JP2019101034A

JP2019101034A - 積乱雲予測システム

Info

Publication number: JP2019101034A
Application number: JP2018221050A
Authority: JP
Inventors: 慎吾清水; Shingo Shimizu; 健一下瀬; Kenichi Shimose
Original assignee: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention (NIED)
Current assignee: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention (NIED)
Priority date: 2017-11-28
Filing date: 2018-11-27
Publication date: 2019-06-24
Anticipated expiration: 2038-11-27
Also published as: JP7165973B2

Abstract

【課題】高精度に積乱雲を予測することができ、受信者に的確に積乱雲の情報を知らせることが可能な積乱雲予測システムを提供する。【解決手段】積乱雲予測システム１は、積乱雲を検出する積乱雲検出部２と、検出した積乱雲の情報を演算する積乱雲情報演算部３と、受信者の情報を入力する受信者情報入力部４と、積乱雲情報演算部３が演算した積乱雲の情報と受信者情報入力部４から受信者が入力した受信者の情報とからそれぞれの関係を演算する積乱雲・受信者関係演算部５と、積乱雲・受信者関係演算部５が演算した結果を出力する出力部６と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、受信者に積乱雲の情報を伝える積乱雲予測システムに関する。

従来、雷の発生を気象レーダと外気温度を用いて判定している技術が開示されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、外気温に基づき凍結高度を決定し、凍結高度よりも上の高度に関する反射率が雷閾値よりも大きいとき雷アイコンを生成し、凍結高度と所定距離値との和における高度の反射率が雹閾値よりも大きいとき雹アイコンを生成する。

特開２０１１−１２８１５０号公報特開２０１８−０３１６８３号公報

Singo SHIMIZU, Hiroshi UYEDA, "Algorithm for the Identification and Tracking of Convective Cells Based on Constant and Adaptive Threshold Methods Using a New Cell-Merging and -Splitting Scheme"Journal of the Meteorological Society of Japan, Vol.90, No.6, pp.869-889, 2012,(URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jmsj/90/6/90_2012-602/_pdf ) Singo SHIMIZU, "The AITCC User Guide" Technical Note of the National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, No.386, March, 2014(URL: http://dil-opac.bosai.go.jp/publication/nied_tech_note/pdf/n386.pdf ) 瀧下洋一, "竜巻発生確度ナウキャスト・竜巻注意情報について −突風に関する防災気象情報の改善−, 測候時報, 78.3, 2011(URL:https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/sokkou/78/vol78p057.pdf#search='SReH')

しかしながら、特許文献１に記載された技術は、雹と雷を関係づけて予測したものではないので、予測精度がよくなかった。

本発明は、従来技術と比較して、高精度に積乱雲を予測することができ、受信者に的確に積乱雲の情報を知らせることが可能な積乱雲予測システムを提供することを目的とする。

本発明にかかる積乱雲予測システムは、
積乱雲を検出する積乱雲検出部と、
検出した積乱雲の情報を演算する積乱雲情報演算部と、
受信者の情報を入力する受信者情報入力部と、
前記積乱雲情報演算部が演算した前記積乱雲の情報と前記受信者情報入力部から前記受信者が入力した前記受信者の情報とからそれぞれの関係を演算する積乱雲・受信者関係演算部と、
前記積乱雲・受信者関係演算部が演算した結果を出力する出力部と、
を備える
ことを特徴とする。

また、本発明にかかる積乱雲予測システムでは、
前記積乱雲情報演算部は、
現在積乱雲が存在する位置と存在範囲の情報と、
積乱雲の時間変化から今後の積乱雲の移動方向と存在範囲の変化を求めた情報と、
積乱雲の時間変化から雨、風、雷又は雹の危険度を求めた情報と、
を演算する
ことを特徴とする。

また、本発明にかかる積乱雲予測システムでは、
前記受信者情報入力部は、
前記受信者が危険か否かを知りたい位置を知らせる前記受信者の位置情報と、
前記受信者が設定した危険度のレベル及び距離等を知らせる前記受信者の危険設定情報と、
前記受信者が設定した位置ズレの許容範囲を知らせる前記受信者の位置ズレ許容情報と、
を入力する
ことを特徴とする。

また、本発明にかかる積乱雲予測システムでは、
前記出力部は、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した場所が危険な位置か否かを知らせる危険位置情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した時刻が危険な時刻か否かを知らせる危険時刻情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した雨、風、雷又は雹の種別が危険か否かを知らせる危険種別情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した危険レベルのどのレベルなのかを知らせる危険レベル情報と、
のうち少なくとも１つを出力する
ことを特徴とする。

このような積乱雲予測システムによれば、高精度に積乱雲を予測することができ、受信者に的確に積乱雲の情報を知らせることが可能となる。

本実施形態の積乱雲予測システムのシステムブロックを示す。本実施形態の積乱雲予測システムのイメージを示す。本実施形態の積乱雲予測システムのフローチャートを示す。本実施形態の風に対する危険度を判断する際に使用する指標を求めるイメージを示す。従来の竜巻危険度を示すイメージと本実施形態の竜巻危険度を示すイメージの比較を示す。

本発明にかかる実施の形態を図により説明する。

図１は、本実施形態の積乱雲予測システムのシステムブロックを示す。図２は、本実施形態の積乱雲予測システムのイメージを示す。

積乱雲予測システム１は、積乱雲を検出する積乱雲検出部２と、検出した積乱雲の情報を演算する積乱雲情報演算部３と、受信者の情報を入力する受信者情報入力部４と、積乱雲情報演算部３が演算した積乱雲の情報と受信者情報入力部４から受信者が入力した受信者の情報とからそれぞれの関係を演算する積乱雲・受信者関係演算部５と、積乱雲・受信者関係演算部５が演算した結果を出力する出力部６と、を備える。

積乱雲検出部２は、マルチパラメータレーダによって取得される二重偏波情報又は気象庁レーダによって取得される単偏波情報等を用いて、積乱雲を検出すればよい。

積乱雲情報演算部３は、積乱雲検出部２が検出した積乱雲の位置情報及び範囲情報３ａ、積乱雲検出部２が検出した積乱雲の移動情報３ｂ並びに積乱雲検出部２が検出した積乱雲の危険度レベル情報３ｃを演算する。

積乱雲の位置情報及び範囲情報３ａは、現在積乱雲が存在する位置と存在範囲の情報である。積乱雲の移動情報３ｂは、積乱雲の時間変化から今後の積乱雲の移動方向と存在範囲の変化を求めた情報である。積乱雲の危険度レベル情報３ｃは、積乱雲の時間変化から雨、風、雷又は雹の危険度を求めた情報である。

雨に対する危険度の判断は、例えば、レーダの反射強度及び偏波間位相差変化率で求めた降雨強度が予め定めた閾値を超えた時間があった場合等を危険とみなせばよい。また、別の例として、雨に対する危険度の判断は、降雨強度の時間積算をした時に積算雨量が予め定めた閾値を超えた、もしくは数十分以内に予め定めた閾値を超える予測がなされた場合等を危険とみなせばよい。

風に対する危険度の判断は、例えば、レーダ解析や客観解析で求まる風のデータを用いて計算した鉛直渦度が予め定めた閾値を超えた場合等を危険とみなせばよい。また、別の例として、風に対する危険度の判断は、レーダ解析や客観解析で求まる風のデータを用いて計算した高度1km以下の風速が予め定めた閾値を超えた場合等を危険とみなせばよい。

雷に対する危険度の判断は、例えば、マルチパラメータレーダによって取得された二重偏波情報による粒子の判別において、雹の存在が示唆された時刻が予め定めた時間以上継続した場合等を危険とみなせばよい。また、別の例として、雷に対する危険度の判断は、積乱雲の内部の霰や雹の体積変化が予め定めた閾値を超えた場合等を危険とみなせばよい。

雹に対する危険度の判断は、雷と同様に、例えば、マルチパラメータレーダによって取得された二重偏波情報による粒子の判別において、雹の存在が示唆された時刻が予め定めた時間以上継続した場合等を危険とみなせばよい。

