JP3370128B2 - 豪雨災害予測システム - Google Patents
豪雨災害予測システムInfo
- Publication number
- JP3370128B2 JP3370128B2 JP06315693A JP6315693A JP3370128B2 JP 3370128 B2 JP3370128 B2 JP 3370128B2 JP 06315693 A JP06315693 A JP 06315693A JP 6315693 A JP6315693 A JP 6315693A JP 3370128 B2 JP3370128 B2 JP 3370128B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rainfall
- time
- curve
- peak
- forecast
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、豪雨の短時間雨量の
予測や災害発生の可能性を判定することができる豪雨災
害予測システムに関する。
予測や災害発生の可能性を判定することができる豪雨災
害予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、豪雨の予測は、気象予報官の経験
に基づいて行われているため、熟練を要する作業となっ
ていた。また、予測のためには大がかりな観測設備を必
要としていた。そのため、予報官がいない地域では、正
確な予報を出すことが困難であり、災害対策上、重要な
問題となっている。
に基づいて行われているため、熟練を要する作業となっ
ていた。また、予測のためには大がかりな観測設備を必
要としていた。そのため、予報官がいない地域では、正
確な予報を出すことが困難であり、災害対策上、重要な
問題となっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記事情に鑑
みて創案されたものであって、豪雨の雨量は、降りはじ
めてからの時間との関係において右上がりの線と降雨の
ピーク時を分岐点として右下がりとなる線との組み合わ
せたＲＴ曲線に近似できることから、降雨強度を求める
合理式法を用いて上記ＲＴ曲線を予測することができる
ことを見いだし、そのために観測地点での雨量データを
単位時間毎に時系列に連続して得て、演算を繰り返し精
度の高めて、短時間雨量の予測や災害の発生の予測を行
えるようにした豪雨災害予測システムを提供することに
ある。
みて創案されたものであって、豪雨の雨量は、降りはじ
めてからの時間との関係において右上がりの線と降雨の
ピーク時を分岐点として右下がりとなる線との組み合わ
せたＲＴ曲線に近似できることから、降雨強度を求める
合理式法を用いて上記ＲＴ曲線を予測することができる
ことを見いだし、そのために観測地点での雨量データを
単位時間毎に時系列に連続して得て、演算を繰り返し精
度の高めて、短時間雨量の予測や災害の発生の予測を行
えるようにした豪雨災害予測システムを提供することに
ある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、短
時間雨量の予測を行うために、観測地点での降雨量を単
位時間毎に連続して測定し、この得られたデータを順次
に通信手段を介して管理本部の演算手段に入力して豪雨
の予測を行うシステムであって、降雨の初期の基準時か
ら予測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列に連
続して入力し、降雨の初期の基準時から予測時点までの
単位時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求める
合理式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて降雨
の可能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出すると共
に、予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前記単
位時間毎の雨量データをもとにして上記合理式法のパラ
メータを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水
量と仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較してそれ
ぞれの値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続時間
と決定し、予測時点における最大含水量と、降雨継続時
間をもとにして合理式法の最大値のパラメータを算出
し、このパラメータをもとに降雨量のピーク単位時間雨
量を求め、ピーク予測時刻を変えて、ピーク予測時刻と
ピーク雨量からそれぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を
求め、実際のデータに最も近いＲＴ曲線を与える予測時
刻を選ぶことによりピーク予測時刻を求め、これにより
合理式法に基づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線
（降雨強度分布曲線）が決定され、この決定されたＲＴ
曲線をもとに短時間雨量を算出する、という技術的手段
を講じている。また、請求項２の発明では、降雨の初期
の基準時から、単位時間毎の雨量データを時系列に連続
して入力し、予測時点までに得られた雨量データをもと
に、降雨強度を求める合理式法のパラメータと、降雨量
のピーク予測時刻とを求め、これらを基に合理式法に基
づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強度分布
曲線）を決定し、この決定されたＲＴ曲線を基に、予測
時点以降の雨量の予測を行い、予測時点までの降雨の特
徴を表わす雨量データやＲＴ曲線のパラメータ等を用い
て多変量解析を行い、その解析結果をもとに予め設定さ
れた基準に応じて得点（スコア）に変換し、災害が発生
する虞れがあるか否かを判定可能とした、という技術的
手段を講じている。請求項３の発明では、合理式法が、
Ｔａｌｂｏｔ型合理式、Ｓｈｅｒｍａｎ型合理式、久野
・石黒型合理式、君島型合理式、Ｈｏｒｎｅｒ型合理
式、Ｂｒａｃｈｅｎｂａｒｙ型合理式の中のいずれか１
つの式からなる、という技術的手段を講じている。更
に、請求項４の発明では、観測地点に設けられて、降雨
量を単位時間毎に連続して測定する測定具と、測定具で
得られたデータを順次に管理本部の演算手段に入力する
通信手段と、管理本部に設けられて、降雨の初期の基準
時から予測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列
に連続して入力し、降雨の初期の基準時から予測時点ま
での単位時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求
める合理式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて
降雨の可能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出する
と共に、予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前
記単位時間毎の雨量データをもとにして上記合理式法の
