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JP3266891B2 - Lightning prediction support device - Google Patents
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JP3266891B2 - Lightning prediction support device - Google Patents

Lightning prediction support device

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JP3266891B2
JP3266891B2 JP2000306365A JP2000306365A JP3266891B2 JP 3266891 B2 JP3266891 B2 JP 3266891B2 JP 2000306365 A JP2000306365 A JP 2000306365A JP 2000306365 A JP2000306365 A JP 2000306365A JP 3266891 B2 JP3266891 B2 JP 3266891B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、気象センサから
得られる雷雲に関するデータ等の観測値を利用して雷の
発生(以下発雷とする)を予測する発雷予測支援装置に関
するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a lightning prediction support device for predicting the occurrence of lightning (hereinafter referred to as lightning) using observation values such as data on thunderclouds obtained from weather sensors.

【0002】[0002]

【従来の技術】図33は、例えば、木瀬若桜、系正義、
野本弘平、小菅義夫、「複数のセンサデータによる事例
検索を用いた発雷予測方式」、社団法人、電子情報通信
学会、信学技報、SANE98−48で説明されている
従来の発雷予測支援装置のブロック図である。
2. Description of the Related Art FIG. 33 shows, for example,
Nomoto Kohei, Kosuge Yoshio, Lightning prediction method using case search based on multiple sensor data, conventional lightning prediction support described in the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, IEICE Technical Report, SANE98-48 It is a block diagram of an apparatus.

【0003】従来の発雷予測支援装置の動作を図33に
もとづいて説明する。気象現況データファイル1は、例
えば、雷雲のエコーの強度情報を観測するための気象レ
ーダ、雷がどこで起こったかという発雷位置を観測する
空電方向探知器、あるいは電界強度を測定する電場計の
ような複数のセンサから雷雲のエコー、発雷位置、電界
強度といった現在の発雷状況の観測結果にもとづき、発
雷を観測すべき領域毎に算出された、現在の発雷判定要
素を格納する。ここで、発雷判定要素とは、発雷状況の
観測結果にもとづき、処理を行ったデータのことであ
る。例えば領域毎の雲の頂点の気温、領域毎のエコー強
度、あるいは雲の厚みや電場計の極性変化回数といった
データに、発雷を観測すべき領域の位置、観測結果が得
られた時刻を付加したものや、前記発雷判定要素をもと
に総合的に発雷の可能性を定量化した発雷危険度といっ
たものである。また、発雷危険度は、例えば、前記雷雲
の高度方向の厚みが高い場合、あるいは前記エコー強度
が発達している場合には高くなる。これらの発雷判定要
素は、図34のように発雷を観測すべき領域を等間隔毎
に分割した、各平面区分毎に算出する。
The operation of a conventional lightning prediction support apparatus will be described with reference to FIG. The weather status data file 1 includes, for example, a weather radar for observing the intensity information of the echo of a thundercloud, a static direction finder for observing a lightning position where a lightning has occurred, or an electric field meter for measuring an electric field intensity. Based on the observation results of the current lightning situation such as the echo of the thundercloud, the lightning location, and the electric field strength from multiple sensors, the current lightning judgment element calculated for each area where lightning is to be observed is stored. . Here, the lightning determination element is data that has been processed based on the observation result of the lightning situation. For example, the position of the area where lightning should be observed and the time at which the observation result was obtained are added to data such as the temperature of the cloud apex for each area, the echo intensity for each area, or the cloud thickness and the number of changes in the polarity of the electric field meter. And a lightning risk that quantifies the possibility of lightning comprehensively based on the lightning determination element. Further, the lightning risk becomes high, for example, when the thickness of the thundercloud in the altitude direction is high, or when the echo intensity is developing. These lightning determination elements are calculated for each plane section obtained by dividing a region where lightning is to be observed as shown in FIG. 34 at equal intervals.

【0004】気象画像データファイル2は、各平面区分
毎に算出された、前記発雷危険度の画像データを格納す
る。この画像データは、例えば、発雷危険度の値をいく
つかの範囲に区切って色分け表示したものである。
The weather image data file 2 stores the image data of the lightning risk calculated for each plane section. This image data is, for example, a color-coded display of the value of the lightning risk degree divided into several ranges.

【0005】検索条件決定器3は、前記現在の発雷判定
要素ならびに発雷危険度情報の画像データを入力し、オ
ペレータ等が前記発雷危険度画像の出力を参考にし、こ
れが高い領域を雷雲とみなして画像上の検索を行う位置
を選択する。図35は選択の例を示したものである。図
35に示されているように、該選択結果は、選択された
位置の座標を指定位置として、発雷危険度画像時刻(年
・月・日・時・分)を指定時刻として出力する。これら
の指定位置、指定時刻から、発雷危険度情報画像上のど
の位置のデータ、あるいはどの時刻のデータを検索条件
とすべきか決定し、例えば領域の位置に対する検索対
象、時刻に対する検索条件として算出する。これらの位
置に対する検索条件あるいは時刻に対する検索条件を、
例えば検索条件として、前記現在の発雷判定要素ととも
に出力する。
The retrieval condition determiner 3 inputs the image data of the current lightning judgment element and the lightning risk information, and an operator or the like refers to the output of the lightning risk image, and the area where the lightning risk image is high is used as a thunder cloud. And select a position on the image to be searched. FIG. 35 shows an example of selection. As shown in FIG. 35, the selection result outputs the lightning risk image time (year / month / day / hour / minute) as the designated time using the coordinates of the selected position as the designated position. From these designated positions and designated times, it is determined which data on the lightning risk information image or which data should be used as a search condition, and is calculated as, for example, a search target for an area position and a search condition for time. I do. Search conditions for these positions or time
For example, it is output together with the current lightning judgment element as a search condition.

【0006】類似度算出対象データ選択器35は、前記
検索条件と前記現在の発雷判定要素と、気象事例データ
ファイル4に格納されている過去の気象データを入力
し、前記検索条件により該過去の気象データの中から類
似度を算出すべき対象となるデータを抽出し、それを類
似度算出対象データとして、現在の発雷判定要素ととも
に出力する。ここで、過去の気象データとは、過去の発
雷判定要素を記録・保管したデータを集めたものであ
る。図36に過去の気象データの例を示す。このよう
に、過去の気象データは各行が1個のデータ、各列が各
々の具体的なデータの内容となっている。例えば1行め
のデータは、時刻が1995年10月1日13時00
分、領域の位置が(x0、y0)であり、発雷判定要素は雲の
厚みと極性変化回数と発雷危険度からなっており、それ
ぞれ値が3km、1回、70ということを意味してい
る。
The similarity calculation target data selector 35 inputs the search condition, the current lightning judgment element, and past weather data stored in the weather case data file 4, and inputs the past weather data based on the search condition. The data for which the similarity should be calculated is extracted from the meteorological data, and is output as the similarity calculation target data together with the current lightning determination element. Here, the past weather data is data obtained by recording and storing past lightning determination elements. FIG. 36 shows an example of past weather data. As described above, in the past weather data, each row has one piece of data, and each column has each specific data content. For example, the data in the first row is 13:00 on October 1, 1995
Min, the position of the area is (x0, y0), and the lightning judgment element is composed of the thickness of the cloud, the number of polarity changes, and the risk of lightning. ing.

【0007】類似度算出器36は、前記類似度算出対象
データと前記発雷判定要素データの間の類似度を、各々
の類似度算出対象データごとに算出する。その方法を以
下に説明する。まず、発雷判定要素に含まれるそれぞれ
のデータの種類ごとに類似度を算出する。例えば、図3
6において、発雷判定要素の中の雲の厚み、極性変化回
数を利用し、雲の厚みに対する類似度、極性変化回数に
対する類似度をそれぞれ算出する。算出式としては、例
えば(1)式のような式を利用する。
The similarity calculator 36 calculates the similarity between the similarity calculation target data and the lightning determination element data for each similarity calculation target data. The method will be described below. First, the similarity is calculated for each type of data included in the lightning determination element. For example, FIG.
In step 6, the similarity to the cloud thickness and the similarity to the number of polarity changes are calculated using the thickness of the cloud and the number of polarity changes in the lightning determination element. As a calculation expression, for example, an expression such as Expression (1) is used.

【0008】[0008]

【数1】 (Equation 1)

【0009】但し、riは類似度、Cは定数、viは事例に
おける発雷判定要素の値、vi′は検索条件における発雷
判定要素の値である。
Here, ri is the similarity, C is a constant, vi is the value of the lightning judgment element in the case, and vi 'is the value of the lightning judgment element in the search condition.

【0010】前記のようにそれぞれの要素の種類ごとに
類似度を求めた後、それぞれの種類ごとの類似度を(2)
式などの式により統合し、最終的に利用する類似度を算
出する。
After calculating the similarity for each type of element as described above, the similarity for each type is calculated by (2)
The similarity is finally integrated by using an expression such as an expression.

【0011】[0011]

【数2】 (Equation 2)

【0012】但し、R′は統合された類似度、riは各発
雷判定要素における類似度、wiは各発雷判定要素の重
み、mは発雷判定要素の数である。なお、wiは予め(3)
式を満たすように与えておくものとする。
Here, R 'is the integrated similarity, ri is the similarity in each lightning judgment element, wi is the weight of each lightning judgment element, and m is the number of lightning judgment elements. In addition, wi is (3)
It is assumed to be provided so as to satisfy the expression.

【0013】[0013]

【数3】 (Equation 3)

【0014】検索結果作成器8は、前記類似度算出対象
データのそれぞれの行を、データの類似度によって処理
を行い、検索結果を作成する。検索結果の例を図37に
示す。図37のように検索結果は、行が検索の結果抽出
された類似事例を示す検索事例と、列がそれぞれの事例
を表すデータから構成される。また、それぞれの検索事
例を表すデータは、図37の1行目に示されているよう
に、例えば、時刻・検索条件・類似度・発雷判定要素か
ら構成されるものとする。2行目を例に取ると、199
5年12月27日22時50分のデータであり、検索条
件は1997年12月16日15時00分で、検索条件
との類似度は0.95であるということを意味する。検
索結果は検索結果ファイル9に格納するとともに、検索
結果表示器10に対して出力する。
The search result creator 8 processes each row of the data for calculating the similarity based on the similarity of the data to create a search result. FIG. 37 shows an example of the search result. As shown in FIG. 37, the search result includes a search case in which a row indicates a similar case extracted as a result of the search, and a column in which data represents each case. Further, as shown in the first line of FIG. 37, the data representing each search case is configured from, for example, time, search condition, similarity, and lightning determination element. Taking the second line as an example, 199
This is data at 22:50 on December 27, 1995, which means that the search condition is 15:00 on December 16, 1997, and the similarity with the search condition is 0.95. The search results are stored in the search result file 9 and output to the search result display 10.

【0015】検索結果表示器10は、前記検索結果を表
示しやすいように加工し、検索結果リストとして表示す
る。表示の方法としては、発雷判定要素と類似している
事例が起こった時刻、類似度、ならびに複数の検索条件
を利用した場合は、各条件に対応するデータの有無を表
示する。さらに、各検索事例の時刻に発雷が起こったか
どうか判断し、発雷有無も表示する。このようにして作
成された検索リストの例を図38に示す。図38におい
て、行がそれぞれの検索事例に対応し、列が具体的な内
容に対応する。例えば1行目の場合、1995年12月
27日22時50分の事例であり、発雷が起こってお
り、もとの検索条件との類似度が95%であるというこ
とを意味している。ここで、表に示されているもとの検
索条件との類似度は、例えば検索結果リストにおける同
一の検索事例に対応するデータの中に格納されている類
似度の平均値を利用し算出する。また、発雷が起こって
いるかどうかも、同一の事例に対応するデータの中で、
いずれか1つのデータにおいて発雷が起こったというデ
ータがあった場合には、発雷が起こったと判断する。さ
らに、検索結果表示器10においては、検索結果リスト
に表示されている任意の検索事例を選択した場合、該検
索事例が起こった時刻、あるいはその前後の気象画像デ
ータを気象画像データファイル2から入力し、併せて表
示を行う。
The search result display 10 processes the search result so that it can be easily displayed, and displays it as a search result list. As a display method, the time when the case similar to the lightning determination element occurs, the similarity, and when a plurality of search conditions are used, the presence or absence of data corresponding to each condition is displayed. Further, it is determined whether or not lightning has occurred at the time of each search case, and the presence or absence of lightning is also displayed. FIG. 38 shows an example of the search list created in this way. In FIG. 38, rows correspond to respective search cases, and columns correspond to specific contents. For example, the case of the first line is a case at 22:50 on December 27, 1995, which means that lightning has occurred and the similarity with the original search condition is 95%. . Here, the similarity with the original search condition shown in the table is calculated using, for example, the average value of the similarity stored in the data corresponding to the same search case in the search result list. . Also, whether or not a lightning strike is taking place in the data corresponding to the same case,
If any one of the data indicates that lightning has occurred, it is determined that lightning has occurred. Further, in the search result display 10, when an arbitrary search case displayed in the search result list is selected, the time when the search case occurred, or weather image data before and after the search case is input from the weather image data file 2. Then, the display is also performed.

【0016】[0016]

【発明が解決しようとする課題】従来の発雷予測支援装
置は、以上のように構成されていたため、検索された事
例の雷雲が検索条件の雷雲の物理的な広がり方が全く違
っていても、検索条件として指定された領域が類似して
いると類似度が高く算出されていた。このため、雷雲の
物理的な広がりを完全に無視してしまい、精度の高い予
測ができないという問題があった。
Since the conventional lightning prediction support apparatus is configured as described above, even if the thunderclouds in the searched case have completely different physical spreads of the thunderclouds in the search condition. If the areas specified as the search conditions are similar, the similarity is calculated to be high. For this reason, there is a problem that the physical spread of the thundercloud is completely ignored, and accurate prediction cannot be performed.

【0017】この発明は、かかる課題を解決するために
なされたものであり、現在の気象状況と類似した過去の
気象事例を、雷雲の物理的な広がりを示す形状を考慮し
つつ検索し予測に利用することで、従来よりも精度の良
い発雷の予測支援を行う発雷予測支援装置を提供するこ
とを目的としている。
The present invention has been made in order to solve such a problem, and retrieves past weather cases similar to the current weather conditions in consideration of the shape indicating the physical spread of a thundercloud, and predicts them. It is an object of the present invention to provide a lightning prediction support device that performs lightning prediction prediction with higher accuracy than before.

【0018】[0018]

【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明は、検索条件、現在の発雷判定要素および発雷判定
要素を含む過去の気象データから前記検索条件における
雷雲の様子と前記過去の気象データにおける雷雲の様子
を、雷雲の形状を考慮して比較し、形状を考慮した雷雲
の様子の比較結果を求める形状考慮雷雲比較器を備え、
前記比較結果をもとに選択された過去の気象データ、検
索条件および現在の発雷判定要素から雷雲の形状を考慮
した類似度を算出し、選択された過去の気象データとそ
れに対する類似度を含む検索結果を求めることを特徴と
する発雷予測支援装置にある。
SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above-mentioned object, the present invention is based on a search condition, a current lightning judgment element, and past weather data including a lightning judgment element. A shape-constrained thundercloud comparator that compares the appearance of thunderclouds in the meteorological data in consideration of the shape of the thundercloud and obtains a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape,
The similarity in consideration of the shape of the thundercloud is calculated from the past weather data selected based on the comparison result, the search condition and the current lightning judgment element, and the selected past weather data and the similarity to it are calculated. And a search result including the search result.

【0019】また、現在の発雷状況の観測結果にもとづ
き算出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況
データファイルと、発雷の危険度の画像データを格納す
る気象画像データファイルと、前記現在の発雷判定要素
と前記発雷の危険度情報の画像データを入力し、雷雲の
位置に関する検索対象ならびに時刻に対する検索対象を
検索条件として算出し、前記現在の発雷判定要素ととも
に出力する検索条件決定器と、過去の気象データを格納
する気象事例データファイルと、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入力
し、前記検索条件における雷雲の様子と前記過去の気象
データにおける雷雲の様子を、雷雲の形状を考慮して比
較し、形状を考慮した雷雲の様子の比較結果を出力する
前記形状考慮雷雲比較器と、該形状を考慮した雷雲の様
子の比較結果と、前記検索条件と、前記現在の発雷判定
要素と、前記過去の気象データを入力し、前記形状を考
慮した雷雲の様子の比較結果を利用し、前記過去の気象
データの中からデータを選択し、選択された過去の気象
データと、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を
出力する雷雲形状考慮類似度算出データ選択器と、前記
選択された過去の気象データと、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素を入力し、雷雲の形状を考慮して類
似度を算出し、該類似度を前記選択された過去の気象デ
ータとともに出力する雷雲形状考慮類似度算出器と、前
記類似度と、前記選択された過去の気象データを入力
し、検索結果を作成し、該検索結果を出力する検索結果
作成器と、該検索結果と前記発雷の危険度の画像データ
を入力し、前記検索結果を表示し出力する検索結果表示
器と、該検索結果を格納する検索結果ファイルと、を備
えたことを特徴とする請求項1に記載の発雷予測支援装
置にある。
Further, a weather condition data file storing current lightning judgment elements and a weather image data file storing image data of risk of lightning calculated based on observation results of the current lightning situation. The image data of the current lightning determination element and the risk information of the lightning are input, and the search target for the position of the thundercloud and the search target for time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning determination element. A search condition determiner, a weather case data file storing past weather data, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data are input, and a state of a thunder cloud in the search condition is input. And the state of the thundercloud in the past weather data is compared in consideration of the shape of the thundercloud, and the shape-considered thundercloud ratio is output as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape And the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data, and the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape Utilizing, the data is selected from the past weather data, the selected past weather data, the search condition, and the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector that outputs the current lightning judgment element And the selected past weather data, the search condition, and the current lightning determination element are input, a similarity is calculated in consideration of the shape of the thundercloud, and the similarity is calculated based on the selected past lightning. A thundercloud shape-based similarity calculator that outputs together with the weather data, the similarity and the selected past weather data are input, a search result is created, and a search result creator that outputs the search result; The search results and the risk of lightning 2. A lightning prediction support according to claim 1, further comprising: a search result display for inputting the image data, displaying and outputting the search result, and a search result file for storing the search result. In the device.

【0020】また、前記形状考慮雷雲比較器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象
データを入力し、すべての事例データにより過去の気象
データにおける雷雲の様子を算出し、前記検索条件にお
ける雷雲の様子と比較する、現況雷雲と事例データの雷
雲比較器、を備えたことを特徴とする請求項2に記載の
発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data are input to the shape-considered thundercloud comparator, and the appearance of the thundercloud in the past weather data is determined based on all the case data. The lightning prediction support apparatus according to claim 2, further comprising: a current thundercloud and a thundercloud comparator of case data, which is calculated and compared with a state of the thundercloud under the search condition.

【0021】また、現況雷雲と事例データの雷雲比較器
に、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力
し、現在の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲決定
器と、該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状を表
すベクトルを算出し出力する現況雷雲形状算出器と、前
記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲形
状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対象
事例データとして過去の気象データとともに出力する雷
雲形状比較対象事例データ抽出器と、該雷雲形状比較対
象事例データと、前記過去の気象データを入力し、該雷
雲形状比較対象事例データの雷雲範囲を算出し出力する
事例データの雷雲範囲決定器と、該雷雲形状比較対象事
例データの雷雲範囲を入力し、前記雷雲形状比較対象事
例データの雷雲形状を表すベクトルを算出し、事例デー
タの雷雲形状ベクトルとして出力する事例データの雷雲
形状算出器と、前記現在の雷雲形状ベクトルと、前記事
例データの雷雲形状ベクトルを入力し、前記現在の雷雲
形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクトルの
相違を判定し、該判定結果を前記形状を考慮した雷雲の
様子の比較結果として出力する雷雲形状相違判定器と、
を備えたことを特徴とする請求項3に記載の発雷予測支
援装置にある。
Further, a current thundercloud range determiner for inputting the search condition and the current lightning judgment element to a current thundercloud and a thundercloud comparator of case data, calculating and outputting a current thundercloud range, The current thundercloud shape calculator for inputting the thundercloud range of, calculating and outputting a vector representing the current thundercloud shape, and inputting the search condition and the past weather data, and extracting target data to be compared with the thundercloud shape Then, a thundercloud shape comparison target case data extractor that outputs the thundercloud shape comparison target case data together with past weather data, the thundercloud shape comparison target case data, and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison target case is input. A thundercloud range determiner for example data that calculates and outputs a thundercloud range of data, and a thundercloud range of the thundercloud shape comparison target data are input, and the thundercloud shape of the thundercloud shape comparison target data is input. Calculating a vector to represent, a case data thundercloud shape calculator to output as case data thundercloud shape vector, the current thundercloud shape vector, and input the case data thundercloud shape vector, the current thundercloud shape vector and A thundercloud shape difference determiner that determines a difference in a thundercloud shape vector of the case data, and outputs the determination result as a comparison result of a state of the thundercloud in consideration of the shape,
4. The lightning prediction support apparatus according to claim 3, further comprising:

【0022】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を
抽出し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接
データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷
判定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の
雷雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を
備え、前記事例データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形
状比較対象事例データと、前記過去の気象データを入力
し、前記雷雲形状比較対象事例データとして指定された
データならびに隣接した発雷判定要素を抽出し、該隣接
発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象事例データと、
前記過去の事例データとともに出力する事例データの隣
接データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記雷雲
形状比較対象事例データと、前記過去の事例データを入
力し、前記隣接発雷判定要素から、前記事例データの隣
接データが雷雲か否かを判定し、該判定結果を前記雷雲
形状比較対象事例データの雷雲範囲として出力する事例
データの雷雲判定器と、を備えたことを特徴とする請求
項4に記載の発雷予測支援装置にある。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to the data specified as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element And determining whether or not a thundercloud is from the adjacent lightning determination element, and a current state data thundercloud determiner that outputs the result of the determination as a current thundercloud range, and a thundercloud range determiner for the case data. The thundercloud shape comparison target case data and the past weather data are input, and data specified as the thundercloud shape comparison target case data and an adjacent lightning determination element are extracted, and the adjacent lightning determination element is And serial thundercloud shape comparison case data,
The adjacent data searcher for the case data to be output together with the past case data, the adjacent lightning determination element, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data are input, and from the adjacent lightning determination element And a case data thundercloud determiner for judging whether or not the adjacent data of the case data is a thundercloud, and outputting the judgment result as a thundercloud range of the case data for the thundercloud shape comparison target. Item 4 is a lightning prediction support device.

【0023】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発
雷判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比
較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、前記事例データの
雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記過去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較
対象事例データとして指定されたデータの近傍の発雷判
定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷雲形
状比較対象事例データと、前記過去の事例データととも
に出力する事例データの近傍データ探索器と、前記近傍
の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記過去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較
対象事例データと、前記近傍の発雷判定要素を比較し、
該発雷判定要素の比較結果を前記雷雲形状比較対象事例
データと、前記過去の事例データとともに出力する事例
データと近傍データ比較器と、前記発雷判定要素の比較
結果と、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去
の事例データを入力し、事例における雷雲範囲を判定
し、該判定結果を事例の雷雲範囲として出力する事例デ
ータの雷雲判定器と、を備えたことを特徴とする請求項
4に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and the comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighborhood data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Thundercloud of current status data output as And a constant value, the thundercloud range determiner of the case data, the thundercloud shape comparison target case data, and input the past case data, near the data specified as the thundercloud shape comparison target case data Extracting a lightning judgment element, the nearby lightning judgment element, the thundercloud shape comparison target case data, a case data neighborhood data searcher that outputs together with the past case data, and the vicinity lightning judgment element And, the thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, and the thundercloud shape comparison target case data is compared with the nearby lightning determination element,
The comparison result of the lightning determination element, the case data to be compared with the thundercloud shape comparison, the case data and the neighborhood data comparator to be output together with the past case data, the comparison result of the lightning determination element, and the comparison result of the thundercloud shape Case data and a case data thundercloud determiner that inputs the past case data, determines a thundercloud range in the case, and outputs the determination result as a case thundercloud range. 4. The lightning prediction support apparatus according to item 4.

【0024】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データ
を補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補
完器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判
定結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用
現況雷雲判定器と、を備え、前記事例データの雷雲範囲
決定器に、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過
去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較対象事例デ
ータとして指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象
事例データと、前記過去の事例データとともに出力する
事例データの近傍データ探索器と、前記近傍の発雷判定
要素と、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去
の事例データを入力し、前記雷雲形状比較対象事例デー
タと前記近傍の発雷判定要素間の欠測データを補完し、
該補完結果を前記過去の事例データと、前記雷雲形状比
較対象事例データとともに出力する事例データの欠測デ
ータ補完器と、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象
事例データと、前記過去の事例データを入力し、事例に
おける雷雲範囲を判定し、該判定結果を事例データの雷
雲範囲として出力する補完データ使用事例データ雷雲判
定器と、を備えたことを特徴とする請求項4に記載の発
雷予測支援装置にある。
Further, the search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data usage status The thundercloud range determiner of the case data, the thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, and a lightning determination element near data specified as the thundercloud shape comparison target data The vicinity lightning determination element, the vicinity data searcher of the case data to be output together with the thundercloud shape comparison case data and the past case data, the nearby lightning determination element, and the thundercloud Shape comparison target case data, input the past case data, complement the missing data between the thundercloud shape comparison target case data and the nearby lightning determination element,
The complemented result is the past case data, the missing data complementer of case data that is output together with the thundercloud shape comparison target case data, the complementation result, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data. 5. A thundercloud determiner for determining the range of a thundercloud in a case, and outputting a result of the determination as a range of a thundercloud of the case data. It is in the prediction support device.

【0025】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベ
クトルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事
例データの雷雲形状ベクトルの差を算出し、該雷雲形状
ベクトルの差を前記現在の雷雲形状と、前記事例データ
の雷雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状差
算出器を備えたことを特徴とする請求項5ないし7のい
ずれかに記載の発雷予測支援装置にある。
Further, the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data is calculated. 8. A thundercloud shape difference calculator which outputs the difference of the thundercloud shape vector as a comparison result of the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the case data. And a lightning prediction support device described in

【0026】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベ
クトルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事
例データの雷雲形状ベクトルの比を算出し、該雷雲形状
ベクトルの比を前記現在の雷雲形状と、前記事例データ
の雷雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状比
算出器を備えたことを特徴とする請求項5ないし7のい
ずれかに記載の発雷予測支援装置にある。
The current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio of the current thundercloud shape vector to the thundercloud shape vector of the case data is calculated. 8. A thundercloud shape ratio calculator which outputs a ratio of the thundercloud shape vector as a result of comparing a difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the case data. And a lightning prediction support device described in

【0027】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置により、雷雲形状を比較す
べき対象データを抽出し、雷雲形状比較対象事例データ
として過去の気象データとともに出力する、位置による
雷雲形状比較対象事例データ抽出器を備えたことを特徴
とする請求項8または9に記載の発雷予測支援装置にあ
る。
The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and target data whose thundercloud shape is to be compared is extracted based on the position of the past weather data. 10. The lightning prediction support apparatus according to claim 8, further comprising a position-based thundercloud shape comparison example data extractor that outputs the thundercloud shape comparison target case data together with past weather data.

【0028】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置ならびに時刻により、雷雲
形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対
象事例データとして過去の気象データとともに出力す
る、位置、時刻による雷雲形状比較対象事例データ抽出
器を備えたことを特徴とする請求項8または9に記載の
発雷予測支援装置にある。
The search conditions and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and the data to be compared with the thundercloud shape is extracted based on the past weather data position and time. 10. The lightning prediction support device according to claim 8, further comprising a thundercloud shape comparison target case data extractor based on position and time, which is output together with past weather data as thundercloud shape comparison target case data. It is in.

【0029】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、すべての過去の気象データを抽出し、これを雷雲形
状比較対象事例データとして過去の気象データとともに
出力する、全事例雷雲形状比較対象事例データ抽出器を
備えたことを特徴とする請求項8または9に記載の発雷
予測支援装置にある。
The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison case data extractor, and all the past weather data are extracted. 10. The lightning prediction support apparatus according to claim 8, further comprising an all-case thundercloud shape comparison target case data extractor that outputs the data together with the meteorological data.

【0030】また、現在の発雷状況の観測結果に基づき
算出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況デ
ータファイルと、発雷の危険度の画像データを格納する
気象画像データファイルと、前記現在の発雷判定要素と
前記発雷の危険度情報の画像データを入力し、雷雲の位
置に関する検索対象ならびに時刻に対する検索対象を検
索条件として算出し、前記現在の発雷判定要素とともに
出力する検索条件決定器と、過去の気象データを格納す
る気象事例データファイルと、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入力し、
前記検索条件により該過去の気象データの中から類似度
を算出すべき対象となるデータを抽出し、該抽出された
データを類似度算出対象データとして前記現在の発雷判
定要素、前記検索条件とともに出力する類似度算出対象
データ選択器と、前記類似度算出対象データと、前記現
在の発雷判定要素と、前記検索条件を入力し、類似度付
事例データを算出し、該類似度付事例データを過去の気
象データとして前記検索条件と、前記現在の発雷判定要
素とともに出力する類似度算出器と、前記検索条件と、
前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入
力し、前記検索条件における雷雲の様子と前記過去の気
象データにおける雷雲の様子を、雷雲の形状を考慮して
比較し、形状を考慮した雷雲の様子の比較結果を出力す
る前記形状考慮雷雲比較器と、該形状を考慮した雷雲の
様子の比較結果と、前記検索条件と、前記現在の発雷判
定要素と、前記過去の気象データを入力し、前記形状を
考慮した雷雲の様子の比較結果を利用し、過去の気象デ
ータとして算出された前記類似度付事例データの類似度
を修正し、修正された過去の気象データを出力する雷雲
形状考慮類似度修正器と、該修正された過去の気象デー
タを入力し、検索結果を作成し出力する検索結果作成器
と、該検索結果と前記発雷の危険度の画像データを入力
し、前記検索結果を表示し出力する検索結果表示器と、
該検索結果を格納する検索結果ファイルと、を備えたこ
とを特徴とする請求項1に記載の発雷予測支援装置にあ
る。
Further, a weather condition data file storing the current lightning judgment element calculated based on the observation result of the current lightning situation, and a weather image data file storing image data of the risk of lightning. The image data of the current lightning determination element and the risk information of the lightning are input, and the search target for the position of the thundercloud and the search target for the time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning determination element. A search condition determiner, a weather case data file storing past weather data, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data are input,
The search condition is used to extract data from which the similarity is to be calculated from the past weather data, and the extracted data is used as the similarity calculation target data as the current lightning determination element, together with the search condition. A similarity calculation target data selector to be output, the similarity calculation target data, the current lightning determination element, and the search condition are input, and case data with similarity is calculated. The search conditions as past weather data, a similarity calculator that outputs the current lightning determination element together, the search conditions,
The current lightning judgment element and the past weather data are input, and the state of the thundercloud in the search condition and the state of the thundercloud in the past weather data are compared in consideration of the shape of the thundercloud, and the shape is considered. The shape-considered thundercloud comparator that outputs the result of comparison of the state of the generated thundercloud, the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data. Is used, the similarity of the case data with similarity calculated as past weather data is corrected using the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, and the corrected past weather data is output. A thundercloud shape similarity corrector, a corrected search result generator for inputting the corrected past weather data, generating and outputting a search result, and inputting the search result and the image data of the risk of lightning strike. , The search results A search result display unit for displaying output,
2. The lightning prediction support apparatus according to claim 1, further comprising: a search result file storing the search result.

【0031】また、前記形状考慮雷雲比較器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象
データとして前記類似度付事例データを入力し、前記類
似度付事例データにおける雷雲の様子を算出し、前記検
索条件における雷雲の様子と比較する、現況雷雲と類似
度付データの雷雲比較器を備えたことを特徴とする請求
項13に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition, the current lightning judgment element, and the case data with similarity as the past weather data are input to the shape-constrained thundercloud comparator, and the case data with similarity is input in the case data with similarity. 14. The lightning prediction support apparatus according to claim 13, further comprising: a thundercloud comparator for calculating the state of the thundercloud and comparing the state of the thundercloud with the state of the thundercloud in the search condition. .

【0032】また、前記現況雷雲と類似度付データの雷
雲比較器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを
入力し、現在の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲
決定器と、該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状
を算出し出力する現況雷雲形状算出器と、前記過去の気
象データを入力し、雷雲形状を比較すべき類似度付事例
データを抽出し、雷雲形状比較対象類似度付データとし
て前記過去の気象データとともに出力する類似度付デー
タ精選器と、該雷雲形状比較対象類似度付データと、前
記過去の気象データを入力し、該雷雲形状比較対象類似
度付データの雷雲範囲を算出し出力する類似度付データ
の雷雲範囲決定器と、該雷雲形状比較対象類似度付デー
タの雷雲範囲を入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付
データの雷雲形状を算出し、類似度付データの雷雲形状
として出力する類似度付データの雷雲形状算出器と、前
記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲面積を
入力し、前記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの
雷雲形状の相違を判定し、該判定結果を前記形状を考慮
した雷雲の様子の比較結果として出力する雷雲形状相違
判定器と、を備えたことを特徴とする請求項14に記載
の発雷予測支援装置にある。
Further, a current thundercloud range determiner for inputting the search condition and the past weather data to a thundercloud comparator of the current thundercloud and the data with similarity, calculating and outputting a current thundercloud range, The current thundercloud range is input, the current thundercloud shape calculator that calculates and outputs the current thundercloud shape, and the past weather data is input, and case data with similarity to compare the thundercloud shape is extracted, and the thundercloud shape is extracted. A data selector with similarity to be output together with the past weather data as data with similarity to be compared, the thundercloud shape comparison similarity data, and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison similarity is input. A thundercloud range determiner for data with similarity that calculates and outputs a thundercloud range of attached data, and a thundercloud range of the data with similarity for comparison of the thundercloud shape are input, and the thundercloud shape of the data with similarity for comparison with the thundercloud shape is input. Calculate and input the thundercloud shape calculator of the data with similarity to be output as the thundercloud shape of the data with similarity, the current thundercloud shape, and the thundercloud area of the data with similarity, and input the current thundercloud shape, 15. A thundercloud shape difference determiner that determines a difference in thundercloud shape of the data with similarity and outputs the determination result as a comparison result of a state of a thundercloud in consideration of the shape. The lightning prediction support device described in (1).

【0033】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を
抽出し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接
データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷
判定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の
雷雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を
備え、前記類似度付データの雷雲範囲決定器に、前記雷
雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象デー
タを入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付データとし
て指定されたデータならびに隣接した発雷判定要素を抽
出し、該隣接発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象類
似度付データと、前記過去の気象データとともに出力す
る類似度付データの隣接データ探索器と、前記隣接発雷
判定要素と、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、
前記過去の気象データを入力し、前記隣接発雷判定要素
から、前記過去の気象データの隣接データが雷雲か否か
を判定し、該判定結果を前記雷雲形状比較対象類似度付
データの雷雲範囲として出力する類似度付データの雷雲
判定器とを備えたことを特徴とする請求項15に記載の
発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to the data specified as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element And determining whether or not a thundercloud is present from the adjacent lightning determination element, and outputting a result of the determination as a current thundercloud range. The thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data are input to the device, and data designated as the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and an adjacent lightning determination element are extracted. Lightning A constant element, the adjacent data searcher for the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison target and the past weather data, the adjacent lightning determination element, and the Data and
The past weather data is input, and from the adjacent lightning strike determination element, it is determined whether or not the adjacent data of the past weather data is a thundercloud. 16. A lightning prediction support apparatus according to claim 15, further comprising: a thundercloud determiner for data with similarity that is output as.

【0034】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発
雷判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比
較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、前記類似度付デー
タの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象類似度付
データと、前記過去の気象データを入力し、前記雷雲形
状比較対象類似度付データとして指定されたデータの近
傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、
前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気
象データとともに出力する類似度付データの近傍データ
探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比
較対象類似度付データと、前記過去の気象データを入力
し、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記近傍
の発雷判定要素を比較し、該発雷判定要素の比較結果を
前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気
象データとともに出力する類似度付データと近傍データ
比較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記雷雲形
状比較対象類似度付データと、前記過去の気象データを
入力し、該類似度付データにおける雷雲範囲を判定し、
該判定結果を類似度付データの雷雲範囲として出力する
類似度付データの雷雲判定器と、を備えたことを特徴と
する請求項15に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition and the current lightning judgment element are inputted to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data designated as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and a comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighboring data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Thundercloud of current status data output as The thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data are input to the thundercloud range determination device for the similarity data, and designated as the thundercloud shape comparison target similarity data. Extract a lightning determination element in the vicinity of the data obtained, the lightning determination element in the vicinity,
The thundercloud shape comparison target similarity-attached data, the proximity data searcher of the similarity-attached data output together with the past weather data, the nearby lightning determination element, and the thundercloud shape comparison-targeted similarity-attached data, The past weather data is input, the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is compared with the nearby lightning judgment element, and the comparison result of the lightning judgment element is compared with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The data with similarity and the neighboring data comparator output together with the past weather data, the comparison result of the lightning determination element, the thundercloud shape comparison target similarity with data, and the past weather data, Determine the thundercloud range in the data with similarity,
16. The lightning prediction support apparatus according to claim 15, further comprising: a thundercloud determination unit for data with similarity that outputs the determination result as a thundercloud range of the data with similarity.

【0035】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データ
を補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補
完器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判
定結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用
現況雷雲判定器と、を備え、前記類似度付データの雷雲
範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
と、前記過去の気象データを入力し、前記雷雲状態比較
対象類似度付データとして指定されたデータの近傍の発
雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷
雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象デー
タとともに出力する類似度付データの近傍データ探索器
と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲状態比較対象
類似度付データと、前記過去の気象データを入力し、前
記雷雲形状比較対象類似度付データと前記近傍の発雷判
定要素間の欠測データを補完し、該補完結果を前記過去
の気象データと、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
とともに出力する類似度付データの欠測データ補完器
と、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象類似度付デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、該類似度付デ
ータにおける雷雲範囲を判定し、該判定結果を類似度付
データの雷雲範囲として出力する補完データ使用類似度
付データ雷雲判定器と、を備えたことを特徴とする請求
項15に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, the search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data usage status The thundercloud range determiner of the data with similarity, the thundercloud shape comparison target similarity data, the past weather data is input, the data specified as the thundercloud state comparison target similarity data A nearby lightning judgment element is extracted, and the lightning judgment element in the vicinity is compared with the thundercloud shape comparison target similarity data and the similar data with similarity data that is output together with the past weather data. The nearby lightning judgment element, the data with the similarity of the thundercloud state comparison target, and the past weather data are input, and the missing data between the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target and the nearby lightning judgment element. Complementing the complemented result, the past weather data, the missing data complementer of the data with similarity that is output together with the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison, the complementing result, the thundercloud shape comparison Data with elephant similarity and the past weather data, determine the thundercloud range in the data with similarity, and output the determination result as the thundercloud range of the data with similarity. The lightning prediction support apparatus according to claim 15, further comprising: a determiner.

【0036】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の差を算出し、該雷雲形状の差を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状差算出器を備えたことを特徴とす
る請求項16ないし18のいずれかに記載の発雷予測支
援装置にある。
Further, the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. 19. A thundercloud shape difference calculator which outputs the difference in the thundercloud shape as a comparison result of the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity. A lightning prediction support apparatus according to any one of the above.

【0037】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の比を算出し、該雷雲形状の比を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状比算出器を備えたことを特徴とす
る請求項16ないし18のいずれかに記載の発雷予測支
援装置にある。
The current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. 19. A thundercloud shape ratio calculator which outputs the ratio of the thundercloud shape as a comparison result of the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity. A lightning prediction support apparatus according to any of the above.

【0038】また、前記類似度付データ精選器に、前記
検索条件と、前記過去の気象データを入力し、入力され
た前記過去の気象データすべてを雷雲形状比較対象類似
度付データとして抽出し、前記過去の気象データととも
に出力する類似度付データ全選択器を備えたことを特徴
とする請求項19または20に記載の発雷予測支援装置
にある。
Further, the search condition and the past weather data are input to the data selection device with similarity degree, and all the input past weather data are extracted as thundercloud shape comparison target similarity data. 21. The lightning prediction support apparatus according to claim 19, further comprising a data selector with similarity that is output together with the past weather data.

【0039】また、前記類似度付データ精選器に、前記
検索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲形状
を比較すべき類似度付事例データを前記類似度付事例デ
ータにおける類似度により抽出し、雷雲形状比較対象類
似度付データとして前記過去の気象データとともに出力
する類似度によるデータ精選器を備えたことを特徴とす
る請求項19または20に記載の発雷予測支援装置にあ
る。
Further, the search condition and the past weather data are input to the similarity-added data selection device, and the similarity-added case data to be compared with the thundercloud shape is calculated based on the similarity in the similarity-added case data. 21. The lightning prediction support apparatus according to claim 19, further comprising a data selection unit based on the similarity that extracts and outputs the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target together with the past weather data.

【0040】また、前記類似度によるデータ精選器に、
前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記
類似度付事例データにおける類似度が一定値以上のデー
タを雷雲形状を比較すべき類似度付事例データとして抽
出する一定類似度以上データ精選器を備えたことを特徴
とする請求項22に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, in the data selection device based on the similarity,
Inputting the search condition and the past weather data, and selecting data having a similarity in the case data with similarity equal to or more than a certain value as case data with similarity to be compared with the thundercloud shape, and selecting data having a certain degree of similarity or more. 23. The lightning prediction support apparatus according to claim 22, further comprising a light emitting device.

【0041】また、前記類似度によるデータ精選器に、
前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記
類似度付事例データにおける類似度の順序により、雷雲
形状を比較すべき類似度付事例データとして抽出する高
類似度順データ精選器を備えたことを特徴とする請求項
22に記載の発雷予測支援装置にある。
Further, in the data selection device based on the similarity,
A high-similarity ordered data selection unit that inputs the search condition and the past weather data and extracts the thundercloud shape as case data with similarity to be compared according to the order of similarity in the case data with similarity; 23. The lightning prediction support apparatus according to claim 22, wherein:

【0042】[0042]

【発明の実施の形態】実施の形態1.図1は、本発明の
実施の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図で
ある。図1において、1は気象現況データファイル、2
は気象画像データファイル、3は検索条件決定器、4は
気象事例データファイル、5は形状考慮雷雲比較器、6
は雷雲形状考慮類似度算出データ選択器、7は雷雲形状
考慮類似度算出器、8は検索結果作成器、9は検索結果
ファイル、10は検索結果表示器である。また、形状考
慮雷雲比較器5は、現況雷雲と事例データの雷雲比較器
11から構成されている。また、現況雷雲と事例データ
の雷雲比較器11は、現況雷雲範囲決定器12と、現況
雷雲形状ベクトル算出器13と、雷雲形状比較対象事例
データ決定器14と、事例データの雷雲範囲決定器15
と、事例データの雷雲形状算出器16と、雷雲形状相違
判定器17により構成されている。また、現況雷雲範囲
決定器12は、現況データの隣接データ探索器18と、
現況データの雷雲判定器19により構成されている。ま
た、雷雲形状比較対象事例データ抽出器14は、位置に
よる雷雲形状比較対象事例データ抽出器20により構成
されている。また、事例データの雷雲範囲決定器15
は、事例データの隣接データ探索器21と、事例データ
の雷雲判定器22により構成されている。また、雷雲形
状相違判定器17は、雷雲形状差算出器23により構成
されている。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 FIG. 1 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, 1 is a weather status data file, 2
Is a meteorological image data file, 3 is a search condition determiner, 4 is a meteorological case data file, 5 is a shape-considered thundercloud comparator, 6
Is a thundercloud shape consideration similarity calculation data selector, 7 is a thundercloud shape consideration similarity calculator, 8 is a search result creator, 9 is a search result file, and 10 is a search result display. Further, the shape-considered thundercloud comparator 5 includes a thundercloud comparator 11 of the current thundercloud and case data. The current thundercloud and case data thundercloud comparator 11 includes a current thundercloud range determiner 12, a current thundercloud shape vector calculator 13, a thundercloud shape comparison target case data determiner 14, and a case data thundercloud range determiner 15.
And a thundercloud shape calculator 16 for case data and a thundercloud shape difference determiner 17. The current thundercloud range determiner 12 includes an adjacent data searcher 18 for current data,
It is constituted by a thundercloud judging device 19 of the current situation data. The thundercloud shape comparison target case data extractor 14 includes a thundercloud shape comparison target case data extractor 20 based on the position. In addition, the thundercloud range determiner 15 of the case data
Is composed of an adjacent data searcher 21 for case data and a thundercloud determiner 22 for case data. The thundercloud shape difference determining unit 17 includes a thundercloud shape difference calculator 23.

【0043】次に動作について説明する。気象現況デー
タファイル1には、あらかじめ前記現在の発雷判定要素
を格納しておく。気象画像データファイル2には、あら
かじめ前記発雷危険度情報の画像データを格納してお
く。検索条件決定器3は、従来の発雷予測支援装置と同
様に、前記現在の発雷判定要素ならびに発雷危険度情報
の画像データを入力し、オペレータ等が該発雷危険度画
像の出力を参考にして画像上の検索を行う位置を選択
し、これを前記検索条件として前記現在の発雷判定要素
とともに出力する。気象事例データファイル4は、あら
かじめ前記過去の気象データを格納しておく。これら
は、従来の技術で示されているように公知のものであ
る。
Next, the operation will be described. The current lightning judgment element is stored in the weather status data file 1 in advance. The weather image data file 2 stores image data of the lightning risk information in advance. The search condition determiner 3 inputs image data of the current lightning judgment element and lightning risk information as in the case of the conventional lightning prediction support device, and an operator or the like outputs the lightning risk image. A reference position on the image to be searched is selected, and this is output as the search condition together with the current lightning determination element. The weather case data file 4 stores the past weather data in advance. These are known as shown in the prior art.

【0044】形状考慮雷雲比較器5は、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データ
を入力し、前記検索条件における雷雲の様子と、前記過
去の気象データにおける雷雲の様子を、雷雲の広がりを
示す形状を考慮して比較し、雷雲の形状を考慮した雷雲
の様子の比較結果の値を算出し、雷雲形状考慮類似度算
出データ選択器6に対して出力する。図1においては、
現況雷雲と事例データの雷雲比較器11により構成され
ている。
The shape-constrained thundercloud comparator 5 receives the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data, and inputs the search condition, the state of the thundercloud under the search condition, and the thundercloud in the past weather data. Are compared in consideration of the shape showing the spread of the thundercloud, the value of the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape of the thundercloud is calculated, and output to the thundercloud shape-based similarity calculation data selector 6. . In FIG.
It is composed of a current thundercloud and a thundercloud comparator 11 of case data.

【0045】現況雷雲と事例データの雷雲比較器11
は、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記
過去の気象データを入力し、すべての事例データにより
過去の気象データにおける雷雲の様子を算出し、前記検
索条件における雷雲の様子と比較する。さらに、該比較
結果を雷雲形状を考慮した雷雲の様子の比較結果とし
て、雷雲形状考慮類似度算出データ選択器6に対して出
力する。以下、現況雷雲と事例データの雷雲比較器11
の詳細な動作について説明する。
Thundercloud comparator 11 for current thundercloud and case data
The search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data are input, the state of the thundercloud in the past weather data is calculated from all the case data, and the state of the thundercloud in the search condition is calculated. Compare. Further, the comparison result is output to the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector 6 as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the thundercloud shape. The following is the current thundercloud and case data thundercloud comparator 11
Will be described in detail.

【0046】現況雷雲範囲決定器12は、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、これらの入力に
もとづき、現在の時刻において、検索条件として与えら
れた位置周辺のデータを調べ、現在の検索条件として与
えられた位置からどの程度雷雲が広がっているかという
現在の雷雲範囲を決定する。さらに、該現在の雷雲範囲
を現況雷雲形状算出器13に対して出力する。図1にお
いては、現況データの隣接データ探索器18と、現況デ
ータの雷雲判定器19により構成している。
The current thundercloud range determiner 12 inputs the search condition and the current lightning judgment element, and based on these inputs, examines data around the position given as the search condition at the current time. Then, the current thundercloud range, which is the extent of the thundercloud from the position given as the current search condition, is determined. Further, the current thundercloud range is output to the current thundercloud shape calculator 13. In FIG. 1, it is constituted by an adjacent data searcher 18 for current data and a thundercloud determiner 19 for current data.

【0047】現況データの隣接データ探索器18は、前
記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、これ
らの入力にもとづき、前記検索条件として指定されたデ
ータに隣接した領域の発雷判定要素を抽出する。図2に
発雷判定要素の抽出例を示す。図2において、例えば検
索条件として与えられている座標が(x0、y0)であるとす
れば、前記現在の発雷判定要素において、X座標がx0-1
からx0+1の間、Y座標がy0-1からy0+1の間に位置してい
るすべてのデータを抽出する。図2において、抽出する
べきデータの範囲をハッチングで示す。抽出された隣接
領域の発雷判定要素は、隣接発雷判定要素として、前記
検索条件と、前記現在の発雷判定要素とともに現況デー
タの雷雲判定器19に対して出力する。
The current data adjacent data searcher 18 inputs the search condition and the current lightning judgment element, and based on these inputs, the lightning of an area adjacent to the data specified as the search condition is input. Extract judgment elements. FIG. 2 shows an example of extracting a lightning determination element. In FIG. 2, if the coordinates given as the search condition are (x0, y0), for example, the X coordinate is x0-1 in the current lightning judgment element.
, And all data whose Y coordinate is located between y0-1 and y0 + 1 are extracted. In FIG. 2, the range of data to be extracted is indicated by hatching. The extracted lightning determination element of the adjacent area is output as the adjacent lightning determination element to the thundercloud determiner 19 of the current state data together with the search condition and the current lightning determination element.

【0048】現況データの雷雲判定器19は、前記隣接
発雷判定要素と、前記検索条件と、前記現在の発雷判定
要素を入力し、前記隣接発雷判定要素にもとづき、隣接
領域が雷雲か否かを判定する。判定は、例えば、検索条
件で与えられている発雷判定要素の値が、現在の発雷判
定要素における発雷判定要素の値を越えているかどうか
により実施する。図3に判定の例を示す。図3は、判定
を発雷危険度情報により実施している。(x0、y0+1)にお
ける現在の発雷判定要素が、発雷危険度が高いとする
と、これを雷雲と判定する。一方、(x0-1、y0-1)におけ
る現在の発雷判定要素は発雷危険度が低いとすると、こ
れは雷雲でないと判定する。雷雲と判定された場合に
は、現況データの隣接データ探索器18に該判定された
位置を出力し、先ほどと同様に隣接データを探索する。
雷雲と判定されなかった場合には、隣接データの探索を
打切りにする。これを繰り返し、最終的な現在の雷雲範
囲を確定する。確定された現在の雷雲範囲の例を図4に
示す。前記現在の雷雲範囲を、現況雷雲形状算出器13
に対して出力する。
The current data thundercloud judgment unit 19 inputs the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element, and based on the adjacent lightning judgment element, determines whether the adjacent area is a thundercloud. Determine whether or not. The determination is made based on, for example, whether the value of the lightning determination element given in the search condition exceeds the value of the lightning determination element in the current lightning determination element. FIG. 3 shows an example of the determination. FIG. 3 performs the determination based on the lightning risk information. If the current lightning determination element at (x0, y0 + 1) has a high lightning risk, this is determined to be a thundercloud. On the other hand, if the current lightning determination element at (x0-1, y0-1) has a low lightning risk, it is determined that this is not a thundercloud. If it is determined to be a thundercloud, the determined position is output to the adjacent data search unit 18 for the current data, and the adjacent data is searched for in the same manner as described above.
If it is not determined to be a thundercloud, the search for adjacent data is terminated. This is repeated to determine the final current thundercloud range. FIG. 4 shows an example of the determined current thundercloud range. The current thundercloud range is calculated by using the current thundercloud shape calculator 13.
Output to

【0049】現況雷雲形状算出器13は、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素と、前記現在の雷雲範囲を
入力し、これにもとづき、現在の雷雲の形状を表すベク
トルを算出する。例えば、図4で示されるような現在の
雷雲範囲では、雷雲と判定された領域が全部で8領域存
在し、該領域の左端は、(x0-1、y0+2)、右端は(x0+2、y
0)、上端は(x0、y0+2)、下端は(x0+1、y0-1)である。す
なわち、現在の雷雲は、(x0-1、x0+2)、 (y0-1、y0+2)
の範囲内であり、縦の長さ(以下縦長とする)と、横の長
さ(以下横長とする)は図4に示すとおりである。雷雲の
1領域を表す長さを1単位×1単位とすると、現在の縦
長は4単位、横長は4単位である。そこで、縦長と横長
を使用し、図5に示すような現在の雷雲形状を表すベク
トルを算出する。前記現在の雷雲形状を表すベクトル
を、雷雲形状相違判定器17に対して出力する。
The current thundercloud shape calculator 13 inputs the search condition, the current lightning determination element, and the current thundercloud range, and calculates a vector representing the current shape of the thundercloud based on the input. For example, in the current thundercloud range as shown in FIG. 4, there are a total of eight regions determined to be thunderclouds, the left end of which is (x0-1, y0 + 2) and the right end is (x0 + 2, y
0), the upper end is (x0, y0 + 2), and the lower end is (x0 + 1, y0-1). That is, the current thundercloud is (x0-1, x0 + 2), (y0-1, y0 + 2)
And the vertical length (hereinafter referred to as vertical length) and the horizontal length (hereinafter referred to as horizontal length) are as shown in FIG. If the length representing one region of the thundercloud is 1 unit × 1 unit, the current vertical length is 4 units and the horizontal length is 4 units. Therefore, a vector representing the current thundercloud shape as shown in FIG. 5 is calculated using the portrait and landscape. The vector representing the current thundercloud shape is output to the thundercloud shape difference determiner 17.

