JP2016518592A - 確率分布に基づいて降水の短時間予報を行う方法及びシステム - Google Patents

Abstract

ある期間にわたる所与の場所の短時間予報を生成するシステム及び方法。このシステムは、所与の場所についての気象観測結果及び予測を複数の気象データ源から受け取り、その情報を処理して、任意の期間にわたる降水の種類（ＰＴｙｐｅ）の確率分布及び降水量（ＰＲａｔｅ）の確率分布を求める。次いで、その２つの確率分布を組み合わせて、所与の場所で任意の期間に特定の降水量で特定種類の降水が発生する確率を示す複数の確率分布（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を得る。実施形態によっては、ＰＴｙｐｅの分布を求める代わりに、システムに入力される気象観測結果に基づいて１つの降水種類を選択して、選択された降水種類が所与の場所で任意の期間に特定の降水量で発生する確率を示すＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を生成することができる。【選択図】 図１

Description

関連出願の相互参照

[0001]本願は、本願の出願人に共有され、共同で発明された、２０１３年４月４日に出願された米国特許出願第１３／８５６，９２３号、２０１３年６月２０日に出願された米国特許出願第１３／９２２，８００号、２０１３年７月２２日に出願された米国特許出願第１３／９４７，３３１号、２０１３年６月２６日に出願された米国仮出願第６１／８３９，６７５号、２０１３年６月１６日に出願された米国仮出願第６１／８３５，６２６号、及び、２０１３年６月１９日に出願された米国仮出願第６１／８３６，７１３号に対する優先権を主張し、それらの全開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。

背景

[0002]本明細書に開示される主題は、一般には、天気予報を決定するシステムに関する。

関連する従来技術

[0003]暴風雨や他の気象的事象の天気予報は、航空、宇宙機関、緊急対応機関、交通、公衆安全等にとって極めて重要である。

[0004]従来の天気予報システムは、各種の２次元又は３次元の物理パラメータを使用する数学的／物理学的な数式を適用することにより、現在の時点から１２時間〜数日間の気象予測を提供する。

[0005]多くのシステムでは気象レーダを使用する。気象レーダは、空中の降水域にパルスを発して、そのパルスの反射（又はエコー）強度に応じて降雨や降雪の強さを観測する。次いで、その強度がグレーレベルに変換される。降水域の画像が、様々な形状及びグレーレベルの組み合わせパターンとして表される。２つの連続した画像を、相互相関（ＣＣ）法を使用したパターンマッチングにかけることにより１つ又は複数の動きベクトル(複数可)を評価し、また１次元の外挿法を使用することにより、（同じ形状及び大きさの）降水パターンが変換される。

[0006]そのような技術では、２つ以上の連続した画像中のセルを相関付けて暴風雨前線の速度と方向を求めることにより、クラスタやセルを追跡して暴風雨の動きを予測する。そして、その動きの情報を使用して、今後３０分〜６０分の間に降水地域が位置する可能性の高い場所を算定し、その場所は、予想されるレーダ反射像の形態で表される。

[0007]しかし、そのようなシステムでは予測の正確度に影響する制約があまりにも多い。

[0008]例えば、所与のレーダ反射情報が不正確な予報をもたらす可能性がある。さらに、２つ以上のレーダサイトで暴風雨前線を追跡している場合には、それぞれのレーダサイトが互いに矛盾する異なる予報をもたらす可能性がある。その場合、ユーザへの結果の出力は不正確なものになる可能性が非常に高い。

[0009]さらに、上記のようなシステムは、例えば雨から雪に変化する等の降水域の状態の変化の度合いを考慮しない。要するに、自然現象を表す大きさ、形状、グレーレベル等に関する不安定な変化を十分に予測することができず、降水域への地形の影響も考慮されない。

[0010]さらに、既存のシステムの中で、指定された期間の間に可能性のある降水量で発生する可能性のある降水種類を示す確率分布を提供するものは存在しない。

[0011]上記及び他の理由から、改良された短時間予報技術を実装するシステム及び方法が依然として必要とされている。

概要

[0012]一実施形態では、降水の種類、降水の強度、及び確率又は信頼性度についての可変の長さ及び可変の詳細度のテキストによる記述を生成するシステム／方法が記載される。降水の短時間予報システムは、降水の種類及び降水量の予想（予想値）を生成する。予想値は、等しい時間間隔又は可変の時間間隔で予想され、各間隔は開始時間と終了時間を有する（例えば１分、５分、１０分、１５分、３０分刻みの時系列）。

[0013]一実施形態では、気象の観測結果及び予測が複数の気象データ源から受け取られ、それを処理して、任意の期間にわたる降水の種類（ＰＴｙｐｅ）の確率分布及び降水量（ＰＲａｔｅ）の確率分布を求める。次いで、その２つの確率分布を組み合わせて、任意の期間に特定種類の降水が特定の降水量で発生する確率を各々が示す複数の単一の確率分布（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ）を得る。ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の例は、例えば、「雨」と「弱い強度」の組み合わせ（弱い雨）と、その組み合わせに関連付けられた確率であり、例えば「４０％の弱い雨の可能性」となる。他の組み合わせには、「雨」と「強い強度」（強い雨）、「雪」と「弱い強度」（弱い雪）等が含まれ得る。

[0014]降水が発生する確率は、降水を伴うすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリの合計に等しい。降水が発生しない確率は、降水がないことを表すすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリの合計に等しい。

[0015]各時間間隔について、確率分布は、ＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリとその確率の百分率のテキスト／数値による記述を含むテキスト及び／又は数値の形態で表示することができる。確率分布は、一方の軸に時間を取り、もう一方の軸にＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリを取って、グラフで表示することもできる。

[0016]一態様によると、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法が提供され、この方法は、所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、所与の期間のＰＴｙｐｅ予想と所与の期間のＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、数ｍ＊ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップであり、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示のために出力するステップとを含む。

[0017]一実施形態では、上記方法は、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想について、ＰＴｙｐｅ予想にある所与の種類降水に関連付けられた第１の確率Ｐ１に、ＰＲａｔｅ予想にある所与の降水量に関連付けられた第２の確率Ｐ２を乗算して、所与の降水量で所与の種類の降水を受ける確率を表す値Ｐ３を得るステップをさらに含むことができる。

