WO2022249895A1 - 暑さ指数予測システム及び暑さ指数予測プログラム - Google Patents

暑さ指数予測システム及び暑さ指数予測プログラム Download PDF

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WO2022249895A1
WO2022249895A1 PCT/JP2022/020136 JP2022020136W WO2022249895A1 WO 2022249895 A1 WO2022249895 A1 WO 2022249895A1 JP 2022020136 W JP2022020136 W JP 2022020136W WO 2022249895 A1 WO2022249895 A1 WO 2022249895A1
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WO
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information
sunlight
heat index
calculation unit
date
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/020136
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English (en)
French (fr)
Inventor
知之 奥村
春仁 銭尾
由香 豊田
Original Assignee
Ｂｉｐｒｏｇｙ株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/12—Sunshine duration recorders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/17—Catathermometers for measuring "cooling value" related either to weather conditions or to comfort of other human environment

Definitions

  • the present invention relates to a heat index prediction system and a heat index prediction program.
  • the exposure amount is calculated using environmental information (pollen scattering amount, ultraviolet amount, aerosol amount) specified by position information stored in the environmental information storage unit.
  • environmental information polylen scattering amount, ultraviolet amount, aerosol amount
  • the present invention was made to solve the above problems, and aims to provide a heat index prediction system that predicts the effects of sunlight on heat.
  • the present invention provides a heat index prediction system comprising date and time information that is information about date and time, location information that is information about location, and date and time indicated by the date and time information and the location information.
  • a storage unit that stores in association with sunlight intensity information that is information about the intensity of sunlight at the location indicated by , a communication unit that performs communication, and prediction information inquiry information input via the communication unit.
  • the solar ray inquiry information includes the date and time information, the location information, and direction information indicating the direction in which the irradiation surface receiving the sunlight is directed, and the direction-specific solar ray intensity information is indicated by the date and time information. date and time and the intensity of sunlight received by the irradiation surface indicated by the direction information at the location indicated by the location information, and the communication unit sends the second It is characterized by transmitting the calculation result of the third calculation unit.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of the heat index prediction system which concerns on Example 1 of this invention. It is a figure explaining the irradiation direction of sunlight. It is a figure explaining the sunlight irradiated to the irradiation surface A which is a surface parallel to the ground. It is a figure explaining the sunlight irradiated to the ground and the irradiation surface B which is a surface which makes an angle of 30 degrees. It is a figure explaining the sunlight irradiated to the ground and the irradiation surface C which is a surface which makes an angle of 90 degrees.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of how to obtain the spectral reflectance of another irradiation surface
  • FIG. 4 is a diagram showing how reflected light from an irradiation surface E is measured.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of information stored in a storage unit 13 shown in FIG. 1;
  • FIG. 2 is a flow chart showing the operation of the heat index prediction system 10 shown in FIG.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of the heat index prediction system which concerns on Example 2 of this invention.
  • 12 is a flow chart showing the operation of the heat index prediction system 100 shown in FIG. 11; 4 is a graph showing spectral irradiance;
  • FIG. 4 is a diagram showing trial calculation conditions for temperature rise of irradiated material; It is a figure which shows the trial calculation example of the temperature rise after 1 hour according to the material.
  • FIG. 16(a) is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction on a sidewalk.
  • FIG. 16(b) is a graph showing an example of spectral reflectance on a sidewalk.
  • FIG. 17A is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction in grassland.
  • FIG. 17B is a graph showing an example of spectral reflectance in grassland.
  • FIG. 18(a) is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction on asphalt.
  • FIG. 18(b) is a graph showing an example of spectral reflectance on asphalt. It is a figure which shows the numerical formula of the relationship between sunlight and black bulb temperature. It is a figure which shows about the amount of heat which an object surface receives. It is a table
  • FIG. 23 is a graph showing the sunlight information calculated by the second calculation unit of the heat index prediction system under the conditions of FIG. 22; 7 is a graph showing differences in spectral reflectance depending on the type of ground; It is a graph which shows the heat index prediction information by the heat index prediction system of this invention in case a place is Sapporo Station and the ground is a lawn. It is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Tokyo Station and the ground is grass. It is a graph which shows the heat index prediction information by the heat index prediction system of this invention when a place is an Okinawa prefectural office and the ground is a lawn.
  • FIG. 34 is a graph showing the heat index on the lawn based on the heat index prediction information of FIGS. 25 to 33;
  • FIG. 34 is a graph showing the heat index in soil based on the heat index prediction information of FIGS. 25 to 33;
  • FIG. 34 is a graph showing the heat index for concrete based on the heat index prediction information of FIGS. 25 to 33;
  • FIG. 34 is a graph showing the heat index for concrete based on the heat index prediction information of FIGS. 25 to 33;
  • the present invention is applied to a heat index prediction system, and a system that provides information on sunlight, such as the amount of solar radiation, to the user will be described.
  • sunlight such as the amount of solar radiation
  • infrared rays, visible rays, or other electromagnetic waves may be provided to the user.
  • the sunlight intensity is also referred to as the solar radiation intensity.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a heat index prediction system according to Example 1 of the present invention.
  • the heat index prediction system 10 of this embodiment is, for example, a server machine composed of a computer.
  • the heat index prediction system 10 as shown in FIG. a first calculation unit 11 for calculating the solar ray intensity information 16 associated with the solar ray inquiry information included in the prediction information inquiry information received by the first calculator 11; and calculating the heat index prediction information for predicting the heat index for the prediction information inquiry information input via the communication unit 17 using the second calculation unit 12 that calculates the calculation result of the second calculation unit 12 and a third calculator 21 .
  • the communication unit 17 communicates with the outside, for example.
  • the prediction information inquiry information includes solar ray inquiry information.
  • the solar ray inquiry information includes date and time information 14, location information 15, and direction information 16a indicating the direction of irradiation of the solar ray, that is, the direction of the irradiation surface receiving the solar radiation.
  • the direction-specific solar ray intensity information is the intensity of the solar ray received by the irradiation surface indicated by the direction information 16a at the date and time indicated by the date and time information 14 and the location indicated by the location information 15.
  • the calculation result of the third calculation unit 21 is transmitted to the transmission source of the inquiry information.
  • Each configuration shown in FIG. 1 may be configured by hardware.
  • Each configuration shown in FIG. 1 can also be realized by the heat index prediction system 10 executing a program, and the storage unit 13 may store the program to be executed by the heat index prediction system 10. .
  • the storage unit 13 has a volatile storage device or a nonvolatile storage device depending on the purpose of data.
  • the communication unit 17 may be configured to transmit direction-specific solar ray intensity information indicating the direction-specific solar ray intensity calculated by the second calculation unit 12 to the sender of the prediction information inquiry information.
  • the communication unit 17 may be configured to transmit the sunlight intensity information calculated by the first calculation unit 11 to the transmission source of the prediction information inquiry information.
  • the client machine 2 or 3 may have a configuration corresponding to the function of the second calculator 12 . That is, the present invention is a heat index prediction system in which a server machine and a client machine are connected via a network. and sunlight intensity information 16, which is information about the intensity of sunlight at the location indicated by the location information and the date and time indicated by the date and time information, in association with each other.
  • a communication unit and a first calculation unit 11 that calculates sunlight intensity information 16 associated with the sunlight inquiry information included in the prediction information inquiry information input via the first communication unit
  • the communication unit transmits the sunlight intensity information 16 calculated by the first calculation unit 11 to the client machine, and the client machine communicates with the server machine 1 via the second communication unit and the second communication unit
  • a second calculation unit (configuration corresponding to the function of the second calculation unit 12) that calculates the direction-specific sunlight intensity information using the input sunlight intensity information 16, and a second communication unit (second calculation
  • the configuration corresponding to the function of the unit 12) transmits the solar ray inquiry information to the server machine, and the solar ray inquiry information includes the date and time information 14, the location information, and the direction of the irradiation surface that receives the irradiation of the sun rays.
  • the client machine and the server machine may be in the same terminal device without going through a network.
  • the client machine and the server machine may be the same device, or the client machine and the server machine may be connected by a bus, for example. If the client machine and the server machine are the same device, connecting the client machine and the server machine means that the program that realizes the functions of the client machine and the program that realizes the functions of the server machine transfer data via memory, etc. It may also refer to the delivery of
  • the storage unit 13 stores date and time information 14 that is information on date and time, location information 15 that is information on location, and information on the intensity of sunlight at the location indicated by the date and time and location information 15 indicated by the date and time information 15. and intensity information 16 are stored in association with each other.
  • the communication unit 17 of the heat index prediction system 10 is connected to a network 4 such as the Internet.
  • Client machines 2 and 3 used by users are connected to the network 4 , and the client machines 2 and 3 communicate with the heat index prediction system 10 via the network 4 .
  • Prediction information inquiry information is transmitted from the client machine 2 or client machine 3 to the heat index prediction system 10 via the network 4 .
  • the prediction information inquiry information includes solar ray inquiry information.
  • the solar ray inquiry information includes date and time information 14, location information 15, and direction information 16a indicating the direction of the irradiation surface that receives the irradiation of the solar ray.
  • the direction indicated by the direction information 16a is a direction perpendicular to the plane in which the irradiation surface receiving the irradiation of the sun's rays spreads.
  • Direction information 16a will be described later with reference to FIGS. From the heat index prediction system 10, the calculation result by the first calculator 11 is transmitted via the network 4 to the client machine 2 or the client machine 3, which is the transmission source of the prediction information inquiry information.
  • the first calculation unit 11 calculates the sunlight intensity information 16, which will be described later in detail, using the date and time information and the location information included in the sunlight inquiry information.
  • the second calculator 12 uses the calculation result of the first calculator 11 to calculate direction-specific solar ray intensity information, which is information including the intensity of the solar ray received by the irradiation surface indicated by the direction information 16a.
  • the communication unit 17 transmits the direction-specific solar ray intensity information indicating the direction-specific solar ray intensity calculated by the second calculation unit 12 to the client machine 2 or the client machine 3, which is the transmission source of the prediction information inquiry information, via the network 4. Send to
  • FIG. 2 is a diagram for explaining irradiation directions of sunlight.
  • 3A and 3B are diagrams for explaining the sunlight irradiated onto the irradiation plane A, which is a plane parallel to the ground.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the rays of the sun irradiated onto the irradiation surface B, which is a surface forming an angle of 30° with the ground.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the rays of the sun irradiating the irradiation plane C, which is a plane forming an angle of 90° with the ground.