【0050】雷雲形状比較対象事例データ抽出器14
は、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、
これらの入力にもとづき、雷雲の形状を比較すべき対象
データを抽出し、これを雷雲形状比較対象事例データと
して、前記過去の気象データとともに事例データの雷雲
範囲決定器15に対して出力する。図1においては、位
置による雷雲形状比較対象事例データ抽出器20により
構成している。
Thundercloud shape comparison case data extractor 14
Enter the search conditions and the past weather data,
Based on these inputs, target data to be compared for the shape of the thundercloud is extracted and output to the thundercloud range determiner 15 of the case data together with the past weather data as the thundercloud shape comparison target case data. In FIG. 1, a thundercloud shape comparison target case data extractor 20 by position is configured.

【0051】位置による雷雲形状比較対象事例データ抽
出器20は、前記検索条件として指定された位置を利用
して、過去の気象データの中から、雷雲の形状を比較す
べき対象データを抽出し、雷雲形状比較対象事例データ
とする。図6に抽出例を示す。図6は、検索条件として
指定された位置が(x0、y0)であった場合に、この前後3
座標の範囲内を雷雲の形状を比較すべき対象事例データ
として抽出した例である。なお、抽出する位置の範囲は
あらかじめ与えておくものとする。
The case data extractor 20 for comparing the shape of the thundercloud based on the position extracts the target data to be compared with the shape of the thundercloud from the past weather data using the position specified as the search condition. This is the case data of the thundercloud shape comparison target. FIG. 6 shows an example of extraction. FIG. 6 shows that when the position specified as the search condition is (x0, y0),
This is an example in which the range of coordinates is extracted as target case data for comparing the shape of a thundercloud. The range of the position to be extracted is given in advance.

【0052】事例データの雷雲範囲決定器15は、前記
雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の気象データ
を入力し、これらの入力にもとづき、前記雷雲形状比較
対象事例データで与えられた位置からどの程度雷雲が広
がっているかという事例データの雷雲範囲を決定する。
さらに、該事例データの雷雲範囲を、事例データの雷雲
形状算出器16に対して出力する。図1においては、事
例データの隣接データ探索器21と、事例データの雷雲
判定器22により構成している。
The thundercloud range determiner 15 of the case data inputs the thundercloud shape comparison target case data and the past weather data. Based on these inputs, a thundercloud shape comparison target case data is obtained from the position given by the thundercloud shape comparison target case data. Determine the extent of the thundercloud in the case data of how wide the thundercloud is.
Further, the thundercloud range of the case data is output to the thundercloud shape calculator 16 of the case data. In FIG. 1, it is constituted by an adjacent data searcher 21 for case data and a thundercloud determiner 22 for case data.

【0053】事例データの隣接データ探索器21は、前
記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の気象デー
タを入力し、これらの入力にもとづき、前記雷雲形状比
較対象事例データとして指定された領域、ならびに該指
定された領域に隣接した領域の発雷判定要素を抽出す
る。抽出の方法は、前記現況データの隣接データ探索器
18において、前記検索条件を前記雷雲形状比較対象事
例データに、前記現在の発雷判定要素を前記過去の気象
データに置き換えれば、まったく同様の動作である。抽
出された隣接領域の発雷判定要素は、隣接発雷判定要素
として、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去
の気象データとともに事例データの雷雲判定器22に対
して出力する。
The adjacent data searcher 21 for the case data inputs the thundercloud shape comparison case data and the past weather data, and, based on these inputs, an area designated as the thundercloud shape comparison case data, In addition, a lightning determination element in an area adjacent to the designated area is extracted. The method of extraction is exactly the same as that in the adjacent data searcher 18 of the present situation data, if the search condition is replaced with the case data of the thundercloud shape comparison target and the current lightning judgment element is replaced with the past weather data. It is. The extracted lightning determination element of the adjacent region is output to the thundercloud determination unit 22 of the case data together with the thundercloud shape comparison target case data and the past weather data as the adjacent lightning determination element.

【0054】事例データの雷雲判定器22は、前記隣接
発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象事例データと、
前記過去の気象データを入力し、前記隣接発雷判定要素
にもとづき、隣接領域が雷雲か否かを判定する。判定の
方法は、前記現況データの雷雲判定器19において、前
記検索条件を前記雷雲形状比較対象事例データに、前記
現在の発雷判定要素を前記過去の気象データに置き換え
れば、まったく同様の動作となる。前記現況データの雷
雲判定器19の場合と同様に、雷雲と判定された場合に
は、事例データの隣接データ探索器21に該判定された
位置を出力し、先ほどと同様に隣接データを探索する。
雷雲と判定されなかった場合には、隣接データの探索を
打切りにする。これを繰り返し、最終的な雷雲形状比較
対象事例データの雷雲範囲(以下事例データの雷雲範囲
とする)を確定する。図7に最終的に確定された事例デ
ータの雷雲範囲の例を示す。図7においては、雷雲形状
比較対象事例データの一部と、雷雲形状比較対象事例デ
ータの隣接領域の1領域分が、事例データの雷雲領域と
なっている。前記事例データの雷雲範囲を、事例データ
の雷雲形状算出器16に対して出力する。
The case data thundercloud determination unit 22 calculates the adjacent lightning emission determination element, the thundercloud shape comparison target case data,
The past weather data is input, and it is determined whether or not the adjacent area is a thundercloud based on the adjacent lightning emission determination element. The method of determination is exactly the same as the operation described above, if the search condition is replaced with the case data of the thundercloud shape comparison target and the current lightning determination element is replaced with the past weather data in the thundercloud determiner 19 of the current state data. Become. As in the case of the thundercloud determiner 19 of the present situation data, when the thundercloud is determined, the determined position is output to the adjacent data searcher 21 of the case data, and the adjacent data is searched in the same manner as above. .
If it is not determined to be a thundercloud, the search for adjacent data is terminated. By repeating this, the thundercloud range of the final thundercloud shape comparison target case data (hereinafter referred to as the thundercloud range of the case data) is determined. FIG. 7 shows an example of the thundercloud range of the case data finally determined. In FIG. 7, a part of the thundercloud shape comparison target case data and one region adjacent to the thundercloud shape comparison target case data is a thundercloud region of the case data. The thundercloud range of the case data is output to the case data thundercloud shape calculator 16.

【0055】事例データの雷雲形状算出器16は、前記
雷雲形状比較対象事例データの雷雲範囲を入力し、これ
にもとづき、雷雲形状比較対象事例データの雷雲の形状
を表すベクトルを算出する。算出例は、現況雷雲形状算
出器13において前記現在の雷雲範囲を前記事例データ
の雷雲範囲に置き換えたものと同様である。例えば、図
6、図7で示されるような雷雲形状比較対象事例データ
では、雷雲と判定された領域が全部で10領域存在し、
該領域の左端は、(x0、y0)、右端は(x0+3、y0+2)、上端
は(x0+2、y0+4)、下端は(x0+1、y0-1)である。すなわ
ち、現在の雷雲は、(x0、x0+3)、 (y0-1、y0+4)の範囲
内であり、縦長と、横長は図中に示すとおりとなるた
め、事例データの縦長は6単位、横長は4単位である。
そこで、縦長と横長を使用し、図8に示すような現在の
雷雲形状を表すベクトルを算出する。前記事例データの
雷雲形状を表すベクトルを、雷雲形状相違判定器17に
対して出力する。
The thundercloud shape calculator 16 for the case data inputs the thundercloud range of the thundercloud shape comparison case data, and calculates a vector representing the shape of the thundercloud in the thundercloud shape comparison case data based on this. The calculation example is the same as the current thundercloud shape calculator 13 in which the current thundercloud range is replaced with the thundercloud range of the case data. For example, in the thundercloud shape comparison example data as shown in FIGS. 6 and 7, there are a total of ten regions determined to be thunderclouds,
The left end of the region is (x0, y0), the right end is (x0 + 3, y0 + 2), the upper end is (x0 + 2, y0 + 4), and the lower end is (x0 + 1, y0-1). That is, the current thundercloud is in the range of (x0, x0 + 3) and (y0-1, y0 + 4), and the vertical and horizontal lengths are as shown in the figure. The unit and the horizontal length are 4 units.
Therefore, a vector representing the current thundercloud shape as shown in FIG. 8 is calculated using the portrait and landscape. The vector representing the thundercloud shape of the case data is output to the thundercloud shape difference determiner 17.

【0056】雷雲形状相違判定器17は、前記現在の雷
雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクトル
を入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと、前記事例デ
ータの雷雲形状ベクトルを定量比較する。さらに、該比
較結果を前記形状を考慮した雷雲の様子の比較結果とし
て、雷雲形状考慮類似度算出データ選択器6に対して出
力する。図1においては、雷雲形状差算出器23で構成
している。
The thundercloud shape difference determiner 17 receives the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data, and quantitatively compares the current thundercloud shape vector with the thundercloud shape vector of the case data. Further, the comparison result is output to the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector 6 as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape. In FIG. 1, it comprises a thundercloud shape difference calculator 23.

【0057】雷雲形状差算出器23は、前記現在の雷雲
形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクトルを
入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事例データ
の雷雲形状ベクトルの差を、例えば(4)式のように算出
する。
The thundercloud shape difference calculator 23 inputs the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data, and calculates the difference between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data, for example, as ( Calculated as in equation 4).

【0058】[0058]

【数4】 (Equation 4)

【0059】但し、Svは前記雷雲形状ベクトルの差、l0
は前記現在の雷雲形状ベクトルの縦長、l1は前記事例デ
ータの雷雲形状ベクトルの縦長、w0は前記現在の雷雲形
状ベクトルの横長、w1は前記事例データの雷雲形状ベク
トルの横長である。
Where Sv is the difference between the thundercloud shape vectors and l 0
The portrait of the current thundercloud shape vector, l 1 is vertically elongated thundercloud shape vector of the case data, w 0 is oblong the current thundercloud shape vector, w 1 is a horizontally long thundercloud shape vector of the case data.

【0060】例えば図5、図8のように雷雲形状ベクト
ルが与えられていたとすれば、雷雲形状ベクトルの差は
2となる。算出された雷雲形状ベクトル差の値を、前記
形状を考慮した雷雲の様子の比較結果として利用する。
For example, if a thundercloud shape vector is given as shown in FIGS. 5 and 8, the difference between the thundercloud shape vectors is 2. The calculated value of the thundercloud shape vector difference is used as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape.

【0061】雷雲形状考慮類似度算出データ選択器6
は、前記形状を考慮した雷雲の様子の比較結果と、前記
検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気
象データを入力し、これらの入力にもとづき、前記形状
を考慮した雷雲の様子の比較結果を利用し、前記過去の
気象データの中からデータを選択する。選択は、前記類
似度算出対象データ選択器36と同様に動作して選択を
実施し、選択されたデータに対して前記形状を考慮した
雷雲の様子の比較結果がある一定以上類似しているデー
タのみを再選択する、あるいは選択されたすべての過去
の気象データに、前記雷雲形状を考慮した雷雲の様子の
比較結果にもとづき、重み付け値を与えておく等の方法
を用いて行う。前記選択された過去の気象データは、前
記検索条件と、前記現在の発雷判定要素とともに雷雲形
状考慮類似度算出器7に対して出力する。
Thundercloud shape similarity calculation data selector 6
Is inputted with the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data, and based on these inputs, the thundercloud in consideration of the shape. The data is selected from the past weather data by using the comparison result of the situation. The selection is performed in the same manner as in the similarity calculation target data selector 36, and the selection is performed. The comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape with the selected data is more than a certain value. Only a method of reselecting only the selected past weather data or assigning a weighting value to all selected past weather data based on a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape of the thundercloud is performed. The selected past weather data is output to the thundercloud shape consideration similarity calculator 7 together with the search condition and the current lightning determination element.

【0062】雷雲形状考慮類似度算出器7は、前記選択
された過去の気象データと、前記検索条件と、前記現在
の発雷判定要素を入力し、これらの入力にもとづき、雷
雲の形状を考慮した類似度を算出する。まず、前記類似
度算出器102と同様の動作を行った後、例えば(5)式
を利用して、類似度を算出し直す。算出された類似度
は、前記選択された過去の気象データとともに、検索結
果作成器8に対して出力する。
The similarity calculator 7 considering the thundercloud shape receives the selected past weather data, the search condition, and the present lightning judgment element, and considers the shape of the thundercloud based on these inputs. The calculated similarity is calculated. First, after performing the same operation as the similarity calculator 102, the similarity is calculated again using, for example, the equation (5). The calculated similarity is output to the search result generator 8 together with the selected past weather data.

【0063】[0063]

【数5】 (Equation 5)

【0064】但し、Rは算出し直された類似度、R′は従
来の類似度、Rcomは前記雷雲形状を考慮した雷雲の様子
の比較結果、C1は定数である。
[0064] However, the similarity R is that recalculated, R 'is a conventional similarity, Rcom the comparison result of the state of the thundercloud Considering the thundercloud shape, C 1 is a constant.

【0065】検索結果作成器8は、前記類似度と前記選
択された過去の気象データによって処理を行い、検索結
果を作成する。作成方法は従来技術で示されている方法
と同様である。検索結果は検索結果ファイル9に格納す
るとともに、検索結果表示器10に対して出力する。
The search result creator 8 performs processing based on the similarity and the selected past weather data to create a search result. The creation method is the same as the method shown in the prior art. The search results are stored in the search result file 9 and output to the search result display 10.

【0066】検索結果表示器10は、前記検索結果を表
示しやすいように加工し、検索結果リストとして表示す
る。表示の方法は従来技術で示されているものと同様に
して実施する。
The search result display 10 processes the search result so as to be easily displayed, and displays it as a search result list. The display is performed in the same manner as in the prior art.

【0067】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲の範囲を考慮しつつ、現在の気象状況と類似し
た過去の気象事例を検索することができる。雷雲の範囲
を正確に決定し、現在の気象状況と類似した過去の気象
事例を検索することができる。現在の雷雲と、過去の雷
雲の形状を考慮し、現在の気象状況と類似性が極めて高
い過去の気象事例のみを検索することができる。雷雲の
発生位置を考慮し、現在の気象状況と類似した過去の気
象事例を正確かつ迅速に検索することができる。
As described above, the lightning prediction support apparatus according to this embodiment has the following effects. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
Lightning prediction prediction can be performed with higher accuracy than before. It is possible to search for past weather cases similar to the current weather conditions while considering the range of the thundercloud. The range of thunderclouds can be accurately determined, and past weather cases similar to the current weather conditions can be searched. In consideration of the shape of the current thundercloud and the shape of the past thundercloud, it is possible to search for only past weather cases that are extremely similar to the current weather condition. It is possible to accurately and quickly search for past weather cases similar to the current weather conditions, taking into account the location of the thundercloud.

【0068】実施の形態2.図9は、本発明の別の実施
の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図であ
る。図9において、現況雷雲範囲決定器12は、現況デ
ータの近傍データ探索器24と、現況データと近傍デー
タ比較器25と、現況データの雷雲判定器19Aから構
成されている。また、雷雲形状比較対象事例データ抽出
器14は、位置、時刻による雷雲形状比較対象事例デー
タ抽出器26から構成されている。また、事例データの
雷雲範囲決定器15は、事例データの近傍データ探索器
27と、事例データと近傍データ比較器28と、事例デ
ータの雷雲判定器22Aから構成されている。また、雷
雲形状相違判定器17は、雷雲形状比算出器29から構
成されている。
Embodiment 2 FIG. 9 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention. In FIG. 9, the current thundercloud range determiner 12 includes a current data neighborhood data searcher 24, a current data and neighborhood data comparator 25, and a current data thundercloud determiner 19A. Further, the thundercloud shape comparison target case data extractor 14 includes a thundercloud shape comparison target case data extractor 26 based on position and time. The case data thundercloud range determiner 15 includes a case data neighborhood data searcher 27, case data and neighborhood data comparator 28, and case data thundercloud determiner 22A. The thundercloud shape difference determining unit 17 includes a thundercloud shape ratio calculator 29.

【0069】次に動作について説明する。現況データの
近傍データ探索器24は、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、これらの入力にもとづき、デー
タが存在する領域の中で、前記検索条件として指定され
たデータにもっとも近接した領域の発雷判定要素(以下
近傍の発雷判定要素とする)を抽出する。図10に、近
傍の発雷判定要素の抽出例を示す。図10において、例
えば検索条件として与えられている座標が(x0、y0)であ
るとする。この時、検索条件にもっとも近い位置で発雷
判定要素が得られている領域は、(x0+1、y0+2)ならびに
(x0-1、y0-2)であるため、これを近傍の発雷判定要素と
して抽出する。抽出された近傍の発雷判定要素は、前記
検索条件と、前記現在の発雷判定要素とともに出力す
る。
Next, the operation will be described. The current data proximity data searcher 24 inputs the search condition and the current lightning judgment element, and based on these inputs, in the area where the data exists, the data specified as the search condition is used. The lightning determination element in the closest area (hereinafter referred to as a nearby lightning determination element) is extracted. FIG. 10 shows an example of extracting nearby lightning determination elements. In FIG. 10, for example, it is assumed that the coordinates given as the search condition are (x0, y0). At this time, the area where the lightning judgment element is obtained at the position closest to the search condition is (x0 + 1, y0 + 2) and
Since it is (x0-1, y0-2), it is extracted as a nearby lightning determination element. The extracted nearby lightning determination element is output together with the search condition and the current lightning determination element.

【0070】現況データと近傍データ比較器25は、前
記近傍の発雷判定要素と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、前記現在の発雷判定要素と前記
近傍の発雷判定要素を比較する。比較は、例えば発雷危
険度のような発雷判定要素の一つもしくは複数の値を利
用して実施する。比較の例を図11に示す。図11にお
いては、領域(x0+1、y0+2)における近傍データは検索条
件と比較して発雷危険度が高く、領域(x0-1、y0-2)にお
ける近傍データは発雷危険度が低いということを表して
いる。
The current state data and neighborhood data comparator 25 inputs the neighborhood lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element, and inputs the current lightning judgment element and the neighborhood lightning judgment element. Compare lightning judgment factors. The comparison is performed using one or a plurality of values of a lightning determination element such as a lightning risk. FIG. 11 shows a comparative example. In FIG. 11, the neighborhood data in the area (x0 + 1, y0 + 2) has a higher lightning risk than the search condition, and the neighborhood data in the area (x0-1, y0-2) is the lightning risk. Is low.

【0071】現況データの雷雲判定器19Aは、前記発
雷判定要素の比較結果と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、これにもとづき、現在の雷雲範
囲を判定する。判定は、例えば近傍データがあらかじめ
設定された発雷危険度値を越えたかどうか等を利用して
行う。判定の例を図12に示す。現況データと近傍デー
タ比較器24により、(x0+1、y0+2)における近傍データ
はあらかじめ設定された発雷危険度値よりも高かったた
め、X座標が(x0、x0+1)、Y座標が(y0、y0+2)の間に存
在している領域はすべて雷雲と判定する。一方、(x0-
1、y0-2)における近傍データはあらかじめ設定された発
雷危険度値よりも低かったため、X座標が(x0、x0-1)、
Y座標が(y0、y0-2)の間に存在している領域はすべて雷
雲でないと判定する。雷雲と判定された場合には、現況
データの近傍データ探索器23に該判定された位置を出
力し、先ほどと同様に近傍データを探索する。雷雲と判
定されなかった場合には、判定された近傍データについ
ては探索を打切りにする。なお、2度目以降の雷雲判定
は、すでに判定済の領域については実施を行わないこと
にする。これを繰り返し、最終的な現在の雷雲範囲を確
定する。確定された現在の雷雲範囲の例を図13に示
す。
The current state data thundercloud determiner 19A inputs the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element, and determines the current thundercloud range based on the input. The determination is made by using, for example, whether or not the vicinity data exceeds a preset lightning risk level. FIG. 12 shows an example of the determination. The current data and the proximity data comparator 24 indicate that the proximity data at (x0 + 1, y0 + 2) was higher than the preset lightning risk value, so that the X coordinate was (x0, x0 + 1) and the Y coordinate was Any region where exists between (y0, y0 + 2) is determined to be a thundercloud. On the other hand, (x0-
Since the neighborhood data at (1, y0-2) was lower than the preset lightning risk level, the X coordinate was (x0, x0-1),
It is determined that all regions where the Y coordinate exists between (y0, y0-2) are not thunderclouds. If it is determined that a thundercloud is present, the determined position is output to the proximity data search unit 23 of the current data, and the proximity data is searched for in the same manner as described above. If it is not determined that the cloud is a thundercloud, the search is terminated for the determined neighboring data. The second and subsequent thundercloud determinations are not performed for the already determined area. This is repeated to determine the final current thundercloud range. FIG. 13 shows an example of the determined current thundercloud range.

【0072】位置、時刻による雷雲形状比較対象事例デ
ータ抽出器26は、前記検索条件として指定された位置
ならびに時刻を利用して、過去の気象データの中から、
雷雲の形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状
比較対象事例データとする。図14に抽出例を示す。図
14は、検索条件として指定された位置が(x0、y0)で、
指定された時刻が1999年2月1日であった場合に、
この前後3座標の範囲内、かつ2月1日を含む前後3ヶ
月の範囲内を雷雲形状を比較すべき対象事例データとし
て抽出した例である。なお、抽出する位置ならびに時刻
の範囲はあらかじめ与えておくものとする。
The case data extractor 26 for comparing the thundercloud shape based on the position and the time uses the position and the time designated as the search condition to extract the past weather data.
The data to be compared with the shape of the thundercloud is extracted, and the extracted data is used as the thundercloud shape comparison target case data. FIG. 14 shows an example of extraction. FIG. 14 shows that the position specified as the search condition is (x0, y0),
If the specified time is February 1, 1999,
This is an example in which the range of the three coordinates before and after and the range of three months before and after February 1 are extracted as the target case data to be compared with the thundercloud shape. Note that the position to be extracted and the range of time are given in advance.

【0073】事例データの近傍データ探索器27は、前
記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の気象デー
タを入力し、これらの入力にもとづき、前記雷雲形状比
較対象事例データとして指定された領域、ならびに該指
定された領域にもっとも近接した領域の発雷判定要素
(以下近傍の発雷判定要素とする)を抽出する。抽出の方
法は、前記現況データの近傍データ探索器24におい
て、前記検索条件を前記雷雲形状比較対象事例データ
に、前記現在の発雷判定要素を前記過去の気象データに
置き換えれば、まったく同様の動作である。抽出された
近傍の発雷判定要素は、前記過去の気象データとともに
出力する。
The neighborhood data searcher 27 for the case data inputs the thundercloud shape comparison case data and the past weather data, and, based on these inputs, an area designated as the thundercloud shape comparison case data, And a lightning determination element in an area closest to the designated area
(Hereinafter referred to as nearby lightning determination elements). The method of extraction is exactly the same as that in the neighborhood data searcher 24 of the current data, if the search condition is replaced with the case data of the thundercloud shape comparison target and the current lightning judgment element is replaced with the past weather data. It is. The extracted nearby lightning determination elements are output together with the past weather data.

【0074】事例データと近傍データ比較器28は、前
記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象事例デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、前記近傍の発
雷判定要素と前記雷雲形状比較対象事例データを比較す
る。比較の方法は、前記現況データと近傍データ比較器
25と同様である。
The case data and neighborhood data comparator 28 inputs the neighborhood lightning determination element, the thundercloud shape comparison target case data, and the past weather data, and inputs the neighborhood lightning determination element and the thundercloud. The shape comparison target case data is compared. The method of comparison is the same as that of the current data and neighboring data comparator 25.

【0075】事例データの雷雲判定器22Aは、前記発
雷判定要素の比較結果と、前記雷雲形状比較対象事例デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、これにもとづ
き、事例の雷雲範囲を判定する。判定の方法は、前記現
況データの雷雲判定器19Aと同様である。確定された
事例データの雷雲範囲の例を図15に示す。
The case data thundercloud determiner 22A inputs the comparison result of the lightning judgment element, the thundercloud shape comparison target case data, and the past weather data, and determines the thundercloud range of the case based on these. I do. The method of determination is the same as that of the thundercloud determiner 19A for the current data. FIG. 15 shows an example of the thundercloud range of the confirmed case data.

【0076】雷雲形状比算出器29は、前記現在の雷雲
形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクトルを
入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事例データ
の雷雲形状ベクトルの比を、雷雲形状比として例えば
(6)式のように算出する。
The thundercloud shape ratio calculator 29 receives the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data, and calculates the ratio between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data to the thundercloud shape. For example, as a ratio
It is calculated as in equation (6).

