JP6189093B2 - 流量予測装置、流量予測方法、流量予測プログラム、および流量予測システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、特定の地点に到達する雨水の流量を予測する流量予測装置、流量予測方法、流量予測プログラム、および流量予測システムに関する。

現在、国土交通省や気象庁では、降雨レーダを整備し、そのレーダを利用した降雨状況の観測を行っている。これらのレーダ情報は、河川の水位予測、下水道への流入量予測等に利用される他、日常生活においても天気予報における降雨状況現況の情報としても提供される等、今や欠かせない情報の一つとなっている。

また、近年、地球温暖化やヒートアイランド現象等の影響により、局所的な豪雨（ゲリラ豪雨）が多く発生しており、都市における浸水被害、河川の氾濫等、多くの被害をもたらしている。国土交通省では、このような頻発するゲリラ豪雨への対策として、全国にＸバンドＭＰ（Multi Parameter）レーダの整備を進めている。ＸバンドＭＰレーダとは、ドップラーレーダと二重偏波レーダとの機能を統合し、反射因子やドップラー速度、偏波パラメータから、雨滴の粒径分布や正確な降雨強度を推定可能なレーダ装置である。また、気象庁では、レーダー・ナウキャストによるレーダ雨量情報の配信や、降雨ナウキャストによる降水強度の配信等も行っている。

これらの情報を利用した、雨水の下水道への流入量の予測技術として、降雨レーダや地上雨量計、下水道の幹線水位計・流量計等の測定結果を利用して、雨水ポンプ施設への雨水流入量や、幹線内の雨水貯留量を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、その予測結果から、雨水ポンプや流入ゲートの運転支援が行われている。

特開２０１１−８０３４７号公報

従来の予測技術では、特定の地点に到達する雨水の流量を適切に予測することができない場合があった。
本発明が解決しようとする課題は、特定の地点に到達する雨水の流量を適切に予測することが可能な流量予測装置、流量予測方法、流量予測プログラム、および流量予測システムを提供することである。

一実施形態の流量予測装置は、第１の処理部と、第２の処理部とを備える。第１の処理部は、複数の領域毎の降雨状況に関する情報と、前記複数の領域毎に設定された、領域内から領域外への雨水の流出に関与する第１のパラメータとに基づいて、前記複数の領域毎に、領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出する。第２の処理部は、前記第１の処理部により導出された雨水の流量に基づいて、降雨が強くなる程、前記特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、前記複数の領域から特定の地点に到達する雨水の流量を導出する。

一実施形態に係る流量予測装置１が降雨状況に関する情報を取得する取得経路の一例を示す図である。 流量予測装置１の機能構成の一例を示す図である。 領域設定部２０により設定される対象区画Ａ、メッシュＭ、および特定の地点Ｄを示す図である。 第１の処理部３０および第２の処理部４０による処理の内容を説明するための説明図である。 降雨期間Ｔ内で計測された降雨強度ｒ_ｅと、第１の処理部３０により算出されるメッシュＭ内からメッシュＭ外への流量Ｑ１との関係を示す図である。 第１の処理部３０により算出される各計測期間に対応する流量Ｑ１（１）〜Ｑ１（３）を合計した流量Ｑ１の時間変化を示す図である。 あるメッシュＭから流出する雨水が地点Ｄに到達する量（流量Ｑ２（１）〜Ｑ２（３））の時間変化の一例を示す図である。 流量Ｑ２（１）〜Ｑ２（３）を合計した流量Ｑ２の時間変化を示す図である。 本実施形態の流量予測装置１により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。

以下、図面を参照し、流量予測装置、流量予測方法、流量予測プログラム、および流量予測システムの実施形態について説明する。

［構成］
図１は、一実施形態に係る流量予測装置１が降雨状況に関する情報を取得する取得経路の一例を示す図である。流量予測装置１は、例えば、降雨レーダ７０による観測結果に基づき算出される降雨強度（降雨状況を示す情報の一例である）を、ネットワークＮＷを介して配信用サーバ９０から取得する。降雨レーダ７０は、空中に電波を発信し、雨滴により反射された電波を受信することにより、ある観測範囲の降雨の状況を観測する装置である。信号処理サーバ８０は、上記反射された電波を信号処理し、各メッシュにおける降雨強度に換算する処理を行う。降雨強度とは、瞬間的な雨の強さ（例えば１分間の雨量）を１時間あたりに換算した雨量（［ｍｍ／ｈ］）である。メッシュとは、地上の領域を、所定のサイズおよび形状（例えば２５０［ｍ］×２５０［ｍ］の正方形）に仮想的に分割した各領域をいう。配信用サーバ９０は、各メッシュにおける降雨強度を、配信するデータフォーマットに変換し、変換したデータを配信する。

