JP2018120553A - Weather information processing apparatus, weather information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、気象情報処理装置、気象情報処理方法、プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a weather information processing apparatus, a weather information processing method, and a program.
航空機等の運航に対して、乱気流や雷をはじめとする様々な気象現象が与える影響は大きい。このため、従来、安全な運航を目指して、個々の気象現象に対する情報を提供するシステムが知られている。しかしながら、利用者にとって利便性の高い情報を提供することができない場合があった。 The impact of various weather phenomena such as turbulence and lightning on the operation of airplanes is significant. For this reason, a system that provides information on individual weather phenomena with the aim of safe navigation has been known. However, there are cases where information that is highly convenient for the user cannot be provided.
本発明が解決しようとする課題は、利用者にとって利便性の高い情報を提供することができる気象情報処理装置、気象情報処理方法、プログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a weather information processing apparatus, a weather information processing method, and a program capable of providing information that is highly convenient for the user.
実施形態の気象情報処理装置は、第1取得部と、第2取得部と、情報統合部とを持つ。第1取得部は、航空機から送信された気象に関する情報を取得する。第2取得部は、地上において気象の状態が観測された観測データを取得する。情報統合部は、前記第1取得部により取得された気象に関する情報、および前記第2取得部により取得された観測データを統合する。 The weather information processing apparatus of the embodiment includes a first acquisition unit, a second acquisition unit, and an information integration unit. A 1st acquisition part acquires the information regarding the weather transmitted from the aircraft. The second acquisition unit acquires observation data in which a weather condition is observed on the ground. The information integration unit integrates the information on the weather acquired by the first acquisition unit and the observation data acquired by the second acquisition unit.
以下、実施形態の気象情報処理装置、気象情報処理方法、プログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, a weather information processing apparatus, a weather information processing method, and a program according to embodiments will be described with reference to the drawings.
図1は、気象情報処理システム1の機能構成を示す図である。気象情報処理装置50を含む気象情報処理システム1は、例えば、一以上の航空交通管制情報処理システム2と、一以上の情報処理システム4と、一以上の航空気象情報提供システム6と、一以上の気象資料統合処理システム8と、一以上のデータ配信システム10と、一以上の支援システム20とを備える。これらのシステムは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)、インターネット等のネットワークを介して互いに通信する。また、これらのシステムは、図示する航空機80に限らず、他の航空機と情報を送受信する。図示する例では、支援システムに対するインプットを点線で示し、支援システムによるアウトプットを実線で示している。
FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration of the weather
[支援システム以外のシステム]
航空交通管制情報処理システム2は、航空局が管理するシステムであって、航空機80の安全運航および定時運航を支援したり、管制業務等を支援したりするシステムである。航空交通管制情報処理システム2は、無線通信を用いて気象観測報告情報を航空機80から取得し、取得した情報を支援システム20、または航空気象情報提供システム6に提供する。
[Systems other than support systems]
The air traffic control information processing system 2 is a system managed by the air station, and is a system that supports safe operation and scheduled operation of the
気象観測報告情報とは、航空機80の乗員によって報告された気象に関する情報であって、例えば、機長によって報告されたパイロットレポート(PIREP; Pilot Report)である。この気象観測報告情報は、例えば、気象に関する情報(例えば乱気流の発生を示す情報)が音声としてマイク等に入力された情報であってもよいし、乗員が航空機80に設けられた操作部に対して入力した情報であってもよい。音声として入力された情報の場合、音声データは、航空交通管制情報処理システム2等で支援システム20によって処理可能なデータに変換される。
The weather observation report information is information related to the weather reported by the crew of the
また、航空交通管制情報処理システム2は、支援システム20から支援情報を取得する。支援情報は、支援システム20により提供される情報であって、航空機80の運航を支援するための情報である(詳細は後述)。
In addition, the air traffic control information processing system 2 acquires support information from the
また、航空交通管制情報処理システム2は、航空気象情報提供システム6から取得した航空気象情報を航空機80に提供する。航空気象情報とは、航空機80の運航や空港の施設などに影響を及ぼす気象に関する情報であって、風向風速や天気等の情報である。