  • the direction in which the irradiation surface that receives the irradiation of the sun's rays faces, that is, the direction indicated by the direction information 16a is described as "the direction of the irradiation surface".
  • the sunlight that hits the earth includes both direct solar radiation that comes from the direction of the sun and scattered solar radiation that comes from directions other than the direction of the sun. Scattered solar radiation is applied to the irradiation surface from the entire sky. As shown in FIG. 3, the irradiation plane A parallel to the ground is irradiated with scattered solar radiation and direct solar radiation from the entire sky.
  • the irradiated surface B which forms an angle of 30° with the ground, is irradiated with scattered solar radiation and direct solar radiation from the direction in which the irradiated surface B faces in the entire sky.
  • the irradiation surface C since the direction of the sun is behind the irradiation surface C, the irradiation surface C, which forms an angle of 90° with the ground, is not irradiated with direct solar radiation. Scattered solar radiation is emitted from the direction in which C faces.
  • the scattered solar radiation and direct solar radiation that directly irradiate the irradiation surface there are also solar rays that are reflected by the ground and irradiate the irradiation surface.
  • the intensity of the irradiated sunlight varies greatly depending on the direction in which the irradiated surface faces. Therefore, in this embodiment, different direction-specific solar ray intensity information is calculated for each direction in which the irradiated surface faces, and this information is provided to the client machine 2 or client machine 3 that is the source of the prediction information inquiry information.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the sunlight reflected by the irradiation surface E and irradiated onto the irradiation surface D. As shown in FIG.
  • the irradiation amount of the sunlight received by the irradiation surface D is not limited to the sunlight directly received by the irradiation surface D (direct solar radiation and scattered solar radiation), but the sunlight (direct solar radiation and scattered solar radiation) is also reflected on the ground and walls. Sun rays (reflected light) reflected by other irradiated surfaces (irradiated surface E) are also included.
  • the accuracy of determining the intensity of the sunlight received by the irradiation surface can be further improved.
  • the reflectance of the other irradiation surface is used to calculate the reflected light from the other irradiation surface.
  • the reflectance of the surface of a substance it is common to use the reflectance at a representative specific wavelength, but in order to calculate the energy intensity with high accuracy, it is desirable to use the spectral reflectance for the calculation.
  • how to obtain the spectral reflectance of the other irradiation surface will be described with reference to FIG.
  • FIGS. 7A and 7B are diagrams for explaining an example of how to obtain the spectral reflectance of other irradiation surfaces.
  • FIG. 7A is a diagram showing how the sunlight directly received by the irradiation surface E is measured.
  • (b) is a diagram showing how reflected light from an irradiation surface E is measured.
  • a measuring device 50 is used here.
  • the measuring device 50 is a measuring device that functions as a spectrophotometer. First, as shown in FIG.
  • the spectroscopic illuminance (the spectral illuminance of the sunlight irradiating the irradiated surface E) from above the irradiated surface E, which is another irradiated surface, is measured using the measuring device 50 .
  • the spectral illuminance reflected by the irradiation surface E (the spectral illuminance of the reflected light of the sunlight reflected by the irradiation surface E) is measured using the measuring device 50 .
  • the spectral reflectance of the irradiated surface E is obtained from Equation 1.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining light incident on an irradiation surface among reflected light from other irradiation surfaces.
  • FIG. 8 shows a case where the irradiation surface G, which is the other irradiation surface, is the ground, and the proportion of light reflected from the irradiation surface G that enters the irradiation surface F is taken into consideration.
  • the energy incident on the irradiation surface F from the irradiation surface G (ground) can be calculated by Equation (2).
  • the irradiation energy received by the irradiation surface G in Equation 2 can be obtained, for example, by the method shown in FIG. 7(a).
  • the reflectance in Equation 2 for example, the spectral reflectance obtained by Equation 1 can be used.
  • the area ratio H in Equation 2 can be obtained as described below with reference to FIG. In FIG. 8, the field of view area of the ground (irradiated surface G) on the irradiated surface F is determined by the angle ⁇ corresponding to the direction of the irradiated surface F.
  • the angle ⁇ that defines the visual field area of the irradiation plane G is the angle formed by the irradiation plane F and the horizontal direction if the irradiation plane G is an ideal ground (horizontal).
  • the ratio of the visual field area of the ground on the irradiation surface F to the hemispherical area of the irradiation surface F is the area ratio H.
  • the irradiation energy due to the scattered solar radiation and the direct solar radiation directly irradiated to the irradiation surface F is added to the energy incident on the irradiation surface F obtained by Equation 2. By adding, it is possible to obtain with higher accuracy.
  • the ground is taken into account as the other irradiation surface in Expression 2, by considering not only the reflected light from the ground but also all other irradiation surfaces on which the reflected light can be incident on the irradiation surface F, the irradiation surface F can be The received irradiation energy can be obtained with higher accuracy.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of information stored in the storage unit 13 shown in FIG.
  • the storage unit 13 stores the information shown in FIG. 9 in, for example, a database format.
  • Storage unit 13 stores date and time information 14 as a first primary key.
  • the date and time information 14 may include year, month, day and hour.
  • the storage unit 13 stores the location information 15 as a second primary key.
  • the location information 15 is information specifying a position on the earth using, for example, east longitude and north latitude.
  • the storage unit 13 stores the solar solid angle for the first primary key and the second primary key as the sunlight intensity information 16, which is a stored value.
  • the storage unit 13 stores the direct solar radiation intensity at the first primary key and the second primary key as the sunlight intensity information 16, which is a stored value.
  • the storage unit 13 stores the scattered solar radiation intensity for the first primary key and the second primary key as the solar radiation intensity information 16, which is a stored value.
  • the storage unit 13 stores the albedo values for the first primary key and the second primary key as the sunlight intensity information 16, which is a stored value.
  • the albedo value is the ratio of the intensity of reflected sunlight to the intensity of irradiated sunlight.
  • the location information 15 For example, in an area where the location information 15 is certain, when the date/time information 14 is summer, the ground is soil and the albedo value is low, and when the date/time information 14 is winter, the ground is snow. High albedo value.
  • measured values are collected and stored in the storage unit 13 .
  • the direction information 16a included in the sunlight intensity information 16 is included in the stored values shown in FIG.
  • the information included in the sunlight intensity information 16 includes, for example, values calculated by solving the radiation transfer equation and values calculated in the process of solving the radiation transfer equation.
  • FIG. 10 is a flow chart showing the operation of the heat index prediction system 10 shown in FIG.
  • step S71 it is determined whether prediction information inquiry information has been received from the client machine 2 or the client machine 3 via the network 4 or not.
  • step S71: Yes the process proceeds to step S72, and when the prediction information inquiry information is not received (step S71: No), the process returns to step S71.
  • step S72 based on the solar ray inquiry information included in the prediction information inquiry information received in step S71, at the date and time indicated by the date and time information 14 included in the solar ray inquiry information, the location information 15 included in the solar ray inquiry information is used.
  • Solar ray intensity information 16 which is information including the intensity of the solar ray received at the indicated location, is calculated and stored in the storage unit 13 .
  • the sunlight intensity information 16 is calculated using, for example, a radiative transfer equation.
  • step S73 the solar ray intensity information 16 calculated in step S72 is subjected to mathematical calculation using the direction information 16 as an input value.
  • the direction-specific solar ray intensity information which is the information on the solar ray intensity received by the irradiated surface indicated by the direction information 16a, is calculated.
  • step S74 the direction-specific solar ray intensity information calculated in step S73 is used to calculate heat index prediction information for predicting the heat index for the prediction information inquiry information received in step S71.
  • the heat index prediction information includes, for example, information about at least one of the heat index and the black bulb temperature for the prediction information inquiry information.
  • the heat index forecast information may include information about at least one of dry bulb temperature, humidity, wet bulb temperature, black bulb temperature and heat index. The details of calculation of the heat index prediction information will be described later.
  • step S75 the heat index prediction information calculated in step S74 is transmitted via the network 4 to the client machine 2 or client machine 3, which is the source of the current prediction information inquiry information.
  • the client machine 2 or client machine 3 simply transmits forecast information inquiry information including solar ray inquiry information including date and time information 14, location information 15 and direction information 16a to the heat index prediction system 10, and the heat index forecast information can be obtained and a more detailed heat index can be easily obtained.
  • the client machine 2 or client machine 3 can use the heat index prediction information obtained from the heat index prediction system 10 to provide various applications to end users.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a heat index prediction system according to Example 2 of the present invention.
  • the heat index prediction system 100 of this embodiment is, for example, a server machine consisting of a computer.
  • the heat index prediction system 100 as shown in FIG.
  • a storage unit 113 that stores the calculated solar ray intensity information 116 and other various information, a communication unit 117 that performs communication, and a correlation with the solar ray inquiry information included in the prediction information inquiry information input via the communication unit 117.
  • a second calculation unit 112 for calculating direction-specific solar ray intensity information using the solar ray intensity information 116 extracted by the extracting unit 111; and a third calculation unit 121 that calculates heat index prediction information for predicting the heat index corresponding to the prediction information inquiry information input via the communication unit 117 using the calculation result of the second calculation unit 112 .
  • the communication unit 117 communicates with the outside, for example.
  • the prediction information inquiry information includes solar ray inquiry information.
  • the sunlight inquiry information includes date and time information 114, location information 115, and direction information 116a.
  • the direction-specific sunlight intensity information is information that includes the intensity of the sunlight received by the irradiation surface indicated by the direction information 116 a at the date and time indicated by the date and time information 114 and the location indicated by the location information 115 .
  • the communication unit 117 transmits the calculation result of the third calculation unit 121 to the transmission source of the prediction information inquiry information.
  • Each configuration shown in FIG. 11 may be configured by hardware.
  • each configuration shown in FIG. 11 can also be realized by the heat index prediction system 100 executing a program, and the storage unit 113 may store the program executed by the heat index prediction system 100. .
  • the storage unit 113 has a volatile storage device or a nonvolatile storage device depending on the purpose of data.
  • the communication unit 117 may be configured to transmit direction-specific solar ray intensity information indicating the direction-specific solar ray intensity calculated by the second calculation unit 112 to the source of the prediction information inquiry information.
  • the communication unit 117 may be configured to transmit the sunlight intensity information extracted by the extraction unit 111 to the transmission source of the prediction information inquiry information.
