JP2008276384A - Land form disaster retrieval system, land form disaster retrieval method and land form disaster retrieval program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a land form disaster retrieval system, a land form disaster retrieval method and a land form disaster retrieval program, capable of evaluating properties and the kinds of various disasters likely to occur in each of arbitrary spots. <P>SOLUTION: This land form disaster retrieval method has: an investigation procedure for making a storage means store a disaster environment element that is data showing the natural environment about each of the plurality of spots; an EA table creation procedure for creating an EA table showing relation between disaster agents that are data showing a specified phenomenon as a phenomenon having ability generating the natural disaster among natural phenomena and the disaster environment element; an EAD table creation procedure for creating an EAD table showing relation between disaster modes that are data showing a state classified into a plurality of kinds, that is a state of movement of natural matter leading to the natural disaster, and the disaster agents; and a DS table creation procedure for creating a DS table showing relation between retrieval structures that are data associated to the spot set as a retrieval target in the plurality of spots and the disaster modes. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、各地点において起こりうる災害の種類および性状などを検索するのに好適な地形災害検索システム、地形災害検索方法および地形災害検索プログラムに関するものである。   The present invention relates to a terrain disaster search system, a terrain disaster search method, and a terrain disaster search program suitable for searching for the types and characteristics of disasters that can occur at each point.

例えば日本の任意地点において構造物の建設および維持管理を行う場合、その地点の自然災害の発生確率などの評価を行い、起こりうる災害の種類と性状を把握することは防災上重要なことである。このような起こりうる災害の種類と性状を把握するためには、建設技術者が地形図などの各種資料を見て経験的に判断する手法がある(例えば、非特許文献1参照)。   For example, when constructing and maintaining a structure at an arbitrary point in Japan, it is important for disaster prevention to evaluate the probability of occurrence of a natural disaster at that point and to understand the types and characteristics of possible disasters. . In order to grasp the type and nature of such a possible disaster, there is a method in which a construction engineer judges empirically by looking at various materials such as a topographic map (for example, see Non-Patent Document 1).

また、従来においては、所定の地点で特定の1つの災害が発生する可能性について評価する危険度評価手法が様々な災害に対して考えられている。例えば、従来の落石災害の危険度評価手法は、採点表形式であって、それぞれの斜面の危険度が点数で表される。具体的には、剃落型落石および落石要因それぞれを複数の項目に分類し、それぞれの状況により、指定された評価点を付ける。各斜面の危険度は、各落石要因の評価点を合計した点数となる。   Conventionally, a risk evaluation method for evaluating the possibility of one specific disaster occurring at a predetermined point is considered for various disasters. For example, the conventional risk evaluation method for rockfall disasters is in the form of a scoring table, and the risk of each slope is represented by a score. Specifically, each of the shaved rockfall and the rockfall factors is classified into a plurality of items, and a designated evaluation point is assigned according to each situation. The risk level of each slope is the total score of the evaluation points for each rockfall factor.

また、斜面の降雨による土砂崩壊に対する危険度評価手法の一つとして、限界雨量に基づく斜面評価手法がある。この手法は、鉄道沿線の任意斜面の土質や貫入強度などの条件を調査し、それぞれ指定された評価点を付けると、斜面の崩壊危険雨量が、時雨量と連続雨量の積の限界雨量曲線といった形で表される手法である。なお、時雨量とは過去1時間の雨量であり、連続雨量とは12時間以上の無降雨期間以降現在時刻までの合計雨量である。
鈴木隆介著,「建設技術者のための地形図読図入門(全4巻)」,古今書院,1997年11月,1998年4月,2000年5月,2004年4月
In addition, there is a slope evaluation method based on marginal rainfall as one of the risk assessment methods for landslides due to rainfall on the slope. This method investigates conditions such as soil quality and intrusion strength of arbitrary slopes along the railway, and assigns each specified evaluation point. The critical rainfall of the slope is the limit rainfall curve of the product of hourly rainfall and continuous rainfall. It is a technique expressed in shape. The hourly rainfall is the rainfall during the past hour, and the continuous rainfall is the total rainfall from the no-rain period of 12 hours or more to the current time.
Ryusuke Suzuki, “Introduction to Topographic Maps for Construction Engineers (4 volumes)”, Kokon Shoin, November 1997, April 1998, May 2000, April 2004

しかしながら従来の危険度評価手法では、土砂災害または落石など特定の1つの災害を対象としており、1つの手法によって1つの災害について評価するので、1つのシステムで各種自然災害を多方面から評価することができず、また、1つのシステムですべての種類の自然災害について評価することもできなかった。   However, the conventional risk assessment method targets a specific disaster such as a landslide or rock fall, and evaluates a single disaster using a single method. It was not possible to evaluate all types of natural disasters with one system.

本発明は、上記問題点を解決すべくなされたもので、任意地点のそれぞれで起こりうる各種災害のその種類および性状を評価することができる地形災害検索システム、地形災害検索方法および地形災害検索プログラムを提供することを目的とするものである。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and a terrain disaster search system, a terrain disaster search method, and a terrain disaster search program capable of evaluating the types and characteristics of various disasters that can occur at each arbitrary point. Is intended to provide.

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、請求項1に記載の発明は、複数地点それぞれにおいて起こりうる災害の種類および性状を検索することに使用される地形災害検索方法であって、前記複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶手段に記憶させる調査手順と、自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成手順と、自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成手順と、前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成手順とを有することを特徴とする。   The present invention has been made to solve the above problems, and the invention according to claim 1 is a terrain disaster search method used for searching for types and characteristics of disasters that can occur at each of a plurality of points. In addition, the investigation procedure for storing the disaster environment element, which is data indicating the natural environment at each of the plurality of points, in the storage means, and the natural phenomenon identified as the phenomenon having the ability to generate the natural disaster are shown. EA table creation procedure for creating an EA table that shows the relationship between the disaster management force and the disaster environment elements, and data indicating the movement of natural substances that lead to natural disasters and classified into multiple types An EAD table creation procedure for creating an EAD table indicating the relationship between the disaster style and the disaster management power, and a data associated with the points to be searched among the plurality of points. Characterized in that it has a DS table creation steps to create a DS table that shows data in a search facility and the relationship between the disaster style.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出する評価点算出手順をさらに有することを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, by using the EA table, the EAD table, and the DS table, a natural disaster at a specified point in the plurality of points is used. It further has an evaluation score calculation procedure for calculating an evaluation score that is a numerical value indicating the degree of risk.

請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の発明において、前記調査手順、前記EA表作成手順、前記EAD表作成手順、前記DS表作成手順および前記評価点算出手順は、前記記憶手段にアクセス可能なコンピュータによって実行されることを特徴とする。   The invention according to claim 3 is the invention according to claim 2, wherein the investigation procedure, the EA table creation procedure, the EAD table creation procedure, the DS table creation procedure, and the evaluation point calculation procedure are the storage means. It is executed by a computer that can access

請求項4に記載の発明は、請求項1から3のいずれか1項に記載の発明において、前記複数地点は、日本の任意地点であり、前記災害環境要素は、災害の種類に基づいて複数に分類されており、前記災害様式は、自然災害に直結する自然物質の移動の態様を示すデータであり、前記検索施設は、特定の土地、構造物および空間のいずれかであることを特徴とする。   The invention according to claim 4 is the invention according to any one of claims 1 to 3, wherein the plurality of points are arbitrary points in Japan, and the disaster environment element is a plurality based on the type of disaster. The disaster mode is data indicating a mode of movement of a natural substance directly linked to a natural disaster, and the search facility is any one of a specific land, a structure, and a space. To do.

また、請求項5に記載の発明は、複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶する記憶手段と、自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成手段と、自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成手段と、前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成手段とを有することを特徴とする地形災害検索システムである。   The invention according to claim 5 is specified as a phenomenon having a capability of generating a natural disaster among a natural means and a storage means for storing a disaster environment element which is data indicating a natural environment for each of a plurality of points. EA table creation means for creating an EA table that shows the relationship between the disaster management force, which is data representing the disaster, and the disaster environment elements, and the mode of movement of natural substances that lead to natural disasters. An EAD table creation means for creating an EAD table that indicates a relationship between a disaster mode that is data indicating a disaster and the disaster management force, a search facility that is data associated with a point to be searched at the plurality of points, and A terrain disaster search system characterized by comprising a DS table creation means for creating a DS table showing a relationship with a disaster style.

請求項6に記載の発明は、請求項5に記載の発明において、前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出して表示する評価点算出手段をさらに有することを特徴とする。   The invention according to claim 6 is the invention according to claim 5, wherein the EA table, the EAD table, and the DS table are used to detect natural disasters at designated points in the plurality of points. It further has an evaluation score calculation means for calculating and displaying an evaluation score, which is a numerical value indicating the degree of risk.

請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の発明において、前記調査手段、EA表作成手段、EAD表作成手段、DS表作成手段および評価点算出手段は、前記記憶手段にアクセス可能なコンピュータによって構成されており、前記コンピュータは、通信網に接続されていることを特徴とする。   The invention according to claim 7 is the invention according to claim 6, wherein the investigation means, the EA table creation means, the EAD table creation means, the DS table creation means, and the evaluation point calculation means are accessible to the storage means. The computer is configured to be connected to a communication network.

また、請求項8に記載の発明は、コンピュータに、複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶手段に記憶させる調査ステップと、自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成ステップと、自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成ステップと、前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成ステップとを実行させるための地形災害検索プログラムである。   Further, the invention described in claim 8 is an investigation step for causing a computer to store a disaster environment element, which is data indicating a natural environment at each of a plurality of points, in a storage means, and an ability to generate a natural disaster among natural phenomena. An EA table creation step of creating an EA table that shows the relationship between the disaster management force and the disaster environment element, which is data indicating what has been identified as a phenomenon having a phenomenon, and a mode of movement of natural substances that lead to a natural disaster, An EAD table creation step for creating an EAD table that indicates the relationship between the disaster mode and the disaster management power, which is data indicating a plurality of types of data, and data associated with the search target points in the plurality of points A terrain disaster search program for executing a DS table creation step for creating a DS table showing a relationship between the search facility and the disaster mode

請求項9に記載の発明は、請求項8に記載の発明において、前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出する評価点算出ステップをさらに有することを特徴とする。   The invention according to claim 9 is the invention according to claim 8, wherein the EA table, the EAD table, and the DS table are used to detect a natural disaster at a specified point in the plurality of points. The method further includes an evaluation point calculation step of calculating an evaluation point that is a numerical value indicating the degree of risk.

本発明によれば、1種類の災害ではなく複数種類の災害について、ある地点で発生し得るか否かと、その発生し得る災害の性状とを、簡易かつ迅速に評価することができる。   According to the present invention, it is possible to easily and quickly evaluate whether or not a disaster can occur at a certain point with respect to a plurality of types of disasters instead of a single type of disaster, and the nature of the disaster that can occur.

また、本発明によれば、一般公開されている地形図などの資料を使用して、例えば日本全国の任意地点について、発生し得る災害および性状を、簡易かつ迅速、さらに安価に評価することができる。   In addition, according to the present invention, it is possible to evaluate disasters and properties that can occur, for example, at any point in Japan, simply, quickly, and at a lower cost, using publicly available topographic maps and other materials. it can.

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
図1は本発明の一実施形態にかかる地形災害検索システムの構成図である。本実施形態の地形災害検索システムは、図1に示した構成のコンピュータ上で、記憶部12に記憶された地形災害検索プログラムをCPU11が実行することで実現する。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration diagram of a terrain disaster search system according to an embodiment of the present invention. The topographic disaster search system of the present embodiment is realized by the CPU 11 executing the topographic disaster search program stored in the storage unit 12 on the computer having the configuration shown in FIG.

図1において、CPU11は、本地形災害検索システムの各部を制御し、記憶部12で記憶される各種プログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)である。記憶部12は、CPU11で実行するプログラム等を記憶するハードディスクである。操作部13は、分析者による操作を入力するものであり、例えば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。表示部14は、CPU11からの指示に基づき分析者に示すべき情報を表示するディスプレイである。   In FIG. 1, a CPU 11 is a CPU (Central Processing Unit) that controls each part of the terrain disaster search system and executes various programs stored in the storage unit 12. The storage unit 12 is a hard disk that stores programs executed by the CPU 11. The operation unit 13 is used to input an operation by an analyst, and is, for example, a pointing device such as a keyboard or a mouse. The display unit 14 is a display that displays information to be shown to the analyst based on an instruction from the CPU 11.

記憶部12は、CPU11で実行する地形災害検索プログラムのほか、例えば日本全国について複数地域に分割したときの各地域または各地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶する。   In addition to the terrain disaster search program executed by the CPU 11, the storage unit 12 stores, for example, disaster environment elements that are data indicating the natural environment for each region or each point when divided into a plurality of regions in Japan.

本地形災害検索システムは、例えば、日本の任意地点に存在する任意の施設(土地、構造物など)の被災する可能性のある地形災害の種類ならびにその施設の災害様式および被災程度を、災害環境(E:disaster environment)、災害営力(A:disaster agents)、災害様式(D:Disaster modes)および検索施設(S:Structures)の組み合わせに基づいて、定性的ながら系統的・客観的・総合的に検索し、その施設の潜在的危険度を例えば10段階区分の評価点で与えるものである。   This terrain disaster search system uses, for example, the type of terrain disaster that may occur in any facility (land, structure, etc.) existing at any point in Japan, as well as the disaster type and extent of the facility, (E: disaster environment), disaster management (A: disaster agents), disaster mode (D: Disaster modes) and search facilities (S: Structures) based on a combination of qualitative, systematic, objective and comprehensive The potential risk of the facility is given by, for example, an evaluation score of 10 grades.

次に、本実施形態の説明で使用される用語について説明する。
1)自然災害とは、自然現象に起因する災害である。本地形災害検索システムは、自然災害のみを検索対象としており,人為的災害(いわゆる人災)を対象としない。
Next, terms used in the description of the present embodiment will be described.
1) A natural disaster is a disaster caused by a natural phenomenon. This terrain disaster search system only searches for natural disasters, not man-made disasters (so-called man-made disasters).

2)地形災害とは、自然災害のうち、地形変化を伴う災害をよぶ。人命損傷をはじめ生活・生産・交通活動とそれに関連する諸施設の損傷を伴うような、顕著な自然災害のほとんどは何らかの地形変化(例:斜面崩壊,侵蝕,堆積)を伴う地形災害である。地形災害以外のおもな自然災害は、比較的に軽微な気象災害(例:高温、低温、風倒、強雨、積雪、落雷、濃霧、飛塩)である。   2) Topographic disaster is a natural disaster that involves a change in topography. Most of the remarkable natural disasters that involve damage to human life, life, production, traffic activities and related facilities are terrain disasters with some terrain change (eg slope failure, erosion, sedimentation). Major natural disasters other than topographical disasters are relatively minor meteorological disasters (eg, high temperature, low temperature, windfall, heavy rain, snow cover, lightning strikes, heavy fog, salt fly).

3)災害営力(A)とは、自然災害を発生させる能力をもつ自然現象を総称するものである。例えば、豪雨、津波、河川氾濫、落石、崩落、地すべり、土石流、地盤液状化、火山噴火、地震などが、災害営力である。ただし、すべての自然現象が災害営力になるわけではなく、例えば、弱風、弱雨、微震、平時の河流、波などは災害営力とはならない。本地形災害検索システムでは、災害営力が例えば90種(A1〜A90)に分類されて、記憶部12に記憶されている。   3) Disaster management (A) is a general term for natural phenomena having the ability to generate natural disasters. For example, heavy rains, tsunamis, river floods, falling rocks, landslides, landslides, debris flows, ground liquefaction, volcanic eruptions, and earthquakes are disaster management forces. However, not all natural phenomena become disaster management forces. For example, light winds, light rains, slight earthquakes, river flows during normal times, waves, etc. do not become disaster management forces. In this landform disaster search system, disaster management power is classified into 90 types (A1 to A90), for example, and stored in the storage unit 12.

4)災害環境(E)とは、任意地点おける個々の災害営力の発生を制約する自然環境である。例えば、気候、海岸、河川、地形、地質、地下水、植生などが災害環境である。本地形災害検索システムでは、例えば、災害環境を139種の要素に分解し、各要素の特性を計868種類の特性で判別して、災害環境要素として記憶部12に記憶する。   4) The disaster environment (E) is a natural environment that restricts the occurrence of individual disaster management at any point. For example, climate, coast, river, topography, geology, groundwater, vegetation, etc. are disaster environments. In this terrain disaster search system, for example, the disaster environment is decomposed into 139 types of elements, and the characteristics of each element are determined by a total of 868 types of characteristics and stored in the storage unit 12 as disaster environment elements.

5)災害様式(D)とは、自然災害に直結する「人間活動にとって好ましくない物質移動の様式」であり、施設の受ける被害の様相を支配するものである。本地形災害検索システムでは、例えば、災害様式を空間閉塞災害、被覆災害、破壊災害および劣化災害の4群に大別し、それらを計20種に分類して、記憶部12に記憶してある。   5) The disaster mode (D) is a “mode of mass transfer unfavorable for human activities” that is directly linked to natural disasters, and controls the aspect of damage to facilities. In this terrain disaster search system, for example, the disaster modes are roughly divided into four groups of spatial blockage disasters, covering disasters, destruction disasters and degradation disasters, and these are classified into a total of 20 types and stored in the storage unit 12. .

6)検索施設(S)とは、被災する土地、構造物、空間などの総称であり、本地形災害検索システムの検索対象となるものである。例えば、農地、鉄道、道路、切取法面、盛土法面、埋立地、橋梁、トンネル、家屋、電柱、管路、港湾、滑走路などが検索施設である。本地形災害検索システムは、例えば、検索施設を135種に分類して、記憶部12に記憶してある。   6) The search facility (S) is a general term for the affected land, structures, spaces, and the like, and is a search target of the terrain disaster search system. For example, farmland, railways, roads, cut slopes, bank slopes, landfills, bridges, tunnels, houses, utility poles, pipelines, ports, runways, etc. are search facilities. In the terrain disaster search system, for example, search facilities are classified into 135 types and stored in the storage unit 12.

図2は、本地形災害検索システムの動作を示すフローチャートである。また、このフローチャートは、CPU11が記憶部12に記憶された地形災害検索プログラムを実行する際の処理を示している。図3は、本地形災害検索システムで使用されるEA表と、EAD表と、DS表との関係を示す説明図である。   FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the terrain disaster search system. In addition, this flowchart shows processing when the CPU 11 executes the terrain disaster search program stored in the storage unit 12. FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between the EA table, the EAD table, and the DS table used in the terrain disaster search system.

まず、任意地点の災害環境要素を調査して、その調査結果をCPU11が記憶部12に記憶させる(ステップS1)。   First, a disaster environment element at an arbitrary point is investigated, and the CPU 11 stores the investigation result in the storage unit 12 (step S1).

例えば、地形図等から、個々の災害環境要素ごとに、対象地点の特性を調査し、その特性区分を選定する。この調査は、操作部13またはスキャナなどの入力手段を使用して地形図等のデータを入力して、CPU11が実行することとしてもよく、手入力で実行することとしてもよい。   For example, the characteristics of the target point are investigated for each disaster environment element from the topographic map and the characteristic classification is selected. This investigation may be executed by the CPU 11 by inputting data such as a topographic map using an input means such as the operation unit 13 or a scanner, or may be executed manually.

任意地点では複数種の自然災害を発生するが、その災害環境(E)によって発生しうる災害営力(A)の種類・発生頻度・ベクトルが異なるから、ステップS1では、災害環境の特徴を例えば139種の災害環境要素に分類し、それぞれの要素の特性(例えば868種に分類された特性)を調査して、記憶部12に記憶させる。   A plurality of types of natural disasters occur at an arbitrary point, but the types, frequency, and vectors of disaster management (A) that can occur depending on the disaster environment (E) are different. The disaster environment elements are classified into 139 types, and the characteristics of each element (for example, characteristics classified into 868 types) are investigated and stored in the storage unit 12.

また、ステップS1では、例えば、日本で起こりうるすべての災害営力(A)を90種類に、被災様式(D)を20種類に、被災施設を135種類に分類して、それぞれをCPU11が記憶部12に記憶させる。   In step S1, for example, all disaster management (A) that can occur in Japan are classified into 90 types, disaster styles (D) are classified into 20 types, and disaster facilities are classified into 135 types, and the CPU 11 stores them. Store in the unit 12.

次いで、災害環境(E)と災害営力(A)との関係を示すEA表を作成して、そのEA表をCPU11が記憶部12に記憶させる(ステップS2)。   Next, an EA table indicating the relationship between the disaster environment (E) and the disaster management force (A) is created, and the CPU 11 stores the EA table in the storage unit 12 (step S2).

このEA表は、例えば、災害環境(E)の各要素と災害営力(A)の各種類との組み合わせのそれぞれについて、個々の特性を持つ災害環境における個々の災害営力の発生する可能性の有無・高低を4段階の評価点(例えば、0,1,2,3)でしめしたものである。なお、CPU11は、このEA表を表示部14に表示させることができる。   This EA table shows, for example, the possibility of occurrence of individual disaster management in a disaster environment having individual characteristics for each combination of each element of the disaster environment (E) and each type of disaster management (A). Presence / absence / high / low of four points are indicated by evaluation points (for example, 0, 1, 2, 3). The CPU 11 can display the EA table on the display unit 14.

次いで、災害営力(A)と災害様式(D)との関係を示すEAD表を作成して、そのEAD表をCPU11が記憶部12に記憶させる(ステップS3)。   Next, an EAD table showing the relationship between the disaster management force (A) and the disaster mode (D) is created, and the CPU 11 stores the EAD table in the storage unit 12 (step S3).

EAD表は、例えば、90種類の災害営力と20種類の被災様式の関係の強さを、4段階の評価点で、それぞれの被災様式の危険度を1から5の5段階の評価点で示したものである。この関係の強さに危険度を乗じたものを、素因的災害危険度といい、個々の災害営力によって引き起こされる各被災様式の危険度を表す。なお、CPU11は、このEDA表を表示部14に表示させることができる。   The EAD table shows, for example, the strength of the relationship between 90 types of disaster management and 20 types of disaster styles in 4 grades, and the risk of each disaster style in 5 grades from 1 to 5. It is shown. Multiplying the strength of this relationship by the risk level is called a predisposing disaster risk level, which represents the risk level of each disaster mode caused by individual disaster management. Note that the CPU 11 can display the EDA table on the display unit 14.

次いで、検索施設(S)と災害様式(D)との関係を示すDS表を作成して、そのDS表をCPU11が記憶部12に記憶させる(ステップS4)。   Next, a DS table indicating the relationship between the search facility (S) and the disaster mode (D) is created, and the CPU 11 stores the DS table in the storage unit 12 (step S4).

DS表は、例えば、135種類の構造物と20種類の被災様式の組み合わせについて、個々の構造物がそれぞれの被災様式を受けたときの被害の程度を5段階の評価点で示したものである。なお、CPU11は、このDS表を表示部14に表示させることができる。   The DS table shows, for example, the degree of damage when an individual structure is subjected to each damage style for a combination of 135 kinds of structures and 20 kinds of damage styles, with a five-point evaluation score. . Note that the CPU 11 can display the DS table on the display unit 14.

次いで、CPU11は、任意地点の各種自然災害の危険度を評価点方式で算出し、その算出結果を記憶部12に記憶させる(ステップS5)。   Next, the CPU 11 calculates the risk of various natural disasters at an arbitrary point by the evaluation point method, and stores the calculation result in the storage unit 12 (step S5).

すなわち、CPU11は、EA表と、EAD表と、DS表とを使用して、任意地点の自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出する。例えば、CPU11は、災害環境(E)から災害営力(A)を判別し、その災害営力がもたらす災害様式(D)を特定し、その災害様式によって検索施設(S)がどのような様式の、どの程度の災害を受ける可能性があるかを評価点で示す。   That is, the CPU 11 uses the EA table, the EAD table, and the DS table to calculate an evaluation score that is a numerical value indicating the risk of natural disaster at an arbitrary point. For example, the CPU 11 determines the disaster power (A) from the disaster environment (E), specifies the disaster style (D) brought about by the disaster power, and what kind of search facility (S) is based on the disaster style. The evaluation score indicates how much disaster is possible.

換言すれば、CPU11は、「日本の任意地点で発生しうるすべての災害営力(A)とその地点の災害環境(E)との関係」、「災害営力(A)とそれらの災害営力が発生させうるすべての災害様式(D)の関係」、「構造物(検索施設(S))とその構造物が被災しうる被災様式(災害様式(D))の関係」を定量的に評価して、それらを組み合わせることにより、日本の任意地点で起こりうるすべての災害の種類と性状を評価する。   In other words, the CPU 11 determines that “the relationship between all disaster management (A) that can occur at any point in Japan and the disaster environment (E) at that point”, “disaster management (A) and their disaster management. Quantitatively, "Relationship between all disaster modes (D) that can generate force" and "Relationship between structures (search facilities (S)) and damage modes (disaster modes (D)) that can damage the structures" Evaluate and combine them to assess the type and nature of all disasters that can occur at any point in Japan.

次に、本実施形態の地形災害検索システムによる具体的な評価方法の一例について説明する。
(1)CPU11は、地形図等から、個々の災害環境要素ごとに、対象地点の特性を調査し、その特性区分を選定する。
(2)CPU11は、EA表を用いて、選定した特性区分に対応する評価点を抽出し、起こりうる災害営力を検索する。
(3)CPU11は、(2)において検索された災害営力から各被災様式の素因的災害危険度を算出する。
(4)CPU11は、DS表を用いて算出された被災様式別の構造物の被害程度に素因的災害危険度を乗じる。
(5)任意地点の各構造物の総合危険度が求まる。
Next, an example of a specific evaluation method by the topographic disaster search system of this embodiment will be described.
(1) The CPU 11 investigates the characteristics of the target point for each individual disaster environment element from the topographic map or the like, and selects the characteristic classification.
(2) The CPU 11 uses the EA table to extract evaluation points corresponding to the selected characteristic category, and searches for possible disaster management.
(3) The CPU 11 calculates the predisposing disaster risk of each disaster style from the disaster management force searched in (2).
(4) The CPU 11 multiplies the prevailing disaster risk by the damage degree of the structure according to the damage mode calculated using the DS table.
(5) The overall risk of each structure at an arbitrary point can be obtained.

図4は、本地形災害検索システムと従来の災害予測法との比較の一例を示す図である。
図4において、特に注目すべきところは、比較事項における「予測対象とする地域」、「予測手法と経費」、「予測作業に要する時間」および「予測結果の活用法」である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a comparison between the terrain disaster search system and a conventional disaster prediction method.
In FIG. 4, particular attention should be paid to “area to be predicted”, “prediction method and expense”, “time required for prediction work”, and “utilization method of prediction result” in the comparison items.

「予測対象とする地域」では、本地形災害検索システムは例えば日本全国の任意地点に適用可能であるのに対して、従来法では予め特定した地区でなければならない。   In the “area to be predicted”, the terrain disaster search system can be applied to, for example, any point in the whole country of Japan, whereas in the conventional method, the area must be specified in advance.

「予測手法と経費」では、本地形災害検索システムは、既存資料のデータを記憶部12に記憶させて使用するので、各研究者が個別に現地調査等をする従来法よりも安価である。   In the “prediction method and expense”, the present terrain disaster search system is used by storing the data of the existing data in the storage unit 12, so that it is less expensive than the conventional method in which each researcher individually performs a field survey or the like.

「予測作業に要する時間」では、本地形災害検索システムは、CPU11および記憶部12を使用するので、ほぼ全部の処理を人手で行う従来法よりも極めて高速である。   In the “time required for the prediction work”, the terrain disaster search system uses the CPU 11 and the storage unit 12, and thus is much faster than the conventional method in which almost all processing is performed manually.

「予測結果の活用法」では、本地形災害検索システムは、日本全国の任意地点について、予測結果を高速に検索できるので、重点的に精密調査すべき地点を従来法よりも簡易・迅速に選別することができる。   In the “Utilization of Prediction Results”, this terrain disaster search system can search the prediction results at high speed for any point in Japan, so it is easier and quicker to select the points to be focused on more precisely than the conventional method. can do.

[本地形災害検索システムの信頼性]
本地形災害検索システムの検索結果に誤差を生じる原因としては、1)本システムの不完全性、2)災害環境の資料不足、3)検索者の能力不足が考えられる。
[Reliability of this terrain disaster search system]
Possible causes of errors in the search results of this terrain disaster search system are 1) incompleteness of the system, 2) lack of materials in the disaster environment, and 3) lack of ability of searchers.

1)システムの不完全性については、とくに災害環境(E)−災害営力(A)関係(EA表)、災害営力(A)−災害因子(H)関係、災害営力(A)−災害様式(D)関係(EAD表)、災害様式(D)−検索施設(S)関係(DS表)における全ての組み合わせの評価点に誤差がありうる。それは、それらの関係についての研究成果が現状では乏しいからである。しかし、本地形災害検索システムでは、個々の組み合わせの評価点が1−2点間違えて与えられていても、多数の組み合わせを検索し、それらの評価点の合計が階級区分されるので、大数法則が成り立つとすれば、最終的な検索結果としては大きな誤差は生じない。   1) Regarding the incompleteness of the system, disaster environment (E)-disaster management (A) relationship (EA table), disaster management (A)-disaster factor (H) relationship, disaster management (A)- There may be errors in the evaluation points of all combinations in the disaster mode (D) relationship (EAD table) and the disaster mode (D) -search facility (S) relationship (DS table). This is because there are currently few research results on these relationships. However, in this terrain disaster search system, even if the evaluation score of each combination is given by mistake of 1-2 points, a large number of combinations are searched and the total of those evaluation points is classified into classes. If the law holds, there will be no significant error in the final search result.

2)災害環境の資料不足については、災害環境要素(139種)の特性区分に必要な資料が不十分のためである。たとえば、全国をカバーしている高精度の資料(例:地質図)が少ないからである。しかし、近年ではインターネットで各種の資料が容易に入手できるので、大学の充実した研究室レベルの膨大な資料がなくても、本システムを活用できる。   2) The lack of disaster environment data is due to insufficient data required for the classification of disaster environment elements (139 types). For example, there are few high-precision materials (eg, geological maps) covering the whole country. However, in recent years, various materials are easily available on the Internet, so this system can be used even without a huge amount of materials at the university's extensive laboratory level.

3)検索者の能力不足については、検索者が災害環境(とくに地形)に関する基礎知識の不足のために、災害環境要素の特性の判別不能または誤認がありうる。本システムの活用には一定以上(高校「地学」・「地理」よりやや上)の基礎知識が必要である。とくに地形に関する基礎知識が重要であるが、その習得のために、現状では鈴木隆介(1997−2004)「建設技術者のための地形図読図入門」全4巻、古今書院、が役立つ。   3) Regarding the lack of ability of the searcher, the searcher may be unable to discriminate or misidentify the characteristics of the disaster environment element due to lack of basic knowledge about the disaster environment (especially topography). In order to use this system, a certain level of basic knowledge (a little higher than high school “geology” and “geography”) is required. Basic knowledge about topography is particularly important, but for the acquisition, Ryusuke Suzuki (1997-2004) “Introduction to Topographic Map Reading for Construction Engineers”, Volume 4, Kokon Shoin, is useful.

本発明は、構造物の建設または維持管理を行うときに、該構造物に各種の自然災害が起こることなどを予測するのに好適である。   The present invention is suitable for predicting the occurrence of various natural disasters in the structure when the structure is constructed or maintained.

本発明の一実施形態にかかる地形災害検索システムの構成図である。It is a block diagram of the topographic disaster search system concerning one Embodiment of this invention. 図1の地形災害検索システムの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the topographical disaster search system of FIG. EA表と、EAD表と、DS表との関係を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the relationship between EA table | surface, EAD table | surface, and DS table | surface. 本地形災害検索システムと従来の災害予測法との比較例を示す図である。It is a figure which shows the comparative example of this terrain disaster search system and the conventional disaster prediction method.

符号の説明Explanation of symbols

11 CPU
12 記憶部
13 操作部
14 表示部
11 CPU
12 storage unit 13 operation unit 14 display unit

Claims (9)

複数地点それぞれにおいて起こりうる災害の種類および性状を検索することに使用される地形災害検索方法であって、
前記複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶手段に記憶させる調査手順と、
自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成手順と、
自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成手順と、
前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成手順とを有することを特徴とする地形災害検索方法。
A terrain disaster search method used for searching for types and characteristics of disasters that can occur at each of a plurality of points,
An investigation procedure for storing a disaster environment element, which is data indicating a natural environment for each of the plurality of points, in a storage unit;
An EA table creation procedure for creating an EA table indicating the relationship between the disaster management element and the disaster environment element, which is data indicating what is identified as a phenomenon having the ability to cause a natural disaster among natural phenomena;
An EAD table creation procedure for creating an EAD table indicating the relationship between the disaster mode and the disaster mode, which is data indicating the movement of natural substances leading to a natural disaster and classified into a plurality of types;
A terrain disaster search method, comprising: a DS table creation procedure for creating a DS table showing a relationship between a search facility which is data associated with a search target point in the plurality of points and the disaster mode.
前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出する評価点算出手順をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の地形災害検索方法。   An evaluation score calculation procedure for calculating an evaluation score, which is a numerical value indicating the risk of natural disaster at a specified point among the plurality of points, using the EA table, the EAD table, and the DS table; The terrain disaster search method according to claim 1, further comprising: 前記調査手順、前記EA表作成手順、前記EAD表作成手順、前記DS表作成手順および前記評価点算出手順は、前記記憶手段にアクセス可能なコンピュータによって実行されることを特徴とする請求項2に記載の地形災害検索方法。   3. The survey procedure, the EA table creation procedure, the EAD table creation procedure, the DS table creation procedure, and the evaluation score calculation procedure are executed by a computer that can access the storage means. The terrain disaster search method described. 前記複数地点は、日本の任意地点であり、
前記災害環境要素は、災害の種類に基づいて複数に分類されており、
前記災害様式は、自然災害に直結する自然物質の移動の態様を示すデータであり、
前記検索施設は、特定の土地、構造物および空間のいずれかであることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の地形災害検索方法。
The plurality of points are arbitrary points in Japan,
The disaster environment elements are classified into a plurality based on the type of disaster,
The disaster mode is data indicating a mode of movement of a natural substance directly connected to a natural disaster,
The terrain disaster search method according to any one of claims 1 to 3, wherein the search facility is any one of a specific land, a structure, and a space.
複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶する記憶手段と、
自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成手段と、
自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成手段と、
前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成手段とを有することを特徴とする地形災害検索システム。
Storage means for storing a disaster environment element that is data indicating a natural environment for each of a plurality of points;
An EA table creating means for creating an EA table showing the relationship between the disaster management power and the disaster environment element, which is data indicating what is specified as a phenomenon having the ability to generate a natural disaster among natural phenomena;
An EAD table creation means for creating an EAD table indicating a relationship between a disaster mode and the disaster management force, which is data indicating a movement mode of a natural substance leading to a natural disaster and classified into a plurality of types;
A terrain disaster search system comprising: a DS table creation means for creating a DS table indicating a relationship between a search facility which is data associated with a search target point in the plurality of points and the disaster mode.
前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出して表示する評価点算出手段をさらに有することを特徴とする請求項5に記載の地形災害検索システム。   Using the EA table, the EAD table, and the DS table, an evaluation point calculation that calculates and displays an evaluation point that is a numerical value indicating the risk of natural disaster at a specified point among the plurality of points. The terrain disaster search system according to claim 5, further comprising means. 前記調査手段、EA表作成手段、EAD表作成手段、DS表作成手段および評価点算出手段は、前記記憶手段にアクセス可能なコンピュータによって構成されており、
前記コンピュータは、通信網に接続されていることを特徴とする請求項6に記載の地形災害検索システム。
The investigation means, the EA table creation means, the EAD table creation means, the DS table creation means, and the evaluation point calculation means are configured by a computer that can access the storage means,
The terrain disaster search system according to claim 6, wherein the computer is connected to a communication network.
コンピュータに、
複数地点それぞれについての自然環境を示すデータである災害環境要素を記憶手段に記憶させる調査ステップと、
自然現象のうちで自然災害を発生させる能力をもつ現象として特定されたものを示すデータである災害営力と前記災害環境要素との関係を示すEA表を作成するEA表作成ステップと、
自然災害につながる自然物質の移動の態様であって複数種類に分類されたものを示すデータである災害様式と前記災害営力との関係を示すEAD表を作成するEAD表作成ステップと、
前記複数地点における検索対象とされる地点に関連づけられたデータである検索施設と前記災害様式との関係を示すDS表を作成するDS表作成ステップと
を実行させるための地形災害検索プログラム。
On the computer,
An investigation step for storing a disaster environment element that is data indicating a natural environment for each of a plurality of points in a storage means;
An EA table creation step of creating an EA table showing the relationship between the disaster management force and the disaster environment element, which is data indicating what is identified as a phenomenon having the ability to generate a natural disaster among natural phenomena;
An EAD table creation step for creating an EAD table indicating a relationship between a disaster mode and a disaster management force, which is data indicating a movement of a natural substance leading to a natural disaster and classified into a plurality of types;
A terrain disaster search program for executing a DS table creation step of creating a DS table indicating a relationship between a search facility which is data associated with a point to be searched at the plurality of points and the disaster mode.
前記EA表と、前記EAD表と、前記DS表とを使用して、前記複数地点における指定された地点での自然災害の危険度を示す数値である評価点を算出する評価点算出ステップをさらに有することを特徴とする請求項8に記載の地形災害検索プログラム。   An evaluation score calculating step of calculating an evaluation score that is a numerical value indicating the risk of a natural disaster at a specified point among the plurality of points using the EA table, the EAD table, and the DS table; The terrain disaster search program according to claim 8, comprising:
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