JP6867072B2 - 気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法、及び、移動体 - Google Patents

Description

本発明は、気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法、及び、移動体に関する。

航空機や船舶の発達や、これらを管理する交通システムの発達により、現在では、国を超えるなどの極めて長距離の移動が可能となっている。

ところで、長距離移動においては、経由地における気象情報をより正確に把握することで、より正確な時刻管理が可能となる。例えば、移動手段が航空機である場合、経由地の乱気流の発生状況等の気象情報を事前にできる限り正確に把握することで、正確な時間管理はもちろん、より安全な移動が可能となる。

この気象情報を正確に把握するための技術として、例えば下記文献１、２がある。

例えば下記文献１には、データ同化という観測と予報モデルを融合し、数時間ごとに新しい予報データを作成する技術が開示されている。これは一般的な気象予報手法である。

また、下記文献２には、気象予報の不確実性を表現するために、ある時点から将来にわたり複数のアンサンブルデータを作成する技術が開示されている。これは、例えば台風などの予測が難しい気象情報に対して有用な気象予報手法である。

Ｓａｉｔｏら、２００７年、"Ｎｏｎｈｙｄｒｏｓｔａｔｉｃ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ"、 ＪＭＡ．Ｊ．Ｓｏｃ．Ｊｐｎ．、８５Ｂ：２７１−３０４ Ｅｖｅｎｓｅｎ Ｇ、１９９４年、"Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｄａｔａ ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｑｕａｓｉｇｅｏｓｔｒｏｐｈｉｃ ｍｏｄｅｌ ｕｓｉｎｇ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｏ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｅｒｒｏｒ ｓｔａｔｉｃｓ"、Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ．Ｒｅｓ．９９：１０１４３，１０１６２

しかしながら、上記文献１に記載の技術は、非常に膨大なデータを処理する必要があり、またその予測間隔も、たとえスーパーコンピュータを用いたとしても、現在の技術では数時間という長い時間間隔が必要となるといった課題がある。

また、上記文献２に記載の技術でも、改めてその時点におけるアンサンブルデータを取得する必要があり、結果的に短い時間間隔で大量のデータの処理を行わなければならないといった課題がある。

そしてそもそも、移動体においては、データ送受信量が限られており、仮に、移動体内で気象予測を行おうとしても、その搭載できる情報処理装置の重量は限られてしまう。

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、高速移動を行うことのできる移動体においても適用可能な気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法を提供し、更には、これを適用可能な移動体を提供することを目的とする。

本発明者は、上記課題について鋭意検討を行っていたところ、アンサンブル気象予報データと、実際に測定する気象計測データとを組み合わせるために重みづけを行うことでよりデータ処理量及びデータの送受信量を低減することができる点を発見し、本発明を完成させるに至った。

すなわち、本発明の一観点に係る気象予測データ作成プログラムは、コンピュータに、アンサンブル気象予報データを記録するステップ、気象計測データを記録するステップ、重みデータを記録するステップ、前記重みデータ及び前記アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成するステップ、を実行させるためのものである。

また、本発明の他の一観点に係る気象予測データ作成方法は、アンサンブル気象予報データを記録するステップ、気象計測データを記録するステップ、重みデータを記録するステップ、前記重みデータ及び前記アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成するステップ、を備えるものである。

また、本発明の他の一観点に係る移動体は、移動装置と、前記移動機構に搭載された気象計測装置及び情報処理装置と、を備える移動体であって、前記情報処理装置は、記録媒体を備えており、前記記録媒体には、コンピュータに、アンサンブル気象予報データを記録するステップ、前記気象計測装置により得られる気象計測データを記録するステップ、重みデータを記録するステップ、前記重みデータ及び前記アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成するステップ、を実行させるための気象予測データ作成プログラムが格納されてなるものである。

以上、本発明によって、高速移動を行うことのできる移動体においても適用可能な気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法を提供し、更には、これを適用可能な移動体を提供することができる。

実施形態に係る移動体の概略を示す図である。 実施形態に係る気象予測データの作成方法の流れを示す図である。 実施形態において用いるアンサンブル気象予報データの一例を示す図である。 実施形態における気象予測データの作成のバリエーション例を示す図である。 実施形態においてアンサンブル平均を得る手法の一例を示す図である。 実施形態においてアンサンブル平均を得る手法の一例を示す図である。 実施形態においてアンサンブル平均を得る手法の一例を示す図である。 実施形態においてアンサンブル平均を得る手法の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる形態による実施が可能であり、以下に示す実施形態、実施例に記載の具体的な例示にのみ限定されるわけではない。

図１は、本実施形態に係る移動体（以下「本移動体」という。）１の概略を示す図である。本図で示すように、本移動体１は、移動装置２と、この移動装置２に搭載された気象計測装置３、情報処理装置４及び通信装置５、を備えている。

本移動体１は、上記の構成を備えて移動することができるものである限りにおいて限定されず、例えば飛行体、車両、船等を例示することができる。飛行体の場合は、本図の例で示すような飛行機やヘリコプター等の航空機、いわゆるドローンのような小型無人航空機等を例示することができる。また、車両の場合は自動車を例示することができる。

また、本移動体１では、上記のとおり移動装置２を備えている。移動装置２は、一般に移動を可能とするために必要な構成全体をいい、例えば移動体における基本的な骨格を形成するとともに各種機材を搭載する機体、機体に搭載されるエンジン等の動力、更には必要に応じて乗客が座るための椅子等を例示することができるがこれは周知の構成を採用することができる。

また、本移動体１では、気象計測装置３を備えている。本移動体１が気象計測装置３を備えることで、移動中にその場所における気象計測を行うことができるようになり、その結果を気象計測データとして出力できるようになる。

気象計測装置３において、気象計測装置３の具体的な例としては、気象計測を行うことができる限りにおいて限定されるわけではないが、例えば気温を計測するための温度計、気圧を計測するための気圧計、湿度を計測するための湿度計、風向を計測するための風向計、風速を計測するための風速計、移動体の高度を記録するための高度計、位置情報を計測するための位置情報計測計等を例示することができるがこれに限定されない。

また、本移動体１では、情報処理装置４を備えている。情報処理装置４は、上記のとおり、アンサンブル気象予報データ、気象計測データ、重みデータの入力を受け付けることができ、所定の処理を施して気象予測データを作成することができるものである。

また、情報処理装置４の構成は、上記機能を有するものである限りにおいて限定されるわけではないが、いわゆるコンピュータであることが好ましい。コンピュータの場合は、現在市販されている一般的な構成を用いることができ、例えば中央演算装置（ＣＰＵ）、ＲＡＭやハードディスク等の記録媒体、キーボード（表示装置上に仮想キーボードが表示されるものも含む）、入力ボタン、マウス等の入力装置、液晶ディスプレイ等の表示装置、これらを接続するための配線（バスライン等）を備えて構成されていることが好ましい。もちろん、コンピュータには、いわゆるスマートフォンやタブレット端末等の小型のコンピュータも含まれる。

また、本情報処理装置４は、この構成を採用する場合、上記の記録媒体に、所定の処理を行うためのプログラムを格納し、使用者の要求操作に応じて所望の処理を実現することができる。具体的には、ハードディスク等の記録媒体に記録されたプログラムをＲＡＭ等に一時記録し、実行させることで所望の処理を行わせ、気象予測データを作成することができる。

ここで、本実施形態に係る所望の処理は、さまざまであるが、少なくとも、アンサンブル気象予報データを記録するステップ、前記気象計測装置により得られる気象計測データを記録するステップ、重みデータを記録するステップ、前記重みデータ及び前記アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成するステップ、を備える。すなわち、本実施形態では、上記各ステップを備える気象予測データの作成方法（以下「本方法」という。）が提供され、更には、これをコンピュータに実行させるためのプログラムが提供されることになる。

以下、本情報処理装置４によって具体的に実現される処理の流れ（本方法の流れ）について具体的に説明する。本方法は上記の複数のステップを含んで構成される。図２は、本方法の全体のステップを示す図である。

