TW201939068A - 氣象雷達裝置及豪雨預測方法 - Google Patents

氣象雷達裝置及豪雨預測方法 Download PDF

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Abstract

提供一種能夠對於身為特異性且局部性的氣象現象之豪雨而正確且迅速地進行預測、解析並根據預測結果來推測出有效之威脅度的氣象雷達裝置。本實施形態之氣象雷達裝置，係具備有對藉由天線所受訊的雷達訊號進行處理並產生關連於氣象現象之觀測資料之雷達訊號處理裝置、和對於前述觀測資料進行處理之電腦，而構成之。前述電腦，係實行基於前述觀測資料來辨認出作為前述氣象現象而發生的雨域之辨認處理，並基於前述辨認處理之辨認結果來產生用以算出針對對象地點之豪雨的威脅度之威脅資訊。

Description

氣象雷達裝置及豪雨預測方法
本發明之實施形態，係有關於能夠實現豪雨預測功能之氣象雷達裝置及豪雨預測方法。
近年來，係多所發生有身為突發性且特異性之氣象現象的亦被稱作集中豪雨之局部性的豪雨。為了將起因於此種豪雨所引發的災害抑制於最小限度，進行對於豪雨之發生作預測、解析的豪雨預測並推測出由豪雨所致的威脅度之必要性係提高。為了實現此種功能，係提案有使用有高解析度之氣象雷達等的豪雨預測系統。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1] 日本特開2001-289961號公報
先前技術之豪雨預測系統，係構成為藉由參照與現在之雨域相類似之過去之事例，來對於豪雨之發生作預測、解析，並進行根據預測結果來判定危險度之處理。在此種豪雨預測系統中，由於係依存於過去之事例，因此，係難以對於身為特異性且局部性的氣象現象之豪雨而正確且迅速地進行預測、解析。又，係亦難以為了將由豪雨所致的災害抑制為最小限度而根據預測結果來判定出有效的危險度。
因此，本發明之目的，係在於提供一種能夠對於身為特異性且局部性的氣象現象之豪雨而正確且迅速地進行預測、解析並根據預測結果來推測出有效之威脅度的氣象雷達裝置。
本實施形態之氣象雷達裝置，係構成為具備有對藉由天線所受訊的雷達訊號進行處理並產生關連於氣象現象之觀測資料之手段、和對於前述觀測資料進行處理之資訊處理手段。前述資訊處理手段，係包含有實行基於前述觀測資料來辨認出作為前述氣象現象而發生的雨域之辨認處理之手段、和基於前述辨認處理之辨認結果來產生用以算出針對對象地點之豪雨的威脅度之威脅資訊。
以下，參考圖面，對實施形態作說明。

[氣象雷達裝置之構成]
圖1，係為對關連於本實施形態之氣象雷達裝置1的構成作展示之區塊圖。本實施形態之氣象雷達裝置1，係為適用有高解析度之氣象雷達、例如適用有相位陣列雷達或者是XRAIN (eXtended RAdar Information Network)方式之氣象雷達之構成。
如同圖1中所示一般，氣象雷達裝置1，係具備有天線單元10、和雷達訊號處理裝置11、和電腦14、和儲存裝置15、以及通訊裝置16。天線單元10，例如係由相位陣列雷達所成，並受訊被送訊的電波之反射波而對於雷達訊號處理裝置11作送出。
雷達訊號處理裝置11，係包含有A／D轉換器12以及訊號處理部13。A／D轉換器12，係將藉由天線單元10所受訊的身為反射波之類比訊號轉換為數位訊號。訊號處理部13，係實行地面雜波(Ground Clutter)之除去處理等的各種之數位訊號處理，並將訊號處理後之數位資料輸出至電腦14處。
電腦14，係藉由被儲存在儲存裝置15中之軟體，來輸入從訊號處理部13而來之數位資料，並實行關連於本發明之豪雨預測處理之資料處理以及解析處理。本實施形態之豪雨預測處理，係如同後述一般，包含有用以算出(推測出)由豪雨所致之對於對象地點之威脅度的威脅資訊之產生處理。儲存裝置15，係除了電腦14所實行的軟體以外，亦儲存有在資料處理以及解析處理中所需要的資料和資訊。通訊裝置16，係被與網路作連接，並藉由電腦14而被作控制，並且將藉由資料處理以及解析處理所輸出的資料和資訊，例如發佈至氣象中心之伺服器等處。

