JPH08122433A - 雷雲観測システム - Google Patents
雷雲観測システムInfo
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- JPH08122433A JPH08122433A JP6255126A JP25512694A JPH08122433A JP H08122433 A JPH08122433 A JP H08122433A JP 6255126 A JP6255126 A JP 6255126A JP 25512694 A JP25512694 A JP 25512694A JP H08122433 A JPH08122433 A JP H08122433A
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- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
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- G—PHYSICS
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
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Abstract
(57)【要約】
【目的】比較的低い高度に広がる雲内に部分的に発生す
る雷雲域をも識別することができ、しかもその領域を同
定／追尾できるようにする。 【構成】気象レーダで得られるエコー強度データから鉛
直方向積算水分量（ＶＩＬ）を求めるＶＩＬ演算部１１
と、高層気象情報に基づく高度−温度対比データを参照
してエコー頂温度を求めるエコー頂温度演算部１２と、
ＶＩＬデータから降水領域を判別し、エコー頂温度デー
タから降水領域内に発生する雷雲域を判別する領域判定
部１３と、この領域判定部１３で判別される雷雲域につ
いて距離による相関処理及び重なりによる相関処理を施
して同定／追尾を行う同定／追尾処理部１５と、領域判
定部１３及び同定／追尾処理部１５の処理結果を画像表
示する画像表示部１４とを具備して構成される。
る雷雲域をも識別することができ、しかもその領域を同
定／追尾できるようにする。 【構成】気象レーダで得られるエコー強度データから鉛
直方向積算水分量（ＶＩＬ）を求めるＶＩＬ演算部１１
と、高層気象情報に基づく高度−温度対比データを参照
してエコー頂温度を求めるエコー頂温度演算部１２と、
ＶＩＬデータから降水領域を判別し、エコー頂温度デー
タから降水領域内に発生する雷雲域を判別する領域判定
部１３と、この領域判定部１３で判別される雷雲域につ
いて距離による相関処理及び重なりによる相関処理を施
して同定／追尾を行う同定／追尾処理部１５と、領域判
定部１３及び同定／追尾処理部１５の処理結果を画像表
示する画像表示部１４とを具備して構成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、レーダエコーを利用
して雷雲を観測し、落雷発生の予報に供する雷雲観測シ
ステムに関する。
して雷雲を観測し、落雷発生の予報に供する雷雲観測シ
ステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】周知のように、電力設備は落雷による被
害を受けやすく、落雷による事故は設備事故の大部分を
占めている。この落雷事故の回避及びその復旧措置を迅
速に行うため、雷雲の発生場所と時間帯、及びその強さ
を観測することが重要となる。そこで、レーダエコーか
ら雨雲と雷雲とを判別し、さらに落雷に至る前に落雷発
生確率の大きさを判断して警報を出す雷雲観測システム
の開発が進められている。
害を受けやすく、落雷による事故は設備事故の大部分を
占めている。この落雷事故の回避及びその復旧措置を迅
速に行うため、雷雲の発生場所と時間帯、及びその強さ
を観測することが重要となる。そこで、レーダエコーか
ら雨雲と雷雲とを判別し、さらに落雷に至る前に落雷発
生確率の大きさを判断して警報を出す雷雲観測システム
の開発が進められている。
【０００３】この雷雲観測システムの開発に当たり、従
来よりレーダエコーの観測毎に基準高度以上で基準レベ
ル以上のエコー強度が得られる雲を雷雲と判定する方式
が有効であると考えられてきた。ところが、日本海側の
冬季の雲のように、低い高度に大きく広がる雪雲にあっ
ては、ある一部分がその周囲より少しだけ強く発達して
雷を起こすことがある。このような低い雲について雷雲
の判定を行うことは、上記の方式では極めて困難であ
る。しかも雷雲と判定しても、大きく広がる雲のどの領
域が雷雲域か識別することが非常に難しい。
来よりレーダエコーの観測毎に基準高度以上で基準レベ
ル以上のエコー強度が得られる雲を雷雲と判定する方式
が有効であると考えられてきた。ところが、日本海側の
冬季の雲のように、低い高度に大きく広がる雪雲にあっ
ては、ある一部分がその周囲より少しだけ強く発達して
雷を起こすことがある。このような低い雲について雷雲
の判定を行うことは、上記の方式では極めて困難であ
る。しかも雷雲と判定しても、大きく広がる雲のどの領
域が雷雲域か識別することが非常に難しい。
【０００４】また、雲は常に移動、変形しているのに対
し、レーダエコーは一定の時間間隔でしか得られない。
このため、上記の雷雲観測システムにあっては、レーダ
エコー毎に得られる雷雲について個々に同定を行い、追
尾していく必要がある。そこで、従来では雷雲と判定さ
れた雲について面積的な重なりの度合いを指標とする相
関処理を行うことで同一性を判断する方式が考えられて
いる。しかしながら、上述の雪雲のような場合、その中
の雷雲域の識別が困難であり、上記方式における相関処
理を実行することができないため、結果として同定／追
尾を行うことができない。
し、レーダエコーは一定の時間間隔でしか得られない。
このため、上記の雷雲観測システムにあっては、レーダ
エコー毎に得られる雷雲について個々に同定を行い、追
尾していく必要がある。そこで、従来では雷雲と判定さ
れた雲について面積的な重なりの度合いを指標とする相
関処理を行うことで同一性を判断する方式が考えられて
いる。しかしながら、上述の雪雲のような場合、その中
の雷雲域の識別が困難であり、上記方式における相関処
理を実行することができないため、結果として同定／追
尾を行うことができない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上述べたように、従
来の雷雲判定方式、同定／追尾方式を採用する雷雲観測
システムでは、比較的低い高度に広がる雲内で部分的に
発生する雷雲領域を識別することができず、かつその領
域を同定／追尾することができなかった。
来の雷雲判定方式、同定／追尾方式を採用する雷雲観測
システムでは、比較的低い高度に広がる雲内で部分的に
発生する雷雲領域を識別することができず、かつその領
域を同定／追尾することができなかった。
【０００６】そこで、この発明は上記の課題を解決すべ
くなされたもので、比較的低い高度に広がる雲内に部分
的に発生する雷雲域をも識別することができ、しかもそ
の領域を同定／追尾することによって、部分的な雷雲域
毎の雷発生の可能性を判定することができる雷雲観測シ
ステムを提供することを目的とする。
くなされたもので、比較的低い高度に広がる雲内に部分
的に発生する雷雲域をも識別することができ、しかもそ
の領域を同定／追尾することによって、部分的な雷雲域
毎の雷発生の可能性を判定することができる雷雲観測シ
ステムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を解決するため
にこの発明に係る雷雲観測システムは、 （１） 気象レーダで得られるエコー強度データから鉛
直方向積算水分量を求めると共に、高層気象情報に基づ
く高度−温度対比データを参照してエコー頂温度を求め
る演算部と、前記鉛直方向積算水分量から降水領域を判
別し、前記エコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲
域を判別する領域判定部と、この領域判定部で判別され
る雷雲域について同定／追尾を行う同定／追尾処理部と
を具備して構成される。
にこの発明に係る雷雲観測システムは、 （１） 気象レーダで得られるエコー強度データから鉛
直方向積算水分量を求めると共に、高層気象情報に基づ
く高度−温度対比データを参照してエコー頂温度を求め
る演算部と、前記鉛直方向積算水分量から降水領域を判
別し、前記エコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲
域を判別する領域判定部と、この領域判定部で判別され
る雷雲域について同定／追尾を行う同定／追尾処理部と
を具備して構成される。
【０００８】（２） （１）の構成において、前記領域
判定部は、前記鉛直方向積算水分量が基準値に満たない
領域を無雲領域、基準値に達した領域を降水領域と判定
し、さらに降水領域内でエコー頂温度が基準値以下とな
る領域を雷雲域と判定することを特徴とする。
判定部は、前記鉛直方向積算水分量が基準値に満たない
領域を無雲領域、基準値に達した領域を降水領域と判定
し、さらに降水領域内でエコー頂温度が基準値以下とな
る領域を雷雲域と判定することを特徴とする。
【０００９】（３） （１）の構成において、前記同定
／追尾処理部は、距離による相関処理及び重なりによる
相関処理によりレーダ観測毎に得られる雷雲域について
同定／追尾を行うことを特徴とする。
／追尾処理部は、距離による相関処理及び重なりによる
相関処理によりレーダ観測毎に得られる雷雲域について
同定／追尾を行うことを特徴とする。
【００１０】（４） （３）の構成において、前記同定
／追尾処理部は、前記領域判定部の判定結果から雷雲域
を抽出する第１処理過程と、この過程で抽出された雷雲
域内に追尾基準点を決定する第２処理過程と、この過程
で決定された追尾基準点の位置データについて次回レー
ダ観測時の追尾基準点の位置データを予測する第３処理
過程と、前記第２処理過程で決定された追尾基準点の位
置と前記第３処理過程で予測された追尾基準点の位置と
の距離を求め、この距離が閾値より小さいとき距離の相
関ありと判定する第４処理過程と、前記第１処理過程で
抽出された前回観測時の雷雲域形状パターンをその追尾
基準点が前記第３処理過程で前回予測された追尾基準点
に重なるように平行移動させ、前記第１処理過程で抽出
された最新の雷雲域形状パターンとの重なり面積を求
め、この面積が閾値より大きいとき重なりの相関ありと
判定する第５処理過程と、前記第４及び第５処理過程で
得られた距離相関判定結果と重なり相関判定結果から雷
雲域の同定を行う第６処理過程とを備えることを特徴と
する。
／追尾処理部は、前記領域判定部の判定結果から雷雲域
を抽出する第１処理過程と、この過程で抽出された雷雲
域内に追尾基準点を決定する第２処理過程と、この過程
で決定された追尾基準点の位置データについて次回レー
ダ観測時の追尾基準点の位置データを予測する第３処理
過程と、前記第２処理過程で決定された追尾基準点の位
置と前記第３処理過程で予測された追尾基準点の位置と
の距離を求め、この距離が閾値より小さいとき距離の相
関ありと判定する第４処理過程と、前記第１処理過程で
抽出された前回観測時の雷雲域形状パターンをその追尾
基準点が前記第３処理過程で前回予測された追尾基準点
に重なるように平行移動させ、前記第１処理過程で抽出
された最新の雷雲域形状パターンとの重なり面積を求
め、この面積が閾値より大きいとき重なりの相関ありと
判定する第５処理過程と、前記第４及び第５処理過程で
得られた距離相関判定結果と重なり相関判定結果から雷
雲域の同定を行う第６処理過程とを備えることを特徴と
する。
【００１１】（５） （１）の構成において、さらに、
雷雲域の盛衰時期を判定することで発雷可能性を判定す
る盛衰判定部を備えることを特徴とする。 （６） （５）の構成において、前記領域判定部は、前
記エコー頂温度を複数の基準温度と比較して降水領域内
に発生する雷雲域を複数段階に細分化して判別し、前記
盛衰判定部は、前記領域判定部で細分化された雷雲域か
ら、エコー強度が強く、エコー頂温度が高く発達してい
る核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取
得した時系列情報から雷雲域の各細分化領域について別
個に盛衰を判定し、その結果からさらに発雷可能性の高
くなっている位置、時間を判定することを特徴とする。
雷雲域の盛衰時期を判定することで発雷可能性を判定す
る盛衰判定部を備えることを特徴とする。 （６） （５）の構成において、前記領域判定部は、前
記エコー頂温度を複数の基準温度と比較して降水領域内
に発生する雷雲域を複数段階に細分化して判別し、前記
盛衰判定部は、前記領域判定部で細分化された雷雲域か
ら、エコー強度が強く、エコー頂温度が高く発達してい
る核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎に取
得した時系列情報から雷雲域の各細分化領域について別
個に盛衰を判定し、その結果からさらに発雷可能性の高
くなっている位置、時間を判定することを特徴とする。
【００１２】
【作用】上記（１）の構成による雷雲観測システムで
は、単に各雲について雷雲の判定を行うのではなく、鉛
直方向積算水分量によって雲内の降水領域を区別し、さ
らにエコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲域を判
別しているので、低い高度で大きく広がる雲について
も、その中に発達する雷雲域を正確にとらえることがで
き、落雷が発生しやすい箇所を特定することができるよ
うになる。また、雷雲の移動予測・同定については、レ
ーダ覆域内に大きく広がる降水領域について行うのでは
なく、比較的塊としてとらえ安い雷雲域まで絞り込んで
実施するようにしているので、追尾基準点の決定が容易
であり、高精度な同定／追尾処理が可能となる。
は、単に各雲について雷雲の判定を行うのではなく、鉛
直方向積算水分量によって雲内の降水領域を区別し、さ
らにエコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲域を判
別しているので、低い高度で大きく広がる雲について
も、その中に発達する雷雲域を正確にとらえることがで
き、落雷が発生しやすい箇所を特定することができるよ
うになる。また、雷雲の移動予測・同定については、レ
ーダ覆域内に大きく広がる降水領域について行うのでは
なく、比較的塊としてとらえ安い雷雲域まで絞り込んで
実施するようにしているので、追尾基準点の決定が容易
であり、高精度な同定／追尾処理が可能となる。
【００１３】（２）は領域判定部の具体的な構成であ
り、鉛直方向積算水分量について基準値と比較すること
で無雲領域、降水領域を区別し、降水領域内でエコー頂
温度を基準値と比較することで雷雲域を判別する。
り、鉛直方向積算水分量について基準値と比較すること
で無雲領域、降水領域を区別し、降水領域内でエコー頂
温度を基準値と比較することで雷雲域を判別する。
【００１４】（３）は同定／追尾処理部の具体的な構成
であり、距離による相関処理と重なりによる相関処理の
二つの相関結果から雷雲域の同定／追尾を行うことで、
その処理精度を向上させる。
であり、距離による相関処理と重なりによる相関処理の
二つの相関結果から雷雲域の同定／追尾を行うことで、
その処理精度を向上させる。
【００１５】（４）は（３）の同定／追尾処理部の処理
の流れであり、領域判定部の判定結果から雷雲域を抽出
し、抽出された雷雲域内に追尾基準点を決定し、決定さ
れた追尾基準点の位置データについて次回レーダ観測時
の追尾基準点の位置データを予測しておき、最新の追尾
基準点の位置と前回予測された追尾基準点の位置との距
離を求め、この距離が閾値より小さいとき距離の相関あ
りと判定することで距離相関処理を実現し、さらに、前
回観測時の雷雲域形状パターンをその追尾基準点が前回
予測された追尾基準点に重なるように平行移動させ、最
新の雷雲域形状パターンとの重なり面積を求め、この面
積が閾値より大きいとき重なりの相関ありと判定するこ
とで重なり相関処理を実現し、距離相関判定結果と重な
り相関判定結果から雷雲域の同定を行うことで、同定の
精度をを向上させる。
の流れであり、領域判定部の判定結果から雷雲域を抽出
し、抽出された雷雲域内に追尾基準点を決定し、決定さ
れた追尾基準点の位置データについて次回レーダ観測時
の追尾基準点の位置データを予測しておき、最新の追尾
基準点の位置と前回予測された追尾基準点の位置との距
離を求め、この距離が閾値より小さいとき距離の相関あ
りと判定することで距離相関処理を実現し、さらに、前
回観測時の雷雲域形状パターンをその追尾基準点が前回
予測された追尾基準点に重なるように平行移動させ、最
新の雷雲域形状パターンとの重なり面積を求め、この面
積が閾値より大きいとき重なりの相関ありと判定するこ
とで重なり相関処理を実現し、距離相関判定結果と重な
り相関判定結果から雷雲域の同定を行うことで、同定の
精度をを向上させる。
【００１６】（５）は雷雲域の発雷可能性を雷雲域の盛
衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現す
る。（６）は（５）の雷雲域の盛衰時期判定を具体化し
たもので、エコー頂温度を複数の基準温度と比較して降
水領域内に発生する雷雲域を複数段階に細分化して判別
し、細分化された雷雲域から、エコー強度が強く、エコ
ー頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１
個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲域
の発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にある
領域を発雷可能性が高くなっていると判定する。
衰時期から判定し、より有効な発雷情報の提供を実現す
る。（６）は（５）の雷雲域の盛衰時期判定を具体化し
たもので、エコー頂温度を複数の基準温度と比較して降
水領域内に発生する雷雲域を複数段階に細分化して判別
し、細分化された雷雲域から、エコー強度が強く、エコ
ー頂温度が高く発達している核の部分を抽出し、その１
個または複数個の核毎に取得した時系列情報から雷雲域
の発達期、成熟期、衰退期を判別し、特に衰退期にある
領域を発雷可能性が高くなっていると判定する。
【００１７】
【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例を詳
細に説明する。図１はこの発明に係る雷雲観測システム
の第１の実施例の構成を示すもので、入力データとし
て、気象レーダで観測毎に得られるエコー強度データ及
び高層気象情報から求められた高度−温度（Ｚ−Ｔ）対
比データが与えられる。エコー強度データはＸ軸、Ｙ
軸、Ｚ軸の直交座標系に変換された雨量強度値メッシュ
データである。
細に説明する。図１はこの発明に係る雷雲観測システム
の第１の実施例の構成を示すもので、入力データとし
て、気象レーダで観測毎に得られるエコー強度データ及
び高層気象情報から求められた高度−温度（Ｚ−Ｔ）対
比データが与えられる。エコー強度データはＸ軸、Ｙ
軸、Ｚ軸の直交座標系に変換された雨量強度値メッシュ
データである。
【００１８】上記エコー強度データはＶＩＬ演算部１１
に供給される。このＶＩＬ演算部１１は、エコー強度デ
ータについて、鉛直方向（Ｚ軸方向）にメッシュ単位の
雨量強度値を積算することで鉛直方向積算水分量（ＶＩ
Ｌ）を求める。
に供給される。このＶＩＬ演算部１１は、エコー強度デ
ータについて、鉛直方向（Ｚ軸方向）にメッシュ単位の
雨量強度値を積算することで鉛直方向積算水分量（ＶＩ
Ｌ）を求める。
【００１９】また、上記エコー強度データは高度−温度
対比データと共にエコー頂温度演算部１２に供給され
る。このエコー頂温度演算部１２はエコー強度データか
らエコー頂高度を求め、高度−温度対比データを参照し
てエコー頂温度に換算する。このエコー頂温度データは
ＶＩＬ演算部１１で求められたＶＩＬデータと共に領域
判定部１３に供給される。
対比データと共にエコー頂温度演算部１２に供給され
る。このエコー頂温度演算部１２はエコー強度データか
らエコー頂高度を求め、高度−温度対比データを参照し
てエコー頂温度に換算する。このエコー頂温度データは
ＶＩＬ演算部１１で求められたＶＩＬデータと共に領域
判定部１３に供給される。
【００２０】この領域判定部１３は、図２に示す区分に
従い、ＶＩＬデータが基準値Ｖに満たない領域を無雲領
域、基準値Ｖに達した領域を降水領域と判定し、さらに
降水領域内でエコー頂温度が基準値Ｔ以下となる領域を
雷雲域と判定する。この判定結果は、画像表示部１４に
送られて図３に示すように画像表示されると共に、同定
／追尾処理部１５に送られる。
従い、ＶＩＬデータが基準値Ｖに満たない領域を無雲領
域、基準値Ｖに達した領域を降水領域と判定し、さらに
降水領域内でエコー頂温度が基準値Ｔ以下となる領域を
雷雲域と判定する。この判定結果は、画像表示部１４に
送られて図３に示すように画像表示されると共に、同定
／追尾処理部１５に送られる。
【００２１】この同定／追尾処理部１５は、具体的には
図４に示すような処理を行う。まず、領域判定部１３の
判定結果から雷雲域を抽出し（ステップＳ１）、その領
域内に追尾基準点を決定して（ステップＳ２）、その領
域形状パターンと共にメモリに記憶しておく（ステップ
Ｓ３）。追尾基準点としては、例えばＸ−Ｙ面に広がる
雷雲域の中心、雨量強度による重み付けを行った雷雲域
重心、雨量強度最大値のメッシュ位置等があげられる。
この追尾基準点の位置データを（ＸG ，ＹG ）とする。
図４に示すような処理を行う。まず、領域判定部１３の
判定結果から雷雲域を抽出し（ステップＳ１）、その領
域内に追尾基準点を決定して（ステップＳ２）、その領
域形状パターンと共にメモリに記憶しておく（ステップ
Ｓ３）。追尾基準点としては、例えばＸ−Ｙ面に広がる
雷雲域の中心、雨量強度による重み付けを行った雷雲域
重心、雨量強度最大値のメッシュ位置等があげられる。
この追尾基準点の位置データを（ＸG ，ＹG ）とする。
【００２２】ここで、追尾基準点の位置データ（ＸG ，
ＹG ）に対して移動予測を行い、次回レーダ観測時の追
尾基準点の位置データ（ＸG ′，ＹG ′）を予測し（ス
テップＳ４）、メモリに記憶しておく（ステップＳ
５）。このときの移動予測手法としては、例えばα−β
フィルタリング、直線補外等が考えられる。
ＹG ）に対して移動予測を行い、次回レーダ観測時の追
尾基準点の位置データ（ＸG ′，ＹG ′）を予測し（ス
テップＳ４）、メモリに記憶しておく（ステップＳ
５）。このときの移動予測手法としては、例えばα−β
フィルタリング、直線補外等が考えられる。
【００２３】続いて、ステップＳ２で決定された追尾基
準点の位置データ（ＸG ，ＹG ）と前回のレーダ観測時
に得られた予測位置データ（ＸG ′，ＹG ′）との距離
について相関判定を行う（ステップＳ６）。
準点の位置データ（ＸG ，ＹG ）と前回のレーダ観測時
に得られた予測位置データ（ＸG ′，ＹG ′）との距離
について相関判定を行う（ステップＳ６）。
【００２４】この様子を図５に示す。すなわち、この距
離相関判定処理では、最新データの追尾基準点位置（Ｘ
G ，ＹG ）と前回の観測データから予測した追尾基準点
位置（ＸG ′，ＹG ′）との距離Ｒを求め、この距離Ｒ
が閾値Ｒref より小さい場合のみ「相関あり」と判定す
る。
離相関判定処理では、最新データの追尾基準点位置（Ｘ
G ，ＹG ）と前回の観測データから予測した追尾基準点
位置（ＸG ′，ＹG ′）との距離Ｒを求め、この距離Ｒ
が閾値Ｒref より小さい場合のみ「相関あり」と判定す
る。
【００２５】さらに、ステップＳ３で記憶された前回の
観測時における雷雲域形状パターンをステップＳ５に記
憶された前回観測時の追尾基準点予測位置に平行移動さ
せ、ステップＳ１で抽出された最新の雷雲域の形状パタ
ーンとの重なりの度合いについて相関判定を行う（ステ
ップＳ７）。
観測時における雷雲域形状パターンをステップＳ５に記
憶された前回観測時の追尾基準点予測位置に平行移動さ
せ、ステップＳ１で抽出された最新の雷雲域の形状パタ
ーンとの重なりの度合いについて相関判定を行う（ステ
ップＳ７）。
【００２６】この様子を図６に示す。すなわち、この重
なり相関判定処理では、１回前に観測した雷雲域形状パ
ターンを追尾基準点予測位置まで平行移動させ、今回観
測した雷雲域形状パターンとの重なり部分の面積を求
め、その面積が閾値より大きい場合のみ「相関あり」と
判定する。
なり相関判定処理では、１回前に観測した雷雲域形状パ
ターンを追尾基準点予測位置まで平行移動させ、今回観
測した雷雲域形状パターンとの重なり部分の面積を求
め、その面積が閾値より大きい場合のみ「相関あり」と
判定する。
【００２７】最後に、ステップＳ６，Ｓ７で得られた距
離相関判定結果と重なり相関判定結果から雷雲域の同定
を行う（ステップＳ８）。すなわち、ステップＳ６，Ｓ
７で共に「相関あり」と判定された場合には、今回抽出
された雷雲域が前回抽出された雷雲域と同一であると判
定する。また、ステップＳ６，Ｓ７のいずれかで「相関
なし」と判定された場合には、今回抽出された雷雲域を
新たに発生した雷雲域であると判定する。この同定判定
結果は雷雲域履歴データとして出力されると共に、画像
表示部１４に送られ、例えば同一雷雲域を色分けする等
の追尾処理に供される（ステップＳ９）。
離相関判定結果と重なり相関判定結果から雷雲域の同定
を行う（ステップＳ８）。すなわち、ステップＳ６，Ｓ
７で共に「相関あり」と判定された場合には、今回抽出
された雷雲域が前回抽出された雷雲域と同一であると判
定する。また、ステップＳ６，Ｓ７のいずれかで「相関
なし」と判定された場合には、今回抽出された雷雲域を
新たに発生した雷雲域であると判定する。この同定判定
結果は雷雲域履歴データとして出力されると共に、画像
表示部１４に送られ、例えば同一雷雲域を色分けする等
の追尾処理に供される（ステップＳ９）。
【００２８】すなわち、上記構成による雷雲観測システ
ムでは、単に各雲について雷雲の判定を行うのではな
く、ＶＩＬデータによって雲内の降水領域を区別し、さ
らにエコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲域を判
別して画像表示する。このため、低い高度で大きく広が
る雲についても、その中に発達する雷雲域を正確にとら
えることができ、落雷が発生しやすい箇所を特定するこ
とができるようになる。
ムでは、単に各雲について雷雲の判定を行うのではな
く、ＶＩＬデータによって雲内の降水領域を区別し、さ
らにエコー頂温度から降水領域内に発生する雷雲域を判
別して画像表示する。このため、低い高度で大きく広が
る雲についても、その中に発達する雷雲域を正確にとら
えることができ、落雷が発生しやすい箇所を特定するこ
とができるようになる。
【００２９】また、雷雲の移動予測・同定については、
レーダ覆域内に大きく広がる降水領域について行うので
はなく、比較的塊としてとらえ易い雷雲域まで絞り込ん
で実施するようにしているので、追尾基準点の決定が容
易であり、高精度な同定／追尾処理が可能となる。
レーダ覆域内に大きく広がる降水領域について行うので
はなく、比較的塊としてとらえ易い雷雲域まで絞り込ん
で実施するようにしているので、追尾基準点の決定が容
易であり、高精度な同定／追尾処理が可能となる。
【００３０】さらに、過去の観測データとの相関の有無
を判定する場合に、追尾基準点の予測位置と現追尾基準
点位置との距離相関のみならず、過去の雷雲域形状パタ
ーンを予測位置まで平行移動させ、現雷雲域形状パター
ンとの重なりの度合いについても相関をとり、両相関処
理結果から同定を行うようにしているので、移動の速い
雲（特に雷雲域）に対する同定を高精度に行うことがで
きるようになる。
を判定する場合に、追尾基準点の予測位置と現追尾基準
点位置との距離相関のみならず、過去の雷雲域形状パタ
ーンを予測位置まで平行移動させ、現雷雲域形状パター
ンとの重なりの度合いについても相関をとり、両相関処
理結果から同定を行うようにしているので、移動の速い
雲（特に雷雲域）に対する同定を高精度に行うことがで
きるようになる。
【００３１】したがって、上記のように構成した雷雲観
測システムは、従来検出が難しいと言われていた日本海
沿岸地方の冬季雷雲域についても識別することができ、
その領域を高精度に同定／追尾することができる。これ
によって、雷雲域の盛衰判定に必要となる各種データを
時系列に連続して取得することができ、落雷発生確率を
高い精度で求めることができる。
測システムは、従来検出が難しいと言われていた日本海
沿岸地方の冬季雷雲域についても識別することができ、
その領域を高精度に同定／追尾することができる。これ
によって、雷雲域の盛衰判定に必要となる各種データを
時系列に連続して取得することができ、落雷発生確率を
高い精度で求めることができる。
【００３２】ところで、雷雲は、図７に示すように、発
達期、成熟期、衰退期で大別されることが知られてい
る。これに対し、落雷は、成熟期の後半から衰退期にか
けて、核（エコー強度の特に強い部分）が雲の上部から
降下してくることに伴って起こることが多い。
達期、成熟期、衰退期で大別されることが知られてい
る。これに対し、落雷は、成熟期の後半から衰退期にか
けて、核（エコー強度の特に強い部分）が雲の上部から
降下してくることに伴って起こることが多い。
【００３３】発達期はまだ発雷までには余裕があり、エ
コー強度もまだ弱く、エコー頂高度も低いため、「弱
雷」として判定しておいてもよい。しかし、衰退期は、
地上への落雷が最も懸念される時期であり、核の降下に
伴ってエコー強度が弱くなり、エコー頂高度も下がって
きているとはいえ、強雷として判定されるべき時期であ
る。
コー強度もまだ弱く、エコー頂高度も低いため、「弱
雷」として判定しておいてもよい。しかし、衰退期は、
地上への落雷が最も懸念される時期であり、核の降下に
伴ってエコー強度が弱くなり、エコー頂高度も下がって
きているとはいえ、強雷として判定されるべき時期であ
る。
【００３４】そこで、上述のエコー強度とエコー頂温度
による雷雲域判定に加え、雷雲域の盛衰を判定すること
で、より精度の高い落雷発生率を求めることができる。
図８はこの発明に係る第２の実施例として、雷雲域を盛
衰時期に応じてさらに細分化するシステム構成を示すも
のである。尚、図８において、図１と同一部分には同一
符号を付して示し、ここでは異なる部分を中心に説明す
る。
による雷雲域判定に加え、雷雲域の盛衰を判定すること
で、より精度の高い落雷発生率を求めることができる。
図８はこの発明に係る第２の実施例として、雷雲域を盛
衰時期に応じてさらに細分化するシステム構成を示すも
のである。尚、図８において、図１と同一部分には同一
符号を付して示し、ここでは異なる部分を中心に説明す
る。
【００３５】まず、領域判定部２３は、図９に示す区分
に従い、ＶＩＬデータが基準値Ｖ０に満たない領域を無
雲領域、基準値Ｖ０に達した領域を降水領域と判定し、
降水領域内でエコー頂温度が基準値Ｔ以下となる領域を
雷雲域と判定し、さらにＶＩＬデータＤについて基準値
Ｖ１，Ｖ２と比較し、Ｖ０≦Ｄ＜Ｖ１ならば「弱雷
域」、Ｖ１≦Ｄ＜Ｖ２ならば「中雷域」、Ｖ２≦Ｄなら
ば「強雷域」と判定する。この判定結果は、画像表示部
２４に送られて図１０に示すように画像表示されると共
に、盛衰状況判定部２５に送られる。
に従い、ＶＩＬデータが基準値Ｖ０に満たない領域を無
雲領域、基準値Ｖ０に達した領域を降水領域と判定し、
降水領域内でエコー頂温度が基準値Ｔ以下となる領域を
雷雲域と判定し、さらにＶＩＬデータＤについて基準値
Ｖ１，Ｖ２と比較し、Ｖ０≦Ｄ＜Ｖ１ならば「弱雷
域」、Ｖ１≦Ｄ＜Ｖ２ならば「中雷域」、Ｖ２≦Ｄなら
ば「強雷域」と判定する。この判定結果は、画像表示部
２４に送られて図１０に示すように画像表示されると共
に、盛衰状況判定部２５に送られる。
【００３６】この盛衰状況判定部２５は、具体的には図
１１に示すような処理を行う。まず、領域判定部２３の
判定結果から強雷域を核として抽出し（ステップＳ１
１）、抽出された一つ以上の強雷域に仮番号を付し（ス
テップＳ１２）、それぞれの核について落雷判定に必要
なパラメータデータを取得し（ステップＳ１３）。次回
の比較データとしてメモリに記憶しておく（ステップＳ
１４）。
１１に示すような処理を行う。まず、領域判定部２３の
判定結果から強雷域を核として抽出し（ステップＳ１
１）、抽出された一つ以上の強雷域に仮番号を付し（ス
テップＳ１２）、それぞれの核について落雷判定に必要
なパラメータデータを取得し（ステップＳ１３）。次回
の比較データとしてメモリに記憶しておく（ステップＳ
１４）。
【００３７】続いて、ステップＳ１３で取得された核の
データとステップＳ１４の処理により前回観測された核
のデータとを比較し相関判定を行って（ステップＳ１
５）、相関のとれた核それぞれについて、ステップＳ１
２で付した仮の番号を相関ありと判定された前回の番号
に置き換える（ステップＳ１６）。
データとステップＳ１４の処理により前回観測された核
のデータとを比較し相関判定を行って（ステップＳ１
５）、相関のとれた核それぞれについて、ステップＳ１
２で付した仮の番号を相関ありと判定された前回の番号
に置き換える（ステップＳ１６）。
【００３８】さらに、それぞれの核について、雷判定パ
ラメータデータの増減を見て、核毎に別個の盛衰状況判
定する（ステップＳ１７）。このとき、雷判定パラメー
タとしているデータを抽出し、前に閾値以上のレベルに
あったパラメータデータが閾値より下がった核について
は、衰退期と判定する。
ラメータデータの増減を見て、核毎に別個の盛衰状況判
定する（ステップＳ１７）。このとき、雷判定パラメー
タとしているデータを抽出し、前に閾値以上のレベルに
あったパラメータデータが閾値より下がった核について
は、衰退期と判定する。
【００３９】この判定結果は画像表示部２４に送られ
る。画像表示部２４は画像表示の際、領域判定部２３か
らの判定結果が中雷域、弱雷域であっても、盛衰状況判
定部２５で衰退期と判定された領域を衰退域として表示
する。
る。画像表示部２４は画像表示の際、領域判定部２３か
らの判定結果が中雷域、弱雷域であっても、盛衰状況判
定部２５で衰退期と判定された領域を衰退域として表示
する。
【００４０】すなわち、上記構成による雷雲観測システ
ムでは、雷雲域の中で、エコー強度が強く、エコー頂高
度が高く発達している核の部分を抽出し、レーダの観測
毎のデータについて核の同定／追尾を行って、その核毎
に関する時系列の雷判定パラメータデータを取得するこ
とによって、発雷可能性の高くなっている位置、時間を
判定している。特に、取得した時系列のパラメータデー
タの増減を見ることにより、核の存在（成熟期）、核の
降下（衰退期）を別個に判定している。これにより、い
たずらに雲の広い範囲を発雷判定したり、発達期と衰退
期を同じように弱雷域と判定することを防止することが
できる。尚、この発明は上記実施例に限定されるもので
はなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形し
ても同様に実施可能であることはいうまでもない。
ムでは、雷雲域の中で、エコー強度が強く、エコー頂高
度が高く発達している核の部分を抽出し、レーダの観測
毎のデータについて核の同定／追尾を行って、その核毎
に関する時系列の雷判定パラメータデータを取得するこ
とによって、発雷可能性の高くなっている位置、時間を
判定している。特に、取得した時系列のパラメータデー
タの増減を見ることにより、核の存在（成熟期）、核の
降下（衰退期）を別個に判定している。これにより、い
たずらに雲の広い範囲を発雷判定したり、発達期と衰退
期を同じように弱雷域と判定することを防止することが
できる。尚、この発明は上記実施例に限定されるもので
はなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形し
ても同様に実施可能であることはいうまでもない。
【００４１】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば、比
較的低い高度に広がる雲内に部分的に発生する雷雲域を
も識別することができ、しかもその領域を同定／追尾す
ることによって、部分的な雷雲域毎の雷発生の可能性を
判定することができる雷雲観測システムを提供すること
ができる。
較的低い高度に広がる雲内に部分的に発生する雷雲域を
も識別することができ、しかもその領域を同定／追尾す
ることによって、部分的な雷雲域毎の雷発生の可能性を
判定することができる雷雲観測システムを提供すること
ができる。
【図１】 この発明に係る雷雲観測システムの第１の実
施例の構成を示すブロック図である。
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】 同実施例の領域判定部の判定区分を示す図で
ある。
ある。
【図３】 同実施例の画像表示の様子を示す図である。
【図４】 同実施例の同定／追尾処理部の具体的な処理
内容を示すフローチャートである。
内容を示すフローチャートである。
【図５】 同実施例の距離相関判定処理を説明するため
の図である。
の図である。
【図６】 同実施例の重なり相関判定処理を説明するた
めの図である。
めの図である。
【図７】 雷雲の盛衰の様子を示す図である。
【図８】 この発明に係る雷雲観測システムの第２の実
施例の構成を示すブロック図である。
施例の構成を示すブロック図である。
【図９】 同実施例の領域判定部の判定区分を示す図で
ある。
ある。
【図１０】 同実施例の画像表示の様子を示す図であ
る。
る。
【図１１】 同実施例の盛衰状況判定部の具体的な処理
内容を示すフローチャートである。
内容を示すフローチャートである。
１１…ＶＩＬ演算部、１２…エコー頂温度演算部、１３
…領域判定部、１４…画像表示部、１５…同定／追尾処
理部、２３…領域判定部、２４…画像表示部、２５…盛
衰状況判定部、Ｖ，Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２…ＶＩＬ基準値、
Ｔ…エコー頂温度基準値。
…領域判定部、１４…画像表示部、１５…同定／追尾処
理部、２３…領域判定部、２４…画像表示部、２５…盛
衰状況判定部、Ｖ，Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２…ＶＩＬ基準値、
Ｔ…エコー頂温度基準値。
フロントページの続き (72)発明者 村野 隆 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝小向工場内 (72)発明者 及川 博史 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝小向工場内
Claims (6)
- 【請求項１】 気象レーダで得られるエコー強度データ
から鉛直方向積算水分量を求めると共に、高層気象情報
に基づく高度−温度対比データを参照してエコー頂温度
を求める演算部と、 前記鉛直方向積算水分量から降水領域を判別し、前記エ
コー頂温度から降水領域内に発生する雷雲域を判別する
領域判定部と、 この領域判定部で判別される雷雲域について同定／追尾
を行う同定／追尾処理部とを具備する雷雲観測システ
ム。 - 【請求項２】 前記領域判定部は、前記鉛直方向積算水
分量が基準値に満たない領域を無雲領域、基準値に達し
た領域を降水領域と判定し、さらに降水領域内でエコー
頂温度が基準値以下となる領域を雷雲域と判定すること
を特徴とする請求項１記載の雷雲観測システム。 - 【請求項３】 前記同定／追尾処理部は、距離による相
関処理及び重なりによる相関処理によりレーダ観測毎に
得られる雷雲域について同定／追尾を行うことを特徴と
する請求項１記載の雷雲観測システム。 - 【請求項４】 前記同定／追尾処理部は、 前記領域判定部の判定結果から雷雲域を抽出する第１処
理過程と、 この過程で抽出された雷雲域内に追尾基準点を決定する
第２処理過程と、 この過程で決定された追尾基準点の位置データについて
次回レーダ観測時の追尾基準点の位置データを予測する
第３処理過程と、 前記第２処理過程で決定された追尾基準点の位置と前記
第３処理過程で予測された追尾基準点の位置との距離を
求め、この距離が閾値より小さいとき距離の相関ありと
判定する第４処理過程と、 前記第１処理過程で抽出された前回観測時の雷雲域形状
パターンをその追尾基準点が前記第３処理過程で前回予
測された追尾基準点に重なるように平行移動させ、前記
第１処理過程で抽出された最新の雷雲域形状パターンと
の重なり面積を求め、この面積が閾値より大きいとき重
なりの相関ありと判定する第５処理過程と、 前記第４及び第５処理過程で得られた距離相関判定結果
と重なり相関判定結果から雷雲域の同定を行う第６処理
過程とを備えることを特徴とする請求項３記載の雷雲観
測システム。 - 【請求項５】 さらに、雷雲域の盛衰時期を判定するこ
とで発雷可能性を判定する盛衰判定部を備えることを特
徴とする請求項１記載の雷雲観測システム。 - 【請求項６】 前記領域判定部は、前記エコー頂温度を
複数の基準温度と比較して降水領域内に発生する雷雲域
を複数段階に細分化して判別し、 前記盛衰判定部は、前記領域判定部で細分化された雷雲
域から、エコー強度が強く、エコー頂温度が高く発達し
ている核の部分を抽出し、その１個または複数個の核毎
に取得した時系列情報から雷雲域の各細分化領域につい
て別個に盛衰を判定し、その結果からさらに発雷可能性
の高くなっている位置、時間を判定することを特徴とす
る請求項５記載の雷雲観測システム。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6255126A JPH08122433A (ja) | 1994-10-20 | 1994-10-20 | 雷雲観測システム |
| NO954185A NO954185L (no) | 1994-10-20 | 1995-10-19 | Tordensky-observasjonssystem |
| US08/546,449 US5839089A (en) | 1994-10-20 | 1995-10-20 | Thunder cloud observation system |
| KR1019950036416A KR0179429B1 (ko) | 1994-10-20 | 1995-10-20 | 뇌운 관측 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6255126A JPH08122433A (ja) | 1994-10-20 | 1994-10-20 | 雷雲観測システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08122433A true JPH08122433A (ja) | 1996-05-17 |
Family
ID=17274455
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6255126A Pending JPH08122433A (ja) | 1994-10-20 | 1994-10-20 | 雷雲観測システム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5839089A (ja) |
| JP (1) | JPH08122433A (ja) |
| KR (1) | KR0179429B1 (ja) |
| NO (1) | NO954185L (ja) |
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| JP2000131458A (ja) * | 1998-10-28 | 2000-05-12 | Mitsubishi Electric Corp | 雷雲観測システム |
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| JP2021012043A (ja) * | 2019-07-03 | 2021-02-04 | 株式会社日立製作所 | 機械学習用情報処理装置、機械学習用情報処理方法、および機械学習用情報処理プログラム |
| WO2026042406A1 (ja) * | 2024-08-21 | 2026-02-26 | 株式会社 東芝 | 気象管理システム |
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