JP5565578B2 - 気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、局地的な気象変動に関する精度の高い予測のための情報を提供する気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法に関する。

現在の民間気象会社の実施する気象情報システムサービスは、気象庁の作成する数値予報モデルの結果やアメダス（ＡＭｅＤＡＳ：Automated Meteorological Data Acquisition System）等の広域的全国データを準用して、これらをコンピュータ上で画像表示させたものである。すなわち、気象庁のスーパ−コンピユータによって作成される数値予報モデルを主体とした格子点値データ（Ｇｒｉｄ Ｐｏｉｎｔ Ｖａｌｕｅ。以下、ＧＰＶデータと言う。）が予報の主流となっている。このＧＰＶデータは日本列島域ばかりでなく日本を囲む沿岸海域を含めた広い範囲をカバーするものであるため、逆にこのような広範囲のデータからは狭い範囲の局地的気象の予測をすることは難しい。なぜならＧＰＶデータの１番小さい格子でも１辺が３０ｋｍ位の広範囲のもの（例えば東京で言えば、東京−川崎の間が入ってしまう広さ。）で、例えば羽田飛行場、代々木公園といった局地の気象はこのモデルでは捕らえられず解析不可能だからである。そこで数値予報モデル結果から各ユーザーの局地予報を作成する場合には、予報作成の都度、気象技術者がコンピュータ上のテクニックでさらに細分化してかつ地形的な修正データを加えて広域的モデル結果から狭義の局地予報に大気現象を翻訳するようにしていた。しかしこのように翻訳したとしても、元々このＧＰＶデータには局地的・特異的データが含まれていないため正確なものとはなり得ない。

ところで、積雲や積乱雲は、通常強い上昇気流によって形成されるということが知られているが、減衰期に入ると降水粒子が周囲の空気に摩擦効果を働きかけることで下降気流が発生する。この下降気流のうち、地上に災害を起こすほど極端に強いものをダウンバーストという。ダウンバーストは様々な（往々にして深刻な）被害を及ぼすことが多く、特に航空機にとっては深刻で最も注目すべき気象現象である。なお、下降気流の風速は、通常のものでも「強い台風」あるいはＦ１の竜巻並みの瞬間風速３０（ｍ／ｓ）程度が観測され、稀にこの倍以上の風速に達する。

ダウンバーストは地上付近に吹き降ろした後、地面にぶつかって水平方向に広がる。この広がりが約４ｋｍ未満の比較的小型なダウンバーストはマイクロバースト、広がりが４ｋｍ以上の大型のダウンバーストをマクロバーストと呼んでいる。普通、マクロバーストよりもマイクロバーストの方が風速が速く、強い。

また、ドップラーレーダーの観測においては、レーダに対して離れる方向と近づく方向の２方向の風速の差（水平流の風速差にあたる）が１０（ｍ／ｓ）以上のものをダウンバーストとしている。ただし、風速差の範囲があまりに大きいものはレーダーでの判別が難しいため、主に風速差の範囲が４ｋｍ未満のマイクロバーストを対象としている。

離着陸を行っている航空機にとって、このダウンバーストは墜落に直結する現象である。これは特に失速速度に近い速度で飛ぶ、機体姿勢の不安定な着陸時に強い下降流によって地面に機体が押されるためである。またダウンバーストと同時に起きる現象としてウインドシアがある。これはダウンバースト中心から下降流が地面に吹き付けるが、この下降流は地面に跳ね返されて乱気流となりダウンバースト中心から放射状に風向が変わる。つまり低高度で急激に風向が変わるのである。

例えば着陸進入時に滑走路手前でダウンバーストが発生していたとすると、最初は強い向かい風が吹くために機体が浮き上がる。これに対してエンジン出力を絞るなどしてパイロットは着陸進入を続けるが、ダウンバースト（マイクロバースト）中心付近を通過すると一挙に機体が地面に向かって押された後で、今度は機体に対して強烈な追い風が吹く。このためエンジン出力を増して対気速度を上げる必要に迫られるが、民間機用のジェットエンジンはレシプロエンジンと違いパイロットの操作から出力上昇まで数秒のタイムラグがある。従って着陸時は元々失速速度までの余裕が少ないために、あっという間に失速に陥ってしまい低高度のため回復させる余裕もなく墜落してしまうことがある。墜落に至らなくても、ほとんど墜落に近いかなりの衝撃を伴った着陸となる。

このような事故が１９７０年代から８０年代に特に民間航空機の就航本数の多いアメリカ合衆国で多発した。そのため、近年では空港に気象用ドップラー・レーダーを設置し、その発生を検知・予測し、墜落事故の防止を行う研究が進んでいる。また、航空機側でもウインドシアに対する対策は進められており、Ａ３２０等ではウインドシアを感知した場合、警告を発すると共に自動的にゴーアラウンドに入って回避するプログラムが作動するようになっている。

特許文献１には、「ニューラルネットワークを用いて過去の気象現象データをその周囲環境の変化に合わせて多数回学習させ、その学習結果にて算出した「しきい値」および「シナプス結合係数」をもって、局地的に特定した地点での気象を予測する局地的気象予測方法」が提案されている。

これにより気象庁の数値予報モデルにこだわることなく、独自の気象ネットワークで局地に限定した精度の高い予測を作成することができる。

特許文献２には、「低気圧の移動ベクトルを用いて気象予測結果を選定する方法であって、低気圧の移動ベクトルと、ある時点における気象データに基づき算出された複数の気象予測結果による複数の予測移動ベクトルとを比較するステップと、前記移動ベクトルとの差が最も小さい予測移動ベクトルに対応する気象予測結果を選定し、当該気象予測結果についてのデータを記憶装置に格納する予測結果選定ステップと、を含む気象予測結果選定方法」が提案されている。

