JP3779535B2

JP3779535B2 - Lightning prediction system

Info

Publication number: JP3779535B2
Application number: JP2000229078A
Authority: JP
Inventors: 昇治信下; 隆一武藤; 将一和田
Original assignee: Toshiba Corp; Chubu Electric Power Co Inc
Current assignee: Toshiba Corp; Chubu Electric Power Co Inc
Priority date: 2000-07-28
Filing date: 2000-07-28
Publication date: 2006-05-31
Anticipated expiration: 2020-07-28
Also published as: JP2002040162A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、落雷の発生を予報し、気象防災に資する発雷予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から知られている落雷予測システムに、気象レーダを用いるものがある。これは、レーダエコーからセル（雲を構成する基本単位）に含まれる水分量やその変化を解析し、これをもとに落雷の危険性を判定するものである。
【０００３】
この種のシステムとしては、雷放電時に放電路から放射される電磁波を受信して、交会法（例えばＬＬＳ（Lightning Location System））、到達時間差法（例えばＬＰＡＴＳ（Lightning Position and Tracking System））、または電波干渉法（例えばＳＡＦＩＲ）などにより落雷発生確率を求める技術が知られている。
【０００４】
しかし、この技術では、現時点での落雷の有無を正確に標定できるものの、未来に落雷の生じる可能性を正確に予測することができない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来考えられている落雷予測システムでは、現時点での落雷の有無を正確に標定できても、将来に発生し得る落雷の可能性を正確に予測できないといった不具合を有していた。
【０００６】
この発明の目的は、簡単かつ安価な設備で、落雷発生をより正確に予測し得る発雷予測システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る発雷予測システムは、気象レーダで得られるエコー強度データから鉛直方向積算水分量、最大雨量強度及び最大雨量強度層の高度を求めると共に、高層気象情報に基づく高度−温度対比データを参照して雲頂温度を求め、かつ最大雨量強度層の高度と高度−温度対比データの参照結果との組み合わせにより最大雨量強度層温度を求める演算部と、この演算部で求められた鉛直方向積算水分量から雷雲セルを判別する雷雲セル判別部とを備え、この雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、追尾を行なうことで発雷を判定する発雷予測システムであって、過去のレーダ観測で得られる観測データに基づき、発雷統計モデルを作成する発雷統計モデル作成部と、雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、演算部で求められた鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層の温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を記録する履歴記録部と、雷雲セル判別部で判別される雷雲セルのうち所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを履歴記録部から読み出し、この読み出した履歴パラメータデータから発雷統計モデル作成部で作成された発雷統計モデルに従って所定時間後の発雷を判定する発雷判定処理部とを備えるようにしたものである。
【０００８】
この構成によれば、気象レーダから求められた鉛直方向積算水分量を用いて判別される雷雲セルについて、所定回数以上の追尾を行なうとともに、この雷雲セルに対応する鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層の温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を追尾期間保持しておくようにし、所定回数以上の追尾が行なわれた場合に、この雷雲セルに対応する履歴パラメータデータと発雷統計モデルとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて所定時間後の発雷を判定できるようにしている。すなわち、気象レーダにより得られる追尾中の雷雲セルに対応する発雷パラメータデータと過去の履歴による発雷統計モデルの発雷パラメータデータとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて所定時間後の発雷を予測できるようにしている。
【０００９】
このため、簡単かつ安価な設備で、所定時間後の落雷の発生確率を正確に予測することが可能となる。また、最大雨量強度及び最大雨量強度層の温度といった発雷パラメータデータを用いていることにより、従来に比してより正確に発雷予測を行なうことが可能となる。
【００１０】
上記構成において、発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを発雷統計モデルに従って発雷のあるグループと発雷のないグループとにグループ分けし、発雷統計モデルを作成することを特徴とする。また、発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、エコー強度データにより得られる鉛直方向積算水分量が最大値をとる時刻を原点として履歴パラメータデータの平均をとることを特徴とする。さらに、発雷判定処理部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、履歴パラメータデータと発雷統計モデルのパラメータデータとの時間軸の原点をシフトさせて、両データの差の２乗和から最小値を求めることで発雷ありモデルか発雷無しモデルかの適用と、モデル曲線上の現在位置を判定することを特徴とする。このようにすることで、精度良く所定時間後の発雷予測を行なうことができる。
【００１１】
上記構成において、発雷判定処理部は、雷雲セルの盛衰時期を判定する盛衰判定過程と、この盛衰判定過程による判定結果から発雷可能性の高くなっている位置、時間を判定する発雷判定過程とを備えることを特徴とする。このようにすることで、雷雲セルの発雷可能性を雷雲セルの盛衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現できる。
【００１２】
上記構成において、盛衰判定過程は、雷雲セル判定部で判定された雷雲セルから、エコー強度が強く雲頂温度が低く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルについて別個に盛衰を判定することを特徴とする。このようにすることで、雷雲セルから、エコー強度が強く、雲頂温度が低く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルの発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にあるセルを発雷可能性が高いと判別できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、この発明に係る発雷予測システムの一実施形態の構成を示すもので、入力データとして、気象レーダで観測毎に得られるエコー強度データ及び気象庁から提供される高層気象情報から求められた高度−温度対比データが与えられる。なお、エコー強度データは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の直交座標系もしくはｒ軸、θ軸、φ軸の極座標系に変換された雨量強度値メッシュデータである。
【００１５】
また、この図１に示す発雷予測システムは、演算部１１と、雷雲セル判別部１２と、発雷判定処理部１３と、発雷統計モデル作成部１４とにより構成されている。このうち、演算部１１は、図２に示すように、鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）演算部１１１と、最大雨量強度演算部１１２と、最大雨量強度層温度演算部１１３と、雲頂高度演算部１１４と、雲頂温度演算部１１５とを備えている。
【００１６】
上記エコー強度データは、ＶＩＬ演算部１１１、最大雨量強度演算部１１２、最大雨量強度層温度演算部１１３及び雲頂高度演算部１１４にそれぞれ供給される。ＶＩＬ演算部１１１は、エコー強度データについて、鉛直方向（Ｚ軸方向）にメッシュ単位の雨量強度値を積算することでＶＩＬを求める。最大雨量強度演算部１１２は、エコー強度データから最大雨量層の強度を求める。雲頂高度演算部１１４は、エコー強度データから雲頂高度を求める。
【００１７】
一方、上記高度−温度対比データは、最大雨量強度層温度演算部１１３及び雲頂温度演算部１１５にそれぞれ供給される。最大雨量強度層温度演算部１１３は、エコー強度データから最大雨量強度層の高度を求め、高度−温度対比データを参照して最大雨量強度層温度に換算する。雲頂温度演算部１１５は、雲頂高度演算部１１４で求められた雲頂高度を、高度−温度対比データを参照することで雲頂温度に換算する。
【００１８】
上記雷雲セル判別部１２は、演算部１１で求められたＶＩＬデータから雷雲域（雷雲セル）を判定する。この判定結果は、発雷判定処理部１３に送られる。また、この発雷判定処理部１３には、発雷統計モデル作成部１４により作成された発雷統計モデルの初期データが送られる。この発雷統計モデル作成部１４は、気象データベースから成り、過去の観測データに基づき、発雷統計モデルの初期データを作成するものである。
【００１９】
上記発雷判定処理部１３は、具体的には図３に示すような処理を行なう。
【００２０】
まず、雷雲セル判別部１２の判定結果から雷雲セルを抽出し（ステップＳ１）、抽出された１以上の雷雲セルについて発雷判定に必要なＶＩＬ、最大雨量強度、雲頂温度、雲頂高度及び最大雨量強度層温度といった発雷パラメータデータを演算部１１から取得し、各パラメータデータの履歴をメモリに記憶しておく（ステップＳ２）。
【００２１】
続いて、雷雲セルについての追尾処理を行ない、追尾回数がｎ回以上であるか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、追尾回数がｎ回以上でない場合（Ｎｏ）、発雷判定処理部１３は、予測不可と判定し、発雷判定処理を終了する（ステップＳ４）。また、追尾回数がｎ回以上である場合（Ｙｅｓ）、発雷判定処理部１３は、発雷統計モデル作成部１４から送られてくる初期データに基づき過去の実績による発雷統計モデルを求め、メモリに記憶された履歴パラメータデータから発雷統計モデルの判定を行なう（ステップＳ５）。なお、発雷統計モデルについては、図４に示すように、例えばＶＩＬデータについて発雷ありと発雷無しとに分類される。その他のパラメータデータについても同様である。
【００２２】
上記ステップＳ５について具体的に説明する。現在観測したデータが３ポイント（９分）と、発雷統計モデルは２０ポイント（６０分）とする。ただし、観測の時間間隔と発雷統計モデルのポイント数の値は一例であり、その他の値を選んでもよい。まず、発雷判定処理部１３は、実観測した発雷判定要素を発雷ありモデルのカーブに対して時間軸上で基準点をずらしながら下式に示すような平均二乗誤差を算出し、最も数値の少ない位置を発雷ありモデルでの誤差とし、その位置を予測上の原点とする。
【数１】

【００２３】
次に、発雷判定処理部１３は、発雷無しモデルに対して同様の処理を行なう。履歴パラメータデータ及び発雷パラメータデータの両者の誤差を比較し、誤差の少ない側のモデルに今回観測された雷雲が適合していると判定する。そして、今後の予測として、予測上の原点の次のポイントから先の値でその発雷判定要素が推移すると予測する。
【００２４】
以上を発雷判定要素（ＶＩＬ、最大雨量強度、雲頂温度、雲頂高度及び最大雨量強度層温度）それぞれに対して実行し、それぞれの要素の予測値を算出する。
【００２５】
上記ステップＳ５により、発雷ありモデルを適用するパラメータデータであると判定された場合に、発雷判定処理部１３は、発雷ありモデルに従った各パラメータデータの予測を行ない（ステップＳ６）、発雷無しモデルを適用するパラメータデータであると判定された場合に、発雷無しモデルに従った各パラメータデータの予測を行なう（ステップＳ７）。以後、予測したパラメータデータにより、３〜６０分後の発雷判定を行なう（ステップＳ８）。
【００２６】
さらに、発雷判定処理部１３は、上記ステップＳ８について図５に示すような処理を行なう。
まず、発雷判定処理部１３は、ステップＳ６とステップＳ７により予測したパラメータデータのうちの鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）がしきい値Ｖ１以上であるか否かの判断を行なう（ステップＳ８１）。そして、鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ１未満であれば（ＮＯ）、発雷無しと判定する。
【００２７】
これに対して鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ１以上である場合に（ＹＥＳ）、発雷判定処理部１３は、鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ３以上かつ予測した雲頂温度（ＣＴ）がしきい値ｃｔ２以下であるか否か、または予測した最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒ２以上かつ最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔ２以下の条件を満たしているか否かの判断を行なう（ステップＳ８２）。そして、条件を満たしているならば（ＹＥＳ）、強雷と判定する。
【００２８】
これに対して、上記条件を満たしていない場合に（ＮＯ）、発雷判定処理部１３は、以下の条件を満たしているか否かの判断を行なう。
（１）予測した鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）がしきい値Ｖ２以上かつ雲頂温度（ＣＴ）がしきい値Ｃｔ１以下、または予測した最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒ１以上かつ最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔ１以下（ステップＳ８３）。
（２）追尾中に強雷判定がありかつ雷雲セルが衰退期（ステップＳ８４）。
（３）予測した雲頂高度（ＣＨ）がしきい値Ｃｈ１以上（ステップＳ８５）。
【００２９】
ここで、発雷判定処理部１３は、（１）及び（２）の条件を満たしている場合に強雷と判定し、（１）の条件を満たし（２）の条件を満たしていない場合に中雷と判定し、（１）の条件を満たしておらず（３）の条件を満たしている場合に弱雷と判定し、（１）及び（３）のどちらの条件も満たしていない場合に雷セルと判定する。
【００３０】
ところで、雷雲は、図６に示すように、発達期、成熟期、衰退期で大別されることが知られている。これに対し、落雷は、成熟期の後半から衰退期にかけて、核（エコー強度の特に強い部分）が雲の上部から降下してくることに伴って起こることが多い。
【００３１】
発達期はまだ発雷までには余裕があり、エコー強度もまだ弱く、雲頂高度も低いため、「弱雷」もしくは「中雷」として判定しておいてもよい。しかし、衰退期は、地上への落雷が最も懸念される時期であり、核の降下に伴ってエコー強度が弱くなり、雲頂高度も下がってきているとはいえ、強雷として判定されるべき時期である。
【００３２】
そこで、上述のエコー強度と雲頂温度による雷雲セル判定に加え、雷雲セルの盛衰を判定することで、より精度の高い発雷予測確率を求めることができる。具体的には、図７に示すような処理により盛衰判定処理を行なう。
【００３３】
この盛衰判定処理において、発雷判定処理部１３は、以下の条件の判定を行なう。
（ａ）雷雲セル内の最大鉛直方向積算水分量［ＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ１未満
（ｂ）雷雲セル内の最大鉛直方向積算水分量［ＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ３より大きい