The air traffic control information processing system 2 provides the
情報処理システム4は、航空会社が管理するシステムであって、航空機80の運行計画を管理したり、航空機80の安全運航および定時運航を支援したりするシステムである。情報処理システム4は、支援システム20から支援情報を取得する。情報処理システム4は、無線通信を用いて気象観測報告情報を航空機80から取得し、取得した情報を航空気象情報提供システム6、および支援システム20に提供する。また、情報処理システム4は、航空気象情報提供システム6から取得した航空気象情報、支援システム20から取得した支援情報を航空機80に提供する。
The information processing system 4 is a system managed by an airline, and is a system that manages an operation plan of the
航空気象情報提供システム6は、空港内に設けられた航空地方気象台が管理するシステムであって、空港や、空港周辺、航空経路等を含む対象領域の気象の状態を観測し、対象領域の気象に関する情報(航空気象情報)を航空関係者に提供するシステムである。また、航空気象情報提供システム6は、支援システム20から支援情報を取得する。航空気象情報提供システム6は、航空交通管制情報処理システム2または情報処理システム4から取得した気象観測報告情報と航空気象情報とを、気象資料統合処理システム8に提供する。
The aviation weather
気象資料統合処理システム8は、国や地方公共団体等における気象業務を所管する機関が管理するシステムである。気象資料統合処理システム8は、航空気象情報提供システム6から取得した気象観測報告情報と航空気象情報とを管理する。また、気象資料統合処理システム8は、各種サーバ装置(不図示)、気象レーダ装置(不図示)等から取得した気象観測情報を管理する。気象観測情報は、地上において気象の状態が観測された観測データである。気象資料統合処理システム8は、管理する気象観測報告情報、航空気象情報、気象観測情報をデータ配信システム10に提供する。
The meteorological data integrated processing system 8 is a system managed by an organization having jurisdiction over weather work in a national or local government. The weather data integrated processing system 8 manages the weather observation report information and the aviation weather information acquired from the aviation weather
また、気象資料統合処理システム8は、気象観測情報または航空気象情報と、所定のモデルとに基づいて、数値予報データを導出し、導出した数値予報データをデータ配信システム10へ送信する。数値予報データとは、例えばメソ数値予報モデル(MSM;Meso Scale Model)や、全球数値予報モデル(GSM: Global Spectral Model)等から導出された数値予報モデルGPV(Grid Point Value)である。
Further, the meteorological material integrated processing system 8 derives numerical forecast data based on the weather observation information or aviation weather information and a predetermined model, and transmits the derived numerical forecast data to the
データ配信システム10は、気象業務を行う事業者や団体等を支援する機関が管理するシステムである。データ配信システム10は、支援システム20に航空気象情報や、気象観測報告情報、気象観測情報、数値予報データを配信する。
The
二次監視レーダ12は、地上に設けられた装置であって、航空機80から取得した航空機の動態情報や、航空機80に設けられた機器(例えばセンサ)の検知結果を示す情報等を、ダウンリンク機能を用いて取得し、取得した動態情報または検知結果を示す情報を支援システム20に提供する。動態情報とは,例えば、航空機80の磁方位、対気速度、対地速度、昇降率、旋回率、ロール角、選択高度などの航空機に関する情報である。検知結果を示す情報とは、例えば、気温や、気圧、湿度等などの航空機80に設けられた機器の検出結果である。動態情報と検知結果を示す情報とを合わせたものを、以下、動態検知情報(DAPs; Downlink Aircraft Parameters)と称する。また、二次監視レーダ12は、支援システム20から取得した支援情報を航空機80に提供する。
The
通信衛星14は、支援システム20により提供された支援情報を取得し、取得した情報を航空機80に提供する。
The
[支援システム]
支援システム20は、例えば、気象観測装置30と、気象情報処理装置50とを含む。
[Support system]
The
[気象観測装置]
気象観測装置30は、例えば、フェーズドアレイ気象レーダ32と、パラボラ型気象レーダ34と、ライダ36と、ウインドプロファイラ38と、ゾンデ40と、気象衛星42と、地上気象観測装置44と、カメラ46とを含む。
[Meteorological observation equipment]
The
フェーズドアレイ気象レーダ32は、例えば、地上において雨や雪などを含む大気の状態を観測する気象レーダである。フェーズドアレイ気象レーダ32は、例えば、フェーズドアレイアンテナを備える。このフェーズドアレイアンテナは、複数のアンテナ素子を備え、指向角を電子的に変更可能なアンテナである。フェーズドアレイ気象レーダ32は、仰角方向を電子的に走査しながら、アンテナを水平方向に回転駆動することで、高速に大気の三次元の状態を観測する。
The phased
パラボラ型気象レーダ34は、地上においてフェーズドアレイ気象レーダ32と同様に、例えば、雨や雪などを含む大気の状態を観測する気象レーダである。パラボラ型気象レーダ34は、パラボラアンテナを備え、このパラボラアンテナを機械的に回転させることにより、パラボラアンテナが向いている方向における大気の状態を観測する。
The
ライダ36は、地上からレーザー光を上空に発射し、発射したレーザー光が大気中の微粒子(エアロゾル)等に当たったことによって生じた散乱光を受光した結果に基づいて、ドップラ周波数の変化を導出することにより、レーザー光を発射した領域の風速や風向を導出する。
The
ウインドプロファイラ38は、地上から上空に向けて電波を発射し、大気中の風の乱れなどによって散乱され戻ってくる電波を受信した結果に基づいて、上空の風向や風速を導出する。
The
ゾンデ40は、気圧や、気温、湿度等の気象要素を測定するセンサを搭載し、測定した情報を送信するための無線送信機を備える。ゾンデ40は、例えば、地上から上空(およそ高度30km)に、ゴム気球等によって飛ばされ、無線通信機を用いて上空においてセンサによって検出された結果を気象情報処理装置50に送信する。
The
気象衛星42は、気象観測を目的とした人工衛星である。気象衛星42は、観測結果を含む情報を、気象衛星42の通信所を介して気象情報処理装置50に提供する。地上気象観測装置44は、地上に設けられ、気温や、湿度、風向、風速、降水量等の気象観測を自動的に行い、観測結果を気象情報処理装置50に提供する。
The
カメラ46は、所定の領域を撮像し、撮像した画像を気象情報処理装置50に提供する。また、カメラ46は、撮像した画像を解析して、画像が撮像された領域の気象の状態を解析する解析部を備えてもよい。この場合、カメラ46は、解析部の解析結果(気象の状態)を気象情報処理装置50に提供してもよい。
The
[気象情報処理装置]
気象情報処理装置50は、例えば、データ格納部52と、数値気象演算部(気象演算部)54と、情報統合部56と、リスク判定部(リスク導出部)58と、ルート情報導出部60と、制御情報算出部62と、表示情報生成部64と、記憶部66と、表示部68とを含む。数値気象演算部54と、情報統合部56と、リスク判定部58と、ルート情報導出部60と、制御情報算出部62と、表示情報生成部64とは、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサが記憶部66に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてよい。また、これらの機能部のうち、全部または一部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のハードウェアによって実現され、これらの機能部の機能を実現するための回路構成を有してもよい。また、これらの機能部は、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
[Meteorological information processing equipment]
The weather
記憶部66は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)等の不揮発性の記憶媒体と、RAM(Random Access Memory)、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とによって実現される。記憶部66は、プロセッサが実行するプログラムや、各機能部により実行された処理過程や、各機能部により実行された処理結果等の情報を格納する。
The
データ格納部52は、第1取得部52Aと、第2取得部52Bとを含む。第1取得部52Aは、航空機80から送信された気象に関する情報を取得し、取得した情報(航空機取得情報)をデータ格納部52に格納する。航空機取得情報には、気象観測報告情報、または動態検知情報のうち1つ以上の情報を含み、この情報には少なくとも気象に関する情報が含まれる。また、第1取得部52Aは、支援システム20と通信する情報処理システム4やデータ配信システム10等の他のシステムから送信された情報を取得する。第2取得部52Bは、気象観測装置30の観測結果を取得し、データ配信システム10で取得した気象観測情報とともに気象観測情報として、データ格納部52に格納する。
The
数値気象演算部54は、データ配信システム10により配信された数値予報データを初期値として、データ格納部52に格納された気象観測情報を予測モデルに同化させて数値予報データと整合を求めることで、より細分化した三次元のグリッドに対する気象予測を行う。気象予測とは、所定時刻の気象現象の発生や気象の状態を予測する処理である。より細分化した三次元のグリッドとは、数値予報データが対象とした大きさの三次元のグリッドに比して、小さい三次元のグリッドである。三次元のグリッドとは、ある地点を中心として3方向(例えば、東西(X)方向・南北(Y)方向・鉛直(Z)方向)に所定幅で分割された分割領域である。予測モデルとは、例えば、CReSS(Cloud Resolving Storm Simulator)や、WRF(the Weather Research & Forecasting model)である。また、数値気象予測演算部26は、数値予報データが対象としている情報に比して、より詳細な情報を導出することができる。
The numerical
情報統合部56は、データ格納部52に格納された、航空機80から取得した航空機取得情報と、気象観測装置30から取得した気象観測情報とを統合する。また、情報統合部56は、データ格納部52に格納された情報、または統合した情報と、気象現象の発生を予測するアルゴリズムや気象状態を予測するアルゴリズム等とに基づいて、現在または将来の気象状態や気象現象の発生に関する情報を導出する。
The
リスク判定部58は、データ格納部52に格納された情報、または情報統合部56により統合された情報に基づいて、気象現象が発生するリスクを導出する。情報統合部56およびリスク判定部58の処理の詳細については後述する。
The risk determination unit 58 derives a risk of occurrence of a meteorological phenomenon based on information stored in the
ルート情報導出部60は、情報処理システム4等の他の装置から取得した情報に基づいて、対象の航空機のルートを導出する。また、ルート情報導出部60は、リスク判定部58により導出されたリスクに基づいてリスクが比較的低く、且つ効率的に目的地に到達することができる経路を導出する。
The route
制御情報算出部62は、情報統合部56や、ルート情報導出部60、または入力された情報に基づいて、フェーズドアレイ気象レーダ32、パラボラ型気象レーダ34、またはライダ36を制御する。これにより、上記の機器が着目する領域が制御される。
The control
表示情報生成部64は、各機能部の処理結果に基づいて、利用者に提供する情報を生成する。例えば、表示情報生成部64は、情報統合部56またはリスク判定部58の処理結果を含む画像を表示部68に表示させるための情報を生成する。表示部68は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electroluminescence)ディスプレイなどの表示装置を含む。表示部68には、表示情報生成部により生成された情報を含む画像が表示される。
The display
図2は、気象情報処理装置50により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、第1取得部52Aが、データ配信システム10から数値予報データを取得する(ステップS100)。次に、第1取得部52Aがデータ配信システム10から、第2取得部52Bが気象観測装置30から気象観測情報を取得する(ステップS102)。次に、数値気象演算部54が、気象観測情報、数値予報データ、および予測モデルに基づいて気象予測を実行する(ステップS104)。実行された気象予測の結果は、航空機80等に提供されてもよい。
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing executed by the weather
次に、第1取得部52Aは、二次監視レーダ12から動態検知情報を取得する(ステップS106)。次に、第1取得部52Aは、データ配信システム10により送信された気象観測報告情報を取得する(ステップS108)。なお、第1取得部52Aは、航空交通管制情報処理システム2または情報処理システム4から気象観測報告情報を取得してもよい。 Next, the first acquisition unit 52A acquires movement detection information from the secondary monitoring radar 12 (step S106). Next, the first acquisition unit 52A acquires the weather observation report information transmitted by the data distribution system 10 (step S108). Note that the first acquisition unit 52A may acquire weather observation report information from the air traffic control information processing system 2 or the information processing system 4.
