JP5279765B2

JP5279765B2 - 気温予測システム、気温予測方法およびプログラム

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Publication number: JP5279765B2
Application number: JP2010129186A
Authority: JP
Inventors: 隆二大江
Original assignee: Chugoku Electric Power Co Inc
Current assignee: Chugoku Electric Power Co Inc
Priority date: 2010-06-04
Filing date: 2010-06-04
Publication date: 2013-09-04
Anticipated expiration: 2030-06-04
Also published as: JP2011257149A

Description

本発明は、気温予測システム、気温予測方法およびプログラムに関する。

電力需要や融雪に伴う貯水池への河川流入量は気温と密接に関係があるので、気温予測のニーズは大きい。気象庁等が気温予測を公表しているが、最高最低気温のみしか公表されないため、各時刻の気温を知ることが困難である。そこで、予報を利用して各時刻の気温を予測する技術が提案されている（特許文献１参照）。

特許第３４６２９３３号明細書

しかしながら、特許文献１に記載の方法は、気温の変化の傾向に応じて、入力された翌日の気温の予報値から時刻ごとの気温を予測しているため、予測の精度は、入力される予報値の精度に依存してしまう。

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、精度の高い気温予測を行うことのできる、気温予測システム、気温予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明のうち主たる発明は、気温の予測を行うシステムであって、過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得する天気予報取得部と、前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成するパターン生成部と、前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出する気温予測部と、を備えることとする。

また、本発明の気温予測システムでは、過去の日付において第１および第２の天気が発生した場合には、前記第１のパターンには、前記第１の天気を示す第１の天気語、前記第２の天気を示す第２の天気語、前記第２の天気が一日に占める割合または天気の順序を示す時間語が含まれ、前記パターン生成部は、前記天気予報に前記天気語が複数含まれている場合には、前記天気語および前記時間語を前記天気予報から抽出し、前記天気語および前記時間語を含む前記第２のパターンを生成するようにしてもよい。

また、本発明の気温予測システムでは、前記時間語は、「一時」「時々」「後」のいずれかであるようにしてもよい。

また、本発明の気温予測システムでは、前記パターン生成部は、前記天気予報から前記天気語および前記時間語以外の単語を削除した文字列を前記天気語の直後で分割して、前記天気語のみ、又は、前記時間語と前記天気語とから構成される文字列である天気チャンクを生成し、前記天気チャンクの組合せを前記パターンとして生成するようにしてもよい。

また、本発明の気温予測システムでは、前記気温モデルは、年を説明変数として基準気温を算出するためのモデルであり、前記気温予測システムは、過去の日付における気温の実績値を記憶する気温実績データベースと、前記過去の日付の月日ごとに、各年の前記実績値および前記気温モデルに基づいて、前記説明変数についての回帰係数および定数を算出する推計部と、月日に対応付けて前記回帰係数および前記定数を記憶する係数記憶部と、前記過去の日付のそれぞれについて、前記過去の日付に対応する前記実績値を前記気温実績データベースから読み出し、前記過去の日付の月日に対応する前記回帰係数および前記定数を前記係数記憶部から読み出し、前記回帰係数および前記定数ならびに前記過去の日付の年を前記気温モデルに適用して前記基準気温を算出し、前記基準気温および前記実績値の差を前記基準気温差として、前記過去の日付に対応付けて前記基準気温差データベースに登録する基準気温差登録部と、を備えるようにしてもよい。

また、本発明の気温予測システムでは、前記気温予測部は、前記天気類似日付が複数ある場合、前記天気類似日付のそれぞれについて前記基準気温に前記基準気温差を加算した気温を算出し、前記算出した気温をソートし、ソートした前記気温から所定のパーセンタイル値を前記気温の予測値とするようにしてもよい。

また、本発明の他の態様は、気温の予測を行う方法であって、過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、を有するコンピュータが、将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得し、前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成し、前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出することとする。

また、本発明の他の態様は、気温の予測を行うためのプログラムであって、過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、を有するコンピュータに、将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得するステップと、前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成するステップと、前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出すするステップと、を実行させることとする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄および図面により明らかにされる。

本発明によれば、精度の高い気温予測を行うことができる。

気温予測システム１０のハードウェア構成を示す図である。気温予測システム１０のソフトウェア構成を示す図である。天気概況データベース１３１に記憶される天気概況情報の構成例を示す図である。気温トレンド係数データベース１３２の構成例を示す図である。基準気温差データベース１３３の構成例を示す図である。天気パターンデータベース１３４に記憶される天気パターン情報の構成例を示す図である。気温トレンド係数決定部１１２による気温トレンド係数の算出処理の流れを示す図である。月日および年の順に平均気温を並べ替えた表の一例を示す図である。係数ａ_ｄおよびｂ_ｄの表３２から、気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄの表３３が算出される様子を説明する図である。移動平均前の係数ａ_ｄおよびｂ_ｄを適用した気温モデルにより算出した基準気温のグラフと、移動平均後の気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄを適用した気温モデルにより算出した基準気温のグラフである。基準気温差の登録処理の流れを示す図である。天気パターン情報の登録処理の流れを示す図である。天気パターン情報の登録処理に用いられるパターン表１６１の構成例を示す図である。天気パターン情報の登録処理の具体例を説明するための図である。気温の予測処理の流れを示す図である。複数日分の天気予報情報に係る週間予報情報５１の一例を示す図である。天気予報に基づく天気パターン情報の作成処理の流れを示す図である。気温の予測処理により求められた予測値を表示する画面の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る気温予測システム１０について説明する。本実施形態の気温予測システム１０は、気温を求めるための統計モデル（以下、「気温モデル」という。）により求められる理論値（以下、「基準気温」という。）に基づいて気温を予測する。本実施形態の気温予測システム１０は、過去の気温の実績値から気温モデルに含まれる係数を推計する。また、気温予測システムは、過去の天気をパターン化し、パターンごとに基準気温と過去の気温実績値との差（以下、「基準気温差」という。）を記憶しておき、天気予報をパターン化して、天気予報のパターンに対応する基準気温差を基準気温に加算することで気温を予測する。

図１は、気温予測システム１０のハードウェア構成を示す図である。気温予測システム１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５および出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のプログラムやデータを記憶する、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭドライブなどである。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク４０に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース１０４は、例えば、イーサネット（登録商標）や公衆電話回線網、無線通信網により構築される。入力装置１０５は、ユーザからデータの入力を受け付ける、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。

図２は、気温予測システム１０のソフトウェア構成を示す図である。気温予測システム１０は、天気概況取得部１１１、気温トレンド係数決定部１１２、基準気温差登録部１１３、天気パターン登録部１１４、天気予報取得部１１５、気温予測部１１６、天気概況データベース１３１、気温トレンド係数データベース１３２、基準気温差データベース１３３および天気パターンデータベース１３４を備えている。なお、天気概況取得部１１１、気温トレンド係数決定部１１２、基準気温差登録部１１３、天気パターン登録部１１４、天気予報取得部１１５、気温予測部１１６は、気温予測システム１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現される。また、天気概況データベース１３１、気温トレンド係数データベース１３２、基準気温差データベース１３３および天気パターンデータベース１３４は、気温予測システムが備えるメモリ１０２や記憶装置１０３が提供する記憶領域として実現される。

天気概況データベース１３１は、過去の日付についての、天気および気温の実績を示す情報（以下、「天気概況情報」という。）を記憶する。図３は、天気概況データベース１３１に記憶される天気概況情報の構成例を示す図である。同図に示すように、天気概況情報には、日付、１日の平均気温、昼の時間帯（０６：００〜１８：００）における天気を表す文字列（以下、「天気概況」という。）、夜の時間帯（１８：００〜翌日０６：００）における天気概況が含まれている。なお、天気概況情報は、気象庁や気象会社などが一般に提供しているものである。天気概況情報には、上記の項目以外にも、例えば、最高気温や最低気温、降水量などが含まれるようにしてもよい。

天気概況取得部１１１は、天気概況情報を取得する。天気概況取得部１１１は、例えば、気象庁や民間気象会社が運営するサーバにアクセスして天気概況情報を取得するようにすることができる。また、天気概況取得部１１１は、ユーザから天気概況情報の入力を受け付けるようにしてもよい。天気概況取得部１１１は、取得した天気概況情報を天気概況データベース１３１に登録する。

気温トレンド係数データベース１３２（本発明の「係数記憶部」に該当する。）は、基準気温を算出するためのモデル（以下、「気温モデル」という。）に含まれる係数（以下、「気温トレンド係数」という。）を、月日に対応付けて記憶する。本実施形態では、気温モデルは、次式により表される。
基準気温_ｄ＝ＭＡａ_ｄ＋ＭＡｂ_ｄ×年（ｄ：月日）

