JPS6275372A - 晴雨計 - Google Patents
晴雨計Info
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- JPS6275372A JPS6275372A JP60216931A JP21693185A JPS6275372A JP S6275372 A JPS6275372 A JP S6275372A JP 60216931 A JP60216931 A JP 60216931A JP 21693185 A JP21693185 A JP 21693185A JP S6275372 A JPS6275372 A JP S6275372A
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- Japan
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- atmospheric pressure
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- average
- raw data
- calculation means
- Prior art date
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- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 27
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 14
- 230000015654 memory Effects 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
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- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 101100328887 Caenorhabditis elegans col-34 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
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- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、気圧データを用いて天候を予測する晴雨計に
関するものである。
関するものである。
従来より、この種の晴雨計として特願昭５５−２２１７
０号に記載されているような晴雨計がある。
０号に記載されているような晴雨計がある。
この晴雨計は、低気圧が接近通過する時の大気圧の低下
を知ることにより天候の悪化を予測し、高気圧が接近通
過する時の大気圧の上昇を知ることにより天候の回復を
予測している。
を知ることにより天候の悪化を予測し、高気圧が接近通
過する時の大気圧の上昇を知ることにより天候の回復を
予測している。
ところで、国家による気象観測設備および気象業務は、
年々充実拡張されてはいるが、なおかつ広域予報は免れ
ず、大多数の人々が局地的な天気予報を求めているのが
現状であり、このような点から局地的な天候を予測する
晴雨計の果たす役割は極めて大きいと言える。
年々充実拡張されてはいるが、なおかつ広域予報は免れ
ず、大多数の人々が局地的な天気予報を求めているのが
現状であり、このような点から局地的な天候を予測する
晴雨計の果たす役割は極めて大きいと言える。
しかしながら、従来の晴雨計によると、単に変化する気
圧の当量から天候を予測しているだけで、気圧の履歴等
については無視しておシ、また機械的な情報伝達機構も
多く、的中率があまり良くないという難点があった。
圧の当量から天候を予測しているだけで、気圧の履歴等
については無視しておシ、また機械的な情報伝達機構も
多く、的中率があまり良くないという難点があった。
本発明は、このよう々問題点に鑑みてなされたもので、
速度算出手段および加速度算出手段を用いて気圧の変化
速度成分および変化加速度成分を算出するように危し、
この気圧の速度成分および気圧の加速度成分に基づいて
天候の予測を行なうようにしたものである。
速度算出手段および加速度算出手段を用いて気圧の変化
速度成分および変化加速度成分を算出するように危し、
この気圧の速度成分および気圧の加速度成分に基づいて
天候の予測を行なうようにしたものである。
したがってこの考案による晴雨計によれば、気圧の履歴
