JP3100322B2

JP3100322B2 - 河川水位予測装置

Info

Publication number: JP3100322B2
Application number: JP25633695A
Authority: JP
Inventors: 勝由前本; 慎一郎堀
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1995-10-03
Filing date: 1995-10-03
Publication date: 2000-10-16
Anticipated expiration: 2015-10-03
Also published as: JPH0995917A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は河川流域内設備の監
視制御に適用される河川プラント監視制御装置における
河川水位予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図６は従来の河川水位予測装置のブロッ
ク図である。図において、１００は、河川の予測対象地
点の水位計測を行う水位計測手段である。２００は、河
川流域のある地点の降雨計測を行う降雨計測手段であ
る。３００は、水位予測情報に基づき河川プラントを監
視し、操作、制御を行う運転員である。４００ａは、河
川水位の予測を行う河川水位予測装置である。４１０
は、水位・降雨計測手段で計測した水位・降雨データを
格納するための水位・降雨データ格納手段である。４２
０は、水位予測モデルの入力データとして採用する水位
・降雨データを水位・降雨データ格納手段４１０から選
ぶために、以下の（１），（２）の処理を行うデータ処
理手段である。

【０００３】（１）正規化処理；水位計測手段１００、
降雨計測手段２００で計測し、格納手段４１０に格納さ
れている水位・降雨データ毎に最小・最大値を求め、０
〜１の範囲の値に換算する。

【０００４】（２）相関演算処理；出力データと入力デ
ータの間の相関値を求め、相関値の高い変数を入力デー
タとして採用する。

【０００５】４３０ａは、データ処理手段４２０で選ば
れた水位・降雨データを入力データとし取込み、以下に
説明の重回帰分析手法による演算を行い、各入力データ
の係数を算出することで、予測地点における水位予測モ
デルを作成するモデル作成手段である。

【０００６】重回帰分析手法；ｎ入力１出力の入出力デ
ータ間の関係を統計的手法を用いて同定し、出力データ
の変化に対する入力データの影響の大きさにより、入力
データの係数を本解析により決定する。

【０００７】４４０は、モデル作成手段４３０ａで作成
したモデルを保存するためのモデル格納手段である。４
５０ａは、水位・降雨データ格納手段４１０に格納され
た最新及び過去の水位データ、例えば、現時点、１時間
前、２時間前、３時間前、４時間前の水位データをモデ
ル格納手段４４０に格納された水位予測モデルに入力す
ることで、将来時刻、例えば、１時間後の予測地点での
水位予測値を算出する水位予測手段である。

【０００８】４６０は、運転員３００が水位予測時間を
指定する等、河川水位予測装置４００ａを利用するため
のインタフェースとなる入力手段である。４７０は、運
転員３００が水位予測値を得る等、河川水位予測装置４
００を利用するためのインタフェースとなる表示手段で
ある。

【０００９】このような構成の従来の河川水位予測手段
４００ａにおける水位予測手段４５０ａは、予測したい
特定の地点のみの水位・降雨の時系列データを用い、１
時間後等の将来時刻を予測する水位予測モデルをモデル
作成手段４３０で作成し、さらに運転員３００の判断で
モデルの更新を行っている。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】水位変化の傾向は下流
河口部では潮位変動により変化周期が短く、上流の流域
降雨による水位変化は周期が長い。前述の従来の河川水
位予測装置では、変化周期の短い下流河口部の潮位変動
による水位変化と、周期の長い流域降雨による水位変化
とを合わせた複雑な水位変化に対し、１地点における水
位・降雨の時系列データを用いた予測を行っていたた
め、予測誤差が大きく、特に水位上昇→下降，下降→上
昇時のタイミングの予測ができず、予測値が実測値の後
追いの変化となっていた。

【００１１】また、運転員自らの判断で新たな水位変化
パターンのデータが入手できたと判断した場合に、運転
員がモデルの更新を行っていた。この方法では、新たな
データを入手する度に運転員がモデル更新の必要性を判
断する必要がある、モデルに反映すべきデータか否かの
判断基準が主観的で不安定となる、さらに新たなパター
ンのデータに対してはモデル更新を行う前の予測時に予
測誤差が大きくなるといった問題点がある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明はこのような課題
を解決するために、水位の予測対象地点よりも上流の水
位と降雨及び下流の潮位変動を考慮した予測モデルを作
成するモデル作成手段、モデル逐次更新手段、更新され
たモデルで水位予測を行うモデル予測演算手段、予測誤
差判定手段及びモデル更新手段とを備えた河川水位予測
装置の構成とする。

【００１３】即ち、本発明は、水位が海の潮位変動の影
響を受ける河口近くの河川あるいはポンプ場において将
来時刻の水位を予測する予測対象地点及びそれより上流
の河川水位・降雨量の時系列データとそれより下流の潮
位の時系列データとをそれぞれ計測しておき、これら予
測対象地点、それより上流及びそれより下流での前記各
時系列データにそれぞれ係数を掛けて加算する予測式に
より前記予測対象地点での降雨と潮位変動の両方の影響
を考慮した水位予測モデルを作成するモデル作成手段
と；同モデル作成手段で作成したそのモデルと最新の降
雨・水位データとに基づいて毎計測時、前記モデルの修
正を行うモデル逐次更新手段と；同モデル逐次更新手段
で更新したその更新済みモデルに最新の降雨・水位デー
タを入力して、前記予測対象地点での将来時刻の水位を
予測演算するモデル予測演算手段と；同モデル予測演算
手段で予測した水位予測値の変化が平常時のレベルに安
定し、変化が終了後に、前記モデル予測演算手段で演算
した降雨開始後の水位上昇から平常時の水位レベルに低
下するまでの一連の水位変化の間の予測値と実測値とを
比較し、誤差平均の大小を判定する予測誤差判定手段
と；同予測誤差判定手段で判定した結果、予測誤差が予
め設定した誤差判定しきい値よりも大きかった場合に、
その前記一連の水位変化の間における降雨・水位の時系
列データをモデル作成用データに追加して、予測モデル
を作成し直し、予測精度向上を図るモデル更新手段とを
備えてなることを特徴とする河川水位予測装置を提供す
る。

【００１４】本発明はこのような構成により、まず、モ
デル作成手段により、河川の上流及び予測対象地点の河
川水位・降雨量の時系列データと下流の潮位の時系列デ
ータとを入力し、統計的手法を用いて入力データと出力
データとの関係を同定し、入力データの係数を定め、水
位予測のモデルを作成する。このモデルは、降雨と潮位
変動の両方の影響を考慮することができ、その結果予測
精度を向上させることができる。

【００１５】このモデルが作成されると、次に、モデル
逐次更新手段により、作成されたモデルと毎計測時、更
新の降雨・水位データを用いて、例えば逐次型最小２乗
法等により最新のデータの傾向をモデルに上乗せしてモ
デル修正を行う。このモデル逐次更新手段によりオフラ
インでのモデル更新前にオンラインでもモデルの逐次更
新を行い、予測精度を向上させることができる。

【００１６】モデル予測演算手段では、このモデル逐次
更新手段で更新済のモデルに最新の降雨・水位データを
入力し、将来時刻の水位を予測演算する。この予測演算
は、例えば、予測地点の現時点の水位、上流及び下流で
の現時点、１時間前、２時間前、３時間前、４時間前の
上流水位及び下流潮位、及び上流での現時点、１時間
前、２時間前、３時間前、４時間前の降雨の各データを
入力し、予測モデルにより予測地点における１時間後の
水位を予測算出する。

【００１７】予測誤差判定手段では、一連の水位変化終
了後に、オフラインでモデル予測演算手段で算出した予
測値と実測値とを比較し、誤差平均の大小を判定し、所
定の基準よりも大きいか否かを調べる。誤差平均が所定
の基準より大きいと、モデル更新手段においてその一連
の水位変化における降雨・水位の時系列データをモデル
作成用データに追加してモデル更新を行い、予測精度を
向上させることができる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面に基づいて具体的に説明する。図１は本発明の実
施の一形態に係る河川水位予測装置のブロック図であ
り、河川プラント監視制御装置に適用されるものであ
る。図において、符号２００，３００，４１０，４２
０，４４０，４６０，４７０は、図６に示す従来例と同
様な手段なので、説明を省略するが、本発明の特徴とな
る部分は１１０，１２０，４３０，４５０〜４５２，４
８０，４９０の部分であり、これらを備えて河川水位予
測装置４００を構成しており、これらの特徴部分の構成
について次に説明する。

【００１９】１１０は、予測対象地点の水位とそれより
も上流の水位とを計測する手段、１２０は、予測対象地
点よりも下流の潮位を計測する手段である。４３０は、
予測対象地点とその上流部と下流部の複数地点の水位を
入力として水位予測モデルを作成するモデル作成手段で
ある。

【００２０】４５０は、本発明の特徴を表す水位予測手
段であり、モデル逐次更新手段４５１とモデル予測演算
手段４５２を用いて運転員の指定した将来時刻の水位予
測値を算出する。

【００２１】このモデル逐次更新手段４５１は、逐次型
最小２乗法により、現状のモデルの傾向を維持したまま
最新データの傾向をモデルに上乗せし、オンラインで予
測精度の向上を図るものである。

【００２２】モデル予測演算手段４５２はモデル逐次更
新手段４５１で得られたモデルに最新の水位・降雨デー
タを入力し、運転員の指定した将来時刻の予測水位、例
えば、１時間後の予測地点の水位を算出する。

【００２３】４８０は、降雨開始後の水位上昇から平常
時の水位レベルに低下するまでの一連の水位変化の間の
実測値と予測値の平均誤差を求め、その値が運転員３０
０の指定した誤差判定しきい値よりも大きいかどうかを
判定する予測誤差判定手段である。

【００２４】４９０は、予測誤差判定手段４８０でしき
い値よりも誤差が大きいと判定された場合に、その一連
の水位変化時の降雨・水位時系列データをそれまでのモ
デル作成データに追加して新たなモデル作成データを作
成し、このデータでモデルを作成、更新し、モデル格納
手段４４０に格納するモデル更新手段である。

【００２５】図２は上記に説明の図１に示す河川水位予
測装置で水位を予測する予測対象河川の流域説明図で、
（ａ）が河川流域での降雨・水位の計測地点を示してお
り、水位予測対象となるＡ排水機場（水位）と、その水
位変化に影響の大きい上流のＢ地点（水位・降雨）及び
下流の河口（海）Ｃ地点（潮位）の位置関係を表してい
る。（ｂ）が流域内の水位・降雨の時間変化の代表的な
傾向を表したもので、Ａが排水機場での水位、Ｂが上流
の周期の比較的大きい水位、Ｃが河口付近の周期の短い
潮位変動を示している。

【００２６】このような図２（ａ）に示す、Ａ，Ｂ，Ｃ
地点において、予測地点Ａにおける１時間後の水位を河
川水位予測装置４００で予測する場合の予測モデルの変
数を従来例と対比して次の〔表１〕に示す。

【００２７】

【表１】

【００２８】本発明の実施の形態においては、予測地点
Ａと上流のＢ地点では図１に示す上流水位計測手段１１
０で水位を、下流側Ｃ地点において下流水位計測手段１
２０でその潮位を、それぞれ測定し、また、降雨計測手
段２００で上流Ｂ地点での降雨量を計測し、水位・降雨
データ格納手段４１０にこれらデータを格納する。これ
らデータから〔表１〕に示すように現時点、１時間前、
２時間前、３時間前、４時間前の各データを予測モデル
に入力し、１時間後のＡ地点での水位を予測する。

【００２９】これに対して従来例では〔表１〕の左欄に
示すようにＡ地点の水位とＡ地点の降雨量の現時点、１
時間前、２時間前、３時間前、４時間前のデータのみを
予測モデルに入力し、１時間後のＡ地点での水位を予測
しており、Ｂ地点、Ｃ地点の水位、降雨、潮位を考慮し
ていない。

【００３０】このようなＡ，Ｂ，Ｃ地点での入力データ
に基づいて、１時間後のＡ地点での水位を求める水位予
測モデルのモデル構造（重回帰分析に基づく予測式）を
次の（１）式に示す。

【００３１】

【数１】

【００３２】上記の（１）式において、ａ₀，ａ₁，ｂ
₁〜ｂ₁₀，ｃ₁〜ｃ₅は定数であり、Ｌ_oHは現時点、Ｌ
_-1Hは１時間前、Ｌ_-2Hは２時間前、Ｌ_-3Hは３時間
前、Ｌ _-4Hは４時間前の水位データ、ｒ_oH，ｒ_-1H，ｒ
_-2H，ｒ_-3H，ｒ_-4Hは同様に各１，２，３，４時間前
での降雨データである。

【００３３】上記の本発明のＡ地点における１時間後の
水位予測モデルのモデル構造と対比するために従来例の
モデル構造を（２）式として示す。なお、上記（１）式
と同様にａ₀〜ａ₁₀は定数である。前述のように従来
は、Ａ地点の水位時間変化と降雨時間変化のみにより予
測地点Ａにおける１時間後の水位を予測している。

【００３４】

【数２】

【００３５】図３は本発明の実施の一形態に係る河川水
位予測装置における処理の流れを示すフローチャートで
あり、次にこの概要を図１のブロック図を参照しながら
説明する。

【００３６】図において、降雨が開始し、予測がスター
トすると、まずＳ１において、上流水位計測手段１１
０、下流水位計測手段１２０、降雨計測手段２００によ
り、Ａ，Ｂ，Ｃ各地点での水位、降雨データを計測す
る。これらのデータは水位・降雨データ格納手段４１０
へ格納される。次に、Ｓ２において、データ処理手段４
２０により正規化、相関解析等のデータ処理がなされ、
Ｓ３において、モデル作成手段４３０により統計的手法
を用いて入力データの係数が定められてモデル作成処理
がなされ、作成されたモデルの係数はＳ４においてモデ
ル格納手段４４０に格納し、保存される。

【００３７】次に、Ｓ５において、水位予測手段４５０
により水位予測処理がなされる。この処理は、モデル格
納手段４４０に保存されているモデル係数をＳ５−１で
読込み、Ｓ５−２でモデル逐次更新手段４５１により最
新のデータの傾向を上乗せして逐次更新処理がなされ、
最新データに修正され、Ｓ５−３でこの最新の更新済モ
デル係数データを保存する。次に、Ｓ５−４においてこ
の更新済モデルを用いてモデル予測演算手段４５２によ
りモデル予測演算処理がなされ、Ｓ５−５でこの予測値
を表示手段４７０に表示する。

【００３８】この演算処理は前述の〔表１〕に示すよう
にＡの現時点水位、Ｂ及びＣでの現時点、１時間前，２
時間前，３時間前，４時間前の各水位データ、Ｂでの現
時点、１時間前，２時間前，３時間前，４時間前の降雨
データを用いて、（１）式により予測地点Ａにおける１
時間後の水位を求めるものである。

【００３９】次に、Ｓ６において、Ｓ５の演算で予測し
た値について、降雨終了と予測され、かつ水位予測値変
化が安定したか否かを選べ、安定していなければＳ１に
戻り、処理を繰り返し、安定すればＳ７に進む。Ｓ７に
おいては予測誤差判定手段４８０により実測値と予測値
とを比較し、平均誤差を求める予測誤差平均値算出処理
を行う。

【００４０】Ｓ８において、この算出した平均誤差が運
転員３００が指定したしきい値より小さいか否かを判定
し、小さければ終了する。大きい場合には、Ｓ９におい
てモデル更新手段４９０によりそれまでの水位変化時の
降雨・水位時系列データから新たなモデル作成データを
作成するモデル更新処理を行い、Ｓ４に戻って、そのモ
デル係数をモデル格納手段４４０に保存する。

【００４１】なお、図中、Ｓ３，Ｓ４，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ
９はＳ５における水位予測手段４５０によるオンライン
の水位予測処理の外部で行なわれるオフラインの処理と
なっている。

【００４２】図４は本発明の実施の形態における予測対
象地点Ａでの実測水位と予測モデルによる予測結果の例
を示すグラフであり、実線が実測値、点線が予測値であ
る。このグラフのように予測結果は実測水位とほぼ一致
している。

【００４３】図５は入力データであるＡ水位とＣ潮位、
入力データかつ予測対象データであるＢ水位の計測実績
曲線を示すグラフであり、図２で示す代表的な傾向を示
す曲線と類似している。

【００４４】以上、説明の実施の形態によれば、河川水
位予測装置において、上流水位計測手段１１０、下流水
位計測手段１２０及び降雨計測手段２００により予測対
象Ａ、上流Ｂでの水位、下流Ｃ地点での潮位、上流Ｂ地
点での降雨をそれぞれ計測するようにし、モデル逐次更
新手段４５１とモデル予測演算手段４５２からなる水位
予測手段４５０、予測誤差判定手段４８０、モデル更新
手段４９０を設けて予測対象Ａ地点における水位を予測
するようにしたので、次のような効果を有する。