図４は、気温トレンド係数データベース１３２の構成例を示す図である。同図に示すように、気温トレンド係数データベース１３２は、月日に対応付けて、２つの気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄを記憶している。

気温トレンド係数決定部１１２（本発明の「推計部」に該当する。）は、気温トレンド係数を算出する。本実施形態では、気温トレンド係数決定部１１２は、天気概況データベース１３１に登録されている天気概況情報に含まれている平均気温と上記気温モデルとに基づいて、月日ｄごとの係数ａ_ｄおよびｂ_ｄを推計し、推計した係数ａ_ｄおよびｂ_ｄについての移動平均を気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄとして算出する。なお、気温トレンド係数の算出処理の詳細については後述する。

基準気温差データベース１３３は、日付ごとの基準気温差を記憶する。図５は基準気温差データベース１３３の構成例を示す図である。同図に示すように、基準温度差データベース１３３には、日付に対応付けて基準気温差が記憶される。

基準気温差登録部１１３は、基準気温差を算出して基準気温差データベース１３３に登録する。基準気温差登録部１１３は、上記気温トレンド係数を適用した上記気温モデルに天気概況情報の日付の年を代入して基準気温を算出し、当該基準気温と天気概況情報の平均気温との差を基準気温差として算出し、算出した基準気温差を天気概況情報の日付に対応付けて基準気温差データベース１３３に登録する。

天気パターンデータベース１３４（本発明の「パターンデータベース」に対応する。）は、日付ごとに、天気概況をパターン化した情報（以下、「天気パターン情報」という。本発明の「第１のパターン」に対応する。）を記憶する。図６は、天気パターンデータベース１３４に記憶される天気パターン情報の構成例を示す図である。天気パターン情報には、日付に対応付けて、天気を示す用語（以下、「天気語」という。）と、その天気が１日に占める時間あるいは天気の発生経過を示す用語（以下、「時間語」という。）との組合せ（以下、「天気パターン」という。）ごとのフラグ値が含まれている。本実施形態では、天気語は、「晴」「曇」「雪」「雨」「大雨」のいずれかであるものとし、時間語は、「時々」「一時」「後」のいずれかであるものとする。なお、時間語には、空文字（時間が指定されていないことを示す。）も含まれるものとする。本実施形態では、天気パターンは、「晴」「曇」「雪」「雨」「大雨」「時々大雨」「一時大雨」「後大雨」「時々雨」「一時雨」「後雨」「時々雪」「一時雪」「後雪」「時々曇」「一時曇」「後曇」「時々晴」「一時晴」および「後晴」である。

天気パターン登録部１１４は、天気概況情報に基づいて天気パターン情報を生成し、天気パターンデータベース１３４に登録する。なお、天気パターン情報の登録処理の詳細については後述する。

天気予報取得部１１５は、天気予報が記載された情報（以下、「天気予報情報」という。）を取得する。天気予報取得部１１５は、例えば、気象庁や気象会社などから天気予報情報を取得するようにしてもよいし、ユーザから天気予報情報の入力を受け付けるようにしてもよい。天気予報取得部１１５は、例えば、定期的に天気予報情報を取得するようにしてもよいし、ユーザからの入力に応じて天気予報を取得するようにしてもよい。天気予報情報は、日付と、その日付における気温の予報値（以下、「予報気温」という。）と、その日付における天気予報とが含まれている。天気予報は、天気概況情報とは異なり、１日単位で天気が記述されている。また、天気予報には、天気概況と同様に、天気と、必要に応じて時間語とが記述される。

気温予測部１１６（本発明の「パターン生成部」および「気温予測部」に該当する。）は、天気予報による気温の予報値を、同じような天気の日における基準気温差に応じて修正して気温を予測する。なお、気温予測部１１６による気温の予測処理の詳細については後述する。

以下、本実施形態の気温予測システム１０により実行される処理について説明する。
まず、気温トレンド係数の登録処理、基準気温差の登録処理、および天気パターン情報の登録処理について説明する。

＝＝気温トレンド係数の登録処理＝＝
図７は、気温トレンド係数決定部１１２による気温トレンド係数の算出処理の流れを示す図である。なお、気温トレンド係数の算出処理は、過去所定期間の天気概況情報を天気概況データベース１３１に登録した後で、１度のみ行うようにしてもよいし、天気概況情報を天気概況データベース１３１に登録するたびに行うようにしてもよい。また、定期的に実行するようにしてもよい。

