JP7302866B2 - Precipitation Intensity Calculation Device, Precipitation Intensity Calculation Program, and Precipitation Intensity Calculation Method - Google Patents

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Description

本発明は、降水強度算出装置、降水強度算出プログラム及び降水強度算出方法に関する。 The present invention relates to a precipitation intensity calculation device, a precipitation intensity calculation program, and a precipitation intensity calculation method.

近年、気象レーダにより観測された観測パラメータの１つであるレーダ反射因子Ｚから所定の変換式（Ｚ＝ＢＲβ）を用いて降水強度Ｒを算出するときの精度の向上を図るべく、変換係数Ｂ、βの値を決定するための様々な手法が研究されている。 In recent years, the conversion factor Various techniques have been investigated for determining the value of B, β.

例えば、特許文献１には、観測パラメータから降水粒子のカテゴリー（例えば、雨、雪、霰等）を判定し、その判定したカテゴリーに応じた変換係数Ｂ、βを用いる気象レーダシステムが開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a weather radar system that determines the category of precipitation particles (for example, rain, snow, hail, etc.) from observation parameters and uses conversion coefficients B and β according to the determined category. there is

特開２０１１－２７５４６号公報JP 2011-27546 A

特許文献１に開示された気象レーダシステムでは、降水粒子のカテゴリーに応じた変換係数を用いるが、同一のカテゴリーであっても、その１つのカテゴリーの中には、様々な降水状況が含まれているため、変換係数として同一の値を用いることは適切でない。例えば、「雨」という同一のカテゴリーであっても、雨滴の大きさの分布が変化すれば最適な変換係数は変動する。また、「霙」という同一のカテゴリーであっても、含水率が変化すれば最適な変換係数は変動するし、「雪」という同一のカテゴリーであっても、雲粒寄与率や密度が変化すれば最適な変換係数は変動する。 The weather radar system disclosed in Patent Document 1 uses a conversion coefficient according to the category of precipitation particles, but even in the same category, one category includes various precipitation conditions. Therefore, it is not appropriate to use the same value for the transform coefficients. For example, even for the same category of "rain", the optimum conversion coefficient will change if the raindrop size distribution changes. In addition, even within the same category of sleet, the optimal conversion factor will change if the moisture content changes. the optimal transform coefficients will vary.

また、気象レーダの観測領域は、例えば、半径３０～２００ｋｍと広範囲に及ぶため、同時刻であっても観測領域の各地点の降水状況は一様ではないことから、観測領域の全体に対して変換係数として同一の値を用いることは適切でない。 In addition, since the observation area of the weather radar covers a wide range, for example, with a radius of 30 to 200 km, the precipitation situation at each point in the observation area is not uniform even at the same time. It is not appropriate to use the same value for transform coefficients.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、観測領域の全体に亘って降水強度を高精度に算出することができる降水強度算出装置、降水強度算出プログラム及び降水強度算出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and provides a precipitation intensity calculation device, a precipitation intensity calculation program, and a precipitation intensity calculation method capable of calculating the precipitation intensity over the entire observation area with high accuracy. intended to provide

本発明は、上記課題を解決するものであって、本発明の一実施形態に係る降水強度算出装置は、
所定の観測領域を有するレーダ観測装置により所定の観測時刻毎に観測されたレーダ観測パラメータの空間分布と、前記観測領域内の所定の観測地点に設置された降水粒子観測装置により観測された降水粒子観測パラメータとに基づいて、所定の基準時刻における前記観測領域に対する降水強度の空間分布を算出する降水強度算出装置であって、
前記降水粒子観測パラメータに基づいて、前記観測時刻毎の降水種別を特定する降水種別特定部と、
前記基準時刻よりも前の所定の観測期間に含まれる前記観測時刻毎の前記レーダ観測パラメータの空間分布の代表値と、当該観測時刻毎の前記降水種別とに応じて、前記降水種別毎の発生頻度を計数することにより、前記レーダ観測パラメータに対する前記降水種別毎の発生比率を特定する発生比率特定部と、
前記降水種別毎の前記発生比率に応じて前記降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、前記レーダ観測パラメータを変数として、前記レーダ観測パラメータを前記降水強度に変換するときの変換係数を導出する変換係数導出関数を作成する導出関数作成部と、
前記変換係数導出関数に基づいて、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布を、前記観測領域に対する前記変換係数の空間分布に変換する変換部と、
前記変換係数の空間分布と、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布とに基づいて、前記降水強度の空間分布を算出する算出部とを備える。 The present invention is intended to solve the above problems, and a precipitation intensity calculation device according to an embodiment of the present invention includes:
Spatial distribution of radar observation parameters observed at predetermined observation times by a radar observation device having a predetermined observation area, and precipitation particles observed by a precipitation particle observation device installed at a predetermined observation point within the observation area. A precipitation intensity calculation device that calculates the spatial distribution of precipitation intensity for the observation area at a predetermined reference time based on observation parameters,
a precipitation type identification unit that identifies a precipitation type for each observation time based on the precipitation particle observation parameter;
Occurrence of each precipitation type according to a representative value of the spatial distribution of the radar observation parameter for each observation time included in a predetermined observation period before the reference time and the precipitation type for each observation time an occurrence ratio identifying unit that identifies an occurrence ratio for each of the precipitation types with respect to the radar observation parameter by counting the frequency;
when converting the radar observation parameter into the precipitation intensity using the radar observation parameter as a variable by proportionally dividing a predetermined conversion coefficient predetermined for each of the precipitation types according to the occurrence ratio for each of the precipitation types; a derivation function creation unit that creates a conversion coefficient derivation function for deriving the conversion coefficient of
a conversion unit that converts the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time into the spatial distribution of the conversion coefficients for the observation region based on the conversion coefficient derivation function;
and a calculation unit that calculates the spatial distribution of the precipitation intensity based on the spatial distribution of the conversion coefficients and the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time.

また、本発明の一実施形態に係る降水強度算出プログラムは、
コンピュータを、上記降水強度算出装置として機能させる。 In addition, a precipitation intensity calculation program according to an embodiment of the present invention,
A computer is caused to function as the precipitation intensity calculation device.

また、本発明の一実施形態に係る降水強度算出方法は、
所定の観測領域を有するレーダ観測装置により所定の観測時刻毎に観測されたレーダ観測パラメータの空間分布と、前記観測領域内の所定の観測地点に設置された降水粒子観測装置により観測された降水粒子観測パラメータとに基づいて、所定の基準時刻における前記観測領域に対する降水強度の空間分布を算出する降水強度算出方法であって、
前記降水粒子観測パラメータに基づいて、前記観測時刻毎の降水種別を特定する降水種別特定工程と、
前記基準時刻よりも前の所定の観測期間に含まれる前記観測時刻毎の前記レーダ観測パラメータの空間分布の代表値と、当該観測時刻毎の前記降水種別とに応じて、前記降水種別毎の発生頻度を計数することにより、前記レーダ観測パラメータに対する前記降水種別毎の発生比率を特定する発生比率特定工程と、
前記降水種別毎の前記発生比率に応じて前記降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、前記レーダ観測パラメータを変数として、前記レーダ観測パラメータを前記降水強度に変換するときの変換係数を導出する変換係数導出関数を作成する導出関数作成工程と、
前記変換係数導出関数に基づいて、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布を、前記観測領域に対する前記変換係数の空間分布に変換する変換工程と、
前記変換係数の空間分布と、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布とに基づいて、前記降水強度の空間分布を算出する算出工程とを備える。 Further, a precipitation intensity calculation method according to an embodiment of the present invention includes:
Spatial distribution of radar observation parameters observed at predetermined observation times by a radar observation device having a predetermined observation area, and precipitation particles observed by a precipitation particle observation device installed at a predetermined observation point within the observation area. A precipitation intensity calculation method for calculating a spatial distribution of precipitation intensity for the observation area at a predetermined reference time based on observation parameters,
a precipitation type identification step of identifying a precipitation type for each observation time based on the precipitation particle observation parameter;
Occurrence of each precipitation type according to a representative value of the spatial distribution of the radar observation parameter for each observation time included in a predetermined observation period before the reference time and the precipitation type for each observation time an occurrence ratio specifying step of specifying an occurrence ratio for each of the precipitation types with respect to the radar observation parameter by counting the frequency;
when converting the radar observation parameter into the precipitation intensity using the radar observation parameter as a variable by proportionally dividing a predetermined conversion coefficient predetermined for each of the precipitation types according to the occurrence ratio for each of the precipitation types; A derivation function creation step of creating a conversion coefficient derivation function for deriving the conversion coefficient of
a transforming step of transforming the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time into the spatial distribution of the transform coefficients for the observation region based on the transform coefficient derivation function;
a calculating step of calculating the spatial distribution of the precipitation intensity based on the spatial distribution of the conversion coefficients and the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time.

本発明の一実施形態に係る降水強度算出装置、降水強度算出プログラム及び降水強度算出方法によれば、発生比率特定部（発生比率特定工程）が、基準時刻よりも前の観測期間に含まれるレーダ観測パラメータの空間分布と、降水粒子観測パラメータとの間を統計的に対応付けることにより、レーダ観測パラメータに対する降水種別毎の発生比率を特定し、導出関数作成部（導出関数作成工程）が、その降水種別毎の発生比率に応じて降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、変換係数導出関数を作成し、変換部（変換工程）が、その変換係数導出関数に基づいて、基準時刻のレーダ観測パラメータの空間分布を変換係数の空間分布に変換し、算出部（算出工程）が、その変換係数の空間分布と、基準時刻のレーダ観測パラメータの空間分布とに基づいて、基準時刻の降水強度の空間分布を算出する。 According to the precipitation intensity calculation device, the precipitation intensity calculation program, and the precipitation intensity calculation method according to one embodiment of the present invention, the occurrence ratio identification unit (occurrence ratio identification step) is included in the observation period before the reference time. By statistically associating the spatial distribution of the observation parameters with the precipitation particle observation parameters, the occurrence ratio for each precipitation type with respect to the radar observation parameters is specified, and the derived function creation unit (derived function creation step) calculates the precipitation A conversion factor derivation function is created by proportionally dividing a predetermined conversion factor predetermined for each precipitation type according to the occurrence ratio for each type, and the conversion unit (conversion step) performs the conversion factor derivation function based on the conversion factor derivation function , the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time is converted into the spatial distribution of the conversion coefficients, and the calculation unit (calculation step) based on the spatial distribution of the conversion coefficients and the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time, Calculate the spatial distribution of precipitation intensity at the reference time.