次に、情報統合部56が、ステップS102、ステップS106およびステップS108で取得された情報を統合する(ステップS110)。情報統合部56により生成された情報は、「支援情報」の一例である。統合とは、例えば、時刻や、グリッド、航空機80の航路、気象状態、気象現象ごとに、気象観測情報と、動態検知情報または気象観測報告情報のうち少なくとも1つの情報とを、対応付けたり、関連づけたりすることである。情報統合部56は、例えば、取得した情報をグリッドおよび情報の種別ごとに分類して統合した統合テーブルTBを生成する。図3は、統合テーブルTBの一例を示す図である。統合テーブルTBは、例えばグリッドIDに対して、そのグリッドに対応する、気象観測情報、動態検知情報、および気象観測報告情報が対応付けられた情報である。これにより、気象情報処理装置50は、グリッドごとの気象状態を詳しく認識することができる。
Next, the
また、統合には、例えば、フェーズドアレイ気象レーダ32等から得られる反射強度、降水強度、風向風速等の三次元画像または動画の情報に、動態検知情報や気象観測報告情報等から得られる雷や乱気流、ウィンドシア、着氷等の情報が重ね合わせられることも含まれる。
For integration, for example, information on three-dimensional images or moving images such as reflection intensity, precipitation intensity, wind direction and wind speed obtained from the phased
例えば、航空機80の経路周辺の雷に関する気象状況を把握したい場合を考える。この場合、情報統合部56は、気象観測情報としてフェーズドアレイ気象レーダ32から取得した三次元画像または動画の情報から積乱雲が存在するグリッドの領域を判定し、判定した積乱雲の情報に対して、動態検知情報や気象観測報告情報等から得られた雷の情報を重ね合わせる。そして、表示情報生成部64は、統合された情報を含む画像を表示部68に表示させる。
For example, consider a case in which it is desired to grasp the weather conditions related to lightning around the route of the
図4は、表示部68に表示される画像の一例を示す図である。図示する例では、XYZ方向の三次元の領域において、気象観測情報に基づいて積乱雲が存在すると判定されたグリッドが集合した領域A1と、動態検知情報に基づいて得られた雷が発生していると判定された領域A2と、気象観測報告情報に基づいて得られた雷が発生していると判定された領域A3とを示している。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an image displayed on the
このように、異なる手法により得られた情報が統合され、利用者に提供されるため、利用者は、各々の積乱雲による発雷状況を把握したり、今後どの積乱雲の発雷リスクが高いかを定性的に判断したりすることができる。重ね合わせられた情報は地方航空局や航空会社、航空地方気象台のみならず、通信衛星14を介して直接的に航空機80に提供される。また、制御情報算出部62は、上記の統合結果に基づいて、フェーズドアレイ気象レーダ32が観測対象とする領域を導出してもよい。これにより観測対象の領域を絞って集中的または効果的に気象を観測することができる。
In this way, the information obtained by different methods is integrated and provided to the user, so that the user can grasp the thunderstorm situation due to each cumulonimbus cloud and determine which cumulonimbus has a higher risk of lightning in the future. It can be qualitatively judged. The superimposed information is provided directly to the
上記はあくまでも一例であり、例えば、乱気流やウィンドシアに関する気象状況を把握したい場合は、上記の気象現象の判定要素となる、第1取得部52Aおよび第2取得部52Bにより取得された風向風速を重ね合わせてもよいし、着氷に関する気象状況を把握したい場合は、着氷の発生の判定要素となる、第1取得部52Aおよび第2取得部52Bにより取得された気温を重ね合わせてもよい。
The above is merely an example. For example, when it is desired to grasp the weather conditions related to turbulence and wind shear, the wind direction and wind speed acquired by the first acquisition unit 52A and the
また、情報統合部56は、第1取得部52Aまたは第2取得部52Bにより取得された情報のうち、一方または双方を解析して取得された情報に比してより詳細な情報を取得したり、取得された情報に基づいて気象に関する予測情報を生成したりしてもよい。この場合、情報統合部56は、解析結果や、予測情報、気象観測情報、数値予報データ、数値気象演算部54の処理結果等を組み合わせて、これらの情報を統合してもよい。
In addition, the
また、情報統合部56は、航空機取得情報に基づいて、気象観測情報を補正して、補正結果を用いた気象状態等の予測を行ってもよい。例えば、情報統合部56は、あるグリッドにおける航空機取得情報に含まれる温度と、気象観測情報に含まれる温度とに差異がある場合、その差異を他のグリッド(例えば、所定時間後に航空機80が飛行する経路)における気象観測情報に含まれる温度に反映し、反映結果に基づいて、所定時間後の気象状態や、航空機取得情報を提供した航空機80が進行する予定の領域の気象状態等の予測を行う。これより、情報統合部56は、例えば、より精度の高い、所定時間後の気象状態や、所定時間後に発生する気象現象の情報を利用者に提供することができる。
Further, the
図2の説明に戻る。次に、リスク判定部58が、統合結果に基づいてリスクを導出する(ステップS112)。リスク判定部58により生成された情報は、「支援情報」の他の一例である。リスク判定部58は、例えば、統合テーブルTBを参照して、グリッドごとに、所定の気象現象が発生するリスクを導出する。例えば、リスク判定部58は、気象観測情報に基づいて算出した指標、動態検知情報に基づいて導出した指標、気象観測報告情報に基づいて導出した指標を統合して、その気象現象が発生するリスクを導出する。 Returning to the description of FIG. Next, the risk determination unit 58 derives a risk based on the integration result (step S112). The information generated by the risk determination unit 58 is another example of “support information”. For example, the risk determination unit 58 refers to the integrated table TB and derives a risk of occurrence of a predetermined weather phenomenon for each grid. For example, the risk determination unit 58 integrates the index calculated based on the weather observation information, the index derived based on the movement detection information, and the index derived based on the weather observation report information, and the risk that the weather phenomenon occurs Is derived.