気温トレンド係数決定部１１２は、天気概況データベース１３１に登録されている天気概況情報を読み出し、読み出した天気概況情報のうち２月２９日のものを除去して（Ｓ２０１）、天気概況情報の平均気温を、例えば図８に示すように、月日および年の順に並べ替える（Ｓ２０２）。図８に示す表３１の例では、月日を行として各年の平均気温が並べられている。気温トレンド係数決定部１１２は、各月日について、各年の平均気温と上記気温モデルとを用いて係数ａ_ｄおよびｂ_ｄを推計する（Ｓ２０３）。図８に示す表３２には、各月日に対応するａ_ｄおよびｂ_ｄが表示されている。次に気温トレンド係数決定部１１２は、係数ａ_ｄおよびｂ_ｄについて、次に示す式により、移動平均した結果を気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄとして算出する（Ｓ２０４）。なお、本実施形態ではＮ＝７とする。

ｄ＝１／１〜２／２８，３／１〜１２／３１の場合、

ｄ＝２／２９の場合、

このようにして、図９に示すように、係数ａ_ｄおよびｂ_ｄの表３２から、気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄの表３３が算出される。図１０は、移動平均前の係数ａ_ｄおよびｂ_ｄを適用した気温モデルにより算出した基準気温のグラフと、移動平均後の気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄを適用した気温モデルにより算出した基準気温のグラフである。図１０に示すように、上記気温トレンド係数を移動平均により平準化することで、係数を適用した気温モデルから算出される基準気温も平準化される。

上記のようにして、気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄが算出されると、気温トレンド係数決定部１１２は、気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄを気温トレンド係数データベース１３２に登録する（Ｓ２０５）。

以上のようにして、月日ごとの気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄが気温トレンド係数データベース１３２に登録される。

＝＝基準気温差の登録処理＝＝
図１１は、基準気温差の登録処理の流れを示す図である。なお、基準気温差登録部１１３は、天気概況情報が天気概況データベース１３１に登録されるごとに図１１の処理を実行するものとする。

基準気温差登録部１１３は、天気概況情報に含まれている日付の月日に対応する気温トレンド係数ＭＡａ_ｄおよびＭＡｂ_ｄを気温トレンド係数データベース１３２から読み出し（Ｓ２２１）、読み出した気温トレンド係数と天気概況情報に含まれている日付の年とを上記気温モデルに適用して基準気温を算出し（Ｓ２２２）、算出した基準気温を天気概況情報に含まれている平均気温から減算して基準気温差を算出し（Ｓ２２３）、算出した基準気温差を、天気概況情報に含まれている日付に対応付けて基準気温差データベース１３３に登録する（Ｓ２２４）。

＝＝天気パターン情報の登録処理＝＝
図１２は、天気パターン情報の登録処理の流れを示す図であり、図１３は、天気パターン情報の登録処理に用いられる表（以下、「パターン表１６１」という。）の構成を示す図である。

図１３に示すように、パターン表１６１は、天気を行とし、時間語を列とする表である。また、パターン表１６１の行列には、気温に関する度合いの強い項目がより上および左になるように配置される。図１３の例では、行は、「晴」「曇」「雨」「大雨」「雪」の順に配置され、列は、「時々」「一時」「後」の順に配置されている。
図１２に示す登録処理は、天気概況取得部１１１が天気概況情報を取得するごとに、取得した天気概況情報について実行される。

天気パターン登録部１１４は、各セルに「０」を設定したパターン表１６１を生成する（Ｓ４０１）。天気パターン登録部１１４は、天気概況情報に含まれている、昼の天気概況と、夜の天気概況とのそれぞれについて以下の処理を行う。

天気パターン登録部１１４は、天気概況から天気語および時間語以外の語句を削除し（Ｓ４０２）、天気概況を、天気を示す用語の直後で分割し、分割した語句を天気チャンクとする（Ｓ４０３）。天気パターン登録部１１４は、分割した各天気チャンクについて、天気チャンクに含まれている時間語および天気に対応するパターン表１６１の値を「１」に設定する（Ｓ４０４）。

天気パターン登録部１１４は、以上の処理を昼の時間帯の天気概況と夜の時間帯の天気概況とのそれぞれについて行った後、パターン表１６１の各行について、「１」が設定されているセルのうち最も左にあるものを検索し、検索したセルよりも右にある全てのセルに「０」を設定する（Ｓ４０５）。天気パターン登録部１１４は、パターン表１６１の各列について、「１」が設定されているセルのうち最も上にあるものを検索し、検索したセルよりも下にある全てのセルに「０」を設定する（Ｓ４０６）。

天気パターン登録部１１４は、以上のようにして作成したパターン表１６１から、時間語と天気語との組合せと、日付とを含む天気パターン情報を作成して天気パターンデータベース１３４に登録する（Ｓ４０７）。

図１４は、上記登録処理の具体例を説明するための図である。図１４の例では、天気概況情報１７１に含まれる昼の時間帯についての天気概況１７１１が「曇一時雨後晴」であり、夜の時間帯についての天気概況１７１２が「晴後一時曇」である。天気パターン登録部１１４は、昼の天気概況１７１１について、天気語の直後、すなわち「曇」「雨」および「晴」の後ろで分割して、「曇」「一時雨」および「後晴」の天気チャンクを作成する（Ｓ４０３）。次に、天気パターン登録部１１４は、各天気チャンクに含まれる天気語および時間語に対応するセル、すなわち、「曇」および空文字に対応するセル１７２１、「雨」および「一時」に対応するセル１７２２、並びに、「晴」および「後」に対応するセル１７２３に「１」を設定する（Ｓ４０４）。天気パターン登録部１１４は、夜の時間帯についての天気概況１７１２についても同様に、「晴」および「後一時曇」の天気チャンクに分割して（Ｓ４０３）、「晴」および空文字に対応するセル１７３１、並びに、「曇」と「一時」および「後」のそれぞれとに対応するセル１７３２およびセル１７３３に「１」を設定する（Ｓ４０４）。天気パターン登録部１１４は、パターン表１６１の各行の最も左の「１」のみを残してその他のセルに「０」を設定する（Ｓ４０５）。行１７４では、「１」が設定されているセルのうち最も左にあるセル１７４１を残して、その他のセル１７４２および１７４３には「０」が設定されることになる。天気パターン登録部１１４は、パターン表１６１の各列の最も上の「１」のみを残してその他のセルに「０」を設定する（Ｓ４０６）。列１７５では、「１」が設定されているセルのうち最も上にあるセル１７５１を残し、その他のセル１７５２には「０」が設定される。上記の処理が行われると、図１４においてパターン表１６１は、「晴」および空白に対応するセル１７５１、および「雨」および「一時」に対応するセル１７５３のみに「１」が設定された状態となる。そして、パターン表１６１に基づき、「曇」および「一時雨」のみに「１」が設定された天気パターン情報１７７が生成されて、天気パターンデータベース１３４に登録される。

＝＝気温の予測処理＝＝
次に、気温の予測処理について説明する。図１５は気温の予測処理の流れを示す図である。なお、図１５の処理は、天気予報取得部１１４が天気予報情報を取得するたびに実行される。図１６は、複数日分の天気予報情報の一例である週間予報に関する情報（以下、「週間予報情報５１」という。）の一例を示す図である。図１６の例では、気温予測部１１６は、週間予報情報５１に含まれる、２００９年６月１６日から２００９年６月２２日までの各日付についての天気予報情報について、以下に説明する処理を行う。

気温予測部１１６は、天気予報情報に含まれている日付（以下、「予報日付」という。）に対応する気温トレンド係数を気温トレンド係数データベース１３２から取得し（Ｓ４２１）、取得した気温トレンド係数と予報日付の年とを気温モデルに適用して基準気温を算出する（Ｓ４２２）。次に、気温予測部１１６は、天気予報情報に含まれる天気予報をパターン化した情報（以下、「予報天気パターン情報」という。）を作成する（Ｓ４２３）。図１７は、天気予報に基づく天気パターン情報の作成処理の流れを示す図である。

気温予測部１１６は、図１３のパターン表１６１を作成して全てのセルに「０」を設定する（Ｓ４４１）。気温予測部１１６は、天気予報から、天気語および時間語を除く語句を削除し（Ｓ４４２）、天気予報を各天気語の直後で分割して、分割した文字列を天気チャンクとする（Ｓ４４３）。気温予測部１１６は、各天気チャンクについて、天気チャンクに含まれている時間語と天気語とに対応するパターン表１６１のセルに「１」を設定する（Ｓ４４４）。気温予測部１１６は、パターン表１６１の各行について、「１」が設定されているセルのうち最も左にあるものを選択し、選択したセルよりも右にある全てのセルに「０」を設定する（Ｓ４４５）。また、気温予測部１１６は、パターン表１６１の各列について、「１」が設定されているセルのうち最も上にあるものを選択し、選択したセルよりも下にある全てのセルに「０」を設定する（Ｓ４４６）。気温予測部１１６は、パターン表１６１から、時間指定語と天気語との各組合せについて、組合せに対応するセルの値を抽出し、抽出した値とを設定した予報天気パターン情報を作成する（Ｓ４４７）。

図１５に戻り、気温予測部１１６は、天気パターンデータベース１３４から、作成した予報天気パターン情報に含まれる天気パターンにマッチする天気パターン情報に含まれる日付のうち、天気予報情報に含まれている日付と同じ月であるものを検索する（Ｓ４２４）。なお、本実施形態では、予報天気パターン情報に含まれる天気パターンと、天気パターン情報に含まれる天気パターンとが一致するものを検索することとする。気温予測部１１６は、検索した日付に対応する基準気温差を基準気温差データベース１３３から取得する（Ｓ４２５）。気温予測部１１６は、検索した日付の数をｍとする（Ｓ４２６）。気温予測部１１６は、検索した日付のそれぞれについて、日付に対応する基準気温差を基準気温に加算して気温を算出する（Ｓ４２７）。気温予測部１１６は、算出した気温の平均値を予測平均気温とする（Ｓ４２８）。気温予測部１１６は、算出した気温を高い順にソートし（Ｓ４２９）、ｍに所定のパーセンタイル設定値を乗じた値（を整数値に変換したもの）をｎとする（Ｓ４３０）。なお、パーセンタイル設定値は、ユーザから指定を受け付けてもよいし、予め定められている値であってもよい。また、複数のパーセンタイル値についてｎを算出するようにしてもよい。気温予測部１１６は、ソートした気温の先頭からｎ番目の気温を予測気温とする（Ｓ４３１）。なお、気温予測部１１６は、例えば、予測平均気温を予測気温としてもよい。

以上のようにして、天気予報情報に基づいて予測気温が算出される。図１８の例では、図１６の週間予報情報５１が取得され、また、１０％、３０％、５０％、７０％および９０％の５つのパーセンタイル設定値が設定されていることが想定されている。類似データ個数は、ステップＳ４２６で求められるｍであり、６月１６日の天気予報情報に含まれる天気予報の「晴」をパターン化した天気パターンと「６月」とに対応する日付の数である。平均値は、ステップＳ４２８で求められる予測平均気温であり、１０％値、３０％値・・・９０％値はそれぞれ、ステップＳ４２７で算出された気温を高い順に並べた際の１０パーセンタイル値、３０パーセンタイル値・・・９０パーセンタイル値であり、パーセンタイル設定値を０．１、０．３、０．５、０．７、０．９に設定した場合に、ステップＳ４３１において求められる予測気温である。

上述したように、本実施形態の気温予測システム１０では、過去の天気概況を日付ごとにパターン化しておき、気温モデルにより算出される基準気温と気温の実績値との差である基準気温差を日付ごとに記憶しておき、将来の天気予報をパターン化した上で、同じパターンの過去の日付についての基準気温差を基準気温に加算することにより、気温モデルにより求められる基準気温を、基準気温差により調整することができる。気温と天気との相関は高いと考えられるので、天気に応じて基準気温を調整することにより精度の高い気温の予測を行うことができる。

また、本実施形態では、パターンがマッチするとともに、同じ月の日付に対応する基準気温差を用いて基準気温を調整している。同じ月の同じ天気であれば気温が近いと考えられるため、本実施形態の気温予測システム１０によれば、より近い気温が算出されることが期待される。

また、本実施形態では、天気概況に含まれる文字列をパターン化して記憶しておき、また天気予報も同様にしてパターン化して比較しているので、天気予報と同じ天気であった過去の日の気温を容易に抽出することができる。

なお、本実施形態の気温予測システム１０では、予報天気パターン情報にマッチする日付のうち、天気予報情報に含まれている日付と同じ月であるものを検索するものとしたが、天気パターン情報に、その予報対象の地域において台風が発生しているか否かを示す台風情報や、梅雨入りしているか否かを示す梅雨入り情報、エルニーニョが発生しているか否かを示すエルニーニョ情報を含ませるようにして、予報天気パターン情報にマッチし、かつ、台風情報や梅雨入り情報、エルニーニョ情報などが一致する日付のうち、予報日と同じ月のものを検索するようにしてもよい。台風が発生している場合としていない場合、梅雨入りしている場合としていない場合、エルニーニョが発生している場合としていない場合では、気温が異なることが考えられるため、天気パターンに加えて台風や梅雨入り、エルニーニョなどの天気以外にも気温に影響を与える事象を用いてマッチングを行うことにより、対応する基準気温差を用いて算出される気温の予測精度が高くなることが期待される。この場合、例えば、天気概況情報や天気予報情報に、台風が発生しているか否かを示すフラグ値や、エルニーニョが発生しているか否かを示すフラグ値などが含まれている場合には、これらのフラグ値を天気パターン情報および予報天気パターン情報にも追加するようにし、これらのフラグ値を含めてマッチングを行うようにすることができる。

また、本実施形態では、天気は、「晴」「曇」「雪」「雨」「大雨」のいずれかであるものとしたが、例えば、「みぞれ」や「ひょう」などを含めてもよい。また、本実施形態では、時間語は、「時々」「一時」「後」のいずれかであるものとしたが、例えば、「次第に」「はじめ」「ところにより」などを含めてもよい。

また、本実施形態の気温予測システム１０では、天気概況情報には昼の時間帯および夜の時間帯の天気概況が含まれているものとしたが、これに限らず、１日の天気概況のみが含まれていてもよいし、午前、午後、夜など３つ以上の時間帯についての天気概況が含まれていてもよい。

また、本実施形態では、過去の天気概況情報について天気パターンを作成するものとしたが、過去の天気概況情報に代えて過去の天気予報情報を用いるようにしてもよい。また、天気予報情報を格納するデータベースを設けるようにしてもよい。

また、本実施形態では、天気概況情報には平均気温が含まれているものとしたが、最高気温および最低気温のみが含まれている場合には、これらの平均値を平均気温として算出するようにしてもよい。

また、本実施形態では、過去の天気概況に係る天気パターンと、将来の天気予報に係る天気パターンとが一致するか否かを比較することとしたが、各種のパターンマッチングにより比較するようにしてもよい。また、天気パターンに基づいて、天気語や時間語などをノードとして基準気温差をリーフとする決定木を作っておき、決定木を辿ることにより基準気温差を求めるようにしてもよい。

また、本実施形態では、パターン表１６１の行列ともに、気温への度合いの強い順に天気語および時間語が並んでいるものとしたが、例えば、天気語および時間語に対応付けて、気温に関する度合い（優先度）を記憶する優先度記憶部を備えるようにしてもよい。この場合、天気パターン登録部１１４は、パターン表１６１を用いず、図１２のステップＳ４０３で天気チャンクのリストを生成し、リストに含まれる天気チャンクのそれぞれについて、含まれる天気語に対応する度合いと、含まれる時間語に対応する度合いとを優先度記憶部から取得し、取得した度合いの合計値を当該天気チャンクの優先度とする。天気パターン登録部１１４は、天気語のそれぞれについて、当該天気語が含まれる天気チャンクを特定し、特定した天気チャンクのうち、最も優先度が高いものを残して、それ以外をリストから削除する。天気パターン登録部１１４は、リストに残った天気チャンクに基づいて、天気パターン情報を作成して天気パターンデータベース１３４に登録することができる。

また、本実施形態では、天気パターンデータベース１３４は、日付と天気チャンクに対応するフラグ値が登録されるものとしたが、これに限らず、例えば、日付に対応付けて、天気チャンクのリストを登録するようにしてもよい。また、天気パターンデータベース１３４に、日付に対応付けて、天気概況情報に含まれていた平均気温も記憶するようにしてもよい。

また、本実施形態では、図１５のステップＳ４２７において、気温モデルにより算出される基準気温に基準気温差を加算して気温の予測値を算出していたが、天気予報情報に平均気温が含まれている場合には、天気予報情報に含まれている平均気温に基準気温差を加算するようにしてもよい。また、天気予報情報に最高気温と最低気温とが含まれている場合には、最高気温および最低気温の平均値に基準気温差を加算するようにすることもできる。

また、図１５のステップＳ４２４では、単に予報天気パターン情報にマッチする天気パターン情報の日付を全て検索するようにしてもよい。

また、本実施形態では、平均気温を予測するものとしたが、これに代えて最高気温や最低気温を予測するようにすることもできる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

１０気温予測システム
１０１ＣＰＵ
１０２メモリ
１０３記憶装置
１０４通信インタフェース
１０５入力装置
１０６出力装置
１１１天気概況取得部
１１２気温トレンド係数決定部
１１３基準気温差登録部
１１４天気パターン登録部
１１５天気予報取得部
１１６気温予測部
１３１天気概況データベース
１３２気温トレンド係数データベース
１３３基準気温差データベース
１３４天気パターンデータベース

Claims

気温の予測を行うシステムであって、
過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、
過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、
将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得する天気予報取得部と、
前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成するパターン生成部と、
前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出する気温予測部と、
を備えることを特徴とする気温予測システム。
請求項１に記載の気温予測システムであって、
過去の日付において第１および第２の天気が発生した場合には、前記第１のパターンには、前記第１の天気を示す第１の天気語、前記第２の天気を示す第２の天気語、前記第２の天気が一日に占める割合または天気の順序を示す時間語が含まれ、
前記パターン生成部は、前記天気予報に前記天気語が複数含まれている場合には、前記天気語および前記時間語を前記天気予報から抽出し、前記天気語および前記時間語を含む前記第２のパターンを生成すること、
を特徴とする気温予測システム。
請求項２に記載の気温予測システムであって、
前記時間語は、「一時」「時々」「後」のいずれかであること、
を特徴とする気温予測システム。
請求項２に記載の気温予測システムであって、
前記パターン生成部は、前記天気予報から前記天気語および前記時間語以外の単語を削除した文字列を前記天気語の直後で分割して、前記天気語のみ、又は、前記時間語と前記天気語とから構成される文字列である天気チャンクを生成し、前記天気チャンクの組合せを前記パターンとして生成すること、
を特徴とする気温予測システム。
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記気温モデルは、年を説明変数として基準気温を算出するためのモデルであり、
前記気温予測システムは、
過去の日付における気温の実績値を記憶する気温実績データベースと、
前記過去の日付の月日ごとに、各年の前記実績値および前記気温モデルに基づいて、前記説明変数についての回帰係数および定数を算出する推計部と、
月日に対応付けて前記回帰係数および前記定数を記憶する係数記憶部と、
前記過去の日付のそれぞれについて、前記過去の日付に対応する前記実績値を前記気温実績データベースから読み出し、前記過去の日付の月日に対応する前記回帰係数および前記定数を前記係数記憶部から読み出し、前記回帰係数および前記定数ならびに前記過去の日付の年を前記気温モデルに適用して前記基準気温を算出し、前記基準気温および前記実績値の差を前記基準気温差として、前記過去の日付に対応付けて前記基準気温差データベースに登録する基準気温差登録部と、
を備えることを特徴とする気温予測システム。
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記気温予測部は、前記天気類似日付が複数ある場合、前記天気類似日付のそれぞれについて前記基準気温に前記基準気温差を加算した気温を算出し、前記算出した気温をソートし、ソートした前記気温から所定のパーセンタイル値を前記気温の予測値とすること、
を特徴とする気温予測システム。
気温の予測を行う方法であって、
過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、を有するコンピュータが、
将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得し、
前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成し、
前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出すること、
を特徴とする気温予測方法。
気温の予測を行うためのプログラムであって、
過去の日付に対応付けて、所定の気温モデルに基づいて算出される基準気温と、当該基準気温から前記日付における気温の実績値との差である基準気温差を記憶する基準気温差データベースと、過去の日付に対応付けて、当該日付における天気を示す天気語を含む第１のパターンを記憶するパターンデータベースと、を有するコンピュータに、
将来の日付における天気を示す天気語を含む天気予報を取得するステップと、
前記天気予報から前記天気語を抽出し、前記天気語を含む第２のパターンを生成するステップと、
前記パターンデータベースから、前記将来の日付と同じ月であり、かつ前記第２のパターンにマッチする前記第１のパターンに対応する日付である天気類似日付を読み出し、前記天気類似日付に対応する前記基準気温差を前記基準気温差データベースから読み出し、前記気温モデルに基づいて前記基準気温を算出し、前記基準気温に前記基準気温差を加算して気温の予測値を算出すするステップと、
を実行させるためのプログラム。