JP2024070675A - 風況予測システム、および風況予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】予め定められた場所の風況を予測する際、より実態に即したシミュレーションの結果に基づいた予測を行えるようにする。
【解決手段】予測支援サーバ１０の制御部１１では、情報取得部１０１が、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む、風況の観測位置における予め定められた風向ごとの観測データからなる風況情報と、風況の予測の対象となる位置に関する情報とを取得し、情報生成部１０３が、風況情報と、風況の予測の対象となる予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の風況の予測を支援する予測支援情報を生成する。
【選択図】図３

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り 開催日 令和３年１１月１９日 集会名、開催場所 第４３回風力エネルギー利用シンポジウム（オンライン開催） 主催：一般社団法人日本風力エネルギー学会 ウェブサイトの掲載日 令和４年７月１１日 ウェブサイトの代表ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｄｐｉ．ｃｏｍ／１９９６－１０７３／１５／１４／５０５０

本発明は、風況予測システム、および風況予測方法に関する。

風力発電所の建設前に行われる事業性評価は、風車の設置予定地の風速の予測値から試算される年間発電量に基づいて行われる。風車の設置予定地の風速の予測は、風況観測塔（以下、「マスト」と呼ぶ。）による１年以上に渡る風況の観測データに基づいて行われる。ただし、マストの設置場所と、風車の設置場所とが一致しないことが通常であるため、設置環境（地形など）の違い等による風況の違いを考慮する必要がある。このため、観測データを風車の設置予定地の風速に変換するための風速比が、３６０度の方位を１６分割した風向ごとにシミュレーションされる。（例えば、特許文献１、非特許文献１）。

特開２０１９－２０３７２７号公報

NKRE-GL-WFC01 日本海事協会 ウインドファーム認証陸上風力編 https://www.classnk.or.jp/hp/pdf/authentication/renewableenergy/ja/windfarm/NKRE-GL-WFC01_July2021_Jpn_Corrected_October2021.pdf

３６０度の方位を１６分割した風向ごとの風速比をシミュレーションする場合、１風向あたり２２．５度の幅があるが、地形によっては風向が１０度変わることで風況が大きく変わってしまうことがある。さらに、従来から行われているシミュレーションでは、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が考慮されない。このようなことから、従来から行われているシミュレーションの結果から実態に即した風況を予測することは困難である。

本発明の目的は、予め定められた場所の風況を予測する際、より実態に即したシミュレーションの結果に基づいた予測を行えるようにすることにある。

請求項１に記載された発明は、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む、風況の観測位置における予め定められた風向ごとの観測データからなる風況情報を取得する風況情報取得手段と、風況の予測の対象となる位置に関する情報を取得する対象地点情報取得手段と、前記風況情報と、風況の予測の対象となる予測対象位置に関する情報とに基づいて、当該予測対象位置の風況の予測を支援する予測支援情報を生成する予測支援手段と、を有することを特徴とする風況予測システムである。
請求項２に記載された発明は、前記予測支援手段は、前記予測支援情報として、前記観測位置の風速を、前記予測対象位置の風速に換算するための風速比を少なくとも含む情報を生成することを特徴とする、請求項１に記載の風況予測システムである。
請求項３に記載された発明は、前記予測支援手段は、前記風況情報から算出される、前記影響を示す値と風速を示す値との各々の前記風向ごとの出現頻度と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、請求項１に記載の風況予測システムである。
請求項４に記載された発明は、前記予測支援手段は、前記影響を示す値と前記風速を示す値との各々の前記風向ごとの出現頻度から特定される、１以上の代表的な当該影響を示す値と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、請求項３に記載の風況予測システムである。
請求項５に記載された発明は、前記予測支援手段は、複数の代表的な前記影響を示す値の前記出現頻度の平均値と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、請求項４に記載の風況予測システムである。
請求項６に記載された発明は、前記影響を示す値は、前記観測位置と地表面との標高差および温度差と、当該観測位置の風速と、重力加速度とを少なくとも含む情報に基づき算出されたリチャードソン数の値により示されることを特徴とする、請求項３に記載の風況予測システムである。
請求項７に記載された発明は、前記影響を示す値は、算出された前記リチャードソン数の値を、当該影響を示す値の前記出現頻度に応じて変化させた値により示されることを特徴とする、請求項６に記載の風況予測システムである。
請求項８に記載された発明は、前記予測支援手段は、前記観測位置における中心角３６０度の方位を１６分割した風向の各々を１風向区分とし、当該１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の前記風況情報から算出される前記影響を示す値と前記風速を示す値との各々の出現頻度と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、請求項３に記載の風況予測システムである。
請求項９に記載された発明は、前記予測支援手段は、前記１風向区分の中心角の大きさを維持した状態で、前記中心角３６０度の方位における当該１風向区分の配置を変化させた場合の当該１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の前記観測データと、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、請求項８に記載の風況予測システムである。
請求項１０に記載された発明は、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む、風況の観測位置における予め定められた風向ごとの観測データからなる風況情報を取得するステップと、風況の予測の対象となる位置に関する情報を取得するステップと、前記風況情報と、前記風況の予測の対象となる位置に関する情報とに基づいて、当該風況の予測の対象となる位置の風況の予測を支援する予測支援情報を生成するステップと、を含むことを特徴とする風況予測方法である。

請求項１の本発明によれば、予め定められた場所の風況を予測する際、より実態に即したシミュレーションの結果に基づく予測が可能になる。
請求項２の本発明によれば、予め定められた場所の風速を予測する際、より実態に即したシミュレーションの結果に基づく予測が可能となる。
請求項３の本発明によれば、予め定められた場所の風況を予測する際、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響と、風速との各々の出現頻度を考慮したシミュレーションの結果に基づく予測が可能となる。
請求項４の本発明によれば、予め定められた場所の風況を予測する際、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す値のうち１以上の代表的な値と対象地点情報とによるシミュレーションが行われるので、計算の効率化を図りながら実態に即した風況の予測が可能となる。
請求項５の本発明によれば、予め定められた場所の風況を予測する際、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す値のうち複数の代表的な値の出現頻度の平均値と対象地点情報とによるシミュレーションが行われるので、計算の効率化を図りながら実態に即した風況の予測が可能となる。
請求項６の本発明によれば、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す値を算出する際、従来から用いられている計算式による簡易な計算が可能となる。
請求項７の本発明によれば、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す値のうち解析の対象とする値を、出現頻度に応じて微調整できるので、より実態に即したシミュレーションが可能となる。
請求項８の本発明によれば、風況情報の取得単位が従来の１６区分から３２区分に増えることになるので、より実態に即したシミュレーションが可能となる。
請求項９の本発明によれば、１風向区分ごとに微調整できるので、より実態に即したシミュレーションが可能となる。
請求項１０の本発明によれば、予め定められた場所の風況を予測する際、より実態に即したシミュレーションの結果に基づく予測が可能になる。

