JP6006902B1 - Fire simulation apparatus, fire simulation method, and fire simulation program - Google Patents

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Abstract

【課題】シミュレーションに適した出火点を的確に推定する。【解決手段】本発明の火災シミュレーション装置1は、出火点についての位置情報、地形情報及び気象情報を含む出火点情報を入力変数とし、評価対象点における火災の規模を示す情報を出力変数とする数理モデルであるシミュレーション部22と、複数の出火点の候補を受け付け、受け付けた複数の出火点の候補のそれぞれについて、出火点情報を受け付け、受け付けた出火点情報をシミュレーション部22に入力し、出力変数をシミュレーション部22から受け取り、入力した出火点情報が受け取った出力変数に与える影響度に応じて、受け付けた複数の出火点の候補を順序付ける出火点候補決定部21と、を備えることを特徴とする。【選択図】図5A fire point suitable for simulation is accurately estimated. A fire simulation apparatus according to the present invention uses, as input variables, fire point information including position information, topographic information, and meteorological information about a fire point, and information indicating the scale of a fire at an evaluation target point as an output variable. The simulation unit 22 that is a mathematical model and a plurality of candidates for the firing point are received, the firing point information is received for each of the received plurality of firing point candidates, and the received firing point information is input to the simulation unit 22 and output. A fire point candidate determination unit 21 that receives a variable from the simulation unit 22 and orders a plurality of received fire point candidates according to the degree of influence of the input fire point information on the received output variable. And [Selection] Figure 5

Description

本発明は、火災シミュレーション装置、火災シミュレーション方法及び火災シミュレーションプログラムに関する。   The present invention relates to a fire simulation apparatus, a fire simulation method, and a fire simulation program.

我が国では、近年市街地化が進んでいるとはいえ、国土面積のうち森林に覆われている面積の比率は依然として高い。そして森林内のある地点において一旦火災が発生すると、その出火点を起点として火災が拡大し、森林を焼き尽くすだけではなく、火災は市街地にも達し、膨大な人的、経済的損失をもたらす。森林における火災の原因は、林道での煙草の火の不始末のような人為的不注意である場合もあり、落雷、火山噴火、岩崩れによる火花のような自然現象である場合もある。そして、森林火災の規模は、気象条件、地形、植生等の自然条件によって大きく左右される。そこで、特に森林の近辺に建物等の施設を有する企業等は、森林火災に対する防火計画を立案する目的で、森林火災の多くのケースをシミュレーションすることが多い。   In Japan, although urbanization has progressed in recent years, the ratio of the area covered by forest to the total land area is still high. And once a fire breaks out at a certain point in the forest, the fire spreads from the starting point and not only burns down the forest, but also reaches the city area, causing enormous human and economic losses. The cause of a fire in a forest can be an artificial carelessness such as a misfire of a cigarette on a forest road, or it can be a natural phenomenon such as a lightning strike, a volcanic eruption, or a spark from a rock collapse. The scale of forest fires depends greatly on natural conditions such as weather conditions, topography, and vegetation. Therefore, in particular, companies having facilities such as buildings in the vicinity of forests often simulate many cases of forest fires for the purpose of drafting a fire prevention plan against forest fires.

特許文献1の火災検知システムは、監視対象区域を複数の領域に区分し、赤外線カメラに各領域を監視させ、火災を検知させる。赤外線カメラが火災を検知すると、火災検知システムは、可視カメラでその領域を撮像させる。火災検知システムは、一方で気象衛星等から出火点の風向と風速を取得し、所定の時間後の延焼状態を予測し、予測した延焼状態を可視画像とともに画面表示する(特許文献1の図2、図3)。
特許文献2の火災管理システムは、広大な森林の上空を飛行する有人航空機及び無人航空機に対して、火災の検知(撮像)、消火活動(水、薬品等の投下)及び鎮火の確認を分担させる(特許文献2の図5〜図8)。
The fire detection system of Patent Literature 1 divides a monitoring target area into a plurality of areas, and causes an infrared camera to monitor each area to detect a fire. When the infrared camera detects a fire, the fire detection system causes the visible camera to image the area. On the other hand, the fire detection system obtains the wind direction and wind speed of the fire point from a weather satellite or the like, predicts the fire spread state after a predetermined time, and displays the predicted fire spread state on the screen together with a visible image (FIG. 2 of Patent Document 1). FIG. 3).
The fire management system of Patent Document 2 shares the detection of fire (imaging), fire fighting (dropping of water, chemicals, etc.), and confirmation of fire suppression for manned and unmanned aircraft flying over the vast forest. (FIGS. 5 to 8 of Patent Document 2).

特開2013−196655号公報JP 2013-196655 A 特開2012−227920号公報JP 2012-227920 A

ある施設に対して森林火災が及ぼす影響をシミュレーションする場合、第1に、当該施設の周辺の地図情報(地形、土地利用、植生等)を準備する。第2に、当該施設の近辺の森林内のある点を出火点として設定する。第3に、出火点における気象情報(温度、湿度、風向、風速等)を設定する。第4に、火災シミュレーション用のアプリケーションに対して、地図情報、出火点、気象情報を入力する。すると、アプリケーションは、当該施設に火災が到達するまでの時間、火災が到達した時点における火線強度等を算出する。   When simulating the impact of a forest fire on a facility, first, map information (terrain, land use, vegetation, etc.) around the facility is prepared. Second, a certain point in the forest near the facility is set as a fire point. Third, weather information (temperature, humidity, wind direction, wind speed, etc.) at the fire point is set. Fourth, map information, fire point, and weather information are input to the fire simulation application. Then, the application calculates the time until the fire reaches the facility, the fire line intensity at the time when the fire reaches, and the like.

しかしながら、アプリケーションに対する入力値のうち、出火点の位置は最も単純なものではあるが、実際にはその選択が最も難しい。地図情報はもともと固定的なものであり、気象情報についても、その地域にとって現実的な値が過去の経験からわかっている。ところが、出火点は、単に林道沿いの地点に限定できるようなものではなく、自然発火のケースも想定すれば、施設近辺の森林が覆うすべての範囲に設定され得る。   However, among the input values for the application, the position of the fire point is the simplest, but in practice it is the most difficult to select. The map information is originally fixed, and the weather information has a realistic value for the region from past experience. However, the fire point is not limited to a point along the forest road, and can be set to the entire range covered by the forest near the facility, assuming the case of spontaneous combustion.

例えば、属人的な経験・知見に基づき、5つの出火点の候補を設定したとする。その5つの出火点の候補のうちには、施設に対して殆ど影響を及ぼさない(気象情報が有利に作用し、施設までの火災の到達時間が長い)ものが含まれていることがある。逆に、その5つの出火点の候補以外に、施設に対して大きな影響を及す(上空に雲が立ち込めているとき、火災が谷沿いに拡大し、風向と風速次第では、直ちに火災が施設に到達する)ものが隠れていることもある。このような場合でも、気象情報を多少変化させてシミュレーションを行うことは可能ではある。しかしながら、そもそもそのような5つの出火点の候補を想定してシミュレーションを行う意義は薄く、そのようなシミュレーションの結果作成される防災計画は意味をなさなくなる。   For example, suppose that five candidate fire points are set based on personal experience and knowledge. Among the five fire point candidates, there may be included those that have little effect on the facility (the weather information has an advantageous effect and the time to reach the facility is long). On the other hand, in addition to the five candidates for fire point, it has a great impact on the facility. (When clouds are trapped in the sky, the fire spreads along the valley. Something that reaches (hidden) may be hidden. Even in such a case, it is possible to perform a simulation by slightly changing the weather information. However, in the first place, it is not meaningful to perform a simulation assuming such five candidates for fire points, and the disaster prevention plan created as a result of such a simulation is meaningless.

特許文献1の火災検知システム及び特許文献2の火災管理システムは、実際に発生する火災の検知には有益である。しかしながら、特許文献1及び特許文献2は、将来的に発生し得る森林火災のシミュレーションを行うために、そのシミュレーションに相応しい出火点の候補を予めストックしておくという観点がない。したがって、シミュレーションに適した出火点を推定するには、別途方策が必要である。
そこで、本発明は、シミュレーションに適した出火点を的確に推定することを目的とする。
The fire detection system of Patent Document 1 and the fire management system of Patent Document 2 are useful for detecting a fire that actually occurs. However, Patent Literature 1 and Patent Literature 2 do not have a viewpoint of stocking candidates for a fire point suitable for the simulation in order to simulate a forest fire that may occur in the future. Therefore, a separate measure is required to estimate the fire point suitable for simulation.
Therefore, an object of the present invention is to accurately estimate a fire point suitable for simulation.

本発明の火災シミュレーション装置は、出火点についての位置情報、地形情報及び気象情報を含む出火点情報を入力変数とし、評価対象点における火災の規模を示す情報を出力変数とする数理モデルであるシミュレーション部と、複数の出火点の候補を受け付け、受け付けた複数の出火点の候補のそれぞれについて、出火点情報を受け付け、受け付けた出火点情報をシミュレーション部に入力し、出力変数をシミュレーション部から受け取り、入力した出火点情報が受け取った出力変数に与える影響度に応じて、受け付けた複数の出火点の候補を順序付ける出火点候補決定部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、後記する発明を実施するための形態のなかで説明する。
The fire simulation apparatus of the present invention is a simulation that is a mathematical model that uses as input variables fire point information including position information, topographic information, and meteorological information about the fire point, and uses as an output variable information indicating the scale of the fire at the evaluation target point And receiving a plurality of ignition point candidates, receiving the ignition point information for each of the received plurality of ignition point candidates, inputting the received ignition point information to the simulation unit, receiving the output variable from the simulation unit, A fire point candidate determining unit that orders a plurality of received fire point candidates according to the degree of influence of the input fire point information on the received output variable.
Other means will be described in an embodiment for carrying out the invention described later.

本発明によれば、シミュレーションに適した出火点を的確に推定することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately estimate a fire point suitable for simulation.