より具体的には、リスク判定部58は、各指標に対して、各指標に設定された係数を乗算して、乗算した結果が閾値以上である場合、リスクが高いと導出し、乗算した結果が閾値未満である場合、リスクが低いと導出する。例えば、各指標に設定された係数は、気象観測報告情報に基づいて導出された指標に設定された係数、動態検知情報に基づいて導出された指標に設定された係数、気象観測情報に基づいて導出された指標に設定された係数の順で大きい。パイロットにより観測された情報、対象の領域を飛行している航空機80により取得された情報の順で、情報の信頼性が高いと推定されるためである。
More specifically, the risk determination unit 58 multiplies each index by a coefficient set for each index, and derives that the risk is high when the multiplication result is equal to or greater than a threshold, and the result of multiplication Is less than the threshold, it is derived that the risk is low. For example, the coefficient set for each index is based on the coefficient set for the index derived based on the weather observation report information, the coefficient set for the index derived based on the dynamic detection information, and the weather observation information. Large in the order of the coefficients set in the derived index. This is because it is estimated that the reliability of the information is high in the order of the information observed by the pilot and the information acquired by the
上記のようにリスク判定部58は、気象現象の発生に対するリスクを導出し、導出したリスクをグリッドと気象現象との組み合わせごとに付与することでリスクテーブルTB1を生成する。図5は、リスクテーブルTB1の一例を示す図である。リスクテーブルTB1は、例えばグリッドIDと気象現象の組み合わせに対して、その組み合わせに対応するリスクの情報が対応付けられた情報である。これにより、気象情報処理装置50は、グリッドごとの気象現象に対するリスクを認識することができる。
As described above, the risk determination unit 58 derives a risk for occurrence of a weather phenomenon, and generates the risk table TB1 by assigning the derived risk for each combination of the grid and the weather phenomenon. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the risk table TB1. The risk table TB1 is information in which risk information corresponding to a combination of a grid ID and a weather phenomenon is associated with the combination, for example. Thereby, the weather
例えば、上記のリスクは、フェーズドアレイ気象レーダ32等から得られた気象観測情報(例えば反射強度や降水強度、風向風速等)と、動態検知情報や気象観測報告情報等から得られる気温や、湿度、気圧等の情報とが組み合わされて導出される。例えば、着氷の発生するリスクを把握したい場合、一般的に着氷の発生条件として気温が0〜マイナス10数度程度であり、且つ雨滴や水滴が存在することが挙げられる。このため、動態検知情報より得られる航空経路の周辺の気温分布、およびフェーズドアレイ気象レーダ32等から得られる反射強度分布を組み合わせることで、上記発生条件を満たす空域は着氷発生リスクが高く、逆に満たさない空域は低いと判断できる。なお、条件を満たす度合いでリスクが段階分けされて、ランクが導出されてもよい。
For example, the above risk may be the temperature or humidity obtained from meteorological observation information (for example, reflection intensity, precipitation intensity, wind direction, wind speed, etc.) obtained from the phased
上記はあくまでも一例であり、例えば、乱気流やウィンドシアの発生リスクを把握したい場合は風向風速や気温等、雷の発生リスクを把握したい場合は着氷と同様に気温分布や反射強度分布等が組み合わされてもよい。また、気象現象が発生したとみなされる条件やその判断に用いられる閾値は変更されてもよい。 The above is just an example.For example, if you want to understand the risk of turbulence and wind shear, you can use the wind speed and temperature, etc. May be. In addition, the condition that the weather phenomenon is considered to have occurred and the threshold value used for the determination may be changed.
また、リスク判定部58は、情報統合部56により解析された解析結果、生成された予測情報、気象観測情報、数値予報データ、数値気象演算部54の処理結果等を組み合わせてリスクを導出してもよい。これより、リスク判定部58は、例えば、気象現象が所定時間後に発生するリスクを、より精度よく利用者に提供することができる。
The risk determination unit 58 derives a risk by combining the analysis result analyzed by the
次に、表示情報生成部64が、ステップS112のリスクの情報を含む画像を表示部68に表示させるための情報を生成し、生成した情報を含む画像を表示部68に表示させる(ステップS114)。これにより本フローチャートの処理は終了する。
Next, the display
なお、上述した各処理の順序は変更されてもよい。例えば、上述した例では、ステップS104で数値気象演算部54が、気象観測情報、数値予報データ、および予測モデルに基づいて気象予測を実行するものとして説明したが、これに代えて、数値気象演算部54は、航空機取得情報を取得した後に、気象観測情報、数値予報データ、予測モデル、および航空機取得情報(気象観測報告情報または動態検知情報のうち1つ以上の情報)に基づいて、気象の状態を解析または予測してもよい。解析とは、対象データから、その特徴や傾向・パターン・有意性等を明らかにすることである。解析により、気象観測情報、数値予報データ、予測モデルにより導出された情報、航空機取得情報等に比して、詳細な情報が得られる。この場合、ステップS110で情報統合部56は、航空機80から取得した航空機取得情報と、気象観測装置30から取得した気象観測情報と、数値気象演算部54により解析または予測された情報とを統合する。そして、リスク判定部58は、航空機80から取得した航空機取得情報と、気象観測装置30から取得した気象観測情報と、数値気象演算部54により解析または予測された情報とに基づいて、気象現象に対するリスクを導出する。
In addition, the order of each process mentioned above may be changed. For example, in the above-described example, the numerical
図6は、表示部68に表示される画像の他の例を示す図である。例えば、表示部68には、ある気象現象の発生に対するリスクが、グリッドごとに対応付けられて表示される。図示するように、ある気象現象に対するリスクが高い領域A11と、リスクが中程度である領域A12と、リスクが低い領域A13とが認識可能に表示部68に表示される。
FIG. 6 is a diagram illustrating another example of an image displayed on the
また、表示情報生成部64は、気象現象ごとの発生に対するリスクを示す情報を含む画像を生成してもよい。この場合、利用者が操作部(不図示)に対して所定の操作を行うことにより、表示部68に表示されている気象現象の発生に対するリスクを示す画像は、他の気象現象の発生に対するリスクを示す情報を示す画像に切り替わる。表示情報生成部64は、三次元の画像または動画を任意の二次元平面で切って、詳細な情報を確認できるように画像を生成してもよい。また、航空交通管制情報処理システム6などの他のシステムの表示部68に表示された画像に対して、例えば管制情報上にこれらの気象観測、解析、予測、リスクの情報等が重ね合わせられてもよい。また、導出されたリスクの情報は、リスクの度合い毎に色や濃淡やパターン等を付して、地図等に重ねてマッピングされてユーザに提供されてもよい。
Further, the display
また、表示情報生成部64に生成された情報は、情報統合部56またはリスク判定部58の処理対象となった領域に、所定時間後に進入する、もしくは周辺を飛行する予定の航空機80に提供されてもよい。また、リスク判定部58により気象現象が発生するリスクが高い領域に、所定時間後に進入する予定の航空機80に提供されてもよい。情報が提供された航空機80は、より精度の高い気象に関する情報に基づいて運航を行うことができる。
Further, the information generated by the display
また、表示情報生成部64に生成された情報は、情報処理システム4等に提供されてもよい。上記の情報は、航空機80が離陸する前に運航経路を決定する場合に参照される。これにより、例えばリスクの高い領域を運航することを回避したり、予測された気象状態に基づいて、目的地までの経路を運航する場合に必要とされる燃料の量を算出したりすることができる。より精度の高い予測された気象状態に基づいて、燃料の量を算出することにより、安全性を加味した最低限必要な燃料を航空機80に格納することができるため、航空会社にとって経済的である。なお、航空機80や情報処理システム4に提供される情報は、画像を表示するための情報に限らず、他の形式の情報(例えば音声を出力するための情報)であってもよい。
Further, the information generated in the display
一般的に、航空管制用レーダで検出される航空機80の位置および高度情報に対応する気象観測情報(降雨および風向風速情報)が、システムによって取得されている。しかし、航空経路または航空経路周辺における降雨および風向風速情報以外の気象観測情報(例えば、気温、湿度、気圧、風向風速等の気象要素や、雷、乱気流、ウィンドシア、着氷等の気象現象の情報)を得るのは困難であり、安全で効率的な運航に対して充分な観測が行われていなかったり、リスクに関する情報が航空関係者に提供されていなかったりする場合がある。更には、航空機80とやり取りされる情報には制限があり、気象観測、リスクの情報を三次元画像や動画の形で提供されてこなかった。
Generally, meteorological observation information (rainfall, wind direction and wind speed information) corresponding to the position and altitude information of the
これに対して、本実施形態の支援システム20は、三次元の高速スキャンが可能なフェーズドアレイ気象レーダ32の観測データや、二次監視レーダ12のダウンリンク機能で得られる航空機80の動態検知情報、機長によって報告されるパイロットレポート等を組み合わせてリスクの判断を行ったり、それらを重ね合わせて表示したりすることで、航空機のより一層の安全で最適な運行や運用判断の効率化等を支援することができる。
On the other hand, the
また、上記のように気象観測情報、リスク情報を航空機80(機長)に提供することで、機長は、航空経路周辺に積乱雲が複数あり、いずれかを通過せざるを得ない時、どの経路が最も被雷や乱気流遭遇のリスクが低いかを把握した上で、経路決定を行うことができる。特に有視界飛行においては、雨や霧、雲が飛行場もしくは航空路周辺に存在する場合、飛行そのものが困難となるため、支援システム20は、支援情報を機長に提供することにより、飛行可否および離着陸方向や滑走路決定の判断支援を行うことができる。
Also, by providing meteorological observation information and risk information to the aircraft 80 (captain) as described above, the captain has a plurality of cumulonimbus clouds around the air route, and when it is forced to pass any of which routes, The route can be determined after knowing whether the risk of lightning or turbulent encounter is the lowest. In particular, in visual flight, if rain, fog, or clouds are present in the vicinity of the airfield or air route, the flight itself becomes difficult. Therefore, the
また、支援システム20は、支援情報を航空会社(運航管理者等)や航空局(航空管制官等)に提供することにより、航空会社や航空局は、機長に対して適切かつ迅速な管制指示を行って、航空機80の運航を支援することができる。例えば、航空会社の場合は、ブリーフィング実施時やフライト中の航空機80への情報提供時において、また航空局の場合は、特に飛行場周辺や直上域の航空機80に対して離着陸指示や情報提供を行う「飛行場管制」や航空路へ上昇/飛行場へ下降する航空機80に対して誘導、助言を行う「ターミナル管制」において、リスクや、各情報の統合結果の提供を行うことにより、安全運航に加え、最適経路によりコストダウンや遅延リスクの低減等、効率的な運航を図ることができる。また、航空地方気象台や気象庁に対しては、元々データが少なく、地上に比べて疎である高層大気の観測データを提供することができ、気象解析、予測の精度向上を図ることができる。
In addition, the
なお、上述した例では、支援情報は、航空機80や、情報処理システム4に提供されるものとして説明したが、支援情報は、フライトシミュレータに適用されてもよい。支援情報は、航空機取得情報と気象観測情報とが統合された情報であるため、気象観測情報から得られた情報に比して、より実際の気象状態が反映された情報である。このため、支援情報がフライトシミュレータに適用されることにより、実際の気象状態により近似した気象状態がフライトシミュレータにおいて再現される。
In the above-described example, the support information has been described as being provided to the
また、上述した表示情報生成部64の機能は、利用者が利用する他の装置に含まれてもよい。この場合、例えば、情報統合部56の処理結果に基づいて、三次元画像を生成したり、リスク判定部58の処理結果に基づいて、グリッドごとに気象現象が生じるリスクを示す情報を生成したりする機能部を実現するためのプログラムが他の装置に記憶される。これにより、他の装置においてプログラムが実行され、支援情報に基づいて情報が生成されることにより、利便性の高い情報を利用者に提供することができる。
Moreover, the function of the display
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、航空機80から送信された気象に関する情報を取得する第1取得部52Aと、地上において気象の状態が観測された観測データを取得する第2取得部52Bと、第1取得部52Aにより取得された気象に関する情報、および第2取得部52Bにより取得された観測データを統合する情報統合部56とを持つことにより、利用者にとって利便性の高い情報を提供することができる。
According to at least one embodiment described above, the first acquisition unit 52A that acquires information on the weather transmitted from the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…気象情報処理システム、12…二次監視レーダ、52…データ格納部、52A…第1取得部、52B…第2取得部、56…情報統合部、58…リスク判定部、64…表示情報生成部、66…記憶部、68…表示部、80…航空機
DESCRIPTION OF
Claims (10)
地上において気象の状態が観測された観測データを取得する第2取得部と、
前記第1取得部により取得された気象に関する情報、および前記第2取得部により取得された観測データを統合する情報統合部と、
を備える気象情報処理装置。 A first acquisition unit for acquiring information on weather transmitted from the aircraft;
A second acquisition unit for acquiring observation data in which a weather condition is observed on the ground;
An information integration unit that integrates the weather-related information acquired by the first acquisition unit and the observation data acquired by the second acquisition unit;
A weather information processing apparatus.
請求項1記載の気象情報処理装置。 The weather-related information includes at least one of information acquired by a device provided in the aircraft and information input by a passenger of the aircraft.
The weather information processing apparatus according to claim 1.
請求項1または請求項2記載の気象情報処理装置。 A display control unit that generates information for displaying an image including information integrated by the information integration unit on a display unit;
The weather information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項1または請求項2記載の気象情報処理装置。 Based on the information integrated by the information integration unit, further comprising a risk deriving unit for deriving a risk for weather phenomena,
The weather information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項4記載の気象情報処理装置。 A display control unit that generates information for causing the display unit to display an image including a risk for the weather phenomenon derived by the risk deriving unit;
The weather information processing apparatus according to claim 4.
地上において気象の状態が観測された観測データを取得する第2取得部と、
前記第1取得部により取得された気象に関する情報、および前記第2取得部により取得された観測データに基づいて、気象の状態を解析または予測する気象演算部と、
を備える気象情報処理装置。 A first acquisition unit for acquiring information on weather transmitted from the aircraft;
A second acquisition unit for acquiring observation data in which a weather condition is observed on the ground;
A weather calculation unit that analyzes or predicts the state of the weather based on the information about the weather acquired by the first acquisition unit and the observation data acquired by the second acquisition unit;
A weather information processing apparatus.
請求項6記載の気象情報処理装置。 An information integration unit that integrates information related to the weather acquired by the first acquisition unit, observation data acquired by the second acquisition unit, and information analyzed or predicted by the weather calculation unit;
The weather information processing apparatus according to claim 6.
請求項6または請求項7記載の気象情報処理装置。 A risk for a weather phenomenon is derived based on the weather-related information acquired by the first acquisition unit, the observation data acquired by the second acquisition unit, and the information analyzed or predicted by the weather calculation unit. A risk deriving unit;
The weather information processing apparatus according to claim 6 or 7.
航空機から送信された気象に関する情報を取得し、
地上において気象の状態が観測された観測データを取得し、
前記取得された気象に関する情報、および前記取得された観測データを統合する、
気象情報処理方法。 Computer
Get information about the weather sent from the aircraft,
Acquire observation data of meteorological conditions on the ground,
Integrating the acquired weather information and the acquired observation data;
Weather information processing method.
航空機から送信された気象に関する情報を取得させ、
地上において気象の状態が観測された観測データを取得させ、
前記取得された気象に関する情報、および前記取得された観測データを統合させる、
プログラム。 On the computer,
Get information about the weather sent from the aircraft,
Get the observation data that the weather condition was observed on the ground,
Integrating the acquired weather information and the acquired observation data;
program.
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021043659A (en) * | 2019-09-10 | 2021-03-18 | 株式会社東芝 | Secondary monitoring radar system |
JP2022000651A (en) * | 2019-03-12 | 2022-01-04 | 株式会社東芝 | Thunder estimation system and method |
WO2023127011A1 (en) * | 2021-12-27 | 2023-07-06 | 株式会社NABLA Mobility | Information processing device, information processing method, and program |
WO2023176069A1 (en) * | 2022-03-16 | 2023-09-21 | 株式会社日立製作所 | Takeoff and landing control device |
JP7457527B2 (en) | 2020-02-26 | 2024-03-28 | 株式会社Subaru | aircraft |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11258358A (en) * | 1998-03-16 | 1999-09-24 | Mitsubishi Electric Corp | Hazardous airport weather condition judgment processing device |
JP2000206245A (en) * | 1999-01-18 | 2000-07-28 | Mitsubishi Electric Corp | Control information display system |
JP2009092513A (en) * | 2007-10-09 | 2009-04-30 | Japan Aerospace Exploration Agency | Predicted turbulence area analyzer |
JP2009229131A (en) * | 2008-03-19 | 2009-10-08 | Toshiba Corp | Radar information display device |
JP2010508519A (en) * | 2006-10-31 | 2010-03-18 | ザ・ボーイング・カンパニー | Atmospheric turbulence position measurement system and method |
JP2016003891A (en) * | 2014-06-13 | 2016-01-12 | 株式会社東芝 | Weather radar device and weather condition analysis system |
US20160266249A1 (en) * | 2015-03-13 | 2016-09-15 | Honeywell International Inc. | Weather radar integrating system combining ground-based and aircraft-based weather radar data |
JP2018008574A (en) * | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 株式会社自律制御システム研究所 | Display device, search system, display method, and program |
-
2017
- 2017-01-27 JP JP2017013487A patent/JP6818569B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11258358A (en) * | 1998-03-16 | 1999-09-24 | Mitsubishi Electric Corp | Hazardous airport weather condition judgment processing device |
JP2000206245A (en) * | 1999-01-18 | 2000-07-28 | Mitsubishi Electric Corp | Control information display system |
JP2010508519A (en) * | 2006-10-31 | 2010-03-18 | ザ・ボーイング・カンパニー | Atmospheric turbulence position measurement system and method |
JP2009092513A (en) * | 2007-10-09 | 2009-04-30 | Japan Aerospace Exploration Agency | Predicted turbulence area analyzer |
JP2009229131A (en) * | 2008-03-19 | 2009-10-08 | Toshiba Corp | Radar information display device |
JP2016003891A (en) * | 2014-06-13 | 2016-01-12 | 株式会社東芝 | Weather radar device and weather condition analysis system |
US20160266249A1 (en) * | 2015-03-13 | 2016-09-15 | Honeywell International Inc. | Weather radar integrating system combining ground-based and aircraft-based weather radar data |
JP2018008574A (en) * | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 株式会社自律制御システム研究所 | Display device, search system, display method, and program |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022000651A (en) * | 2019-03-12 | 2022-01-04 | 株式会社東芝 | Thunder estimation system and method |
JP2021043659A (en) * | 2019-09-10 | 2021-03-18 | 株式会社東芝 | Secondary monitoring radar system |
JP7395293B2 (en) | 2019-09-10 | 2023-12-11 | 株式会社東芝 | Secondary monitoring radar system |
JP7457527B2 (en) | 2020-02-26 | 2024-03-28 | 株式会社Subaru | aircraft |
WO2023127011A1 (en) * | 2021-12-27 | 2023-07-06 | 株式会社NABLA Mobility | Information processing device, information processing method, and program |
WO2023176069A1 (en) * | 2022-03-16 | 2023-09-21 | 株式会社日立製作所 | Takeoff and landing control device |
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Publication number | Publication date |
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