JPH0476637B2 - - Google Patents
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- JPH0476637B2 JPH0476637B2 JP14909987A JP14909987A JPH0476637B2 JP H0476637 B2 JPH0476637 B2 JP H0476637B2 JP 14909987 A JP14909987 A JP 14909987A JP 14909987 A JP14909987 A JP 14909987A JP H0476637 B2 JPH0476637 B2 JP H0476637B2
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Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、雨水による浸水防除を目的とした雨
水排水技術に好適な降水量予測装置に関するもの
である。
水排水技術に好適な降水量予測装置に関するもの
である。
（従来の技術）
近年における都市への人口集中による住宅の密
集化や舗装道路の普及につれて降雨が大地に浸透
せずに直接下水管路に集まる量が増加してきてい
る。これに伴ない、降雨流出、すなわち降雨が流
量となつて下水管内を流れるまでに要する時間が
短縮され、また、降雨量が多い場合には、市街地
の浸水も発生するようになつてきている。一方、
最近の観測結果によれば、降雨はある地域に集中
することが判明されている。
集化や舗装道路の普及につれて降雨が大地に浸透
せずに直接下水管路に集まる量が増加してきてい
る。これに伴ない、降雨流出、すなわち降雨が流
量となつて下水管内を流れるまでに要する時間が
短縮され、また、降雨量が多い場合には、市街地
の浸水も発生するようになつてきている。一方、
最近の観測結果によれば、降雨はある地域に集中
することが判明されている。
このような浸水を未然に防止するには、雨水ポ
ンプを活用することが有効である。すなわち、降
雨は地表から地下の下水を経てポンプ所内のポン
プ井にたまり、このポンプによつて主に河川に排
出される。
ンプを活用することが有効である。すなわち、降
雨は地表から地下の下水を経てポンプ所内のポン
プ井にたまり、このポンプによつて主に河川に排
出される。
従つて、雨水ポンプの運転は前述のように、降
雨流出時間の短縮化や降雨地域の集中現象によ
り、迅速かつ適切に行う必要がある。このため、
ポンプ井に流入する雨水の流量（流入流量）を適
確に把握する必要がある。
雨流出時間の短縮化や降雨地域の集中現象によ
り、迅速かつ適切に行う必要がある。このため、
ポンプ井に流入する雨水の流量（流入流量）を適
確に把握する必要がある。
流入流量はいわゆる流出解析法、特に大地へ浸
透せずに直接流出する降雨を取扱う都市流出解析
法により降雨量を入力として求めることが可能で
あり、この降雨量を予測することによつて将来に
おける雨水ポンプの運転を適確に行うことができ
る。
透せずに直接流出する降雨を取扱う都市流出解析
法により降雨量を入力として求めることが可能で
あり、この降雨量を予測することによつて将来に
おける雨水ポンプの運転を適確に行うことができ
る。
従来において、雨水ポンプの運転における降雨
量の測定は、例えば、地上雨量計を複数個設置し
てこれら地上雨量計により測定する方法が知られ
ている。
量の測定は、例えば、地上雨量計を複数個設置し
てこれら地上雨量計により測定する方法が知られ
ている。
しかしながら、この従来例では、広範囲に渡る
地域のある一点における降雨量は測定できるもの
の、集中的に分布を把握することはできず、この
ため、ポンプ井の対象流域の降雨分布を把握でき
ないという問題点があつた。
地域のある一点における降雨量は測定できるもの
の、集中的に分布を把握することはできず、この
ため、ポンプ井の対象流域の降雨分布を把握でき
ないという問題点があつた。
また、上記従来例は、降雨量の現在値を知るも
のであるから、直接流出する降雨には迅速に対処
することができない。従つて、上記従来例にあつ
ては、降雨量の予測はポンプ運転者が制御所の窓
から外の天候を観察し、出現した黒雲（雨雲）を
