JPH07110385A - Thunder generation potential judgment device - Google Patents

Thunder generation potential judgment device

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JPH07110385A
JPH07110385A JP25422193A JP25422193A JPH07110385A JP H07110385 A JPH07110385 A JP H07110385A JP 25422193 A JP25422193 A JP 25422193A JP 25422193 A JP25422193 A JP 25422193A JP H07110385 A JPH07110385 A JP H07110385A
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JP
Japan
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item
lightning
point
unit
information
Prior art date
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Pending
Application number
JP25422193A
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Japanese (ja)
Inventor
Nobuo Kazama
信男 風間
Takao Suzuki
隆雄 鈴木
Yuko Sato
祐子 佐藤
Hideki Hashimoto
秀樹 橋本
Hiroshi Oikawa
博史 及川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Tokyo Electric Power Co Holdings Inc
Original Assignee
Toshiba Corp
Tokyo Electric Power Co Inc
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Publication date
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Publication of JPH07110385A publication Critical patent/JPH07110385A/en
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Abstract

PURPOSE:To provide a thunder generation potential judgment device capable of judging the possibility of thunder generation at a relatively long time interval by grasping the atmosphere state. CONSTITUTION:An individual item judgment part 1 for fetching information on a plurality of parameters concerning thunder generation factors out of aerological information, applying each parameter information to judgment items obtained in advance based on the thunder generation, factors, comparing with each reference value, and judging whether it fulfills the conditions of each item, an item-classified calculation part 21 for giving points to the item to fulfill the conditions in the individual item judgement part 1, a point adding part 22 for multiplying weight given to the individual items in advance to the point given to every point in the item point calculation part 21, and a judgment part 23 for judging the possibility of thunder generation by comparing the added result of the point adding part 22 with the reference value, are provided to constitute the thunder generation potential judgment device.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、レーダエコー情報に
よらず、比較的長い時間間隔で発雷ポテンシャルを求め
る発雷ポテンシャル判定装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a lightning potential determination device for obtaining a lightning potential at a relatively long time interval regardless of radar echo information.

【0002】[0002]

【従来の技術】周知のように、ほとんどの雷雲は発生か
ら消滅まで2〜3時間であり、その成長過程は発達期、
成熟期、衰退期に大別される。その成長過程について、
図3にその様子を示して簡単に説明する。尚、図3にお
いて、横軸は経過時間、縦軸は高度、図中の数字はレー
ダエコーの強度[dBz]を示している。エコー強度は
水分量に比例する。
2. Description of the Related Art As is well known, most thunderclouds take 2-3 hours from the beginning to the extinction.
Roughly divided into maturity and decline. About its growth process,
This will be briefly described by showing the state in FIG. In FIG. 3, the horizontal axis represents elapsed time, the vertical axis represents altitude, and the numbers in the figure represent radar echo intensity [dBz]. Echo intensity is proportional to water content.

【0003】何らかの理由により、地表付近に暖かい大
気(暖気)が、上空に冷たい大気(寒気)が位置する状
態(不安定な状態)になると、地表付近の暖気は軽いの
で上昇しようとし、上空の寒気は重いので下降しようと
するため、対流が発生する。このとき、上昇する気流が
水分を含んでいれば、この水分が上空の低温域へ行くこ
とで凝結して水または氷晶となり、雲が発生する。
For some reason, if the warm atmosphere (warm air) near the surface of the earth becomes a state (unstable state) where the cold atmosphere (cold air) is located above the ground surface, the warm air near the surface of the earth is light and tries to rise. Since the cold air is heavy, it tries to descend and convection occurs. At this time, if the rising airflow contains water, the water moves to a low temperature region in the sky to be condensed into water or ice crystals, and a cloud is generated.

【0004】上昇流が特に強い場合には、水分量も多い
ため、雲は急速に発達する。このような場合には雷雲と
なる確率が高い。このように、特に上昇流が卓越する期
間は発達期として位置付けられている。
When the upflow is particularly strong, the water content is high and the cloud develops rapidly. In such cases, there is a high probability of becoming a thundercloud. In this way, the period in which the updraft is predominant is positioned as the developmental period.

