JP7291582B2 - Weather forecast system and weather forecast method - Google Patents
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Description
本発明は、気象予報システムおよび気象予報方法に係り、特に、ドローンなどの飛行体の飛行経路(航路)の航空の安全を図るための気象予報を行うのに好適な気象予報システムおよび気象予報方法プログラムに関する。 The present invention relates to a weather forecasting system and a weather forecasting method, and in particular, a weather forecasting system and a weather forecasting method suitable for forecasting the safety of aviation on the flight path (route) of an aircraft such as a drone. Regarding the program.
ドローンなどの飛行物体を安全に飛行させるためには、その航路に沿った気象情報が不可欠である。現在の技術水準では、ドローンを強風や豪雨などの条件下で安全に飛行させることが難しい。そのため、航路に沿った天気予報を入手し、その情報に基づいて安全か否かを検討することが重要になってくる。 Meteorological information along the route is essential for the safe flight of flying objects such as drones. With the current level of technology, it is difficult to fly drones safely under conditions such as strong winds and heavy rain. Therefore, it is important to obtain weather forecast along the route and to consider whether it is safe or not based on the information.
このような用途に適したデータに、天気予報の数値予報データがある。これは、気象現象を、コンピュータを使ってシミュレーションした結果得られる数値データである。しかしながら、シミュレーション結果のファイルサイズは巨大であり、そのまま配信することは困難である。そこで、ファイルサイズを小さくするため、シミュレーション結果をサンプリングすることが一般的に行われる。例えば、気象庁メソ数値予報モデルGPV(Grid point Value)(MSM)は、水平方向5km、時間方向20秒の間隔でシミュレーションが実施され、それを、水平方向はもとのまま(5km)、時間方向は1時間の間隔でサンプリングして配信する。 Numerical forecast data for weather forecasts are examples of data suitable for such uses. This is numerical data obtained as a result of computer simulation of meteorological phenomena. However, the file size of the simulation result is huge, and it is difficult to distribute it as it is. Therefore, in order to reduce the file size, sampling of simulation results is generally performed. For example, the meso numerical forecast model GPV (Grid point Value) (MSM) of the Japan Meteorological Agency is simulated at intervals of 5 km in the horizontal direction and 20 seconds in the time direction. is sampled and distributed at intervals of one hour.
サンプリングされたデータから、任意の時刻のデータを作り出すには線形補間が広く用いられている。例えば、0時の気温値と1時の気温値を平均化し、0時30分の気温値を生成する。 Linear interpolation is widely used to create data at arbitrary times from sampled data. For example, the temperature value at 0:00 and the temperature value at 1:00 are averaged to generate the temperature value at 0:30.
航空機の飛行経路に関係する気象データを提供する技術としては、例えば、特許文献1に開示されている。特許文献1に記載された気象データを選択する方法では、航空機の予測された飛行経路に関連する気象データを、飛行経路を水平セグメント、または非水平セグメントのいずれかに分類し、重み付き燃焼誤差および重み付き時間誤差を最小にするという観点から、それぞれに適した気象データのサブセットを作成する。
For example,
特許文献1記載の技術は、航空機での望ましい飛行経路の観点から気象データのサブセットを選択するものである。しかしながら、特許文献1に開示された方法は、気象現象の移動が考慮されていない。特許文献1では、飛行体として、空港を離発着する航空機が想定されている。航空機の速度(約800km/h)は気象の移動速度(0ないし50km/h)やドローンの速度(0ないし50km/h)よりもずっと速い。すなわち、飛行機では無視できる気象現象の移動が、ドローンでは無視できない影響を与えるともいえる。
The technique described in
一般には、気象現象の移動を、線形補間では表現できない。一方、線形補間において現象は移動せず、その場で値が時間変化するものとして表現される。 In general, movement of meteorological phenomena cannot be represented by linear interpolation. On the other hand, in linear interpolation, the phenomenon does not move, and the value is represented as a time-varying value on the spot.
