JP5973124B2 - Sudden local heavy rain prediction method and apparatus - Google Patents

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Description

本発明は、突発的局地豪雨予測方法及び装置、特に、人が常時保持している携帯電話などの携帯端末装置とGPSシステムとを用いて突発的な局地豪雨予測する方法及び装置に関するものである。   BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for predicting sudden local heavy rain, and more particularly to a method and apparatus for predicting sudden local heavy rain using a mobile terminal device such as a mobile phone that is always held by a person and a GPS system. It is.

この種の技術のうち、第1の従来技術として、日本気象協会が推進する豪雨予測システムがある。これは、電子基準点(GPS利用のために国土地理院が測地測量用に約20km(キロメートル)間隔で整備運用している地点)で受信したGPSデータを用いて可降水量を求める方法が提案するものである。この技術は、電波が大気を通過するとき標準大気よりわずかに遅くなることに着目して気象予報に利用するものである。上記電波の遅延量は大気の屈折率の関数であり、大気屈折率は気圧、気温、湿度の関数であると考えられるから、この性質を利用することで大気の水蒸気や温度を推定する。上記遅延量を算出するモデル式は下記の通りである。
ΔR=10-6∫Ndryds+10-6∫Nwetds
ここで、
ΔR:対流圏遅延量
dry:乾燥大気の屈折性(気圧・温度の関数)
wet:水蒸気の屈折性(相対湿度・温度の関数)
ds:伝搬経路距離
である。
Among these types of technologies, there is a heavy rain prediction system promoted by the Japan Meteorological Association as the first conventional technology. This suggests a method for obtaining precipitable water using GPS data received at an electronic reference point (a point that the Geospatial Information Authority maintains and operates at intervals of about 20 km (kilometers) for geodetic surveys to use GPS) To do. This technology is used for weather forecasting, paying attention to the fact that radio waves are slightly slower than the standard atmosphere when passing through the atmosphere. The amount of delay of the radio wave is a function of the refractive index of the atmosphere, and the atmospheric refractive index is considered to be a function of atmospheric pressure, air temperature, and humidity. Therefore, the atmospheric water vapor and temperature are estimated by using this property. The model formula for calculating the delay amount is as follows.
ΔR = 10 -6 ∫N dry ds + 10 -6 ∫N wet ds
here,
ΔR: Tropospheric delay amount N dry : Refractive property of dry atmosphere (function of atmospheric pressure and temperature)
N wet : Water vapor refractive index (function of relative humidity and temperature)
ds: propagation path distance.

そして、従来の局地豪雨予報では、複数のGPS電子基準点で取得した可降水量やレーダーデータを既存の気象予測モデルに組み込むことにより解析しその結果を提供している。
豪雨予測をするための第2の従来技術としては例えば特開2005−257639号公報に記載されたものがある。これは、雲放電量を検出する雲放電検出手段と、雲の位置を検出するためのレーダエコー検出手段と、雲放電量から雷雲の成長段階を解析して降雨開始までの時間及び降雨量を予測する降雨予測手段と、雲放電検出手段と前記レーダエコー検出手段とによって雷雲位置情報を検出する雷雲位置検出手段と、前記降雨予測手段による予測降雨時間及び予測降雨量と前記雷雲位置情報とを地図データに合成する手段とから構成される豪雨監視システムである。この豪雨監視システムは比較的広域の範囲について豪雨可能マップを作成し、これから豪雨予測をするものである。
In the conventional local heavy rain forecast, the amount of precipitable water and radar data acquired at a plurality of GPS electronic reference points are incorporated into an existing weather prediction model, and the result is provided.
As a second conventional technique for predicting heavy rain, for example, there is one described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-257639. This includes cloud discharge detection means for detecting the amount of cloud discharge, radar echo detection means for detecting the position of the cloud, analysis of the stage of thundercloud growth from the amount of cloud discharge, and the time and amount of rainfall until the start of rainfall. Predicting rainfall predicting means, thundercloud position detecting means for detecting thundercloud position information by means of cloud discharge detecting means and the radar echo detecting means, predicted rainfall time and predicted rainfall amount by the rain prediction means, and the thundercloud position information. It is a heavy rain monitoring system composed of means for combining with map data. This heavy rain monitoring system creates a heavy rain possible map for a relatively wide area and predicts heavy rain from now on.

特開2005−257639号JP-A-2005-257639

しかしながら、上記第1の従来技術にあっては、豪雨予測に必要なデータの更新頻度が3時間と長いので、数分後といったような差し迫った時刻における豪雨 予測が困難であるという不具合がある。また、可降水量データが電子基準点が設置されている20km間隔でしか取得できないので、任意の場所、すなわちもっと狭い場所でピンポイントによる豪雨予測をすることが難しい。さらに、豪雨予測に複数の電子基準点で取得したデータを用いるため、大がかりなシステムの構築が必要であるなどの不具合があった。   However, the first prior art has a problem that it is difficult to predict heavy rain at an imminent time, such as a few minutes later, because the update frequency of data necessary for heavy rain prediction is as long as 3 hours. In addition, since the precipitable water amount data can be acquired only at intervals of 20 km where the electronic reference points are installed, it is difficult to predict the heavy rain by pinpoint at an arbitrary place, that is, a narrower place. Furthermore, since data obtained from multiple electronic control points are used for heavy rain prediction, there is a problem that it is necessary to construct a large-scale system.

また、上記第2の従来技術にあっては、設備として、雲放電検出用の装置と、レーダ装置などの設置が必要であり、この場合も大がかりなシステムの構築が必要であるなどの不具合があった。   Further, in the second prior art, it is necessary to install a cloud discharge detection device and a radar device as facilities, and in this case also, there is a problem that a large-scale system needs to be constructed. there were.

