WO2023132110A1 - 光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム - Google Patents

光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2023132110A1
WO2023132110A1 PCT/JP2022/037128 JP2022037128W WO2023132110A1 WO 2023132110 A1 WO2023132110 A1 WO 2023132110A1 JP 2022037128 W JP2022037128 W JP 2022037128W WO 2023132110 A1 WO2023132110 A1 WO 2023132110A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
flux density
photon flux
sunlight
intensity
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/037128
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
知之 奥村
春仁 銭尾
由香 豊田
Original Assignee
Biprogy株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Biprogy株式会社 filed Critical Biprogy株式会社
Publication of WO2023132110A1 publication Critical patent/WO2023132110A1/ja

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J1/00Photometry, e.g. photographic exposure meter
    • G01J1/42Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/12Sunshine duration recorders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Definitions

  • the present invention relates to a photon flux density prediction system and a photon flux density 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 photon flux density prediction system that predicts photon flux density from sunlight.
  • the present invention provides a photon flux density prediction system comprising date and time information that is information on date and time, location information that is information on 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 is a block diagram showing the configuration of a photon flux density prediction system according to Example 1 of the present invention
  • FIG. 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. It is a figure explaining the sunlight which is reflected by the irradiation surface E, and is irradiated to the irradiation surface D.
  • 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. It is a figure explaining the light which injects into an irradiation surface among the reflected light from another irradiation surface.
  • 2 is a diagram showing an example of information stored in a storage unit 13 shown in FIG. 1;
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the photon flux density prediction system 10 shown in FIG. 1;
  • It is a block diagram which shows the structure of the photon flux density prediction system based on Example 2 of this invention.
  • 12 is a flow chart showing the operation of the photon flux density prediction system 100 shown in FIG.
  • 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.
  • FIG. 3 is a diagram showing the relationship between CO2 respiration rate and light intensity. It is a figure which shows the relationship between the photosynthetic rate and light intensity for every plant. It is a figure which shows the light energy required for photosynthesis.
  • FIG. 2 shows the dependence of photosynthetic rate on light intensity and temperature.
  • FIG. 2 shows the dependence of photosynthetic rate on light intensity and temperature. It is a figure which shows the conditions in the example of prediction by the photon flux density prediction system of this invention.
  • 25 is a graph showing solar radiation energy calculated by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. 24; 25 is a graph showing the photon flux density calculated (calculated by Equation 3) by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. 24; 25 is a graph showing the photosynthetic photon flux density calculated (calculated by Equation 5) by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. 24.
  • FIG. FIG. 25 is a graph showing measured values of photosynthetic photon flux density under the conditions of FIG. 24.
  • FIG. 25 is a diagram showing prediction of carbon fixation amount in fine weather by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. 24 ;
  • the present invention is applied to a photon flux density prediction system, and a system for providing information on sunlight, for example, the amount of solar radiation, to a user will be described.
  • sunlight for example, 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 photon flux density prediction system according to Example 1 of the present invention.
  • the photon flux density prediction system 10 of this embodiment is, for example, a server machine composed of a computer.
  • the photon flux density 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 the calculation result of the second calculation unit 12 to calculate the photon flux density prediction information for predicting the photon flux density for the prediction information inquiry information input via the communication unit 17 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 photon flux density prediction system 10 executing a program, and the storage unit 13 may store the program to be executed by the photon flux density 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 photon flux density prediction system in which a server machine and a client machine are connected by 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 photon flux density 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 photon flux density prediction system 10 via the network 4 .
  • Prediction information inquiry information is transmitted from the client machine 2 or client machine 3 to the photon flux density 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 in which the irradiated surface that receives the irradiation of the solar ray faces.
  • 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.
  • a calculation result by the first calculation unit 11 is transmitted from the photon flux density prediction system 10 to the client machine 2 or the client machine 3 that is the transmission source of the prediction information inquiry information via the network 4 .
  • 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 intensity of the reflected light reflected by the irradiation surface in addition to the intensity of the sunlight received by the irradiation surface, the accuracy of obtaining 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 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 photon flux density 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. If the prediction information inquiry information has been received (step S71: Yes), the process proceeds to step S72, and if the prediction information inquiry information has not been 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 sunlight intensity information calculated in step S73 is used to calculate photon flux density prediction information for predicting the photon flux density for the prediction information inquiry information received in step S71.
  • the photon flux density prediction information includes, for example, information about at least one of the photon flux density and the photosynthetic photon flux density for the prediction information inquiry information.
  • step S75 the photon flux density 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 prediction information inquiry information including solar ray inquiry information including date and time information 14, location information 15 and direction information 16a to the photon flux density prediction system 10, and the photon flux density prediction information can be obtained, and a more detailed photon flux density can be easily obtained.
  • the client machine 2 or client machine 3 can use the photon flux density prediction information obtained from the photon flux density prediction system 10 to provide various applications to end users.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a photon flux density prediction system according to Example 2 of the present invention.
  • the photon flux density prediction system 100 of this embodiment is, for example, a server machine composed of a computer.
  • the photon flux density 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 calculator 121 that calculates photon flux density prediction information for predicting the photon flux density corresponding to the prediction information inquiry information input via the communication unit 117 using the calculation result of the second calculator 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 photon flux density prediction system 100 executing a program, and the storage unit 113 may store the program to be executed by the photon flux density 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 .
  • the present invention is a photon flux density prediction system in which a server machine and a client machine are connected by a network.
  • 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 the 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.
  • 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 irradiated 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 photon flux density 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 photon flux density prediction system 100 via the network 4 .
  • Prediction information inquiry information is transmitted from the client machine 2 or client machine 3 to the photon flux density 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 photon flux density 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 sunlight intensity information calculated in step S94 is used to calculate photon flux density prediction information for predicting the photon flux density for the prediction information inquiry information received in step S93.
  • the photon flux density prediction information includes, for example, information about at least one of the photon flux density and the photosynthetic photon flux density for the prediction information inquiry information. The details of the calculation of the photon flux density prediction information will be described later.
  • step S96 the photon flux density 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 the client machine 3 simply transmits prediction information inquiry information including solar ray inquiry information including date and time information 14, location information 15 and direction information 16a to the photon flux density prediction system 100, and obtains photon flux density prediction information. can be obtained, and more detailed photon flux density prediction information can be easily obtained.
  • the client machine 2 or client machine 3 can use the photon flux density prediction information obtained from the photon flux density 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 photon flux density prediction system 10 calculates the material to be irradiated (the material of the irradiation material having the irradiation surface) from the amount of heat received by the irradiation surface which is the result 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 quantity 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 quantity at 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 irradiated material J1, so the temperature does not rise so much. In the trial calculation, heat dissipation should be taken into account as necessary. With this trial calculation, it is possible to predict the temperature rise in structures that were 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 photon flux density 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 photon flux density prediction system 10 can calculate the reflected energy based on the reflectance of the asphalt, and can calculate the irradiation amount applied to the irradiation 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. In FIG. 18A, the horizontal axis is the wavelength of light, and 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 photon flux density prediction information includes, for example, information about at least one of the photon flux density and the photosynthetic photon flux density for the prediction information inquiry information.
  • the third calculators 21 and 121 calculate the photon flux density (PFD) based on the direction-specific sunlight intensity information calculated by the second calculators 12 and 112 .
  • the third calculators 21 and 121 obtain the photon flux density from the energy intensity of the spectral solar radiation amount (spectral radiance) according to Equation 3.
  • the irradiance has a correlation with the photon flux density and can be obtained by Equation (4).
  • the third calculators 21 and 121 can obtain the spectral irradiance from Equation 4.
  • the third calculators 21 and 121 calculate the photosynthetic photon flux density (PPFD) based on the direction-specific solar ray intensity information calculated by the second calculators 12 and 112 .
  • the third calculators 21 and 121 obtain the photosynthetic photon flux density from the energy intensity in the wavelength range of 400 to 700 nm of the spectral solar radiation amount (spectral radiance) according to Equation 5.
  • FIG. 19 is a graph showing the relationship between CO2 respiration rate and light intensity.
  • FIG. 20 is a diagram showing the relationship between photosynthetic rate and light intensity for each plant.
  • the third calculators 21 and 121 use the photosynthetic photon flux density obtained in Equation 5 to obtain the photosynthetic speed A1 from Equation 6 from the relationship between the photosynthetic speed and light intensity according to the plant species in FIG.
  • FIG. 21 is a diagram showing light energy required for photosynthesis.
  • FIG. 21 shows two types of photoreceptors, chlorophyll a and chlorophyll b.
  • the third calculation units 21 and 121 use the relationship between the light energy required for photosynthesis according to the photoreceptors (chlorophyll, etc.) of the plant species as shown in FIG. A photosynthetic rate B1 is calculated.
  • FIGS. 22 and 23 are diagrams showing the dependence of photosynthetic rate on light intensity and temperature. As shown in FIGS. 22 and 23, when the light intensity is A (weak light), the photosynthetic rate is limited by the light intensity, and when the light intensity is B (strong light), , the rate of photosynthesis is limited by temperature.
  • A weak light
  • B strong light
  • the third calculators 21 and 121 can obtain the photosynthetic rate A2 from equation (8). Also, the third calculators 21 and 121 can obtain the photosynthetic rate B2 from equation (9). For example, the leaf surface temperature can be obtained by the third calculators 21 and 121 according to the invention described in Japanese Patent Application No. 2021-041495 previously filed by the applicant.
  • the third calculation units 21 and 121 estimate the fixed amount of CO 2 from the predicted integrated value of the PPFD at the point of interest, thereby quantitatively calculating carbon credits. I can.
  • FIG. 24 is a diagram showing conditions in an example of prediction by the photon flux density prediction system of the present invention.
  • Colombia was targeted as the location.
  • the date and time is from 0:00 on February 1, 2020 to 24:00 on February 3, 2020.
  • the third calculators 21 and 121 calculate the solar radiation energy, photon flux density, and photosynthetic photon flux density.
  • FIG. 25 is a graph showing the solar energy calculated by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. In FIG. 25, the horizontal axis is time and the vertical axis is energy.
  • FIG. 26 is a graph showing the photon flux density calculated (calculated by Equation 3) by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. In FIG. 26, the horizontal axis is time and the vertical axis is photon flux density.
  • FIG. 27 is a graph showing the photosynthetic photon flux density calculated (calculated by Equation 5) by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is photon flux density.
  • FIG. 28 is a graph showing the measured values of the photosynthetic photon flux density under the conditions of FIG. In FIG. 28, the horizontal axis is time and the vertical axis is photon flux density.
  • FIG. 29 shows the solar radiation energy calculated by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. is a graph showing a combination of measured values of the photosynthetic photon flux density.
  • the photosynthetic photon flux density (considering the amount of cloud) calculated by the photon flux density prediction system agrees well with the measured value of the photosynthetic photon flux density, indicating that it can be precisely predicted.
  • FIG. 30 is a diagram showing prediction of the amount of fixed carbon in fine weather by the photon flux density prediction system of the present invention under the conditions of FIG. According to the photon flux density prediction system of the present invention, it is possible to predict the amount of carbon fixation by applying Equation 11 to the prediction result of the photosynthetic photon flux density.
  • 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 appended claims.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)

Abstract

太陽光線から光量子束密度を予測する光量子束密度予測システムを提供する。日時情報(14)と、場所情報(15)と、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、通信を行う通信部(17)と、通信部(17)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(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光量子束密度を予測する光量子束密度予測情報を算出する第三算出部(21)と、を備え、通信部(17)は、予測情報問合せ情報の送信元(2,3)に対し、第三算出部(21)が算出した光量子束密度予測情報を送信する。

Description

光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム
 本発明は、光量子束密度予測システム及び光量子束密度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。
 従来、太陽光線は光量子束密度に影響を与えることが知られている。また、光量子束密度は、植物の光合成に影響を与えるため、光量子束密度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、太陽光線から光量子束密度を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、太陽光線から光量子束密度を予測する光量子束密度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、光量子束密度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光量子束密度を予測する光量子束密度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、太陽光線から光量子束密度を予測する光量子束密度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に係る光量子束密度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に示した光量子束密度予測システム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に係る光量子束密度予測システムの構成を示すブロック図である。 図11に示した光量子束密度予測システム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。 CO呼吸速度と光強度の関係を示す図である。 植物ごとの光合成速度と光強度の関係を示す図である。 光合成に必要な光エネルギーを示す図である。 光合成速度の光の強さ及び温度への依存を示す図である。 光合成速度の光の強さ及び温度への依存を示す図である。 本発明の光量子束密度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24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出した日射エネルギーを示すグラフである。 図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出(数3による算出)した光量子束密度を示すグラフである。 図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出(数5による算出)した光合成光量子束密度を示すグラフである。 図24の条件のもと、光合成光量子束密度の実測値を示すグラフである。 図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出した日射エネルギー(晴天及び雲量考慮)、光量子束密度(晴天及び雲量考慮)及び光合成光量子束密度(晴天及び雲量考慮)、並びに光合成光量子束密度の実測値を合成して示すグラフである。 図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによる晴天時におけるカーボン固定量の予測を示す図である。
 以下、本発明に係る光量子束密度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、本発明を光量子束密度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に係る光量子束密度予測システムの構成を示すブロック図である。本実施例の光量子束密度予測システム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。
 光量子束密度予測システム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光量子束密度を予測する光量子束密度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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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光量子束密度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。
 光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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。光量子束密度予測システム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に示した光量子束密度予測システム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光量子束密度を予測する光量子束密度予測情報を算出する。光量子束密度予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する光量子束密度及び光合成光量子束密度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。
 ステップS75では、ステップS74で算出した光量子束密度予測情報を、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光量子束密度予測システム10に送信するだけで、光量子束密度予測情報を得ることができ、より詳細な光量子束密度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、光量子束密度予測システム10から得た光量子束密度予測情報を用いて、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に係る光量子束密度予測システムの構成を示すブロック図である。本実施例の光量子束密度予測システム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。
 光量子束密度予測システム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光量子束密度を予測する光量子束密度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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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光量子束密度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。
 光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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。光量子束密度予測システム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に示した光量子束密度予測システム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光量子束密度を予測する光量子束密度予測情報を算出する。光量子束密度予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する光量子束密度及び光合成光量子束密度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。光量子束密度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で算出した光量子束密度予測情報を、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光量子束密度予測システム100に送信するだけで、光量子束密度予測情報を得ることができ、より詳細な光量子束密度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、光量子束密度予測システム100から得た光量子束密度予測情報を用いて、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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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、光量子束密度予測システム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。
 <光量子束密度予測情報の説明>
 以下に、光量子束密度予測情報について、さらに説明する。
 上述の第三算出部21及び121は、光量子束密度予測情報を算出する。光量子束密度予測情報は、例えば、予測情報問合せ情報に対する光量子束密度及び光合成光量子束密度のうちの少なくとも一つについての情報を含む。
 (光量子束密度の予測について)
 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光量子束密度(PFD)を算出する。本実施例では、第三算出部21及び121は、分光日射量(分光放射輝度)のエネルギー強度から、数3により、光量子束密度を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 なお、放射照度は、光量子束密度と相関があり、数4で求めることが出来る。第三算出部21及び121は、数4により、分光放射照度を求めることが出来る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 (光合成光量子束密度の予測について)
 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光合成光量子束密度(PPFD)を算出する。本実施例では、第三算出部21及び121は、分光日射量(分光放射輝度)の波長範囲400~700nmのエネルギー強度から、数5により、光合成光量子束密度を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 (光合成速度の予測について)
 図19は、CO呼吸速度と光強度の関係を示す図である。また、図20は、植物ごとの光合成速度と光強度の関係を示す図である。
 第三算出部21及び121は、図20の植物種に応じた光合成速度と光強度の関係から、数5で得た光合成光量子束密度を用いて、数6により光合成速度A1を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 図21は、光合成に必要な光エネルギーを示す図である。図21では、クロロフィルaとクロロフィルbの2種類の光受容体について示している。第三算出部21及び121は、図21のような植物種の光受容体(クロロフィル等)に応じた光合成に必要な光エネルギーの関係と、分光放射照度を用いて、数7により、より精緻な光合成速度B1を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 図22及び図23は、光合成速度の光の強さ及び温度への依存を示す図である。図22及び図23に示すように、光の強さがA(弱光)のときは、光合成速度は、光の強さが限定要因となり、光の強さがB(強光)のときは、光合成速度は、温度が限定要因となる。
 そこで、図22及び図23を反映し、数6を数8とし、数7を数9とする。第三算出部21及び121は、数8により光合成速度A2を得ることが出来る。また第三算出部21及び121は、数9により光合成速度B2を得ることが出来る。なお、例えば葉面温度は、出願人が先に出願した特願2021-041495に記載の発明によって、第三算出部21及び121が得ることが出来る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 なお、地上植物における、数10に示す光合成反応での1光量子当たりのCO吸収量を量子収率と呼ぶ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 この量子収率の理論的最大値は数11で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 例えばコロンビアにおける2020年2月1日のPPFD(1日積算値)は47.8[mol/m-2]であるので、葉面積1.0[m2]あたり、数12のCOを固定したことになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 コロンビアにおいて、1日にCOを1[ton]固定するには、およそ、3800[m-2]=1,000,000/262.9の葉面積を要する計算になる。このように、本実施例によれば、第三算出部21及び121が、着目地点におけるPPFDの積算値予測からCOの固定量を推定することで、カーボンクレジットを定量的に計算することが出来る。
 <光量子束密度予測システムによる予測結果の例>
 以下、上述した本発明の光量子束密度予測システムによる予測結果の例を説明する。
 図24は、本発明の光量子束密度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、コロンビアを対象にした。日時は、2020年2月1日の0:00~2020年2月3日の24:00である。上述のように、本実施例によれば、第三算出部21及び121は、日射エネルギー、光量子束密度及び光合成光量子束密度を算出する。
 図25は、図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出した日射エネルギーを示すグラフである。図25において、横軸は時刻、縦軸はエネルギーである。
 図26は、図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出(数3による算出)した光量子束密度を示すグラフである。図26において、横軸は時刻、縦軸は光量子束密度である。
 図27は、図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出(数5による算出)した光合成光量子束密度を示すグラフである。図27において、横軸は時刻、縦軸は光量子束密度である。
 図28は、図24の条件のもと、光合成光量子束密度の実測値を示すグラフである。図28において、横軸は時刻、縦軸は光量子束密度である。
 図29は、図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによって算出した日射エネルギー(晴天及び雲量考慮)、光量子束密度(晴天及び雲量考慮)及び光合成光量子束密度(晴天及び雲量考慮)、並びに光合成光量子束密度の実測値を合成して示すグラフである。図29のグラフからわかるように、光量子束密度予測システムによって算出した光合成光量子束密度(雲量考慮)は、光合成光量子束密度の実測値とよく一致し、精緻に予測できることがわかる。
 図30は、図24の条件のもと、本発明の光量子束密度予測システムによる晴天時におけるカーボン固定量の予測を示す図である。本発明の光量子束密度予測システムによれば、光合成光量子束密度の予測結果に数11を適用し、カーボン固定量を予測することが出来る。
 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光量子束密度、光合成光量子束密度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、2022年1月4日に出願された日本出願特願2021-220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 光量子束密度予測システム
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光量子束密度を予測する光量子束密度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、
    ことを特徴とする光量子束密度予測システム。
  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光量子束密度を予測する光量子束密度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、
    ことを特徴とする光量子束密度予測システム。
  3.  請求項1又は2に記載の光量子束密度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光量子束密度を算出する第四算出部と、
      前記第四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光合成光量子束密度を算出する第五算出部と、
      前記第四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カーボン固定量を算出する第六算出部と、
     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、前記第五算出部及び前記第六算出部の少なくとも一つの算出結果を送信する、
    ことを特徴とする光量子束密度予測システム。
  4.  請求項1から3のいずれか一項に記載の光量子束密度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
    ことを特徴とする光量子束密度予測システム。
  5.  請求項1から4のいずれか一項に記載の光量子束密度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、
    ことを特徴とする光量子束密度予測システム。
  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光量子束密度を予測する光量子束密度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、
    ことを特徴とする光量子束密度予測プログラム。
  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光量子束密度を予測する光量子束密度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、
    ことを特徴とする光量子束密度予測プログラム。
PCT/JP2022/037128 2022-01-04 2022-10-04 光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム WO2023132110A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022-000220 2022-01-04
JP2022000220A JP2023099939A (ja) 2022-01-04 2022-01-04 光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023132110A1 true WO2023132110A1 (ja) 2023-07-13

Family

ID=87073418

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/037128 WO2023132110A1 (ja) 2022-01-04 2022-10-04 光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2023099939A (ja)
WO (1) WO2023132110A1 (ja)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006114838A (ja) * 2004-10-18 2006-04-27 Sharp Corp 太陽光発電設置診断システム、方法、プログラム
JP2011163973A (ja) * 2010-02-10 2011-08-25 Osaka Gas Co Ltd 日射量推定装置、太陽光発電量推定装置及びシステム
JP5524741B2 (ja) * 2010-07-08 2014-06-18 株式会社Nttドコモ 曝露量推定システム及び曝露量推定方法
JP2014202690A (ja) * 2013-04-09 2014-10-27 ソニー株式会社 ナビゲーション装置及び記憶媒体
JP2014219293A (ja) * 2013-05-08 2014-11-20 株式会社日本医化器械製作所 分光光合成光量子束密度分布観察方法、並びにこの方法に使用される光量子計及び光合成光量子束密度測定プログラム
JP2016149976A (ja) * 2015-02-17 2016-08-22 国立大学法人東京工業大学 熱環境シミュレーション方法及び装置並びにプログラム
WO2017217258A1 (ja) * 2016-06-16 2017-12-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
JP2020144024A (ja) * 2019-03-07 2020-09-10 日本ユニシス株式会社 太陽光線情報提供システム及び太陽光線情報提供プログラム
US20210315168A1 (en) * 2018-10-24 2021-10-14 Opti-Harvest, Inc. A light directing platform for a cultivar growing environment

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006114838A (ja) * 2004-10-18 2006-04-27 Sharp Corp 太陽光発電設置診断システム、方法、プログラム
JP2011163973A (ja) * 2010-02-10 2011-08-25 Osaka Gas Co Ltd 日射量推定装置、太陽光発電量推定装置及びシステム
JP5524741B2 (ja) * 2010-07-08 2014-06-18 株式会社Nttドコモ 曝露量推定システム及び曝露量推定方法
JP2014202690A (ja) * 2013-04-09 2014-10-27 ソニー株式会社 ナビゲーション装置及び記憶媒体
JP2014219293A (ja) * 2013-05-08 2014-11-20 株式会社日本医化器械製作所 分光光合成光量子束密度分布観察方法、並びにこの方法に使用される光量子計及び光合成光量子束密度測定プログラム
JP2016149976A (ja) * 2015-02-17 2016-08-22 国立大学法人東京工業大学 熱環境シミュレーション方法及び装置並びにプログラム
WO2017217258A1 (ja) * 2016-06-16 2017-12-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
US20210315168A1 (en) * 2018-10-24 2021-10-14 Opti-Harvest, Inc. A light directing platform for a cultivar growing environment
JP2020144024A (ja) * 2019-03-07 2020-09-10 日本ユニシス株式会社 太陽光線情報提供システム及び太陽光線情報提供プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAMAMOTO HIROSHI, KEISUKE YAMAZAKI: "The spectral ratio of red, green, and blue photon fluxes to the total flux of photosynthetic photons and the ratio of red to far-red photon fluxes of sunlight at Ayabe, Kyoto", 生物と気象(CLIM. BIOS.), 日本農業気象学会, vol. 12, 1 January 2012 (2012-01-01), pages 46 - 51, XP093077769, ISSN: 1346-5368, DOI: 10.2480/cib.12.46 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023099939A (ja) 2023-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7366556B2 (ja) 太陽光線情報提供システム及び太陽光線情報提供プログラム
Li et al. Quality and sensitivity of high-resolution numerical simulation of urban heat islands
Iziomon et al. Assessment of some global solar radiation parameterizations
Senay et al. Estimating basin scale evapotranspiration (ET) by water balance and remote sensing methods
Matzarakis et al. Modelling radiation fluxes in simple and complex environments: basics of the RayMan model
Bertoldi et al. Topographical and ecohydrological controls on land surface temperature in an alpine catchment
Pan et al. Estimating the daily global solar radiation spatial distribution from diurnal temperature ranges over the Tibetan Plateau in China
WO2021059732A1 (ja) 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
Bernstein Sort by
Lefèvre et al. The HelioClim-1 database of daily solar radiation at Earth surface: an example of the benefits of GEOSS Data-CORE
Reid et al. Data‐driven modelling of shortwave radiation transfer to snow through boreal birch and conifer canopies
Kim et al. Evaluation of a MODIS triangle-based evapotranspiration algorithm for semi-arid regions
Broxton et al. Accounting for fine‐scale forest structure is necessary to model snowpack mass and energy budgets in montane forests
Baran et al. Retrieval of tropical cirrus thermal optical depth, crystal size, and shape using a dual-view instrument at 3.7 and 10.8 μm
WO2023171089A1 (ja) 日射予測システム及び日射予測プログラム
Ogunrinde et al. Spatio-temporal calibration of Hargreaves–Samani model in the Northern Region of Nigeria
WO2022137721A1 (ja) 予測情報提供システム及び予測情報提供プログラム
WO2023132110A1 (ja) 光量子束密度予測システム及び光量子束密度予測プログラム
Liu et al. A parameterization of SEVIRI and MODIS daily surface albedo with soil moisture: Calibration and validation over southwestern France
Leontiev et al. Augmenting GPS IWV estimations using spatio-temporal cloud distribution extracted from satellite data
WO2022196357A1 (ja) 土壌状態予測システム及び土壌状態予測プログラム
WO2022249895A1 (ja) 暑さ指数予測システム及び暑さ指数予測プログラム
De Ridder Radiative transfer in the IAGL land surface model
Odhiambo et al. Surface layer scintillometry for estimating the sensible heat flux component of the surface energy balance
Moore et al. Adapting MODIS-derived LAI and fractional cover into the RAMS in East Africa

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22918699

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE