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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-13
(45)【発行日】2023-10-23
(54)【発明の名称】天候予測方法、及び、天候予測装置
(51)【国際特許分類】
G01W 1/10 20060101AFI20231016BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20231016BHJP
【ＦＩ】
G01W1/10 D
G06Q50/10
【請求項の数】
2
(21)【出願番号】P 2020062054
(22)【出願日】2020-03-31
(65)【公開番号】P2021162388
(43)【公開日】2021-10-11
【審査請求日】2023-01-10
(73)【特許権者】
【識別番号】000001317
【氏名又は名称】株式会社熊谷組
(74)【代理人】
【識別番号】100141243
【弁理士】
【氏名又は名称】宮園 靖夫
(72)【発明者】
【氏名】村上 順也
(72)【発明者】
【氏名】白井 公人
【審査官】佐野 浩樹
(56)【参考文献】
【文献】特開昭５７－１７３７７７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０３－１５６３９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０２１２２３６（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開平１０－０９６７９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－１０２１１５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｗ １／１０
Ｇ０６Ｑ ５０／１０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
予め設定された地点の気温を含む気象データから、前記地点の前記気象データを取得した時刻から所定時間後の天候を予測する天候予測方法であって、前記気象データ、前記気象データを取得した時刻のデータ、及び、前記時刻における全天画像のデータの３種類のデータの組をデータセットとし、予測する時刻の基準となる時刻である基準時刻を、前記気象データを取得した時刻としたとき、
前記基準時刻のデータセットである基準時データセットを求めるステップと、
予め求めておいた、前記基準時刻よりも前の時刻に取得した気象データ、前記前の時刻のデータ、及び、前記前の時刻における全天画像のデータの組である過去データセットと前記基準時データセットとの類似度を算出するステップと、
前記類似度が算出された過去データセットを類似データセットとしたとき、
前記過去データセットの中から、前記類似データセットの前記所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットを抽出するステップと、
前記基準時刻から前記所定時間経過後の前記予め設定された地点の天候を予測するステップと、を備え、
前記類似度を求めるステップでは、
前記基準時データセットの各データと前記過去データセットの各データとを比較して、前記類似度を算出し
前記天候を予測するステップでは、
前記類似データセットの類似度と前記天候予測用過去データセットの天候とから、前記基準時刻から前記所定時間経過後の天候を予測することを特徴とする天候予測方法。
【請求項2】
予め設定された地点の気温を含む気象データから、前記地点の前記気象データを取得した時刻から所定時間後の天候を予測する天候予測システムであって、前記気象データと、前記気象データを取得した時刻のデータ、及び、前記時刻における全天画像のデータの３種類のデータをそれぞれ採取する気象データ採取手段と、
前記３種類のデータの組をデータセットとし、予測する時刻の基準となる時刻である基準時刻を、前記気象データを取得した時刻としたとき、
前記基準時刻のデータセットである基準時データセットを作成する基準時データセット作成手段と、
予め求めておいた、前記基準時刻よりも前の時刻に取得した気象データ、前記前の時刻のデータ、及び、前記前の時刻における全天画像のデータの組である過去データセットを複数記憶する記憶手段と、
前記基準時データセットと前記過去データセットとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度が算出された過去データセットを類似データセットとしたとき、
前記記憶手段から、前記類似データセットと前記類似データセットの前記所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットとを抽出するデータセット抽出手段と、
前記基準時刻から前記所定時間経過後の前記予め設定された地点の天候を予測する天候予測手段と、を備え、
前記類似度算出手段は、
前記基準時データセットの各データと前記過去データセットの各データとを比較して、前記類似度を算出し、
前記天候予測手段は、
前記類似データセットの類似度と前記天候予測用過去データセットの天候とから、前記基準時刻から前記所定時間経過後の天候を予測することを特徴とする天候予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、気象データの観測地点の所定時間経過後の天候を予測する方法とその装置に関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来、天候の予測方法として、遠隔の装置から入力された、第１の場所、及び、第１の時刻における風や温度などの気象関連事象を観測することで得られた観測データである第１の観測データと、特定の場所に配置された複数のセンサーで観測された観測データである第２の観測データとから、第２の場所、及び、第２の時刻における天気予報を生成する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
この天気予測方法では、前記特定の場所を複数設けるとともに、第２の場所、及び、第２の時刻における、温度や気圧などの天気予報値に関連付けられる画素を含む画像の天気予報値を、前記複数の第２の観測データに基づいて変更することで、天気予報の精度を向上させるようにしている。
この天気予測方法では、前記特定の場所を複数設けるとともに、第２の場所、及び、第２の時刻における、温度や気圧などの天気予報値に関連付けられる画素を含む画像の天気予報値を、前記複数の第２の観測データに基づいて変更することで、天気予報の精度を向上させるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特表２０１６－５２１３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、特許文献１において、第２の場所を第１の場所とすれば、第１の場所における第２の時間（例えば、第１の時間の数時間後）の天気を予測することができる。
しかしながら、この場合、特許文献１の方法では、第１の場所、及び、第１の時刻とは場所と時間とが異なる第２の観測データを用いて第１の場所の第２の時刻での天気を予測しているため、上記の特定の場所が複数であったとしても、予報の精度は必ずしも十分とはいえなかった。
しかしながら、この場合、特許文献１の方法では、第１の場所、及び、第１の時刻とは場所と時間とが異なる第２の観測データを用いて第１の場所の第２の時刻での天気を予測しているため、上記の特定の場所が複数であったとしても、予報の精度は必ずしも十分とはいえなかった。
【0005】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、予め設定された地点の気温を含む気象データから、当該地点の所定時間後の天候を精度よく予測する方法とその装置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】
【0006】
本発明は、予め設定された地点の気温を含む気象データから、前記地点の前記気象データを取得した時刻から所定時間後の天候(晴や雨など）を予測する天候予測方法であって、前記気象データ、前記気象データを取得した時刻のデータ、及び、前記時刻における全天画像のデータの３種類のデータの組をデータセットとし、予測する時刻の基準となる時刻である基準時刻を、前記気象データを取得した時刻としたとき、前記基準時刻のデータセットである基準時データセットを求めるステップと、予め求めておいた、前記基準時刻よりも前の時刻に取得した気象データ、前記前の時刻のデータ、及び、前記前の時刻における全天画像のデータの組である過去データセットと前記基準時データセットとの類似度を算出するステップと、前記類似度が算出された過去データセットを類似データセットとしたとき、前記過去データセットの中から、前記類似データセットの前記所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットを抽出するステップと、前記基準時刻から前記所定時間経過後の前記予め設定された地点の天候を予測するステップとを備え、前記類似度を求めるステップでは、前記基準時データセットの各データと前記過去データセットの各データとを比較して、前記類似度を算出し、前記天候を予測するステップでは、前記類似データセットの類似度と前記天候予測用過去データセットの天候とから、前記基準時刻から前記所定時間経過後の天候を予測することを特徴とする。
このように、予め設定された地点において測定、もしくは、撮影したデータを用いて、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測するようにしたので、当該地点の所定時間経過後の天候を精度よく予測することができる。
このように、予め設定された地点において測定、もしくは、撮影したデータを用いて、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測するようにしたので、当該地点の所定時間経過後の天候を精度よく予測することができる。
【0007】
また、本発明は、予め設定された地点の気温を含む気象データから、前記地点の前記気象データを取得した時刻から所定時間後の天候を予測する天候予測システムであって、前記気象データと、前記気象データを取得した時刻のデータ、及び、前記時刻における全天画像のデータの３種類のデータをそれぞれ採取する気象データ採取手段と、前記３種類のデータの組をデータセットとし、予測する時刻の基準となる時刻である基準時刻を、前記気象データを取得した時刻としたとき、前記基準時刻のデータセットである基準時データセットを作成する基準時データセット作成手段と、予め求めておいた、前記基準時刻よりも前の時刻に取得した気象データ、前記前の時刻のデータ、及び、前記前の時刻における全天画像のデータの組である過去データセットを複数記憶する記憶手段と、前記基準時データセットと前記複数の過去データセットとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が算出された過去データセットを類似データセットとしたとき、前記記憶手段から、前記類似データセットと前記類似データセットの前記所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットを複数抽出するデータセット抽出手段と、前記基準時刻から前記所定時間経過後の前記予め設定された地点の天候を予測する天候予測手段と、を備え、前記類似度算出手段は、前記基準時データセットの各データと前記過去データセットの各データとを比較して、前記類似度を算出し、前記天候予測手段は、前記類似データセットの類似度と前記天候予測用過去データセットの天候とから、前記基準時刻から前記所定時間経過後の天候を予測することを特徴とする。
このような構成を採ることにより、気温を含む気象データを測定した地点の所定時間経過後の天候を精度よく予測きる天候予測システムを得ることができる。
このような構成を採ることにより、気温を含む気象データを測定した地点の所定時間経過後の天候を精度よく予測きる天候予測システムを得ることができる。
【0008】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
図１は、本実施の形態に係わる天候予測システム１０を示す図で、同図において、１１は気象データ採取手段、１２は撮影手段、１３は全天画像作成手段、１４は基準時データセット作成手段、１５は記憶手段、１６は過去データセット抽出手段、１７は類似度算出手段、１８はデータセット抽出手段、１９は天候予測手段である。
気象データ採取手段１１は、例えば、ビルの屋上などの予め設定された地点(以下、観測点という）に設置されて、観測点の気象データＤ１を計測して採取する。具体的には、温度計１１１により温度を、湿度計１１２により湿度を、日射計１１３により日射量をそれぞれ計測する。また、気圧計１１４で気圧を計測し、風向風速計１１５で風向きと風速とを計測する。これら採取された気象データＤ１（温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速のデータ）は、基準時データセット作成手段１４に送られる。
撮影手段１２は、雲の様子などの観測点の空模様を撮影するもので、本例では、魚眼レンズを備えた、視野が１８０°の全天カメラを用いて、全天像を撮影した。また、撮影手段１２は、撮影時刻のデータ（ここでは、２０２０年２月２０日１０：００）を時刻データＤ３として基準時データセット作成手段１４に送る。なお、時刻データＤ３は、温度計１１１や気圧計１１４、あるいは、風向風速計１１５などから送ってもよい。
全天画像作成手段１３は、撮影手段１２で撮影された映像を画像に変換した全天画像データＤ２を作成し、基準時データセット作成手段１４に送る。
基準時データセット作成手段１４は、送られてきた気象データＤ１、全天画像データＤ２、及び、時刻データＤ３の３種類のデータを１組としたデータセットを作成する。このデータセットは、天候を予測する時刻の基準となる時刻のデータセットであるので、以下、このデータセットを基準時データセット１０１という。
なお、前記の気象データＤ１及び全天画像データＤ２は、１分間ごとに採取されるが、基準時データセット作成手段１４に送る気象データＤ１としては、所定時間（例えば、２０分）の平均値を送り、全天画像データＤ２は所定時間毎に代表値として１個送ればよい。
また、気象データＤ１に関しては、基準となる時刻の２０分前から基準となる時刻までの推移を１組のデータセットとしても構わない。これにより、基準となる時刻に至るまでの気象データの推移を１組のデータとして扱うことが可能となる。
基準時データセット作成手段１４で作成された基準時データセット１０１は、その後、過去データセットして記憶手段１５に保存される。上記のように気象データＤ１として平均値を用い、全天画像データＤ２として代表値を用いれば、データ精度を高めることができるだけでなく、過去データセットの個数を必要以上に大きくしないという効果がある。
気象データ採取手段１１は、例えば、ビルの屋上などの予め設定された地点(以下、観測点という）に設置されて、観測点の気象データＤ１を計測して採取する。具体的には、温度計１１１により温度を、湿度計１１２により湿度を、日射計１１３により日射量をそれぞれ計測する。また、気圧計１１４で気圧を計測し、風向風速計１１５で風向きと風速とを計測する。これら採取された気象データＤ１（温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速のデータ）は、基準時データセット作成手段１４に送られる。
撮影手段１２は、雲の様子などの観測点の空模様を撮影するもので、本例では、魚眼レンズを備えた、視野が１８０°の全天カメラを用いて、全天像を撮影した。また、撮影手段１２は、撮影時刻のデータ（ここでは、２０２０年２月２０日１０：００）を時刻データＤ３として基準時データセット作成手段１４に送る。なお、時刻データＤ３は、温度計１１１や気圧計１１４、あるいは、風向風速計１１５などから送ってもよい。
全天画像作成手段１３は、撮影手段１２で撮影された映像を画像に変換した全天画像データＤ２を作成し、基準時データセット作成手段１４に送る。
基準時データセット作成手段１４は、送られてきた気象データＤ１、全天画像データＤ２、及び、時刻データＤ３の３種類のデータを１組としたデータセットを作成する。このデータセットは、天候を予測する時刻の基準となる時刻のデータセットであるので、以下、このデータセットを基準時データセット１０１という。
なお、前記の気象データＤ１及び全天画像データＤ２は、１分間ごとに採取されるが、基準時データセット作成手段１４に送る気象データＤ１としては、所定時間（例えば、２０分）の平均値を送り、全天画像データＤ２は所定時間毎に代表値として１個送ればよい。
また、気象データＤ１に関しては、基準となる時刻の２０分前から基準となる時刻までの推移を１組のデータセットとしても構わない。これにより、基準となる時刻に至るまでの気象データの推移を１組のデータとして扱うことが可能となる。
基準時データセット作成手段１４で作成された基準時データセット１０１は、その後、過去データセットして記憶手段１５に保存される。上記のように気象データＤ１として平均値を用い、全天画像データＤ２として代表値を用いれば、データ精度を高めることができるだけでなく、過去データセットの個数を必要以上に大きくしないという効果がある。
【0011】
記憶手段１５は、複数の過去データセット１５ｋ（ｋ＝１～ｎ、ｎ；整数）を記憶する。過去データセット１５ｋは、基準時データセット１０１と同じく、気象データＤ１、全天画像データＤ２、及び、時刻データＤ３の３種類のデータを１組としたデータセットで、記憶手段１５に計測時刻順に並べて保存されている。
過去データセット抽出手段１６は、類似度算出手段１７に送る過去データセットを抽出する。本例では、基準時データセット１０１の採取時刻を、例えば、上記の２０２０年２月２０日１０：００とした場合、日付が２月１０日～３月２日で、かつ、時間が８：００～１２：００のものを抽出するようにしている。
これは、保存されている全ての過去データセットのうち、例えば、春、夏、秋に採取した過去データセットと、２月に採取した基準時データセット１０１との類似性も、午前中に採取した過去データセットと、夕方に採取した過去データセットとの類似性も、ともに、低いことは明らかだからである。なお、過去データセット抽出手段１６の抽出基準は、上記に限るものではなく、もっと範囲を広げてもよいし、逆に狭めてもよい。あるいは、日射量や気圧など、気象データＤ１の中の１つあるいは複数を、抽出基準に選んでもよい。
過去データセット抽出手段１６は、類似度算出手段１７に送る過去データセットを抽出する。本例では、基準時データセット１０１の採取時刻を、例えば、上記の２０２０年２月２０日１０：００とした場合、日付が２月１０日～３月２日で、かつ、時間が８：００～１２：００のものを抽出するようにしている。
これは、保存されている全ての過去データセットのうち、例えば、春、夏、秋に採取した過去データセットと、２月に採取した基準時データセット１０１との類似性も、午前中に採取した過去データセットと、夕方に採取した過去データセットとの類似性も、ともに、低いことは明らかだからである。なお、過去データセット抽出手段１６の抽出基準は、上記に限るものではなく、もっと範囲を広げてもよいし、逆に狭めてもよい。あるいは、日射量や気圧など、気象データＤ１の中の１つあるいは複数を、抽出基準に選んでもよい。
【0012】
類似度算出手段１７は、過去データセット抽出手段１６で抽出された複数の過去データセットとの類似度を算出する。具体的には、前記基準時データセット１０１の各データと過去データセット１５ｐの各データとの類似度を求め、これら各データ間の類似度を用いて、データセット間の類似度Ｓpを算出する。
例えば、温度の類似度をｓ1、湿度の類似度をｓ2、日射量の類似度をｓ3、気圧の類似度をｓ4、風向きの類似度をｓ5、風速の類似度をｓ6、全天画像データＤ２の類似度をｓ7としたとき、Ｓp＝（ａ1・ｓ1＋ａ2・ｓ2＋……＋ａ7・ｓ7)/７と表せる。
なお、温度の類似度ｓ1は、例えば、基準時データセット１０１の温度をＴ、過去データセットの温度をＴ’としたとき、Ｔ’＝Ｔのなら１００％とし、｜Ｔ－Ｔ’｜≦２℃なら７５％、２℃＜｜Ｔ－Ｔ’｜≦４℃なら５０％、４℃＜｜Ｔ－Ｔ’｜≦６℃なら２５％、｜Ｔ－Ｔ’｜＞６℃なら０％などと設定すればよい。
また、ａkは、気象データＤ１を構成する各要素がＳpに与える寄与度（影響度）となる。それぞれの寄与度の合計は、データを計測する地点の地形、気象データ採取手段１１の設置場所等を考慮して、（ａ1＋ａ2＋……＋ａ7)＝１となるように定める。
湿度の類似度ｓ2、日射量の類似度ｓ3、気圧の類似度ｓ4、風速の類似度ｓ6についても、温度の類似度ｓ1と同様に設定すればよい。
なお、風向きの類似度ｓ5については、北風を０°、南風を１８０°とした角度で表し、角度差により風向きの類似度ｓ5を設定とすればよい。例えば、基準時データセット１０１の風向きをθとし、過去データセットの風向きをθ’としたとき、風速の類似度の限界角度（ｓ6＝０となる角度差）を｜θ－θ’｜＝１５°などとすればよい。
また、全天画像データＤ２の類似度ｓ7は、基準時データセット１０１の全天画像Ｇと、過去データセットの全天画像Ｇ’とを画像比較により設定される。
具体的には、全天画像Ｇ，Ｇ’の特徴量ｇ1～ｇm同士を比較する。特徴量としては、例えば、画像全体に占める雲の割合、雲の形状、雲の色（明るさ）、空の色、空の明るさ、などが挙げられる。
なお、全天画像Ｇ，Ｇ’として、例えば、５分間隔で撮影した２枚の画像を用いれば、例えば雲が、南北方向に流れている、などの雲の動きも特徴量に入れることができる。
例えば、温度の類似度をｓ1、湿度の類似度をｓ2、日射量の類似度をｓ3、気圧の類似度をｓ4、風向きの類似度をｓ5、風速の類似度をｓ6、全天画像データＤ２の類似度をｓ7としたとき、Ｓp＝（ａ1・ｓ1＋ａ2・ｓ2＋……＋ａ7・ｓ7)/７と表せる。
なお、温度の類似度ｓ1は、例えば、基準時データセット１０１の温度をＴ、過去データセットの温度をＴ’としたとき、Ｔ’＝Ｔのなら１００％とし、｜Ｔ－Ｔ’｜≦２℃なら７５％、２℃＜｜Ｔ－Ｔ’｜≦４℃なら５０％、４℃＜｜Ｔ－Ｔ’｜≦６℃なら２５％、｜Ｔ－Ｔ’｜＞６℃なら０％などと設定すればよい。
また、ａkは、気象データＤ１を構成する各要素がＳpに与える寄与度（影響度）となる。それぞれの寄与度の合計は、データを計測する地点の地形、気象データ採取手段１１の設置場所等を考慮して、（ａ1＋ａ2＋……＋ａ7)＝１となるように定める。
湿度の類似度ｓ2、日射量の類似度ｓ3、気圧の類似度ｓ4、風速の類似度ｓ6についても、温度の類似度ｓ1と同様に設定すればよい。
なお、風向きの類似度ｓ5については、北風を０°、南風を１８０°とした角度で表し、角度差により風向きの類似度ｓ5を設定とすればよい。例えば、基準時データセット１０１の風向きをθとし、過去データセットの風向きをθ’としたとき、風速の類似度の限界角度（ｓ6＝０となる角度差）を｜θ－θ’｜＝１５°などとすればよい。
また、全天画像データＤ２の類似度ｓ7は、基準時データセット１０１の全天画像Ｇと、過去データセットの全天画像Ｇ’とを画像比較により設定される。
具体的には、全天画像Ｇ，Ｇ’の特徴量ｇ1～ｇm同士を比較する。特徴量としては、例えば、画像全体に占める雲の割合、雲の形状、雲の色（明るさ）、空の色、空の明るさ、などが挙げられる。
なお、全天画像Ｇ，Ｇ’として、例えば、５分間隔で撮影した２枚の画像を用いれば、例えば雲が、南北方向に流れている、などの雲の動きも特徴量に入れることができる。
【0013】
データセット抽出手段１８は、記憶手段１５から、類似度算出手段１７にて類似度が算出された複数の過去データセット（以下、類似データセットという）と、この類似データセットの所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットとを、複数抽出して天候予測手段１９に送る。
なお、類似データセットの全てについて、類似データセットと天候予測用過去データセットとを抽出して天候予測手段１９に送る必要はないが、天候予測手段１９に送る類似データセットと天候予測用過去データセットとしては、類似データセットのうちの、類似度の高い複数の類似データセットとその所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットとすることが好ましい。
天候予測手段１９は、天候予測用過去データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測する。
所定時間経過後の天候の予測方法については、後述する。
なお、過去データセットの類似度を、天候予測用過去データセットのデータに付加しておけば、類似データセットは、天候予測手段１９に送る必要はない。
なお、類似データセットの全てについて、類似データセットと天候予測用過去データセットとを抽出して天候予測手段１９に送る必要はないが、天候予測手段１９に送る類似データセットと天候予測用過去データセットとしては、類似データセットのうちの、類似度の高い複数の類似データセットとその所定時間後の過去データセットである天候予測用過去データセットとすることが好ましい。
天候予測手段１９は、天候予測用過去データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測する。
所定時間経過後の天候の予測方法については、後述する。
なお、過去データセットの類似度を、天候予測用過去データセットのデータに付加しておけば、類似データセットは、天候予測手段１９に送る必要はない。
【0014】
次に、本発明の天気予測方法について、図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、観測点の気象データＤ１（（温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速のデータ）を採取してするとともに、全天カメラを用いて雲の様子などの観測点の空模様である全天像を撮影する（ステップＳ１０）。
次に、撮影された映像を画像に変換した全天画像データＤ２を作成するとともに、撮影時刻のデータである時刻データＤ３を生成（ステップＳ１１）した後、気象データＤ１、全天画像データＤ２、及び、時刻データＤ３の３種類のデータの組であるデータセット（基準時データセット１０１）を作成する（ステップＳ１２）。
次に、予め求めておいた過去時刻のデータセットである過去データセットを、複数組抽出（ステップＳ１３）し、この抽出された過去データセットと、基準時データセット１０１との類似度を算出する（ステップＳ１４）。
そして、算出された類似度を付加した類似データセットと、類似データセットの所定時間（例えば、７時間）後の過去データセットである天候予測用過去データセットとを、過去データセットの中から抽出する（ステップＳ１５）。
最後に、類似データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測する（ステップＳ１６）。
ステップＳ１６の天候予測の具体例について、図３を参照して説明する。なお、同図では、類似データセットのデータとしては類似度のみを表示し、天候予測用過去データセットのデータとしては天候のみを表示した。
まず、類似データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、所定時間経過後の天候が「雨」になる確率を算出する。
類似データセット（１）は、類似度Ｓ1が９０％で、その７時間後のデータセットである天候予測用過去データセット（１）天気は「晴」であった。したがって、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ1は１０％となる。
類似データセット（２）は、類似度Ｓ2が７５％で、その７時間後の天気は「雨」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ2は７５％となる。
類似データセット（３）は、類似度Ｓ3が４９％で、その７時間後の天気は「雨」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ3は４９％となる。
類似データセット（４）は、類似度Ｓ4が６６％で、その７時間後の天気は「晴」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ4は３４％となる。
また、類似データセット（５）は、類似度Ｓ5が５６％で、その７時間後の天気は「晴」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ5は４４％となる。
本例では、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐを、以下の式に示す、類似データセット（１）～（５）の相加平均により求める。
Ｐ＝（Ｐ1＋Ｐ2＋Ｐ3＋Ｐ4＋Ｐ5）/５
上記式にＰ1～Ｐ5を代入すると、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐは、４２．４％となる。
なお、説明の関係上、図３では、天候予測に使用するデータセットを５個としているが、実際には１００個程度用いている。
このように、予め設定された地点の気温を含む気象データと全天画像データとから作成した基準時データセット１０１と、過去に作成した過去データセットとの類似度を算出し、基準時データセット１０１と類似した類似データセットを過去データセットの中から抽出するとともに、類似データセットの類似度と、類似データセットの所定時間後の天候から、基準時データセット１０１を取得した地点の所定時間後の天候を予測するようにしたので、当該地点の所定時間後の天候を精度よく予測することができる。
まず、観測点の気象データＤ１（（温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速のデータ）を採取してするとともに、全天カメラを用いて雲の様子などの観測点の空模様である全天像を撮影する（ステップＳ１０）。
次に、撮影された映像を画像に変換した全天画像データＤ２を作成するとともに、撮影時刻のデータである時刻データＤ３を生成（ステップＳ１１）した後、気象データＤ１、全天画像データＤ２、及び、時刻データＤ３の３種類のデータの組であるデータセット（基準時データセット１０１）を作成する（ステップＳ１２）。
次に、予め求めておいた過去時刻のデータセットである過去データセットを、複数組抽出（ステップＳ１３）し、この抽出された過去データセットと、基準時データセット１０１との類似度を算出する（ステップＳ１４）。
そして、算出された類似度を付加した類似データセットと、類似データセットの所定時間（例えば、７時間）後の過去データセットである天候予測用過去データセットとを、過去データセットの中から抽出する（ステップＳ１５）。
最後に、類似データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、基準時刻から所定時間経過後の天候を予測する（ステップＳ１６）。
ステップＳ１６の天候予測の具体例について、図３を参照して説明する。なお、同図では、類似データセットのデータとしては類似度のみを表示し、天候予測用過去データセットのデータとしては天候のみを表示した。
まず、類似データセットの類似度と、天候予測用過去データセットの天候とから、所定時間経過後の天候が「雨」になる確率を算出する。
類似データセット（１）は、類似度Ｓ1が９０％で、その７時間後のデータセットである天候予測用過去データセット（１）天気は「晴」であった。したがって、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ1は１０％となる。
類似データセット（２）は、類似度Ｓ2が７５％で、その７時間後の天気は「雨」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ2は７５％となる。
類似データセット（３）は、類似度Ｓ3が４９％で、その７時間後の天気は「雨」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ3は４９％となる。
類似データセット（４）は、類似度Ｓ4が６６％で、その７時間後の天気は「晴」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ4は３４％となる。
また、類似データセット（５）は、類似度Ｓ5が５６％で、その７時間後の天気は「晴」なので、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐ5は４４％となる。
本例では、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐを、以下の式に示す、類似データセット（１）～（５）の相加平均により求める。
Ｐ＝（Ｐ1＋Ｐ2＋Ｐ3＋Ｐ4＋Ｐ5）/５
上記式にＰ1～Ｐ5を代入すると、基準時から７時間後の天候が「雨」である確率Ｐは、４２．４％となる。
なお、説明の関係上、図３では、天候予測に使用するデータセットを５個としているが、実際には１００個程度用いている。
このように、予め設定された地点の気温を含む気象データと全天画像データとから作成した基準時データセット１０１と、過去に作成した過去データセットとの類似度を算出し、基準時データセット１０１と類似した類似データセットを過去データセットの中から抽出するとともに、類似データセットの類似度と、類似データセットの所定時間後の天候から、基準時データセット１０１を取得した地点の所定時間後の天候を予測するようにしたので、当該地点の所定時間後の天候を精度よく予測することができる。
【0015】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【0016】
例えば、前記実施形態では、データセットを、気象データ、気象データを取得した時刻のデータ、及び、前記時刻における全天画像のデータの３種類のデータとしたが、少なくとも２種類のデータの組をデータセットとしてもよい。
また、気象データＤ１についても、温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速の５つに限るものではなく、風向き、及び、風速などを省略してもよい。あるいは、降水量（あるいは、降水の有無）などの他の気象データを追加してもよい。
また、前記実施形態では、予測する天候を「晴」と「雨」の２種類としたが、更に、「曇り」を加えるなどしてもよい。
また、気象データＤ１についても、温度、湿度、日射量、気圧、風向き、及び、風速の５つに限るものではなく、風向き、及び、風速などを省略してもよい。あるいは、降水量（あるいは、降水の有無）などの他の気象データを追加してもよい。
また、前記実施形態では、予測する天候を「晴」と「雨」の２種類としたが、更に、「曇り」を加えるなどしてもよい。
【符号の説明】
【0017】
１０ 天候予測システム、１０１ 基準時データセット、
１１ 気象データ採取手段、１２ 撮影手段、１３ 全天画像作成手段、
１４ 基準時データセット作成手段、１５ 記憶手段、
１６ 過去データセット抽出手段、１７ 類似度算出手段、
１８ データセット抽出手段、１９ 天候予測手段、
１１１ 温度計、１１２ 湿度計、１１３ 日射計、１１４ 気圧計、
１１５ 風向風速計、１５１～１５ｎ 過去データセット、Ｄ１ 気象データ、
Ｄ２ 全天画像データ、Ｄ３ 時刻データ。
１１ 気象データ採取手段、１２ 撮影手段、１３ 全天画像作成手段、
１４ 基準時データセット作成手段、１５ 記憶手段、
１６ 過去データセット抽出手段、１７ 類似度算出手段、
１８ データセット抽出手段、１９ 天候予測手段、
１１１ 温度計、１１２ 湿度計、１１３ 日射計、１１４ 気圧計、
１１５ 風向風速計、１５１～１５ｎ 過去データセット、Ｄ１ 気象データ、
Ｄ２ 全天画像データ、Ｄ３ 時刻データ。
【図1】
【図2】
【図3】