以下、図9を用いて飛行体と気象現象の移動に関する問題点について説明する。
図9では、時刻T0の風速分布図610、時刻T1の風速分布図620、また、時刻T0とT1の間にある時刻Tの風速分布図630が示されている。これらの一連の風速分布図によれば、風速8m/sの強風域が西から東に移動していることがわかる。
Problems relating to movement of the flying object and meteorological phenomena will be described below with reference to FIG.
FIG. 9 shows a wind
ここで、時刻T0および時刻T1のデータから、時刻Tの状態を、時間方向の線形補間で推定することを考える。時刻T0および時刻T1のデータを線形補間して得られた時刻Tの推定を示す風速分布640に示されるように、時刻T0の風速分布図610、時刻T1の風速分布図620から時間軸に沿った線形補間を用いると、強風域が二つ生じる。一方の強風域641は、時刻T0の強風域611と同じ位置にあり、風速は4m/sである。他方の強風域642は、時刻T1の強風域621と同じ位置にあり、風速は4m/sである。一方で、時刻Tの強風域631の位置には、強風域がない。
Now, consider estimating the state at time T from the data at time T0 and time T1 by linear interpolation in the time direction. As shown in the
一般的に、風速5m/sを超えるとドローンの飛行に支障が出る。ここで、時刻Tの風速分布図630に示されように、時刻Tにおいて地点A632から地点B633までドローンを飛行させる場合、線形補間して得られた時刻Tの推定値に基づけば、ドローンの飛行に支障が出る強風域631があるにもかかわらず、それを見逃すことになる。
In general, if the wind speed exceeds 5m/s, the flight of the drone will be hindered. Here, as shown in the wind speed distribution diagram 630 at time T, when the drone flies from
本発明の目的は、ドローンなどの飛行体の航路と、その航路近傍に関連する気象現象の移動を考慮して、飛行に関しての適切な気象現象に関する警告を提供する気象予報システムおよび気象予報方法を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a weather forecasting system and a weather forecasting method that considers the flight path of a flying object such as a drone and the movement of weather phenomena associated with the flight path and provides appropriate weather warnings for flight. to provide.
本発明の気象予報システムの構成は、好ましくは、情報処理装置が、移動体に対して、気象現象の警告情報を提供する気象予報システムであって、情報処理装置は、時刻ごとに移動体の経路を示す経路データと、移動体の経路を含むエリアの時刻ごとの気象データとを保持し、移動体の経路の近傍における気象データを切出し、第一の時刻における移動体の位置に関する気象データと、第二の時刻(>第一の時刻)における移動体の位置に関する気象データのいずれかにおいて、気象の警告現象を示しているときに、移動体の移動に関する気象の警告情報を生成するようにしたものである。 The configuration of the weather forecast system of the present invention is preferably a weather forecast system in which the information processing device provides weather phenomenon warning information to a mobile object, and the information processing device Hold route data indicating a route and weather data for each time of an area including the route of the mobile object, extract weather data in the vicinity of the route of the mobile object, and obtain weather data relating to the position of the mobile object at a first time. , generating weather warning information about the movement of the moving body when any of the weather data about the position of the moving body at the second time (> the first time) indicates a weather warning phenomenon It is what I did.
本発明によれば、ドローンなどの飛行体の航路と、その航路近傍に関連する気象現象の移動を考慮して、飛行に関しての適切な気象現象に関する警告を提供する気象予報システムおよび気象予報方法を提供することができる。 According to the present invention, a weather forecasting system and weather forecasting method are provided that take into account the flight path of a flying object such as a drone and the movement of weather phenomena related to the vicinity of the flight path, and provide appropriate weather warnings for flight. can provide.
以下、本発明の一実施形態を、図1ないし図8を用いて説明する。
先ず、図1ないし図3を用いて気象予報システムの構成について説明する。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 8. FIG.
First, the configuration of the weather forecast system will be described with reference to FIGS. 1 to 3. FIG.
