JPH08271649A - 気象予測装置 - Google Patents
気象予測装置Info
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- JPH08271649A JPH08271649A JP7072198A JP7219895A JPH08271649A JP H08271649 A JPH08271649 A JP H08271649A JP 7072198 A JP7072198 A JP 7072198A JP 7219895 A JP7219895 A JP 7219895A JP H08271649 A JPH08271649 A JP H08271649A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ２時間以上先の予測精度を向上させた気象予
測装置を提供する。 【構成】 入力部１００の気象レーダ１０１から時刻の
異なる２枚のレーダ画像をデータ処理部２００に送る。
ファイル読込装置１０２からは近似用の曲線モデル等を
読み込み、曲線近似部２０２、予測部２０３に送る。移
動ベクトル計算部２０１は２枚のレーダ画像から相互相
関値を計算し、相関値が最大となる雨雲の移動ベクトル
を各時刻毎に算出し、これを曲線近似部２０２に送る。
曲線近似部２０２は各時刻毎の移動ベクトルを積分して
相関値の最大値の軌跡から雨雲の軌跡を算出し、多項式
や有理関数等により曲線近似し、この曲線を表す係数等
を予測部２０３に送る。予測部２０３は、その係数等で
表された曲線に基づき未来の気象レーダ画像を予測し、
予測結果を出力部３００で表示する。このように雨雲の
軌跡を曲線で近似し、２時間以上先のレーダ画像を精度
良く予測する。
測装置を提供する。 【構成】 入力部１００の気象レーダ１０１から時刻の
異なる２枚のレーダ画像をデータ処理部２００に送る。
ファイル読込装置１０２からは近似用の曲線モデル等を
読み込み、曲線近似部２０２、予測部２０３に送る。移
動ベクトル計算部２０１は２枚のレーダ画像から相互相
関値を計算し、相関値が最大となる雨雲の移動ベクトル
を各時刻毎に算出し、これを曲線近似部２０２に送る。
曲線近似部２０２は各時刻毎の移動ベクトルを積分して
相関値の最大値の軌跡から雨雲の軌跡を算出し、多項式
や有理関数等により曲線近似し、この曲線を表す係数等
を予測部２０３に送る。予測部２０３は、その係数等で
表された曲線に基づき未来の気象レーダ画像を予測し、
予測結果を出力部３００で表示する。このように雨雲の
軌跡を曲線で近似し、２時間以上先のレーダ画像を精度
良く予測する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、気象レーダ画像から、
各時刻における雨雲の移動ベクトルを算出し、移動ベク
トルの履歴から未来の時刻における気象レーダ画像を予
測する気象予測装置に関するものである。
各時刻における雨雲の移動ベクトルを算出し、移動ベク
トルの履歴から未来の時刻における気象レーダ画像を予
測する気象予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、過去の気象レーダ画像から未来の
気象レーダ画像（以下、場合によりレーダ画像と略記す
る）を予測する手法として相互相関手法が用いられてい
た（参考文献：游馬 芳雄，菊池 勝弘，今 久、“簡
易気象レーダによるエコーの移動速度について”，北海
道大学地球物理学研究報告，Ｖｏｌ．４４，ｐｐ．２３
−３４，１９８４．）。図６はその相互相関手法の説明
図である。この手法では、初めに、ある時間間隔：Δｔ
だけ離れた２枚のレーダ画像から相互相関値を次式によ
り求める。但し、２枚のレーダ画像をＲ1，Ｒ2とし、レ
ーダ画像上の格子点（ｉ，ｊ）における画像の階調、す
なわち、降雨降雪強度を各々Ｒ1,i,j、Ｒ2,i,jとし、相
関をとる領域を（Ｍ，Ｎ）、相関値を計算する際の２枚
のレーダ画像のズレを（ｋ，ｌ）とする。図６におい
て、２枚の画像はＸ−Ｙ平面上で（ｋ，ｌ）だけズレて
おり、斜線で示した矩形は相関値をとる範囲を示し、中
央の太線の矢印は曲線図形で示した雨雲の移動方向を表
