JP2020092367A - Rainfall attenuation prediction device and program - Google Patents

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Abstract

To predict rainfall attenuation simply and surely.SOLUTION: A receiver unit 10 of a rainfall attenuation prediction device 1 receives the meteorological data of 1 km mesh precipitation strength in every 5 minutes, to store the meteorological data into a memory 11. Based on a preset movement pattern, a prediction unit 12 sets, as a sort range, a rain cloud area at the present time which may pass through a target line between the present time to the prediction time. Then, the prediction unit 12 identifies maximum precipitation strength within the sort range, using the meteorological data stored in the memory 11, calculates rainfall attenuation from the maximum precipitation strength to predict a line reception level from a reference reception level and the rainfall attenuation. A determination unit 13 compares the line reception level predicted by the prediction unit 12 with a threshold to determine the possible occurrence of broadcast interruption if the line reception level is the threshold or lower.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、降雨による電波の減衰を測定する技術に関し、特に、降雨による電波の減衰（以下、「降雨減衰」という。）を予測する降雨減衰予測装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a technique for measuring radio wave attenuation due to rainfall, and particularly to a rain attenuation predicting apparatus and program for predicting radio wave attenuation due to rain (hereinafter, referred to as “rainfall attenuation”).

図１３は、放送ネットワークを説明する概略図である。この放送ネットワーク１００は、放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２及び中継局１０３−１，１０３−２等により構成される。放送ネットワーク１００は、ＳＴＬ（Studio to Transmitter Link）回線及びＴＴＬ（Transmitter to Transmitter Link）回線を用いることで、放送所（親局）１０２または中継局１０３−１，１０３−２等から各家庭に設置された受信機へ放送波を送信する。これにより、家庭内の視聴者は映像を視聴することができる。 FIG. 13 is a schematic diagram illustrating a broadcast network. The broadcasting network 100 is composed of a broadcasting station (playing room) 101, a broadcasting station (master station) 102, relay stations 103-1 and 103-2, and the like. The broadcasting network 100 is installed in each home from a broadcasting station (master station) 102 or relay stations 103-1 and 103-2 by using an STL (Studio to Transmitter Link) circuit and a TTL (Transmitter to Transmitter Link) circuit. The broadcast wave is transmitted to the specified receiver. As a result, the viewer in the home can view the video.

ＳＴＬ回線は、放送局（演奏所）１０１から放送所（親局）１０２へ放送内容を送信するためのマイクロ波を用いた無線回線であり、ＴＴＬ回線は、放送所（親局）１０２から中継局１０３−１，１０３−２等へ放送内容を送信するためのマイクロ波を用いた無線回線である。 The STL line is a wireless line that uses microwaves to transmit broadcast contents from the broadcasting station (playing place) 101 to the broadcasting place (parent station) 102, and the TTL line is relayed from the broadcasting station (parent station) 102. It is a wireless line using microwaves for transmitting broadcast contents to stations 103-1 and 103-2.

ところで、近年は豪雨の発生頻度が増加しており、図１３に示したＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線等において、豪雨による電波の受信レベルの低下が増加傾向にある。 By the way, in recent years, the frequency of heavy rainfall has been increasing, and in the STL line or TTL line shown in FIG.

このような電波の受信レベルを測定する技術として、電波の減衰量を算出する手法が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。 As a technique for measuring the reception level of such a radio wave, a method of calculating the attenuation amount of the radio wave is disclosed (for example, refer to Patent Document 1).

この手法は、実際に１０分毎に観測された地点の降雨強度に基づいて、１０分毎の降雨強度の確率分布を対数正規分布で近似し、降雨強度分布データを生成し、降雨強度分布データに基づいて電波の減衰量を算出し、この確率分布を示す減衰量分布データを生成する。そして、生成した減衰量分布データ、外部から入力した１時間雨量の予測値、及び、１時間あたりで放送が遮断されない時間を示す要求放送時間データに基づいて、降雨マージンを算出する。 This method approximates the probability distribution of rainfall intensity every 10 minutes with a lognormal distribution based on the rainfall intensity at the point actually observed every 10 minutes, and generates rainfall intensity distribution data. The attenuation amount of the radio wave is calculated based on the above, and attenuation amount distribution data showing this probability distribution is generated. Then, the rainfall margin is calculated based on the generated attenuation amount distribution data, the predicted value of the hourly rainfall input from the outside, and the required broadcast time data indicating the time during which broadcasting is not cut off per hour.

特開２００６−２４６３７５号公報JP, 2006-246375, A

図１３に示した放送ネットワーク１００において、ＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線にて降雨減衰が発生すると、放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２または中継局１０３−１，１０３−２等から送信された電波の受信レベルが低下し、放送が途切れる可能性がある。つまり、ＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線において降雨減衰が発生すると、放送局（演奏所）１０１にて制作された番組等の映像が視聴者へ届かないことがあり得る。 In the broadcasting network 100 shown in FIG. 13, when rain attenuation occurs in the STL line or the TTL line, the broadcasting station (playing place) 101, the broadcasting place (parent station) 102, the relay stations 103-1 and 103-2, etc. There is a possibility that the reception level of the transmitted radio wave will drop and the broadcast will be interrupted. That is, if rain attenuation occurs on the STL line or TTL line, the image of a program or the like produced at the broadcasting station (playing place) 101 may not reach the viewer.

このため、ＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線における降雨減衰を事前に予測することが所望されていた。降雨減衰を予測することにより、使用回線を、通常のＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線から、別に用意された予備回線がある場合にはその予備回線に切り替えることで、放送の途切れを回避することができるからである。 Therefore, it has been desired to predict rain attenuation in the STL line or the TTL line in advance. By predicting rain attenuation, it is possible to avoid interruptions in broadcasting by switching the line used from the normal STL line or TTL line to the spare line prepared separately if there is one. Is.

このような降雨減衰を予測するために、前述の特許文献１の手法を用いることが想定される。しかし、この手法は、減衰量分布データを生成する際に、所定時間毎の降雨強度の確率分布を対数正規分布で近似する必要があるため、降雨減衰を予測するための処理が複雑になり負荷が高いという問題がある。 In order to predict such rain attenuation, it is assumed to use the method of Patent Document 1 described above. However, in this method, when generating attenuation distribution data, it is necessary to approximate the probability distribution of rainfall intensity for each predetermined time with a lognormal distribution, so the process for predicting rainfall attenuation becomes complicated and the load There is a problem that is high.

そこで、本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、降雨減衰を簡易かつ確実に予測可能な降雨減衰予測装置及びプログラムを提供することにある。 Then, this invention is made|formed in order to solve the said subject, The objective is to provide the rainfall attenuation prediction apparatus and program which can predict rain attenuation easily and reliably.

前記課題を解決するために、請求項１の降雨減衰予測装置は、所定箇所の降雨による電波の減衰を予測する降雨減衰予測装置において、実際に所定時間毎かつ所定領域毎に観測された降水強度を受信し、当該降水強度をメモリに格納する受信部と、前記メモリに格納された最新の前記降水強度及び雨雲の所定の移動速度及び移動方向に基づいて、現時点から所定の予測時間までの間の前記所定箇所における電波の減衰を降雨減衰量として予測する予測部と、を備え、前記予測部が、前記移動速度及び前記移動方向に基づいて、現時点から前記予測時間までの間で前記所定箇所を通過することが予測される前記雨雲による前記降水強度をソートするための領域をソート範囲として設定するソート範囲設定部と、 前記メモリから最新の前記降水強度を読み出し、前記ソート範囲設定部により設定された前記ソート範囲内で前記降水強度をソートし、前記所定箇所の最大降水強度を特定する降水強度ソート部と、前記降水強度ソート部により特定された前記最大降水強度に基づいて、前記所定箇所の前記降雨減衰量を予測する降雨減衰量予測部と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the rainfall attenuation prediction apparatus according to claim 1 is a rainfall attenuation prediction apparatus that predicts radio wave attenuation due to rainfall at a predetermined location, and the rainfall intensity actually observed for each predetermined time and each predetermined region. And a receiving unit that stores the precipitation intensity in a memory, and based on the latest precipitation intensity and a predetermined moving speed and moving direction of the rain cloud stored in the memory, from the present time to a predetermined prediction time. A prediction unit that predicts radio wave attenuation at the predetermined location as a rainfall attenuation amount, and the prediction unit, based on the moving speed and the moving direction, the predetermined location from the present time to the predicted time. A sorting range setting unit that sets a region for sorting the precipitation intensity due to the rain cloud predicted to pass through as a sorting range; and read the latest precipitation intensity from the memory and set by the sorting range setting unit. Based on the maximum precipitation intensity identified by the precipitation intensity sorting unit that sorts the precipitation intensity within the sorted range and identifies the maximum precipitation intensity at the predetermined location, the predetermined location And a rain attenuation amount predicting unit that predicts the rain attenuation amount.

また、請求項２の降雨減衰予測装置は、請求項１に記載の降雨減衰予測装置において、前記移動速度及び前記移動方向はユーザにより予め設定される、ことを特徴とする。 Further, a rain attenuation predicting apparatus according to a second aspect is the rain attenuation predicting apparatus according to the first aspect, wherein the moving speed and the moving direction are preset by a user.

また、請求項３の降雨減衰予測装置は、請求項２に記載の降雨減衰予測装置において、前記ユーザにより予め設定される前記移動速度を、前記所定箇所において過去に観測された最大移動速度とし、前記ユーザにより予め設定される前記移動方向を、前記所定箇所において過去に観測された複数の方向とする、ことを特徴とする。 Further, the rain attenuation predicting device of claim 3 is the rain attenuation predicting device of claim 2, wherein the moving speed set in advance by the user is a maximum moving speed observed in the past at the predetermined location, The moving direction preset by the user is a plurality of directions observed in the past at the predetermined location.

また、請求項４の降雨減衰予測装置は、請求項１に記載の降雨減衰予測装置において、さらに、前記メモリから最新の前記降水強度及び過去の前記降水強度を読み出し、最新の前記降水強度における前記所定箇所を含む第１領域の分布と、過去の前記降水強度における前記第１領域と同じサイズの第２領域の分布との間でのマッチングを行い、前記第２領域を所定距離分順次シフトさせることで前記第１領域の分布と前記第２領域の分布との間の差が最小となる前記第２領域を特定し、前記第１領域及び前記差が最小となる前記第２領域に基づいて、前記移動速度及び前記移動方向を設定する移動パターン設定部を備えたことを特徴とする。 The rain attenuation prediction apparatus according to claim 4 is the rain attenuation prediction apparatus according to claim 1, further comprising: reading the latest precipitation intensity and the past precipitation intensity from the memory, and Matching is performed between the distribution of the first area including a predetermined location and the distribution of the second area having the same size as the first area in the past precipitation intensity, and the second area is sequentially shifted by a predetermined distance. By specifying the second region having the smallest difference between the distribution of the first region and the distribution of the second region, and based on the first region and the second region having the smallest difference. And a movement pattern setting unit that sets the movement speed and the movement direction.