[0018]一実施形態では、上記方法は、気象値を複数の異なる気象データ源から受け取るステップをさらに含む。

[0019]一実施形態では、上記方法は、各気象データ源から受け取られた気象値から個々のＰＴｙｐｅ予想を生成し、したがって複数の個々のＰＴｙｐｅ予想を生成するステップと、確率集約器を使用して、複数の個々のＰＴｙｐｅ予想を組み合わせて最終的なＰＴｙｐｅ予想にするステップとをさらに含む。

[0020]別の実施形態では、上記方法は、各気象データ源から受け取られた気象値から個々のＰＲａｔｅ予想を生成し、したがって複数の個々のＰＲａｔｅ予想を生成するステップと、確率集約器を使用して、複数の個々のＰＲａｔｅ予想を組み合わせて最終的なＰＲａｔｅ予想にするステップとをさらに含む。

[0021]さらに他の実施形態では、集約するステップは、加重平均を行うことを含み、各個々のＰＴｙｐｅ予想又はＰＲａｔｅ予想に関連付けられた気象データ源に応じて、ＰＲａｔｅ予想及び／又はＰＴｙｐｅ予想に重みが割り当てられる。

[0022]一実施形態では、上記方法は、降水がないことに相当するすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求めるステップをさらに含む。

[0023]一実施形態では、上記方法は、降水に相当するすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生する確率を求めるステップをさらに含む。

[0024]一実施形態では、上記方法は、ＰＴｙｐｅＲａｔｅの１つ又は組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、テキストによる記述をユーザ装置で表示するために出力するステップとをさらに含む。

[0025]一実施形態では、上記方法は、次元に沿って２つ以上のＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を組み合わせるステップであって、次元は、確率、降水量、及び降水の種類、の１つである、ステップと、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の各組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップとをさらに含む。

[0026]一実施形態では、上記方法は、所与の区域の場所を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む。

[0027]一実施形態では、上記方法は、所与の期間を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む。

[0028]一実施形態では、所与の期間は複数個の時間間隔を含み、複数個の時間間隔は固定値を有する。

[0029]一実施形態では、固定値は、１分、２分、５分、１０分、１５分、３０分、及び６０分、のいずれか１つである。

[0030]一実施形態では、所与の期間は複数個の時間間隔を含み、複数個の時間間隔は可変の値を有する。

[0031]一実施形態では、気象値を受け取るステップは、所与の区域について少なくとも温度概要を受け取り、少なくとも温度概要に基づいてＰＴｙｐｅ予想を生成することを含む。

[0032]一実施形態では、上記方法は、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の異なる組み合わせを表示のために出力するステップをさらに含む。

[0033]別の態様では、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法が提供され、この方法は、所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、所与の期間のＰＴｙｐｅ予想と所与の期間のＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｚ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップであり、数ｚはｍ＊ｎ以下であり、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を表示のために出力するステップとを含む。

[0034]さらに他の態様では、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する装置が提供され、この装置は、所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取る入力と、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成する降水種類（ＰＴｙｐｅ）分布予想器であって、ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、降水種類（ＰＴｙｐｅ）分布予想器と、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成する降水量（ＰＲａｔｅ）分布予想器であって、ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、降水量（ＰＲａｔｅ）分布予想器と、所与の期間のＰＴｙｐｅ予想と所与の期間のＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｍ＊ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成する降水種類と降水量（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ）の分布予想組合わせ器であって、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、組合わせ器と、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示のために出力する出力と、を備える。
定義

[0035]本明細書では、以下の用語は下記のように定義されるものとする。

[0036]短時間予報（nowcast）：用語「nowcast」は、「now」と「forecast」の短縮形であり、典型的には０〜１２時間の範囲の短期間の予報を行うために考案された一連の技術を指す。

[0037]降水の種類（ＰＴｙｐｅ）：降水の種類を表す。降水の種類の例には、これらに限定されないが、雨、雪、雹（ひょう）、雨氷、凍雨、氷晶が含まれる。

[0038]降水量（ＰＲａｔｅ）：降水の強度を表す。降水量値の例には、これらに限定されないが、「なし」（すなわち降水なし）、「弱い」、「中程度」、「強い」、「極めて強い」が含まれる。一実施形態では、降水量は値の範囲として表すこともでき、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、「中程度」から「強い」、又はそれらの任意の組み合わせ等表すこともできる。

[0039]降水確率：降水が発生する確率を表す。降水確率値の例には、これらに限定されないが、「可能性は全くない」、「見込みはあまりない」、「低い可能性がある」、「可能性がある」、「見込みが高い」、「見込みが非常に高い」、「確実」が含まれる。

[0040]一実施形態では、降水確率は、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、「中程度」から「強い」等、値の範囲として表すこともできる。降水確率は、例えば０％、２５％、５０％、７５％、１００％等の百分率、又は例えば０％〜２５％、２５％〜５０％、５０％〜７５％、７５％〜１００％等の百分率の範囲で表すこともできる。一実施形態では、降水確率は、下記で述べるように確率分布から求めることができる。

[0041]降水の種類及び降水量のカテゴリ（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ）：ＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリは、降水の種類と降水量の組み合わせであり、それに所与の期間の発生の確率を関連付けて、特定の降水量で特定種類の降水を受ける可能性を表すことができる。

[0042]温度概要：異なる経度、例えば地表、地表から１００フィート上方、地表から２００フィート上方等における温度を示す温度値の一覧である。

[0043]本明細書及び特許請求の範囲を通じて、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、以下の用語は本明細書で明示的に関連付けられた意味を取る。本明細書で使用される表現「一実施形態で」は、同じ実施形態を指す場合もあるが、必ずしも同じ実施形態を意味しない。さらに、本明細書で使用される表現「別の実施形態で」は、異なる実施形態を指す場合もあるが、必ずしも異なる実施形態を意味しない。したがって、下記で説明するように、本発明の各種実施形態は、本発明の範囲又は主旨から逸脱することなく容易に組み合わせることができる。用語「〜を含む（comprise及びinclude）」は、「〜を含むがそれに限定されない」の意味に解釈されたい。