本実施の形態が適用される風況予測システムの全体構成の一例を示す図である。 図１の風況予測システムを構成する予測支援サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 予測支援サーバの制御部の機能構成の一例を示す図である。 予測支援サーバの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 風力発電所の建設予定地とされている島の全体図である。（Ａ）は、島の平面図である。（Ｂ）は、島の平面斜視図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は、島の北端部に設置されたマストに対する他の３つのマストの風速の相関関係および風速比を表したグラフである。 （Ａ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値を算出する際に用いられる式の具体例を示す図である。（Ｂ）乃至（Ｄ）は、大気安定度と風速との風向ごとの出現頻度の一例を表したグラフである。 （Ａ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度のばらつきと風速との関係を示すグラフである。（Ｂ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度の出現頻度を示すグラフである。 （Ａ）は、一風向区分の具体例を示す図である。（Ｂ）は、解析の対象となる風向のイメージを示す図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は、風況予測の検証結果を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
（風況予測システムの構成）
図１は、本実施の形態が適用される風況予測システム１の全体構成の一例を示す図である。
風況予測システム１は、予測支援サーバ１０と、マスト端末３０－１乃至３０－ｎ（ｎは１以上の整数値）と、情報提供サーバ５０と、ユーザ端末７０とがネットワーク９０を介して接続されることにより構成されている。ネットワーク９０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等である。なお、マスト端末３０－１乃至３０－ｎの各々を個別に説明する必要がない場合、これらをまとめてマスト端末３０と呼ぶ。

風況予測システム１を構成する予測支援サーバ１０は、風況予測システム１全体を管理するサーバとしての情報処理装置である。予測支援サーバ１０は、マストの設置場所である観測地点に設置されたマストの高さ方向の１以上の観測位置の各々にて観測された、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む風況に関する情報（以下、「風況情報」と呼ぶ。）を取得する。風況情報は、マストごとに設置されたマスト端末３０から送信されてくる。風況情報には、例えば、地上付近の観測データ、高度ごと（例えば、高度５０ｍ（メートル）、１００ｍ（メートル）等）の観測データなどが含まれる。

また、予測支援サーバ１０は、風況の予測の対象となる位置（以下、「予測対象位置」と呼ぶ。）に関する情報を取得する。予測対象位置としては、例えば、建設が予定されている風力発電所の風車の設置予定地の高さ方向の１以上の位置などが挙げられる。予測対象位置に関する情報には、例えば、予測対象位置の位置や地形に関する情報などが含まれる。

そして、予測支援サーバ１０は、取得した風況情報と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の風況の予測を支援する情報（以下、「予測支援情報」と呼ぶ。）を生成する。予測支援情報には、観測位置の風速を予測対象位置の風速に換算するための風速比や、予測対象位置の風速の予測値や、風速の予測値から試算される年間発電量などが含まれる。なお、予測支援サーバ１０の構成や処理の詳細については後述する。

風況予測システム１を構成するマスト端末３０は、マストごとに設置された情報処理装置であり、観測位置の観測データを取得する。観測データには、マストに設置されている１以上のセンサの計測結果が含まれる。マストには、例えば、風速センサ、風向センサ、温度センサ、湿度センサ、気圧センサなどが設置されている。マスト端末３０は、これらのセンサにより計測された風速、風向、温度、湿度、気圧等の計測結果を観測データとして取得する。

ここで、マスト端末３０は、観測地の風向ごとの観測データを取得する。例えば、マスト端末３０は、観測位置の３６０度の方位を１６分割した風向（以下、「１６風向」と呼ぶ）ごとの観測データを取得する。すなわち、１６風向の観測データを取得する場合、マスト端末３０は、北、北北東、北東、東北東、東、東南東、南東、南南東、南、南南西、南西、西南西、西、西南西、北西、および北北西の各々の風向ごとの観測データを、観測位置ごとに取得する。マスト端末３０は、取得した観測データからなる風況情報を予測支援サーバ１０に向けて送信する。

風況予測システム１を構成する情報提供サーバ５０は、観測位置に関する情報や、予測対象位置に関する情報などを予測支援サーバ１０に提供するサーバとしての情報処理装置である。観測位置に関する情報としては、例えば、公的機関や民間機関などから提供された気象に関するデータのうち観測位置に関するもの、公的機関や民間機関などから提供された地形に関するデータのうち観測位置に関するものなどが挙げられる。また、予測対象位置に関する情報としては、例えば、公的機関や民間機関などから提供された気象に関するデータのうち予測対象位置に関するもの、公的機関や民間機関などから提供された地形に関するデータのうち予測対象位置に関するものなどが挙げられる。情報提供サーバ５０は、観測位置に関する情報や、予測対象位置に関する情報を、予測支援サーバ１０からの問い合わせに応じて、または、予め定められたタイミングで予測支援サーバ１０に向けて送信する。

風況予測システム１を構成するユーザ端末７０は、予測支援情報を利用するユーザが操作するパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等の情報処理装置である。ユーザ端末７０は、ユーザにより入力された情報を予測支援サーバ１０に向けて送信する。ユーザにより入力される情報としては、例えば、予測対象位置の予測支援情報の提供を問合せるために入力された情報（以下、「問合せ情報」と呼ぶ。）、予測対象位置に関する情報などが挙げられる。また、ユーザ端末７０は、予測支援サーバ１０から送信されてきた情報を取得して表示する。例えば、ユーザ端末７０は、予測対象位置の予測支援情報の提供の問合せに対して予測支援サーバ１０から送信されてきた予測支援情報を取得して表示する。

なお、上述の風況予測システム１の構成は一例であり、風況予測システム１全体として上述の処理を実現させる機能を備えていればよい。このため、上述の処理を実現させる機能のうち、一部または全部を風況予測システム１内の各装置や機器で分担してもよいし協働してもよい。すなわち、予測支援サーバ１０の機能の一部または全部をマスト端末３０や情報提供サーバ５０の機能としてもよい。また、マスト端末３０の機能の一部または全部を予測支援サーバ１０や情報提供サーバ５０の機能としてもよい。さらに、風況予測システム１を構成する予測支援サーバ１０、マスト端末３０、および情報提供サーバ５０の各々の機能の一部または全部を、図示せぬ他のサーバ等に移譲してもよい。これにより、風況予測システム１全体としての処理が促進され、また、処理を補完し合うことも可能となる。

（予測支援サーバのハードウェア構成）
図２は、図１の風況予測システムを構成する予測支援サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
予測支援サーバ１０は、制御部１１と、メモリ１２と、記憶部１３と、通信部１４と、操作部１５と、表示部１６とを有している。これらの各部は、データバス、アドレスバス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス等で接続されている。

制御部１１は、ＯＳ（基本ソフトウェア）やアプリケーションソフトウェア（応用ソフトウェア）等の各種ソフトウェアの実行を通じて予測支援サーバ１０の機能の制御を行うプロセッサである。制御部１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成される。メモリ１２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、演算に際して作業エリアとして用いられる。メモリ１２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。

記憶部１３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。記憶部１３は、例えばプログラムや各種設定データなどの記憶に用いられるＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、半導体メモリ等で構成される。記憶部１３には、各種情報を記憶するデータベースとして、例えば、取得された風況情報が記憶された風況ＤＢ１３１、取得された予測対象位置に関する情報が記憶された対象位置ＤＢ１３２、生成された予測支援情報が記憶された予測支援ＤＢ１３３等が格納されている。

通信部１４は、ネットワーク９０を介してマスト端末３０、情報提供サーバ５０、および外部との間でデータの送受信を行う。操作部１５は、例えばキーボード、マウス、機械式のボタン、スイッチで構成され、入力操作を受け付ける。操作部１５には、表示部１６と一体的にタッチパネルを構成するタッチセンサも含まれる。表示部１６は、例えば情報の表示に用いられる液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイで構成され、画像やテキストのデータなどを表示する。

（マスト端末、情報提供サーバ、ユーザ端末のハードウェア構成）
マスト端末３０、情報提供サーバ５０、およびユーザ端末７０のハードウェア構成は、いずれも図２に示す予測支援サーバ１０のハードウェア構成と同様の構成を備えている。すなわち、マスト端末３０、情報提供サーバ５０、およびユーザ端末７０は、図２に示す予測支援サーバ１０の制御部１１、メモリ１２、記憶部１３、通信部１４、操作部１５、および表示部１６の各々と同様の制御部、メモリ、記憶部、通信部、操作部、および表示部の各々を備えている。このため、マスト端末３０、情報提供サーバ５０、およびユーザ端末７０のハードウェア構成の図示および説明を省略する。

（予測支援サーバの制御部の機能構成）
図３は、予測支援サーバ１０の制御部１１の機能構成の一例を示す図である。
予測支援サーバ１０の制御部１１では、情報取得部１０１と、情報管理部１０２と、情報生成部１０３と、送信制御部１０４とが機能する。

情報取得部１０１は、予測支援サーバ１０に向けて送信されてきた各種の情報を取得する。情報取得部１０１により取得される情報としては、例えば、マスト端末３０から送信されてきた風況情報や、情報提供サーバ５０から送信されてきた予測対象位置に関する情報などが挙げられる。

情報管理部１０２は、情報取得部１０１により取得された情報をデータベースに記憶して管理する。例えば、情報管理部１０２は、マスト端末３０から送信されてきた風況情報を、記憶部１３の風況ＤＢ１３１に記憶して管理する。また、情報管理部１０２は、情報提供サーバ５０から送信されてきた予測対象位置に関する情報を、記憶部１３の対象位置ＤＢ１３２に記憶して管理する。また、情報管理部１０２は、後述する情報生成部１０３により生成された各種の情報をデータベースに記憶して管理する。例えば、情報管理部１０２は、情報生成部１０３により生成された予測支援情報を、記憶部１３の予測支援ＤＢ１３３に記憶して管理する。

情報生成部１０３は、各種の情報を生成する。例えば、情報生成部１０３は、情報管理部１０２により管理されている、マストごとの風況情報と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測支援情報を生成する。具体的には、情報生成部１０３は、風向ごとの風況情報から算出される、風速を示す値ごとの出現頻度と、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す値（以下、「温度変化影響値」と呼ぶ。）ごとの出現頻度と、予測対象位置に関する情報とに基づいて予測支援情報を生成する。温度変化影響値としては、例えば、大気安定度が挙げられる。大気安定度は、マストの観測位置と地表面との標高差および温度差と、マストの観測位置の風速と、重力加速度とを少なくとも含む情報に基づき算出されたリチャードソン数の値で表される。なお、大気安定度を示すリチャードソン数（Ｒｉ）を算出する際に用いられる式の具体例については、図８（Ａ）を参照して後述する。

算出されたリチャードソン数の値は、出現頻度に応じて変化させることができる。この場合、大気安定度が複数選択され、その１つ１つについてリチャードソン数（Ｒｉ）が算出されるが、１回の計算の中でリチャードソン数（Ｒｉ）を徐々に変化させる。徐々に変化させるスピードは、リチャードソン数（Ｒｉ）の出現頻度の分布形状に合わせて設定されてもよい。１回の計算の中でリチャードソン数（Ｒｉ）を徐々に変化させることは計算時間を要するが、ケース数が減少するため、結果の管理や後処理が容易になる。

情報生成部１０３は、予測支援情報を生成する場合には、例えば、風速を示す値ごとの出現頻度と、温度変化影響値ごとの出現頻度とから特定される、１以上の代表的な温度変化影響値と、予測対象位置に関する情報とに基づいて予測支援情報を生成する。このとき、特定された代表的な温度変化影響値が複数である場合には、情報生成部１０３は、特定された複数の代表的な温度変化影響値の出現頻度の平均値と、予測対象位置に関する情報とに基づいて予測支援情報を生成する。