パラメータを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大
含水量と仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較して
それぞれの値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続
時間と決定し、予測時点における最大含水量と、降雨継
続時間をもとにして合理式法のパラメータを求め、この
パラメータをもとに降雨量のピーク単位時間雨量を求
め、ピーク予測時刻を変えて、ピーク予測時刻とピーク
雨量からそれぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を求め、
実際のデータに最も近いＲＴ曲線を与える予測時刻を選
ぶことによりピーク予測時刻を求め、これにより合理式
法に基づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強
度分布曲線）を決定するＲＴ曲線決定手段と、この決定
されたＲＴ曲線をもとに短時間雨量の予測を行う雨量予
測手段とを有する演算装置とを設けてなる、という技術
的手段を講じている。また請求項５の発明では、上記構
成に加えて、管理本部の演算処理装置に、予測時点まで
の降雨の特徴を表わす雨量データやＲＴ曲線のパラメー
タ等を用いて多変量解析を行い、その解析結果をもとに
予め設定された基準に応じて得点（スコア）に変換し、
災害が発生する虞れがあるか否かを判定する豪雨災害発
生判定手段を設ける、という技術的手段を講じている。
時間雨量の予測を行うために、観測地点での降雨量を単
位時間毎に連続して測定し、この得られたデータを順次
に通信手段を介して管理本部の演算手段に入力して豪雨
の予測を行うシステムであって、降雨の初期の基準時か
ら予測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列に連
続して入力し、降雨の初期の基準時から予測時点までの
単位時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求める
合理式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて降雨
の可能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出すると共
に、予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前記単
位時間毎の雨量データをもとにして上記合理式法のパラ
メータを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水
量と仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較してそれ
ぞれの値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続時間
と決定し、予測時点における最大含水量と、降雨継続時
間をもとにして合理式法の最大値のパラメータを算出
し、このパラメータをもとに降雨量のピーク単位時間雨
量を求め、ピーク予測時刻を変えて、ピーク予測時刻と
ピーク雨量からそれぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を
求め、実際のデータに最も近いＲＴ曲線を与える予測時
刻を選ぶことによりピーク予測時刻を求め、これにより
合理式法に基づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線
（降雨強度分布曲線）が決定され、この決定されたＲＴ
曲線をもとに短時間雨量を算出する、という技術的手段
を講じている。また、請求項２の発明では、降雨の初期
の基準時から、単位時間毎の雨量データを時系列に連続
して入力し、予測時点までに得られた雨量データをもと
に、降雨強度を求める合理式法のパラメータと、降雨量
のピーク予測時刻とを求め、これらを基に合理式法に基
づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強度分布
曲線）を決定し、この決定されたＲＴ曲線を基に、予測
時点以降の雨量の予測を行い、予測時点までの降雨の特
徴を表わす雨量データやＲＴ曲線のパラメータ等を用い
て多変量解析を行い、その解析結果をもとに予め設定さ
れた基準に応じて得点（スコア）に変換し、災害が発生
する虞れがあるか否かを判定可能とした、という技術的
手段を講じている。請求項３の発明では、合理式法が、
Ｔａｌｂｏｔ型合理式、Ｓｈｅｒｍａｎ型合理式、久野
・石黒型合理式、君島型合理式、Ｈｏｒｎｅｒ型合理
式、Ｂｒａｃｈｅｎｂａｒｙ型合理式の中のいずれか１
つの式からなる、という技術的手段を講じている。更
に、請求項４の発明では、観測地点に設けられて、降雨
量を単位時間毎に連続して測定する測定具と、測定具で
得られたデータを順次に管理本部の演算手段に入力する
通信手段と、管理本部に設けられて、降雨の初期の基準
時から予測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列
に連続して入力し、降雨の初期の基準時から予測時点ま
での単位時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求
める合理式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて
降雨の可能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出する
と共に、予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前
記単位時間毎の雨量データをもとにして上記合理式法の
パラメータを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大
含水量と仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較して
それぞれの値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続
時間と決定し、予測時点における最大含水量と、降雨継
続時間をもとにして合理式法のパラメータを求め、この
パラメータをもとに降雨量のピーク単位時間雨量を求
め、ピーク予測時刻を変えて、ピーク予測時刻とピーク
雨量からそれぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を求め、
実際のデータに最も近いＲＴ曲線を与える予測時刻を選
ぶことによりピーク予測時刻を求め、これにより合理式
法に基づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強
度分布曲線）を決定するＲＴ曲線決定手段と、この決定
されたＲＴ曲線をもとに短時間雨量の予測を行う雨量予
測手段とを有する演算装置とを設けてなる、という技術
的手段を講じている。また請求項５の発明では、上記構
成に加えて、管理本部の演算処理装置に、予測時点まで
の降雨の特徴を表わす雨量データやＲＴ曲線のパラメー
タ等を用いて多変量解析を行い、その解析結果をもとに
予め設定された基準に応じて得点（スコア）に変換し、
災害が発生する虞れがあるか否かを判定する豪雨災害発
生判定手段を設ける、という技術的手段を講じている。