  • the client machine 2 or 3 may have a configuration corresponding to the function of the second calculator 112 . That is, the present invention is a heat index prediction system in which a server machine and a client machine are connected by a network, and the server machine is information on date and time and place indicated by date and time information 114, which is information on date and time.
  • a first calculation unit 110 that calculates the sunlight intensity information 116 that is information about the intensity of the sunlight at the location indicated by the location information 115;
  • a storage unit 113 that stores the intensity information 116 in association with a first communication unit that communicates with the client machine, and corresponds to the solar ray inquiry information included in the prediction information inquiry information that is input via the first communication unit.
  • an extraction unit 111 for extracting the attached sunlight intensity information 116 from the storage unit 113.
  • the first communication unit transmits the sunlight intensity information 116 extracted by the extraction unit 111 to the client machine, and the client
  • the machine includes a second communication unit that communicates with the server machine, and a second calculation unit (second calculation).
  • the second communication unit transmits the sunlight inquiry information to the server machine, and the sunlight inquiry information includes the date and time information 114, the location information 115, and the sunlight. and direction information 116a indicating the direction in which the irradiation surface that receives the irradiation faces.
  • Storage unit 113 stores date and time information 114 that is information about date and time, location information 115 that is information about location, and information about the intensity of sunlight at the location indicated by date and time information 114 and location information 115. and the intensity information 116 (sunlight intensity information 116 calculated by the first calculator 110) are stored in association with each other.
  • the communication unit 117 of the heat index prediction system 100 is connected to the network 4 such as the Internet.
  • Client machines 2 and 3 used by users are connected to the network 4 , and the client machines 2 and 3 communicate with the heat index prediction system 100 via the network 4 .
  • Prediction information inquiry information is transmitted from the client machine 2 or client machine 3 to the heat index prediction system 100 via the network 4 .
  • the sunlight inquiry information includes date and time information 114, location information 115, and direction information 116a.
  • the direction-specific solar ray intensity information which is the extraction result of the extraction unit 112 is transmitted via the network 4 to the client machine 2 or client machine 3, which is the transmission source of the prediction information inquiry information. be.
  • an example of information stored in the storage unit 113 is the information shown in FIG.
  • FIG. 12 is a flow chart showing the operation of the heat index prediction system 100 shown in FIG.
  • step S91 information included in the sunlight intensity information 116 for all locations at all dates and times is calculated using the date and time information and location information.
  • a radiation transfer equation for example, is used to calculate the information included in the sunlight intensity information 116 . That is, the information included in the sunlight intensity information 116 includes, for example, values calculated by solving the radiation transfer equation and values calculated in the process of solving the radiation transfer equation.
  • step S ⁇ b>92 the information included in the sunlight intensity information 116 calculated in step S ⁇ b>91 is stored in the storage unit 113 .
  • step S93: Yes when the prediction information inquiry information is received from the client machine 2 or the client machine 3 via the network 4 (step S93: Yes), the process proceeds to step S94. (Step S93: No), the process returns to step S93.
  • the prediction information query information includes sunbeam query information.
  • the calculation of the information included in the sunlight intensity information 116 and the storage of the calculated information in the storage unit 13 are all completed before the process of receiving the sunlight inquiry information from the client machine 2 or 3 is performed. Alternatively, it may be updated each time, for example, when new data for an area that has not been available until now becomes available.
  • step S94 the sunlight intensity information 116 is extracted from the storage unit 113 based on the sunlight inquiry information included in the data received from the client machine 2 or client machine 3. That is, the sunlight intensity information 116 corresponding to the date/time information 114 and the location information 115 included in the sunlight inquiry information is extracted from the storage unit 113 .
  • step S94 a mathematical calculation is performed on the value of the extracted solar ray intensity information 116 using the direction information 116a as an input value, so that the location included in the solar ray inquiry information is obtained at the date and time indicated by the date and time information 14.
  • direction-specific solar ray intensity information which is information including the intensity of the solar ray received by the irradiation surface indicated by the direction information 116a, is calculated.
  • step S95 the direction-specific solar ray intensity information calculated in step S94 is used to calculate heat index prediction information for predicting the heat index for the prediction information inquiry information received in step S93.
  • the heat index prediction information includes, for example, information about at least one of the heat index and the black bulb temperature for the prediction information inquiry information. The details of calculation of the heat index prediction information will be described later.
  • step S96 the heat index prediction information calculated in step S95 is transmitted via the network 4 to the client machine 2 or client machine 3, which is the source of the current prediction information inquiry information.
  • the client machine 2 or client machine 3 simply transmits forecast information inquiry information including solar ray inquiry information including date and time information 14, location information 15 and direction information 16a to the heat index prediction system 100, and the heat index prediction information can be obtained, and more detailed heat index prediction information can be easily obtained.
  • the client machine 2 or client machine 3 can use the heat index prediction information obtained from the heat index prediction system 100 to provide various applications to end users.
  • the sunlight intensity information 116 is calculated in advance, the response is quicker and higher than when the sunlight intensity information 116 is calculated after receiving the sunlight inquiry information from the client machine 2 or client machine 3.
  • Direction-specific sunlight intensity information can be provided with immediacy.
  • FIG. 13 is a graph showing spectral irradiance.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the spectral irradiance.
  • FIG. 13 shows the result of calculating the amount of heat applied to the irradiation surface after calculating the energy intensity of the sky with respect to the irradiation surface by simulation based on the first embodiment described above.
  • FIG. 13 is a calculation example of the amount of heat received by the irradiation surface placed on Miyako Island from 12:00 to 1300 on June 20, 2016. As shown in FIG.
  • the integrated value of the energy irradiated to the irradiated surface is found to be 1,029.8 [W/m2], and the amount of heat received by the irradiated surface is 3,707,358 [J/m2]. is required. According to the present embodiment, it is possible to predict the amount of irradiation heat received by high-rise structures and forests, which has been difficult to measure, and can be used for defensive design of structures and forest planting plans.
  • the heat index prediction system 10 calculates the material to be irradiated (the material of the irradiated material having the irradiated surface) from the amount of heat received by the irradiated surface obtained in the third embodiment. ) can be predicted. In this embodiment, prediction of the temperature rise of the irradiation surface will be described.
  • FIG. 14 is a diagram showing trial calculation conditions regarding the temperature rise of the irradiated material. As shown in FIG.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a trial calculation of the temperature rise after 1 hour according to the material.
  • a solar ray with a heat amount of 3,707,358 [J/m2] is incident on the irradiation material J1 whose reflectance of the irradiation surface J2 is 30%
  • the reflected heat amount on the irradiation surface J2 is 1,112,207 [ J/m2]
  • the amount of heat absorbed by the irradiation material J1 is 2,595,151 [J/m2].
  • the heat capacity is 18864 [J / K]
  • the temperature of the glass wool heat insulating plate which was initially 20 [°C]
  • rises to 20 [°C] + 25745.5 [K] 25765.5 [°C].
  • the material model of the irradiation material J1 has a shape of 1 m ⁇ 1 m ⁇ 5 mm in thickness.
  • This trial calculation is based on the assumption that there is no heat radiation (heat radiation, heat conduction, heat transfer, etc.) from the irradiated material J1. In reality, heat is radiated from the irradiation material J1, so the temperature does not rise so much. In the trial calculation, heat dissipation should be taken into consideration as necessary. With this trial calculation, it is possible to predict the temperature rise in structures that are difficult to measure due to high places and people cannot approach, and on irradiated surfaces such as land. , can be used for forest planting plans.
  • the heat index prediction system 10 can calculate the reflected energy based on the reflectance of the sidewalk and calculate the amount of irradiation applied to the irradiated surface.
  • the reflectance of the sidewalk can be obtained, for example, by the method described with reference to FIGS. 7(a) and 7(b).
  • FIG. 16(a) is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction on a sidewalk.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the irradiation intensity.
  • 16(b) is a graph showing an example of spectral reflectance on a sidewalk.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the spectral reflectance. Referring to FIG. 16(b), it can be seen that the spectral reflectance of the sidewalk is 10 to 20%.
  • FIG. 17A is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction in grassland.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the irradiation intensity.
  • FIG. 17B is a graph showing an example of spectral reflectance in grassland.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the spectral reflectance.
  • the spectral reflectance of the grassland is 5 to 10%.
  • the grassland has a rapid increase in the reflectance in the near-infrared.
  • the heat index prediction system 10 can calculate the reflected energy based on the reflectance of the asphalt and calculate the amount of irradiation applied to the irradiated surface.
  • the reflectance of asphalt can be determined, for example, by the method described with reference to FIGS. 7(a) and 7(b).
  • FIG. 18(a) is a graph showing an example of spectral irradiation intensity from each direction on asphalt.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the irradiation intensity.
  • FIG. 18(b) is a graph showing an example of spectral reflectance on asphalt.
  • the horizontal axis is the wavelength of light
  • the vertical axis is the spectral reflectance. Referring to FIG. 18(b), it can be seen that the spectral reflectance of asphalt is 5%.
  • the heat index prediction information will be further described below.
  • the third calculators 21 and 121 described above calculate heat index prediction information.
  • the heat index prediction information includes, for example, information about at least one of the heat index and the black bulb temperature for the prediction information inquiry information.
  • the third calculators 21 and 121 predict dry-bulb temperature, humidity, wet-bulb temperature, and black-bulb temperature when calculating the heat index.
  • the third calculators 21 and 121 acquire the temperature according to the location, date, and direction included in the prediction information inquiry information from the temperature provided by the engine, and predict it as the dry-bulb temperature.
  • the humidity for example, the humidity provided by an organization such as the Meteorological Agency can be used.
  • the third calculators 21 and 121 acquire the humidity corresponding to the location, date and time, and direction included in the prediction information inquiry information from the humidity provided by the institution, and predict it as the humidity.
  • the third calculators 21 and 121 calculate the wet-bulb temperature from the dry-bulb temperature and humidity. For example, the third calculators 21 and 121 predict the wet-bulb temperature by applying the dry-bulb temperature and humidity to the humid air diagram. In addition, the third calculators 21 and 121 hold the relationship between the dry-bulb temperature, humidity, and wet-bulb temperature as a table, and predict the wet-bulb temperature by applying the dry-bulb temperature and humidity to this table. may be Moreover, the 3rd calculation part 21 and 121 may calculate and estimate a wet-bulb temperature approximately from several 3 using an Antoine formula, a bisection method, etc.
  • the third calculators 21 and 121 calculate the black bulb temperature based on the direction-specific solar ray intensity information calculated by the second calculators 12 and 112 .