本発明は上述のような従来の問題点に着目してなされたもので、その目的は、簡易なシステムにより、ピンポイントに近いきわめて狭い範囲での豪雨予測をほぼリアルタイムで行うことができる突発的局地豪雨予測方法及び装置を提供することである。   The present invention has been made paying attention to the above-mentioned conventional problems, and the purpose of the present invention is to make it possible to predict heavy rain in a very narrow range close to pinpoint in an almost real time with a simple system. It is to provide a local heavy rain prediction method and apparatus.

本発明は、上記目的を達成するため、地上の通信装置に組み込まれ、GPSデータを受信するGPS受信機と、前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める伝搬時間算出手段と、GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を求める伝搬遅延量算出手段と、伝搬遅延量を経時的に検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化を求めるGPS可降水量時間勾配算出手段と、前記伝搬遅延量算出手段によって求められた伝搬遅延量、およびGPS可降水量時間勾配算出手段の算出結果に基づいて、前記通信装置により観測した地点における豪雨危険度を判定する豪雨判定手段と、を備えた突発的局地豪雨予測装置を提供する。 In order to achieve the above object, the present invention incorporates a GPS receiver that is incorporated in a ground communication device and receives GPS data, and extracts the GPS satellite time from the GPS data received by the GPS receiver. A propagation time calculation means for obtaining the propagation time of GPS data from the time difference between the time of the GPS and the time on the ground, and the reference propagation time with reference to the propagation time of the GPS data when the GPS data passes through the standard atmosphere , A propagation delay amount calculating means for obtaining a propagation delay amount by taking a difference from the GPS data propagation time at the current time point, and GPS precipitable water for detecting a propagation delay amount over time and obtaining a propagation delay amount change per unit time the amount time gradient calculating means, the propagation delay determined by the propagation delay time calculation means, and the calculation result of the GPS PWV time gradient calculating means Based on, it provides a sudden local heavy rainfall prediction apparatus and a determining rain determination means for rain risk at the point of observation by the communication device.

本発明はまた、地上の通信装置に組み込まれたGPS受信機によりGPSデータを受信する工程と、前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める工程と、GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量(A)を算出する伝搬遅延量算出手段と、異なる時刻別に伝搬遅延量(t1;A1,t2;A2,t3;A3,...,ただし、tnは時刻、A1,A2,A3...は伝搬遅延量)を検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化、
(A2−A1)/(t2−t1),(A3−A2)/(t3−t2),...
を求める工程と、伝搬遅延量を算出する工程で求められた伝搬遅延量、および前記伝搬遅延量変化の算出結果に基づいて豪雨危険度を判定する工程と、を備えた突発的局地豪雨予測方法を提供する。
The present invention also includes a step of receiving GPS data by a GPS receiver incorporated in a ground communication device, a time of a GPS satellite is extracted from the GPS data received by the GPS receiver, and a time of the GPS satellite; The step of obtaining the propagation time of the GPS data from the time difference from the time on the ground, and the propagation time of the GPS data when the GPS data has passed through the standard atmosphere, the reference propagation time and the current GPS data The propagation delay amount calculating means for calculating the propagation delay amount (A) by taking the difference from the propagation time, and the propagation delay amounts (t1; A1, t2; A2, t3; A3,. Is the time, A1, A2, A3 ... is the propagation delay amount) and the propagation delay amount change per unit time,
(A2-A1) / (t2-t1), (A3-A2) / (t3-t2),. . .
And the step of determining the risk of heavy rain based on the propagation delay amount obtained in the step of calculating the propagation delay amount and the calculation result of the change in the propagation delay amount, Provide a method.

本発明はまた、GPSデータを受信するGPS受信機を備えた通信装置と、前記通信装置との間でデータの送受信を行うサーバとから成り、前記通信装置は、前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める伝搬時間算出手段と、GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を求める伝搬遅延量算出手段と、前記サーバとの間でデータの送受信を行う通信部と、を有しており、また、前記サーバは、豪雨予測の処理に必要な可降水量データや解析動作、およびその他サーバ全体の動作に必要なプログラムデータを格納するメインデータサーバと、前記通信装置から送られた伝搬遅延量を経時的に検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化を求めるGPS可降水量時間勾配算出手段と、前記通信装置から送られた伝搬遅延量、およびGPS可降水量時間勾配算出手段の算出結果に基づいて、前記通信装置により観測した地点における豪雨危険度を判定する豪雨判定手段とを有し、可降水量データを基に可降水量時間勾配を算出し、また豪雨予測や判定などの解析行ったり、可降水量の地域分布を解析したりする解析サーバと、前記解析サーバにおいて得られた解析結果または豪雨予測結果を前記通信装置または他の配信先へ送信するための予報配信サーバと、を備えていることを特徴とする突発的局地豪雨予測システムを提供する。 The present invention also is composed of a communication device having a GPS receiver for receiving GPS data, a server for transmitting and receiving data to and from the communication device, the communication device is received by the GPS receiver GPS data when GPS data has passed through the standard atmosphere, and a propagation time calculation means for obtaining the GPS data propagation time from the time difference between the time of the GPS satellite and the time on the ground. The propagation delay amount calculating means for obtaining the propagation delay amount by taking the difference between the reference propagation time and the propagation time of the GPS data at the current time point, and transmitting and receiving data between the server and the server. And the server performs precipitable water data and analysis operations necessary for heavy rain forecast processing, and other server operations. A main data server for storing program data necessary for the operation, and a GPS precipitable water amount time gradient calculating means for detecting a propagation delay amount sent from the communication device over time to obtain a change in the propagation delay amount per unit time; , Based on the propagation delay amount sent from the communication device, and the calculation result of the GPS precipitable amount time gradient calculation means, and heavy rain determination means for determining the risk of heavy rain at the point observed by the communication device , An analysis server that calculates the precipitable water time gradient based on the precipitable water data, analyzes heavy rain forecasts and judgments, analyzes the regional distribution of precipitable water, and the analysis obtained by the analysis server results or heavy rain prediction result and forecast distribution server to transmit to the communication device or other distribution destination, a sudden local heavy rainfall prediction system characterized in that it comprises a Hisage To.