そのため、変換係数の空間分布は、観測領域の全体に対して同一の値の変換係数を用いるのではなく、基準時刻よりも前の観測期間における直近の降水状況として観測されたレーダ観測パラメータ及び降水粒子観測パラメータの間の相関関係に基づく変換係数導出関数を用いることより、観測領域内の各地点の降水状況を反映するように、変換係数の値が空間分布として導出されたものである。したがって、降水強度算出装置は、観測領域の全体に亘って降水強度を高精度に算出することができる。 For this reason, the spatial distribution of the conversion coefficients is not based on using the same value of conversion coefficients for the entire observation area. By using a conversion coefficient derivation function based on the correlation between particle observation parameters, the conversion coefficient values are derived as a spatial distribution so as to reflect the precipitation situation at each point in the observation area. Therefore, the precipitation intensity calculation device can calculate the precipitation intensity with high accuracy over the entire observation area.

本発明の実施形態に係る降水強度算出システム１００の一例を示す全体構成図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a whole block diagram which shows an example of the precipitation intensity calculation system 100 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１の一例を示すブロック図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a block diagram which shows an example of the precipitation intensity calculation apparatus 1 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係るレーダ観測分布データベース１１１の一例を示すデータ構成図である。3 is a data configuration diagram showing an example of a radar observation distribution database 111 according to the embodiment of the present invention; FIG. 本発明の実施形態に係る降水粒子観測データベース１１２の一例を示すデータ構成図である。It is a data structure diagram which shows an example of the precipitation particle observation database 112 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１による降水強度算出処理（降水強度算出方法）の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the precipitation intensity calculation process (precipitation intensity calculation method) by the precipitation intensity calculation apparatus 1 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１による降水強度算出処理（降水強度算出方法）の一例を示すフローチャート（図５の続き）である。FIG. 6 is a flowchart (continuation of FIG. 5 ) showing an example of precipitation intensity calculation processing (precipitation intensity calculation method) by the precipitation intensity calculation device 1 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係る降水種別分類表１１３の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the precipitation classification table 113 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１が降水強度算出処理にて作成するデータの一例として、（ａ）は、降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）、（ｂ）は、発生比率曲線Ｇ（Ｚ）、（ｃ）は、変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）を示す図である。As an example of data created by the precipitation intensity calculation device 1 according to the embodiment of the present invention in the precipitation intensity calculation process, (a) is a histogram for each precipitation type H (Z), (b) is an occurrence ratio curve G ( Z) and (c) are diagrams showing a transform coefficient derivation function B(Z). 本発明の実施形態に係る変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of transform coefficient distribution Bd (t0) which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of precipitation intensity distribution Rd (t0) which concerns on embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施形態について添付図面を参照しつつ説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

図１は、本発明の実施形態に係る降水強度算出システム１００の一例を示す全体構成図である。 FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an example of a precipitation intensity calculation system 100 according to an embodiment of the present invention.

降水強度算出システム１００は、所定の観測領域２０を有するレーダ観測装置２と、観測領域２０内の所定の観測地点３０Ａ～３０Ｃに設置された降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃと、レーダ観測装置２及び降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃによる観測結果に基づいて、所定の基準時刻（例えば、現在時刻）における観測領域２０に対する降水強度Ｒの空間分布（以下、「降水強度分布Ｒｄ」という）を算出する降水強度算出装置１とを備える。 The precipitation intensity calculation system 100 includes a radar observation device 2 having a predetermined observation area 20, precipitation particle observation devices 3A to 3C installed at predetermined observation points 30A to 30C in the observation region 20, the radar observation device 2, and Precipitation that calculates the spatial distribution of precipitation intensity R (hereinafter referred to as "precipitation intensity distribution Rd") for the observation area 20 at a predetermined reference time (for example, the current time) based on the observation results by the precipitation particle observation devices 3A to 3C and an intensity calculation device 1 .

降水強度算出装置１は、汎用のコンピュータであり、例えば、サーバ型、デスクトップ型、ノートブック型等のコンピュータで構成されている。降水強度算出装置１は、有線又は無線の通信網４を介してレーダ観測装置２及び降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃと接続されている。 The precipitation intensity calculation device 1 is a general-purpose computer, and is configured by, for example, a server-type, desktop-type, or notebook-type computer. A precipitation intensity calculation device 1 is connected to a radar observation device 2 and precipitation particle observation devices 3A to 3C via a wired or wireless communication network 4. FIG.

レーダ観測装置２は、例えば、半径３０～２００ｋｍ程度の観測領域２０を有する気象レーダであり、在来型レーダ、ドップラーレーダ、マルチパラメータレーダ（ＭＰレーダ）等で構成されている。 The radar observation device 2 is, for example, a weather radar having an observation area 20 with a radius of about 30 to 200 km, and is composed of conventional radar, Doppler radar, multi-parameter radar (MP radar), and the like.

レーダ観測装置２は、所定の観測時刻毎（例えば、１分～５分毎のレーダ観測周期）に、観測領域２０に対するレーダ観測パラメータの空間分布を観測する。レーダ観測装置２によるレーダ観測パラメータは、観測領域２０に対する面的な情報であって、時間軸に対して離散的な情報である。レーダ観測パラメータは、例えば、レーダ反射因子Ｚと呼ばれるものであり、降水強度Ｒを算出するためのパラメータであれば、他のパラメータでもよいし、レーダ反射因子Ｚに他のパラメータを組み合わせたものでもよい。本実施形態では、レーダ観測パラメータは、レーダ反射因子Ｚであり、レーダ観測装置２は、レーダ反射因子Ｚの空間分布（以下、「レーダ観測分布Ｚｄ」という）を観測するものとする。 The radar observation device 2 observes the spatial distribution of radar observation parameters for the observation area 20 at each predetermined observation time (for example, a radar observation cycle of 1 minute to 5 minutes). The radar observation parameters by the radar observation device 2 are planar information for the observation area 20 and are discrete information on the time axis. The radar observation parameter is, for example, called a radar reflection factor Z, and may be another parameter as long as it is a parameter for calculating the precipitation intensity R, or a combination of the radar reflection factor Z and another parameter. good. In this embodiment, the radar observation parameter is the radar reflection factor Z, and the radar observation device 2 observes the spatial distribution of the radar reflection factor Z (hereinafter referred to as "radar observation distribution Zd").

降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃは、観測地点３０Ａ～３０Ｃにおいて地上に設置されたセンサであり、例えば、光学方式のディスドロメータで構成されている。なお、本実施形態では、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃは、図１に示すように、観測領域２０内に３つ設置されているが、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃの設置数は、これに限られず、１つでもよいし、複数（２つ又は４つ以上）でもよい。 The precipitation particle observation devices 3A to 3C are sensors installed on the ground at the observation points 30A to 30C, and are composed of optical disdrometers, for example. In this embodiment, three precipitation particle observation devices 3A to 3C are installed in the observation area 20 as shown in FIG. It is not limited, and may be one or more (two or four or more).

降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃは、時間軸に対して連続的に降水粒子観測パラメータを観測する。降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃによる降水粒子観測パラメータは、観測地点３０Ａ～３０Ｃに対するピンポイントの情報であって、時間軸に対して連続的な情報である。降水粒子観測パラメータは、例えば、粒径Ｄ及び落下速度Ｖであり、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃによりそれぞれ観測された粒径Ｄ及び落下速度Ｖは、粒径ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ及び落下速度ＶＡ、ＶＢ、ＶＣとしてそれぞれ表される。なお、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃは、レーダ観測周期よりも短い降水粒子観測周期（例えば、１秒毎）で降水粒子観測パラメータを観測したものでもよいし、連続的に観測した降水粒子観測パラメータを所定の期間で平均化した平均値を、降水粒子観測パラメータとしたものでもよい。 The precipitation particle observation devices 3A to 3C continuously observe the precipitation particle observation parameters along the time axis. The precipitation particle observation parameters by the precipitation particle observation devices 3A to 3C are pinpoint information for the observation points 30A to 30C and are continuous information on the time axis. The precipitation particle observation parameters are, for example, the particle diameter D and the falling velocity V, and the particle diameter D and the falling velocity V respectively observed by the precipitation particle observation devices 3A to 3C are the particle diameters D A , D B , D C and The falling velocities are represented as V A , V B and V C respectively. Note that the precipitation particle observation devices 3A to 3C may observe the precipitation particle observation parameters at a precipitation particle observation cycle (for example, every second) shorter than the radar observation cycle, or continuously observe the precipitation particle observation parameters. may be used as the precipitation particle observation parameter.

（降水強度算出装置１の構成について）
図２は、本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１の一例を示すブロック図である。 (Regarding the configuration of the precipitation intensity calculation device 1)
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the precipitation intensity calculation device 1 according to the embodiment of the present invention.

降水強度算出装置１は、ＨＤＤ、メモリ等により構成される記憶部１１と、ＣＰＵ等のプロセッサにより構成される制御部１２と、外部装置（レーダ観測装置２及び降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃ等）との間の有線又は無線による通信インターフェースとして機能する通信部１３と、キーボード、タッチパネル等により構成される入力部１４と、ディスプレイ等により構成される表示部１５とを備える。 The precipitation intensity calculation device 1 includes a storage unit 11 configured by an HDD, a memory, etc., a control unit 12 configured by a processor such as a CPU, and external devices (radar observation device 2, precipitation particle observation devices 3A to 3C, etc.). a communication unit 13 functioning as a wired or wireless communication interface between the device, an input unit 14 configured by a keyboard, a touch panel, or the like; and a display unit 15 configured by a display, or the like.