【０００５】
【実施例】以下に本発明の豪雨災害予測システムの好適
実施例について図面を参照して説明する。図２に示す豪
雨災害予測システムは、観測地点に、雨量計測用の測定
具１と、単位時間（本実施例では１０分とする）毎に計
測された雨量のデータを発信する通信装置２とを有して
いる。通信装置２としては、計測具１からデータロガー
を経る等して、モデムを介して通信回線で計測データを
管理本部へ送信する構成や、無線発信機を用いてデータ
を送信する構成等、公知の通信手段を用いることができ
る。
実施例について図面を参照して説明する。図２に示す豪
雨災害予測システムは、観測地点に、雨量計測用の測定
具１と、単位時間（本実施例では１０分とする）毎に計
測された雨量のデータを発信する通信装置２とを有して
いる。通信装置２としては、計測具１からデータロガー
を経る等して、モデムを介して通信回線で計測データを
管理本部へ送信する構成や、無線発信機を用いてデータ
を送信する構成等、公知の通信手段を用いることができ
る。
【０００６】また、コントローラを設け、計測具１が降
雨の開始および終了を検出すると、自動的に通信装置２
を起動乃至停止させて、単位時間毎の雨量データの送信
を行う構造としてもよいし、あるいは計測具１が計測し
たデータを常時、通信装置２で送信する構造、その他の
適宜構造を用いることができる。このようにして、１ま
たは複数の観測地点から１０分間毎の雨量データ（以
下、１０分雨量とする）が時系列に連続して送信される
ようになっている。
雨の開始および終了を検出すると、自動的に通信装置２
を起動乃至停止させて、単位時間毎の雨量データの送信
を行う構造としてもよいし、あるいは計測具１が計測し
たデータを常時、通信装置２で送信する構造、その他の
適宜構造を用いることができる。このようにして、１ま
たは複数の観測地点から１０分間毎の雨量データ（以
下、１０分雨量とする）が時系列に連続して送信される
ようになっている。
【０００７】一方、管理本部では、受信装置１２等のイ
ンターフェースを介して上記送信された雨量データを受
信して、後述の演算装置２０へデータ入力することがで
きる。この演算装置２０により情報処理されて得られた
予測データは、外部表示装置３０に出力し、また記憶装
置４０等でデータの保存、管理等の情報管理を行う。ま
た豪雨災害予測が出た場合には、警報や警報解除等の情
報を発するための通信手段や広報手段その他の情報伝達
手段５０へ情報を伝えて、適切な豪雨災害の予防を行え
るようになっている。
ンターフェースを介して上記送信された雨量データを受
信して、後述の演算装置２０へデータ入力することがで
きる。この演算装置２０により情報処理されて得られた
予測データは、外部表示装置３０に出力し、また記憶装
置４０等でデータの保存、管理等の情報管理を行う。ま
た豪雨災害予測が出た場合には、警報や警報解除等の情
報を発するための通信手段や広報手段その他の情報伝達
手段５０へ情報を伝えて、適切な豪雨災害の予防を行え
るようになっている。
【０００８】次に、演算装置２０で行う豪雨災害予測に
ついて説明する。演算装置２０はコンピュータ構成から
なっており、記憶部に、上記受信した１０分雨量データ
を時系列に連続して記憶する。このようにして、複数の
雨量データが蓄積されると、演算装置２０で豪雨災害予
測を行う。演算装置２０の演算処理部には、ＲＴ曲線決
定手段２１と、雨量予測手段２２と、豪雨災害発生判定
手段２３とを有している。
ついて説明する。演算装置２０はコンピュータ構成から
なっており、記憶部に、上記受信した１０分雨量データ
を時系列に連続して記憶する。このようにして、複数の
雨量データが蓄積されると、演算装置２０で豪雨災害予
測を行う。演算装置２０の演算処理部には、ＲＴ曲線決
定手段２１と、雨量予測手段２２と、豪雨災害発生判定
手段２３とを有している。
【０００９】ＲＴ曲線決定手段２１は、予測時点までに
得られた１０分雨量データをもとに、降雨強度を求める
合理式法のパラメータと降雨量のピーク予測時刻とを求
め、これらを基に合理式法に基づいて雨量と時間の関係
を示すＲＴ曲線を決定する。この手順を、図１のグラフ
を基に説明する。
得られた１０分雨量データをもとに、降雨強度を求める
合理式法のパラメータと降雨量のピーク予測時刻とを求
め、これらを基に合理式法に基づいて雨量と時間の関係
を示すＲＴ曲線を決定する。この手順を、図１のグラフ
を基に説明する。
【００１０】ステップ１０１として、雨量が所定値を超
えた降雨開始時刻（to）から、予測時点（ti）までの１
０分雨量データ（r10）を時系列に連続して入力する。
次に、ステップ１０２では、過去１時間内の６個の１０
分雨量データをもとに合理式法のパラメータを最小２乗
法によって仮に定める。本実施例では、合理式法の１例
としてタルボット（Talbot）型を用いた場合を示す。 タルボット式：ＲT＝ａ／（Ｔ＋ｂ）・・・（１）式 ここで、ＲT は降雨強度（単位mm／hr）、Ｔは対象時刻
までの降雨継続時間（単位min）、ａ，ｂはそれぞれパ
ラメータである。そして、前述のように予測時点（ti）
以前の過去（最新）の１時間内の１０分雨量データr10
（t）の６つのデータを用いて、前記最小２乗法に従っ
て（１）式のパラメータ（ａ，ｂ）を仮に決定する。な
お、上記（ａ，ｂ）を求めたときの相関係数ｒも決定す
る。
えた降雨開始時刻（to）から、予測時点（ti）までの１
０分雨量データ（r10）を時系列に連続して入力する。
次に、ステップ１０２では、過去１時間内の６個の１０
分雨量データをもとに合理式法のパラメータを最小２乗
法によって仮に定める。本実施例では、合理式法の１例
としてタルボット（Talbot）型を用いた場合を示す。 タルボット式：ＲT＝ａ／（Ｔ＋ｂ）・・・（１）式 ここで、ＲT は降雨強度（単位mm／hr）、Ｔは対象時刻
までの降雨継続時間（単位min）、ａ，ｂはそれぞれパ
ラメータである。そして、前述のように予測時点（ti）
以前の過去（最新）の１時間内の１０分雨量データr10
（t）の６つのデータを用いて、前記最小２乗法に従っ
て（１）式のパラメータ（ａ，ｂ）を仮に決定する。な
お、上記（ａ，ｂ）を求めたときの相関係数ｒも決定す
る。
【００１１】一方、ステップ１０２’では、降雨開始時
（to）から予測時点（ti）までに得られた全ての１０分
雨量データを用いて、上記ステップ１０２と同様に
（１）式のパラメータ（ａT，ｂT）を仮に決定する。ま
た、（ａT，ｂT）を求めたときの相関係数ｒTも決定す
る。
（to）から予測時点（ti）までに得られた全ての１０分
雨量データを用いて、上記ステップ１０２と同様に
（１）式のパラメータ（ａT，ｂT）を仮に決定する。ま
た、（ａT，ｂT）を求めたときの相関係数ｒTも決定す
る。
【００１２】次に、ステップ１０３では、上記パラメー
タ（ａ，ｂ）を用いて、降雨の可能最大含水量（Ｍ10）
と、仮の降雨継続時間（ＤＲ）とを求める。まず、降雨
の可能最大含水量は次の（３）式で求められる。
タ（ａ，ｂ）を用いて、降雨の可能最大含水量（Ｍ10）
と、仮の降雨継続時間（ＤＲ）とを求める。まず、降雨
の可能最大含水量は次の（３）式で求められる。
【数１】
・・・（３）式
また、降雨の可能最大含水量（Ｍ10）とｂmax＝２７０
とを用いて、（３）式よりａmaxを算出する。
更に、ａ，ｂの可能最大値である
（ａmax，ｂmax）と（１）式とにより、対象降雨のもつ
可能最大１時間雨量（Ｒ60Ｈ）、可能最大３時間雨量
（Ｒ180Ｈ）を算出する。また、仮の降雨継続時間（Ｄ
Ｒ）を算出する。即ち、（１）式を変形して、ΔＴ間の
雨量強度を次式で導く。 Δ（Ｔ×ＲT）／ΔＴ＝（ａ×ｂ）／（Ｔ＋ｂ）2 ・・・（８）式 （８）式において、Ｔ＝ＤＲ、 Δ（Ｔ×ＲT）／ΔＴ
＝１０ （Ｔ＝ｔe の限界値）を与えると、
とを用いて、（３）式よりａmaxを算出する。
更に、ａ，ｂの可能最大値である
（ａmax，ｂmax）と（１）式とにより、対象降雨のもつ
可能最大１時間雨量（Ｒ60Ｈ）、可能最大３時間雨量
（Ｒ180Ｈ）を算出する。また、仮の降雨継続時間（Ｄ
Ｒ）を算出する。即ち、（１）式を変形して、ΔＴ間の
雨量強度を次式で導く。 Δ（Ｔ×ＲT）／ΔＴ＝（ａ×ｂ）／（Ｔ＋ｂ）2 ・・・（８）式 （８）式において、Ｔ＝ＤＲ、 Δ（Ｔ×ＲT）／ΔＴ
＝１０ （Ｔ＝ｔe の限界値）を与えると、
【数２】
・・・（９）式
上記ステップ１０２の（ａ，ｂ）を（９）式に代入する
と、仮のＤＲが算出できる。
と、仮のＤＲが算出できる。
【００１３】ステップ１０３’では、上記ステップ１０
３と同様にして、ステップ１０２’で得られた仮のパラ
メータ（ａＴ，ｂＴ）から降雨の可能最大含水量（Ｍ１
０Ｔ）を求める。また、降雨継続時間（ＤＲ）を、ステ
ップ１０３と同様にし、ステップ１０２’で得られた
（ａＴ，ｂＴ）を（９）式に代入して、仮のＤＲ値を算
出する。
３と同様にして、ステップ１０２’で得られた仮のパラ
メータ（ａＴ，ｂＴ）から降雨の可能最大含水量（Ｍ１
０Ｔ）を求める。また、降雨継続時間（ＤＲ）を、ステ
ップ１０３と同様にし、ステップ１０２’で得られた
（ａＴ，ｂＴ）を（９）式に代入して、仮のＤＲ値を算
出する。
【００１４】ステップ１０４では、上記ステップ１０３
のＭ10と上記ステップ１０３’のＭ10Tとを比較して、
大きい値の方をMAXＭ10と決定する。また、ステップ１
０３と１０３’で得られた２つの仮のＤＲの値を比較し
て、大きい方のＤＲを降雨係属時間と決定する。なおＤ
Ｒは、１５０≦ＤＲ≦７００となるように範囲を設定し
てある。
のＭ10と上記ステップ１０３’のＭ10Tとを比較して、
大きい値の方をMAXＭ10と決定する。また、ステップ１
０３と１０３’で得られた２つの仮のＤＲの値を比較し
て、大きい方のＤＲを降雨係属時間と決定する。なおＤ
Ｒは、１５０≦ＤＲ≦７００となるように範囲を設定し
てある。
【００１５】次に、予測時点（ｔｉ）における、ひと雨
全体のＲＴ曲線ないしハイエトグラフの推測を行うため
の精度を高めたパラメータ（ａ’、ｂ’）を決定する。
このＲＴ曲線ないしハイエトグラフの作成方法は、例え
ば岩井・石黒著「応用水文統計学」森北出版、１９７０
年発行で公知な方法を用いている。 ＲＴ＝ａ’／（Ｔ＋ｂ’） ・・・（１）’式 （ひと雨の場合） 即ち、まず、ｂ’を決定するために、ステップ１０５で
は、ＭＡＸＭ１０≧６（単位：ｇ／ｍ２）か否か判定す
る。
全体のＲＴ曲線ないしハイエトグラフの推測を行うため
の精度を高めたパラメータ（ａ’、ｂ’）を決定する。
このＲＴ曲線ないしハイエトグラフの作成方法は、例え
ば岩井・石黒著「応用水文統計学」森北出版、１９７０
年発行で公知な方法を用いている。 ＲＴ＝ａ’／（Ｔ＋ｂ’） ・・・（１）’式 （ひと雨の場合） 即ち、まず、ｂ’を決定するために、ステップ１０５で
は、ＭＡＸＭ１０≧６（単位：ｇ／ｍ２）か否か判定す
る。
【００１６】Ｙｅｓの場合（ＭＡＸＭ１０≧６（単位：
ｇ／ｍ２）の場合）は、ステップ１０６で、ｂ’を決定
する。即ち、（３）式を変形すると、 ａ’＝２６×（８＋ｂ’）×（ＭＡＸＭ１０）１．０４０・・・（１１）式 一般的に最大３時間雨量（Ｒ１８０Ｈ）は３００ｍｍ程
度であるので、（１）’式より
ｇ／ｍ２）の場合）は、ステップ１０６で、ｂ’を決定
する。即ち、（３）式を変形すると、 ａ’＝２６×（８＋ｂ’）×（ＭＡＸＭ１０）１．０４０・・・（１１）式 一般的に最大３時間雨量（Ｒ１８０Ｈ）は３００ｍｍ程
度であるので、（１）’式より
【数３】・・・（１０）式
（１０）式と（１１）式とにより、
ｂ≦（６９２−８×（ＭＡＸＭ１０）１．０４０／（（ＭＡＸＭ１０）１．０ ４０
−３．８４６）・・・（１２）式
（１２）式の右辺の最大値をｂ’として決定する。
【００１７】前記ステップ１０５がＮｏの場合（ＭＡＸ
Ｍ１０＜６（ｇ／ｍ２）の場合）には、ステップ１０７
でｂ’を決定する。即ち、（９）式を変形すると、 ａ’＝１０×（ＤＲ＋ｂ’）／ｂ’ ・・・（１３）式 （１１）式と（１３）式とにより、 （但し、Ｃ＝２．６×（ＭＡＸＭ１０）１．０４０） （１４）式にＤＲとＭＡＸＭ１０の値を代入してｂ’を
決定する。
Ｍ１０＜６（ｇ／ｍ２）の場合）には、ステップ１０７
でｂ’を決定する。即ち、（９）式を変形すると、 ａ’＝１０×（ＤＲ＋ｂ’）／ｂ’ ・・・（１３）式 （１１）式と（１３）式とにより、 （但し、Ｃ＝２．６×（ＭＡＸＭ１０）１．０４０） （１４）式にＤＲとＭＡＸＭ１０の値を代入してｂ’を
決定する。
【００１８】次に、ステップ１０６’で、上記ステップ
１０４、１０５で得られたｂ’を修正するか否か判定す
る。 ＤＲ＜２４０の場合、ｂ’＞ｂＴであっても、
ｂ’は採用せずｂＴを採用する。 ＤＲ＞２４０の場
合、ステップ１０２、１０２’で算出した相関係数ｒお
よびｒＴが０．８５未満であるならば、ｂ’は採用せ
ず、ｂＴを採用する。 ｂＴ＜９７の場合、ｂ’＝９
７を採用する。これにより降雨量が一時的に大きく増減
した場合の誤差を抑えることができる。
１０４、１０５で得られたｂ’を修正するか否か判定す
る。 ＤＲ＜２４０の場合、ｂ’＞ｂＴであっても、
ｂ’は採用せずｂＴを採用する。 ＤＲ＞２４０の場
合、ステップ１０２、１０２’で算出した相関係数ｒお
よびｒＴが０．８５未満であるならば、ｂ’は採用せ
ず、ｂＴを採用する。 ｂＴ＜９７の場合、ｂ’＝９
７を採用する。これにより降雨量が一時的に大きく増減
した場合の誤差を抑えることができる。
【００１９】次に、ステップ１０７では、上記で求めた
ｂ’とMAXＭ10とを（１１）式に代入して、ひと雨全体
に適用可能なパラメータａ’を決定する。
ｂ’とMAXＭ10とを（１１）式に代入して、ひと雨全体
に適用可能なパラメータａ’を決定する。
【００２０】そして、ステップ１０８で、降雨量のピー
ク予測時刻（tp）を求める。まず、上記の（ａ’，
ｂ’）の値を次の（１５）式に代入して、ピーク１０分
雨量ＭＡＸＲ１０を算出する。
ク予測時刻（tp）を求める。まず、上記の（ａ’，
ｂ’）の値を次の（１５）式に代入して、ピーク１０分
雨量ＭＡＸＲ１０を算出する。
【数５】
・・・（１５）式
そして、ＭＡＸＲ１０の出現時刻（tp）を以下のように
求める。即ち、（２）式において、to＝０およびte−to
＝ＤＲとすると、 tp＝ｍ×ＤＲ・・・（１６）式 いま、ｍの値として、０．１２５から出発して、ｍの増
分（Δｍ）を０．０２５として、０．９７５までの４０
ステップの値をとり、各々のｍに対して（１６）式を用
いてピーク雨量（ＭＡＸＲ１０）の出現時刻（ｔｐ）を
算出する。このようにして得られたｍの値を用いて、分
散である次式を計算する。
求める。即ち、（２）式において、to＝０およびte−to
＝ＤＲとすると、 tp＝ｍ×ＤＲ・・・（１６）式 いま、ｍの値として、０．１２５から出発して、ｍの増
分（Δｍ）を０．０２５として、０．９７５までの４０
ステップの値をとり、各々のｍに対して（１６）式を用
いてピーク雨量（ＭＡＸＲ１０）の出現時刻（ｔｐ）を
算出する。このようにして得られたｍの値を用いて、分
散である次式を計算する。
【数６】
・・・（１７）式
ここでｒ１０（ｔ）とｒ１０Ｅ（ｔ）は、各々、任意の
時刻（ｔ）の実測の１０分雨量と計算によって求めた１
