JP5060256B2

JP5060256B2 - 霧予測装置及び霧予測方法

Info

Publication number: JP5060256B2
Application number: JP2007303303A
Authority: JP
Inventors: 文彦水谷; 一仁深尾
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2007-11-22
Filing date: 2007-11-22
Publication date: 2012-10-31
Anticipated expiration: 2027-11-22
Also published as: JP2009128180A

Description

この発明は、気象予測データをもとに霧の発生を予測する霧予測装置及び霧予測方法に関する。

気象予測モデルとは、気象庁が提供する２０ｋｍ四方で提供されているＲＳＭと呼ばれる気象データを初期値として、より細分化したメッシュで区分されたエリア毎に気象現象を予測し、その結果を提供するものである。また、提供する予測データに関しては、雨のほかに雪やあられをはじめ上層の気象データに関しても従来の気象予測データに比べて充実している。また一般的に、霧の発生の予測は、このように気象予測モデルから得られた大気の最下層の雲水量を用いて行われている。

なお、気象予測システムに関連する公知文献としては、例えば次のようなものがある（特許文献１または２を参照。）。
特開２００４−１０９００１公報特開２００３−０９０８８８公報

上述したように、一般的に、霧の発生の予測は、大気の最下層の雲水量に基づいて行われている。この場合、霧の予測が雲水量の予測精度のみに追従してしまうため、精度良く予測するのは困難であった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、局地における霧の発生を精度良く予測することができる霧予測装置及び霧予測方法を提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明に係る霧予測装置は、メッシュ状に区分されたエリア毎に最下層雲水量及び地表湿度をそれぞれ予測する予測手段と、前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をもとに、当該エリアにおける霧の発生を判定する判定手段とを具備することを特徴とする。

また、この発明に係る霧予測方法は、メッシュ状に区分されたエリア毎に最下層雲水量及び地表湿度をそれぞれ予測し、前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をもとに、当該エリアにおける霧の発生を判定することを特徴とする。

上記構成による霧予測装置及び霧予測方法では、最下層の雲水量だけでなく地表湿度を用いてエリア毎に霧の発生を予測するようにする。このように霧の発生を予測するための判定要素を増やすことで予測精度を向上させることが可能となる。

したがってこの発明によれば、局地における霧の発生を精度良く予測することができる霧予測装置及び霧予測方法を提供することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、この発明に係る霧予測装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。
霧予測装置は、気象予測部１１、予測データ補正部１２、霧判定部１３、及び霧情報提供部１４を備える。気象予測部１１は、気象予測モデルにより定期的に数時間先までの気象現象を再現し、再現結果である気象予測データを算出する。例えば、レーダやＡＭｅＤＡＳ等により得られた気象観測データをもとに５ｋｍメッシュで区切られたエリア毎に気象予測演算を行う。ここで得られる気象予測データには、大気の最下層の雲水量、地表湿度、及び雨、雪、あられなどの積算降水量が含まれる。

予測データ補正部１２は、気象予測部１１で得られた気象予測データをそれぞれ近隣エリアの予測データを用いて補正し、補正後のデータを霧判定部１３に出力する。霧判定部１３は、上記補正データをもとに霧の発生する度合を判定し、判定結果を霧情報提供部１４に供給する。霧情報提供部１４は、判定結果に基づいてユーザに提供するための霧予測情報を作成し、ネットワーク等を介してユーザの利用端末に提供する。

次に、このように構成された霧予測装置の動作について説明する。
図２は、上記図１に示した霧予測装置の処理フローを示す図である。
気象予測部１１により演算された気象予測データ（最下層雲水量、地表湿度、積算降水量）は、予測データ補正部１２に供給される。予測データ補正部１２は、各エリアの予測データについて、その近隣エリアの予測データを用いて加重平均を求める（ステップＳ２ａ〜Ｓ２ｃ）。例えば、図３に示すように、エリアＡ５の予測データは、周囲に隣接する８エリア（Ａ１〜４、Ａ６〜９）と共に、各エリアに予め決められた重み係数に基づいて加重平均が算出される。

霧判定部１３は、この加重平均されたデータによりそのエリアにおける霧の発生を判定する（ステップＳ２ｄ）。霧判定部１３は、加重平均後の最下層雲水量及び地表湿度をそれぞれ予め定められた閾値と比較する。この比較において、最下層雲水量及び地表湿度のいずれかが上記閾値を超えていた場合には“薄霧”と判定する。最下層雲水量及び地表湿度のいずれもが上記閾値を超えていた場合には“濃霧”と判定する。最下層雲水量及び地表湿度のいずれもが上記閾値以下となっている場合には“なし”と判定する。また、加重平均後の積算降水量についても、予め定められた閾値と比較し、積算降水量が閾値を超えていた場合には、上記霧予測の有無にかかわらず、“雨”と予測する。

霧情報提供部１４は、霧予測地点に対応するエリアの予測データをもとにユーザに提供するための霧予測情報を作成する。図４に、霧情報提供部１４により提供される霧予測情報の一例を示す。図４に示すように、例えば、現在から１時間先毎の霧予測情報がユーザに認識されやすい形式で提供される。

以上述べたように、上記実施形態では、最下層の雲水量だけでなく地表湿度を用いてエリア毎に霧の発生を予測するようにする。このように霧の発生を予測するための判定要素を増やすことで予測精度を向上させることが可能となる。さらに、気象予測モデルによる局地の予測データを近隣エリアの予測データを用いて補正することで、不確実性を有する霧の予測データの精度をさらに向上させることができる。

したがって上記実施形態によれば、局地における霧の発生を精度良く予測することができる霧予測装置を実現することが可能となる。

なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

この発明に係る霧予測装置の一実施形態を示す機能ブロック図。図１に示す霧予測装置の処理フローを示す図。予測データ補正部による補正処理を示す図。霧情報提供部により提供される霧予測情報の一例を示す図。

符号の説明

１１…気象予測部、１２…予測データ補正部、１３…霧判定部、１４…霧情報提供部。

Claims

メッシュ状に区分されたエリア毎に最下層雲水量及び地表湿度をそれぞれ予測する予測手段と、
前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をもとに、当該エリアにおける霧の発生を判定する判定手段と
を具備することを特徴とする霧予測装置。
前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をそのエリアの近隣エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度を用いて補正する補正手段をさらに具備し、
前記判定手段は、前記補正された最下層雲水量及び地表湿度をもとに霧の発生を判定することを特徴とする請求項１記載の霧予測装置。
前記予測手段は、さらに前記エリア毎に降水量を予測し、
前記判定手段は、前記エリアについて予測された降水量が閾値を超えた場合に、当該エリアは雨であると判定することを特徴とする請求項１記載の霧予測装置。
前記判定手段は、前記最下層雲水量及び地表湿度をもとに霧の度合を判定することを特徴とする請求項１記載の霧予測装置。
メッシュ状に区分されたエリア毎に最下層雲水量及び地表湿度をそれぞれ予測し、
前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をもとに、当該エリアにおける霧の発生を判定することを特徴とする霧予測方法。
前記エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度をそのエリアの近隣エリアについて予測された最下層雲水量及び地表湿度を用いて補正し、
前記補正された最下層雲水量及び地表湿度をもとに霧の発生を判定することを特徴とする請求項５記載の霧予測方法。
前記予測において、さらに前記エリア毎に降水量を予測し、
前記判定において、前記エリアについて予測された降水量が閾値を超えた場合に、当該エリアは雨であると判定することを特徴とする請求項５記載の霧予測方法。
前記判定において、前記最下層雲水量及び地表湿度をもとに霧の度合を判定することを特徴とする請求項５記載の霧予測方法。