JP2018063219A - 突風予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】突風が発生する可能性のある領域の予測を適切に行って、突風による交通機関の被害を回避しつつ、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲を小さくできる突風予測装置を提供する。【解決手段】この突風予測装置は、気象データに基づいて警戒対象の積乱雲を検出する検出手段と、互いに時間を隔てた複数組の気象データに基づいて警戒対象の積乱雲の移動ベクトルを予測する予測手段と、予測手段によって予測された移動ベクトルに基づいて突風の警戒領域を決定する警戒領域決定手段と、を備え、予測手段は、警戒対象の積乱雲が含まれるか或いは近接する複数の領域それぞれにおける所定の気象現象の分布の変位方向および変位距離を表わす複数の変位ベクトル（Ｖａ〜Ｖｄ）を、時間を隔てた複数組の気象データの相互相関に基づいて計算し、複数の変位ベクトルを平均して警戒対象の積乱雲の移動ベクトル（Ｖｔｃ）を求める。【選択図】図５

Description

本発明は、交通機関の防災のために突風発生の予測を行う突風予測装置に関する。

鉄道機関においては、竜巻、ダウンバースト、ガストフロントなど、発達した積乱雲に附随して生じる突風の警戒を適切に行うことが求められる。そのためには、突風の発生予測を正確に行う必要がある。
以前より、突風の予測技術に関して幾つか提案されている。例えば、特許文献１には、交通機関の防災のために、ドップラーレーダによって突風をピンポイントで探知する技術が記されている。また、特許文献２には、気象画像と地形データとを参照して竜巻の発生予測を行う技術が記されている。

日本の気象庁では、雷の放電の検知と雨雲のレーダ観測等に基づいて、発生した雷を１ｋｍ格子単位で解析し、解析された雷の活動度の情報を外部に提供する雷ナウキャストと呼ばれるシステムを運用している。また、日本の気象庁では、竜巻をもたらす可能性のある発達した積乱雲や低気圧性の空気の回転（メソサイクロンと呼ばれる）をレーダ観測することにより、竜巻の発生確度を１０ｋｍ格子単位で解析し、解析された竜巻の発生確度の情報を外部に提供する竜巻発生確度ナウキャストと呼ばれるシステムを運用している。これらのナウキャストの情報には、現在の情報とともに、１時間後程度まで数分毎の予測の情報が含まれる。

特開２０１０−２４９５５０号公報 特開２０１３−１８１８７８号公報

特許文献１には、ドップラーレーダにより突風をピンポイントで探知して交通機関の防災に役立てることが記されている。竜巻などの突風は空間スケールの小さい範囲で生じるため、これを風速計で補足することは困難であると考えられている。特許文献１の技術はドップラーレーダを設置するための免許や費用の観点から、ただちに実用化することは困難と考えられる。
また、気象庁のナウキャストの予測情報は、一般利用者向けの情報であり、交通機関の警戒情報として利用すると、警戒頻度が高く、警戒領域が広くなりすぎるという課題が生じる。交通機関の警戒領域では、例えば交通が停止されるなど利用者に不便が強いられるため、突風が生じないところに警戒領域が大きく広がることは好ましくない場合がある。

本発明は、突風が発生する可能性のある領域の予測を適切に行って、突風による交通機関の被害を回避しつつ、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲を小さくできる突風予測装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る突風予測装置は、
気象データに基づいて警戒対象の積乱雲を検出する検出手段と、
互いに時間を隔てた複数組の気象データに基づいて前記警戒対象の積乱雲の移動ベクトルを予測する予測手段と、
前記予測手段によって予測された移動ベクトルに基づいて突風の警戒領域を決定する警戒領域決定手段と、
を備え、
前記予測手段は、前記警戒対象の積乱雲が含まれるか或いは近接する複数の領域それぞれにおける所定の気象現象の分布の変位方向および変位距離を表わす複数の変位ベクトルを、前記時間を隔てた複数組の気象データの相互相関に基づいて計算し、前記複数の変位ベクトルを平均して前記警戒対象の積乱雲の移動ベクトルを求めることを特徴としている。