[豪雨預測處理]
圖2，係為對於電腦14所實行的處理作展示之流程圖。圖3，係為對於藉由電腦14所作成的辨認畫像之其中一例作展示之圖。圖4，係為對於2值化畫像之其中一例作展示之圖。
如同圖2中所示一般，電腦14，係使用從訊號處理部13而來之數位資料，而實行全雨域和強雨域之辨認處理(S1)。具體而言，電腦14，係根據數位資料(包含受訊強度之資料)，來作成包含降雨強度資料之觀測資料。電腦14，係作成對基於該觀測資料所得到的雨域作展示之觀測畫像t0。此觀測畫像t0，係基於在時間t0處之觀測資料所得。電腦14，係對於所作成的觀測畫像，而實行包含有2值化處理、外切矩形(外切圓)之抽出處理、座標點資訊之抽出處理以及標號處理(Labeling process)之全雨域和強雨域之辨認處理。
接著，電腦14，係實行對於各雨域30間之距離作計測之距離計測、對於各雨域30之面積作計測之面積計測、各雨域30之平均降雨強度之算出以及各雨域30之被作了指標化的規模之算出等的處理(S2)。電腦14，係將各計測結果以及各算出結果儲存在儲存裝置15中。
電腦14，係將以上之處理(S1、S2)在時間t0～tn之期間中而以Δt(例如2分鐘)間隔來實行，並根據辨認處理之結果來作成全雨域和強雨域之辨認畫像(S3)。圖3，係對於藉由電腦14之辨認處理所取得的對於全雨域30作展示之辨認畫像之其中一例作展示。如同圖3中所示一般，全雨域30，係在藉由座標點(經度和緯度)資訊之抽出處理所作成的地圖上，藉由標號處理而被附加有標號A～F。
於此，為了便於說明，係將辨認畫像之全雨域30的各者，基於降雨強度資料來將降雨之強度的階段對於各區域之每一者而有所區別，但是，係亦能夠藉由顏色來作區別顯示。例如，在標號F之雨域30處，係將降雨強度為最大值之部分100以橘色來作顯示，並將中間值之部分110以黃色來作顯示，並進而將相對而言為弱之部分120以藍色來作顯示，且將最小值之130部分以綠色來作顯示。
圖4，係展示對於被實行了2值化處理以及外切矩形(外切圓)之抽出處理的全雨域40作展示之辨認畫像之其中一例。如同圖4中所示一般，被作了2值化後的全雨域40，係分別藉由外切矩形41之抽出處理，而能夠對標號A～F之每一者進行抽出。電腦14，係能夠將對標號A～F之每一者所抽出的辨認畫像，分別與包含有重心42之座標點資訊一同地來儲存在儲存裝置15中。
圖5，係對於對強雨域50作展示之辨認畫像之其中一例作展示。如同圖5中所示一般，強雨域50，係在藉由座標點(經度和緯度)資訊之抽出處理所作成的地圖上，藉由標號處理而被附加有標號a～f。
圖6，係展示對於被實行了2值化處理以及外切矩形(外切圓)之抽出處理的強雨域60作展示之辨認畫像之其中一例。如同圖6中所示一般，被作了2值化後的強雨域60，係分別藉由外切矩形61之抽出處理，而能夠對標號a～f之每一者進行抽出。電腦14，係能夠將對標號a～f之每一者所抽出的辨認畫像，分別與包含有重心62之座標點資訊一同地來儲存在儲存裝置15中。
電腦14，係能夠將儲存在儲存裝置15中之全雨域和強雨域的各辨認畫像30、40、50、60，從通訊裝置16來經由網路而例如發佈至氣象中心之伺服器處。藉由此，伺服器，係能夠將各辨認畫像顯示在顯示裝置之畫面上。
接著，電腦14，係使用藉由以時間Δt之間隔所實行之辨認處理而作成的辨認畫像，來實行強雨域之追蹤處理和狀況變化之辨識處理(S4)。具體而言，電腦14，係實行區隔(segmentation)處理、位置之比對處理、座標評價處理、位移量之異常值判定處理(錯誤畫像之判定處理)、追蹤處理、狀況變化之辨識處理以及再標號處理。亦即是，電腦14，係藉由區隔處理，來從強雨域之各辨認畫像50、60而區分出處理對象之辨認畫像。電腦14，係藉由位置之比對處理以及座標評價處理，而辨識出處理對象之畫像的時間性變遷。進而，電腦14，係藉由身為處理對象之辨認畫像的追蹤處理以及狀況變化之辨識處理，來辨識出身為處理對象的強雨域之狀況變化。
圖7～圖9，係分別為對於藉由強雨域之追蹤處理和狀況變化之辨識處理所得到的處理結果作展示之圖。圖7，例如係對於在如同圖5所示一般之標號d之強雨域中而代表時間t0、t-1、t-2之時間性變化的辨認畫像70、71、72作展示。圖8，係對於在被實行了2值化處理以及外切矩形(外切圓)之抽出處理的強雨域中而代表時間t0、t-1、t-2之時間性變化的辨認畫像80、81、82作展示。
電腦14，係作為狀況變化之辨識處理，而例如藉由實行時間t0之辨認畫像和在時間Δt之前所處理了的辨認畫像(時間t-1之辨認畫像)之間之比較處理，來抽出關連於強雨域之狀況變化的資訊。圖9，係為對於將代表時間t0、t-1、t-2之時間性變化的各圖框之強雨域作了重疊的圖作展示者，並身為關連於強雨域之狀況變化之資訊。
回到圖2，電腦14，係使用上述一般之雨域和強雨域之辨認處理(S1)、關連於雨域之計測處理以及算出處理(S2)、雨域和強雨域之辨認畫像之作成處理(S3)以及雨域之狀況變化之辨識處理(S4)的各處理結果，而實行威脅資訊之產生處理(S5)。以下，參考圖10，對於威脅資訊以及產生處理作具體性說明。
本實施形態之所謂威脅資訊，係為用以算出(推測出)對於對象地點之豪雨所造成的威脅度(危險度)之資訊。威脅度，係可定義為能夠藉由評價函數f(a・D，b・A，c・Sc，d・GD)而算出的評價值。於此，a、b、c、d係代表權重係數。威脅資訊，例如，係相當於評價函數f之參數D、A、Sc、GD。
圖10，係為用以對威脅資訊D、A、Sc、GD作說明之圖。如同圖10中所示一般，參數D(distance)，係代表相對於藉由經度和緯度所特定出的對象地點200之從在雨域210中的例如降雨強度為50mm/h以上之強雨域的外切矩形220之重心起的距離(m)。於此，雨域210，係如同圖3中所示一般，為了便於說明，而將降雨強度以區域來作區別。降雨強度，係能夠藉由指示器(indicator)230來例如以顏色而作區別顯示。
參數A(access)，係代表對於對象地點之接近狀況。具體而言，係依據在時刻t和t-Δt處的距離D之差分，來在滿足「D(t)-D(t-Δt)＜0」之條件的情況時，指標化為接近(+1)。又，在滿足「D(t)-D(t-Δt)=0」之條件的情況時，係指標化為停滯(±0)。進而，在滿足「D(t)-D(t-Δt)＞0」之條件的情況時，係指標化為脫離(-1)。或者是，係亦可構成為若是10分鐘間之累積值超過某一臨限值則定義為接近等。
參數Sc(scale)係代表雨域之規模，並藉由辨認畫像之像素(pixel)數來作定義。參數GD(growth & decay)，係代表雨域之盛衰狀況，例如，係可定義為時刻t和時刻t-Δt處之強雨域之像素(pixel)數之差分。
電腦14，係將威脅度定義為能夠藉由評價函數f來算出的評價值，並將該評價函數f之參數D、A、Sc、GD作為威脅資訊而產生。電腦14，係將所產生的威脅資訊適用於評價函數f中，並算出(推測出)對於對象地點之豪雨所造成的威脅度(危險度)。電腦14，係將所產生的威脅資訊以及將威脅資訊適用於評價函數f中所算出(推測出)的威脅度(危險度)，儲存在儲存裝置15中。
進而，電腦14，係將儲存在儲存裝置15中之威脅資訊以及威脅度(危險度)，從通訊裝置16來經由網路而例如發佈至氣象中心之伺服器等處(S6)。藉由此，伺服器，係能夠將威脅資訊以及威脅度顯示在顯示裝置之畫面上。
另外，在本實施形態中，係亦可使電腦14實行將威脅資訊發佈至氣象中心之伺服器處的處理，並在伺服器處將威脅資訊適用於評價函數f中，而算出(推測出)威脅度(危險度)。進而，雖係針對在1個場所的對象地點200處而算出豪雨所造成的威脅度之情況來作了說明，但是，係並不被限定於此，亦可在複數之對象地點處而算出豪雨所造成的威脅度。
如同上述一般，若依據本實施形態，則電腦14，係藉由實行圖2中所示之軟體(演算法)，而能夠對於氣象雷達資料進行處理，並產生雨域之辨認畫像，並且算出該雨域之面積、降雨強度以及規模等，而將關連於該雨域之狀況變化的資訊抽出。於此情況，特別是能夠產生會帶來豪雨之強雨域之辨認畫像，並且算出該強雨域之面積、降雨強度以及規模等，而將關連於該強雨域之狀況變化的資訊抽出。
進而，電腦14，係產生用以算出(推測出)對於對象地點之豪雨(強降雨)所造成的威脅度(危險度)之威脅資訊。威脅資訊，係為代表相對於對象地點之從強雨域起之距離、該強雨域之對於對象地點之接近狀況、該強雨域之規模以及該強雨域之盛衰狀況的資訊。藉由本實施形態，由於係能夠產生該威脅資訊，因此，係能夠將該威脅資訊作為參數來適用，並定義出用以算出威脅度(評價值)之評價函數f。
在本實施形態中，電腦14，係亦可對於預先所準備了的評價函數f，而將該威脅資訊作為參數來適用，並算出對於對象地點之威脅度(評價值)。又，例如若是氣象中心之伺服器係預先準備有評價函數f，則係可將從電腦14所發佈的威脅資訊作為參數來適用，並算出(推測出)對於威脅度(危險度)。
根據上述構成，若依據本實施形態，則係能夠對於身為特異性且局部性的氣象現象之豪雨而正確且迅速地進行預測、解析。又，由於係能夠產生對於對象地點之豪雨所造成的威脅資訊，因此，係能夠利用該威脅資訊，來為了將災害抑制為最小限度而算出(推測出)有效之威脅度(危險度)。故而，例如氣象中心之伺服器，由於係能夠辨識出對於對象地點之豪雨所造成的威脅度(危險度)，因此，係能夠實現用以避免起因於身為特異性且局部性的氣象現象之豪雨所造成的災害之有效的氣象預報。
雖係針對本發明之數個實施形態而作了說明，但是，此些之實施形態，係僅為作為例子所提示者，而並非為對於本發明之範圍作限定。此些之新穎的實施形態，係可藉由其他之各種的形態來實施，在不脫離發明之要旨的範圍內，係可進行各種的省略、置換、變更。此些之實施形態及其變形，係被包含於發明之範圍以及要旨內，並且亦被包含於申請專利範圍中所記載之發明及其均等範圍內。
1‧‧‧氣象雷達裝置
10‧‧‧天線單元
11‧‧‧雷達訊號處理裝置
12‧‧‧A／D轉換器
13‧‧‧訊號處理部
14‧‧‧電腦
15‧‧‧儲存裝置
16‧‧‧通訊裝置
30‧‧‧雨域(辨認畫像)
40‧‧‧全雨域(辨認畫像)
41‧‧‧外切矩形
42‧‧‧重心
50‧‧‧強雨域(辨認畫像)
60‧‧‧強雨域(辨認畫像)
61‧‧‧外切矩形
62‧‧‧重心
70‧‧‧辨認畫像
71‧‧‧辨認畫像
72‧‧‧辨認畫像
80‧‧‧辨認畫像
81‧‧‧辨認畫像
82‧‧‧辨認畫像
100‧‧‧降雨強度為最大值之部分
110‧‧‧降雨強度為中間值之部分
120‧‧‧降雨強度相對而言為弱之部分
130‧‧‧降雨強度為最小值之部分
200‧‧‧對象地點
A‧‧‧標號
B‧‧‧標號
C‧‧‧標號
D‧‧‧標號
E‧‧‧標號
F‧‧‧標號
a‧‧‧標號
b‧‧‧標號
c‧‧‧標號
d‧‧‧標號
e‧‧‧標號
f‧‧‧標號
[圖1] 圖1，係為用以對關連於實施形態之氣象雷達裝置的構成作說明之區塊圖。
[圖2] 圖2，係為用以對關連於實施形態之氣象雷達裝置的動作作說明之流程圖。
[圖3] 圖3，係為對關連於實施形態的全雨域之辨認畫像之其中一例作展示之圖。
[圖4] 圖4，係為對關連於實施形態的全雨域之2值化畫像之其中一例作展示之圖。
[圖5] 圖5，係為對關連於實施形態的強雨域之辨認畫像之其中一例作展示之圖。
[圖6] 圖6，係為對關連於實施形態的強雨域之2值化畫像之其中一例作展示之圖。
[圖7] 圖7，係為對關連於實施形態的針對強雨域之時間性變化作展示的辨認畫像之其中一例作展示之圖。
[圖8] 圖8，係為對關連於實施形態的針對強雨域之時間性變化作展示的2值化畫像之其中一例作展示之圖。
[圖9] 圖9，係為對關連於實施形態的展示時間性變化之將強雨域之各畫像作了重疊之圖。
[圖10] 圖10，係為用以對關連於實施形態之威脅資訊作說明之圖。

Claims (9)

  1. 一種氣象雷達裝置，其特徵為，係具備有： 對藉由天線所受訊的雷達訊號進行處理並產生關連於氣象現象之觀測資料之手段；和 對於前述觀測資料進行處理之資訊處理手段， 前述資訊處理手段，係包含有： 實行基於前述觀測資料來辨認出作為前述氣象現象而發生的雨域之辨認處理之手段；和 基於前述辨認處理之辨認結果來產生用以算出針對對象地點之豪雨的威脅度之威脅資訊之手段。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載之氣象雷達裝置，其中， 前述資訊處理手段，係包含有： 定義出用以算出前述威脅度之特定之函數，並對於該函數而將前述威脅資訊作為參數來適用，而算出前述威脅度之手段。
  3. 如申請專利範圍第1項或第2項所記載之氣象雷達裝置，其中， 前述資訊處理手段，係包含有： 實行基於前述辨認處理之辨認結果來對於雨域之狀況變化作辨識之辨識處理之手段， 基於前述辨認處理之辨認結果以及前述辨識處理之辨識結果，來產生前述威脅資訊。
  4. 如申請專利範圍第1～3項中之任一項所記載之氣象雷達裝置，其中，係包含有： 用以發佈藉由前述資訊處理手段所產生的前述威脅資訊之通訊手段。
  5. 如申請專利範圍第1項、第3項、第4項中之任一項所記載之氣象雷達裝置，其中， 前述資訊處理手段，係包含有： 定義出用以算出前述威脅度之特定之函數，並對於該函數而將前述威脅資訊作為參數來適用，而算出前述威脅度之手段， 作為前述威脅資訊，係算出相對於前述對象地點之與前述豪雨之雨域之間之距離、代表對於前述對象地點之前述雨域之接近狀況之指標化資料、代表前述雨域之規模之資料、以及代表前述雨域之盛衰狀況的資料。
  6. 一種豪雨預測方法，其特徵為，係對於氣象雷達裝置作適用， 該氣象雷達裝置，係具備有： 對藉由天線所受訊的雷達訊號進行處理並產生關連於氣象現象之觀測資料之手段；和 對於前述觀測資料進行處理之資訊處理手段， 該豪雨預測方法，係藉由前述資訊處理手段，而實行基於前述觀測資料來辨認出作為前述氣象現象而發生的雨域之處理、和基於前述辨認處理之處理結果來產生用以算出針對對象地點之豪雨的威脅度之威脅資訊之處理。
  7. 如申請專利範圍第6項所記載之豪雨預測方法，其中， 係包含有藉由前述資訊處理手段，來定義出用以算出前述威脅度之特定之函數，並對於該函數而將前述威脅資訊作為參數來適用，而算出前述威脅度之處理。
  8. 如申請專利範圍第6項或第7項所記載之豪雨預測方法，其中， 係包含有藉由前述資訊處理手段，來基於前述辨認處理之處理結果而對於雨域之狀況變化作辨識之處理， 基於前述辨認處理之處理結果以及前述辨識處理之處理結果，來產生前述威脅資訊。
  9. 如申請專利範圍第6項或第8項所記載之豪雨預測方法，其中， 係包含有藉由前述資訊處理手段，來定義出用以算出前述威脅度之特定之函數，並對於該函數而將前述威脅資訊作為參數來適用，而算出前述威脅度之處理， 作為前述威脅資訊，係算出相對於前述對象地點之與前述豪雨之雨域之間之距離、代表對於前述對象地點之前述雨域之接近狀況之指標化資料、代表前述雨域之規模之資料、以及代表前述雨域之盛衰狀況的資料。
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