JP4882469B2 - 気象予測プログラム、気象予測装置および気象予測方法 - Google Patents

Description

この発明は、それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測する気象予測プログラム、気象予測装置および気象予測方法に関する。

従来より、気象を予測する方法として、各種緒元の時系列的な変化をモデル化した気象予測モデルに各種気象データを初期値として代入し、その気象予測モデルが代入された初期値を基に、所定の計算式を演算し、現時点から所定の時間ごとに順次将来の気象を予測する数値予報が知られている（例えば、特許文献１参照）。例えば、現時点から一時間先の気象を予測し、その後二時間先の気象、三時間先の気象というように、一時間ごとに順次予測していく。

このような数値予報において、気象予測モデルに複数の初期値を代入し、代入された初期値ごとに所定の計算式を演算し、その複数の演算結果（ここでは、メンバーという）を平均した平均値を予測結果として採用するアンサンブル予報が実施されている。

特開２００３−９０８８８号公報

ところで、上記した従来の技術では、代入された全ての初期値を演算するので、処理負担が重い（計算処理時間が長くかかる、データ容量が大きい、データ送信における負荷がかかる）という課題があった。また、精度の良くない初期値に基づいて演算されたメンバーも一緒に平均化して気象予測を行うことがよく行われているので、気象予測結果に観測結果と大きくずれるメンバーが混在することにより予測精度向上を阻害するという課題があった。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、処理負担を軽減し、かつ気象予測の精度を向上することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測する気象予測方法をコンピュータに実行させる気象予測プログラムであって、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を前記初期値ごとに演算する演算手順と、現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得手順と、前記演算手順によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得手順によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定する比較手順と、前記比較手順によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の初期値を前記気象予測モデルの処理から削除する削除手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記比較手順は、予測する気象の時間が先になるにしたがって、前記所定の範囲を広くして比較することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記比較手順によって前記両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数を所定の出力部に出力する出力手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記比較手順によって前記両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数が所定の閾値よりも多いと判定された場合に、または、前記比較手順によって前記両者の差が所定の閾値よりも大きいと判定された場合に、所定の警報を報知する報知手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測する気象予測装置であって、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を前記初期値ごとに演算する演算手段と、現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得手段と、前記演算手段によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得手段によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定する比較手段と、前記比較手段によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の初期値を前記気象予測モデルの処理から削除する削除手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測する気象予測方法であって、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を前記初期値ごとに演算する演算工程と、現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得工程と、前記演算工程によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得工程によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定する比較工程と、前記比較工程によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の初期値を前記気象予測モデルの処理から削除する削除工程と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、現時点より遡った所定の時点から所定の時間ごとの予測を初期値ごとに演算し、現実に観測されて得られた実測値を所定の時間に応じて取得し、所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、取得された実測値と演算結果とを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定し、両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の初期値を気象予測モデルの処理から削除するので、実測値に基づいて精度の悪い演算結果を削除してその演算結果を削除し、以後その演算結果の初期値に基づいて演算を行わない結果、処理負担を軽減し（つまり、計算に要するＣＰＵ時間、ネットワーク負荷、そして、データ量を軽減し）、かつ気象予測の精度を向上することが可能である。

また、本発明によれば、予測する気象の時間が先になるにしたがって、所定の範囲を広くして比較するので、予測時間が先になるほど予測が困難であり誤差が生じやすい結果、所定の範囲を広げて精度の良い演算結果の初期値を削除しないようにすることが可能である。

また、本発明によれば、両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数を所定の出力部に出力するので、途中で削除された演算結果の数を気象予報の信頼度として表示することが可能である。

また、本発明によれば、両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数が所定の閾値よりも多いと判定された場合に、または、両者の差が所定の閾値よりも大きいと判定された場合に、所定の警報を報知するので、実測値と演算結果との差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数が所定の閾値よりも多く気象予報が困難であることをユーザに報知することが可能である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る気象予測プログラム、気象予測装置および気象予測方法の実施例を詳細に説明する。