また、情報生成部１０３は、予測支援情報を生成する場合には、例えば、観測位置における１６風向の各々を１風向区分とし、その１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の風況情報から算出される温度変化影響値と風速を示す値との各々の出現頻度と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測支援情報を生成する。ここで、情報生成部１０３は、１風向区分の中心角の大きさを維持した状態で、中心角３６０度の方位における１風向区分の配置を変化させた場合の１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の観測データと、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測支援情報を生成することもできる。この場合、１風向区分は、中心の風向および両端の風向で１セットとなるが、１風向区分を徐々に左右（例えば、中心角±１１度程度）に振ることで、上述の１回の計算の中でリチャードソン数（Ｒｉ）を徐々に変化させる場合と同様に、１風向区分あたり１回の計算で済ませることができる。１回の計算の中でリチャードソン数（Ｒｉ）を徐々に変化させることは計算時間を要するが、ケース数が減少するため、結果の管理や後処理が容易になる。さらに、１回の計算の中で、リチャードソン数（Ｒｉ）を徐々に変化させつつ、１風向区分を徐々に左右に振ってもよい。これにより、１回の計算時間は大幅に増加するが、計算ケースの数を大幅に減らすことができる。

送信制御部１０４は、通信部１４を介して各種情報を送信する制御を行う。例えば、送信制御部１０４は、情報生成部１０３により生成された予測支援情報をユーザ端末７０に向けて送信する制御を行う。

（予測支援サーバの処理の流れ）
図４は、予測支援サーバ１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
予測支援サーバ１０は、マスト端末３０から風況情報が送信されてくると（ステップ４０１でＹＥＳ）、送信されてきた風況情報を取得し（ステップ４０２）、取得した風況情報をデータベース（例えば、図２の風況ＤＢ１３１）に記憶して管理する（ステップ４０３）。これに対して、マスト端末３０から風況情報が送信されてきていない場合（ステップ４０１でＮＯ）、予測支援サーバ１０は、マスト端末３０から風況情報が送信されてくるまでステップ４０１を繰り返す。

予測支援サーバ１０は、情報提供サーバ５０から対象位置情報が送信されてくると（ステップ４０４でＹＥＳ）、送信されてきた対象位置情報を取得し（ステップ４０５）、取得した対象位置情報をデータベース（例えば、図２の対象位置ＤＢ１３２）に記憶して管理する（ステップ４０６）。これに対して、情報提供サーバ５０から対象位置情報が送信されてきていない場合（ステップ４０４でＮＯ）、予測支援サーバ１０は、情報提供サーバ５０から対象位置情報が送信されてくるまでステップ４０４を繰り返す。

予測支援サーバ１０は、ユーザ端末７０から予測支援情報の提供に関する問合せ情報が送信されてくると（ステップ４０７でＹＥＳ）、送信されてきた問合せ情報を取得する（ステップ４０８）。そして、予測支援サーバ１０は、データベースに記憶して管理しているマストごとの風況情報と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、問合せ情報に対応する予測支援情報を生成し（ステップ４０９）、問合せ情報の送信元であるユーザ端末７０に向けて、生成した予測支援情報を送信する（ステップ４１０）。これにより、予測支援サーバ１０の処理は終了する。これに対して、ユーザ端末７０から予測支援情報の提供に関する問合せ情報が送信されてきていない場合（ステップ４０７でＮＯ）、予測支援サーバ１０は、ユーザ端末７０から予測支援情報の提供に関する問合せ情報が送信されてくるまでステップ４０７を繰り返す。

（具体例）
図５乃至図１３には、図１の風況予測システム１の適用事例として、風力発電所の建設予定地の風況予測の具体例が示されている。
図５（Ａ）および（Ｂ）は、風力発電所の建設予定地とされている島５００の全体図である。図５（Ａ）は、島５００の平面図であり、島５００の大きさや形状などが示されている。図５（Ｂ）は、島５００の平面斜視図であり、島５００の起伏や標高などがイメージで示されている。なお、図５（Ａ）および（Ｂ）において、上側は北（Ｎ）、下側は南（Ｓ）、右側は東（Ｅ）、左側は西（Ｗ）を示している。

島５００は、図５（Ａ）および（Ｂ）に示すように、南北約３ｋｍ（キロメートル）、東西約２ｋｍ（キロメートル）の起伏のある孤島である。島５００の島内には、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）、マスト６０２（ＭａｓｔＢ）、マスト６０３（ＭａｓｔＣ）、およびマスト６０４（ＭａｓｔＤ）が、島５００の北端部から南端部にかけて分散されて設置されている。このうち、最も北に位置するマスト６０１は、図５（Ｂ）に示すように、４つのマストのうち最も標高が高い場所（標高１３９ｍ（メートル））に設置されている。また、マスト６０１よりも僅かに南寄りの西方に位置するマスト６０２は、マスト６０１よりも少し標高が低い場所に設置されている。また、マスト６０２よりも少し西寄りの南方に位置するマスト６０３は、マスト６０２よりも少し標高が低い場所に設置されている。また、最も南に位置するマスト６０４は、最も標高が低い場所に設置されている。マスト６０１乃至マスト６０４の各々の高さは５８ｍ（メートル）である。

図６（Ａ）乃至（Ｃ）は、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を示す図である。なお、図６（Ａ）乃至（Ｃ）には、島５００の北端部に設置されたマスト６０１と、南端部に設置されたマスト６０４とを結ぶ地表面の線に対し鉛直方向に大気７００を切断したときの断面図が示されている。また、大気７００の断面図の色の濃淡は、空気の温度分布を表している。

図６（Ａ）は、島５００の天気が、例えば、晴天である場合の大気７００における空気の温度分布を示している。晴天の日は、太陽からの熱により地面が暖められて、島５００の地表面に近い大気７００の温度が上昇する。これに対して、島５００の地表面から遠い大気７００の温度は低い状態にあるため、島５００の大気７００において、温度差による鉛直方向の気流の流れが発生する。この場合、島５００の大気７００は、図６（Ａ）に示すように、空気の温度分布が複数の層を形成せず、ムラが生じている状態になる。すなわち、島５００の天気が、例えば、晴天である場合には、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が大きい状態になる。

