JP6760643B2 - 傾斜地災害予知システム - Google Patents

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Description

本発明は、傾斜地災害予知システムに関する。
従来、崖崩れや地滑り等の土砂災害が発生する危険がある傾斜地では、時間降水量の計測を行って、ある閾値を超えた段階で警報を発令したり、交通規制を行ったりすることで、被害の発生あるいは拡大を未然に防止することが行われている。
これをよりシステマチックに行うために、危険度を判定する判定システムと、災害情報を配信するシステムとを組み合わせた災害情報サービスシステムも提案されている(例えば、特許文献1参照。)。
特開2005−200972号公報
しかしながら、従前のシステムでは、時間降水量に基づいて判定を行っているため、近年になって頻繁に発生している局地的な豪雨に対応できず、効果的な警報の発令ができていないおそれがあった。
本発明者は、時間降水量ではなく土中水分量に着目することで、より的確な判定ができるのではないかと考えて研究を行い、本発明を成すに至ったものである。
本発明の傾斜地災害予知システムでは、傾斜地の土中の水分量を計測する水分量センサと、この水分量センサの出力信号を解析する解析部とを有する傾斜地災害予知システムにおいて、解析部が、水分量センサの出力信号から、水分量センサが埋設された土中の体積含水率を算出する手段と、体積含水率の最大値と最小値との差を正規化定数として算出された体積含水率の最小値との差を正規化定数で割ることで得られる有効飽和度を算出する手段と、有効飽和度が第1の閾値以上となった場合に警報を発令するタイミングと判定する手段とを有するものである。
また、本発明の傾斜地災害予知システムでは、複数の水分量センサを土中に埋設するとともに、各水分量センサはそれぞれ地面からの深さの異なる土中に埋設して、解析部が、深さの異なる複数の水分量センサから得られた各体積含水率を用いて累積浸透量を算出する手段と、累積浸透量が第2の閾値以上となった場合に警報を発令するタイミングと判定する手段とを有することにも特徴を有し、さらには、有効飽和度が第1の閾値以上となった以降において、有効飽和度が第1の閾値よりも小さくなった場合に、警報の発令を停止するタイミングと判定する手段を解析部が有することにも特徴を有するものである。
本発明によれば、水分量センサで計測した土中の水分量に基づく有効飽和度に基づいて警報の発令を行うことで、従前の時間降水量だけでなく、降雨開始前の土中の水分量の影響も加味した警報の発令が可能となることで、危険な状況の検出精度を高めることができ、適切な注意勧告ができる。
本発明に係る傾斜地災害予知システムの構成の概略模式図である。 本発明に係る傾斜地災害予知システムのフローチャートである。 水分量センサから出力されて解析部に入力された信号から得られたデータである。 体積含水率のデータの参考例である。 飽和度のデータの参考例である。 有効飽和度のデータの参考例である。 累積浸透量の算出方法の説明図である。 本発明に係る傾斜地災害予知システムのフローチャートである。
本発明の傾斜地災害予知システムでは、傾斜地の土中の水分量を計測する水分量センサを用いて、土中の水分量をモニタリングすることで、降雨開始以前のその傾斜地の水分の保持状態や、その傾斜地の水はけ具合等を加味して災害予知を行うものである。
本発明の傾斜地災害予知システムでは、図1の概略模式図に示すように、傾斜地に複数の水分量センサ20を埋設し、各水分量センサ20と有線通信または無線通信で接続したパーソナルコンピュータ等の電子計算機10で構成した解析器とを用い、解析器で水分量センサ20の出力信号を解析している。この解析器が本発明における解析部である。
図1では、各水分量センサ20はそれぞれ送信機21に有線接続して、送信機21から電力供給を受けるとともに、出力信号を送信機21に入力している。送信機21は、受信機11に向けて所定データを無線通信することとしており、受信機11は電子計算機10に接続して、送信機21から送られてきた各水分量センサ20の出力信号を電子計算機10に入力可能としている。なお、水分量センサ20から電子計算機10へのデータ送信は、受信機11、送信機21を用いる場合だけでなく、例えば無線LAN用の通信デバイスなど、適宜の通信システムを用いてもよい。
水分量センサ20は、市販の水分量センサを用いることがでる。また、水分量センサ20は、各地点において地面からの深さを異ならせて複数埋設することが望ましく、例えば、深さ30cm、60cm、90cm、120cmのように、所定間隔で深さ1m程度まで埋設することが望ましい。
水分量センサ20が埋設される部分では、水分量センサを埋設するために掘り返した土を利用して、土粒子の密度を計測している。土粒子の密度は、例えば100ccの土をサンプリングし、乾燥させて重量を計測することで土の重量を算出し、この土の重量及び組成から土の体積を算出することで、土粒子の密度を特定している。なお、土粒子の密度を特定は、別の調査等によって予め土粒子の密度情報が得られていれば、それを利用してもよい。
水分量センサ20の地面方向の設置間隔は、傾斜地の状態や植生状況に応じて適宜の間隔としてよく、例えば、十数メートル間隔で設けてもよいし、山間部等では100メートル間隔としてもよい。
解析部では、各水分量センサ20の設置場所の位置情報とともに、設置場所での土粒子の密度情報を記憶しており、水分量センサ20の出力信号から、水分量センサ20が埋設された土中の体積含水率、及びこの体積含水率から後述する有効飽和度を算出することとしている。
以下において、傾斜地災害予知システムでの処理の流れについて、図2のフローチャートに基づいて説明する。
解析部では、所定の間隔で各水分量センサの出力信号を受信する。すなわち、解析部への入力が行われる(ステップS1)。図3に示すように、水分量センサの出力信号は、所定の電圧の出力となっている。水分量センサの出力信号は、図3における9/16のように、降雨によって大きくなり、降雨後、数日間かけて小さくなっていくことがわかる。
解析部では、入力された水分量センサの出力信号から、図4に示すように、水分量センサが埋設された土中の体積含水率を算出している(ステップS2)。すなわち、解析部を体積含水率を算出する手段として機能させている。体積含水率を算出するため、水分量センサは適宜校正しており、水分量センサの出力信号に基づいて、体積含水率に換算している。算出した体積含水率は、適宜の記憶手段に記憶している。
通常では、このようにして得られた体積含水率と、予め所定の記憶手段に記憶されている水分量センサが埋設された土中の土粒子の密度情報から、図5に示すように、飽和度を算出して、飽和度を用いて適宜の判定を行ったりしているが、本発明では、飽和度ではなく、有効飽和度を算出している(ステップS3)。すなわち、解析部を有効飽和度を算出する手段として機能させている。算出した有効飽和度は、適宜の記憶手段に記憶している。
ここで、有効飽和度とは、水分量センサが埋設された土中の特性を考慮して評価するものであり、予め一定の期間の体積含水率の推移をモニタリングすることで得られる体積含水率の最大値と最小値との差を正規化定数として用いるものである。なお、体積含水率の最大値は特定困難なことが多いため、水分量センサを埋設した場所の土粒子の密度情報から得られる間隙率を代用している。有効飽和度は、計測された体積含水率と、体積含水率の最小値との差をとり、この差を先の正規化定数で割ることで得ることができる。
飽和度で土砂災害の発生の危険性を評価した場合には、図5に示すように、各飽和度のデータの最大値が異なるため、水分量センサを埋設している埋設地点ごとに、危険性を判断するための条件設定が必要となるが、有効飽和度を用いることで、図6に示すように、各埋設地点での特性を組み込むことができる。
解析部では、その時点において警報発令中であるかどうか、すなわち警報発令のフラグが立っているかどうかを確認し、フラグが立っていない、すなわち警報発令中ではない場合(ステップS4:NO)に、有効飽和度が第1の閾値を超えているかどうかを判定する(ステップS5)。ここで、第1の閾値としては90%と設定している。
解析部では、有効飽和度が第1の閾値としての90%を超えていない場合(ステップS5:NO)には、ステップS1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
一方、有効飽和度が第1の閾値としての90%を超えた場合(ステップS5:YES)には、警報を発令するタイミングと判定して、警報を発令させるためのフラグを立てることとしている(ステップS6)。すなわち、解析部を警報を発令するタイミングと判定する手段として機能させている。警報の発令は、このフラグに基づいて、責任者が行うこととしているが、解析部による制御によって警報を直接発令してもよい。その後、解析部は、ステップS1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
上述した実施形態では、有効飽和度が第1の閾値としての90%を超えたことを検出して、警報の発令を可能としているが、例えば、有効飽和度が85%を超えた場合に避難準備勧告の発令を行ったりするなど、適宜に運用してもよい。
このように、有効飽和度を利用して災害予知を行うことで、降雨開始以前のその傾斜地の水分の保持状態や、その傾斜地の水はけ具合等を加味して災害予知を行うことができ、警報の発令を躊躇することなく行うことができる。
一方、一旦、警報が発令された後には、解析部では、ステップS4において警報発令中でも(ステップS4:YES)、有効飽和度が第1の閾値を超えているかどうかを判定する(ステップS7)。ここでも、本実施形態では、第1の閾値は90%とするが、別の敷地を設定してもよい。
解析部では、有効飽和度が第1の閾値を超えていた場合(ステップS7:YES)に、ステップS1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
一方、雨が止むことで有効飽和度が減少し、有効飽和度が第1の閾値を下回った場合(ステップS7:NO)に、解析部では、この有効飽和度が第1の閾値よりも小さくなったタイミングを警報の発令を停止するタイミングと判定して(ステップS8)、警報を発令させるためにたてたフラグをおろすこととしている。すなわち、解析部を警報の発令を停止するタイミングと判定として機能させている。
このように、警報の発令停止のタイミングを有効飽和度を利用して行うことで、データに基づいて警報の発令停止を行うことができる。すなわち、通常では、警報解除の判断を責任者が経験に基づいて行っているために、警報の発令停止のタイミングが遅くなる傾向があるが、有効飽和度を利用することで、可及的速やかに警報の発令停止を行うことができる。特に、通常の警報の発令停止では、発令停止以降において再度の災害発生の危険性の不安を払拭することが困難であるが、有効飽和度を利用することでそのおそれがなく、警報の発令停止を躊躇なく判断することができる。
上述した実施形態では、体積含水率から算出した有効飽和度を用いた場合を説明したが、各水分量センサによる体積含水率から累積浸透量を算出して、この累積浸透量を危険性の判定に利用することもできる。
ここで、累積浸透量とは、降雨によって土中に浸透するとともに、その土中に停留している水分量である。ここで、土中に停留している水分は、特に傾斜地では上流側からの水の移動もあり、降雨がなくても増加することがある。
累積浸透量は、図7に示すように、ある地点での地面からの深さの異なる地点に埋設した複数の水分量センサの体積含水率を用いて算出している。すなわち、所定の基準日を設定し、当該基準日での深さの異なる各水分量センサの体積含水率と、降雨による雨水が浸透することで変化した体積含水率の差を利用して算出している。ここで、基準日は、無降雨状態が24時間以上継続した後の降雨開始のタイミングとしている。
以下において、累積浸透量を用いた場合の傾斜地災害予知システムでの処理の流れについて、図8のフローチャートに基づいて説明する。
解析部では、所定の間隔で各水分量センサの出力信号を受信する。すなわち、解析部への入力が行われる(ステップT1)。解析部では、入力された水分量センサの出力信号から、水分量センサが埋設された土中の体積含水率を算出している(ステップT2)。
次いで、解析部では、累積浸透量の算出の基準となる基準日の設定を行う(ステップT3)。ここで、基準日は、無降雨状態が24時間以上継続した後の降雨開始のタイミングであり、適宜の降雨データを入力することで基準日を自動設定させてもよいし、基準日を逐次に設定入力してもよい。
基準日の設定後、解析部では、地面からの深さの異なる複数の水分量センサから得られた累積浸透量を用いて、当該時点での累積浸透量を算出する(ステップT4)。算出した累積浸透量は、適宜の記憶手段に記憶している。
次いで、解析部では、その時点において警報発令中であるかどうか、すなわち警報発令のフラグが立っているかどうかを確認し、フラグが立っていない、すなわち警報発令中ではない場合(ステップT5:NO)に、累積浸透量が第2の閾値を超えているかどうかを判定する(ステップT6)。ここで、第2の閾値は、過去の降雨量から推定される値としている。
解析部では、累積浸透量が第2の閾値を超えていない場合(ステップT6:NO)には、ステップT1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
一方、累積浸透量が第2の閾値を超えた場合(ステップT6:YES)には、警報を発令するタイミングと判定して、警報を発令させるためのフラグを立てることとしている(ステップT7)。すなわち、解析部を警報を発令するタイミングと判定する手段として機能させている。警報の発令は、このフラグに基づいて、責任者が行うこととしているが、解析部による制御によって警報を直接発令してもよい。その後、解析部は、ステップT1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
一方、一旦、警報が発令された後には、解析部では、ステップT5において警報発令中でも(ステップT5:YES)、累積浸透量が第2の閾値を超えているかどうかを判定する(ステップT8)。
解析部では、累積浸透量が第2の閾値を超えていた場合(ステップT8:YES)に、ステップT1に戻って、次の水分量センサの入力を待ち受けることとしている。
一方、累積浸透量が第2の閾値を下回った場合(ステップT8:NO)に、解析部では、この累積浸透量が第2の閾値よりも小さくなったタイミングを警報の発令を停止するタイミングと判定して(ステップT9)、警報を発令させるためにたてたフラグをおろすこととしている。すなわち、解析部を警報の発令を停止するタイミングと判定として機能させている。
このように、累積浸透量を用いても警報を発令することができるが、例えば、警報を発令する場合には有効飽和度を用いて判定し、発令した警報を解除する場合には累積浸透量を用いて判定することで、より確実に警報の発令と発令停止を判定させることができる。
10 電子計算機
11 受信機
20 水分量センサ
21 送信機

Claims (3)

  1. 傾斜地の土中の水分量を計測する水分量センサと、
    この水分量センサの出力信号を解析する解析部と
    を有する傾斜地災害予知システムにおいて、
    前記解析部は、
    前記水分量センサの出力信号から、前記水分量センサが埋設された土中の体積含水率を算出する手段と、
    前記体積含水率の最大値と最小値との差を正規化定数として、算出された前記体積含水率とその最小値との差を前記正規化定数で割ることで得られる有効飽和度を算出する手段と、
    前記有効飽和度が第1の閾値以上となった場合に警報を発令するタイミングと判定する手段と
    を有する傾斜地災害予知システム。
  2. 複数の前記水分量センサを土中に埋設するとともに、各水分量センサはそれぞれ地面からの深さの異なる土中に埋設して、
    前記解析部は、
    深さの異なる複数の前記水分量センサから得られた各体積含水率を用いて累積浸透量を算出する手段と、
    前記累積浸透量が第2の閾値以上となった場合に警報を発令するタイミングと判定する手段と
    を有する請求項1に記載の傾斜地災害予知システム。
  3. 前記解析部は、
    前記有効飽和度が前記第1の閾値以上となった以降において、前記有効飽和度が前記第1の閾値よりも小さくなった場合に、前記警報の発令を停止するタイミングと判定する手段を有する請求項1または請求項2に記載の傾斜地災害予知システム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108755714B (zh) * 2018-06-22 2021-02-09 成都理工大学 一种板岩地区人工削坡边坡滑坡的治理方法及应用
CN108755713B (zh) * 2018-06-22 2021-02-05 成都理工大学 砂岩人工削坡边坡滑坡治理方法及其应用
CN108797614B (zh) * 2018-06-22 2021-02-05 福建省地质工程勘察院 花岗岩人工削坡滑坡治理方法及应用
CN108755712B (zh) * 2018-06-22 2021-02-09 成都理工大学 一种千枚岩地区削坡边坡滑坡的治理方法及应用
CN112349049A (zh) * 2020-11-05 2021-02-09 中国十七冶集团有限公司 一种山地建筑边坡安全预警系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3953946B2 (ja) * 2002-12-04 2007-08-08 東日本高速道路株式会社 切土のり面管理支援システム
US8692668B2 (en) * 2011-02-11 2014-04-08 Amrita Vishwa Vidyapeetham Network based system for predicting landslides and providing early warnings
WO2016027291A1 (ja) * 2014-08-21 2016-02-25 日本電気株式会社 斜面監視システム、斜面安全性解析装置、方法およびプログラム

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