以上のような装置ないしは方法によって、簡易なシステム、特に、人が常時保持している携帯電話などの携帯端末装置と既存のGPSシステムにより、突発的な局地豪雨を予測することができる。とりわけ本発明では、ピンポイントに近いきわめて狭い範囲での豪雨予測をほぼリアルタイムで行うことができるという利点がある。   By the apparatus or method as described above, sudden local heavy rain can be predicted by a simple system, in particular, a mobile terminal device such as a mobile phone that is always held by a person and an existing GPS system. In particular, the present invention has an advantage that heavy rain prediction in a very narrow range close to pinpoint can be performed almost in real time.

本発明の第1の実施の形態による豪雨予測機能を組み込んだ携帯情報端末装置のシステム構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the system configuration | structure of the portable information terminal device incorporating the heavy rain prediction function by the 1st Embodiment of this invention. 前記実施の形態において用いられる豪雨予測の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structure of the heavy rain forecast used in the said embodiment. 前記実施の形態における豪雨予測動作例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the heavy rain prediction operation example in the said embodiment. 前記実施の形態において可降水量を算出するために準備されたデータテーブルを示す図である。It is a figure which shows the data table prepared in order to calculate precipitable water in the said embodiment. 前記実施の形態において可降水量の時間変化から豪雨危険度を判定するために準備されたデータテーブルを示す図である。It is a figure which shows the data table prepared in order to determine the risk of heavy rain from the time change of precipitable water in the said embodiment. 前記実施の形態において可降水量の時間変化、およびこの可降水量の時間変化における豪雨危険度の判定方法を示すグラフ図である。It is a graph which shows the time change of precipitable water amount in the said embodiment, and the determination method of the risk of heavy rain in this time change of precipitable water amount. 図7は本発明の第2の実施の形態に係る豪雨予測システムを示すシステム構成図である。FIG. 7 is a system configuration diagram showing a heavy rain prediction system according to the second embodiment of the present invention. 第2の実施の形態に係る豪雨予測システムの動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the heavy rain prediction system which concerns on 2nd Embodiment.

(実施の形態1)
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図1は本発明の第1の実施の形態による豪雨予測システムを組み込んだ地上の通信装置である携帯電話のシステム構成を示すブロック図である。この図において、1は携帯電話自体に備え付けられた時計装置、2は携帯電話に組み込まれたGPS受信機、3は携帯電話としての送信通話機能を実現するための音声入力部、4は各種動作指令を入力するための入力部、5は時間計測をするためのタイマである。また、6は携帯電話としての送信通話機能を実現するための音声出力部、7は各種情報を表示する表示部、8は携帯電話を回線またはネットワークに接続する通信部、9は携帯電話の各種動作に必要なデータが格納されるデータ格納部である。また、10は上記各ユニット1〜9の動作を制御するコンピュータ(CPU)であり、全体としてコンピュータを主体とするハードウェア構成を実現している。
(Embodiment 1)
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of a mobile phone which is a terrestrial communication device incorporating a heavy rain prediction system according to a first embodiment of the present invention. In this figure, 1 is a clock device provided in the mobile phone itself, 2 is a GPS receiver incorporated in the mobile phone, 3 is a voice input unit for realizing a transmission call function as a mobile phone, 4 is various operations An input unit 5 for inputting a command is a timer for measuring time. In addition, 6 is a voice output unit for realizing a transmission call function as a mobile phone, 7 is a display unit for displaying various information, 8 is a communication unit for connecting the mobile phone to a line or a network, and 9 is various types of mobile phones. The data storage unit stores data necessary for operation. Reference numeral 10 denotes a computer (CPU) that controls the operation of each of the above units 1 to 9, and realizes a hardware configuration mainly composed of a computer as a whole.

時計装置1は、地上における時刻を計測するもので、クオーツ時計などが用いられる。GPS受信機2はGPS衛星に搭載された原子時計からの時刻データを受信する。音声入力部3はマイクロホンにより構成される。入力部4は携帯情報端末装置に備え付けられたキーまたはタッチパネルにより構成される。タイマ5は上記CPU10に接続または内蔵され、CPU10の処理のタイミングなどを規定するものである。音声出力部6はスピーカにより構成される。表示部7は液晶或いは上記タッチパネルなどのディスプレイ装置により構成される。通信部は送受信デバイスから構成され、携帯情報端末装置を回線またはネットワークに接続する。データ格納部9はメモリ、ハードディスク、或いは外部記憶媒体などから構成される。 The clock device 1 measures time on the ground, and a quartz clock or the like is used. The GPS receiver 2 receives time data from an atomic clock mounted on a GPS satellite. The voice input unit 3 is composed of a microphone. The input unit 4 includes a key or a touch panel provided in the portable information terminal device . The timer 5 is connected to or built in the CPU 10 and defines the processing timing of the CPU 10. The audio output unit 6 includes a speaker. The display unit 7 includes a liquid crystal or a display device such as the touch panel. The communication unit includes a transmission / reception device and connects the portable information terminal device to a line or a network. The data storage unit 9 includes a memory, a hard disk, an external storage medium, or the like.

