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JP2010203862A - System, method and processing program for predicting weather - Google Patents

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JP2010203862A JP2009048433A JP2009048433A JP2010203862A JP 2010203862 A JP2010203862 A JP 2010203862A JP 2009048433 A JP2009048433 A JP 2009048433A JP 2009048433 A JP2009048433 A JP 2009048433A JP 2010203862 A JP2010203862 A JP 2010203862A
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Abstract

【課題】鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測することを課題とする。
【解決手段】天気予測装置は、例えば、C駅について所定時刻の天気を予測する場合には、C駅およびC駅から所定駅数内にあるA駅およびB駅についての天気情報を取得して、取得した天気情報を用いて天気情報の時系列変化を解析する。そして、天気予測装置は、解析の結果を踏まえて、C駅について所定時刻(例えば、T1)の天気を予測する。具体的には、A駅よりも近くにあるB駅の天気が雨に変化している点、および20分前にB駅の天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅について時刻T1の時の天気は「雨」であると予測する。
【選択図】図1
An object of the present invention is to accurately predict the weather at a railway station and around the station.
For example, when predicting the weather at a predetermined time for a C station, the weather prediction device acquires weather information about the A station and the B station within a predetermined number of stations from the C station and the C station. The time series change of the weather information is analyzed using the acquired weather information. And a weather prediction apparatus estimates the weather of predetermined time (for example, T1) about C station based on the result of an analysis. More specifically, the weather at station B, which is closer to station A, has changed to rain, the weather at station B has changed from “clear to rain” 20 minutes ago, ”Continues for a period of some observation time at each station, the weather at time T1 is predicted to be“ rainy ”for station C.
[Selection] Figure 1

Description

本発明は、天気予測装置、天気予測方法および天気予測処理プログラムに関する。   The present invention relates to a weather prediction device, a weather prediction method, and a weather prediction processing program.

従来から、気象情報をユーザに提供するサービスが存在する。例えば、各地域の天気に関する情報を収集して、地域ごとの天気情報を提供するサービスをWebにより実現する技術が提案されている。   Conventionally, there are services that provide weather information to users. For example, there has been proposed a technique for collecting information related to the weather in each region and realizing a service that provides weather information for each region on the Web.

“Weather Report”、[online]、ウェザーサービス株式会社、[平成21年2月9日検索]、インターネット<URL:http://www.weather-report.jp>“Weather Report”, [online], Weather Service Co., Ltd., [Search February 9, 2009], Internet <URL: http://www.weather-report.jp>

ところで、上記した気象情報をユーザに提供する技術において、例えば、鉄道の駅および駅周辺の地域に的を絞って、詳細な天気予報を予測するものは存在しない。このため、鉄道利用者は、駅および駅周辺の天候に対して適切な対処をとることが難しかった。   By the way, in the technology for providing the weather information described above to a user, there is no one that predicts a detailed weather forecast, for example, focusing on a railway station and an area around the station. For this reason, it has been difficult for railway users to take appropriate measures against the weather in and around the station.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測することが可能な天気予測装置、天気予測方法および天気予測処理プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and it is an object of the present invention to provide a weather prediction device, a weather prediction method, and a weather prediction processing program capable of accurately predicting the weather in and around a railway station. And

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、天気を予測する天気予測装置であって、各鉄道駅に設置された天気観測装置により所定の観測時刻へ到達するごとに取得される天気情報を収集する天気情報収集手段と、前記天気情報収集手段により所定の観測時刻ごとに収集された天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する天気情報記憶手段と、所定の鉄道駅について次の観測時刻到達時の天気を予測する場合に、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報を前記天気情報記憶手段から取得して、当該取得した天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について次の観測時刻到達時の天気を予測する天気予測手段とを備えたことを特徴とする。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention is a weather prediction device that predicts the weather, and is acquired every time a predetermined observation time is reached by a weather observation device installed at each railway station. Weather information collecting means for collecting weather information, weather information storage means for storing the weather information collected at predetermined observation times by the weather information collecting means in association with station position information, and a predetermined railway When predicting the weather when the next observation time is reached for a station, weather information about the predetermined railway station and a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station is acquired from the weather information storage means. And weather prediction means for predicting the weather when the next observation time arrives for the predetermined railway station from the time series change of the acquired weather information.

本発明によれば、鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the weather of a railway station and a station periphery can be estimated accurately.

図1は、実施例1に係る天気予測装置の特徴を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining the features of the weather prediction apparatus according to the first embodiment. 図2は、実施例1に係る天気予測装置の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the weather prediction apparatus according to the first embodiment. 図3は、実施例1に係る天気情報DBの構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the weather information DB according to the first embodiment. 図4は、実施例1に係る天気予測装置による処理の流れを説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the flow of processing by the weather prediction apparatus according to the first embodiment. 図5は、実施例2に係る天気予測装置の構成を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating the configuration of the weather prediction apparatus according to the second embodiment. 図6は、実施例2に係る天気情報DBの構成例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the weather information DB according to the second embodiment. 図7は、実施例2に係る天気予測装置による処理の流れを説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining the flow of processing by the weather prediction apparatus according to the second embodiment. 図8は、天気予測処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a computer that executes a weather prediction processing program.

以下に、図面を参照しつつ、本発明にかかる天気予測装置、天気予測方法および天気予測処理プログラムの一実施形態について詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of a weather prediction device, a weather prediction method, and a weather prediction processing program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

以下の実施例1では、実施例1に係る天気予測装置の概要および特徴、天気予測装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例1による効果を説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。   In the following first embodiment, the outline and features of the weather prediction apparatus according to the first embodiment, the configuration and processing of the weather prediction apparatus will be described in order, and finally the effects of the first embodiment will be described. In addition, this invention is not limited by this Example.

[天気予測装置の概要および特徴(実施例1)]
実施例1に係る天気予測装置は、例えば、鉄道駅や鉄道駅の近隣に関する天気を予測することを概要とする。そして、実施例1に係る天気予測装置は、所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する場合に、所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報の時系列変化から、所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する点に特徴がある。
[Outline and Features of Weather Prediction Device (Example 1)]
For example, the weather prediction device according to the first embodiment is configured to predict the weather related to a railway station and the vicinity of the railway station. And, when the weather prediction device according to the first embodiment predicts the weather at a predetermined time for a predetermined railway station, from the time series change of the weather information for a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station, It is characterized in that the weather at a predetermined time is predicted for a predetermined railway station.

以下、図1を用いて、実施例1に係る天気予測装置の特徴を説明する。図1は、実施例1に係る天気予測装置の特徴を説明するための図である。同図に示すように、実施例1に係る天気予測装置は、各鉄道駅(例えば、A〜C)から天気情報を収集し、収集した天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する。   Hereinafter, the features of the weather prediction apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram for explaining the features of the weather prediction apparatus according to the first embodiment. As shown in the figure, the weather prediction apparatus according to the first embodiment collects weather information from each railway station (for example, A to C), and stores the collected weather information in association with the position information of the station.

そして、実施例1に係る天気予測装置は、例えば、C駅について所定時刻の天気を予測する場合には、C駅およびC駅から所定駅数内にあるA駅およびB駅についての天気情報を取得して、取得した天気情報を用いて天気情報の時系列変化を解析する。具体的には、実施例1に係る天気予測装置は、図1に示すように、A駅における天気情報の現在までの時系列変化は「雨→雨→雨→雨」となっており、B駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→雨→雨」となっており、C駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→晴→晴」となっていることを解析する。なお、同図に示す破線は、各駅における天気観測時刻(天気情報の収集時刻)を表している。   Then, for example, when the weather prediction device according to the first embodiment predicts the weather at a predetermined time for the C station, the weather information about the A station and the B station within the predetermined number of stations from the C station and the C station is obtained. Acquire and analyze the time-series change of the weather information using the acquired weather information. Specifically, in the weather prediction apparatus according to the first embodiment, as illustrated in FIG. 1, the time series change of the weather information at the station A to the present is “rain → rain → rain → rain”, and B The time series change of the weather information at the station to the present is “Sunny → Sunny → Rain → Rain”, and the time series change of the weather information at the station C to the present is “Sunny → Sunny → Sunny → Sunny”. Analyzing that In addition, the broken line shown to the same figure represents the weather observation time (collection time of weather information) in each station.

そして、実施例1に係る天気予測装置は、解析の結果を踏まえて、C駅について所定時刻(例えば、T1)の天気を予測する。具体的には、A駅よりも近くにあるB駅の天気が雨に変化している点、および20分前にB駅の天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅について時刻T1の時の天気は「雨」であると予測する。   And the weather prediction apparatus which concerns on Example 1 estimates the weather of predetermined time (for example, T1) about C station based on the result of an analysis. More specifically, the weather at station B, which is closer to station A, has changed to rain, the weather at station B has changed from “clear to rain” 20 minutes ago, ”Continues for a period of some observation time at each station, the weather at time T1 is predicted to be“ rainy ”for station C.

上述してきたように、実施例1に係る天気予測装置は、所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報の時系列変化から、所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する。このようなことから、鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測できる。   As described above, the weather prediction apparatus according to the first embodiment predicts the weather at a predetermined time for a predetermined railway station from the time series change of the weather information about the station located within a predetermined distance from the predetermined railway station. To do. For this reason, it is possible to accurately predict the weather around the railway station and the station.

[天気予測装置の構成(実施例1)]
次に、図2を用いて、実施例1に係る天気予測装置の構成を説明する。図2は、実施例1に係る天気予測装置の構成を示す図である。同図に示すように、実施例1に係る天気予測装置200は、公衆電話網やインターネットなどのネットワーク1を介して、各鉄道駅に設置されている天気観測装置100およびユーザ装置300と通信可能な状態にある。
[Configuration of Weather Prediction Device (Example 1)]
Next, the configuration of the weather prediction apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of the weather prediction apparatus according to the first embodiment. As shown in the figure, the weather prediction apparatus 200 according to the first embodiment can communicate with the weather observation apparatus 100 and the user apparatus 300 installed at each railway station via a network 1 such as a public telephone network or the Internet. It is in a state.

ユーザ装置300は、天気予測装置200から駅の天気予測情報を取得するためにユーザにより利用される。例えば、天気予測装置200との間で情報をやり取りする機能を備えた携帯電話やPHS、PDAなどの携帯端末やパーソナルコンピュータなどが該当する。   The user device 300 is used by the user in order to acquire the weather prediction information of the station from the weather prediction device 200. For example, a portable terminal such as a mobile phone, a PHS, or a PDA having a function of exchanging information with the weather prediction apparatus 200, a personal computer, or the like is applicable.

天気観測装置100は、各鉄道駅に設置され、通信制御部110、天気観測部120および天気情報送信部130を有する。通信制御部110は、天気予測装置200との間でやり取りされる各種情報に関する通信を制御する。   The weather observation apparatus 100 is installed at each railway station and includes a communication control unit 110, a weather observation unit 120, and a weather information transmission unit 130. The communication control unit 110 controls communication related to various information exchanged with the weather prediction device 200.

天気観測部120は、あらかじめ設定されている観測時間への到達を待って、鉄道駅および駅周辺の天気を観測する。例えば、気温や気圧、風向や風速などを測るセンサーを有する一般的な観測機器を用いて、大気の状態を計測する。そして、計測結果を解析することにより鉄道駅および駅周辺の天気を観測する。なお、天気観測部120は、天気を観測する方法として、どのような公知の技術を使ってもよい。天気観測部120は、天気の観測を完了するごとに、観測結果である天気情報を天気情報送信部130に渡す。   The weather observation unit 120 observes the weather around the railway station and the station after waiting for a preset observation time. For example, the atmospheric state is measured using a general observation device having a sensor for measuring temperature, pressure, wind direction, wind speed, and the like. And the weather around a railway station and a station is observed by analyzing a measurement result. Note that the weather observation unit 120 may use any known technique as a method of observing the weather. Each time the weather observation unit 120 completes the weather observation, it passes the weather information, which is the observation result, to the weather information transmission unit 130.

天気情報送信部130は、天気観測部120から天気情報を受けると、通信制御部110を介して、天気情報を天気予測装置200に送信する。   When receiving the weather information from the weather observation unit 120, the weather information transmission unit 130 transmits the weather information to the weather prediction device 200 via the communication control unit 110.

天気予測装置200は、図2に示すように、天気情報DB210と、通信制御部220と、天気情報保存部230と、天気予測処理部240とを有する。   As shown in FIG. 2, the weather prediction apparatus 200 includes a weather information DB 210, a communication control unit 220, a weather information storage unit 230, and a weather prediction processing unit 240.

天気情報DB210は、各鉄道駅における天気情報を位置情報に対応付けて記憶する。具体的には、鉄道の路線名と、各路線内の駅名と、各駅の位置情報と、観測時刻ごとの天気情報とを対応付けて記憶する。   The weather information DB 210 stores weather information at each railway station in association with position information. Specifically, the railway route name, the station name in each route, the position information of each station, and the weather information for each observation time are stored in association with each other.

例えば、図3に示すように、路線名「Y路線」と、Y路線内の駅名「A駅、B駅、C駅、・・・」と、各駅の位置情報と、観測時刻「・・・、11:50、12:10、12:10、12:20、12:30、12:40、・・・」ごとの天気情報(「雨」または「晴」)とを対応付けて記憶する。各路線内の駅名は、路線上の配置順序どおりに整列されている。   For example, as shown in FIG. 3, the route name “Y route”, the station name “A station, B station, C station,...”, The location information of each station, and the observation time “. , 11:50, 12:10, 12:10, 12:20, 12:30, 12:40,..., The weather information (“rain” or “sunny”) is stored in association with each other. The station names in each line are arranged in the arrangement order on the line.

なお、位置情報は、GPS(Global Positioning System)受信機などを用いて、駅ごとに測定した緯度や経度などをDB内に予め設定しておく。なお、天気予測装置200が各駅の位置関係を算定できる情報であれば、どのような情報であっても位置情報として採用できる。図3は、実施例1に係る天気情報DBの構成例を示す図である。   As the position information, the latitude and longitude measured for each station are set in advance in the DB using a GPS (Global Positioning System) receiver or the like. Any information can be adopted as the position information as long as the weather prediction apparatus 200 can calculate the positional relationship between the stations. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the weather information DB according to the first embodiment.

天気情報保存部230は、天気観測装置100から受信する天気情報を天気情報DB210に保存する。天気情報保存部230は、天気観測装置100から天気情報を受信するごとに、路線名、駅名および観測時刻の対応する箇所に天気情報を保存する。   The weather information storage unit 230 stores the weather information received from the weather observation apparatus 100 in the weather information DB 210. Each time weather information is received from the weather observation apparatus 100, the weather information storage unit 230 stores the weather information in a location corresponding to the route name, station name, and observation time.

天気予測処理部240は、天気情報DB210に記憶されている天気情報を取得して、所定の鉄道駅および駅周辺の所定時刻における天気を予測する。具体的には、天気予測処理部240は、例えば、C駅(図1参照)について所定時刻の天気を予測する場合には、C駅およびC駅から2駅内に位置するA駅およびB駅等(図1参照)について現時点までの天気情報を取得して、取得した天気情報を用いて天気情報の時系列変化を解析する。   The weather prediction processing unit 240 acquires the weather information stored in the weather information DB 210, and predicts the weather at a predetermined time around the predetermined railway station and the station. Specifically, for example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the C station (see FIG. 1), the A station and the B station located within two stations from the C station and the C station. Etc. (see FIG. 1), the weather information up to the present time is acquired, and the time series change of the weather information is analyzed using the acquired weather information.

例えば、現在時刻が「12:20」であるとすると、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を解析して、A駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「雨→雨→雨→雨」、B駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→雨→雨」、C駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→晴→晴」となっていることを解析する。   For example, if the current time is “12:20”, the weather prediction processing unit 240 analyzes the weather information acquired from the weather information DB 210, and the time-series change of the weather information up to the current time at station A is “ “Rain → Rain → Rain → Rain”, the time-series change of the weather information up to the current time at station B is “Sunny → Sunny → Rain → Rain”, and the time-series change of the weather information at station C to the present is “Sunny → Sunny” Analyzes that “→ Sunny → Sunny”.

そして、天気予測処理部240は、解析の結果を踏まえて、天気予測対象駅および対象駅周辺について所定時刻の天気を予測する。例えば、天気予測処理部240は、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気を予測する場合には、A駅よりも近くにあるB駅の天気が「雨」に変化している点、および20分前にB駅の天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気は「雨」であると予測する。   Then, the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the weather prediction target station and the vicinity of the target station based on the analysis result. For example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at the time “12:40” around the C station and around the C station, the weather at the B station near the A station changes to “rain”. From the point that the weather at station B has changed from “clear to rain” 20 minutes ago, and from the point that “rain” continues for several observation times at each station, The weather at time “12:40” around station C is predicted to be “rainy”.

同様に、天気予測処理部240は、Z路線上のF駅およびF駅周辺における時刻「12:40」の天気を予測する場合には、D駅よりも近くにあるE駅の天気が「晴」に変化している点、および20分前にB駅の天気が「雨→晴」に変化している点、さらに「晴」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、F駅およびF駅周辺の時刻「12:40」の天気は「晴」であると予測する。   Similarly, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at time “12:40” at the F station on the Z route and around the F station, the weather at the E station near the D station is “sunny”. , And the point where the weather at station B has changed from “rain to sunny” 20 minutes ago, and further, “sunny” continues for several hours at each station. Therefore, the weather at the time “12:40” around the F station and the F station is predicted to be “sunny”.

また、天気予測処理部240は、上述したように、同一路線上にある駅の天気情報を用いて天気を予測するだけでなく、天気予測の対象となる駅から距離的に近い駅の天気情報を用いて、天気予測の対象となる駅および駅周辺の天気を予測してもよい。   In addition, as described above, the weather prediction processing unit 240 not only predicts the weather using the weather information of the stations on the same route, but also weather information of the stations that are close in distance from the station that is the target of the weather prediction. May be used to predict the weather that is subject to weather prediction and the weather around the station.

例えば、天気予測処理部240は、同一路線にある駅の情報に限定されることなく、天気情報DB210に記憶されている位置情報に基づいて、天気予測の対象となる駅および天気予測の対象となる駅から所定の距離圏内にある駅の天気情報を取得する。そして、天気情報DB210から取得した天気情報を用いて、天気予測の対象となる駅から所定の距離圏内にある駅の天気情報の時系列変化を解析して、天気予測の対象となる駅および駅周辺の天気を予測する。   For example, the weather prediction processing unit 240 is not limited to information on stations on the same route, but based on position information stored in the weather information DB 210, a weather prediction target station and a weather prediction target The weather information of stations within a predetermined distance from the station is acquired. Then, using the weather information acquired from the weather information DB 210, the time series change of the weather information of the stations within a predetermined distance from the station that is the target of the weather prediction is analyzed, and the station and the station that are the target of the weather prediction Predict the surrounding weather.

そして、天気予測装置200は、例えば、図2に示すユーザ装置300などからの要求に応じて、鉄道駅および駅周辺の天気予測に関する情報を提供することもできる。   And the weather prediction apparatus 200 can also provide the information regarding the weather prediction of a railway station and a station periphery, for example according to the request | requirement from the user apparatus 300 etc. which are shown in FIG.

[天気予測装置の処理(実施例1)]
続いて、図4を用いて、実施例1に係る天気予測装置による処理の流れを説明する。図4は、実施例1に係る天気予測装置による処理の流れを説明するための図である。
[Processing of Weather Prediction Device (Example 1)]
Next, the flow of processing performed by the weather prediction apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining the flow of processing by the weather prediction apparatus according to the first embodiment.

図4に示すように、天気予測装置200の天気予測処理部240は、天気予測対象駅および対象駅から所定駅数内にある駅の天気情報を取得する(ステップS1)。具体的には、天気予測処理部240は、例えば、C駅(図1参照)について所定時刻の天気を予測する場合には、C駅およびC駅から2駅内に位置するA駅およびB駅等について現時点までの天気情報を天気情報DB210から取得する。   As shown in FIG. 4, the weather prediction processing unit 240 of the weather prediction device 200 acquires weather information of a station within a predetermined number of stations from the weather prediction target station and the target station (step S1). Specifically, for example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the C station (see FIG. 1), the A station and the B station located within two stations from the C station and the C station. The weather information up to the present time is acquired from the weather information DB 210.

そして、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を用いて、各駅の天気情報の時系列変化を解析する(ステップS2)。例えば、現在時刻が「12:20」であるとすると、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を解析して、A駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「雨→雨→雨→雨」、B駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→雨→雨」、C駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→晴→晴」となっていることを解析する。   And the weather prediction process part 240 analyzes the time series change of the weather information of each station using the weather information acquired from weather information DB210 (step S2). For example, if the current time is “12:20”, the weather prediction processing unit 240 analyzes the weather information acquired from the weather information DB 210, and the time-series change of the weather information up to the current time at station A is “ “Rain → Rain → Rain → Rain”, the time-series change of the weather information up to the current time at station B is “Sunny → Sunny → Rain → Rain”, and the time-series change of the weather information at station C to the present is “Sunny → Sunny” Analyzes that “→ Sunny → Sunny”.

そして、天気予測処理部240は、各駅の天気情報についての時系列変化解析結果に基づいて、天気予測対象駅および対象駅周辺の天気を予測する(ステップS3)。例えば、C駅およびC駅周辺について所定時刻の天気を予測する場合を例に挙げる。   And the weather prediction process part 240 estimates the weather of a weather prediction object station and the circumference | surroundings of an object station based on the time series change analysis result about the weather information of each station (step S3). For example, the case where the weather of predetermined time is estimated about C station and the C station periphery is mentioned as an example.

天気予測処理部240は、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気を予測する場合には、上述した天気情報の時系列変化に関する解析結果から、A駅よりも近くにあるB駅の天気が「雨」に変化している点、および20分前にB駅の天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気は「雨」であると予測する。そして、天気予測処理部240は、処理を完了する。   When the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at the time “12:40” in the C station and in the vicinity of the C station, the weather prediction processing unit 240 determines that the B that is closer to the A station from the analysis result regarding the time series change of the weather information described above The point where the weather at the station has changed to “rain”, the point where the weather at station B has changed from “sunny to rain” 20 minutes ago, and “rain” has passed several observation times at each station. The weather at the time “12:40” around the C station and around the C station is predicted to be “rainy” because it continues for a long time. And the weather prediction process part 240 completes a process.

[実施例1による効果]
上述してきたように、実施例1によれば、実施例1に係る天気予測装置は、所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報の時系列変化から、所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する。このようなことから、鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測できる。
[Effects of Example 1]
As described above, according to the first embodiment, the weather prediction apparatus according to the first embodiment is based on a time series change of weather information about a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station, and the predetermined railway station. The weather at a predetermined time is predicted. For this reason, it is possible to accurately predict the weather around the railway station and the station.

上記の実施例1において、天気予測装置200は、鉄道駅間の天気情報をさらに収集して保存し、所定の鉄道駅に関する天気予測に加味することもできる。   In the first embodiment, the weather prediction device 200 can further collect and store weather information between the railway stations and add it to the weather prediction regarding a predetermined railway station.

[天気予測装置の構成(実施例2)]
図5は、実施例2に係る天気予測装置の構成を示す図である。実施例2に係る天気予測装置の構成は、実施例1に係る天気予測装置と基本的には同様の構成であるが、以下に説明する点が異なる。
[Configuration of Weather Prediction Device (Example 2)]
FIG. 5 is a diagram illustrating the configuration of the weather prediction apparatus according to the second embodiment. The configuration of the weather prediction apparatus according to the second embodiment is basically the same as that of the weather prediction apparatus according to the first embodiment, but differs in the points described below.

天気予測装置200は、ネットワーク1を介して、鉄道を走行する電車400と通信が可能な状態にある。そして、天気情報保存部230は、電車400から走行中の駅間を示す走行情報およびワイパーの操作情報を取得すると、取得した駅間で雨が降っているものと判断し、天気情報DB210の対応箇所に保存する。   The weather prediction device 200 can communicate with the train 400 traveling on the railway via the network 1. And the weather information storage part 230 will judge that it is raining between the acquired stations, if the driving | running | working information which shows between the running stations and the operation information of a wiper are acquired from the train 400, Correspondence of weather information DB210 Save in place.

例えば、図6に示すように、天気情報保存部230は、電車400から「A駅〜B駅の区間を走行中」であることを示す走行情報およびワイパー操作情報を12:10頃に受信すると、天気情報DB210の対応箇所に「雨」という天気情報を保存する。図6は、実施例2に係る天気情報DBの構成例を示す図である。   For example, as shown in FIG. 6, when the weather information storage unit 230 receives travel information and wiper operation information indicating that the train 400 is “running a section from station A to station B” around 12:10. The weather information “rain” is stored in the corresponding location of the weather information DB 210. FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the weather information DB according to the second embodiment.

天気予測処理部240は、例えば、C駅(図1参照)について所定時刻の天気を予測する場合には、「C駅」、「C駅から2駅内に位置するA駅およびB駅等(図1参照)」、および「A駅〜B駅の区間、B駅〜C駅の区間」について現時点までの天気情報を取得して、取得した天気情報を用いて天気情報の時系列変化を解析する。   For example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the C station (see FIG. 1), the “C station”, “the A station and the B station located within two stations from the C station, etc. ( 1) ”and“ A station to B station section, B station to C station section ”are acquired, and the time series change of the weather information is analyzed using the acquired weather information. To do.

例えば、現在時刻が「12:20」であるとすると、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を解析して、A駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「雨→雨→雨→雨」、A駅〜B駅の区間における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→雨→雨→雨」、B駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→雨→雨」、B〜C駅の区間における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→晴→雨」、C駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→晴→晴」となっていることを解析する。   For example, if the current time is “12:20”, the weather prediction processing unit 240 analyzes the weather information acquired from the weather information DB 210, and the time-series change of the weather information up to the current time at station A is “ “Rain → Rain → Rain → Rain”, the time series of weather information up to the current time in the section from Station A to B is “Sunny → Rain → Rain → Rain”, the time series of weather information up to the current time at Station B The change is “Sunny → Sunny → Rain → Rain”, the time series of weather information up to the current time in the section between B and C stations is “Sunny → Sunny → Sunny → Rain”. Analyzes that the series change is “clear → clear → clear → clear”.

そして、天気予測処理部240は、解析の結果を踏まえて、天気予測対象駅および対象駅周辺について所定時刻の天気を予測する。例えば、天気予測処理部240は、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気を予測する場合には、A駅よりも近くにあるB駅の天気が「雨」に変化している点、B〜C駅の区間における天気が「雨」に変化している点、および10分前にB〜C駅の区間における天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気は「雨」であると予測する。   Then, the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the weather prediction target station and the vicinity of the target station based on the analysis result. For example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at the time “12:40” around the C station and around the C station, the weather at the B station near the A station changes to “rain”. The point that the weather in the section from station B to C has changed to “rain”, the weather in the section from station B to station C has changed from “sunny to rain” 10 minutes ago, From the point that “rain” continues for several observation times at each station, the weather at time “12:40” around station C and around station C is predicted to be “rain”.

[天気予測装置による処理(実施例2)]
図7は、実施例2に係る天気予測装置による処理の流れを説明するための図である。同図に示すように、天気予測装置200の天気予測処理部240は、天気予測対象駅、対象駅から所定駅数内にある駅、および駅間の天気情報を取得する(ステップS1)。具体的には、天気予測処理部240は、例えば、C駅(図1参照)について所定時刻の天気を予測する場合には、C駅、C駅から2駅内に位置するA駅およびB駅、および「A駅〜B駅の区間、B駅〜C駅の区間」について現時点までの天気情報を天気情報DB210から取得する。
[Processing by Weather Prediction Device (Example 2)]
FIG. 7 is a diagram for explaining the flow of processing by the weather prediction apparatus according to the second embodiment. As shown in the figure, the weather prediction processing unit 240 of the weather prediction apparatus 200 acquires weather prediction target stations, stations within a predetermined number of stations from the target station, and weather information between stations (step S1). Specifically, for example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at a predetermined time for the C station (see FIG. 1), the A station and the B station located within two stations from the C station and the C station. , And “the section from A station to B station, the section from B station to C station” are acquired from the weather information DB 210 to the present time.

そして、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を用いて、各駅の天気情報の時系列変化を解析する(ステップS2)。現在時刻が「12:20」であるとすると、天気予測処理部240は、天気情報DB210から取得した天気情報を解析して、A駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「雨→雨→雨→雨」、A駅〜B駅の区間における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→雨→雨→雨」、B駅における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→雨→雨」、B〜C駅の区間における現在時刻までの天気情報の時系列変化は「晴→晴→晴→雨」、C駅における天気情報の現在までの時系列変化は「晴→晴→晴→晴」となっていることを解析する。   And the weather prediction process part 240 analyzes the time series change of the weather information of each station using the weather information acquired from weather information DB210 (step S2). If the current time is “12:20”, the weather prediction processing unit 240 analyzes the weather information acquired from the weather information DB 210, and the time series change of the weather information up to the current time at the station A is “rain → “Rain → Rain → Rain”, the time series change of the weather information from the A station to the B station until the current time is “Sunny → Rain → Rain → Rain”, the time series of the weather information at the B station until the current time is “Sunny → Sunny → Rain → Rain”, the time-series change of weather information until the current time in the section from B to C station is “Sunny → Sunny → Sunny → Rain”, The time-series change of the weather information at station C Analyzes that “Sunny → Sunny → Sunny → Sunny”.

そして、天気予測処理部240は、各駅の天気情報についての時系列変化解析結果に基づいて、天気予測対象駅および対象駅周辺の天気を予測する(ステップS3)。例えば、C駅およびC駅周辺について所定時刻の天気を予測する場合を例に挙げる。   And the weather prediction process part 240 estimates the weather of a weather prediction object station and the circumference | surroundings of an object station based on the time series change analysis result about the weather information of each station (step S3). For example, the case where the weather of predetermined time is estimated about C station and the C station periphery is mentioned as an example.

例えば、天気予測処理部240は、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気を予測する場合には、A駅よりも近くにあるB駅の天気が「雨」に変化している点、B〜C駅の区間における天気が「雨」に変化している点、および10分前にB〜C駅の区間における天気が「晴→雨」に変化している点、さらに「雨」が各駅において観測時間を幾つか経過する間継続している点から、C駅およびC駅周辺における時刻「12:40」の天気は「雨」であると予測する。そして、天気予測処理部240は、処理を完了する。   For example, when the weather prediction processing unit 240 predicts the weather at the time “12:40” around the C station and around the C station, the weather at the B station near the A station changes to “rain”. The point that the weather in the section from station B to C has changed to “rain”, the weather in the section from station B to station C has changed from “sunny to rain” 10 minutes ago, From the point that “rain” continues for several observation times at each station, the weather at time “12:40” around station C and around station C is predicted to be “rain”. And the weather prediction process part 240 completes a process.

[実施例2による効果]
上述してきたように、実施例2によれば、駅間の天気情報を取得して、天気予測対象駅の天気の予測に加味するので、駅だけの天気情報を用いるよりも精度良く天気を予測できる。
[Effects of Example 2]
As described above, according to the second embodiment, weather information between stations is acquired and added to the prediction of the weather of the weather prediction target station, so the weather is predicted with higher accuracy than using the weather information of only the station. it can.

なお、上記の実施例1で説明したように、天気予測の対象となる駅から所定の距離圏内にある駅の天気情報の時系列変化を解析して、対象駅および対象駅周辺の天気を予測する場合に、駅間の天気情報の時系列変化を加味して、天気を予測してもよい。   As described in the first embodiment, the time series change of the weather information of the stations within a predetermined distance from the target station for weather prediction is analyzed to predict the weather around the target station and the target station. In this case, the weather may be predicted in consideration of the time series change of the weather information between stations.

以下、本発明にかかる天気予測装置および天気予測方法の他の実施形態を説明する。   Hereinafter, other embodiments of the weather prediction device and the weather prediction method according to the present invention will be described.

(1)装置構成等
例えば、図2に示した天気予測装置200の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、天気予測装置200の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、天気情報保存部230と天気予測処理部240とを統合する。このように、天気予測装置200の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、天気予測装置200にて行なわれる各処理機能(図4、7等参照)は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
(1) Device Configuration, etc. For example, each component of the weather prediction device 200 shown in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution / integration of the weather prediction apparatus 200 is not limited to that shown in the figure, and for example, the weather information storage unit 230 and the weather prediction processing unit 240 are integrated. As described above, all or part of the weather prediction apparatus 200 can be configured to be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Furthermore, each processing function (see FIGS. 4 and 7, etc.) performed in the weather prediction apparatus 200 is realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or It can be realized as hardware by wired logic.

(2)天気予測方法
上記の実施例で説明してきた天気予測装置200により、以下のような天気予測方法が実現される。
(2) Weather prediction method The following weather prediction method is implement | achieved by the weather prediction apparatus 200 demonstrated in the said Example.

すなわち、各鉄道駅に設置された天気観測装置により所定の観測時刻へ到達するごとに取得される天気情報を収集する天気情報収集ステップと、所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する場合に、天気情報収集ステップにより所定の観測時刻ごとに収集された天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する天気情報記憶手段から、所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報を取得して(例えば、図4のステップS1参照)、当該取得した天気情報の時系列変化から所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する天気予測ステップと(例えば、図4のステップS2およびステップS3参照)を含んだ天気予測方法が実現される。   That is, a weather information collecting step for collecting weather information acquired every time a predetermined observation time is reached by a weather observation device installed at each railway station, and when predicting the weather at a predetermined time for a predetermined railway station From the weather information storage means for storing the weather information collected at each predetermined observation time by the weather information collection step in association with the station position information, within a predetermined distance from the predetermined railway station and the predetermined railway station. A weather prediction step of acquiring weather information about a station (for example, see step S1 in FIG. 4), and predicting the weather at a predetermined time for a predetermined railway station from a time series change of the acquired weather information (for example, The weather prediction method including steps S2 and S3 in FIG. 4) is realized.

(3)天気予測処理プログラム
また、上記の実施例で説明した天気予測装置200の各種の処理(例えば、図4および図7等参照)は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図15を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する天気予測処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図8は、天気予測処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
(3) Weather Prediction Processing Program Various processes of the weather prediction apparatus 200 described in the above embodiment (for example, see FIGS. 4 and 7 etc.) are executed in advance using programs prepared in advance such as personal computers and workstations. It can be realized by executing it on a computer system. In the following, an example of a computer that executes a weather prediction processing program having the same function as that of the above embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating a computer that executes a weather prediction processing program.

同図に示すように、コンピュータ500は、通信制御部510、HDD520、RAM530およびCPU540をバス600で接続して構成される。   As shown in the figure, the computer 500 is configured by connecting a communication control unit 510, an HDD 520, a RAM 530, and a CPU 540 via a bus 600.

ここで、通信制御部510は、各種情報のやり取りに関する通信を制御する。HDD520は、CPU540による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。RAM530は、各種情報を一時的に記憶する。CPU540は、各種演算処理を実行する。   Here, the communication control unit 510 controls communication related to the exchange of various information. The HDD 520 stores information necessary for the CPU 540 to execute various processes. The RAM 530 temporarily stores various information. The CPU 540 executes various arithmetic processes.

そして、HDD520には、図8に示すように、上記の実施例に示した天気予測装置200の各処理部と同様の機能を発揮する天気予測処理プログラム521と、天気予測処理用データ522とがあらかじめ記憶されている。なお、この天気予測処理プログラム521を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。   As shown in FIG. 8, the HDD 520 includes a weather prediction processing program 521 that exhibits the same function as each processing unit of the weather prediction apparatus 200 shown in the above embodiment, and weather prediction processing data 522. Pre-stored. Note that the weather prediction processing program 521 may be appropriately distributed and stored in a storage unit of another computer that is communicably connected via a network.

そして、CPU540が、この天気予測処理プログラム521をHDD520から読み出してRAM530に展開することにより、図8に示すように、天気予測処理プログラム521は天気予測処理プロセス531として機能するようになる。すなわち、天気予測処理プロセス531は、天気予測処理用データ522等をHDD520から読み出して、RAM530において自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種処理を実行する。なお、天気予測処理プロセス531は、図2に示した天気予測装置200の天気予測処理部240などにおいて実行される処理に対応する。   Then, the CPU 540 reads this weather prediction processing program 521 from the HDD 520 and expands it in the RAM 530, whereby the weather prediction processing program 521 functions as a weather prediction processing process 531 as shown in FIG. That is, the weather prediction processing process 531 reads the weather prediction processing data 522 and the like from the HDD 520, expands them in the area allocated to itself in the RAM 530, and executes various processes based on the expanded data and the like. The weather prediction processing process 531 corresponds to processing executed in the weather prediction processing unit 240 of the weather prediction apparatus 200 shown in FIG.

なお、上記した天気予測処理プログラム521については、必ずしも最初からHDD520に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ500に挿入されるフレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ500に接続される「他のコンピュータ(またはサーバ)」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ500がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。   The weather forecast processing program 521 is not necessarily stored in the HDD 520 from the beginning. For example, a flexible disk (FD), a CD-ROM, a DVD disk, a magneto-optical disk inserted into the computer 500, Each program is stored in a “portable physical medium” such as an IC card, and “another computer (or server)” connected to the computer 500 via a public line, the Internet, a LAN, a WAN, or the like. Alternatively, the computer 500 may read out and execute each program from these.

以上のように、本発明にかかる天気予測装置、天気予測方法および天気予測処理プログラムは、天気を予測する場合に有用であり、特に、鉄道の駅および駅周辺の天気を精度良く予測することに適している。   As described above, the weather prediction device, the weather prediction method, and the weather prediction processing program according to the present invention are useful for predicting the weather, and in particular, accurately predicting the weather around the railway station and the station. Is suitable.

1 ネットワーク
100 天気観測装置
110 通信制御部
120 天気観測部
130 天気情報送信部
200 天気予測装置
210 天気情報DB
220 通信制御部
230 天気情報保存部
240 天気予測処理部
300 ユーザ装置
400 電車
500 コンピュータ
510 通信制御部
520 HDD(Hard Disk Drive)
521 天気予測処理プログラム
522 天気予測処理用データ
530 RAM(Random Access Memory)
531 天気予測処理プロセス
540 CPU(Central Processing Unit)
600 バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Network 100 Weather observation apparatus 110 Communication control part 120 Weather observation part 130 Weather information transmission part 200 Weather prediction apparatus 210 Weather information DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 220 Communication control part 230 Weather information preservation | save part 240 Weather prediction process part 300 User apparatus 400 Train 500 Computer 510 Communication control part 520 HDD (Hard Disk Drive)
521 Weather prediction processing program 522 Weather prediction processing data 530 RAM (Random Access Memory)
531 Weather Prediction Processing Process 540 CPU (Central Processing Unit)
600 buses

Claims (9)

天気を予測する天気予測装置であって、
各鉄道駅に設置された天気観測装置により所定の観測時刻へ到達するごとに取得される天気情報を収集する天気情報収集手段と、
前記天気情報収集手段により所定の観測時刻ごとに収集された天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する天気情報記憶手段と、
所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する場合に、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報を前記天気情報記憶手段から取得して、当該取得した天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する天気予測手段と
を備えたことを特徴とする天気予測装置。
A weather prediction device for predicting the weather,
Weather information collecting means for collecting weather information acquired every time a predetermined observation time is reached by a weather observation device installed at each railway station;
Weather information storage means for storing the weather information collected at predetermined observation times by the weather information collection means in association with the position information of the station;
When predicting the weather at a predetermined time for a predetermined railway station, obtaining weather information about the predetermined railway station and a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station from the weather information storage means, A weather prediction device comprising: weather prediction means for predicting the weather at a predetermined time for the predetermined railway station from the time series change of the acquired weather information.
前記天気情報記憶手段は、前記天気情報収集手段により収集された天気情報を駅の路線上の配置位置に対応付けて記憶し、
前記天気予測手段は、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報を前記天気情報記憶手段から取得して、当該取得した各駅における天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項1に記載の天気予測装置。
The weather information storage means stores the weather information collected by the weather information collection means in association with the arrangement position on the route of the station,
The weather prediction means acquires weather information about the predetermined railway station and a station within a predetermined number of stations from the predetermined railway station from the weather information storage means, and the time series change of the weather information at each acquired station The weather prediction apparatus according to claim 1, wherein the weather at a predetermined time is predicted for the predetermined railway station.
駅間を走行する電車から走行中の駅間を示す走行情報およびワイパーの操作情報を取得して、駅間の天気を判定する判定手段をさらに備え、
前記天気情報記憶手段は、前記判定手段により判定された駅間の天気に関する情報をさらに記憶し、
前記天気予測手段は、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報、および前記駅間の天気に関する情報を前記天気情報記憶手段から取得して、当該取得した数駅および駅間における天気情報の時系列変化から、前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項2に記載の天気予測装置。
It further includes determination means for obtaining driving information and wiper operation information indicating between running stations from a train running between stations, and determining weather between the stations,
The weather information storage means further stores information related to the weather between stations determined by the determination means,
The weather prediction means acquires the weather information about the predetermined railway station and the stations within a predetermined number of stations from the predetermined railway station, and information on the weather between the stations from the weather information storage means, and acquires the information The weather prediction apparatus according to claim 2, wherein the weather at a predetermined time is predicted for the predetermined railway station from the time series change of the weather information between the several stations and the stations.
天気を予測する処理を行う天気予測装置に適用される天気予測方法であって、
各鉄道駅に設置された天気観測装置により所定の観測時刻へ到達するごとに取得される天気情報を収集する天気情報収集ステップと、
所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する場合に、前記天気情報収集ステップにより所定の観測時刻ごとに収集された天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報を取得して、当該取得した天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する天気予測ステップと
を含んだことを特徴とする天気予測方法。
A weather prediction method applied to a weather prediction device that performs a process of predicting weather,
A weather information collecting step for collecting weather information acquired every time a predetermined observation time is reached by a weather observation device installed at each railway station;
When predicting the weather at a predetermined time for a predetermined railway station, from the weather information storage means for storing the weather information collected at each predetermined observation time by the weather information collection step in association with the position information of the station, Obtaining weather information about a predetermined railway station and a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station, and predicting the weather at a predetermined time for the predetermined railway station from the time series change of the acquired weather information A weather prediction method comprising: a weather prediction step.
前記天気予測ステップは、前記天気情報収集手段により収集された天気情報を駅の路線上の配置位置に対応付けて記憶する前記天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報を取得して、当該取得した各駅における天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項4に記載の天気予測方法。   The weather prediction step includes: from the weather information storage unit that stores the weather information collected by the weather information collection unit in association with an arrangement position on a station line, from the predetermined railway station and the predetermined railway station. 5. The weather information for a predetermined number of stations is acquired, and the weather at a predetermined time is predicted for the predetermined railway station from a time-series change of the weather information at each acquired station. Weather forecast method. 駅間を走行する電車からワイパーの操作情報を取得して、駅間の天気を判定する判定ステップをさらに備え、
前記天気予測ステップは、前記判定ステップにより判定された駅間の天気に関する情報をさらに記憶する前記天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報、および前記駅間の天気に関する情報を取得して、当該取得した数駅および駅間における天気情報の時系列変化から、前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項5に記載の天気予測方法。
It further includes a determination step of acquiring wiper operation information from a train traveling between stations and determining weather between the stations,
The weather prediction step includes the weather information storage unit that further stores information on the weather between the stations determined in the determination step, and the predetermined railway station and stations within a predetermined number of stations from the predetermined railway station. Acquiring weather information and information on the weather between the stations, and predicting the weather at a predetermined time for the predetermined railway station from time series changes of the weather information between the acquired several stations and the stations, The weather prediction method according to claim 5.
天気を予測する処理をコンピュータに実行させる天気予測処理プログラムであって、
各鉄道駅に設置された天気観測装置により所定の観測時刻へ到達するごとに取得される天気情報を収集する天気情報収集手順と、
所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する場合に、前記天気情報収集手順により所定の観測時刻ごとに収集された天気情報を駅の位置情報に対応付けて記憶する天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定の距離圏内に位置する駅についての天気情報を取得して、当該取得した天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測する天気予測手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする天気予測処理プログラム。
A weather prediction processing program for causing a computer to execute a process for predicting weather,
A weather information collection procedure for collecting weather information acquired every time a predetermined observation time is reached by a weather observation device installed at each railway station;
When predicting the weather at a predetermined time for a predetermined railway station, from the weather information storage means for storing the weather information collected for each predetermined observation time by the weather information collection procedure in association with the position information of the station, Obtaining weather information about a predetermined railway station and a station located within a predetermined distance from the predetermined railway station, and predicting the weather at a predetermined time for the predetermined railway station from the time series change of the acquired weather information A weather prediction processing program for causing a computer to execute a weather prediction procedure.
前記天気予測手順は、前記天気情報収集手順により収集された天気情報を駅の路線上の配置位置に対応付けて記憶する前記天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報を取得して、当該取得した各駅における天気情報の時系列変化から前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項7に記載の天気予測処理プログラム。   From the weather information storage means for storing the weather information collected by the weather information collection procedure in association with the arrangement position on the station route, from the predetermined railway station and the predetermined railway station The weather information about a predetermined number of stations is acquired, and the weather at a predetermined time is predicted for the predetermined railway station from the time series change of the weather information at each acquired station. Weather forecast processing program. 駅間を走行する電車からワイパーの操作情報を取得して、駅間の天気を判定する判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記天気予測手順は、前記判定手順により判定された駅間の天気に関する情報をさらに記憶する前記天気情報記憶手段から、前記所定の鉄道駅および当該所定の鉄道駅から所定駅数内の駅についての天気情報、および前記駅間の天気に関する情報を取得して、当該取得した数駅および駅間における天気情報の時系列変化から、前記所定の鉄道駅について所定時刻の天気を予測することを特徴とする請求項8に記載の天気予測処理プログラム。
Obtaining wiper operation information from trains running between stations, causing the computer to further execute a determination procedure for determining the weather between stations,
The weather prediction procedure includes the weather information storage means for further storing information about the weather between the stations determined by the determination procedure, and the predetermined railway station and stations within a predetermined number of stations from the predetermined railway station. Acquiring weather information and information on the weather between the stations, and predicting the weather at a predetermined time for the predetermined railway station from time series changes of the weather information between the acquired several stations and the stations, The weather prediction processing program according to claim 8.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014075087A (en) * 2012-10-05 2014-04-24 Navitime Japan Co Ltd Information processing system, information processor, server, terminal device, information processing method, and program
KR102746055B1 (en) * 2023-12-27 2024-12-26 쿠팡 주식회사 Method, apparatus, and recording medium for determining weather of the delivery region

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003215266A (en) * 2002-01-28 2003-07-30 Mitsubishi Electric Corp Weather information-distributing server, system, and method
JP2004301511A (en) * 2003-03-28 2004-10-28 Sec:Kk Weather information collection management system
JP2008126765A (en) * 2006-11-17 2008-06-05 Toshiba Corp Vehicle air conditioner control system
JP2008162565A (en) * 2007-01-05 2008-07-17 Mitsubishi Electric Corp Passenger guidance system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003215266A (en) * 2002-01-28 2003-07-30 Mitsubishi Electric Corp Weather information-distributing server, system, and method
JP2004301511A (en) * 2003-03-28 2004-10-28 Sec:Kk Weather information collection management system
JP2008126765A (en) * 2006-11-17 2008-06-05 Toshiba Corp Vehicle air conditioner control system
JP2008162565A (en) * 2007-01-05 2008-07-17 Mitsubishi Electric Corp Passenger guidance system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6013023826; 今井俊昭、他: '2地点の風速相関を考慮した強風監視法の検討' 鉄道総研報告 第18巻 第9号, 20040906, P.5-10 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014075087A (en) * 2012-10-05 2014-04-24 Navitime Japan Co Ltd Information processing system, information processor, server, terminal device, information processing method, and program
KR102746055B1 (en) * 2023-12-27 2024-12-26 쿠팡 주식회사 Method, apparatus, and recording medium for determining weather of the delivery region
WO2025143985A1 (en) * 2023-12-27 2025-07-03 쿠팡 주식회사 Method, apparatus, and recording medium for determining weather of delivery region

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