また、請求項５の降雨減衰予測装置は、請求項１から４までのいずれか一項に記載の降雨減衰予測装置において、さらに判定部を備えると共に、前記予測部はさらに受信レベル予測部を備え、前記受信レベル予測部が、前記所定箇所において降雨がないときの前記電波の受信レベルを基準受信レベルとして、当該基準受信レベル及び前記降雨減衰量予測部により予測された前記降雨減衰量に基づいて、前記所定箇所の前記受信レベルを予測し、前記判定部が、前記受信レベル予測部により予測された前記受信レベル及び所定の閾値に基づいて、前記所定箇所の放送が途切れる可能性を判定する、ことを特徴とする。 The rain attenuation prediction apparatus according to claim 5 is the rain attenuation prediction apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising a determination unit, and the prediction unit further includes a reception level prediction unit. , The reception level prediction unit, the reception level of the radio wave when there is no rainfall at the predetermined location as a reference reception level, based on the reference reception level and the rainfall attenuation amount predicted by the rainfall attenuation amount prediction unit , Predicting the reception level of the predetermined location, the determination unit, based on the reception level and a predetermined threshold predicted by the reception level prediction unit, determines the possibility of interruption of the broadcast of the predetermined location, It is characterized by

さらに、請求項６のプログラムは、コンピュータを、請求項１から５までのいずれか一項に記載の降雨減衰予測装置として機能させることを特徴とする。 Further, the program according to claim 6 causes a computer to function as the rainfall attenuation prediction device according to any one of claims 1 to 5.

以上のように、本発明によれば、降雨減衰を簡易かつ確実に予測することができる。そして、降雨減衰の発生を予測することにより、例えば使用回線を、通常のＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線から、別に用意された予備回線がある場合にはその予備回線に切り替えることで、放送の途切れを回避することが可能となる。 As described above, according to the present invention, rain attenuation can be predicted easily and reliably. By predicting the occurrence of rain attenuation, for example, the used line is switched from the normal STL line or TTL line to the spare line if there is a separately prepared spare line, thereby avoiding broadcast interruptions. It becomes possible to do.

実施例１，２の降雨減衰予測装置を含む全体システムの概略図である。It is a schematic diagram of the whole system containing a rain attenuation prediction device of Examples 1 and 2. 実施例１の降雨減衰予測装置の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the rainfall attenuation prediction apparatus of Example 1. 実施例１の降雨減衰予測装置の処理例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the example of processing of the rain attenuation prediction device of Example 1. 予測部の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of a prediction part. （１）は、ソート範囲Ｃを説明する図である。（２）は、ソートにより得られた最大降水強度を説明する図である。(1) is a figure explaining sort range C. (2) is a figure explaining the maximum precipitation intensity obtained by sorting. ９通りの移動方向Ａが設定された場合の例を説明する図である。It is a figure explaining the example in case nine moving directions A are set. ５分毎の気象データのみを用いた場合、降雨減衰の発生を見逃す可能性があることを説明する図である。It is a figure explaining that the occurrence of rainfall attenuation may be overlooked when only the weather data for every 5 minutes is used. 表示画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display screen. 実施例２の降雨減衰予測装置の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the rainfall attenuation prediction apparatus of Example 2. 実施例２の降雨減衰予測装置の処理例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the example of processing of the rain attenuation prediction device of Example 2. 移動パターン設定処理例を説明する図である。It is a figure explaining the example of a movement pattern setting process. 実施例１の実験結果を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an experimental result of Example 1. 放送ネットワークを説明する概略図である。It is a schematic diagram explaining a broadcasting network.

以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、実施例１，２の降雨減衰予測装置を含む全体システムの概略図である。この降雨減衰予測システムは、サーバ１０４及び降雨減衰予測装置１，２を備えて構成される。サーバ１０４と降雨減衰予測装置１，２とは、インターネット１０５を介して接続される。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic diagram of the entire system including the rainfall attenuation prediction devices of the first and second embodiments. This rain attenuation prediction system is configured to include a server 104 and rain attenuation prediction devices 1 and 2. The server 104 and the rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 are connected via the Internet 105.

サーバ１０４は、一般財団法人気象業務支援センターに設置された装置であり、気象データ（５分毎１ｋｍメッシュ全国合成レーダーＧＰＶ（Grid Point Value：格子点値））を、インターネット１０５を介してＦＴＰ通信にて降雨減衰予測装置１，２へ送信する。 The server 104 is a device installed in the Meteorological Business Support Center, and transmits weather data (1 km mesh every 5 minutes mesh synthetic radar GPV (Grid Point Value)) via the Internet 105 via FTP communication. Is transmitted to the rain attenuation prediction devices 1 and 2.

気象庁は、全国で２０台の気象レーダーを用いて、約１ｋｍメッシュ（１ｋｍ2）の領域単位の換算降水強度［ｍｍ／ｈ］を観測している。サーバ１０４は、この１ｋｍメッシュ単位の換算降水強度を、５分毎の気象データ（以下、「５分毎１ｋｍメッシュ降水強度の気象データ」という。）として、ユーザの装置（例えば降雨減衰予測装置１，２）へ配信している。換算降水強度は、瞬間的な雨や雪の強さを1時間あたりに換算した値である。 The Meteorological Agency uses 20 meteorological radars nationwide to observe the converted precipitation intensity [mm/h] in an area unit of about 1 km mesh (1 km 2 ). The server 104 uses the converted precipitation intensity in 1 km mesh units as user's device (for example, the rainfall attenuation prediction device 1) as meteorological data every 5 minutes (hereinafter, referred to as “meteorological data of 1 km mesh precipitation intensity every 5 minutes”). , 2). The converted precipitation intensity is a value obtained by converting the intensity of instantaneous rain and snow per hour.

降雨減衰予測装置１，２は、サーバ１０４から５分毎１ｋｍメッシュ降水強度の気象データを受信する。そして、降雨減衰予測装置１，２は、現在（最新）の５分毎の降水強度及び雨雲の移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間に所定箇所を通過するであろう（通過することが予測される）雨雲による最大降水強度を予測する。降雨減衰予測装置１，２は、最大降水強度から降雨減衰量を算出し、所定の対象箇所の回線受信レベルを予測する。 The rain attenuation prediction devices 1 and 2 receive the meteorological data of the 1-km mesh precipitation intensity every 5 minutes from the server 104. Then, the rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 will pass (pass through) a predetermined point from the present time to the predicted time based on the current (latest) precipitation intensity every 5 minutes and the movement pattern of the rain cloud. Predict the maximum precipitation intensity due to rain clouds. The rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 calculate the amount of rainfall attenuation from the maximum precipitation intensity and predict the line reception level at a predetermined target location.

所定箇所は、例えば、図１３に示した放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２及び中継局１０３−１，１０３−２等の間のＳＴＬ回線またはＴＴＬ回線（以下、「対象回線」という。）である。 The predetermined location is, for example, an STL line or a TTL line (hereinafter referred to as “target”) between the broadcasting station (playing room) 101, the broadcasting station (master station) 102, and the relay stations 103-1 and 103-2 shown in FIG. It is called "line."

以下に説明する実施例１の降雨減衰予測装置１は、ユーザの操作により予め設定された雨雲の移動パターン（移動速度及び移動方向）を用いて、降雨減衰を予測する。具体的には、降雨減衰予測装置１は、実際に観測された所定時間毎（本例では５分毎）の降水強度を取得する。そして、降雨減衰予測装置１は、５分毎の降水強度及び予め設定された移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間に対象回線を通過するであろう雨雲による最大降水強度を予測し、最大降水強度から降雨減衰量を算出して回線受信レベルを予測する。降雨減衰予測装置１は、回線受信レベル及び予め設定された閾値に基づいて、放送の途切れの可能性を判定する。 The rain attenuation prediction device 1 according to the first embodiment described below predicts the rain attenuation using a movement pattern (movement speed and movement direction) of a rain cloud preset by a user operation. Specifically, the rainfall attenuation prediction device 1 acquires the rainfall intensity that is actually observed every predetermined time (every 5 minutes in this example). Then, the rainfall attenuation prediction device 1 predicts the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line between the present time and the prediction time, based on the precipitation intensity every 5 minutes and the preset movement pattern. , Calculate the amount of rainfall attenuation from the maximum precipitation intensity and predict the line reception level. The rainfall attenuation prediction device 1 determines the possibility of broadcast interruption based on the line reception level and a preset threshold value.

これにより、従来の対数正規分布で近似する等の処理（特許文献１の処理）が不要になるから、降雨減衰を簡易な処理にて予測することができる。また、現時点から予測時間までの間に対象回線を通過する雨雲に着目するようにしたから、所定時間毎の降水強度から直接的に降雨減衰を予測する処理とは異なり、降雨減衰を見逃すことなく確実に予測することができる。そして、放送の途切れの可能性があると判定すると、使用している対象回線を、別に用意された予備回線がある場合にはその予備回線に切り替えることで、放送の途切れを回避することが可能となる。 This eliminates the need for conventional processing such as approximation with a log-normal distribution (processing of Patent Document 1), so that rain attenuation can be predicted by simple processing. In addition, since we focused on the rain clouds that pass through the target line between the current time and the forecast time, unlike the process of predicting rain attenuation directly from the precipitation intensity at every predetermined time, we do not miss rain attenuation. It can be predicted with certainty. If it is determined that there is a possibility of a break in the broadcast, it is possible to avoid the break in the broadcast by switching the target line in use to the spare line prepared separately Becomes

また、実施例２の降雨減衰予測装置２は、実際に観測された所定時間毎の降水強度を取得し、５分毎の降水強度に基づいて雨雲の移動パターンを設定する。降雨減衰予測装置２は、５分毎の降水強度及び設定した移動パターンに基づいて、実施例１と同様の処理にて、回線受信レベルを予測し、放送の途切れの可能性を判定する。 In addition, the rainfall attenuation prediction device 2 of the second embodiment acquires the actually observed rainfall intensity for each predetermined time and sets the movement pattern of the rain cloud based on the rainfall intensity for every 5 minutes. The rainfall attenuation prediction device 2 predicts the line reception level and determines the possibility of broadcast interruption, by the same processing as that of the first embodiment, based on the rainfall intensity every 5 minutes and the set movement pattern.

これにより、雨雲の移動パターンは、ユーザの操作により予め設定されるのではなく、実際に観測された降水強度を用いて設定されるから、降雨減衰を精度高く予測することができ、放送の途切れを確実に回避することが可能となる。 As a result, the movement pattern of the rain cloud is set not by the user's operation in advance but by using the actually observed precipitation intensity, so that the rain attenuation can be predicted with high accuracy, and the broadcast interruption Can be reliably avoided.

〔実施例１〕
まず、実施例１について説明する。前述のとおり、実施例１は、予め設定された雨雲の移動パターンを用いて、実際に観測された５分毎の降水強度に基づき、対象回線を通過するであろう雨雲による最大降水強度を予測し、最大降水強度から降雨減衰量を算出して回線受信レベルを予測する。そして、放送の途切れの可能性を判定する。 [Example 1]
First, the first embodiment will be described. As described above, the first embodiment uses the preset movement pattern of the rain cloud to predict the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line, based on the actually observed precipitation intensity every 5 minutes. Then, the amount of rainfall attenuation is calculated from the maximum precipitation intensity and the line reception level is predicted. Then, the possibility of interruption of broadcasting is determined.

図２は、実施例１の降雨減衰予測装置１の構成例を示すブロック図であり、図３は、実施例１の降雨減衰予測装置１の処理例を示すフローチャートである。この降雨減衰予測装置１は、受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３及び表示部１４を備えている。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the rain attenuation prediction device 1 of the first embodiment, and FIG. 3 is a flowchart showing a processing example of the rain attenuation prediction device 1 of the first embodiment. The rain attenuation prediction device 1 includes a reception unit 10, a memory 11, a prediction unit 12, a determination unit 13, and a display unit 14.

受信部１０は、一般財団法人気象業務支援センターに設置されたサーバ１０４から、５分毎１ｋｍメッシュ降水強度の気象データを受信し、気象データをメモリ１１に格納する（ステップＳ３０１）。メモリ１１には、最新の気象データ及び過去の気象データが格納される。気象データは、５分毎の時刻、１ｋｍメッシュの地点、及び降水強度からなる。ステップＳ３０１の処理は、常時実行される。 The receiving unit 10 receives the meteorological data of the 1 km mesh precipitation intensity every 5 minutes from the server 104 installed in the meteorological service support center and stores the meteorological data in the memory 11 (step S301). The latest weather data and past weather data are stored in the memory 11. Meteorological data consists of time points every 5 minutes, 1 km mesh points, and precipitation intensity. The process of step S301 is always executed.

予測部１２は、ユーザにより予め設定された移動パターンを入力する（ステップＳ３０２）。また、予測部１２は、ユーザにより予め設定された予測時間、回線地点情報、周波数情報等を入力し、メモリ１１から気象データを読み出す。 The prediction unit 12 inputs the movement pattern preset by the user (step S302). In addition, the prediction unit 12 inputs the prediction time, the line point information, the frequency information, and the like preset by the user, and reads the weather data from the memory 11.

ここで、移動パターンは、雨雲の移動速度及び移動方向からなり、実施例１ではユーザにより予め設定され、後述する実施例２では、受信した気象データに基づいて現時点のデータとして算出される。回線地点情報は、対象回線を特定するための情報である。移動パターンの詳細については後述する。また、回線地点情報、周波数情報等の詳細についても後述する。 Here, the movement pattern is composed of the movement speed and the movement direction of the rain cloud, is preset by the user in the first embodiment, and is calculated as the current data based on the received meteorological data in the second embodiment described later. The line point information is information for identifying the target line. Details of the movement pattern will be described later. Details of the line point information, frequency information, etc. will also be described later.

移動パターン、予測時間、回線地点情報、周波数情報等は、ユーザの操作に従い変更することが可能である。予測部１２は、ユーザの操作により移動パターン等が変更された場合、変更後の移動パターン等を即座に入力し、変更後の移動パターン等を、後述する処理に用いる。また、メモリ１１に格納される気象データが５分毎に更新されるため、予測部１２は、気象データが更新されたタイミングで、最新の気象データを読み出す。 The movement pattern, estimated time, line point information, frequency information, etc. can be changed according to the user's operation. When the movement pattern or the like is changed by the user's operation, the prediction unit 12 immediately inputs the changed movement pattern or the like and uses the changed movement pattern or the like in the processing described later. Further, since the meteorological data stored in the memory 11 is updated every 5 minutes, the prediction unit 12 reads the latest meteorological data at the timing when the meteorological data is updated.

予測部１２は、移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間で対象回線を通過するであろう現時点の雨雲による降水強度をソートするためのエリア（現時点の雨雲のエリア）を、ソート範囲として設定する（ステップＳ３０３）。これにより、対象回線を基準としたソート範囲が設定される。 The prediction unit 12 sorts the area (current rain cloud area) for sorting the precipitation intensity of the rain cloud at the current time that will pass through the target line from the current time to the predicted time based on the movement pattern. (Step S303). As a result, the sort range based on the target line is set.

予測部１２は、最新の気象データを用いて、ソート範囲内で最大降水強度を特定する（ステップＳ３０４）。これにより、現時点から予測時間までの間で対象回線を通過するであろう雨雲による最大降水強度が特定される。 The prediction unit 12 uses the latest weather data to identify the maximum precipitation intensity within the sort range (step S304). As a result, the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line from the present time to the predicted time is specified.

予測部１２は、最大降水強度から降雨減衰量を算出する（ステップＳ３０５）。これにより、現時点から予測時間までの間の対象回線における最大降水強度に対応する降雨減衰量が得られる。 The prediction unit 12 calculates the rainfall attenuation amount from the maximum precipitation intensity (step S305). Thereby, the amount of rainfall attenuation corresponding to the maximum precipitation intensity in the target line from the present time to the prediction time is obtained.

予測部１２は、基準受信レベル及び降雨減衰量から回線受信レベルを予測する（ステップＳ３０６）。これにより、現時点から予測時間までの間の対象回線における最大降水強度に対応する回線受信レベルが予測される。 The prediction unit 12 predicts the line reception level from the reference reception level and the rainfall attenuation amount (step S306). As a result, the line reception level corresponding to the maximum precipitation intensity on the target line from the present time to the prediction time is predicted.

予測部１２は、回線受信レベルの予測値を判定部１３に出力すると共に、現時点の降水強度、回線地点情報、回線受信レベル（回線受信レベルの予測値）等を表示データとして表示部１４に出力する。予測部１２の処理の詳細については後述する。 The prediction unit 12 outputs the predicted value of the line reception level to the determination unit 13, and outputs the present precipitation intensity, the line point information, the line reception level (the predicted value of the line reception level), etc. to the display unit 14 as display data. To do. Details of the processing of the prediction unit 12 will be described later.

判定部１３は、予測部１２から回線受信レベルの予測値を入力し、回線受信レベルの予測値と、ユーザにより予め設定された閾値とを比較し、放送の途切れの可能性の有無を判定する。判定部１３は、回線受信レベルの予測値が閾値以下の場合、放送が途切れる可能性があると判定し、放送が途切れる可能性があることを示す警報を生成して表示部１４及び外部へ出力する（ステップＳ３０７）。 The determination unit 13 receives the predicted value of the line reception level from the prediction unit 12, compares the predicted value of the line reception level with a threshold value preset by the user, and determines whether there is a possibility of a break in broadcasting. .. When the predicted value of the line reception level is less than or equal to the threshold value, the determination unit 13 determines that the broadcast may be interrupted, generates an alarm indicating that the broadcast may be interrupted, and outputs the alarm to the display unit 14 and the outside. (Step S307).

閾値は、対象回線の放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２または中継局１０３−１，１０３−２等において放送が途切れる可能性があることを示す値であるから、判定部１３により、回線受信レベルの予測値が、放送が途切れる可能性のある値（警戒レベル）まで低下するか否かが判定される。これにより、警報が外部へ出力されることで、放送の途切れの可能性があることを、例えば音声にてユーザへ通知することができる。 The threshold value is a value indicating that the broadcasting may be interrupted at the broadcasting station (playing station) 101, the broadcasting station (master station) 102, or the relay stations 103-1 and 103-2 of the target line. It is determined by 13 whether or not the predicted value of the line reception level drops to a value (warning level) at which broadcasting may be interrupted. With this, it is possible to notify the user, for example, by voice that there is a possibility that the broadcast is interrupted by outputting the alarm to the outside.

判定部１３は、回線受信レベルの予測値が閾値よりも大きい場合、放送の途切れの可能性がないと判定する。判定部１３は、放送の途切れの可能性の有無を示す判定結果を外部へ出力する。 If the predicted value of the line reception level is larger than the threshold value, the determination unit 13 determines that there is no possibility of interruption of broadcasting. The determination unit 13 outputs a determination result indicating whether or not there is a possibility of interruption of broadcasting to the outside.

予測部１２による回線受信レベルの予測処理及び判定部１３による放送の途切れの可能性の判定処理は、回線地点情報が複数の対象回線を示している場合、複数の対象回線のそれぞれについて行われるものとする。閾値は、対象回線毎に設定されるものとし、周波数情報等についても同様である。 When the line location information indicates a plurality of target lines, the line reception level prediction process by the prediction unit 12 and the broadcast interruption possibility determination process by the determination unit 13 are performed for each of the plurality of target lines. And The threshold value is set for each target line, and the same applies to frequency information and the like.

表示部１４は、予測部１２から表示データを入力すると共に、判定部１３から警報を入力し、表示データ及び警報を画面表示する。表示データ及び警報の画面表示は常に更新されるものとする。これにより、ユーザは、現時点の降水強度、対象回線、回線受信レベルの予測値等を認識することができ、放送の途切れの可能性の有無について認識することができる。表示部１４により表示される画面例については後述する。 The display unit 14 inputs the display data from the prediction unit 12 and the alarm from the determination unit 13, and displays the display data and the alarm on the screen. The display data and the screen display of alarms shall be constantly updated. As a result, the user can recognize the current precipitation intensity, the target line, the predicted value of the line reception level, and the like, and can recognize whether there is a possibility of a break in broadcasting. An example of the screen displayed by the display unit 14 will be described later.

尚、予測部１２は、ユーザの操作に従い、メモリ１１から過去の気象データを読み出し、そのときの最大降水強度を求め、降雨減衰量を算出し、回線受信レベルを予測するようにしてもよい。この場合、判定部１３は、そのときの放送の途切れの可能性の有無を判定し、表示部１４は、そのときの表示データ及び警報を画面表示する。 In addition, the prediction unit 12 may read the past weather data from the memory 11 according to the user's operation, obtain the maximum precipitation intensity at that time, calculate the rainfall attenuation amount, and predict the line reception level. In this case, the determination unit 13 determines whether or not there is a possibility that the broadcast is interrupted at that time, and the display unit 14 displays the display data and the alarm at that time on the screen.

また、降雨減衰予測装置１は、ユーザの操作に従い、ユーザにより指定された期間の降雨減衰量及び回線受信レベルの予測値、表示データ等を、例えばエクセル（Excel（登録商標））ファイル等の形式で出力するようにしてもよい。 In addition, the rainfall attenuation prediction device 1 may, for example, in the form of an Excel (registered trademark) file, for example, in accordance with the user's operation, calculate the rainfall attenuation amount and the line reception level predicted value, the display data, and the like during a period designated by the user. You may make it output by.

（予測部１２）
次に、図２に示した予測部１２について詳細に説明する。前述のとおり、予測部１２は、予め設定された移動パターンを入力し、ソート範囲を設定し、ソート範囲内で最大降水強度を特定し、降雨減衰量を算出し、回線受信レベルを予測する一連の処理（図３に示したステップＳ３０２〜Ｓ３０６の処理）を行う。 (Predictor 12)
Next, the prediction unit 12 shown in FIG. 2 will be described in detail. As described above, the prediction unit 12 inputs a preset movement pattern, sets the sort range, specifies the maximum precipitation intensity within the sort range, calculates the rainfall attenuation amount, and predicts the line reception level. Processing (processing of steps S302 to S306 shown in FIG. 3) is performed.

図４は、予測部１２の構成例を示すブロック図である。この予測部１２は、ソート範囲設定部２０、降水強度ソート部２１、降雨減衰量予測部２２及び受信レベル予測部２３を備えている。 FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the prediction unit 12. The prediction unit 12 includes a sort range setting unit 20, a precipitation intensity sort unit 21, a rainfall attenuation amount prediction unit 22, and a reception level prediction unit 23.

