JP6014303B2 - 気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、限られた地域やピンポイントな地区の気象変動に関する精度の高い予測を行うために有益な情報を提供する気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法に関する。

アメダス（ＡＭｅＤＡＳ）とは「Automated Meteorological Data Acquisition System」の略で、「地域気象観測システム」のことを言う。雨、風、雪などの気象状況を時間的、地域的に細かく監視するために、降水量、風向・風速、気温、日照時間の観測を自動的におこない、気象災害の防止・軽減に重要な役割を果たしている。アメダスは１９７４年１１月１日から運用を開始し、現在、降水量を観測する観測所は全国に約１３００か所存在する。このうち、約８５０か所（約２１ｋｍ間隔）では降水量に加えて、風向・風速、気温、日照時間を観測しているほか、雪の多い地方の約２９０か所では積雪の深さも観測している。

気象庁は、全国に網羅した気象観測地点の広範な気象情報或いは人工衛星から送られてくる雲の動き等による広範な地域の気象情報等から天気予報を出している。このような気象庁の天気予報の場合には、観測メッシュが大きく、かつ、時間メッシュも大きく、天気予報から広域な地域の降雨予測は可能であるが、ある限られた地点ないし地域，例えば屋外設置のプラント設備をもつ工場などのごとく極小地域の降雨を予測することは非常に難しい。何となれば、その工場近くの地形等の不特定要因が多いと、天気予報とは全く異なる気象状況，例えば夕立等を降らす場合がしばしば発生するためである。

更に、温度、湿度、雨量等の気候特性に応じて、店舗における販売傾向、野外施設における利用状況が変化する。したがって、これらのビジネスにおいてリアルタイムでその地域の気象情報を取得し、分析することが重要となる。また、利用者にとっても、現地の気候がどのようなものかを知ることは、現地において快適に行動する上で重要である。

ところで、広範囲な地域にわたる気象情報は気象庁の天気予報等から無料で取得できるが、きめ細かな気象情報や分析結果は専門のサービス業者から取得しなければならず、また高価であった。

従来の気象情報収集配信方式は、気象衛星やアメダス、気象レーダ等により比較的範囲の広い気象情報を気象協会等から得ることで、コンテンツ業者が利用者に配信するものである。この場合、入手した気象情報は比較的広範囲な地域を対象としているため、利用者が本当に得たいピンポイントな地区の天気情報等が得られず、利用者のニーズに対応することができないのが現状である。

一般の人々は、気象情報、花粉情報等をテレビ、ラジオ等を通じて、気象庁が設置している「アメダス」等から得ているが、これらの情報はかなり広範囲にわたる一般的な情報であり、必ずしも利用者が期待する特定地域、あるいは地域に密着したきめの細かい情報とは言えなかった。これらの情報を取得するには、上記のような従来通りの方法で実現することも可能ではあるが、新たな観測装置、通信設備の導入には莫大な経費がかかる。また、地域を限定した情報を個々人に配信したい場合や、地震、火山の予知情報等を各家庭に配信したい場合においても、受信装置を各家庭に設置する必要があり、かなりの経費負担を個人に強いることになる。

このような問題を解決するために、特許文献１〜９では、センサー等の手段を用いて取得した気象データに基づいて、局地的な気象情報を提供する装置又はシステムが提案されている。

特許第３１９０１９６号公報 特開平１０−１３２９５６号公報 特開２０００−１３８９７８号公報 特開２００１−１３４８８２号公報 特開２００２−０４４２８９号公報 特開２００２−３５８３２１号公報 特開２００２−３５８５９９号公報 特開２００３−０２８９６７号公報 特許第４２６２１２９号公報

ところで、近年、集中豪雨や竜巻のように甚大な被害をもたらす局地的な気象変動の発生件数が増えており、その発生位置をピンポイントに予測することが望まれている。集中豪雨や竜巻等の気象変動は、積乱雲の急速な発達に起因して発生することが知られている。図１３（Ａ）〜図１３（Ｅ）は、集中豪雨の発生メカニズムを示す概略図である。図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）は発達期であり、湿った空気を含む風がビル等に当たって上昇気流が発生し、あるいは地表付近の空気が温められることで上昇気流が発生し、降水セルと呼ばれる積乱雲が発達していく。図１３（Ｄ）及び図１３（Ｅ）は成熟期であり、十分に成長した雨粒が地上に落下して豪雨となり、下降気流を発生させる。図１３（Ｆ）は減衰期であり、上昇気流よりも下降気流が強くなり、降水セルは収束に向かう。図１３（Ａ）のように積乱雲が発生し始めてから図１３（Ｄ）のように集中豪雨が発生し始めるまでは３０分程度の短時間の場合もある。