０分雨量である。分散の（１７）式を最小にするｍが、
最適なＲＴ曲線を与える値として採用される。即ち、そ
れぞれのｍの値に対してｒ１０Ｅ（ｔ）を求め、試行錯
誤しながら最適なＲＴ曲線が選ばれる。
時刻（ｔ）の実測の１０分雨量と計算によって求めた１
０分雨量である。分散の（１７）式を最小にするｍが、
最適なＲＴ曲線を与える値として採用される。即ち、そ
れぞれのｍの値に対してｒ１０Ｅ（ｔ）を求め、試行錯
誤しながら最適なＲＴ曲線が選ばれる。
【００２１】次に、ステップ１０９で、以下の判定を行
う。 計算によって求めた降雨開始時点から予測時点までの
積算雨量ＲＳEと実測による積算雨量ＲＳとの相対誤差
が±５０％以内でない場合。 計算によって求めた前記ピーク１０分雨量MAXＲ10Eと
実測のピーク１０分雨量MAXＲ10の相対誤差が±２０以
内でない場合。
う。 計算によって求めた降雨開始時点から予測時点までの
積算雨量ＲＳEと実測による積算雨量ＲＳとの相対誤差
が±５０％以内でない場合。 計算によって求めた前記ピーク１０分雨量MAXＲ10Eと
実測のピーク１０分雨量MAXＲ10の相対誤差が±２０以
内でない場合。
【００２２】そして、上記ステップでのいずれかに
該当する場合は、ステップ１０８に戻り、再度ｍを求め
る。のいずれにも該当しない場合には、ステップ１
１０に進み、降雨開始時点から予測時点までの実測した
１０分雨量とＲＴ曲線による１０分雨量の分散を計算
し、これまでで最小となったか否か判定する。
該当する場合は、ステップ１０８に戻り、再度ｍを求め
る。のいずれにも該当しない場合には、ステップ１
１０に進み、降雨開始時点から予測時点までの実測した
１０分雨量とＲＴ曲線による１０分雨量の分散を計算
し、これまでで最小となったか否か判定する。
【００２３】最小でない場合には、ステップ１１１で、
パラメータｍの全ケースで算出し、ＲＴ曲線（予測ハイ
エトグラフ）が見つからない場合には、予測時点の１つ
前（１０分前）の時点で使用したｂ’をそのまま使っ
て、ステップ１０７に戻りａ’を決定し、ステップを繰
り返す。
パラメータｍの全ケースで算出し、ＲＴ曲線（予測ハイ
エトグラフ）が見つからない場合には、予測時点の１つ
前（１０分前）の時点で使用したｂ’をそのまま使っ
て、ステップ１０７に戻りａ’を決定し、ステップを繰
り返す。
【００２４】またステップ１０８で、最小となった場合
には、ａ’，ｂ’が正しいパラメータ値であると決定
し、ステップ１０９で最適のＲＴ曲線（予測ハイエトグ
ラク）を作成する。このようにして、ＲＴ曲線決定手段
２１では、最適のＲＴ曲線（予測ハイエトグラフ）を得
ることができる。
には、ａ’，ｂ’が正しいパラメータ値であると決定
し、ステップ１０９で最適のＲＴ曲線（予測ハイエトグ
ラク）を作成する。このようにして、ＲＴ曲線決定手段
２１では、最適のＲＴ曲線（予測ハイエトグラフ）を得
ることができる。
【００２５】次に、雨量予測手段２２では、上記のよう
にして得られたＲＴ曲線を基に、予測時点（ti）以降の
雨量を、時刻を入力するだけで予測（短時間降雨予測）
を行うことができる。これらの予測結果は、外部表示装
置３０に出力し、また記憶装置３０等でデータの保存、
管理等の情報管理を行うことができる。
にして得られたＲＴ曲線を基に、予測時点（ti）以降の
雨量を、時刻を入力するだけで予測（短時間降雨予測）
を行うことができる。これらの予測結果は、外部表示装
置３０に出力し、また記憶装置３０等でデータの保存、
管理等の情報管理を行うことができる。
【００２６】更に、豪雨災害発生判定手段２３では、上
記で得られたデータをもとに、ステップ２０１で、予測
時点（ti）までの刻々（１０分毎）において、（Ｒ10MA
X、Ｒ30MAX，Ｒ60MAX、Ｒ180MAX、Ｍ10、ＤＲ、ａ、
ｂ、ａ／ｂ、ａ×ｂ等）のデータセットを作成する。次
に、ステップ２０２で、上記データセットを用いて多変
量解析の一例として示す主成分分析を実行し、主成分の
各々について固有値、ベクトル値等を算出する。そし
て、ステップ２０３で、上記結果より、予測時点（ti）
における主成分得点（または因子得点）を計算する。こ
の得点をもとに、豪雨災害発生基準得点（多くの場合は
２０点）を越えた場合に豪雨災害の可能性があると判定
することができるようになる。上記得点だけで豪雨災害
の可能性を判定してもよいが、本実施例では更に、ステ
ップ２０４で、対象降雨のひと雨の雨量の最大６０分雨
量（Ｒ60MAX）と最大１８０分雨量（Ｒ180MAX）を計算
し、対象降雨の豪雨階級基準（Ａ〜Ｆクラス）に当て嵌
めてランク分けする。気象庁の豪雨階級基準は、次の通
りである。 Ａクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝１１０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝２５０mm Ｂクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ９０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝２００mm Ｃクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ７０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝１５０mm Ｄクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ５０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝１００mm Ｅクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ３０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝ ７０mm Ｆクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ２０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝ ５０mm
記で得られたデータをもとに、ステップ２０１で、予測
時点（ti）までの刻々（１０分毎）において、（Ｒ10MA
X、Ｒ30MAX，Ｒ60MAX、Ｒ180MAX、Ｍ10、ＤＲ、ａ、
ｂ、ａ／ｂ、ａ×ｂ等）のデータセットを作成する。次
に、ステップ２０２で、上記データセットを用いて多変
量解析の一例として示す主成分分析を実行し、主成分の
各々について固有値、ベクトル値等を算出する。そし
て、ステップ２０３で、上記結果より、予測時点（ti）
における主成分得点（または因子得点）を計算する。こ
の得点をもとに、豪雨災害発生基準得点（多くの場合は
２０点）を越えた場合に豪雨災害の可能性があると判定
することができるようになる。上記得点だけで豪雨災害
の可能性を判定してもよいが、本実施例では更に、ステ
ップ２０４で、対象降雨のひと雨の雨量の最大６０分雨
量（Ｒ60MAX）と最大１８０分雨量（Ｒ180MAX）を計算
し、対象降雨の豪雨階級基準（Ａ〜Ｆクラス）に当て嵌
めてランク分けする。気象庁の豪雨階級基準は、次の通
りである。 Ａクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝１１０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝２５０mm Ｂクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ９０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝２００mm Ｃクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ７０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝１５０mm Ｄクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ５０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝１００mm Ｅクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ３０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝ ７０mm Ｆクラス Ｒ６０ＭＡＸ＞＝ ２０mm、Ｒ１８０ＭＡＸ
＞＝ ５０mm
【００２７】ステップ２０５ではこのようにして得られ
た降雨得点と豪雨階級との組み合わせを、豪雨災害発生
基準と比較する。なお、本実施例では、第１主成分の値
を基にした降雨得点（第１主成分得点）が正確であるの
でこれを用いた。ここで、豪雨災害発生基準は、予め予
測地域における経験則に基づいて設定された既往災害発
生時の得点と豪雨階級との組み合わせであり、記憶部に
ストアされている。そして、上記比較判定の結果、対象
豪雨がいつの時点で豪雨災害発生基準得点をどの程度の
豪雨階級をもって越えるかを予測する。
た降雨得点と豪雨階級との組み合わせを、豪雨災害発生
基準と比較する。なお、本実施例では、第１主成分の値
を基にした降雨得点（第１主成分得点）が正確であるの
でこれを用いた。ここで、豪雨災害発生基準は、予め予
測地域における経験則に基づいて設定された既往災害発
生時の得点と豪雨階級との組み合わせであり、記憶部に
ストアされている。そして、上記比較判定の結果、対象
豪雨がいつの時点で豪雨災害発生基準得点をどの程度の
豪雨階級をもって越えるかを予測する。
【００２８】これらの予測結果は、外部表示装置３０に
出力し、また記憶装置３０等でデータの保存、管理等の
情報管理を行うことができる。図３は、上記１０分雨量
を基にしたＲＴ曲線と実測値とを示すグラフであり、予
測が正確に行われたことを示している。なお、この図に
おいて、Ｔは予測時点（現在時刻）、ＲＳは降雨開始
（to）からＴまでの積算雨量、Ｐ１は第１主成分得点、
Ｐ２は第２主成分得点、Ｒ１Ｘは（to）からＴ（ti）の
間の最大１時間雨量、Ｒ３Ｘは同じく最大３時間雨量
（３時間経過していない時はＲＳに等しい）、Ｒ６０は
１時間前からＴまでの１時間雨量、Ｒ１８０は３時間前
からＴまでの３時間雨量（降り出しから３時間経過して
いない時はＲＳに等しい）、Ｒ６０ＦはＴから実際にこ
れから降る１時間雨量、Ｒ１８０Ｆは同じく３時間雨
量、Ｒ１Ｅは予測１０分雨量に基づくＴから１時間後ま
での予測１時間雨量、Ｒ３Ｅは同じく予測３時間雨量、
棒グラフは実測１０分雨量（実測ハイエトグラフ）、黒
丸印は予測１０分雨量のために推測された降雨全体のＲ
Ｔ曲線（予測ハイエトグラフ）の１０分雨量変化、四角
印はＰ１値（第１主成分得点・・予測時点以降は予測
値）、小丸印は同じくＰ２値（第２主成分得点・・予測
時点以降は予測値）である。
出力し、また記憶装置３０等でデータの保存、管理等の
情報管理を行うことができる。図３は、上記１０分雨量
を基にしたＲＴ曲線と実測値とを示すグラフであり、予
測が正確に行われたことを示している。なお、この図に
おいて、Ｔは予測時点（現在時刻）、ＲＳは降雨開始
（to）からＴまでの積算雨量、Ｐ１は第１主成分得点、
Ｐ２は第２主成分得点、Ｒ１Ｘは（to）からＴ（ti）の
間の最大１時間雨量、Ｒ３Ｘは同じく最大３時間雨量
（３時間経過していない時はＲＳに等しい）、Ｒ６０は
１時間前からＴまでの１時間雨量、Ｒ１８０は３時間前
からＴまでの３時間雨量（降り出しから３時間経過して
いない時はＲＳに等しい）、Ｒ６０ＦはＴから実際にこ
れから降る１時間雨量、Ｒ１８０Ｆは同じく３時間雨
量、Ｒ１Ｅは予測１０分雨量に基づくＴから１時間後ま
での予測１時間雨量、Ｒ３Ｅは同じく予測３時間雨量、
棒グラフは実測１０分雨量（実測ハイエトグラフ）、黒
丸印は予測１０分雨量のために推測された降雨全体のＲ
Ｔ曲線（予測ハイエトグラフ）の１０分雨量変化、四角
印はＰ１値（第１主成分得点・・予測時点以降は予測
値）、小丸印は同じくＰ２値（第２主成分得点・・予測
時点以降は予測値）である。
【００２９】なお、上記実施例では、ＲＴ曲線を求める
ための合理式法としてタルボット型を用いたが、この発
明においては、降雨強度を求めるその他の合理式法を用
いることができる。公知の合理式法としては、例えば次
のものが知られている。 Ｓｈｅｒｍａｎ型 Ｉ＝Ｃ／ｔn 久野・石黒型
ための合理式法としてタルボット型を用いたが、この発
明においては、降雨強度を求めるその他の合理式法を用
いることができる。公知の合理式法としては、例えば次
のものが知られている。 Ｓｈｅｒｍａｎ型 Ｉ＝Ｃ／ｔn 久野・石黒型
【数７】
君島型
Ｉ＝ｂ／（ｔn＋ａ）
Ｈｏｒｎｅｒ型
Ｉ＝ａ／（ｔ＋ｂ）n
Ｂｒａｃｈｅｎｂａｒｙ型
Ｉ＝ｂ／（ｔ＋ａ）＋ｃ
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｎはその地域ごとの降雨分布の特
徴を示す常数、ｔは降雨継続時間、Ｉは降雨強度であ
る。これら合理式を用いても、パラメータが一部異なる
が前記実施例に準じて同様にＲＴ曲線を求めることがで
きる。
徴を示す常数、ｔは降雨継続時間、Ｉは降雨強度であ
る。これら合理式を用いても、パラメータが一部異なる
が前記実施例に準じて同様にＲＴ曲線を求めることがで
きる。
【００３０】また、降雨得点の予測に関して行う多変量
解析は、実施例に示す主成分分析に限定されることな
く、因子分析、数量化理論III 類等の公知の解析手法を
用いることができること勿論である。
解析は、実施例に示す主成分分析に限定されることな
く、因子分析、数量化理論III 類等の公知の解析手法を
用いることができること勿論である。
【００３１】更に、本実施例では、雨量データを計測す
る単位時間として１０分を例示したが、この発明では特
に限定されない。しかしこの単位時間は、長すぎても短
すぎても精度上問題があるので、１分〜１０分位の間隔
とすることが好ましい。
る単位時間として１０分を例示したが、この発明では特
に限定されない。しかしこの単位時間は、長すぎても短
すぎても精度上問題があるので、１分〜１０分位の間隔
とすることが好ましい。
【００３２】
【発明の効果】この発明の豪雨災害予測システムでは、
単位時間間隔で得られた実測の雨量データを時系列に連
続して入力することにより、最適のＲＴ曲線を算出する
ことができるので、予め正確な短時間雨量の予測および
豪雨災害の予測を行うことができる。従って、観測地点
に計測具を設置し、管理本部の演算装置と通信装置を介
して雨量データを送信する構成によって、熟練を要する
ことなく、豪雨災害の予報、警報や警報解除を行うこと
ができ、どの地域でも豪雨災害の予測が可能となり、公
益性、安全性に優れ極めて有益である。
単位時間間隔で得られた実測の雨量データを時系列に連
続して入力することにより、最適のＲＴ曲線を算出する
ことができるので、予め正確な短時間雨量の予測および
豪雨災害の予測を行うことができる。従って、観測地点
に計測具を設置し、管理本部の演算装置と通信装置を介
して雨量データを送信する構成によって、熟練を要する
ことなく、豪雨災害の予報、警報や警報解除を行うこと
ができ、どの地域でも豪雨災害の予測が可能となり、公
益性、安全性に優れ極めて有益である。
【図１】ＲＴ曲線を求めるための参考図である。
【図２】本発明の豪雨災害システムの一実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図３】ＲＴ曲線、得点、実測されたハイエトグラフを
示す図である。
示す図である。
１ 計測具
２ 通信装置
１２ 受信装置
２０ 演算装置
２１ ＲＴ曲線決定手段
２２ 雨量予測手段
２３ 豪雨災害発生判定手段
３０ 外部表示装置
４０ 記憶装置
５０ 情報伝達手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01W 1/02,1/10
Claims (5)
- 【請求項１】 観測地点での降雨量を単位時間毎に連続
して測定し、この得られたデータを順次に通信手段を介
して管理本部の演算手段に入力して豪雨の予測を行うシ
ステムであって、 降雨の初期の基準時から予測時点までの単位時間毎の雨
量データを時系列に連続して入力し、 降雨の初期の基準時から予測時点までの単位時間毎の雨
量データをもとにして降雨強度を求める合理式法のパラ
メータを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水
量と仮の降雨継続時間とを算出すると共に、 予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前記単位時
間毎の雨量データをもとにして上記合理式法のパラメー
タを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水量と
仮の降雨継続時間とを算出し、 両者を比較してそれぞれの値の大きい方を降雨の最大含
水量と降雨継続時間と決定し、予測時点における最大含水量と、降雨継続時間をもとに
して合理式法の最大値のパラメータを算出し、 このパラメータをもとに降雨量のピーク単位時間雨量を
求め、ピーク予測時刻を変えて、ピーク予測時刻とピーク雨量
からそれぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を求め、実際
のデータに最も近いＲＴ曲線を与える予測時刻を選ぶこ
とによりピーク予測時刻を求め、これにより 合理式法に
基づいて雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強度分
布曲線）が決定され、 この決定されたＲＴ曲線をもとに短時間雨量を算出する
ことを特徴とする豪雨災害予測システム。 - 【請求項２】 降雨の初期の基準時から、単位時間毎の
雨量データを時系列に連続して入力し、予測時点までに
得られた雨量データをもとに、降雨強度を求める合理式
法のパラメータと、降雨量のピーク予測時刻とを求め、
これらを基に合理式法に基づいて雨量と時間の関係を示
すＲＴ曲線（降雨強度分布曲線）を決定し、この決定さ
れたＲＴ曲線を基に、予測時点以降の雨量の予測を行
い、予測時点までの降雨の特徴を表わす雨量データやＲ
Ｔ曲線のパラメータ等を用いて多変量解析を行い、その
解析結果をもとに予め設定された基準に応じて得点（ス
コア）に変換し、災害が発生する虞れがあるか否かを判
定可能としたことを特徴とする請求項１に記載の豪雨災
害予測システム。 - 【請求項３】 合理式法が、Ｔａｌｂｏｔ型合理式、Ｓ
ｈｅｒｍａｎ型合理式、久野・石黒型合理式、君島型合
理式、Ｈｏｒｎｅｒ型合理式、Ｂｒａｃｈｅｎｂａｒｙ
型合理式の中のいずれか１つの式からなることを特徴と
する請求項１または２に記載の豪雨災害予測システム。 - 【請求項４】 観測地点に設けられて、降雨量を単位時
間毎に連続して測定する測定具と、測定具で得られたデ
ータを順次に管理本部の演算手段に入力する通信手段
と、管理本部に設けられて、降雨の初期の基準時から予
測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列に連続し
て入力し、降雨の初期の基準時から予測時点までの単位
時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求める合理
式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて降雨の可
能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出すると共に、
予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前記単位時
間毎の雨量データをもとにして上記合理式法のパラメー
タを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水量と
仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較してそれぞれ
の値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続時間と決
定し、予測時点における最大含水量と、降雨継続時間を
もとにして合理式法のパラメータを求め、このパラメー
タをもとに降雨量のピーク単位時間雨量を求め、ピーク
予測時刻を変えて、ピーク予測時刻とピーク雨量からそ
れぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を求め、実際のデー
タに最も近いＲＴ曲線を与える予測時刻を選ぶことによ
りピーク予測時刻を求め、これにより合理式法に基づい
て雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強度分布曲
線）を決定するＲＴ曲線決定手段と、この決定されたＲ
Ｔ曲線をもとに短時間雨量の予測を行う雨量予測手段と
を有する演算装置とを設けたことを特徴とする豪雨予測
装置。 - 【請求項５】 観測地点に設けられて、降雨量を単位時
間毎に連続して測定する測定具と、測定具で得られたデ
ータを順次に管理本部の演算手段に入力する通信手段
と、管理本部に設けられて、降雨の初期の基準時から予
測時点までの単位時間毎の雨量データを時系列に連続し
て入力し、降雨の初期の基準時から予測時点までの単位
時間毎の雨量データをもとにして降雨強度を求める合理
式法のパラメータを仮に決定し、これを用いて降雨の可
能最大含水量と仮の降雨継続時間とを算出すると共に、
予測時点以前の過去（最新）の所定時間内の前記単位時
間毎の雨量データをもとにして上記合理式法のパラメー
タを仮に決定し、これを用いて降雨の可能最大含水量と
仮の降雨継続時間とを算出し、両者を比較してそれぞれ
の値の大きい方を降雨の最大含水量と降雨継続時間と決
定し、予測時点における最大含水量と、降雨継続時間を
もとにして合理式法のパラメータを求め、このパラメー
タをもとに降雨量のピーク単位時間雨量を求め、ピーク
予測時刻を変えて、ピーク予測時刻とピーク雨量からそ
れぞれの予測時刻におけるＲＴ曲線を求め、実際のデー
タに最も近いＲＴ曲線を与える予測時刻を選ぶことによ
りピーク予測時刻を求め、これにより合理式法に基づい
て雨量と時間の関係を示すＲＴ曲線（降雨強度分布曲
線）を決定するＲＴ曲線決定手段と、この決定されたＲ
Ｔ曲線を基に、予測時点以降の雨量の予測を行う雨量予
測手段と、予測時点までの降雨の特徴を表わす雨量デー
タやＲＴ曲線のパラメータ等を用いて多変量解析を行
い、その解析結果をもとに予め設定された基準に応じて
得点（スコア）に変換し、災害が発生する虞れがあるか
否かを判定する豪雨災害発生判定手段とを有する演算装
置とからなることを特徴とする請求項４に記載の豪雨予
測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06315693A JP3370128B2 (ja) | 1993-02-27 | 1993-02-27 | 豪雨災害予測システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06315693A JP3370128B2 (ja) | 1993-02-27 | 1993-02-27 | 豪雨災害予測システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06249971A JPH06249971A (ja) | 1994-09-09 |
| JP3370128B2 true JP3370128B2 (ja) | 2003-01-27 |
Family
ID=13221095
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06315693A Expired - Fee Related JP3370128B2 (ja) | 1993-02-27 | 1993-02-27 | 豪雨災害予測システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3370128B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001289961A (ja) * | 2000-04-06 | 2001-10-19 | Mitsubishi Electric Corp | 豪雨予測システム |
| JP3828445B2 (ja) * | 2002-03-26 | 2006-10-04 | 富士通株式会社 | 災害発生予測方法及び災害発生予測装置 |
| JP4908972B2 (ja) * | 2006-08-30 | 2012-04-04 | 財団法人電力中央研究所 | 観測データ推定方法及び観測データ推定プログラム |
| JP2012198652A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-18 | Nippon Steel & Sumikin Metal Products Co Ltd | 浸水警報発信システム及び方法 |
| US20140372038A1 (en) * | 2013-04-04 | 2014-12-18 | Sky Motion Research, Ulc | Method for generating and displaying a nowcast in selectable time increments |
| CN113111486B (zh) * | 2021-03-08 | 2023-05-09 | 郑州大学 | 一种城市短历时暴雨概率雨型构建方法 |
| CN114724338B (zh) * | 2022-04-02 | 2022-09-23 | 北京新兴科遥信息技术有限公司 | 一种灾害自动化快速识别装置 |
| JP7187730B1 (ja) * | 2022-08-25 | 2022-12-12 | 応用地質株式会社 | 土砂災害モニタリング方法及び土砂災害モニタリングシステム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6329289A (ja) * | 1986-07-23 | 1988-02-06 | Yasunaga Yutaka | 豪雨予想装置 |
-
1993
- 1993-02-27 JP JP06315693A patent/JP3370128B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06249971A (ja) | 1994-09-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7490013B2 (en) | Power grid failure detection system and method | |
| US7149637B2 (en) | Detecting electromechanical oscillations in power systems | |
| CN100507465C (zh) | 流量诊断系统 | |
| JP3370128B2 (ja) | 豪雨災害予測システム | |
| JP4251538B2 (ja) | 斜面崩壊予測システム | |
| US20130345998A1 (en) | Energy management system | |
| CN109708688A (zh) | 一种历史文化建筑安全监测与预警系统及方法 | |
| Kva° Lseth | Note on the R2 measure of goodness of fit for nonlinear models | |
| CN108831181A (zh) | 一种用于公交车辆行程时间预测的模型建立方法及系统 | |
| JP2003014868A (ja) | 洪水予測情報提供システム | |
| CN101630445B (zh) | 基于噪声误差的异步多传感器数据处理方法和系统 | |
| KR20160036710A (ko) | 미래 교통 상황 예측 시스템 | |
| JP2965790B2 (ja) | レーダー降雨短期移動予測装置 | |
| JP2019219978A (ja) | 発電出力予測装置、発電出力予測システム、発電出力予測方法 | |
| US7321827B1 (en) | System and method for forecasting probability of precipitation | |
| JP2002328178A (ja) | 気象予測方法、装置、プログラムおよびプログラム記録媒体 | |
| JP4140699B2 (ja) | 斜面監視システム | |
| JP6941484B2 (ja) | 雨量予測装置 | |
| JP2003214849A (ja) | 防災監視システム | |
| CN114413885B (zh) | 基于多传感器融合定位的时间同步方法及系统 | |
| WO2002086666A2 (en) | Flow transport analysis method and system | |
| JP4141228B2 (ja) | 斜面監視システム | |
| JP2019219306A (ja) | 積雪予測装置、積雪予測方法 | |
| JP3541708B2 (ja) | 旅行時間予測装置 | |
| JP2002285634A (ja) | 雨水流入予測装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081115 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091115 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |