JP2008184783A - 雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の領域の降雨量データを用いて、雨水処理場への雨水流入量を効率よく、且つ高精度に予測できる雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供する。
【解決手段】メッシュに分割された複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データ、及び複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベース３０と、時系列データを用いて、過去に得られた降雨量と雨水流入量との複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を複数の領域についてそれぞれ生成する関数生成ユニット１１と、線形関数を用いて、複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから、雨水流入量を予測する予測ユニット１２とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、雨水処理場への雨水流入量予測技術に係り、特に降雨量を用いて雨水処理場に流入する雨水流入量を予測する雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法に関する。

雨水処理場への雨水流入量の予測においては、実測あるいは気象庁等により予測された降雨データと雨水処理場において測定された実測流入量との関係を、ブラックボックス化した何がしかの手法で記述し、降雨データから雨水処理場への雨水流入量を予測する手法が一般的なものである。ブラックボックス化される手法としては、過去の蓄積データに基づいた類似パターン検索に基づく手法(例えば、特許文献１参照。)、ＲＲＬ（ロード・リサーチ・ラボラトリィ）法、修正ＲＲＬ法などの非線形関数を用いる手法、遺伝的アルゴリズムを用いる手法などが提案されている。

アスファルトなどで舗装された地域と森林地帯では吸水性、保水性などが異なるように、降雨量と雨水処理場への雨水流入量の関係は、降雨のあった地域の土地の利用方法によって異なる。例えば、地面が舗装された市街地と耕作地帯、森林地帯では、降雨が観測されてから雨水処理場に雨水が流入するまでの時間や流入量が異なる。そのため、降雨データから雨水処理場への雨水流入量を予測するために非線形関数が用いられている。

ところで、一般に降雨量の測定は、アメダス（AMeDAS）観測点に代表されるように、離散的な地点で行われている。降雨はすべての降雨地域で一様ではないため、降雨量観測点で観測された降雨が必ずしもその降雨量観測点が配置された領域での降雨を表してはいない。また、降雨量観測点は、雨水処理場に雨水が流入する領域とは必ずしも一致しない。つまり、降雨量と雨水処理場への雨水流出量との関係の非線形性は、地面の吸水特性のみならず、観測地点の離散性による寄与も大きい。修正ＲＲＬ法では、このような降雨量観測点の離散性を考慮し、雨量計設置場所等の降雨量観測点に応じて領域が分割され、降雨量にその対応領域の面積を乗じた重み付けを行うことによって雨量分布を考慮している。
特開２０００−０８７４３３号公報

しかしながら、雨量計の数が限られていることから、雨量計の設置場所に応じて分割される領域は、市街地や森林地帯などの土地利用に応じて区分される領域に比べて広域にわたる。そのため、降雨量と雨水処理上への雨水流入量との関係は、熟練者が、降雨量観測点に対応して分割された領域内の土地利用の分布を考慮しながらモデル化する必要がある。

また、近年、細密なメッシュを用いた気象計算による降雨予測データや、雨量レーダによる観測網が全国に広がり、例えば１辺が１ｋｍ〜５ｋｍのメッシュでの降雨レーダデータや降雨予測データが気象庁などから提供されている。しかし、修正ＲＲＬ法等では、領域を大量の細密なメッシュで区分した高解像度の降雨量データが想定されておらず、これらのデータを面データとして有効に使って雨水処理場への流入量を予測する手法は確立されていない。更に、修正ＲＲＬ法等の非線形関数を用いる予測方法を細密なメッシュごとのデータに適用するとしても、降雨量と雨水処理場への流入量との関係を、土地利用図などからメッシュそれぞれについて推定する必要があり、経験と勘をともなった多大な検討が必要となる。つまり、上記に提案された方法では、細密なメッシュに分割された領域の降雨データが取得されても、それらの降雨データを用いて雨水処理場への雨水流入量を効率よく高い精度で予測することができない。

本発明は、複数の領域の降雨量データを用いて、雨水処理場への雨水流入量を効率よく、且つ高精度に予測できる雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、（イ）複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データ、及び複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベースと、（ロ）時系列データを用いて、過去に得られた降雨量と雨水流入量との複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を複数の領域についてそれぞれ生成する関数生成ユニットと、（ハ）線形関数を用いて、複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから、雨水流入量を予測する予測ユニットとを備える雨水流入量予測装置が提供される。

本発明の他の態様によれば、関数生成ユニット、予測ユニット、複数の領域のそれぞれの降雨量及び複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベース、及び線形関数記憶領域を備える雨水流入量予測装置を用いて雨水流入量を予測する雨水流入量予測方法であって、（イ）関数生成ユニットが、測定量データベースから時系列データを読み出し、時系列データを用いて過去に得られた降雨量と雨水流入量との複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を複数の領域についてそれぞれ生成して、線形関数記憶領域に格納するステップと、（ロ）予測ユニットが、線形関数記憶領域から線形関数を読み出し、線形関数を用いて、複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測するステップとを含む雨水流入量予測方法が提供される。

本発明によれば、複数の領域の降雨量データを用いて、雨水処理場への雨水流入量を効率よく、且つ高精度に予測できる雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供できる。

次に、図面を参照して、本発明の第１及び第２の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。又、以下に示す第１及び第２の実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものでない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置は、図１に示すように、複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データ、及び複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベース３０と、時系列データを用いて、過去に得られた降雨量と雨水流入量との複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を複数の領域についてそれぞれ生成する関数生成ユニット１１と、線形関数を用いて、複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから、雨水流入量を予測する予測ユニット１２とを備える。以下において、雨水流入量を予測する対象の雨水処理場を「対象処理場」という。図１に示すように、関数生成ユニット１１及び予測ユニット１２は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１０に含まれる。

ここで、図２に示すように、降雨が対象処理場に流れ込む全領域（以下において、「流入領域」という。）を、Ｎ個の複数の個別領域にメッシュ１〜メッシュＮとして分割している（Ｎ：２以上の整数）。図２において、メッシュ１〜メッシュＮの降雨量はそれぞれｆ₁（ｔ）〜ｆ_N（ｔ）であり、雨水処理場に流れ込む総雨水流入量はｇ（ｔ）である。降雨量ｆ₁（ｔ）〜ｆ_N（ｔ）及び総雨水流入量ｇ（ｔ）は時系列データである。流入領域をＮ個のメッシュに分割する方法としては、例えば、メッシュ１〜メッシュＮを形状及び大きさが互いに同一の、正方形或いは長方形などの方形領域として流入領域を分割する方法などが採用可能である。図１に示す雨水流入量予測装置は、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれについて、それぞれのメッシュにおける個別の降雨量と対象処理場に流れ込む総雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。そして、メッシュ１〜Ｎの降雨データと線形関数を用いて、対象処理場への総雨水流入量を予測する。

図１に示す関数生成ユニット１１は、フーリエ変換モジュール１１１及び関数算出モジュール１１２を有する。フーリエ変換モジュール１１１は、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量の時系列データ及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データを、それぞれ降雨事象が観測された時間を含む一定の時間でフーリエ変換する。関数算出モジュール１１２は、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値、及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を用いて、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれについて、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量と対象処理場に流れ込む総雨水流入量との関係を示す線形関数を、伝達関数として算出する。具体的には、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値を入力とし、対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を出力とする伝達関数がメッシュ１〜メッシュＮのそれぞれについて算出される。伝達関数の算出方法の詳細は後述する。

ここで、「降雨事象」とは、降雨の開始から終了までの降雨が連続している事象であり、例えば任意に設定される一定値以上の降雨量が、流入領域を分割したメッシュ１〜メッシュＮのいずれかで観測される事象を降雨事象とする。流入領域のいずれかで降雨事象が観測された時間において測定された各メッシュの降雨量の時系列データ及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データが、フーリエ変換の対象である。したがって、同一の降雨事象において降雨が観測される時刻はメッシュ１〜メッシュＮで必ずしも一致せず、メッシュ１〜メッシュＮのいずれかにおける降雨量が０である降雨事象も存在し得る。

一般的に、降雨量及び対象処理場への雨水流入量のデータは常時取得されるが、降雨事象が観測された時間を含む一定の時間が、フーリエ変換モジュール１１１によるフーリエ変換の対象になる。フーリエ変換の対象となる時間（以下において、「変換対象時間」という。）の例を、図３を参照して以下に説明する。

図３の縦軸は任意のメッシュの降雨量及び対象処理場への総雨水流入量の測定値であり、横軸は時刻である。図３において、単位時間当りに測定値Ｌ以上の降雨量が測定される時刻ｔ１〜ｔ２が、任意のメッシュで降雨事象が観測される時間である。図３に示すように、降雨量が観測され始める時刻に遅れて、雨水処理場への雨水流入量が観測される。流入領域を分割したメッシュ１〜メッシュＮで最も早く降雨事象が観測された時刻及び最後に降雨事象が観測された時刻に基づいて、流入領域の変換対象時間が設定される。例えば、メッシュ１〜メッシュＮで最も早く降雨事象が観測された時刻が図３に示した時刻ｔ１であり、最後に降雨事象が観測された時刻が時刻ｔ２である場合、メッシュ１〜メッシュＮの変換対象時間は、時刻ｔ１から時間ｔｓだけ前の時刻ｔ０を始点とし、時刻ｔ２から時間ｔｅだけ後の時刻ｔ３を終点として設定される。時間ｔｓ及び時間ｔｅは任意に設定可能であるが、時間ｔｅは、時刻ｔ３での雨水処理場への降雨事象に起因する雨水流入量が０になるように設定されることが望ましい。ただし、変換対象時間の始点及び終点は任意に設定可能である。例えば、変換対象時間を３２時間或いは６４時間のように任意に設定することが可能であり、設定した変換対象時間内に複数の降雨事象が観測された場合は、それらの降雨事象を１事象としてフーリエ変換の対象とすることができる。尚、降雨量は、例えばレーダ雨量計や地上雨量計などによって測定される。

予測ユニット１２は、フーリエ変換モジュール１２１、予測値算出モジュール１２２、及びフーリエ逆変換モジュール１２３を有する。フーリエ変換モジュール１２１は、予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含むメッシュ１〜メッシュＮそれぞれの降雨量入力データの時系列データを、降雨量入力データが予測された時間及び測定された時間でフーリエ変換する。予測値算出モジュール１２２は、メッシュ１〜メッシュＮそれぞれのフーリエ変換された降雨量入力データに、関数生成ユニット１１によって生成されたメッシュ１〜メッシュＮそれぞれの降雨量と対象処理場に流れ込む総雨水流入量との関係を示す線形関数をそれぞれ乗算する。そして、予測値算出モジュール１２２は、メッシュ１〜メッシュＮについての上記乗算結果の総和をとって、フーリエ空間での総雨水流入量として予測データを算出する。フーリエ逆変換モジュール１２３は、予測データをフーリエ逆変換して時系列データを得て、対象処理場に流入する総雨水流入量を算出する。

測定量データベース３０は、流入領域における、複数の降雨事象におけるメッシュ１〜メッシュＮにおいて測定された過去の降雨量及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データを格納する。

図１に示す雨水流入量予測装置は、記憶装置２０、入力装置４０及び出力装置５０を更に備える。記憶装置２０は、データセット記憶領域２０１、データセット変換値記憶領域２０２、線形関数記憶領域２０３、降雨量データ記憶領域２０４、変換値記憶領域２０５、予測データ記憶領域２０６、及び予測流入量記憶領域２０７を有する。

データセット記憶領域２０１は、メッシュ１〜メッシュＮそれぞれについての降雨量、及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データである過去データを格納する。データセット変換値記憶領域２０２は、過去データのフーリエ変換された値を格納する。線形関数記憶領域２０３は、関数生成ユニット１１によって生成された線形関数を格納する。降雨量データ記憶領域２０４は、降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含むメッシュ１〜メッシュＮそれぞれについての降雨量入力データを格納する。変換値記憶領域２０５は、降雨量入力データをフーリエ変換した値を格納する。予測データ記憶領域２０６は、予測ユニット１２によって算出される予測データを格納する。予測流入量記憶領域２０７は、予測ユニット１２によって予測された雨水流入量を格納する。

入力装置４０はキーボード、マウス、ライトペン又はフレキシブルディスク装置等で構成される。入力装置４０より雨水流入量予測実行者は、降雨量や雨水流入量などの入力データを指定できる。更に、入力装置４０により、フーリエ変換の条件や、予測された雨水流入量などの出力データの形態等のパラメータを設定することも可能で、また、予測作業の実行や中止等の指示の入力も可能である。出力装置５０としては、降雨量入力データや予測された雨水流入量等を表示するディスプレイやプリンタ等が使用可能である。

雨水流入量予測装置に入力される降雨量実測値のデータの例を図４（ａ）及び図４（ｂ）に示す。図４（ａ）は、メッシュ１〜メッシュＮに含まれる任意のメッシュＡにおける降雨量実測値の例であり、図４（ｂ）は、メッシュＡ以外の任意のメッシュＢにおける降雨量実測値の例である。また、任意のメッシュの降雨量の予測値の例を図５に、対象処理場への雨水流入量のデータの例を図６にそれぞれ示す。図４〜図６の横軸はそれぞれの測定開始或いは予測開始からの時間である。図４〜図６に示すように、雨水流入量予測装置に入力される降雨量のデータ及び雨水流入量のデータは時系列データである。

図１に示した流入量予測装置は、複数の降雨事象に基づいて対象処理場への雨水流入量の予測を行う。そのため、関数生成ユニット１１は、異なる降雨事象をそれぞれ含む複数の変換対象時間についてそれぞれ降雨量と雨水流入量の時系列データを周波数域のデータに変換するフーリエ変換を行い、フーリエ変換の結果を用いて降雨事象毎に線形関数を生成する。異なる日時や、流入領域内の異なった場所での降雨の過去データを使用することにより、予測値の精度を高めることができる。

関数生成ユニット１１は、以下に示す式（１）の関係を満足する、メッシュ１〜メッシュＮにおけるそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値を入力とし、対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を出力とする伝達関数を算出する：

式（１）において、Γ_n（ω_k）は周波数ω_kにおけるメッシュ１〜メッシュＮそれぞれのフーリエ空間における伝達関数である（ｎ＝１〜Ｎ）。ここで、周波数ω_kは、フーリエ変換モジュール１１１が行う高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の離散フーリエ変換のサンプリングの周波数であり、サンプリング回数はＫ回であるとする（ｋ＝１〜Ｋ、Ｋ：自然数）。また、Γ_n（ω_k）は周波数ω_kにおけるメッシュ１〜メッシュＮそれぞれのフーリエ空間における伝達関数、Ｆ_n（ω_k）はメッシュ１〜メッシュＮにおけるそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値、Ｇ（ω_k）は対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値である。

以下に、関数生成ユニット１１が、メッシュ１〜メッシュＮにおけるそれぞれの降雨量と対象処理場への総雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する方法を、図７に示したフローチャートを参照して説明する。以下においては、過去のＩ個の降雨事象１〜降雨事象Ｉそれぞれにおいて測定された時系列データであるデータセットを用いて、線形関数を生成する場合を例示的に説明する（Ｉ：自然数）。「データセット」とは、各降雨事象におけるメッシュ１〜メッシュＮの降雨量の時系列データ、及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データである。ここで、各降雨事象におけるデータセットがデータセット記憶領域２０１に格納されているとする。

（イ）ステップＳ１１において、フーリエ変換モジュール１１１が、降雨事象１〜降雨事象Ｉのデータセットをデータセット記憶領域２０１から読み出す。そして、フーリエ変換モジュール１１１は、読み出したデータセットに含まれる降雨量の時系列データ及び対象処理場への雨水流入量の時系列データをそれぞれフーリエ変換する。降雨量及び雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値は、データセット変換値記憶領域２０２に格納される。

（ロ）ステップＳ１２において、関数算出モジュール１１２が、降雨事象１〜降雨事象Ｉのデータセットのフーリエ変換値をデータセット変換値記憶領域２０２から読み出す。そして、関数算出モジュール１１２は、データセットのフーリエ変換値を用いて、式（１）の関係を満足するメッシュ１〜メッシュＮそれぞれの伝達関数を、例えば最小二乗法などを用いて算出する。最小二乗法を用いる場合には、以下の式（２）で示される周波数ω_kに対する残差和Ｓ（ω_k）を最小にする伝達関数Γ_n（ω_k）を算出する（ｋ＝１〜Ｋ）：

式（２）において、メッシュ１〜メッシュＮそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値Ｆⁱ _n（ω_k）、及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値Ｇⁱ（ω_k）の上付き添え字ｉは、ｉ番目のデータセットであることを示す（ｉ＝１〜Ｉ）。関数算出モジュール１１２は、式（２）を用いて、周波数ω_k毎に残差和Ｓ（ω_k）を最小にする伝達関数Γ_n（ω_k）を算出する。具体的には、式（２）を各周波数についての伝達関数Γ_vで微分して、以下の式（３）を得る（ｖ＝１〜Ｎ）：

式（３）において、Ｆⁱ ₁、Ｆⁱ ₂、・・・、Ｆⁱ _Nは各周波数のメッシュ１〜メッシュＮにおけるそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値、Ｇⁱは各周波数の対象処理場への総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値、Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nは、メッシュ１〜メッシュＮについて周波数毎に求まる伝達関数である（以下において同様。）。そして、関数算出モジュール１１２は、伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nを、以下の式（４）又は式（５）の連立方程式の解として算出する：

伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nは、時系列データのフーリエ変換におけるサンプリングの各周波数について、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれに算出される。算出された伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nは、各周波数におけるメッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量と対象処理場への総雨水流入量との関係を示す線形関数として線形関数記憶領域２０３に格納される。図８に、関数生成ユニット１１によって生成される伝達関数の例を示す。

次に、図１に示した雨水流入量予測装置によって、対象処理場への雨水流入量を予測する方法を、図９に示したフローチャートを参照して説明する。

（イ）図９のステップＳ１００において、関数生成ユニット１１が、対象処理場の流入領域に含まれるメッシュ１〜メッシュＮにおいて過去に測定された降雨量のそれぞれの時系列データ、及び対象処理場への総雨水流入量の時系列データを含むＩ個のデータセットを測定量データベース３０から読み出す。読み出されたデータセットは、データセット記憶領域２０１に格納される。

（ロ）ステップＳ１１０において、関数生成ユニット１１が、図７に示したフローチャートを参照して説明した方法を用いて、周波数ω_k毎にメッシュ１〜メッシュＮについてそれぞれ算出される伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nを、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量と対象処理場への総雨水流入量との関係を示す線形関数として生成する。生成された線形関数は、線形関数記憶領域２０３に格納される。

（ハ）ステップＳ１２０において、予測ユニット１２が、入力装置４０を介して予測対象日のメッシュ１〜メッシュＮにおける、予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む時系列の降雨量入力データを取得する。降雨量入力データは、例えば降雨量測定施設から電気通信回線などによって雨水流入量予測装置に転送される。取得された降雨量入力データは、降雨量データ記憶領域２０４に格納される。

（ニ）ステップＳ１３０において、予測ユニット１２が、メッシュ１〜メッシュＮについてそれぞれ生成された線形関数と降雨量入力データを用いて対象処理場への総雨水流入量を予測する。具体的には、ステップＳ１３１において、フーリエ変換モジュール１２１が、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量入力データを降雨量データ記憶領域２０４から読み出す。フーリエ変換モジュール１２１は、降雨量入力データをフーリエ変換し、フーリエ変換値を変換値記憶領域２０５に格納する。次いで、ステップＳ１３２において、予測値算出モジュール１２２が、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量入力データのフーリエ変換値及び線形関数を、変換値記憶領域２０５及び線形関数記憶領域２０３からそれぞれ読み出す。そして、予測値算出モジュール１２２は、メッシュ１〜メッシュＮの降雨量入力データのフーリエ変換値Ｆ₁、Ｆ₂、・・・、Ｆ_Nにメッシュ１〜メッシュＮの線形関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nをそれぞれ乗算した後、メッシュ１〜メッシュＮについて乗算結果の和を取って予測データを算出する。例えば、対象処理場への総雨水流入量の周波数ω_k成分Ｇ（ω_k）が、以下の式（６）によって算出される：

式（６）で、Ｆ_n（ω_k）はメッシュｎの降雨量入力データの周波数ω_k成分、Γ_n（ω_k）はメッシュｎの線形関数の周波数ω_k成分である。算出された予測データは、予測データ記憶領域２０６に格納される。次いで、ステップＳ１３３において、フーリエ逆変換モジュール１２３が、予測データを予測データ記憶領域２０６から読み出す。フーリエ逆変換モジュール１２３は、予測データをフーリエ逆変換して、対象処理場に流入する雨水流入量を算出する。算出された雨水流入量は、予測流入量記憶領域２０７に格納される。

予測流入量記憶領域２０７に格納された対象処理場の雨水流入量は、出力装置５０に転送される。流入量予測実行者は、例えば出力装置５０に表示された雨水流入量の予測値に応じて対象処理場の稼働準備等を行うことができる。例えば、対象処理場に配置する人員を増やしたり、起動させるポンプの数を調整したりできる。また、対象処理場の処理量を増加させて、処理場に付随する貯水池を予め空けておくこともできる。

上記に説明した方法では、最小二乗法を用いて伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nを算出する例を示したが、他の方法を用いて伝達関数Γ₁、Γ₂、・・・、Γ_Nを算出してもよいことは勿論である。

図１に示した雨水流入量予測装置では、降雨量と雨水流入量の関係を示す伝達関数を導入することによって、降雨量と雨水流入量間の因果関係を明確化しつつ、雨水処理場への雨水流入量を予測できる。一般的に、降雨が雨水処理場に流入する流入領域と雨水処理場との地理的な関係に応じて、流入領域における降雨量と雨水処理場への雨水流入量の関係は定まる。流入領域から雨水処理場までの距離や地形などに依存する雨水の雨水処理場への流入の遅れについても、伝達関数の周波数の広がりの中に組み込まれる形で考慮されている。

更に、流入領域を複数のメッシュに分割し、各メッシュの降雨量と対象処理場への雨水流入量との間の伝達関数を用いるため、各メッシュの降雨量と対象処理場への雨水流入量との関係を明確に記述でき、流入領域における降雨分布が正確に反映され、高い精度で対象処理場への雨水流入量を予測できる。なお、流入領域を分割するメッシュのサイズが小さいほど、流入領域における降雨分布がより正確に反映されて、予測の精度は高くなる。

図９に示した一連の雨水流入量予測操作は、図９と等価なアルゴリズムのプログラムにより、図１に示した雨水流入量予測装置を制御して実行できる。このプログラムは、図１に示した雨水流入量予測装置を構成する記憶装置２０に記憶させればよい。又、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存し、この記録媒体を図１に示した記憶装置２０に読み込ませることにより、本発明の一連の雨水流入量予測操作を実行することができる。ここで、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、例えばコンピュータの外部メモリ装置、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等の電子データを記録することができるような媒体等を意味する。具体的には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク等が「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」に含まれる。

以上に説明したように、図１に示した雨水流入量予測装置では、伝達関数を用いることによってシンプルな形で降雨量と雨水流入量の関係が表現される。その結果、降雨量のデータを用いて、対象処理場への雨水流入量を精度良く予測することが可能である。つまり、本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、降雨量と対象処理場への雨水流入量の因果関係が明確にモデル化され、対象処理場の流入領域における観測例のない集中豪雨などによる、過去の蓄積データから逸脱する降雨量のデータにも対応可能な、精度の高い雨水流入量予測装置が提供される。

更に、本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、複数のメッシュに分割された流入領域の降雨量のデータを用いて、雨水処理場への雨水流入量を効率よく、且つ高精度に予測できる。つまり、降雨量と雨水処理場への流入量との関係を、土地利用図などからメッシュそれぞれについて推定する必要がなく、経験と勘をともなった多大な検討が不要となる。なお、降雨量の時系列データと対象処理場への雨水流入量の時系列データとの関係は、流入領域の地形、流入領域から処理場までの配管の配置及び形状などの幾何学的な要素で決まるため、頻繁に線形関数を見直す必要がない。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置は、図１０に示すように、関数生成ユニット１１がフーリエ逆変換モジュール１１３を更に有し、予測ユニット１２が積分モジュール１２４を有することが、図１と異なる点である。その他の構成については、図１に示す第１の実施の形態と同様である。

フーリエ逆変換モジュール１１３は、関数算出モジュール１１２によって算出される伝達関数をフーリエ逆変換して、流入領域をＮ個の領域に分割したメッシュ１〜メッシュＮの降雨量と、対象処理場への総雨水流入量との関係を示すＮ個の線形関数を算出する。積分モジュール１２４は、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含むメッシュ１〜メッシュＮの降雨量入力データと線形関数で畳み込み積分を行い、対象処理場への雨水流入量を算出する。

以下に、図１０に示した雨水流入量予測装置によって、対象処理場への雨水流入量を予測する方法を、図１１に示したフローチャートを参照して説明する。

（イ）図１１のステップＳ２００において、関数生成ユニット１１が、過去に測定された対象処理場の流入領域を分割したメッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量の時系列データ、及びメッシュ１〜メッシュＮからの対象処理場への総雨水流入量の時系列データを含むＩ個のデータセットを測定量データベース３０から読み出す。読み出されたデータセットは、データセット記憶領域２０１に格納される。

（ロ）ステップＳ２１０において、関数生成ユニット１１が、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれ降雨量と対象処理場への総雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。具体的には、ステップＳ２１１において、第１の実施の形態で説明した方法と同様にして、周波数毎にメッシュ１〜メッシュＮについて伝達関数Γ_vをそれぞれ算出する（ｖ＝１〜Ｎ）。そして、ステップＳ２１２において、フーリエ逆変換モジュール１１３が、メッシュ１〜メッシュＮの伝達関数Γ_vを線形関数記憶領域２０３からそれぞれ読み出す。フーリエ逆変換モジュール１１３は、メッシュ１〜メッシュＮについての伝達関数Γ_vをそれぞれフーリエ逆変換して、応答関数としてメッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量と総雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。図１２に、関数生成ユニット１１が線形関数として生成する応答関数の例を示す。生成された線形関数は、線形関数記憶領域２０３に格納される。

（ハ）ステップＳ２２０において、予測ユニット１２が、入力装置４０を介して予測対象日の対象処理場の流入領域を分割したメッシュ１〜メッシュＮそれぞれの、予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データを取得する。降雨量入力データは、降雨量データ記憶領域２０４に格納される。

（ニ）ステップＳ２３０において、予測ユニット１２が、メッシュ１〜メッシュＮの降雨量入力データと線形関数とを用いて、対象処理場への雨水流入量を予測する。具体的には、積分モジュール１２４が、線形関数及び降雨量入力データを、線形関数記憶領域２０３及び降雨量データ記憶領域２０４からそれぞれ読み出す。積分モジュール１２４は、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量入力データｆ_n（ｔ）と応答関数γ_n（ｔ）で、式（７）に示す畳み込み積分を行い、対象処理場に流入する総雨水流入量ｇ（ｔ）を算出する：

算出された総雨水流入量ｇ（ｔ）は、予測流入量記憶領域２０７に格納される。

図１０に示した雨水流入量予測装置では、メッシュ１〜メッシュＮのそれぞれの降雨量と対象処理場への総雨水流入量の関係を示す線形関数として応答関数が使用される。そのため、ある時刻における降雨がいつ処理場に流れ込むかを判断することが容易である。他は、第１の実施の形態と実質的に同様であり、重複した記載を省略する。

本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、降雨量と対象処理場への雨水流入量の因果関係が明確にモデル化され、集中豪雨などによる過去の蓄積データから逸脱する降雨量のデータにも対応可能な、精度の高い雨水流入量予測装置が提供される。更に、第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、複数のメッシュに分割された流入領域の降雨量のデータを用いて、降雨量と雨水処理場への流入量との関係をメッシュそれぞれについて推定する必要のない、雨水処理場への雨水流入量を効率よく、且つ高精度に予測できる雨水流入量予測装置が提供される。

（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は第１及び第２の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

既に述べた第１及び第２の実施の形態の説明においては、降雨量のデータと対象処理場への雨水流入量のデータとの間の伝達関数を決定する方法について説明したが、例えば降雨量のデータと河川の増水量のデータとの間の伝達関数などについても同様の方法で生成することが可能であり、河川の水位を調整する処理場への雨水流入量を予測するシステムを構築することができる。

また、過去の降雨量のデータと雨水流入量のデータとの間の伝達関数を決定する以外に、過去の予測降雨量と雨水流入量のデータ間の伝達関数を決定してもよい。予測降雨量は測定量に比べて正確さが低いが、例えば予測による降雨量が多めに算出される等、降雨量の予測方法に系統的な傾向がある場合には、その傾向を反映した伝達関数が得られることになる。そのため、結果的に予測流入量の精度が上がる可能性がある。

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置の構成を示す模式図である。 流入領域を説明するための模式図である。 変換対象時間を説明するためのグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される降雨量実測値のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される降雨量予測値のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される雨水流入量のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る線形関数の生成方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置が生成する伝達関数の例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置の構成を示す模式図である。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置が生成する応答関数の例を示すグラフである。

符号の説明

１１…関数生成ユニット
１１１…フーリエ変換モジュール
１１２…関数算出モジュール
１１３…フーリエ逆変換モジュール
１２…予測ユニット
１２１…フーリエ変換モジュール
１２２…予測値算出モジュール
１２３…フーリエ逆変換モジュール
１２４…積分モジュール
３０…測定量データベース
２０１…データセット記憶領域
２０２…データセット変換値記憶領域
２０３…線形関数記憶領域
２０４…降雨量データ記憶領域
２０５…変換値記憶領域
２０６…予測データ記憶領域
２０７…予測流入量記憶領域

Claims (9)

1. 複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データ、及び前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベースと、
   前記時系列データを用いて、過去に得られた降雨量と雨水流入量との前記複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を前記複数の領域についてそれぞれ生成する関数生成ユニットと、
   前記線形関数を用いて、前記複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから、雨水流入量を予測する予測ユニット
   とを備えることを特徴とする雨水流入量予測装置。
2. 関数生成ユニット、予測ユニット、複数の領域のそれぞれの降雨量及び前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データを格納する測定量データベース、及び線形関数記憶領域を備える雨水流入量予測装置を用いて雨水流入量を予測する雨水流入量予測方法であって、
   前記関数生成ユニットが、前記測定量データベースから前記時系列データを読み出し、前記時系列データを用いて過去に得られた降雨量と雨水流入量との前記複数の領域それぞれについての関係を示す線形関数を前記複数の領域についてそれぞれ生成して、前記線形関数記憶領域に格納するステップと、
   前記予測ユニットが、前記線形関数記憶領域から前記線形関数を読み出し、前記線形関数を用いて、前記複数の領域の降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測するステップ
   とを含むことを特徴とする雨水流入量予測方法。
3. 前記複数の領域が、形状及び大きさが互いに同一の方形領域であることを特徴とする請求項２に記載の雨水流入量予測方法。
4. 前記線形関数が、前記複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値を入力とし、前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を出力とする伝達関数であることを特徴とする請求項２又は３に記載の雨水流入量予測方法。
5. 前記伝達関数が、フーリエ変換における各サンプリング周波数において、前記複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値の前記複数の領域についての和と前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値との差が最小になるように決定されることを特徴とする請求項４に記載の雨水流入量予測方法。
6. 前記雨水流入量を予測するステップが、
   前記複数の領域のそれぞれの降雨量入力データをそれぞれフーリエ変換し、
   フーリエ変換された前記降雨量入力データと前記伝達関数との乗算を前記複数の領域についてそれぞれ行い、該乗算の結果の和をとって予測データを算出し、
   前記予測データをフーリエ逆変換して予測値を算出することを特徴とする請求項４又は５に記載の雨水流入量予測方法。
7. 前記線形関数が、前記複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値を入力とし前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を出力とする伝達関数を、フーリエ逆変換して算出される応答関数であることを特徴とする請求項２又は３に記載の雨水流入量予測方法。
8. 前記伝達関数が、フーリエ変換における各サンプリング周波数において、前記複数の領域のそれぞれの降雨量の時系列データのフーリエ変換値の前記複数の領域についての和と前記複数の領域からの総雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値との差が最小になるように決定されることを特徴とする請求項７に記載の雨水流入量予測方法。
9. 前記雨水流入量の予測が、前記複数の領域のそれぞれの降雨量入力データと前記複数の領域それぞれについての前記応答関数との畳み込み積分値の、前記複数の領域についての和によって算出されることを特徴とする請求項７又は８に記載の雨水流入量予測方法。

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