JP2002236174A - 霧観測装置及び霧観測方法 - Google Patents
霧観測装置及び霧観測方法Info
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Abstract
性、3次元的観測可能性を活かし、気象レーダ装置以外
に得られる気象観測測器等による情報も加味しながら、
精度の高い霧の観測結果及び予測結果を得ることができ
る霧観測装置及び霧観測方法を提供することを目的とす
る。 【解決手段】 大気中に電磁波を発射した気象レーダが
受信した反射波に基づいて大気中の気象粒子の特徴を表
す複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算
出手段によって算出した特徴量を気象状況のタイプごと
に振分け、当該振分けた特徴量が最も集中している気象
状況のタイプに基づいて大気中に霧が発生しているか否
かを判定する霧判定手段と、霧判定手段の判定結果と特
徴量算出手段によって算出した特徴量とに基づいて霧の
発生状況を分類する霧発生状況分類手段とを備えるよう
にした。
Description
センサからの観測結果に基づいて、霧またはそれ以外の
気象状況の判定を行い、同時に、将来における霧の発生
状況の予測を行う総合的な霧観測装置及び霧観測方法に
関するものである。
る視程距離の悪化は、交通障害などを引き起こすことか
ら社会生活に大きな影響を与えている。そこで、霧が頻
繁に発生する地域等では、霧の観測または霧の発生及び
消滅予測が大変重要となっており、気象レーダ装置を用
いた霧の観測や、アメダス情報や人の目視等を用いた霧
の発生及び消滅予測がなされている。
観測装置は、図12に示すように構成されており、肉眼
で視認可能な距離である視程距離を算出し得るようにな
されている。
射し、当該大気中の気象粒子から反射される反射波を受
信して反射強度値を求める気象レーダ装置、2は気象レ
ーダ装置1が求めた反射強度値に基づいて視程距離を算
出する視程距離算出手段である。
この霧観測装置において、気象レーダ装置1は、視程距
離を求めたい大気中に電磁波を発射した後、当該大気中
の気象粒子から反射される反射波を受信し、当該受信し
た反射波に基づいてこの反射波の反射強度値を算出す
る。
(1)、式(2)に従って、気象レーダ装置1が算出し
た反射強度に基づいて視程距離を算出する。
度値Zの対数値、Wは霧水量(g/m3(立方メート
ル))、Visibility(m)は視程距離を示し
ている。
ミリ波レーダーによる海霧の観測、天気、Vol.33、no.1
1、pp.603-612、1986及びB.Kunkel、Parameterization of
Droplet Terminal Velocity and Extinction Coefficie
nt in Fog Models、Journal ofClimate and Applied Met
eorology、Vol.3、pp.34-41、Jan、1984に示されている。
いた霧観測装置は、気象レーダが受信する反射強度値に
基づいて算出した視程距離のみによって霧の観測を行っ
ている。このため、例えば、一般的に雨の場合には、霧
の場合よりも反射強度値が高くなるため、上述のように
霧観測装置が式(1)、式(2)に従って算出した視程
距離は誤差を含んだものになり、正確な観測ができない
という問題があった。
の空間的、すなわち3次元的な観測が必要であるが、従
来の霧観測装置では、十分な3次元的な観測が行われて
おらず、霧の動態を十分に把握できていなかった。
ダス情報や目視による予測の場合、観測範囲が限られる
ことや、所望観測範囲にセンサ等がない場合が考えら
れ、正確な予測ができないという問題があった。
ためになされたもので、気象レーダ装置の特徴である、
広域観測可能性、3次元的観測可能性を活かし、かつ、
気象レーダ装置以外に得られる気象観測測器等による情
報も加味しながら、精度の高い霧の観測結果及び予測結
果を得ることができる霧観測装置及び霧観測方法を提供
することを目的とする。
装置は、大気中に電磁波を発射し、当該大気中の気象粒
子からの反射波を受信する気象レーダと、気象レーダが
受信した反射波に基づいて大気中の気象粒子の特徴を表
す複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算
出手段によって算出した特徴量を気象状況のタイプごと
に振分け、当該振分けた特徴量が最も集中している気象
状況のタイプに基づいて大気中に霧が発生しているか否
かを判定する霧判定手段と、霧判定手段の判定結果と特
徴量算出手段によって算出した特徴量とに基づいて霧の
発生状況を分類する霧発生状況分類手段とを備えること
を特徴とするものである。
特徴量を格納する特徴量格納手段と、特徴量算出手段に
よって算出された現況の特徴量と、特徴量格納手段に格
納した過去の特徴量との間の変化量を算出する変化量算
出手段と、特徴量算出手段によって算出した現況の特徴
量と変化量算出手段によって算出した変化量とに基づい
て、所望時間後における予測特徴量の値を算出する特徴
量予測手段とを備え、霧判定手段は、特徴量予測手段が
算出した予測特徴量を用いて霧の状態を判定することを
特徴とするものである。
の観測条件に関連して連鎖している霧系列を有し、当該
気象レーダの観測条件に基づいて、霧発生状況分類手段
が分類した霧発生状況の推移を示す霧系列を特定する霧
系列特定手段を備えることを特徴とするものである。
出した特徴量を用いて気象を判定するとともに、特徴量
予測手段が算出した予測特徴量を用いて気象を判定し、
霧発生状況分類手段は、霧判定手段が特徴量を用いて判
定した判定結果に基づいて第1の霧発生状況を選択する
とともに、霧判定手段が予測特徴量を用いて判定した判
定結果に基づいて第2の霧発生状況を選択し、霧系列特
定手段は、霧発生状況分類手段が選択した第1の霧発生
状況及び第2の霧発生状況における推移パタンのうち同
時期の推移パタンを、気象レーダの観測条件に基づいて
特定することを特徴とするものである。
徴量に対して、霧に関する優先度を設定する優先度設定
手段を備え、霧判定手段は、優先度設定手段によって優
先度が設定された特徴量に従って大気中に霧が発生して
いるか否かを判定することを特徴とするものである。
備え、特徴量算出手段は、測定結果に基づいて特徴量を
