JPH09189773A - 降雨量予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 降雨強度の変化が大きい場合でも予測精度が
よく雨水ポンプ運転に好適な降雨量予測装置を提供す
る。 【解決手段】 レーダ雨量計によって得られる雨量デー
タから将来の降雨強度分布を予測する降雨量予測装置
（１）において、レーダ雨量計から得られる所定時間間
隔毎の雨量データから、所定間隔にある複数のメッシュ
位置における降雨強度データの集合からなる降雨強度分
布を所定時間間隔毎に演算する降雨強度分布演算手段
（２）と、降雨強度分布を構成する降雨強度データを時
間的あるいは空間的に加工し降雨強度加工データを作成
するデータ加工手段（３）と、降雨強度加工データから
構成される過去から現在に至る降雨強度分布のデータか
ら降雨移動速度を演算する降雨移動速度演算手段（４）
と、降雨移動速度演算手段（４）で求めた降雨移動速度
のデータから降雨移動軌跡を予測する移動軌跡予測手段
（５）と、を備えることを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は降雨量予測装置に係
り、特に、雨水による浸水防除を目的とした雨水排水技
術に好適な降雨量予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年における都市への人口集中による住
宅の密集化や舗装道路の普及につれて降雨が大地に浸透
せずに直接下水管路に集まる量が増加してきている。こ
れに伴い、降雨流出時間、すなわち降雨が下水管内を流
れるまでに要する時間が短くなり、また、降雨量が多い
場合には、市街地の浸水も発生するようになってきてい
る。

【０００３】浸水を未然に防止するには雨水ポンプを活
用することが有効である。すなわち、降雨は地表から地
下の下水管を経てポンプ場内のポンプ井にたまり、雨水
ポンプによって主に河川に排出されるようになってい
る。

【０００４】従って、雨水ポンプの運転は、前述のよう
に降雨流出時間の短時間化や降雨地域の集中現象によ
り、迅速かつ適切に行う必要性がある。このため、ポン
プ井に流入する降雨の量（流入流量）を的確に予測する
必要がある。

【０００５】流入流量はいわゆる流出解析法、特に大地
に浸透せずに直接流出する降雨を取り扱う都市雨水流出
解析法により降雨量を入力として求めることが可能であ
り、この降雨量を予測することによって将来における流
入流量が予測でき、雨水ポンプの運転を的確に行うこと
ができる。

【０００６】従来において、雨水ポンプの運転における
降雨量の測定は、地上雨量計により行われていた。

【０００７】しかしながら、この地上雨量計による方法
では、広範囲にわたる地域のある一点における降雨量は
測定できるものの、地域での分布を把握できないという
問題があった。

【０００８】このため、現在はレーダ雨量計による降雨
量の測定が行われてきている。レーダ雨量計は気象レー
ダの一種であって、前述した降雨集中現象を把握するた
めに、所定時間間隔毎に広範囲にわたる面的降雨強度分
布を測定するものである。すなわち、レーダから電波を
発射し、その電波が雨滴に当たって反射する電波強度を
測定するようになっている。

【０００９】レーダ雨量計から送出される反射電波強度
データＰは次のようなレーダ方程式に基づいて極座標系
（レーダ雨量計を中心とした回転角と距離の座標系）の
降雨強度データＲに変換され、またさらに通常は直交座
標系（東西、南北の座標系）の降雨強度データ（メッシ
ュデータ）に変換される。

【００１０】

【数１】 ここで、Ｐ：レーダ電波反射強度 ｒ：レーダ中心からの距離 Ｒ：降雨強度 Ｃ：レーダ定数 Ｂ，β：雨の種類によってきまる定数 Ｋa ：大気による減衰補正係数 Ｋr ：雨滴による減衰補正係数 Ｆ：システム補正係数 また、このレーダ雨量計での降雨強度データは、地上雨
量計のデータで補正を行っている。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ところで、将来の降雨
量を予測する方法として、近い将来（数１０分）では降
雨強度の時間変化が少ないと仮定して、降雨の移動のみ
を予測する方法が用いられている。

【００１２】降雨の移動を予測する方法としては、相関
法、重心法等が用いられている。現在では、ほとんどの
場合に相関法が用いられている。本発明は、この相関法
を前提とする。

【００１３】相関法は、次のような一定時間過去の降雨
強度データをあるメッシュ数移動させたデータと、現在
の降雨強度データとの自乗誤差の総和を計算し、その誤
差の総和が最小となる大きさを移動ベクトルとするもの
である。

【００１４】

【数２】 ここで、ｘ，ｙ：座標、ｔ：時刻、ａ，ｂ：移動メッシ
ュ数、ｃ：一定時間 移動速度＝移動メッシュ×メッシュの大きさ／移動時間間隔 （３）式 この相関法の移動速度演算では、降雨強度の変化が小さ
い場合の演算精度は良いが、降雨強度の変化が大きい場
合には、その変化の影響を受けて予測精度が悪くなると
いう問題がある。

【００１５】そこで本発明の目的は、上記従来技術の有
する問題を解消し、降雨強度の変化が大きい場合でも予
測精度がよく雨水ポンプ運転に好適な降雨量予測装置を
提供することにある。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明による降雨量予測装置は、レーダ雨量計によ
って得られる雨量データから将来の降雨強度分布を予測
する降雨量予測装置において、レーダ雨量計から得られ
る所定時間間隔毎の雨量データから、所定間隔にある複
数のメッシュ位置における降雨強度データの集合からな
る降雨強度分布を所定時間間隔毎に演算する降雨強度分
布演算手段と、前記降雨強度分布を構成する降雨強度デ
ータを時間的あるいは空間的に加工し降雨強度加工デー
タを作成するデータ加工手段と、前記降雨強度加工デー
タから構成される過去から現在に至る降雨強度分布のデ
ータから降雨移動速度を演算する降雨移動速度演算手段
と、前記降雨移動速度演算手段で求めた降雨移動速度の
データから降雨移動軌跡を予測する移動軌跡予測手段
と、を備えることを特徴とする。

【００１７】また、好適には、前記データ加工手段は、
降雨強度データの値とランク数とを対応させるランク表
を用いて各々の降雨強度データにランク数を対応させて
前記加工データを作成し、前記ランク表は、降雨強度デ
ータの値が大きい程大きいランク数を有するとともに降
雨強度データの値が大きくなるにつれてランク数の増加
率が減少するように作成されている。

【００１８】また、前記データ加工手段は、各々のメッ
シュ位置における降雨強度データを複数のメッシュ位置
の降雨強度データで空間的に平均化させ、前記加工デー
タを所定時間間隔毎に作成する。

【００１９】また、前記データ加工手段は、同一地点の
各々の時刻における降雨強度データを複数の時間間隔に
における降雨強度データで時間的に平均化させて加工デ
ータを作成する。

【００２０】また、前記データ加工手段は、メッシュ位
置の間の位置における降雨強度データを隣接するメッシ
ュ位置の降雨強度データを用い補間法により所定時間間
隔毎に作成し降雨強度加工データとする。

【００２１】また、前記データ加工手段は、ある時刻の
あるメッシュ位置における降雨強度データを、所定時間
間隔以前の時刻における降雨強度分布の対応するメッシ
ュ位置における降雨強度データと平均化させて加工デー
タを作成する。

【００２２】また、前記降雨移動速度演算手段は、過去
の降雨移動速度に関する移動速度パターンを記憶してお
き、前記移動速度パターンを参照し演算された降雨移動
速度が異常であるか否かを判断する異常値判断手段を有
する。

【００２３】また、前記降雨移動速度演算手段は、降雨
移動速度が小さい場合に降雨強度分布を演算する所定時
間間隔を長く設定する。

【００２４】また、レーダ雨量計によって得られる雨量
データは、地上雨量計によって得られる雨量データによ
り補正される。

【００２５】本願発明においては、データ加工手段によ
り降雨強度分布を構成する降雨強度データを時間的ある
いは空間的に加工し降雨強度加工データを作成する。す
なわち、降雨強度データを、複数しきい値でのランク分
けしたり、面補間、面平均、時間平均したりして加工す
る。降雨強度加工データを用いて降雨移動速度を演算す
ることにより、降雨強度の変化が時間的あるいは空間的
に大きい場合でも、その変化の影響を受けて予測精度が
悪くなることが無いようにする。

【００２６】請求項２では、前記データ加工手段は、ラ
ンク表を用いて降雨強度データの値をランク数に対応さ
せる。一般に、降雨強度データの精度については、いわ
ゆる’倍半分の精度’という考え方が存在する。すなわ
ち、降雨強度データの値が大きい場合でも小さい場合で
もデータの信頼性は概ねその値の半分程度であるという
ものである。従って、ランク表を、降雨強度データの値
が大きい程大きいランク数を有するとともに降雨強度デ
ータの値が大きくなるにつれてランク数の増加率が減少
するように作成することにより、大きい値の降雨強度デ
ータに含まれる大きい誤差分の影響を受けにくくする。

【００２７】請求項３では、データ加工手段は、各々の
メッシュ位置における降雨強度データをそのメッシュ位
置の近傍の複数のメッシュ位置の降雨強度データと空間
的に平均化させて加工し、降雨強度の変化が空間的に大
きい場合でも、その変化の影響を受けて予測精度が悪く
なることが無いようにする。

【００２８】請求項４では、データ加工手段は、同一地
点の各々の時刻における降雨強度データを複数の時間間
隔ににおける降雨強度データで時間的に平均化させ、前
記加工データを各々の地点毎に作成する。レーダ雨量計
は固定されているので、同一地点は同一のメッシュ位置
に対応する。

【００２９】請求項５では、データ加工手段は、メッシ
ュ位置の間の位置における降雨強度データを隣接するメ
ッシュ位置の降雨強度データを用い補間法により所定時
間間隔毎に作成することにより、実効的にメッシュ間隔
を細かくする。

【００３０】請求項６では、データ加工手段は、ある時
刻のあるメッシュ位置における降雨強度データを直接用
いるのではなく、過去の降雨強度分布における対応する
メッシュ位置の降雨強度データを部分的に取り入れて加
工し、相関法に使用するデータとして採用する。

【００３１】請求項７では、降雨移動速度演算手段は異
常値判断手段を有し、過去の降雨移動速度に関する移動
速度パターンを記憶しておき、前記移動速度パターンを
参照し演算された降雨移動速度が異常であるか否かを判
断することによって良質でないデータを排除する。

【００３２】請求項８では、降雨移動速度演算手段は、
降雨移動速度が小さい場合には降雨強度分布は短い時間
範囲では変化が少なすぎ、降雨移動速度の演算精度が低
くなるので、降雨移動速度が小さい場合には所定時間間
隔を長く設定する。

【００３３】請求項９では、レーダ雨量計によって得ら
れる雨量データを地上雨量計によって得られる雨量デー
タにより補正することにより、レーダ雨量計によって得
られる雨量データの信頼性をあげる。

【００３４】

【発明の実施の形態】本発明の降雨量予測装置の実施形
態例について、図面を参照して以下に説明する。図１に
おいて、降雨量予測装置１は、降雨強度分布演算手段２
と、データ加工手段３と、降雨移動速度演算手段４と、
移動軌跡予測手段５とを備えている。

【００３５】降雨強度分布演算手段２には、レーダ雨量
計から得られる所定時間間隔毎の雨量データが入力され
る。レーダ雨量計から得られる雨量データは、地上雨量
計により得られた点データによって補正されるようにな
っている。レーダ雨量計の位置を中心原点にして空間的
に広がる空間範囲を、所定間隔にある複数のメッシュで
分割され、各メッシュにメッシュ位置が定義されてい
る。降雨強度分布演算手段２は、雨量データから各メッ
シュ位置における降雨強度データを演算し、これらの降
雨強度データをの集合として降雨強度分布を演算する。
降雨強度分布は、適当に設定された所定時間間隔毎に演
算される。

【００３６】データ加工手段３は、降雨強度分布を構成
する降雨強度データを時間的あるいは空間的に加工し降
雨強度加工データを作成する。具体的には、後述するよ
うに降雨強度データの前処理、例えば複数しきい値での
ランク分け、面補間、面平均、時間平均等を行う。

【００３７】降雨移動速度演算手段４は、降雨強度加工
データから構成される過去から現在に至る降雨強度分布
のデータから降雨移動速度を演算する。

【００３８】移動軌跡予測手段５は、降雨移動速度演算
手段４で求めた各時刻における降雨移動速度のデータか
ら将来の降雨移動軌跡を予測する。

【００３９】降雨量予測装置１は上述のような手段を備
え、将来の降雨量分布を予測する。

【００４０】本実施形態例においては、まずレーダ雨量
計により、前述した降雨集中現象を把握するため、広範
囲にわたる面的雨量分布が得られる。すなわちレーダ雨
量計において、自レーダから電波を空中に反射し、その
電波が雨滴に当たって反射し再びレーダに戻ってくるま
での時間から位置を特定し、反射強度から降雨強度を特
定する。このように１回転の３６０°の測定により、極
座標での雨滴データ（反射強度データ）が得られる。

【００４１】雨量データでの観測は、例えば、所定時間
間隔は５分であり、メッシュ間隔は１ｋｍ間隔である。

【００４２】地上雨量計はレーダ雨量計で観測された降
雨強度データを補正するために用いられ、対象流域に数
個設置され、所定時間間隔で、各設置場所の降雨量を得
る。

【００４３】次に地上雨量計で得られた降雨量データ及
びレーダ雨量計で得られた降雨量データは、降雨強度分
布演算手段２に入力される。

【００４４】降雨強度分布演算手段２では、レーダ雨量
計で得られた反射強度データをレーダ方程式を用いて降
雨強度データに変換する。次に地上雨量計で得られた降
雨量データを用いて降雨強度データを補正し、降雨強度
データ（メッシュデータ）の集合からなる降雨強度分布
のデータが得られる。降雨強度分布のデータは、データ
加工手段３へ入力され、後述するように、複数しきい値
でのランク分け、面補間、面平均、時間平均等の加工が
行われ、降雨強度加工データが作成される。降雨強度加
工データは降雨移動速度演算手段４へ入力され、ここで
降雨移動速度が演算される。

【００４５】演算された移動速度は、移動軌跡予測手段
５に入力される。移動軌跡予測手段５では、降雨移動速
度演算手段４で演算された移動速度から将来の移動軌跡
を予測する。降雨量予測装置１は、移動軌跡予測手段５
で予想された将来の移動軌跡から現在の降雨強度分布を
予測し、降雨量予測装置１で予測された降雨量分布は流
出解析またはポンプ運転等に使用される。

【００４６】次に、本実施形態例のデータ加工手段３の
具体的な実施例について説明する。

【００４７】まず、データ加工手段３の第１実施例を説
明する。第１実施例では、降雨強度データを複数しきい
値でのランク分けすることに関する。データ加工手段３
は、図２に示すようなランク表を用いて降雨強度データ
の値をランク数に対応させる。図２に示すランク表は、
降雨強度データの値が大きい程大きいランク数を有する
とともに降雨強度の値が大きくなるにつれてランク数の
増加率が減少するように作成されている。一般に、降雨
強度データの精度については、いわゆる’倍半分の精
度’という考え方が存在し、降雨強度データの値が大き
い場合でも小さい場合でもデータの信頼性は概ねその値
の半分程度であるという側面がある。従って、図２に示
すランク表を用いて降雨強度データの値をランク数に対
応させることにより、大きい値の降雨強度データに含ま
れる大きい誤差分の影響を受けにくくするようにする。
降雨移動速度演算手段４では、降雨強度分布そのままの
データで移動速度を演算するのではなく、降雨強度をラ
ンク分けしたデータで移動速度が演算される。

【００４８】ランク分けは、例えば次のようにする。

【００４９】 降雨強度 １〜２［ｍｍ／ｈ］ ランク １ 降雨強度 ３〜４［ｍｍ／ｈ］ ランク ２ 降雨強度 ５〜８［ｍｍ／ｈ］ ランク ３ 降雨強度 ９〜１６［ｍｍ／ｈ］ ランク ４ 降雨強度 １７〜３２［ｍｍ／ｈ］ ランク ５ 降雨強度 ３３〜６４［ｍｍ／ｈ］ ランク ６ 降雨強度 ６５〜１２８［ｍｍ／ｈ］ ランク ７ 降雨強度 １２９〜 ［ｍｍ／ｈ］ ランク ８ このランク分けを行うことによって、降雨強度の多少の
時間変化等があってもランク内での変化であればその影
響を受けないため、移動速度を精度良く演算することが
できる。

【００５０】また、ランク分けは降雨強度分布によって
変更してもよい。例えば、小雨の場合、ランクを細かく
する等の変更をしてもよい。

【００５１】次に、データ加工手段３の第２実施例を説
明する。本実施例では、面補間を行う。面補間は、通常
の相関法での移動メッシュは整数であるが、移動メッシ
ュが整数の場合移動速度はかなり不連続（１メッシュ移
動の次は２メッシュ移動）になり精度が悪くなる。この
ため移動速度を演算する場合の移動速度の面補間を行
い、小数点以下の移動メッシュ（中間座標値）を演算
し、中間座標値（１．５メッシュ移動等）を取る移動速
度を演算するものである。

【００５２】図３に示すように、面補間は次のようにす
る。

【００５３】 面補間降雨強度[x-a,y-b,t-1] ＝ ＋(ai+1-a)＊(bi+1-b)＊降雨強度[x-ai,y-bi,t-1] ・・・（ａ） ＋(ai+1-a)＊(b-bi)＊降雨強度[x-ai,y-bi-1,t-1] ・・・（ｂ） ＋(a-ai)＊(bi+1-b)＊降雨強度[x-ai-1,y-bi,t-1] ・・・（ｃ） ＋(a-ai)＊(b-bi)＊降雨強度[x-ai-1,y-bi-1,t-1] ・・・（ｄ） （４）式 ここで、ｘ，ｙ：座標（メッシュ）、ｔ：時刻（観測周
期サンプル） ａｉ：ａの小数点以下切り捨ての整数値 ｂｉ＝ｂの小数点以下切り捨ての整数値 （４）式において、各項（ａ）−（ｄ）は図３における
（ａ）−（ｄ）に各々対応する。

【００５４】この面補間を行って中間座標での降雨強度
データを用いることによって、中間座標値を取る移動速
度を演算することができる。

【００５５】次に、データ加工手段３の第３実施例を説
明する。本実施例は面平均を行う。面平均は、降雨強度
そのもののデータで移動速度を演算するのではなく、降
雨強度を面的平均化したデータで移動速度を演算するも
のである。

【００５６】面平均は、例えば次のようにする。メッシ
ュ位置[x,y,t] における面平均降雨強度[x,y,t] は、メ
ッシュ位置[x,y,t] に隣接する４個のメッシュ位置の降
雨強度を係数ａ1 ，ａ2 で重み付けをして加算平均して
求められる。

【００５７】 面平均降雨強度[x,y,t] ＝ （ａ2 ＊降雨強度[x-1,y-1,t] ＋ａ1 ＊降雨強度[x-1,y,t] ＋ａ2 ＊降雨強度[x-1,y+1,t] ＋ａ1 ＊降雨強度[x,y-1,t] ＋降雨強度[x,y,t] ＋ａｌ＊降雨強度[x,y+1,t] ＋ａ2 ＊降雨強度[x+1,y-1,t] ＋ａ1 ＊降雨強度[x+1,y,t] ＋ａ2 ＊降雨強度[x+1,y+1,t] ）／（1+4*a1+4*a2 ） （５）式 ここで、０≦ａ1 ≦１、０≦ａ2 ≦１ ａｌとａ２の値は、隣接するメッシュ位置の寄与度を考
慮して適当に設定される量である。

【００５８】この面平均を行うことによって、降雨強度
分布の面的高周波成分をカットでき、移動速度を精度良
く演算することができる。

【００５９】なお、パラメータａ1 ，ａ2 は、例えばべ
た雨の場合、ａ1 ，ａ2 を大きくして面的高周波成分の
カットを強くする等のように、降雨強度分布によって変
更してもよい。

【００６０】次に、データ加工手段３の第４実施例を説
明する。本実施例では同一地点での降雨強度データを複
数の時間間隔にわたって時間平均を行う。時間平均は、
所定時間間隔の降雨強度そのもののデータで移動速度を
演算するのではなく、降雨強度を時間平均したデータで
移動速度を演算するものである。

【００６１】時間平均は、例えば次のようにする。

【００６２】 時間平均降雨強度[x,y,t] ＝（降雨強度[x,y,t] ＋ａ0 ＊降雨強度[x,y,t-1] ）／（1+a0） （６）式 ここで、０≦ａ0 ≦１ この時間平均を行うことによって、降雨強度分布の時間
的な高周波成分をカットでき、降雨強度の時間変化の影
響を少なくできるので移動速度を精度良く演算すること
ができる。

【００６３】なお、パラメータａ0 は、例えば、時間変
化が小さい場合、ａ0 を大きくして時間的高周波成分の
カットを強くする等、降雨強度分布の時間変化によって
変更してもよい。

【００６４】次に、データ加工手段３の第５実施例につ
いて説明する。本実施例では、複数データでの平均化を
行う。通常の相関法での移動速度の演算では現在の降雨
強度分布とある過去の一つの時刻の降雨強度分布との２
つのデータを用いる。

【００６５】これに対して、本実施例では、過去の時刻
の降雨強度分布のデータとして、過去の複数の降雨強度
データの平均値を用いるものである。この場合、データ
加工手段３は、ある時刻のあるメッシュ位置における降
雨強度データ（降雨強度[x-a,y-b,t-1] ）を直接用いる
のではなく、過去の降雨強度分布における対応するメッ
シュ位置の降雨強度データ（降雨強度[x-2*a,y-2*b,t-
2] ）を部分的に取り入れて加工し、相関法に使用する
データとして採用する。

【００６６】複数のデータでの平均化では、例えば次の
ようにする。

【００６７】 平均降雨強度分布[x-a,y-b,t-1] ＝（降雨強度[x-a,y-b,t-1] ＋ｃ1 ＊降雨強度[x-2*a,y-2*b,t-2] ）／（1+c1） （７）式 ここで、ａ，ｂ：移動メッシュ数 この複数データでの平均化を行うことによって、各時間
ごとの移動速度でなく、時間的に平均的な移動速度を演
算でき、移動速度を精度良く演算することができる。

【００６８】次に、本実施形態例の第６実施例について
説明する。本実施例では、降雨移動速度演算手段４は異
常値判断手段を有し、異常値判断手段は、過去の降雨移
動速度に関する移動速度パターンを記憶しておき、これ
らの移動速度パターンを参照し演算された降雨移動速度
が異常であるか否かを判断する。そして、この判断結果
も基づき、良質でない異常値の異常値カットを行う。

【００６９】過去のパターンでの異常値カットとは、過
去の月別もしくは季節ごとの移動速度データを記憶して
おき、現在の降雨強度分布から演算した移動速度を比較
し、パターンが一致せず異常値と判定された場合、移動
速度は過去の典型的な値とするものである。

【００７０】この過去のパターンでの異常値カットを行
うことによって、降雨強度の時間変化が大きい場合等に
移動速度を異常値となることを防ぐことができる。

【００７１】次に、本実施形態例の第７実施例について
説明する。本実施例では、降雨移動速度演算手段４は、
降雨移動速度が小さい場合に降雨強度分布を演算する所
定時間間隔を長く設定するようにする。

【００７２】通常の相関法での移動速度の演算では現在
の降雨強度分布とある一定時刻過去の降雨強度分布の２
つのデータを用いるが、本実施例では次のように現在と
過去との時間間隔を変えるものである。

【００７３】移動速度ａ，ｂ（及び降雨強度）が時間で
の変化なし場合の場合は、降雨強度[x,y,t] と、降雨強
度[x-a,y-b,t-1] と、降雨強度[x-2*a,y-2*b,t-2] との
相関が大きく、１時刻過去のデータと２時刻過去のデー
タどちらを用いても良い。この場合、１時刻過去のデー
タから演算した移動速度は、降雨強度の変化が小さいた
め精度がよいが、分解能が低く、一方、複数時刻過去の
データから演算した移動速度は分解能が高いが、降雨強
度の変化の影響を受け精度が悪くなる。

【００７４】そこで、分解能及び精度を適切にするため
に、降雨強度の時間変化の大きさによって時間間隔を変
える。

【００７５】降雨強度の時間変化の大きさは、例えば次
のようにする。

【００７６】 時間変化＝（降雨強度[x,y,t] −降雨強度[x-a,y-b,t-1] ）の自乗平均値 （８）式 このように演算に用いる時間間隔の可変化を行うことに
よって、降雨強度の時間平均の大きさによって分解能、
精度を適切にすることができる。

【００７７】次に、本実施形態例の第８実施例について
説明する。本実施例では、移動軌跡予測手段５におい
て、降雨分布の移動速度を時間平均化等を行って中間座
標値を取るようにして移動軌跡を予測する。

【００７８】移動速度の時間平均化は、現在の移動速度
のみから移動軌跡を予測するのではなく、過去の移動速
度から移動軌跡を予測するもので、小数点以下の移動メ
ッシュ（中間座標値）を取る移動軌跡を予測するもので
ある。

【００７９】時間平均化は、例えば次のようにする。

【００８０】 時間平均移動メッシュ[x,y,t] ＝（移動メッシュ[x,y,t] ＋ｄ1 ＊移動メッシュ[x,y,t-1] ）／（1+d1） （９）式 この時間平均を行うことによって、移動速度の時間的な
高周波成分をカットでき、また中間座標値を取る移動軌
跡を予測することができる。

【００８１】なお、パラメータｄ1 を、例えば、時間変
化が小さい場合、ｄ1 を大きくして時間的高周波成分の
カットを強くする等、移動速度の時間変化によって変更
してもよい。

【００８２】以上説明した実施例において種々の処理の
し方について示したが、上述の処理を複数組み合わせて
移動速度を演算しても良い。

【００８３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の構成によ
れば、降雨強度データを時間的あるいは空間的に加工し
降雨強度加工データを作成するデータ加工手段を設けた
ので、降雨分布の移動速度を精度良く演算でき、将来の
降雨量を精度良く予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態例を示す全体構成ブロック
図。

【図２】ランク表の一例を示す図。

【図３】面補間の説明する図。

【符号の説明】

１ 降雨量予測装置 ２ 降雨強度分布演算手段 ３ データ加工手段 ４ 降雨移動速度演算手段 ５ 移動軌跡予測手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 近 藤 真 一 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中工場内

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】レーダ雨量計によって得られる雨量データ
   から将来の降雨強度分布を予測する降雨量予測装置にお
   いて、 レーダ雨量計から得られる所定時間間隔毎の雨量データ
   から、所定間隔にある複数のメッシュ位置における降雨
   強度データの集合からなる降雨強度分布を所定時間間隔
   毎に演算する降雨強度分布演算手段と、 前記降雨強度分布を構成する降雨強度データを時間的あ
   るいは空間的に加工し降雨強度加工データを作成するデ
   ータ加工手段と、 前記降雨強度加工データから構成される過去から現在に
   至る降雨強度分布のデータから降雨移動速度を演算する
   降雨移動速度演算手段と、 前記降雨移動速度演算手段で求めた降雨移動速度のデー
   タから降雨移動軌跡を予測する移動軌跡予測手段と、を
   備えることを特徴とする降雨量予測装置。
2. 【請求項２】前記データ加工手段は、降雨強度データの
   値とランク数とを対応させるランク表を用いて各々の降
   雨強度データにランク数を対応させて前記加工データを
   作成し、前記ランク表は、降雨強度データの値が大きい
   程大きいランク数を有するとともに降雨強度データの値
   が大きくなるにつれてランク数の増加率が減少するよう
   に作成されていることを特徴とする請求項１に記載の降
   雨量予測装置。
3. 【請求項３】前記データ加工手段は、各々のメッシュ位
   置における降雨強度データを複数のメッシュ位置の降雨
   強度データで空間的に平均化させ、前記加工データを所
   定時間間隔毎に作成することを特徴とする請求項１に記
   載の降雨量予測装置。
4. 【請求項４】前記データ加工手段は、同一地点の各々の
   時刻における降雨強度データを複数の時間間隔ににおけ
   る降雨強度データで時間的に平均化させて加工データを
   作成することを特徴とする請求項１に記載の降雨量予測
   装置。
5. 【請求項５】前記データ加工手段は、メッシュ位置の間
   の位置における降雨強度データを隣接するメッシュ位置
   の降雨強度データを用い補間法により所定時間間隔毎に
   作成し降雨強度加工データとすることを特徴とする請求
   項１に記載の降雨量予測装置。
6. 【請求項６】前記データ加工手段は、ある時刻のあるメ
   ッシュ位置における降雨強度データを、所定時間間隔以
   前の時刻における降雨強度分布の対応するメッシュ位置
   における降雨強度データと平均化させて加工データを作
   成することを特徴とする請求項１に記載の降雨量予測装
   置。
7. 【請求項７】前記降雨移動速度演算手段は、過去の降雨
   移動速度に関する移動速度パターンを記憶しておき、前
   記移動速度パターンを参照し演算された降雨移動速度が
   異常であるか否かを判断する異常値判断手段を有するこ
   とを特徴とする請求項１に記載の降雨量予測装置。
8. 【請求項８】前記降雨移動速度演算手段は、降雨移動速
   度が小さい場合に降雨強度分布を演算する所定時間間隔
   を長く設定することを特徴とする請求項１に記載の降雨
   量予測装置。
9. 【請求項９】レーダ雨量計によって得られる雨量データ
   は、地上雨量計によって得られる雨量データにより補正
   されることを特徴とする請求項１に記載の降雨量予測装
   置。