2024-68823積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024068823
(43)【公開日】2024-05-21
(54)【発明の名称】積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法
(51)【国際特許分類】
G01W 1/10 20060101AFI20240514BHJP
G01W 1/00 20060101ALI20240514BHJP
【ＦＩ】
G01W1/10 E
G01W1/00 E
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022179417
(22)【出願日】2022-11-09
(71)【出願人】
【識別番号】501138231
【氏名又は名称】国立研究開発法人防災科学技術研究所
(71)【出願人】
【識別番号】599105850
【氏名又は名称】株式会社中電シーティーアイ
(74)【代理人】
【識別番号】100139103
【弁理士】
【氏名又は名称】小山 卓志
(74)【代理人】
【識別番号】100139114
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 貞嗣
(74)【代理人】
【識別番号】100214260
【弁理士】
【氏名又は名称】相羽 昌孝
(74)【代理人】
【識別番号】100227455
【弁理士】
【氏名又は名称】莊司 英史
(72)【発明者】
【氏名】清水 慎吾
(72)【発明者】
【氏名】櫻井 南海子
(72)【発明者】
【氏名】加藤 亮平
(72)【発明者】
【氏名】長谷川 晃一
(72)【発明者】
【氏名】内藤 大輔
(72)【発明者】
【氏名】紀平 旭範
(57)【要約】
【課題】
将来の積乱雲の予測情報の信頼度を演算することが可能な積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法を提供する。
【解決手段】
積乱雲予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲の予測情報信頼度演算装置３は、検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部３ａと、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部３ｂと、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて、積乱雲の情報の信頼度を演算し、演算した積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部３ｃと、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
将来の積乱雲の予測情報の信頼度を演算することが可能な積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法を提供する。
【解決手段】
積乱雲予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲の予測情報信頼度演算装置３は、検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部３ａと、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部３ｂと、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて、積乱雲の情報の信頼度を演算し、演算した積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部３ｃと、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部と、
前記検出情報取得部が取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、前記積乱雲の情報の信頼度を演算し、演算した前記積乱雲の情報の信頼度を前記積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部と、
を備える
ことを特徴とする積乱雲予測情報信頼度演算装置。
前記検出情報取得部が取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、前記積乱雲の情報の信頼度を演算し、演算した前記積乱雲の情報の信頼度を前記積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部と、
を備える
ことを特徴とする積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項2】
前記積乱雲の情報は、前記積乱雲の位置を示す情報であって、
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の位置を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の位置を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の位置を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の位置を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項3】
前記積乱雲の情報は、前記積乱雲の危険度を示す情報であって、
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の危険度を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の危険度を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の危険度を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の危険度を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項4】
前記積乱雲の情報は、前記積乱雲の盛衰状態を示す情報であって、
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の盛衰状態を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の盛衰状態を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
前記信頼度演算部は、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の盛衰状態を示す情報及び前記予め定めた条件を用いて、将来の前記積乱雲の盛衰状態を示す情報の信頼度を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項5】
前記信頼度演算部は、代替情報の信頼度を取得し、前記検出情報取得部が取得した前記積乱雲の情報から求めた信頼度と所定の閾値とを比較して、前記閾値が前記積乱雲の情報から求めた信頼度より高い場合、前記代替情報の信頼度を予測情報の信頼度とする
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項6】
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて前記積乱雲の予測情報を演算する予測情報演算部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の積乱雲予測情報信頼度演算装置。
【請求項7】
検出された積乱雲の情報を取得するステップと、
取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶するステップと、
記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、前記積乱雲の情報の信頼度を演算するステップと、
前記積乱雲の情報の信頼度を前記積乱雲の予測情報の信頼度と見做すステップと、
を有する
ことを特徴とする積乱雲予測情報信頼度演算方法。
取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶するステップと、
記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、前記積乱雲の情報の信頼度を演算するステップと、
前記積乱雲の情報の信頼度を前記積乱雲の予測情報の信頼度と見做すステップと、
を有する
ことを特徴とする積乱雲予測情報信頼度演算方法。
【請求項8】
前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて前記積乱雲の予測情報を演算するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項７に記載の積乱雲予測情報信頼度演算方法。
ことを特徴とする請求項７に記載の積乱雲予測情報信頼度演算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、将来の積乱雲の予測情報の信頼度を演算する積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、高精度に積乱雲を予測する技術が開示されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、積乱雲を高精度に予測し、受信者に的確に積乱雲の情報を知らせることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－１０１０３４号公報
【非特許文献】
【0004】
【非特許文献1】Singo SHIMIZU, Hiroshi UYEDA, “Algorithm for the Identification and Tracking of Convective Cells Based on Constant and Adaptive Threshold Methods Using a New Cell-Merging and -Splitting Scheme”Journal of the Meteorological Society of Japan, Vol.90, No.6, pp.869-889, 2012,(URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jmsj/90/6/90_2012-602/_pdf )
【非特許文献2】Singo SHIMIZU, “The AITCC User Guide” Technical Note of the National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, No.386, March, 2014(URL:https://nied-ir.bosai.go.jp/?action=repository_uri&item_id=2000&file_id=22&file_no=1 )
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１に記載された技術は、積乱雲の予測情報の信頼度は不明であった。
【0006】
本発明は、将来の積乱雲の予測情報の信頼度を演算することが可能な積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲予測情報信頼度演算方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明にかかる積乱雲予測情報信頼度演算装置は、
検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部と、
前記検出情報取得部が取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、積乱雲の予測情報の信頼度を演算し、演算した積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部と、
を備える
ことを特徴とする。
検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部と、
前記検出情報取得部が取得した前記積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶した前記積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、積乱雲の予測情報の信頼度を演算し、演算した積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部と、
を備える
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
このような積乱雲予測情報信頼度演算装置及び積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の情報の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の情報の信頼度を将来の積乱雲の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本実施形態の積乱雲予測システムのブロック図を示す。
【図2】第１実施形態の積乱雲予測システムの予測情報信頼度演算装置の演算表の一例を示す。
【図3】第１実施形態の積乱雲予測システムの積乱雲予測情報の表示形態の一例を示す。
【図4】第１実施形態の積乱雲予測システムの積乱雲予測情報を地図上で出力した表示形態の一例を示す。
【図5】第１実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの一例を示す。
【図6】第１実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの他の例を示す。
【図7】第１実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの一例を示す。
【図8】第１実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの他の例を示す。
【図9】第２実施形態の積乱雲予測システムの予測情報信頼度演算装置の危険度の演算表の一例を示す。
【図10】第２実施形態の積乱雲予測システムの予測情報信頼度演算装置の盛衰状態の演算表の一例を示す。
【図11】第２実施形態の積乱雲予測システムの予測情報信頼度演算装置の盛衰状態の演算表の他の例を示す。
【図12】第２実施形態の積乱雲予測システムの積乱雲予測情報の表示形態の一例を示す。
【図13】第２実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの一例を示す。
【図14】第２実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの他の例を示す。
【図15】第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの一例を示す。
【図16】第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの他の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【0010】
本発明にかかる実施の形態を図により説明する。
【0011】
図１は、本実施形態の積乱雲予測システムのブロック図を示す。
【0012】
積乱雲予測システム１は、積乱雲の情報を検出する積乱雲検出装置２と、積乱雲検出装置２が検出した積乱雲の情報と予め定めた条件から将来の積乱雲の予測情報及び積乱雲の予測情報の信頼度を演算する予測情報信頼度演算装置３と、予測情報信頼度演算装置３が演算した積乱雲の予測情報の信頼度に応じて積乱雲の予測情報の内容及び表示形態のうち少なくとも１つを変更する予測情報変更装置４と、予測情報変更装置４が決定した予測結果を出力する出力装置５と、を備える。
【0013】
積乱雲検出装置２は、ＸＲＡＩＮ（eXtended RAdar Information Network：高性能レーダ雨量計ネットワーク）のデータを用いればよい。ＸＲＡＩＮは、雨雲に電波を発射し、その反射波を観測するマルチパラメータレーダ（ＭＰレーダ）を用いることで、２５０ｍ間隔の高分解能な雨量観測、１分単位での観測、及び、リアルタイム性の高い観測を実現することができるものである。マルチパラメータレーダは、二重偏波ドップラーレーダとも呼ばれ、水平及び垂直偏波を送受信することでより多くの情報を取得し、高精度な観測が可能である。なお、システムを簡素化するために高解像度降水ナウキャストを用いてもよい。
【0014】
ＸＲＡＩＮデータは、例えば、非特許文献１又は非特許文献２に示した技術を用いて積乱雲として検出される。
【0015】
非特許文献１に示された技術は、以下のように積乱雲を検出する。まず、積乱雲群をある閾値以上のレーダ反射強度の等値線で定義する。続いて、等値線内にある極値を複数検出し、１つ１つの極値が個々の積乱雲のピークと考える。次に、この極値が１つだけ含まれるように積乱雲群を個々の積乱雲に分割して検出する。
【0016】
次に、２つの連続する時刻で検出された積乱雲について、全ての組み合わせに対して、同一判定を行う。同一判定は、２つの連続する時刻で検出された積乱雲を、維持（１対１対応）、併合（複数対１対応）、分離（１対複数対応）、発生（０対１対応）、消滅（１対０対応）の５つのカテゴリーに分ける。この連続した２つの時間を時間方向にずらしていくことで、分離や併合を含めた積乱雲の発生から消滅までの一生を追跡することができる。
【0017】
非特許文献２には、非特許文献１に示されていないプログラミング技術や利用方法等が示されている。非特許文献２に示されたAITCC(Algorithm for the Identification and Tracking of Convective Cells)は、レーダ観測だけでなく、数値シミュレーションの結果も利用することが可能である。
【0018】
予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲の情報を取得する検出情報取得部３ａと、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報を記憶する記憶部３ｂと、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて、積乱雲の予測情報の信頼度を演算する信頼度演算部３ｃと、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて、積乱雲の予測情報を演算する予測情報演算部３ｄと、を有する。
【0019】
本実施形態の検出情報取得部３ａは、積乱雲検出装置２が検出した積乱雲の情報を取得する。検出情報は、位置、雨量等を含み、予め定めた時間単位で取得することが好ましい。本実施形態の検出情報は、少なくとも１分単位で取得することが好ましい。また、検出情報取得部３ａは、１分単位で取得せず、数秒、数十秒又は数分単位でもよい。
【0020】
記憶部３ｂは、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報を記憶する。本実施形態の記憶部３ｂは、少なくとも予め定めた過去から現在までの期間の積乱雲の情報を予め定めた時間単位で記憶することが好ましい。本実施形態の記憶部３ｂは、少なくとも現在から過去１０分間の積乱雲の情報を１分単位で記憶することが好ましい。なお、記憶部３ｂが記憶する時間は、過去１０分に限らず、数分又は数十分でもよい。また、記憶部３ｂは、１分単位で記憶せず、数秒、数十秒又は数分単位でもよい。
【0021】
信頼度演算部３ｃは、積乱雲の情報の信頼度を演算する。また、信頼度演算部３ｃは、積乱雲の情報の信頼度を予測情報の信頼度と見做す。積乱雲の情報は、積乱雲の移動ベクトル、最大反射強度、又は、雨量等でよい。積乱雲の情報の信頼度は、それらの標準偏差等でよい。例えば、本実施形態の信頼度演算部３ｃは、記憶部３ｂが記憶した少なくとも２つの時刻の積乱雲の情報の組み合わせから、過去１０分間の１分毎の積乱雲情報のうち、５分以上離れた２つの時刻の第１積乱雲情報と第２積乱雲情報を用いて移動ベクトルを求め、移動ベクトルから信頼度の指標となる標準偏差を求める。
【0022】
信頼度演算部３ｃは、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替可能な情報を用いて信頼度を求めてもよい。信頼度演算部３ｃは、積乱雲の情報から求めた信頼度と代替情報から求めた信頼度とを比較して、信頼度の高い方の情報を予測情報の演算に用いてもよい。
【0023】
予測情報演算部３ｄは、積乱雲の予測情報を演算する。積乱雲の予測情報は、積乱雲の位置、危険度、盛衰状態等でよい。例えば、信頼度演算部３ｃで演算した移動ベクトルを用いて、将来も同じ移動ベクトルで進むとみなし、現在の積乱雲の位置から将来の積乱雲の位置を求める。
【0024】
図２は、第１実施形態の積乱雲予測システムの予測情報信頼度演算装置３の演算表の一例を示す。
【0025】
例えば、第１実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、将来の積乱雲の位置を予測するための移動ベクトルを求める方法によって、予測情報の信頼度を演算する。予測情報信頼度演算装置３は、第１積乱雲情報と第２積乱雲情報を比較して移動ベクトルを求める。
【0026】
第１積乱雲情報として第１時刻のデータを用いる場合には、第２積乱雲情報として第１時刻より予め定めた過去の時間の少なくとも１つの過去時刻データを用いて移動ベクトルを求める。同様に、第１積乱雲情報として第１時刻より過去の第２時刻のデータを用いる場合には、第２積乱雲情報として第２時刻より予め定めた過去の時間の少なくとも１つの過去時刻データを用いて移動ベクトルを求める。第２時刻データから求める移動ベクトルは、第１時刻データから求める移動ベクトルより１つ少ない。
【0027】
このようなデータ取得を、データが１つしか取得できない第ｎ時刻データまで続け、複数パターンの移動ベクトルを求める。移動ベクトルのパターンの数は、データの時間幅Δt、２つの時刻間の最小時間幅ΔTintv、過去に遡る時間Tpで決まる。予測情報信頼度演算装置３は、これらの移動ベクトルから代表となる移動ベクトルを演算する。
【0028】
また、予測情報信頼度演算装置３は、これらの移動ベクトルから標準偏差を求める。予測情報信頼度演算装置３は、予め設定された少なくとも１つの信頼閾値と移動ベクトルから求めた標準偏差とを比較する。そして、少なくとも１つの信頼閾値と移動ベクトルから求めた標準偏差の値を比較することによって、予測位置の信頼度のレベルを求める。信頼閾値が１つの場合には信頼度は２つのレベル、信頼閾値が２つの場合には信頼度は３つのレベル、信頼閾値がｍ－１個の場合には信頼度はｍ個のレベルに分けられる。
【0029】
図２に示す例では、データの時間幅Δtを１分、２つの時刻間の最小時間幅ΔTintvを５分、過去に遡る時間Tpを１０分とした。第１積乱雲情報の第１時刻データが現在時刻のデータの場合には、第２積乱雲情報として丸印を付与した５分過去、６分過去、７分過去、８分過去、９分過去、及び、１０分過去の６通りのデータを用いて移動ベクトルを求める。同様に、第１積乱雲情報の第２時刻データが１分過去のデータの場合には、第２積乱雲情報として丸印を付与した６分過去、７分過去、８分過去、９分過去、及び、１０分過去の５通り、第１積乱雲情報の第３時刻データが２分過去のデータの場合には、第２積乱雲情報として丸印を付与した７分過去、８分過去、９分過去、及び、１０分過去の４通り、第１積乱雲情報の第４時刻データが３分過去のデータの場合には第２積乱雲情報として丸印を付与した８分過去、９分過去、及び、１０分過去の３通り、第１積乱雲情報の第５時刻データが４分過去のデータの場合には第２積乱雲情報として丸印を付与した９分過去、及び、１０分過去の２通り、第１積乱雲情報の第６時刻データが５分過去のデータの場合には第２積乱雲情報として丸印を付与した１０分過去の１通り、を用いて、全部で２１パターンの移動ベクトルを求める。なお、パターン数は、２１に限らず、適宜決定すればよい。
【0030】
図２に示す例の予測情報信頼度演算装置３は、これら２１パターンの移動ベクトルから標準偏差を求める。予測情報信頼度演算装置３は、予め設定された信頼閾値0.1km/分と、移動ベクトルから求めた標準偏差と比較する。信頼度は、標準偏差が信頼閾値0.1km/分より大きい時に高信頼度、標準偏差が信頼閾値0.1km/分より小さい時に低信頼度の２つのレベルに分けられる。なお、レベルは２つに限らず、閾値を増やすことで、より多くのレベルに分けてもよい。
【0031】
このように、予測情報信頼度演算装置３は、検出した積乱雲の情報等を用いて、積乱雲の情報の信頼度を求める。積乱雲の予測情報は、検出した積乱雲の情報等の基づくことから、この信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做すことで、使用者は積乱雲の予測情報の信頼度を容易に把握することができる。
【0032】
予測情報変更装置４は、積乱雲の予測情報の信頼度に応じて予測情報を変更する。本実施形態の予測情報変更装置４は、予測情報信頼度演算装置３が求めた予測情報の信頼度に応じて予測情報を変更する。予測情報変更装置４は、積乱雲の予測情報を取得する予測情報取得部４ａと、積乱雲の予測情報の信頼度を取得する予測情報信頼度取得部４ｂと、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて予測情報の内容を変更する予測内容変更部４ｃと、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて予測情報の表示形態を決定する表示形態変更部４ｄと、を有する。
【0033】
予測情報取得部４ａは、積乱雲の予測情報を取得する。例えば、本実施形態では、予測情報信頼度演算装置３の予測情報演算部３ｄで演算された積乱雲の情報から求めた予測情報又は代替情報から求めた予測情報を取得すればよい。
【0034】
予測情報信頼度取得部４ｂは、積乱雲の予測情報の信頼度を取得する。例えば、本実施形態では、予測情報信頼度演算装置３の信頼度演算部３ｃで演算された積乱雲の情報から求めた信頼度又は代替情報から求めた信頼度を、積乱雲の予測情報の信頼度として取得すればよい。なお、代替情報に含まれる積乱雲の予測情報の信頼度を取得してもよい。
【0035】
予測内容変更部４ｃは、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて、積乱雲の予測情報の内容を変更する。例えば、本実施形態の予測内容変更部４ｃは、信頼度が第１レベルの場合、積乱雲の位置・範囲・方向等の予測情報を変更せず、信頼度が第２レベル以下の場合、積乱雲の位置・範囲・方向等の予測情報を変更する。なお、予測情報を変更する信頼度のレベルは、第２レベルに限らず、適宜決定すればよい。
【0036】
表示形態変更部４ｄは、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて、積乱雲の予測情報の表示形態を変更する。表示形態変更部４ｄは、予測内容変更部４ｃが変更した内容に応じて表示形態を変更してもよい。
【0037】
このように、予測情報変更装置４は、信頼度に応じて積乱雲の予測情報の内容及び表示形態のうち少なくとも１つを変更するので、使用者は一目で適切に将来の積乱雲の予測情報を把握することができる。
【0038】
図３は、第１実施形態の積乱雲予測システムの積乱雲予測情報の表示形態の一例を示す。図３（ａ）は信頼度が高い第１レベルの場合の表示形態、図３（ｂ）は信頼度が中程度の第２レベルの場合の表示形態、図３（ｃ）は信頼度が低い第３レベルの場合の表示形態を示す。
【0039】
予測情報変更装置４は、信頼度に応じて積乱雲の予測内容を決定し、積乱雲の予測情報の表示形態を変更する。本実施形態の予測内容変更部４ｃは、一例として、図３に示すように、積乱雲の予測位置を丸及び矢印等で表示する。また、危険、安全等の文字、記号等を表示してもよい。
【0040】
例えば、積乱雲の予測情報の信頼度が第１レベルの場合、図３（ａ）に示すように、現在の積乱雲の位置を黒丸で表し、将来に積乱雲の位置が入る可能性のある範囲を円で表すとよい。積乱雲の予測情報の信頼度が第２レベルの場合、図３（ｂ）に示すように、現在の積乱雲の位置を黒丸で表し、将来の積乱雲の移動方向を矢印で表すとよい。積乱雲の予測情報の信頼度が第３レベルの場合、図３（ｃ）に示すように、現在の積乱雲の位置又は範囲を表すとよい。なお、表示形態は、色、形状、及び、図柄等の少なくとも１つを異ならせることによって表してもよい。
【0041】
図４は、本実施形態の積乱雲予測システムの積乱雲予測情報を地図上で出力した表示形態の一例を示す。
【0042】
出力装置５は、予測情報変更装置４が決定した積乱雲予測情報を出力する。本実施形態の出力装置５は、ディスプレイ等の画像表示又は音声等で出力する。地図上の第１積乱雲ａは、予測情報の信頼度が中程度であり、将来の積乱雲の予測移動方向を矢印で表している。地図上の第２積乱雲ｂは、予測情報の信頼度が高く、将来の積乱雲の予測位置を黒丸で表し、今後の積乱雲の予測範囲を円で表している。
【0043】
このように、予測情報変更装置４は、信頼度に応じて積乱雲の予測内容とその表示形態を切り替えて表示させるので、使用者は一目で積乱雲の予測情報を信頼度と共に把握することができる。なお、出力装置５は、積乱雲予測システム１とは別の出力装置を用いてもよい。
【0044】
以上、積乱雲予測システム１によれば、積乱雲の予測情報の信頼度に応じて予測内容及び表示形態の少なくとも１つを変更することができ、使用者は一目で適切に積乱雲の予測情報を把握することができる。
【0045】
図５は、第１実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの一例を示す。
【0046】
【0047】
まず、ステップ１１１で、積乱雲検出装置２が積乱雲を検出する（ＳＴ１１１）。ステップ１１１における積乱雲の検出は、マルチパラメータレーダによって取得される二重偏波情報又は気象庁レーダによって取得される単偏波情報等を用いてもよい。また、非特許文献１又は非特許文献２に示した技術を用いてもよい。
【0048】
次に、ステップ１１２で、予測情報信頼度演算装置３の検出情報取得部３ａは、検出された積乱雲の情報を取得する（ＳＴ１１２）。続いて、ステップ１１３で、記憶部３ｂは、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報を予め定めた時間記憶する（ＳＴ１１３）。
【0049】
次に、ステップ１１４で、信頼度演算部３ｃは、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報から信頼度を演算する（ＳＴ１１４）。本実施形態の信頼度演算部３ｃは、記憶部３ｂが記憶した過去１０分間の１分毎の積乱雲情報のうち、５分以上離れた２つの時刻の組み合わせを用いて移動ベクトル等の積乱雲の状態を示す情報を求め、それらの標準偏差を演算し、予め定めた信頼閾値を比較して信頼度のレベルを求める。
【0050】
次に、ステップ１１５で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報から予測情報を演算する（ＳＴ１１５）。次に、ステップ１１６で、信頼度演算部３ｃ及び予測情報演算部３ｄは、予測情報及び予測情報の信頼度を決定する（ＳＴ１１６）。予測情報の信頼度は、信頼度演算部３ｃが演算で求めた積乱雲の情報の信頼度を予測情報の信頼度と見做し、決定すればよい。なお、予測情報の信頼度は、出力装置５によって出力されてもよい。
【0051】
このような積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の情報の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の情報の信頼度を将来の積乱雲の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の予測を行うことができる。
【0052】
図６は、第１実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの他の例を示す。この例は、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報を利用可能な場合に用いることができる。
【0053】
ステップ１２１～ステップ１２４は、図５に示したステップ１１１～ステップ１１４と同じ内容なので、説明を省略する。
【0054】
次に、ステップ１２５で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報に対して、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報の有無を判定する（ＳＴ１２５）。代替情報が存在する場合ステップ１２６に進み、代替情報が存在しない場合ステップ１２９に進む。
【0055】
ステップ１２６では、予測情報演算部３ｄは、代替情報を取得する（ＳＴ１２６）。続いて、ステップ１２７で、積乱雲の情報の信頼度が所定の閾値より低いか否かを判定する（ＳＴ１２７）。ステップ１２７において、積乱雲の情報の信頼度が閾値よりも低い場合ステップ１２８に進み、積乱雲の情報の信頼度が閾値よりも高い場合ステップ１２９に進む。
【0056】
ステップ１２８では、代替情報から予測情報を演算する（ＳＴ１２８）。ステップ１２９では、積乱雲の情報から予測情報を演算する（ＳＴ１２９）。次に、ステップ１３０で、信頼度演算部３ｃ及び予測情報演算部３ｄは、予測情報及び予測情報の信頼度を決定する（ＳＴ１３０）。
【0057】
ステップ１３０では、ステップ１２８において代替情報から予測情報を演算した場合、代替情報の信頼度を予測情報の信頼度に決定すればよい。また、ステップ１２９において積乱雲の情報から予測情報を演算した場合、ステップ１２４において演算で求めた積乱雲の情報の信頼度を予測情報の信頼度に決定すればよい。なお、信頼度は、出力装置５によって出力されてもよい。
【0058】
第１実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法の閾値は、例えば、代替情報の信頼度、又は、予め定めた値等でよい。例えば、閾値を代替情報の信頼度に設定すれば、積乱雲の情報と代替情報のうち、より信頼度の高い情報から予測情報を演算することになり、演算した信頼度も高くなる。
【0059】
このような積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の情報の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の情報の信頼度を将来の積乱雲の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の予測を行うことができる。
【0060】
図７は、第１実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの一例を示す。
【0061】
第１実施形態の一例の積乱雲予測システム１は、図１に示した積乱雲検出装置２、予測情報信頼度演算装置３、予測情報変更装置４、及び、出力装置５を用いて、図７に示すような手順で積乱雲の予測情報の内容及び表示形態を変更する。
【0062】
まず、ステップ１３１で、予測情報変更装置４の予測情報取得部４ａは、積乱雲の予測情報を取得する（ＳＴ１３１）。続いて、ステップ１３２で、予測情報変更装置４の予測情報信頼度取得部４ｂは、積乱雲の予測情報の信頼度を取得する（ＳＴ１３２）。この予測情報及び予測情報の信頼度は、図５又は図６に示した積乱雲予測情報信頼度演算方法で求めたものを利用してもよいし、他の方法で求めたものを利用してもよい。
【0063】
次に、ステップ１３３で、予測内容変更部４ｃは、取得した予測情報の信頼度が第１レベルか否かを判定する（ＳＴ１３３）。ステップ１３３において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第１レベルであると判定した場合、ステップ１３４で、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置・範囲・方向のまま変更せず（ＳＴ１３４）、ステップ１３５で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置・範囲・方向の表示形態のままとする（ＳＴ１３５）。
【0064】
ステップ１３３において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第１レベルでないと判定した場合、ステップ１３６で、予測内容変更部４ｃは、信頼度が第２レベルか否かを判定する（ＳＴ１３６）。ステップ１３６において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第２レベルであると判定した場合、ステップ１３７で、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置・方向に変更し（ＳＴ１３７）、ステップ１３８で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置・方向の表示形態に変更する（ＳＴ１３８）。
【0065】
ステップ１３６において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第２レベルでないと判定した場合、ステップ１３９で、第３レベルとして、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置に変更し（ＳＴ１３９）、ステップ１４０で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置の表示形態に変更する（ＳＴ１４０）。
【0066】
次に、ステップ１４１で、出力装置５が、積乱雲の予測結果を出力する（ＳＴ１４１）。出力装置５は、位置、範囲、及び、方向等のうち少なくとも１つを出力すればよい。
【0067】
このように、図７に示す積乱雲予測情報変更方法によれば、積乱雲の予測情報の信頼度のレベルに応じて予測内容及び表示形態を変更することができ、使用者は一目で適切に積乱雲の状況と予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0068】
なお、図７に示す積乱雲予測情報変更方法の例では、予測情報の信頼度を３つのレベルに分けて位置・範囲・方向を表示したが、これに限らず信頼度を少なくとも２つに分け、積乱雲を表示すればよい。また、積乱雲の表示形態は、色、形状、及び、図柄等の少なくとも１つを異ならせることによって表せばよい。
【0069】
また、表示形態変更部４ｄは、予測内容変更部４ｃが変更した内容に応じて表示形態を変更してもよいし、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて、積乱雲の予測情報の表示形態を変更してもよい。さらに、表示形態変更部４ｄは、予測内容変更部４ｃが予測内容を変更しない場合であっても、表示形態を変更してもよい。
【0070】
図８は、第１実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの他の例を示す。この例は、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報を利用可能な場合に用いることができる。
【0071】
まず、ステップ１５１で、予測情報変更装置４の予測情報取得部４ａは、積乱雲の予測情報を取得する（ＳＴ１５１）。続いて、ステップ１５２で、予測情報変更装置４の予測情報信頼度取得部４ｂは、積乱雲の予測情報の信頼度を取得する（ＳＴ１５２）。この予測情報及び予測情報の信頼度は、図５又は図６に示した積乱雲予測情報信頼度演算方法で求めたものを利用してもよいし、他の方法で求めたものを利用してもよい。
【0072】
次に、ステップ１５３で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報に対して、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報の有無を判定する（ＳＴ１５３）。代替情報が存在する場合ステップ１５４に進み、代替情報が存在しない場合ステップ１５６に進む。
【0073】
ステップ１５４では、予測情報演算部３ｄは、代替情報を取得する（ＳＴ１５４）。続いて、ステップ１５５で、ステップ１５２において予測情報の信頼度が所定の閾値より低いか否かを判定する（ＳＴ１５５）。
【0074】
ステップ１５５において、ステップ１５２において取得した予測情報の信頼度が閾値よりも低い場合ステップ１５６に進み、ステップ１５２において取得した予測情報の信頼度が代替情報の信頼度よりも高い場合ステップ１５７に進む。
【0075】
ステップ１５６では、ステップ１５１において取得した予測情報を代替情報に変更する（ＳＴ１５６）。ステップ１５７では、ステップ１５１において取得した予測情報を変更しない（ＳＴ１５７）。
【0076】
次に、ステップ１５８で、予測内容変更部４ｃは、取得した予測情報の信頼度が第１レベルか否かを判定する（ＳＴ１５８）。ステップ１５８において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第１レベルであると判定した場合、ステップ１５９で、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置・範囲・方向のまま変更せず（ＳＴ１５９）、ステップ１６０で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置・範囲・方向の表示形態のままとする（ＳＴ１６０）。
【0077】
ステップ１５８において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第１レベルでないと判定した場合、ステップ１６１で、予測内容変更部４ｃは、信頼度が第２レベルか否かを判定する（ＳＴ１６１）。ステップ１６１において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第２レベルであると判定した場合、ステップ１６２で、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置・方向に変更し（ＳＴ１６２）、ステップ１６３で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置・方向の表示形態に変更する（ＳＴ１６３）。
【0078】
ステップ１６１において、予測内容変更部４ｃが信頼度は第２レベルでないと判定した場合、ステップ１６４で、信頼度が第３レベル以下として、予測内容変更部４ｃは、予測内容を積乱雲の位置に変更し（ＳＴ１６４）、ステップ１６５で、表示形態変更部４ｄは、積乱雲の位置の表示形態に変更する（ＳＴ１６５）。
【0079】
次に、ステップ１６６で、出力装置５が、積乱雲の予測結果を出力する（ＳＴ１６６）。出力装置５は、位置、範囲、及び、方向等のうち少なくとも１つを出力すればよい。
【0080】
第１実施形態の積乱雲予測情報変更方法の閾値は、例えば、代替情報の信頼度、第１レベルと第２レベルの境界値、第２レベルと第３レベルの境界値、又は、予め定めた値等でよい。図８に示す例では、代替情報の信頼度が高いと推測し、閾値を第１レベルと第２レベルの境界値に設定している。したがって、ステップ１５６において予測情報を代替情報に変更した場合、代替情報の信頼度が高いと推測したためステップ１５９に進み、予測内容を変更しない。
【0081】
しかしながら、代替情報の信頼度が少し低いと推測し、図８に示す例の閾値を第２レベルと第３レベルの境界値に設定した場合、ステップ１５６において予測情報を代替情報に変更しても信頼度が第１レベルに到達していないため、ステップ１６２に進むように設定することが好ましい。
【0082】
なお、ステップ１５１及びステップ１５２において利用する予測情報及び予測情報の信頼度が、図６に示した積乱雲予測情報信頼度演算方法において代替情報から求めた予測情報及び予測情報の信頼度の場合、図８に示すフローチャートにおいて、ステップ１５２からステップ１５９に進んでもよい。
【0083】
このように、第１実施形態の積乱雲予測方法によれば、積乱雲の予測情報の信頼度のレベルに応じて予測内容及び表示形態を変更することができ、使用者は一目で適切に積乱雲の状況と予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0084】
なお、第１実施形態の積乱雲予測方法の例では、予測情報の信頼度を３つのレベルに分けて位置・範囲・方向を表示したが、これに限らず信頼度を少なくとも２つに分け、積乱雲を表示すればよい。また、積乱雲の表示形態は、色、形状、及び、図柄等の少なくとも１つを異ならせることによって表せばよい。
【0085】
また、表示形態変更部４ｄは、予測内容変更部４ｃが変更した内容に応じて表示形態を変更してもよいし、予測情報信頼度取得部４ｂが取得した信頼度に応じて、積乱雲の予測情報の表示形態を変更してもよい。さらに、表示形態変更部４ｄは、予測内容変更部４ｃが予測内容を変更しない場合であっても、表示形態を変更してもよい。
【0086】
次に、第２実施形態の予測情報信頼度演算装置３について説明する。
【0087】
図９は、第２実施形態の積乱雲予測システム１の予測情報信頼度演算装置３の危険度の演算表の一例を示す。
【0088】
第２実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、少なくとも１つの積乱雲情報の推定方法を用いて危険度及びその信頼度を求める。例えば、第２実施形態の推定方法はそれぞれ予め定めた推定閾値を有し、予測情報信頼度演算装置３が推定方法から求めた推定値と推定閾値を比較して危険値を求める。そして、危険値を用いて少なくとも１つの危険度判定値を求め、危険度判定値を危険度判定閾値と比較して積乱雲の危険度あり、積乱雲の危険度なしを判定すればよい。なお、推定値には予め重み係数を付与してもよい。
【0089】
図９に示す例では、第１推定方法は、検出情報取得部３ａが雷観測データから取得する積乱雲内の雷の数を第１推定値とし、第１推定閾値を１とする。積乱雲内の雷の数は、落雷位置標定システム（ＬＬＳ：Lightning Location System）、雷放電経路３次元観測システム（ＬＭＡ：Lightning Mapping Array）等の雷観測機器から求める。格子データの場合には格子数、フラッシュ及びストロークデータの場合にはフラッシュ数又はストローク数から求める。
【0090】
第２推定方法は、検出情報取得部３ａが気象数値モデル出力であるＧＰＶ（Grid Point Value）データから取得する積乱雲周辺のＳＳＩ（Showalter stability index）値を第２推定値とし、第２推定閾値を－３とする。第３推定方法は、検出情報取得部３ａが３次元レーダ観測データから取得する積乱雲の積算水分量を第３推定値とし、第３推定閾値を90[mm/hr]とする。ここで、[mm/hr]は、１時間当たりの雨量を示し、1km毎の高度における降水強度を上空に積算して求める。第４推定方法は、検出情報取得部３ａが３次元レーダ観測データ及びＧＰＶデータから取得する40dBZのエコーが存在する最も高い高度であるエコー頂高度の気温を第４推定値とし、第４推定閾値を-10℃とする。
【0091】
続いて、予測情報信頼度演算装置３は、第１推定値乃至第４推定値をそれぞれ予め定めた記憶部３ｂに記憶した第１推定閾値乃至第４推定閾値とそれぞれ比較して、危険値を求める。図９に示す例では、予測情報信頼度演算装置３は、第１推定値としての積乱雲内の雷の数が予め定めた第１推定閾値１以上の場合に危険値を１、第１推定閾値１より小さい場合に危険値を０とする。同様に、予測情報信頼度演算装置３は、第２推定値としてのＳＳＩ値が予め定めた第２推定閾値－３以下の場合に危険値を１、第２推定閾値－３より大きい場合に危険値を０とし、第３推定値としての積乱雲の積算水分量が予め定めた第３推定閾値90[mm/hr]以上の場合に危険値を１、第３推定閾値90[mm/hr]より小さい場合に危険値を０とし、第４推定値としてのエコー頂高度の気温が予め定めた第４推定閾値-10℃以上の場合に危険値を１、第４推定閾値-10℃より小さい場合に危険値を０とする。
【0092】
なお、図９に示す例では、予測情報信頼度演算装置３は、４つの推定方法を用いたが、これに限らず、少なくとも１つの推定方法を用いればよい。また、推定閾値は、各推定方法に対して使用者が適宜決定すればよい。
【0093】
次に、予測情報信頼度演算装置３の信頼度演算部３ｃは、危険度の判定を実行する。図９に示す例の最大値による危険度は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた危険値の最大値が１の場合に危険度ありと判定し、最大値が０の場合に危険度なしと判定する。また、図９に示す例の最頻値による危険度は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた危険値の最頻値が１の場合に危険度ありと判定し、最頻値が０の場合に危険度なしと判定する。
【0094】
重み付き合計値による危険度は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた危険値の重み付き合計値が、予め定めた重み付き合計閾値以上の場合に危険度ありと判定し、重み付き合計値が重み付き合計閾値未満の場合に危険度なしと判定する。図９に示す例では、重み付き合計値による危険度は、第１推定方法乃至第４推定方法の危険値の重み付き合計値が重み付き合計閾値３以上の場合に危険度ありと判定し、重み付き合計値が重み付き合計閾値３未満の場合に危険度なしと判定する。なお、重み付き合計閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0095】
図９に示す例では、第１推定方法の重み係数を２、第２推定方法の重み係数を０．５、第３推定方法の重み係数を１、第４推定方法の重み係数を１．５と設定する。積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法において危険値１なので、第１推定方法乃至第４推定方法の危険値の最大値は１、最頻値は１、重み付き合計値は４である。したがって、最大値は危険度あり、最頻値は危険度あり、重み付き合計値は４なので危険度ありとなる。危険度判定値が３つとも危険度ありなので、最終的に危険度ありと判定する。
【0096】
積乱雲Ｄは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第３推定方法のみが危険値１なので、第１推定方法乃至第４推定方法から求めた危険値の最大値は１、最頻値は０、重み付き合計値は１である。したがって、最大値は危険度あり、最頻値は危険度なし、重み付き合計値は１なので危険度なしとなる。最終的な危険度は、いずれか１つを選択して判定してもよいし、危険度判定値のうち過半数の２つが危険度なしなので危険度なしと判定してもよい。
【0097】
次に、積乱雲の危険度の予測情報の信頼度について説明する。第２実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、各推定方法から求めた危険値から判定した予測情報の信頼度を求める。予測情報の信頼度は、危険値のバラツキ及び危険値１の占有率から求める。
【0098】
バラツキによって求める信頼度は、少なくとも１つの推定方法から求めた危険値の標準偏差が、予め定めた信頼閾値未満の場合に第１レベルとして信頼度ありと判定し、信頼閾値以上の場合に第２レベルとして信頼度なしと判定する。図９に示す例では、信頼度は、第１推定方法乃至第４推定方法の危険値の標準偏差が信頼閾値０．５未満の場合に信頼度ありと判定し、標準偏差が信頼閾値０．５以上の場合に信頼度なしと判定する。なお、信頼閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0099】
図９に示す例では、積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法が危険値１なので、バラツキ（標準偏差）が０．４３となり、予め定めた信頼閾値０．５未満のため、第１レベルとして信頼度ありと判定される。また、積乱雲Ｃは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法及び第２推定方法が危険値１なので、バラツキ（標準偏差）が０．５０となり、予め定めた信頼閾値０．５以上のため、第２レベルとして信頼度なしと判定される。
【0100】
占有率によって求める信頼度は、少なくとも１つの推定方法のうち危険値１の割合が、予め定めた信頼閾値より大きい場合に信頼度ありと判定し、信頼閾値以下の場合に信頼度なしと判定する。図８に示す例では、信頼度は、第１推定方法乃至第４推定方法のうち危険値１の割合が信頼閾値５０％より大きい場合に第１レベルとして信頼度ありと判定し、信頼閾値５０％以下の場合に第２レベルとして信頼度なしと判定する。なお、信頼閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0101】
図９に示す例では、積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法が危険値１なので、占有率が７５％となり、予め定めた信頼閾値５０％より大きいため、第１レベルとして信頼度ありと判定される。また、積乱雲Ｄは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第３推定方法のみが危険値１なので、占有率が２５％となり、予め定めた信頼閾値５０％以下のため、第２レベルとして信頼度なしと判定される。
【0102】
次に、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３が求める積乱雲の盛衰状態及び盛衰状態の信頼度について説明する。本実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲の盛衰状態を求めることができ、その盛衰状態の信頼度を求めることができる。積乱雲の盛衰状態を表す指標は、発達、最盛、衰退等でよい。
【0103】
例えば、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲内の物理量の変化を求める方法で、盛衰状態を演算する。予測情報信頼度演算装置３は、第１積乱雲情報と第２積乱雲情報として物理量を求め、図２に示した演算表を用いて、第１積乱雲情報と第２積乱雲情報を比較して積乱雲内の物理量変化を求める。
【0104】
第１積乱雲情報として第１時刻のデータを用いる場合には、第２積乱雲情報として第１時刻より予め定めた過去の時間の少なくとも１つの過去時刻データを用いて積乱雲内の物理量変化を求める。同様に、第１積乱雲情報として第１時刻より過去の第２時刻のデータを用いる場合には、第２積乱雲情報として第２時刻より予め定めた過去の時間の少なくとも１つの過去時刻データを用いて積乱雲内の物理量変化を求める。第２時刻データから求める物理量は、第１時刻データから求める物理量より１つ少ない。このようなデータ取得を、データが１つしか取得できない第ｎ時刻データまで続け、複数パターンの積乱雲内の物理量変化を求める。積乱雲内の物理量変化のパターンの数は、データの時間幅Δt、２つの時刻間の最小時間幅ΔTintv、過去に遡る時間Tpできまる。予測情報信頼度演算装置３は、盛衰状態を算出するために、これらの積乱雲内の物理量変化の平均値を求める。
【0105】
予測情報信頼度演算装置３は、盛衰状態を算出するために、これらの積乱雲内の物理量変化の平均値を求める。予測情報信頼度演算装置３は、積乱雲内の物理量変化の平均値が、予め定めた第１の条件を満たす場合には発達傾向、予め定めた第２の条件を満たす場合には衰退傾向、その他の場合には維持傾向と判定すればよい。なお、盛衰状態は、発達、維持、衰退の３つのレベルだけでなく、最盛期、急発達、発達中、維持、衰退中、消滅等の６つのレベルに分けてもよい。また、盛衰状態は、少なくとも２つのレベルがあればより多くのレベルに分けてもよい。
【0106】
ここで、物理量は、例えば、降水量、降水域の面積、鉛直積算雨水量、偏波パラメータ等を利用すればよい。鉛直積算雨水量は、３次元レーダ観測データ等の降水の３次元分布がわかるデータが利用可能であれば取得できる。偏波パラメータは、偏波レーダで観測された３次元レーダ観測データが利用可能であれば取得できる。
【0107】
本実施形態では、物理量として積乱雲内の最大反射強度の時間変化量を用いる場合、平均値が+3dBZ/分以上を発達期、平均値が-1dBZ/分以下を衰退期、平均値が-1dBZ/分より大きく+3dBZ/分より小さい場合を最盛期とする。
【0108】
また、予測情報信頼度演算装置３は、盛衰状態の信頼度を求めることができる。予測情報信頼度演算装置３は、これらの積乱雲内の降水量変化から時間変化量の標準偏差を求める。予測情報信頼度演算装置３は、予め設定された少なくとも１つの信頼閾値と時間変化量から求めた標準偏差とを比較する。そして、少なくとも１つの信頼閾値と時間変化量から求めた標準偏差の値を比較することによって、積乱雲の盛衰状態の推定信頼度を求める。信頼閾値が１つの場合には信頼度は２レベル、信頼閾値が２つの場合には信頼度は３レベル、信頼閾値がｍ－１個の場合には信頼度はｍレベルに分けられる。なお、積乱雲の盛衰状態の推定信頼度は、少なくとも２つのレベルに分ければよい。
【0109】
本実施形態では、物理量として積乱雲内の最大反射強度の時間変化量を用いる場合、標準偏差が1dBZ/分以下の場合を第１レベルとしての高信頼度、それ以外を第２レベルとしての低信頼度とすればよい。
【0110】
このように、予測情報信頼度演算装置３は、検出した積乱雲の情報等を用いて、予測情報の信頼度を求めるので、使用者は積乱雲の予測情報の信頼度を容易に把握することができる。
【0111】
図１０は、第２実施形態の積乱雲予測システム１の予測情報信頼度演算装置３の盛衰状態の演算表の一例を示す。
【0112】
第２実施形態の予測情報信頼度演算装置３は、少なくとも１つの推定方法を用いて盛衰状態及びその信頼度を求める。例えば、第２実施形態の推定方法はそれぞれ予め定めた推定閾値を有し、予測情報信頼度演算装置３が推定方法から求めた推定値と推定閾値を比較して盛衰状態を求める。そして、盛衰状態を用いて少なくとも１つの盛衰状態判定値を求め、盛衰状態判定値を盛衰状態判定閾値と比較して積乱雲の盛衰状態を判定すればよい。なお、推定値には予め重み係数を付与してもよい。
【0113】
図１０に示す例では、第１推定方法は積乱雲内の降水量の時間変化を第１推定値とし、第２推定方法は積乱雲内のエコー頂高度の時間変化を第２推定値とし、第３推定方法は積乱雲内のエコーコア高さの時間変化を第３推定値とし、第４推定方法は積乱雲の傾きを第４推定値とする。続いて、第１推定値乃至第４推定値をそれぞれ予め定めた第１推定閾値乃至第４推定閾値とそれぞれ比較して、盛衰傾向値を求める。
【0114】
次に、予測内容変更部４ｃは、盛衰状態の判定を実行する。図１０に示す例の最大値による盛衰状態は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた盛衰傾向値の最大値が１の場合に発達と判定し、最大値が０の場合に維持と判定し、最大値が－１の場合に衰退と判定する。また、図９に示す例の最頻値による盛衰状態は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた盛衰傾向値の最頻値が１の場合に発達と判定し、最頻値が０の場合に維持と判定し、最頻値が－１の場合に衰退と判定する。
【0115】
重み付き合計値による盛衰状態は、第１推定方法乃至第４推定方法によって求めた危険値の重み付き合計値が、予め定めた第１重み付き合計閾値以上の場合に発達と判定し、重み付き合計値が第１重み付き合計閾値未満第２重み付き合計閾値以上の場合に維持と判定し、重み付き合計値が第２重み付き合計閾値未満の場合に衰退と判定する。図１０に示す例では、重み付き合計値による盛衰状態は、第１推定方法乃至第４推定方法の危険値の重み付き合計値が重み付き合計閾値＋３以上の場合に発達と判定し、重み付き合計値が重み付き合計閾値－３より大きく＋３未満の場合に維持と判定し、重み付き合計値が重み付き合計閾値－３以下の場合に衰退と判定する。なお、重み付き合計閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0116】
図１０に示す例では、第１推定方法の重み係数を２、第２推定方法の重み係数を１．５、第３推定方法の重み係数を１、第４推定方法の重み係数を０．５と設定する。積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法において盛衰状態が発達なので、第１推定方法乃至第４推定方法の危険値の最大値は１、最頻値は１、重み付き合計値は４である。したがって、最大値は発達、最頻値は発達、重み付き合計値は４なので発達となる。盛衰状態判定値が３つとも発達なので、最終的に発達と判定する。
【0117】
積乱雲Ｄは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第３推定方法のみが発達なので、第１推定方法乃至第４推定方法から求めた盛衰状態の最大値は１、最頻値は０、重み付き合計値は１である。したがって、最大値は発達、最頻値は維持、重み付き合計値は１なので維持となる。最終的な盛衰状態は、いずれか１つを選択して判定してもよいし、盛衰状態判定値のうち過半数の２つが維持なので維持と判定してもよい。
【0118】
次に、予測情報の信頼度について説明する。図１０に示す例では、各推定方法から求めた盛衰状態から判定した予測情報の信頼度を求める。信頼度は、盛衰状態のバラツキ及び盛衰状態の占有率から求める。
【0119】
バラツキによって求める信頼度は、少なくとも１つの推定方法から求めた盛衰状態の標準偏差が、予め定めた信頼閾値未満の場合に第１レベルとしての信頼度ありと判定し、信頼閾値以上の場合に第２レベルとしての信頼度なしと判定する。図１０に示す例では、信頼度は、第１推定方法乃至第４推定方法の盛衰状態の標準偏差が信頼閾値０．５未満の場合に信頼度ありと判定し、標準偏差が信頼閾値０．５以上の場合に信頼度なしと判定する。なお、信頼閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0120】
図１０に示す例では、積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法が発達１、第３推定方法が維持０なので、バラツキ（標準偏差）が０．４３となり、予め定めた信頼閾値０．５未満のため、第１レベルとしての信頼度ありと判定される。また、積乱雲Ｃは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法及び第４推定方法が発達１、第２推定方法及び第３推定方法が維持０なので、バラツキ（標準偏差）が０．５０となり、予め定めた信頼閾値０．５以上のため、第２レベルとしての信頼度なしと判定される。
【0121】
占有率によって求める信頼度は、少なくとも１つの推定方法のうち盛衰状態の割合が、予め定めた信頼閾値より大きい場合に第１レベルとしての信頼度ありと判定し、信頼閾値以下の場合に第２レベルとしての信頼度なしと判定する。図１０に示す例では、信頼度は、第１推定方法乃至第４推定方法のうち信頼閾値５０％より大きい場合に信頼度ありと判定し、信頼閾値５０％以下の場合に信頼度なしと判定する。なお、信頼閾値は、この値に限らず、他の値を使用してもよい。
【0122】
図１０に示す例では、積乱雲Ａは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第１推定方法、第２推定方法及び第４推定方法が発達１なので、占有率が７５％となり、予め定めた信頼閾値５０％より大きいため、信頼度ありと判定される。また、積乱雲Ｄは、第１推定方法乃至第４推定方法のうち第３推定方法のみが発達１なので、占有率が２５％となり、予め定めた信頼閾値５０％以下のため、信頼度なしと判定される。
【0123】
このように、予測情報信頼度演算装置３は、検出した積乱雲の情報等を用いて、予測情報の信頼度を求めるので、使用者は積乱雲の予測情報の信頼度を容易に把握することができる。
【0124】
図１１は、第２実施形態の積乱雲予測システム１の予測情報信頼度演算装置３の盛衰状態の演算表の他の例を示す。
【0125】
予測情報信頼度演算装置３は、条件を設定する方法で、盛衰状態を演算してもよい。例えば、図１１に示すように、本実施形態の他の例の予測情報信頼度演算装置３は、「積乱雲の誕生から高度1kmにおける12dBZ以上の雨域の面積が初めて24km2以上になった時」から、「12dBZのエコー頂が-40度高度以上」、「雲放電数の増加率が減少」、又は、「雨域面積の増加率の減少」のうち、少なくとも１つになるまでを発達期とする。
【0126】
続いて、「12dBZのエコー頂が-40度高度以上」、「雲放電数の増加率が減少」、又は、「雨域面積の増加率の減少」のうち、少なくとも１つになった時から、「12dBZのエコー頂が-40度高度より低い」、「雲放電数の減少」、又は、「雨域面積の減少」のうちの少なくとも１つになるまでを最盛期とする。続いて、「12dBZのエコー頂が-40度高度より低い」、「雲放電数の減少」、又は、「雨域面積の減少」のうちの少なくとも１つになった時以降を衰退期とする。
【0127】
このように、予測情報信頼度演算装置３は、検出した積乱雲の情報等を用いて、予測情報の信頼度を求めるので、使用者は積乱雲の予測情報の信頼度を容易に把握することができる。
【0128】
図１２は、本実施形態の積乱雲予測システム１の積乱雲予測情報の表示形態の一例を示す。図１２（ａ）は危険度及び盛衰状態の信頼度が高く、積乱雲の盛衰状態が発達期の場合の予測情報、図１２（ｂ）は危険度及び盛衰状態の信頼度が高く、積乱雲の盛衰状態が衰退期の場合の予測情報、図１２（ｃ）は危険度又は盛衰状態の信頼度が低い場合、又は、積乱雲の盛衰状態が最盛期の場合の予測情報を示す。
【0129】
予測内容変更部４ｃは、積乱雲の危険度の信頼度、盛衰状態の信頼度、及び、盛衰状態に応じて積乱雲の予測情報の内容を変更する。本実施形態の予測内容変更部４ｃは、一例として、図１２に示すように、積乱雲の予測情報に危険、安全等の内容を入れる。
【0130】
表示形態変更部４ｄは、積乱雲の危険度の信頼度、盛衰状態の信頼度、及び、盛衰状態に応じて積乱雲の予測情報の表示形態を変更する。本実施形態の表示形態変更部４ｄは、一例として、図１２に示すように、積乱雲の予測情報を丸、線、矢印等の太さ、線種等を変更して表示する。表示形態変更部４ｄは、危険度及び盛衰状態の信頼度に応じて、線種、線の太さ、線の色、形状、及び、図柄等の少なくとも１つを異ならせることによって表してもよい。
【0131】
例えば、予測内容変更部４ｃは、積乱雲の危険度の信頼度及び盛衰状態の信頼度が第１レベルとしての信頼度があり、積乱雲が発達期の場合、将来の積乱雲の予測位置、将来の積乱雲の推定範囲、及び、将来の危険度を予測内容とする。表示形態変更部４ｄは、図１２（ａ）に示すように、将来の積乱雲の予測位置を黒丸で表し、将来の積乱雲の予測範囲を円で表し、「危険」と示すとよい。例えば、図１２（ａ）に示すように、危険度及び盛衰状態の信頼度が高く積乱雲が発達期の場合には太い破線で表示し、図１２（ｂ）に示すように、危険度及び盛衰状態の信頼度が高く積乱雲が衰退期の場合には細い二点鎖線で表示し、危険度及び盛衰状態のいずれかの信頼度が低い場合には通常の実線で表示すればよい。
【0132】
このように、予測情報変更装置４は、信頼度に応じて積乱雲の予測内容とその表示形態を切り替えて表示させるので、使用者は一目で積乱雲の予測情報を信頼度と共に把握することができる。なお、出力装置５は、積乱雲予測システム１とは別の出力装置を用いてもよい。
【0133】
図１３は、第２実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの一例を示す。
【0134】
【0135】
まず、ステップ２１１で、積乱雲検出装置２が積乱雲を検出する（ＳＴ２１１）。ステップ２１１における積乱雲の検出は、マルチパラメータレーダによって取得される二重偏波情報又は気象庁レーダによって取得される単偏波情報等を用いてもよい。また、非特許文献１又は非特許文献２に示した技術を用いてもよい。
【0136】
次に、ステップ２１２で、予測情報信頼度演算装置３の検出情報取得部３ａは、検出された積乱雲の情報を取得する（ＳＴ２１２）。本実施形態の検出情報取得部３ａは、図９乃至図１１に示した推定方法で用いる積乱雲の情報を取得する。
【0137】
続いて、ステップ２１３で、予測情報信頼度演算装置３の記憶部３ｂは、取得した積乱雲の情報を予め定めた時間記憶する（ＳＴ２１３）。
【0138】
次に、ステップ２１４で、予測情報信頼度演算装置３の信頼度演算部３ｃは、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報から危険度及び盛衰状態の信頼度を演算する（ＳＴ２１４）。
【0139】
次に、ステップ２１５で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報から危険度及び盛衰状態の予測情報を演算する（ＳＴ２１５）。次に、ステップ２１６で、信頼度演算部３ｃ及び予測情報演算部３ｄは、危険度及び盛衰状態の予測情報及び予測情報の信頼度を決定する（ＳＴ２１６）。予測情報の信頼度は、演算で求めた積乱雲の情報の信頼度を予測情報の信頼度と見做し、決定すればよい。なお、予測情報の信頼度は、出力装置５によって出力されてもよい。
【0140】
このような積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の危険度及び盛衰状態の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の危険度及び盛衰状態の信頼度を将来の積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測を行うことができる。
【0141】
図１４は、第２実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法のフローチャートの他の例を示す。この例は、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報を利用可能な場合に用いることができる。
【0142】
ステップ２２１～ステップ２２４は、図１３に示したステップ２１１～ステップ２１４と同じ内容なので、説明を省略する。
【0143】
次に、ステップ２２５で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報に対して、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報の有無を判定する（ＳＴ２２５）。代替情報が存在する場合ステップ２２６に進み、代替情報が存在しない場合ステップ２２９に進む。
【0144】
ステップ２２６では、予測情報演算部３ｄは、代替情報を取得する（ＳＴ２２６）。続いて、ステップ２２７で、積乱雲の情報の信頼度が所定の閾値より低いか否かを判定する（ＳＴ２２７）。ステップ２２７において、積乱雲の情報の信頼度が閾値よりも低い場合ステップ２２８に進み、積乱雲の情報の信頼度が閾値よりも高い場合ステップ２２９に進む。
【0145】
ステップ２２８では、代替情報から危険度及び盛衰状態の予測情報を演算する（ＳＴ２２８）。ステップ２２９では、積乱雲の情報から危険度及び盛衰状態の予測情報を演算する（ＳＴ２２９）。次に、ステップ２３０で、信頼度演算部３ｃ及び予測情報演算部３ｄは、危険度及び盛衰状態の予測情報及び予測情報の信頼度を決定する（ＳＴ２３０）。
【0146】
ステップ２３０では、ステップ２２８において代替情報から予測情報を演算した場合、代替情報の信頼度を予測情報の信頼度に決定すればよい。また、ステップ２２９において積乱雲の情報から危険度及び盛衰状態の予測情報を演算した場合、ステップ２２４において演算で求めた積乱雲の危険度及び盛衰状態の信頼度を予測情報の信頼度に決定すればよい。なお、信頼度は、出力装置５によって出力されてもよい。
【0147】
第２実施形態の積乱雲予測情報信頼度演算方法の閾値は、例えば、代替情報の信頼度、又は、予め定めた値等でよい。例えば、閾値を代替情報の信頼度に設定すれば、積乱雲の情報と代替情報のうちより信頼度の高い情報から予測情報を演算することになり、演算した信頼度も高くなる。
【0148】
このような積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の危険度及び盛衰状態の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の危険度及び盛衰状態の信頼度を将来の積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測を行うことができる。
【0149】
図１５は、第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの一例を示す。
【0150】
第２実施形態の積乱雲予測システム１は、図１に示した積乱雲検出装置２、予測情報信頼度演算装置３、予測情報変更装置４、及び、出力装置５を用いて、図１５に示すような手順で積乱雲の予測情報の内容及び表示形態を変更する。
【0151】
まず、ステップ２３１で、予測情報変更装置４の予測情報取得部４ａは、積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報を取得する（ＳＴ２３１）。続いて、ステップ２３２で、予測情報変更装置４の予測情報信頼度取得部４ｂは、積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度を取得する（ＳＴ２３２）。
【0152】
次に、ステップ２３３で、予測内容変更部４ｃは、は、危険度及び盛衰状態の信頼度が予め定めた第１レベルか否かを判定する（ＳＴ２３３）。ステップ２３３において、予測内容変更部４ｃが危険度及び盛衰状態の信頼度は第１レベルであると判定した場合、ステップ２３４で、予測内容変更部４ｃは、予測対象となる積乱雲が発達期か否かを判定する（ＳＴ２３４）。ステップ２３３において、予測内容変更部４ｃが危険度及び盛衰状態の信頼度は予め定めた第１レベルではないと判定した場合、ステップ２３８に進む。
【0153】
ステップ２３４おいて、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲を発達期であると判定した場合、ステップ２３６で、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在よりも強めた表示形態に変更する（ＳＴ２３６）。将来の危険度が高くなることを表すには、太線等、予め定めた危険度の高いことを表す表示形態を決めておくとよい。
【0154】
ステップ２３４において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は発達期でないと判定した場合、ステップ２３５で、予測内容変更部４ｃは、予測対象となる積乱雲が衰退期か否かを判定する（ＳＴ２３５）。
【0155】
ステップ２３５において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は衰退期であると判定した場合、ステップ２３７で、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在よりも弱めた表示形態に変更する（ＳＴ２３７）。将来の危険度が低くなることを表すには、太線等、予め定めた危険度の低いことを表す表示形態を決めておくとよい。
【0156】
ステップ２３５において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は衰退期でなく、現状維持であると判定した場合、ステップ２３８で、第２レベルとして、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在と同等の表示形態に維持する（ＳＴ２３８）。なお、現状維持を表す予測内容及び表示形態を予め決めておき、現状維持を表す予測内容及び表示形態に変更してもよい。
【0157】
最後に、ステップ２３９で、ステップ２３６、ステップ２３７、ステップ２３８で決定した表示形態によって、出力装置５が、積乱雲の予測結果を出力する（ＳＴ２３９）。出力装置５は、将来の危険度を含む内容で、位置、範囲、及び、方向等のうち少なくとも１つを出力すればよい。
【0158】
このように、第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法によれば、積乱雲の予測情報の信頼度に応じて予測情報及び表示形態を変更することができ、使用者は一目で適切に積乱雲の状況と予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0159】
図１６は、第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法のフローチャートの他の例を示す。この例は、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報を利用可能な場合に用いることができる。
【0160】
第２実施形態の積乱雲予測システム１は、図１に示した積乱雲検出装置２、予測情報信頼度演算装置３、予測情報変更装置４、及び、出力装置５を用いて、図１６に示すような手順で積乱雲の予測情報の内容及び表示形態を変更する。
【0161】
まず、ステップ２４１で、予測情報変更装置４の予測情報取得部４ａは、積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報を取得する（ＳＴ２４１）。続いて、ステップ２４２で、予測情報変更装置４の予測情報信頼度取得部４ｂは、積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度を取得する（ＳＴ２４２）。
【0162】
次に、ステップ２４３で、予測情報演算部３ｄは、積乱雲の情報に対して、ＧＰＶ（Grid Point Value）データ等の代替情報の有無を判定する（ＳＴ２４３）。代替情報が存在する場合ステップ２４４に進み、代替情報が存在しない場合ステップ２４７に進む。
【0163】
ステップ２４４では、予測情報演算部３ｄは、代替情報を取得する（ＳＴ２４４）。続いて、ステップ２４５で、ステップ２４２において取得した積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度が所定の閾値より低いか否かを判定する（ＳＴ２４５）。
【0164】
ステップ２４５において、ステップ２４２において取得した積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度が閾値よりも低い場合ステップ２４６に進み、ステップ２４２において取得した積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報の信頼度が代替情報の信頼度よりも高い場合ステップ２４７に進む。
【0165】
ステップ２４６では、ステップ２４１において取得した積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報を代替情報に変更する（ＳＴ２４６）。ステップ２４７では、ステップ２４１において取得した積乱雲の危険度及び盛衰状態の予測情報を変更しない（ＳＴ２４７）。
【0166】
次に、ステップ２４８で、予測内容変更部４ｃは、は、危険度及び盛衰状態の信頼度が予め定めた第１レベルか否かを判定する（ＳＴ２４８）。ステップ２４８において、予測内容変更部４ｃが危険度及び盛衰状態の信頼度は第１レベルであると判定した場合、ステップ２４９で、予測内容変更部４ｃは、予測対象となる積乱雲が発達期か否かを判定する（ＳＴ２４９）。ステップ２４８において、予測内容変更部４ｃが危険度及び盛衰状態の信頼度は予め定めた第１レベルではないと判定した場合、ステップ２５３に進む。
【0167】
ステップ２４９おいて、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲を発達期であると判定した場合、ステップ２３６で、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在よりも強めた表示形態に変更する（ＳＴ２５１）。将来の危険度が高くなることを表すには、太線等、予め定めた危険度の高いことを表す表示形態を決めておくとよい。
【0168】
ステップ２４９において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は発達期でないと判定した場合、ステップ２５０で、予測内容変更部４ｃは、予測対象となる積乱雲が衰退期か否かを判定する（ＳＴ２５０）。
【0169】
ステップ２５０において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は衰退期であると判定した場合、ステップ２５２で、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在よりも弱めた表示形態に変更する（ＳＴ２５２）。将来の危険度が低くなることを表すには、太線等、予め定めた危険度の低いことを表す表示形態を決めておくとよい。
【0170】
ステップ２５０において、予測内容変更部４ｃが予測対象となる積乱雲は衰退期でなく、現状維持であると判定した場合、ステップ２５３で、第２レベルとして、表示形態変更部４ｄは、将来の危険度を現在と同等の表示形態に維持する（ＳＴ２５３）。なお、現状維持を表す予測内容及び表示形態を予め決めておき、現状維持を表す予測内容及び表示形態に変更してもよい。
【0171】
最後に、ステップ２５４で、ステップ２５１、ステップ２５２、ステップ２５３で決定した表示形態によって、出力装置５が、積乱雲の予測結果を出力する（ＳＴ２３９）。出力装置５は、将来の危険度を含む内容で、位置、範囲、及び、方向等のうち少なくとも１つを出力すればよい。
【0172】
第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法の閾値は、例えば、代替情報の信頼度、第１レベルと第２レベルの境界値、又は、予め定めた値等でよい。図１６に示す例では、代替情報の信頼度が高いと推測し、閾値を第１レベルと第２レベルの境界値に設定している。したがって、ステップ２４６において予測情報を代替情報に変更した場合、代替情報の信頼度が高いと推測したためステップ２４９に進み、予測内容を変更しない。
【0173】
しかしながら、代替情報の信頼度が少し低いと推測し、図１６に示す例の閾値を低い値に設定した場合、ステップ２４６において予測情報を変更しても信頼度が第１レベルに到達していないため、ステップ２５３に進むように設定することが好ましい。
【0174】
このように、第２実施形態の積乱雲予測情報変更方法によれば、積乱雲の予測情報の信頼度に応じて予測情報及び表示形態を変更することができ、使用者は一目で適切に積乱雲の状況と予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0175】
以上、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３は、検出された積乱雲の情報を取得する検出情報取得部３ａと、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶する記憶部３ｂと、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて、積乱雲の情報の信頼度を演算し、演算した積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報の信頼度と見做す信頼度演算部３ｃと、を備える。したがって、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３によれば、現在の積乱雲の情報の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の情報の信頼度を将来の積乱雲の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の予測を行うことができる。
【0176】
また、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３では、積乱雲の情報は、積乱雲の位置を示す情報であって、信頼度演算部３ｃは、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の位置を示す情報及び予め定めた条件を用いて、将来の積乱雲の位置を示す情報の信頼度を演算する。したがって、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３によれば、使用者は将来の積乱雲の予測位置の信頼度を把握することができる。
【0177】
また、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３では、積乱雲の情報は、積乱雲の危険度を示す情報であって、信頼度演算部３ｃは、記憶部３ｂが記憶した前記積乱雲の危険度を示す情報及び予め定めた条件を用いて、将来の積乱雲の危険度を示す情報の信頼度を演算する。したがって、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３によれば、使用者は将来の積乱雲の予測危険度の信頼度を把握することができる。
【0178】
また、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３では、積乱雲の情報は、積乱雲の盛衰状態を示す情報であって、信頼度演算部３ｃは、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の盛衰状態を示す情報及び予め定めた条件を用いて、将来の積乱雲の盛衰状態を示す情報の信頼度を演算する。したがって、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３によれば、使用者は将来の積乱雲の予測盛衰状態の信頼度を把握することができる。
【0179】
また、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３では、信頼度演算部３ｃは、代替情報を用いて信頼度を取得し、検出情報取得部３ａが取得した積乱雲の情報から求めた信頼度と所定の閾値とを比較して、閾値が積乱雲の情報から求めた信頼度より高い場合、代替情報の信頼度を予測情報の信頼度とする。したがって、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３によれば、より適切な情報を用いることで、積乱雲の予測情報の信頼度を適切に把握することができる。
【0180】
また、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算装置３では、記憶部３ｂが記憶した積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて積乱雲の予測情報を演算する予測情報演算部３ｄをさらに備える。したがって、本実施形態の予測情報信頼度演算装置３によれば、使用者は将来の積乱雲の予測情報とその予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0181】
さらに、積乱雲の予測情報信頼度演算方法は、検出された積乱雲の情報を取得するステップと、取得した積乱雲の情報及び予め定めた条件を記憶するステップと、記憶した積乱雲の情報及び前記予め定めた条件を用いて、積乱雲の情報の信頼度を演算するステップと、積乱雲の情報の信頼度を積乱雲の予測情報信頼度と見做すステップと、を有する。したがって、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、現在の積乱雲の情報の信頼度を演算することができ、この現在の積乱雲の情報の信頼度を将来の積乱雲の予測情報の信頼度と見做すので、その信頼度に応じた将来の積乱雲の予測を行うことができる。
【0182】
また、積乱雲の予測情報信頼度演算方法は、積乱雲の情報及び予め定めた条件を用いて積乱雲の予測情報を演算するステップをさらに有する。したがって、本実施形態の積乱雲の予測情報信頼度演算方法によれば、使用者は将来の積乱雲の予測情報とその予測情報の信頼度を同時に把握することができる。
【0183】
なお、この実施形態によって本発明は限定されるものではない。すなわち、実施形態の説明に当たって、例示のために特定の詳細な内容が多く含まれるが、当業者であれば、これらの詳細な内容に色々なバリエーションや変更を加えてもよい。
【符号の説明】
【0184】
１…積乱雲予測システム、
２…積乱雲検出装置、
３…予測情報信頼度演算装置、３ａ…検出情報取得部、３ｂ…記憶部、３ｃ…信頼度演算部、３ｄ…予測情報演算部、
４…予測情報変更装置、４ａ…予測情報取得部、４ｂ…予測情報信頼度取得部、４ｃ…予測内容変更部、４ｄ…表示形態変更部、
５…出力装置
２…積乱雲検出装置、
３…予測情報信頼度演算装置、３ａ…検出情報取得部、３ｂ…記憶部、３ｃ…信頼度演算部、３ｄ…予測情報演算部、
４…予測情報変更装置、４ａ…予測情報取得部、４ｂ…予測情報信頼度取得部、４ｃ…予測内容変更部、４ｄ…表示形態変更部、
５…出力装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】