[發(fā)明專利]氣象變化預(yù)測信息提供系統(tǒng)及氣象變化預(yù)測信息提供方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110293754.7
• 申請日: 2011-09-29
• 公開（公告）號: CN102445715A
• 公開（公告）日: 2012-05-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 藤崎昌伸
• 申請（專利權(quán)）人: 精工愛普生株式會社
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10
• 代理公司: 北京金信立方知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11225
• 代理人: 黃威;張彬

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種提供用于對局部性的氣象變化進行高精度預(yù)測的信息的、氣象變化預(yù)測信息提供系統(tǒng)及氣象變化預(yù)測信息提供方法。

背景技術(shù)

目前的民間氣象公司所實施的氣象信息系統(tǒng)服務(wù)為，適用氣象廳制作的數(shù)值預(yù)報模型的結(jié)果、或自動氣象資料收集系統(tǒng)(AMeDAS：Automated?Meteorological?Data?Acquisition?System)等的廣域性的全國數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)在計算機上進行圖像顯示的服務(wù)。即，以由氣象廳的超級計算機生成的數(shù)值預(yù)報模型為主體的網(wǎng)格點值數(shù)據(jù)(Grid?Point?Value。以下稱為GPV數(shù)據(jù))成為預(yù)報的主流。由于該GPV數(shù)據(jù)為，不僅覆蓋日本列島區(qū)域，還覆蓋了包含圍繞著日本的沿岸海域在內(nèi)的廣闊的范圍的數(shù)據(jù)，因此反而難以根據(jù)這種大范圍的數(shù)據(jù)來進行對小范圍的局部性的氣象的預(yù)測。其原因在于，即便是GPV數(shù)據(jù)的最小的網(wǎng)格，也是一邊為30km左右的大范圍的區(qū)域(例如，就東京來說，是覆蓋了東京-川崎間的范圍)，而通過該模型無法捕捉到例如羽田機場、代代木公園這種局部的氣象，從而不能進行分析。因此，在根據(jù)數(shù)值預(yù)報模型結(jié)果而生成各個用戶的局部預(yù)報的情況下，每當(dāng)生成預(yù)報時，氣象技術(shù)人員均通過計算機上的技術(shù)而進一步進行細(xì)分化，且增加地形上的修正數(shù)據(jù)，從而從廣域的模型結(jié)果向狹義的局部預(yù)報對大氣現(xiàn)象進行翻譯。然而，即使進行了這樣的翻譯，也會由于該原始的GPV數(shù)據(jù)中并不包含局部性的以及特異性的數(shù)據(jù)，因而無法成為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

另外，雖然公知積云或積雨云通常由較強的上升氣流形成，但是當(dāng)進入衰減期時，降水粒子將對周圍的空氣產(chǎn)生摩擦效果，從而會產(chǎn)生下降氣流。將該下降氣流中會在地面上引起災(zāi)害這種程度的極端強烈的氣流稱為下?lián)舯┝鳌Ｏ聯(lián)舯┝鞫鄶?shù)情況下會帶來各種各樣的(往往為嚴(yán)重的)破壞，尤其對于飛機來說是嚴(yán)重且最應(yīng)引起注意的氣象現(xiàn)象。另外，下降氣流的風(fēng)速即使在通常的情況下，也被觀測為達到了“強臺風(fēng)”或與F1級的龍卷風(fēng)相當(dāng)?shù)乃矔r風(fēng)速30(m/s)的程度，在罕見的情況下會達到翻倍以上的風(fēng)速。

下?lián)舯┝髟诖德渲恋孛娓浇螅鲎驳降乇矶蛩椒较驍U散。將該擴散大約小于4km的較小型的下?lián)舯┝鞣Q為微暴流，而將擴散達到4km以上的大型的下?lián)舯┝鞣Q為大暴流。通常，與大暴流相比微暴流的風(fēng)速更快、更強。

此外，在多普勒雷達的觀測中，將遠(yuǎn)離雷達的方向與接近雷達的方向這兩個方向上的風(fēng)速之差(相當(dāng)于水平流的風(fēng)速差)為10(m/s)以上的氣流作為下?lián)舯┝鳌５牵捎陲L(fēng)速差的范圍過大的氣流難以由雷達辨別，因此主要以風(fēng)速差的范圍小于4km的微暴流作為對象。

對于正在起飛或著陸的飛機而言，該下?lián)舯┝魇桥c墜落有直接關(guān)系的現(xiàn)象。其原因在于，尤其在以接近于失速速度的速度飛行的、機身姿態(tài)不穩(wěn)定的著陸時，機身將被較強的下降氣流壓向地面。此外，作為與下?lián)舯┝魍瑫r產(chǎn)生的現(xiàn)象，還存在風(fēng)切變。其為下降氣流從下?lián)舯┝髦行拇档降孛妫撓陆盗鞅坏孛娣磸椂蔀橥牧鳎绎L(fēng)向從下?lián)舯┝髦行淖優(yōu)榉派錉畹默F(xiàn)象。也就是說，其為風(fēng)向以低高度而急劇變化的現(xiàn)象。

例如，如果在著陸進場時于飛機跑道的近前處產(chǎn)生了下?lián)舯┝鳎瑒t在最初會由于吹來較強的逆風(fēng)而使機身浮起。雖然飛行員可對此采取減小發(fā)動機輸出功率等的措施而繼續(xù)進行著陸進場，但在經(jīng)過下?lián)舯┝?微暴流)中心附近時，飛機被一舉壓向地面之后，接下來將向機身吹來強烈的順風(fēng)。因此，迫切需要增加發(fā)動機輸出功率以提高空速，但是，民用飛機用的噴射式發(fā)動機與往復(fù)式發(fā)動機不同，其從飛行員的操作到輸出功率上升具有幾秒的時滯。因此，由于在著落時，本來到失速速度為止的時間就較少，因而有時會瞬間地陷入失速中，且由于高度較低而沒有恢復(fù)的余地，從而導(dǎo)致墜落。即使未至墜落的地步，也基本上會成為伴著接近于墜落的嚴(yán)重的沖擊的著陸。

這樣的事故在1970年代到80年代，尤其是在民用飛機的航線數(shù)較多的美國多次發(fā)生。因此，近年來推進了在機場設(shè)置氣象用多普勒雷達，而對其發(fā)生進行檢測以及預(yù)測，從而進行對墜落事故的防止的研究。此外，在飛機方面，也推進了應(yīng)對風(fēng)切變的對策，在A320等中，當(dāng)檢測到風(fēng)切變時，會在發(fā)出警告的同時自動進入復(fù)飛以進行回避的程序發(fā)揮作用。

在專利文獻1中，提出了“采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而使過去的氣象現(xiàn)象數(shù)據(jù)與其周圍環(huán)境的變化相結(jié)合并進行多次學(xué)習(xí)，并利用根據(jù)該學(xué)習(xí)結(jié)果而計算出的“閾值”以及“突觸耦合系數(shù)”，對局部性的特定地點處的氣象進行預(yù)測的、局部性的氣象預(yù)測方法”。

由此，能夠不拘泥于氣象廳的數(shù)值預(yù)報模型，而通過獨立的氣象網(wǎng)絡(luò)生成限定于局部的高精度的預(yù)測。