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技術 確率分布に基づいて降水の短時間予報を行う方法及びシステム

出願人 スカイモーションリサーチ,ユーエルシー
発明者 ルブラン,アンドレ
出願日 2017年11月22日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2017-224848
公開日 2018年4月5日 (1年5ヶ月経過) 公開番号 2018-054626
状態 特許登録済
技術分野 気象学
主要キーワード 集約器 携帯型コンピューティング装置 手持ち型装置 地表温度 産業用コントローラ 森林地帯 ディスプレイページ 被覆範囲
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (9)

課題

ある期間にわたる所与の場所の短時間予報を生成するシステム及び方法を提供する。

解決手段

システムは、所与の場所についての気象観測結果及び予測を複数の気象データ源から受け取り、その情報を処理して、任意の期間にわたる降水の種類(PType)の確率分布及び降水量(PRate)の確率分布を求める。次いで、その2つの確率分布を組み合わせて、所与の場所で任意の期間に特定の降水量で特定種類の降水が発生する確率を示す複数の確率分布(PTypeRate予想)を得る。PTypeの分布を求める代わりに、システムに入力される気象観測結果に基づいて1つの降水種類を選択して、選択された降水種類が所与の場所で任意の期間に特定の降水量で発生する確率を示すPTypeRate予想を生成することができる。

概要

背景

概要

ある期間にわたる所与の場所の短時間予報を生成するシステム及び方法を提供する。システムは、所与の場所についての気象観測結果及び予測を複数の気象データ源から受け取り、その情報を処理して、任意の期間にわたる降水の種類(PType)の確率分布及び降水量(PRate)の確率分布を求める。次いで、その2つの確率分布を組み合わせて、所与の場所で任意の期間に特定の降水量で特定種類の降水が発生する確率を示す複数の確率分布(PTypeRate予想)を得る。PTypeの分布を求める代わりに、システムに入力される気象観測結果に基づいて1つの降水種類を選択して、選択された降水種類が所与の場所で任意の期間に特定の降水量で発生する確率を示すPTypeRate予想を生成することができる。

目的

[0004]従来の天気予報システムは、各種の2次元又は3次元の物理パラメータを使用する数学的/物理学的な数式を適用することにより、現在の時点から12時間〜数日間の気象予測を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、前記気象値を使用して、複数のtype確率を含む第1の確率分布(PType分布)を生成するステップであり、該複数のtype確率の各々は、前記所与の期間に前記所与の区域において、対応する降水種類が発生する見込みを示す、ステップと、前記気象値を使用して、複数のrate確率を含む第2の確率分布(PRate分布)を生成するステップであり、該複数のrate確率の各々は、前記所与の期間に前記所与の区域において、対応する降水量が発生する見込みを示す、ステップと、前記複数のtype確率と前記複数のrate確率とを組み合わせて、複数の結果確率を含む第3の確率分布(PTypeRate分布)を生成するステップであり、該複数の結果確率は、前記所与の期間に前記所与の区域において、それぞれの降水量でそれぞれの降水種類が発生する見込みを示す、ステップと、前記第3の確率分布を表す予想を表示のために出力するステップと、を含む方法。

請求項2

前記複数のtype確率と前記複数のrate確率とを組み合わせるステップは、前記複数のtype確率の各々に、前記複数のrate確率の各々を乗算して、前記複数の結果確率を得るステップを含む請求項1に記載の方法。

請求項3

前記気象値を複数の異なる気象データ源から受け取るステップをさらに含む請求項1に記載の方法。

請求項4

確率集約器を使用して、各気象データ源から受け取られた前記気象値から前記複数のtype確率を生成するステップ、をさらに含む請求項3に記載の方法。

請求項5

前記気象値の一部分の集約に基づく前記複数のrate確率を生成するステップをさらに含む請求項4に記載の方法。

請求項6

前記気象値の一部分に加重平均を行うことにより前記集約を生成するステップをさらに含み、前記加重平均は、前記一部分に関連付けられた前記気象データ源に基づく、請求項5に記載の方法。

請求項7

前記所与の期間に前記所与の区域において降水がないことが発生する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求めるステップをさらに含む請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。

請求項8

前記所与の期間に前記所与の区域において降水が発生する確率を合計することにより、降水が発生する確率を求めるステップをさらに含む請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。

請求項9

前記複数の結果確率のうちの特定の結果確率にテキストによる記述を関連付けるステップであり、前記予想が、前記テキストによる記述を含む、ステップ、をさらに含む請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。

請求項10

次元に沿って前記複数の結果確率の2つ以上の組み合わせを生成するステップであって、前記次元は、確率、降水量、及び降水の種類、の1つである、ステップと、前記組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、をさらに含む請求項9に記載の方法。

請求項11

前記所与の区域の場所を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。

請求項12

前記所与の期間を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む請求項1〜11のいずれか一項に記載の方法。

請求項13

前記所与の期間が複数個時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が固定値を有する請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。

請求項14

前記固定値が、1分、2分、5分、10分、15分、30分、及び60分、のうちの1つである請求項13に記載の方法。

請求項15

前記所与の期間が複数個の時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が可変の値を有する請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。

請求項16

前記気象値を受け取るステップが、前記所与の区域について少なくとも温度概要を受け取るステップを含み、前記複数のtype確率を生成することが少なくとも前記温度概要に基づいている、請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法。

請求項17

前記複数のtype確率が第一の数の値を含み、前記複数のrate確率が第二の数の値を含み、前記複数の結果確率が第一の数×第二の数の値を含む、請求項1〜16のいずれか一項に記載の方法。

請求項18

所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する装置であって、1つ又は複数のプロセッサと、命令を記憶しているメモリと、を備え、前記命令が前記1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記1つ又は複数のプロセッサに、前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、前記気象値を使用して、複数のtype確率を含む第1の確率分布(PType分布)を生成するステップであり、該複数のtype確率の各々は、前記所与の期間に前記所与の区域において、対応する降水種類が発生する見込みを示すステップと、前記気象値を使用して、複数のrate確率を含む第2の確率分布(PRate分布)を生成するステップであり、該複数のrate確率の各々は、前記所与の期間に前記所与の区域において、対応する降水量が発生する複数の見込みを示す、ステップと、前記複数のtype確率と前記複数のrate確率とを組み合わせて、複数の結果確率を含む第3の確率分布(PTypeRate分布)を生成するステップであって、該複数の結果確率は、前記所与の期間に前記所与の区域において、それぞれの降水量でそれぞれの降水種類が発生する見込みを示す、ステップと、前記第3の確率分布を表す予想を表示のために出力するステップと、を実行させる、装置。

請求項19

所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、前記気象値を使用して、前記所与の期間に前記所与の区域に、降水種類が発生する見込みを示すtype確率を生成するステップと、前記気象値を使用して、複数のrate確率を含む第2の確率分布(PRate分布)を生成するステップであり、該複数のrate確率の各々は、前記所与の期間に前記所与の区域において、対応する降水量が発生する見込みを示す、ステップと、前記type確率を前記複数のrate確率と組み合わせて、複数の結果確率を含む第3の確率分布(PTypeRate分布)を生成するステップであり、該複数の結果確率は、前記所与の期間に前記所与の区域においてそれぞれの降水量でそれぞれの降水種類が発生する見込みを示す、ステップと、前記第3の確率分布を表す予想を表示のために出力するステップと、を含む方法。

請求項20

命令であって該命令がプロセッサによって実行されると請求項1〜17及び19のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実行させる命令を備えている非一時的なコンピュータ読取り可能媒体

関連出願の相互参照

0001

[0001]本願は、本願の出願人に共有され、共同で発明された、2013年4月4日に出願された米国特許出願第13/856,923号、2013年6月20日に出願された米国特許出願第13/922,800号、2013年7月22日に出願された米国特許出願第13/947,331号、2013年6月26日に出願された米国仮出願第61/839,675号、2013年6月16日に出願された米国仮出願第61/835,626号、及び、2013年6月19日に出願された米国仮出願第61/836,713号に対する優先権を主張し、それらの全開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。

背景

0002

[0002]本明細書に開示される主題は、一般には、天気予報を決定するシステムに関する。

関連する従来技術

0003

[0003]暴風雨や他の気象的事象の天気予報は、航空、宇宙機関、緊急対応機関、交通公衆安全等にとって極めて重要である。

0004

[0004]従来の天気予報システムは、各種の2次元又は3次元の物理パラメータを使用する数学的/物理学的な数式を適用することにより、現在の時点から12時間〜数日間の気象予測を提供する。

0005

[0005]多くのシステムでは気象レーダを使用する。気象レーダは、空中の降水域にパルスを発して、そのパルスの反射(又はエコー)強度に応じて降雨降雪の強さを観測する。次いで、その強度がグレーレベルに変換される。降水域の画像が、様々な形状及びグレーレベルの組み合わせパターンとして表される。2つの連続した画像を、相互相関(CC)法を使用したパターンマッチングにかけることにより1つ又は複数の動きベクトル(複数可)を評価し、また1次元の外挿法を使用することにより、(同じ形状及び大きさの)降水パターンが変換される。

0006

[0006]そのような技術では、2つ以上の連続した画像中のセル相関付けて暴風雨前線の速度と方向を求めることにより、クラスタやセルを追跡して暴風雨の動き予測する。そして、その動きの情報を使用して、今後30分〜60分の間に降水地域が位置する可能性の高い場所を算定し、その場所は、予想されるレーダ反射像の形態で表される。

0007

[0007]しかし、そのようなシステムでは予測の正確度に影響する制約があまりにも多い。

0008

[0008]例えば、所与のレーダ反射情報が不正確予報をもたらす可能性がある。さらに、2つ以上のレーダサイトで暴風雨前線を追跡している場合には、それぞれのレーダサイトが互いに矛盾する異なる予報をもたらす可能性がある。その場合、ユーザへの結果の出力は不正確なものになる可能性が非常に高い。

0009

[0009]さらに、上記のようなシステムは、例えば雨からに変化する等の降水域の状態の変化の度合いを考慮しない。要するに、自然現象を表す大きさ、形状、グレーレベル等に関する不安定な変化を十分に予測することができず、降水域への地形の影響も考慮されない。

0010

[0010]さらに、既存のシステムの中で、指定された期間の間に可能性のある降水量で発生する可能性のある降水種類を示す確率分布を提供するものは存在しない。

0011

[0011]上記及び他の理由から、改良された短時間予報技術を実装するシステム及び方法が依然として必要とされている。

概要

0012

[0012]一実施形態では、降水の種類、降水の強度、及び確率又は信頼性度についての可変の長さ及び可変の詳細度テキストによる記述を生成するシステム/方法が記載される。降水の短時間予報システムは、降水の種類及び降水量の予想(予想値)を生成する。予想値は、等しい時間間隔又は可変の時間間隔で予想され、各間隔は開始時間と終了時間を有する(例えば1分、5分、10分、15分、30分刻みの時系列)。

0013

[0013]一実施形態では、気象の観測結果及び予測が複数の気象データ源から受け取られ、それを処理して、任意の期間にわたる降水の種類(PType)の確率分布及び降水量(PRate)の確率分布を求める。次いで、その2つの確率分布を組み合わせて、任意の期間に特定種類の降水が特定の降水量で発生する確率を各々が示す複数の単一の確率分布(PTypeRate)を得る。PTypeRate予想の例は、例えば、「雨」と「弱い強度」の組み合わせ(弱い雨)と、その組み合わせに関連付けられた確率であり、例えば「40%の弱い雨の可能性」となる。他の組み合わせには、「雨」と「強い強度」(強い雨)、「雪」と「弱い強度」(弱い雪)等が含まれ得る。

0014

[0014]降水が発生する確率は、降水を伴うすべてのPTypeRateカテゴリの合計に等しい。降水が発生しない確率は、降水がないことを表すすべてのPTypeRateカテゴリの合計に等しい。

0015

[0015]各時間間隔について、確率分布は、PTypeRateカテゴリとその確率の百分率のテキスト/数値による記述を含むテキスト及び/又は数値の形態で表示することができる。確率分布は、一方の軸に時間を取り、もう一方の軸にPTypeRateカテゴリを取って、グラフで表示することもできる。

0016

[0016]一態様によると、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法が提供され、この方法は、所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成するステップであり、PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成するステップであり、PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、所与の期間のPType予想と所与の期間のPRate予想とを組み合わせて、数m*n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップであり、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、PTypeRate予想の1つ又は複数を表示のために出力するステップとを含む。

0017

[0017]一実施形態では、上記方法は、各PTypeRate予想について、PType予想にある所与の種類降水に関連付けられた第1の確率P1に、PRate予想にある所与の降水量に関連付けられた第2の確率P2を乗算して、所与の降水量で所与の種類の降水を受ける確率を表す値P3を得るステップをさらに含むことができる。

0018

[0018]一実施形態では、上記方法は、気象値を複数の異なる気象データ源から受け取るステップをさらに含む。

0019

[0019]一実施形態では、上記方法は、各気象データ源から受け取られた気象値から個々のPType予想を生成し、したがって複数の個々のPType予想を生成するステップと、確率集約器を使用して、複数の個々のPType予想を組み合わせて最終的なPType予想にするステップとをさらに含む。

0020

[0020]別の実施形態では、上記方法は、各気象データ源から受け取られた気象値から個々のPRate予想を生成し、したがって複数の個々のPRate予想を生成するステップと、確率集約器を使用して、複数の個々のPRate予想を組み合わせて最終的なPRate予想にするステップとをさらに含む。

0021

[0021]さらに他の実施形態では、集約するステップは、加重平均を行うことを含み、各個々のPType予想又はPRate予想に関連付けられた気象データ源に応じて、PRate予想及び/又はPType予想に重みが割り当てられる。

0022

[0022]一実施形態では、上記方法は、降水がないことに相当するすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求めるステップをさらに含む。

0023

[0023]一実施形態では、上記方法は、降水に相当するすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生する確率を求めるステップをさらに含む。

0024

[0024]一実施形態では、上記方法は、PTypeRateの1つ又は組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、テキストによる記述をユーザ装置で表示するために出力するステップとをさらに含む。

0025

[0025]一実施形態では、上記方法は、次元に沿って2つ以上のPTypeRate予想を組み合わせるステップであって、次元は、確率、降水量、及び降水の種類、の1つである、ステップと、PTypeRate予想の各組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップとをさらに含む。

0026

[0026]一実施形態では、上記方法は、所与の区域の場所を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む。

0027

[0027]一実施形態では、上記方法は、所与の期間を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む。

0028

[0028]一実施形態では、所与の期間は複数個の時間間隔を含み、複数個の時間間隔は固定値を有する。

0029

[0029]一実施形態では、固定値は、1分、2分、5分、10分、15分、30分、及び60分、のいずれか1つである。

0030

[0030]一実施形態では、所与の期間は複数個の時間間隔を含み、複数個の時間間隔は可変の値を有する。

0031

[0031]一実施形態では、気象値を受け取るステップは、所与の区域について少なくとも温度概要受け取り、少なくとも温度概要に基づいてPType予想を生成することを含む。

0032

[0032]一実施形態では、上記方法は、PTypeRate予想の異なる組み合わせを表示のために出力するステップをさらに含む。

0033

[0033]別の態様では、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法が提供され、この方法は、所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成するステップであり、PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成するステップであり、PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、所与の期間のPType予想と所与の期間のPRate予想とを組み合わせて、z個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップであり、数zはm*n以下であり、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、PTypeRate予想を表示のために出力するステップとを含む。

0034

[0034]さらに他の態様では、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する装置が提供され、この装置は、所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取る入力と、気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成する降水種類(PType)分布予想器であって、PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、降水種類(PType)分布予想器と、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成する降水量(PRate)分布予想器であって、PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、降水量(PRate)分布予想器と、所与の期間のPType予想と所与の期間のPRate予想とを組み合わせて、m*n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成する降水種類と降水量(PTypeRate)の分布予想組合わせ器であって、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、組合わせ器と、PTypeRate予想の1つ又は複数を表示のために出力する出力と、を備える。
定義

0035

[0035]本明細書では、以下の用語は下記のように定義されるものとする。

0036

[0036]短時間予報(nowcast):用語「nowcast」は、「now」と「forecast」の短縮形であり、典型的には0〜12時間の範囲の短期間の予報を行うために考案された一連の技術を指す。

0037

[0037]降水の種類(PType):降水の種類を表す。降水の種類の例には、これらに限定されないが、雨、雪、雹(ひょう)、雨氷凍雨氷晶が含まれる。

0038

[0038]降水量(PRate):降水の強度を表す。降水量値の例には、これらに限定されないが、「なし」(すなわち降水なし)、「弱い」、「中程度」、「強い」、「極めて強い」が含まれる。一実施形態では、降水量は値の範囲として表すこともでき、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、「中程度」から「強い」、又はそれらの任意の組み合わせ等表すこともできる。

0039

[0039]降水確率:降水が発生する確率を表す。降水確率値の例には、これらに限定されないが、「可能性は全くない」、「見込みはあまりない」、「低い可能性がある」、「可能性がある」、「見込みが高い」、「見込みが非常に高い」、「確実」が含まれる。

0040

[0040]一実施形態では、降水確率は、「降水なし」から「弱い」、「弱い」から「中程度」、「中程度」から「強い」等、値の範囲として表すこともできる。降水確率は、例えば0%、25%、50%、75%、100%等の百分率、又は例えば0%〜25%、25%〜50%、50%〜75%、75%〜100%等の百分率の範囲で表すこともできる。一実施形態では、降水確率は、下記で述べるように確率分布から求めることができる。

0041

[0041]降水の種類及び降水量のカテゴリ(PTypeRate):PTypeRateカテゴリは、降水の種類と降水量の組み合わせであり、それに所与の期間の発生の確率を関連付けて、特定の降水量で特定種類の降水を受ける可能性を表すことができる。

0042

[0042]温度概要:異なる経度、例えば地表、地表から100フィート上方、地表から200フィート上方等における温度を示す温度値の一覧である。

0043

[0043]本明細書及び特許請求の範囲を通じて、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、以下の用語は本明細書で明示的に関連付けられた意味を取る。本明細書で使用される表現「一実施形態で」は、同じ実施形態を指す場合もあるが、必ずしも同じ実施形態を意味しない。さらに、本明細書で使用される表現「別の実施形態で」は、異なる実施形態を指す場合もあるが、必ずしも異なる実施形態を意味しない。したがって、下記で説明するように、本発明の各種実施形態は、本発明の範囲又は主旨から逸脱することなく容易に組み合わせることができる。用語「〜を含む(comprise及びinclude)」は、「〜を含むがそれに限定されない」の意味に解釈されたい。

0044

[0044]また、本明細書で使用される用語「又は」は包含的な「or」演算子であり、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、用語「及び/又は」と均等である。用語「〜に基づく」は排他的ではなく、文脈から他の意味が明瞭に決定されない限り、記載されない他の要素に基づくことを許容する。

0045

[0045]本発明の主題の特徴及び利点は、添付図面に示される選択された実施形態についての以下の詳細な説明からより明らかになろう。認識されるように、本明細書に開示され、請求される主題は、すべて特許請求の範囲から逸脱することなく、各種の点で変更を加えることができる。したがって、図面及び説明は例示的な性質であって制限的ではなく、主題の完全な範囲は特許請求の範囲に述べられる。

図面の簡単な説明

0046

[0046]添付図面と併せて以下の詳細な説明を読むことにより、本開示のさらに他の特徴及び利点が明らかになろう。

0047

[0047]図1は一実施形態によるPTypeRate予想を生成するシステムのブロック図である。

0048

[0048]図2は一実施形態による、PType値、PRate値、及びそれらを組み合わせたPTypeRate値の例を含む表である。

0049

[0049]図3は一実施形態による例示的なPType予想器のブロック図である。

0050

[0050]図4は一実施形態による例示的なPRate予想器のブロック図である。

0051

[0051]図5は実施形態を実施することが可能なネットワーク環境の例の図である。

0052

[0052]図6は一実施形態による所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する方法のフローチャートである。

0053

[0053]図7は別の実施形態による所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する方法のフローチャートである。

0054

[0054]図8は本発明の実施形態を実施することができる適切なコンピューティング動作環境の例示的な図である。

0055

[0055]すべての添付図面で、同様の特徴は同様の参照符号識別されることに留意されたい。

詳細な説明

0056

[0056]以下に本願の一部をなす添付図面を参照して実施形態をより完全に説明するが、添付図面には、実施形態を実施することができる特定の実施形態を例示として示す。それらの実施形態は、本開示が当業者に本発明の範囲を伝えるようにも説明される。ただし、それらの実施形態は、多数の異なる形態で具現化することも可能であり、本明細書に述べられる実施形態に限定されるものとは解釈すべきでない。

0057

[0057]本発明の実施形態は特に方法又は装置として具現化することができる。したがって、実施形態は、完全にハードウェアによる実施形態、完全にソフトウェアによる実施形態、及びソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態等の形態を取ることができる。さらに、実施形態については携帯型又は手持ち型の装置を参照して説明するが、デスクトップラップトップコンピュータタブレット装置、又はそれらの実施形態を実装するのに十分な演算資源を有する他のコンピューティング装置上で実装することもできる。

0058

[0058]簡単に述べると、本発明は、極めて局所的で(1×1km以下)、非常に短い時間(0〜6時間)における、タイムリーな(例えば5分ごと等頻繁に更新される)降水の種類及び強度の予報(「短時間予報」と称する)を生成するシステムに関する。このシステムは、気象レーダ、地上観測、及び天気予報から高分解能の降水観測結果を取り込んで、降水構造が時間と共に移動(移流)するのに伴って、降水構造の位置、経路、速度、及び強度を自動的に追跡する。これらの高分解能の降水観測結果、予報、及び追跡情報を使用して、外挿により将来を予想する(移流)。

0059

[0059]図1は、一実施形態によるPTypeRateの短時間予報を生成するシステムのブロック図である。図1に示すように、システム200は種々のデータ源201から気象観測結果を受け取り、それらのデータ源は、これらに限定されないが、地点観測201−2(例えばユーザや自動ステーションから得られるフィードバック)、気象レーダ201−3、衛星201−4、及び他の種類の気象観測201−1を含む気象観測データ源と、数値気象予測(NWP)モデルの出力201−5や天気予報及び注意報201−6等の天気予報データ源等である。

0060

[0060]一実施形態では、システム200はPType分布予想器202及びPRate分布予想器204を含む。

0061

[0061]PType予想器202は、種々のデータ源201から気象観測結果を受け取り、所与の緯度及び経度について、一定の時間間隔にわたる降水種類の確率分布を出力する。非制限的な一例では、この確率分布は例えば次のようになる。
a.雪:10%
b.雨:30%
c.雨氷:60%
d.雹:0%
e.凍雨:0%

0062

[0062]同様に、PRate予想器204は種々のデータ源201から所与の経度及び緯度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量の確率分布の予想(PRate)を出力する。例えば、PRateは、所与の経度及び緯度についての一定の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力される。例えば以下のようになる。
f.降水なし:30%
g.弱い降水:40%
h.中程度の降水:20%
i.強い降水:10%

0063

[0063]PRate予想器204及びPType予想器202から出力されたPRate及びPTypeの値は予想組合わせ器206に送られて、それらの値を組み合わせて、降水の結果を表す単一の値PTypeRateにする。例えば、PTypeの値が「雪」で、「PRate」の値が「強い」であれば、組み合わせられたPTypeRateの値は「強い雪」になる。可能なPType値、PRate値、及びそれらを組み合わせたPTypeRate値の例を図2に示す。

0064

[0064]一実施形態では、予想組合わせ器206(又はPType予想器202)は、降水がないことに相当するすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求める。例:「NoSnow(雪の可能性なし)」、「NoRain(雨の可能性なし)」、又は「NoFreezingRain(雨氷の可能性なし)」。逆に、降水が発生する確率は、降水に相当するすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することによって得ることができる。例:「LightSnow(弱い雪)」、「HeavyRain(強い雨)」、又は「ModerateFreezingRain(中程度の雨氷)」。
PTypeの計算

0065

[0065]図1に示すように、PType予想器202は種々のデータ源201から気象観測結果/値を受け取る。気象値の例には、地表温度、降水の種類、温度の概要、風の方向及び速度等が含まれる。データ源201の1つから得られる気象値ごとに、PType予想器202は、予想される気象値が当該時間間隔内の不確実性を表すように、その時間間隔にわたる予想気象値を計算する。例えば、地表温度の値が−23である場合、予想気象値は−22.5〜−23.6の範囲になる可能性がある。

0066

[0066]不確実性に影響する可能性のある要因には、a)リードタイム及び時間間隔の長さ、b)データの入手可能性、信頼性、精度、正確度、位置からの距離、矛盾する報告、及び新しさ、並びに、c)予報システムに固有の不正確さ及び誤差、が含まれる可能性がある。

0067

[0067]PType予想器202の説明に戻ると、最終的なPType分布の計算は、種々のデータ源201からの気象値の入手可能性に依存する。一般に、PType予想器202は、1)種々のデータ源201から受け取られる、PTypeの分布に基づく降水種類の気象値(PTypeWV)、及び、2)温度の気象値に基づくPTypeの確率(PTypeProbTemp)、の2種類の入力を気象値から抽出する。

0068

[0068]PTypeWVは、種々のデータ源から受け取られるPType分布を集約(又は加重平均)することによって得ることができる。例えば、地表観測のPType分布が、a.雪:90%、b.雨:0%、c.雨氷:80%、d.雹:0%、e.凍雨:50%で、一方、NWPモデルのPType分布が、a.雪:10%、b.雨:0%.c.雨氷:60%、d.雹:0%、e.凍雨:0%である場合、平均を取ることに基づく最終的なPType分布は、a.雪:50%、b.雨:0%、c.雨氷:70%、d.雹:0%、e.凍雨:25%になる。

0069

[0069]PTypeProbTempは、各降水の種類に、気象値から得られる気温に基づいてその種類の降水が発生する確率を割り当てることによって得ることができる。上記のように、本システムは、風の方向及び速度、周辺地域の気温、温度概要等などの変量に基づいて、対象期間の温度の変化を予想することができる。例えば、地表の気温が氷点をかなり下回る場合には、雨や雹の可能性はないが、雪、雨氷、又は凍雨は可能性がある。

0070

[0070]非制限的な一例では、温度が=−10Cの場合、PTypeProbTempは例えば次のようになる。
1.雪:100%
2.雨:0%
3.雨氷:70%
4.雹:0%
5.凍雨:50%

0071

[0071]PTypeProbTempのみが入手できる(PTypeWVは入手できない)場合、PType予想器202は、すべての確率の合計が100%になるように確率を割ることにより、最終的なPType分布を生成することができる。非制限的な一例では、最終的なPType分布は例えば次のようになる。
a.雪:100%/(100+70+50)=45%
b.雨:0%/(100+70+50)=0%
c.雨氷:70%/(100+70+50)=32%
d.雹:0%/(100+70+50)=0%
e.凍雨:50%/(100+70+50)=23%

0072

[0072]PTypeWVのみが入手できる(PTypeProbTempは入手できない)場合は、PTypeWVを最終的なPType分布として使用することができる。

0073

[0073]PTypeProbTemp及びPTypeWVの両方が入手できる場合は、最終的なPType分布は、その2つの値を共に乗算することによって得ることができる。

0074

[0074]図3は、一実施形態による例示的なPType予想器202のブロック図である。図3に示すように、PType予想器202は、種々のデータ源から、例えば値1、値2...値nなどの気象値のセットと、予想を行う必要がある時間間隔を受け取る。例えば、時間間隔はユーザによって設定/変更することができる。図3に示すように、確率予想器210は、気象値のセット及び時間を受け取り、セットごとに、降水の種類(PType)の確率分布、例えば値1のPType1、値2のPType2等を出力する。

0075

[0075]確率集約器212が確率予想器210から出力された種々のPType1−nの分布を受け取り、それを集約して最終的なPType分布にする。非制限的な実装例では、確率集約器212は、上記で例示したように種々のPType分布を平均することができる。ただし、重みを付けた集約を行うことができる他の実施形態も可能であり、それにより信頼性が低いデータ源に関連付けられたPType分布の重みを減らし、信頼性が高く正確であることが分かっているデータ源に関連付けられたPType分布の重みを増大することができる。
PRateの計算

0076

[0076]再度図1を参照すると、PRate予想器204は種々のデータ源201から気象観測結果/値を受け取り、ある期間にわたる降水量を示す確率分布PRateを出力する。時間間隔は、例えば毎分など固定するか、又は例えば1分、次いで5分、次いで10分等と可変にすることもできる。

0077

[0077]PRate分布は、時間間隔ごとに、可能性のある降水量の結果(その水が雪や凍雨等の形で凍結しているか、又は溶け液体の形態であるか)を表す。

0078

[0078]PRateの非制限的な例は例えば次のようになる。
降水なし:20%
弱い(0〜1mm):10%
中程度(1〜20mm):10%
強い(20〜40mm):20%
非常に強い(40+mm):40%

0079

[0079]一実施形態では、PRate予想器204は、データ源201から受け取った気象値から降水量値を抽出することができる。入手できる降水量値ごとに、PRate予想器204は、各降水種類の降水量に確率を割り当てることにより、所与の時間間隔についての予想PRate分布を計算することができる。例えば、降水量の種類(降水なし、弱い降水、中程度の降水等)ごとに、PRate予想器204は、種々のデータ源から受け取られた気象値に基づいて、その種類が発生する見込みを示す確率を関連付けることができる。

0080

[0080]不確実性に影響する可能性のある要因には、(これらに限定されないが)a)リードタイム及び時間間隔の長さ、b)データの入手可能性、信頼性、精度、正確度、位置からの距離、矛盾する報告、及び新しさ、並びに、c)予報システムに固有の不正確さ及び誤差、が含まれる可能性がある。

0081

[0081]図4は、一実施形態による例示的なPRate予想器204のブロック図である。図4に示すように、PRate予想器204は確率予想器214を含み、確率予想器214は、種々のデータ源から、例えば値1、値2...値nなどの気象値のセットと、予想を行う必要がある時間間隔を受け取り、セットごとに、降水量(PRate)の確率分布、例えば値1のPRate1、値2のPRate2等を出力するように構成される。

0082

[0082]確率集約器216は、確率予想器214から出力された種々のPRate1−nの分布を受け取り、それらを集約して最終的なPRate分布にする。非制限的な実装例では、確率集約器216は上記で例示したように種々のPRate分布を集約することができる。ただし、重みを付けた集約を行うことができる他の実施形態も可能であり、それにより信頼性が低いデータ源に関連付けられたPRate分布の重みを減らし、信頼性が高く正確であることが分かっているデータ源に関連付けられたPRate分布の重みを増大することができる。
PTypeRateの計算

0083

[0083]所与の緯度及び経度について、本システムは、所定の時間間隔にわたる予想PTypeRate分布を出力し、時間間隔は、固定(例えば1分)、又は可変(例えば1分、次いで5分、次いで10分等)である。システムは、一連の時間間隔における予想PTypeRate分布を予め計算して記憶しておくことも、その場で計算することもできる。PTypeRateの分布は、時間間隔ごとに、あるPTypeRateが発生する確実性又は不確実性を表す。

0084

[0084]図1を参照すると、予想組合わせ器206は、PType予想器202から最終的なPRateの分布を、PRate予想器204から最終的なPRateの分布を受け取って、それらを組み合わせてPTypeRate分布値グループにし、各グループは、ある降水量である種類の降水を受ける確率を表す。一例を以下に提供する。

0085

[0085]PType分布が、雪:50%、雨0%、雨氷:30%、雹0%、凍雨20%で、PRate分布が、降水なし:0%、弱い:10%、中程度:20%、強い:30%、非常に強い:40%であるとすると、PTypeRate分布は例えば次のようになる。

0086

[0086]したがって、予想組合わせ器206は各種類の降水の確率に各降水量の確率を乗算して、例えば20%の強い雪の可能性、12%の非常に強い雨氷の可能性など、ある降水量である種類の降水を受ける確率を得る。一実施形態では、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数字で表示する代わりに、テキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、5%〜15%の間の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、40%〜70%の間の確率は「高い可能性」又は「非常に見込みが高い」等のテキストに関連付け、それにより「60%の強い雪の可能性」と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

0087

[0087]別の実施形態では、1つ又は複数の次元(次元は降水量、種類、又は確率を含む)に沿って2つ以上の異なるPTypeRateを組み合わせることが可能である。例えば、そのような組み合わせの結果には、弱い雨から中程度の雨の見込みが高い、弱い雨又は雪から中程度の雨又は強い雪の見込みが高い、中程度の雨又は雪の見込みが高い、雨又は雪の見込みが高い、弱い雨から中程度の雨又は強い雪又は弱い雹の可能性がある、中程度の雨、雪、又は雹の可能性がある、雨、雪、又は雹の可能性がある、等が含まれる可能性がある。

0088

[0088]図5は、実施形態が実施されることが可能なネットワーク環境の例である。システム200(「ナウキャスター(nowcaster)」とも呼ぶ)は、遠隔通信ネットワーク254を通じて複数のクライアントコンピュータ252からアクセスすることができるサーバ/コンピュータ250で実装することができる。クライアントコンピュータは、これらに限定されないが、ラップトップ、デスクトップ、携帯型コンピューティング装置タブレット等を含むことができる。クライアントコンピュータ252を使用して、各ユーザは、短時間予報を受け取りたい時間間隔と、短時間予報が必要とされる場所を指定することができる。例えば、ユーザは、短時間予報が必要とされる時間間隔と併せて、短時間予報が必要とされる場所の郵便番号、又は住所、又は地図上の位置、又は緯度及び経度を入力することができる。時間間隔は1分〜数時間の間に及ぶことができる。

0089

[0089]場所情報及び時間情報を受け取ると、サーバ250は、指定された場所について入手可能な気象値を受け取り、指定された期間にわたるその特定の場所の短時間予報を表す上記の種々のPTypeRateを出力することができる。短時間予報の正確度は、特定の地域について利用できる気象データ源の数にも依存する可能性がある。例えば、人口の多い地域は、森林地帯の辺鄙な地域よりも多くの気象レーダを含み、メディアの注目を集める可能性がある(したがって衛星の被覆範囲や予報も多い可能性がある)。

0090

[0090]サーバ250で生成されたPTypeRateは次いでクライアントコンピュータ252に送られてユーザに表示することができる。一実施形態では、PTypeRateは順に次々に表示するか、又は百分率が高いものを表示することができる。

0091

[0091]図6は、一実施形態による、所与の期間及び所与の区域の天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法300のフローチャートである。この方法は、ステップ302で、1つ又は複数の気象データ源から所与の区域についての気象値を受け取ることを含む。ステップ304は、それらの気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成することを含み、PType予想は、m個の数の降水種類と各種類に関連付けれらた確率とを含む。ステップ306は、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成することを含み、PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む。ステップ308は、所与の期間のPType予想と所与の期間のPRate予想とを組み合わせて、m*n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成することを含み、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す。ステップ310は、PTypeRate予想の1つ又は複数を表示するために出力することを含む。別の実施形態による、所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する方法300の方法。

0092

[0092]図7は、別の実施形態による所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法320のフローチャートである。ステップ322は、所与の区域に対応する気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取ることを含む。ステップ324は、その気象値を使用して、所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成することを含み、PType予想は、m個の数の降水種類と各種類に関連付けられた確率とを含む。ステップ326は、気象値を使用して、所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成することを含み、PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む。ステップ328は、所与の期間のPType予想と所与の期間のPRate予想とを組み合わせて、z個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成することを含み、数zはm*n以下であり、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す。ステップ330は、PTypeRate予想を表示するために出力することを含む。

0093

[0093]ナウキャスター200には別の実施形態が可能である。この実施形態では、ナウキャスターは、PType選択器受信器、及びPRate分布予想器を有する。図1に示す実施形態と同様に、PRate分布予想器は、種々のデータ源から所与の緯度及び経度についての気象観測結果を受け取り、不確実性を表す表現で降水量(PRate)の確率分布の予想を出力する。例えば、PRateは、所与の緯度及び経度における任意の時間間隔にわたる降水量又は降水量の範囲の確率分布として出力することができる。非制限的な一例では、例えば、
f.降水なし:30%
g.弱い:40%
h.中程度:20%
i.強い:10%
となる。

0094

[0094]ただし、PType選択器/受信器は、種々の降水種類に関連付けられた確率分布は出力しない。代わりに、PType選択器/受信器は、所与の緯度及び経度に対応する気象観測結果を種々のデータ源から受け取って、様々な降水種類の一覧から1つの降水種類を選択する。非制限的な一例では、データ源から受け取った入力に基づいて、PType選択器/受信器は、下記の降水種類の一覧から、当該の緯度及び経度(並びに/又は場所)で発生する可能性が最も高い単一の降水種類を選択する。
a.雪
b.雨
c.雨氷
d.雹
e.凍雨
f.それらの混合(例えばa+c、a+d、b+c、a+e、c+e、d+e等)

0095

[0095]上記のような降水種類の一覧から、所与の場所に対して1つのみの降水種類が選択される。例えば、所与の時間に所与の場所で最も可能性の高い降水種類として雪と雨氷の混合が選択される可能性がある。降水種類は確率値には関連付けられない。つまり、任意の場所とその場所に対応する時間について1つだけの降水種類が選択されるので、選択された降水種類は実質的に100%の確率値を有することになる。

0096

[0096]1つの種類を選択するために利用できる降水種類の一覧は、2つの異なる降水種類(例えば雪と雨氷、雹と凍雨等)の混合を表す混合タイプを含むことができる。混合タイプは、選択することが可能な独立した降水種類と考えられ、上記一覧の(f)に示すように、様々な降水種類の異なる組の混合を表す異なる混合タイプは、多数存在する可能性がある。

0097

[0097]別の実施形態では、降水の種類はPType選択器/受信器によって選択されるのではなく、ナウキャスターの外部にあるデータ源から受け取られる。言い換えると、ナウキャスター200は、遠隔のデータ源(例えば第三者の気象サービス)に、所与の時間に所与の場所で発生する可能性が最も高い降水種類を特定することを要求し、最も可能性の高い降水種類を特定する応答をデータ源から受け取ることができる。この場合、降水種類の選択はナウキャスターによっては行われない。ナウキャスターには単に既に選択された降水種類が入力され、それにより、選択を行う場合に必要となるナウキャスターの演算力を節減することができる。

0098

[0098]それぞれPType選択器/受信器及びPRate分布予想器から出力された、選択された降水種類とPRate値が組み合わせられる。非制限的な一例では、選択された降水の種類が雪で、PRate値が上記のような値である場合、組み合わせた情報は次のようになる。
a.降雪なし:30%
b.弱い雪:40%
c.中程度の雪:20%
d.強い雪:10%

0099

[0099]関係する降水種類が1つのみであるため、組み合わせを行って最終的な天気予報データを出力するために必要とされる演算力が最小量で済む。PType選択器/受信器は所与の場所と時間について一つ(1)の降水種類を出力するので、PRate分布予想器がm個の数の確率分布を出力した場合、最終的な天気予報データはm(m*1)個のみの天気予報分布を含む。

0100

[00100]最終的な天気予報データを出力する際に、図1に示した実施形態と同様に、確率の範囲にテキスト情報を関連付けて、確率を数で表示する代わりにテキスト情報をユーザに表示することができる。例えば、5%〜15%の確率は「低い可能性」というテキストに関連付け、40%〜70%の確率は「高い可能性」又は「非常に高い見込み」などのテキストに関連付け、それにより、「60%の強い雪の可能性」と表示する代わりに、「強い雪の可能性が高い」と表示することができる。

0101

[00101]したがって、ナウキャスターは、短時間予報が必要とされる場所、並びに短時間予報が必要とされる時間及び/又は時間間隔を受け取り、その場所及び特定の時間について、選択されたPType及びPRateの分布を出力する。

0102

[00102]この別の実施形態によるナウキャスターは、効率性が要求される状況では図1に示す実施形態よりも有利である可能性がある。この別の実施形態は、図1の実施形態に比べてはるかに少ない処理力を使用して実装することができる。ただし、図1の実施形態は、所与の場所及び時間についてのより詳細で正確な天気予報データのスナップショットを提供することにおいてはこの代替実施形態よりも適する可能性がある。
ハードウェア及び動作環境

0103

[00103]図8は、本発明の実施形態を実施することが可能な適切なコンピューティング動作環境の例示的図である。以下の説明は図8に関連し、実施形態をそれとの関連で実装することができる適切なコンピュータハードウェア及び適切なコンピューティング環境の簡単で一般的な説明を提供するものである。上記実施形態を実施するためにすべての構成要素が必須であるとは限らず、実施形態の主旨又は範囲から逸脱することなく構成要素の配置と種類の変種を作製することができる。

0104

[00104]これは必須ではないが、実施形態は、パーソナルコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、スマートフォン、又は消費者装置や特殊な産業用コントローラの内部にあるコンピュータなどの組み込みシステムなどのコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明する。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを行うか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチンプログラムオブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。

0105

[00105]さらに、当業者には、実施形態は他のコンピュータシステム構成で実施することもでき、そのような構成には、手持ち型装置マルチプロセッサシステムマイクロプロセッサを利用した、若しくはプログラム可能消費者電気製品ネットワークPC、ミニコンピュータメインフレームコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ディスプレイページャ、無線周波(RF)装置、赤外線(IR)装置、携帯情報端末(PDA)、ラップトップコンピュータ、着用可能コンピュータ、タブレットコンピュータ、Apple Computer社製造のIPOD登録商標)若しくはIPAD(登録商標)系列の装置、上記装置の1つ若しくは複数を組み合わせた総合装置、又は、本明細書に記載される方法及びシステムを行うことが可能な他のコンピューティング装置が含まれることが理解されよう。実施形態は、通信ネットワークで結ばれた遠隔の処理装置によって作業が行われる分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカル及びリモート両方のメモリ記憶装置に置くことができる。

0106

[00106]図8の例示的なハードウェア及び動作環境は、コンピュータ720の形態の汎用コンピューティング装置を含み、これは、処理装置721、システムメモリ722、及び、システムメモリを含む各種のシステム構成要素を動作的に処理装置721に結合するシステムバス723を含む。処理装置721は1つのみ、又は2つ以上ある場合があり、コンピュータ720のプロセッサは、単一の中央演算処理装置(CPU)、又は一般に並列処理環境と呼ばれる複数の処理装置を備える。コンピュータ720は、従来のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータであるが、実施形態はそれらに限定されない。

0107

[00107]システムバス723は、各種のバスアーキテクチャを使用した、メモリバス又はメモリコントローラ周辺バス、及びローカルバスを含む数種のバス構造のいずれであってもよい。システムメモリは単にメモリと呼ばれる場合もあり、読出し専用メモリ(ROM)724及びランダムアクセスメモリ(RAM)725を含む。起動時などにコンピュータ720内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含んでいる基本入出力システム(BIOS)726がROM724に記憶される。本発明の一実施形態では、コンピュータ720は、図示しないハードディスクの読み書きを行うハードディスクドライブ727、取り外し可能の磁気ディスク729の読み出し又は書き込みを行う磁気ディスクドライブ728、及び、CD ROMや他の光学媒体などの取り外し可能の光ディスク731の読み出し又は書き込みを行う光ディスクドライブ730をさらに含む。本発明の代替実施形態では、ハードディスクドライブ727、磁気ディスク729、及び光ディスクドライブ730によって提供される機能は、電力を節減し、システムのサイズを縮小するために、揮発性又は不揮発性のRAMを使用して模倣される。これらの代替実施形態では、RAMは、コンピュータシステム内に固定されるか、又はコンパクトフラッシュ(登録商標)メモリカードなど取り外し可能なRAM装置とすることができる。

0108

[00108]本発明の一実施形態では、ハードディスクドライブ727、磁気ディスクドライブ728、及び光ディスクドライブ730は、それぞれハードディスクドライブインターフェース732、磁気ディスクドライブインターフェース733、及び光ディスクドライブインターフェース734でシステムバス723に接続される。これらのドライブとそれに関連付けられたコンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ720のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び他のデータの不揮発性の記憶を提供する。当業者には、磁気カセットフラッシュメモリカードデジタルビデオディスクベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読出し専用メモリ(ROM)等、コンピュータによりアクセス可能なデータを記憶することができる任意種類のコンピュータ読取り可能媒体を例示的な動作環境で使用できることが理解されよう。

0109

[00109]ハードディスク、磁気ディスク729、光ディスク731、ROM724、又はRAM725にはいくつかのプログラムモジュールを記憶することができ、それらにはオペレーティングシステム735、1つ又は複数のアプリケーションプログラム736、他のプログラムモジュール737、及びプログラムデータ738が含まれる。ユーザは、キーボード740やポインティングデバイス742などの入力装置を通じてパーソナルコンピュータ720にコマンドと情報を入力することができる。他の入力装置(図示せず)には、マイクロフォンジョイスティックゲームパッド衛星受信アンテナスキャナタッチセンシティブパッド等がある。上記及び他の入力装置は多くの場合、システムバスに結合されたシリアルポートインターフェース746を通じて処理装置721に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、又はユニバーサルシリアルバス(USB)等の他のインターフェースで接続することもできる。また、システムへの入力は、音声入力を受け取るマイクロフォンで提供することができる。

0110

[00110]モニタ747又は他の種類の表示装置も、ビデオアダプタ748などのインターフェースを介してシステムバス723に接続される。本発明の一実施形態では、モニタは液晶ディスプレイ(LCD)からなる。モニタに加えて、コンピュータは通例、スピーカプリンタなどの他の周辺出力装置(図示せず)も含む。モニタは、ユーザが表面を押す、又は表面に触れることによってコンピュータとインターフェースを取ることができるタッチセンシティブ面を含むことができる。

0111

[00111]コンピュータ720は、リモートコンピュータ749などの1つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク環境で動作することができる。そのような論理接続は、コンピュータ720に結合された、又はコンピュータ720の一部である通信装置によって実現されるが、実施形態は特定種類の通信装置には限定されない。リモートコンピュータ749は、別のコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークPC、クライアントピアデバイス、又は他の一般的なネットワークノード等であり、図6にはメモリ記憶装置750のみを示すが、通例は、コンピュータ720との関連で上述した要素の多く又はすべてを含む。図6に示す論理接続は、ローカルエリアネットワーク(LAN)751及びワイドエリアネットワークWAN)752を含む。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模コンピュータネットワークイントラネット、及びインターネットで広く見られる。

0112

[00112]LANネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ720は、通信装置の一種であるネットワークインターフェース又はアダプタ753を通じてローカルネットワーク751に接続される。WANネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ720は通例、通信装置の一種であるモデム754、又はインターネットなどのワイドエリアネットワーク752を通じて通信確立するための他の種類の通信装置を含む。モデム754は、内蔵型である場合も外付け型である場合もあり、シリアルポートインターフェース746を介してシステムバス723に接続される。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ720に関連して図示するプログラムモジュール又はその一部は、遠隔のメモリ記憶装置に記憶することができる。図のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段及び通信装置を使用できることが認識される。

0113

[00113]本発明の実施形態をそれとの関連で実施することができるハードウェア及び動作環境について説明した。本発明の実施形態をそれとの関連で実施することができるコンピュータは、従来のコンピュータ、手持ち型若しくは手のひらサイズのコンピュータ、組み込みシステム中のコンピュータ、分散コンピュータ、又は他の種類のコンピュータ等であるが、本発明はそれらに限定されない。そのようなコンピュータは通例、1つ又は複数の処理装置をプロセッサとして含み、またメモリなどのコンピュータ読取り可能媒体を含む。コンピュータはネットワークアダプタやモデムなどの通信装置も含む場合があり、通信的に他のコンピュータに結合することができる。

0114

[00114]上記で好ましい実施形態について説明し、添付図面に示したが、本開示から逸脱することなく変更を加えることが可能であることは当業者には明瞭であろう。そのような変更は、本開示の範囲に包含される、可能な変形と考えられる。
[発明の項目
[項目1]
所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成するステップであり、前記PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成するステップであり、前記PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記所与の期間の前記PType予想と前記所与の期間の前記PRate予想とを組み合わせて、数m*n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップであり、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
前記PTypeRate予想の1つ又は複数を表示のために出力するステップと、
を含む方法。
[項目2]
各PTypeRate予想について、前記PType予想からの所与の種類降水に関連付けられた第1の確率P1に、前記PRate予想からの所与の降水量に関連付けられた第2の確率P2を乗算して、前記所与の降水量で前記所与の種類の降水を受ける確率を表す値P3を得るステップをさらに含む項目1に記載の方法。
[項目3]
前記気象値を複数の異なる気象データ源から受け取るステップをさらに含む項目1又は2に記載の方法。
[項目4]
各気象データ源から受け取られた前記気象値から個々のPType予想を生成し、したがって複数の個々のPType予想を生成するステップと、
確率集約器を使用して、前記複数の個々のPType予想を組み合わせて最終的なPType予想にするステップと、
をさらに含む項目3に記載の方法。
[項目5]
各気象データ源から受け取られた前記気象値から個々のPRate予想を生成し、したがって複数の個々のPRate予想を生成するステップと、
確率集約器を使用して、前記複数の個々のPRate予想を組み合わせて最終的なPRate予想にするステップと、
をさらに含む項目4に記載の方法。
[項目6]
集約するステップが、加重平均を行うステップを含み、各個々のPType予想又はPRate予想に関連付けられた前記気象データ源に応じて、前記PRate予想及び/又はPType予想に重みが割り当てられる項目4に記載の方法。
[項目7]
降水がないことを表すすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生しない確率を求めるステップをさらに含む項目1〜6のいずれか一項に記載の方法。
[項目8]
降水を表すすべてのPTypeRateカテゴリに対応する確率を合計することにより、降水が発生する確率を求めるステップをさらに含む項目1〜7のいずれか一項に記載の方法。
[項目9]
PTypeRateの1つ又は組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、
前記テキストによる記述をユーザ装置で表示するために出力するステップと
をさらに含む項目1〜8のいずれか一項に記載の方法。
[項目10]
次元に沿って2つ以上のPTypeRate予想を組み合わせるステップであって、前記次元は、確率、降水量、及び降水の種類、の1つである、ステップと、
PTypeRate予想の各組み合わせにテキストによる記述を関連付けるステップと、
をさらに含む項目9に記載の方法。
[項目11]
前記所与の区域の場所を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む項目1〜10のいずれか一項に記載の方法。
[項目12]
前記所与の期間を示すユーザ入力を受け取るステップをさらに含む項目1〜11のいずれか一項に記載の方法。
[項目13]
前記所与の期間が複数個の時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が固定値を有する項目1〜12のいずれか一項に記載の方法。
[項目14]
前記固定値が、1分、2分、5分、10分、15分、30分、及び60分、のいずれか1つである項目1〜13のいずれか一項に記載の方法。
[項目15]
前記所与の期間が複数個の時間間隔を含み、前記複数個の時間間隔が可変の値を有する項目1〜14のいずれか一項に記載の方法。
[項目16]
気象値を受け取るステップが、前記所与の区域について少なくとも温度概要を受け取り、少なくとも前記温度概要に基づいて前記PType予想を生成することを含む項目1〜15のいずれか一項に記載の方法。
[項目17]
PTypeRate予想の異なる組み合わせを表示のために出力するステップをさらに含む項目1〜16のいずれか一項に記載の方法。
[項目18]
所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成するステップであり、前記PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成するステップであり、前記PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記所与の期間の前記PType予想と前記所与の期間の前記PRate予想とを組み合わせて、z個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップであり、前記数zはm*n以下であり、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
前記PTypeRate予想を表示のために出力するステップと、
を含む方法。
[項目19]
所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する装置であって、
1つ又は複数のプロセッサと、
前記1つ又は複数のプロセッサの命令を記憶しているメモリと、
を備え、
前記命令が前記1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、当該装置に、
前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水種類の予想(PType予想)の確率分布を生成するステップであって、前記PType予想は、m個の数の降水種類と各降水種類に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想(PRate予想)の確率分布を生成するステップであって、前記PRate予想は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記所与の期間の前記PType予想と前記所与の期間の前記PRate予想とを組み合わせて、m*n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップであって、各PTypeRate予想は、所与の降水量で所与の種類の降水がある確率を表す、ステップと、
前記PTypeRate予想の1つ又は複数を表示のために出力するステップと、
を実行させる、装置。
[項目20]
所与の期間及び所与の区域についての天気予報を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間に予想される降水種類を得るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想の確率分布を生成するステップであり、前記分布は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記予想される降水種類を前記分布と組み合わせて、所与の降水量で前記予想される降水種類がある確率を表す、n個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップと、
前記PTypeRate予想の1つ又は複数を表示のために出力するステップと、
を含む方法。
[項目21]
サーバと、ディスプレイを備え通信ネットワークを介して前記サーバに接続されている遠隔の装置と、を具備するシステムであって、
前記サーバは、1つ又は複数のプロセッサ、及び命令を記憶しているメモリを備え、前記命令が実行されると、前記サーバに、
前記所与の区域についての気象値を1つ又は複数の気象データ源から受け取るステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間に予想される降水種類を取得するステップと、
前記気象値を使用して、前記所与の期間の降水量の予想の確率分布を生成するステップであって、前記分布は、n個の数の降水量と各降水量に関連付けられた確率とを含む、ステップと、
前記予想される降水種類を前記分布と組み合わせて、所与の降水量で前記予想される降水種類がある確率を表すn個の数の降水種類・降水量の予想(PTypeRate予想)を生成するステップと、
前記PTypeRate予想の1つ又は複数を前記遠隔の装置で表示するために出力するステップと、
を実行させる、システム。
[項目22]
項目1〜18及び20のいずれか一項に記載の命令を備えている非一時的なコンピュータ読取り可能媒体。

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