これにより、気象予測を適切に補正して気象予測の精度を向上させるための新規な技術を提供することができる。

特開平０９−０４９８８４号公報 特許第３９０４４２０号公報

しかしながら、特許文献１の手法は、例えば、羽田で観測した風向・風速・気圧の現在の実測値と、羽田を中心に東西南北の４つの観測地点である銚子・御前崎・八丈島・秋田の気圧の現在の実測値を用いて羽田の局地的な気象を予測するものであるが、把握したい気象現象のサイズが数ｋｍであるのに対して観測地点間の距離が大きすぎる。そのため、局地的な気象変動の原因となる現象を捉えることができず、原理上、気象変動を的確に予測することはできない。

また、特許文献２の手法でいう低気圧とは赤外線写真として天気図上に現れる低気圧のことであり、局地的に発達する積雲や積乱雲による小さな低気圧を捉えることができない。すなわち、赤外線写真から得られる低気圧に関する情報はそのサイズ的分解能が十分でなく、また、得られる情報のリアルタイム性が乏しい。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局地的な気象擾乱の存在を把握することで、これに起因する気象変動の予測を的確に行うための情報を提供する気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法を提供することができる。

（１）本発明は、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、前記特定地域の互いに異なる位置に配置された少なくとも３つの気圧計測装置と、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記データ処理装置は、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得部と、前記気圧データ取得部が一直線上にない３つの位置に配置された３つの前記気圧計測装置から取得した気圧データに基づいて、前記特定領域における所与の位置の２方向の気圧傾度を要素として含む２次元の気圧傾度ベクトルを算出する気圧傾度算出部と、前記気圧傾度算出部が算出した前記気圧傾度ベクトルに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システムである。

所与の気象変動は、気圧の変化に起因して発生する気象変動であり、例えば、局地的な低気圧の発生に起因する、雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等の気象変動であってもよい。

雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等の気象変動は積乱雲の発生に起因することが知られている。この積乱雲は、通常強い上昇気流によって形成されるということが知られているが、上昇気流の発生によりその地上付近では気圧が低下する。本発明によれば、２方向の気圧傾度を測定することにより、気圧変化の大きい位置の方向を特定することができる。従って、急激な気圧の変化をもたらす局地的な気象擾乱（さまざまな降水セルや小さな低気圧等）を捉え、これに起因する気象変動の予測を的確に行うための情報を提供することができる。

（２）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧傾度算出部が算出した前記気圧傾度ベクトルの大きさに基づいて、前記気象変動を予測するための情報として当該低気圧の発生の有無の情報を生成するようにしてもよい。

低気圧が発生する前は気圧差が小さいが、低気圧が発生すると周辺の気圧差が大きくなるので、気圧傾度ベクトルの大きさを監視することで、低気圧の発生の瞬間を捉えることができる。

（３）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧傾度算出部が算出した前記気圧傾度ベクトルの方向に基づいて、前記気象変動を予測するための情報として前記特定地域における低気圧の方向の情報を生成するようにしてもよい。

気圧傾度ベクトルは２方向の気圧傾度を要素として含むので、気圧傾度ベクトルの方向により、今発生している局地的な小さな低気圧（降水セル）がどの方向に位置しているかを特定することができる。

（４）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧傾度算出部が算出した前記気圧傾度ベクトルの時間変化に基づいて、前記気象変動を予測するための情報として前記特定地域における低気圧の移動方向、移動速度、移動距離及び移動時間の少なくとも１つの情報を生成するようにしてもよい。

気圧傾度ベクトルの方向により低気圧の方向を特定することができるので、気圧傾度ベクトルの時間変化を監視することにより、低気圧の動きを追うことができる。

（５）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧傾度算出部は、前記２次元の気圧傾度ベクトルに代えて、前記気圧データ取得部が一平面上にない４つの位置に配置された４つの前記気圧計測装置から取得した気圧データに基づいて、前記所与の位置の３方向の気圧傾度を要素として含む３次元の気圧傾度ベクトルを算出するようにしてもよい。

このようにすれば、水平方向だけでなく高度方向の気圧傾度も加味したより詳細な情報を生成することができる。

（６）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧傾度算出部は、一直線上にない３つの位置に配置された前記３つの気圧計測装置又は一平面上にない４つの位置に配置された前記４つの気圧計測装置を１つのセットとして、複数のセットの各々に対して前記気圧傾度ベクトルを算出し、前記気象変動予測情報生成部は、前記気圧傾度算出部が算出した複数の前記気圧傾度ベクトルに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成するようにしてもよい。

このようにすれば、セット毎に算出された気圧傾度ベクトルの方向から気圧変化の大きい位置（例えば低気圧の位置）を特定することができる。

（７）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動を予測するための情報に基づいて所与の判定基準が満たされるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記気象変動の発生を予測する気象変動予測部をさらに含むようにしてもよい。

このようにすれば、気象変動の予測を自動化することができる。

（８）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧計測装置の各々は、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する気圧センサーを含むようにしてもよい。

一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はｈＰａオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にＰａオーダーの測定分解能を得ることができる。従って、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、気象変動の予測に有益な情報を提供することができる。また、気圧がゆっくり変化しているのか、或いは急激に変化しているのか、気圧の変動量気圧の変化具合を高精度に検出し、気象変動（例えば局地的な低気圧に起因して発生する豪雨や竜巻等）を予測するための情報を提供することができる。この情報を解析することで、所与の気象変動を精度よく予測することができる。

（９）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧センサーが有する前記感圧素子は、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。

