JP7842862B2 - 被雷危険度導出装置および被雷危険度表示システム - Google Patents

被雷危険度導出装置および被雷危険度表示システム

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特許法第30条第2項適用 [公開の事実7] 掲載アドレス:https://www.jaxa.jp/press/2021/07/20210727-3_j.html 掲載年月日:2021年7月28日 [公開の事実8] 掲載アドレス:https://twitter.com/jaxa_aero/status/1419903492064366593 掲載年月日:2021年7月27日 [公開の事実9] 掲載アドレス:https://twitter.com/ANA_Group_News/status/1419914443018805250 掲載年月日:2021年7月27日 [公開の事実10] 掲載アドレス:https://www.traicy.com/posts/20210728215898/?utm_source=SocialDog https://twitter.com/traicycom/status/1420194061646925827 https://www.traicy.com/posts/20210728215898/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter 掲載年月日:2021年7月28日 [公開の事実11] 掲載アドレス:https://twitter.com/PRTIMES_APP/status/1419910549349953538 https://twitter.com/PRTIMES_TECH/status/1419918033221390341 掲載年月日:2021年7月27日 [公開の事実12] 掲載アドレス:https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP615334_X20C21A7000000/ https://release.nikkei.co.jp/attach/615334/01_202107271600.png 掲載年月日:2021年7月27日 [公開の事実13] 掲載アドレス:https://www.jwing.net/news/41258 掲載年月日:2021年7月28日
特許法第30条第2項適用 [公開の事実14] 掲載アドレス:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000967.000002943.html https://business.nifty.com/cs/catalog/business_release/catalog_prt000000967000002943_1.htm http://toyokeizai.net/ud/pressrelease/60ffe1387765613922410000 http://gendai.ismedia.jp/ud/pressrelease/60ffe18d7765616cd74e0000 https://www.jiji.com/jc/article?k=000000967.000002943&g=prt https://www.oricon.co.jp/pressrelease/946622/ http://www.iza .ne.jp/kiji/pressrelease/newslist/../../../kiji/pressrelease/news/210727/prl21072719110840-n1.html https://news.infoseek.co.jp/article/prtimes_000000967_000002943/ https://news.biglobe.ne.jp/economy/0727/prt_210727_3776313289.html http://news.nicovideo.jp/watch/nw9657025 https://dime.jp/company_news/detail/?pr=890067https://www.zaikei.co.jp/releases/1368406/
特許法第30条第2項適用 https://www.newscafe.ne.jp/release/prtimes2/20210727/764025.html https://b2b-ch.infomart.co.jp/news/search/../detail.page?IMNEWS4=2707554 https://otakei.otakuma.net/prtimes/07271561259.html http://news.jorudan.co.jp/docs/news/detail.cgi?newsid=PT000967A000002943 https://www.mapion.co.jp/news/release/000000967.000002943/ https://www.kk-bestsellers.com/articles/-/press_release/1051728/ https://straightpress.jp/company_news/detail?pr=000000967.000002943 https://news.toremaga.com/release/others/1944557.html https://www.asahi.com/and/pressrelease/407199232/ https://president.jp/ud/pressrelease/60ffdd127765619781100000 https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2021-07-27-2943-967/ https://ure.pia.co.jp/articles/-/1119653 https://news.fresheye.com/prtimes/article/pr-000000967.000002943.html 掲載年月日:2021年7月27日