  • the sunlight that hits the black ball is direct light from the sky, scattered light from the sky, and reflected light from the ground. Assuming that the heat balance of the black sphere is due to the thermal radiation of these solar rays and the atmosphere, the mathematical formula shown in FIG. 19 can be obtained, for example.
  • the black ball temperature can be obtained by Equation 4 using the formula shown in FIG.
  • the amount of heat received by the surface of the object from the outside world can be obtained by the formula shown in FIG.
  • Each value shown in FIG. 20 is calculated by the second calculators 12 and 112 .
  • the black bulb temperature can be obtained more accurately by considering the infrared radiation shown in FIG. 19
  • the ideal model has an infinite plane surface.
  • the influence range of the ground reflection can be a circular range with a radius of 10 m centered on directly below the black ball.
  • the left side of the formula shown in FIG. 19 includes the sensible heat shown in FIG. 20, and by considering natural convection and forced convection (wind direction, wind speed, etc.), the black ball temperature can be obtained more accurately.
  • the heat index (WBGT) can be obtained by Equation 5.
  • the third calculators 21 and 121 use the previously obtained dry-bulb temperature, wet-bulb temperature, and black-bulb temperature to calculate and predict the heat index according to Equation 5.
  • Fig. 21 is a chart showing the relationship between heat index values and alert levels. Alert levels are determined according to the heat index. For example, when the heat index is 21 or more, as shown in FIG. 21, warning levels such as "Caution”, “Warning”, “Severe Warning” and “Danger” are set to call attention. .
  • FIG. 22 is a diagram showing conditions in an example of prediction by the heat index prediction system of the present invention.
  • three locations Tokyo Station, Sapporo Station, and the Okinawa Prefectural Office, were targeted.
  • the date and time is from 4:00 to 20:00 on August 1, 2020.
  • FIG. 23 is a graph showing the sunlight information calculated by the second calculation unit of the heat index prediction system under the conditions of FIG.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is energy.
  • FIG. 24 is a graph showing differences in spectral reflectance depending on the type of ground.
  • the horizontal axis is the wavelength and the vertical axis is the reflectance.
  • FIG. 24 shows cases where the ground is grass, soil, and concrete.
  • FIG. 25 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Sapporo Station and the ground is grass.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [°C] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [°C] for the black bulb temperature, and temperature [°C] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 26 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Tokyo Station and the ground is grass.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [° C.] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [° C.] for the black bulb temperature, and temperature [° C.] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 27 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is the Okinawa Prefectural Office and the ground is grass.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [° C.] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [° C.] for the black bulb temperature, and temperature [° C.] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 28 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Sapporo Station and the ground is soil.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [° C.] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [° C.] for the black bulb temperature, and temperature [° C.] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 29 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Tokyo Station and the ground is soil.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [° C.] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [° C.] for the black bulb temperature, and temperature [° C.] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 30 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is the Okinawa Prefectural Office and the ground is soil.
  • the horizontal axis is time.
  • the vertical axis is temperature [° C.] for the temperature graph, humidity [%] for the relative humidity, temperature [° C.] for the black bulb temperature, and temperature [° C.] for the wet bulb temperature. °C], and the heat index is the WBGT value.
  • FIG. 31 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Sapporo Station and the ground is concrete.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is.
  • FIG. 32 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is Tokyo Station and the ground is concrete.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is.
  • FIG. 33 is a graph showing heat index prediction information by the heat index prediction system of the present invention when the location is the Okinawa Prefectural Office and the ground is concrete.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is.
  • FIG. 34 is a graph showing the heat index on the lawn based on the heat index prediction information of FIGS. 25-33.
  • the horizontal axis is the time
  • the vertical axis is the numerical value of the heat index.
  • the alert level is "dangerous.”
  • the heat index is "dangerous" between approximately 7:30 and 16:30 in the grassy area outside Tokyo Station on August 1, 2020. .
  • FIG. 35 is a graph showing the heat index in the soil based on the heat index prediction information of FIGS. 25-33.
  • the horizontal axis is the time
  • the vertical axis is the numerical value of the heat index.
  • FIG. 36 is a graph showing the heat index for concrete based on the heat index prediction information in FIGS. 25-33.
  • the horizontal axis is the time
  • the vertical axis is the numerical value of the heat index.
  • An object of the present invention is to supply a storage medium storing a program code (computer program) for implementing the functions of the above-described embodiments to a system or device, and to cause the computer of the supplied system or device to execute the program stored in the storage medium. It is also accomplished by reading and executing code.
  • the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
  • the computer executes the program to function as each processing unit. I do not care.
  • the invention is not limited to the particular embodiments described, but various modifications and changes are possible within the spirit and scope of the invention as defined in the claims.

Landscapes

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Abstract

太陽光線の暑さへの影響について予測する暑さ指数予測システムを提供する。日時情報と、場所情報と、太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、通信を行う通信部と、通信部を介して入力された予測情報問合せ情報に含まれる太陽光線問合せ情報に対応付けられた太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、第一算出部の算出結果を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、第二算出部の算出結果を用いて、通信部を介して入力された予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、を備え、通信部は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第三算出部が算出した暑さ指数予測情報を送信する。

Description

暑さ指数予測システム及び暑さ指数予測プログラム
　本発明は、暑さ指数予測システム及び暑さ指数予測プログラムに関する。
　最近では、人体や生活環境に対する太陽光（例えば紫外線、可視光線及び赤外線）の影響が知られ、太陽光照射量（例えば紫外線照射量や日射量）について注目され始めている。例えば、特許第５５２４７４１号公報に記載の曝露量推定システムでは、位置を示す位置情報と当該位置に存在する紫外線のような曝露対象の量を示す環境情報とを対応付けて環境情報格納部に格納しておき、環境情報格納部から取得した環境情報とユーザの行動などに応じて定めた曝露率とに基づいて、曝露量の推定を行い、推定した曝露量の数値をユーザに提供する。
特許第５５２４７４１号公報
　ところで、特許第５５２４７４１号公報に記載の曝露量推定システムでは、環境情報格納部に格納してある、位置情報で特定される環境情報（花粉飛散量、紫外線量、エアロゾル量）を用いて曝露量の推定を行うが、この位置情報で特定される環境情報では、情報提供を受けるユーザは、より詳細な情報を容易に得ることができないという問題があった。
　例えば、現実世界において、紫外線照射量や日射量等のエネルギー強度を知りたい部位や場所は、必ずしも水平面や太陽光線に対して垂直な面とは限らず様々である。このような様々な部位や場所のエネルギー強度を知るためには、水平面や太陽光線に垂直なエネルギー強度から、三角関数等を利用して、実際の照射面上のエネルギー強度を算出することが考えられる。ところが、大気成分により散乱・反射した現実の天空からのエネルギー強度は、方向毎に違うので、三角関数等を利用した算出では、十分な精度が得られないという問題があった。
　また、太陽光線は暑さ指数（ＷＢＧＴ：Ｗｅｔ　Ｂｕｌｂ　Ｇｌｏｂｅ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）に影響を与えることが知られている。このため、太陽光線の暑さへの影響について暑さ指数を予測することについて需要があると考えられるが、従来、太陽光線の暑さ指数への影響について予測するシステムは提供されていなかった。
　本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、太陽光線の暑さへの影響について予測する暑さ指数予測システムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明は、暑さ指数予測システムであって、日時に関する情報である日時情報と、場所に関する情報である場所情報と、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、通信を行う通信部と、前記通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた前記太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、前記第一算出部の算出結果を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、を備え、前記太陽光線問合せ情報は、前記日時情報と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報と、を含み、前記方向特定太陽光線強度情報は、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における、前記方向情報で示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報であり、前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第三算出部の算出結果を送信する、ことを特徴とする。
　本発明によれば、太陽光線の暑さへの影響について予測する暑さ指数予測システムを提供することができる。
本発明の実施例１に係る暑さ指数予測システムの構成を示すブロック図である。 太陽光線の照射方向について説明する図である。 地面と平行な面である照射面Ａに照射される太陽光線について説明する図である。 地面と３０°の角度を成す面である照射面Ｂに照射される太陽光線について説明する図である。 地面と９０°の角度を成す面である照射面Ｃに照射される太陽光線について説明する図である。 照射面Ｅで反射されて照射面Ｄに照射される太陽光線について説明する図である。 他照射面の分光反射率の求め方の一例について説明する図であって、図７（ａ）は照射面Ｅが直接受ける太陽光線を測定する様子を示す図であり、図７（ｂ）は照射面Ｅによる反射光を測定する様子を示す図である。 他照射面からの反射光のうち照射面に入光する光について説明する図である。 図１に示した記憶部１３に記憶する情報の一例を示す図である。 図１に示した暑さ指数予測システム１０の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例２に係る暑さ指数予測システムの構成を示すブロック図である。 図１１に示した暑さ指数予測システム１００の動作を示すフローチャートである。 分光放射照度を示すグラフである。 照射される材質の温度上昇に関する試算条件を示す図である。 材質に応じた１時間後の温度上昇の試算例を示す図である。 図１６（ａ）は歩道での各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１６（ｂ）は歩道での分光反射率の例を示すグラフである。 図１７（ａ）は草地での各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１７（ｂ）は草地での分光反射率の例を示すグラフである。 図１８（ａ）はアスファルトでの各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１８（ｂ）はアスファルトでの分光反射率の例を示すグラフである。 太陽光と黒球温度との関係の数式を示す図である。 物体表面が受ける熱量について示す図である。 暑さ指数の数値と警戒レベルの関係を示す表図である。 本発明の暑さ指数予測システムによる予測の例における条件を示す図である。 図２２の条件のもと、暑さ指数予測システムの第二算出部によって算出した太陽光線情報を示すグラフである。 地面の種類による分光反射率の違いを示すグラフである。 場所が札幌駅であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が東京駅であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が沖縄県庁舎であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が札幌駅であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が東京駅であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が沖縄県庁舎であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が札幌駅であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が東京駅であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 場所が沖縄県庁舎であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。 図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、芝生での暑さ指数を示すグラフである。 図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、土壌での暑さ指数を示すグラフである。 図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、コンクリートでの暑さ指数を示すグラフである。
　以下、本発明に係る暑さ指数予測システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明に係るシステムの好適な具体例であり、一般的なハードウェア、ソフトウェア構成に即した種々の限定を付している場合もあるが、本発明の技術範囲は、特に本発明を限定する記載がない限り、これらの態様に限定されるものではない。また、以下に示す実施形態における構成要素は、適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、かつ、他の既存の構成要素との組み合わせを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、以下に示す実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
　なお、以下の実施例では、本発明を暑さ指数予測システムに適用し、太陽光線に関する情報、例えば日射量をユーザに提供するシステムについて説明するが、本発明は、太陽光線に含まれる、紫外線、赤外線、可視光線、又は、その他の電磁波等の個別の情報を、ユーザに提供するものであってもよい。また、以下の実施例では、太陽光線強度を日射強度ともいう。
　図１は、本発明の実施例１に係る暑さ指数予測システムの構成を示すブロック図である。本実施例の暑さ指数予測システム１０は、例えば、コンピュータから成るサーバーマシンである。
　暑さ指数予測システム１０は、図１に示すように、詳しくは後述する太陽光線強度情報１６やそのほかの各種情報を記憶する記憶部１３と、通信を行う通信部１７と、通信部１７を介して受信した予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた太陽光線強度情報１６を算出する第一算出部１１と、第一算出部１１の算出結果を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部１２と、第二算出部１２の算出結果を用いて、通信部１７を介して入力された予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部２１と、を備える。通信部１７は、例えば外部と通信を行う。予測情報問合せ情報は、太陽光線問合せ情報を含む。太陽光線問合せ情報は、日時情報１４と、場所情報１５と、太陽光線の照射すなわち日射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報１６ａと、を含む。方向特定太陽光線強度情報は、日時情報１４で示される日時及び場所情報１５で示される場所における、方向情報１６ａで示される照射面が受ける太陽光線の強度であって、通信部１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第三算出部２１の算出結果を送信する。図１に示す各構成は、ハードウェアで構成してもよい。また、図１に示す各構成は、暑さ指数予測システム１０がプログラムを実行することで実現することもでき、記憶部１３は、暑さ指数予測システム１０で実行するプログラムを記憶してもよい。記憶部１３は、データの用途に応じて、揮発性の記憶装置や不揮発性の記憶装置を有する。
　なお、通信部１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第二算出部１２が算出した方向特定太陽光線強度を示す方向特定太陽光線強度情報を送信する構成としてもよい。
　なお、暑さ指数予測システム１０において、通信部１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第一算出部１１が算出した太陽光線強度情報を送信する構成としてもよい。この場合、第二算出部１２の機能に相当する構成を、クライアントマシン２又は３が有することとしてもよい。すなわち、本発明は、サーバーマシンとクライアントマシンとをネットワークで接続してなる暑さ指数予測システムであって、サーバーマシンは、日時に関する情報である日時情報１４と、場所に関する情報である場所情報１５と、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報１６と、を対応付けて記憶する記憶部１３と、クライアントマシンと通信を行う第一通信部と、第一通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた太陽光線強度情報１６を算出する第一算出部１１と、を備え、第一通信部は、クライアントマシンに対し、第一算出部１１が算出した太陽光線強度情報１６を送信し、クライアントマシンは、サーバーマシン１と通信を行う第二通信部と、第二通信部を介して入力された太陽光線強度情報１６を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部（第二算出部１２の機能に相当する構成）と、を備え、第二通信部（第二算出部１２の機能に相当する構成）は、太陽光線問合せ情報をサーバーマシンに送信し、太陽光線問合せ情報は、日時情報１４と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報１６ａと、を含む、構成としてもよい。なお、クライアントマシンとサーバーマシンとは、ネットワークを介さず、同一端末装置内にあってもよい。この場合、クライアントマシンとサーバーマシンとが同一装置であってもよいし、クライアントマシンとサーバーマシンとが例えばバス接続される構成であってもよい。クライアントマシンとサーバーマシンとが同一装置の場合、クライアントマシンとサーバーマシンとを接続するとは、クライアントマシンとしての機能を実現するプログラムとサーバーマシンとしての機能を実現するプログラムとがメモリ等を介してデータの受け渡しを行うことを指してもよい。
　記憶部１３は、日時に関する情報である日時情報１４と、場所に関する情報である場所情報１５と、日時情報１４で示される日時及び場所情報１５で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報１６と、を対応付けて記憶する。
　暑さ指数予測システム１０の通信部１７は、インターネットなどのネットワーク４に接続されている。ネットワーク４には、ユーザが用いるクライアントマシン２、３が接続されており、クライアントマシン２、３は、ネットワーク４を介して、暑さ指数予測システム１０と通信を行う。
　クライアントマシン２又はクライアントマシン３から、暑さ指数予測システム１０へは、ネットワーク４を介して、予測情報問合せ情報が送信される。予測情報問合せ情報は、太陽光線問合せ情報を含む。太陽光線問合せ情報は、日時情報１４と、場所情報１５と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報１６ａと、を含む。方向情報１６ａが示す方向は、太陽光線の照射を受ける照射面が拡がる面と直交する方向である。方向情報１６ａについては、図２から図５を参照して後述する。暑さ指数予測システム１０から、予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３へは、ネットワーク４を介して、第一算出部１１による算出結果が送信される。
　第一算出部１１は、太陽光線問合せ情報に含まれる日時情報と場所情報とを用いて詳しくは後述する太陽光線強度情報１６を算出する。第二算出部１２は、第一算出部１１による算出結果を用いて、方向情報１６ａで示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報である方向特定太陽光線強度情報を算出する。通信部１７は、第二算出部１２が算出した方向特定太陽光線強度を示す方向特定太陽光線強度情報を、ネットワーク４を介して、予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３に送信する。
　以下、方向情報１６ａについて説明する。図２は、太陽光線の照射方向について説明する図である。図３は、地面と平行な面である照射面Ａに照射される太陽光線について説明する図である。図４は、地面と３０°の角度を成す面である照射面Ｂに照射される太陽光線について説明する図である。図５は、地面と９０°の角度を成す面である照射面Ｃに照射される太陽光線について説明する図である。図３、図４及び図５では、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向、すなわち方向情報１６ａで示される方向を「照射面の方向」と記載している。
　図２に示すように、地球上に照射される太陽光線は、太陽の向きから照射される直達日射のほか、太陽の向き以外の向きから照射される散乱日射が存在する。散乱日射は、天空全体から照射面に対して照射される。地面と平行な面である照射面Ａに対しては、図３に示すように、天空全体から散乱日射及び直達日射が照射される。
　また、地面と３０°の角度を成す照射面Ｂに対しては、図４に示すように、天空全体のうち照射面Ｂが向く方向から散乱日射及び直達日射が照射される。また、地面と９０°の角度を成す照射面Ｃに対しては、図５に示すように、太陽の向きが照射面Ｃの裏側であるため直達日射は照射されず、天空全体のうち照射面Ｃが向く方向から散乱日射が照射される。また、照射面に照射される太陽光線は、照射面に直接照射される散乱日射及び直達日射のほか、地面などで反射されて照射面に照射される太陽光線も存在する。
　図３、図４及び図５を参照してわかるように、照射面が向く方向によって、照射される太陽光線の強度が大きく異なる。そこで、本実施例では、照射面が向く方向ごとに異なる方向特定太陽光線強度情報を算出し、これを、予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３に提供する。
　なお、本実施例では、散乱日射及び直達日射のほか、地面や壁面などの他照射面で反射されて照射面に照射される太陽光線も考慮することができる。この点について図６を参照して説明する。図６は、照射面Ｅで反射されて照射面Ｄに照射される太陽光線について説明する図である。
　実際の環境においては、照射面Ｄで受ける太陽光線の照射量は、照射面Ｄが直接受ける太陽光線（直達日射及び散乱日射）だけではなく、太陽光線（直達日射及び散乱日射）が地面や壁面などの他照射面（照射面Ｅ）で反射した太陽光線（反射光）も含まれている。本実施例では、照射面が受ける太陽光線の強度に、この他照射面で反射された反射光の強度も含めることにより、照射面が受ける太陽光線の強度を求める精度をさらに高めることができる。
　通常、他照射面による反射光の計算には、他照射面の反射率を用いる。物質表面の反射率は、代表的な特定波長による反射率を用いるのが一般的であるが、エネルギー強度を精度よく計算するためには、分光反射率を用いて計算するのが望ましい。ここで、他照射面の分光反射率の求め方について、図７を参照して説明する。
　図７は、他照射面の分光反射率の求め方の一例について説明する図であって、図７（ａ）は照射面Ｅが直接受ける太陽光線を測定する様子を示す図であり、図７（ｂ）は照射面Ｅによる反射光を測定する様子を示す図である。図７（ａ）及び図７（ｂ）に示すように、ここでは測定器５０を用いる。測定器５０は、分光照度計として機能する測定器である。まず、図７（ａ）に示すように、測定器５０を用いて他照射面である照射面Ｅの上方からの分光照度（照射面Ｅに照射する太陽光線の分光照度）を測定する。また、測定器５０を用いて照射面Ｅで反射した分光照度（太陽光線が照射面Ｅで反射した反射光の分光照度）を測定する。求めた照射面Ｅの上方からの分光照度及び照射面Ｅで反射した分光照度を用いて、数１により、照射面Ｅの分光反射率を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　次に、数１で求めた分光反射率を用いた、照射面が受ける照射エネルギーの算出について説明する。図８は、他照射面からの反射光のうち照射面に入光する光について説明する図である。図８では、他照射面である照射面Ｇが地面である場合を示しており、照射面Ｇからの反射光のうち照射面Ｆに入光する割合を勘案している。照射面Ｇ（地面）から照射面Ｆに入光するエネルギーは、数２で算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　数２における照射面Ｇが受ける照射エネルギーは、例えば、図７（ａ）に示した方法で得ることができる。数２における反射率としては、例えば数１で求めた分光反射率を用いることができる。数２における面積比率Ｈは、以下に図８を参照して説明するようにして求めることができる。図８において照射面Ｆの向きに応じた角度θにより、照射面Ｆにおける地面（照射面Ｇ）の視野面積が定まる。地面である照射面Ｇの視野面積を定める角度θは、照射面Ｇが理想地面（水平）であれば、幾何的に、照射面Ｆと水平方向とが成す角度である。しかし実際には、地形変化を考慮したり、照射面Ｇのうち照射面Ｆから遠い位置であるほど照射面Ｆに入射する反射光が少なくなり寄与度が減衰することを考慮したりするのがよく、必要な精度に応じて角度θを定めるのがよい。
　照射面Ｆの半球面積に対する、照射面Ｆにおける地面の視野面積の比率が面積比率Ｈである。本実施例では、照射面Ｆが受ける照射エネルギーを求める際には、照射面Ｆに直接照射される散乱日射及び直達日射による照射エネルギーに、数２で求めた照射面Ｆに入光するエネルギーを加えることで、より高精度に求めることができる。また、数２では他照射面として地面を考慮しているが、地面による反射光のみならず、照射面Ｆに反射光が入射し得るすべての他照射面について考慮することで、照射面Ｆが受ける照射エネルギーをより高精度に求めることができる。
　図９は、図１に示した記憶部１３に記憶する情報の一例を示す図である。記憶部１３は、例えばデータベース形式で、図９に示す情報を記憶する。記憶部１３は、第１の主キーとして、日時情報１４を記憶する。日時情報１４は、年、月、日及び時を含んでもよい。記憶部１３は、第２の主キーとして、場所情報１５を記憶する。場所情報１５は、例えば東経及び北緯を用いて、地球上の位置を特定する情報である。
　記憶部１３は、格納値である太陽光線強度情報１６として、第１の主キー及び第２の主キーでの太陽立体角を記憶する。記憶部１３は、格納値である太陽光線強度情報１６として、第１の主キー及び第２の主キーでの直達日射強度を記憶する。記憶部１３は、格納値である太陽光線強度情報１６として、第１の主キー及び第２の主キーでの散乱日射強度を記憶する。記憶部１３は、格納値である太陽光線強度情報１６として、第１の主キー及び第２の主キーでのアルベド値を記憶する。なお、アルベド値は、照射された太陽光線強度に対する、反射した太陽光線強度の比である。例えば、場所情報１５が或る地域においては、日時情報１４が夏である日時には、地面は土であってアルベド値が低く、日時情報１４が冬である日時には、地面は雪面であってアルベド値が高い。図９に示した各値は、例えば実測値を収集して、記憶部１３に記憶する。太陽光線強度情報１６に含まれる方向情報１６ａは、図９に示した格納値に含まれる。太陽光線強度情報１６に含まれる情報は、例えば放射伝達方程式を解いて算出する値や、放射伝達方程式を解く過程で算出する値を含む。
　図１０は、図１に示した暑さ指数予測システム１０の動作を示すフローチャートである。ステップＳ７１では、ネットワーク４を介して、クライアントマシン２又はクライアントマシン３からの予測情報問合せ情報を受信したか否かを判断する。予測情報問合せ情報を受信した場合には（ステップＳ７１：Ｙｅｓ）、ステップＳ７２に進み、予測情報問合せ情報を受信しない場合には（ステップＳ７１：Ｎｏ）、ステップＳ７１に戻る。
　ステップＳ７２では、ステップＳ７１で受信した予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に基づいて、太陽光線問合せ情報に含まれる日時情報１４で示される日時に、太陽光線問合せ情報に含まれる場所情報１５で示される場所で受ける太陽光線の強度を含む情報である太陽光線強度情報１６を算出し、記憶部１３に記憶する。太陽光線強度情報１６は、例えば、放射伝達方程式を用いて算出する。
　ステップＳ７３では、ステップＳ７２で算出した太陽光線強度情報１６に対し、方向情報１６を入力値とした数学的計算を行うことで、日時情報１４で示される日時に、太陽光線問合せ情報に含まれる場所情報１５で示される場所で、方向情報１６ａで示される照射面が受ける太陽光線強度情報である、方向特定太陽光線強度情報を算出する。
　ステップＳ７４では、ステップＳ７３で算出した方向特定太陽光線強度情報を用いて、ステップＳ７１で受信した予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する。暑さ指数予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する暑さ指数及び黒球温度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。暑さ指数予測情報は、乾球温度、湿度、湿球温度、黒球温度及び暑さ指数のうちの少なくとも一つについての情報を含んでもよい。暑さ指数予測情報の算出についての詳細は、後述する。
　ステップＳ７５では、ステップＳ７４で算出した暑さ指数予測情報を、今回の予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３に、ネットワーク４を介して送信する。クライアントマシン２又はクライアントマシン３は、日時情報１４、場所情報１５及び方向情報１６ａを含む太陽光線問合せ情報を含む予測情報問合せ情報を暑さ指数予測システム１０に送信するだけで、暑さ指数予測情報を得ることができ、より詳細な暑さ指数を容易に得ることができる。クライアントマシン２又はクライアントマシン３は、暑さ指数予測システム１０から得た暑さ指数予測情報を用いて、エンドユーザに対して様々なアプリケーションを提供することができる。
　図１１は、本発明の実施例２に係る暑さ指数予測システムの構成を示すブロック図である。本実施例の暑さ指数予測システム１００は、例えば、コンピュータから成るサーバーマシンである。
　暑さ指数予測システム１００は、図１１に示すように、日時情報と場所情報とを用いて詳しくは後述する太陽光線強度情報１１６を予め算出する第一算出部１１０と、第一算出部１１０が算出した太陽光線強度情報１１６やそのほかの各種情報を記憶する記憶部１１３と、通信を行う通信部１１７と、通信部１１７を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた太陽光線強度情報１１６を記憶部１１３から抽出する抽出部１１１と、抽出部１１１が抽出した太陽光線強度情報１１６を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部１１２と、第二算出部１１２の算出結果を用いて、通信部１１７を介して入力された予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部１２１と、を備える。通信部１１７は、例えば外部と通信を行う。予測情報問合せ情報は、太陽光線問合せ情報を含む。太陽光線問合せ情報は、日時情報１１４と、場所情報１１５と、方向情報１１６ａと、を含む。方向特定太陽光線強度情報は、日時情報１１４で示される日時及び場所情報１１５で示される場所における、方向情報１１６ａで示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報である。通信部１１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第三算出部１２１の算出結果を送信する。図１１に示す各構成は、ハードウェアで構成してもよい。また、図１１に示す各構成は、暑さ指数予測システム１００がプログラムを実行することで実現することもでき、記憶部１１３は、暑さ指数予測システム１００で実行するプログラムを記憶してもよい。記憶部１１３は、データの用途に応じて、揮発性の記憶装置や不揮発性の記憶装置を有する。
　なお、通信部１１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、第二算出部１１２が算出した方向特定太陽光線強度を示す方向特定太陽光線強度情報を送信する構成としてもよい。
　なお、暑さ指数予測システム１００において、通信部１１７は、予測情報問合せ情報の送信元に対し、抽出部１１１が抽出した太陽光線強度情報を送信する構成としてもよい。この場合、第二算出部１１２の機能に相当する構成を、クライアントマシン２又は３が有することとしてもよい。すなわち、本発明は、サーバーマシンとクライアントマシンとをネットワークで接続してなる暑さ指数予測システムであって、サーバーマシンは、日時に関する情報である日時情報１１４で示される日時及び場所に関する情報である場所情報１１５で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報１１６を算出する第一算出部１１０と、日時情報１１４と、場所情報１１５と、第一算出部１１０が算出した太陽光線強度情報１１６と、を対応付けて記憶する記憶部１１３と、クライアントマシンと通信を行う第一通信部と、第一通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた太陽光線強度情報１１６を記憶部１１３から抽出する抽出部１１１と、を備え、第一通信部は、クライアントマシンに対し、抽出部１１１が抽出した太陽光線強度情報１１６を送信し、クライアントマシンは、サーバーマシンと通信を行う第二通信部と、第二通信部を介して入力された太陽光線強度情報１１６を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部（第二算出部１１２の機能に相当する構成）と、を備え、第二通信部は、太陽光線問合せ情報をサーバーマシンに送信し、太陽光線問合せ情報は、日時情報１１４と、場所情報１１５と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報１１６ａと、を含む、構成としてもよい。
　記憶部１１３は、日時に関する情報である日時情報１１４と、場所に関する情報である場所情報１１５と、日時情報１１４で示される日時及び場所情報１１５で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報１１６（第一算出部１１０が算出した太陽光線強度情報１１６）と、を対応付けて記憶する。
　暑さ指数予測システム１００の通信部１１７は、インターネットなどのネットワーク４に接続されている。ネットワーク４には、ユーザが用いるクライアントマシン２、３が接続されており、クライアントマシン２、３は、ネットワーク４を介して、暑さ指数予測システム１００と通信を行う。
　クライアントマシン２又はクライアントマシン３から、暑さ指数予測システム１００へは、ネットワーク４を介して、予測情報問合せ情報が送信される。太陽光線問合せ情報は、日時情報１１４と、場所情報１１５と、方向情報１１６ａと、を含む。暑さ指数予測システム１００から、予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３へは、ネットワーク４を介して、抽出部１１２による抽出結果である方向特定太陽光線強度情報が送信される。
　なお、本実施例において、記憶部１１３に記憶する情報の一例は、図９に示した情報である。
　図１２は、図１１に示した暑さ指数予測システム１００の動作を示すフローチャートである。ステップＳ９１では、日時情報と場所情報を用いて、すべての日時におけるすべての場所の太陽光線強度情報１１６が含む情報を算出する。この太陽光線強度情報１１６が含む情報の算出には、例えば、放射伝達方程式を用いる。すなわち、太陽光線強度情報１１６が含む情報は、例えば放射伝達方程式を解いて算出する値や、放射伝達方程式を解く過程で算出する値を含む。ステップＳ９２では、ステップＳ９１で算出した太陽光線強度情報１１６が含む情報を記憶部１１３に記憶する。
　続いて、ネットワーク４を介して、クライアントマシン２又はクライアントマシン３からの予測情報問合せ情報を受信した場合には（ステップＳ９３：Ｙｅｓ）、ステップＳ９４に進み、予測情報問合せ情報を受信しない場合には（ステップＳ９３：Ｎｏ）、ステップＳ９３に戻る。予測情報問合せ情報は太陽光線問合せ情報を含む。なお、太陽光線強度情報１１６が含む情報の算出、算出した情報の記憶部１３への記憶は、クライアントマシン２又は３からの太陽光線問合せ情報を受信する処理を実施する前に、すべて済ませてしまっておいてもよいし、例えば今まで入手不可能だった地域のデータが新たに入手できた場合などにはその都度更新してもよい。
　ステップＳ９４では、クライアントマシン２又はクライアントマシン３からの受信データに含まれる太陽光線問合せ情報に基づき、記憶部１１３から太陽光線強度情報１１６の抽出を行う。すなわち、太陽光線問合せ情報に含まれる日時情報１１４、場所情報１１５に該当する太陽光線強度情報１１６を、記憶部１１３から抽出する。ステップＳ９４ではさらに、抽出した太陽光線強度情報１１６の値に対し、方向情報１１６ａを入力値とした数学的計算を行うことで、日時情報１４で示される日時に、太陽光線問合せ情報に含まれる場所情報１５で示される場所で、方向情報１１６ａで示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報である方向特定太陽光線強度情報を算出する。
　ステップＳ９５では、ステップＳ９４で算出した方向特定太陽光線強度情報を用いて、ステップＳ９３で受信した予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する。暑さ指数予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する暑さ指数及び黒球温度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。暑さ指数予測情報の算出についての詳細は、後述する。
　ステップＳ９６では、ステップＳ９５で算出した暑さ指数予測情報を、今回の予測情報問合せ情報の送信元であるクライアントマシン２又はクライアントマシン３に、ネットワーク４を介して送信する。クライアントマシン２又はクライアントマシン３は、日時情報１４、場所情報１５及び方向情報１６ａを含む太陽光線問合せ情報を含む予測情報問合せ情報を暑さ指数予測システム１００に送信するだけで、暑さ指数予測情報を得ることができ、より詳細な暑さ指数予測情報を容易に得ることができる。クライアントマシン２又はクライアントマシン３は、暑さ指数予測システム１００から得た暑さ指数予測情報を用いて、エンドユーザに対して様々なアプリケーションを提供することができる。
　また、本実施例では、太陽光線強度情報１１６を予め算出しておくので、クライアントマシン２又はクライアントマシン３から太陽光線問合せ情報を受信してから算出する場合と比べて、応答が早く、より高い即時性をもって方向特定太陽光線強度情報を提供することができる。
　＜照射熱量の算定＞
　本実施例では、図１に示した構成において、暑さ指数予測システム１０は、照射熱量を算出することができる。図１３は、分光放射照度を示すグラフである。図１３において、横軸は光の波長であり、縦軸は分光放射照度である。図１３では、上述の実施例１に基づき、照射面に対する天空のエネルギー強度をシミュレーションで算出した後、照射面に照射される熱量を算出した結果を示す。また、図１３は、２０１６年６月２０日の１２：００～１３００に宮古島に配置した照射面が受ける熱量の算出例である。本実施例によれば、照射面に照射されるエネルギーの積算値は１，０２９．８［Ｗ／ｍ２］であることが求まり、照射面が受ける熱量は３，７０７，３５８［Ｊ／ｍ２］であることが求まる。
　本実施例により、計測の困難であった高層構造物などや、森林が受ける照射熱量の予測が可能となり、構造物の防御設計や、森林植林計画に活用することが可能である。
　＜構造物に照射される照射量の算定＞
　本実施例では、図１に示した構成において、暑さ指数予測システム１０は、実施例３で求めた結果である照射面が受ける熱量から、照射される材質（照射面を有する照射材の材質）に応じた温度上昇を予測することができる。本実施例では、この照射面の温度上昇予測について説明する。図１４は、照射される材質の温度上昇に関する試算条件を示す図である。図１４に示すように、本実施例では、照射材Ｊ１の照射面Ｊ２の太陽光線が入射した場合であって、照射面Ｊ２の反射率は３０％であるとする。また、照射材Ｊ１からの熱放射はゼロであるとする。また、照射材Ｊ１からの熱伝達、熱伝導はゼロであるとする。
　図１５は、材質に応じた１時間後の温度上昇の試算例を示す図である。照射面Ｊ２の反射率が３０％である照射材Ｊ１に３，７０７，３５８［Ｊ／ｍ２］の熱量の太陽光線が入射されると、照射面Ｊ２での反射熱量は１，１１２，２０７［Ｊ／ｍ２］であり、照射材Ｊ１の吸収熱量は２，５９５，１５１［Ｊ／ｍ２］である。図１５に示す材質ごとの熱特性を考慮すると、図１５に示すように、材質ごとの１時間後の温度上昇を試算することができる。例えば、照射材Ｊ１の材質が鋼材の場合は、熱容量が１８８６４［Ｊ／Ｋ］であることから、１時間に受ける熱量は、２５９５．１５１［Ｊ／ｍ２］×１［ｍ２］／１８８６４［Ｊ／Ｋ］＝１３７．６［Ｋ］となる。したがって、当初２０［℃］の鋼材の温度は、１時間後に２０［℃］＋１３７．６［Ｋ］＝１５７．６［℃］に上昇する。同様に、当初２０［℃］のガラスウール保温板の温度は、２０［℃］＋２５７４５．５［Ｋ］＝２５７６５．５［℃］に上昇する。なお、ここで、照射材Ｊ１の材質モデルの形状は１ｍｘ１ｍｘ厚さ５ｍｍであるとする。また、この試算は、照射材Ｊ１からの放熱（熱放射、熱伝導、熱伝達など）がないと仮定した場合の試算である。現実には、照射材Ｊ１からの放熱があるので、これほど温度上昇することはない。試算においては必要に応じて放熱を考慮すればよい。この試算により、高所や人が近づけずに計測が困難であった構造物や、土地などの照射面における、温度上昇の予測が可能となり、本実施例によれば、構造物の劣化予測や、森林植林計画に活用することが可能である。
　＜他照射面での反射の参入（歩道の例）＞
　本実施例では、図１に示した構成において、暑さ指数予測システム１０は、歩道の反射率に基づき反射エネルギーを算出し、照射面に照射される照射量を算出することができる。歩道の反射率は、例えば、図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明した方法で求めることができる。図１６（ａ）は歩道での各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１６（ａ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は照射強度である。図１６（ｂ）は歩道での分光反射率の例を示すグラフである。図１６（ｂ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は分光反射率である。図１６（ｂ）を参照すると、歩道の分光反射率が１０～２０％であることがわかる。
　＜他照射面での反射の参入（草地、例えば芝生の例）＞
　本実施例では、図１に示した構成において、暑さ指数予測システム１０は、草地の反射率に基づき反射エネルギーを算出し、照射面に照射される照射量を算出することができる。草地の反射率は、例えば、図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明した方法で求めることができる。図１７（ａ）は草地での各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１７（ａ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は照射強度である。図１７（ｂ）は草地での分光反射率の例を示すグラフである。図１７（ｂ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は分光反射率である。図１７（ｂ）を参照すると、草地の分光反射率が５～１０％であることがわかる。また、図１７（ｂ）を参照すると、草地では近赤外で反射率が急増していることがわかる。
　＜他照射面での反射の参入（アスファルトの例）＞
　本実施例では、図１に示した構成において、暑さ指数予測システム１０は、アスファルトの反射率に基づき反射エネルギーを算出し、照射面に照射される照射量を算出することができる。アスファルトの反射率は、例えば、図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明した方法で求めることができる。図１８（ａ）はアスファルトでの各方向からの分光照射強度の例を示すグラフである。図１８（ａ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は照射強度である。図１８（ｂ）はアスファルトでの分光反射率の例を示すグラフである。図１８（ｂ）において、横軸は光の波長であり、縦軸は分光反射率である。図１８（ｂ）を参照すると、アスファルトの分光反射率が５％であることがわかる。
　＜暑さ指数予測情報の説明＞
　以下に、暑さ指数予測情報について、さらに説明する。
　上述の第三算出部２１及び１２１は、暑さ指数予測情報を算出する。暑さ指数予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する暑さ指数及び黒球温度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。第三算出部２１及び１２１は、暑さ指数を算出するのに当たり、乾球温度、湿度、湿球温度、及び黒球温度を予測する。
　（乾球温度の予測について）
　乾球温度としては、例えば気象庁などの機関から提供される気温を利用することが出来る。第三算出部２１及び１２１は、機関から提供される気温から、予測情報問合せ情報が含む場所・日時・方向に応じた気温を取得し、それを乾球温度として予測する。
　（湿度の予測について）
　湿度としては、例えば気象庁などの機関から提供される湿度を利用することが出来る。第三算出部２１及び１２１は、機関から提供される湿度から、予測情報問合せ情報が含む場所・日時・方向に応じた湿度を取得し、それを湿度として予測する。
　（湿球温度の予測について）
　第三算出部２１及び１２１は、乾球温度及び湿度から、湿球温度を算出する。例えば、第三算出部２１及び１２１は、湿り空気線図に乾球温度及び湿度をあてはめることで、湿球温度を予測する。また、第三算出部２１及び１２１は、乾球温度と湿度と湿球温度との関係をテーブルにして保持し、このテーブルに乾球温度及び湿度をあてはめることで、湿球温度を予測するものであってもよい。また、第三算出部２１及び１２１は、湿球温度を、Antoine式や二分法などを用いて数３から近似的に算出して予測するものであってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（黒球温度の予測について）
　第三算出部２１及び１２１は、第二算出部１２及び１１２が算出した方向特定太陽光線強度情報に基づいて黒球温度を算出する。黒球に照射される太陽光線は、空からの直達光と空からの散乱光、及び、地面からの反射光である。黒球の熱収支は、これらの太陽光線と大気との熱放射によるものと仮定すると、たとえば図１９に示す数式を得ることが出来る。図１９に示す数式により、黒球温度は数４で求めることが出来る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　なお、物体表面が外界から受ける熱量は、図２０に示す式で求めることができる。図２０に示す各値は、第二算出部１２及び１１２により算出される。
　図１９に示した数式のうち地面の反射率については、図２０に示す赤外放射を考慮することによって、黒球温度をより正確に求めることが出来る。
　また、図１９に示した数式のうち地面の反射率について、理想的なモデルは地表が無限平面である。しかしながら、計測値と比較する場合等では、現実的なモデルとして、地面反射の影響範囲を有限範囲に限定とすることも有効である。例えば、地面反射の影響範囲を、黒球直下を中心とした半径１０ｍの円形範囲とすることが出来る。
　また、図１９に示した数式の左辺において、図２０に示す顕熱を含み、自然対流や強制対流（風向、風速等）を考慮することで、黒球温度をより正確に求めることが出来る。
　（暑さ指数の予測について）
　暑さ指数（ＷＢＧＴ）は、数５で求めることが出来る。第三算出部２１及び１２１は、先に求めた乾球温度、湿球温度及び黒球温度を用いて、数５により暑さ指数を算出し、予測する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　図２１は、暑さ指数の数値と警戒レベルの関係を示す表図である。暑さ指数は、その数値に応じて、警戒レベルが定められている。例えば暑さ指数が２１以上の場合に、図２１に示すように、「注意」、「警戒」、「厳重警戒」及び「危険」といった警戒レベルが設定されており、注意を促すようにしている。
　＜暑さ指数予測システムによる予測結果の例＞
　以下、上述した本発明の暑さ指数予測システムによる予測結果の例を説明する。
　図２２は、本発明の暑さ指数予測システムによる予測の例における条件を示す図である。本例では、場所として、東京駅、札幌駅及び沖縄県庁舎の三カ所を対象にした。日時は、２０２０年８月１日の４：００～２０：００である。気温（乾球温度）及び湿度は、気象庁が発表した数値を用いた。
　図２３は、図２２の条件のもと、暑さ指数予測システムの第二算出部によって算出した太陽光線情報を示すグラフである。図２３において、横軸は時刻、縦軸はエネルギーである。
　図２４は、地面の種類による分光反射率の違いを示すグラフである。図２４において、横軸は波長、縦軸は反射率である。図２４では、地面が芝生の場合、土壌の場合、及びコンクリートの場合について示している。
　図２５は、場所が札幌駅であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図２５において、横軸は時刻である。図２５において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図２６は、場所が東京駅であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図２６において、横軸は時刻である。図２６において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図２７は、場所が沖縄県庁舎であり、地面が芝生である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図２７において、横軸は時刻である。図２７において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図２８は、場所が札幌駅であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図２８において、横軸は時刻である。図２８において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図２９は、場所が東京駅であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図２９において、横軸は時刻である。図２９において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図３０は、場所が沖縄県庁舎であり、地面が土壌である場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図３０において、横軸は時刻である。図３０において、縦軸は、気温のグラフについては温度［℃］であり、相対湿度については湿度［％］であり、黒球温度については温度［℃］であり、湿球温度については温度［℃］であり、暑さ指数については、ＷＢＧＴ値である。
　図３１は、場所が札幌駅であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図３１において、横軸は時刻、縦軸は　　である。
　図３２は、場所が東京駅であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図３２において、横軸は時刻、縦軸は　　である。
　図３３は、場所が沖縄県庁舎であり、地面がコンクリートである場合の、本発明の暑さ指数予測システムによる暑さ指数予測情報を示すグラフである。図３３において、横軸は時刻、縦軸は　　である。
　図３４は、図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、芝生での暑さ指数を示すグラフである。図３４において、横軸は時刻、縦軸は暑さ指数の数値である。図２１に示したように、暑さ指数が３１以上の場合、警戒レベルは「危険」である。図３４からわかるように、２０２０年８月１日の東京駅屋外で地面が芝生の地域では、およそ７：３０から１６：３０の間の時刻に暑さ指数が「危険」であることがわかる。
　図３５は、図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、土壌での暑さ指数を示すグラフである。図３５において、横軸は時刻、縦軸は暑さ指数の数値である。図３５からわかるように、２０２０年８月１日の東京駅屋外で地面が土壌の地域では、およそ８：００少し前から１６：００少し過ぎの間の時刻に暑さ指数が「危険」であることがわかる。
　図３６は、図２５～図３３の暑さ指数予測情報に基づき、コンクリートでの暑さ指数を示すグラフである。図３６において、横軸は時刻、縦軸は暑さ指数の数値である。図３６からわかるように、２０２０年８月１日の東京駅屋外で地面がコンクリートの地域では、およそ７：００少し過ぎから１７：００少し前の間の時刻に暑さ指数が「危険」であることがわかる。
　以上説明したように、本発明によれば、指定地域の指定時刻における暑さ指数を予測することが出来る。
　以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、これらの実施形態に限定されるものではない。本発明の目的は、上述の実施例の機能を実現するプログラムコード（コンピュータプログラム）を格納した記憶媒体をシステムあるいは装置に供給し、供給されたシステムあるいは装置のコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、上述した実施形態では、コンピュータがプログラムを実行することにより、各処理部として機能するものとしたが、処理の一部または全部を専用の電子回路（ハードウェア）で構成するようにしても構わない。本発明は、説明された特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の趣旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　本出願は、２０２１年５月２６日に出願された日本出願特願２０２１－８８４５４号に基づく優先権を主張し、当該日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
２、３　クライアントマシン
４　ネットワーク
１０　暑さ指数予測システム
１１　第一算出部
１２　第二算出部
２１　第三算出部
１３　記憶部
１７　通信部

Claims (7)

  1. 　日時に関する情報である日時情報と、場所に関する情報である場所情報と、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、
    　通信を行う通信部と、
    　前記通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた前記太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、
    　前記第一算出部の算出結果を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、
    　前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、
    を備え、
    　前記太陽光線問合せ情報は、前記日時情報と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報と、を含み、
    　前記方向特定太陽光線強度情報は、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における、前記方向情報で示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報であり、
    　前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第三算出部の算出結果を送信する、
    ことを特徴とする暑さ指数予測システム。
  2. 　日時に関する情報である日時情報で示される日時及び場所に関する情報である場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、
    　前記日時情報と、前記場所情報と、前記第一算出部が算出した前記太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、
    　通信を行う通信部と、
    　前記通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた前記太陽光線強度情報を前記記憶部から抽出する抽出部と、
    　前記抽出部が抽出した前記太陽光線強度情報を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、
    　前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、
    を備え、
    　前記太陽光線問合せ情報は、前記日時情報と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報と、を含み、
    　前記方向特定太陽光線強度情報は、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における、前記方向情報で示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報であり、
    　前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第三算出部の算出結果を送信する、
    ことを特徴とする暑さ指数予測システム。
  3. 　請求項１又は２に記載の暑さ指数予測システムであって、
    　前記第三算出部は、
    　　前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する乾球温度を算出する第四算出部と、
    　　前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する湿度を算出する第五算出部と、
    　　前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する湿球温度を算出する第六算出部と、
    　　前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する黒球温度を算出する第七算出部と、
    　　前記第四算出部、前記第五算出部、前記第六算出部及び前記第七算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を算出する第八算出部と、
    　を含み、
    　前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第四算出部、前記第五算出部、前記第六算出部、前記第七算出部及び前記第八算出部の少なくとも一つの算出結果を送信する、
    ことを特徴とする暑さ指数予測システム。
  4. 　請求項１から３のいずれか一項に記載の暑さ指数予測システムであって、
    　前記方向情報が示す方向は、太陽光線の照射を受ける照射面が拡がる面と直交する方向である
    ことを特徴とする暑さ指数予測システム。
  5. 　請求項１から４のいずれか一項に記載の暑さ指数予測システムであって、
    　前記太陽光線強度情報は、前記方向情報によって示される方向を向く照射面以外の面で反射された太陽光線の強度を含む、
    ことを特徴とする暑さ指数予測システム。
  6. 　コンピュータを
    　日時に関する情報である日時情報と、場所に関する情報である場所情報と、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、
    　通信を行う通信部と、
    　前記通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた前記太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、
    　前記第一算出部の算出結果を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、
    　前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、
    として機能させ、
    　前記太陽光線問合せ情報は、前記日時情報と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報と、を含み、
    　前記方向特定太陽光線強度情報は、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における、前記方向情報で示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報であり、
    　前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第三算出部の算出結果を送信する、
    ことを特徴とする暑さ指数予測プログラム。
  7. 　コンピュータを
    　日時に関する情報である日時情報で示される日時及び場所に関する情報である場所情報で示される場所における太陽光線強度に関する情報である太陽光線強度情報を算出する第一算出部と、
    　前記日時情報と、前記場所情報と、前記第一算出部が算出した前記太陽光線強度情報と、を対応付けて記憶する記憶部と、
    　通信を行う通信部と、
    　前記通信部を介して入力された予測情報問合せ情報が含む太陽光線問合せ情報に対応付けられた前記太陽光線強度情報を前記記憶部から抽出する抽出部と、
    　前記抽出部が抽出した前記太陽光線強度情報を用いて方向特定太陽光線強度情報を算出する第二算出部と、
    　前記第二算出部の算出結果を用いて、前記通信部を介して入力された前記予測情報問合せ情報に対する暑さ指数を予測する暑さ指数予測情報を算出する第三算出部と、
    として機能させ、
    　前記太陽光線問合せ情報は、前記日時情報と、前記場所情報と、太陽光線の照射を受ける照射面が向く方向を示す方向情報と、を含み、
    　前記方向特定太陽光線強度情報は、前記日時情報で示される日時及び前記場所情報で示される場所における、前記方向情報で示される照射面が受ける太陽光線の強度を含む情報であり、
    　前記通信部は、前記予測情報問合せ情報の送信元に対し、前記第三算出部の算出結果を送信する、
    ことを特徴とする暑さ指数予測プログラム。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017002219A1 (ja) * 2015-06-30 2017-01-05 富士通株式会社 異常検出方法、異常検出プログラム、および情報処理装置
CN106504469A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 广东小天才科技有限公司 一种中暑提醒的方法、装置及移动终端
WO2021059732A1 (ja) * 2019-09-25 2021-04-01 日本ユニシス株式会社 太陽光線情報提供システム、情報処理装置及び太陽光線情報提供プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017002219A1 (ja) * 2015-06-30 2017-01-05 富士通株式会社 異常検出方法、異常検出プログラム、および情報処理装置
CN106504469A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 广东小天才科技有限公司 一种中暑提醒的方法、装置及移动终端
WO2021059732A1 (ja) * 2019-09-25 2021-04-01 日本ユニシス株式会社 太陽光線情報提供システム、情報処理装置及び太陽光線情報提供プログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SUGIYAMA, TORU: "Utilization of Thermal Environment Simulations to Adaptation Measures", KASHIKA JOHO GAKKAISHI - JOURNAL OF THE VIZUALISATION SOCIETY OF JAPAN, KASHIKA JOHO GAKKAI, TOKYO, JP, vol. 38, no. 150, 30 June 2018 (2018-06-30), JP , pages 28 - 31, XP009541229, ISSN: 0916-4731, DOI: 10.3154/jvs.38.150_28 *
YASUMURO YOSHIHIRO, KAZUYUKI ICHIHARA, YUKI NISHIURA ,DAIYA IKEGAWA, MICHIKO HAYASHI, TAIRA OZAKI : "3D CG-Based Estimation Method of WBGT and its Application", JOURNAL OF JAPAN SOCIETY OF CIVIL ENGINEERS, SER. G (ENVIRONMENTAL RESEARCH), vol. 74, no. 6, 31 January 2018 (2018-01-31), XP093007064, DOI: 10.2208/jscejer.74.II_1 *

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