図６（Ｂ）は、島５００の天気が、例えば、曇りや強風である場合の大気７００における空気の温度分布を示している。曇りの日や強風の日は、気温逓減率と乾燥断熱減率とがほぼ等しい状態になる。この場合、島５００の大気７００は、図６（Ｂ）に示すように、空気の温度分布が複数の層を形成しているものの、若干のムラが生じている状態になる。すなわち、島５００の天気が、例えば、曇りや強風である場合には、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が少ない状態になる。なお、気温逓減率とは、標高が高くなるにつれて空気の温度が下がっていく割合のことをいう。また、乾燥断熱減率とは、水蒸気の凝結が起こらない状態で断熱的に小気塊が鉛直方向に移動したとき、その気塊の温度が高さとともに変化する割合（高度１００ｍにつき０．９７７℃の割合で減少）のことをいう。

図６（Ｃ）は、島５００の天気が、例えば、風が弱くよく晴れた冬の夜間である場合の大気７００における空気の温度分布を示している。風が弱くよく晴れた冬の夜間は、地表面からの放射（赤外放射）の度合が強くなり、島５００の地表面に近い大気７００の熱が奪われて温度が低下した状態（放射冷却）になる。これに対して、島５００の地表面から遠い大気７００の温度は高い状態にあるため、島５００の大気７００において、温度差による鉛直方向の気流の流れが発生しない。この場合、島５００の大気７００は、図６（Ｃ）に示すように、空気の温度分布が複数の層を形成し、ムラが生じていない状態になる。すなわち、島５００の天気が、例えば、風が弱くよく晴れた冬の夜間である場合には、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響がほとんどない状態になる。

このように、天候や季節によって地表面の温度は変化し、その変化が大気の動きに与える影響は大きいが、従来の風況予測では地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が考慮されていない。これに対して、本発明によれば、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が考慮されるため、実態に即した風況予測が可能となる。その結果、従来の風況予測の結果に比べてより精度の高い予測結果を得ることができる。

図７（Ａ）乃至（Ｃ）は、島５００の北端部に設置されたマスト６０１に対する他の３つのマスト６０２乃至６０４の風速の相関関係および風速比を表したグラフである。なお、図７（Ａ）乃至（Ｃ）のグラフには、１時間あたりの北風の風速の平均値が使用されている。
図７（Ａ）の左図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０２（ＭａｓｔＢ）との風速の相関関係を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０２（ＭａｓｔＢ）の風速（ｍ／ｓ）を示している。
図７（Ａ）の左図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０２（ＭａｓｔＢ）との風速の相関関係は、ほぼ一直線上の関係になっており、その傾きから、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）よりもマスト６０２（ＭａｓｔＢ）の風速（ｍ／ｓ）が大きいことがわかる。

図７（Ａ）の右図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０２（ＭａｓｔＢ）との風速比を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０２（ＭａｓｔＢ）の風速比を示している。
図７（Ａ）の右図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０２（ＭａｓｔＢ）の風速比にはばらつきがあり、特にマスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）が小さいときのばらつきが大きい。

図７（Ｂ）の左図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０３（ＭａｓｔＣ）との風速の相関関係を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０３（ＭａｓｔＣ）の風速（ｍ／ｓ）を示している。
図７（Ｂ）の左図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０３（ＭａｓｔＣ）との風速の相関関係も、ほぼ一直線上の関係になっており、その傾きから、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）よりもマスト６０３（ＭａｓｔＣ）の風速（ｍ／ｓ）が小さいことがわかる。

図７（Ｂ）の右図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０３（ＭａｓｔＣ）との風速比を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０３（ＭａｓｔＣ）の風速比を示している。
図７（Ｂ）の右図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０３（ＭａｓｔＣ）の風速比にはばらつきがあり、特にマスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）が小さいときのばらつきが大きい。

図７（Ｃ）の左図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０４（ＭａｓｔＤ）との風速の相関関係を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０４（ＭａｓｔＤ）の風速（ｍ／ｓ）を示している。
図７（Ｃ）の左図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０４（ＭａｓｔＤ）との風速の相関関係も、ほぼ一直線上の関係になっており、その傾きから、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）よりもマスト６０４（ＭａｓｔＤ）の風速（ｍ／ｓ）が小さいことがわかる。

図７（Ｃ）の右図は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）とマスト６０４（ＭａｓｔＤ）との風速比を表したグラフである。グラフの横軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０４（ＭａｓｔＤ）の風速比を示している。
図７（Ｃ）の右図に示すように、マスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）に対するマスト６０４（ＭａｓｔＤ）の風速比にはばらつきがあり、特にマスト６０１（ＭａｓｔＡ）の風速（ｍ／ｓ）が小さいときのばらつきが大きい。

このように、図７（Ａ）乃至（Ｃ）を見ると、マスト６０１に対する他の３つのマスト６０２乃至６０４の各々の風速の相関関係は、いずれも一直線上の関係になっているが、マスト６０１に対する他の３つのマスト６０２乃至６０４の各々の風速比のばらつきが大きいことがわかる。

図８（Ａ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値を算出する際に用いられる式の具体例を示す図である。
温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）は、上述のように、マストの観測位置と地表面との標高差および温度差と、マストの観測位置の風速と、重力加速度とを少なくとも含む情報に基づき算出される。具体的には、例えば、図８（Ａ）に示す式を用いて算出される。

図８（Ａ）に示す式のうち、「Ｒ_ｉ」は、リチャードソン数である。「ｇ」は、重力加速度である。「Ｈ」は、観測地点における標高差の最大値である。「Ｕ」は、情報提供サーバ５０により提供される気象に関するデータから得られる観測位置の風速、またはマストの観測データから得られる観測位置の風速である。なお、「Ｕ」として、情報提供サーバ５０により提供される気象に関するデータから得られる観測位置の風速を使用する場合、解像度が十分でないことが多い。このため、通常は尾根に設置される風力発電所の風車の設置位置よりも標高が低い位置の気象に関するデータしか得られないことがある。この場合、観測地点における標高差の最大値に合わせて風速が補正される。