（ｃ）雷雲セル内の最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ１未満
（ｄ）雷雲セル内の最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ３より大きい
（ｅ）雷雲セル内の最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ１より大きい
（ｆ）雷雲セル内の最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ３未満ここで、発雷判定処理部１３は、（ａ）乃至（ｆ）のいずれか１つを満たしている場合に発達期と判定する（ステップＳＴ１）。ここで、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）全ての条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、消滅期と判定する（ステップＳＴ２）。また、（ａ）、（ｃ）、（ｅ）のいずれか１つの条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、成熟期と判定する（ステップＳＴ３）。
【００３４】
この成熟期において、発雷判定処理部１３は、以下の条件の判定を行なう。
（ｇ）最大鉛直方向積算水分量のピークからの減少量［ΔＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ２未満
（ｈ）最大雨量強度のピークからの減少量（ΔＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ２未満
（ｉ）最大雨量強度層の温度のピークからの減少量（ΔＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ２より大きい
ここで、発雷判定処理部１３は、（ｇ）乃至（ｉ）全ての条件を満たすならば、まだ成熟期であると判定し、（ｇ）乃至（ｉ）のいずれの条件を満たさず、また満たすことがあっても雷雲セル内に対流域が存在する場合に、衰退期と判定する（ステップＳＴ４）。
【００３５】
そして、この衰退期が所定追尾回数以上継続した場合で、上記（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）のいずれか１つのを満たす場合に、発雷判定処理部１３は、発達期と判定する（ステップＳＴ１）。
【００３６】
また、衰退期において、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）全ての条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、消滅期と判定する（ステップＳＴ２）。さらに、この消滅期において、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）のいずれかの条件を満たした場合に、発雷判定処理部１３は、発達期と判定する（ステップＳＴ１）。
【００３７】
また、上記ステップＳ８による発雷判定予測結果が強雷判定であった場合、発雷判定処理部１３は、追尾中の雷雲セル毎に発雷統計モデルの組み合わせを求め、次式により発雷予測確率を求める。
発雷予測確率［％］＝（発雷数／過去実績数）×１００
以上述べたように上記実施形態によれば、発雷判定処理部１３において、雷雲セル判別部１２により判別される雷雲セルについて、所定回数以上の追尾を行なうとともに、この雷雲セルに対応する鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を追尾期間メモリに保持しておくようにし、所定回数以上の追尾が行なわれた場合に、この雷雲セルに対応する履歴パラメータデータと発雷統計モデルとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて６０分以内の発雷を判定できるようにしている。すなわち、気象レーダにより得られる追尾中の雷雲セルに対応する発雷パラメータデータと過去の実績による発雷統計モデルの発雷パラメータデータとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて６０分以内の発雷を予測できるようにしている。
【００３８】
このため、簡単かつ安価な設備で、６０分以内の落雷の発生確率を正確に予測することが可能となり、この予測情報を外部システムに提供することにより落雷事故に対する準備等の対応処置の迅速化に寄与できる。また、最大雨量強度及び最大雨量強度層温度といった発雷パラメータデータを用いていることにより、従来に比してより正確に発雷予測、つまり中雷であるか強雷であるかの予測を行なうことが可能となる。
【００３９】
特に、発雷判定処理部１３は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを発雷統計モデルに従って発雷のあるグループと発雷のないグループとにグループ分けしたり、履歴パラメータデータと発雷統計モデルのパラメータデータとの時間軸の原点をシフトさせて、両データの差の２乗和から最小値を求めることで発雷ありモデルか発雷無しモデルかの適用と、モデル曲線上の現在位置を判定するようにしているので、発雷予測のために複雑な演算処理を必要とすることなく、精度良く６０分以内の発雷予測を行なうことができる。
【００４０】
また、発雷判定処理部１３は、雷雲セルの盛衰時期を判定し、この判定結果から発雷可能性の高くなっている位置、時間を判定することで、雷雲セルの発雷可能性を雷雲セルの減衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現できる。
【００４１】
なお、盛衰判定過程においては、雷雲セル判定部１２で判定された雷雲セルから、エコー強度が強く雲頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルについて別個に盛衰を判定するようにしているので、雷雲セルから、エコー強度が強く、雲頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルの発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にあるセルを発雷可能性が高いと判別できる。
【００４２】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、発雷判定処理部１３は、発雷ありモデルと発雷無しモデルに分けて履歴パラメータデータの予測を行なっているが、その他に、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、エコー強度データにより得られるＶＩＬが最大値をとる時刻を原点として履歴パラメータデータの平均をとるようにしてもよい。ところで、全ての発雷パラメータデータを別々に平均化すると、ＶＩＬ以外はそのカーブが顕著に変化しないため、ＶＩＬのみを独立して平均化し、それ以外の発雷パラメータデータに対しＶＩＬと時間軸を同期させて平均化している。つまり、雷雲の盛衰はＶＩＬの変化で表すことができ、その他の発雷パラメータデータは雷雲の盛衰に時間を同期させて平均している。
【００４３】
その他、この発明の要旨を逸脱しない範囲であれば、発雷予測システムの構成及び発雷判定手順を種々変形しても同様に実施可能であることはいうまでもない。
【００４４】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、過去の実績による発雷統計モデルに従って発雷パラメータデータの予測を行なうことにより、簡単かつ安価な設備で、落雷発生をより正確に予測し得る発雷予測システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る発雷予測システムの一実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】上記図１に示した演算部の具体的構成を示すブロック図。
【図３】上記図１に示した発雷判定処理部の具体的な処理内容を示すフローチャート。
【図４】発雷統計モデルの内容を示す図。
【図５】上記図３に示したステップＳ８の詳細な処理内容を示すフローチャート。
【図６】雷雲の盛衰の様子を示す図。
【図７】雷雲の盛衰状態を判定する手順を示す図。