【0077】[0077]

【数6】 (Equation 6)

【0078】但し、Rvは前記雷雲ベクトルの比、l0は前
記現在の雷雲形状ベクトルの縦長、l1は前記事例データ
の雷雲形状ベクトルの縦長、w0は前記現在の雷雲形状ベ
クトルの横長、w1は前記事例データの雷雲形状ベクトル
の横長である。
[0078] However, Rv is the ratio of the thundercloud vector, l 0 the portrait of the current thundercloud shape vector, l 1 is portrait of a thundercloud shape vector of the case data, w 0 is the landscape of the current thundercloud shape vector, w 1 is a landscape of a thundercloud shape vector of the case data.

【0079】例えば、図13、図15においては、現在
の雷雲形状ベクトルと、事例データの雷雲形状ベクトル
は図16のように与えられるため、前記雷雲形状の比
は、0.48となる。そして算出された雷雲形状比を、
前記雷雲形状の比較結果として利用する。
For example, in FIGS. 13 and 15, since the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are given as shown in FIG. 16, the ratio of the thundercloud shape is 0.48. Then, calculate the calculated thundercloud shape ratio,
The thundercloud shape is used as a comparison result.

【0080】なお、雷雲形状考慮類似度算出データ選択
器6以降の動作は、前記形状を考慮した雷雲の様子の比
較結果が形状差か形状比の違いかで、基本的に上記実施
の形態と同様である。
The operations after the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector 6 are basically the same as those of the above embodiment, depending on whether the comparison result of the appearance of the thundercloud in consideration of the shape is a shape difference or a difference in shape ratio. The same is true.

【0081】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲の範囲を考慮しつつ、現在の気象状況と類似し
た過去の気象事例を検索することができる。迅速に、現
在の気象状況と類似した過去の気象事例を検索すること
ができる。現在の雷雲と、過去の雷雲の形状のベクトル
の比を考慮し、現在の気象状況と類似した過去の気象事
例を検索することができる。現在の気象状況と、ほぼ同
一の時期に発生した過去の気象事例を検索することがで
きる。
As described above, the lightning prediction support apparatus of this embodiment has the following effects. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
Lightning prediction prediction can be performed with higher accuracy than before. It is possible to search for past weather cases similar to the current weather conditions while considering the range of the thundercloud. It is possible to quickly search for past weather cases similar to the current weather situation. By considering the ratio of the current thundercloud to the past thundercloud shape vector, past weather cases similar to the current weather situation can be searched. It is possible to search past weather cases that occurred at almost the same time as the current weather situation.

【0082】実施の形態3.図17は、本発明の別の実
施の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図であ
る。図17において、現況雷雲範囲決定器12は、現況
データの近傍データ探索器24と、現況データの欠測デ
ータ補完器30と、補完データ使用現況雷雲判定器31
から構成されている。また、雷雲形状比較対象事例デー
タ抽出器14は、全事例雷雲形状比較対象事例データ抽
出器32から構成されている。また、事例データの雷雲
範囲決定器15は、事例データの近傍データ探索器27
と、事例データの欠測データ補完器33と、補完データ
使用事例データ雷雲判定器34から構成されている。
Embodiment 3 FIG. 17 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention. In FIG. 17, the current thundercloud range determiner 12 includes a nearby data searcher 24 for current data, a missing data complementer 30 for current data, and a current thundercloud determiner 31 using complementary data.
It is composed of Further, the thundercloud shape comparison target case data extractor 14 includes an all-case thundercloud shape comparison target case data extractor 32. The case data thundercloud range determiner 15 is provided with a case data neighborhood data searcher 27.
, A missing data complementer 33 for the case data, and a thundercloud determiner 34 for the complemented data use case data.

【0083】次に動作について説明する。現況データの
欠測データ補完器30は、前記近傍の発雷判定要素と、
前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、こ
れらにもとづき、同一事例の発雷判定要素が存在しない
領域(これを欠測領域と呼ぶ)の発雷判定要素値を、例え
ば(7)式を利用して補完する。
Next, the operation will be described. The missing data compensator 30 of the current situation data includes a lightning determination element in the vicinity,
The search condition and the current lightning judgment element are input, and based on these, the lightning judgment element value of an area where no lightning judgment element of the same case exists (this is called a missing area) is, for example, ( 7) Complement using the formula.

【0084】[0084]

【数7】 (Equation 7)

【0085】但し、viは補完される発雷判定要素の値、
d0は検索条件から補完される領域までの距離、d1は近傍
の発雷判定要素の領域から、補完される領域までの距
離、vi 0は検索条件における発雷判定要素の値、vi1は近
傍の発雷判定要素の値である。
Here, vi is the value of the lightning judgment element to be complemented,
d0Is the distance from the search condition to the area to be complemented, d1Is near
The distance from the area of the lightning judgment element of
Release, vi 0Is the value of the lightning element in the search condition, vi1Is near
This is the value of the nearby lightning determination element.

【0086】図18のように、発雷危険度が存在する領
域ならびに近傍データが与えられているとした場合の、
発雷危険度の補完の例を図19に示す。図19におい
て、例えば検索条件として与えられている座標が(x0、y
0)で、この位置の発雷危険度が90であるとする。この
時、検索条件にもっとも近い位置で発雷判定要素が得ら
れている領域は、(x0+1、y0+2)ならびに(x0-1、y0-2)で
ある。またそれぞれの位置の発雷危険度が70、30で
あるとする。この間の、例えば(x0、y0+1)、(x0-1、y0)
等は発雷判定要素が得られていない位置である。ここ
で、領域(xC、yC)、(xd、yd)間の距離Dを1次ノルムを
用いて(8)式のように定義しておく。
As shown in FIG. 18, when it is assumed that an area where a lightning risk exists and neighboring data are given,
FIG. 19 shows an example of complementing the lightning risk. In FIG. 19, for example, the coordinates given as the search condition are (x0, y
0), it is assumed that the lightning risk at this position is 90. At this time, the regions where the lightning determination element is obtained at the position closest to the search condition are (x0 + 1, y0 + 2) and (x0-1, y0-2). It is also assumed that the lightning risk at each position is 70, 30. During this time, for example, (x0, y0 + 1), (x0-1, y0)
Are positions where no lightning determination element has been obtained. Here, the distance D between the regions (xC, yC) and (xd, yd) is defined as in equation (8) using a first-order norm.

【0087】[0087]

【数8】 (Equation 8)

【0088】このとき、検索条件として指定された領域
(x0、y0)から、(x0、y0+1)、(x0-1、y0)までの距離は両
方とも1単位となる。一方、発雷判定要素が得られてい
る領域、(x0+1、y0+2)ならびに(x0-1、y0-2)から、(x
0、y0+1)、(x0-1、y0)までの距離は、両方とも2単位で
ある。これにより、(7)式を利用してそれぞれの位置の
発雷危険度を求めると、(x0、y0+1)は発雷危険度83、
(x0-1、y0)は発雷危険度70となる。このようにして補
完されたデータを補完結果として、前記検索条件と、前
記現在の発雷判定要素とともに、補完データ使用現況雷
雲判定器31に対して出力する。
At this time, the area specified as the search condition
The distance from (x0, y0) to (x0, y0 + 1), (x0-1, y0) is one unit. On the other hand, (x0 + 1, y0 + 2) and (x0-1, y0-2) from the area where the lightning
The distances to 0, y0 + 1) and (x0-1, y0) are both two units. As a result, when the lightning risk at each position is obtained by using the equation (7), (x0, y0 + 1) becomes the lightning risk 83,
(x0-1, y0) has a lightning risk of 70. The data complemented in this way is output to the supplementary data use current thundercloud determiner 31 along with the search condition and the current lightning determination element as a complement result.

【0089】補完データ使用現況雷雲判定器31は、前
記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要
素を入力し、これらにもとづき、現在の雷雲範囲を判定
する。判定は、例えば欠測データがあらかじめ設定され
た発雷危険度値を越えたかどうか等を利用して行う。な
お、この判定基準はあらかじめ与えておくものとする。
図19において、発雷危険度が70以上の領域を雷雲で
あるという判定基準を利用したとする。この時、補完の
結果、領域(x0、y0)、(x0+1、y0)、(x0、y0+1)、(x0+
1、y0+1)、(x0、y0+2)、(x0+1、y0+2)、(x0-1、y0)、(x
0、y0-1)がすべて雷雲であると判定され、一方で、(x0-
1、y0-1)、(x0-1、y0-2)、(x0-2、y0)が雷雲でないと判
定された場合の例を図20に示す。雷雲と判定された場
合には、現況データの近傍データ探索器24に該判定さ
れた位置を出力し、先ほどと同様に近傍データを探索す
る。雷雲と判定されなかった場合には、判定された近傍
データについては探索を打切りにする。なお、2度目以
降の雷雲判定は、すでに判定済の領域については実施を
行わないことにする。これを繰り返し、最終的な現在の
雷雲範囲を確定する。最終的な現在の雷雲範囲の例を図
21に示す。
The current-use thundercloud determiner 31 uses the complemented result, the search condition, and the current lightning determination element, and determines the current thundercloud range based on these. The determination is made using, for example, whether or not the missing data exceeds a preset lightning risk level. This criterion is given in advance.
In FIG. 19, it is assumed that a criterion for determining that a region having a lightning risk of 70 or more is a thundercloud is used. At this time, as a result of interpolation, the areas (x0, y0), (x0 + 1, y0), (x0, y0 + 1), (x0 +
1, y0 + 1), (x0, y0 + 2), (x0 + 1, y0 + 2), (x0-1, y0), (x
(0, y0-1) are all determined to be thunderclouds, while (x0-
FIG. 20 illustrates an example in which it is determined that (1, y0-1), (x0-1, y0-2), and (x0-2, y0) are not thunderclouds. If it is determined that a thundercloud is present, the determined position is output to the neighborhood data searcher 24 of the current data, and the neighborhood data is searched for in the same manner as described above. If it is not determined that the cloud is a thundercloud, the search is terminated for the determined neighboring data. The second and subsequent thundercloud determinations are not performed for the already determined area. This is repeated to determine the final current thundercloud range. FIG. 21 shows an example of the final current thundercloud range.

【0090】全事例雷雲形状比較対象事例データ抽出器
32は、前記検索条件として指定された位置ならびに時
刻にかかわらず、すべての過去の気象データを雷雲形状
比較対象事例データとする。この雷雲形状比較対象事例
データを、前記過去の気象データとともに事例データの
雷雲範囲決定器15に対して出力する。
The all-case thundercloud shape comparison case data extractor 32 sets all past weather data as thundercloud shape comparison case data regardless of the position and time designated as the search condition. The thundercloud shape comparison target case data is output to the thundercloud range determiner 15 of the case data together with the past weather data.

【0091】事例データの欠測データ補完器33は、前
記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象事例デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、これらにもと
づき、各事例における欠測領域の発雷判定要素値を補完
する。補完の方法は、前記現況データの欠測データ補完
器29において、前記検索条件を前記雷雲形状比較対象
事例データに、前記現在の発雷判定要素を前記気象デー
タに置き換えれば、まったく同様の動作である。補完さ
れたデータは補完結果として、前記雷雲形状比較対象事
例データと、前記過去の気象データとともに、補完デー
タ使用事例データ雷雲判定器34に対して出力する。
The missing data complementer 33 for the case data inputs the nearby lightning judgment element, the case data for the thundercloud shape comparison, and the past weather data. Complement the lightning judgment element value of the area. The complementing method is exactly the same operation as that in the missing data complementer 29 of the present status data, if the search condition is replaced with the thundercloud shape comparison target case data and the current lightning judgment element is replaced with the weather data. is there. The supplemented data is output to the supplementary data use case data thundercloud determiner 34 together with the thundercloud shape comparison target case data and the past weather data as a complementation result.

【0092】補完データ使用事例データ雷雲判定器34
は、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、これらにもとづ
き、各雷雲形状比較対象事例データの雷雲範囲を判定す
る。判定の方法は、補完データ使用現況雷雲判定器30
と同様である。確定した雷雲形状比較対象事例データの
雷雲範囲を、事例データの雷雲範囲として、事例データ
の雷雲形状算出器16に対して出力する。事例データの
雷雲範囲の例を図22に示す。図21、図22におい
て、現在の雷雲形状ベクトルと、事例データの雷雲形状
ベクトルは図23のように与えられるため、前記雷雲形
状比算出器29で雷雲の形状の比を算出すると、1.0
となる。
Complementary Data Use Case Data Thundercloud Judgment Unit 34
Inputs the supplementary result, the thundercloud shape comparison target case data, and the current lightning determination element, and determines the thundercloud range of each thundercloud shape comparison target case data based on these. The determination method is based on the current thundercloud determiner 30 using the complementary data.
Is the same as The determined thundercloud range of the thundercloud shape comparison target case data is output to the case data thundercloud shape calculator 16 as the thundercloud range of the case data. FIG. 22 shows an example of the thundercloud range of the case data. In FIGS. 21 and 22, the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are given as shown in FIG. 23. Therefore, when the thundercloud shape ratio calculator 29 calculates the ratio of the thundercloud shape, it is 1.0.
Becomes

【0093】なお、雷雲形状考慮類似度算出データ選択
器6以降の動作は、基本的には上記実施の形態と同様で
ある。
The operations after the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector 6 are basically the same as those in the above embodiment.

【0094】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲の範囲を考慮しつつ、現在の気象状況と類似し
た過去の気象事例を検索することができる。現在の気象
状況と類似した過去の気象事例を多数検索することがで
きる。現在の雷雲と、過去の雷雲の形状のベクトルの比
を考慮し、現在の気象状況と類似した過去の気象事例を
検索することができる。現在の気象状況と類似した過去
の気象事例を多数検索することができる。
As described above, the lightning prediction support apparatus according to the present embodiment has the following effects. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
Lightning prediction prediction can be performed with higher accuracy than before. It is possible to search for past weather cases similar to the current weather conditions while considering the range of the thundercloud. Many past weather cases similar to the current weather situation can be searched. By considering the ratio of the current thundercloud to the past thundercloud shape vector, past weather cases similar to the current weather situation can be searched. Many past weather cases similar to the current weather situation can be searched.

【0095】なお、雷雲形状相違判定器17に関し、上
記実施の形態1では雷雲形状差算出器23を使用し、実
施の形態2および3では雷雲形状比算出器29を用いて
いるがこれに限定されることなく、いずれの実施の形態
においても雷雲形状差算出器、雷雲形状比算出器のいず
れも使用することができる。さらに雷雲形状比較対象事
例データ抽出器14に関し、上記実施の形態1では位置
による雷雲形状比較対象事例データ抽出器20、実施の
形態2では位置、時刻による雷雲形状比較対象事例デー
タ抽出器25、実施の形態3では全事例雷雲形状比較対
象事例データ抽出器32を使用しているが、これに限定
されることなく、いずれの実施の形態においてもいずれ
の雷雲形状比較対象事例データ抽出器も使用することが
できる。
The thundercloud shape difference determiner 17 uses the thundercloud shape difference calculator 23 in the first embodiment, and uses the thundercloud shape ratio calculator 29 in the second and third embodiments. Instead, any of the thundercloud shape difference calculator and the thundercloud shape ratio calculator can be used in any of the embodiments. Further, regarding the thundercloud shape comparison target case data extractor 14, the thundercloud shape comparison target case data extractor 20 according to the position in the first embodiment, the thundercloud shape comparison target case data extractor 25 according to the position and time in the second embodiment, In the third embodiment, the all case thundercloud shape comparison target case data extractor 32 is used. However, the present invention is not limited to this, and any thundercloud shape comparison target case data extractor is used in any embodiment. be able to.

【0096】実施の形態4.図24は、本発明の別の実
施の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図であ
る。図24において、35は類似度算出対象データ選択
器、36は類似度算出器、37は雷雲形状考慮類似度修
正器である。また、形状考慮雷雲比較器5は、現況雷雲
と類似度付データの雷雲比較器38により構成されてい
る。また、現況雷雲と類似度付データの雷雲比較器38
は、現況雷雲範囲決定器12と、現況雷雲形状算出器1
3と、類似度付データ精選器39と、類似度付データの
雷雲範囲決定器40と、類似度付データの雷雲形状算出
器41と、雷雲形状相違判定器17Aにより構成されて
いる。また、現況雷雲範囲決定器12は、現況データの
隣接データ探索器18と、現況データの雷雲判定器19
により構成されている。また、類似度付データ精選器3
9は、類似度によるデータ精選器42により構成されて
いる。また、類似度によるデータ精選器42は、一定類
似度以上データ精選器43により構成されている。ま
た、類似度付データの雷雲範囲決定器40は、類似度付
データの隣接データ探索器44と、類似度付データの雷
雲判定器45により構成されている。また、雷雲形状相
違判定器17Aは、雷雲形状差算出器23Aにより構成
されている。
Embodiment 4 FIG. 24 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention. In FIG. 24, 35 is a similarity calculation target data selector, 36 is a similarity calculator, and 37 is a thundercloud shape consideration similarity corrector. The shape-considered thundercloud comparator 5 is composed of a thundercloud comparator 38 for data with a current thundercloud and similarity. In addition, a thundercloud comparator 38 of data with the current thundercloud and similarity
Is a current thundercloud range determiner 12 and a current thundercloud shape calculator 1
3, a thundercloud range determining unit 40 for similarity-attached data, a thundercloud shape calculator 41 for similarity-attached data, and a thundercloud shape difference determiner 17A. The current thundercloud range determiner 12 includes an adjacent data searcher 18 for current data and a thundercloud determiner 19 for current data.
It consists of. In addition, data selection device 3 with similarity
Reference numeral 9 denotes a data selection unit 42 based on similarity. Further, the data selective unit 42 based on similarity is constituted by a data selective unit 43 having a certain degree of similarity or higher. The thundercloud range determiner 40 for similarity-attached data includes an adjacent data searcher 44 for similarity-attached data and a thundercloud determiner 45 for similarity-attached data. The thundercloud shape difference determiner 17A includes a thundercloud shape difference calculator 23A.

【0097】次に動作について説明する。類似度算出対
象データ選択器35は、前記検索条件と前記現在の発雷
判定要素と、気象事例データファイル4に格納されてい
る過去の気象データを入力し、前記検索条件により該過
去の気象データの中から類似度を算出すべき対象となる
データを抽出し、それを類似度算出対象データとして、
前記現在の発雷判定要素、前記検索条件とともに出力す
る。類似度算出器36は、前記類似度算出対象データと
前記発雷判定要素データの間の類似度を、各々の類似度
算出対象データごとに算出し、類似度付事例データを作
成する。これらは従来技術で述べているように公知のも
のである。
Next, the operation will be described. The similarity calculation target data selector 35 inputs the search condition, the current lightning determination element, and past weather data stored in the weather case data file 4, and inputs the past weather data based on the search condition. Extract the data for which the similarity should be calculated from among the data, and use it as the similarity calculation target data.
The information is output together with the current lightning determination element and the search condition. The similarity calculator 36 calculates the similarity between the similarity calculation target data and the lightning determination element data for each similarity calculation target data, and creates case data with similarity. These are known as described in the prior art.

【0098】現況雷雲と類似度付データの雷雲比較器3
8は、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前
記過去の気象データとして前記類似度付事例データを入
力し、前記類似度付事例データにおける雷雲の様子を算
出し、前記検索条件における雷雲の様子と比較する。さ
らに、該比較結果を雷雲形状を考慮した雷雲の様子の比
較結果として、雷雲形状考慮類似度算出データ選択器6
に対して出力する。以下、この現況雷雲と事例データの
雷雲比較器38の詳細な動作について説明する。
Thundercloud comparator 3 for data with current thundercloud and similarity
8, inputting the search condition, the current lightning determination element, and the case data with similarity as the past weather data, calculating the state of thundercloud in the case data with similarity, Compare with the appearance of the thundercloud at. Further, the comparison result is used as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the thundercloud shape.
Output to Hereinafter, the detailed operation of the current thundercloud and the thundercloud comparator 38 of the case data will be described.

【0099】類似度付データ精選器39は、前記類似度
算出器36により作成された類似度付事例データを過去
の気象データとして入力し、これらの入力にもとづき、
雷雲の形状を比較すべき対象データを抽出し、これを雷
雲形状比較対象類似度付データとして、前記過去の気象
データとともに類似度付データの雷雲範囲決定器40に
対して出力する。図24においては、類似度によるデー
タ精選器42により構成している。
The similarity-added data selecting unit 39 inputs the similarity-added case data created by the similarity calculator 36 as past weather data, and based on these inputs,
The target data to be compared with the shape of the thundercloud is extracted, and the extracted data is output to the thundercloud range determiner 40 of the data with similarity together with the past weather data as the data with similarity for thundercloud shape comparison. In FIG. 24, a data selection unit 42 based on similarity is used.

【0100】類似度によるデータ精選器42は、前記過
去の気象データとして入力された類似度付事例データに
もとづき、該事例データに付与されている類似度により
データを抽出する。図24においては、一定類似度以上
データ精選器43により構成している。
The similarity-based data selection unit 42 extracts data based on the similarity assigned to the case data based on the case data with similarity input as the past weather data. In FIG. 24, the data selection unit 43 is constituted by a data selection unit 43 having a certain degree of similarity or higher.

【0101】一定類似度以上データ精選器43は、前記
過去の気象データとして入力された類似度付事例データ
にもとづき、該類似度付事例データに付与されている類
似度があらかじめ与えられた一定値以上の場合、これを
雷雲形状比較対象類似度付データとして抽出する。抽出
例を図25に示す。図25において、あらかじめ与えら
れた類似度が0.7であるとする。この時、例えば、類
似度付事例データ(1)ならびに類似度付事例データ(2)
は、類似度が一定値以上になっているため、雷雲形状比
較対象類似度付データとして抽出する。一方で、類似度
付事例データ(N)は一定値に達していないため、雷雲形
状比較対象類似度付データとしての抽出は行わない。
Based on the case data with similarity input as the past weather data, the data selecting unit 43, based on the past case data with similarity, obtains the predetermined degree of similarity given to the case data with similarity in advance. In the above case, this is extracted as thundercloud shape comparison similarity-attached data. FIG. 25 shows an example of extraction. In FIG. 25, it is assumed that the similarity given in advance is 0.7. At this time, for example, case data with similarity (1) and case data with similarity (2)
Is extracted as thundercloud shape comparison target similarity-attached data because the similarity is equal to or greater than a certain value. On the other hand, since the case data with similarity (N) does not reach a certain value, it is not extracted as the data with similarity for thundercloud shape comparison.

【0102】類似度付データの雷雲範囲決定器40は、
前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気
象データを入力し、これらの入力にもとづき、前記雷雲
形状比較対象類似度付データで与えられた位置からどの
程度雷雲が広がっているかという類似度付データの雷雲
範囲を決定する。さらに、該類似度付データの雷雲範囲
を、類似度付データの雷雲形状算出器41に対して出力
する。図24においては、類似度付データの隣接データ
探索器44と、類似度付データの雷雲判定器45により
構成している。
The thundercloud range determiner 40 for the data with similarity is
The thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data are input, and based on these inputs, the similarity of how much the thundercloud has spread from the position given by the thundercloud shape comparison similarity-attached data. Determine the thundercloud range of the graded data. Further, the thundercloud range of the data with similarity is output to the thundercloud shape calculator 41 of the data with similarity. In FIG. 24, it is configured by an adjacent data searcher 44 for data with similarity and a thundercloud determiner 45 for data with similarity.

【0103】類似度付データの隣接データ探索器44
は、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去
の気象データを入力し、これらの入力にもとづき、前記
雷雲形状比較対象類似度付データとして指定された領
域、ならびに該指定された領域に隣接した領域の発雷判
定要素を事例データベース4から抽出する。抽出の方法
は、前記事例データの隣接データ探索器21において、
前記雷雲形状比較対象事例データを前記雷雲形状比較対
象類似度付データに置き換えれば、まったく同様の動作
である。抽出された隣接領域の発雷判定要素は、隣接発
雷判定要素として、前記雷雲形状比較対象類似度付デー
タと、前記過去の気象データとともに類似度付データの
雷雲判定器22に対して出力する。
Neighboring data searcher 44 for data with similarity
The thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data are input, and based on these inputs, the area specified as the thundercloud shape comparison target similarity-attached data, and the specified area The lightning determination element of the adjacent area is extracted from the case database 4. The method of extraction is as follows:
If the thundercloud shape comparison target case data is replaced with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data, the operation is exactly the same. The extracted lightning determination element of the adjacent area is output to the thundercloud determiner 22 of the data with similarity together with the thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data as the adjacent lightning determination element. .

【0104】類似度付データの雷雲判定器45は、前記
隣接発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象類似度付デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、前記隣接発雷
判定要素にもとづき、隣接領域が雷雲か否かを判定す
る。判定の方法は、前記事例データの雷雲判定器22に
おいて、前記雷雲形状比較対象事例データを前記雷雲形
状比較対象類似度付データに置き換えれば、まったく同
様の動作となる。前記事例データの雷雲判定器22の場
合と同様に、雷雲と判定された場合には、類似度付デー
タの隣接データ探索器44に該判定された位置を出力
し、先ほどと同様に隣接データを探索する。雷雲と判定
されなかった場合には、隣接データの探索を打切りにす
る。これを繰り返し、最終的な雷雲形状比較対象類似度
付データの雷雲範囲(以下類似度付データの雷雲範囲と
する)を確定する。最終的に確定された類似度付データ
の雷雲範囲の例を図26に示す。この場合、雷雲形状比
較対象類似度付データならびにその周囲の領域9領域、
併せて10領域が、類似度付データの雷雲範囲となって
いる。前記類似度付データの雷雲範囲を、類似度付デー
タの雷雲形状算出器41に対して出力する。
The thundercloud determination unit 45 for the data with similarity is input with the adjacent lightning determination element, the data with similarity for comparison of the thundercloud shape, and the past weather data, and based on the adjacent lightning determination element. It is determined whether the adjacent area is a thundercloud. The determination method is exactly the same as that of the case data thundercloud determination unit 22 if the thundercloud shape comparison target case data is replaced with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. As in the case of the thundercloud determiner 22 of the case data, when it is determined that the cloud is a thundercloud, the determined position is output to the adjacent data searcher 44 of the data with similarity, and the adjacent data is determined in the same manner as above. Explore. If it is not determined to be a thundercloud, the search for adjacent data is terminated. This is repeated to determine the final thundercloud range of the thundercloud shape comparison target similarity data (hereinafter referred to as the thundercloud range of the similarity data). FIG. 26 shows an example of the thundercloud range of the data with similarity finally determined. In this case, the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and its surrounding 9 areas,
In addition, ten regions are the thundercloud range of the data with similarity. The thundercloud range of the data with similarity is output to the thundercloud shape calculator 41 of the data with similarity.

【0105】類似度付データの雷雲形状算出器41は、
前記雷雲形状比較対象類似度付データの雷雲範囲を入力
し、これにもとづき、雷雲形状比較対象類似度付データ
の雷雲形状を算出する。算出例は、事例データの雷雲形
状算出器16において前記雷雲形状比較対象事例データ
の雷雲範囲を前記雷雲形状比較対象類似度付データの雷
雲範囲に置き換えたものと同様である。算出された雷雲
形状比較対象類似度付データの雷雲形状は、雷雲形状相
違判定器17Aに対して出力する。
The thundercloud shape calculator 41 for the data with similarity is
The thundercloud range of the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is input, and based on this, the thundercloud shape of the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is calculated. The calculation example is the same as that in which the thundercloud shape calculator 16 of the case data replaces the thundercloud range of the thundercloud shape comparison target case data with the thundercloud range of the thundercloud shape comparison similarity-attached data. The calculated thundercloud shape of the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is output to the thundercloud shape difference determiner 17A.

【0106】なお、現況雷雲範囲決定器12、現況雷雲
形状算出器13、現況データの隣接データ探索器18、
現況データの雷雲判定器19は、実施の形態1とまった
く同じ動作であるため、その説明を省略する。
The current thundercloud range determiner 12, the current thundercloud shape calculator 13, the adjacent data searcher 18 for current data,
The thundercloud determiner 19 of the current state data operates exactly the same as in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.

【0107】雷雲形状相違判定器17Aは、前記現在の
雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力し、
前記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状
を定量比較する。さらに、該比較結果を前記形状を考慮
した雷雲の様子の比較結果として、雷雲形状考慮類似度
算出データ選択器6に対して出力する。図1における雷
雲形状相違判定器17と図24における雷雲形状相違判
定器17Aとは、入力が事例データの雷雲形状から類似
度付データになるだけで、動作自体は同じである。図2
4においては、雷雲形状差算出器23Aで構成してい
る。
The thundercloud shape difference determiner 17A inputs the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity,
The current thundercloud shape is quantitatively compared with the thundercloud shape of the data with similarity. Further, the comparison result is output to the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector 6 as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape. The operations of the thundercloud shape difference determiner 17 in FIG. 1 and the thundercloud shape difference determiner 17A in FIG. FIG.
4 includes a thundercloud shape difference calculator 23A.

【0108】雷雲形状差算出器23Aは、前記現在の雷
雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力し、前
記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形状の差
を算出する。算出の方法は、実施の形態1における雷雲
形状差算出器23において、前記事例データの雷雲形状
を前記類似度付データの雷雲形状に置き換えたものと同
様である。図1における雷雲形状差算出器23とは、入
力が事例データの雷雲形状から類似度付データの雷雲形
状になるだけで、動作自体は同じである。
The thundercloud shape difference calculator 23A inputs the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity, and calculates the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity. The calculation method is the same as that in the thundercloud shape difference calculator 23 in the first embodiment, except that the thundercloud shape of the case data is replaced with the thundercloud shape of the data with similarity. The operation of the thundercloud shape difference calculator 23 in FIG. 1 is the same as that of the thundercloud shape difference calculator 23 shown in FIG.

【0109】雷雲形状考慮類似度修正器37は、前記形
状を考慮した雷雲の様子の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データ
を入力し、前記形状を考慮した雷雲の様子の比較結果に
もとづき、過去の気象データとして算出された前記類似
度付き事例データの類似度を修正する。類似度の修正は
例えば(9)式を利用して行う。修正された類似度は、前
記選択された過去の気象データとともに、修正された過
去の気象データとして検索結果作成器8Aに対して出力
する。
The thundercloud shape similarity corrector 37 receives the comparison result of the shape of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data. The similarity of the case data with similarity calculated as past weather data is corrected based on the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape. The similarity is corrected using, for example, equation (9). The corrected similarity is output to the search result creator 8A together with the selected past weather data as corrected past weather data.

【0110】[0110]

【数9】 (Equation 9)

【0111】但し、R2は算出し直された類似度、R2′
は類似度付データに付与されていた類似度の値、Rcomは
前記形状を考慮した雷雲の比較結果、C2は定数であ
る。
Here, R2 is the recalculated similarity, R2 '
Is the value of the similarity assigned to the data with similarity, Rcom is the result of comparison of the thundercloud in consideration of the shape, and C2 is a constant.

【0112】検索結果作成器8Aは、前記修正された類
似度と、前記過去の気象データによって処理を行い、検
索結果を作成する。作成方法は従来技術で示されている
方法とほぼ同様であるが、修正前の類似度と修正後の類
似度をともに表示し、修正後の類似度順、あるいは修正
前の類似度順に検索結果を作成するものとする。検索結
果の例を図27に示す。例えば事例C(1)の場合、修正
前の類似度は95%であるが、修正後の類似度は80%
になっている、一方で修正後事例C(2)は修正前の類似
度は90%であるが、修正後の類似度は85%となって
いる。このように、修正前と修正後で事例間の類似度の
順番が異なる場合には、修正後の類似度順あるいは修正
前の類似度順に検索結果を作成する。
The search result creator 8A performs a process based on the corrected similarity and the past weather data to create a search result. The creation method is almost the same as the method shown in the prior art, except that the similarity before correction and the similarity after correction are both displayed, and the search results are displayed in the order of similarity after correction or in the order of similarity before correction. Shall be created. FIG. 27 shows an example of the search result. For example, in case C (1), the similarity before correction is 95%, but the similarity after correction is 80%.
On the other hand, in the case C (2) after the correction, the similarity before the correction is 90%, but the similarity after the correction is 85%. As described above, when the order of the similarity between the cases before and after the modification is different, the search result is created in the order of the similarity after the modification or in the order of the similarity before the modification.

【0113】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度のよい発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲形状を考慮した場合としない場合の両方を検索
しつつ予測に利用することで、従来よりも精度の良い発
雷の予測支援を行うことができる。類似度が算出された
事例のみについて雷雲を考慮した比較を行うことで、従
来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。類似度が算出された事例について、雷雲の範囲を考
慮しつつ、必要な事例を選択し、発雷の予測支援を行う
ことができる。雷雲の範囲を正確に決定して必要な事例
を選択し、現在の気象状況と類似した過去の気象事例を
検索できるため、雷雲の物理的な広がりを示す形状を考
慮しつつ検索し予測に利用して、従来よりも精度の良い
発雷の予測支援を行うことができる。現在の雷雲を過去
の雷雲の広がりの差を考慮して、検索された過去の気象
事例の選択を行い、予測に利用することで、従来よりも
精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。雷雲形
状を比較すべき過去の気象データをある程度限定して比
較・検討ならびに選択を行い、精度の良い発雷の予測支
援を行うことができる。ある程度現在の状況に類似して
いる過去の気象事例に限って雷雲形状の比較・検討なら
びに選択を行い、精度の良い発雷の予測支援を行うこと
ができる。
As described above, the lightning prediction support apparatus of this embodiment has the following effects. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
It is possible to provide more accurate lightning prediction prediction than before. By using both the case where the thundercloud shape is considered and the case where it is not used in the prediction while searching, it is possible to more accurately support lightning prediction than before. By comparing only the case where the similarity is calculated in consideration of the thundercloud, it is possible to more accurately support the prediction of the lightning emission than in the related art. With respect to the case where the degree of similarity is calculated, a necessary case can be selected while considering the range of the thundercloud, and the prediction of lightning can be supported. Accurately determine the range of the thundercloud, select the required case, and search for past weather cases similar to the current weather condition, and use it for prediction while considering the shape that indicates the physical spread of the thundercloud As a result, it is possible to perform lightning prediction prediction with higher accuracy than before. Considering the difference in the spread of past thunderclouds from the current thunderclouds, the selected past weather cases are selected and used for prediction, providing more accurate lightning prediction support than before. it can. By comparing, examining and selecting past weather data to which thundercloud shapes are to be compared to some extent, accurate prediction support of lightning can be performed. By comparing, examining and selecting thundercloud shapes only for past weather cases that are somewhat similar to the current situation, accurate prediction support of lightning can be performed.

【0114】実施の形態5.図28は、本発明の別の実
施の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図であ
る。図28において、類似度によるデータ精選器42
は、高類似度順データ精選器46により構成されてい
る。また、類似度付データの雷雲範囲決定器40は、類
似度付データの近傍データ探索器47と、類似度付デー
タと近傍データ比較器48と、類似度付データの雷雲判
定器45Aにより構成されている。また、雷雲形状相違
判定器17Aは、雷雲形状差算出器29Aにより構成さ
れている。
Embodiment 5 FIG. FIG. 28 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention. In FIG. 28, the data selection unit 42 based on similarity
Is constituted by a high similarity order data selective unit 46. The thundercloud range determiner 40 for similarity-attached data includes a proximity data searcher 47 for similarity-attached data, a similarity-attached data and proximity data comparator 48, and a thundercloud determiner 45A for similarity-attached data. ing. The thundercloud shape difference determining unit 17A includes a thundercloud shape difference calculator 29A.

【0115】次に動作について説明する。高類似度順デ
ータ精選器46は、前記過去の気象データとして入力さ
れた類似度付事例データにもとづき、該類似度付事例デ
ータに付与されている類似度の高い順番にあらかじめ与
えられた一定数の事例を雷雲形状比較対象類似度付デー
タとして抽出する。抽出例を図29に示す。図29にお
いて、あらかじめ与えられた一定数がNであり、類似度
付事例データが類似度順に並んでいるものとする。この
時、C(1)〜C(N)までは類似度の値にかかわらず雷雲
形状比較対象類似度付データとして抽出する。一方、C
(N+1)以下の類似度付事例データは抽出を行わない。
Next, the operation will be described. Based on the case data with similarity input as the past weather data, the high-similarity order data fine-selecting unit 46 performs a predetermined number given in advance in the order of similarity given to the case data with similarity in high order. Is extracted as thundercloud shape comparison target similarity-attached data. FIG. 29 shows an example of extraction. In FIG. 29, it is assumed that the predetermined number given in advance is N, and the case data with similarity are arranged in order of similarity. At this time, C (1) to C (N) are extracted as thundercloud shape comparison similarity-attached data regardless of the value of the similarity. On the other hand, C
The case data with similarity of (N + 1) or less is not extracted.

【0116】類似度付データの近傍データ探索器47
は、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去
の気象データを入力し、これらの入力にもとづき、前記
雷雲形状比較対象事例データとして指定された領域、な
らびに該指定された領域にもっとも近接した領域の発雷
判定要素(以下近傍の発雷判定要素とする)を事例データ
ベース4から抽出する。抽出の方法は、前記事例データ
の近傍データ探索器において、前記前記雷雲形状比較対
象事例データを前記雷雲形状比較対象類似度付データに
置き換えれば、まったく同様の動作である。抽出された
近傍の発雷判定要素は、前記過去の気象データとともに
出力する。
Neighbor data searcher 47 for data with similarity
Receives the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data, and, based on these inputs, the region specified as the thundercloud shape comparison target case data, and the region closest to the specified region. A lightning determination element (hereinafter, referred to as a nearby lightning determination element) of the region that has been set is extracted from the case database 4. The method of extraction is exactly the same as that of the case data neighborhood searcher when the thundercloud shape comparison target case data is replaced with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The extracted nearby lightning determination elements are output together with the past weather data.

【0117】類似度付データと近傍データ比較器48
は、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象
類似度付データと、前記過去の気象データを入力し、前
記近傍の発雷判定要素と前記雷雲形状比較対象類似度付
データを比較する。比較の方法は、前記事例データと近
傍データ比較器28と同様である。
Data with similarity and neighborhood data comparator 48
Is inputted with the nearby lightning determination element, the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target, and the past weather data, and compares the nearby lightning determination element with the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target. I do. The comparison method is the same as that of the case data and the neighborhood data comparator 28.

【0118】類似度付データの雷雲判定器45Aは、前
記発雷判定要素の比較結果と、前記雷雲形状比較対象類
似度付データと、前記過去の気象データを入力し、これ
にもとづき、類似度付データの雷雲範囲を判定する。判
定の方法は、前記事例データの雷雲判定器22Aと同様
である。確定された事例データの雷雲範囲の例を図30
に示す。
The thundercloud determination unit 45A for the data with similarity is inputted with the comparison result of the lightning determination element, the data with similarity for the thundercloud shape comparison, and the past weather data. The thundercloud range of the attached data is determined. The determination method is the same as that of the case data thundercloud determiner 22A. FIG. 30 shows an example of the thundercloud range of the confirmed case data
Shown in

【0119】また、現況データの近傍データ探索器24
と、現況データと近傍データ比較器25と、現況データ
の雷雲判定器19Aは、現況雷雲との比較対象が事例デ
ータか類似度付データかの違いだけであり、基本的に実
施の形態2と同様である。
Further, the proximity data searcher 24 for the current data is used.
The current state data and neighborhood data comparator 25 and the current state data thundercloud determiner 19A differ only in the comparison between the current state thundercloud and the case data or the data with similarity. The same is true.

【0120】雷雲形状比算出器29は、前記現在の雷雲
形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力し、前記
現在の雷雲形状と前記事例データの雷雲形状の比を例え
ば前述の(6)式のように算出する。算出された雷雲形状
比を、前記雷雲形状の比較結果として利用する。
The thundercloud shape ratio calculator 29 inputs the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity, and calculates the ratio between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the case data, for example, as described in (6) above. ) Is calculated as shown in the equation. The calculated thundercloud shape ratio is used as a comparison result of the thundercloud shape.

【0121】なお、雷雲形状考慮類似度算出類似度修正
器6以降の動作は、前記形状を考慮した雷雲の様子の比
較結果が形状差か形状比の違いかで、基本的に実施の形
態3と同様である。
The operation after the thundercloud shape similarity calculation similarity corrector 6 and thereafter is basically performed according to the third embodiment, depending on whether the comparison result of the state of the thundercloud considering the shape is a shape difference or a shape ratio difference. Is the same as

【0122】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度のよい発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲形状を考慮した場合としない場合の両方を検索
しつつ予測に利用することで、従来よりも精度の良い発
雷の予測支援を行うことができる。類似度が算出された
事例のみについて雷雲を考慮した比較を行うことで、従
来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。類似度が算出された事例について、雷雲の範囲を考
慮しつつ、必要な事例を選択し、発雷の予測支援を行う
ことができる。現在の気象状況と類似した過去の気象事
例を迅速に選択することができるため、雷雲の物理的な
広がりを示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用するこ
とで、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うこと
ができる。現在の雷雲と過去の雷雲の形状の比率を考慮
して、検索された過去の気象事例の選択を行い、予測に
利用することで、従来よりも精度の良い発雷の予測支援
を行うことができる。雷雲形状を比較すべき過去の気象
データをある程度限定して比較・検討ならびに選択を行
い、精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。現
在の状況に類似している過去の気象事例数を制限して雷
雲形状の比較・検討ならびに選択を迅速に行い、精度の
良い発雷の予測支援を行うことができる。
As described above, the lightning prediction support apparatus of this embodiment has the following effects. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
It is possible to provide more accurate lightning prediction prediction than before. By using both the case where the thundercloud shape is considered and the case where it is not used in the prediction while searching, it is possible to more accurately support lightning prediction than before. By comparing only the case where the similarity is calculated in consideration of the thundercloud, it is possible to more accurately support the prediction of the lightning emission than in the related art. With respect to the case where the degree of similarity is calculated, a necessary case can be selected while considering the range of the thundercloud, and the prediction of lightning can be supported. Since past weather cases similar to the current weather situation can be quickly selected, a search that takes into account the shape that indicates the physical spread of the thundercloud and uses it for prediction can provide a more accurate generation than before. Can support lightning prediction. Considering the ratio of the shape of the current thundercloud to the shape of the past thundercloud, the selected past weather cases are selected and used for prediction, so that it is possible to provide more accurate lightning prediction support than before. it can. By comparing, examining and selecting past weather data to which thundercloud shapes are to be compared to some extent, accurate prediction support of lightning can be performed. By limiting the number of past weather cases that are similar to the current situation, it is possible to quickly compare, examine, and select the shape of thunderclouds, and provide accurate prediction support for lightning strikes.

【0123】実施の形態6.図31は、本発明の別の実
施の形態による発雷予測支援装置を示すブロック図であ
る。図31において、類似度付データ精選器39は、類
似度付データ全選択器49により構成されている。ま
た、類似度付データの雷雲範囲決定器40は、類似度付
データの近傍データ探索器47と、類似度付データの欠
測データ補完器50と、補完データ使用類似度付データ
雷雲判定器51により構成されている。
Embodiment 6 FIG. FIG. 31 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention. In FIG. 31, the data selecting device with similarity 39 is constituted by a data selecting device with similarity 49. Further, the thundercloud range determiner 40 for the data with similarity includes a proximity data searcher 47 for data with similarity, a missing data complementer 50 for data with similarity, and a data thundercloud determiner 51 with complementary data. It consists of.

【0124】次に動作について説明する。類似度付デー
タ全選択器49は、前記過去の気象データを入力し、入
力された前記過去の気象データすべてを雷雲形状比較対
象類似度付データとして抽出する。抽出された雷雲形状
比較対象類似度付データは、類似度付データの雷雲範囲
決定器40に対して出力する。
Next, the operation will be described. The similarity-attached data all selector 49 inputs the past weather data, and extracts all of the inputted past weather data as thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The extracted thundercloud shape comparison target similarity-attached data is output to the thundercloud range determiner 40 of the similarity-attached data.

【0125】類似度付データの欠測データ補完器50
は、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象
類似度付データと、前記過去の気象データを入力し、こ
れらにもとづき、各類似度付データにおける欠測領域の
発雷判定要素値を補完する。補完の方法は、前記事例デ
ータの欠測データ補完器33において、前記雷雲形状比
較対象事例データを前記雷雲形状比較対象類似度付デー
タに置き換えれば、まったく同様の動作である。補完さ
れたデータは補完結果として、前記雷雲形状比較対象類
似度付データと、前記過去の気象データとともに、補完
データ使用類似度付データ雷雲判定器51に対して出力
する。
Missing data complementer 50 for data with similarity
The lightning determination element in the vicinity, the thundercloud shape comparison target similarity data, and the past weather data are input, and based on these, the lightning determination element value of the missing area in each similarity data is input. Complement. The complementing method is exactly the same as that of the case data missing data complementer 33 when the thundercloud shape comparison target case data is replaced with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The complemented data is output to the data thundercloud determination device 51 with the similarity using supplementary data, together with the thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data as a complementation result.

【0126】補完データ使用類似度付データ雷雲判定器
51は、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象類似度
付データと、前記現在の発雷判定要素を入力し、これら
にもとづき、各雷雲形状比較対象類似度付データの雷雲
範囲を判定する。判定の方法は、補完データ使用事例雷
雲判定器34と同様である。確定した雷雲形状比較対象
類似度付データの雷雲範囲を、類似度付データの雷雲範
囲として、類似度付データの雷雲形状算出器41に対し
て出力する。事例データの雷雲範囲の例を図32に示
す。図21において、現況雷雲形状算出器13で現在の
雷雲の縦長を算出すると4単位、横長を算出すると4単
位となる。一方、図32において、類似度付データの雷
雲形状算出器17で類似度付データの縦長を算出すると
5単位、横長を算出すると5となるので、雷雲形状比算
出器29Aで形状を考慮した雷雲の比較結果を算出する
と、0.8となる。これは実施の形態3における雷雲形
状比算出器29で算出する場合と、入力が事例データか
ら類似度付データになるだけで、基本的には同一動作で
ある。
The supplementary data use similarity-attached data thundercloud determination unit 51 inputs the complementing result, the thundercloud shape comparison similarity-attached data, and the current lightning judgment element, and based on these, calculates each thundercloud shape. The thundercloud range of the data with similarity to be compared is determined. The determination method is the same as that of the complementary data use case thundercloud determination unit 34. The determined thundercloud range of the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is output to the similarity-attached data thundercloud shape calculator 41 as the thundercloud range of the similarity-attached data. FIG. 32 shows an example of the thundercloud range of the case data. In FIG. 21, when the current thundercloud shape calculator 13 calculates the vertical length of the current thundercloud, it becomes 4 units, and when the horizontal length is calculated, it becomes 4 units. On the other hand, in FIG. 32, when the vertical length of the data with similarity is calculated by the thundercloud shape calculator 17 of the data with similarity, the unit is 5 and when the horizontal length is calculated, it is 5. Therefore, the thundercloud in consideration of the shape by the thundercloud shape ratio calculator 29A. Is calculated to be 0.8. This is basically the same operation as the case where the calculation is performed by the thundercloud shape ratio calculator 29 according to the third embodiment, except that the input becomes the data with similarity from the case data.

【0127】なお、雷雲形状考慮類似度修正器37以降
の動作は、基本的には上記実施の形態と同様である。
The operations after the thundercloud shape consideration similarity corrector 37 are basically the same as those in the above embodiment.

【0128】以上のように、この実施の形態の発雷予測
支援装置によれば、以下の効果を有する。現在の気象状
況と類似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がり
を示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、
従来よりも精度のよい発雷の予測支援を行うことができ
る。雷雲形状を考慮した場合としない場合の両方を検索
しつつ予測に利用することで、従来よりも精度の良い発
雷の予測支援を行うことができる。類似度が算出された
事例のみについて雷雲を考慮した比較を行うことで、従
来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。類似度が算出された事例について、雷雲の範囲を考
慮しつつ、必要な事例を選択し、発雷の予測支援を行う
ことができる。気象事例が十分でない場合でも現在の気
象状況と類似した過去の気象事例を精度良く選択するこ
とができるため、雷雲の物理的な広がりを示す形状を考
慮しつつ検索し予測に利用することで、従来よりも精度
の良い発雷の予測支援を行うことができる。現在の雷雲
と過去の雷雲の形状の比率を考慮して、検索された過去
の気象事例の選択を行い、予測に利用することで、従来
よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。
検索されたすべての気象データを雷雲形状を比較すべき
対象データとして抽出することで、現在の気象状況と類
似した過去の気象事例を多数比較・検討し、精度の良い
発雷の予測支援を行うことができる。
As described above, according to the lightning prediction support apparatus of this embodiment, the following effects are obtained. By searching past weather cases similar to the current weather situation taking into account the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and using it for prediction,
It is possible to provide more accurate lightning prediction prediction than before. By using both the case where the thundercloud shape is considered and the case where it is not used in the prediction while searching, it is possible to more accurately support lightning prediction than before. By comparing only the case where the similarity is calculated in consideration of the thundercloud, it is possible to more accurately support the prediction of the lightning emission than in the related art. With respect to the case where the degree of similarity is calculated, a necessary case can be selected while considering the range of the thundercloud, and the prediction of lightning can be supported. Even if the weather case is not enough, it is possible to accurately select the past weather case similar to the current weather situation, so by considering the shape showing the physical spread of the thundercloud and using it for prediction, It is possible to perform lightning prediction prediction with higher accuracy than before. Considering the ratio of the shape of the current thundercloud to the shape of the past thundercloud, the selected past weather cases are selected and used for prediction, so that it is possible to provide more accurate lightning prediction support than before. it can.
By extracting all searched weather data as target data for comparing the shape of the thundercloud, it compares and examines many past weather cases similar to the current weather situation, and provides accurate prediction support for lightning strikes be able to.

【0129】なお、雷雲形状相違判定器17Aに関し、
上記実施の形態4では雷雲形状差算出器23Aを使用
し、実施の形態5および6では雷雲形状比算出器28A
を用いているがこれに限定されることなく、いずれの実
施の形態においても雷雲形状差算出器、雷雲形状比算出
器のいずれも使用することができる。さらに類似度付デ
ータ精選器39に関し、上記実施の形態4では一定類似
度以上データ精選器43、実施の形態5では高類似度順
データ精選器46、実施の形態6では類似度付データ全
選択器49を使用しているが、これに限定されることな
く、いずれの実施の形態においてもいずれの類似度付デ
ータ精選器も使用することができる。
The thundercloud shape difference determiner 17A
The fourth embodiment uses the thundercloud shape difference calculator 23A, and the fifth and sixth embodiments use the thundercloud shape ratio calculator 28A.
However, the present invention is not limited to this, and any of the thundercloud shape difference calculator and the thundercloud shape ratio calculator can be used in any of the embodiments. Further, regarding the data selection device 39 with similarity, the data selection device 43 having a certain degree of similarity or more in the fourth embodiment, the data selection device 46 with high similarity in the fifth embodiment, and the data selection device with the similarity in the sixth embodiment. Although the device 49 is used, the present invention is not limited to this, and any data selection device with similarity can be used in any embodiment.

【0130】[0130]

【発明の効果】上記のようにこの発明によれば、検索条
件、現在の発雷判定要素および発雷判定要素を含む過去
の気象データから前記検索条件における雷雲の様子と前
記過去の気象データにおける雷雲の様子を、雷雲の形状
を考慮して比較し、形状を考慮した雷雲の様子の比較結
果を求める形状考慮雷雲比較器を備え、前記比較結果を
もとに選択された過去の気象データ、検索条件および現
在の発雷判定要素から雷雲の形状を考慮した類似度を算
出し、選択された過去の気象データとそれに対する類似
度を含む検索結果を求めることを特徴とする発雷予測支
援装置としたので、現在の気象状況と類似した過去の気
象事例を、雷雲の物理的な広がりを示す形状を考慮しつ
つ検索し予測に利用することで、従来よりも精度の良い
発雷の予測支援を行うことができる等の効果が得られ
る。
As described above, according to the present invention, the state of the thundercloud under the search condition and the past weather data including the search condition, the current lightning judgment element and the past lightning judgment element including the lightning judgment element are used. The state of the thundercloud is compared in consideration of the shape of the thundercloud, and a shape-considered thundercloud comparator is provided for obtaining a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, and past weather data selected based on the comparison result, A lightning prediction support device which calculates a similarity in consideration of a shape of a thundercloud from search conditions and a current lightning judgment element, and obtains a search result including selected past weather data and a similarity thereto. Therefore, by searching past weather cases similar to the current weather situation while taking into account the shape of the physical spread of thunderclouds and using them for prediction, more accurate prediction support for lightning strikes than before To Effects such as may Ukoto is obtained.

【0131】また、現在の発雷状況の観測結果にもとづ
き算出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況
データファイルと、発雷の危険度の画像データを格納す
る気象画像データファイルと、前記現在の発雷判定要素
と前記発雷の危険度情報の画像データを入力し、雷雲の
位置に関する検索対象ならびに時刻に対する検索対象を
検索条件として算出し、前記現在の発雷判定要素ととも
に出力する検索条件決定器と、過去の気象データを格納
する気象事例データファイルと、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入力
し、前記検索条件における雷雲の様子と前記過去の気象
データにおける雷雲の様子を、雷雲の形状を考慮して比
較し、形状を考慮した雷雲の様子の比較結果を出力する
前記形状考慮雷雲比較器と、該形状を考慮した雷雲の様
子の比較結果と、前記検索条件と、前記現在の発雷判定
要素と、前記過去の気象データを入力し、前記形状を考
慮した雷雲の様子の比較結果を利用し、前記過去の気象
データの中からデータを選択し、選択された過去の気象
データと、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を
出力する雷雲形状考慮類似度算出データ選択器と、前記
選択された過去の気象データと、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素を入力し、雷雲の形状を考慮して類
似度を算出し、該類似度を前記選択された過去の気象デ
ータとともに出力する雷雲形状考慮類似度算出器と、前
記類似度と、前記選択された過去の気象データを入力
し、検索結果を作成し、該検索結果を出力する検索結果
作成器と、該検索結果と前記発雷の危険度の画像データ
を入力し、前記検索結果を表示し出力する検索結果表示
器と、該検索結果を格納する検索結果ファイルと、を備
えた発雷予測支援装置としたので、現在の気象状況と類
似した過去の気象事例を、雷雲の物理的な広がりを示す
形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、従来よ
りも精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。
A weather condition data file for storing the current lightning judgment element calculated based on the observation result of the current lightning situation and a weather image data file for storing the image data of the risk of lightning. The image data of the current lightning determination element and the risk information of the lightning are input, and the search target for the position of the thundercloud and the search target for time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning determination element. A search condition determiner, a weather case data file storing past weather data, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data are input, and a state of a thunder cloud in the search condition is input. And the state of the thundercloud in the past weather data is compared in consideration of the shape of the thundercloud, and the shape-considered thundercloud ratio is output as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape. And the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data, and the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape Utilizing, the data is selected from the past weather data, the selected past weather data, the search condition, and the thundercloud shape consideration similarity calculation data selector that outputs the current lightning judgment element And the selected past weather data, the search condition, and the current lightning determination element are input, a similarity is calculated in consideration of the shape of the thundercloud, and the similarity is calculated based on the selected past lightning. A thundercloud shape-based similarity calculator that outputs together with the weather data, the similarity and the selected past weather data are input, a search result is created, and a search result creator that outputs the search result; The search results and the risk of lightning And a search result display device for displaying and outputting the search result, and a search result file storing the search result. By retrieving the past weather cases in consideration of the shape indicating the physical spread of the thundercloud and using it for prediction, it is possible to perform lightning prediction prediction with higher accuracy than before.

【0132】また、前記形状考慮雷雲比較器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象
データを入力し、すべての事例データにより過去の気象
データにおける雷雲の様子を算出し、前記検索条件にお
ける雷雲の様子と比較する、現況雷雲と事例データの雷
雲比較器を備えた発雷予測支援装置としたので、不必要
な事例の類似度の算出をせずに、従来よりも精度の良い
発雷の予測支援を行うことができる。
The search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data are input to the shape-considered thundercloud comparator, and the appearance of the thundercloud in the past weather data is determined based on all the case data. Calculating and comparing with the state of the thundercloud in the search condition, since it is a lightning prediction support device equipped with a current thundercloud and case data thundercloud comparator, without calculating the similarity of unnecessary cases, the conventional Thus, it is possible to provide more accurate lightning prediction support.

【0133】また、前記現況雷雲と事例データの雷雲比
較器に、前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を入
力し、現在の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲決
定器と、該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状を
表すベクトルを算出し出力する現況雷雲形状算出器と、
前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲
形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対
象事例データとして過去の気象データとともに出力する
雷雲形状比較対象事例データ抽出器と、該雷雲形状比較
対象事例データと、前記過去の気象データを入力し、該
雷雲形状比較対象事例データの雷雲範囲を算出し出力す
る事例データの雷雲範囲決定器と、該雷雲形状比較対象
事例データの雷雲範囲を入力し、前記雷雲形状比較対象
事例データの雷雲形状を表すベクトルを算出し、事例デ
ータの雷雲形状ベクトルとして出力する事例データの雷
雲形状算出器と、前記現在の雷雲形状ベクトルと、前記
事例データの雷雲形状ベクトルを入力し、前記現在の雷
雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクトル
の相違を判定し、該判定結果を前記形状を考慮した雷雲
の様子の比較結果として出力する雷雲形状相違判定器
と、を備えた発雷予測支援装置としたので、現在の雷雲
形状ベクトルと、事例データの雷雲形状ベクトルの相違
を判定し、判定結果を形状を考慮した雷雲の様子の比較
結果とすることで、雷雲の範囲を考慮しつつ、現在の気
象状況を類似した過去の気象事例を検索し、従来よりも
精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。
Further, a current thundercloud range determiner for inputting the search condition and the current lightning judgment element to the current thundercloud and case data thundercloud comparator, calculating and outputting the current thundercloud range, A current thundercloud shape calculator that inputs the current thundercloud range, calculates and outputs a vector representing the current thundercloud shape,
The search condition and the past weather data are input, the target data to be compared with the thundercloud shape is extracted, and the thundercloud shape comparison target case data extractor that is output together with the past weather data as the thundercloud shape comparison target case data, The thundercloud shape comparison case data and the past weather data are input, and the thundercloud range determiner of the case data for calculating and outputting the thundercloud range of the thundercloud shape comparison case data, and the thundercloud shape comparison case data Input a thundercloud range, calculate a vector representing a thundercloud shape of the thundercloud shape comparison target case data, and output a thundercloud shape vector of the case data as a thundercloud shape calculator of the case data, the current thundercloud shape vector, and Input the thundercloud shape vector of the case data, determine the difference between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data, A thundercloud shape difference determiner that outputs the determination result as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, and a lightning prediction support device including a thundercloud shape difference determiner, the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data By judging the difference and using the judgment result as the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, it searches for past weather cases similar to the current weather situation while considering the range of the thundercloud, and more accuracy than before It is possible to provide good prediction support for lightning.

【0134】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を
抽出し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接
データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷
判定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の
雷雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を
備え、前記事例データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形
状比較対象事例データと、前記過去の気象データを入力
し、前記雷雲形状比較対象事例データとして指定された
データならびに隣接した発雷判定要素を抽出し、該隣接
発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象事例データと、
前記過去の事例データとともに出力する事例データの隣
接データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記雷雲
形状比較対象事例データと、前記過去の事例データを入
力し、前記隣接発雷判定要素から、前記事例データの隣
接データが雷雲か否かを判定し、該判定結果を前記雷雲
形状比較対象事例データの雷雲範囲として出力する事例
データの雷雲判定器と、を備えた発雷予測支援装置とし
たので、雷雲の範囲を正確に決定し、現在の気象状況と
類似した過去の気象事例を検索できるため、雷雲の物理
的な広がりを示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用し
て、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことが
できる。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to the data specified as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element And determining whether or not a thundercloud is from the adjacent lightning determination element, and a current state data thundercloud determiner that outputs the result of the determination as a current thundercloud range, and a thundercloud range determiner for the case data. The thundercloud shape comparison target case data and the past weather data are input, and data specified as the thundercloud shape comparison target case data and an adjacent lightning determination element are extracted, and the adjacent lightning determination element is And serial thundercloud shape comparison case data,
The adjacent data searcher for the case data to be output together with the past case data, the adjacent lightning determination element, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data are input, and from the adjacent lightning determination element Determining whether or not adjacent data of the case data is a thundercloud, and a case data thundercloud determiner that outputs the determination result as a thundercloud range of the case data for the thundercloud shape comparison target data, Because it is possible to accurately determine the range of thunderclouds and search past weather cases similar to the current weather situation, it is possible to search and consider the shape showing the physical spread of thunderclouds and use it for prediction, Thus, it is possible to provide more accurate lightning prediction support.

【0135】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発
雷判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比
較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、前記事例データの
雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記過去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較
対象事例データとして指定されたデータの近傍の発雷判
定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷雲形
状比較対象事例データと、前記過去の事例データととも
に出力する事例データの近傍データ探索器と、前記近傍
の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記過去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較
対象事例データと、前記近傍の発雷判定要素を比較し、
該発雷判定要素の比較結果を前記雷雲形状比較対象事例
データと、前記過去の事例データとともに出力する事例
データと近傍データ比較器と、前記発雷判定要素の比較
結果と、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去
の事例データを入力し、事例における雷雲範囲を判定
し、該判定結果を事例の雷雲範囲として出力する事例デ
ータの雷雲判定器と、を備えた発雷予測支援装置とした
ので、現在の気象状況と類似した過去の気象事例を迅速
に検索することができるため、雷雲の物理的な広がりを
示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用することで、従
来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and a comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighboring data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Thundercloud of current status data output as And a constant value, the thundercloud range determiner of the case data, the thundercloud shape comparison target case data, and input the past case data, near the data specified as the thundercloud shape comparison target case data Extracting a lightning judgment element, the nearby lightning judgment element, the thundercloud shape comparison target case data, a case data neighborhood data searcher that outputs together with the past case data, and the vicinity lightning judgment element And, the thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, and the thundercloud shape comparison target case data is compared with the nearby lightning determination element,
The comparison result of the lightning determination element, the thundercloud shape comparison target case data, the case data and the neighborhood data comparator that are output together with the past case data, the comparison result of the lightning determination element, and the thundercloud shape comparison target Case data and the past case data are input, the thundercloud range in the case is determined, and the result of the determination is output as the case's thundercloud range. Because it is possible to quickly search past weather cases similar to the current weather situation, it is possible to search for and consider the shape that indicates the physical spread of thunderclouds and use it for prediction, which makes it more accurate than before. Good lightning prediction support can be provided.

【0136】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データ
を補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補
完器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判
定結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用
現況雷雲判定器と、を備え、前記事例データの雷雲範囲
決定器に、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過
去の事例データを入力し、前記雷雲形状比較対象事例デ
ータとして指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象
事例データと、前記過去の事例データとともに出力する
事例データの近傍データ探索器と、前記近傍の発雷判定
要素と、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去
の事例データを入力し、前記雷雲形状比較対象事例デー
タと前記近傍の発雷判定要素間の欠測データを補完し、
該補完結果を前記過去の事例データと、前記雷雲形状比
較対象事例データとともに出力する事例データの欠測デ
ータ補完器と、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象
事例データと、前記過去の事例データを入力し、事例に
おける雷雲範囲を判定し、該判定結果を事例データの雷
雲範囲として出力する補完データ使用事例データ雷雲判
定器と、を備えた発雷予測支援装置としたので、気象事
例が十分でない場合でも現在の気象状況と類似した過去
の気象事例を多数検索することができるため、雷雲の物
理的な広がりを示す形状を考慮しつつ検索し予測に利用
することで、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行
うことができる。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data usage status The thundercloud range determiner of the case data, the thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, and a lightning determination element near data specified as the thundercloud shape comparison target data The vicinity lightning determination element, the vicinity data searcher of the case data to be output together with the thundercloud shape comparison case data and the past case data, the nearby lightning determination element, and the thundercloud Shape comparison target case data, input the past case data, complement the missing data between the thundercloud shape comparison target case data and the nearby lightning determination element,
The complemented result, the past case data, the missing data complementer of the case data which is output together with the thundercloud shape comparison target case data, the complementation result, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data Input, and the thundercloud range in the case is determined, and the result of the determination is output as the thundercloud range of the case data. Even if it is not, a large number of past weather cases similar to the current weather situation can be searched, so by taking into account the shape showing the physical spread of the thundercloud and using it for prediction, more accurate than before Good lightning prediction support can be provided.

【0137】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベ
クトルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事
例データの雷雲形状ベクトルの差を算出し、該雷雲形状
ベクトルの差を前記現在の雷雲形状と、前記事例データ
の雷雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状差
算出器を備えた発雷予測支援装置としたので、現在の雷
雲と過去の雷雲の形状を考慮し、現在の気象状況と類似
性が極めて高い過去の気象事例の検索を行い予測に利用
することで、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行
うことができる。
Also, the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data is calculated. Since the thundercloud shape vector is a difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape difference calculator of the case data, the thundercloud shape difference calculator is provided. By taking into account the shape of past thunderclouds and searching for past weather cases that are extremely similar to the current weather conditions and using them for prediction, it is possible to provide more accurate lightning prediction support than before. it can.

【0138】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベ
クトルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事
例データの雷雲形状ベクトルの比を算出し、該雷雲形状
ベクトルの比を前記現在の雷雲形状と、前記事例データ
の雷雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状比
算出器を備えた発雷予測支援装置としたので、現在の雷
雲形状と事例データの雷雲形状のベクトルの比を考慮
し、現在の気象状況と類似した過去の事例の検索を行い
予測に利用することで、従来よりも精度の良い発雷の予
測支援を行うことができる。
Also, the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio of the current thundercloud shape vector to the thundercloud shape vector of the case data is calculated. Since the thundercloud shape vector has a ratio of the current thundercloud shape and the thundercloud shape ratio calculator that outputs the ratio of the difference between the thundercloud shape of the case data and the current thundercloud shape, the current thundercloud To provide a more accurate prediction of lightning than previous models by searching for past cases similar to the current weather conditions and using them for prediction, taking into account the ratio of the thundercloud shape vector of the shape to the case data Can be.

【0139】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置により、雷雲形状を比較す
べき対象データを抽出し、雷雲形状比較対象事例データ
として過去の気象データとともに出力する、位置による
雷雲形状比較対象事例データ抽出器を備えた発雷予測支
援装置としたので、雷雲の発生位置を考慮し、雷雲形状
を比較すべき対象データを抽出し雷雲形状比較対象事例
データとすることで、現在の気象状況と類似した過去の
気象事例を正確かつ迅速に検索し、精度の良い発雷の予
測支援を行うことができる。
The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and target data to be compared with the thundercloud shape is extracted based on the past weather data position. A lightning prediction support system equipped with a location-based thundercloud shape comparison case data extractor that outputs the thundercloud shape comparison target case data along with past weather data. By extracting the target data to be used and using it as the case data for the thundercloud shape comparison, past weather cases similar to the current weather condition can be accurately and quickly searched, and accurate lightning prediction support can be performed.

【0140】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置ならびに時刻により、雷雲
形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対
象事例データとして過去の気象データとともに出力す
る、位置、時刻による雷雲形状比較対象事例データ抽出
器を備えた発雷予測支援装置としたので、過去の気象デ
ータの位置ならびに時刻により、雷雲形状を比較すべき
対象データを抽出し雷雲形状比較対象事例データとする
ことで、現在の気象状況と、ほぼ同一の時期に発生した
過去の気象事例を検索し、精度の良い発雷の予測支援を
行うことができる。
The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and the target data to be compared with the thundercloud shape is extracted based on the past weather data position and time. Then, as a lightning prediction support device equipped with a position and time based thundercloud shape comparison target case data extractor that outputs as thundercloud shape comparison target case data along with past weather data, it is based on the past weather data position and time. By extracting the target data for which the thundercloud shape is to be compared and using it as the thundercloud shape comparison case data, it is possible to search past weather cases that occurred at almost the same time as the current weather conditions, Predictive support can be provided.

【0141】また、前記雷雲形状比較対象事例データ抽
出器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、すべての過去の気象データを抽出し、これを雷雲形
状比較対象事例データとして過去の気象データとともに
出力する、全事例雷雲形状比較対象事例データ抽出器を
備えた発雷予測支援装置としたので、すべての過去の気
象データを雷雲形状を比較すべき対象データとして抽出
し雷雲形状比較対象事例データとすることで、現在の気
象状況と類似した過去の気象事例を多数検索し、精度の
良い発雷の予測支援を行うことができる。
The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison case data extractor, all the past weather data are extracted, and this is used as the thundercloud shape comparison case data. A lightning prediction support system equipped with an all-case thundercloud shape comparison target case data extractor that outputs with all weather data, so all past weather data is extracted as target data for which thundercloud shapes are to be compared, and thundercloud shape comparison is performed. By using the target case data, a large number of past weather cases similar to the current weather situation can be searched, and accurate prediction support of lightning can be performed.

【0142】また、現在の発雷状況の観測結果に基づき
算出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況デ
ータファイルと、発雷の危険度の画像データを格納する
気象画像データファイルと、前記現在の発雷判定要素と
前記発雷の危険度情報の画像データを入力し、雷雲の位
置に関する検索対象ならびに時刻に対する検索対象を検
索条件として算出し、前記現在の発雷判定要素とともに
出力する検索条件決定器と、過去の気象データを格納す
る気象事例データファイルと、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入力し、
前記検索条件により該過去の気象データの中から類似度
を算出すべき対象となるデータを抽出し、該抽出された
データを類似度算出対象データとして前記現在の発雷判
定要素、前記検索条件とともに出力する類似度算出対象
データ選択器と、前記類似度算出対象データと、前記現
在の発雷判定要素と、前記検索条件を入力し、類似度付
事例データを算出し、該類似度付事例データを過去の気
象データとして前記検索条件と、前記現在の発雷判定要
素とともに出力する類似度算出器と、前記検索条件と、
前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象データを入
力し、前記検索条件における雷雲の様子と前記過去の気
象データにおける雷雲の様子を、雷雲の形状を考慮して
比較し、形状を考慮した雷雲の様子の比較結果を出力す
る前記形状考慮雷雲比較器と、該形状を考慮した雷雲の
様子の比較結果と、前記検索条件と、前記現在の発雷判
定要素と、前記過去の気象データを入力し、前記形状を
考慮した雷雲の様子の比較結果を利用し、過去の気象デ
ータとして算出された前記類似度付事例データの類似度
を修正し、修正された過去の気象データを出力する雷雲
形状考慮類似度修正器と、該修正された過去の気象デー
タを入力し、検索結果を作成し出力する検索結果作成器
と、該検索結果と前記発雷の危険度の画像データを入力
し、前記検索結果を表示し出力する検索結果表示器と、
該検索結果を格納する検索結果ファイルとすることで、
雷雲形状を考慮した場合としない場合の両方を検索しつ
つ予測に利用することで、従来よりも精度の良い発雷の
予測支援を行うことができる。
A weather condition data file storing the current lightning judgment element calculated based on the observation result of the current lightning situation, and a weather image data file storing the lightning risk image data are stored. The image data of the current lightning determination element and the risk information of the lightning are input, and the search target for the position of the thundercloud and the search target for the time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning determination element. A search condition determiner, a weather case data file storing past weather data, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data are input,
The search condition is used to extract data from which the similarity is to be calculated from the past weather data, and the extracted data is used as the similarity calculation target data as the current lightning determination element, together with the search condition. A similarity calculation target data selector to be output, the similarity calculation target data, the current lightning determination element, and the search condition are input, and case data with similarity is calculated. The search conditions as past weather data, a similarity calculator that outputs the current lightning determination element together, the search conditions,
The current lightning judgment element and the past weather data are input, and the state of the thundercloud in the search condition and the state of the thundercloud in the past weather data are compared in consideration of the shape of the thundercloud, and the shape is considered. The shape-considered thundercloud comparator that outputs the result of comparison of the state of the generated thundercloud, the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data. Is used, the similarity of the case data with similarity calculated as past weather data is corrected using the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, and the corrected past weather data is output. A thundercloud shape similarity corrector, a corrected search result generator for inputting the corrected past weather data, generating and outputting a search result, and inputting the search result and the image data of the risk of lightning strike. , The search results A search result display unit for displaying output,
By using a search result file for storing the search results,
By using both the case where the thundercloud shape is considered and the case where it is not used in the prediction while searching, it is possible to more accurately support lightning prediction than before.

【0143】また、前記形状考慮雷雲比較器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象
データとして前記類似度付事例データを入力し、前記類
似度付事例データにおける雷雲の様子を算出し、前記検
索条件における雷雲の様子と比較する、現況雷雲と類似
度付データの雷雲比較器、としたので、類似度が算出さ
れた事例のみについて雷雲を考慮した比較を行うこと
で、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を行うことが
できる。
Further, the search condition, the present lightning judgment element, and the case data with similarity as the past weather data are input to the shape-considered thundercloud comparator. The state of the thundercloud is calculated and compared with the state of the thundercloud in the above search condition, and the current thundercloud and the thundercloud comparator of the data with the similarity are set as the thundercloud comparator. Thus, it is possible to perform lightning prediction support with higher accuracy than before.

【0144】また、前記現況雷雲と類似度付データの雷
雲比較器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを
入力し、現在の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲
決定器と、該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状
を算出し出力する現況雷雲形状算出器と、前記過去の気
象データを入力し、雷雲形状を比較すべき類似度付事例
データを抽出し、雷雲形状比較対象類似度付データとし
て前記過去の気象データとともに出力する類似度付デー
タ精選器と、該雷雲形状比較対象類似度付データと、前
記過去の気象データを入力し、該雷雲形状比較対象類似
度付データの雷雲範囲を算出し出力する類似度付データ
の雷雲範囲決定器と、該雷雲形状比較対象類似度付デー
タの雷雲範囲を入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付
データの雷雲形状を算出し、類似度付データの雷雲形状
として出力する類似度付データの雷雲形状算出器と、前
記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲面積を
入力し、前記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの
雷雲形状の相違を判定し、該判定結果を前記形状を考慮
した雷雲の様子の比較結果として出力する雷雲形状相違
判定器、としたので、類似度が算出された事例につい
て、雷雲の範囲を考慮しつつ、必要な事例を選択し、発
雷の予測支援を行うことができる。
Further, a current thundercloud range determiner for inputting the search condition and the past weather data to a thundercloud comparator of the current thundercloud and the data with similarity, calculating and outputting a current thundercloud range, The current thundercloud range is input, the current thundercloud shape calculator that calculates and outputs the current thundercloud shape, and the past weather data are input, and case data with similarity to be compared with the thundercloud shape are extracted, and the thundercloud shape is extracted. The data selector with similarity output together with the past weather data as the data with similarity to be compared, the thundercloud shape comparison similarity data and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison similarity is input. A thundercloud range determiner for data with similarity to calculate and output a thundercloud range for attached data, and a thundercloud range for the data with similarity for comparison with the thundercloud shape are inputted, and the thundercloud shape of the data with similarity for comparison with the thundercloud shape is input. Calculate and input the thundercloud shape calculator of the data with similarity to be output as the thundercloud shape of the data with similarity, the current thundercloud shape, and the thundercloud area of the data with similarity, and input the current thundercloud shape, A thundercloud shape difference determiner that determines the difference in the thundercloud shape of the data with similarity and outputs the determination result as a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, so that the similarity is calculated. In addition, it is possible to select a necessary case while considering the range of the thundercloud, and to support the prediction of lightning.

【0145】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を
抽出し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接
データ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷
判定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の
雷雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を
備え、前記類似度付データの雷雲範囲決定器に、前記雷
雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象デー
タを入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付データとし
て指定されたデータならびに隣接した発雷判定要素を抽
出し、該隣接発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象類
似度付データと、前記過去の気象データとともに出力す
る類似度付データの隣接データ探索器と、前記隣接発雷
判定要素と、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、
前記過去の気象データを入力し、前記隣接発雷判定要素
から、前記過去の気象データの隣接データが雷雲か否か
を判定し、該判定結果を前記雷雲形状比較対象類似度付
データの雷雲範囲として出力する類似度付データの雷雲
判定器としたので、雷雲の範囲を正確に決定して必要な
事例を選択し、現在の気象状況と類似した過去の気象事
例を検索できるため、雷雲の物理的な広がりを示す形状
を考慮しつつ検索し予測に利用して、従来よりも精度の
良い発雷の予測支援を行うことができる。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to the data specified as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element And determining whether or not a thundercloud is present from the adjacent lightning emission determination element, and a current condition data thundercloud determiner that outputs the determination result as a current thundercloud range, and determining the thundercloud range of the data with similarity. The data with the similarity of the thundercloud shape comparison target and the past weather data are input to the device, and the data designated as the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target similarity and the adjacent lightning determination element are extracted. Lightning A constant element, the adjacent data searcher for the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison target and the past weather data, the adjacent lightning determination element, and the Data and
The past weather data is input, and from the adjacent lightning emission determination element, it is determined whether or not the adjacent data of the past weather data is a thundercloud, and the result of the determination is a thundercloud range of the thundercloud shape comparison similarity-attached data. As the thundercloud judgment device of the data with similarity output as, the range of the thundercloud can be accurately determined, the necessary case can be selected, and past weather cases similar to the current weather situation can be searched. It is possible to perform more accurate lightning prediction prediction than in the past by using search and prediction while taking into account the shape showing the spatial spread.

【0146】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発
雷判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比
較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、前記類似度付デー
タの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象類似度付
データと、前記過去の気象データを入力し、前記雷雲形
状比較対象類似度付データとして指定されたデータの近
傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、
前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気
象データとともに出力する類似度付データの近傍データ
探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比
較対象類似度付データと、前記過去の気象データを入力
し、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記近傍
の発雷判定要素を比較し、該発雷判定要素の比較結果を
前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気
象データとともに出力する類似度付データと近傍データ
比較器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記雷雲形
状比較対象類似度付データと、前記過去の気象データを
入力し、該類似度付データにおける雷雲範囲を判定し、
該判定結果を類似度付データの雷雲範囲として出力する
類似度付データの雷雲判定器と、を備えた発雷予測支援
装置とすることにより、現在の気象状況と類似した過去
の気象事例を迅速に選択することができるため、雷雲の
物理的な広がりを示す形状を考慮しつつ検索し予測に利
用することで、従来よりも精度の良い発雷の予測支援を
行うことができる。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and a comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighboring data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Thundercloud of current status data output as The thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data are input to the thundercloud range determination device for the similarity data, and designated as the thundercloud shape comparison target similarity data. Extract a lightning determination element in the vicinity of the data obtained, the lightning determination element in the vicinity,
The thundercloud shape comparison target similarity-attached data, the proximity data searcher of the similarity-attached data output together with the past weather data, the nearby lightning determination element, and the thundercloud shape comparison-targeted similarity-attached data, The past weather data is input, the thundercloud shape comparison target similarity-attached data is compared with the nearby lightning judgment element, and the comparison result of the lightning judgment element is compared with the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The data with similarity and the neighboring data comparator output together with the past weather data, the comparison result of the lightning determination element, the thundercloud shape comparison target similarity with data, and the past weather data, Determine the thundercloud range in the data with similarity,
A lightning prediction support device comprising: a thundercloud determiner for data with similarity that outputs the determination result as a range of thunderclouds for data with similarity. Therefore, it is possible to perform lightning prediction prediction with higher accuracy than in the past by searching and considering the shape indicating the physical spread of the thundercloud while using it for prediction.

【0147】また、前記現況雷雲範囲決定器に、前記検
索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索
条件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽
出し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記
現在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍
データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の
発雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データ
を補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補
完器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の
発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判
定結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用
現況雷雲判定器と、を備え、前記類似度付データの雷雲
範囲決定器に、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
と、前記過去の気象データを入力し、前記雷雲状態比較
対象類似度付データとして指定されたデータの近傍の発
雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素を、前記雷
雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象デー
タとともに出力する類似度付データの近傍データ探索器
と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲状態比較対象
類似度付データと、前記過去の気象データを入力し、前
記雷雲形状比較対象類似度付データと前記近傍の発雷判
定要素間の欠測データを補完し、該補完結果を前記過去
の気象データと、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
とともに出力する類似度付データの欠測データ補完器
と、前記補完結果と、前記雷雲形状比較対象類似度付デ
ータと、前記過去の気象データを入力し、該類似度付デ
ータにおける雷雲範囲を判定し、該判定結果を類似度付
データの雷雲範囲として出力する補完データ使用類似度
付データ雷雲判定器と、を備えた発雷予測支援装置とす
ることにより、気象事例が十分でない場合でも現在の気
象状況と類似した過去の気象事例を精度良く選択するこ
とができるため、雷雲の物理的な広がりを示す形状を考
慮しつつ検索し予測に利用することで、従来よりも精度
の良い発雷の予測支援を行うことができる。
The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near the data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data usage status The thundercloud range determiner of the data with similarity, the thundercloud shape comparison target similarity data, the past weather data is input, the data specified as the thundercloud state comparison target similarity data A nearby lightning judgment element is extracted, and the lightning judgment element in the vicinity is compared with the thundercloud shape comparison target similarity data and the similar data with similarity data that is output together with the past weather data. The nearby lightning judgment element, the data with the similarity of the thundercloud state comparison target, and the past weather data are input, and the missing data between the data with the similarity of the thundercloud shape comparison target and the nearby lightning judgment element. Complementing the complemented result, the past weather data, the missing data complementer of the data with similarity that is output together with the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison, the complementing result, the thundercloud shape comparison Data with elephant similarity and the past weather data, determine the thundercloud range in the data with similarity, and output the determination result as the thundercloud range of the data with similarity. Judgment device, and a lightning prediction support device equipped with, since even if the weather case is not enough, it is possible to accurately select past weather cases similar to the current weather situation, By using the search and prediction in consideration of the shape showing the spread, it is possible to perform the prediction support of the lightning strike with higher accuracy than before.

【0148】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の差を算出し、該雷雲形状の差を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状差算出器を備えた発雷予測支援装
置とすることにより、現在の雷雲を過去の雷雲の広がり
の差を考慮して、検索された過去の気象事例の選択を行
い、予測に利用することで、従来よりも精度の良い発雷
の予測支援を行うことができる。
Also, the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. Then, by providing the thundercloud shape difference with the current thundercloud shape, the thundercloud shape difference calculator provided with a thundercloud shape difference calculator that outputs the difference of the thundercloud shape difference of the data with similarity, the current thundercloud shape, Considering the difference in the spread of past thunderclouds, the selected past weather cases are selected and used for prediction, enabling more accurate lightning prediction support than before .

【0149】また、前記雷雲形状相違判定器に、前記現
在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の比を算出し、該雷雲形状の比を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状比算出器を備えた発雷予測支援装
置とすることにより、現在の雷雲と過去の雷雲の形状の
比率を考慮して、検索された過去の気象事例の選択を行
い、予測に利用することで、従来よりも精度の良い発雷
の予測支援を行うことができる。
Also, the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio of the current thundercloud shape to the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. The thundercloud shape ratio is calculated by using a thundercloud shape ratio calculator that outputs the ratio of the thundercloud shape as a comparison result of the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity. Considering the ratio of the shape of the thundercloud to the shape of the past thundercloud, the selected past weather cases are selected and used for prediction, so that it is possible to provide more accurate lightning prediction support than before .

【0150】また、前記類似度付データ精選器に、前記
検索条件と、前記過去の気象データを入力し、入力され
た前記過去の気象データすべてを雷雲形状比較対象類似
度付データとして抽出し、前記過去の気象データととも
に出力する類似度付データ全選択器を備えた発雷予測支
援装置とすることにより、検索されたすべての気象デー
タを雷雲形状を比較すべき対象データとして抽出するこ
とで、現在の気象状況と類似した過去の気象事例を多数
比較・検討し、精度の良い発雷の予測支援を行うことが
できる。
Further, the search condition and the past weather data are input to the data selection device with similarity, and all the input past weather data are extracted as thundercloud shape comparison target similarity data. By using a lightning prediction support device including a similarity-equipped data all-selector that is output together with the past weather data, by extracting all searched weather data as target data to be compared with the thundercloud shape, By comparing and examining many past weather cases similar to the current weather situation, accurate prediction support of lightning strikes can be performed.

【0151】また、前記類似度付データ精選器に、前記
検索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲形状
を比較すべき類似度付事例データを前記類似度付事例デ
ータにおける類似度により抽出し、雷雲形状比較対象類
似度付データとして前記過去の気象データとともに出力
する類似度によるデータ精選器を備えた発雷予測支援装
置とすることにより、雷雲形状を比較すべき過去の気象
データをある程度限定して比較・検討ならびに選択を行
い、精度の良い発雷の予測支援を行うことができる。
Further, the search condition and the past weather data are input to the data selection device with similarity, and the case data with similarity to be compared with the thundercloud shape is determined by the similarity in the case data with similarity. By extracting and supporting a thundercloud shape comparison target similarity data together with the past weather data and a lightning prediction support device including a data selection unit based on similarity that is output together with the past weather data, past weather data to be compared with thundercloud shapes can be obtained. It is possible to perform comparison, examination, and selection with some limitation, and to provide accurate prediction support for lightning.

【0152】また、前記類似度によるデータ精選器に、
前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記
類似度付事例データにおける類似度が一定値以上のデー
タを雷雲形状を比較すべき類似度付事例データとして抽
出する一定類似度以上データ精選器を備えた発雷予測支
援装置とすることにより、ある程度現在の状況に類似し
ている過去の気象事例に限って雷雲形状の比較・検討な
らびに選択を行い、精度の良い発雷の予測支援を行うこ
とができる。
Further, the data selection device based on the similarity is
Inputting the search condition and the past weather data, and selecting data having a similarity in the case data with similarity equal to or greater than a certain value as case data with similarity to be compared with the thundercloud shape. By using a lightning prediction support system equipped with a lightning device, comparison, examination, and selection of thundercloud shapes are limited to past weather cases that are somewhat similar to the current situation, and accurate prediction support for lightning It can be carried out.

【0153】また、前記類似度によるデータ精選器に、
前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記
類似度付事例データにおける類似度の順序により、雷雲
形状を比較すべき類似度付事例データとして抽出する高
類似度順データ精選器を備えた発雷予測支援装置とする
ことにより、現在の状況に類似している過去の気象事例
数を制限して雷雲形状の比較・検討ならびに選択を迅速
に行い、精度の良い発雷の予測支援を行うことができ
る。
Further, the data selection device based on the similarity is
A high-similarity ordered data selection unit that inputs the search condition and the past weather data and extracts the thundercloud shape as case data with similarity to be compared according to the order of similarity in the case data with similarity; By using a lightning prediction support device, the number of past weather cases that are similar to the current situation is limited, and thundercloud shapes can be compared, examined, and selected quickly to provide accurate lightning prediction support. It can be carried out.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 この発明の一実施の形態による発雷予測支援
装置を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】 この発明における現況データの隣接データ探
索器の動作を説明するための図である。
FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of a current data adjacent data searcher according to the present invention.

【図3】 この発明における現況データの雷雲判定器の
動作を説明するための図である。
FIG. 3 is a diagram for explaining an operation of a current data thundercloud determiner in the present invention.

【図4】 この発明における現況データの雷雲判定器の
動作を説明するための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining an operation of a current data thundercloud determiner according to the present invention.

【図5】 この発明における雷雲形状ベクトルを示す図
である。
FIG. 5 is a diagram showing a thundercloud shape vector according to the present invention.

【図6】 この発明における位置による雷雲形状比較対
象事例データ抽出器の動作を説明するための図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining the operation of a thundercloud shape comparison target case data extractor based on a position according to the present invention.

【図7】 この発明における事例データの雷雲判定器の
動作を説明するための図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating the operation of a case data thundercloud determiner according to the present invention.

【図8】 この発明における雷雲形状ベクトルを示す図
である。
FIG. 8 is a diagram showing a thundercloud shape vector according to the present invention.

【図9】 この発明の別の実施の形態による発雷予測支
援装置を示すブロック図である。
FIG. 9 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention.

【図10】 この発明における現況データの近傍データ
探索器の動作を説明するための図である。
FIG. 10 is a diagram for explaining the operation of the neighborhood data searcher for current data according to the present invention.

【図11】 この発明における現況データの近傍データ
比較器の動作を説明するための図である。
FIG. 11 is a diagram for explaining the operation of a neighborhood data comparator of current data according to the present invention.

【図12】 この発明における現況データの雷雲判定器
の動作を説明するための図である。
FIG. 12 is a diagram for explaining the operation of a current data thundercloud determiner according to the present invention.

【図13】 この発明における現況データの雷雲判定器
の動作を説明するための図である。
FIG. 13 is a diagram for explaining the operation of the current data thundercloud determiner in the present invention.

【図14】 この発明における位置、時刻による雷雲形
状比較対象事例データ抽出器の動作を説明するための図
である。
FIG. 14 is a diagram for explaining the operation of the thundercloud shape comparison target case data extractor based on position and time according to the present invention.

【図15】 この発明における事例データの雷雲判定器
の動作を説明するための図である。
FIG. 15 is a diagram for explaining the operation of the case data thundercloud determiner in the present invention.

【図16】 この発明における雷雲形状ベクトルを示す
図である。
FIG. 16 is a diagram showing a thundercloud shape vector according to the present invention.

【図17】 この発明の別の実施の形態による発雷予測
支援装置を示すブロック図である。
FIG. 17 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention.

【図18】 この発明における現況データの欠測データ
補完器の動作を説明するための図である。
FIG. 18 is a diagram for explaining the operation of the missing data compensator for present status data according to the present invention.

【図19】 この発明における現況データの欠測データ
補完器の動作を説明するための図である。
FIG. 19 is a diagram for explaining the operation of the missing data compensator for present status data according to the present invention.

【図20】 この発明における補完データ使用現況雷雲
判定器の動作を説明するための図である。
FIG. 20 is a diagram for explaining the operation of the present-use thundercloud determiner using complementary data in the present invention.

【図21】 この発明における補完データ使用現況雷雲
判定器の動作を説明するための図である。
FIG. 21 is a diagram for explaining the operation of the present-use thundercloud determiner using complementary data in the present invention.

【図22】 この発明における補完データ使用事例デー
タ雷雲判定器の動作を説明するための図である。
FIG. 22 is a diagram for explaining the operation of the supplementary data use case data thundercloud determiner in the present invention.

【図23】 この発明における雷雲形状ベクトルを示す
図である。
FIG. 23 is a diagram showing a thundercloud shape vector according to the present invention.

【図24】 この発明の別の実施の形態による発雷予測
支援装置を示すブロック図である。
FIG. 24 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention.

【図25】 この発明における一定類似度以上データ精
選器の動作を説明するための図である。
FIG. 25 is a diagram for explaining the operation of the data selection device with a certain degree of similarity or higher in the present invention.

【図26】 この発明における類似度付データの雷雲判
定器の動作を説明するための図である。
FIG. 26 is a diagram for explaining the operation of a thundercloud determiner for data with similarity according to the present invention.

【図27】 この発明における検索結果作成器の動作を
説明するための図である。
FIG. 27 is a diagram for explaining the operation of the search result creator according to the present invention.

【図28】 この発明の別の実施の形態による発雷予測
支援装置を示すブロック図である。
FIG. 28 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention.

【図29】 この発明における高類似度順データ精選器
の動作を説明するための図である。
FIG. 29 is a diagram for explaining the operation of the high-similarity-ordered data selection device according to the present invention.

【図30】 この発明における類似度付データの雷雲判
定器の動作を説明するための図である。
FIG. 30 is a diagram for explaining the operation of a thundercloud determiner for data with similarity according to the present invention.

【図31】 この発明の別の実施の形態による発雷予測
支援装置を示すブロック図である。
FIG. 31 is a block diagram showing a lightning prediction support apparatus according to another embodiment of the present invention.

【図32】 この発明における補完データ使用類似度付
データ雷雲判定器の動作を説明するための図である。
FIG. 32 is a diagram for explaining the operation of a data thundercloud determiner with complementary data use similarity according to the present invention.

【図33】 従来の発雷予測支援装置を示すブロック図
である。
FIG. 33 is a block diagram showing a conventional lightning prediction support apparatus.

【図34】 気象現況データファイルでの動作を説明す
るための図である。
FIG. 34 is a diagram for explaining an operation in a weather status data file.

【図35】 検索条件決定器の動作を説明するための図
である。
FIG. 35 is a diagram for explaining the operation of the search condition determiner.

【図36】 類似度算出対象データ選択器の動作を説明
するための図である。
FIG. 36 is a diagram for explaining the operation of the similarity calculation target data selector.

【図37】 検索結果作成器の動作を説明するための図
である。
FIG. 37 is a diagram for explaining the operation of the search result generator.

【図38】 検索結果表示器の動作を説明するための図
である。
FIG. 38 is a diagram for explaining the operation of the search result display.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 気象現況データファイル、2 気象画像データファ
イル、3 検索条件決定器、4 気象事例データファイ
ル、5 形状考慮雷雲比較器、6 雷雲形状考慮類似度
算出データ選択器、7 雷雲形状考慮類似度算出器、
8,8A 検索結果作成器、9 検索結果ファイル、1
0 検索結果表示器、11 現況雷雲と事例データの雷
雲比較器、12 現況雷雲範囲決定器、13 現況雷雲
形状算出器、14 雷雲形状比較対象事例データ抽出
器、15 事例データの雷雲範囲決定器、16 事例デ
ータの雷雲形状算出器、17,17A 雷雲形状相違判
定器、18 現況データの隣接データ探索器、19,1
9A 現況データの雷雲判定器、20 位置による雷雲
形状比較対象事例データ抽出器、21 事例データの隣
接データ探索器、22,22A 事例データの雷雲判定
器、23,23A 雷雲形状差算出器、24 現況デー
タの近傍データ探索器、25 現況データと近傍データ
比較器、26 位置、時刻による雷雲形状比較対象事例
データ抽出器、27 事例データの近傍データ探索器、
28 事例データと近傍データ比較器、29,29A
雷雲形状比算出器、30 現況データの欠測データ補完
器、31補完データ使用現況雷雲判定器、32 全事例
雷雲形状比較対象事例データ抽出器、33 事例データ
の欠測データ補完器、34 補完データ使用事例データ
雷雲判定器、35 類似度算出対象データ選択器、36
類似度算出器、37 雷雲形状考慮類似度修正器、3
8 現況雷雲と類似度付データの雷雲比較器、39類似
度付データ精選器、40 類似度付データの雷雲範囲決
定器、41 類似度付データの雷雲形状算出器、42
類似度によるデータ精選器、43 一定類似度以上デー
タ精選器、44 類似度付データの隣接データ探索器、
45,45A 類似度付データの雷雲判定器、46 高
類似度順データ精選器、47 類似度付データの近傍デ
ータ探索器、48 類似度付データと近傍データ比較
器、49 類似度付データ全選択器、50 類似度付デ
ータの欠測データ補完器、51補完データ使用類似度付
データ雷雲判定器。
1 Meteorological situation data file, 2 Meteorological image data file, 3 Search condition determiner, 4 Meteorological case data file, 5 Shape-constrained thundercloud comparator, 6 Thundercloud shape-considerable similarity calculation data selector, 7 Thundercloud shape-considerable similarity calculator ,
8, 8A search result creator, 9 search result file, 1
0 Search result display, 11 Thundercloud comparator of current thundercloud and case data, 12 Thundercloud range determiner, 13 Thundercloud shape calculator, 14 Thundercloud shape comparison target case data extractor, 15 Thundercloud range determiner of case data, 16 Thundercloud shape calculator for case data, 17, 17A Thundercloud shape difference determiner, 18 Adjacent data searcher for current data, 19, 1
9A Thundercloud Judgment Unit for Current Data, Thundercloud Shape Comparison Case Data Extractor for 20 Positions, 21 Neighbor Data Search Unit for Case Data, 22, 22A Thundercloud Judgment Unit for Case Data, 23, 23A Thundercloud Shape Difference Calculator, 24 Data neighborhood data searcher, 25 Current data and neighborhood data comparator, 26 Thundercloud shape comparison case data extractor by position and time, 27 Case data neighborhood data searcher,
28 Case data and neighborhood data comparator, 29, 29A
Thundercloud shape ratio calculator, 30 Missing data complementer for existing data, 31 Complementary data using current thundercloud detector, 32 Case data extractor for thundercloud shape comparison, 33 Missing data complementer for case data, 34 Complementary data Use Case Data Thundercloud Judge, 35 Similarity Calculation Target Data Selector, 36
Similarity calculator, 37 Thundercloud shape similarity modifier, 3
8 Thundercloud comparator of current thundercloud and data with similarity, 39 data selection unit with similarity, 40 thundercloud range determiner with similarity data, 41 thundercloud shape calculator with similarity data, 42
A data selection unit based on similarity, 43 a data selection unit having a certain degree of similarity or more,
45, 45A Thundercloud judgment unit for data with similarity score, 46 High-similarity order data selection unit, 47 Neighbor data search unit for data with similarity score, 48 Data with similarity score and neighborhood data comparator, 49 Select all data with similarity score Data compensator, missing data complementer for data with similarity, and data thundercloud determiner with similarity using 51 complemented data.

Claims (24)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 検索条件、現在の発雷判定要素および発
雷判定要素を含む過去の気象データから前記検索条件に
おける雷雲の様子と前記過去の気象データにおける雷雲
の様子を、雷雲の形状を考慮して比較し、形状を考慮し
た雷雲の様子の比較結果を求める形状考慮雷雲比較器を
備え、前記比較結果をもとに選択された過去の気象デー
タ、検索条件および現在の発雷判定要素から雷雲の形状
を考慮した類似度を算出し、選択された過去の気象デー
タとそれに対する類似度を含む検索結果を求めることを
特徴とする発雷予測支援装置。
1. A condition of a thundercloud in the search condition and a condition of a thundercloud in the past weather data, based on a search condition, a past lightning judgment element, and past weather data including a lightning judgment element, in consideration of a shape of the thundercloud. A shape-considered thundercloud comparator is provided for obtaining a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, and based on the past weather data selected based on the comparison result, the search condition, and the current lightning judgment element. A lightning prediction support device that calculates a similarity in consideration of a shape of a thundercloud and obtains a search result including selected past weather data and a similarity to the selected past weather data.
【請求項2】 現在の発雷状況の観測結果にもとづき算
出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況デー
タファイルと、 発雷の危険度の画像データを格納する気象画像データフ
ァイルと、 前記現在の発雷判定要素と前記発雷の危険度情報の画像
データを入力し、雷雲の位置に関する検索対象ならびに
時刻に対する検索対象を検索条件として算出し、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する検索条件決定器と、 過去の気象データを格納する気象事例データファイル
と、 前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去
の気象データを入力し、前記検索条件における雷雲の様
子と前記過去の気象データにおける雷雲の様子を、雷雲
の形状を考慮して比較し、形状を考慮した雷雲の様子の
比較結果を出力する前記形状考慮雷雲比較器と、 該形状を考慮した雷雲の様子の比較結果と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象デー
タを入力し、前記形状を考慮した雷雲の様子の比較結果
を利用し、前記過去の気象データの中からデータを選択
し、選択された過去の気象データと、前記検索条件と、
前記現在の発雷判定要素を出力する雷雲形状考慮類似度
算出データ選択器と、 前記選択された過去の気象データと、前記検索条件と、
前記現在の発雷判定要素を入力し、雷雲の形状を考慮し
て類似度を算出し、該類似度を前記選択された過去の気
象データとともに出力する雷雲形状考慮類似度算出器
と、 前記類似度と、前記選択された過去の気象データを入力
し、検索結果を作成し、該検索結果を出力する検索結果
作成器と、該検索結果と前記発雷の危険度の画像データ
を入力し、前記検索結果を表示し出力する検索結果表示
器と、 該検索結果を格納する検索結果ファイルと、 を備えたことを特徴とする請求項1に記載の発雷予測支
援装置。
2. A weather condition data file storing current lightning judgment elements calculated based on a current lightning situation observation result, and a weather image data file storing lightning risk image data. The image data of the current lightning judgment element and the risk information of the lightning are input, and the search object for the position of the thundercloud and the search object for time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning judgment element. A search condition determiner, a weather case data file storing past weather data, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data, and a state of a thundercloud in the search condition And comparing the state of the thundercloud in the past weather data in consideration of the shape of the thundercloud, and outputting a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape. The comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data are input, and the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape is obtained. Utilizing, selecting data from the past weather data, the selected past weather data, the search condition,
A thundercloud shape consideration similarity calculation data selector that outputs the current lightning determination element, the selected past weather data, the search condition,
Inputting the current lightning judgment element, calculating a similarity in consideration of the shape of the thundercloud, and outputting the similarity together with the selected past weather data; Degree and the selected past weather data is input, a search result is created, a search result creator that outputs the search result, and the search result and the image data of the risk of lightning are input, The lightning prediction support apparatus according to claim 1, further comprising: a search result display that displays and outputs the search result; and a search result file that stores the search result.
【請求項3】 前記形状考慮雷雲比較器に、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象デー
タを入力し、すべての事例データにより過去の気象デー
タにおける雷雲の様子を算出し、前記検索条件における
雷雲の様子と比較する、現況雷雲と事例データの雷雲比
較器を備えたことを特徴とする請求項2に記載の発雷予
測支援装置。
3. The search condition, the present lightning judgment element, and the past weather data are input to the shape-considered thundercloud comparator, and the state of the thundercloud in the past weather data is determined based on all the case data. 3. The lightning prediction support apparatus according to claim 2, further comprising: a thundercloud comparator of the current thundercloud and the case data, which is calculated and compared with a state of the thundercloud under the search condition.
【請求項4】 前記現況雷雲と事例データの雷雲比較器
に、 前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現
在の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲決定器と、 該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状を表すベク
トルを算出し出力する現況雷雲形状算出器と、 前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲
形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対
象事例データとして過去の気象データとともに出力する
雷雲形状比較対象事例データ抽出器と、 該雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の気象デー
タを入力し、該雷雲形状比較対象事例データの雷雲範囲
を算出し出力する事例データの雷雲範囲決定器と、 該雷雲形状比較対象事例データの雷雲範囲を入力し、前
記雷雲形状比較対象事例データの雷雲形状を表すベクト
ルを算出し、事例データの雷雲形状ベクトルとして出力
する事例データの雷雲形状算出器と、 前記現在の雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲
形状ベクトルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトル
と、前記事例データの雷雲形状ベクトルの相違を判定
し、該判定結果を前記形状を考慮した雷雲の様子の比較
結果として出力する雷雲形状相違判定器と、 を備えたことを特徴とする請求項3に記載の発雷予測支
援装置。
4. A current thundercloud range determiner that inputs the search condition and the current lightning determination element to the current thundercloud and case data thundercloud comparator, and calculates and outputs a current thundercloud range. The current thundercloud range is input, a current thundercloud shape calculator that calculates and outputs a vector representing the current thundercloud shape, and the search condition and the past weather data are input, and the target data to be compared with the thundercloud shape are input. A thundercloud shape comparison example data extractor that extracts and outputs together with past weather data as thundercloud shape comparison case data; inputs the thundercloud shape comparison example data and the past weather data; A thundercloud range determiner for the case data for calculating and outputting the thundercloud range of the case data; and a thundercloud range for the case data for the thundercloud shape comparison, and a thundercloud shape for the case data for the thundercloud shape comparison. A thundercloud shape calculator of the case data which is calculated as a thundercloud shape vector of the case data, and the current thundercloud shape vector of the case data, and the current thundercloud shape vector of the case data, A thundercloud shape difference determiner that determines a difference in a thundercloud shape vector of the case data and outputs the determination result as a comparison result of a state of the thundercloud in consideration of the shape. 3. The lightning prediction support device according to 3.
【請求項5】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条件
として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を抽出
し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現在
の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接デー
タ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷判
定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の雷
雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を備
え、 前記事例データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較
対象事例データと、前記過去の気象データを入力し、前
記雷雲形状比較対象事例データとして指定されたデータ
ならびに隣接した発雷判定要素を抽出し、該隣接発雷判
定要素を、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過
去の事例データとともに出力する事例データの隣接デー
タ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記雷雲形状比
較対象事例データと、前記過去の事例データを入力し、
前記隣接発雷判定要素から、前記事例データの隣接デー
タが雷雲か否かを判定し、該判定結果を前記雷雲形状比
較対象事例データの雷雲範囲として出力する事例データ
の雷雲判定器と、を備えたことを特徴とする請求項4に
記載の発雷予測支援装置。
5. The search condition and the present lightning judgment element are inputted to the present thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to the data designated as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element Input, to determine whether or not a thundercloud from the adjacent lightning determination element, a thundercloud determiner of the current situation data that outputs the determination result as the current thundercloud range, and, the thundercloud range determiner of the case data The thundercloud shape comparison target case data and the past weather data are input, and data specified as the thundercloud shape comparison target case data and an adjacent lightning determination element are extracted, and the adjacent lightning determination element is Said Cloud shape comparison target case data, an adjacent data searcher for case data output together with the past case data, the adjacent lightning emission determination element, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data. ,
And a case data thundercloud determiner for judging whether the adjacent data of the case data is a thundercloud from the adjacent lightning judgment element and outputting the judgment result as a thundercloud range of the case data for the thundercloud shape comparison. The lightning prediction support apparatus according to claim 4, wherein
【請求項6】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条件
として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出
し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍デ
ータ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の発
雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発雷
判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発雷
判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比較
器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、 前記事例データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較
対象事例データと、前記過去の事例データを入力し、前
記雷雲形状比較対象事例データとして指定されたデータ
の近傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素
を、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の事
例データとともに出力する事例データの近傍データ探索
器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対
象事例データと、前記過去の事例データを入力し、前記
雷雲形状比較対象事例データと、前記近傍の発雷判定要
素を比較し、該発雷判定要素の比較結果を前記雷雲形状
比較対象事例データと、前記過去の事例データとともに
出力する事例データと近傍データ比較器と、前記発雷判
定要素の比較結果と、前記雷雲形状比較対象事例データ
と、前記過去の事例データを入力し、事例における雷雲
範囲を判定し、該判定結果を事例の雷雲範囲として出力
する事例データの雷雲判定器と、を備えたことを特徴と
する請求項4に記載の発雷予測支援装置。
6. The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and a comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighboring data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Thundercloud detector for current data output as And inputting the thundercloud shape comparison target case data and the past case data to the thundercloud range determiner of the case data, and emitting lightning in the vicinity of the data specified as the thundercloud shape comparison target case data. Extracting the judgment element, the nearby lightning judgment element, the thundercloud shape comparison target case data, the vicinity data searcher of the case data to be output together with the past case data, and the nearby lightning judgment element, The thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, the thundercloud shape comparison target case data and the nearby lightning determination elements are compared, and the comparison result of the lightning determination elements is used as the thundercloud shape. Comparison target case data, case data and neighborhood data comparator output together with the past case data, a comparison result of the lightning determination element, and the thundercloud shape comparison case data, 5. A case data thundercloud determiner that inputs the past case data, determines a thundercloud range in the case, and outputs the determination result as a case thundercloud range. Lightning prediction support device.
【請求項7】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条件
として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出
し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍デ
ータ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の発
雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データを
補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発雷
判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補完
器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判定
結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用現
況雷雲判定器と、を備え、 前記事例データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状比較
対象事例データと、前記過去の事例データを入力し、前
記雷雲形状比較対象事例データとして指定されたデータ
の近傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の発雷判定要素
を、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の事
例データとともに出力する事例データの近傍データ探索
器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記雷雲形状比較対
象事例データと、前記過去の事例データを入力し、前記
雷雲形状比較対象事例データと前記近傍の発雷判定要素
間の欠測データを補完し、該補完結果を前記過去の事例
データと、前記雷雲形状比較対象事例データとともに出
力する事例データの欠測データ補完器と、前記補完結果
と、前記雷雲形状比較対象事例データと、前記過去の事
例データを入力し、事例における雷雲範囲を判定し、該
判定結果を事例データの雷雲範囲として出力する補完デ
ータ使用事例データ雷雲判定器と、を備えたことを特徴
とする請求項4に記載の発雷予測支援装置。
7. The search condition and the present lightning judgment element are input to the present thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data thundercloud detector The thundercloud range determiner of the case data, the thundercloud shape comparison target case data and the past case data are input, and a lightning determination element near the data specified as the thundercloud shape comparison target case data is generated. Extracting the nearby lightning determination element, the vicinity data searcher for the case data to be output together with the thundercloud shape comparison case data and the past case data, the nearby lightning determination element, and the thundercloud shape Comparison target case data and the past case data are input, and the thundercloud shape comparison target case data and missing data between the neighboring lightning determination elements are complemented, and the complementation result is the past case data. A missing data complementer for case data output together with the thundercloud shape comparison target case data, the complementation result, the thundercloud shape comparison target case data, and the past case data are input. 5. A lightning prediction according to claim 4, further comprising: a supplementary data use case data thundercloud determiner for determining a thundercloud range in the case and outputting the determination result as a thundercloud range of the case data. Support equipment.
【請求項8】 前記雷雲形状相違判定器に、前記現在の
雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクト
ルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事例デ
ータの雷雲形状ベクトルの差を算出し、該雷雲形状ベク
トルの差を前記現在の雷雲形状と、前記事例データの雷
雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状差算出
器を備えたことを特徴とする請求項5ないし7のいずれ
かに記載の発雷予測支援装置。
8. The current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data is calculated. 8. A thundercloud shape difference calculator which outputs the difference of the thundercloud shape vector as a result of comparison between the current thundercloud shape and the difference of the thundercloud shape of the case data. A lightning prediction support device as described in Crab.
【請求項9】 前記雷雲形状相違判定器に、前記現在の
雷雲形状ベクトルと、前記事例データの雷雲形状ベクト
ルを入力し、前記現在の雷雲形状ベクトルと前記事例デ
ータの雷雲形状ベクトルの比を算出し、該雷雲形状ベク
トルの比を前記現在の雷雲形状と、前記事例データの雷
雲形状の相違の比較結果として出力する雷雲形状比算出
器を備えたことを特徴とする請求項5ないし7のいずれ
かに記載の発雷予測支援装置。
9. The current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio between the current thundercloud shape vector and the thundercloud shape vector of the case data is calculated. 8. A thundercloud shape ratio calculator which outputs a ratio of the thundercloud shape vector as a result of comparing a difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the case data. A lightning prediction support device as described in Crab.
【請求項10】 前記雷雲形状比較対象事例データ抽出
器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置により、雷雲形状を比較す
べき対象データを抽出し、雷雲形状比較対象事例データ
として過去の気象データとともに出力する、位置による
雷雲形状比較対象事例データ抽出器を備えたことを特徴
とする請求項8または9に記載の発雷予測支援装置。
10. The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and target data to be compared with the thundercloud shape is extracted according to the position of the past weather data. 10. The lightning prediction support apparatus according to claim 8, further comprising a position-based thundercloud shape comparison case data extractor that outputs the thundercloud shape comparison target case data together with past weather data.
【請求項11】 前記雷雲形状比較対象事例データ抽出
器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、過去の気象データの位置ならびに時刻により、雷雲
形状を比較すべき対象データを抽出し、雷雲形状比較対
象事例データとして過去の気象データとともに出力す
る、位置、時刻による雷雲形状比較対象事例データ抽出
器を備えたことを特徴とする請求項8または9に記載の
発雷予測支援装置。
11. The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison target case data extractor, and target data to be compared with the thundercloud shape is extracted based on the past weather data position and time. 10. The lightning prediction support apparatus according to claim 8, further comprising a thundercloud shape comparison target case data extractor based on position and time, which is output together with past weather data as thundercloud shape comparison target case data. .
【請求項12】 前記雷雲形状比較対象事例データ抽出
器に、前記検索条件と、前記過去の気象データを入力
し、すべての過去の気象データを抽出し、これを雷雲形
状比較対象事例データとして過去の気象データとともに
出力する、全事例雷雲形状比較対象事例データ抽出器を
備えたことを特徴とする請求項8または9に記載の発雷
予測支援装置。
12. The search condition and the past weather data are input to the thundercloud shape comparison case data extractor, and all the past weather data are extracted. The lightning prediction support apparatus according to claim 8 or 9, further comprising an all-case thundercloud shape comparison target case data extractor that outputs the data together with the weather data.
【請求項13】 現在の発雷状況の観測結果に基づき算
出された、現在の発雷判定要素を格納する気象現況デー
タファイルと、 発雷の危険度の画像データを格納する気象画像データフ
ァイルと、 前記現在の発雷判定要素と前記発雷の危険度情報の画像
データを入力し、雷雲の位置に関する検索対象ならびに
時刻に対する検索対象を検索条件として算出し、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する検索条件決定器と、 過去の気象データを格納する気象事例データファイル
と、 前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去
の気象データを入力し、前記検索条件により該過去の気
象データの中から類似度を算出すべき対象となるデータ
を抽出し、該抽出されたデータを類似度算出対象データ
として前記現在の発雷判定要素、前記検索条件とともに
出力する類似度算出対象データ選択器と、 前記類似度算出対象データと、前記現在の発雷判定要素
と、前記検索条件を入力し、類似度付事例データを算出
し、該類似度付事例データを過去の気象データとして前
記検索条件と、前記現在の発雷判定要素とともに出力す
る類似度算出器と、 前記検索条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去
の気象データを入力し、前記検索条件における雷雲の様
子と前記過去の気象データにおける雷雲の様子を、雷雲
の形状を考慮して比較し、形状を考慮した雷雲の様子の
比較結果を出力する前記形状考慮雷雲比較器と、 該形状を考慮した雷雲の様子の比較結果と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象デー
タを入力し、前記形状を考慮した雷雲の様子の比較結果
を利用し、過去の気象データとして算出された前記類似
度付事例データの類似度を修正し、修正された過去の気
象データを出力する雷雲形状考慮類似度修正器と、 該修正された過去の気象データを入力し、検索結果を作
成し出力する検索結果作成器と、 該検索結果と前記発雷の危険度の画像データを入力し、
前記検索結果を表示し出力する検索結果表示器と、 該検索結果を格納する検索結果ファイルと、 を備えたことを特徴とする請求項1に記載の発雷予測支
援装置。
13. A weather condition data file storing current lightning judgment elements calculated based on a current lightning situation observation result, and a weather image data file storing lightning risk image data. The image data of the current lightning judgment element and the risk information of the lightning are input, and the search object for the position of the thundercloud and the search object for time are calculated as search conditions, and output together with the current lightning judgment element. A search condition determiner, a weather case data file for storing past weather data, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data, and Data from which the similarity should be calculated is extracted from the weather data, and the extracted data is used as the similarity calculation target data for the current lightning determination element and the search. A similarity calculation target data selector that is output together with the case, the similarity calculation target data, the current lightning determination element, and the search condition are input, and case data with similarity is calculated. Inputting the search condition, similarity calculator that outputs case data as past weather data together with the current lightning judgment element, the search condition, the current lightning judgment element, and the past weather data And comparing the state of the thundercloud in the search condition with the state of the thundercloud in the past weather data in consideration of the shape of the thundercloud, and outputting a comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the shape-considered thundercloud comparator The comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape, the search condition, the current lightning determination element, and the past weather data are input, and the comparison result of the state of the thundercloud in consideration of the shape is obtained. Profit A thundercloud shape-based similarity corrector that corrects the similarity of the case data with similarity calculated as past weather data and outputs the corrected past weather data; and A search result creator that inputs data, creates and outputs a search result, and inputs the search result and the image data of the risk of lightning strike,
The lightning prediction support apparatus according to claim 1, further comprising: a search result display that displays and outputs the search result; and a search result file that stores the search result.
【請求項14】 前記形状考慮雷雲比較器に、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素と、前記過去の気象デ
ータとして前記類似度付事例データを入力し、前記類似
度付事例データにおける雷雲の様子を算出し、前記検索
条件における雷雲の様子と比較する、現況雷雲と類似度
付データの雷雲比較器を備えたことを特徴とする請求項
13に記載の発雷予測支援装置。
14. The shape-constrained thundercloud comparator inputs the search condition, the current lightning judgment element, and the case data with similarity as the past weather data, and 14. The lightning prediction support device according to claim 13, further comprising: a thundercloud comparator for calculating the state of the thundercloud and comparing the current thundercloud with the state of the thundercloud in the search condition.
【請求項15】 前記現況雷雲と類似度付データの雷雲
比較器に、 前記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、現在
の雷雲範囲を算出し出力する現況雷雲範囲決定器と、 該現在の雷雲範囲を入力し、現在の雷雲形状を算出し出
力する現況雷雲形状算出器と、 前記過去の気象データを入力し、雷雲形状を比較すべき
類似度付事例データを抽出し、雷雲形状比較対象類似度
付データとして前記過去の気象データとともに出力する
類似度付データ精選器と、 該雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象
データを入力し、該雷雲形状比較対象類似度付データの
雷雲範囲を算出し出力する類似度付データの雷雲範囲決
定器と、 該雷雲形状比較対象類似度付データの雷雲範囲を入力
し、前記雷雲形状比較対象類似度付データの雷雲形状を
算出し、類似度付データの雷雲形状として出力する類似
度付データの雷雲形状算出器と、 前記現在の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲面積
を入力し、前記現在の雷雲形状と、前記類似度付データ
の雷雲形状の相違を判定し、該判定結果を前記形状を考
慮した雷雲の様子の比較結果として出力する雷雲形状相
違判定器と、 を備えたことを特徴とする請求項14に記載の発雷予測
支援装置。
15. A current thundercloud range determinator that inputs the search condition and the past weather data to a thundercloud comparator of the current thundercloud and the data with similarity, and calculates and outputs a current thundercloud range. A current thundercloud shape calculator that inputs the current thundercloud shape, calculates and outputs the current thundercloud shape, and inputs the past weather data, extracts case data with similarity to compare the thundercloud shape, and calculates the thundercloud shape A data selector with similarity that is output together with the past weather data as data with similarity to be compared, the thundercloud shape comparison similarity data and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison similarity is input. A thundercloud range determiner for data with similarity that calculates and outputs a thundercloud range of attached data; and a thundercloud range of the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison input, and the thundercloud shape of the data with similarity to be compared with the thundercloud shape comparison. Calculate and output a thundercloud shape calculator of similarity-attached data that is output as a thundercloud shape of the similarity-attached data, and input the current thundercloud shape and the thundercloud area of the similarity-attached data, 15. A thundercloud shape difference determiner that determines a difference in thundercloud shape of the data with similarity, and outputs the determination result as a comparison result of a state of a thundercloud in consideration of the shape. A lightning prediction support device according to item 1.
【請求項16】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条
件として指定されたデータに隣接した発雷判定要素を抽
出し、該隣接発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する現況データの隣接デ
ータ探索器と、前記隣接発雷判定要素と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記隣接発雷判
定要素から雷雲か否かを判定し、該判定結果を現在の雷
雲範囲として出力する現況データの雷雲判定器と、を備
え、 前記類似度付データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状
比較対象類似度付データと、前記過去の気象データを入
力し、前記雷雲形状比較対象類似度付データとして指定
されたデータならびに隣接した発雷判定要素を抽出し、
該隣接発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象類似度付
データと、前記過去の気象データとともに出力する類似
度付データの隣接データ探索器と、前記隣接発雷判定要
素と、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過
去の気象データを入力し、前記隣接発雷判定要素から、
前記過去の気象データの隣接データが雷雲か否かを判定
し、該判定結果を前記雷雲形状比較対象類似度付データ
の雷雲範囲として出力する類似度付データの雷雲判定器
とを備えたことを特徴とする請求項15に記載の発雷予
測支援装置。
16. The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element adjacent to data specified as the search condition is extracted. A lightning judgment element, the search condition, an adjacent data searcher for present data that is output together with the current lightning judgment element, the adjacent lightning judgment element, the search condition, and the current lightning judgment element And determining whether or not a thundercloud is present from the adjacent lightning determination element, and a current condition data thundercloud determiner that outputs the result of the determination as a current thundercloud range; and determining a thundercloud range of the data with similarity. In the device, the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data are input, and data specified as the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and adjacent lightning determination elements are extracted,
The adjacent lightning determination element, the adjacent data searcher of the data with similarity to be output together with the thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data, the adjacent lightning determination element, and the thundercloud shape comparison Data with target similarity and the past weather data are input, and from the adjacent lightning judgment element,
A thundercloud determiner for similarity-attached data that determines whether adjacent data of the past weather data is a thundercloud and outputs the determination result as a thundercloud range of the thundercloud shape comparison target similarity-attached data. The lightning prediction support apparatus according to claim 15, wherein:
【請求項17】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条
件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出
し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍デ
ータ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の発
雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発雷
判定要素の比較結果を前記検索条件と、前記現在の発雷
判定要素とともに出力する現況データと近傍データ比較
器と、前記発雷判定要素の比較結果と、前記検索条件
と、前記現在の発雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲
を判定し、該判定結果を現在の雷雲範囲として出力する
現況データの雷雲判定器と、を備え、 前記類似度付データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状
比較対象類似度付データと、前記過去の気象データを入
力し、前記雷雲形状比較対象類似度付データとして指定
されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の
発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
と、前記過去の気象データとともに出力する類似度付デ
ータの近傍データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素
と、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記過去
の気象データを入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付
データと、前記近傍の発雷判定要素を比較し、該発雷判
定要素の比較結果を前記雷雲形状比較対象類似度付デー
タと、前記過去の気象データとともに出力する類似度付
データと近傍データ比較器と、前記発雷判定要素の比較
結果と、前記雷雲形状比較対象類似度付データと、前記
過去の気象データを入力し、該類似度付データにおける
雷雲範囲を判定し、該判定結果を類似度付データの雷雲
範囲として出力する類似度付データの雷雲判定器と、を
備えたことを特徴とする請求項15に記載の発雷予測支
援装置。
17. The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, the current lightning judgment element is compared with the nearby lightning judgment element, and a comparison result of the lightning judgment element is output together with the search condition and the current lightning judgment element. The data and the neighboring data comparator, the comparison result of the lightning determination element, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is determined as the current thundercloud range. Cloud judgment of current status data output as The thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the past weather data are input to the thundercloud range determiner of the similarity-attached data, and are designated as the thundercloud shape comparison-targeted similarity-attached data. A lightning determination element in the vicinity of the extracted data is extracted, and the nearby lightning determination element is output together with the thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data with similarity data searcher. The lightning determination element in the vicinity, the thundercloud shape comparison target similarity-attached data, and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison similarity-attached data and the nearby lightning determination element are input. And comparing the result of the lightning judgment element with the similarity data with the thundercloud shape comparison target, the data with similarity output together with the past weather data and the neighborhood data comparator, and the comparison result of the lightning judgment element , The thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data are input, a thundercloud range in the similarity data is determined, and the determination result is output as a thundercloud range of the similarity data. The lightning prediction support apparatus according to claim 15, further comprising: a thundercloud determiner for attached data.
【請求項18】 前記現況雷雲範囲決定器に、前記検索
条件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記検索条
件として指定されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出
し、該近傍の発雷判定要素を、前記検索条件と、前記現
在の発雷判定要素とともに出力する現況データの近傍デ
ータ探索器と、前記近傍の発雷判定要素と、前記検索条
件と、前記現在の発雷判定要素を入力し、前記現在の発
雷判定要素と前記近傍の発雷判定要素間の欠測データを
補完し、該補完結果を前記検索条件と、前記現在の発雷
判定要素とともに出力する現況データの欠測データ補完
器と、前記補完結果と、前記検索条件と、前記現在の発
雷判定要素を入力し、現在の雷雲範囲を判定し、該判定
結果を現在の雷雲範囲として出力する補完データ使用現
況雷雲判定器と、を備え、 前記類似度付データの雷雲範囲決定器に、前記雷雲形状
比較対象類似度付データと、前記過去の気象データを入
力し、前記雷雲状態比較対象類似度付データとして指定
されたデータの近傍の発雷判定要素を抽出し、該近傍の
発雷判定要素を、前記雷雲形状比較対象類似度付データ
と、前記過去の気象データとともに出力する類似度付デ
ータの近傍データ探索器と、前記近傍の発雷判定要素
と、前記雷雲状態比較対象類似度付データと、前記過去
の気象データを入力し、前記雷雲形状比較対象類似度付
データと前記近傍の発雷判定要素間の欠測データを補完
し、該補完結果を前記過去の気象データと、前記雷雲形
状比較対象類似度付データとともに出力する類似度付デ
ータの欠測データ補完器と、前記補完結果と、前記雷雲
形状比較対象類似度付データと、前記過去の気象データ
を入力し、該類似度付データにおける雷雲範囲を判定
し、該判定結果を類似度付データの雷雲範囲として出力
する補完データ使用類似度付データ雷雲判定器と、を備
えたことを特徴とする請求項15に記載の発雷予測支援
装置。
18. The search condition and the current lightning judgment element are input to the current thundercloud range determiner, and a lightning judgment element near data specified as the search condition is extracted. The search condition, the vicinity data searcher of the current data to be output together with the current lightning determination element, the nearby lightning determination element, the search condition, and the current lightning A judgment element is input, and missing data between the current lightning judgment element and the nearby lightning judgment element is complemented, and the complement result is output together with the search condition and the current lightning judgment element. A missing data compensator, the complementation result, the search condition, and the current lightning determination element are input, the current thundercloud range is determined, and the determination result is output as the current thundercloud range. Data usage status thundercloud detector In the thundercloud range determiner of the data with similarity, the thundercloud shape comparison target similarity data and the past weather data are input, and the vicinity of data designated as the thundercloud state comparison target similarity data. A lightning judgment element of the vicinity, the lightning judgment element in the vicinity, the similarity data with the thundercloud shape comparison target, the proximity data searcher for data with similarity output together with the past weather data, The lightning judgment element, the thundercloud state comparison target similarity-attached data, and the past weather data are input, and the thundercloud shape comparison target similarity-attached data and the missing data between the nearby lightning judgment elements are calculated. The missing data complementer for complementing and outputting the complementing result together with the past weather data and the thundercloud shape comparison target similarity data, the complementing result and the thundercloud shape comparison target The data with similarity and the similar weather data are input, the thundercloud range in the data with similarity is determined, and the determination result is output as the thundercloud range of the data with similarity. The lightning prediction support device according to claim 15, comprising a device.
【請求項19】 前記雷雲形状相違判定器に、前記現在
の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の差を算出し、該雷雲形状の差を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状差算出器を備えたことを特徴とす
る請求項16ないし18のいずれかに記載の発雷予測支
援装置。
19. The current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. 19. A thundercloud shape difference calculator which outputs the difference in the shape of the thundercloud as a result of comparing the difference between the current thundercloud shape and the shape of the thundercloud in the data with similarity. The lightning prediction support device according to any one of the above.
【請求項20】 前記雷雲形状相違判定器に、前記現在
の雷雲形状と、前記類似度付データの雷雲形状を入力
し、前記現在の雷雲形状と前記類似度付データの雷雲形
状の比を算出し、該雷雲形状の比を前記現在の雷雲形状
と、前記類似度付データの雷雲形状の相違の比較結果と
して出力する雷雲形状比算出器を備えたことを特徴とす
る請求項16ないし18のいずれかに記載の発雷予測支
援装置。
20. The current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity are input to the thundercloud shape difference determiner, and the ratio between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity is calculated. 19. A thundercloud shape ratio calculator which outputs the ratio of the thundercloud shape as a comparison result of the difference between the current thundercloud shape and the thundercloud shape of the data with similarity, according to claim 16, further comprising: The lightning prediction support device according to any one of the above.
【請求項21】 前記類似度付データ精選器に、前記検
索条件と、前記過去の気象データを入力し、入力された
前記過去の気象データすべてを雷雲形状比較対象類似度
付データとして抽出し、前記過去の気象データとともに
出力する類似度付データ全選択器を備えたことを特徴と
する請求項19または20に記載の発雷予測支援装置。
21. The search condition and the past weather data are input to the data selection device with similarity degree, and all of the input past weather data are extracted as thundercloud shape comparison target similarity-attached data, 21. The lightning prediction support apparatus according to claim 19, further comprising a data selector with similarity that is output together with the past weather data.
【請求項22】 前記類似度付データ精選器に、前記検
索条件と、前記過去の気象データを入力し、雷雲形状を
比較すべき類似度付事例データを前記類似度付事例デー
タにおける類似度により抽出し、雷雲形状比較対象類似
度付データとして前記過去の気象データとともに出力す
る類似度によるデータ精選器を備えたことを特徴とする
請求項19または20に記載の発雷予測支援装置。
22. The search condition and the past weather data are input to the data selection device with similarity, and case data with similarity to be compared with the shape of the thundercloud are calculated based on the similarity in the case data with similarity. 21. The lightning prediction support apparatus according to claim 19, further comprising a data selection unit based on the similarity that is extracted and output together with the past weather data as the data with the similarity for the thundercloud shape comparison.
【請求項23】 前記類似度によるデータ精選器に、前
記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記類
似度付事例データにおける類似度が一定値以上のデータ
を雷雲形状を比較すべき類似度付事例データとして抽出
する一定類似度以上データ精選器を備えたことを特徴と
する請求項22に記載の発雷予測支援装置。
23. The search condition and the past weather data are input to the data selecting device based on the similarity, and the data of the similarity in the case data with similarity having a similarity of a certain value or more should be compared with the thundercloud shape. 23. The lightning prediction support apparatus according to claim 22, further comprising a data selection unit that extracts data having a certain degree of similarity or more as the case data with similarity.
【請求項24】 前記類似度によるデータ精選器に、前
記検索条件と、前記過去の気象データを入力し、前記類
似度付事例データにおける類似度の順序により、雷雲形
状を比較すべき類似度付事例データとして抽出する高類
似度順データ精選器を備えたことを特徴とする請求項2
2に記載の発雷予測支援装置。
24. The search condition and the past weather data are input to the data selecting device based on the similarity, and the similarity is added to the thundercloud shape according to the order of the similarity in the case data with similarity. 3. The apparatus according to claim 2, further comprising a high-similarity-ordered data selection unit that extracts the case data.
3. The lightning prediction support device according to 2.
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