また、「θ_ｉｎ」は、情報提供サーバ５０により提供される気象に関するデータから得られる観測位置の気温、またはマストの観測データから得られる気温である。「θ_{ｂｏｔｔｏｍ}」は、情報提供サーバ５０により提供される気象に関するデータから得られる観測地点の地表面の温度（観測地点が地上ではなく海である場合には海面の温度）、またはマストの観測データから得られる観測地点の地表面の温度（観測地点が地上ではなく海である場合には海面の温度）である。

ここで、「θ_ｉｎ」と「θ_{ｂｏｔｔｏｍ}」との関係を、観測位置の気温と観測地点の地表面の温度との関係とするのではなく、２つの高度の間の気温の差（すなわち、気圧変化を差し引いた温位差）としてもよい。この場合、「Ｕ」を２つの高度の間の風速の差とし、「Ｈ」を２つの高度の差としてもよい。例えば、情報提供サーバ５０により提供される気象に関するデータから得られる観測地点における高度５０ｍ（メートル）のデータと、高度１００ｍ（メートル）のデータとを使用する場合には、「θ_ｉｎ」は、高度１００ｍ（メートル）の温位となり、「θ_{ｂｏｔｔｏｍ}」は、高度５０ｍ（メートル）の温位となる。また、「Ｕ」は、高度１００ｍ（メートル）の風速と高度５０ｍ（メートル）の風速との差となり、「Ｈ」は、５０ｍ（メートル）（高度１００ｍ（メートル）－高度５０ｍ（メートル））となる。

図８（Ｂ）乃至（Ｄ）は、大気安定度と風速との風向ごとの出現頻度の一例を表したグラフである。なお、図８（Ｂ）乃至（Ｄ）において、横軸は、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値を示し、縦軸は、大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）および風速の各々の年間の出現頻度を示している。

リチャードソン数（Ｒｉ）の値が負の値である場合、大気安定度は「不安定」となる。これは、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が大きいことを示している。例えば、上述の図６（Ａ）の大気７００の状態は、大気安定度が「不安定」である状態を示している。また、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が０（ゼロ）である場合、大気安定度は「中立」となる。これは、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響が小さいことを示している。例えば、上述の図６（Ｂ）の大気７００の状態は、大気安定度が「中立」である状態を示している。また、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が正の値である場合、大気安定度は「安定」となる。これは、地表面の温度変化が大気の動きに与える影響がほとんどないことを示している。例えば、上述の図６（Ｃ）の大気７００の状態は、大気安定度が「安定」である状態を示している。

図８（Ｂ）には、島５００の北端部に設置されたマスト６０１にて観測された北風（Ｎ ０ｄｅｇ）における大気安定度と風速との各々の年間の出現頻度が示されている。「出現頻度」とは、全体の出現数に対する対象となる値の出現数の割合のことをいう。本実施の形態では、出現頻度をパーセント（％）で表している。
図８（Ｂ）に示すように、大気安定度の値は、「不安定」を示す負の値から、「安定」を示す正の値まで幅広く分布しているが、「不安定」を示す負の値に特に多く分布しており、合計で８２％程度の出現頻度となっている。分布が最も多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「－０．２～０」であり、出現頻度は２４％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「３～６ｍ／ｓ」から「１３ｍ／ｓ＜」まで広く分布している。また、分布が２番目に多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「＜－１」であり、出現頻度は１８％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「＜３ｍ／ｓ」から「３～６ｍ／ｓ」に多く分布している。

図８（Ｃ）には、島５００の北端部に設置されたマスト６０１にて観測された北北東の風（ＮＮＥ ２２．５ｄｅｇ）における大気安定度と風速との各々の年間の出現頻度（％）が示されている。
図８（Ｃ）に示すように、大気安定度の値は、「不安定」を示す負の値から、「安定」を示す正の値まで幅広く分布しているが、「不安定」を示す負の値に特に多く分布しており、合計で８６％程度の出現頻度となっている。分布が最も多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「－０．２～０」であり、出現頻度は４４％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「３～６ｍ／ｓ」から「１３ｍ／ｓ＜」まで広く分布している。また、分布が２番目に多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「－０．４～－０．２」であり、出現頻度は１５％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「３～６ｍ／ｓ」から「１３ｍ／ｓ＜」まで広く分布している。

図８（Ｄ）には、島５００の北端部に設置されたマスト６０１にて観測された北北西の風（ＮＮＷ ３３７．５ｄｅｇ）における大気安定度と風速との各々の年間の出現頻度（％）が示されている。
図８（Ｄ）に示すように、大気安定度の値は、「不安定」を示す負の値から、「安定」を示す正の値まで幅広く分布しているが、「不安定」を示す負の値に比較的多く分布しており、合計で７３％程度の出現頻度となっている。分布が最も多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「－０．２～０」であり、出現頻度は２２％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「３～６ｍ／ｓ」から「１３ｍ／ｓ＜」まで広く分布している。また、分布が２番目に多いリチャードソン数（Ｒｉ）の値の範囲は「－０．４～－０．２」であり、出現頻度は１５％程度となっている。この値の範囲の風速を示す値は、「＜３ｍ／ｓ」から「１３ｍ／ｓ＜」まで広く分布している。

図９（Ａ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度のばらつきと風速との関係を示すグラフである。なお、グラフの横軸は、図５の島５００の北端部に設置されたマスト６０１の北風の風速（ｍ／ｓ）を示し、グラフの縦軸は、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）を示している。

上述のように、大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値が負の値であれば大気が「不安定」であり、正の値であれば大気が「安定」していることになる。また、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が０（ゼロ）であれば大気が「中立」であることになる。このため、図９（Ａ）のグラフでは、下側にプロットされているものほど大気が「不安定」であり、上側にプロットされているものほど大気が「安定」していることになる。このような前提の下に図９（Ａ）のグラフを見ると、風速がおおよそ２～１０ｍ／ｓの範囲では、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が大きくばらついているが、風速が１０ｍ／ｓを超えると、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が－０．１程度で収束している。

