(S34)。そして、必要な気圧傾度力を全て演算で求める(S35N)。   If necessary, the wind direction / wind speed information generation unit obtains the atmospheric pressure gradient force at a specific position by calculation. At this time, an interpolation process such as linear interpolation may be performed based on the atmospheric pressure gradient force distribution (S34). Then, all necessary atmospheric pressure gradient forces are obtained by calculation (S35N).

そして、必要な最新の気圧傾度力を得た後(S35Y)、記憶部(図1参照)から過去の気圧傾度力を取得する(S36)。過去の気圧傾度力との比較により、気圧傾度力の変化を把握するためである。このとき、例えば強い上昇気流等が生じているといった情報や、規模の小さな低気圧等の渦の回転の速さといった情報を得ることができる。そして、気圧傾度力とこのような情報に基づいて、正確な風向風速情報を生成する(S37)。   Then, after obtaining the latest necessary atmospheric pressure gradient force (S35Y), the past atmospheric pressure gradient force is acquired from the storage unit (see FIG. 1) (S36). This is because the change in the pressure gradient force is grasped by comparison with the past pressure gradient force. At this time, for example, information that a strong ascending air current or the like is generated, and information such as the rotational speed of a vortex such as a small low pressure can be obtained. Then, accurate wind direction and wind speed information is generated based on the atmospheric pressure gradient force and such information (S37).

その後、風向風速情報生成部は最新の気圧傾度力を記憶部に保存して(S38)、風向風速情報生成ステップを終了する。   Thereafter, the wind direction / wind speed information generation unit stores the latest atmospheric pressure gradient force in the storage unit (S38), and ends the wind direction / wind speed information generation step.

このように、図11〜図14のフローチャートに従って、本実施形態の風向風速情報提供システムの処理部は正確な風向風速情報を提供することができる。なお、S36のステップを含むことで、例えば上昇気流を検知することができる。このとき、局所的な特定地域における短時間の集中豪雨を予測して、風向風速情報に加えて有用な気象変動の情報も提供することが可能である。   Thus, according to the flowchart of FIGS. 11-14, the process part of the wind direction wind speed information provision system of this embodiment can provide exact wind direction wind speed information. Including the step of S36 can detect, for example, an updraft. At this time, it is possible to predict short-term heavy rain in a specific local area, and to provide useful weather fluctuation information in addition to wind direction and wind speed information.

9.その他
これらの例示に限らず、本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成(例えば、機能、方法および結果が同一の構成、あるいは目的および効果が同一の構成)を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
9. Others The present invention is not limited to these examples, and the present invention includes configurations that are substantially the same as the configurations described in the embodiments (for example, configurations that have the same functions, methods, and results, or configurations that have the same purposes and effects). . In addition, the invention includes a configuration in which a non-essential part of the configuration described in the embodiment is replaced. In addition, the present invention includes a configuration that exhibits the same operational effects as the configuration described in the embodiment or a configuration that can achieve the same object. Further, the invention includes a configuration in which a known technique is added to the configuration described in the embodiment.

1…風向風速情報提供システム、2,2A〜2I…気圧計測装置、4…データ処理装置、10…気圧センサー、12…送信部、20…受信部、30…処理部、32…気圧傾度力算出部、34…風向風速情報生成部、40…操作部、50…ROM、60…RAM、70…表示部、80…送信部、52…緯度情報記憶部、54…地形情報記憶部、100…圧力センサー素子、110…発振回路、120…カウンター、130…TCXO、140…MPU、150…温度センサー、160…EEPROM、170…通信インターフェース、200,200A〜200F…等圧線、210…風向風速、220…空気塊、230〜233…力、240…気圧傾度力、242…風、244…コリオリ力、244A…第1のコリオリ力、244B…第2のコリオリ力、246…遠心力、248…摩擦力、249…合力 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Wind direction Wind speed information provision system, 2, 2A-2I ... Barometric pressure measuring device, 4 ... Data processing device, 10 ... Barometric pressure sensor, 12 ... Transmission part, 20 ... Reception part, 30 ... Processing part, 32 ... Calculation of atmospheric pressure gradient force 34: Wind direction / wind speed information generation unit, 40 ... Operation unit, 50 ... ROM, 60 ... RAM, 70 ... Display unit, 80 ... Transmission unit, 52 ... Latitude information storage unit, 54 ... Terrain information storage unit, 100 ... Pressure Sensor element 110 ... Oscillator circuit 120 ... Counter 130 ... TCXO 140 ... MPU 150 ... Temperature sensor 160 ... EEPROM 170 ... Communication interface 200,200A to 200F ... Isobaric line 210 ... Wind direction wind speed 220 ... Air Lump, 230-233 ... force, 240 ... pressure gradient force, 242 ... wind, 244 ... Coriolis force, 244A ... first Coriolis force, 244B ... second Ori force, 246 ... centrifugal force, 248 ... friction force, 249 ... force