図2は携帯情報端末装置においてCPU10の制御の下で豪雨予測処理を行う豪雨予測システムの構成を示すブロック図である。CPU10には、GPSデータの伝搬時間を求める伝搬時間算出部11と、GPSデータの伝搬遅延量を求める伝搬遅延量算出部12と、伝搬遅延量の時間変化を求めるGPS可降水量時間勾配算出部13と、携帯端末装置により観測した地点における豪雨危険度を判定する豪雨判定部14とがソフトウェアとして組み込まれている。これらのソフトウェアはCPUに内蔵されたROMに格納されるかまたは通信回線やネットワークを通して外部から取り込まれる。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a heavy rain prediction system that performs heavy rain prediction processing under the control of the CPU 10 in the portable information terminal device . The CPU 10 includes a propagation time calculation unit 11 that determines the propagation time of GPS data, a propagation delay amount calculation unit 12 that calculates the propagation delay amount of GPS data, and a GPS precipitable amount time gradient calculation unit that calculates time variation of the propagation delay amount. 13 and a heavy rain determination unit 14 for determining the risk of heavy rain at a point observed by the mobile terminal device are incorporated as software. These software are stored in a ROM built in the CPU, or taken in from the outside through a communication line or a network.

上記のような構成を有する豪雨予測システムの動作について以下説明する。 図3は上記豪雨予測システムによる豪雨予測動作を説明するフローチャートである。図3の例では、伝搬時間算出部11は、GPS受信機2で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻情報を取り出し、また時計装置1から自己携帯端末装置の時刻情報を取り出し、上記GPS衛星の時刻と、自己携帯端末装置の時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める。この処理において、GPS衛星の時刻と、自己携帯端末装置の時刻との間では、同期がとられていることが必要であり、そのために、時計装置1とGPS受信機2との間では、基準時刻系(UT系かUTC系か)を合わせる取り決めが予め行われる。   The operation of the heavy rain prediction system having the above configuration will be described below. FIG. 3 is a flowchart for explaining the heavy rain prediction operation by the heavy rain prediction system. In the example of FIG. 3, the propagation time calculation unit 11 extracts GPS satellite time information from the GPS data received by the GPS receiver 2, and also extracts time information of the self-portable terminal device from the clock device 1. The propagation time of GPS data is obtained from the time difference between the time and the time of the self-portable terminal device. In this process, it is necessary that the time of the GPS satellite and the time of the self-portable terminal device be synchronized. For this reason, a reference between the clock device 1 and the GPS receiver 2 is required. Arrangements for matching the time system (UT system or UTC system) are made in advance.

伝搬時間算出部11は、GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を算出し、また、ある瞬間(時点)において大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を算出する。伝搬遅延量算出部12は、上記GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準とし、この基準伝搬時間と、ある瞬間のGPSデータの伝搬時間の差分から標準大気における伝搬遅延量Aを算出する(ステップST1)。ここで、標準大気とは晴れの日の大気とは限らず曇りであっても何でもその豪雨予測システムにとっての標準大気と決定すればよい。上記基準伝搬時間と、標準大気における伝搬遅延量Aは一旦取得されれば後刻或いは後日、いつでも再使用し得るから、基準伝搬遅延量としてデータ格納部9に記録しておくことが処理の簡易化のために好ましい(次回以降はステップST1の処理は不要となる)。次に伝搬遅延量算出部12は、別の時点(現在)においてGPSデータが大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を伝搬時間算出部11から取得し、この伝搬時間と上記基準伝搬時間との差分から現在大気における伝搬遅延量Bを算出する(ステップST2)。次に伝搬遅延量算出部12は、標準大気および現実大気における伝搬遅延量の差を算出し(ステップST3)、さらに伝搬遅延量の差から可降水量を算出する。   The propagation time calculation unit 11 calculates the propagation time of GPS data when the GPS data passes through the standard atmosphere, and calculates the propagation time of GPS data when the GPS data passes through the atmosphere at a certain moment (time point). . The propagation delay calculation unit 12 uses the GPS data propagation time when the GPS data has passed through the standard atmosphere as a reference, and the propagation time in the standard atmosphere is determined from the difference between the reference propagation time and the propagation time of the GPS data at a certain moment. A delay amount A is calculated (step ST1). Here, the standard atmosphere is not limited to the atmosphere on a sunny day, and it may be determined as the standard atmosphere for the heavy rain prediction system even if it is cloudy. Since the reference propagation time and the propagation delay amount A in the standard atmosphere can be reused at any time later or at a later date, recording in the data storage unit 9 as the reference propagation delay amount simplifies the processing. This is preferable (after the next time, the process of step ST1 becomes unnecessary). Next, the propagation delay amount calculation unit 12 acquires the propagation time of the GPS data when the GPS data has passed through the atmosphere at another time (current) from the propagation time calculation unit 11, and the propagation time and the reference propagation time described above. The propagation delay amount B in the current atmosphere is calculated from the difference between (step ST2). Next, the propagation delay amount calculation unit 12 calculates a difference in propagation delay amount between the standard atmosphere and the actual atmosphere (step ST3), and further calculates a precipitable amount from the difference in propagation delay amount.

図4は上記可降水量を算出するためのデータテーブルを示す図である。このデータテーブルはデータ格納部9に格納されており、伝搬遅延量算出部12の処理動作に応じてデータ格納部9から伝搬遅延量算出部12へ出力される。図4から明らかなように、伝搬遅延量の差が小さい値のときは可降水量は小さく(雨は降りにくい)伝搬遅延量の差が大きい値のときは可降水量は大きく(雨は降り易い)なる。ただし、伝搬遅延量の差が大きいと可降水量が大きくなるとはいっても、突発的豪雨になるとは限らず、小雨もようから本降りへ段階的に、且つ時間をかけて天候変化するかもしれない。そこで、本発明では、ステップST5において、可降水量時間勾配算出部13が可降水量の時間勾配を算出し、また、この可降水量の時間勾配を基に豪雨判定部14が豪雨危険度を算出する。ここで、可降水量の時間勾配とは単位時間当たりに可降水量がどれだけ変化したかを表す変化度合いのことである。   FIG. 4 is a diagram showing a data table for calculating the precipitable water amount. This data table is stored in the data storage unit 9 and is output from the data storage unit 9 to the propagation delay amount calculation unit 12 in accordance with the processing operation of the propagation delay amount calculation unit 12. As is clear from FIG. 4, when the difference in propagation delay is a small value, the precipitable water is small (it is difficult to rain), and when the difference in propagation delay is large, the precipitable water is large (rain falls). Easy). However, even if the difference in propagation delay is large, the amount of precipitable water increases, but it does not necessarily cause sudden heavy rain, and the weather may change gradually over time from light rain to main rain. . Therefore, in the present invention, in step ST5, the precipitable water time gradient calculating unit 13 calculates the precipitable water time gradient, and the heavy rain determining unit 14 determines the heavy rain risk based on the precipitable water time gradient. calculate. Here, the time gradient of precipitable water is a degree of change indicating how much precipitable water has changed per unit time.