記憶部１１には、降水強度算出プログラム１１０、レーダ観測分布データベース１１１、降水粒子観測データベース１１２、及び、降水種別分類表１１３が記憶されている。 The storage unit 11 stores a precipitation intensity calculation program 110, a radar observation distribution database 111, a precipitation particle observation database 112, and a precipitation type classification table 113.

図３は、本発明の実施形態に係るレーダ観測分布データベース１１１の一例を示すデータ構成図である。 FIG. 3 is a data configuration diagram showing an example of the radar observation distribution database 111 according to the embodiment of the present invention.

レーダ観測分布データベース１１１は、観測時刻毎に、レーダ観測装置２により観測されたレーダ観測分布Ｚｄを記録したものである。レーダ観測分布Ｚｄのデータとしては、例えば、観測領域２０をメッシュ状の各区域２１（ｉ，ｊ）に区切り、各区域２１（ｉ，ｊ）に対するレーダ反射因子Ｚ（ｉ，ｊ）の値を含むものである。 The radar observation distribution database 111 records the radar observation distribution Zd observed by the radar observation device 2 for each observation time. As the data of the radar observation distribution Zd, for example, the observation area 20 is divided into mesh-like areas 21 (i, j), and the value of the radar reflection factor Z (i, j) for each area 21 (i, j) is includes.

図３では、過去の時刻（ｔ０－ｎ）から現在時刻ｔ０までの観測時刻毎のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０－ｎ），…，Ｚｄ（ｔ０）が表されており、そのうちの現在時刻ｔ０におけるレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）のデータが模式的に表されている。 FIG. 3 shows radar observation distributions Zd(t0-n), . Data of the radar observation distribution Zd(t0) are represented schematically.

図４は、本発明の実施形態に係る降水粒子観測データベース１１２の一例を示すデータ構成図である。 FIG. 4 is a data configuration diagram showing an example of the precipitation particle observation database 112 according to the embodiment of the present invention.

降水粒子観測データベース１１２は、観測地点３０Ａ～３０Ｃ毎に、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃにより観測された粒径ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ及び落下速度ＶＡ、ＶＢ、ＶＣを時系列で記録したものである。本実施形態では、粒径ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ及び落下速度ＶＡ、ＶＢ、ＶＣは、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃにより連続的に観測された降水粒子観測パラメータを、観測時刻毎に平均化した平均値が記録されたものとする。 The precipitation particle observation database 112 stores the particle diameters D A , D B , and D C and the falling velocities V A , V B , and V C observed by the precipitation particle observation devices 3A to 3C for each of the observation points 30A to 30C in chronological order. It was recorded with In this embodiment, the particle diameters D A , D B , and D C and the falling velocities V A , V B , and V C are the precipitation particle observation parameters continuously observed by the precipitation particle observation devices 3A to 3C, and the observation time The average value averaged for each period shall be recorded.

図４では、過去の時刻（ｔ０－ｎ）から現在時刻ｔ０までの観測時刻毎の粒径ＤＡ（ｔ０－ｎ），…，ＤＡ（ｔ０）、ＤＢ（ｔ０－ｎ），…，ＤＢ（ｔ０）、ＤＣ（ｔ０－ｎ），…，ＤＣ（ｔ０）、及び、落下速度ＶＡ（ｔ０－ｎ），…，ＶＡ（ｔ０）、ＶＢ（ｔ０－ｎ），…，ＶＢ（ｔ０）、ＶＣ（ｔ０－ｎ），…，ＶＣ（ｔ０）が表されており、そのうちの現在時刻ｔ０における粒径ＤＡ（ｔ０）及び落下速度ＶＡ（ｔ０）のデータが模式的に表されている。 In FIG. 4, the particle diameters D A (t0-n), ..., D A (t0), D B (t0-n), ..., for each observation time from the past time (t0-n) to the current time t0 D B (t0), D C (t0-n), ..., D C (t0), and falling velocity V A (t0-n), ..., V A (t0), V B (t0-n), , V B ( t0) , V C (t0-n), . data are represented schematically.

降水種別分類表１１３は、降水種別毎に、粒径Ｄ及び落下速度Ｖの各範囲が対応付けられたものである。なお、降水種別分類表１１３の詳細（図７参照）は後述する。 The precipitation type classification table 113 associates each range of the particle diameter D and the falling speed V with each precipitation type. In addition, the detail (refer FIG. 7) of the precipitation classification table 113 is mentioned later.

制御部１２は、図２に示すように、記憶部１１に記憶された降水強度算出プログラム１１０を実行することにより、データ取得部１２０、降水強度算出処理部１２１、及び、出力処理部１２２として機能する。 As shown in FIG. 2, the control unit 12 functions as a data acquisition unit 120, a rain intensity calculation processing unit 121, and an output processing unit 122 by executing the rain intensity calculation program 110 stored in the storage unit 11. do.

データ取得部１２０は、レーダ観測分布データベース１１１及び降水粒子観測データベース１１２を参照することにより、レーダ観測パラメータ（レーダ観測分布Ｚｄ）、及び、降水粒子観測パラメータ（粒径ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ及び落下速度ＶＡ、ＶＢ、ＶＣ）を取得する。なお、データ取得部１２０は、レーダ観測装置２及び降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃから通信部１３を介してレーダ観測パラメータ及び降水粒子観測パラメータを取得してもよい。また、データ取得部１２０は、例えば、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ等の記録媒体からレーダ観測パラメータ及び降水粒子観測パラメータを取得してもよいし、外部のデータベースから通信部１３を介してレーダ観測パラメータ及び降水粒子観測パラメータを取得してもよい。 The data acquisition unit 120 refers to the radar observation distribution database 111 and the precipitation particle observation database 112 to obtain the radar observation parameter (radar observation distribution Zd) and the precipitation particle observation parameter (particle size D A , D B , D C and fall velocity V A , V B , V C ). The data acquisition unit 120 may acquire the radar observation parameters and the precipitation particle observation parameters from the radar observation device 2 and the precipitation particle observation devices 3A to 3C via the communication unit 13. Further, the data acquisition unit 120 may acquire the radar observation parameters and the precipitation particle observation parameters from a recording medium such as a USB memory and a DVD, or may acquire the radar observation parameters and the precipitation particle observation parameters from an external database via the communication unit 13 . Particle observation parameters may be obtained.

また、データ取得部１２０は、外部の気象データベース５から通信部１３を介して観測領域２０の各区域２１（ｉ，ｊ）に対する温度、風向等の気象データを取得する。なお、気象データベース５は、記憶部１１に記憶されていてもよい。 The data acquisition unit 120 also acquires weather data such as temperature and wind direction for each zone 21 (i, j) of the observation area 20 from the external weather database 5 via the communication unit 13 . Note that the weather database 5 may be stored in the storage unit 11 .

降水強度算出処理部１２１は、基準時刻よりも前の所定の観測期間（例えば、６時間）に含まれるレーダ観測分布Ｚｄと、粒径Ｄ及び落下速度Ｖとの間を統計的に対応付けることにより、レーダ反射因子Ｚを降水強度Ｒに変換するときの変換係数Ｂ、βを最適化し、その変換係数Ｂ、βと、基準時刻におけるレーダ観測分布Ｚｄとに基づいて、基準時刻における降水強度分布Ｒｄを算出する降水強度算出処理を行う。 The precipitation intensity calculation processing unit 121 statistically associates the radar observation distribution Zd included in a predetermined observation period (for example, 6 hours) before the reference time with the particle size D and the fall velocity V. , the conversion coefficients B and β for converting the radar reflection factor Z into the precipitation intensity R are optimized, and based on the conversion coefficients B and β and the radar observation distribution Zd at the reference time, the precipitation intensity distribution Rd at the reference time A precipitation intensity calculation process for calculating is performed.

ここで、レーダ反射因子Ｚ、降水強度Ｒ、及び、変換係数Ｂ、βは、下記の式（１）に示す関係を有する。 Here, the radar reflection factor Z, the precipitation intensity R, and the conversion coefficients B and β have the relationship shown in the following formula (1).

Figure 0007302866000001
Figure 0007302866000001

したがって、降水強度Ｒは、変換係数Ｂ、βと、レーダ反射因子Ｚとに基づいて算出される。本実施形態では、降水強度算出処理部１２１は、変換係数βの値を「１．６７」で固定した状態で、変換係数Ｂの値を最適化し、その変換係数Ｂと、レーダ観測分布Ｚｄとに基づいて、降水強度分布Ｒｄを算出する。 Therefore, the rainfall intensity R is calculated based on the conversion coefficients B and β and the radar reflection factor Z. In the present embodiment, the precipitation intensity calculation processing unit 121 optimizes the value of the conversion coefficient B while fixing the value of the conversion coefficient β at “1.67”, and the conversion coefficient B and the radar observation distribution Zd Based on, the rain intensity distribution Rd is calculated.

このとき、変換係数Ｂは、例えば、雨、霰（あられ）、雪、霙（みぞれ）等として分類される降水種別に応じて変動するため、変換係数Ｂは、降水種別毎に予め定められている。「雨」に対する変換係数Ｂは、Ｂ（雨）、「霰」に対する変換係数Ｂは、Ｂ（霰）、「雪」に対する変換係数Ｂは、Ｂ（雪）、「霙」に対する変換係数Ｂは、Ｂ（霙）としてそれぞれ表される。 At this time, the conversion coefficient B varies according to the type of precipitation classified as, for example, rain, hail, snow, sleet, etc. Therefore, the conversion coefficient B is predetermined for each type of precipitation. there is The conversion factor B for "rain" is B (rain), the conversion factor B for "snow" is B (snow), the conversion factor B for "snow" is B (snow), and the conversion factor B for "snow" is , B (snow), respectively.

しかしながら、複数の降水種別が混在している降水状況、特に、雨、霰、雪及び霙の中から任意に選択された２つの降水種別が混在している降水状況では、降水種別毎に予め定められた変換係数Ｂをそのまま用いることは適切ではない。また、観測領域２０は、広範囲に及ぶため、同時刻であっても観測領域２０の各地点の降水状況は一様ではないことから、観測領域２０の全体に対して同一の変換係数Ｂを用いることも適切でない。 However, in a precipitation situation in which a plurality of precipitation types are mixed, in particular, in a precipitation situation in which two precipitation types arbitrarily selected from rain, hail, snow, and sleet are mixed, It is not appropriate to use the obtained transform coefficient B as it is. In addition, since the observation area 20 extends over a wide area, the precipitation situation at each point in the observation area 20 is not uniform even at the same time. Therefore, the same conversion coefficient B is used for the entire observation area 20. is also not appropriate.

したがって、降水強度算出処理部１２１は、降水種別が混在している降水状況に応じて降水種別毎に予め定められた変換係数Ｂを按分するとともに、観測領域２０の各地点の降水状況に応じて変換係数Ｂの空間分布（以下、「変換係数分布Ｂｄ」という）を作成する。そして、降水強度算出処理部１２１は、その変換係数分布Ｂｄと、レーダ観測分布Ｚｄとに基づいて、降水強度分布Ｒｄを算出する。 Therefore, the precipitation intensity calculation processing unit 121 proportionally divides the predetermined conversion coefficient B for each precipitation type according to the precipitation situation in which the precipitation types are mixed, and according to the precipitation situation at each point in the observation area 20 A spatial distribution of transform coefficients B (hereinafter referred to as “transform coefficient distribution Bd”) is created. Then, the rain intensity calculation processing unit 121 calculates the rain intensity distribution Rd based on the conversion factor distribution Bd and the radar observation distribution Zd.

降水強度算出処理部１２１は、上記の降水強度算出処理を行う具体的な構成として、降水状況判定部１２１ａ、降水種別特定部１２１ｂ、発生比率特定部１２１ｃ、導出関数作成部１２１ｄ、変換部１２１ｅ、及び、算出部１２１ｆを備える。なお、各部の詳細は後述する。 The rain intensity calculation processing unit 121 includes a rain condition determination unit 121a, a rain type identification unit 121b, an occurrence ratio identification unit 121c, a derived function creation unit 121d, a conversion unit 121e, and a and a calculator 121f. Details of each part will be described later.

出力処理部１２２は、降水強度算出処理の処理結果として、降水強度分布Ｒｄを、例えば、表示部１５の表示画面として出力する出力処理を行う。 The output processing unit 122 performs an output process of outputting the rain intensity distribution Rd as a display screen of the display unit 15, for example, as a processing result of the rain intensity calculation process.

なお、出力処理部１２２は、降水強度算出処理の処理結果として、例えば、降水強度分布Ｒｄの時系列の変化や、降水強度分布Ｒｄを時系列で積算することによる所定時間当たりの降水量を出力してもよいし、降水強度分布Ｒｄに所定の閾値を超える降水強度が含まれる場合には、アラーム情報を出力してもよい。また、出力処理部１２２は、出力処理として、処理結果をデータとして記憶部１１に記憶してもよいし、降水強度算出装置１とは別の装置（例えば、ユーザ端末）の表示画面に処理結果を出力してもよいし、画像形成装置（プリンタ、複合機等）を介して紙媒体等に処理結果を出力してもよい。 In addition, the output processing unit 122 outputs, as a processing result of the precipitation intensity calculation processing, for example, changes in the precipitation intensity distribution Rd in time series, or the amount of precipitation per predetermined time obtained by integrating the precipitation intensity distribution Rd in time series. Alternatively, when the rain intensity distribution Rd includes a rain intensity exceeding a predetermined threshold, alarm information may be output. In addition, the output processing unit 122 may store the processing result as data in the storage unit 11 as output processing, or display the processing result on the display screen of a device (for example, a user terminal) other than the precipitation intensity calculation device 1. may be output, or the processing result may be output to a paper medium or the like via an image forming apparatus (printer, multi-function peripheral, etc.).

（降水強度算出装置１の動作について）
次に、降水強度算出処理の詳細と、制御部１２の各部の機能について説明する。 (Regarding the operation of the precipitation intensity calculation device 1)
Next, the details of the precipitation intensity calculation process and the function of each part of the control unit 12 will be described.

図５及び図６は、本発明の実施形態に係る降水強度算出装置１による降水強度算出処理（降水強度算出方法）の一例を示すフローチャートである。 FIG.5 and FIG.6 is a flowchart which shows an example of the precipitation intensity calculation process (precipitation intensity calculation method) by the precipitation intensity calculation apparatus 1 which concerns on embodiment of this invention.

図５及び図６に示す降水強度算出処理では、レーダ観測装置２が、５分毎（所定の観測時刻毎）にレーダ観測分布Ｚｄを観測し、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃが、粒径ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ及び落下速度ＶＡ、ＶＢ、ＶＣをそれぞれ観測し、降水強度算出装置１が、レーダ観測装置２及び降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃによる過去６時間（所定の観測期間）の観測結果に基づいて変換係数分布Ｂｄを作成し、当該変換係数分布Ｂｄと、現在時刻ｔ０（所定の基準時刻）におけるレーダ観測分布Ｚｄとに基づいて、現在時刻ｔ０における降水強度分布Ｒｄを算出する場合について説明する。 In the precipitation intensity calculation process shown in FIGS. 5 and 6, the radar observation device 2 observes the radar observation distribution Zd every 5 minutes (every predetermined observation time), and the precipitation particle observation devices 3A to 3C observe the particle size D A , D B , D C and falling velocities V A , V B , and V C are observed, respectively, and the precipitation intensity calculation device 1 detects the past 6 hours (predetermined observation Precipitation intensity distribution Rd at current time t0 based on conversion coefficient distribution Bd and radar observation distribution Zd at current time t0 (predetermined reference time) A case of calculating is described.

まず、データ取得部１２０は、降水強度算出処理に必要なデータを取得する（ステップＳ１）。降水強度算出処理に必要なデータとしては、以下に示すデータである。 First, the data acquisition unit 120 acquires data necessary for the precipitation intensity calculation process (step S1). The data required for the precipitation intensity calculation process are the data shown below.

（１）現在時刻ｔ０のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）
（２）過去６時間に含まれる５分毎のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０－ｎ）（ただし、ｎ＝１～７２の整数）
（３）現在時刻ｔ０の粒径ＤＡ（ｔ０）、ＤＢ（ｔ０）、ＤＣ（ｔ０）及び落下速度ＶＡ（ｔ０）、ＶＢ（ｔ０）、ＶＣ（ｔ０）
（４）過去６時間に含まれる５分毎の粒径ＤＡ（ｔ０－ｎ）、ＤＢ（ｔ０－ｎ）、ＤＣ（ｔ０－ｎ）及び落下速度ＶＡ（ｔ０－ｎ）、ＶＢ（ｔ０－ｎ）、ＶＣ（ｔ０－ｎ）（ただし、ｎ＝１～７２の整数）
（５）現在時刻ｔ０の気象データ (1) Radar observation distribution Zd(t0) at current time t0
(2) Radar observation distribution Zd(t0-n) every 5 minutes included in the past 6 hours (however, n=integer from 1 to 72)
(3) Particle size D A (t0), D B (t0), D C (t0) and falling speed V A (t0), V B (t0), V C (t0) at current time t0
(4) Particle size D A (t0-n), D B (t0-n), D C (t0-n) and drop velocity V A (t0-n), V for every 5 minutes included in the past 6 hours B (t0-n), V C (t0-n) (where n = an integer from 1 to 72)
(5) Weather data at current time t0

なお、データ取得部１２０は、ステップＳ１で全てのデータを取得するのではなく、データが必要となるステップ（タイミング）で上記データをそれぞれ取得するようにしてもよい。 Note that the data acquisition unit 120 may acquire each of the above data at a step (timing) when the data is required instead of acquiring all the data in step S1.

次に、降水状況判定部１２１ａは、現在時刻ｔ０の気象データにおいて、気温Ｔｅｍｐ（ｔ０）が、所定の雨判定温度（例えば、６℃）を超えているか否かを判定し（ステップＳ１０）、雨判定温度を超えている場合には（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、算出部１２１ｆは、変換係数Ｂ（雨）を用いることにより、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する（ステップＳ１００）。 Next, the rain condition determination unit 121a determines whether the temperature Temp(t0) in the weather data at the current time t0 exceeds a predetermined rain determination temperature (for example, 6° C.) (step S10), If the temperature exceeds the rain determination temperature (step S10: Yes), the calculator 121f calculates the rain intensity distribution Rd(t0) using the conversion coefficient B (rain) (step S100).

次に、降水状況判定部１２１ａは、現在時刻ｔ０の気象データにおいて、気温Ｔｅｍｐ（ｔ０）が、所定の霰判定温度（例えば、０℃）を超えているか否かを判定し（ステップＳ１１）、霰判定温度を超えている場合には（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、算出部１２１ｆは、変換係数Ｂ（霰）を用いることにより、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する（ステップＳ１１０）。 Next, the rain condition determination unit 121a determines whether the temperature Temp(t0) in the weather data at the current time t0 exceeds a predetermined hail determination temperature (for example, 0° C.) (step S11), If the temperature exceeds the hail determination temperature (step S11: Yes), the calculator 121f calculates the rain intensity distribution Rd(t0) using the conversion coefficient B (hail) (step S110).