[0044]また、本明細書で使用される用語「又は」は包含的な「ｏｒ」演算子であり、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、用語「及び／又は」と均等である。用語「〜に基づく」は排他的ではなく、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、記載されない他の要素に基づくことを許容する。

[0045]本発明の主題の特徴及び利点は、添付図面に示される選択された実施形態についての以下の詳細な説明からより明らかになろう。認識されるように、本明細書に開示され、請求される主題は、すべて特許請求の範囲から逸脱することなく、各種の点で変更を加えることができる。したがって、図面及び説明は例示的な性質であって制限的ではなく、主題の完全な範囲は特許請求の範囲に述べられる。

[0046]添付図面と併せて以下の詳細な説明を読むことにより、本開示のさらに他の特徴及び利点が明らかになろう。

[0047]図１は一実施形態によるＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を生成するシステムのブロック図である。

[0048]図２は一実施形態による、ＰＴｙｐｅ値、ＰＲａｔｅ値、及びそれらを組み合わせたＰＴｙｐｅＲａｔｅ値の例を含む表である。

[0049]図３は一実施形態による例示的なＰＴｙｐｅ予想器のブロック図である。

[0050]図４は一実施形態による例示的なＰＲａｔｅ予想器のブロック図である。

[0051]図５は実施形態を実施することが可能なネットワーク環境の例の図である。

[0052]図６は一実施形態による所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する方法のフローチャートである。

[0053]図７は別の実施形態による所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する方法のフローチャートである。

[0054]図８は本発明の実施形態を実施することができる適切なコンピューティング動作環境の例示的な図である。

[0055]すべての添付図面で、同様の特徴は同様の参照符号で識別されることに留意されたい。

詳細な説明

[0056]以下に本願の一部をなす添付図面を参照して実施形態をより完全に説明するが、添付図面には、実施形態を実施することができる特定の実施形態を例示として示す。それらの実施形態は、本開示が当業者に本発明の範囲を伝えるようにも説明される。ただし、それらの実施形態は、多数の異なる形態で具現化することも可能であり、本明細書に述べられる実施形態に限定されるものとは解釈すべきでない。

[0057]本発明の実施形態は特に方法又は装置として具現化することができる。したがって、実施形態は、完全にハードウェアによる実施形態、完全にソフトウェアによる実施形態、及びソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態等の形態を取ることができる。さらに、実施形態については携帯型又は手持ち型の装置を参照して説明するが、デスクトップ、ラップトップコンピュータ、タブレット装置、又はそれらの実施形態を実装するのに十分な演算資源を有する他のコンピューティング装置上で実装することもできる。

[0058]簡単に述べると、本発明は、極めて局所的で（１×１ｋｍ以下）、非常に短い時間（０〜６時間）における、タイムリーな（例えば５分ごと等頻繁に更新される）降水の種類及び強度の予報（「短時間予報」と称する）を生成するシステムに関する。このシステムは、気象レーダ、地上観測、及び天気予報から高分解能の降水観測結果を取り込んで、降水構造が時間と共に移動（移流）するのに伴って、降水構造の位置、経路、速度、及び強度を自動的に追跡する。これらの高分解能の降水観測結果、予報、及び追跡情報を使用して、外挿により将来を予想する（移流）。

[0059]図１は、一実施形態によるＰＴｙｐｅＲａｔｅの短時間予報を生成するシステムのブロック図である。図１に示すように、システム２００は種々のデータ源２０１から気象観測結果を受け取り、それらのデータ源は、これらに限定されないが、地点観測２０１−２（例えばユーザや自動ステーションから得られるフィードバック）、気象レーダ２０１−３、衛星２０１−４、及び他の種類の気象観測２０１−１を含む気象観測データ源と、数値気象予測（ＮＷＰ）モデルの出力２０１−５や天気予報及び注意報２０１−６等の天気予報データ源等である。

[0060]一実施形態では、システム２００はＰＴｙｐｅ分布予想器２０２及びＰＲａｔｅ分布予想器２０４を含む。

[0061]ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、種々のデータ源２０１から気象観測結果を受け取り、所与の緯度及び経度について、一定の時間間隔にわたる降水種類の確率分布を出力する。非制限的な一例では、この確率分布は例えば次のようになる。
ａ．雪：１０％
ｂ．雨：３０％
ｃ．雨氷：６０％
ｄ．雹：０％
ｅ．凍雨：０％

[0062]同様に、ＰＲａｔｅ予想器２０４は種々のデータ源２０１から所与の経度及び緯度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量の確率分布の予想（ＰＲａｔｅ）を出力する。例えば、ＰＲａｔｅは、所与の経度及び緯度についての一定の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力される。例えば以下のようになる。
ｆ．降水なし：３０％
ｇ．弱い降水：４０％
ｈ．中程度の降水：２０％
ｉ．強い降水：１０％

[0063]ＰＲａｔｅ予想器２０４及びＰＴｙｐｅ予想器２０２から出力されたＰＲａｔｅ及びＰＴｙｐｅの値は予想組合わせ器２０６に送られて、それらの値を組み合わせて、降水の結果を表す単一の値ＰＴｙｐｅＲａｔｅにする。例えば、ＰＴｙｐｅの値が「雪」で、「ＰＲａｔｅ」の値が「強い」であれば、組み合わせられたＰＴｙｐｅＲａｔｅの値は「強い雪」になる。可能なＰＴｙｐｅ値、ＰＲａｔｅ値、及びそれらを組み合わせたＰＴｙｐｅＲａｔｅ値の例を図２に示す。

[0064]一実施形態では、予想組合わせ器２０６（又はＰＴｙｐｅ予想器２０２）は、降水がないことに相当するすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求める。例：「ＮｏＳｎｏｗ（雪の可能性なし）」、「ＮｏＲａｉｎ（雨の可能性なし）」、又は「ＮｏＦｒｅｅｚｉｎｇＲａｉｎ（雨氷の可能性なし）」。逆に、降水が発生する確率は、降水に相当するすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することによって得ることができる。例：「ＬｉｇｈｔＳｎｏｗ（弱い雪）」、「ＨｅａｖｙＲａｉｎ（強い雨）」、又は「ＭｏｄｅｒａｔｅＦｒｅｅｚｉｎｇＲａｉｎ（中程度の雨氷）」。
ＰＴｙｐｅの計算