している。
気象レーダ画像（以下、場合によりレーダ画像と略記す
る）を予測する手法として相互相関手法が用いられてい
た（参考文献：游馬 芳雄，菊池 勝弘，今 久、“簡
易気象レーダによるエコーの移動速度について”，北海
道大学地球物理学研究報告，Ｖｏｌ．４４，ｐｐ．２３
−３４，１９８４．）。図６はその相互相関手法の説明
図である。この手法では、初めに、ある時間間隔：Δｔ
だけ離れた２枚のレーダ画像から相互相関値を次式によ
り求める。但し、２枚のレーダ画像をＲ1，Ｒ2とし、レ
ーダ画像上の格子点（ｉ，ｊ）における画像の階調、す
なわち、降雨降雪強度を各々Ｒ1,i,j、Ｒ2,i,jとし、相
関をとる領域を（Ｍ，Ｎ）、相関値を計算する際の２枚
のレーダ画像のズレを（ｋ，ｌ）とする。図６におい
て、２枚の画像はＸ−Ｙ平面上で（ｋ，ｌ）だけズレて
おり、斜線で示した矩形は相関値をとる範囲を示し、中
央の太線の矢印は曲線図形で示した雨雲の移動方向を表
している。
【０００３】
【数１】
【０００４】計算により求められた相互相関値は、図７
（上記Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向に相互相関値を置いた相
関値分布図）に示すような分布になる。そこで、図８の
説明図に示すように、格子点上にある相互相関値の最大
値をとる点（Ｋ，Ｌ）、および、その近傍の４点の相互
相関値に対して二次関数による補間を行ない、相互相関
値が最大となる際のズレ（ｋ′，ｌ′）を次式により求
める（但し、図８はＸ成分のみを示す）。但し、格子点
上にある最大となる相関値、および、その近傍４点の相
互相関値を、各々、σK,L、σ-x、σ+x、σ-y、σ+yと
する。
（上記Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向に相互相関値を置いた相
関値分布図）に示すような分布になる。そこで、図８の
説明図に示すように、格子点上にある相互相関値の最大
値をとる点（Ｋ，Ｌ）、および、その近傍の４点の相互
相関値に対して二次関数による補間を行ない、相互相関
値が最大となる際のズレ（ｋ′，ｌ′）を次式により求
める（但し、図８はＸ成分のみを示す）。但し、格子点
上にある最大となる相関値、および、その近傍４点の相
互相関値を、各々、σK,L、σ-x、σ+x、σ-y、σ+yと
する。
【０００５】 ｋ′＝（σ-x−σ+x）／（２（σ-x−２σK,L＋σ+x）） （４） ｌ′＝（σ-y−σ+y）／（２（σ-y−２σK,L＋σ+y）） （５） 以上より、２枚の画像は（Ｋ＋ｋ′，Ｌ＋ｌ′）だけず
らした場合に相互相関値が最大となる。このことから、
雨雲の移動ベクトルは次式により求まる。
らした場合に相互相関値が最大となる。このことから、
雨雲の移動ベクトルは次式により求まる。
【０００６】 Ｖx＝（Ｋ＋ｋ′）Δｘ／Δｔ （６） Ｖy＝（Ｌ＋ｌ′）Δｙ／Δｔ （７） このようにして求めた雨雲の移動ベクトルに係数を乗じ
ることにより３０分〜３時間分の移動量を計算し、図９
の従来の気象予測手法の説明図に示すように、レーダ画
像を移動量分だけ並行移動することにより、３０分〜３
時間先のレーダ画像を予測していた。
ることにより３０分〜３時間分の移動量を計算し、図９
の従来の気象予測手法の説明図に示すように、レーダ画
像を移動量分だけ並行移動することにより、３０分〜３
時間先のレーダ画像を予測していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図１０
に示すように、雨雲の軌跡、すなわち、相互相関値の最
大値の軌跡は直線となることは稀であり、大部分の気象
状況では曲線の軌跡を描く。このため、相互相関手法の
ように係数倍するだけの単純な外挿手法による従来の気
象予測手法では、２時間以上先の予測精度が低下すると
いう問題がある。
に示すように、雨雲の軌跡、すなわち、相互相関値の最
大値の軌跡は直線となることは稀であり、大部分の気象
状況では曲線の軌跡を描く。このため、相互相関手法の
ように係数倍するだけの単純な外挿手法による従来の気
象予測手法では、２時間以上先の予測精度が低下すると
いう問題がある。
【０００８】そこで、本発明は、上記従来の気象予測手
法の問題点を解決し、２時間以上先の予測精度を向上さ
せた気象予測装置を提供することを目的とする。
法の問題点を解決し、２時間以上先の予測精度を向上さ
せた気象予測装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の気象予測装置は、気象レーダ画像から雨雲
または降雨降雪領域の移動方向および移動速度を示す移
動ベクトルを算出し、前記算出した移動ベクトルに基づ
いて数時間先の雨雲または降雨降雪領域を予測する装置
において、計測時刻の異なる２枚の気象レーダ画像から
相互相関値を計算し、その相関値が最大となる点の軌跡
を曲線により近似する第１の手段と、前記第１の手段に
より近似された曲線に基づいて未来の各時刻における相
関値の最大値の位置を算出し、その時刻における気象レ
ーダ画像を予測する第２の手段と、を有することを特徴
とする。
め、本発明の気象予測装置は、気象レーダ画像から雨雲
または降雨降雪領域の移動方向および移動速度を示す移
動ベクトルを算出し、前記算出した移動ベクトルに基づ
いて数時間先の雨雲または降雨降雪領域を予測する装置
において、計測時刻の異なる２枚の気象レーダ画像から
相互相関値を計算し、その相関値が最大となる点の軌跡
を曲線により近似する第１の手段と、前記第１の手段に
より近似された曲線に基づいて未来の各時刻における相
関値の最大値の位置を算出し、その時刻における気象レ
ーダ画像を予測する第２の手段と、を有することを特徴
とする。
【００１０】上記の気象予測装置においては、複数の近
似用の曲線モデルを格納する手段を有し、選択的に前記
近似曲線モデルの一つを第１の手段の近似用の曲線とし
て与える構成とするのが好適である。
似用の曲線モデルを格納する手段を有し、選択的に前記
近似曲線モデルの一つを第１の手段の近似用の曲線とし
て与える構成とするのが好適である。
【００１１】また、上記の気象予測装置においては、複
数の近似用の曲線モデルが、少なくとも多項式および有
理関数を含む構成とするのが、好適である。
数の近似用の曲線モデルが、少なくとも多項式および有
理関数を含む構成とするのが、好適である。
【００１２】
【作用】本発明の気象予測装置では、第１の手段におい
て、２枚のレーダ画像から得られる相互相関値の最大値
の軌跡を曲線により近似することにより、雨雲の軌跡を
相互相関法により精度良く表現できるようにし、第２の
手段において、第１の手段により精度良く表現された雨
雲の軌跡に基づいて未来のレーダ画像を予測することに
より、２時間以上先の場合でも精度の良い予測ができる
ようにする。
て、２枚のレーダ画像から得られる相互相関値の最大値
の軌跡を曲線により近似することにより、雨雲の軌跡を
相互相関法により精度良く表現できるようにし、第２の
手段において、第１の手段により精度良く表現された雨
雲の軌跡に基づいて未来のレーダ画像を予測することに
より、２時間以上先の場合でも精度の良い予測ができる
ようにする。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を参照して詳
細に説明する。
細に説明する。
【００１４】図１は、本発明の気象予測装置の一実施例
を示すブロック図であり、図中の１００は入力部、２０
０はデータ処理部、３００は出力部を表す。
を示すブロック図であり、図中の１００は入力部、２０
０はデータ処理部、３００は出力部を表す。
【００１５】入力部１００は、降雨、降雪領域を計測す
る気象レーダ１０１、および、予測に必要となる情報を
読み込むためのファイル読み込み装置１０２から成る。
処理部２００は、計測されたレーダ画像から相互相関値
を計算し、その最大値から移動ベクトルを求める移動ベ
クトル計算部２０１、移動ベクトルから雨雲の軌跡を算
出し、それを曲線により近似する曲線近似部２０２、お
よび、近似した曲線を用いて未来のレーダ画像を予測す
る予測部２０３から成る。
る気象レーダ１０１、および、予測に必要となる情報を
読み込むためのファイル読み込み装置１０２から成る。
処理部２００は、計測されたレーダ画像から相互相関値
を計算し、その最大値から移動ベクトルを求める移動ベ
