JP6290072B2 - Unknown water generation area estimation device, unknown water generation area estimation method, and computer program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、不明水発生区域推定装置、不明水発生区域推定方法及びコンピュータプログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to an unknown water generation area estimation device, an unknown water generation area estimation method, and a computer program.

下水道は、合流式下水道及び分流式下水道との2種類の下水道に分類される。合流式下水道は、汚水及び雨水を同一管渠で下水処理場等に流下させる方式の下水道である。これに対して分流式下水道は、汚水及び雨水を異なる管渠で下水処理場等に流下させる方式の下水道である。近年では、分流式下水道が主流となっている。   The sewer is classified into two types of sewers, a combined sewer and a split sewer. The combined sewer system is a sewer system that allows sewage and rainwater to flow into a sewage treatment plant or the like through the same pipe. On the other hand, the diversion sewer system is a sewer system in which sewage and rainwater are allowed to flow down to a sewage treatment plant or the like through different pipes. In recent years, diversion sewerage has become mainstream.

本来、分流式下水道における汚水の管渠には汚水のみが流入することを想定しているが、管渠の損傷や、工事での作業ミスによる管の誤接続等により、汚水の管渠に雨水や地下水等が流入する場合がある。その結果、汚水の管渠に想定以上の量の汚水が流入することになる。この想定量を超えた汚水は、不明水と呼ばれる。この不明水のうち降雨に起因して発生する不明水は雨天時侵入水と呼ばれ、地下水等により発生する不明水は常時侵入水と呼ばれる。不明水は、汚水の水質に影響するため、下水処理場における下水処理の運用に影響を与える可能性がある。そして、下水処理の運用への影響は、下水処理に要するコストの増大を招く可能性がある。このような不明水による悪影響を抑制するには、不明水が発生している区域(以下、「不明水発生区域」という。)について、管渠の修繕や誤接続を修正する作業を行う必要がある。   Originally, it is assumed that only sewage flows into the sewage pipes in the diversion sewerage system. And groundwater may flow in. As a result, more than expected amount of sewage flows into the sewage pipe. Sewage that exceeds this estimated amount is called unknown water. Of this unknown water, unknown water generated due to rain is called intrusion water in rainy weather, and unknown water generated by groundwater or the like is always called intrusion water. Since unknown water affects the quality of sewage, it may affect the operation of sewage treatment at sewage treatment plants. And the influence on the operation of sewage treatment may cause an increase in cost required for sewage treatment. In order to suppress such adverse effects of unknown water, it is necessary to carry out work to repair pipes and correct misconnections in areas where unknown water is generated (hereinafter referred to as “unknown water generation areas”). is there.

しかしながら、管渠の損傷や誤接続を発見するための調査を広範囲にわたる区域において行うには多くの労力やコストを要する。そのため、調査対象となる区域の範囲を何らかの方法で狭くすることは、調査に要する労力やコストの低減につながる。このような背景により、従来、不明水発生区域を推定する技術が提案されている。例えば、雨天時侵入水が発生する不明水発生区域を推定する手法の1つに、降雨量と不明水量との相関により重回帰分析を行う手法が知られている。   However, it takes a lot of labor and cost to conduct a survey in a wide area to detect damaged pipes and misconnections. Therefore, narrowing the range of the area to be surveyed by some method leads to reduction in labor and cost required for the survey. With this background, techniques for estimating an unknown water generation area have been proposed. For example, as one of methods for estimating an unknown water generation area where intrusion water is generated in rainy weather, a method of performing multiple regression analysis based on the correlation between the amount of rainfall and the amount of unknown water is known.

しかしながら、上記手法による不明水発生区域の推定には、重回帰分析に多くのサンプルデータを要する。そのため、サンプルデータの蓄積に時間を要し、不明水の発生区域を推定することができない場合があった。   However, estimation of the unknown water generation area by the above method requires a lot of sample data for multiple regression analysis. For this reason, it takes time to accumulate sample data, and it may be impossible to estimate the area where unknown water is generated.

特許第3857670号公報Japanese Patent No. 3857670 特開2011−80347号公報JP 2011-80347 A

本発明が解決しようとする課題は、より少ないサンプルデータで不明水発生区域を推定することができる不明水発生区域推定装置、不明水発生区域推定方法及びコンピュータプログラムを提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide an unknown water generation area estimation device, an unknown water generation area estimation method, and a computer program that can estimate an unknown water generation area with less sample data.

実施形態の不明水発生区域推定装置は、取得部と、推定部とを持つ。取得部は、対象区域を構成する小区域における降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する水の量を示す流量データと、を取得する。推定部は、前記取得部により取得された雨量データを前記小区域よりも広い複数の第1単位区域に統合し、前記流量データと前記第1単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第1単位区域を推定し、前記流量データと推定された第1単位区域に含まれる第2単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する。   The unknown water generation area estimation device of the embodiment includes an acquisition unit and an estimation unit. The acquisition unit acquires rainfall data indicating rainfall in a small area constituting the target area, and flow data indicating the amount of water flowing out from a predetermined location in the jurisdiction. The estimation unit integrates the rainfall data acquired by the acquisition unit into a plurality of first unit areas wider than the small area, and performs multivariate analysis based on the flow data and the rainfall data for each first unit area. To estimate the first unit area including the unknown water generation area and perform multivariate analysis based on the flow rate data and the rainfall data for each second unit area included in the estimated first unit area. Thus, the second unit area including the unknown water generation area is estimated.

実施形態の推定装置1の適用例を示す概略図。Schematic which shows the example of application of the estimation apparatus 1 of embodiment. 実施形態の推定装置1の機能構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the function structure of the estimation apparatus 1 of embodiment. 雨量テーブル161の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the rainfall table 161. FIG. 流量テーブル162の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the flow volume table 162. FIG. サンプルデータテーブル163の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the sample data table 163. FIG. 実施形態の推定装置1が不明水発生区域を推定する処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the process which the estimation apparatus 1 of embodiment estimates an unknown water generation | occurrence | production area. 対象区域に設定される第1単位区域の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the 1st unit area set to an object area. 対象区域に設定される第1単位区域の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the 1st unit area set to an object area. サンプルデータを生成する方法の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the method of producing | generating sample data. 第1単位区域に設定される第2単位区域の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the 2nd unit area set to a 1st unit area. 対象区域に設定される第1単位区域の変形例を示す図。The figure which shows the modification of the 1st unit area set to an object area.

以下、実施形態の不明水発生区域推定装置、不明水発生区域推定方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an unknown water generation area estimation device, an unknown water generation area estimation method, and a computer program according to embodiments will be described with reference to the drawings.

図1は、実施形態の推定装置1の適用例を示す概略図である。
推定装置1(不明水発生区域推定装置)は、複数の区域から不明水発生区域を推定する装置である。下水処理場2は、管轄する区域(以下、「管轄区域」という。)にて発生した汚水を処理する。図1の例では、符号3が示す区域が下水処理場2の管轄区域である。
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an application example of the estimation apparatus 1 according to the embodiment.
The estimation apparatus 1 (unknown water generation area estimation apparatus) is an apparatus that estimates an unknown water generation area from a plurality of areas. The sewage treatment plant 2 treats sewage generated in a jurisdiction area (hereinafter referred to as “jurisdiction area”). In the example of FIG. 1, the area indicated by reference numeral 3 is the jurisdiction area of the sewage treatment plant 2.

降雨レーダ7は、例えば250[m]×250[m]の矩形区域(以下、「小区域」という。)における単位時間当たりの降雨量を計測する。図1において小区域4は、破線31を境界線として示されている。図1において符号8は、雨雲を表す。符号81で示される点線群は、雨雲8から落ちる雨を表す。降雨レーダ7は、電波を発射し、雨81によって反射された反射波に基づいて降雨量を計測する。降雨レーダ7は、計測した降雨量から各小区域の降雨量を示す雨量データを生成し、推定装置1に送信する。   The rainfall radar 7 measures the amount of rainfall per unit time in a rectangular area of 250 [m] × 250 [m] (hereinafter referred to as “small area”), for example. In FIG. 1, the small area 4 is shown with a broken line 31 as a boundary line. In FIG. 1, reference numeral 8 represents a rain cloud. A dotted line group indicated by reference numeral 81 represents rain falling from the rain cloud 8. The rain radar 7 emits radio waves and measures the amount of rainfall based on the reflected wave reflected by the rain 81. The rainfall radar 7 generates rainfall data indicating the rainfall in each small area from the measured rainfall and transmits it to the estimation device 1.

