JP6555391B2 - Prediction device, prediction system, prediction method, and program - Google Patents

Prediction device, prediction system, prediction method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6555391B2
JP6555391B2 JP2018111045A JP2018111045A JP6555391B2 JP 6555391 B2 JP6555391 B2 JP 6555391B2 JP 2018111045 A JP2018111045 A JP 2018111045A JP 2018111045 A JP2018111045 A JP 2018111045A JP 6555391 B2 JP6555391 B2 JP 6555391B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
slope
rainfall
predicted value
calculated
predicted
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
Application number
JP2018111045A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019003641A (en
Inventor
梓司 笠原
梓司 笠原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Publication of JP2019003641A publication Critical patent/JP2019003641A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6555391B2 publication Critical patent/JP6555391B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02DFOUNDATIONS; EXCAVATIONS; EMBANKMENTS; UNDERGROUND OR UNDERWATER STRUCTURES
    • E02D17/00Excavations; Bordering of excavations; Making embankments
    • E02D17/20Securing of slopes or inclines
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01DMEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00Measuring or testing not otherwise provided for

Description

本発明は、斜面の安定解析に関する。   The present invention relates to slope stability analysis.

斜面の安定解析に基づき、斜面崩壊の危険性を予測する技術が知られている。例えば、特許文献1は、リアルタイムな測定データに基づいて安全率を算出し、安全率が所定値(1.0)に達する時間を予測して警報を発するシステムを開示している。   A technique for predicting the risk of slope failure based on slope stability analysis is known. For example, Patent Document 1 discloses a system that calculates a safety factor based on real-time measurement data and predicts a time when the safety factor reaches a predetermined value (1.0) and issues an alarm.

特開2006−195650号公報JP 2006-195650 A

特許文献1に記載された技術は、リアルタイムな測定データに基づいて安全率を算出するものである。   The technique described in Patent Document 1 calculates a safety factor based on real-time measurement data.

本発明の目的の一つは、斜面の安全性を雨量の予測値を用いることによって予測できるようにすることにある。   One of the objects of the present invention is to make it possible to predict the safety of a slope by using a predicted value of rainfall.

本発明の一態様に係る予測装置は、斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出する第1の算出手段と、算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する第2の算出手段と、を備える。   A prediction apparatus according to an aspect of the present invention includes a first calculation unit that calculates a relational expression between a moisture amount and a rainfall based on a measured moisture value of soil constituting a slope and a measured rainfall value on the slope, 2nd calculation means which calculates the predicted value of the parameter | index which shows the safety | security of the said slope based on the calculated said relational expression and the rainfall predicted value in the said slope.

本発明の一態様に係る予測システムは、前記予測装置と、前記指標の予測値をユーザに報知する出力装置と、を備える。   The prediction system which concerns on 1 aspect of this invention is provided with the said prediction apparatus and the output apparatus which alert | reports the predicted value of the said index | index to a user.

本発明の一態様に係る予測方法は、斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出し、算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する。   The prediction method according to one aspect of the present invention calculates a relational expression between the amount of water and the amount of rainfall based on the actual measurement of the amount of water in the soil constituting the slope and the actual measurement of the amount of rainfall on the slope, and the calculated relational expression And a predicted value of an index indicating the safety of the slope is calculated on the basis of the predicted rainfall amount on the slope.

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出し、算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する、処理を実行させる。   The program according to an aspect of the present invention calculates, on a computer, a relational expression between the amount of water and the amount of rain based on the actual amount of water measured on the soil constituting the slope and the actual amount of rain on the slope. Based on the relational expression and the predicted rainfall amount on the slope, a process of calculating a predicted value of an index indicating the safety of the slope is executed.

本発明によれば、斜面の安全性を雨量の予測値を用いて予測することが可能である。   According to the present invention, it is possible to predict the safety of a slope using a predicted value of rainfall.

図1は、予測装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a prediction device. 図2は、予測システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the prediction system. 図3は、予測装置が実行する処理の概略を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an outline of processing executed by the prediction apparatus. 図4は、予測装置によって算出される数値を例示する模式図である。FIG. 4 is a schematic view illustrating numerical values calculated by the prediction device. 図5は、出力装置が表示する情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information displayed by the output device. 図6は、出力装置が表示する情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information displayed by the output device. 図7は、予測装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that implements the prediction device.

[第1実施形態]
図1は、本発明の一実施形態に係る予測装置10の構成を示すブロック図である。予測装置10は、監視対象の斜面の安全性を示す指標を雨量の予測値によって算出することを可能にする情報処理装置である。予測装置10は、第1算出部11と、第2算出部12とを少なくとも備える。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a prediction device 10 according to an embodiment of the present invention. The prediction device 10 is an information processing device that enables an index indicating the safety of a slope to be monitored to be calculated based on a predicted value of rainfall. The prediction device 10 includes at least a first calculation unit 11 and a second calculation unit 12.

第1算出部11は、監視対象の斜面の水分状態と当該斜面における雨量との関係式を算出する。第1算出部11は、これらの計測値(実測値)を用いて関係式を算出する。本実施形態において、斜面の水分状態を表す計測値は、斜面を構成する土壌の水分量を表す数値である。水分量は、体積含水率と重量含水率のいずれであってもよい。これらの実測値は、いずれも、所定の時間間隔(例えば1時間毎)で得られる。   The first calculator 11 calculates a relational expression between the moisture state of the slope to be monitored and the rainfall on the slope. The first calculation unit 11 calculates a relational expression using these measured values (actually measured values). In the present embodiment, the measured value representing the moisture state of the slope is a numerical value representing the moisture content of the soil that constitutes the slope. The water content may be either volumetric water content or weight water content. These measured values are all obtained at predetermined time intervals (for example, every hour).

ここで、ある時点tにおける水分量をmt、雨量をptとした場合、mtは、例えばタンクモデルに基づき、以下の(1)式により算出することができる。ここにおいて、ciは、土種(土壌の種類)に応じて異なる0以上1未満の係数である。また、f(pt,pt-1,pt-2,…,pt-k)は、pt,pt-1,pt-2,…,pt-kを変数とする所定の多変数関数である。なお、n及びkは、適当に定められる。 Here, when the water content at a certain point in time t m t, rainfall and p t, m t, for example based on the tank model can be calculated by the following equation (1). Here, c i is a coefficient of 0 or more and less than 1, which varies depending on the soil type (soil type). Further, f (p t, p t -1, p t-2, ..., p tk) is, p t, p t-1 , p t-2, ..., given multivariable function to the p tk variable It is. Note that n and k are appropriately determined.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

ここで、水分量への影響が小さい過去のデータを無視してよいとすると、mtは、以下の(2)式によって表すことができる。ここにおいて、Fは、透水係数に相当し、土種に応じて異なる。また、cは、土壌の保水性を示す係数である。F及びcは、土壌での試験によって求められてもよいし、所定のデータベースを利用して求められてもよい。 Here, if the influence of the water content may ignore the small historical data, m t can be expressed by the following equation (2). Here, F corresponds to the hydraulic conductivity and varies depending on the soil type. C is a coefficient indicating the water retention capacity of the soil. F and c may be calculated | required by the test in soil, and may be calculated | required using a predetermined | prescribed database.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

(1)式及び(2)式は、水分量の予測式として用いることができる。すなわち、第1算出部11は、予測の実施時点より後の所定の時点をtとした場合に、当該時点の雨量の予測値と当該時点より前の水分量の実測値とに基づいて当該時点の水分量を算出(すなわち予測)することが可能である。   Equations (1) and (2) can be used as prediction formulas for moisture content. In other words, when the predetermined time point after the prediction execution time is t, the first calculation unit 11 determines the current time point based on the predicted rainfall amount at that time point and the measured water content value before that time point. It is possible to calculate (that is, predict) the amount of water.

なお、水分量mtとしては、タンクモデル以外のモデルが用いられてもよい。例えば、水分量mtは、1次関数のほか、2次関数や実験的又は経験的に算出された他の関数を想定したモデルも適用可能である。 As the water content m t, it may be a model is used other than the tank model. For example, the water content m t, in addition to the primary function, quadratic function and experimentally or empirically calculated assuming other functions models are also applicable.

第2算出部12は、第1算出部11により算出された関係式と、実測値が存在しない所定の時点の斜面における雨量の予測値とを用いて、当該時点における当該斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する。ここにおいて、実測値が存在しない時点とは、具体的には、特定の時点(例えば予測を実施するタイミング)よりも後、すなわち当該時点からみた未来のことをいう。   The second calculation unit 12 indicates the safety of the slope at the time point using the relational expression calculated by the first calculation unit 11 and the predicted value of the rainfall on the slope at a predetermined time point where the actual measurement value does not exist. Calculate the predicted value of the indicator. Here, the point in time when the actual measurement value does not exist specifically refers to a future after a specific point in time (for example, the timing for performing the prediction), that is, the future as viewed from the point in time.

なお、雨量の予測値は、外部の機関又は事業者から提供されてもよい。例えば、日本国においては、気象庁が1km四方のメッシュ単位で降水量の予測値を発表している(降水短時間予報)。   In addition, the predicted value of rainfall may be provided from an external organization or a business operator. For example, in Japan, the Japan Meteorological Agency has published a forecast value of precipitation in 1km square mesh units (short-term precipitation forecast).

本実施形態において、安全性の指標は、安全率である。なお、安全率の定義式(安定解析式)は、複数の種類があり、特定の種類に限定されない。以下の説明においては、第2算出部12は、フェレニウス法(簡易分割法、スウェーデン法ともいう。)又は修正フェレニウス法に基づく予測値を算出するものとする。   In the present embodiment, the safety index is a safety factor. There are a plurality of types of safety factor definition formulas (stability analysis formulas), and the formulas are not limited to specific types. In the following description, it is assumed that the second calculation unit 12 calculates a predicted value based on the Ferrenius method (also referred to as simple division method or Swedish method) or the modified Ferrenius method.

フェレニウス法による安全率Fsは、例えば、以下の(3)式で表すことができる。ここにおいて、c、W、u、φは、それぞれ、土塊の粘着力、重量、間隙水圧、内部摩擦角を表す変数である。また、αは、斜面の傾斜角を表す。また、lは、斜面を垂直方向に分割した分割片(スライス)のすべり面の長さを表す。説明の便宜上、傾斜角α及びすべり面長lは、ここでは定数とする。   The safety factor Fs by the Ferrenius method can be expressed by the following equation (3), for example. Here, c, W, u, and φ are variables representing the adhesive strength, weight, pore water pressure, and internal friction angle, respectively. Α represents the inclination angle of the slope. Moreover, l represents the length of the sliding surface of the divided piece (slice) obtained by dividing the slope in the vertical direction. For convenience of explanation, the inclination angle α and the slip surface length l are constants here.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

また、修正フェレニウス法による安全率Fsは、例えば、以下の(4)式で表すことができる。ここにおいて、bは、スライスの幅を表す。スライス幅bは、ここでは定数とする。   Moreover, the safety factor Fs by the modified Ferrenius method can be expressed by the following equation (4), for example. Here, b represents the width of the slice. Here, the slice width b is a constant.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

ここで、粘着力c、重量W、間隙水圧u及び内部摩擦角φは、いずれも、土中の水分量に応じて変化する。したがって、これらの変数は、いずれも水分量の関数として表すことができる。例えば、(3)式は、粘着力c、重量W、間隙水圧u及び内部摩擦角φを、それぞれ水分量mの関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)に置換すると、以下の(5)式で表される。このような置換は、(4)式においても同様に可能である。   Here, the adhesive force c, the weight W, the pore water pressure u, and the internal friction angle φ all change according to the amount of moisture in the soil. Therefore, both of these variables can be expressed as a function of the amount of water. For example, the expression (3) indicates that the adhesive force c, weight W, pore water pressure u, and internal friction angle φ are functions c (m), W (m), u (m), and φ (m) of the water content m, respectively. Is replaced by the following formula (5). Such substitution is also possible in the formula (4).

Figure 0006555391
Figure 0006555391

なお、関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)は、土壌毎に異なり得る。関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)は、これらの変数と水分量の実測値に基づいてあらかじめ求められてもよいし、シミュレーション等によって推定されてもよい。   Note that the functions c (m), W (m), u (m), and φ (m) may be different for each soil. The functions c (m), W (m), u (m), and φ (m) may be obtained in advance based on these variables and the actual measured water content, or may be estimated by simulation or the like. .

ここで、(5)式のmを(1)式又は(2)式のmtに置換すると、以下の(6)式が得られる。そうすると、安全率Fsは、過去の水分量の計測値と過去の雨量の予測値とによって算出することが理論上可能である。また、水分量mtが予測可能であれば、安全率Fsも同様に予測可能であるといえる。 Here, (5) of m (1) or (2) Substituting the equation of m t, the equation (6) below is obtained. Then, it is theoretically possible to calculate the safety factor Fs based on the past measured amount of moisture and the predicted value of past rainfall. Further, water content m t is predicted if the safety factor Fs is also said to be predictable as well.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

上述したように、未来のある時点における土中の水分量は、当該時点より前の水分量と当該時点における雨量の予測値が得られれば予測可能である。したがって、このとき第2算出部12が新たに必要とする値は、安全率が算出される時点(すなわち未来)における雨量の予測値のみである。   As described above, the moisture content in the soil at a certain time in the future can be predicted if the moisture content before that time and the predicted value of the rain at that time are obtained. Therefore, the value newly required by the second calculation unit 12 at this time is only the predicted value of the rainfall at the time when the safety factor is calculated (that is, the future).

第2算出部12は、算出した安全率の予測値を出力する。ここでいう出力は、予測装置10の外部に予測値を送信することであってもよいし、予測装置10の内部にある他の構成要素に予測値を供給することであってもよい。第2算出部12は、記憶媒体に予測値を記録してもよい。   The second calculation unit 12 outputs the predicted value of the calculated safety factor. The output here may be to transmit a prediction value to the outside of the prediction device 10 or to supply the prediction value to another component inside the prediction device 10. The second calculation unit 12 may record the predicted value on the storage medium.

以上のとおり、本実施形態によれば、所定の時点における雨量の予測値に基づいて安全率を予測することが可能である。したがって、本実施形態によれば、例えば、積乱雲の発達などにより局地的に強い雨が降ることが予測される場合に、その降雨が斜面に及ぼす影響を評価することが可能である。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to predict the safety factor based on the predicted value of rainfall at a predetermined time point. Therefore, according to the present embodiment, for example, when it is predicted that heavy rain falls locally due to the development of cumulonimbus clouds, it is possible to evaluate the influence of the rain on the slope.

降雨の影響は、斜面の状態(土質、土中の水分量など)によって異なる。よって、ある一定量の降雨が予測される場合であっても、その降雨によって安全率が所定の基準を下回るか否かは斜面の場所や状態に応じて異なる。予測装置10は、特定の地点の斜面に応じた安全率の予測式と当該地点における雨量の予測値とを用いることによって、安全率を場所毎に予測することが可能である。   The effect of rainfall varies depending on the condition of the slope (soil quality, moisture content in the soil, etc.). Therefore, even when a certain amount of rainfall is predicted, whether or not the safety factor falls below a predetermined standard due to the rain varies depending on the location and state of the slope. The prediction device 10 can predict the safety factor for each location by using the prediction formula of the safety factor corresponding to the slope of the specific point and the predicted value of the rainfall at the point.

例えば、上述した気象庁の降水短時間予報(ナウキャスト)を用いた場合、発表時から1〜6時間後の雨量の予測値を得ることができる。一方、土砂災害に対する避難には、一般に、健常者で1時間、(移動に時間を要する)高齢者や身体障害者などでは最長で4時間程度を確保する必要があるとされている。本実施形態によれば、このような一般的な予測値を利用して、避難に十分な時間を確保した安全率の予測が可能である。   For example, when the above-mentioned meteorological agency's short-term precipitation forecast (nowcast) is used, it is possible to obtain a predicted value of rainfall 1 to 6 hours after the announcement. On the other hand, for evacuation against earth and sand disasters, it is generally necessary to secure one hour for healthy persons and about four hours at the longest for elderly persons and persons with physical disabilities (which require time for movement). According to the present embodiment, it is possible to predict a safety factor that secures sufficient time for evacuation using such a general predicted value.

なお、予測装置10は、予測した安全率が所定の閾値(例えば「1.0」)を下回るタイミングだけでなく、安全率が所定の閾値を下回った後に当該閾値以上の値に復帰するタイミングを予測することも可能である。したがって、本実施形態によれば、ある場所における降雨後に、その場所が安全な状態に戻ったとみなせるタイミングを予測することが可能である。   Note that the prediction device 10 not only has a timing at which the predicted safety factor falls below a predetermined threshold (eg, “1.0”), but also a timing at which the safety factor returns to a value equal to or higher than the threshold after the safety factor falls below the predetermined threshold. It is also possible to predict. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to predict the timing at which a place can be considered to have returned to a safe state after raining at a place.

[第2実施形態]
図2は、本発明の別の実施形態に係る予測システム20の全体構成を示すブロック図である。予測システム20は、斜面の安全性を予測するためのコンピュータシステムである。予測システム20は、予測装置100と、出力装置200とを備える。なお、予測システム20を構成するこれらの装置は、図2においては1つずつ図示されているが、実際の数は限定されない。
[Second Embodiment]
FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of the prediction system 20 according to another embodiment of the present invention. The prediction system 20 is a computer system for predicting safety of a slope. The prediction system 20 includes a prediction device 100 and an output device 200. In addition, although these apparatuses which comprise the prediction system 20 are illustrated one by one in FIG. 2, the actual number is not limited.

予測装置100は、第1実施形態の予測装置10と共通する機能を有する。しかし、予測装置100は、後述するように、予測装置10と異なる機能も有する。予測装置100は、例えば、サーバ装置やパーソナルコンピュータによって構成される。   The prediction device 100 has a function common to the prediction device 10 of the first embodiment. However, the prediction device 100 also has a function different from that of the prediction device 10 as described later. The prediction device 100 is configured by, for example, a server device or a personal computer.

出力装置200は、予測装置100による予測結果を出力する装置である。ここでいう出力は、ユーザに対する情報の報知を目的としたものであり、例えば、情報を可視化(すなわち表示)することをいうが、音声出力などの他の形態の出力を含み得る。出力装置200としては、例えば、液晶ディスプレイなどの表示装置、スマートフォンなどの移動通信端末、パーソナルコンピュータを用いることができる。また、出力装置200は、予測装置100とネットワークを介して接続されてもよいが、予測装置100の一部として構成されてもよい。   The output device 200 is a device that outputs a prediction result from the prediction device 100. The output here is intended to notify the user of information, and for example, means to visualize (that is, display) information, but may include other forms of output such as audio output. As the output device 200, for example, a display device such as a liquid crystal display, a mobile communication terminal such as a smartphone, or a personal computer can be used. The output device 200 may be connected to the prediction device 100 via a network, but may be configured as a part of the prediction device 100.

予測装置100は、具体的には、取得部110と、算出部120と、出力処理部130とを備える。また、算出部120は、より詳細には、第1算出部121、第2算出部122、第3算出部123及び第4算出部124を含んで構成される。   Specifically, the prediction device 100 includes an acquisition unit 110, a calculation unit 120, and an output processing unit 130. In more detail, the calculation unit 120 includes a first calculation unit 121, a second calculation unit 122, a third calculation unit 123, and a fourth calculation unit 124.

取得部110は、各種データを取得する。本実施形態において、取得部110が取得するデータには、所定の地点において計測された水分量の実測値と、当該地点の雨量の実測値及び予測値とが少なくとも含まれる。これらの値は、所定の時間間隔毎(例えば、30分毎、1時間毎)に得られる。   The acquisition unit 110 acquires various data. In the present embodiment, the data acquired by the acquisition unit 110 includes at least an actual measurement value of the moisture amount measured at a predetermined point, and an actual measurement value and a predicted value of the rain amount at the point. These values are obtained at predetermined time intervals (for example, every 30 minutes or every hour).

第1算出部121は、土中の水分量と雨量の関係式を算出する。第1算出部121は、第1実施形態の第1算出部11と同様の処理を実行する。また、第2算出部122は、第1算出部121により算出された関係式を用いて安全率の予測式を算出し、雨量の予測値に基づいて安全率を予測する。第2算出部122は、第1実施形態の第2算出部12と同様の処理を実行する。   The first calculation unit 121 calculates a relational expression between moisture in the soil and rainfall. The 1st calculation part 121 performs the same process as the 1st calculation part 11 of a 1st embodiment. In addition, the second calculation unit 122 calculates a safety factor prediction formula using the relational expression calculated by the first calculation unit 121, and predicts the safety factor based on the predicted rainfall amount. The second calculation unit 122 performs the same processing as the second calculation unit 12 of the first embodiment.

第3算出部123は、第1算出部121により算出された関係式を用いて算出される水分量の予測値を実測値と比較し、差分を算出する。以下においては、第3算出部123により算出される水分量の差分を「Δm」と表記する。第3算出部123は、ある時点(例えば、実測値が得られている最新の時点)における水分量の予測値を(1)式又は(2)式に基づいて算出することができる。Δmは、特定の時点における水分量の差分を表してもよいし、複数の時点における水分量の差分の平均値であってもよい。   The 3rd calculation part 123 compares the predicted value of the moisture content calculated using the relational expression calculated by the 1st calculation part 121 with an actual measurement value, and calculates a difference. Hereinafter, the difference in the amount of water calculated by the third calculation unit 123 is expressed as “Δm”. The 3rd calculation part 123 can calculate the predicted value of the moisture content in a certain time (for example, the newest time when the measured value is obtained) based on (1) Formula or (2) Formula. Δm may represent a difference in water content at a specific time point, or may be an average value of differences in water content at a plurality of time points.

第4算出部124は、第2算出部122により算出された安全率の予測値と第3算出部123により算出された差分Δmとに基づいて、安全率の予測値に対して想定される誤差を算出する。以下においては、第4算出部124により算出される安全率の誤差を「ΔFs」と表記する。ΔFsは、例えば、以下の(7)式によって算出される。   The fourth calculation unit 124 is based on the predicted value of the safety factor calculated by the second calculation unit 122 and the difference Δm calculated by the third calculation unit 123, and an error assumed for the predicted value of the safety factor. Is calculated. Hereinafter, the error of the safety factor calculated by the fourth calculation unit 124 is expressed as “ΔFs”. ΔFs is calculated by the following equation (7), for example.

Figure 0006555391
Figure 0006555391

ここにおいて、Fs(m)は、安全率の予測式に最新の時点における水分量mを代入して得られる安全率の値を表す。また、Fs(m+Δm)は、安全率の予測式に最新の時点における水分量mと差分Δmを加算した値を代入して得られる安全率の値を表す。また、∂Fs/∂mは、当該時点の水分量mに対する安全率Fs(m)の変化率を表す。   Here, Fs (m) represents the value of the safety factor obtained by substituting the amount of moisture m at the latest time into the prediction formula for the safety factor. Fs (m + Δm) represents the value of the safety factor obtained by substituting the value obtained by adding the moisture amount m and the difference Δm at the latest time into the safety factor prediction formula. Further, ∂Fs / ∂m represents a change rate of the safety factor Fs (m) with respect to the water content m at the time.

出力処理部130は、第2算出部122により算出された安全率の予測値と第4算出部124により算出された安全率の誤差とに基づいて所定の処理を実行する。出力処理部130が実行する処理のことを、以下においては「出力処理」という。   The output processing unit 130 performs predetermined processing based on the predicted value of the safety factor calculated by the second calculation unit 122 and the error of the safety factor calculated by the fourth calculation unit 124. The processing executed by the output processing unit 130 is hereinafter referred to as “output processing”.

出力処理は、例えば、安全率の予測値及び誤差を出力装置200に送信する処理である。また、出力処理は、安全率の予測値及び誤差を所定の表示態様で表示するためのデータを生成し、当該データを出力装置200に送信する処理であってもよい。例えば、出力処理部130は、JPEGなどの所定のフォーマットの画像データを生成してもよいし、出力装置200を宛先とする電子メールを生成してもよい。   The output process is, for example, a process for transmitting the predicted value and error of the safety factor to the output device 200. The output process may be a process of generating data for displaying the predicted value and error of the safety factor in a predetermined display mode and transmitting the data to the output device 200. For example, the output processing unit 130 may generate image data in a predetermined format such as JPEG, or may generate an e-mail addressed to the output device 200.

図3は、予測装置100が実行する処理の概略を示すフローチャートである。なお、予測装置100は、この処理の実行時において、必要なデータを全て取得済みであるとする。   FIG. 3 is a flowchart illustrating an outline of processing executed by the prediction device 100. It is assumed that the prediction device 100 has already acquired all necessary data when executing this process.

まず、第1算出部121は、土中の水分量mと雨量pの実測値を用いて、これらの関係式を算出する(ステップS1)。次いで、第3算出部123は、ステップS1において算出された関係式に基づいて、水分量mの予測値と実測値との差分Δmを算出する(ステップS2)。   First, the 1st calculation part 121 calculates these relational expressions using the measured value of the moisture content m in the soil, and the rainfall p (step S1). Next, the third calculation unit 123 calculates a difference Δm between the predicted value of the moisture content m and the actual measurement value based on the relational expression calculated in Step S1 (Step S2).

また、第2算出部122は、ステップS1において算出された関係式と雨量pの予測値とに基づいて、安全率の予測値Fsを算出する(ステップS3)。そして、第4算出部124は、ステップS3において算出された予測値FsとステップS2において算出された差分Δmとに基づいて、安全率の誤差ΔFsを算出する(ステップS4)。安全率の予測値Fs及び誤差ΔFsが算出されたら、出力処理部130は、出力処理を実行する(ステップS5)。   Further, the second calculation unit 122 calculates the predicted value Fs of the safety factor based on the relational expression calculated in step S1 and the predicted value of the rainfall p (step S3). Then, the fourth calculation unit 124 calculates a safety factor error ΔFs based on the predicted value Fs calculated in step S3 and the difference Δm calculated in step S2 (step S4). When the predicted value Fs and the error ΔFs of the safety factor are calculated, the output processing unit 130 executes output processing (Step S5).

図4は、本実施形態において算出される数値を例示する模式図である。同図において、縦軸は安全率Fsを示し、横軸は時刻tを示す。また予測装置100は、時刻t1において予測を実行するものとする。したがって、この例においては、時刻t1より前が過去であり、時刻t1より後が未来である。   FIG. 4 is a schematic diagram illustrating numerical values calculated in the present embodiment. In the figure, the vertical axis indicates the safety factor Fs, and the horizontal axis indicates time t. Moreover, the prediction apparatus 100 shall perform prediction in the time t1. Therefore, in this example, the time before time t1 is the past, and the time after time t1 is the future.

図4において、時刻t1以前の実線は、安全率の実測値を示す。一方、時刻t1以前の一点鎖線は、安全率の予測値を示す。このように、安全率の予測値は、雨量の予測値が実際の雨量と異なり得るため、実測値と必ずしも一致しない。安全率の誤差ΔFsは、差分Δmが大きいほど大きくなる。したがって、安全率の誤差ΔFsは、雨量pの予測値の精度が低いほど大きくなり、雨量pの予測値の精度が高いほど小さくなる。なお、安全率の誤差ΔFsは、特定の時点(図4においては時刻t1)の差分Δmに基づいて算出されるため、ここでは時刻t1〜Tにおいて一定である。   In FIG. 4, the solid line before time t1 indicates the actual value of the safety factor. On the other hand, the alternate long and short dash line before time t1 indicates the predicted value of the safety factor. As described above, the predicted value of the safety factor does not necessarily match the actually measured value because the predicted value of the rainfall may be different from the actual rainfall. The safety factor error ΔFs increases as the difference Δm increases. Therefore, the safety factor error ΔFs increases as the accuracy of the predicted value of the rainfall p decreases, and decreases as the accuracy of the predicted value of the rainfall p increases. The error ΔFs of the safety factor is calculated based on the difference Δm at a specific time point (time t1 in FIG. 4), and is constant from time t1 to time T here.

図5は、出力装置200が表示する情報の一例を示す図である。出力装置200は、例えば、時刻t1以降の複数の時刻における雨量、水分量、安全率、4時間後の安全率及び安全率の誤差(いずれも予測値)をリスト表示する。なお、出力装置200は、安全率などの数値を図4のようなグラフによって表示してもよいし、地図上に表示してもよい。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information displayed by the output device 200. For example, the output device 200 displays a list of rainfall, moisture content, safety factor, safety factor after 4 hours, and safety factor errors (all predicted values) at a plurality of times after time t1. In addition, the output device 200 may display numerical values such as a safety factor in a graph as shown in FIG. 4 or may be displayed on a map.

以上のとおり、本実施形態によれば、第1実施形態と同様に所定の時点における雨量の予測値に基づいて安全率を予測するほか、安全率を予測値と誤差によって表現することが可能である。この誤差は、安全率の予測値の精度に応じて変化する。したがって、ユーザは、斜面崩壊による災害発生のおそれに対し、誤差を考慮してその後の行動を選択することが可能になる。   As described above, according to the present embodiment, in addition to predicting the safety factor based on the predicted value of rainfall at a predetermined time point as in the first embodiment, the safety factor can be expressed by the predicted value and the error. is there. This error changes according to the accuracy of the predicted value of the safety factor. Therefore, the user can select a subsequent action in consideration of an error with respect to the possibility of a disaster due to slope failure.

[変形例]
本発明は、上述した実施形態に限定されない。本発明は、上述した実施形態に対して、いわゆる当業者が理解し得る多様な変更を適用することが可能である。例えば、本発明は、以下の変形例に示す形態によっても実施することができる。また、本発明は、複数の変形例を組み合わせたり、実施形態の一部の構成を他の実施形態の構成と置換したりして実施されてもよい。
[Modification]
The present invention is not limited to the embodiment described above. The present invention can apply various modifications that can be understood by those skilled in the art to the above-described embodiments. For example, the present invention can be carried out in the forms shown in the following modified examples. Further, the present invention may be implemented by combining a plurality of modified examples, or by replacing a part of the configuration of the embodiment with the configuration of the other embodiment.

(1)変形例1
予測装置100は、安全率を複数の地点について予測してもよい。この場合、予測装置100は、水分量と雨量の関係式を複数の地点についてそれぞれ算出し、これらの地点の安全率の予測値をそれぞれ算出する。なお、雨量の予測値も、複数の地点毎に異なり得る。また、予測装置100は、同様に、水分量の差分及び安全率の誤差についても複数の地点に算出してもよい。
(1) Modification 1
The prediction device 100 may predict the safety factor for a plurality of points. In this case, the prediction device 100 calculates the relational expression between the moisture amount and the rainfall for each of a plurality of points, and calculates the predicted value of the safety factor at these points. In addition, the predicted value of rainfall may also differ for each of a plurality of points. Similarly, the prediction device 100 may calculate a difference in moisture amount and an error in safety factor at a plurality of points.

図6は、出力装置200による情報の表示例を示す図である。この例において、出力装置200は、地図上の各地点を所定の大きさの格子(メッシュ)で表現し、各メッシュの色によって安全率を可視化している。出力装置200は、それぞれのメッシュについて、例えば、安全率の予測値(又は予測値と誤差の和)が1.0〜1.2の範囲内であれば「危険」、1.0未満であれば「非常に危険」であることをユーザに通知する。   FIG. 6 is a diagram illustrating a display example of information by the output device 200. In this example, the output device 200 expresses each point on the map with a grid (mesh) of a predetermined size, and visualizes the safety factor by the color of each mesh. For each mesh, the output device 200 is, for example, “dangerous” if the predicted value of the safety factor (or the sum of the predicted value and the error) is in the range of 1.0 to 1.2. If it is “very dangerous”, the user is notified.

なお、出力装置200は、安全率の予測値以外の情報(雨量の予測値、安全率の誤差など)をメッシュ内に数値で表示してもよいし、複数の情報を複数の地図に別個に表示してもよい。   The output device 200 may display information other than the predicted value of the safety factor (rainfall predicted value, safety factor error, etc.) numerically in the mesh, or separately display a plurality of information on a plurality of maps. It may be displayed.

(2)変形例2
本発明の実施形態における安定解析式は、特定の方法の式に限定されない。安定解析式としては、フェレニウス法や修正フェレニウス法のほかにも、ビショップ法、ヤンブ法なども適用可能である。これらの安定解析式も、必要な変数を水分量の関数として記述することが可能である。
(2) Modification 2
The stability analysis formula in the embodiment of the present invention is not limited to a formula of a specific method. As the stability analysis formula, in addition to the Ferrenius method and the modified Ferrenius method, the Bishop method, Yanbu method, etc. can be applied. These stability analysis formulas can also describe necessary variables as a function of moisture content.

(3)変形例3
本発明の実施形態において、斜面の安全性を示す指標は、安全率に限定されない。また、斜面の水分状態を表す数値は、水分量に限定されない。例えば、水分量は、土壌中の振動波形の減衰率と相関を有する。したがって、水分量と減衰率の相関関係を求めることができれば、安定解析式を減衰率の関数として記述することも可能になる。
(3) Modification 3
In the embodiment of the present invention, the index indicating the safety of the slope is not limited to the safety factor. Further, the numerical value indicating the moisture state of the slope is not limited to the moisture amount. For example, the amount of water has a correlation with the attenuation rate of the vibration waveform in the soil. Therefore, if the correlation between the moisture content and the attenuation rate can be obtained, the stability analysis formula can be described as a function of the attenuation rate.

(4)変形例4
本発明の実施形態において、斜面の構成要素は、土壌のみに限定されない。例えば、斜面は、コンクリート、モルタル、樹木根系などを含み得る。
(4) Modification 4
In the embodiment of the present invention, the constituent elements of the slope are not limited to soil. For example, the slope may include concrete, mortar, tree root systems, and the like.

(5)変形例5
予測装置10、100の一部又は全部は、コンピュータが所定のプログラムを実行することによって実現されてもよい。
(5) Modification 5
Part or all of the prediction devices 10 and 100 may be realized by a computer executing a predetermined program.

図7は、予測装置10、100を実現するコンピュータ300のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。コンピュータ300は、プロセッサ310と、メモリ320と、ストレージ330と、インタフェース340とを備える。   FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer 300 that implements the prediction apparatuses 10 and 100. The computer 300 includes a processor 310, a memory 320, a storage 330, and an interface 340.

プロセッサ310は、例えば、CPU(Central Processing Unit)である。メモリ320は、主記憶装置に相当する。ストレージ330は、補助記憶装置に相当する。ストレージ330は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリによって構成される。また、ストレージ330は、光ディスクやフレキシブルディスクなどの着脱可能な記録媒体のリーダ・ライタを含んで構成されてもよい。インタフェース340は、外部装置(出力装置200など)とデータを送受信する。   The processor 310 is, for example, a CPU (Central Processing Unit). The memory 320 corresponds to a main storage device. The storage 330 corresponds to an auxiliary storage device. The storage 330 is configured by, for example, a hard disk or a flash memory. The storage 330 may include a reader / writer for a removable recording medium such as an optical disk or a flexible disk. The interface 340 transmits / receives data to / from an external device (such as the output device 200).

プロセッサ310は、ストレージ330に記憶されたプログラムを実行することにより、予測装置10の第1算出部11及び第2算出部12として機能することができる。あるいは、プロセッサ310は、ストレージ330に記憶されたプログラムを実行することにより、予測装置100の取得部110、算出部120及び出力処理部130として機能することができる。   The processor 310 can function as the first calculation unit 11 and the second calculation unit 12 of the prediction device 10 by executing a program stored in the storage 330. Alternatively, the processor 310 can function as the acquisition unit 110, the calculation unit 120, and the output processing unit 130 of the prediction device 100 by executing a program stored in the storage 330.

(7)変形例7
本発明の実施形態は、予測装置や予測システムのほか、斜面の安全性を示す指標を予測する予測方法が考えられる。また、本発明の実施形態は、コンピュータを予測装置として機能させるためのプログラムや、当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体(光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなど)といった形態も考えられる。かかるプログラムは、ある装置にネットワークを介してダウンロードされ、当該装置を斜面評価装置として機能させるものであってもよい。
(7) Modification 7
In the embodiment of the present invention, in addition to a prediction device and a prediction system, a prediction method for predicting an index indicating the safety of a slope can be considered. Further, the embodiment of the present invention may be in the form of a program for causing a computer to function as a prediction device, or a computer-readable recording medium (such as an optical disk, a magnetic disk, or a semiconductor memory) that records the program. Such a program may be downloaded to a certain apparatus via a network and function the apparatus as a slope evaluation apparatus.

この出願は、2015年7月23日に出願された日本出願特願2015−145424を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。   This application claims the priority on the basis of Japanese application Japanese Patent Application No. 2015-145424 for which it applied on July 23, 2015, and takes in those the indications of all here.

10、100 予測装置
11 第1算出部
12 第2算出部
20 予測システム
110 取得部
120 算出部
121 第1算出部
122 第2算出部
123 第3算出部
124 第4算出部
130 出力処理部
200 出力装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10, 100 Prediction apparatus 11 1st calculation part 12 2nd calculation part 20 Prediction system 110 Acquisition part 120 Calculation part 121 1st calculation part 122 2nd calculation part 123 3rd calculation part 124 4th calculation part 130 Output processing part 200 Output apparatus

Claims (12)

斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出する第1の算出手段と、
算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する第2の算出手段と、
を備える予測装置。
A first calculating means for calculating a relational expression between the moisture content and the rainfall based on the measured moisture value of the soil constituting the slope and the measured rainfall value on the slope;
Second calculation means for calculating a predicted value of an index indicating safety of the slope, based on the calculated relational expression and a predicted rainfall amount on the slope;
A prediction device comprising:
を、時点tにおける水分量、pを、時点tにおける雨量、f(p,pt−1,pt−2,…,pt−k)を、p、pt−1、pt−2、…、pt−kを変数とする所定の多変数関数、cを、土壌の種類に応じて異なる0以上1未満の係数、n及びkを所定の値とした場合、前記関係式は、次式で表される、
Figure 0006555391
請求項1に記載の予測装置。
The m t, the water at time t weight, a p t, rainfall at time t, f (p t, p t-1, p t-2, ..., p t-k) a, p t, p t-1 , P t−2 ,..., P t−k as variables, a predetermined multivariable function, c i , a coefficient different from 0 to less than 1 depending on the type of soil, and n and k as predetermined values The relational expression is represented by the following formula:
Figure 0006555391
The prediction device according to claim 1.
前記第2の算出手段は、算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて前記斜面の水分量予測値を算出し、当該水分量予測値に基づいて前記指標の予測値を算出する、
請求項2に記載の予測装置。
The second calculating means calculates a predicted water amount of the slope based on the calculated relational expression and a predicted rainfall amount on the slope, and calculates a predicted value of the index based on the predicted water amount. calculate,
The prediction device according to claim 2.
c(m)、W(m)、u(m)、φ(m)を、それぞれ、水分量mにおける土塊の粘着力、重量、間隙水圧、内部摩擦角、αを、前記斜面の傾斜角、lを、前記斜面を垂直方向に分割した分割片のすべり面の長さとした場合、前記第2の算出手段は、次式のmに時点tにおける水分量予測値を代入することにより、前記指標の予測値を算出する、
Figure 0006555391
請求項3に記載の予測装置。
c (m), W (m), u (m), and φ (m) are the cohesive strength, weight, pore water pressure, internal friction angle, α, and the slope angle of the slope, respectively. If the l, and the length of the sliding surface of the split pieces obtained by dividing the slope in the vertical direction, the second calculating means, by substituting the water content predicted value at time t by the following equation of m t, the Calculate the expected value of the indicator,
Figure 0006555391
The prediction device according to claim 3.
更に、
前記第1の算出手段により算出された前記関係式を用いて算出される水分量予測値と水分量実測値との差分を算出する第3の算出手段と、
前記指標の予測値と前記差分とに基づいて、前記指標の予測値の誤差を算出する第4の算出手段と、
を備える請求項1乃至4のいずれか1項に記載の予測装置。
Furthermore,
Third calculating means for calculating a difference between a predicted amount of water calculated using the relational expression calculated by the first calculating means and a measured amount of water;
Fourth calculation means for calculating an error of the predicted value of the index based on the predicted value of the index and the difference;
The prediction device according to claim 1, comprising:
更に、前記第2の算出手段により算出された前記指標の予測値を出力処理する出力処理手段
を備える請求項5に記載の予測装置。
The prediction apparatus according to claim 5, further comprising: an output processing unit that performs an output process on the predicted value of the index calculated by the second calculation unit.
前記第1の算出手段は、複数の地点の各々について前記関係式を算出し、
前記第2の算出手段は、前記複数の地点の各々について前記指標の予測値を算出し、
前記出力処理手段は、算出された前記指標の予測値に応じた情報を、出力手段に出力する、
請求項6に記載の予測装置。
The first calculation means calculates the relational expression for each of a plurality of points,
The second calculation means calculates a predicted value of the index for each of the plurality of points,
The output processing means outputs information corresponding to the calculated predicted value of the index to the output means;
The prediction device according to claim 6.
前記第3の算出手段は、前記複数の地点の各々について前記差分を算出し、
前記第4の算出手段は、前記複数の地点の各々について前記指標の予測値の誤差を算出し、
前記出力処理手段は、前記指標の予測値と前記指標の予測値の誤差とに応じた情報を、前記出力手段に出力する、
請求項7に記載の予測装置。
The third calculation means calculates the difference for each of the plurality of points,
The fourth calculation means calculates an error in the predicted value of the indicator for each of the plurality of points,
The output processing means outputs information corresponding to the predicted value of the index and the error of the predicted value of the index to the output means.
The prediction device according to claim 7.
請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の予測装置と、
前記指標の予測値をユーザに報知する出力装置と、
を備える予測システム。
The prediction device according to any one of claims 1 to 8,
An output device for notifying the user of the predicted value of the index;
A prediction system comprising:
斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出し、
算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する、
予測方法。
Based on the measured moisture content of the soil that constitutes the slope and the measured rainfall value on the slope, a relational expression between the moisture content and the rainfall is calculated,
Based on the calculated relational expression and the predicted rainfall amount on the slope, a predicted value of an index indicating the safety of the slope is calculated.
Prediction method.
コンピュータに、
斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出するステップと、
算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出するステップと、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体。
On the computer,
A step of calculating a relational expression between the amount of moisture and the amount of rainfall based on the actually measured amount of water of the soil constituting the slope and the measured amount of rainfall on the slope;
Calculating a predicted value of an index indicating safety of the slope based on the calculated relational expression and a predicted rainfall amount on the slope;
The computer-readable program recording medium which recorded the program for performing this.
コンピュータに、
斜面を構成する土壌の水分量実測値と当該斜面における雨量実測値とに基づいて、水分量と雨量の関係式を算出し、
算出された前記関係式と前記斜面における雨量予測値とに基づいて、前記斜面の安全性を示す指標の予測値を算出する、
処理を実行させるプログラム。
On the computer,
Based on the measured moisture content of the soil that constitutes the slope and the measured rainfall value on the slope, a relational expression between the moisture content and the rainfall is calculated,
Based on the calculated relational expression and the predicted rainfall amount on the slope, a predicted value of an index indicating the safety of the slope is calculated.
A program that executes processing.
JP2018111045A 2015-07-23 2018-06-11 Prediction device, prediction system, prediction method, and program Active JP6555391B2 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015145424 2015-07-23
JP2015145424 2015-07-23

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017529464A Division JP6717304B2 (en) 2015-07-23 2016-07-22 Prediction device, prediction system, prediction method and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019003641A JP2019003641A (en) 2019-01-10
JP6555391B2 true JP6555391B2 (en) 2019-08-07

Family

ID=57834283

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017529464A Active JP6717304B2 (en) 2015-07-23 2016-07-22 Prediction device, prediction system, prediction method and program
JP2018111045A Active JP6555391B2 (en) 2015-07-23 2018-06-11 Prediction device, prediction system, prediction method, and program

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017529464A Active JP6717304B2 (en) 2015-07-23 2016-07-22 Prediction device, prediction system, prediction method and program

Country Status (6)

Country Link
JP (2) JP6717304B2 (en)
BR (1) BR112017015695A2 (en)
MX (1) MX2017008833A (en)
PH (1) PH12017501256A1 (en)
TW (1) TW201713925A (en)
WO (1) WO2017013882A1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6858375B2 (en) * 2017-12-14 2021-04-14 国立大学法人大阪大学 Slope monitoring system and slope monitoring method
JP7375307B2 (en) 2019-03-05 2023-11-08 日本電気株式会社 Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002070029A (en) * 2000-08-31 2002-03-08 Dai Nippon Construction Risk decision of slope and measuring system and safety evaluation method of measuring works
JP3953946B2 (en) * 2002-12-04 2007-08-08 東日本高速道路株式会社 Cut slope management support system
JP4104135B2 (en) * 2003-05-20 2008-06-18 よこはまティーエルオー株式会社 Cliff collapse prediction device and computer program for cliff collapse prediction
JP3721407B2 (en) * 2003-05-23 2005-11-30 九州大学長 Sediment disaster prediction system, method, and program
JP4349981B2 (en) * 2004-06-23 2009-10-21 東日本旅客鉄道株式会社 Soil moisture analyzer, soil moisture analysis method, soil moisture analysis program and tank model generation method
JP2006252128A (en) * 2005-03-10 2006-09-21 Shimizu Corp System for predicting slope collapse and for transmitting evacuation information to peripheral area
JP4887121B2 (en) * 2006-11-08 2012-02-29 公益財団法人鉄道総合技術研究所 Safety factor calculation device and safety factor calculation method
JP5941857B2 (en) * 2013-02-28 2016-06-29 公益財団法人鉄道総合技術研究所 Safety evaluation device, safety evaluation method, program

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2017013882A1 (en) 2018-05-10
PH12017501256A1 (en) 2017-10-30
JP2019003641A (en) 2019-01-10
WO2017013882A1 (en) 2017-01-26
TW201713925A (en) 2017-04-16
BR112017015695A2 (en) 2018-03-13
MX2017008833A (en) 2017-11-15
JP6717304B2 (en) 2020-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190018918A1 (en) System and method for performing accurate hydrologic determination using disparate weather data sources
JP5178395B2 (en) Typhoon damage prediction support system
JP6874770B2 (en) Rainfall Predictor, Rainfall Prediction Method, and Recording Media
US20210064456A1 (en) Failure mode specific analytics using parametric models
JP6555391B2 (en) Prediction device, prediction system, prediction method, and program
US20210065086A1 (en) System and method for failure curve analytics
US20190164102A1 (en) Operational improvement effect calculation device, operational improvement effect calculation method and recording medium
JP6583529B2 (en) Information processing apparatus, parameter correction method, and program
JP2019105927A (en) Failure probability calculation device, failure probability calculation method and program
JP6858375B2 (en) Slope monitoring system and slope monitoring method
JP6699672B2 (en) Display control device, safety factor display method, and computer program
KR101556463B1 (en) Methods, system, and program of estimating human and property losses by using gust and downpour indices of typhoons
CN114897272A (en) Liquid level prediction method and device for sewage inspection well, electronic equipment and storage medium
JP2021001861A (en) Rainfall prediction system
JP5526541B2 (en) Debris flow risk judgment device, debris flow risk judgment method, and debris flow risk judgment program
Lueck The statistics of oceanic turbulence measurements. Part II: Shear spectra and a new spectral model
US20210026039A1 (en) System and method for forecasting snowfall probability distributions
WO2018179376A1 (en) Degradation prediction device, degradation prediction method, and computer-readable recording medium
Feng et al. Sensitivity of flood-depth frequency to watershed-runoff change and sea-level rise using a one-dimensional hydraulic model
JP7375307B2 (en) Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs
CN113852435B (en) Method, equipment and storage medium for automatically generating emergency broadcast message
JP6869125B2 (en) Measurement means decision support device and measurement means decision support program
JP6701839B2 (en) Sensor installation support device, data processing device, sensor installation support method and program
JP2016138819A (en) Seismic intensity prediction system using real-time seismic intensity
Kittel The development and analysis of climate datasets for national park science and management: A guide to methods for making climate records useful and tools to explore critical questions

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190529

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: 20190611

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190624

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6555391

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150