【0005】時間と共に上方の水分は密となり、次第に
核が形成され、成熟期に入って上昇気流は弱くなる。核
の頂点が氷結高度に達すると、氷の粒子が形成される。
その粒子は衝突等によって電荷を帯びるようになり、そ
の電荷は次第に蓄積されていく。ある程度、電荷がたま
ると放電現象が生じて空雷が発生するようになる。
With the passage of time, the water above becomes dense and gradually forms nuclei, and the updraft becomes weaker in the maturation stage. When the top of the nucleus reaches the freezing height, ice particles are formed.
The particles become charged due to collisions, etc., and the charges are gradually accumulated. When electric charges are accumulated to some extent, a discharge phenomenon occurs and a lightning strike occurs.

【0006】さらに上昇気流が弱まると、衰退期に入っ
て下降流に転じ、上方では収束、下方では発散の現象が
生じる。すると、水分領域が下がって電荷を帯びた核が
地表に近付いていく。この結果、核と地表との間の電位
差のために落雷発生が濃厚となる。水分領域がほぼ地表
面に下がりきることで、雷雲は消滅する。
When the ascending air current further weakens, it enters a declining period and turns into a descending air flow, and the phenomenon of convergence occurs in the upper part and the phenomenon of divergence occurs in the lower part. Then, the water region drops and the charged nucleus approaches the surface of the earth. As a result, lightning strikes are concentrated due to the potential difference between the nucleus and the surface. The thundercloud disappears when the moisture region almost falls to the ground surface.

【0007】このような雷雲を検出し、発雷を予測する
従来の雷雲観測システムでは、「雷雲のレーダエコーは
普通の雨雲のエコーに比べて高度が高くかつ強い。」と
いう考え方に基づいて雷雲を判別している。すなわち、
エコー強度とエコー高度の情報だけを用いて、例えば次
表のような判別基準を作っている。
In a conventional thundercloud observation system that detects such a thundercloud and predicts lightning, a thundercloud is based on the idea that "the radar echo of a thundercloud is higher and stronger than the echo of an ordinary rain cloud." Is determined. That is,
For example, the discrimination standard as shown in the following table is created using only the information on the echo intensity and the echo altitude.

【0008】[0008]

【表1】 [Table 1]

【0009】ところで、上記の雷雲観測システムに用い
られている発雷判定アルゴリズムはレーダからの情報の
みを使用しており、レーダ覆域内(レーダサイトからの
半径150〜200kmの円内)におけるレーダエコー
の高度及び強度情報が全てである。
By the way, the lightning determination algorithm used in the above-mentioned thundercloud observation system uses only information from the radar, and the radar echo within the radar coverage area (within a radius of 150 to 200 km from the radar site). The altitude and intensity information of is all.

【0010】雲はその範囲の中を例えば時速50〜60
km(これは平均値で、実際はこれより速い場合が多
い)で移動する。したがって、1つのエコーを連続して
追跡できるのならば、そのエコーは最大で8時間程度は
継続することになる。しかしながら、実際には情報量が
膨大であるため、連続エコーの同一性判定が困難であ
り、長時間の連続的なレーダ追跡は不可能である。
Clouds within the range are, for example, 50 to 60 per hour.
Move in km (this is the average value and is often faster in practice). Therefore, if one echo can be continuously tracked, the echo will last for a maximum of about 8 hours. However, in reality, since the amount of information is enormous, it is difficult to determine the identity of continuous echoes, and continuous radar tracking for a long time is impossible.

【0011】一方、天候や大気の状態そのものに依存す
る「雲の出やすさ」というものが存在する。晴れた、乾
燥した大気状態では雲の発生すら起こらず、逆に「大気
が不安定」といわれるような場合には直ぐに雷雨につな
がる。このような気象学的な「発雷の起こりやすさ」
は、従来のシステムでは全く考慮されていない。
On the other hand, there is "cloudiness" depending on the weather and atmospheric conditions themselves. Clouds do not even occur in a clear and dry atmosphere, and conversely, when it is said that the atmosphere is unstable, it immediately leads to a thunderstorm. Such meteorological "easiness of lightning"
Is not considered at all in conventional systems.

【0012】以上のことから、雷雲観測システムにあっ
ては、大気の状態を把握して、比較的長時間間隔で発雷
の可能性の有無(発雷ポテンシャル)を判定可能な発雷
ポテンシャル判定装置を信号処理・解析部に組み込ん
で、長時間間隔の発雷予想の指標を出せるようにするこ
とが強く望まれている。
From the above, in the thundercloud observation system, it is possible to grasp the state of the atmosphere and judge the possibility of lightning (lightning potential) at relatively long intervals (lightning potential). It is strongly desired to incorporate the device into the signal processing / analyzing unit so as to be able to give an index of a thunderstorm prediction at long intervals.