森林火災の拡大を説明する図(ケース1、ケース2)である。It is a figure (case 1, case 2) explaining expansion of a forest fire. 森林火災の拡大を説明する図(ケース3、ケース4)である。It is a figure (case 3, case 4) explaining expansion of a forest fire. 森林火災の拡大を説明する図(ケース5、ケース6)である。It is a figure (case 5, case 6) explaining expansion of a forest fire. 森林火災の拡大を説明する図(ケース7)である。It is a figure (case 7) explaining expansion of a forest fire. 火災シミュレーション装置の構成を説明する図である。It is a figure explaining the structure of a fire simulation apparatus. 相関情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of correlation information. 処理手順のフローチャートである。It is a flowchart of a processing procedure.

以降、本発明を実施するための形態(「本実施形態」という)を、図などを参照しながら詳細に説明する。まず、本実施形態の理解を容易にするために、森林火災の実際について説明する。しかしながら、本発明の火災シミュレーション装置は、森林地域に限らず、牧草地域、田園地域、工場地域、市街地等のその他の地域にも適用可能である。   Hereinafter, a mode for carrying out the present invention (referred to as “the present embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. First, in order to facilitate understanding of the present embodiment, an actual forest fire will be described. However, the fire simulation apparatus of the present invention is not limited to the forest area, but can be applied to other areas such as a pasture area, a rural area, a factory area, and an urban area.

(森林火災の実際)
図1、図2、図3及び図4に沿って森林火災の拡大を説明する。図1、図2及び図3のケース1〜ケース6は、図の中心の出火点において発生した火災が、火災発生の1時間後及び2時間後にどの点にまで拡大するかを示した図である。ケース1〜ケース6のすべてにおいて、出火点を交点とする2本の直線によって、土地は、北東、南東、南西、及び、北西の4つの領域に分割されている。ケース1〜ケース6のすべてにおいて、評価対象点は、出火点の南東(右下)に位置している。評価対象点とは、例えば、防火計画を立案する企業等が使用する施設の所在地である。
(Actual forest fire)
The expansion of forest fire will be described with reference to FIGS. 1, 2, 3 and 4. FIG. Cases 1 to 6 in FIGS. 1, 2, and 3 are diagrams showing to which point the fire that occurred at the fire point in the center of the figure expands 1 hour and 2 hours after the fire occurred. is there. In all cases 1 to 6, the land is divided into four regions, northeast, southeast, southwest, and northwest, by two straight lines with the fire point as an intersection. In all cases 1 to 6, the evaluation target point is located in the southeast (lower right) of the fire point. The evaluation target is, for example, the location of a facility used by a company or the like that makes a fire prevention plan.

図1のケース1では、すべての領域において、土地の標高差はなく平坦であり、同じ種類の森林が広がっている。そして、すべての領域において、無風である。円51の円周は、火災発生の1時間後における火災の前線(以降、“火線”とも呼ぶ)を示している。円52の円周は、火災発生の2時間後における火線を示している。評価対象点は、円52の円周上にある。円51及び円52は、出火点を中心とする同心円である。   In case 1 of FIG. 1, there is no difference in elevation of land in all areas, and the area is flat, and the same kind of forest spreads. In all areas, there is no wind. The circumference of the circle 51 indicates a fire front (hereinafter also referred to as “fire line”) one hour after the occurrence of the fire. The circumference of the circle 52 indicates a fire line 2 hours after the occurrence of the fire. The evaluation target point is on the circumference of the circle 52. The circle 51 and the circle 52 are concentric circles centered on the fire point.

図1のケース2では、すべての領域において、土地の標高差はなく平坦であり、同じ種類の森林が広がっている。そして、すべての領域において、北西の方向から風が吹いている。楕円61の周が、火災発生の1時間後における火線である。評価対象点は、楕円61の内部にある。楕円62の周が、火災発生の2時間後における火線である。楕円61及び楕円62は、出火点からみて、他の方向よりも南東の方向に著しく偏って広がっている。   In case 2 of FIG. 1, in all areas, there is no difference in elevation of land and it is flat, and the same kind of forest spreads. And wind is blowing from the northwest direction in all areas. The circumference of the ellipse 61 is a fire line one hour after the occurrence of the fire. The evaluation target point is inside the ellipse 61. The circumference of the ellipse 62 is a fire line 2 hours after the occurrence of the fire. The ellipse 61 and the ellipse 62 are significantly biased and spread in the southeast direction from the other directions as seen from the fire point.

図2のケース3では、すべての領域において、土地の標高差はなく平坦であり、同じ種類の森林が広がっている。そして、すべての領域において、無風である。しかしながら、北東及び北西の領域の大半(北から3/4程度)の場所には雨が降っており、湿度が比較的高い。その他の場所は快晴であり、湿度が比較的低い。蒲鉾形の図形71の周が、火災発生の1時間後における火線である。蒲鉾形の図形72の周が、火災発生の2時間後における火線である。評価対象点は、図形72の円周上にある。   In case 3 of FIG. 2, in all areas, there is no difference in elevation of land and it is flat, and the same kind of forest spreads. In all areas, there is no wind. However, it rains in most of the northeast and northwest areas (about 3/4 from the north), and the humidity is relatively high. Other places are clear and the humidity is relatively low. The circumference of the bowl-shaped figure 71 is a fire line 1 hour after the occurrence of the fire. The circumference of the bowl-shaped figure 72 is a fire line 2 hours after the occurrence of the fire. The evaluation target point is on the circumference of the graphic 72.

図2のケース4では、すべての領域において、土地の標高差はなく平坦であり、無風である。そして、出火点と評価対象点のほぼ中間に工場が存在している。工場には引火性の危険物が大量に貯蔵されており、その危険物に着火すると、火線の自然な移動速度とは比較にならないほど大きな速度で火災が広がる。繭形の図形81の周が、火災発生の1時間後における火線である。評価対象点は、図形81の内部にある。繭形の図形82の周が、火災発生の2時間後における火線である。   In case 4 of FIG. 2, in all areas, there is no difference in elevation of the land, it is flat, and there is no wind. And there is a factory almost halfway between the fire point and the evaluation target point. The factory stores a large amount of flammable dangerous goods. When the dangerous goods are ignited, the fire spreads at a speed that is not comparable to the natural movement speed of the fire line. The circumference of the bowl-shaped figure 81 is a fire line 1 hour after the occurrence of the fire. The evaluation target point is inside the figure 81. The circumference of the bowl-shaped figure 82 is a fire line 2 hours after the occurrence of the fire.

図3のケース5では、すべての領域において、土地の標高差はなく平坦であり、無風である。しかしながら、北東及び南西の領域の森林は、北西及び南東の領域の森林とは種類が異なる。そして、北西及び南東の領域の森林(植生B)の方が、北東及び南西の領域の森林(植生A)よりも、植物の密度が高く、植物が含む油脂分が多い。楕円91の周が、火災発生の1時間後における火線である。評価対象点は、楕円91の周上にある。楕円92の周が、火災発生の2時間後における火線である。楕円91及び楕円92は、出火点を中心としているが、出火点からみて、他の方向よりも南東及び北西の方向に著しく偏って広がっている。   In case 5 of FIG. 3, in all areas, there is no difference in elevation of land and it is flat and no wind. However, the forests in the northeast and southwest regions are of a different type than the forests in the northwest and southeast regions. The forest in the northwest and southeast regions (vegetation B) has a higher plant density and contains more oil and fat than the forest in the northeast and southwest regions (vegetation A). The circumference of the ellipse 91 is a fire line one hour after the occurrence of the fire. The evaluation target point is on the circumference of the ellipse 91. The circumference of the ellipse 92 is a fire line 2 hours after the occurrence of the fire. The ellipse 91 and the ellipse 92 are centered on the fire point, but as viewed from the fire point, the ellipse 91 and the ellipse 92 are spread more significantly in the southeast and northwest directions than the other directions.

図3のケース6では、すべての領域において、無風である。しかしながら、出火点は、北西から南東に延びる谷に位置している。この谷は、北東に頂上を有する山及び南西に頂上を有する山に挟まれている。そして、図では確認できないが、すべての領域においてある標高線より上の空間には雲が広がっている。楕円101の周が、火災発生の1時間後における火線である。評価対象点は、楕円101の内部にある。楕円101は、出火点をほぼ中心としているが、出火点からみて、他の方向よりも南東及び北西の方向に著しく偏って(谷に沿って)広がっている。図形102の周が、火災発生の2時間後における火線である。図形102は、もはや楕円とは言えない、谷の形状に沿った形状になっている。ちなみに、上空に雲が広がっていない場合、火線は山の斜面を上方に向かって駆け上がる。よって、この場合、楕円101及び図形102は、北東及び南西の方向に著しく偏って広がることになる。   In case 6 of FIG. 3, there is no wind in all regions. However, the fire point is located in a valley extending from northwest to southeast. This valley is sandwiched between a mountain with a summit in the northeast and a mountain with a summit in the southwest. And although it cannot be confirmed in the figure, clouds spread in the space above a certain altitude line in all areas. The circumference of the ellipse 101 is a fire line one hour after the occurrence of the fire. The evaluation target point is inside the ellipse 101. The ellipse 101 is centered around the fire point, but as viewed from the fire point, the ellipse 101 spreads more significantly in the southeast and northwest directions (along the valley) than the other directions. The circumference of the figure 102 is a fire line 2 hours after the occurrence of the fire. The figure 102 has a shape along the shape of the valley, which is no longer an ellipse. By the way, if there are no clouds in the sky, the fire line runs up the mountain slope. Therefore, in this case, the ellipse 101 and the graphic 102 spread significantly biased in the northeast and southwest directions.

