JP6689396B2 - Weather forecasting device, weather forecasting method, and program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムに関する。   The embodiment of the present invention relates to a weather forecasting device, a weather forecasting method, and a program.

近年、河川の氾濫や大規模な斜面崩壊によって甚大な被害をもたらす豪雨災害が生じている。このような災害は、線状降水帯が一定の地点に長時間に亘って停滞することにより引き起こされていると云われている。これに関連し、上空の積乱雲等の雨雲を観測して上空の降水強度を導出する技術が知られている。   In recent years, heavy rainfall disasters have caused a great deal of damage due to river flooding and large-scale slope failures. It is said that such a disaster is caused by a linear precipitation zone staying at a certain point for a long time. Related to this, there is known a technique of observing rain clouds such as cumulonimbus clouds in the sky and deriving the precipitation intensity in the sky.

しかしながら、従来の技術では、線状降水帯により引き起こされる豪雨災害などのリスクを精度良く予測することが困難であった。   However, it is difficult for the conventional technology to accurately predict the risk of a heavy rain disaster caused by the linear precipitation zone.

特開2014−1974号公報JP, 2014-1974, A

本発明が解決しようとする課題は、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide a weather forecasting device, a weather forecasting method, and a program capable of accurately forecasting a risk due to a weather disaster.

実施形態の気象予測装置は、算出部と、決定部と、リスク導出部と、領域導出部と、を持つ。算出部は、レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出する。決定部は、算出部により算出された第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する。リスク導出部は、決定部により決定された降水帯の種類に応じて、降水帯による災害のリスクを導出する。領域導出部は、観測空間において、前記降水帯の対象領域を導出する。また、決定部は、領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第2高度を決定する。
The weather prediction device of the embodiment includes a calculation unit, a determination unit, a risk derivation unit, and a region derivation unit . The calculation unit calculates the wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude included in the observation space observed by the radar device, based on the meteorological observation data obtained by the radar device. . The determining unit determines the type of precipitation zone in the sky based on the wind direction at the first altitude and the wind direction at the second altitude calculated by the calculating unit . The risk deriving unit derives the risk of a disaster due to the precipitation zone according to the type of the precipitation zone determined by the determining unit. The area deriving unit derives the target area of the precipitation zone in the observation space. Further, the determining unit determines the minimum altitude of the target region derived by the region deriving unit as the first altitude, and also determines the second altitude based on the minimum altitude and the maximum altitude of the target region.

第1の実施形態における気象予測装置100の構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a structure of the weather prediction apparatus 100 in 1st Embodiment. 気象観測データ132の一例を示す図。The figure which shows an example of the meteorological observation data 132. 第1の実施形態における制御部110による一連の処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a series of processes by the control part 110 in 1st Embodiment. 観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Mの一例を示す図。It illustrates an example of dividing the observation space virtually mesh area M i. メッシュ領域Mを抽出する方法を説明するための図。The figure for demonstrating the method of extracting the mesh area M i . 降水帯毎特徴情報136の一例を示す図。The figure which shows an example of the feature information 136 for every precipitation zone. 線状降水帯の走向STの一例を示す図。The figure which shows an example of the strike ST of a linear precipitation zone. 線状降水帯の走向STの他の例を示す図。The figure which shows the other example of the strike ST of a linear precipitation zone. 線状降水帯の走向STの他の例を示す図。The figure which shows the other example of the strike ST of a linear precipitation zone. スコア付けの方法を説明するための図。The figure for demonstrating the method of scoring. 所定装置に表示される画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the screen displayed on a predetermined device. 第2の実施形態における制御部110による一連の処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a series of processes by the control part 110 in 2nd Embodiment. 処理結果の一例を示す図。The figure which shows an example of a processing result.

以下、実施形態の気象予測装置、気象予測方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。   Hereinafter, a weather forecasting apparatus, a weather forecasting method, and a program according to embodiments will be described with reference to the drawings.

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における気象予測装置100の構成の一例を示す図である。第1の実施形態における気象予測装置100は、気象レーダ装置200から出力される気象観測データに基づいて線状降水帯の種類を決定する。線状降水帯とは、線状の形態を持つ降水雲(例えば積乱雲)の集合体であり、しばしば上空に停滞して、地上に豪雨や豪雪、ひょう、あられなどの気象災害をもたらすものである。気象予測装置100は、この線状降水帯の種類に応じて、降水帯によって引き起こされることが予測される気象災害のリスクを導出する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the weather prediction device 100 according to the first embodiment. The weather prediction device 100 in the first embodiment determines the type of linear precipitation zone based on the weather observation data output from the weather radar device 200. The linear precipitation zone is a collection of precipitation clouds (for example, cumulonimbus) that have a linear shape, and often stagnates above the sky, causing meteorological disasters such as heavy rain, heavy snowfall, hail, and hail. . The weather prediction device 100 derives the risk of a weather disaster predicted to be caused by the precipitation zone according to the type of the linear precipitation zone.

気象レーダ装置200は、例えば、フェーズドアレイアンテナを含む。気象レーダ装置200は、フェーズドアレイアンテナを構成するアレイ状のアンテナ素子に入力する信号、またはアンテナ素子が出力する信号の位相を制御することによって、指向角を電子的に変動させる。気象レーダ装置200は、アンテナの指向角を変動させながら電波を送受信する。例えば、気象レーダ装置200は、電気的な位相制御によって、エレベーション方向(垂直方向)における指向角を、一定の角度範囲(例えば90度)内で変動させる。また、気象レーダ装置200は、アジマス方向(水平方向)における指向角を、図示しない駆動機構によって機械的に変動させる。また、気象レーダ装置200は、アジマス方向とエレベーション方向との双方において、電気的な位相制御によって指向角を変動させてもよい。   The weather radar device 200 includes, for example, a phased array antenna. The weather radar device 200 electronically varies the directivity angle by controlling the phase of a signal input to an array-shaped antenna element that constitutes a phased array antenna or a phase of a signal output by the antenna element. The weather radar device 200 transmits and receives radio waves while varying the antenna directional angle. For example, the weather radar device 200 varies the directivity angle in the elevation direction (vertical direction) within a certain angle range (for example, 90 degrees) by electrical phase control. Further, the weather radar device 200 mechanically changes the directivity angle in the azimuth direction (horizontal direction) by a drive mechanism (not shown). Further, the weather radar device 200 may change the directivity angle by electrical phase control in both the azimuth direction and the elevation direction.

また、気象レーダ装置200は、上述したフェーズドアレイアンテナの他、パラボラアンテナや、パッチアンテナ、ポールアンテナ、シャントフィードアンテナ、スロットアンテナなどを含んでもよい。例えば、パラボラアンテナを含む場合、気象レーダ装置200は、図示しない駆動機構によってアンテナの指向角を機械的に変更しながら電波を送受信する。   Further, the weather radar device 200 may include a parabolic antenna, a patch antenna, a pole antenna, a shunt feed antenna, a slot antenna, and the like, in addition to the above-mentioned phased array antenna. For example, in the case of including a parabolic antenna, the weather radar device 200 transmits and receives radio waves while mechanically changing the antenna directional angle by a driving mechanism (not shown).

気象レーダ装置200は、受信した電波を電気信号に変換して、復調や信号強度の増幅、周波数変換等の信号処理を行う。そして、気象レーダ装置200は、信号処理を行った信号(以下、処理済み信号と称する)を気象観測データとして気象予測装置100に送信する。   The weather radar device 200 converts the received radio wave into an electric signal, and performs signal processing such as demodulation, signal strength amplification, and frequency conversion. Then, the weather radar device 200 transmits the signal subjected to the signal processing (hereinafter referred to as a processed signal) to the weather prediction device 100 as weather observation data.

例えば、気象レーダ装置200は、所定の探索周期(例えば30秒周期)の間において生成した複数の処理済み信号を1つの気象観測データとして気象予測装置100に送信する。気象観測データは、例えば、メッシュ領域Mごとに、電波に基づく物理量が対応付けられているボリュームデータである。メッシュ領域Mとは、電波が照射された3次元の観測空間が、距離方向、水平方向、および鉛直方向のそれぞれについて所定幅で分割された3次元の空間領域である。なお、気象レーダ装置200の観測対象(観測空間)は気象レーダ装置200から十分に遠いものとし、以下の説明では、メッシュ領域Mは立方体であるものとする。For example, the weather radar device 200 transmits the plurality of processed signals generated during a predetermined search cycle (for example, a 30-second cycle) to the weather prediction device 100 as one piece of weather observation data. The meteorological observation data is, for example, volume data in which physical quantities based on radio waves are associated with each mesh area M i . The mesh area M i is a three-dimensional space area in which a three-dimensional observation space irradiated with radio waves is divided by a predetermined width in each of the distance direction, the horizontal direction, and the vertical direction. Note that the observation target (observation space) of the weather radar device 200 is sufficiently far from the weather radar device 200, and in the following description, the mesh region M i is a cube.

