JP5203104B2 - 降水予測システム、方法及びプログラム - Google Patents
降水予測システム、方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5203104B2 JP5203104B2 JP2008226850A JP2008226850A JP5203104B2 JP 5203104 B2 JP5203104 B2 JP 5203104B2 JP 2008226850 A JP2008226850 A JP 2008226850A JP 2008226850 A JP2008226850 A JP 2008226850A JP 5203104 B2 JP5203104 B2 JP 5203104B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- precipitation
- atmospheric pressure
- precipitable water
- points
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 title claims description 303
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 16
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 235
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 100
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 25
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 26
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 11
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005293 physical law Methods 0.000 description 3
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000001376 precipitating effect Effects 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 238000004800 variational method Methods 0.000 description 1
- 238000004457 water analysis Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
D=du/dx+dv/dy
で計算される。
ΔPsfc=Psfc(tc)−Psfc(tc−ΔT)
である。tcは現在時刻を示す。
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
D=du/dx+dv/dy
で計算される。
ΔPsfc=Psfc(tc)−Psfc(tc−ΔT)
である。tcは現在時刻を示す。
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
D=du/dx+dv/dy
で計算される。
ΔPsfc=Psfc(tc)−Psfc(tc−ΔT)
である。tcは現在時刻を示す。
降水量(予測)=Rradar×d+RPWV×e
降水量(予測)を算出する。重み係数d,eは、過去の統計結果から予め求めておく。
12:可降水量解析装置
14:可降水量変動算出装置
16:降水量予測装置
18:ハードディスク
18a:降水量統計データ
18b:降水確率統計データ
20:合成装置
110:GPS受信機
112:可降水量解析装置
114:可降水量変動算出装置
116:降水量予測装置
118:ハードディスク
118a:降水量統計データ
118b:降水確率統計データ
120:合成装置
122:風観測器
124:気圧観測器
126:収束発散量算出装置
128:気圧変動算出装置
210−1〜210−n:GPS受信機
212−1〜212−n:可降水量解析装置
214:可降水量変動算出装置
216:降水量予測装置
218:ハードディスク
218a:降水量統計データ
218b:降水確率統計データ
220:合成装置
230:同時化装置
232:メッシュ化装置
234:ハードディスク
310−1〜310−n:GPS受信機
312−1〜312−n:可降水量解析装置
314:可降水量変動算出装置
316:降水量予測装置
318:ハードディスク
318a:降水量統計データ
318b:降水確率統計データ
320:合成装置
330:データ同化装置
334:ハードディスク
336:気象モデル値
338:気象モデル予測装置
410−1〜410−n:GPS受信機
412−1〜412−n:可降水量解析装置
414:可降水量変動算出装置
416:降水量予測装置
417:ハードディスク
418:ハードディスク
418a:降水量統計データ
418b:降水確率統計データ
420:合成装置
430:同時化装置
432:メッシュ化装置
440−1〜440−p:風観測器
442−1〜442−q:気圧観測器
444:メッシュ化装置
446:ハードディスク
448:メッシュ化装置
450:ハードディスク
452:収束発散量算出装置
454:気圧変動算出装置
510−1〜510−n:GPS受信機
512−1〜512−n:可降水量解析装置
514:可降水量変動算出装置
516:降水量予測装置
517:ハードディスク
518:ハードディスク
518a:降水量統計データ
518b:降水確率統計データ
520:合成装置
550:ハードディスク
540−1〜540−p:風観測器
542−1〜542−q:気圧観測器
544:データ同化装置
546:気象モデル値
548:気象モデル予測装置
550:ハードディスク
552:収束発散量算出装置
554:気圧変動算出装置
Claims (11)
- 複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力手段(410−1〜410−n、412−1〜412−n)と、
複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力手段(440−1〜440−p)と、
複数地点の気圧データを入力する気圧入力手段(442−1〜442−q)と、
当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データから、それぞれ、所定距離間隔の格子点上の可降水量格子点データ、風格子点データ及び気圧格子点を生成するメッシュ化手段(432,444,448)と、
当該可降水量格子点データの時間変動を算出する可降水量変動算出手段(414)と、
当該風格子点データの収束発散量を算出する収束発散量算出手段(452)と、
当該気圧格子点データの時間変動を算出する気圧変動算出手段(454)と、
降水量統計データ(418a)及び降水確率統計データ(418b)を記憶する統計データ記憶手段(418)と、
当該可降水量変動算出手段(414)、当該収束発散量算出手段(452)及び当該気圧変動算出手段(454)の出力に従い、当該降水量統計データ(418a)及び当該降水確率統計データ(418b)を参照して、降水量及び降水確率を予測する降水量予測手段(416)
とを具備することを特徴とする降水予測システム。 - 更に、当該メッシュ化手段によるメッシュ化の前に、当該複数地点のGPS可降水量観測データを同時化する同時化手段(430)を具備することを特徴とする請求項1に記載の降水予測システム。
- 複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力手段(510−1〜510−n、512−1〜512−n)と、
複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力手段(540−1〜540−p)と、
複数地点の気圧データを入力する気圧入力手段(542−1〜542−q)と、
所定気象モデル(546)に基づき気象状態を予測する気象モデル予測手段(548)と、
当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データを、当該気象モデル予測手段からの気象モデル値にデータ同化して、修正可降水量、修正風向風速値、及び修正気圧値を出力するデータ同化手段(544)と、
当該修正可降水量の時間変動を算出する可降水量変動算出手段(514)と、
当該修正風向風速値の収束発散量を算出する収束発散量算出手段(552)と、
当該修正気圧値の時間変動を算出する気圧変動算出手段(554)と、
降水量統計データ(518a)及び降水確率統計データ(518b)を記憶する統計データ記憶手段(518)と、
当該修正可降水量の時間変動、当該修正風向風速値の収束発散量及び当該修正気圧値の時間変動に従い、当該降水量統計データ(318a)及び当該降水確率統計データ(218b)を参照して、降水量及び降水確率を予測する降水量予測手段(516)
とを具備することを特徴とする降水予測システム。 - 前記可降水量入力手段が、異なる地点に配置される複数のGPS受信手段(410−1〜410−n;510−1〜510−n)と、当該複数のGPS受信手段の受信出力データから各地点の当該GPS可降水量観測データを算出する可降水量解析手段(412−1〜412−n;512−1〜512−n)とを具備することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の降水予測システム。
- 更に、降水量予測装置(416,516)による前記降水量に雨量強度観測データを所定の重みの下で合成する合成手段(420,520)を具備することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の降水予測システム。
- 複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力ステップ(410−1〜410−n、412−1〜412−n)と、
複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力ステップ(440−1〜440−p)と、
複数地点の気圧データを入力する気圧入力ステップ(442−1〜442−q)と、
当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データから、それぞれ、所定距離間隔の格子点上の可降水量格子点データ、風格子点データ及び気圧格子点を生成するメッシュ化ステップ(432,444,448)と、
当該可降水量格子点データの時間変動を算出する可降水量変動算出ステップ(414)と、
当該風格子点データの収束発散量を算出する収束発散量算出ステップ(452)と、
当該気圧格子点データの時間変動を算出する気圧変動算出ステップ(454)と、
当該可降水量変動算出ステップ(414)、当該収束発散量算出ステップ(452)及び当該気圧変動算出ステップ(454)の算出結果に従い、降水量統計データ(418a)及び降水確率統計データ(418b)を参照して、降水量及び降水確率を予測する降水量予測ステップ(416)
とを具備することを特徴とする降水予測方法。 - 複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力ステップ(510−1〜510−n、512−1〜512−n)と、
複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力ステップ(540−1〜540−p)と、
複数地点の気圧データを入力する気圧入力ステップ(542−1〜542−q)と、
所定気象モデル(546)に基づき気象状態を予測する気象モデル予測ステップ(548)と、
当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データを、当該気象モデル予測手段からの気象モデル値にデータ同化して、修正可降水量、修正風向風速値、及び修正気圧値を出力するデータ同化ステップ(544)と、
当該修正可降水量の時間変動を算出する可降水量変動算出ステップ(514)と、
当該修正風向風速値の収束発散量を算出する収束発散量算出ステップ(552)と、
当該修正気圧値の時間変動を算出する気圧変動算出ステップ(554)と、
当該可降水量変動算出ステップ(514)、当該収束発散量算出ステップ(552)及び当該気圧変動算出ステップ(554)の算出結果に従い、降水量統計データ(518a)及び降水確率統計データ(518b)を参照して、降水量及び降水確率を予測する降水量予測ステップ(516)
とを具備することを特徴とする降水予測方法。 - 更に、降水量予測ステップ(416,516)による当該降水量に雨量強度観測データを所定の重みの下で合成する合成ステップ(420,520)を具備することを特徴とする請求項6又は7に記載の降水予測方法。
- コンピュータに複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力ステップ(410−1〜410−n、412−1〜412−n)と、
当該コンピュータに複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力ステップ(440−1〜440−p)と、
当該コンピュータに複数地点の気圧データを入力する気圧入力ステップ(442−1〜442−q)と、
当該コンピュータに、当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データから、それぞれ、所定距離間隔の格子点上の可降水量格子点データ、風格子点データ及び気圧格子点を生成させるメッシュ化ステップ(432,444,448)と、
当該コンピュータに、当該可降水量格子点データの時間変動を算出させる可降水量変動算出ステップ(414)と、
当該コンピュータに、当該風格子点データの収束発散量を算出させる収束発散量算出ステップ(452)と、
当該コンピュータに、当該気圧格子点データの時間変動を算出させる気圧変動算出ステップ(454)と、
当該コンピュータに、当該可降水量変動算出ステップ(414)、当該収束発散量算出ステップ(452)及び当該気圧変動算出ステップ(454)の算出結果に従い、降水量統計データ(418a)及び降水確率統計データ(418b)を参照して、降水量及び降水確率を予測させる降水量予測ステップ(416)
とを具備することを特徴とする降水予測プログラム。 - コンピュータに複数地点のGPS可降水量観測データを入力する可降水量入力ステップ(510−1〜510−n、512−1〜512−n)と、
当該コンピュータに複数地点の風向風速データを入力する風向風速入力ステップ(540−1〜540−p)と、
当該コンピュータに、複数地点の気圧データを入力する気圧入力ステップ(542−1〜542−q)と、
当該コンピュータに、所定気象モデル(546)に基づき気象状態を予測させる気象モデル予測ステップ(548)と、
当該コンピュータに、当該複数地点のGPS可降水量観測データ、当該複数地点の風向風速データ及び当該複数地点の気圧データを、当該気象モデル予測手段からの気象モデル値にデータ同化して、修正可降水量、修正風向風速値、及び修正気圧値を出力させるデータ同化ステップ(544)と、