なお、気象現象とは、例えば降水強度、雲の高さ（雲頂高度）、風速などである。
上記のような構成によれば、予測手段によって警戒対象の積乱雲の移動ベクトルが予測され、この予測結果に基づいて警戒領域が決定される。さらに、積乱雲の移動ベクトルは、気象データの相互相関に基づき計算された複数の変位ベクトルを平均して求められる。よって、警戒対象の積乱雲の移動を高い精度で予測できる。従って、上記決定された警戒領域によって、突風による交通機関の被害を回避しつつ、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲を小さくできる。

ここで、好ましくは、
前記複数の領域は４つ以上の領域であり、
前記複数の変位ベクトルは４つ以上の変位ベクトルとしてもよい。
このような構成によれば、警戒対象の積乱雲を囲うように変位ベクトルを設定でき、移動ベクトルの予測精度を向上できる。

さらに好ましくは、前記予測手段は、前記複数の変位ベクトルの方向のばらつきが予め定められた閾値を超えた場合に、前記複数の変位ベクトルから求められる前記移動ベクトルを不採用にするように構成され、
前記閾値は、前記予測手段の処理と同一の処理により過去の気象データから計算される過去複数の積乱雲の各々についての前記複数の変位ベクトルと、前記複数の変位ベクトルの平均ベクトルとの方向差の標準偏差に基づいて定められてもよい。
この構成によれば、複数の地点で気象現象の分布が近似していて、相互相関により変位ベクトルの誤差が大きくなった場合に、この変位ベクトルが使用されて移動ベクトルの誤差が大きくなることを回避できる。よって、誤った積乱雲の移動予測を排除して、移動予測の総合的な精度をより高めることができる。

また好ましくは、前記警戒領域決定手段は、前記予測手段によって予測された移動ベクトルに、予め定められた方向のばらつき量と距離のばらつき量とを加えて前記警戒領域を決定するように構成され、
前記方向のばらつき量と前記距離のばらつき量とは、前記予測手段の処理と同一の処理により過去の気象データから予測される複数の積乱雲の移動ベクトルと、前記複数の積乱雲の実際の移動ベクトルとの変化値（方向差、ベクトル差、ベクトルの大きさの差、ベクトルの大きさの比率など）の標準偏差に基づいて定められてもよい。
この構成によれば、適宜、予測した移動ベクトルにばらつきを加えて警戒領域が決定されるので、突風が生じる可能性が非常に低い箇所を警戒領域から除外して、それ以外の箇所を警戒領域に含めることができる。

さらに、前記警戒領域決定手段は、前記移動ベクトルが不採用となった積乱雲に関する警戒領域を無しに決定するように構成するとよい。
変位ベクトルの計算に誤りが生じるときは、今後に突風が生じにくいことが、統計上、分かっている。従って、上記の構成によれば、今後に突風が生じない積乱雲の衰退時に、この積乱雲に関する警戒領域の設定を回避することができる。

また、本発明に係る突風予測装置は、前記予測手段によって予測された前記移動ベクトルに対応する移動速度が上限値を超える、または下限値を下回る積乱雲を警戒対象から除外する対象除外手段を更に備えるとよい。
この構成によれば、気象現象の分布が近似する複数の地点の相互相関により積乱雲の移動ベクトルが誤って大きなベクトルに計算された場合に、この積乱雲を警戒対象から除外して、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲をより小さくできる。また、移動速度が大きいほど突風の最大風速が大きくなり被害が大きくなりやすいことから、下限値を設定することで、突風が生じる可能性が低い積乱雲を除外することができる。

本発明によれば、突風が発生する可能性のある領域の予測を適切に行って、突風による交通機関の被害を回避しつつ、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲を小さくできる。

本発明の実施形態の突風警報システムの機能構成を示すブロック図である。 突風警報システムによる突風警戒処理の全体的な手順の流れを示すフローチャートである。 積乱雲移動予測処理の詳細を示すフローチャートである。 移動ベクトルを得るために相互相関処理の対象となる領域を示す説明図である。 警戒積乱雲の移動ベクトルを計算する処理の説明図である。 警戒領域決定部により決定される警戒領域の一例を示す説明図である。 過去の統計に基づく警戒領域（ａ）と実施形態の警戒領域（ｂ）との比較例を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態の突風警報システムの機能構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態の突風警報システム１は、気象サーバ１００から提供される気象データに基づいて、突風が生じる可能性のある警戒領域を決定し、これを鉄道運用サーバ２００に送信するシステムである。突風警報システム１は、本発明に係る突風予測装置の一例に相当する。

気象サーバ１００は、気象庁など気象観測機関のサーバ、或いは、これら気象観測機関から気象データを収集配信するサーバである。気象サーバ１００は、各地の雷の活動度を解析する雷ナウキャストの情報、各地の竜巻の発生確度を解析する竜巻発生確度ナウキャストの情報をリアルタイムで配信する。また、気象サーバ１００は、各地の雨雲の雲頂高度の観測データ、各地の雨雲の降水強度の観測データをリアルタイムで配信する。
鉄道運用サーバ２００は、鉄道輸送を行っている列車の管理を行うサーバであり、突風の警戒領域の情報を受信し、警戒領域に路線が含まれる場合に、この路線に警戒情報を発報する。警戒情報は、警戒領域で輸送を行っている列車や担当区所に伝達され、これによって例えば列車停止等の措置が警戒情報の解除まで取られる。

突風警報システム１は、図１に示すように、気象データ受信部１１、警戒積乱雲検出部１２、積乱雲移動予測部１３、対象除外部１４、警戒領域決定部１５、警戒情報送信部１６等の複数の機能ブロックを備えている。
突風警報システム１は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、制御プログラムと制御データを格納した記憶装置、作業用のＲＡＭ（Random Access Memory）、並びに、ネットワークＮを介して通信を行う通信装置等を備えたコンピュータである。突風警報システム１は、上記のハードウェアとソフトウェアとの協働により、図１の各機能ブロックを実現する。

図２は、突風警報システムによる突風警戒処理の全体的な手順の流れを示すフローチャートである。
気象データ受信部１１は、ネットワークＮを介して気象サーバ１００から必要な気象データを受信する。気象データは、例えば所定の時間間隔ごとにリアルタイムで受信される。

警戒積乱雲検出部１２は、所定条件に従って気象データから警戒対象の積乱雲（以下、「警戒積乱雲」と呼ぶ）の検出を行う。具体的には、先ず、警戒積乱雲検出部１２は、竜巻発生確度ナウキャストの確度１以上で、且つ、雷ナウキャストの活動度３以上の地点を、前提条件として検出する（ステップＳ１）。前提条件が検出されたら、次に、警戒積乱雲検出部１２は、例えば気象庁レーダ情報を読み込んで、この地点の積乱雲が、雲頂高度９ｋｍ以上、降水強度１００ｍｍ／ｈ以上、降水強度８０ｍｍ／ｈ以上の領域が５ｋｍ^２以上、降水強度６０ｍｍ／ｈ以上の領域が１０ｋｍ^２以上であるか判別する（ステップＳ２）。その結果、これらの条件を全て満たせば、警戒積乱雲検出部１２は、この積乱雲を突風の発生の可能性がある警戒積乱雲として検出する。一方、これらの条件を満たさなければ、警戒積乱雲検出部１２は、この積乱雲を警戒対象としない。なお、警戒積乱雲とする条件は、季節、時間又は地域に応じて変更されるように構成してもよい。

積乱雲移動予測部１３は、ステップＳ２で検出された警戒積乱雲を対象に、互いに時間を隔てた第１時点の気象データと第２時点の気象データとを比較して、警戒積乱雲の移動方向と移動距離との予測を表わす移動ベクトルを求める（ステップＳ３）。ここで、第１時点とは例えば現時点であり、第２時点とは例えば５分前など所定時間前の時点であり、第１時点の気象データと第２時点の気象データとは互いに時間を隔てた複数組の気象データに相当する。警戒積乱雲の移動予測処理については後に詳述する。
対象除外部１４は、積乱雲移動予測部１３の予測から得られる警戒積乱雲の移動速度が、例えば３ｋｍ／５分〜１０ｋｍ／５分などの正常な範囲にあるか判別する（ステップＳ４）。そして、正常な範囲になければ、対象除外部１４は、この警戒積乱雲を警戒対象から除外する。移動速度が下限値である３ｋｍ／５分未満、或いは、上限値である１０ｋｍ／５分以上の場合、統計上、積乱雲移動予測部１３の予測が誤りであると判定できるため、このような除外処理を行っている。

警戒領域決定部１５は、積乱雲移動予測部１３が移動ベクトルを予測し、且つ、対象除外部１４が警戒対象から除外しなかった警戒積乱雲について、警戒領域を決定する（ステップＳ５）。警戒領域の決定処理については後に詳述する。
警戒情報送信部１６は、警戒領域が決定されたら、ネットワークＮを介してこの情報を鉄道運用サーバ２００へ送信する。

続いて、積乱雲移動予測部１３による警戒積乱雲の移動予測処理について詳細に説明する。
図３は、積乱雲移動予測処理の詳細を示すフローチャートである。図４は、移動ベクトルを得るために相互相関処理の対象となる領域を示す説明図である。図５は、警戒積乱雲の移動ベクトルを計算する処理の説明図である。

移動予測処理が開始されると、先ず、積乱雲移動予測部１３は、検出された警戒積乱雲ＴＣ（図４（ａ）を参照）の周囲４つの代表地点Ｐａ〜Ｐｄを決定する（ステップＳ１１）。具体的には、警戒積乱雲を中心として東西方向と南北方向の周囲４点に予め定められた距離で格子点を設定し、代表地点Ｐａ〜Ｐｄとして選択する。格子点は、例えば東西方向に５０ｋｍごと、南北方向に８０ｋｍごとなど、南北方向の間隔が長くなるように設定するとよい。このような設定により、多くの積乱雲の気象現象に適応して、後述する相互相関処理により気象現象の分布の変位ベクトルを正確に計算できる。

次に、積乱雲移動予測部１３は、各代表地点Ｐａ〜Ｐｄについてのループ処理を行うため、４つの代表地点Ｐａ〜Ｐｄの中から順に１つの代表地点を処理対象に選択する（ステップＳ１２）。
１つの代表地点を選択してステップＳ１３〜Ｓ１７のループ処理へ処理を移行すると、積乱雲移動予測部１３は、先ず、選択した代表地点に対応する領域の現在画像を気象データから抽出し（ステップＳ１３）、同様に、選択した代表地点に対応する領域の所定時間前（例えば５分前）の画像を比較画像として気象データから抽出する（ステップＳ１４）。

ここで、代表地点に対応する領域とは、各辺が東西方向又は南北方向に延びる矩形領域であって、代表地点を中心に１辺が格子点間隔の例えば２倍の長さを有する領域を意味する。図４（ａ）には、代表地点Ｐｂに対応する領域Ｒｂを示している。このように設定された領域は警戒積乱雲を含んだ領域となる。また、気象データの画像とは、例えば降水強度を色分けした画像など、領域内の各画素に対応する各地点と気象現象のパラメータ値とが紐づけられた画像を意味する。

現在と所定時間前の気象データの画像を抽出したら、次に、積乱雲移動予測部１３は、現在画像と比較画像との相互相関値が最大となる両者の重ね合わせ位置を計算する（ステップＳ１５）。具体的には、積乱雲移動予測部１３は、比較画像（５分前画像）に対して現在画像を東西方向と南北方向とに１段階ずつずらしながら、各ずらし位置ごとに両画像の相互相関係数を計算する。そして、積乱雲移動予測部１３は、複数のずらし位置の相互相関係数を比較して、相互相関係数が最大となるずらし位置を求める。なお、相互相関係数の計算では、例えば、気象現象が弱いパラメータ値の相関よりも強いパラメータ値の相関に重みを加えて計算してもよい。

