JP3514564B2

JP3514564B2 - 蜃気楼の発生予測方法並びに予測装置

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Publication number: JP3514564B2
Application number: JP31231395A
Authority: JP
Inventors: 達也関
Original assignee: WEATHERNEWS INC.
Current assignee: WEATHERNEWS INC.
Priority date: 1995-11-30
Filing date: 1995-11-30
Publication date: 2004-03-31
Anticipated expiration: 2015-11-30
Also published as: JPH09152491A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は蜃気楼の発生予測
方法に係り、特に明日以降少なくとも７日先までの蜃気
楼発生の有無を統計的手法をかりて精度よく予測する方
法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】文献によると蜃気楼は、古来より北海道
オホーツク海沿岸、東北から山陰地方にいたる日本海沿
岸、或いは千葉県、和歌山県、鹿児島県をはじめ太平洋
沿岸各地で観察されていた現象であり、その発生原因に
ついてはかなり以前から調査され議論されていたが、蜃
気楼の発生を予め予知するまでには至っていない。中で
も毎年３月上旬から６月下旬にかけて出現する富山県魚
津市の蜃気楼は世界的にも有名であり、魚津市の蜃気楼
研究会では過去２０年間にわたって当地の蜃気楼現象を
観察しており、発生時の気象条件等を記載した貴重な記
録が大切に保存されている。しかし、蜃気楼の発生と気
象条件との統計的な関係はまだ解明されておらず、その
出現の有無は過去の経験と勘に頼らざるを得ないのが現
状である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記のよ
うに、蜃気楼出現の予測を人の経験と勘に依存する手法
では、精度の高い適切な予測を期待することは不可能で
あり、蜃気楼の発生を地方開発、街おこしの観光資源と
して利用するとしても、信頼性に欠けるばかりでなく、
発生の日時を予測する人に大きな負担となることは必定
である。

【０００４】この発明は、このような事情に鑑み、蜃気
楼の発生と気象条件との統計的な関係を明らかにし、蜃
気楼出現の有無を正確かつ容易に予測できるようにする
ことを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明者は、上記の目的
を達成するため鋭意研究を行った結果、長年に亘る蜃気
楼観察記録データの解明に統計的手法を適用し、かつ、
その解析用アイテムに特定の気象データを選択・使用す
ることにより、所期の目的が達成されることを見出だ
し、この発明を完成するに至った。

【０００６】すなわち、この発明は、過去の蜃気楼発生
に係わる観測気象データを解析して蜃気楼発生の有無を
判別するための予測式を導出し、これを用いて対象地域
における予測気象データを解析し、その解析値を過去の
観測気象データの解析値と照合することにより少なくと
も７日先までの蜃気楼発生の有無を判別することを特徴
とするものであり、また、上記の方法を実施するに当た
り、予め過去の蜃気楼発生に係る観測気象データを入力
して蜃気楼発生の有無を解析・判別できるよう学習制御
した演算処理システムに、対象地域における現在以降の
予測気象データを入力することにより、少なくとも７日
先までの蜃気楼の発生予測情報を出力させることを特徴
とする蜃気楼の発生予測方法を要旨とするものである。

【０００７】またさらに、蜃気楼発生に係わる過去の観
測気象データを解析して蜃気楼発生の有無を判別するた
めの予測式を導出する演算装置と、この演算装置に過去
の観測気象データ及び対象地域における予測気象データ
を入力する入力装置と、入力データを予測式で解析して
得られた蜃気楼発生の有無の判別結果を出力する出力装
置とからなる蜃気楼の発生予測装置を要旨とするもので
ある。

【０００８】

【発明の実施の態様】本発明を実施するに当っては、ま
ず蜃気楼発生の有無と関係が深い気象項目を選択する必
要がある。そこで、過去の文献にみられる蜃気楼発生記
録や気象関係資料をつぶさに検討したところ、各対象地
域に共通する気象条件として、海面または地上に接する
気層の気温変化率が高くて密度の異なる大気層が形成さ
れており、大気が安定していてこの状態が崩れにくく、
晴天で見通しがよい状態にあるとき蜃気楼が発生し易く
また観測しやすいことが確認された。

【０００９】上記の気象条件に係る具体的な気象項目と
しては、通常、移動性高気圧中心位置、サーマルリッジ
存在エリアおよびサーマルトラフ存在エリア等の広域気
象データと、海面または地表温度と気温との差、大気低
層の気温減率、ショワルターのスタビリティ・インデッ
クス、最高気温、天気、日照時間、雨量、風速および風
向、冬季降雪量等の狭域気象データがこれに当る。

【００１０】本発明を実施するに当っては、上記気象項
目の全てを使用することも可能であるが、有効性の少な
い項目や内部相関の高い項目を探して削減し、できるだ
け少ない気象項目データを使用することが望ましい。こ
れらの各気象項目の重みは常に一定ではなく、対象地域
の地形など地理的条件により変動するものなので、この
作業が適切であれば計算所要時間が短縮されるばかりで
なく、計算精度を高めることも可能である。

【００１１】例えば、気温より海面または地表温度の方
が低くなる季節に観察される蜃気楼（以下、春夏型蜃気
楼と略称する）については、移動性高気圧中心位置とサ
ーマルリッジ存在エリアの２ケの広域気象データと、海
面または地表温度と気温との差、最高気温、ショワルタ
ーのスタビリティ・インデックス、天気、日照時間、最
大風速時の風向および冬季降雪量の中から選択される２
〜７ケの狭域気象データとからなる計４〜９ケの気象項
目データを使用するのが好適である。

【００１２】また、気温よりも海面または地表温度の方
が高くなる季節に観察される蜃気楼（以下、冬型蜃気楼
と略称する）については、移動性高気圧中心位置、サー
マルトラフ存在エリアおよびサーマルリッジ存在エリア
からなる広域気象データと、海面または地表温度と気温
の差、ショワルターのスタビリティ・インデックス、天
気、日照時間、および最大風速生起時の風向からなる狭
域気象データの中から計６〜８ケの気象項目データを使
用するのが好適である。

【００１３】前記のごとき気象項目を選定し使用する理
由は下記の通りである。１．海面または地表に接する気層の気温変化率：海面ま
たは地表の温度が低くて気温が高いか、その逆の場合
は、気層鉛直方向の気温変化率が大となり蜃気楼が出現
し易い。すなわち、前記の春夏型蜃気楼は日中の気温が
上昇して海水温度より高くなる季節に発生し、しかも、
最高気温が高くて海面に接する気層の気温変化率が大き
くなる日ほど発生確率が高い。対象地域の近辺にサーマ
ルリッジ（温度の峰であり、天気図では等温線が北に盛
り上がっている部分）が存在することはかかる気象状態
の出現に極めて好都合である。また逆に、冬型蜃気楼の
発生時には気温が下降して海水温度よりかなり低くなる
ことが条件である。対象地域の近辺にサーマルトラフ
（温度の谷であり天気図では等温線が南に垂れ下がって
いる場所を意味する）が存在することは、気温低下の目
安となり冬型蜃気楼の出現にとって好ましいことであ
る。なお、対象地域によっては海面温度に替えて、雪解
け水となり海面温度を左右する積雪やこれを溶かす雨量
を使用することもできる。

【００１４】２．大気の安定度：一般に高気圧圏内では
大気の状態は安定している。大気上層の安定度を示す尺
度としては、通常ショワルターのスタビリティ・インデ
ックス（ＳＳＩ）が使われる。該ＳＳＩ値は、８５０ｈ
Ｐａ面の空気塊を断熱的に５００ｈＰａの高度に持ち上
げたときの周囲との温度差を示すものであり、この値が
大きい（つまり、持ち上げた空気の方が冷たい）ときは
高気圧圏内にあり上層の大気が安定しているといえる。
また、大気下層の安定度を図る尺度としては、下式で求
まる低層気温減率を使用する。低層気温減率（℃／１００ｍ）＝（Ｔ₁₀₀₀−Ｔ_s）／Ｚ₁₀₀₀ 但し、Ｔ₁₀₀₀：１，０００ｈＰａ面の気温Ｔ_s ：地上の気温Ｚ₁₀₀₀：１，０００ｈＰａ面の高度通常、大気中では上空へいくほど温度が低く、その減率
は１００メートルにつき０．６度から１．０度ぐらいで
ある。減率がこれより大きいと大気は不安定である。逆
に上空ほど気温が高い場合を「逆転」と呼び、この場合
は大気は非常に安定である。

【００１５】３．天候：まず天気は、蜃気楼の発生及び
観測のためには曇天よりも晴天が望ましい。また、地域
によっては当日だけでなく、前日および前々日の天気が
蜃気楼の発生と関係する。風速は、あまり強くなく、あ
まり弱くもない風速が適している。風向は、地域によっ
て異なるが、地形との相関関係において好ましい風向が
存在する。海または湖沼に面した地方では海面または水
面の温度が低く、陸上は晴天で気温が高い状態のとき蜃
気楼の出現確率が高い。このような時には局地的な海風
または湖沼風が吹くことになる。風向・風速はこのよう
な観点からも蜃気楼発生を予測するための指標となる。

【００１６】本発明を実施するに当っては、明らかにし
たい事柄（蜃気楼の出現の有無）とそれに関係する多く
の事柄（前記の各気象項目データ）をともに質的データ
に変換し、数量化II類と称される多変量解析法を使用す
るのが便利である。分析を実行するに当っては、まず過
去の観測気象データについて、蜃気楼出現の有無を目的
変数とし、特定の気象項目データを説明変数としてその
間の関係を調べ、目的変数に強い影響を及ぼしている説
明変数を発見し、蜃気楼発生の有無を判別するための予
測式を導出する。ついで、この予測式を用いて明日以降
の予測気象データを解析し、得られた結果を過去の観測
気象データの解析値と照合して蜃気楼発生の有無を判別
することになる。

【００１７】上記において使用する過去の観測気象デー
タは、主として日本気候表、印刷天気図、高層気象観測
データ、地方気象台気象月報等の気象庁所管の各種気象
関係資料より得られ、現在以降の予測気象データは気象
庁のＧＰＶ、週間予報並びに予想天気図などの狭域ない
し広域気象データを基に作成されるものである。この場
合、判別精度を高めるには上記ＧＰＶを５キロメッシュ
の予想値に加工して更に狭域の気象データとして使用す
ることが望ましい。

【００１８】以上の通りこの発明においては、統計的手
法を用いて蜃気楼の発生を予測するようにしたので、従
来人の勘と経験に依存していた方法に比べて高精度の予
測が可能となり、しかも明日の予報は勿論、少なくとも
７日先までの予報を速やかに提供できるようになった。
これにより蜃気楼が観光サービス資源として十分役立つ
日も近くなることであろう。

【００１９】

【実施例】つぎに、実施例を挙げて本発明をより詳細に
説明する。実施例１表１は明日の蜃気楼発生の有無を予測するに際し、適用
される目的変数と８ケの説明変数を示した変数表であ
る。これを数量化II類による解析モデルとし、富山湾に
おける既存の春夏型蜃気楼の観察記録（１９７６年４月
から１９９４年６月までの間の観察データ）２８２サン
プル（うち１０ケは検証用独立データとして使用）につ
き解析を行った。

【００２０】

【表１】

【００２１】上記８ケの説明変数、すなわち、最高気温
の平年偏差、日照時間、ＳＳＩ、降雪の深さなどの数量
データ、天気、風向などの文字データ、および移動性高
気圧中心位置、サーマルリッジ存在エリアなどの図形デ
ータを全てカテゴリーデータに変換した。図１は移動性
高気圧中心位置のカテゴリー化を、図２は８５０ｈＰａ
面サーマルリッジ存在エリアのカテゴリー化を示すもの
である。数量データと文字データのカテゴリー区分は表
２と表３に纏めて示した。

【００２２】上記のとおり、カテゴリーデータに変換さ
れた変数をコンピュータ演算処理システムに入力するこ
とにより、各説明変数の影響の強さを表す偏相関係数と
レンジおよび、説明変数についてそれぞれのカテゴリー
・スコアと相関比（説明変数全体での影響の強さを表す
係数）を算出した。偏相関係数は表１に、カテゴリース
コアは表２と表３にそれぞれ示されている。

【００２３】

【表２】

【００２４】

【表３】

【００２５】説明するまでもなく数量化II類は、目的変
数の群の判別に貢献する度合いに応じて、説明変数の各
カテゴリーに得点を与える手法であり、この得点が上記
のカテゴリースコアである。サンプルごとに、当て嵌ま
るカテゴリーのカテゴリースコアを足し合わせた値をサ
ンプルスコアといい、この値から各々のサンプルが目的
変数のどの群に属するか（ここでは蜃気楼の発生ありと
蜃気楼の発生なし）を判別する。

【００２６】図３は、上記２７０ケのサンプルについて
計算されたサンプルスコアの度数分布を表すグラフであ
る。図において右側の山は目的変数の第１群（蜃気楼発
生あり）を表し、左側の山は第２群（蜃気楼発生なし）
を表している。このように判別グラフが２つの山にはっ
きりと分かれるということは、計算精度の良さを裏付け
ている。

【００２７】なお、表２、表３および図３から明らかな
ように、計算精度については相関比０．７９５２，判別
的中率は９１．５％という良好な結果が得られた。

【００２８】ついで、前記のとおり１２ケの検証用独立
データにより検証したところ、的外れは１２サンプルの
中１例であり、判別精度は０．９２（＝１１／１２）で
あった。この値は前記した判別的中率とほぼ同じであ
る。

【００２９】実施例２７日先までの蜃気楼の発生予測を行う手法について検討
した。予測用データとしては、ルーチンに入手可能なデ
ータを使用することとし、説明変数は表４に示す４ケを
使用した。各説明変数のカテゴリーデータへの変換は実
施例１と同様である。

【００３０】

【表４】

【００３１】ここでも解析手法に数量化II類を使用し、
実施例１と同じ春夏型蜃気楼の観察記録（１９７６年４
月〜１９９４年６月までの間の観察データ）２８２サン
プルにつき解析を行った。この解析モデルについて得ら
れた相関比は０．７６７８、判別的中率は８８．２％で
あった。このように変数が少ないわりには良い精度が得
られたといえる。

【００３２】上記の計算結果を予報用に使用する場合の
手順は次の通りである。１）図４に示す予報用ワークシートに７日先までの毎日
の予報値を記入する。天気と最高気温は地方気象台の富
山週間予報をベースに、独自の修正を加えた値を使用す
る。移動性高気圧中心位置とサーマルリッジ存在エリア
は週間予報支援図をみて、カテゴリーを決める。２）表５により予報値に対するカテゴリーを決め、その
カテゴリーのカテゴリースコアを読取り、ワークシート
に記入する。３）ワークシート上で変数４ケのカテゴリースコアを合
計してサンプルスコアを求める。４）サンプルスコアにより、（判別的中点を参考とし
て）蜃気楼の発生有無を決める。

【００３３】

【表５】

【００３４】

【表６】

【００３５】なお、ワークシートを用いる手法に限ら
ず、演算装置を用いて蜃気楼発生の有無を自動出力させ
ることができるのは勿論である。

【００３６】ついで、１９９５年４月と５月の２カ月間
（計６１サンプル）について、上記の手法を適用し、検
証を行った。結果は表６の通りであリ、外れは６１サン
プルの中８例であり、判別精度は０．８７（＝（６＋４
７）／６１）であった。

【００３７】冬型蜃気楼の発生予測を行う手法について
も、上記と同様な手法を用いて判定できる。

【００３８】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明は、過去の
気象データを統計的に解析し、これに基づいて蜃気楼の
発生を判別する方法及び装置であるから、信頼性のよい
予測を速やかに行うことができると共に、少なくとも７
日先までの蜃気楼発生の情報を通信サービス網を通じて
何時でもどこからでもアクセスできるようになるという
顕著な効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】移動性高気圧中心位置のカテゴリー区分を示す
図である。

【図２】８５０ｈＰａ面サーマルリッジ存在エリアのカ
テゴリー区分を示す図である。

【図３】サンプルスコアの度数分布を表すグラフの一例
である。

【図４】週間予報用ワークシートの一例である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平９−49884（ＪＰ，Ａ) 特開平７−225284（ＪＰ，Ａ) 特開平６−300860（ＪＰ，Ａ) 特開平２−221997（ＪＰ，Ａ) 特開平７−260946（ＪＰ，Ａ) 特開平５−134055（ＪＰ，Ａ) 特開平４−253282（ＪＰ，Ａ) 吹山直樹、望月東、浅見泰造，“気象因子を用いた落雷予測の検討”，電気学会放電高電圧合同研究会資料，日本，社団法人電気学会，1995年10月26日，ＥＤ −95−197〜207，ｐ．23−32 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01W 1/00 - 1/18 G06F 17/60 - 19/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】蜃気楼発生に係わる過去の観測気象デー
タを解析して蜃気楼発生の有無を判別するための予測式
を導出し、これを用いて対象地域における予測気象デー
タを解析し、その解析値を過去の観測気象データの解析
値と照合することにより少なくとも７日先までの蜃気楼
発生の有無を判別することを特徴とする蜃気楼の発生予
測方法。
【請求項２】予め蜃気楼発生に係わる過去の観測気象
データを入力して蜃気楼発生の有無を解析・判別できる
よう学習制御した演算処理システムに、対象地域におけ
る現在以降の予測気象データを入力することにより、少
なくとも７日先までの蜃気楼の発生予測情報を出力させ
ることを特徴とする蜃気楼の発生予測方法。
【請求項３】請求項１または２記載の気象データが、
対象地域の海面または地表に接する気層の気温変化率、
大気の安定度および天候に関与する気象項目データの組
合わせからなる蜃気楼の発生予測方法。
【請求項４】請求項３記載の気象項目データが移動性
高気圧中心位置、サーマルリッジ存在エリアおよびサー
マルトラフ存在エリア、海面または地表温度と気温との
差、大気低層の気温減率、ショワルターのスタビリティ
・インデックス、天気、日照時間、雨量、風速および風
向である蜃気楼の発生予測方法。
【請求項５】請求項３に記載の気象項目データが、海
面または地表温度と気温との差、最高気温の平年偏差、
大気低層の気温減率、ショワルターのスタビリティ・イ
ンデックス、天気、日照時間、最大風速生起時の風向お
よび冬季降雪量の狭域気象データより選ばれた少なくと
も２ケの気象項目データと、移動性高気圧中心位置、サ
ーマルリッジ存在エリアおよびサーマルトラフ存在エリ
アの広域気象データより選ばれた少なくとも２ケの気象
項目データの組合わせからなる蜃気楼の発生予測方法。
【請求項６】蜃気楼発生に係わる過去の観測気象デー
タを解析して蜃気楼発生の有無を判別するための予測式
を導出する演算装置と、この演算装置に過去の観測気象
データ及び対象地域における予測気象データを入力する
入力装置と、入力データを予測式で解析して得られた蜃
気楼発生の有無の判別結果を出力する出力装置とからな
る蜃気楼の発生予測装置。
【請求項７】請求項６記載の気象データが、対象地域
の海面または地表に接する気層の気温変化率、大気の安
定度および天候に関与する気象項目データの組合わせか
らなる蜃気楼の発生予測装置。
【請求項８】請求項６記載の気象項目データが移動性
高気圧中心位置、サーマルリッジ存在エリアおよびサー
マルトラフ存在エリア、海面または地表温度と気温との
差、大気低層の気温減率、ショワルターのスタビリティ
・インデックス、天気、日照時間、雨量、風速および風
向である蜃気楼の発生予測装置。
【請求項９】請求項６に記載の気象項目データが、海
面または地表温度と気温との差、最高気温の平年偏差、
大気低層の気温減率、ショワルターのスタビリティ・イ
ンデックス、天気、日照時間、最大風速生起時の風向お
よび冬季降雪量の狭域気象データより選ばれた少なくと
も２ケの気象項目データと、移動性高気圧中心位置、サ
ーマルリッジ存在エリアおよびサーマルトラフ存在エリ
アの広域気象データより選ばれた少なくとも２ケの気象
項目データの組合わせからなる蜃気楼の発生予測装置。