[0065]図１に示すように、ＰＴｙｐｅ予想器２０２は種々のデータ源２０１から気象観測結果／値を受け取る。気象値の例には、地表温度、降水の種類、温度の概要、風の方向及び速度等が含まれる。データ源２０１の１つから得られる気象値ごとに、ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、予想される気象値が当該時間間隔内の不確実性を表すように、その時間間隔にわたる予想気象値を計算する。例えば、地表温度の値が−２３である場合、予想気象値は−２２．５〜−２３．６の範囲になる可能性がある。

[0066]不確実性に影響する可能性のある要因には、ａ）リードタイム及び時間間隔の長さ、ｂ）データの入手可能性、信頼性、精度、正確度、位置からの距離、矛盾する報告、及び新しさ、並びに、ｃ）予報システムに固有の不正確さ及び誤差、が含まれる可能性がある。

[0067]ＰＴｙｐｅ予想器２０２の説明に戻ると、最終的なＰＴｙｐｅ分布の計算は、種々のデータ源２０１からの気象値の入手可能性に依存する。一般に、ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、１）種々のデータ源２０１から受け取られる、ＰＴｙｐｅの分布に基づく降水種類の気象値（ＰＴｙｐｅＷＶ）、及び、２）温度の気象値に基づくＰＴｙｐｅの確率（ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐ）、の２種類の入力を気象値から抽出する。

[0068]ＰＴｙｐｅＷＶは、種々のデータ源から受け取られるＰＴｙｐｅ分布を集約（又は加重平均）することによって得ることができる。例えば、地表観測のＰＴｙｐｅ分布が、ａ．雪：９０％、ｂ．雨：０％、ｃ．雨氷：８０％、ｄ．雹：０％、ｅ．凍雨：５０％で、一方、ＮＷＰモデルのＰＴｙｐｅ分布が、ａ．雪：１０％、ｂ．雨：０％．ｃ．雨氷：６０％、ｄ．雹：０％、ｅ．凍雨：０％である場合、平均を取ることに基づく最終的なＰＴｙｐｅ分布は、ａ．雪：５０％、ｂ．雨：０％、ｃ．雨氷：７０％、ｄ．雹：０％、ｅ．凍雨：２５％になる。

[0069]ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐは、各降水の種類に、気象値から得られる気温に基づいてその種類の降水が発生する確率を割り当てることによって得ることができる。上記のように、本システムは、風の方向及び速度、周辺地域の気温、温度概要等などの変量に基づいて、対象期間の温度の変化を予想することができる。例えば、地表の気温が氷点をかなり下回る場合には、雨や雹の可能性はないが、雪、雨氷、又は凍雨は可能性がある。

[0070]非制限的な一例では、温度が＝−１０Ｃの場合、ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐは例えば次のようになる。
１．雪：１００％
２．雨：０％
３．雨氷：７０％
４．雹：０％
５．凍雨：５０％

[0071]ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐのみが入手できる（ＰＴｙｐｅＷＶは入手できない）場合、ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、すべての確率の合計が１００％になるように確率を割ることにより、最終的なＰＴｙｐｅ分布を生成することができる。非制限的な一例では、最終的なＰＴｙｐｅ分布は例えば次のようになる。
ａ．雪：１００％／（１００+７０+５０）=４５％
ｂ．雨：０％／（１００+７０+５０）=０％
ｃ．雨氷：７０％／（１００＋７０＋５０）=３２％
ｄ．雹：０％／（１００+７０+５０）=０％
ｅ．凍雨：５０％／（１００＋７０＋５０）＝２３％

[0072]ＰＴｙｐｅＷＶのみが入手できる（ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐは入手できない）場合は、ＰＴｙｐｅＷＶを最終的なＰＴｙｐｅ分布として使用することができる。

[0073]ＰＴｙｐｅＰｒｏｂＴｅｍｐ及びＰＴｙｐｅＷＶの両方が入手できる場合は、最終的なＰＴｙｐｅ分布は、その２つの値を共に乗算することによって得ることができる。

[0074]図３は、一実施形態による例示的なＰＴｙｐｅ予想器２０２のブロック図である。図３に示すように、ＰＴｙｐｅ予想器２０２は、種々のデータ源から、例えば値１、値２．．．値ｎなどの気象値のセットと、予想を行う必要がある時間間隔を受け取る。例えば、時間間隔はユーザによって設定／変更することができる。図３に示すように、確率予想器２１０は、気象値のセット及び時間を受け取り、セットごとに、降水の種類（ＰＴｙｐｅ）の確率分布、例えば値１のＰＴｙｐｅ１、値２のＰＴｙｐｅ２等を出力する。

[0075]確率集約器２１２が確率予想器２１０から出力された種々のＰＴｙｐｅ_１−ｎの分布を受け取り、それを集約して最終的なＰＴｙｐｅ分布にする。非制限的な実装例では、確率集約器２１２は、上記で例示したように種々のＰＴｙｐｅ分布を平均することができる。ただし、重みを付けた集約を行うことができる他の実施形態も可能であり、それにより信頼性が低いデータ源に関連付けられたＰＴｙｐｅ分布の重みを減らし、信頼性が高く正確であることが分かっているデータ源に関連付けられたＰＴｙｐｅ分布の重みを増大することができる。
ＰＲａｔｅの計算

[0076]再度図１を参照すると、ＰＲａｔｅ予想器２０４は種々のデータ源２０１から気象観測結果／値を受け取り、ある期間にわたる降水量を示す確率分布ＰＲａｔｅを出力する。時間間隔は、例えば毎分など固定するか、又は例えば１分、次いで５分、次いで１０分等と可変にすることもできる。

[0077]ＰＲａｔｅ分布は、時間間隔ごとに、可能性のある降水量の結果（その水が雪や凍雨等の形で凍結しているか、又は溶けて液体の形態であるか）を表す。

[0078]ＰＲａｔｅの非制限的な例は例えば次のようになる。
降水なし：２０％
弱い（０〜１ｍｍ）：１０％
中程度（１〜２０ｍｍ）：１０％
強い（２０〜４０ｍｍ）：２０％
非常に強い（４０＋ｍｍ）：４０％

[0079]一実施形態では、ＰＲａｔｅ予想器２０４は、データ源２０１から受け取った気象値から降水量値を抽出することができる。入手できる降水量値ごとに、ＰＲａｔｅ予想器２０４は、各降水種類の降水量に確率を割り当てることにより、所与の時間間隔についての予想ＰＲａｔｅ分布を計算することができる。例えば、降水量の種類（降水なし、弱い降水、中程度の降水等）ごとに、ＰＲａｔｅ予想器２０４は、種々のデータ源から受け取られた気象値に基づいて、その種類が発生する見込みを示す確率を関連付けることができる。

[0080]不確実性に影響する可能性のある要因には、（これらに限定されないが）ａ）リードタイム及び時間間隔の長さ、ｂ）データの入手可能性、信頼性、精度、正確度、位置からの距離、矛盾する報告、及び新しさ、並びに、ｃ）予報システムに固有の不正確さ及び誤差、が含まれる可能性がある。

[0081]図４は、一実施形態による例示的なＰＲａｔｅ予想器２０４のブロック図である。図４に示すように、ＰＲａｔｅ予想器２０４は確率予想器２１４を含み、確率予想器２１４は、種々のデータ源から、例えば値１、値２．．．値ｎなどの気象値のセットと、予想を行う必要がある時間間隔を受け取り、セットごとに、降水量（ＰＲａｔｅ）の確率分布、例えば値１のＰＲａｔｅ１、値２のＰＲａｔｅ２等を出力するように構成される。

[0082]確率集約器２１６は、確率予想器２１４から出力された種々のＰＲａｔｅ_１−ｎの分布を受け取り、それらを集約して最終的なＰＲａｔｅ分布にする。非制限的な実装例では、確率集約器２１６は上記で例示したように種々のＰＲａｔｅ分布を集約することができる。ただし、重みを付けた集約を行うことができる他の実施形態も可能であり、それにより信頼性が低いデータ源に関連付けられたＰＲａｔｅ分布の重みを減らし、信頼性が高く正確であることが分かっているデータ源に関連付けられたＰＲａｔｅ分布の重みを増大することができる。
ＰＴｙｐｅＲａｔｅの計算

[0083]所与の緯度及び経度について、本システムは、所定の時間間隔にわたる予想ＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布を出力し、時間間隔は、固定（例えば１分）、又は可変（例えば１分、次いで５分、次いで１０分等）である。システムは、一連の時間間隔における予想ＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布を予め計算して記憶しておくことも、その場で計算することもできる。ＰＴｙｐｅＲａｔｅの分布は、時間間隔ごとに、あるＰＴｙｐｅＲａｔｅが発生する確実性又は不確実性を表す。

[0084]図１を参照すると、予想組合わせ器２０６は、ＰＴｙｐｅ予想器２０２から最終的なＰＲａｔｅの分布を、ＰＲａｔｅ予想器２０４から最終的なＰＲａｔｅの分布を受け取って、それらを組み合わせてＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布値のグループにし、各グループは、ある降水量である種類の降水を受ける確率を表す。一例を以下に提供する。

[0085]ＰＴｙｐｅ分布が、雪：５０％、雨０％、雨氷：３０％、雹０％、凍雨２０％で、ＰＲａｔｅ分布が、降水なし：０％、弱い：１０％、中程度：２０％、強い：３０％、非常に強い：４０％であるとすると、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ分布は例えば次のようになる。

[0086]したがって、予想組合わせ器２０６は各種類の降水の確率に各降水量の確率を乗算して、例えば２０％の強い雪の可能性、１２％の非常に強い雨氷の可能性など、ある降水量である種類の降水を受ける確率を得る。一実施形態では、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数字で表示する代わりに、テキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、５％〜１５％の間の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、４０％〜７０％の間の確率は「高い可能性」又は「非常に見込みが高い」等のテキストに関連付け、それにより「６０％の強い雪の可能性」と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

[0087]別の実施形態では、１つ又は複数の次元（次元は降水量、種類、又は確率を含む）に沿って２つ以上の異なるＰＴｙｐｅＲａｔｅを組み合わせることが可能である。例えば、そのような組み合わせの結果には、弱い雨から中程度の雨の見込みが高い、弱い雨又は雪から中程度の雨又は強い雪の見込みが高い、中程度の雨又は雪の見込みが高い、雨又は雪の見込みが高い、弱い雨から中程度の雨又は強い雪又は弱い雹の可能性がある、中程度の雨、雪、又は雹の可能性がある、雨、雪、又は雹の可能性がある、等が含まれる可能性がある。

[0088]図５は、実施形態が実施されることが可能なネットワーク環境の例である。システム２００（「ナウキャスター（nowcaster）」とも呼ぶ）は、遠隔通信ネットワーク２５４を通じて複数のクライアントコンピュータ２５２からアクセスすることができるサーバ／コンピュータ２５０で実装することができる。クライアントコンピュータは、これらに限定されないが、ラップトップ、デスクトップ、携帯型コンピューティング装置、タブレット等を含むことができる。クライアントコンピュータ２５２を使用して、各ユーザは、短時間予報を受け取りたい時間間隔と、短時間予報が必要とされる場所を指定することができる。例えば、ユーザは、短時間予報が必要とされる時間間隔と併せて、短時間予報が必要とされる場所の郵便番号、又は住所、又は地図上の位置、又は緯度及び経度を入力することができる。時間間隔は１分〜数時間の間に及ぶことができる。

[0089]場所情報及び時間情報を受け取ると、サーバ２５０は、指定された場所について入手可能な気象値を受け取り、指定された期間にわたるその特定の場所の短時間予報を表す上記の種々のＰＴｙｐｅＲａｔｅを出力することができる。短時間予報の正確度は、特定の地域について利用できる気象データ源の数にも依存する可能性がある。例えば、人口の多い地域は、森林地帯の辺鄙な地域よりも多くの気象レーダを含み、メディアの注目を集める可能性がある（したがって衛星の被覆範囲や予報も多い可能性がある）。

[0090]サーバ２５０で生成されたＰＴｙｐｅＲａｔｅは次いでクライアントコンピュータ２５２に送られてユーザに表示することができる。一実施形態では、ＰＴｙｐｅＲａｔｅは順に次々に表示するか、又は百分率が高いものを表示することができる。

