とは，その前後と比べて，特定の気象現象の出現頻度が高い日で，経験的に強風，弱風のとして知られている日がある．風のが存在するのであれば，風によって生成される波浪のが存在するはずである．波浪のの特性が明らかになれば，大型の港湾工事の工程を立てる際にも有用な情報になると考えられる．本研究では波浪と風に着目し，の存在について調べた．その結果，強風，弱風のとして経験的に知られていたものが，観測資料から確認できた．高波高のは，日本海側では強風のと対応するが，太平洋側では必ずしも対応しない．低波高のは，両海域とも弱風のと対応する．波形勾配については，高（低）波高のは，波形勾配が大きい（小さい）と対応している．

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祝日のような通常の平日と異なる特殊な日(

)は、時系列に従って変化する顧客の需要に大きな影響を与えることが知られている。本稿では、neural network による空間埋め込み(embedding)を用いての影響をモデリングする新たな手法を提案する。 実験では実在するコールセンターのデータを用いて評価実験を行い予測手法の有効性を確認する。また、ごとに学習された embedding によって得られると周辺の日の表現を可視化をすることにより、その関係性に対するさらなる理解が得られることを示す。

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1．  はじめに
前報(田中・加藤 2015)では日本付近を対象とした気圧パターンにおいての出現がみられることを統計的に明らかにした．そこで本報では，日本における天気の出現についての有無を統計的に明らかにし，気圧パターンの出現との関係について解析を行った．
 2．  使用データおよび研究方法
NCEP/NCAR再解析データの海面気圧データを用いて，日本付近を中心とする北緯20～50度，東経120～150度を対象に1961年～2004年の44年間について主成分分析及びクラスター分析を行い，毎日の気圧パターンについてグループ分けを行った．このうち主要となるパターンについて月日別出現日数を算出し，各パターンが出現する基準値（5～17日の7種類の移動平均値）に対する特定日の日数についてχ二乗検定により特定の気圧パターンが生じやすい月日()を抽出した．また，気象官署における降雪量，降水量および雲量データより期間中の毎日の天気を特定し，気圧パターンと同様にχ二乗検定により特定の天気が生じやすいを統計的に抽出した．さらにこれらの月日が一致する事例を抽出し，その関係性について解析を行った．
 3．  結果
気圧場における主要パターンと，全国の気象官署における天気のについて，両者がともに特定の日を中心とした短期間に出現しやすい事例が複数認められた．例えば大陸側が弱い高圧となり，オホーツク海方面が弱い緩やかに低圧となるパターン(図1)が多く出現する日(3月6日)については，同日に九州から近畿にかけての地点で晴れやすいことが明らかになった(図2)．当該パターンが出現する前後の日を含めた気圧パターンを調査した結果，大陸側に位置する高気圧の張り出しや低気圧などの移動により出現し，翌日にかけて気圧傾度が大きくなるものであることが明らかとなった．このことは，当該地域において3月7日に雪や雨となる年が比較的多くみられることから，気圧配置の変化が天気のの一因となっていると考えられる．
また，関東付近が低圧となるパターンが多く出現する日(9月25日)については，同日に東北北部から北海道にかけて雨となりやすい結果が得られた．この事例では，前日から翌日にかけて低気圧が北海道の近海を通過する際に，当該地域に降水をもたらしているものと考えられる． 

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This paper proposes a new method for the forecast of daily maximum electric load by using feedforward neural networks and recurrent neural networks. While the maximum electric load mostly depends on the weather conditions of the day, it is important for the forecast to consider the influence of the load or the weather conditions for the past few days. The proposed method consists of two steps in the learning stage. In the first step, the feedforward networks learn the standard electric load corresponding to the weather conditions of the day in which the load is to be predicted. In the second step, the recurrent networks learn the difference between the standard electric load and the measured one. The load forecast is executed as follows: the feedforward networks output the standard load after the weather conditions of the day are inputted. The final result of the load forecast is obtained as for the output of the recurrent networks which correct the standard load considering the time dependency of electric load. Computational experiments show the high abilities of the proposed method so that the annual average error of the forecast for weekdays is 1.7%.

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大槌湾をモデル海域とし, 1996年と1997年の日々の漁況と海象・気象変動データから, 三陸沿岸へ回帰したサケの行動と海象や気象変動との関係を論じた。漁獲ピーク時の水温は両年とも13℃台であった。5mm以上の降雨や10m/s以上の西風が吹いた日の直後には, 前日の1.5倍以上の漁獲がみられた日が両年とも8割あった。特に漁期で最大降雨日あるいは最大強風日の直後には一, 二の好漁であった。以上の結果はサケの遡上行動に海象・気象変動が大きく関与していることを示す。

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Recently long period waves and sudden growing waves cause breakage of mooring ropes and over compression of fenders and damage moored ships. In this paper we study on determining the judgement of survival mooring conditions for a specific port by using the wave statistics in ports and harbors and weather data. The obtained results are summarized as follows : (1) By using the existing wave statistics, the useful characteristics for judgement of survival mooring conditions for the port is obtained. (2) The wave height is the most important for the judgement of survival conditions. So we define new parameters as a maximum wave height and a growth rate of wave height in order to clarify the relation between wave heights and atmospheric pressures. (3) Studying the correlations between above new parameters, the characteristics of wind and moving low pressures, we can obtain available informations for judgement of survival mooring conditions. (4) Since there exists the time difference between the neighboring harbors when the maximum wave heights happen, it is useful to exchange the wave height informations to judge the mooring conditions.

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1．  はじめに
 　十分な統計期間で見た場合，ある日に生じる気象現象の出現割合は前日や翌日とそれほど大きな差はないと考えられる．しかしながら，実際にはある日が前日や翌日と比べ雨が降りやすいといった特異性が存在することは経験的に明らかとなっており，あるいはシンギュラリティとして定義されている．(日本気象学会　1998，吉野ほか　1985)
気圧配置についても吉野・福岡（1967）などが特異性の存在を指摘している．しかしながら，半旬（5日）単位での討論にとどまっているため，1日単位での特異性については触れられていない．そこで，本研究では日本付近を対象にして，気圧配置について加藤ほか（2013）にならい客観的な解析を行い，日単位での特異性の有無を明らかにする．

2．  使用データおよび研究方法
NCEP/NCAR再解析データの日平均海面気圧データを用いて，日本付近を中心とする北緯20～50度，東経120～150度を対象に1961年～2004年の44年間について主成分分析及びクラスター分析を行い，毎日の気圧パターンについてグループ分けを行った．このうち主要となる7種類のパターンについて月日別出現日数を算出し，各パターンが出現する基準値として5～17日の7種類の移動平均値を用いて，この平均値に対する特定日の日数についてχ二乗検定により特定の気圧パターンが生じやすい月日を特定した．

3．  結果
気圧場における主要なパターン7種類の月日別出現日数についてχ二乗検定を行った結果，特定の日を中心とした短期間に出現しやすい事例が認められた．たとえば図1に示すような大陸側が緩やかに高圧であるパターンでは10月18日を中心として出現日数が最も多くなり（図2），特異性が現れていることが示された．また，強い冬型の気圧配置となるパターン（図略）では，1月4日を中心として最も多い出現日数が現れるなど，特異性のいくつかの事例が示された．

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神奈川県食品衛生課編「食中毒発生一覧表」に記載されている食中毒事件の発生日, 発生件数および患者数ならびに判別分析で求められた食中毒発生予測式から算出される予測値を供試し, 食中毒発生日の特異性を検討した。検討した期間は1979年から1988年の10年間で, 各年6月から10月の5ケ月間である。
1) 食中毒発生のは, 発生件数の平均値および変動係数によれば9月4日, 9月8日, 9月7日, 9月13日および8月26日であった。
2) また, 患者数では9月4日, 9月13日, 8月5日, 8月25日および7月29日であった。
3) 以上の結果から, 食中毒発生件数・患者数のは9月上旬に集積性が認められた。
4) 発生件数・患者数の曜日別発生頻度は, 統計的検定の結果, 日曜日, 金曜日, 火曜日に高く, 水曜日に有意に低いことがわかった。
5) 予測値においては, 曜日間に有意差は認められなかった。
6) 食中毒発生ありと予測された期間は, 予測値の日別平均値によれば, 7月14日から7月17日, 7月23日から9月17日の期間であって, そのうち, 特に予測値の高い期間は8月20日から23日の4日間であった。
このように, 環境要因に基づく予測と実際の発生頻度にずれが生じているのは, 食習慣等の社会的要因や調理従事者等の人為的影響が食中毒発生に深く関与しているものと考えられる。そこで, 環境要因の他に発生件数・患者数の日別・曜日別平均値さらには日別平均予測値をダミー変数とし採用すれば, 食中毒発生予測式の精度の向上が可能と考えられる。また, 行政施策の用途によっては, 月ごとに食中毒発生予測式を構築する必要性も考えられる。

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筆者らは, 性能照査型道路計画設計手法の導入を提案しているが, 計画/設計道路の性能をより的確に評価するためには, 年間8,760時間の時系列的な時間交通需要変動を考慮することが必要である. そこで本論文では, 日ベースと時間ベースの2段階に分け年間の時間交通需要変動を推計する手法を構築した. これにより車両感知器では直接観測することが困難な超過需要を考慮することができる. そして, この手法を用いて道路カテゴリ別の平均的な時間交通需要変動を推計した. これと各種条件・道路構造別の道路交通性能を組み合わせれば, 計画/設計道路で実現される交通状況を年間を通じて想定することができ, 道路の性能をより詳細に評価することが可能となる.

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Norovirus食中毒における年別，月別，週別，日別，曜日別の発生頻度は，｢全国食中毒事件録｣第三篇に収録されている1998年〜2008年の11年間の発生年月日，発生件数，患者数を用い検討した。
年別発生頻度は2003年〜2008年の間が平均値を超えた高い期間であった。発生頻度が上限値を超えた2006年は異常に高い年であった。
月別発生頻度は12月，1月，2月，3月，11月の順に高く，冬季に発生が集中していた。12月と1月の間は有意差が認められなかったが，12月および1月は他の月との間で有意差が認められた。したがって，12月および1月は発生頻度が高い月であった。
週別発生頻度は発生件数が第47週から第14週，患者数が第47週から第13週までの間が連続して平均値を超えた高い期間であった。中でも発生頻度は第51週が有意に高く，第52週および第1週の年末年始の週が有意に低くかった。
日別発生頻度は発生件数が11月17日〜3月31日の間，患者数が11月15日〜4月2日の間が平均値を超えた高い期間であった。 中でも発生頻度は12月9日，12月10日，12月16日，12月23日など12月中旬の第51週の日が特に高かった。12月29日，12月30日，1月2日，1月3日など年始年末に当たる日は平均値を下回り発生頻度が低かった。
曜日別発生頻度は土曜日，日曜日，金曜日，月曜日，火曜日，木曜日，水曜日の順に高かった。土曜日と日曜日の間には有意差が認められなかったが，土曜日および日曜日は他の曜日との間で有意差が認められた。したがって，土曜日および日曜日は発生頻度が高い曜日であった。

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Nature and wildlife observation is a popular activity that attracts many people. From the viewpoint of conservation ecology, it is important to know the effect of such human activity on the wildlife concerned. The giant flying squirrel (Petaurista leucogenys) is a recent, popular subject of observation in Japan. Yakuo-In Temple in Takao, Tokyo, is a renowned location for the observation of giant flying squirrel. However, the observation of this species at the temple only became popular in the mid1990s. Observation records made by a high school club revealed that giant flying squirrel in Yakuo-In departed their nests 30 min after sunset in 1987-1998; here, we report nest departure data for 2003-2004. Giant flying squirrel that lived in a highly visited nature-observation area departed their nests 60 min after sunset on average, whereas those that lived in a more secluded area departed their nests 30 min after sunset. Giant flying squirrel also departed their nests later when there were >20 observers near the nest. Thus, wildlife observation activity is responsible for the delay in the time of departure from the nest in giant flying squirrel.

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既存研究において、中心市街地の実態把握にはカウント調査による通行量データの利用が行われてきた。しかし、カウント調査は調査日が限定されており、多時点における通行量や時間帯を考慮した研究は少なく、ICT 技術を活用した通行量調査の研究でも、計測器の精度検証や評価指標の提案が主であり計測期間も短期間であった。また受動赤外線自動計測器により計測したデータを用いた研究においても複数地点の観測データを扱い面的に分析した研究は少ない。そこで本研究では、中心市街地を対象に受動赤外線自動計測器を用いて計測した複数地点における異なる 2 方向の断面通行量連続データを利用し、平日と休日や時間帯、各イベント、感染拡大防止策が実施されていた期間等の通行量を面的に表すことで、中心市街地の人々の動きの特性や変化を明らかにした。

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細菌性食中毒1事件当りの患者数の変動について, 病因物質・原因施設という要因に注目し, 統計的な手法を用い観察した。供試データは「全国食中毒事件録」の1984年～1988年の患者数, 病因物質および原因施設である。なお, 検討した病因物質は腸炎ビブリオ, サルモネラおよびブドウ球菌である。その結果は,
1.細菌性食中毒患者数は原データでは正規性を示さないが, 原データを対数あるいはべき乗変換すると正規分布に近似させることができた。実用上, 対数変換 (Log (x+1) ) し以下の解析に用いた。
2.細菌性食中毒患者数に相関の高いのは, 原因施設であった。
3.細菌性食中毒患者数について, 平均値および発生限界 (平均値±2×標準偏差) を病因物質別, 原因施設別, 病因物質×原因施設のクロス別に求め, 患者数の中心的傾向および発生区間を推定することができた。
1) 患者数の多い原因施設は, 学校・保育所, 仕出・弁当屋, 事業所給食, 旅館, 寮・寄宿舎, その他の業種, 飲食店, 製造業であり, 上位に位置するのは食事提供数の多い業種であった。
発生区間が広いのは学校・保育所, 製造業, 仕出・弁当屋, 事業所給食, 飲食店, 旅館, その他の業種, 販売店, 寮・寄宿舎, 家庭, 不明の順であった。
2) 患者数の多い病因物質は, 腸炎ビブリオであった。
発生区間が広いのはサルモネラ, 腸炎ビブリオ, ブドウ球菌の順であった。
3) 患者数における病因物質と原因施設のクロスでは, サルモネラと学校・保育所, ブドウ球菌と学校・保育所, サルモネラと販売店, 腸炎ビブリオと製造業, サルモネラと旅館, 腸炎ビブリオと仕出・弁当屋が特に多かった。
発生区間が広いのはサルモネラと学校・保育所, ブドウ球菌と学校・保育所, サルモネラと販売店, サルモネラと仕出・弁当屋, サルモネラと旅館, ブドウ球菌と製造業であった。

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This paper proposes a new method for the prediction of daily maximum electric load by using a reccurent neural network. Although algorithms like back-propagation are usually utilized in learning of recurrent neural networks, there are two serious problems, which one is that learning algorithm is inadequate to achieve optimum weight vector, i.e., local minimum problem, the other is that there is no method of settling structure of network. Proposed method can overcome these two problems by applying genetic algorithm to learning of recurrent neural networks. Two types of crossover operators are newly introduced into genetic algorithm for the optimization of the network structures. Therefore the number of hidden units is automatically fixed and local minimum can be avoided. Computational experiments show that the proposed method can produce recurrent neural networks with high abilities of prediction.

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企業のコールセンターでは，顧客からの問い合わせに対応できる十分な人員が必要な一方，過剰な人員配置はコスト増加につながるため，業務量予測は運営を効率化する上で重要なタスクである．本稿では，業務量に多大な影響を及ぼす

のモデリングを行い，それに基づいて予測モデルを提案した．コールセンターの5年分の実データを用いて実験を行い，提案手法の有効性と実用性を確認した．

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After the liberalization of electricity market in Japan, new entry electricity suppliers will need to schedule the electricity supply and demand plans and procure the shortage electricity from the market. Basically they cannot afford enough capacity of generators and expensive supply and demand control system. Therefore, it is important that knowing characteristics of electricity demand and forecasting a day-ahead electricity demand accurately using the system without heavy process. In addition, the forecasting methods should not be black boxed but also be explainable in qualitatively.
In this paper, we proposed several methods of simplified data reference using day type or temperature as criteria of selecting reference day and evaluated each method’s forecast accuracy. Moreover, we use the best data reference method as the base model of forecasting and combine other methods to improve forecast accuracy with simple condition. The results show that even using simplified data reference methods, it is able to forecast accurately with 6.2% in annual average of daily mean absolute error (MAE). In some estimate conditions, this method is able to reduce imbalance penalty cost which is equal to a few % of supply cost of electricity.

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