本実施形態の気象予報システムは、インターネット5を介して、相互に接続された気象管理サーバ100およびクライアント端末170によって構成される。また、気象管理サーバ100およびクライアント端末170は、LAN(Local Area Network)により接続されていてもよい。
The weather forecast system of this embodiment is composed of a
気象管理サーバ100は、気象情報の管理を行い、気象情報の提供と、ドローンなどの飛行体に対して、気象の警告情報を生成と提供を行うサーバである。
気象管理サーバ100は、図1に示されるように、一般的なサーバ装置のような情報処理装置により実現され、ハードウェア的には、CPU(Central Processing Unit)130、主メモリ120、通信I/F(Interface)150、補助記憶I/F160がバスによって接続された形態である。
The
The
CPU130は、主メモリ120にロードされたプログラムを実行し、気象管理サーバ100の各部を制御する。主メモリ120は、一時的なワークデータやロードされたプログラムを保持する半導体記憶装置である。通信I/F150は、インターネット5と接続するインタフェース装置である。補助記憶I/Fは、HDD(Hard Disk Drive)140やSDD(Solid State Drive)などの補助記憶装置を接続するインタフェース装置である。
HDD140は、大容量の磁気記憶装置である。本実施形態のHDD140には、気象情報提供プログラム121と、気象警告情報提供プログラム121がインストールされており、実行時には、主メモリ120にロードされ、CPU130により実行される。
The
気象情報提供プログラム121は、HDD140に格納されている気象データ141を読み込み、クライアント端末170に気象情報の提供を行うプログラムである。気象警告情報提供プログラム121は、飛行体に関連した気象の警告情報を提供するプログラムである。
HDD140には、また、気象データ141と航路データ142を保持する。なお、データの詳細は、後に説明する。
The weather
HDD 140 also holds
クライアント端末170は、インターネット5を介して、気象管理サーバ100と接続されて、気象情報や飛行体に関連した気象の警告情報を表示する端末装置である。クライアント端末170は、ウェブブラウザを動作させる機能を有する情報処理装置であり、例えば、スマートフォンやパーソナルコンピュータである。
The
次に、図2を用いて気象管理サーバの機能構成について説明する。
気象管理サーバ100の機能構成は、図2に示されるように、気象情報提供部101、気象警告情報提供部102、記憶部103からなる。
Next, the functional configuration of the weather management server will be described with reference to FIG.
The functional configuration of the
気象情報提供部101は、クライアント端末170に気象情報の提供を行う機能部であり、気象情報提供プログラム121により実現される。
The weather
気象警告情報提供部102は、飛行体に関連した気象の警告情報を提供する機能部であり、気象警告情報提供プログラム121プログラムにより実現される。
The weather warning
記憶部103は、データを保持する機能部である。記憶部103は、気象データ141と、航路データ142を保持する。
The
気象データ141は、過去の気象観測時系列、あるいは未来の気象予測時系列で表される気象に関するデータ(温度、湿度、風量、降雨量など)である。気象データ141は、時系列メッシュデータとして格納される。すなわち、時空間を時間、高度、緯度、経度の4軸で定義し、それぞれの軸ごとに開始点、終了点、解像度が定義され、それに基づき時空間がセルに分割され、セルに値が格納される。ユーザは、時間、高度、緯度、経度を指定すると、それに相当する値を取得することができる。ただし、軸は四つに限定されない。例えば、地表面のみに定義されるデータであれば、時間、緯度、経度の3軸から構成される。あるいは、予報であれば初期時刻軸が追加で用いられる。
The
航路データ142は、飛行体の航路を表すデータであり、航路のポリゴン・線を座標で表現したデータである。
The
次に、図3を用いてクライアント端末の機能構成について説明する。
クライアント端末170の機能構成は、図3に示されるように、航路・気象マップ表示部171、警告情報・航路情報表示部172からなる。
Next, the functional configuration of the client terminal will be described with reference to FIG.
The functional configuration of the
航路・気象マップ表示部171は、航路・気象マップを表示する機能部である。警告情報・航路情報表示部172は、飛行体に関する気象の警告情報と航路に関する情報を表示する機能部である。
The route/weather
次に、図4ないし図7を用いて気象予報システムの処理について説明する。 Next, processing of the weather forecast system will be described with reference to FIGS. 4 to 7. FIG.
先ず、図4を用いて気象予報システムにおける全体的な処理の流れについて説明する。
クライアント端末170が気象管理サーバ100のウェブサイトにアクセスすると(S301)、気象管理サーバ100が気象情報提供プログラム121を実行し(S302)、ウェブページのデータを作成する。作成されたウェブページのデータは、インターネット5を経由してクライアント端末170に送られる(S303)。クライアント端末170でウェブブラウザが表示の処理を行うことで、クライアント端末170の画面に、気象予報画面200が表示される(S304)。気象予報画面200の具体例は、後に詳述する。気象予報画面200により、ユーザによる航路の指定を受け付ける(S305)と、それらの情報が気象管理サーバ100に送信され(S306)、気象情報提供プログラム121で、警告エリアを示すポリゴンおよび警告メッセージが生成される(S307)。生成された情報はクライアント端末170に送信され(S308)、航路・気象マップ210に警告エリアを示す警告エリアポリゴン214が、警告リスト230に警告アイコン231および警告メッセージ232が表示される(S307)。なお、航路・気象マップ210の表示の詳細は、後述する。
First, the overall flow of processing in the weather forecast system will be described with reference to FIG.
When the
次に、図5A、図5Bおよび図6を用いて気象警告情報としての警告エリアポリゴンおよび警告メッセージを生成する処理について説明する。 Next, the process of generating warning area polygons and warning messages as weather warning information will be described with reference to FIGS. 5A, 5B and 6. FIG.
先ず、航路データに基づいてドローンの位置の時系列データを生成する(図5AのS401)。この処理は、予め定めた時間ステップ(例えば60秒)ごとに、ドローンの航路上の位置を求める処理である。この算出には線形補間を用いればよい。 First, time-series data of the position of the drone is generated based on the route data (S401 in FIG. 5A). This process is a process of obtaining the position of the drone on the route at each predetermined time step (for example, 60 seconds). Linear interpolation may be used for this calculation.
次に、位置の時系列データを気象データ141の時間ステップごとにセグメント(以下、これを「航路セグメント」という)に分割する(S402)。例えば、航路のフライト時間が9時50分から10時20分まで定義され、気象データ141の対象時間が1時間おき(毎正時)である場合、航路は9時50分から10時までと、10時から10時20分までの二つの航路セグメントに分割される。また、航路セグメントごとに気象データの示す気象現象により警告情報を生成するための開始時刻および終了時刻(以下の説明と図面では、単に「開始時刻」、「終了時刻」という)を定める。この例では、図6に示されるように、9時50分から10時までの航路セグメントでは、開始時刻が9時、終了時刻が10時となる。また、10時から10時20分までの航路セグメントでは、開始時刻が10時、終了時刻が11時となる。
Next, the position time series data is divided into segments (hereinafter referred to as "route segments") for each time step of the weather data 141 (S402). For example, if the flight time of the route is defined from 9:50 to 10:20 and the target time of the
次に、分割された航路のそれぞれの位置について、半径Rの球を生成する(S403)。ただし、気象データ141が3次元時系列であれば球であるが、2次元時系列であれば円を生成する。以後、生成した図形が球であるとして説明する。半径Rの値は予め定めておく。半径Rの値は、気象データ141の時間ステップ幅に、気象現象の移動速度をかけた値と同程度が望ましい。
Next, a sphere with radius R is generated for each position of the divided route (S403). However, if the
次に、そのようにして生成した球を融合して(領域のORをとって)一つの領域を生成する(S404)。以後、生成された領域を「監視エリア」とよぶ。 Next, the spheres generated in this manner are fused (by ORing the regions) to generate one region (S404). Hereinafter, the generated area will be called a "monitored area".
次に、監視エリア内の全ての航路セグメントについて処理が終了したか否かを判定し(図5BのS405)、処理が終了したときには(S405:YES)、図5Bの処理を終了し、処理が終了していないときには(S405:NO)、S406に行く。 Next, it is determined whether or not the processing has been completed for all route segments within the monitoring area (S405 in FIG. 5B), and when the processing has been completed (S405: YES), the processing in FIG. If not finished (S405: NO), go to S406.