可降水量時間勾配算出部13はその処理動作において、一例としては下記の演算処理を行う。すなわち、異なる時刻別に伝搬遅延量(t1;A1,t2;A2,t3;A3,...,ただし、t1,t2,t3,...は時刻、A1,A2,A3,...は伝搬遅延量)を検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化
(A2−A1)/(t2−t1),(A3−A2)/(t3−t2),...
を求める。
In the processing operation, the precipitable water amount time gradient calculating unit 13 performs the following arithmetic processing as an example. That is, propagation delay amounts (t1; A1, t2; A2, t3; A3,..., Where t1, t2, t3,... Are times, and A1, A2, A3,. Delay amount) is detected and a change in propagation delay amount per unit time (A2-A1) / (t2-t1), (A3-A2) / (t3-t2),. . .
Ask for.

図5は本実施の形態において可降水量の時間変化から豪雨危険度を算出するためのデータテーブルを示す図である。上記演算により得られた可降水量時間勾配の値は図5のデータテーブルの左欄の値に照合される。このデータテーブルはデータ格納部9に格納されており、豪雨判定部14の処理動作に応じてデータ格納部9から豪雨判定部14へ出力される。図5において可降水量時間勾配の値が大きいほど突発的豪雨が起き易く豪雨危険度が大きいことを表す。なお、突発的豪雨をより正確にないしは適格に判定するには、豪雨危険度算出用のデータテーブルをデータ格納部9から豪雨判定部14へ出力するのみならず、伝搬遅延量算出部12における処理結果もまた豪雨判定部14へ出力し、豪雨判定部14では両方のデータを基に豪雨判定することが好ましい(図2中の一点鎖線で表す信号線20)。こうすることにより、どのレベルの可降水量にどのような可降水量時間勾配をもって到達したのかを演算により得ることができ(可降水量時間勾配が同じ20mmでも、可降水量が10〜30mmの変化よりも50〜70mmの変化の方が豪雨危険度が大きい)豪雨危険度がより一層正確に算出できる。図6はこのような豪雨危険度判定をタイマ制御により行った場合の豪雨危険度の判定方法を示すグラフ図である。このグラフにおいて、横軸は経過時間、縦軸は可降水量を表す。グラフ曲線が急上昇しているところ(図中丸で囲まれた部分)が可降水量時間勾配が大きいところであり、さらにその部分は可降水量も高い値を示す部分であるから、豪雨危険度が大きいことを表す。   FIG. 5 is a diagram showing a data table for calculating the risk of heavy rain from the temporal change of precipitable water in the present embodiment. The value of the precipitable water time gradient obtained by the above calculation is collated with the value in the left column of the data table of FIG. This data table is stored in the data storage unit 9 and is output from the data storage unit 9 to the heavy rain determination unit 14 in accordance with the processing operation of the heavy rain determination unit 14. In FIG. 5, the larger the value of the precipitable water amount time gradient, the easier the sudden heavy rain occurs and the higher the risk of heavy rain. In order to determine sudden heavy rain more accurately or appropriately, not only the data table for heavy rain risk calculation is output from the data storage unit 9 to the heavy rain determination unit 14, but also the processing in the propagation delay amount calculation unit 12 is performed. The result is also output to the heavy rain determination unit 14, and it is preferable that the heavy rain determination unit 14 determines heavy rain based on both data (a signal line 20 represented by a one-dot chain line in FIG. 2). By doing so, it is possible to obtain what level of precipitable water with what precipitable water time gradient by calculation (even if the precipitable water time gradient is the same 20 mm, the precipitable water amount is 10 to 30 mm. The risk of heavy rain is greater in the case of a change of 50 to 70 mm than the change). FIG. 6 is a graph showing a method for determining the heavy rain risk when such heavy rain risk determination is performed by timer control. In this graph, the horizontal axis represents elapsed time, and the vertical axis represents precipitable water. The place where the graph curve soars (the part circled in the figure) is where the precipitable waterfall time gradient is large, and that part is a part where the precipitable water amount is also high, so the risk of heavy rain is high. Represents that.

以上のように本実施の形態によれば、携帯情報端末装置に搭載した豪雨予測システムにより携帯情報端末装置を使って局地的な豪雨の危険度をピンポイントで予測することができる。したがって、携帯情報端末装置のユーザは、何処にいても豪雨が来る前に適切な災害予防行動をとることができる。 According to the present embodiment as described above, it is possible to predict the risk of localized heavy rain pinpoint with a portable information terminal device by rain prediction system mounted to the portable information terminal device. Therefore, the user of the portable information terminal device can take appropriate disaster prevention actions before heavy rains come everywhere.