【0013】[0013]

【発明が解決しようとする課題】以上述べたように、従
来より、大気の状態を把握して、比較的長時間間隔で発
雷の可能性の有無を判定可能な発雷ポテンシャル判定装
置の出現が強く望まれている。
As described above, the emergence of a lightning potential determination device capable of determining the possibility of lightning at relatively long intervals by grasping the state of the atmosphere as described above. Is strongly desired.

【0014】この発明は上記の課題を解決するためにな
されたもので、大気の状態を把握して、比較的長時間間
隔で発雷の可能性の有無を判定可能な発雷ポテンシャル
判定装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems, and provides a lightning potential determination device capable of determining the possibility of lightning at a relatively long time interval by grasping the state of the atmosphere. The purpose is to provide.

【0015】[0015]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
にこの発明に係る発雷ポテンシャル判定装置は、高層気
象情報から発雷要因に関係する複数のパラメータ情報を
取り出し、各パラメータ情報について予め発雷要因に基
づいて求められた判定項目に当て嵌め、それぞれの基準
値と比較することで各項目の条件を満足するか否かを判
定する項目別判定部と、この項目別判定部で条件を満足
していると判定された項目数に応じて発雷の可能性の有
無を判定するポテンシャル判定部とを具備して構成され
る。
In order to achieve the above object, a lightning potential determination device according to the present invention extracts a plurality of parameter information relating to a lightning factor from high-level meteorological information, and issues each parameter information in advance. It is applied to the judgment items obtained based on the lightning factor and compared with each reference value to judge whether the conditions of each item are satisfied or not And a potential determination unit for determining whether or not there is a possibility of lightning depending on the number of items determined to be satisfied.

【0016】前記パラメータ情報は、一定気圧面におけ
る高度、温度、温度・露点温度差を含めるが、さらに前
記高層気象情報とは別途得られる海水温度情報を含めて
もよい。
The parameter information includes altitude, temperature, temperature / dew point temperature difference on a constant atmospheric pressure surface, and may further include seawater temperature information obtained separately from the high-level meteorological information.

【0017】[0017]

【作用】上記構成による発雷ポテンシャル判定装置で
は、レーダのエコー情報から離れ、比較的長時間間隔で
公開されている高層気象情報、場合によっては海水温度
情報を含んだ情報に基づいて発雷ポテンシャルを判定
し、長時間間隔の発雷予想の指標を提供する。
In the lightning potential determination device having the above-described structure, the lightning potential is determined based on the information including high-level meteorological information released at relatively long intervals apart from the radar echo information, and in some cases seawater temperature information. To provide an indicator of long-term lightning prediction.

【0018】[0018]

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の一実施例を
詳細に説明する。図1はこの発明に係る発雷ポテンシャ
ル判定装置の処理機能を示すブロック図である。ハード
ウェア構成は汎用コンピュータで実現できるので、ここ
ではその説明を省略する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the processing functions of the lightning potential determination device according to the present invention. Since the hardware configuration can be realized by a general-purpose computer, its description is omitted here.

【0019】図1において、項目別判定部1は、高層気
象情報から発雷要因に関係する複数のパラメータ情報を
取り出し、各パラメータ情報について予め発雷要因に基
づいて求められた判定項目に当て嵌め、それぞれの基準
値と比較することで各項目の条件を満足するか否かを判
定する。
In FIG. 1, the item-by-item determination unit 1 extracts a plurality of parameter information relating to a lightning factor from high-level weather information, and applies each parameter information to a determination item previously obtained based on the lightning factor. By comparing with the respective reference values, it is determined whether or not the condition of each item is satisfied.

【0020】パラメータ情報は、一定気圧面における高
度、温度、温度・露点温度差(氷結温度でもよい)を含
む。また、高層気象情報とは別に海水温度情報もパラメ
ータ情報として加えられる。
The parameter information includes altitude, temperature and temperature / dew point temperature difference (may be freezing temperature) on a constant atmospheric pressure surface. In addition to sea level weather information, seawater temperature information is also added as parameter information.

【0021】ポテンシャル判定部2は項目別判定部1で
条件を満足していると判定された項目数に応じて発雷の
可能性の有無を判定する。具体的には、項目ポイント算
出部21、ポイント加算部22、判定部23で構成され
る。
The potential judging section 2 judges whether or not there is a possibility of lightning depending on the number of items judged by the item judging section 1 to satisfy the condition. Specifically, it includes an item point calculation unit 21, a point addition unit 22, and a determination unit 23.

【0022】項目ポイント算出部21は、前記項目別判
定部で条件を満足していると判定された項目についてポ
イントを与える。ポイント加算部22は項目ポイント算
出部21で項目毎に与えられたポイントに、予め項目別
に与えられるウェイトを乗じ、その処理結果の総和を求
める。判定部23はポイント加算部22の加算結果を基
準値と比較することで発雷の可能性の有無を判定する。
The item point calculation unit 21 gives points for the items judged to satisfy the conditions by the item judgment unit. The point addition unit 22 multiplies the points given by the item point calculation unit 21 for each item by a weight given in advance for each item, and obtains the sum of the processing results. The determination unit 23 determines whether there is a possibility of lightning by comparing the addition result of the point addition unit 22 with a reference value.

【0023】上記機能に基づく具体的な処理内容を図2
に例示する。図2において、指標として選定している4
項目(1)〜(4)及び各基準値A〜Dは、雷に関する
実データ等の調査から、発雷に有効な条件として選び出
したものである。ここで選んだ項目は、雷雲の発生、成
長を見るための指標としての一例であり、上空で雲が存
在するための水分の有無を判定する湿度(2)、発達す
るための上昇流の存在及び強さを見るための温度差
(1)及び大気の安定度(4)、雷に必要な電荷の発生
を左右する氷結温度に対応する高度(3)を選んでい
る。
FIG. 2 shows specific processing contents based on the above function.
For example. In Fig. 2, 4 selected as an index
Items (1) to (4) and the respective reference values A to D are selected as effective conditions for lightning from a survey of actual data on lightning. The item selected here is an example as an index for observing the generation and growth of thunderclouds. Humidity (2) for determining the presence or absence of water for the presence of clouds in the sky, and the presence of upflow for development. The temperature difference (1) and the atmospheric stability (4) for observing the strength, and the altitude (3) corresponding to the freezing temperature that influences the generation of electric charges necessary for lightning are selected.

【0024】各項目(1)〜(4)のポイントP1〜P
4はそれぞれ項目の条件を満足しているとき「1」、不
満足のとき「0」が与えられる。各項目(1)〜(4)
のウェイトW1〜W4はそれぞれ個々の関連度に応じて
E〜Hが与えられており、対応する項目のポイントP1
〜P4に乗ぜられる。
Points P1 to P of each item (1) to (4)
For item 4, “1” is given when the conditions of the items are satisfied, and “0” is given when the conditions are not satisfied. Items (1) to (4)
The weights W1 to W4 of E are assigned E to H in accordance with the respective degrees of association, and the points P1 of the corresponding items.
~ Get on P4.

【0025】項目毎に得られたポイントPi(iは1〜
4)及びウェイトWiの乗算結果Pi・Wiは全て加算
され、総和T=ΣPi・Wiを得る。この総和の値Tを
発雷基準値Iと比較し、T≧Iならば「発雷の可能性有
り」と判定し、T<Iならば「発雷の可能性なし」と判
定する。
Points Pi obtained for each item (i is 1 to
4) and the multiplication result Pi · Wi of the weight Wi are all added to obtain a total sum T = ΣPi · Wi. This total value T is compared with the lightning reference value I, and if T ≧ I, it is determined that “there is a possibility of lightning”, and if T <I, it is determined that “there is no possibility of lightning”.

【0026】尚、上記関連度については、相関の有無の
見当はつくが、実データを用いた検証において、ここで
は1例としてウェイトをつけた論理和による判定とし
た。当然のことながら、他の組み合わせ(ウェイトをつ
けた論理積を含む)も可能である。
Regarding the degree of association, it is possible to judge whether or not there is a correlation, but in the verification using actual data, here, as an example, the judgment is made by weighted logical sum. Of course, other combinations (including weighted ANDs) are possible.

【0027】すなわち、上記構成による発雷ポテンシャ
ル判定装置では、レーダのエコー情報から離れ、高層気
象情報及び海水温度情報から発雷要因と考えられるパラ
メータ(温度、湿度、大気安定度、氷結高度等)から発
雷ポテンシャルの指標を求めている。
That is, in the lightning potential determination device having the above-mentioned configuration, parameters (temperature, humidity, atmospheric stability, freezing altitude, etc.) which are considered to be factors of lightning are separated from the echo information of the radar and from the high-level weather information and seawater temperature information. The index of lightning potential is sought from.

【0028】ここで、発雷ポテンシャルを算出する基と
なる高層気象情報は、現在1日2回程度の観測結果にす
ぎず、半日毎に発雷ポテンシャル予想を提供することに
なるが、上空の大気の状態はごく短時間に急激な変化を
起こすことはないため、長時間間隔の予想としては十分
使用できる。
The high-level meteorological information, which is the basis for calculating the lightning potential, is currently only the result of observation about twice a day, and will provide the lightning potential forecast every half day. Since the atmospheric conditions do not change rapidly in a very short time, it can be used sufficiently for long time intervals.

【0029】尚、近い将来、GPV(格子点予測値)と
いう、実測値に基づく40kmメッシュの予測情報が公
開されるようなる。これは3時間毎の値となる予定なの
で、この情報を利用することで判定精度を向上させるこ
とができると考えられる。
In the near future, prediction information of 40 km mesh based on actual measurement values, called GPV (lattice point prediction value), will be made public. Since this will be a value every 3 hours, it is considered that the determination accuracy can be improved by using this information.

【0030】したがって、上記構成による発雷ポテンシ
ャル判定装置は、大気の状態を把握して、比較的長時間
間隔で発雷の可能性の有無を判定することができるの
で、少なくとも半日先までの発雷の有無を予測できる。
特に、雷雲観測システムの信号処理・解析部に組み込め
ば、雷雲検出、発雷警戒、予防措置等の助けとなり、極
めて有用な効果をもたらすことができる。尚、この発明
は上記実施例に限定されるものではなく、その要旨を変
更しない範囲で種々変形しても同様に実施可能である。
Therefore, the lightning potential determination device having the above-described configuration can grasp the state of the atmosphere and determine whether or not there is a possibility of lightning at relatively long intervals, so that at least a half day ahead Can predict the presence of lightning.
In particular, if it is incorporated into the signal processing / analyzing unit of the thundercloud observation system, it can be useful for thundercloud detection, lightning warning, preventive measures, etc., and can bring extremely useful effects. The present invention is not limited to the above-mentioned embodiments, and can be similarly implemented by various modifications without departing from the scope of the invention.

【0031】[0031]

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、大気の
状態を把握して、比較的長時間間隔で発雷の可能性の有
無を判定可能な発雷ポテンシャル判定装置を提供するこ
とができる。
As described above, according to the present invention, it is possible to provide a lightning potential determination device capable of grasping the state of the atmosphere and determining the possibility of lightning at relatively long intervals. it can.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明に係る発雷ポテンシャル判定装置の一
実施例の機能構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an embodiment of a lightning potential determination device according to the present invention.

【図2】同実施例の具体的な判定処理を例示する図であ
る。
FIG. 2 is a diagram illustrating a specific determination process of the same embodiment.

【図3】雷雲の成長過程を説明するための概念図であ
る。
FIG. 3 is a conceptual diagram for explaining a thundercloud growth process.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…項目別判定部、2…ポテンシャル判定部、21…項
目ポイント算出部、22…ポイント加算部、23…判定
部。
1 ... Item-based determination unit, 2 ... Potential determination unit, 21 ... Item point calculation unit, 22 ... Point addition unit, 23 ... Determination unit.

フロントページの続き (72)発明者 佐藤 祐子 神奈川県川崎市幸区小向東芝町1番地 株 式会社東芝小向工場内 (72)発明者 橋本 秀樹 神奈川県川崎市幸区小向東芝町1番地 株 式会社東芝小向工場内 (72)発明者 及川 博史 神奈川県川崎市幸区小向東芝町1番地 株 式会社東芝小向工場内(72) Inventor Yuko Sato 1 Komukai-Toshiba-cho, Sachi-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Inside the Komukai Plant, Toshiba Corporation (72) Inventor Hideki Hashimoto Komu-shi, Toshiba-cho, Kawasaki-shi, Kanagawa Stock company Toshiba Komukai factory (72) Inventor Hiroshi Oikawa 1 Komukai Toshiba-cho, Kouki-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Stock company Toshiba Komukai factory

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】高層気象情報から発雷要因に関係する複数
のパラメータ情報を取り出し、各パラメータ情報につい
て予め発雷要因に基づいて求められた判定項目に当て嵌
め、それぞれの基準値と比較することで各項目の条件を
満足するか否かを判定する項目別判定部と、この項目別
判定部で条件を満足していると判定された項目数に応じ
て発雷の可能性の有無を判定するポテンシャル判定部と
を具備する発雷ポテンシャル判定装置。
1. Extracting a plurality of parameter information related to a lightning factor from high-level meteorological information, applying each parameter information to a judgment item obtained in advance based on a lightning factor, and comparing with each reference value. The item-based judgment section that determines whether or not the conditions for each item are satisfied, and the possibility of lightning is determined according to the number of items that are determined to satisfy the conditions by this item-based judgment section. Lightning potential determination device comprising:
【請求項2】前記ポテンシャル判定部は、前記項目別判
定部で条件を満足していると判定された項目についてポ
イントを与える項目ポイント算出部と、この項目ポイン
ト算出部で項目毎に与えられたポイントの総和を求める
ポイント加算部と、このポイント加算部の加算結果を基
準値と比較することで発雷の可能性の有無を判定する判
定部とを備えることを特徴とする請求項1記載の発雷ポ
テンシャル判定装置。
2. The potential determination unit is an item point calculation unit that gives points for items that are determined to satisfy the condition by the item-based determination unit, and is given to each item by the item point calculation unit. The point addition unit for obtaining the sum of points, and a determination unit for determining whether or not there is a possibility of lightning by comparing the addition result of the point addition unit with a reference value. Lightning potential determination device.
【請求項3】前記ポテンシャル判定部は、前記項目別判
定部で条件を満足していると判定された項目についてポ
イントを与える項目ポイント算出部と、この項目ポイン
ト算出部で項目毎に与えられたポイントに予め項目別に
与えられるウェイトを乗じ、その処理結果の総和を求め
るポイント加算部と、このポイント加算部の加算結果を
基準値と比較することで発雷の可能性の有無を判定する
判定部とを備えることを特徴とする請求項1記載の発雷
ポテンシャル判定装置。
3. The potential determination unit is an item point calculation unit that gives points for items that are determined to satisfy the condition by the item-based determination unit, and is given to each item by the item point calculation unit. A point addition unit that multiplies points by weights given in advance for each item and calculates the sum of the processing results, and a determination unit that determines the possibility of lightning by comparing the addition result of this point addition unit with a reference value The lightning potential determination device according to claim 1, further comprising:
【請求項4】前記パラメータ情報は、一定気圧面におけ
る高度、温度、温度・露点温度差を含むことを特徴とす
る請求項1記載の発雷ポテンシャル判定装置。
4. The lightning potential determination device according to claim 1, wherein the parameter information includes altitude, temperature, temperature / dew point temperature difference on a constant atmospheric pressure surface.
【請求項5】前記パラメータ情報は、さらに前記高層気
象情報とは別途得られる海水温度情報を含むことを特徴
とする請求項4記載の発雷ポテンシャル判定装置。
5. The lightning potential determination device according to claim 4, wherein the parameter information further includes seawater temperature information obtained separately from the high-rise weather information.
JP25422193A 1993-10-12 1993-10-12 Thunder generation potential judgment device Pending JPH07110385A (en)

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5839089A (en) * 1994-10-20 1998-11-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Thunder cloud observation system
JP2017067597A (en) * 2015-09-30 2017-04-06 株式会社東芝 River information system and detection method
JP2017125833A (en) * 2016-01-08 2017-07-20 株式会社東芝 Estimation device, estimation method, and estimation program
JP2019138737A (en) * 2018-02-08 2019-08-22 国立研究開発法人防災科学技術研究所 Thunder risk determination device

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5839089A (en) * 1994-10-20 1998-11-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Thunder cloud observation system
JP2017067597A (en) * 2015-09-30 2017-04-06 株式会社東芝 River information system and detection method
JP2017125833A (en) * 2016-01-08 2017-07-20 株式会社東芝 Estimation device, estimation method, and estimation program
US10379259B2 (en) 2016-01-08 2019-08-13 Kabushiki Kaisha Toshiba Estimation apparatus, estimation method, and computer-readable storage medium
JP2019138737A (en) * 2018-02-08 2019-08-22 国立研究開発法人防災科学技術研究所 Thunder risk determination device

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