JPH11258359A - 気象予報支援方法、装置、および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
気象予報支援方法、装置、および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体Info
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- JPH11258359A JPH11258359A JP6342098A JP6342098A JPH11258359A JP H11258359 A JPH11258359 A JP H11258359A JP 6342098 A JP6342098 A JP 6342098A JP 6342098 A JP6342098 A JP 6342098A JP H11258359 A JPH11258359 A JP H11258359A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 過去の気象画像の中から現況に類似する画像
を検索し、その時間経過を提示することで、気象予報を
支援する。 【解決手段】 遂次観測された気象画像を入力、表示す
る（ステップ４０１、ステップ４０２）。気象画像の特
微量を計算し（ステップ４０３）、過去の画像から類似
する気象画像を検索、表示する（ステップ４０４、ステ
ップ４０５）。検索された気象画像から時間経過した画
像を検索、表示し（ステップ４０６、ステップ４０
７）、新たに得られた特微量と気象画像をデータベース
２０４に記憶する（ステップ４０８）。
を検索し、その時間経過を提示することで、気象予報を
支援する。 【解決手段】 遂次観測された気象画像を入力、表示す
る（ステップ４０１、ステップ４０２）。気象画像の特
微量を計算し（ステップ４０３）、過去の画像から類似
する気象画像を検索、表示する（ステップ４０４、ステ
ップ４０５）。検索された気象画像から時間経過した画
像を検索、表示し（ステップ４０６、ステップ４０
７）、新たに得られた特微量と気象画像をデータベース
２０４に記憶する（ステップ４０８）。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、気象レーダ装置や
気象衛星などから得られた気象画像を用いて局所的な数
時間から１日程度の短時間の降水などの気象状況の予測
および予報を行う気象予報業務の支援方法および装置に
関する。
気象衛星などから得られた気象画像を用いて局所的な数
時間から１日程度の短時間の降水などの気象状況の予測
および予報を行う気象予報業務の支援方法および装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、気象レーダ画像などの気象画像を
用いた局所的、かつ短時間の気象現象を機械的に予測す
る方法としては、文献［１］遊場芳雄、菊地勝弘、今
久：“簡易気象レーダー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，
Ｏｃｔｏｂｅｒ，１９８４，ｐｐ．２３−３４や、文献
［２］遊場芳雄、菊地勝弘、今 久：“簡易気象レーダ
ーによる降雪の短時間予測実験（その１）”、北海道大
学地球物理学研究報告、Ｖｏｌ．４４，Ｏｃｔｏｂｅ
ｒ，１９８４，ｐｐ．３５−５１。にある相互相関法が
広く知られている。
用いた局所的、かつ短時間の気象現象を機械的に予測す
る方法としては、文献［１］遊場芳雄、菊地勝弘、今
久：“簡易気象レーダー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，
Ｏｃｔｏｂｅｒ，１９８４，ｐｐ．２３−３４や、文献
［２］遊場芳雄、菊地勝弘、今 久：“簡易気象レーダ
ーによる降雪の短時間予測実験（その１）”、北海道大
学地球物理学研究報告、Ｖｏｌ．４４，Ｏｃｔｏｂｅ
ｒ，１９８４，ｐｐ．３５−５１。にある相互相関法が
広く知られている。
【０００３】上記文献［１］，［２］の手法では、一定
時間毎に観測され時系列をなす気象画像から、その真近
に観測された２つの時刻の気象画像を用い、一方をずら
して、画像間の相互相関値を計算し、その最大となるず
れ幅から、画像中のパターンの移動速度を推定してい
る。さらに、推定された移動速度を用いてパターンを外
挿させることにより未来の画像中のパターンの分布の予
測を提供している。気象レーダ装置の反射強度を気象画
像として用いる場合、画像中のパターンはエコーパター
ンと呼ばれ、その画像中での分布は降水強度の空間的な
分布に対応し、また画像中の各点での濃淡値は降水強度
に対応している。
時間毎に観測され時系列をなす気象画像から、その真近
に観測された２つの時刻の気象画像を用い、一方をずら
して、画像間の相互相関値を計算し、その最大となるず
れ幅から、画像中のパターンの移動速度を推定してい
る。さらに、推定された移動速度を用いてパターンを外
挿させることにより未来の画像中のパターンの分布の予
測を提供している。気象レーダ装置の反射強度を気象画
像として用いる場合、画像中のパターンはエコーパター
ンと呼ばれ、その画像中での分布は降水強度の空間的な
分布に対応し、また画像中の各点での濃淡値は降水強度
に対応している。
【０００４】具体的には、図８に示すように、時間間隔
Δｔをおいて計測された２枚の気象レーダ画像Ｒ1 ，Ｒ
2 から、次式により相互相関値を求める。ただし、気象
レーダ画像上の格子点（ｉ，ｊ）における画像の濃度値
を各々Ｒ1 （ｉ，ｊ），Ｒ2（ｉ，ｊ）とし、相関をと
る領域を（Ａ，Ｂ）、相関値を計算する際の２枚の気象
レーダ画像のずれを（ｋ，ｌ）とする（図８において斜
線は相関値をとる領域を示し、中央の太線の矢印はエコ
ーパターンの移動方向を表す）。
Δｔをおいて計測された２枚の気象レーダ画像Ｒ1 ，Ｒ
2 から、次式により相互相関値を求める。ただし、気象
レーダ画像上の格子点（ｉ，ｊ）における画像の濃度値
を各々Ｒ1 （ｉ，ｊ），Ｒ2（ｉ，ｊ）とし、相関をと
る領域を（Ａ，Ｂ）、相関値を計算する際の２枚の気象
レーダ画像のずれを（ｋ，ｌ）とする（図８において斜
線は相関値をとる領域を示し、中央の太線の矢印はエコ
ーパターンの移動方向を表す）。
【０００５】
【数１】 上述の計算によって求められた相互相関値は、例えば、
図９に示すようになる。そこで、格子点上にある相互相
関値の最大値をとる点（Ｋ，Ｌ）での相互相関値
図９に示すようになる。そこで、格子点上にある相互相
関値の最大値をとる点（Ｋ，Ｌ）での相互相関値
【０００６】
【外１】 およびその近傍の４点の相互相関値
【０００７】
【外２】 に対して二次関数による補間を行い、補間の結果相互相
関値が最大となる点（格子点とは限らない）とのずれ
（ｋ’．ｌ’）を次式により求める（図１０。ただしＸ
成分のみを示す）。
関値が最大となる点（格子点とは限らない）とのずれ
（ｋ’．ｌ’）を次式により求める（図１０。ただしＸ
成分のみを示す）。
【０００８】
【数２】 以上より、２枚の気象レーダ画像Ｒ1，Ｒ2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、エコーパターンの移動ベクトル
は次の式（６）、式（７）より求めることができる。こ
の移動ベクトルは、降水域の移動方向および速度を表し
ている。ただし、Ｖx ，Ｖy は、それぞれ移動量のｘ成
分、ｙ成分を示す。
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、エコーパターンの移動ベクトル
は次の式（６）、式（７）より求めることができる。こ
の移動ベクトルは、降水域の移動方向および速度を表し
ている。ただし、Ｖx ，Ｖy は、それぞれ移動量のｘ成
分、ｙ成分を示す。
【０００９】
【数３】 次に、ある時刻に計測された気象レーダ画像中のエコー
パターンを、式（６），（７）により求められる移動ベ
クトルを用いて外挿することで、計測時刻以後のレーダ
画像を予測する。
パターンを、式（６），（７）により求められる移動ベ
クトルを用いて外挿することで、計測時刻以後のレーダ
画像を予測する。
【００１０】気象レーダ画像Ｉ（ｉ，ｊ）を入力画像と
し、第１の手段を用いて算出した移動ベクトルから入力
画像Ｉ（ｉ，ｊ）が計測された時刻からΔＴ時間後の予
測画像Ｊ（ｉ，ｊ）を求める。予測画像Ｊ（ｉ，ｊ）は
水平方向の移動量Ｓx ，垂直方向の移動量Ｓy
し、第１の手段を用いて算出した移動ベクトルから入力
画像Ｉ（ｉ，ｊ）が計測された時刻からΔＴ時間後の予
測画像Ｊ（ｉ，ｊ）を求める。予測画像Ｊ（ｉ，ｊ）は
水平方向の移動量Ｓx ，垂直方向の移動量Ｓy
【００１１】
【数４】 に基づき、入力画像Ｉ（ｉ，ｊ）を平行移動したものと
定義する。しかし、この移動量は整数値とは限らず、移
動した画像の格子点からのずれを
定義する。しかし、この移動量は整数値とは限らず、移
動した画像の格子点からのずれを
【００１２】
【数５】 と表すと、予測画像Ｊ（ｉ，ｊ）は、
【００１３】
【数６】 と定義する。
【００１４】ただし、入力画像からの対応がない予測画
像Ｊの格子点、つまり平行移動の結果として予測画像に
空いた隙間については０の値をとるものとする。
像Ｊの格子点、つまり平行移動の結果として予測画像に
空いた隙間については０の値をとるものとする。
【００１５】なお、ＶX ＞０かつＶy ＞０以外の場合に
ついても同様にして予測画像を求めることができる。
ついても同様にして予測画像を求めることができる。
【００１６】従来、気象予報者は計測された気象画像お
よび予測された気象画像を参考にし、短時間における局
所的な降水や分布の変化を予想し、下水道のルーティン
グの制御や除雪作業に必要となる予報を行っていた。
よび予測された気象画像を参考にし、短時間における局
所的な降水や分布の変化を予想し、下水道のルーティン
グの制御や除雪作業に必要となる予報を行っていた。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
気象画像の予報方法は、真近の１０数分から数時間内に
観測された気象画像中のパターンが形状も速度も変化せ
ずに今後数時間継続することを前提にしており、気象現
象が大きく変化する場合には、予測画像の精度が極端に
低下する。また、気象画像のパターンからの正確な速度
予測や発達・衰退などの変化の予測も従来の方法では十
分にできず、気象予報者の予報のための参考データとし
て不十分であった。
気象画像の予報方法は、真近の１０数分から数時間内に
観測された気象画像中のパターンが形状も速度も変化せ
ずに今後数時間継続することを前提にしており、気象現
象が大きく変化する場合には、予測画像の精度が極端に
低下する。また、気象画像のパターンからの正確な速度
予測や発達・衰退などの変化の予測も従来の方法では十
分にできず、気象予報者の予報のための参考データとし
て不十分であった。
【００１８】本発明の目的は、過去の気象画像の中から
現況に類似する画像を検索し、その時間経過を提示する
ことで気象予報士を支援する気象予報支援方法、装置、
および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体を提
供することにある。
現況に類似する画像を検索し、その時間経過を提示する
ことで気象予報士を支援する気象予報支援方法、装置、
および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体を提
供することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】本発明の気象画像予測方
法は、逐次観測された気象レーダ画像または気象衛星画
像いずれかの気象画像を入力するステップと、入力され
た気象画像の特徴量を逐次計算するステップと、計算さ
れた特徴量および気象画像を逐次、記録・蓄積するステ
ップと、真近の気象画像の特徴量と蓄積されている過去
の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気象画像を
検索するステップと、検索された気象画像とそれに関連
する情報を類似性の高い順に提示するステップとを有す
る。
法は、逐次観測された気象レーダ画像または気象衛星画
像いずれかの気象画像を入力するステップと、入力され
た気象画像の特徴量を逐次計算するステップと、計算さ
れた特徴量および気象画像を逐次、記録・蓄積するステ
ップと、真近の気象画像の特徴量と蓄積されている過去
の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気象画像を
検索するステップと、検索された気象画像とそれに関連
する情報を類似性の高い順に提示するステップとを有す
る。
【００２０】また、本発明の気象予報支援装置は、逐次
観測された気象レーダ画像または気象衛星画像のいずれ
かの気象画像を入力する手段と、入力された気象画像の
特徴量を逐次計算する手段と、計算された特徴量と気象
画像をデータベースに逐次、記録・蓄積する手段と、真
近の気象画像の特徴量と蓄積されている過去の気象画像
の特徴量の類似性を求め、過去の気象画像をデータベー
スから検索する手段と、検索された気象画像とそれに関
連する情報を類似性の高い順に提示する手段とを有す
る。
観測された気象レーダ画像または気象衛星画像のいずれ
かの気象画像を入力する手段と、入力された気象画像の
特徴量を逐次計算する手段と、計算された特徴量と気象
画像をデータベースに逐次、記録・蓄積する手段と、真
近の気象画像の特徴量と蓄積されている過去の気象画像
の特徴量の類似性を求め、過去の気象画像をデータベー
スから検索する手段と、検索された気象画像とそれに関
連する情報を類似性の高い順に提示する手段とを有す
る。
【００２１】また、本発明の気象予報支援プログラムを
記録した記録媒体は、逐次観測された気象レーダ画像ま
たは気象衛星画像いずれかの気象画像を入力する処理
と、該入力された気象画像の特徴量を逐次計算する処理
と、該計算された特徴量および気象画像をデータベース
に逐次、記録・蓄積する処理と、真近の気象画像の特徴
量と蓄積されている過去の気象画像の特徴量の類似性を
求め、過去の気象画像を前記データベースから検索する
処理と、検索された気象画像とそれに関連する情報を類
似性の高い順に出力装置に出力する処理とをコンピュー
タに実行させるための気象予報支援プログラムを記録し
ている。
記録した記録媒体は、逐次観測された気象レーダ画像ま
たは気象衛星画像いずれかの気象画像を入力する処理
と、該入力された気象画像の特徴量を逐次計算する処理
と、該計算された特徴量および気象画像をデータベース
に逐次、記録・蓄積する処理と、真近の気象画像の特徴
量と蓄積されている過去の気象画像の特徴量の類似性を
求め、過去の気象画像を前記データベースから検索する
処理と、検索された気象画像とそれに関連する情報を類
似性の高い順に出力装置に出力する処理とをコンピュー
タに実行させるための気象予報支援プログラムを記録し
ている。
【００２２】本発明は、過去の気象画像の中から現状に
類似する画像を検索し、その時間経過の様子を画像とし
て提示する。よって、現在と類似する過去の現象の推移
の様子を予報者に提示することができ、予報者の経験則
の想起や構築、過去の事例からの類推思考などを支援す
ることができる。
類似する画像を検索し、その時間経過の様子を画像とし
て提示する。よって、現在と類似する過去の現象の推移
の様子を予報者に提示することができ、予報者の経験則
の想起や構築、過去の事例からの類推思考などを支援す
ることができる。
【００２３】また、新しい気象画像が観測される毎に、
逐次、類似する過去の画像の検索を行い表示を更新す
る。よって、予測の迅速性が要求される集中豪雨・豪雪
などの気象状況において予報者に対して最新の情報を迅
速に提供することができる。
逐次、類似する過去の画像の検索を行い表示を更新す
る。よって、予測の迅速性が要求される集中豪雨・豪雪
などの気象状況において予報者に対して最新の情報を迅
速に提供することができる。
【００２４】さらに、新しい気象画像が観測される毎に
逐次データベースが更新され、本発明の装置を長期にわ
たり稼動させるほど、情報量が豊富になり、類似する気
象画像が検索されやすくなり、より的確な情報を予報士
に提供することが可能となる。
逐次データベースが更新され、本発明の装置を長期にわ
たり稼動させるほど、情報量が豊富になり、類似する気
象画像が検索されやすくなり、より的確な情報を予報士
に提供することが可能となる。
【００２５】また、気象画像の特徴量を計測し、提示す
るので、気象予報者が定量的に気象状況を判断すること
が可能となる。同様に、類似性を数値化して提示するこ
とにより、予報者は、類似性の数値の大小により現象の
類似の程度が定量的に判断できるようになる。
るので、気象予報者が定量的に気象状況を判断すること
が可能となる。同様に、類似性を数値化して提示するこ
とにより、予報者は、類似性の数値の大小により現象の
類似の程度が定量的に判断できるようになる。
【００２６】また、過去の類似している複数の事例を、
類似している順番に提示することにより、より豊富な情
報を予報者に提供することができ、予報者の判断の幅を
広げることができる。
類似している順番に提示することにより、より豊富な情
報を予報者に提供することができ、予報者の判断の幅を
広げることができる。
【００２７】さらに、検索の重みづけを予報者が手動で
調整することにより、地域や各予報者の主観にカスタマ
イズすることが可能となる。
調整することにより、地域や各予報者の主観にカスタマ
イズすることが可能となる。
【００２８】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。
て図面を参照して詳細に説明する。
【００２９】図１を参照すると、本発明の一実施形態の
気象予報支援装置は観測部１００と処理部２００と出力
部３００で構成されている。
気象予報支援装置は観測部１００と処理部２００と出力
部３００で構成されている。
【００３０】観測部１００は、気象レーダ装置などによ
り気象現象を逐次観測し、画像化し処理部２００へ伝送
する。
り気象現象を逐次観測し、画像化し処理部２００へ伝送
する。
【００３１】処理部２００は、観測部１００で得られた
気象画像を入力する気象画像入力部２１０と、入力され
た気象画像から特徴量を計算する特徴計算部２０２と、
データベース２０４と、データベース２０４に蓄積され
ている過去の気象画像の中から現況の気象画像に類似す
る画像を検索する類似画像検索部２０３と、類似画像検
索部２０３により検索された画像から時間経過した画像
をデータベース２０４から検索する時間経過画像検索部
２０５と、最新の気象画像と特徴量をデータベース２０
４に蓄積するデータベース更新部２０６と、現況の気象
画像、類似画像検索部２０３および時間経過画像検索部
２０５により検索された画像および関連情報をディスプ
レイ装置、ファイル装置等である出力部３００に表示す
る表示処理部２０７からなる。
気象画像を入力する気象画像入力部２１０と、入力され
た気象画像から特徴量を計算する特徴計算部２０２と、
データベース２０４と、データベース２０４に蓄積され
ている過去の気象画像の中から現況の気象画像に類似す
る画像を検索する類似画像検索部２０３と、類似画像検
索部２０３により検索された画像から時間経過した画像
をデータベース２０４から検索する時間経過画像検索部
２０５と、最新の気象画像と特徴量をデータベース２０
４に蓄積するデータベース更新部２０６と、現況の気象
画像、類似画像検索部２０３および時間経過画像検索部
２０５により検索された画像および関連情報をディスプ
レイ装置、ファイル装置等である出力部３００に表示す
る表示処理部２０７からなる。
【００３２】図２は、図１の実施形態の処理例を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【００３３】逐次観測された気象画像を入力、表示する
（ステップ４０１、ステップ４０２）。気象画像の特徴
量を計算し（ステップ４０３）、過去の画像から類似す
る気象画像を検索、表示する（ステップ４０４、ステッ
プ４０５）。検索された気象画像から時間経過した画像
を検索、表示し（ステップ４０６、ステップ４０７）、
新たに得られた特徴量と気象画像をデータベース２０４
に記憶する（ステップ４０８）。
（ステップ４０１、ステップ４０２）。気象画像の特徴
量を計算し（ステップ４０３）、過去の画像から類似す
る気象画像を検索、表示する（ステップ４０４、ステッ
プ４０５）。検索された気象画像から時間経過した画像
を検索、表示し（ステップ４０６、ステップ４０７）、
新たに得られた特徴量と気象画像をデータベース２０４
に記憶する（ステップ４０８）。
【００３４】以下、処理部２００の動作例を具体的に説
明する。
明する。
【００３５】特徴量計算部２０２は、観測部１００にお
いて得られた気象画像の特徴を定量化する。
いて得られた気象画像の特徴を定量化する。
【００３６】その特徴量として気象画像中のパターンの
空間分布、速度場を用いた例を示す。ある時刻ｔにおい
て図３の例のように得られた画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）を、
図４のようにＭ×Ｎのメッシュに区切り、各メッシュ内
の画素の濃淡値Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）の平均値をそのメッシ
ュの値Ｄt （ｘ，ｙ）とする。特徴量としては各メッシ
ュの値をラスタースキャンし、一次元ベクトルとして
空間分布、速度場を用いた例を示す。ある時刻ｔにおい
て図３の例のように得られた画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）を、
図４のようにＭ×Ｎのメッシュに区切り、各メッシュ内
の画素の濃淡値Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）の平均値をそのメッシ
ュの値Ｄt （ｘ，ｙ）とする。特徴量としては各メッシ
ュの値をラスタースキャンし、一次元ベクトルとして
【００３７】
【外３】 と表す。
【００３８】また、気象画像パターンの速度場の特徴と
しては、時刻ｔの最新の画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）と、１〜
ａフレーム（ａ≧１）前の時刻の画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ−
ａ）を図５のようにメッシュに区切り、その各部分画像
について従来の技術において説明した画像間の相互相関
係数を用いたマッチングを行い、相互相関係数が最大に
なるずれ幅からパターンの移動速度を得る方法により、
各メッシュ毎の速度成分が計算できる。その結果、気象
画像の速度場
しては、時刻ｔの最新の画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ）と、１〜
ａフレーム（ａ≧１）前の時刻の画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｔ−
ａ）を図５のようにメッシュに区切り、その各部分画像
について従来の技術において説明した画像間の相互相関
係数を用いたマッチングを行い、相互相関係数が最大に
なるずれ幅からパターンの移動速度を得る方法により、
各メッシュ毎の速度成分が計算できる。その結果、気象
画像の速度場
【００３９】
【外４】 を求めることができる。これもまた、１次元ベクトルと
して
して
【００４０】
【外５】 と表現する。
【００４１】さらに、特徴量としてパターンの面積やレ
ーダエコーの平均的な強度値、パターン表面のテクスチ
ャー特徴なども利用可能である。その他、気温、気圧、
風速、風向などの物理量も特徴量として利用することが
できる。
ーダエコーの平均的な強度値、パターン表面のテクスチ
ャー特徴なども利用可能である。その他、気温、気圧、
風速、風向などの物理量も特徴量として利用することが
できる。
【００４２】さらに、これら特徴を最新の時刻ｔから任
意の過去にさかのぼった時点の画像についての特徴量の
時系列も、時刻ｔの気象画像の特徴量として利用するこ
とができる。
意の過去にさかのぼった時点の画像についての特徴量の
時系列も、時刻ｔの気象画像の特徴量として利用するこ
とができる。
【００４３】類似画像検索部２０３では、特徴量計算部
２０２で得られた現況の気象画像に対する特徴量と、デ
ータベース２０４に記憶されている過去の気象画像の特
徴量の類似性を求め、現況の気象画像に類似している過
去の気象画像を、類似性の高い順番に過去の気象画像を
検索し、表示処理部２０７を介して出力部３００に表示
する。
２０２で得られた現況の気象画像に対する特徴量と、デ
ータベース２０４に記憶されている過去の気象画像の特
徴量の類似性を求め、現況の気象画像に類似している過
去の気象画像を、類似性の高い順番に過去の気象画像を
検索し、表示処理部２０７を介して出力部３００に表示
する。
【００４４】その方法として以下の方法が利用できる。
特徴量計算部２０２およびデータベース２０３から得ら
れる時刻ｔにおける気象画像の特徴量は、
特徴量計算部２０２およびデータベース２０３から得ら
れる時刻ｔにおける気象画像の特徴量は、
【００４５】
【外６】 のように複数の特徴量が１次元のベクトルに統合された
ものとして表現される。ここで、各特徴量の重みづけ係
数を
ものとして表現される。ここで、各特徴量の重みづけ係
数を
【００４６】
【外７】 と設定し、重視する特徴には大きな重みづけ係数を、軽
視する特徴には小さな重みづけ係数を与えることによ
り、予報官の主観や地域毎の特性の検索に反映させるこ
とができる。なお、特徴量は標準化されているものとす
る。
視する特徴には小さな重みづけ係数を与えることによ
り、予報官の主観や地域毎の特性の検索に反映させるこ
とができる。なお、特徴量は標準化されているものとす
る。
【００４７】ここで、２つの時刻の気象画像間の類似度
を２つの特徴量のベクトルから、特徴量のセットの各特
徴量を軸とする空間中の距離として
を２つの特徴量のベクトルから、特徴量のセットの各特
徴量を軸とする空間中の距離として
【００４８】
【数７】 のように計算できる。距離Ｌが小さければ小さいほど、
２つの画像は類似していることを意味する。
２つの画像は類似していることを意味する。
【００４９】このような類似度を用い、最新の画像から
得られる特徴量と、データベース２０４に記憶されてい
る過去の画像の特徴量との距離を計算し、距離の短い順
番に任意の個数だけ過去の時刻Ｔ1 ，Ｔ2 ，・・・，Ｔ
p を特定する。そして、その時刻に対応する気象画像を
データベース２０４から取り出し、表示処理部２０７に
より出力部３００に表示する。その際、その時刻や特徴
量および類似度などの関連情報も併せて表示する。
得られる特徴量と、データベース２０４に記憶されてい
る過去の画像の特徴量との距離を計算し、距離の短い順
番に任意の個数だけ過去の時刻Ｔ1 ，Ｔ2 ，・・・，Ｔ
p を特定する。そして、その時刻に対応する気象画像を
データベース２０４から取り出し、表示処理部２０７に
より出力部３００に表示する。その際、その時刻や特徴
量および類似度などの関連情報も併せて表示する。
【００５０】なお、現在の時点から近い過去の画像は、
検索の対象から外しておく必要がある。
検索の対象から外しておく必要がある。
【００５１】時間経過画像検索部２０５では、類似画像
検索部２０３において現況と類似していると判断され、
検索された画像の時刻から、任意の時間経過した時点の
気象画像をデータベース２０４から検索し、出力部３０
０に表示する。
検索部２０３において現況と類似していると判断され、
検索された画像の時刻から、任意の時間経過した時点の
気象画像をデータベース２０４から検索し、出力部３０
０に表示する。
【００５２】データベース更新部２０６では、観測部１
００において得られた最新の気象画像に、その画像につ
いて特徴量計算部２０２において計算された特徴量をイ
ンデックスとして付与しデータベース２０４に記憶する
ことで、データベース２０４の内容を更新する。
００において得られた最新の気象画像に、その画像につ
いて特徴量計算部２０２において計算された特徴量をイ
ンデックスとして付与しデータベース２０４に記憶する
ことで、データベース２０４の内容を更新する。
【００５３】以上の処理を実行した例として、出力部３
００におけるディスプレイ装置への表示例を図６に示
す。上部には最新の気象画像と特徴量などの情報が表示
され、また、類似画像検索部２０３における特徴量の重
みづけを調節するツマミがある。下部の３段には、それ
ぞれ検索された第１候補から第３候補までの気象画像が
左部に表示されている。また、それらの気象画像の観測
された時刻および最新の気象画像との間の類似度もあわ
せて表示されている。この気象画像は、画像下にあるボ
タン操作により、その前後の画像を動画として表示する
こともできる。また、右側には、検索された画像から時
間経過した時点での画像を示している。経過時間は画像
下のツマミにより設定できる。このような画面が、新た
に気象画像が観測され入力される毎に更新され、常に最
新の情報が提供される。
００におけるディスプレイ装置への表示例を図６に示
す。上部には最新の気象画像と特徴量などの情報が表示
され、また、類似画像検索部２０３における特徴量の重
みづけを調節するツマミがある。下部の３段には、それ
ぞれ検索された第１候補から第３候補までの気象画像が
左部に表示されている。また、それらの気象画像の観測
された時刻および最新の気象画像との間の類似度もあわ
せて表示されている。この気象画像は、画像下にあるボ
タン操作により、その前後の画像を動画として表示する
こともできる。また、右側には、検索された画像から時
間経過した時点での画像を示している。経過時間は画像
下のツマミにより設定できる。このような画面が、新た
に気象画像が観測され入力される毎に更新され、常に最
新の情報が提供される。
【００５４】図７を参照すると、本発明の他の実施形態
の気象予報支援装置は、気象画像を入力する入力装置５
０１、計算された特徴量と気象画像を蓄積するデータベ
ース５０２と、ＣＲＴディスプレイ装置、ファイル装置
などの出力装置５０３と、処理部２００内のデータベー
ス２０４を除く各部の処理を気象予報支援プログラムと
して記録した、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、半導体メモリなど
の記録媒体５０４と、記録媒体５０４から気象予報支援
プログラムを読み込んで実行するデータ処理装置５０５
で構成されている。
の気象予報支援装置は、気象画像を入力する入力装置５
０１、計算された特徴量と気象画像を蓄積するデータベ
ース５０２と、ＣＲＴディスプレイ装置、ファイル装置
などの出力装置５０３と、処理部２００内のデータベー
ス２０４を除く各部の処理を気象予報支援プログラムと
して記録した、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、半導体メモリなど
の記録媒体５０４と、記録媒体５０４から気象予報支援
プログラムを読み込んで実行するデータ処理装置５０５
で構成されている。
【００５５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、過去の
気象画像の中から現状に類似する画像を逐次検索し、複
数の候補の画像を提示し、また、その時間経過の様子を
画像として提示しているため、現在と類似する過去の現
象の推移の様子を気象予報者に提示することができ、気
象予報者の経験則の想起や過去事例からの類推思考に有
効な情報を提供でき、より高精度な予測が短時間にかつ
容易に出せるよう気象予報者を支援することができる。
また、新しい気象画像が観測される毎に、逐次、提示す
る情報を更新しているために、気象予報者に最新の情報
を迅速に提示することができる。
気象画像の中から現状に類似する画像を逐次検索し、複
数の候補の画像を提示し、また、その時間経過の様子を
画像として提示しているため、現在と類似する過去の現
象の推移の様子を気象予報者に提示することができ、気
象予報者の経験則の想起や過去事例からの類推思考に有
効な情報を提供でき、より高精度な予測が短時間にかつ
容易に出せるよう気象予報者を支援することができる。
また、新しい気象画像が観測される毎に、逐次、提示す
る情報を更新しているために、気象予報者に最新の情報
を迅速に提示することができる。
【図１】本発明の一実施形態の気象予報支援装置の構成
図である。
図である。
【図２】図１の実施形態の処理の流れ図である。
【図３】図１の実施形態の説明における入力気象画像の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図４】図１の実施形態で用いたパターンの空間分布特
徴を説明する図である。
徴を説明する図である。
【図５】図１の実施形態で用いたパターンの速度場を説
明する図である。
明する図である。
【図６】出力部３００における画面表示の例を示す図で
ある。
ある。
【図７】本発明の他の実施形態の気象予報支援装置の構
成図である。
成図である。
【図８】相互相関手法の処理の様子を示す図である。
【図９】相互相関手法により求められた相関値分布の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図１０】相関値分布から二次補間により最大値をとる
点ｋ’を算出する方法を示す図である。
点ｋ’を算出する方法を示す図である。
１００ 観測部 ２００ 処理部 ２０１ 気象画像入力部 ２０２ 特徴量計算部 ２０３ 類似画像検索部 ２０４ データベース ２０５ 時間経過画像検索部 ２０６ データベース更新部 ２０７ 表示処理部 ３００ 出力部 ４０１〜４０７ ステップ ５０１ 入力装置 ５０２ データベース ５０３ 出力装置 ５０４ 記録媒体 ５０５ データ処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 1/00 Ｇ０６Ｆ 15/403 ３５０Ｃ 7/00 15/62 Ｐ 15/70 ４６０Ｂ
Claims (16)
- 【請求項１】 逐次観測された気象レーダ画像または気
象衛星画像のいずれかの気象画像を入力するステップ
と、入力された気象画像の特徴量を逐次計算するステッ
プと、該計算された特徴量および気象画像をデータベー
スに逐次、記録・蓄積するステップと、真近の気象画像
の特徴量と蓄積されている過去の気象画像の特徴量の類
似性を求め、過去の気象画像を前記データベースから検
索するステップと、検索された気象画像とそれに関連す
る情報を画像として前記類似性の高い順に提示するステ
ップとを有する気象予報支援方法。 - 【請求項２】 入力された気象画像の特徴量を逐次計算
するステップにおいて、気象画像中のパターンとその動
きの空間分布、およびその空間分布の時系列を特徴量の
ベクトルとして求める請求項１記載の気象予測支援方
法。 - 【請求項３】 真近の気象画像の特徴量と蓄積されてい
る過去の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気象
画像を検索するステップにおいて、特徴量の張る空間中
における、２つの気象画像に対応する点の間の距離を画
像間の類似性の尺度として求める請求項１または２記載
の気象予報支援方法。 - 【請求項４】 真近の気象画像の特徴量と蓄積されてい
る過去の気象画像の特徴量との類似性を求め、過去の気
象画像を検索するステップにおいて、気象画像に対応す
る検索の重みづけを予報者が手動で調整する請求項１か
ら３のいずれか１項記載の気象予報支援方法。 - 【請求項５】 検索された気象画像とそれに関連する情
報を提示するステップにおいて、それぞれの順位の検索
された気象画像と、それが観測された時刻を、その時刻
の先の時刻の気象画像と、その時刻とともに提示する請
求項１から４のいずれか１項記載の気象予報支援方法。 - 【請求項６】 検索された気象画像とそれに関連する情
報を提示するステップにおいて、真近の気象画像の特徴
量と、検索された過去の気象画像の類似性を数値として
提示する請求項１から４のいずれか１項記載の気象予報
支援方法。 - 【請求項７】 逐次観測された気象レーダ画像または気
象衛星画像のいずれかの気象画像を入力する手段と、入
力された気象画像の特徴量を逐次計算する手順と、計算
された特徴量と気象画像をデータベースに逐次、記録・
蓄積する手段と、真近の気象画像の特徴量と蓄積されて
いる過去の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気
象画像を前記データベースから検索する手段と、検索さ
れた気象画像とそれに関連する情報を画像として前記類
似性の高い順に提示する手段とを有する気象予報支援装
置。 - 【請求項８】 入力された気象画像の特徴量を逐次計算
する手段が、気象画像中のパターンとその動きの空間分
布、およびその空間分布の時系列を特徴量のベクトルと
して求める手段である請求項７記載の気象予報支援装
置。 - 【請求項９】 真近の気象画像の特徴量と蓄積されてい
る過去の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気象
画像を検索する手段が、特徴量の張る空間中における、
２つの気象画像に対応する点の間の距離を、画像間の類
似性の尺度として求める手段である請求項７または８記
載の気象予報支援装置。 - 【請求項１０】 気象画像に対応する検索の重みづけを
予報者が手動で調整する手段を有する、請求項７から９
のいずれか１項記載の装置。 - 【請求項１１】 検索された気象画像とそれに関連する
情報を前記類似性の高い順に提示する手段が、それぞれ
の順位の検索された気象画像と、それが観測された時刻
を、その時刻の先の時刻の気象画像とその時刻とともに
提示する手段である請求項７から１０のいずれか１項記
載の気象予報支援装置。 - 【請求項１２】 検索された気象画像とそれに関連する
情報を提示する手段が、真近の気象画像の特徴量と、検
索された過去の気象画像の類似性を数値として提示する
手段である、請求項７から１０のいずれか１項記載の装
置。 - 【請求項１３】 逐次観測された気象レーダ画像または
気象衛星画像いずれかの気象画像を入力する処理と、該
入力された気象画像の特徴量を逐次計算する処理と、該
計算された特徴量および気象画像をデータベースに逐
次、記録・蓄積する処理と、真近の気象画像の特徴量と
蓄積されている過去の気象画像の特徴量の類似性を求
め、過去の気象画像を前記データベースから検索する処
理と、検索された気象画像とそれに関連する情報を前記
類似性の高い順に出力装置に出力する処理とをコンピュ
ータに実行させるための気象予報支援プログラムを記録
した記録媒体。 - 【請求項１４】 入力された気象画像の特徴量を逐次計
算する処理において、気象画像中のパターンとその動き
の空間分布、およびその空間分布の時系列を特徴量のベ
クトルとして求める請求項１３記載の記録媒体。 - 【請求項１５】 真近の気象画像の特徴量と蓄積されて
いる過去の気象画像の特徴量の類似性を求め、過去の気
象画像を検索する処理において、特徴量の張る空間中に
おける、２つの気象画像に対応する点の間の距離を画像
間の類似性の尺度として求める請求項１３または１４記
載の記録媒体。 - 【請求項１６】 検索された気象画像とそれに関連する
情報を提示する処理において、それぞれの順位の検索さ
れた気象画像と、それが観測された時刻を、その時刻の
先の時刻の気象情報とその時刻の気象情報とともに提示
する請求項１３から１５のいずれか１項記載の記録媒
体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6342098A JPH11258359A (ja) | 1998-03-13 | 1998-03-13 | 気象予報支援方法、装置、および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6342098A JPH11258359A (ja) | 1998-03-13 | 1998-03-13 | 気象予報支援方法、装置、および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11258359A true JPH11258359A (ja) | 1999-09-24 |
Family
ID=13228792
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6342098A Pending JPH11258359A (ja) | 1998-03-13 | 1998-03-13 | 気象予報支援方法、装置、および気象予報支援プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11258359A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001289961A (ja) * | 2000-04-06 | 2001-10-19 | Mitsubishi Electric Corp | 豪雨予測システム |
| US7031927B1 (en) | 2000-04-12 | 2006-04-18 | Strategic Weather Services | System, method, and computer program product for weather and terrestrial vegetation-based water renovation and management forecasting |
| JP2008180545A (ja) * | 2007-01-23 | 2008-08-07 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 落雷警報装置及び方法 |
| JP2016205930A (ja) * | 2015-04-20 | 2016-12-08 | 清水建設株式会社 | 天候情報予測装置、天候情報予測方法、及びプログラム |
| JP2017203773A (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | 株式会社メテオテック・ラボ | 海上気象予報提供方法 |
| JP2019152567A (ja) * | 2018-03-05 | 2019-09-12 | 富士通株式会社 | 算出プログラム、算出方法、算出装置、及び表示プログラム |
| US10415843B2 (en) | 2014-09-19 | 2019-09-17 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Air information management apparatus |
| JP2020095757A (ja) * | 2020-03-23 | 2020-06-18 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
-
1998
- 1998-03-13 JP JP6342098A patent/JPH11258359A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001289961A (ja) * | 2000-04-06 | 2001-10-19 | Mitsubishi Electric Corp | 豪雨予測システム |
| US7031927B1 (en) | 2000-04-12 | 2006-04-18 | Strategic Weather Services | System, method, and computer program product for weather and terrestrial vegetation-based water renovation and management forecasting |
| JP2008180545A (ja) * | 2007-01-23 | 2008-08-07 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 落雷警報装置及び方法 |
| US10415843B2 (en) | 2014-09-19 | 2019-09-17 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Air information management apparatus |
| JP2016205930A (ja) * | 2015-04-20 | 2016-12-08 | 清水建設株式会社 | 天候情報予測装置、天候情報予測方法、及びプログラム |
| JP2017203773A (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | 株式会社メテオテック・ラボ | 海上気象予報提供方法 |
| JP2019152567A (ja) * | 2018-03-05 | 2019-09-12 | 富士通株式会社 | 算出プログラム、算出方法、算出装置、及び表示プログラム |
| JP2020095757A (ja) * | 2020-03-23 | 2020-06-18 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
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