JP2009080852A - 水防支援装置及びプログラム並びに水防支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】水防活動の必要ない場所に対して水防活動を行うことを防止し、効率的な水防活動を実現する。
【解決手段】本発明の一態様の水防支援装置１０２は、水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む分析対象情報を取得する手段３１と、水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する手段３２と、分析対象情報に対するデータマイニングによって得られた予測手段と前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する手段３０とを具備する。
【選択図】 図１１

Description

本発明は、水害を回避するための水防活動を支援する水防支援装置及びプログラム並びに水防支援方法に関する。

下水道又は河川における水防活動では、気象庁から発表される注意報又は警報などに基づいて人員の班体制が決定され、班は下水道又は河川の状況に応じて現場に急行する。

従来において、雨量情報を取り込んで防災活動に利用する防災支援装置が提案されている。

例えば、特許文献１の防災情報提供装置は、雨量情報、震度情報、ひずみ情報などのような防災情報を記憶する防災情報記憶部と、利用者が所持するブラウザ搭載機器と、利用者からのアクセスを受けてブラウザ搭載機器と接続し、防災情報の読出し要求を出力するＷＷＷ接続部とを具備する。そして、特許文献１の防災情報提供装置は、ＷＷＷ接続部からの読出し要求を受け取り、防災情報記憶部の防災情報を提供するか否かを判定し、提供可能と判定した場合に防災情報をＷＷＷ接続部を経由して利用者に提供する。

例えば、特許文献２の防災情報収集処理システムは、災害現場の地点情報をキーとし、既に登録されている災害発生予測地点の画像情報を取込む。そして、特許文献２の防災情報収集処理システムは、この画像情報と雨量情報とを結合し編集した後、編集された防災情報を記録装置に記憶し、情報提供部を介してインターネットサーバ上に掲示し、広く利用者に提供する。
特開平１１−１１０４５４号公報 特開２００１−３３７９９７号公報

気象庁による注意報又は警報は、水防対象の地域に特化した情報でない場合がある。このため、気象庁による注意報又は警報にしたがって、人員の班の決定などを行った場合、決定された班は待機状態のまま何ら具体的な水防活動を行う必要がない場合がある。

上述した従来の防災情報提供装置又は防災情報収集処理システムは、雨量情報等に基づいて作成された防災情報を広く利用者に提供し、地域住民の防災広報活動に利用される。

しかしながら、従来の防災情報提供装置又は防災情報収集処理システムは、下水道又は河川によって発生する水害を未然に回避する広い意味での水防活動を支援する機能を具備していない。

一般に、水防活動としては、地域住民への広報活動、現場の監視、例えば土壌を積み上げるなどの現場の保安、危険場所から安全場所への住民の移動、など種々の活動が挙げられる。

しかし、従来の防災情報提供装置又は防災情報収集処理システムは、利用者に防災情報を提供するのみであるため、水害を回避するための対策及び他の水防活動に容易かつ有効に用いることは困難である。

そのため、水害に対する従来の一般的な水防活動では、気象協会などの特定機関から地方に発令される大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報などが指標として用いられる。そして、従来の一般的な水防活動では、大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報のいずれかが発令された旨を示す情報と過去の経験とに基づいて、水害の発生場所が推測され、水防の必要な場所に必要な人員が配備される。

しかしながら、専ら気象情報だけを指標として用いる水防活動では、気象情報が広い地域範囲を対象として出されるため、実際の水防活動場所で大雨にならず水防活動を行う必要がない場所に人員を割り当てて水防活動を行うなど、無用な水防活動が行われるという問題が発生する。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、水防活動の必要ない場所に対して水防活動を行うことを防止し、水防活動の必要な場所に対して水防活動を行い、効率的な水防活動を実現する水防支援装置及びプログラム並びに水防支援方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む分析対象情報を取得する手段と、水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する手段と、分析対象情報に対するデータマイニングによって得られた予測手段と現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する手段とを具備する水防支援装置である。

本発明の第２の態様は、水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む教師データを取得する手段と、水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する手段と、教師データを用いて学習を行ったニューラルネットワークと現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する手段とを具備する水防支援装置である。

本発明によれば、水防活動が必要でない場合に水防活動が行われることを大幅に削減でき、効率的な水防活動を実現できる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において同一の要素については同一の符号を付してその説明を省略する。

（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態に係る水防支援装置の一例を示すブロック図である。

水防支援装置１０１は、気象情報取得部１、補助情報取得部２、補助情報処理部３、情報設定部４、支援処理部５、表示装置６、入力装置７ａ，７ｂを具備する。

気象情報取得部１は、気象情報を取得する。気象情報としては、例えば、大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報等が発生したか否かを示す情報がある。

例えば、気象情報取得部１は、気象衛星ひまわり１１から気象情報を受信する。また、例えば気象情報取得部１は、公的な気象情報提供機関からインターネット１２経由で気象情報を受信する。また、例えば、気象情報取得部１は、気象業務センタ、契約機関等の気象情報提供契約機関１３から直接気象情報を受信する。

補助情報取得部２は、気象情報を補助するための水害に関連する補助情報を取得する。

例えば、補助情報は、下水道、河川などの水防対象地域に設置されている雨量計１４によって計測される降雨量情報（雨量情報）を含む。

また、例えば、補助情報は、水位計１５によって計測された下水道幹線、河川などの水位情報を含む。

なお、補助情報は、水害に関係する他の各種の情報を含むとしてもよい。補助情報は、降雨量情報、下水道幹線の水位情報、河川の水位情報などの情報のうちのいずれか一つでもよく、２種類以上を含むとしてもよい。

補助情報処理部３は、補助情報取得部２によって取得された補助情報を水防活動支援に必要な支援情報に変換する処理を実行する。

情報設定部４には、水防支援情報を作成するために必要な情報が設定されている。

支援処理部５は、水防活動に必要な水防支援情報を作成する。

表示装置６は、支援処理部５によって作成された水防支援情報を表示する。

入力装置７ａ，７ｂは、例えば水防支援情報を作成するために必要な情報の入力、各種の指示などの入力に用いられる。

図２は、Ａ県Ｂ地方の中の水防対象地域ＡＢ１における下水道幹線１６（又は河川）と、補助情報計測系である雨量計１４と水位計１５との設置場所との関係を示す図である。

この図２の例では、水防対象地域ＡＢ１の所要の場所に２個の雨量計１４が設置されている。また、水防対象地域ＡＢ１を流れる下水道幹線１６にそって２個の水位計１５が設置されている。

気象情報取得部１は、例えば気象情報提供契約機関１３から大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報等のような気象情報を受信した場合、この受信した気象情報を支援処理部５に提供する。

補助情報取得部２は、例えば、雨量計１４によって計測された降雨量情報、水位計１５によって計測された水位情報、その他の水害（水害被害）に関連する情報を含む補助情報を受信し、補助情報から支援情報を作成するために、補助情報と補助情報を計測した機器の設置場所識別データとを補助情報処理部３に提供する。

補助情報処理部３は、例えば、補助情報が水位情報を含む場合、設置場所識別データ毎に、補助情報を所定時間毎（例えば５分毎）の水位の変化を表わす水位状況情報に変換し、時系列的に得られる所定時間毎の水位情報と水位状況情報とを含む支援情報を情報記録部８に記録する。

このように、水位情報が扱われる場合、情報記録部８には、設置場所識別データをキーとし、水位情報、水位状況情報、その他の情報を含む支援情報が情報記録部８に記録される。

また、補助情報処理部３は、例えば、補助情報が降雨量情報を含む場合、設置場所識別データ毎に、補助情報を雨の降り始めからの積算降雨量情報又は所定時間毎の最大降雨量情報に変換し、時系列的に得られる積算降雨量情報又は所定時間毎の最大降雨量情報を含む支援情報を情報記録部８に記録する。

このように、降雨量情報が扱われる場合、情報記録部８には、設置場所識別データをキーとし、降雨量情報、積算降雨量情報、最大降雨量情報その他の情報を含む支援情報が情報記録部８に記録される。

情報設定部４には、例えば図３に示すような水防支援情報を作成するために必要な情報４ａが設定されている。

すなわち、情報設定部４には、設置場所識別データ「０１」「０２」…毎に、気象情報種別データ（Ｄ１：大雨注意報、Ｄ２：大雨警報、Ｄ３：洪水注意報、Ｄ４：洪水警報）、しきい値、メッセージ、人員配備場所、各配備場所での配備人数等のデータが設定される。

なお、しきい値としては、降雨量情報［ｍｍ／ｈ］、積算降雨量情報［ｍｍ］、最大降雨量情報［ｍｍ／ｈ］、水位情報、水位状況情報、その他の情報のいずれについて設定されてもよいが、下水道又は河川にとって最も水害の影響を受けやすい情報について設定されることが望ましい。

例えば、降雨量を「５０ｍｍ／ｈ〜９９ｍｍ／ｈ」、「１００ｍｍ／ｈ〜１４９ｍｍ／ｈ」、「１５０ｍｍ／ｈ以上」と分割するように、一種類の情報に対して複数のしきい値が設定されてもよい。また、例えば、積算降雨量情報と水位情報など、２種以上の情報に対してしきい値が設定されてもよい。

しきい値は、過去の水害発生時の降雨量情報、過去の水害発生時における下水道幹線の水位情報、過去の水害発生時における河川の水位情報などに基づいて決定されてもよい。

例えば、過去に５０ｍｍ／ｈの降雨時に水害が発生した場合、降雨量のしきい値として５０ｍｍ／ｈを設定する。しかし、降雨量の増大に応じて多くの配備人数を必要とするので、複数の降雨量についてしきい値を設定し、それぞれのしきい値に対応して配備人数を設定することが望ましい。

なお、過去に水害等が発生していない場合には、施設設計時に算定された計画降雨量に基づいてしきい値を設定してもよい。

情報設定部４に設定されるメッセージは、それぞれの下水道幹線又は河川、設置場所識別データ「０１」「０２」…毎に異なるため、それぞれの下水道幹線又は河川、設置場所識別データに応じた内容が記述される。

下水道幹線又は河川の周辺には危険な場所が１以上存在する場合が多いため、下水道幹線又は河川毎に、複数の人員配備場所を設定するのが有効である。

配備人数は、人員配置場所毎に設定される。

なお、地方自治体は、１つの河川について特定の場所だけを水防する場合がある。この場合、情報４ａから設置場所識別データを省略してもよい。

どの気象情報種別データに該当する場合にも水防活動を行う場合、情報４ａから気象情報種別データを省略してもよい。

すなわち、情報設定部４には、設置場所識別データ、しきい値、メッセージのいずれかに対して、人員配備場所と各人員配備場所の配備人数のうちいずれか一つの情報が設定されていればよい。

また、例えば、降雨量情報、下水道幹線の水位情報、河川の水位情報に基づいてしきい値を設定する場合、過去の統計データを用いた演算によってしきい値を設定してもよい。

図４は過去の統計データの一例を示す図である。

支援処理部５は、情報記録部８に記録されている過去の降雨量情報［ｍｍ／ｈ］又は過去の積算降雨量情報［ｍｍ］と、下水道幹線の過去の水位情報又は河川の過去の水位情報との関係をプロットする。なお、この図４で示される過去の水害の状況を考慮し、しきい値が決定されてもよい。

図４において、積算降雨量が２９［ｍｍ］に達すると、過去の統計データを用いた近似曲線の上限が下水道幹線の警戒水位２１の０．６ｍに達する。このため、例えば積算降雨量２９ｍｍと水位０．６ｍをしきい値として設定し、このしきい値を積算降雨量又は水位が超えた場合に水防活動のために人員配備を行う。

支援処理部５は、自ら論理演算を実行して判断を行い水防支援情報を出力するとしてもよい。また、支援処理部は、例えばＣＰＵによって構成されている場合、水防処理プログラムにしたがって所定の処理を実行し、水防支援情報を作成するとしてもよい。

支援処理部５は、機能的には、気象判断部５１と、必要性判断部５２、作成部５３、出力部５４を具備する。

気象判断部５１は、気象情報取得部１に受け付けられた気象情報が水防対象の気象情報か判断する。例えば、大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報等の気象情報を水防対象の気象情報と定義する。

必要性判断部５２は、気象判断部５１によって水防対象の気象情報と判断された場合、情報記録部８から現在時刻に最も近い時刻の例えば降雨量情報などの支援情報を参照し、当該支援情報が情報設定部４に設定されているしきい値を越えている場合に水防活動が必要と判断する。

作成部５３は、必要性判断部５２によって水防活動が必要と判断された場合、情報設定部４からメッセージ、人員配備場所、配備人数データ等の情報を読み出し、所要のフォーマットにしたがって編集処理を実行し、水防支援情報を作成する。例えば、水防支援情報は、画面表示用の情報でもよい。

出力部５４は、作成部５３によって作成された水防支援情報を表示装置６に出力する。

次に、水防支援装置１０１の動作について説明する。

先ず、入力装置７ａ，７ｂは、水防支援情報を作成するために必要な情報を入力し、情報設定部４に設定する。

情報設定部４に設定される情報４ａは、例えば過去の河川における水害の状況情報又は過去の統計データを用いて決定されたしきい値、水防対象地域の河川の状況等を考慮したメッセージ、危険な場所等の人員配備場所、配備人数等の情報を含む。

次に、気象情報取得部１は、気象衛星ひまわり１１、インターネット１２、気象情報提供契約機関１３の少なくとも一つから気象情報を受信した場合に、受信した気象情報を支援処理部５に提供する。

一方、補助情報取得部２は、雨量計１４によって計測された降雨量情報、水位計１５によって計測された水位情報、その他の水害に関連する各種情報などを含む補助情報を受信した場合、雨量計１４又は水位計１５等などの計測機器の設置場所を示す設置場所識別データとともに受信した補助情報を、補助情報処理部３に提供する。なお、雨量計１４及び水位計１５は、下水道幹線１６の水位情報（又は河川の水位情報）に基づいて水防が発動することを考慮して予め設置される。

補助情報処理部３は、補助情報取得部２から補助情報を受け付けた場合、補助情報をユーザの要望する水防支援情報を作成するために用いられる支援情報に変換し、支援情報を情報記録部８に記録するとともに支援処理部５に提供する。

次に、支援処理部５によって、図５に示す処理が実行される。

ステップＳ１において、支援処理部５の気象判断部５１は、気象情報取得部１から受け付けた気象情報が、例えば大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報等のような水防対象の気象情報か判断する。

水防対象の気象情報と判断された場合、ステップＳ２ａ〜Ｓ２ｄにおいて、気象判断部５１は、気象情報の種別が大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報のいずれであるか特定する。図５では、種別データＤ１か否かを判断するステップＳ２ａ、種別データＤ４か否かを判断するステップＳ２ｄを記載し、種別データＤ２，Ｄ３か否かを判断するステップＳ２ｂ，Ｓ２ｃについては省略している。

なお、ステップＳ１で、大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報のいずれかの種別であるか判断するとしてもよい。気象情報が大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報のいずれかの場合、気象判断部５１から必要性判断部５２に処理は移動する。

ステップＳ３〜Ｓ５において、必要性判断部５２は、情報記録部８から現在時刻に最も近い時間帯の例えば降雨量情報などを含む支援情報を取り出し、支援情報と情報設定部４に設定されているしきい値とを比較し、水防活動が必要か判断する。

例えば、降雨量があるしきい値を越えている場合又は降雨量が複数のしきい値から定まる範囲内である場合、水防活動が必要であると判断される。

より具体的には、しきい値が５０ｍｍ／ｈ以上と設定されている場合、必要性判断部５２は、降雨量情報の示す降雨量がしきい値５０ｍｍ／ｈを越えたときに水防活動が必要と判断する。

複数のしきい値を用いて範囲が設定されている場合、必要性判断部５２は、降雨量がその範囲内に属するときに水防活動が必要と判断する。

必要性判断部５２によって水防活動が必要と判断された場合、必要性判断部５２から作成部５３に処理は移動する。

ステップＳ６において、作成部５３は、水防活動が必要と判定された場合、情報設定部４から該当しきい値に対応するメッセージ、人員配備場所、配備人数等の情報を読み出し、読み出した情報を予め登録されている基礎画面データの所定のエリアに書込むなどの編集処理を実施し、例えば画面表示用の水防支援情報を作成する。

図６は、作成された水防支援情報の一例である。

なお、作成部５３は、基礎画面データを用いることなく、メッセージ、人員配備場所（×Ａ，×Ｂ，×Ｃ）、配備人数等の情報だけを用いて所定のフォーマットにしたがって画面表示用の水防支援情報を作成してもよい。自治体によって予め配備人数が決められている場合、作成部５３は、現場人員配備要請の有無だけを表す水防支援情報を作成するとしてもよい。

なお、作成部５３は、画面表示用の水防支援情報に、所要エリアに現在発令されている気象情報、水防支援情報の作成に利用された降雨量情報、しきい値等の情報を追加してもよい。

水防支援情報が作成されると、作成部５３から出力部５４に処理は移動する。

ステップＳ７において、出力部５４は、作成された水防支援情報を図示されていない適宜な記録手段に記録した後、表示制御を行い、表示制御の結果を図示されていない画像メモリなどに記録し、例えば上記図６示すような状態で水防支援情報を表示装置６に表示する。

ステップＳ８において、出力部５４は、所定時間経過後に、確認指示が入力されたか否かを判断する。

確認指示が入力されていない場合、ステップＳ９において、出力部５４は、アラームを出力し、再度ステップＳ８に処理を移す。

確認指示が入力されている場合、ステップＳ１０において、出力部５４は、処理終了か否か判断する。処理終了しない場合、所定の周期ごとに上記のステップＳ１以下の処理を繰り返す。

上述した支援処理部５の処理は、例えば大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報のような水防対象の気象情報を受け付けることを条件として実行される。

しかしながら、水防対象の気象情報を受け付けていない場合であっても、水防対象地域に大雨が降っている場合がある。このような状況においては、水防活動が必要と判断し、水防支援情報を作成する必要がある。

水防対象の気象情報を受け付けていない場合に支援情報から水防活動が必要か判断するためには、上記図５に示すステップＳ１またはステップＳ２ｄでＮＯと判断された場合であってもステップＳ３に処理を移す。そして、例えば降雨量としきい値とを比較するなど、水防活動が必要か判断を行う。

これにより、水防対象の気象情報を受け付けていなくても水防支援が必要と判断された場合には、水防支援情報が作成され表示される。

また、支援処理部５は、他の水防処理プログラムに基づき、図７に示すような画面表示用の水防支援情報を作成するとしてもよい。

この図７に示す画面表示用の水防支援情報の例では、予め登録されている基礎画面データ２２の所定のエリアに発令時間と発令された気象内容を含む気象情報２３を書込み、さらに現在の降雨量と水位とをグラフ表示する。

水位グラフにおいて、境界線２１ａは、上記図４の警戒水位２１を表す。境界線２４は、上記図４の積算降雨量３５ｍｍにおける下限ラインの水位を表す。境界線２５は、上記図４の積算降雨量３５ｍｍにおける上限ラインの水位を表す。

本実施の形態によれば、次のような効果を奏することができる。

例えば、図８に示すように、１００回の降雨に対して従来の気象情報だけを用いた水防活動を行うとする。この図８では、１００回の降雨のうち、大雨警報が発令されかつ水害の発生した回数は５回、大雨警報が発令されたが水害が発生しなかった場合は１５回となっている。

気象情報のみを用いて従来の水防活動を行うと、２０回の大雨警報に対応して２０回の水防活動を行うことになる。

すると、２０回の水防活動のうち、５回の水防活動は必要（当り）であり、１５回の水防活動は不要（ハズレ）であったことになる。

一方、上記図８の状態において、降雨があったが大雨警報の発令がなかった回数は８０回であるが、この８０回のうち水害が１回発生している。この場合、水防活動が行われていない状態で１回水害が発生していることになり、１回の水害を完全に見逃したことになる。

図９は、支援情報を付加して水防支援情報を作成し表示した場合の例を示す図である。この図９は、上記図５のステップＳ１〜Ｓ５の処理によって水防活動が必要か否か判断された結果の例である。

この図９において、発令された大雨警報と支援情報とによって水防活動が必要か否か判断した場合、大雨警報が発令されかつ水害の発生した５回の全ての降雨について水防活動が必要と判断された。したがって、この大雨警報と支援情報とを用いた水防活動の必要性の有無の判断にしたがって水防活動を行うことで、大雨警報が発令されかつ水害の発生した５回の降雨の全てに対して水防活動が行われ、必要な人員が配備され、水害を回避でき、安全な状態の確保を図ることができる。

上記図８に示すように、大雨警報のみを用いて水防活動の必要性を判断した場合、大雨警報が発令されたが水害が発生せず、水防活動の必要性の判断が外れた回数が、１５回あった。

これに対し、大雨警報と支援情報とを用いて水防活動の必要性を判断した場合、大雨警報が発令されたが水害が発生しなかった１５回のうち、５回は危険と判断し水防支援（水防支援情報出力）が必要であると判断されたが、１０回は水害の危険性はないと判断され、水防支援情報は出力されなかった。

この結果は、大雨警報が発令されたが水害が発生しなかった１５回のうち、１０回が安全と判断され、その判断結果と同様に実際に水害が発生しなかったことを表す。このように、大雨警報と支援情報とを用いて水防活動の必要性を判断することにより、ハズレの回数を１５回から５回まで減少させることができる。

なお、図９の結果は、統計的に演算された上記図４の危険水位をしきい値として判断した場合の例である。しきい値の設定の仕方を変更することによって判断の結果はさらに正確になる。

図８に示すように、大雨警報のみを用いて水防活動の必要性を判断した場合、大雨警報は発令されなかったのに水害が発生し、危険の見逃しが１回発生した。

これに対し、図９に示すように、大雨警報と支援情報とを用いて水防活動の必要性を判断した場合、大雨警報は発令されていないが危険な状態であり水防活動が必要と判断された場合が１回あり、危険の見逃しは発生しなかった。

大雨警報が発令されることなく水害も発生しなかった場合、つまり降雨量が少なかったとき、従来と同様に７９回については水害の危険がないと判断され、水防支援情報は出力されなかった。

以上のように、本実施の形態では、大雨注意報、大雨警報、洪水注意報、洪水警報等の気象情報に加えて、補助情報と支援情報とのうち少なくとも一方を用いて水防活動の必要性が判断される。これにより、水防活動のハズレ、見逃しを大幅に低減できる。

また、本実施の形態では、水防活動に見合う人員の配備を促す水防支援情報が出力されるため、水害の発生を未然かつ容易に防止することができる。

また、本実施の形態では、水防活動が必要と判断された場合に、メッセージと水防活動配備人数とが表示されるため、適切なメッセージを参考にして水防活動の必要な場所に適切な人数を配備することができる。

なお、本実施の形態では、降雨量情報、水位情報などの支援情報（又は補助情報）をしきい値の決定に用いたが、例えば目的の達成度合いを算出する評価関数を用いて、しきい値を決定してもよい。

例えば、例えば水防活動における現場出動コストｘを１回３万円とし、例えば土壌を積むなどの現場出動による作業コストｙを１回１０万円とし、水害が発生した場合の水害作業コストｚを１回１００万円とし、コストによる評価関数を定義する。

上記図８において、結果「（ａ）当り◎」は、発生回数が５回であり、コスト種類「ｙ」である。このため、結果「（ａ）当り◎」の評価値は、５０万円である。

結果「（ｂ）ハズレ△」は発生回数が１５回であり、結果「（ｂ）ハズレ△」のコストの種類は「ｘ」である。このため、結果「（ｂ）ハズレ△」の評価値は４５万円である。

結果「（ｃ）見逃し×」は、発生回数が１回であり、結果「（ｃ）見逃し×」のコストの種類は「ｚ」である。このため、結果「（ｃ）見逃し×」の評価値は１００万円である。

結果「（ｄ）当り○」は、発生回数が７９回であり、結果「（ｄ）当り○」のコストは０である。この結果、結果「（ｄ）当り○」の評価値は０円である。

上記図８における評価値を合計すると、１９５万円となる。

図８の結果「（ａ）当り◎」、結果「（ｂ）ハズレ△」、結果「（ｃ）見逃し×」、結果「（ｄ）当り○」のそれぞれの発生回数をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、コストｘ，ｙ，ｚの値をそれぞれＸ，Ｙ，Ｚとし、評価関数Ｊを表わすと、式（１）が得られる。

Ｊ＝Ａ×Ｙ＋Ｂ×Ｘ＋Ｃ×Ｚ…（１）
例えば、上記図４に示すような積算降雨量情報があり、積算降雨量２０ｍｍをしきい値とし、水防活動を行った結果は、図１０のようになったと仮定する。

この図１０に対して上記式（１）の評価関数を用いてコスト値の計算を行うと以下に示すような結果が得られる。

Ｊ₂₀＝Ａ×Ｙ＋Ｂ×Ｘ＋Ｃ×Ｚ
＝６×１０＋３５×３＋０×１００
＝１６５（万円）
上記式（１）の評価関数から算出される評価値を支援情報とし、この支援情報についてのしきい値を設定し、この設定されたしきい値に基づいて画面表示用の水防支援情報を作成し出力すると、従来より安全、かつ、高い評価値（低コスト）の水防活動を行うことが可能となる。

図１０については、ハズレの回数が多いがコストは安価になる。

なお、評価関数は、支援情報を取得するために用いるのみではなく他の情報を求めるために用いられてもよい。例えば、上記図４に示す積算降雨量から演算される水位などのような、統計データから評価関数によって演算された値をしきい値として用いてもよい。

（第２の実施の形態）
本実施の形態では、豪雨時の下水道又は河川の水防のために有効な情報を提供し、水防活動を支援する水防支援装置について説明する。

図１１は、本実施の形態に係る水防支援装置の構成の一例を示すブロック図である。

水防支援装置１０２は、水防対象地域内の過去の降雨量情報、過去の河川又は下水道幹線内の水位情報、気象庁からの気象情報（数値データ）に基づいてデータマイニングを行い、任意の監視ポイントに対する人員配備に用いる危険度又は緊急措置度を数値で表した水防支援情報を作成する。

この水防支援情報を用いることにより、水防対象地域の降雨量又は水位などの観測状況の把握、過去の経験に基づいた措置を行うことができ、高精度かつ迅速な人員配備活動を行うことができる。

なお、本実施の形態では、データマイニングの手法として、ニューラルネットワークによるパターン認識を用いる場合について説明するが、例えば多変量解析、各種統計手法などを用いてもよい。

水防支援装置１０２は、データマイニング部３０、教師データ取得部３１、気象情報取得部３２、補助情報取得部３３、補助情報処理部３４、出力部３５を具備する。

データマイニング部３０は、ニューラルネットワークによるパターン認識機能を具備する。

教師データ取得部３１は、過去情報記録部３６からデータマイニング部３０のニューラルネットワークの学習に用いる教師データを取得し、データマイニング部３０に提供する。

気象情報取得部３２は、例えば気象庁から大雨警報等の気象情報を受信し、データマイニング部３０に提供する。

補助情報取得部３３は、例えば、雨量計１４によって計測された降雨量情報、水位計１５によって計測された水位情報などの補助情報を取得し、補助情報処理部３４に提供する。

補助情報処理部３４は、補助情報取得部３３から受け付けた補助情報を支援情報に変換し、支援情報をデータマイニング部３０に提供する。例えば、補助情報処理部３４は、降雨量情報から単位時間当りの降雨量情報を取得し、また水位情報から単位時間当りの水位情報を取得し、単位時間当りの降雨量情報と水位情報の双方を含む支援情報をデータマイニング部３０に提供する。

データマイニング部３０は、教師データを用いて学習後、気象情報取得部３２によって取得された気象情報と補助情報処理部３４によって取得された支援情報とを含む入力情報を入力し、入力情報に応じた出力情報を出力する。

出力部３５は、出力情報にしたがってデータマイニング結果を出力する。

なお、補助情報取得部３３は、取得した補助情報を補助情報処理部３４を経由することなくデータマイニング部３０に提供してもよい。この場合、補助情報処理部３４は、省略してもよい。また、この場合、データマイニング部３０は、気象情報と補助情報を含む入力情報を入力する。

また、補助情報処理部３４は、補助情報取得部３３から受け付けた補助情報を含む支援情報を作成し、作成した支援情報をデータマイニング部３０に提供するとしてもよい。

また、補助情報取得部３３によって取得された補助情報と補助情報処理部３４によって取得された支援情報の双方がデータマイニング部３０に提供されるとしてもよい。この場合、データマイニング部３０は、気象情報、支援情報、補助情報を含む支援情報を入力する。

図１２は、本実施の形態に係る水防支援装置１０２のデータマイニング部３０の具体例を示すブロック図である。

式（１）〜（４）は、ニューラルネットワーク３０ａと入力情報と出力情報との関係を示す。

式（１）〜（４）において、Ｘ_iは入力情報を表す。ｍはニューラルネットワーク３０ａの相数を表す。Y_i ^(m)はｍ相ｉ番目のニューロンの活性度を表す。Ｎ_mはｍ相でのニューロン数を表す。ｄ_iは各監視ポイント（危険幹線ポイント）での危険値を表す。

例えば、教師データに、過去の水防対象領域内の降雨量情報、下水道幹線内の水位情報、気象庁からの気象情報（数値データ）を含む入力情報（Ｘ_i ⁽⁰⁾）と、この入力情報の得られた時点での各監視ポイントでの危険度（又は緊急措置度）を含む出力情報（ｄ_i）とが、用いられる。

より具体的には、教師データの入力情報は、過去の水防対象地域内の単位時間当りの降雨量情報、過去の水防対象地域内の単位時間当りの水位情報、気象庁から大雨警報が発令された場合を「１」と表し発令されていない場合を「０」で表す情報を含むとする。

過去において、単位時間当りの降雨量が３０［mm/h］、水位が５．０［ｍ］、気象庁から大雨警報が発令された場合、教師データの入力情報は（３０，５．０，１）となる。

また、教師データの出力情報として、この過去の入力情報の得られた時点で、各監視ポイントについて危険水位に到達した又は水が溢れたなど危険が発生した場合を「１」と表し危険が発生していない場合を「０」と表した情報を用いる。

過去の入力情報の得られた時点で、監視ポイントP２のみで危険が発生した場合、教師データの出力情報は（０，１，…）となる。

データマイニング部３０は、教師データを入力すると、教師データを用いてニューラルネットワーク３０ａを学習させ、出力情報と実際のニューロン出力の二乗誤差が所定レベルより小さくなるまで学習を繰り返す。

データマイニング部３０は、学習によって得られたニューラルネットワーク３０ａの構成及び重みデータを保存する。

データマイニング部３０は、学習後に、気象情報取得部３２及び補助情報処理部３４から現時点の入力情報を受け付けると、入力情報をニューラルネットワーク３０ａに入力し、現時点の各監視ポイントの危険度を表す出力情報を出力する。

ニューラルネットワーク３０ａの出力層からは、活性レベル０〜１のアナログ情報が出力される。

データマイニング部３０は、このアナログ情報を各監視ポイントの危険度のレベル（割合）とする。なお、危険度は、百分率で表してもよい。

危険度を画面上に表示するための画面表示用の水防支援情報は、出力部３５から出力される。オペレータは、水防支援情報に基づいて表示装置に表示される各監視ポイントの危険度に基づいて、現場に出動するか否か判断する。

図１３は、本実施の形態に係る水防支援装置１０２によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＴ１において、教師データ取得部３１は、過去情報記録部３６を参照し、教師データを取得し、データマイニング部３０に提供する。

ステップＴ２において、データマイニング部３０は、教師データに基づいてニューラルネットワーク３０ａの学習を行う。

ステップＴ３ａにおいて、気象情報取得部３２は、気象庁から気象情報を取得し、取得した気象情報を数値化する。

ステップＴ３ｂにおいて、補助情報取得部３３は、雨量計と水位計とのうち少なくとも一つから補助情報を取得する。

ステップＴ３ｃにおいて、補助情報処理部３４は、補助情報を支援情報に変換する。

なお、ステップＴ３ａと、ステップＴ３ｂ，Ｔ３ｃの実行順序は自由に設定可能である。すなわち、ステップＴ３ａは、ステップＴ３ｂ，Ｔ３ｃの前に実行してもよく、後に実行してもよく、ステップＴ３ｂ，Ｔ３ｃの実行中に実行してもよい。

ステップＴ４において、データマイニング部３０は、数値化した気象情報と支援情報とを含む入力情報をニューラルネットワーク３０ａに入力する。

ステップＴ５において、データマイニング部３０は、入力情報に応じた出力情報を取得し、出力部３５に提供する。

ステップＴ６において、出力部３５は、出力情報を表示装置に出力するための制御を行う。

本実施の形態では、水防支援対象地域の降雨量情報や水位情報などの情報に基づいて過去の経験に基づいた水防支援情報を提供できる。オペレータは、水防支援情報を参考して、高精度かつ迅速な人員配備活動を行うことができる。また、危険が発生していないのに現地巡回を行うなど、水防活動におけるハズレの回数を大幅に削減できる。

なお、本実施の形態において、例えば、過去の水防対象地域の降雨量情報、過去の下水道幹線内の水位情報、過去の水防活動内容（データ）を教師データの入力情報とし、各監視ポイントの過去の危険度を教師データの出力情報としてもよい。この場合、現時点の水防対象地域の降雨量情報、現時点の下水道幹線内の水位情報、現時点の水防活動内容を入力情報とし、ニューラルネットワーク３０ａを用いることで、現時点の出力情報が得られる。

上記各実施の形態に係る水防支援装置１０１，１０２の実現する機能は、プログラムにより実現されるとしてもよい。

図１４に示すように、プログラム３７によって水防支援装置１０１，１０２の機能が実現される場合、このプログラム３７は、記録媒体３８に記録されており、コンピュータ３９に読み込まれる。そして、コンピュータ３９に具備されている例えばＣＰＵ等の制御ユニットは、プログラム３７の内容にしたがって動作する。

また、上記各実施の形態に係る水防支援装置１０１，１０２において、各構成要素は同様の動作を実現可能であれば配置を変更させてもよく、また各構成要素を自由に組み合わせてもよく、各構成要素を自由に分割してもよく、いくつかの構成要素を削除してもよい。すなわち、上記各実施の形態については、上記の構成そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。

本発明の第１の実施の形態に係る水防支援装置の一例を示すブロック図。 水防対象地域内における雨量計と雨量計の設置状態を示す図。 情報設定部に設定されるしきい値を含む設定情報の一例を示す図。 過去の統計データとしきい値との関係の一例を示す図。 同実施の形態に係る水防支援装置の支援処理部の処理の一例を示すフローチャート。 画面表示用の水防支援情報の第１例を示す図。 画面表示用の水防支援情報の第２例を示す図。 支援情報を用いることなく大雨警報の発令の有無によって水防支援を行った結果の一例を示す図。 支援情報を用いた水防支援結果の一例を示す図。 評価関数を用いてしきい値を決定する場合の水防支援結果の一例を示す図。 本発明の第２の実施の形態に係る水防支援装置の構成の一例を示すブロック図。 同実施の形態に係る水防支援装置のデータマイニング部の具体例を示すブロック図。 同実施の形態に係る水防支援装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート。 水防支援装置の動作をコンピュータにより実現する場合の構成の一例を示すブロック図。

１０１，１０２…水防支援装置、１，３２…気象情報取得部、２，３３…補助情報取得部、３，３４…補助情報処理部、４…情報設定部、５…支援処理部、５１…気象判断部、５２…必要性判断部、５３…作成部、５４，３５…出力部、６…表示装置、７ａ，７ｂ…入力装置、１４…雨量計、１５…水位計、３０…データマイニング部、３１…教師データ取得部、３０ａ…ニューラルネットワーク

Claims (6)

1. 水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む分析対象情報を取得する手段と、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する手段と、
   前記分析対象情報に対するデータマイニングによって得られた予測手段と前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する手段と
   を具備することを特徴とする水防支援装置。
2. 水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む教師データを取得する手段と、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する手段と、
   前記教師データを用いて学習を行ったニューラルネットワークと前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する手段と
   を具備することを特徴とする水防支援装置。
3. コンピュータに、
   水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む分析対象情報を取得する機能、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する機能、
   前記分析対象情報に対するデータマイニングによって得られた予測機能と前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する機能
   を実現させるためのプログラム。
4. コンピュータに、
   水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む教師データを取得する機能、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得する機能、
   前記教師データを用いて学習を行ったニューラルネットワークと前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する機能
   を実現させるためのプログラム。
5. コンピュータにより水防活動を支援する水防支援方法において、
   水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む分析対象情報を取得し、
   前記分析対象情報に対するデータマイニングによって予測機能を作成し、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得し、
   前記予測機能と前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する
   ことを特徴とする水防支援方法。
6. コンピュータにより水防活動を支援する水防支援方法において、
   水防の判断に用いられる過去の情報と当該過去の情報に対応する危険度とを含む教師データを取得し、
   前記教師データを用いてニューラルネットワークを学習させ、
   水防の判断に用いられる現時点の情報を取得し、
   前記ニューラルネットワークと前記現時点の情報とに基づいて、現時点の危険度を示す水防支援情報を作成する
   ことを特徴とする水防支援方法。

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