ソート範囲設定部２０は、予め設定された移動パターンを入力すると共に、予め設定された予測時間及び回線地点情報を入力し、回線地点情報から対象回線を特定する。 The sort range setting unit 20 inputs the preset movement pattern, inputs the preset estimated time and the line point information, and specifies the target line from the line point information.

予測時間は、回線受信レベルが予測される時間を示す。つまり、現時点を基準として、当該予測時間までの間の回線受信レベル（最低の回線受信レベル）が予測される。回線地点情報は、電波の送信地点を示す放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２等に関する情報、及び電波の受信地点を示す放送所（親局）１０２、中継局１０３−１等に関する情報からなる。 The predicted time indicates the time when the line reception level is predicted. That is, the line reception level (minimum line reception level) up to the predicted time is predicted based on the present time. The line point information includes information about a broadcasting station (playing place) 101, a broadcasting station (parent station) 102, etc. indicating a transmission point of a radio wave, and a broadcasting station (parent station) 102, a relay station 103-1 indicating a radio wave reception point. It consists of information about etc.

ソート範囲設定部２０は、移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間で対象回線を通過するであろう現時点の雨雲による降水強度をソートするためのソート範囲を設定する。そして、ソート範囲設定部２０は、ソート範囲を降水強度ソート部２１に出力する。 The sort range setting unit 20 sets a sort range for sorting the precipitation intensity due to the rain cloud at the present time that will pass through the target line from the present time to the predicted time, based on the movement pattern. Then, the sorting range setting unit 20 outputs the sorting range to the precipitation intensity sorting unit 21.

図５（１）は、ソート範囲Ｃを説明する図であり、雨雲が真東へ移動する場合の例を示している。電波の送信地点（送信局）を回線地点α１、電波の受信地点（受信局）を回線地点α２、送信局の回線地点α１と受信局の回線地点α２との間の伝搬路を対象回線βとする。また、雨雲の移動方向をＡ、ソート方向をＢ、ソート範囲をＣ、雨雲の移動距離をＬ、１ｋｍメッシュの領域をそれぞれＭ１〜Ｍ３１とする。１ｋｍメッシュの領域において、黒塗りの領域は降水強度が高いことを示し、黒点の領域は降水強度が中程度であることを示し、空白の領域は降水強度が低いことを示す。 FIG. 5(1) is a diagram for explaining the sorting range C, and shows an example in which the rain cloud moves to the east. The radio wave transmission point (transmission station) is the line point α1, the radio wave reception point (reception station) is the line point α2, and the propagation path between the transmission station line point α1 and the reception station line point α2 is the target line β. To do. Further, the moving direction of the rain cloud is A, the sorting direction is B, the sorting range is C, the moving distance of the rain cloud is L, and the area of 1 km mesh is M1 to M31. In the area of 1 km mesh, the black-painted area indicates high precipitation intensity, the black-dotted area indicates medium precipitation intensity, and the blank area indicates low precipitation intensity.

ソート範囲設定部２０は、移動パターンに含まれる移動速度に予測時間を乗算し、移動距離Ｌを求める。そして、ソート範囲設定部２０は、移動パターンに含まれる移動方向（雨雲の移動方向Ａ）の反対方向をソート方向Ｂに設定し、対象回線βを基準として、ソート方向Ｂへ移動距離Ｌだけ移動させた際の移動範囲を求める。これにより、対象回線βが示す直線と、ソート方向Ｂの移動距離Ｌが示す直線とで囲まれた四角形の移動範囲が求められる。ソート範囲設定部２０は、移動範囲と重なる１ｋｍメッシュの範囲を、ソート範囲Ｃに設定する。図５（１）では、ソート範囲Ｃとして１ｋｍメッシュＭ１〜Ｍ３１が設定される。 The sort range setting unit 20 calculates the moving distance L by multiplying the moving speed included in the moving pattern by the predicted time. Then, the sort range setting unit 20 sets the direction opposite to the moving direction (rain cloud moving direction A) included in the moving pattern as the sorting direction B, and moves in the sorting direction B by the moving distance L based on the target line β. Find the range of movement when you do. As a result, a moving range of a quadrangle surrounded by the straight line indicated by the target line β and the straight line indicated by the moving distance L in the sorting direction B is obtained. The sort range setting unit 20 sets the range of the 1 km mesh that overlaps the movement range as the sort range C. In FIG. 5A, 1 km meshes M1 to M31 are set as the sorting range C.

尚、移動パターンに含まれる移動速度は、降雨減衰を精度高く予測するために、降雨減衰を見逃さない速度である必要があり、過去に観測された雨雲の速度の上限値（最大移動速度）が設定される。例えば、対象回線β付近を過去に通過した台風の最大速度（例えば６０［ｋｍ／ｈ］）が設定される。移動速度が実際の雨雲の速度よりも速い値に設定されると、降雨減衰を見逃す可能性は減少するが、設定された移動速度が速すぎる場合、予測誤差が大きくなるため、移動速度は適切な値に設定される必要がある。また、移動パターンに含まれる移動方向は、降雨減衰を精度高く予測するために、過去に観測された雨雲の方向を考慮して設定される。 In addition, the moving speed included in the moving pattern must be a speed that does not miss the rain attenuation in order to accurately predict the rain attenuation, and the upper limit value (maximum moving speed) of the rain cloud speed observed in the past is Is set. For example, the maximum speed (for example, 60 [km/h]) of a typhoon that has passed in the vicinity of the target line β is set. If the moving speed is set to a value faster than the actual rain cloud speed, the chance of missing rainfall attenuation is reduced, but if the moving speed is set too fast, the prediction error will be large, so the moving speed will be appropriate. Must be set to a valid value. Further, the moving direction included in the moving pattern is set in consideration of the direction of the rain cloud observed in the past in order to accurately predict the rain attenuation.

図４に戻って、降水強度ソート部２１は、ソート範囲設定部２０からソート範囲を入力すると共に、メモリ１１から最新の気象データを読み出し、気象データを用いて、ソート範囲内で１ｋｍメッシュの最大降水強度を特定する。そして、降水強度ソート部２１は、最大降水強度（対象回線の最大降水強度）を降雨減衰量予測部２２に出力する。 Returning to FIG. 4, the precipitation intensity sorting unit 21 inputs the sorting range from the sorting range setting unit 20, reads out the latest weather data from the memory 11, and uses the weather data to find the maximum 1 km mesh within the sorting range. Identify precipitation intensity. Then, the precipitation intensity sorting unit 21 outputs the maximum precipitation intensity (maximum precipitation intensity of the target line) to the rainfall attenuation amount prediction unit 22.

図５（２）は、図５（１）に示したソート範囲Ｃのソートにより得られた最大降水強度を説明する図である。 FIG. 5(2) is a diagram for explaining the maximum precipitation intensity obtained by sorting the sort range C shown in FIG. 5(1).

降水強度ソート部２１は、雨雲の移動方向Ａに対して反対方向をソート方向Ｂに設定し、対象回線βを通過する１ｋｍメッシュＭ１〜Ｍ３１毎に、ソート範囲Ｃ内のソート方向Ｂに、気象データが示す降水強度をソートし、１ｋｍメッシュの最大降水強度を特定する。この最大降水強度は、現時点から予測時間までの間で対象回線βを通過するであろう雨雲による最大の降水強度である。 The precipitation intensity sorting unit 21 sets the direction opposite to the moving direction A of the rain cloud as the sorting direction B, and for each 1 km mesh M1 to M31 passing through the target line β, in the sorting direction B within the sorting range C, the weather The precipitation intensity indicated by the data is sorted to identify the maximum precipitation intensity of the 1 km mesh. This maximum precipitation intensity is the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line β from the present time to the prediction time.

具体的には、降水強度ソート部２１は、ソート範囲Ｃ内の１ｋｍメッシュＭ１〜Ｍ３１のうち、対象回線βに重なっている１ｋｍメッシュＭ１０，Ｍ２０，Ｍ２１，Ｍ３１を特定する。そして、降水強度ソート部２１は、対象回線βに重なっている１ｋｍメッシュＭ１０について、ソート範囲Ｃ内のソート方向Ｂの１ｋｍメッシュＭ１〜Ｍ１０におけるそれぞれの降水強度をソートし、これらの降水強度のうち最大の降水強度を特定する。そして、降水強度ソート部２１は、１ｋｍメッシュＭ１０の降水強度を、特定した最大の降水強度に置き換える。 Specifically, the precipitation intensity sorting unit 21 identifies the 1 km meshes M10, M20, M21, M31 that overlap the target line β among the 1 km meshes M1 to M31 in the sorting range C. Then, the precipitation intensity sorting unit 21 sorts the respective rainfall intensities in the 1 km meshes M1 to M10 in the sorting direction B in the sorting range C for the 1 km mesh M10 overlapping the target line β, and among these rainfall intensities. Identify maximum precipitation intensity. Then, the precipitation intensity sorting unit 21 replaces the precipitation intensity of the 1 km mesh M10 with the specified maximum precipitation intensity.

同様に、降水強度ソート部２１は、対象回線βに重なっている１ｋｍメッシュＭ２０，Ｍ２１，Ｍ３１のそれぞれについて、ソート範囲Ｃ内のソート方向Ｂへ降水強度をソートし、最大の降水強度を特定する。そして、降水強度ソート部２１は、１ｋｍメッシュＭ２０，Ｍ２１，Ｍ３１の降水強度を、特定したそれぞれの最大の降水強度に置き換える。降水強度ソート部２１は、置き換え後の１ｋｍメッシュＭ１０，Ｍ２０，Ｍ２１，Ｍ３１の降水強度（最大の降水強度）のうち最も大きい降水強度を、対象回線βの最大降水強度として特定する。 Similarly, the precipitation intensity sorting unit 21 sorts the precipitation intensity in the sorting direction B within the sort range C for each of the 1 km meshes M20, M21, M31 overlapping the target line β, and specifies the maximum precipitation intensity. .. Then, the precipitation intensity sorting unit 21 replaces the precipitation intensity of the 1 km mesh M20, M21, M31 with the specified maximum precipitation intensity. The precipitation intensity sorting unit 21 identifies the highest precipitation intensity among the precipitation intensities (maximum precipitation intensity) of the replaced 1-km meshes M10, M20, M21, M31 as the maximum precipitation intensity of the target line β.

これにより、現時点から予測時間までの間で対象回線βを通過するであろう雨雲による最大降水強度が得られる。 As a result, the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line β from the present time to the predicted time is obtained.

ここで、移動パターンに含まれる移動方向Ａは、降雨減衰を精度高く予測するために、降雨減衰を見逃さない方向である必要があり、複数の方向が設定されることが望ましい。 Here, the movement direction A included in the movement pattern needs to be a direction in which the rainfall attenuation is not overlooked in order to accurately predict the rainfall attenuation, and it is desirable to set a plurality of directions.