双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。

（１０）本発明は、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、前記特定地域の互いに異なる位置に配置された少なくとも３つの気圧計測装置を用いて気圧を計測する気圧計測ステップと、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得ステップと、前記気圧データ取得ステップで一直線上にない３つの位置に配置された３つの前記気圧計測装置から取得した気圧データに基づいて、前記特定領域における所与の位置の２方向の気圧傾度を要素として含む２次元の気圧傾度ベクトルを算出する気圧傾度算出ステップと、前記気圧傾度算出ステップで算出した前記気圧傾度ベクトルに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法である。

本実施形態の気圧センサーの構成例を示す図。 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。 本実施形態の振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。 本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図。 ２次元の気圧傾度ベクトルについて説明するための図。 低気圧の位置を特定する手法について説明するための図。 予測判定テーブルの一例を示す図。 気象変動予測情報提供システムの処理の一例を示すフローチャート図。 ３次元の気圧傾度ベクトルについて説明するための図。 低気圧の位置を特定する手法について説明するための図。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．気圧センサーの構成
図１は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムにおいて用いられる気圧センサーの構成例を示す図である。本実施形態の気圧センサーは、図１の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

本実施形態の気圧センサー１０は、圧力センサー素子１００、発振回路１１０、カウンター１２０、ＴＣＸＯ（Temperature Compensated Crystal Oscillator）１３０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０、温度センサー１５０、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）１６０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０を含んで構成されている。

圧力センサー素子１００は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。

特に、双音叉型圧電振動子は、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー１０は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Ｑ値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。

図２は、本実施形態の圧力センサー素子１００の断面の模式図である。図３は、本実施形態の圧力センサー素子１００の振動片２２０およびダイヤフラム２１０を模式的に示す下面図である。図３は、封止板としてのベース２３０を省略して描いてある。図２は、図３のＡ−Ａ線の断面に対応する。

圧力センサー素子１００は、ダイヤフラム２１０と、振動片２２０と、封止板としてのベース２３０と、を含む。

ダイヤフラム２１０は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム２１０の外側の面が受圧面２１４となっており、受圧面２１４の裏面側に一対の突起２１２が形成されている。

振動片２２０は、振動ビーム（梁）２２２及び振動ビーム２２２の両端に形成された一対の基部２２４を有する。振動ビーム２２２は、一対の基部２２４の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部２２４は、ダイヤフラム２１０に形成された一対の突起２１２にそれぞれ固定される。振動ビーム２２２には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム２２２を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片２２０は、圧電性を有する材料で形成される。振動片２２０の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片２２０は、支持梁２２６によって枠部２２８に支持されている。

ベース２３０は、ダイヤフラム２１０と接合されて、ダイヤフラム２１０との間にキャビティー２３２を形成する。キャビティー２３２を減圧空間とすることにより、振動片２２０のＱ値を高める（ＣＩ値を小さくする）ことができる。

このような構造の圧力センサー素子１００において、ダイヤフラム２１０は、受圧面２１４に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片２２０の一対の基部２２４が、ダイヤフラム２１０の一対の突起２１２にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム２１０の変形に従って基部２２４間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子１００に圧力が印加されたときに、振動ビーム２２２に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。

図４は、圧力センサー素子１００の断面の模式図であり、ダイヤフラム２１０が圧力Ｐによって変形した状態を示している。図４は、圧力センサー素子１００の外側から内側への力（圧力Ｐ）が作用することにより、ダイヤフラム２１０が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起２１２の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子１００の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム２１０が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起２１２の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起２１２にそれぞれ固定された振動片２２０の振動ビーム２２２に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面２１４に対して垂直方向に加わった圧力は、突起（支持部）２１２を介して、振動片２２０の振動ビーム２２２に対して平行な直線方向の応力に変換される。

振動ビーム２２２の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図２及び図３に示すように、振動ビーム２２２の長さをｌ、幅をｗ、厚みをｄとすると、振動ビーム２２２の長辺方向に外力Ｆが作用したときの運動方程式は、次式（１）によって近似される。

式（１）において、Ｅは縦弾性定数（ヤング率）、ρは密度、Ａは振動ビームの断面積（＝ｗ・ｄ）、ｇは重力加速度、Ｆは外力、ｙは変位、ｘは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。

式（１）に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式（２）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２、断面積Ａ＝ｄｗ、λＩ＝４．７３より、式（２）は次式（３）のように変形することができる。

従って、外力Ｆ＝０の時の共振周波数ｆ_０は、ビームの幅ｗに比例し、長さｌの２乗に反比例する。

外力Ｆを２本の振動ビームに加えたときの共振周波数ｆ_Ｆも同様の手順で求めると、次式（４）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２より式（４）は次式（５）のように変形することができる。

式（５）において、Ｓ_Ｆは応力感度（＝Ｋ・１２／Ｅ・（ｌ／ｗ）^２）、σは応力（＝Ｆ／（２Ａ））をそれぞれ表す。

以上から、圧力センサー素子１００に作用する力Ｆを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Ｆが圧縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが減少し、力Ｆが伸縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが増加する。

そして、次式（６）に示す多項式を用いて、圧力センサー素子１００の圧力−周波数特性と温度−周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Ｐを得ることができる。

式（６）において、ｆ_ｎはセンサー規格化周波数であり、ｆ_ｎ＝（ｆ_Ｆ／ｆ_０）^２で表される。また、ｔは温度であり、α（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）は、それぞれ次式（７）〜（１０）で表される。

式（７）〜（１０）において、ａ〜ｐは補正係数である。

すなわち、圧力センサー素子１００の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム２２０の振動周波数（力Ｆが作用した時の共振周波数ｆ_Ｆ）が得られ、あらかじめ測定された共振周波数ｆ_０や補正係数ａ〜ｐを用いて、式（６）から圧力Ｐを計算することができる。

図１に戻り、発振回路１１０は、圧力センサー素子１００の振動ビーム２２２を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。

カウンター１２０は、発振回路１１０が出力する発振信号の所定周期を、ＴＣＸＯ１３０が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター１２０を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子１００の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンター（ダイレクトカウンター）として構成してもよい。

ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０は、カウンター１２０のカウント値から圧力値Ｐを計算する処理を行う。具体的には、ＭＰＵ１４０は、温度センサー１５０の検出値から温度ｔを計算し、ＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されているａ〜ｐの補正係数値を用いて、式（７）〜（１０）よりα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）を計算する。さらに、ＭＰＵ１４０は、カウンター１２０のカウント値とＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されている共振周波数ｆ_０の値を用いて、式（６）より圧力値Ｐを計算する。そして、ＭＰＵが計算した圧力値Ｐは、通信インターフェース１７０を介して、気圧センサー１０の外部に出力される。

このような構成の周波数変化型の気圧センサー１０によれば、圧力センサー素子１００の振動周波数をカウンター１２０によりＴＣＸＯ１３０が出力する高精度かつ高周波数（例えば数十ＭＨｚ）のクロック信号でカウントするとともに、ＭＰＵ１４０でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Ｐａオーダー以下の高い分解能かつ高精度の圧力値（気圧データ）を得ることができる。さらに、気圧センサー１０は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気圧計測に適している。

尚、実施例並びに図１では、基準クロック源となる発振回路をＴＣＸＯ１３０としたが、温度補償回路を有さない、例えば、ＡＴカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはＴＣＸＯ１３０とするかは、予測システムのコストや予測精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。

２．気象変動予測情報提供システムの構成
図５は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図である。本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、図５の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

本実施形態の気象変動予測情報提供システム１は、３つ以上の気圧計測装置２とデータ処理装置４を含んで構成され、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報（以下、「気象変動予測情報」という）を提供する。

気圧計測装置２は、気圧センサー１０と送信部１２を含む。

気圧センサー１０は、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じたデータを出力する周波数変化型のセンサーである。具体的には、気圧センサー１０は、例えば図１に示したように構成され、感圧素子の振動周波数を高周波数のクロック信号で計測することで、秒オーダーの周期でＰａオーダー以下の気圧変化を捉えることが可能な高分解能かつ高精度のセンサーである。

送信部１２は、気圧センサー１０が秒オーダーの周期でリアルタイムに計測した気圧データを、気圧計測装置２毎に割り当てられた周波数の電波で送信する。各気圧計測装置２には互いに異なる送信周波数が割り当てられる。

本実施形態では、直径数ｋｍ〜数十ｋｍの円に収まる程度の狭小地域を観測対象の特定地域とし、当該特定地域に３つ以上の気圧計測装置２がほぼ水平なｘｙ平面に固定して配置されている。気圧計測装置間の距離は、数百ｍ程度に設定される。気圧計測装置間の距離は一定でなくてもよく、例えば、気圧計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置することが考えられる。

データ処理装置４は、受信部２０、処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）３０、操作部４０、ＲＯＭ５０、ＲＡＭ６０、表示部７０、送信部８０を含んで構成されている。

受信部２０は、受信周波数が順番に気圧計測装置２毎に割り当てられた送信周波数になるように所定の周期で切り替えながら各気圧計測装置２からの送信データを受信し、各気圧データを復調する。そして、受信部２０は、復調した各気圧データを処理部３０に送る。

なお、各気圧計測装置２の送信部１２が、同一の送信周波数の電波を用いて、あらかじめ決められた互いに異なる周期的なタイミングで時分割に気圧データを送信し、データ処理装置４の受信部２０が、各気圧計測装置２の送信タイミングと同期して、時分割に気圧データを受信するようにしてもよい。

処理部３０は、ＲＯＭ５０に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部３０は、受信部２０から気圧データを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部３０は、操作部４０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部７０に各種の情報を表示させる処理、受信部２０及び送信部８０を介した携帯端末等の外部装置とのデータ通信を制御する処理等を行う。

特に、本実施形態では、処理部３０は、気圧データ取得部３２、気圧傾度算出部３４、気象変動予測情報生成部３６、気象変動予測部３８を含んで構成されている。

気圧データ取得部３２は、受信部２０から送られてくる気圧データを、気圧計測装置２の識別ＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、気圧データ取得部３２は、各気圧データを受け取り、受け取った各気圧データを気圧計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番にＲＡＭ６０に保存する。

気圧傾度算出部３４は、気圧データ取得部３２が一直線上にない３つの位置に配置された３つの気圧計測装置２から取得した取得した気圧データに基づいて、特定領域における所与の位置の２方向の気圧傾度を要素として含む気圧傾度ベクトルを算出する処理を行う。ここで、所与の位置は、例えば、いずれかの気圧計測装置２の位置であってもよい。具体的には、気圧傾度算出部３４は、ＲＡＭ６０に保存された気圧データに基づいて、気圧傾度ベクトルを時系列に順番に算出してＲＡＭ６０に保存する。

気圧傾度ベクトルｆは次式（１１）で定義される。

本実施形態では、図６に示すように、３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃが、気圧計測装置２Ａの位置を原点、気圧計測装置２Ａと２Ｂを結ぶ直線の方向をｘ軸、気圧計測装置２Ａと２Ｃを結ぶ直線の方向をｙ軸とする、高度が一定のｘｙ平面（水平面）に配置されている。気圧計測装置２Ａと２Ｂの距離を△ｘ、気圧計測装置２Ａと２Ｃの距離を△ｙとし、気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃによる計測値（気圧データ）をそれぞれｐ_０，ｐ_１，ｐ_２とすると、気圧計測装置２Ａの位置の気圧傾度ベクトルｆは次式（１２）で近似される。

すなわち、ｘ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｘを、気圧計測装置２Ａ，２Ｂがそれぞれ計測した気圧データｐ_０，ｐ_１と気圧計測装置２Ａ，２Ｂの距離△ｘを用いて計算されるｘ軸方向の気圧変化率（ｐ_１−ｐ_０）／△ｘで近似する。同様に、ｙ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｙを、気圧計測装置２Ａ，２Ｃがそれぞれ計測した気圧データｐ_０，ｐ_２と気圧計測装置２Ａ，２Ｃの距離△ｙを用いて計算されるｙ軸方向の気圧変化率（ｐ_２−ｐ_０）／△ｙで近似する。なお、本実施形態では、気圧計測装置２Ａに対してｚ軸方向（例えば高度方向）に配置される気圧計測装置がないので、ｚ軸方向の気圧変化率は計算できない。そのため、ｚ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｚを０としている。

本実施形態では、気圧傾度算出部３４は、式（１２）に従って気圧計測装置２Ａの位置でのｘｙ平面上の気圧傾度ベクトル（２次元の気圧傾度ベクトル）を算出する。

３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃをなるべく近くに配置した方が式（１２）の近似の精度が向上するが、近づきすぎて気圧計測装置の測定分解能以下の気圧差になると、式（１２）が正しく計算できなくなる。そこで、気圧傾度ベクトルの計算精度と気圧計測装置の測定分解能とを考慮して、３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃの配置を決定する。例えば、Ｐａオーダーの高分解能かつ高精度の計測が可能な気圧計測装置であれば１００ｍ程度離して配置すればよい。

なお、本実施形態では、ｘ軸とｙ軸が直交するように３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃを配置しているが、ｘｙ平面上の方向と大きさを持った２次元の気圧傾度ベクトルを算出することができればよいので、ｘ軸とｙ軸が平行にならなければ３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃを任意の位置に配置してよい。すなわち、気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃを一直線上にない任意の３つの位置に配置すればよい。

気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度算出部３４が算出した気圧傾度ベクトルに基づいて、気象変動予測情報を生成する処理を行う。

式（１２）からわかるように、気圧計測装置２Ａの位置の気圧傾度ベクトルｆはｘｙ平面上のベクトルであり、方向と大きさを持っている。そこで、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度ベクトルの大きさ｜ｆ｜（＝｜▽ｐ｜）に基づいて、特定地域における局地的な低気圧の発生の有無を判定し、気象変動予測情報として当該低気圧の発生の有無の情報を生成するようにしてもよい。例えば、ある程度強い低気圧が局地的に発生した場合、その周辺での気圧傾度ベクトルが急に大きくなると考えられるので、気圧傾度ベクトルの大きさを監視することで局地的な低気圧の発生の有無を判断することができる。

式（１２）から明らかなように、気圧傾度ベクトルｆは相対的に気圧が低い領域と正反対の方向を指し示す。つまり、気圧傾度ベクトルｆと正反対の方向に低気圧が存在することになる。そこで、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度ベクトルの方向に基づいて、気象変動予測情報として特定地域における局地的な低気圧の方向の情報を生成するようにしてもよい。

なお、気圧傾度ベクトルｆが大きいほど、気圧計測装置２Ａの付近の等圧線の間隔が狭いことを意味し、一般的には気圧計測装置２Ａと小さな低気圧との距離がより短いと考えられるので、気圧傾度ベクトルｆの大きさに基づいて低気圧の概略的な位置を特定することも可能である。

また、局地的な低気圧が移動すると、それに応じて所与の位置の気圧傾度ベクトルの方向や大きさが変わると考えられる。そこで、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度ベクトルの時間変化に基づいて、気象変動予測情報として特定地域における局地的な低気圧の移動方向、移動速度、移動距離及び移動時間の少なくとも１つの情報を生成するようにしてもよい。

さらに、気圧傾度算出部３４は、３つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃを１つのセットとして、複数のセットの各々に対して２次元の気圧傾度ベクトルを算出するようにしてもよい。例えば、図７に示すように、図６に示した位置関係にある３つの気圧計測装置２Ａ−１，２Ｂ−１，２Ｃ−１を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−１，２Ｂ−１，２Ｃ−１がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１２）より気圧計測装置２Ａ−１の位置の気圧傾度ベクトルｆ_１を計算する。同様に、図６に示した位置関係にある３つの気圧計測装置２Ａ−２，２Ｂ−２，２Ｃ−２を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−２，２Ｂ−２，２Ｃ−２がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１２）より気圧計測装置２Ａ−２の位置の気圧傾度ベクトルｆ_２を計算する。同様に、図６に示した位置関係にある３つの気圧計測装置２Ａ−３，２Ｂ−３，２Ｃ−３を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−３，２Ｂ−３，２Ｃ−３がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１２）より気圧計測装置２Ａ−３の位置の気圧傾度ベクトルｆ_３を計算する。

この気圧傾度ベクトルｆ_１，ｆ_２，ｆ_３は、それぞれ低気圧の正反対の方向を指し示す。従って、気圧傾度ベクトルｆ_１，ｆ_２，ｆ_３の任意の２つから低気圧の位置を特定することができる。そこで、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度算出部３４が算出した複数の気圧傾度ベクトルに基づいて、気象変動予測情報として特定地域における低気圧の位置の情報を生成するようにしてもよい。

なお、図７において、例えば、気圧計測装置２Ａ−１と２Ａ−２を結んだ直線の延長線上に低気圧があると、気圧傾度ベクトルｆ_１とｆ_２の方向が同じになるため、低気圧の位置を正確に特定することができない。そこで、気圧計測装置２Ａ−１，２Ａ−２，２Ａ−３を一直線にならない３つの位置に配置することで、気圧傾度ベクトルｆ_１，ｆ_２，ｆ_３の適当な２つを選択すれば低気圧の位置を必ず特定することができる。さらに、３つの気圧傾度ベクトルｆ_１，ｆ_２，ｆ_３から三角測量と同様の手法で低気圧の位置より精度よく特定することもできる。

気象変動予測部３８は、気象変動予測情報生成部３６により生成された気象変動予測情報に基づいて、特定地域における所与の気象変動（雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等）を予測する処理を行う。具体的には、例えば、図８に示すように、ＲＯＭ５０に、雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等の予測対象の気象変動に対して、識別ＩＤと各気象変動の発生を判定するための判定基準とを対応づける予測判定テーブル５２を記憶しておく。この判定基準は、少なくとも気圧に関する基準を含み、温度や湿度等に関する基準をさらに含むようにしてもいい。そして、気象変動予測部３８は、予測判定テーブル５２を参照し、気象変動予測情報に基づいて各々の判定基準が満たされるか否か判定し、判定基準を満たす気象変動が発生すると予測する。

例えば、気象変動予測部３８は、気圧傾度ベクトルの大きさが所定の閾値よりも大きければ、急激な上昇気流に伴う局地的な（小さな）低気圧が発生していると判断し、所定時間以内（例えば数分から数十分以内）に雷雨や集中豪雨等の気象変動が発生すると予測するようにしてもよい。

また、気象変動予測部３８は、局地的な低気圧の移動方向や移動速度等を含む気象変動予測情報に基づいて当該低気圧の位置の時間変化を算出し、算出結果に基づいて気象変動の発生位置及び発生時間の少なくとも一方を予測するようにしてもよい。

なお、本実施形態の気象変動予測情報提供システムが気象変動予測情報を提供することで足りる場合は、気象変動予測部３８は処理部３０の必須の構成要素ではない。

操作部４０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、ユーザーによる操作に応じた操作信号を処理部３０に出力する。

ＲＯＭ５０は、処理部３０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。特に、本実施形態のＲＯＭ５０は、前述の予測判定テーブル５２を記憶している。

ＲＡＭ６０は、処理部３０の作業領域として用いられ、ＲＯＭ５０から読み出されたプログラムやデータ、操作部４０から入力されたデータ、処理部３０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。

表示部７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成される表示装置であり、処理部３０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。

送信部８０は、処理部３０で生成した情報を外部装置へ送信する処理等を行う。例えば、気象変動予測情報生成部３６が生成した気象変動予測情報や気象変動予測部３８が予測した情報を送信部８０を介して携帯端末等に配信するようにしてもよい。

３．気象変動予測情報提供システムの処理
図９は、気象変動予測情報提供システムの処理の一例を示すフローチャート図である。

まず、各気圧計測装置２が、新たに圧力値（気圧データ）を計測し、計測した気圧データを送信する（ステップＳ１０）。

次に、データ処理装置４が、気圧データ取得部３２により各気圧計測装置２からの気圧データを取得する（ステップＳ２０）。

次に、データ処理装置４の気象傾度力算出部３４が、ステップＳ２０で取得された気圧データから気圧計測装置の各セットについて気圧傾度ベクトルを計算する（ステップＳ３０）。

次に、気象変動予測情報生成部３６が、ステップＳ３０で計算された気圧傾度ベクトルから局地的な低気圧の有無を判定する（ステップＳ４０）。例えば、いずれかの気圧傾度ベクトルの大きさが閾値を超えた場合に低気圧が存在すると判定し、すべての気圧傾度ベクトルの大きさが閾値以下であれば低気圧が存在しないと判定するようにしてもよい。

低気圧が存在しないと判定した場合（ステップＳ５０のＮ）、気象変動予測部３８は、予測対象の気象変動が所定時間以内に発生しないと予測する（ステップＳ１１０）。

一方、低気圧が存在すると判定した場合（ステップＳ５０のＹ）、気象変動予測情報生成部３６は、ステップＳ３０で計算された気圧傾度ベクトルから低気圧の方向や位置を特定する（ステップＳ６０）。例えば、最も大きい気圧傾度ベクトルの方向から低気圧の方向を特定したり、複数の気圧傾度ベクトルの方向と大きさから三角測量と同様の方法で低気圧の位置（距離と方向）を計算することができる。

次に、気象変動予測情報生成部３６は、これまでに得られた低気圧の方向や位置の時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等を計算する（ステップＳ７０）。

次に、気象変動予測部３８は、気圧傾度ベクトルの時系列から得られる各種の情報に基づいて、予測対象の各々の気象変動が発生するための判定基準（予測判定テーブル５２で設定された判定基準）が満たされるか否かを判定する（ステップＳ８０）。

少なくとも１つの判定基準が満たされる場合（ステップＳ９０のＹ）、気象変動予測部３８は、ステップＳ７０で計算された低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等から、判定基準を満たす気象変動の発生位置と発生時間を予測する（ステップＳ１００）。

一方、すべての判定基準が満たされない場合（ステップＳ９０のＮ）、気象変動予測部３８は、予測対象のすべての気象変動が所定時間以内に発生しないと予測する（ステップＳ１１０）。

そして、処理を終了するまで（ステップＳ１２０でＹになるまで）ステップＳ１０〜Ｓ１１０の処理を繰り返し行う。

以上に説明したように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、Ｐａオーダーの高分解能な周波数変化型の気圧センサー１０を用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、気象変動予測情報を提供することができる。そして、この気象変動予測情報を解析することで、所与の気象変動を精度よく予測することができる。

また、本実施形態によれば、局地的な低気圧の発生を捉えることができるので、この低気圧に起因する気象変動の発生を予測することができる。さらに、気圧傾度ベクトルの時間変化からこの低気圧の移動経路を算出することで、気象変動の発生位置や発生時間を予測することができる。

また、一般的な気圧計は高価であるため、局所的な地域に多数の気圧計を配置することは現実的でないのに対して、本実施形態では、気圧センサー１０を半導体の製造技術を用いて安価で提供することができるので、局所的な地域に気圧計測装置２のセットを多数配置することで、多数の位置での気圧傾度ベクトルを算出してより詳細な気象変動予測情報を生成することができる。例えば、セット間の距離を数百ｍ〜数ｋｍ程度に設定すれば、アメダスの観測メッシュ（一辺が１７ｋｍ〜２１ｋｍ程度）よりも小さい観測メッシュを形成することができ、アメダスでは捉えられないような局地的な気象変動を的確に捉えることが可能になる。

本実施形態の気象変動予測情報提供システムを用いることで、集中豪雨やダウンバースト等の気象変動が発生するまでに従来よりも時間的余裕をもって警告情報を発信できる可能性がある。

４．適用例
本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、様々な用途に適用することができる。

例えば、飛行場において、滑走路の着陸位置付近に発生するダウンバーストの予測に利用することができる。具体的には、滑走路の着陸位置を取り囲むように３つ以上の気圧計測装置を１つのセットとして複数セット配置し、セット毎に気圧傾度ベクトルを計算する。ダウンバーストが発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、各セットの気圧傾度ベクトルの大きさを監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。もし低気圧の発生位置が着陸位置付近であれば、その後の各セットの気圧傾度ベクトルの時間変化を記録する。そして、上昇気流から下降気流に変わることでダウンバーストが発生するので、各セットの気圧傾度ベクトルの方向が急激に変化するかあるいは不安定になれば、短時間後に着陸位置付近でダウンバーストが発生すると予測することができる。これにより、着陸体勢の飛行機があれば着陸の回避を指示することができる。

また、例えば、局所的な特定地域における集中豪雨の予測に利用することができる。あらかじめ、都市部などの集中豪雨が起こりやすい地域に３つ以上の気圧計測装置を１つのセットとして複数セット配置し、セット毎に気圧傾度ベクトルを計算する。集中豪雨が発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、各セットの気圧傾度ベクトルの大きさを監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。もし低気圧の発生を捉えた場合、その後の各セットの気圧傾度ベクトルの時間変化を記録する。そして、各セットの気圧傾度ベクトルの時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等を解析することで、集中豪雨の発生の有無、発生位置、発生時間等を予測することができる。これにより、集中豪雨が発生する前に発生が予測される地域に警報を流すことができる。

５．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。

例えば図１０に示すように、４つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄが、気圧計測装置２Ａの位置を原点、気圧計測装置２Ａと２Ｂを結ぶ直線の方向をｘ軸、気圧計測装置２Ａと２Ｃを結ぶ直線の方向をｙ軸、気圧計測装置２Ａと２Ｄを結ぶ直線の方向をｘ軸とする、ｘｙｚ空間に配置されるように変形してもよい。例えば、ｘｙ平面が水平面であり、ｚ軸方向が高度方向である。気圧計測装置２Ａと２Ｂの距離を△ｘ、気圧計測装置２Ａと２Ｃの距離を△ｙ、気圧計測装置２Ａと２Ｄの距離を△ｚとし、気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄによる計測値（気圧データ）をそれぞれｐ_０，ｐ_１，ｐ_２，ｐ_３とすると、気圧計測装置２Ａの位置の気圧傾度ベクトルｆは次式（１３）で近似される。

すなわち、ｘ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｘを、気圧計測装置２Ａ，２Ｂがそれぞれ計測した気圧データｐ_０，ｐ_１と気圧計測装置２Ａ，２Ｂの距離△ｘを用いて計算されるｘ軸方向の気圧変化率（ｐ_１−ｐ_０）／△ｘで近似する。同様に、ｙ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｙを、気圧計測装置２Ａ，２Ｃがそれぞれ計測した気圧データｐ_０，ｐ_２と気圧計測装置２Ａ，２Ｃの距離△ｙを用いて計算されるｙ軸方向の気圧変化率（ｐ_２−ｐ_０）／△ｙで近似する。また、ｚ軸方向の気圧傾度∂ｐ／∂ｚを、気圧計測装置２Ａ，２Ｄがそれぞれ計測した気圧データｐ_０，ｐ_３と気圧計測装置２Ａ，２Ｄの距離△ｚを用いて計算されるｚ軸方向の気圧変化率｛（ｐ_３＋α）−ｐ_０｝／△ｚで近似する。なお、地上付近では概ね１０ｍの高度差で１ｈＰａ程度の気圧差が生じるので、Ｐａオーダーの気圧の変動を捉えるために、気圧計測装置２Ａと２Ｄの高度差△ｚに応じた気圧差をキャンセルする補正項αが付加されている。

気圧傾度算出部３４は、この式（１３）に従って気圧計測装置２Ａの位置でのｘｙｚ空間の気圧傾度ベクトル（３次元の気圧傾度ベクトル）を算出するようにしてもよい。そして、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度算出部３４が算出した３次元の気圧傾度ベクトルに基づいて、気象変動予測情報を生成する。このようにすれば、高度方向も加味して低気圧の方向を特定することができるので、より有益な気象変動予測情報を提供することができる。

なお、本変形例では、ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸が互いに直交するように４つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄを配置しているが、ｘｙｚ空間上の方向と大きさを持った３次元の気圧傾度ベクトルを算出することができればよいので、ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸が互いに平行にならなければ４つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄを任意の位置に配置してよい。すなわち、気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄを一平面上にない任意の４つの位置に配置すればよい。

さらに、気圧傾度算出部３４は、４つの気圧計測装置２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄを１つのセットとして、複数のセットの各々に対して３次元の気圧傾度ベクトルを算出するようにしてもよい。例えば、図１１に示すように、図１０に示した位置関係にある４つの気圧計測装置２Ａ−１，２Ｂ−１，２Ｃ−１，２Ｄ−１を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−１，２Ｂ−１，２Ｃ−１，２Ｄ−１がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１３）より気圧計測装置２Ａ−１の位置の気圧傾度ベクトルｆ_１を計算する。同様に、図６に示した位置関係にある４つの気圧計測装置２Ａ−２，２Ｂ−２，２Ｃ−２，２Ｄ−２を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−２，２Ｂ−２，２Ｃ−２，２Ｄ−２がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１３）より気圧計測装置２Ａ−２の位置の気圧傾度ベクトルｆ_２を計算する。同様に、図６に示した位置関係にある４つの気圧計測装置２Ａ−３，２Ｂ−３，２Ｃ−３，２Ｄ−３を１セットとして、気圧計測装置２Ａ−３，２Ｂ−３，２Ｃ−３，２Ｄ−３がそれぞれ計測した気圧データを用いて、式（１３）より気圧計測装置２Ａ−３の位置の気圧傾度ベクトルｆ_３を計算する。

そして、気象変動予測情報生成部３６は、気圧傾度算出部３４が算出した複数の気圧傾度ベクトルに基づいて、気象変動予測情報として特定地域における低気圧の位置の情報を生成するようにしてもよい。

また、本実施形態では、気圧計測装置２は固定点に設置されているが、少なくとも一部の気圧計測装置２を車両等の移動体に設置するようにしてもよい。その場合でも、移動体にＧＰＳ（Global Positioning System）を搭載しておき、気圧計測装置２が、気圧データとともに移動体の位置情報を送信し、データ処理装置４が移動体の位置と対応づけて気圧データを取得（記憶）するようにすればよい。

本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１ 気象変動予測情報提供システム、２，２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄ 気圧計測装置、４ データ処理装置、１０ 気圧センサー、１２ 送信部、２０ 受信部、３０ 処理部（ＣＰＵ）、３２ 気圧データ取得部、３４ 気圧傾度算出部、３６ 気象変動予測情報生成部、３８ 気象変動予測部、４０ 操作部、５０ ＲＯＭ、５２ 予測判定テーブル、６０ ＲＡＭ、７０ 表示部、８０ 送信部、１００ 圧力センサー素子、１１０ 発振回路、１２０ カウンター、１３０ ＴＣＸＯ、１４０ ＭＰＵ、１５０ 温度センサー、１６０ ＥＥＰＲＯＭ、１７０ 通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、２１０ ダイヤフラム、２１２ 突起、２１４ 受圧面、２２０ 振動片、２２２ 振動ビーム（梁）、２２４ 基部、２２６ 支持梁、２２８ 枠部、２３０ ベース、２３２ キャビティー

Claims (8)

1. 局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、
   前記特定地域の互いに異なる位置に配置された少なくとも３つの気圧計測装置と、
   前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、
   前記データ処理装置は、
   前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得部と、
   一直線上にない位置に配置された３つの前記気圧計測装置又は一平面上にない４つの位置に配置された前記４つの気圧計測装置を１つのセットとして、複数の前記セットの各々に対して、前記気圧データ取得部が取得した気圧データに基づいて、前記特定領域における所与の位置の２方向の気圧傾度を要素として含む２次元の気圧傾度ベクトル又は前記所与の位置の３方向の気圧傾度を要素として含む３次元の気圧傾度ベクトルを算出する気圧傾度算出部と、
   前記気圧傾度算出部が算出した複数の前記気圧傾度ベクトルに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システム。
2. 請求項１において、
   前記気象変動予測情報生成部は、
   前記気圧傾度算出部が算出した前記複数の前記気圧傾度ベクトルの大きさに基づいて、前記気象変動を予測するための情報として低気圧の発生の有無の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
3. 請求項１又は２において、
   前記気象変動予測情報生成部は、
   前記気圧傾度算出部が算出した前記複数の前記気圧傾度ベクトルの方向に基づいて、前記気象変動を予測するための情報として前記特定地域における低気圧の方向の情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記気象変動予測情報生成部は、
   前記気圧傾度算出部が算出した前記複数の前記気圧傾度ベクトルの時間変化に基づいて、前記気象変動を予測するための情報として前記特定地域における低気圧の移動方向、移動速度、移動距離及び移動時間の少なくとも１つの情報を生成する、気象変動予測情報提供システム。
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、
   前記気象変動を予測するための情報に基づいて所与の判定基準が満たされるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記気象変動の発生を予測する気象変動予測部をさらに含む、気象変動予測情報提供システム。
6. 請求項１乃至５のいずれかにおいて、
   前記気圧計測装置の各々は、
   気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する気圧センサーを含む、気象変動予測情報提供システム。
7. 請求項６において、
   前記気圧センサーが有する前記感圧素子は、双音叉圧電振動子である、気象変動予測情報提供システム。
8. 局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、
   前記特定地域の互いに異なる位置に配置された少なくとも３つの気圧計測装置を用いて気圧を計測する気圧計測ステップと、
   前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得ステップと、
   一直線上にない位置に配置された３つの前記気圧計測装置又は一平面上にない４つの位置に配置された前記４つの気圧計測装置を１つのセットとして、複数の前記セットの各々に対して、前記気圧データ取得ステップで取得した気圧データに基づいて、前記特定領域における所与の位置の２方向の気圧傾度を要素として含む２次元の気圧傾度ベクトル又は前記所与の位置の３方向の気圧傾度を要素として含む３次元の気圧傾度ベクトルを算出する気圧傾度算出ステップと、
   前記気圧傾度算出ステップで算出した複数の前記気圧傾度ベクトルに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法。

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