上記の通り、本方法では、（Ｓ１）アンサンブル気象予報データを記録するステップ、（Ｓ２）気象計測装置により得られる気象計測データを記録するステップ、（Ｓ３）重みデータを記録するステップ、（Ｓ４）重みデータ及び前記アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成するステップ、を備える。

まず本方法は、（Ｓ１）アンサンブル気象予報データを記録するステップを備える。ここで「アンサンブル気象予報データ」は、ある時点から将来にかけて到達すると推定される予測数値を多数含んで構成される気象予報データいう。このアンサンブル気象予報データは、限定されるわけではないが、日本国及び各国（ＵＳ、ＵＫ、ＥＣＭＷＦ、ＣＭＡ等）の気象庁が提供するアンサンブル気象予報データや、過去に蓄積されたこれらアンサンブル気象予報データに基づき確率的に生成されたアンサンブルデータ、更にはこれらを組み合わせたアンサンブル気象予報データを採用することができる。なお、日本国および各国の気象庁が提供するアンサンブル気象予報データは、公表された最新のものであってもよいが、過去に公表されたものを用いることとしてもよい。また、スケールが異なるアンサンブル気象予報データである場合は、スケールを調整して必要な領域のみ抽出したアンサンブル気象予報データとしてもよい。このアンサンブル気象予報データのイメージの例について、図３に示しておく。このアンサンブル気象予報データは、予め情報処理装置４の記録媒体の所定の領域に記録することが好ましい。

なお、別に説明を行うこともあるが、本情報処理装置４は、上記移動体の概念図で示すように移動体内又は外部とのデータの送受信を可能とするよう通信装置５に接続されていることも好ましい。通信装置５を備えることで、外部から予め作成されたアンサンブル気象予報データを得ること、必要に応じて外部から気象計測データ、重みデータを得ること、が容易となる。

また、本方法は、（Ｓ２）気象計測装置により得られる気象計測データを記録するステップを備える。具体的には、移動中に、気象計測装置３によって、その場所その日時における気象計測を行い、これを情報処理装置４に出力し、これを気象計測データ（実際のデータ）として情報処理装置４の記録媒体に記録する。気象計測データは、上記の通り、実際に計測した気象に関する情報を含むデータであって、例えば計測した日時データ、気温データ、気圧データ、湿度データ、風向データ、風速データ、高度データ、経度データ及び緯度データを含む位置座標データ等を含むことが好ましい。

また、本方法は、（Ｓ３）重みデータを記録するステップを備える。ここで「重みデータ」とは、上記アンサンブル気象予報データのうちどれを重視すべきか等についての重みに関する情報を含むデータである。本方法では、このアンサンブル気象予報に関して重みをつけることで、改めて最初から気象予報データを作成する必要がなく、実情に合わせて簡便に気象予測データを得ることが可能となる。特に、本方法では、「重みデータ」としていることで、データ量自体も極めて小さくすることができ、後述のように、本移動体が移動中に通信装置等によって外部との情報の授受を行おうとする場合でも、通信速度や容量において大きな制限を受けることがない。

ここで、重みデータは、限定されるわけではないが、上記アンサンブル気象予報データ及び気象計測データに基づき算出されるものであることが好ましい。アンサンブル気象予報データは、ある時点において、その時点から将来にかけて変化すると考えられる気象予報データを多数備えて構成されているため、その将来のある一時点における気象計測データが存在すれば、その時点以降はより確度の高い気象予測データを得ることが可能となる。

ここで、重みデータは、本移動体１内の情報処理装置４が独自に所定の処理を行うによって得るようにしてもよく、また、通信装置５等によって外部と通信し、その外部のコンピュータ等によって処理されて得られた結果の重みデータを採用することとしてもよい。気象計測データの容量は小さいため、本移動体の外部に出力する場合でも負荷は少なく、また、外部から重みデータを受け取る場合においても、大きな制限を受けずにデータの授受が可能となる。一方、重みデータの作成は比較的複雑な処理を行うものであるため、外部のより高性能なコンピュータ（他のコンピュータ）を用いた方がより高度かつ正確な処理を可能とすることができる観点から好ましい。特に、外部のコンピュータによる処理とすれば、当該外部のコンピュータが、本移動体１とは別の移動体からの気象計測データを得ること、最も好ましくは空域全体のリアルタイムの気象計測データを得ることができ、これに基づいてより正確な重みデータを得ることができるようになる。もちろん、本移動体１自体で所定の処理を行おうとする場合において、他の移動体と通信装置によって気象計測データを交換し、独自の処理によって重みデータを得るようにしてもよい。このバリエーション例について図４に示しておく。

ところで、上記重みデータは、様々な方法によって算出することができ限定されるわけではないが、例えば、（Ｓ３−１）エリート選択を行う手法、（Ｓ３−２）誤差を用いる手法、及び（Ｓ３−３）確率分布を用いる手法等を採用することができる。なお以下に、採用可能な重みデータの算出手法の各々について具体的に説明していくことにする。

（共通概念）
ところで、上記各手法においては、一般にアンサンブル平均Ｅ（ｘ，ｔ）を得ることによって行うことが有用である。アンサンブル平均については様々な方法によって得ることができるが、例えば下記で示す式に基づき求めていくことが好ましい。

（Ｓ３−１）エリート選択を行う手法
本手法では、多数のアンサンブル気象予報データ各々に対し、最も誤差が小さいアンサンブルの重みのみを使用することでアンサンブル平均を得る手法である。この場合、最も誤差が低いアンサンブルにおけるアンサンブルの重みを１とし、それ以外を０とする。このようにすることで、現在に最も近いアンサンブル気象予報データをアンサンブル平均とし、更にこれを気象予測データとする。なおこの場合において、重みデータの合計は１となっていることが好ましい。

（Ｓ３−２）誤差を用いる手法
本手法は、アンサンブル気象予報データそれぞれと気象計測データとの誤差を計算し、アンサンブル平均を得る手法である。多数のアンサンブル気象予報データとの誤差に応じてその寄与を考慮することで、より実際の状態に近い気象予報データを作成していこうとするものである。また、この誤差を用いる手法は、更に複数のパターンに分けることができる。この分け方についても下記に限定されるわけではないが、代表的なものについて説明する。なおこの場合において、重みデータの合計は１となっていることが好ましい。

（Ｓ３−２−１：パターンＡ）
本パターンでは、気象計測データと、すべてのアンサンブル気象予報データとの間の誤差を計算し、その誤差の平均値よりも小さい誤差となっているアンサンブル気象予報データのみを利用する。これによって、平均値よりも劣化したアンサンブル気象予報データを用いないという重みを構築することができる。なおこの場合において、採用するアンサンブル気象予報データの寄与は同じとしておくことが典型的な例である。この場合のイメージを図５に示しておく。なおこの場合において、重みデータの合計は１となっていることが好ましい。

（Ｓ３−２−２：パターンＢ）
本パターンでは、気象計測データと、すべてのアンサンブル気象予報データとの間の誤差を計算し、その誤差の平均値よりも小さい誤差となっているアンサンブル気象予報データのみを利用する観点では上記パターンＡと同様である。そして、本パターンでは上記に加え、使用するアンサンブル気象予報データの誤差の逆数で重みづけを実施する点が異なる。このようにすることで、実際に計測したデータに近いアンサンブル気象予報データの寄与は大きくなり、これと乖離したデータについては寄与が小さくなるため、より実際の状態に近いものと考えることができるようになる。この場合のイメージを図６に示しておく。なおこの場合において、重みデータの合計は１となっていることが好ましい。

（Ｓ３−２−３：パターンＣ）
本パターンでは、誤差を用いるものではあるが上記パターンＡ及びＢとは少し異なる。上記パターンはいずれもある程度アンサンブル気象予報データと実際の気象計測データが近しく信頼性が高い場合において有用であるが、準備したアンサンブル気象予報データと実際に計測した気象計測データとの乖離が激しい場合、重みデータに対する数値制限を緩和して計算するという手法である。例えば、上記パターンでは、いずれも重みデータの総和が１、かつ、各重みデータが０以上であるという前提で進めることが好ましいが、本パターンではこの重みデータの合計が１であるということに限られず、更に重みデータがマイナスの値を採用しても良いというパターンである。このようにすれば、上記パターンＡ及びＢによっても現実的な解を得ることができなくても、有用な気象予測データを作成することが可能となる。このようなパターンについて図７に示しておく。

（Ｓ３−３）確率分布を用いる手法
また、本パターンでは、アンサンブル気象予報データの広がりを確率分布としてとらえ、気象計測データについてベイズの定理等を用いて確率分布を更新していく。この場合のイメージを図８に示しておく。

以上の各手法によって、重みデータを得ることが可能となる。もちろん、上記の通り、いずれを採用するのかについては適宜調整可能であり、また、上記以外の方法であっても重みデータであれば採用可能である。

また、本方法は、（Ｓ４）重みデータ、アンサンブル気象予報データに基づき気象予測データを作成する。具体的には、予め記録したアンサンブル気象予報データの各々に、上記重みデータをそれぞれ掛け合わせ、積算したものが予測される気象予測データとなる。これにより、その時点における気象予測データをより正確なものとすることができる。この重みデータとアンサンブル気象予報データとの関係は上記のとおりである。

以上、本実施形態によって、高速移動を行うことのできる移動体においても適用可能な気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法を提供し、更には、これを適用可能な移動体を提供することができる。

本発明は、気象予測データ作成プログラム、気象予測データ作成方法を提供し、更には、これを適用可能な移動体として産業上の利用可能性がある。

Claims (5)

1. コンピュータに、
   複数の気象予報データからなるアンサンブル気象予報データを記録するステップ、
   気象計測データを記録するステップ、
   重みデータを記録するステップ、
   前記複数の気象予報データの各々と、前記複数の気象予報データの各々に対応して定められる前記重みデータに基づくアンサンブル平均によって作成される気象予測データを作成するステップ、を実行させるための気象予測データ作成プログラムであって、
   前記重みデータは、使用する前記気象予報データの各々に対して寄与の大小を異ならせて重みづけされたものである気象予測データ作成プログラム。
2. 前記アンサンブル気象予報データ及び前記気象計測データに基づき前記重みデータを算出するステップを備える、請求項１記載の気象予測データ作成プログラム。
3. 前記重みデータを記録するステップは、他のコンピュータから出力される前記重みデータを記録するステップである、請求項１記載の気象予測データ作成プログラム。
4. 複数の気象予報データからなるアンサンブル気象予報データを記録するステップ、
   気象計測データを記録するステップ、
   重みデータを記録するステップ、
   前記複数の気象予報データの各々と、前記複数の気象予報データの各々に対応して定められる前記重みデータに基づくアンサンブル平均によって作成される気象予測データを作成するステップ、を備える気象予測データ作成方法であって、
   前記重みデータは、使用する前記気象予報データの各々に対して寄与の大小を異ならせて重みづけされたものである気象予測データ作成方法。
5. 移動装置と、前記移動装置に搭載された気象計測装置及び情報処理装置と、を備える移動体であって、
   前記情報処理装置は、記録媒体を備えており、
   前記記録媒体には、コンピュータに、複数の気象予報データからなるアンサンブル気象予報データを記録するステップ、前記気象計測装置により得られる気象計測データを記録するステップ、重みデータを記録するステップ、前記複数の気象予報データの各々と、前記複数の気象予報データの各々に対応して定められる前記重みデータに基づくアンサンブル平均によって作成される気象予測データを作成するステップ、を実行させるための気象予測データ作成プログラムが格納されてなる移動体であって、
   前記プログラムにおける前記重みデータは、使用する前記気象予報データの各々に対して寄与の大小を異ならせて重みづけされたものである移動体。
   
   

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