以下の実施例では、実施例１に係る気象予測装置の概要および特徴、気象予測装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。

［実施例１に係る気象予測装置の概要および特徴］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る気象予測装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る気象予測装置の概要および特徴を説明するための図である。

実施例１の気象予測装置１０では、それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測することを概要とする。そして、この気象予測装置１０では、処理負担を軽減し、かつ気象予測の精度を向上する点に主たる特徴がある。

この主たる特徴について具体的に説明すると、この気象予測装置１０は、それぞれ異なる複数の初期値を記憶する初期値データベース１５ａと、現時点より遡った所定の時点から所定の時間ごとの予測を初期値ごとに演算されたメンバーを記憶するメンバーデータベース１５ｂと、現実に観測されて得られた実測値を記憶する実測値データベース１５ｃとを備える。

そして、気象予測装置１０は、サーバ２０およびセンタ３０などから気象データ（（例えば、インターネットでダウンロードできる最新の全球気象予測データであるＮＣＥＰ（National Centers for Environmental Prediction）や海面水温データであるＳＳＴ(Sea Surface Temperature）を取得し、その気象データを初期値として初期値データベース１５ａに記憶する（図１の（１）参照）。

具体的には、気象予測装置１０は、取得された気象データとともに、その気象データをそれぞれ異なるように微妙に変えたものを初期値として初期値データベース１５ａに記憶する。なお、気象予測装置１０は、初期値としてＮＣＥＰの代わりに、地球全体を対象とした気象庁の数値予報モデルであるＧＳＭ（Global Spectral Model）または日本を中心とする東アジアの領域を対象にした気象庁の数値予報モデルであるＲＳＭ(Regional Spectral Model)を利用してもよいし、また、ＡＭｅＤＡＳ（Automated Meteorological Data Acquisition System）、ＷＩＮＤＡＳ(Wind Profiler network and Data Acquisition System)の気象データを取得し、初期値に反映させることもある。

続いて、気象予測装置１０は、現時点より遡った所定の時点（例えば、現時点から６時間前の時点）の予測を初期値データベース１５ａに記憶された初期値ごとに演算し、その演算結果をメンバーとしてメンバーデータベース１５ｂに記憶する（図１の（２）参照）。

そして、気象予測装置１０は、サーバ２０およびセンタ３０から現実に観測されて得られた実測値を所定の時間に応じて取得して実測値データベース１５ｃに記憶し（図１の（３）参照）、所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、メンバーデータベース１５ｂおよび実測値データベースに記憶された各メンバーと実測値とを比較し、両者の差（ここでは、予測誤差という）が所定の範囲内（ここでは、許容誤差という）であるかを判定する（図１の（４）参照）。例えば、６時間前の実測値を取得し、その実測値と６時間前の時点の気象が予測された各メンバーとを比較し、予測誤差が許容誤差内であるかをそれぞれ判定する。

その後、気象予測装置１０は、図１の（５）に示すように、予測誤差が許容誤差外であると判定されたメンバーの初期値を気象予測の処理から削除する（つまり、予測誤差が許容誤差外であると判定されたメンバーの計算を中断し、予報に採用しない）。具体的には、気象予測装置１０は、予測誤差が許容誤差外であると判定されたメンバーおよびそのメンバーの初期値を予測処理の対象外として初期値データベース１５ａおよびメンバーデータベース１５ｂから削除し、その後、所定の時間（例えば、１時間）ごとに演算された気象予測が許容誤差内であるか判定する処理を全てのメンバーについて行われるまで繰り返す。

そして、気象予測装置１０は、所定の時間ごとに順次演算されたメンバーを平均して気象を予測する（図１の（６）参照）。具体的には、メンバーデータベース１５ｂからメンバー（つまり、予測誤差が許容誤差内であると判定されたメンバー）を取得し、そのメンバーを平均して気象を予測する。そして、気象予測装置１０は、予測された気象結果とともに、両者の差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数を所定の出力部に表示する（図１の（７）参照）。