【符号の説明】
１１…演算部、
１２…雷雲セル判別部、
１３…発雷判定処理部、
１４…発雷統計モデル作成部、
１１１…ＶＩＬ演算部、
１１２…最大雨量強度演算部、
１１３…最大雨量強度層温度演算部、
１１４…雲頂高度演算部、
１１５…雲頂温度演算部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a lightning prediction system that predicts the occurrence of lightning strikes and contributes to weather disaster prevention.
[0002]
[Prior art]
One known lightning forecasting system uses a weather radar. In this method, the amount of water contained in a cell (basic unit constituting a cloud) and its change are analyzed from radar echoes, and the risk of lightning strike is determined based on this analysis.
[0003]
As this type of system, an electromagnetic wave radiated from a discharge path during a lightning discharge is received, a meeting method (for example, LLS (Lightning Location System)), a time difference of arrival method (for example, LPATS (Lightning Position and Tracking System)), or A technique for obtaining a lightning strike probability by a radio wave interference method (for example, SAFIR) is known.
[0004]
However, although this technology can accurately determine the presence or absence of a lightning strike at the present time, it cannot accurately predict the possibility of a lightning strike in the future.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the conventional lightning strike prediction system has a problem that even if the current lightning strike can be accurately determined, the possibility of a lightning strike that may occur in the future cannot be accurately predicted.
[0006]
An object of the present invention is to provide a lightning prediction system capable of predicting the occurrence of lightning strikes more accurately with simple and inexpensive equipment.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The lightning forecasting system according to the present invention obtains vertical accumulated water amount, maximum rainfall intensity and altitude of the maximum rainfall intensity layer from echo intensity data obtained by a weather radar, and obtains altitude-temperature contrast data based on the upper meteorological information. The calculation unit that calculates the cloud top temperature by reference and calculates the maximum rainfall intensity layer temperature by combining the altitude of the maximum rainfall intensity layer and the reference result of the altitude-temperature comparison data, and the vertical direction integrated moisture determined by this calculation unit A thundercloud cell discriminating unit for discriminating a thundercloud cell from a quantity, and a thundercloud cell discriminated by the thundercloud cell discriminating unit for determining a thundercloud by tracking a thundercloud cell, comprising a past radar observation based on the observation data obtained by a lightning statistical model creation unit that creates a lightning statistical model, the thundercloud cells is determined in a thundercloud cell discriminating part, determined by the arithmetic unit Recording section that records the history of lightning parameters required for lightning determination, such as the accumulated water content in the vertical direction, maximum rainfall intensity, cloud top temperature, and maximum rainfall intensity layer temperature, and thunderclouds determined by the thundercloud cell determination section For thundercloud cells that have been tracked more than a predetermined number of times, read out the history parameter data from the history recording unit, and according to the lightning statistical model created by the lightning statistical model creation unit from the read history parameter data A lightning determination processing unit for determining a lightning after time is provided.