を考慮した天候の予測がなされる。
を考慮した天候の予測がなされる。
以下、本発明に係る晴雨計を詳細に説明する。
第２図はこの晴雨計の一実施例を示すシステム構成図で
ある。同図において、１は気圧の絶対値を電気信号に変
換する気圧センサ、２は気圧センサ１の送出する電気信
号を増幅するアンプ、３ｔ′ｉアンプ２の増幅する気圧
データのアナログ量をデジタル量に変換するＡ／Ｄ変換
器、４はデータを保存するＲＡＭ、５は所定のプログラ
ムをストアしてなるＲＯＭ、６は一連の演算処理を行な
うＣＰＵ％ Ｔは天気予報表示用のＬＦＤ、βは各種ス
イッチ群でアシ、各種スイッチ群８には時刻セット、リ
セットスイッチ、パワーオンスイッチ等が含まれている
。電源は乾電池であシ、消費電力の低減および睡眠の邪
魔にならい様に、夜中の１１：００〜朝６：００ｔでは
ＬＥＤ７の点滅は行なわないようにわており、この為シ
ステム自体に時計機能を有してている。
ある。同図において、１は気圧の絶対値を電気信号に変
換する気圧センサ、２は気圧センサ１の送出する電気信
号を増幅するアンプ、３ｔ′ｉアンプ２の増幅する気圧
データのアナログ量をデジタル量に変換するＡ／Ｄ変換
器、４はデータを保存するＲＡＭ、５は所定のプログラ
ムをストアしてなるＲＯＭ、６は一連の演算処理を行な
うＣＰＵ％ Ｔは天気予報表示用のＬＦＤ、βは各種ス
イッチ群でアシ、各種スイッチ群８には時刻セット、リ
セットスイッチ、パワーオンスイッチ等が含まれている
。電源は乾電池であシ、消費電力の低減および睡眠の邪
魔にならい様に、夜中の１１：００〜朝６：００ｔでは
ＬＥＤ７の点滅は行なわないようにわており、この為シ
ステム自体に時計機能を有してている。
ＲＯＭ５には、そのフローチャートを第３図に示す様な
プログラムがストアされており、以下、このフローチャ
ートを用いてこの晴雨計の動作を説明する。すなわち、
第２図に示す各種スイッチ群８に含まれるパワースイッ
チをオンとし、時刻セットスイッチを用いて現時刻をセ
ットした後、本プログラムをスタートさせる（ステップ
３ｏ１）。ステップ３０１によるスタートの後、ステッ
プ３０２において１分が経過すると、気圧センサ１から
の気圧データがＣＰＵ５に取シ込まれ保管される（ステ
ップ３０３）。そして、この時の時刻が正時でなければ
（ステップ３０４ ）、再びステップ３０２に戻り、ス
テップ３０２における１分の経過後、再び気圧データの
採取が行われ、この採取された気圧データは前に保管さ
れた気圧データに加算される。この気圧データの加算は
、ステップ３０４において現時刻が正時となるまで繰シ
返される。
プログラムがストアされており、以下、このフローチャ
ートを用いてこの晴雨計の動作を説明する。すなわち、
第２図に示す各種スイッチ群８に含まれるパワースイッ
チをオンとし、時刻セットスイッチを用いて現時刻をセ
ットした後、本プログラムをスタートさせる（ステップ
３ｏ１）。ステップ３０１によるスタートの後、ステッ
プ３０２において１分が経過すると、気圧センサ１から
の気圧データがＣＰＵ５に取シ込まれ保管される（ステ
ップ３０３）。そして、この時の時刻が正時でなければ
（ステップ３０４ ）、再びステップ３０２に戻り、ス
テップ３０２における１分の経過後、再び気圧データの
採取が行われ、この採取された気圧データは前に保管さ
れた気圧データに加算される。この気圧データの加算は
、ステップ３０４において現時刻が正時となるまで繰シ
返される。
しかして、ステップ３０４に＄−いて現時刻が正時とな
ると、それまで加算されつつ保管されてきた１分毎の気
圧データの加算値がステップ３０３における気圧データ
の採取回数により除され、気圧データの平均値が算出さ
れて生データとしてＲＡＭ４の所定メモリに保管される
（ステップ３０５）。ＲＡＭ４は、この生データを保管
するべく２４個の所定メモリを有しておシ、スタート直
後の正時にあっては、ステップ３０５において算出され
た生データが２４個の所定メモリに同時に保管される。
ると、それまで加算されつつ保管されてきた１分毎の気
圧データの加算値がステップ３０３における気圧データ
の採取回数により除され、気圧データの平均値が算出さ
れて生データとしてＲＡＭ４の所定メモリに保管される
（ステップ３０５）。ＲＡＭ４は、この生データを保管
するべく２４個の所定メモリを有しておシ、スタート直
後の正時にあっては、ステップ３０５において算出され
た生データが２４個の所定メモリに同時に保管される。
そして、ステップ３０４において正時になる毎に、２４
番目のメモリに保管された生データが２３番目に、２３
番目に保管された生データが２２番目にと順次移行し、
２４番目のメモリに新しく算出された生データが保管さ
れる。すなわち、スタート直後の正時において、１番目
から２３番目までのメモリには仮想の生データが保管さ
れ、２４時間経過した時点で始めて２４個のメモリの全
てが真の生データと入れ換わることになる。
番目のメモリに保管された生データが２３番目に、２３
番目に保管された生データが２２番目にと順次移行し、
２４番目のメモリに新しく算出された生データが保管さ
れる。すなわち、スタート直後の正時において、１番目
から２３番目までのメモリには仮想の生データが保管さ
れ、２４時間経過した時点で始めて２４個のメモリの全
てが真の生データと入れ換わることになる。
一方、ステップ３０６は、時刻が正時になる毎に１．２
・・・・・・・・・・・・２３．２４番目のメモリに保
管されている各生データを加算し、２４で除して過去２
４時間の平均気圧データを算出すると共に、１９゜２０
・・・・・・２３．２４番のメモリに保管されている各
生データを加算し、６で除して過去６時間の平均気圧デ
ータを算出する。そして、この算出した過去２４時間の
平均気圧データおよび過去６時間の平均気圧データから
過去２４時間平均の気圧の変化加速度成分および過去６
時間平均の気圧の変化速度成分を算出する。
・・・・・・・・・・・・２３．２４番目のメモリに保
管されている各生データを加算し、２４で除して過去２
４時間の平均気圧データを算出すると共に、１９゜２０
・・・・・・２３．２４番のメモリに保管されている各
生データを加算し、６で除して過去６時間の平均気圧デ
ータを算出する。そして、この算出した過去２４時間の
平均気圧データおよび過去６時間の平均気圧データから
過去２４時間平均の気圧の変化加速度成分および過去６
時間平均の気圧の変化速度成分を算出する。
すなわち、過去２４時間平均の気圧の変化加速度成分Ｄ
ＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）は、過去２４時間平均の気圧の変
化速度成分ＤＡｖＥ２４Ｈ（ｔ）を求めた後、次のよう
にして算出される。っまム時刻ｔにおける過去２４時間
の平均気圧データをＡＶＥ２４Ｈ（りとすると、ＤＡＶ
Ｅ２４Ｈ（ｔ）は周知の計算式を利用して次式で求まる
。
ＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）は、過去２４時間平均の気圧の変
化速度成分ＤＡｖＥ２４Ｈ（ｔ）を求めた後、次のよう
にして算出される。っまム時刻ｔにおける過去２４時間
の平均気圧データをＡＶＥ２４Ｈ（りとすると、ＤＡＶ
Ｅ２４Ｈ（ｔ）は周知の計算式を利用して次式で求まる
。
ＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）＝−２ＸＡＶＥ２４Ｈ（ｔ−４）
−ＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ−３） ＋ＡＶＥ２４Ｈ（ｔ−１
）＋２ＸＡｖＥ２４Ｈ（ｔ）・・・曲・曲（１）そして
、ＤＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）は上記ＤＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ
）よシ、ｏＤＡｖＥ２４ｎ（ｔ）＝ −２Ｘ ＤＡＶＥ
２４ Ｈ（ｔ−４） −ＤＡ■２４Ｈ（ｔ−３）＋Ｄ
Ａ■２４Ｈ（ｔ−４） ＋ ２ＸＤＡ■２４Ｈ（ｔ）′
・・・・・・曲・・ （２）として求まる。
−ＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ−３） ＋ＡＶＥ２４Ｈ（ｔ−１
）＋２ＸＡｖＥ２４Ｈ（ｔ）・・・曲・曲（１）そして
、ＤＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）は上記ＤＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ
）よシ、ｏＤＡｖＥ２４ｎ（ｔ）＝ −２Ｘ ＤＡＶＥ
２４ Ｈ（ｔ−４） −ＤＡ■２４Ｈ（ｔ−３）＋Ｄ
Ａ■２４Ｈ（ｔ−４） ＋ ２ＸＤＡ■２４Ｈ（ｔ）′
・・・・・・曲・・ （２）として求まる。
また、過去６時間平均の気圧の変化速度成分ＤＡＶＥ６
Ｈ（ｔ）は、時刻ｔにおける過去６時間の平均気圧デー
タをＡｖＥ６Ｈ（ｔ）とすると、ＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）＝
−２ＸＡＶＥ６Ｈ（ｔ−４）−ＡＶＥ６Ｈ（ｔ−３）＋
ＡｖＥ６ Ｈ（ｔ−１）＋２ｘＡｖｒ：６Ｈ（ｔ）
−−＝＜３）として求まる。
Ｈ（ｔ）は、時刻ｔにおける過去６時間の平均気圧デー
タをＡｖＥ６Ｈ（ｔ）とすると、ＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）＝
−２ＸＡＶＥ６Ｈ（ｔ−４）−ＡＶＥ６Ｈ（ｔ−３）＋
ＡｖＥ６ Ｈ（ｔ−１）＋２ｘＡｖｒ：６Ｈ（ｔ）
−−＝＜３）として求まる。
ところで、発明者による気象台の地上観測日原簿の分析
調査の結果、時間当たりの気圧の変化を示す速度成分と
加速度成分とが共に負の時、数時間後に雨が降る確率が
極めて高いという注目すべき事実が判明した。つまり、
前記（２）式によるＤＤＡＶＥ ２４ Ｈ（ｔ）および
前記（３）式によるＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）が共に負の時、
数時間後に雨の降る確率が高く、ステップ３０γはこＯ
ＤＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）オよびＤＡＶＥ ６Ｈ（ｔ）金
柑いて数時間後の天候の予測を行う。すなわち、ステッ
プ３０７において、ＤＤＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ） オよび
ＤＡＶ’Ｅ６Ｈ（ｔ）の計算結゛果が共に負の場合、雨
と判定し、ステップ３０８に進んでＬＥＤγを点滅させ
雨表示を行う。一方、ステップ３０γにおいて、ＤＤＡ
ＶＥ２４１（（ｔ）オ！びＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）が共に正
、あるいはいずれか一方が正の場合は、ステップ３０９
に進みＬＥＤ７を点滅させ暗表示を行う。しかして、ス
テップ３０８するいはステップ３０９による天気表示を
行った後、再びステップ３０２に戻シ、ステップ３０２
〜３０９の動作を繰り返す。つマリ、時刻が正時になる
毎にステップ３０１において雨あるいは晴の判定が行わ
れ、ＬＥＤ７を用いてその判定結果が表示される。発明
者の実験では、雨の予報を表示して数時間後に雨の降る
確率は、略７０〜８０チという高い的中率であった。
調査の結果、時間当たりの気圧の変化を示す速度成分と
加速度成分とが共に負の時、数時間後に雨が降る確率が
極めて高いという注目すべき事実が判明した。つまり、
前記（２）式によるＤＤＡＶＥ ２４ Ｈ（ｔ）および
前記（３）式によるＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）が共に負の時、
数時間後に雨の降る確率が高く、ステップ３０γはこＯ
ＤＤＡＶＥ２４Ｈ（ｔ）オよびＤＡＶＥ ６Ｈ（ｔ）金
柑いて数時間後の天候の予測を行う。すなわち、ステッ
プ３０７において、ＤＤＡＶＥ２４ Ｈ（ｔ） オよび
ＤＡＶ’Ｅ６Ｈ（ｔ）の計算結゛果が共に負の場合、雨
と判定し、ステップ３０８に進んでＬＥＤγを点滅させ
雨表示を行う。一方、ステップ３０γにおいて、ＤＤＡ
ＶＥ２４１（（ｔ）オ！びＤＡＶＥ６Ｈ（ｔ）が共に正
、あるいはいずれか一方が正の場合は、ステップ３０９
に進みＬＥＤ７を点滅させ暗表示を行う。しかして、ス
テップ３０８するいはステップ３０９による天気表示を
行った後、再びステップ３０２に戻シ、ステップ３０２
〜３０９の動作を繰り返す。つマリ、時刻が正時になる
毎にステップ３０１において雨あるいは晴の判定が行わ
れ、ＬＥＤ７を用いてその判定結果が表示される。発明
者の実験では、雨の予報を表示して数時間後に雨の降る
確率は、略７０〜８０チという高い的中率であった。
尚、本実施例におけるステップ３０６において算出され
る過去２４時間の平均気圧データＡ’ＶＥ２４ Ｈ（１
）は、スタート直後の正時から２４時間経過するまでの
間は、真の生データと仮想生データとを用いて算出され
るため、その計算結果には幾分かの誤差が含まれる。し
たがって、ステップ３０７における判定にも、スタート
直後の正時から２４時間経過するまでの間はその影響が
現われ、多少的中率が下がる傾向にあるが、よシ正確な
判定を追求するならば、スタート直後の正時から２４時
間経過した時点からステップ３０７による判定を開始す
るようにすればよい。
る過去２４時間の平均気圧データＡ’ＶＥ２４ Ｈ（１
）は、スタート直後の正時から２４時間経過するまでの
間は、真の生データと仮想生データとを用いて算出され
るため、その計算結果には幾分かの誤差が含まれる。し
たがって、ステップ３０７における判定にも、スタート
直後の正時から２４時間経過するまでの間はその影響が
現われ、多少的中率が下がる傾向にあるが、よシ正確な
判定を追求するならば、スタート直後の正時から２４時
間経過した時点からステップ３０７による判定を開始す
るようにすればよい。
また、本実施例においては、ステップ３０７における判
定を、加速度および速度が共に負の場合を雨、共に正あ
るいはいずれか一方が正の場合を晴としたが、必ずしも
このような２種類のみの判定結果を得るようにせずとも
よく、曇／雨、曇／晴というような判定結果を得るよう
にすることもできる。すなわち、加速度および速度が共
に負である時を雨、加速度および速度が負および正であ
るときｔ−ａ／雨、加速度および速度が正および負であ
るときを曇／晴、加速度および速度が共に正であるとき
を晴として判定するようにすることもできる。尚、曇／
雨は曇から徐々に雨傾向へ移υつつあることを示し、曇
／晴は曇から徐々に晴傾向へ移りつつあることを示す。
定を、加速度および速度が共に負の場合を雨、共に正あ
るいはいずれか一方が正の場合を晴としたが、必ずしも
このような２種類のみの判定結果を得るようにせずとも
よく、曇／雨、曇／晴というような判定結果を得るよう
にすることもできる。すなわち、加速度および速度が共
に負である時を雨、加速度および速度が負および正であ
るときｔ−ａ／雨、加速度および速度が正および負であ
るときを曇／晴、加速度および速度が共に正であるとき
を晴として判定するようにすることもできる。尚、曇／
雨は曇から徐々に雨傾向へ移υつつあることを示し、曇
／晴は曇から徐々に晴傾向へ移りつつあることを示す。
また、雨／曇、晴／ａ等の判定も行うようにすることも
できることは言うまでもなく、多種、多様の天候の予測
が可能である。
できることは言うまでもなく、多種、多様の天候の予測
が可能である。
第１図は本実施例の晴雨計の機能ブロック図である。同
図において、９は第３図に示したフローチャートにおけ
るステップ３０２〜３０５マでの動作を行なう生データ
算出記憶手段であり、気圧センサ１の送出する気圧デー
タを１分毎に取シ込み、正時になる毎に正時になるまで
の１分画シの平均気圧を算出し、この平均気圧を生デー
タとして過去２４時間の生データを記憶保管する。１０
は２４時間平均気圧算出手段であり、生データ算出記憶
手段９の保管する過去２４時間全ての生データを取り込
み、この生データから過去２４時間の平均気圧を算出し
記憶保管する。１１は６時間平均気圧算出手段であり、
生データ算出記憶手段９の保管する過去６時間の生デー
タを取シ込み、この生データから過去６時間の平均気圧
を算出し記憶保管する。そして、２４時間平均気圧算出
手段１０の保管する過去２４時間の平均気圧は、加速度
算出手段１２に取り込まれ、該加速度算出手段１２にお
いて、前記（２）式の演算が行われ、過去２４時間平均
の気圧の変化加速度成分が算出される。また、６時間平
均気圧算出手段１１の保管する過去６時間の平均気圧は
、速度算出手段１３に取り込まれ、該速度算出手段１３
において、前記（３）式の演算が行われ、過去６時間平
均の気圧の変化速度成分が算出される。しかして、符号
判定手段１４にて、加速度算出手段１２の算出する加速
度成分と速度算出手段１３の算出する速度成分の符号が
識別され、この符号に基づいて晴雨の判定がなされ、こ
の判定結果に応じてＬＦＪＤ７の点滅による表示がなさ
れる。すなわち、２４時間平均気圧算出手段１０〜速度
算出手段１３においてステップ３０６のデータ計算が行
われ、符号判定手段１４でステップ３０７の天気判定が
行われる。
図において、９は第３図に示したフローチャートにおけ
るステップ３０２〜３０５マでの動作を行なう生データ
算出記憶手段であり、気圧センサ１の送出する気圧デー
タを１分毎に取シ込み、正時になる毎に正時になるまで
の１分画シの平均気圧を算出し、この平均気圧を生デー
タとして過去２４時間の生データを記憶保管する。１０
は２４時間平均気圧算出手段であり、生データ算出記憶
手段９の保管する過去２４時間全ての生データを取り込
み、この生データから過去２４時間の平均気圧を算出し
記憶保管する。１１は６時間平均気圧算出手段であり、
生データ算出記憶手段９の保管する過去６時間の生デー
タを取シ込み、この生データから過去６時間の平均気圧
を算出し記憶保管する。そして、２４時間平均気圧算出
手段１０の保管する過去２４時間の平均気圧は、加速度
算出手段１２に取り込まれ、該加速度算出手段１２にお
いて、前記（２）式の演算が行われ、過去２４時間平均
の気圧の変化加速度成分が算出される。また、６時間平
均気圧算出手段１１の保管する過去６時間の平均気圧は
、速度算出手段１３に取り込まれ、該速度算出手段１３
において、前記（３）式の演算が行われ、過去６時間平
均の気圧の変化速度成分が算出される。しかして、符号
判定手段１４にて、加速度算出手段１２の算出する加速
度成分と速度算出手段１３の算出する速度成分の符号が
識別され、この符号に基づいて晴雨の判定がなされ、こ
の判定結果に応じてＬＦＪＤ７の点滅による表示がなさ
れる。すなわち、２４時間平均気圧算出手段１０〜速度
算出手段１３においてステップ３０６のデータ計算が行
われ、符号判定手段１４でステップ３０７の天気判定が
行われる。
以上説明したように本発明による晴雨計によると、速度
算出手段および加速度算出手段を用いて気圧の変化速度
成分および変化加速度成分を算出するようになし、この
気圧の速度成分および気圧の加速度成分に基づいて天候
の予測を行うようにしたので、気圧の履歴を考慮したよ
り正確で信頼性の高い天候の予測を行うことができ、ま
たマイクロコンピュータ等により構成すれば機械的な情
報伝達機構も激減することになシ安価でしかも故障も少
なくなり、家庭用の小型のものから大規模な屋外設置型
に到るまで、そのバリエーションが広がる。
算出手段および加速度算出手段を用いて気圧の変化速度
成分および変化加速度成分を算出するようになし、この
気圧の速度成分および気圧の加速度成分に基づいて天候
の予測を行うようにしたので、気圧の履歴を考慮したよ
り正確で信頼性の高い天候の予測を行うことができ、ま
たマイクロコンピュータ等により構成すれば機械的な情
報伝達機構も激減することになシ安価でしかも故障も少
なくなり、家庭用の小型のものから大規模な屋外設置型
に到るまで、そのバリエーションが広がる。
第１図は本発明に係る晴雨計の一実施例を示す機能ブロ
ック図、第２図はこの晴雨計のシステム構成図、第３図
はこの晴雨計を構成するマイクロコンピュータ内にスト
アされているプログラムのフローチャートでおる。 １・・・ｅ気圧センサ、Ｔ・−・・ＬＥＤ、 １２・・
・・加速度算出手段、１３・・・・速度算出手段、１４
・・・・符号判定手段。
ック図、第２図はこの晴雨計のシステム構成図、第３図
はこの晴雨計を構成するマイクロコンピュータ内にスト
アされているプログラムのフローチャートでおる。 １・・・ｅ気圧センサ、Ｔ・−・・ＬＥＤ、 １２・・
・・加速度算出手段、１３・・・・速度算出手段、１４
・・・・符号判定手段。
Claims (1)
- 気圧の変化速度成分を算出する速度算出手段と、気圧の
変化加速度成分を算出する加速度算出手段と、この加速
度算出手段および前記速度算出手段の算出する気圧の加
速度成分および気圧の速度成分に基づいて天候の予測を
行なう天候予測手段とを具備してなる晴雨計。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60216931A JPS6275372A (ja) | 1985-09-30 | 1985-09-30 | 晴雨計 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60216931A JPS6275372A (ja) | 1985-09-30 | 1985-09-30 | 晴雨計 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6275372A true JPS6275372A (ja) | 1987-04-07 |
| JPH0476591B2 JPH0476591B2 (ja) | 1992-12-04 |
Family
ID=16696169
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60216931A Granted JPS6275372A (ja) | 1985-09-30 | 1985-09-30 | 晴雨計 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6275372A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5899782A (ja) * | 1981-12-09 | 1983-06-14 | Fujiya:Kk | 天気傾向表示装置 |
-
1985
- 1985-09-30 JP JP60216931A patent/JPS6275372A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5899782A (ja) * | 1981-12-09 | 1983-06-14 | Fujiya:Kk | 天気傾向表示装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0476591B2 (ja) | 1992-12-04 |
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