流量計5は、管轄区域から流出し、下水処理場2に流入する汚水の単位時間当たりの流入量を計測する。流量計5は、下水処理場2と汚水管6−1との接続点(所定箇所)付近に設置される。各小区域にて発生した汚水は、各小区域に敷設された汚水管6−2を流下し、汚水管6−1で合流する。合流した汚水は、汚水管6−1を流下し、下水処理場2に流入する。流量計5は、計測した流入量を示す流量データを生成し、推定装置1に送信する。   The flow meter 5 measures the amount of inflow per unit time of sewage that flows out from the jurisdiction and flows into the sewage treatment plant 2. The flow meter 5 is installed near the connection point (predetermined location) between the sewage treatment plant 2 and the sewage pipe 6-1. The sewage generated in each small area flows down the sewage pipe 6-2 laid in each small area and merges in the sewage pipe 6-1. The joined sewage flows down the sewage pipe 6-1 and flows into the sewage treatment plant 2. The flow meter 5 generates flow rate data indicating the measured inflow amount and transmits it to the estimation device 1.

推定装置1は、まず、取得された雨量データ及び流量データに基づいて、重回帰分析などの多変量解析に用いるサンプルデータを生成する。推定装置1は、生成したサンプルデータを用いて多変量解析を行うことにより、管轄区域3に含まれる複数の小区域4の中から不明水発生区域を推定する。   First, the estimation device 1 generates sample data used for multivariate analysis such as multiple regression analysis based on the acquired rainfall data and flow data. The estimation device 1 estimates an unknown water generation area from among a plurality of small areas 4 included in the jurisdiction area 3 by performing multivariate analysis using the generated sample data.

ここで、多変量解析の手法として重回帰分析を用いた場合の不明水発生区域の推定について概略を説明する。
前述したとおり、雨天時侵入水による不明水は、降雨に起因する事象である。そのため、発生する不明水量と降雨量との間には相関があると考えられる。しかしながら、雨水の浸透速度や流達時間等の性質は土壌によって異なるため、雨が不明水となって顕在化するまでの時間は土壌によって異なる。そのため、短期間で見た場合の降雨量と不明水量との間の相関は、非線形性が強いものとなる。
Here, an outline of estimation of an unknown water generation area when multiple regression analysis is used as a multivariate analysis technique will be described.
As described above, unknown water due to rainwater intrusion is an event caused by rainfall. Therefore, it is considered that there is a correlation between the amount of unknown water generated and the amount of rainfall. However, since the properties such as the infiltration rate of rainwater and the flow time differ depending on the soil, the time until the rain becomes unclear water and becomes apparent varies depending on the soil. Therefore, the correlation between the rainfall amount and the unknown water amount when viewed in a short period has a strong nonlinearity.

ところが、ある程度長い期間で見た場合、その期間内に発生した不明水の総量(以下、「総不明水量」という。)と降雨量の総量(以下、「総降雨量」という。)との間の相関はある程度の線形性を有する。そのため、総不明水量と総降雨量との相関が線形性を有する程度に長い期間における降雨を1つの事象として捉えれば、降雨量と不明水量との間に相関が生じるため、総降雨量に基づいて総不明水量を推定することができる。このように1つの事象として捉えられる降雨を降雨イベントと呼ぶ。   However, when viewed over a long period of time, between the total amount of unknown water generated within that period (hereinafter referred to as “total unknown water amount”) and the total amount of rainfall (hereinafter referred to as “total rainfall”). Have a certain degree of linearity. Therefore, if the rainfall in a period that is long enough for the correlation between the total unknown water amount and the total rainfall to be linear is considered as one event, the correlation occurs between the rainfall and the unknown water amount. The total amount of unknown water can be estimated. Rain that is captured as one event in this way is called a rain event.

このような総不明水量と総降雨量との関係に基づけば、重回帰分析によって複数の小区域から不明水発生区域を推定することができる。具体的には、小区域ごとの総降雨量を独立変数として重回帰分析を行い、総不明水量を小区域ごとの総降雨量で表す推定式を決定する。このように決定される推定式において、各独立変数の係数は、区域ごとの総降雨量が総不明水量に及ぼす影響の度合いを表すと考えることができる。そのため、値の大きな係数を持つ独立変数に対応する小区域が不明水発生区域と推定できる。このような重回帰分析を行うことで、例えば、次の式1のような推定式が決定される。

Figure 0006290072
Based on such a relationship between the total unknown water amount and the total rainfall, the unknown water generation region can be estimated from a plurality of small regions by multiple regression analysis. Specifically, a multiple regression analysis is performed with the total rainfall for each small area as an independent variable, and an estimation formula that represents the total unknown water volume as the total rainfall for each small area is determined. In the estimation formula determined in this way, the coefficient of each independent variable can be considered to represent the degree of influence of the total rainfall amount for each area on the total unknown water amount. Therefore, the small area corresponding to the independent variable having a large coefficient can be estimated as the unknown water generation area. By performing such multiple regression analysis, for example, an estimation formula such as the following formula 1 is determined.
Figure 0006290072

式1において、Qは管轄区域における総不明水量を表す。Nは1以上の整数であり、重回帰分析の対象となる区域(以下、「対象区域」という。)に含まれる小区域の数を表す。対象区域は、管轄区域に含まれる一部又は全ての小区域で構成される。例えば、不明水発生区域がある範囲の区域内に存在することが分かっている場合には、その範囲の区域を対象区域としてもよい。r(n=1、・・・、N)は、対象区域内のn番目の小区域における総降雨量を表す。aは、重回帰分析により決定される総降雨量rの係数である。aは重回帰分析により決定される回帰直線の切片である。εは重回帰分析における回帰誤差である。 In Equation 1, Q represents the total amount of unknown water in the jurisdiction. N is an integer of 1 or more, and represents the number of small areas included in an area to be subjected to multiple regression analysis (hereinafter referred to as “target area”). The target area consists of some or all of the sub-areas included in the jurisdiction. For example, when it is known that an unknown water generation area exists in a certain area, the area in that area may be the target area. r n (n = 1,..., N) represents the total rainfall in the n-th small area in the target area. a n is a coefficient of the total rainfall r n which is determined by multiple regression analysis. a 0 is the intercept of the regression line determined by multiple regression analysis. ε is a regression error in the multiple regression analysis.

ここで、式1で表される推定式を決定するためには、係数a、切片a及び回帰誤差εを求める必要があるため、重回帰分析に必要となるサンプルデータは、少なくともn+2個となる。さらに、十分な精度で総不明水量を表す推定式を決定するためには、その2〜3倍の数のサンプルデータが必要となる。そのため、対象区域に含まれる小区域の数nによっては、多くのサンプルデータが必要となる場合があり、サンプルデータの収集に時間を要する。 Here, since the coefficient a n , the intercept a 0 and the regression error ε need to be obtained in order to determine the estimation formula represented by the formula 1, at least n + 2 pieces of sample data necessary for the multiple regression analysis are required. It becomes. Furthermore, in order to determine an estimation formula that represents the total amount of unknown water with sufficient accuracy, two to three times as many sample data are required. Therefore, depending on the number n of small areas included in the target area, a lot of sample data may be required, and it takes time to collect the sample data.

そこで、実施形態の推定装置1は、対象区域に含まれる小区域を統合して複数の単位区域を設定する。推定装置1は、各単位区域における総降雨量を独立変数として重回帰分析を行い、複数の単位区域から不明水発生区域を含む単位区域を推定する。推定装置1は、推定された単位区域を新たな対象区域として、単位区域の設定と重回帰分析とを繰り返し行うことで、不明水発生区域を含むと推定される単位区域の大きさを小さくしていく。その結果、不明水発生区域をある特定の範囲に絞りこむことが可能となる。不明水発生区域をどの範囲まで絞りこむかは任意であり、例えば、推定される単位区域が小区域の単位となるまで上記の繰り返し処理を行えば、最終的に1つの小区域を不明水発生区域として推定することも可能である。   Therefore, the estimation device 1 according to the embodiment sets a plurality of unit areas by integrating small areas included in the target area. The estimation device 1 performs a multiple regression analysis using the total rainfall in each unit area as an independent variable, and estimates a unit area including an unknown water generation area from a plurality of unit areas. The estimation device 1 reduces the size of the unit area estimated to include the unknown water generation area by repeatedly setting the unit area and performing multiple regression analysis using the estimated unit area as a new target area. To go. As a result, it becomes possible to narrow the unknown water generation area to a specific range. The range for narrowing the unknown water generation area is arbitrary. For example, if the above repeated processing is performed until the estimated unit area becomes the unit of the small area, the unknown water is finally generated in one small area. It can also be estimated as an area.

具体的には、推定装置1は、まず、対象区域内の小区域を統合して複数の第1単位区域を設定する。そして、推定装置1は、各第1単位区域における総降雨量を独立変数として重回帰分析を行い、複数の第1単位区域の中から不明水発生区域を含む第1単位区域を推定する。   Specifically, the estimating apparatus 1 first sets a plurality of first unit areas by integrating the small areas in the target area. And the estimation apparatus 1 performs the multiple regression analysis by making the total rainfall in each 1st unit area into an independent variable, and estimates the 1st unit area containing an unknown water generation | occurrence | production area from several 1st unit areas.

そして、推定装置1は、推定された第1単位区域に含まれる小区域を統合して、推定された第1単位区域内に第2単位区域を設定する。第2単位区域は、小区域と一致する区域であってもよいし、小区域よりも広い区域であってもよい。推定装置1は、各第2単位区域における総降雨量を独立変数として重回帰分析を行い、複数の第2単位区域の中から不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する。   And the estimation apparatus 1 integrates the small area contained in the estimated 1st unit area, and sets a 2nd unit area in the estimated 1st unit area. The second unit area may be an area that coincides with the small area, or may be an area wider than the small area. The estimation device 1 performs a multiple regression analysis using the total rainfall in each second unit area as an independent variable, and estimates a second unit area including an unknown water generation area from a plurality of second unit areas.

このように、実施形態の推定装置1は、単位区域の設定と、重回帰分析とを2回以上、繰り返し実行することにより、不明水発生区域を含むと推定される単位区域の大きさを小さくしていく。そして、推定装置1は、最終的に得られた単位区域を不明水発生区域と推定する。実施形態の推定装置1は、上記のような処理を行うことによって、より少ないサンプルデータで不明水発生区域を推定することを可能とする。以下、実施形態の推定装置1の構成について詳細に説明する。   As described above, the estimation device 1 according to the embodiment reduces the size of the unit area estimated to include the unknown water generation area by repeatedly executing the setting of the unit area and the multiple regression analysis twice or more. I will do it. And the estimation apparatus 1 estimates the unit area finally obtained as an unknown water generation area. The estimation apparatus 1 according to the embodiment can estimate an unknown water generation area with less sample data by performing the above-described processing. Hereinafter, the configuration of the estimation apparatus 1 of the embodiment will be described in detail.

図2は、実施形態の推定装置1の機能構成を示す機能ブロック図である。
推定装置1は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置、通信インターフェースなどを備える。推定装置1は、通信インターフェースとして通信部11を備える。通信部11は、LAN(Local Area Network)等の通信インターフェースを用いて構成される。推定装置1は、通信部11を介して流量計5及び降雨レーダ7と通信する。また、推定装置1は、補助記憶装置として記憶部16を備える。記憶部16は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部16は、推定プログラムを予め記憶している。推定装置1のCPUは、記憶部16に記憶された推定プログラムをメモリに読み込んで実行する。推定装置1は、推定プログラムの実行によって、データ取得部12、区域設定部13、データ生成部14及び推定部15を備える装置として機能する。
FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the estimation apparatus 1 according to the embodiment.
The estimation device 1 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, a communication interface, and the like connected by a bus. The estimation apparatus 1 includes a communication unit 11 as a communication interface. The communication unit 11 is configured using a communication interface such as a LAN (Local Area Network). The estimation device 1 communicates with the flow meter 5 and the rainfall radar 7 via the communication unit 11. The estimation device 1 includes a storage unit 16 as an auxiliary storage device. The storage unit 16 is configured using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The storage unit 16 stores an estimation program in advance. The CPU of the estimation device 1 reads the estimation program stored in the storage unit 16 into the memory and executes it. The estimation device 1 functions as a device including a data acquisition unit 12, a zone setting unit 13, a data generation unit 14, and an estimation unit 15 by executing an estimation program.

なお、推定装置1の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。   All or some of the functions of the estimation device 1 may be realized by using hardware such as an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), or a field programmable gate array (FPGA). The estimation program may be recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is, for example, a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in the computer system. The estimation program may be transmitted via a telecommunication line.

データ取得部12(取得部)は、小区域ごとの降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する汚水が下水処理場に流入する流入量を示す流量データとを取得する。データ取得部12は、雨量データを降雨レーダ7から取得する。データ取得部12は、流量データを流量計5から取得する。データ取得部12は、取得した雨量データ及び流量データを記憶部16に記憶させる。   The data acquisition unit 12 (acquisition unit) acquires rainfall data indicating the rainfall amount for each small area and flow rate data indicating the inflow amount of sewage flowing out from a predetermined location in the jurisdiction into the sewage treatment plant. The data acquisition unit 12 acquires rainfall data from the rainfall radar 7. The data acquisition unit 12 acquires flow rate data from the flow meter 5. The data acquisition unit 12 stores the acquired rainfall data and flow rate data in the storage unit 16.

区域設定部13は、対象区域内に複数の単位区域を設定する。単位区域は、重回帰分析の独立変数となる総降雨量を取得する単位となる区域である。単位区域は、1以上の小区域で構成される。具体的には、区域設定部13は、対象区域情報及び設定情報に基づいて単位区域を設定する。対象区域情報は、対象区域を示す情報である。設定情報は、対象区域にどのような単位区域を設定するかを示す情報である。
区域設定部13は、対象区域に設定した単位区域について、各単位区域に含まれる小区域の構成を示す構成情報を生成する。区域設定部13は、生成した構成情報をデータ生成部14に出力する。
The area setting unit 13 sets a plurality of unit areas in the target area. The unit area is an area that is a unit for obtaining the total rainfall that is an independent variable of the multiple regression analysis. The unit area is composed of one or more small areas. Specifically, the zone setting unit 13 sets a unit zone based on the target zone information and the setting information. The target area information is information indicating the target area. The setting information is information indicating what unit area is set in the target area.
For the unit area set as the target area, the area setting unit 13 generates configuration information indicating the configuration of the small areas included in each unit area. The area setting unit 13 outputs the generated configuration information to the data generation unit 14.

なお、設定情報は、動的に変更可能な情報であってもよいし、予め推定装置1に登録された静的な情報であってもよい。例えば、設定情報が動的に変更可能である場合、オペレータによって単位区域の広さが変更されてもよいし、雨量に応じて単位区域の広さが変更されてもよい。また、例えば、設定情報が静的な情報である場合、単位区域は、対象区域について予め段階的に設定されてもよい。この場合、推定装置1は、区域設定部13を省略して構成されてもよい。   The setting information may be information that can be dynamically changed, or may be static information that is registered in the estimation device 1 in advance. For example, when the setting information can be dynamically changed, the size of the unit area may be changed by the operator, or the size of the unit area may be changed according to the rainfall. Further, for example, when the setting information is static information, the unit area may be set in a stepwise manner in advance for the target area. In this case, the estimation device 1 may be configured by omitting the zone setting unit 13.

データ生成部14(生成部)は、雨量データ、流量データ及び構成情報に基づいて、重回帰分析に用いられるサンプルデータを生成する。まず、データ生成部14は、雨量データに基づいて降雨イベントを判断する。データ生成部14は、雨量データに基づいて、各単位区域における総降雨量を降雨イベントの期間ごとに算出する。また、データ生成部14は、流量データに基づいて、管轄区域における総不明水量を降雨イベントの期間ごとに算出する。データ生成部14は、降雨イベントの期間ごとに算出した総降雨量及び総不明水量を、その降雨イベントのサンプルデータとして生成する。データ生成部14は、生成した各降雨イベントのサンプルデータを記憶部16に記憶させる。   The data generation unit 14 (generation unit) generates sample data used for multiple regression analysis based on the rainfall data, the flow rate data, and the configuration information. First, the data generation unit 14 determines a rain event based on rainfall data. The data generation unit 14 calculates the total rainfall in each unit area for each rain event period based on the rainfall data. Further, the data generation unit 14 calculates the total amount of unknown water in the jurisdiction for each period of the rain event based on the flow rate data. The data generation unit 14 generates the total rainfall amount and the total unknown water amount calculated for each period of the rain event as sample data of the rain event. The data generation unit 14 stores the generated sample data of each rain event in the storage unit 16.