[0008]
According to this configuration, the thundercloud cell determined using the vertical accumulated water amount obtained from the weather radar is tracked a predetermined number of times or more, and the vertical accumulated water amount and the maximum rainfall corresponding to the thundercloud cell are also determined. The lightning parameter history required for lightning determination such as intensity, cloud top temperature and maximum rainfall intensity layer temperature is maintained for the tracking period, and this thundercloud cell is supported when tracking is performed more than a predetermined number of times. The historical parameter data and the lightning statistical model are compared and collated, and lightning after a predetermined time can be determined based on the comparison and collation result. That is, the lightning parameter data corresponding to the thundercloud cell being tracked obtained by the weather radar is compared with the lightning parameter data of the lightning statistical model based on the past history, and after a predetermined time based on the result of this comparison A lightning can be predicted.
[0009]
For this reason, it is possible to accurately predict the lightning occurrence probability after a predetermined time with simple and inexpensive equipment. Further, by using lightning parameter data such as the maximum rainfall intensity and the temperature of the maximum rainfall intensity layer, it is possible to predict the lightning more accurately than in the past.
[0010]
In the above configuration, the lightning statistical model creation unit divides the history parameter data of thundercloud cells that have been tracked more than a predetermined number of times into groups with and without lightning according to the lightning statistical model. And generating a lightning statistical model. The lightning statistical model creation unit averages the history parameter data for the thundercloud cell that has been tracked more than a predetermined number of times, starting from the time when the accumulated water amount in the vertical direction obtained from the echo intensity data takes the maximum value. It is characterized by that. Furthermore, the lightning determination processing unit shifts the origin of the time axis between the history parameter data and the parameter data of the lightning statistical model for thundercloud cells that have been tracked a predetermined number of times or more, and calculates the difference between the two data. It is characterized in that a minimum value is obtained from the sum of multiplications to determine whether a model with or without lightning is present and to determine the current position on the model curve. By doing in this way, it is possible to accurately predict lightning after a predetermined time.
[0011]
In the above configuration, the lightning determination processing unit determines the timing of the thundercloud cell rise and fall, and the lightning judgment that determines the position and time at which the possibility of lightning is high based on the result of the rise and fall judgment process. And a process. By doing so, it is possible to determine the thundercloud cell lightning possibility from the rise and fall time of the thundercloud cell and to provide more effective lightning information.
[0012]
In the above-described configuration, the rise / fall determination process extracts from the thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit, a portion of a nucleus that has developed with a high echo intensity and a low cloud top temperature, and for each one or a plurality of nuclei. It is characterized in that the rise and fall of the thundercloud cell is determined separately from the acquired time series information. By doing so, the portion of the nucleus where the echo intensity is strong and the cloud top temperature is low is extracted from the thundercloud cell, and the thundercloud cell's time series information is acquired for each one or a plurality of nuclei. It is possible to discriminate between the development period, the maturity period, and the decline period, and it is possible to discriminate that the cell in the decline period has a high lightning potential.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0014]
FIG. 1 shows a configuration of an embodiment of a lightning prediction system according to the present invention, which is obtained as input data from echo intensity data obtained for each observation by a weather radar and high-rise weather information provided by the Japan Meteorological Agency. Altitude-temperature contrast data is provided. The echo intensity data is rainfall intensity value mesh data converted into an X-axis, Y-axis, and Z-axis orthogonal coordinate system or an r-axis, θ-axis, and φ-axis polar coordinate system.
[0015]
The lightning prediction system shown in FIG. 1 includes a calculation unit 11, a thundercloud cell determination unit 12, a lightning determination processing unit 13, and a lightning statistical model creation unit 14. Among these, as shown in FIG. 2, the calculation unit 11 includes a vertical integrated moisture amount (VIL) calculation unit 111, a maximum rainfall intensity calculation unit 112, a maximum rainfall intensity layer temperature calculation unit 113, and a cloud top altitude calculation unit. 114 and a cloud top temperature calculation unit 115.
[0016]
The echo intensity data is supplied to the VIL calculation unit 111, the maximum rainfall intensity calculation unit 112, the maximum rainfall intensity layer temperature calculation unit 113, and the cloud top altitude calculation unit 114, respectively. The VIL calculation unit 111 calculates VIL by integrating rain intensity values in mesh units in the vertical direction (Z-axis direction) with respect to echo intensity data. The maximum rainfall intensity calculation unit 112 obtains the intensity of the maximum rainfall layer from the echo intensity data. The cloud top height calculation unit 114 obtains the cloud top height from the echo intensity data.
[0017]
On the other hand, the altitude-temperature comparison data is supplied to the maximum rainfall intensity layer temperature calculation unit 113 and the cloud top temperature calculation unit 115, respectively. The maximum rainfall intensity layer temperature calculation unit 113 obtains the altitude of the maximum rainfall intensity layer from the echo intensity data, and converts it to the maximum rainfall intensity layer temperature with reference to the altitude-temperature comparison data. The cloud top temperature calculation unit 115 converts the cloud top height obtained by the cloud top height calculation unit 114 into a cloud top temperature by referring to altitude-temperature comparison data.
[0018]
The thundercloud cell determination unit 12 determines a thundercloud region (thundercloud cell) from the VIL data obtained by the calculation unit 11. This determination result is sent to the lightning determination processing unit 13. In addition, the initial data of the lightning statistical model created by the lightning statistical model creation unit 14 is sent to the lightning judgment processing unit 13. The lightning statistical model creation unit 14 includes a weather database, and creates initial data of a lightning statistical model based on past observation data.
[0019]
Specifically, the lightning determination processing unit 13 performs processing as shown in FIG.
[0020]
First, a thundercloud cell is extracted from the determination result of the thundercloud cell determination unit 12 (step S1), and the VIL, maximum rainfall intensity, cloud top temperature, cloud top altitude, and maximum rainfall required for lightning determination for one or more extracted thundercloud cells. Lightning parameter data such as the strength layer temperature is acquired from the calculation unit 11, and the history of each parameter data is stored in the memory (step S2).
[0021]
Subsequently, a tracking process is performed for the thundercloud cell, and it is determined whether the number of tracking is n or more (step S3). Here, when the number of tracking is not n times or more (No), the lightning determination processing unit 13 determines that the prediction is impossible, and ends the lightning determination processing (step S4). When the number of tracking is n times or more (Yes), the lightning determination processing unit 13 obtains a lightning statistical model based on past performance based on the initial data sent from the lightning statistical model creation unit 14, A lightning statistical model is determined from the history parameter data stored in the memory (step S5). As for the lightning statistical model, as shown in FIG. 4, for example, the VIL data is classified into lightning present and no lightning. The same applies to other parameter data.
[0022]
The step S5 will be specifically described. The currently observed data is 3 points (9 minutes), and the lightning statistical model is 20 points (60 minutes). However, the values of the observation time interval and the number of points in the lightning statistical model are examples, and other values may be selected. First, the lightning determination processing unit 13 calculates the mean square error as shown in the following equation while shifting the reference point on the time axis with respect to the actually observed lightning determination element with respect to the curve of the model with lightning. The position with a small number is set as the error in the model with lightning, and the position is set as the prediction origin.
[Expression 1]

[0023]
Next, the lightning determination processing unit 13 performs the same processing on the model without lightning. The error between the history parameter data and the lightning parameter data is compared, and it is determined that the thundercloud observed this time is suitable for the model with the smaller error. Then, as a future prediction, it is predicted that the lightning determination element will transition from the point next to the predicted origin to the previous value.
[0024]
The above is executed for each lightning determination element (VIL, maximum rainfall intensity, cloud top temperature, cloud top altitude, and maximum rainfall intensity layer temperature), and the predicted value of each element is calculated.
[0025]
When it is determined in step S5 that the parameter data is to apply the model with lightning, the lightning determination processing unit 13 predicts each parameter data according to the model with lightning (step S6). If it is determined that the parameter data applies the model without lightning, each parameter data is predicted according to the model without lightning (step S7). Thereafter, the lightning determination after 3 to 60 minutes is performed based on the predicted parameter data (step S8).
[0026]
Furthermore, the lightning determination processing unit 13 performs a process as shown in FIG.
First, the lightning determination processing unit 13 determines whether or not the vertical integrated water amount (VIL) in the parameter data predicted in steps S6 and S7 is equal to or greater than the threshold value V1 (step S81). . If the accumulated water amount in the vertical direction is less than the threshold value V1 (NO), it is determined that there is no lightning.
[0027]
On the other hand, when the vertical cumulative water amount is equal to or higher than the threshold value V1 (YES), the lightning determination processing unit 13 determines that the vertical cumulative water amount is equal to or higher than the threshold value V3 and the predicted cloud top temperature (CT). Is the threshold value ct2 or less, or whether the predicted maximum rainfall intensity (MR) is the threshold value Mr2 or more and the temperature (MT) of the maximum rainfall intensity layer is the threshold value Mt2 or less. Is determined (step S82). If the condition is satisfied (YES), it is determined as strong lightning.
[0028]
On the other hand, when the above conditions are not satisfied (NO), the lightning determination processing unit 13 determines whether or not the following conditions are satisfied.
(1) The predicted vertical cumulative moisture content (VIL) is not less than the threshold value V2 and the cloud top temperature (CT) is not more than the threshold value Ct1, or the predicted maximum rainfall intensity (MR) is not less than the threshold value Mr1 and the maximum rainfall. The temperature (MT) of the strength layer is equal to or lower than the threshold value Mt1 (step S83).
(2) There is a strong lightning determination during tracking and the thundercloud cell is in a decline period (step S84).
(3) The predicted cloud top height (CH) is greater than or equal to the threshold Ch1 (step S85).
[0029]
Here, the lightning determination processing unit 13 determines that it is a strong lightning when the conditions (1) and (2) are satisfied, and satisfies the condition (1) and does not satisfy the condition (2). If it is determined that it is a medium thunder, the condition of (1) is not met, and the condition of (3) is met, it is determined that the lightning is weak, and if neither of the conditions of (1) and (3) is met Judged as a lightning cell.
[0030]
By the way, it is known that thunderclouds are roughly classified into a development period, a maturity period, and a decline period as shown in FIG. In contrast, lightning strikes often occur as nuclei (parts with particularly strong echo intensity) descend from the top of the cloud from the second half of the mature period to the decline period.
[0031]
During the development period, there is still a margin for lightning, the echo intensity is still weak, and the cloud top height is low, so it may be determined as “weak lightning” or “medium lightning”. However, the decline period is the time when lightning to the ground is most concerned, and the echo intensity becomes weaker as the nucleus descends, and the cloud top height is also lowered, but it should be judged as a strong lightning. It is.
[0032]
Therefore, in addition to the above-described thundercloud cell determination based on the echo intensity and the cloud top temperature, it is possible to obtain a more accurate lightning prediction probability by determining the rise and fall of the thundercloud cell. Specifically, the rise / fall determination process is performed by the process as shown in FIG.
[0033]
In this rise / fall determination process, the lightning determination process part 13 determines the following conditions.
(A) Maximum vertical water content [VIL (max)] in thundercloud cell is less than threshold value Vh1 (b) Maximum vertical water content [VIL (max)] in thundercloud cell is from threshold value Vh3 Large (c) Maximum rainfall intensity (MR) in thundercloud cell is less than threshold Mrh1 (d) Maximum rainfall intensity (MR) in thundercloud cell is greater than threshold Mrh3 (e) Maximum rainfall intensity in thundercloud cell The temperature (MT) of the layer is greater than the threshold value Mth1 (f) The temperature (MT) of the maximum rainfall intensity layer in the thundercloud cell is less than the threshold value Mth3 Here, the lightning determination processing unit 13 includes: When any one of (f) is satisfy | filled, it determines with a development period (step ST1). Here, when all the conditions (b), (d), and (f) are not satisfied, the lightning determination processing unit 13 determines the extinction period (step ST2). In addition, when any one of the conditions (a), (c), and (e) is not satisfied, the lightning determination processing unit 13 determines that it is a mature period (step ST3).
[0034]
In this mature period, the lightning determination processing unit 13 determines the following conditions.
(G) The amount of decrease [ΔVIL (max)] from the peak of the maximum accumulated water amount in the vertical direction is less than the threshold value Vh2 (h) The amount of decrease (ΔMR) from the peak of the maximum rainfall intensity is less than the threshold value Mrh2 (i ) The amount of decrease (ΔMT) from the temperature peak of the maximum rainfall intensity layer is greater than the threshold value Mth2, where the lightning determination processing unit 13 is still in the condition of satisfying all the conditions (g) to (i). It is determined that it is a mature period, and if any of the conditions (g) to (i) is not satisfied and a convection area exists in the thundercloud cell even if it is satisfied, it is determined that the period is a decline period (step ST4). ).
[0035]
And when this decline period continues more than the predetermined number of tracking, and when satisfy | filling any one of said (b), (d), (f), the lightning determination process part 13 determines with a development period. (Step ST1).
[0036]
In the decline period, when all the conditions (b), (d), and (f) are not satisfied, the lightning determination processing unit 13 determines the extinction period (step ST2). Furthermore, in this extinction period, when any of the conditions (b), (d), and (f) is satisfied, the lightning determination processing unit 13 determines that it is in the development period (step ST1).
[0037]
When the lightning determination prediction result in step S8 is strong lightning determination, the lightning determination processing unit 13 obtains a combination of lightning statistical models for each thundercloud cell being tracked, and the lightning prediction is performed by the following equation. Find the probability.
Lightning forecast probability [%] = (number of lightnings / number of past achievements) x 100
As described above, according to the above-described embodiment, the thundercloud determination processing unit 13 performs tracking for a thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit 12 a predetermined number of times and in the vertical direction corresponding to this thundercloud cell. When the tracking period memory keeps the history of lightning parameters necessary for lightning determination such as accumulated moisture, maximum rainfall intensity, cloud top temperature, and maximum rainfall intensity layer temperature, and tracking is performed more than a predetermined number of times In addition, the history parameter data corresponding to the thundercloud cell and the lightning statistical model are compared and collated, and lightning within 60 minutes can be determined based on the comparison and collation result. That is, the lightning parameter data corresponding to the thundercloud cell being tracked obtained by the weather radar is compared with the lightning parameter data of the lightning statistical model based on past results, and within 60 minutes based on the result of this comparison. A lightning can be predicted.
[0038]
For this reason, it is possible to accurately predict the probability of a lightning strike within 60 minutes with simple and inexpensive equipment, and by providing this prediction information to an external system, it is possible to speed up countermeasures such as preparation for a lightning strike. Can contribute. In addition, by using lightning parameter data such as maximum rainfall intensity and maximum rainfall intensity layer temperature, it is possible to predict lightning more accurately than conventional ones, that is, whether it is a middle or strong lightning. It becomes possible.
[0039]
In particular, the lightning determination processing unit 13 divides the history parameter data of thundercloud cells that have been tracked a predetermined number of times or more into groups with lightning and groups without lightning according to a lightning statistical model. , By shifting the origin of the time axis between the history parameter data and the lightning statistical model parameter data, and obtaining the minimum value from the sum of squares of the difference between the two data, whether the model with or without lightning Since the current position on the model curve is determined, it is possible to perform lightning prediction within 60 minutes with high accuracy without requiring complicated calculation processing for lightning prediction.
[0040]
Moreover, the thunderstorm determination processing unit 13 determines the rise and fall time of the thundercloud cell, and determines the thundercloud cell thunderstorm possibility by determining the position and time at which the thunderstorm potential is high from the determination result. Judging from the decay time of the cell, provision of more effective lightning information can be realized.
[0041]
In the rise / decrease determination process, from the thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit 12, a portion of a nucleus having a high echo intensity and a high cloud top temperature is extracted, and for each one or a plurality of nuclei. Since the thundercloud cell is separately determined for the thundercloud cell from the acquired time-series information, the core portion where the echo intensity is strong and the cloud top temperature is high is extracted from the thundercloud cell, and one or more of them are extracted. From the time-series information acquired for each nucleus, the development period, maturation period, and decline period of thundercloud cells can be discriminated, and in particular, cells in the decline period can be discriminated as having a high possibility of lightning.
[0042]
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, the lightning determination processing unit 13 predicts historical parameter data separately for a model with a lightning strike and a model without a lightning strike. In addition, for a thundercloud cell that has been tracked a predetermined number of times or more, The history parameter data may be averaged with the time when the VIL obtained from the intensity data takes the maximum value as the origin. By the way, if all lightning parameter data are averaged separately, the curve does not change significantly except for VIL. Therefore, only VIL is averaged independently, and VIL and time axis are set for other lightning parameter data. Synchronizing and averaging. That is, the rise and fall of a thundercloud can be expressed by a change in VIL, and other lightning parameter data are averaged in synchronization with the rise and fall of a thundercloud.
[0043]
In addition, as long as it does not deviate from the gist of this invention, it cannot be overemphasized that it can implement similarly even if it changes variously the structure of a lightning prediction system, and a lightning determination procedure.
[0044]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, lightning parameter data is predicted according to a lightning statistical model based on past results, and lightning generation that can more accurately predict the occurrence of lightning strikes with simple and inexpensive equipment. A prediction system can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a lightning prediction system according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of a calculation unit shown in FIG.
FIG. 3 is a flowchart showing specific processing contents of a lightning determination processing unit shown in FIG. 1;
FIG. 4 is a diagram showing the contents of a lightning statistical model.
FIG. 5 is a flowchart showing detailed processing contents of step S8 shown in FIG. 3;
FIG. 6 is a diagram showing the rise and fall of thunderclouds.
FIG. 7 is a diagram showing a procedure for determining a thundercloud rise / fall state.
[Explanation of symbols]
11 ... arithmetic unit,
12 ... Thundercloud cell discrimination part,
13: Lightning determination processing unit,
14 ... Lightning statistical model creation part,
111... VIL operation unit,
112 ... Maximum rainfall intensity calculation unit,
113 ... Maximum rainfall intensity layer temperature calculation unit,
114 ... cloud top height calculation unit,
115: Cloud top temperature calculation unit.

Claims

Obtain the vertical accumulated moisture, maximum rainfall intensity, and altitude of the maximum rainfall intensity layer from echo intensity data obtained by the weather radar, obtain the cloud top temperature by referring to the altitude-temperature contrast data based on the upper meteorological information, and obtain the maximum A calculation unit that determines the maximum rainfall intensity layer temperature by combining the altitude of the rainfall intensity layer and the reference result of the altitude-temperature comparison data, and a thundercloud cell determination that determines the thundercloud cell from the vertical accumulated water amount obtained by this calculation unit A thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit, and a lightning prediction system for determining lightning by tracking,
A lightning statistical model creation unit that creates a lightning statistical model based on observation data obtained from past radar observations,
For the thundercloud cells determined by the thundercloud cell determination unit, the lightning parameters required for lightning determination such as vertical accumulated water amount, maximum rainfall intensity, cloud top temperature, and maximum rainfall intensity layer temperature obtained by the calculation unit A history recording unit for recording history,
For thundercloud cells that have been tracked a predetermined number of times or more among thundercloud cells determined by the thundercloud cell determination unit, the history parameter data is read from the history recording unit, and the lightning statistical model is read from the read history parameter data. A lightning prediction system comprising: a lightning determination processing unit that determines lightning after a predetermined time according to a lightning statistical model generated by the generation unit.

The lightning forecasting system according to claim 1, wherein the lightning statistics model creation unit creates an initial value of the lightning statistics model based on past observation data.

The lightning statistical model creation unit creates a lightning statistical model for thundercloud cells that have been tracked more than a predetermined number of times by grouping the historical parameter data into groups with and without lightning. The lightning forecasting system according to claim 1, wherein:

The thunderstorm statistical model creation unit, for thundercloud cells that have been tracked more than a predetermined number of times, uses the time when the accumulated water content in the vertical direction obtained from the echo intensity data takes the maximum value as the origin, The lightning forecasting system according to claim 1, wherein the lightning statistical model is created by taking an average of the history parameter data separately from the case of no lightning.

The thunderstorm determination processing unit shifts the origin of the time axis between the history parameter data and the thunder statistical model parameter data for thundercloud cells that have been tracked a predetermined number of times or more, and squares the difference between the two data. 2. The lightning forecasting system according to claim 1, wherein a minimum value is obtained from the sum to determine whether a model with or without lightning is used and to determine a current position on the model curve.

The lightning determination processing unit, for the thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit, a first processing step of determining whether or not the number of tracking is a predetermined number of times,
Whether to apply a model with a lightning or a model without a lightning from the history parameter data recorded in the history recording unit for a thundercloud cell that has been tracked a predetermined number of times or more determined in the first process. A second processing step for determining
A third process for predicting lightning parameter data after a predetermined time according to a model with or without lightning determined by the second process;
The lightning forecasting system according to claim 1, further comprising a fourth processing step of making a lightning determination based on the lightning parameter data predicted by the third processing step.

The third processing step includes an increase / decrease determination process for determining a rise / decrease time of the thundercloud cell, and a lightning determination process for determining a position where the possibility of lightning strike is high based on a determination result by the increase / decrease determination process. The lightning forecasting system according to claim 6, wherein the system is a lightning forecasting system.

The rise / decrease determination process extracts from the thundercloud cell determined by the thundercloud cell determination unit a portion of a nucleus that has developed with a high echo intensity and a low cloud top temperature, and acquired for each one or a plurality of nuclei. The thunderstorm prediction system according to claim 1 or 7, wherein the rise and fall is determined separately for the thundercloud cell from the time series information.