以下、気象予測装置100の構成について説明する。気象予測装置100は、通信部102と、制御部110と、記憶部130とを備える。   Hereinafter, the configuration of the weather prediction device 100 will be described. The weather forecast device 100 includes a communication unit 102, a control unit 110, and a storage unit 130.

通信部102は、WAN(Wide Area Network)等のネットワークを介して、気象レーダ装置200等と通信を行い、気象レーダ装置200から気象観測データ132を受信する。通信部102により受信された気象観測データ132は、記憶部130に記憶される。   The communication unit 102 communicates with the weather radar device 200 and the like via a network such as a WAN (Wide Area Network) and receives the weather observation data 132 from the weather radar device 200. The weather observation data 132 received by the communication unit 102 is stored in the storage unit 130.

制御部110は、例えば、降水強度算出部111と、風向風速算出部112と、降水帯タイプ決定部113と、領域導出部114と、災害リスク導出部115と、出力部116とを備える。これらの構成要素の一部または全部は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサが記憶部130に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてよい。また、制御部110の構成要素の一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。   The control unit 110 includes, for example, a precipitation intensity calculation unit 111, a wind direction wind speed calculation unit 112, a precipitation zone type determination unit 113, a region derivation unit 114, a disaster risk derivation unit 115, and an output unit 116. Some or all of these components may be realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program stored in the storage unit 130. Further, some or all of the components of the control unit 110 may be realized by hardware such as an LSI (Large Scale Integration), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and an FPGA (Field-Programmable Gate Array). It may be realized by the cooperation of software and hardware.

記憶部130は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SDカード、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)、RAM(Random Access Memory)、レジスタ等によって実現されてよい。記憶部130は、制御部110のプロセッサが実行するプログラムを格納する他、気象観測データ132や後述する解析データ134、降水帯毎特徴情報136等を記憶する。   The storage unit 130 may be realized by, for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an HDD (Hard Disk Drive), an SD card, an MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory), a RAM (Random Access Memory), a register, or the like. The storage unit 130 stores a program executed by the processor of the control unit 110, and also stores meteorological observation data 132, analysis data 134 described later, feature information 136 for each precipitation zone, and the like.

図2は、気象観測データ132の一例を示す図である。例えば、気象観測データ132は、上空の雲を含む観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Mごとに、レーダ反射因子Zと、ドップラー速度Dとが対応付けられたデータである。FIG. 2 is a diagram showing an example of the meteorological observation data 132. For example, the meteorological observation data 132 is data in which the radar reflection factor Z i and the Doppler velocity D i are associated with each other for each mesh region M i obtained by virtually dividing an observation space including clouds in the sky.

レーダ反射因子Zは、電波を反射する粒子の粒径に応じて変動するパラメータである。電波を反射する粒子は、例えば、雲を構成する粒子(以下、雲粒と称する)である。雲粒には、例えば、水滴や氷晶等が含まれてよい。例えば、レーダ反射因子Zは、気象レーダ装置200が電波を受信した際の受信電力と、気象レーダ装置200から電波を反射した雲粒までの距離とに基づいて算出される。なお、気象観測データ132は、レーダ反射因子Zの代わりに、レーダ反射強度(=10log10)が対応付けられていてもよい。The radar reflection factor Z i is a parameter that varies according to the particle size of particles that reflect radio waves. The particles that reflect radio waves are, for example, particles that form clouds (hereinafter referred to as cloud particles). The cloud particles may include, for example, water drops or ice crystals. For example, the radar reflection factor Z i is calculated based on the received power when the weather radar device 200 receives a radio wave and the distance from the weather radar device 200 to the cloud particle that has reflected the radio wave. The meteorological observation data 132 may be associated with the radar reflection intensity (= 10 log 10 Z i ) instead of the radar reflection factor Z i .

ドップラー速度Dは、メッシュ領域M内の雲粒の移動方向および移動速度を表すパラメータであり、気象レーダ装置200が電波を送信した際の送信周波数と、電波を受信した際の受信周波数との差に基づいて算出される。ドップラー速度Dは、各メッシュ領域Mの風向および風速に算出する際に用いられる指標である。これらの指標は、気象レーダ装置200において信号処理の結果として算出されてもよいし、気象予測装置100において算出されてもよい。The Doppler velocity D i is a parameter indicating the moving direction and moving velocity of cloud particles in the mesh region M i , and is the transmission frequency when the weather radar device 200 transmits a radio wave and the reception frequency when the radio wave is received. It is calculated based on the difference between The Doppler velocity D i is an index used when calculating the wind direction and the wind speed of each mesh region M i . These indexes may be calculated as a result of signal processing in the weather radar device 200 or may be calculated in the weather prediction device 100.

メッシュ領域Mの大きさは、気象レーダ装置200の時間分解能および空間分解能に応じて変更されてよい。また、各メッシュ領域Mには、気象レーダ装置200の位置を原点とする直交座標系の位置座標が対応付けられている。例えば、気象レーダ装置200が標高の高い高台や山頂等に設置されている場合、メッシュ領域Mの位置座標は高度方向においてマイナスの値をとってよい。なお、座標系は直交座標系に限らず、極座標系や他の座標系であってもよい。The size of the mesh region M i may be changed according to the time resolution and the spatial resolution of the weather radar device 200. Further, position coordinates of a Cartesian coordinate system having the position of the weather radar device 200 as an origin are associated with each mesh region M i . For example, when the meteorological radar device 200 is installed on a high altitude or on a mountaintop, the position coordinates of the mesh area M i may take a negative value in the altitude direction. The coordinate system is not limited to the orthogonal coordinate system, and may be a polar coordinate system or another coordinate system.

以下、制御部110による一連の処理についてフローチャートを用いて説明する。図3は、第1の実施形態における制御部110による一連の処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。   Hereinafter, a series of processes performed by the control unit 110 will be described using a flowchart. FIG. 3 is a flowchart showing an example of a series of processes performed by the control unit 110 according to the first embodiment. The process of this flowchart may be repeated, for example, at a predetermined cycle.

まず、降水強度算出部111は、通信部102により、気象レーダ装置200から一回の探索周期分の気象観測データ132が受信されるまで待機し(ステップS100)、一回の探索周期分の気象観測データ132が受信されると、この気象観測データ132のメッシュ領域Mごとに、降水強度Rを算出する(ステップS102)。First, the precipitation intensity calculation unit 111 waits until the communication unit 102 receives the weather observation data 132 for one search cycle from the weather radar device 200 (step S100), and then the weather for one search cycle. When the observation data 132 is received, the precipitation intensity R i is calculated for each mesh region M i of the meteorological observation data 132 (step S102).

例えば、降水強度算出部111は、メッシュ領域Mごとのレーダ反射因子Zを数式(1)に代入することにより降水強度Rを算出する。なお、降水強度Rは、他の方法で算出されても良い。For example, precipitation intensity calculation unit 111 calculates the precipitation intensity R i by substituting the radar reflectivity factor Z i for each mesh area M i in Equation (1). The precipitation intensity R i may be calculated by another method.

Figure 0006689396
Figure 0006689396

上記数式(1)におけるBおよびβは、例えば、雨量計による観測値から決定される定数であり、雲粒が水滴の場合、Bが200程度、βが1.6程度に設定され、雲粒が氷晶の場合はBが500から2000程度、βが2.0程度に設定される。なお、定数Bおよびβのそれぞれには、全メッシュ領域Mにおいて同じ値が設定されてもよいし、メッシュ領域Mごとに異なる値が設定されてもよい。B and β in the above equation (1) are, for example, constants that are determined from observation values obtained by a rain gauge, and when the cloud particles are water droplets, B is set to about 200 and β is set to about 1.6. When is an ice crystal, B is set to about 500 to 2000 and β is set to about 2.0. It should be noted that the constants B and β may be set to the same value in all mesh regions M i , or may be set to different values for each mesh region M i .

次に、風向風速算出部112は、メッシュ領域Mごとのレーダ反射因子Zとドップラー速度Dに基づいて、メッシュ領域Mごとに風向および風速を算出する(ステップS104)。例えば、風向風速算出部112は、VAD(Velocity Azimuth Display))法や、VVP(Volume Velocity Processing)法、Gal-Chen法、Dual-Doppler法等の3次元風解析手法を用いて、メッシュ領域Mごとに風向および風速を算出する。なお、風向風速算出部112は、風向および風速を算出できないメッシュ領域Mについては、例えば、他のメッシュ領域Mにおける風向および風速の代表値を用いてもよい。代表値は、例えば、平均値であってもよいし、中央値であってもよいし、他の統計量であってもよい。Then, Wind calculating unit 112, based on the radar reflectivity factor Z i and Doppler velocity D i for each mesh area M i, and calculates the wind direction and wind speed for each mesh area M i (step S104). For example, the wind direction wind velocity calculation unit 112 uses a three-dimensional wind analysis method such as a VAD (Velocity Azimuth Display) method, a VVP (Volume Velocity Processing) method, a Gal-Chen method, or a Dual-Doppler method, and the mesh area M. The wind direction and wind speed are calculated for each i . Incidentally, Wind calculation unit 112 for the mesh area M i which can not be calculated wind direction and wind speed, for example, may be used a representative value of wind direction and wind speed at other mesh area M i. The representative value may be, for example, an average value, a median value, or another statistic.