相互相関係数が最大となる重ね合わせ位置が求まったら、積乱雲移動予測部１３は、この重ね合わせ位置で、比較画像内の代表地点から現在画像の代表地点までの変位を表わすベクトルを、代表地点の変位ベクトルとして計算する（ステップＳ１６）。この変位ベクトルは、気象現象の分布の変位距離と変位方向とを表わす。
続いて、積乱雲移動予測部１３は、ループ処理の処理対象として４つの代表地点Ｐａ〜Ｐｄを全て選択完了したか判別し（ステップＳ１７）、否であればステップＳ１２に処理を戻し、完了していれば、次のステップＳ１８に処理を進める。
上記のようなステップＳ１２〜Ｓ１７のループ処理により、図５（ａ）に示すように、４つの代表地点Ｐａ〜Ｐｄにそれぞれ対応する４つの変位ベクトルＶａ〜Ｖｄが求められる。

ステップＳ１２〜Ｓ１７のループ処理を抜けると、積乱雲移動予測部１３は、４つの変位ベクトルＶａ〜Ｖｄの平均ベクトル（Ｖｔｃ）を計算する（ステップＳ１８，図５（ａ）を参照）。平均の仕方は、単なる相加平均でもよいが、その他、方向と大きさとを個別に平均化するなど様々な平均方法が採用可能である。

平均ベクトル（Ｖｔｃ）を計算したら、次に、積乱雲移動予測部１３は、平均ベクトル（Ｖｔｃ）を中心に”３×σ”の方向範囲に、各変位ベクトルＶａ〜Ｖｄが収まっているか判別する（ステップＳ１９、図５（ｂ）を参照）。”３×σ”の方向範囲は平均ベクトルを中心とした方向差の大きさが所定の閾値を超えない範囲と言い換えてもよい。ここで、σとは、過去の複数の警戒積乱雲の気象データをサンプルとして、これら気象データから上記と同じ方法で変位ベクトルを算出した場合に、各警戒積乱雲の４つの変位ベクトルの方向の散らばり度合を示す統計量を表わす。より具体的には、σは、各警戒積乱雲について計算された４つの変位ベクトルとこれらの平均ベクトルとの方向差を、複数の警戒積乱雲のサンプルについて求め、これらの標準偏差を計算した値である。

図５（ｂ）、（ｃ）にも示すように、ステップＳ１９の判別の結果、４つの変位ベクトルＶａ〜Ｖｄの全てが”３×σ”の方向範囲にあれば、積乱雲移動予測部１３は、平均ベクトル（Ｖｔｃ）を警戒積乱雲ＴＣの移動ベクトルＶｔｃとして採用する（ステップＳ２０）。一方、４つの変位ベクトルＶａ〜Ｖｄのうち１つ以上が”３×σ”の方向範囲から外れていれば、統計上異常なベクトルと判断してよいので、積乱雲移動予測部１３は、平均ベクトルを警戒積乱雲ＴＣの移動ベクトルとして不採用とする（ステップＳ２１）。例えば、気象現象の分布が近似する複数の地点があると、これらの相互相関により誤差の大きな変位ベクトルが計算される場合があるため、このようなベクトルに基づく移動ベクトルの予測をここで除外する。
ステップＳ２０またはステップＳ２１の処理を行うと、積乱雲移動予測部１３は、警戒積乱雲移動予測処理を終了する。

続いて、警戒領域決定部１５により実行される警戒領域の決定処理（図２のステップＳ５）の詳細について説明する。図６は、警戒領域の一例を示す説明図である。
警戒領域決定部１５は、先に説明したように、予測された移動ベクトルＶｔｃに基づいて警戒領域を決定する。警戒領域は、警戒積乱雲が例えば２０分以内に通過する予想領域として定義される。

警戒領域決定部１５は、先ず、移動ベクトルＶｔｃにより予測される移動の時間（５分）と、警戒領域に設定される時間（２０分）との比”４”を移動ベクトルＶｔｃに乗算してベクトルＬを計算する。次いで、警戒領域決定部１５は、現在の警戒積乱雲ＴＣの全領域がベクトルＬで移動した場合に軌跡となる領域を一次警戒領域Ｒｋ１として決定する。図６の幅Ｄは、ベクトルＬに直交する方向の警戒積乱雲ＴＣの幅である。一次警戒領域Ｒｋ１は、警戒積乱雲ＴＣが移動ベクトルＶｔｃに従って移動した場合に、警戒領域に設定される時間内（２０分以内）に警戒積乱雲ＴＣが通過する領域を表わす。
さらに、警戒領域決定部１５は、ベクトルＬに距離のばらつきΔＬと方向のばらつきΔθとを加えた領域を二次警戒領域Ｒｋ２として決定する。距離のばらつきΔＬは、距離の標準偏差σ_Ｌと係数ＡとをベクトルＬに乗算した大きさとして計算する。方向のばらつきΔθは、方向の標準偏差σ_Ｄと係数Ｂとを乗算して計算する。

ここで、距離の標準偏差σ_Ｌとは、過去の警戒積乱雲の気象データをサンプルとして、上記と同様の方法で、複数の警戒積乱雲について計算されたベクトルＬが表わす移動距離と、実際の警戒積乱雲の移動距離との比の標準偏差を意味する。また、方向の標準偏差σ_Ｄとは、過去の警戒積乱雲の気象データをサンプルとして、上記と同様の方法で、複数の警戒積乱雲について計算されたベクトルＬが表わす移動方向と、実際の警戒積乱雲の移動方向との差の標準偏差を意味する。
また、係数Ａ、Ｂは、予測に含めるばらつきの度合を表わすパラメータである。係数Ａ、Ｂを小さな値にすることで警戒領域を小さくできる。また、係数Ａ、Ｂを大きな値にすることで警戒領域を大きくして余裕を持った警戒領域を設定できる。

本実施形態では、係数Ａ＝１、係数Ｂ＝１と設定して、二次警戒領域Ｒｋ２を決定する。そして、上述した一次警戒領域Ｒｋ１と二次警戒領域Ｒｋ２とを合わせた領域が、警戒領域として決定される。なお、係数Ａ、Ｂは、季節又は地域に応じて適宜変更するように構成してもよい。
なお、変位ベクトルの異常により警戒積乱雲の移動ベクトルが求められていない場合、今後に突風が生じにくいことが、統計上、分かっている。よって、このような場合には、警戒領域決定部１５は、警戒積乱雲に関する警戒領域を無しと決定し、突風が生じない積乱雲に関する警戒領域の設定を回避する。

図７は、過去の統計に基づく警戒領域（ａ）と実施形態の警戒領域（ｂ）との比較例を示す説明図である。
例えば、甲信越地方の或る季節では、発達したほとんどの積乱雲が、南西から北東の方向に所定速度内で進むことが過去の統計に示されている。そこで、この統計情報から警戒積乱雲の北方から南東まで一定距離（例えば３８ｋｍ）の範囲を警戒領域とすることが検討できる。図７（ａ）は、過去に生じた警戒積乱雲ＴＣに対して、この方法で警戒領域Ｒｋを設定した場合を示している。
一方、図７（ｂ）は、過去に生じた警戒積乱雲ＴＣに対して、当時の気象データから計算した本実施形態の警戒領域Ｒｋを示している。

過去のサンプルにおいては、図７（ａ）および図７（ｂ）の何れの警戒領域Ｒｋが設定された場合にも、警戒積乱雲ＴＣは警戒領域Ｒｋに移動し、突風による被害を回避できることが確認された。一方、図７（ａ）の警戒領域Ｒｋが設定された場合には、ここに含まれる路線の総距離が長く、突風の恐れがないのに警戒のために停車する列車数が多くなることが確認された。また、図７（ｂ）の本実施形態の警戒領域Ｒｋが設定された場合、図７（ａ）のものよりも、警戒領域Ｒｋに含まれる路線の総距離を短くすることができ、突風の恐れがないのに警戒のために停車する列車数を少なくできることが確認された。

以上のように、この実施形態の突風警報システム１によれば、積乱雲移動予測部１３によって警戒積乱雲ＴＣの移動ベクトルＶｔｃが予測され、この予測結果に基づいて警戒領域Ｒｋ１、Ｒｋ２が決定される。また、積乱雲移動予測部１３は、警戒積乱雲ＴＣの周囲の複数領域の気象データの相互相関処理により複数の変位ベクトルＶａ〜Ｖｄを計算し、これら複数の変位ベクトルＶａ〜Ｖｄを平均して警戒積乱雲ＴＣの移動ベクトルＶｔｃが求められる。従って、警戒積乱雲ＴＣの移動予測の精度が向上し、上記の警戒領域Ｒｋ１、Ｒｋ２によって、突風による交通機関の被害を回避しつつ、突風が生じないのに警戒領域に含まれてしまう範囲を小さくすることができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限られるものではない。例えば、上記実施の形態で示した、相互相関処理の対象となる画像領域の決定方法は一例に過ぎない。また、相互相関処理の対象となる領域としては、４つに限られず、２つ又は３つとしてもよいし、５つ以上など、もっと多くの領域を設定してもよい。また、警戒積乱雲を含む領域を相互相関処理の対象とするほか、警戒積乱雲に近接する領域を相互相関処理の対象としてもよい。例えば相互相関処理を行う現在画像と過去画像の両者の面積は同一でなくてもよい。また、相互相関は画像データを用いて行う必要はなく、地点と気象現象のパラメータ値とが紐づけられた気象データであれば、同様の相互相関処理が可能である。
また、上記実施形態では、鉄道機関用に突風の警戒範囲を設定するシステムを示したが、本発明は高速道路など様々な交通機関の突風の警戒に利用することができる。

１ 突風警報システム（突風予測装置）
１１ 気象データ受信部
１２ 警戒積乱雲検出部（検出手段）
１３ 積乱雲移動予測部（予測手段）
１４ 対象除外部（対象除外手段）
１５ 警戒領域決定部（警戒領域決定手段）
１６ 警戒情報送信部
Ａ〜Ｄ 変位ベクトル
Ｐａ〜Ｐｄ 代表地点
Ｒｂ 相互相関処理の対象となる領域
ＴＣ 警戒積乱雲
Ｖｔｃ 移動ベクトル
Ｒｋ、Ｒｋ１、Ｒｋ２ 警戒領域

Claims (6)

1. 気象データに基づいて警戒対象の積乱雲を検出する検出手段と、
   互いに時間を隔てた複数組の気象データに基づいて前記警戒対象の積乱雲の移動ベクトルを予測する予測手段と、
   前記予測手段によって予測された移動ベクトルに基づいて突風の警戒領域を決定する警戒領域決定手段と、
   を備え、
   前記予測手段は、前記警戒対象の積乱雲が含まれるか或いは近接する複数の領域それぞれにおける所定の気象現象の分布の変位方向および変位距離を表わす複数の変位ベクトルを、前記時間を隔てた複数組の気象データの相互相関に基づいて計算し、前記複数の変位ベクトルを平均して前記警戒対象の積乱雲の移動ベクトルを求めることを特徴とする突風予測装置。
2. 前記複数の領域は４つ以上の領域であり、
   前記複数の変位ベクトルは４つ以上の変位ベクトルであることを特徴とする請求項１記載の突風予測装置。
3. 前記予測手段は、前記複数の変位ベクトルの方向のばらつきが予め定められた閾値を超えた場合に、前記複数の変位ベクトルから求められる前記移動ベクトルを不採用にするように構成され、
   前記閾値は、前記予測手段の処理と同一の処理により過去の気象データから計算される過去複数の積乱雲の各々についての前記複数の変位ベクトルと、前記複数の変位ベクトルの平均ベクトルとの方向差の標準偏差に基づいて定められることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の突風予測装置。
4. 前記警戒領域決定手段は、前記予測手段によって予測された移動ベクトルに、予め定められた方向のばらつき量と距離のばらつき量とを加えて前記警戒領域を決定するように構成され、
   前記方向のばらつき量と前記距離のばらつき量とは、前記予測手段の処理と同一の処理により過去の気象データから予測される複数の積乱雲の移動ベクトルと、前記複数の積乱雲の実際の移動ベクトルとの変化値の標準偏差に基づいて定められることを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載の突風予測装置。
5. 前記警戒領域決定手段は、前記移動ベクトルが不採用となった積乱雲に関する警戒領域を無しに決定することを特徴とする請求項３記載の突風予測装置。
6. 前記予測手段によって予測された前記移動ベクトルに対応する移動速度が上限値を超えるもしくは下限値を下回る積乱雲を警戒対象から除外する対象除外手段を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の突風予測装置。