JP3779535B2 - 発雷予測システム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、落雷の発生を予報し、気象防災に資する発雷予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から知られている落雷予測システムに、気象レーダを用いるものがある。これは、レーダエコーからセル（雲を構成する基本単位）に含まれる水分量やその変化を解析し、これをもとに落雷の危険性を判定するものである。
【０００３】
この種のシステムとしては、雷放電時に放電路から放射される電磁波を受信して、交会法（例えばＬＬＳ（Lightning Location System））、到達時間差法（例えばＬＰＡＴＳ（Lightning Position and Tracking System））、または電波干渉法（例えばＳＡＦＩＲ）などにより落雷発生確率を求める技術が知られている。
【０００４】
しかし、この技術では、現時点での落雷の有無を正確に標定できるものの、未来に落雷の生じる可能性を正確に予測することができない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように従来考えられている落雷予測システムでは、現時点での落雷の有無を正確に標定できても、将来に発生し得る落雷の可能性を正確に予測できないといった不具合を有していた。
【０００６】
この発明の目的は、簡単かつ安価な設備で、落雷発生をより正確に予測し得る発雷予測システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る発雷予測システムは、気象レーダで得られるエコー強度データから鉛直方向積算水分量、最大雨量強度及び最大雨量強度層の高度を求めると共に、高層気象情報に基づく高度−温度対比データを参照して雲頂温度を求め、かつ最大雨量強度層の高度と高度−温度対比データの参照結果との組み合わせにより最大雨量強度層温度を求める演算部と、この演算部で求められた鉛直方向積算水分量から雷雲セルを判別する雷雲セル判別部とを備え、この雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、追尾を行なうことで発雷を判定する発雷予測システムであって、過去のレーダ観測で得られる観測データに基づき、発雷統計モデルを作成する発雷統計モデル作成部と、雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、演算部で求められた鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層の温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を記録する履歴記録部と、雷雲セル判別部で判別される雷雲セルのうち所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを履歴記録部から読み出し、この読み出した履歴パラメータデータから発雷統計モデル作成部で作成された発雷統計モデルに従って所定時間後の発雷を判定する発雷判定処理部とを備えるようにしたものである。
【０００８】
この構成によれば、気象レーダから求められた鉛直方向積算水分量を用いて判別される雷雲セルについて、所定回数以上の追尾を行なうとともに、この雷雲セルに対応する鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層の温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を追尾期間保持しておくようにし、所定回数以上の追尾が行なわれた場合に、この雷雲セルに対応する履歴パラメータデータと発雷統計モデルとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて所定時間後の発雷を判定できるようにしている。すなわち、気象レーダにより得られる追尾中の雷雲セルに対応する発雷パラメータデータと過去の履歴による発雷統計モデルの発雷パラメータデータとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて所定時間後の発雷を予測できるようにしている。
【０００９】
このため、簡単かつ安価な設備で、所定時間後の落雷の発生確率を正確に予測することが可能となる。また、最大雨量強度及び最大雨量強度層の温度といった発雷パラメータデータを用いていることにより、従来に比してより正確に発雷予測を行なうことが可能となる。
【００１０】
上記構成において、発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを発雷統計モデルに従って発雷のあるグループと発雷のないグループとにグループ分けし、発雷統計モデルを作成することを特徴とする。また、発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、エコー強度データにより得られる鉛直方向積算水分量が最大値をとる時刻を原点として履歴パラメータデータの平均をとることを特徴とする。さらに、発雷判定処理部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、履歴パラメータデータと発雷統計モデルのパラメータデータとの時間軸の原点をシフトさせて、両データの差の２乗和から最小値を求めることで発雷ありモデルか発雷無しモデルかの適用と、モデル曲線上の現在位置を判定することを特徴とする。このようにすることで、精度良く所定時間後の発雷予測を行なうことができる。
【００１１】
上記構成において、発雷判定処理部は、雷雲セルの盛衰時期を判定する盛衰判定過程と、この盛衰判定過程による判定結果から発雷可能性の高くなっている位置、時間を判定する発雷判定過程とを備えることを特徴とする。このようにすることで、雷雲セルの発雷可能性を雷雲セルの盛衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現できる。
【００１２】
上記構成において、盛衰判定過程は、雷雲セル判定部で判定された雷雲セルから、エコー強度が強く雲頂温度が低く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルについて別個に盛衰を判定することを特徴とする。このようにすることで、雷雲セルから、エコー強度が強く、雲頂温度が低く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルの発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にあるセルを発雷可能性が高いと判別できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、この発明に係る発雷予測システムの一実施形態の構成を示すもので、入力データとして、気象レーダで観測毎に得られるエコー強度データ及び気象庁から提供される高層気象情報から求められた高度−温度対比データが与えられる。なお、エコー強度データは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の直交座標系もしくはｒ軸、θ軸、φ軸の極座標系に変換された雨量強度値メッシュデータである。
【００１５】
また、この図１に示す発雷予測システムは、演算部１１と、雷雲セル判別部１２と、発雷判定処理部１３と、発雷統計モデル作成部１４とにより構成されている。このうち、演算部１１は、図２に示すように、鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）演算部１１１と、最大雨量強度演算部１１２と、最大雨量強度層温度演算部１１３と、雲頂高度演算部１１４と、雲頂温度演算部１１５とを備えている。
【００１６】
上記エコー強度データは、ＶＩＬ演算部１１１、最大雨量強度演算部１１２、最大雨量強度層温度演算部１１３及び雲頂高度演算部１１４にそれぞれ供給される。ＶＩＬ演算部１１１は、エコー強度データについて、鉛直方向（Ｚ軸方向）にメッシュ単位の雨量強度値を積算することでＶＩＬを求める。最大雨量強度演算部１１２は、エコー強度データから最大雨量層の強度を求める。雲頂高度演算部１１４は、エコー強度データから雲頂高度を求める。
【００１７】
一方、上記高度−温度対比データは、最大雨量強度層温度演算部１１３及び雲頂温度演算部１１５にそれぞれ供給される。最大雨量強度層温度演算部１１３は、エコー強度データから最大雨量強度層の高度を求め、高度−温度対比データを参照して最大雨量強度層温度に換算する。雲頂温度演算部１１５は、雲頂高度演算部１１４で求められた雲頂高度を、高度−温度対比データを参照することで雲頂温度に換算する。
【００１８】
上記雷雲セル判別部１２は、演算部１１で求められたＶＩＬデータから雷雲域（雷雲セル）を判定する。この判定結果は、発雷判定処理部１３に送られる。また、この発雷判定処理部１３には、発雷統計モデル作成部１４により作成された発雷統計モデルの初期データが送られる。この発雷統計モデル作成部１４は、気象データベースから成り、過去の観測データに基づき、発雷統計モデルの初期データを作成するものである。
【００１９】
上記発雷判定処理部１３は、具体的には図３に示すような処理を行なう。
【００２０】
まず、雷雲セル判別部１２の判定結果から雷雲セルを抽出し（ステップＳ１）、抽出された１以上の雷雲セルについて発雷判定に必要なＶＩＬ、最大雨量強度、雲頂温度、雲頂高度及び最大雨量強度層温度といった発雷パラメータデータを演算部１１から取得し、各パラメータデータの履歴をメモリに記憶しておく（ステップＳ２）。
【００２１】
続いて、雷雲セルについての追尾処理を行ない、追尾回数がｎ回以上であるか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、追尾回数がｎ回以上でない場合（Ｎｏ）、発雷判定処理部１３は、予測不可と判定し、発雷判定処理を終了する（ステップＳ４）。また、追尾回数がｎ回以上である場合（Ｙｅｓ）、発雷判定処理部１３は、発雷統計モデル作成部１４から送られてくる初期データに基づき過去の実績による発雷統計モデルを求め、メモリに記憶された履歴パラメータデータから発雷統計モデルの判定を行なう（ステップＳ５）。なお、発雷統計モデルについては、図４に示すように、例えばＶＩＬデータについて発雷ありと発雷無しとに分類される。その他のパラメータデータについても同様である。
【００２２】
上記ステップＳ５について具体的に説明する。現在観測したデータが３ポイント（９分）と、発雷統計モデルは２０ポイント（６０分）とする。ただし、観測の時間間隔と発雷統計モデルのポイント数の値は一例であり、その他の値を選んでもよい。まず、発雷判定処理部１３は、実観測した発雷判定要素を発雷ありモデルのカーブに対して時間軸上で基準点をずらしながら下式に示すような平均二乗誤差を算出し、最も数値の少ない位置を発雷ありモデルでの誤差とし、その位置を予測上の原点とする。
【数１】

【００２３】
次に、発雷判定処理部１３は、発雷無しモデルに対して同様の処理を行なう。履歴パラメータデータ及び発雷パラメータデータの両者の誤差を比較し、誤差の少ない側のモデルに今回観測された雷雲が適合していると判定する。そして、今後の予測として、予測上の原点の次のポイントから先の値でその発雷判定要素が推移すると予測する。
【００２４】
以上を発雷判定要素（ＶＩＬ、最大雨量強度、雲頂温度、雲頂高度及び最大雨量強度層温度）それぞれに対して実行し、それぞれの要素の予測値を算出する。
【００２５】
上記ステップＳ５により、発雷ありモデルを適用するパラメータデータであると判定された場合に、発雷判定処理部１３は、発雷ありモデルに従った各パラメータデータの予測を行ない（ステップＳ６）、発雷無しモデルを適用するパラメータデータであると判定された場合に、発雷無しモデルに従った各パラメータデータの予測を行なう（ステップＳ７）。以後、予測したパラメータデータにより、３〜６０分後の発雷判定を行なう（ステップＳ８）。
【００２６】
さらに、発雷判定処理部１３は、上記ステップＳ８について図５に示すような処理を行なう。
まず、発雷判定処理部１３は、ステップＳ６とステップＳ７により予測したパラメータデータのうちの鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）がしきい値Ｖ１以上であるか否かの判断を行なう（ステップＳ８１）。そして、鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ１未満であれば（ＮＯ）、発雷無しと判定する。
【００２７】
これに対して鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ１以上である場合に（ＹＥＳ）、発雷判定処理部１３は、鉛直方向積算水分量がしきい値Ｖ３以上かつ予測した雲頂温度（ＣＴ）がしきい値ｃｔ２以下であるか否か、または予測した最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒ２以上かつ最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔ２以下の条件を満たしているか否かの判断を行なう（ステップＳ８２）。そして、条件を満たしているならば（ＹＥＳ）、強雷と判定する。
【００２８】
これに対して、上記条件を満たしていない場合に（ＮＯ）、発雷判定処理部１３は、以下の条件を満たしているか否かの判断を行なう。
（１）予測した鉛直方向積算水分量（ＶＩＬ）がしきい値Ｖ２以上かつ雲頂温度（ＣＴ）がしきい値Ｃｔ１以下、または予測した最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒ１以上かつ最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔ１以下（ステップＳ８３）。
（２）追尾中に強雷判定がありかつ雷雲セルが衰退期（ステップＳ８４）。
（３）予測した雲頂高度（ＣＨ）がしきい値Ｃｈ１以上（ステップＳ８５）。
【００２９】
ここで、発雷判定処理部１３は、（１）及び（２）の条件を満たしている場合に強雷と判定し、（１）の条件を満たし（２）の条件を満たしていない場合に中雷と判定し、（１）の条件を満たしておらず（３）の条件を満たしている場合に弱雷と判定し、（１）及び（３）のどちらの条件も満たしていない場合に雷セルと判定する。
【００３０】
ところで、雷雲は、図６に示すように、発達期、成熟期、衰退期で大別されることが知られている。これに対し、落雷は、成熟期の後半から衰退期にかけて、核（エコー強度の特に強い部分）が雲の上部から降下してくることに伴って起こることが多い。
【００３１】
発達期はまだ発雷までには余裕があり、エコー強度もまだ弱く、雲頂高度も低いため、「弱雷」もしくは「中雷」として判定しておいてもよい。しかし、衰退期は、地上への落雷が最も懸念される時期であり、核の降下に伴ってエコー強度が弱くなり、雲頂高度も下がってきているとはいえ、強雷として判定されるべき時期である。
【００３２】
そこで、上述のエコー強度と雲頂温度による雷雲セル判定に加え、雷雲セルの盛衰を判定することで、より精度の高い発雷予測確率を求めることができる。具体的には、図７に示すような処理により盛衰判定処理を行なう。
【００３３】
この盛衰判定処理において、発雷判定処理部１３は、以下の条件の判定を行なう。
（ａ）雷雲セル内の最大鉛直方向積算水分量［ＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ１未満
（ｂ）雷雲セル内の最大鉛直方向積算水分量［ＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ３より大きい
（ｃ）雷雲セル内の最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ１未満
（ｄ）雷雲セル内の最大雨量強度（ＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ３より大きい
（ｅ）雷雲セル内の最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ１より大きい
（ｆ）雷雲セル内の最大雨量強度層の温度（ＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ３未満 ここで、発雷判定処理部１３は、（ａ）乃至（ｆ）のいずれか１つを満たしている場合に発達期と判定する（ステップＳＴ１）。ここで、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）全ての条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、消滅期と判定する（ステップＳＴ２）。また、（ａ）、（ｃ）、（ｅ）のいずれか１つの条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、成熟期と判定する（ステップＳＴ３）。
【００３４】
この成熟期において、発雷判定処理部１３は、以下の条件の判定を行なう。
（ｇ）最大鉛直方向積算水分量のピークからの減少量［ΔＶＩＬ（ｍａｘ）］がしきい値Ｖｈ２未満
（ｈ）最大雨量強度のピークからの減少量（ΔＭＲ）がしきい値Ｍｒｈ２未満
（ｉ）最大雨量強度層の温度のピークからの減少量（ΔＭＴ）がしきい値Ｍｔｈ２より大きい
ここで、発雷判定処理部１３は、（ｇ）乃至（ｉ）全ての条件を満たすならば、まだ成熟期であると判定し、（ｇ）乃至（ｉ）のいずれの条件を満たさず、また満たすことがあっても雷雲セル内に対流域が存在する場合に、衰退期と判定する（ステップＳＴ４）。
【００３５】
そして、この衰退期が所定追尾回数以上継続した場合で、上記（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）のいずれか１つのを満たす場合に、発雷判定処理部１３は、発達期と判定する（ステップＳＴ１）。
【００３６】
また、衰退期において、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）全ての条件を満たさない場合に、発雷判定処理部１３は、消滅期と判定する（ステップＳＴ２）。さらに、この消滅期において、（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）のいずれかの条件を満たした場合に、発雷判定処理部１３は、発達期と判定する（ステップＳＴ１）。
【００３７】
また、上記ステップＳ８による発雷判定予測結果が強雷判定であった場合、発雷判定処理部１３は、追尾中の雷雲セル毎に発雷統計モデルの組み合わせを求め、次式により発雷予測確率を求める。
発雷予測確率［％］＝（発雷数／過去実績数）×１００
以上述べたように上記実施形態によれば、発雷判定処理部１３において、雷雲セル判別部１２により判別される雷雲セルについて、所定回数以上の追尾を行なうとともに、この雷雲セルに対応する鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を追尾期間メモリに保持しておくようにし、所定回数以上の追尾が行なわれた場合に、この雷雲セルに対応する履歴パラメータデータと発雷統計モデルとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて６０分以内の発雷を判定できるようにしている。すなわち、気象レーダにより得られる追尾中の雷雲セルに対応する発雷パラメータデータと過去の実績による発雷統計モデルの発雷パラメータデータとを比較照合し、この比較照合結果に基づいて６０分以内の発雷を予測できるようにしている。
【００３８】
このため、簡単かつ安価な設備で、６０分以内の落雷の発生確率を正確に予測することが可能となり、この予測情報を外部システムに提供することにより落雷事故に対する準備等の対応処置の迅速化に寄与できる。また、最大雨量強度及び最大雨量強度層温度といった発雷パラメータデータを用いていることにより、従来に比してより正確に発雷予測、つまり中雷であるか強雷であるかの予測を行なうことが可能となる。
【００３９】
特に、発雷判定処理部１３は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを発雷統計モデルに従って発雷のあるグループと発雷のないグループとにグループ分けしたり、履歴パラメータデータと発雷統計モデルのパラメータデータとの時間軸の原点をシフトさせて、両データの差の２乗和から最小値を求めることで発雷ありモデルか発雷無しモデルかの適用と、モデル曲線上の現在位置を判定するようにしているので、発雷予測のために複雑な演算処理を必要とすることなく、精度良く６０分以内の発雷予測を行なうことができる。
【００４０】
また、発雷判定処理部１３は、雷雲セルの盛衰時期を判定し、この判定結果から発雷可能性の高くなっている位置、時間を判定することで、雷雲セルの発雷可能性を雷雲セルの減衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現できる。
【００４１】
なお、盛衰判定過程においては、雷雲セル判定部１２で判定された雷雲セルから、エコー強度が強く雲頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルについて別個に盛衰を判定するようにしているので、雷雲セルから、エコー強度が強く、雲頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルの発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にあるセルを発雷可能性が高いと判別できる。
【００４２】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、発雷判定処理部１３は、発雷ありモデルと発雷無しモデルに分けて履歴パラメータデータの予測を行なっているが、その他に、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、エコー強度データにより得られるＶＩＬが最大値をとる時刻を原点として履歴パラメータデータの平均をとるようにしてもよい。ところで、全ての発雷パラメータデータを別々に平均化すると、ＶＩＬ以外はそのカーブが顕著に変化しないため、ＶＩＬのみを独立して平均化し、それ以外の発雷パラメータデータに対しＶＩＬと時間軸を同期させて平均化している。つまり、雷雲の盛衰はＶＩＬの変化で表すことができ、その他の発雷パラメータデータは雷雲の盛衰に時間を同期させて平均している。
【００４３】
その他、この発明の要旨を逸脱しない範囲であれば、発雷予測システムの構成及び発雷判定手順を種々変形しても同様に実施可能であることはいうまでもない。
【００４４】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、過去の実績による発雷統計モデルに従って発雷パラメータデータの予測を行なうことにより、簡単かつ安価な設備で、落雷発生をより正確に予測し得る発雷予測システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る発雷予測システムの一実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】上記図１に示した演算部の具体的構成を示すブロック図。
【図３】上記図１に示した発雷判定処理部の具体的な処理内容を示すフローチャート。
【図４】発雷統計モデルの内容を示す図。
【図５】上記図３に示したステップＳ８の詳細な処理内容を示すフローチャート。
【図６】雷雲の盛衰の様子を示す図。
【図７】雷雲の盛衰状態を判定する手順を示す図。
【符号の説明】
１１…演算部、
１２…雷雲セル判別部、
１３…発雷判定処理部、
１４…発雷統計モデル作成部、
１１１…ＶＩＬ演算部、
１１２…最大雨量強度演算部、
１１３…最大雨量強度層温度演算部、
１１４…雲頂高度演算部、
１１５…雲頂温度演算部。

Claims (8)

1. 気象レーダで得られるエコー強度データから鉛直方向積算水分量、最大雨量強度及び最大雨量強度層の高度を求めると共に、高層気象情報に基づく高度−温度対比データを参照して雲頂温度を求め、かつ最大雨量強度層の高度と高度−温度対比データの参照結果との組み合わせにより最大雨量強度層温度を求める演算部と、この演算部で求められた鉛直方向積算水分量から雷雲セルを判別する雷雲セル判別部とを備え、この雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、追尾を行なうことで発雷を判定する発雷予測システムであって、
   過去のレーダ観測で得られる観測データに基づき、発雷統計モデルを作成する発雷統計モデル作成部と、
   前記雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、前記演算部で求められた鉛直方向積算水分量、最大雨量強度、雲頂温度及び最大雨量強度層の温度といった発雷判定に必要な発雷パラメータの履歴を記録する履歴記録部と、
   前記雷雲セル判別部で判別される雷雲セルのうち所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを前記履歴記録部から読み出し、この読み出した履歴パラメータデータから前記発雷統計モデル作成部で作成された発雷統計モデルに従って所定時間後の発雷を判定する発雷判定処理部とを具備してなることを特徴とする発雷予測システム。
2. 前記発雷統計モデル作成部は、過去の観測データに基づき、前記発雷統計モデルの初期値を作成することを特徴とする請求項１記載の発雷予測システム。
3. 前記発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、その履歴パラメータデータを発雷のあるグループと発雷のないグループとにグループ分けし、発雷統計モデルを作成することを特徴とする請求項１記載の発雷予測システム。
4. 前記発雷統計モデル作成部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、エコー強度データにより得られる鉛直方向積算水分量が最大値をとる時刻を原点として、発雷ありの場合と発雷無しの場合とに分けて履歴パラメータデータの平均をとることで発雷統計モデルを作成することを特徴とする請求項１記載の発雷予測システム。
5. 前記発雷判定処理部は、所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、履歴パラメータデータと発雷統計モデルのパラメータデータとの時間軸の原点をシフトさせて、両データの差の２乗和から最小値を求めることで発雷ありモデルか発雷無しモデルかの適用と、モデル曲線上の現在位置を判定することを特徴とする請求項１記載の発雷予測システム。
6. 前記発雷判定処理部は、前記雷雲セル判別部で判別される雷雲セルについて、追尾された回数が所定回数以上であるか否かを判定する第１処理過程と、
   この第１処理過程により判定された所定回数以上の追尾が行なわれた雷雲セルについて、前記履歴記録部に記録された履歴パラメータデータから発雷ありモデルを適用するか発雷無しモデルを適用するかを判定する第２処理過程と、
   この第２処理過程により判定された発雷ありモデルもしくは発雷無しモデルに従い所定時間後の発雷パラメータデータを予測する第３処理過程と、
   この第３処理過程により予測された発雷パラメータデータに基づいて発雷判定を行なう第４処理過程とを備えることを特徴とする請求項１記載の発雷予測システム。
7. 前記第３処理過程は、雷雲セルの盛衰時期を判定する盛衰判定過程と、この盛衰判定過程による判定結果から発雷可能性の高くなっている位置を判定する発雷判定過程とを備えることを特徴とする請求項６記載の発雷予測システム。
8. 前記盛衰判定過程は、前記雷雲セル判定部で判定された雷雲セルから、エコー強度が強く雲頂温度が低く発達している核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲セルについて別個に盛衰を判定することを特徴とする請求項１または７記載の発雷予測システム。

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