(実施の形態2)
上述の豪雨予測システムとによる豪雨予測は携帯情報端末装置に豪雨予測システムを搭載し、豪雨予測を携帯情報端末装置のみにより実施する例である。これに対して豪雨予測を別のシステム構成により実施する方法もある。図7は本発明の第2の実施の形態に係る豪雨予測システムを示すシステム構成図であり、この実施の形態では、携帯情報端末装置に豪雨予測のためのデータ収集機能を持たせ、豪雨予測解析はセンター(サーバ)側で行うようになっている。そして、図7は携帯情報端末装置とサーバとの間におけるデータの送受信の様子を示す図である。図7において15はサーバを表し、16は携帯情報端末装置を表す。この事例ではサーバ15はメインデータサーバ17と、解析サーバ18と、予報配信サーバ19とを有する。メインデータサーバ17は携帯情報端末装置から送られてきた可降水量データや解析動作、およびその他サーバ15全体の動作に必要なプログラムデータを格納するためのサーバである。また、メインデータサーバ17は図2に示されたデータ格納部9と同様の機能を持ち、このメインデータサーバ17には図4に示されたデータテーブル及び図5に示されたデータテーブルと同様のデータテーブルが格納されている。解析サーバ18は、可降水量データを基に可降水量時間勾配を算出し、また豪雨予測や判定などの解析行ったり、可降水量の地域分布を解析したりするためのサーバである。また、予報配信サーバ19は、解析サーバ18において得られた解析結果または豪雨予測結果を配信さきへ送信するためのサーバである。
(Embodiment 2)
The heavy rain prediction by the above-described heavy rain prediction system is an example in which a heavy rain prediction system is mounted on a portable information terminal device and the heavy rain prediction is performed only by the portable information terminal device . On the other hand, there is also a method for carrying out heavy rain prediction using another system configuration. FIG. 7 is a system configuration diagram showing a heavy rain prediction system according to the second embodiment of the present invention. In this embodiment, a portable information terminal device is provided with a data collection function for heavy rain prediction, and heavy rain prediction is performed. Analysis is performed on the center (server) side. And FIG. 7 is a figure which shows the mode of transmission / reception of the data between a portable information terminal device and a server. In FIG. 7, 15 represents a server, and 16 represents a portable information terminal device . In this example, the server 15 includes a main data server 17, an analysis server 18, and a forecast distribution server 19. The main data server 17 is a server for storing the precipitable water amount data and analysis operation sent from the portable information terminal device and other program data necessary for the operation of the entire server 15. The main data server 17 has the same function as that of the data storage unit 9 shown in FIG. 2, and this main data server 17 has the same data table as shown in FIG. 4 and the data table shown in FIG. The data table is stored. The analysis server 18 is a server for calculating the precipitable water time gradient based on the precipitable water data, analyzing heavy rain prediction and determination, and analyzing the regional distribution of precipitable water. The forecast distribution server 19 is a server for transmitting the analysis result or the heavy rain prediction result obtained in the analysis server 18 to the previous distribution.

このようなシステム構成を有する豪雨予測システムの動作について以下説明する。図8は上記第2の実施の形態に係る豪雨予測システムの動作を説明するフローチャートである。図8の例では、先ず、携帯情報端末装置16側でその地点上空におけるGPS可降水量(以下、単に可降水量という)を算出する(ステップST11)。この処理は携帯情報端末装置16に組み込まれた伝搬時間算出部11及び伝搬遅延量算出部12により実行される。次に、この可降水量データを携帯情報端末装置16からサーバ15へ送信する(ステップST12)。サーバ15側に送信された可降水量データはメインデータサーバ17に格納される。次いで、サーバ上のアプリケーションにより可降水量時間勾配を算出する(ステップST13)。この処理は解析サーバ18により実行される。解析サーバ18は図2に示された可降水量時間勾配算出部13および豪雨判定部14に対応するアプリケーションを有しており、且つ可降水量の経時変化を分析するためのタイマを内蔵している。次に、サーバ15から携帯情報端末装置16へピンポイントの豪雨危険度に関する情報が送信され、この豪雨危険度情報は携帯情報端末装置16の表示部7に表示される(ステップST14)。この処理は予報配信サーバ19により実行される。予報配信サーバ19は通信機能を有しており、上記ステップST12において可降水量データを送信してきた携帯情報端末装置16に対して、返信の形で豪雨危険度情報を送信する。 The operation of the heavy rain prediction system having such a system configuration will be described below. FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of the heavy rain prediction system according to the second embodiment. In the example of FIG. 8, first, GPS precipitable water (hereinafter simply referred to as precipitable water) over the point is calculated on the portable information terminal device 16 side (step ST11). This process is executed by the propagation time calculation unit 11 and the propagation delay amount calculation unit 12 incorporated in the portable information terminal device 16. Next, this precipitable water amount data is transmitted from the portable information terminal device 16 to the server 15 (step ST12). Precipitable water data transmitted to the server 15 side is stored in the main data server 17. Next, the precipitable water amount time gradient is calculated by the application on the server (step ST13). This process is executed by the analysis server 18. The analysis server 18 has an application corresponding to the precipitable water time gradient calculating unit 13 and the heavy rain judging unit 14 shown in FIG. 2, and has a built-in timer for analyzing the change in precipitable water over time. Yes. Next, information on the pinpoint heavy rain risk is transmitted from the server 15 to the portable information terminal device 16, and this heavy rain risk information is displayed on the display unit 7 of the portable information terminal device 16 (step ST14). This process is executed by the forecast distribution server 19. The forecast distribution server 19 has a communication function, and transmits heavy rain risk information in the form of a reply to the portable information terminal device 16 that has transmitted the precipitable water amount data in step ST12.