特許法第30条第2項適用 [公開の事実15] 掲載アドレス:https://www.traicy.com/posts/20210728215898 https://news.livedoor.com/article/detail/20603256/ https://gunosy.com/articles/ebb9u https://news.mixi.jp/view_news.pl?id=6607817&media_id=157 https://news.ameba.jp/entry/20210728-273/ https://newscollect.jp/article/?id=792928695870816256 掲載年月日:2021年7月28日 [公開の事実16] メール送信の相手先:株式会社テレビ朝日 他246社 送付年月日:2021年7月27日 [公開の事実17] 配布場所:https://developer.cloud.unity3d.com/share/share.html?shareId=-yLzEvm9Bw 配布年月日:2021年8月3日
本発明は、被雷危険度導出装置および被雷危険度表示システムに関する。
航空機の運航では、年間を通して多くの被雷が発生している。航空機の被雷自体は直接的に重大事故に繋がる可能性は極めて低いものの、機体外板等に対して損傷を与えるため、当該損傷の修理に年間数億円規模の費用が発生していると言われている。
また、被雷を受けた航空機の検査や応急処置等には時間を要し、損傷の規模に関わらず運航スケジュールに影響を及ぼす。そのため、被雷による損傷の修理に係る費用だけでなく、間接的なコストの増加も発生する。
航空機の運航は、離着陸フェーズと巡行フェーズとに大別され、巡行フェーズにおける飛行高度では、被雷自体が発生し難くかつ回避行動も取り易いため、巡行フェーズにおける被雷はあまり発生していない。
一方、離着陸フェーズにおける飛行高度では、被雷自体が発生し易いため、被雷を回避することが求められる。これに対しては、気象庁が運用するLIDEN(LIghtning Detection Network system)と呼ばれる雷監視システムを用いた情報が広く利用されている。
また、被雷リスク(発雷リスク)を評価する手法には、気象レーダーによる観測データと、発雷データと、を使用して被雷リスクを評価するものがある(特許文献1)。
特開2022-651号公報
しかし、このような従来技術では、平面的な(二次元の)被雷リスクを評価することは可能であり、水平方向での回避行動は可能となるものの、回避行動自体が取り難い離着陸フェーズではその活用が難しい。そのため、水平方向および鉛直方向のいずれにも回避行動を取ることが可能となる三次元の被雷リスクを導出する手法が求められている。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、三次元の被雷リスクを導出可能な被雷危険度導出装置および被雷危険度表示システムを提供するものである。
本発明は、緯度経度でメッシュ状に区切られた複数の領域ごとの被雷危険度を導出する被雷危険度導出装置であって、気象レーダーから取得した観測データを用いて、前記複数の領域ごとのエコー強度の高度分布を導出するエコー強度導出部と、気象観測装置から取得した観測データを用いて、前記複数領域ごとの気温の高度分布を導出する気温導出部、被雷危険度の導出に用いられる特徴量を導出する特徴量導出部と、前記特徴量を用いて被雷危険度を導出する被雷危険度導出部と、を備え、前記特徴量導出部は、前記複数の領域ごとに、鉛直方向の一部または全部における前記エコー強度の積算値である積算エコー強度を導出し、前記被雷危険度導出部は、前記積算エコー強度と前記気温の高度分布とを用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、ことを特徴とする被雷危険度導出装置である。
本発明によれば、三次元の被雷リスクを導出可能な被雷危険度導出装置および被雷危険度表示システムを提供することができる。
図1は、本実施形態に係る被雷危険度導出装置の構成を示す機能ブロック図である。 図2は、エコー強度の分布を導出する処理を示すフローである。 図3は、各特徴量を導出する処理を示すフローである。 図4は、気温の分布を導出する処理を示すフローである。 図5(a)は、測高公式によって導出される隣接する等圧面の高度差および当該高度差を導出するのに必要なデータを示す図であり、図5(b)は、測高公式を示す図である。 図6は、各特徴量を用いて二次元情報である被雷危険度を導出する処理を示すフローである。 図7は、二次元情報である被雷危険度および気温の分布を用いて被雷危険度の高度分布を導出する処理を示すフローである。
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同一の符号を付し、適宜に説明を省略する。
<本実施形態に係る被雷危険度導出装置の概要について>
まず、図1を用いて、本実施形態に係る被雷危険度導出装置の概要を説明する。
図1は、本実施形態に係る被雷危険度導出装置の構成を示す機能ブロック図である。
図1に示す通り、本実施形態に係る被雷危険度導出装置1は、エコー強度導出部10と、特徴量導出部20と、気温導出部30と、被雷危険度導出部40と、で構成される。
エコー強度導出部10は、複数の気象レーダーから取得した観測データから、緯度経度(本実施形態では、緯度経度ともに0.005度区切り)でメッシュ状に区切られた複数の領域ごとに、エコー強度の高度分布(本実施形態では、一例として、100m区切り)を導出する。
本実施形態において、気象レーダーには、Cバンド帯の単一電波を大気に向けて照射してその反射波の強度(以下、エコー強度)を観測する気象庁管轄のCバンドレーダーを採用している。
また、各気象レーダーから取得される観測データであるエコー強度は、各気象レーダーを中心とした球面座標系におけるエコー強度の分布であり、当該分布は、仰角、方位角、直線距離で指定される空間ごとのエコー強度として取得される。そのため、上記複数の領域ごとのエコー強度の高度分布を導出するには、各気象レーダーから取得されたエコー強度を加工する必要があり、当該処理を含むエコー強度導出部10に係る処理の詳細については、図2を用いて後述する。
なお、以降の説明では、上記複数の領域ごとのエコー強度の高度分布を、単に「エコー強度の分布」と表現する。さらに、上記複数の領域を構成する各領域を「単位面」、各単位面において100mごとに区切られる空間を「単位空間」と称する。また、特段の説明がない限り、エコー強度とは、一の単位空間に対応するエコー強度を指す。
また、本発明において、上記複数の領域の広さは特に限定されないが、本実施形態では、上記複数の領域を、日本近海を含めて日本の領土全体を覆う程度の水平方向の広さを持つ領域としている。さらに、各単位面に設けられる単位空間のうちの最も高い高度に位置する単位空間の上面高度についても特に限定されないが、本実施形態では、当該上面高度を気象レーダーによる検出可能範囲を考慮した15000mとしている。この上面高度は、本発明における「所定の高度範囲」の上限に相当するとともに、地表の高度(標高)を「所定の高度範囲」の下限としている。さらに、本実施形態に係る説明では、特段の説明がない限り、「高度分布」とは、「所定の高度範囲」における高度分布を指す。また、本発明における「高度」とは、東京湾の平均海面を基準とした高さを指す。
エコー強度(いわゆる降水強度の一例)とは、当該エコー強度に対応する空間に含まれる雨滴の量を評価する指標であり、その単位はdBZである。そして、一般的に、エコー強度と被雷危険度とには、正の相関関係がある。
また、上記複数の気象レーダーの一部または全部には、Cバンド帯の2種類の電波(水平偏波、垂直偏波)を照射してこれらのエコー強度を観測するCバンドマルチパラメーターレーダー(CバンドMPレーダー)、Xバンド帯の単一電波を照射するXバンドレーダー、Xバンド帯の水平偏波および垂直偏波を照射するXバンドマルチパラメーターレーダー(XバンドMPレーダー)、またはこれらの組合せを採用してもよい。
特徴量導出部20は、エコー強度導出部10によって導出されたエコー強度の分布、および気温導出部30によって導出された気温の分布(詳細は後述)を用いて、被雷危険度の導出に用いられる特徴量を、単位面ごとに導出する。
本実施形態において、特徴量には、鉛直方向(所定の高度範囲全体)におけるエコー強度の積算値(以下、「VIR」と称する)と、所定の高度範囲のうちの気温が特定温度帯に入る単位空間に係るエコー強度の鉛直方向における積算値(以下、「MTR」と称する)とがあり、これらの特徴量は、いずれも、鉛直方向の積算値であるため、高度情報を持たない二次元の情報(以下、単に「二次元情報」と表現する)である。なお、これらの特徴量の導出処理の詳細については、図3を用いて後述する。
ここで、特定温度帯とは、過去の航空機の被雷事例から雲の帯電が発生し易いと考えられる温度範囲であり、本実施形態では、特定温度帯をマイナス9℃~マイナス11℃の範囲としている。
また、被雷危険度導出部40では、これらの特徴量のうちのMTRを用いずにVIRを用いて被雷危険度を導出してもよく、この場合には、MTRを導出する必要はない。同様に、これらの特徴量のうちのVIRを用いずにMTRを用いて被雷危険度を導出してもよく、この場合には、VIRを導出する必要はない。すなわち、被雷危険度導出部40は、VIRおよびMTRのうちの少なくともいずれか一方を用いて被雷危険度を導出するものであればよい。
気温導出部30は、複数の気象観測装置から取得した観測データ、および気象庁が提供している毎時大気解析の解析結果から、気温の高度分布を、単位面ごとに導出する。気温の高度分布の区切り間隔は、エコー強度の区切り間隔と同一とすることができる。これにより、被雷危険度の推定精度が低下することを防止しつつ演算量を抑制できる。具体的には、本実施形態ではエコー強度と同様に、100m区切りとしている。
本実施形態において、複数の気象観測装置には、気象官署による地上気象観測用の気象観測装置を採用しており、各気象観測装置から取得される観測データには、気温および気圧が含まれる。また、上記気温の高度分布を導出するにあたっては、各気象観測装置が設置されている高度も参照される。さらに、毎時大気解析の解析結果からは、単位面ごとに複数の等圧面(本実施形態では、1000hPa面、975hPa面、950hPa面等であり、単位空間に係る上記上面高度である15000mをカバーする範囲であれば、その数は特に限定されない)のそれぞれに対応する気温が導出される。気温の高度分布を導出する処理の詳細については、図4および図5を用いて後述する。
なお、上記複数の気象観測装置の一部または全部には、気温、気圧、および高度を取得できるものであれば、上述の気象観測装置とは異なる気象観測装置を採用してもよい。同様に、単位面ごとに複数の等圧面のそれぞれに対応する気温を導出可能なものであれば、30分大気解析等、毎時大気解析を別の大気解析に置き換えてもよい。
また、本実施形態に係る説明では、単位面ごとの気温の高度分布を、単に「気温の分布」と表現する。
被雷危険度導出部40は、特徴量導出部20によって導出された二次元情報である特徴量(VIR、MTR)、および気温導出部30によって導出された気温の分布を用いて、被雷危険度の高度分布を、単位面ごとに導出する。
本実施形態における被雷危険度の評価には、被雷危険度が高い順に、「高」、「中」、「低」の三段階が設けられており、その導出処理の詳細については、図6および図7を用いて後述する。ただし、被雷危険度の評価に係る段階数は、三段階に限らず、二段階以上の任意の段階数を採用することができる。
また、後述する通り、本実施形態では、二次元情報である被雷危険度を、マスク温度帯を用いてマスクすることで、被雷危険度の高度分布を導出する手法を採用しているが、これに限らない。すなわち、気温の分布を用いて二次元情報である被雷危険度を再評価することで当該被雷危険度を三次元情報(被雷危険度の高度分布)に変換する手法であれば、いずれのものを採用してもよい。
さらに、後述する通り、本実施形態では、二次元情報である特徴量を用いて被雷危険度を一度導出した後に、気温の分布を用いて被雷危険度の高度分布を導出しているが、これに限らない。例えば、二次元情報である特徴量と気温の分布とを合わせて使用することで、二次元情報である被雷危険度を導出せずに、直接被雷危険度の高度分布を導出してもよい。
このように、被雷危険度導出装置1は、上述した機能構成を有することで、従来にない被雷危険度の高度分布(三次元の被雷リスク)の導出を実現しており、被雷危険度の高度分布を活用することは航空機の被雷を抑止することに寄与する。
また、図1に示す通り、本発明では、上述した被雷危険度導出装置1と、被雷危険度導出部40によって導出された被雷危険度の高度分布を三次元で表示する被雷危険度表示装置50と、を備えた被雷危険度表示システム100を構成してもよい。
被雷危険度表示装置50には、タブレット端末や据え置き端末等、被雷危険度の高度分布を三次元で表示することができるものであれば、いずれのものを採用してもよい。
これによれば、航空機のパイロットや管制官に対し、被雷危険度の高度分布を視覚で認識させ、被雷危険度の高度分布を考慮した航路(特に、離着陸時のルート)の決定を促すことができる。
また、被雷危険度の高度分布を活用する他の例としては、被雷危険度の高度分布を参照して航空機等の飛行体の航路や当該航路の候補を自動で決定するシステム等、上述した被雷危険度表示システム100に限らない。
<エコー強度の分布を導出する処理について>
次に、図2を用いて、各気象レーダーから取得されたエコー強度から単位面ごとのエコー強度の高度分布(エコー強度の分布)を導出する処理の詳細を説明する。
図2は、エコー強度の分布を導出する処理を示すフローであり、当該処理は、エコー強度導出部10によって実行される。
図2に示す通り、最初のステップであるステップS10では、各Cバンドレーダーについて、その検出範囲において取得したエコー強度を、単位面ごとのエコー強度の高度分布に変換する。
具体的には、上述したCバンドレーダーを中心とした球面座標系におけるエコー強度の分布を、当該Cバンドレーダーが設置されている緯度経度を用いて、地球中心の直交座標系のエコー強度の分布に一度変換し、当該変換結果を、単位面ごとのエコー強度の高度分布(エコー強度の分布)に変換する。
ステップS11では、ステップS10において導出された各Cバンドレーダーの変換結果の単純平均を導出する。
具体的には、単位空間ごとに、各Cバンドレーダーの変換結果の単純平均を導出する。
ステップS12では、ステップS11で導出した単位空間ごとのエコー強度に係る単純平均を平滑化する。
具体的には、対象の単位空間を含む、緯度方向の単位空間10個分、経度方向の単位空間10個分、および高度方向の単位空間5個分で定義される500個分の単位空間のエコー強度の単純平均を、当該対象の単位空間におけるエコー強度とする。
これによれば、単位空間に係るエコー強度の変化を滑らかにすることができる。そして、これは、単位空間に係る各特徴量の変化を滑らかにすることに寄与する。
なお、当該効果を奏するにあたっては、エコー強度に係る単純平均の平滑化に用いる単位空間(対象の単位空間含む)の範囲は、特に限定されず、緯度方向、経度方向、および高度方向のそれぞれで複数個の単位空間で構成されるものであればよい。
<各特徴量を導出する処理について>
次に、図3を用いて、エコー強度の分布および気温の分布から各特徴量(VIR、MTR)を導出する処理の詳細を説明する。
図3は、各特徴量を導出する処理を示すフローであり、当該処理は、特徴量導出部20によって実行される。
図3に示す通り、最初のステップであるステップS20では、単位面ごとに、鉛直方向(所定の高度範囲全体)のエコー強度の積算値(VIR)を導出する。
ステップS21では、単位面ごとに、所定の高度範囲のうちの気温が特定温度帯(第一温度範囲)に入る単位空間に係るエコー強度の鉛直方向における積算値を導出する。第一温度範囲は、具体的にはマイナス9℃~マイナス11℃である。なお、ステップS21では、特定温度帯に入る単位空間が鉛直方向で不連続になる場合があるが、当該場合には、その不連続な単位空間に対応するエコー強度のすべてを積算する。
<気温の分布を導出する処理について>
次に、図4および図5を用いて、各気象観測装置から取得された観測データ、および毎時大気解析の解析結果から、単位面ごとの気温の高度分布(気温の分布)を導出する処理の詳細を説明する。
図4は、気温の分布を導出する処理を示すフローであり、当該処理は、気温導出部30によって実行される。図5(a)は、測高公式によって導出される隣接する等圧面の高度差および当該高度差を導出するのに必要なデータを示す図であり、図5(b)は、測高公式を示す図である。
図4に示す通り、最初のステップであるステップS30では、複数の気象観測装置の設置地点を用いてボロノイ分割を実行する。
具体的には、複数の気象観測装置の設置地点の高低差を無視した上で、隣り合う母点(気象観測装置の設置地点)間を結ぶ直線に垂直二等分線を引くことで、各母点の最近隣の領域(以下、「分割領域」と称する)を導出する。
ステップS31では、ステップS30におけるボロノイ分割の結果を用いて、単位面に対応する地上データ(高度Z0、気温T0、気圧P0)を設定する。
具体的には、各単位面について、単位面の中心が含まれる分割領域に対応する気象観測装置の地上データを、当該単位面の地上データとして設定する。
ステップS32では、毎時大気解析の解析結果(複数の等圧面のそれぞれに対応する気温)を、単位面ごとのデータに変換する。
具体的には、各単位面について、単位面の中心が含まれる毎時大気解析に係る単位領域(経度0.0625度、緯度0.05度で区切られる領域)の解析結果を、当該単位面のデータとして設定する。
ステップS33では、地上データ、毎時大気解析の変換結果(各単位面に対応する複数の等圧面のそれぞれに対応する気温)、および測高公式を用いて、単位面ごとの気温の高度分布を導出する。
具体的には、図5(b)に示す測高公式に、隣接する二つの等圧面の平均気温T(K)、および当該二つの等圧面の気圧(Pm、Pnであり、いずれも単位はhPa)を入力し、当該二つの等圧面の厚みhm,n(m)を導出する。そして、地上データの高度Z0に厚みhm,nを順次加算することで、今回対象としている単位面について、高度Znと気温Tnの対応関係を導出することができる。なお、測高公式において、Rは乾燥空気の気体定数であり、gは重力加速度(m/s2)である。
例えば、等圧面の厚みh1,2を導出する際には、測高公式に対して、平均気温T=(気温T1+気温T2)/2、気圧Pm=気圧P1(1000hPa)、気圧Pn=気圧P2(975hPa)を入力する。
特に、地上から最近隣の等圧面までの厚みh0,1を導出する際には、地上データ(気温T0、気圧P0)を用いて、測高公式に対して、平均気温T=(気温T0+気温T1)/2、気圧Pm=気圧P0、気圧Pn=気圧P1(1000hPa)を入力する。そして、高度Z0に導出された厚みh0,1を加算することで、今回対象としている単位面について、高度Z1が導出される。さらに、高度Z1に厚みh1,2を加算することで高度Z2が導出されるといったように、順次導出された等圧面の厚みを加算することで、各等圧面の高度が導出される。
なお、上述の通り、本実施形態における気温の高度分布は、単位面ごとに、100m区切りで区切られた単位空間の気温である。そのため、本実施形態では、当該単位空間の気温を、測高公式を用いて導出された各等圧面に係る高度および気温を用いた線形補完によって導出する。
このように、本実施形態では、各単位面において測高公式による気温の高度分布の導出にあたり、複数の気象観測装置(気象官署による地上気象観測用のもの)の設置地点を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する地上データを定めている。