見て経験により得られた勘に従つて判定を下し、
降雨前にポンプ井の水井を低位にさせるためにポ
ンプを運転するようにしている。
のであるから、直接流出する降雨には迅速に対処
することができない。従つて、上記従来例にあつ
ては、降雨量の予測はポンプ運転者が制御所の窓
から外の天候を観察し、出現した黒雲（雨雲）を
見て経験により得られた勘に従つて判定を下し、
降雨前にポンプ井の水井を低位にさせるためにポ
ンプを運転するようにしている。
（発明が解決しようとする問題点）
このように、従来における降雨量予測は、降雨
分布を適確に把握することができず、また、ポン
プ運転者の勘によつ降雨量の予測を立ててポンプ
の運転が行われており、ポンプ運転を迅速かつ適
切に行うことができないという問題点があつた。
分布を適確に把握することができず、また、ポン
プ運転者の勘によつ降雨量の予測を立ててポンプ
の運転が行われており、ポンプ運転を迅速かつ適
切に行うことができないという問題点があつた。
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであ
り、将来における雨水ポンプの運転を適確に行う
ことができる降雨量予測装置を提供することにあ
る。
り、将来における雨水ポンプの運転を適確に行う
ことができる降雨量予測装置を提供することにあ
る。
［発明の構成］
（問題点を解決するための手段）
上記目的を達成するために本発明は、所定時間
間隔でレーダ雨量計から得られる雨滴データを地
上雨量計から得られる雨量データにより較正して
所定時間間隔毎に降雨量分布図を作成する手段
と、 作成された各降雨量分布図における各降雨量重
心点及び各降雨密度を算出する手段と、 隣り合う各時刻間における前記降雨量重心点の
各差分に基づいて降雨量重心点の各移動速度デー
タを算出し、算出された各移動速度データから降
雨量重心点の移動軌跡を求める手段と、 前記降雨量重心点の移動軌跡を降雨量の予測対
象領域の重心点に平行移動させ、予測対象領域の
移動軌跡を得る手段と、 隣り合う時刻間における前記降雨密度の各差分
データを算出し、算出された各差分データから降
雨密度の変移軌跡を求める手段と、 降雨量重心点の移動速度データに基づいて将来
における移動速度予測値を算出するとともに、前
記降雨密度の変移軌跡から将来の降雨密度予測値
を算出する手段と、 前記予測対象領域の移動軌跡上を予測対象領域
の重心点から所定時間に移動が予測される距離だ
けさかのぼつた地点の領域における降雨量平均値
を求める手段と、 求められた降雨量平均値に降雨密度予測値から
求められる変化係数を乗じて予測対象領域の降雨
量予測値を算出する手段とを有することを特徴と
する。
間隔でレーダ雨量計から得られる雨滴データを地
上雨量計から得られる雨量データにより較正して
所定時間間隔毎に降雨量分布図を作成する手段
と、 作成された各降雨量分布図における各降雨量重
心点及び各降雨密度を算出する手段と、 隣り合う各時刻間における前記降雨量重心点の
各差分に基づいて降雨量重心点の各移動速度デー
タを算出し、算出された各移動速度データから降
雨量重心点の移動軌跡を求める手段と、 前記降雨量重心点の移動軌跡を降雨量の予測対
象領域の重心点に平行移動させ、予測対象領域の
移動軌跡を得る手段と、 隣り合う時刻間における前記降雨密度の各差分
データを算出し、算出された各差分データから降
雨密度の変移軌跡を求める手段と、 降雨量重心点の移動速度データに基づいて将来
における移動速度予測値を算出するとともに、前
記降雨密度の変移軌跡から将来の降雨密度予測値
を算出する手段と、 前記予測対象領域の移動軌跡上を予測対象領域
の重心点から所定時間に移動が予測される距離だ
けさかのぼつた地点の領域における降雨量平均値
を求める手段と、 求められた降雨量平均値に降雨密度予測値から
求められる変化係数を乗じて予測対象領域の降雨
量予測値を算出する手段とを有することを特徴と
する。
（作用）
レーダ雨量計では、所定時間間隔で雨滴データ
が得られ、この雨滴データが地上雨量計で得られ
る雨量データにより較正されて降雨量分布図が作
成される。各降雨量分布図から各降雨量重心点及
び各降雨密度が算出される。
が得られ、この雨滴データが地上雨量計で得られ
る雨量データにより較正されて降雨量分布図が作
成される。各降雨量分布図から各降雨量重心点及
び各降雨密度が算出される。
そして、降雨量重心点の移動速度データから降
雨量重心点の移動軌跡を求め、この移動軌跡を降
雨量の予測対象領域の重心点に平行移動させて予
測対象領域の移動軌跡を得る。
雨量重心点の移動軌跡を求め、この移動軌跡を降
雨量の予測対象領域の重心点に平行移動させて予
測対象領域の移動軌跡を得る。
一方、降雨密度の差分データから降雨密度の変
移軌跡が求められる。この変移軌跡からは将来の
ある時刻における降雨密度予測値が得られ、また
前記移動速度データから将来の同時刻における移
動速度予測値が得られる。
移軌跡が求められる。この変移軌跡からは将来の
ある時刻における降雨密度予測値が得られ、また
前記移動速度データから将来の同時刻における移
動速度予測値が得られる。
次に、予測対象領域の移動軌跡上を予測対象領
域の重心点から所定時間間隔Δtだけさかのぼつ
た地点の領域における降雨量平均値が求められ、
この降雨量平均値に降雨密度予測値から求められ
る変化係数が乗ぜられて降雨量予測値が算出され
ている。
域の重心点から所定時間間隔Δtだけさかのぼつ
た地点の領域における降雨量平均値が求められ、
この降雨量平均値に降雨密度予測値から求められ
る変化係数が乗ぜられて降雨量予測値が算出され
ている。
（実施例）
第１図は、本発明に係る装置の一実施例の構成
を示すブロツク図である。
を示すブロツク図である。
本実施例は、レーダ雨量計１及び地上雨量計２
で得られる雨滴分布データＣ及び雨量データＥと
に基づいて降雨量予測装置３により短時間間隔で
降雨量予測曲線Ｒを得、この降雨量予測曲線Ｒを
ポンプ運転装置４に供給するものである。なお、
図中５はデータ送信装置、６はデータ受信装置を
示す。
で得られる雨滴分布データＣ及び雨量データＥと
に基づいて降雨量予測装置３により短時間間隔で
降雨量予測曲線Ｒを得、この降雨量予測曲線Ｒを
ポンプ運転装置４に供給するものである。なお、
図中５はデータ送信装置、６はデータ受信装置を
示す。
レーダ雨量計１は、空中の雨滴の多少に依存し
た反射電波の強度を降雨データに変換して出力す
る。このレーダ雨量計１は、前述した降雨集中現
象を把握するために広範囲に渡る面的雨量分布を
得るものである。例えば、５分あるいは１分程度
の所定時間間隔で半径数百キロメートルの地域を
数万個に分割したメツシユにおける降雨分布デー
タ（メツシユデータ）を出力する。
た反射電波の強度を降雨データに変換して出力す
る。このレーダ雨量計１は、前述した降雨集中現
象を把握するために広範囲に渡る面的雨量分布を
得るものである。例えば、５分あるいは１分程度
の所定時間間隔で半径数百キロメートルの地域を
数万個に分割したメツシユにおける降雨分布デー
タ（メツシユデータ）を出力する。
すなわち、時間間隔を△ｔ分とし、時刻を離散
時間Ｋで表わし、時刻Ko＋１＞Ｋ＞Koにおいて
降雨量予測装置３を作動させるものとする。その
ときまでに、過去のある時刻Ｋ＝Ko−Kp（Kp≧
２）から現在まで、（Kp＋１）組の降雨量データ
が得られる。
時間Ｋで表わし、時刻Ko＋１＞Ｋ＞Koにおいて
降雨量予測装置３を作動させるものとする。その
ときまでに、過去のある時刻Ｋ＝Ko−Kp（Kp≧
２）から現在まで、（Kp＋１）組の降雨量データ
が得られる。
第２図は、上記レーダ雨量計１で得られるメツ
シユデータの一例を示しており、各メツシユ（例
えば数キロメートル四方）毎の降雨データ（降雨
量が零のメツシユを０と表示）が得られている。
なお、図中７は下水管路網により集水される降雨
の対象流域、８は対象流域７のポンプ井に設置さ
れたポンプ所及び９はポンプ所８からの排水が流
出される河川である。
シユデータの一例を示しており、各メツシユ（例
えば数キロメートル四方）毎の降雨データ（降雨
量が零のメツシユを０と表示）が得られている。
なお、図中７は下水管路網により集水される降雨
の対象流域、８は対象流域７のポンプ井に設置さ
れたポンプ所及び９はポンプ所８からの排水が流
出される河川である。
地上雨量計２は、レーダ１で得られた降雨デー
タを修正するために用いられ、上記対象流域７を
含む地域に渡りＮ個設置される。所定時間間隔で
各設置か所の雨量データ（降雨の地表面分布デー
タ）Ei（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を降雨量予測装置
３に供給している。
タを修正するために用いられ、上記対象流域７を
含む地域に渡りＮ個設置される。所定時間間隔で
各設置か所の雨量データ（降雨の地表面分布デー
タ）Ei（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を降雨量予測装置
３に供給している。
降雨量予測装置３には、上記地上雨量計２で得
られる雨量データEiの今回の降雨事象よりも以前
の事象においてレーダ雨量計１との相関関係が調
べられて予め第３図に示すような関係が保持され
ている。また、通常メツシユ数は数万個あり、地
上雨量計２の個数Ｎよりもはるかに多いもので、
メツシユ数をＮ個に分割したメツシユ群に対し地
上雨量計２毎に個別に関係が得られている。そし
て、この降雨量予測装置３は、第４図及び第５図
のフローチヤートに示すような降雨量予測処理を
行つている。
られる雨量データEiの今回の降雨事象よりも以前
の事象においてレーダ雨量計１との相関関係が調
べられて予め第３図に示すような関係が保持され
ている。また、通常メツシユ数は数万個あり、地
上雨量計２の個数Ｎよりもはるかに多いもので、
メツシユ数をＮ個に分割したメツシユ群に対し地
上雨量計２毎に個別に関係が得られている。そし
て、この降雨量予測装置３は、第４図及び第５図
のフローチヤートに示すような降雨量予測処理を
行つている。
第４図及び第５図に示すように、上記降雨量予
測装置３で実行される処理は四部に大別されてい
る。
測装置３で実行される処理は四部に大別されてい
る。
第一部の処理は、過去の（Kp＋１）組の面的
データそれぞれについての個別処理である。第二
部は、隣接する時刻間における面的データ処理で
ある。第三部は、過去の（Kp＋１）組のデータ
を同時に扱う処理である。そして、第四部は、時
刻（Ko＋KF）までのKF個の降雨量予測演算で
ある。
データそれぞれについての個別処理である。第二
部は、隣接する時刻間における面的データ処理で
ある。第三部は、過去の（Kp＋１）組のデータ
を同時に扱う処理である。そして、第四部は、時
刻（Ko＋KF）までのKF個の降雨量予測演算で
ある。
第一部では、時刻Ko−Kpまで順に処理するも
のとし、まず、レーダ雨量計１による雨滴分布図
CKpについてすでに過去の降雨事象について得ら
れるＮ個の地上雨量計のデータEi（ｉ＝１、２、
…、Ｎ）とそれに対応するメツシユデータ群Ci
（メツシユデータ数は数万個あり、それをＮ個に
分割した。ｉ＝１、２、…、Ｎ）との関係から、
分布図のメツシユデータを修正し、降雨量分布図
DKpを作成する。
のとし、まず、レーダ雨量計１による雨滴分布図
CKpについてすでに過去の降雨事象について得ら
れるＮ個の地上雨量計のデータEi（ｉ＝１、２、
…、Ｎ）とそれに対応するメツシユデータ群Ci
（メツシユデータ数は数万個あり、それをＮ個に
分割した。ｉ＝１、２、…、Ｎ）との関係から、
分布図のメツシユデータを修正し、降雨量分布図
DKpを作成する。
次に作成された降雨量分布図DKpの降雨量重心
点GKp（xKp′、yKp）を求める。これは降雨量が０
でないメツシユで構成される平面について、メツ
シユの属性としての際雨量をメツシユ重みとして
扱う点が単なる重心と異なる点である。また、降
雨量が０でないメツシユの個数がmKpとすればそ
の面積和は、単位メツシユの面積を、Su＝xu・
yuとすると、So＝mKp・xu・yuとなり、メツシユ
データの降雨量Ij（ｊ＝１、２、…、mKp）で表わ
して、降雨密度RKpが、 RKp＝（nkp 〓j=1 Ij）／（mKp・xu・yu）で算出される。
点GKp（xKp′、yKp）を求める。これは降雨量が０
でないメツシユで構成される平面について、メツ
シユの属性としての際雨量をメツシユ重みとして
扱う点が単なる重心と異なる点である。また、降
雨量が０でないメツシユの個数がmKpとすればそ
の面積和は、単位メツシユの面積を、Su＝xu・
yuとすると、So＝mKp・xu・yuとなり、メツシユ
データの降雨量Ij（ｊ＝１、２、…、mKp）で表わ
して、降雨密度RKpが、 RKp＝（nkp 〓j=1 Ij）／（mKp・xu・yu）で算出される。
次に、時刻（Ko−１）の雨滴の分布図CKp-1を
読出して、上述の演算をして降雨量分布図DKp-1
の作成、降雨量重心点GKp-1の算出及び降雨密度
RKp-1の算出の各処理が実行される。
読出して、上述の演算をして降雨量分布図DKp-1
の作成、降雨量重心点GKp-1の算出及び降雨密度
RKp-1の算出の各処理が実行される。
このようにして、時刻（Ko−Kp）の雨滴分布
図CKp-Kpまでのそれぞれの時刻において降雨量分
布図DKの作成、降雨量重心点GKの算出及び降雨
密度RKの算出処理が実行される。
図CKp-Kpまでのそれぞれの時刻において降雨量分
布図DKの作成、降雨量重心点GKの算出及び降雨
密度RKの算出処理が実行される。
第二部では、隣接時刻の加工データ対２種につ
いて変分を計算する。まず、隣接する時刻Koと
時刻Ko−１の降雨量重心点GKpとGKp-1間の移動
距離、すなわち移動速度VKを計算し、つぎに降
雨密度RKpとRKp-1の差分△RKを算出する。これ
は、（Kp＋１）個のデータを用いて隣接時刻のデ
ータ対について演算するので、Kp個のデータが
得られる。
いて変分を計算する。まず、隣接する時刻Koと
時刻Ko−１の降雨量重心点GKpとGKp-1間の移動
距離、すなわち移動速度VKを計算し、つぎに降
雨密度RKpとRKp-1の差分△RKを算出する。これ
は、（Kp＋１）個のデータを用いて隣接時刻のデ
ータ対について演算するので、Kp個のデータが
得られる。
第三部では、時刻Koから時刻Ko−Kpまでの
降雨量の動的挙動の特徴を把握する演算である。
降雨域の移動方向を予測するために、まず、降雨
域を代表させる点として降雨重心点GKを算出し
てあるので、重心点の移動軌跡を直線で把握し、
近い将来もその直線に沿つて重心点が移動するも
のと考えられる。この場合、現在時刻Ｋ＝Koの
重心点GKpを重視し、時刻がさかのぼるに従い、
重視度が低下していくと考え、稀薄係数
（Forgetting factor）という重み係数を用いて最
小２乗法を適用する。
降雨量の動的挙動の特徴を把握する演算である。
降雨域の移動方向を予測するために、まず、降雨
域を代表させる点として降雨重心点GKを算出し
てあるので、重心点の移動軌跡を直線で把握し、
近い将来もその直線に沿つて重心点が移動するも
のと考えられる。この場合、現在時刻Ｋ＝Koの
重心点GKpを重視し、時刻がさかのぼるに従い、
重視度が低下していくと考え、稀薄係数
（Forgetting factor）という重み係数を用いて最
小２乗法を適用する。
すなわち、第６図に示すように、直線fGへの重
心点GKからの垂線距離の２乗に稀薄係数ωKo-Kを
乗算して時刻Koから時刻Ko−Kpまで（Kp＋
１）の和を最小にするように直線fGを決定する。
この直線fGが得られると、次に、対象流域７の面
重心点PKpを通る平行な直線fBを第６図のように
作成する。
心点GKからの垂線距離の２乗に稀薄係数ωKo-Kを
乗算して時刻Koから時刻Ko−Kpまで（Kp＋
１）の和を最小にするように直線fGを決定する。
この直線fGが得られると、次に、対象流域７の面
重心点PKpを通る平行な直線fBを第６図のように
作成する。
すなわち、この直線fB上に沿つて近い将来の数
十分間に渡り、降雨域が移動するものと考えられ
る。その移動速度は、過去のデータVKの変化の
特性を持続するものとし、第７図に示すように、
その特性を表わす曲線fVを曲線あてはめ、すなわ
ち曲線について最小２乗法を適用して求める。こ
の場合、曲線の次数は、時刻Kpの値に依存する
が、一次、二次、三次のごとく数種とし、その中
から、より良い次数を評価指標AIC（赤池情報量
基準）により、選定する。同様に、第８図に示す
ように、降雨密度差分△RKについて、曲線あて
はめを実行し、曲線fRを得る。
十分間に渡り、降雨域が移動するものと考えられ
る。その移動速度は、過去のデータVKの変化の
特性を持続するものとし、第７図に示すように、
その特性を表わす曲線fVを曲線あてはめ、すなわ
ち曲線について最小２乗法を適用して求める。こ
の場合、曲線の次数は、時刻Kpの値に依存する
が、一次、二次、三次のごとく数種とし、その中
から、より良い次数を評価指標AIC（赤池情報量
基準）により、選定する。同様に、第８図に示す
ように、降雨密度差分△RKについて、曲線あて
はめを実行し、曲線fRを得る。
第四部は、降雨量予測部である。予測する時間
は数時間であり、ここでは離散時刻Ｋ＝Ko＋KF
までとする。
は数時間であり、ここでは離散時刻Ｋ＝Ko＋KF
までとする。
まず、降雨量予測のための準備をする。予測期
間における移動速度V〓Kは、曲線fVを外挿し、第
７図のように時刻（Ko＋１）のときの値V〓Kp+1を
読取る。また、降雨密度差分△RKについても、
第８図のように、曲線fRを外挿し、時刻（Ko＋
１）のときの降雨密度差分△R〓Kp+1を得る。これ
ら２つの値は、予測期間において変らないものと
する。
間における移動速度V〓Kは、曲線fVを外挿し、第
７図のように時刻（Ko＋１）のときの値V〓Kp+1を
読取る。また、降雨密度差分△RKについても、
第８図のように、曲線fRを外挿し、時刻（Ko＋
１）のときの降雨密度差分△R〓Kp+1を得る。これ
ら２つの値は、予測期間において変らないものと
する。
以上は予測作業の前段部であり、最新の降雨量
分布図DKpを読出して、このメツシユデータ相互
間の関係は、変らないものとして、以下の後半部
に入る。
分布図DKpを読出して、このメツシユデータ相互
間の関係は、変らないものとして、以下の後半部
に入る。
まず、降雨域が対象流域７の頭上に来るのであ
ろう予測軌跡は、直線fB上であり、移動速度は
V〓Kp+1であるから、対象流域の重心点PKpが基点と
なり、時間間隔Δtに移動が予測される距離（速
度V〓Kp+1）だけさかのぼつた上流地点PKp+1を得
る。この地点PKp+1を内部に有するメツシユを中
心に対象流域７を構成するメツシユ群と同一の形
状のメツシユにおける降雨量を平均してr〓Kp+1と
する。ここで、降雨密度差分が値△R〓Kp+1だけ変
化することを考慮して、変化係数（１＋△
R〓Kp+1／RKp）を、△R〓Kp+1に掛けて、修正し、改
めて、これを降雨量RKp+1とする。同様にして、
時刻Ko＋２における降雨量予測値RKp+2を求める
ため、直線fB上の基点PKp+1から時間間隔Δtに移
動が予測される距離（速度V〓Kp+1）だけ上流の地
点PKp+2を得て、前述の処理を行う。この演算を
繰返し、時刻Ko＋KFを得ることにより、演算終
了となる。出力としては、第９図のごとく、降雨
量曲線全体、すなわち、実績値と予測値を結合さ
せた形で、（Kp＋１＋KF）個のデータからなる
降雨量曲線Ｒである。
ろう予測軌跡は、直線fB上であり、移動速度は
V〓Kp+1であるから、対象流域の重心点PKpが基点と
なり、時間間隔Δtに移動が予測される距離（速
度V〓Kp+1）だけさかのぼつた上流地点PKp+1を得
る。この地点PKp+1を内部に有するメツシユを中
心に対象流域７を構成するメツシユ群と同一の形
状のメツシユにおける降雨量を平均してr〓Kp+1と
する。ここで、降雨密度差分が値△R〓Kp+1だけ変
化することを考慮して、変化係数（１＋△
R〓Kp+1／RKp）を、△R〓Kp+1に掛けて、修正し、改
めて、これを降雨量RKp+1とする。同様にして、
時刻Ko＋２における降雨量予測値RKp+2を求める
ため、直線fB上の基点PKp+1から時間間隔Δtに移
動が予測される距離（速度V〓Kp+1）だけ上流の地
点PKp+2を得て、前述の処理を行う。この演算を
繰返し、時刻Ko＋KFを得ることにより、演算終
了となる。出力としては、第９図のごとく、降雨
量曲線全体、すなわち、実績値と予測値を結合さ
せた形で、（Kp＋１＋KF）個のデータからなる
降雨量曲線Ｒである。
予測装置３の出力を運転装置４に渡すことによ
り、装置４では、流出解析を行ない流入流量曲線
を予測可能となる。この流入流量とポンプ井水位
計のデータとを組合せた運転アルゴリスムが構成
可能であるから、流入流量に依存したポンプ吐出
量の決定が容易となり、さらに、ポンプ井水位か
ら、所定目標水位への水位象正も考慮出来るよう
になる。
り、装置４では、流出解析を行ない流入流量曲線
を予測可能となる。この流入流量とポンプ井水位
計のデータとを組合せた運転アルゴリスムが構成
可能であるから、流入流量に依存したポンプ吐出
量の決定が容易となり、さらに、ポンプ井水位か
ら、所定目標水位への水位象正も考慮出来るよう
になる。
なお、レーダ雨量計１は、数百キロメートルの
半径を観測領域としメツシユが一辺数キロメート
ルとなつているが、より精度を高めるために、メ
ツシユの一辺数百メートルで観測領域半径数キロ
メートルのものも使用可能である。これらの２種
のレーダ雨量計を同時に用いることも考えられ、
この場合には、粗いメツシユデータを用いて、第
４図、第５図の第一部から第三部までを演算し、
第四部において降雨量分布図DKpを読出すときに
細かいメツシユデータを適用することにすれば、
降雨予測値R〓Kをより正確なものとすることが可
能となる。
半径を観測領域としメツシユが一辺数キロメート
ルとなつているが、より精度を高めるために、メ
ツシユの一辺数百メートルで観測領域半径数キロ
メートルのものも使用可能である。これらの２種
のレーダ雨量計を同時に用いることも考えられ、
この場合には、粗いメツシユデータを用いて、第
４図、第５図の第一部から第三部までを演算し、
第四部において降雨量分布図DKpを読出すときに
細かいメツシユデータを適用することにすれば、
降雨予測値R〓Kをより正確なものとすることが可
能となる。
［発明の効果］
以上説明したように本発明によれば、レーダ雨
量計からの雨滴分布データと地上雨量計からの雨
量データのみによつて短時間間隔の最新の降雨量
を予測することが可能となる。
量計からの雨滴分布データと地上雨量計からの雨
量データのみによつて短時間間隔の最新の降雨量
を予測することが可能となる。
その結果、流出解析法の演算機能を有するポン
プ運転装置と組合せて使用することにより、レー
ダ雨量計データと地上雨量計データから数時間先
までの短時間間隔降雨量曲線データを出力するま
で、この曲線データを入力とする流出解析法の演
算が可能となり、流入流量曲線を算出することが
出来る。このことにより、以下のような利点が得
られる。
プ運転装置と組合せて使用することにより、レー
ダ雨量計データと地上雨量計データから数時間先
までの短時間間隔降雨量曲線データを出力するま
で、この曲線データを入力とする流出解析法の演
算が可能となり、流入流量曲線を算出することが
出来る。このことにより、以下のような利点が得
られる。
すなわち、本来の流入流量に応じてポンプを運
転するアルゴリズムを構成でき、ポンプ井水位と
合わせ、２変量を用い、さらに種々の側面を考慮
した多種の運転アルゴリズムを用意できる。その
結果、ポンプ台数制御において、ポンプ運転の変
更台数を極めて少なくした安全な方法を実現する
こともできる。
転するアルゴリズムを構成でき、ポンプ井水位と
合わせ、２変量を用い、さらに種々の側面を考慮
した多種の運転アルゴリズムを用意できる。その
結果、ポンプ台数制御において、ポンプ運転の変
更台数を極めて少なくした安全な方法を実現する
こともできる。
また、降雨量予測を数時間先まで行うことがで
きるので、ポンプ運転によるポンプ井水位変化も
数時間先に把握出来、必要に応じて迅速な処理を
施すことが可能となる。
きるので、ポンプ運転によるポンプ井水位変化も
数時間先に把握出来、必要に応じて迅速な処理を
施すことが可能となる。
第１図は本発明に係る一実施例の構成を示すブ
ロツク図、第２図はレーダ雨量計で得られるメツ
シユデータの説明図、第３図はレーダ雨量計と地
上雨量計の関係説明図、第４図及び第５図は本発
明の降雨量予測装置で実行される処理手順を示す
フローチヤート、第６図は対象流域の重心点を通
過する降雨域重心点の予測軌跡の作成手順の説明
図、第７図は降雨量重心点の移動速度の予測曲線
を示す図、第８図は降雨密度変化の予測曲線を示
す図、第９図は本発明に係る降雨量予測装置の出
力例を示す図である。 １……レーダ雨量計、２……地上雨量計、３…
…降雨量予測装置。
ロツク図、第２図はレーダ雨量計で得られるメツ
シユデータの説明図、第３図はレーダ雨量計と地
上雨量計の関係説明図、第４図及び第５図は本発
明の降雨量予測装置で実行される処理手順を示す
フローチヤート、第６図は対象流域の重心点を通
過する降雨域重心点の予測軌跡の作成手順の説明
図、第７図は降雨量重心点の移動速度の予測曲線
を示す図、第８図は降雨密度変化の予測曲線を示
す図、第９図は本発明に係る降雨量予測装置の出
力例を示す図である。 １……レーダ雨量計、２……地上雨量計、３…
…降雨量予測装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 所定時間間隔Δtでレーダ雨量計から得られ
る雨滴データを地上雨量計から得られる雨量デー
タにより較正して所定時間間隔Δt毎に降雨量分
布図を作成する手段と、 作成された各降雨量分布図における各降雨量重
心点及び各降雨密度を算出する手段と、 隣り合う各時刻間における前記降雨量重心点の
各差分に基づいて降雨量重心点の各移動速度デー
タを算出し、算出された各移動速度データから降
雨量重心点の移動軌跡を求める手段と、 前記降雨量重心点の移動軌跡を降雨量の予測対
象領域の重心点に平行移動させ、予測対象領域の
移動軌跡を得る手段と、 隣り合う時刻間における前記降雨密度の各差分
データを算出し、算出された各差分データから降
雨密度の変移軌跡を求める手段と、 降雨量重心点の移動速度データに基づいて将来
における移動速度予測値を算出するとともに、前
記降雨密度の変移軌跡から将来の降雨密度予測値
を算出する手段と、 前記予測対象領域の移動軌跡上を予測対象領域
の重心点から前記所定時間間隔Δtに移動が予測
される距離だけさかのぼつた地点の領域における
降雨量平均値を求める手段と、 求められた降雨量平均値に降雨密度予測値から
求められる変化係数を乗じて予測対象領域の降雨
量予測値を算出する手段と、 を有することを特徴とする降雨量予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62149099A JPS63313088A (ja) | 1987-06-17 | 1987-06-17 | 降雨量予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62149099A JPS63313088A (ja) | 1987-06-17 | 1987-06-17 | 降雨量予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63313088A JPS63313088A (ja) | 1988-12-21 |
| JPH0476637B2 true JPH0476637B2 (ja) | 1992-12-04 |
Family
ID=15467675
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62149099A Granted JPS63313088A (ja) | 1987-06-17 | 1987-06-17 | 降雨量予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63313088A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0545454A (ja) * | 1991-08-14 | 1993-02-23 | Toshiba Corp | 雨量レーダ装置 |
| CN102426400B (zh) * | 2011-11-03 | 2013-10-09 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种激光雨滴谱仪降水信息反演修正方法 |
| JP6941484B2 (ja) * | 2017-06-07 | 2021-09-29 | 大成建設株式会社 | 雨量予測装置 |
-
1987
- 1987-06-17 JP JP62149099A patent/JPS63313088A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63313088A (ja) | 1988-12-21 |
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Legal Events
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