図６は、９通りの移動方向Ａが設定された場合の例を説明する図であり、ソート範囲設定部２０が９通りの移動パターンを入力した場合を示している。降雨減衰の発生を見逃さないようにするためには、雨雲の移動速度だけでなく移動方向Ａも適切に設定されることが望ましい。 FIG. 6 is a diagram for explaining an example in which nine movement directions A are set, and shows a case where the sort range setting unit 20 inputs nine movement patterns. In order not to overlook the occurrence of rain attenuation, it is desirable that not only the moving speed of the rain cloud but also the moving direction A be appropriately set.

そこで、本発明者らは、雨雲の移動方向Ａについて、過去に観測した雨雲の移動傾向を鋭意検討し、降雨減衰の予測実験を繰り返した。その結果、図６の上下左右を北南西東として、図６に示す９通りの移動方向Ａを設定することが降雨減衰を精度高く予測するために有用であることを見出した。 Therefore, the present inventors diligently studied the moving tendency of the rain cloud observed in the past in the moving direction A of the rain cloud, and repeated the rain attenuation prediction experiment. As a result, they have found that setting the nine directions of movement A shown in FIG. 6 with the upper, lower, left and right sides of FIG. 6 as north-south-east is useful for accurately predicting rain attenuation.

図６に示すように、移動方向Ａは、北東から南東までの間において、図５に示した雨雲が真東に移動する場合に加え、合計９通りの方向からなる。 As shown in FIG. 6, the moving direction A includes nine directions in total from the northeast to the southeast, in addition to the case where the rain cloud shown in FIG. 5 moves to the east.

降水強度ソート部２１は、図６に示すように、９通りの移動方向Ａについてソート範囲Ｃをそれぞれ設定する。そして、降水強度ソート部２１は、９通りのソート範囲Ｃのそれぞれについて、前述と同様の処理を行い、対象回線βの最大降水強度を特定する。降水強度ソート部２１は、９通りの移動方向Ａのそれぞれについて、対象回線βの最大降水強度を降雨減衰量予測部２２に出力する。 As shown in FIG. 6, the precipitation intensity sorting unit 21 sets a sorting range C for each of the nine movement directions A. Then, the precipitation intensity sorting unit 21 performs the same process as described above on each of the nine sort ranges C to identify the maximum precipitation intensity of the target line β. The precipitation intensity sorting unit 21 outputs the maximum precipitation intensity of the target line β to the rainfall attenuation amount prediction unit 22 for each of the nine movement directions A.

図４に戻って、降雨減衰量予測部２２は、降水強度ソート部２１から対象回線の最大降水強度を入力すると共に、予め設定された周波数情報及び偏波面情報を入力する。そして、降雨減衰量予測部２２は、最大降水強度、周波数情報、偏波面情報及び伝搬距離（本例の場合は１ｋｍ）に基づいて、降雨減衰量を予測する。これにより、対象回線における降雨減衰量の予測値が求められる。周波数情報は、電波の周波数に関する情報であり、偏波面情報は、電波の偏波面に関する情報である。降雨減衰量予測部２２は、降雨減衰量（降雨減衰量の予測値）を受信レベル予測部２３に出力する。 Returning to FIG. 4, the rainfall attenuation amount prediction unit 22 inputs the maximum precipitation intensity of the target line from the precipitation intensity sorting unit 21, and also inputs the preset frequency information and polarization plane information. Then, the rainfall attenuation amount prediction unit 22 predicts the rainfall attenuation amount based on the maximum precipitation intensity, the frequency information, the polarization plane information, and the propagation distance (1 km in this example). As a result, the predicted value of rainfall attenuation on the target line is obtained. The frequency information is information about the frequency of the radio wave, and the polarization plane information is information about the polarization plane of the radio wave. The rainfall attenuation amount prediction unit 22 outputs the rainfall attenuation amount (predicted value of the rainfall attenuation amount) to the reception level prediction unit 23.

具体的には、以下の式により、最大降水強度Ｒ［ｍｍ／ｈ］、周波数情報、偏波面情報及び伝搬距離を用いて、降雨減衰量γR［ｄＢ／ｋｍ］が算出される。
［数１］
γR＝ｋ・Ｒα ・・・（１）
ｋ，αは、周波数情報及び偏波面情報により決定されるパラメータである。 Specifically, the rainfall attenuation amount γ R [dB/km] is calculated using the maximum precipitation intensity R [mm/h], frequency information, polarization plane information, and propagation distance by the following formula.
[Equation 1]
γ R =k·R α (1)
k and α are parameters determined by the frequency information and the polarization plane information.

尚、伝搬距離は、各メッシュを通過する伝搬路の距離である。また、前記式（１）は、ＩＴＵ−Ｒにて規定された式であり、詳細については以下の文献を参照されたい。
International Telecommunication Union，“Specific attenuation model for rain for use in prediction methods”，Recommendation ITU-R P.838-3，Mar. 2005 The propagation distance is the distance of the propagation path that passes through each mesh. Also, the above formula (1) is a formula defined by ITU-R, and for details, refer to the following documents.
International Telecommunication Union, “Specific attenuation model for rain for use in prediction methods”, Recommendation ITU-R P.838-3, Mar. 2005

ここで、図６に示したように、９通りの移動方向Ａが設定された場合、つまり、ソート範囲設定部２０が９通りの移動パターンを入力した場合を想定する。降雨減衰量予測部２２は、降水強度ソート部２１から、９通りの移動方向Ａのそれぞれにおける対象回線βの最大降水強度を入力する。 Here, as shown in FIG. 6, it is assumed that nine movement directions A are set, that is, the sort range setting unit 20 inputs nine movement patterns. The rainfall attenuation amount prediction unit 22 inputs the maximum precipitation intensity of the target line β in each of the nine movement directions A from the precipitation intensity sorting unit 21.

降雨減衰量予測部２２は、９通りの移動方向Ａのそれぞれについて、前記式（１）を用いて降雨減衰量γR-1，γR-2，・・・，γR-9を算出する。降雨減衰量予測部２２は、降雨減衰量γR-1，γR-2，・・・，γR-9のうち最大の降雨減衰量を特定し、これを降雨減衰量の予測値として用いる。これにより、対象回線βにおける降雨減衰量の予測値が求められる。降雨減衰量予測部２２は、特定した降雨減衰量（降雨減衰量の予測値）を受信レベル予測部２３に出力する。 The rainfall attenuation amount prediction unit 22 calculates the rainfall attenuation amounts γ R-1 , γ R-2 ,..., γ R-9 for each of the nine movement directions A using the above equation (1). .. The rainfall attenuation amount prediction unit 22 specifies the maximum rainfall attenuation amount of the rainfall attenuation amounts γ R-1 , γ R-2 ,..., γ R-9 , and uses this as the predicted value of the rainfall attenuation amount. .. As a result, the predicted value of the amount of rainfall attenuation in the target line β is obtained. The rainfall attenuation amount prediction unit 22 outputs the specified rainfall attenuation amount (predicted value of rainfall attenuation amount) to the reception level prediction unit 23.

尚、降水強度ソート部２１は、９通りの移動方向Ａのそれぞれにおける最大降水強度のうち最も大きい最大降水強度を、対象回線βの最大降水強度として降雨減衰量予測部２２に出力するようにしてもよい。この場合、降雨減衰量予測部２２は、降水強度ソート部２１から入力した対象回線βの最大降水強度を用いて、前記式（１）にて降雨減衰量γRを予測する。 The precipitation intensity sorting unit 21 outputs the highest maximum precipitation intensity among the maximum precipitation intensities in each of the nine movement directions A to the rainfall attenuation amount prediction unit 22 as the maximum precipitation intensity of the target line β. Good. In this case, the rainfall attenuation amount prediction unit 22 predicts the rainfall attenuation amount γ R according to the equation (1) using the maximum precipitation intensity of the target line β input from the precipitation intensity sorting unit 21.

ここで、前述のとおり、予測部１２に備えたソート範囲設定部２０は、移動パターンを用いてソート範囲を設定し、降水強度ソート部２１は、降水強度をソートして最大降水強度を求め、降雨減衰量予測部２２は、降雨減衰を予測する。これに対し、予測部１２は、５分毎の気象データのみを用いて降雨減衰を予測することも可能である。しかし、５分毎の気象データのみを用いた場合、降雨減衰の発生を見逃す可能性があり妥当でない。 Here, as described above, the sort range setting unit 20 included in the prediction unit 12 sets the sort range using the movement pattern, and the precipitation intensity sorting unit 21 sorts the precipitation intensity to obtain the maximum precipitation intensity, The rainfall attenuation amount prediction unit 22 predicts rainfall attenuation. On the other hand, the prediction unit 12 can also predict the rainfall attenuation using only the meteorological data every 5 minutes. However, it is not appropriate to use only the meteorological data every 5 minutes because it may miss the occurrence of rainfall attenuation.

図７は、５分毎の気象データのみを用いた場合、降雨減衰の発生を見逃す可能性があることを説明する図である。（１）は、時刻ｔ１のときの降雨強度の分布（配信された気象データ）を示し、（３）は、時刻ｔ２のときの降雨強度の分布（配信された気象データ）を示す。時刻ｔ１，ｔ２の間隔は、気象データ配信間隔時間の５分である。また、（２）は、時刻ｔ１，ｔ２間の所定時刻ｔ’において想定される降雨強度の分布であり、時刻ｔ’は、最大の降雨強度が対象回線βを通過する時刻、すなわち降雨減衰が最大となる時刻を示している。 FIG. 7 is a diagram illustrating that occurrence of rainfall attenuation may be overlooked when only the weather data every 5 minutes is used. (1) shows the distribution of rainfall intensity (delivered weather data) at time t1, and (3) shows the distribution of rainfall intensity (delivered weather data) at time t2. The interval between the times t1 and t2 is 5 minutes, which is the interval time for delivering weather data. Further, (2) is a distribution of rainfall intensity assumed at a predetermined time t′ between times t1 and t2, and at time t′, the time when the maximum rainfall intensity passes through the target line β, that is, the rainfall attenuation is The maximum time is shown.

図７に示すように、時刻ｔ１，ｔ２の５分毎の気象データのみを用いた場合、時刻ｔ’の降雨強度の分布を想定しないため、降雨減衰の発生を見逃す可能性がある。このため、５分毎の気象データのみを用いる処理は好ましくない。そこで、図４に示した予測部１２のソート範囲設定部２０、降水強度ソート部２１及び降雨減衰量予測部２２による処理のように、移動パターンを用いてソート範囲を設定し、降水強度をソートすることで、降雨減衰の発生を見逃さないようにした。 As shown in FIG. 7, when only the meteorological data every 5 minutes at times t1 and t2 is used, the distribution of rainfall intensity at time t′ is not assumed, and therefore the occurrence of rainfall attenuation may be missed. Therefore, processing using only the meteorological data every 5 minutes is not preferable. Therefore, as in the processing by the sorting range setting unit 20, the precipitation intensity sorting unit 21, and the rainfall attenuation amount forecasting unit 22 of the prediction unit 12 shown in FIG. By doing so, we did not overlook the occurrence of rainfall attenuation.