図4のケース7では、南西には海Cがあり、海の近くまで山E、山F、山G及び山Hが迫っている。海Cに向かって河川A及び河川Bが注いでおり、それぞれの河川は谷を形成している。評価対象点は、海岸沿いの河川Aの河口に近い場所に位置する。図に示される土地では、全体的に森林は疎らである。しかしながら、河川Aの谷と河川Bの谷との間に位置する山G及び山Hが形成する稜線には、周辺よりやや標高が低い部分(鞍点)が存在する。その鞍点を中心に二つの谷に跨るように局地的に植生Jが広がっている。植生Jは、密度が高く、油脂分も多い。海Cには島Dが浮かんでいる。   In case 7 of FIG. 4, there is a sea C in the southwest, and mountains E, F, G, and H approach the sea. River A and river B are pouring toward the sea C, and each river forms a valley. The evaluation target point is located at a location near the mouth of River A along the coast. In the land shown in the figure, forests are sparse overall. However, the ridgeline formed by the mountain G and the mountain H located between the valley of the river A and the valley of the river B has a portion (a saddle point) whose altitude is slightly lower than the surrounding area. Vegetation J spreads locally so as to straddle two valleys around the saddle point. Vegetation J has a high density and a high fat content. Island D is floating in the sea C.

いま、ユーザが既存技術を使用して、出火点の候補1〜5のそれぞれから出火したケースを想定し、評価対象点への影響を調べる。このとき、ユーザは、以下のような一応のシミュレーション結果を得ることができる。
(1)出火点の候補1からの出火の場合、北風(北から吹く風)にのみ注意すればよい。
(2)出火点の候補2からの出火の場合、河川Aの谷沿いの延焼にのみ注意すればよい。
(3)出火点の候補3からの出火の場合、特に注意する必要はない。河川Aと河川Bとの間の山G及び山Hが延焼を遮るからである。
(4)出火点の候補4からの出火の場合もまた、特に注意する必要はない。同様に河川Aと河川Bとの間の山G及び山Hが延焼を遮るからである。
(5)出火点の候補5からの出火の場合もまた、特に注意する必要はない。海Cが延焼を遮るからである。
Now, assuming that the user has fired from each of the candidates 1 to 5 using the existing technology, the influence on the evaluation target point is examined. At this time, the user can obtain the following temporary simulation result.
(1) In the case of a fire from candidate 1 of the fire point, it is only necessary to pay attention to the north wind (wind blowing from the north).
(2) In the case of a fire from Candidate 2 of the fire point, attention should be paid only to the fire spread along the valley of River A.
(3) There is no need to pay particular attention when a fire breaks out from candidate 3 of the fire point. This is because the mountain G and the mountain H between the river A and the river B block the spread of fire.
(4) In the case of a fire from the fire point candidate 4, there is no need to pay particular attention. Similarly, the mountain G and the mountain H between the river A and the river B block the spread of fire.
(5) In the case of a fire from the fire point candidate 5, no special attention is required. This is because the sea C blocks the spread of fire.

ここで真に注意するべきことは、前記(3)及び(4)が無条件で正しいと言い切れるのかということである。例えば、出火点の候補3から出火し、東風が吹き、雲の位置が低い場合、火災は、植生Jに延焼するかも知れない。するとこの火災は鞍点を越え、河川Aの谷まで達する。さらに火災は河川Aを越え、評価対象点に達することは充分にあり得る。また、出火点の候補4から出火し、南風が吹き、やがて東風に変わった場合も、火災が、植生Jを介して評価対象点に達することは充分にあり得る。経験の少ないユーザが注意すべき出火点として、出火点の候補3及び出火点の候補4を発見することは難しい。   What should be truly noted here is whether (3) and (4) are unconditionally correct. For example, a fire may spread to vegetation J if a fire breaks out from candidate fire point 3 and an east wind blows and the cloud position is low. The fire then goes over the saddle point and reaches the valley of river A. Furthermore, it is quite possible that the fire crosses river A and reaches the evaluation target point. In addition, even if a fire starts from the candidate 4 of the fire point, the south wind blows, and eventually changes to the east wind, the fire can sufficiently reach the evaluation target point through the vegetation J. It is difficult to find a candidate 3 for a fire point and a candidate 4 for a fire point as fire points that a user with little experience should be aware of.

出火点及び評価対象点を固定したうえで、植生及び気象情報を様々に変化させてシミュレーションを繰り返していくと、出火点の候補は2つの類型に区別されることがわかってくる。
第1の類型は、気象情報等を変化させても評価対象点に与える影響があまり変わらない類型である。出火点の候補5は第1の類型に属する。なぜならば、出火点の候補5は、海Cに囲まれており、どのように風向、風速、温度、湿度、森林の種類等が変化しても、結局評価対象点には延焼しないからである。出火点の候補1もまた第1の類型に属する。なぜならば、出火点の候補1は、評価対象点に充分に近く、どのように気象条件が変化しても、出火後同じような時間内に、評価対象点にまで延焼するからである。
If the simulation is repeated by changing the vegetation and weather information in various ways after fixing the fire point and the evaluation target point, it becomes clear that the candidates for the fire point are classified into two types.
The first type is a type in which the influence on the evaluation target point does not change much even if weather information or the like is changed. The fire point candidate 5 belongs to the first type. This is because the fire point candidate 5 is surrounded by the sea C, and no matter how the wind direction, wind speed, temperature, humidity, forest type, etc. change, it will not eventually spread to the evaluation target point. . The fire point candidate 1 also belongs to the first type. This is because the fire point candidate 1 is sufficiently close to the evaluation target point, and no matter how the weather conditions change, it spreads to the evaluation target point in the same time after the fire.

第2の類型は、気象情報等の変化によっては、評価対象点に与える影響が大きく変わる類型である。前記から明らかなように、出火点の候補3及び出火点の候補4は、第2の類型に属する。なぜなら、風向きによっては、とりあえずは注意する必要のない場合があり、逆に、特に注意しなければならない場合もあるからである。出火点の候補2については微妙であり、どちらの類型にも入り得る。   The second type is a type in which the influence on the evaluation target point varies greatly depending on changes in weather information and the like. As apparent from the above, the candidate 3 for the fire point and the candidate 4 for the fire point belong to the second type. This is because, depending on the wind direction, it may not be necessary to pay attention for the time being, and conversely, special attention may be required. The fire point candidate 2 is subtle and can enter either type.

(火災シミュレーション装置の構成)
図5に沿って、火災シミュレーション装置1の構成を説明する。火災シミュレーション装置1は、一般的なコンピュータである。火災シミュレーション装置1は、中央制御装置11、入力装置12、出力装置13、主記憶装置14及び補助記憶装置15を有する。これらはバスで接続されている。補助記憶装置15は、相関情報31(詳細後記)を格納している。主記憶装置14における出火点候補決定部21、及び、シミュレーション部22は、プログラムである。以降の説明において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御装置11が補助記憶装置15から○○部を読み出し、主記憶装置14にロードしたうえで○○部の機能(詳細後記)を実現することを意味する。
(Configuration of fire simulation equipment)
The structure of the fire simulation apparatus 1 is demonstrated along FIG. The fire simulation apparatus 1 is a general computer. The fire simulation device 1 includes a central control device 11, an input device 12, an output device 13, a main storage device 14, and an auxiliary storage device 15. These are connected by a bus. The auxiliary storage device 15 stores correlation information 31 (details will be described later). The fire point candidate determination unit 21 and the simulation unit 22 in the main storage device 14 are programs. In the following description, when the operation subject is described as “XX part”, it means that the central control unit 11 reads the XX part from the auxiliary storage device 15 and loads it into the main storage device 14 and then loads the XX part. It means to realize the function (detailed later).

現在多くの森林火災シミュレーション用アプリケーションが普及している。例えば、米国農務省が開発したアプリケーションである、FARSITE(Fire Area Simulator)はその一例である。本実施形態のシミュレーション部22(図5参照)もまた、前記のようなアプリケーションの一種である。シミュレーション部22は、多くの数式の集合体である数理モデルを含む。数理モデルは、入力変数を入力すると出力変数を出力する関数であるといえる。   Many forest fire simulation applications are currently in widespread use. For example, FARSITE (Fire Area Simulator), which is an application developed by the US Department of Agriculture, is one example. The simulation unit 22 (see FIG. 5) of the present embodiment is also a kind of application as described above. The simulation unit 22 includes a mathematical model that is a collection of many mathematical expressions. It can be said that a mathematical model is a function that outputs an output variable when an input variable is input.

(入力変数)
数理モデルの入力変数としては、風向、風速、気温、湿度、植生、標高、傾斜方向、傾斜角度、風向と傾斜方向との差等が挙げられる(個々の入力変数の意味は後記する)。シミュレーション部22は、官公庁が公開する地形図、植生図又は土地利用図を読み込むことによって、地図上の各点(正確には微小な面積を有するメッシュの各領域)に対して植生、標高、傾斜方向及び傾斜角度等を設定する。シミュレーション部22は、ユーザが画面上の地図の特定の領域を選択し、キーボード等で数値を入力するのを受け付け、出火点位置及び評価対象点位置を含む地図上の各点に対して風向、風速、気温、湿度等を設定する。
(Input variable)
The input variables of the mathematical model include wind direction, wind speed, temperature, humidity, vegetation, altitude, tilt direction, tilt angle, difference between wind direction and tilt direction, etc. (The meaning of each input variable will be described later). The simulation unit 22 reads a topographic map, a vegetation map, or a land use map published by the public office, thereby vegetation, altitude, and slope for each point on the map (more precisely, each area of the mesh having a small area). Set the direction and tilt angle. The simulation unit 22 accepts that the user selects a specific area of the map on the screen and inputs a numerical value with a keyboard or the like, and the wind direction for each point on the map including the fire point position and the evaluation target point position, Set wind speed, temperature, humidity, etc.

数理モデルの入力変数としては、前記以外に、出火点位置及び評価対象点位置が挙げられる。シミュレーション部22は、ユーザが画面上の地図のある点を選択するのを受け付け、地図上に出火点位置及び評価対象点位置を設定する。   In addition to the above, the input variables of the mathematical model include the fire point position and the evaluation target point position. The simulation unit 22 accepts that the user selects a certain point on the map on the screen, and sets the fire point position and the evaluation target point position on the map.

(出力変数)
数理モデルの出力変数としては、火災の規模を示す情報(変数)である、火線強度、到達時間等が挙げられる。火線強度は、火災が発するエネルギーを火線の長さで除算した値である。つまり火線強度は、論理的には、周囲の長さが単位長(例えば1m)である正方形の領域において発生している火災のエネルギー量であるといえる。火線強度は、時点ごとかつ地点(周囲が単位長である正方形)ごとに定義される。出力変数のうち最も重要であるのは、火線が評価対象点に達した時点における評価対象点での火線強度である。ユーザは、火線強度に基づき、例えば、施設の周辺の森林を伐採する幅を決定し、貯蔵施設の外壁の厚さを決定する。到達時間は、火災が発生した後、火線が評価対象点に到達するまでの時間である。ユーザは、到着時間の範囲内で実行可能な避難計画等を立案する。
(Output variable)
Examples of output variables of the mathematical model include information on the scale of fire (variables), such as fire line intensity, arrival time, and the like. The strength of the fire wire is a value obtained by dividing the energy generated by the fire by the length of the fire wire. That is, the fire wire intensity is logically the energy amount of fire occurring in a square area whose perimeter is a unit length (for example, 1 m). The caustic intensity is defined for each time point and for each point (a square with a unit length around it). Of the output variables, the most important is the fire line intensity at the evaluation target point when the fire line reaches the evaluation target point. The user determines, for example, the width for cutting the forest around the facility based on the fire line intensity, and determines the thickness of the outer wall of the storage facility. The arrival time is the time until the fire line reaches the evaluation target point after the fire has occurred. The user makes an evacuation plan or the like that can be executed within the range of the arrival time.

いま、出力変数のうち火線強度をyとし、到達時間をyとする。入力変数のうち、出火点位置をxとし、評価対象点位置をxとし、その他の入力変数を、x、x、x、・・・とする。すると、シミュレーション部22が有する数理モデルは、以下のような陰関数の形式に単純化して表現することができる。
F(y,y,x,x,x,x,x,・・・)=0
当然のことながら、陰関数は、入力及び出力の関係を捨象して複数の変数間の関係を表現したものである。ここでいう“入力変数”の語は、その変数が一般的に所与の変数となる場合が多いことを意味し、“出力変数”の語は、その変数が一般的に未知数となる場合が多いことを意味するに過ぎない。つまりここで、F=0が言わんとすることは、y,y,x,x,x,x,x,・・・のうちの任意の1つが未知であっても、他のすべてが所与であれば、その1つは特定される(方程式が解ける)ということである。
Now, it is assumed that the fire line intensity among the output variables is y 1 and the arrival time is y 2 . Of the input variables, the fire point position and x 1, the evaluation point position and x 2, the other input variables, x 3, x 4, x 5, and,. Then, the mathematical model of the simulation unit 22 can be simplified and expressed in the following implicit function format.
F (y 1 , y 2 , x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ,...) = 0
As a matter of course, the implicit function expresses the relationship between a plurality of variables by discarding the relationship between the input and the output. The word “input variable” here means that the variable is generally a given variable in many cases, and the term “output variable” may be that the variable is generally unknown. It just means a lot. In other words, what F = 0 says is that any one of y 1 , y 2 , x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ,. If all else is given, one is specified (the equation can be solved).

本実施形態のシミュレーション部22は、例えば、y及びx以外の変数を定数とみなしたうえで、xの値を様々な値に変化させたうえでyの値に与える影響度を調べる。例えば、風速xが変化すると特定の評価対象点における火線強度yがどの程度変化するかを調べる。この影響度を求めることは、数学的には偏導関数δy/δxの傾き、又は、yとxとの相関係数を求めることを含む。シミュレーション部22は、同様にδy/δxの傾き、又は、yとxとの相関係数を求める(以下、x、・・・についても同様)。シミュレーション部22は、これらの傾き又は相関係数を1つの値にまとめ、まとめた値を評価する(詳細後記)。 For example, the simulation unit 22 of the present embodiment considers variables other than y 1 and x 3 as constants, changes the value of x 3 to various values, and determines the degree of influence on the value of y 1. Investigate. For example, it is examined how much the fire line intensity y 1 at a specific evaluation target point changes when the wind speed x 3 changes. Obtaining this influence degree mathematically includes obtaining the slope of the partial derivative δy 1 / δx 3 or the correlation coefficient between y 1 and x 3 . Similarly, the simulation unit 22 obtains the slope of δy 1 / δx 4 or the correlation coefficient between y 1 and x 4 (hereinafter, the same applies to x 5 ,...). The simulation unit 22 summarizes these slopes or correlation coefficients into one value, and evaluates the collected value (details will be described later).

(相関情報)
図6に沿って、相関情報31を説明する。相関情報31においては、出火点ID欄201に記憶されている出火点IDに関連付けて、位置欄202には出火点位置が、風向欄203には風向が、風速欄204には風速が、気温欄205には気温が、湿度欄206には湿度が、植生欄207には植生が、標高欄208には標高が、傾斜方向欄209には傾斜方向が、傾斜角度欄210には傾斜角度が、風向と傾斜方向との差欄211には風向と傾斜方向との差が記憶されている。これらをまとめて“出火点情報”と呼ぶ。
(Correlation information)
The correlation information 31 will be described with reference to FIG. In the correlation information 31, in association with the fire point ID stored in the fire point ID column 201, the position column 202 has the fire point position, the wind direction column 203 has the wind direction, the wind speed column 204 has the wind speed, and the temperature. The column 205 is the temperature, the humidity column 206 is the humidity, the vegetation column 207 is the vegetation, the altitude column 208 is the altitude, the tilt direction column 209 is the tilt direction, and the tilt angle column 210 is the tilt angle. The difference between the wind direction and the inclination direction is stored in the difference column 211 between the wind direction and the inclination direction. These are collectively called “fire point information”.

さらに、出火点ID欄201に記憶されている出火点IDに関連付けて、相関情報31の二重線より右側においては、相関係数欄212には相関係数が、効果係数欄213には効果係数が記憶されている。   Further, in association with the fire point ID stored in the fire point ID column 201, the correlation coefficient is in the correlation coefficient column 212 and the effect coefficient is in the effect coefficient column 213 on the right side of the double line of the correlation information 31. Coefficients are stored.

出火点ID欄201の出火点IDは、出火点の候補を一意に特定する識別子である。以降、誤解のない限り、出火点の候補を単に“出火点”と呼ぶことがある。
位置欄202の出火点位置は、出火点の位置(緯度及び経度)である。なお、図6に記載されている“#1,♭1” 、“#2,♭2” 及び“#3,♭3”は、緯度及び経度の値の例を簡略的に示したものであり、前記した陰関数Fの変数のうち、ベクトルである出火点位置“x”の2つの成分である。
風向欄203の風向は、出火時点における出火点の風の向き(上流の方向)であり、東西南北の方位を示す0〜360度の数値である。
風速欄204の風速は、出火時点における出火点の風速である。
気温欄205の気温は、出火時点における出火点の気温である。
湿度欄206の湿度は、出火時点における出火点の湿度である。
The fire point ID in the fire point ID column 201 is an identifier that uniquely identifies a fire point candidate. Hereinafter, unless there is a misunderstanding, a candidate for a fire point may be simply referred to as a “fire point”.
The fire point position in the position column 202 is the position (latitude and longitude) of the fire point. Note that “# 1, ♭ 1”, “# 2, ♭ 2”, and “# 3, ♭ 3” shown in FIG. 6 are simple examples of latitude and longitude values. Among the variables of the implicit function F, two components of the fire point position “x 1 ” which is a vector.
The wind direction in the wind direction column 203 is the wind direction (upstream direction) at the fire point at the time of the fire, and is a numerical value of 0 to 360 degrees indicating the direction of east, west, south, and north.
The wind speed in the wind speed column 204 is the wind speed at the fire point at the time of fire.
The temperature in the temperature column 205 is the temperature at the fire point at the time of the fire.
The humidity in the humidity column 206 is the humidity at the fire point at the time of the fire.

植生欄207の植生は、出火点における森林の植物の密度、油脂の成分比等、着火のしやすさ及び燃える際のエネルギーの大きさを示す指標である。市街地における建物の間隔、建物の材質等も広義の植生に含めて考える。図5では、わかり易さのために“草地”、“松林”等の文字列が記載されているが、これらの文字列に対して、指標(数値)が関連付けられているものとする。
標高欄208の標高は、出火点の標高(海抜)である。
傾斜方向欄209の傾斜方向は、出火点に球を置いた場合、球が重力にしたがって移動する方位を示す0〜360度の数値である。
傾斜角度欄210の傾斜角度は、出火点における水平面と前記の球が移動する軌跡とがなす角である。
風向と傾斜方向との差欄211の風向と傾斜方向との差は、風向から傾斜方向を除算した値である。
The vegetation in the vegetation column 207 is an index indicating the ease of ignition and the magnitude of energy when burning, such as the density of the plant of the forest at the fire point, the component ratio of fats and oils, and the like. Consider the interval between buildings in the city area and the material of the buildings in the broad vegetation. In FIG. 5, character strings such as “grassland” and “matsubayashi” are described for ease of understanding, but it is assumed that an index (numerical value) is associated with these character strings.
The altitude of the altitude column 208 is the altitude (elevation above sea level) of the fire point.
The inclination direction of the inclination direction column 209 is a numerical value of 0 to 360 degrees indicating the direction in which the sphere moves according to gravity when the sphere is placed at the fire point.
The inclination angle in the inclination angle column 210 is an angle formed by the horizontal plane at the fire point and the locus of movement of the sphere.
The difference between the wind direction and the tilt direction in the difference column 211 between the wind direction and the tilt direction is a value obtained by dividing the tilt direction from the wind direction.

相関係数欄212は、出火点情報(風向、風速、・・・、風向と傾斜方向との差)のそれぞれについての小欄212a〜212iを有する。風向欄212aには、評価対象点における火線強度と風向との間の相関係数が記憶されている。風速欄212bには、評価対象点における火線強度と風速との間の相関係数が記憶されている。気温欄212c〜風向と傾斜方向との差欄212iについても同様である。
効果係数欄213の効果係数は、小欄212a〜212iのそれぞれに記憶された9種類の相関係数の積の絶対値である。
The correlation coefficient column 212 includes small columns 212a to 212i for each of the fire point information (wind direction, wind speed,..., Difference between the wind direction and the tilt direction). The wind direction column 212a stores a correlation coefficient between the fire line intensity and the wind direction at the evaluation target point. The wind speed column 212b stores a correlation coefficient between the fire line intensity and the wind speed at the evaluation target point. The same applies to the temperature column 212c to the difference column 212i between the wind direction and the inclination direction.
The effect coefficient in the effect coefficient column 213 is an absolute value of the product of nine types of correlation coefficients stored in each of the small columns 212a to 212i.

前記したように、“出火点情報”と呼ばれるこれらの情報は、本来出火点に限らず、地図上のすべての点に対して設定され得るものである。しかしながら、説明の簡単化のために、ここでの相関情報31は、それらのうち出火点についての情報のみを代表的に記載している。さらに、雲が標高300m〜1000mの範囲に位置している場合のように、本来、湿度は、各地点の上空の標高ごとに設定されるものである(風向、風速、気温も同じ)。しかしながら、説明の簡単化のため、ここでの相関情報31は、ある地点においては上空のどのような標高においても湿度等は同じであると看做している。   As described above, these pieces of information called “fire point information” are not limited to fire points, and can be set for all points on the map. However, for simplification of explanation, the correlation information 31 here representatively describes only information on the fire point. Furthermore, as in the case where the clouds are located in an altitude range of 300 m to 1000 m, the humidity is originally set for each altitude above each point (the wind direction, wind speed, and temperature are the same). However, for simplification of explanation, the correlation information 31 here assumes that the humidity and the like are the same at any altitude above the sky at a certain point.

前記したように、相関情報31は、出火点情報のうち、風向、風速、気温、湿度、植生、標高、傾斜方向、傾斜角度、及び、風向と傾斜方向との差のそれぞれについて、評価対象点での火線強度との相関係数を記憶している。相関係数は合計で9種類ある。いま、出火点情報のレコード(行)のうち、ある特定の1つの出火点の候補についてのレコード(例えばレコード251〜260)をまとめてシミュレーション群と呼ぶ。9種類の相関係数のそれぞれは、1つのシミュレーション群に関連付けられている。相関情報31は、効果係数も記憶している。効果係数もまた、1つのシミュレーション群に関連付けられている。シミュレーション群の数は、出火点の候補の数に等しい。   As described above, the correlation information 31 is the evaluation target point for each of the wind direction, the wind speed, the temperature, the humidity, the vegetation, the altitude, the tilt direction, the tilt angle, and the difference between the wind direction and the tilt direction in the fire point information. The correlation coefficient with the caustic intensity at is stored. There are nine correlation coefficients in total. Now, records (for example, records 251 to 260) regarding a certain specific fire point candidate among the fire point information records (rows) are collectively referred to as a simulation group. Each of the nine types of correlation coefficients is associated with one simulation group. The correlation information 31 also stores an effect coefficient. The effect factor is also associated with one simulation group. The number of simulation groups is equal to the number of fire point candidates.

(処理の概要)
いま、火災シミュレーション装置1は、1つのシミュレーション群(例えば、相関情報31のレコード251〜260)を作成する。このシミュレーション群は10本のレコードを有している。火災シミュレーション装置1は、出火点位置をある値に固定する。なぜならば、以下においては最終的に効果係数が算出されるが、この効果係数は出火点ごとに定義されるものだからである。
そして、火災シミュレーション装置1は、10本のすべてのレコードにおいて、風速以外の出火点情報に同じ値を設定する(“↑”は“同上”の意味である)。火災シミュレーション装置1は、風速として、10本の個々のレコードごとに異なる値を設定する。
(Outline of processing)
Now, the fire simulation apparatus 1 creates one simulation group (for example, records 251 to 260 of the correlation information 31). This simulation group has 10 records. The fire simulation apparatus 1 fixes the fire point position to a certain value. This is because, in the following, an effect coefficient is finally calculated, but this effect coefficient is defined for each fire point.
The fire simulation apparatus 1 sets the same value for the fire point information other than the wind speed in all ten records ("↑" means "same as above"). The fire simulation apparatus 1 sets a different value for each of the ten individual records as the wind speed.

火災シミュレーション装置1は、レコード251の出火点情報を前記の数理モデルに入力する。当然のことながら、評価対象点の位置も入力する。すると、数理モデルは、(評価対象点における)火線強度を出力する。図6の座標平面271は、横軸を風速とし縦軸を火線強度とする座標平面である。すると、火災シミュレーション装置1は、入力変数のうちの風速と出力変数である火線強度との組合せを、座標平面271上の点(●)としてドットすることができる。   The fire simulation apparatus 1 inputs the fire point information of the record 251 to the mathematical model. As a matter of course, the position of the evaluation target point is also input. Then, the mathematical model outputs the fire ray intensity (at the evaluation target point). A coordinate plane 271 in FIG. 6 is a coordinate plane having the horizontal axis as the wind speed and the vertical axis as the fire line intensity. Then, the fire simulation apparatus 1 can dot the combination of the wind speed of the input variables and the fire ray intensity that is the output variable as a point (●) on the coordinate plane 271.

同様にして、火災シミュレーション装置1は、レコード252の出火点情報を前記の数理モデルに入力する。すると、火災シミュレーション装置1は、座標平面271上にもう一つの点(●)をドットすることができる。このような処理が繰り返されると、座標平面には点が10個ドットされることになる。火災シミュレーション装置1は、10個の点の座標値に基づいて、風速と火線強度との相関係数を算出する。ここで算出された相関係数が、“0.8”(符号272)である。   Similarly, the fire simulation apparatus 1 inputs the fire point information of the record 252 to the mathematical model. Then, the fire simulation apparatus 1 can dot another point (●) on the coordinate plane 271. If such a process is repeated, ten dots are doted on the coordinate plane. The fire simulation apparatus 1 calculates the correlation coefficient between the wind speed and the fire line intensity based on the coordinate values of the ten points. The correlation coefficient calculated here is “0.8” (reference numeral 272).

次に、火災シミュレーション装置1は、引き続き出火点位置をある値に固定したまま、当該シミュレーション群(例えば、相関情報31のレコード251〜260)の出火点情報の値を再設定する。例えば、火災シミュレーション装置1は、10本のすべてのレコードにおいて、気温以外の出火点情報に同じ値を設定する。火災シミュレーション装置1は、気温として、10本の個々のレコードごとに異なる値を設定する。すると前記と同様に、火災シミュレーション装置1は、横軸を気温とし縦軸を火線強度とする座標平面273上に10個の点(●)をドットすることができる。さらに同様に、火災シミュレーション装置1は、10個の点の座標値に基づいて、気温と火線強度との相関係数を算出する。ここで算出された相関係数が、“0.4”(符号274)である。   Next, the fire simulation device 1 resets the value of the fire point information of the simulation group (for example, the records 251 to 260 of the correlation information 31) while the fire point position is continuously fixed to a certain value. For example, the fire simulation apparatus 1 sets the same value for the flash point information other than the temperature in all ten records. The fire simulation apparatus 1 sets a different value for each of the ten individual records as the temperature. Then, similarly to the above, the fire simulation apparatus 1 can dot 10 points (●) on the coordinate plane 273 having the horizontal axis as the temperature and the vertical axis as the fire line intensity. Similarly, the fire simulation apparatus 1 calculates a correlation coefficient between the air temperature and the fire line intensity based on the coordinate values of the ten points. The correlation coefficient calculated here is “0.4” (reference numeral 274).

なお、火災シミュレーション装置1は、相関係数を算出することに代替して、2つの変数の回帰直線の傾きを算出してもよい。   Note that the fire simulation apparatus 1 may calculate the slopes of the regression lines of the two variables instead of calculating the correlation coefficient.

このような処理を繰り返して行くと、“評価対象点における火線強度と風速との相関係数”、“評価対象点における火線強度と気温との相関係数”、“評価対象点における火線強度と湿度の相関係数”、・・・が算出されることになる。周知のように、相関係数の値の絶対値が大きいほど、2変数の関連性は大きい。図6の例では、正側で絶対値が最も大きいのは、火線強度と風速との相関係数“0.8”であり。負側で絶対値が最も大きいのは、火線強度と湿度との相関係数“−0.7”である。このことは、風速が大きくなるほど(単位時間あたりの酸素供給量が増加し)火線強度は大きくなり、湿度が大きくなるほど(水分による消火効果が働き)火線強度は小さくなることを示している。   When such processing is repeated, the “correlation coefficient between the fire line intensity and the wind speed at the evaluation target point”, “the correlation coefficient between the fire line intensity and the air temperature at the evaluation target point”, “the fire line intensity at the evaluation target point and The correlation coefficient of humidity ”,... Is calculated. As is well known, the larger the absolute value of the correlation coefficient, the greater the relevance of the two variables. In the example of FIG. 6, the correlation coefficient “0.8” between the caustic intensity and the wind speed has the largest absolute value on the positive side. The largest absolute value on the negative side is the correlation coefficient “−0.7” between caustic intensity and humidity. This indicates that the fire line intensity increases as the wind speed increases (the oxygen supply amount per unit time increases), and the fire line intensity decreases as the humidity increases (the fire extinguishing effect due to moisture works).

なお、ここでは、効果係数は、9種類の相関係数の積の絶対値である。もちろん効果係数は積ではなく和であってもよいし、それ以外の値でもよい。つまり、効果係数は、9種類の相関係数が反映された値であればどんな値でもよい。効果係数が積である場合、相関係数のうちに“0”があることによって効果係数が“0”となることを防ぐために、相関係数に定数(例えば“2”)を加算したものの積を求め、その積から別の定数(例えば2=512)を減算した値を効果係数としてもよい。 Here, the effect coefficient is an absolute value of the product of nine types of correlation coefficients. Of course, the effect coefficient may be a sum, not a product, or a value other than that. That is, the effect coefficient may be any value as long as nine types of correlation coefficients are reflected. When the effect coefficient is a product, in order to prevent the effect coefficient from becoming “0” due to the presence of “0” in the correlation coefficient, a product obtained by adding a constant (for example, “2”) to the correlation coefficient. And a value obtained by subtracting another constant (for example, 2 9 = 512) from the product may be used as the effect coefficient.

前記では、風速(又は湿度)を変化させて行き、他の出火点情報を定数とする例を記載した。このとき、火災シミュレーション装置1は、変化させる値として、過去の観測値を使用してもよいし、模擬的に生成した値を使用してもよい。定数についても同様である。さらに、火災シミュレーション装置1は、出火点位置を変化させたうえで次のシミュレーション群について前記の処理を行う。すると、相関情報31は、多くの出火点の候補のそれぞれに関連付けて効果係数を記憶して行くことになる。   In the above, an example was described in which the wind speed (or humidity) was changed and the other fire point information was set as a constant. At this time, the fire simulation apparatus 1 may use a past observation value or a simulated value as the value to be changed. The same applies to the constants. Furthermore, the fire simulation apparatus 1 performs the above-described processing for the next simulation group after changing the fire point position. Then, the correlation information 31 stores the effect coefficient in association with each of many ignition point candidates.

出火点の候補の効果係数が大きいほど、その出火点の候補は、森林火災のシミュレーションを行う場合の出火点の候補として相応しい。ユーザは、例えば効果係数が大きい順に所定の数の出火点の候補を選択し、実際のシミュレーションに使用する。ユーザは、効果係数に代替して、特定の相関係数が大きい順に所定の数の出火点の候補を選択してもよい。例えば、年間を通じて出火点付近の風速の変化が大きい場合は、風速を様々に変化させて火線強度を比較するシミュレーションが有効である。この場合ユーザは、風速に関する相関係数が大きい順に所定の数の出火点の候補を選択し、実際のシミュレーションに使用してもよい。   The larger the effect factor of a fire point candidate, the more suitable the fire point candidate is as a fire point candidate when a forest fire simulation is performed. For example, the user selects a predetermined number of fire point candidates in descending order of the effect coefficient, and uses them for actual simulation. The user may select a predetermined number of firing point candidates in descending order of a specific correlation coefficient instead of the effect coefficient. For example, when the change in the wind speed near the fire point is large throughout the year, it is effective to perform a simulation for comparing the fire line intensity by changing the wind speed in various ways. In this case, the user may select a predetermined number of ignition point candidates in descending order of the correlation coefficient related to the wind speed, and use it for the actual simulation.

さらに、風速に加えて、湿度の変化が大きい場合は、風速及び湿度の組合せを様々に変化させて火線強度を比較するシミュレーションが有効である。この場合ユーザは、風速に関する相関係数が大きい順に所定の数の出火点の候補を選択し、湿度に関する相関係数が大きい順に所定の数の出火点の候補を選択し、両者の和集合の候補を実際のシミュレーションに使用してもよい。   Furthermore, when the change in humidity is large in addition to the wind speed, it is effective to perform a simulation in which the combination of the wind speed and humidity is changed in various ways to compare the fire line intensities. In this case, the user selects a predetermined number of firing point candidates in descending order of the correlation coefficient related to the wind speed, selects a predetermined number of firing point candidates in descending order of the correlation coefficient related to humidity, and Candidates may be used for actual simulations.

ユーザが、初めて本実施形態の火災シミュレーション装置1を使用するとき、出火点の候補を無作為的に例えば20箇所入力する。火災シミュレーション装置1は、その段階で入手可能な官公所等のデータを使用して、前記の処理手順を実行し、20箇所の出火点の候補について効果係数を算出する。ユーザは、そのうちの“ベスト10”の出火点の候補を使用して実際のシミュレーションを行う。例えば1年等の期間が過ぎると、官公所等のデータは更新される。火災シミュレーション装置1は、前回の20箇所について更新されたデータを使用して効果係数を再算出する(前回とは効果係数が異なっている)。ユーザは、新たな“ベスト10”の出火点の候補を使用して実際のシミュレーションを行う。   When the user uses the fire simulation apparatus 1 of the present embodiment for the first time, for example, 20 candidate fire points are randomly input. The fire simulation apparatus 1 executes the above-described processing procedure using data of public offices and the like that are available at that stage, and calculates an effect coefficient for 20 fire point candidates. The user performs an actual simulation using the “best 10” fire point candidates. For example, after a period of one year or the like, the data of the public office is updated. The fire simulation apparatus 1 recalculates the effect coefficient using the data updated for the previous 20 locations (the effect coefficient is different from the previous one). The user performs an actual simulation using the new “best 10” fire point candidates.

(処理手順)
図7に沿って、処理手順を説明する。
ステップS301において、火災シミュレーション装置1の出火点候補決定部21は、出火点の候補を受け付ける。具体的には、第1に、出火点候補決定部21は、出力装置13に評価対象点を含む地図(図示せず)を表示する。補助記憶装置15には、このような地図が予め記憶されているものとする。
(Processing procedure)
A processing procedure will be described with reference to FIG.
In step S301, the fire point candidate determination unit 21 of the fire simulation apparatus 1 accepts a fire point candidate. Specifically, first, the fire point candidate determination unit 21 displays a map (not shown) including evaluation target points on the output device 13. It is assumed that such a map is stored in advance in the auxiliary storage device 15.

第2に、出火点候補決定部21は、ユーザが、所定の数の出火点の候補を、入力装置12を介して選択するのを受け付ける。このとき、ユーザは、地図上において、例えば20箇所の点を指定する。ここで、入力された出火点の候補を“P01、P02、P03、・・・、P20”とする。これらの“P01、P02、P03、・・・、P20”がそのまま、相関情報31(図5)における出火点IDとなる。   Second, the fire point candidate determination unit 21 accepts that the user selects a predetermined number of fire point candidates via the input device 12. At this time, the user designates, for example, 20 points on the map. Here, it is assumed that the input fire point candidates are “P01, P02, P03,..., P20”. These “P01, P02, P03,..., P20” are directly used as the fire point ID in the correlation information 31 (FIG. 5).

このとき、出火点候補決定部21は、ユーザからの入力を受け付けるまでもなく、自動的に出火点の候補を生成してもよい。例えば、出火点候補決定部21は、地図上に、評価対象点を通る経線を引き、その経線の東西に等間隔で2本ずつ4本の経線を引く。さらに、出火点候補決定部21は、評価対象点を通る緯線を引き、その緯線の南北に等間隔で2本ずつ4本の緯線を引く。すると、5本の経線及び5本の緯線からなる格子ができあがる。経線と緯線との交点(格子点)は、全部で25個あり、出火点候補決定部21は、そのうち評価対象点を除く24個の格子点を出火点の候補“P01、P02、P03、・・・、P24”としてもよい。   At this time, the fire point candidate determination unit 21 may automatically generate a fire point candidate without receiving input from the user. For example, the fire point candidate determination unit 21 draws a meridian passing through the evaluation target point on the map, and draws four meridians two by two at equal intervals on the east and west of the meridian. Furthermore, the fire point candidate determination unit 21 draws a latitude line passing through the evaluation target point, and draws four latitude lines at two equal intervals to the north and south of the latitude line. Then, a grid composed of 5 meridians and 5 latitudes is completed. There are a total of 25 intersections (lattice points) between the meridian and the latitude line, and the fire point candidate determining unit 21 selects the fire point candidates “P01, P02, P03,. -P24 "may be used.

ステップS302において、出火点候補決定部21は、出火点情報等を受け付ける。具体的には、第1に、出火点候補決定部21は、出火点位置に基づいて、出火点の候補のそれぞれについての出火点情報を、官公庁等が運営する外部データベースから取得する。このとき取得する風向、風速、気温及び湿度は、出火点の候補のそれぞれについての、ある期間の平均値である。   In step S302, the fire point candidate determination unit 21 receives fire point information and the like. Specifically, first, the fire point candidate determination unit 21 acquires fire point information for each of the fire point candidates from an external database operated by a public office or the like based on the fire point position. The wind direction, wind speed, temperature, and humidity acquired at this time are average values for a certain period for each of the candidates for the fire point.

第2に、出火点候補決定部21は、ステップS302の“第1”において取得したデータに基づいて、相関情報31のレコードを作成する。出火点の候補の数に等しい20本のレコードが作成されることになる。そしてこれらの20本のレコードの、出火点ID欄201から風向と傾斜方向との差欄211までの部分が数値で埋められることになる。このとき作成された20本のレコードのそれぞれを“親レコード”と呼ぶ。   Second, the fire point candidate determination unit 21 creates a record of the correlation information 31 based on the data acquired in “first” in step S302. Twenty records equal to the number of candidates for the firing point are created. And the part from the fire point ID column 201 to the difference column 211 between the wind direction and the inclination direction of these 20 records is filled with numerical values. Each of the 20 records created at this time is called a “parent record”.

ステップS303において、出火点候補決定部21は、シミュレーション群を作成する。具体的には、第1に、出火点候補決定部21は、9つの出火点情報(風向、風速、気温、・・・、風向と傾斜方向との差)のうち、任意のものを選択する。このとき選択された出火点情報を“キー(key)出火点情報”と呼ぶ。   In step S303, the fire point candidate determination unit 21 creates a simulation group. Specifically, first, the fire point candidate determination unit 21 selects any one of nine fire point information (wind direction, wind speed, temperature,..., Difference between wind direction and inclination direction). . The selected fire point information is referred to as “key fire point information”.

第2に、出火点候補決定部21は、キー出火点情報について、任意の数の離散値を生成する。いま、キー出火点情報が“風速”であったとする。さらに、ステップS302の“第1”において取得された“風速”の平均値が“10m/秒”であったとする。すると、出火点候補決定部21は、“10m/秒”を含むような風速の離散値を所定の数(例えば10個)だけ生成する。ここでは、風速の離散値として“2、4、・・・、10、・・・、18、20”が生成されたとする。もちろん、ユーザは、離散値の個数及び間隔を任意に設定することができる。   Second, the fire point candidate determination unit 21 generates an arbitrary number of discrete values for the key fire point information. Assume that the key fire point information is “wind speed”. Furthermore, it is assumed that the average value of “wind speed” acquired in “first” in step S302 is “10 m / sec”. Then, the fire point candidate determination unit 21 generates a predetermined number (for example, 10) of discrete values of the wind speed including “10 m / sec”. Here, it is assumed that “2, 4,..., 10,. Of course, the user can arbitrarily set the number and interval of discrete values.

第3に、出火点候補決定部21は、親レコードを、作成した離散値の数だけコピーする。ここでコピーされたレコードを“子レコード”と呼ぶ。子レコードの集合は、シミュレーション群に他ならない。
第4に、出火点候補決定部21は、すべての子レコードの、キー出火点情報の欄の値を削除し、ステップS303の“第2”において生成された離散値のそれぞれを、それぞれの子レコードの当該キー出火点情報の欄に記憶する。
Third, the fire point candidate determination unit 21 copies the parent record by the number of created discrete values. The copied record is called “child record”. A set of child records is nothing but a simulation group.
Fourth, the fire point candidate determination unit 21 deletes the values in the key fire point information column of all child records, and replaces each of the discrete values generated in “second” in step S303 with each child record. Store it in the key firing point information column of the record.

ステップS304において、火災シミュレーション装置1のシミュレーション部22は、火線強度を算出する。具体的には、シミュレーション部22は、シミュレーション群の出火点情報に基づいて、前記した方法で、火線強度を算出する。すると、子レコードのそれぞれ(キー出火点情報の値のみが相互に異なる)に対応して、火線強度が算出されることになる。   In step S304, the simulation unit 22 of the fire simulation apparatus 1 calculates the fire ray intensity. Specifically, the simulation unit 22 calculates the fire line intensity by the above-described method based on the fire point information of the simulation group. Then, the fire line intensity is calculated corresponding to each of the child records (only the value of the key firing point information is different from each other).

ステップS305において、火災シミュレーション装置1の出火点候補決定部21は、相関係数を算出する。具体的には、第1に、出火点候補決定部21は、子レコードの出火点情報の値及びステップS304において算出した火線強度を使用して、前記した方法で火線強度とキー出火点情報との間の相関係数を算出する。
第2に、出火点候補決定部21は、相関情報31の相関係数欄212のうち、キー出火点情報に対応する小欄に、ステップS304において算出した相関係数を記憶する。
In step S305, the fire point candidate determination unit 21 of the fire simulation apparatus 1 calculates a correlation coefficient. Specifically, first, the fire point candidate determination unit 21 uses the value of the fire point information of the child record and the fire line intensity calculated in step S304 to determine the fire line intensity and the key fire point information by the method described above. The correlation coefficient between is calculated.
Second, the fire point candidate determination unit 21 stores the correlation coefficient calculated in step S304 in the small column corresponding to the key fire point information in the correlation coefficient column 212 of the correlation information 31.

出火点候補決定部21及びシミュレーション部22は、すべてのキー出火点情報について、ステップS303〜S305の処理を繰り返す(内側ループ)。さらに、出火点候補決定部21及びシミュレーション部22は、ある1つのシミュレーション群について内側ループの処理を終了すると、すべてのシミュレーション群についてステップS303及びS304の処理を繰り返す(外側ループ)。なお、図7において、内側ループ及び外側ループの記載を省略した。   The fire point candidate determination unit 21 and the simulation unit 22 repeat the processing of steps S303 to S305 for all key fire point information (inner loop). Furthermore, when the fire point candidate determination unit 21 and the simulation unit 22 finish the process of the inner loop for one simulation group, the processes of steps S303 and S304 are repeated for all the simulation groups (outer loop). In FIG. 7, the description of the inner loop and the outer loop is omitted.

ステップS306において、出火点候補決定部21は、効果係数を算出する。具体的には、出火点候補決定部21は、9個の相関係数の積を算出し、算出結果を効果係数として相関情報31の効果係数欄213に記憶する。出火点候補決定部21は、当該処理を、すべてのシミュレーション群について繰り返す。この段階で、出火点候補決定部21は、“(出火点ID,効果係数)=(P01,2.2×10−4), (P02,2.0×10−4), ・・・,(P20,2.1×10−4)”のような情報を保持していることになる。なお、出火点候補決定部21は、9個の相関係数に対してそれぞれ9個の重み(0≦α,・・・α≦1かつα+α+・・・+α=1)を乗算したうえで、その乗算結果の積を効果係数としてもよい。 In step S306, the fire point candidate determination unit 21 calculates an effect coefficient. Specifically, the fire point candidate determination unit 21 calculates a product of nine correlation coefficients, and stores the calculation result as an effect coefficient in the effect coefficient column 213 of the correlation information 31. The fire point candidate determination unit 21 repeats the process for all simulation groups. At this stage, the fire point candidate determination unit 21 determines that “(fire point ID, effect coefficient) = (P01, 2.2 × 10 −4 ), (P02, 2.0 × 10 −4 ),. Information such as (P20, 2.1 × 10 −4 ) ”is held. Note that the fire point candidate determination unit 21 has nine weights (0 ≦ α 1 , α 2 ,... Α 9 ≦ 1 and α 1 + α 2 +... + Α for each of the nine correlation coefficients. 9 = 1) and the product of the multiplication results may be used as the effect coefficient.

ステップS307において、出火点候補決定部21は、出火点の候補を決定する。具体的には、第1に、出火点候補決定部21は、効果係数が大きい順に、出火点IDを並び替える。
第2に、出火点候補決定部21は、ステップS307の“第1”において並び替えた出火点IDのうち、先頭から所定の数の出火点IDを出力装置13に表示する。このとき、出火点候補決定部21は、地図上の出火点の候補の位置に、出火点ID、効果係数、及び、順位を関連付けて表示してもよい。前記したようにステップS301の“第2”において格子点を出火点の候補とした場合、出火点候補決定部21は、格子点ごとに、出火点ID、効果係数、及び、順位を表示することになる。
その後、処理手順を終了する。
In step S307, the fire point candidate determination unit 21 determines a fire point candidate. Specifically, first, the fire point candidate determination unit 21 rearranges the fire point IDs in descending order of the effect coefficient.
Secondly, the fire point candidate determination unit 21 displays a predetermined number of fire point IDs from the top of the fire point IDs rearranged in “first” in step S307 on the output device 13. At this time, the fire point candidate determination unit 21 may display the fire point ID, the effect coefficient, and the rank in association with the position of the fire point candidate on the map. As described above, when the grid point is set as the candidate for the fire point in “second” in step S301, the fire point candidate determination unit 21 displays the fire point ID, the effect coefficient, and the rank for each grid point. become.
Thereafter, the processing procedure ends.

(変形例)
前記した処理手順を実行した結果、多くの出火点の候補のうち、効果係数が最大である出火点の候補が“P01”であるとする。P01の9つの相関係数のうち、最大であるものは、風速についての相関係数“0.8”であるとする。当該相関係数“0.8”は、火線強度と風速との間の全体的な関係を示しているに過ぎず、例えば“風速がある水準前後にある場合は、他の水準にある場合に比較して火線強度が大きく変化する”のようなことを示しているわけではない。
(Modification)
As a result of executing the above-described processing procedure, it is assumed that the candidate for the fire point having the maximum effect coefficient is “P01” among many fire point candidates. Of the nine correlation coefficients of P01, the largest one is assumed to be the correlation coefficient “0.8” for the wind speed. The correlation coefficient “0.8” merely indicates the overall relationship between the fire line intensity and the wind speed. For example, “if the wind speed is around a certain level, It does not indicate that the fire wire intensity changes greatly in comparison.

いま、前記した陰関数において、火線強度をyとし、風速をxとする。出火点候補決定部21は、偏導関数δy/δxの値の絶対値が最大となるようなxを算出する。このようなxの前後で、yは大きく変化している。このようなxを算出するために、出火点候補決定部21は、火線強度と風速との関係を示す図6のグラフ271において、複数のドットの並びを非線形近似する曲線を回帰分析の手法で特定する。そして特定した曲線の導関数を求める。この導関数の値の絶対値を最大とするxが“10m/秒”であったとする。すると、出火点候補決定部21は、ある所与の評価対象点及びある所与の出火点の候補について、9つの出火点情報のうち風速を“10m/秒”に固定したうえで、残りの8つの出火点情報を様々に変化させて火線強度を算出することもできる(第1のシミュレーション方法)。 Now, in the implicit function described above, the fire line intensity is y 1 and the wind speed is x 3 . The fire point candidate determination unit 21 calculates x 3 such that the absolute value of the values of the partial derivatives δy 1 / δx 3 is maximized. Before and after such x 3, y 1 is significantly changed. In order to calculate such x 3 , the fire point candidate determination unit 21 uses a regression analysis method for a curve that nonlinearly approximates the arrangement of a plurality of dots in the graph 271 of FIG. 6 showing the relationship between the fire line intensity and the wind speed. To identify. Then, the derivative of the specified curve is obtained. The absolute value of the derivative x 3 to maximize the a a a a "10 m / sec." Then, the fire point candidate determination unit 21 fixes the remaining wind speed to “10 m / sec” among the nine fire point information for a given evaluation target point and a given fire point candidate. It is also possible to calculate the fire line intensity by changing the eight fire point information in various ways (first simulation method).

さらに、風速以外の出火点情報(風向、気温、湿度、・・・)を、x、x、x、・・・とする。出火点候補決定部21は、偏導関数δy/δxの値の絶対値が最大となるようなxを算出する。同様に、出火点候補決定部21は、偏導関数δy/δxの値の絶対値が最大となるようなxを算出する。同様に出火点候補決定部21は、x、・・・を算出する。出火点候補決定部21は、ある所与の評価対象点及びある所与の出火点の候補について、x、x、x、・・・の値をこのようにして算出した値に固定し、風速xを様々に変化させて、火線強度を算出することもできる(第2のシミュレーション方法)。 Further, fire point information other than wind speed (wind direction, temperature, humidity,...) Is assumed to be x 4 , x 5 , x 6 ,. The fire point candidate determination unit 21 calculates x 4 such that the absolute value of the partial derivative δy 1 / δx 4 is maximized. Similarly, the fire point candidate determination unit 21 calculates x 5 such that the absolute value of the partial derivative δy 1 / δx 5 is maximized. Similarly, the fire point candidate determination unit 21 calculates x 6 ,... The fire point candidate determination unit 21 fixes the values of x 4 , x 5 , x 6 ,... To the values calculated in this way for a given evaluation target point and a given fire point candidate. and, by variously changing the wind velocity x 3, it is also possible to calculate the caustic strength (second simulation method).

出火点候補決定部21は、前記した第1のシミュレーション方法又は第2のシミュレーション方法を使用して、出火点の候補ごとに効果係数を算出してもよい。前記では、“風速”に注目し、その出火点情報を固定する例、及び、それ以外の出火点情報のすべてを固定する例を説明した。当然のことながら、ユーザは、注目(固定)すべき出火点情報を任意に設定できる。注目すべき出火点情報が複数(例えば、気温及び湿度)あってもよい。   The fire point candidate determination unit 21 may calculate the effect coefficient for each fire point candidate using the first simulation method or the second simulation method described above. In the above description, the example of fixing the firing point information by focusing on “wind speed” and the example of fixing all the other firing point information have been described. As a matter of course, the user can arbitrarily set the fire point information to be noticed (fixed). There may be a plurality of noticeable fire point information (for example, temperature and humidity).

(本実施形態の効果)
本実施形態の火災シミュレーション装置は、以下の効果を奏する。
(1)経験的な知見に頼ることなく、多くの出火点の候補から真に火災のシミュレーションに相応しい出火点の候補を、その相応しさの度合いの順に決定することができる。
(2)多くの出火点情報のなかから、例えば風速のように特定の変数が火災規模に与える影響に注目して出火点の候補を決定することができる。
(3)2変数間の相関係数を算出する既存技術を使用できるので、特定の変数が火災規模に与える影響を算出する際の信頼度を維持できる。
(Effect of this embodiment)
The fire simulation device of the present embodiment has the following effects.
(1) Without relying on empirical knowledge, fire point candidates that are truly suitable for a fire simulation can be determined in order of their degree of suitability from many fire point candidates.
(2) Among many pieces of fire point information, a fire point candidate can be determined by paying attention to the influence of a specific variable on the fire scale, such as wind speed.
(3) Since the existing technique for calculating the correlation coefficient between two variables can be used, it is possible to maintain the reliability when calculating the influence of a specific variable on the fire scale.

(4)複数の出火点情報のうち1つの出火点情報の値のみを離散的に変化させるので、有意な相関係数の算出が担保される。
(5)出火点の候補が地図上に表示されるので、どの点をシミュレーションに使用するべきかが明確にわかる。
(6)出火点情報の更新があった場合、それが処理結果に確実に反映される。
(7)植生、標高、風速、風向、気温、湿度等の入手が容易なデータをそのまま活用できる。
(4) Since only the value of one fire point information among a plurality of fire point information is discretely changed, the calculation of a significant correlation coefficient is ensured.
(5) Since the candidates for the fire point are displayed on the map, it is clear which point should be used for the simulation.
(6) If the flash point information is updated, it is reliably reflected in the processing result.
(7) Easily available data such as vegetation, altitude, wind speed, wind direction, temperature and humidity can be used as they are.

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.

また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
In addition, the control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

1 火災シミュレーション装置
11 中央制御装置
12 入力装置
13 出力装置
14 主記憶装置
15 補助記憶装置
21 出火点候補決定部
22 シミュレーション部
31 相関情報
1 Fire Simulation Device 11 Central Control Device 12 Input Device 13 Output Device 14 Main Storage Device 15 Auxiliary Storage Device 21 Fire Point Candidate Determining Unit 22 Simulation Unit 31 Correlation Information

Claims (9)

出火点についての位置情報、地形情報及び気象情報を含む出火点情報を入力変数とし、評価対象点における火災の規模を示す情報を出力変数とする数理モデルであるシミュレーション部と、
複数の前記出火点の候補を受け付け、
前記受け付けた複数の出火点の候補のそれぞれについて、前記出火点情報を受け付け、前記受け付けた出火点情報を前記シミュレーション部に入力し、前記出力変数を前記シミュレーション部から受け取り、
前記入力した出火点情報が前記受け取った出力変数に与える影響度に応じて、前記受け付けた複数の出火点の候補を順序付ける出火点候補決定部と、
を備えることを特徴とする火災シミュレーション装置。
A simulation unit that is a mathematical model that uses as input variables fire point information including position information, topographic information, and weather information about the fire point, and information that indicates the scale of the fire at the evaluation target point;
Accept a plurality of candidates for the fire point,
For each of the plurality of received fire point candidates, receive the fire point information, input the received fire point information to the simulation unit, receive the output variable from the simulation unit,
A fire point candidate determination unit that orders the plurality of received fire point candidates according to the degree of influence of the input fire point information on the received output variable;
A fire simulation apparatus comprising:
前記影響度は、
前記出火点情報に含まれる1又は複数の変数が前記出力変数のうちの特定の変数に与える影響度であること、
を特徴とする請求項1に記載の火災シミュレーション装置。
The degree of influence is
The degree of influence that one or more variables included in the flash point information has on a specific variable among the output variables;
The fire simulation apparatus according to claim 1.
前記出火点情報に含まれる1つの変数が前記出力変数のうちの特定の1つの変数に与える影響度は、
前記出火点情報に含まれる1つの変数と、前記出力変数のうちの特定の1つの変数との間の相関係数であること、
を特徴とする請求項2に記載の火災シミュレーション装置。
The degree of influence that one variable included in the flash point information has on a specific one of the output variables is:
A correlation coefficient between one variable included in the flash point information and a specific one of the output variables;
The fire simulation device according to claim 2.
前記出火点候補決定部は、
前記出火点情報に含まれる1つの変数についての離散的な複数の値を生成し、
前記生成した複数の値を前記シミュレーション部に入力すること、
を特徴とする請求項3に記載の火災シミュレーション装置。
The fire point candidate determination unit
Generating a plurality of discrete values for one variable included in the flash point information;
Inputting the plurality of generated values to the simulation unit;
The fire simulation apparatus according to claim 3.
前記出火点候補決定部は、
前記順序付けた出火点の候補の位置を前記影響度とともに地図上に表示すること、
を特徴とする請求項4に記載の火災シミュレーション装置。
The fire point candidate determination unit
Displaying the ordered positions of the fire point candidates along with the degree of influence on a map;
The fire simulation apparatus according to claim 4.
前記出火点候補決定部は、
前記地形情報又は前記気象情報が更新される都度、
前記更新後の出火点情報を前記シミュレーション部に入力すること、
を特徴とする請求項5に記載の火災シミュレーション装置。
The fire point candidate determination unit
Each time the terrain information or the weather information is updated,
Inputting the updated fire point information into the simulation unit;
The fire simulation apparatus according to claim 5.
前記地形情報は、
植生及び標高を含み、
前記気象情報は、
風向、風速、気温及び湿度を含むこと、
を特徴とする請求項6に記載の火災シミュレーション装置。
The terrain information is
Including vegetation and elevation,
The weather information is
Including wind direction, wind speed, temperature and humidity,
The fire simulation apparatus according to claim 6.
火災シミュレーション装置のシミュレーション部は、
出火点についての位置情報、地形情報及び気象情報を含む出火点情報を入力変数とし、評価対象点における火災の規模を示す情報を出力変数とする数理モデルとしての処理を実行し、
前記火災シミュレーション装置の出火点候補決定部は、
複数の前記出火点の候補を受け付け、
前記受け付けた複数の出火点の候補のそれぞれについて、前記出火点情報を受け付け、前記受け付けた出火点情報を前記シミュレーション部に入力し、前記出力変数を前記シミュレーション部から受け取り、
前記入力した出火点情報が前記受け取った出力変数に与える影響度に応じて、前記受け付けた複数の出火点の候補を順序付けること、
を特徴とする、火災シミュレーション装置の火災シミュレーション方法。
The simulation part of the fire simulation device
Execute the process as a mathematical model with the fire point information including the position information about the fire point, terrain information and weather information as input variables, and the information indicating the scale of the fire at the evaluation target points as output variables,
The fire point candidate determination unit of the fire simulation device is:
Accept a plurality of candidates for the fire point,
For each of the plurality of received fire point candidates, receive the fire point information, input the received fire point information to the simulation unit, receive the output variable from the simulation unit,
Ordering the plurality of accepted fire point candidates according to the degree of influence of the input fire point information on the received output variable;
A fire simulation method for a fire simulation apparatus.
火災シミュレーション装置のシミュレーション部に対し、
出火点についての位置情報、地形情報及び気象情報を含む出火点情報を入力変数とし、評価対象点における火災の規模を示す情報を出力変数とする数理モデルとしての処理を実行させ、
前記火災シミュレーション装置の出火点候補決定部に対し、
複数の前記出火点の候補を受け付け、
前記受け付けた複数の出火点の候補のそれぞれについて、前記出火点情報を受け付け、前記受け付けた出火点情報を前記シミュレーション部に入力し、前記出力変数を前記シミュレーション部から受け取り、
前記入力した出火点情報が前記受け取った出力変数に与える影響度に応じて、前記受け付けた複数の出火点の候補を順序付ける処理を実行させること、
を特徴とする、火災シミュレーション装置を機能させるための火災シミュレーションプログラム。
For the simulation part of the fire simulation device,
Execute the process as a mathematical model with the location information, the topographic information and the weather information about the fire point as the input variable, and the information indicating the scale of the fire at the evaluation target point as the output variable.
For the fire point candidate determination unit of the fire simulation device,
Accept a plurality of candidates for the fire point,
For each of the plurality of received fire point candidates, receive the fire point information, input the received fire point information to the simulation unit, receive the output variable from the simulation unit,
According to the degree of influence of the input fire point information on the received output variable, to execute a process of ordering the received plurality of fire point candidates,
A fire simulation program for causing a fire simulation device to function.
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