JP4799300B2

JP4799300B2 - 監視システム

Info

Publication number: JP4799300B2
Application number: JP2006188278A
Authority: JP
Inventors: 浩史高倉; 学免取
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2006-07-07
Filing date: 2006-07-07
Publication date: 2011-10-26
Anticipated expiration: 2026-07-07
Also published as: JP2008015916A

Description

本発明は、監視対象から複数の兆候の情報を的確に入手し、事象の発生予測を迅速に総合判断を行うことができる監視システムに関する。

従来から大雨や台風の接近の際には、監視システムとして、例えば、河川情報提供システムが機能している。河川情報提供システムでは、河川の氾濫による災害を防止するため、雨量、水位等の河川情報（例えば、雨量レーダ、テレメータなどの監視データ、水位予測データや浸水深、浸水範囲、破堤幅等の情報）が観測されて発表されている。

通常、監視データに基づく監視システムである従来の河川情報提供システムでは、気象・海象情報やテレメータ雨量水位情報等を単に個別に表示・アナウスするもので、各種のデータを総合分析した総合判断結果は示されていない。

また、避難誘導支援情報や氾濫シミュレーション情報、土砂災害予測情報、及び過去のデータとの参照分析に関する情報等は、含まれていない。

また、従来システムにおける情報の表示は単に、数値や表やグラフでの表示であり、専門家でない者にはわかりにくい。また、過去のデータとの比較がなされないため、データが示す危険の度合いが判りにくい。

また、公的機関からの気象予警報・洪水予警報・水防警報等は、発表内容の伝達にとどまっており、独自にデータを解析してアラーム通知をおこなうことはなされていない。

また、平成１３年６月に水防法が改正され、河川管理者である国や都道府県は、管理する河川について浸水想定区域を指定し、これを受けて市町村は、地域防災計画において洪水予報の伝達方法や避難情報などを定めると共に、住民に対してこれらの情報を公表することになっている。この公表の手段として現在、洪水ハザードマップの作成が進められている。

この洪水ハザードマップは、住民に対して水害による被害を軽減できるように水害に対する各種情報を分かり易いスタイルで公表し、自分の住んでいる地域の水害危険度を認識してもらい、延いては自主的な防災活動を促すことにより、洪水による被害を最小限に食い止めることを目的として活用されている。（例えば、特許文献１を参照）
特開２００４−１９７５５４号公報

上述のように、従来の河川情報提供システムは、監視データに基づく気象・海象情報やテレメータ雨量水位情報等を単に個別に表示するもので、各種のデータを総合して分析した総合判断結果は示されていない。

従って、警報等の出ていない段階では、一般の人はアナウスされた個々の情報をハザードマップ等を参考にしたりして、それぞれの人が自分で判断して対処しなければならない。もし、不適切な判断により後の行動を決定した場合には、避難が遅れたりして災害にまきこまれてしまう恐れも有る。

本発明は、上述の事情を考慮してなされたもので、事象に対する監視情報を分析して総合判断し兆候を検出し、複数の兆候から事象の発生予測を総合判断する。それにより、早期に自然災害等の発生を的確に監視することができる監視システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、監視対象の監視データを取得する複数の兆候センサを有し、前記監視データを分析判定して兆候データを検出する複数の兆候監視部と、この兆候監視部が検出した複数の前記兆候データから事象の発生を検出および予測する総合判定部と、この総合判定部と接続し、多種多様な事象やその兆候及び事象発生の発生確率と密接するしきい値の関係を蓄積したデータベースとを具備した監視システムであって、
前記兆候監視部は前記監視データを分析判定して前記兆候データを検出する際に用いるしきい値が、前記総合判定部によって変更自在に設定可能であることを特徴とする監視システムが提供される。

また、前記総合判定部から発生事象の情報や事象発生予測の情報を受け取り、表示する表示部を備えていることを特徴とする監視システムが提供される。

また、前記しきい値の設定変更は、前記兆候監視部に接続している操作部によって手動により設定することができることを特徴とする監視システムが提供される。

また、前記総合判定部は、さらに他の兆候の発生を予測する他兆候発生予測手段を備えていることを特徴とする監視システムが提供される。

また、前記兆候監視部は、前記兆候センサからの信号を入力して分析を行う兆候分析手段と、この兆候分析手段での分析結果を受け取り、兆候の発生を判定する兆候発生判定手段を備えていることを特徴とする監視システムが提供される。

また、前記兆候発生判定手段は、前記総合判定部で設定される前記しきい値を参照することを特徴とする監視システムが提供される。

さらに、前記兆候監視部には、少なくとも河川監視をおこなう兆候監視部を含んでいることを特徴とする記載の監視システムが提供される。

本発明によれば、事象についての複数の兆候を示す情報を一括して分析判断することにより、事象発生の有無を総合的に判断することができる。それにより兆候の早期発見を支援することが可能となる。

以下、本発明の監視システムを実施するための最良の形態を、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の監視システムの一実施形態を示すブロック図である。監視システム１は大別すると、各兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃにより観測した兆候（ある事象につながる前触れ）の監視データを分析・判定し、兆候データを検出する兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃと、この兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃからの検出結果としての兆候データを入力し、事象（複数の特定の兆候により、その発生が判断される）の発生を総合的に判定・予測する総合判定部４と、この総合判定部４にそれぞれ接続された表示部５と、データベース（ＤＢ）６と、操作部７とで構成されている。

兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃは、例えば、河川監視、気象レーダおよび衛星画像のそれぞれの観測対象毎に、河川監視兆候監視部３Ａ、気象レーダ兆候監視部３Ｂおよび衛星画像兆候監視部３Ｃが形成されている。

それぞれの各兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃは、（イ）観測により監視データを収集する兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃ、（ロ）兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃが収集した監視データを分析して、特徴パラメータを抽出する兆候分析手段８ａ、８ｂ、８ｃ、（ハ）兆候分析手段８ａ、８ｂ、８ｃで抽出した特徴パラメータに対して、しきい値判定により兆候の判定をおこない、兆候の発生を意味する兆候データを検出する兆候発生判定手段９ａ、９ｂ、９ｃとで構成されている。

兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃとそれによる兆候データは、例えば、レーダによる雨量データ、テレメータによる雨量・水位・水質・ダム諸量等情報、光ファイバセンサによる堤体変状・堤体内水位・河川水位・内水位情報、ＧＩＳ（ＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）による地図情報、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）等による位置情報及びＣＣＴＶ、デジタルカメラ、移動体からの動画像・静止画像情報等の諸データである。

また、特徴パラメータとしては、災害に影響を及ぼす度合いの強いもの、例えば、水位、雨量等を選定する。

データベース（ＤＢ）６には、種々の個別のデータベース（不図示）が蓄積され、各個別のデータベースには、それぞれの過去の蓄積データと兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃに設定するしきい値とが蓄積されている。

個別のデータベースの例は、雨量、水位、水質等に関連する水位水質データベース、河川の渇水データを蓄積してある渇水データベース、過去の洪水情報が蓄積してある洪水データベース、過去の土砂災害情報を蓄積してある土砂災害データベース、住所データベース等である。これらのデータベースは、洪水予測、土砂災害予測、氾濫シミュレーション等によって更に細分化、又は新たなデータベースが構築されて蓄積される。

総合判定部４は、（イ）各兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃの各兆候発生判定手段からの判定結果として発生した兆候の兆候データを入力し、この兆候データに基づきデータベース６を参照して発生した事象を判定し、判定結果を表示部５に表示する事象の発生検出手段４Ａ、（ロ）発生した兆候の兆候データを入力し、この兆候データに基づきデータベース６を参照して、発生しそうな事象を予測して抽出をおこなう事象の発生予測手段４Ｂ、（ハ）事象の発生予測手段４Ｂから発生予測に基づき、発生しそうな事象に対する監視すべき兆候データのしきい値を自動設定し、兆候発生判定の感度を変更する他兆候の発生予測手段４Ｃとで構成されている。

また、総合判定部４には、事象判定結果や事象判定予測結果等を表示するディスプレイ等の表示部５、事象・兆候・しきい値等のデータと関係テーブルが格納されているデータベース６、および、しきい値を手動により設定することができる操作部７が接続されている。

次に、上記構成の監視システム１の動作について、図２に示した監視システム１のフローチャートを参照して説明する。なお、各部については、図１で示した名称と符号を用いている。

まず、兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃの兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃで監視データを入手して兆候を監視する（ステップＳ１）。

次に、兆候センサ２ａ、２ｂ、２ｃが収集した監視データを、兆候析手段で分析して特徴パラメータを抽出する。この抽出した特徴パラメータを兆候発生判定手段９ａ、９ｂ、９ｃにより、予め設定されているしきい値と比較してしきい値判定を行い、兆候が有ると判定した場合は、兆候データとて、その結果を総合判定部４に通知する（ステップＳ２）。

総合判定部４の事象の発生検出手段４Ａでは、データベース６を参照して、入力された兆候データと一致する事象をデータベース６から抽出し、事象の発生を判定する（ステップＳ３）。

判定により、「事象の発生あり」と判定された場合は、その結果を表示部５に表示する（ステップＳ４）（ステップＳ５）。

判定により、「事象の発生なし」と判定された場合は、事象の発生予測手段４Ｂで、データベース６から検出した兆候を含む発生しそうな事象を予測して抽出をおこなう（ステップＳ６）。

発生しそうな事象を予測の抽出により、「予測事象あり」の場合は、結果を表示装置に表示する。一方、発生しそうな事象を予測の抽出により、「予測事象なし」の場合は、兆候の監視を継続する（ステップＳ７）（ステップＳ８）。

発生しそうな事象を予測の抽出により、「予測事象あり」の場合は、さらに、その表示結果により、予測した事象の発生を見落とすことなく確実に検出するために、兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃに設定する監視すべき兆候のしきい値を変えるか否か判断する（ステップＳ９）。

兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃに設定する監視すべき兆候のしきい値を変えるか否かの判断で、「変える」と判断した場合は、兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃに設定するしきい値を他兆候の発生予測手段４Ｃにより自動設定するか、または、操作部７により手動設定する。そして、新たに設定されたしきい値によって兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃで兆候の監視を継続する（ステップＳ１０）。

一方、兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃに設定する監視すべき兆候のしきい値を「変えない」と判断した場合は、従来のしきい値のままで兆候監視部３Ａ、３Ｂ、３Ｃで兆候の監視を継続する。

次に、事象の判断、および、「しきい値の変更」と「兆候の発生」との関係について説明する。図３は、事象と兆候との関係を説明する説明図であり、図４は、「しきい値の変更」と「兆候の発生」との関係の説明図である。なお、図４では、Ｏ印が兆候の発生を示している。

すなわち、図３に示したように、各事象は、それぞれ、複数の兆候（例えば、事象１の場合、兆候Ａ〜兆候Ｃ）によって判断される。

また、図４に示したように、事象（事象１〜事象５）の判断に用いられる各兆候（兆候Ａ〜兆候Ｅ）は、しきい値の設定値により、抽出される場合と、抽出されない場合が存在する。

例えば、兆候Ａ（河川特定地点水位）の場合、しきい値ａ１では、事象１（堤防決壊）、事象２（道路冠水）および事象３（流域浸水）では、兆候の発生が検出される。しかし、事象４（橋脚流出）および事象５（土石流発生）では、兆候の発生としては検出されない。

ただし、しきい値ａ１をしきい値ａ２に変更した場合は、事象４（橋脚流出）が、兆候の発生として検出されるようになる。

なお、兆候Ｂ〜兆候Ｅと事象１〜事象５についても、同様である。

従って、状況に応じてしきい値を変更することによって、事象ごとに適切に兆候を検出することができる。それにより、住民に早めの避難勧告等を伝達することができ、災害を被害を抑制することができる。

また、事象の発生予測手段４Ｂによる予測は、予測モデルを用いておこなう。この適用される予測モデルの中で外乱特性を記述する様々な方法がある。例えば、外乱特性を記述する方法として大きく分けると、ＡＲＸ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈｅｘｏｇｅｎｏｕｓｉｎｐｕｔ）モデルに代表される式誤差モデルと、ＦＩＲ（ＦｉｎｉｔｅＩｍｐｕｌｓｅＲｅｓｐｏｎｓｅ）モデルに代表される出力誤差モデルとがある（厳密にはＦＩＲモデルは、出力誤差モデルであると同時に式誤差モデルでもあるが、予測の観点からは出力誤差モデルと考える方がよい）。この外乱特性の記述法の違いは、結果的に予測方法の違いとなって現われ、さらに、この予測方法の違いが予測精度に影響を与える。

すなわち、例えば、洪水の最も重要な指標である河川の水位を予測する場合、ＡＲＸモデル（式誤差モデル）においては、河川水位変化の間接要因である過去の水位変化の自己回帰部分による予測と、河川水位変化の直接要因である降雨量および汲み出し装置のポンプ吐出量等の外部入力部分による予側と、によって河川水位予測が行われる。

一方、ＦＩＲモデル（出力誤差モデル）おいては、直接要因である外部入力による予測によってのみ河川水位予測が行われる。ここで過去の河川水位を間接要因としたのは、直接要因である降雨量や上流側ポンプ吐出量の変化の結果として過去の水位が変化し、その過去の水位が未来の水位に変化を与えているからである。すなわち、過去の水位は未来の水位を変化させるための「本当の要因」ではないからである。

これらの予測モデルは、過去の実績に応じていずれかが選択される場合も有るし、双方が適用される場合もある。

これらの予測によっても、事象ごとに適切に兆候を予測することができる。それにより、住民に早めの避難勧告等を伝達することができ、災害を被害を抑制することができる。

なお、本発明は上記の実施形態のそのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記の実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の監視システムの一実施形態を示すブロック図。本発明の監視システムの一実施形態を示すフローチャート。本発明の監視システムにおける事象と兆候との関係を説明する説明図。本発明の監視システムにおける「しきい値の変更」と「兆候の発生」との関係の説明図。

符号の説明

１…監視システム、２ａ、２ｂ、２ｃ…兆候センサ、３Ａ、３Ｂ、３Ｃ…兆候監視部、４…総合判定部、４Ａ…事象の発生検出手段、４Ｂ…事象の発生予測手段、４Ｃ…他兆候の発生予測手段、５…表示部、６…データベース、７…操作部、８ａ、８ｂ、８ｃ…兆候分析手段、９ａ、９ｂ、９ｃ…兆候発生判定手段。

Claims

監視対象の監視データを取得する複数の兆候センサを有し、前記監視データを分析判定して兆候データを検出する複数の兆候監視部と、この兆候監視部が検出した複数の前記兆候データから事象の発生を検出および予測する総合判定部と、この総合判定部と接続し、多種多様な事象やその兆候及び事象発生の発生確率と密接するしきい値の関係を蓄積したデータベースとを具備した監視システムであって、
前記兆候監視部は前記監視データを分析判定して前記兆候データを検出する際に用いるしきい値が、前記総合判定部によって変更自在に設定可能であることを特徴とする監視システム。
前記総合判定部から発生事象の情報や事象発生予測の情報を受け取り、表示する表示部を備えていることを特徴とする請求項１記載の監視システム。
前記しきい値の設定変更は、前記兆候監視部に接続している操作部によって手動により設定することができることを特徴とする請求項１又は２記載の監視システム。
前記総合判定部は、さらに他の兆候の発生を予測する他兆候発生予測手段を備えていることを特徴とする請求項１又は２記載の監視システム。
前記兆候監視部は、前記兆候センサからの信号を入力して分析を行う兆候分析手段と、この兆候分析手段での分析結果を受け取り、兆候の発生を判定する兆候発生判定手段を備えていることを特徴とする請求項１又は２記載の監視システム。
前記兆候発生判定手段は、前記総合判定部で設定される前記しきい値を参照することを特徴とする請求項５記載の監視システム。
前記兆候監視部には、少なくとも河川監視をおこなう兆候監視部を含んでいることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の監視システム。