雷情報管理装置及び雷情報管理方法
【課題】 高精度で落雷予測を行う。
【解決手段】 雷情報管理装置２は、落雷情報に基づいて、監視区域を構成するメッシュセルについて、年度毎及び季節毎に落雷頻度を集計して、対応する点数を対応付け、メッシュ状の落雷統計情報を生成し、年度計としての落雷統計情報を生成して、年間を通して落雷頻度が高い箇所を特定し、季節計としての落雷統計情報を生成し、その季節で落雷頻度が高い箇所を特定し、落雷情報と雨雲の動きを示す気象情報との合成から得られる発雷予測情報と、落雷統計情報とを合成して、高精度落雷予測情報を生成する。
【解決手段】 雷情報管理装置２は、落雷情報に基づいて、監視区域を構成するメッシュセルについて、年度毎及び季節毎に落雷頻度を集計して、対応する点数を対応付け、メッシュ状の落雷統計情報を生成し、年度計としての落雷統計情報を生成して、年間を通して落雷頻度が高い箇所を特定し、季節計としての落雷統計情報を生成し、その季節で落雷頻度が高い箇所を特定し、落雷情報と雨雲の動きを示す気象情報との合成から得られる発雷予測情報と、落雷統計情報とを合成して、高精度落雷予測情報を生成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、落雷を予測する機能を有する雷情報管理装置及び雷情報管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、落雷情報と、雨雲の動きを示す気象情報とに基づいて、落雷（発雷）予測を行っていた。落雷情報は、例えば、複数の受信局への雷電波の到達時間差に基づいて、落雷位置を評定する落雷位置標定装置（ＬＬＳ：Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）から収集している。
【０００３】
例えば、設定時間内の落雷回数を算出して、落雷が集中した危険地域の軌跡及び継続時間を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。また、発雷前の段階で、雲の成長速度を演算して、落雷位置や発雷時刻を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２７４３２１号公報
【特許文献２】特開２００６−３３７３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術において、例えば、特許文献１記載の技術では、基礎とする落雷情報が短期間のものであり、予測の精度が低い。また、例えば、特許文献２記載の技術では、雲の動きを解析して落雷の可能性のある位置を予測するので、精細な落雷位置の予測は難しい。
【０００６】
この発明は、前記の課題を解決し、高精度で落雷予測を行うことができる雷情報管理装置及び雷情報管理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記の課題を解決するために、請求項１の発明は、監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理装置であって、落雷情報を取得する落雷情報取得手段と、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理手段と、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測手段とを備え、前記統計解析処理手段は、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理手段と、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理手段とを有し、前記高精度落雷予測手段は、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【０００８】
請求項１の発明では、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１に記載の雷情報管理装置であって、前記落雷累計処理手段は、前記区画毎に、かつ、年間のうち、所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計し、前記統計解析処理手段は、前記区画毎及び前記所定の時期毎の前記落雷頻度の累計結果に基づいて、前記区画の時期的な落雷リスクを評価する時期的評価処理手段を有し、前記高精度落雷予測手段は、時期的落雷リスク評価結果と、前記地域的落雷リスク評価結果とのうち、少なくともいずれか一方に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項２に記載の雷情報管理装置であって、前記所定の時期は、春期、夏期、秋期及び冬期を含み、前記落雷累計処理手段は、複数年に亘って、前記所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計することを特徴としている。
【００１１】
請求項４の発明は、監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理方法であって、落雷情報を取得する落雷情報取得処理ステップと、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理ステップと、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測処理ステップとを含み、前記統計解析処理ステップは、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理ステップと、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理ステップとを含み、前記高精度落雷予測処理ステップで、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１の発明によれば、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【００１３】
請求項２の発明によれば、時期的落雷リスク評価結果に基づいて落雷予測を行うことによって、一段と高精度で落雷予測を行うことができる。
【００１４】
請求項３の発明によれば、複数年に亘って所定の時期毎に、落雷頻度を累計するので、予測精度をさらに高めることができる。
【００１５】
請求項４の発明によれば、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施の形態による雷情報管理システムの構成を説明するための説明図である。
【図２】同雷情報管理システムの雷情報管理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】同雷情報管理装置の統計解析処理機能を説明するための説明図である。
【図４】同統計解析処理機能を説明するための説明図である。
【図５】同雷情報管理装置の高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【図６】同高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。
【００１８】
図１は、この発明の一実施の形態による雷情報管理システムの構成を説明するための説明図、図２は、同雷情報管理システムの雷情報管理装置の構成を示すブロック図、図３及び図４は、同雷情報管理装置の統計解析処理機能を説明するための説明図、図５及び図６は、同雷情報管理装置の高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【００１９】
図１に示すように、この実施の形態の雷情報管理システム１は、雷情報管理装置２が、ユーザ端末４，４，…にネットワーク５を介して接続され、かつ、既知の落雷位置標定装置（ＬＬＳ）を含む発雷予測システム３に接続されて概略構成されている。
【００２０】
雷情報管理装置２は、図２に示すように、所定のプログラムに従って構成各部を制御する制御部７と、各種制御プログラムやデータが記憶される記憶部８と、所定のプロトコルに従ってデータ通信を行うための通信部９と、キーボード及びマウスを含む操作部１１と、液晶ディスプレイ等からなる表示部１２とを有している。
【００２１】
制御部７は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等からなり、記憶部８に記憶された所定の制御プログラムに従って構成各部を制御する。雷情報管理装置２においては、例えば、気象情報取得処理や、統計解析処理、高精度落雷予測処理、予測情報提示処理、通報処理等が実行される。
【００２２】
雷情報管理装置２は、気象情報取得処理で、発雷予測システム３から、気象情報として、現在の発雷予測情報や、落雷情報等を取得し、記憶部８に記憶させる。例えば、発雷予測情報や、終息に至らない今回の落雷情報は、リアルタイム情報として、高精度落雷予測のために用いられ、前回までに取得し記憶部８に記憶された落雷情報は、履歴情報として、統計解析処理のために用いられる。
【００２３】
図３に示すように、地図上の広域の監視地域が、所定の間隔（例えば、略１０ｋｍ）の格子で仕切られ、複数の矩形状のメッシュセルＡ１１，Ａ２１，…，Ａ５５に区画され、メッシュセルＡ１１（Ａ２１，Ａ３１，…，Ａ５５）毎に落雷リスク等が評価される。
【００２４】
統計解析処理は、落雷累計処理と、地域性評価処理と、季節性評価処理とを含んでいる。雷情報管理装置２は、落雷累計処理で、履歴情報としての落雷情報に基づいて、図３に示すように監視区域を構成するメッシュセルＡ１１，Ａ２１，…，Ａ５５について、例えば、年度毎及び季節毎に、落雷頻度を集計して、対応する点数を対応付け、メッシュ状の落雷統計情報Ｓを生成する。雷情報管理装置２は、例えば、落雷頻度０以上１００未満、１００以上２００未満、２００以上３００未満、３００以上４００未満、４００以上について、それぞれ、落雷リスク評価の点数として、１点、２点、３点、４点、５点を対応付ける。
【００２５】
また、４月〜６月、７月〜９月、１０月〜１２月、１月〜３月を、それぞれ、春、夏、秋、冬と区分する。年度は、基準年からｎ年目までとして（例えば、ｎ＝３とする。）、図４に示すように、雷情報管理装置２は、１年目の落雷統計情報Ｓａ１，Ｓｂ１，Ｓｃ１，Ｓｄ１を生成し、次に、２年目の落雷統計情報Ｓａ２，Ｓｂ２，Ｓｃ２，Ｓｄ２を生成し、次に、３年目の落雷統計情報Ｓａ３，Ｓｂ３，Ｓｃ３，Ｓｄ３を生成する。
【００２６】
雷情報管理装置２は、地域性評価処理で、年度計としての落雷統計情報Ｓｅ１，Ｓｅ２，Ｓｅ３を生成し、年間を通して落雷頻度が高い箇所（メッシュセル）を特定する。これによって、地形的な要因が表され、地域性が評価される。例えば、落雷統計情報Ｓｅ１では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、年間を通して落雷が多いことが推定される。また、落雷統計情報Ｓｅ２では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ４２，Ａ４３で、年間を通して落雷が多いことがわかる。また、落雷統計情報Ｓｅ３では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ２３，Ａ３２，Ａ３３で、年間を通して落雷が多いことがわかる。また、雷情報管理装置２は、年度計の総計を求め、落雷統計情報Ｓｅｔを生成する。ここでも、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、落雷が多いことがわかり、地形的に落雷が発生しやすい箇所であると推定される。
【００２７】
雷情報管理装置２は、季節性評価処理で、季節計としての落雷統計情報Ｓａｔ，Ｓｂｔ，Ｓｃｔ，Ｓｄｔを求め、その季節で落雷頻度が高い箇所（メッシュセル）を特定する。これによって、季節的な要因が表れ、評価される。例えば、メッシュセルＡ２３，Ａ３３，Ａ４３では、春と夏に落雷が多発し、季節的に発生する地点であると推定される。メッシュセルＡ２１は、夏と冬に落雷が多発することがわかる。なお、落雷統計情報Ｓａ１，Ｓｂ１，Ｓｄ１から、メッシュセルＡ２１，Ａ２３，Ａ３３，Ａ４３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、落雷統計情報Ｓａ２，Ｓｂ２，Ｓｄ２から、メッシュセルＡ２１，Ａ２３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、落雷統計情報Ｓａ３，Ｓｂ３，Ｓｄ３から、メッシュセルＡ２１，Ａ４３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、季節毎に代えて、さらに詳細に月毎に累計しても良い。
【００２８】
雷情報管理装置２は、高精度落雷予測処理で、まず、図５に示すように、メッシュ状の落雷情報Ｓｆと、雨雲の動きを示す気象情報Ｓｇとの合成から得られる発雷予測情報Ｓｈと、例えば、統計解析処理で生成された落雷統計情報Ｓｋとを合成して、図６に示すように、履歴情報に基づき地域的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含む高精度落雷予測情報Ｓｍを生成する。ここで、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、特に落雷の危険が高いことがわかる。このように、発雷予測情報Ｓｈのみを用いる場合よりも、特にリスクの高い箇所が特定される。さらに、季節的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含んでいても良い。
【００２９】
雷情報管理装置２は、予測情報提示処理で、高精度落雷予測情報Ｓｍ等を、例えば、ホームページ上で提示する。雷情報管理装置２は、ユーザ端末４からの要求に応じて、高精度落雷予測情報Ｓｍをユーザ端末４へ供給する。なお、この予測情報提示機能を予測情報提示サーバとして独立させて用いても良い。
【００３０】
雷情報管理装置２は、通報処理で、例えば、自動発信（自動ダイヤル）で予め登録されたユーザ宛へ、落雷リスクが高まった場合等にその旨と、上記ホームページにアクセスして、高精度落雷予測情報Ｓｍを閲覧・取得可能である旨とのメッセージを送信する。なお、雷情報管理装置２は、高精度落雷予測情報Ｓｍを、ユーザ端末４からの要求の有無にかかわらず、例えば、定期的にユーザ端末４宛に送信しても良いし、通報機能を通報装置として独立させて用いても良い。雷情報管理装置２は、統計解析情報を、ユーザ端末４へ供給して、落雷（発雷）の地域的又は季節的傾向を伝達しても良い。
【００３１】
記憶部８は、ＲＯＭ、ＲＡＭや、ＦＤ（フレキシブルディスク）、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ等が装着されるＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成されている。記憶部８は、各種プログラムを記憶するプログラム記憶部と、設定情報等の各種情報を記憶する情報記憶部とを有している。プログラム記憶部には、気象情報取得処理プログラムや、統計解析処理プログラム、高精度落雷予測処理プログラム、予測情報提示処理プログラム、通報処理プログラム等が記憶されている。
【００３２】
情報記憶部には、発雷予測情報や落雷情報を含む気象情報や、統計解析結果情報、高精度落雷予測情報、送電設備情報、ユーザ（需要家）情報等が記憶されている。落雷情報は、落雷位置（緯度、経度）、落雷強度、及び落雷時刻を含んでいる。ユーザ情報は、ユーザ識別情報に対応付けられた、位置情報、通報サービスを受けるための指定通報エリア、氏名、住所（緯度・経度）、電話番号、電子メールアドレス、接続される送電線情報を含むユーザ設備情報を含んでいる。
【００３３】
発雷予測システム３は、落雷位置標定装置と、雷情報管理者（例えば、電力会社）が管理する管理者サーバとを有している。落雷位置標定装置は、例えば、複数の受信局への雷電波の到達時間差に基づいて、落雷位置を評定する。落雷位置標定装置は、例えば、落雷位置（緯度、経度）、落雷強度、及び落雷時刻を含む落雷情報を検出する。管理者サーバは、気象情報提供者（例えば、一般財団法人日本気象協会等）の気象情報提供サーバから発雷予測情報を取得する。この発雷予測情報は、管理者サーバから送られた上記落雷情報と気象情報とに基づいて生成される。なお、管理者サーバが、上記落雷情報と、上記気象情報提供サーバから取得した気象情報とに基づいて発雷予測情報を生成しても良いし、気象情報も雷情報管理者の管理する設備を用いて取得するようにしても良い。発雷予測システム３は、雷情報管理サーバ２へ発雷予測情報のほか、要求に応じて、履歴情報としての落雷情報を供給する。
【００３４】
なお、ネットワーク５は、専用の通信路を用いたネットワークのほか、ＦＴＴＨ（Ｆｉｂｅｒ Ｔｏ Ｔｈｅ Ｈｏｍｅ）回線、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）等を用いたネットワークを含んでいても良い。
【００３５】
こうして、この実施の形態の構成によれば、雷情報管理装置２は、履歴情報としての落雷情報に基づき、地域的・季節的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含む高精度落雷予測情報Ｓｍを生成するので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【００３６】
また、任意の地点での落雷の傾向を把握することができる。また、落雷が発生する地形的、季節的特色を把握することができる。また、落雷発生の時期や地域毎に、個々に発雷予測を行うことができる。また、落雷による電気事故への予防対策を講じることができる。また、ユーザ位置における落雷リスクを把握することができる。
【００３７】
以上、この発明の実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、上述した実施の形態では、雷情報管理装置２において、気象情報取得処理や、統計解析処理、高精度落雷予測処理、予測情報提示処理、通報処理等は、制御部が、対応する制御プログラムを実行することによって行うほかに、一部又は全部を専用のハードウェアを用いて行い、他の一部を対応するプログラムを実行して処理するようにしても良い。また、それぞれ別々のＣＰＵが実行しても良いし、例えば、単一のＣＰＵが実行しても良い。さらに、各処理を別々の情報処理装置が行うようにしても良い。また、落雷頻度を累計する場合に、落雷頻度に対応する量を累計しても良いし、落雷頻度をこのまま単純に累計しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
落雷予測による保護対象としては、ユーザの設備のほか、ユーザ自身を含めることができる。また、設備やユーザが、移動する場合にも適用できる。
【符号の説明】
【００３９】
１ 雷情報管理システム
２ 雷情報管理装置
７ 制御部（落雷情報取得手段、統計解析処理手段、高精度落雷予測手段、落雷累計処理手段、地域的評価処理手段、時期的評価処理手段）
８ 記憶部
Ａ１１，Ａ２１，… メッシュセル（区画）
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、落雷を予測する機能を有する雷情報管理装置及び雷情報管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、落雷情報と、雨雲の動きを示す気象情報とに基づいて、落雷（発雷）予測を行っていた。落雷情報は、例えば、複数の受信局への雷電波の到達時間差に基づいて、落雷位置を評定する落雷位置標定装置（ＬＬＳ：Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）から収集している。
【０００３】
例えば、設定時間内の落雷回数を算出して、落雷が集中した危険地域の軌跡及び継続時間を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。また、発雷前の段階で、雲の成長速度を演算して、落雷位置や発雷時刻を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２７４３２１号公報
【特許文献２】特開２００６−３３７３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術において、例えば、特許文献１記載の技術では、基礎とする落雷情報が短期間のものであり、予測の精度が低い。また、例えば、特許文献２記載の技術では、雲の動きを解析して落雷の可能性のある位置を予測するので、精細な落雷位置の予測は難しい。
【０００６】
この発明は、前記の課題を解決し、高精度で落雷予測を行うことができる雷情報管理装置及び雷情報管理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記の課題を解決するために、請求項１の発明は、監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理装置であって、落雷情報を取得する落雷情報取得手段と、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理手段と、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測手段とを備え、前記統計解析処理手段は、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理手段と、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理手段とを有し、前記高精度落雷予測手段は、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【０００８】
請求項１の発明では、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１に記載の雷情報管理装置であって、前記落雷累計処理手段は、前記区画毎に、かつ、年間のうち、所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計し、前記統計解析処理手段は、前記区画毎及び前記所定の時期毎の前記落雷頻度の累計結果に基づいて、前記区画の時期的な落雷リスクを評価する時期的評価処理手段を有し、前記高精度落雷予測手段は、時期的落雷リスク評価結果と、前記地域的落雷リスク評価結果とのうち、少なくともいずれか一方に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項２に記載の雷情報管理装置であって、前記所定の時期は、春期、夏期、秋期及び冬期を含み、前記落雷累計処理手段は、複数年に亘って、前記所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計することを特徴としている。
【００１１】
請求項４の発明は、監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理方法であって、落雷情報を取得する落雷情報取得処理ステップと、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理ステップと、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測処理ステップとを含み、前記統計解析処理ステップは、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理ステップと、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理ステップとを含み、前記高精度落雷予測処理ステップで、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１の発明によれば、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【００１３】
請求項２の発明によれば、時期的落雷リスク評価結果に基づいて落雷予測を行うことによって、一段と高精度で落雷予測を行うことができる。
【００１４】
請求項３の発明によれば、複数年に亘って所定の時期毎に、落雷頻度を累計するので、予測精度をさらに高めることができる。
【００１５】
請求項４の発明によれば、落雷情報に基づいて、監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計し、累計処理結果に基づいて、区画の地域的な落雷リスクを評価し、区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行うので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施の形態による雷情報管理システムの構成を説明するための説明図である。
【図２】同雷情報管理システムの雷情報管理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】同雷情報管理装置の統計解析処理機能を説明するための説明図である。
【図４】同統計解析処理機能を説明するための説明図である。
【図５】同雷情報管理装置の高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【図６】同高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。
【００１８】
図１は、この発明の一実施の形態による雷情報管理システムの構成を説明するための説明図、図２は、同雷情報管理システムの雷情報管理装置の構成を示すブロック図、図３及び図４は、同雷情報管理装置の統計解析処理機能を説明するための説明図、図５及び図６は、同雷情報管理装置の高精度落雷予測処理機能を説明するための説明図である。
【００１９】
図１に示すように、この実施の形態の雷情報管理システム１は、雷情報管理装置２が、ユーザ端末４，４，…にネットワーク５を介して接続され、かつ、既知の落雷位置標定装置（ＬＬＳ）を含む発雷予測システム３に接続されて概略構成されている。
【００２０】
雷情報管理装置２は、図２に示すように、所定のプログラムに従って構成各部を制御する制御部７と、各種制御プログラムやデータが記憶される記憶部８と、所定のプロトコルに従ってデータ通信を行うための通信部９と、キーボード及びマウスを含む操作部１１と、液晶ディスプレイ等からなる表示部１２とを有している。
【００２１】
制御部７は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等からなり、記憶部８に記憶された所定の制御プログラムに従って構成各部を制御する。雷情報管理装置２においては、例えば、気象情報取得処理や、統計解析処理、高精度落雷予測処理、予測情報提示処理、通報処理等が実行される。
【００２２】
雷情報管理装置２は、気象情報取得処理で、発雷予測システム３から、気象情報として、現在の発雷予測情報や、落雷情報等を取得し、記憶部８に記憶させる。例えば、発雷予測情報や、終息に至らない今回の落雷情報は、リアルタイム情報として、高精度落雷予測のために用いられ、前回までに取得し記憶部８に記憶された落雷情報は、履歴情報として、統計解析処理のために用いられる。
【００２３】
図３に示すように、地図上の広域の監視地域が、所定の間隔（例えば、略１０ｋｍ）の格子で仕切られ、複数の矩形状のメッシュセルＡ１１，Ａ２１，…，Ａ５５に区画され、メッシュセルＡ１１（Ａ２１，Ａ３１，…，Ａ５５）毎に落雷リスク等が評価される。
【００２４】
統計解析処理は、落雷累計処理と、地域性評価処理と、季節性評価処理とを含んでいる。雷情報管理装置２は、落雷累計処理で、履歴情報としての落雷情報に基づいて、図３に示すように監視区域を構成するメッシュセルＡ１１，Ａ２１，…，Ａ５５について、例えば、年度毎及び季節毎に、落雷頻度を集計して、対応する点数を対応付け、メッシュ状の落雷統計情報Ｓを生成する。雷情報管理装置２は、例えば、落雷頻度０以上１００未満、１００以上２００未満、２００以上３００未満、３００以上４００未満、４００以上について、それぞれ、落雷リスク評価の点数として、１点、２点、３点、４点、５点を対応付ける。
【００２５】
また、４月〜６月、７月〜９月、１０月〜１２月、１月〜３月を、それぞれ、春、夏、秋、冬と区分する。年度は、基準年からｎ年目までとして（例えば、ｎ＝３とする。）、図４に示すように、雷情報管理装置２は、１年目の落雷統計情報Ｓａ１，Ｓｂ１，Ｓｃ１，Ｓｄ１を生成し、次に、２年目の落雷統計情報Ｓａ２，Ｓｂ２，Ｓｃ２，Ｓｄ２を生成し、次に、３年目の落雷統計情報Ｓａ３，Ｓｂ３，Ｓｃ３，Ｓｄ３を生成する。
【００２６】
雷情報管理装置２は、地域性評価処理で、年度計としての落雷統計情報Ｓｅ１，Ｓｅ２，Ｓｅ３を生成し、年間を通して落雷頻度が高い箇所（メッシュセル）を特定する。これによって、地形的な要因が表され、地域性が評価される。例えば、落雷統計情報Ｓｅ１では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、年間を通して落雷が多いことが推定される。また、落雷統計情報Ｓｅ２では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ４２，Ａ４３で、年間を通して落雷が多いことがわかる。また、落雷統計情報Ｓｅ３では、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ２３，Ａ３２，Ａ３３で、年間を通して落雷が多いことがわかる。また、雷情報管理装置２は、年度計の総計を求め、落雷統計情報Ｓｅｔを生成する。ここでも、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、落雷が多いことがわかり、地形的に落雷が発生しやすい箇所であると推定される。
【００２７】
雷情報管理装置２は、季節性評価処理で、季節計としての落雷統計情報Ｓａｔ，Ｓｂｔ，Ｓｃｔ，Ｓｄｔを求め、その季節で落雷頻度が高い箇所（メッシュセル）を特定する。これによって、季節的な要因が表れ、評価される。例えば、メッシュセルＡ２３，Ａ３３，Ａ４３では、春と夏に落雷が多発し、季節的に発生する地点であると推定される。メッシュセルＡ２１は、夏と冬に落雷が多発することがわかる。なお、落雷統計情報Ｓａ１，Ｓｂ１，Ｓｄ１から、メッシュセルＡ２１，Ａ２３，Ａ３３，Ａ４３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、落雷統計情報Ｓａ２，Ｓｂ２，Ｓｄ２から、メッシュセルＡ２１，Ａ２３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、落雷統計情報Ｓａ３，Ｓｂ３，Ｓｄ３から、メッシュセルＡ２１，Ａ４３で、季節的を限定して落雷が発生しやすい箇所であると推定される。また、季節毎に代えて、さらに詳細に月毎に累計しても良い。
【００２８】
雷情報管理装置２は、高精度落雷予測処理で、まず、図５に示すように、メッシュ状の落雷情報Ｓｆと、雨雲の動きを示す気象情報Ｓｇとの合成から得られる発雷予測情報Ｓｈと、例えば、統計解析処理で生成された落雷統計情報Ｓｋとを合成して、図６に示すように、履歴情報に基づき地域的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含む高精度落雷予測情報Ｓｍを生成する。ここで、メッシュセルＡ１１，Ａ２２，Ａ３２で、特に落雷の危険が高いことがわかる。このように、発雷予測情報Ｓｈのみを用いる場合よりも、特にリスクの高い箇所が特定される。さらに、季節的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含んでいても良い。
【００２９】
雷情報管理装置２は、予測情報提示処理で、高精度落雷予測情報Ｓｍ等を、例えば、ホームページ上で提示する。雷情報管理装置２は、ユーザ端末４からの要求に応じて、高精度落雷予測情報Ｓｍをユーザ端末４へ供給する。なお、この予測情報提示機能を予測情報提示サーバとして独立させて用いても良い。
【００３０】
雷情報管理装置２は、通報処理で、例えば、自動発信（自動ダイヤル）で予め登録されたユーザ宛へ、落雷リスクが高まった場合等にその旨と、上記ホームページにアクセスして、高精度落雷予測情報Ｓｍを閲覧・取得可能である旨とのメッセージを送信する。なお、雷情報管理装置２は、高精度落雷予測情報Ｓｍを、ユーザ端末４からの要求の有無にかかわらず、例えば、定期的にユーザ端末４宛に送信しても良いし、通報機能を通報装置として独立させて用いても良い。雷情報管理装置２は、統計解析情報を、ユーザ端末４へ供給して、落雷（発雷）の地域的又は季節的傾向を伝達しても良い。
【００３１】
記憶部８は、ＲＯＭ、ＲＡＭや、ＦＤ（フレキシブルディスク）、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ等が装着されるＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成されている。記憶部８は、各種プログラムを記憶するプログラム記憶部と、設定情報等の各種情報を記憶する情報記憶部とを有している。プログラム記憶部には、気象情報取得処理プログラムや、統計解析処理プログラム、高精度落雷予測処理プログラム、予測情報提示処理プログラム、通報処理プログラム等が記憶されている。
【００３２】
情報記憶部には、発雷予測情報や落雷情報を含む気象情報や、統計解析結果情報、高精度落雷予測情報、送電設備情報、ユーザ（需要家）情報等が記憶されている。落雷情報は、落雷位置（緯度、経度）、落雷強度、及び落雷時刻を含んでいる。ユーザ情報は、ユーザ識別情報に対応付けられた、位置情報、通報サービスを受けるための指定通報エリア、氏名、住所（緯度・経度）、電話番号、電子メールアドレス、接続される送電線情報を含むユーザ設備情報を含んでいる。
【００３３】
発雷予測システム３は、落雷位置標定装置と、雷情報管理者（例えば、電力会社）が管理する管理者サーバとを有している。落雷位置標定装置は、例えば、複数の受信局への雷電波の到達時間差に基づいて、落雷位置を評定する。落雷位置標定装置は、例えば、落雷位置（緯度、経度）、落雷強度、及び落雷時刻を含む落雷情報を検出する。管理者サーバは、気象情報提供者（例えば、一般財団法人日本気象協会等）の気象情報提供サーバから発雷予測情報を取得する。この発雷予測情報は、管理者サーバから送られた上記落雷情報と気象情報とに基づいて生成される。なお、管理者サーバが、上記落雷情報と、上記気象情報提供サーバから取得した気象情報とに基づいて発雷予測情報を生成しても良いし、気象情報も雷情報管理者の管理する設備を用いて取得するようにしても良い。発雷予測システム３は、雷情報管理サーバ２へ発雷予測情報のほか、要求に応じて、履歴情報としての落雷情報を供給する。
【００３４】
なお、ネットワーク５は、専用の通信路を用いたネットワークのほか、ＦＴＴＨ（Ｆｉｂｅｒ Ｔｏ Ｔｈｅ Ｈｏｍｅ）回線、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）等を用いたネットワークを含んでいても良い。
【００３５】
こうして、この実施の形態の構成によれば、雷情報管理装置２は、履歴情報としての落雷情報に基づき、地域的・季節的潜在的要素が加味された落雷リスク評価を含む高精度落雷予測情報Ｓｍを生成するので、高精度で落雷予測を行うことができる。
【００３６】
また、任意の地点での落雷の傾向を把握することができる。また、落雷が発生する地形的、季節的特色を把握することができる。また、落雷発生の時期や地域毎に、個々に発雷予測を行うことができる。また、落雷による電気事故への予防対策を講じることができる。また、ユーザ位置における落雷リスクを把握することができる。
【００３７】
以上、この発明の実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、上述した実施の形態では、雷情報管理装置２において、気象情報取得処理や、統計解析処理、高精度落雷予測処理、予測情報提示処理、通報処理等は、制御部が、対応する制御プログラムを実行することによって行うほかに、一部又は全部を専用のハードウェアを用いて行い、他の一部を対応するプログラムを実行して処理するようにしても良い。また、それぞれ別々のＣＰＵが実行しても良いし、例えば、単一のＣＰＵが実行しても良い。さらに、各処理を別々の情報処理装置が行うようにしても良い。また、落雷頻度を累計する場合に、落雷頻度に対応する量を累計しても良いし、落雷頻度をこのまま単純に累計しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
落雷予測による保護対象としては、ユーザの設備のほか、ユーザ自身を含めることができる。また、設備やユーザが、移動する場合にも適用できる。
【符号の説明】
【００３９】
１ 雷情報管理システム
２ 雷情報管理装置
７ 制御部（落雷情報取得手段、統計解析処理手段、高精度落雷予測手段、落雷累計処理手段、地域的評価処理手段、時期的評価処理手段）
８ 記憶部
Ａ１１，Ａ２１，… メッシュセル（区画）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理装置であって、
落雷情報を取得する落雷情報取得手段と、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理手段と、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測手段とを備え、
前記統計解析処理手段は、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理手段と、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理手段とを有し、前記高精度落雷予測手段は、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う
ことを特徴とする雷情報管理装置。
【請求項２】
前記落雷累計処理手段は、前記区画毎に、かつ、年間のうち、所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計し、前記統計解析処理手段は、前記区画毎及び前記所定の時期毎の前記落雷頻度の累計結果に基づいて、前記区画の時期的な落雷リスクを評価する時期的評価処理手段を有し、前記高精度落雷予測手段は、時期的落雷リスク評価結果と、前記地域的落雷リスク評価結果とのうち、少なくともいずれか一方に基づいて、落雷予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の雷情報管理装置。
【請求項３】
前記所定の時期は、春期、夏期、秋期及び冬期を含み、前記落雷累計処理手段は、複数年に亘って、前記所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計することを特徴とする請求項２に記載の雷情報管理装置。
【請求項４】
監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理方法であって、
落雷情報を取得する落雷情報取得処理ステップと、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理ステップと、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測処理ステップとを含み、
前記統計解析処理ステップは、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理ステップと、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理ステップとを含み、前記高精度落雷予測処理ステップで、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う
ことを特徴とする雷情報管理方法。
【請求項１】
監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理装置であって、
落雷情報を取得する落雷情報取得手段と、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理手段と、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測手段とを備え、
前記統計解析処理手段は、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理手段と、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理手段とを有し、前記高精度落雷予測手段は、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う
ことを特徴とする雷情報管理装置。
【請求項２】
前記落雷累計処理手段は、前記区画毎に、かつ、年間のうち、所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計し、前記統計解析処理手段は、前記区画毎及び前記所定の時期毎の前記落雷頻度の累計結果に基づいて、前記区画の時期的な落雷リスクを評価する時期的評価処理手段を有し、前記高精度落雷予測手段は、時期的落雷リスク評価結果と、前記地域的落雷リスク評価結果とのうち、少なくともいずれか一方に基づいて、落雷予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の雷情報管理装置。
【請求項３】
前記所定の時期は、春期、夏期、秋期及び冬期を含み、前記落雷累計処理手段は、複数年に亘って、前記所定の時期毎に、前記落雷頻度を累計することを特徴とする請求項２に記載の雷情報管理装置。
【請求項４】
監視領域の落雷予測を行うための雷情報管理方法であって、
落雷情報を取得する落雷情報取得処理ステップと、前記落雷情報に所定の統計解析処理を施す統計解析処理ステップと、統計解析処理結果に基づいて、落雷予測を行う高精度落雷予測処理ステップとを含み、
前記統計解析処理ステップは、前記落雷情報に基づいて、前記監視領域を構成する区画毎に落雷頻度を累計する落雷累計処理ステップと、累計処理結果に基づいて、前記区画の地域的な落雷リスクを評価する地域的評価処理ステップとを含み、前記高精度落雷予測処理ステップで、前記区画毎の地域的落雷リスク評価結果に基づいて、落雷予測を行う
ことを特徴とする雷情報管理方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１２−１０８００４（Ｐ２０１２−１０８００４Ａ）
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５７４００（Ｐ２０１０−２５７４００）
【出願日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
【Ｆターム（参考）】
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