算出し、霧判定手段は、測定結果に基づいて算出された
特徴量を用いて大気中に霧が発生しているか否かを判定
することを特徴とするものである。
られる複数の測定結果に対して霧の判定に関する優先度
を設定し、当該優先度が設定された測定結果に従って、
大気中に霧が発生しているか否かを判定することを特徴
とするものである。
特徴量に基づいて視程距離を算出する視程距離算出手段
を備え、視程距離算出手段は、算出した視程距離を使用
者に対して通知するることを特徴とするものである。
出した複数の特徴量に基づいて、霧の移流差を算出し、
当該算出した移流差に基づいて霧の移流先を予測する霧
移流先予測手段を備えることを特徴とするものである。
重偏波を用いて行うとともに、気象レーダの測定結果に
基づいて気象粒子が雨滴であるか霧滴であるかを判別す
る雨霧判別手段を備えることを特徴とするものである。
を行うとともに、特徴量算出手段が当該気象レーダの測
定結果を用いて算出した特徴量に基づいて大気中の霧水
量を算出する霧水量算出手段を備えることを特徴とする
ものである。
系列特定手段によって予測される霧発生状況に応じた測
定を行うことを特徴とするものである。
気中に電磁波を発射し、当該大気中の気象粒子からの反
射波を受信する受信ステップと、受信した反射波に基づ
いて大気中の気象粒子の特徴を表す複数の特徴量を算出
する特徴量算出ステップと、算出した特徴量を気象状況
のタイプごとに振分け、当該振分けた特徴量が最も集中
している気象状況のタイプに基づいて大気中に霧が発生
しているか否かを判定する霧判定ステップと、判定した
判定結果と算出した特徴量とに基づいて霧の発生状況を
分類する霧発生状況分類ステップとを備えることを特徴
とするものである。
した特徴量を特徴量格納手段に格納する格納ステップ
と、特徴量算出ステップにおいて算出した現況の特徴量
と、特徴量格納手段に格納した過去の特徴量との間の変
化量を算出する変化量算出ステップと、特徴量算出ステ
ップにおいて算出した現況の特徴量と変化量算出ステッ
プにおいて算出した変化量とに基づいて、所望時間後に
おける予測特徴量の値を算出する特徴量予測ステップ
と、特徴量予測ステップにおいて算出した予測特徴量を
用いて霧の状態を判定する霧判定ステップとを備えるこ
とを特徴とするものである。
の観測条件に関連して連鎖する霧系列から、当該気象レ
ーダの観測条件に基づいて、霧発生状況分類ステップに
おいて分類した霧発生状況の推移を示す霧系列を特定す
る霧系列特定ステップを備えることを特徴とするもので
ある。
した予測特徴量に基づいて大気中に霧が発生しているか
否かを判定する第2の霧判定ステップと、第2の霧判定
ステップにおける判定結果に基づいて霧発生状況を分類
する第2の霧発生状況分類ステップと、第1の霧発生状
況分類ステップにおいて分類した第1の霧発生状況に対
する第1の霧系列を特定するとともに、第2の霧発生状
況分類ステップにおいて分類した第2の霧発生状況に対
する第2の霧系列を特定する霧系列特定ステップとを備
えることを特徴とするものである。
数の特徴量に対して霧の判定に関する優先度を設定する
優先特徴量設定ステップを備え、霧判定ステップにおい
て、優先度が設定された特徴量に従って、大気中に霧が
発生しているか否かを判定することを特徴とするもので
ある。
環境を測定する気象環境測定ステップと、測定結果を気
象状況のタイプごとに振分ける振分けステップとを備え
ることを特徴とするものである。
られる複数の測定結果に対して霧の判定に関する優先度
を設定する優先測定結果設定ステップを備え、霧判定ス
テップにおいて、優先度が設定された測定結果に従っ大
気中に霧が発生しているか否かを判定することを特徴と
するものである。
離を算出する視程距離算出ステップと、算出した視程距
離を使用者に対して通知する視程距離通知ステップとを
備えることを特徴とするものである。
る時間に算出した複数の特徴量に基づいて、霧の移流差
を算出する移流差算出ステップと、移流差算出ステップ
において算出した移流差に基づいて霧の移流先を予測す
る霧移流先予測ステップとを備えることを特徴とするも
のである。
る二重偏波測定ステップと、測定結果に基づいて、気象
粒子が雨滴であるか霧滴であるかを判別する霧滴判定ス
テップとを備えることを特徴とするものである。
二周波測定ステップと、測定結果に基づいて、大気中の
霧水量を算出する霧水量算出ステップとを備えることを
特徴とするものである。
いて説明する。なお、本発明による霧観測装置を説明し
た各図において、共通する要素には同一符号を付し、重
複する説明を省略する。また、入出力が異なるものの、
機能的に共通な要素には符号a、b等を付した。
る霧観測装置の構成を示し、大気中の観測結果に基づい
て大気中に霧が発生しているか否かの判定、霧の発生状
況の予測等を行い得るようになされている。
て、気象レーダ装置(気象レーダ)1aは、大気中に電
磁波を発射し、当該電磁波が照射された雨や霧等の気象
粒子からの反射波を受信することによって大気中を観測
する。
反射波を解析することにより、エコー強度値、エコー頂
高度、ドップラー成分等(図2)の各種気象レーダ情報
を取得し、当該取得した気象レーダ情報を特徴量算出手
段4に送出する。
気象レーダ情報に基づいて、気象粒子の特徴を表わした
具体的な測定結果である特徴量、特に霧に関係する特徴
量を各種気象レーダ情報ごとに算出し、当該算出した特
徴量を第1の霧判定手段5、第1の霧発生状況分類手段
6及び観測結果表示手段10に送出する。
例えば、図2に示すように、エコー強度、エコー頂高
度、エコー面積、エコー形状等がある。実際上、特徴量
算出手段4は、例えば、エコー強度として-5[dBZe]、エ
コー頂高度として1.5[km]、エコー面積として中ぐらい
の大きさ、エコー形状として円錐形というように、具体
的な測定結果として特徴量を算出する。
aが観測を行う観測範囲の地理的条件や、季節や、昼夜
といった時間帯や、放射霧、滑昇霧といった発生する霧
の種類によって異なっている。
量を受け取ると、図2に示すような、気象状況のタイプ
に当てはまる特徴量の範囲分けを気象レーダ情報ごとに
行った組合表を、図示しないデータベースから読出す。
ように、一面に霧が発生している気象状況(タイプ3)
である、水面上に霧が発生している気象状況(タイプ
5)である、厚い雲に覆われている気象状況(タイプ
4)であるといった気象状況を、典型的な気象状況にタ
イプ分けしたものである。
組合表を参考にしながら、受取った各種特徴量を、気象
レーダ情報ごとに各気象状況のタイプに振分けていく。
例えば、エコー強度(気象レーダ情報)が-5[dBZe]であ
る場合、エコー強度とタイプ2との組合(a2)に振分
け、エコー頂高度(気象レーダ情報)が1.5[km]である
場合、エコー頂高度とタイプ2及びタイプ3との組合
(b2及びb3)に振分けていく。
特徴量が霧又は雨に関連するタイプに振分けられた場合
に、気象状況が霧又は雨であると判定し、さらにその特
徴量の振分けにより最も特徴量が加算された気象状況の
タイプによって気象状況が霧であるか雨であるかを更に
判定することができる。
徴量が霧又は雨に関連するタイプに振分けられないので
あれば、例えば、気象状況が晴れであり、従って気象状
況をその他であると判定する。
ダ情報を、上述の組合表に後から追加することができ、
気象レーダ情報の種類を増すことにより、第1の霧判定
手段5は、さらに正確な判定を行うことができる。
算出手段4から送出された特徴量や、第1の霧判定手段
5から送出された判定結果が表示されるようになされて
おり、使用者が必要に応じて直接霧/雨/その他という
判定を行い得るようになされている。
第1の霧判定手段5から受取った判定結果に基づいて気
象状況が霧または雨であることを確認すると、上述のよ
うに判定した気象状況のタイプを参考にしながら、特徴
量算出手段4から受取った特徴量に基づいて、現況の気
象状況における霧の発生状況を分類する。
霧の状態、気象レーダ装置1aの位置及び観測する地形
等により気象レーダ情報が異なる特性を有することか
ら、当該気象レーダ情報に基づいて算出した特徴量を用
いて霧の発生状況を、例えば、図3のように分類する。
分類する霧発生状況のタイプと他のタイプとの境界をフ
ァジィ数によって表わすことにより、より柔軟な分類を
することができる。
かるファジイ数を用いる換わりに、分類する霧発生状況
のタイプと他のタイプとの境界に特徴量を重複させるこ
とにより、同様に柔軟な分類をすることができる。
知のタイプを学習していく機能を有することにより、分
類を行なうためのデータベースを強化し、未知の観測地
に対応することも考えられる。
段5において特徴量に基づいて霧/雨の判定を行うこと
ができ、また、第1の霧発生状況分類手段6において霧
の発生状況の分類を行うことができ、さらに、霧の発生
状況の分類結果を霧/雨の判定結果に加味することによ
り、当該霧/雨の判定結果を補償または修正して、より
精度の高い霧/雨の判定結果を得ることができる。
発生状況を分類できない場合には、第1の霧発生状況分
類手段から送出された複数の分類結果を表示するように
なされており、同様に表示する特徴量算出手段4からの
特徴量や、第1の霧判定手段5からの判定結果を必要に
応じて参考にさせながら、使用者に対して判定を求め得
るようになされている。
発生状況の分類に加えて、霧観測装置は、特徴量算出手
段4によって算出した特徴量を用いて、所望時間後の霧
の判定予測及び霧の発生状況の予測を行い得るようにな
されている。
特徴量を特徴量格納手段7、特徴量変化量算出手段8及
び特徴量予測手段9に送出する。
手段4から送出された特徴量を順次格納していき、当該
格納した特徴量を過去に得た特徴量の1例とし、必要に
応じて当該格納した特徴量を特徴量変化量算出手段8及
び観測結果表示手段10に送出する。
量算出手段4から現在の特徴量を取得するとともに、特
徴量格納手段7から(時間的に隣接する)過去1例(特
徴量)又はそれ以上の例(特徴量)を引出して、これら
各特徴量間の単位時間当たりの変化量を算出し、当該算
出した変化量を特徴量予測手段9及び観測結果表示手段
10に送出する。
も簡単な場合として、現在の特徴量と過去の1例(特徴
量)とに基づいてかかる変化量を算出することができ
る。また、特徴量変化量算出手段8は、多くの例(特徴
量)を用いて変化量を求めることにより、例えば、観測
値にゆらぎが存在していた場合、観測値のゆらぎによる
変化量の誤差を少なくすることができる。
手段4から得た現在の特徴量と、特徴量変化量算出手段
8から得た各特徴量間の変化量とを線形捕外することに
より、現在から所望時間後の特徴量を予測した値(以
下、これを予測特徴量と呼ぶ)を算出し、当該算出した
予測特徴量を第2の霧判定手段5a、第2の霧発生状況
分類手段6a、及び観測結果表示手段10に送出する。
予測手段9から受取った各種予測特徴量に基づいて、第
1の霧判定手段5と同様に霧であるか雨であるかを判定
することにより、所望時間後の霧/雨の判定を行い得る
ようになされている。
定後、当該判定した判定結果を第2の霧発生状況分類手
段6a及び観測結果表示手段10に送出する。
は、第2の霧判定手段5aからの判定結果が霧や雨の場
合には、特徴量予測手段9から受取った各種予測特徴量
に基づいて、第1の霧発生状況分類手段6と同様に霧の
発生状況の分類を行うことにより、所望時間後の霧の発
生状況の分類を行い得るようになされている。
格納手段7からの過去の特徴量、特徴量変化量算出手段
8からの変化量、特徴量予測手段9からの予測特徴量、
第2の霧判定手段5aからの判定結果及び第2の霧発生
状況分類手段6aからの分類結果が、全て又は任意に表
示される。
や雨等の気象状況をより詳細に使用者に対して示すこと
ができる。使用者は、霧の判定や予測がどのように行わ
れたのかを確認することができる。また、観測結果表示
手段10の表示と実際の霧等の様子とに基づいて判定基
準の強化や補正を行うことができる。
aは、各種特徴量の中から、霧の判定に関して優先度の
高い、すなわち判定に際して影響を与える順に当該特徴
量に対して順序付けを行い、優先度の高い特徴量のみを
優先的に用いて霧又は雨の判定することにより、演算量
を削減することができ、かくして高速でリアルタイム性
のある判定を行うことができる。
る霧観測装置を示し、実施の形態1に示す霧観測装置に
おいて、所望時間後における霧/雨の判定予測及び霧の
発生状況分類予測にかかる部分(特徴量格納手段7、特
徴量変化量算出手段8、特徴量予測手段9、第2の霧判
定手段5a及び第2の霧発生状況分類手段6a)に換え
て、所望時間後における霧の発生状況の分類手段として
霧系列特定手段11が霧発生状況分類手段6bの後段に
設けられている点が異なっている。
aから霧発生状況分類手段6bまでは実施の形態1にお
いて上述した処理と同様の処理を行い、霧発生状況分類
手段6bにおいて分類した霧発生状況の分類結果(以
下、これを霧発生状況分類情報と呼ぶ)を霧系列特定手
段11に送出する。
況分類手段6aから霧発生状況分類情報が与えられる
と、当該霧発生状況が推移する推移パタンを示した霧系
列を特定し、当該特定した霧系列に基づいて、与えられ
た霧発生状況分類情報の霧発生状況が今後推移する霧発
生状況を予測する。続けて、霧系列特定手段11は、予
測した霧発生状況を観測結果表示手段10aを介して表
示する。
の現象が自然界において連続的に起こるものであり、ま
た、霧の発生する地形、時間帯及び季節等によって異な
るものであることから、霧発生状況のタイプを連鎖させ
推移パタンとしたものである。
昇霧を考えると、霧は海の方から徐々に陸に近づき、山
に昇るような形で発生する。また、これを図3に示すよ
うな気象状況のタイプを用いて説明すると、霧発生状況
のタイプ5からタイプ3へ推移することが予測される。
一方、霧が消滅する場合は、上述した場合とは逆に、霧
発生状況のタイプ3からタイプ5へ推移することが予測
される。
節及び時間帯等の気象レーダの観測条件に関連付けて、
霧発生状況のタイプを連鎖させている。
囲、地形、季節、時間帯等の観測条件が与えられると、
当該与えられた観測条件に基づいて、霧発生状況分類手
段6bから与えられた霧発生状況が今後推移する霧系列
を特定することができ、かくして今後生じる霧の発生状
況を予測し得るようになされている。
る霧発生状況のタイプから次の霧発生状況のタイプへ推
移する時間を知得しておくことにより、霧の発生状況の
予測だけでなく、当該予測した霧の発生状況へ推移する
までの時間も予測することができる。
流や、風向・風速に基づいて霧発生状況が推移する時間
を求めることができる。
特定できなかった場合には、その際の観測条件を関連づ
けながら当該特定できなかった霧系列を新たに既存霧系
列に含めることにより、霧系列を特定する特定確立を向
上することができる。
装置は、自然現象を利用した霧系列を用いて今後の霧発
生状況を予測することにより、予測処理を簡素化するこ
とができ、かくして高速な処理を行うことができる。
系列に反映させることが容易であり、判定基準構築のた
めの過程を簡単にできる利点がある。
る霧観測装置を示し、実施の形態1に示す霧観測装置に
おいて、第1の霧発生状況分類手段6及び第2の霧発生
状況分類手段6aの後段に、実施の形態2で示した霧系
列特定手段11(11a)が設けられている点が異なっ
ている。
1aは、実施の形態2で上述したように、第1の霧発生
状況分類手段6から受取った霧発生状況分類情報の霧発
生状況に応じた霧系列を、観測条件に基づいて簡単に数
候補特定するとともに、当該特定した霧系列上に第2の
霧発生状況分類手段6aから受取った予測された霧発生
状況があるか否かを判断し、あると判断した霧系列を正
式な霧系列として特定する。
霧系列を特定することができる。
霧発生状況分類手段6から受取った現況の霧発生状況に
応じた第1の霧系列を特定するとともに、第2の霧発生
状況分類手段6aから受取った予測された霧発生状況に
応じた第2の霧系列を特定する。続けて、霧系列特定手
段11aは、第2の霧系列が現況の霧発状況から推移し
た後の(予測された)霧発生状況に応じて特定されてい
る為、当該現況の霧発状況に応じて特定した第1の霧系
列と第2の霧系列を比較することにより、これら特定し
た霧系列が正確か否かを判断することができる。
る霧観測装置を示し、実施の形態1ないし3に示す霧観
測装置において、特徴量算出手段4aの前段に視程計や
雨量計等からなる気象観測測器12が設けられている点
が異なっている。
は、例えば、気象環境に関する情報として視程距離、雨
量、風向・風速及び気温等(図2)を測定し、当該測定
結果をそれぞれ気象観測情報として特徴量算出手段4a
に送出する。
器12からの気象観測情報に基づいて、各種特徴量を気
象観測情報ごとに算出し、当該算出した特徴量を第1の
霧判定手段5に送出する。因みに、特徴量算出手段4a
は、気象レーダ装置1aからの気象レーダ情報に基づい
て算出した特徴量も第1の霧判定手段5に送出する。
量を受取ると、図7に示すような、気象状況のタイプに
当てはまる特徴量の範囲分けを気象レーダ情報だけでな
く気象観測情報に対しても行った組合表を、図示しない
データベースから読出す。
態1で上述したように、読出した組合表を参考にしなが
ら、受取った各種特徴量を、気象レーダ情報及び気象観
測情報ごとに各気象状況のタイプに振分けていき、その
特徴量が最も加算された気象状況のタイプによって霧で
あるか雨であるかを判定する。
ダ装置1aが測定した気象レーダ情報だけでなく、当該
気象レーダ装置1aが測定を行う気象環境に関した気象
観測情報も含めて霧又は雨の判定を行うことにより、霧
又は雨を判定する為の情報を多方面から増やすことがで
き、さらに正確な霧又は雨の判定をし得るようになされ
ている。
情報及び気象観測情報に基づいて算出された各種特徴量
の中から、霧の判定の判定に関して優先度の高い、すな
わち判定に際して影響を与える順に当該特徴量に対して
順位付けを行い、優先度の高い特徴量だけを優先的に用
いて霧又は雨の判定することにより、演算量を削除する
ことができ、かくして高速でリアルタイム性のある判定
を行うことができる。
す霧観測装置を示し、実施の形態1ないし4に示す霧観
測装置において、特徴量算出手段4の後段に視程距離を
算出する視程距離算出手段2aが設けられている点が異
なっている。
量算出手段4から受取った各種特徴量のうちエコー強度
に応じた特徴量を取得し、当該取得した特徴量を上述の
式(1)、式(2)に基づいて処理することにより、視
程距離を算出する。そして、視程距離算出手段2aは、
算出した視程距離を観測結果表示手段10(10a、1
0b)を介して表示する。
装置の他の実施の形態を示し、実施の形態1ないし4に
示す霧観測装置において、特徴量予測手段9の後段に視
程距離を算出する視程距離算出手段2bが設けられてい
る点が異なっている。
量予測手段9から受取った各種予測特徴量のうちエコー
強度に応じた予測特徴量を取得し、当該取得した予測特
徴量を上述の式(1)、式(2)に基づいて処理するこ
とにより、所望時間後の予測視程距離を算出する。そし
て、視程距離算出手段2bは、算出した予測視程距離を
観測結果表示手段10(10b)を介して表示する。
段10(10a、10b)を介して霧の有無や霧の発生
状況だけでなく、その時の視程距離又は所望時間後の視
程距離も表示することにより、使用者に対して、さらに
詳細な情報を提示することができる。
よる霧観測装置を示し、実施の形態1ないし5に示す霧
観測装置において、特徴量算出手段4の後段に所望時間
後の霧エコーの移流先を予測する霧移動予測手段13が
設けられている点が異なっている。
算出手段4から送出された特徴量のうち霧エコーの移流
に応じた特徴量を順次取得し、当該取得した特徴量に基
づいて観測時間の異なる霧のエコー画像を順次作成す
る。
画像処理技法を用いて、観測時間が異なる複数のエコー
画像の差分、又は相関をとることにより、霧エコーの移
流差を抽出し、当該抽出した移流差を用いて移流速度及
び移流方向を算出する。
には、例えば、移流してゆく移流性の霧や停滞している
停滞性の霧等といった状態があり、その移流性は気象レ
ーダ装置1aの広域観測性を用いて取得できることを利
用している。
動予測手段13による予測結果が表示され、使用者に対
してより詳細な情報を提供することができる。
うに算出した霧の移流速度及び移流方向を用いることに
より、注目する観測範囲における霧がかかる時期や、晴
れる時期を予測することができ、かくして霧の観測及び
霧の予測を精度良く行うことができる。
よる霧観測装置を示し、実施の形態1ないし6に示す霧
観測装置において、気象レーダ装置1bが二重偏波観測
方式により観測するとともに、特徴量算出手段4の後段
に霧と雨とを判別する霧/雨判別手段14が設けられて
いる点が異なっている。
bは、二重偏波観測方式によって測定した気象レーダ情
報を特徴量算出手段4に送出する。
象レーダ情報に基づいて特徴量を各種気象レーダ情報ご
とに算出し、当該算出した特徴量を霧/雨判別手段14
に送出する。このとき、特徴量算出手段4は、二重偏波
観測方式によって測定したエコー強度に基づいて特徴量
を算出する。
各種特徴量のうちエコー強度に基づいた特徴量を取得す
るとともに、当該各種特徴量をそのまま霧判定手段5c
に送出する。そして、霧/雨判別手段14は、取得した
特徴量に基づいて霧と雨とを判別した後、当該判別結果
を霧判定手段5cに通知する。
はほぼ球状の粒形をとり、一方、雨粒子は、比較的粒形
が大きいことから大気中では楕円のように扁平した粒形
をとっていることから、霧/雨判別手段14は、二重偏
波による観測結果に基づいて水粒の形を識別することが
できるため、霧と雨とを区別することができる。
二重偏波観測方式を用いて霧と雨とを予め区別しておく
ことにより、さらに精度良く霧を判定し得るようになさ
れている。
示す霧観測装置を示し、実施の形態1ないし6に示す霧
観測装置において、気象レーダ装置1cが二周波観測方
式により観測するとともに、特徴量算出手段4の後段に
霧水量を算出する霧水量算出手段15が設けられている
点が異なっている。
cは、二周波観測方式によって測定した気象レーダ情報
を特徴量算出手段4に送出する。
象レーダ情報に基づいて特徴量を各種気象レーダ情報ご
とに算出し、当該算出した特徴量を霧水量算出手段15
に送出する。
各種特徴量のうちエコー強度に基づいた特徴量を取得す
るとともに、当該各種特徴量をそのまま霧判定手段5d
に送出する。
徴量と取得した特徴量との差に基づいて、エコー強度の
減衰量を算出し、当該算出した減衰量に基づいて大気中
の霧水量を把握し得るようになされている。
大気中の霧水量を把握することにより当該霧水量と密接
な関係にある視程距離も把握することができ、これによ
ってさらに正確な霧観測及び霧予測を行い得るようにな
されている。
よる霧観測装置を示し、実施の形態1に示す霧観測装置
において、第2の霧発生状況分類手段6aの後段に気象
レーダ制御手段16が設けられるとともに、気象レーダ
装置1dが気象レーダ制御手段16によって制御され得
る点が異なっている。
2の霧発生状況分類手段6aから送出された所望時間後
の霧発生状況分類情報に基づいて、予想され得る霧発生
状況を見越した最適な観測方法によって気象レーダ装置
1dを制御する。
PPI(Constant Altitude Plan Position Indicato
r)観測方式を用いることにより、気象レーダ装置1d
の仰角を変えて全周を観測し得るように制御する。
PPI観測方式を用いる場合には、どの仰角をとるのか
設定しておく必要があるため、事前に観測すべき仰角が
わかり、効率的な観測と同時に、霧観測の精度を向上し
得る制御を行うことができる。
PI観測方式に換えてRHI(Range Height Indicato
r)観測方式を用いて気象レーダ装置1dを制御するこ
ともでき、この場合、限られた範囲の仰角方向を観測し
得るように制御する。
予測させる霧の状態から、その霧を観測するのに最適と
なるように観測方法を用いて気象レーダ装置1dを制御
することにより、さらに精度の高い観測をし得るように
なされている。
施の形態1の霧観測装置において、気象レーダ制御手段
16を用いる場合について述べたが、実施の形態2ない
し8の霧観測装置において、第2の霧発生状況分類手段
6a又は霧系列特定手段11の後段に気象レーダ制御手
段16を設けて気象レーダ装置1dを制御するようにし
ても、同様に精度の高い観測をすることができる。
中に電磁波を発射し、当該大気中の気象粒子からの反射
波を受信する気象レーダと、気象レーダが受信した反射
波に基づいて大気中の気象粒子の特徴を表す複数の特徴
量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によっ
て算出した特徴量を気象状況のタイプごとに振分け、当
該振分けた特徴量が最も集中している気象状況のタイプ
に基づいて大気中に霧が発生しているか否かを判定する
霧判定手段と、霧判定手段の判定結果と特徴量算出手段
によって算出した特徴量とに基づいて霧の発生状況を分
類する霧発生状況分類手段とを備えることにより、複数
の特徴量に基づいて気象を判定することができ、精度良
く霧の判定及び霧の発生状況を分類することができる。
特徴量を格納する特徴量格納手段と、特徴量算出手段に
よって算出された現況の特徴量と、特徴量格納手段に格
納した過去の特徴量との間の変化量を算出する変化量算
出手段と、特徴量算出手段によって算出した現況の特徴
量と変化量算出手段によって算出した変化量とに基づい
て、所望時間後における予測特徴量の値を算出する特徴
量予測手段とを備え、霧判定手段は、特徴量予測手段が
算出した予測特徴量を用いて霧の状態を判定することに
より、所望時間後の霧の状態を判定することができる。
の観測条件に関連して連鎖している霧系列を有し、当該
気象レーダの観測条件に基づいて、霧発生状況分類手段
が分類した霧発生状況の推移を示す霧系列を特定する霧
系列特定手段を備えることにより、霧の発生状況が今後
どのように推移していくかを知ることができる。
出した特徴量を用いて気象を判定するとともに、特徴量
予測手段が算出した予測特徴量を用いて気象を判定し、
霧発生状況分類手段は、霧判定手段が特徴量を用いて判
定した判定結果に基づいて第1の霧発生状況を選択する
とともに、霧判定手段が予測特徴量を用いて判定した判
定結果に基づいて第2の霧発生状況を選択し、霧系列特
定手段は、霧発生状況分類手段が選択した第1の霧発生
状況及び第2の霧発生状況における推移パタンのうち同
時期の推移パタンを、気象レーダの観測条件に基づいて
特定することにより、現況の霧発生状況に基づいた推移
パタンと、予測した霧発生状況に基づいた推移パタンを
比較することができ、かくして、推移パタンの比較結果
に基づいて霧の発生状況が今後どのように推移していく
かを精度良く知ることができる。
徴量に対して、霧に関する優先度を設定する優先度設定
手段を備え、霧判定手段は、優先度設定手段によって優
先度が設定された特徴量に従って大気中に霧が発生して
いるか否かを判定することにより、霧に関する気象判定
をさらに精度良くおこなうことができる。
備え、特徴量算出手段は、測定結果に基づいて特徴量を
算出し、霧判定手段は、測定結果に基づいて算出された
特徴量を用いて大気中に霧が発生しているか否かを判定
することにより、気象の判定材料となる特徴量を増やす
ことができ、かくしてさらに精度良く霧に関する気象を
判定することができる。
られる複数の測定結果に対して霧の判定に関する優先度
を設定し、当該優先度が設定された測定結果に従って、
大気中に霧が発生しているか否かを判定することによ
り、霧に関する気象の判定材料を効率良く得ることがで
き、かくしてさらに精度良く霧に関する気象を判定する
ことができる。
特徴量に基づいて視程距離を算出する視程距離算出手段
を備え、視程距離算出手段は、算出した視程距離を使用
者に対して通知するることにより、使用者に対してより
詳細な気象情報を提供することができる。
出した複数の特徴量に基づいて、霧の移流差を算出し、
当該算出した移流差に基づいて霧の移流先を予測する霧
移流先予測手段を備えることにより、今後の霧の移動先
を予測することができる。
重偏波を用いて行うとともに、気象レーダの測定結果に
基づいて気象粒子が雨滴であるか霧滴であるかを判別す
る雨霧判別手段を備えることにより、気象粒子の霧又は
雨等を精度良く判定することができ、かくしてさらに精
度良く霧の観測をすることができる。
を行うとともに、特徴量算出手段が当該気象レーダの測
定結果を用いて算出した特徴量に基づいて大気中の霧水
量を算出する霧水量算出手段を備えることにより、大気
中の水分量を測定することができ、かくしてさらに精度
良く霧の観測をすることができる。
系列特定手段によって予測される霧発生状況に応じた測
定を行うことにより、現況に応じた的確な特徴量を得る
ことができ、かくしてさらに精度良く霧に関する気象判
定をすることができる。
大気中の気象粒子からの反射波を受信する受信ステップ
と、受信した反射波に基づいて大気中の気象粒子の特徴
を表す複数の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
算出した特徴量を気象状況のタイプごとに振分け、当該
振分けた特徴量が最も集中している気象状況のタイプに
基づいて大気中に霧が発生しているか否かを判定する霧
判定ステップと、判定した判定結果と算出した特徴量と
に基づいて霧の発生状況を分類する霧発生状況分類ステ
ップとを備えることにより、複数の特徴量に基づいて気
象を判定することができ、精度良く霧の判定及び霧の発
生状況を分類することができる。
した特徴量を特徴量格納手段に格納する格納ステップ
と、特徴量算出ステップにおいて算出した現況の特徴量
と、特徴量格納手段に格納した過去の特徴量との間の変
化量を算出する変化量算出ステップと、特徴量算出ステ
ップにおいて算出した現況の特徴量と変化量算出ステッ
プにおいて算出した変化量とに基づいて、所望時間後に
おける予測特徴量の値を算出する特徴量予測ステップ
と、特徴量予測ステップにおいて算出した予測特徴量を
用いて霧の状態を判定する霧判定ステップとを備えるこ
とにより、所望時間後の霧の状態を判定することができ
る。
の観測条件に関連して連鎖する霧系列から、当該気象レ
ーダの観測条件に基づいて、霧発生状況分類ステップに
おいて分類した霧発生状況の推移を示す霧系列を特定す
る霧系列特定ステップを備えることにより、霧の発生状
況が今後どのように推移していくかを知ることができ
る。
した予測特徴量に基づいて大気中に霧が発生しているか
否かを判定する第2の霧判定ステップと、第2の霧判定
ステップにおける判定結果に基づいて霧発生状況を分類
する第2の霧発生状況分類ステップと、第1の霧発生状
況分類ステップにおいて分類した第1の霧発生状況に対
する第1の霧系列を特定するとともに、第2の霧発生状
況分類ステップにおいて分類した第2の霧発生状況に対
する第2の霧系列を特定する霧系列特定ステップとを備
えることにより、現況の霧発生状況に基づいた推移パタ
ンと、予測した霧発生状況に基づいた推移パタンを比較
することができ、かくして、推移パタンの比較結果に基
づいて霧の発生状況が今後どのように推移していくかを
精度良く知ることができる。
数の特徴量に対して霧の判定に関する優先度を設定する
優先特徴量設定ステップを備え、霧判定ステップにおい
て、優先度が設定された特徴量に従って、大気中に霧が
発生しているか否かを判定することにより、霧に関する
気象判定をさらに精度良くおこなうことができる。
環境を測定する気象環境測定ステップと、測定結果を気
象状況のタイプごとに振分ける振分けステップとを備え
ることにより、気象の判定材料となる特徴量を増やすこ
とができ、かくしてさらに精度良く霧に関する気象を判
定することができる。
られる複数の測定結果に対して霧の判定に関する優先度
を設定する優先測定結果設定ステップを備え、霧判定ス
テップにおいて、優先度が設定された測定結果に従っ大
気中に霧が発生しているか否かを判定することにより、
霧に関する気象の判定材料を効率良く得ることができ、
かくしてさらに精度良く霧に関する気象を判定すること
ができる。
離を算出する視程距離算出ステップと、算出した視程距
離を使用者に対して通知する視程距離通知ステップとを
備えることにより、使用者に対してより詳細な気象情報
を提供することができる。
る時間に算出した複数の特徴量に基づいて、霧の移流差
を算出する移流差算出ステップと、移流差算出ステップ
において算出した移流差に基づいて霧の移流先を予測す
る霧移流先予測ステップとを備えることにより、今後の
霧の移動先を予測することができる。
る二重偏波測定ステップと、測定結果に基づいて、気象
粒子が雨滴であるか霧滴であるかを判別する霧滴判定ス
テップとを備えることにより、気象粒子の霧又は雨等を
精度良く判定することができ、かくしてさらに精度良く
霧の観測をすることができる。
二周波測定ステップと、測定結果に基づいて、大気中の
霧水量を算出する霧水量算出ステップとを備えることに
より、大気中の水分量を測定することができ、かくして
さらに精度良く霧の観測をすることができる。
ロック図である。
である。
する略線図である。
ロック図である。
ロック図である。
ロック図である。
である。
ロック図である。
ロック図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ック図である。
手段 6 霧発生状況分類手段 7 特徴量格納手段
8 特徴量変化量算出手段 9 特徴量予測手段 10
観測結果表示手段 11 霧系列特定手段 13 霧
移動特定手段14 霧/雨判別手段 15 霧水量算出
手段 16 気象レーダ制御手段。
Claims (23)
- 【請求項1】大気中に電磁波を発射し、当該大気中の気
象粒子からの反射波を受信する気象レーダと、 上記気象レーダが受信した反射波に基づいて大気中の気
象粒子の特徴を表す複数の特徴量を算出する特徴量算出
手段と、 上記特徴量算出手段によって算出した特徴量を気象状況
のタイプごとに振分け、当該振分けた特徴量が最も集中
している気象状況のタイプに基づいて上記大気中に霧が
発生しているか否かを判定する霧判定手段と、 上記霧判定手段の判定結果と上記特徴量算出手段によっ
て算出した特徴量とに基づいて霧の発生状況を分類する
霧発生状況分類手段とを備えることを特徴とする霧観測
装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の霧観測装置において、 上記特徴量算出手段によって算出された特徴量を格納す
る特徴量格納手段と、 上記特徴量算出手段によって算出された現況の特徴量
と、上記特徴量格納手段に格納した過去の特徴量との間
の変化量を算出する変化量算出手段と、 上記特徴量算出手段によって算出した現況の特徴量と変
化量算出手段によって算出した上記変化量とに基づい
て、所望時間後における予測特徴量の値を算出する特徴
量予測手段とを備え、 上記霧判定手段は、上記特徴量予測手段が算出した予測
特徴量を用いて霧の状態を判定することを特徴とする霧
観測装置。 - 【請求項3】 請求項1又は2に記載の霧観測装置にお
いて、 霧の発生状況タイプが上記気象レーダの観測条件に関連
して連鎖している霧系列を有し、 当該気象レーダの観測条件に基づいて、上記霧発生状況
分類手段が分類した霧発生状況の推移を示す霧系列を特
定する霧系列特定手段を備えることを特徴とする霧観測
装置。 - 【請求項4】 請求項3に記載の霧観測装置において、 請求項1記載の霧判定手段を第1の霧判定手段とし、 請求項2記載の霧発生状況分類手段を第1の霧発生状況
分類手段とし、 上記特徴量予測手段が算出した予測特徴量を用いて上記
大気中に霧が発生しているか否かを判定する第2の霧判
定手段と、 上記第2の霧判定手段の判定結果に基づいて霧発生状況
を分類する第2の霧発生状況分類手段とを備え、 上記霧系列特定手段は、上記第1の霧発生状況分類手段
が分類した第1の霧発生状況に対する第1の霧系列を特
定するとともに、上記第2の霧発生状況分類手段が分類
した第2の霧発生状況に対する第2の霧系列を特定する
ことを特徴とする霧観測装置。 - 【請求項5】 請求項1ないし4のいずれかに記載の霧
観測装置において、 上記霧判定手段は、上記気象レーダから得られる複数の
特徴量に対して霧の判定に関する優先度を設定し、当該
優先度が設定された特徴量に従って、上記大気中に霧が
発生しているか否かを判定することを特徴とする霧観測
装置。 - 【請求項6】 請求項1ないし5のいずれかに記載の霧
観測装置において、 気象環境を測定する気象観測器を備え、 上記特徴量算出手段は、上記測定結果に基づいて特徴量
を算出し、 上記霧判定手段は、上記測定結果に基づいて算出された
特徴量を用いて上記大気中に霧が発生しているか否かを
判定することを特徴とする霧観測装置。 - 【請求項7】 請求項6に記載の霧観測装置において、 上記霧判定手段は、上記気象観測器から得られる複数の
測定結果に対して霧の判定に関する優先度を設定し、当
該優先度が設定された測定結果に従って、上記大気中に
霧が発生しているか否かを判定することを特徴とする霧
観測装置。 - 【請求項8】 請求項1ないし7のいずれか記載の霧観
測装置において、 上記特徴量算出手段によって算出した特徴量に基づいて
視程距離を算出する視程距離算出手段を備え、 上記視程距離算出手段は、算出した視程距離を使用者に
対して通知することを特徴とする霧観測装置。 - 【請求項9】 請求項1ないし8のいずれかに記載の霧
観測装置において、 上記特徴量算出手段が異なる時間に算出した複数の特徴
量に基づいて、上記霧の移流差を算出し、当該算出した
移流差に基づいて上記霧の移流先を予測する霧移流先予
測手段を備えることを特徴とする霧観測装置。 - 【請求項10】 請求項1ないし9のいずれかに記載の
霧観測装置において、 上記気象レーダは、上記気象粒子の測定を二重偏波を用
いて行うとともに、 上記気象レーダの測定結果に基づいて、上記気象粒子が
雨滴であるか霧滴であるかを判別する雨霧判別手段を備
えることを特徴とする霧観測装置。 - 【請求項11】 請求項1ないし9のいずれかに記載の
霧観測装置において、 上記気象レーダは二周波を用いた測定を行うとともに、 上記特徴量算出手段が当該気象レーダの測定結果を用い
て算出した特徴量に基づいて、上記大気中の霧水量を算
出する霧水量算出手段を備えることを特徴とする霧観測
装置。 - 【請求項12】 請求項1ないし11のいずれかに記載
の霧観測装置において、 上記気象レーダは、上記霧判定手段又は上記霧系列特定
手段によって予測される霧発生状況に応じた測定を行う
ことを特徴とする霧監監視装置。 - 【請求項13】大気中に電磁波を発射し、当該大気中の
気象粒子からの反射波を受信する受信ステップと、 上記受信した反射波に基づいて大気中の気象粒子の特徴
を表す複数の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、 上記算出した特徴量を気象状況のタイプごとに振分け、
当該振分けた特徴量が最も集中している気象状況のタイ
プに基づいて上記大気中に霧が発生しているか否かを判
定する霧判定ステップと、 上記判定した判定結果と上記算出した特徴量とに基づい
て霧の発生状況を分類する霧発生状況分類ステップとを
備えることを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項14】 請求項13記載の霧観測方法におい
て、 上記特徴量算出ステップにおいて算出した特徴量を特徴
量格納手段に格納する格納ステップと、 上記特徴量算出ステップにおいて算出した現況の特徴量
と、上記特徴量格納手段に格納した過去の特徴量との間
の変化量を算出する変化量算出ステップと、 上記特徴量算出ステップにおいて算出した現況の特徴量
と変化量算出ステップにおいて算出した上記変化量とに
基づいて、所望時間後における予測特徴量の値を算出す
る特徴量予測ステップと、 上記特徴量予測ステップにおいて算出した予測特徴量を
用いて霧の状態を判定する霧判定ステップとを備えるこ
とを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項15】 請求項14に記載の霧観測方法におい
て、 霧の発生状況タイプが上記気象レーダの観測条件に関連
して連鎖する霧系列から、当該気象レーダの観測条件に
基づいて、上記霧発生状況分類ステップにおいて分類し
た霧発生状況の推移を示す霧系列を特定する霧系列特定
ステップを備えることを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項16】 請求項15に記載の霧観測方法におい
て、 請求項13に記載の霧判定ステップを第1の霧判定ステ
ップとし、 請求項14に記載の霧発生状況分類ステップを第1の霧
発生状況分類ステップとし、 上記特徴量予測ステップにおいて算出した予測特徴量に
基づいて上記大気中に霧が発生しているか否かを判定す
る第2の霧判定ステップと、 上記第2の霧判定ステップにおける判定結果に基づいて
霧発生状況を分類する第2の霧発生状況分類ステップ
と、 上記第1の霧発生状況分類ステップにおいて分類した第
1の霧発生状況に対する第1の霧系列を特定するととも
に、上記第2の霧発生状況分類ステップにおいて分類し
た第2の霧発生状況に対する第2の霧系列を特定する上
記霧系列特定ステップとを備えることを特徴とする霧観
測方法。 - 【請求項17】 請求項13ないし16のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記受信ステップにおいて得られる複数の特徴量に対し
て霧の判定に関する優先度を設定する優先特徴量設定ス
テップを備え、 上記霧判定ステップにおいて、上記優先度が設定された
特徴量に従って、上記大気中に霧が発生しているか否か
を判定することを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項18】 請求項13ないし17のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記気象レーダが観測を行う際の気象環境を測定する気
象環境測定ステップと、 上記測定結果を気象状況のタイプごとに振分ける振分け
ステップとを備えることを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項19】 請求項18に記載の霧観測方法におい
て、 上記気象環境測定ステップにおいて得られる複数の測定
結果に対して霧の判定に関する優先度を設定する優先測
定結果設定ステップを備え、 上記霧判定ステップにおいて、上記優先度が設定された
測定結果に従っ上記大気中に霧が発生しているか否かを
判定することを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項20】 請求項13ないし19のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記算出した特徴量に基づいて視程距離を算出する視程
距離算出ステップと、 上記算出した視程距離を使用者に対して通知する視程距
離通知ステップとを備えることを特徴とする霧観測方
法。 - 【請求項21】 請求項13ないし20のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記特徴量算出ステップにおいて異なる時間に算出した
複数の特徴量に基づいて、上記霧の移流差を算出する移
流差算出ステップと、 上記移流差算出ステップにおいて算出した移流差に基づ
いて上記霧の移流先を予測する霧移流先予測ステップと
を備えることを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項22】 請求項13ないし21のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記大気中を二重偏波によって測定する二重偏波測定ス
テップと、 上記測定結果に基づいて、上記気象粒子が雨滴であるか
霧滴であるかを判別する霧滴判定ステップとを備えるこ
とを特徴とする霧観測方法。 - 【請求項23】 請求項13ないし21のいずれかに記
載の霧観測方法において、 上記大気中を二周波によって測定する二周波測定ステッ
プと、 上記測定結果に基づいて、上記大気中の霧水量を算出す
る霧水量算出ステップとを備えることを特徴とする霧観
測方法。
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