当該コンピュータに当該修正可降水量の時間変動を算出させる可降水量変動算出ステップ(514)と、
当該コンピュータに、当該修正風向風速値の収束発散量を算出させる収束発散量算出ステップ(552)と、
当該コンピュータに、当該修正気圧値の時間変動を算出させる気圧変動算出ステップ(554)と、
当該コンピュータに、当該可降水量変動算出ステップ(514)、当該収束発散量算出ステップ(552)及び当該気圧変動算出ステップ(554)の算出結果に従い、降水量統計データ(518a)及び降水確率統計データ(518b)を参照して、降水量及び降水確率を予測させる降水量予測ステップ(516)
とを具備することを特徴とする降水予測プログラム。 - 更に、当該コンピュータに、降水量予測ステップ(416,516)による当該降水量に雨量強度観測データを所定の重みの下で合成させる合成ステップ(420,520)を具備することを特徴とする請求項9又は10に記載の降水予測プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008226850A JP5203104B2 (ja) | 2008-09-04 | 2008-09-04 | 降水予測システム、方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008226850A JP5203104B2 (ja) | 2008-09-04 | 2008-09-04 | 降水予測システム、方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010060444A JP2010060444A (ja) | 2010-03-18 |
JP5203104B2 true JP5203104B2 (ja) | 2013-06-05 |
Family
ID=42187387
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008226850A Active JP5203104B2 (ja) | 2008-09-04 | 2008-09-04 | 降水予測システム、方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5203104B2 (ja) |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5973124B2 (ja) * | 2010-06-09 | 2016-08-23 | 株式会社安藤・間 | 突発的局地豪雨予測方法及び装置 |
KR101283750B1 (ko) | 2010-12-01 | 2013-07-08 | 한국전자통신연구원 | 위성 통신 시스템에서 강우감쇠 및 강우강도 데이터를 수집 및 관리하는 시스템 |
US10203219B2 (en) | 2013-04-04 | 2019-02-12 | Sky Motion Research Ulc | Method and system for displaying nowcasts along a route on a map |
US10330827B2 (en) | 2013-04-04 | 2019-06-25 | Sky Motion Research, Ulc | Method and system for displaying weather information on a timeline |
US10324231B2 (en) | 2013-04-04 | 2019-06-18 | Sky Motion Research, Ulc | Method and system for combining localized weather forecasting and itinerary planning |
US20140372038A1 (en) * | 2013-04-04 | 2014-12-18 | Sky Motion Research, Ulc | Method for generating and displaying a nowcast in selectable time increments |
US10495785B2 (en) | 2013-04-04 | 2019-12-03 | Sky Motion Research, Ulc | Method and system for refining weather forecasts using point observations |
TWI684022B (zh) | 2013-06-26 | 2020-02-01 | 加拿大商天勢研究無限公司 | 用於在時間軸上顯示氣象資訊之方法及系統 |
CN104155705B (zh) * | 2014-08-13 | 2016-05-25 | 中国人民解放军理工大学 | 一种利用地基红外测云仪间接测量大气可降水量的方法 |
US10474770B2 (en) | 2014-08-27 | 2019-11-12 | Nec Corporation | Simulation device, simulation method, and memory medium |
WO2016035496A1 (ja) * | 2014-09-03 | 2016-03-10 | 古野電気株式会社 | 気象レーダ制御装置、気象観測システム、気象レーダ制御方法、および気象レーダ制御プログラム |
JP6486876B2 (ja) | 2016-09-15 | 2019-03-20 | 株式会社東芝 | 豪雨予測方法、豪雨予測装置、該豪雨予測装置が適用されるシステム、およびプログラム |
WO2020166232A1 (ja) | 2019-02-12 | 2020-08-20 | 古野電気株式会社 | 水蒸気観測計及び水蒸気観測方法 |
JP7280947B2 (ja) * | 2019-05-13 | 2023-05-24 | 古野電気株式会社 | 水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法 |
WO2022014229A1 (ja) | 2020-07-14 | 2022-01-20 | 古野電気株式会社 | 可降水量推定モデルの学習システム、可降水量推定システム、方法及びプログラム |
KR102203136B1 (ko) * | 2020-07-15 | 2021-01-14 | 대한민국 | 동적 이동벡터를 이용한 강수실황 예측 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 |
WO2022239417A1 (ja) * | 2021-05-11 | 2022-11-17 | 古野電気株式会社 | 学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、マイクロ波放射計及び推定方法 |
JPWO2022239416A1 (ja) | 2021-05-11 | 2022-11-17 | ||
KR102486637B1 (ko) * | 2022-09-27 | 2023-01-10 | (주)바이브컴퍼니 | 기상관측 정보를 3차원 격자체계 정보로 인터폴레이션하는 방법 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11242412A (ja) * | 1998-02-25 | 1999-09-07 | Kyocera Corp | 画像処理装置 |
JP2002112339A (ja) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Casio Comput Co Ltd | 情報配信方法 |
JP3909757B2 (ja) * | 2002-06-21 | 2007-04-25 | 株式会社日立製作所 | 降水量の推定方法、システム、プログラムおよびプログラムを格納した記憶媒体 |
JP4633588B2 (ja) * | 2005-09-20 | 2011-02-16 | Kddi株式会社 | 気象データ配信装置および局域気象データ配信システムならびに同システムにおける気象データ推定方法 |
-
2008
- 2008-09-04 JP JP2008226850A patent/JP5203104B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2010060444A (ja) | 2010-03-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5203104B2 (ja) | 降水予測システム、方法及びプログラム | |
Champollion et al. | GPS water vapour tomography: preliminary results from the ESCOMPTE field experiment | |
von Engeln et al. | A planetary boundary layer height climatology derived from ECMWF reanalysis data | |
JP2010060443A (ja) | 気象予測装置、方法及びプログラム | |
Yao et al. | A novel, optimized approach of voxel division for water vapor tomography | |
JP5394690B2 (ja) | 風予測装置及びプログラム | |
Liou et al. | An application of the immersed boundary method for recovering the three-dimensional wind fields over complex terrain using multiple-Doppler radar data | |
JP5433913B2 (ja) | 波浪予測システム | |
Jensen et al. | The Midlatitude Continental Convective Clouds Experiment (MC3E) sounding network: operations, processing and analysis | |
Werner et al. | Hydrologic extremes--an intercomparison of multiple gridded statistical downscaling methods. | |
Litta et al. | The diagnosis of severe thunderstorms with high-resolution WRF model | |
CN110378540A (zh) | 一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度计算方法 | |
Katsumata et al. | Evaluation of budget analyses during MISMO | |
CN110244387A (zh) | 一种基于大气可降水量预测降雨天气的方法、装置、设备以及存储介质 | |
Greeshma et al. | Impact of local data assimilation on tropical cyclone predictions over the Bay of Bengal using the ARW model | |
Tiwari et al. | Predictive skill comparative assessment of WRF 4DVar and 3DVar data assimilation: An Indian Ocean tropical cyclone case study | |
Choy et al. | Remote sensing of the earth's lower atmosphere during severe weather events using GPS technology: a study in Victoria, Australia | |
Seko et al. | The meso-γ scale water vapor distribution associated with a thunderstorm calculated from a dense network of GPS receivers | |
CN112666634A (zh) | 一种降水量预测方法及系统 | |
Houchi et al. | Statistical quality control of high-resolution winds of different radiosonde types for climatology analysis | |
Pacione et al. | GPS zenith total delay estimation in the Mediterranean area for climatological and meteorological applications | |
Jedlovec et al. | A satellite-derived upper-tropospheric water vapor transport index for climate studies | |
Rózsa et al. | The role of GNSS infrastructure in the monitoring of atmospheric water vapor | |
Folger et al. | Lidar-based height correction for the assimilation of atmospheric motion vectors | |
Li et al. | Application of a three-dimensional variational method for radar reflectivity data correction in a mudslide-inducing rainstorm simulation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20091209 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120127 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120807 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120911 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130213 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5203104 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160222 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |