JP6166740B2 - Resource management support system - Google Patents
Resource management support system Download PDFInfo
- Publication number
- JP6166740B2 JP6166740B2 JP2015011969A JP2015011969A JP6166740B2 JP 6166740 B2 JP6166740 B2 JP 6166740B2 JP 2015011969 A JP2015011969 A JP 2015011969A JP 2015011969 A JP2015011969 A JP 2015011969A JP 6166740 B2 JP6166740 B2 JP 6166740B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- metamodel
- water
- water balance
- model
- resource management
- 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.)
- Active
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 133
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 18
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 17
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 12
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 7
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 7
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003292 diminished effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- -1 various resources Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は資源管理支援システムに関する。例えば、国土単位や自治体単位など一定範囲の空間的広がりを持つ地域において資源や汚染物質を管理する業務を支援する技術に関する。 The present invention relates to a resource management support system. For example, the present invention relates to a technology that supports a task of managing resources and pollutants in an area having a certain range of spatial extent such as a national land unit or a local government unit.
国単位や自治体単位など一定範囲の空間的広がりを持つ地域において資源や汚染物質をモニタリングし、これらモニタリング結果の分析に基づいて資源管理や防災といった行政施策を適切に行うことが求められる。さらには、時間スケールも考慮に入れた将来予測を行うことで、有効な将来計画を策定し、適切な運営管理が遂行されることがより好ましい。 It is required to monitor resources and pollutants in areas with a certain range of spatial expansion, such as national and local government units, and appropriately implement administrative measures such as resource management and disaster prevention based on the analysis of these monitoring results. Furthermore, it is more preferable that an effective future plan is formulated and appropriate operation management is performed by making a future prediction that also considers the time scale.
なお、管理すべき対象は、資源、汚染物質、あるいは、熱量など様々な(物理)量なのであるが、本明細書中で毎回すべて列挙するのは煩雑であるので、ここでは水を代表例として説明する。 The objects to be managed are various (physical) quantities such as resources, pollutants, or heat, but it is cumbersome to enumerate all times in this specification, so here water is a representative example. explain.
水を例にとってみると、水資源の管理は言うまでもなく重要施策の一つである。例えば、水資源の有効利用あるいは水災害の防止といった観点から、河川の水位、地下水の水位、ダム水位、湧水量など水に関連した監視項目が所定の範囲内に収まっているか注視し、さらには、これら監視項目が所定の範囲に収まるように方策を立てなければならない。 Taking water as an example, water resource management is, of course, an important measure. For example, from the viewpoint of effective use of water resources or prevention of water disasters, pay close attention to whether water-related monitoring items such as river water level, groundwater level, dam water level, and spring water volume are within a specified range. Measures must be taken so that these monitoring items fall within a predetermined range.
ある広がりを持った一定範囲の地圏環境において水の挙動を正確に把握するのは簡単ではない。水は、大気、地表さらには地下といった様々な系の間で、蒸発、降雨、河川の流れ、浸透、地下水流動、湧水など様々な挙動を繰り返してその地域に出たり入ったりしている。表面的な地形や河川形状に基づいて水の挙動をシミュレーションするモデルはいくつも提案されているが、これでは不十分である。 It is not easy to accurately grasp the behavior of water in a certain range of geosphere environment with a certain spread. Water enters and exits the area by repeating various behaviors such as evaporation, rainfall, river flow, infiltration, groundwater flow, and spring water among various systems such as the atmosphere, the ground surface, and the underground. Several models have been proposed to simulate water behavior based on surface topography and river shape, but this is not sufficient.
そこで、本出願人は、陸域における水循環システムの総合的シミュレーション装置としてGETFLOWS(登録商標)を開発し、水循環の研究に加え、自治体の水行政に関する有用なデータの提供およびアドバイスを行ってきた(例えば非特許文献1、2。この他、出願人、発明者らの論文が多くあり、出願人のウェブサイトに紹介されている)。GETFLOWS(登録商標)は、陸域における水循環システムを多相多成分流体系として定式化し、地上および地下の水の流れを完全に一体化させて水挙動のシミュレーションを行うことができる。さらに、シミュレーション結果を地図上に分かりやすく可視化することができる。 Therefore, the present applicant has developed GETFLOWS (registered trademark) as a comprehensive simulation device for the water circulation system in the terrestrial area, and has provided useful data and advice on water administration of local governments in addition to research on water circulation ( For example, Non-Patent Documents 1 and 2. In addition, there are many papers by the applicant and the inventors, which are introduced on the applicant's website). GETFLOWS (registered trademark) can formulate a water circulation system in a land area as a multi-phase multi-component fluid system, and can completely simulate the water behavior by completely integrating the flow of ground and underground water. Furthermore, the simulation result can be easily visualized on the map.
たしかにGETFLOWS(登録商標)は優れた総合的シミュレーション装置なのであるが、実際にこれを各自治体が運用するとなると難しい問題が種々発生する。GETFLOWS(登録商標)は高度なコンピュータシミュレーション装置であり、これを適切に使いこなすにはかなりの専門的知識が要求される。また、GETFLOWS(登録商標)のような総合的シミュレーション装置を動作させるにはかなりの大型コンピュータを要する。例えば一部屋をコンピュータ専用室にする必要があるであろう。このようなことを考えると、GETFLOWS(登録商標)そのものを各自治体が運用するというのは現実的ではない。 Certainly, GETFLOWS (registered trademark) is an excellent comprehensive simulation device, but various problems arise when each municipality actually operates it. GETFLOWS (registered trademark) is an advanced computer simulation apparatus, and considerable expertise is required to properly use it. In addition, a considerably large computer is required to operate an integrated simulation apparatus such as GETFLOWS (registered trademark). For example, one room may need to be a computer room. Considering this, it is not realistic for each local government to operate GETFLOWS (registered trademark) itself.
本発明の資源管理支援システムは、
コンピュータ上で所定地域における資源の循環状態を再現する循環モデルを構築し、
前記循環モデルの機能の一部をトレースした学習済みメタモデルを構築し、
前記所定地域の管理者が利用する利用者端末に前記学習済みメタモデルを組み込んだ
ことを特徴とする。
The resource management support system of the present invention includes:
Build a circulation model that reproduces the circulation state of resources in a given area on a computer,
Build a trained metamodel that traces some of the functions of the circular model,
The learned metamodel is incorporated in a user terminal used by an administrator in the predetermined area.
本発明の資源管理支援システムの運用方法は、
コンピュータ上で所定地域における資源の循環状態を再現する循環モデルを構築し、
前記循環モデルの機能の一部をトレースした学習済みメタモデルを構築し、
前記所定地域の管理者が利用する利用者端末に前記学習済みメタモデルを組み込み、
前記管理者は、前記学習済みメタモデルを用いて監視対象の指標を得る
ことを特徴とする。
The operation method of the resource management support system of the present invention is:
Build a circulation model that reproduces the circulation state of resources in a given area on a computer,
Build a trained metamodel that traces some of the functions of the circular model,
Incorporating the learned metamodel into a user terminal used by an administrator in the predetermined area,
The manager obtains an index to be monitored using the learned metamodel.
本発明では、
前記学習済みメタモデルを用いて得た監視対象の指標を所定基準値と対比して指標の良否を判断し、
判断結果が否である場合には、前記循環モデルの運営者が当該循環モデルを用いたシミュレーション演算を実行する
ことが好ましい。
In the present invention,
The index of the monitoring target obtained using the learned meta model is compared with a predetermined reference value to determine the quality of the index,
When the determination result is NO, it is preferable that the operator of the circulation model executes a simulation operation using the circulation model.
本発明の資源管理支援システムは、
コンピュータ上で所定地域における水の循環状態を再現する水循環モデルを構築し、
前記水循環モデルの機能の一部をトレースして、その地域の水収支を得る水収支メタモデルを構築し、
前記所定地域の管理者が利用する利用者端末に前記水収支メタモデルを組み込んだ
ことを特徴とする。
The resource management support system of the present invention includes:
Build a water circulation model that reproduces the water circulation state in a given area on a computer,
Trace a part of the functions of the water cycle model to build a water balance metamodel that obtains the water balance of the area,
The water balance metamodel is incorporated in a user terminal used by an administrator in the predetermined area.
本発明の資源管理支援システムの運用方法は、
コンピュータ上で所定地域における水の循環状態を再現する水循環モデルを構築し、
前記水循環モデルの機能の一部をトレースし、その地域の水収支を得る水収支メタモデルを構築し、
前記所定地域の管理者が利用する利用者端末に前記水収支メタモデルを組み込み、
前記管理者は、前記水収支メタモデルを用いて監視指標としての水収支を得る
ことを特徴とする。
The operation method of the resource management support system of the present invention is:
Build a water circulation model that reproduces the water circulation state in a given area on a computer,
Trace a part of the function of the water cycle model, build a water balance metamodel to get the water balance of the area,
Incorporate the water balance metamodel into the user terminal used by the administrator in the predetermined area,
The manager obtains a water balance as a monitoring index using the water balance metamodel.
本発明では、
前記水収支メタモデルを用いて得た水収支を所定基準値と対比して指標の良否を判断し、
判断結果が否である場合には、前記水循環モデルの運営者が当該循環モデルを用いたシミュレーション演算を実行する
ことが好ましい。
In the present invention,
Judge the quality of the index by comparing the water balance obtained using the water balance metamodel with a predetermined reference value,
When the determination result is negative, it is preferable that the operator of the water circulation model executes a simulation calculation using the circulation model.
本発明では、
さらに、入力データの一つを水収支として水収支以外の指標を算出する第2学習済みメタモデルを構築し、
管理者が利用する利用者端末に前記水収支メタモデルに加えて前記第2学習済みメタモデルを組み込む
ことが好ましい。
In the present invention,
In addition, a second learned metamodel that calculates an index other than the water balance using one of the input data as the water balance is constructed.
In addition to the water balance metamodel, it is preferable to incorporate the second learned metamodel into a user terminal used by an administrator.
本発明の実施形態を図示するとともに図中の各要素に付した符号を参照して説明する。
(第1実施形態)
まず本実施形態の概要を説明しておく。
本発明が提供する資源管理支援システムは、水循環の総合的シミュレーション装置であるGETFLOWS(登録商標)そのものを直接的に利用するのではなく、GETFLOWS(登録商標)の機能の一部をトレースした学習済みメタモデルを利用するものである。GETFLOWS(登録商標)を用いれば、ある地域における水収支はもちろんのこと、任意の地点での水の挙動を詳細なシミュレーション結果として得られる。しかし、学術的な調査研究ならいざ知らず、ある自治体が行政施策として水資源管理を行うにあたってはその全域における詳細なシミュレーション解析が常に必要というわけではない。自治体ごとに特有の事情があるので一概には言えないが、ダム水位の推移予測、取水地における地下水水位の推移予測、基準観測点における河川水位の推移予測、さらには、水収支の推移予測など、いくつかの指標を決めておき、これら決まった指標を監視(モニタリング)すればよい。
An embodiment of the present invention will be illustrated and described with reference to reference numerals attached to elements in the drawing.
(First embodiment)
First, an outline of the present embodiment will be described.
The resource management support system provided by the present invention does not directly use GETFLOWS (registered trademark) itself, which is a comprehensive simulation device for water circulation, but has learned a part of the functions of GETFLOWS (registered trademark). It uses a metamodel. If GETFLOWS (registered trademark) is used, not only the water balance in a certain area but also the water behavior at an arbitrary point can be obtained as a detailed simulation result. However, we are not aware of academic research, and it is not always necessary to have a detailed simulation analysis of the entire area when a local government manages water resources as an administrative measure. Although there is a situation specific to each local government, it cannot be generally stated, but prediction of dam water level transition, groundwater level transition prediction at the intake site, river water level transition prediction at the reference observation point, and water balance transition prediction, etc. It is only necessary to determine some indicators and monitor (monitor) these determined indicators.
図1にシステムの概要を示す。
各自治体には、GETFLOWS(登録商標)−の機能の一部をトレースした学習済みメタモデル300A、300B、300Cを提供する。そして、自治体では、メタモデル300A、300B、300Cを利用して各監視項目の指標値、各指標が所定基準を満たしているかどうかをチェックする。もし所定基準から外れた指標が出現した場合には、GETFLOWS(登録商標)100を用いた詳細な評価を行い、具体的対策を検討し、施策に反映する。
FIG. 1 shows an overview of the system.
Each of the local governments is provided with learned metamodels 300A, 300B, and 300C obtained by tracing a part of the function of GETFLOWS (registered trademark). Then, the local government uses the meta models 300A, 300B, and 300C to check the index value of each monitoring item and whether each index satisfies a predetermined standard. If an indicator that deviates from the predetermined standard appears, a detailed evaluation using GETFLOWS (registered trademark) 100 is performed, a specific measure is examined, and the measure is reflected.
図2、図3、図4、図5は、資源管理支援システムの運用手順を示すフローチャートである。
フローチャートに従って資源管理支援システムの運用方法を説明する。
最初に行うことは、GETFLOWS(登録商標)にシミュレーションモデルを構築することである(ST100)。この資源管理支援システムを利用する自治体地域の情報を入力し、この自治体地域の水循環モデルを構築する。GETFLOWS(登録商標)自体は既知の装置であり、出願人、発明者らが多くの文献で紹介しているし、また、GETFLOWS(登録商標)そのものが本発明の本質というわけではない。したがって、詳細な説明は割愛し、簡単に述べておく(図6参照)。
2, 3, 4, and 5 are flowcharts showing the operation procedure of the resource management support system.
The operation method of the resource management support system will be described according to the flowchart.
The first thing to do is to build a simulation model in GETFLOWS (registered trademark) (ST100). Information on the local government area that uses this resource management support system is input, and a water circulation model for this local government area is constructed. GETFLOWS (registered trademark) itself is a known device, and the applicant and the inventors have introduced it in many documents, and GETFLOWS (registered trademark) itself is not the essence of the present invention. Therefore, a detailed description is omitted and briefly described (see FIG. 6).
図6は、水循環シミュレーション装置(GETFLOWS(登録商標)100のシステム概略図である。
4次元水循環解析シミュレーションプログラム、すなわち、GETFLOWS(登録商標)の本体が、プログラムメモリ110に格納されている。水循環モデルを構築するにあたっては、例えば、地形データ、地質データ、水質データ、などの自然環境的データの他、土地利用状況、取水点、取水量といった人工的要素のデータがいる。また、歴史的変遷のデータや必要に応じて実測データを加味する。これらを予め基礎データ120として入力しておく。これら基礎データ(120)と解析シミュレーションプログラム(110)とにより、その地域の水循環モデル140が得られる。そして、時間的スケールを加味しつつ、これら基礎データ120と解析シミュレーションプログラム110とに基づいて演算(130)を実行することにより、その地域における過去から現在に至る四次元的水循環モデル140を構築する。
FIG. 6 is a system schematic diagram of the water circulation simulation apparatus (GETFLOWS (registered trademark) 100).
A four-dimensional water circulation analysis simulation program, that is, the main body of GETFLOWS (registered trademark) is stored in the program memory 110. In constructing a water cycle model, there are, for example, natural environment data such as topographic data, geological data, and water quality data, as well as data on artificial factors such as land use status, water intake points, and water intake. In addition, historical change data and actual measurement data are taken into account as necessary. These are input as basic data 120 in advance. From these basic data (120) and the analysis simulation program (110), the water circulation model 140 of the area is obtained. Then, the calculation (130) is performed based on the basic data 120 and the analysis simulation program 110 while taking the time scale into consideration, thereby constructing a four-dimensional water circulation model 140 from the past to the present in the region. .
このようにして出来た水循環モデルが妥当であるかどうかの検証は当然必要である(ST110)。例えば、現在の河川形状を再現できているか、実際の気象条件を入力したときに主要地点での水挙動を再現できているか、など厳しい検証が加えられる。水循環モデルに不十分な点があれば、ST100に戻ってより正確な水循環モデルを構築する。 It is of course necessary to verify whether the water circulation model thus produced is valid (ST110). For example, strict verification is added, such as whether the current river shape can be reproduced or whether the water behavior at the main point can be reproduced when actual weather conditions are input. If there are insufficient points in the water circulation model, the process returns to ST100 to construct a more accurate water circulation model.
このようにして水循環モデルが完成したら、次にメタモデルを構築する。メタモデルは、監視指標ごとに用意する。監視すべき指標はひとつではなくて複数有り得るのであるが、監視指標ごとに特別に学習させたメタモデルを構築する。自治体が複数の指標を監視したいのであれば、必要に応じて複数のメタモデルを組み合わせたパッケージを提供する。なお、一つのメタモデルで複数の監視指標をひとまとめに計算するようにメタモデルを作成することも理論的には不可能ではない。が、計算負荷が重くなりすぎる。複数の演算がうまく収束するとも限らない、といった問題が考えられる。また、一つの監視指標ごとに一つのメタモデルを構築しておけば、ユーザニーズに応じて後から足したり引いたりしやすいという利点もある。ただし、「一つの監視指標ごとに一つのメタモデル」と限定するわけではなく、ある程度相関するような指標であれば二つ以上の指標をひとまとめに算出するメタモデルを構築してもよい。 Once the water cycle model is completed in this way, the metamodel is constructed next. A meta model is prepared for each monitoring index. There may be more than one index to be monitored, but a meta model that is specially learned for each monitoring index is constructed. If the local government wants to monitor multiple indicators, it will provide a package that combines multiple metamodels as needed. Note that it is theoretically impossible to create a meta model so that a plurality of monitoring indexes are calculated together with one meta model. However, the calculation load becomes too heavy. There may be a problem that a plurality of operations may not converge well. In addition, if one meta model is constructed for each monitoring index, there is an advantage that it can be easily added or subtracted later according to user needs. However, the present invention is not limited to “one meta model for each monitoring index”, and a meta model that collectively calculates two or more indices may be constructed as long as the indices correlate to some extent.
メタモデルを構築するにあたって監視指標を決める(ST120)。ここでは水収支を監視指標とする。水収支というのは、その地域における水の流入量と流出量との差である。例えば、一週間や一ヶ月といったある期間で水収支が所定基準値を超えてプラスになり過ぎると、河川の増水や地下水位上昇などの危険がある。あるいは、ある期間で水収支が大きくマイナスになりすぎると、地下水、湧水、ダム貯水が枯れるといった問題に繋がる。 In constructing the metamodel, a monitoring index is determined (ST120). Here, the water balance is used as a monitoring index. The water balance is the difference between the inflow and outflow of water in the area. For example, if the water balance exceeds a predetermined reference value and becomes too positive in a certain period such as one week or one month, there is a risk of river increase or groundwater level rise. Or, if the water balance becomes too negative for a certain period, it will lead to problems such as groundwater, springs, and dam reservoirs wither.
ここで、水収支というのは直接に測定できない値である。例えば河川の水位やある地点の地下水位といった直接的に測定できる値とは性質が異なる。しかし、ある地域の水行政を総合的に考えるにあたっては、複数地点での直接的な計測値だけではなく、その地域でトータルの水収支がどうなっているのかという総合的視点での現状把握や将来予測が必要である。GETFLOWS(登録商標)の水循環モデルを用いたシミュレーション演算によれば、その地域での水の挙動がすべて求められるので水収支ももちろん求まる。ただ、GETFLOWS(登録商標)を自治体自身が運用するのは大変である。そこで、水収支だけに特化し、水収支についてはGETFLOWS(登録商標)と同等の精度でアウトプットできるメタモデルを構築する(ST130)。このようなメタモデルを構築する手法自体は、例えば人工ニューラルネットワークに学習させるといった方法がよく知られている。ここでは簡単に説明する。 Here, the water balance is a value that cannot be measured directly. For example, the property is different from a value that can be directly measured, such as a river water level or a groundwater level at a certain point. However, when comprehensively considering the water administration of a certain area, not only the direct measurement values at multiple points, but also the current situation from a comprehensive point of view of the total water balance in that area Future prediction is necessary. According to the simulation calculation using the water circulation model of GETFLOWS (registered trademark), since all the water behavior in the area is obtained, the water balance is of course obtained. However, it is difficult for local governments to operate GETFLOWS (registered trademark). Therefore, a metamodel that can be output with the same accuracy as that of GETFLOWS (registered trademark) is constructed for the water balance only (ST130). As a method for constructing such a metamodel, for example, a method of learning by an artificial neural network is well known. Here is a brief description.
図3は、水収支メタモデルを構築する手順の概要である。
まず、入力データの組を複数用意する(ST131)。入力データとしては、気象条件(降水量、気温、湿度)、河川、地下水の水位、各取水点での取水量、などである。これら入力データを用いてGETFLOWS(登録商標)でシミュレーション演算を実行する(ST132)。これにより、各入力データ組に対する正解(水収支)が得られる。入力データ組と正解(水収支)とを対にして学習用データを準備する(ST133)。そして、前記学習用データを使ってニューラルネットモデルに学習させ、水収支に関してGETFLOWS(登録商標)をトレースしたメタモデルを得る(ST134)(図7参照)。このようにして得たメタモデルが妥当であるかどうか検証し(ST135)、不十分な点があればST131に戻ってより妥当なメタモデルを構築する。
FIG. 3 is an outline of the procedure for constructing the water balance metamodel.
First, a plurality of sets of input data are prepared (ST131). Input data includes meteorological conditions (precipitation, temperature, humidity), river and groundwater levels, and intake at each intake point. Using these input data, a simulation operation is executed with GETFLOWS (registered trademark) (ST132). Thereby, the correct answer (water balance) for each input data set is obtained. Learning data is prepared by pairing the input data set and the correct answer (water balance) (ST133). Then, using the learning data, the neural network model is trained to obtain a meta model obtained by tracing GETFLOWS (Registered Trademark) regarding the water balance (ST134) (see FIG. 7). It is verified whether the metamodel obtained in this way is valid (ST135), and if there are insufficient points, the process returns to ST131 to construct a more valid metamodel.
このように得たメタモデル(水収支メタモデル)を自治体のパソコンにインストールし、水収支メタモデルを運用する(ST200)。運用ステージの手順を図4、図5のフローチャートを参照しながら説明する。また、図8は、メタモデル運用PC(利用者端末)のシステム概略図である。要は、一般的なパソコンに前記学習済みメタモデル411と、このメタモデルを運用するための運用プログラム412と、をインストールしたものである。まず、水収支を得るために必要な入力データを準備する(ST210)。例えば、民間の気象情報サービスから定期的にその地域の気象情報(210)を得ることができる。 The metamodel (water balance metamodel) obtained in this way is installed in a local government personal computer, and the water balance metamodel is operated (ST200). The procedure of the operation stage will be described with reference to the flowcharts of FIGS. FIG. 8 is a system schematic diagram of a metamodel operation PC (user terminal). In short, the learned metamodel 411 and an operation program 412 for operating this metamodel are installed on a general personal computer. First, input data necessary for obtaining a water balance is prepared (ST210). For example, local weather information (210) can be obtained periodically from a private weather information service.
また、自治体は定点観測を行っており、河川、地下水の水位、ダム貯水量、などの観測データ(220)を登録していく。図9は、観測データ登録用の画面例である。このインターフェースは、運用プログラム412によって提供される。登録用画面において、観測項目、観測地点、観測日、観測値(ここでは水温)、といったデータの入力セルが与えられ、登録者は画面の指示に従って入力していく。 In addition, the local government conducts fixed-point observations, and registers observation data (220) such as rivers, groundwater levels, and dam reservoir volumes. FIG. 9 shows an example of a screen for registering observation data. This interface is provided by the operation program 412. On the registration screen, data input cells such as observation item, observation point, observation date, observation value (in this case, water temperature) are given, and the registrant inputs in accordance with the instructions on the screen.
また、実際の観測データを用いた簡易シミュレーションの他、将来計画や防災計画のため、仮の条件の下で簡易シミュレーションする場合がある。なお、本発明の性質上、タイプが異なるシミュレーション演算が二つ登場するので、以下の説明では、GETFLOWS(登録商標)を用いた総合的シミュレーションを詳細シミュレーションと称し、メタモデルを用いた簡易なシミュレーション演算を簡易シミュレーションと称することにする。仮の条件の下で簡易シミュレーションする場合には、所定のシナリオに基づいて設定した架空データを予測用入力ファイル230として入力する。 In addition to simple simulations using actual observation data, simple simulations may be performed under temporary conditions for future plans and disaster prevention plans. Since there are two different types of simulation operations due to the nature of the present invention, in the following description, comprehensive simulation using GETFLOWS (registered trademark) is referred to as detailed simulation, and simple simulation using a metamodel. The calculation will be referred to as simple simulation. When a simple simulation is performed under temporary conditions, fictitious data set based on a predetermined scenario is input as a prediction input file 230.
そして、水収支メタモデルによる簡易シミュレーション演算を実行する(ST220)。この演算にあたっては入力データを選択する必要がある。図10は、条件選択画面の例である。メタモデルとして水収支評価メタモデル411を選択し、さらに、実際の観測データ220を用いた簡易シミュレーションを行うか、予測用入力ファイル230を用いた簡易シミュレーションを行うか、を選択する。さらに、実際の観測データ220を用いる場合には、図11に示すように、評価期間を設定する。そして、簡易シミュレーション演算の実行(評価ボタン491をクリック)により、図12のような演算結果492を得る(ST230)。 And the simple simulation calculation by a water balance metamodel is performed (ST220). In this calculation, input data must be selected. FIG. 10 is an example of a condition selection screen. The water balance evaluation metamodel 411 is selected as a metamodel, and further, whether to perform a simple simulation using the actual observation data 220 or to perform a simple simulation using the prediction input file 230 is selected. Furthermore, when the actual observation data 220 is used, an evaluation period is set as shown in FIG. Then, by executing a simple simulation calculation (clicking the evaluation button 491), a calculation result 492 as shown in FIG. 12 is obtained (ST230).
なお、指標ごとにメタモデルがあり、メタモデルごとに演算に必要な入力データに違いがある。ここでは水収支を例にしているので、気象条件(降水量、気温、湿度)、河川、地下水の水位、各取水点での取水量、などが簡易シミュレーションに必要なデータである。が、例えば、汚染物質収支(NOx、SOxの収支)を求めるのであれば、気象条件として風の強さや風向きが必要であったり、定点観測値として汚染物質の観測データが必要であったりする。あるいは、熱量収支であれば、気象条件として雲の量や、定点観測値として地下温度が必要になったりする。メタモデルの選択に応じて演算にどの観測データが必要であるかは運用プログラム412の方に予め登録しておく。 There is a meta model for each index, and there is a difference in input data necessary for calculation for each meta model. Since the water balance is taken as an example here, the weather conditions (precipitation, temperature, humidity), river, groundwater level, water intake at each water intake point, etc. are data necessary for simple simulation. However, for example, if the pollutant balance (NOx, SOx balance) is to be obtained, wind intensity and direction are required as weather conditions, or pollutant observation data is required as fixed-point observation values. Or if it is a calorie | heat amount balance, the amount of clouds will be needed as a weather condition, and underground temperature will be needed as a fixed-point observation value. Which operation data is required for the calculation according to the selection of the meta model is registered in advance in the operation program 412.
簡易シミュレーション演算を実行すれば水収支が出力として得られるわけであるが、この水収支が所定の範囲に収まっているのか評価しなければならない。そこで、運用プログラム412には、水収支に対応する評価基準値を登録しておく。そして、運用プログラム412が、演算結果としての水収支を評価基準値と対比し、両者のギャップが適切な範囲か否か(OKかNGか)を自動判定するようにしておく。この判定結果は、演算結果とともに、図12の例のように表示される(ST240)。以下の説明では、メタモデル運用PC上での指標判定を一次判定と称することにする。 If a simple simulation calculation is executed, a water balance is obtained as an output, but it must be evaluated whether this water balance is within a predetermined range. Therefore, an evaluation reference value corresponding to the water balance is registered in the operation program 412. Then, the operation program 412 compares the water balance as the calculation result with the evaluation reference value, and automatically determines whether or not the gap between the two is in an appropriate range (OK or NG). The determination result is displayed together with the calculation result as in the example of FIG. 12 (ST240). In the following description, index determination on the metamodel operation PC is referred to as primary determination.
一次判定において評価結果がOKであれば(ST250:YES)、データを記録し(ST410)、終了条件を満たすまでST210からST410までのループを繰り返すことになる。
記録データは、保管される他、上長承認や公報に利用されることになる。
If the evaluation result is OK in the primary determination (ST250: YES), data is recorded (ST410), and the loop from ST210 to ST410 is repeated until the end condition is satisfied.
In addition to being stored, the recorded data will be used for supervisor approval and publication.
実際の運用場面では、一次判定の閾値を設定するにあたって少し余裕をとっておく方が好ましいかもしれない。
メタモデル411によるシミュレーション演算はやはり簡易なものなのであって、GETFLOWS(登録商標)を用いるような詳細シミュレーションと全く同じ精度で指標(水収支)を算出できるとは限らない。
したがって、安全サイドに少し余裕を見ておき、厳しめの閾値を設定しておく方がよいであろう。
In actual operation situations, it may be preferable to leave a little margin when setting the threshold for primary determination.
The simulation calculation by the meta model 411 is still simple, and it is not always possible to calculate the index (water balance) with exactly the same accuracy as the detailed simulation using GETFLOWS (registered trademark).
Therefore, it is better to set a strict threshold with some margin on the safe side.
ここで、一次判定において評価結果がNGであれば(ST250:NO)、より詳細な二次判定のステージに移行する。自治体としては一次判定をクリアできなかった場合、より詳細なシミュレーション演算をGETFLOWS(登録商標)の運営事業者に依頼する。すなわち、GETFLOWS(登録商標)による詳細シミュレーションを実行する(ST310)。そして、GETFLOWS(登録商標)にて得られたより精度の高いシミュレーション結果を評価基準値と対比する(ST320)。二次判定で使用する評価基準値や閾値は一次判定で使用するものよりもシビアであってもよい。さらには、GETFLOWS(登録商標)を用いれば水収支だけでなく他の指標もすべて得られるのであるから他の指標も併せて各種判定を行ってもよい。 Here, if the evaluation result is NG in the primary determination (ST250: NO), the process proceeds to a more detailed secondary determination stage. If the local government cannot clear the primary determination, it requests the GETFLOWS (registered trademark) operator for more detailed simulation calculation. That is, a detailed simulation by GETFLOWS (registered trademark) is executed (ST310). Then, the more accurate simulation result obtained by GETFLOWS (registered trademark) is compared with the evaluation reference value (ST320). The evaluation reference value and threshold used in the secondary determination may be more severe than those used in the primary determination. Further, if GETFLOWS (registered trademark) is used, not only the water balance but also all other indices can be obtained, so various determinations may also be made together with other indices.
二次判定を行った結果としてOK判定であれば、データを記録して(ST410)ST210に戻ればよい。一方、二次判定を行った結果としてNG判定であれば、具体的な対策を検討する必要がある(ST340)。具体的な対策というのは、例えば、取水制限かもしれないし、水害対策かもしれない。将来計画であれば、開発計画の変更などの場合もあるであろう。 If the result of the secondary determination is an OK determination, data may be recorded (ST410) and the process may return to ST210. On the other hand, if the result of the secondary determination is NG determination, it is necessary to consider specific countermeasures (ST340). Specific measures may be, for example, water intake restrictions or flood damage measures. If it is a future plan, the development plan may be changed.
このような本実施形態によれば次の効果を奏する。
(1)高度な総合的シミュレーション装置(GETFLOWS(登録商標))を自治体が自ら運用するのは難しい。
これに対し、学習済みメタモデルを利用することにより、各自治体が自ら、いつでも、監視指標(水収支)を得て、必要な判断を下すことができる。迅速、適確な判断に繋がると期待できる。
According to this embodiment, the following effects are obtained.
(1) It is difficult for a local government to operate an advanced comprehensive simulation device (GETFLOWS (registered trademark)) by itself.
On the other hand, by using the learned metamodel, each local government can obtain a monitoring index (water balance) at any time and make a necessary judgment. It can be expected to lead to prompt and accurate judgment.
(2)総合的シミュレーションソフト(GETFLOWS(登録商標))を使いこなすには、まさしく高度な総合的技量が求められる。例えば、多種多様なパラメータを適切に調整するのは相当な知識と労力を要するであろう。
これに対し、限定した監視指標(水収支)を求めるメタモデルを運用するのであれば、入力項目も決まってくるのであるから、使いやすいインタフェース(操作画面)を提供することもできる。例えば、マニュアルに従って操作すれば適切に稼働するシステムも実現可能であり、多くの人が使えるようになる。このことは作業分担にも繋がる。
(2) To use the comprehensive simulation software (GETFLOWS (registered trademark)), a very high overall skill is required. For example, appropriately adjusting a wide variety of parameters would require considerable knowledge and effort.
On the other hand, if a meta model for obtaining a limited monitoring index (water balance) is operated, the input items are also determined, and thus an easy-to-use interface (operation screen) can be provided. For example, a system that operates properly can be realized by operating according to the manual, and can be used by many people. This also leads to work sharing.
(3)メタモデルを構築するにあたっては、監視項目ごとに一つのメタモデルとした。したがって、一つ一つのメタモデルの精度を高くでき、かつ、計算負荷も軽くなる。そして、ユーザニーズにパッケージを組み換えることも簡単になる。 (3) When constructing a meta model, one meta model is used for each monitoring item. Therefore, the accuracy of each meta model can be increased and the calculation load is reduced. And it becomes easy to rearrange the package to the user needs.
(第2実施形態)
上記第1実施形態では、シミュレーション結果として水収支を求めるメタモデルを例に説明した。水に限らず、それが汚染物質であっても熱量であっても、収支というのは立体的、総合的な情報であり、地域全体の行政を預かる自治体としては監視項目とするのに基本的、根源的、合理的かつ直観的な良い指標であると言える。数地点での実際の観測情報だけを当てにしていてはバランスの取れた施策は難しいであろう。一方、水行政に慣れた担当者や担当部署であれば水収支は分かりやすい指標であるが、一般人、議会、他部署にはやや分かりにくい数値である。そこで、水収支の値を合理的な理由付けとして背負いながらも、一般の人のために分かりやすい指標に結びつくようになっている方が好ましい。そこで、メタモデルをリレーさせ、水収支を分かりやすい指標、例えば、ある代表的観測点の水位などに結びつけるようにする。
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the meta model for obtaining the water balance as a simulation result has been described as an example. Regardless of water, whether it is pollutants or heat, the balance is three-dimensional and comprehensive information, and it is basically a monitoring item for local governments that entrust the administration of the entire region. It can be said that it is a good indicator that is fundamental, rational and intuitive. Balanced measures will be difficult if you rely only on actual observation information at several locations. On the other hand, the water balance is an easy-to-understand index for persons in charge and departments familiar with water administration, but it is somewhat difficult to understand for the general public, parliament, and other departments. Therefore, it is preferable that the value of the water balance be linked to an easy-to-understand index for the general public while carrying the value of the water balance as a reasonable reasoning. Therefore, the metamodel is relayed so that the water balance is linked to an easy-to-understand index such as the water level at a representative observation point.
図13は、二段目のメタモデル420として、所望の指標をアウトプットするメタモデルを追加した例である。この二段目メタモデル420は、少なくとも入力データの一つを水収支とし、必要に応じてその他データも用いながら、所望の指標を算出する。所望の指標というのは、例えば、天然名水や温泉の湧水量であってもよいし、河川、地下水の水位であってもよい。これらはある地点の観測値に対応付く。二段目メタモデル420で得られる指標値を第2指標と名付けることにする。このような第2指標は一般人にも分かりやすく、地域によっては歴史的経緯などにより馴染み深いものであることも多い。このように分かりやすい指標は具体的な行動に結びつきやすく、より有用な指標になると考えられる。 FIG. 13 shows an example in which a meta model for outputting a desired index is added as the second-stage meta model 420. The second-stage metamodel 420 calculates a desired index using at least one of input data as a water balance and using other data as necessary. The desired index may be, for example, natural well-known water or the amount of spring water of a hot spring, or the water level of a river or groundwater. These correspond to the observed values at a certain point. The index value obtained by the second-stage meta model 420 will be named the second index. Such a second index is easy to understand for the general public, and in some areas, it is often familiar to the historical background. Such easy-to-understand indicators are likely to lead to specific actions and are considered to be more useful indicators.
ここで、一段目のメタモデル411を飛ばして、入力データ(気象条件や環境観測値など)から第2指標(例えばある地点の湧水量)を直接求めるようなメタモデルを構築することはもちろんできる。それでも、敢えて一段目と二段目とに分けておくことには意味がある。二段目のメタモデル420は水収支を入力データにできるからである。水収支自体は直接には観測できない値なのであるから、一段目の入力データにはできない。しかし、例えば、将来予測や防災計画を考えるにあたって、水収支をパラメータとして振ってみてその他の指標の動きを見たい場合がある。生の観測データ(気象条件や環境観測値など)や、あるいは、観測データの予測値から直接に第2指標(例えばある地点の湧水量)が求まったとしても、その数字の意味や根拠が余りにもブラックボックス過ぎて合理的推論が何も出来ず、意味が分からないことになる。こうなると、結局は勘や経験に頼った行政となるであり、システムを導入する意味が減殺されてしまうであろう。 Here, it is of course possible to build a meta model that directly calculates the second index (for example, the amount of spring water at a certain point) from the input data (such as weather conditions and environmental observation values) by skipping the first-stage meta model 411. . Still, it makes sense to divide it into the first and second stages. This is because the second-stage metamodel 420 can use the water balance as input data. The water balance itself is a value that cannot be observed directly, so it cannot be used as the first-stage input data. However, for example, when considering future predictions and disaster prevention plans, there are cases where it is desired to see the movement of other indicators by shaking the water balance as a parameter. Even if the second index (for example, the amount of spring water at a certain point) is obtained directly from raw observation data (such as weather conditions and environmental observation values) or from the prediction value of the observation data, the meaning and basis of the numbers are too However, it is too black box to make any reasonable reasoning, and the meaning is unknown. If this happens, the government will eventually rely on intuition and experience, and the meaning of introducing the system will be diminished.
そこで、(水)収支をアウトプットする一段目メタモデルとは別に、水収支を入力データにできる二段目メタモデルを用意するのである。水収支が明示的に表(おもて)に表れてくることにより、第2指標の数値の背景が合理的に推論でき、より適切な方策に結びつくことが期待できる。 Therefore, apart from the first-stage metamodel that outputs the (water) balance, a second-stage metamodel that can use the water balance as input data is prepared. By explicitly showing the water balance in the table, it is possible to reasonably infer the background of the numerical value of the second indicator, and it can be expected to lead to a more appropriate policy.
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
水は一例であり、GETFLOWS(登録商標)も一例である。
監視すべき項目としては、水の他、各種資源、汚染物質、熱量など様々ある。
水に対応する総合的シミュレーション装置はGETFLOWS(登録商標)が代表例であるが、監視項目が変わってくれば、空間的、時間的スケールを加味した循環の総合的シミュレーション装置も当然変わってくる。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
Water is an example, and GETFLOWS (registered trademark) is also an example.
Items to be monitored include water, various resources, pollutants, and heat.
A typical example of a comprehensive simulation apparatus corresponding to water is GETFLOWS (registered trademark). However, if the monitoring items are changed, the comprehensive simulation apparatus of the circulation in consideration of the spatial and temporal scales naturally changes.
100…GETFLOWS(登録商標)、110…プログラムメモリ、120…基礎データ、140…水循環モデル、220…観測データ、230…予測用入力ファイル、300A、300B、300C…メタモデル、411…水収支評価メタモデル、412…運用プログラム、420…二段目メタモデル。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... GETFLOWS (trademark), 110 ... Program memory, 120 ... Basic data, 140 ... Water circulation model, 220 ... Observation data, 230 ... Input file for prediction, 300A, 300B, 300C ... Meta model, 411 ... Water balance evaluation meta Model, 412... Operation program, 420.
Claims (6)
前記第1の入力データは、前記循環モデルに入力可能なデータの一部であり、 The first input data is a part of data that can be input to the circulation model,
複数の前記メタモデルは、それぞれ異種の前記第1の入力データを用いてモデル化されたものであり、 The plurality of metamodels are modeled using the different first input data,
複数の前記メタモデルそれぞれに対し、前記メタモデルをモデル化する際に用いられた前記第1の入力データと同種の第2の入力データを与える入力部と、 For each of the plurality of metamodels, an input unit that gives second input data of the same type as the first input data used when modeling the metamodel;
前記第2の入力データを与えた場合に前記メタモデルが導出する演算結果を出力する出力部と、が備えられていることを特徴とする An output unit that outputs an operation result derived by the metamodel when the second input data is given.
資源管理支援システム。 Resource management support system.
前記第2のメタモデルは、前記第1のメタモデルの前記演算結果を、前記第2のメタモデルの前記第2の入力データとして入力することを特徴とする The second metamodel inputs the calculation result of the first metamodel as the second input data of the second metamodel.
請求項1記載の資源管理支援システム。 The resource management support system according to claim 1.
前記評価基準値は、前記循環モデルの評価に用いられる他の評価基準値よりも厳しいことを特徴とする The evaluation reference value is stricter than other evaluation reference values used for evaluation of the circulation model.
請求項1記載の資源管理支援システム。 The resource management support system according to claim 1.
複数の前記メタモデルの少なくとも1つとして、前記所定地域における水収支モデルを含み、 Including at least one of the plurality of metamodels as a water balance model in the predetermined area;
前記出力部は、前記水収支モデルが導出する水収支を出力することを特徴とする The output unit outputs a water balance derived from the water balance model.
請求項1乃至3いずれか1項記載の資源管理支援システム。 The resource management support system according to any one of claims 1 to 3.
請求項3を引用する請求項4記載の資源管理支援システム。 The resource management support system according to claim 4 quoting claim 3.
請求項2を引用する請求項4記載の資源管理支援システム。 The resource management support system according to claim 4, wherein the resource management support system according to claim 4 is cited.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015011969A JP6166740B2 (en) | 2015-01-26 | 2015-01-26 | Resource management support system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015011969A JP6166740B2 (en) | 2015-01-26 | 2015-01-26 | Resource management support system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016139166A JP2016139166A (en) | 2016-08-04 |
JP6166740B2 true JP6166740B2 (en) | 2017-07-19 |
Family
ID=56559150
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015011969A Active JP6166740B2 (en) | 2015-01-26 | 2015-01-26 | Resource management support system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6166740B2 (en) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021192013A1 (en) * | 2020-03-24 | 2021-09-30 | 日本電気株式会社 | Decision support device, decision support method, and computer-readable recording medium |
JP7476951B2 (en) * | 2020-03-24 | 2024-05-01 | 日本電気株式会社 | DECISION SUPPORT DEVICE, DECISION SUPPORT METHOD, AND PROGRAM |
WO2022163864A1 (en) * | 2021-02-01 | 2022-08-04 | サントリーホールディングス株式会社 | Information processing device, water resource managing method, information processing method, and recording medium |
TW202331630A (en) * | 2021-12-22 | 2023-08-01 | 日商三得利控股股份有限公司 | Information processing device, water balance information acquisition method, and program |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08161294A (en) * | 1994-12-07 | 1996-06-21 | Fujita Corp | Method and device for predicting wind velocity increase area around structure |
JP3579687B2 (en) * | 1999-06-18 | 2004-10-20 | 国立大学法人 東京大学 | Quality control method for spraying concrete |
US7031927B1 (en) * | 2000-04-12 | 2006-04-18 | Strategic Weather Services | System, method, and computer program product for weather and terrestrial vegetation-based water renovation and management forecasting |
JP2007072753A (en) * | 2005-09-07 | 2007-03-22 | Geosphere Environmental Technology Corp | Land/water pollution risk calculation method |
JP2011013753A (en) * | 2009-06-30 | 2011-01-20 | Geosphere Environmental Technology Corp | Distribution service system for stream regime prediction or the like of surface water and underground water based on open geosphere model |
JP2014037677A (en) * | 2012-08-10 | 2014-02-27 | Japan River Front Research Center | Four-dimensional water circulation reproduction/analysis/prediction/visualization simulation system |
-
2015
- 2015-01-26 JP JP2015011969A patent/JP6166740B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016139166A (en) | 2016-08-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Lane | Acting, predicting and intervening in a socio-hydrological world | |
Bakalis et al. | Seismic fragility functions via nonlinear response history analysis | |
De Michele et al. | Bivariate statistical approach to check adequacy of dam spillway | |
Li et al. | Bivariate flood frequency analysis with historical information based on copula | |
Hutton et al. | Dealing with uncertainty in water distribution system models: A framework for real-time modeling and data assimilation | |
Formetta et al. | Evaluating performance of simplified physically based models for shallow landslide susceptibility | |
Warmink et al. | Identification and classification of uncertainties in the application of environmental models | |
Downing et al. | Understanding climate policy using participatory agent-based social simulation | |
JP6166740B2 (en) | Resource management support system | |
Lin et al. | A deformation separation method for gravity dam body and foundation based on the observed displacements | |
Qi et al. | GIS-based decision support system for dam break flood management under uncertainty with two-dimensional numerical simulations | |
Brown et al. | Decision Scaling (DS): decision support for climate change | |
Moody et al. | Modeling stakeholder‐defined climate risk on the Upper Great Lakes | |
Jin et al. | Modeling blockage failures in sewer systems to support maintenance decision making | |
Serre et al. | Levee performance assessment methods integrated in a GIS to support planning maintenance actions | |
Eslamian et al. | Application of L-moments for regional frequency analysis of monthly drought indexes | |
Papaioannou et al. | Assessment and design of an engineering structure with polymorphic uncertainty quantification | |
Dobson et al. | How important are model structural and contextual uncertainties when estimating the optimized performance of water resource systems? | |
Beven et al. | The uncertainty cascade in model fusion | |
Elazouni et al. | Progress monitoring of construction projects using pattern recognition techniques | |
Webb et al. | Sustainability quantification and valuation. II: Probabilistic framework and metrics for sustainable construction | |
Anderson et al. | Fourier-PARMA models and their application to river flows | |
Zou | How should environmental exposure risk be assessed? A comparison of four methods for exposure assessment of air pollutions | |
Camici et al. | Accuracy versus variability of climate projections for flood assessment in central Italy | |
Ashbolt et al. | Multiobjective optimization of seasonal operating rules for water grids using streamflow forecast information |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161220 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161221 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20170206 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170418 |
|
RD13 | Notification of appointment of power of sub attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7433 Effective date: 20170418 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170525 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170623 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6166740 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |