WO2020230501A1 - 水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法 - Google Patents

水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法 Download PDF

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    • G01N22/04Investigating moisture content

Abstract

【課題】液体窒素を用いたキャリブレーションを不要とし、且つ局所的な範囲の水蒸気を観測可能な水蒸気観測システムを提供する。 【解決手段】マイクロ波放射計3が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する水蒸気指標取得部41と、GNSS受信機2が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得するGNSS可降水量取得部42と、所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づいて、水蒸気指標とGNSS可降水量との対応付けデータD1を生成する対応付けデータ生成部43と、マイクロ波放射計3に基づき得られる水蒸気指標から、対応付けデータD1に基づいて可降水量を算出する可降水量算出部44と、を有する。

Description

水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法
 本開示は、水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法に関する。
 水蒸気観測には、GNSS受信機、マイクロ波放射計などを用いることが知られている。
 GNSS受信機による水蒸気観察は、衛星から放射される多周波数の電波を利用する。2つ以上の異なる周波数の電波であって4つ以上の衛星から放射された電波を受信できれば、電波の遅延量を捉えることができる。電波の遅延量は、水蒸気量に対応しており、水蒸気量を観測可能となる。GNSS(Global Navigation Satellite System;全球測位衛星システム)を用いた水蒸気観測は、キャリブレーションレスで安定して計測することができる。しかし、GNSSにより全天の様々に配置されている衛星を使用するため、上空の広範囲の水蒸気の平均値を得ることができるが、局所的な範囲の水蒸気を観測することができない。なお、特許文献1には、GNSSによる水蒸気観測について記載されている。
 マイクロ波放射計による水蒸気観測は、大気中の水蒸気から電波が放射されることを利用しており、水蒸気や雲からの電波を計測する。受信機のアンテナやホーンの指向性によりGNSSによる水蒸気観測に比べて上空の局所的な範囲の水蒸気を計測することができる。しかし、機器のドリフトの防止および正しい輝度温度を計測するために定期的に液体窒素を用いたキャリブレーションが必要となる。液体窒素は運搬や取り扱いが困難である。なお、特許文献2には、マイクロ波放射計についての記載がある。
特開2010-60444号公報 米国特許出願公開第2014/0035779号明細書
 本開示の目的は、液体窒素を用いたキャリブレーションを不要とし、且つ局所的な範囲の水蒸気を観測可能な水蒸気観測システム及び方法を提供することである。
 本開示の水蒸気観測計は、
 マイクロ波放射計が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する水蒸気指標取得部と、
 GNSS受信機が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得するGNSS可降水量取得部と、
 所定期間における複数時点の前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量とに基づいて、前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量との対応付けデータを生成する対応付けデータ生成部と、
 前記マイクロ波放射計に基づき得られる前記水蒸気指標から、前記対応付けデータに基づいて可降水量を算出する可降水量算出部と、
 を備える。
 水蒸気の空間分布は一般的になだらかであるので、局所的な範囲の計測結果であるマイクロ波放射計の水蒸気指標でも長時間観測すれば、広範囲の計測結果であるGNSS可降水量との差の影響を無視できる。よって、上記のように、所定期間における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づき対応付けデータを生成すれば、対応付けデータを用いて水蒸気指標から可降水量を算出可能となる。キャリブレーションが不要なGNSS可降水量にマイクロ波放射計に基づく水蒸気指標を対応付けているので、マイクロ波放射計に基づく絶対値があっていない局所的な水蒸気のデータを、絶対値が合致している信頼性のある局所的な水蒸気データに変換できる。それでいて、マイクロ波放射計の液体窒素によるキャリブレーションをしなくても、信頼性のあるデータを得ることが可能となる。
