JP2006195650A - Slope collapse monitoring/prediction system - Google Patents

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JP2006195650A
JP2006195650A JP2005005459A JP2005005459A JP2006195650A JP 2006195650 A JP2006195650 A JP 2006195650A JP 2005005459 A JP2005005459 A JP 2005005459A JP 2005005459 A JP2005005459 A JP 2005005459A JP 2006195650 A JP2006195650 A JP 2006195650A
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monitoring
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Hayashi O
林 王
Ichiro Seko
一郎 瀬古
Shunsaku Nishie
俊作 西江
P Orense Rolando
ピー オレンセ ロランド
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CHUO KAIHATSU
Chuo Kaihatsu Corp
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CHUO KAIHATSU
Chuo Kaihatsu Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To acquire effective data for more exactly predicting slope collapse at any time, to disclose it and to predict the slope collapse based on the data to distribute warning. <P>SOLUTION: An extensometer 21, a clinometer 22, a rain gauge 23 and an underground water level indicator 24 are arranged on a slope to be measured, pieces of measurement data from a group 2 of these measuring instruments are collected by a data collection facility 3 and the pieces of measurement data are transmitted to a central monitoring facility 4 at any time via the Internet N. Then, a safety factor Fs of the slope collapse in groundwater analysis and slope stability analysis by a finite element method is analyzed based on the measurement data and warning information is distributed based on the safety factor Fs to a preliminarily registered client U1 as an e-mail. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、斜面崩壊が発生するおそれがある場所を監視し、その監視データを公開するとともに、その監視データに基づいて斜面崩壊を予測し、警報などを発する斜面崩壊監視予測システムに関する。   The present invention relates to a slope failure monitoring and prediction system that monitors a place where a slope failure may occur, discloses the monitoring data, predicts the slope failure based on the monitoring data, and issues an alarm.

豪雨などの自然災害によって、地滑りなどの斜面崩壊が発生すると、交通路が土砂で塞がれたり、道路や鉄道盛土が変形したりすることによって、交通網が麻痺する被害を蒙る。さらには、崩壊した土砂が土石流となって、下流側の住民などに大きな被害をもたらす場合もある。このような被害を未然に防ぐため、あるいは、被害を最小限に抑えるためには、斜面崩壊のおそれがある場所の状況や斜面崩壊の予測(危険度)などについての情報を、その場所の地域住民や交通機関などに、一刻も早く提供することが有効な手段となる。このため、斜面崩壊を予測し、避難情報などを配信する斜面崩壊予測システムが知られている(例えば、特許文献1参照。)。   When a slope failure such as a landslide occurs due to a natural disaster such as heavy rain, the traffic route is blocked by earth and sand, or the road or railway embankment is deformed, causing damage to the traffic network. Furthermore, the collapsed earth and sand may become a debris flow, causing serious damage to the residents on the downstream side. In order to prevent such damage in advance or to minimize damage, information on the situation of the place where there is a risk of slope failure and the prediction (risk level) of slope failure should be provided. It is an effective means to provide it to residents and transportation facilities as soon as possible. For this reason, a slope failure prediction system that predicts slope failure and distributes evacuation information or the like is known (see, for example, Patent Document 1).

この斜面崩壊予測システムは、斜面外に配置されたGPS基準局からの基準GPSデータと、斜面内に配置されたGPS局からのGPSデータとに基づいて、変位などの斜面状態データを算出する。そして、この斜面状態データと気象データ、および斜面崩壊の危険度を示す崩壊危険度スコアとに基づいて、斜面の崩壊を予測し、警戒や避難などの情報を配信するものである。同様に、GPSデータに基づいて観測点の位置、変位を観測し、この観測データをインターネットを介して公開する広域位置・変位観測システムも知られている(例えば、特許文献2参照。)。
特開2004−280204号公報 特開2002−243833号公報
This slope failure prediction system calculates slope state data such as displacement based on reference GPS data from a GPS reference station located outside the slope and GPS data from a GPS station located inside the slope. Then, based on the slope state data, weather data, and the collapse risk score indicating the risk of slope failure, the slope collapse is predicted and information such as warning and evacuation is distributed. Similarly, a wide-area position / displacement observation system that observes the position and displacement of an observation point based on GPS data and publishes the observation data via the Internet is also known (for example, see Patent Document 2).
JP 2004-280204 A JP 2002-243833 A

ところで、斜面崩壊の発生の有無は、水の浸透速度や、飽和度(土中の間隙を水が占めている割合)、主応力などの諸条件によって決まるものである。しかしながら、上記特許文献1または2に記載されたシステムでは、GPSデータに基づいて変位を測定(算出)するため測定変位の精度が低く、しかも、この低い精度の測定変位に基づいて斜面崩壊を予測するため、その予測精度も低い。すなわち、斜面崩壊をより正確に予測するには、微小な変位(1mm以下)を正確に測定しなければならないのに対し、GPSデータに基づく測定では、そのような微小な変位を測定することはできない。また、特許文献1に記載された斜面崩壊予測システムでは、気象データからの雨量が考慮されて斜面崩壊の安全率(滑り安全率)が解析されているものの、その雨量は被測定地における雨水そのものではなく、また、地中の水位が考慮されていないため、斜面崩壊の安全率を精度高く解析することこと、すなわち、斜面崩壊を精度高く予測することができない。   By the way, the occurrence of slope failure depends on various conditions such as the water penetration rate, the degree of saturation (the ratio of water occupying the gap in the soil), and the main stress. However, in the system described in Patent Document 1 or 2, since the displacement is measured (calculated) based on GPS data, the accuracy of the measured displacement is low, and slope failure is predicted based on the measured displacement with this low accuracy. Therefore, the prediction accuracy is also low. That is, in order to predict slope failure more accurately, a minute displacement (1 mm or less) must be measured accurately, whereas in measurement based on GPS data, measuring such a minute displacement is not possible. Can not. In addition, in the slope failure prediction system described in Patent Document 1, the safety factor (slip safety factor) of slope failure is analyzed in consideration of the rainfall from the meteorological data, but the rainfall is the rainwater itself in the measured area. However, since the water level in the ground is not taken into consideration, it is impossible to accurately analyze the safety factor of slope failure, that is, to predict slope failure with high accuracy.

以上のことから、特許文献1または2に記載されたシステムでは、斜面崩壊を高い精度で予測することができず、また、斜面崩壊を高い精度で予測するための有効なデータを提供(公開)することにはならない。この結果、実際の危険度よりも過小に危険度を予測した(解析した安全率が高い)場合には、被害を未然に防ぎ、あるいは、被害を最小限に抑えることができないことになる。一方、実際の危険度よりも過多に危険度を予測した(解析した安全率が低い)場合には、誤った判断に基づく交通路の閉鎖などによって、交通の弊害などを引き起こしてしまうおそれがある。   From the above, the system described in Patent Document 1 or 2 cannot predict slope failure with high accuracy, and provides effective data for predicting slope failure with high accuracy (open). Will not do. As a result, if the risk is predicted to be less than the actual risk (the analyzed safety factor is high), the damage cannot be prevented in advance or the damage cannot be minimized. On the other hand, if the risk is predicted too much than the actual risk (analyzed safety factor is low), there is a risk that traffic may be adversely affected by the closure of the traffic route based on wrong judgment. .

そこで本発明は、斜面崩壊をより正確に予測するための有効なデータを随時取得し、公開するとともに、そのデータに基づいて斜面崩壊を予測して警報を配信することができる斜面崩壊監視予測システムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention acquires and publishes effective data for predicting slope failures more accurately as needed, and predicts slope failures based on the data and distributes warnings. The purpose is to provide.

上記目的を達成するために請求項1に記載の発明は、被測定斜面に配設される雨量計および変位計と、これらの測定器から測定データを収集するデータ収集装置と、このデータ収集装置から第1通信手段を介して随時測定データを取得し、この測定データに基づいて有限要素法による浸透流解析と斜面安定解析における斜面崩壊の安全率を解析する監視装置とを備えたことを特徴とする斜面崩壊監視予測システムである。   In order to achieve the above object, the invention described in claim 1 includes a rain gauge and a displacement gauge disposed on a slope to be measured, a data collection device for collecting measurement data from these measurement devices, and the data collection device. A monitoring device is provided for acquiring measurement data from time to time via the first communication means, and analyzing the safety factor of slope failure in osmotic flow analysis by the finite element method and slope stability analysis based on this measurement data. It is a slope failure monitoring and prediction system.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、被測定斜面に配設される水分計を備え、この水分計による測定値を測定データに含めたことを特徴としている。   The invention according to claim 2 is the slope failure monitoring and prediction system according to claim 1, further comprising a moisture meter disposed on the slope to be measured, and a measurement value by the moisture meter is included in the measurement data. It is said.

請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、被測定斜面に配設される地下水位計を備え、この地下水位計による測定値を測定データに含めたことを特徴としている。   The invention according to claim 3 is the slope failure monitoring / prediction system according to claim 1 or 2, further comprising a groundwater level meter disposed on the slope to be measured, and a measurement value by the groundwater level meter is included in the measurement data. It is characterized by that.

請求項4に記載の発明は、請求項1から3のいずれかに記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、監視装置が取得した測定データおよび安全率などの情報を記憶する監視データベースと、この監視データベースに記憶された情報を読み出し可能な第2通信手段とを備えたことを特徴としている。   According to a fourth aspect of the present invention, in the slope failure monitoring and prediction system according to any one of the first to third aspects, a monitoring database for storing information such as measurement data and safety factor acquired by the monitoring device, and the monitoring database And a second communication means capable of reading out the information stored therein.

請求項5に記載の発明は、請求項1から4のいずれかに記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、安全率に基づく警報情報を予め登録された電子メールアドレスにインターネットを介して配信する警報配信手段を備えたことを特徴としている。   According to a fifth aspect of the present invention, in the slope failure monitoring and prediction system according to any one of the first to fourth aspects, the alarm distribution for distributing alarm information based on a safety factor to a pre-registered e-mail address via the Internet It is characterized by having means.

請求項6に記載の発明は、請求項1から5のいずれかに記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、監視装置と第3通信手段を介して接続され、監視装置を介してデータ収集装置を制御する遠隔制御装置を備えたことを特徴としている。   A sixth aspect of the present invention is the slope failure monitoring and prediction system according to any one of the first to fifth aspects, wherein the system is connected to the monitoring device via the third communication means, and the data collecting device is controlled via the monitoring device. A remote control device is provided.

請求項7に記載の発明は、請求項1から6のいずれかに記載の斜面崩壊監視予測システムにおいて、第1通信手段、第2通信手段および第3通信手段はインターネットであることを特徴としている。   The invention according to claim 7 is the slope failure monitoring and prediction system according to any one of claims 1 to 6, wherein the first communication means, the second communication means, and the third communication means are the Internet. .

請求項1に記載の発明によれば、被測定斜面に配設された雨量計と変位計とによる測定データに基づいて、斜面崩壊の安全率が解析されるため、より正確な安全率が解析(算出)される。すなわち、被測定斜面に直接配設された変位計(傾斜計や伸縮計など)によって、被測定斜面での変位が精度高く測定され、この高い精度の測定変位に基づいて安全率が解析されるため、より正確な安全率が得られる。しかも、被測定斜面に直接配設された雨量計によって測定された雨量も、安全率の解析にパラメータとして考慮されるため、さらに正確な安全率が得られる。また、データ収集装置から第1通信手段を介して随時測定データを取得するため、リアルタイムに安全率を解析することができ、斜面崩壊の監視、予測体制がリアルタイム化される。そしてこれらの結果として、斜面崩壊をより正確かつリアルタイムに予測して、被害を未然に防ぎ、あるいは、被害を最小限に抑えることが可能となり、また、誤った判断に基づく交通路の閉鎖などを引き起こすこともない。   According to the first aspect of the present invention, since the safety factor of slope failure is analyzed based on the measurement data from the rain gauge and the displacement meter arranged on the measured slope, a more accurate safety factor is analyzed. (Calculated). That is, a displacement meter (such as an inclinometer or an extensometer) disposed directly on the measured slope measures the displacement on the measured slope with high accuracy, and the safety factor is analyzed based on the measured displacement with high accuracy. Therefore, a more accurate safety factor can be obtained. In addition, since the rainfall measured by the rain gauge directly disposed on the measured slope is also considered as a parameter in the analysis of the safety factor, a more accurate safety factor can be obtained. In addition, since the measurement data is acquired from the data collection device through the first communication means as needed, the safety factor can be analyzed in real time, and the slope failure monitoring and prediction system is realized in real time. As a result, it is possible to predict slope failures more accurately and in real time to prevent damage or minimize damage, and to close traffic routes based on erroneous judgments. There is no cause.

請求項2または請求項3に記載の発明によれば、被測定斜面に配設された水分計または地下水位計による測定値も測定データとし、これらの測定データにも基づいて斜面崩壊の安全率が解析されるため、より正確な安全率が得られる。   According to the invention described in claim 2 or claim 3, the measurement value by the moisture meter or the groundwater level meter arranged on the slope to be measured is also measured data, and the safety factor of the slope failure based on these measurement data Therefore, a more accurate safety factor can be obtained.

請求項4に記載の発明によれば、監視データベースに記憶された情報を読み出すことができる第2通信手段を備えているため、この第2通信手段を介して地域住民や交通機関などが監視データベース内の情報を読み出し、この情報に基づいて、斜面崩壊に対する対策などを講じることができる。   According to the fourth aspect of the present invention, since the second communication means that can read out the information stored in the monitoring database is provided, the local inhabitants and the transportation facility can monitor the monitoring database via the second communication means. Information can be read out and measures against slope failures can be taken based on this information.

請求項5に記載の発明によれば、解析された安全率に基づいて警報配信手段から警報情報が配信されるため、例えば、斜面崩壊の発生率が高まった(安全率が1に近づいた)際に、避難注意報などを配信することで、斜面崩壊による被害を未然に防ぎ、あるいは、被害を最小限に抑えることがより可能となる。   According to the invention described in claim 5, since alarm information is distributed from the alarm distribution means based on the analyzed safety factor, for example, the incidence rate of slope failure has increased (the safety factor has approached 1). At the same time, by delivering evacuation warnings and the like, it becomes possible to prevent damage due to slope failure or to minimize damage.

請求項6に記載の発明によれば、第3通信手段および監視装置を介して、遠隔制御装置からデータ収集装置を制御することができるため、斜面崩壊の危険を伴う被測定地(現地)に赴かなくても、データ収集装置によるデータサンプリング間隔などを遠隔制御することができ、安全性、迅速性、データ収集の多様性(柔軟性)が高まる。   According to the sixth aspect of the present invention, since the data collection device can be controlled from the remote control device via the third communication means and the monitoring device, the measurement target site (site) with the risk of slope collapse can be used. Even without hesitation, it is possible to remotely control the data sampling interval by the data collection device, and the safety, quickness, and diversity (flexibility) of data collection are increased.

請求項7に記載の発明によれば、データ収集装置からの測定データがインターネットを介して監視装置に取得されるため、よりリアルタイムで安定したデータ取得が可能となる。また、インターネットを介して監視データベースに記憶された情報を読み出すことができるため、より広域で、確実、かつリアルタイムな情報の公開が可能となる。さらに、遠隔制御装置をインターネットを介して監視装置に接続することでデータ収集装置を制御できるため、インターネット環境下であれば、場所や時間に制限されることなく、データ収集装置を随意遠隔制御することが可能となる。   According to the seventh aspect of the invention, since measurement data from the data collection device is acquired by the monitoring device via the Internet, it is possible to acquire more stable data in real time. In addition, since information stored in the monitoring database can be read out via the Internet, it is possible to disclose information in a wider area reliably and in real time. Furthermore, since the data collection device can be controlled by connecting the remote control device to the monitoring device via the Internet, the data collection device is arbitrarily controlled remotely without being limited by location or time under the Internet environment. It becomes possible.

以下、本発明を図示の実施形態に基づいて説明する。   Hereinafter, the present invention will be described based on the illustrated embodiments.

図1は、本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システム1の概略構成図である。この斜面崩壊監視予測システム1は、主として被測定斜面(測定地点)に配設された測定器群2と、この測定器群2からの測定データを収集するデータ収集設備3(データ収集装置)と、このデータ収集設備3からの測定データを随時取得、解析する中央監視設備4(監視装置)と、この中央監視設備4を介してデータ収集設備3を制御する遠隔制御装置5(管理制御クライアント)とを備えている。そして、データ収集設備3と中央監視設備4および、中央監視設備4と遠隔制御装置5とは、インターネットN(第1、第3通信手段)を介してアクセス(通信)可能となっており、さらに、クライアントUはインターネットN(第2通信手段)を介して中央監視設備4にアクセス可能となっている。
測定器群2として、本実施形態では、伸縮計21(変位計)が3基、傾斜計22(変位計)が18基、雨量計23が1基、および地下水位計24が3基、斜面崩壊のおそれがある被測定斜面に配設されている。ここで、伸縮計21は、地表面に張られたインバー線の伸びを測定することで地表面の変位を測定するもので、傾斜計22は、被測定斜面に掘削された観測孔内に配設され、配設された深度におけるX−Y平面内の傾斜を測定するものである。
データ収集設備3は、被測定斜面の近くに設けられた現地測定室内に設置され、測定器群2からの測定データを切替ボックス31を介して収集するデータロガー32と、このデータロガー32から通信ケーブル33を介して測定データを取得、管理するとともに、データロガー32などを制御する測定用コンピュータ34とを備えている。この測定用コンピュータ34は、通信回線(電話回線など)によるインターネットNを介して中央監視設備4と通信可能となっており、測定器群2からの測定データが、測定用コンピュータ34を介して中央監視設備4に送られるようになっている。さらに、被測定斜面には監視カメラ(図示せず)が配設されており、この監視カメラからの映像データが測定用コンピュータ34を介して中央監視設備4に送られるようになっている。また、通信回線が使用不可能な場合に備え、無線通信によるインターネットNを介して中央監視設備4と通信できるようにもなっている。すなわち、無線発信装置35(パケット通信を可能とするICメモリーチップを装着したチップセットなど)が設けられ、一定時間ごとに測定器群2からの測定データを、無線発信装置35によって電子メールとして無線発信し、インターネットNを介して中央監視設備4に送信するものである。なお、通信ケーブル33は、RS232CやGB−IPなどの伝送ケーブルである。
中央監視設備4は、監視サーバー41と監視データベース42とを備え、主として、監視サーバー41は、データ収集設備3から測定データを受信し、斜面崩壊の安全率Fsを解析するものであり、監視データベース42は、測定データおよび安全率Fsなどの情報を記憶するものである。そして、後述する遠隔制御装置5とクライアントUとが、インターネットNを介して中央監視設備4にアクセス可能となっている。
ここで、監視サーバー41による斜面崩壊の安全率解析は、次のようにして行われる。すなわち、測定データである伸縮計21および傾斜計22による変位量、雨量計23による雨量、地下水位計24による水位に基づいて、有限要素法(FEM)による浸透流解析と斜面安定解析における斜面崩壊の安全率Fsを解析するものである。この有限要素法による解析は、本発明者らによる実験とその解析に基づくものである。例えば、三軸圧縮試験装置の中で被試験体にせん断応力を作用させ、この状態が常時の斜面に対応すると仮定し、水分を浸透させて破壊(崩壊)を生じさせる、という実験を行った。この結果、ほとんどの実験で、土粒子間隙の水による飽和度が90%に達した時点で、せん断ひずみが急増し、破壊することが確認された。また、小型の模型斜面に人工雨を降らせて、斜面を崩壊させる実験を行った。この結果、水分含有率が飽和度にして90%程度に達した時点で崩壊が生じ、崩壊の様子は法尻に配設された変位計によって測定(検知)され、さらに、この変位記録には、崩壊に先立って微小な変位が生じていることも確認された。そして、このような実験と解析とを重ね、被測定斜面の飽和度が90%に達した場合、または、微小な先行変位が発生した場合に、斜面崩壊の発生率(危険度)が高まっていると判断できる、という考えに至ったものである。さらに、こられの実験結果を有限要素法によって再現させるために、不飽和・飽和浸透流解析を行い、この解析によって実験結果を再現できることが確認された。そして、この有限要素法に基づき、監視サーバー41に記憶された地質図、事前調査や試験などで得られた土質力学特性および、測定器群2による測定データをパラメータ(フィードバックデータ)として、雨水浸透の数値解析を行い、浸透流解析を用いて斜面安定解析を行って斜面崩壊の安全率Fsを解析するものである。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a slope failure monitoring and prediction system 1 according to an embodiment of the present invention. The slope failure monitoring and prediction system 1 includes a measuring instrument group 2 disposed mainly on a measured slope (measurement point), and a data collection facility 3 (data collecting apparatus) that collects measurement data from the measuring instrument group 2. A central monitoring facility 4 (monitoring device) that acquires and analyzes measurement data from the data collection facility 3 as needed, and a remote control device 5 (management control client) that controls the data collection facility 3 via the central monitoring facility 4 And. The data collection facility 3, the central monitoring facility 4, and the central monitoring facility 4 and the remote control device 5 are accessible (communication) via the Internet N (first and third communication means), and The client U can access the central monitoring facility 4 via the Internet N (second communication means).
As the measuring instrument group 2, in this embodiment, there are three extensometers 21 (displacement gauges), 18 inclinometers 22 (displacement gauges), one rain gauge 23, three groundwater level gauges 24, and a slope. It is arranged on the slope to be measured where there is a risk of collapse. Here, the extensometer 21 measures the displacement of the ground surface by measuring the elongation of the Invar line stretched on the ground surface, and the inclinometer 22 is arranged in the observation hole excavated on the measured slope. The inclination in the XY plane at the installed and arranged depth is measured.
The data collection facility 3 is installed in an on-site measurement room provided near the slope to be measured, and a data logger 32 that collects measurement data from the measuring instrument group 2 via the switching box 31 and communicates from the data logger 32. A measurement computer 34 that acquires and manages measurement data via the cable 33 and controls the data logger 32 and the like is provided. The measurement computer 34 can communicate with the central monitoring facility 4 via the Internet N via a communication line (such as a telephone line), and the measurement data from the measuring instrument group 2 is transmitted to the central via the measurement computer 34. It is sent to the monitoring facility 4. Further, a monitoring camera (not shown) is disposed on the measured slope, and video data from the monitoring camera is sent to the central monitoring facility 4 via the measurement computer 34. In addition, in case the communication line cannot be used, it is possible to communicate with the central monitoring facility 4 via the Internet N by wireless communication. That is, a wireless transmission device 35 (a chip set equipped with an IC memory chip that enables packet communication) is provided, and measurement data from the measuring instrument group 2 is wirelessly transmitted as an email by the wireless transmission device 35 at regular intervals. The information is transmitted and transmitted to the central monitoring facility 4 via the Internet N. The communication cable 33 is a transmission cable such as RS232C or GB-IP.
The central monitoring facility 4 includes a monitoring server 41 and a monitoring database 42. The monitoring server 41 mainly receives measurement data from the data collection facility 3 and analyzes the slope failure safety factor Fs. 42 stores information such as measurement data and safety factor Fs. A remote control device 5 and a client U described later can access the central monitoring facility 4 via the Internet N.
Here, the safety factor analysis of slope failure by the monitoring server 41 is performed as follows. That is, slope failure in osmotic flow analysis and slope stability analysis by finite element method (FEM) based on displacement data by extensometer 21 and inclinometer 22 which are measurement data, rainfall by rain gauge 23, and water level by groundwater gauge 24 The safety factor Fs is analyzed. This analysis by the finite element method is based on experiments and analysis by the present inventors. For example, in a triaxial compression test apparatus, an experiment was conducted in which shear stress was applied to the object to be tested, and this state corresponded to a normal slope, causing moisture to permeate and cause destruction (collapse). . As a result, in most experiments, it was confirmed that when the degree of saturation by water in the soil particle gap reached 90%, the shear strain increased rapidly and destroyed. In addition, an experiment was conducted in which artificial rain was applied to a small model slope to collapse the slope. As a result, the collapse occurs when the water content reaches a saturation level of about 90%, and the state of the collapse is measured (detected) by a displacement meter disposed at the bottom of the method. It was also confirmed that a minute displacement occurred before the collapse. Then, when such experiments and analyzes are repeated, the slope failure incidence (risk) increases when the slope of the slope to be measured reaches 90%, or when a minute advance displacement occurs. It came to the idea that it can be judged that there is. Furthermore, in order to reproduce these experimental results by the finite element method, an unsaturated / saturated osmotic flow analysis was performed, and it was confirmed that the experimental results could be reproduced by this analysis. Based on this finite element method, the geological map stored in the monitoring server 41, the soil mechanical characteristics obtained by the preliminary survey and the test, and the measurement data by the measuring instrument group 2 are used as parameters (feedback data). The slope stability analysis is performed using osmotic flow analysis, and the slope failure safety factor Fs is analyzed.

また、監視サーバー41には警報配信手段(図示せず)を備え、この警報配信手段によって、安全率Fsに基づく警報情報を、予め登録された電子メールアドレスにインターネットNを介して配信するようになっている。すなわち、警報配信手段には、予め、避難注意報や避難警報などの警報情報が記憶されている。そして、後述するように、安全率Fsが1.0に達するまでの到達時間Tf(推定時間)に基づいて警報情報を選択し、この警報情報を特定のクライアントUに配信するものである。
遠隔制御装置5は、インターネットN上の中央監視設備4を介して測定用コンピュータ34にアクセスし、測定用コンピュータ34を制御できる遠隔制御クライアントコンピュータである。すなわち、インターネットNを介して測定用コンピュータ34にアクセスし、遠隔制御装置5からの操作に基づいて、測定用コンピュータ34によるデータサンプリング間隔や測定の開始・停止、警報の配信条件、監視カメラの撮影方向などを制御できるようになっている(図5、6参照)。なお、この遠隔制御装置5は、限られた遠隔監視・制御クライアントとして、専用の管理ソフトがインストールされており、予め登録された者(測定管理者、業務担当者など)のみが測定用コンピュータ34にアクセスできるように、パスワードなどによってセキュリティーが確保されている。
クライアントUは、インターネットNを介して中央監視設備4と通信可能であり、随時、監視データベース42内の情報を読み出し(アクセス)できるようになっている。また、予め登録されたクライアント、例えばクライアントU1には、上述した警報情報が中央監視設備4から配信されるようになっている。なお、このクライアントUと上記の遠隔制御装置5とは、実際には、パソコン、携帯電話などの情報端末から構成されている。
Further, the monitoring server 41 is provided with alarm delivery means (not shown) so that the alarm delivery means delivers alarm information based on the safety factor Fs to a pre-registered e-mail address via the Internet N. It has become. That is, alarm information such as an evacuation warning or an evacuation alarm is stored in advance in the alarm distribution means. Then, as will be described later, alarm information is selected based on the arrival time Tf (estimated time) until the safety factor Fs reaches 1.0, and this alarm information is distributed to a specific client U.
The remote control device 5 is a remote control client computer that can access the measurement computer 34 via the central monitoring facility 4 on the Internet N and control the measurement computer 34. That is, the measurement computer 34 is accessed via the Internet N, and based on the operation from the remote control device 5, the data sampling interval and measurement start / stop by the measurement computer 34, alarm distribution conditions, and the monitoring camera imaging The direction and the like can be controlled (see FIGS. 5 and 6). The remote control device 5 has a dedicated management software installed as a limited remote monitoring / control client, and only a person who has been registered in advance (such as a measurement manager or a person in charge of business) can measure the computer 34. Security is ensured by a password so that it can be accessed.
The client U can communicate with the central monitoring facility 4 via the Internet N, and can read (access) information in the monitoring database 42 at any time. Further, the alarm information described above is distributed from the central monitoring facility 4 to a client registered in advance, for example, the client U1. The client U and the remote control device 5 are actually composed of information terminals such as personal computers and mobile phones.

ところで、本斜面崩壊監視予測システム1は、マイクロソフト社のドットネット(ADO.NET)リモーティング技術,SOAP(Simple Object Access Protocol)とWebサービス技術および、RPC(Remote Procedure Call)技術とを導入して開発されており、これによりインターネット環境下であれば、世界中どこででもリアルタイムに遠隔監視、遠隔操作ができるようになっている。   By the way, this slope failure monitoring and prediction system 1 is developed by introducing Microsoft's dot net (ADO.NET) remoting technology, SOAP (Simple Object Access Protocol), Web service technology, and RPC (Remote Procedure Call) technology. This enables remote monitoring and remote control in real time anywhere in the world under the Internet environment.

次に、このような構成の斜面崩壊監視予測システム1の動作について説明する。   Next, operation | movement of the slope failure monitoring prediction system 1 of such a structure is demonstrated.

まず、測定器群2からの測定データが所定のサンプリング間隔ごとに、測定用コンピュータ34または無線発信装置35を介して中央監視設備4の監視サーバー41に送られる。そして、監視サーバー41では、受信した測定データを加工し監視データベース42に記憶する。例えば、傾斜計22からの測定データを、図2に示すような深さ方向全体の傾斜状態(測定ごとの変化量)を表すグラフとし、また、伸縮計21からの測定データを、図3に示すような累積変位量としてグラフ化し、地下水位計24からの測定データを、図4に示すような水位の変化としてグラフ化して記憶する。   First, measurement data from the measuring instrument group 2 is sent to the monitoring server 41 of the central monitoring facility 4 via the measuring computer 34 or the wireless transmission device 35 at predetermined sampling intervals. The monitoring server 41 processes the received measurement data and stores it in the monitoring database 42. For example, the measurement data from the inclinometer 22 is a graph representing the entire inclination state (change amount for each measurement) as shown in FIG. 2, and the measurement data from the extensometer 21 is shown in FIG. The measured displacement from the groundwater level gauge 24 is graphed and stored as a change in the water level as shown in FIG.

そして、監視データベース42に記憶されたこれらのデータは、後述する安全率Fsなどの情報とともに、Webページ(ホームページ)上で遠隔制御装置5およびクライアントUからインターネットNを介して読み出しできる。さらに、監視カメラからの映像データもインターネットNを介してリアルタイムに見ることができる。しかも、必要に応じて、これらのデータを監視データベース42からダウンロードすることもできる。   And these data memorize | stored in the monitoring database 42 can be read via the internet N from the remote control apparatus 5 and the client U on a web page (homepage) with information, such as the safety factor Fs mentioned later. Furthermore, video data from the surveillance camera can also be viewed in real time via the Internet N. Moreover, these data can be downloaded from the monitoring database 42 as necessary.

また、測定用コンピュータ34では、図5に示すように、原位置でのデータサンプリングおよび機器類の制御を行う原位置アプリケーションが表示、実行される。さらに、遠隔制御装置5では、この原位置アプリケーションとともに、図6に示すような遠隔監視クライアントアプリケーションが表示、実行される。そして、これらのアプリケーションに基づいて、データ収集、遠隔監視、遠隔制御が行われる。   Further, as shown in FIG. 5, the measurement computer 34 displays and executes an in-situ application that performs data sampling at the in-situ position and controls the devices. Further, the remote control device 5 displays and executes a remote monitoring client application as shown in FIG. 6 together with the in-situ application. Data collection, remote monitoring, and remote control are performed based on these applications.

一方、監視サーバー41では、図7に示すフローチャートに基づいて、斜面崩壊の安全率Fsを解析し、この解析に基づく警報情報を配信する。すなわち、まず上述したように、測定データに基づいて、有限要素法による浸透流解析と斜面安定解析(ステップS1)とによって、斜面崩壊の安全率Fsをリアルタイムに解析(算出)する(ステップS2)。次に、安全率Fsが1.0に達するまでの到達時間Tfを算出する(ステップS3)。すなわち、図8に示す安全率履歴曲線の先端部(最新の安全率の付近)の微小時間dtにおける変化率と、最新の安全率とから、安全率Fsが1.0に達するまでの到達時間Tfを推定算出する。そして、この到達時間Tfが所定の時間内であるか否かを判定し(ステップS4)、所定時間内の場合には、警報配信手段によって所定の警報情報を配信する(ステップS5)。例えば、到達時間Tfが10分以内である場合には、警報配信手段によって避難警報をクライアントU1の電子メールアドレスに配信し、到達時間Tfが30分以内である場合には、避難注意報を配信するものである。   On the other hand, the monitoring server 41 analyzes the slope failure safety factor Fs based on the flowchart shown in FIG. 7, and distributes alarm information based on this analysis. That is, as described above, based on the measurement data, the slope failure safety factor Fs is analyzed (calculated) in real time by the osmotic flow analysis by the finite element method and the slope stability analysis (step S1) (step S2). . Next, an arrival time Tf until the safety factor Fs reaches 1.0 is calculated (step S3). That is, the arrival time until the safety factor Fs reaches 1.0 from the change rate in the minute time dt at the tip of the safety factor history curve shown in FIG. 8 (near the latest safety factor) and the latest safety factor. Tf is estimated and calculated. Then, it is determined whether or not the arrival time Tf is within a predetermined time (step S4). If it is within the predetermined time, predetermined alarm information is distributed by the alarm distribution means (step S5). For example, when the arrival time Tf is within 10 minutes, the evacuation warning is delivered to the email address of the client U1 by the alarm delivery means, and when the arrival time Tf is within 30 minutes, the evacuation warning is delivered. To do.

以上のように、本斜面崩壊監視予測システム1によれば、被測定斜面に配設された測定器群2からの測定データに基づいて、斜面崩壊の安全率Fsが解析されるため、より正確な安全率Fsが解析(算出)される。すなわち、被測定斜面に直接配設された伸縮計21と傾斜計22とによって、被測定斜面での変位が精度高く測定され、この高い精度の測定変位に基づいて安全率Fsが解析される。また、被測定斜面に直接配設された雨量計23によって測定された雨量および、地下水位計24によって測定された水位も、安全率Fsの解析にパラメータとして考慮されるため、土粒子間隙の水による飽和度が正確に解析され。そして、これらの測定データ、飽和度などに基づく解析は、上述したような実験とその解析に基づく有限要素法によって行われるため、より正確な安全率Fsが得られるものである。また、データ収集設備3からインターネットNを介して随時測定データが監視サーバー41に送信されるため、リアルタイムに安全率Fsを解析することができ、斜面崩壊の監視、予測体制がリアルタイム化される。そしてこれらの結果として、斜面崩壊をより正確かつリアルタイムに予測して、被害を未然に防ぎ、あるいは、被害を最小限に抑えることが可能となる。さらに、誤った予測判断に基づいて交通路を閉鎖することなどもなく、交通の弊害や地域住民への混乱などを適切に回避可能となる。   As described above, according to the slope failure monitoring and prediction system 1, the slope failure safety factor Fs is analyzed based on the measurement data from the measuring instrument group 2 arranged on the slope to be measured. A safe factor Fs is analyzed (calculated). That is, the extensometer 21 and the inclinometer 22 arranged directly on the measured slope measure the displacement on the measured slope with high accuracy, and the safety factor Fs is analyzed based on the measured displacement with high accuracy. In addition, since the rainfall measured by the rain gauge 23 directly disposed on the slope to be measured and the water level measured by the groundwater level gauge 24 are also considered as parameters in the analysis of the safety factor Fs, Saturation due to is accurately analyzed. Since the analysis based on the measurement data and the saturation is performed by the above-described experiment and the finite element method based on the analysis, a more accurate safety factor Fs can be obtained. In addition, since the measurement data is transmitted from the data collection facility 3 through the Internet N as needed to the monitoring server 41, the safety factor Fs can be analyzed in real time, and the slope failure monitoring and prediction system is realized in real time. As a result, slope failure can be predicted more accurately and in real time to prevent damage or minimize damage. Furthermore, the traffic route is not closed based on an erroneous prediction judgment, and it is possible to appropriately avoid the adverse effects of traffic and confusion with local residents.

また、監視データベース42に記憶された情報を、遠隔制御装置5およびクライアントUがインターネットNを介して随時読み出すことができるため、地域住民や交通機関などのクライアントUは、この情報に基づいて、斜面崩壊に対する適切な対策などを講じることができる。しかもその情報は、上述のように、測定データをグラフ化し、被測定斜面の状態を容易、迅速かつ的確に把握できるようになっており、かつ、監視カメラからの現地映像もリアルタイムに見ることができる。そしてこれらの結果として、斜面崩壊に関する有益な情報のリアルタイムな公開が実現され、地域住民などへの情報公開体制が充実される。   Further, since the remote control device 5 and the client U can read the information stored in the monitoring database 42 at any time via the Internet N, the client U such as a local resident or a transportation facility can Appropriate measures against collapse can be taken. In addition, as described above, the information can be graphed from the measurement data so that the state of the slope to be measured can be easily, quickly and accurately grasped, and on-site video from the surveillance camera can be viewed in real time. it can. As a result, real-time disclosure of useful information on slope failure is realized, and the information disclosure system to local residents is enhanced.

一方、解析された安全率Fsに基づいて、予め登録されたクライアントU1に対して警報情報が配信されるため、この警報情報に基づいて対策などを講じ、斜面崩壊による被害を未然に防ぎ、あるいは、被害を最小限に抑えることがより可能となる。しかも、インターネットNの環境下であれば、いつでもどこででも、遠隔制御装置5から測定用コンピュータ34(データ収集設備3)を制御することができる。このため、斜面崩壊の危険を伴う被測定地(現地)に赴かなくても、データサンプリング間隔などを遠隔制御することができ、安全性、迅速性を確保した上で、データ収集の多様性(柔軟性)を高めることができる。また、遠隔制御装置5とクライアントUとは、パソコンや携帯電話などの汎用器でよいため、汎用性、利便性が高く、この結果、情報公開、監視体制がより実効的なものとなる。   On the other hand, since alarm information is distributed to the client U1 registered in advance based on the analyzed safety factor Fs, measures are taken based on this alarm information to prevent damage due to slope failure, or It becomes more possible to minimize damage. Moreover, the measurement computer 34 (data collection facility 3) can be controlled from the remote control device 5 anytime and anywhere under the environment of the Internet N. For this reason, the data sampling interval can be remotely controlled without going to the measurement site (site) with the risk of slope failure, ensuring diversity and data collection while ensuring safety and speed. (Flexibility) can be increased. Further, since the remote control device 5 and the client U may be general-purpose devices such as personal computers and mobile phones, they are highly versatile and convenient. As a result, the information disclosure and monitoring system becomes more effective.

さらに、データ収集設備3と中央監視設備4間、および、中央監視設備4と遠隔制御装置5またはクライアントU間は、インターネットNによって通信可能となっており、しかも、上述のようにSOAPなどの技術が導入されている。このため、リアルタイムなデータ転送、遠隔監視、遠隔操作ができ、インターネット環境下であれば、世界中どこででも、いつでも監視、操作ができる。この結果、被測定斜面の監視体制が強化され、また、情報の公開性などが高まる。加えて、通信回線が使用不可能な場合に備え、無線発信装置35が設けられ、この無線発信装置35から中央監視設備4に測定データを送ることが可能であるため、測定データの送信、ひいては被測定斜面の監視体制が、より確保される。   Furthermore, communication between the data collection facility 3 and the central monitoring facility 4 and between the central monitoring facility 4 and the remote control device 5 or the client U is possible via the Internet N, and as described above, technology such as SOAP is used. Has been introduced. For this reason, real-time data transfer, remote monitoring, and remote operation can be performed, and monitoring and operation can be performed anytime anywhere in the world under the Internet environment. As a result, the monitoring system for the slope to be measured is strengthened, and information disclosure is enhanced. In addition, in preparation for the case where the communication line cannot be used, a wireless transmission device 35 is provided, and measurement data can be sent from the wireless transmission device 35 to the central monitoring facility 4. A monitoring system for the measured slope is further secured.

ところで、本実施形態では、安全率Fsに基づいて警報情報を配信するようにしているが、測定器群2からの測定データそのものに基づいて、警報情報を配信するようにしてもよい。例えば、伸縮計21による伸びが1mm/時を越える場合に、遠隔制御装置5(業務担当者など)に警報情報を配信し、2時間連続して伸びが1mm/時を越える場合には、役所などのクライアントUに警報情報を配信するようにしてもよい。そして、警報情報を受信したクライアントUは、この警報情報に基づく独自判断(独自の斜面崩壊予測など)が可能となり、より迅速かつ的確な対応をとることが可能となる。また、警報情報を配信する条件(基準値)については、各省庁による基準や各クライアントの要求仕様などに基づいて定めることができる。   By the way, in this embodiment, although alarm information is distributed based on the safety factor Fs, alarm information may be distributed based on the measurement data itself from the measuring instrument group 2. For example, when the elongation by the extensometer 21 exceeds 1 mm / hour, alarm information is distributed to the remote control device 5 (such as a person in charge of business). The alarm information may be distributed to the client U. Then, the client U that has received the warning information can make an independent determination (such as a unique slope failure prediction) based on the warning information, and can take a quicker and more accurate response. Further, the condition (reference value) for distributing the alarm information can be determined based on the standards of each ministry or agency, the required specifications of each client, and the like.

また、本実施形態では、測定器群2として、上述したような伸縮計21などを配設しているが、水分計を測定器群2に含めてもよい。そして、水分計による測定値(水分量)にも基づいて斜面崩壊の安全率Fsを解析することで、土粒子間隙の水による飽和度がより正確に算出され、より正確な安全率Fsが得られる。また、伸縮計21などの配設数を、本実施形態では上述したように設定しているが、被測定斜面の地形や状態などに応じて、より正確な安全率Fsの解析に必要な測定データが得られるように、配設数を決定すればよい。   In the present embodiment, the extensometer 21 as described above is disposed as the measuring instrument group 2, but a moisture meter may be included in the measuring instrument group 2. Then, by analyzing the slope failure safety factor Fs based on the measured value (moisture amount) by the moisture meter, the saturation degree due to water in the soil particle gap is more accurately calculated, and a more accurate safety factor Fs is obtained. It is done. The number of the extensometers 21 and the like is set as described above in the present embodiment. However, the measurement required for more accurate analysis of the safety factor Fs according to the topography and state of the slope to be measured. The number of arrangements may be determined so that data can be obtained.

さらに、測定データをフィードバックデータとすることで、より正確な安全率Fsを解析することができる。すなわち、測定器群2からの測定データに基づく雨水浸透解析の結果を刻々に検証し、実測された水分量などにあわせて解析内容を修正するものである。これは、より正確に安全率Fsを解析するには、被測定斜面全体にわたる水分増加を把握することが重要であるが、水分計による測定は被測定点(ポイント)でのデータにすぎず、全体を正確に把握することができない。そして、これを補うのが数値解析であり、この数値解析の信頼性を高めるために、フィードバック補正を繰り返すことで、より正確に安全率Fsを解析することができるものである。   Furthermore, more accurate safety factor Fs can be analyzed by using measurement data as feedback data. That is, the result of the rainwater infiltration analysis based on the measurement data from the measuring instrument group 2 is verified every moment, and the analysis content is corrected according to the actually measured water content. In order to analyze the safety factor Fs more accurately, it is important to grasp the moisture increase over the entire measured slope, but the measurement by the moisture meter is only data at the measurement point (point), The whole cannot be grasped accurately. Complementing this is numerical analysis, and in order to increase the reliability of this numerical analysis, the safety factor Fs can be analyzed more accurately by repeating feedback correction.

なお、本実施形態では、測定器群2からのデータ送信(転送)をインターネットNを介して行っているが、衛星通信によるデータ送信であってもよい。   In this embodiment, data transmission (transfer) from the measuring instrument group 2 is performed via the Internet N. However, data transmission by satellite communication may be used.

本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムの概略構成図。1 is a schematic configuration diagram of a slope failure monitoring prediction system according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、傾斜計による測定結果(測定ごとの変化量)を示す図。The figure which shows the measurement result (change amount for every measurement) by an inclinometer in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、伸縮計による測定結果(累積変位)を示す図。The figure which shows the measurement result (cumulative displacement) by an extensometer in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、地下水位計による測定結果(地下水位)を示す図。The figure which shows the measurement result (groundwater level) by a groundwater level meter in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、原位置でのデータサンプリングおよび機器類の制御を行う原位置アプリケーションを示す図。The figure which shows the in-situ application which performs the data sampling in the in-situ and control of apparatus in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、遠隔制御における遠隔監視クライアントアプリケーションを示す図。The figure which shows the remote monitoring client application in remote control in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、監視サーバーによる安全率解析および警報配信の処理フローを示すフローチャート。The flowchart which shows the processing flow of the safety factor analysis and alarm delivery by a monitoring server in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る斜面崩壊監視予測システムにおいて、監視サーバーによる安全率履歴曲線を示す図。The figure which shows the safety factor historical curve by the monitoring server in the slope failure monitoring prediction system which concerns on embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 斜面崩壊監視予測システム
2 測定器群(雨量計、変位計、地下水位計、水分計)
3 データ収集設備(データ収集装置)
4 中央監視設備(監視装置)
41 監視サーバー
42 監視データベース
5 遠隔制御装置
U クライアント
N インターネット(第1、2、3通信手段)
Fs 斜面崩壊の安全率
1 Slope failure monitoring and prediction system 2 Measuring instruments (rain gauge, displacement gauge, groundwater level gauge, moisture meter)
3 Data collection equipment (data collection equipment)
4 Central monitoring equipment (monitoring equipment)
41 Monitoring server 42 Monitoring database 5 Remote control device U Client N Internet (first, second and third communication means)
Safety factor of Fs slope failure

Claims (7)

被測定斜面に配設される雨量計および変位計と、
これらの測定器から測定データを収集するデータ収集装置と、
このデータ収集装置から第1通信手段を介して随時前記測定データを取得し、この測定データに基づいて有限要素法による浸透流解析と斜面安定解析における斜面崩壊の安全率を解析する監視装置とを備えたことを特徴とする斜面崩壊監視予測システム。
A rain gauge and a displacement gauge disposed on the slope to be measured;
A data collection device for collecting measurement data from these measuring instruments;
A monitoring device that obtains the measurement data from the data collection device through the first communication means as needed and analyzes the safety factor of slope failure in osmotic flow analysis and slope stability analysis based on the finite element method based on the measurement data. Slope failure monitoring and prediction system characterized by having.
前記被測定斜面に配設される水分計を備え、この水分計による測定値を前記測定データに含めた、
ことを特徴とする請求項1に記載の斜面崩壊監視予測システム。
A moisture meter disposed on the slope to be measured, the measurement value by this moisture meter included in the measurement data,
The slope failure monitoring and prediction system according to claim 1.
前記被測定斜面に配設される地下水位計を備え、この地下水位計による測定値を前記測定データに含めた、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の斜面崩壊監視予測システム。
Provided with a groundwater level meter disposed on the slope to be measured, the measurement value by this groundwater level meter included in the measurement data,
The slope failure monitoring and prediction system according to claim 1 or 2, characterized in that
前記監視装置が取得した前記測定データおよび前記安全率などの情報を記憶する監視データベースと、
この監視データベースに記憶された情報を読み出し可能な第2通信手段とを備えた、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の斜面崩壊監視予測システム。
A monitoring database for storing information such as the measurement data and the safety factor acquired by the monitoring device;
A second communication means capable of reading information stored in the monitoring database;
The slope failure monitoring and prediction system according to any one of claims 1 to 3.
前記安全率に基づく警報情報を予め登録された電子メールアドレスにインターネットを介して配信する警報配信手段を備えた、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の斜面崩壊監視予測システム。
Alarm distribution means for distributing alarm information based on the safety factor to a pre-registered e-mail address via the Internet;
The slope failure monitoring and prediction system according to any one of claims 1 to 4, wherein:
前記監視装置と第3通信手段を介して接続され、前記監視装置を介して前記データ収集装置を制御する遠隔制御装置を備えた、
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の斜面崩壊監視予測システム。
A remote control device connected to the monitoring device via a third communication means and controlling the data collection device via the monitoring device;
The slope failure monitoring and prediction system according to any one of claims 1 to 5.
前記第1通信手段、第2通信手段および第3通信手段はインターネットである、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の斜面崩壊監視予測システム。
The first communication means, the second communication means and the third communication means are the Internet;
The slope failure monitoring and prediction system according to any one of claims 1 to 6, wherein:
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