WO2020166232A1 - 水蒸気観測計及び水蒸気観測方法 - Google Patents

水蒸気観測計及び水蒸気観測方法 Download PDF

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    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Definitions

  • the present disclosure relates to a water vapor observing meter and a water vapor observing method.
  • Satellites Satellites, GNSS receivers, microwave radiometers, water vapor lidar, etc. are known for water vapor observation.
  • the first problem is that it is necessary to consider a method of receiving electromagnetic waves to facilitate processing. Conceivable.
  • the second problem is that the electromagnetic waves received include both the electromagnetic waves emitted from water vapor and the electromagnetic waves emitted from cloud water, and the electromagnetic waves emitted from water vapor may be affected by cloud water. Conceivable.
  • Patent Document 1 discloses a precipitation prediction system. Further, the microwave radiometer is described in Patent Documents 2 and 3.
  • the purpose of the present disclosure is to provide a water vapor observing device and a water vapor observing method that can accurately and easily observe the amount of water vapor in consideration of the influence of cloud water in the atmosphere.
  • the water vapor observing meter of the present disclosure is An electromagnetic wave transmitting surface, A vertically upward horn configured to be capable of receiving an electromagnetic wave that has passed through the electromagnetic wave transmitting surface, A steam data generation unit that generates steam data regarding steam based on the electromagnetic waves received by the horn, A cloud water data generation unit that generates cloud water data regarding cloud water based on the electromagnetic waves received by the horn, A water vapor amount calculation unit that calculates the amount of water vapor using the water vapor data and the cloud water data, Equipped with.
  • the vertically upward horn is configured to be able to receive electromagnetic waves, so the total amount of water vapor existing above the horn can be measured.
  • the horn is placed sideways and electromagnetic waves other than vertically downward are received.
  • the amount of water vapor can be measured more easily than in the case.
  • the amount of water vapor is calculated using the cloud water data that affects the amount of water vapor, it is possible to improve the calculation accuracy of the amount of water vapor. Therefore, it is possible to provide a water vapor observing device and a water vapor observing method capable of accurately and easily observing the amount of water vapor in consideration of the influence of cloud water in the atmosphere.
  • the figure which shows the structure of the water vapor observation meter which concerns on one Embodiment Diagram showing spectrum of water vapor and spectrum of cloud water The figure which shows the spectrum of the electromagnetic wave frequency and the radio field intensity received at 11:00, 11:05, 11:11, and 11:13. Diagram showing time variation of water vapor and cloud water The figure which shows the correction value based on cloud water data, and the water vapor amount after adding the value which multiplied the correction value to the water vapor amount (after correction).
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the water vapor observing meter of this embodiment.
  • the water vapor observing meter has a vertically upward horn 1 and an electromagnetic wave transmitting surface 2 surrounding the horn 1.
  • the horn 1 faces upward VD1 along the vertical direction VD.
  • the electromagnetic wave EW1 emitted from water vapor existing in the atmosphere passes through the electromagnetic wave transmitting surface 2 and is received by the horn 1.
  • the electromagnetic wave EW1 reaching the horn 1 is input to the reception processing unit 3 via an LNA (low noise amplifier) and an analog system.
  • LNA low noise amplifier
  • the reception processing unit 3 includes a water vapor data generation unit 30, a cloud water data generation unit 31, and a water vapor amount calculation unit 32.
  • the water vapor data generation unit 30 specifies the water vapor data D1 regarding water vapor based on the electromagnetic waves received by the horn 1.
  • the cloud water data generation unit 31 identifies cloud water data D2 regarding cloud water based on the electromagnetic waves received by the horn 1.
  • the water vapor amount calculation unit 32 calculates the amount of water vapor using the water vapor data D1 and the cloud water data D2. The details will be described below.
  • Fig. 2 shows the spectrum of water vapor and the spectrum of cloud water.
  • the water vapor spectrum has a peak at 22 GHz, and the radio wave intensity at 22 GHz changes according to the amount of water vapor.
  • the water vapor data generation unit 30 generates water vapor data regarding water vapor using the radio wave intensity of 22 GHz or a frequency around 22 GHz.
  • the spectrum of cloud water shows a shape inclined so that the radio wave intensity increases from the low frequency side to the high frequency side, and the inclination angle and the radio wave intensity change depending on the amount of cloud water.
  • the cloud water data generation unit 31 generates cloud water data based on at least one frequency other than 22 GHz.
  • FIG. 3 shows the spectrum of the frequency and field intensity of the received electromagnetic waves, and shows the spectrum at 11:00, 11:05, 11:11, and 11:13. There was no cloudy rain at 11:00 and light rain at 11:05, and the amount of rainfall increased from 11:11 to 11:13. As shown in FIG. 3, since the radio wave intensity as a whole increases as the amount of cloud water increases, it is difficult to calculate the amount of water vapor only by paying attention to the water vapor data D1 of 22 GHz. Therefore, it is necessary to specify the cloud water data D2 that serves as a reference for calculating the amount of water vapor.
  • the amount of cloud water can be expressed, for example, by a radio wave intensity of 17, 18 or 26 GHz other than 22 GHz or a combination thereof.
  • the radio wave intensity of 26 GHz is the cloud water amount S2, but the present invention is not limited to this.
  • the radio wave intensity of 17 or 18 GHz may be used as the amount of cloud water.
  • the cloud water amount S2 increases as the rainfall becomes stronger. It is considered that the electromagnetic radiation from raindrops increases when it rains.
  • the water vapor amount S1 decreases with the rainfall amount (cloud water amount). It is considered that the amount of water vapor S1 decreases because the electromagnetic waves generated from the water vapor are blocked by raindrops and do not reach the horn 1.
  • the cloud water data generation unit 31 can generate the cloud water data D2 based on the radio wave intensity of one frequency other than 22 GHz, but it is preferable to generate the cloud water data D2 based on the radio wave intensity of at least two frequencies other than 22 GHz.
  • the radio wave intensity at one point on the lower frequency side than 22 GHz one point near 17 GHz or 18 GHz
  • one point on the higher frequency side than 22 GHz one point near 26 GHz
  • the virtual line L indicating the inclination of cloud water in the spectrum of frequency-radio field intensity based on the radio wave intensity of.
  • the virtual line L serves as a reference for calculating the amount of water vapor.
  • the virtual line L is a straight line in the present embodiment, it is not limited to this and may be an approximate straight line or a curved line based on the radio wave intensities of three or more frequencies.
  • the water vapor amount calculation unit 32 calculates the water vapor amount S1 using the water vapor data D1 and the cloud water data D2. In the present embodiment, the water vapor amount calculation unit 32 calculates the water vapor amount based on a predetermined frequency (22 GHz or a frequency near it) other than at least two frequencies and the virtual line L. Specifically, the value obtained by subtracting the radio wave intensity of 22 GHz on the imaginary line L from the radio wave intensity of 22 GHz is set as the water vapor amount S1, but it is not limited to this.
  • the water vapor amount calculation unit 32 may constantly calculate the water vapor amount, may calculate the water vapor amount at every predetermined time, or may calculate the water vapor amount at a predetermined time.
  • FIG. 4 is a diagram showing changes over time in the amount S1 of water vapor and the amount S2 of cloud water. It is raining in a period T1 indicated by an arrow in the figure, and no rainfall is observed in other periods. Looking at the amount of water vapor in the figure, the amount of water vapor is rapidly attenuated during the rainfall period T1.
  • a rainfall detection unit 33 and a correction unit 34 are provided.
  • the rainfall detection unit 33 detects rainfall or snowfall at the position where the horn 1 is installed.
  • the rainfall detection unit 33 is configured to determine whether it is raining or snowing based on the cloud water data D2. Specifically, as shown in FIG. 4, the rainfall detection unit 33 determines whether it is raining or snowing based on the cloud water data D2. In the example of FIG. 4, if the amount of cloud water is equal to or larger than the predetermined threshold Th1, it is determined that it is raining or snowing, and if the amount of cloud water is less than the predetermined threshold Th1, it is determined that it is not raining or snowing.
  • the rainfall detection unit 33 may be configured to detect rainfall or snow at the position where the horn 1 is installed by receiving a signal indicating whether it is raining or snowing from the outside.
  • the correction unit 34 calculates a correction value according to the cloud water data D2 when the rain detection unit 33 detects rain or snow, and adds the correction value to the water vapor amount calculated by the water vapor amount calculation unit 32 to obtain the water vapor. Correct the amount.
  • the correction unit 34 does not perform the correction of the amount of water vapor calculated by the amount of water vapor calculation unit 32 when the rainfall detection unit 33 does not detect rain or snow.
  • FIG. 5 shows a correction value based on the cloud water data D2 and the amount of water vapor after the value obtained by multiplying the correction value by a coefficient is added to the amount of water vapor (after correction).
  • the dotted line portion of the period T1 shows the amount of water vapor before correction
  • the solid line of the period T1 shows the amount of water vapor after correction.
  • the water vapor observation meter has a removing unit 4 for removing water or snow adhering to the horn 1 or the electromagnetic wave transmitting surface 2.
  • the removal unit 4 illustrated in FIG. 1 includes a wind power generation unit 4a such as a fan or a blower that generates wind power, and a removal control unit 4b that controls the wind power generation unit 4a, and removes water or snow by the wind power.
  • the removal unit 4 is configured to remove water or snow when the rainfall detection unit 33 detects rainfall or snow.
  • the removing unit 4 may be configured to operate continuously, periodically or randomly. The removing unit 4 can be omitted if necessary.
  • the removal unit 104 includes a vibration generation unit 104a that generates vibration and a removal control unit 104b that controls the vibration generation unit 104a, and is configured to remove water or snow by vibration.
  • the removal unit 104 is configured to remove water or snow when the rainfall detection unit 33 detects rainfall or snow. Further, it is preferable that the upper surface of the electromagnetic wave transmitting surface 2 is inclined not in the horizontal direction but in the vertical direction VD. This is because water or snow is easily dropped by the removing units 4 and 104.
  • the rainfall detection unit 133 can be a rainfall sensor 133 a installed near the horn 1.
  • the rainfall sensor 133a various types such as a capacitance rain gauge, an optical rain sensor, a comb-type wetness sensor, a rain gauge having a capacitance water level sensor, a snow accretion detection sensor, a heavy rain gauge, etc. are adopted. It is possible.
  • the rainfall detection unit 233 detects whether it is raining or snowing based on the time change of the amount of water vapor calculated by the amount of water vapor calculation unit 32. Specifically, it is determined whether or not it is raining or snowing based on the amount of water vapor decreasing or rising above a predetermined slope. As shown in FIG. 4, it is possible to determine from the time when the amount of water vapor decreases above a predetermined slope to the time when the amount of water vapor rises above a predetermined slope as the period of rain or snow.
  • the correction unit 34 corrects the amount of water vapor in the period T1 determined to be raining or snowing based on the cloud water data in the period T1 determined to be raining or snowing.
  • the rainfall detection unit 33 shown in FIG. 1 may be configured to determine whether it is raining or snowing based on the temporal change in the amount of cloud water indicated by the cloud water data D2. As an example, the rainfall detection unit 33 determines whether or not it is raining or snowing based on the amount of cloud water rising or decreasing at a predetermined slope or more.
  • the correction unit 34 may correct the amount of water vapor in the period T1 determined to be raining or snowing based on the cloud water data D2 in the period T1 determined to be raining or snowing. As shown in FIG. 4, it is possible to determine from the time when the amount of cloud water rises above a predetermined slope to the time when the amount of cloud water decreases above a predetermined slope as the period of rainfall or snowfall.
  • the water vapor observing meter of the present embodiment is Electromagnetic wave transmitting surface 2, A vertically upward horn 1 configured to receive an electromagnetic wave that has passed through an electromagnetic wave transmitting surface 2, A steam data generation unit 30 that generates steam data D1 relating to steam based on the electromagnetic waves received by the horn 1, A cloud water data generation unit 31 that generates cloud water data D2 regarding cloud water based on the electromagnetic waves received by the horn 1, A water vapor amount calculation unit 32 that calculates a water vapor amount S1 using the water vapor data D1 and the cloud water data D2; Equipped with.
  • the water vapor observation method of this embodiment is Receiving the electromagnetic wave that has passed through the electromagnetic wave transmitting surface 2 by the vertically upward horn 1, Generating water vapor data D1 relating to water vapor based on the electromagnetic waves received by the horn 1, Generating cloud water data D2 about cloud water based on the electromagnetic waves received by the horn 1, Calculating a water vapor amount S1 using the water vapor data D1 and the cloud water data D2, including.
  • the vertically upward horn 1 is configured to be able to receive electromagnetic waves, the total amount of water vapor existing above the horn 1 can be measured. For example, electromagnetic waves other than vertically downward with the horn facing sideways. The amount of water vapor can be measured more easily than when receiving Furthermore, since the amount of water vapor is calculated using the cloud water data D2 that affects the amount of water vapor, it is possible to improve the calculation accuracy of the amount of water vapor. Therefore, it is possible to provide a water vapor observing device and a water vapor observing method capable of accurately and easily observing the amount of water vapor in consideration of the influence of cloud water in the atmosphere, water attached to a measuring instrument, or snow.