図4は、観測空間を仮想的に分割したメッシュ領域Mの一例を示す図である。図中Z軸は、鉛直方向を、X軸およびY軸は、水平方向に含まれる直交成分を示す。図示の例では、観測空間(3次元空間)のうち、あるXZ平面の断面のみを表している。各メッシュ領域Mには、解析結果として、降水強度算出部111により算出された降水強度Rと、風向風速算出部112により算出された風向風速を示すベクトル(矢印V)とが対応付けられる。なお、図中では、降水強度Rは、X軸およびZ軸に対応した降水強度Rを示すために、Rxzで表現している。矢印Vで示すベクトルの向きは、風向を示し、ベクトルの大きさは、風速を示している。このような、観測空間を仮想的に表したメッシュ領域Mごとに、降水強度Rおよび風向および風速を示すベクトル矢印Vが対応付けられている情報は、解析データ134として記憶部130に記憶される。FIG. 4 is a diagram showing an example of a mesh region M i obtained by virtually dividing the observation space. In the figure, the Z axis indicates the vertical direction, and the X axis and the Y axis indicate the orthogonal components included in the horizontal direction. In the illustrated example, only the cross section of a certain XZ plane is shown in the observation space (three-dimensional space). As an analysis result, the precipitation intensity R i calculated by the precipitation intensity calculation unit 111 and the vector (arrow V i ) indicating the wind direction wind speed calculated by the wind direction wind speed calculation unit 112 are associated with each mesh region M i. To be In the figure, the precipitation intensity R i is represented by R xz in order to show the precipitation intensity R corresponding to the X axis and the Z axis. The direction of the vector indicated by the arrow V i indicates the wind direction, and the magnitude of the vector indicates the wind speed. Information in which the precipitation intensity R i and the vector arrow V i indicating the wind direction and the wind speed are associated with each mesh region M i that virtually represents the observation space is stored in the storage unit 130 as analysis data 134. Remembered.

次に、降水帯タイプ決定部113は、解析データ134を参照して、降水強度Rと風向および風速とが対応付けられた複数のメッシュ領域Mの中から、所定高度における観測空間のメッシュ領域Mを抽出する(ステップS106)。Next, the precipitation zone type determination unit 113 refers to the analysis data 134, and selects the mesh of the observation space at the predetermined altitude from the plurality of mesh areas M i in which the precipitation intensity R i is associated with the wind direction and the wind speed. The area M i is extracted (step S106).

図5は、メッシュ領域Mを抽出する方法を説明するための図である。図中縦軸は、高度(鉛直方向Z)を表し、横軸は、水平方向XYのうちいずれか一方の方向に関する距離を表している。例えば、降水帯タイプ決定部113は、観測空間において、雲底高度H付近のメッシュ領域Mを下層領域とし、雲頂高度H付近のメッシュ領域Mを上層領域とし、雲底高度Hと雲頂高度Hの間の中間高度H付近のメッシュ領域Mを中層領域として決定する。FIG. 5 is a diagram for explaining a method of extracting the mesh area M i . In the figure, the vertical axis represents the altitude (vertical direction Z), and the horizontal axis represents the distance in one of the horizontal directions XY. For example, precipitation band type determining section 113, the observation space, the mesh area M i in the vicinity of cloud base height H a and the lower region, and the mesh area M i in the vicinity of cloud height H c and an upper region, cloud base height H a The mesh area M i near the intermediate height H b between the cloud top height H c and the cloud top height H c is determined as the middle layer area.

雲底高度Hは、電波により観測可能な雲の底の高度であり、例えば、地上からおよそ0.5[km]地点の高度に設定される。雲頂高度Hは、電波により観測可能な雲の頂の高度であり、例えば、地上からおよそ10[km]地点の高度に設定される。図中の例では、雲頂高度H以上の雲についても模式的に表示しているが、これについては観測されないものとする。中間高度Hは、例えば、高度Hと高度Hとの中間地点の高度である。上述した数値例の場合、中間高度Hは、地上からおよそ4.75[km]地点の高度に設定される。本実施形態では、これらの各高度は、予め決定されているものとする。雲底高度Hは、「第1高度」の一例であり、中間高度Hは、「第2高度」または「所定の高度」の一例である。Cloud base height H a is the altitude of the bottom of the observable cloud by radio, for example, is highly configurable approximately 0.5 [miles] point from the ground. The cloud top height H c is the height of the cloud top that can be observed by radio waves, and is set to, for example, an altitude of about 10 [km] from the ground. In the example in the figure, clouds above the cloud top height H c are also schematically displayed, but this is not observed. The intermediate height H b is, for example, the height at the intermediate point between the height H a and the height H c . In the case of the numerical example described above, the intermediate altitude Hb is set to an altitude of about 4.75 [km] from the ground. In this embodiment, it is assumed that each of these altitudes is determined in advance. Cloud base height H a is an example of the "first high" intermediate altitude H b is an example of the "second high" or "predetermined altitude."

降水帯タイプ決定部113は、解析データ134から、下層領域に相当するメッシュ領域Mと、中層領域に相当するメッシュ領域Mとを抽出する。そして、降水帯タイプ決定部113は、降水帯毎特徴情報136を参照して、抽出した下層領域の水平方向に関する風向および風速(以下、下層風と称する)と、中層領域の水平方向に関する風向および風速(以下、中層風と称する)とを比較することで、観測空間における線状降水帯の種類を決定する(ステップS108)。下層風および中層風は、それぞれの高度における領域の代表的な風向および風速であってよい。各領域の代表的な風向および風速は、例えば、その領域に含まれる全メッシュ領域Mのそれぞれに対応付けられた風向および風速のベクトルVを合成した一つの合成ベクトルによって表されてよい。Precipitation zone type determining section 113, from the analysis data 134, extracts the mesh area M i corresponding to the lower region, and a mesh area M i corresponding to the middle region. Then, the precipitation zone type determination unit 113 refers to the precipitation zone-specific feature information 136, and extracts the wind direction and wind speed in the horizontal direction of the extracted lower layer region (hereinafter, referred to as lower layer wind) and the wind direction in the horizontal direction of the middle layer region. The type of the linear precipitation zone in the observation space is determined by comparing the wind speed (hereinafter, referred to as middle-level wind) (step S108). The lower wind and the middle wind may be representative wind directions and wind speeds of the region at the respective altitudes. The representative wind direction and wind speed of each region may be represented by, for example, one combined vector that combines the wind direction and wind velocity vectors V i associated with each of all the mesh regions M i included in that region.

図6は、降水帯毎特徴情報136の一例を示す図である。本実施形態において判別対象となる線状降水帯は、バックビルディング型線状降水帯(図中B型)、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(図中BS型)、およびスコールライン型線状降水帯(図中S型)である。なお、これらの線状降水帯の種類は一例であり、一部が他の種類に置き換わってもよいし、これらの種類に他の種類が追加されてもよい。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the precipitation zone-specific characteristic information 136. In the present embodiment, the linear precipitation zones to be discriminated are a back-building linear precipitation zone (B type in the figure), a back-and-side building linear precipitation zone (BS type in the figure), and a squall line type linear zone. It is a precipitation zone (S type in the figure). The types of these linear precipitation zones are examples, and some of them may be replaced by other types, or other types may be added to these types.

一般的に、バックビルディング型線状降水帯(B型)は、下層風の向きと中層風の向きが同じ方向であり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)は、下層風の向きと中層風の向きが互いに直交する方向であり、スコールライン型線状降水帯(S型)は、下層風の向きと中層風の向きが互いに反対方向であることが知られている。   In general, the back-building linear precipitation zone (B type) has the same direction of the lower wind and the middle wind direction, and the back and side building linear precipitation zone (BS type) has the same direction as the lower wind direction. It is known that the direction of the lower wind and the direction of the middle wind are opposite to each other in the squall line type linear precipitation zone (S type).