図４に戻って、受信レベル予測部２３は、降雨減衰量予測部２２から降雨減衰量を入力すると共に、予め設定された基準受信レベルを入力する。基準受信レベルは、対象回線において、降雨がないときの受信レベル実測値の平均値である。これにより、基準受信レベルとして、回線設計時の理論値を用いるのではなく、降雨がないときの受信レベル実測値の平均値を用いることにより、降雨減衰の影響のみを回線受信レベルの予測値に反映させることができる。尚、基準受信レベルとして、距離減衰、アンテナ利得、フェージング等の実測値の平均値も含めた値を用いることにより、これらの影響も回線受信レベルの予測値に反映させることができる。 Returning to FIG. 4, the reception level prediction unit 23 inputs the rainfall attenuation amount from the rainfall attenuation amount prediction unit 22 and also inputs the preset reference reception level. The reference reception level is an average value of the reception level actual measurement values when there is no rainfall on the target line. Thus, instead of using the theoretical value at the time of circuit design as the reference reception level, by using the average value of the actual measurement value of the reception level when there is no rainfall, only the effect of rain attenuation is used as the predicted value of the line reception level. Can be reflected. By using a value including the average value of measured values of distance attenuation, antenna gain, fading, etc. as the reference reception level, these effects can be reflected in the predicted value of the line reception level.

受信レベル予測部２３は、基準受信レベルを基準値として、基準受信レベルから降雨減衰量を減算し、回線受信レベルを求める。これにより、対象回線における現時点の回線受信レベルの予測値が求められる。受信レベル予測部２３は、回線受信レベルを判定部１３に出力する。 The reception level predicting unit 23 subtracts the rainfall attenuation amount from the reference reception level using the reference reception level as a reference value to obtain the line reception level. Thereby, the predicted value of the current line reception level in the target line is obtained. The reception level prediction unit 23 outputs the line reception level to the determination unit 13.

また、図４に詳細は示していないが、予測部１２は、現時点の降水強度、回線地点情報、回線受信レベル（回線受信レベルの予測値）等を表示データとして、表示部１４に出力する。 Although not shown in detail in FIG. 4, the prediction unit 12 outputs the present precipitation intensity, line point information, line reception level (predicted value of line reception level) and the like to the display unit 14 as display data.

図８は、表示部１４により表示される表示画面の例を示す図である。この表示画面には、対象回線β（矢印←）及び当該対象回線βの回線地点α１，α２（丸印）が地図上に描画され、現時点の１ｋｍメッシュ毎の降水強度が、地図上にその値に応じた形態（ａ）で描画されている。図８には、現時点の時刻１６：３６における表示データが示されている。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen displayed by the display unit 14. On this display screen, the target line β (arrow ←) and the line points α1 and α2 (circles) of the target line β are drawn on the map, and the present precipitation intensity for each 1 km mesh is displayed on the map. It is drawn in the form (a) according to the above. FIG. 8 shows display data at the current time 16:36.

また、表示画面には、対象回線βの回線地点α１である送信局及び回線地点α２である受信局の名称（ｂ）、基準レベル（基準受信レベル）（ｃ）、対象回線βが途切れる可能性のある値（警戒レベル）（ｄ）が表示される。さらに、表示画面には、現時点から予測時間１０分までの間の回線受信レベルの予測値（ｅ）が表示される。 Further, on the display screen, the name (b) of the transmitting station which is the line point α1 and the receiving station which is the line point α2 of the target line β, the reference level (reference reception level) (c), and the target line β may be interrupted. A certain value (warning level) (d) is displayed. Furthermore, the predicted value (e) of the line reception level from the present time to the predicted time of 10 minutes is displayed on the display screen.

図８では、予測時間が１０分に設定されている。予測時間が１０分に設定されているのは、データ配信間隔が５分であることから、予測時間を５分以下とすると、降雨減衰を見逃す可能性があり、また、予測時間を、１０分を超える長い時間とすると、表示誤差が大きくなるからである。 In FIG. 8, the predicted time is set to 10 minutes. The prediction time is set to 10 minutes because the data distribution interval is 5 minutes, so if the prediction time is set to 5 minutes or less, rain attenuation may be missed, and the prediction time is set to 10 minutes. This is because the display error becomes large when the time is longer than.

図８には示していないが、表示部１４が判定部１３から警報を入力すると、例えば「放送が途切れる恐れがあります」の警報表示を行い、警報が発生した対象回線βの箇所を強調表示する。 Although not shown in FIG. 8, when the display unit 14 inputs an alarm from the determination unit 13, for example, an alarm display “Broadcast may be interrupted” is displayed, and a portion of the target line β where the alarm is generated is highlighted. ..

これにより、ユーザは、現時点の降水強度、対象回線βの位置、回線受信レベルの予測値等を認識することができ、放送の途切れの可能性の有無、及び放送が途切れる可能性のある対象回線βを認識することができる。 With this, the user can recognize the current precipitation intensity, the position of the target line β, the predicted value of the line reception level, and the like, whether there is a possibility of a break in the broadcast, and the target line that may have a break in the broadcast. Be able to recognize β.

（実験結果）
次に、実施例１の降雨減衰予測装置１による実験結果について説明する。図１２は、実施例１の実験結果を示す図であり、ある地域において、移動パターンを９通りとし（図６）、予測時間を１０分とした場合の所定の対象回線βにおける実験結果を示している。横軸は時刻を示し、縦軸は、所定の対象回線βにおける回線受信レベル［ｄＢｍ］を示す。実線は、回線受信レベルの実測値（放送局（演奏所）１０１、放送所（親局）１０２または中継局１０３−１等で実際に観測した値）を示し、点線は、降雨減衰予測装置１の予測部１２により算出された回線受信レベルの予測値を示す。 (Experimental result)
Next, an experimental result by the rainfall attenuation prediction device 1 of the first embodiment will be described. FIG. 12 is a diagram showing an experimental result of the first embodiment, and shows an experimental result in a predetermined target line β when there are nine movement patterns (FIG. 6) and an estimated time is 10 minutes in a certain area. ing. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the line reception level [dBm] in the predetermined target line β. The solid line shows the measured value of the line reception level (the value actually observed at the broadcasting station (musical center) 101, the broadcasting station (master station) 102, the relay station 103-1, etc.), and the dotted line shows the rainfall attenuation prediction device 1 The predicted value of the line reception level calculated by the prediction unit 12 is shown.

図１２に示す実測値及び予測値から、予測値が実際の回線受信レベルの変化に追従している。つまり、降雨減衰予測装置１により、対象回線βの降雨減衰が正しく予測されている。 From the actually measured value and the predicted value shown in FIG. 12, the predicted value follows the change in the actual line reception level. That is, the rain attenuation predicting device 1 correctly predicts the rain attenuation of the target line β.

特に、図１２に示す実測値から、時刻１６：３２に豪雨が発生し、所定の対象回線βの回線受信レベルが低下したことがわかる。また、図１２に示す予測値から、時刻１６：３０の気象データ受信時に、すなわち豪雨が発生した時刻１６：３２の約２分前に、時刻１６：３２における所定の対象回線βの回線受信レベルの低下を正しく予測していることがわかる。 In particular, it can be seen from the measured values shown in FIG. 12 that heavy rain occurred at time 16:32 and the line reception level of the predetermined target line β decreased. From the predicted values shown in FIG. 12, the line reception level of the predetermined target line β at time 16:32 at the time of receiving the weather data at time 16:30, that is, about 2 minutes before time 16:32 when the heavy rain occurred. It can be seen that the decrease in is correctly predicted.

以上のように、実施例１の降雨減衰予測装置１によれば、受信部１０は、５分毎１ｋｍメッシュ降水強度の気象データを受信し、気象データをメモリ１１に格納する。 As described above, according to the rainfall attenuation prediction device 1 of the first embodiment, the receiving unit 10 receives the meteorological data of 1 km mesh precipitation intensity every 5 minutes and stores the meteorological data in the memory 11.

予測部１２は、予め設定された移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間で対象回線を通過するであろう現時点の雨雲のエリアを、ソート範囲として設定する。そして、予測部１２は、メモリ１１に格納された最新の気象データを用いてソート範囲内で最大降水強度を特定し、最大降水強度から降雨減衰量を算出し、基準受信レベル及び降雨減衰量から回線受信レベルを予測する。 The prediction unit 12 sets the area of the rain cloud at the present time that will pass through the target line between the current time and the predicted time, as the sorting range, based on the movement pattern set in advance. Then, the prediction unit 12 identifies the maximum precipitation intensity within the sort range using the latest weather data stored in the memory 11, calculates the rainfall attenuation amount from the maximum precipitation intensity, and calculates the rainfall attenuation amount from the reference reception level and the rainfall attenuation amount. Predict line reception level.

判定部１３は、予測部１２により予測された回線受信レベルと閾値とを比較し、回線受信レベルが閾値以下の場合、放送の途切れの可能性があると判定する。 The determination unit 13 compares the line reception level predicted by the prediction unit 12 with a threshold value, and when the line reception level is less than or equal to the threshold value, determines that there is a possibility that the broadcast is interrupted.

これにより、従来の対数正規分布で近似する等の複雑な処理（特許文献１の処理）が不要になるから、降雨減衰を簡易な処理にて予測することができる。また、現時点から予測時間までの間に対象回線を通過する雨雲に着目するようにしたから、所定時間毎の降水強度から直接的に降雨減衰を予測する処理とは異なり、降雨減衰を見逃すことなく確実に予測することができる。そして、放送の途切れの可能性があると判定すると、使用している対象回線を、別に用意された予備回線がある場合にはその予備回線に切り替えることで、放送の途切れを回避することが可能となる。 This eliminates the need for complicated processing (processing of Patent Document 1) such as approximation with a conventional lognormal distribution, and therefore rain attenuation can be predicted by simple processing. In addition, since we focused on the rain clouds that pass through the target line between the current time and the forecast time, unlike the process of predicting rain attenuation directly from the precipitation intensity at every predetermined time, we do not miss rain attenuation. It can be predicted with certainty. If it is determined that there is a possibility of a break in the broadcast, it is possible to avoid the break in the broadcast by switching the target line in use to the spare line prepared separately Becomes

〔実施例２〕
次に、実施例２について説明する。前述のとおり、実施例２は、実際に観測された５分毎の降水強度を取得し、この降水強度に基づいて雨雲の移動パターンを設定する。そして、５分毎の降水強度及び移動パターンに基づいて、対象回線を通過するであろう雨雲による最大降水強度を予測し、最大降水強度から降雨減衰量を算出して回線受信レベルを予測し、放送の途切れの可能性を判定する。 [Example 2]
Next, a second embodiment will be described. As described above, the second embodiment acquires the actually observed precipitation intensity every 5 minutes and sets the movement pattern of the rain cloud based on this precipitation intensity. Then, based on the precipitation intensity and movement pattern every 5 minutes, the maximum precipitation intensity due to the rain cloud that will pass through the target line is predicted, and the rainfall attenuation amount is calculated from the maximum precipitation intensity to predict the line reception level, Determine the likelihood of a break in the broadcast.

