JP6239419B2 - 特定気象現象観測システム、特定気象現象観測方法 - Google Patents

Description

本発明は、気象計を用いた気象現象観測技術に関する。

従来、雨、風、雪などの気象状況を時間的、地域的に観測するために、気象計が用いられている。

上記従来の気象計を用いた気象観測システムとして、例えば気象庁が運用しているアメダス（AMeDAS : Automated Meteorological Data Acquisition System）が知られる。アメダスでは、気象計を、約１７km間隔を目安にメッシュ状に複数台設置し、それぞれの気象計において気温や降水量等の気象データの観測を行っている。

しかしながら、例えば「竜巻」、「ダウンバースト」、「ガストフロント」等に伴う「突風」等の突発的かつ局所的に発生する気象現象は、その局所性から、上記従来の観測システムでは上記現象そのものの発生の有無さえも観測できない場合があった。

したがって、上記従来の観測システムの運用下では、上述のような気象現象の発生前後の気圧や温度等の気象データの分布等を詳細に把握することは困難であり、竜巻やダウンバースト等の発生の有無やその発生状況は、主に倒壊した建物や樹木等の被害状況から判断しているのが実状であった。

本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象の観測を可能とする技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な気象計と、前記気象計にて測定されるデータを、前記気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集するデータ収集部と、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、所定の変化速度以上の速度で変化する場合に、前記気象計の設置地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する判定部と、を備える特定気象現象観測システムに関する。

また、本発明の一態様は、所定間隔で配置され、気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な複数の気象計と、前記複数の気象計にて測定されるデータを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集するデータ収集部と、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する判定部と、を備える特定気象現象観測システムに関する。

また、本発明の一態様は、所定間隔で配置され、気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な複数の気象計と、前記複数の気象計にて測定されるデータを収集するデータ収集部と、を備える特定気象現象観測システムにおける特定気象現象観測方法であって、前記複数の気象計にて測定されるデータを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集し、収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する特定気象現象観測方法に関する。

以上に詳述したように、本発明によれば、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象の観測を可能とする技術を提供することができる。

本発明の第１の実施の形態による気象観測システムＷのシステム構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における気象観測システムＷを構成する気象計１１〜１ｎの伊勢崎市付近における実際の設置例を示す図である。 本実施の形態による気象観測システムＷにおける機能ブロック図である。 第１の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 それぞれの気象計１１〜１ｎにて測定される気温データおよび気圧データの一例である。 「周囲の観測地点」に設置された気象計を特定するためのデータテーブルである。 第２の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 第３の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 気象計において計測された、17:30から19:00の間の「気温」、「気圧」、「絶対湿度」、「感雨」の時間変化を示すグラフである。 図９に示した気圧ピークの通過時刻と、実際に突風被害が発生したエリアおよびその発生時刻との関係を示す図である。 第４の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 第５の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 第６の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。 ＡＮＤ条件のフローチャートにおける判断基準をＯＲ条件とした場合の本発明による他の処理の流れを示すフローチャートの一例である。 ＡＮＤ条件のフローチャートにおける判断基準をＯＲ条件とした場合の本発明による他の処理の流れを示すフローチャートの一例である。 ＡＮＤ条件のフローチャートにおける判断基準をＯＲ条件とした場合の本発明による他の処理の流れを示すフローチャートの一例である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。

（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態について説明する。

＜システム構成＞
図１は、本発明の第１の実施の形態による気象観測システムＷのシステム構成の一例を示す図である。同図に示すように、本実施の形態による気象観測システムＷは、例えば、ｎ台（ｎは整数）の気象計１１〜１ｎ、サーバ２およびｍ台（ｍは整数）のクライアント端末３１〜３ｍ等を備えている。

これら気象計１１〜１ｎとサーバ２との間の通信、サーバ２とクライアント端末３１〜３ｍとの間の通信は、例えば、インターネットやＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の電気通信回線Ｎを介して実現することができる。

もちろん、気象観測システムＷを構成するこれら各種装置を相互通信可能とする回線は、有線通信に限らず無線通信であってもよいし、これらを複合的に組み合わせた通信回線であっても良い。

図２は、本実施の形態における気象観測システムＷを構成する気象計１１〜１ｎの伊勢崎市付近における実際の設置例を示す図である。同図に示すように、白抜きの三角形で示すアメダスの測候所が約１７km間隔で配置されているのに対して、黒塗りの四角形で示す気象計１１〜１ｎは例えば約２〜５ｋｍ以内の間隔（所定間隔）で配置されている。同図から、気象計１１〜１ｎの方がアメダスの測候所に比べて大幅に稠密にメッシュ状に配置されていることが分かる。

次に、上記気象観測システムＷを構成する各装置について詳細に説明する。

気象計１１〜１ｎは、それぞれの気象計の設置位置（観測地点）Ｓ１１〜Ｓ１ｎにおける、例えば「気温」および「気圧」等を測定する機能を備えている。

サーバ２は、例えば、各気象計１１〜１ｎにて測定される測定データを電気通信回線Ｎ等を通じてリアルタイム（例えば１分ごと）に収集し、収集されたデータそのもの若しくはこれに所定の処理を加えた情報（グラフ、統計情報、ＷＥＢページ等）を、要求に応じて或いは自発的に、クライアント端末３１〜３ｍ等のネットワーク端末に送信する。

クライアント端末３１〜３ｍは、例えば、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等の、通信端末であり、サーバ２から送信される各種データを電気通信回線Ｎを介して受信し、必要に応じてデータ表示、音声通知、ランプ点灯、バイブレーション通知等を行う。また、クライアント端末３１〜３ｍでは、サーバ２が提供するＷＥＢサイトを閲覧可能となっている。

＜機能ブロック構成＞
続いて、本実施の形態による気象観測システムＷが備える機能構成について説明する。図３は、本実施の形態による気象観測システムＷにおける機能ブロック図である。

気象計１１〜１ｎは、それぞれが、例えば、ＣＰＵ１１１〜１ｎ１、ＭＥＭＯＲＹ１１２〜１ｎ２、ストレージ１１３〜１ｎ３、気温計１１４〜１ｎ４、気圧計１１６〜１ｎ６、通信インターフェース１１ａ〜１ｎａ等を備えている。気象計１１〜１ｎそれぞれにて計測される各種測定値は、所定の時間間隔（例えば１分）毎に電気通信回線Ｎを介してサーバ２へと送信される。

次に、サーバ２は、例えば、ＣＰＵ２１、ＭＥＭＯＲＹ２２、ストレージ２３、通信インターフェース２４等を備えている。サーバ２は、通信インターフェース２４を介して気象計１１〜１ｎから送信される測定値データを受信するとともに、これら受信される測定値データに対して所定の演算処理を施し、測定データそのもの、統計処理したデータ、グラフ、ＷＥＢページ等をクライアント端末３１〜３ｍから閲覧可能とする。

そして、クライアント端末３１〜３ｍは、例えば、ＣＰＵ３１１〜３ｍ１、ＭＥＭＯＲＹ３１２〜３ｍ２、ストレージ３１３〜３ｍ３、操作入力部３１４〜３ｍ４、表示装置３１５〜３ｍ５、通信インターフェース３１６〜３ｍ６等を備えている。

なお、クライアント端末３１〜３ｍに備わるストレージ３１３〜３ｍ３は、データ記憶可能な装置であればよく、各クライアント端末にもともと備わるＨＤＤ等の記憶装置でもよいし、ＳＤカードやＭｉｃｒｏＳＤカード等のようなリムーバブルストレージであってもよい。

本実施の形態において、ＣＰＵは、それが備わる装置における各種処理を行う役割を有しており、またＭＥＭＯＲＹやストレージ等に格納されているプログラムを実行することにより種々の機能（後述する各機能ブロックの機能を含む）を実現する役割も有している。なお、ＣＰＵは、同等の演算処理を実行可能なＭＰＵ（Micro Processing Unit）により代替することも可能であることは言うまでもない。また、各装置に備わるストレージについても同様に、例えばフラッシュメモリ等の記憶装置により代替可能である。

ＭＥＭＯＲＹは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＶＲＡＭ（Video RAM）、フラッシュメモリ等から構成されることができ、気象観測システムＷを構成する各装置において利用される種々の情報やプログラムを格納する役割を有している。

＜動作説明＞
次に、本発明の第１の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図４は、第１の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４に示すフローチャートでは、一例として、複数の判断基準（例えばＡＣＴ１０２、ＡＣＴ１０３）を満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＡＮＤ条件）を例示するが、これに限られるものではなく、上記複数の判断基準の内のいずれかを満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＯＲ条件）を採用することもできる。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、複数の気象計１１〜１ｎにて測定される気温データを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ１０１）。ここで、「気象計の設置地点に関する情報」としては、例えば、ＩＰアドレス、住所、経緯度、地名、ＩＤ等任意に選択可能であり、結果として設置地点を把握可能であればよい。図５は、それぞれの気象計１１〜１ｎにて測定される気温データおよび気圧データの一例である。ここでは、ＣＰＵ２１は、例えば１分おきに各気象計１１〜１ｎにおける測定データを収集し、ストレージ２３に順次リアルタイムに格納してゆく。このように、各気象計における測定データをリアルタイムに短い時間間隔で取得することにより、短い時間内で発生〜収束までの一例のサイクルが完了してしまう突発的な気象現象を捉えることができる。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下（相対変化）するか（ＡＣＴ１０２，Ｙｅｓ）、温度低下（相対変化）により「周囲の観測地点での気温」に対して所定値以上低い温度となる（相対的な差が所定値以上（例えば、５℃）となる）（ＡＣＴ１０３，Ｙｅｓ）「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、「突発的に発生し強風を伴う特定気象現象」が発生していると判定する（ＡＣＴ１０４）。このように、単に変化速度が所定値を超えるだけでなく、相対的な差が所定値以上となることを条件とすることにより、一瞬だけ急激な気温変化が発生した場合を誤差として除外することができる。

なお、ここでの「特定気象現象」とは、例えば「ダウンバースト」、「ガストフロント」および「竜巻」等の内のいずれかを伴う「突風」等の気象現象を意味する。

ここで、「周囲の観測地点」とは、例えば判定対象である測定データの取得元が気象計１１である場合に、例えば図６に示すようなデータテーブルに基づいて、気象計１２〜１４を「周囲の観測地点」に設置された気象計として選択することができる。図６に示すようなデータテーブルは、例えばサーバ２に備わるストレージ２３等に格納しておくことができる。もちろん、結果としてサーバ２にて参照可能であれば、必要に応じてサーバ２外の機器からダウンロードして取得してもよい。

また、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下（相対変化）する「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。

（第２の実施の形態）
続いて、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、上述した第１の実施の形態の変形例である。本実施の形態は、特定気象現象の観測アルゴリズムが、第１の実施の形態とは異なる。

以下、第１の実施の形態において示した部分と実質的に同様な部分については、同一符号を付し、説明は省略する。なお、第２の実施の形態においても、第１の実施の形態と同様なシステム構成および機能ブロック構成を採用している。

＜動作説明＞
本発明の第２の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図７は、第２の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートでは、一例として、複数の判断基準（例えばＡＣＴ２０２、ＡＣＴ２０３）を満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＡＮＤ条件）を例示するが、これに限られるものではなく、上記複数の判断基準の内のいずれかを満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＯＲ条件）を採用することもできる。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、複数の気象計１１〜１ｎにて測定される気圧データを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ２０１）。ここで、「気象計の設置地点に関する情報」としては、例えば、ＩＰアドレス、住所、経緯度、地名、ＩＤ等任意に選択可能であり、結果として設置地点を把握可能であればよい。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇（相対変化）するとともに（ＡＣＴ２０２，Ｙｅｓ）、気圧上昇（相対変化）により「周囲の観測地点での気圧」に対して所定値以上高い気圧となる（相対的な差が所定値以上となる）（ＡＣＴ２０３，Ｙｅｓ）「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する（ＡＣＴ２０４）。このように、単に変化速度が所定値を超えるだけでなく、相対的な差が所定値以上となることを条件とすることにより、一瞬だけ急激な気圧変化が発生した場合を誤差として除外することができる。

ここで、「周囲の観測地点」とは、第１の実施の形態と同様、図６に示すようなデータテーブルに基づいて選択することができる。

また、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の上昇速度（変化速度）以上の速度で気圧上昇（相対変化）する「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。

（第３の実施の形態）
続いて、本発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態は、上述した各実施の形態の変形例である。本実施の形態は、特定気象現象の観測アルゴリズムが、上述の各実施の形態とは異なる。

以下、上述した各実施の形態において示した部分と実質的に同様な部分については、同一符号を付し、説明は省略する。なお、第３の実施の形態においても、上述の各実施の形態と同様なシステム構成および機能ブロック構成を採用している。

＜動作説明＞
本発明の第３の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図８は、第３の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。第３の実施の形態における判定アルゴリズムは、上述の第１の実施の形態と第２の実施の形態とを部分的に組み合わせたアルゴリズムとなっている。なお、図８に示すフローチャートでは、一例として、複数の判断基準（例えばＡＣＴ３０２、ＡＣＴ３０３、ＡＣＴ３０４、ＡＣＴ３０５）を満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＡＮＤ条件）を例示するが、これに限られるものではなく、上記複数の判断基準の内のいずれかを満たす場合に特定気象現象が発生していると判定するアルゴリズム（ＯＲ条件）を採用することもできる。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、複数の気象計１１〜１ｎにて測定される気温データおよび気圧データを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ３０１）。ここで、「気象計の設置地点に関する情報」としては、例えば、ＩＰアドレス、住所、経緯度、地名、ＩＤ等任意に選択可能であり、結果として設置地点を把握可能であればよい。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下（相対変化）するとともに（ＡＣＴ３０２，Ｙｅｓ）、温度低下（相対変化）により「周囲の観測地点での気温」に対して所定値以上低い温度となる（相対的な差が所定値以上となる）（ＡＣＴ３０３，Ｙｅｓ）とともに、気圧測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇（相対変化）するとともに（ＡＣＴ３０４，Ｙｅｓ）、気圧上昇（相対変化）により「周囲の観測地点での気圧」に対して所定値以上高い気圧となる（相対的な差が所定値以上となる）（ＡＣＴ３０５，Ｙｅｓ）「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する（ＡＣＴ３０６）。

もちろん、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下（相対変化）するとともに、気圧測定データについて、「周囲の観測地点」での測定データに対して所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇（相対変化）する「特定観測地点」がある場合に、その「特定観測地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。

図９は、気象計において計測された、17:30から19:00の間の「気温」、「気圧」、「絶対湿度」、「感雨」の時間変化を示すグラフである。

同図に示すように、ダウンバースト（ＤＢ）の発生の直前に急激な温度低下がみられる。また、気圧の変動も激しく、ガストフロント（ＧＦ）とダウンバーストの通過に伴う変化をよく捉えている。同図に示すように、気圧のグラフに着目すると、２つのピークと、それぞれのピークの直前に気圧低下している部分があることがわかる。この気圧低下している部分を「pressure dip」と呼び、気圧上昇している部分を「pressure jump」と呼ぶ。積乱雲からの下降気流が地上発散するアウトフローの先端であるガストフロントが先に通過し、そのあとでダウンバーストがあったのではないかと推測される。したがって、図９に示すように、最初のdipとpeakがガストフロント通過によるもの、２つ目のdipとpeakがダウンバースト通過によるものと考えられる。

図１０は、図９に示した気圧ピークの通過時刻と、実際に竜巻被害が発生したエリアおよびその発生時刻との関係を示す図である。同図に示すように、複数の気象計によって計測された気圧データが示す気圧ピークの通過と、竜巻被害の発生時刻とがほぼ一致していることがわかる。