そのため、例えば、降水帯タイプ決定部113は、下層風と中層風の風向(ベクトル)の角度差がプラスマイナス45°以内の場合、下層風と中層風の風向が「同方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「バックビルディング型線状降水帯(B型)」であると決定する。また、例えば、降水帯タイプ決定部113は、下層風と中層風の風向(ベクトル)の角度差がプラスマイナス45°から135°の範囲内である場合、下層風と中層風の風向が「直交方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)」であると決定する。また、例えば、降水帯タイプ決定部113は、下層風と中層風の風向(ベクトル)の角度差がプラスマイナス135°から180°の範囲内である場合、下層風と中層風の風向が「反対方向」であると判定し、観測空間における線状降水帯が「スコールライン型線状降水帯(S型)」であると決定する。   Therefore, for example, the precipitation zone type determination unit 113 determines that the wind directions of the lower layer wind and the middle layer wind are “in the same direction” when the angle difference between the wind directions (vectors) of the lower layer wind and the middle layer wind is within ± 45 °. However, the linear precipitation zone in the observation space is determined to be the "back-building linear precipitation zone (B type)". Further, for example, if the angle difference between the wind directions (vectors) of the lower wind and the middle wind is within the range of ± 45 ° to 135 °, the precipitation zone type determination unit 113 determines that the wind directions of the lower wind and the middle wind are “orthogonal”. It is determined to be “direction”, and the linear precipitation zone in the observation space is determined to be the “back and side building linear precipitation zone (BS type)”. Further, for example, if the angle difference between the wind directions (vectors) of the lower wind and the middle wind is within the range of ± 135 ° to 180 °, the precipitation zone type determination unit 113 determines that the wind directions of the lower wind and the middle wind are “opposite”. It is determined to be “direction”, and the linear precipitation zone in the observation space is determined to be a “squall line linear precipitation zone (S type)”.

また、バックビルディング型線状降水帯(B型)の走向STは、その降水帯における中層風の向きと同方向であり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)の走向STは、その降水帯における中層風の向きと略同方向であり、スコールライン型線状降水帯(S型)の走向STは、その降水帯における中層風の向きと直交する方向であることが知られている。   The strike ST of the back-building linear precipitation zone (B type) is in the same direction as the direction of the middle wind in the precipitation zone, and the strike ST of the back-and-side building linear precipitation zone (BS type) is It is known that the direction of the middle-level wind in the precipitation zone is almost the same, and the strike ST of the squall line type linear precipitation zone (S type) is a direction orthogonal to the direction of the middle-level wind in the precipitation zone. There is.

例えば、降水帯タイプ決定部113は、下層風と中層風とを比較して線状降水帯の種類を決定するのに代えて、種類が未決定である線状降水帯の走向STと、この線状降水帯の中層風の風向とを比較することで、線状降水帯の種類を決定してもよい。   For example, instead of determining the type of the linear precipitation zone by comparing the lower layer wind and the middle layer wind, the precipitation zone type determining unit 113, and the strike ST of the linear precipitation zone of which the type is undetermined, The type of the linear precipitation zone may be determined by comparing the wind direction of the middle layer wind of the linear precipitation zone.

図7は、線状降水帯の走向STの一例を示す図である。図中矢印Vは、下層風の風向を表し、矢印Vは、中層風の風向を表している。図示の例では、下層風の風向Vと中層風の風向Vが同方向であり、且つ線状降水帯の走向STが中層風の風向Vと同方向である。例えば、線状降水帯の走向STと中層風の風向Vの角度差がプラスマイナス45°以内の場合、線状降水帯の走向STと中層風の風向Vが「同方向」であると見做されてよい。線状降水帯の走向STと中層風の風向Vが「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、線状降水帯の種類を、「バックビルディング型線状降水帯(B型)」に決定する。FIG. 7: is a figure which shows an example of the strike ST of a linear precipitation zone. The arrow V a in the figure represents the wind direction of the lower layer wind, and the arrow V b represents the wind direction of the middle layer wind. In the illustrated example, the wind direction V a of the lower layer wind and the wind direction V b of the middle layer wind are in the same direction, and the strike ST of the linear precipitation zone is the same direction as the wind direction V b of the middle layer wind. For example, when the angle difference between the strike ST of the linear precipitation zone and the wind direction V b of the middle-level wind is within ± 45 °, the strike ST of the linear precipitation zone and the wind direction V b of the middle-level wind are “in the same direction”. May be considered. When the strike ST of the linear precipitation zone and the wind direction V b of the middle-level wind are “in the same direction”, the precipitation zone type determination unit 113 sets the type of the linear precipitation zone to “back building linear precipitation zone (type B ) ”.

図8は、線状降水帯の走向STの他の例を示す図である。図示の例では、下層風の風向Vと中層風の風向Vが互いに直交する方向であり、且つ線状降水帯の走向STが、中層風の風向Vと同方向(略同方向)である。この場合、降水帯タイプ決定部113は、線状降水帯の種類を、「バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)」に決定する。FIG. 8 is a diagram showing another example of the strike ST of the linear precipitation zone. In the illustrated example, a direction in which the wind V a and direction V b of the middle air level wind are orthogonal to each other, and the strike ST of the linear precipitation zone, wind direction V b in the same direction as the middle air (substantially the same direction) Is. In this case, the precipitation zone type determination unit 113 determines the type of the linear precipitation zone to be "back and side building linear precipitation zone (BS type)".

図9は、線状降水帯の走向STの他の例を示す図である。図示の例では、下層風の風向Vが中層風の風向Vと反対方向であり、且つ線状降水帯の走向STが中層風の風向Vと直交する方向である。例えば、線状降水帯の走向STと中層風の風向Vの角度差がプラスマイナス45°から135°の範囲内である場合、線状降水帯の走向STと中層風の風向Vが「直交方向」であると見做されてよい。線状降水帯の走向STが中層風の風向Vと直交する方向である場合、降水帯タイプ決定部113は、線状降水帯の種類を、「スコールライン型線状降水帯(S型)」に決定する。FIG. 9: is a figure which shows the other example of the strike ST of a linear precipitation zone. In the illustrated example, the wind direction V a of the lower layer wind is opposite to the wind direction V b of the middle layer wind, and the strike ST of the linear precipitation zone is orthogonal to the wind direction V b of the middle layer wind. For example, when the angle difference between the wind direction V b of strike ST and middle style linear precipitation zone is in the range of 135 ° from plus or minus 45 °, the wind direction V b of strike ST and middle style linear precipitation zone " May be considered to be "orthogonal". When the strike ST of the linear precipitation zone is a direction orthogonal to the wind direction V b of the middle-level wind, the precipitation zone type determining unit 113 sets the type of the linear precipitation zone to “squall line linear precipitation zone (S type)”. ".

また、降水帯タイプ決定部113は、下層風および中層風の風向の比較結果と、線状降水帯の走向STおよび中層風の風向の比較結果との双方に基づいて、線状降水帯の種類を決定してもよい。例えば、降水帯タイプ決定部113は、下層風および中層風の風向の組み合わせのバリエーションごと、および線状降水帯の走向STおよび中層風の風向の組み合わせのバリエーションごとに、線状降水帯の種類の3つの候補にそれぞれスコアを加算または乗算していき、加算または乗算されたスコアの合計が最も大きい候補を、対象とする線状降水帯の種類として決定する。   The precipitation zone type determination unit 113 also determines the type of the linear precipitation zone based on both the comparison result of the wind directions of the lower and middle winds, and the comparison result of the strike ST of the linear precipitation zone and the wind direction of the middle wind. May be determined. For example, the precipitation zone type determination unit 113 determines the type of linear precipitation zone for each variation of the combination of the wind direction of the lower layer wind and the middle layer wind, and for each variation of the combination of the strike ST of the linear precipitation zone and the wind direction of the intermediate layer wind. A score is added or multiplied to each of the three candidates, and the candidate having the largest total of the added or multiplied scores is determined as the type of the linear precipitation zone of interest.

図10は、スコア付けの方法を説明するための図である。例えば、下層風の風向が中層風の風向と「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、バックビルディング型線状降水帯(B型)のスコアSが最も高く、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)のスコアSBSがスコアSの次に高く、スコールライン型線状降水帯(S型)のスコアSが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の3つの候補(B型,BS型,S型)のそれぞれに、(0.6,0.3,0.1)といったスコアを加算または乗算することになる。FIG. 10 is a diagram for explaining a scoring method. For example, when the wind direction of the lower layer wind is “same direction” as the wind direction of the middle layer wind, the precipitation zone type determination unit 113 has the highest score S B of the back-building linear precipitation zone (B type), and the back and side. Building type linear precipitation band higher following the score S BS score S B of (BS type) may be determined as the score S S squall line type linear precipitation zone (S-type) is minimized. In the illustrated example, a score of (0.6, 0.3, 0.1) is added to or multiplied to each of the three candidates (B type, BS type, S type) of the linear precipitation zone type. become.

また、例えば、下層風の風向が中層風の風向に対する「直交方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、スコアSBSが最も高く、スコアSおよびスコアSがスコアSBSの次に高くなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の3つの候補(B型,BS型,S型)のそれぞれに、(0.2,0.6,0.2)といったスコアを加算または乗算することになる。Further, for example, when the wind direction of the lower layer wind is the “orthogonal direction” to the wind direction of the middle layer wind, the precipitation zone type determination unit 113 has the highest score S BS , and the score S B and the score S S are next to the score S BS . It may be decided to be higher. In the illustrated example, adding or multiplying a score of (0.2, 0.6, 0.2) to each of the three candidates (type B, type BS, type S) of the type of linear precipitation zone. become.