次に、降水種別特定部１２１ｂは、下記の式（２）を用いることにより、現在時刻ｔ０の粒径ＤＡ（ｔ０）、ＤＢ（ｔ０）、ＤＣ（ｔ０）及び落下速度ＶＡ（ｔ０）、ＶＢ（ｔ０）、ＶＣ（ｔ０）に基づいて、傾斜係数ＲＭＩＡ、ＲＭＩＢ、ＲＭＩＣをそれぞれ算出する（ステップＳ２０）。 Next, the rain type identification unit 121b calculates the particle size D A (t0), D B (t0), and D C (t0) at the current time t0 and the falling velocity V A ( t0), V B (t0), and V C (t0), the slope coefficients RMI A , RMI B , and RMI C are calculated (step S20).

Figure 0007302866000002
Figure 0007302866000002

そして、降水種別特定部１２１ｂは、傾斜係数ＲＭＩＡ、ＲＭＩＢ、ＲＭＩＣの全てが、所定の雨判定閾値（例えば、３．０）以上であるか否かを判定し（ステップＳ２１）、雨判定閾値以上の場合には（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、算出部１２１ｆは、変換係数Ｂ（雨）を用いることにより、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する（ステップＳ１００）。 Then, the rain type identification unit 121b determines whether or not all of the slope coefficients RMI A , RMI B , and RMI C are equal to or greater than a predetermined rain determination threshold value (eg, 3.0) (step S21). If it is equal to or greater than the determination threshold (step S21: Yes), the calculator 121f calculates the rain intensity distribution Rd(t0) using the conversion coefficient B (rain) (step S100).

次に、降水種別特定部１２１ｂは、現在時刻ｔ０の粒径ＤＡ（ｔ０）、ＤＢ（ｔ０）、ＤＣ（ｔ０）の全てが、所定の霰判定閾値（例えば、３ｍｍ）以下であるか否かを判定し（ステップＳ２２）、霰判定閾値以下の場合には（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、算出部１２１ｆは、変換係数Ｂ（霰）を用いることにより、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する（ステップＳ１１０）。 Next, the precipitation type identification unit 121b determines that all of the particle sizes D A (t0), D B (t0), and D C (t0) at the current time t0 are equal to or less than a predetermined hail determination threshold value (for example, 3 mm). (step S22), and if it is equal to or less than the hail determination threshold (step S22: Yes), the calculation unit 121f calculates the rain intensity distribution Rd(t0) by using the conversion coefficient B (hail). Calculate (step S110).

次に、降水種別特定部１２１ｂは、過去６時間に含まれる５分毎の粒径ＤＡ（ｔ０－ｎ）、ＤＢ（ｔ０－ｎ）、ＤＣ（ｔ０－ｎ）及び落下速度ＶＡ（ｔ０－ｎ）、ＶＢ（ｔ０－ｎ）、ＶＣ（ｔ０－ｎ）に基づいて、５分毎の降水種別ＣＡ（ｔ０－ｎ）、ＣＢ（ｔ０－ｎ）、ＣＣ（ｔ０－ｎ）を特定する（ステップＳ３０：降水種別特定工程）。 Next, the precipitation type identifying unit 121b determines the particle size D A (t0-n), D B (t0-n), D C (t0-n) and the falling velocity V A for every five minutes included in the past six hours. (t0-n), V B (t0-n), V C (t0-n), based on the precipitation type C A (t0-n), C B (t0-n), C C ( t0-n) is specified (step S30: precipitation type specifying step).

図７は、本発明の実施形態に係る降水種別特定部１２１ｂが、粒径Ｄ及び落下速度Ｖに基づいて、降水種別Ｃを特定するときの降水種別分類表１１３の一例を示す図である。 FIG. 7 : is a figure which shows an example of the precipitation classification classification table 113 when the precipitation classification specific|specification part 121b which concerns on embodiment of this invention specifies the precipitation classification C based on the particle diameter D and the falling speed V. FIG.

降水種別分類表１１３は、粒径Ｄを横軸として、落下速度Ｖを縦軸として、上記の式（２）により算出される傾斜係数ＲＭＩの各値に対応する２つの区分線１１３０Ａ、１１３０Ｂを有する。区分線１１３０Ａは、傾斜係数ＲＭＩが「３」に対応し、区分線１１３０Ｂは、傾斜係数ＲＭＩが「０．７」に対応するものであり、区分線１１３０Ａ、１１３０Ｂは、降水種別毎に、粒径Ｄ及び落下速度Ｖの各範囲を対応付けるものである。 The precipitation type classification table 113 plots the particle size D on the horizontal axis, the falling speed V on the vertical axis, and plots two division lines 1130A and 1130B corresponding to each value of the slope coefficient RMI calculated by the above equation (2). have. The dividing line 1130A corresponds to the slope coefficient RMI of "3", the dividing line 1130B corresponds to the tilting coefficient RMI of "0.7", and the dividing lines 1130A and 1130B correspond to each precipitation type. Each range of the diameter D and the falling speed V is associated with each other.

具体的には、各観測時刻（ｔ０－ｎ）の粒径Ｄ（ｔ０―ｎ）及び落下速度Ｖ（ｔ０―ｎ）が、降水種別分類表１１３にプロットされたとき、そのプロットが、縦軸と区分線１１３０Ａにより囲まれた範囲１１３１Ａに位置する場合には、降水種別は「雨」に分類され、区分線１１３０Ａと区分線１１３０Ｂにより囲まれた範囲１１３１Ｂに位置する場合には、降水種別は「霰」に分類され、区分線１１３０Ｂと横軸により囲まれた範囲１１３１Ｃに位置する場合には、降水種別は「雪」に分類される。なお、区分線１１３０Ａ、１１３０Ｂに対応する傾斜係数ＲＭＩの値は、適宜変更してもよい。また、区分線の数を増やして、降水種別がさらに細かく分類されていていてもよい。 Specifically, when the particle size D (t0-n) and the falling velocity V (t0-n) at each observation time (t0-n) are plotted in the precipitation type classification table 113, the plot is plotted on the vertical axis If it is located in the range 1131A surrounded by the dividing lines 1130A and 1130A, the precipitation type is classified as "rain". If it is located in the range 1131B surrounded by the dividing lines 1130A and 1130B, the precipitation type If it is classified as "hail" and located in range 1131C surrounded by division line 1130B and the horizontal axis, the precipitation type is classified as "snow". Note that the values of the slope coefficients RMI corresponding to the division lines 1130A and 1130B may be changed as appropriate. Moreover, the number of division lines may be increased to classify the precipitation types more finely.

したがって、降水種別特定部１２１ｂは、５分毎の粒径ＤＡ（ｔ０－ｎ）、ＤＢ（ｔ０－ｎ）、ＤＣ（ｔ０－ｎ）及び落下速度ＶＡ（ｔ０－ｎ）、ＶＢ（ｔ０－ｎ）、ＶＣ（ｔ０－ｎ）を、降水種別分類表１１３に当てはめることにより、各観測地点３０Ａ～３０Ｃに対して５分毎の降水種別ＣＡ（ｔ０－ｎ）、ＣＢ（ｔ０－ｎ）、ＣＣ（ｔ０－ｎ）を特定する。 Therefore, the rain type identification unit 121b determines the particle size D A (t0-n), D B (t0-n), D C (t0-n) and the falling velocity V A (t0-n), V By applying B (t0-n) and V C (t0-n) to the precipitation type classification table 113, precipitation types C A (t0-n) and C Identify B (t0-n) and C C (t0-n).

次に、発生比率特定部１２１ｃは、現在時刻ｔ０よりも前の過去６時間に含まれる５分毎のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０－ｎ）の代表値ＺＲＡ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＢ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＣ（ｔ０－ｎ）と、５分毎の降水種別ＣＡ（ｔ０－ｎ）、ＣＢ（ｔ０－ｎ）、ＣＣ（ｔ０－ｎ）とに応じて、降水種別毎の発生頻度を計数することにより、レーダ反射因子Ｚに対する降水種別毎の発生比率を特定する（ステップＳ４０、Ｓ４１：発生比率特定工程）。 Next, the occurrence ratio specifying unit 121c determines representative values ZR A (t0-n), ZR B ( t0-n), ZR C (t0-n), and precipitation types C A (t0-n), C B (t0-n), C C (t0-n) every 5 minutes, depending on the precipitation type By counting the occurrence frequency for each, the occurrence ratio for each precipitation type with respect to the radar reflection factor Z is specified (steps S40 and S41: occurrence ratio specifying step).

具体的には、発生比率特定部１２１ｃは、各観測地点３０Ａ～３０Ｃに対する５分毎のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０－ｎ）の代表値ＺＲＡ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＢ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＣ（ｔ０－ｎ）として、例えば、各観測地点３０Ａ～３０Ｃよりも風上側に位置する所定の解析領域２２（例えば、１０ｋｍ四方の領域（図３参照））に含まれるレーダ反射因子Ｚの平均値（ここでは、Ｚの算術平均ではなく、Ｚ１／１．６７の平均値）を算出する。 Specifically, the occurrence ratio specifying unit 121c determines the representative values ZR A (t0-n) and ZR B (t0-n) of the radar observation distribution Zd (t0-n) every 5 minutes for each of the observation points 30A to 30C. , ZR C (t0-n), for example, the radar reflection factor Z (here, not the arithmetic mean of Z, but the mean of Z 1/1.67 ).

そして、発生比率特定部１２１ｃは、５分毎のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０－ｎ）の代表値ＺＲＡ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＢ（ｔ０－ｎ）、ＺＲＣ（ｔ０－ｎ）と、５分毎の降水種別ＣＡ（ｔ０－ｎ）、ＣＢ（ｔ０－ｎ）、ＣＣ（ｔ０－ｎ）とに応じて、レーダ反射因子Ｚに対する降水種別毎の発生頻度を示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）を作成する（ステップＳ４０）。 Then, the occurrence ratio specifying unit 121c obtains representative values ZR A (t0-n), ZR B (t0-n), and ZR C (t0-n) of the radar observation distribution Zd(t0-n) every 5 minutes, Each precipitation type indicating the frequency of occurrence of each precipitation type with respect to the radar reflection factor Z according to the precipitation types C A (t0-n), C B (t0-n), and C C (t0-n) every 5 minutes A histogram H(Z) is created (step S40).

図８（ａ）は、本発明の実施形態に係る発生比率特定部１２１ｃにより作成される降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）の一例を示す図である。 Fig.8 (a) is a figure which shows an example of the histogram H (Z) for each precipitation type produced by the occurrence ratio specific|specification part 121c which concerns on embodiment of this invention.

降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）は、レーダ反射因子Ｚを横軸とし、降水種別の発生頻度を縦軸として、レーダ反射因子Ｚに対する降水種別毎の発生頻度を計数したものである。図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）は、過去６時間前から現在時刻ｔ０までの観測領域２０内の降水状況として、「雪」と「霰」が混在しており、各観測地点３０Ａ～３０Ｃに対する５分毎の降水種別ＣＡ（ｔ０－ｎ）、ＣＢ（ｔ０－ｎ）、ＣＣ（ｔ０－ｎ）が、「雪」及び「霰」のいずれかに分類されている場合に作成されたものである。 The histogram H(Z) for each precipitation type counts the occurrence frequency for each precipitation type with respect to the radar reflection factor Z, with the radar reflection factor Z on the horizontal axis and the occurrence frequency of the precipitation type on the vertical axis. The histogram H(Z) for each precipitation type shown in FIG. Precipitation types C A (t0-n), C B (t0-n), and C C (t0-n) every 5 minutes for observation points 30A to 30C are classified as either “snow” or “hail”. It was created when

本実施形態では、上記のように、「雪」と「霰」が混在する降水状況である場合を前提とするため、降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）において、「雪」の発生頻度を結ぶことによる近似曲線は、「雪」の発生頻度曲線ＦＳ（Ｚ）として表され、「霰」の発生頻度を結ぶことによる近似曲線は、「霰」の発生頻度曲線ＦＨ（Ｚ）として表される。 In the present embodiment, as described above, it is assumed that the precipitation situation is a mixture of "snow" and "hail". is represented as a "snow" occurrence frequency curve F S (Z), and an approximate curve by connecting the occurrence frequencies of "hail" is represented as a "hail" occurrence frequency curve F H (Z) be.

次に、発生比率特定部１２１ｃは、図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）に基づいて、レーダ反射因子Ｚに対する降水種別毎の発生比率を示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）を作成する（ステップＳ４１）。 Next, the occurrence ratio specifying unit 121c generates an occurrence ratio curve G(Z) representing the occurrence ratio for each precipitation type with respect to the radar reflection factor Z based on the histogram H(Z) for each precipitation type shown in FIG. 8(a). Create (step S41).

本実施形態では、「雪」と「霰」が混在している降水状況であるため、導出関数作成部１２１ｄは、図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）における「雪」の発生頻度曲線ＦＳ（Ｚ）と、「霰」の発生頻度曲線ＦＨ（Ｚ）とから、下記の式（３）を用いることにより、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ）及び「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ）を示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）を作成する。 In the present embodiment, the precipitation situation is a mixture of “snow” and “hail.” Therefore, the derived function creation unit 121d From the occurrence frequency curve F S (Z) and the “hail” occurrence frequency curve F H (Z), using the following equation (3), the “snow” occurrence rate Gs (Z) and the “hail” generation rate curve G(Z) showing the generation rate Gh(Z) of .

Figure 0007302866000003
Figure 0007302866000003

図８（ｂ）は、本発明の実施形態に係る発生比率特定部１２１ｃにより作成される発生比率曲線Ｇ（Ｚ）の一例を示す図である。 FIG. 8(b) is a diagram showing an example of the incidence ratio curve G(Z) created by the incidence ratio specifying unit 121c according to the embodiment of the present invention.

発生比率曲線Ｇ（Ｚ）は、レーダ反射因子Ｚを横軸とし、降水種別毎の発生比率Ｇｓ、Ｇｈを縦軸として、レーダ反射因子Ｚに対する降水種別毎の発生比率、すなわち、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ）と、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ）とをそれぞれ示すものである。 The occurrence ratio curve G(Z) plots the radar reflection factor Z on the horizontal axis and the occurrence ratios Gs and Gh for each precipitation type on the vertical axis. It shows the occurrence rate Gs (Z) and the occurrence rate Gh (Z) of "hail", respectively.

図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ１」の場合には、「雪」の発生頻度ＦＳ（Ｚ１）は、ＦＳ１回であるのに対し、「霰」の発生頻度ＦＨ（Ｚ１）は、０回であるため、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）では、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ１）は「１」、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ１）は「０」となる。 In the histogram H(Z) for each precipitation type shown in FIG . On the other hand, since the occurrence frequency F H (Z1) of "hail" is 0 times, the occurrence ratio Gs (Z1) of "snow" is "1" in the occurrence ratio curve G(Z) shown in FIG. , and the occurrence ratio Gh(Z1) of ``Hail'' is ``0''.

また、図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ２」の場合には、「雪」の発生頻度ＦＳ（Ｚ２）は、ＦＳ２回であるのに対し、「霰」の発生頻度ＦＨ（Ｚ２）は、ＦＨ２回であるため、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）では、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ２）は「ＦＳ２／（ＦＳ２＋ＦＨ２）」、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ２）は「ＦＨ２／（ＦＳ２＋ＦＨ２）」となる。 In addition, in the histogram H(Z) for each precipitation type shown in FIG. 8A, when the radar reflection factor Z is "Z2", the occurrence frequency F S (Z2) of "snow" is F S2 times. On the other hand, since the occurrence frequency FH (Z2) of "hail" is FH2 times, the occurrence ratio curve G(Z) of FIG. is "F S2 /(F S2 +F H2 )", and the "hail" occurrence ratio Gh(Z2) is "F H2 /(F S2 + F H2 )".

さらに、図８（ａ）に示す降水種別毎ヒストグラムＨ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ３」の場合には、「雪」の発生頻度ＦＳ（Ｚ３）は、０回であるのに対し、「霰」の発生頻度ＦＨ（Ｚ３）は、ＦＨ３回であるため、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）では、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ３）は「０」、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ３）は「１」となる。 Furthermore, in the histogram H(Z) for each precipitation type shown in FIG . On the other hand, the occurrence frequency FH (Z3) of "hail" is FH3 times, so in the occurrence ratio curve G(Z) shown in FIG. 8B, the occurrence ratio Gs (Z3) of "snow" is The occurrence rate Gh (Z3) of "0" and "hail" is "1".

次に、導出関数作成部１２１ｄは、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）に応じて降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、レーダ反射因子Ｚを変数として、変換係数Ｂを導出する変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）を作成する（ステップＳ５０：導出関数作成工程）。 Next, the derived function creation unit 121d divides a predetermined conversion factor predetermined for each precipitation type proportionally according to the occurrence ratio curve G(Z) shown in FIG. A conversion coefficient derivation function B(Z) for deriving a conversion coefficient B is created as a variable (step S50: derivation function creation step).

本実施形態では、「雪」と「霰」が混在している降水状況であるため、導出関数作成部１２１ｄは、下記の式（４）を用いることにより、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）に応じて変換係数Ｂ（雪）と変換係数Ｂ（霰）とを按分することにより、レーダ反射因子Ｚを変数とする変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）を作成する。 In this embodiment, the rainfall situation is a mixture of "snow" and "hail". Therefore, the derived function creation unit 121d uses the following equation (4) to calculate the occurrence ratio shown in FIG. By proportionally dividing the conversion coefficient B (snow) and the conversion coefficient B (hail) according to the curve G(Z), a conversion coefficient derivation function B(Z) having the radar reflection factor Z as a variable is created.

Figure 0007302866000004
Figure 0007302866000004

図８（ｃ）は、本発明の実施形態に係る導出関数作成部１２１ｄにより作成される変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）の一例を示す図である。 FIG. 8(c) is a diagram showing an example of the transform coefficient derivation function B(Z) created by the derivation function creating unit 121d according to the embodiment of the present invention.

図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ１」の場合には、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ１）は「１」、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ１）は「０」であるため、図８（ｃ）に示す変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）では、Ｂ（Ｚ１）＝Ｂ（雪）である。 In the occurrence ratio curve G(Z) shown in FIG. 8(b), when the radar reflection factor Z is "Z1", the "snow" occurrence rate Gs(Z1) is "1" and the "hail" occurrence rate is Since Gh(Z1) is "0", B(Z1)=B(snow) in the conversion coefficient derivation function B(Z) shown in FIG. 8(c).

また、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ２」の場合には、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ２）と、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ２）とに応じて、変換係数Ｂ（雪）と、変換係数Ｂ（霰）とが按分されるため、図８（ｃ）に示す変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）では、Ｂ（Ｚ２）＝Ｂ（雪）×Ｇｓ（Ｚ２）＋Ｂ（霰）×Ｇｈ（Ｚ２）である。 Further, in the occurrence rate curve G(Z) shown in FIG. 8(b), when the radar reflection factor Z is "Z2", the occurrence rate Gs(Z2) of "snow" Since the conversion coefficient B (snow) and the conversion coefficient B (hail) are proportionally divided according to (Z2), the conversion coefficient derivation function B(Z) shown in FIG. =B(snow)*Gs(Z2)+B(hail)*Gh(Z2).

さらに、図８（ｂ）に示す発生比率曲線Ｇ（Ｚ）において、レーダ反射因子Ｚが「Ｚ３」の場合には、「雪」の発生比率Ｇｓ（Ｚ３）は「０」、「霰」の発生比率Ｇｈ（Ｚ１）は「１」であるため、図８（ｃ）に示す変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）では、Ｂ（Ｚ３）＝Ｂ（霰）である。 Further, in the occurrence ratio curve G(Z) shown in FIG. 8(b), when the radar reflection factor Z is "Z3", the occurrence ratio Gs(Z3) of "snow" Since the occurrence ratio Gh(Z1) is "1", B(Z3)=B(hail) in the conversion coefficient derivation function B(Z) shown in FIG. 8(c).