これによれば、各単位面に対して最近隣の気象観測装置の地上データを対応させ、各単位面における気温の高度分布の精度を高めることができる。そして、当該制度の向上は、被雷危険度の高度分布の精度向上に寄与する。
なお、本実施形態において、気温導出部30は、複数の気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する地上データを定める処理を実行するが、複数の気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する気象観測装置があらかじめ定められていてもよい。すなわち、気温導出部30は、複数の気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する地上データを定める処理を実行しなくてもよい。
また、複数の気象観測装置に異常がある場合(取得した地上データに異常がある場合、地上データ自体を取得できない場合等)において、気温導出部30は、当該異常がある気象観測装置を除いた複数の気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する地上データを定める処理を実行するようにしてもよい。
ただし、このような気象観測装置に異常がある場合には、通常通り、当該異常がある気象観測装置を含む複数の気象観測装置の設置店を用いたボロノイ分割によって各単位面に対応する地上データを定めた上で、当該異常がある気象観測装置に対応する単位面の地上データを、当該単位面の過去の地上データ(特に、直近の正常な地上データ)に置き換えるようにしてもよい。
<被雷危険度の高度分布を導出する処理について>
次に、図6および図7を用いて、各特徴量(VIR、MTR)および気温の分布を用いて、被雷危険度の高度分布を導出する処理の詳細を説明する。
図6は、各特徴量を用いて二次元情報である被雷危険度を導出する処理を示すフローであり、図7は、二次元情報である被雷危険度および気温の分布を用いて被雷危険度の高度分布を導出する処理を示すフローであり、これらの処理は、いずれも、被雷危険度導出部40によって実行される。
図6に示す通り、最初のステップであるステップS40では、次の単位面を対象面に設定する。
ここで、対象面とは、以降の処理において参照される単位面を指す。また、次の単位面とは、上述した複数の領域を構成するすべての単位面を対象面とするための順序における次の単位面を指し、ステップS40が最初に実行される際には、当該順序における最初の単位面が対象面に設定される。これらについては、図7においても同様である。
ステップS41では、対象面が、MTRが15dBZ以上の単位面からの距離が10km以内であるか否かを判定し、当該条件が充足された場合にはステップS42に進み、当該条件が充足されなかった場合にはステップS44に進む。
ステップS42では、対象面が、VIRが25dBZ以上の単位面からの距離が10km以内であるか否かを判定し、当該条件が充足された場合にはステップS43に進み、当該条件が充足されなかった場合にはステップS44に進む。
ステップS43では、対象面の被雷危険度(二次元情報)を「高」に設定する。
なお、上述した各「単位面からの距離」は、当該単位面の中心からの距離であり、当該距離を導出するにあたっては、当該単位面の中心の緯度経度と、対応する対象面の中心の緯度経度と、を参照して導出される。
ステップS44では、対象面が、MTRが15dBZ以上の単位面からの距離が10km以内であるか否かを判定し、当該条件が充足された場合にはステップS45に進み、当該条件が充足されなかった場合にはステップS46に進む。
ステップS45では、対象面の被雷危険度を「中」に設定する。
ステップS46では、対象面の被雷危険度を「低」に設定する。
ステップS47では、全ての単位面に対する処理が終了したか否かを判定し、当該条件が充足された場合には図6に示す処理を終了し、当該条件が充足されなかった場合にはステップS40に戻る。
なお、上述した処理(ステップS41~ステップS45)では、同一の判定処理(ステップS41、ステップS44)を設けているが、当該判定処理の実行回数を一回としてもよい。これは、例えば、当該同一の判定処理に係る条件が充足された場合に対象面の被雷危険度を「中」に設定した上で、被雷危険度が「中」の対象面に対してステップS42の判定処理を実行し、当該判定処理に係る条件が充足された対象面の被雷危険度を「高」に更新することで実現できる。また、上述した処理(ステップS41~ステップS45)において当該同一判定処理を一回とする方法としては、図6に示す処理において、ステップ42に係る条件が充足されなかった場合にステップS45を実行し、かつステップS41に係る条件が充足されなかった場合にステップS46を実行する方法を採用してもよい。
続いて、図7に示す通り、最初のステップであるステップS50では、次の単位面を対象面に設定する。
ステップS51では、季節に応じたマスク温度帯を設定する。被雷危険度導出部40は、複数の季節と、各季節に対応付けられたマスク温度帯を示す情報と、を記憶手段(図示省略)に記憶している。季節ごとのマスク温度帯の温度範囲は互いに相違するが、一部の温度範囲が重複することは許容する。
具体的には、冬季(10月~3月)であれば、マスク温度帯をマイナス10℃~0℃とし、夏季(4月~9月)であれば、マスク温度帯をマイナス10℃~プラス5℃としており、これらのマスク温度帯は、過去の被雷事例から導出されたものである。被雷危険度導出部40は、日付または季節を指定する入力を受け付けると、記憶手段を参照して、対応するマスク温度帯を示す情報を取得して設定する。
ステップS52では、ステップS51で設定されたマスク温度帯内の気温に対応する単位空間の被雷危険度に、対象面の被雷危険度(二次元情報)を設定する。
ステップS53では、ステップS51で設定されたマスク温度帯外の気温に対応する単位空間に係る被雷危険度に、被雷危険度「低」を設定する。これにより、該当する単位空間の被雷危険度がマスク温度帯(第二温度範囲)によりマスクされる。
ステップS54では、全ての単位面に対する処理が終了したか否かを判定し、当該条件が充足された場合には図7に示す処理を終了し、当該条件が充足されなかった場合にはステップS50に戻る。
なお、本実施形態では、上述の通り、一の単位面について、単位空間ごとに当該単位空間の気温を参照し、当該気温がマスク温度帯内か当該気温がマスク温度帯外かを判断することで、当該単位空間の被雷危険度を設定しているが、これに限らない。例えば、マスク温度帯の下限に対応する単位空間(複数ある場合には最も高度が低いものであり、以下「下限単位空間」と称する)、およびマスク温度帯の上限に対応する単位空間(複数ある場合には最も高度が高いものであり、以下「上限単位空間」と称する)を導出し、これらの単位空間およびこれらの単位空間に挟まれた単位空間の全ての被雷危険度に、対象面の被雷危険度を設定するようにしてもよい。これは、気温減率を考慮し、下限単位空間と上限単位空間との間にある単位空間の気温が、下限単位空間の気温と上限単位空間の気温で定まる気温範囲(マスク温度帯)に相当することに起因する。
このように、本実施形態では、二次元情報である特徴量(VIR、MTR)を用いて二次元情報である被雷危険度を一度導出した後に、気温の分布を用いて被雷危険度の高度分布(被雷危険度を三次元情報)を導出するように構成されている。特に、二次元情報である被雷危険度を導出する際の閾値(ステップS41、ステップS42、およびステップS44に係る閾値)は、過去の航空機の被雷事例(過去の被雷した航空機の航路とその時の気象条件との組み合わせ)を用いて導出された閾値である。
これによれば、被雷危険度の高度分布を導出するにあたり、二次元情報である被雷危険度の導出に係る閾値を定める際に必要な過去の航空機被雷事例のサンプル数を抑えることができるとともに、当該閾値の精度自体も向上させることができる。
なお、上記閾値は、今後収集される航空機の被雷事例によって適宜変更されてもよいし、エコー強度以外の気象パラメーターを考慮して適宜変更されてもよい。
なお、上述した通り、二次元情報の被雷危険度を導出するにあたっては、VIRおよびMTRのいずれか一方を採用し、他方を採用しないようにしてもよい。
具体的には、二次元情報の被雷危険度を導出するにあたってVIRを用いてMTRを用いない場合には、図6に示す処理において、ステップS41、ステップS44、およびステップS45を削除し、ステップS40の次にステップS42が実行され、ステップS42に係る判定条件が充足されなかった場合にステップS46が実行されるように構成すればよい。なお、当該変形例において、ステップS42に係る判定条件が充足された場合には、ステップS43が実行される。
一方、二次元情報の被雷危険度を導出するにあたってMTRを用いてVIRを用いない場合には、図6に示す処理において、ステップS42、ステップS44、およびステップS45を削除し、ステップS41に係る判定条件が充足された場合にステップS43が実行され、ステップS41に係る判定条件が充足されなかった場合にステップS46が実行されるように構成すればよい。
これらの変形例では、二次元情報の被雷危険度の段階が「高」、「低」の二段階になるが、用いる特徴量(VIRおよびMTRのうちのいずれか一方)に係る閾値について、現状の一段階の閾値に別の閾値を追加することで、本実施形態と同様に、二次元の被雷危険度の段階を「高」、「中」、「低」の三段階としてもよい。
また、上述の通り、本実施形態では、被雷危険度の高度分布を導出するにあたり、参照するマスク温度帯を季節に応じた温度帯としている。
これによれば、被雷危険度の高度分布の精度を高めることができる。
なお、本実施形態におけるマスク温度帯の切り替えは、気温や気圧配置の傾向等の気象状況を参照することによって実現されてもよい。また、マスク温度帯を冬季と夏季の二つの季節で切り替えることに限らず、マスク温度帯を四季で切り替えるようにしてもよい。
さらに、マスク温度帯については、被雷危険度の高度分布を導出する対象となる領域の緯度、気候、地形に応じて定まるようにしてもよい。
また、上述の通り、マスク温度帯は、上述したパラメーター(例えば、季節)によって変化し得るが、いずれの温度帯となる場合であっても、上述した特定温度帯(マイナス9℃~マイナス11℃)と一部で重複することを許容する。特に、マスク温度帯の下限値(季節に関わらず一定であり、マイナス10℃)は、特定温度帯に含まれる。
これによれば、VIRに加えてMTRを使用して被雷危険度の高度分布を導出するにあたり、雲が帯電し易いマイナス10℃前後の温度帯の影響度合いを高めることができる。
以上、図面を参照して本実施形態に係る被雷危険度導出装置を説明したが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。特に、上述したエコー強度導出部10および気温導出部30への入力データは、予測データとしてもよい。
また、上記の各実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲で、適宜に組み合わせることができる。
<被雷危険度の高度分布を導出する処理に係る変形例について>
上述した被雷危険度の高度分布を導出する処理について、以下の変形例を採用してもよい。
まず、第1変形例は、図6に示す処理におけるステップS47の直前に、上述した特定温度帯(マイナス9℃~マイナス11℃)に含まれる温度の対象面上の単位空間に係る高度(当該単位空間における鉛直方向の中心の高度)が1000m未満であるか否かを判定し、当該条件が充足された場合に対象面の被雷危険度を「低」に上書きし、当該条件が充足されなかった場合にそれまでに設定された(ステップS41~ステップS46で設定された)対象面の被雷危険度を維持する処理を追加するものである。これは、自然発雷の統計において、高度1000m未満に特定温度帯が存在している場合に被雷が少ないことに起因する。
これによれば、被雷危険度の高度分布に係る精度を高めることができる。
なお、第1変形例に係る説明で追加された処理の実行位置および処理内容は、特定温度帯に含まれる温度の単位空間に係る高度が1000m未満となる単位面のそれぞれについて、当該単位面に対応する単位空間(当該単位面の上方にある単位空間)のすべてに係る被雷危険度が「低」になるように構成されれば、上述した内容に限らない。さらに、第1変形例に係る閾値(高度1000m)については、今後収集される航空機の被雷事例によって適宜変更されてもよい。
また、第1変形例を採用するにあたっては、二次元情報の被雷危険度を導出するにあたって参照される特徴量の種類は問わない。すなわち、特徴量として、VIRおよびMTRの双方を採用する場合、VIRのみを採用する場合、MTRのみを採用する場合のいずれにおいても、第1変形例を採用できる。これは、後述する第2変形例においても同様である。
続いて、第2変形例は、図7に示す処理におけるステップS54の直前に、雲底よりも低い位置にある単位空間に係る被雷危険度を「低」に設定する処理を追加するものである。これについても、過去の航空機の被雷事例において、雲底よりも低い高度では被雷が少ないことに起因する。なお、雲底とは、雲が存在する鉛直方向の範囲のうちの最も低い高度を指し、本変形例では、気象庁が提供するメソモデル(MSM)や局地モデル(LFM)等の数値予報モデルから取得した情報(雲量、高度、相対湿度、気温等)を用いて導出される。また、本変形例における「雲」とは、大気中に存在する水滴または氷晶の集まりであり、これらの大きさについては特に限定されないが、例えば、0.001mm~0.02mm程度のものを指す。
これによっても、被雷危険度の高度分布に係る精度を高めることができる。
なお、第2変形例に係る説明で追加された処理の実行位置および処理内容は、雲底よりも低い位置にある単位空間のすべてに係る被雷危険度が「低」になるように構成されれば、上述した内容に限らない。
本実施形態は以下の技術思想を包含する。
(1)
緯度経度でメッシュ状に区切られた複数の領域ごとの被雷危険度を導出する被雷危険度導出装置であって、
気象レーダーから取得した観測データを用いて、前記複数の領域ごとの所定の高度範囲におけるエコー強度の高度分布を導出するエコー強度導出部と、
気象観測装置から取得した観測データを用いて、前記複数領域ごとの前記所定の高度範囲における気温の高度分布を導出する気温導出部と、
被雷危険度の導出に用いられる特徴量を導出する特徴量導出部と、
前記特徴量を用いて被雷危険度を導出する被雷危険度導出部と、
を備え、
前記特徴量導出部は、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲の少なくとも一部における前記エコー強度の積算値である積算エコー強度を導出し、
前記被雷危険度導出部は、前記積算エコー強度と前記気温の高度分布とを用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
ことを特徴とする被雷危険度導出装置。
(2)
前記特徴量導出部は、前記気温の高度分布を用いて、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲のうちの第一温度範囲に対応する前記エコー強度の積算値である特定温度帯積算エコー強度を導出し、
前記被雷危険度導出部は、少なくとも前記特定温度帯積算エコー強度を用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
ことを特徴とする上記(1)に記載の被雷危険度導出装置。
(3)
前記特徴量導出部は、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲全体における前記エコー強度の積算値である鉛直積算エコー強度を導出し、
前記被雷危険度導出部は、少なくとも前記鉛直積算エコー強度を用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
ことを特徴とする上記(1)又は(2)に記載の被雷危険度導出装置。
(4)
前記被雷危険度導出部は、前記特徴量導出部によって導出された特徴量を用いて、前記複数の領域ごとの高度情報を含まない被雷危険度を導出し、導出した当該被雷危険度と前記気温の高度分布とを用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出し、
前記被雷危険度導出部では、前記複数の領域ごとの高度情報を含まない被雷危険度を導出するにあたり、過去の被雷事例を用いて導出されたアルゴリズムが用いられる、
ことを特徴とする上記(1)乃至(3)のいずれか一つに記載の被雷危険度導出装置。
(5)
前記被雷危険度導出部は、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出するにあたり、導出した前記複数の領域ごとの被雷危険度を、第二温度範囲でマスクする、
ことを特徴とする上記(4)に記載の被雷危険度導出装置。
(6)
前記第二温度範囲は、季節に応じて定まる、
ことを特徴とする上記(5)に記載の被雷危険度導出装置。
(7)
前記気象観測装置は、前記複数の領域で構成される範囲に複数存在し、
前記気温導出部は、
前記気象観測装置から前記複数の領域のそれぞれに対応する気温、気圧、および高度を導出し、
当該導出した気温、気圧、および高度に加え、大気解析の結果から導出された複数の等圧面における気温を用いた測高公式によって、前記複数の領域ごとの気温の高度分布を導出し、
前記複数の領域のうちの任意領域に対応する気温、圧力、および高度は、当該任意領域に対応する前記気象観測装置によって定まり、かつ当該任意領域に対応する前記気象観測装置は、前記気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって定まる、
ことを特徴とする上記(1)乃至(6)のいずれか一つに記載の被雷危険度導出装置。
(8)
上記(1)乃至(7)のいずれか一つに記載の被雷危険度導出装置と、
画像表示装置と、
を備え、
前記画像表示装置は、前記被雷危険度導出装置によって導出された前記複数領域ごとの被雷危険度の高度分布を三次元表示する、
ことを特徴とする被雷危険度表示システム。
この出願は、それぞれ2022年7月1日に出願された日本出願特願2022-106893号を基礎とする優先権を主張し、その開示の総てをここに取り込む。
1 被雷危険度導出装置
10 エコー強度導出部
20 特徴量導出部
30 気温導出部
40 被雷危険度導出部
50 被雷危険度表示装置
100 被雷危険度表示システム

Claims (8)

  1. 緯度経度でメッシュ状に区切られた複数の領域ごとの被雷危険度を導出する被雷危険度導出装置であって、
    気象レーダーから取得した観測データを用いて、前記複数の領域ごとの所定の高度範囲におけるエコー強度の高度分布を導出するエコー強度導出部と、
    気象観測装置から取得した観測データを用いて、前記複数領域ごとの前記所定の高度範囲における気温の高度分布を導出する気温導出部と、
    被雷危険度の導出に用いられる特徴量を導出する特徴量導出部と、
    前記特徴量を用いて被雷危険度を導出する被雷危険度導出部と、
    を備え、
    前記特徴量導出部は、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲の少なくとも一部における前記エコー強度の積算値である積算エコー強度を導出し、
    前記被雷危険度導出部は、前記積算エコー強度と前記気温の高度分布とを用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
    ことを特徴とする被雷危険度導出装置。
  2. 前記特徴量導出部は、前記気温の高度分布を用いて、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲のうちの第一温度範囲に対応する前記エコー強度の積算値である特定温度帯積算エコー強度を導出し、
    前記被雷危険度導出部は、少なくとも前記特定温度帯積算エコー強度を用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
    ことを特徴とする請求項1に記載の被雷危険度導出装置。
  3. 前記特徴量導出部は、前記複数の領域ごとに、前記所定の高度範囲全体における前記エコー強度の積算値である鉛直積算エコー強度を導出し、
    前記被雷危険度導出部は、少なくとも前記鉛直積算エコー強度を用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出する、
    ことを特徴とする請求項2に記載の被雷危険度導出装置。
  4. 前記被雷危険度導出部は、前記特徴量導出部によって導出された特徴量を用いて、前記複数の領域ごとの高度情報を含まない被雷危険度を導出し、導出した当該被雷危険度と前記気温の高度分布とを用いて、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出し、
    前記被雷危険度導出部では、前記複数の領域ごとの高度情報を含まない被雷危険度を導出するにあたり、過去の被雷事例を用いて導出されたアルゴリズムが用いられる、
    ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の被雷危険度導出装置。
  5. 前記被雷危険度導出部は、前記複数の領域ごとの被雷危険度の高度分布を導出するにあたり、導出した前記複数の領域ごとの被雷危険度を、過去の被雷事例から定まる第二温度範囲でマスクする、
    ことを特徴とする請求項4に記載の被雷危険度導出装置。
  6. 前記第二温度範囲は、過去の被雷事例を用いて季節に応じて定まる、
    ことを特徴とする請求項5に記載の被雷危険度導出装置。
  7. 前記気象観測装置は、前記複数の領域で構成される範囲に複数存在し、
    前記気温導出部は、
    前記気象観測装置から前記複数の領域のそれぞれに対応する気温、気圧、および高度を導出し、
    当該導出した気温、気圧、および高度に加え、大気解析の結果から導出された複数の等圧面における気温を用いた測高公式によって、前記複数の領域ごとの気温の高度分布を導出し、
    前記複数の領域のうちの任意領域に対応する気温、圧力、および高度は、当該任意領域に対応する前記気象観測装置によって定まり、かつ当該任意領域に対応する前記気象観測装置は、前記気象観測装置の設置地点を用いたボロノイ分割によって定まる、
    ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の被雷危険度導出装置。
  8. 請求項1に記載の被雷危険度導出装置と、
    画像表示装置と、
    を備え、
    前記画像表示装置は、前記被雷危険度導出装置によって導出された前記複数領域ごとの被雷危険度の高度分布を三次元表示する、
    ことを特徴とする被雷危険度表示システム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002250777A (ja) 2001-02-23 2002-09-06 Mitsubishi Electric Corp 気象情報表示装置
JP2004317173A (ja) 2003-04-11 2004-11-11 Mitsubishi Electric Corp 雷観測システム
JP2011058809A (ja) 2009-09-07 2011-03-24 Japan Radio Co Ltd レーダ信号処理装置
WO2019230959A1 (ja) 2018-06-01 2019-12-05 日本電信電話株式会社 情報提示方法、情報提示装置および情報提示プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3229566B2 (ja) * 1997-07-23 2001-11-19 三菱電機株式会社 発雷予測装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002250777A (ja) 2001-02-23 2002-09-06 Mitsubishi Electric Corp 気象情報表示装置
JP2004317173A (ja) 2003-04-11 2004-11-11 Mitsubishi Electric Corp 雷観測システム
JP2011058809A (ja) 2009-09-07 2011-03-24 Japan Radio Co Ltd レーダ信号処理装置
WO2019230959A1 (ja) 2018-06-01 2019-12-05 日本電信電話株式会社 情報提示方法、情報提示装置および情報提示プログラム

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
[Online]「3D 航空気象アプリ」で航空機の安全かつ効率的な運航の実現へ,2021年07月27日,インターネット:<URL:https://www.mti.co.jp/wp-content/uploads/pdf/pr/2021/pr_20210727_3DARVI.pdf>,[検索日:2023.08.23]
[Online]航空気象を、一歩先へ。『3DARVI』が目指す未来,2021年10月06日,インターネット:<URL:https://www.mti.co.jp/?p=30232>,[検索日 2023.08.23]
Eiichi Yoshikawa and Tomoo Ushio,Tactical Decision-Making Support Information for Aircraft Lightning Avoidance: Feasibility Study in Area of Winter Lightning,Bulletin of the American Meteorological Society,2019年08月01日,100(8),1443-1452,DOI: https://doi.org/10.1175/BAMS-D-18-0078.1

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