[0091]図６は、一実施形態による、所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法３００のフローチャートである。この方法は、ステップ３０２で、１つ又は複数の気象データ源から所与の区域についての気象値を受け取ることを含む。ステップ３０４は、それらの気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成することを含み、ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各種類に関連付けれらた確率とを含む。ステップ３０６は、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成することを含み、ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む。ステップ３０８は、所与の期間のＰＴｙｐｅ予想と所与の期間のＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｍ＊ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成することを含み、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す。ステップ３１０は、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示するために出力することを含む。別の実施形態による、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する方法３００の方法。

[0092]図７は、別の実施形態による所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法３２０のフローチャートである。ステップ３２２は、所与の区域に対応する気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取ることを含む。ステップ３２４は、その気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成することを含み、ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各種類に関連付けられた確率とを含む。ステップ３２６は、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成することを含み、ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む。ステップ３２８は、所与の期間のＰＴｙｐｅ予想と所与の期間のＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｚ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成することを含み、数ｚはｍ＊ｎ以下であり、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す。ステップ３３０は、ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を表示するために出力することを含む。

[0093]ナウキャスター２００には別の実施形態が可能である。この実施形態では、ナウキャスターは、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器、及びＰＲａｔｅ分布予想器を有する。図１に示す実施形態と同様に、ＰＲａｔｅ分布予想器は、種々のデータ源から所与の緯度及び経度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量（ＰＲａｔｅ）の確率分布の予想を出力する。例えば、ＰＲａｔｅは、所与の緯度及び経度における任意の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力することができる。非制限的な一例では、例えば、
ｆ．降水なし：３０％
ｇ．弱い：４０％
ｈ．中程度：２０％
ｉ．強い：１０％
となる。

[0094]ただし、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器は、種々の降水種類に関連付けられた確率分布は出力しない。代わりに、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器は、所与の緯度及び経度に対応する気象観測結果を種々のデータ源から受け取って、様々な降水種類の一覧から１つの降水種類を選択する。非制限的な一例では、データ源から受け取った入力に基づいて、ＰＴｙｐｅ選択器／受信器は、下記の降水種類の一覧から、当該の緯度及び経度（並びに／又は場所）で発生する可能性が最も高い単一の降水種類を選択する。
ａ．雪
ｂ．雨
ｃ．雨氷
ｄ．雹
ｅ．凍雨
ｆ．それらの混合（例えばａ＋ｃ、ａ＋ｄ、ｂ＋ｃ、ａ＋ｅ、ｃ＋ｅ、ｄ＋ｅ等）

[0095]上記のような降水種類の一覧から、所与の場所に対して１つのみの降水種類が選択される。例えば、所与の時間に所与の場所で最も可能性の高い降水種類として雪と雨氷の混合が選択される可能性がある。降水種類は確率値には関連付けられない。つまり、任意の場所とその場所に対応する時間について１つだけの降水種類が選択されるので、選択された降水種類は実質的に１００％の確率値を有することになる。

[0096]１つの種類を選択するために利用できる降水種類の一覧は、２つの異なる降水種類（例えば雪と雨氷、雹と凍雨等）の混合を表す混合タイプを含むことができる。混合タイプは、選択することが可能な独立した降水種類と考えられ、上記一覧の（ｆ）に示すように、様々な降水種類の異なる組の混合を表す異なる混合タイプは、多数存在する可能性がある。

[0097]別の実施形態では、降水の種類はＰＴｙｐｅ選択器／受信器によって選択されるのではなく、ナウキャスターの外部にあるデータ源から受け取られる。言い換えると、ナウキャスター２００は、遠隔のデータ源（例えば第三者の気象サービス）に、所与の時間に所与の場所で発生する可能性が最も高い降水種類を特定することを要求し、最も可能性の高い降水種類を特定する応答をデータ源から受け取ることができる。この場合、降水種類の選択はナウキャスターによっては行われない。ナウキャスターには単に既に選択された降水種類が入力され、それにより、選択を行う場合に必要となるナウキャスターの演算力を節減することができる。

[0098]それぞれＰＴｙｐｅ選択器／受信器及びＰＲａｔｅ分布予想器から出力された、選択された降水種類とＰＲａｔｅ値が組み合わせられる。非制限的な一例では、選択された降水の種類が雪で、ＰＲａｔｅ値が上記のような値である場合、組み合わせた情報は次のようになる。
ａ．降雪なし：３０％
ｂ．弱い雪：４０％
ｃ．中程度の雪：２０％
ｄ．強い雪：１０％

[0099]関係する降水種類が１つのみであるため、組み合わせを行って最終的な天気予報データを出力するために必要とされる演算力が最小量で済む。ＰＴｙｐｅ選択器／受信器は所与の場所と時間について一つ（１）の降水種類を出力するので、ＰＲａｔｅ分布予想器がｍ個の数の確率分布を出力した場合、最終的な天気予報データはｍ（ｍ＊１）個のみの天気予報分布を含む。

[00100]最終的な天気予報データを出力する際に、図１に示した実施形態と同様に、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数で表示する代わりにテキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、５％〜１５％の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、４０％〜７０％の確率は「高い可能性」又は「非常に高い見込み」などのテキストに関連付け、それにより、「６０％の強い雪の可能性」と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

[00101]したがって、ナウキャスターは、短時間予報が必要とされる場所、並びに短時間予報が必要とされる時間及び／又は時間間隔を受け取り、その場所及び特定の時間について、選択されたＰＴｙｐｅ及びＰＲａｔｅの分布を出力する。

[00102]この別の実施形態によるナウキャスターは、効率性が要求される状況では図１に示す実施形態よりも有利である可能性がある。この別の実施形態は、図１の実施形態に比べてはるかに少ない処理力を使用して実装することができる。ただし、図１の実施形態は、所与の場所及び時間についてのより詳細で正確な天気予報データのスナップショットを提供することにおいてはこの代替実施形態よりも適する可能性がある。
ハードウェア及び動作環境

[00103]図８は、本発明の実施形態を実施することが可能な適切なコンピューティング動作環境の例示的図である。以下の説明は図８に関連し、実施形態をそれとの関連で実装することができる適切なコンピュータハードウェア及び適切なコンピューティング環境の簡単で一般的な説明を提供するものである。上記実施形態を実施するためにすべての構成要素が必須であるとは限らず、実施形態の主旨又は範囲から逸脱することなく構成要素の配置と種類の変種を作製することができる。

[00104]これは必須ではないが、実施形態は、パーソナルコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、スマートフォン、又は消費者装置や特殊な産業用コントローラの内部にあるコンピュータなどの組み込みシステムなどのコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明する。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを行うか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。

[00105]さらに、当業者には、実施形態は他のコンピュータシステム構成で実施することもでき、そのような構成には、手持ち型装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを利用した、若しくはプログラム可能な消費者電気製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ディスプレイページャ、無線周波（ＲＦ）装置、赤外線（ＩＲ）装置、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、着用可能コンピュータ、タブレットコンピュータ、Ａｐｐｌｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ社製造のＩＰＯＤ若しくはＩＰＡＤ系列の装置、上記装置の１つ若しくは複数を組み合わせた総合装置、又は、本明細書に記載される方法及びシステムを行うことが可能な他のコンピューティング装置が含まれることが理解されよう。実施形態は、通信ネットワークで結ばれた遠隔の処理装置によって作業が行われる分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカル及びリモート両方のメモリ記憶装置に置くことができる。

[00106]図８の例示的なハードウェア及び動作環境は、コンピュータ７２０の形態の汎用コンピューティング装置を含み、これは、処理装置７２１、システムメモリ７２２、及び、システムメモリを含む各種のシステム構成要素を動作的に処理装置７２１に結合するシステムバス７２３を含む。処理装置７２１は１つのみ、又は２つ以上ある場合があり、コンピュータ７２０のプロセッサは、単一の中央演算処理装置（ＣＰＵ）、又は一般に並列処理環境と呼ばれる複数の処理装置を備える。コンピュータ７２０は、従来のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータであるが、実施形態はそれらに限定されない。

[00107]システムバス７２３は、各種のバスアーキテクチャを使用した、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含む数種のバス構造のいずれであってもよい。システムメモリは単にメモリと呼ばれる場合もあり、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）７２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７２５を含む。起動時などにコンピュータ７２０内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含んでいる基本入出力システム（ＢＩＯＳ）７２６がＲＯＭ７２４に記憶される。本発明の一実施形態では、コンピュータ７２０は、図示しないハードディスクの読み書きを行うハードディスクドライブ７２７、取り外し可能の磁気ディスク７２９の読み出し又は書き込みを行う磁気ディスクドライブ７２８、及び、ＣＤ ＲＯＭや他の光学媒体などの取り外し可能の光ディスク７３１の読み出し又は書き込みを行う光ディスクドライブ７３０をさらに含む。本発明の代替実施形態では、ハードディスクドライブ７２７、磁気ディスク７２９、及び光ディスクドライブ７３０によって提供される機能は、電力を節減し、システムのサイズを縮小するために、揮発性又は不揮発性のＲＡＭを使用して模倣される。これらの代替実施形態では、ＲＡＭは、コンピュータシステム内に固定されるか、又はコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリカードなど取り外し可能なＲＡＭ装置とすることができる。

[00108]本発明の一実施形態では、ハードディスクドライブ７２７、磁気ディスクドライブ７２８、及び光ディスクドライブ７３０は、それぞれハードディスクドライブインターフェース７３２、磁気ディスクドライブインターフェース７３３、及び光ディスクドライブインターフェース７３４でシステムバス７２３に接続される。これらのドライブとそれに関連付けられたコンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ７２０のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び他のデータの不揮発性の記憶を提供する。当業者には、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）等、コンピュータによりアクセス可能なデータを記憶することができる任意種類のコンピュータ読取り可能媒体を例示的な動作環境で使用できることが理解されよう。

[00109]ハードディスク、磁気ディスク７２９、光ディスク７３１、ＲＯＭ７２４、又はＲＡＭ７２５にはいくつかのプログラムモジュールを記憶することができ、それらにはオペレーティングシステム７３５、１つ又は複数のアプリケーションプログラム７３６、他のプログラムモジュール７３７、及びプログラムデータ７３８が含まれる。ユーザは、キーボード７４０やポインティングデバイス７４２などの入力装置を通じてパーソナルコンピュータ７２０にコマンドと情報を入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信アンテナ、スキャナ、タッチセンシティブパッド等がある。上記及び他の入力装置は多くの場合、システムバスに結合されたシリアルポートインターフェース７４６を通じて処理装置７２１に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の他のインターフェースで接続することもできる。また、システムへの入力は、音声入力を受け取るマイクロフォンで提供することができる。

[00110]モニタ７４７又は他の種類の表示装置も、ビデオアダプタ７４８などのインターフェースを介してシステムバス７２３に接続される。本発明の一実施形態では、モニタは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）からなる。モニタに加えて、コンピュータは通例、スピーカやプリンタなどの他の周辺出力装置（図示せず）も含む。モニタは、ユーザが表面を押す、又は表面に触れることによってコンピュータとインターフェースを取ることができるタッチセンシティブ面を含むことができる。

[00111]コンピュータ７２０は、リモートコンピュータ７４９などの１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク環境で動作することができる。そのような論理接続は、コンピュータ７２０に結合された、又はコンピュータ７２０の一部である通信装置によって実現されるが、実施形態は特定種類の通信装置には限定されない。リモートコンピュータ７４９は、別のコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、クライアント、ピアデバイス、又は他の一般的なネットワークノード等であり、図６にはメモリ記憶装置７５０のみを示すが、通例は、コンピュータ７２０との関連で上述した要素の多く又はすべてを含む。図６に示す論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）７５１及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）７５２を含む。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、及びインターネットで広く見られる。

[00112]ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ７２０は、通信装置の一種であるネットワークインターフェース又はアダプタ７５３を通じてローカルネットワーク７５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ７２０は通例、通信装置の一種であるモデム７５４、又はインターネットなどのワイドエリアネットワーク７５２を通じて通信を確立するための他の種類の通信装置を含む。モデム７５４は、内蔵型である場合も外付け型である場合もあり、シリアルポートインターフェース７４６を介してシステムバス７２３に接続される。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ７２０に関連して図示するプログラムモジュール又はその一部は、遠隔のメモリ記憶装置に記憶することができる。図のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段及び通信装置を使用できることが認識される。

[00113]本発明の実施形態をそれとの関連で実施することができるハードウェア及び動作環境について説明した。本発明の実施形態をそれとの関連で実施することができるコンピュータは、従来のコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、組み込みシステム中のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータ等であるが、本発明はそれらに限定されない。そのようなコンピュータは通例、１つ又は複数の処理装置をプロセッサとして含み、またメモリなどのコンピュータ読取り可能媒体を含む。コンピュータはネットワークアダプタやモデムなどの通信装置も含む場合があり、通信的に他のコンピュータに結合することができる。

[00114]上記で好ましい実施形態について説明し、添付図面に示したが、本開示から逸脱することなく変更を加えることが可能であることは当業者には明瞭であろう。そのような変更は、本開示の範囲に包含される、可能な変形と考えられる。

Claims (22)

1. 所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
   前記所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
   前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、前記ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
   前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、前記ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
   前記所与の期間の前記ＰＴｙｐｅ予想と前記所与の期間の前記ＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、数ｍ＊ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップであり、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
   前記ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示のために出力するステップと、
   を含む方法。
2. 各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想について、前記ＰＴｙｐｅ予想からの所与の種類降水に関連付けられた第１の確率Ｐ１に、前記ＰＲａｔｅ予想からの所与の降水量に関連付けられた第２の確率Ｐ２を乗算して、前記所与の降水量で前記所与の種類の降水を受ける確率を表す値Ｐ３を得るステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 前記気象値を複数の異なる気象データ源から受け取るステップをさらに含む請求項１又は２に記載の方法。
4. 各気象データ源から受け取られた前記気象値から個々のＰＴｙｐｅ予想を生成し、したがって複数の個々のＰＴｙｐｅ予想を生成するステップと、
   確率集約器を使用して、前記複数の個々のＰＴｙｐｅ予想を組み合わせて最終的なＰＴｙｐｅ予想にするステップと、
   をさらに含む請求項３に記載の方法。
5. 各気象データ源から受け取られた前記気象値から個々のＰＲａｔｅ予想を生成し、したがって複数の個々のＰＲａｔｅ予想を生成するステップと、
   確率集約器を使用して、前記複数の個々のＰＲａｔｅ予想を組み合わせて最終的なＰＲａｔｅ予想にするステップと、
   をさらに含む請求項４に記載の方法。
6. 集約するステップが、加重平均を行うステップを含み、各個々のＰＴｙｐｅ予想又はＰＲａｔｅ予想に関連付けられた前記気象データ源に応じて、前記ＰＲａｔｅ予想及び／又はＰＴｙｐｅ予想に重みが割り当てられる請求項４に記載の方法。
7. 降水がないことを表すすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求めるステップをさらに含む請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 降水を表すすべてのＰＴｙｐｅＲａｔｅカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生する確率を求めるステップをさらに含む請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. ＰＴｙｐｅＲａｔｅの１つ又は組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、
   前記テキストによる記述をユーザ装置で表示するために出力するステップと
   をさらに含む請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 次元に沿って２つ以上のＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を組み合わせるステップであって、前記次元は、確率、降水量、及び降水の種類、の１つである、ステップと、
    ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の各組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、
    をさらに含む請求項９に記載の方法。
11. 前記所与の区域の場所を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記所与の期間を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記所与の期間が複数個の時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が固定値を有する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記固定値が、１分、２分、５分、１０分、１５分、３０分、及び６０分、のいずれか１つである請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記所与の期間が複数個の時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が可変の値を有する請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 気象値を受け取るステップが、前記所与の区域について少なくとも温度概要を受け取り、少なくとも前記温度概要に基づいて前記ＰＴｙｐｅ予想を生成することを含む請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
17. ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の異なる組み合わせを表示のために出力するステップをさらに含む請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
    前記所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、前記ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成するステップであり、前記ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記所与の期間の前記ＰＴｙｐｅ予想と前記所与の期間の前記ＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｚ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップであり、前記数ｚはｍ＊ｎ以下であり、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
    前記ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想を表示のために出力するステップと、
    を含む方法。
19. 所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する装置であって、
    １つ又は複数のプロセッサと、
    前記１つ又は複数のプロセッサの命令を記憶しているメモリと、
    を備え、
    前記命令が前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、当該装置に、
    前記所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想（ＰＴｙｐｅ予想）の確率分布を生成するステップであって、前記ＰＴｙｐｅ予想は、ｍ個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想（ＰＲａｔｅ予想）の確率分布を生成するステップであって、前記ＰＲａｔｅ予想は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記所与の期間の前記ＰＴｙｐｅ予想と前記所与の期間の前記ＰＲａｔｅ予想とを組み合わせて、ｍ＊ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップであって、各ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
    前記ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示のために出力するステップと、
    を実行させる、装置。
20. 所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
    前記所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間に予想される降水種類を得るステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想の確率分布を生成するステップであり、前記分布は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記予想される降水種類を前記分布と組み合わせて、所与の降水量で前記予想される降水種類がある確率を表す、ｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップと、
    前記ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を表示のために出力するステップと、
    を含む方法。
21. サーバと、ディスプレイを備え通信ネットワークを介して前記サーバに接続されている遠隔の装置と、を具備するシステムであって、
    前記サーバは、１つ又は複数のプロセッサ、及び命令を記憶しているメモリを備え、前記命令が実行されると、前記サーバに、
    前記所与の区域についての気象値を１つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間に予想される降水種類を取得するステップと、
    前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想の確率分布を生成するステップであって、前記分布は、ｎ個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
    前記予想される降水種類を前記分布と組み合わせて、所与の降水量で前記予想される降水種類がある確率を表すｎ個の数の降水種類・降水量の予想（ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想）を生成するステップと、
    前記ＰＴｙｐｅＲａｔｅ予想の１つ又は複数を前記遠隔の装置で表示するために出力するステップと、
    を実行させる、システム。
22. 請求項１〜１８及び２０のいずれか一項に記載の命令を備えている非一時的なコンピュータ読取り可能媒体。

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