特開 2024-91538 冷水帯探知方法および冷水帯探知システム

(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】P2024091538

(43)【公開日】2024-07-04

(54)【発明の名称】冷水帯探知方法および冷水帯探知システム

(51)【国際特許分類】

   G01W 1/08 20060101AFI20240627BHJP

   G01V 3/16 20060101ALI20240627BHJP

【ＦＩ】

G01W1/08 P

G01V3/16

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023212640

(22)【出願日】2023-12-18

(31)【優先権主張番号】10-2022-0183275

(32)【優先日】2022-12-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】518304915

【氏名又は名称】コリア インスティテュート オブ オーシャン サイエンス テクノロジー

(74)【代理人】

【識別番号】110001818

【氏名又は名称】弁理士法人Ｒ＆Ｃ

(72)【発明者】

【氏名】ヤン，チャン・ス

(72)【発明者】

【氏名】チェ，ウォン・ジュン

【テーマコード（参考）】

2G105

【Ｆターム（参考）】

2G105AA02

2G105BB16

2G105CC04

2G105DD01

2G105EE06

2G105FF15

2G105LL01

(57)【要約】

【課題】ターゲット領域を分割し、分割領域をクラスタリングして群集を設定し、標準偏差を用いて冷水帯を判断することができる冷水帯探知方法および冷水帯探知システムを提供する。
【解決手段】ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するステップＳ１００と、ターゲット領域を分割し分割領域を生成するステップＳ２００と、分割領域の群集を設定するステップＳ３００と、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップＳ４００と、を含むことを特徴とする冷水帯探知方法、および、ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するデータ収集及び生成部と、ターゲット領域を分割し分割領域を生成する領域分割部と、分割領域の群集を設定する群集設定部と、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知する冷水帯判断部と、を含むことを特徴とする冷水帯探知システム。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するステップと、
前記ターゲット領域を分割し分割領域を生成するステップと、
前記分割領域の群集を設定するステップと、
冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップと、を含むことを特徴とする冷水帯探知方法。

【請求項2】

前記分割領域の群集を設定するステップは、
前記分割領域の群集を設定するクラスタリング値を設定するステップと、
前記分割領域の群集数を設定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の冷水帯探知方法。

【請求項3】

前記クラスタリング値は、１ｋｍ解像度の海面温度であることを特徴とする請求項２に記載の冷水帯探知方法。

【請求項4】

前記冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップは、前記ターゲット領域を分割し分割領域を生成するステップで分割された分割領域で第１次候補群を分類するステップと、
前記第１次候補群の中で第２次候補群を分類するステップと、を含み、
前記第１次候補群を分類するステップは、分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、分割領域を第１次候補群に分類し、
前記第２次候補群を分類するステップは、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類することを特徴とする請求項３に記載の冷水帯探知方法。

【請求項5】

前記冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップは、前記第２次候補群と浮標情報を確認して冷水帯を確定するステップをさらに含み、
前記第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定することを特徴とする請求項４に記載の冷水帯探知方法。

【請求項6】

ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するデータ収集及び生成部と、
前記ターゲット領域を分割し分割領域を生成する領域分割部と、
前記分割領域の群集を設定する群集設定部と、
冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知する冷水帯判断部と、を含むことを特徴とする冷水帯探知システム。

【請求項7】

前記群集設定部は、前記分割領域の群集を設定するクラスタリング値を設定するクラスタリング値設定モジュールと、
前記分割領域の群集数を設定する群集数設定モジュールと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の冷水帯探知システム。

【請求項8】

前記クラスタリング値は、１ｋｍ解像度の海面温度であることを特徴とする請求項７に記載の冷水帯探知システム。

【請求項9】

前記冷水帯判断部は、前記領域分割部で分割された分割領域で第１次候補群を分類する第１次候補群分類モジュールと、
前記第１次候補群分類モジュールで分類された第１次候補群の中で第２次候補群を分類する第２次候補群分類モジュールと、を含み、
前記第１次候補群分類モジュールは、分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、分割領域を第１次候補群に分類し、
前記第２次候補群分類モジュールは、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類することを特徴とする請求項８に記載の冷水帯探知システム。

【請求項10】

前記冷水帯判断部は、前記第２次候補群と浮標情報を確認して冷水帯を確定する冷水帯確定モジュールをさらに含み、
前記冷水帯確定モジュールは、前記第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定することを特徴とする請求項９に記載の冷水帯探知システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、冷水帯（Cold pool）探知方法及びシステムに関し、特に、具体的には、ターゲット領域を分割し、分割領域をクラスタリングして群集を設定し、標準偏差を用いて冷水帯を判定する冷水帯探知方法および冷水帯探知システムに関する。

【背景技術】

【0002】

大気と海洋間においては、海面を介した熱交換を行うことにより対流が活発になり、このような相互作用によって、熱、エネルギー、水蒸気などを海洋に伝達して大気と海洋間の熱平衡を維持する。

【0003】

しかしながら、水温が気温より高いときは、海水から熱が大気に伝導し、水温が 気温より低いときは、大気から海水に熱が伝導する顕熱が発生する。

【0004】

このように、大気と海洋間のエネルギー交換は、シノプティックスケール（synoptic scale）の気象現象のみではなく、メソケール（mesoscale）の気象現象を説明する要因として非常に重要であるため、継続的研究が行われている。

【0005】

一方、海洋は、大気の下部境界として作用しながら大気に各種の物理的な変化を引き起こす要因として作用し、特に、海面温度は、海面上を通る気流の下部に熱的な変質を引き起こす主な要因として知られている。

【0006】

一般的に、海は、水深が深くなるほど温度が低くなり、海洋深層部での水温は、海洋表層での水温に比べて非常に低くなる。

【0007】

このような現象は、海水の密度と水温との関連性に起因するため、海の温度は垂直構造を有することになる。

【0008】

冷水帯（Cold pool）は、海面の水温が周辺に比べて５℃以上低い海域を意味し、大韓民国においては、主に東海南部側の海岸線周辺で発生する。

【0009】

冷水帯の発生原因は、風と海流との関係にある。

【0010】

夏に南風系の季節風が吹くと、エクマン螺旋運動（Ekman transport）によって沿岸の表層海水が遠い海側に移動することになる。この際、これを補うために沿岸深層にあった低水温の海水が海洋表層に上がる湧昇（upwelling）現象が発生し、過剰な湧昇現象が冷水帯を形成する。

【0011】

冷水帯は、急激な水温変化を引き起こすため、養殖魚類の大量死、海洋スポーツ関連事故の誘発、濃い海霧を発生させて船舶の安全脅威及び亜熱帯性スコールを誘発するなどの様々な海洋災難及び海洋災害の原因となるため、これを探知し予測する技術の開発が求められている。

【0012】

今まで、冷水帯現象の観測は、表層水温の現場資料、Geostationary Ocean Color Imager（ＧＯＣＩ）及び静止軌道気象衛星などの地球観測衛星映像を利用してきた。

【0013】

現場資料は、一部定点に対して冷水帯を観測するため、空間上の分析は行えないという限界がある。

【0014】

これを補完するために近年では地球観測衛星を活発に活用しているが、表層で反射された太陽放射エネルギー又は地球放射エネルギーに関する情報だけを取得する地球観測衛星だけを活用するには限界がある。

【0015】

したがって、冷水帯を効率的に探知できる新しい技術開発が求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0016】

【特許文献1】韓国登録特許第１０-１３１９３７０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0017】

従って、本発明の目的は、ターゲット領域を分割し、分割領域をクラスタリングして群集を設定し、標準偏差を用いて冷水帯を判断することができる冷水帯探知方法および冷水帯探知システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0018】

上記の課題を達成するための本発明による冷水帯探知方法は、ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するステップと、前記ターゲット領域を分割し、分割領域を生成するステップと、前記分割領域の群集を設定するステップと、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップと、を含む点にその特徴がある。

【0019】

ここで、特に、前記分割領域の群集を設定するステップは、前記分割領域の群集を設定するクラスタリング値を設定するステップと、前記分割領域の群集数を設定するステップと、を含む点にその特徴がある。

【0020】

ここで、特に、前記クラスタリング値は、１ｋｍ解像度の海面温度である点にその特徴がある。

【0021】

ここで、特に、前記冷水帯候補群を選別し、冷水帯を探知するステップは、前記ターゲット領域を分割し分割領域を生成するステップで分割された分割領域で第１次候補群を分類するステップと、前記第１次候補群の中で第２次候補群を分類するステップと、を含み、前記第１次候補群を分類するステップは、分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、第１次候補群に分類し、前記第２次候補群を分類するステップは、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類する点にその特徴がある。

【0022】

ここで、特に、前記冷水帯候補群を選別し、冷水帯を探知するステップは、前記第２次候補群と浮標（buoy）情報を確認して冷水帯を確定するステップをさらに含み、前記第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定する点にその特徴がある。

【0023】

また、上記の課題を解決するための本発明による冷水帯探知システムは、ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するデータ収集及び生成部と、前記ターゲット領域を分割し分割領域を生成する領域分割部と、前記分割領域の群集を設定する群集設定部と、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知する冷水帯判断部と、を含む点にその特徴がある。

【0024】

ここで、特に、前記群集設定部は、前記分割領域の群集を設定するクラスタリング値を設定するクラスタリング値設定モジュールと、前記分割領域の群集数を設定する群集数設定モジュールと、を含む点にその特徴がある。

【0025】

ここで、特に、前記クラスタリング値は、１ｋｍ解像度の海面温度である点にその特徴がある。

【0026】

ここで、特に、前記冷水帯判断部は、前記領域分割部で分割された分割領域で第１次候補群を分類する第１次候補群分類モジュールと、前記第１次候補群分類モジュールで分類された第１次候補群の中で第２次候補群を分類する第２次候補群分類モジュールと、を含み、前記第１次候補群分類モジュールは、分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、第１次候補群に分類し、前記第２次候補群分類モジュールは、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類する点にその特徴がある。

【0027】

ここで、特に、前記冷水帯判断部は、前記第２次候補群と浮標情報を確認して冷水帯を確定する冷水帯確定モジュールをさらに含み、前記冷水帯確定モジュールは、前記第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定する点にその特徴がある。

【発明の効果】

【0028】

本発明によると、ターゲット領域を分割し、分割領域をクラスタリングして群集を設定し、標準偏差を用いて冷水帯を判断することができる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】本発明の一実施形態による冷水帯探知方法の全体的なアルゴリズムを示す図である。

【図2】本発明の一実施形態によるターゲット領域の１ｋｍ解像度の海面温度を示す図である。

【図3】本発明の一実施形態によるターゲット領域の分割を示す図である。

【図4】本発明の一実施形態による分割領域の群集の設定を説明する図である。

【図5】本発明の一実施形態による冷水帯探知システムの構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、本発明の望ましい実施形態について添付の図面を参照して詳細に説明するが、本発明は、これらの実施形態に限定されるものではない。

【0031】

図１は、本発明の一実施形態による冷水帯探知方法の全体的なアルゴリズムを示す図である。
図２は、本発明の一実施形態によるターゲット領域の１ｋｍ解像度の海面温度を示す図である。
図３は、本発明の一実施形態によるターゲット領域の分割を示す図である。
図４は、本発明の一実施形態による分割領域の群集の設定を説明する図である。

【0032】

図１～図４を参照すると、本発明による冷水帯探知方法は、先ず、ターゲット領域の海面温度データを収集し生成するステップ（Ｓ１００）が行われる。より具体的には、前記ステップＳ１００では、多種人工衛星を用いてターゲット領域の１ｋｍ解像度の海面温度データを生成することができる。

【0033】

ターゲット領域は、冷水帯を探知しようとする領域を意味する。

【0034】

続いて、ターゲット領域を分割し分割領域を生成するステップ（Ｓ２００）が行われる。前記ターゲット領域の分割は、緯度及び経度の設定によって分割することができる。分割された各領域は、緯度及び経度が重なるように設定することができる。

【0035】

より具体的には、図３のように、ターゲット領域を大韓民国の東海岸とすると、前記ステップＳ２００でターゲット領域を３つの領域に分割することができる。分割された領域を第１領域、第２領域、第３領域とすると、第１領域は、大韓民国の東海北部として緯度３４.８７～３８.６０、経度１２８.４０～１３１.６９、第２領域は、東海中部 として緯度３５.７０～３７.８０、経度１２８.８０～１３０.３０、第３領域は、東海南部 として緯度３４.８７～３６.３０、経度１２９.００～１３０.１９に設定することができる。

【0036】

ステップＳ２００のターゲット領域の分割は設定によって定めることができることは自明であるが、本発明では、東海岸領域を３つに分割して第１領域（東海北部）、第２領域（東海中部）、第３領域（東海南部）に分割したことを基準に説明する。

【0037】

続いて、各分割領域の群集を設定するステップ（Ｓ３００）が行われる。前記ステップＳ３００は、冷水帯候補群を設定するための前のステップであり、K-means Clustering方式によりクラスタリングを行う。

【0038】

ステップＳ３００は、各分割領域の群集を設定するクラスタリング値を設定するステップ（Ｓ３１０）及び各分割領域の群集数を設定するステップ（Ｓ３２０）を含むことができる。

【0039】

一実施形態として、ステップＳ３１０で各分割領域の群集を設定するクラスタリング値は、例えば、“１ｋｍ解像度の海面温度”である。

【0040】

一実施形態として、ステップＳ３１０で各分割領域の群集を設定するクラスタリング値は、例えば、“１ｋｍ解像度の海面温度”、緯度及び経度である。

【0041】

ステップＳ３２０は、K-means Clustering方式による場合、Ｋの値を設定するものであり、本発明では、Ｋ＝３にして説明するが、Ｋ値は設定によって変更することができることは自明である。

【0042】

より具体的には、図４を参照すると、図４ａは、分割された領域の中で第１領域であって、左側が陸であり、右側が海で、前記海は、温度によって異なる色で示されている。これをステップＳ３１０でクラスタリング値を“１ｋｍ解像度の海面温度”のみに設定し、ステップＳ３２０で群集数を３に設定すると図４ｂのようになる。図４ｂの右側の海の部分は、クラスタリングによってＡ，Ｂ，Ｃの３つの群集に分けられた。

【0043】

また、ステップＳ３１０でクラスタリング値を“１ｋｍ解像度の海面温度”、緯度及び経度に設定し、ステップＳ３２０で群集数を３に設定すると図４ｃのようになる。図４ｃの右側の海の部分は、クラスタリングによってＡ，Ｂ，Ｃの３つの群集に分けられたが、図４ｂと差異点のあることが分かる。これは、クラスタリング値が異なるためであり、クラスタリング値をどのように設定するかによって群集結果が変わることが分かる。

【0044】

ターゲット領域を３つに分割して群集数を３に設定すると、ステップＳ１００～Ｓ３００が行われながら、各領域に対してＡ，Ｂ，Ｃの３つの群集が生成されることになる。これを、第１領域-Ａ，第１領域-Ｂ，第１領域-Ｃ，第２領域-Ａ，第２領域-Ｂ，第２領域-Ｃ，第３領域-Ａ，第３領域-Ｂ，第３領域-Ｃとする。

【0045】

各領域に対して生成された群集の水温範囲は、各分割領域ごとに異なり得る。例えば、第１領域のＡ，Ｂ，Ｃの群集の水温範囲は２２℃～２３．９℃（第１領域－Ａ）、２４℃～２５．９℃（第１領域－Ｂ）、２６℃～２７．９℃（第１領域－Ｃ）であり、第２領域のＡ，Ｂ，Ｃの群集の水温範囲は、２０℃～２３．９℃（第２領域－Ａ）、２４℃～２７．９℃（第２領域－Ｂ）、２８℃～３２℃（第２領域－Ｃ）になる。同様に、第３領域のＡ，Ｂ，Ｃの群集の水温範囲は、２２℃～２５．９℃（第３領域－Ａ）、２６℃～２９．９℃（第３領域－Ｂ）、３０℃～３８℃（第３領域－Ｃ）になる。

【0046】

続いて、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知するステップ（Ｓ４００）が行われる。

【0047】

前記ステップＳ４００は、ステップＳ２００で分割された分割領域で第１次候補群を分類するステップ（Ｓ４１０）、前記第１次候補群の中で第２次候補群を分類するステップ（Ｓ４２０）及び前記第２次候補群と浮標情報を確認して冷水帯を確定するステップ（Ｓ４３０）を含む。

【0048】

前記ステップＳ４１０は、各分割領域全体の標準偏差が０．６℃以上であるかを判断し、前記分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、第１次候補群に分類する。同様に、前記分割領域の全体標準偏差が０．６℃未満であると、第１次候補群から脱落する。例えば、第１領域の全体標準偏差が０．６℃以上であると、第１領域を１次候補群に分類する。同様に、第１領域の全体標準偏差が０．６℃未満であると、第１領域は、第１候補群から脱落して冷水帯候補から除外する。

【0049】

前記ステップＳ４２０は、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類する。同様に、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度群集の平均温度を引いた値が２℃未満である場合、第２次候補群から脱落する。

【0050】

続いて、ステップＳ４３０では、第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定することができる。例えば、第２次候補群が第１領域に分類された場合、第１領域の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が第１領域の水温範囲内であると、第１領域を冷水帯として確定することができる。

【0051】

図５は、本発明の一実施形態による冷水帯探知システムの構成を示す図である。

【0052】

本発明による冷水帯判断方法は、冷水帯探知システムによる。

【0053】

図５を参照すると、本発明による冷水帯探知システムは、データ収集及び生成部１００、領域分割部２００、群集設定部３００、及び冷水帯判断部４００を含んで生成される。

【0054】

前記データ収集及び生成部１００は、ターゲット領域の海面温度データを収集し生成する。より具体的には、前記データ収集及び生成部１００は、多種人工衛星を用いてターゲット領域の１ｋｍ解像度の海面温度データを生成することができる。

【0055】

前記領域分割部２００は、ターゲット領域を分割し分割領域を生成する。前記ターゲット領域の分割は、緯度及び経度の設定によって分割することができる。分割された各領域は、緯度及び経度が重なるように設定することができる。

【0056】

より具体的には、図３のようにターゲット領域を大韓民国の東海岸とすると、前記領域分割部２００でターゲット領域を３つの領域に分割することができる。分割された領域を第１領域，第２領域，第３領域とすると、第１領域は、東海北部として緯度３４.８７～３８.６０、経度１２８.４０～１３１.６９、第２領域は、東海中部として緯度３５.７０～３７.８０、経度１２８.８０～１３０.３０、第３領域は、東海南部として緯度３４.８７～３６.３０、経度１２９.００～１３０.１９に設定することができる。

【0057】

前記ターゲット領域の分割は、設定によって定めることができることは自明であるが、本発明では、東海岸領域を３つに分割して第１領域（東海北部）、第２領域（東海中部）、第３領域（東海南部）に分割したことを基準に説明する。

【0058】

前記群集設定部３００は、前記分割領域の群集を設定する。前記群集設定部３００は、K-means Clustering方式によりクラスタリングを行うことができる。

【0059】

前記群集設定部３００は、クラスタリング値設定モジュール３１０及び群集数設定モジュール３２０を含んで構成される。

【0060】

前記クラスタリング値設定モジュール３１０は、各分割領域の群集を設定することができる。

【0061】

前記群集数設定モジュール３２０は、各分割領域の群集数を設定することができる。

【0062】

一実施形態として、各分割領域の群集を設定するクラスタリング値は、例えば、“１ｋｍ解像度の海面温度”である。

【0063】

一実施形態として、各分割領域の群集を設定するクラスタリング値は、例えば、“１ｋｍ解像度の海面温度”、緯度及び経度である。詳細な説明は、前記ステップＳ３００の説明を参照する。

【0064】

前記冷水帯判断部４００は、冷水帯候補群を選別し冷水帯を探知する。

【0065】

前記冷水帯判断部４００は、第１次候補群分類モジュール４１０、第２次候補群分類モジュール４２０、及び冷水帯確定モジュール４３０を含んで構成される。

【0066】

前記第１次候補群分類モジュール４１０は、前記領域分割部２００で分割された分割領域で第１次候補群を分類する。

【0067】

より具体的には、第１次候補群分類モジュール４１０は、各分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上であるかを判断し、前記分割領域の全体標準偏差が０．６℃以上である場合、第１次候補群に分類する。同様に、前記分割領域の全体標準偏差が０．６℃未満であると、第１次候補群から脱落する。例えば、第１領域の全体標準偏差が０．６℃以上であると、第１領域を１次候補群に分類する。同様に、第１領域の全体標準偏差が０．６℃未満であると、第１領域は、第１次候補群から脱落して冷水帯候補から除外する。

【0068】

前記第２次候補群分類モジュール４２０は、第１次候補群分類モジュール４１０で第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃以上である場合、第２次候補群に分類する。同様に、第１次候補群に分類された分割領域の各群集の中で最も高い温度の群集の平均温度から最も低い温度の群集の平均温度を引いた値が２℃未満である場合、第２次候補群から脱落する。すなわち、冷水帯候補から除外される。

【0069】

前記冷水帯確定モジュール４３０は、前記第２次候補群と浮標情報を確認して冷水帯を確定する。より具体的には、第２次候補群の群集位置の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が当該第２次候補群の水温範囲内である場合、冷水帯として確定することができる。例えば、第２次候補群が第１領域に分類された場合、第１領域の浮標情報を確認し、当該浮標の水温情報が第１領域の水温範囲内であると、第１領域を冷水帯として確定することができる。

【産業上の利用可能性】

【0070】

本発明は、冷水帯（Cold pool）探知方法及びシステムに利用できる。

【符号の説明】

【0071】

１００ データ収集及び生成部
２００ 領域分割部
３００ 群集設定部
３１０ クラスタリング値設定モジュール
３２０ 群集数設定モジュール
４００ 冷水帯判断部
４１０ 第１次候補群分類モジュール
４２０ 第２次候補群分類モジュール
４３０ 冷水帯確定モジュール

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】