実施例１において、予め設定された移動パターンである雨雲の移動速度及び移動方向が、実際の雨雲の移動速度及び移動方向と異なる場合、降雨減衰の予測誤差が大きくなり、結果として、放送の途切れの可能性を誤って予測することがあり得る。 In the first embodiment, when the moving speed and moving direction of the rain cloud, which is a preset moving pattern, are different from the moving speed and moving direction of the actual rain cloud, the prediction error of rainfall attenuation increases, and as a result, the broadcast is interrupted. It is possible to incorrectly predict the possibility of

そこで、実施例２では、移動パターンを、実際に観測された気象データに基づいて設定するようにした。これにより、実施例１に比べ、精度高く降雨減衰を予測することができ、放送の途切れの可能性を精度高く予測することができる。 Therefore, in the second embodiment, the movement pattern is set based on the actually observed meteorological data. As a result, rain attenuation can be predicted with higher accuracy than in the first embodiment, and the possibility of broadcast interruption can be predicted with higher accuracy.

図９は、実施例２の降雨減衰予測装置２の構成例を示すブロック図であり、図１０は、実施例２の降雨減衰予測装置２の処理例を示すフローチャートである。この降雨減衰予測装置２は、受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３、表示部１４及び移動パターン設定部１５を備えている。 FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of the rainfall attenuation prediction device 2 of the second embodiment, and FIG. 10 is a flowchart showing a processing example of the rainfall attenuation prediction device 2 of the second embodiment. The rain attenuation prediction device 2 includes a reception unit 10, a memory 11, a prediction unit 12, a determination unit 13, a display unit 14, and a movement pattern setting unit 15.

図２に示した実施例１の降雨減衰予測装置１とこの実施例２の降雨減衰予測装置２とを比較すると、両降雨減衰予測装置１，２は、受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３及び表示部１４を備えている点で共通する。一方、降雨減衰予測装置２は、移動パターン設定部１５を備えている点で、移動パターン設定部１５を備えていない降雨減衰予測装置１と相違する。 Comparing the rainfall attenuation prediction device 1 of the first embodiment shown in FIG. 2 with the rainfall attenuation prediction device 2 of the second embodiment, both the rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 have a receiving unit 10, a memory 11, and a prediction unit 12. , And the determination unit 13 and the display unit 14 are common. On the other hand, the rain attenuation prediction device 2 is different from the rain attenuation prediction device 1 that does not include the movement pattern setting unit 15 in that the rain attenuation prediction device 2 includes the movement pattern setting unit 15.

また、図３に示した実施例１の処理例とこの実施例２の処理例とを比較すると、実施例１のステップＳ３０１，Ｓ３０３〜Ｓ３０７の処理と、実施例２のステップＳ１００１，Ｓ１００３〜Ｓ１００７の処理とが同一である。一方、降雨減衰予測装置２によるステップＳ１００２の処理は、降雨減衰予測装置１によるステップＳ３０２の処理と異なる。 Further, comparing the processing example of the first embodiment shown in FIG. 3 with the processing example of the second embodiment, the processing of steps S301 and S303 to S307 of the first embodiment and the steps S1001 and S1003 to S1007 of the second embodiment are performed. Is the same as the processing of. On the other hand, the process of step S1002 by the rain attenuation prediction device 2 is different from the process of step S302 by the rain attenuation prediction device 1.

受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３及び表示部１４の処理は、実施例１と同様であるため、ここでは説明を省略する。また、ステップＳ１００１，Ｓ１００３〜Ｓ１００７の処理は、実施例１と同様であるため、ここでは説明を省略する。 The processes of the reception unit 10, the memory 11, the prediction unit 12, the determination unit 13, and the display unit 14 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted here. Moreover, since the processing of steps S1001 and S1003 to S1007 is the same as that of the first embodiment, the description thereof is omitted here.

移動パターン設定部１５は、ユーザにより予め設定された回線地点情報を入力すると共に、メモリ１１から気象データを読み出す。そして、移動パターン設定部１５は、回線地点情報から対象回線を設定し、最新の気象データ及び過去の気象データを時系列に解析することで、対象回線付近における現時点の雨雲の移動パターンである移動速度及び移動方向を設定する（ステップＳ１００２）。そして、移動パターン設定部１５は、移動パターンを予測部１２に出力する。 The movement pattern setting unit 15 inputs the line point information preset by the user and reads the weather data from the memory 11. Then, the movement pattern setting unit 15 sets the target line from the line point information and analyzes the latest weather data and the past weather data in time series, so that the movement pattern of the rain cloud near the target line is the movement pattern. The speed and the moving direction are set (step S1002). Then, the movement pattern setting unit 15 outputs the movement pattern to the prediction unit 12.

図１１は、移動パターン設定部１５による移動パターン設定処理例を説明する図である。移動パターン設定部１５は、メモリ１１から最新の気象データ及び過去（例えば５分前）の気象データを読み出す。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of movement pattern setting processing by the movement pattern setting unit 15. The movement pattern setting unit 15 reads the latest weather data and the past (for example, 5 minutes ago) weather data from the memory 11.

移動パターン設定部１５は、地図上に描画した現在の気象データの分布に対し、対象回線を含む所定エリアの基準枠Ｗ１を設定する。また、移動パターン設定部１５は、地図上に描画した過去の気象データの分布に対し、当該基準枠Ｗ１と同じ領域を中心とした所定の探索エリア内で、基準枠Ｗ１と同じサイズの枠Ｗ２を設定する。 The movement pattern setting unit 15 sets the reference frame W1 of a predetermined area including the target line for the distribution of the current weather data drawn on the map. Further, the movement pattern setting unit 15 has a frame W2 having the same size as the reference frame W1 in a predetermined search area centered on the same region as the reference frame W1 with respect to the distribution of the past weather data drawn on the map. To set.

移動パターン設定部１５は、基準枠Ｗ１の気象データの分布と枠Ｗ２の気象データの分布との間でマッチングを行う。移動パターン設定部１５は、所定の探索エリア内で枠Ｗ２を所定距離分順次シフトさせながら、基準枠Ｗ１の気象データの分布と枠Ｗ２の気象データの分布との間の差を求め、当該差が最も小さい（マッチング度合いが最も高い）枠Ｗ２’を特定する。 The movement pattern setting unit 15 performs matching between the weather data distribution of the reference frame W1 and the weather data distribution of the frame W2. The movement pattern setting unit 15 obtains the difference between the distribution of the meteorological data of the reference frame W1 and the distribution of the meteorological data of the frame W2 while sequentially shifting the frame W2 by a predetermined distance within the predetermined search area, and the difference is calculated. Specifies the frame W2' having the smallest value (the highest matching degree).

つまり、移動パターン設定部１５は、基準枠Ｗ１の降雨強度分布と、複数の枠Ｗ２のそれぞれについての降雨強度分布との間でマッチングを実行し、複数の枠Ｗ２のうち、降雨強度分布の差が最も小さい（マッチング度合いが最も高い）枠Ｗ２’を特定する。 That is, the movement pattern setting unit 15 performs matching between the rainfall intensity distribution of the reference frame W1 and the rainfall intensity distribution of each of the plurality of frames W2, and the difference in the rainfall intensity distribution of the plurality of frames W2. Specifies the frame W2' having the smallest value (the highest matching degree).

移動パターン設定部１５は、基準枠Ｗ１と枠Ｗ２’との間の距離を求めると共に、メモリ１１から読み出した現在の気象データ及び過去の気象データとの間の時間差を求め、距離を時間差で除算して雨雲の移動速度を求める。また、移動パターン設定部１５は、枠Ｗ２’に対する基準枠Ｗ１の方向を求め、これを雨雲の移動方向とする。このように、気象データに基づいて雨雲の移動パターンが設定される。 The movement pattern setting unit 15 obtains the distance between the reference frame W1 and the frame W2′, obtains the time difference between the current weather data and the past weather data read from the memory 11, and divides the distance by the time difference. Then, the moving speed of the rain cloud is obtained. Further, the movement pattern setting unit 15 obtains the direction of the reference frame W1 with respect to the frame W2', and sets this as the movement direction of the rain cloud. In this way, the movement pattern of the rain cloud is set based on the meteorological data.

以上のように、実施例２の降雨減衰予測装置２によれば、移動パターン設定部１５は、気象データを時系列に解析することで、対象回線付近における現時点の雨雲の移動パターンである移動速度及び移動方向を設定する。 As described above, according to the rainfall attenuation prediction device 2 of the second embodiment, the movement pattern setting unit 15 analyzes the meteorological data in time series, and thereby the movement speed that is the movement pattern of the rain cloud at the present time near the target line. And set the moving direction.

予測部１２は、移動パターン設定部１５により設定された移動パターンに基づいて、現時点から予測時間までの間で対象回線を通過するであろう現時点の雨雲のエリアを、ソート範囲として設定する。そして、予測部１２は、メモリ１１に格納された最新の気象データを用いてソート範囲内で最大降水強度を特定し、最大降水強度から降雨減衰量を算出し、基準受信レベル及び降雨減衰量から回線受信レベルを予測する。 The prediction unit 12 sets the area of the rain cloud at the present time that will pass through the target line between the current time and the predicted time, as the sort range, based on the movement pattern set by the movement pattern setting unit 15. Then, the prediction unit 12 identifies the maximum precipitation intensity within the sort range using the latest weather data stored in the memory 11, calculates the rainfall attenuation amount from the maximum precipitation intensity, and calculates the rainfall attenuation amount from the reference reception level and the rainfall attenuation amount. Predict line reception level.

判定部１３は、予測部１２により予測された回線受信レベルと閾値とを比較し、回線受信レベルが閾値以下の場合、放送の途切れの可能性があると判定する。 The determination unit 13 compares the line reception level predicted by the prediction unit 12 with a threshold value, and when the line reception level is less than or equal to the threshold value, determines that there is a possibility of interruption of broadcasting.

これにより、実施例１と同様に、降雨減衰を簡易かつ確実に予測することができる。そして、放送の途切れの可能性があると判定すると、使用している対象回線を、別に用意された予備回線がある場合にはその予備回線に切り替えることで、放送の途切れを回避することが可能となる。 As a result, similarly to the first embodiment, rain attenuation can be predicted easily and reliably. If it is determined that there is a possibility of a break in the broadcast, it is possible to avoid the break in the broadcast by switching the target line in use to the spare line prepared separately Becomes

また、実施例１では、ユーザにより予め設定された移動パターンを用いて降雨減衰を予測するようにしたから、この移動パターンが実際の移動パターンと異なる場合、予測誤差が大きくなり、結果として、放送の途切れの可能性を誤って予測することがあり得る。実施例２では、実際に観測された降水強度に基づいて移動パターンを設定し、この移動パターンに基づいて降雨減衰を予測するようにしたから、実施例１に比べ、精度高く降雨減衰を予測することができ、放送の途切れの可能性を精度高く予測することができる。 Further, in the first embodiment, the rainfall attenuation is predicted by using the movement pattern preset by the user. Therefore, when the movement pattern is different from the actual movement pattern, the prediction error becomes large and, as a result, the broadcast It is possible to incorrectly predict the possibility of a break in the. In the second embodiment, the movement pattern is set based on the actually observed precipitation intensity, and the rainfall attenuation is predicted based on this movement pattern. Therefore, the rainfall attenuation is predicted more accurately than in the first embodiment. Therefore, it is possible to accurately predict the possibility of a break in broadcasting.

以上、実施例１，２を挙げて本発明を説明したが、本発明は前記実施例１，２に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。実施例１，２の降雨減衰予測装置１，２は、卓上型の装置であってもよいし、スマートフォン等の携帯端末であってもよい。 Although the present invention has been described above with reference to the first and second embodiments, the present invention is not limited to the first and second embodiments, and various modifications can be made without departing from the technical idea thereof. The rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 of the first and second embodiments may be desktop devices or mobile terminals such as smartphones.

また、実施例１の降雨減衰予測装置１は、図６に示したとおり、例えば９通りの移動パターンを用いるようにしたが、これは一例であり、９通り以外の１または複数の移動パターンを用いるようにしてもよい。要するに、使用する移動パターンの数は、降雨減衰の予測漏れがなく、かつ降雨減衰を過度に予測しないように、予測誤りを低下させることが可能な数であればよい。 Further, the rain attenuation prediction device 1 of the first embodiment is configured to use, for example, nine movement patterns as shown in FIG. 6, but this is an example, and one or a plurality of movement patterns other than nine movement patterns are used. It may be used. In short, the number of movement patterns to be used may be any number that is capable of reducing the prediction error so that there is no leakage prediction of rainfall attenuation and the rainfall attenuation is not excessively predicted.

また、実施例１，２の降雨減衰予測装置１，２は、サーバ１０４から５分毎１ｋｍメッシュ降水強度の気象データを受信するようにしたが、本発明は、気象データの時間間隔を５分に限定するものではなく、他の時間間隔であってもよい。また、本発明は、気象データの領域単位を１ｋｍメッシュに限定するものではなく、他の領域単位であってもよい。 Further, the rain attenuation prediction devices 1 and 2 of the first and second embodiments are configured to receive the meteorological data of the 1 km mesh precipitation intensity every 5 minutes from the server 104, but the present invention sets the time interval of the meteorological data to 5 minutes. The time interval is not limited to this, and may be another time interval. Further, the present invention does not limit the area unit of the meteorological data to the 1 km mesh, but may be another area unit.

尚、実施例１，２の降雨減衰予測装置１，２のハードウェア構成としては、通常のコンピュータを使用することができる。降雨減衰予測装置１，２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ等の不揮発性の記憶媒体、及びインターフェース等を備えたコンピュータによって構成される。 A normal computer can be used as the hardware configuration of the rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 of the first and second embodiments. The rainfall attenuation prediction devices 1 and 2 are configured by a computer including a CPU, a volatile storage medium such as a RAM, a non-volatile storage medium such as a ROM, and an interface.

降雨減衰予測装置１に備えた受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３及び表示部１４の各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。また、降雨減衰予測装置２に備えた受信部１０、メモリ１１、予測部１２、判定部１３、表示部１４及び移動パターン設定部１５の各機能も、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。 Each function of the reception unit 10, the memory 11, the prediction unit 12, the determination unit 13, and the display unit 14 included in the rainfall attenuation prediction device 1 is realized by causing the CPU to execute a program describing these functions. Further, each function of the reception unit 10, the memory 11, the prediction unit 12, the determination unit 13, the display unit 14, and the movement pattern setting unit 15 included in the rainfall attenuation prediction device 2 also causes the CPU to execute a program describing these functions. It is realized by each.

これらのプログラムは、前記記憶媒体に格納されており、ＣＰＵに読み出されて実行される。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して頒布することもでき、ネットワークを介して送受信することもできる。また、これらのプログラムは、Ｗｅｂアプリケーションとしてブラウザー上で動作するようにしてもよい。 These programs are stored in the storage medium, read by the CPU, and executed. Further, these programs can be stored and distributed in a storage medium such as a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), semiconductor memory, etc., and can be distributed via a network. You can also send and receive. Further, these programs may be operated as a Web application on the browser.

１，２ 降雨減衰予測装置
１０ 受信部
１１ メモリ
１２ 予測部
１３ 判定部
１４ 表示部
１５ 移動パターン設定部
２０ ソート範囲設定部
２１ 降水強度ソート部
２２ 降雨減衰量予測部
２３ 受信レベル予測部
１００ 放送ネットワーク
１０１ 放送局（演奏所）
１０２ 放送所（親局）
１０３−１，１０３−２ 中継局
１０４ サーバ
１０５ インターネット
α１ 回線地点（送信局）
α２ 回線地点（受信局）
β 対象回線
Ａ 雨雲の移動方向
Ｂ ソート方向
Ｃ ソート範囲
Ｌ 雨雲の移動距離
Ｍ１〜Ｍ３１ １ｋｍメッシュ
ａ 降水強度
ｂ 送信局及び受信局の回線地点
ｃ 回線の基準受信レベル
ｄ 回線が途切れる可能性のある値（警戒レベル）
ｅ 回線受信レベルの予測値
Ｗ１ 基準枠
Ｗ２ 枠 1, 2 Rain attenuation prediction device 10 Reception unit 11 Memory 12 Prediction unit 13 Judgment unit 14 Display unit 15 Movement pattern setting unit 20 Sort range setting unit 21 Rainfall intensity sorting unit 22 Rain attenuation prediction unit 23 Reception level prediction unit 100 Broadcast network 101 Broadcasting station
102 Broadcasting station (master station)
103-1, 103-2 relay station 104 server 105 Internet α1 circuit point (transmitting station)
α2 circuit point (receiving station)
β Target line A Rain cloud moving direction B Sorting direction C Sort range L Rain cloud moving distance M1 to M31 1 km mesh a Precipitation intensity b Line point of transmitting and receiving stations c Reference receiving level of line d Line may be interrupted Value (warning level)
e Predicted line reception level W1 Reference frame W2 frame

Claims (6)

所定箇所の降雨による電波の減衰を予測する降雨減衰予測装置において、
実際に所定時間毎かつ所定領域毎に観測された降水強度を受信し、当該降水強度をメモリに格納する受信部と、
前記メモリに格納された最新の前記降水強度及び雨雲の所定の移動速度及び移動方向に基づいて、現時点から所定の予測時間までの間の前記所定箇所における電波の減衰を降雨減衰量として予測する予測部と、を備え、
前記予測部は、
前記移動速度及び前記移動方向に基づいて、現時点から前記予測時間までの間で前記所定箇所を通過することが予測される前記雨雲による前記降水強度をソートするための領域をソート範囲として設定するソート範囲設定部と、
前記メモリから最新の前記降水強度を読み出し、前記ソート範囲設定部により設定された前記ソート範囲内で前記降水強度をソートし、前記所定箇所の最大降水強度を特定する降水強度ソート部と、
前記降水強度ソート部により特定された前記最大降水強度に基づいて、前記所定箇所の前記降雨減衰量を予測する降雨減衰量予測部と、を備えたことを特徴とする降雨減衰予測装置。 In a rain attenuation prediction device that predicts the attenuation of radio waves due to rainfall at a predetermined location,
A receiving unit that receives precipitation intensity actually observed for each predetermined time and for each predetermined region, and stores the precipitation intensity in a memory,
Prediction that predicts the attenuation of radio waves at the predetermined location from the present time to the predetermined prediction time as the rainfall attenuation amount, based on the latest precipitation intensity and the predetermined moving speed and moving direction of the rain cloud stored in the memory And a section,
The prediction unit is
A sort for setting an area for sorting the precipitation intensity due to the rain cloud predicted to pass through the predetermined location from the present time to the predicted time based on the moving speed and the moving direction as a sort range A range setting section,
A precipitation intensity sorting unit that reads the latest precipitation intensity from the memory, sorts the precipitation intensity within the sort range set by the sort range setting unit, and specifies the maximum precipitation intensity at the predetermined location;
A rainfall attenuation prediction device, comprising: a rainfall attenuation prediction unit that predicts the rainfall attenuation amount at the predetermined location based on the maximum precipitation intensity identified by the precipitation intensity sorting unit. 請求項１に記載の降雨減衰予測装置において、
前記移動速度及び前記移動方向はユーザにより予め設定される、ことを特徴とする降雨減衰予測装置。 The rainfall attenuation prediction apparatus according to claim 1,
The rainfall attenuation prediction device, wherein the moving speed and the moving direction are preset by a user. 請求項２に記載の降雨減衰予測装置において、
前記ユーザにより予め設定される前記移動速度を、前記所定箇所において過去に観測された最大移動速度とし、
前記ユーザにより予め設定される前記移動方向を、前記所定箇所において過去に観測された複数の方向とする、ことを特徴とする降雨減衰予測装置。 The rainfall attenuation prediction apparatus according to claim 2,
The moving speed preset by the user, the maximum moving speed observed in the past at the predetermined location,
The rainfall attenuation prediction device, wherein the moving direction set in advance by the user is a plurality of directions observed in the past at the predetermined location. 請求項１に記載の降雨減衰予測装置において、
さらに、前記メモリから最新の前記降水強度及び過去の前記降水強度を読み出し、最新の前記降水強度における前記所定箇所を含む第１領域の分布と、過去の前記降水強度における前記第１領域と同じサイズの第２領域の分布との間でのマッチングを行い、前記第２領域を所定距離分順次シフトさせることで前記第１領域の分布と前記第２領域の分布との間の差が最小となる前記第２領域を特定し、前記第１領域及び前記差が最小となる前記第２領域に基づいて、前記移動速度及び前記移動方向を設定する移動パターン設定部を備えたことを特徴とする降雨減衰予測装置。 The rainfall attenuation prediction apparatus according to claim 1,
Furthermore, the latest precipitation intensity and the past precipitation intensity are read from the memory, and the distribution of the first region including the predetermined location in the latest precipitation intensity and the same size as the first region in the past precipitation intensity. Matching with the distribution of the second area and sequentially shifting the second area by a predetermined distance minimizes the difference between the distribution of the first area and the distribution of the second area. Rainfall characterized by including the movement pattern setting unit that specifies the second area and sets the movement speed and the movement direction based on the first area and the second area where the difference is the smallest. Attenuation prediction device. 請求項１から４までのいずれか一項に記載の降雨減衰予測装置において、
さらに判定部を備えると共に、前記予測部はさらに受信レベル予測部を備え、
前記受信レベル予測部は、
前記所定箇所において降雨がないときの前記電波の受信レベルを基準受信レベルとして、当該基準受信レベル及び前記降雨減衰量予測部により予測された前記降雨減衰量に基づいて、前記所定箇所の前記受信レベルを予測し、
前記判定部は、
前記受信レベル予測部により予測された前記受信レベル及び所定の閾値に基づいて、前記所定箇所の放送が途切れる可能性を判定する、ことを特徴とする降雨減衰予測装置。 The rainfall attenuation prediction device according to any one of claims 1 to 4,
Further comprising a determination unit, the prediction unit further comprises a reception level prediction unit,
The reception level prediction unit,
Based on the reference reception level and the rainfall attenuation amount predicted by the rainfall attenuation amount prediction unit, the reception level of the radio wave when there is no rainfall at the predetermined position is used as a reference reception level, and the reception level at the predetermined position. Predict
The determination unit,
A rainfall attenuation prediction apparatus, which determines the possibility of interruption of broadcasting at the predetermined location based on the reception level predicted by the reception level prediction unit and a predetermined threshold. コンピュータを、請求項１から５までのいずれか一項に記載の降雨減衰予測装置として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the rainfall attenuation prediction device according to any one of claims 1 to 5.
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