次に、変換部１２１ｅは、変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）に基づいて、レーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）を、変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）に変換する（ステップＳ６０：変換工程）。 Next, the conversion unit 121e converts the radar observation distribution Zd(t0) into a conversion coefficient distribution Bd(t0) based on the conversion coefficient derivation function B(Z) (step S60: conversion step).

図９は、本発明の実施形態に係る変換部１２１ｅにより作成される変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）の一例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of transform coefficient distribution Bd(t0) created by transform unit 121e according to the embodiment of the present invention.

レーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）のデータは、図３に示すように、観測領域２０がメッシュ状に区切られた各区域２１（ｉ，ｊ）に対してレーダ反射因子Ｚ（ｉ，ｊ）の値が割り当てられたものである。したがって、変換部１２１ｅは、各区域２１（ｉ，ｊ）に対するレーダ反射因子Ｚ（ｉ，ｊ）の値を、変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）に代入して、各区域２１（ｉ，ｊ）に対する変換係数Ｂ（Ｚ（ｉ，ｊ））を算出することにより、レーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）を、変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）に変換する。 The data of the radar observation distribution Zd(t0) are, as shown in FIG. is assigned. Therefore, the conversion unit 121e substitutes the value of the radar reflection factor Z(i,j) for each area 21(i,j) into the conversion coefficient derivation function B(Z) to Radar observation distribution Zd(t0) is converted into conversion coefficient distribution Bd(t0) by calculating conversion coefficient B(Z(i,j)) for .

次に、算出部１２１ｆは、変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）と、レーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）とに基づいて、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する（ステップＳ７０：算出工程）。 Next, the calculator 121f calculates the rain intensity distribution Rd(t0) based on the conversion factor distribution Bd(t0) and the radar observation distribution Zd(t0) (step S70: calculation step).

図１０は、本発明の実施形態に係る算出部１２１ｆにより作成される降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）の一例を示す図である。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the rain intensity distribution Rd(t0) created by the calculator 121f according to the embodiment of the present invention.

変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）及びレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）のデータは、観測領域２０がメッシュ状に区切られた各区域２１（ｉ，ｊ）に対して変換係数Ｂ（Ｚ（ｉ，ｊ））及びレーダ反射因子Ｚ（ｉ，ｊ）の値がそれぞれ割り当てられたものである。したがって、算出部１２１ｆは、同一の区域２１（ｉ，ｊ）に割り当てられた変換係数Ｂ（Ｚ（ｉ，ｊ））及びレーダ反射因子Ｚ（ｉ，ｊ）の値を上記の式（１）に代入して、各区域２１（ｉ，ｊ）に対する降水強度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出することにより、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する。 The data of the conversion coefficient distribution Bd(t0) and the radar observation distribution Zd(t0) are converted coefficients B(Z(i,j) ) and the radar reflection factor Z(i,j) are assigned, respectively. Therefore, the calculation unit 121f calculates the values of the transform coefficient B(Z(i,j)) and the radar reflection factor Z(i,j) assigned to the same section 21(i,j) by the above equation (1). , and the rain intensity distribution Rd(t0) is calculated by calculating the rain intensity R(i, j) for each zone 21(i, j).

そして、出力処理部１２２は、降水強度算出処理の処理結果として、ステップＳ７０、Ｓ１００、Ｓ１１０にて算出された降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を、例えば、表示部１５の表示画面として出力する出力処理を行う（ステップＳ２００）。表示画面には、例えば、図１０に示す降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）が、観測領域２０に対応する地図に重畳された状態で表示される。 Then, the output processing unit 122 outputs the rain intensity distribution Rd(t0) calculated in steps S70, S100, and S110 as the processing result of the rain intensity calculation processing, for example, as the display screen of the display unit 15. (step S200). On the display screen, for example, the rain intensity distribution Rd(t0) shown in FIG. 10 is displayed in a state superimposed on the map corresponding to the observation area 20.

以上のようにして、降水強度算出装置１は、図５及び図６に示すフローチャートの一連の動作を行う。そして、降水強度算出装置１は、上記一連の動作を、例えば、観測時刻毎に繰り返し行うことにより、降水種別が時々刻々と変化するような降水状況に対応して、降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する。 As described above, the rain intensity calculation device 1 performs a series of operations of the flowcharts shown in FIGS. 5 and 6 . Then, the precipitation intensity calculation device 1 repeats the above series of operations, for example, at each observation time, so that the precipitation intensity distribution Rd(t0) Calculate

本実施形態に係る降水強度算出装置１によれば、発生比率特定部１２１ｃが、基準時刻よりも前の観測期間に含まれるレーダ観測パラメータの空間分布（レーダ観測分布Ｚｄ）と、降水粒子観測パラメータ（粒径Ｄ及び落下速度Ｖ）との間を統計的に対応付けることにより、レーダ観測パラメータに対する降水種別毎の発生比率を特定し、導出関数作成部１２１ｄが、その降水種別毎の発生比率に応じて降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）を作成し、変換部１２１ｅが、その変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）に基づいて、基準時刻のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）を変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）に変換し、算出部１２１ｆが、その変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）と、基準時刻のレーダ観測分布Ｚｄ（ｔ０）とに基づいて、基準時刻の降水強度分布Ｒｄ（ｔ０）を算出する。 According to the precipitation intensity calculation device 1 according to the present embodiment, the occurrence ratio specifying unit 121c determines the spatial distribution (radar observation distribution Zd) of the radar observation parameters included in the observation period before the reference time, the precipitation particle observation parameter By statistically associating between (particle size D and falling speed V), the occurrence ratio for each precipitation type with respect to the radar observation parameter is specified, and the derived function creation unit 121d determines the occurrence ratio for each precipitation type A conversion coefficient derivation function B(Z) is created by proportionally dividing a predetermined conversion coefficient predetermined for each precipitation type, and the conversion unit 121e creates a conversion coefficient derivation function B(Z) based on the reference The radar observation distribution Zd(t0) at the time is converted into a conversion coefficient distribution Bd(t0), and the calculation unit 121f calculates based on the conversion coefficient distribution Bd(t0) and the radar observation distribution Zd(t0) at the reference time , the rain intensity distribution Rd(t0) at the reference time is calculated.

そのため、変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）は、観測領域２０の全体に対して同一の値の変換係数を用いるのではなく、基準時刻よりも前の観測期間における直近の降水状況として観測されたレーダ観測パラメータ及び降水粒子観測パラメータの間の相関関係に基づく変換係数導出関数Ｂ（Ｚ）を用いることより、観測領域２０内の各地点の降水状況を反映するように、変換係数Ｂの値が空間分布として導出されたものである。したがって、降水強度算出装置１は、観測領域２０の全体に亘って降水強度を高精度に算出することができる。 Therefore, the conversion coefficient distribution Bd(t0) does not use conversion coefficients of the same value for the entire observation area 20, but is the radar observation observed as the most recent precipitation situation in the observation period before the reference time. By using the conversion coefficient derivation function B(Z) based on the correlation between the parameter and the precipitation particle observation parameter, the value of the conversion coefficient B is spatially distributed so as to reflect the precipitation situation at each point in the observation area 20 It was derived as Therefore, the precipitation intensity calculation device 1 can calculate the precipitation intensity over the entire observation area 20 with high accuracy.

また、降水種別特定部１２１ｂが、粒径Ｄ及び落下速度Ｖを、図７に示す降水種別分類表１１３に当てはめることにより、降水種別を特定する。したがって、降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃとして、粒径Ｄ及び落下速度Ｖを観測する装置を使用し、降水種別を簡便に特定することができる。 Moreover, the precipitation type specific|specification part 121b specifies a precipitation type by applying the particle size D and the fall speed V to the precipitation type classification table 113 shown in FIG. Therefore, a device for observing the particle size D and the falling velocity V can be used as the precipitation particle observation devices 3A to 3C to easily specify the precipitation type.

また、発生比率特定部１２１ｃは、レーダ観測分布Ｚｄの代表値として、観測地点３０Ａ～３０Ｃよりも風上側に位置する所定の解析領域２２に含まれるレーダ反射因子Ｚの平均値を用いる。解析領域２２は、観測地点３０Ａ～３０Ｃにおいて降水粒子観測装置３Ａ～３Ｃにより観測される降水粒子をもたらす領域であるため、レーダ観測パラメータの空間分布（レーダ観測分布Ｚｄ）と、降水粒子観測パラメータ（粒径Ｄ及び落下速度Ｖ）との間の対応関係を、変換係数分布Ｂｄ（ｔ０）に適切に反映することができる。 In addition, the occurrence ratio specifying unit 121c uses the average value of the radar reflection factors Z included in the predetermined analysis area 22 located on the windward side of the observation points 30A to 30C as the representative value of the radar observation distribution Zd. Since the analysis area 22 is an area that produces precipitation particles observed by the precipitation particle observation devices 3A to 3C at the observation points 30A to 30C, the spatial distribution of the radar observation parameters (radar observation distribution Zd) and the precipitation particle observation parameters ( The correspondence relationship between the particle size D and the falling velocity V) can be appropriately reflected in the conversion coefficient distribution Bd(t0).

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。 (Other embodiments)
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified as appropriate without departing from the technical idea of the present invention.

例えば、降水種別毎に予め定められた変換係数Ｂ（雨）、変換係数Ｂ（霰）、変換係数Ｂ（雪）、及び、変換係数Ｂ（霙）は、観測領域２０において観測された雲の種類や観測領域２０の地形等に応じて変動させるようにしてもよい。 For example, conversion coefficient B (rain), conversion coefficient B (hail), conversion coefficient B (snow), and conversion coefficient B (snow) predetermined for each precipitation type are It may be changed according to the type, topography of the observation area 20, or the like.

また、上記実施形態では、「雪」と「霰」が混在する降水状況である場合を前提として、降水強度算出処理について説明したが、降水強度算出処理は、雨、霰、雪及び霙の中から任意に選択された２つが混在する降水状況に適用されてもよい。さらに、降水強度算出処理において、例えば、ステップＳ１０、Ｓ１１、Ｓ２１、Ｓ２２の各ステップを省略してもよい。 Further, in the above embodiment, the precipitation intensity calculation process has been described on the premise that the precipitation situation is a mixture of "snow" and "hail." may be applied to mixed precipitation conditions. Furthermore, in the precipitation intensity calculation process, for example, steps S10, S11, S21, and S22 may be omitted.

また、上記実施形態では、降水強度算出プログラム１１０は、記憶部１１に記憶されたものとして説明したが、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで記録されて提供されてもよいし、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供されてもよい。 In the above embodiment, the precipitation intensity calculation program 110 was described as being stored in the storage unit 11, but it can be installed in a computer-readable recording medium such as a USB memory or a DVD, or in an executable format. or stored in a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network.

１…降水強度算出装置、
２…レーダ観測装置、２０…観測領域、２１…区域、２２…解析領域
３Ａ～３Ｃ…降水粒子観測装置、３０Ａ～３０Ｃ…観測地点、
４…通信網、５…気象データベース、
１１…記憶部、１２…制御部、１３…通信部、１４…入力部、１５…表示部、
１００…降水強度算出システム、１１０…降水強度算出プログラム、
１１１…レーダ観測分布データベース、１１２…降水粒子観測データベース、
１１３…降水種別分類表、
１１３０Ａ、１１３０Ｂ…区分線、１１３１Ａ～１１３１Ｃ…範囲、
１２０…データ取得部、１２１…降水強度算出処理部、
１２１ａ…降水状況判定部、１２１ｂ…降水種別特定部、
１２１ｃ…発生比率特定部、１２１ｄ…導出関数作成部、
１２１ｅ…変換部、１２１ｆ…算出部、１２２…出力処理部 1 ... precipitation intensity calculation device,
2... radar observation device, 20... observation area, 21... zone, 22... analysis area 3A to 3C... precipitation particle observation device, 30A to 30C... observation point,
4... communication network, 5... meteorological database,
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11... Storage part, 12... Control part, 13... Communication part, 14... Input part, 15... Display part,
100... precipitation intensity calculation system, 110... precipitation intensity calculation program,
111... Radar observation distribution database, 112... Precipitation particle observation database,
113 ... Precipitation type classification table,
1130A, 1130B... division line, 1131A to 1131C... range,
120 ... data acquisition unit, 121 ... precipitation intensity calculation processing unit,
121a ... precipitation condition determination unit, 121b ... precipitation type identification unit,
121c... Occurrence rate specifying unit, 121d... Derived function creating unit,
121e ... conversion section, 121f ... calculation section, 122 ... output processing section

Claims (6)

所定の観測領域を有するレーダ観測装置により所定の観測時刻毎に観測されたレーダ観測パラメータの空間分布と、前記観測領域内の所定の観測地点に設置された降水粒子観測装置により観測された降水粒子観測パラメータとに基づいて、所定の基準時刻における前記観測領域に対する降水強度の空間分布を算出する降水強度算出装置であって、
前記降水粒子観測パラメータに基づいて、前記観測時刻毎の降水種別を特定する降水種別特定部と、
前記基準時刻よりも前の所定の観測期間に含まれる前記観測時刻毎の前記レーダ観測パラメータの空間分布の代表値と、当該観測時刻毎の前記降水種別とに応じて、前記降水種別毎の発生頻度を計数することにより、前記レーダ観測パラメータに対する前記降水種別毎の発生比率を特定する発生比率特定部と、
前記降水種別毎の前記発生比率に応じて前記降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、前記レーダ観測パラメータを変数として、前記レーダ観測パラメータを前記降水強度に変換するときの変換係数を導出する変換係数導出関数を作成する導出関数作成部と、
前記変換係数導出関数に基づいて、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布を、前記観測領域に対する前記変換係数の空間分布に変換する変換部と、
前記変換係数の空間分布と、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布とに基づいて、前記降水強度の空間分布を算出する算出部とを備える、
ことを特徴とする降水強度算出装置。 Spatial distribution of radar observation parameters observed at predetermined observation times by a radar observation device having a predetermined observation area, and precipitation particles observed by a precipitation particle observation device installed at a predetermined observation point within the observation area. A precipitation intensity calculation device that calculates the spatial distribution of precipitation intensity for the observation area at a predetermined reference time based on observation parameters,
a precipitation type identification unit that identifies a precipitation type for each observation time based on the precipitation particle observation parameter;
Occurrence of each precipitation type according to a representative value of the spatial distribution of the radar observation parameter for each observation time included in a predetermined observation period before the reference time and the precipitation type for each observation time an occurrence ratio identifying unit that identifies an occurrence ratio for each of the precipitation types with respect to the radar observation parameter by counting the frequency;
when converting the radar observation parameter into the precipitation intensity using the radar observation parameter as a variable by proportionally dividing a predetermined conversion coefficient predetermined for each of the precipitation types according to the occurrence ratio for each of the precipitation types; a derivation function creation unit that creates a conversion coefficient derivation function for deriving the conversion coefficient of
a conversion unit that converts the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time into the spatial distribution of the conversion coefficients for the observation region based on the conversion coefficient derivation function;
A calculation unit that calculates the spatial distribution of the precipitation intensity based on the spatial distribution of the conversion coefficient and the spatial distribution of the radar observation parameter at the reference time,
A precipitation intensity calculation device characterized by: 前記降水種別特定部は、
前記降水粒子観測パラメータとして、前記降水粒子観測装置により観測された粒径及び落下速度を、前記降水種別毎に、前記粒径及び前記落下速度の各範囲が対応付けられた降水種別分類表に当てはめることにより、前記降水種別を特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の降水強度算出装置。 The precipitation type identification unit is
As the precipitation particle observation parameters, the particle diameter and the falling velocity observed by the precipitation particle observation device are applied to a precipitation type classification table in which the range of the particle diameter and the falling velocity is associated with each precipitation type. Identifying the precipitation type by
The precipitation intensity calculation device according to claim 1, characterized in that: 前記発生比率特定部は、
前記レーダ観測パラメータの空間分布の前記代表値として、前記観測地点よりも風上側に位置する所定の解析領域に含まれる前記レーダ観測パラメータの平均値を用いる、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の降水強度算出装置。 The occurrence ratio identification unit
Using an average value of the radar observation parameters included in a predetermined analysis area located on the windward side of the observation point as the representative value of the spatial distribution of the radar observation parameters;
The precipitation intensity calculation device according to claim 1 or 2, characterized in that: 前記降水種別は、
雨、霰、雪及び霙の中から任意に選択された２つである、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の降水強度算出装置。 The precipitation type is
two arbitrarily chosen from among rain, hail, snow and hail;
The precipitation intensity calculation device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that: コンピュータを、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の降水強度算出装置として機能させる、
ことを特徴とする降水強度算出プログラム。 causing a computer to function as the precipitation intensity calculation device according to any one of claims 1 to 4,
A precipitation intensity calculation program characterized by: 所定の観測領域を有するレーダ観測装置により所定の観測時刻毎に観測されたレーダ観測パラメータの空間分布と、前記観測領域内の所定の観測地点に設置された降水粒子観測装置により観測された降水粒子観測パラメータとに基づいて、所定の基準時刻における前記観測領域に対する降水強度の空間分布を算出する降水強度算出方法であって、
前記降水粒子観測パラメータに基づいて、前記観測時刻毎の降水種別を特定する降水種別特定工程と、
前記基準時刻よりも前の所定の観測期間に含まれる前記観測時刻毎の前記レーダ観測パラメータの空間分布の代表値と、当該観測時刻毎の前記降水種別とに応じて、前記降水種別毎の発生頻度を計数することにより、前記レーダ観測パラメータに対する前記降水種別毎の発生比率を特定する発生比率特定工程と、
前記降水種別毎の前記発生比率に応じて前記降水種別毎に予め定められた所定の変換係数を按分することにより、前記レーダ観測パラメータを変数として、前記レーダ観測パラメータを前記降水強度に変換するときの変換係数を導出する変換係数導出関数を作成する導出関数作成工程と、
前記変換係数導出関数に基づいて、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布を、前記観測領域に対する前記変換係数の空間分布に変換する変換工程と、
前記変換係数の空間分布と、前記基準時刻における前記レーダ観測パラメータの空間分布とに基づいて、前記降水強度の空間分布を算出する算出工程とを備える、
ことを特徴とする降水強度算出方法。 Spatial distribution of radar observation parameters observed at predetermined observation times by a radar observation device having a predetermined observation area, and precipitation particles observed by a precipitation particle observation device installed at a predetermined observation point within the observation area. A precipitation intensity calculation method for calculating a spatial distribution of precipitation intensity for the observation area at a predetermined reference time based on observation parameters,
a precipitation type identification step of identifying a precipitation type for each observation time based on the precipitation particle observation parameter;
Occurrence of each precipitation type according to a representative value of the spatial distribution of the radar observation parameter for each observation time included in a predetermined observation period before the reference time and the precipitation type for each observation time an occurrence ratio specifying step of specifying an occurrence ratio for each of the precipitation types with respect to the radar observation parameter by counting the frequency;
when converting the radar observation parameter into the precipitation intensity using the radar observation parameter as a variable by proportionally dividing a predetermined conversion coefficient predetermined for each of the precipitation types according to the occurrence ratio for each of the precipitation types; A derivation function creation step of creating a conversion coefficient derivation function for deriving the conversion coefficient of
a transforming step of transforming the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time into the spatial distribution of the transform coefficients for the observation region based on the transform coefficient derivation function;
a calculation step of calculating the spatial distribution of the precipitation intensity based on the spatial distribution of the conversion coefficients and the spatial distribution of the radar observation parameters at the reference time;
A precipitation intensity calculation method characterized by:
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