（第４の実施の形態）
続いて、本発明の第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態は、上述した各実施の形態の変形例である。上述の各実施の形態では、特定気象現象の観測のために、複数の気象計のデータに基づく判定を行っているが、本実施の形態では、１台の気象計のみにより測定される気温データに基づく特定気象現象の観測を行う判定アルゴリズムとなっている。

以下、上述した各実施の形態において示した部分と実質的に同様な部分については、同一符号を付し、説明は省略する。なお、第４の実施の形態においても、上述した各実施の形態と同様なシステム構成および機能ブロック構成を採用している。

＜動作説明＞
本発明の第４の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図１１は、第４の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、いずれかの気象計（例えば気象計１１）にて測定される気温データを、測定データの取得元である気象計（例えば気象計１１）の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ４０１）。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下するとともに（ＡＣＴ４０２，Ｙｅｓ）、温度低下により所定期間内に所定値以上低い温度となる（ＡＣＴ４０３，Ｙｅｓ）場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する（ＡＣＴ４０４）。このように、単に変化速度が所定値を超えるだけでなく、相対的な差が所定値以上となることを条件とすることにより、一瞬だけ急激な気温変化が発生した場合を誤差として除外することができる。

また、ＣＰＵ２１（判定部）は、いずれかの気象計（例えば気象計１１）から収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下する場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。

（第５の実施の形態）
続いて、本発明の第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態は、上述した各実施の形態の変形例である。上述の第１〜第３の実施の形態では、特定気象現象の観測のために、複数の気象計のデータに基づく判定を行っているが、本実施の形態では、１台の気象計のみにより測定される気圧データに基づく特定気象現象の観測を行う判定アルゴリズムとなっている。

以下、上述した各実施の形態において示した部分と実質的に同様な部分については、同一符号を付し、説明は省略する。なお、第５の実施の形態においても、第１の実施の形態と同様なシステム構成および機能ブロック構成を採用している。

＜動作説明＞
本発明の第５の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図１２は、第５の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、いずれかの気象計（例えば気象計１１）にて測定される気圧データを、測定データの取得元である気象計（例えば気象計１１）の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ５０１）。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇（相対変化）するとともに（ＡＣＴ５０２，Ｙｅｓ）、気圧上昇（相対変化）により所定期間内に所定値以上高い気圧となる（ＡＣＴ５０３，Ｙｅｓ）場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する（ＡＣＴ５０４）。このように、単に変化速度が所定値を超えるだけでなく、相対的な差が所定値以上となることを条件とすることにより、一瞬だけ急激な気圧変化が発生した場合を誤差として除外することができる。

また、ＣＰＵ２１（判定部）は、いずれか気象計（例えば気象計１１）から収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、所定の上昇速度（変化速度）以上の速度で気圧上昇（相対変化）する場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。

（第６の実施の形態）
続いて、本発明の第６の実施の形態について説明する。上述の第１〜第３の実施の形態では、特定気象現象の観測のために、複数の気象計のデータに基づく判定を行っているが、本実施の形態では、１台の気象計のみにより測定される気温データおよび気圧データに基づく特定気象現象の観測を行う判定アルゴリズムとなっている。

以下、上述した各実施の形態において示した部分と実質的に同様な部分については、同一符号を付し、説明は省略する。なお、第６の実施の形態においても、上述の各実施の形態と同様なシステム構成および機能ブロック構成を採用している。

＜動作説明＞
本発明の第６の実施の形態による気象観測方法について説明する。
図１３は、第６の実施の形態における処理の流れを示すフローチャートである。第６の実施の形態における判定アルゴリズムは、上述の第４の実施の形態と第５の実施の形態とを部分的に組み合わせたアルゴリズムとなっている。

まず、ＣＰＵ２１（データ収集部）は、いずれかの気象計（例えば気象計１１）にて測定される気温データおよび気圧データを、その測定データの取得元である気象計（例えば気象計１１）の設置地点に関する情報と対応付けて収集する（ＡＣＴ６０１）。

次に、ＣＰＵ２１（判定部）は、収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下するとともに（ＡＣＴ６０２，Ｙｅｓ）、温度低下により所定期間内に所定値以上低い温度となる（ＡＣＴ６０３，Ｙｅｓ）とともに、気圧測定データについて、所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇するとともに（ＡＣＴ６０４，Ｙｅｓ）、気圧上昇により所定期間内に所定値以上高い気圧となる（ＡＣＴ６０５，Ｙｅｓ）場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する（ＡＣＴ６０６）。

もちろん、ＣＰＵ２１（判定部）は、いずれかの気象計（例えば気象計１１）から収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、所定の低下速度（変化速度）（例えば、−２[℃／min]）以上の速度で温度低下するとともに、気圧測定データについて、所定の上昇速度（変化速度）（例えば、＋１[hPa/min]）以上の速度で気圧上昇する場合に、「その気象計（例えば気象計１１）の設置地点」付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定することもできる。なお、ここでの閾値としての所定の温度低下速度や所定の気圧上昇速度の値は、あくまで一例であり、観測対象となる特定気象現象に応じて任意に設定変更可能であることは言うまでもない。設定される閾値は、例えばストレージ２３等に予め格納しておくことができる。

上述の各実施の形態のように、気温および気圧の測定データの内のいずれか一方に基づいた特定気象現象の観測を行う観測アルゴリズムを採用している事例においても、気温および気圧の双方が所定の条件を満たした場合にのみ特定気象現象が発生していると判定する構成とすることもできる。また、上述の各実施の形態において、気温および気圧の双方の測定データに基づいた特定気象現象の観測を行う観測アルゴリズムを採用する場合、気温および気圧の双方が所定の条件を満たした場合にのみ特定気象現象を観測する構成に限られるものではなく、例えば、気温および気圧の測定データの内のいずれかが所定の変化速度を超える場合に、その一方の条件のみを満たしただけでも特定気象現象が発生していると判定することもできる。図１４〜図１６は、図４、図７および図８にて例示したＡＮＤ条件のフローチャートにおける判断基準をＯＲ条件とした場合の本発明による他の処理の流れを示すフローチャートの一例である。

さらに、上述の各実施の形態において、サーバ２に備わるＣＰＵ２１は、特定気象現象そのもの若しくはその予兆が観測される場合に、クライアント端末３１〜３ｍに対して通知を行うこともできる。ここでの通知処理としては、例えばＥメールの送信や、注意を喚起する情報の送信などが挙げられる。また、ＩＰアドレスやＧＰＳ信号等に基づいてクライアント端末の位置を把握することができる場合には、例えば観測されるダウンバーストやガストフロントによる被害の発生が予測されるエリアに位置するクライアント端末のみに対して上記通知処理を行うようにしてもよい。

また、上述の各実施の形態において、サーバ２に備わるＣＰＵ２１（通知部）により、特定気象現象そのもの若しくはその予兆が特定観測地点にて観測される場合、特定観測地点を中心とする半径３０ｋｍ以内のエリアに位置するクライアント端末のみに対して上記通知処理を行うようにしてもよい。なお、ここでの「３０ｋｍ」は、あくまで一例であり、当該数値は任意に変更可能である。

この他、上述の各実施の形態において、サーバ２に備わるＣＰＵ２１（通知部）により、特定気象現象そのもの若しくはその予兆が特定観測地点にて観測される場合に、過去の実測データから求められる地表でのダウンバーストもしくはガストフロントの進行速度をＶ[km/min]、特定観測地点からの距離をＬ[km]、特定観測地点から同心円状に拡がるダウンバーストもしくはガストフロントが到達するまでの時間をＴ[min]とするとき、特定観測地点からＬ[km]離れた地点に位置するクライアント端末に対して、Ｔ[min]（＝Ｌ[km]／Ｖ[km/min]）後にダウンバーストもしくはガストフロントが到達する旨を通知することもできる。

さらに、本願発明者は、一連の測定データから、気温の降下速度や気圧の上昇速度が速い場合には、ガストフロントやダウンバーストによる被害が発生するエリアが広くなる（より遠くまで被害が及ぶ）ことが予想される。これを考慮し、特定気象現象が観測される場合に、気温の降下速度や気圧の上昇速度が高ければ高いほど、より遠くのエリアまで通知を届かせるように通知処理を実行してもよい。

なお、上述の実施の形態では、各気象計１１〜１ｎが、気温計、湿度計、気圧計、風向風速計、照度計、感雨センサおよび雨量計等を備えている場合を例示したが、必ずしもこれに限られるものではない。

例えば、ダウンバースト等の観測を気温のみに基づいて行う場合には、各気象計１１〜１ｎは少なくとも気温計を備えていればよいし、ダウンバースト等の観測を気圧のみに基づいて行う場合には、各気象計１１〜１ｎは少なくとも気圧計を備えていればよい。

また、上述の実施の形態では、サーバが１台であるシステム構成を例示したが、これはあくまで一例であり、各気象計１１〜１ｎからのデータ収集や収集されたデータの演算処理等は、複数台のサーバのＣＰＵによって並列に処理されても良い。

また、上述の実施の形態では、各気象計１１〜１ｎから収集されるデータや、それぞれのネットワーク端末により参照される登録データ等が特定のストレージにひとまとまりに格納されている場合を例示したが、これに限られるものではない。

例えば、気温に関する測定データは第１のサーバのストレージに格納し、 気圧に関する測定データは第２のサーバのストレージに格納するといった構成とすることで、処理負荷の分散やデータ保護を図ることもできる。

更に、本実施の形態による気象観測システムを構成するコンピュータにおいて上述した各動作を実行させるプログラムを、気象観測プログラムとして提供することができる。本実施の形態では、発明を実施する機能を実現するための当該プログラムが、装置内部に設けられた記憶領域に予め記録されている場合を例示したが、これに限らず同様のプログラムをネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様のプログラムをコンピュータ読取可能な記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。具体的に、記録媒体としては、例えば、ＲＯＭやＲＡＭ等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、回線上の伝送媒体などが挙げられる。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。

なお、プログラムは、その一部または全部が、動的に生成される実行モジュールであってもよい。

また、上述の各実施の形態にてプログラムをＣＰＵやＭＰＵに実行させることにより実現される各種処理は、その少なくとも一部を、ＡＳＩＣにて回路的に実行させることも可能であることは言うまでもない。

本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他の様々な形で実施することができる。そのため、前述の実施の形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する全ての変形、様々な改良、代替および改質は、すべて本発明の範囲内のものである。

Ｗ 気象観測システム、１１〜１ｎ 気象計、２ サーバ、３１〜３ｍ クライアント端末、Ｎ 電気通信回線、１１１〜１ｎ１ ＣＰＵ、１１２〜１ｎ２ ＭＥＭＯＲＹ、１１３〜１ｎ３ ストレージ、１１４〜１ｎ４ 気温計、１１６〜１ｎ６ 気圧計、２１ ＣＰＵ、２２ ＭＥＭＯＲＹ、２３ ストレージ、３１１〜３ｎ１ ＣＰＵ、３１２〜３ｎ２ ＭＥＭＯＲＹ、３１３〜３ｎ３ ストレージ、３１４〜３ｎ４ 操作入力部、３１５〜３ｎ５ 表示装置。

Claims (14)

1. 気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な気象計と、
   前記気象計にて測定されるデータを、前記気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集するデータ収集部と、
   前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、所定の変化速度以上の速度で変化する場合に、前記気象計の設置地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する判定部と、を備え、
   前記判定部にて前記特定気象現象が発生していると判定される場合に、過去の実測データから求められる地表でのダウンバーストの進行速度をＶ[km/min]、前記気象計の設置地点からの距離をＬ[km]、特定観測地点から同心円状に拡がるダウンバーストが到達するまでの時間をＴ[min]、Ｔ[min]＝Ｌ[km]／Ｖ[km/min]とするとき、前記気象計の設置地点からＬ[km]離れた地点に位置するクライアント端末に対して、Ｔ[min]後にダウンバーストが到達する旨を通知する通知部をさらに備える特定気象現象観測システム。
2. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、前記所定の変化速度以上の速度で変化するとともに、前記変化による値の所定期間内での変化量が所定値以上となる場合に、前記気象計の設置地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１に記載の特定気象現象観測システム。
3. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、所定期間内に所定値以上低い温度となるまで所定の低下速度以上の速度で温度低下する場合に、前記気象計の設置地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１に記載の特定気象現象観測システム。
4. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、所定期間内に所定値以上高い気圧となるまで所定の上昇速度以上の速度で気圧上昇する場合に、前記気象計の設置地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１に記載の特定気象現象観測システム。
5. 所定間隔で配置され、気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な複数の気象計と、
   前記複数の気象計にて測定されるデータを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集するデータ収集部と、
   前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する判定部と、を備え、
   前記判定部にて前記特定気象現象が発生していると判定される場合に、過去の実測データから求められる地表でのダウンバーストの進行速度をＶ[km/min]、前記特定観測地点からの距離をＬ[km]、特定観測地点から同心円状に拡がるダウンバーストが到達するまでの時間をＴ[min]、Ｔ[min]＝Ｌ[km]／Ｖ[km/min]とするとき、前記特定観測地点からＬ[km]離れた地点に位置するクライアント端末に対して、Ｔ[min]後にダウンバーストが到達する旨を通知する通知部をさらに備える特定気象現象観測システム。
6. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化するとともに、前記相対変化による値の相対的な差が所定値以上となる特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項５に記載の特定気象現象観測システム。
7. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、周囲の観測地点での気温に対して所定値以上低い温度となるまで所定の低下速度以上の速度で温度低下する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項５に記載の特定気象現象観測システム。
8. 前記判定部は、前記データ収集部にて収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、周囲の観測地点での気圧に対して所定値以上高い気圧となるまで所定の上昇速度以上の速度で気圧上昇する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項５に記載の特定気象現象観測システム。
9. 前記周囲の観測地点とは、前記特定観測地点に対して予め対応付けられている所定の観測地点群である請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の特定気象現象観測システム。
10. 所定間隔で配置され、気温および気圧の少なくともいずれか一方を測定可能な複数の気象計と、前記複数の気象計にて測定されるデータを収集するデータ収集部と、を備える特定気象現象観測システムにおける特定気象現象観測方法であって、
    前記複数の気象計にて測定されるデータを、それぞれの測定データの取得元である気象計の設置地点に関する情報と対応付けて収集し、
    収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定するとともに、
    前記特定気象現象が発生していると判定される場合に、過去の実測データから求められる地表でのダウンバーストの進行速度をＶ[km/min]、前記特定観測地点からの距離をＬ[km]、特定観測地点から同心円状に拡がるダウンバーストが到達するまでの時間をＴ[min]、Ｔ[min]＝Ｌ[km]／Ｖ[km/min]とするとき、前記特定観測地点からＬ[km]離れた地点に位置するクライアント端末に対して、Ｔ[min]後にダウンバーストが到達する旨を通知する特定気象現象観測方法。
11. 収集される測定データに基づいて、気温および気圧の少なくともいずれか一方の測定データについて、周囲の観測地点での前記測定データに対して所定の変化速度以上の速度で相対変化するとともに、前記相対変化による値の相対的な差が所定値以上となる特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１０に記載の特定気象現象観測方法。
12. 収集される測定データに基づいて、気温測定データについて、周囲の観測地点での気温に対して所定値以上低い温度となるまで所定の低下速度以上の速度で温度低下する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１０に記載の特定気象現象観測方法。
13. 収集される測定データに基づいて、気圧測定データについて、周囲の観測地点での気圧に対して所定値以上高い気圧となるまで所定の上昇速度以上の速度で気圧上昇する特定観測地点がある場合に、前記特定観測地点付近において、突発的に発生し強風を伴う特定気象現象が発生していると判定する請求項１０に記載の特定気象現象観測方法。
14. 前記周囲の観測地点とは、前記特定観測地点に対して予め対応付けられている所定の観測地点群である請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の特定気象現象観測方法。