JP6884318B2 - 気象予測システム、気象予測方法、気象予測プログラム - Google Patents
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Description
即ち、第1の態様は、
所定地域の気象推定値を、前記所定地域の狭域の気象観測データでデータ同化して、前記所定地域の気象解析値を算出するデータ同化部と、
所定の気象モデルに基づいて、前記所定地域の気象解析値により、前記所定地域の気象予測データを算出する予測部と、
前記気象予測データを統合データ演算装置に出力する出力部を備える狭域観測データ演算装置と、
前記所定地域の広域の気象観測データを取得する取得部と、
前記広域の気象観測データを出力する出力部を備える広域観測データ演算装置と、
複数の前記狭域観測データ演算装置から、前記所定地域毎の前記気象予測データを取得し、複数の前記広域観測データ演算装置から、前記広域の気象観測データを取得する取得部と、
前記広域の気象観測データと、前記所定地域を含む領域の気象予測データとに基づいて、前記領域の気象予測データの信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記信頼度を用いて、前記所定地域毎の前記気象予測データで、前記領域の気象推定値をデータ同化して、前記領域の気象解析値を算出するデータ同化部と、
前記気象モデルに基づいて、前記領域の気象解析値により、前記領域の気象予測データを算出する予測部を備える統合データ演算装置と、
を含む気象予測システムとする。
前記広域観測データ演算装置の前記算出部は、前記所定地域の空を含む画像から当該空の雲量を、深層学習を用いて、前記広域の気象観測データとして算出する、
気象予測システムとする。
(構成例)
図1は、本実施形態の気象予測システム構成例を示す図である。気象予測システム1は、複数の地域(地域A、地域Bなど)を含む全域、または、全域のうちの一部の領域についての気象データを気象モデルに基づいて算出するシステムである。図1のように、気象予測システム1は、狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200、統合データ演算装置300を含む。狭域観測データ演算装置100及び広域観測データ演算装置200と、統合データ演算装置300とは、互いにネットワークを介して通信可能に
接続される。狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200は、所定の地域毎に、設けられる。例えば、狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200が、地域Aにも、地域Bにも、設けられる。また、1つの地域において、狭域観測データ演算装置100や広域観測データ演算装置200が存在しなくてもよい。狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200の数は、特定の数に限定されない。また、各地域は、隣接する他の地域と一部分が重複してもよい。また、全域は、どの地域にも含まれない領域を含んでもよい。狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200は、観測データ演算装置として一体化してもよい。また、狭域観測データ演算装置100、広域観測データ演算装置200、統合データ演算装置300は、データ演算装置として一体化してもよい。
カーナビゲーション装置、PDA(Personal Digital Assistant)、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。
ドライブ(HDD、Hard Disk Drive)である。また、記憶部93は、リムーバブルメデ
ィア、即ち可搬記録媒体を含むことができる。リムーバブルメディアは、例えば、USB(Universal Serial Bus)メモリ、あるいは、CD(Compact Disc)やDVD(Digital Versatile Disc)のようなディスク記録媒体である。記憶部93は、二次記憶装置とも呼ばれる。
ングシステムは、通信インタフェースを含む。通信インタフェースは、通信制御部96を介して接続される他の外部装置等とデータのやり取りを行うプログラムである。外部装置等には、例えば、他の情報処理装置、外部記憶装置等が含まれる。
ネル、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、PDP(Plasma Display Panel)等の表示装置、プリンタ等の出力装置を含む。また、出力部95は、スピーカのような音声の出力装置を含むことができる。
〈狭域観測データ演算装置の動作〉
図6は、狭域観測データ演算装置の動作フローの例を示す図である。
、データ同化部106で算出された所定の地域の気象解析値を初期値として、所定の地域の気象予測データを算出する。予測部108は、算出した気象予測データを記憶部112に格納する。算出された所定の地域の気象予測データは、後の計算における気象推定値となる。予測部108における気象シミュレーションにおいて、初期条件や、演算対象となる所定の地域の内部と外部との間の領域境界のデータは、統合データ演算装置300等から与えられる。
図7は、広域観測データ演算装置の動作フローの例を示す図である。
図8は、統合データ演算装置の動作フローの例を示す図である。
気象シミュレーション(気象予測)では、気象モデルにしたがって、地形データ、気象データ等から、所定の空間的範囲の、所定の期間の、大気の気温、風速、密度、圧力、熱放射、雲分布等の気象データが算出される。雲分布は、例えば、雲水量、雨水量、雲氷量、雪量、霰量を含む。
ここでは、気象モデルの例として、非静力学・大気大循環モデル(MSSG−A、Atmospheric component of the Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment)について
説明する。気象モデルとしては、これに限らず、どのような気象モデルを使用してもよい。
を、上記の式に代入することで、初期時間から任意時間経過後の計算領域全体の空間の影響を含む気象データを得ることができる。
気象観測等により得られる気象データは、時間的にも空間的にも不均一である。このため、気象モデルに利用可能な時間的にも空間的にも均一な形式の値を算出することが求められる。データ同化とは、気象観測等により得られる気象観測値と気象推定値(第1推定値)とを用いて、ある時刻の大気状態を示す物理量の分布を算出することである。算出される分布を解析値(気象解析値)という。算出された解析値は、気象モデルの初期値として使用される。気象推定値は、前に気象モデル等で算出されたある時刻の気象を推定した気象データの値である。
狭域観測データ演算装置100は、所定の地域の狭域の気象観測値を取得して、所定の地域の気象推定値を、気象観測値でデータ同化を行い、気象解析値を算出する。狭域観測データ演算装置100は、気象シミュレーションにより、気象モデルに基づいて、気象解析値を初期値として、所定の地域の気象予測データを算出する。また、広域観測データ演算装置200は、カメラで撮影された画像等を用いて広域の気象観測値(雲量など)を算出する。統合データ演算装置300は、各狭域観測データ演算装置100による各地域の気象予測データで、全域の気象推定値をデータ同化する。狭域観測データ演算装置100による各地域の気象予測データは、均質なデータであるため、統合データ演算装置300によるデータ同化における計算負荷の増大が抑制される。気象観測値を用いたデータ同化は、各狭域観測データ演算装置100で行われるため、気象観測値の観測点が増えても、統合データ演算装置300における計算負荷の増大が抑制される。すなわち、気象予測システム1は、狭域観測データ演算装置100で気象観測値を用いたデータ同化を行い、統合データ演算装置300で各地域の気象予測データを用いてデータ同化を行うことで、システム全体の計算負荷の増大を抑制することができる。統合データ演算装置300は、広域の気象観測値を用いて、気象推定値の信頼度を算出する。これにより、広域の気象観測値を活用して、気象予測の精度の向上をさせることができる。
ここでは、気象モデルに基づく気象予測システムについて説明したが、当該気象予測システムを、海象モデルに基づく海象予測システムに適用することもできる。
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
200 広域観測データ演算装置
300 統合データ演算装置
90 情報処理装置
91 プロセッサ
92 メモリ
93 記憶部
94 入力部
95 出力部
96 通信制御部
Claims (6)
- 所定地域の過去の気象予測データである第1の気象推定値を、前記所定地域の狭域の気象観測データでデータ同化して、前記所定地域における大気状態を示す物理量の分布である気象解析値である第1の気象解析値を算出する第1のデータ同化部と、
所定の気象モデルに基づいて、前記第1の気象解析値により、前記所定地域における第1の時刻における狭域の気象予測データである第1の気象予測データを算出する第1の予測部と、
前記第1の気象予測データで、前記所定地域及び前記所定地域以外の地域を含む領域の過去の気象予測データである第2の気象推定値をデータ同化して、前記領域の前記第1の時刻における気象解析値である第2の気象解析値を算出する第2のデータ同化部と、
前記気象モデルに基づいて、前記第2の気象解析値により、前記領域の前記第1の時刻より後の第2の時刻における第2の気象予測データを算出する第2の予測部と、
を含む気象予測システム。 - 前記第2のデータ同化部は、前記第1の気象予測データの確からしさを示す信頼度を用いて、前記第1の気象予測データで、前記領域の気象推定値をデータ同化して、前記第2の気象解析値を算出する、
請求項1に記載の気象予測システム。 - 前記信頼度は、前記所定地域の広域の気象観測データに基づいて算出され、
前記広域の気象予測データは、深層学習を用いて算出される前記所定地域の空を含む画像に含まれる当該空の雲量である、
請求項2に記載の気象予測システム。 - 前記第2のデータ同化部は、前記領域の狭域の気象観測データ、および、前記信頼度を用いて、前記第1の気象予測データで、前記領域の気象推定値をデータ同化して、前記第2の気象解析値を算出する、
請求項2または3に記載の気象予測システム。 - 情報処理装置が、
所定地域の過去の気象予測データである第1の気象推定値を、前記所定地域の狭域の気
象観測データでデータ同化して、前記所定地域における大気状態を示す物理量の分布である気象解析値である第1の気象解析値を算出し、
所定の気象モデルに基づいて、前記第1の気象解析値により、前記所定地域における第1の時刻における狭域の気象予測データである第1の気象予測データを算出し、
前記第1の気象予測データで、前記所定地域及び前記所定地域以外の地域を含む領域の過去の気象予測データである第2の気象推定値をデータ同化して、前記領域の前記第1の時刻における気象解析値である第2の気象解析値を算出し、
前記気象モデルに基づいて、前記第2の気象解析値により、前記領域の前記第1の時刻より後の第2の時刻における第2の気象予測データを算出する
ことを実行する気象予測方法。 - 情報処理装置が、
所定地域の過去の気象予測データである第1の気象推定値を、前記所定地域の狭域の気象観測データでデータ同化して、前記所定地域における大気状態を示す物理量の分布である気象解析値である第1の気象解析値を算出し、
所定の気象モデルに基づいて、前記第1の気象解析値により、前記所定地域における第1の時刻における狭域の気象予測データである第1の気象予測データを算出し、
前記第1の気象予測データで、前記所定地域及び前記所定地域以外の地域を含む領域の過去の気象予測データである第2の気象推定値をデータ同化して、前記領域の前記第1の時刻における気象解析値である第2の気象解析値を算出し、
前記気象モデルに基づいて、前記第2の気象解析値により、前記領域の前記第1の時刻より後の第2の時刻における第2の気象予測データを算出する
ことを実行するための気象予測プログラム。
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