一実施形態に係る水蒸気観測システムの構成を示すブロック図 水蒸気観測システムが実行する処理を示すフローチャート マイクロ波放射計が受信する電波強度の周波数スペクトラムを示す図 GNSS可降水量の時系列データ、水蒸気指標の時系列データ、及び、GNSS可降水量と水蒸気指標を対応付けた対応付けデータを示す図
 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システムの構成を示す図である。
 図1に示すように、水蒸気観測システムは、水蒸気指標取得部41と、GNSS可降水量取得部42と、対応付けデータ生成部43と、可降水量算出部44と、を有する。
 図1に示す水蒸気指標取得部41は、マイクロ波放射計3が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する。水蒸気指標の算出方法は種々の方法があると考えられるが、本実施形態では、図3に示すように、上空の水蒸気及び雲水から放射される電波の強度のピークが22GHzであることを利用する。22GHzの電波に含まれる雲水量を除去するために、26.5GHzの電波強度に基づき22GHzにおける雲水量を算出する雲水量算出部40を設けている。22GHzの電波強度から、22GHzにおける雲水量を差し引くことにより水蒸気指標を算出する。本実施形態では、マイクロ波放射計3の受信強度p(f)と示し、fは周波数を示す。図3に示すように、26.5GHzの受信強度p(26.5GHz)に基づき、雲水量のモデルafを生成する。すなわち、p(26.5GHz)=afとなるように、定数aを決定する。水蒸気指標は、p(f)-af=p(22GHz)-a(22GHz)で算出する。水蒸気指標取得部41が取得した水蒸気指標は、記憶部45に水蒸気指標の時系列データとして記憶される。
 本実施形態において水蒸気指標は、p(f)-afで算出しているが、算出式は、種々考えられるため、これに限定されない。22GHzの電波強度が水蒸気成分のピークであり、22GHzよりも大きな周波数において雲水量に応じて電波強度が変化し、22GHzの電波強度には、雲水成分が含まれるのでこれを除去することを利用すればよい。すなわち、水蒸気指標は、第1周波数(約22GHz)の電波強度に基づき特定される第1値[p(22GHz)]から、第1周波数(約22GHz)よりも高い第2周波数(26.5GHz)の電波強度[p(26.5GHz)]に基づき特定される第2値[a(22GHz)]を引いた値である。
 上記以外の算出方法には、例えば、17GHzと26.5GHzの電波強度を結ぶ直線を雲水成分とみなし、当該直線の22GHzの電波強度を雲水成分とみなして引き算をしてもよい。図3では、26.5GHzに合わせているが、必ずしも26.5GHzに合わせる必要はない。雲水量の変化を引き算し、水蒸気スペクトルの成分のみを取り出せればよいからである。また、他の算出方法として、大気シミュレーションソフトを用いて逆問題(放射伝達方程式)を解いてフィッティングしてもよい。なお、本実施形態では、マイクロ波放射計3のアンテナの受信範囲に黒体をアクチュエータで定期的に通過させ、強度が既知である黒体からの電波と、上空からの電波を受信している。マイクロ波放射計3の受信強度p(f)は、上空からの電波強度ps(f)-黒体からの電波強度pb(f)である。勿論、マイクロ波放射計3はこれに限定されず、ミラーを定期的に動かして、黒体からの電波を受信するようにしてもよい。
 図1に示すGNSS可降水量取得部42は、GNSS受信機2が受信したGNSS信号の大気遅延(厳密には対流圏遅延である)に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得する。GNSSによる可降水量(PWV;Precipitable Water Vapor)は、GNSS信号、高度などの座標値、気温、気圧に基づき算出可能であることが知られている。GNSS可降水量取得部42は、GNSS受信機2から得られるGNSS信号及び高度情報、気象センサ1から得られる気温及び気圧を用いてGNSS可降水量を取得する。GNSS可降水量取得部42が取得したGNSS可降水量は、記憶部45にGNSS可降水量の時系列データとして記憶される。
 図1に示す対応付けデータ生成部43は、図4に示すように、所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づいて、水蒸気指標とGNSS可降水量との対応付けデータD1(図1参照)を生成する。対応付けデータD1は、水蒸気指標をGNSS可降水量に変換することができれば、どのような形式のデータでもよい。対応付けデータD1として、例えば、水蒸気指標と対応するGNSS可降水量を1行のレコードで示すテーブル形式で表すデータでもよい。本実施形態では、対応付けデータD1は、水蒸気指標からGNSS可降水量を得ることができる変換式である。本実施形態では、対応付けデータ生成部43は、所定期間PT1における複数時点(t1、t2、t3、t4、t5、…)の水蒸気指標及びGNSS可降水量に対して、一次関数や二次関数などの近似式をフィッティングすることで、近似式の係数を特定し、変換式を生成する。本実施形態では、図4に示すように、二次関数の近似式D1[GNSS可降水量=b(水蒸気指標)+c]を所定期間PT1における複数時点のデータに最小二乗法でフィッティングして、係数b、cを算出し、変換式を算出している。近似式(変換式)は、二次関数に限定されず、種々の式が採用可能である。対応付けデータD1としての変換式は記憶部45に記憶される。
 図1に示す可降水量算出部44は、対応付けデータ生成部43が生成した対応付けデータD1に基づき、マイクロ波放射計3に基づき得られる水蒸気指標から可降水量を算出する。本実施形態では、対応付けデータD1は変換式であるので、マイクロ波放射計3に基づき水蒸気指標取得部41が取得した水蒸気指標を変換式D1に代入することで、可降水量を算出する。本実施形態では、リアルタイムで可降水量の算出を可能にするために、所定期間PT1を、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点(例えばt6)よりも前の期間に設定している。これにより、過去の所定期間の計測データを用いて対応付けデータD1を生成するので、マイクロ波放射計3の計測によりリアルタイムで可降水量を算出可能となる。勿論、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点(例えばt6)よりも後の期間に所定期間を設定してもよい。この場合には、リアルタイムでの可降水量の算出ができないが、オフライン処理に用いることが可能である。
 所定期間PT1について計測データの全期間としてもよいが、直近のデータが現状に最も合致しているという考え方もできることから、所定期間PT1は、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点(例えばt6)を基準として一定期間(W1)過去の時点から開始し、所定期間PT1は、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点が変化するにつれてスライドするスライディングウインドウであることが好ましい。このように、所定期間PT1がスライディングウインドウであれば、所定期間PT1が直近の期間となり、水蒸気指標とGNSS可降水量の対応関係について、古いデータよりも新しいデータが利用されるので、対応関係が変化したとしても、変化に追従して精度を確保することが可能となる。本実施形態として、所定期間PT1の時間幅W1は、3カ月であるが、これに限定されず、1~数十カ月でもよい。
 上記のように、所定期間の計測データに基づき対応付けデータD1を生成し、対応付けデータD1を用いて、マイクロ波放射計3での計測に基づく水蒸気指標から可降水量に変換する意味について説明する。図4に示すように、GNSS可降水量取得部42が取得するGNSS可降水量の時系列データは、上空の広範囲の水蒸気量の平均値を示すデータであり、その値の精度を信頼することができる。これに対して、水蒸気指標取得部41が取得する水蒸気指標の時系列データは、上空の局所的な範囲の水蒸気量を示すデータであるが、液体窒素によるキャリブレーションをしていないので傾向や変動については信頼できるが、絶対値に信頼性がない。水蒸気の空間分布が一般的になだらかであり、局所的な範囲の水蒸気量でも長期間観測すれば、広範囲の水蒸気量の平均値とほぼ一致すると考えることができる。そこで、長期間(所定期間PT1)における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量の対応付けデータD1を生成すれば、対応付けデータD1は、図4に示す水蒸気指標の時系列グラフを拡大又は縮小して変形し、絶対値に信頼性を有するGNSS可降水量の時系列グラフに合致させるための変換用のデータとなる。そして、対応付けデータD1に基づき水蒸気指標のデータを変換すれば、局所的な範囲の水蒸気量の変動データであって且つ絶対値に信頼性を有するデータを得ることができる。
 なお、本実施形態では、複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに対するフィッティングにより変換式としての近似式を算出し、変換式に基づき水蒸気指標から可降水量を算出しているが、機械学習を用いることも可能である。すなわち、複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とを学習データとして、水蒸気指標が入力されれば対応する可降水量を出力するための学習モデルを、対応付けデータD1として生成し、対応付けデータD1を用いて水蒸気指標から可降水量を出力することが挙げられる。
 上記システムの動作について図2を用いて説明する。ステップST100において、水蒸気指標取得部41は、マイクロ波放射計3が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する。次のステップST101において、GNSS可降水量取得部42は、GNSS受信機2が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得する。ステップST100とST101は順不同である。次のステップST102において、対応付けデータ生成部43は、所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づいて、水蒸気指標とGNSS可降水量との対応付けデータD1を生成する。次にステップST103において、可降水量算出部44は、マイクロ波放射計3に基づき得られる水蒸気指標から、対応付けデータD1に基づいて可降水量を算出する。
 以上のように、本実施形態の水蒸気観測システムは、
 マイクロ波放射計3が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する水蒸気指標取得部41と、
 GNSS受信機2が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得するGNSS可降水量取得部42と、
 所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づいて、水蒸気指標とGNSS可降水量との対応付けデータD1を生成する対応付けデータ生成部43と、
 マイクロ波放射計3に基づき得られる水蒸気指標から、対応付けデータD1に基づいて可降水量を算出する可降水量算出部44と、
 を備える。
 本実施形態の水蒸気観測方法は、
 1又は複数のプロセッサが実行する方法であって、
 マイクロ波放射計3が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得することと(ST100)、
 GNSS受信機2が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得することと(ST101)、
 所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づいて、水蒸気指標とGNSS可降水量との対応付けデータD1を生成することと(ST102)、
 マイクロ波放射計3に基づき得られる水蒸気指標から、対応付けデータD1に基づいて可降水量を算出することと(ST103)、
 を含む。
 水蒸気の空間分布は一般的になだらかであるので、局所的な範囲の計測結果であるマイクロ波放射計の水蒸気指標でも長時間観測すれば、広範囲の計測結果であるGNSS可降水量との差の影響を無視できる。よって、上記のように、所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標とGNSS可降水量とに基づき対応付けデータD1を生成すれば、対応付けデータD1を用いて水蒸気指標から可降水量を算出可能となる。キャリブレーションが不要なGNSS可降水量にマイクロ波放射計3に基づく水蒸気指標を対応付けているので、マイクロ波放射計3に基づく絶対値があっていない局所的な水蒸気のデータを、絶対値が合致している信頼性のある局所的な水蒸気データに変換できる。それでいて、マイクロ波放射計3の液体窒素によるキャリブレーションをしなくても、信頼性のあるデータを得ることが可能となる。
 本実施形態のように、所定期間PT1は、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点(例えばt6)よりも前の期間であることが好ましい。
 このようにすれば、過去の所定期間PT1の計測データを用いて対応付けデータD1を生成するので、マイクロ波放射計3の計測結果からリアルタイムで可降水量を算出可能となる。
 本実施形態のように、所定期間PT1は、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点(例えばt6)を基準として一定時間(W1)過去の時点から開始し、所定期間PT1は、可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計3の計測時点(例えばt6)が変化するにつれてスライドするスライディングウインドウであることが好ましい。
 このように、所定期間PT1がスライディングウインドウであれば、所定期間PT1が直近の期間となり、水蒸気指標とGNSS可降水量の対応関係について、古いデータよりも新しいデータが利用されるので、対応関係が変化したとしても、変化に追従して精度を確保することが可能となる。
 本実施形態のように、対応付けデータD1は、水蒸気指標からGNSS可降水量を特定するための変換式D1であることが好ましい。
 この構成であれば、水蒸気指標からGNSS可降水量を算出することが容易となる。
 本実施形態のように、変換式D1は、所定期間PT1における複数時点の水蒸気指標及びGNSS可降水量のフィッティングにより生成された近似式D1であることが好ましい。
 このようにすれば、対応付けデータD1は、統計的処理により生成することができ、実装が容易となる。
 本実施形態のように、水蒸気指標は、第1周波数(22GHz)の電波強度に基づき特定される第1値[p(22GHz)]から、第1周波数よりも高い第2周波数(26.5GHz)の電波強度[p(26.5GHz)]に基づき特定される第2値[a(22GHz)]を引いた値であることが好ましい。
 このようにすれば、雲水量を考慮して水蒸気指標を算出可能となる。
 本実施形態のプログラムは、上記方法をコンピュータ(1又は複数のプロセッサ)に実行させるプログラムである。また、本実施形態に係るコンピュータに読み取り可能な一時記録媒体は、上記プログラムを記憶している。
 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。
 41 水蒸気指標取得部
 42 GNSS可降水量取得部
 43 対応付けデータ生成部
 44 可降水量算出部
 D1 対応付けデータ
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、以下の請求の範囲によって保護される。

Claims (15)

  1.  マイクロ波放射計が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得する水蒸気指標取得部と、
     GNSS受信機が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得するGNSS可降水量取得部と、
     所定期間における複数時点の前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量とに基づいて、前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量との対応付けデータを生成する対応付けデータ生成部と、
     前記マイクロ波放射計に基づき得られる前記水蒸気指標から、前記対応付けデータに基づいて可降水量を算出する可降水量算出部と、
     を備える、水蒸気観測システム。
  2.  請求項1に記載のシステムであって、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点よりも前の期間である、水蒸気観測システム。
  3.  請求項1又は請求項2に記載のシステムであって、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点を基準として一定時間過去の時点から開始し、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点が変化するにつれてスライドするスライディングウインドウである、水蒸気観測システム。
  4.  請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載のシステムであって、
     前記対応付けデータは、水蒸気指標からGNSS可降水量を特定するための変換式である、水蒸気観測システム。
  5.  請求項4に記載のシステムであって、
     前記変換式は、前記所定期間における複数時点の前記水蒸気指標及びGNSS可降水量のフィッティングにより生成された近似式である、水蒸気観測システム。
  6.  請求項1乃至請求項5のいずれか一項に記載のシステムであって、
     前記水蒸気指標は、第1周波数の電波強度に基づき特定される第1値から、第1周波数よりも高い第2周波数の電波強度に基づき特定される第2値を引いた値である、水蒸気観測システム。
  7.  請求項6に記載のシステムであって、
     前記第1値は、前記電波のうち、前記第1周波数の電波強度で、
     前記第2値は、少なくとも前記第2周波数の電波強度を通る関数における前記第1周波数の電波強度である、水蒸気観測システム。
  8.  マイクロ波放射計が受信した電波のうち、少なくとも2つの周波数の電波強度に基づいて算出される水蒸気指標を取得することと、
     GNSS受信機が受信したGNSS信号の大気遅延に基づいて算出されるGNSS可降水量を取得することと、
     所定期間における複数時点の前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量とに基づいて、前記水蒸気指標と前記GNSS可降水量との対応付けデータを生成することと、
     前記マイクロ波放射計に基づき得られる前記水蒸気指標から、前記対応付けデータに基づいて可降水量を算出することと、
     を含む、水蒸気観測方法。
  9.  請求項8に記載の方法であって、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点よりも前の期間である、水蒸気観測方法。
  10.  請求項8又は請求項9に記載の方法であって、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点を基準として一定時間過去の時点から開始し、
     前記所定期間は、前記可降水量の算出に用いるマイクロ波放射計の計測時点が変化するにつれてスライドするスライディングウインドウである、水蒸気観測方法。
  11.  請求項8乃至請求項10のいずれか一項に記載の方法であって、
     前記対応付けデータは、水蒸気指標からGNSS可降水量を特定するための変換式である、水蒸気観測方法。
  12.  請求項11に記載の方法であって、
     前記変換式は、前記所定期間における複数時点の前記水蒸気指標及びGNSS可降水量のフィッティングにより生成された近似式である、水蒸気観測方法。
  13.  請求項8乃至請求項12のいずれか一項に記載の方法であって、
     前記水蒸気指標は、第1周波数の電波強度に基づき特定される第1値から、第1周波数よりも高い第2周波数の電波強度に基づき特定される第2値を引いた値である、水蒸気観測方法。
  14.  請求項13に記載の方法であって、
     前記第1値は、前記電波のうち、前記第1周波数の電波強度で、
     前記第2値は、少なくとも前記第2周波数の電波強度を通る関数における前記第1周波数の電波強度である、水蒸気観測方法。
  15.  請求項8乃至請求項14のいずれか一項に記載の方法を1又は複数のプロセッサに実行させるプログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022014229A1 (ja) * 2020-07-14 2022-01-20 古野電気株式会社 可降水量推定モデルの学習システム、可降水量推定システム、方法及びプログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014939A (ja) * 2006-06-07 2008-01-24 Eko Instruments Trading Co Ltd 日射計測システム、日射計測用のプログラム
JP2010060444A (ja) 2008-09-04 2010-03-18 Japan Weather Association 降水予測システム、方法及びプログラム
US20140035779A1 (en) 2012-07-31 2014-02-06 Radiometrics Corporation Highly accurate calibration of microwave radiometry devices
JP2017207459A (ja) * 2016-05-22 2017-11-24 淳一 古本 大気関連量導出装置、大気関連量導出プログラム、および大気関連量導出方法
CN108416031A (zh) * 2018-03-12 2018-08-17 南京恩瑞特实业有限公司 Nriet气象多源探测资料融合分析系统
JP2019015517A (ja) * 2017-07-03 2019-01-31 株式会社東芝 日射強度推定装置、日射強度推定システム及び日射強度推定方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014939A (ja) * 2006-06-07 2008-01-24 Eko Instruments Trading Co Ltd 日射計測システム、日射計測用のプログラム
JP2010060444A (ja) 2008-09-04 2010-03-18 Japan Weather Association 降水予測システム、方法及びプログラム
US20140035779A1 (en) 2012-07-31 2014-02-06 Radiometrics Corporation Highly accurate calibration of microwave radiometry devices
JP2017207459A (ja) * 2016-05-22 2017-11-24 淳一 古本 大気関連量導出装置、大気関連量導出プログラム、および大気関連量導出方法
JP2019015517A (ja) * 2017-07-03 2019-01-31 株式会社東芝 日射強度推定装置、日射強度推定システム及び日射強度推定方法
CN108416031A (zh) * 2018-03-12 2018-08-17 南京恩瑞特实业有限公司 Nriet气象多源探测资料融合分析系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022014229A1 (ja) * 2020-07-14 2022-01-20 古野電気株式会社 可降水量推定モデルの学習システム、可降水量推定システム、方法及びプログラム

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