JP2016065801A - Information processing device, information processing method, and information processing system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing system.
従来、大雨等による、河川等の氾濫や洪水をはじめとする災害を防止するために、事前に河川等の水位を予測することが行われている。また、予測された河川等の水位とあらかじめ定められた閾値を比較し、災害のおそれがある場合に避難情報を地域住民等へ周知することが行われている。 Conventionally, in order to prevent disasters such as flooding and flooding of rivers due to heavy rain, etc., the water level of rivers and the like has been predicted in advance. In addition, the predicted water level of a river or the like is compared with a predetermined threshold, and evacuation information is communicated to local residents when there is a risk of disaster.
例えば、特許文献1には、過去の冠水データと降雨予測情報とアンダーパス内の水位の測定値とから数時間後のアンダーパス内の水位を予測し、予測された河川等の水位とあらかじめ定められた閾値とを比較することにより避難情報を配信するか否かの判定をする装置が開示されている。
For example,
しかし、従来の装置では、避難情報の信頼性が不十分であるという問題があった。 However, the conventional apparatus has a problem that the reliability of the evacuation information is insufficient.
具体的には、従来の装置では、一般的に避難に要するリードタイムより長い数時間が現時点から経過した時点における水位が予測され、予測された水位によって避難情報を配信するか否かの判定が行われる。しかし、水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔が大きいほど当該予測結果の精度は低下するため、配信される避難情報の信頼性も低下する。結果として、避難情報が配信された場合に、実際には災害は発生せず、いわゆる空振りが生じるという問題があった。 Specifically, in a conventional apparatus, the water level at the time when several hours longer than the lead time generally required for evacuation has elapsed is predicted, and whether or not the evacuation information is distributed based on the predicted water level is determined. Done. However, since the accuracy of the prediction result decreases as the time interval between the time corresponding to the prediction result of the water level and the current time increases, the reliability of the delivered evacuation information also decreases. As a result, when the evacuation information is distributed, there is a problem that a disaster does not actually occur and a so-called idling occurs.
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、対象地点における避難情報の信頼性を向上することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a new and improved information processing apparatus capable of improving the reliability of evacuation information at a target point. It is to provide an information processing method and an information processing system.
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、対象地点の水位を予測する予測部と、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定する判定部と、前記判定部により判定された前記危険度に応じた避難情報を取得する取得部と、を備える情報処理装が提供される。 In order to solve the above-described problem, according to a certain aspect of the present invention, a prediction unit that predicts a water level at a target point, and a prediction result related to the water level at the time when a lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit. Accordingly, an information processing device is provided that includes a determination unit that determines the degree of risk in response, and an acquisition unit that acquires evacuation information corresponding to the risk level determined by the determination unit.
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が第一閾値以上である場合に、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値より低い場合より危険度が高いと判定してもよい。 The determination unit, when the water level at the time when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit is greater than or equal to a first threshold, the time at which the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit It may be determined that the degree of risk is higher than when the water level is lower than the first threshold.
前記第一閾値は、第二閾値より高く、前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値以上である場合に、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値より低く前記第二閾値以上である場合より危険度が高いと判定し、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値より低く前記第二閾値以上である場合に、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第二閾値より低い場合より危険度が高いと判定してもよい。 The first threshold is higher than a second threshold, and the determination unit determines that the prediction unit determines that the water level at the time when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit is equal to or greater than the first threshold. It is determined that the water level at the time when the lead time has elapsed from the obtained current time is lower than the first threshold and greater than or equal to the second threshold, and the lead time is determined from the current time obtained by the prediction unit. When the water level at the time when it has passed is lower than the first threshold and equal to or greater than the second threshold, than when the water level when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit is lower than the second threshold. It may be determined that the degree of risk is high.
前記予測部は、前記水位の確率分布を予測し、前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記確率分布に応じて危険度を判定してもよい。 The prediction unit may predict a probability distribution of the water level, and the determination unit may determine the degree of risk according to the probability distribution obtained when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit.
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記確率分布において、前記水位が第一閾値以上となる確率に応じて危険度を判定してもよい。 The determination unit may determine the degree of risk according to a probability that the water level is equal to or higher than a first threshold in the probability distribution obtained when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit.
前記第一閾値は、第二閾値より高く、前記判定部は、さらに、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記確率分布において、前記水位が前記第二閾値以上となる確率に応じて危険度を判定してもよい。 The first threshold is higher than a second threshold, and the determination unit further has the water level equal to or higher than the second threshold in the probability distribution obtained when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit. The degree of risk may be determined according to the probability.
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点から第一のリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果、および前記予測部によって得られた現時点から第二のリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定してもよい。 The determination unit includes a prediction result relating to the water level at the time when the first lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit, and a time at which the second lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit. The degree of risk may be determined according to a prediction result relating to the water level.
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点から第一のリードタイムより長い第二のリードタイムが経過した第二の時点の前記水位が第一閾値以上であり前記予測部によって得られた現時点から前記第一のリードタイムが経過した第一の時点の前記水位が第一閾値より小さい場合に、前記予測部によって得られた前記第二の時点の前記水位が第一閾値より小さく前記予測部によって得られた前記第一の時点の前記水位が第一閾値より小さい場合より危険度が高いと判定してもよい。 The determination unit is obtained by the prediction unit, wherein the water level at a second time when a second lead time longer than the first lead time from the current time obtained by the prediction unit has passed is a first threshold value or more. When the water level at the first time point when the first lead time has elapsed from the current time is smaller than the first threshold value, the water level at the second time point obtained by the prediction unit is smaller than the first threshold value and the prediction It may be determined that the degree of risk is higher than when the water level at the first time point obtained by the section is smaller than the first threshold value.
前記予測部は、河川の水位を予測してもよい。 The prediction unit may predict a water level of a river.
前記判定部は、前記対象地点における氾濫発生水位を示す第一閾値を用いて危険度を判定してもよい。 The determination unit may determine the degree of risk using a first threshold value indicating a flooding water level at the target point.
前記予測部は、タンクモデルを用いて前記水位を予測してもよい。 The prediction unit may predict the water level using a tank model.
前記リードタイムは前記水位が予測される地点から最寄りの避難所までの距離に応じた時間であってもよい。 The lead time may be a time corresponding to a distance from a point where the water level is predicted to a nearest shelter.
前記判定部は、さらに、前記予測部によって得られた現時点と現時点からリードタイムが経過した時点との間における前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定してもよい。 The determination unit may further determine the degree of risk according to a prediction result regarding the water level between a current time obtained by the prediction unit and a time when a lead time has elapsed from the current time.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、対象地点の水位を予測するステップと、得られた現時点からリードタイムが経過した時点の水位に関する予測結果に応じて危険度を判定するステップと、判定された前記危険度に応じた避難情報を取得するステップと、を含む情報処理方法が提供される。 Further, in order to solve the above-described problem, according to another aspect of the present invention, a risk is predicted according to a step of predicting a water level at a target point and a prediction result regarding the water level at the time when the lead time has elapsed from the obtained current time point. There is provided an information processing method including a step of determining a degree and a step of acquiring evacuation information corresponding to the determined degree of risk.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、情報処理装置と、雨量情報を取得し前記情報処理装置へ前記雨量情報を送信する雨量情報取得部と、対象地点の水位情報を取得し前記情報処理装置へ前記水位情報を送信する水位情報取得部と、避難情報報知装置と、からなる情報処理システムであって、前記情報処理装置は、前記雨量情報と、前記水位情報とから前記対象地点の水位を予測する予測部と、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定する判定部と、前記判定部により判定された前記危険度に応じた避難情報を取得する取得部と、を備え、前記避難情報報知装置は、前記情報処理装置から受信した前記避難情報を報知する、情報処理システムが提供される。 In order to solve the above problem, according to another aspect of the present invention, an information processing device, a rainfall information acquisition unit that acquires rainfall information and transmits the rainfall information to the information processing device, and a target point An information processing system including a water level information acquisition unit that acquires water level information and transmits the water level information to the information processing device, and an evacuation information notification device, wherein the information processing device includes the rainfall information, the water level A prediction unit that predicts the water level of the target point from the information, a determination unit that determines a risk level according to a prediction result regarding the water level at the time when a lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit, and the determination An evacuation information notifying device for acquiring the evacuation information received from the information processing device. Temu is provided.
以上説明したように本発明によれば、対象地点における避難情報の信頼性を向上することができる。 As described above, according to the present invention, the reliability of evacuation information at a target point can be improved.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.
<0.導入>
本発明の実施形態は、大雨等による、河川等の氾濫や洪水またはアンダーパス、地下施設を含む低地等の冠水をはじめとする災害を防止する情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムに適用される。本実施形態による情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムは、例えば、事前に河川等の水位を予測し、災害のおそれがある場合に避難情報を地域住民等へ周知することが可能である。以下、このような本実施形態による情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムの構成および動作について順次詳細に説明する。
<0. Introduction>
Embodiments of the present invention are applied to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing system for preventing disasters such as flooding of rivers and the like due to heavy rain, flooding or underpass, and flooding in lowlands including underground facilities. Is done. The information processing apparatus, the information processing method, and the information processing system according to the present embodiment can predict the water level of a river or the like in advance, and can make evacuation information known to local residents when there is a risk of a disaster. . Hereinafter, the configuration and operation of the information processing apparatus, the information processing method, and the information processing system according to the present embodiment will be sequentially described in detail.
<1.情報処理システムの構成>
図1は、本発明の実施形態による情報処理システムの構成を示す説明図である。図1に示したように、本実施形態による情報処理システムは、雨量センサ1と、水位センサ3と、避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、雨量予測サービス9と、管理者端末11と、避難情報配信装置13と、を備える。雨量センサ1と、水位センサ3と、避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、雨量予測サービス9と、管理者端末11と、避難情報配信装置13と、は有線又は無線の通信ネットワーク15を介して相互に通信可能となっている。
<1. Configuration of information processing system>
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the information processing system according to the present embodiment includes a
雨量センサ1は、雨量情報を取得し、取得した雨量情報を送信する雨量情報取得部である。例えば、雨量センサ1は、常時あるいは一定時間おきに観測により雨量情報を取得し、内部に記憶し、避難情報配信装置13へ雨量情報を送信する。
The
水位センサ3は、水位情報を取得し、取得した水位情報を送信する水位情報取得部である。例えば、水位センサ3は、常時あるいは一定時間おきに観測される水位情報を取得し、内部に記憶し、避難情報配信装置13へ水位情報を送信する。ここで、図2を参照して雨量センサ1および水位センサ3が行う処理の流れについて説明する。
The
図2は、本発明の実施形態による雨量センサまたは水位センサが行う処理の流れを示すフローチャートである。図2に示したように、雨量センサ1または水位センサ3は、観測情報の記憶に関する処理(S102,S104)と観測情報の送信に関する処理(S106,S108)を並列的に処理する。観測情報の記憶に関する処理において、雨量センサ1は、常時あるいは一定時間おきに観測される雨量情報を取得すると(S102)、取得された雨量情報を内部に記憶し(S104)、S102の処理に戻る。また、水位センサ3は、常時あるいは一定時間おきに観測される水位情報を取得すると(S102)、取得された水位情報を内部に記憶し(S104)、S102の処理に戻る。一方、観測情報の送信に関する処理において、雨量センサ1は設定時間まで待機し(S106)、避難情報配信装置13へ雨量情報を送信し(S108)、S106の処理に戻る。また、水位センサ3は設定時間まで待機し(S106)、避難情報配信装置13へ水位情報を送信し(S108)、S106の処理に戻る。例えば、S106における設定時間は、一定時間間隔に設定される時間である。具体的には、S106における設定時間は、10分間隔に設定される時間である。なお、いずれかの処理でエラーが発生した場合、雨量センサ1または水位センサ3は、観測情報の記憶に関する処理および観測情報の送信に関する処理を終了する。
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing performed by the rainfall sensor or the water level sensor according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the
避難情報表示装置5は、避難情報を受信し、受信された避難情報を表示する避難情報報知装置である。例えば、避難情報表示装置5は、避難情報配信装置13から避難メッセージを受信し、受信された避難メッセージを表示する。また、避難情報の表示は、避難情報表示装置5に備えられたCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置等により実現される。なお、避難情報表示装置5により避難メッセージは地域住民等へ報知される。
The evacuation
避難情報放送装置7は、避難情報を受信し、受信された避難情報を放送する避難情報報知装置である。例えば、避難情報放送装置7は、避難情報配信装置13から避難メッセージを受信し、受信された避難メッセージを放送する。また、避難情報の放送は、避難情報放送装置7に備えられたスピーカ等により実現される。なお、避難情報表示装置5により避難メッセージは地域住民等へ報知される。
The evacuation
雨量予測サービス9は、単位時間当たりの雨量を予測し、避難情報配信装置13へ雨量の予測情報を提供するサービスである。例えば、雨量予測サービス9は、気象庁の降水短時間予報やレーダー・ナウキャストのような外部のサービスである。また、雨量予測サービス9が雨量を予測する間隔は、例えば、現時点から1時間経過時までは5分間隔に、現時点から1時間経過時以降6時間経過時までは1時間間隔に設定される。
The rain
管理者端末11は、避難情報を受信し、水防管理団体の管理者へ避難情報を報知する端末である。例えば、管理者端末11は、避難情報配信装置13から避難メッセージを受信し、受信された避難メッセージを都道府県知事及び知事により指定された水防管理団体の管理者へ報知する。また、管理者端末11が避難メッセージを受信した場合、管理者端末11はあらかじめ設定された処理を実行してもよい。
The
避難情報配信装置13は、対象地点の水位を予測し、現時点から避難に要するリードタイムが経過した時点の水位に関する予測結果に応じて危険度を判定し、判定された危険度に応じた避難情報を取得する情報処理装置である。例えば、避難情報配信装置13は、雨量センサ1から得られた雨量情報と、水位センサ3から得られた水位情報と、雨量予測サービス9から得られた雨量の予測情報と、から対象地点の水位を予測する。また、避難情報配信装置13は、取得した避難情報を避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、管理者端末11と、へ送信する。なお、避難情報配信装置13の構成の説明は後述する。
The evacuation
<2.比較例>
以上、情報処理システムの構成の概要を説明した。ここで、本実施形態に係る避難情報配信装置13の技術的意義を明らかにするために、本実施形態に係る避難情報配信装置13の説明に先立ち、図3及び図4を参照して比較例に係る避難情報配信装置が行う動作を説明する。
<2. Comparative Example>
The outline of the configuration of the information processing system has been described above. Here, in order to clarify the technical significance of the evacuation
比較例に係る避難情報配信装置は、対象地点の水位を予測し、予測により得られた現時点から一般的にリードタイムより長い数時間が経過した時点における水位に応じて危険度を判定する。具体的には、比較例に係る避難情報配信装置は、予測により得られた現時点から数時間が経過した時点における水位が危険水位以上である場合に危険度を「危険」と判定し、地域住民へ避難情報を配信する。一方、比較例に係る避難情報配信装置は、予測により得られた現時点から数時間が経過した時点における水位が危険水位より低い場合には危険度を「通常」と判定し、地域住民へ避難情報を配信しない。以下、図3および図4を参照して比較例に係る避難情報配信装置による危険度の判定の具体例について説明する。 The evacuation information distribution apparatus according to the comparative example predicts the water level at the target point, and determines the degree of risk according to the water level at the time when several hours longer than the lead time generally have elapsed from the present time obtained by the prediction. Specifically, the evacuation information distribution device according to the comparative example determines that the danger level is “danger” when the water level at the time when several hours have elapsed from the present time obtained by prediction is higher than the dangerous water level, and the local residents Deliver evacuation information to On the other hand, the evacuation information distribution device according to the comparative example determines that the risk level is “normal” when the water level at the time when several hours have elapsed from the present time obtained by the prediction is lower than the dangerous water level, and evacuates information to local residents. Do not deliver. Hereinafter, a specific example of risk determination by the evacuation information distribution apparatus according to the comparative example will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
図3は、比較例に係る避難情報配信装置によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図3は、横軸を時間とし、縦軸を水位とし、水位の時間変化を表示するグラフを示す。また、図3が示すグラフにおいて、プロット点を繋ぐ実線は観測された水位情報を示し、プロット点を繋ぐ破線は比較例に係る避難情報配信装置によって予測される水位の予測結果を示し、一点鎖線は水位の予測結果の誤差範囲の上限値および下限値を示す。なお、図3が示すグラフにおいて、隣り合うプロット点の時間間隔は15分間隔である。以下、図4、10、11、14〜17が示すグラフにおいて、プロット点を繋ぐ実線、プロット点を繋ぐ破線、一点鎖線、及びプロット点の間隔が示す情報は図3における各情報と同様である。 FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a specific example of a prediction result of the water level obtained by the evacuation information distribution apparatus according to the comparative example. FIG. 3 shows a graph displaying time change of the water level with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing the water level. In the graph shown in FIG. 3, the solid line connecting the plot points indicates the observed water level information, the broken line connecting the plot points indicates the prediction result of the water level predicted by the evacuation information distribution apparatus according to the comparative example, and the dashed line Indicates the upper and lower limits of the error range of the water level prediction result. In the graph shown in FIG. 3, the time interval between adjacent plot points is 15 minutes. Hereinafter, in the graphs shown in FIGS. 4, 10, 11, and 14 to 17, the solid line connecting the plot points, the broken line connecting the plot points, the alternate long and short dash line, and the information indicated by the intervals between the plot points are the same as the information in FIG. 3. .
図3において、比較例に係る避難情報配信装置によって予測された現時点からリードタイムより長い数時間が経過した時点における水位は危険水位以上であるため、比較例に係る避難情報配信装置は危険度を「危険」と判定し、地域住民へ避難情報を配信する。 In FIG. 3, since the water level at the time when several hours longer than the lead time has elapsed since the current time predicted by the evacuation information distribution device according to the comparative example is higher than the dangerous water level, the evacuation information distribution device according to the comparative example shows the risk level. Judge as "dangerous" and distribute evacuation information to local residents.
しかし、水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔が大きいほど当該予測結果の精度は低下する。例えば、図3が示すグラフにおいて、現時点から30分経過した時点の水位の予測結果の誤差範囲と比べ、現時点から1時間経過した危険度の判定に用いられた水位の予測結果の誤差範囲は大きい。従って、危険度の判定に用いられた水位の予測結果に対応する時点で実際に観測される水位は、図4に示すように危険水位を下回ることがある。なお、図4が示すグラフは、図3が示すグラフにおける水位の予測結果に相当する部分を実際に観測された水位情報へ置き換えることによって得られた水位の観測結果を表示する。 However, the accuracy of the prediction result decreases as the time interval between the time corresponding to the prediction result of the water level and the current time increases. For example, in the graph shown in FIG. 3, the error range of the prediction result of the water level used for determination of the degree of risk after one hour from the current time is larger than the error range of the prediction result of the water level when 30 minutes have passed from the current time. . Therefore, the water level actually observed at the time corresponding to the prediction result of the water level used for the risk determination may be lower than the dangerous water level as shown in FIG. The graph shown in FIG. 4 displays the water level observation result obtained by replacing the portion corresponding to the water level prediction result in the graph shown in FIG. 3 with the actually observed water level information.
以上、説明したように、比較例に係る避難情報配信装置では、危険度の判定に用いられる水位の予測結果の精度は低下するため、配信される避難情報の信頼性が不十分である。結果として、避難情報が配信された場合に、実際には災害は発生せず、いわゆる空振りが生じるという問題があった。 As described above, in the evacuation information distribution apparatus according to the comparative example, the accuracy of the prediction result of the water level used for the determination of the degree of risk is lowered, so the reliability of the evacuation information distributed is insufficient. As a result, when the evacuation information is distributed, there is a problem that a disaster does not actually occur and a so-called idling occurs.
<3.第1の実施形態に係る避難情報配信装置>
本発明の第1の実施形態に係る避難情報配信装置13によれば、上記問題を解決し、避難情報の信頼性を向上することが可能である。以下、このような第1の実施形態に係る避難情報配信装置13の構成および動作について順次詳細に説明する。
<3. Evacuation Information Distribution Device According to First Embodiment>
According to the evacuation
[構成]
図5は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13の構成を示す説明図である。図5に示したように、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13は、センサデータ記憶部110と、水位予測部120と、危険度判定部130と、避難メッセージ記憶部140と、取得部150と、通信部160と、を備える。
[Constitution]
FIG. 5 is an explanatory diagram showing the configuration of the evacuation
センサデータ記憶部110は、雨量センサ1により得られた雨量情報と、水位センサ3により得られた水位情報と、を記憶する。なお、雨量情報および水位情報は、観測値と、センサ種別情報と、観測時刻情報と、を含む。
The sensor
水位予測部120は、水位予測パラメータ記憶部121と、水位予測変数記憶部123と、水位予測処理部125と、を備える。
The water
水位予測パラメータ記憶部121は、水位の予測に用いられるパラメータを記憶する。例えば、水位予測パラメータ記憶部121は、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の流出孔の流出係数と、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の浸透流出孔の浸透係数と、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の流出孔の高さと、対象地点に対応する流域面積と、HQ式における第1及び第2係数と、を記憶する。
The water level prediction
水位予測変数記憶部123は、水位の予測に用いられる変数を記憶する。例えば、水位予測変数記憶部123は、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の貯留高と、3段タンクモデルにおける算出時刻と、を記憶する。
The water level prediction
水位予測処理部125は、水位予測部120の動作全般を制御する。例えば、水位予測処理部125は、雨量センサ1により得られた雨量情報と、水位センサ3により得られた水位情報と、雨量予測サービス9により得られた雨量の予測情報と、水位予測パラメータ記憶部121から取得される各種パラメータと、水位予測変数記憶部123から取得される各種変数と、から対象地点の水位を予測する。具体的には、水位予測処理部125は、タンクモデルおよびHQ式を用いて対象地点の水位を予測する。
The water level
なお、対象地点の予測水位の算出方法はタンクモデルを用いる方法に限定されるものではなく、水位予測処理部125は、その他の既知の方法により対象地点の予測水位を算出してもよい。例えば、水位予測処理部125は、合理式や単位図法、貯留関数法等の既知の流出モデルにより対象地点の予測水位を算出してもよい。また、水位予測処理部125は、予測された予測水位情報を取得部150へ出力する。
Note that the method for calculating the predicted water level at the target point is not limited to the method using the tank model, and the water level
危険度判定部130は、危険度判定パラメータ記憶部131と、危険度判定処理部133と、を備える。
The
危険度判定パラメータ記憶部131は、危険度の判定に用いる各種判定パラメータを記憶する。例えば、危険度判定パラメータ記憶部131は、リードタイム情報と、水位閾値情報と、を記憶する。具体的には、危険度判定パラメータ記憶部131は、水位が予測される地点から最寄りの避難所までの距離に応じた避難に要する時間を危険リードタイムとして記憶してもよく、対象地点における氾濫発生水位を示す危険水位を水位閾値として記憶してもよい。なお、危険度判定パラメータ記憶部131は、複数のリードタイム情報と、複数の水位閾値情報と、を記憶してもよい。
The risk determination
危険度判定処理部133は、危険度判定部130の動作全般を制御する。例えば、危険度判定処理部133は、水位予測部120によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の水位に関する予測結果に応じて危険度を判定する。具体的には、危険度判定処理部133は、水位予測部120によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の水位が第一閾値以上である場合に、水位予測部120によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の水位が第一閾値より低い場合より危険度が高いと判定する。なお、危険度判定処理部133は、対象地点における氾濫発生水位を示す第一閾値を用いて危険度を判定してもよく、水位予測部120によって得られた現時点と現時点からリードタイムが経過した時点との間における水位に関する予測結果に応じて危険度を判定してもよい。また、危険度の判定において危険度判定処理部133は、リードタイムとして水位が予測される地点から最寄りの避難所までの距離に応じた時間を用いてもよい。加えて、危険度判定処理部133は、危険度判定情報を取得部150へ出力する。
The risk
避難メッセージ記憶部140は、危険度に応じた避難メッセージを記憶する。例えば、避難メッセージ記憶部140は、「危険」という危険度に応じた「○○川が氾濫する危険が高くなっています。周辺住民の方は、高い場所や最寄りの避難所に避難してください。」という避難メッセージおよび「注意」という危険度に応じた「○○川の水位が高くなっています。周辺住民の方は、避難の準備を行い、今後の情報に注意してください。」という避難メッセージを記憶する。
The evacuation
取得部150は、危険度に応じた避難情報を取得する。具体的には、取得部150は、危険度判定部130により判定された危険度に応じた避難メッセージを避難メッセージ記憶部140から取得する。また、取得部150は、水位予測部120から予測水位情報を取得し、危険度判定部130へ予測水位情報を出力する。さらに、取得部150は、通信部160へ避難メッセージを出力する。
The
通信部160は、避難情報配信装置13の外部の装置と通信する。具体的には、通信部160は、有線又は無線の通信ネットワーク15を介して、雨量センサ1と、水位センサ3と、避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、雨量予測サービス9と、管理者端末11と、避難情報配信装置13と、通信する。より具体的には、通信部160は、取得部150から取得された避難メッセージを避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、管理者端末11と、へ送信する。また、通信部160は、雨量センサ1と、水位センサ3と、雨量予測サービス9と、からそれぞれ雨量情報と、水位情報と、雨量の予測情報と、を受信する。なお、通信部160は、センサ情報記憶部へ雨量情報と、水位情報と、を出力し、水位予測部120へ雨量の予測情報を出力する。
The
[動作]
以上、第1の実施形態に係る避難情報配信装置13の構成について説明した。次に、第1の実施形態に係る避難情報配信装置13の動作について説明する。
[Operation]
The configuration of the evacuation
図6は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う処理の流れを示すフローチャートである。図6に示したように、避難情報配信装置13は、観測情報の記憶に関する処理(S202,S204)と定期実行処理(S206,S300、S400、S500)を並列的に処理する。観測情報の記憶に関する処理において、避難情報配信装置13は、雨量センサ1または水位センサ3から雨量情報または水位情報を取得すると(S202)、取得された雨量情報または水位情報を記憶し(S204)、S202の処理へ戻る。一方、定期実行処理において、避難情報配信装置13は、設定時間まで待機し(S206)、次に水位予測処理を処理し(S300)、次に危険度判定処理を処理し(S400)、次に避難メッセージ処理を処理し(S500)、S206の処理へ戻る。例えば、S206における設定時間は、一定時間間隔に設定される時間である。具体的には、S206における設定時間は、10分間隔に設定される時間である。なお、いずれかの処理でエラーが発生した場合、避難情報配信装置13は、観測情報の記憶に関する処理および定期実行処理を終了する。以下、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置が行う水位予測処理、危険度判定処理および避難メッセージ処理について順次説明する。
FIG. 6 is a flowchart showing a flow of processing performed by the evacuation
(水位予測処理)
図7は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置が行う水位予測処理の流れを示すフローチャートである。図7において、水位予測処理部125は、センサデータ記憶部110から最新の雨量情報および最新の水位情報を取得し(S302)、取得された情報のいずれかが現時点から一定時間以内の情報でない場合(S304/NO)、エラーが発生したと判定し、避難情報配信装置13は観測情報の記憶に関する処理および定期実行処理を終了する(S306)。例えば、現時刻が2014年2月24日12時05分00秒であり、当該一定時間が10分と設定されており、取得された最新の水位情報が2014年2月24日11時54分20秒である場合、取得された最新の水位情報は現在から一定時間以内の情報ではないため、水位予測処理部125は、エラーが発生したと判定する。
(Water level prediction process)
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the water level prediction process performed by the evacuation information distribution apparatus according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 7, the water level
一方、取得された情報がいずれも現時点から一定時間以内の情報である場合(S304/YES)、水位予測処理部125は、雨量予測サービス9により得られた雨量の予測情報を取得する(S308)。例えば、水位予測処理部125は、現時点から1時間経過時までは10分間隔に、現時点から1時間経過時以降6時間経過時までは1時間間隔に区切られた複数の時間各々における雨量の予測情報を取得する。より具体的には、現時刻が12時00分である場合に水位予測処理部125は、12時00分から12時10分までの10分あたり雨量5〜10[mm]と、12時10分から12時20分までの10分あたり雨量5〜10[mm]と、…、13時00分から14時00分までの1時間あたり雨量0〜2[mm]と、14時00分から15時00分までの1時間あたり雨量0[mm]と、…、17時00分から18時00分までの1時間あたり雨量30[mm]と、を取得する。なお、雨量の予測情報は、予測幅を持たない値であってもよい。
On the other hand, when all the acquired information is information within a certain time from the current time (S304 / YES), the water level
次に、水位予測処理部125は、雨量の予測情報を補正する(S310)。具体的には、水位予測処理部125は、複数の時間各々について予測幅を持った雨量の予測情報を当該予測幅における上限値および下限値の平均値へ変換する。なお、水位予測処理部125は、複数の時間各々について予測幅を持った雨量の予測情報を当該予測幅における上限値に下限値を乗じた値の平方根をとった値へ変換してもよい。
Next, the water level
次に、水位予測処理部125は、水位予測パラメータ記憶部121および水位予測変数記憶部123からそれぞれ各種パラメータおよび各種変数を取得する(S312)。例えば、水位予測処理部125は、3段タンクモデルにおける1段目のタンクの流出孔の流出係数α1として0.25を、2段目のタンクの流出孔の流出係数α2として0.1を、3段目のタンクの流出孔の流出係数α3として0.02を、3段タンクモデルにおける1段目のタンクの浸透流出孔の浸透係数β1として0.25を、2段目のタンクの浸透流出孔の浸透係数β2として0.1を、3段目のタンクの浸透流出孔の浸透係数β3として0.02を、3段タンクモデルにおける1段目のタンクの流出孔の高さL1として15[mm]を、2段目のタンクの流出孔の高さL2として5[mm]を、3段目のタンクの流出孔の高さL3として0[mm]を、対象地点に対応する流域面積として27[km2]を、HQ式における第1係数aとして80を、第2係数bとして0を、それぞれ水位予測パラメータ記憶部121から取得する。なお、各種パラメータの値は本実施例における値に限定されず、対象地点の環境に応じて設定されてもよい。また、水位予測処理部125は、3段タンクモデルにおける1段目のタンクの貯留高S1と、2段目のタンクの貯留高S2と、3段目のタンクの貯留高S3と、3段タンクモデルにおける算出時刻tと、を水位予測変数記憶部123から取得する。
Next, the water level
その後、水位予測処理部125は、予測水位を算出する(S314)。具体的には、水位予測処理部125は、雨量センサ1により得られた雨量情報と、水位センサ3により得られた水位情報と、雨量予測サービス9により得られた雨量の予測情報と、水位予測パラメータ記憶部121から取得された各種パラメータと、水位予測変数記憶部123から取得された各種変数と、タンクモデルおよびHQ式を用いて対象地点の予測水位を算出する。
Thereafter, the water level
より具体的には、水位予測処理部125は、タンクモデルにおける1〜3段目のタンクの側面孔からの単位時間あたりの流出量の合計値を対象地点における単位時間あたりの水量の増分とみなし、一定時間間隔に隔てられた各時刻における当該合計値を算出することにより現時点から各時刻までの対象地点における水量の増分を算出する。次に、水位予測処理部125は、HQ式を用いて現時点から各時刻までの対象地点における水量の増分を水位の増分へ変換する。さらに、水位予測処理部125は、算出された現時点から各時刻までの対象地点における水位の増分と、水位センサ3により得られた水位情報と、から対象地点の予測水位を算出する。以下、図8を参照して、水位予測処理部125によるタンクモデルにおける1〜3段目のタンクの側面孔からの単位時間あたりの流出量の算出について説明する。
More specifically, the water level
図8は、タンクモデルの具体例を示す説明図である。図8において、Rは1時間あたり雨量に1/6を乗じた値を示し、β1、β2、β3はそれぞれ1〜3段目の各タンクの浸透流出孔の浸透係数を示し、S1、S2、S3はそれぞれ1〜3段目の各タンクの貯留高を示し、L1、L2、L3はそれぞれ1〜3段目の各タンクの流出孔の高さを示し、q1、q2、q3はそれぞれ1〜3段目の各タンクの側面孔からの単位時間あたりの流出高を示し、Qはq1と、q2と、q3と、の合計値を示す。ここで、1〜3段目の各タンクの流出孔の流出係数をそれぞれα1、α2、α3、算出時刻をt、算出時刻の間隔をΔt、とすると、算出時刻tにおける1〜3段目の各タンクの側面孔からの単位時間あたりの流出高q1(t)、q2(t)、q3(t)は以下の数式で表される。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing a specific example of a tank model. In FIG. 8, R represents a value obtained by multiplying the rainfall per hour by 1/6, β 1 , β 2 , and β 3 represent the permeation coefficients of the permeation outflow holes of the first to third stage tanks, respectively. 1 , S 2 , S 3 each indicate the storage height of each of the 1st to 3rd stage tanks, L 1 , L 2 , L 3 each indicate the height of the outflow hole of each of the 1st to 3rd stage tanks, q 1 , q 2 , and q 3 represent the outflow height per unit time from the side hole of each of the 1st to 3rd stage tanks, and Q represents the total value of q 1 , q 2 , and q 3. Show. Here, assuming that the outflow coefficients of the outflow holes of the first to third stage tanks are α 1 , α 2 , α 3 , the calculation time is t, and the calculation time interval is Δt, 1 to 3 at the calculation time t. The outflow heights q 1 (t), q 2 (t), and q 3 (t) per unit time from the side hole of each tank in the stage are expressed by the following equations.
q1(t)=α1{S1(t)−L1}
q2(t)=α2{S2(t)−L2}
q3(t)=α3{S3(t)−L3} (数式1)
q 1 (t) = α 1 {S 1 (t) −L 1 }
q 2 (t) = α 2 {S 2 (t) −L 2 }
q 3 (t) = α 3 {S 3 (t) −L 3 } (Formula 1)
水位予測処理部125は、上記数式(1)と、水位予測パラメータ記憶部121から取得された各種パラメータと、水位予測変数記憶部123から取得された各種変数と、を用いてq1(t)、q2(t)、q3(t)を算出する。
The water level
次に、水位予測処理部125は、算出時刻tから算出時刻の間隔Δtが経過した時点における1〜3段目の各タンクの貯留高S1(t+Δt)、S2(t+Δt)、S3(t+Δt)を算出する。例えば、算出時刻の間隔Δtは10分と設定される。ここで、算出時刻tから算出時刻の間隔Δtが経過した時点における1〜3段目の各タンクの貯留高S1(t+Δt)、S2(t+Δt)、S3(t+Δt)、は以下の数式で表される。
Next, the water level
S1(t+Δt)=(1−β1Δt)S1(t)−q1(t)Δt+R
S2(t+Δt)=(1−β2Δt)S2(t)−q2(t)Δt+β1S1(t)Δt
S3(t+Δt)=(1−β3Δt)S3(t)−q3(t)Δt+β2S2(t)Δt
(数式2)
S 1 (t + Δt) = (1−β 1 Δt) S 1 (t) −q 1 (t) Δt + R
S 2 (t + Δt) = (1−β 2 Δt) S 2 (t) −q 2 (t) Δt + β 1 S 1 (t) Δt
S 3 (t + Δt) = (1−β 3 Δt) S 3 (t) −q 3 (t) Δt + β 2 S 2 (t) Δt
(Formula 2)
水位予測処理部125は、上記数式(2)と、水位予測パラメータ記憶部121から取得された各種パラメータと、水位予測変数記憶部123から取得された各種変数と、雨量予測サービス9により得られた雨量の予測情報と、を用いて(t+Δt)、S2(t+Δt)、S3(t+Δt)を算出する。
The water level
次に、水位予測処理部125は、順次qi(t+Δt)、Si(t+2Δt)、qi(t+2Δt)、Si(t+3Δt)、…qi(t+NΔt)(i=1、2、3)を算出する。なお、水位予測処理部125は、1〜3段目の各タンクの貯留高S1、S2、S3の初期値について、S1およびS2を0と設定してもよく、S3を定常状態の対象地点の水位観測値から算出される値に設定してもよい。
Next, the water level
次に、水位予測処理部125は、算出された各時刻における流出高q1、q2、q3の合計値として各時刻におけるQを各々算出し、対象地点に対応する流域面積および算出されたQを用いて各時刻における流出量を各々算出する。次に、水位予測処理部125は、現時点から各時刻までの流出量の合計値を算出し、当該流出量の合計値を現時点から各時刻までの対象地点における水量の増分とみなす。次に、水位予測処理部125は、HQ式を用いて現時点から各時刻までの対象地点における水量の増分を水位の増分へ変換する。ここで、流量Mは以下のHQ式で表される。
Next, the water level
M=a(H+b)2 M = a (H + b) 2
水位予測処理部125は、HQ式と、水位予測パラメータ記憶部121から取得された第1係数aおよび第2係数bの値と、HQ式におけるMに相当する算出された現時点から各時刻までの対象地点における水量の増分と、を用いてHQ式におけるHに相当する現時点から各時刻までの対象地点における水位の増分を算出する。次に、水位予測処理部125は、算出された現時点から各時刻までの対象地点における水位の増分と、水位センサ3により得られた水位情報と、から対象地点の予測水位を算出する。次に、水位予測処理部125は、算出された対象地点の予測水位情報を取得部150へ出力する(S316)。
The water level
以上、本実施例において、タンクモデルを用いて対象地点の予測水位を算出する例を説明したが、対象地点の予測水位の算出方法はタンクモデルを用いる方法に限定されるものではなく、水位予測処理部125は、その他の既知の方法により対象地点の予測水位を算出してもよい。例えば、水位予測処理部125は、合理式や単位図法、貯留関数法等の既知の流出モデルにより対象地点の予測水位を算出してもよい。
As described above, in this embodiment, the example of calculating the predicted water level of the target point using the tank model has been described. However, the method of calculating the predicted water level of the target point is not limited to the method using the tank model, and the water level prediction is performed. The
(危険度判定処理)
図9は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置が行う危険度判定処理の流れを示すフローチャートである。図9において、危険度判定処理部133は、取得部150から予測水位情報を取得し(S402)、危険度判定パラメータ記憶部131から各種判定パラメータを取得する(S404)。例えば、危険度判定処理部133は、危険度判定パラメータ記憶部131からリードタイム情報と、水位閾値情報と、を取得する。具体的には、危険度判定処理部133は、危険リードタイムとして30[分]を、危険水位として4.00[m]を、それぞれ取得する。次に、危険度判定処理部133は、予測水位情報を補完する(S406)。例えば、危険度判定処理部133は、算出時刻tと算出時刻t+Δtの間における時刻に対応する予測水位は直線的に変化するものと仮定し、算出時刻tと算出時刻t+Δtの間における時刻に対応する予測水位を補完してもよい。具体的には、危険度判定処理部133は、算出時刻の間隔が10分、現時点から10分後の予測水位が2.50[m]、現時点から20分後の予測水位が2.75[m]、である場合に、11分後の予測水位を2.525[m]、12分後の予測水位を2.55[m]、13分後の予測水位を2.575[m]、…、19分後の予測水位を2.725[m]、と補完する。
(Danger level judgment process)
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the risk determination process performed by the evacuation information distribution apparatus according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 9, the risk
次に、危険度判定処理部133は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位以上である場合に(S408/YES)、危険度を「危険」と判定する(S410)。一方、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合に(S408/NO)、危険度を「通常」と判定する(S412)。次に、危険度判定処理部133は、判定された危険度判定情報を取得部150へ出力する(S414)。以下、図10および図11を参照して本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13による危険度の判定の具体例について説明する。
Next, when the water level at the time when the dangerous lead time has elapsed from the predicted current time is equal to or higher than the dangerous water level (S408 / YES), the risk level
図10は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図10において、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位以上であるため、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13は危険度を「危険」と判定する。
FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a specific example of a water level prediction result obtained by the evacuation
一方、図11は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図11において、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位より低いため、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13は危険度を「通常」と判定する。
On the other hand, FIG. 11 is explanatory drawing which shows the specific example of the prediction result of the water level obtained by the evacuation
(避難メッセージ処理)
図12は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う避難メッセージ処理の流れを示すフローチャートである。図12において、取得部150は、危険度判定情報を取得し(S502)、取得された危険度判定情報の示す危険度が「通常」である場合(S504/YES)、避難情報配信装置13は避難メッセージ処理を終了する。一方、取得された危険度判定情報の示す危険度が「通常」でない場合(S504/NO)、取得部150は、避難メッセージ記憶部140から危険度に応じた避難メッセージを取得する(S506)。例えば、取得された危険度判定情報の示す危険度が「危険」である場合、取得部150は、避難メッセージ記憶部140から「危険」に応じた「○○川が氾濫する危険が高くなっています。周辺住民の方は、高い場所や最寄りの避難所に避難してください。」という避難メッセージを取得する。次に、取得部150は、取得された避難メッセージを通信部160へ出力し(S508)、通信部160は、取得された避難メッセージを外部の装置へ送信する(S510)。具体的には、通信部160は、取得された避難メッセージを避難情報表示装置5と、避難情報放送装置7と、管理者端末11と、へ送信する。
(Evacuation message processing)
FIG. 12 is a flowchart showing the flow of evacuation message processing performed by the evacuation
[効果の説明]
以上説明したように、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13において、危険度の判定に用いられる水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔はリードタイムに対応する時間である。一方、比較例に係る避難情報配信装置において、危険度の判定に用いられる水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔はリードタイムより長い時間である。そのため、比較例に係る避難情報配信装置において危険度の判定に用いられる水位の予測結果に対応する時点と比較し、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13において危険度の判定に用いられる水位の予測結果に対応する時点の方が現時点との時間間隔が小さい。また、水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔が大きいほど当該予測結果の精度は低下する。ゆえに、比較例に係る避難情報配信装置と比較し、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13では、危険度の判定に用いられる水位の予測結果の精度が高い。具体的には、図11において現在からリードタイム以上の時間が経過した時点に対応する予測水位のうち危険水位以上の予測水位が存在するが、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13は、予測精度の低い当該予測水位を危険度の判断に用いない。従って、本発明の第1の実施形態に係る避難情報配信装置13によれば、避難情報の信頼性を向上することが可能である。さらに、避難情報が配信された場合に、いわゆる空振りが生じることを抑止することが可能である。
[Description of effects]
As described above, in the evacuation
<4.変形例>
上記では、避難情報配信装置13は各々1種類のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定する例を説明したが、避難情報配信装置13は複数のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定してもよい。なお、比較例係る避難情報配信装置13において、危険度判定パラメータ記憶部131は、危険リードタイムと、危険水位と、危険リードタイムより長い時間である注意リードタイムと、危険水位より低い閾値である注意水位と、を記憶する。また、危険度判定パラメータ記憶部131は、さらに多数のリードタイムおよび水位閾値を記憶してもよい。以下、図13を参照し、変形例に係る避難情報配信装置13が行う危険度判定処理の流れを説明する。
<4. Modification>
In the above description, the evacuation
図13は、変形例に係る避難情報配信装置13が行う危険度判定処理の流れを示すフローチャートである。図13において、危険度判定処理部133は、取得部150から予測水位情報を取得し(S602)、危険度判定パラメータ記憶部131から各種判定パラメータを取得する(S604)。例えば、危険度判定処理部133は、リードタイム情報と、水位閾値情報と、を取得する。具体的には、危険度判定処理部133は、危険リードタイムとして30[分]を、注意リードタイムとして60[分]を、危険水位として4.00[m]を、注意水位として3.20[m]を、それぞれ取得する。次に、危険度判定部130は、予測水位情報を補完する(S606)。
FIG. 13 is a flowchart illustrating the flow of the risk determination process performed by the evacuation
次に、危険度判定処理部133は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位以上である場合に(S608/YES)、危険度を「危険」と判定する(S610)。一方、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合に(S608/NO)、S612の判定処理へ進む。次に、危険度判定処理部133は、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位が危険水位以上である場合に(S612/YES)、危険度を「注意」と判定する(S614)。一方、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合に(S612/NO)、S616の判定処理へ進む。次に、危険度判定処理部133は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が注意水位以上である場合に(S616/YES)、危険度を「注意」と判定する(S618)。一方、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が注意水位より低い場合に(S616/NO)、危険度を「通常」と判定する(S620)。なお、「注意」は「危険」と比べ危険度が低い。次に、危険度判定処理部133は、判定された危険度判定情報を取得部150へ出力する(S622)。なお、S608、S612、S616の判定処理において、いずれかのパラメータが未設定の場合、条件を満たさないものとして次の処理へ進む。以下、図14〜図17を参照して変形例に係る避難情報配信装置13による危険度の判定の具体例について説明する。
Next, when the water level when the danger lead time has elapsed from the predicted current time is equal to or higher than the dangerous water level (S608 / YES), the danger level
図14は、変形例に係る避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図14において、変形例に係る避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位以上であるため、変形例に係る避難情報配信装置13は危険度を「危険」と判定する。
FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating a specific example of the prediction result of the water level obtained by the evacuation
図15は、変形例に係る避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図15において、変形例に係る避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位より低く、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位は危険水位以上であるため、変形例に係る避難情報配信装置13は危険度を「注意」と判定する。
FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating a specific example of the prediction result of the water level obtained by the evacuation
図16は、変形例に係る避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図16において、変形例に係る避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位より低く、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位は危険水位より低く、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は注意水位以上であるため、変形例に係る避難情報配信装置13は危険度を「注意」と判定する。
FIG. 16 is an explanatory diagram illustrating a specific example of the prediction result of the water level obtained by the evacuation
図17は、変形例に係る避難情報配信装置13によって得られる水位の予測結果の具体例を示す説明図である。図17において、変形例に係る避難情報配信装置13によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は危険水位より低く、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位は危険水位より低く、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位は注意水位より低いため、変形例に係る避難情報配信装置13は危険度を「通常」と判定する。
FIG. 17 is an explanatory diagram illustrating a specific example of the prediction result of the water level obtained by the evacuation
なお、避難メッセージ処理において危険度判定処理において「注意」という危険度が判定された場合、取得部150は避難メッセージ記憶部140から「注意」という危険度に応じた「○○川の水位が高くなっています。周辺住民の方は、避難の準備を行い、今後の情報に注意してください。」というメッセージを取得し、通信部160は、「注意」という危険度に応じた当該メッセージを外部の装置へ送信する。
In addition, when the risk level of “caution” is determined in the risk level determination process in the evacuation message process, the
以上説明したように、変形例に係る避難情報配信装置13は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合であっても、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位が危険水位以上である場合に、「危険」より危険度の低い「注意」と判定することにより、地域住民に対し避難勧告よりも早い時点において注意喚起を促すことが可能である。
As described above, the evacuation
また、変形例に係る避難情報配信装置13は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合であっても、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が注意水位以上である場合に、「危険」より危険度の低い「注意」と判定することにより、地域住民に対し予測される危険の程度をより詳細に報知することが可能である。
Further, the evacuation
上記では、避難情報配信装置13が、各々2種類のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定する例を説明したが、避難情報配信装置13は、さらに多数のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定してもよい。例えば、避難情報配信装置13は、要支援者が避難に要する時間に応じた要支援者向け危険リードタイムおよび要支援者向け注意リードタイムをさらに用いて危険度を判定し、要支援者向け危険リードタイムおよび要支援者向け注意リードタイムに応じた避難メッセージをさらに用いることにより、災害弱者に対して、適切なタイミングで避難情報を報知することが可能である。また、避難情報配信装置13は、複数の水位閾値をさらに用いて危険度を判定することにより、地域住民に対し予測される危険の程度をさらに詳細に報知することが可能である。
In the above, an example in which the evacuation
<5.第2の実施形態に係る避難情報配信装置>
続いて、図18〜図21を参照し、本発明の第2の実施形態に係る避難情報配信装置23を説明する。
<5. Evacuation Information Distribution Device According to Second Embodiment>
Next, the evacuation
[構成]
図18は、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23の構成を示す説明図である。図18に示したように、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23は、センサデータ記憶部210と、水位確率分布予測部220と、危険度判定部230と、避難メッセージ記憶部240と、取得部250と、通信部260と、を備える。
[Constitution]
FIG. 18 is an explanatory diagram showing the configuration of the evacuation
本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23におけるセンサデータ記憶部210と、避難メッセージ記憶部240と、取得部250と、通信部260と、は本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13におけるセンサデータ記憶部110と、避難メッセージ記憶部140と、取得部150と、通信部160と、実質的に同一であるため、説明を省略する。
The sensor
水位確率分布予測部220は、水位予測パラメータ記憶部221と、水位予測変数記憶部223と、水位確率分布予測処理部225と、を備える。
The water level probability
水位予測パラメータ記憶部221は、水位の予測に用いられるパラメータを記憶する。例えば、水位予測パラメータ記憶部221は、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の流出孔の流出係数と、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の浸透流出孔の浸透係数と、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の流出孔の高さと、対象地点に対応する流域面積と、HQ式における第1及び第2係数と、を記憶する。
The water level prediction
水位予測変数記憶部223は、水位の予測に用いられる変数を記憶する。例えば、水位予測変数記憶部223は、3段タンクモデルにおける1〜3段目のタンク各々の貯留高と、3段タンクモデルにおける算出時刻と、を記憶する。
The water level prediction
水位確率分布予測処理部225は、水位確率分布予測部220の動作全般を制御する。例えば、水位確率分布予測処理部225は、予測水位の確率分布を算出する。具体的には、水位確率分布予測処理部225は、対象地点の予測水位の上限値及び下限値を算出し、算出された予測水位の上限値及び下限値から対象地点の予測水位の確率分布を算出する。より具体的には、まず、水位確率分布予測処理部225は、雨量の予測情報として雨量予測サービス9により得られた予測幅を持った雨量の予測情報の当該予測幅における上限値を用いて、タンクモデルおよびHQ式により対象地点の予測水位の上限値を算出する。次に、水位確率分布予測処理部225は、雨量の予測情報として雨量予測サービス9により得られた予測幅を持った雨量の予測情報の当該予測幅における下限値を用いて、タンクモデルおよびHQ式により対象地点の予測水位の下限値を算出する。ここで、予測水位の計算において、水位確率分布予測処理部225は補正係数を用いて予測水位の上限値および下限値を算出してもよい。
The water level probability distribution
なお、対象地点の予測水位の算出方法はタンクモデルを用いる方法に限定されるものではなく、水位確率分布予測処理部225は、その他の既知の方法により予測水位を算出してもよい。例えば、水位確率分布予測処理部225は、合理式や単位図法、貯留関数法等の既知の流出モデルにより予測水位を算出してもよい。また、水位確率分布予測処理部225は、予測された水位情報を取得部250へ出力する。なお、タンクモデルおよびHQ式により予測水位を算出する方法は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う水位予測処理の流れの説明において説明した方法と実質的に同一であるため、説明を省略する。
Note that the method for calculating the predicted water level at the target point is not limited to the method using the tank model, and the water level probability distribution
危険度判定部230は、危険度判定パラメータ記憶部231と、危険度判定処理部233と、を備える。
The
危険度判定パラメータ記憶部231は、危険度の判定に用いる各種判定パラメータを記憶する。例えば、危険度判定パラメータ記憶部231は、リードタイム情報と、水位閾値情報と、避難情報配信精度情報と、を記憶する。具体的には、危険度判定パラメータ記憶部231は、水位が予測される地点から最寄りの避難所までの距離に応じた時間をリードタイムとして記憶してもよく、対象地点における氾濫発生水位を示す危険水位を水位閾値として記憶してもよい。なお、危険度判定パラメータ記憶部231は、複数のリードタイム情報と、複数の水位閾値情報と、複数の避難情報配信精度情報と、を記憶してもよい。
The risk determination
危険度判定処理部233は、危険度判定部230の動作全般を制御する。例えば、危険度判定処理部233は、水位確率分布予測部220によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の予測水位の確率分布に応じて危険度を判定する。具体的には、危険度判定処理部233は、水位確率分布予測部220によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の予測水位の確率分布において、水位が第一閾値以上となる確率に応じて危険度を判定する。より具体的には、危険度判定処理部233は、水位確率分布予測部220によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の予測水位の確率分布において、水位が第一閾値以上となる確率に応じて危険度を判定し、さらに、水位確率分布予測部220によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の予測水位の確率分布において、水位が第一閾値より低い第二閾値以上となる確率に応じて危険度を判定する。
The risk
なお、危険度判定処理部233は、対象地点における氾濫発生水位を示す第一閾値を用いて危険度を判定してもよく、水位確率分布予測部220によって得られた現時点と現時点からリードタイムが経過した時点との間における予測水位の確率分布に応じて危険度を判定してもよい。また、危険度の判定において危険度判定処理部233は、リードタイムとして水位が予測される地点から最寄りの避難所までの距離に応じた時間を適用してもよい。加えて、危険度判定処理部233は、危険度判定情報を取得部250へ出力する。
The risk
[動作]
以上、第2の実施形態に係る避難情報配信装置23の構成について説明した。次に、第2の実施形態に係る避難情報配信装置23の動作について説明する。
[Operation]
The configuration of the evacuation
本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23の動作において、水位予測処理および危険度判定処理以外の処理は本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13の動作と実質的に同一であるため、説明を省略する。
In the operation of the evacuation
図19は、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23が行う水位予測処理の流れを示すフローチャートである。図19において、水位確率分布予測処理部225が行う水位予測処理のうち予測水位の確率分布の算出(S712)および予測水位の確率分布情報の出力(S714)以外の処理は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う水位予測処理の流れの説明において説明した水位予測処理部125が行う処理と実質的に同一であるため説明を省略する。なお、図19に示したように、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23が行う水位予測処理の流れにおいて、水位確率分布予測処理部225は雨量の予測情報を補正しない。
FIG. 19 is a flowchart showing the flow of a water level prediction process performed by the evacuation
水位確率分布予測処理部225は、予測水位の確率分布を算出する(S712)。具体的には、水位確率分布予測処理部225は、対象地点の予測水位の上限値及び下限値を算出し、算出された予測水位の上限値及び下限値から対象地点の予測水位の確率分布を算出する。より具体的には、まず、水位確率分布予測処理部225は、雨量の予測情報として雨量予測サービス9により得られた予測幅を持った雨量の予測情報の当該予測幅における上限値を用いて、タンクモデルおよびHQ式により対象地点の予測水位の上限値を算出する。次に、水位確率分布予測処理部225は、雨量の予測情報として雨量予測サービス9により得られた予測幅を持った雨量の予測情報の当該予測幅における下限値を用いて、タンクモデルおよびHQ式により対象地点の予測水位の下限値を算出する。なお、タンクモデルおよびHQ式により予測水位を算出する方法は、本発明の第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う水位予測処理の流れの説明において説明した方法と実質的に同一であるため、説明を省略する。
The water level probability distribution
次に、水位確率分布予測処理部225は、算出された予測水位の上限値及び下限値が特定の確率分布に従うものとして対象地点の予測水位の確率分布を算出する。例えば、水位確率分布予測処理部225は、算出された予測水位の上限値及び下限値が正規分布の95%信頼区間の上限値及び下限値を形成するものとして対象地点の予測水位の確率分布を算出する。次に、水位確率分布予測処理部225は、算出された対象地点の予測水位の確率分布情報を取得部250へ出力する(S414)。
Next, the water level probability distribution
図20は、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置が行う危険度判定処理の流れを示すフローチャートである。図20において、危険度判定処理部233は、取得部250から予測水位の確率分布情報を取得し(S802)、危険度判定パラメータ記憶部231から各種判定パラメータを取得する(S804)。例えば、危険度判定処理部233は、危険度判定パラメータ記憶部231からリードタイム情報と、水位閾値情報と、避難情報配信精度情報を取得する。具体的には、危険度判定部230は、危険リードタイムとして30[分]を、注意リードタイムとして60[分]を、危険水位として4.00[m]を、注意水位として3.20[m]を、避難情報配信精度として70%を、それぞれ取得する。なお、注意リードタイムは危険リードタイムより長い時間であり、注意水位は危険水位より低い閾値である。また、避難情報配信精度は、リードタイム情報および水位閾値情報に応じて複数設定されてもよい。次に、危険度判定処理部233は、予測水位の確率分布情報を補完する(S806)。
FIG. 20 is a flowchart illustrating the flow of the risk determination process performed by the evacuation information distribution apparatus according to the second embodiment of the present invention. 20, the risk
次に、危険度判定処理部233は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上の場合に(S808/YES)、危険度を「危険」と判定する(S810)。一方、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度より低い場合に(S808/NO)、S812の判定処理へ進む。次に、危険度判定処理部233は、予測された現時点から注意リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上である場合に(S812/YES)、危険度を「注意」と判定する(S814)。一方、予測された現時点から注意リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度より低い場合に(S812/NO)、S816の判定処理へ進む。次に、危険度判定処理部233は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上である場合に(S816/YES)、危険度を「注意」と判定する(S818)。一方、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度より低い場合に(S816/NO)、危険度を「通常」と判定する(S820)。なお、「注意」は「危険」と比べ危険度が低い。また、S808、S812、S816の判定処理において、いずれかのパラメータが未設定の場合、条件を満たさないものとして次の処理へ進む。次に、危険度判定処理部233は、判定された危険度判定情報を取得部250へ出力する(S822)。以下、図21および図22を参照して本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23による危険度の判定の具体例について説明する。
Next, in the probability distribution of the predicted water level when the danger lead time has elapsed from the predicted current time, the risk
図21は、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置によって得られる現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布の具体例を示す説明図である。図21は、横軸を水位とし、縦軸を確率とし、水位の確率分布を表示するグラフを示す。また、図21が示す水位の確率分布は、水位確率分布予測部220によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位の確率分布である。
FIG. 21 is an explanatory diagram showing a specific example of the probability distribution of the predicted water level when the dangerous lead time has elapsed from the present time obtained by the evacuation information distribution device according to the second embodiment of the present invention. FIG. 21 shows a graph displaying the probability distribution of the water level with the horizontal axis as the water level and the vertical axis as the probability. Further, the water level probability distribution illustrated in FIG. 21 is a water level probability distribution when the dangerous lead time has elapsed from the current time predicted by the water level probability
予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位の確率分布において、水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上の場合に、危険度判定部230は、S808において、危険度を「危険」と判定する。例えば、予測水位の確率分布において水位が危険水位以上となる確率は、図21における確率分布曲線と水位軸のなす面積に対する斜線部の面積の割合であり、当該割合が避難情報配信精度以上の場合に危険度判定部230は危険度を「危険」と判定する。
In the probability distribution of the water level when the danger lead time has elapsed from the predicted current time, if the probability that the water level is greater than or equal to the dangerous water level is greater than or equal to the accuracy of evacuation information delivery, the
図21において、危険水位を示す線Aは確率分布曲線と水位軸のなす面積に対して70%の面積の範囲を示す線Bより左に位置するので、確率分布曲線と水位軸のなす面積に対する斜線部の面積の割合は70%以上である。従って、取得された避難情報配信精度が70%である場合、危険度判定部230は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上であるため、危険度を「危険」と判定する。
In FIG. 21, the line A indicating the critical water level is located to the left of the line B indicating the area range of 70% with respect to the area formed by the probability distribution curve and the water level axis. The area ratio of the hatched portion is 70% or more. Accordingly, when the acquired evacuation information distribution accuracy is 70%, the
図22は、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置によって得られる現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布の具体例を示す説明図である。図22は、図21と同様に、水位確率分布予測部220によって予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位の確率分布を示す。
FIG. 22 is an explanatory diagram showing a specific example of the probability distribution of the predicted water level when the dangerous lead time has elapsed from the present time obtained by the evacuation information distribution device according to the second embodiment of the present invention. FIG. 22 shows the probability distribution of the water level when the dangerous lead time has elapsed from the current time predicted by the water level probability
図22において、危険水位を示す線Cは確率分布曲線と水位軸のなす面積に対して70%の面積の範囲を示す線Dより右に位置するので、確率分布曲線と水位軸のなす面積に対する斜線部の面積の割合は70%より低い。また、危険水位を示す線Cは確率分布曲線と水位軸のなす面積に対して10%の面積の範囲を示す線Eより左に位置するので、確率分布曲線と水位軸のなす面積に対する斜線部の面積の割合は10%以上である。従って、取得された避難情報配信精度が70%である場合、危険度判定部230は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度より低いため、危険度を「危険」と判定しない。一方、取得された避難情報配信精度が10%である場合、危険度判定部230は、予測された現時点から危険リードタイム経過時の予測水位の確率分布において水位が危険水位以上となる確率が避難情報配信精度以上であるため、危険度を「危険」と判定する。
In FIG. 22, the line C indicating the critical water level is located to the right of the line D indicating the area range of 70% with respect to the area formed by the probability distribution curve and the water level axis. The ratio of the hatched area is lower than 70%. Further, since the line C indicating the critical water level is located to the left of the line E indicating the area range of 10% with respect to the area formed by the probability distribution curve and the water level axis, the hatched portion with respect to the area formed by the probability distribution curve and the water level axis The area ratio is 10% or more. Accordingly, when the acquired evacuation information distribution accuracy is 70%, the
[効果の説明]
以上説明したように、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23は、避難情報配信精度を高く設定することにより、実際に災害が発生する可能性が高い場合にのみ避難情報を報知することができる。従って、避難情報の信頼性を向上することが可能である。また、本発明の第2の実施形態による避難情報配信装置23は、避難情報配信精度を適宜変更することにより、避難情報の信頼性と網羅性の調整を図ることが可能である。
[Description of effects]
As described above, the evacuation
<6.むすび>
以上のように、本発明の実施形態によれば、危険度の判定に用いられる水位の予測結果に対応する時点と現時点との時間間隔が小さくすることにより、危険度の判定に用いられる水位の予測結果の精度を向上させることができる。従って、避難情報の信頼性を向上することが可能である。結果として、避難情報が配信された場合に、いわゆる空振りが生じることを抑止することが可能である。
<6. Conclusion>
As described above, according to the embodiment of the present invention, by reducing the time interval between the time point corresponding to the prediction result of the water level used for the risk determination and the current time, the water level used for the risk determination can be reduced. The accuracy of the prediction result can be improved. Therefore, it is possible to improve the reliability of evacuation information. As a result, when evacuation information is distributed, it is possible to prevent so-called idling.
また、本発明の実施形態によれば、複数のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定することにより、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合であっても、予測された現時点から注意リードタイム経過時の水位が危険水位以上である場合に、「危険」より危険度の低い「注意」と判定することができる。従って、地域住民に対し避難勧告よりも早い時点において注意喚起を促すことが可能である。その上、本発明の実施形態によれば、複数のリードタイムおよび水位閾値を用いて危険度を判定することにより、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が危険水位より低い場合であっても、予測された現時点から危険リードタイム経過時の水位が注意水位以上である場合に、「危険」より危険度の低い「注意」と判定することができる。従って、地域住民に対し予測される危険の程度をより詳細に報知することが可能である。 Further, according to the embodiment of the present invention, the risk level is determined by using a plurality of lead times and water level thresholds, so that the water level at the time when the risk lead time has elapsed from the predicted current time is lower than the dangerous water level. In addition, when the water level at the time when the caution lead time elapses from the predicted current time is equal to or higher than the dangerous water level, it can be determined that “caution” has a lower risk level than “danger”. Therefore, it is possible to call attention to local residents at an earlier time than the evacuation advisory. Moreover, according to the embodiment of the present invention, the risk level is determined by using a plurality of lead times and water level thresholds, so that the water level when the risk lead time has elapsed from the predicted current time is lower than the dangerous water level. However, when the water level when the danger lead time has elapsed from the predicted current time is equal to or higher than the caution water level, it can be determined that the caution is lower than the “danger”. Therefore, it is possible to notify the local residents in more detail about the degree of danger that is predicted.
さらに、本発明の実施形態によれば、予測水位の確率分布を用いた危険度の判定において避難情報配信精度を高く設定することにより、実際に災害が発生する可能性が高い場合にのみ避難情報を報知することができる。従って、避難情報の信頼性を向上することが可能である。加えて、本発明の実施形態によれば、避難情報配信精度を適宜変更することにより、避難情報の信頼性と網羅性の調整を図ることが可能である。 Furthermore, according to the embodiment of the present invention, by setting the evacuation information distribution accuracy to be high in the risk determination using the probability distribution of the predicted water level, the evacuation information is only used when there is a high possibility that an actual disaster will occur. Can be notified. Therefore, it is possible to improve the reliability of evacuation information. In addition, according to the embodiment of the present invention, it is possible to adjust the reliability and completeness of the evacuation information by appropriately changing the evacuation information distribution accuracy.
なお、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can come up with various changes or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. Of course, it is understood that these also belong to the technical scope of the present invention.
例えば、本明細書の避難情報配信装置13、23の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、避難情報配信装置13、23の処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。例えば、本発明は、図7に示す第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う水位予測処理の流れにおいて、各ステップの順番は本実施例に限られず、例えば、パラメータおよび変数の取得(S312)は雨量の予測情報の取得(S308)の前であってもよく、最新の雨量情報および最新の水位情報の取得(S302)の前であってもよい。また、本発明は、図8に示す第1の実施形態による避難情報配信装置13が行う危険度判定処理の流れにおいて、各ステップの順番は本実施例に限られず、例えば、判定パラメータの取得(S404)は予測水位情報の取得(S402)の前であってもよい。
For example, each step in the processing of the evacuation
また、避難情報配信装置13、23に内蔵されるCPU、ROMおよびRAMなどのハードウェアに、上述した避難情報配信装置13、23の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
It is also possible to create a computer program for causing hardware such as the CPU, ROM, and RAM incorporated in the evacuation
1 雨量センサ
3 水位センサ
5 避難情報表示装置
7 避難情報放送装置
9 雨量予測サービス
11 管理者端末
13、23 避難情報配信装置
15 通信ネットワーク
110 センサデータ記憶部
120 水位予測部
121 水位予測パラメータ記憶部
123 水位予測変数記憶部
125 水位予測処理部
130 危険度判定部
131 危険度判定パラメータ記憶部
133 危険度判定処理部
140 避難メッセージ記憶部
150 取得部
160 通信部
210 センサデータ記憶部
220 水位確率分布予測部
221 水位予測パラメータ記憶部
223 水位予測変数記憶部
225 水位確率分布予測処理部
230 危険度判定部
231 危険度判定パラメータ記憶部
233 危険度判定処理部
240 避難メッセージ記憶部
250 取得部
260 通信部
DESCRIPTION OF
Claims (15)
前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定する判定部と、
前記判定部により判定された前記危険度に応じた避難情報を取得する取得部と、
を備える情報処理装置。 A prediction unit for predicting the water level of the target point;
A determination unit that determines the degree of risk according to a prediction result related to the water level at the time when a lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit;
An acquisition unit for acquiring evacuation information corresponding to the degree of risk determined by the determination unit;
An information processing apparatus comprising:
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値以上である場合に、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値より低く前記第二閾値以上である場合より危険度が高いと判定し、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第一閾値より低く前記第二閾値以上である場合に、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位が前記第二閾値より低い場合より危険度が高いと判定する、請求項2に記載の情報処理装置。 The first threshold is higher than the second threshold,
When the water level at the time when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit is equal to or greater than the first threshold, the determination unit is configured to determine the time at which the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit. It is determined that the degree of risk is higher than when the water level is lower than the first threshold and equal to or higher than the second threshold, and the water level at the time when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit is higher than the first threshold. The determination is made that the degree of risk is higher than when the water level is lower than the second threshold when the lead time elapses from the current time obtained by the prediction unit when it is lower than the second threshold. The information processing apparatus described.
前記判定部は、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記確率分布に応じて危険度を判定する、
請求項1に記載の情報処理装置。 The prediction unit predicts a probability distribution of the water level,
The determination unit determines the risk according to the probability distribution at the time when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記判定部は、さらに、前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記確率分布において、前記水位が前記第二閾値以上となる確率に応じて危険度を判定する、請求項5に記載の情報処理装置。 The first threshold is higher than the second threshold,
The determination unit further determines a degree of risk according to a probability that the water level is equal to or higher than the second threshold in the probability distribution obtained when the lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit. 5. The information processing apparatus according to 5.
得られた現時点からリードタイムが経過した時点の水位に関する予測結果に応じて危険度を判定するステップと、
判定された前記危険度に応じた避難情報を取得するステップと、
を含む情報処理方法。 Predicting the water level at the point of interest;
Determining the degree of risk according to the prediction result regarding the water level at the time when the lead time has elapsed from the obtained current time;
Obtaining evacuation information according to the determined degree of risk;
An information processing method including:
雨量情報を取得し前記情報処理装置へ前記雨量情報を送信する雨量情報取得部と、
対象地点の水位情報を取得し前記情報処理装置へ前記水位情報を送信する水位情報取得部と、
避難情報報知装置と、
からなる情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
前記雨量情報と、前記水位情報とから前記対象地点の水位を予測する予測部と、
前記予測部によって得られた現時点からリードタイムが経過した時点の前記水位に関する予測結果に応じて危険度を判定する判定部と、
前記判定部により判定された前記危険度に応じた避難情報を取得する取得部と、を備え、
前記避難情報報知装置は、
前記情報処理装置から受信した前記避難情報を報知する、
情報処理システム。
An information processing device;
A rainfall information acquisition unit that acquires rainfall information and transmits the rainfall information to the information processing apparatus;
A water level information acquisition unit that acquires water level information of a target point and transmits the water level information to the information processing device;
An evacuation information notification device;
An information processing system comprising:
The information processing apparatus includes:
A prediction unit that predicts the water level of the target point from the rainfall information and the water level information;
A determination unit that determines the degree of risk according to a prediction result related to the water level at the time when a lead time has elapsed from the current time obtained by the prediction unit;
An acquisition unit that acquires evacuation information according to the degree of risk determined by the determination unit,
The evacuation information notification device
Informing the evacuation information received from the information processing device,
Information processing system.
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