このように、気象予測装置１０は、実測値に基づいて精度の悪い演算結果を削除してその演算結果を削除し、以後その演算結果の初期値に基づいて演算を行わない結果、上記した主たる特徴のごとく、処理負担を軽減し、かつ気象予測の精度を向上することが可能である。

［気象予測装置の構成］
次に、図２〜図１０を用いて、図１に示した気象予測装置１０の構成を説明する。図２は、実施例１に係る気象予測装置１０の構成を示すブロック図であり、図３は、初期値データベースを説明する情報の一例を示す図であり、図４は、メンバーデータベースが記憶する情報の一例を示す図である。図５は、実測値データベースが記憶する情報の一例を示す図であり、図６〜図８は、気象予測装置がＡＭｅＤＡＳから取得する情報の一例を示す図であり、図９および図１０は、実測値とメンバーを比較する処理を説明するための図である。

図２に示すように、この気象予測装置１０は、入力部１１、出力部１２、入出力制御ＩＦ部１３、制御部１４、記憶部１５を備え、ネットワーク４０を介してサーバ２０および気象業務支援センタ３０と接続される。以下にこれらの各部の処理を説明する。

このうち、入力部１１は、各種の情報を入力する手段であり、操作パネルやスイッチ、ボタンなどによって操作される。具体的には、入力部１１は、後述する初期値および実測値などを操作者から受け付けて入力する。

出力部１２は、各種の情報を出力する手段である。具体的には、出力部１２は、モニタ（もしくはディスプレイや操作パネル）やスピーカ、ランプなどによって構成され、例えば、予測された気象結果とともに、メンバーと実測値との差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数を表示する。

入出力制御ＩＦ部１３は、入力部１１および出力部１２と、制御部１４および記憶部１５との間におけるデータ転送を制御する手段である。

記憶部１５は、制御部１４による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、初期値データベース１５ａ、メンバーデータベース１５ｂおよび実測値データベース１５ｃを備える。

このうち、初期値データベース１５ａは、それぞれ異なる複数の初期値を記憶する手段である。具体的には、初期値データベース１５ａは、後述する初期値取得部１４ａによって取得された気象データとともに、その気象データをそれぞれ異なるように微妙に変えたものを初期値として記憶する。具体的な例を挙げれば、初期値データベース１５ａは、図３に例示するように、時間およびエリアごとにそれぞれ異なる気象データ（ＮＣＥＰ、ＳＳＴ、気温、降水量、風速）を初期値として対応付けて記憶する。

メンバーデータベース１５ｂは、現時点より遡った所定の時点から所定の時間ごとの予測を初期値ごとに演算されたメンバーを記憶する手段である。具体的には、メンバーデータベース１５ｂは、後述するメンバー演算部１４ｂによって演算された各メンバーを記憶する。具体的な例を挙げれば、メンバーデータベース１５ｂは、図４に例示するように、メンバーごとに各時間各エリアの気温、降水量、風速の予測が記憶されている。

実測値データベース１５ｃは、現実に観測されて得られた実測値を記憶する手段である。具体的には、実測値データベース１５ｃは、後述する実測値取得部１４ｃによって取得された実測値を記憶する。例えば、実測値データベース１５ｃは、図５に例示するように、各時間各エリアの気温、降水量、風速の実測値が記憶されている。

制御部１４は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、初期値取得部１４ａ、メンバー演算部１４ｂ、実測値取得部１４ｃ、比較部１４ｄ、削除部１４ｅ、気象予測部１４ｆ、表示部１４ｇを備える。なお、メンバー演算部１４ｂは、特許請求の範囲に記載の「演算手段」に対応し、実測値取得部１４ｃは、特許請求の範囲に記載の「取得手段」に対応し、および比較部１４ｄは、特許請求の範囲に記載の「比較手段」に対応し、削除部１４ｅは、特許請求の範囲に記載の「削除手段」に対応する。

このうち、初期値取得部１４ａは、それぞれ異なる複数の初期値を取得する手段であり、具体的には、サーバ２０およびセンタ３０から取得した気象予測のための初期値と、その初期値をそれぞれ異なるように微妙に変えて初期値データベース１５ａに記憶する。具体的な例を挙げれば、初期値取得部１４ａは、気象データ（例えば、ＮＣＥＰ、ＳＳＴ）を取得し、初期値とする。また、図６〜図８に例示するようなＡＭｅＤＡＳ、ＷＩＮＤＡＳの気象データを取得し、初期値に反映させることもある。

メンバー演算部１４ｂは、現時点より遡った所定の時点の予測を初期値ごとにメンバーを演算する手段である。具体的には、メンバー演算部１４ｂは、初期値データベース１５ａから初期値を取得し、その取得された初期値を気象予測モデル（例えば、ＭＭ５）に入力して気象予測を演算し、その気象予測をメンバーとしてメンバーデータベース１５ｂに記憶する。

実測値取得部１４ｃは、現実に観測されて得られた実測値を所定の時間に応じて取得する処理部である。具体的には、実測値取得部１４ｃは、サーバ２０およびセンタ３０から取得した実測値を実測値データベース１５ｃに記憶させる。

比較部１４ｄは、所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、実測値とメンバーとを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定する処理部である。具体的には、比較部１４ｄは、メンバーデータベース１５ｂからメンバーを取得し、実測値データベース１５ｃから実測値を取得して、その取得された実測値とメンバーとの差が所定の範囲内であるかを判定する。

ここで、実測値とメンバーとを比較する処理の一例を図９および図１０を用いて詳しく説明する。例えば、比較部１４ｄは、図９に示すように、メンバーデータベース１５ｂに記憶されたメンバー（ここでは、風速成分Ｕｍ）を取得し、実測値データベース１５ｃに記憶された気象データ（ここでは、ＷＩＮＤＡＳから取得された風速Ｕｐ）を取得し、取得された実測値と同一地点、同一時間、同一高度の予測結果との差である予測誤差Ｕｅを計算し、その予測誤差が許容誤差内であるかを比較する。具体的には、各メンバーから各実測値を減算し、減算されたものを実測値の数で割って（図９のＵｅ＝（Ｕｍ−Ｕｐ）／ＵＰ）平均誤差を求める（図９のｒｍｓｅ）。

そして、比較部１４ｄは、図１０に示すように、各メンバーの予測誤差が許容誤差外であるかを判定し、予測誤差が許容誤差外であるメンバーについては、以後、後述する削除部１４ｅがそのメンバーを予測処理の対象外として削除する。例えば、図１０の例に従って説明すれば、比較部１４ｄは、メンバー１およびメンバー３の予測誤差が許容誤差を超えた時点でメンバー１およびメンバー３における以後の処理を行わない。

削除部１４ｅは、両者の差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの初期値を気象予測の処理から削除する処理部である。具体的には、削除部１４ｅは、後述する比較部１４ｆによって予測誤差が許容誤差外であると判定されたメンバーおよびそのメンバーの初期値を予測処理の対象外として初期値データベース１５ａおよびメンバーデータベース１５ｂから削除する。

気象予測部１４ｆは、所定の時間ごとに順次演算されたメンバーを平均して気象を予測する処理部である。具体的には、気象予測部１４ｆは、メンバーデータベース１５ｂからメンバーを取得し、そのメンバーを平均して気象を予測する。

表示部１４ｇは、予測された気象結果とともに、予測誤差と許容誤差との差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数を表示する処理部である。具体的には、表示部１４ｇは、気象予測部１４ｆによって予測された気象結果と、予測誤差と許容誤差との差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数とを表示する。

［気象予測装置による処理］
次に、図１１〜図１３を用いて、実施例１に係る気象予測装置１０による処理を説明する。図１１は、実施例１に係る気象予測装置１０の予測処理を示すフローチャートであり、図１２は、実施例１に係る気象予測装置１０の比較処理を示すフローチャートであり、図１３は、実施例１に係る気象予測装置１０の表示処理を示すフローチャートである。

ここで、図１１を用いて、実施例１に係る気象予測装置１０の予測処理を説明する。図１１に示すように、気象予測装置１０は、サーバ２０およびセンタ３０からＡＭｅＤＡＳなどの気象データが入出力制御ＩＦ１３を介して入力された場合には（ステップＳ１０１肯定）、現時点より遡った所定の時点（例えば、現時点から６時間前の時点）の予測をメンバーごとに演算する（ステップＳ１０２）。

そして、気象予測装置１０は、全てのメンバーを予測しているかを判定し（ステップＳ１０３）、全てのメンバーが予測されていない場合には（ステップＳ１０３否定）、全てのメンバーが予測するまで、上記ステップ１０２の処理を繰り返す。また、気象予測装置１０は、全てのメンバーが予測されている場合には（ステップＳ１０３肯定）、削除すべきメンバーがあるかを判定する（ステップＳ１０４）。そして、気象予測装置１０は、削除すべきメンバーがある場合には（ステップＳ１０４肯定）、メンバーを削除する（ステップＳ１０５）。その後、気象予測装置１０は、次の時間（例えば、一時間後ごとなら一時間後）の気象時の予測をメンバーごとに演算して、上記の処理を繰り返す。

ここで、図１２を用いて、実施例１に係る気象予測装置１０の比較処理を説明する。図１２に示すように、気象予測装置１０は、いずれかひとつのメンバーの予測値を取得した場合には（ステップＳ２０１肯定）、その取得されたメンバーに対応する実測値を取得し（ステップＳ２０２肯定）、その実測値とメンバーの予測値との差が所定の範囲内であるかを判定する（ステップＳ２０３）。

その結果、気象予測装置１０は、実測値とメンバーとの差が所定の範囲内でないと判定された場合には（ステップＳ２０３否定）、そのメンバーをそのメンバーおよびそのメンバーの初期値を予測処理の対象外として削除して演算処理を打ち切り（ステップＳ２０４）、処理を終了する。一方、気象予測装置１０は、実測値とメンバーとの差が所定の範囲内であると判定された場合には（ステップＳ２０３肯定）、そのまま処理を終了する。

ここで、図１３を用いて、実施例１に係る気象予測装置１０の表示処理を説明する。図１３に示すように、気象予測装置１０は、全てのメンバーの比較処理が行われた場合には（ステップＳ３０１肯定）、気象予測装置１０は、削除されなかったメンバーを平均して気象を予測する（ステップＳ３０２）。そして、表示部１４ｇは、気象予測部１４ｆによって予測された気象結果と、予測誤差と許容誤差外であると判定されたメンバーの数とを表示する（ステップＳ３０３）。

[実施例１の効果]
上述してきたように、気象予測装置１０は、現時点より遡った所定の時点から所定の時間ごとの予測を初期値ごとに演算し、現実に観測されて得られた実測値を所定の時間に応じて取得し、所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、取得された実測値とメンバーとを比較し、両者の差が所定の範囲内であるかを判定し、両者の差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの初期値を気象予測モデルの処理から削除するので、実測値に基づいて精度の悪いメンバーを削除してそのメンバーを削除し、以後そのメンバーの初期値に基づいて演算を行わない結果、処理負担を軽減し（つまり、計算に要するＣＰＵ時間、ネットワーク負荷、そして、データ量を軽減し）、かつ気象予測の精度を向上することが可能である。

また、実施例１によれば、予測する気象の時間が先になるにしたがって、所定の範囲を広くして比較するので、予測時間が先になるほど予測が困難であり誤差が生じやすい結果、所定の範囲を広げて精度の良いメンバーの初期値を削除しないようにすることが可能である。

また、実施例１によれば、両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数を所定の出力部に出力するので、途中で削除されたメンバーの数を気象予報の信頼度として表示することが可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例２として本発明に含まれる他の実施例を説明する。

（１）報知
また、本発明は、予測制度の悪いメンバーの予報のはずれ方が大きい場合やはずれたメンバーの数が多い場合に、所定の警報を報知するようにしてもよい。具体的には、気象予測装置１０は、予測制度の悪いメンバーの予報のはずれ幅が所定の閾値を超えた場合、または、はずれたメンバーの数が指定した数より多い場合は、アラーム（例えば、音を出す、メールによる通知）によりユーザに報知する。

このように、両者の差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数が所定の閾値よりも多いと判定された場合に、または、両者の差が所定の閾値よりも大きいと判定された場合に、所定の警報を報知するので、実測値とメンバーとの差が所定の範囲外であると判定されたメンバーの数が所定の閾値よりも多く気象予報が困難であることをユーザに報知することが可能である。

（２）システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、初期値取得部１４ａとメンバー演算部１４ｂを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

（３）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１４を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１４は、気象予測装置を実行するコンピュータを示す図である。

同図に示すように、気象予測装置としてのコンピュータ６００は、ＨＤＤ６１０、ＲＡＭ６２０、ＲＯＭ６３０およびＣＰＵ６４０をバス６５０で接続して構成される。

そして、ＲＯＭ６３０には、上記の実施例と同様の機能を発揮する気象予測装置、つまり、図１４に示すように、初期値取得プログラム６３１、メンバー演算プログラム６３２、実測値取得プログラム６３３、比較プログラム６３４、削除プログラム６３５、気象予測プログラム６３６および表示プログラム６３７が予め記憶されている。なお、プログラム６３１〜６３５については、図１４に示した気象予測装置の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。

そして、ＣＰＵ６４０が、これらのプログラム６３１〜６３５をＲＯＭ６３０から読み出して実行することで、図１４に示すように、各プログラム６３１〜６３５は、初期値取得プロセス６４１、メンバー演算プロセス６４２、実測値取得プロセス６４３、比較プロセス６４４、削除プロセス６４５、気象予測プロセス６４６および表示プロセス６４７として機能するようになる。各プロセス６４１〜６４５は、図１４に示した初期値取得部１４ａ、メンバー演算部１４ｂ、実測値取得部１４ｃ、比較部１４ｄ、削除部１４ｅ、気象予測部１４ｆおよび表示部１４ｇにそれぞれ対応する。

また、ＨＤＤ６１０には、図１４に示すように、初期値データテーブル６１１、メンバーデータテーブル６１２および実測値データテーブル６１３が設けられる。なお、初期値データテーブル６１１、メンバーデータテーブル６１２および実測値データテーブル６１３は、図２に示した初期値データベース１５ａ、メンバーデータベース１５ｂおよび実測値データベース１５ｃに対応する。そして、ＣＰＵ６４０は、初期値データテーブル６１１、メンバーデータテーブル６１２および実測値データテーブル６１３に対してデータを登録するとともに、初期値データテーブル６１１、メンバーデータテーブル６１２および実測値データテーブル６１３から初期値データ６２１、メンバーデータ６２２および実測値データ６２３を読み出してＲＡＭ６２０に格納し、ＲＡＭ６２０に格納された初期値データ６２１、メンバーデータ６２２および実測値データ６２３に基づいて気象情報を予測する処理を実行する。

以上のように、本発明に係る気象予測プログラム、気象予測装置および気象予測方法はそれぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果を平均して気象を予測するのに有用であり、特に、処理負担を軽減し（計算処理時間を短縮しデータ容量を減らし、データ送信における負荷を下げる）、かつ気象予測の精度を向上するのに適する。

実施例１に係る気象予測装置の概要および特徴を説明するための図である。 実施例１に係る気象予測装置の構成を示すブロック図である。 初期値データベースを説明する情報の一例を示す図である。 メンバーデータベースが記憶する情報の一例を示す図である。 実測値データベースが記憶する情報の一例を示す図である。 気象予測装置がＡＭｅＤＡＳから取得する情報の一例を示す図である。 気象予測装置がＡＭｅＤＡＳから取得する情報の一例を示す図である。 気象予測装置がＡＭｅＤＡＳから取得する情報の一例を示す図である。 実測値とメンバーを比較する処理を説明するための図である。 実測値とメンバーを比較する処理を説明するための図である。 実施例１に係る気象予測装置の予測処理を示すフローチャートである。 実施例１に係る気象予測装置の比較処理を示すフローチャートである。 実施例１に係る気象予測装置の表示処理を示すフローチャートである。 気象予測装置を実行するコンピュータを示す図である。

符号の説明

１０ 気象予測装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 入出力制御ＩＦ部
１４ 制御部
１４ａ 初期値取得部
１４ｂ メンバー演算部
１４ｃ 実測値取得部
１４ｄ 比較部
１４ｅ 削除部
１４ｆ 気象予測部
１４ｇ 表示部
１５ 記憶部
１５ａ 初期値データベース
１５ｂ メンバーデータベース
１５ｃ 実測値データベース

Claims (5)

1. それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果である予測を平均して気象を予測する気象予測方法をコンピュータに実行させる気象予測プログラムであって、
   前記複数の初期値をそれぞれ前記気象予測モデルに入力して、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を順次演算する演算手順と、
   現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得手順と、
   前記演算手順によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得手順によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が、予測する気象の時間が先になるにしたがって広くなる所定の範囲内であるかを判定する比較手順と、
   前記演算手順において、前記比較手順によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果に対応する前記演算を削除する削除手順と、
   前記比較手順によって両者の差が所定の範囲内であると判定され、前記削除手順で削除されなかった演算の演算結果である予測を平均して気象を予測する予測手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする気象予測プログラム。
2. 前記比較手順によって前記両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数を所定の出力部に出力する出力手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の気象予測プログラム。
3. 前記比較手順によって前記両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果の数が所定の閾値よりも多いと判定された場合に、または、前記比較手順によって前記両者の差が所定の閾値よりも大きいと判定された場合に、所定の警報を報知する報知手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の気象予測プログラム。
4. それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果である予測を平均して気象を予測する気象予測装置であって、
   前記複数の初期値をそれぞれ前記気象予測モデルに入力して、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を順次演算する演算手段と、
   現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得手段と、
   前記演算手段によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得手段によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が、予測する気象の時間が先になるにしたがって広くなる所定の範囲内であるかを判定する比較手段と、
   前記演算手段において、前記比較手段によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果に対応する前記演算を削除する削除手段と、
   前記比較手段によって両者の差が所定の範囲内であると判定され、前記削除手段で削除されなかった演算の演算結果である予測を平均して気象を予測する予測手段と
   を備えることを特徴とする気象予測装置。
5. それぞれ異なる複数の初期値を気象予測モデルに代入し、当該各初期値に基づいて、所定の時間ごとに順次演算された演算結果である予測を平均して気象を予測する気象予測方法であって、
   前記複数の初期値をそれぞれ前記気象予測モデルに入力して、現時点より遡った所定の時点から前記所定の時間ごとの予測を順次演算する演算工程と、
   現実に観測されて得られた実測値を前記所定の時間に応じて取得する取得工程と、
   前記演算工程によって前記所定の時間ごとの予測が演算されるたびに、前記取得工程によって取得された実測値と前記演算結果とを比較し、両者の差が、予測する気象の時間が先になるにしたがって広くなる所定の範囲内であるかを判定する比較工程と、
   前記演算工程において、前記比較工程によって両者の差が所定の範囲外であると判定された演算結果に対応する前記演算を削除する削除工程と、
   前記比較工程によって両者の差が所定の範囲内であると判定され、前記削除工程で削除されなかった演算の演算結果である予測を平均して気象を予測する予測工程と
   を含んだことを特徴とする気象予測方法。

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