S405で、処理が終了していないときには、開始時刻および終了時刻における気象データについて、監視エリアに含まれる気象データを切り出す(S406)。 If it is determined in S405 that the processing has not ended, the weather data included in the monitoring area is extracted from the weather data at the start time and end time (S406).
そして、開始時刻および終了時刻において監視エリア内に警告対象の気象現象が存在するか否かを判定し(S407)、図7に示される気象現象判定値の場合分けにしたがって、以降の処理を分岐させる。警告対象の気象現象とは、例えば強風であり、その現象の有無は、閾値(例えば10m/s)を超える風速値を持つセルの有無により判定する。また別の例として、降水、濃霧、火山灰を上げることができる。 Then, it is determined whether or not a weather phenomenon to be warned exists within the monitoring area at the start time and end time (S407), and the subsequent processing is branched according to the weather phenomenon determination values shown in FIG. Let The meteorological phenomenon to be warned is, for example, strong wind, and the presence or absence of such a phenomenon is determined by the presence or absence of a cell having a wind speed value exceeding a threshold value (eg, 10 m/s). Other examples include precipitation, fog, and volcanic ash.
気象現象判定値の場合分けは、図7に示されるように、開始時刻と終了時刻のおける警告対象となる気象現象の有無によって判定することができる。 As shown in FIG. 7, the meteorological phenomenon judgment value can be classified according to the presence or absence of a meteorological phenomenon to be a warning target at the start time and the end time.
開始時刻において現象がなく、終了時刻において現象がない場合、開始時刻から終了時刻までの間、現象が生じていないと判断し、現象なし(パターン501)と分類する。 If there is no phenomenon at the start time and no phenomenon at the end time, it is determined that no phenomenon has occurred between the start time and the end time, and is classified as no phenomenon (pattern 501).
開始時刻において現象があり、終了時刻において現象がない場合、警告対象の気象現象がその場所で消滅したと判断し、消滅(パターン502)と分類する。 If there is a phenomenon at the start time and no phenomenon at the end time, it is determined that the weather phenomenon targeted for warning has disappeared at that location, and is classified as extinction (pattern 502).
開始時刻において現象がなく、終了時刻において現象がある場合、警告対象の気象現象がその場所で生成されたと判断し、生成(パターン503)と分類する。 If there is no phenomenon at the start time and there is a phenomenon at the end time, it is determined that the weather phenomenon targeted for warning has been generated at that location, and is classified as generated (pattern 503).
開始時刻において現象があり、終了時刻において現象がある場合、警告対象の気象現象が開始時刻から終了時刻までの間移流したと判断し、移流(パターン504)と分類する。 If there is a phenomenon at the start time and there is a phenomenon at the end time, it is determined that the meteorological phenomenon to be warned has advected from the start time to the end time, and is classified as advection (pattern 504).
さて、S407の判定の結果、気象現象判定値が「現象なし」のとき(パターン501)、S405に戻る。 As a result of the determination in S407, when the weather phenomenon determination value is "no phenomenon" (pattern 501), the process returns to S405.
S407の判定の結果、気象現象判定値が「移流」のとき(パターン504)、警告対象の気象現象の移動ベクトルを算出する(S408)。これにはデジタル画像相関法の技術を応用する。すなわち、以下の(式1)で示した二乗誤差Eを最小化する値(a,b,c)の三次元ベクトルを、移動ベクトルVとする。 As a result of the determination in S407, when the weather phenomenon determination value is "advection" (pattern 504), the movement vector of the weather phenomenon to be warned is calculated (S408). For this, the technology of the digital image correlation method is applied. That is, a three-dimensional vector of values (a, b, c) that minimizes the squared error E shown in the following (Equation 1) is set as a movement vector V.
ここで、(i,j,k,l)は、緯度、経度、高度、時刻の分割により対応付けられたセルのインデックスであり、Wi,j,k,lは、緯度、経度、高度、時刻の分割したセルのインデックス(i,j,k,l)における気象データ141の値である。
ここで、開始時刻は、l-1、終了時刻は、lである。
なお、ΣkΣjΣlは、監視エリア内のインデックス(i,j,k)を動かして、すべてのセルについて、その項の値を総計することを示している。
Here, (i, j, k, l) are latitude, longitude, altitude, indices of cells associated by division of time, and Wi , j, k, l are latitude, longitude, altitude, It is the value of the
Here, the start time is l-1 and the end time is l.
Note that Σ k Σ j Σ l indicates that the index (i, j, k) in the monitored area is roamed and the value of that term summed up for all cells.
次に、S408で求めた移動ベクトルが妥当であるか否かを判定し(S409)、妥当である場合(S410:YES)に行き、妥当でない場合(S410:NO)、S411に行く。
妥当な移動ベクトルとは、例えば、二乗誤差Eが予め定めた閾値以下になる場合である。
Next, it is determined whether or not the motion vector obtained in S408 is valid (S409). If it is valid (S410: YES), go to S411 if it is not valid (S410: NO).
A valid motion vector is, for example, a case where the squared error E is equal to or less than a predetermined threshold.
次に、時刻l+αにおける気象データ141の値を求める(S410)。
これは、監視エリア内のすべてのセル(i,j,k,l)について、以下の(式2)により、開始時刻をl-1、終了時刻をlとしたときの気象データを、移動ベクトルを用いて移動させ、かつ時間方向に線形補間をとることにより得られる。これを移動ベクトルを用いた補間と呼ぶことにする。
Next, the value of the
For all cells (i, j, k, l) in the monitored area, the weather data when the start time is l−1 and the end time is l is converted into a movement vector by the following (Equation 2). , and linear interpolation in the time direction. This is called interpolation using a motion vector.
次に、時刻l+αにおける警告対象の気象現象とドローンとの距離を求める(S410)。これは、警告対象の気象現象が存在しているセルそれぞれについて、その時刻におけるドローンの位置との距離を算出し、それらのうちの最短距離を求めればよい。 Next, the distance between the weather phenomenon to be warned and the drone at time l+α is obtained (S410). This can be done by calculating the distance to the position of the drone at that time for each cell in which the meteorological phenomenon to be warned exists, and finding the shortest distance among them.
次に、S407の判定の結果、気象現象判定値が「消滅」のとき(パターン502)、開始時刻における警告対象の気象現象と、その時刻におけるドローンの位置との最短距離を算出する(S412)。 Next, as a result of the determination in S407, when the meteorological phenomenon determination value is "disappeared" (pattern 502), the shortest distance between the meteorological phenomenon to be warned at the start time and the position of the drone at that time is calculated (S412). .
次に、S407の判定の結果、気象現象判定値が「生成」のとき(パターン503)の場合、終了時刻における警告対象の気象現象と、その時刻におけるドローンの位置との最短距離を算出する(S413)。 Next, if the result of determination in S407 is that the meteorological phenomenon determination value is "Generate" (pattern 503), the shortest distance between the meteorological phenomenon to be warned at the end time and the position of the drone at that time is calculated ( S413).
そして、S411、S412、S413を実行した後に、それぞれで算出された警告対象の気象現象と問題となる時刻におけるドローンとの距離が予め定めた閾値以下であるかを判定し、閾値以下の場合、警告エリアを示すポリゴンを生成すると、警告対象の気象現象の時刻および種類に関するメッセージを生成して(S413)、S405に戻る。 Then, after executing S411, S412, and S413, it is determined whether the distance between the meteorological phenomenon to be warned and the drone at the problematic time calculated in each step is equal to or less than a predetermined threshold. When the polygon indicating the warning area is generated, a message regarding the time and type of weather phenomenon to be warned is generated (S413), and the process returns to S405.
警告エリアを示すポリゴンは、警告対象となる気象データの値が一定の閾値を示すセルを貼り合わせて生成すればよい。 A polygon indicating a warning area may be generated by gluing together cells indicating a certain threshold value of the weather data to be warned.
次に、図8を用いてクライアント端末が提供する気象予報システムのユーザインタフェースについて説明する。
気象予報画面200は、クライアント端末170が表示し、航路に沿った気象情報とそれに関する警告情報を表示する画面であり、図3に示されるように、航路・気象マップ210、タイムスライダ216、ウェイポイントリスト220、警告リスト230からなる。
Next, the user interface of the weather forecast system provided by the client terminal will be described with reference to FIG.
The
表示に必要なデータは、気象管理サーバ100からインターネット5を経由して送信される。
Data required for display is transmitted from the
ユーザが航路・気象マップ210をタップすると、その場所にウェイポイント(航路の地点)が設置される。また、ユーザがウェイポイントを選択すると、それらを結ぶポリラインが表示される。図3の例では、ウェイポイントとしてユーザがウェイポイントA212およびウェイポイントB213を設置し、航路としてウェイポイントA212からウェイポイントB213に向かう航路211を設定した状態を示している。ウェイポイントリスト220には航路を構成するウェイポイントの情報が表示される。この例では、ウェイポイントの名前、高度および通過時刻がリストに示される(エントリ221およびエントリ222)。航路・気象マップには、監視エリア215が設定され、その内部の気象現象を重ねて表示することができる。また、表示対象とする時刻を設定するためのタイムスライダ216が備わっている。図8の例は、ユーザが10時08分の気象状態を示すよう設定した状態であり、その時刻における警告エリアを示す警告エリアポリゴン214が表示されている。ここで、警告リスト230には、警告を示す警告アイコン231および警告メッセージ232「10:00~10:10 強風域が航路を通過します」が表示されている。
When the user taps the route/
このようには、航路・気象マップに、警告エリアポリゴン214が航路と重畳して、表示されるために、ユーザにとっては、直感的に分かりやすく警告情報が見て取ることができる。また、警告メッセージ232により、ユーザは、その詳細な情報を知ることができる。
In this manner, the
なお、本実施形態では、ドローンなどの飛行体を例にとって説明したが、列車に車両などのような地上を移動する移動体であってもよい。 In the present embodiment, a flying object such as a drone has been described as an example, but a moving object that moves on the ground, such as a train or vehicle, may be used.
以上述べてきたように、本実施形態の気象予報システムでは、ドローンなどの飛行体に対して、その飛行時間と気象の移り変わりに対応した適切な気象の警告情報を提供することができる。 As described above, in the weather forecast system of this embodiment, it is possible to provide appropriate weather warning information corresponding to the flight time and changes in the weather to flying objects such as drones.
5…インターネット
100…気象管理サーバ
170…クライアント端末
200…気象予報画面
210…航路・気象マップ
216…タイムスライダ
220…ウェイポイントリスト
230…警告リスト
5
Claims (4)
前記情報処理装置は、
時刻ごとに移動体の経路を示す経路データと、
前記移動体の経路を含むエリアの時刻ごとの気象データとを保持し、
前記移動体の経路の近傍における気象データを切出し、
第一の時刻における前記移動体の位置に関する気象データと、前記第一の時刻より後になる第二の時刻における前記移動体の位置に関する気象データのいずれかにおいて、気象の警告現象を示しているときに、前記移動体の移動に関する気象の警告情報を生成し、
前記警告現象の発生する位置と、その時刻における移動体の位置間の距離を算出し、所定の閾値以下のときに、前記移動体の移動に関する気象の警告情報を生成し、
前記第一の時刻における前記移動体の位置に関する気象データと、前記第二の時刻における前記移動体の位置に関する気象データが共に、気象の警告現象を示しているときに、
前記第一の時刻の気象データと前記第二の時刻における気象データについて、移動ベクトルを用いた補間をした気象データの値により、前記移動体の移動に関する気象の警告情報を生成し、
前記警告情報は、前記気象データが示す気象現象の対象となる領域を示す警告エリアポリゴンと、前記気象データが示す気象現象の時刻、種類を示すメッセージとを含むことを特徴とすることを特徴とする気象予報システム。 A weather forecast system in which an information processing device provides warning information of weather phenomena to a mobile object,
The information processing device is
route data indicating the route of a moving object at each time;
holding weather data for each time of the area including the route of the moving object;
extracting weather data in the vicinity of the route of the moving object;
When either the weather data relating to the position of the mobile object at a first time or the weather data relating to the position of the mobile object at a second time later than the first time indicates a weather warning phenomenon. , generating weather warning information regarding the movement of the mobile body;
calculating the distance between the position where the warning phenomenon occurs and the position of the moving body at that time, and generating weather warning information regarding the movement of the moving body when the distance is equal to or less than a predetermined threshold;
when both the weather data regarding the location of the mobile object at the first time and the weather data regarding the location of the mobile object at the second time indicate a weather warning event,
generating weather warning information related to the movement of the mobile body, based on the weather data values obtained by interpolating the weather data at the first time and the weather data at the second time using a movement vector;
The warning information includes a warning area polygon indicating an area subject to the weather phenomenon indicated by the weather data, and a message indicating the time and type of the weather phenomenon indicated by the weather data. weather forecast system.
