JP2018132504A - 浸水状況推定システム、浸水状況推定プログラム、浸水状況推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】比較的少ない数の地点での浸水深さの観測値に基づいて浸水状況情報を出力可能とすること。【解決手段】浸水状況推定システムは、対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を記憶する記憶部と、一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得する観測値取得部と、前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値取得部が取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける浸水状況を表す浸水状況情報であって、前記対象エリア内の浸水状況情報を出力する浸水状況出力部とを含む。【選択図】図２

Description

本開示は、浸水状況推定システム、浸水状況推定プログラム、浸水状況推定方法に関する。

浸水状況をリアルタイムで推定する技術が知られている。

特開2004-197554号公報 特開2012-141840号公報

しかしながら、上記のような従来技術では、ある対象エリア内の浸水状況を推定するのに必要となる同対象エリア内の浸水深さの観測地点の数を低減することが難しい。例えば、多数の地点に浸水センサなどのセンサを配置できれば、ある降雨イベントにおける浸水状況を正確に推定することが可能となり得るが、多数の地点にセンサを配置することが難しい地域もありうる。また、電子機器としてのセンサは浸水等で故障する場合もあるため、センサに代えて、人目で読み取る水位標を用いる地域もあるが、水位標の場合は、観測を人目で行うが故に、観測地点を増加することがより難しい。

そこで、１つの側面では、本発明は、比較的少ない数の地点での浸水深さの観測値に基づいて浸水状況情報を出力可能とすることを目的とする。

１つの側面では、対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を記憶する記憶部と、
一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得する観測値取得部と、
前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値取得部が取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける浸水状況を表す浸水状況情報であって、前記対象エリア内の浸水状況情報を出力する浸水状況出力部とを含む、浸水状況推定システムが提供される。

１つの側面では、本発明によれば、比較的少ない数の地点での浸水深さの観測値に基づいて浸水状況情報を出力可能となる。

一実施例による浸水状況推定システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 浸水状況推定システムの機能の一例を示す図である。 一の推定対象エリアに係る浸水深さ導出関数ｆで用いる基準地点の説明図である。 ある推定対象エリアにおける方位別の浸水深さ導出関数ｆの一例を示す図である。 基準地点Ｐｒｅｆまわりの地形と、対象方位θαとの関係の一例を示す図である。 排水区の説明図である。 境界地点の導出方法の説明図である。 浸水エリア表示の出力態様の一例を示す図である。 観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。 観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。 観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。 観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。 浸水状況推定システムの使用方法の一例を示す概略フローチャートである。 観測値データの一例を示す図である。 浸水状況推定システムにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。 導出関数記憶部内のデータの一例を示す図である。 学習処理の一例を示すフローチャートである。 実測データ記憶部内のデータの一例を示す図である。 推定対象エリア規定処理の一例を示すフローチャートである。 図１７に示す処理の説明図である。 図１７に示す処理の説明図である。 図１７に示す処理の説明図である。 推定対象エリア規定処理の他の一例を示すフローチャートである。 図１９に示す処理の説明図である。 図１９に示す処理の説明図である。

以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。

図１は、一実施例による浸水状況推定システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

図１に示す例では、浸水状況推定システム１００は、例えばＰＣ（Personal Computer）の形態であり、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。

制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。

主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。

補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。

ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。

記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して浸水状況推定システム１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、浸水状況推定システム１００により実行可能となる。

ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と浸水状況推定システム１００とのインターフェースである。

入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやタッチパッド等を有する。

尚、図１に示す例において、以下で説明する各種処理等は、プログラムを浸水状況推定システム１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を浸水状況推定システム１００に読み取らせて、以下で説明する各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、記録媒体１０５は、ＣＤ(Compact Disc)−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。

図２は、浸水状況推定システム１００の機能の一例を示す図である。

図２には、浸水状況推定システム１００に接続可能な出力装置２００が併せて示されている。浸水状況推定システム１００と出力装置２００との接続は、有線による通信路、無線による通信路、又はこれらの組み合わせで実現されてよい。出力装置２００は、ディスプレイやプリンタ等である。尚、浸水状況推定システム１００が出力装置２００に対して比較的近傍に配置される場合、無線による通信路は、近距離無線通信、ブルーツース（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless Fidelity）等により実現されてもよい。

浸水状況推定システム１００は、図２に示すように、導出関数記憶部１５０（記憶部の一例）と、推定対象エリア規定部１５１と、観測値取得部１５２と、境界地点導出部１５４と、浸水状況出力部１５６と、学習部１５８と、実測データ記憶部１６０を含む。導出関数記憶部１５０及び実測データ記憶部１６０は、例えば図１に示した補助記憶部１０３により実現できる。推定対象エリア規定部１５１、観測値取得部１５２、境界地点導出部１５４、浸水状況出力部１５６、及び学習部１５８は、図１に示した制御部１０１が主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。

導出関数記憶部１５０は、浸水深さ導出関数ｆを記憶する。浸水深さ導出関数ｆは、浸水状況の推定対象エリア（対象エリアの一例）ごとに記憶される。推定対象エリアは、図５等を参照して後述する。浸水深さ導出関数ｆは、基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を、基準地点まわりの方位ごとに表す浸水深さ情報の一例である。

図３Ａは、一の推定対象エリアに係る浸水深さ導出関数ｆで用いる基準地点の説明図である。本実施例では、一例として、平面地図上の距離及び方位（角度）が用いられる。具体的には、図３Ａに示す基準地点Ｐｒｅｆ及び地点Ｐは、平面地図上であるとする。ある地点Ｐは、基準地点からの距離がｒであり、方位はθである。基準地点Ｐｒｅｆは、例えば推定対象エリアの図心(面積の重心位置)であってもよい。但し、本実施例では、基準地点Ｐｒｅｆは、推定対象エリア内における浸水深さの観測値が最大となる地点である。ある地点での浸水深さとは、該地点での地面を０としたときの水位である。基準地点Ｐｒｅｆは、ハザードマップや過去の浸水時のデータに基づいて設定されてよく、浸水深さの観測値が最大となる地点が変化した場合等、事後的に変更されてもよい。基準地点Ｐｒｅｆは、推定対象エリアごとに１つ存在する。

図３Ｂは、ある推定対象エリアにおける方位別の浸水深さ導出関数ｆの一例を示す図である。図３Ｂには、横軸に距離ｒを取り、縦軸に正規化浸水深さＤｎ（指標値の一例）を取り、距離ｒと正規化浸水深さＤｎとの関係を表す近似曲線Ｃ０，Ｃ１が示される。正規化浸水深さＤｎとは、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値を“１”としたときの各値を表す。例えば、ある地点の正規化浸水深さＤｎは、該時点での浸水深さの観測値を観測値ｄ_αとし、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値をｄ_ｍａｘとしたとき、ｄ_α／ｄ_ｍａｘで表される。本明細書では、このような正規化された浸水深さを表すときは、正規化浸水深さＤｎと称することで、正規化されていない浸水深さ（即ち観測値のままの値）と区別する場合がある。

近似曲線Ｃ０は、θ＝θ０のときの浸水深さ導出関数ｆを表し、近似曲線Ｃ１は、θ＝θ１（≠θ０）のときの浸水深さ導出関数ｆを表す。図３Ｂでは、×マーク４００，４０１は、浸水深さの過去の実績データに基づくプロット点であり、×マーク４００は、θ＝θ０の各地点に係るプロット点であり、×マーク４０１は、θ＝θ１の各地点に係るプロット点である。

図３Ｂに示すように、基準地点からの距離と浸水深さとは、基準地点まわりの方位ごとに相関性があることが分かる。従って、かかる相関性を表す浸水深さ導出関数ｆを利用すれば、比較的少ない数の地点での浸水深さの観測値に基づいて高い精度の浸水状況情報を出力できることが分かる。

例えば、近似曲線Ｃ０，Ｃ１は、多項式近似やスプライン補間などを用いて導出できる。従って、例えば、θ＝θ１のときの浸水深さ導出関数ｆは、θ＝θ０の各地点に係るプロット点に基づいて、多項式近似やスプライン補間などを用いて導出できる。プロット点の数は多いほど浸水深さ導出関数ｆの信頼性を高めることができる（観測値であるプロット点に対する誤差を低減できる）。この点、正規化浸水深さＤｎを用いることで、異なる時期に起きた降雨イベントにおける観測値を用いることができるので、浸水深さ導出関数ｆの信頼性を高めることができる。尚、この点は、後述の学習部１５８による学習に関連する。

このようにして基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係は、入力パラメータを距離ｒとして正規化浸水深さＤｎを出力する浸水深さ導出関数ｆとして導出関数記憶部１５０に記憶しておくことができる。即ち、例えば方位θ＝θ０のとき、方位θ＝θ０における距離ｒと正規化浸水深さＤｎとの関係は、以下で表される。
Ｄｎ＝ｆ_θ０（ｒ）
ここで、ｆ_θ０（ｒ）は、方位θ＝θ０のとき浸水深さ導出関数である。浸水深さ導出関数は、好ましくは、複数の方位に対して、方位ごとに用意される。以下では、浸水深さ導出関数ｆが用意される方位θを、「対象方位θα」と称する。対象方位θαの数は多いほど、広範な浸水状況を推定できるようになる。例えば、基準地点Ｐｒｅｆまわりの３６０度の全方位に関して、１０度毎に用意されてもよい。或いは、対象方位θαは、基準地点Ｐｒｅｆまわりの地形に応じて決定されてもよい。

図４は、基準地点Ｐｒｅｆまわりの地形と、対象方位θαとの関係の一例を示す図である。図４には、基準地点Ｐｒｅｆまわりの地形として等高線５００が模式的に示される。一般的に知られているように、等高線５００の間隔が狭い方位は、勾配が高く、等高線５００の間隔が広い方位は、勾配が緩やか（平坦）である。対象方位θαは、例えば、勾配が高い方位θ１１や、勾配が緩やか方位θ１０を含むように決定されてもよい。この場合、勾配に応じた浸水深さの変化特性を把握できる。例えば、勾配が高い方位θ１１では、後述の浸水エリアが拡がり難く、かつ、勾配が緩やか方位θ１０では、後述の浸水エリアが拡がり易く、かかる変化特性を利用して、他の方位での浸水深さの変化特性を予測することも可能となる。

推定対象エリア規定部１５１は、推定対象エリアを規定する。推定対象エリア規定部１５１は、ユーザからの入力部１０７を介した入力に基づいて、推定対象エリアを規定してもよい。推定対象エリアは、例えば、浸水が生じやすいエリアや、浸水の可能性があるエリアのように、浸水に関してユーザが関心を持つエリアである。本実施例では、一例として、推定対象エリアは、複数分離して規定される。推定対象エリアの規定方法は、任意であり、例えば図５に示すように、排水区ごとに規定される。排水区は、下水道の配管図に基づくものであってよい。図５に示す例では、１号幹線排水区には、３つの推定対象エリア５０１が規定され、２号幹線排水区には、４つの推定対象エリア５０２が規定され、３号幹線排水区には、３つの推定対象エリア５０３が規定されている。また、４号幹線排水区には、３つの推定対象エリア５０４が規定されている。

観測値取得部１５２は、浸水状況の推定対象の降雨イベントごとに、浸水深さの観測値データを取得する。例えば、浸水状況の推定対象の降雨イベントの発生日が２０１７年＊月＊日であるとすると、当該発生日における浸水深さの観測値データを取得する。浸水深さの観測値データは、推定対象エリアごとに、少なくとも１つの地点の観測値を含む。観測値データは、一の降雨イベントにおける観測値の時系列を含んでもよい。以下、観測値取得部１５２が取得する観測値に係る地点を、「観測地点」と称する。上述のように、観測地点は、推定対象エリアごとに、少なくとも１つあればよい。但し、推定対象エリアにおける観測地点は、好ましくは、基準地点Ｐｒｅｆを含む。これは、基準地点Ｐｒｅｆでは、浸水深さが最大となるので、その分だけ誤差の割合の小さい観測値が得られるためである。尚、例えば観測値の読み取り誤差が０．１ｍｍで一定であるとすると、誤差の割合は、浸水深さの観測値が大きいほど小さくなる。

本実施例では、一例として、観測値は、水位標の読み取り値である。水位標は、量水標の類であり、観測地点に設けられる。この場合、水位標の読み取りは、ユーザにより実現される。また、観測値データは、ユーザにより手動で生成される。この場合、観測値取得部１５２は、入力部１０７や記録媒体１０５等を介して、観測値データを取得できる。

境界地点導出部１５４は、導出関数記憶部１５０内の浸水深さ導出関数ｆと、観測値取得部１５２により取得された観測値データとに基づいて、推定対象エリア内の基準地点まわりの対象方位θαに係る境界地点を、算出する。境界地点とは、浸水エリアと非浸水エリアとの間の境界地点であり、本実施例では、一例として、浸水エリアとは、浸水深さが所定値Ｔｈ１以上となる領域である。従って、非浸水エリアとは、浸水深さが所定値Ｔｈ１未満となる領域である。所定値Ｔｈ１は、10[cm]や15[cm]といったように、ユーザにより任意に定められる。例えば、所定値Ｔｈ１は、自治体によって異なる。境界地点導出部１５４は、推定対象エリアごとかつ対象方位θαごとに、境界地点を算出する。

図６は、境界地点の導出方法の説明図である。図６には、一例として、ある一の推定対象エリアに関して、対象方位θα＝θα１の浸水深さ導出関数ｆ＝ｆ_θα１（ｒ）と、浸水深さ導出関数ｆ_θα１（ｒ）をｋ倍した関数（＝ｋ・ｆ_θα１（ｒ））が示される。また、図６には、所定値Ｔｈ１が模式的に示される。

先ず、境界地点導出部１５４は、観測値取得部１５２により取得された観測値データに基づいて、係数ｋを求める。係数ｋは、正規化浸水深さＤｎと実際の浸水深さとの間の変換用の係数である。本実施例では、上述のように、正規化浸水深さＤｎは、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値を“１”としたときの値であるので、係数ｋは、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値をｄｒｅｆとすると、ｋ＝ｄｒｅｆである。

図６に示す例では、ｒ＝ｒ_θα１のときに、浸水深さ導出関数ｆ_θα１の出力値をｋ倍した値がＴｈ１となるので、対象方位θα＝θα１に係る境界地点は、基準地点Ｐｒｅｆからの距離ｒがｒ＝ｒ_θα１の地点となる。

尚、図６では、境界地点導出部１５４は、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値に基づいて、境界地点を導出したが、これに限られない。例えば、境界地点導出部１５４は、基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値に代えて、対象方位θα＝θα１かつ距離ｒ＝ｒ５の観測地点の観測値に基づいて、境界地点を導出してもよい。図６に示すように、ｆ_θα１（ｒ５）＝ｄ５_ｃａｌとし、距離ｒ＝ｒ５の観測地点の観測値ｄ５とすると、係数ｋは、以下の通り表すことができる。
ｋ＝ｄ５／ｄ５_ｃａｌ
尚、上記から分かるように、係数ｋは、一の推定対象エリアにおいてどの対象方位θαに対しても共通に使用できる。即ち、係数ｋは、一の推定対象エリアにおいて、降雨イベントごとに共通に使用できる。

浸水状況出力部１５６は、導出関数記憶部１５０内の浸水深さ導出関数ｆと、観測値取得部１５２により取得された観測値データとに基づいて、浸水状況を表す浸水状況情報を出力する。浸水状況とは、浸水深さの状況であり、例えば浸水深さの分布（等高線のような表示や数値表示等）で表現されてもよい。本実施例では、一例として、浸水状況出力部１５６は、浸水エリア表示を、浸水状況情報として出力する。

具体的には、浸水エリア表示は、境界地点導出部１５４により導出された境界地点で囲まれる領域を示す表示である。即ち、浸水エリア表示は、浸水深さが所定値Ｔｈ１以上であると推定される領域を示す表示である。

図７は、浸水エリア表示の出力態様の一例を示す図である。図７には、対象となる地域内の区画７１０が模式的に示される。対象となる地域とは、例えば自治体管轄の地域であり、例えば市町村などの単位の地域である。図７において、×マークは、各推定対象エリア内の基準地点Ｐｒｅｆを表す。図７に示す例では、３つの浸水エリア表示７００，７０１，７０２が示される。浸水エリア表示７００，７０１，７０２の各境界線（外周線）は、上述した境界地点を通る。例えば、浸水状況出力部１５６は、各推定対象エリア内の基準地点Ｐｒｅｆの位置情報と、境界地点導出部１５４により導出された境界地点とに基づいて、地図表示上に浸水エリア表示７００，７０１，７０２を描画し、出力装置２００に出力する。この場合、ユーザは、例えば浸水エリア表示７００，７０１，７０２を見ることで、浸水エリアを容易に理解できる。尚、一の浸水エリア表示（例えば浸水エリア表示７００）は、境界内で囲まれた領域の各地点の浸水深さ（即ち、浸水深さが所定値Ｔｈ１以上であること）を表す表示である。

尚、図７に示した出力態様はあくまで一例であり、浸水エリア表示の出力態様は、多様でありうる。例えば、浸水エリア表示は、浸水深さの分布表示と組み合わせされてもよい。この場合、例えば、浸水深さの分布表示は、浸水深さが所定値Ｔｈ１を示す境界表示部分を含んでよく、この場合、該境界表示部分が浸水エリア表示となる。また、浸水エリア表示は、ハザードマップと重ねて表示されてもよい。

学習部１５８は、基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係に基づいて、浸水深さ導出関数ｆを学習により導出(更新)する。従って、学習部１５８を備える場合は、過去の実績データが初期的に不足している場合でも、その後の降雨イベントに基づいて得られる観測値データに基づいて、浸水深さ導出関数ｆを導出(更新)できる。尚、十分な観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆが初期的に用意されている場合は、学習部１５８は省略されてもよい。

実測データ記憶部１６０は、学習部１５８による学習に利用される浸水深さの過去の実績データを記憶する。浸水深さの過去の実績データは、推定対象エリアごとかつ対象方位θαごとに分離して記憶される。この場合、学習部１５８は、推定対象エリアごとかつ対象方位θαごとに、浸水深さ導出関数ｆを導出(更新)できる。

次に、図８乃至図１１を参照して、本実施例の効果について説明する。

図８及び図９は、Ａ町における一の推定対象エリアかつ一の対象方位θαに係る観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。図８及び図９では、ダイヤマークは、平成２２年７月９日の降雨イベントの観測値データ（プロット点）であり、四角マークは、平成２３年９月２１日の降雨イベントの観測値データ（プロット点）である。また、図８及び図９では、三角マークは、ハザードマップに基づくデータである。図８では、横軸は、基準地点Ｐｒｅｆからの距離であり、縦軸は、浸水深さである。また、図９では、横軸は、基準地点Ｐｒｅｆからの距離であり、縦軸は、正規化浸水深さＤｎである。図９には、同観測値データに基づく浸水深さ導出関数ｆが併せて示される。

図９に示すように、正規化浸水深さＤｎは、異なる降雨イベント（H22.7.9とH23.9.21）でもほぼ同じ曲線上に乗ることがわかり、浸水状況は過去と同じ傾向で発生していることがわかる。従って、異なる降雨イベントに係る観測値データに対しても整合する浸水深さ導出関数ｆを導出できることが分かる。他方、図８及び図９に示すハザードマップに基づくデータは、実際の浸水状況と乖離していることが分かる。

図１０及び図１１は、Ｂ町における一の推定対象エリアかつ一の対象方位θαに係る観測値データに基づいて浸水深さ導出関数ｆを導出した例を示す図である。図１０及び図１１では、ダイヤマークは、平成２２年７月９日の降雨イベントの観測値データ（プロット点）であり、四角マークは、平成２３年９月２１日の降雨イベントの観測値データ（プロット点）である。また、図１０及び図１１では、三角マークは、ハザードマップに基づくデータである。同様に、図１０では、横軸は、基準地点Ｐｒｅｆからの距離であり、縦軸は、浸水深さである。また、図１１では、横軸は、基準地点Ｐｒｅｆからの距離であり、縦軸は、正規化浸水深さＤｎである。図１１には、同観測値データに基づく浸水深さ導出関数ｆが併せて示される。

図１０及び図１１に示す例においても、同様に、正規化浸水深さＤｎは、異なる降雨イベント（H22.7.9とH23.9.21）でもほぼ同じ曲線上に乗ることがわかり、浸水状況は過去と同じ傾向で発生していることがわかる。従って、異なる降雨イベントに係る観測値データに対しても整合する浸水深さ導出関数ｆを導出できることが分かる。他方、図１０及び図１１に示すハザードマップに基づくデータは、実際の浸水状況と乖離していることが分かる。

このようにして、本実施例によれば、基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとが方位θごとに相関性を有することを利用して、信頼性の高い浸水深さ導出関数ｆを得ることができる。信頼性の高い浸水深さ導出関数ｆを利用すれば、比較的少ない数の地点での浸水深さの観測値に基づいて高い精度の浸水状況情報を導出できる。例えば、ある対象方位θαに関して観測地点の数が１つであっても、観測値と、該対象方位θαに係る浸水深さ導出関数ｆとに基づいて、該対象方位θαの各地点での浸水深さを精度良くかつ迅速に推定できる。

次に、図１２乃至図１４Ａを参照して、浸水状況推定システム１００の使用方法及び動作例について説明する。ここでは、対象の地域をＣ町とし、Ｃ町の浸水状況を推定するために浸水状況推定システム１００を利用するユーザを想定する。Ｃ町には、Ｎ１個の推定対象エリアが設定されており、各推定対象エリアには、Ｎ２個の対象方位θαが設定されているものとする。

図１２は、浸水状況推定システム１００の使用方法の一例を示す概略フローチャートである。

ステップＳ１２００では、ユーザは、今回の一の降雨イベントを調査対象として決定する。例えば、ユーザは、今回の一の降雨イベントに起因して浸水被害が生じた場合に、今回の一の降雨イベントを調査対象として決定する。尚、ユーザは、後出のステップＳ１２０２の情報が得られるのであれば、過去の一の降雨イベントを調査対象として決定してもよい。

ステップＳ１２０２では、ユーザは、今回の降雨イベントにおける各推定対象エリアでの水位標の読み取り値を得る。ここでは、一例として、水位標は、各推定対象エリア内の基準地点Ｐｒｅｆに設けられているものとする。

ステップＳ１２０４では、ユーザは、ステップＳ１２０２で得た各推定対象エリアでの水位標の読み取り値に基づいて、今回の降雨イベントにおける観測値データを生成する。図１３は、観測値データの一例を示す図である。図１３に示す例では、観測値データは、推定対象エリアＩＤ(Identification)ごとに、水位標の読み取り値を含む。例えば、ユーザは、入力部１０７を介してユーザインターフェースによる対話方式で観測値データを入力してもよい。

ステップＳ１２０６では、ユーザは、ステップＳ１２０４で生成した観測値データを浸水状況推定システム１００に与えるとともに、浸水状況の推定指令を与える。浸水状況の推定指令は、例えば入力部１０７を介した観測値データの入力完了ボタンの操作により実現されてもよい。

図１４Ａは、浸水状況の推定指令に応答して浸水状況推定システム１００により実行される処理の一例を示すフローチャートである。図１４Ａに示す処理は、図１２に示した処理に基づいて観測値データ及び浸水状況の推定指令が入力された際に実行されてよい。

ステップＳ１４００では、浸水状況推定システム１００は、ｉ＝１にセットする。

ステップＳ１４０２では、浸水状況推定システム１００の観測値取得部１５２は、例えば推定対象エリアＩＤ順にソートされたＮ１個の推定対象エリアに対して、ｉ番目の推定対象エリアを処理対象として選択し、ｉ番目の推定対象エリアに係る観測値データを読み出す。具体的には、観測値取得部１５２は、ｉ番目の推定対象エリアに係る基準地点Ｐｒｅｆでの水位標の読み取り値ｄ（ｉ）を読み出す。

ステップＳ１４０４では、浸水状況推定システム１００の境界地点導出部１５４は、ｉ番目の推定対象エリアに係る浸水深さ導出関数ｆを導出関数記憶部１５０から読み出す。図１４Ｂは、導出関数記憶部１５０内のデータの一例を示す図である。図１４Ｂに示す例では、浸水深さ導出関数ｆは、推定対象エリアＩＤごとかつ対象方位θαごとに、用意されている。図１４Ｂにおいて、Ｆ１〜Ｆ６は、浸水深さ導出関数ｆの式を表し、実際には、例えば距離ｒをパラメータとする多項式である。

ステップＳ１４０６では、浸水状況推定システム１００は、ｍ＝１にセットする。

ステップＳ１４０８では、浸水状況推定システム１００の境界地点導出部１５４は、ｍ番目の対象方位θαｍを処理対象として選択し、ｍ番目の対象方位θαｍに係る浸水深さ導出関数ｆを選択する。尚、ｍ番目は、例えば、Ｎ２個の対象方位θαのうちの、θαの値が小さい順であってよい。具体的には、境界地点導出部１５４は、ステップＳ１４０４で読み出した浸水深さ導出関数ｆのうちの、ｍ番目の対象方位θαｍに係る浸水深さ導出関数ｆ_θαｍを抽出する。

ステップＳ１４１０では、境界地点導出部１５４は、浸水深さ導出関数ｆ_θαｍと、ステップＳ１４０２で読み出した観測値データ（水位標の読み取り値ｄ（ｉ））とに基づいて、ｍ番目の対象方位θαｍに係る境界地点を導出する。境界地点の導出方法は、図６を参照して上述した通りである。この場合、水位標の読み取り値ｄ（ｉ）が基準地点Ｐｒｅｆでの浸水深さの観測値ｄｒｅｆとして用いられる。尚、以下では、ｉ番目の推定対象エリアにおけるｍ番目の対象方位θαｍに係る境界地点を、境界地点ＢＰ（ｉ、θαｍ）で表す。

ステップＳ１４１２では、浸水状況推定システム１００は、ｍを“１”だけインクリメントする。

ステップＳ１４１４では、浸水状況推定システム１００は、ｍが対象方位θαの総数Ｎ２を超えたか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、ステップＳ１４１６に進み、それ以外の場合は、ステップＳ１４０８に戻り、１だけインクリメントされたｍに関してステップＳ１４０８からの処理を行う。

ステップＳ１４１６では、浸水状況推定システム１００の浸水状況出力部１５６は、ｉ番目の推定対象エリアにおける各境界地点ＢＰ（ｉ、θαｍ）（ｍ＝１〜Ｎ２）に基づいて、浸水エリア表示を生成し、補助記憶部１０３等に記憶する。浸水エリア表示は、図７を参照して上述した通りである。

ステップＳ１４１８では、浸水状況推定システム１００は、ｉを“１”だけインクリメントする。

ステップＳ１４２０では、浸水状況推定システム１００は、ｉが推定対象エリアの総数Ｎ１を超えたか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、ステップＳ１４２２に進み、それ以外の場合は、ステップＳ１４０２に戻り、１だけインクリメントされたｉに関してステップＳ１４０２からの処理を行う。

ステップＳ１４２２では、浸水状況推定システム１００の浸水状況出力部１５６は、ステップＳ１４１６で生成した浸水エリア表示に基づいて、浸水エリア表示を出力する。浸水エリア表示の出力態様は、図７を参照して上述した通りである。この際、浸水状況出力部１５６は、推定対象エリアごとに浸水エリア表示を出力してもよいし、複数又は全ての推定対象エリアにわたる浸水エリア表示を出力してもよい。

ところで、ゲリラ豪雨や台風などにより、毎年多くの浸水箇所が発生する地域がある。地域の担当者は、どこで浸水被害が発生したか、すなわち浸水エリアを国や県などに報告する必要がある。この際、地域の住人等にヒアリングする方法があるが、浸水地域で浸水後に家屋などの水の跡から、どこまで水が上がったのかを調べたりするが、時間が経ってしまうと正確にはわからない場合が多い。また浸水エリアがどこまで拡がっていたのかがわからず、また後から多数の観測地点に関して調べることは煩雑となる。

これに対して、例えば、浸水時にカメラなどを用いて撮影する方法も考えられるが、撮影時点が浸水の最もひどい場合とは限らず、また自治体管轄の地域で数多くの浸水が発生した場合にはすべての地点で撮影することは困難である。また浸水被害が発生している最中は、その他の業務で忙しく、浸水エリアの正確な把握は難しい場合が多い。

一方、各自治体で作成されている浸水ハザードマップは、想定しうる最大の雨量が均一に降ったと仮定して、最悪の条件で作成されている。しかし、実際のゲリラ豪雨などでは、局所的な降雨が発生するので、通常は降雨の多い場所などハザードマップ上の一部のみで被害が発生する。また、各地域は、雨水を流す下水道幹線ごとに、所定の排水区で分割されており、浸水状況も各排水区ごとに区分けされることになる。

この点、図１４Ａに示す処理によれば、降雨イベントごとかつ推定対象エリアごとに、１つの水位標の読み取り値に基づいて、浸水エリア表示を生成して出力できる。従って、図１４Ａに示す処理によれば、推定対象エリアごとに、一の観測地点での浸水深さの観測値に基づいて高い精度の浸水状況情報（浸水エリア表示）を出力できる。

また、図１４Ａに示す処理によれば、観測値データとして、リアルタイムの観測値を用いる場合は、ユーザは、浸水エリア表示に基づいて、リアルタイムに浸水エリアの拡がり態様を把握することも可能となる。他方、観測値データとして、水が引いた後の観測値(今回の降雨イベントにおける最高水位標の値)を用いる場合は、ユーザは、今回の降雨イベントにおける浸水エリアの最大エリアを把握できる。

図１５は、浸水状況推定システム１００の学習部１５８により実行される学習処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、新たな観測値データが浸水深さの過去の実績データに追加された際に実行されてよい。新たな観測値データは、ユーザにより追加できる。

ステップＳ１５００では、学習部１５８は、ｉ＝１にセットする。

ステップＳ１５０２では、学習部１５８は、例えば推定対象エリアＩＤ順にソートされたＮ１個の推定対象エリアに対して、ｉ番目の推定対象エリアを処理対象として選択し、ｉ番目の推定対象エリアに係る実績データを読み出す。図１６は、実測データ記憶部１６０内のデータの一例を示す図である。図１６に示す例では、実績データは、推定対象エリアＩＤごとかつ対象方位θαごとに、各距離における水位標の読み取り値を含む。図１６では、対象方位θα１に関して、距離ｒｒ１、ｒｒ２、ｒｒ３、．．．、ｒｒＮ３のＮ３個の距離について、水位標の読み取り値を含む。距離ｒｒ１の水位標の読み取り値は、例えば、ｄｄ１（ｔ１）、・・・・、ｄｄ１（ｔｎ）であり、括弧内のｔ１、ｔｎは、降雨イベントのＩＤを表す。例えば図１５に示す例では、新たな観測値データとして、降雨イベントのＩＤ＝ｔｎでの水位標の読み取り値ｄｄ１（ｔｎ）が追加されているものとする。尚、距離ｒｒ１は０であり、この場合、距離ｒｒ１の水位標の読み取り値ｄｄ１は、基準地点Ｐｒｅｆでの水位標の読み取り値である。

ステップＳ１５０４では、学習部１５８は、ｍ＝１にセットする。

ステップＳ１５０６では、学習部１５８は、ｍ番目の対象方位θαｍを処理対象として選択し、ｍ番目の対象方位θαｍに係る実績データを抽出する。尚、ｍ番目は、例えば、Ｎ２個の対象方位θαのうちの、θαの値が小さい順であってよい。

ステップＳ１５０８では、学習部１５８は、ステップＳ１５０６で抽出したｍ番目の対象方位θαｍに係る実績データに基づいて、対象方位θαｍに係る浸水深さ導出関数ｆを導出する。浸水深さ導出関数ｆの導出方法は、上述したように、多項式近似等を用いて実現できる。学習部１５８は、対象方位θαｍに係る浸水深さ導出関数ｆを導出すると、導出関数記憶部１５０内におけるｉ番目の推定対象エリアの浸水深さ導出関数ｆであって、対象方位θαｍに係る浸水深さ導出関数ｆを更新する。

ステップＳ１５１０では、学習部１５８は、ｍを“１”だけインクリメントする。

ステップＳ１５１２では、学習部１５８は、ｍが対象方位θαの総数Ｎ２を超えたか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、ステップＳ１５１４に進み、それ以外の場合は、ステップＳ１５０６に戻り、１だけインクリメントされたｍに関してステップＳ１５０６からの処理を行う。

ステップＳ１５１４では、学習部１５８は、ｉを“１”だけインクリメントする。

ステップＳ１５１６では、学習部１５８は、ｉが推定対象エリアの総数Ｎ１を超えたか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、終了となり、それ以外の場合は、ステップＳ１５０２に戻り、１だけインクリメントされたｉに関してステップＳ１５０２からの処理を行う。

図１５に示す処理によれば、実測データ記憶部１６０内の実績データが更新されると、それに応じて、浸水深さ導出関数ｆを更新できる。これにより、浸水状況推定システム１００の納品後においても、ユーザが新たな実績データを蓄積していくことで、学習により浸水深さ導出関数ｆの信頼性を高めることができる。

尚、図１５に示す処理は、浸水深さ導出関数ｆの更新するための処理であるが、浸水深さ導出関数ｆを新たに導出する際にも利用できる。例えば、対象方位θαを新たに追加する場合、新たな対象方位θαに係る浸水深さ導出関数ｆは、新たな対象方位θαに係る実績データに基づいて、学習部１５８により導出されてもよい。

図１７は、浸水状況推定システム１００の推定対象エリア規定部１５１により実行される推定対象エリア規定処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、浸水状況推定システム１００の納入後の初期化時に実行されてよい。

ステップＳ１７００では、推定対象エリア規定部１５１は、対象の地域であるＣ町の地形データや排水区データ、ハザードマップ、浸水実績図などのデータ(以下、「地域データ」と称する)を読み込む。尚、地域データは、ユーザにより用意される。尚、地形データ、及びハザードマップ又は浸水実績図については、いずれか一方だけが用意されてもよい。

ステップＳ１７０２では、推定対象エリア規定部１５１は、ｉ＝１にセットする。

ステップＳ１７０４では、推定対象エリア規定部１５１は、ｉ番目の排水区を処理対象として選択し、ｉ番目の排水区における基準地点候補を決定する。基準地点候補は、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、例えば、地形データに基づいて、標高が最も低い地点を、基準地点候補として決定する。或いは、基準地点候補は、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、例えば、ハザードマップや浸水実績図に基づいて、浸水深さが最大である地点を、基準地点候補として決定する。

ステップＳ１７０６では、推定対象エリア規定部１５１は、地形データや、ハザードマップ、浸水実績図に基づいて、基準地点候補での標高が所定基準高さＨ１以下であるか、又は、基準地点候補での浸水深さが所定基準深さＤ１以上であるか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、ステップＳ１７０８に進む。他方、基準地点候補での標高が所定基準高さＨ１以下でなく、かつ、基準地点候補での浸水深さが所定基準深さＤ１以上でない場合は、ステップＳ１７１４に進む。

ステップＳ１７０８では、推定対象エリア規定部１５１は、地形データに基づいて、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、基準地点候補を含んで連続的に広がる領域であって、標高が所定基準高さＨ１以下の領域を、一の推定対象エリアとして決定する。或いは、推定対象エリア規定部１５１は、ハザードマップや浸水実績図に基づいて、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、基準地点候補を含んで連続的に広がる領域であって、浸水深さが所定基準深さＤ１以上の領域を、一の推定対象エリアとして決定する。尚、基準地点候補を含む領域が一の推定対象エリアとして決定されると、該基準地点候補は、基準地点Ｐｒｅｆとなる。

ステップＳ１７１０では、推定対象エリア規定部１５１は、ステップＳ１７０８で決定した推定対象エリアに、ＩＤを付与する。

ステップＳ１７１２では、推定対象エリア規定部１５１は、ステップＳ１７０８で決定した推定対象エリアを、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓから削除することで、対象領域Ｓを狭める。ステップＳ１７１２が終了すると、ステップＳ１７０４に戻り、狭めた対象領域Ｓに基づいて、ステップＳ１７０４からの処理を行う。

ステップＳ１７１４では、推定対象エリア規定部１５１は、ｉを“１”だけインクリメントする。

ステップＳ１７１６では、推定対象エリア規定部１５１は、ｉが排水区の総数を超えたか否かを判定する。判定結果が“ＹＥＳ”の場合は、終了となり、それ以外の場合は、ステップＳ１７０４に戻り、新たな排水区に関してステップＳ１７０４からの処理を行う。

図１７に示す処理によれば、地域データに基づいて、排水区ごとに推定対象エリアを設定できる。

図１８Ａ乃至図１８Ｃは、図１７に示す処理の説明図であり、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓ等を示す図である。

図１８Ａに示す状態では、ｉ番目の排水区の全体領域Ｓ１が対象領域Ｓであり、基準地点候補１８０１が選択される。このとき、基準地点候補１８０１を含む領域１８２０が一の推定対象エリアとして決定される。この結果、図１８Ｂに示すように、ｉ番目の排水区の全体領域Ｓ１のうちの、領域１８２０を削除した残りの領域Ｓ２が、対象領域Ｓとなる。このとき、基準地点候補１８０２を含む領域１８２１が、次の一の推定対象エリアとして決定される。この結果、図１８Ｃに示すように、ｉ番目の排水区の全体領域Ｓ１のうちの、領域１８２１を更に削除した残りの領域Ｓ３が、対象領域Ｓとなる。このとき、基準地点候補１８０３を含む領域１８２２が、更なる次の一の推定対象エリアとして決定される。このようにして、一の推定対象エリアごとに、所定の条件（ステップＳ１７０８参照）を満たす推定対象エリアが順に規定されていく。

図１９は、浸水状況推定システム１００の推定対象エリア規定部１５１により実行される推定対象エリア規定処理の他の一例を示すフローチャートである。

図１９に示す処理は、図１７に示した推定対象エリア規定処理に対して、ステップＳ１７０８がステップＳ１９００で置換された点が異なる。以下では、図１９に示す処理において、図１７に示す処理に対して異なる点について説明する。

ステップＳ１９００では、推定対象エリア規定部１５１は、地形データに基づいて、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、基準地点候補を中心とした所定半径Ｒｔｈ内の領域であって、標高が所定基準高さＨ１以下の領域を、一の推定対象エリアとして決定する。或いは、推定対象エリア規定部１５１は、ハザードマップや浸水実績図に基づいて、ｉ番目の排水区の対象領域Ｓのうちの、基準地点候補を中心とした所定半径Ｒｔｈ内の領域であって、浸水深さが所定基準深さＤ１以上の領域を、一の推定対象エリアとして決定する。所定半径Ｒｔｈは、一の推定対象エリアのサイズの上限値を定める閾値である。

図２０Ａ及び図２０Ｂは、図１９に示す処理の説明図である。

図２０Ａには、基準地点候補２００１を含む領域２００４が示される。領域２００４は、例えば、基準地点候補２００１を含む領域であって、標高が所定基準高さＨ１以下の領域である。図２０Ａには、基準地点候補２００１を中心とした所定半径Ｒｔｈ内の領域２００３が示される。この場合、図２０Ｂに示すように、領域２００４のうちの、領域２００３外の領域２０２０は、分離され、領域２００４のうちの、領域２００３内の領域２０１０だけが、一の推定対象エリアとして決定される。尚、この場合、領域２０２０は、領域２０１０とは別の一の推定対象エリアとして決定されうる。

以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。

例えば、上述した実施例において、浸水状況推定システム１００の機能の一部又は全部は、サーバの形態で実現されてもよい。この場合、浸水状況推定システム１００は、ネットワークを介して、ユーザ側の出力装置２００に接続されてもよい。この場合、ネットワークは、例えば、携帯電話の無線通信網、インターネット、World Wide Web、VPN（virtual private network）、WAN（Wide Area Network）、有線ネットワーク、又はこれらの任意の組み合わせ等を含んでもよい。

また、上述した実施例では、観測値は、水位標の読み取り値であるが、他のセンサを利用した観測値であってもよいし、ユーザが現場の状況（家屋などにおける水の跡）から測定する測定値等であってもよい。

また、上述した実施例では、一の基準地点Ｐｒｅｆに対して一の水位標が設けられることが想定されているが、一の基準地点Ｐｒｅｆに対して、狭い範囲内で複数の水位標が設けられてもよい。この場合には、複数の水位標の読み取り値をグラフ上にプロットして、最も確からしい最深地点での浸水深さdmaxを、基準地点Ｐｒｅｆでの読み取り値として利用してもよいし、平均値が利用されてもよい。

また、上述した実施例では、浸水エリア表示が、浸水状況情報として出力されるが、浸水状況情報は、他の態様で出力されてもよい。例えば、浸水状況情報は、境界地点導出部１５４により導出された境界地点の地名や住所として出力されてもよいし、浸水状況情報は、浸水深さが所定値Ｔｈ１以上となる領域内の各地名や住所として出力されてもよい。また、浸水エリア表示は、対象方位θαに係る各境界地点を結ぶ表示であるが、これに限られない。浸水エリア表示は、対象方位θαに係る各境界地点を所定マーク等でそれぞれ示す表示であってもよい。

なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
［付記１］
対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を記憶する記憶部と、
一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得する観測値取得部と、
前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値取得部が取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力する浸水状況出力部とを含む、浸水状況推定システム。
［付記２］
前記対象方位は、複数設定され、
前記一の観測地点は、前記基準地点、又は、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する地点であり、
前記浸水状況情報は、前記対象方位のそれぞれについて、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する複数の地点の浸水状況を表す、付記１に記載の浸水状況推定システム。
［付記３］
前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値とに基づいて、前記対象方位のそれぞれについて、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する境界地点であって、浸水深さが所定値以上となる境界地点を、算出する境界地点導出部を更に含み、
前記浸水状況出力部は、前記境界地点に基づいて、前記浸水状況情報を出力する、付記２に記載の浸水状況推定システム。
［付記４］
前記浸水状況出力部は、複数の前記対象方位に係る前記境界地点で囲まれる領域を示す表示を出力する、付記３に記載の浸水状況推定システム。
［付記５］
前記浸水深さ情報は、関数で表現されており、
前記関数は、前記基準地点からの距離を入力として、前記基準地点から前記対象方位に該入力に係る該距離だけ離れた地点での浸水深さを表す指標値を出力する、付記１〜４のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
［付記６］
前記指標値は、前記基準地点での浸水深さに基づき正規化された値である、付記５に記載の浸水状況推定システム。
［付記７］
前記関数は、前記関係に応じた近似式に基づく、付記５又は６に記載の浸水状況推定システム。
［付記８］
前記関数を学習により導出する学習部を更に含む、付記７に記載の浸水状況推定システム。
［付記９］
前記観測値は、人目による水位標の読み取り値である、付記１〜８のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
［付記１０］
前記基準地点は、前記対象エリア内の浸水深さが最大となる地点である、付記１〜９のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
［付記１１］
前記対象エリアは、複数設定され、
前記浸水深さ情報は、更に、前記対象エリアごとに記憶される、付記１〜１０のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
［付記１２］
対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を取得し、
一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得し、
取得した前記浸水深さ情報と、取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力することを含む、コンピュータにより実行される浸水状況推定方法。
［付記１３］
対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を取得し、
一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得し、
取得した前記浸水深さ情報と、取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させる浸水状況推定プログラム。

１００ 浸水状況推定システム
１５０ 導出関数記憶部
１５１ 推定対象エリア規定部
１５２ 観測値取得部
１５４ 境界地点導出部
１５６ 浸水状況出力部
１５８ 学習部
１６０ 実測データ記憶部
２００ 出力装置

Claims (10)

1. 対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を記憶する記憶部と、
   一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得する観測値取得部と、
   前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値取得部が取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力する浸水状況出力部とを含む、浸水状況推定システム。
2. 前記対象方位は、複数設定され、
   前記一の観測地点は、前記基準地点、又は、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する地点であり、
   前記浸水状況情報は、前記対象方位のそれぞれについて、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する複数の地点の浸水状況を表す、請求項１に記載の浸水状況推定システム。
3. 前記記憶部内の前記浸水深さ情報と、前記観測値とに基づいて、前記対象方位のそれぞれについて、前記対象エリア内の前記基準地点まわりの前記対象方位に位置する境界地点であって、浸水深さが所定値以上となる境界地点を、算出する境界地点導出部を更に含み、
   前記浸水状況出力部は、前記境界地点に基づいて、前記浸水状況情報を出力する、請求項２に記載の浸水状況推定システム。
4. 前記浸水状況出力部は、複数の前記対象方位に係る前記境界地点で囲まれる領域を示す表示を出力する、請求項３に記載の浸水状況推定システム。
5. 前記浸水深さ情報は、関数で表現されており、
   前記関数は、前記基準地点からの距離を入力として、前記基準地点から前記対象方位に該入力に係る該距離だけ離れた地点での浸水深さを表す指標値を出力する、請求項１〜４のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
6. 前記関数は、前記関係に応じた近似式に基づく、請求項５に記載の浸水状況推定システム。
7. 前記関数を学習により導出する学習部を更に含む、請求項６に記載の浸水状況推定システム。
8. 前記基準地点は、前記対象エリア内の浸水深さが最大となる地点である、請求項１〜７のうちのいずれか１項に記載の浸水状況推定システム。
9. 対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を取得し、
   一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得し、
   取得した前記浸水深さ情報と、取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力することを含む、コンピュータにより実行される浸水状況推定方法。
10. 対象エリア内の基準地点からの距離と浸水深さの過去の実績データとの関係を表す浸水深さ情報であって、前記基準地点まわりの対象方位に係る浸水深さ情報を取得し、
    一の降雨イベントにおける浸水深さの観測値であって、前記対象エリア内の一の観測地点での浸水深さの観測値を取得し、
    取得した前記浸水深さ情報と、取得した前記観測値とに基づいて、前記一の降雨イベントにおける前記対象エリア内の浸水状況を表す浸水状況情報を出力する、
    処理をコンピュータに実行させる浸水状況推定プログラム。

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