図２は、流量予測装置１の機能構成の一例を示す図である。流量予測装置１は、例えば、降雨データ記憶部１０と、パラメータ記憶部１５と、領域設定部２０と、第１の処理部３０と、第２の処理部４０と、表示部５０とを備える。また、流量予測装置１は、流量予測に関する応用的な機能を実現するための構成として、パラメータ学習部６０と、浸水可能性判定部６２と、ポンプ運転支援部６４とを備えてよい。

降雨データ記憶部１０は、配信用サーバ９０から取得した降雨状況に関する情報を記憶する。前述したように降雨状況に関する情報は、例えば、メッシュごとの降雨強度である。パラメータ記憶部１５は、第１の処理部３０および第２の処理部４０が演算に使用する各種パラメータを記憶する。降雨データ記憶部１０としては、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが用いられる。また、パラメータ記憶部１５としては、例えば、上記ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤの他、ＲＯＭ（Read Only Memory）やレジスタなどが用いられる。

領域設定部２０は、メッシュ群からなる対象区画と、対象区画に降った雨水が集まると考えられる特定の地点を設定する。図３は、領域設定部２０により設定される対象区画Ａ、メッシュＭ、および特定の地点Ｄを示す図である。図３において、対象区画Ａ内のメッシュＭを実線およびハッチングで示し、対象区画Ａ外のメッシュＭを破線で示した。これらの情報は、オペレータによる操作を受け付けることにより設定されてもよいし、以前に予測対象とした対象区画Ａおよび特定の地点Ｄと同じものを対象とする場合は、記憶装置からそれらの情報を読み込んでもよい。特定の地点Ｄとしては、例えば、対象区画Ａ内または対象区画Ａ付近において、最も海抜の低い地点、或いは下水道などの水路が集結する地点など、雨水が流下して集まると考えられる地点が選ばれる。別の観点として、特定の地点Ｄには、雨水を河川に放出する雨水排水ポンプ施設のある地点が選ばれることがある。こうした施設の運転支援を行うことが、流量予測装置１の目的の１つだからである。

第１の処理部３０および第２の処理部４０は、例えば、流量予測装置１の図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）が、プログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これに代えて、第１の処理部３０と第２の処理部４０の一方または双方は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア機能部であってもよい。表示部５０は、各種表示装置であり、第２の処理部４０による処理結果を表示する。

図４は、第１の処理部３０および第２の処理部４０による処理の内容を説明するための説明図である。図４では、メッシュＭにおいて特定の地点Ｄに最も近い地点をＸ、メッシュＭ内で地点Ｘから最も遠い地点をＹ、地点ＸからＤまでの距離をＬ_ＸＤ、地点ＹからＸまでの距離をＬ_ＹＸで表した。

［メッシュ内からメッシュ外への流出量の導出］
第１の処理部３０は、対象区画Ａ内の全てのメッシュＭに対して、メッシュＭ内からメッシュＭ外に流出する雨水の流量Ｑ１を、計測期間毎に導出する。計測期間とは、降雨強度が計測された各期間（例えば１分間刻みの期間）であり、降雨強度は計測期間に対応付けられた情報として入力される。以下、雨が降り出してから最初の１分間を計測期間（１）、次の１分間を計測期間（２）、次の１分間を計測期間（３）、‥ｈ−１分後からｈ分後までの１分間を計測期間（ｈ）として説明する。

第１の処理部３０は、メッシュＭに降った雨が、地点ＸからメッシュＭ外に流出するという前提の下で導出を行う。第１の処理部３０は、パラメータ記憶部１５から、メッシュＭに関する第１のパラメータを読み出す。第１のパラメータは、メッシュＭ内からメッシュＭ外への雨水の流出に関与するパラメータであり、例えば、メッシュＭの平均勾配Ｉ_Ｍ、距離Ｌ_ＹＸ、メッシュＭの面積Ｓ_Ｍ、流出係数Ｋ（後述）等を含む。なお、各メッシュＭが同一のサイズおよび形状である場合、第１のパラメータのうち距離Ｌ_ＹＸおよび面積Ｓ_Ｍは一定値となるため、「メッシュ毎の値」として読み込む必要はない。以下、これを前提とし、距離Ｌ_ＹＸを距離Ｌと、面積Ｓ_Ｍを面積Ｓと表記して説明する。

第１の処理部３０は、上記した第１のパラメータに基づき、流出の集中時間ｔ_ｃを算出する。集中時間ｔ_ｃは、例えば、キルピッチの式（１）またはババリア地方の経験式（２）によって算出される。流出の集中時間ｔ_ｃは、値が小さい程、降った雨が短時間でメッシュ外に流出することを示し、値が大きい程、降った雨が緩やかにメッシュ外に流出することを示す指標値である。
ｔ_ｃ＝Ｌ／（７２×Ｉ_Ｍ ^0.6） ‥（１）
ｔ_ｃ＝０．０６６２８×Ｌ^0.77／（Ｉ_Ｍ ^0.385） ‥（２）

そして、第１の処理部３０は、ある計測期間（ｈ）に対応するピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）を、式（３）により算出する。式中、ｔ_ｒは、それぞれの計測期間の時間的な間隔であり、一定値（例えば１分間）をとる。また、Ｋは、降った雨のうちメッシュ外に流出する量の割合を示す流出係数であり、メッシュＭ毎に０〜１までの値に設定される。また、ｒ_ｅは、計測期間毎の降雨強度である。降雨強度の性質から、分子のうちｔ_ｒ×ｒ_ｅ×Ｓは、時間ｔ_ｒ内にメッシュＭ内で降った雨の量を示す。これに流出係数Ｋを乗じると、時間ｔ_ｒ内にメッシュＭ内で降った雨の量のうち、メッシュＭ外に流出する雨の量となる。これを流出の集中時間ｔ_ｃおよびメッシュの形状等に応じた係数３．６で除算することで、ピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）が求められる。
Ｑ_Ｐ（ｈ）＝（ｔ_ｒ／ｔ_ｃ）×Ｋ×ｒ_ｅ×Ｓ／３．６ ‥（３）

図５（Ａ）〜（Ｄ）は、降雨期間Ｔ内で計測された降雨強度ｒ_ｅと、第１の処理部３０により算出されるメッシュＭ内からメッシュＭ外への流量Ｑ１との関係を示す図である。図５（Ａ）は、各計測期間（１）〜（３）における降雨強度ｒ_ｅを示し、図５（Ｂ）〜（Ｄ）は、各計測期間（１）〜（３）に降った雨が、それぞれメッシュＭ外に流出する流量Ｑ１（１）〜Ｑ１（３）の時間変化を示す。図５（Ｂ）に示すように、第１の処理部３０は、計測期間（１）に降った雨に起因する流量Ｑ１（１）を、計測期間（１）の開始時点から徐々に増加し、計測期間（１）の終了時点から時間ｔ_ｃの間は、計測期間（１）の降雨強度ｒ_ｅに応じたピーク流量Ｑ_Ｐ（１）で推移し、時間ｔ_ｃが経過すると徐々に減少する関数として算出する。同様に、図５（Ｃ）に示すように、第１の処理部３０は、計測期間（２）に降った雨に起因する流量Ｑ１（２）を、計測期間（２）の開始時点から徐々に増加し、計測期間（２）の終了時点から時間ｔ_ｃの間は、計測期間（２）の降雨強度ｒ_ｅに応じたピーク流量Ｑ_Ｐ（２）で推移し、時間ｔ_ｃが経過すると徐々に減少する関数として算出する。また、図５（Ｄ）に示すように、第１の処理部３０は、計測期間（３）に降った雨に起因する流量Ｑ１（３）を、計測期間（３）の開始時点から徐々に増加し、計測期間（３）の終了時点から時間ｔ_ｃの間は、計測期間（３）の降雨強度ｒ_ｅに応じたピーク流量Ｑ_Ｐ（３）で推移し、時間ｔ_ｃが経過すると徐々に減少する関数として算出する。図６は、各計測期間（１）〜（３）に対応する流量Ｑ１（１）〜Ｑ１（３）を合計した流量Ｑ１の時間変化を示す図である。