  • the cloud water data generation unit 31 generate the cloud water data D2 based on the radio wave intensity of at least two frequencies (18 GHz and 26 GHz).
  • the size and slope of the cloud water spectrum changes depending on the amount of cloud water. Therefore, by using the radio wave intensities of at least two frequencies (18 GHz and 26 GHz), the cloud water data D2 in which the inclination of the spectrum is taken into consideration can be specified.
  • the cloud water data generation unit 31 specifies the virtual line L in the spectrum diagram of the frequency and the radio wave intensity based on the radio wave intensity of at least two frequencies (18 GHz and 26 GHz). It is preferable that the water vapor amount calculation unit 32 calculates the water vapor amount based on the radio wave intensity at a predetermined frequency (22 GHz) other than at least two frequencies (18 GHz, 26 GHz) and the virtual line L.
  • rainfall detection units 33, 133, 233 that detect rainfall or snow at the position where the horn 1 is installed
  • a correction unit 34 that corrects the amount of water vapor based on the cloud water data D2 when the rainfall detection units 33, 133, and 233 detect rainfall or snowfall.
  • the amount of cloud water increases due to rainfall or snowfall, while the amount of water vapor decreases. Therefore, when rain or snow is detected, an appropriate amount of water vapor can be obtained by correcting the amount of water vapor based on the cloud water data.
  • the rainfall detection unit 133 is the rainfall sensor 133a. According to this configuration, it is possible to directly detect rainfall at the position where the horn 1 is installed.
  • the rainfall detection unit 33 preferably determines whether it is raining or snowing based on the cloud water data D2. According to this configuration, it is possible to detect rainfall or snow without using a rainfall sensor or another device.
  • the rainfall detection unit 33 determines that it is rainfall or snow when the amount of cloud water indicated by the cloud water data D2 is equal to or greater than the predetermined threshold Th1, and the correction unit 34 determines the cloud water data D2 according to the cloud water data D2. It is preferable to calculate the corrected value and add the corrected value to the amount of water vapor.
  • the amount of water vapor can be corrected by a simple judgment based on the amount of cloud water.
  • the rainfall detection unit 33 preferably determines whether it is raining or snowing based on the temporal change in the amount of cloud water indicated by the cloud water data D2.
  • the rainfall detection unit 33 determines whether or not it is raining or snowing based on the amount of cloud water rising or decreasing at a predetermined slope or more, and the correction unit 34 determines whether it is raining or snowing. It is preferable to correct the amount of water vapor in the period T1 determined to be snowing based on the cloud water data in the period T1 determined to be raining or snowing.
  • the water vapor amount calculation unit 32 calculates the water vapor amount at every predetermined time, and the rainfall detection unit 233 may determine whether it is raining or snowing based on the time change of the water vapor amount. preferable.
  • the rainfall detection unit 233 determines that it is raining or snowing when the amount of water vapor is attenuated or returned by a predetermined slope or more, and the correction unit 34 is raining or snowing. It is preferable to correct the amount of water vapor in the period T1 determined to be based on the cloud water data in the period T1 determined to be raining or snowing.
  • the removing units 4 and 104 for removing water or snow adhering to the horn 1 or the electromagnetic wave transmitting surface 2.
  • the water or snow attached to the horn 1 or the electromagnetic wave transmitting surface 2 affects the received electromagnetic waves, so the water or snow attached to the horn 1 or the electromagnetic wave transmitting surface 2 is removed by the removing units 4 and 104. By doing so, the accuracy of water vapor observation can be improved.
  • the removing unit 4 removes the water or snow using wind force. This is a preferred embodiment of the removal unit 4.
  • the removing unit 104 preferably removes the water or snow by vibration. This is a preferred embodiment of the removal unit 104.
  • the removing units 4 and 104 remove water or snow when the rainfall detecting units 33, 133, and 233 detect rainfall or snow.
  • All processes described herein may be embodied by software code modules executed by a computing system including one or more computers or processors and may be fully automated.
  • the code modules may be stored on any type of non-transitory computer readable medium or other computer storage device. Some or all of the methods may be embodied in dedicated computer hardware.
  • any particular action, event, or function of any of the algorithms described herein can be performed in a different sequence, and can be added, merged, or omitted altogether. (For example, not all described acts or events are required to execute an algorithm). Further, in certain embodiments, the actions or events may be executed in parallel rather than serially, eg, via multithreaded processing, interrupt processing, or through multiple processors or processor cores, or on other parallel architectures. You can Moreover, different tasks or processes may be performed by different machines and/or computing systems that may work together.
  • the various exemplary logic blocks and modules described in connection with the embodiments disclosed herein can be implemented or executed by a machine such as a processor.
  • the processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be, for example, a controller, microcontroller, or state machine, combinations thereof, or the like.
  • the processor can include electrical circuitry configured to process computer-executable instructions.
  • the processor comprises an application specific integrated circuit (ASIC), field programmable gate array (FPGA), or other programmable device that performs logical operations without processing computer-executable instructions.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • a processor may also be a combination of computing devices, such as a combination of digital signal processors (digital signal processors) and microprocessors, multiple microprocessors, one or more microprocessors in combination with DSP cores, or any other thereof. It can be implemented as such a configuration. Although described primarily herein in the context of digital technology, a processor may also include primarily analog components. For example, some or all of the signal processing algorithms described herein may be implemented by analog circuits or mixed analog and digital circuits.
  • a computing environment includes any type of computer system including, but not limited to, a microprocessor, mainframe computer, digital signal processor, portable computing device, device controller, or computing system based on a computing engine within an apparatus. be able to.
  • conditional languages such as “capable”, “capable”, “possible”, or “possible” refer to particular features, elements and/or steps that a particular embodiment includes. Embodiments are understood in the sense of the context commonly used to convey what is not included. Thus, such a conditional language is generally any way in which features, elements and/or steps are required for one or more embodiments, or one or more embodiments It is not meant to necessarily include logic to determine whether an element and/or step is included in or executed by any particular embodiment.
  • a disjunctive language such as the phrase "at least one of X, Y, and Z" is an item, term, etc., any of X, Y, Z, or any combination thereof, unless otherwise specified. Understood in a commonly used context to indicate that (eg, X, Y, Z). Accordingly, such disjunctive languages generally require each of at least one of X, at least one of Y, or at least one of Z for which a particular embodiment is present. Does not mean.