推定部15は、データ生成部14により生成されたサンプルデータを用いて重回帰分析を行って、管轄区域の総不明水量を各単位区域における総降雨量で表す推定式を決定する。推定部15は、決定した推定式に基づいて対象区域に含まれる複数の単位区域の中から不明水発生区域を含む単位区域を推定する。推定部15は、例えば、推定された単位区域の大きさが所定の大きさとなるまで、推定された単位区域を新たな対象区域として繰り返し単位区域の推定を行う。   The estimation unit 15 performs a multiple regression analysis using the sample data generated by the data generation unit 14, and determines an estimation formula that represents the total unknown water amount in the jurisdiction area by the total rainfall in each unit area. The estimation unit 15 estimates a unit area including an unknown water generation area from among a plurality of unit areas included in the target area based on the determined estimation formula. For example, the estimation unit 15 repeatedly estimates the unit area using the estimated unit area as a new target area until the estimated unit area becomes a predetermined size.

記憶部16は、例えば、雨量テーブル161、流量テーブル162及びサンプルデータテーブル163を記憶する。   The storage unit 16 stores, for example, a rainfall table 161, a flow rate table 162, and a sample data table 163.

図3は、雨量テーブル161の具体例を示す図である。
雨量テーブル161は、雨量データを保持するテーブルである。雨量データは、降雨レーダ7によって単位時間ごとに取得され、推定装置1に送信される。
雨量テーブル161は、時刻情報ごとに雨量レコードを有する。雨量レコードは、時刻情報及び降雨量r(n=1、2、・・・、N)の各値を有する。Nは1以上の整数であり、管轄区域内の小区域の数を表す。時刻情報は、降雨レーダ7が雨量データを取得した日時を表す。降雨量rは、N個の小区域のうちのn番目の小区域における単位時間あたりの降雨量を表す。雨量レコードは、雨量データに基づいてデータ取得部12により生成され、雨量テーブル161に登録される。
FIG. 3 is a diagram illustrating a specific example of the rainfall table 161.
The rainfall table 161 is a table that holds rainfall data. The rainfall data is acquired every unit time by the rainfall radar 7 and transmitted to the estimation device 1.
The rainfall table 161 has a rainfall record for each time information. The rainfall record has each value of time information and rainfall r n (n = 1, 2,..., N). N is an integer of 1 or more, and represents the number of sub-areas in the jurisdiction. The time information represents the date and time when the rainfall radar 7 acquired the rainfall data. Rainfall r n represents the amount of rainfall per unit time in the n-th subregion of the N subregions. The rainfall record is generated by the data acquisition unit 12 based on the rainfall data and registered in the rainfall table 161.

図4は、流量テーブル162の具体例を示す図である。
流量テーブル162は、流量データを保持するテーブルである。流量データは、流量計5によって単位時間ごとに取得され、推定装置1に送信される。
流量テーブル162は、時刻情報ごとに流量レコードを有する。流量レコードは、時刻情報及び流入量qの各値を有する。時刻情報は、流量計5が流量データを取得した日時を表す。流入量qは、下水処理場に流入する汚水の単位時間当たりの流入量を表す。流量レコードは、流量データに基づいてデータ取得部12により生成され、流量テーブル162に登録される。
FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of the flow rate table 162.
The flow rate table 162 is a table that holds flow rate data. The flow rate data is acquired every unit time by the flow meter 5 and transmitted to the estimation device 1.
The flow rate table 162 has a flow rate record for each time information. The flow rate record has each value of time information and inflow amount q. The time information represents the date and time when the flow meter 5 acquires the flow data. The inflow q represents the inflow per unit time of sewage flowing into the sewage treatment plant. The flow rate record is generated by the data acquisition unit 12 based on the flow rate data and registered in the flow rate table 162.

図5は、サンプルデータテーブル163の具体例を示す図である。
サンプルデータテーブル163は、サンプルデータを保持するテーブルである。サンプルデータテーブル163は、データIDごとにサンプルデータレコードを有する。サンプルデータレコードは、データID、期間情報、総降雨量R(m=1、2、・・・、M)及び総不明水量Qの各値を有する。Mは1以上の整数であり、対象区域に含まれる単位区域の数を表す。データIDは、サンプルデータレコードの識別情報である。サンプルデータは、降雨イベントごとに生成されるため、データIDは、降雨イベントの識別情報でもある。期間情報は、データIDが示す降雨イベントの期間を表す。総降雨量Rは、対象区域に含まれるM個の単位区域のうちのm番目の各単位区域Rmにおいて、期間情報が示す降雨イベントの期間に発生した総降雨量を表す。総不明水量Qは、期間情報が示す降雨イベントの期間において、下水処理場に流入した不明水の総量を表す。降雨イベントの期間は、総降雨量と総不明水量との相関がある程度の線形性を持つように設定された期間である。そのため、総不明水量Qは、降雨イベントの期間において管轄区域から流出した不明水の総量となる。サンプルデータレコードは、雨量データ、流量データ及び構成情報に基づいてデータ生成部14によって生成され、サンプルデータテーブル163に登録される。
FIG. 5 is a diagram illustrating a specific example of the sample data table 163.
The sample data table 163 is a table that holds sample data. The sample data table 163 has a sample data record for each data ID. The sample data record has values of data ID, period information, total rainfall R m (m = 1, 2,..., M) and total unknown water quantity Q. M is an integer of 1 or more, and represents the number of unit areas included in the target area. The data ID is identification information of the sample data record. Since the sample data is generated for each rain event, the data ID is also identification information for the rain event. The period information represents the period of the rain event indicated by the data ID. The total rainfall R m is the m-th each unit area Rm of the M unit areas included in the target area, represents the total rainfall which occurred in the period of rainfall events indicated by the period information. The total unknown water amount Q represents the total amount of unknown water that has flowed into the sewage treatment plant in the period of the rain event indicated by the period information. The period of the rainfall event is a period set so that the correlation between the total rainfall amount and the total unknown water amount has a certain degree of linearity. Therefore, the total unknown water amount Q is the total amount of unknown water that has flowed out of the jurisdiction during the rain event. The sample data record is generated by the data generation unit 14 based on the rainfall data, the flow rate data, and the configuration information, and is registered in the sample data table 163.

図6は、実施形態の推定装置1が不明水発生区域を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
まず、データ取得部12は、流量計5及び降雨レーダ7から雨量データ及び流量データを取得する(ステップS101)。データ取得部12は、取得した雨量データに基づいて雨量レコードを生成し、雨量テーブル161に登録する。また、データ取得部12は、取得した流量データに基づいて流量レコードを生成し、流量テーブル162に登録する。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a process flow in which the estimation apparatus 1 according to the embodiment estimates an unknown water generation area.
First, the data acquisition unit 12 acquires rainfall data and flow data from the flow meter 5 and the rainfall radar 7 (step S101). The data acquisition unit 12 generates a rainfall record based on the acquired rainfall data and registers it in the rainfall table 161. Further, the data acquisition unit 12 generates a flow rate record based on the acquired flow rate data and registers it in the flow rate table 162.

区域設定部13は、対象区域情報及び設定情報に基づいて対象区域内に複数の単位区域を設定する(ステップS102)。例えば、区域設定部13は、設定情報に基づいて以下に説明するような第1単位区域を設定する。   The area setting unit 13 sets a plurality of unit areas in the target area based on the target area information and the setting information (step S102). For example, the area setting unit 13 sets a first unit area as described below based on the setting information.