前記気象予報システムは、気象管理サーバと、前記気象管理サーバとネットワークで接続されたクライアント端末からなり、
前記気象管理サーバは、
時刻ごとに飛行体の経路を示す航路データと、
前記飛行体の経路を含むエリアの時刻ごとの気象データとを保持し、
前記飛行体の経路の近傍における気象データを切出すステップと、
前記気象管理サーバが、第一の時刻における前記飛行体の位置に関する気象データと、前記第一の時刻より後になる第二の時刻における前記飛行体の位置に関する気象データのいずれかにおいて、気象の警告現象を示しており、かつ、前記警告現象の発生する位置と、その時刻における飛行体の位置間の距離を算出し、所定の閾値以下のときに、前記飛行体の移動に関する気象の警告情報を生成するステップと、
前記気象管理サーバが、前記飛行体の移動に関する気象の警告情報を、前記クライアント端末に送信するステップと、
前記クライアント端末が、航路と気象現象を表示する画面に、前記飛行体の移動に関する気象の警告情報として、航路と重畳して、前記気象データが示す気象現象の対象となる領域を示す警告エリアポリゴンと、前記気象データが示す気象現象の時刻、種類を示すメッセージを表示するステップとを有し、
前記第一の時刻における前記飛行体の位置に関する気象データと、前記第二の時刻における前記飛行体の位置に関する気象データが共に、気象の警告現象を示しているときに、
前記飛行体の移動に関する気象の警告情報を生成するステップにおいて、前記第一の時刻の気象データと前記第二の時刻における気象データについて、空間方向の線形補間をした気象データの値により、前記飛行体の移動に関する気象の警告情報を生成することを特徴とする気象予報方法。 A weather forecasting method in which a weather forecasting system provides warning information of a weather phenomenon to an aircraft,
The weather forecast system comprises a weather management server and a client terminal connected to the weather management server via a network,
The weather management server
route data indicating the route of the aircraft at each time;
holding weather data for each time of the area including the route of the flying object;
extracting weather data in the vicinity of the path of the aircraft ;
The weather management server issues a weather warning in either weather data regarding the position of the flying object at a first time or weather data regarding the position of the flying object at a second time later than the first time. The distance between the position where the warning phenomenon occurs and the position of the flying object at that time is calculated, and when the distance is less than a predetermined threshold value, weather warning information regarding the movement of the flying object is issued. a step of generating;
the weather management server sending weather warning information regarding the movement of the aircraft to the client terminal;
A warning area polygon that superimposes on the route and indicates an area subject to the weather phenomenon indicated by the weather data, as weather warning information relating to the movement of the flying object, on a screen that displays the route and the weather phenomenon by the client terminal. and displaying a message indicating the time and type of the weather phenomenon indicated by the weather data,
when the weather data regarding the position of the aircraft at the first time and the weather data regarding the position of the aircraft at the second time both indicate a weather warning event;
In the step of generating weather warning information related to the movement of the flying object, the weather data at the first time and the weather data at the second time are linearly interpolated in the spatial direction to obtain the weather data values for the flight. A weather forecasting method characterized by generating weather warning information relating to movement of a body.
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