また、例えば、下層風の風向が中層風の風向に対する「反対方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、スコアSが最も高く、スコアSBSがスコアSの次に高く、スコアSが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の3つの候補(B型,BS型,S型)のそれぞれに、(0.1,0.3,0.6)といったスコアを加算または乗算することになる。Further, for example, when the wind direction of the lower layer wind is the “opposite direction” to the wind direction of the middle layer wind, the precipitation zone type determination unit 113 has the highest score S S , the score S BS is the second highest after the score S S , and the score S S is the highest. It may be determined that S B is the smallest. In the illustrated example, adding or multiplying a score of (0.1, 0.3, 0.6) to each of the three candidates (type B, type BS, type S) of the type of linear precipitation zone. become.

また、例えば、線状降水帯の走向STが中層風の風向と「同方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、スコアSおよびスコアSBSが最も高く、スコアSが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の3つの候補(B型,BS型,S型)のそれぞれに、(0.4,0.4,0.2)といったスコアを加算または乗算することになる。Further, for example, when the strike ST of the linear precipitation zone is “in the same direction” as the wind direction of the middle-level wind, the precipitation zone type determination unit 113 has the highest score S B and the highest score S BS , and the lowest score S S. May be determined to be In the illustrated example, adding or multiplying a score of (0.4, 0.4, 0.2) to each of the three candidates for the type of linear precipitation zone (B type, BS type, S type) become.

また、例えば、線状降水帯の走向STが中層風の風向に対する「直交方向」である場合、降水帯タイプ決定部113は、スコアSが最も高く、スコアSおよびスコアSBSが最も小さくなるように決定してよい。図示の例では、線状降水帯の種類の3つの候補(B型,BS型,S型)のそれぞれに、(0.2,0.2,0.6)といったスコアを加算または乗算することになる。Further, for example, when the strike ST of the linear precipitation zone is the “orthogonal direction” with respect to the wind direction of the middle-level wind, the precipitation zone type determination unit 113 has the highest score S S , and the smallest score S B and score S BS. May be determined to be In the illustrated example, adding or multiplying a score such as (0.2, 0.2, 0.6) to each of the three candidates (B type, BS type, S type) of the type of linear precipitation zone become.

このように、降水帯タイプ決定部113は、事例ごとに線状降水帯の種類の候補にスコアを付与していき、他のスコアと比較して値が最も大きいスコアが付された候補を、線状降水帯の種類として決定する。例えば、下層風の風向が中層風の風向と「同方向」であり、且つ線状降水帯の走向STが中層風の風向に対する「直交方向」である場合に、加算方式でスコアを計算すると、バックビルディング型線状降水帯(B型)のスコアSが0.8となり、バックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)のスコアSBSが0.5となり、スコールライン型線状降水帯(S型)のスコアSが0.7となる。この場合、降水帯タイプ決定部113は、線状降水帯の種類をバックビルディング型線状降水帯(B型)に決定する。In this way, the precipitation zone type determination unit 113 assigns a score to the linear precipitation zone type candidate for each case, and compares the candidate with the largest score with other scores, Determined as the type of linear precipitation zone. For example, when the wind direction of the lower layer wind is “same direction” as the wind direction of the middle layer wind and the strike ST of the linear precipitation zone is “orthogonal direction” to the wind direction of the middle layer wind, when the score is calculated by the addition method, The score S B of the back-building linear precipitation zone (B type) is 0.8, the score S BS of the back-and-side building linear precipitation zone (BS type) is 0.5, and the squall line type linear precipitation The score S S of the belt (S type) is 0.7. In this case, the precipitation zone type determination unit 113 determines the type of the linear precipitation zone as the back-building linear precipitation zone (B type).

また、降水帯タイプ決定部113は、下層領域および中層領域の代表的な風向および風速として鉛直シアーを求め、この鉛直シアーを用いて線状降水帯の種類を決定してもよい。鉛直シアーとは、下層風と中層風の風向風速を示すベクトルの差分の大きさを下層領域および中層領域の高度差で除した値によって表される。   Further, the precipitation zone type determination unit 113 may obtain a vertical shear as a representative wind direction and wind speed in the lower layer region and the middle layer region, and may determine the type of the linear precipitation zone using this vertical shear. The vertical shear is represented by a value obtained by dividing the magnitude of the difference between the vectors indicating the wind velocities of the lower and middle layers by the height difference between the lower and middle layers.

また、降水帯タイプ決定部113は、数値気象予測モデルの出力データや地上の気象観測装置(例えば地上の風向風速計)から出力されるデータ、リモートセンシング気象測器(例えば気球等の飛翔物に設けられたラジオゾンデ)から出力されるデータを考慮して線状降水帯の種類を決定してもよい。この場合、通信部102は、各装置と通信を行い、出力データ等を取得してよい。   In addition, the precipitation zone type determination unit 113 outputs data from a numerical weather prediction model, data output from a ground meteorological observation device (for example, a wind anemometer on the ground), a remote sensing meteorological instrument (for example, a flying object such as a balloon). The type of linear precipitation zone may be determined in consideration of the data output from the provided radiosonde. In this case, the communication unit 102 may communicate with each device and acquire output data and the like.

次に、領域導出部114は、各メッシュ領域Mの降水強度Rを参照して、雲底高度Hと雲頂高度Hの間において降水強度Rが閾値以上のメッシュ領域Mを特定し、この特定したメッシュ領域Mを互いに結合した対象領域を導出する(ステップS110)。降水強度Rの閾値は、例えば、過去の時点で線状降水帯が観測されたときの降水強度値に設定される。これにより、対象領域は、線状降水帯(降水雲)を含む領域として導出される。Then, the area deriving unit 114 refers to the precipitation intensity R i of each mesh area M i, cloud base altitude H a and cloud height H precipitation intensity R i is equal to or larger than the threshold of a mesh area M i between the c The specified target area is obtained by connecting the specified mesh areas M i to each other (step S110). The threshold value of the precipitation intensity R i is set to, for example, the precipitation intensity value when the linear precipitation zone was observed in the past. As a result, the target area is derived as an area including the linear precipitation zone (precipitation cloud).

次に、災害リスク導出部115は、領域導出部114により導出された対象領域ごとに、降水帯タイプ決定部113により決定された線状降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する(ステップS112)。   Next, the disaster risk deriving unit 115, for each target area derived by the area deriving unit 114, according to the type of the linear precipitation zone determined by the precipitation zone type determining unit 113, the disaster caused by the linear precipitation zone. The risk is derived (step S112).

例えば、災害リスク導出部115は、対象領域に含まれる線状降水帯の停滞のしやすさ(停滞度合)と、その対象領域に含まれるメッシュ領域Mの降水強度R(例えば平均値などの代表的な降水強度R)とに基づいて、線状降水帯による災害のリスクを導出する。例えば、降水帯毎特徴情報136に示すように、バックビルディング型線状降水帯(B型)やバックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)は、スコールライン型線状降水帯(S型)と比べて停滞しやすいため、同じ地点に長時間に亘って降水などをもたらし、その結果災害がより甚大となる傾向がある。すなわち、バックビルディング型線状降水帯(B型)やバックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)は、スコールライン型線状降水帯(S型)と比べて気象災害の危険度が高いと判断することができる。災害リスク導出部115は、各線状降水帯の停滞のしやすさを危険度という指標値(定量値)に置き換えて、この危険度と降水強度Rとの積を、気象災害によるリスクの程度を表すリスク値として導出する。For example, the disaster risk deriving unit 115 determines the easiness of stagnation (degree of stagnation) of the linear precipitation zone included in the target area, and the precipitation intensity R i of the mesh area M i included in the target area (for example, average value). The risk of disaster due to the linear precipitation zone is derived based on the typical precipitation intensity R i of For example, as shown in the characteristic information 136 for each precipitation zone, the back-building linear precipitation zone (B type) and the back-and-side building linear precipitation zone (BS type) are the squall line-type linear precipitation zone (S-type). ) Is more likely to stagnate than that of the above), which causes precipitation and the like at the same point for a long time, and as a result, the disaster tends to be more severe. That is, the back-building linear precipitation zone (B type) and the back-and-side building linear precipitation zone (BS type) have a higher risk of a meteorological disaster than the squall line type linear precipitation zone (S type). Can be determined. The disaster risk deriving unit 115 replaces the easiness of stagnation in each linear precipitation zone with an index value (quantitative value) called a risk level, and the product of this risk level and the precipitation intensity R i is used to determine the degree of risk from a weather disaster. Is derived as a risk value representing