特許文献１〜９に記載された装置やシステムは、センサー等の手段を用いて気象に関するデータを取得するものではあるが、集中豪雨や竜巻のように局地的に発生して短時間で消滅する気象変動をいかにして予測するかについては、有効な提案がなされていない。

雨粒を捕捉できるレーダーやライダーを用いて集中豪雨を予測することも不可能ではないと考えられるが、雨粒の塊ができるのは図１３（Ｂ）や図１３（Ｃ）の状態であり、仮にこの時点で雨粒を捉えることができたとしても集中豪雨の発生までに１０分程度しかない場合もあり、有効な予測手法とはなり得ない。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、局地的に発生して短時間に消滅する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システム及び気象変動予測情報提供方法を提供することができる。

（１）本発明は、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、前記特定地域に配置された少なくとも１つの気圧計測装置と、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、前記気圧計測装置の各々は、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する気圧センサーを含み、前記データ処理装置は、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得部と、前記気圧データ取得部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成部と、を含む、気象変動予測情報提供システムである。

所与の気象変動は、例えば、局地的な低気圧の発生に起因する、雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等の気象変動であってもよい。

一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はｈＰａオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にＰａオーダーの測定分解能を得ることができる。本発明によれば、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、局地的に発生して短時間に消滅する所与の気象変動（例えば局地的な低気圧に起因して発生する豪雨や竜巻等）を予測するための情報を提供することができる。また、気圧がゆっくり変化しているのか、或いは急激に変化しているのか、気圧の変動量気圧の変化具合を高精度に検出し、気象変動（例えば局地的な低気圧に起因して発生する豪雨や竜巻等）を予測するための情報を提供することができる。この情報を解析することで、所与の気象変動を精度よく予測することができる。

（２）この気象変動予測情報提供システムにおいて、複数の前記気圧計測装置がメッシュ状に配置されているようにしてもよい。

このようにすれば、局所的な特定地域のきめ細かい多数の位置での気圧データを取得してより詳細な情報を生成することができる。

（３）この気象変動予測情報提供システムにおいて、複数の前記気圧計測装置が、前記特定地域の特性に関連づけられる所与の基準に基づいて決定された密度で配置されているようにしてもよい。

このようにすれば、特定地域の特性に応じて、配置する気圧計測装置の数を最適化することができる。

（４）この気象変動予測情報提供システムにおいて、複数の前記気圧計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されているようにしてもよい。

このようにすれば、高さ方向の気圧変化も加味したより詳細な情報を生成することができる。

（５）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧計測装置が地表に対して移動しない固定点に配置されているようにしてもよい。

（６）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測情報生成部は、前記気象変動を予測するための情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す画像データの時系列を生成するようにしてもよい。

気圧分布画像生成部が生成した画像データの時系列は、表示部に表示するようにしてもよいし、携帯端末等の外部装置に送信するようにしてもよい。

このようにすれば、特定地域における気圧分布の時間変化を視覚的に把握することができる。

（７）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記データ処理装置は、前記気象変動を予測するための情報に基づいて所与の判定基準が満たされるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記気象変動の発生を予測する気象変動予測部をさらに含むようにしてもよい。

このようにすれば、気象変動の予測を自動化することができる。

（８）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測部は、前記気圧計測装置の位置での一定時間の気圧の低下量が所定の閾値よりも大きければ、所定時間以内に前記気象変動が発生すると予測するようにしてもよい。

このようにすれば、局地的な低気圧の発生を捉えることができるので、この低気圧に起因する気象変動の発生を予測することができる。

（９）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気象変動予測部は、前記気圧計測装置の位置での気圧の時間変化に基づいて、前記気象変動の発生位置及び発生時間の少なくとも一方を予測するようにしてもよい。

このようにすれば、局地的な低気圧に起因する気象変動の発生位置や発生時間を予測することができる。

（１０）この気象変動予測情報提供システムにおいて、前記気圧センサーが有する前記感圧素子は、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。

双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。

（１１）本発明は、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力する気圧センサーを含み、前記特定地域に配置された少なくとも１つの気圧計測装置を用いて気圧を計測する気圧計測ステップと、前記気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得ステップと、前記気圧データ取得ステップで取得した気圧データに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成ステップと、を含む、気象変動予測情報提供方法である。

本実施形態の気圧センサーの構成例を示す図。 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。 本実施形態の圧力センサー素子の断面の模式図。 本実施形態の振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。 本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図。 気圧計測装置の配置例を示す図。 気圧分布画像の一例を概略的に示す図。 予測判定テーブルの一例を示す図。 観測データを示す図。 気象変動の発生位置と発生時間の予測について説明するための図。 気象変動予測情報提供システムの処理の一例を示すフローチャート図。 気圧計測装置の配置例を示す図。 集中豪雨の発生メカニズムを示す概略図。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．気圧センサーの構成
図１は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムにおいて用いられる気圧センサーの構成例を示す図である。本実施形態の気圧センサーは、図１の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

本実施形態の気圧センサー１０は、圧力センサー素子１００、発振回路１１０、カウンター１２０、ＴＣＸＯ（Temperature Compensated Crystal Oscillator）１３０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０、温度センサー１５０、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）１６０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０を含んで構成されている。

圧力センサー素子１００は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。

特に、双音叉型圧電振動子は、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー１０は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Ｑ値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。

図２は、本実施形態の圧力センサー素子１００の断面の模式図である。図３は、本実施形態の圧力センサー素子１００の振動片２２０およびダイヤフラム２１０を模式的に示す下面図である。図３は、封止板としてのベース２３０を省略して描いてある。図２は、図３のＡ−Ａ線の断面に対応する。

圧力センサー素子１００は、ダイヤフラム２１０と、振動片２２０と、封止板としてのベース２３０と、を含む。

ダイヤフラム２１０は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム２１０の外側の面が受圧面２１４となっており、受圧面２１４の裏面側に一対の突起２１２が形成されている。

振動片２２０は、振動ビーム（梁）２２２及び振動ビーム２２２の両端に形成された一対の基部２２４を有する。振動ビーム２２２は、一対の基部２２４の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部２２４は、ダイヤフラム２１０に形成された一対の突起２１２にそれぞれ固定される。振動ビーム２２２には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム２２２を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片２２０は、圧電性を有する材料で形成される。振動片２２０の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片２２０は、支持梁２２６によって枠部２２８に支持されている。

ベース２３０は、ダイヤフラム２１０と接合されて、ダイヤフラム２１０との間にキャビティー２３２を形成する。キャビティー２３２を減圧空間とすることにより、振動片２２０のＱ値を高める（ＣＩ値を小さくする）ことができる。

このような構造の圧力センサー素子１００において、ダイヤフラム２１０は、受圧面２１４に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片２２０の一対の基部２２４が、ダイヤフラム２１０の一対の突起２１２にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム２１０の変形に従って基部２２４間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子１００に圧力が印加されたときに、振動ビーム２２２に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。

図４は、圧力センサー素子１００の断面の模式図であり、ダイヤフラム２１０が圧力Ｐによって変形した状態を示している。図４は、圧力センサー素子１００の外側から内側への力（圧力Ｐ）が作用することにより、ダイヤフラム２１０が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起２１２の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子１００の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム２１０が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起２１２の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起２１２にそれぞれ固定された振動片２２０の振動ビーム２２２に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面２１４に対して垂直方向に加わった圧力は、突起（支持部）２１２を介して、振動片２２０の振動ビーム２２２に対して平行な直線方向の応力に変換される。

振動ビーム２２２の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図２及び図３に示すように、振動ビーム２２２の長さをｌ、幅をｗ、厚みをｄとすると、振動ビーム２２２の長辺方向に外力Ｆが作用したときの運動方程式は、次式（１）によって近似される。

式（１）において、Ｅは縦弾性定数（ヤング率）、ρは密度、Ａは振動ビームの断面積（＝ｗ・ｄ）、ｇは重力加速度、Ｆは外力、ｙは変位、ｘは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。

式（１）に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式（２）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２、断面積Ａ＝ｄｗ、λＩ＝４．７３より、式（２）は次式（３）のように変形することができる。

従って、外力Ｆ＝０の時の共振周波数ｆ_０は、ビームの幅ｗに比例し、長さｌの２乗に反比例する。

外力Ｆを２本の振動ビームに加えたときの共振周波数ｆ_Ｆも同様の手順で求めると、次式（４）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２より式（４）は次式（５）のように変形することができる。

式（５）において、Ｓ_Ｆは応力感度（＝Ｋ・１２／Ｅ・（ｌ／ｗ）^２）、σは応力（＝Ｆ／（２Ａ））をそれぞれ表す。

以上から、圧力センサー素子１００に作用する力Ｆを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Ｆが圧縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが減少し、力Ｆが伸縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが増加する。

そして、次式（６）に示す多項式を用いて、圧力センサー素子１００の圧力−周波数特性と温度−周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Ｐを得ることができる。

式（６）において、ｆ_ｎはセンサー規格化周波数であり、ｆ_ｎ＝（ｆ_Ｆ／ｆ_０）^２で表される。また、ｔは温度であり、α（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）は、それぞれ次式（７）〜（１０）で表される。

式（７）〜（１０）において、ａ〜ｐは補正係数である。

すなわち、圧力センサー素子１００の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム２２０の振動周波数（力Ｆが作用した時の共振周波数ｆ_Ｆ）が得られ、あらかじめ測定された共振周波数ｆ_０や補正係数ａ〜ｐを用いて、式（６）から圧力Ｐを計算することができる。

図１に戻り、発振回路１１０は、圧力センサー素子１００の振動ビーム２２２を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。

カウンター１２０は、発振回路１１０が出力する発振信号の所定周期を、ＴＣＸＯ１３０が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター１２０を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子１００の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンター（ダイレクトカウンター）として構成してもよい。

ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０は、カウンター１２０のカウント値から圧力値Ｐを計算する処理を行う。具体的には、ＭＰＵ１４０は、温度センサー１５０の検出値から温度ｔを計算し、ＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されているａ〜ｐの補正係数値を用いて、式（７）〜（１０）よりα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）を計算する。さらに、ＭＰＵ１４０は、カウンター１２０のカウント値とＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されている共振周波数ｆ_０の値を用いて、式（６）より圧力値Ｐを計算する。そして、ＭＰＵが計算した圧力値Ｐは、通信インターフェース１７０を介して、気圧センサー１０の外部に出力される。

このような構成の周波数変化型の気圧センサー１０によれば、圧力センサー素子１００の振動周波数をカウンター１２０によりＴＣＸＯ１３０が出力する高精度かつ高周波数（例えば数十ＭＨｚ）のクロック信号でカウントするとともに、ＭＰＵ１４０でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Ｐａオーダー以下の高い分解能かつ高精度の圧力値（気圧データ）を得ることができる。さらに、気圧センサー１０は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気圧計測に適している。

尚、実施例並びに図１では、基準クロック源となる発振回路をＴＣＸＯ１３０としたが、温度補償回路を有さない、例えば、ＡＴカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはＴＣＸＯ１３０とするかは、予測システムのコストや予測精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。

２．気象変動予測情報提供システムの構成
図５は、本実施形態の気象変動予測情報提供システムの構成を示す図である。本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、図５の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

本実施形態の気象変動予測情報提供システム１は、気圧計測装置２とデータ処理装置４を含んで構成され、局所的な特定地域において気圧の変化に起因して発生する所与の気象変動を予測するための情報（以下、「気象変動予測情報」という）を提供する。

気圧計測装置２は、気圧センサー１０と送信部１２を含む。

気圧センサー１０は、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じたデータを出力する周波数変化型のセンサーである。具体的には、気圧センサー１０は、例えば図１に示したように構成され、感圧素子の振動周波数を高周波数のクロック信号で計測することで、秒オーダーの周期でＰａオーダー以下の気圧変化を捉えることが可能な高分解能かつ高精度のセンサーである。

送信部１２は、気圧センサー１０が秒オーダーの周期でリアルタイムに計測した気圧データを、気圧計測装置２毎に割り当てられた周波数の電波で送信する。各気圧計測装置２には互いに異なる送信周波数が割り当てられる。

本実施形態では、直径数ｋｍ〜数十ｋｍの円に収まる程度の狭小地域を観測対象の特定地域とし、例えば図６に示すように、当該特定地域に多数の気圧計測装置２がほぼ水平なＸＹ平面に２次元のメッシュ状に固定して配置され、これにより細かい観測メッシュが形成されている。観測メッシュの一辺の長さ（気圧計測装置間の距離）は、数百ｍ〜数ｋｍ程度に設定される。ただし、気圧計測装置間の距離は一定でなくてもよい。すなわち、観測メッシュが一定のサイズにならなくてもよく、例えば、気圧計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置することが考えられる。

気圧計測装置間の距離（観測メッシュのサイズ）は、特定地域の特性に関連づけられる所与の基準に基づいて決定するようにしてもよい。ここで、特定地域の特性とは、例えば、人口密度、建物の密集具合、地形などである。例えば、人口密度の高い都市部では集中豪雨等による被害が大きくなり、建物が密集した地域や地面がコンクリートで覆われている地域では気象変動が生じやすく、山麓の地域では、集中豪雨等による山崩れの被害が想定される。そのため、これらの地域では気象変動の予測精度を高めるために気圧計測装置間の距離を狭くしてもよい。すなわち、特定地域の特性に関連する所与の基準に基づいて、気圧計測装置２の密度を決定するようにしてもよい。

また、気圧傾度力（特定地域の特性の一例）を指標として気圧計測装置２の密度を変えるようにしてもよい。気圧傾度力が大きいほど気圧差が大きいので、例えば、気圧傾度力が大きい地域ほど気圧計測装置２の密度を高くし、気圧傾度力が小さい地域ほど気圧計測装置２の密度を低くするようにしてもよい。

このように、特定地域の特性に応じて気圧計測装置２の密度を変えることで、使用する気圧計測装置の数を最適化することができる。

なお、本実施形態では特定地域に多数の気圧計測装置２が設置されるが、気圧計測装置２が少なくとも１つ設置される構成も本発明の範囲に含まれる。

データ処理装置４は、受信部２０、処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）３０、操作部４０、ＲＯＭ５０、ＲＡＭ６０、表示部７０、送信部８０を含んで構成されている。

受信部２０は、受信周波数が順番に気圧計測装置２毎に割り当てられた送信周波数になるように所定の周期で切り替えながら各気圧計測装置２からの送信データを受信し、各気圧データを復調する。そして、受信部２０は、復調した各気圧データを処理部３０に送る。

なお、各気圧計測装置２の送信部１２が、同一の送信周波数の電波を用いて、あらかじめ決められた互いに異なる周期的なタイミングで時分割に気圧データを送信し、データ処理装置４の受信部２０が、各気圧計測装置２の送信タイミングと同期して、時分割に気圧データを受信するようにしてもよい。

処理部３０は、ＲＯＭ５０に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部３０は、受信部２０から気圧データを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部３０は、操作部４０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部７０に各種の情報を表示させる処理、受信部２０及び送信部８０を介した携帯端末等の外部装置とのデータ通信を制御する処理等を行う。

特に、本実施形態では、処理部３０は、気圧データ取得部３２、気象変動予測情報生成部３４、気象変動予測部３６を含んで構成されている。

気圧データ取得部３２は、受信部２０から送られてくる気圧データを、気圧計測装置２の識別ＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、気圧データ取得部３２は、各気圧データを受け取り、受け取った各気圧データを気圧計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番にＲＡＭ６０に保存する。

気象変動予測情報生成部３４は、気圧データ取得部３２が取得した気圧データに基づいて、特定地域における気象変動予測情報を生成する処理を行う。例えば、気象変動予測情報生成部３４は、ＲＡＭ６０に保存された気圧データに基づいて、所与の位置での気圧値の時間変化を表すグラフデータ（気象変動予測情報の一例）を生成してもよいし、特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す画像データの時系列（気象変動予測情報の一例）を生成するようにしてもよい。例えば、温度の高い部分ほど赤く低い部分ほど青くなるサーモグラフィーの画像と同様に、気圧の高い部分ほど赤く気圧の低い部分ほど青くなるような気圧分布画像を生成するようにしてもよい。図７は、気圧分布画像の一例を概略的に示す図であり、例えば領域Ａ１は気圧が相対的に高い領域であり赤っぽく表示される。また、例えば領域Ａ２は気圧が相対的に低い領域であり青っぽく表示される。また、例えば領域Ａ３や領域Ａ４は、領域Ａ１と領域Ａ２の中間の気圧であり、赤と青の間の色（緑色等）に表示される。なお、図７では簡略化して図示しているが、実際には、観測メッシュのサイズ又はそれ以下のサイズの領域毎に、気圧センサー１０の測定分解能に合わせた分解能で色を変化させるのが好ましい。このように、局所的な特定地域の気圧分布を色分けした画像で表示することで気圧の時間変化を視覚的に把握することができ、気象変動を予測するための情報として有効利用することができる。例えば、この気圧分布画像を監視することで、集中豪雨や竜巻を発生させる原因となる局地的な低気圧が移動する様子を的確に捉えることができる。

気象変動予測部３６は、気象変動予測情報生成部３４により生成された気象変動予測情報に基づいて、特定地域における所与の気象変動（雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等）を予測する処理を行う。具体的には、例えば、図８に示すように、ＲＯＭ５０に、雷雨、集中豪雨、竜巻、ダウンバースト等の予測対象の気象変動に対して、識別ＩＤと各気象変動の発生を判定するための判定基準とを対応づける予測判定テーブル５２を記憶しておく。この判定基準は、少なくとも気圧に関する基準を含み、温度や湿度等に関する基準をさらに含むようにしてもいい。そして、気象変動予測部３６は、予測判定テーブル５２を参照し、気象変動予測情報に基づいて各々の判定基準が満たされるか否か判定し、判定基準を満たす気象変動が発生すると予測する。

また、気象変動予測部３６は、気圧計測装置２の各位置での一定時間の気圧の変化量を算出し、算出結果に基づいて特定地域における所与の気象変動の発生を予測するようにしてもよい。例えば、気象変動予測部３６は、一定時間の気圧の変化量を所定の閾値と比較し、比較結果に基づいて気象変動の発生を予測するようにしてもよい。より具体的には、気圧計測装置２の各位置での一定時間の気圧の低下量が所定の閾値よりも大きければ、急激な上昇気流に伴う局地的な（小さな）低気圧が発生していると判断し、所定時間以内（例えば数分から数十分以内）に雷雨や集中豪雨等の気象変動が発生すると予測するようにしてもよい。例えば、図９は、ある場所において、温度（Ｇ４）、湿度（Ｇ３）、気圧（Ｇ１）、お天気指数（Ｇ２）を観測した実際の観測データを示す。図９の左側のグラフにおいて、横軸は測定時刻を表し、縦軸（左）は温度（℃）、湿度（％Ｒｈ）、お天気指数（８０［雨］〜１００［晴］）を表し、縦軸（右）は気圧（ｋＰａ）を表す。特に、気圧データ（Ｇ１）は、本実施形態の気圧センサー１０で測定したものであり、Ｐａオーダー以下の高分解能で気圧の変動を捉えることができている。図９の右側のグラフは、左側のグラフにおける２００９年８月２日の６時〜１８時の部分を拡大表示したものである。破線で囲んだ部分の約１時間のうちに気圧が１ｈＰａほど急激に低下したことがわかる。この急激な気圧の低下が始まった後に雷雨が発生したことが確認されている。つまり、急激な気圧の低下は積乱雲の発達期における上昇気流の発生に関連するものであると考えられる。従って、例えば、一定時間の気圧低下量が所定の閾値よりも大きいことを判定基準とすることで、積乱雲の発達に伴う気象変動の発生の有無を予測することができる。ただし、予測の精度を上げるために、気圧データをベースに、気圧以外のデータ（温度や湿度のデータ）を加味して予測するようにしてもよい。

また、気象変動予測部３６は、気圧計測装置２の位置での気圧の時間変化に基づいて、気象変動の発生位置及び発生時間の少なくとも一方を予測するようにしてもよい。例えば、図１０に示すように、多数の気圧計測装置２が数百ｍ〜数ｋｍ間隔でメッシュ状に配置されている場合に、時刻Ｔ１において、気圧計測装置２Ａの位置での気圧の低下量が閾値を上回ったとすると、時刻Ｔ１付近で気圧計測装置２Ａの近くで急激な上昇気流に伴う局地的な低気圧が発生したと推測することができる。続いて、時刻Ｔ２では気圧計測装置２Ｂの位置で気圧が低下し、時刻Ｔ３では気圧計測装置２Ｃの位置で気圧が低下し、時刻Ｔ４では気圧計測装置２Ｄの位置で気圧が低下したとすると、気圧計測装置２Ａの近くで発生した局地的な低気圧が気圧計測装置２Ｂ、２Ｃ、２Ｄの近くを移動していると推測することができる。従って、局地的な低気圧が発生してからの経過時間やこの低気圧の移動経路から、雷雨等の気象変動が発生する位置や時間を予測することができる。

なお、本実施形態の気象変動予測情報提供システムが気象変動予測情報を提供することで足りる場合は、気象変動予測部３６は処理部３０の必須の構成要素ではない。

操作部４０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、ユーザーによる操作に応じた操作信号を処理部３０に出力する。

ＲＯＭ５０は、処理部３０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。特に、本実施形態のＲＯＭ５０は、前述の予測判定テーブル５２を記憶している。

ＲＡＭ６０は、処理部３０の作業領域として用いられ、ＲＯＭ５０から読み出されたプログラムやデータ、操作部４０から入力されたデータ、処理部３０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶する。

表示部７０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成される表示装置であり、処理部３０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。表示部７０には、例えば、色分けされた気圧分布画像の各フレームが表示される。

送信部８０は、処理部３０で生成した情報を外部装置へ送信する処理等を行う。例えば、気象変動予測情報生成部３４が生成した気象変動予測情報や気象変動予測部３６が予測した情報を送信部８０を介して携帯端末等に配信するようにしてもよい。

３．気象変動予測情報提供システムの処理
図１１は、気象変動予測情報提供システムの処理の一例を示すフローチャート図である。

まず、各気圧計測装置２が、新たに圧力値（気圧データ）を計測し、計測した気圧データを送信する（ステップＳ１０）。

次に、データ処理装置４が、気圧データ取得部３２により各気圧計測装置２からの気圧データを取得し、気象変動予測情報生成部３４により、気圧分布データを生成する（ステップＳ２０）。

次に、気象変動予測情報生成部３４が、ステップＳ２０で生成した気圧分布データから局地的な低気圧の有無を判定する（ステップＳ３０）。

低気圧が存在しないと判定した場合（ステップＳ４０のＮ）、気象変動予測部３６は、予測対象の気象変動が所定時間以内に発生しないと予測する（ステップＳ１００）。

一方、低気圧が存在すると判定した場合（ステップＳ４０のＹ）、気象変動予測情報生成部３４は、これまでに生成した気圧分布データの時系列（気圧の時間変化）から低気圧の方向や位置を特定する（ステップＳ５０）。

次に、気象変動予測情報生成部３４は、これまでに得られた低気圧の方向や位置の時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動時間等を計算する（ステップＳ６０）。

次に、気象変動予測部３６は、気圧分布データの時系列から得られる各種の情報に基づいて、予測対象の各々の気象変動が発生するための判定基準（予測判定テーブル５２で設定された判定基準）が満たされるか否かを判定する（ステップＳ７０）。

少なくとも１つの判定基準が満たされる場合（ステップＳ８０のＹ）、気象変動予測部３６は、ステップＳ６０で計算された低気圧の移動方向、移動速度、移動時間等から、判定基準を満たす気象変動の発生位置と発生時間を予測する（ステップＳ９０）。

一方、すべての判定基準が満たされない場合（ステップＳ８０のＮ）、気象変動予測部３６は、予測対象のすべての気象変動が所定時間以内に発生しないと予測する（ステップＳ１００）。

そして、処理を終了するまで（ステップＳ１１０でＹになるまで）ステップＳ１０〜Ｓ１００の処理を繰り返し行う。

以上に説明したように、本実施形態の気象変動予測情報提供システムによれば、Ｐａオーダーの高分解能な周波数変化型の気圧センサー１０を用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、気象変動予測情報を提供することができる。そして、この気象変動予測情報を解析することで、所与の気象変動を精度よく予測することができる。

また、本実施形態によれば、局地的な低気圧の発生を捉えることができるので、この低気圧に起因する気象変動の発生を予測することができる。さらに、気象変動情報からこの低気圧の移動経路を算出することで、気象変動の発生位置や発生時間を予測することができる。

また、一般的な気圧計は高価であるため、局所的な地域に多数の気圧計を配置することは現実的でないのに対して、本実施形態では、気圧センサー１０を半導体の製造技術を用いて安価で提供することができるので、局所的な地域に多数の気圧計測装置２をメッシュ状に配置することで、きめ細かい多数の位置での気圧値を取得してより詳細な気象変動予測情報を生成することができる。これにより、局地的な気象変動の発生前のわずかな気象変動を的確に捉えることが可能になる。

本実施形態の気象変動予測情報提供システムを用いることで、例えば、積乱雲の発達期の初期段階である図１３（Ａ）の段階で局地的な低気圧の発生を捉えることができるので、集中豪雨等の気象変動が発生するまでに従来よりも時間的余裕をもって警告情報を発信できる可能性がある。

４．適用例
本実施形態の気象変動予測情報提供システムは、様々な用途に適用することができる。

例えば、局所的な特定地域における集中豪雨の予測に利用することができる。あらかじめ、都市部などの集中豪雨が起こりやすい地域に多数の気圧計測装置をメッシュ状に配置し、気圧分布データを取得する。集中豪雨が発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、気圧分布を監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。もし低気圧の発生を捉えた場合、その後の気圧分布の時間変化から低気圧の移動方向、移動速度、移動距離、移動時間等を解析することで、集中豪雨の発生の有無、発生位置、発生時間等を予測することができる。これにより、集中豪雨が発生する前に発生が予測される地域に警報を流すことができる。

また、例えば、飛行場において、滑走路の着陸位置付近に発生するダウンバーストの予測に利用することができる。具体的には、滑走路の着陸位置を含む領域に多数の気圧計測装置を配置し、着陸位置及びその周辺の気圧を計算する。ダウンバーストが発生する前には必ず上昇気流が発生して局地的に気圧の低い領域ができるので、着陸位置およびその周辺の気圧の大きさを監視することで局地的な低気圧が発生した瞬間を捉えるとともにその発生位置を特定することができる。もし着陸位置付近に低気圧が発生すれば、その後の着陸位置およびその周辺の気圧の時間変化を記録する。そして、上昇気流から下降気流に変わることでダウンバーストが発生するので、着陸位置付近の気圧が上昇するかあるいは不安定になれば、短時間後にダウンバーストが発生すると予測することができる。これにより、着陸体勢の飛行機があれば着陸の回避を指示することができる。

５．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。

例えば図１２に示すように、高度方向（Ｚ軸方向）を考慮して、多数の気圧計測装置２を局所的な特定地域のＸＹＺ空間に３次元のメッシュ状に配置するように変形してもよい。ただし、気圧計測装置間の距離は一定でなくてもよい。すなわち、観測メッシュが一定のサイズにならなくてもよく、実際には、気圧計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに加えて、ビルの屋上などに設置することが考えられる。このようにすれば、さらに細かい観測メッシュが形成されるので、より有益な気象変動の予測情報を提供することができる。

また、本実施形態では、気圧計測装置２は固定点に設置されているが、少なくとも一部の気圧計測装置２を車両等の移動体に設置するようにしてもよい。その場合でも、移動体にＧＰＳ（Global Positioning System）を搭載しておき、気圧計測装置２が、気圧データとともに移動体の位置情報を送信し、データ処理装置４が移動体の位置と対応づけて気圧データを取得（記憶）するようにすればよい。

本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１ 気象変動予測情報提供システム、２，２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄ 気圧計測装置、４ データ処理装置、１０ 気圧センサー、１２ 送信部、２０ 受信部、３０ 処理部（ＣＰＵ）、３２ 気圧データ取得部、３４ 気象変動予測情報生成部、３６ 気象変動予測部、４０ 操作部、５０ ＲＯＭ、５２ 予測判定テーブル、６０ ＲＡＭ、７０ 表示部、８０ 送信部、１００ 圧力センサー素子、１１０ 発振回路、１２０ カウンター、１３０ ＴＣＸＯ、１４０ ＭＰＵ、１５０ 温度センサー、１６０ ＥＥＰＲＯＭ、１７０ 通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、２１０ ダイヤフラム、２１２ 突起、２１４ 受圧面、２２０ 振動片、２２２ 振動ビーム（梁）、２２４ 基部、２２６ 支持梁、２２８ 枠部、２３０ ベース、２３２ キャビティー、３００ 気圧分布画像

Claims (8)

1. 直径数ｋｍ〜数十ｋｍの円に収まる局所的な特定地域において気圧の変化に起因して局地的に発生して短時間に消滅する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供システムであって、
   前記特定地域にメッシュ状に配置された複数の気圧計測装置と、
   前記複数の気圧計測装置の各々が計測した気圧データを処理するデータ処理装置と、を含み、
   前記複数の気圧計測装置の各々は、
   気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データをＰａオーダー以下の分解能で出力する気圧センサーを含み、
   前記データ処理装置は、
   前記複数の気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得部と、
   前記気圧データ取得部が取得した気圧データに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成部と、
   前記気象変動を予測するための情報に基づいて所与の判定基準が満たされるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記気象変動の発生を予測する気象変動予測部と、を含み、
   前記気象変動予測部は、
   前記複数の気圧計測装置の位置での気圧の時間変化に基づいて、前記気象変動の発生位置及び発生時間の少なくとも一方を予測する、気象変動予測情報提供システム。
2. 請求項１において、
   前記複数の気圧計測装置が、前記特定地域の特性に関連づけられる所与の基準に基づいて決定された密度で配置されている、気象変動予測情報提供システム。
3. 請求項１又は２において、
   前記複数の気圧計測装置の少なくとも一部は、互いに高度が異なる位置に配置されてい
   る、気象変動予測情報提供システム。
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記複数の気圧計測装置の各々が地表に対して移動しない固定点に配置されている、気象変動予測情報提供システム。
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、
   前記気象変動予測情報生成部は、
   前記気象変動を予測するための情報として、前記特定地域における気圧分布を気圧に応じて色分けして表す画像データの時系列を生成する、気象変動予測情報提供システム。
6. 請求項１乃至５のいずれかにおいて、
   前記気象変動予測部は、
   前記複数の気圧計測装置の各々の位置での一定時間の気圧の低下量が所定の閾値よりも大きければ、所定時間以内に前記気象変動が発生すると予測する、気象変動予測情報提供システム。
7. 請求項１乃至６のいずれかにおいて、
   前記気圧センサーが有する前記感圧素子は、双音叉圧電振動子である、気象変動予測情報提供システム。
8. 直径数ｋｍ〜数十ｋｍの円に収まる局所的な特定地域において気圧の変化に起因して局地的に発生して短時間に消滅する所与の気象変動を予測するための情報を提供する気象変動予測情報提供方法であって、
   気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データをＰａオーダー以下の分解能で出力する気圧センサーを含み、前記特定地域にメッシュ状に配置された複数の気圧計測装置を用いて気圧を計測する気圧計測ステップと、
   前記複数の気圧計測装置の各々が計測した気圧データを継続して取得する気圧データ取得ステップと、
   前記気圧データ取得ステップで取得した気圧データに基づいて、前記気象変動を予測するための情報を生成する気象変動予測情報生成ステップと、
   前記気象変動予測情報生成ステップで生成した前記気象変動を予測するための情報に基づいて所与の判定基準が満たされるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記気象変動の発生を予測する気象変動予測ステップと、を含み、
   前記気象変動予測ステップにおいて、
   前記複数の気圧計測装置の位置での気圧の時間変化に基づいて、前記気象変動の発生位置及び発生時間の少なくとも一方を予測する、気象変動予測情報提供方法。