このように、本実施の形態によれば、豪雨予測のための解析はサーバ15側で行うようにしているため、携帯情報端末装置16には第1の実施の形態で用いたような可降水量時間勾配算出部13、豪雨判定部14及びタイマ5に相当する機能部或いはアプリケーションを搭載する必要はなく、また、データ格納部に格納するテーブルデータもより少なくすることができ、より装備の簡易化を図ることが出来る。もちろんこの第2の実施の形態においても、携帯情報端末装置16は上記第1の実施の形態の携帯情報端末装置と同様、豪雨予測システムの全ての機能部、ないしはアプリケーションを組み込んでいてもよい。 As described above, according to the present embodiment, since the analysis for heavy rain prediction is performed on the server 15 side, the portable information terminal device 16 has the precipitable water as used in the first embodiment. It is not necessary to install a function unit or application corresponding to the quantity / time gradient calculation unit 13, the heavy rain determination unit 14 and the timer 5, and it is possible to reduce the table data stored in the data storage unit and to simplify the equipment. Can be achieved. Of course, also in the second embodiment, the portable information terminal device 16 may incorporate all the functional units or applications of the heavy rain prediction system, as in the portable information terminal device of the first embodiment.

また、この第2の実施の形態において、センターの運営者が複数の契約者(ユーザ)と天気などの予報契約を結んでおき、上記のようにして携帯情報端末装置16から送信されてきた可降水量データを基にして得られた豪雨危険度情報を上記ユーザに配信することもできる。さらに、本実施の形態では、複数の携帯情報端末装置16から可降水量データが送信されてきた場合、解析サーバ18による解析の結果、地域的には狭い範囲であるが一定のエリアにおける局地的な豪雨予測が可能になる。また、複数のユーザがエリア的に広域に散らばっていれば、より広域における豪雨予測が可能になる。よって、上記豪雨危険度情報のユーザへの配信もより実効性のあるものにすることもできる。 In the second embodiment, the center operator signs forecasts such as weather with a plurality of contractors (users), and is transmitted from the portable information terminal device 16 as described above. Heavy rain risk information obtained based on precipitation data can be distributed to the user. Further, in the present embodiment, when the precipitable water amount data is transmitted from the plurality of portable information terminal devices 16, as a result of the analysis by the analysis server 18, the local area in a certain area is a small area. Torrential rain forecast becomes possible. Moreover, if a plurality of users are scattered in a wide area, it is possible to predict heavy rain in a wider area. Therefore, the distribution of the heavy rain risk information to the user can be made more effective.

なお上記第1及び第2の実施の形態において豪雨予測システムを搭載した携帯情報端末装置の例としては、モバイルコンピュータ、その他の各種携帯端末や携帯電話があり、いずれも同様に目的を達成することができる。 In the first and second embodiments, examples of the portable information terminal device equipped with the heavy rain prediction system include a mobile computer, other various portable terminals, and a mobile phone, both of which achieve the same purpose. Can do.

本発明による突発的局地豪雨予測方法及び装置によれば、GPS衛星の時刻と、自己携帯端末装置の時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求め、この伝搬時間と基準伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を求め、さらに伝搬遅延量の時間変化を求めて突発的局地豪雨予測を行うようにする。これにより簡易なシステムにより、ピンポイントに近いきわめて狭い範囲での豪雨予測をほぼリアルタイムで行うことができる   According to the sudden local heavy rain prediction method and apparatus according to the present invention, the propagation time of GPS data is obtained from the time difference between the time of the GPS satellite and the time of the self-portable terminal device, and the difference between the propagation time and the reference propagation time. Thus, the propagation delay amount is obtained, and further, the temporal change of the propagation delay amount is obtained, and the sudden local heavy rain prediction is performed. This allows a simple system to predict heavy rain in a very narrow range close to pinpoint in almost real time.

1 時計装置
2 GPS受信機
3 音声入力部
4 入力部
5 タイマ
6 音声出力部
7 表示部
8 通信部
9 データ格納部
10 コンピュータ(CPU)
11 伝搬時間算出部
12 伝搬遅延量算出部
13 GPS可降水量時間勾配算出部
14 豪雨判定部
15 サーバ
16 携帯電話
17 メインデータサーバ
18 解析サーバ
19 予報配信サーバ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Clock apparatus 2 GPS receiver 3 Voice input part 4 Input part 5 Timer 6 Voice output part 7 Display part 8 Communication part 9 Data storage part 10 Computer (CPU)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Propagation time calculation part 12 Propagation delay amount calculation part 13 GPS precipitable water amount time gradient calculation part 14 Heavy rain determination part 15 Server 16 Mobile phone 17 Main data server 18 Analysis server 19 Forecast distribution server

Claims (3)