なお、積乱雲検出部２と積乱雲情報演算部３は、別々に設置してもよい。また、積乱雲情報演算部３は、積乱雲・受信者関係演算部５と一体でもよい。

本実施形態では、積乱雲検出部２と積乱雲情報演算部３として、非特許文献１又は非特許文献２に示した技術を用いてもよい。

非特許文献１に示された技術は、以下のように積乱雲を検出する。まず、積乱雲群をある閾値以上のレーダ反射強度の等値線で定義する。続いて、等値線内にある極値を複数検出し、１つ１つの極値が個々の積乱雲のピークと考える。次に、この極値が１つだけ含まれるように積乱雲群を個々の積乱雲に分割して検出する。

次に、２つの連続する時刻で検出された積乱雲について、全ての組み合わせに対して、同一判定を行う。同一判定は、２つの連続する時刻で検出された積乱雲を、維持（１対１対応）、併合（複数対１対応）、分離（１対複数対応）、発生（０対１対応）、消滅（１対０対応）の５つのカテゴリーに分ける。この連続した２つの時間を時間方向にずらしていくことで、分離や併合を含めた積乱雲の発生から消滅までの一生を追跡することができる。

非特許文献２には、非特許文献１に示されていないプログラミング技術や利用方法等が示されている。非特許文献２に示されたAITCC(Algorithm for the Identification and Tracking of Convective Cells)は、レーダ観測だけでなく、数値シミュレーションの結果も利用することが可能である。

受信者情報入力部４は、受信者が予め自分の情報を入力するものである。例えば、受信者情報入力部４は、携帯端末等を使用してもよい。受信者が危険か否かを知りたい位置を知らせる受信者の位置情報４ａ、受信者が設定した危険度のレベル及び距離等を知らせる受信者の危険設定情報４ｂ、受信者が設定した位置ズレの許容範囲を知らせる受信者の位置ズレ許容情報４ｃを入力する。

受信者の位置情報４ａは、受信者が現在存在する場所、受信者がこれから移動する場所又は受信者が知りたい場所等でよい。場所は、ＧＰＳ等の緯度経度情報から特定すればよい。受信者はこれらの場所から少なくとも１つを選択する。

受信者の危険設定情報４ｂは、受信者が設定する危険度の情報である。例えば、受信者は危惧している現象を雨、風、雷、雹の中から少なくとも１つ特定し、その現象の危険度をレベル毎に選択する。危険度は、雨の場合は時間雨量又は積算雨量等、風の場合は風速等、雷の場合は気象庁の定めた雷ナウキャストの活動度等、雹の場合は上空での存在又は落下確認等を参考にして少なくとも注意及び警戒等の２つのレベルを設定すればよい。受信者はこれらのレベルから少なくとも１つを選択する。

受信者の位置ズレ許容情報４ｃは、受信者が設定する位置ズレを許容できる範囲である。例えば、受信者は位置ズレ無し〜20kmまでを調整すればよい。位置ズレ距離は、連続的又は段階的に設定可能であればよい。積乱雲の大きさは約10kmなので、その２倍を最大値とすることが好ましい。

積乱雲・受信者関係演算部５は、積乱雲の座標系を受信者の座標系に変換して、受信者が設定した位置の危険度レベルを現象毎に時系列で演算する。積乱雲は常に大きさを変え、移動する。また、受信者は、危険度を知りたい現象、位置等が時間毎にかわる場合がある。したがって、座標系をあわせて積乱雲と受信者の関係を演算する。

出力部６は、積乱雲・受信者関係演算部５が演算した結果を出力する。出力部６は、受信者が受信者情報入力部４で設定した場所が危険な位置か否かを知らせる危険位置情報６ａ、受信者が受信者情報入力部４で設定した時刻が危険な時刻か否かを知らせる危険時刻情報６ｂ、受信者が受信者情報入力部４で設定した雨、風、雷又は雹等の種別が危険か否かを知らせる危険種別情報６ｃ、及び、受信者が受信者情報入力部４で設定した危険レベルのどのレベルなのかを知らせる危険レベル情報６ｄ等のうち少なくとも１つを出力する。

なお、受信者情報入力部４と出力部６は、パーソナルコンピュータ又は携帯端末等でよい。受信者は、パーソナルコンピュータ又は携帯端末等から受信者の情報及び知りたい情報を入力し、演算された後の積乱雲に関する情報を携帯端末等で見ることができる。