クトル計算部２０１、移動ベクトルから雨雲の軌跡を算
出し、それを曲線により近似する曲線近似部２０２、お
よび、近似した曲線を用いて未来のレーダ画像を予測す
る予測部２０３から成る。
【００１６】入力部１００の気象レーダ１０１を用いて
計測されたレーダ画像を入力し、処理部２００に転送す
る。また、ファイル読み込み装置１０２から、近似に必
要な曲線モデルなどを読み込み、曲線近似部２０２、予
測部２０３などに転送する。この曲線モデルとしては、
多項式、有理関数、スプライン関数などを用いることが
できる。
計測されたレーダ画像を入力し、処理部２００に転送す
る。また、ファイル読み込み装置１０２から、近似に必
要な曲線モデルなどを読み込み、曲線近似部２０２、予
測部２０３などに転送する。この曲線モデルとしては、
多項式、有理関数、スプライン関数などを用いることが
できる。
【００１７】移動ベクトル計算部２０１は、入力部１０
０から転送される２枚のレーダ画像から相互相関値を計
算し、相関値が最大となる際の雨雲の移動ベクトルを各
時刻毎に算出し、これを曲線近似部２０２に転送する。
曲線近似部２０２では、移動ベクトル計算部２０１から
各時刻ごとに転送される移動ベクトルを積分することに
より相関値の最大値、すなわち、雨雲の軌跡を算出し、
この軌跡に上記の多項式、あるいは有理関数、あるいは
スプライン関数などを用いて曲線近似を行なう。そし
て、近似した曲線を表現する係数などを予測部２０３に
転送する。
０から転送される２枚のレーダ画像から相互相関値を計
算し、相関値が最大となる際の雨雲の移動ベクトルを各
時刻毎に算出し、これを曲線近似部２０２に転送する。
曲線近似部２０２では、移動ベクトル計算部２０１から
各時刻ごとに転送される移動ベクトルを積分することに
より相関値の最大値、すなわち、雨雲の軌跡を算出し、
この軌跡に上記の多項式、あるいは有理関数、あるいは
スプライン関数などを用いて曲線近似を行なう。そし
て、近似した曲線を表現する係数などを予測部２０３に
転送する。
【００１８】予測部２０３では、曲線近似部２０２から
転送された係数を用いた曲線などに基づき、未来の気象
レーダ画像を予測し、この予測結果を出力部３００に転
送する。
転送された係数を用いた曲線などに基づき、未来の気象
レーダ画像を予測し、この予測結果を出力部３００に転
送する。
【００１９】出力部３００では、予測結果をディスプレ
イなどにより表示する。
イなどにより表示する。
【００２０】以上のように構成された実施例の動作およ
び作用を説明する。
び作用を説明する。
【００２１】まず、移動ベクトル計算部２０１では、前
述の（６），（７）式により雨雲の移動ベクトルを各時
刻毎に求める。次に、第１の手段である曲線近似部２０
２は、これを積分することにより求められる相互相関値
の最大値の軌跡を曲線により近似し、この関数を用いて
外挿することにより、図２に示すように、今後の軌跡を
求める。
述の（６），（７）式により雨雲の移動ベクトルを各時
刻毎に求める。次に、第１の手段である曲線近似部２０
２は、これを積分することにより求められる相互相関値
の最大値の軌跡を曲線により近似し、この関数を用いて
外挿することにより、図２に示すように、今後の軌跡を
求める。
【００２２】ここで、曲線近似する際、様々な関数を用
いて近似する方法が考えられる。例えば、多項式、有理
関数などによる近似手法が挙げられる。
いて近似する方法が考えられる。例えば、多項式、有理
関数などによる近似手法が挙げられる。
【００２３】多項式を用いた場合の曲線近似によれば、
各時刻における相関値の最大値の地点を（ｘ1，ｙ1），
（ｘ2，ｙ2），…（ｘn，ｙn）とすると、Ｌａｇｒａｎ
ｇｅ補間（Ｗｉｌｌｉａｍ，Ｈ．Ｐ．，Ｂｒｉａｎ，
ｐ．ｆ．，Ｓａｕｌ，Ａ．Ｔ．，Ｗｉｌｌｉａｍ，Ｔ．
Ｖ．：“Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓ ｉｎ
Ｃ”，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖ．Ｐｒｅｓｓ，１
９８８．：以下、参考文献［１］と記す）を用いて以下
のように近似できる。
各時刻における相関値の最大値の地点を（ｘ1，ｙ1），
（ｘ2，ｙ2），…（ｘn，ｙn）とすると、Ｌａｇｒａｎ
ｇｅ補間（Ｗｉｌｌｉａｍ，Ｈ．Ｐ．，Ｂｒｉａｎ，
ｐ．ｆ．，Ｓａｕｌ，Ａ．Ｔ．，Ｗｉｌｌｉａｍ，Ｔ．
Ｖ．：“Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓ ｉｎ
Ｃ”，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖ．Ｐｒｅｓｓ，１
９８８．：以下、参考文献［１］と記す）を用いて以下
のように近似できる。
【００２４】
【数２】
【００２５】また、Ｌａｇｒａｎｇｅ補間法を用いた外
挿は、具体的にはＮｅｖｉｌｌのアルゴリズム（参考文
献［１］）により実現できる。
挿は、具体的にはＮｅｖｉｌｌのアルゴリズム（参考文
献［１］）により実現できる。
【００２６】一方、有理関数を用いた場合の曲線近似
（Ｐａｄｅ近似（参考文献［１］））による補間・外挿
法は、上記の多項式を用いた補間により雨雲の軌跡を精
度よく近似できない場合に有効である。
（Ｐａｄｅ近似（参考文献［１］））による補間・外挿
法は、上記の多項式を用いた補間により雨雲の軌跡を精
度よく近似できない場合に有効である。
【００２７】
【数３】
【００２８】次に、第２の手段である予測部２０３で
は、曲線近似部２０２により得られた曲線に基づき、外
挿により未来の時刻における雨雲の位置を計算し、計測
されたレーダ画像を曲線に沿って移動させることにより
予測画像を得る。
は、曲線近似部２０２により得られた曲線に基づき、外
挿により未来の時刻における雨雲の位置を計算し、計測
されたレーダ画像を曲線に沿って移動させることにより
予測画像を得る。
【００２９】雨雲の軌跡については前述した方法により
求めることができるが、時間に関する情報は含まれてお
らず、未来の雨雲の位置を予測するためには、予測する
時間間隔に応じた雨雲の移動量を求める必要がある。
求めることができるが、時間に関する情報は含まれてお
らず、未来の雨雲の位置を予測するためには、予測する
時間間隔に応じた雨雲の移動量を求める必要がある。
【００３０】ここで、軌跡上の各時間における移動ベク
トルは連続的に変化するものと仮定すると、図３に示す
ように移動ベクトルについても同様に、Ｌａｇｒａｎｇ
ｅ補間などを用いて外挿することにより各時刻における
移動ベクトル（ｄｘ／ｄｔ，ｄｙ／ｄｔ）を計算し、こ
れを次式のように積分することにより移動量（Ｍx，
Ｍy）が求められる。
トルは連続的に変化するものと仮定すると、図３に示す
ように移動ベクトルについても同様に、Ｌａｇｒａｎｇ
ｅ補間などを用いて外挿することにより各時刻における
移動ベクトル（ｄｘ／ｄｔ，ｄｙ／ｄｔ）を計算し、こ
れを次式のように積分することにより移動量（Ｍx，
Ｍy）が求められる。
【００３１】
【数４】
【００３２】図４は元レーダ画像を示す図であり、上記
による３時間後の予測結果を出力部３００に表示した例
が図５である。
による３時間後の予測結果を出力部３００に表示した例
が図５である。
【００３３】
【発明の効果】以上の説明で明らかなように、本発明の
気象予測装置によれば、第１の手段では、移動ベクトル
（相互相関値の最大値）の軌跡を曲線により近似するた
め、複雑な形状をとる雨雲の軌跡を高精度に表現するこ
とが可能となり、また、第２の手段では、第１の手段に
より求められた曲線により表現された高精度の雨雲の軌
跡に基づいてレーダ画像を予測するため、２時間以上先
の予測精度を向上することが可能となる。特に、本発明
は雨雲の軌跡が直線とならない場合（通常の多くの場
合）に有効である。
気象予測装置によれば、第１の手段では、移動ベクトル
（相互相関値の最大値）の軌跡を曲線により近似するた
め、複雑な形状をとる雨雲の軌跡を高精度に表現するこ
とが可能となり、また、第２の手段では、第１の手段に
より求められた曲線により表現された高精度の雨雲の軌
跡に基づいてレーダ画像を予測するため、２時間以上先
の予測精度を向上することが可能となる。特に、本発明
は雨雲の軌跡が直線とならない場合（通常の多くの場
合）に有効である。
【００３４】また、複数の近似用の曲線モデルを格納し
て、その一つを選択的に第１の手段の近似用の曲線とし
て与えるようにした場合には、状況に適した曲線モデル
が選択可能となり、状況に応じて高精度の雨雲の軌跡を
表現可能となる。
て、その一つを選択的に第１の手段の近似用の曲線とし
て与えるようにした場合には、状況に適した曲線モデル
が選択可能となり、状況に応じて高精度の雨雲の軌跡を
表現可能となる。
【００３５】さらに、上記の複数の近似用の曲線モデル
として、少なくとも多項式および有理関数を含むように
した場合には、ほぼ、すべての状況に対応して高精度の
雨雲の軌跡が表現可能となる。
として、少なくとも多項式および有理関数を含むように
した場合には、ほぼ、すべての状況に対応して高精度の
雨雲の軌跡が表現可能となる。
【図１】本発明の気象予測装置の一実施例を示すブロッ
ク図
ク図
【図２】上記実施例における曲線による雨雲の軌跡を示
す図
す図
【図３】上記実施例における移動ベクトルのＸ成分の近
似を説明する図
似を説明する図
【図４】ディスプレイの画像を撮影した元レーダ画像を
示す図面の代用写真
示す図面の代用写真
【図５】ディスプレイの画像を撮影した予測結果のレー
ダ画像を示す図面の代用写真
ダ画像を示す図面の代用写真
【図６】相互相関手法を説明する図
【図７】相互相関手法により求められた相関値分布の一
例を示す図
例を示す図
【図８】相関値分布から二次補間により最大値となる点
ｋ′を算出する方法を説明する図
ｋ′を算出する方法を説明する図
【図９】相互相関法による予測方法を説明する図
【図１０】実際の雨雲（相互相関値の最大値）の軌跡を
示す図
示す図
１００…入力部 １０１…気象レーダ １０２…ファイル読み込み装置 ２００…データ処理部 ２０１…移動ベクトル計算部 ２０２…曲線近似部 ２０３…予測部 ３００…出力部
Claims (3)
- 【請求項１】 気象レーダ画像から雨雲または降雨降雪
領域の移動方向および移動速度を示す移動ベクトルを算
出し、前記算出した移動ベクトルに基づいて数時間先の
雨雲または降雨降雪領域を予測する装置において、 計測時刻の異なる２枚の気象レーダ画像から相互相関値
を計算し、その相関値が最大となる点の軌跡を曲線によ
り近似する第１の手段と、 前記第１の手段により近似された曲線に基づいて未来の
各時刻における相関値の最大値の位置を算出し、その時
刻における気象レーダ画像を予測する第２の手段と、 を有することを特徴とする気象予測装置。 - 【請求項２】 複数の近似用の曲線モデルを格納する手
段を有し、選択的に前記近似曲線モデルの一つを第１の
手段の近似用の曲線として与えることを特徴とする請求
項１記載の気象予測装置。 - 【請求項３】 複数の近似用の曲線モデルが、少なくと
も多項式および有理関数を含むことを特徴とする請求項
２記載の気象予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7072198A JPH08271649A (ja) | 1995-03-30 | 1995-03-30 | 気象予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7072198A JPH08271649A (ja) | 1995-03-30 | 1995-03-30 | 気象予測装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08271649A true JPH08271649A (ja) | 1996-10-18 |
Family
ID=13482301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7072198A Pending JPH08271649A (ja) | 1995-03-30 | 1995-03-30 | 気象予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08271649A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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