また、災害リスク導出部115は、線状降水帯の走向STや線状降水帯が停滞する地上の領域(以下、停滞地域と称する)に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してもよい。例えば、災害リスク導出部115は、線状降水帯の走向STから、線状降水帯が海上や山間部に移動することが推測される場合、導出した危険度と降水強度Rとの積を小さくするような重みを付与することでリスク値を低下させてもよい。一方、災害リスク導出部115は、線状降水帯の走向STから、線状降水帯が市街地や土砂災害が頻発する地域などに移動することが推測される場合、導出した危険度と降水強度Rとの積を大きくするような重みを付与することでリスク値を増加させてもよい。すなわち、災害リスク導出部115は、線状降水帯の将来の停滞地域に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してよい。また、災害リスク導出部115は、線状降水帯が現在位置する停滞地域に基づいて、導出するリスク値に重みを付与してもよい。Further, the disaster risk deriving unit 115 assigns a weight to the risk value to be derived based on the strike ST of the linear precipitation zone and the ground area where the linear precipitation zone is stagnant (hereinafter referred to as stagnant area). Good. For example, the disaster risk deriving unit 115 calculates the product of the derived risk and the precipitation intensity R i when it is estimated from the strike ST of the linear precipitation zone that the linear precipitation zone moves to the sea or the mountainous area. The risk value may be lowered by giving a weight that reduces the risk value. On the other hand, the disaster risk deriving unit 115, when it is estimated from the strike ST of the linear precipitation zone that the linear precipitation zone moves to an urban area or an area where sediment disasters frequently occur, the derived risk and precipitation intensity R The risk value may be increased by giving a weight that increases the product of i . That is, the disaster risk deriving unit 115 may give a weight to the risk value to be derived based on the future stagnation area of the linear precipitation zone. Further, the disaster risk deriving unit 115 may give a weight to the derived risk value based on the stagnant area where the linear precipitation zone is currently located.

また、災害リスク導出部115は、線状降水帯の種類ごとの危険度と降水強度Rに加えて、例えば数値気象予測モデルの出力データや地上の気象観測装置から出力されるデータ、リモートセンシング気象測器から出力されるデータ等の気象情報、土地利用データや地質データ、地形データ、河川流域データ等の地表情報とを合わせてリスク値を導出してもよい。これらの各種データを用いる場合、災害リスク導出部115は、上記データおよび情報を数値化し、加減乗除算によってリスク値を導出してもよいし、確率予測モデルや学習型モデルを用いてリスク値を導出してもよい。Further, the disaster risk deriving unit 115, in addition to the degree of danger and the precipitation intensity R i for each type of linear precipitation zone, for example, the output data of a numerical weather prediction model, the data output from a ground-based weather observation device, and remote sensing. The risk value may be derived by combining meteorological information such as data output from a meteorological instrument, land use data, geological data, topographic data, river basin data, and other surface information. When using these various data, the disaster risk deriving unit 115 may digitize the data and information and derive a risk value by addition, subtraction, multiplication and division, or may calculate a risk value using a probability prediction model or a learning model. You may derive it.

次に、出力部116は、通信部102を用いて、災害リスク導出部115により導出された気象災害のリスク値の導出結果に基づく情報を、所定装置に出力する(ステップS114)。所定装置は、例えば、一般利用者が利用する端末装置であってもよいし、天気予報などの情報提供サービスを提供するサーバ装置であってもよい。   Next, the output unit 116 uses the communication unit 102 to output information based on the derivation result of the risk value of the weather disaster derived by the disaster risk derivation unit 115 to a predetermined device (step S114). The predetermined device may be, for example, a terminal device used by a general user, or a server device that provides an information providing service such as a weather forecast.

図11は、所定装置に表示される画面の一例を示す図である。図示の例のように、所定装置の画面には、地図に重ねて、対象領域(図中R1からR3)が表示される。各対象領域の表示態様は、リスク値に応じて変更されてよい。例えば、対象領域R1に含まれる降水帯が、バックビルディング型線状降水帯(B型)またはバックアンドサイドビルディング型線状降水帯(BS型)であり、対象領域R2およびR3に含まれる降水帯が、スコールライン型線状降水帯(S型)である場合、図示のように、対象領域R1は、高リスクに対応する表示態様で表現され、対象領域R2およびR3は、低リスクに対応する表示態様で表現されてよい。   FIG. 11 is a diagram showing an example of a screen displayed on the predetermined device. As in the illustrated example, the target area (R1 to R3 in the drawing) is displayed on the screen of the predetermined device in an overlapping manner with the map. The display mode of each target area may be changed according to the risk value. For example, the precipitation zone included in the target area R1 is a back-building linear precipitation zone (B type) or a back-and-side building linear precipitation zone (BS type), and the precipitation zones included in the target areas R2 and R3. Is a squall line type linear precipitation zone (S type), as shown in the figure, the target region R1 is expressed in a display mode corresponding to high risk, and the target regions R2 and R3 correspond to low risk. It may be expressed in a display manner.

以上説明した第1の実施形態によれば、気象レーダ装置200によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定する降水帯タイプ決定部113と、降水帯タイプ決定部113により決定された降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する災害リスク導出部115とを備えることにより、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。   According to the first embodiment described above, based on the meteorological observation data obtained by the meteorological radar device 200, the precipitation zone type determination unit 113 that determines the type of precipitation zone in the sky, and the precipitation zone type determination unit 113. By providing the disaster risk deriving unit 115 for deriving the risk of disaster due to the linear precipitation band according to the type of precipitation band determined by the above, it is possible to accurately predict the risk due to a weather disaster.

また、上述した第1の実施形態によれば、例えば、気象レーダ装置200にフェーズドアレイアンテナを適用した場合、高頻度で隙間無く観測された気象観測データを用いることができる。これにより、短周期で、その時点における風向および風速分布を3元方向に連続的に解析することが可能となり、この風向および風速データと降雨強度のデータなどを組み合わせることで、線状降水帯の特徴を高頻度かつ高確度に判定することができる。この結果、甚大な災害をもたらし得る豪雨などの気象災害のリスクを、高精度かつ迅速に通知または提供することができる。例えば、一般利用者が利用する端末装置に気象災害のリスク結果を通知する場合、一般市民への注意喚起や避難喚起することができる。   Further, according to the first embodiment described above, for example, when the phased array antenna is applied to the weather radar device 200, it is possible to use meteorological observation data that is frequently observed without gaps. This makes it possible to analyze the wind direction and wind speed distribution at that point in a continuous manner in three directions in a short period. By combining this wind direction and wind speed data with rainfall intensity data, the linear precipitation zone Features can be determined with high frequency and high accuracy. As a result, the risk of a weather disaster such as a heavy rain, which can cause a great disaster, can be notified or provided with high accuracy and speed. For example, when notifying a terminal device used by a general user of a risk result of a weather disaster, it is possible to call a general citizen's attention and evacuation.

(第2の実施形態)
以下、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、対象領域の形状に合わせて、下層領域および中層領域を決定する点で上述した第1の実施形態と相違する。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明し、第1の実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第2の実施形態の説明において、第1の実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
(Second embodiment)
The second embodiment will be described below. The second embodiment differs from the first embodiment described above in that the lower layer region and the middle layer region are determined according to the shape of the target region. Hereinafter, the differences from the first embodiment will be mainly described, and description of the points common to the first embodiment will be omitted. In the description of the second embodiment, the same parts as those in the first embodiment will be described with the same reference numerals.

図12は、第2の実施形態における制御部110による一連の処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われる。   FIG. 12 is a flowchart showing an example of a series of processes performed by the control unit 110 according to the second embodiment. The process of this flowchart is repeatedly performed, for example, in a predetermined cycle.

まず、降水強度算出部111は、通信部102により、気象レーダ装置200から一回の探索周期分の気象観測データ132が受信されるまで待機する(ステップS200)。   First, the precipitation intensity calculation unit 111 waits until the communication unit 102 receives the weather observation data 132 for one search cycle from the weather radar device 200 (step S200).

一探索周期分の気象観測データ132が受信されると、降水強度算出部111は、この気象観測データ132のメッシュ領域Mごとに、降水強度Rと風向および風速を算出する(ステップS202)。When the meteorological observation data 132 for one search cycle is received, the precipitation intensity calculation unit 111 calculates the precipitation intensity R i , the wind direction, and the wind speed for each mesh region M i of the meteorological observation data 132 (step S202). .

次に、領域導出部114は、各メッシュ領域Mの降水強度Rを参照して、降水強度Rが閾値以上のメッシュ領域Mを特定し、この特定したメッシュ領域Mを結合した対象領域を導出する(ステップS204)。Then, the area deriving unit 114 refers to the precipitation intensity R i of each mesh area M i, precipitation intensity R i is to identify the threshold above the mesh area M i, and combine this particular mesh area M i The target area is derived (step S204).

次に、降水帯タイプ決定部113は、領域導出部114により導出された対象領域の最大高度を、雲頂高度Hに決定する(ステップS206)。Next, precipitation band type determining section 113, a high degree maximum of the derived target region by the region deriving unit 114 determines the cloud height H c (step S206).

次に、降水帯タイプ決定部113は、対象領域の最小高度が所定高度(例えば、0.5[km]程度)以下であるか否かを判定し(ステップS208)、対象領域の最小高度が所定高度以下である場合に、所定高度を雲底高度Hに決定し(ステップS210)、対象領域の最小高度が所定高度よりも大きい場合に、対象領域の最小高度を雲底高度Hに決定する(ステップS212)。なお、図示しないシーロメータ(雲高測定器)により雲底高度Hが測定され、通信部102がこのシーロメータから雲底高度Hの測定結果を取得する場合には、降水帯タイプ決定部113は、S210の処理を省略してよい。Next, the precipitation zone type determination unit 113 determines whether or not the minimum altitude of the target area is equal to or lower than a predetermined altitude (for example, about 0.5 [km]) (step S208), and the minimum altitude of the target area is If the predetermined height or less, determines the predetermined altitude cloud base height H a (step S210), if the smallest target area altitude is greater than a predetermined altitude, the minimum altitude of the target region in the cloud base height H a It is determined (step S212). Incidentally, the cloud base is highly H a is measured by Shirometa not shown (height of clouds meter), when the communication unit 102 acquires the measurement result of cloud base height H a from this Shirometa is precipitation zone type determining section 113 , S210 may be omitted.

次に、降水帯タイプ決定部113は、中間高度Hを決定する(ステップS214)。例えば、降水帯タイプ決定部113は、雲頂高度Hおよび雲底高度Hの平均高度を、中間高度Hとして決定してよい。また、降水帯タイプ決定部113は、対象領域に含まれるメッシュ領域Mの数および体積に基づいて対象領域全体の体積を求め、この体積の中心の高度を中間高度Hとして決定してもよい。また、降水帯タイプ決定部113は、対象領域に含まれる各メッシュ領域Mの降水強度Rからメッシュ領域Mごとの質量を推測して対象領域の重心を求め、この重心の高度を中間高度Hとして決定してもよい。Next, the precipitation zone type determination unit 113 determines the intermediate altitude Hb (step S214). For example, the precipitation zone type determination unit 113 may determine the average altitude of the cloud top altitude H c and the cloud base altitude H a as the intermediate altitude H b . Further, the precipitation zone type determination unit 113 obtains the volume of the entire target region based on the number and volume of the mesh regions M i included in the target region, and determines the altitude at the center of this volume as the intermediate altitude H b. Good. Further, the precipitation zone type determination unit 113 estimates the center of gravity of the target region by estimating the mass of each mesh region M i from the precipitation intensity R i of each mesh region M i included in the target region, and determines the altitude of this center of gravity as an intermediate value. It may be determined as the altitude H b .

次に、降水帯タイプ決定部113は、解析データ134を参照して、降水強度Rと風向および風速とが対応付けられた複数のメッシュ領域Mの中から、下層領域および中層領域に対応するメッシュ領域Mを抽出する(ステップS216)。Next, the precipitation zone type determination unit 113 refers to the analysis data 134 and corresponds to the lower layer region and the middle layer region from among the plurality of mesh regions M i in which the precipitation intensity R i is associated with the wind direction and the wind speed. The mesh area M i to be extracted is extracted (step S216).

次に、降水帯タイプ決定部113は、降水帯毎特徴情報136を参照して、抽出した下層領域の下層風と、中層領域の中層風とを比較することで、観測空間における線状降水帯の種類を決定する(ステップS218)。   Next, the precipitation zone type determination unit 113 refers to the precipitation zone-specific feature information 136 and compares the lower winds of the extracted lower region with the middle winds of the middle region to obtain a linear precipitation zone in the observation space. The type is determined (step S218).

次に、災害リスク導出部115は、対象領域ごとに、降水帯タイプ決定部113により決定された線状降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスク値を導出する(ステップS220)。   Next, the disaster risk deriving unit 115 derives the risk value of the disaster due to the linear precipitation band according to the type of the linear precipitation band determined by the precipitation band type determining unit 113 for each target area (step S220). ).

次に、出力部116は、通信部102を用いて、災害リスク導出部115により導出された災害のリスク値の導出結果に基づく情報を、所定装置に出力する(ステップS222)。これによって、本フローチャートの処理を終了する。   Next, the output unit 116 uses the communication unit 102 to output information based on the derivation result of the disaster risk value derived by the disaster risk derivation unit 115 to a predetermined device (step S222). This completes the processing of this flowchart.

なお、降水帯タイプ決定部113は、上述したフローチャートの処理において、S206からS212の処理結果(決定した雲底高度H、雲頂高度H、中間高度H)を記憶部130に記憶させておき、次回以降のS206からS212の処理に過去の処理結果を反映させてもよい。The precipitation zone type determination unit 113 stores the processing results of S206 to S212 (determined cloud base height H a , cloud top height H c , intermediate altitude H b ) in the storage unit 130 in the processing of the above-described flowchart. Alternatively, the past processing result may be reflected in the processing of S206 to S212 after the next time.

図13は、処理結果の一例を示す図である。図示のように、降水帯タイプ決定部113は、例えば、線状降水帯の種類ごとに、S206からS212の処理において決定した雲底高度H、雲頂高度H、中間高度Hを処理結果として記憶部130に記憶させる。そして、降水帯タイプ決定部113は、過去の処理結果を機械学習することによって、S200の処理として、新たに気象観測データが受信されると、学習結果を反映させて雲底高度H、雲頂高度H、および中間高度Hを決定する。例えば、気象予測装置100を管理する管理者は、ある観測期間において、降水帯タイプ決定部113により決定された線状降水帯の種類が正しいものであるのか、または誤りであるのかを決定する。これを受けて、降水帯タイプ決定部113は、「正しい」と判断された線状降水帯の各高度を正例データとして扱うと共に、「誤り」と判断された線状降水帯の各高度を負例データとして扱うことで、雲底高度H、雲頂高度H、および中間高度Hを学習する。FIG. 13 is a diagram showing an example of the processing result. As shown, the rain zone type determining section 113, for example, for each type of linear precipitation zone, cloud base height H a determined in the processing of S212 from S206, cloud height H c, the processing result intermediate altitude H b Is stored in the storage unit 130. Then, when the meteorological observation data is newly received as the process of S200 by the machine learning of the past processing result, the precipitation zone type determining unit 113 reflects the learning result to reflect the cloud base altitude H a and the cloud top. The altitude H c and the intermediate altitude H b are determined. For example, the administrator who manages the weather prediction device 100 determines whether the type of the linear precipitation zone determined by the precipitation zone type determination unit 113 is correct or incorrect during a certain observation period. In response to this, the precipitation zone type determination unit 113 treats each altitude of the linear precipitation zone determined to be “correct” as positive example data, and also treats each altitude of the linear precipitation zone determined to be “erroneous”. The cloud base height H a , the cloud top height H c , and the intermediate height H b are learned by treating them as negative example data.

また、降水帯タイプ決定部113は、過去の処理結果にベイジアンネットワークなどの確率推論モデルを適用することで、雲底高度H、雲頂高度H、中間高度Hを学習してもよい。また、降水帯タイプ決定部113は、線状降水帯が停滞する停滞地域ごとに、S206からS212の処理において決定した雲底高度H、雲頂高度H、中間高度Hを処理結果として記憶部130に記憶させることで、各停滞地域で発生する降水帯の傾向に合わせて雲底高度H、雲頂高度H、中間高度Hを学習してもよい。このような処理によって、過去の降水帯の高度の傾向から逸脱するような結果(雲底高度H、雲頂高度H、および中間高度Hの処理結果)を排除することができ、より精度の高い気象予測を行うことができる。Further, the precipitation zone type determination unit 113 may learn the cloud base height H a , the cloud top height H c , and the intermediate height H b by applying a probabilistic inference model such as a Bayesian network to the past processing results. The precipitation zone type determining section 113, for each stagnation regions linear precipitation zone stagnates, cloud base height H a determined in the processing of S212 from S206, cloud height H c, intermediate altitude H b a processing result as a storage By storing in the unit 130, the cloud base height H a , the cloud top height H c , and the intermediate height H b may be learned according to the tendency of the precipitation zone occurring in each stagnant area. Such process, can be eliminated as departing from the altitude trend results of past precipitation zone (cloud base height H a, cloud height H c, and intermediate processing results of the altitude H b), more precisely Highly predictable weather.

以上説明した第2の実施形態によれば、上述した第1の実施形態と同様に、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。   According to the second embodiment described above, similarly to the above-described first embodiment, it is possible to accurately predict the risk of a weather disaster.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、気象レーダ装置200によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定する降水帯タイプ決定部113と、降水帯タイプ決定部113により決定された降水帯の種類に応じて、線状降水帯による災害のリスクを導出する災害リスク導出部115とを備えることにより、気象災害によるリスクを精度良く予測することができる。   According to at least one embodiment described above, based on the meteorological observation data obtained by the meteorological radar device 200, the precipitation zone type determination unit 113 that determines the type of precipitation zone in the sky, and the precipitation zone type determination unit 113. By providing the disaster risk deriving unit 115 for deriving the risk of disaster due to the linear precipitation band according to the type of precipitation band determined by the above, it is possible to accurately predict the risk due to a weather disaster.

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
情報を記憶するストレージと、
前記ストレージに格納されたプログラムを実行するプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
決定した前記降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するように構成された気象予測装置。
The above embodiment can be expressed as follows.
Storage for storing information,
A processor that executes a program stored in the storage;
The processor, by executing the program,
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, determine the type of precipitation zone in the sky,
A meteorological prediction device configured to derive a risk of disaster due to the precipitation zone according to the determined type of the precipitation zone.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof as well as included in the scope and the gist of the invention.

Claims (15)

レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第1高度の風向および前記第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第2高度を決定する、
気象予測装置。
A calculator that calculates the wind direction at the first altitude and the wind direction at the second altitude higher than the first altitude included in the observation space observed by the radar device based on the meteorological observation data obtained by the radar device. When,
A determination unit that determines the type of precipitation zone in the sky based on the wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude calculated by the calculation unit;
A risk derivation unit that derives a risk of a disaster due to the precipitation zone according to the type of the precipitation zone determined by the determination unit,
In the observation space, and an area deriving unit that derives a target region of the precipitation zone,
The determining unit determines the minimum altitude of the target region derived by the region deriving unit as the first altitude, and determines the second altitude based on the minimum altitude and the maximum altitude of the target region.
Weather forecasting device.
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第1高度の風向および前記第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第2高度に決定する、
気象予測装置。
A calculator that calculates the wind direction at the first altitude and the wind direction at the second altitude higher than the first altitude included in the observation space observed by the radar device based on the meteorological observation data obtained by the radar device. When,
A determination unit that determines the type of precipitation zone in the sky based on the wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude calculated by the calculation unit;
A risk derivation unit that derives a risk of a disaster due to the precipitation zone according to the type of the precipitation zone determined by the determination unit,
In the observation space, and an area deriving unit that derives a target region of the precipitation zone,
The determining unit determines the minimum altitude of the target region derived by the region deriving unit as the first altitude, and determines the volume center altitude of the target region as the second altitude.
Weather forecasting device.
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第1高度の風向および前記第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定する決定部と、
前記決定部により決定された降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出するリスク導出部と、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出する領域導出部と、を備え、
前記決定部は、前記領域導出部により導出された対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第2高度に決定する、
気象予測装置。
A calculator that calculates the wind direction at the first altitude and the wind direction at the second altitude higher than the first altitude included in the observation space observed by the radar device based on the meteorological observation data obtained by the radar device. When,
A determination unit that determines the type of precipitation zone in the sky based on the wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude calculated by the calculation unit;
A risk derivation unit that derives a risk of a disaster due to the precipitation zone according to the type of the precipitation zone determined by the determination unit,
In the observation space, and an area deriving unit that derives a target region of the precipitation zone,
The determining unit determines the minimum altitude of the target region derived by the region deriving unit as the first altitude and also determines the altitude of the center of gravity of the target region as the second altitude.
Weather forecasting device.
前記決定部は、
少なくとも前記第2高度の風向と、前記降水帯の走向とを比較することで、前記降水帯の種類を決定する、
請求項1から3のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The determination unit is
Determining the type of the precipitation zone by comparing at least the wind direction of the second altitude with the strike of the precipitation zone,
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 3.
前記決定部は、
前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる所定の高度の風向と、前記降水帯の走向とを比較することで、前記降水帯の種類を決定する、
請求項1から4のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The determination unit is
By determining the wind direction of a predetermined altitude included in the observation space observed by the radar device and the strike of the precipitation zone, the type of the precipitation zone is determined.
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 4.
前記決定部は、過去に決定した前記第1高度および前記第2高度を機械学習することによって、前記降水帯の種類を決定する、
請求項1から5のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The determining unit determines the type of the precipitation zone by machine learning the first altitude and the second altitude that have been determined in the past.
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 5.
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯の停滞度合および降水強度に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項1から6のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The risk derivation unit derives a risk of disaster due to the precipitation zone based on the degree of stagnation and precipitation intensity of the precipitation zone whose type has been determined by the determination unit,
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 6.
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯の走向に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項1から7のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The risk derivation unit derives a risk of disaster due to the precipitation zone based on the strike of the precipitation zone whose type has been determined by the determination unit,
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 7.
前記リスク導出部は、前記決定部により種類が決定された前記降水帯が停滞する地上領域に基づいて、前記降水帯による災害のリスクを導出する、
請求項1から8のうちいずれか一項に記載の気象予測装置。
The risk derivation unit derives a risk of disaster due to the precipitation zone based on a ground area in which the precipitation zone whose type is determined by the determination unit is stagnant,
The weather forecasting device according to any one of claims 1 to 8.
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出し、
前記算出した第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第2高度を決定する、
気象予測方法。
Computer
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, determine the type of precipitation zone in the sky,
Derivation of the risk of disaster due to the precipitation zone according to the type of the determined precipitation zone,
In the observation space, derive the target region of the precipitation zone,
The minimum altitude of the derived target area is determined as the first altitude, and the second altitude is determined based on the minimum altitude and the maximum altitude of the target area.
Weather forecast method.
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出し、
前記算出した第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第2高度に決定する、
気象予測方法。
Computer
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, determine the type of precipitation zone in the sky,
Derivation of the risk of disaster due to the precipitation zone according to the type of the determined precipitation zone,
In the observation space, derive the target region of the precipitation zone,
The minimum height of the derived target area is determined to be the first altitude, and the volume-centered height of the target area is determined to be the second altitude.
Weather forecast method.
コンピュータが、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出し、
前記算出した第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定し、
前記決定した降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出し、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出し、
前記導出した対象領域の最小高度を前記第1高度に決定すると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第2高度に決定する、
気象予測方法。
Computer
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, determine the type of precipitation zone in the sky,
Derivation of the risk of disaster due to the precipitation zone according to the type of the determined precipitation zone,
In the observation space, derive the target region of the precipitation zone,
The minimum altitude of the derived target area is determined to be the first altitude, and the altitude of the center of gravity of the target area is determined to be the second altitude.
Weather forecast method.
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出させ
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第1高度に決定させると共に、前記対象領域の最小高度および最大高度に基づいて前記第2高度を決定させる、
プログラム。
On the computer,
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, the type of the precipitation zone in the sky is determined,
Depending on the type of the determined precipitation zone, the risk of disaster caused by the precipitation zone is derived,
In the observation space, to derive a target region of the precipitation zone,
The derived minimum altitude of the target area is determined to be the first altitude, and the second altitude is determined based on the minimum altitude and the maximum altitude of the target area.
program.
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出させ、
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第1高度に決定させると共に、前記対象領域の体積中心の高度を前記第2高度に決定させる、
プログラム。
On the computer,
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, the type of the precipitation zone in the sky is determined,
Depending on the type of the determined precipitation zone, the risk of disaster caused by the precipitation zone is derived,
In the observation space, the target area of the precipitation zone is derived,
The minimum altitude of the derived target region is determined to be the first altitude, and the altitude of the volume center of the target region is determined to be the second altitude.
program.
コンピュータに、
レーダ装置によって得られた気象観測データに基づいて、前記レーダ装置により観測される観測空間に含まれる第1高度の風向と、前記第1高度よりも高い第2高度の風向とを算出させ、
前記算出させた第1高度の風向および第2高度の風向に基づいて、上空の降水帯の種類を決定させ、
前記決定させた降水帯の種類に応じて、前記降水帯による災害のリスクを導出させ、
前記観測空間において、前記降水帯対象領域を導出させ、
前記導出させた対象領域の最小高度を前記第1高度に決定させると共に、前記対象領域の重心の高度を前記第2高度に決定させる、
プログラム。
On the computer,
Based on the meteorological observation data obtained by the radar device, the wind direction of the first altitude included in the observation space observed by the radar device and the wind direction of the second altitude higher than the first altitude are calculated,
Based on the calculated wind direction of the first altitude and the wind direction of the second altitude, the type of the precipitation zone in the sky is determined,
Depending on the type of the determined precipitation zone, the risk of disaster caused by the precipitation zone is derived,
In the observation space, the target area of the precipitation zone is derived,
The minimum altitude of the derived target region is determined to be the first altitude, and the altitude of the center of gravity of the target region is determined to be the second altitude.
program.
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NL2023188B1 (en) * 2019-05-24 2020-12-02 Studio34 B V Method and apparatus for generating a weather forecast
JP7302866B2 (en) * 2019-10-07 2023-07-04 国立研究開発法人防災科学技術研究所 Precipitation Intensity Calculation Device, Precipitation Intensity Calculation Program, and Precipitation Intensity Calculation Method
CN111680259B (en) * 2020-06-01 2023-08-18 航天新气象科技有限公司 Cloud particle phase state identification method and system
CN111639865B (en) * 2020-06-02 2021-03-19 中国气象局气象探测中心 High-speed rail line meteorological disaster occurrence risk analysis method

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