図３は、本実施形態の積乱雲予測システムのフローチャートを示す。

まず、ステップ１で、積乱雲検出部２から積乱雲情報を検出する（ＳＴ１）。

続いて、ステップ２で、積乱雲情報演算部３が、検出された積乱雲から予め定めた所定の情報を演算する（ＳＴ２）。演算される積乱雲の情報は、積乱雲の位置及び範囲情報３ａ、積乱雲の移動情報３ｂ並びに積乱雲の危険度レベル情報３ｃ等でよい。

ステップ１及び２における積乱雲の検出及び演算は、マルチパラメータレーダによって取得される二重偏波情報又は気象庁レーダによって取得される単偏波情報等を用いてもよい。また、非特許文献１又は非特許文献２に示した技術を用いてもよい。

次に、ステップ３で、受信者情報入力部４が、受信者の情報を取得する（ＳＴ３）。取得される受信者の情報は、受信者の位置情報４ａ、受信者の危険設定情報４ｂ、受信者の位置ズレ許容情報４ｃ等でよい。

次に、ステップ４で、積乱雲・受信者関係演算部５が、積乱雲と受信者の関係を演算する（ＳＴ４）。積乱雲と受信者の関係は、積乱雲の座標系を受信者の座標系に変換して、受信者が設定した位置の危険度レベルを現象毎に時系列で演算すればよい。

次に、ステップ５で、出力部５が、積乱雲と受信者の関係を出力する（ＳＴ５）。出力部６は、危険位置情報６ａ、危険時刻情報６ｂ、危険種別情報６ｃ、及び、危険レベル情報６ｄ等のうち少なくとも１つを出力すればよい。

ここで、風に対する危険度を判断するための指標の一例を説明する。

図４は、本実施形態の風に対する危険度を判断する際に使用する指標を求めるイメージを示す。

本実施形態では、"Storm relative helicity"（以下、「ヘリシティ」という。）と呼ばれる概念を用いる。ヘリシティは、積乱雲に流入する渦度のもとになる量を示し、竜巻等の危険度を判断することができる。従来のヘリシティの求め方は、非特許文献３に記載されている。

しかしながら、従来のヘリシティの計算方法では、環境風のアップデート間隔が１時間であり、寿命が３０分程度の急変する積乱雲には対応できなかった。また、移動ベクトルを環境風で推定していることで、竜巻の発生する可能性がある領域が広い領域で示されていた。

本実施形態では、以下のような式を用いて、ヘリシティを計算する。
ここで、Ｖは風ベクトル、Ｃは積乱雲移動ベクトル、×は外積を示す。

まず、特許文献２に記載された客観解析方法によって、水平風の高度方向の風速差である鉛直シアーの風ベクトルＶを１０分間隔で求める。

次に、非特許文献２に示されたAITCCによって、45dBZ（25mm/h）以上の積乱雲を１分毎に判別する。続いて、１分毎に判別された積乱雲を最大１０分前までさかのぼり、積乱雲毎の移動ベクトルＣを求める。そして、積乱雲の移動に対して、相対的に流入する風を１０分毎に求める。

次に、積乱雲の周囲で平均化した風ベクトルＶと個々の積乱雲の移動ベクトルを用いて、個々の積乱雲毎のヘリシティを１０分毎に計算する。

最後に、計算されたヘリシティが所定の値より大きく、危険判定された積乱雲の移動を１０分毎に予測する。本実施形態では、SReH＞100m²s^-2の場合を危険とみなす。

図５は、従来の竜巻危険度を示すイメージと本実施形態の竜巻危険度を示すイメージの比較を示す。図５（ａ）は従来の竜巻危険度を示すイメージ、図５（ｂ）は本実施形態の竜巻危険度を示すイメージである。

図５に示すように、従来の竜巻危険度を示すイメージは危険度を予測する範囲が広いのに対し、本実施形態の竜巻危険度を示すイメージは危険度を予測する範囲を狭めることができ、高精度に竜巻の発生を予測することができる。また、従来の竜巻危険度のアップデート間隔は１時間であったのに対し、本実施形態の竜巻危険度のアップデート間隔は１０分であり、風向又は風速が急変する突風にも対応することができる。

以上、本実施形態の積乱雲予測システム１は、積乱雲を検出する積乱雲検出部２と、検出した積乱雲の情報を演算する積乱雲情報演算部３と、受信者の情報を入力する受信者情報入力部４と、積乱雲情報演算部３が演算した積乱雲の情報と受信者情報入力部４から受信者が入力した受信者の情報とからそれぞれの関係を演算する積乱雲・受信者関係演算部５と、積乱雲・受信者関係演算部５が演算した結果を出力する出力部６と、を備える。したがって、高精度に積乱雲を予測することができ、受信者に的確に積乱雲の情報を知らせることが可能となる。

また、本実施形態の積乱雲予測システム１では、積乱雲情報演算部３は、現在積乱雲が存在する位置と存在範囲の情報３ａと、積乱雲の時間変化から今後の積乱雲の移動方向と存在範囲の変化を求めた情報３ｂと、積乱雲の時間変化から雨、風、雷又は雹の危険度を求めた情報３ｃと、を演算する。したがって、さらに高精度に積乱雲を予測することが可能となる。

また、本実施形態の積乱雲予測システム１では、受信者情報入力部４は、受信者が危険か否かを知りたい位置を知らせる受信者の位置情報４ａと、受信者が設定した危険度のレベル及び距離等を知らせる受信者の危険設定情報４ｂと、受信者が設定した位置ズレの許容範囲を知らせる受信者の位置ズレ許容情報４ｃと、のうち少なくとも１つを入力する。したがって、受信者の知りたい情報を的確に演算することが可能となる。

また、本実施形態の積乱雲予測システム１では、出力部６は、受信者が受信者情報入力部４で設定した場所が危険な位置か否かを知らせる危険位置情報６ａと、受信者が受信者情報入力部４で設定した時刻が危険な時刻か否かを知らせる危険時刻情報６ｂと、受信者が受信者情報入力部４で設定した雨、風、雷又は雹の種別が危険か否かを知らせる危険種別情報６ｃと、受信者が受信者情報入力部４で設定した危険レベルのどのレベルなのかを知らせる危険レベル情報６ｄと、のうち少なくとも１つを出力する。したがって、受信者に対してより的確に積乱雲の情報を知らせることが可能となる。

なお、この実施形態によって本発明は限定されるものではない。すなわち、実施形態の説明に当たって、例示のために特定の詳細な内容が多く含まれるが、当業者であれば、これらの詳細な内容に色々なバリエーションや変更を加えてもよい。

１…積乱雲予測システム
２…積乱雲検出部
３…積乱雲情報演算部
４…受信者情報入力部
５…積乱雲・受信者関係演算部
６…出力部

Claims

積乱雲を検出する積乱雲検出部と、
検出した積乱雲の情報を演算する積乱雲情報演算部と、
受信者の情報を入力する受信者情報入力部と、
前記積乱雲情報演算部が演算した前記積乱雲の情報と前記受信者情報入力部から前記受信者が入力した前記受信者の情報とからそれぞれの関係を演算する積乱雲・受信者関係演算部と、
前記積乱雲・受信者関係演算部が演算した結果を出力する出力部と、
を備える
ことを特徴とする積乱雲予測システム。
前記積乱雲情報演算部は、
現在積乱雲が存在する位置と存在範囲の情報と、
積乱雲の時間変化から今後の積乱雲の移動方向と存在範囲の変化を求めた情報と、
積乱雲の時間変化から雨、風、雷又は雹の危険度を求めた情報と、
を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測システム。
前記受信者情報入力部は、
前記受信者が危険か否かを知りたい位置を知らせる前記受信者の位置情報と、
前記受信者が設定した危険度のレベル及び距離等を知らせる前記受信者の危険設定情報と、
前記受信者が設定した位置ズレの許容範囲を知らせる前記受信者の位置ズレ許容情報と、
を入力する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の積乱雲予測システム。
前記出力部は、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した場所が危険な位置か否かを知らせる危険位置情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した時刻が危険な時刻か否かを知らせる危険時刻情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した雨、風、雷又は雹の種別が危険か否かを知らせる危険種別情報と、
前記受信者が前記受信者情報入力部で設定した危険レベルのどのレベルなのかを知らせる危険レベル情報と、
のうち少なくとも１つを出力する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の積乱雲予測システム。