JP2010044048A - Method, system and program for analysis of underground water origin, recording medium, and method and unit for computing rainfall cultivation amount - Google Patents

Method, system and program for analysis of underground water origin, recording medium, and method and unit for computing rainfall cultivation amount Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method, system and program for analysis of an underground water origin, a recording medium, and a method and unit for computing a rainfall cultivation amount. <P>SOLUTION: A topographic surveying section 361 in an outflow rate computing section 36 divides a target area into a plurality of watersheds based on topographic data and conducts a topographic survey in the divided watersheds. A statistics processing section 362 extracts a plurality of factors having correlations with flowability of water out of results of the topographic survey. An outflow index determining section 363 calculates outflow indexes of the divided watersheds out of the plurality of factors. An outflow rate estimation section 364 derives a regression formula out of correlations between the outflow indexes of part of the watersheds and measured outflow rates therein, and calculates the outflow rates in the divided watersheds out of the derived regression formula and the outflow indexes of the divided watersheds. A rainwater cultivation amount computing section 32a calculates the rainfall cultivation amount based on the calculated outflow rates. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、衛星画像データを用いて地下水起源解析方法、地下水起源解析システム、地下水起源解析プログラム及び記録媒体に関する。   The present invention relates to a groundwater origin analysis method, a groundwater origin analysis system, a groundwater origin analysis program, and a recording medium using satellite image data.

地下水起源解析とは、降雨(降水)によって地表水となった水が地面に浸透し、地下水となる地域(以下、「涵養(かんよう)地点」という。)を算出し、その水が移行して離れた地点の地下水となっていることを算定することをいう。その算出は、涵養地点から離れた地点の地下水となるまで、いずれの経路をたどって流れ着いたかを算出することによって行われる。このような地下水起源の算定は、地下水の品質を管理する上で重要視されている。このような地下水起源解析では、複数の水系に渡って分析する必要があるため、広い範囲を対象とした調査が行われ、扱われる情報の量も膨大な量となる。また、対象地域の地形を3次元モデルなどで示し、そのモデルに基づいて算出処理を行うときには、条件設定を変えた処理を繰り返し行うために、演算処理の簡素化などを目的として近似処理が行われている。(例えば、非特許文献1参照)   Groundwater origin analysis refers to the calculation of the area (hereinafter referred to as “recharge point”) where surface water from groundwater penetrates the ground and is used as groundwater. It means calculating that it is groundwater at a remote point. The calculation is performed by calculating which route the flow has reached until the groundwater reaches a point away from the recharge point. Such calculation of the origin of groundwater is regarded as important in managing the quality of groundwater. In such groundwater origin analysis, since it is necessary to analyze across multiple water systems, a survey covering a wide range is performed, and the amount of information handled is enormous. In addition, when the topography of the target area is indicated by a three-dimensional model and calculation processing is performed based on the model, approximation processing is performed for the purpose of simplifying arithmetic processing and the like in order to repeatedly perform processing with different condition settings. It has been broken. (For example, see Non-Patent Document 1)

富山 他、「宮崎県富高鉱山における降水浸透と坑内水流出モデル」、日本地下水学会2006年秋季講演会講演要旨集、2006年.Toyama et al., “Precipitation infiltration and underground water runoff model at the Tomitaka Mine, Miyazaki Prefecture”, Abstracts of the 2006 Autumn Lecture Meeting of the Japanese Groundwater Society, 2006.

地下水起源解析に用いられる情報を入手する際には、限られた条件のもとでできるだけ正確な情報を取得することが必要になる。その条件としては、浸透水量を定量的に測定することが困難であること。また、蒸発散量は、植生の状況、地表面の状況によって変化すること。そして、広い地域の情報が必要とされることなどがあげられる。そのため、近似して求められるモデルの正確さをいかに高められるかが正確な算出処理を行ううえでの鍵となる。
しかしながら、非特許文献1による地下水起源解析では、浸透水量は、経験に基づく予め定められた比率を降雨量に一律に乗算することによって得られる値を浸透水量の近似値とすることによって算出されていた。同じ量の降雨があっても、実際には土地の利用状況などにより浸透する量は異なっている。そのため、実際の浸透水量の近似値が、実際の値を近似しきれずに、近似精度が算出結果に影響するという問題がある。
また、求められた算出結果によって示される涵養地点の妥当性の判定が、一つの算出によって得られた結果から導かれていて検証できないという問題がある。
When obtaining information used for groundwater origin analysis, it is necessary to obtain as accurate information as possible under limited conditions. The condition is that it is difficult to quantitatively measure the amount of osmotic water. The amount of evapotranspiration should change depending on the conditions of vegetation and the ground surface. In addition, information on a wide area is required. Therefore, how to improve the accuracy of the model obtained by approximation is the key to performing an accurate calculation process.
However, in the analysis of groundwater origin according to Non-Patent Document 1, the amount of infiltrated water is calculated by using a value obtained by uniformly multiplying the rainfall by a predetermined ratio based on experience as an approximate value of the amount of infiltrated water. It was. Even if there is the same amount of rainfall, the amount of penetration actually varies depending on the land use situation. Therefore, there is a problem that the approximate value of the actual permeated water amount cannot approximate the actual value, and the approximation accuracy affects the calculation result.
Moreover, there is a problem that the validity determination of the recharge point indicated by the obtained calculation result is derived from the result obtained by one calculation and cannot be verified.

本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、地下水起源解析方法、地下水起源解析システム、地下水起源解析プログラム、記録媒体、降雨涵養量演算方法及び降雨涵養量演算部を提供することにある。 The present invention has been made to solve the above problems, and its purpose is to provide a groundwater origin analysis method, a groundwater origin analysis system, a groundwater origin analysis program, a recording medium, a rainfall recharge amount calculation method, and a rain recharge amount calculation unit. There is to do.

上記問題を解決するために、本発明は、流出量と、降水量と、蒸発散量とから降雨涵養量を演算する降雨涵養量演算方法であって、前記流出量を算出する工程は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1の工程と、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2の工程と、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3の工程と、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4の工程と、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5の工程と、を有する降雨涵養量演算方法である。   In order to solve the above problem, the present invention provides a rain recharge amount calculation method for calculating a rain recharge amount from an outflow amount, a precipitation amount, and an evapotranspiration amount, and the step of calculating the outflow amount includes a topography Dividing the target area into a plurality of basins from the data, and extracting a plurality of factors having a correlation between the first step of measuring topography in the divided basins and the ease of water flow from the topographic measurement results And a third step of calculating the outflow index of the divided basin from the plurality of factors, and a regression equation from a correlation between the outflow index of a part of the basin and the actually measured outflow amount. A rain recharge amount calculation method comprising: a fourth step of deriving; and a fifth step of calculating an outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and an outflow index of the divided basin. .

また、本発明は、上記発明において、前記第3の工程は、水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、前記分割された流域の因子毎の因子得点を算出し、算出された因子得点に応じて前記分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、前記因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された前記得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて前記分割された流域の流出指標を算出することを特徴とする。   Further, in the present invention according to the above-mentioned invention, the third step extracts a first factor having a positive correlation with the ease of water flow and a second factor having a negative correlation with the ease of water flow. , Calculating a factor score for each factor of the divided basin, classifying the divided basin into a predetermined number of groups for each factor according to the calculated factor score, and each group for each factor A predetermined score is assigned to the basin, and an outflow index of the divided basin is calculated according to the given score and the contribution ratio of each factor.

また、本発明は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う地形計測部と、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する統計処理部と、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する流出指標判定部と、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出し、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する流出量推定部と、を備える流出量演算部が、算出する流出量に基づいて、降雨涵養量を算出することを特徴とする降雨涵養量演算部である。   Further, the present invention divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and a plurality of terrain measurement units that perform terrain measurement in the divided basins and a plurality of correlations between the terrain measurement results and the ease of water flow. A statistical processing unit that extracts factors; an outflow index determination unit that calculates an outflow index of the divided basin from the plurality of factors; an outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount An outflow amount calculation unit comprising a regression equation derived from the correlation and an outflow amount estimation unit that calculates the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin is calculated The rain recharge amount calculation unit calculates a rain recharge amount based on the amount of runoff.

また、本発明は、上記発明において、前記流出指標判定部は、水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、前記分割された流域の因子毎の因子得点を算出し、算出された因子得点に応じて前記分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、前記因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された前記得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて前記分割された流域の流出指標を算出することを特徴とする。   In the present invention, the outflow index determination unit extracts the first factor having a positive correlation with the ease of water flow and the second factor having a negative correlation with the ease of water flow. , Calculating a factor score for each factor of the divided basin, classifying the divided basin into a predetermined number of groups for each factor according to the calculated factor score, and each group for each factor A predetermined score is assigned to the basin, and an outflow index of the divided basin is calculated according to the given score and the contribution ratio of each factor.

また、本発明は、イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する工程と、同位体比判定処理部が記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する工程と、蒸発散量演算部が記憶部に記憶された植生域の衛星画像データにおける地域ごとの蒸発散量を算出する工程と、流出量演算部が流出量を算出する工程と、降雨涵養量演算部が前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量から浸透水量を算出する工程と、圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を算出する工程と、全水頭演算処理部が前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する工程と、地下水移行経路・移行時間演算処理部が前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する工程と、を含む地下水起源解析方法であって、前記流出量を算出する工程は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1の工程と、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2の工程と、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3の工程と、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4の工程と、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5の工程と、を有することを特徴とする地下水起源解析方法である。   Further, according to the present invention, the ion concentration determination processing unit calculates the origin of groundwater from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit, and the isotope ratio determination processing unit stores the storage unit. The step of calculating the recharge height from the isotope ratio coincidence in the isotope ratio data stored in the multiple locations, and the evaporation for each region in the vegetation area satellite image data stored in the storage unit by the evapotranspiration calculation unit The step of calculating the amount of spatter, the step of calculating the amount of runoff by the runoff amount calculating unit, and the amount of rainfall recharge calculating unit calculating the amount of seepage water from the amount of evapotranspiration, the amount of precipitation stored in the storage unit, and the amount of runoff The step of calculating the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit, and the total head calculation processing unit Point elevation information A groundwater origin analysis method comprising: a step of calculating a water head value of the region from, and a step of calculating a groundwater transfer route and a transition time from a distribution of the water head value by a groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit, The step of calculating the amount of runoff correlates between the first step of dividing the target area into a plurality of basins from the terrain data and measuring the terrain in the divided basins and the ease of water flow from the terrain measurement results. A second step of extracting a plurality of factors having the above, a third step of calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors, and an outflow index of a part of the basin A fourth step of deriving a regression equation from the correlation with the outflow amount; a fifth step of calculating the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin; Characterized by having It is a groundwater origin analysis how to.

また、本発明は、記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するイオン濃度判定処理部と、記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する同位体比判定処理部と、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出する蒸発散量演算部と、流出量を算出する流出量演算部と、前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量とから浸透水量を算出する降雨涵養量演算部と、記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定する圧力水頭0m設定部と、前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する全水頭演算処理部と、前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する地下水移行経路・移行時間演算処理部と、を備える地下水起源解析システムであって、前記流出量演算部は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う地形計測部と、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する統計処理部と、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する流出指標判定部と、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出し、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する流出量推定部と、を備えることを特徴とする地下水起源解析システムである。   The present invention also provides an ion concentration determination processing unit for calculating the origin of groundwater from the degree of coincidence of ion concentration ratios in ion concentration data stored at a plurality of points stored in a storage unit, and isotopes at a plurality of points stored in the storage unit An isotope ratio determination processing unit that calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the ratio data, and an evapotranspiration calculation unit that calculates the evapotranspiration amount for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit An outflow amount calculation unit for calculating an outflow amount, a rain recharge amount calculation unit for calculating an infiltration water amount from the evapotranspiration, a precipitation amount stored in the storage unit, and the outflow amount, and a storage unit. Total head calculation to calculate the head value of the area from the pressure head 0 m setting unit that sets the position of the groundwater level 0 m for each area from the satellite image data indicating the river area, and the amount of seepage water and the altitude information of each point A processing unit; A groundwater transfer route / transition time calculation processing unit that calculates a groundwater transfer route and a transfer time from the distribution of peak values, the runoff amount calculating unit comprising a plurality of target areas from terrain data From the plurality of factors, a terrain measurement unit that divides the river basin and performs terrain measurement in the divided basin, a statistical processing unit that extracts a plurality of factors having a correlation between water flow easiness from the terrain measurement result, and An outflow index determination unit that calculates an outflow index of the divided basin, and derives a regression equation from a correlation between the outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount, and the derived regression equation And an outflow amount estimating unit for calculating an outflow amount of the divided basin from an outflow index of the divided basin.

また、本発明は、地下水起源解析システムにおけるコンピュータに、記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するステップと、記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出するステップと、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出するステップと、流出量を算出するステップと、前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量とから浸透水量を算出するステップと、記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定するステップと、前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出するステップと、前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出するステップと、を実行させる地下水起源解析プログラムであって、前記流出量を算出するステップは、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1のステップと、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2のステップと、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3のステップと、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4のステップと、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5のステップと、を有することを特徴とする地下水起源解析プログラムである。   The present invention also includes a step of calculating a groundwater origin from a degree of coincidence of ion concentration ratios in ion concentration data stored at a plurality of points stored in a storage unit in a computer of the groundwater origin analysis system, and a plurality of storage units stored in the storage unit. Calculating the recharge height from the isotope ratio coincidence in the isotope ratio data of the point, calculating the evapotranspiration for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit, Calculating the amount of seepage water from the step of calculating, the amount of evapotranspiration, the amount of precipitation stored in the storage unit, and the amount of runoff, and the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit for each region. Setting the position of the groundwater level of 0 m, calculating the water head value of the area from the amount of seepage water and the altitude information of each point, and the distribution of the water head value And a step of calculating a groundwater transfer route and a transfer time, wherein the step of calculating the amount of runoff divides the target area into a plurality of basins from topographic data, and the divided basins A first step of performing topographic measurement in step 2, a second step of extracting a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results, and outflow of the divided basin from the plurality of factors A third step of calculating an index, a fourth step of deriving a regression equation from a correlation between an outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount, the derived regression equation and the And a fifth step of calculating an outflow amount of the divided basin from an outflow index of the divided basin.

また、本発明は、地下水起源解析システムにおけるコンピュータに実行させる上記に記載のプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体である。   Further, the present invention is a computer-readable recording medium that records the above-described program to be executed by a computer in a groundwater origin analysis system.

また、本発明は、以下に記載の発明に係る手段を有し、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データに基づいて算出する蒸発散量の算出値によって補正される浸透水量を算出し、前記浸透水量に基づく水頭値の分布から地下水の移行経路並びに移行時間を算出することを特徴とする地下水起源解析方法である。   In addition, the present invention has means according to the invention described below, and calculates the amount of osmotic water corrected by the calculated value of the evapotranspiration calculated based on the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit. The groundwater origin analysis method is characterized in that the transition route and the transition time of groundwater are calculated from the distribution of the head value based on the amount of osmotic water.

また、本発明は、イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する工程と、同位体比判定処理部が記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する工程と、蒸発散量演算部が記憶部に記憶された植生域の衛星画像データにおける地域ごとの蒸発散量を算出する工程と、降雨涵養量演算部が前記蒸発散量と記憶部に記憶された降水量の値から浸透水量を算出する工程と、圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を算出する工程と、全水頭演算処理部が前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する工程と、地下水移行経路・移行時間演算処理部が前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する工程と、を含むことを特徴とする地下水起源解析方法である。   Further, according to the present invention, the ion concentration determination processing unit calculates the origin of groundwater from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit, and the isotope ratio determination processing unit stores the storage unit. The step of calculating the recharge height from the isotope ratio coincidence in the isotope ratio data stored in the multiple locations, and the evaporation for each region in the vegetation area satellite image data stored in the storage unit by the evapotranspiration calculation unit A step of calculating the amount of spray, a step of calculating the amount of osmotic water from the evapotranspiration amount and the value of precipitation stored in the storage unit, and a pressure head 0 m setting unit stored in the storage unit A step of calculating the position of the groundwater level 0 m for each region from satellite image data indicating a river region, and a step of calculating a head value of the region from the amount of seepage water and altitude information at each point by a total head calculation processing unit. , Groundwater transfer A step in which the road-shift time calculation processing unit calculates the groundwater migration route and transit time from the distribution of the water head value, a groundwater origin analysis method, which comprises a.

また、本発明は、記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するイオン濃度判定処理部と、記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する同位体比判定処理部と、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出する蒸発散量演算部と、前記蒸発散量と記憶部に記憶された降水量の値から浸透水量を算出する降雨涵養量演算部と、記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定する圧力水頭0m設定部と、前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する全水頭演算処理部と、前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する地下水移行経路・移行時間演算処理部と、を備えることを特徴とする地下水起源解析システムである。   The present invention also provides an ion concentration determination processing unit for calculating the origin of groundwater from the degree of coincidence of ion concentration ratios in ion concentration data stored at a plurality of points stored in a storage unit, and isotopes at a plurality of points stored in the storage unit An isotope ratio determination processing unit that calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the ratio data, and an evapotranspiration calculation unit that calculates the evapotranspiration amount for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit A rain recharge amount calculation unit for calculating an infiltration water amount from the evapotranspiration amount and a precipitation value stored in the storage unit, and a groundwater level for each region from satellite image data indicating a river area stored in the storage unit A pressure head 0m setting section for setting a position of 0 m, a total head calculation processing section for calculating a head value of the area from the amount of osmotic water and elevation information at each point, a groundwater transfer route and a transition from the distribution of the head value Time And groundwater movement path-shift time calculation processing unit for output, a groundwater origin analysis system, characterized in that it comprises a.

また、本発明は、地下水起源解析システムにおけるコンピュータに、記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するステップと、記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出するステップと、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出するステップと、前記蒸発散量と記憶部に記憶された降水量の値から浸透水量を算出するステップと、記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定するステップと、前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出するステップと、前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出するステップと、を実行させることを特徴とする地下水起源解析プログラムである。   The present invention also includes a step of calculating a groundwater origin from a degree of coincidence of ion concentration ratios in ion concentration data stored at a plurality of points stored in a storage unit in a computer of the groundwater origin analysis system, and a plurality of storage units stored in the storage unit. Calculating the recharge height from the isotope ratio coincidence in the isotope ratio data of the point, calculating the evapotranspiration for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit, and the evapotranspiration Calculating the amount of seepage water from the amount and the value of precipitation stored in the storage unit; setting the position of the groundwater level 0 m for each region from satellite image data indicating the river area stored in the storage unit; The step of calculating the head value of the region from the amount of osmotic water and the altitude information of each point, and calculating the groundwater transfer route and the transfer time from the distribution of the head value A groundwater origin analysis program, characterized in that to execute a step, the.

また、本発明は、地下水起源解析システムにおけるコンピュータに実行させる上記に記載のプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体である。   Further, the present invention is a computer-readable recording medium that records the above-described program to be executed by a computer in a groundwater origin analysis system.

(1)この本発明によれば、降雨涵養量演算方法は、流出量と、降水量と、蒸発散量とから降雨涵養量を演算する。流出量の算出における第1の工程は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う。第2の工程は、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する。第3の工程は、複数の因子から分割された流域の流出指標を算出する。第4の工程は、流域の一部の流域の流出指標と実測された流出量との相関から回帰式を導出する。第5の工程は、導出された回帰式と分割された流域の流出指標から分割された流域の流出量を算出する。
これにより、降雨涵養量の算出において、流出量を仮定しての算定ではなく、分割された流域におけるそれぞれの地形の特徴によって示される指標に基づいて降雨涵養量を導くことができる。
(1) According to the present invention, the rain recharge amount calculation method calculates the rain recharge amount from the outflow amount, the precipitation amount, and the evapotranspiration amount. The first step in calculating the outflow amount divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and performs terrain measurement in the divided basins. In the second step, a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow are extracted from the terrain measurement result. In the third step, the outflow index of the basin divided from the plurality of factors is calculated. In the fourth step, a regression equation is derived from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the actually measured outflow amount. In the fifth step, the outflow amount of the divided basin is calculated from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin.
Thereby, in the calculation of rainfall recharge, the amount of rain recharge can be derived based on the index indicated by the features of each terrain in the divided basin, not on the assumption of runoff.

(2)また、本発明によれば、上記発明において、第3の工程は、水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、分割された流域の因子毎の因子得点を算出し、算出された因子得点に応じて前記分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて分割された流域の流出指標を算出する。
これにより、水の流れやすさを示す2つの因子抽出し、それらの因子に基づいて算定される流域の流出指標を算定することができ、流域の特徴に応じた降雨涵養量を導くことができる。
(2) According to the present invention, in the above invention, the third step includes a first factor having a positive correlation with the ease of water flow and a second factor having a negative correlation with the ease of water flow. And calculate the factor score for each factor of the divided basin, classify the divided basin into the number of groups set in advance for each factor according to the calculated factor score, each for each factor A preset score is assigned to each group, and the outflow index of the basin divided according to the assigned score and the contribution rate of each factor is calculated.
As a result, it is possible to extract two factors indicating the ease of water flow, to calculate the runoff index of the basin calculated based on those factors, and to derive the amount of rainfall recharge according to the characteristics of the basin .

(3)この本発明によれば、地形計測部は、地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う。統計処理部は、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する。流出指標判定部は、複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する。流出量推定部は、流域の一部の流域の流出指標と実測された流出量との相関から回帰式を導出し、導出された回帰式と分割された流域の流出指標から分割された流域の流出量を算出する流出量推定部が、出力する流出量に基づいて、降雨涵養量演算部は、降雨涵養量を算出する。
これにより、降雨涵養量演算部は、降雨涵養量の算出において、流出量を仮定しての算定ではなく、分割された流域におけるそれぞれの地形の特徴によって示される指標に基づいて降雨涵養量を導くことができる。
(3) According to the present invention, the terrain measurement unit divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and performs terrain measurement in the divided basins. The statistical processing unit extracts a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement result. The outflow index determination unit calculates the outflow index of the divided basin from a plurality of factors. The runoff estimator derives a regression equation from the correlation between the runoff index of a part of the basin and the measured runoff, and the basin of the basin divided from the derived regression equation and the runoff index of the divided basin Based on the outflow amount output by the outflow amount estimation unit for calculating the outflow amount, the rain recharge amount calculation unit calculates the rain recharge amount.
As a result, the rainfall recharge calculating unit derives the rain recharge based on the index indicated by the characteristics of each terrain in the divided basin, not on the assumption of runoff in calculating the rain recharge. be able to.

(4)この本発明によれば、降雨涵養量演算部における流出指標判定部は、水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、前記分割された流域の因子毎の因子得点を算出する。また、流出指標判定部は、算出された因子得点に応じて分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて分割された流域の流出指標を算出する。
これにより、降雨涵養量演算部は、降雨涵養量の算出において、流出量を仮定しての算定ではなく、分割された流域におけるそれぞれの地形の特徴によって示される指標に基づいて降雨涵養量を導くことができる。
(4) According to the present invention, the runoff index determination unit in the rainfall recharge calculating unit has the first factor having a positive correlation with the ease of water flow and the second factor having a negative correlation with the ease of water flow. Factors are extracted, and a factor score for each factor of the divided watershed is calculated. Further, the outflow index determination unit classifies the basin divided according to the calculated factor score into a group number set in advance for each factor, and assigns a preset score to each group for each factor, Calculate the outflow index of the divided basin according to the score given and the contribution rate of each factor.
As a result, the rainfall recharge calculating unit derives the rain recharge based on the index indicated by the characteristics of each terrain in the divided basin, not on the assumption of runoff in calculating the rain recharge. be able to.

(5)この本発明によれば、地下水起源解析方法は、イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する。同位体比判定処理部が記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する。蒸発散量演算部が記憶部に記憶された植生域の衛星画像データにおける地域ごとの蒸発散量を算出する。流出量演算部が流出量を算出する。降雨涵養量演算部が前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量から浸透水量を算出する。圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を算出する。全水頭演算処理部が前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する。地下水移行経路・移行時間演算処理部が前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する。
また、流出量の算出は、第1の工程が地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う。第2の工程が、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する。第3の工程が、前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する。第4の工程が、前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する。第5の工程が、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する。
(5) According to the present invention, in the groundwater origin analysis method, the ion concentration determination processing unit calculates the groundwater origin from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit. The isotope ratio determination processing unit calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data at a plurality of points stored in the storage unit. The evapotranspiration calculating unit calculates the evapotranspiration amount for each region in the vegetation area satellite image data stored in the storage unit. The outflow amount calculation unit calculates the outflow amount. A rainfall recharge amount calculation unit calculates an infiltration water amount from the evapotranspiration amount, the precipitation amount stored in the storage unit, and the outflow amount. The pressure head 0 m setting unit calculates the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit. The total head calculation processing unit calculates the head value of the region from the amount of seepage water and the altitude information at each point. The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit calculates the groundwater transfer route and the transfer time from the distribution of the head value.
In addition, in the calculation of the outflow amount, the first step divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and performs terrain measurement in the divided basins. In the second step, a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow are extracted from the terrain measurement result. A third step calculates an outflow index of the divided basin from the plurality of factors. In the fourth step, a regression equation is derived from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the actually measured outflow amount. In the fifth step, the outflow amount of the divided basin is calculated from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin.

また、これにより、直接測定することが困難な浸透水量を植生域の衛星画像データに基づいて算出することにより、蒸発散量における植生の状況、地表面の状況によって変化によって生じる近似モデルとの偏差を低減できる。また、衛星画像データを用いることにより、広い地域の情報を得る。そして、降雨涵養量の算出において、流出量を仮定しての算定ではなく、分割された流域における地点ごとの状況に応じた補正を行うことにより、近似によって求められるモデルの正確さを高めることができ、正確な地下水移行経路並びに移行時間の算出を行うことが可能となる。また、地下水移行経路並びに移行時間の算出処理の算出結果によって示される涵養地点の妥当性の検証は、複数の工程で算出された結果を関連付けて検証することにより、求められた算出結果の信頼度を追認することが可能となる。   In addition, by calculating the amount of osmotic water, which is difficult to measure directly, based on satellite image data in the vegetation area, deviation from the approximate model caused by changes in evapotranspiration due to vegetation conditions and ground surface conditions Can be reduced. In addition, information on a wide area is obtained by using satellite image data. And in the calculation of rainfall recharge, it is possible to improve the accuracy of the model obtained by approximation by performing correction according to the situation for each point in the divided basin rather than calculation assuming runoff. It is possible to calculate the accurate groundwater transfer route and transfer time. In addition, the validity of the recharge point shown by the calculation results of the groundwater transfer route and the transfer time calculation process is verified by associating and verifying the results calculated in multiple processes. Can be confirmed.

(6)地下水起源解析システムは、イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する。同位体比判定処理部が、記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する。蒸発散量演算部が、記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出する。流出量演算部が流出量を算出する。涵養量演算部が、蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量とから浸透水量を算出する。圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから地域ごとの地下水位0mの位置を設定する。全水頭演算処理部が、浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する。地下水移行経路・移行時間演算処理部が水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する。
また、流出量演算部は、地形計測部が地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う。統計処理部が地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する。流出指標判定部が複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する。流出量推定部が流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出し、導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する。
(6) In the groundwater origin analysis system, the ion concentration determination processing unit calculates the groundwater origin from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit. The isotope ratio determination processing unit calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data stored in the storage unit. The evapotranspiration calculating unit calculates the evapotranspiration amount for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit. The outflow amount calculation unit calculates the outflow amount. The recharge amount calculation unit calculates the amount of seepage water from the evapotranspiration amount, the precipitation amount stored in the storage unit, and the outflow amount. The pressure head 0 m setting unit sets the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit. The total head calculation processing unit calculates the head value of the area from the amount of infiltrated water and the altitude information at each point. The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit calculates the groundwater transfer route and the transfer time from the distribution of the head value.
Further, the outflow amount calculation unit divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and performs terrain measurement in the divided basins. The statistical processing unit extracts a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement result. An outflow index determination unit calculates an outflow index of the divided basin from a plurality of factors. An outflow estimation unit derives a regression equation from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount, and the divided equation is derived from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin. Calculate the amount of runoff in the basin.

これにより、直接測定することが困難な浸透水量を植生域の衛星画像データに基づいて算出することにより、蒸発散量における植生の状況、地表面の状況によって変化によって生じる近似モデルとの偏差を低減できる。また、衛星画像データを用いることにより、広い地域の情報を得る。そして、降雨涵養量の算出において、流出量を仮定しての算定ではなく、分割された流域における地点ごとの状況に応じた補正を行うことにより、近似によって求められるモデルの正確さを高めることができ、正確な地下水移行経路並びに移行時間の算出を行うことが可能となる。また、地下水移行経路並びに移行時間の算出処理の算出結果によって示される涵養地点の妥当性の検証は、複数の工程で算出された結果を関連付けて検証することにより、求められた算出結果の信頼度を追認することが可能となる。   In this way, the amount of seepage water that is difficult to measure directly is calculated based on satellite image data in the vegetation area, thereby reducing deviations in the evapotranspiration from the approximate model caused by changes in the vegetation situation and the ground surface situation. it can. In addition, information on a wide area is obtained by using satellite image data. And in the calculation of rainfall recharge, it is possible to improve the accuracy of the model obtained by approximation by performing correction according to the situation for each point in the divided basin rather than calculation assuming runoff. It is possible to calculate the accurate groundwater transfer route and transfer time. In addition, the validity of the recharge point shown by the calculation results of the groundwater transfer route and the transfer time calculation process is verified by associating and verifying the results calculated in multiple processes. Can be confirmed.

この本発明によれば、地下水起源解析方法は、植生域の衛星画像データに基づいて算出する蒸発散量の算出値によって補正される浸透水量を算出し、浸透水量に基づく水頭値の分布から地下水の移行経路並びに移行時間を算出することとする。
これにより、直接測定することが困難な浸透水量を植生域の衛星画像データに基づいて設定することにより、蒸発散量において、植生の状況、地表面の状況による変化によって生じる近似モデルとの偏差を低減できる。また、衛星画像データを用いることにより、広い地域の情報を得る。そして、地点ごとの状況に応じた補正を行うことにより、近似によって求められるモデルの正確さを高めることができ、正確な地下水移行経路並びに移行時間の算出処理を行うことが可能となる。
According to this invention, the groundwater origin analysis method calculates the amount of osmotic water corrected by the calculated value of the evapotranspiration calculated based on the satellite image data of the vegetation area, and calculates the groundwater from the distribution of the head value based on the amount of osmotic water. The transition route and the transition time are calculated.
In this way, by setting the amount of infiltrated water that is difficult to measure directly based on satellite image data in the vegetation area, the evapotranspiration amount is deviated from the approximate model caused by changes in the vegetation situation and the ground surface condition. Can be reduced. In addition, information on a wide area is obtained by using satellite image data. And by performing the correction | amendment according to the condition for every point, the accuracy of the model calculated | required by approximation can be raised, and it becomes possible to perform the calculation process of an exact groundwater transfer route and transfer time.

また、本発明によれば、地下水起源解析方法は、イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する。同位体比判定処理部が記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する。蒸発散量演算部が記憶部に記憶された植生域の衛星画像データにおける地域ごとの蒸発散量を算出する。降雨涵養量演算部が前記蒸発散量と記憶部に記憶された降水量の値から浸透水量を算出する。圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を算出する。全水頭演算処理部が前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する。地下水移行経路・移行時間演算処理部が前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出することとした。
また、これにより、直接測定することが困難な浸透水量を植生域の衛星画像データに基づいて算出することにより、蒸発散量における植生の状況、地表面の状況によって変化によって生じる近似モデルとの偏差を低減できる。また、衛星画像データを用いることにより、広い地域の情報を得る。そして、地点ごとの状況に応じた補正を行うことにより、近似によって求められるモデルの正確さを高めることができ、正確な地下水移行経路並びに移行時間の算出を行うことが可能となる。また、地下水移行経路並びに移行時間の算出処理の算出結果によって示される涵養地点の妥当性の検証は、複数の工程で算出された結果を関連付けて検証することにより、求められた算出結果の信頼度を追認することが可能となる。
According to the present invention, in the groundwater origin analysis method, the ion concentration determination processing unit calculates the groundwater origin from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit. The isotope ratio determination processing unit calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data at a plurality of points stored in the storage unit. The evapotranspiration calculating unit calculates the evapotranspiration amount for each region in the vegetation area satellite image data stored in the storage unit. The rainfall recharge amount calculation unit calculates the amount of infiltrated water from the evapotranspiration amount and the precipitation value stored in the storage unit. The pressure head 0 m setting unit calculates the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit. The total head calculation processing unit calculates the head value of the region from the amount of seepage water and the altitude information at each point. The groundwater transfer route / transfer time computation processing unit calculates the groundwater transfer route and the transfer time from the distribution of the head value.
In addition, by calculating the amount of osmotic water, which is difficult to measure directly, based on satellite image data in the vegetation area, deviation from the approximate model caused by changes in evapotranspiration due to vegetation conditions and ground surface conditions Can be reduced. In addition, information on a wide area is obtained by using satellite image data. And by performing the correction according to the situation for each point, it is possible to increase the accuracy of the model obtained by approximation, and it is possible to accurately calculate the groundwater transfer route and the transfer time. In addition, the validity of the recharge point shown by the calculation results of the groundwater transfer route and the transfer time calculation process is verified by associating and verifying the results calculated in multiple processes. Can be confirmed.

本実施形態による地下水起源解析システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the groundwater origin analysis system by this embodiment. 同実施形態におけるイオン濃度分析を示す図である。It is a figure which shows the ion concentration analysis in the same embodiment. 同実施形態における水質分析を示す図である。It is a figure which shows the water quality analysis in the same embodiment. 同実施形態における同位体比分析を示す図である。It is a figure which shows the isotope ratio analysis in the same embodiment. 同実施形態における同位体比分析の図(その1)である。It is a figure (the 1) of isotope ratio analysis in the same embodiment. 同実施形態における同位体比分析の図(その2)である。It is a figure (the 2) of isotope ratio analysis in the same embodiment. 同実施形態における同位体比分析の図(その3)である。It is a figure (the 3) of isotope ratio analysis in the same embodiment. 同実施形態における同位体比分析の図(その4)である。It is a figure (the 4) of the isotope ratio analysis in the same embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報を示す図(その1)である。It is a figure (the 1) which shows the remote sensing information in the same embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報を示す図(その2)である。It is a figure (the 2) which shows the remote sensing information in the same embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報から求めた差分情報を示す図である。It is a figure which shows the difference information calculated | required from the remote sensing information in the embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報から求めた土地利用区分を示す図である。It is a figure which shows the land use classification calculated | required from the remote sensing information in the embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報から求めた蒸発散量を示す図である。It is a figure which shows the amount of evapotranspiration calculated | required from the remote sensing information in the same embodiment. 同実施形態における地表水面を示す図である。It is a figure which shows the surface water surface in the same embodiment. 同実施形態における各地点について地質情報を設定した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having set geological information about each point in the embodiment. 同実施形態における全水頭分布を示す図である。It is a figure which shows the total head distribution in the same embodiment. 同実施形態における地下水面標高の実測データを示す図である。It is a figure which shows the actual measurement data of the groundwater surface elevation in the embodiment. 同実施形態における地下水の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of groundwater in the same embodiment. 同実施形態における地下水の移行経路を示す図である。It is a figure which shows the transfer route of groundwater in the same embodiment. 同実施形態における地下水起源解析処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the groundwater origin analysis process in the embodiment. 同実施形態におけるイオン濃度分析処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the ion concentration analysis process in the embodiment. 同実施形態におけるイオン濃度分析処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the ion concentration analysis process in the embodiment. 同実施形態における同位体比分析処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the isotope ratio analysis process in the embodiment. 同実施形態における同位体比分析処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the isotope ratio analysis process in the embodiment. 同実施形態におけるリモートセンシング情報から蒸発散量演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the evapotranspiration calculation process from the remote sensing information in the embodiment. 同実施形態における蒸発散量演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the evapotranspiration calculation process in the embodiment. 同実施形態における降雨涵養量演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the rainfall recharge amount calculation process in the embodiment. 同実施形態における降雨涵養量演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the rainfall amount calculation process in the embodiment. 同実施形態における圧力水頭0m設定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the pressure head 0m setting process in the embodiment. 同実施形態における圧力水頭0m設定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the pressure head 0m setting process in the embodiment. 同実施形態における全水頭値演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the total head value calculation process in the embodiment. 同実施形態における全水頭値演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the total head value calculation process in the embodiment. 同実施形態における地下水移行経路・時間演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the groundwater transfer path | route / time calculation process in the embodiment. 同実施形態における地下水移行経路・時間演算処理を示すフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart which shows the groundwater transfer path | route / time calculation process in the embodiment. 本実施形態による地下水移行算定処理部を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the groundwater transfer calculation process part by this embodiment. 同実施形態における分割処理された流域を示す図である。It is a figure which shows the basin by which the division process in the same embodiment was carried out. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における地形計測データを統計処理した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having statistically processed the topographic measurement data in the same embodiment. 同実施形態における分割された流域の因子得点分布を示す図である。It is a figure which shows the factor score distribution of the divided basin in the same embodiment. 同実施形態における分割された流域の因子得点分布を示す図である。It is a figure which shows the factor score distribution of the divided basin in the same embodiment. 図44の補足説明図である。FIG. 45 is a supplementary explanatory diagram of FIG. 44. 同実施形態における分割された流域の流出指標の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the outflow parameter | index of the divided basin in the same embodiment. 同実施形態における分割された流域の比流量実測値の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the specific flow rate actual value of the divided basin in the embodiment. 同実施形態における流出指標と比流量実測値との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the outflow parameter | index and the specific flow rate actual value in the same embodiment. 同実施形態における分割された流域の比流量推定値の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the specific flow rate estimated value of the divided basin in the embodiment. 同実施形態における標高値と降雨量との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the altitude value and the amount of rainfall in the embodiment. 同実施形態における分割された流域の補正降雨量の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the correction | amendment rainfall amount of the divided basin in the same embodiment. 同実施形態における降雨涵養量演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the rainfall amount calculation process in the embodiment. 同実施形態における地形計測処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the topography measurement process in the embodiment. 同実施形態における地形計測処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the topography measurement process in the embodiment. 同実施形態における統計処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the statistical process in the embodiment. 同実施形態における統計処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the statistical process in the embodiment. 同実施形態における統計処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the statistical process in the embodiment. 同実施形態における流出指標算定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the outflow index calculation process in the embodiment. 同実施形態における流出指標算定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the outflow index calculation process in the embodiment. 同実施形態における流出指標算定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outflow index calculation process in the embodiment. 同実施形態における流出量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the outflow amount estimation process in the embodiment. 同実施形態における流出量推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outflow amount estimation process in the embodiment. 同実施形態における流出量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the outflow amount estimation process in the embodiment. 同実施形態における流出量推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outflow amount estimation process in the embodiment. 同実施形態における降水量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the precipitation estimation process in the embodiment. 同実施形態における降水量推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the precipitation amount estimation process in the embodiment. 同実施形態における降雨涵養量演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the data used for the rainfall recharge amount calculation process in the embodiment. 同実施形態における降雨涵養量演算処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the rainfall amount calculation process in the embodiment. 流出量、降水量、蒸発散量、降雨涵養量の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between runoff, precipitation, evapotranspiration, and rainfall recharge.

以下、本発明の一実施形態による地下水起源解析システム100について図面を参照して説明する。
図1は、本実施形態による地下水起源解析システム100を示すブロック図である。
この図には、地下水起源解析システム100と、地下水起源解析システム100の処理に用いられる情報を提供する情報入力システム200とが示されている。
地下水起源解析システム100は、情報入力システム200から入力される各種情報に基づく演算処理を行い当該地点の地下水のもととなる涵養(かんよう)地点を算出する地下水起源解析システムである。涵養地点とは、降雨によって地表水となった水が地面に浸透し、地下水となる場所である。その地点の標高を涵養高度という。そして、その地下水は、涵養地点を基点とする地下水の流れにしたがって移行する。
また、地下水起源解析システム100による涵養地点の算出では、所定の位置・深度に到達した地下水がその地点に到達するまでの経路を算定し、その経路の基点を涵養地点として算定する。また、地下水起源解析システム100は、降雨から所定の位置・深度に到達するまでの時間を算出するシステムである。
Hereinafter, a groundwater origin analysis system 100 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a groundwater origin analysis system 100 according to this embodiment.
This figure shows a groundwater origin analysis system 100 and an information input system 200 that provides information used in the processing of the groundwater origin analysis system 100.
The groundwater origin analysis system 100 is a groundwater origin analysis system that performs arithmetic processing based on various information input from the information input system 200 and calculates a recharge point that is a source of groundwater at the point. The recharge point is a place where the water that has become surface water by rainfall penetrates the ground and becomes groundwater. The altitude at that point is called dependent altitude. Then, the groundwater moves according to the flow of groundwater starting from the recharge point.
Further, in the calculation of the recharge point by the groundwater origin analysis system 100, a route until the groundwater that reaches a predetermined position / depth reaches the point is calculated, and the base point of the route is calculated as a recharge point. The groundwater origin analysis system 100 is a system that calculates the time from rainfall until reaching a predetermined position and depth.

情報入力システム200は、河川水や地下水などから検出されたイオン濃度・水質情報を提供するイオン・水質情報システム(イオン・水質情報データ)210、河川水や地下水などから検出された同位体比情報を提供する同位体情報システム(同位体情報データ)220、人工衛星において撮影された画像情報を提供するリモートセンシングシステム231、各地点の降雨量を提供する雨量情報システム232、各地点の地形標高情報として緯度経度及び標高を提供する地図情報システム233、地質に関する情報を提供する地質情報システム234を備える。   The information input system 200 is an ion / water quality information system (ion / water quality information data) 210 that provides ion concentration / water quality information detected from river water or groundwater, and isotope ratio information detected from river water or groundwater. Isotope information system (isotope information data) 220, a remote sensing system 231 that provides image information taken by an artificial satellite, a rainfall information system 232 that provides rainfall at each location, and topographic elevation information at each location A map information system 233 that provides latitude and longitude and altitude, and a geological information system 234 that provides information related to geology.

地下水起源解析システム100は、演算処理部110、入力処理部40、制御記憶処理部50、記憶部70、出力処理部80、表示部90を備える。
地下水起源解析システム100において演算処理部110は、地下水起源解析システム100における各種演算処理を行う。地下水起源解析システム100における演算処理部110は、イオン濃度水質情報判定処理部10、同位体比判定処理部20、地下水移行算定処理部30を備える。演算処理部110においてイオン濃度水質情報判定処理部10は、河川水や地下水などのサンプルから検出されたイオン濃度・水質情報のそれぞれの相関関係を判定する。また、イオン濃度水質情報判定処理部10は、類似性の高いサンプルからの判定結果をグループとして扱うことができる判定処理部である。同位体比判定処理部20は、河川水や地下水などをサンプルから検出された同位体比情報をもとに、その地下水の起源とされる涵養地点の標高、すなわち涵養高度を特定する。また、同位体比判定処理部20は、水源の類似性の高いサンプルからの判定結果をグループとして扱うことができる判定処理部である。
The groundwater origin analysis system 100 includes an arithmetic processing unit 110, an input processing unit 40, a control storage processing unit 50, a storage unit 70, an output processing unit 80, and a display unit 90.
In the groundwater origin analysis system 100, the arithmetic processing unit 110 performs various arithmetic processes in the groundwater origin analysis system 100. The arithmetic processing unit 110 in the groundwater origin analysis system 100 includes an ion concentration water quality information determination processing unit 10, an isotope ratio determination processing unit 20, and a groundwater transfer calculation processing unit 30. In the arithmetic processing unit 110, the ion concentration water quality information determination processing unit 10 determines the correlation of each of the ion concentration / water quality information detected from the sample such as river water or groundwater. The ion concentration water quality information determination processing unit 10 is a determination processing unit that can handle determination results from samples with high similarity as a group. The isotope ratio determination processing unit 20 specifies the altitude of the recharge point that is the origin of the groundwater, that is, the recharge height, based on the isotope ratio information detected from the sample of river water or groundwater. The isotope ratio determination processing unit 20 is a determination processing unit that can handle determination results from samples having high water source similarity as a group.

地下水移行算定処理部30は、降雨のあった地点で地下水として涵養され、地下水が流れる経路の地形や高度差および環境によって麓の地下水として年月を経て到達するまでの移行経路並びに移行時間を算出する判定処理部である。地下水移行算定処理部30は、蒸発散量演算部31、降雨涵養量演算部32、圧力水頭0m設定部33、全水頭演算処理部34、地下水移行経路・移行時間演算処理部35を備える。地下水移行算定処理部30において蒸発散量演算部31は、人工衛星から撮影された画像データに基づいて演算処理を行い、各地点の可能蒸発散量を算出する。降雨涵養量演算部32は、各地点の可能蒸発散量と各地点の降雨量の情報に基づいて演算処理を行い、各地点の降雨涵養量を算出する。圧力水頭0m設定部33は、人工衛星から撮影された画像データと緯度経度及び標高の情報に基づいて演算処理を行い、圧力水頭が0mを示す地点、すなわち、地下水が河川として地表水となって現れている地点の設定を行う。全水頭演算処理部34は、各地点の降雨涵養量と圧力水頭が0mを示す地点の情報と緯度経度及び標高の情報に基づいて演算し、全水頭値情報を算出する。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、各地点の全水頭値情報に基づいて演算処理を行い地下水移行経路並びに移行時間を算出する。   The groundwater transfer calculation processing unit 30 is recharged as groundwater at the point where it rains, and calculates the transition route and transition time until it reaches the groundwater as the groundwater by the topography, altitude difference and environment of the groundwater flow. This is a determination processing unit. The groundwater transfer calculation processing unit 30 includes an evapotranspiration calculation unit 31, a rainfall recharge calculation unit 32, a pressure head 0m setting unit 33, a total head calculation processing unit 34, and a groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35. In the groundwater transfer calculation processing unit 30, the evapotranspiration calculating unit 31 performs a calculation process based on image data taken from an artificial satellite, and calculates a possible evapotranspiration amount at each point. The rainfall recharge calculating unit 32 performs a calculation process based on the information on the possible evapotranspiration at each point and the rainfall at each point, and calculates the rain recharge at each point. The pressure head 0 m setting unit 33 performs arithmetic processing based on image data taken from an artificial satellite and information on latitude and longitude and altitude, and a point where the pressure head indicates 0 m, that is, groundwater becomes surface water as a river. Set the point where it appears. The total head calculation processing unit 34 calculates the total head value information by calculating based on the information on the point where the rain recharge amount and the pressure head at each point show 0 m, the latitude longitude and the altitude information. The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 performs calculation processing based on the total head value information of each point to calculate the groundwater transfer route and the transfer time.

入力処理部40は、接続される情報入力システム200から情報が入力される。入力処理部40は、記憶部70に割り付けられた各記憶部に、制御記憶処理部50の処理を経て入力された情報を記録する。情報入力システム200から入力される情報は、コンピュータによって読み取り可能な媒体に記録された情報又は通信回線を介して行われる通信処理によって入力される情報のいずれかを選択可能である。また、入力処理部40は、マウス、キーボードなどの入力部を備え、その入力部から入力される情報を検出する処理を行い、検出した結果を制御記憶処理部50に入力する。   The input processing unit 40 receives information from the connected information input system 200. The input processing unit 40 records information input through the processing of the control storage processing unit 50 in each storage unit allocated to the storage unit 70. As information input from the information input system 200, either information recorded on a computer-readable medium or information input by communication processing performed via a communication line can be selected. The input processing unit 40 includes an input unit such as a mouse and a keyboard, performs processing for detecting information input from the input unit, and inputs the detected result to the control storage processing unit 50.

制御記憶処理部50は、地下水起源解析システム100における各処理部からの指示の判別と、その指示に対する応答出力、各処理部の制御並びに記憶部70への情報の記録及び記憶部70に記憶された情報の参照を行う。記憶部70は、HDD(Hard disk drive)または半導体メモリなどによって構成される記憶部であり、制御記憶処理部50からの指示にしたがって、記録並びに参照などが行われる。出力処理部80は、各演算処理に必要とさせる入力処理の指示を選択するための表示画面の作成、演算結果の表示を行う表示画面の作成などを行い、作成した画面の情報を表示部90に出力する。表示部90は、出力処理部80から入力された画面情報を表示する表示処理を行う。表示部90は、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal Display)、PDP(Plasma Display Panel)、EL(Electro-Luminescence)表示器などの各種表示方式の表示素子を用いた表示部であってもよい。   The control storage processing unit 50 discriminates instructions from each processing unit in the groundwater origin analysis system 100, outputs a response to the instructions, controls each processing unit, records information in the storage unit 70, and stores the information in the storage unit 70. Reference information. The storage unit 70 is a storage unit configured by an HDD (Hard disk drive), a semiconductor memory, or the like, and recording and reference are performed in accordance with an instruction from the control storage processing unit 50. The output processing unit 80 creates a display screen for selecting an input processing instruction required for each computation process, creates a display screen for displaying computation results, and displays information about the created screen on the display unit 90. Output to. The display unit 90 performs display processing for displaying the screen information input from the output processing unit 80. The display unit 90 is a display unit using display elements of various display methods such as a CRT (Cathode Ray Tube), an LCD (Liquid Crystal Display), a PDP (Plasma Display Panel), and an EL (Electro-Luminescence) display. Also good.

地下水起源解析システム100は、CPU((Central Processing Unit)とRAM(Random Access Memory)とROM(Read Only Memory)とHDD(Hard Disk Drive)とI/O(Input/Output)などが備えられており、演算処理を実行するCPUがRAMを一時的なワークエリアや設定記憶領域として使用したりプログラム領域として使用したりしながら、ROMに書き込まれた基本プログラムを適宜実行し、I/Oを介して接続されている外部機器及び内部機器などを制御している。さらに地下水起源解析システム100は、装置内部の記憶領域としてHDDを備え、処理プログラム、各種テーブルとしての情報、処理結果など情報の記憶領域として利用される。   The groundwater origin analysis system 100 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a HDD (Hard Disk Drive), an I / O (Input / Output), and the like. The CPU that executes the arithmetic processing uses the RAM as a temporary work area, a setting storage area, or as a program area, while appropriately executing the basic program written in the ROM, via the I / O It controls connected external devices, internal devices, etc. Furthermore, the groundwater origin analysis system 100 includes an HDD as a storage area inside the apparatus, and stores information such as processing programs, information as various tables, and processing results. Used as

次に、図を参照して、地下水起源解析システム100の各種処理の機能について説明する。
地下水起源解析システム100において演算処理部110は、地下水起源解析システム100における各種演算処理を行う。演算処理部110におけるイオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン・水質情報データ210から提供される河川水や地下水などをサンプルとして検出されたイオン濃度・水質情報のうち、特に次の情報を参照する。
イオン濃度分析として、次の6つに分類される各イオン濃度について分析する。すなわち、硫酸イオン(SO 2−)、重炭酸イオン(HCO )、塩素イオン(Cl)、カルシウムイオン(Ca2+)、マグネシウムイオン(Mg2+)並びにナトリウム及びカリウムイオン(Na及びK)である。イオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン濃度のデータに基づいた主成分分析手法による演算処理を行うことにより、イオン濃度の比の類似性を示す傾向分析を演算処理により行うことができる。
Next, functions of various processes of the groundwater origin analysis system 100 will be described with reference to the drawings.
In the groundwater origin analysis system 100, the arithmetic processing unit 110 performs various arithmetic processes in the groundwater origin analysis system 100. The ion concentration water quality information determination processing unit 10 in the arithmetic processing unit 110 refers to the following information among the ion concentration / water quality information detected from the river water or groundwater provided from the ion / water quality information data 210 as a sample. To do.
As the ion concentration analysis, each ion concentration classified into the following six is analyzed. That is, sulfate ions (SO 4 2− ), bicarbonate ions (HCO 3 ), chlorine ions (Cl ), calcium ions (Ca 2+ ), magnesium ions (Mg 2+ ), and sodium and potassium ions (Na + and K) + ). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 can perform trend analysis indicating similarity of the ratio of ion concentrations by the arithmetic processing by performing arithmetic processing by the principal component analysis technique based on the ion concentration data.

図2は、イオン濃度分析に関する一例を示す図である。
複数の箇所のサンプルが示すこれらのイオン濃度の比の傾向を視覚的に比較するために水質ダイアグラムという手法がとられている。検出されたイオンを6つに分類する。その分類は、陰イオンである硫酸イオン(SO 2−)、重炭酸イオン(HCO )、塩素イオン(Cl)と、陽イオンであるカルシウムイオン(Ca2+)、マグネシウムイオン(Mg2+)、ナトリウムイオン及びカリウムイオン(Na及びK)である。その分類にしたがって、図示するよう陰イオンを左、陽イオンを右に配置する。この図に示されるグラフの横軸は、イオン濃度の値を示す。各イオンの濃度に応じてグラフにプロットし、プロット点を結んで描かれる六角形によって示された形が、水に含有されるイオンの量の特徴を示す。六角形の形状が類似しているサンプルは、同じ水系の地下水である可能性が高いと判定できる。この図(a)と(b)に示されるように、六角形の形状の特徴が異なるものは、異なる水系からの水と判定することができる。イオン濃度水質情報判定処理部10は、記憶されたイオン濃度のデータを参照し水質ダイアグラムを作成することもできる。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of ion concentration analysis.
In order to visually compare the tendency of the ratio of these ion concentrations shown by the samples at a plurality of locations, a technique called a water quality diagram is used. The detected ions are classified into six. The classification includes sulfate ions (SO 4 2− ), bicarbonate ions (HCO 3 ), chlorine ions (Cl ) as anions, calcium ions (Ca 2+ ) and magnesium ions (Mg 2+ ) as cations. ), Sodium ions and potassium ions (Na + and K + ). According to the classification, anions are arranged on the left and cations on the right as shown. The horizontal axis of the graph shown in this figure indicates the value of ion concentration. The shape indicated by the hexagons plotted on the graph according to the concentration of each ion and drawn by connecting the plot points shows the characteristics of the amount of ions contained in the water. It can be determined that samples having similar hexagonal shapes are likely to be groundwater of the same water system. As shown in FIGS. (A) and (b), water having different hexagonal features can be determined as water from different water systems. The ion concentration water quality information determination processing unit 10 can also create a water quality diagram with reference to the stored ion concentration data.

また、水質情報分析として、電気伝導度と水温の分析を行う例を示す。
図3(a)は、同じ水系からの各サンプルを分析して得られた電気伝導度と、そのサンプルを採取した標高との関係を示すグラフである。このグラフの横軸は、電気伝導度(μS(マイクロ ジーメンス)/cm))を示し、縦軸は標高(m)を示す。このグラフに示されるように、同じ水系によるサンプルであれば、標高が高いほど電気伝導度が低く、標高が低くなるにしたがって電気伝導度が高くなる。すなわち、標高が低い場所で採取されたサンプルの水が、地下を移行している間に、経路を構成する地中の成分が溶け出してイオン化傾向が高くなる。図に示される白丸(○)印は、特定の地下水を分析して得られた電気伝導度を既知の測定結果を示すグラフ上にプロットした例を示す。この例では、白丸(○)印の位置が、各サンプルが示すばらつきの範囲内に位置することにより、同じ水系による地下水と判定できる。
図3(b)は、水温と標高の関係を示したグラフである。このグラフの横軸は、水温(℃)を示し、縦軸は標高(m)を示す。このグラフに示されたサンプルは、特定の水系に限られたものではなく、複数の山体中を流れる地下水や湧水で測定された水温を示す。このグラフの中で、同一の山系によるサンプルを抽出すると、線形で示される直性で近似できる範囲にサンプルがばらつく傾向が示される。この直線を地温勾配という。この図に示される2つの直線(実線と破線)は、異なる山系による地温勾配を示し、いずれの地温勾配との相関があるかにより水系を判定する。
このように、演算処理部110におけるイオン濃度水質情報判定処理部10は、地下水と湧水のサンプルから得られた情報からそれぞれの相関関係を判定し、類似性の高いサンプルをグループとして扱う判定処理部である。
In addition, as an example of water quality information analysis, an example of analyzing electrical conductivity and water temperature is shown.
Fig.3 (a) is a graph which shows the relationship between the electrical conductivity obtained by analyzing each sample from the same water system, and the altitude which extract | collected the sample. The horizontal axis of this graph represents electric conductivity (μS (micro Siemens) / cm)), and the vertical axis represents altitude (m). As shown in this graph, in the case of samples using the same water system, the higher the altitude, the lower the electric conductivity, and the lower the altitude, the higher the electric conductivity. That is, while the sample water sampled at a low altitude is moving underground, the components in the ground constituting the route are dissolved and the ionization tendency is increased. The white circle (◯) mark shown in the figure shows an example in which the electrical conductivity obtained by analyzing a specific groundwater is plotted on a graph showing a known measurement result. In this example, since the position of the white circle (◯) is located within the range of variation indicated by each sample, it can be determined that the groundwater is from the same water system.
FIG. 3B is a graph showing the relationship between water temperature and altitude. The horizontal axis of this graph indicates the water temperature (° C.), and the vertical axis indicates the altitude (m). The sample shown in this graph is not limited to a specific water system, but shows the water temperature measured in groundwater and spring water flowing through multiple mountains. In this graph, when samples from the same mountain system are extracted, the sample tends to vary within a range that can be approximated by linearity. This straight line is called geothermal gradient. The two straight lines (solid line and broken line) shown in this figure indicate ground temperature gradients due to different mountain systems, and the water system is determined depending on which ground temperature gradient is correlated.
As described above, the ion concentration water quality information determination processing unit 10 in the arithmetic processing unit 110 determines each correlation from information obtained from the samples of groundwater and spring water, and determines the similarity as a group. Part.

演算処理部110における同位体比判定処理部20は、河川水や地下水などから検出された同位体比情報、すなわちサンプルに含まれる安定同位体の含有量を示す安定同位体比に基づいて判定する。
同位体比判定処理部20が分析対象とする安定同位体について説明する。
図4(a)は、水素Hを基本とする同位体を示す。標準の水素Hに比べ、中性子が1個多い重水素Hと、2個多いトリチウムHが示されている。水素Hと重水素Hは安定同位体であるが、トリチウムHは、半減期(12.3年)を有する放射性同位体である。安定同位体は、放射性同位体のように含有量が自然に減少しないので、水系判定のトレーサーとして用いられる。
図4(b)は、一般的な水に含まれる安定同位体の含有量を示す図である。
水に含まれる安定同位体として、水を構成する水素原子と酸素原子に関係する安定同位体を示す。この図には、水素H、重水素H(D)、酸素16O、酸素17O、酸素18Oの5種類の安定同位体とその存在比率が示される。ここで示されるように、酸素18Oは、他の安定同位体に比べ存在比率が多く、地下水起源解析に用いるトレーサーに適している。酸素18Oの安定同位体比を「δ18O」として示す。
図5は、特定の水系の安定同位体比(δ18O)と涵養場所の標高の関係を示すグラフである。このグラフの横軸は、安定同位体比(δ18O:‰(パーミル))を示し、縦軸は標高(m)を示す。このグラフによって示されるように、同じ水系の場合には線形で示される直性で近似できる範囲にサンプルがばらつく傾向が示されている。標高が高くなると安定同位体の含有量が少なくなる傾向がある。
The isotope ratio determination processing unit 20 in the arithmetic processing unit 110 performs determination based on the isotope ratio information detected from river water, groundwater, or the like, that is, the stable isotope ratio indicating the content of stable isotopes included in the sample. .
A stable isotope that is analyzed by the isotope ratio determination processing unit 20 will be described.
FIG. 4A shows an isotope based on hydrogen H. FIG. Compared to standard hydrogen H, deuterium 2 H with one more neutron and tritium 3 H with two more neutrons are shown. Hydrogen H and deuterium 2 H are stable isotopes, while tritium 3 H is a radioisotope with a half-life (12.3 years). A stable isotope is used as a tracer for water system determination because its content does not naturally decrease like a radioisotope.
FIG. 4B is a diagram showing the content of stable isotopes contained in general water.
As stable isotopes contained in water, stable isotopes related to hydrogen atoms and oxygen atoms constituting water are shown. This figure shows five stable isotopes of hydrogen H, deuterium 2 H (D), oxygen 16 O, oxygen 17 O, and oxygen 18 O and their abundance ratios. As shown here, oxygen 18 O has a higher abundance ratio than other stable isotopes, and is suitable for a tracer used for groundwater source analysis. The stable isotope ratio of oxygen 18 O is shown as “δ 18 O”.
FIG. 5 is a graph showing the relationship between the stable isotope ratio (δ 18 O) of a specific water system and the altitude of the recharge location. The horizontal axis of this graph represents the stable isotope ratio (δ 18 O: ‰ (permil)), and the vertical axis represents the altitude (m). As shown by this graph, in the case of the same water system, the sample tends to vary in a range that can be approximated by the straightness indicated by the linearity. When the altitude is high, the content of stable isotopes tends to decrease.

また、安定同位体比は、蒸発量にしたがって変化することが知られている。
図6は、蒸発量と安定同位体比(δ18O)の変化を示す関係をグラフに示したものである。このグラフの横軸は、蒸発率(%(パーセント))を示し、縦軸は、安定同位体比(δ18O:‰(パーミル))を示す。このグラフに示される2つのグラフは、異なる2つの河川水を蒸発させたときの安定同位体比の変化を示す。このグラフの縦軸の切片となる値が異なり、異なる河川水の水であることが示される。いずれのグラフとも、蒸発量に応じてグラフが右上がりとなる同じ傾向を示す。この図に示されるように、蒸発量が多くなるにしたがって、同位体比の値が大きくなる。すなわち、含有されている比率が高くなることが示される。
Further, it is known that the stable isotope ratio changes according to the evaporation amount.
FIG. 6 is a graph showing the relationship between the amount of evaporation and the change in stable isotope ratio (δ 18 O). The horizontal axis of this graph represents the evaporation rate (% (percent)), and the vertical axis represents the stable isotope ratio (δ 18 O: ‰ (permil)). The two graphs shown in this graph show changes in stable isotope ratios when two different river waters are evaporated. The value which becomes the intercept of the vertical axis | shaft of this graph is different, and it shows that it is the water of different river water. Both graphs show the same tendency that the graphs rise to the right according to the evaporation amount. As shown in this figure, the value of the isotope ratio increases as the evaporation amount increases. That is, it shows that the contained ratio becomes high.

図7は、安定同位体比(δ18O)と、観測された降雨採取場所の標高との関係を示すグラフである。このグラフの横軸は、安定同位体比(δ18O:‰(パーミル))を示し、縦軸は標高(m)を示す。この図は、複数のサンプルのデータをプロットし、それらの測定点の情報をもとに直線回帰分析による1次式で示された直線Pref1(点線)と補正量を考慮した直線EVP2(実線)が示される。直線Pref1に示される傾向は、実際の測定点における安定同位体比の傾向を示すものである。この傾向には、降雨時点から測定されるまでに蒸発することによる安定同位体比の変化は考慮されていない。
前述の図6に示したように、蒸発が進むと安定同位体比は高くなる。つまり、直線EVP2(実線)で示された安定同位体量が示す値は、蒸発が進んだ時点の安定同位体であるため、降雨時点の安定同位体比を想定し補正することが必要になる。例えば、図に示される点P1(安定同位体比:−10‰(パーミル)、標高:1000m)は、採取された地下水の測定データである。このデータを補正するには、同じ安定同位体比に対する直線EVP2によって示される新たな標高の値(2000m)が、蒸発による補正を考慮した直線EVP2が示す関係を用いると求めることができる。直線EVP2は、図6に示した蒸発率を考慮した関係から導かれる。すなわち、標高1000mの地点の地下水で採取された水は、標高2000mの高さでの降雨によって浸透して地下水となった可能性が高いと判定される。
FIG. 7 is a graph showing the relationship between the stable isotope ratio (δ 18 O) and the elevation of the observed rainfall collection location. The horizontal axis of this graph represents the stable isotope ratio (δ 18 O: ‰ (permil)), and the vertical axis represents the altitude (m). This figure plots data of a plurality of samples, and based on the information of these measurement points, a straight line Eref2 (solid line) in consideration of a correction amount and a straight line Pref1 (dotted line) indicated by a linear equation based on linear regression analysis. Is shown. The tendency indicated by the straight line Pref1 indicates the tendency of the stable isotope ratio at the actual measurement point. This trend does not take into account changes in the stable isotope ratio due to evaporation from the time of rainfall until it is measured.
As shown in FIG. 6 described above, the stable isotope ratio increases as the evaporation proceeds. That is, the value indicated by the stable isotope amount indicated by the straight line EVP2 (solid line) is a stable isotope at the time when evaporation has progressed, and therefore it is necessary to correct the value by assuming the stable isotope ratio at the time of rainfall. . For example, a point P1 (stable isotope ratio: −10 ‰ (per mill), altitude: 1000 m) shown in the figure is measurement data of the collected groundwater. In order to correct this data, the new elevation value (2000 m) indicated by the straight line EVP2 for the same stable isotope ratio can be obtained by using the relationship indicated by the straight line EVP2 in consideration of the correction by evaporation. The straight line EVP2 is derived from the relationship considering the evaporation rate shown in FIG. That is, it is determined that there is a high possibility that water collected from groundwater at an altitude of 1000 m is infiltrated into groundwater by rainfall at an altitude of 2000 m.