図7及び図8は、対象区域に設定される第1単位区域の具体例を示す図である。
図7は対象区域の具体例を示す。図7の例の場合、対象区域は、縦横16個の小区域が並んだ矩形領域として表され、合計256個の小区域r1〜r256から構成される。図8は、図7の対象区域に設定される単位区域の例を示す。図8の例の場合、第1単位区域R1〜R16は、図7の対象区域において縦横4個の小区域が統合された区域である。この場合、例えば、設定情報は、第1単位区域R1〜R16に含まれる小区域の構成を示す。例えば、設定情報は、第1単位区域R1が小区域r1〜r4、r17〜r20、r33〜r36及びr49〜r52で構成されることを示す。設定情報は、予めユーザによって推定装置1に設定されてもよいし、推定処理の実行時にユーザによって推定装置1に入力されてもよい。なお、設定情報は、上記のように単位区域と小区域との対応を保持する情報でなくてもよい。例えば、設定情報は、単位区域を設定するルールやアルゴリズムであってもよい。この場合、推定装置1は、設定情報に基づいて自動的に単位区域を設定するように構成されてもよい。
7 and 8 are diagrams illustrating specific examples of the first unit area set as the target area.
FIG. 7 shows a specific example of the target area. In the case of the example in FIG. 7, the target area is represented as a rectangular area in which 16 vertical and horizontal small areas are arranged, and is configured by a total of 256 small areas r1 to r256. FIG. 8 shows an example of a unit area set as the target area of FIG. In the case of the example in FIG. 8, the first unit areas R1 to R16 are areas in which four sub areas in the vertical and horizontal directions are integrated in the target area in FIG. In this case, for example, the setting information indicates the configuration of the small areas included in the first unit areas R1 to R16. For example, the setting information indicates that the first unit area R1 is composed of small areas r1 to r4, r17 to r20, r33 to r36, and r49 to r52. The setting information may be set in advance in the estimation device 1 by the user, or may be input to the estimation device 1 by the user when the estimation process is executed. Note that the setting information may not be information that holds the correspondence between the unit area and the small area as described above. For example, the setting information may be a rule or algorithm for setting a unit area. In this case, the estimation device 1 may be configured to automatically set the unit area based on the setting information.

図6の説明に戻る。
次に、区域設定部13は、対象区域内に設定した単位区域における小区域の構成を示す構成情報を生成する(ステップS103)。区域設定部13は、生成した構成情報をデータ生成部14に出力する。
Returning to the description of FIG.
Next, the zone setting unit 13 generates configuration information indicating the configuration of the small zone in the unit zone set in the target zone (step S103). The area setting unit 13 outputs the generated configuration information to the data generation unit 14.

データ生成部14は、雨量データに基づいて降雨イベントを判断する(ステップS104)。具体的には、データ生成部14は、雨量テーブル161を参照し、時刻情報が示す時刻の順に、各雨量レコードが無降雨レコードであるか否かを判定する。無降雨レコードとは、全ての小区域の降雨量rの値が無降雨と判断される基準値以下である雨量レコードである。データ生成部14は、各雨量レコードの判定により、無降雨レコードが連続する期間を取得する。データ生成部14は、取得した期間のうち所定以上の長さを持つ期間を無降雨期間と判断する。そして、データ生成部14は、各無降雨期間の間の期間を降雨イベントの期間とすることによって、降雨イベントを判断する。 The data generation unit 14 determines a rain event based on the rainfall data (step S104). Specifically, the data generation unit 14 refers to the rainfall table 161 and determines whether or not each rainfall record is a non-rainfall record in the order of the time indicated by the time information. The non-rainfall records, the value of rainfall r n of all subregions are rainfall records is less than the reference value is determined to no rain. The data generation unit 14 acquires a period in which no-rainfall records are continuous by determining each rainfall record. The data generation unit 14 determines a period having a predetermined length or more of the acquired periods as a no-rain period. Then, the data generation unit 14 determines a rain event by setting a period between the no-rain periods as a rain event period.

次に、データ生成部14は、雨量データ、流量データ及び構成情報に基づいて、ステップS104で判断された降雨イベントのサンプルデータを生成する(ステップS105)。具体的には、データ生成部14は、以下のようにサンプルデータを生成する。   Next, the data generation unit 14 generates sample data of the rainfall event determined in step S104 based on the rainfall data, the flow rate data, and the configuration information (step S105). Specifically, the data generation unit 14 generates sample data as follows.

図9は、サンプルデータを生成する方法の具体例を示す図である。
図9において、縦軸は時間を表す。符号100−11〜100−14は、それぞれ時刻t11〜t14において取得された雨量データを示す。時刻t11〜t14は、降雨イベント1の期間に含まれる時刻である。同様に、符号100−21及び100−22は、それぞれ時刻t21及びt22において取得された雨量データを示す。時刻t21及びt22は、降雨イベント2の期間に含まれる時刻である。同様に、符号100−p1〜100−p3は、それぞれ時刻tP1〜tP3において取得された雨量データを示す。時刻tP1〜tP3は、降雨イベントP(Pは1以上の整数)の期間に含まれる時刻である。降雨イベントp(p=1、2、・・・、P)は、ステップS104において判断された降雨イベントである。以下、説明の便宜のため、特に区別しない限り各雨量データを雨量データ100と記載する。
各雨量データ100は、各小区域の降雨量rの値を持つ。データ生成部14は、降雨イベントpごとに、対象区域に含まれる小区域の降雨量rの平均値を算出し、各単位区域Rmにおける総降雨量Rmpとする。例えば、図8の例のように単位区域が設定された場合、各単位区域Rmにおける総降雨量Rは、次の式2で算出される。

Figure 0006290072
FIG. 9 is a diagram illustrating a specific example of a method for generating sample data.
In FIG. 9, the vertical axis represents time. Code 100-11~100-14 shows rainfall data obtained at time t 11 ~t 14 respectively. Times t 11 to t 14 are times included in the period of the rain event 1. Similarly, reference numerals 100-21 and 100-22 show the rainfall data obtained at time t 21 and t 22, respectively. Times t 21 and t 22 are times included in the period of the rain event 2. Similarly, reference numeral 100-p1~100-p3 shows rainfall data obtained at time t P1 ~t P3 respectively. Times t P1 to t P3 are times included in the period of the rain event P (P is an integer of 1 or more). The rain event p (p = 1, 2,..., P) is the rain event determined in step S104. Hereinafter, for convenience of explanation, each rainfall data is described as rain data 100 unless otherwise specified.
Each rainfall data 100 has a value of rainfall r n of each subregion. Data generating unit 14, for each rain event p, calculates the average value of rainfall r n of subregions included in the target area, and total rainfall R mp in each unit area Rm. For example, when the unit area is set as in the example of FIG. 8, the total rainfall R m in each unit area Rm is calculated by the following equation 2.
Figure 0006290072

また、図9において、q11〜q14は、それぞれ時刻t11〜t14において取得された流量データが示す流入量である。同様に、q21及びq22は、それぞれ時刻t21及びt22において取得された流量データが示す流入量である。同様に、qP1〜qP3は、それぞれ時刻tP1〜tP3において取得された流量データが示す流入量である。以下、説明の便宜のため、特に区別しない限りこれらの流入量を流入量qと記載する。データ生成部14は、降雨イベントpごとに流入量qの総和を算出し、降雨イベントpにおける総流入量Q’を算出する。総流入量Q’には、生活排水等により発生する通常の汚水の総量と、総不明水量とが含まれる。通常の汚水の総量は、降雨の有無によらず日々ある程度一定の量で発生すると考えられる。そのため、通常の汚水の総量をQ、各降雨イベントの総不明水量をQとした場合、総流入量Q’は、Q及びQの和として表すことができる。そして、晴天時の総不明水量Q=0と考えれば、通常の汚水の総量Qは、晴天時の総流入量Q’となる。そのため、通常の汚水の総量Qは、晴天時の流量データから算出することができる。データ生成部14は、総流入量Q’から通常の汚水の総量Qを減算することにより、各降雨イベントにおける総不明水量Qを算出する。データ生成部14は、算出した総降雨量Rmp及び総不明水量Qを、降雨イベントpのサンプルデータとして生成する。データ生成部14は、生成したサンプルデータをサンプルデータテーブル163に登録する。
なお、一般に、通常の汚水の総量は、季節的な変動を伴うことが知られている。そのため、通常の汚水の総量Qの算出には、同じ季節のデータを用いるようにしてもよい。
Further, in FIG. 9, q 11 to q 14 is the inflow indicated by the obtained flow rate data at time t 11 ~t 14 respectively. Similarly, q 21 and q 22 are the inflow amounts indicated by the flow rate data acquired at times t 21 and t 22 , respectively. Similarly, q P1 to q P3 is the inflow indicated by the obtained flow rate data at time t P1 ~t P3 respectively. Hereinafter, for convenience of explanation, these inflows are described as inflows q unless otherwise distinguished. Data generating unit 14 calculates the sum of the inflow q each rainfall event p, calculates the total inflow Q 'p in rainfall event p. The total inflow Q ′ p includes the total amount of normal sewage generated by domestic wastewater and the like and the total amount of unknown water. It is thought that the total amount of normal sewage is generated at a certain amount every day regardless of whether there is rainfall. Therefore, when the total amount of normal sewage is Q s and the total unknown water amount of each rainfall event is Q p , the total inflow amount Q ′ p can be expressed as the sum of Q s and Q p . Then, if the total unknown water amount Q p = 0 in fine weather is considered, the total amount Q s of normal sewage becomes the total inflow amount Q ′ p in fine weather. Therefore, the total amount Q s of normal sewage can be calculated from the flow rate data in fine weather. Data generating unit 14, by the total flow rate Q 'p subtracting the total amount Q s of the normal sewage, it calculates the total unknown amount of water Q p of each rain event p. Data generating unit 14, a total rainfall R mp and total unknown amount of water Q p calculated, to generate a sample data rainfall event p. The data generation unit 14 registers the generated sample data in the sample data table 163.
In general, it is known that the total amount of normal sewage involves seasonal fluctuations. Therefore, data for the same season may be used for calculating the total amount Q s of ordinary sewage.

図6の説明に戻る。
推定部15は、サンプルデータテーブル163を参照し、重回帰分析に必要な数のサンプルデータが蓄積されたか否かを判定する(ステップS106)。具体的には、推定部15は、サンプルデータテーブル163に登録されたサンプルレコードの数をサンプルデータの数として上記判定を行う。重回帰分析に必要となる数のサンプルデータが蓄積されていない場合(ステップS106−NO)、ステップS101に戻り、推定装置1は、次の雨量データ及び流量データを取得する。
Returning to the description of FIG.
The estimation unit 15 refers to the sample data table 163 and determines whether or not the number of sample data necessary for the multiple regression analysis has been accumulated (step S106). Specifically, the estimation unit 15 performs the above determination using the number of sample records registered in the sample data table 163 as the number of sample data. When the number of sample data necessary for the multiple regression analysis is not accumulated (step S106-NO), the process returns to step S101, and the estimation device 1 acquires the next rainfall data and flow data.

一方、重回帰分析に必要な数のサンプルデータが蓄積された場合(ステップS106−YES)、推定部15は、蓄積されたサンプルデータを用いて重回帰分析を行い、管轄区域の総不明水量Qを、対象区域内の各単位区域の総降雨量Rで表す推定式を決定する(ステップS107)。例えば、単位区域が図8の第1単位区域の例のように設定された場合、推定部15は、重回帰分析を行うことにより、管轄区域における総不明水量Qを次の式3のように表す推定式を決定する。

Figure 0006290072
On the other hand, when the number of sample data necessary for the multiple regression analysis is accumulated (step S106-YES), the estimation unit 15 performs the multiple regression analysis using the accumulated sample data, and determines the total unknown water amount Q in the jurisdiction. and determining an estimated equation representing total rainfall R m of each unit area within the target area (step S107). For example, when the unit area is set as in the example of the first unit area in FIG. 8, the estimation unit 15 performs the multiple regression analysis to calculate the total unknown water amount Q in the jurisdiction area as in the following Expression 3. Determine the estimation formula to represent.
Figure 0006290072

式3において、R〜R16は、各単位区域における総降雨量を表す。a〜a16は、それぞれ、重回帰分析により決定される総降雨量R〜R16の係数である。aは重回帰分析により決定される回帰直線の切片である。εは重回帰分析における回帰誤差である。式2で表される推定式を決定するためには、係数a〜a16と、切片aと、回帰誤差εとを決定する必要があるため、重回帰分析に必要となるサンプルデータは、少なくとも18個となる。推定部15は、決定した推定式の係数に基づいて、各単位区域の中から不明水発生区域が含まれる単位区域を推定する(ステップS108)。 In Formula 3, R 1 to R 16 represents the total rainfall in each unit area. a 1 to a 16 are coefficients of total rainfall R 1 to R 16 determined by multiple regression analysis, respectively. a 0 is the intercept of the regression line determined by multiple regression analysis. ε is a regression error in the multiple regression analysis. In order to determine the estimation formula represented by Expression 2, it is necessary to determine the coefficients a 1 to a 16 , the intercept a 0, and the regression error ε. Therefore, the sample data necessary for the multiple regression analysis is , At least 18. Based on the determined coefficient of the estimation formula, the estimation unit 15 estimates a unit area including an unknown water generation area from each unit area (step S108).

次に、推定部15は、推定された単位区域が小区域であるか否かを判定する(ステップS109)。推定された単位区域が小区域である場合(ステップS109−YES)、推定部15は、推定された単位区域を不明水発生区域として処理を終了する。一方、推定された単位区域が小区域でない場合(ステップS109−NO)、推定部15は、推定された単位区域を示す情報として対象区域情報を更新する(ステップS110)。推定装置1は、ステップS108において推定された単位区域が所定の大きさとなるまで、ステップS102〜S108の処理を繰り返し実行する。   Next, the estimating unit 15 determines whether or not the estimated unit area is a small area (step S109). When the estimated unit area is a small area (step S109-YES), the estimation unit 15 ends the process with the estimated unit area as an unknown water generation area. On the other hand, when the estimated unit area is not a small area (step S109-NO), the estimation unit 15 updates the target area information as information indicating the estimated unit area (step S110). The estimating apparatus 1 repeatedly executes the processes in steps S102 to S108 until the unit area estimated in step S108 has a predetermined size.

例えば、ステップS108において、図8の例のように設定された第1単位区域から第1単位区域R3が推定された場合、推定部15は、第1単位区域R3を示す情報として対象区域情報を更新する。区域設定部13は、設定情報に基づいて、対象区域情報が示す第1単位区域R3に、単位区域R3に含まれる小区域からなる新たな第2単位区域を設定する。例えば、設定情報が、第1単位区域R3に含まれる各小区域を新たな第2単位区域とすることを示す場合、区域設定部13は、次のように新たな第2単位区域を設定する。   For example, when the first unit area R3 is estimated from the first unit area set as in the example of FIG. 8 in step S108, the estimation unit 15 uses the target area information as information indicating the first unit area R3. Update. The area setting unit 13 sets a new second unit area composed of small areas included in the unit area R3 in the first unit area R3 indicated by the target area information based on the setting information. For example, when the setting information indicates that each small area included in the first unit area R3 is a new second unit area, the area setting unit 13 sets a new second unit area as follows. .

図10は、第1単位区域に設定される第2単位区域の具体例を示す図である。
区域設定部13は、第1単位区域R3に含まれる各小区域r9〜12、r25〜28、r41〜44、r57〜60を新たな第2単位区域として、第2単位区域R1〜R16を設定する。そして、区域設定部13は、図10のような第2単位区域を示す構成情報を生成し、データ生成部14に出力する。
FIG. 10 is a diagram illustrating a specific example of the second unit area set in the first unit area.
The area setting unit 13 sets the second unit areas R1 to R16 with the small areas r9 to 12, r25 to 28, r41 to 44, and r57 to 60 included in the first unit area R3 as new second unit areas. To do. Then, the zone setting unit 13 generates configuration information indicating the second unit zone as illustrated in FIG. 10 and outputs the configuration information to the data generation unit 14.

データ生成部14は、ステップS105と同様の処理を行って、対象区域情報が示す第2単位区域R3について、重回帰分析に用いられるサンプルデータを生成する。   The data generation unit 14 performs the same process as step S105, and generates sample data used for multiple regression analysis for the second unit area R3 indicated by the target area information.

推定部15は、データ生成部14によって生成されたサンプルデータを用いて重回帰分析を行い、ステップS107と同様に、管轄区域の総不明水量Qを、対象区域内の各第2単位区域R1〜R16の総降雨量R’〜R’16で表す推定式を決定する。ここで決定される推定式は、例えば、次の式4のように表される。

Figure 0006290072
The estimation unit 15 performs multiple regression analysis using the sample data generated by the data generation unit 14, and similarly to step S107, calculates the total unknown water amount Q of the jurisdiction area in each of the second unit areas R1 to R1 in the target area. The estimation formula represented by the total rainfall R ′ 1 to R ′ 16 of R16 is determined. The estimation formula determined here is expressed as the following formula 4, for example.
Figure 0006290072

式4において、R’〜R’16は、それぞれ、新たに設定された各第2単位区域R1〜R16の総降雨量を表す。ここでは、各第2単位区域は、小区域の単位で設定されているため、各第2単位区域R1〜R16の総降雨量R’〜R’16は、各小区域の総降雨量となる。具体的には、総降雨量R’〜R’16は、それぞれ、小区域r9〜12、r25〜28、r41〜44、r57〜60の総降雨量である。b〜b16は、重回帰分析により決定される総降雨量R’〜R’16の係数である。bは重回帰分析により決定される回帰直線の切片である。εは重回帰分析における回帰誤差である。式4で表される推定式を決定するためには、係数b〜b16と、切片bと、回帰誤差εとを決定する必要があるため、重回帰分析に必要となるサンプルデータは、少なくとも18個となる。推定部15は、決定した推定式の係数に基づいて、各単位区域の中から不明水発生区域を含む単位区域を推定する。すなわち、この場合、推定部15は、第2単位区域R3内の各小区域から不明水発生区域として、1つの小区域を推定する。 In Equation 4, R ′ 1 to R ′ 16 represent the total rainfall of the newly set second unit areas R1 to R16, respectively. Where each second unit area, because it is set in units of sub-regions, the total rainfall R '1 ~R' 16 of the second unit section R1~R16 has a total rainfall of each subregion Become. Specifically, the total rainfall R ′ 1 to R ′ 16 is the total rainfall of the small areas r9 to 12, r25 to 28, r41 to 44, and r57 to 60, respectively. b 1 to b 16 are coefficients of total rainfall R ′ 1 to R ′ 16 determined by multiple regression analysis. b 0 is the intercept of the regression line determined by multiple regression analysis. ε is a regression error in the multiple regression analysis. In order to determine the estimation formula represented by Expression 4, it is necessary to determine the coefficients b 1 to b 16 , the intercept b 0, and the regression error ε. Therefore, the sample data necessary for the multiple regression analysis is , At least 18. The estimation unit 15 estimates a unit area including an unknown water generation area from each unit area based on the coefficient of the determined estimation formula. That is, in this case, the estimation unit 15 estimates one small area as an unknown water generation area from each small area in the second unit area R3.

推定部15は、再度ステップS109の処理を行って、推定された第2単位区域が小区域であることを判定し、処理を終了する。   The estimation unit 15 performs the process of step S109 again, determines that the estimated second unit area is a small area, and ends the process.

このように構成された実施形態の推定装置1は、まず、対象区域に含まれる小区域を統合し、対象区域内に複数の第1単位区域を設定する。そして、推定装置1は、対象区域について、各第1単位区域の総降雨量を独立変数とする重回帰分析を行って、各第1単位区域の中から不明水発生区域を含む第1単位区域を推定する。さらに、推定装置1は、推定された第1単位区域内に第2単位区域を設定する。推定装置1は、各第2単位区域の総降雨量を独立変数とする重回帰分析を行って、各第2単位区域の中から不明水発生区域を含む単位区域を推定する。このように、実施形態の推定装置1は、対象区域における単位区域の設定と、重回帰分析とを繰り返し行うことによって、より少ない数のサンプルデータで不明水発生区域を推定することが可能となる。   The estimation apparatus 1 of the embodiment configured as described above first integrates the small areas included in the target area, and sets a plurality of first unit areas in the target area. And the estimation apparatus 1 performs the multiple regression analysis which makes the total rainfall of each 1st unit area the independent variable about the object area, and the 1st unit area including an unknown water generation area from each 1st unit area Is estimated. Furthermore, the estimation device 1 sets a second unit area within the estimated first unit area. The estimation device 1 performs a multiple regression analysis using the total rainfall of each second unit area as an independent variable, and estimates a unit area including an unknown water generation area from each second unit area. Thus, the estimation apparatus 1 of the embodiment can estimate the unknown water generation area with a smaller number of sample data by repeatedly setting the unit area in the target area and performing multiple regression analysis. .

例えば、図8のように設定された単位区域の総降雨量を独立変数とする場合、重回帰分析には18個のサンプルデータが必要となる。また、図9のように設定された単位区域の総降雨量を独立変数とする場合、図8と同様に18個のサンプルデータが必要となる。すなわち、重回帰分析には、対象区域に設定される単位区域の数+2個のサンプルデータが必要となる。そのため、図8の例のように256個の小区域からなる対象区域について重回帰分析を用いて不明水発生区域を推定する場合、従来の推定方法では少なくとも258個のサンプルデータが必要であったのに対し、実施形態の推定装置1は、少なくとも18個のサンプルデータで不明水発生区域を推定することが可能となる。   For example, when the total rainfall in the unit area set as shown in FIG. 8 is used as an independent variable, 18 sample data are required for the multiple regression analysis. Further, when the total rainfall in the unit area set as shown in FIG. 9 is used as an independent variable, 18 pieces of sample data are required as in FIG. That is, the multiple regression analysis requires the number of unit areas set as the target area + 2 sample data. Therefore, when the unknown water generation area is estimated using the multiple regression analysis for the target area composed of 256 small areas as in the example of FIG. 8, the conventional estimation method requires at least 258 sample data. On the other hand, the estimation apparatus 1 of the embodiment can estimate the unknown water generation area using at least 18 pieces of sample data.

以下、実施形態の推定装置1の変形例について説明する。   Hereinafter, modified examples of the estimation device 1 of the embodiment will be described.

対象区域に設定される単位区域は、図8の態様に限定されない。例えば、単位区域は、図11に示されるように設定されてもよい。   The unit area set as the target area is not limited to the aspect of FIG. For example, the unit area may be set as shown in FIG.

また、より少ない数のサンプルデータで不明水発生区域を推定するには、対象区域内に設定される単位区域の数は一定であることが望ましい。例えば、2回の重回帰分析により1つの小区域を推定する場合、1回目の重回帰分析に対して設定される単位区域の数をx、2回目の重回帰分析に対して設定される単位区域の数をyとする。この場合、必要となるサンプルデータの数は、x又はyの大きい方の値となり、対象区域内の小区域の数はx×y=R個の定数として表される。このような関係を満たすx及びyの組のうち、x又はyの大きい方の値が最小となるのは、x=yの場合である。この関係は、3回以上の重回帰分析を行う場合も同様であると考えられる。そのため、対象区域内に設定される単位区域の数は一定であることが望ましい。   In order to estimate the unknown water generation area with a smaller number of sample data, it is desirable that the number of unit areas set in the target area is constant. For example, when one small area is estimated by two multiple regression analyses, the number of unit areas set for the first multiple regression analysis is x, and the unit is set for the second multiple regression analysis. Let y be the number of zones. In this case, the number of necessary sample data is the larger value of x or y, and the number of small areas in the target area is expressed as x × y = R constants. The larger value of x or y in the set of x and y satisfying such a relationship is the minimum when x = y. This relationship is considered to be the same when three or more multiple regression analyzes are performed. Therefore, it is desirable that the number of unit areas set in the target area is constant.

また、推定装置1は、総不明水量を表す推定式を決定することにより、各単位区域において発生する不明水量を推定してもよい。式1における総不明水量Qの単位はmである。また、各小区域における降雨量rの単位はmmである。よって、係数aの単位は、m/mmである。すなわち、式1においてaは、n番目の小区域において1mmの降雨により発生する不明水量と考えられる。同様の考えに基づけば、推定装置1は、ステップワイズ法を適用して多変量解析を行うことによって、不明水が発生する可能性が高い区域について、不明水量を推定することが可能となる。ステップワイズ法では、相関の高い独立変数のみで表される推定式を決定することができる。そのため、ステップワイズ法によって決定された推定式における係数は、不明水が発生する可能性の高い区域を示すものとなる。推定装置1は、ステップワイズ法により決定された係数の値を不明水発生区域における不明水量として推定することができる。 Moreover, the estimation apparatus 1 may estimate the unknown water amount which generate | occur | produces in each unit area by determining the estimation formula showing the total unknown water amount. The unit of the total unknown water quantity Q in Formula 1 is m 3 . The unit of rainfall r n in each subregion is in mm. Therefore, the unit of the coefficient a n is m 3 / mm. That, a n in Formula 1 is considered unknown amount of water generated by 1mm rainfall in n-th subregion. Based on the same idea, the estimation device 1 can estimate the unknown water amount in an area where the possibility of generating unknown water is high by performing the multivariate analysis by applying the stepwise method. In the stepwise method, it is possible to determine an estimation expression represented only by an independent variable having a high correlation. Therefore, the coefficient in the estimation formula determined by the stepwise method indicates an area where there is a high possibility of generating unknown water. The estimation device 1 can estimate the coefficient value determined by the stepwise method as the unknown water amount in the unknown water generation area.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、不明水発生区域推定装置は、対象区域を構成する小区域における降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する水の量を示す流量データと、を取得する取得部(データ取得部12)と、取得部により取得された雨量データを対象区域内における小区域よりも広い複数の第1単位区域に統合すると共に、流量データと第1単位区域ごとに統合した雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、複数の第1単位区域の中から不明水発生区域を含む第1単位区域を推定し、流量データと不明水発生区域を含むと推定した第1単位区域に含まれる複数の第2単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、複数の第2単位区域の中から不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する推定部(区域設定部13及び推定部15)と、を持つことにより、より少ないサンプルデータで不明水発生区域を推定することができる。   According to at least one embodiment described above, the unknown water generation area estimation device is configured to provide rainfall data indicating the amount of rainfall in a small area constituting the target area, and a flow rate indicating the amount of water flowing out from a predetermined location in the jurisdiction. The data acquisition unit (data acquisition unit 12), and the rainfall data acquired by the acquisition unit are integrated into a plurality of first unit areas wider than the small area in the target area, and the flow rate data and the first By conducting multivariate analysis based on rainfall data integrated for each unit area, the first unit area including the unknown water generation area is estimated from the plurality of first unit areas, and the flow data and the unknown water generation area An unknown water generation area from a plurality of second unit areas by performing multivariate analysis based on rainfall data for each of a plurality of second unit areas included in the first unit area estimated to contain Estimation unit that estimates a second unit area containing a (zone setting unit 13 and the estimation unit 15), by having a can estimate the unknown water generation area with less sample data.

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同様に、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ものである。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

1…推定装置、11…通信部、12…データ取得部、13…区域設定部、14…データ生成部、15…推定部、16…記憶部、161…雨量テーブル、162…流量テーブル、163…サンプルデータテーブル、2…下水処理場、3…管轄区域、4…小区域、5…流量計、6−1,6−2…汚水管、7…降雨レーダ、8…雨雲、81…雨 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Estimation apparatus, 11 ... Communication part, 12 ... Data acquisition part, 13 ... Area setting part, 14 ... Data generation part, 15 ... Estimation part, 16 ... Memory | storage part, 161 ... Rainfall table, 162 ... Flow rate table, 163 ... Sample data table, 2 ... sewage treatment plant, 3 ... jurisdiction, 4 ... sub-region, 5 ... flow meter, 6-1, 6-2 ... sewage pipe, 7 ... rain radar, 8 ... rain cloud, 81 ... rain

Claims (7)

対象区域を構成する小区域における降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する水の量を示す流量データと、を取得する取得部と、
前記取得部により取得された雨量データを前記小区域よりも広い第1単位区域に統合し、前記流量データと前記第1単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第1単位区域を推定し、前記流量データと推定された第1単位区域に含まれる第2単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する推定部と、
を備える不明水発生区域推定装置。
An acquisition unit for acquiring rainfall data indicating rainfall in a small area constituting the target area, and flow data indicating the amount of water flowing out from a predetermined location in the jurisdiction;
By integrating the rainfall data acquired by the acquisition unit into a first unit area wider than the small area, and performing multivariate analysis based on the flow rate data and the rainfall data for each first unit area, it is unknown Unknown water generation by estimating the first unit area including the water generation area and performing multivariate analysis based on the flow rate data and the rainfall data for each second unit area included in the estimated first unit area An estimation unit for estimating a second unit area including the area;
An unknown water generation area estimation device.
前記推定部は、同じ数の前記第1単位区域と前記第2単位区域に対して多変量解析を行う、
請求項1に記載の不明水発生区域推定装置。
The estimation unit performs multivariate analysis on the same number of the first unit area and the second unit area.
The unknown water generation | occurrence | production area estimation apparatus of Claim 1.
前記雨量データと前記流量データに基づいて前記多変量解析に用いられるサンプルデータを生成する生成部をさらに備え、
前記生成部は、前記対象区域の総降雨量及び総不明水量の相関が線形性を有する程度に長い期間において発生した降雨を1つの降雨イベントとし、前記雨量データに基づいて複数の降雨イベントを判断し、一の降雨イベントにより発生した前記第1単位区域又は前記第2単位区域ごとの総降雨量と、前記降雨イベントの期間において発生した前記対象区域の総不明水量とを前記一の降雨イベントのサンプルデータとし、前記複数の降雨イベントのサンプルデータを生成する、
請求項1又は請求項2に記載の不明水発生区域推定装置。
A generator for generating sample data used for the multivariate analysis based on the rainfall data and the flow data;
The generation unit determines a plurality of rainfall events based on the rainfall data, with the rainfall that has occurred in a period that is long enough for the correlation between the total rainfall and the total unknown water in the target area to be linear. The total rainfall amount for each of the first unit area or the second unit area generated by one rain event and the total unknown water amount of the target area generated during the rain event are Generating sample data of the plurality of rainfall events as sample data;
The unknown water generation | occurrence | production area estimation apparatus of Claim 1 or Claim 2.
前記推定部は、重回帰分析によって前記多変量解析を行い、前記対象区域の総不明水量を前記第1単位区域又は前記第2単位区域の総降雨量で表す推定式を決定し、前記推定式の係数に基づいて不明水発生区域を含む第1単位区域又は第2単位区域を推定する、
請求項1から請求項3のうちいずれか一項に記載の不明水発生区域推定装置。
The estimation unit performs the multivariate analysis by multiple regression analysis, determines an estimation formula that represents the total unknown water amount of the target area by the total rainfall of the first unit area or the second unit area, and the estimation formula Estimating the first unit area or the second unit area including the unknown water generation area based on the coefficient of
The unknown water generation | occurrence | production area estimation apparatus as described in any one of Claims 1-3.
前記推定部は、ステップワイズ法を用いて前記多変量解析を行い、前記対象区域内の前記第1単位区域又は第2単位区域の総降雨量のうち、前記総不明水量との相関が高い総降雨量で前記総不明水量を表す推定式を決定する、
請求項4に記載の不明水発生区域推定装置。
The estimation unit performs the multivariate analysis using a stepwise method, and has a high correlation with the total unknown water amount in the total rainfall of the first unit area or the second unit area in the target area. Determining an estimation formula representing the total unknown water amount by rainfall,
The unknown water generation | occurrence | production area estimation apparatus of Claim 4.
対象区域を構成する小区域における降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する水の量を示す流量データと、を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された雨量データを前記小区域よりも広い第1単位区域に統合し、前記流量データと前記第1単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第1単位区域を推定し、前記流量データと推定された第1単位区域に含まれる第2単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する推定ステップと、
不明水発生区域を有する不明水発生区域推定方法。
An acquisition step of acquiring rainfall data indicating rainfall in a small area constituting the target area, and flow data indicating the amount of water flowing out from a predetermined location in the jurisdiction;
By integrating the rainfall data acquired in the acquisition step into a first unit area wider than the small area, and performing multivariate analysis based on the flow data and the rainfall data for each first unit area, it is unknown Unknown water generation by estimating the first unit area including the water generation area and performing multivariate analysis based on the flow rate data and the rainfall data for each second unit area included in the estimated first unit area An estimation step for estimating a second unit area including the area;
An unknown water generation area estimation method having an unknown water generation area.
対象区域を構成する小区域における降雨量を示す雨量データと、管轄区域の所定箇所から流出する水の量を示す流量データと、を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された雨量データを前記小区域よりも広い第1単位区域に統合し、前記流量データと前記第1単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第1単位区域を推定し、前記流量データと推定された第1単位区域に含まれる第2単位区域ごとの雨量データとに基づいて多変量解析を行うことにより、不明水発生区域を含む第2単位区域を推定する推定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
An acquisition step of acquiring rainfall data indicating rainfall in a small area constituting the target area, and flow data indicating the amount of water flowing out from a predetermined location in the jurisdiction;
By integrating the rainfall data acquired in the acquisition step into a first unit area wider than the small area, and performing multivariate analysis based on the flow data and the rainfall data for each first unit area, it is unknown Unknown water generation by estimating the first unit area including the water generation area and performing multivariate analysis based on the flow rate data and the rainfall data for each second unit area included in the estimated first unit area An estimation step for estimating a second unit area including the area;
A computer program for causing a computer to execute.
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