  • Numerals such as “one” should generally be construed to include one or more described items unless specifically stated otherwise. Thus, phrases such as “one device configured to” are intended to include one or more of the listed devices. Such one or more enumerated devices may also be collectively configured to perform the recited citations. For example, "a processor configured to perform A, B, and C below” refers to a first processor configured to perform A and a second processor configured to perform B and C. Processor.
  • the term “horizontal” as used herein, regardless of its orientation, is a plane parallel to the plane or surface of the floor of the area in which the described system is used, or description. Is defined as the plane in which the method is performed.
  • the term “floor” can be replaced with the terms “ground” or “water surface”.
  • the term “vertical/vertical” refers to the direction vertical/vertical to the defined horizontal line. Terms such as “upper”, “lower”, “lower”, “upper”, “side”, “higher”, “lower”, “upward”, “above”, and “below” are defined with respect to the horizontal plane. ing.
  • connection/coupling includes direct connection and/or connection having an intermediate structure between the two described components.
  • the numbers preceded by terms such as “approximately”, “about”, and “substantially” include the recited numbers, and unless otherwise indicated. Represents an amount near the stated amount that performs a desired function or achieves a desired result. For example, “approximately”, “about” and “substantially” refer to values that are less than 10% of the stated numerical value, unless expressly specified otherwise. As used herein, features of the embodiments in which the terms such as “approximately”, “about”, and “substantially” are previously disclosed perform the desired function as well. Or represents a feature with some variability in achieving that desired result.

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Abstract

【課題】大気における雲水の影響を考慮して、水蒸気量を精度よく且つ容易に観測可能な水蒸気観測計を提供する。 【解決手段】水蒸気観測計は、電磁波透過面２と、電磁波透過面２を通過した電磁波を受信可能に構成されている鉛直上向きのホーン１と、ホーン１が受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データＤ１を生成する水蒸気データ生成部３０と、ホーン１が受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データＤ２を生成する雲水データ生成部３１と、水蒸気データＤ１と雲水データＤ２とを用いて水蒸気量Ｓ１を算出する水蒸気量算出部３２と、を有する。

Description

水蒸気観測計及び水蒸気観測方法
　本開示は、水蒸気観測計及び水蒸気観測方法に関する。
　水蒸気観測には、衛星、ＧＮＳＳ受信機、マイクロ波放射計、水蒸気ライダーなどが知られている。
　大気中の水蒸気から電磁波が発せられることを利用して、マイクロ波放射計により水蒸気を観測する場合、第１の課題として、処理を容易にするための電磁波の受信方法を考慮する必要があると考えられる。
　第２の課題として、受信する電磁波には、水蒸気から照射される電磁波と、雲水から照射される電磁波の双方が含まれており、水蒸気から照射される電磁波が雲水の影響を受けてしまうおそれが考えられる。
　なお、水蒸気計測に直接関係がないが、特許文献１には降水予測システムが開示されている。また、マイクロ波放射計について、特許文献２及び３に記載されている。
特開２０１０－６０４４４号公報 米国特許出願公開第２００５／０１８４７４０号明細書 米国特許出願公開第２００６／０１６４０６３号明細書
　本開示の目的は、大気における雲水の影響を考慮して、水蒸気量を精度よく且つ容易に観測可能な水蒸気観測計及び水蒸気観測方法を提供することである。
　本開示の水蒸気観測計は、
　電磁波透過面と、
　前記電磁波透過面を通過した電磁波を受信可能に構成されている鉛直上向きのホーンと、
　前記ホーンが受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データを生成する水蒸気データ生成部と、
　前記ホーンが受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データを生成する雲水データ生成部と、
　前記水蒸気データと前記雲水データとを用いて水蒸気量を算出する水蒸気量算出部と、
を備える。
　このように、鉛直上向きのホーンで電磁波を受信可能に構成しているので、ホーンの上方に存在する水蒸気量の総量を計測することができ、例えばホーンを横向きにして鉛直下向き以外の電磁波を受信する場合に比べて水蒸気量を容易に計測可能となる。
　さらに、水蒸気量に影響を与える雲水データを用いて水蒸気量を算出するので、水蒸気量の算出精度を向上させることが可能となる。
　したがって、大気における雲水の影響を考慮して、水蒸気量を精度よく且つ容易に観測可能な水蒸気観測計及び水蒸気観測方法を提供可能となる。
一実施形態に係る水蒸気観測計の構成を示す図 水蒸気のスペクトル及び雲水のスペクトルを示す図 １１時００分、１１時０５分、１１時１１分、１１時１３分時点で受信した電磁波の周波数と電波強度のスペクトルを示す図 水蒸気量と雲水量の時間変化を示した図 雲水データに基づく補正値と、補正値に係数をかけた値を水蒸気量に加算した後（補正後）の水蒸気量と、を示す図 他の実施形態に係る水蒸気観測計の構成を示す図 上記以外の実施形態に係る水蒸気観測計の構成を示す図 上記以外の実施形態に係る水蒸気観測計の構成を示す図
　以下、本開示の一実施形態を、図面を参照して説明する。
　図１は、本実施形態の水蒸気観測計の構成を示す図である。
　図１に示すように、水蒸気観測計は、鉛直上向きのホーン１と、ホーン１を包囲する電磁波透過面２と、を有する。ホーン１は、鉛直方向ＶＤに沿って上方ＶＤ１を向いている。同図に示すように、大気中に存在する水蒸気から発せられた電磁波ＥＷ１は、電磁波透過面２を通過してホーン１に受信される。ホーン１に到達した電磁波ＥＷ１は、ＬＮＡ（ローノイズアンプ）及びアナログ系などを介して受信処理部３に入力される。
　受信処理部３は、水蒸気データ生成部３０と、雲水データ生成部３１と、水蒸気量算出部３２と、を有する。水蒸気データ生成部３０は、ホーン１が受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データＤ１を特定する。雲水データ生成部３１は、ホーン１が受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データＤ２を特定する。水蒸気量算出部３２は、水蒸気データＤ１と雲水データＤ２とを用いて水蒸気量を算出する。以下、具体的に説明する。
　図２は、水蒸気のスペクトル及び雲水のスペクトルを示す。同２に示すように水蒸気のスペクトルは、２２ＧＨｚにピークを持っており、水蒸気量に応じて２２ＧＨｚの電波強度が変化する。水蒸気データ生成部３０は、２２ＧＨｚ又は２２ＧＨｚ周辺の周波数の電波強度を用いて水蒸気に関する水蒸気データを生成する。
　雲水のスペクトルは、図２に示すように、低周波数側から高周波数側へ向けて電波強度が大きくなるように傾斜した形状を示しり、雲水量に応じて傾斜角度及び電波強度が変化する。雲水データ生成部３１は、２２ＧＨｚ以外の少なくとも１つの周波数に基づき雲水データを生成する。
　図３は、受信した電磁波の周波数と電波強度のスペクトルを示し、１１時００分、１１時０５分、１１時１１分、１１時１３分時点のスペクトルを示す。１１時００分では曇で雨が降っておらず、１１時０５分では小雨であり、１１時１１分、１１時１３分にかけて雨量が増加した。図３に示すように、雲水量が多くなれば電波強度が全体として大きくなるので、２２ＧＨｚの水蒸気データＤ１のみに着目しても水蒸気量の算出が難しい。そこで、水蒸気量の算出の基準となる雲水データＤ２の特定が必要となる。
　図３に示すように、雲水量は、例えば、２２ＧＨｚ以外の１７、１８又は２６ＧＨｚの電波強度又はこれらの組み合わせで表現することができる。図３において、２６ＧＨｚの電波強度を雲水量Ｓ２としているが、これに限定されない。例えば１７又は１８ＧＨｚの電波強度を雲水量としてもよい。図３で示すように、雲水量Ｓ２は、雨が強くなるにしたがって増大していることがわかる。雨天時には雨滴からの電磁波の放射が多くなるためと考えられる。また、水蒸気量Ｓ１は、降雨量（雲水量）に伴って量が減少していることがわかる。水蒸気量Ｓ１が減少するのは、水蒸気から発生した電磁波が雨滴により遮られ、ホーン１まで届かないためと考えられる。
　雲水データ生成部３１は、２２ＧＨｚ以外の１つの周波数の電波強度に基づき雲水データＤ２を生成可能であるが、２２ＧＨｚ以外の少なくとも２つの周波数の電波強度に基づき雲水データＤ２を生成することが好ましい。例えば、図３に示すように、２２ＧＨｚよりも低周波数側の１点（１７ＧＨｚ又は１８ＧＨｚの近傍の１点）の電波強度と、２２ＧＨｚよりも高周波数側の１点（２６ＧＨｚの近傍の１点）の電波強度とに基づき周波数－電波強度のスペクトルにおける雲水の傾斜を示す仮想線Ｌを特定することが挙げられる。仮想線Ｌが水蒸気量を算出するための基準となる。本実施形態において仮想線Ｌは直線であるが、これに限定されず、３つ以上の周波数の電波強度に基づく近似直線又は曲線でもよい。
　水蒸気量算出部３２は、水蒸気データＤ１と雲水データＤ２を用いて水蒸気量Ｓ１を算出する。本実施形態では、水蒸気量算出部３２は、少なくとも２つの周波数以外の所定周波数（２２ＧＨｚ又はその近傍周波数）と、仮想線Ｌとに基づき水蒸気量を算出している。具体的には、２２ＧＨｚの電波強度から、仮想線Ｌにおける２２ＧＨｚの電波強度を引いた値を水蒸気量Ｓ１としているが、これに限定されない。水蒸気量算出部３２は、水蒸気量を常時算出してもよいし、水蒸気量を所定の時間毎に算出してもよいし、水蒸気量を所定の時刻で算出してもよい。
　図４は、水蒸気量Ｓ１と雲水量Ｓ２の時間変化を示した図である。同図において矢印で示す期間Ｔ１において雨が降っており、それ以外の期間では降雨が観測されていない。同図の水蒸気量を見ると、降雨期間Ｔ１において水蒸気量が急激に減衰している。
　そこで、本実施形態では、図１に示すように、降雨検出部３３と、補正部３４と、を設けている。降雨検出部３３は、ホーン１が設置されている位置の降雨又は降雪を検出する。本実施形態では、降雨検出部３３は、雲水データＤ２に基づき降雨又は降雪しているかを判定するように構成されている。具体的には、降雨検出部３３は、図４に示すように、雲水データＤ２に基づき降雨又は降雪しているかを判定する。図４の例では、雲水量が所定閾値Ｔｈ１以上であれば降雨又は降雪していると判定し、雲水量が所定閾値Ｔｈ１未満であれば降雨又は降雪していないと判定する。なお、降雨検出部３３は、降雨又は降雪しているか否かを示す信号を外部から受信することで、ホーン１が設置されている位置の降雨又は降雪を検出するように構成してもよい。
　補正部３４は、降雨検出部３３によって降雨又は降雪が検出された場合に、雲水データＤ２に応じた補正値を算出し、水蒸気量算出部３２が算出した水蒸気量に補正値を加算し、水蒸気量を補正する。補正部３４は、降雨検出部３３によって降雨又は降雪が検出されていない場合には、水蒸気量算出部３２が算出した水蒸気量の補正を実行しない。図５は、雲水データＤ２に基づく補正値と、補正値に係数をかけた値を水蒸気量に加算した後（補正後）の水蒸気量と、を示す。図５の水蒸気量のグラフにおいて期間Ｔ１の点線部分が補正前の水蒸気量であり、期間Ｔ１の実線が補正後の水蒸気量を示している。
　図１に示すように、水蒸気観測計は、ホーン１又は電磁波透過面２に付着した水又は雪を除去する除去部４を有する。図１示す除去部４は、風力を発生させるファン又はブロア等の風力発生部４ａと、風力発生部４ａを制御する除去制御部４ｂと、を有し、風力により水又は雪を除去する。除去部４は、降雨検出部３３が降雨又は降雪を検出した場合に、水又は雪を除去するように構成されている。勿論、降雨又は降雪の検出にかかわらず、除去部４を常時、周期的又はランダムで継続して動作するように構成してもよい。なお、除去部４は必要に応じて省略可能である。
　＜除去部の変形例＞
　図６に示すように、除去部１０４を変更可能である。除去部１０４は、振動を発生させる振動発生部１０４ａと、振動発生部１０４ａを制御する除去制御部１０４ｂと、を有し、振動により水又は雪を除去するように構成されている。除去部１０４は、降雨検出部３３が降雨又は降雪を検出した場合に、水又は雪を除去するように構成されている。また、電磁波透過面２の上面を水平方向ではなく、鉛直方向ＶＤに対して傾斜するようにすることが好ましい。このようにすれば、除去部４、１０４により水又は雪が落下しやすくなるからである。
　＜降雨検出部の変形例＞
　図７に示すように、降雨検出部１３３は、ホーン１の近傍に設置した降雨センサ１３３ａとすることが可能である。降雨センサ１３３ａとして、静電容量式感雨計、光学式の感雨センサ、櫛型濡れセンサ、静電容量式の水位センサを有する雨量計、着雪検知センサ、重量式雨量計など、種々採用可能である。
　降雨又は降雪の検出方法として、図８に示す別の変形例が挙げられる。図８に示すように、降雨検出部２３３は、水蒸気量算出部３２が算出する水蒸気量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを検出する。具体的には、水蒸気量が所定の傾き以上で減少したこと又は上昇したことに基づき降雨又は降雪しているか否かを判定する。図４に示すように、水蒸気量が所定の傾き以上で減少した時点から、水蒸気量が所定の傾き以上で上昇した時点までを降雨又は降雪している期間と判定することが挙げられる。補正部３４は、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の水蒸気量を、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の雲水データに基づいて補正する。
　降雨又は降雪の検出方法として、図１に示す降雨検出部３３を、雲水データＤ２が示す雲水量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを判断するように構成してもよい。一例としては、降雨検出部３３は、雲水量が所定の傾き以上で上昇したこと又は減少したことに基づき降雨又は降雪しているか否かを判定する。補正部３４は、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の水蒸気量を、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の雲水データＤ２に基づいて補正することが挙げられる。図４に示すように、雲水量が所定の傾き以上で上昇した時点から、雲水量が所定の傾き以上で減少した時点までを降雨又は降雪している期間と判定することが挙げられる。
　以上のように、本実施形態の水蒸気観測計は、
　電磁波透過面２と、
　電磁波透過面２を通過した電磁波を受信可能に構成されている鉛直上向きのホーン１と、
　ホーン１が受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データＤ１を生成する水蒸気データ生成部３０と、
　ホーン１が受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データＤ２を生成する雲水データ生成部３１と、
　水蒸気データＤ１と雲水データＤ２とを用いて水蒸気量Ｓ１を算出する水蒸気量算出部３２と、
を備える。
　本実施形態の水蒸気観測方法は、
　電磁波透過面２を通過した電磁波を鉛直上向きのホーン１で受信すること、
　ホーン１が受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データＤ１を生成すること、
　ホーン１が受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データＤ２を生成すること、
　水蒸気データＤ１と雲水データＤ２とを用いて水蒸気量Ｓ１を算出すること、
を含む。
　このように、鉛直上向きのホーン１で電磁波を受信可能に構成しているので、ホーン１の上方に存在する水蒸気量の総量を計測することができ、例えばホーンを横向きにして鉛直下向き以外の電磁波を受信する場合に比べて水蒸気量を容易に計測可能となる。
　さらに、水蒸気量に影響を与える雲水データＤ２を用いて水蒸気量を算出するので、水蒸気量の算出精度を向上させることが可能となる。
　したがって、大気における雲水、計測器に付着した水又は雪の影響を考慮して、水蒸気量を精度よく且つ容易に観測可能な水蒸気観測計及び水蒸気観測方法を提供可能となる。
　本実施形態のように、雲水データ生成部３１は、少なくとも２つの周波数（１８ＧＨｚ、２６ＧＨｚ）の電波強度に基づき雲水データＤ２を生成することが好ましい。
　雲水量に応じて雲水スペクトルの大きさ及び傾斜が変わる。よって、少なくとも２つの周波数（１８ＧＨｚ、２６ＧＨｚ）の電波強度を用いることで、スペクトルの傾斜を考慮した雲水データＤ２を特定可能となる。
　本実施形態のように、雲水データ生成部３１は、少なくとも２つの周波数（１８ＧＨｚ、２６ＧＨｚ）の電波強度に基づき、周波数と電波強度のスペクトル図における仮想線Ｌを特定する。水蒸気量算出部３２は、少なくとも２つの周波数（１８ＧＨｚ、２６ＧＨｚ）以外の所定周波数（２２ＧＨｚ）における電波強度と、仮想線Ｌとに基づき水蒸気量を算出することが好ましい。
　このように仮想線Ｌに基づき水蒸気量を算出するので、水蒸気量の精度を向上させることが可能となる。
　本実施形態のように、ホーン１が設置されている位置の降雨又は降雪を検出する降雨検出部３３、１３３、２３３と、
　降雨検出部３３、１３３、２３３が降雨又は降雪を検出した場合に、雲水データＤ２に基づき水蒸気量を補正する補正部３４と、を有することが好ましい。
　降雨又は降雪により雲水量が増え、逆に水蒸気量が減る。よって、降雨又は降雪を検出した場合には、雲水データに基づき水蒸気量を補正することで、適切な水蒸気量を得ることが可能となる。
　図７に示す例のように、降雨検出部１３３は、降雨センサ１３３ａであることが好ましい。
　この構成によれば、ホーン１が設置されている位置の降雨を直接的に検出可能となる。
　図１に示す例のように、降雨検出部３３は、雲水データＤ２に基づき降雨又は降雪しているかを判定することが好ましい。
　この構成によれば、降雨センサや他の機器を用いずに降雨又は降雪を検出可能となる。
　図１又は図６の例のように、降雨検出部３３は、雲水データＤ２が示す雲水量が所定閾値Ｔｈ１以上になる場合に降雨又は降雪と判定し、補正部３４は、雲水データＤ２に応じた補正値を算出し、補正値を水蒸気量に加算することが好ましい。
　この構成によれば、雲水量に基づく簡素な判定で水蒸気量を補正可能となる。
　図１の例のように、降雨検出部３３は、雲水データＤ２が示す雲水量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを判定することが好ましい。
　この構成によれば、降雨又は降雪により雲水量が著しく増大することを利用して、雲水量の時間変化に基づき降雨又は降雪が判定でき、他の機器を省略可能となる。
　図１の例のように、降雨検出部３３は、雲水量が所定の傾き以上で上昇したこと又は減少したことに基づき降雨又は降雪しているか否かを判定し、補正部３４は、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の水蒸気量を、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の雲水データに基づいて補正することが好ましい。
　この構成により、降雨判定を雲水量の時間変化に基づき実現でき、水蒸気量の補正が可能となる。
　図８の例のように、水蒸気量算出部３２は、所定の時間毎に水蒸気量を算出し、降雨検出部２３３は、水蒸気量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを判定することが好ましい。
　この構成によれば、降雨又は降雪により水蒸気量が著しく減衰することを利用して、水蒸気量の時間変化に基づき降雨又は降雪が判定でき、他の機器を省略可能となる。
　図８の例のように、降雨検出部２３３は、水蒸気量が所定の傾き以上で減衰した又は復帰した場合に降雨又は降雪していると判定し、補正部３４は、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の水蒸気量を、降雨又は降雪していると判定された期間Ｔ１の雲水データに基づいて補正することが好ましい。
　この構成により、降雨判定を水蒸気量に基づき実現でき、水蒸気量の補正が可能となる。
　本実施形態のように、ホーン１又は電磁波透過面２に付着した水又は雪を除去する除去部４、１０４を有することが好ましい。
　この構成によれば、ホーン１又は電磁波透過面２に付着した水又は雪は、受信電磁波に影響を与えるので、除去部４、１０４によりホーン１又は電磁波透過面２に付着した水又は雪を除去することで、水蒸気観測の精度を向上させることが可能となる。
　図１、図７又は図８の例のように、除去部４は、風力を用いて前記水又は雪を除去することが好ましい。除去部４の好ましい実施例である。
　図６の例では、除去部１０４は、振動により前記水又は雪を除去することが好ましい。除去部１０４の好ましい実施例である。
　本実施形態のように、除去部４、１０４は、降雨検出部３３、１３３、２３３が降雨又は降雪を検出した場合に、水又は雪を除去することが好ましい。
　この構成によれば、電磁波の受信を妨げる水又は雪を適切に除去し、水蒸気量の算出精度を向上させることが可能となる。
　以上、本開示の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限定されるものでないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施形態の説明だけではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。
　上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。
　各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
　１　　ホーン
　２　　電磁波透過面
　Ｄ１　水蒸気データ
　Ｄ２　雲水データ
　３０　水蒸気データ生成部
　３１　雲水データ生成部
　３２　水蒸気量算出部
　３３、１３３、２３３　降雨検出部
　３４　補正部
　４、１０４　除去部
用語
　必ずしも全ての目的または効果・利点が、本明細書中に記載される任意の特定の実施形態に則って達成され得るわけではない。従って、例えば当業者であれば、特定の実施形態は、本明細書中で教示または示唆されるような他の目的または効果・利点を必ずしも達成することなく、本明細書中で教示されるような1つまたは複数の効果・利点を達成または最適化するように動作するように構成され得ることを想到するであろう。
　本明細書中に記載される全ての処理は、1つまたは複数のコンピュータまたはプロセッサを含むコンピューティングシステムによって実行されるソフトウェアコードモジュールにより具現化され、完全に自動化され得る。コードモジュールは、任意のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体または他のコンピュータ記憶装置に記憶することができる。一部または全ての方法は、専用のコンピュータハードウェアで具現化され得る。
　本明細書中に記載されるもの以外でも、多くの他の変形例があることは、本開示から明らかである。例えば、実施形態に応じて、本明細書中に記載されるアルゴリズムのいずれかの特定の動作、イベント、または機能は、異なるシーケンスで実行することができ、追加、併合、または完全に除外することができる (例えば、記述された全ての行為または事象がアルゴリズムの実行に必要というわけではない)。さらに、特定の実施形態では、動作またはイベントは、例えば、マルチスレッド処理、割り込み処理、または複数のプロセッサまたはプロセッサコアを介して、または他の並列アーキテクチャ上で、逐次ではなく、並列に実行することができる。さらに、異なるタスクまたはプロセスは、一緒に機能し得る異なるマシンおよび/またはコンピューティングシステムによっても実行され得る。
　本明細書中に開示された実施形態に関連して説明された様々な例示的論理ブロックおよびモジュールは、プロセッサなどのマシンによって実施または実行することができる。プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいが、代替的に、プロセッサは、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシン、またはそれらの組み合わせなどであってもよい。プロセッサは、コンピュータ実行可能命令を処理するように構成された電気回路を含むことができる。別の実施形態では、プロセッサは、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、またはコンピュータ実行可能命令を処理することなく論理演算を実行する他のプログラマブルデバイスを含む。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、デジタル信号プロセッサ(デジタル信号処理装置)とマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと組み合わせた1つ以上のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装することができる。本明細書中では、主にデジタル技術に関して説明するが、プロセッサは、主にアナログ素子を含むこともできる。例えば、本明細書中に記載される信号処理アルゴリズムの一部または全部は、アナログ回路またはアナログとデジタルの混合回路により実装することができる。コンピューティング環境は、マイクロプロセッサ、メインフレームコンピュータ、デジタル信号プロセッサ、ポータブルコンピューティングデバイス、デバイスコントローラ、または装置内の計算エンジンに基づくコンピュータシステムを含むが、これらに限定されない任意のタイプのコンピュータシステムを含むことができる。
　特に明記しない限り、「できる」「できた」「だろう」または「可能性がある」などの条件付き言語は、特定の実施形態が特定の特徴、要素および/またはステップを含むが、他の実施形態は含まないことを伝達するために一般に使用される文脈内での意味で理解される。従って、このような条件付き言語は、一般に、特徴、要素および/またはステップが1つ以上の実施形態に必要とされる任意の方法であること、または1つ以上の実施形態が、これらの特徴、要素および/またはステップが任意の特定の実施形態に含まれるか、または実行されるかどうかを決定するための論理を必然的に含むことを意味するという訳ではない。
　語句「X、Y、Zの少なくとも1つ」のような選言的言語は、特に別段の記載がない限り、項目、用語等が X, Y, Z、のいずれか、又はそれらの任意の組み合わせであり得ることを示すために一般的に使用されている文脈で理解される(例: X、Y、Z)。従って、このような選言的言語は、一般的には、特定の実施形態がそれぞれ存在するXの少なくとも1つ、Yの少なくとも1つ、またはZの少なくとも1つ、の各々を必要とすることを意味するものではない。
　本明細書中に記載されかつ/または添付の図面に示されたフロー図における任意のプロセス記述、要素またはブロックは、プロセスにおける特定の論理機能または要素を実装するための1つ以上の実行可能命令を含む、潜在的にモジュール、セグメント、またはコードの一部を表すものとして理解されるべきである。代替の実施形態は、本明細書中に記載された実施形態の範囲内に含まれ、ここでは、要素または機能は、当業者に理解されるように、関連する機能性に応じて、実質的に同時にまたは逆の順序で、図示または説明されたものから削除、順不同で実行され得る。
　特に明示されていない限り、「一つ」のような数詞は、一般的に、1つ以上の記述された項目を含むと解釈されるべきである。従って、「～するように設定された一つのデバイス」などの語句は、1つ以上の列挙されたデバイスを含むことを意図している。このような1つまたは複数の列挙されたデバイスは、記載された引用を実行するように集合的に構成することもできる。例えば、「以下のA、BおよびCを実行するように構成されたプロセッサ」は、Aを実行するように構成された第1のプロセッサと、BおよびCを実行するように構成された第2のプロセッサとを含むことができる。加えて、導入された実施例の具体的な数の列挙が明示的に列挙されたとしても、当業者は、このような列挙が典型的には少なくとも列挙された数(例えば、他の修飾語を用いない「2つの列挙と」の単なる列挙は、通常、少なくとも2つの列挙、または2つ以上の列挙を意味する)を意味すると解釈されるべきである。
　一般に、本明細書中で使用される用語は、一般に、「非限定」用語(例えば、「～を含む」という用語は「それだけでなく、少なくとも～を含む」と解釈すべきであり、「～を持つ」という用語は「少なくとも～を持っている」と解釈すべきであり、「含む」という用語は「以下を含むが、これらに限定されない。」などと解釈すべきである。) を意図していると、当業者には判断される。
　説明の目的のために、本明細書中で使用される「水平」という用語は、その方向に関係なく、説明されるシステムが使用される領域の床の平面または表面に平行な平面、または説明される方法が実施される平面として定義される。「床」という用語は、「地面」または「水面」という用語と置き換えることができる。「垂直/鉛直」という用語は、定義された水平線に垂直/鉛直な方向を指します。「上側」「下側」「下」「上」「側面」「より高く」「より低く」「上の方に」「～を越えて」「下の」などの用語は水平面に対して定義されている。
　本明細書中で使用される用語の「付着する」、「接続する」、「対になる」及び他の関連用語は、別段の注記がない限り、取り外し可能、移動可能、固定、調節可能、及び/または、取り外し可能な接続または連結を含むと解釈されるべきである。接続/連結は、直接接続及び/または説明した2つの構成要素間の中間構造を有する接続を含む。
　特に明示されていない限り、本明細書中で使用される、「およそ」、「約」、および「実質的に」のような用語が先行する数は、列挙された数を含み、また、さらに所望の機能を実行するか、または所望の結果を達成する、記載された量に近い量を表す。例えば、「およそ」、「約」及び「実質的に」とは、特に明示されていない限り、記載された数値の10%未満の値をいう。本明細書中で使用されているように、「およそ」、「約」、および「実質的に」などの用語が先行して開示されている実施形態の特徴は、さらに所望の機能を実行するか、またはその特徴について所望の結果を達成するいくつかの可変性を有する特徴を表す。
　上述した実施形態には、多くの変形例および修正例を加えることができ、それらの要素は、他の許容可能な例の中にあるものとして理解されるべきである。そのような全ての修正および変形は、本開示の範囲内に含まれることを意図し、以下の特許請求の範囲によって保護される。

Claims (16)

  1. 　電磁波透過面と、
    　前記電磁波透過面を通過した電磁波を受信可能に構成されている鉛直上向きのホーンと、
    　前記ホーンが受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データを生成する水蒸気データ生成部と、
    　前記ホーンが受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データを生成する雲水データ生成部と、
    　前記水蒸気データと前記雲水データとを用いて水蒸気量を算出する水蒸気量算出部と、
    を備える、水蒸気観測計。
  2. 　前記雲水データ生成部は、少なくとも２つの周波数の電波強度に基づき雲水データを生成する、請求項１に記載の水蒸気観測計。
  3. 　前記雲水データ生成部は、少なくとも２つの周波数の電波強度に基づき、周波数と電波強度のスペクトル図における仮想線を特定し、
    　前記水蒸気量算出部は、前記少なくとも２つの周波数以外の所定周波数における電波強度と、前記仮想線とに基づき水蒸気量を算出する、請求項１又は２に記載の水蒸気観測計。
  4. 　前記ホーンが設置されている位置の降雨又は降雪を検出する降雨検出部と、
    　前記降雨検出部が降雨又は降雪を検出した場合に、前記雲水データに基づき前記水蒸気量を補正する補正部と、を有する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の水蒸気観測計。
  5. 　前記降雨検出部は、降雨センサである、請求項４に記載の水蒸気観測計。
  6. 　前記降雨検出部は、前記雲水データに基づき降雨又は降雪しているかを判定する、請求項４に記載の水蒸気観測計。
  7. 　前記降雨検出部は、前記雲水データが示す雲水量が所定閾値以上になる場合に降雨又は降雪と判定し、
    　前記補正部は、前記雲水データに応じた補正値を算出し、前記補正値を前記水蒸気量に加算する、請求項６に記載の水蒸気観測計。
  8. 　前記降雨検出部は、前記雲水データが示す雲水量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを判定する、請求項６に記載の水蒸気観測計。
  9. 　前記降雨検出部は、前記雲水量が所定の傾き以上で上昇したこと又は減少したことに基づき降雨又は降雪しているか否かを判定し、
    　前記補正部は、前記降雨又は降雪していると判定された期間の水蒸気量を、前記降雨又は降雪していると判定された期間の雲水データに基づいて補正する、請求項８に記載の水蒸気観測計。
  10. 　前記水蒸気量算出部は、所定の時間毎に水蒸気量を算出し、
    　前記降雨検出部は、前記水蒸気量の時間変化に基づき降雨又は降雪しているかを判定する、請求項４に記載の水蒸気観測計。
  11. 　前記降雨検出部は、前記水蒸気量が所定の傾き以上で減少したこと又は上昇したことに基づき降雨又は降雪しているか否かを判定し、
    　前記補正部は、前記降雨又は降雪していると判定された期間の水蒸気量を、前記降雨又は降雪していると判定された期間の雲水データに基づいて補正する、請求項１０に記載の水蒸気観測計。
  12. 　前記ホーン又は前記電磁波透過面に付着した水又は雪を除去する除去部を備える、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の水蒸気観測計。
  13. 　前記除去部は、風力を用いて前記水又は雪を除去する、請求項１２に記載の水蒸気観測計。
  14. 　前記除去部は、振動により前記水又は雪を除去する、請求項１２に記載の水蒸気観測計。
  15. 　前記ホーンが設置されている位置の降雨又は降雪を検出する降雨検出部を備え、
    　前記除去部は、前記降雨検出部が降雨又は降雪を検出した場合に、前記水又は雪を除去する、請求項１２乃至１４のいずれか一項に記載の水蒸気観測計。
  16. 　電磁波透過面を通過した電磁波を鉛直上向きのホーンで受信すること、
    　前記ホーンが受信した電磁波に基づき水蒸気に関する水蒸気データを生成すること、
    　前記ホーンが受信した電磁波に基づき雲水に関する雲水データを生成すること、
    　前記水蒸気データと前記雲水データとを用いて水蒸気量を算出すること、
    を含む、水蒸気観測方法。
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