地上の通信装置に組み込まれ、GPSデータを受信するGPS受信機と、
前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める伝搬時間算出手段と、
GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を求める伝搬遅延量算出手段と、
伝搬遅延量を経時的に検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化を求めるGPS可降水量時間勾配算出手段と、
前記伝搬遅延量算出手段によって求められた伝搬遅延量、およびGPS可降水量時間勾配算出手段の算出結果に基づいて、前記通信装置により観測した地点における豪雨危険度を判定する豪雨判定手段と、
を備えた突発的局地豪雨予測装置。
A GPS receiver built in a ground communication device and receiving GPS data ;
A propagation time calculating means for extracting the time of the GPS satellite from the GPS data received by the GPS receiver, and obtaining the propagation time of the GPS data from the time difference between the time of the GPS satellite and the time on the ground ;
Based on the propagation time of the GPS data when the GPS data has passed through the standard atmosphere, the propagation delay amount calculation for obtaining the propagation delay amount by taking the difference between the reference propagation time and the propagation time of the GPS data at the current time point Means,
GPS precipitable water amount time gradient calculating means for detecting a propagation delay amount over time and obtaining a propagation delay amount change per unit time;
Based on the propagation delay amount obtained by the propagation delay amount calculating means and the calculation result of the GPS precipitable water amount time gradient calculating means, the heavy rain determining means for determining the risk of heavy rain at the point observed by the communication device ;
Sudden local heavy rain forecasting device equipped with.
地上の通信装置に組み込まれたGPS受信機によりGPSデータを受信する工程と、
前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める工程と、
GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を算出する工程と、
異なる時刻別に伝搬遅延量(t1;A1,t2;A2,t3;A3,...,ただし、tnは時刻、A1,A2,A3...は伝搬遅延量)を検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化
(A2−A1)/(t2−t1),(A3−A2)/(t3−t2),...
を求める工程と、
前記伝搬遅延量を算出する工程で求められた伝搬遅延量、および伝搬遅延量変化の算出結果に基づいて豪雨危険度を判定する工程と、
を有する突発的局地豪雨予測方法。
Receiving GPS data by a GPS receiver incorporated in a ground communication device ;
Extracting the time of the GPS satellite from the GPS data received by the GPS receiver, and determining the propagation time of the GPS data from the time difference between the time of the GPS satellite and the time on the ground ;
GPS data is based on the propagation time of the GPS data when passed through the standard atmospheric, and the reference propagation time, calculating a propagation delay amount by taking the difference between the propagation time of the GPS data at the current time point,
Propagation delay amount (t1; A1, t2; A2, t3; A3, ..., where tn is time, A1, A2, A3 ... is propagation delay amount) at different times Propagation delay amount change (A2-A1) / (t2-t1), (A3-A2) / (t3-t2),. . .
The process of seeking
Determining the risk of heavy rain based on the propagation delay obtained in the step of calculating the propagation delay, and the calculation result of the change in propagation delay;
Sudden local heavy rain prediction method having
GPSデータを受信するGPS受信機を備えた通信装置と、
前記通信装置との間でデータの送受信を行うサーバとから成り、
前記通信装置は、
前記GPS受信機で受信されたGPSデータからGPS衛星の時刻を取り出し、このGPS衛星の時刻と、地上における時刻との時間差からGPSデータの伝搬時間を求める伝搬時間算出手段と、
GPSデータが標準大気を通過してきた場合のGPSデータの伝搬時間を基準にして、当該基準伝搬時間と、現在時点におけるGPSデータの伝搬時間との差分をとって伝搬遅延量を求める伝搬遅延量算出手段と、
前記サーバとの間でデータの送受信を行う通信部と、を有しており、また、
前記サーバは、
豪雨予測の処理に必要な可降水量データや解析動作、およびその他サーバ全体の動作に必要なプログラムデータを格納するメインデータサーバと、
前記通信装置から送られた伝搬遅延量を経時的に検出して単位時間当たりの伝搬遅延量変化を求めるGPS可降水量時間勾配算出手段と、前記通信装置から送られた伝搬遅延量、およびGPS可降水量時間勾配算出手段の算出結果に基づいて、前記通信装置により観測した地点における豪雨危険度を判定する豪雨判定手段とを有し、可降水量データを基に可降水量時間勾配を算出し、また豪雨予測や判定などの解析行ったり、可降水量の地域分布を解析したりする解析サーバと、
前記解析サーバにおいて得られた解析結果または豪雨予測結果を前記通信装置または他の配信先へ送信するための予報配信サーバと、
を備えていることを特徴とする突発的局地豪雨予測システム。
A communication device including a GPS receiver for receiving GPS data ;
A server that transmits and receives data to and from the communication device ;
The communication device
A propagation time calculating means for extracting the time of the GPS satellite from the GPS data received by the GPS receiver, and obtaining the propagation time of the GPS data from the time difference between the time of the GPS satellite and the time on the ground ;
Based on the propagation time of the GPS data when the GPS data has passed through the standard atmosphere, the propagation delay amount calculation for obtaining the propagation delay amount by taking the difference between the reference propagation time and the propagation time of the GPS data at the current time point Means,
A communication unit that transmits and receives data to and from the server, and
The server
A main data server that stores precipitable water data and analysis operations necessary for heavy rain forecast processing, and other program data necessary for overall server operations;
GPS precipitable amount time gradient calculating means for detecting a propagation delay amount sent from the communication device over time to obtain a change in propagation delay amount per unit time, a propagation delay amount sent from the communication device, and GPS Based on the calculation result of the precipitable water time gradient calculating means, it has heavy rain determining means for determining the risk of heavy rain at the point observed by the communication device , and calculates the precipitable water time gradient based on the precipitable water data. And an analysis server that analyzes heavy rain forecasts and judgments, and analyzes the regional distribution of precipitable water,
A forecast distribution server for transmitting the analysis result or heavy rain prediction result obtained in the analysis server to the communication device or another distribution destination;
Sudden local heavy rain forecast system characterized by having.
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI453452B (en) * 2011-12-26 2014-09-21 Inventec Corp Mobile device, meteorology counting system, and meteorology counting method
CN104155705B (en) * 2014-08-13 2016-05-25 中国人民解放军理工大学 A kind of method of utilizing ground infrared cloud detection instrument indirectly to measure Atmospheric Precipitable Water
CN114791638B (en) * 2022-06-29 2022-09-16 山东大学 Super-heavy rainstorm monitoring method and system based on multi-source data

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001136568A (en) * 1999-11-10 2001-05-18 Denso Corp Mobile communication machine and communication system
JP2002112339A (en) * 2000-09-28 2002-04-12 Casio Comput Co Ltd Information distribution method
JP4633588B2 (en) * 2005-09-20 2011-02-16 Kddi株式会社 Meteorological data distribution device, local meteorological data distribution system, and meteorological data estimation method in the same system
JP5203104B2 (en) * 2008-09-04 2013-06-05 一般財団法人日本気象協会 Precipitation prediction system, method and program

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11300681B2 (en) 2018-03-05 2022-04-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Weather radar apparatus and severe rain prediction method

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