【００４５】上流Ｂ及び予測対象Ａ地点の河川水位・降
雨量の時系列データと河口Ｃ地点の潮位の時系列データ
を水位予測手段４５０へ入力することで、予測地点Ａで
の水位予測に降雨と潮位変動の両方の影響を考慮するこ
とができ、その結果予測精度を向上させることができ
る。

【００４６】毎計測時、最新のデータを用いてモデル逐
次更新手段４５１でモデル修正を行うことで、オフライ
ンでのモデル更新前にオンラインでもモデルの逐次更新
を行い、予測精度を向上させることができる。

【００４７】一連の水位変化終了後に、予測誤差判定手
段４８０によりオフラインで予測値と実測値の誤差平均
の大小を判定し、一定の基準にてモデル更新を行い、予
測精度を向上させることができる。

【００４８】

【発明の効果】以上、具体的に説明したように、本発明
は、水位の予測対象地点よりも上流の水位と降雨及び下
流の潮位変動を考慮した予測モデルを作成するモデル作
成手段、モデル逐次更新手段、更新されたモデルで水位
予測を行うモデル予測演算手段、予測誤差判定手段及び
モデル更新手段とを備えた河川水位予測装置の構成を特
徴としているので、河川流域内設備の監視制御に適用さ
れる河川プラント監視制御装置において、運転員に対
し、上流、下流での水位、降雨、潮位を考慮した改良予
測手法により予測精度の向上した予測情報を提供でき、
更に新たに入手したデータに対する適切なモデル更新が
運転員の判断を必要とせずに自動的になされることによ
る予測精度の維持により、常に適切な予測情報を提供す
ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態に係る河川水位予測装置
のブロック図である。

【図２】本発明の実施の一形態に係る水位予測対象河川
の状態を説明する図で、（ａ）は予測対象河川の流域説
明図、（ｂ）は河川の流域における降雨・水位変化を示
す図である。

【図３】本発明の実施の一形態に係る河川水位予測装置
の処理フローチャートである。

【図４】本発明の実施の一形態に係る河川水位予測装置
での実測水位と予測結果とを示すグラフである。

【図５】本発明の実施の一形態に係る河川水位予測装置
での入力データである水位、潮位の計測実績曲線のグラ
フである。

【図６】従来の河川水位予測装置のブロック図である。

【符号の説明】

１１０上流水位計測手段１２０下流水位計測手段２００降雨計測手段３００運転員４００河川水位予測装置４１０水位・降雨データ格納手段４２０データ処理装置４３０モデル作成手段４４０モデル格納手段４５０水位予測手段４５１モデル逐次更新手段４５２モデル予測演算手段４６０入力手段４７０表示手段４８０予測誤差判定手段４９０モデル更新手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) E02B 1/00 E02B 3/00 G06F 17/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】水位が海の潮位変動の影響を受ける河口
近くの河川あるいはポンプ場において将来時刻の水位を
予測する予測対象地点及びそれより上流の河川水位・降
雨量の時系列データとそれより下流の潮位の時系列デー
タとをそれぞれ計測しておき、これら予測対象地点、そ
れより上流及びそれより下流での前記各時系列データに
それぞれ係数を掛けて加算する予測式により前記予測対
象地点での降雨と潮位変動の両方の影響を考慮した水位
予測モデルを作成するモデル作成手段と；同モデル作成
手段で作成したそのモデルと最新の降雨・水位データと
に基づいて毎計測時、前記モデルの修正を行うモデル逐
次更新手段と；同モデル逐次更新手段で更新したその更
新済みモデルに最新の降雨・水位データを入力して、前
記予測対象地点での将来時刻の水位を予測演算するモデ
ル予測演算手段と；同モデル予測演算手段で予測した水
位予測値の変化が平常時のレベルに安定し、変化が終了
後に、前記モデル予測演算手段で演算した降雨開始後の
水位上昇から平常時の水位レベルに低下するまでの一連
の水位変化の間の予測値と実測値とを比較し、誤差平均
の大小を判定する予測誤差判定手段と；同予測誤差判定
手段で判定した結果、予測誤差が予め設定した誤差判定
しきい値よりも大きかった場合に、その前記一連の水位
変化の間における降雨・水位の時系列データをモデル作
成用データに追加して、予測モデルを作成し直し、予測
精度向上を図るモデル更新手段とを備えてなることを特
徴とする河川水位予測装置。