JPS5876790A - 晴雨計 - Google Patents
晴雨計Info
- Publication number
- JPS5876790A JPS5876790A JP17695181A JP17695181A JPS5876790A JP S5876790 A JPS5876790 A JP S5876790A JP 17695181 A JP17695181 A JP 17695181A JP 17695181 A JP17695181 A JP 17695181A JP S5876790 A JPS5876790 A JP S5876790A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- atmospheric pressure
- value
- probability
- section
- pressure change
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
Landscapes
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Measuring Fluid Pressure (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は晴雨＃Ｉ′に関し、任意に降雨確率を知るこ
とができるとともに気圧変化対降雨確率の相関データの
記憶内容を増大すること々ぐ地域別に現在の気圧変化に
対する降雨確率が得られるようにすることを目的として
いる。
とができるとともに気圧変化対降雨確率の相関データの
記憶内容を増大すること々ぐ地域別に現在の気圧変化に
対する降雨確率が得られるようにすることを目的として
いる。
この発明の一実施例金弟】図ないし第７図ｒ（示す０す
・ケわち、この晴雨計は概念的には気象データより得ら
れた気圧変化値と降雨確率との間に第４図のような相関
性があることに層眼し、各種気圧変化値に対応する降雨
確率のデータ全マイクロコンビーータに記憶する一方、
測定された現在気圧値と数時間前の気圧値との差より現
在の気圧変化値を算出し、この気圧変化値に相当する降
雨確率をコンビーータより選択し表示するようＶＣした
ものである〇 この晴雨計は第１図のように、ケース本体１の内部にマ
イクロコンピータ（図示省略）を内蔵し、ケース本体１
の表面に各表示都およびスイッチ群を設けている０また
気圧検出センサ（図示省略）をケース本体Ｊの表面に股
１１するかリード線を介して別体に設はマイクロコンピ
ータに信号を入力させるようにしている０舊ず表示都１
Ｊケース本体１０表面上部に所定の予ｄ１１］時間ｒ（
おけるお天気ガイドすなわち、雨の状態を示す絵と「悪
くｌる」という文字の表示２、雨に向うことを示す絵と
「下り坂Ｊとｂつ文字の表示３．晴ＶＣ向うことを示す
絵と「上シ坂Ｊ吉いう文字の表示４．晴の状態を示す絵
と「良く、する」という文字の表示５を設け、それらの
各王位に該当部を表示する発光ダイオード６〜９を設け
ている０またケース本体１０衣面中段部に今日の日付表
示１０および現在の時刻表示１１を設け、マイクロコン
ピュータに内蔵したカレンダ機能ｒ（より今日の日イ（
」および現在の時刻を出力させている。ケース本体］の
表面下段に現在の気圧値表示１２および降雨確率表示１
３を設け、前記気圧センサにより検出した気ＪＥ［Ｔｈ
マイクロコンビーータより出力させるとともに、その気
圧値から演算処理された降雨確率をそれぞれ表示させて
いる。一方操作部は、ケース本体Ｊの側面に時刻変更（
調整〕スイッチ１４および日付変更スイッチ１５全設け
て前記日付表示］０および時刻表示１１０式示内容金調
節している０筐たケース本体】の側面下端に太平洋側−
日本海側地域選択スイッチ】６を設け、ケース本体Ｊの
表面に予測時間選択スイッチ１７ケ設け、この予測時間
スイッチ１７は何時間後から何時間の間の予測を対象と
し、前者の数値に対応するつまみとして「０」汀６ＪＪ
１２Ｊ、ｒ２４Ｊが設定され、後者の数値に対応するつ
箇みとしてＦ６Ｊ、ｒ１２Ｌ「１８」汗２４」が設定さ
れている。
・ケわち、この晴雨計は概念的には気象データより得ら
れた気圧変化値と降雨確率との間に第４図のような相関
性があることに層眼し、各種気圧変化値に対応する降雨
確率のデータ全マイクロコンビーータに記憶する一方、
測定された現在気圧値と数時間前の気圧値との差より現
在の気圧変化値を算出し、この気圧変化値に相当する降
雨確率をコンビーータより選択し表示するようＶＣした
ものである〇 この晴雨計は第１図のように、ケース本体１の内部にマ
イクロコンピータ（図示省略）を内蔵し、ケース本体１
の表面に各表示都およびスイッチ群を設けている０また
気圧検出センサ（図示省略）をケース本体Ｊの表面に股
１１するかリード線を介して別体に設はマイクロコンピ
ータに信号を入力させるようにしている０舊ず表示都１
Ｊケース本体１０表面上部に所定の予ｄ１１］時間ｒ（
おけるお天気ガイドすなわち、雨の状態を示す絵と「悪
くｌる」という文字の表示２、雨に向うことを示す絵と
「下り坂Ｊとｂつ文字の表示３．晴ＶＣ向うことを示す
絵と「上シ坂Ｊ吉いう文字の表示４．晴の状態を示す絵
と「良く、する」という文字の表示５を設け、それらの
各王位に該当部を表示する発光ダイオード６〜９を設け
ている０またケース本体１０衣面中段部に今日の日付表
示１０および現在の時刻表示１１を設け、マイクロコン
ピュータに内蔵したカレンダ機能ｒ（より今日の日イ（
」および現在の時刻を出力させている。ケース本体］の
表面下段に現在の気圧値表示１２および降雨確率表示１
３を設け、前記気圧センサにより検出した気ＪＥ［Ｔｈ
マイクロコンビーータより出力させるとともに、その気
圧値から演算処理された降雨確率をそれぞれ表示させて
いる。一方操作部は、ケース本体Ｊの側面に時刻変更（
調整〕スイッチ１４および日付変更スイッチ１５全設け
て前記日付表示］０および時刻表示１１０式示内容金調
節している０筐たケース本体】の側面下端に太平洋側−
日本海側地域選択スイッチ】６を設け、ケース本体Ｊの
表面に予測時間選択スイッチ１７ケ設け、この予測時間
スイッチ１７は何時間後から何時間の間の予測を対象と
し、前者の数値に対応するつまみとして「０」汀６ＪＪ
１２Ｊ、ｒ２４Ｊが設定され、後者の数値に対応するつ
箇みとしてＦ６Ｊ、ｒ１２Ｌ「１８」汗２４」が設定さ
れている。
ケース本体１の内部のマイクロコンピュータのブロック
図およびフローチャートを第２図および第３図に示して
いる０すｌわち、まず主／ｉ：構成は圧力センサ１８に
より現在の気圧を測定し、圧力−電圧変換ｓ１９でその
址を電圧に変換し、さらＫ Ａ−Ｄ変換部２０でアナロ
グ蓋全デジタル量に変換する。このデジタル蓋の気圧（
ＦＭＸｎは気圧値データ記憶部２１に記憶されるととも
に、気圧比較部２２ＶＣ入力される。この気圧値データ
記憶＄２１は各時間ごとの気圧値が記憶され、圧力セン
サ１８の気圧値が書込まれる０気圧比較部２２では現在
（測定時点〕から３時間前の気圧鎖孔−□ケ気圧値デー
タ記憶部２Ｊより呼び川して気圧値Ｘｎと比較し、気圧
変化波Ｘ都２３でその差を計算するＤｘｎ＝−Ｘｎ−Ｘ
ｎ−□の演算により気圧変化値ＤＸ、を算出する。この
気圧変化値ＤＸ、 ｉ気圧変化−表示内容選択［！ｌｌ
ｌ！１路２４に人力し、この回路２４で気圧変化〜降雨
確率記憶部２５の内容から気圧変化値ＤＸｎに対応する
降雨確率全選択する。この降雨確率記憶部２５は前記し
たように気象データから得た気圧変化に対する降雨確率
を記憶している０そして選択された降雨確率をドライバ
２６を通して降雨確率表示１３に表示する。こうして現
在時点の気圧金測定することにより、所定時間先の降雨
確率（５） を得ることができ、晴雨予測が容易ｒ（できることとな
る。
図およびフローチャートを第２図および第３図に示して
いる０すｌわち、まず主／ｉ：構成は圧力センサ１８に
より現在の気圧を測定し、圧力−電圧変換ｓ１９でその
址を電圧に変換し、さらＫ Ａ−Ｄ変換部２０でアナロ
グ蓋全デジタル量に変換する。このデジタル蓋の気圧（
ＦＭＸｎは気圧値データ記憶部２１に記憶されるととも
に、気圧比較部２２ＶＣ入力される。この気圧値データ
記憶＄２１は各時間ごとの気圧値が記憶され、圧力セン
サ１８の気圧値が書込まれる０気圧比較部２２では現在
（測定時点〕から３時間前の気圧鎖孔−□ケ気圧値デー
タ記憶部２Ｊより呼び川して気圧値Ｘｎと比較し、気圧
変化波Ｘ都２３でその差を計算するＤｘｎ＝−Ｘｎ−Ｘ
ｎ−□の演算により気圧変化値ＤＸ、を算出する。この
気圧変化値ＤＸ、 ｉ気圧変化−表示内容選択［！ｌｌ
ｌ！１路２４に人力し、この回路２４で気圧変化〜降雨
確率記憶部２５の内容から気圧変化値ＤＸｎに対応する
降雨確率全選択する。この降雨確率記憶部２５は前記し
たように気象データから得た気圧変化に対する降雨確率
を記憶している０そして選択された降雨確率をドライバ
２６を通して降雨確率表示１３に表示する。こうして現
在時点の気圧金測定することにより、所定時間先の降雨
確率（５） を得ることができ、晴雨予測が容易ｒ（できることとな
る。
つぎに各種付加構成について説明する。まず第１は地域
選択である。これは気圧変化対降雨確率の相関が地域に
よって異なることに基づいている。
選択である。これは気圧変化対降雨確率の相関が地域に
よって異なることに基づいている。
この地域別は太平洋側と日本海側に分かれ、前者の代表
例として大阪（管区気象台）の気圧変化対降雨確率を第
４図に示し、後者の代表例として金沢（地方気兼台）の
それを第５図ＶＣ示している。
例として大阪（管区気象台）の気圧変化対降雨確率を第
４図に示し、後者の代表例として金沢（地方気兼台）の
それを第５図ＶＣ示している。
こｎらの図かられかるように大阪では気圧変化ＤＸｎが
グラスに木きくなる程降雨確率は小さくなるのに対し、
金沢では気圧変化ＤＸｎがＯ付近で降雨確率が極小とな
り、プラスまたはマイナスに大きくなる程大きくなる。
グラスに木きくなる程降雨確率は小さくなるのに対し、
金沢では気圧変化ＤＸｎがＯ付近で降雨確率が極小とな
り、プラスまたはマイナスに大きくなる程大きくなる。
−ｆ：こて、第１図および第２図のように地域選択スイ
ッチ１６を設けるとともに、降雨確率記憶部２５に太平
洋側の気圧変化対降雨確率のデータを記憶させ、前記選
択スイッチ１６により日本海側地域に切換えられたとき
、気圧変化演算部２３で算出された気圧変化値ＤＸ。
ッチ１６を設けるとともに、降雨確率記憶部２５に太平
洋側の気圧変化対降雨確率のデータを記憶させ、前記選
択スイッチ１６により日本海側地域に切換えられたとき
、気圧変化演算部２３で算出された気圧変化値ＤＸ。
の絶対値全算出するよりにする。；ｆニジてその絶対（
６〕 値に対応する降雨確率記憶ｍ２５の降雨確率全選択する
０気圧変化値ＤＸｎの絶対値は−Ｔ）ＸｎがＤＸｎとし
て扱われることを意味する。すなわち、第５図の特性は
気圧変化値０の位置全基準として対象とみなすことがで
き、気圧変化値の絶対値ＩＤＸ、１対降雨確率の特性は
第６図のようＶＣなり、これは太平洋側特性と同じ特性
を示すこととなる。したがってｄピ憶都２５に各地域ご
とのデータを記憶すること、ｔく、太平洋側のデータの
みで地域別の降雨確率が得られ、降雨確率記憶部２５の
記憶芥蓋全低減することができる〇 第２は複数種類の予測時間範囲を選択できる予測時間選
択スイッチ１７を設けるとともに、降雨確率記憶部２５
ＶＣ各予側時間範ｕ１４ごとの気圧変化対降雨確率の
相関データ全記憶させ、前記選択スイッチ１７により設
定された予測時間範囲の相関データを降雨確率選択時に
降雨４ｉＭ率配ｔ、を部２５から呼用す構成である０各
データは気象データより作成されるが、この実施例では
現在（（ｌｌＩＩ定時点〕を基準にして０，６．１２お
よび２４時間後でしかもこれらの時刻から６．１２．１
８および２４時間の各間に対するデータを記憶している
。この構成により、自己の知りたい任意時間先の降雨確
率をｆｆ＆よく知ることができる。
６〕 値に対応する降雨確率記憶ｍ２５の降雨確率全選択する
０気圧変化値ＤＸｎの絶対値は−Ｔ）ＸｎがＤＸｎとし
て扱われることを意味する。すなわち、第５図の特性は
気圧変化値０の位置全基準として対象とみなすことがで
き、気圧変化値の絶対値ＩＤＸ、１対降雨確率の特性は
第６図のようＶＣなり、これは太平洋側特性と同じ特性
を示すこととなる。したがってｄピ憶都２５に各地域ご
とのデータを記憶すること、ｔく、太平洋側のデータの
みで地域別の降雨確率が得られ、降雨確率記憶部２５の
記憶芥蓋全低減することができる〇 第２は複数種類の予測時間範囲を選択できる予測時間選
択スイッチ１７を設けるとともに、降雨確率記憶部２５
ＶＣ各予側時間範ｕ１４ごとの気圧変化対降雨確率の
相関データ全記憶させ、前記選択スイッチ１７により設
定された予測時間範囲の相関データを降雨確率選択時に
降雨４ｉＭ率配ｔ、を部２５から呼用す構成である０各
データは気象データより作成されるが、この実施例では
現在（（ｌｌＩＩ定時点〕を基準にして０，６．１２お
よび２４時間後でしかもこれらの時刻から６．１２．１
８および２４時間の各間に対するデータを記憶している
。この構成により、自己の知りたい任意時間先の降雨確
率をｆｆ＆よく知ることができる。
第３は季節選択２７の機能である。気圧変化対降雨確率
の相関は季節によっても異なることを考ｊ４［Ｌ、四季
の各季節毎の相関データを年間平均のデータＶＣ代えて
降雨確率記憶部２５に記憶させ。
の相関は季節によっても異なることを考ｊ４［Ｌ、四季
の各季節毎の相関データを年間平均のデータＶＣ代えて
降雨確率記憶部２５に記憶させ。
日付変更スイッチ１５により設定された日付に基づいて
年間カレンダ２８の機能により季節選択して自動的に記
憶部の対応データ全呼び出すようにしている。
年間カレンダ２８の機能により季節選択して自動的に記
憶部の対応データ全呼び出すようにしている。
第４は時間による気圧値の修正すなわち日変化修正２９
の機能である０これは時間毎の気圧値の平均値と一日の
気圧値の平均値の差全測定時の測定値に加減して修正す
る。大阪および金沢での昭和５５年７月１日〜昭和５６
年６月３０日の３時間おきの気圧値を各時間毎に集計し
平均値全求めた結果？下表に示し、その平均的グラフを
第７図に示す。
の機能である０これは時間毎の気圧値の平均値と一日の
気圧値の平均値の差全測定時の測定値に加減して修正す
る。大阪および金沢での昭和５５年７月１日〜昭和５６
年６月３０日の３時間おきの気圧値を各時間毎に集計し
平均値全求めた結果？下表に示し、その平均的グラフを
第７図に示す。
！Ｘ７図ｒ（おいて、Ｑ１ｒ／′ｉ気圧値の一日の平均
値、Ｑ２は気圧値の時間毎の平均値であるが、前記戎お
よび第７図より大阪で最大差２．２ｍｂ、金沢で最大差
ｌ、５ｍｂ４ること、箇た９時、２１時ｒこ最大ｉ／Ｃ
＆す、３時、１５時ＶＣ最小ＶＣなることがわかる０し
たがって気圧値に日変化修正したものの過去の相関デー
タで精度のよい降雨確率？降雨確率記憶部２５に記憶し
ておいて、たとえば９時の場合、測定気圧値ＶＣａ（ｍ
ｂ）マイナスし、１５時の場合、測定気圧値１ｃｂ（ｍ
ｂ）プラスする１」変化修正を行（９） い気圧変化を求めるようにすると、予測の精度が上がる
。この修正は日付の設定されたカレンダ２８の機能に基
づいて、日変化修正２９により、Ａ−Ｄ変換部２０の出
力の気圧値を自動的に修正することにより行う。
値、Ｑ２は気圧値の時間毎の平均値であるが、前記戎お
よび第７図より大阪で最大差２．２ｍｂ、金沢で最大差
ｌ、５ｍｂ４ること、箇た９時、２１時ｒこ最大ｉ／Ｃ
＆す、３時、１５時ＶＣ最小ＶＣなることがわかる０し
たがって気圧値に日変化修正したものの過去の相関デー
タで精度のよい降雨確率？降雨確率記憶部２５に記憶し
ておいて、たとえば９時の場合、測定気圧値ＶＣａ（ｍ
ｂ）マイナスし、１５時の場合、測定気圧値１ｃｂ（ｍ
ｂ）プラスする１」変化修正を行（９） い気圧変化を求めるようにすると、予測の精度が上がる
。この修正は日付の設定されたカレンダ２８の機能に基
づいて、日変化修正２９により、Ａ−Ｄ変換部２０の出
力の気圧値を自動的に修正することにより行う。
以上のように、この発明の晴雨計は、現在の気圧値と一
定時間前の気圧値を比較して気圧変化値を算出し、この
気圧変化値に対応する降雨確率を降雨確率記憶部より選
択して晴雨予測する晴雨針におｈて、地域選択スイッチ
と、得られた気圧変化値を地域修正する地域修正部とを
設け、その修正された気圧変化値に相当する降雨確率全
記憶部より選択するようにしたため、必要時に晴雨予測
ができるとともＶこ記憶部の容量全増大することなく地
域別ＶＣ降雨確率を予測でき、予測精度を向上できると
いう効果がある。
定時間前の気圧値を比較して気圧変化値を算出し、この
気圧変化値に対応する降雨確率を降雨確率記憶部より選
択して晴雨予測する晴雨針におｈて、地域選択スイッチ
と、得られた気圧変化値を地域修正する地域修正部とを
設け、その修正された気圧変化値に相当する降雨確率全
記憶部より選択するようにしたため、必要時に晴雨予測
ができるとともＶこ記憶部の容量全増大することなく地
域別ＶＣ降雨確率を予測でき、予測精度を向上できると
いう効果がある。
第１図はこの発明の一実施例の外観斜視図、第２図はマ
イクロコンピュータの動作のブロック図。 第３図はそのフローチャート、第４図は大阪での（１０
） 気圧変化対降雨確率特性図、第５図は金沢での気圧変化
対降雨確率特性図、第６図はその気圧変化絶対値対降雨
確率特性図、第７図は一日の気圧値データである。 １・・ケース本体、１３・・降雨確率表示、】６・地域
選択スイッチ、１７・予測範囲選択スイッチ、】８・・
圧力センサ、２】・・気圧値データ、１ピ憶都、２３・
・・気圧変化演算部、２４ ・気圧変化−表示内容選択
（ロ）路、２５・降雨確率記憶部、２７ 季節選択、２
９・日変化修正 （１１） 気ノシ＝変イじＯｘｎ （ｍｂ／３ａｘ）第４
図 第６図 的 １ｆｆｉ−（ｈ） 第７図 気圧変化” （”ｂ／３ａｑｍ） 第５図 ２ １ ５Ｃ
イクロコンピュータの動作のブロック図。 第３図はそのフローチャート、第４図は大阪での（１０
） 気圧変化対降雨確率特性図、第５図は金沢での気圧変化
対降雨確率特性図、第６図はその気圧変化絶対値対降雨
確率特性図、第７図は一日の気圧値データである。 １・・ケース本体、１３・・降雨確率表示、】６・地域
選択スイッチ、１７・予測範囲選択スイッチ、】８・・
圧力センサ、２】・・気圧値データ、１ピ憶都、２３・
・・気圧変化演算部、２４ ・気圧変化−表示内容選択
（ロ）路、２５・降雨確率記憶部、２７ 季節選択、２
９・日変化修正 （１１） 気ノシ＝変イじＯｘｎ （ｍｂ／３ａｘ）第４
図 第６図 的 １ｆｆｉ−（ｈ） 第７図 気圧変化” （”ｂ／３ａｑｍ） 第５図 ２ １ ５Ｃ
Claims (2)
- （１）現在の気圧を検出する圧力センサと、その時点に
対して所定時間前の気圧値を記憶した気圧値データ記憶
部と、前記圧力センナの気圧値と前記気圧値データ記憶
部の気圧値の差を演算して気圧変化演算部める気圧変化
演算部と、地域選択スイッチと、この地域選択スイッチ
の地域選択に応じて前記気圧変化演算部の気圧変化値を
修正する地域修正部と、各種気圧変化値に対応する降雨
確率を記憶した降雨確率記憶部と、前記地域修正部によ
り修正された気圧変化値に相当する降雨確率全前記降雨
確率記憶部から選択する選択部と、この選択部の降雨確
率を表示する表示部とを備えた晴雨計〇 - （２） 前記降雨確率記憶部は太平洋側地域の各穐気
圧変化値に対応する降雨確率の相関データを記憶し、前
記地域修正部は前記地域選択スイッチが日本海側地域Ｖ
Ｃ切換えられたとき前記気圧変化波Ｘ部の気圧変化値の
絶対値全求め、前記選択部はその絶対値に相当１−る降
雨確率を前記降雨確率記憶部から選択する％昨請求の範
囲第（１）項記載の晴雨計。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17695181A JPS5876790A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17695181A JPS5876790A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5876790A true JPS5876790A (ja) | 1983-05-09 |
Family
ID=16022571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17695181A Pending JPS5876790A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5876790A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5140523A (en) * | 1989-09-05 | 1992-08-18 | Ktaadn, Inc. | Neural network for predicting lightning |
-
1981
- 1981-10-31 JP JP17695181A patent/JPS5876790A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5140523A (en) * | 1989-09-05 | 1992-08-18 | Ktaadn, Inc. | Neural network for predicting lightning |
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