Claims (7)

局所的な特定地域において、風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供システムであって、
前記特定地域の互いに異なる位置に配置された複数の気圧計測装置と、
前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、
前記データ処理装置は、
前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データに基づいて、互いに異なる前記気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して、前記特定地域における気圧傾度力分布を生成する気圧傾度力算出部と、
前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出して、前記所与の位置における気圧傾度力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報生成部と、を含む風向風速情報提供システム。
A wind direction and wind speed information providing system that provides weather information on wind direction and speed in a specific local area,
A plurality of barometric pressure measuring devices arranged at different positions in the specific area;
A data processing device for processing the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices,
The data processing device includes:
Based on the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices, calculating an atmospheric pressure gradient force between the different atmospheric pressure measuring devices, and generating an atmospheric pressure gradient force distribution in the specific area;
Wind direction wind speed information for calculating the atmospheric pressure gradient force at a given position in the specific area based on the atmospheric pressure gradient force distribution and generating weather information about the wind direction and wind speed based on the atmospheric pressure gradient force at the given position A wind direction and wind speed information providing system including a generation unit.
請求項1に記載の風向風速情報提供システムにおいて、
前記データ処理装置は、
前記特定地域の緯度情報を含む緯度情報記憶部を含み、
前記風向風速情報生成部は、
前記緯度情報記憶部からの前記緯度情報に基づいて第1のコリオリ力を算出して、前記第1のコリオリ力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報提供システム。
In the wind direction and wind speed information providing system according to claim 1,
The data processing device includes:
Including a latitude information storage unit including latitude information of the specific area;
The wind direction and wind speed information generation unit
A wind direction and wind speed information providing system that calculates a first Coriolis force based on the latitude information from the latitude information storage unit and generates weather information about the wind direction and wind speed based on the first Coriolis force.
請求項1乃至2のいずれかに記載の風向風速情報提供システムにおいて、
前記データ処理装置は、
前記特定地域の地形情報を含む地形情報記憶部を含み、
前記風向風速情報生成部は、
前記地形情報記憶部からの前記地形情報に基づいて摩擦力を算出して、前記摩擦力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報提供システム。
In the wind direction and wind speed information providing system according to claim 1,
The data processing device includes:
Including a terrain information storage unit including terrain information of the specific area;
The wind direction and wind speed information generation unit
A wind direction and wind speed information providing system that calculates a frictional force based on the terrain information from the terrain information storage unit and generates weather information related to the wind direction and wind speed based on the frictional force.
請求項1乃至3のいずれかに記載の風向風速情報提供システムにおいて、
前記風向風速情報生成部は、
前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域における低気圧、高気圧の規模を算出し、その規模が所定の範囲にある場合には、前記低気圧、高気圧の渦の回転による第2のコリオリ力を算出して、前記第2のコリオリ力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報提供システム。
In the wind direction and wind speed information providing system according to any one of claims 1 to 3,
The wind direction and wind speed information generation unit
Based on the pressure gradient force distribution, the low pressure and high pressure scales in the specific area are calculated. If the scale is within a predetermined range, the second Coriolis force due to the rotation of the low pressure and high pressure vortices is calculated. A wind direction and wind speed information providing system that calculates and generates weather information about the wind direction and wind speed based on the second Coriolis force.
請求項1乃至4のいずれかに記載の風向風速情報提供システムにおいて、
前記風向風速情報生成部は、
前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域における低気圧、高気圧の規模を算出し、その規模が所定の値よりも小さい場合には、前記低気圧、高気圧の渦の回転による遠心力を算出して、前記遠心力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報提供システム。
In the wind direction and wind speed information providing system according to any one of claims 1 to 4,
The wind direction and wind speed information generation unit
Based on the pressure gradient force distribution, the low pressure and high pressure scales in the specific area are calculated. If the scale is smaller than a predetermined value, the centrifugal force due to the rotation of the low pressure and high pressure vortices is calculated. A wind direction and wind speed information providing system that generates weather information related to the wind direction and wind speed based on the centrifugal force.
請求項1乃至5のいずれかに記載の風向風速情報提供システムにおいて、
前記データ処理装置は、
前記風向風速情報生成部が生成した前記風向、風速に関する気象情報に基づいて、前記特定地域の所与の位置における風向、風速を表示する表示部を含む風向風速情報提供システム。
In the wind direction and wind speed information providing system according to any one of claims 1 to 5,
The data processing device includes:
A wind direction and wind speed information providing system including a display unit that displays the wind direction and the wind speed at a given position in the specific area based on the wind direction and weather information related to the wind speed generated by the wind direction and wind speed information generation unit.
局所的な特定地域において、風向、風速に関する気象情報を提供する風向風速情報提供方法であって、
前記特定地域の互いに異なる位置に配置された複数の気圧計測装置から気圧データを取得する気圧データ取得ステップと、
前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データに基づいて、互いに異なる前記気圧計測装置間の気圧傾度力を算出して、前記特定地域における気圧傾度力分布を生成する気圧傾度力算出ステップと、
前記気圧傾度力分布に基づいて前記特定地域の所与の位置における気圧傾度力を算出して、前記所与の位置における気圧傾度力に基づいて前記風向、風速に関する気象情報を生成する風向風速情報生成ステップと、を含む風向風速情報提供方法。
A wind direction and wind speed information providing method for providing weather information on wind direction and wind speed in a specific local area,
An atmospheric pressure data acquisition step of acquiring atmospheric pressure data from a plurality of atmospheric pressure measuring devices arranged at different positions in the specific area;
Based on the atmospheric pressure data measured by each of the atmospheric pressure measuring devices, calculating an atmospheric pressure gradient force between the different atmospheric pressure measuring devices to generate an atmospheric pressure gradient force distribution in the specific area; and
Wind direction wind speed information for calculating the atmospheric pressure gradient force at a given position in the specific area based on the atmospheric pressure gradient force distribution and generating weather information about the wind direction and wind speed based on the atmospheric pressure gradient force at the given position A wind direction and wind speed information providing method including a generation step.
JP2011189467A 2011-08-31 2011-08-31 Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method Pending JP2013050417A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011189467A JP2013050417A (en) 2011-08-31 2011-08-31 Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011189467A JP2013050417A (en) 2011-08-31 2011-08-31 Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2013050417A true JP2013050417A (en) 2013-03-14
JP2013050417A5 JP2013050417A5 (en) 2014-10-16

Family

ID=48012557

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011189467A Pending JP2013050417A (en) 2011-08-31 2011-08-31 Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2013050417A (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160127918A (en) * 2015-04-28 2016-11-07 (주)에코브레인 System and method for predicting wind power ramp
CN110006617A (en) * 2019-05-23 2019-07-12 重庆大学 Simulate the integrated wind-tunnel of mobile cyclone and downburst
CN110006619A (en) * 2019-05-23 2019-07-12 重庆大学 A kind of multi-function windtunnel for simulating disaster-ridden evil coupling
CN110031178A (en) * 2019-05-23 2019-07-19 重庆大学 A kind of integrated wind-tunnel for simulating cyclone and downburst
CN110914719A (en) * 2017-08-01 2020-03-24 新加坡国立大学 Pneumatic instrument and method
CN112231995A (en) * 2020-10-27 2021-01-15 武汉理工大学 Method for determining wind turbine blade load under downburst action
CN113176420A (en) * 2021-02-08 2021-07-27 国网北京市电力公司 Wind speed forecasting and correcting system for power grid tower point
CN113670556A (en) * 2021-08-02 2021-11-19 武汉科技大学 Tornado and downburst integrated physical simulation device
CN115082788A (en) * 2022-06-21 2022-09-20 中科三清科技有限公司 Air pressure center identification method and device, electronic equipment and storage medium

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225564A (en) * 2007-03-08 2008-09-25 Central Res Inst Of Electric Power Ind Method, device and program for preparing damage function, method, device and program for predicting wind speed and wind direction of typhoon, and method, device and program for predicting typhoon damage

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225564A (en) * 2007-03-08 2008-09-25 Central Res Inst Of Electric Power Ind Method, device and program for preparing damage function, method, device and program for predicting wind speed and wind direction of typhoon, and method, device and program for predicting typhoon damage

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6015020330; 二宮洸三: 気象がわかる数式入門 , 20060720, P.114-126 *
JPN7015001363; 光田寧、他: '日本海における季節風時の波浪予知(1)' 京大防災研究所年報 第26号B-2 , 1983, P.1-12 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101710369B1 (en) * 2015-04-28 2017-02-27 (주)에코브레인 System and method for predicting wind power ramp
KR20160127918A (en) * 2015-04-28 2016-11-07 (주)에코브레인 System and method for predicting wind power ramp
CN110914719A (en) * 2017-08-01 2020-03-24 新加坡国立大学 Pneumatic instrument and method
CN110006617B (en) * 2019-05-23 2023-11-24 重庆大学 Integrated wind tunnel for simulating mobile tornado and downburst
CN110006617A (en) * 2019-05-23 2019-07-12 重庆大学 Simulate the integrated wind-tunnel of mobile cyclone and downburst
CN110006619A (en) * 2019-05-23 2019-07-12 重庆大学 A kind of multi-function windtunnel for simulating disaster-ridden evil coupling
CN110031178A (en) * 2019-05-23 2019-07-19 重庆大学 A kind of integrated wind-tunnel for simulating cyclone and downburst
CN110006619B (en) * 2019-05-23 2023-12-08 重庆大学 Multifunctional wind tunnel simulating multi-disaster coupling
CN110031178B (en) * 2019-05-23 2023-11-24 重庆大学 Integrated wind tunnel simulating tornado and downburst
CN112231995A (en) * 2020-10-27 2021-01-15 武汉理工大学 Method for determining wind turbine blade load under downburst action
CN112231995B (en) * 2020-10-27 2022-07-01 武汉理工大学 Method for determining load of wind turbine blade under downburst action
CN113176420A (en) * 2021-02-08 2021-07-27 国网北京市电力公司 Wind speed forecasting and correcting system for power grid tower point
CN113176420B (en) * 2021-02-08 2024-03-12 国网北京市电力公司 Wind speed forecast correction system for power grid pole tower point
CN113670556A (en) * 2021-08-02 2021-11-19 武汉科技大学 Tornado and downburst integrated physical simulation device
CN113670556B (en) * 2021-08-02 2024-05-17 武汉科技大学 Tornado and downburst integrated physical simulation device
CN115082788B (en) * 2022-06-21 2023-03-21 中科三清科技有限公司 Air pressure center identification method and device, electronic equipment and storage medium
CN115082788A (en) * 2022-06-21 2022-09-20 中科三清科技有限公司 Air pressure center identification method and device, electronic equipment and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2013050417A (en) Wind direction and wind speed information providing system and wind direction and wind speed information providing method
Vickery et al. A hurricane boundary layer and wind field model for use in engineering applications
US20190368955A1 (en) Mechanical strain-based weather sensor
Markowski et al. Variability of storm-relative helicity during VORTEX
Hodur The Naval Research Laboratory’s coupled ocean/atmosphere mesoscale prediction system (COAMPS)
Beebe et al. A mechanism for assisting in the release of convective instability
JP2013054005A (en) Weather variation information providing system, weather variation information providing method, weather variation information providing program and recording medium
Ryglicki et al. The unexpected rapid intensification of tropical cyclones in moderate vertical wind shear. Part III: Outflow–environment interaction
JP5565578B2 (en) Weather change prediction information providing system and weather change prediction information providing method
Sobash et al. Assimilating surface mesonet observations with the EnKF to improve ensemble forecasts of convection initiation on 29 May 2012
Mobbs et al. Observations of downslope winds and rotors in the Falkland Islands
Jonassen et al. Improving high-resolution numerical weather simulations by assimilating data from an unmanned aerial system
JP6689396B2 (en) Weather forecasting device, weather forecasting method, and program
WO2015013249A2 (en) Apparatus and method for providing environmental predictive indicators to emergency response managers
Cheynet Wind-induced vibrations of a suspension bridge: A case study in full-scale
Zhu et al. A regional GSI-based ensemble Kalman filter data assimilation system for the rapid refresh configuration: Testing at reduced resolution
Li et al. A Study on Measuring the Wind Field in the Air Using a multi-rotor UAV Mounted with an Anemometer
Tomikawa et al. Vertical wind disturbances during a strong wind event observed by the PANSY radar at Syowa Station, Antarctica
Greene et al. Gradient-based turbulence estimates from multicopter profiles in the Arctic stable boundary layer
TWI678549B (en) Method and system for weather observation based on mobile electronic device
KR102002593B1 (en) Method and apparatus for analyzing harmful gas diffusion in a specific space
Bottyán et al. Development of a complex meteorological support system for UAVs
Markowski et al. Observations of vertical wind shear heterogeneity in convective boundary layers
De Bruijn et al. Measuring low-altitude winds with a hot-air balloon and their validation with Cabauw tower observations
Pietrycha et al. Finescale surface observations of the dryline: A mobile mesonet perspective

Legal Events

Date Code Title Description
RD07 Notification of extinguishment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7427

Effective date: 20140619

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140828

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140828

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150518

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150527

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150724

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20151216