［メッシュから地点Ｄへの流量の導出］
第２の処理部４０は、計測期間（１）〜（ｈ）毎に、第１の処理部３０により算出された各メッシュＭから流出する雨水の流量Ｑ１（１）〜（ｈ）に基づいて、各メッシュＭから地点Ｄに到達する雨水の流量Ｑ２（１）〜（ｈ）を算出する。第２の処理部４０は、こうした処理を行うために、地点Ｘから地点Ｄへの雨水の移動に関与する第２のパラメータを、パラメータ記憶部１５から読み出す。第２のパラメータは、例えば、地点Ｘから地点Ｄまでの流域の粗度係数ｎ（［ｓ・ｍ^-1/3］）、径深Ｒ（［ｍ］）、地点Ｘから地点Ｄまでの平均勾配Ｉ_ＸＤを含む。粗度係数ｎとは、雨水が流れる際に地面等から受ける抵抗量（本来的には河川の水が河床や河岸から受ける抵抗量）を示す値である。また、径深Ｒとは、流れる雨水の断面積（流積）を、その断面における雨水に触れている部分の長さ（潤辺）で除算した値である。粗度係数ｎや径深Ｒは、例えば、地点Ｘから地点Ｄまでの地形や下水道の形態に基づいて、疑似的な値が予め求められ、パラメータ記憶部１５に記憶されている。第２の処理部４０は、メッシュＭに降り、地点Ｘから流出した雨水が地点Ｄに流れる際の流速ｖを、マニングの式（４）により算出する。
ｖ＝（１／ｎ）×Ｒ^2/3×Ｉ_ＸＤ ^1/2 ‥（４）

ここで、地点Ｘから地点Ｄまでの疑似的な水路（冠水した道路や下水管など）が十分に広いと仮定した場合、径深Ｒは、降雨強度ｒ_ｅに基づいて算出することができる。以下の説明では、パラメータ記憶部１５に記憶された径深Ｒに代えて、降雨強度ｒ_ｅに基づく値を用いるものとする。第２の処理部４０は、径深Ｒを式（５）に基づいて算出する。式中、ｃは係数である。なお、降雨強度ｒ_ｅは、例えば、雨水が地点Ｘから流出し始めた時点の値を用いるものとする。そして、第２の処理部４０は、雨水が地点Ｘから移動して地点Ｄに到達するまでの時間ｔ_ＸＤ（［ｈ］）を、式（６）により算出する。
Ｒ＝ｒ_ｅ×ｃ ‥（５）
ｔ_ＸＤ＝Ｌ_ＸＤ／ｖ ‥（６）

式（４）〜（６）から分かるように、降雨強度ｒ_ｅが大きくなると、径深Ｒが大きくなり、その結果、流速ｖが大きくなる。すなわち、第２の処理部４０は、降雨強度ｒ_ｅが大きくなる程、各メッシュＭから流出する雨水が早く地点Ｄに到達するという傾向の下で、各メッシュＭから地点Ｄに到達する雨水の流量Ｑ２を算出する。

図７（Ａ）〜（Ｃ）は、図５（Ｂ）〜（Ｄ）で示した、あるメッシュＭから流出する雨水が地点Ｄに到達する流量Ｑ２（１）〜Ｑ２（３）の時間変化の一例を示す図である。図５に示したように、計測期間（２）において降雨強度ｒ_ｅが最も大きくなっているため、第２の処理部４０は、計測期間（２）に降った雨水が最も早く地点Ｄに到達するものとして（ｔ_ＸＤを小さく算出して）、流量Ｑ２（１）〜Ｑ２（３）を算出する。図８は、図７に示す流量Ｑ２（１）〜Ｑ２（３）を合計した流量Ｑ２の時間変化を示す図である。図８に示す雨水の流量が、あるメッシュＭについて、第２の処理部４０により算出される雨水の流量Ｑ２に相当する。第２の処理部４０は、図８に示すメッシュＭ毎の流量Ｑ２を合計することで、地点Ｄに到達する流量Ｑの合計値Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を算出する。

なお、第１の処理部３０および第２の処理部４０は、上記の処理について、演算器による演算処理を行うのではなく、入力された降雨強度ｒ_ｅに対して、予め用意したマップを適用することにより値を導出してもよい。

［処理フロー］
図９は、本実施形態の流量予測装置１により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。図９のフローチャートは、例えば、所定周期で繰り返し実行される。まず、流量予測装置１は、降雨強度ｒ_ｅが入力されるまで待機し（ステップＳ１００）、降雨強度ｒ_ｅが入力されるとカウント値Ｈを１増加させる（ステップＳ１０２）。カウント値Ｈは、図９のフローチャートの処理が実行開始されるときに値０からスタートする。次に、流量予測装置１は、ステップＳ１０２〜Ｓ１２２の処理を、メッシュＭ毎に実行する。なお、図９のフローチャートの処理は、リアルタイムに入力される降雨強度ｒ_ｅに対して処理を行うことを前提としているが、ある程度のまとまった過去データに対して処理を行う場合、ステップＳ１００の処理は、「次の計測期間の降雨強度ｒ_ｅを読み出す」と読み替える。

まず、第１の処理部３０は、計測期間を示すパラメータｈを初期値１に設定する（ステップＳ１０４）。次に、第１の処理部３０は、計測期間（ｈ）において降った雨に起因する、メッシュＭ内からメッシュＭ外に流出する雨水の流量Ｑ１（ｈ）を算出する（ステップＳ１０６）。

流量Ｑ１（ｈ）は、前述したように、まずピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）を求めておき、計測期間の開始時点から終了時点まではゼロからピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）に向けて増加する関数、計測期間の終了時点から時間ｔ_ｃ経過するまではピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）で一定、時間ｔ_ｃ経過してから更に時間ｔ_ｒ経過するまではピーク流量Ｑ_Ｐ（ｈ）からゼロに向けて減少する減少関数、その後はゼロというように算出される（図５参照）。

次に、第１の処理部３０は、パラメータｈがカウント値Ｈに等しいかを判定する（ステップＳ１０８）。パラメータｈがカウント値Ｈに等しくない場合（実際には、Ｈ未満である場合）、第１の処理部３０は、パラメータｈを値１増加させ（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０６に戻る。

パラメータｈがカウント値Ｈに等しくなると、第２の処理部４０は、直近の計測期間について、時間ｔ_ＸＤ（ｈ）を求めておく（ステップＳ１１２）。次に、第２の処理部４０は、パラメータｈを初期値１に設定し（ステップＳ１１４）、流量Ｑ１（ｈ）と時間ｔ_ＸＤ（ｈ）に基づき、流量Ｑ２（ｈ）を算出する（ステップＳ１１６；図７参照）。

次に、第２の処理部４０は、パラメータｈがカウント値Ｈに等しいかを判定する（ステップＳ１１８）。パラメータｈがカウント値Ｈに等しくない場合（実際には、Ｈ未満である場合）、第２の処理部４０は、パラメータｈを値１増加させ（ステップＳ１２０）、ステップＳ１１６に戻る。パラメータｈがカウント値Ｈに等しくなると、第２の処理部４０は、計測期間毎の合計値である流量Ｑ２を算出する（ステップＳ１２２）。

流量予測装置１は、ステップＳ１０４〜Ｓ１２２の処理をメッシュＭ毎に行うと、メッシュＭ毎に求めた流量Ｑ２を合計し、地点Ｄに到達する雨水の流量のメッシュ合計値Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を算出する（ステップＳ１２４）。地点Ｄに到達する雨水の流量のメッシュ合計値Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}は、例えば図８に示すグラフ等の形状で、表示部５０により表示される。

なお、図９のフローチャートでは、各計測期間（ｈ）について、ステップＳ１１２で求められた値を継続的に使用するかのように処理の流れを表現したが、時間ｔ_ＸＤ（ｈ）は降雨強度ｒ_ｅの変化に応じて動的に変化させてよい。

［パラメータの学習］
流量予測装置１は、上記説明した各種パラメータ（平均勾配Ｉ_Ｍ、流出係数Ｋ、粗度係数ｎ、径深Ｒ、平均勾配Ｉ_ＸＤなど）を、実際に計測した値との比較に基づき学習するパラメータ学習部６０を備えてよい（図２参照）。パラメータ学習部６０は、例えば、入力された降雨強度ｒ_ｅに基づいて、パラメータを色々と変化させながら流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を算出し、実際に地点Ｄで計測された雨水の流入量と比較することで、最適なパラメータを求める。こうすれば、流量予測装置１は、対象区画の特性に適したパラメータを学習することができ、より正確に地点Ｄに到達する雨水の流量を予測することができる。

［浸水可能性判定］
流量予測装置１は、流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}に基づいて、地点Ｄの付近における浸水の可能性を判定する浸水可能性判定部６２を備えてもよい。浸水可能性判定部６２は、例えば、流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}が閾値Ｑ_ｌｉｍを超える場合には、浸水可能性があると判定する。また、浸水可能性判定部６２は、降雨期間と、浸水可能性があると判定された時間の長さの割合等に応じて、浸水可能性の判定を段階的に行ってもよい。流量予測装置１は、浸水可能性判定部６２により浸水可能性があると判定された場合には、警告情報を他の装置に発信してよい。

［ポンプ運転支援］
流量予測装置１は、雨水排水ポンプ施設におけるポンプの運転支援を行うポンプ運転支援部６４を備えてもよい。ポンプ運転支援部６４は、例えば、流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}に基づいて、最適なポンプの運転台数を予測する。ポンプ運転支援部６４は、雨水排水ポンプ施設におけるポンプの台数がｐ、各ポンプ（１〜ｐ）の吐出流量がＱｉ（ｉ＝１〜ｐ）、運転中のポンプの台数をｍとして、ポンプ運転支援部６４は、流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}がＱｉ×ｍを上回る場合には最適なポンプの運転台数をｍ＋１に変更し、流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}がＱｉ×ｍよりも一定量以上、下回る場合には最適なポンプの運転台数をｍ−１に変更する等して、最適なポンプの運転台数を予測する。

［まとめ］
以上説明した本実施形態の流量予測装置１によれば、第１の処理部３０が、メッシュ毎の降雨状況に関する情報に基づいて、メッシュ内からメッシュ外に流出する雨水の流量Ｑ１を導出し、第２の処理部４０が、雨水の流量Ｑ１に基づいて各メッシュから特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２を導出するため、特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を適切に予測することができる。

また、本実施形態の流量予測装置１によれば、第１の処理部３０が、降雨状況に関する情報と、メッシュ毎に設定された第１のパラメータとに基づいて、メッシュ内からメッシュ外に流出する雨水の流量Ｑ１を導出し、第２の処理部４０が、降雨強度が大きくなる程（降雨が強くなる程）、特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、各メッシュから特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２を導出するため、特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を、更に適切に予測することができる。また、本実施形態の流量予測装置１によれば、第２の処理部４０が、メッシュ毎に設定された第２のパラメータに基づいて各メッシュから特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２を導出するため、特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２_{ｔｏｔａｌ}を、更に適切に予測することができる。

また、本実施形態の流量予測装置１によれば、第１の処理部３０が、メッシュ内の平均勾配とメッシュのサイズに基づいて、雨水の流出量のピーク継続時間を導出し、導出したピーク継続時間に基づいて、メッシュ内からメッシュ外に流出する雨水の流量Ｑ１を導出するため、複雑なアルゴリズムを必要としない処理によってメッシュ内からメッシュ外に流出する雨水の流量Ｑ１を導出することができ、処理負荷を軽減すると共に迅速に予測結果を出力することができる。

また、本実施形態の流量予測装置１によれば、第２の処理部４０が、粗度係数ｎや径深Ｒ、平均勾配Ｉ_ＸＤを用いたマニングの式に基づいて、各メッシュから特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２を導出するため、複雑なアルゴリズムを必要としない処理によって各メッシュから特定の地点に到達する雨水の流量Ｑ２を導出することができ、処理負荷を軽減すると共に迅速に予測結果を出力することができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、第１の処理部３０および第２の処理部４０は、通信接続された別体の装置（第１の処理装置および第２の処理装置）として構成されてもよい。この場合、第１の処理装置と第２の処理装置が協働することで、流量予測システムとして機能する。

また、流量予測装置１が処理に用いる降雨データは、降雨レーダ７０による観測結果に基づき算出されるメッシュＭ毎の降雨強度に限らず、例えば、地上雨量計により計測された値であってもよい。この場合、流量予測装置１は、入力された値を所望のサイズおよび形状のメッシュに対応する値に正規化した上で、上記説明した処理を実行すればよい。

１ 流量予測装置
１０ 降雨データ記憶部
１５ パラメータ記憶部
２０ 領域設定部
３０ 第１の処理部
４０ 第２の処理部
５０ 表示部
６０ パラメータ学習部
６２ 浸水可能性判定部
６４ ポンプ運転支援部
７０ 降雨レーダ
８０ 信号処理サーバ
９０ 配信用サーバ
ＮＷ ネットワーク

Claims (14)

1. 複数の領域毎の降雨状況に関する情報と、前記複数の領域毎に設定された、領域内から領域外への雨水の流出に関与する第１のパラメータとに基づいて、前記複数の領域毎に、領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出する第１の処理部と、
   前記第１の処理部により導出された前記雨水の流量に基づいて、降雨が強くなる程、特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、前記複数の領域から前記特定の地点に到達する雨水の流量を導出する第２の処理部と、
   を備える流量予測装置。
2. 前記第１のパラメータは、領域内の平均勾配、領域の面積、領域内における基準地点から最遠点までの距離、流出係数のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１記載の流量予測装置。
3. 前記第１の処理部は、前記領域内の平均勾配と前記領域のサイズに基づいて、雨水の流出量のピーク継続時間を導出し、該導出したピーク継続時間に基づいて、前記領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出する、
   請求項１または２記載の流量予測装置。
4. 前記第１の処理部は、前記降雨状況に関する状況に基づいて領域内の降雨量を導出し、該導出した降雨量を前記ピーク継続時間で除算した値を用いて、前記領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出する、
   請求項３記載の流量予測装置。
5. 前記第２の処理部は、前記第１の処理部により導出された雨水の流量と、前記複数の領域毎に設定された、領域から前記特定の地点への雨水の移動に関与する第２のパラメータとに基づいて、前記複数の領域から特定の場所に到達する雨水の流量を導出する、
   請求項１から４のうちいずれか１項記載の流量予測装置。
6. 前記第２のパラメータは、前記領域から前記特定の地点までの粗度係数、前記領域から前記特定の地点までの平均勾配のうち少なくとも１つを含む、
   請求項５記載の流量予測装置。
7. 第２の処理部は、マニングの式に基づいて、前記複数の領域から特定の場所に到達する雨水の流量を導出する、
   請求項１から６のうちいずれか１項記載の流量予測装置。
8. 前記第２の処理部により導出された雨水の流量と、測定値とを比較することにより、前記第１の処理部および／または前記第２の処理部が使用する最適なパラメータを学習するパラメータ学習部を備える、
   請求項１から７のうちいずれか１項記載の流量予測装置。
9. 前記第２の処理部により導出された雨水の流量と閾値を比較することにより、浸水可能性を判定する浸水可能性判定部を備える、
   請求項１から８のうちいずれか１項記載の流量予測装置。
10. 前記浸水可能性判定部は、降雨が継続する期間に対する、前記第２の処理部により導出された雨水の流量が閾値を超える時間の割合に基づき、浸水可能性を判定する、
    請求項９記載の流量予測装置。
11. 前記第２の処理部により導出された雨水の流量と、雨水を排水する施設のポンプの能力に応じて、前記ポンプの運転支援を行うポンプ運転支援部を備える、
    請求項１から１０のうちいずれか１項記載の流量予測装置。
12. コンピュータが、
    複数の領域毎の降雨状況に関する情報と、前記複数の領域毎に設定された、領域内から領域外への雨水の流出に関与する第１のパラメータとに基づいて、前記複数の領域毎に、領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出し、
    導出された前記雨水の流量に基づいて、降雨が強くなる程、特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、前記複数の領域から前記特定の地点に到達する雨水の流量を導出する、
    流量予測方法。
13. コンピュータに、
    複数の領域毎の降雨状況に関する情報と、前記複数の領域毎に設定された、領域内から領域外への雨水の流出に関与する第１のパラメータとに基づいて、前記複数の領域毎に、領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出させ、
    導出された前記雨水の流量に基づいて、降雨が強くなる程、特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、前記複数の領域から前記特定の地点に到達する雨水の流量を導出させる、
    流量予測プログラム。
14. 複数の領域毎の降雨状況に関する情報と、前記複数の領域毎に設定された、領域内から領域外への雨水の流出に関与する第１のパラメータとに基づいて、前記複数の領域毎に、領域内から領域外に流出する雨水の流量を導出する第１の処理装置と、
    前記第１の処理装置により導出された前記雨水の流量に基づいて、降雨が強くなる程、特定の地点に早く雨水が到達する傾向を反映させて、前記複数の領域から前記特定の地点に到達する雨水の流量を導出する第２の処理装置と、
    を備える流量予測システム。

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