図8は、異なる水系での安定同位体比(δ18O)と標高の関係を示したグラフである。このグラフの横軸は、安定同位体比(δ18O:‰(パーミル))を示し、縦軸は標高(m)を示す。この図に示される3つの直線W1,W2,W3は、それぞれ異なる水系のサンプルのデータから直線回帰分析を行い、グラフとして示したものである。水系ごとに異なる直線W1,W2,W3が得られ、この特徴を用いて水系を判定することが可能となる。また、安定同位体比のデータに基づいた主成分分析手法による演算処理を行うことにより、類似性の傾向分析を行うことができる。 FIG. 8 is a graph showing the relationship between stable isotope ratio (δ 18 O) and altitude in different water systems. The horizontal axis of this graph represents the stable isotope ratio (δ 18 O: ‰ (permil)), and the vertical axis represents the altitude (m). The three straight lines W1, W2, and W3 shown in this figure are graphs obtained by performing linear regression analysis from data of different aqueous samples. Different straight lines W1, W2, and W3 are obtained for each water system, and the water system can be determined using this feature. Also, similarity tendency analysis can be performed by performing arithmetic processing using a principal component analysis method based on stable isotope ratio data.

図を参照し、演算処理部110における地下水移行算定処理部30について説明する。
地下水移行算定処理部30において蒸発散量演算部31は、人工衛星から撮影された画像データに基づいて、各地点の可能蒸発散量を算出する演算処理を行う。
人工衛星から撮影された画像データは、2つの異なる波長域でフィルタ処理された地表面からの反射光の強度を検出した情報である。第1の波長域は、可視光領域(以下、「Band(バンド)3」領域ともいう。)であり、第2の波長域は、近赤外領域(以下、「Band(バンド)4」領域ともいう。)である。この2つの異なる波長領域のデータを比較処理することにより、それぞれの地点の植生活性度を示す指標となる正規化植生指数(以下、「NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)」という。)を算出する。NDVIは、次式(1)から求められる。
The groundwater transfer calculation processing unit 30 in the arithmetic processing unit 110 will be described with reference to the drawing.
In the groundwater transfer calculation processing unit 30, the evapotranspiration calculating unit 31 performs a calculation process for calculating a possible evapotranspiration amount at each point based on image data taken from an artificial satellite.
The image data taken from the artificial satellite is information obtained by detecting the intensity of reflected light from the ground surface filtered in two different wavelength ranges. The first wavelength region is a visible light region (hereinafter also referred to as “Band (band) 3” region), and the second wavelength region is a near-infrared region (hereinafter referred to as “Band (band) 4” region). It is also called.) By comparing the data of these two different wavelength regions, a normalized vegetation index (hereinafter referred to as “NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)”) serving as an index indicating the degree of vegetation life at each point is calculated. NDVI is obtained from the following equation (1).

NDVI=(Bd4−Bd3)/(Bd4+Bd3) ・・・(1) NDVI = (Bd4-Bd3) / (Bd4 + Bd3) (1)

式(1)においてBd3は、Band3領域のデータによって示される反射率(「アドベド」ともいう。)の値であり、同じくBd4は、Band4領域のデータによって示される反射率の値である。
図9と図10は、人工衛星から撮影された地表の反射率の地域ごとの差を示す情報をもとに、それぞれの地点のNDVIを演算し、2次元的に示した図である。この図9が、落葉時期に測定された結果を示し、図10が着葉時期に測定された結果を示し、撮影時期を変えて測定した反射率情報からそれぞれの時期のNDVIを求めたものである。それぞれの関係を式(1)に基づいて、式(2)と式(3)に示す。
In the formula (1), Bd3 is a value of reflectance (also referred to as “adbed”) indicated by the data of the Band3 region, and Bd4 is also a value of reflectance indicated by the data of the Band4 region.
FIG. 9 and FIG. 10 are diagrams showing two-dimensionally by calculating NDVI of each point based on the information indicating the difference in the reflectance of the ground surface photographed from the artificial satellite for each region. FIG. 9 shows the results measured at the leaf fall time, FIG. 10 shows the results measured at the leaf fall time, and the NDVI of each time was obtained from the reflectance information measured by changing the photographing time. is there. Each relationship is shown in Formula (2) and Formula (3) based on Formula (1).

NDVI(落葉時期)=
(Bd4(落葉)−Bd3(落葉))/(Bd4(落葉)+Bd3(落葉)) ・・・(2)
NDVI (deciduous time) =
(Bd4 (deciduous leaf) −Bd3 (deciduous leaf)) / (Bd4 (deciduous leaf) + Bd3 (deciduous leaf)) (2)

式(2)において、NDVI(落葉時期)が落葉時期の植生活性度(NDVI)、Bd3(落葉)が落葉時期の可視光領域(Band3)の反射率、Bd4(落葉)が落葉時期の近赤外光領域(Band4)の反射率を示す。   In Formula (2), NDVI (falling time) is the vegetation life degree (NDVI) of the falling time, Bd3 (falling) is the reflectance in the visible light region (Band3), and Bd4 (falling) is near red of the falling time. The reflectance of an external light area (Band4) is shown.

NDVI(着葉時期)=
(Bd4(着葉)−Bd3(着葉))/(Bd4(着葉)+Bd3(着葉)) ・・・(3)
NDVI (leafing time) =
(Bd4 (leafing) −Bd3 (leafing)) / (Bd4 (leafing) + Bd3 (leafing)) (3)

式(3)において、NDVI(着葉時期)が着葉時期の植生活性度(NDVI)、Bd3(着葉)が着葉時期の可視光領域(Band3)の反射率、Bd4(着葉)が着葉時期の近赤外光領域(Band4)の反射率を示す。2つの画像を比較すると、測定された季節の違いで落葉樹などの葉がなくなるなどの植生が変化することにより、反射率が変化して検出されて植生活性度(NDVI)の変化としてその差が示される。   In Formula (3), NDVI (leafing time) is the planting life degree (NDVI) of the leafing time, Bd3 (leafing) is the reflectance in the visible light region (Band3), and Bd4 (leafing) is the leafing time. The reflectance in the near-infrared light region (Band 4) at the time of leafing is shown. When the two images are compared, the difference in the measured vegetation such as the loss of leaves such as deciduous trees due to the difference in the seasons is detected and the difference in the vegetation viability (NDVI) is detected. Indicated.

図11は、異なる季節の正規化植生指数(NDVI)値の差を演算し、差分正規化植生指数(ΔNDVI)を算定し2次元的に示した図である。その演算は、次式(4)から求められる。   FIG. 11 is a diagram two-dimensionally showing a difference normalized vegetation index (ΔNDVI) calculated by calculating a difference between normalized vegetation index (NDVI) values in different seasons. The calculation is obtained from the following equation (4).

ΔNDVI=NDVI(着葉時期)−NDVI(落葉時期) ・・・(4) ΔNDVI = NDVI (leafing time) −NDVI (falling leaf time) (4)

式(4)における「NDVI(着葉時期)」は、広葉樹の葉のある季節のNDVI値を示し、「NDVI(落葉時期)」は、広葉樹の葉のない季節のNDVI値を示す。この図に示されたように、植生状況が含まれる土地利用区分を特定するための基本データが生成された。   In Formula (4), “NDVI (leafing time)” indicates an NDVI value in a season with a leaf of a broadleaf tree, and “NDVI (falling time)” indicates an NDVI value in a season without a leaf of a broadleaf tree. As shown in this figure, basic data was generated to identify land use categories that include vegetation status.

図12は、地点ごとのNDVIとΔNDVIの値をもとに土地利用区分の判定処理を行った結果を2次元的に示した図である。土地利用区分の判定処理は、予め定められた閾値に基づいてNDVIとΔNDVIの値の判定を行う。この図に示される土地利用区分の分類は、「常用樹林」「落葉樹林」、「草地」、「市街地」、「畑地・開発地」に分類された結果が示されている。   FIG. 12 is a diagram two-dimensionally showing the result of performing land use classification determination processing based on the values of NDVI and ΔNDVI for each point. In the land use classification determination process, the values of NDVI and ΔNDVI are determined based on a predetermined threshold. The land use classifications shown in this figure show the results of classification into "regular forest", "deciduous forest", "grassland", "urban area", and "field / development area".

図13は、地点ごとのΔNDVIの値をもとに分類された土地利用区分の分類(「常用樹林」「落葉樹林」、「草地」、「市街地」、「畑地・開発地」)の結果から、それぞれの利用区分に対応する年間蒸発散量を設定する。土地利用区分に対する年間蒸発散量の設定値の例を示す。「常用樹林」と「落葉樹林」は、700.08mmとする。「草地」は、630.72mmとする。「市街地」は、422.64mmとする。「畑地・開発地」は、700.08mmとする。設定された年間蒸発散量の結果に応じて濃淡表示分類された結果を2次元的に示した図である。図に示される色が薄い場所ほど年間蒸発散量が多いことが示されている。
以上に示したように、蒸発散量演算部31は、リモートセンシングによって得られた衛星画像データからの情報を基にして、地域ごとの年間蒸発散量を可能蒸発散量とする。
Fig. 13 shows the results of land use classification ("regular forest", "deciduous forest", "grassland", "urban area", "field and development area") classified based on the value of ΔNDVI for each point. Set the annual evapotranspiration corresponding to each usage category. An example of the set value of annual evapotranspiration for land use classification is shown. “Regular forest” and “deciduous forest” shall be 700.08 mm. The “grassland” is 630.72 mm. The “city area” is 422.64 mm. The “field / development area” shall be 700.08 mm. It is the figure which showed two-dimensionally the result classified into the shade display according to the result of the set annual evapotranspiration. It is shown that the thinner the color shown in the figure, the higher the annual evapotranspiration.
As described above, the evapotranspiration calculating unit 31 sets the annual evapotranspiration for each region as the possible evapotranspiration based on the information from the satellite image data obtained by remote sensing.

次に、各地点の降雨涵養量について説明する。
降雨涵養量は、その地点の降雨量のうち、地面に浸透し地下水として涵養する量を示す。前述したように、各地点の植生などの状況変化により、その地点での蒸発散量が異なることが示された。浸透して地下水に涵養する前に、地表から蒸発したり、植生などにより発散したりする量を次式(5)によって補正し、降雨涵養量を定めることとする。
Next, the amount of rainfall recharge at each point will be described.
The rainfall recharge amount indicates the amount of the rainfall at that point that penetrates the ground and is recharged as groundwater. As mentioned above, it was shown that the amount of evapotranspiration at each point varies with changes in the situation such as vegetation at each point. Before infiltration and recharge to groundwater, the amount of evaporation from the ground surface or divergence due to vegetation is corrected by the following equation (5) to determine the amount of rainfall recharge.

(降雨涵養量)=(降雨量−可能蒸発散量)/2 ・・・(5) (Rain recharge) = (rainfall-possible evapotranspiration) / 2 (5)

式(5)において、右辺を2で除算しているのは、地表水として流出してその地点に浸透しない量などを定めるための比例定数として設定し近似するためである。
以上に示したように、降雨涵養量演算部32は、各地点の降雨量情報と年間蒸発散量に基づいて、上記の式(5)で示された演算処理を行う。
In Equation (5), the right side is divided by 2 because it is set and approximated as a proportionality constant for determining the amount that flows out as surface water and does not permeate that point.
As described above, the rainfall recharge amount calculation unit 32 performs the calculation process represented by the above equation (5) based on the rainfall amount information and the annual evapotranspiration amount at each point.

図を参照し、地下水が地表に現れた地表水の基準面を地下水の圧力の基準点の設定について説明する。
地下水面より、地表面が低くなるときに、地下水が飽和して地表に現れる。言い換えれば、河川の水位に接する地面の地下水面が一致する。
図14は、地下水面を算定するための基準面(圧力水頭0m)を説明する図である。
この図(a)は、河川を横切る方向の断面を示した断面図である。この図に示されるように、降雨によってもたらされた水が浸透し地下水となる。地質に含まれる間隙が水で満たされた状態の部分にある水を地下水という。地下水に満たされている状態を飽和状態という。飽和状態の地質が地表に接する場所では、地下水が地表水となって現れる。この地表水は、地表を流れる河川となる。この河川の水面の位置を基準として、その基準の高さにかかる各地点の地下水による水圧を圧力水頭という。圧力水頭は、この基準の高さと地下水面の差を示す指標となる。また、標高0mからその基準面の標高差による水圧を位置水頭という。圧力水頭と位置水頭の和を、全水頭という。全水頭は、その地点の地下水の圧力差を示す指標であり、その圧力差により地下水が移行する。
全水頭値は、式(6)として示される。
With reference to the figure, the setting of the reference point of the groundwater pressure on the reference surface of the surface water where the groundwater appears on the ground surface will be described.
When the ground surface becomes lower than the groundwater surface, the groundwater is saturated and appears on the surface. In other words, the groundwater surface on the ground that touches the water level of the river matches.
FIG. 14 is a diagram for explaining a reference surface (pressure head 0 m) for calculating the groundwater surface.
This figure (a) is sectional drawing which showed the cross section of the direction which crosses a river. As shown in this figure, the water brought by the rain penetrates and becomes groundwater. Water in the state where the gap included in the geology is filled with water is called groundwater. The state filled with groundwater is called saturated state. Where saturated geology touches the surface, groundwater appears as surface water. This surface water becomes a river that flows on the surface. Based on the position of the water surface of this river, the water pressure due to the groundwater at each point at the reference height is called the pressure head. The pressure head is an index indicating the difference between the height of this standard and the groundwater surface. The water pressure due to the difference in altitude of the reference plane from the altitude of 0 m is referred to as the position head. The sum of pressure head and position head is called total head. The total head is an index indicating the pressure difference of the groundwater at that point, and the groundwater moves due to the pressure difference.
The total head value is shown as equation (6).

(全水頭)=(位置水頭)+(圧力水頭) ・・・(6) (Total head) = (Position head) + (Pressure head) (6)

この図(b)は、対象地域のなかで地表に現れている水面を特定した圧力水頭0m設定部33における処理結果を示す図である。この図で、水平方向に2次元的にメッシュが構成され、そのメッシュの交点で示される地点が、地表水となって現れている河川などの場所を白丸(○)印で示している。
圧力水頭0m設定部33は、落葉時期のリモートセンシングデータから地表水に覆われている地点を特定することができる。地表水の判定に用いる衛星画像データは、落葉時期の近赤外線領域(Band4)の反射率の差異を示す情報を用いる。地表水の水面では、近赤外線が吸収されるため、反射率が低い値となって示されるので、閾値以下の値を示す場所から地表水に覆われている位置を特定できる。圧力水頭0m設定部33は、地表水に覆われていると判定された結果の情報を、地図情報に重ね合わせて、河川又は湖面などの水面の位置を基準面とする圧力水頭0mの地点を設定する。この圧力水頭0mの地点は、周辺の地下水面の高さを示す地下水位0mを示す基準点となる。
This figure (b) is a figure which shows the processing result in the pressure head 0m setting part 33 which specified the water surface which has appeared on the ground surface in the object area. In this figure, meshes are two-dimensionally constructed in the horizontal direction, and the points indicated by the intersections of the meshes indicate the places such as rivers that appear as surface water with white circles (◯).
The pressure head 0 m setting unit 33 can identify a point covered with surface water from remote sensing data at the time of leaf fall. The satellite image data used for the determination of surface water uses information indicating the difference in reflectance in the near-infrared region (Band 4) at the time of leaf fall. Since near infrared rays are absorbed on the surface of the surface water, the reflectance is shown as a low value, so that the position covered with the surface water can be specified from a location showing a value equal to or lower than the threshold value. The pressure head 0 m setting unit 33 superimposes information on the result determined to be covered with surface water on the map information, and sets the point of the pressure head 0 m with the position of the water surface such as a river or a lake as a reference plane. Set. The point of the pressure head 0 m is a reference point indicating the groundwater level 0 m indicating the height of the surrounding groundwater surface.

図を参照して全水頭分布の演算処理について説明する。
図15は、対称範囲の各地点の位置・深度について地質情報を設定した結果を示す鳥瞰図である。地表面と、対称範囲のふちが断面で示されている。この図に示される濃淡は、異なる地質を示す。当該地域を構成する地質情報にしたがって、各地点を構成する地質をそれぞれの位置と深度に基づいて設定する。設定された情報から、この図に示される地質の分布図が作成される。この分布図に示される地質の特性と関連付けて各地点の位置・深度の透水係数及び不飽和特性が設定される。全水頭演算処理部34は、前述した降雨涵養量、圧力水頭0m分布、地形標高データ及び各地点の位置・深度の透水係数及び不飽和特性の各情報に基づいて全水頭値を算出する。
The calculation process of the total head distribution will be described with reference to the drawing.
FIG. 15 is a bird's eye view showing the result of setting the geological information for the position and depth of each point in the symmetric range. The ground surface and the edge of the symmetry range are shown in cross section. The shading shown in this figure shows different geology. In accordance with the geological information constituting the area, the geology constituting each point is set based on the position and depth. The geological distribution map shown in this figure is created from the set information. In association with the geological characteristics shown in this distribution map, the hydraulic conductivity and unsaturated characteristics of the position and depth of each point are set. The total head calculation processing unit 34 calculates the total head value based on the above-described rainfall recharge amount, pressure head 0 m distribution, topographic altitude data, hydraulic conductivity of each position / depth, and information on unsaturated characteristics.

図を参照して全水頭分布の演算処理について説明する。
図16は、演算処理によって求められた全水頭分布の例を示す図である。この図に示される曲線は、同一の全圧力水頭を示す地点をつないで示した曲線になる。この全水頭分布から地下水面の起伏を算出することができる。
また、図17は、図16に示した地域で観測された地下水面標高の実測データを示す図である。図16と図17を対比させ、図16で示される水頭分布の曲線の形と、図17の実測データから求めた水頭分布を示す曲線の形とが同じ傾向を示していることがわかる。つまり、リモートセンシングによる画像データをもとに補正した降雨涵養量に基づいて処理した演算結果で求めた水頭分布は、実際の測定データによって検証された。
The calculation process of the total head distribution will be described with reference to the drawing.
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the total water head distribution obtained by the arithmetic processing. The curve shown in this figure is a curve in which points indicating the same total pressure head are connected. The undulations of the groundwater surface can be calculated from this total head distribution.
Moreover, FIG. 17 is a figure which shows the actual measurement data of the groundwater surface elevation observed in the area | region shown in FIG. FIG. 16 and FIG. 17 are compared, and it can be seen that the shape of the curve of the head distribution shown in FIG. 16 and the shape of the curve showing the head distribution obtained from the actual measurement data of FIG. 17 show the same tendency. That is, the water head distribution obtained from the calculation result processed based on the rainfall recharge corrected based on the remote sensing image data was verified by actual measurement data.

図を参照して地下水移行経路、移行時間の演算処理について説明する。
全水頭演算処理部34によって求められた全水頭分布情報と、地形標高データ及び各地点の位置・深度の透水係数、不飽和特性及び有効間隙率の情報に基づいて、地下水移行経路、移行時間を算出する。
地下水は、隣接する地点間の全水頭値の差から地下水の移行が生じる。すなわち、地下水は、前述の水頭分布図で示された全水頭分布が示す曲線と直角の方向に流れを生じている。この水頭値分布曲線が示す水頭値の変化が大きい部分、すなわち水頭値分布曲線が密に示されている部分では、地下水の流速が大きくなる。反対に、水頭値の変化が緩やかな部分、すなわち水頭値分布曲線が疎に示されている部分では、地下水の流速が小さくなる。
The groundwater transfer route and transfer time calculation processing will be described with reference to the drawings.
Based on the total head distribution information obtained by the total head calculation processing unit 34, the topographic elevation data, the hydraulic conductivity of the position / depth of each point, the information on the unsaturated characteristics and the effective porosity, the groundwater transfer route and the transfer time are determined. calculate.
Groundwater shifts due to the difference in total head value between adjacent points. In other words, the groundwater flows in a direction perpendicular to the curve indicated by the total head distribution shown in the above head distribution map. In the portion where the change of the head value indicated by the head value distribution curve is large, that is, in the portion where the head value distribution curve is densely shown, the flow velocity of the groundwater is increased. On the other hand, in the portion where the change of the head value is gentle, that is, the portion where the head value distribution curve is shown sparsely, the flow rate of the groundwater becomes small.

各地点の位置・深度での地下水の流れる方向及び流速を、それぞれの地点での値を算定する。まず、各地点の位置・深度で参照される地点には、格子状に配置された参照点が設定される。その格子状に配置された参照点の位置には、参照点の間の間隔を一辺の長さとする微小な立方体が定義され、その立方体の各面から流入出する水の量を算定する。算定された流入出する水の量を3次元の座標軸方向の成分に分解する。座標軸方向の成分に分解された値を用いて、その参照点における水の移行をベクトルで示すことができる。
図18は、地下水の流れを示す図である。
この図に示されるメッシュは、位置を示す格子を示し、各地点の標高を考慮して3次元的に地面をモデル化して示す。また、この図に示される矢印は、その地点での地下水の移行方向を示す。これらの矢印で示される方向が揃って同一の方向を示す地点では、その方向に地下水の流れが生じていることを示す。その矢印の矢線の長さは、地下水の移行量、すなわち流速を示すものである。
Calculate the groundwater flow direction and flow velocity at each location and depth at each location. First, reference points arranged in a grid are set at points referred to by the position and depth of each point. At the position of the reference points arranged in a grid, a minute cube having a length of one side between the reference points is defined, and the amount of water flowing in and out from each surface of the cube is calculated. The calculated amount of water flowing in and out is decomposed into components in the three-dimensional coordinate axis direction. By using the value decomposed into the components in the coordinate axis direction, the transition of water at the reference point can be indicated by a vector.
FIG. 18 is a diagram illustrating the flow of groundwater.
The mesh shown in this figure shows a lattice indicating the position, and shows a three-dimensional model of the ground in consideration of the altitude of each point. Moreover, the arrow shown by this figure shows the transfer direction of the groundwater at the point. At points where the directions indicated by these arrows are aligned and indicate the same direction, this indicates that groundwater flows in that direction. The length of the arrow line indicates the amount of groundwater transferred, that is, the flow velocity.

図を参照して地下水の移行経路の算定処理について説明する。
図19は、地下水の移行経路を示す図である。地下水の移行経路の選定は、経路となる各地点の地下水の移行方向をつなぎ合わせることで算定される。
移行経路の算定は、2通りの算定方法を選択することができる。第1の算定方法は、涵養場所を指定して、涵養場所を始点とする流れの方向を算定する方法である。第2の算定方法は、地下水が到達する位置の所定の深度を指定し、その位置に到達しうる経路を算定する方法である。この方法では、実際の地下水の流れる方向に対して、さかのぼって経路を選択していくことになる。
第1の算定方法は、実際の地下水の流れる方向に沿って経路を選択していく方法である。始点として選択された地点から、その地点における地下水の移行先を示すベクトルが参照する方向にある、参照点を選択し、その参照点が有するベクトルが参照する方向にある、参照点を選択するという処理を繰り返し行うことで算定することができる。
第2の算定方法は、地下水の到達点の周辺の参照点の中から、それぞれの参照点が有するベクトルが最も近い参照を行っている第1の参照点を選択する。同じく第1の参照点の周辺の参照点の中から、それぞれの参照点が有するベクトルが最も近い参照を行っている参照点を第2の参照点として選択する。この処理を繰り返し行い、地表に到達した場所が、その地下水の涵養地点になる。
本実施形態では、第2の算定方法を用いて説明を行うこととする。
The groundwater transfer route calculation process will be described with reference to the figure.
FIG. 19 is a diagram illustrating a transfer route of groundwater. Selection of the groundwater transfer route is calculated by connecting the direction of groundwater transfer at each point of the route.
For the calculation of the migration path, two calculation methods can be selected. The first calculation method is a method of designating a recharge location and calculating a flow direction starting from the recharge location. The second calculation method is a method of designating a predetermined depth at a position where groundwater reaches and calculating a route that can reach the position. In this method, the route is selected retroactively with respect to the actual direction of groundwater flow.
The first calculation method is a method of selecting a route along the direction in which the actual groundwater flows. From the point selected as the start point, select a reference point that is in the direction to which the vector indicating the destination of the groundwater at that point refers, and select the reference point that is in the direction to which the vector of the reference point refers It can be calculated by repeating the process.
In the second calculation method, the first reference point that makes the closest reference to the vector of each reference point is selected from the reference points around the arrival point of the groundwater. Similarly, from the reference points around the first reference point, the reference point that makes the closest reference to the vector of each reference point is selected as the second reference point. This process is repeated, and the place where the ground surface is reached becomes the groundwater recharge point.
In the present embodiment, description will be made using the second calculation method.

上記の処理によって定められた地下水移行経路に沿って地下水が移行するときにかかる移行時間の算定方法について説明する。
地下水の移行時間の算定には、ダルシー(Darcy)の法則を用いた流速(ダルシー流速)算定が知られている。このダルシー流速による移行時間の演算では、有効間隙率を100%(パーセント)と仮定したときの条件で移行時間(経路距離/ダルシー流速)を算定し、有効間隙率(%)を設定することによる補正処理により移行時間を求めることができる。その関係を式(7)に示す。
A method for calculating the transition time required when the groundwater moves along the groundwater transition path determined by the above processing will be described.
For the calculation of the groundwater transfer time, flow velocity (Darcy flow velocity) calculation using Darcy's law is known. In the calculation of the transition time by Darcy flow velocity, the transition time (path distance / Darcy flow velocity) is calculated under the condition that the effective porosity is assumed to be 100% (percent), and the effective porosity (%) is set. The transition time can be obtained by the correction process. The relationship is shown in Equation (7).

(実流速による移行時間)
=(経路距離)/(ダルシー流速)×(有効間隙率) ・・・(7)
(Transition time by actual flow rate)
= (Path distance) / (Dalcy flow velocity) x (effective porosity) (7)

式(7)で示されるように、有効間隙率を100%としたダルシー流速の値は、実流速の値に比べ遅い値となるのが一般的であり、有効間隙率で表される隙間に注入される地下水量によって移行速度が決定されることになる。
例えば、ダルシー流速によって求められた移行時間が700年と算定され、その経路の有効間隙率が7%であれば、実流速による移行時間が49年として求められる。
以上に示したように、地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、地下水の移行経路を特定し、移行時間を求めることができる。
As shown by the equation (7), the Darcy flow velocity value with an effective porosity of 100% is generally slower than the actual flow velocity value. The migration rate will be determined by the amount of groundwater injected.
For example, if the transition time obtained by the Darcy flow velocity is calculated as 700 years and the effective porosity of the path is 7%, the transition time by the actual flow velocity is obtained as 49 years.
As described above, the groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 can specify the transfer route of the groundwater and obtain the transfer time.

続いて、地下水起源解析で行われるそれぞれの処理手順とその処理に用いられる情報について説明する。地下水起源解析システム100において地下水起源解析のそれぞれの処理に用いられる情報は、記憶部70に割り付けられた各種データベースに記憶され、それぞれの処理を行う各機能部からの記録・参照などの指示にしたがって制御記憶処理部50が記憶部70に割り付けられた各種データベースへの記録・読み出し処理を行う。以下の処理の説明において、各機能部が制御記憶処理部50に指示する記録・参照などの処理、制御記憶処理部50が行う記憶部70の記録・読み出し処理及び制御記憶処理部50が行う各機能部への通知処理を、各機能部が各種データベースへの記録・読み出し処理を行う処理に含めることとして説明する。また、各機能部によって算出・算定された結果は、出力処理部80を介して表示部90に表示される。表示部90への表示は、制御記憶処理部50から出力処理部80への指示によって、出力処理部80が各記憶部に記録された情報を参照し、その情報に基づいて出力画面を生成し表示部90に表示される。   Subsequently, each processing procedure performed in groundwater origin analysis and information used for the processing will be described. Information used for each process of groundwater origin analysis in the groundwater origin analysis system 100 is stored in various databases allocated to the storage unit 70, and in accordance with instructions such as recording / reference from each functional unit that performs each process. The control storage processing unit 50 performs recording / reading processing to various databases allocated to the storage unit 70. In the following description of the processing, processing such as recording / reference that each functional unit instructs the control storage processing unit 50, recording / reading processing of the storage unit 70 performed by the control storage processing unit 50, and each processing performed by the control storage processing unit 50 The notification process to the function unit will be described as being included in the process in which each function unit performs a recording / reading process to various databases. The results calculated and calculated by each functional unit are displayed on the display unit 90 via the output processing unit 80. For display on the display unit 90, the output processing unit 80 refers to information recorded in each storage unit according to an instruction from the control storage processing unit 50 to the output processing unit 80, and generates an output screen based on the information. It is displayed on the display unit 90.

図20は、地下水起源解析処理を示すフローチャートである。
地下水起源解析システム100における地下水起源解析処理は、図に示される複数の処理によって構成される。
最初に、地下水起源解析システム100におけるイオン濃度水質情報判定処理部10は、河川水及び地下水のイオン濃度の比の一致度並びに水質の一致度から地下水起源の類似性の判定処理を行う(ステップSA10)。続いて、地下水起源解析システム100における同位体比判定処理部20は、河川水及び地下水の同位体比の一致度から涵養高度の判定処理を行う(ステップSB20)。続いて、地下水起源解析システム100における地下水移行算定処理部30は、地下水移行算定処理を下記の手順で行う。まず、蒸発散量演算部31は、人工衛星が撮影した衛星画像データから地点ごとの蒸発散量を求める演算処理を行い、各地点の可能蒸発散量を算出する(ステップSC31)。降雨涵養量演算部32は、各地点の可能蒸発散量と各地点の降雨量の情報に基づいて演算処理を行い、各地点の降雨涵養量を算出する(ステップSC32)。圧力水頭0m設定部33は、衛星画像データに示される河川の位置と緯度経度及び標高の情報に基づいて演算処理を行い、圧力水頭が0mを示す地点、すなわち、地下水が河川として地表水となって現れている地点の設定を行う(ステップSC33)。全水頭演算処理部34は、各地点の降雨涵養量と圧力水頭分布と、地形標高データと、地点・深度ごとの透水係数・飽和特性とから、全水頭を求める演算処理を行い、全水頭値情報を算出する(ステップSC34)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、各地点の全水頭分布と、地点・深度ごとの透水係数・飽和特性・有効間隙率とから、地下水移行経路と移行時間を求める演算処理を行い、地下水移行経路並びに移行時間を算出する(ステップSC35)。
FIG. 20 is a flowchart showing groundwater origin analysis processing.
The groundwater origin analysis process in the groundwater origin analysis system 100 includes a plurality of processes shown in the figure.
First, the ion concentration water quality information determination processing unit 10 in the groundwater origin analysis system 100 performs a determination process of the similarity of the groundwater origin from the degree of coincidence of the ratios of the ion concentrations of river water and groundwater and the degree of coincidence of the water quality (step SA10). ). Subsequently, the isotope ratio determination processing unit 20 in the groundwater origin analysis system 100 performs a recharge height determination process from the degree of coincidence of the isotope ratios of river water and groundwater (step SB20). Subsequently, the groundwater transfer calculation processing unit 30 in the groundwater origin analysis system 100 performs the groundwater transfer calculation processing according to the following procedure. First, the evapotranspiration calculating unit 31 performs a calculation process for obtaining an evapotranspiration amount for each point from satellite image data captured by the artificial satellite, and calculates a possible evapotranspiration amount for each point (step SC31). The rainfall recharge calculating unit 32 performs a calculation process based on the information on the possible evapotranspiration at each point and the rainfall at each point, and calculates the rain recharge at each point (step SC32). The pressure head 0 m setting unit 33 performs calculation processing based on the position, latitude, longitude, and altitude information of the river indicated in the satellite image data, and the point where the pressure head indicates 0 m, that is, the groundwater becomes surface water as a river. The point appearing is set (step SC33). The total head calculation processing unit 34 performs calculation processing to obtain the total head from the rainfall recharge amount and the pressure head distribution at each point, the topographic elevation data, and the permeability coefficient and saturation characteristics at each point and depth. Information is calculated (step SC34). The groundwater transfer route / transition time calculation processing unit 35 performs a calculation process for obtaining the groundwater transfer route and the transfer time from the total head distribution at each point and the hydraulic conductivity, saturation characteristics, and effective porosity for each point / depth, The groundwater transfer route and the transfer time are calculated (step SC35).

上記に記した各ステップの処理の詳細について順に説明する。
図21は、イオン濃度分析処理並びに水質情報処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図(a)に示されるイオン濃度情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「硫酸イオン」、「重炭酸イオン」、「塩素イオン」、「カルシウム(Ca)イオン」、「マグネシウム(Mg)イオン」、「ナトリウム(Na)イオン・カリウム(K)イオン」からなる項目を有する。この図は、イオン濃度情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、採取した水の採取場所を示す。「深度」は、その採取地点における採取した深度を示す。「硫酸イオン」、「重炭酸イオン」、「塩素イオン」、「カルシウム(Ca)イオン」、「マグネシウム(Mg)イオン」、「ナトリウム(Na)イオン・カリウム(K)イオン」の各項目は、それぞれ(SO 2−)イオン、(HCO )イオン、(Cl)イオン、(Ca2+)イオン、(Mg2+)イオン、(Na)イオン・(K)イオンの濃度を示す。それぞれサンプルとして採取された水の情報及びすでに測定された各種地点の水の情報をもとにして登録された情報ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」をキーとして参照される。
Details of the processing of each step described above will be described in order.
FIG. 21 is a diagram showing a data structure of data used for ion concentration analysis processing and water quality information processing.
The ion concentration information database shown in FIG. (A) includes “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “depth”, “sulfate ion”, “bicarbonate ion”, “chlorine ion”, “calcium ( “Ca) ions”, “magnesium (Mg) ions”, “sodium (Na) ions / potassium (K) ions”. This figure shows an example in which an ion concentration information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate the sampling location of the collected water. “Depth” indicates the depth of collection at the collection point. Each item of “sulfate ion”, “bicarbonate ion”, “chlorine ion”, “calcium (Ca) ion”, “magnesium (Mg) ion”, “sodium (Na) ion / potassium (K) ion” The concentrations of (SO 4 2− ) ion, (HCO 3 ) ion, (Cl ) ion, (Ca 2+ ) ion, (Mg 2+ ) ion, (Na + ) ion and (K + ) ion are shown. For each piece of information registered based on the water information collected as a sample and the water information of various points that have already been measured, data in units of rows is constructed, and “latitude (X)”, “ “Longitude (Y)” and “depth” are referred to as keys.

また、図(b)に示される水質情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「電気伝導度」、「水温」からなる項目を有する。この図は、水質情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、採取した水の採取場所を示す。「深度」は、その採取地点における採取した深度を示す。「電気伝導度」は、採取した水の電気伝導度を示す。「水温」は、採取した水の採取時の水温を示す。それぞれサンプルとして採取された水の情報及びすでに測定された各種地点の水の情報をもとにして登録された情報ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」をキーとして参照される。   Further, the water quality information database shown in FIG. 5B has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “depth”, “electric conductivity”, and “water temperature”. This figure is an example in which the water quality information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate the sampling location of the collected water. “Depth” indicates the depth of collection at the collection point. “Electrical conductivity” indicates the electrical conductivity of the collected water. “Water temperature” indicates the water temperature when the collected water is collected. For each piece of information registered based on the water information collected as a sample and the water information of various points that have already been measured, data in units of rows is constructed, and “latitude (X)”, “ “Longitude (Y)” and “depth” are referred to as keys.

次に、図を参照して、地下水起源解析システム100の各種処理の処理について説明する。以下に示す処理の説明では、
図22は、イオン濃度分析処理を示すフローチャートである。
入力処理部40は、イオン・水質情報システム(イオン・水質情報データ210)から入力されるイオン・水質情報データを受信し、河川水の測定データを測定地点の情報をキーとしてイオン濃度情報データベースに登録する(ステップSa1)。また、入力処理部40は、判定を行う地下水のイオン濃度・水質情報の入力処理を行い水質情報データベースに登録する(ステップSa2)。イオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン濃度情報データベースに登録された各地点の登録データをもとにイオン濃度の傾向を分析する。イオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン濃度の傾向の分析には、主要イオンを配列に並べ、そのイオン濃度値を示す位置に各点を配置し、その点を結んだヘキサダイアグラム(図2参照)を作成する。また、イオン濃度水質情報判定処理部10は、主成分分析処理を行い、各地点の登録データの類似性を判定し、判定結果を記憶部に記録する(ステップSa3)。イオン濃度水質情報判定処理部10は、水質情報データベースに登録されたデータを参照し、各水質を示す指標を基にして標高に対する直線回帰分析を行う(図3参照)。同じ水源からの地下水であれば類似の傾向が示される。求められた直線との距離が予め定められた判定範囲に含まれるときに類似性が高いと判定する(ステップSa4)。
Next, with reference to a figure, the process of the various processes of the groundwater origin analysis system 100 is demonstrated. In the process description below,
FIG. 22 is a flowchart showing ion concentration analysis processing.
The input processing unit 40 receives the ion / water quality information data input from the ion / water quality information system (ion / water quality information data 210), and uses the river water measurement data as the key to the ion concentration information database. Register (step Sa1). Further, the input processing unit 40 performs an input process of the ion concentration / water quality information of the groundwater to be determined and registers it in the water quality information database (step Sa2). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 analyzes the tendency of the ion concentration based on the registration data of each point registered in the ion concentration information database. The ion concentration water quality information determination processing unit 10 arranges main ions in an array, arranges each point at a position indicating the ion concentration value, and connects the points to the hexadiagram (FIG. 2). Browse). Further, the ion concentration water quality information determination processing unit 10 performs principal component analysis processing, determines the similarity of the registration data at each point, and records the determination result in the storage unit (step Sa3). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 refers to the data registered in the water quality information database, and performs linear regression analysis on the altitude based on an index indicating each water quality (see FIG. 3). Similar trends are shown for groundwater from the same water source. It is determined that the similarity is high when the distance to the obtained straight line is included in a predetermined determination range (step Sa4).

イオン濃度水質情報判定処理部10は、地下水起源の類似性の分析を行う。この分析には、各地点のイオン濃度分析による類似性の判定と、水質情報を用いた類似性判定情報の傾向分析の双方の結果から判定を行う(ステップSa5)。イオン濃度水質情報判定処理部10は、判定の結果、イオン濃度傾向、水質の傾向共に類似性があると示されたときには、地下水起源の類似性が高いと判定し、判定結果を記憶部に記録し判定処理を終了する(ステップSa6)。イオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン濃度傾向、水質の傾向共に類似性がないと示されたときには、地下水起源の類似性が低いと判定し、判定結果を記憶部に記録し判定処理を終了する(ステップSa7)。イオン濃度水質情報判定処理部10は、イオン濃度傾向、水質の傾向のどちらかに類似性がみられ他方に類似性が見られないときには、類似性の判定結果は不明瞭と判定し、判定結果を記憶部に記録し判定処理を終了する(ステップSa8)。   The ion concentration water quality information determination processing unit 10 analyzes the similarity of the groundwater origin. In this analysis, determination is made from both results of similarity determination by ion concentration analysis at each point and trend analysis of similarity determination information using water quality information (step Sa5). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 determines that the similarity of the groundwater origin is high when the determination shows that both the ion concentration tendency and the water quality tendency are similar, and records the determination result in the storage unit. The determination process is terminated (step Sa6). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 determines that the similarity of the groundwater origin is low when both the ion concentration tendency and the water quality tendency are not similar, records the determination result in the storage unit, and performs the determination process. The process ends (step Sa7). The ion concentration water quality information determination processing unit 10 determines that the similarity determination result is ambiguous when the similarity is observed in either the ion concentration trend or the water quality trend and no similarity is found in the other, and the determination result is unclear. Is stored in the storage unit and the determination process is terminated (step Sa8).

図23は、安定同位体比分析処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図に示される安定同位体比情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「酸素同位体比」、「涵養高度」からなる項目を有する。この図は、安定同位体比情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、採取した水の採取場所を示す。「深度」は、その採取地点における採取した深度を示す。「酸素同位体比」は、採取した水の安定同位体である酸素(18O)の同位体比を示す。「涵養高度」は、採取した水の酸素(18O)の同位体比から安定同位体比分析処理によって算出された涵養高度を示す。それぞれサンプルとして採取された水の情報及びすでに測定された各種地点の水の情報をもとにして登録された情報ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」をキーとして参照される。
FIG. 23 is a diagram showing a data structure of data used for stable isotope ratio analysis processing.
The stable isotope ratio information database shown in the figure has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “depth”, “oxygen isotope ratio”, and “recharge altitude”. This figure is an example in which a stable isotope ratio information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate the sampling location of the collected water. “Depth” indicates the depth of collection at the collection point. “Oxygen isotope ratio” indicates the isotope ratio of oxygen ( 18 O), which is a stable isotope of collected water. The “recharge altitude” indicates the recharge altitude calculated by stable isotope ratio analysis processing from the oxygen ( 18 O) isotope ratio of the collected water. For each piece of information registered based on the water information collected as a sample and the water information of various points that have already been measured, data in units of rows is constructed, and “latitude (X)”, “ “Longitude (Y)” and “depth” are referred to as keys.

図24は、安定同位体比分析処理を示すフローチャートである。
入力処理部40は、同位体情報システム(同位体情報データ220)から入力される同位体情報データを受信し、河川水などの安定同位体比情報を測定地点の情報をキーとして安定同位体比情報データベースに記録する(ステップSb1)。同位体比判定処理部20は、河川水などの安定同位体比情報データベースに記憶された情報をもとに安定同位体比の標高に対する傾向の分析(図5参照)を行う(ステップSb2)。入力処理部40は、同位体情報システム(同位体情報データ220)から入力される同位体情報データを受信し、地下水の安定同位体比情報を測定地点の情報をキーとして安定同位体比情報データベースに記録する(ステップSb3)。
同位体比判定処理部20は、測定地点の標高に対する安定同位体比の重さの関係から直線回帰分析を行って傾向を分析(図7参照)する。同位体比判定処理部20は、対象地下水の情報を、水系ごとに先に分析した直線回帰分析の結果(図8参照)に応じて、水系の判定を行う(ステップSb4)。
同位体比判定処理部20は、地下水の安定同位体比データをもとに涵養高度を算出(図7参照)し、算出結果を安定同位体比情報データベースに記録する(ステップSb5)。
FIG. 24 is a flowchart showing a stable isotope ratio analysis process.
The input processing unit 40 receives isotope information data input from the isotope information system (isotope information data 220), and uses stable isotope ratio information such as river water as the key to information on the measurement point. Record in the information database (step Sb1). The isotope ratio determination processing unit 20 analyzes the tendency of the stable isotope ratio with respect to the altitude (see FIG. 5) based on the information stored in the stable isotope ratio information database such as river water (step Sb2). The input processing unit 40 receives the isotope information data input from the isotope information system (isotope information data 220), and uses the stable isotope ratio information database with the stable isotope ratio information of the groundwater as the information on the measurement point. (Step Sb3).
The isotope ratio determination processing unit 20 analyzes the tendency by performing linear regression analysis from the relationship of the weight of the stable isotope ratio with respect to the elevation of the measurement point (see FIG. 7). The isotope ratio determination processing unit 20 determines the water system according to the result of the linear regression analysis (see FIG. 8) in which the information on the target groundwater is analyzed for each water system (step Sb4).
The isotope ratio determination processing unit 20 calculates the recharge height based on the stable isotope ratio data of groundwater (see FIG. 7), and records the calculation result in the stable isotope ratio information database (step Sb5).

図25は、蒸発散量演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図(a)に示される蒸発散量演算処理データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「落葉時期Bd3」、「落葉時期Bd4」、「着葉時期Bd3」、「着葉時期Bd4」、「落葉時期NDVI」、「着葉時期NDVI」、「ΔNDVI」、「土地利用区分」、「可能蒸発散量」からなる項目を有する。この図は、蒸発散量演算処理情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、衛星画像を構成する情報の緯度・経度を示す。「落葉時期Bd3」、「落葉時期Bd4」は、落葉時期にそれぞれ可視光領域(Band3領域)と近赤外領域(Band4領域)とによって撮影された衛星画像により提供される地表の反射率(アドベド)を示す。「着葉時期Bd3」、「着葉時期Bd4」は、着葉時期にそれぞれ可視光領域(Band3領域)と近赤外領域(Band4領域)とによって撮影された衛星画像により提供される地表の反射率(アドベド)を示す。「落葉時期NDVI」と「着葉時期NDVI」は、それぞれ落葉時期と着落時期の植生活性度を示す。「ΔNDVI」は、「落葉時期NDVI」から「着葉時期NDVI」を減算した結果を示す。「土地利用区分」は、(ΔNDVI)の値をもとに分類された土地利用形態の指標を示す。「可能蒸発散量」は、選択された(土地利用区分)に応じた可能蒸発散量を示す。それぞれ衛星画像で提供されている範囲の地点ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」をキーとして参照される。
FIG. 25 is a diagram illustrating a data structure of data used for the evapotranspiration calculation process.
The evapotranspiration calculation processing database shown in FIG. (A) includes “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “falling time Bd3”, “falling time Bd4”, “leafing time Bd3”, “arrival”. It has items consisting of “leaf time Bd4”, “falling time NDVI”, “leafing time NDVI”, “ΔNDVI”, “land use classification”, and “possible evapotranspiration”. This figure is an example in which the evapotranspiration calculation processing information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate the latitude and longitude of information constituting the satellite image. “Falling time Bd3” and “Falling time Bd4” are reflectances (advanced) provided by satellite images taken in the visible light region (Band3 region) and the near-infrared region (Band4 region), respectively. ). The “leafing time Bd3” and “leafing time Bd4” are reflections of the ground surface provided by satellite images taken in the visible light region (Band3 region) and the near-infrared region (Band4 region), respectively, at the time of leafing. Indicates the rate (adved). “Falling time NDVI” and “Leaving time NDVI” indicate the degree of vegetation life at the falling time and the falling time, respectively. “ΔNDVI” indicates a result of subtracting “leafing time NDVI” from “leaved leaf time NDVI”. “Land use classification” indicates an index of land use forms classified based on the value of (ΔNDVI). “Possible evapotranspiration” indicates a possible evapotranspiration according to the selected (land use classification). For each point in the range provided by the satellite image, data in units of rows is constructed and referred to using “latitude (X)” and “longitude (Y)” as keys.

また、図(b)に示される参照閾値データベースは、「a」、「b」、「c」、「d」、「e」、「f」、「g」からのある項目を示す。この図は、参照閾値データベースを2次元的に配列して表した例である。
「a」は、着葉時期のNDVI値を参照し、常葉区域と市街地とを判定する閾値を示す。閾値「a」を超える地点は、常葉区域と判定される。「b」と「c」は、閾値「a」によって判定された市街地の中から、その地点のΔNDVIを参照し市街地と畑地とを区別する閾値を示す。ΔNDVIが、「b」を超え「c」に満たない地点を市街地とする。「d」は、閾値「a」によって判定された植生域の中から、その地点のΔNDVIを参照し常葉樹林と落葉域とを区別する閾値を示す。「e」は、閾値「d」によって判定された落葉域の中から、その地点のΔNDVIを参照し落葉樹林と草地とを区別する閾値を示す。「f」は、落葉時期に近赤外領域(Band4領域)によって撮影された衛星画像データにより提供される地表の反射率(アドベド)「落葉時期Bd4」を参照し、水域を判定する閾値を示す。「g」は、落葉時期に近赤外領域(Band4領域)によって撮影された衛星画像データにより提供される地表の反射率(アドベド)「落葉時期Bd4」を参照し、冠雪域を判定する閾値を示す。
Also, the reference threshold value database shown in FIG. 5B shows certain items from “a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, and “g”. This figure is an example in which the reference threshold value database is two-dimensionally arranged.
“A” refers to an NDVI value at the time of leaf setting and indicates a threshold value for determining the normal leaf area and the urban area. A point exceeding the threshold “a” is determined to be an normal leaf area. “B” and “c” indicate thresholds for distinguishing between urban areas and field areas from among the urban areas determined by the threshold value “a” with reference to ΔNDVI of the point. A point where ΔNDVI exceeds “b” and does not satisfy “c” is defined as an urban area. “D” indicates a threshold value for distinguishing an evergreen forest and a deciduous region from among vegetation areas determined by the threshold value “a” with reference to ΔNDVI at that point. “E” indicates a threshold for distinguishing deciduous forest and grassland from the deciduous area determined by the threshold “d” with reference to ΔNDVI at that point. “F” indicates a threshold value for determining a water area by referring to the reflectance (adved) “deciduous leaf time Bd4” of the ground surface provided by satellite image data taken in the near infrared region (Band4 region) during the leaf fall time. . “G” is a threshold value for determining a snow covered area with reference to the reflectance (advedo) “deciduous time Bd4” of the ground surface provided by satellite image data taken in the near-infrared region (Band4 region) during the leaf fall time Indicates.

図26は、蒸発散量演算処理を示すフローチャートである。
入力処理部40は、リモートセンシングシステム231から入力される可視光領域と近赤外線領域のアドベド(反射率)を測定した衛星画像データを受信し、受信した衛星画像データを蒸発散量演算処理データベースに「緯度(X)」、「経度(Y)」情報をキーとして記録する(ステップSc311)。蒸発散量演算部31は、蒸発散量演算処理データベースに記憶された各アドベド「落葉時期Bd3」、「落葉時期Bd4」、「着葉時期Bd3」、「着葉時期Bd4」を参照し、正規化植生指数NDVIの演算処理(図9と図10参照)を行い、蒸発散量演算処理データベースに記録する(ステップSc312)。蒸発散量演算部31は、蒸発散量演算処理データベースに記憶された正規化植生指数「落葉時期NDVI」と「着葉時期NDVI」を参照し、差分正規化植生指数ΔNDVIの演算処理(図11参照)を行い、蒸発散量演算処理データベースに記録する(ステップSc313)。蒸発散量演算部31は、参照閾値データベースに閾値「a」、「b」、「c」、「d」、「e」、「f」、「g」を設定する。各閾値の設定は、2つの異なる衛星画像データと、差分正規化植生指数ΔNDVIによって示されたデータを参照し分離を可能とする値を設定する。(ステップSc314)
FIG. 26 is a flowchart showing evapotranspiration calculation processing.
The input processing unit 40 receives the satellite image data measured from the visible light region and the near infrared region input from the remote sensing system 231 and receives the received satellite image data in the evapotranspiration calculation processing database. "latitude (X)", and records the information "longitude (Y)" as a key (step Sc 31 1). The evapotranspiration calculating unit 31 refers to each of the adobe “leaved leaf time Bd3”, “leaved leaf time Bd4”, “leaved leaf time Bd3”, and “leaved leaf time Bd4” stored in the evapotranspiration amount calculation processing database. arithmetic processing of vegetation index NDVI performed (see FIGS. 9 and 10), and records the evapotranspiration processing database (step Sc 31 2). The evapotranspiration calculating unit 31 refers to the normalized vegetation indices “deciduous leaf time NDVI” and “leafing time NDVI” stored in the evapotranspiration amount calculation processing database, and calculates the difference normalized vegetation index ΔNDVI (FIG. 11). You can refer to), and records the evapotranspiration processing database (step Sc 31 3). The evapotranspiration calculating unit 31 sets thresholds “a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, and “g” in the reference threshold database. Each threshold value is set to a value that enables separation by referring to two different satellite image data and data indicated by the difference normalized vegetation index ΔNDVI. (Step Sc 31 4)

蒸発散量演算部31は、植生域であるか否かの判定を行う。判定は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「着葉時期NDVI」について、参照閾値データベースに記憶されている閾値「a」を越えているか否かを判定条件とする判定を行う(ステップSc315)。植生域判定の結果、植生域でないと判定(No)された場合には、蒸発散量演算部31は、その地点が市街地であるか否かの判定を行う。その判定は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「ΔNDVI」について、参照閾値データベースに記憶されている閾値「b」を超えかつ「c」未満であるか否かを判定条件とする判定を行う(ステップSc316)。市街地判定の結果、条件を満たす(Yes)と判定されたときには、蒸発散量演算部31は、ΔNDVIの変化量が小さい「市街地」であると判定し、市街地を示す指標を蒸発散量演算処理データベースの「土地利用区分」に記録する(ステップSc317)。市街地判定の結果、条件を満たさない(No)と判定されたときには、蒸発散量演算部31は、ΔNDVIの変化量が大きい「畑地」であると判定し、畑地を示す指標を蒸発散量演算処理データベースの「土地利用区分」に記録する(ステップSc318)。 The evapotranspiration calculating part 31 determines whether it is a vegetation area. The determination is based on whether or not the “leafing time NDVI” stored in the evapotranspiration calculation processing database exceeds the threshold “a” stored in the reference threshold database (Step S1). Sc 31 5). As a result of the vegetation area determination, if it is determined that the area is not a vegetation area (No), the evapotranspiration calculating unit 31 determines whether or not the point is an urban area. The determination is based on whether or not “ΔNDVI” stored in the evapotranspiration calculation processing database exceeds the threshold “b” stored in the reference threshold database and is less than “c”. It is carried out (step Sc 31 6). When it is determined that the condition is satisfied (Yes) as a result of the urban area determination, the evapotranspiration calculating unit 31 determines that the amount of change in ΔNDVI is “urban area”, and an index indicating the urban area is calculated. It is recorded in the "land use classification" of the database (step Sc 31 7). When it is determined that the condition is not satisfied (No) as a result of the urban area determination, the evapotranspiration calculating unit 31 determines that the field is a “field” having a large amount of change in ΔNDVI, and calculates an evapotranspiration amount index indicating the field. It is recorded in the "land use classification" of the processing database (step Sc 31 8).

植生域判定の結果、植生域であると判定(Yes)された場合には、蒸発散量演算部31は、その地点が常葉区域であるか否かの判定を行う。その判定は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「ΔNDVI」について、参照閾値データベースに記憶されている閾値「d」未満であるか否かを判定条件とする判定を行う(ステップSc319)。常葉区域判定の結果、常葉区域であると判定(Yes)された場合には、蒸発散量演算部31は、季節による変化がない「常葉樹林」であると判定し、常葉樹林を示す指標を蒸発散量演算処理データベースの「土地利用区分」に記録する(ステップSc3110)。 As a result of the vegetation area determination, if it is determined that the area is a vegetation area (Yes), the evapotranspiration calculating unit 31 determines whether or not the point is the normal leaf area. The determination is based on whether or not “ΔNDVI” stored in the evapotranspiration calculation processing database is less than the threshold “d” stored in the reference threshold database (step Sc 31). 9). As a result of the determination of the normal leaf area, if it is determined that the area is the normal leaf area (Yes), the evapotranspiration calculation unit 31 determines that it is an “every-leaf forest” that does not change according to the season, and uses an index indicating the normal leaf forest. Recorded in the “land use classification” of the evapotranspiration calculation processing database (step Sc 31 10).

常葉区域判定の結果、常葉区域でないと判定(No)された場合には、蒸発散量演算部31は、その地点が季節の変化があると判定し、落葉樹林域であるか否かの判定を行う。その判定は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「ΔNDVI」について、参照閾値データベースに記憶されている閾値「e」未満であるか否かを判定条件とする判定を行う(ステップSc3111)。落葉樹林域判定の結果、落葉樹林域であると判定(Yes)された場合には、蒸発散量演算部31は、ΔNDVIの変化が小さい「落葉樹林」であると判定し、落葉樹林を示す指標を蒸発散量演算処理データベースの「土地利用区分」に記録する(ステップSc3112)。落葉樹林域判定の結果、落葉樹林域でないと判定(No)された場合には、蒸発散量演算部31は、ΔNDVIの変化が大きい「草地」であると判定し、草地を示す指標を蒸発散量演算処理データベースの「土地利用区分」に記録する(ステップSc3113)。 As a result of the normal leaf area determination, when it is determined that the area is not the normal leaf area (No), the evapotranspiration calculating unit 31 determines that the point has a seasonal change, and determines whether or not it is a deciduous forest area. I do. The determination is based on whether or not “ΔNDVI” stored in the evapotranspiration calculation processing database is less than the threshold “e” stored in the reference threshold database (step Sc 31). 11). As a result of the determination of the deciduous forest area, when it is determined that the area is a deciduous forest area (Yes), the evapotranspiration calculation unit 31 determines that the deciduous forest has a small change in ΔNDVI and indicates the deciduous forest. The index is recorded in the “land use classification” of the evapotranspiration calculation processing database (step Sc 31 12). As a result of the determination of the deciduous forest area, when it is determined that the area is not a deciduous forest area (No), the evapotranspiration calculating unit 31 determines that the change in ΔNDVI is “grassland” and evaporates an index indicating the grassland. Recorded in the “land use classification” in the sprinkling calculation processing database (step Sc 31 13).

蒸発散量演算部31は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「土地利用区分」の指標(図12参照)を参照し、その指標に応じて予め設定されている変換定数に変換して、土地利用区分ごとの可能蒸発散量を求める演算(図13参照)を行い、得られた可能蒸発散量を蒸発散量演算処理データベースの「可能蒸発散量」に記録する(ステップSc3114)。 The evapotranspiration calculating unit 31 refers to the “land use classification” index (see FIG. 12) stored in the evapotranspiration calculation processing database, and converts it into a conversion constant set in advance according to the index. Then, the calculation (see FIG. 13) for obtaining the possible evapotranspiration for each land use category is performed, and the obtained possible evapotranspiration is recorded in the “possible evapotranspiration” in the evapotranspiration calculation processing database (step Sc 31). 14).

図27は、降雨涵養量演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図に示される降雨涵養量情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「降雨量」、「降雨涵養量」からなる項目を有する。この図は、降雨涵養量情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、降雨のある場所を示す。「降雨量」は、その地点における降雨量を示す。「降雨涵養量」は、降雨が浸透し地下水に涵養する水の涵養量を示す。降雨涵養量情報データベースは、地点ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」をキーとして参照される。
FIG. 27 is a diagram illustrating a data structure of data used for the rainfall recharge amount calculation processing.
The rainfall recharge information database shown in the figure has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “rainfall”, and “rainage recharge”. This figure is an example in which a rainfall recharge information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate locations where there is rainfall. “Rainfall” indicates the rainfall at that point. “Rain recharge” indicates the recharge of water that permeates into the groundwater. In the rainfall recharge information database, data in units of rows is configured for each point, and is referred to using “latitude (X)” and “longitude (Y)” as keys.

図28は、降雨涵養量演算処理を示すフローチャートである。
入力処理部40は、雨量情報システム232から入力される降雨量データを受信し、受信した降雨量データを降雨涵養量情報データベースに記録する(ステップSc321)。
降雨涵養量演算部32は、蒸発散量演算処理データベースを参照し、各地点の「可能蒸発散量」を取得する(ステップSc322)。
降雨涵養量演算部32は、土地区分ごとの降雨涵養量を算定し、降雨涵養量情報データベースの「降雨涵養量」に記録する(ステップSc323)。
FIG. 28 is a flowchart showing the rainfall recharge amount calculation processing.
The input processing unit 40 receives the rainfall data input from the rainfall information system 232 and records the received rainfall data in the rainfall recharge information database (step Sc 32 1).
The rainfall recharge amount calculation unit 32 refers to the evapotranspiration amount calculation processing database and acquires the “possible evapotranspiration amount” at each point (step Sc 32 2).
Rainfall recharge amount calculation unit 32 calculates the rainfall recharge amount for each land area, and be recorded in the "rainfall recharge amount" of rainfall recharge amount information database (step Sc 32 3).

図29は、圧力水頭0m設定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図(a)に示される地形標高情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「標高」からなる項目を有する。この図は、地形標高情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、標高を示す地点の場所を示す。「標高」は、その地点の標高を示す。地形標高情報データベースは、地点ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」をキーとして参照される。
FIG. 29 is a diagram illustrating a data structure of data used for the pressure head 0 m setting process.
The topographic elevation information database shown in FIG. 1A has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, and “altitude”. This figure is an example in which the terrain elevation information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate the location of the point indicating the altitude. “Altitude” indicates the altitude of the point. In the terrain elevation information database, data in units of rows is configured for each point, and is referred to using “latitude (X)” and “longitude (Y)” as keys.

図(b)に示される圧力水頭0m設定演算情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「地下水面座標値」、「圧力水頭0m」からなる項目を有する。この図は、圧力水頭0m設定演算情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、圧力水頭0mを求める場所を示す。「地下水面座標値」は、地下水の水面の位置を示す指標である。すなわち、鉛直方向の座標によって示される値が示される。「圧力水頭0m」は、地下水の水面を示し、例えば河川などに該当するときは、「1」とする。なお、「圧力水頭0m」の初期値は、水域以外を示す「0」が設定されているものとする。圧力水頭0m設定演算データベースは、地点ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」をキーとして参照される。   The pressure head 0 m setting calculation information database shown in FIG. 5B has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “groundwater surface coordinate value”, and “pressure head 0 m”. This figure is an example in which the pressure head 0 m setting calculation information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate a place where the pressure head 0 m is obtained. The “groundwater surface coordinate value” is an index indicating the position of the water surface of the groundwater. That is, the value indicated by the vertical coordinate is shown. “Pressure head 0 m” indicates the water surface of groundwater, and is “1” when it corresponds to, for example, a river. Note that the initial value of “pressure head 0 m” is set to “0” indicating a region other than the water area. In the pressure head 0 m setting calculation database, data in units of rows is configured for each point, and is referred to using “latitude (X)” and “longitude (Y)” as keys.

図30は、圧力水頭0m設定処理を示すフローチャートである。
入力処理部40は、地図情報システム233から入力される地形標高データを受信し、受信した地形標高データを地形標高情報データベースに記録する(ステップSc331)。圧力水頭0m設定部33は、蒸発散量演算処理データベースを参照し、各地点の落葉時期の近赤外領域Band4の反射率(アルベド)データ「落葉時期Bd4」を取得する。また、圧力水頭0m設定部33は、参照閾値データベースを参照し、閾値情報「f」を取得する(ステップSc332)。圧力水頭0m設定部33は、各地点が地表水に覆われている水域であるか否かの判定を行い、水域であると判定したときは、圧力水頭0m設定演算情報データベースの「圧力水頭0m」に「1」を記録する。判定は、蒸発散量演算処理データベースに記憶されている「落葉時期Bd4」について参照し、参照閾値データベースに記憶されている閾値「f」を越えているか否かを判定条件とする判定を行う(ステップSc333)。圧力水頭0m設定部33は、水域であるか否かの判定の結果、水域であると判定したときは、圧力水頭0m設定演算情報データベースの「圧力水頭0m」に「1」を記録(図14(b)参照)する(ステップSc334)。
FIG. 30 is a flowchart showing a pressure head 0 m setting process.
Input processing unit 40 receives the terrain elevation data inputted from the map information system 233 records the terrain elevation data received in the terrain elevation information database (step Sc 33 1). The pressure head 0 m setting unit 33 refers to the evapotranspiration calculation processing database, and acquires reflectance (albedo) data “falling time Bd4” of the near-infrared region Band4 at the falling time of each point. Further, the pressure head 0 m setting unit 33 refers to the reference threshold value database and acquires threshold value information “f” (step Sc 33 2). The pressure head 0m setting unit 33 determines whether or not each point is a water area covered with surface water. When it is determined that the point is a water area, the pressure head 0m setting calculation information database stores “pressure head 0m”. "1" is recorded. The determination refers to “deciduous leaf timing Bd4” stored in the evapotranspiration calculation processing database, and determines whether or not the threshold “f” stored in the reference threshold database is exceeded (determination condition) Step Sc 33 3). When the pressure head 0m setting unit 33 determines that it is a water area as a result of the determination as to whether or not it is a water area, it records “1” in “pressure head 0 m” of the pressure head 0 m setting calculation information database (FIG. 14). (Refer to (b)) (Step Sc 33 4).

図31は、全水頭値演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図(a)に示される地質情報データベースは、「地質(材質)」、「透水係数X」、「透水係数Y」、「透水係数Z」、「有効間隙率」からなる項目を有する。この図は、地質情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「地質(材質)」は、その地点の地質を構成する材質を示す。「透水係数X」、「透水係数Y」、「透水係数Z」は、3次元座標で示された方向の透水係数である。ここで、Z方向は鉛直方向を示す。「有効間隙率」は、単位堆積あたりに含まれる空間の割合を示す。地質情報データベースは、地質ごとに、行を単位とするデータが構成され、「地質(材質)」をキーとして参照される。
FIG. 31 is a diagram illustrating a data structure of data used for the total head value calculation process.
The geological information database shown in FIG. 1A has items including “geology (material)”, “water permeability coefficient X”, “water permeability coefficient Y”, “water permeability coefficient Z”, and “effective porosity”. This figure is an example in which the geological information database is represented in a two-dimensional array. “Geology (material)” indicates a material constituting the geology of the point. “Water permeability coefficient X”, “water permeability coefficient Y”, and “water permeability coefficient Z” are the water permeability coefficients in the directions indicated by the three-dimensional coordinates. Here, the Z direction indicates the vertical direction. “Effective porosity” indicates the proportion of space contained per unit deposition. The geological information database includes data in units of rows for each geology, and is referred to using “geology (material)” as a key.

図(b)に示される全水頭値演算情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「地質」、「全水頭値」からなる項目を有する。この図は、全水頭値演算情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、全水頭値を求める地点を示す。「深度」は、「緯度(X)」、「経度(Y)」で示される地点の深度を示す。「地質」は、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」で示される地点の地質を示す指標を示す。「全水頭値」は、圧力水頭0mで示される標高の位置水頭と、圧力水頭0mの標高を基準として求められる圧力水頭の和を示す全圧力水頭(図14(a)参照)を示す。全圧力水頭は、地下水の水面を示す指標になる。全水頭値演算データベースは、地点ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」をキーとして参照される。   The total head value calculation information database shown in FIG. 2B has items including “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “depth”, “geology”, and “total head value”. This figure shows an example in which the total head value calculation information database is two-dimensionally arranged. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate points where the total head value is calculated. “Depth” indicates the depth of a point indicated by “latitude (X)” and “longitude (Y)”. “Geology” indicates an index indicating the geology of a point indicated by “latitude (X)”, “longitude (Y)”, and “depth”. The “total head value” indicates a total pressure head (see FIG. 14 (a)) indicating the sum of the position head of the altitude indicated by the pressure head 0 m and the pressure head calculated based on the altitude of the pressure head 0 m. The total pressure head is an indicator of the groundwater level. In the total head value calculation database, data in units of rows is configured for each point, and is referred to using “latitude (X)”, “longitude (Y)”, and “depth” as keys.

図32は、全水頭値演算処理を示すフローチャートである。
全水頭演算処理部34は、地形標高データベースを参照し、地形標高データの参照を行い取得する(ステップSc341)。全水頭演算処理部34は、圧力水頭0m設定演算情報データベースを参照し、圧力水頭0mの座標の参照を行い情報を取得し、水域を認定する(ステップSc342)。入力処理部40は、地質情報データベースに、透水係数及び不飽和浸透特性の登録を行う(ステップSc343)。全水頭演算処理部34は、各地点・深度における地下水の入出量の算定を行う。そして、全水頭演算処理部34は、地点ごとの全水頭値の算定を行い、全水頭値演算情報データベースの「全水頭値」に記録する(ステップSc344)。全水頭演算処理部34は、各地点における「全水頭値」から全水頭値分布情報への変換処理(図16参照)を行う(ステップSc345)。
FIG. 32 is a flowchart showing the total head value calculation process.
Total head processing section 34 refers to the terrain elevation database, acquires can refer to terrain elevation data (step Sc 34 1). The total head calculation processing unit 34 refers to the pressure head 0 m setting calculation information database, refers to the coordinates of the pressure head 0 m, acquires information, and authorizes the water area (step Sc 342 ). Input processing section 40, the geological information database, and registers the permeability and unsaturated penetration characteristics (step Sc 34 3). The total head calculation processing unit 34 calculates the amount of groundwater in and out at each point and depth. The total head processing section 34 performs a calculation of total head value for each point are recorded in the "total head value" of total head value calculation information database (step Sc 34 4). Total head processing section 34 performs conversion processing to the total water head value distribution information from the "total head value" in each point (see FIG. 16) (step Sc 34 5).

図33は、地下水移行経路・時間演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。
図(a)に示される地点地質情報データベースは、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「透水係数X」、「透水係数Y」、「透水係数Z」、「有効間隙率」からなる項目を有する。この図は、地質情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「緯度(X)」、「経度(Y)」は、全水頭値を求める地点を示す。「深度」は、「緯度(X)」、「経度(Y)」で示される地点の深度を示す。「透水係数X」、「透水係数Y」、「透水係数Z」は、3次元座標で示された方向の透水係数である。ここで、Z方向は鉛直方向を示す。「有効間隙率」は、単位堆積あたりに含まれる空間の割合を示す。地質情報データベースは、地質ごとに、行を単位とするデータが構成され、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」をキーとして参照される。
FIG. 33 is a diagram illustrating a data structure of data used for the groundwater transfer route / time calculation process.
The point geological information database shown in FIG. (A) includes “latitude (X)”, “longitude (Y)”, “depth”, “permeability coefficient X”, “permeability coefficient Y”, “permeability coefficient Z”, “ It has an item consisting of “effective porosity”. This figure is an example in which the geological information database is represented in a two-dimensional array. “Latitude (X)” and “Longitude (Y)” indicate points where the total head value is calculated. “Depth” indicates the depth of a point indicated by “latitude (X)” and “longitude (Y)”. “Water permeability coefficient X”, “water permeability coefficient Y”, and “water permeability coefficient Z” are the water permeability coefficients in the directions indicated by the three-dimensional coordinates. Here, the Z direction indicates the vertical direction. “Effective porosity” indicates the proportion of space contained per unit deposition. The geological information database includes data in units of rows for each geology, and is referred to using “latitude (X)”, “longitude (Y)”, and “depth” as keys.

図(b)に示される地下水移行経路・時間演算処理データベースは、「No.」、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」、「移行速度X」、「移行速度Y」、「移行速度Z」、「標高」からなる項目を有する。この図は、地下水移行経路・時間演算情報データベースを2次元的に配列して表した例である。「No.」は、移行順序を示す。「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」は、移行経路を特定する参照点の位置を示す。「移行速度X」、「移行速度Y」、「移行速度Z」は、その参照点における各座標軸方向の地下水の移行速度を示す。「標高」は、参照点を示す緯度・経度における、地表面の標高を示す。すなわち、「深度」が0mとなったときの標高が、涵養高度を示すことになる。   The groundwater transfer route / time calculation processing database shown in FIG. (B) includes “No.”, “Latitude (X)”, “Longitude (Y)”, “Depth”, “Transition speed X”, “Transition speed Y”. ”,“ Transition speed Z ”, and“ Altitude ”. This figure is an example in which the groundwater transfer route / time calculation information database is two-dimensionally arranged. “No.” indicates a transfer order. “Latitude (X)”, “Longitude (Y)”, and “Depth” indicate the position of a reference point that identifies the transition path. “Transition speed X”, “Transition speed Y”, and “Transition speed Z” indicate the transition speed of groundwater in each coordinate axis direction at the reference point. “Altitude” indicates the altitude of the ground surface at the latitude and longitude indicating the reference point. That is, the altitude when the “depth” becomes 0 m indicates the recharge height.

図34は、地下水移行経路・時間演算処理を示すフローチャートを示す図である。
入力処理部40は、地質情報データベースに、有効間隙率を記録する(ステップSc351)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、全水頭値演算情報データベースを参照し「地質」、「全水頭値」の情報を取得し、する(ステップSc352)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、「緯度(X)」、「経度(Y)」、「深度」で示される場所の「地質」の情報から、各地点地質情報データベースを参照し地質(材質)に応じた「透水係数X」、「透水係数Y」、「透水係数Z」の情報を記録する。また、地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、地質情報データベースを参照し、「有効間隙率」を取得し、各地点地質情報データベースに記録する(ステップSc353)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、各地点・深度の地下水の移行量を算定(図18参照)する。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、各地点・深度の地下水の移行経路を特定(図19参照)する。また、地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、特定された移行経路に基づいてダルシー流速に基づく移行時間の演算処理を行う(ステップSc354)
FIG. 34 is a flowchart illustrating the groundwater transfer route / time calculation process.
The input processing unit 40 records the effective porosity in the geological information database (Step Sc 35 1). Groundwater migration path-shift time calculation processing unit 35 refers to the total head value operation information database to obtain information "Geology", "total head value" (step Sc 35 2). The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 refers to the geological information database of each point from the information on the “geology” of the place indicated by “latitude (X)”, “longitude (Y)”, and “depth”. Information of “water permeability coefficient X”, “water permeability coefficient Y”, and “water permeability coefficient Z” according to (material) is recorded. Moreover, underground water migration path-shift time calculation processing unit 35 refers to the geological information database, acquires the "effective porosity" is recorded in each point geological information database (step Sc 35 3). The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 calculates the amount of transfer of groundwater at each point and depth (see FIG. 18). The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 identifies the transfer route of groundwater at each point and depth (see FIG. 19). Moreover, underground water migration path-shift time calculation processing unit 35 will compute a transition time based on Darcy flow velocity based on the movement path specified (Step Sc 35 4)

地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、ステップSA1における判定結果を参照し、上記で求められた移行経路によって示される涵養高度から経路に沿った区域として記録されている地点のイオン濃度情報・水質情報を取得する(ステップSc355)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、ステップSB1における判定結果を参照し、上記で求められた涵養高度の区域として記録されている地点の安定同位体情報を取得する(ステップSc356)。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、イオン濃度情報・水質情報の判定の結果、地下水起源の類似性が高いと判定されたときには、地下水移行経路・移行時間演算処理部35の処理で求められた移行経路の妥当性が高いと判定する。イオン濃度情報・水質情報の判定の結果、地下水起源の類似性が低いと判定されたときには、地下水移行経路・移行時間演算処理部35の処理で求められた移行経路の妥当性が低いと判定する。イオン濃度情報・水質情報の判定の結果、地下水起源の類似性が不明瞭と判定されたときには、地下水移行経路・移行時間演算処理部35の処理で求められた移行経路の妥当性について、何らかの影響が含まれている可能性があり、求められた移行経路からの断定は困難と判定し、判定結果を記憶部に記録する。また、安定同位体情報が示す涵養高度と、求められた移行経路の涵養地点の高度を比較する。比較の結果、値が所定の範囲内であれば、双方の結果から類似性が高いと判定し、所定の値の範囲外の場合には、双方の結果から類似性が低いと判定する判定結果を記憶部に記録する(ステップSc357)。
このように、複数の判定処理結果に基づいて判定することにより、判定処理結果の信頼度を判定する。
The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 refers to the determination result in step SA1, and the ion concentration information of the point recorded as an area along the route from the recharge height indicated by the transfer route determined above. acquires quality information (step Sc 35 5). The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 refers to the determination result in step SB1 and acquires the stable isotope information of the point recorded as the recharge height area determined above (step Sc 35 6). . The groundwater transfer route / transition time calculation processing unit 35 obtains the groundwater transfer route / transition time calculation processing unit 35 by processing when it is determined that the similarity of the groundwater origin is high as a result of the determination of the ion concentration information / water quality information. It is determined that the relevance of the given migration path is high. As a result of the determination of the ion concentration information and the water quality information, when it is determined that the similarity of the origin of the groundwater is low, it is determined that the validity of the transfer route obtained by the processing of the groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 is low. . As a result of the determination of the ion concentration information and the water quality information, when it is determined that the similarity of the groundwater origin is unclear, there is some influence on the validity of the transfer route obtained by the processing of the groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35. It is determined that it is difficult to determine from the obtained transition path, and the determination result is recorded in the storage unit. Also, the recharge height indicated by the stable isotope information is compared with the height of the recharge point on the determined transition route. As a result of comparison, if the value is within the predetermined range, it is determined that the similarity is high from both results, and if the value is outside the predetermined value range, the determination result is determined that the similarity is low from both results the records in the storage unit (step Sc 35 7).
Thus, the reliability of the determination process result is determined by determining based on a plurality of determination process results.

上述の地下水起源解析システム100は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した地下水起源を算出する処理過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、の配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。   The above groundwater origin analysis system 100 has a computer system inside. The above-described process of calculating the groundwater origin is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the above-described process is performed by the computer reading and executing this program. Here, the computer-readable recording medium means a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like. Further, the computer program may be distributed to the computer via a communication line, and the computer that receives the distribution may execute the program.

地下水起源解析システム100は、直接測定することが困難な浸透水量を植生域の衛星画像データに基づいて設定することにより、蒸発散量における植生の状況、地表面の状況によって変化によって生じる近似モデルとの偏差を低減できる。また、衛星画像データを用いることにより、広い地域の情報を得る。そして、地下水起源解析システム100は、地点ごとの状況に応じた補正を行うことにより、近似によって求められるモデルの正確さを高めることができ、正確な地下水移行経路並びに移行時間の算出処理を行うことが可能となる。
また、地下水起源解析システム100は、地下水移行経路並びに移行時間の算出処理の算出結果によって示される涵養地点の妥当性の検証が、複数の判定方法で判定処理された結果を関連付けて検証することにより、求められた結果の信頼度を確認することが可能となる。複数の判定方法には、イオン濃度比分析、水質情報分析、安定同位体比分析並びに地下水移行経路と移行時間分析などが利用できる。
The groundwater origin analysis system 100 sets an osmotic water amount, which is difficult to measure directly, based on satellite image data of the vegetation area. Deviation can be reduced. In addition, information on a wide area is obtained by using satellite image data. And the groundwater origin analysis system 100 can improve the accuracy of the model calculated | required by approximation by performing the correction | amendment according to the condition for every point, and performs the calculation process of an accurate groundwater transfer route and transfer time. Is possible.
The groundwater origin analysis system 100 also verifies the validity of the recharge point indicated by the calculation result of the calculation process of the groundwater transfer route and the transfer time by associating and verifying the results of the determination process by a plurality of determination methods. The reliability of the obtained result can be confirmed. As a plurality of determination methods, ion concentration ratio analysis, water quality information analysis, stable isotope ratio analysis, groundwater transfer route and transfer time analysis, and the like can be used.

なお、本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。本発明の地下水起源解析システム100における、安定同位体を用いた地下水の涵養高度の算出において、安定同位体として酸素18Oを例示して説明したが、重水素H(D)を用いて算出処理を行うことも可能である。
また、水質による判定について、電気伝導度と水温を例示したが、酸性度(pH(ピーエッチ))を利用することも可能である。
また、本発明の地下水起源解析システム100は、1台のコンピュータによって各種処理を実行するほかに、複数のコンピュータを用いて各種処理を実行することとしても良く、各コンピュータへの処理の分割は任意である。その際、それぞれのコンピュータが有する記憶部間の情報の移動は、通信回線を用いた通信処理或いは読み取り可能な記録媒体を介して移動することによって行われる。
The present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified without departing from the spirit of the present invention. In the calculation of groundwater recharge altitude using stable isotopes in the groundwater origin analysis system 100 of the present invention, oxygen 18 O is exemplified as a stable isotope, but calculation is performed using deuterium 2 H (D). It is also possible to perform processing.
Moreover, although electrical conductivity and water temperature were illustrated about the determination by water quality, it is also possible to utilize acidity (pH (pea etch)).
Moreover, the groundwater origin analysis system 100 of the present invention may execute various processes using a plurality of computers in addition to executing various processes by one computer, and the division of processes into each computer is arbitrary. It is. At that time, information is moved between storage units of each computer by performing communication processing using a communication line or moving through a readable recording medium.

本発明による、イオン濃度の比の一致度から地下水起源を特定するステップは、イオン濃度水質情報判定処理部10が行うステップSA10の処理に相当する。また、本発明による、同位体比の一致度から涵養高度を特定するステップは、同位体比判定処理部20が行うステップSB20の処理に相当する。また、本発明による、植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出するステップは、蒸発散量演算部31が行うステップSC31の処理に相当する。また、本発明による、蒸発散量と記憶部に記憶された降水量の値から浸透水量を算出するステップは、降雨涵養量演算部32が行うステップSC32の処理に相当する。また、本発明による、記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから地域ごとの地下水位0mの位置を設定するステップは、圧力水頭0m設定部33が行うステップSC33の処理に相当する。また、本発明による、浸透水量と各地点の標高情報とから地域の水頭値を算出するステップは、全水頭演算処理部34が行うステップSC34の処理に相当する。また、本発明による、水頭値の分布から地下水移行経路を算出するステップは、地下水移行経路・移行時間演算処理部35が行うステップSC35の処理に相当する。   The step of specifying the groundwater origin from the degree of coincidence of the ion concentration ratios according to the present invention corresponds to the processing of step SA10 performed by the ion concentration water quality information determination processing unit 10. Further, the step of specifying the dependent altitude from the degree of coincidence of the isotope ratios according to the present invention corresponds to the processing of step SB20 performed by the isotope ratio determination processing unit 20. Further, the step of calculating the evapotranspiration amount for each region from the satellite image data of the vegetation area according to the present invention corresponds to the process of step SC31 performed by the evapotranspiration amount calculation unit 31. Further, the step of calculating the amount of seepage water from the evapotranspiration amount and the precipitation value stored in the storage unit according to the present invention corresponds to the process of step SC32 performed by the rainfall recharge amount calculation unit 32. The step of setting the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river region stored in the storage unit according to the present invention corresponds to the process of step SC33 performed by the pressure head 0 m setting unit 33. Further, the step of calculating the regional head value from the amount of infiltrated water and the altitude information at each point according to the present invention corresponds to the processing of step SC34 performed by the total head calculation processing unit 34. Further, the step of calculating the groundwater transfer route from the distribution of the head value according to the present invention corresponds to the process of step SC35 performed by the groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35.

また、本発明の他の実施形態においては、降雨涵養量を定量データに基づき正確に算出する地下水起源解析システムを提供する。図69に示すように、ある対象領域における降水(降水量P)は、当該領域において大気中へと蒸発する蒸発散(蒸発散量E)と、当該領域において地下へと浸透する降雨涵養(降雨涵養量I)及び当該流域から流域外への流出(流出量R)になる。すなわち、降雨涵養量Iは、(降水量P−蒸発散量E−流出量R)で求められる。地下水起源解析においては、降雨涵養量Iが地下水シミュレーションのインプットとなるので、降水量P、蒸発散量E及び流出量Rの各々を正確に算出することが重要となる。蒸発散量Eについては、上述の通り衛星画像データに基づいて正確に算出することが可能になった。そこで、本発明の他の実施形態においては、流出量解析及び降水量解析を行い、流出量R、降水量Pを算出し、上述の関係により降雨涵養量Iを正確に算出する。   Moreover, in other embodiment of this invention, the groundwater origin analysis system which calculates a rainfall recharge amount correctly based on quantitative data is provided. As shown in FIG. 69, precipitation (precipitation amount P) in a certain target area is evapotranspiration (evapotranspiration E) that evaporates into the atmosphere in the area, and rain recharge (rainfall) that penetrates underground in the area. Recharge amount I) and outflow from the basin to the outside of the basin (outflow amount R). That is, the rainfall recharge amount I is obtained by (precipitation amount P−evapotranspiration amount E−runoff amount R). In the groundwater origin analysis, since the rainfall recharge I is an input for groundwater simulation, it is important to accurately calculate each of the precipitation P, the evapotranspiration E, and the runoff R. The evapotranspiration amount E can be accurately calculated based on the satellite image data as described above. Therefore, in another embodiment of the present invention, runoff analysis and precipitation analysis are performed to calculate runoff R and precipitation P, and precisely calculate rainfall recharge I according to the above-described relationship.

従来における流出量解析においては、該対象地域に最も近い流量観測所における河川流量データを用いることが一般的に行われていた。すなわち、河川流量データより、流出率(年間河川流量÷年降水量)を算出し、これに該対象地域における降水量を乗じて該対象地域における流出量を算出していた。
また、従来における他の流出量解析としては、地形・地質毎に定められた流出率を用いる解析、地形要素を用いた定性的な評価に依存する解析が挙げられる。
In conventional runoff analysis, it has been common to use river flow data at a flow monitoring station closest to the target area. That is, the runoff rate (annual river flow ÷ dividual precipitation) is calculated from the river flow data, and this is multiplied by the precipitation in the target area to calculate the runoff in the target area.
Other runoff analysis in the past includes analysis using runoff rates determined for each terrain and geology, and analysis relying on qualitative evaluation using topographic elements.

しかし、従来の流出量解析では、流量観測所の存在しない該対象地域においては利用すべき流出率そのものが存在しない。また、該対象地域において地形特徴の違いが存在しても、均一な流出率を利用するしかない。すなわち、従来の流出量解析では、地形が急峻であれば水は流れ易く、緩やかであれば流れにくいといった地形の性質を反映した解析を行うことができなかった。   However, in the conventional runoff analysis, there is no runoff rate to be used in the target area where there is no flow monitoring station. Even if there is a difference in topographical features in the target area, there is no choice but to use a uniform outflow rate. In other words, in the conventional runoff analysis, it was not possible to perform an analysis reflecting the nature of the topography, such as water flowing easily if the topography is steep and difficult to flow if the topography is slow.

そこで、本発明の地下水起源解析システムにおいては、流出量解析において、地表水の流出と最も密接に関係する地形に着目し、地形計測と統計量解析から算出される流出指標と、既存の流出量データを比較、両者の間の相関の有無を判定し、相関式(回帰式)を算出する。そして、流出量データの存在しない未知の対象領域の流出量データを、流出指標及び回帰式を用いて算出する。
これにより、流出量解析において、未知の対象領域における流出量を推定することができる効果を奏する。
また、流出量解析において、従来の流出量解析における均一な流出量算出でなく、地形計測を行ったデータに基づき流出指標を算出するので、対象地域における地形特徴の違いを反映したバリエーションのある流出量を算出することができる効果を奏する。
さらに、本発明の地下水起源解析システムにおいて、上述のように降雨涵養量を定量データ(蒸発散量、流出量及び降水量)に基づき、正確に算出できる効果を奏する。
Therefore, in the groundwater origin analysis system of the present invention, in the runoff analysis, paying attention to the topography most closely related to the surface water runoff, the runoff index calculated from topographic measurement and statistical analysis, and the existing runoff The data is compared, the presence or absence of a correlation between the two is determined, and a correlation equation (regression equation) is calculated. Then, the outflow data of an unknown target area where no outflow data exists is calculated using the outflow index and the regression equation.
Thereby, in the outflow amount analysis, there is an effect that the outflow amount in the unknown target region can be estimated.
In addition, in the runoff analysis, the runoff index is calculated based on the data obtained from the topographical measurement instead of the uniform runoff calculation in the conventional runoff analysis. There is an effect that the amount can be calculated.
Furthermore, in the groundwater origin analysis system of the present invention, it is possible to accurately calculate the rainfall recharge amount based on the quantitative data (evapotranspiration, runoff amount and precipitation amount) as described above.

以下に、本発明の一実施形態による地下水起源解析システムについて図面を参照して説明する。
図35は、本実施形態による地下水起源解析システム100aを示すブロック図である。
なお、図35において、図1と同様の構成には同一の符号を付している。また、図1にあって図35にない部分については、図1と同じ働きをするので説明を省略する。
図35においては、新たに追加された情報入力システム200aが示されている。
情報入力システム200aは、演算の対象領域における標高値を提供する標高値情報システム(DEMデータ241)、演算の対象領域における流出量を提供する河川流量情報システム(河川流量データ242)、及び演算の対象領域における雨量、風速、気温及び日照といったデータを提供する気象情報システム(気象データ243)を備える。
Below, the groundwater origin analysis system by one Embodiment of this invention is demonstrated with reference to drawings.
FIG. 35 is a block diagram showing the groundwater origin analysis system 100a according to this embodiment.
In FIG. 35, the same components as those in FIG. 1 that are not in FIG. 35 have the same functions as those in FIG.
In FIG. 35, a newly added information input system 200a is shown.
The information input system 200a includes an elevation value information system (DEM data 241) that provides an elevation value in a calculation target area, a river flow information system (river flow data 242) that provides an outflow amount in the calculation target area, A weather information system (weather data 243) that provides data such as rainfall, wind speed, temperature and sunshine in the target area is provided.

地下水移行算定処理部30aは、情報入力システム200aから入力される各種情報に基づく演算処理を行うことで、地表水の流出と最も密接に関係する地形に着目し、地形計測と統計量解析から算出される流出指標と、既存の流出量データを比較・検討し、未知の対象領域における流出量を推定する。   The groundwater transfer calculation processing unit 30a performs arithmetic processing based on various information input from the information input system 200a, paying attention to the topography most closely related to surface water outflow, and is calculated from topography measurement and statistic analysis. Compare and examine the runoff index and existing runoff data, and estimate the runoff in the unknown target area.

地下水移行算定処理部30aは、降雨のあった地点で地下水として涵養され、地下水が流れる経路の地形や高度差および環境によって麓の地下水として年月を経て到達するまでの移行経路並びに移行時間を算出する判定処理部である。地下水移行算定処理部30aは、蒸発散量演算部31、降雨涵養量演算部32a、圧力水頭0m設定部33、全水頭演算処理部34、地下水移行経路・移行時間演算処理部35、流出量演算部36及び降水量演算部37を備える。降雨涵養量演算部32aは、蒸発散量演算部31で算出される可能蒸発散量と流出量演算部36で算出される流出量及び降水量演算部37で算出される降雨量の情報に基づいて演算処理を行い、降雨涵養量を算出する。また、圧力水頭0m設定部33は、人工衛星から撮影された画像データ(図35においては図示せず)と緯度経度及び標高の情報に基づいて演算処理を行い、圧力水頭が0mを示す地点、すなわち、地下水が河川として地表水となって現れている地点の設定を行う。全水頭演算処理部34は、各地点の降雨涵養量と圧力水頭が0mを示す地点の情報と緯度経度及び標高の情報に基づいて演算し、全水頭値情報を算出する。地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、各地点の全水頭値情報に基づいて演算処理を行い地下水移行経路並びに移行時間を算出する。   The groundwater transfer calculation processing unit 30a is recharged as groundwater at a point where it has rained, and calculates the transition route and transition time until it reaches as the groundwater of the dredging by the topography and altitude difference of the path through which the groundwater flows and the environment. This is a determination processing unit. The groundwater transfer calculation processing unit 30a includes an evapotranspiration calculation unit 31, a rainfall recharge calculation unit 32a, a pressure head 0m setting unit 33, a total head calculation processing unit 34, a groundwater transfer route / transition time calculation processing unit 35, and an outflow calculation. A unit 36 and a precipitation calculation unit 37 are provided. The rainfall recharge amount calculation unit 32 a is based on the information of the evapotranspiration amount calculated by the evapotranspiration amount calculation unit 31, the outflow amount calculated by the outflow amount calculation unit 36, and the precipitation amount calculated by the precipitation amount calculation unit 37. To calculate the rainfall recharge. Further, the pressure head 0m setting unit 33 performs calculation processing based on image data (not shown in FIG. 35) taken from an artificial satellite and information on latitude / longitude and altitude, and a point where the pressure head shows 0 m, That is, a point where groundwater appears as surface water as a river is set. The total head calculation processing unit 34 calculates the total head value information by calculating based on the information on the point where the rain recharge amount and the pressure head at each point show 0 m, the latitude longitude and the altitude information. The groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 performs calculation processing based on the total head value information of each point to calculate the groundwater transfer route and the transfer time.

流出量演算部36は、地形計測部361、統計処理部362、流出指標判定部363及び流出量推定部364を備える。地形計測部361は、標高値情報システム(DEMデータ241)から入力されるDEMデータ(地形データ)に基づき、演算対象領域の流域分割を行い、流域分割データを算出し、また、分割された流域における地形計測データを算出する。統計処理部362は、算出された地形計測データに基づき、因子分析を行い、水の流れ易さとの間に相関を有する成分(因子)を抽出する。また、流出指標判定部363は、抽出された成分(因子)に基づき、流出指標を算出する。流出量推定部364は、算出された流出指標と河川流量情報システム(河川流量データ242)から入力される河川流量データ(対象流域の流出量)との間で比較判定を行い、未知の領域の比流量を算出する。
降水量演算部37は、気象情報システム(気象データ243)から入力される気象データに基づき、DEMデータの標高値に応じた降水量を算出する。
The outflow amount calculation unit 36 includes a topography measurement unit 361, a statistical processing unit 362, an outflow index determination unit 363, and an outflow amount estimation unit 364. The terrain measurement unit 361 performs basin division on the calculation target region based on DEM data (terrain data) input from the elevation value information system (DEM data 241), calculates basin division data, and also divides the basin. Calculate topographical measurement data at. The statistical processing unit 362 performs factor analysis based on the calculated topographic measurement data, and extracts a component (factor) having a correlation with the ease of water flow. In addition, the outflow index determination unit 363 calculates an outflow index based on the extracted component (factor). The outflow amount estimation unit 364 performs a comparison determination between the calculated outflow index and the river flow data (the outflow amount of the target basin) input from the river flow information system (river flow data 242). Calculate the specific flow rate.
The precipitation calculation unit 37 calculates the precipitation according to the altitude value of the DEM data based on the weather data input from the weather information system (weather data 243).

入力処理部40aは、接続される情報入力システム200と情報入力システム200aから情報が入力される。入力処理部40aは、記憶部70a(図35においては図示しないが、図1における記憶部70に相当する)に割り付けられた各記憶部に、制御記憶処理部50a(図35においては図示しないが、図1における制御記憶処理部50に相当する)の処理を経て入力された情報を記録する。情報入力システム200と情報入力システム200aから入力される情報は、コンピュータによって読み取り可能な媒体に記録された情報又は通信回線を介して行われる通信処理によって入力される情報のいずれかを選択可能である。また、入力処理部40aは、マウス、キーボードなどの入力部を備え、その入力部から入力される情報を検出する処理を行い、検出した結果を制御記憶処理部50aに入力する。   The input processing unit 40a receives information from the connected information input system 200 and the information input system 200a. The input processing unit 40a is connected to each storage unit allocated to the storage unit 70a (not shown in FIG. 35, but corresponds to the storage unit 70 in FIG. 1). , Corresponding to the control storage processing unit 50 in FIG. 1) is recorded. As information input from the information input system 200 and the information input system 200a, either information recorded on a computer-readable medium or information input by communication processing performed via a communication line can be selected. . The input processing unit 40a includes an input unit such as a mouse and a keyboard, performs processing for detecting information input from the input unit, and inputs the detected result to the control storage processing unit 50a.

次に、図を参照して、流出量演算部36の各種処理の機能について説明する。流出量演算部36における地形計測部361は、標高値情報システム(DEMデータ241)から入力されるDEMデータに基づき、演算対象領域の流域分割を行い、流域分割データを算出し、また、分割された流域における地形計測データを算出する。DEMデータとは、デジタル標高モデル(Digital Elevation Model)をいい,一つ一つの格子に標高値が格納されたラスタデータ(格子状データ)である。DEMデータは、単に地形の表示に用いられるだけでなく、標高から傾斜を算出するなど、各種の計測や分析にも用いられる。例えば、広く知られた国土地理院数値地図は、50メートルメッシュの格子DEMデータを使用している。地形計測部361は、一つ一つの格子に標高値が格納されたDEMデータに基づいて、対象地域を流域毎に分割する。分割される流域の境界は、一の分水嶺に該当する境界、或いは複数の分水嶺からなる境界である。すなわち、分割された各流域においては、流域内に降った雨が一番本流に近い河川へと流れ込む。なお、以下の説明において、流域、格子を区別して用い、各流域は格子により構成されるものとして説明する。例えば流域の降水量は、格子毎の降水量を流域内の全格子について積算した値からなるものとする。
図36は、地形計測部361が分割処理を行った結果を2次元的に示した図である。この図により、対象地域が一の分水嶺に該当する境界、或いは複数の分水嶺からなる境界に沿って流域分割されている様子が判る。なお、分割された流域は、後述する河川流量測定を行った9流域(図47参照)と測定を行わない60流域の計69流域である。地形計測部361は、図36に示す流域分割処理を、DEMデータの標高値より算出される勾配(傾斜量)等を基に行うことができる。
Next, functions of various processes of the outflow amount calculation unit 36 will be described with reference to the drawings. The terrain measurement unit 361 in the outflow amount calculation unit 36 performs basin division of the calculation target region based on DEM data input from the elevation value information system (DEM data 241), calculates basin division data, and is divided. The topographic measurement data in the basin is calculated. The DEM data refers to a digital elevation model (Digital Elevation Model), which is raster data (lattice data) in which elevation values are stored in each grid. The DEM data is not only used for displaying the terrain but also used for various measurements and analyzes such as calculating the inclination from the altitude. For example, the well-known numerical map of the Geographical Survey Institute uses 50-meter mesh grid DEM data. The landform measurement unit 361 divides the target area for each basin based on the DEM data in which the elevation value is stored in each grid. The boundary of the divided watershed is a boundary corresponding to one watershed or a boundary composed of a plurality of watersheds. That is, in each divided basin, the rain that falls within the basin flows into the river closest to the main stream. In the following description, a basin and a grid are distinguished from each other, and each basin is described as being configured by a grid. For example, the precipitation in the basin is assumed to be a value obtained by integrating the precipitation for each grid over all the grids in the basin.
FIG. 36 is a diagram two-dimensionally showing the result of the division processing performed by the landform measurement unit 361. From this figure, it can be seen that the target area is divided into basins along a boundary corresponding to one watershed or a boundary composed of a plurality of watersheds. In addition, the divided basins are a total of 69 basins including 9 basins (see FIG. 47) in which river flow measurement described later is performed and 60 basins in which measurement is not performed. The landform measurement unit 361 can perform the watershed division process shown in FIG. 36 based on the gradient (inclination amount) calculated from the elevation value of the DEM data.

また、地形計測部361は、分割された流域毎の地形計測を行う。地形計測の項目は、勾配(傾斜量)、ラプラシアン(斜面の曲率)、ラプラシアンSD(標準偏差)、流域体積、流域起伏数(険しさの指数)、流域平均浸食高、流路ジェネレーション、流域出口からの距離とその形状に関する係数(歪度、尖度)、流域形状比、流路形状比、分岐比(R1/2、R2/3)、流路頻度、流路勾配の歪度及び流域面積である。
ここで、ラプラシアンは勾配の微分、すなわち、標高の2次微分であり、地形の凹凸を表し、ラプラシアンSDは地形の煩雑さを表している。また、流域平均浸食高は、現標高と接峰面(侵食される前の地形)との差を表す。流域起伏数は、流域内の平均的な地形の険しさを表わす指標であり、流域体積を流域面積の1.5乗で除した値で定義される。また、流域平均浸食高は、DEMデータにおける格子ごとの浸食を対象流域内で総和し、流域面積で除することにより求められる。歪度は、流域出口から上流域までの距離の頻度分布における左右対称のずれを表わす指標であり、尖度は、分布の裾の広がり具合を表わす指標である。また、流域形状比は、流域の平面形態が丸いか細長いかを示す指標であり、流域最大辺長を二乗し、流域面積で除する値で定義される。流域の形状が円形であっても主要流路の長さが流域最大辺長(流域の幅)より長い場合は、細長い流域の場合と同じ流域構造を有するものとして扱う必要があり、流域形状比による区別は困難である。そこで、主要流路の長さ(最大流路長)に対する流域の形状を評価するために、流路形状比を算出する。これは、流域内の最大流路長を二乗し、流域面積で除する値で定義される。流路形状比は、値が大きいほど縦に細長い形状(河川本流に沿った方向に長く幅が狭い形状)となり、水が流れにくい地形を示す指標として用いることができる。また、流域形状が円形の流域であっても、主要流路がその円形の円周に沿って発達している場合には、最大流路長は長くなる。そのため、かかる流域の流路形状比は、細長い流域の流路形状比と同じ大きさになる場合もある。分岐比とは、ある流域における次数の流路数の比を示し、最上流の1次(流路数N1)と1次流路が流れ込む2次(流路数N2)の分岐比はR1/2=N1/N2で求められる。また、2次流路が流れ込む3次流路(流路数N3)の分岐比はR2/3=N2/N3で求められる。流路頻度とは、単位面積当たり何本の流路があるかを示す指標である。また、流域勾配の歪度とは、計測点から上流までのある地点との平均勾配を、上流までの全ての地点において求め、各平均勾配の関係を表わした指標である。
The topographic measurement unit 361 performs topographic measurement for each divided basin. Topographic measurement items are slope (inclination), Laplacian (slope curvature), Laplacian SD (standard deviation), basin volume, basin undulation number (stiffness index), basin average erosion height, channel generation, basin exit And the coefficient (distortion degree, kurtosis), the basin shape ratio, the channel shape ratio, the branching ratio (R 1/2 , R 2/3 ), the channel frequency, the channel gradient skewness, The basin area.
Here, Laplacian is a differential of the gradient, that is, a secondary differential of the altitude, and represents the unevenness of the terrain, and Laplacian SD represents the complexity of the terrain. The basin average erosion height represents the difference between the current elevation and the ridge surface (topography before erosion). The basin undulation number is an index representing the steepness of the average topography in the basin, and is defined as a value obtained by dividing the basin volume by the basin area by the power of 1.5. Further, the basin average erosion height is obtained by summing up the erosion for each grid in the DEM data within the target basin and dividing by the basin area. The skewness is an index that represents a symmetric shift in the frequency distribution of the distance from the basin exit to the upstream area, and the kurtosis is an index that represents the extent of the bottom of the distribution. The basin shape ratio is an index indicating whether the planar shape of the basin is round or elongated, and is defined by a value obtained by squaring the basin maximum side length and dividing by the basin area. Even if the shape of the basin is circular, if the length of the main channel is longer than the maximum basin length (width of the basin), it must be treated as having the same basin structure as that of the elongated basin. Is difficult to distinguish. Therefore, in order to evaluate the shape of the basin with respect to the length of the main channel (maximum channel length), the channel shape ratio is calculated. This is defined as a value obtained by squaring the maximum flow path length in the basin and dividing by the basin area. The larger the value of the channel shape ratio, the longer the shape becomes vertically elongated (the shape is long and narrow in the direction along the river main stream), and can be used as an index indicating the topography where water hardly flows. Even if the shape of the basin is a circular basin, the maximum channel length becomes long when the main channel is developed along the circumference of the circle. For this reason, the flow channel shape ratio of the basin may be the same as the flow channel shape ratio of the elongated basin. The branching ratio indicates the ratio of the number of channels in the order in a certain basin, and the branching ratio of the primary flow (number of channels N1) and the secondary (number of channels N2) into which the primary channel flows is R 1. / 2 = N1 / N2. Further, the branching ratio of the tertiary flow path (flow path number N3) into which the secondary flow path flows is obtained by R 2/3 = N2 / N3. The flow channel frequency is an index indicating how many flow channels are present per unit area. The basin gradient skewness is an index representing the relationship between the average gradients obtained by calculating the average gradient with respect to a certain point from the measurement point to the upstream at all points upstream.

流出量演算部36における統計量処理部362は、地形計測部361が計測した地形計測結果を縮約するため、多変量解析(因子分析)を行い、地形計測項目(分析変数)に共通する、分析変数よりも少ない因子を算出する。すなわち、本実施形態において、統計量処理部362は、水の流れ易さとの間に相関を有する複数の成分(因子)を抽出する。   The statistic processing unit 362 in the outflow amount calculation unit 36 performs multivariate analysis (factor analysis) to reduce the terrain measurement result measured by the terrain measurement unit 361, and is common to the terrain measurement items (analysis variables). Calculate fewer factors than analysis variables. That is, in this embodiment, the statistic processing unit 362 extracts a plurality of components (factors) having a correlation with the ease of water flow.

因子抽出を行うに際し、統計量処理部362は、次の(1)〜(9)の演算処理を行う。(1)分析変数各々に対して、地形計測結果の全流域での平均値及び標準偏差を算出する。(2)分析変数各々に対して各流域における計測結果を標準化し、標準化行列Zを算出する。標準化は、(計測結果−平均値)/標準偏差で求められる。(3)分析変数間の相関行列Rを算出する。(4)SMC(Squared Multiple Correlation)法により、相関行列Rの対角要素を、該当変数を従属変数とし、他の変数を独立変数として求めた重回帰分析の相関係数の二乗(決定変数)で置換し、新行列Rを求める。(5)新行列Rからヤコビ法により、因子毎の固有値、因子負荷量を算出する。(6)全因子のうち、第何番目の因子までを使うかを固有値が予め設定した閾値を超えるか否かによって判断する。例えば固有値が1以上にある因子を選択する。(7)因子の解釈を容易にするため、(6)で選択された因子負荷量の座標軸回転(バリマックス回転)を行い、回転後における因子毎の因子負荷量(因子負荷行列A)、寄与率を算出する。(8)標準化データ行列×相関行列Rの逆行列×因子負荷行列Aにより、各流域の因子得点を算出する。(9)因子負荷量(因子負荷行列A)を因子毎にあらかじめ設定された閾値に基づき判定する。 In performing the factor extraction, the statistic processing unit 362 performs the following calculation processes (1) to (9). (1) For each analysis variable, calculate the average value and standard deviation of the terrain measurement results in the whole basin. (2) The measurement result in each basin is standardized for each analysis variable, and a standardized matrix Z is calculated. Standardization is obtained by (measurement result−average value) / standard deviation. (3) A correlation matrix R between analysis variables is calculated. (4) The square of the correlation coefficient of the multiple regression analysis obtained by using the SMC (Squared Multiple Correlation) method and using the diagonal elements of the correlation matrix R as the dependent variables and the other variables as independent variables (decision variable) To obtain a new matrix R . (5) The eigenvalue and factor loading for each factor are calculated from the new matrix R by the Jacobian method. (6) It is determined whether to use up to the first factor among all the factors depending on whether the eigenvalue exceeds a preset threshold value. For example, a factor having an eigenvalue of 1 or more is selected. (7) In order to facilitate the interpretation of factors, the coordinate load (varimax rotation) of the factor loading selected in (6) is performed, and the factor loading (factor loading matrix A) and contribution for each factor after the rotation. Calculate the rate. (8) Factor score of each basin is calculated by standardized data matrix × inverse matrix of correlation matrix R × factor load matrix A. (9) The factor loading (factor loading matrix A) is determined based on a preset threshold for each factor.

図37は、統計量処理部362が算出した固有値、寄与率、累積寄与率を示している。縦方向の数字1〜11は因子番号を示し、番号の小さい方から大きい方へ、固有値が大きい値から小さい値となるように配置している。固有値は、各因子が地形計測により得られたデータ全体の情報量(分散)のどれくらいを説明しているかを示す指標であり、初期の負荷量平方和における固有値を全て積算すると、因子数と同じ11となる。また、寄与率は、各因子が全情報量の何%を説明できるかを示す指標であり、この図では第1因子のみで、30.261%を説明できることを示している。また、累積寄与率は、第n因子までで全情報量の何%を説明できるかを示す指標である。なお、バリマックス回転は、潜在する因子の解釈の困難さをなくすため行うので、回転前後において第4因子までの累積寄与率は、変化しない。
図38は、統計量処理部362が、上述の演算処理(8)において算出した因子1〜4の因子負荷量(因子負荷行列A)を示している。図の縦方向に示された項目は、地形計測の際の分析変数であり、横方向の数字1〜4は因子番号、各値は因子負荷量を示す。因子負荷量は、因子と分析変数との間の関係の強さを表わす相関係数であり、因子負荷量が正の値である分析変数は、因子と正の相関関係にあり、負の値である分析変数は因子と負の相関関係にある。
FIG. 37 shows the eigenvalue, contribution rate, and cumulative contribution rate calculated by the statistic processing unit 362. The numbers 1 to 11 in the vertical direction indicate factor numbers, and are arranged so that the eigenvalues are changed from a larger value to a smaller value from the smaller number to the larger number. The eigenvalue is an index that indicates how much information (variance) of the entire data obtained by topographic measurement is explained by each factor. When all the eigenvalues in the initial sum of squares of load are integrated, it is the same as the number of factors. 11 Further, the contribution rate is an index indicating what percentage of the total information amount can be explained by each factor, and this figure shows that 30.261% can be explained only by the first factor. The cumulative contribution rate is an index indicating what percentage of the total information amount can be explained up to the nth factor. Note that the varimax rotation is performed to eliminate the difficulty of interpreting the latent factors, so the cumulative contribution rate up to the fourth factor does not change before and after the rotation.
FIG. 38 shows factor load amounts (factor load matrix A) of factors 1 to 4 calculated by the statistic processing unit 362 in the above-described calculation process (8). The items shown in the vertical direction in the figure are analysis variables in the terrain measurement. The horizontal numbers 1 to 4 indicate factor numbers, and the values indicate factor loadings. Factor loading is a correlation coefficient that indicates the strength of the relationship between the factor and the analysis variable, and an analysis variable that has a positive factor loading has a positive correlation with the factor and a negative value. The analysis variable is negatively correlated with the factor.

図39〜42の各図は、因子1〜4に対応した因子負荷量を示しており、縦方向に地形計測の際の分析変数11個、横方向は因子1〜4の分析変数に対応する因子負荷量を示す。各図において、因子負荷量が大きい分析変数ほど、その因子を説明する度合いが高いといえる。図39において、因子1の因子負荷量は、分析変数のうち流域平均浸食高が0.904、地形の煩雑さ(ラプラシアンSD)が0.899、流域起伏数が0.592と大きく、それぞれ因子1と正の相関関係にある。これらの分析変数は、いずれも、地形のきめの細やかさ、地形の起伏に関係する分析変数であるので、因子1は起伏を示す因子と判断される。また、図40においては、因子2の因子負荷量は流路形状比が0.739、分岐比R1/2が0.731と大きく、因子2は流域及び流路の形状を示す因子と判断される。図41において、因子3の因子負荷量は流域出口からの距離とその形状に関する係数(歪度)が0.841、流域形状比が0.786と大きく、因子3は流域の形状を示す因子と判断される。また、図42において、因子4の因子負荷量は流路頻度が0.736と大きく、因子4は流路の密度を示す因子と判断される。
流出量演算部36における統計量処理部362は、このように水の流れ易さとの間に相関を有する複数の成分(因子1〜4)を、あらかじめ設定された閾値に基づき因子毎に判定する。
39 to 42 show factor loadings corresponding to factors 1 to 4, with eleven analysis variables when measuring topography in the vertical direction, and the horizontal direction corresponding to the analysis variables of factors 1 to 4. Indicates the factor loading. In each figure, it can be said that an analysis variable having a larger factor load has a higher degree of explanation of the factor. In FIG. 39, the factor loading of factor 1 is as large as 0.904 for the basin average erosion height, 0.899 for the terrain complexity (Laplacian SD), and 0.592 for the basin undulations among the analysis variables. 1 and positive correlation. These analysis variables are all analysis variables related to the fineness of the terrain and the undulations of the terrain. Therefore, the factor 1 is determined as a factor indicating the undulations. In FIG. 40, the factor load amount of factor 2 is as large as 0.739 for the flow channel shape ratio and 0.731 for the branching ratio R 1/2 , and factor 2 is determined to be a factor indicating the shape of the basin and flow channel. Is done. In FIG. 41, the factor load amount of factor 3 is as follows: the distance from the basin outlet and the coefficient (distortion) relating to the shape are as large as 0.841, the basin shape ratio is 0.786, and factor 3 is a factor indicating the basin shape. To be judged. Further, in FIG. 42, the factor load amount of factor 4 has a flow channel frequency as high as 0.736, and factor 4 is determined as a factor indicating the density of the channel.
The statistic processing unit 362 in the outflow amount calculation unit 36 determines a plurality of components (factors 1 to 4) having such a correlation with the ease of water flow for each factor based on a preset threshold value. .

流出量演算部36における流出指標判定部363は、統計量処理部362が抽出した水の流れ易さとの間に相関を有する複数の成分(因子)から、固有値の大きい方から因子を複数選択する。例えば、流出指標判定部363は、上述の因子1、因子2を選択する。以下に詳述するように、因子1(以下、因子番号PC1とする)は、水の流れ易さに直接関係する因子であり、因子2(以下、因子番号PC2とする)は、水の流れにくさに直接関係する因子である。   The outflow index determination unit 363 in the outflow amount calculation unit 36 selects a plurality of factors from the component having the larger eigenvalue from the plurality of components (factors) having correlation with the ease of water flow extracted by the statistic processing unit 362. . For example, the outflow index determination unit 363 selects the above-described factor 1 and factor 2. As described in detail below, factor 1 (hereinafter referred to as factor number PC1) is a factor directly related to the ease of water flow, and factor 2 (hereinafter referred to as factor number PC2) is a flow of water. It is a factor that is directly related to bitterness.

図43は、分割された領域毎の因子1(因子番号PC1)の因子得点を5段階に分け、各流域を濃淡表示した2次元図である。色の濃い領域、すなわち因子得点の大きい流域ほど尾根が発達し、すなわち、谷が深く起伏が急な流域である。一方、色の薄い領域、すなわち因子得点の小さい流域は、尾根が発達しておらず、起伏の緩やかな流域といえる。水の流れ易さは、物質移動及びその速度と解されるが、物質(水)の移動方向及びその速度は、地形の勾配に比例する。勾配は重力の水平分力を決める要素であるからである。勾配が急な斜面の集合している地形は、一般に急峻という言葉で表現され、逆に勾配の緩やかな斜面の集合している地形、例えば平野や大地は緩やかという表現をされる。
すなわち、因子1の因子得点が大きい流域は、起伏が激しい急峻な流域であり、水が流れ易い流域である。一方、因子1の因子得点が小さい流域は、起伏の少ない緩やかな流域であり、水が流れにくい流域である。
FIG. 43 is a two-dimensional diagram in which the factor score of factor 1 (factor number PC1) for each divided area is divided into five levels and each basin is displayed in shades. The deeper the color area, that is, the basin where the factor score is larger, the ridge develops, that is, the basin where the valley is deep and the undulation is steep. On the other hand, a light-colored area, that is, a basin with a small factor score, has no ridge development and can be said to be a gentle basin. The ease of water flow is understood as mass transfer and its speed, but the direction of movement of the substance (water) and its speed are proportional to the gradient of the topography. This is because the gradient is a factor that determines the horizontal component of gravity. Terrain where slopes with steep slopes are gathered is generally expressed by the word steep, and on the contrary, terrain where slopes with gentle slopes are gathered, such as plains and the earth, is expressed as gentle.
That is, the basin having a large factor score of factor 1 is a steep basin with a sharp undulation, and is a basin where water easily flows. On the other hand, a basin with a small factor score of factor 1 is a gentle basin with few undulations and is a basin where water does not flow easily.

図44は、分割された領域毎の因子2(因子番号PC2)の因子得点を5段階に分け、各流域を濃淡表示した2次元図である。色の濃い領域、すなわち因子得点が大きな流域ほど、流域形状は縦に細長い流域形状(河川本流に沿った方向に長く幅が狭い形状)となる。逆に因子得点が小さな流域ほど、流域形状は円形または横に細長い流域形状(河川本流に沿った方向に短く幅が広い形状)に近づいていく。
また、流域形状が近似していても、流路の形状が異なれば因子得点は異なる。図45は、この様子を模式的に表した説明図である。図においては、流域形状を丸または楕円で表わしており、縦または横の直線は当該流域における河川の本流長を示している。なお、河川の本流長と流域の接する部分は流路の出口であり、本流長には低次の河川が流れ込んでいる。図において、右に行くにつれ,流域の形状が円形または横に細長い形状になる。円形または横に細長い形状になるにつれ、流路の出口までの距離が短くなり,水は流れ易くなる。ただし,図に示すように、同じ細長い形状であっても,河川本流に沿って細長い流域形状(図左の流域形状)と、河川本流と垂直方向に細長い流域形状(図右の流域形状)とでは、流域出口までの距離は異なる。すなわち、図左の流域形状のように、流域形状が河川本流に沿って細長い流域形状の場合,流域出口までの距離は長くなるので,水は流れ難くなる。
すなわち、因子2の因子得点が大きな流域は、流域の形状は縦に細長い流域形状(河川本流に沿って細長い流域形状)であり、かつ、河川の本流長が長い流域であり、つまり、水が流れにくい流域を示す。一方、因子2の因子得点が小さな流域では、流域の形状が円形もしくは横に細長い流域形状(河川本流に沿った方向に短く幅が広い形状)であり、かつ、河川の本流長が短い流域であり、つまり、水が流れ易い流域を示す。
FIG. 44 is a two-dimensional diagram in which the factor score of factor 2 (factor number PC2) for each divided region is divided into five levels and each basin is displayed in shades. The deeper the color area, that is, the larger the basin factor, the basin shape becomes a vertically elongated basin shape (long and narrow in the direction along the river main stream). Conversely, the smaller the factor score, the closer the basin shape is to a circular or horizontally elongated basin shape (a shape that is short and wide in the direction along the river main stream).
Even if the shape of the basin is approximate, the factor score is different if the shape of the flow path is different. FIG. 45 is an explanatory diagram schematically showing this state. In the figure, the basin shape is represented by a circle or an ellipse, and the vertical or horizontal straight lines indicate the main stream length of the river in the basin. The part where the main stream length of the river is in contact with the river basin is the outlet of the flow path, and a low-order river flows into the main stream length. In the figure, as it goes to the right, the shape of the basin becomes circular or elongated horizontally. As the shape becomes circular or laterally elongated, the distance to the outlet of the flow path becomes shorter, and water becomes easier to flow. However, as shown in the figure, even with the same elongated shape, the shape of the basin that is elongated along the river main stream (the basin shape on the left in the figure) and the shape of the basin that is elongated in the direction perpendicular to the river main stream (the basin shape on the right in the figure) So the distance to the basin exit is different. That is, when the basin shape is an elongated basin shape along the river main stream as in the basin shape on the left side of the figure, the distance to the basin outlet becomes long, so that it becomes difficult for water to flow.
In other words, a basin with a large factor score of factor 2 is a basin shape that is vertically elongated (long and narrow basin shape along the river main stream), and a river basin with a long main stream length. Indicates a watershed that is difficult to flow. On the other hand, in a basin where the factor score of factor 2 is small, the shape of the basin is a circular or horizontally elongated basin (a shape that is short and wide in the direction along the river main stream), and the river main stream length is short. Yes, that is, a watershed where water can flow easily.

流出指標判定部363は、領域毎に算出された因子得点を用いて、流域毎の流出指標を算出する。具体的には、流出指標判定部363は、因子得点をJenksの自然分類法(最適分類法)により、5つのグループに分類する。ここで、因子得点をそのままの数値で用いて流出指標を算出することも考えられるが、せっかく縮約した地形計測データを再びばらつきのあるデータに戻すことはせず、グループ分けして指標を算出することとしている。
また、グループ分けの際の分類手法には、他に等間隔分類法、等量分類法、間隔定義分類法、標準偏差分類法等があるが、データの変化量が比較的大きいところに分割ポイントが設定される自然分類法を採用している。地形計測データという自然界のデータは、正規分布のように均質な分布をとりにくく、地形の特徴を反映したバリエーションのある分布をとることが多いためである。流出指標判定部363は、予め設定された分割数に応じて分割ポイントを算出し、因子得点分布を複数のグループ、例えば5グループに分割する。そして、因子(因子番号PCi)毎に、因子得点の大きいグループから小さいグループへ、順に5点、4点、・・・、1点と得点RPCiを付与する。
The outflow index determination unit 363 calculates an outflow index for each basin using the factor score calculated for each area. Specifically, the outflow index determination unit 363 classifies the factor scores into five groups by Jenks' natural classification method (optimal classification method). Here, it may be possible to calculate the outflow index using the factor score as it is, but instead of returning the reduced topographic measurement data to data with variations again, the index is calculated in groups. To do.
There are other classification methods for grouping, such as equal interval classification, equality classification, interval definition classification, and standard deviation classification. The natural classification method is adopted. This is because terrain measurement data in the natural world is unlikely to have a uniform distribution like a normal distribution, and often has a variation distribution reflecting the features of the terrain. The outflow index determination unit 363 calculates division points according to a preset division number, and divides the factor score distribution into a plurality of groups, for example, five groups. Then, for each factor (factor number PCi), 5 points, 4 points,..., 1 point and a score R PCi are assigned in order from a group with a large factor score to a small group.

流出指標判定部363は、流域毎の流出指標を次式で算出する。
流出指標=(付与されたRPC1)×WPC1+(6−(付与されたRPC2))×WPC2
ここで、WPC1及びWPC2は、次式で表わされる。
PC1=CPC1/(CPC1+CPC2
PC2=CPC2/(CPC1+CPC2
PCiは、統計量処理部362で算出した因子(因子番号PCi)の寄与率である。すなわち、各因子の寄与率は異なるので、流出指標算出式において、寄与率の差を反映する重み付け変数として、WPC1、WPC2を用いている。
The outflow index determination unit 363 calculates an outflow index for each basin using the following equation.
Outflow index = (Granted R PC1 ) × W PC1 + (6- (Granted R PC2 )) × W PC2
Here, W PC1 and W PC2 are expressed by the following equations.
W PC1 = C PC1 / (C PC1 + C PC2 )
W PC2 = C PC2 / (C PC1 + C PC2 )
C PCi is the contribution ratio of the factor (factor number PCi) calculated by the statistic processing unit 362. That is, since the contribution rate of each factor is different, W PC1 and W PC2 are used as weighting variables reflecting the difference in contribution rate in the outflow index calculation formula.

図46は、分割された流域毎の流出指標を5段階に分類し、流域を濃淡表示した2次元図である。この図は、地形計測対象の流域が、水の流れ易さに直接関係する因子1(因子番号PC1)の因子得点と、水の流れにくさに直接関係する因子2(因子番号PC2)の因子得点を反映した流出指標によって分類されたことを示している。   FIG. 46 is a two-dimensional view in which the outflow index for each divided basin is classified into five levels and the basin is displayed in shades. This figure shows the factor score of factor 1 (factor number PC1) directly related to the ease of water flow and the factor 2 (factor number PC2) directly related to the difficulty of water flow It is shown that it was classified by the outflow index reflecting the score.

流出量演算部36における流出量推定部364は、流出指標判定部363が算出した一部の流域の流出指標と実際の流出量との間の相関関係を求め、正の相関関係がある場合、流出指標と流出量との間の回帰式を算出する。
なお、実際の流出量とは、数十年間に渡り流出観測所において蓄積された観測値と、実際に一部の流域の出口において計測した実測値の2種類が存在する。
実測値を求めるために、流出指標を算出した流域のうち、いくつかの流域の出口において、河川流量(当該流域の流出量に等しい)を測定した。ただし、流量指標との比較を行う際、流域面積の大小により河川流量は異なるので、比流量という流域面積で正規化した指標との比較を行うこととした。比流量は、比流量=河川流量÷流域面積により求めることができる。なお、比流量の単位は、m/(秒・100km)である。
The outflow amount estimation unit 364 in the outflow amount calculation unit 36 obtains a correlation between the outflow index of a part of the basin calculated by the outflow index determination unit 363 and the actual outflow amount, and when there is a positive correlation, Calculate regression equation between runoff index and runoff.
There are two types of actual runoff: observed values accumulated at runoff stations over several decades and actually measured values measured at the exits of some basins.
In order to obtain the actual measurement value, the river flow rate (equal to the outflow amount of the basin) was measured at the exit of some basins among the basins where the outflow index was calculated. However, when comparing with the flow rate index, the river flow rate differs depending on the size of the basin area, so we decided to compare it with the index normalized by the basin area called specific flow rate. The specific flow rate can be obtained by specific flow rate = river flow rate / basin area. The unit of the specific flow rate is m 3 / (second · 100 km 2 ).

図47は、河川流量を測定した9つの流域の比流量実測値を5段階に分類し、流域を濃淡表示した2次元図である。
また、図48は、図47における比流量を測定した流域の流出指標(x)と比流量(y)をプロットした散布図であり、図中直線は回帰直線を表している。回帰直線は、y=0.5258x−0.7027で表わされる。また、図において、Rはピアソンの積率相関係数Rを二乗した値Rであり、R=0.6954という値から、流出指標と比流量の間には強い相関があることが判る。
図49は、上で求めた回帰直線を用いて、算出された領域毎の流出指標を領域毎の比流量に変換し、変換された比流量の結果に応じて、地形計測を行った流域を濃淡表示した2次元図である。これにより、9つの流域における流出指標と比流量の関係から、未知の60流域の比流量、すなわち流出量を算出することが可能であることが実証された。
FIG. 47 is a two-dimensional view in which the specific flow rate actual measurement values of the nine basins in which the river flow rate is measured are classified into five levels, and the basins are displayed in shades.
FIG. 48 is a scatter diagram in which the outflow index (x) and the specific flow rate (y) of the basin where the specific flow rate is measured in FIG. 47 is plotted, and the straight line in the drawing represents a regression line. The regression line is represented by y = 0.5258x−0.7027. In the figure, R 2 is a value R 2 obtained by squaring Pearson's product-moment correlation coefficient R. From the value R 2 = 0.6954, there is a strong correlation between the outflow index and the specific flow rate. I understand.
FIG. 49 uses the regression line obtained above to convert the calculated outflow index for each region into a specific flow rate for each region, and shows the basin where the topographic measurement was performed according to the converted specific flow rate result. It is a two-dimensional diagram displayed in shades. As a result, it was proved that the specific flow rate of the unknown 60 basins, that is, the outflow amount, can be calculated from the relationship between the outflow index and the specific flow rate in the nine basins.

なお、流出指標との相関関係を求める実測値には、上述したとおり観測値もある。観測値とは、いくつかの流量観測所における年間河川流量(数年から数十年の平均値)である。また、観測値と流出指標との相関を推定する際、年間河川流量を、流量観測所が存在する流域の年間降水量で除した値(流出率)を用いて推定を行う。年間降水量は、年間降雨量マップより流量観測所を含む流域について積算することで求めることができる。   Note that, as described above, the actual measurement value for obtaining the correlation with the outflow index includes the observation value. The observed value is the annual river flow (average value from several years to several decades) at several discharge stations. In addition, when estimating the correlation between the observed value and the runoff index, the annual river flow is estimated using the value (runoff rate) obtained by dividing the annual river flow by the annual precipitation in the basin where the flow monitoring station exists. Annual precipitation can be obtained from the annual rainfall map by integrating the catchment area including the flow monitoring station.

次に、降水量の推定について、図を参照して説明する。
地下水移行算定処理部30aにおける降水量演算部37は、降水量データを補正した結果を基に空間補間を行い、流域毎の降水量を算出する。空間補間とは、対象地域における降水量の空間分布を推定する場合、当該対象領域内の数箇所の気象観測所の降水データをもとに、対象領域全体の降水量を推定することをいう。また、空間補間の方法としてスプライン法が知られている。ところが、空間補間を行なうには次の(1)、(2)の処理を施す必要がある。(1)降水量データの誤差を考慮した処理を行う必要がある。例えば、北日本や本州日本海側における降水量計による観測では、風の影響によって雪や雨の一部が降水量計に入らないという捕捉損失が最大の誤差要因となっている。特に雪は,風の影響を受けやすいので,捕捉損失の割合が大きい。従って、補足損失を補正する処理を行う必要がある。(2)降雨の「標高依存性」を反映する処理を行う必要がある。一般的に高度が高くなるほど降水量は多くなる性質があるが、気象観測所は比較的低い場所(標高数m〜数百m)に設置されているため、気象観測所の降水量データで空間補間を行なうと、高所における標高依存性が反映されない。従って、標高依存性を反映した処理を行う必要がある。
Next, estimation of precipitation will be described with reference to the drawings.
The precipitation calculation unit 37 in the groundwater transfer calculation processing unit 30a performs spatial interpolation based on the result of correcting the precipitation data, and calculates precipitation for each basin. Spatial interpolation refers to estimating precipitation in the entire target area based on precipitation data from several weather stations in the target area when estimating the spatial distribution of precipitation in the target area. A spline method is known as a spatial interpolation method. However, in order to perform spatial interpolation, it is necessary to perform the following processes (1) and (2). (1) It is necessary to perform processing that takes into account errors in precipitation data. For example, in the observation with precipitation gauges in northern Japan and the Honshu Sea of Japan, the biggest error factor is the capture loss that snow and rain do not enter the precipitation gauge due to the wind. Snow is particularly susceptible to wind, so the capture loss ratio is large. Therefore, it is necessary to correct the supplemental loss. (2) It is necessary to perform processing that reflects the “elevation dependency” of rainfall. Generally, the higher the altitude, the higher the amount of precipitation. However, since the weather station is located in a relatively low place (altitudes from a few meters to several hundreds of meters), it is necessary to use the precipitation data from the weather station. Interpolation does not reflect elevation dependence at high altitudes. Therefore, it is necessary to perform processing reflecting altitude dependency.

降水量演算部37は、観測値の降水量データの補足損失を考慮し、補正降水量Pを、観測値pを基にP=p×(1+mU)の式により算出する。ここで、Uは、観測所の降水量計の開口部における風速を表し、単位はm/秒である。また、mは、降水量計及び降水の固体・液体の別によって定まる係数であり、単位は秒/mである。例えば、降水計の機種が転倒ます式の場合、係数mは雪の場合0.213、雨の場合0.0454となる。   The precipitation calculation unit 37 considers the supplemental loss of the precipitation data of the observed value, and calculates the corrected precipitation P based on the observed value p by the equation P = p × (1 + mU). Here, U represents the wind speed at the opening of the precipitation meter at the observatory, and the unit is m / second. Further, m is a coefficient determined by the precipitation meter and the solid / liquid of precipitation, and the unit is second / m. For example, in the case of a formula in which the type of precipitation meter falls, the coefficient m is 0.213 for snow and 0.0454 for rain.

降水量演算部37は、補正降水量Pを基に標高との間に相関があるかどうかを判定し、相関がある場合、補正降水量Pに対して標高依存性を反映した補正を更に行う。図50は、気象観測所における年間降水量(補足損失分補正後)と標高の関係を示すグラフである。図中の直線は回帰直線を表している。回帰直線は、y=0.4989x+523.94で表わされる。また、図において、Rはピアソンの積率相関係数Rを二乗した値Rであり、R=0.8914という値から、標高と年間降水量の間には強い相関があることが判る。
降水量演算部37は、回帰式(一般式y=ax+b)より求められる増減率a(単位はmm/1m)を用いて、気象観測所の年間降水量を標高0mの値bに補正した後、空間補間を行なう。
すなわち、いったん標高依存性を持たない降水量データ(格子)に変換し、空間補間により対象領域全体の降水量を推定する。その後、降水量演算部37は、増減率aを基にDEMデータの標高値に応じた値を、空間補間後の降水量に加える。例えば、増減率をもとにすると、標高500mの位置における格子であれば、空間補間で得られた値に、0.4989(aの値)×500=250mmを加える。
図51は、標高依存性までを考慮した補正降雨量を流域内で、濃淡表示した2次元図であり、濃く示した地点ほど補正降水量が多いことを示している。図51により、流域内における地形の違い(標高の違い)を反映した推定降水量(格子)が算出されたことが判る。
The precipitation calculation unit 37 determines whether there is a correlation with the altitude based on the corrected precipitation P. If there is a correlation, the precipitation calculation unit 37 further corrects the corrected precipitation P to reflect the altitude dependency. . FIG. 50 is a graph showing the relationship between the annual precipitation (after correction for supplementary loss) and the altitude at a weather station. The straight line in the figure represents a regression line. The regression line is represented by y = 0.40989x + 523.94. In the figure, R 2 is a value R 2 obtained by squaring Pearson's product moment correlation coefficient R. From the value R 2 = 0.8914, there is a strong correlation between altitude and annual precipitation. I understand.
The precipitation calculation unit 37 uses the rate of change a (unit: mm / 1m) obtained from the regression formula (general formula y = ax + b) to correct the annual precipitation at the weather station to a value b at an altitude of 0 m. Perform spatial interpolation.
That is, it is converted into precipitation data (grid) that does not depend on elevation once, and the precipitation of the entire target area is estimated by spatial interpolation. Thereafter, the precipitation calculation unit 37 adds a value corresponding to the elevation value of the DEM data to the precipitation after spatial interpolation based on the increase / decrease rate a. For example, based on the rate of increase / decrease, if the grid is located at an altitude of 500 m, 0.4989 (value of a) × 500 = 250 mm is added to the value obtained by spatial interpolation.
FIG. 51 is a two-dimensional diagram in which the corrected rainfall considering the altitude dependence is displayed in shades in the basin, and shows that the darker the point, the more the corrected rainfall is. From FIG. 51, it can be seen that the estimated precipitation amount (lattice) reflecting the topographical difference (altitude difference) in the basin was calculated.

続いて、降雨涵養量算出で行われる処理手順とその処理に用いられる情報について説明する。図52は、降雨涵養量算出で行われる処理を示すフローチャートである。降雨涵養量演算処理は、図52に示される複数の処理により構成される。
最初に、流出量演算部36における地形計測部361は、流域分割及び分割された流域における地形計測処理を行う(ステップSD10)。続いて、流出量演算部36における統計量処理部362は、計測された地形データに基づき、流域毎の因子得点を算出する統計量処理を行う(ステップSD11)。続いて、流出量演算部36における流出指標判定部363は、算出された各流域における因子得点に基づき、流出指標を算出する流出指標検討処理を行う(ステップSD12)。流出量演算部36における流出量推定部364は、算出された流出指標と一部の流域の流出量(河川流量)の情報に基づいて、両者の相関関係の有無を判定し、相関があると判定した場合、全ての流域の推定流出量を算出する流出量推定処理を行う(ステップSD13)。次に、降水量演算部37は、降水量(観測値)に基づき、各流域における推定降水量を算出する降水量推定処理を行う(ステップSD14)。降雨涵養量演算部32aは、各流域において推定された流出量、降水量、蒸発散量に基づいて、各流域及び各格子における降雨涵養量を算出する降雨涵養量演算処理を行う(ステップSD15)。
Then, the process procedure performed by rainfall recharge calculation and the information used for the process are demonstrated. FIG. 52 is a flowchart showing processing performed in rainfall recharge calculation. The rainfall recharge amount calculation process includes a plurality of processes shown in FIG.
First, the terrain measurement unit 361 in the outflow amount calculation unit 36 performs basin division and terrain measurement processing in the divided basin (step SD10). Subsequently, the statistic processing unit 362 in the outflow amount calculation unit 36 performs statistic processing for calculating a factor score for each basin based on the measured topographic data (step SD11). Subsequently, the outflow index determination unit 363 in the outflow amount calculation unit 36 performs an outflow index examination process for calculating an outflow index based on the calculated factor score in each basin (step SD12). The outflow amount estimation unit 364 in the outflow amount calculation unit 36 determines whether or not there is a correlation between both based on the calculated outflow index and information on the outflow amount (river flow rate) of a part of the basin. When it determines, the outflow amount estimation process which calculates the estimated outflow amount of all the basins is performed (step SD13). Next, the precipitation calculation part 37 performs the precipitation estimation process which calculates the estimated precipitation in each basin based on precipitation (observed value) (step SD14). The rainfall recharge calculating unit 32a performs a rain recharge calculating process for calculating the rainfall recharge in each basin and each grid based on the outflow, precipitation, and evapotranspiration estimated in each basin (step SD15). .

以下に、上述の各ステップにおける処理の詳細について、流出量、降水量、蒸発散量算出の順に説明する。まず、地形計測部361が行う地形計測処理から説明する。
図53は、地形計測処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される地形データベースは格子DEMデータに基づいた緯度「X」、経度「Y」、標高「H」からなる項目を有する。この図は、地形データベースを2次元的に表した図である。また、地形データベースは、行を単位とするデータから構成され、緯度「X」、経度「Y」をキーとして標高「H」が参照される。また、図(b)に示される流域分割データベースは、「流域No」、緯度「X」、経度「Y」及び標高「H」からなる項目を有する。この図は、地形分割データベースを2次元的に表した図である。また、地形分割データベースは、行を単位とするデータから構成され、「流域No」をキーとして緯度「X」、経度「Y」、標高「H」が参照される。
図(c)に示される地形計測データベースは、「流域No」、「勾配」、「ラプラシアン」、「ラプラシアンSD」、「流域体積」、「流域起伏数」、「流域平均浸食高」、「流路ジェネレーション」、流域出口からの距離とその形状に関する係数である「尖度」、同じく流域出口からの距離とその形状に関する係数である「歪度」、「流域形状比」、「流路形状比」、分岐比「R1/2」、分岐比「R2/3」、「流路頻度」、「流路勾配の歪度」及び「流域面積」からなる項目を有する。この図は、地形計測データベースを2次元的に表した図である。地形計測データベースは、流域毎に行を単位とするデータから構成され、流域Noをキーとしてそれぞれのデータが参照される。
Hereinafter, details of the processing in each of the above steps will be described in the order of runoff, precipitation, and evapotranspiration calculation. First, the terrain measurement process performed by the terrain measurement unit 361 will be described.
FIG. 53 is a diagram showing a data structure of data used for the terrain measurement process. The terrain database shown in FIG. 1A has items including latitude “X”, longitude “Y”, and altitude “H” based on grid DEM data. This figure is a two-dimensional representation of the terrain database. The terrain database is composed of data in units of rows, and the altitude “H” is referred to using latitude “X” and longitude “Y” as keys. Further, the basin division database shown in FIG. 5B has items including “basin number”, latitude “X”, longitude “Y”, and altitude “H”. This figure is a two-dimensional representation of the terrain division database. The topographic division database is composed of data in units of rows, and latitude “X”, longitude “Y”, and altitude “H” are referred to with “basin number” as a key.
The topographic measurement database shown in Fig. (C) includes "basin No", "gradient", "Laplacian", "Laplacian SD", "basin volume", "basin undulation number", "basin average erosion height", " Road generation ”,“ kurtosis ”, which is a coefficient related to the distance from the basin outlet and its shape, and“ distortion ”,“ basin shape ratio ”,“ flow basin shape ratio ”which are coefficients related to the distance from the basin outlet and its shape. ”, Branching ratio“ R1 / 2 ”, branching ratio“ R2 / 3 ”,“ flow path frequency ”,“ distortion degree of flow path gradient ”, and“ basin area ”. This figure is a two-dimensional representation of the topographic measurement database. The topographic measurement database is composed of data in units of rows for each basin, and each data is referred to using the basin No as a key.

次に、図を参照して、地形計測処理について説明する。
図54は、地形計測処理を示すフローチャートである。
入力処理部40aは、標高値情報システム(DEMデータ241)から入力されるDEMデータを受信し、受信した計測対象地域に対応するDEMデータ241を、地形データベースの「X」、「Y」及び「H」に登録する(ステップSd101)。次に、地形計測部361は、地形データベースに登録された「X」、「Y」及び「H」を基に、計測対象地域をk個の流域に分割し、分割された流域に「流域No」を割り振り、流域分割データベースに「X」、「Y」及び「H」とともに記録する(ステップSd102)。次に、地形計測部361は、流域No毎に流域分割データベースの「X」、「Y」及び「H」を参照し、分析変数毎に地計計測を実施し、計測結果を「流域No」及び計測項目(分析変数)をキーとして、地形計測データベースへ記録する(ステップSd103)。
Next, the terrain measurement process will be described with reference to the drawings.
FIG. 54 is a flowchart showing the terrain measurement process.
The input processing unit 40a receives the DEM data input from the elevation value information system (DEM data 241), and converts the received DEM data 241 corresponding to the measurement target area into “X”, “Y”, and “ H ”(step Sd 10 1). Next, the terrain measurement unit 361 divides the measurement target area into k basins based on “X”, “Y”, and “H” registered in the terrain database, and displays “basin no. allocate "," X "in the basin split database records with the" Y "and" H "(step Sd 10 2). Next, the terrain measurement unit 361 refers to “X”, “Y”, and “H” of the basin division database for each basin No, performs the ground measurement for each analysis variable, and displays the measurement result as “basin No”. and as a key measurement item (analyzing variable), and records the Morphometry database (step Sd 10 3).

次に、統計量処理部362が行う統計処理について説明する。
図55は、統計処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される統計分析定数データベースは、「n」、「m」、「th1」及び「th2」からなる項目を有する。この図は、統計分析定数データベースを2次元的に表した図である。nは、因子分析を行う際の分析変数の個数を、mはバリマックス回転を行う際の因子数を示す。また、th1はバリマックス回転における因子数mを決定する際の閾値を、th2は因子負荷量(因子負荷行列A)を基に因子解釈(分析変数の選択)を行う際の閾値を、それぞれ示す。図(b)に示される因子負荷量データベースは、「分析変数j」、因子番号「PC1」〜「PCm」からなる項目を有する。因子負荷量データベースは、n行m列の行列を構成し、行列の成分に因子負荷量が記録される。例えばanmは、第m因子(PCm)n番目の分析変数の因子負荷量を表す。また、図(c)に示される寄与率データベースは、「CPC1」〜「CPCm」からなる項目を有し、因子番号PC1〜PCmの寄与率が登録、参照される。
Next, statistical processing performed by the statistical amount processing unit 362 will be described.
FIG. 55 is a diagram showing a data structure of data used for statistical processing. The statistical analysis constant database shown in FIG. 1A has items consisting of “n”, “m”, “th1”, and “th2”. This figure is a two-dimensional representation of the statistical analysis constant database. n indicates the number of analysis variables when performing factor analysis, and m indicates the number of factors when performing varimax rotation. In addition, th1 indicates a threshold for determining the number of factors m in varimax rotation, and th2 indicates a threshold for performing factor interpretation (selection of analysis variable) based on the factor loading (factor loading matrix A). . The factor load database shown in FIG. (B) has items consisting of “analysis variable j” and factor numbers “PC1” to “PCm”. The factor loading database forms a matrix of n rows and m columns, and factor loadings are recorded in the matrix components. For example, a nm represents the factor loading of the mth factor (PCm) nth analysis variable. Further, the contribution rate database shown in FIG. 3C has items consisting of “C PC1 ” to “C PCm ”, and the contribution rates of the factor numbers PC1 to PCm are registered and referred to.

また、図56は、統計処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される因子得点データベースは、「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCm」からなる項目を有する。因子得点データベースは、k分割された流域毎の各因子得点が記録される。また、図(b)に示される解釈結果データベースは、「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCm」からなる項目を有する。解釈結果データベースはk分割された流域毎の判定結果が記録される。判定結果とは、図55(b)に示した因子負荷量を、閾値th2以上であるかどうかを判定した際の判定結果を示し、判定結果がth2以上であれば1、th2未満であれば0が、流域毎、因子番号毎に記録される。   FIG. 56 shows the data structure of data used for statistical processing. The factor score database shown in FIG. 1A has items including “basin number” and factor numbers “PC1” to “PCm”. The factor score database records each factor score for each k-divided basin. Further, the interpretation result database shown in FIG. 5B has items including “basin number” and factor numbers “PC1” to “PCm”. In the interpretation result database, the determination result for each basin divided into k is recorded. The determination result indicates a determination result when it is determined whether or not the factor load amount shown in FIG. 55 (b) is equal to or greater than a threshold th2. If the determination result is greater than or equal to th2, the determination result is 1; 0 is recorded for each basin and for each factor number.

次に、図を参照して、統計処理について説明する。
図57は、統計処理を示すフローチャートである。統計処理部362は、統計分析定数データベースの「n」を参照し、設定されている数値nに応じて、流域No(1〜k)をキーとして地形計測データベースの計測項目(分析変数)をn個参照する(ステップSd111)。次に、統計処理部362は、n×k個のデータを用いて主成分分析(因子分析)を行い、新行列Rを算出し、新行列Rからヤコビ法により、因子毎の固有値を算出する。統計処理部362は、統計分析定数データベースの「th1」を参照し、設定されている数値を閾値として、閾値以上の固有値を有する因子を選択し、選択された因子数を、統計分析定数データベースのmに記録する。また、選択された固有値の大きい順番に因子番号PC1、PC2、・・・、PCmを付与する。
Next, statistical processing will be described with reference to the drawings.
FIG. 57 is a flowchart showing statistical processing. The statistical processing unit 362 refers to “n” of the statistical analysis constant database, and sets the measurement item (analysis variable) of the topographic measurement database to n according to the set numerical value n using the basin No (1 to k) as a key. (Step Sd 11 1). Next, the statistical processing unit 362 performs principal component analysis (factor analysis) using n × k pieces of data, calculates a new matrix R ′, and calculates eigenvalues for each factor from the new matrix R by the Jacobian method. calculate. The statistical processing unit 362 refers to “th1” of the statistical analysis constant database, selects a factor having an eigenvalue equal to or greater than the threshold, using the set numerical value as a threshold, and sets the number of selected factors in the statistical analysis constant database. Record in m. Also, factor numbers PC1, PC2,..., PCm are assigned in order of the selected eigenvalues.

統計処理部362は、m個の因子に対して、バリマックス回転後の因子負荷行列を算出し、因子負荷量データベースに「分析変数j」及び「因子番号PC1〜PCm」をキーとして記録する。また、統計処理部362は、各因子の寄与率を算出し、寄与率データベースの「CPC1」〜「CPCm」に記録する。統計処理部362は、流域毎の因子得点を算出し、因子得点データベースに、「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCm」をキーとして記録する(ステップSd112)。次に、統計処理部362は、統計分析定数データベースのth2に設定されている閾値を参照し、また、統計処理部362は、因子負荷量による主成分の解釈(因子の解釈)を行う。具体的には、因子負荷量データベースに記録されている因子負荷量を参照し、閾値以上の値であると判定した場合1を、閾値未満の値であると判定した場合0を、解釈結果データベースに、「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCm」をキーとして記録する(ステップSd113)。 The statistical processing unit 362 calculates a factor load matrix after varimax rotation for m factors, and records “analysis variable j” and “factor numbers PC1 to PCm” in the factor load amount database as keys. Further, the statistical processing unit 362 calculates the contribution rate of each factor and records it in “C PC1 ” to “C PCm ” of the contribution rate database. Statistical processing unit 362 calculates the factor score of each basin, the factor scores database records "basin No", factor number "PC1" - the "PCm" as a key (Step Sd 11 2). Next, the statistical processing unit 362 refers to the threshold value set in th2 of the statistical analysis constant database, and the statistical processing unit 362 interprets the principal component (factor interpretation) based on the factor load. Specifically, referring to the factor load recorded in the factor load database, 1 is determined to be a value equal to or greater than the threshold, and 0 is determined to be a value less than the threshold. the records "basin No", factor number "PC1" - the "PCm" as a key (step Sd 11 3).

次に、流出指標判定部363が行う流出指標算定処理について説明する。
図58は、流出指標算定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される流出指標定数データベースは、「p」、「q」からなる項目を有する。「p」は因子の選択数を、「q」は因子得点を何段階に分類するかの段階数を示す。図(b)に示される分類閾値データベースは、「閾値No」、因子番号「PC1」〜「PCp」からなる項目を有する。分類閾値データベースは、因子得点をq段階に分類する際の閾値が、選択された因子数pに(q−1)を乗じた個数分記録される。例えば、因子数の選択数pが2で、因子得点をq=5段階に分類する場合は、閾値は8個記録される。また、図(c)に示される重み付けデータベースは、WPC1〜WPCpからなる項目を有し、WPC1〜WPCpは因子PC1〜PCpの寄与率を基に記録される。例えば、因子数の選択数が2の場合は、上述の通り、WPC1=CPC1/(CPC1+CPC2)、WPC2=CPC2/(CPC1+CPC2)が算出され、記録される。
Next, the outflow index calculation process performed by the outflow index determination unit 363 will be described.
FIG. 58 is a diagram showing a data structure of data used in the outflow index calculation process. The outflow index constant database shown in FIG. 1A has items consisting of “p” and “q”. “P” indicates the number of factors selected, and “q” indicates the number of steps to classify the factor score. The classification threshold database shown in FIG. 2B has items including “threshold No” and factor numbers “PC1” to “PCp”. In the classification threshold database, thresholds for classifying factor scores into q levels are recorded by the number of selected factors p multiplied by (q-1). For example, when the selection number p of the factor number is 2 and the factor score is classified into q = 5 stages, 8 threshold values are recorded. Further, weighting database shown in FIG. (C) has an entry consisting of W PC1 ~W PCp, W PC1 ~W PCp is recorded on the basis of the contributions of factors PC1~PCp. For example, when the number of selected factors is 2, W PC1 = C PC1 / (C PC1 + C PC2 ) and W PC2 = C PC2 / (C PC1 + C PC2 ) are calculated and recorded as described above.

図59は、流出指標算定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される得点データベースは、「分類No」、因子番号「PC1」〜「PCp」からなる項目を有する。得点データベースは、因子PC1〜PCpに対応して分類No毎の「獲得得点」があらかじめ設定登録されている。例えば、因子数の選択数pが2で、因子得点をq=5段階に分類する場合、分類Noの小さい方から、それぞれの因子に対して1〜5の自然数が登録される。図(b)に示されるランキングデータベースは、「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCp」からなる項目を有する。ランキングデータベースは、因子番号PC1〜PCpに対応して流域毎の「得点」が記録される。すなわち、得点データベースの「獲得得点」に記録されたデータが、ランキングデータベースの「流域No」、因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして記録される。また、図(c)に示される流出指標データベースは、「流域No」、「流出指標」からなる項目を有する。流出指標データベースは、流出指標が流域毎に記録される。   FIG. 59 is a diagram showing a data structure of data used in the outflow index calculation process. The score database shown in FIG. 1A has items including “classification No” and factor numbers “PC1” to “PCp”. In the score database, “acquired scores” for each classification number corresponding to factors PC1 to PCp are set and registered in advance. For example, when the selection number p of the factor number is 2 and the factor score is classified into q = 5 levels, natural numbers of 1 to 5 are registered for each factor from the smaller classification No. The ranking database shown in FIG. (B) has items including “basin number” and factor numbers “PC1” to “PCp”. In the ranking database, “scores” for each basin are recorded corresponding to the factor numbers PC1 to PCp. That is, the data recorded in the “acquired score” of the score database is recorded using “basin No” and factor numbers “PC1” to “PCp” of the ranking database as keys. Further, the outflow index database shown in FIG. 3C has items including “basin number” and “outflow index”. In the runoff index database, runoff indices are recorded for each basin.

次に、図を参照して、流出指標算定処理について説明する。
図60は、流出指標算定処理を示すフローチャートである。流出指標判定部363は、流出指標定数データベースの「p」を参照し、設定されている数値に応じて、主成分の選択(因子の選択)を行う。例えば、数値が2の場合は因子1、因子2を選択する(ステップSd121)。次に、流出指標判定部363は、因子得点データベースの主成分得点(因子得点)を、「流域No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして参照する(ステップSd122)。流出指標判定部363は、流出指標定数データベースの「q」を参照し、設定されている数値に応じて、参照された因子得点の分類閾値を、Jenksの自然分類法(最適分類法)を用いて、データの変化量が大きいところの分割ポイントを(q−1)個算出する。そして、算出された分割ポイントを分類閾値として、分類閾値データベースへ、「閾値No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして、因子毎に閾値の小さい方から順に記録する。例えば、図43及び図44に示した例でいえば、因子番号PC1に対しては、分類閾値−1.45272、−0.33224、0.15012、0.81666の4値を、因子番号PC2に対しては、分類閾値−1.20055、−0.39586、0.25619、1.45265の4値を算出し、分類閾値データベースへ、それぞれの因子毎に、閾値No1から値の小さい順に記録する。また、流出指標判定部363は、分類閾値データベースに記録された閾値を「閾値No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして参照し、各流域における因子得点がどの閾値Noで示されるグループに入るかを判定し、分類Noを決定する。例えば、因子得点が、閾値No1の閾値未満であれば分類Noを1、閾値No1の閾値とNo2の閾値の間に入れば分類Noを2とする。次に、流出指標判定部363は、得点データベースを「分類No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして参照し、参照した獲得得点を、ランキングデータベースへ、「流域No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして記録する(ステップSd123)。次に、流出指標判定部363は、寄与率データベースの「CPC1」〜「CPCp」を参照し、各因子の寄与率に基づいて、重み付け変数「WPC1」〜「WPCp」を算出し、重み付けデータベースへ因子毎に記録する。また、流出指標判定部363は、ランキングデータベース「流域No」及び因子番号「PC1」〜「PCp」をキーとして参照し、重み付け変数WPC1〜WPCpに基づいて流域毎に流出指標を算出し、流出指標データベースへ「流域No」をキーとして記録する(ステップSd124)。
Next, the outflow index calculation process will be described with reference to the drawings.
FIG. 60 is a flowchart showing the outflow index calculation processing. The outflow index determination unit 363 refers to “p” in the outflow index constant database, and selects a principal component (selects a factor) according to a set numerical value. For example, when the numerical value is 2, factor 1 and factor 2 are selected (step Sd 12 1). Next, the outflow index determination unit 363, the principal component scores of the factor scores database (factor scores), refers to the "basin No" and factor number "PC1" - "PCp" as a key (Step Sd 12 2). The outflow index determination unit 363 refers to “q” in the outflow index constant database, and uses the Jenks natural classification method (optimal classification method) as the classification threshold of the referenced factor score according to the set numerical value. Thus, (q−1) division points where the data change amount is large are calculated. Then, the calculated division points are recorded as a classification threshold value in the classification threshold value database, and “threshold No.” and factor numbers “PC1” to “PCp” are recorded as keys for each factor in order from the smallest threshold value. For example, in the example shown in FIGS. 43 and 44, for the factor number PC1, four values of the classification thresholds −1.45272, −0.33224, 0.15012, and 0.81666 are set to the factor number PC2. , Four values of classification thresholds -1.20055, -0.39586, 0.25619, and 1.45265 are calculated and recorded in the classification threshold database in order of increasing value from threshold No1 for each factor. To do. Also, the outflow index determination unit 363 refers to the threshold value recorded in the classification threshold value database using “threshold No.” and factor numbers “PC1” to “PCp” as keys, and which threshold No. indicates the factor score in each basin. It is determined whether to enter the group, and the classification number is determined. For example, if the factor score is less than the threshold No 1 threshold, the classification No is 1; if the factor score is between the threshold No 1 threshold and the No 2 threshold, the classification No is 2. Next, the outflow index determination unit 363 refers to the score database using “classification No” and factor numbers “PC1” to “PCp” as keys, and refers the acquired score to the ranking database as “basin number” and factor number. “PC1” to “PCp” are recorded as keys (step Sd 12 3). Next, the outflow index determination unit 363 refers to “C PC1 ” to “C PCp ” of the contribution rate database, and calculates weighting variables “W PC1 ” to “W PCp ” based on the contribution rates of the factors. Record each factor in the weighting database. The outflow index determination unit 363 refers to the ranking database “basin No” and the factor numbers “PC1” to “PCp” as keys, calculates the outflow index for each basin based on the weighting variables W PC1 to W PCp , to the outflow index database records "basin No" as a key (step Sd 12 4).

次に、流出量推定部364が行う流出量推定処理について説明する。
図61は、流出量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される河川流量計測データベースは、「流域No」、「河川流量計測データ」及び「比流量」からなる項目を有する。河川流量計測データベースは、データが存在する流域の河川流量計測データ、及び流域の比流量が登録される。図(b)に流量閾値データベースは、「S1」からなる項目を有する。S1には、比流量と流出指標の間に相関があるかどうか判定する際の閾値が設定されている。また、図(c)に示される比流量データベースは、「流域No」、「比流量」からなる項目を有する。比流量データベースは、比流量が流域毎に記録される。
Next, the outflow amount estimation process performed by the outflow amount estimation unit 364 will be described.
FIG. 61 is a diagram illustrating a data structure of data used in the outflow amount estimation process. The river flow measurement database shown in FIG. 1A includes items including “basin number”, “river flow measurement data”, and “specific flow”. In the river flow measurement database, the river flow measurement data of the basin where the data exists and the specific flow of the basin are registered. The flow rate threshold value database in FIG. 5B has an item consisting of “S1”. In S1, a threshold for determining whether there is a correlation between the specific flow rate and the outflow index is set. Further, the specific flow rate database shown in FIG. 3C includes items including “basin number” and “specific flow rate”. In the specific flow rate database, the specific flow rate is recorded for each basin.

次に、図を参照して、流出量推定処理について説明する。
図62は、流出量推定処理を示すフローチャートである。
入力処理部40aは、河川流量情報システム(河川流量データ242)から入力される河川流量計測データを受信し、受信したデータを河川流量計測データベースの「河川流量計測データ」へ、「流域No」をキーとして登録する(ステップSd131)。流出量推定部364は、河川流量計測データベースを「流域No」をキーとして参照し、また、地形計測データベースの「流域面積」を「流域No」をキーとして参照する(ステップSd132)。次に、流出量推定部364は、河川流量計測データを、参照した流域面積で除して比流量を算出し、流域Noをキーとして河川流量計測データベースの「比流量」に記録する(ステップSd133)。また、流出量推定部364は、「流域No」をキーとして流出指標データベースを参照し(ステップSd134)、比流量と流出指標の散布図を作成し、流出指標と比流量の間に相関があるかどうかを判定する。流出量推定部364は、判定の際、流量閾値データベースにおける予め設定された閾値「S1」の値を参照し、散布図における流出指標と比流量の間の相関係数が閾値S1以上であれば相関あり、閾値S1未満であれば相関なしと判定する(ステップSd135)。相関があると判定した場合、流出量推定部364は、流出指標と比流量の間の回帰式を算出する(ステップSd136)。次に、流出量推定部364は、流出指標データベースの「流出指標」を「流域No」をキーとして参照し、回帰式及び参照した流出指標に基づき、流域毎の比流量を算出し、比流量データベースの「比流量」へ「流域No」をキーとして記録する(ステップSd137)。一方、相関がない或いは負の相関があると判定した場合、流出指標の再検討が必要であるため(ステップSd138)、当該処理を終了する。
なお、本処理により算出されたデータは比流量であるので、流域毎の流出量を算出する場合、流域毎の流域面積を乗ずる必要があるが、当該処理は、後述するように降雨涵養量演算部32aが行う。
Next, the outflow amount estimation process will be described with reference to the drawings.
FIG. 62 is a flowchart showing the outflow amount estimation processing.
The input processing unit 40a receives river flow measurement data input from the river flow information system (river flow data 242), and sets the received data to “river flow measurement data” in the river flow measurement database. Register as a key (step Sd 13 1). Outflow amount estimation unit 364, a river flow measurement database with reference to the "basin No" as a key, also, the "catchment area" of Morphometry database referencing the "basin No" as a key (Step Sd 13 2). Next, the outflow estimation unit 364 calculates the specific flow rate by dividing the river flow measurement data by the referenced basin area, and records it in the “specific flow” of the river flow measurement database using the basin No as a key (step Sd). 13 3). Further, the outflow amount estimating unit 364, "basin No" to the reference to the outflow index database as a key (Step Sd 13 4), to create a scatter plot of the specific discharge and outflow index, the correlation between the outflow indicators and specific discharge Determine if there is any. When determining, the outflow amount estimation unit 364 refers to the value of the preset threshold value “S1” in the flow rate threshold value database, and if the correlation coefficient between the outflow index and the specific flow rate in the scatter diagram is equal to or greater than the threshold value S1. correlation Yes, it is determined that no correlation is less than the threshold value S1 (step Sd 13 5). If it is determined that there is a correlation, the outflow amount estimating unit 364 calculates the regression equation between the outflow indicators and specific discharge (Step Sd 13 6). Next, the outflow amount estimation unit 364 refers to the “outflow index” in the outflow index database using “basin number” as a key, calculates the specific flow rate for each basin based on the regression equation and the referenced outflow index, and calculates the specific flow rate. In the “specific flow rate” of the database, “basin number” is recorded as a key (step Sd 13 7). On the other hand, if it is determined that there is a correlation is no or negative correlation, for a review of the outflow index is needed (step Sd 13 8), the process ends.
Since the data calculated by this process is a specific flow rate, it is necessary to multiply the basin area for each basin when calculating the spillage for each basin. Performed by the unit 32a.

また、上述の通り、流出量推定に用いられる実際の流出量には、実測値である計測した河川流出量だけでなく、観測値である流量観測所における観測された年間河川流量がある。この観測値を用いて、流出量推定部364が行う流出量推定処理について説明する。
図63は、流出量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される観測所流域データベースは、「流域No」、流域内の緯度「X」、経度「Y」及び「降水量」からなる項目を有する。また、図(b)に示される河川流量観測データベースは、「流域No」、流域毎の「降水量」、「河川流量観測データ」及び「流出率」(算出結果)の項目からなる。河川流量観測データベースは、河川流量計測データが存在する流域の河川流量観測データが登録され、算出した流出率が記録される。図(c)に示される流出率データベースは、「流域No」、「流出率」からなる項目を有する。流出率データベースは、流域毎に各々の流出率(推定結果)が記録される。
As described above, the actual runoff amount used for runoff estimation includes not only the measured river runoff amount that is an actual measurement value, but also the annual river flow rate that is observed at a flow rate observation station that is an observation value. The outflow amount estimation processing performed by the outflow amount estimation unit 364 will be described using this observation value.
FIG. 63 is a diagram illustrating a data structure of data used for the outflow amount estimation processing. The observatory basin database shown in FIG. 1A has items including “basin No”, latitude “X”, longitude “Y”, and “precipitation” in the basin. Further, the river flow rate observation database shown in FIG. 2B includes items of “basin number”, “precipitation amount” for each basin, “river flow rate observation data”, and “runoff rate” (calculation result). In the river flow observation database, river flow observation data in a basin where river flow measurement data exists is registered, and the calculated runoff rate is recorded. The runoff rate database shown in FIG. 3C has items including “basin number” and “runoff rate”. The runoff rate database records each runoff rate (estimated result) for each basin.

次に、図を参照して、観測値に基づいた流出量推定処理について説明する。
図64は、観測値に基づいた流出量推定処理を示すフローチャートである。
流出量推定部364は、流域分割データベースを参照し、観測所が存在する流域の「流域No」、「X」及び「Y」を観測所流域データベースへ「流域No」、「X」及び「Y」をキーとして記録する。また、入力処理部40aは、気象情報システム(気象データ243)から入力される降水量データを受信し、受信したデータを同じく観測所流域データベースへ、「X」及び「Y」をキーとして登録する(ステップSd1311)。流出量推定部364は、観測所流域データベースを、「流域No」、「X」及び「Y」をキーとして参照し、降水量データを流域全域に渡って積算し、流域毎の降水量を算出する。次に、流出量推定部364は、河川流量観測データベースの「降水量」へ、「流域No」をキーとして記録する(ステップSd1312)。入力処理部40aは、河川流量情報システム(河川流量データ242)から入力される河川流量観測データを受信し、受信したデータを河川流量観測データベースの「河川流量観測データ」へ、流域Noをキーとして登録する(ステップSd1313)。次に、流出量推定部364は、河川流量観測データベースを「流域No」をキーとして参照し、河川流量観測データが入力されている流域Noについて、降水量を河川流量観測データで除して流出率を算出し、河川流量観測データベースの「流出率」に記録する(ステップSd1314)。また、流出量推定部364は、「流域No」をキーとして流出指標データベースを参照し(ステップSd1315)、流出率と流出指標の散布図を作成し、流出指標と流出率の間に相関があるかどうかを判定する(ステップSd1316)。流出量推定部364は、判定の際、流量閾値データベースの「S1」を参照し、散布図における流出指標と流出率の間の相関係数がS1以上であれば相関あり、S1未満であれば相関なしと判定する。相関があると判定した場合、流出量推定部364は、流出指標と流出率の間の回帰式を算出する(ステップSd1317)。次に、流出量推定部364は、「流域No」をキーとして流出指標データベースを参照し、回帰式に基づき流域毎の流出率を算出し、流出率データベースの「流出率」へ記録する(ステップSd1318)。一方、相関がない或いは負の相関があると判定した場合、流出指標の再検討が必要であるため(ステップSd1319)、当該処理を終了する。
なお、本処理により算出されたデータは流出率であるので、流域毎の流出量を算出する場合、流域毎の降水量を乗ずる必要があるが、当該処理は、後述するように降雨涵養量演算部32aが行う。
Next, the outflow amount estimation processing based on the observation value will be described with reference to the drawings.
FIG. 64 is a flowchart showing an outflow amount estimation process based on the observed value.
The runoff amount estimation unit 364 refers to the basin division database, and converts the “basin No”, “X”, and “Y” of the basin where the observatory exists to the observatory basin database as “basin No”, “X”, and “Y”. "As a key. The input processing unit 40a receives precipitation data input from the weather information system (weather data 243), and registers the received data in the same observatory basin database with “X” and “Y” as keys. (Step Sd 13 11). The runoff estimation unit 364 refers to the observatory basin database using “basin No.”, “X” and “Y” as keys, integrates precipitation data over the entire basin, and calculates precipitation for each basin. To do. Next, the runoff amount estimation unit 364 records “Precipitation” in the river flow rate observation database using “basin number” as a key (step Sd 13 12). The input processing unit 40a receives the river flow observation data input from the river flow information system (river flow data 242), uses the received data as “river flow observation data” in the river flow observation database, and the basin number as a key. Registration is performed (step Sd 13 13). Next, the outflow estimation unit 364 refers to the river flow observation database using “basin No” as a key, and for the basin No in which the river flow observation data is input, the precipitation is divided by the river flow observation data and the runoff is calculated. The rate is calculated and recorded in the “flow rate” of the river flow rate observation database (step Sd 13 14). Further, the outflow amount estimation unit 364 refers to the outflow index database using “basin number” as a key (step Sd 13 15), creates a scatter diagram of the outflow rate and the outflow index, and correlates between the outflow index and the outflow rate. It is determined whether or not there is (step Sd 13 16). When determining, the outflow amount estimation unit 364 refers to “S1” in the flow rate threshold value database. If the correlation coefficient between the outflow index and the outflow rate in the scatter diagram is S1 or more, there is a correlation, and if it is less than S1, It is determined that there is no correlation. When it is determined that there is a correlation, the outflow amount estimation unit 364 calculates a regression equation between the outflow index and the outflow rate (step Sd 13 17). Next, the outflow amount estimation unit 364 refers to the outflow index database using “basin number” as a key, calculates the outflow rate for each basin based on the regression equation, and records it in the “outflow rate” of the outflow rate database (Step S Sd 13 18). On the other hand, if it is determined that there is no correlation or a negative correlation, the outflow index needs to be reexamined (step Sd 13 19), and the process is terminated.
Since the data calculated by this process is the runoff rate, when calculating the runoff for each basin, it is necessary to multiply by the precipitation for each basin. Performed by the unit 32a.

次に、降水量演算部37が行う降水量推定処理について説明する。
図65は、降水量推定処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される降水量推定処理データベースは、緯度「X」、経度「Y」、標高「H」、「降水量」、「損失補正後降水量」及び「空間補間後降水量」の項目からなり、気象観測所における「降水量」が登録され、計測対象地域(複数の流域)における「空間補間後降水量」が記録される。図(b)の降水量閾値データベースは、「S2」からなる項目を有する。S2には、気象観測所の標高値と降水量の間に相関があるかどうか判定する際の閾値が設定されている。図(c)の格子降水量データベースは、計測対象地域内の緯度「X」、経度「Y」、標高「H」及び「推定降水量」(格子DEM)からなる。
Next, the precipitation estimation process performed by the precipitation calculation unit 37 will be described.
FIG. 65 is a diagram showing a data structure of data used for precipitation estimation processing. The precipitation estimation database shown in FIG. (A) includes latitude “X”, longitude “Y”, altitude “H”, “precipitation”, “loss-corrected precipitation” and “spatial interpolation precipitation”. It consists of items, and “Precipitation” at the weather station is registered, and “Precipitation after spatial interpolation” in the measurement target area (multiple basins) is recorded. The precipitation threshold value database of FIG. (B) has an item consisting of “S2”. In S2, a threshold for determining whether there is a correlation between the altitude value of the weather station and the precipitation is set. The grid precipitation database in FIG. (C) includes latitude “X”, longitude “Y”, altitude “H”, and “estimated precipitation” (lattice DEM) in the measurement target area.

次に、図を参照して、降水量推定処理について説明する。
図66は、降水量推定処理を示すフローチャートである。
降水量演算部37は、地形データベースを「X」及び「Y」をキーとして参照し、気象観測所の緯度X、経度Y及び標高と、計測対象地域内の全ての緯度X、経度Yを降水量推定処理データベースへ「X」及び「Y」をキーとして登録する。また、入力処理部40aは、気象情報システム(気象データ243)から入力される気象観測所の降水量データを受信し、受信したデータを降水量推定処理データベースの「降水量」へ、「X」及び「Y」をキーとして登録する(ステップSd141)。次に、降水量演算部37は、登録された降水量に対して補足損失補正を行い、損失補正後降水量を算出し、降水量推定処理データベースの「損失補正後降水量」へ記録する(ステップSd142)。降水量演算部37は、標高と損失補正後降水量の散布図を作成し、標高と損失補正後降水量の間に相関があるかどうかを判定する。降水量演算部37は、判定の際、降水量閾値データベースにおける予め設定された閾値「S2」を参照し、標高と損失補正後降水量との間の相関係数が閾値S2以上であるか、閾値S2未満であるかを判定する(ステップSd143)。降水量演算部37は、相関係数が閾値S2以上と判定した場合、両者に相関があると判定し、標高と損失補正後降水量を求める際の回帰式を算出し、増減率(回帰式の傾き)を抽出する(ステップSd144)。次に、降水量演算部37は、増減率を基に、損失補正後降水量を標高0mの値に補正する(ステップSd145)。次に、降水量演算部37は、補正後の値を基に、空間補間を行い、標高0mにおける降水量(空間補間後降水量)を、計測対象地域の全てのX及びYについて算出し、「X」及び「Y」をキーとして降水量推定処理データベースの「空間補間後降水量」へ記録する(ステップSd146)。入力処理部40aは、標高値情報システム(DEMデータ241)から入力されるDEMデータを受信し、受信したDEMデータを格子降水量データベースの「X」、「Y」及び「H」へ登録する(ステップSd147)。降水量演算部37は、DEMデータの標高値に応じた降水量を、増減率に標高値を乗ずることで求め、乗じた結果に空間補間後降水量を加算し、対象地域における格子DEMごとの降水量を算出し、「X」及び「Y」をキーとして、格子降水量データベースの「推定降水量」へ記録する(ステップSd148)。
一方、ステップSd143において、相関係数が閾値S2未満であれば、降水量演算部37は、標高と損失補正後降水量との間に相関なしと判定し(ステップSd149)、空間補間を行って格子毎の降水量を算出し、「X」及び「Y」をキーとして、格子降水量データベース「推定降水量」へ記録する(ステップSd1410)。
なお、本処理により算出された降水量は格子DEMデータ毎の値であるので、流域毎の流出量を算出するには、流域毎に積算する必要があるが、当該処理は、後述するように降雨涵養量演算部32aが行う。
Next, precipitation estimation processing will be described with reference to the drawings.
FIG. 66 is a flowchart showing precipitation estimation processing.
The precipitation calculation unit 37 refers to the terrain database using “X” and “Y” as keys, and calculates the latitude X, longitude Y and altitude of the weather station and all the latitudes X and longitude Y in the measurement target area. “X” and “Y” are registered as keys in the quantity estimation processing database. Further, the input processing unit 40a receives the precipitation data of the weather station input from the weather information system (weather data 243), and the received data is transferred to “precipitation” in the precipitation estimation processing database, and “X”. And “Y” is registered as a key (step Sd 14 1). Next, the precipitation calculation unit 37 performs supplementary loss correction on the registered precipitation, calculates the loss-corrected precipitation, and records it in the “loss-corrected precipitation” in the precipitation estimation processing database ( Step Sd 14 2). The precipitation calculation unit 37 creates a scatter diagram of the altitude and the loss-corrected precipitation, and determines whether there is a correlation between the altitude and the loss-corrected precipitation. At the time of determination, the precipitation calculation unit 37 refers to a preset threshold “S2” in the precipitation threshold database, and whether the correlation coefficient between the altitude and the loss-corrected precipitation is equal to or greater than the threshold S2. It determines whether less than a threshold S2 (step Sd 14 3). When the correlation calculation unit 37 determines that the correlation coefficient is greater than or equal to the threshold value S2, the precipitation calculation unit 37 determines that there is a correlation between the two, calculates a regression equation for determining elevation and loss-corrected precipitation, gradient) to extract (step Sd 14 4). Next, the precipitation calculation unit 37 corrects the loss-corrected precipitation to a value of altitude 0 m based on the rate of increase / decrease (step Sd 14 5). Next, the precipitation calculation unit 37 performs spatial interpolation based on the corrected value, calculates precipitation at an altitude of 0 m (precipitation after spatial interpolation) for all X and Y in the measurement target area, It is recorded on the "X" and "spatial interpolation after precipitation" of rainfall estimation process database "Y" as a key (step Sd 14 6). The input processing unit 40a receives DEM data input from the altitude value information system (DEM data 241), and registers the received DEM data in “X”, “Y”, and “H” of the grid precipitation database ( Step Sd 14 7). The precipitation calculation unit 37 obtains the precipitation according to the elevation value of the DEM data by multiplying the rate of increase / decrease by the elevation value, adds the precipitation after spatial interpolation to the multiplied result, and calculates the precipitation for each grid DEM in the target area. calculating the precipitation, as a key "X" and "Y", and records the "estimated precipitation" grid precipitation database (step Sd 14 8).
On the other hand, in step Sd 14 3, is less than the correlation coefficient threshold value S2, precipitation calculating unit 37 determines that no correlation between the altitude loss corrected precipitation (step Sd 14 9), space Interpolation is performed to calculate precipitation for each grid, and “X” and “Y” are used as keys to record in the grid precipitation database “estimated precipitation” (step Sd 14 10).
Since the precipitation calculated by this process is a value for each grid DEM data, it is necessary to add up for each basin in order to calculate the outflow for each basin, but this process will be described later. This is performed by the rainfall recharge calculating unit 32a.

以上により、各流域における単位面積当たりの流出量(比流量)、格子DEMデータに対応した降水量(格子降水量)が求まったので、降雨涵養量演算部32aが行う演算処理について説明する。
図67は、演算処理に用いられるデータのデータ構造を示す図である。図(a)に示される格子推定量データベースは、「流域No」、緯度「X」、経度「Y」、「推定降水量」、「推定流出量」、「推定蒸発散量」及び「推定涵養量」からなる項目を有する。格子推定量データベースは、流域No、緯度X及び経度Yをキーとして、格子毎の各格子推定量が記録される。また、図(b)に示される流域推定量データベースは、「流域No」、「推定降水量」、「推定流出量」、「推定蒸発散量」及び「推定涵養量」からなる項目を有する。流域推定量データベースは、「流域No」をキーとして流域毎の各推定量が記録される。
As described above, since the runoff amount (specific flow rate) per unit area in each basin and the precipitation amount (grid precipitation amount) corresponding to the grid DEM data are obtained, the calculation process performed by the rainfall recharge amount calculation unit 32a will be described.
FIG. 67 is a diagram showing a data structure of data used for the arithmetic processing. The grid estimator database shown in FIG. (A) includes “basin No.”, latitude “X”, longitude “Y”, “estimated precipitation”, “estimated runoff”, “estimated evapotranspiration” and “estimated recharge”. It has an item consisting of “amount”. In the grid estimation amount database, each grid estimation amount for each grid is recorded using the basin No, the latitude X, and the longitude Y as keys. Further, the estimated basin database shown in FIG. 5B includes items including “basin number”, “estimated precipitation”, “estimated runoff”, “estimated evapotranspiration”, and “estimated recharge”. The estimated amount database for each basin is recorded in the estimated basin database using “basin No” as a key.

図68は、降雨涵養量演算部32aが行う演算処理を示すフローチャートである。
降雨涵養量演算部32aは、流域No毎に流域分割データベースの値を参照し、対象流域の分割データ(緯度X及び経度Y)を、格子推定量データベースに記録する。また、降雨涵養量演算部32aは、「X」及び「Y」をキーとして、格子降水量データベースの格子毎の「推定降水量」を参照し、格子推定量データベースの「推定降水量」へ記録する(ステップSd151)。次に、降雨涵養量演算部32aは、流域No毎に、格子毎の推定降水量を流域内全体について積算し、積算結果を「流域No」をキーとして流域推定量データベースの「推定降水量」に記録する(ステップSd152)。次に、降雨涵養量演算部32aは、流域Noをキーとして、流出率データベースの「流出率」を参照し、これを流域内の全ての格子の流出率とする。或いは、降雨涵養量演算部32aは、流域Noをキーとして、比流量データベースの「比流量」を参照し、格子一つあたりの面積を乗じて、流域内の全ての格子の比流量とする(ステップSd153)。次に、降雨涵養量演算部32aは、格子毎の推定流出量及び流域毎の推定流出量を算出する。流出率を用いる場合、降雨涵養量演算部32aは、格子毎の推定降水量に格子毎の流出率を乗じて、格子毎の推定流出量を算出し、格子推定量データベースの「推定流出量」へ記録する。また、流域毎の推定降水量に流域毎の流出率を乗じて、流域毎の推定流出量を算出し、流域推定量データベースの「推定流出量」へ記録する。なお、推定降水量が一日当たりの降雨量である場合、一日当たりの推定流出量が算出され、一月当たりの降雨量である場合、一月当たりの推定流出量が算出される。一方、比流量により推定流出量を算出する場合、降雨涵養量演算部32aは、格子毎の比流量を格子推定量データベースの「推定流出量」へ記録する。また、降雨涵養量演算部32aは、流域Noをキーとして、地形計測データベースの流域面積を参照し、比流量を乗じて流域毎の推定流出量を算出し、積算結果を流域推定量データベースの「推定流出量」に記録する(ステップSd154)。なお、比流量が一日当たりの比流量である場合、比流量に(流域面積÷100×60×60×24)を乗じて、一日当たりの推定流出量が算出され、月当たりの比流量である場合、更に当月の日数を乗じて一月当たりの推定流出量が算出される。次に、降雨涵養量演算部32aは、格子推定量データベースの「X」及び「Y」を「流域No」をキーとして参照し、参照した「X」及び「Y」をキーとして蒸発散量演算処理データベースの「可能蒸発散量」を参照し、格子推定量データベースの「推定蒸発散量」へ記録する(ステップSd155)。次に、降雨涵養量演算部32aは、流域No毎に、格子毎の推定蒸発散量を流域内全体について積算し、積算結果を「流域No」をキーとして流域推定量データベースの「推定涵養量」に記録する(ステップSd156)。次に、降雨涵養量演算部32aは、流域毎の推定涵養量を(流域毎の推定降水量−流域毎の推定蒸発散量−流域毎の推定流出量)に従って算出し、流域推定量データベースの「推定蒸発散量」に記録する。また、降雨涵養量演算部32aは、格子毎の推定涵養量を(格子毎の推定降水量−格子毎の推定蒸発散量−格子毎の推定流出量)に従って算出し、格子推定量データベースの「推定涵養量」及び降雨涵養量情報データベースの「降雨涵養量」に記録する(ステップSd157)。
FIG. 68 is a flowchart showing calculation processing performed by the rainfall recharge calculating unit 32a.
The rainfall recharge calculating unit 32a refers to the value of the basin division database for each basin No, and records the division data (latitude X and longitude Y) of the target basin in the lattice estimation amount database. Further, the rainfall recharge calculating unit 32a refers to “estimated precipitation” for each grid in the grid precipitation database using “X” and “Y” as keys, and records them in “estimated precipitation” in the grid estimated database. (Step Sd 15 1). Next, the rainfall recharge calculating unit 32a adds up the estimated precipitation for each grid for the entire basin for each basin No, and uses the “estimated precipitation” in the basin estimator database using the basin No as a key. (Step Sd 15 2). Next, the rainfall recharge calculating unit 32a refers to the “runoff rate” in the runoff rate database using the catchment area No as a key, and sets this as the runoff rate of all the grids in the catchment area. Alternatively, the rainfall recharge calculating unit 32a refers to the “specific flow rate” in the specific flow rate database using the basin number as a key and multiplies the area per grid to obtain the specific flow rate of all the grids in the basin ( Step Sd 15 3). Next, the rainfall recharge amount calculation unit 32a calculates an estimated outflow amount for each grid and an estimated outflow amount for each basin. When the runoff rate is used, the rainfall recharge calculating unit 32a multiplies the estimated precipitation amount for each grid by the runoff rate for each grid to calculate the estimated runoff amount for each grid, and the “estimated runoff amount” in the grid estimator database. To record. Also, the estimated precipitation for each basin is multiplied by the runoff rate for each basin to calculate the estimated runoff for each basin and record it in the “Estimated runoff” in the basin estimator database. If the estimated precipitation is a daily rainfall, an estimated runoff per day is calculated, and if it is a monthly rainfall, an estimated runoff per month is calculated. On the other hand, when calculating the estimated runoff amount based on the specific flow rate, the rainfall recharge amount calculation unit 32a records the specific flow rate for each grid in the “estimated runoff amount” of the grid estimated amount database. Further, the rainfall recharge amount calculation unit 32a refers to the basin area of the topographic measurement database using the basin number as a key, multiplies the specific flow rate to calculate the estimated outflow amount for each basin, and the integrated result is “ recording the estimated outflow "(step Sd 15 4). When the specific flow rate is a specific flow rate per day, the estimated flow rate per day is calculated by multiplying the specific flow rate by (basin area / 100 × 60 × 60 × 24), and is the specific flow rate per month. In this case, the estimated outflow amount per month is calculated by further multiplying the number of days in the current month. Next, the rainfall recharge amount calculation unit 32a refers to “X” and “Y” in the grid estimated amount database using “basin number” as a key, and calculates evapotranspiration using the referenced “X” and “Y” as keys. see "potential evapotranspiration" processing database, it records the "estimated evapotranspiration" lattice estimator database (step Sd 15 5). Next, the rainfall recharge calculating unit 32a adds up the estimated evapotranspiration for each grid for the entire basin for each basin No, and uses the basin no. (Step Sd 15 6). Next, the rainfall recharge calculating unit 32a calculates an estimated recharge amount for each basin according to (estimated precipitation amount for each basin−estimated evapotranspiration for each basin−estimated runoff amount for each basin). Record in “Estimated Evapotranspiration”. Further, the rainfall recharge amount calculation unit 32a calculates an estimated recharge amount for each lattice according to (estimated precipitation amount for each lattice−estimated evapotranspiration for each lattice−estimated outflow amount for each lattice). It is recorded in "rainfall recharge amount" of the estimated recharge amount "and rainfall recharge rate information database (step Sd 15 7).

このように、複数の算出、判定処理を経ることにより、降水量、流出量及び涵養量を定量データに基づき、流域毎及び格子毎に正確に算出することができる。また、これにより、全水頭演算処理部34は、正確に算出された格子毎の涵養量を基に全水頭値を算出することができるので、地下水移行経路・移行時間演算処理部35は、算出された全水頭値を基に、地下水の移行経路の特定及及び移行時間の算出を、従来に比べて正確に行うことができる。
なお、上記説明の因子解析において、実証を行った流域においては、因子1の因子負荷量が大きくなる分析変数として、平均侵食高及びラプラシアンSD(地形の煩雑さ)、因子2の因子負荷量が大きくなる分析変数として、流路形状比及び分岐比R1/2が選択された。選択される分析変数は、流域により異なる可能性もあるため、これらに限定されるものではない。流域が異なっても、本実施形態において詳述したように、因子1として水の流れ易さを示す因子が抽出され、因子2として水の流れにくさに直接関係する因子が抽出されると解される。
また、因子分析において、分析変数として11項目を選択したが、上述の実施形態における実証の一例として示したものであり、この数字に限定されるものではない。
Thus, through a plurality of calculation and determination processes, precipitation, runoff, and recharge can be accurately calculated for each basin and for each grid based on quantitative data. In addition, this allows the total head calculation processing unit 34 to calculate the total head value based on the accurately calculated recharge amount for each lattice, so that the groundwater transfer route / transfer time calculation processing unit 35 calculates Based on the total water head value, it is possible to specify the groundwater transfer route and calculate the transfer time more accurately than in the past.
In the factor analysis described above, in the basin where the verification was made, the analysis factors that increase the factor loading of factor 1 include the average erosion height, Laplacian SD (landscape complexity), and factor loading of factor 2. The flow path shape ratio and the branching ratio R1 / 2 were selected as analysis variables to be increased. The analysis variables selected are not limited to these because they may vary depending on the basin. Even if the basins are different, as described in detail in this embodiment, it is understood that a factor indicating the ease of water flow is extracted as factor 1 and a factor directly related to the difficulty of water flow is extracted as factor 2. Is done.
In the factor analysis, 11 items are selected as analysis variables. However, this is shown as an example of demonstration in the above-described embodiment, and is not limited to this number.

本発明による、DEMデータから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行うステップは、地形計測部361が行うステップSD10の処理に相当する。また、本発明による、地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の成分を抽出するステップは、統計量処理部362が行うステップSD11の処理に相当する。また、本発明による、複数の成分から分割された流域の流出指標を算出するステップは、流出指標判定部363が行うステップSD12の処理に相当する。また、本発明による、一部の流域の流出指標と実測された流出量との相関から回帰式を導出するステップ及び導出された回帰式と分割された流域の流出指標から分割された流域の流出量を算出するステップは、流出量推定部364が行うステップSD13の処理に相当する。   The step of dividing the target area into a plurality of basins from the DEM data according to the present invention and performing the terrain measurement in the divided basins corresponds to the process of step SD10 performed by the terrain measurement unit 361. Further, the step of extracting a plurality of components having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement result according to the present invention corresponds to the process of step SD11 performed by the statistic processing unit 362. Further, the step of calculating the outflow index of the basin divided from the plurality of components according to the present invention corresponds to the process of step SD12 performed by the outflow index determination unit 363. Further, according to the present invention, the step of deriving a regression equation from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount, and the outflow of the basin divided from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin The step of calculating the amount corresponds to the process of step SD13 performed by the outflow amount estimation unit 364.

100,100a 地下水起源解析システム
110 演算処理部
10 イオン濃度水質情報判定処理部
20 同位体比判定処理部
30,30a 地下水移行算定処理部
31 蒸発散量演算部
32,32a 降雨涵養量演算部
33 圧力水頭0m設定部
34 全水頭演算処理部
35 地下水移行経路・移行時間演算処理部
40,40a 入力処理部
50 制御記憶処理部
70 記憶部
80 出力処理部
90 表示部
200,200a 情報入力システム
210 イオン・水質情報データ
220 同位体情報データ
231 リモートセンシングシステム
232 雨量情報システム
233 地図情報システム
234 地質情報システム
36 流出量演算部
37 降水量演算部
361 地形計測部
362 統計処理部
363 流出指標判定部
364 流出量推定部
241 標高値情報システム(DEMデータ)
242 河川流量情報システム(河川流量データ)
243 気象情報システム(気象データ)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100,100a Groundwater origin analysis system 110 Operation processing part 10 Ion concentration water quality information determination processing part 20 Isotope ratio determination processing part 30, 30a Groundwater transfer calculation processing part 31 Evapotranspiration amount calculation part 32, 32a Rain recharge amount calculation part 33 Pressure Head 0m setting unit 34 Total head calculation processing unit 35 Groundwater transfer path / transfer time calculation processing unit 40, 40a Input processing unit 50 Control storage processing unit 70 Storage unit 80 Output processing unit 90 Display unit 200, 200a Information input system 210 Water quality information data 220 Isotope information data 231 Remote sensing system 232 Rainfall information system 233 Map information system 234 Geological information system 36 Runoff calculation unit 37 Precipitation calculation unit 361 Topographic measurement unit 362 Statistical processing unit 363 Runoff index determination unit 364 Runoff amount Estimator 241 High information system (DEM data)
242 River flow information system (river flow data)
243 Weather Information System (Meteorological Data)

Claims (8)

流出量と、降水量と、蒸発散量とから降雨涵養量を演算する降雨涵養量演算方法であって、
前記流出量を算出する工程は、
地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1の工程と、
地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2の工程と、
前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3の工程と、
前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4の工程と、
導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5の工程と、
を有する降雨涵養量演算方法。
A rain recharge calculation method for calculating rainfall recharge from runoff, precipitation, and evapotranspiration,
The step of calculating the outflow amount includes:
A first step of dividing the target area into a plurality of basins from the terrain data, and measuring terrain in the divided basins;
A second step of extracting a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results;
A third step of calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors;
A fourth step of deriving a regression equation from a correlation between an outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount;
A fifth step of calculating the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin;
A rain recharge calculation method comprising:
前記第3の工程は、
水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、前記分割された流域の因子毎の因子得点を算出し、算出された因子得点に応じて前記分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、前記因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された前記得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて前記分割された流域の流出指標を算出すること
を特徴とする請求項1に記載の降雨涵養量演算方法。
The third step includes
A first factor having a positive correlation with water flowability and a second factor having a negative correlation with water flowability are extracted, and a factor score for each factor of the divided watershed is calculated and calculated. The divided watersheds according to the factor scores that have been divided are classified into a predetermined number of groups for each factor, each group is assigned a preset score for each factor, and the given score and each The rain recharge calculation method according to claim 1, wherein an outflow index of the divided basin is calculated according to a contribution ratio of the factor.
地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う地形計測部と、
地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する統計処理部と、
前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する流出指標判定部と、
前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出し、
導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する流出量推定部と、
を備える流出量演算部が、算出する流出量に基づいて、降雨涵養量を算出する
ことを特徴とする降雨涵養量演算部。
A terrain measurement unit that divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and measures terrain in the divided basins;
A statistical processing unit that extracts a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results;
An outflow index determination unit for calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors;
Deriving a regression equation from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount,
An outflow amount estimation unit for calculating the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin;
A rainfall recharge calculating unit, comprising: a runoff amount calculating unit that calculates a rain recharge amount based on the calculated outflow amount.
前記流出指標判定部は、
水の流れ易さと正の相関を有する第1の因子と水の流れ易さと負の相関を有する第2の因子とを抽出し、前記分割された流域の因子毎の因子得点を算出し、算出された因子得点に応じて前記分割された流域を因子毎に予め設定されたグループ数に分類し、前記因子毎に各々のグループに予め設定された得点を付与し、付与された前記得点とそれぞれの因子の寄与率に応じて前記分割された流域の流出指標を算出すること
を特徴とする請求項3に記載の降雨涵養量演算部。
The outflow index determination unit
A first factor having a positive correlation with water flowability and a second factor having a negative correlation with water flowability are extracted, and a factor score for each factor of the divided watershed is calculated and calculated. The divided basin according to the factor score is classified into a predetermined number of groups for each factor, a preset score is assigned to each group for each factor, and the given score and each The rainfall recharge calculating unit according to claim 3, wherein an outflow index of the divided basin is calculated according to a contribution ratio of the factor.
イオン濃度判定処理部が記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出する工程と、
同位体比判定処理部が記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する工程と、
蒸発散量演算部が記憶部に記憶された植生域の衛星画像データにおける地域ごとの蒸発散量を算出する工程と、
流出量演算部が流出量を算出する工程と、
降雨涵養量演算部が前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量から浸透水量を算出する工程と、
圧力水頭0m設定部が記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を算出する工程と、
全水頭演算処理部が前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する工程と、
地下水移行経路・移行時間演算処理部が前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する工程と、を含む地下水起源解析方法であって、
前記流出量を算出する工程は、
地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1の工程と、
地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2の工程と、
前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3の工程と、
前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4の工程と、
導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5の工程と、
を有することを特徴とする地下水起源解析方法。
A step of calculating the origin of groundwater from the degree of coincidence of the ratios of ion concentrations in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit by the ion concentration determination processing unit;
A step in which the isotope ratio determination processing unit calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data stored in the storage unit;
A step of calculating an evapotranspiration amount for each region in the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit by the evapotranspiration unit;
A step in which the outflow amount calculation unit calculates the outflow amount;
A step of calculating the amount of seepage water from the amount of evapotranspiration, the amount of precipitation stored in the storage unit, and the amount of runoff by the rainfall recharge amount calculation unit;
A step of calculating a position of the groundwater level 0 m for each area from satellite image data indicating a river area stored in the storage unit by the pressure head 0 m setting unit;
A step in which a total head calculation processing unit calculates a head value of the region from the amount of osmotic water and elevation information of each point;
A groundwater transfer route / transition time calculation processing unit calculating a groundwater transfer route and a transfer time from the distribution of the head value, and a groundwater origin analysis method comprising:
The step of calculating the outflow amount includes:
A first step of dividing the target area into a plurality of basins from the terrain data, and measuring terrain in the divided basins;
A second step of extracting a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results;
A third step of calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors;
A fourth step of deriving a regression equation from a correlation between an outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount;
A fifth step of calculating the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin;
A groundwater origin analysis method characterized by comprising:
記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するイオン濃度判定処理部と、
記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出する同位体比判定処理部と、
記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出する蒸発散量演算部と、
流出量を算出する流出量演算部と、
前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量とから浸透水量を算出する降雨涵養量演算部と、
記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定する圧力水頭0m設定部と、
前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出する全水頭演算処理部と、
前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出する地下水移行経路・移行時間演算処理部と、を備える地下水起源解析システムであって、
前記流出量演算部は、
地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う地形計測部と、
地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する統計処理部と、
前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する流出指標判定部と、
前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出し、
導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する流出量推定部と、
を備えることを特徴とする地下水起源解析システム。
An ion concentration determination processing unit for calculating the origin of groundwater from the degree of coincidence of the ion concentration ratios in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit;
An isotope ratio determination processing unit that calculates the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data of the plurality of points stored in the storage unit;
An evapotranspiration calculating unit for calculating an evapotranspiration amount for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit;
An outflow amount calculation unit for calculating an outflow amount;
A rainfall recharge calculating unit that calculates an infiltrated water amount from the evapotranspiration, a precipitation amount stored in a storage unit, and the outflow amount;
A pressure head 0m setting unit for setting the position of the groundwater level 0m for each region from the satellite image data indicating the river area stored in the storage unit;
A total head calculation processing unit for calculating the head value of the region from the amount of osmotic water and elevation information at each point;
A groundwater origin analysis system comprising a groundwater transition route and a transition time calculation processing unit for calculating a groundwater transition route and a transition time from the distribution of the head value,
The outflow amount calculation unit
A terrain measurement unit that divides the target area into a plurality of basins from the terrain data, and measures terrain in the divided basins;
A statistical processing unit that extracts a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results;
An outflow index determination unit for calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors;
Deriving a regression equation from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the measured outflow amount,
An outflow amount estimation unit for calculating the outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and the outflow index of the divided basin;
A groundwater origin analysis system characterized by comprising:
地下水起源解析システムにおけるコンピュータに、
記憶部に記憶された複数地点のイオン濃度データにおけるイオン濃度の比の一致度から地下水起源を算出するステップと、
記憶部に記憶された複数地点の同位体比データにおける同位体比の一致度から涵養高度を算出するステップと、
記憶部に記憶された植生域の衛星画像データから地域ごとの蒸発散量を算出するステップと、
流出量を算出するステップと、
前記蒸発散量、記憶部に記憶された降水量、及び前記流出量とから浸透水量を算出するステップと、
記憶部に記憶された河川域を示す衛星画像データから前記地域ごとの地下水位0mの位置を設定するステップと、
前記浸透水量と各地点の標高情報とから前記地域の水頭値を算出するステップと、
前記水頭値の分布から地下水移行経路並びに移行時間を算出するステップと、
を実行させる地下水起源解析プログラムであって、
前記流出量を算出するステップは、
地形データから対象地域を複数の流域に分割し、分割された流域において地形計測を行う第1のステップと、
地形計測結果から水の流れ易さとの間に相関を有する複数の因子を抽出する第2のステップと、
前記複数の因子から前記分割された流域の流出指標を算出する第3のステップと、
前記流域の一部の流域の流出指標と実測された前記流出量との相関から回帰式を導出する第4のステップと、
導出された前記回帰式と前記分割された流域の流出指標から前記分割された流域の流出量を算出する第5のステップと、
を有することを特徴とする地下水起源解析プログラム。
To the computer in the groundwater origin analysis system,
Calculating the origin of groundwater from the degree of coincidence of the ratios of ion concentrations in the ion concentration data at a plurality of points stored in the storage unit;
Calculating the recharge height from the degree of coincidence of the isotope ratios in the isotope ratio data of a plurality of points stored in the storage unit;
Calculating the amount of evapotranspiration for each region from the satellite image data of the vegetation area stored in the storage unit;
Calculating a spill amount;
Calculating the amount of osmotic water from the amount of evapotranspiration, the amount of precipitation stored in the storage unit, and the amount of runoff;
Setting the position of the groundwater level 0 m for each region from the satellite image data indicating the river region stored in the storage unit;
Calculating the water head value of the region from the amount of osmotic water and elevation information of each point;
Calculating groundwater transfer route and transfer time from the distribution of the head value;
A groundwater origin analysis program that executes
The step of calculating the outflow amount includes:
Dividing the target area into a plurality of basins from the terrain data, and performing terrain measurement in the divided basins;
A second step of extracting a plurality of factors having a correlation with the ease of water flow from the topographic measurement results;
A third step of calculating an outflow index of the divided basin from the plurality of factors;
A fourth step of deriving a regression equation from the correlation between the outflow index of a part of the basin and the actually measured outflow amount;
A fifth step of calculating an outflow amount of the divided basin from the derived regression equation and an outflow index of the divided basin;
The groundwater origin analysis program characterized by having.
地下水起源解析システムにおけるコンピュータに実行させる請求項7に記載のプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。   The computer-readable recording medium which recorded the program of Claim 7 made to be performed by the computer in a groundwater origin analysis system.
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