図９（Ｂ）は、温度変化影響値の一例である大気安定度の出現頻度を示すグラフである。なお、グラフの横軸は、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）を示し、グラフの縦軸は、島５００の北端部に設置されたマスト６０１（ＭａｓｔＡ）に対する他のマスト６０２（ＭａｓｔＢ）、マスト６０３（ＭａｓｔＣ）およびマスト６０４（ＭａｓｔＤ）各々の風速比を示している。

上述のように、大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値が負の値であれば大気が「不安定」であり、正の値であれば大気が「安定」していることになる。そして、リチャードソン数（Ｒｉ）の値が０（ゼロ）であれば大気が「中立」であることになる。このため、図９（Ｂ）のグラフでは、左側にプロットされているものほど大気が「不安定」であり、右側にプロットされているものほど大気が「安定」していることになる。このような前提の下に図９（Ｂ）のグラフを見ると、風速比がおおよそ０．８乃至１．３の範囲において、マスト６０２（ＭａｓｔＢ）、マスト６０３（ＭａｓｔＣ）およびマスト６０４（ＭａｓｔＤ）のいずれについても、リチャードソン数（Ｒｉ）の値の出現頻度が大きくばらついている。

図１０（Ａ）は、一風向区分の具体例を示す図である。
上述のように、予測対象位置の予測支援情報は、観測位置の風況情報から算出される、温度変化影響値の一例である大気安定度を表すリチャードソン数（Ｒｉ）の値と、風速を示す値との各々の風向ごとの出現頻度と、予測対象位置に関する情報とに基づいて生成される。具体的には、観測位置における１６風向の各々を１風向区分とし、１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の風況情報から算出されるリチャードソン数（Ｒｉ）の値と風速を示す値との各々の出現頻度と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の予測支援情報が生成される。さらに具体的には、算出された出現頻度から特定される、全体を網羅する１以上の代表的なリチャードソン数（Ｒｉ）の値と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の予測支援情報が生成される。このとき、代表的なリチャードソン数（Ｒｉ）の値が複数特定された場合には、特定された複数の代表的なリチャードソン数（Ｒｉ）の値の出現頻度の平均値と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測支援情報が生成される。代表的なリチャードソン数（Ｒｉ）の値の特定は、ユーザの入力操作により行われてもよいし、予測支援サーバ１０が自動で行ってもよい。

例えば、図１０（Ａ）には、１６風向の１風向区分の一例として、北風が示されている。１風向区分の中心角は約２２度（２２．５度）（３６０÷１６）であるため、１風向区分における中心の風向と両端の風向とのそれぞれの中心角の差は約１１度（１１．２５度）となる。この場合、１風向区分の中心の風向（０ｄｅｇ Ｃｅｎｔｅｒ）は北風であり、両端の風向（＋１１ｄｅｇ ３４９ｄｅｇおよび＋１１ｄｅｇ １１ｄｅｇ）は、北風から約１１度西寄りの風、および北風から約１１度東寄りの風となる。また、地形によっては風向が１０度変わることで風況が大きく変わってしまうことがあるため、本実施の形態では、中心の風向と両端の風向との中間の風向の風況情報も解析の対象となる。すなわち、具体的には、北風から約５．５度（５．６２５度）西寄りの風と、北風から約５．５度（５．６２５度）東寄りの風との各々の風況情報も解析の対象となる。これにより、より実態に即した風況情報に基づく精緻な風況予測が可能となる。

中心の風向および両端の風向の各々の風況情報から算出されるリチャードソン数（Ｒｉ）の値と風速を示す値との各々の出現頻度は、領域８００乃至８０２に入るデータ数の全体に対する割合となる。ここで、算出された出現頻度から特定された全体を網羅する代表的なリチャードソン数（Ｒｉ）の値が「－０．５」、「－０．２」、「０」、および「＋０．２」であったとする。この場合、「－０．５」、「－０．２」、「０」、および「＋０．２」の各々の出現頻度の平均値と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の予測支援情報が生成される。

図１０（Ｂ）は、解析の対象となる風向のイメージを示す図である。
上述のように、一風向区分の中心の風向および両端の風向の各々の風況情報から算出されるリチャードソン数（Ｒｉ）の値と風速を示す値との各々の出現頻度と、予測対象位置に関する情報とに基づいて、予測対象位置の予測支援情報が生成される。これにより、例えば、図１０（Ｂ）に示すように、１６風向の風況情報と、１６風向の各々の中間の風向の風況情報とを含んだ３２風向の風況情報の解析が可能となる。さらに、図示はしないが、３２風向の風況情報と、３２風向の各々の中間の風向の風況情報とを含んだ６４風向の風況情報の解析も可能である。なお、図１０（Ｂ）には、島５００の中心地の風向が示されているが、実際には観測地点となるマスト６０１乃至６０４の各々における観測位置の風向ごとの風況情報の解析が行われる。

図１１（Ａ）乃至（Ｃ）、は、風況予測の検証結果を示す図である。図１１（Ａ）には、予測対象位置として想定されたマスト６０２乃至６０４の予測誤差の平均値を風向ごとに表したグラフが示されている。図１１（Ｂ）には、予測対象位置として想定されたマスト６０２乃至６０４のうちの最大誤差の値を表したグラフが示されている。図１１（Ａ）および（Ｂ）において、「Ｍｅｔｈｏｄ Ａ」９００は、従来から用いられている手法を示している。「Ｍｅｔｈｏｄ Ｂ」９０１は、気象状態のみ詳細に計算する手法を示している。「Ｍｅｔｈｏｄ Ｃ」９０２は、風向のみ詳細に計算する手法を示している。「Ｍｅｔｈｏｄ Ｄ」９０３は、本実施の形態による手法を示している。図１１（Ｃ）には、図１１（Ａ）のグラフにプロットされた値のＭｅｔｈｏｄごとの平均値（上段）と、図１１（Ｂ）のグラフにプロットされた値のＭｅｔｈｏｄごとの平均値（中段）と、図１１（Ｂ）のグラフにプロットされた値のＭｅｔｈｏｄごとの最大値（下段）とが示されている。

風況予測の検証では、マスト６０１乃至６０４の各々の観測データを利用して、観測地点をマスト６０１とし、予測対象位置をマスト６０２乃至６０４とする風況予測を行った。すなわち、マスト６０２乃至６０４の各々に風力発電所の風車を設置すると仮定した場合における風況予測を、マスト６０１の観測データに基づいて行った。その結果、図１１（Ｃ）に示すように、風向ごとのマスト６０２乃至６０４の予測誤差の平均値、マスト６０２乃至６０４のうちの最大誤差の値、およびマスト６０２乃至６０４のうちの最大値のいずれの値についても、本実施の形態による手法である「Ｍｅｔｈｏｄ Ｄ」９０３の値が最小になった。これは、本実施の形態による手法である「Ｍｅｔｈｏｄ Ｄ」９０３によれば、平均誤差も最大誤差も好適に制御できることを示している。

（他の実施の形態）
以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上述した本実施の形態に限るものではない。また、本発明による効果も、上述した本実施の形態に記載されたものに限定されない。例えば、図１に示す風況予測システム１の構成、図２に示す予測支援サーバ１０のハードウェア構成、および図３の予測支援サーバ１０の制御部１１の機能構成は、いずれも本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。上述した処理を全体として実行できる機能が図１の風況予測システム１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのようなハードウェア構成および機能構成を用いるかは上述の例に限定されない。

また、図４に示す予測支援サーバ１０の処理のステップの順序も例示に過ぎず、特に限定されない。図示されたステップの順序に沿って時系列的に行われる処理だけではなく、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別的に行われてもよい。また、図５乃至図１１に示す具体例も一例に過ぎず、特に限定されない。

例えば、上述の実施の形態では、マスト６０１乃至６０４の各々の観測データからなる風況情報が、各々のマスト端末３０から予測支援サーバ１０に向けて送信されるが、これに限定されない。例えば、マスト６０１乃至６０４の各々の観測データからなる風況情報が情報提供サーバ５０にて取得されている場合には、情報提供サーバ５０から予測支援サーバ１０に向けて風況情報が送信されてもよい。

また、上述の実施の形態では、１６風向のそれぞれについて解析が行われるが、例えば、北東の風がほとんど吹かないなど、観測地点によっては特定の１以上の風向の風がほとんど吹かないことがある。このような場合には、風がほとんど吹かない風向については、解析の対象から除外してもよい。これにより、業務の効率化を図ることができる。この場合、データ処理上はマストと風車間の風速比を１：１とするなど、観測位置と予測対象位置との風が同じであるという設定を行ってもよい。このような設定を行ったとしても、出現頻度がほとんどなく影響が僅少であるため効率的である。

また、上述の図１０（Ａ）の例では、中心風（０ｄｅｇ Ｃｅｎｔｅｒ）、中心風から１１度西寄りの風（＋１１ｄｅｇ ３４９ｄｅｇ）、および中心風から１１度東寄りの風（＋１１ｄｅｇ １１ｄｅｇ）で構成される一風向区分の中の出現頻度を用いた計算が行われるが、この比率を０．２５：０．５：０．２５とすることで重み付けによる平均値を算出してもよい。これにより、作業の効率化を図ることができる。

１…風況予測システム、１０…予測支援サーバ、１１…制御部、１２…メモリ、１３…記憶部、１４…通信部、１５…操作部、１６…表示部、３０…マスト端末、５０…情報提供サーバ、７０…ユーザ端末、１０１…情報取得部、１０２…情報管理部、１０３…情報生成部、１０４…送信制御部、９０…ネットワーク

Claims (10)

1. 地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む、風況の観測位置における予め定められた風向ごとの観測データからなる風況情報を取得する風況情報取得手段と、
   風況の予測の対象となる位置に関する情報を取得する対象地点情報取得手段と、
   前記風況情報と、風況の予測の対象となる予測対象位置に関する情報とに基づいて、当該予測対象位置の風況の予測を支援する予測支援情報を生成する予測支援手段と、
   を有することを特徴とする風況予測システム。
2. 前記予測支援手段は、前記予測支援情報として、前記観測位置の風速を、前記予測対象位置の風速に換算するための風速比を少なくとも含む情報を生成することを特徴とする、
   請求項１に記載の風況予測システム。
3. 前記予測支援手段は、前記風況情報から算出される、前記影響を示す値と風速を示す値との各々の前記風向ごとの出現頻度と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、
   請求項１に記載の風況予測システム。
4. 前記予測支援手段は、前記影響を示す値と前記風速を示す値との各々の前記風向ごとの出現頻度から特定される、１以上の代表的な当該影響を示す値と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、
   請求項３に記載の風況予測システム。
5. 前記予測支援手段は、複数の代表的な前記影響を示す値の前記出現頻度の平均値と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、
   請求項４に記載の風況予測システム。
6. 前記影響を示す値は、前記観測位置と地表面との標高差および温度差と、当該観測位置の風速と、重力加速度とを少なくとも含む情報に基づき算出されたリチャードソン数の値により示されることを特徴とする、
   請求項３に記載の風況予測システム。
7. 前記影響を示す値は、算出された前記リチャードソン数の値を、当該影響を示す値の前記出現頻度に応じて変化させた値により示されることを特徴とする、
   請求項６に記載の風況予測システム。
8. 前記予測支援手段は、前記観測位置における中心角３６０度の方位を１６分割した風向の各々を１風向区分とし、当該１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の前記風況情報から算出される前記影響を示す値と前記風速を示す値との各々の出現頻度と、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、
   請求項３に記載の風況予測システム。
9. 前記予測支援手段は、前記１風向区分の中心角の大きさを維持した状態で、前記中心角３６０度の方位における当該１風向区分の配置を変化させた場合の当該１風向区分における中心の風向および両端の風向の各々の前記観測データと、前記予測対象位置に関する情報とに基づいて、前記予測支援情報を生成することを特徴とする、
   請求項８に記載の風況予測システム。
10. 地表面の温度変化が大気の動きに与える影響を少なくとも含む、風況の観測位置における予め定められた風向ごとの観測データからなる風況情報を取得するステップと、
    風況の予測の対象となる位置に関する情報を取得するステップと、
    前記風況情報と、前記風況の予測の対象となる位置に関する情報とに基づいて、当該風況の予測の対象となる位置の風況の予測を支援する予測支援情報を生成するステップと、
    を含むことを特徴とする風況予測方法。