JPH06301669A - 積雪量推定装置 - Google Patents
積雪量推定装置Info
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- JPH06301669A JPH06301669A JP11247293A JP11247293A JPH06301669A JP H06301669 A JPH06301669 A JP H06301669A JP 11247293 A JP11247293 A JP 11247293A JP 11247293 A JP11247293 A JP 11247293A JP H06301669 A JPH06301669 A JP H06301669A
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- 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
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 特定区域に設置された積雪量測定装置から得
られる積雪情報に基づいて積雪量測定装置が未設置の区
域における積雪量を高精度に推定し得る積雪量推定装置
を提供する。 【構成】 積雪量測定区域における積雪情報に基づいて
積雪データを生成し、この積雪量データと積雪量測定区
域及び近接する積雪量推定対象区域の各平均標高値の１
／ｎ乗（ｎ＞１）の値を一つの説明変数とする説明変数
群を用いて重回帰分析を行う。そして、上記積雪データ
と当該区域の説明変数群とから重回帰係数を得、この重
回帰係数と積雪量推定区域の説明変数群とからその区域
の積雪量を算出（推定）する。
られる積雪情報に基づいて積雪量測定装置が未設置の区
域における積雪量を高精度に推定し得る積雪量推定装置
を提供する。 【構成】 積雪量測定区域における積雪情報に基づいて
積雪データを生成し、この積雪量データと積雪量測定区
域及び近接する積雪量推定対象区域の各平均標高値の１
／ｎ乗（ｎ＞１）の値を一つの説明変数とする説明変数
群を用いて重回帰分析を行う。そして、上記積雪データ
と当該区域の説明変数群とから重回帰係数を得、この重
回帰係数と積雪量推定区域の説明変数群とからその区域
の積雪量を算出（推定）する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は積雪量の推定技術に関
し、特に積雪量測定装置から得られる積雪情報から、積
雪量測定装置が設置されていない区域の積雪量を推定す
る装置に関する。
し、特に積雪量測定装置から得られる積雪情報から、積
雪量測定装置が設置されていない区域の積雪量を推定す
る装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ある一定の広さの領域に実際に堆
積している雪の量、もしくは任意の単位時間中の降雪量
等を得るには、複数の特定区域に積雪量測定装置を設置
して積雪情報を得るとともに、この積雪情報に基づい
て、積雪量測定装置が設置されていない他の区域の積雪
量を推定するという手法が用いられている。
積している雪の量、もしくは任意の単位時間中の降雪量
等を得るには、複数の特定区域に積雪量測定装置を設置
して積雪情報を得るとともに、この積雪情報に基づい
て、積雪量測定装置が設置されていない他の区域の積雪
量を推定するという手法が用いられている。
【０００３】この種の推定手法は、例えば「気候値メッ
シュファイル（積雪）作成調査について：測候時報５
６．６(1989)」に示されるように、まず複数の特定地区
に設置された積雪量を測定するための積雪量測定装置
（以下、入力装置）から積雪情報（積雪量、積雪の有
無、時間情報を含む）を得る。さらに、積雪量の測定区
域の標高値や海岸からの距離等の様々なパラメータを用
いて積雪量の推定式を重回帰分析（「杉山高一：多変量
データ解析入門、朝倉書店」参照）等の各種分析手段に
よって求め、この推定式によって入力装置が設置されて
いない地域の積雪量の推定値を算出する。そして、推定
誤差に基づく誤差補正を行うことで最終的に積雪量の推
定を行っている。
シュファイル（積雪）作成調査について：測候時報５
６．６(1989)」に示されるように、まず複数の特定地区
に設置された積雪量を測定するための積雪量測定装置
（以下、入力装置）から積雪情報（積雪量、積雪の有
無、時間情報を含む）を得る。さらに、積雪量の測定区
域の標高値や海岸からの距離等の様々なパラメータを用
いて積雪量の推定式を重回帰分析（「杉山高一：多変量
データ解析入門、朝倉書店」参照）等の各種分析手段に
よって求め、この推定式によって入力装置が設置されて
いない地域の積雪量の推定値を算出する。そして、推定
誤差に基づく誤差補正を行うことで最終的に積雪量の推
定を行っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、重回帰分析に
よる上記従来の手法では、積雪量を推定するのに多くの
説明変数を設定してもかなりの誤差が発生してしまうの
で、積雪量を推定した後に更に推定誤差に基づく誤差補
正を行う必要があった。従って、重回帰分析を用いて積
雪量を精度よく推定するには、より積雪量と密接な関係
のあるパラメータの設定が望まれていた。
よる上記従来の手法では、積雪量を推定するのに多くの
説明変数を設定してもかなりの誤差が発生してしまうの
で、積雪量を推定した後に更に推定誤差に基づく誤差補
正を行う必要があった。従って、重回帰分析を用いて積
雪量を精度よく推定するには、より積雪量と密接な関係
のあるパラメータの設定が望まれていた。
【０００５】本発明は上記背景の下になされたものであ
り、特定区域に設置された入力装置の積雪情報から入力
装置の設置されていない他の区域の積雪量を容易かつ高
精度に推定する積雪量推定装置を提供することを目的と
する。
り、特定区域に設置された入力装置の積雪情報から入力
装置の設置されていない他の区域の積雪量を容易かつ高
精度に推定する積雪量推定装置を提供することを目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する第一
発明は、積雪量測定装置が設置された第一の区域の積雪
情報を取得する積雪情報取得手段と、前記第一の区域お
よび該第一の区域に近接し且つ積雪量測定装置が未設置
の第二の区域の各標高値を含む地形情報とを取得する地
形情報取得手段と、前記積雪情報および地形情報に基づ
いて前記第二の区域の積雪量を推定する積雪量推定手段
とを有する積雪量推定装置において、前記積雪量推定手
段は、前記積雪情報および地形情報を夫々数値データに
変換するデータ変換装置と、各区域における平均標高値
の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴値の相
関値を記憶するメモリと、前記第一の区域における積雪
データと前記メモリから随時読み込んだ相関値とを対応
付けて前記第二の区域における積雪データを算出する演
算装置と、を少なくとも備えてなる。
発明は、積雪量測定装置が設置された第一の区域の積雪
情報を取得する積雪情報取得手段と、前記第一の区域お
よび該第一の区域に近接し且つ積雪量測定装置が未設置
の第二の区域の各標高値を含む地形情報とを取得する地
形情報取得手段と、前記積雪情報および地形情報に基づ
いて前記第二の区域の積雪量を推定する積雪量推定手段
とを有する積雪量推定装置において、前記積雪量推定手
段は、前記積雪情報および地形情報を夫々数値データに
変換するデータ変換装置と、各区域における平均標高値
の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴値の相
関値を記憶するメモリと、前記第一の区域における積雪
データと前記メモリから随時読み込んだ相関値とを対応
付けて前記第二の区域における積雪データを算出する演
算装置と、を少なくとも備えてなる。
【０００７】上記目的を達成する第二の発明は、前記積
雪量推定手段が、前記積雪情報および地形情報を夫々数
値データに変換するデータ変換装置と、各区域における
平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を夫々重回帰分析の
一つの説明変数とする複数の説明変数群を記憶するメモ
リと、前記第一の区域の積雪データと該第一の区域の説
明変数群とから重回帰係数を算出するとともに、この重
回帰係数と前記第二の区域の説明変数群とから該第二の
区域の積雪データを算出する重回帰分析手段と、を少な
くとも備えてなる。
雪量推定手段が、前記積雪情報および地形情報を夫々数
値データに変換するデータ変換装置と、各区域における
平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を夫々重回帰分析の
一つの説明変数とする複数の説明変数群を記憶するメモ
リと、前記第一の区域の積雪データと該第一の区域の説
明変数群とから重回帰係数を算出するとともに、この重
回帰係数と前記第二の区域の説明変数群とから該第二の
区域の積雪データを算出する重回帰分析手段と、を少な
くとも備えてなる。
【０００８】なお、第一または第二の発明において、前
記積雪量推定手段に、さらに、除雪情報に基づいて除雪
区域における積雪データを補正するデータ補正装置を付
加しても良い。
記積雪量推定手段に、さらに、除雪情報に基づいて除雪
区域における積雪データを補正するデータ補正装置を付
加しても良い。
【０００９】
【作用】通常、積雪量を推定する際には、第一の区域又
は第二の区域の標高値をパラメーとして用いて積雪量の
推定式を求めるが、実際に積雪量と標高値との相関を調
べたところ、図４に示される相関関係が得られた。この
図４に示されるように、測定時期や海岸からの距離等の
条件によって多少の影響を受けるものの積雪量は標高値
の１／ｎ乗によって良く近似されており、第一の区域に
おける積雪量をＳ1、標高値をＨ，ａ，ｂ，ｃを定数と
すると、第二の区域における積雪量Ｓ2は、例えば数１
式のような相関式で近似することができる。
は第二の区域の標高値をパラメーとして用いて積雪量の
推定式を求めるが、実際に積雪量と標高値との相関を調
べたところ、図４に示される相関関係が得られた。この
図４に示されるように、測定時期や海岸からの距離等の
条件によって多少の影響を受けるものの積雪量は標高値
の１／ｎ乗によって良く近似されており、第一の区域に
おける積雪量をＳ1、標高値をＨ，ａ，ｂ，ｃを定数と
すると、第二の区域における積雪量Ｓ2は、例えば数１
式のような相関式で近似することができる。
【００１０】
【数１】 Ｓ2＝ａ（Ｓ1＋ｂ）1/n＋ｃ 本発明による積雪量推定手段は、上記原理に基づく構成
であり、第一の発明にあっては、データ変換装置によっ
て数値データに変換された地形情報から各区域における
平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を得、この値を含む
区域毎の地形特徴値の相関値をメモリに記憶しておく。
そして、第一の区域からの積雪データの取得時にメモリ
から相関値を随時読み込み、この積雪データと相関値と
を対応付けて第二の区域における積雪データを算出す
る。
であり、第一の発明にあっては、データ変換装置によっ
て数値データに変換された地形情報から各区域における
平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を得、この値を含む
区域毎の地形特徴値の相関値をメモリに記憶しておく。
そして、第一の区域からの積雪データの取得時にメモリ
から相関値を随時読み込み、この積雪データと相関値と
を対応付けて第二の区域における積雪データを算出す
る。
【００１１】また、第二の発明にあっては、重回帰分析
手法を用いる。即ち、上記同様に、データ変換装置によ
って数値データに変換された地形情報から各区域におけ
る平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を得、この値を夫
々重回帰分析の一つの説明変数とする複数の説明変数群
を作成してメモリに記憶する。そして、第一の区域から
の積雪データ取得時に、重回帰分析手段で、第一の区域
の積雪データと該区域の説明変数群とから重回帰係数を
算出し、算出した重回帰係数と第二の区域の説明変数群
とから該第二の区域の積雪データを算出する。
手法を用いる。即ち、上記同様に、データ変換装置によ
って数値データに変換された地形情報から各区域におけ
る平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を得、この値を夫
々重回帰分析の一つの説明変数とする複数の説明変数群
を作成してメモリに記憶する。そして、第一の区域から
の積雪データ取得時に、重回帰分析手段で、第一の区域
の積雪データと該区域の説明変数群とから重回帰係数を
算出し、算出した重回帰係数と第二の区域の説明変数群
とから該第二の区域の積雪データを算出する。
【００１２】なお、公共機関等によって特定区域の除雪
が行われたときに、当該区域における積雪データをその
ままにしておくと、該データによって他区域の積雪デー
タが影響を受ける場合がある。そこで、データ補正装置
を付加し、第二の区域における積雪データの算出後に最
新の除雪データに基づいて除雪区域における積雪データ
を補正することで、上記影響の発生を未然に防止され
る。
が行われたときに、当該区域における積雪データをその
ままにしておくと、該データによって他区域の積雪デー
タが影響を受ける場合がある。そこで、データ補正装置
を付加し、第二の区域における積雪データの算出後に最
新の除雪データに基づいて除雪区域における積雪データ
を補正することで、上記影響の発生を未然に防止され
る。
【００１３】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。本実施例においては、複数地区に設置された入力
装置によって積雪情報を測定し、図１に示される積雪量
推定装置を用いて推定対象となる地区における積雪量の
算出を行った。この際、積雪量の推定式を重回帰分析に
よって作成し、この推定式によって上記積雪情報に基づ
いて積雪量推定対象区域における積雪量を推定するもの
とした。
する。本実施例においては、複数地区に設置された入力
装置によって積雪情報を測定し、図１に示される積雪量
推定装置を用いて推定対象となる地区における積雪量の
算出を行った。この際、積雪量の推定式を重回帰分析に
よって作成し、この推定式によって上記積雪情報に基づ
いて積雪量推定対象区域における積雪量を推定するもの
とした。
【００１４】なお、本実施例では、入力装置が設置され
た地区（単数または複数）を第一の区域、推定対象とな
る区域（単数または複数）を第二の区域と称して説明す
る。入力装置としては、例えば超音波センサ、電磁波セ
ンサ、雪重量計測器、地面と垂直方向に高さの目盛りが
入った計測棒を使った目視による計測等積雪量を測定で
きる全ての手段を含む。
た地区（単数または複数）を第一の区域、推定対象とな
る区域（単数または複数）を第二の区域と称して説明す
る。入力装置としては、例えば超音波センサ、電磁波セ
ンサ、雪重量計測器、地面と垂直方向に高さの目盛りが
入った計測棒を使った目視による計測等積雪量を測定で
きる全ての手段を含む。
【００１５】図２に上記入力装置の設置状況の説明図を
示す。この図に示されるように、１ｋｍのメッシュで区
切られた１ｋｍ2の地区が積雪量推定の基準となる単位
区域であり、この図の破線で囲まれた領域が積雪量の測
定・推定対象地域となる。また、○印で示される位置の
領域が第一の区域、無印の領域が第二の区域となる。
示す。この図に示されるように、１ｋｍのメッシュで区
切られた１ｋｍ2の地区が積雪量推定の基準となる単位
区域であり、この図の破線で囲まれた領域が積雪量の測
定・推定対象地域となる。また、○印で示される位置の
領域が第一の区域、無印の領域が第二の区域となる。
【００１６】次に、図１を参照して本発明の一実施例に
係る積雪量推定装置の動作を詳細に説明する。図１は本
実施例の積雪量推定装置のブロック構成図であり、１は
第一の区域からの積雪情報を入力する積雪情報入力部、
２は地形情報を作成する地形情報作成部、３はこれら情
報から第二の区域の積雪量を算出する情報処理部、４は
出力部を表す。情報処理部３は、データ変換部３１、説
明変数作成部３２、メモリ３３、重回帰係数算出部３
４、積雪量推定部３５、データ補正装置３６から構成さ
れる。出力部４は、例えばコンピュータ記憶装置、ＣＲ
Ｔディスプレイ、プリンタ等である。
係る積雪量推定装置の動作を詳細に説明する。図１は本
実施例の積雪量推定装置のブロック構成図であり、１は
第一の区域からの積雪情報を入力する積雪情報入力部、
２は地形情報を作成する地形情報作成部、３はこれら情
報から第二の区域の積雪量を算出する情報処理部、４は
出力部を表す。情報処理部３は、データ変換部３１、説
明変数作成部３２、メモリ３３、重回帰係数算出部３
４、積雪量推定部３５、データ補正装置３６から構成さ
れる。出力部４は、例えばコンピュータ記憶装置、ＣＲ
Ｔディスプレイ、プリンタ等である。
【００１７】図示を省略した各入力装置から得られる積
雪情報は、積雪情報入力部１に入力される。地形情報作
成部２は、図２に示した測定・推定対象地域の地形・地
理情報を作成する。この地形・地理情報は、例えば各地
区における平均標高値、海岸からの距離等の情報であ
る。なお、この地形・地理情報は、予めコンピュータ記
憶装置、あるいはデータベースなどに蓄える構成として
も良く、あるいは随時入力する構成であっても良い。
雪情報は、積雪情報入力部１に入力される。地形情報作
成部２は、図２に示した測定・推定対象地域の地形・地
理情報を作成する。この地形・地理情報は、例えば各地
区における平均標高値、海岸からの距離等の情報であ
る。なお、この地形・地理情報は、予めコンピュータ記
憶装置、あるいはデータベースなどに蓄える構成として
も良く、あるいは随時入力する構成であっても良い。
【００１８】データ変換部３１では、積雪情報および地
形情報を後段処理に適したデータ、例えば数値データに
変換し、積雪データと地形データを出力する。なお、入
力装置から得られる積雪情報が赤外光線の吸収波形等で
あっても、同様の数値データに変換できる構成が好まし
い。
形情報を後段処理に適したデータ、例えば数値データに
変換し、積雪データと地形データを出力する。なお、入
力装置から得られる積雪情報が赤外光線の吸収波形等で
あっても、同様の数値データに変換できる構成が好まし
い。
【００１９】説明変数生成部３２では、重回帰分析にお
ける説明変数として、各区域における平均標高値の１／
ｎ乗（ｎ＞1.0）の値を得る。このｎには積雪状況等の
各種条件に応じて適切な値（図４の例ではｎ＝２）を設
定する。また、必要に応じて地形・地理情報から積雪量
の推定式に用いるパラメータを適宜選択し、重回帰分析
における説明変数群を生成する。本実施例においては平
均標高値の１／２乗値および海岸からの距離データを夫
々説明変数群として生成した。これら説明変数群は区域
毎にメモリ３３に記憶される。
ける説明変数として、各区域における平均標高値の１／
ｎ乗（ｎ＞1.0）の値を得る。このｎには積雪状況等の
各種条件に応じて適切な値（図４の例ではｎ＝２）を設
定する。また、必要に応じて地形・地理情報から積雪量
の推定式に用いるパラメータを適宜選択し、重回帰分析
における説明変数群を生成する。本実施例においては平
均標高値の１／２乗値および海岸からの距離データを夫
々説明変数群として生成した。これら説明変数群は区域
毎にメモリ３３に記憶される。
【００２０】重回帰係数算出部３４においては、第一の
区間における積雪量データの取得時にメモリ３３から第
一の区域の説明変数群を読み出して重回帰分析を行うこ
とにより重回帰係数を算出する。これにより、第二の区
域における積雪量を推定するための推定式が決まる。積
雪量推定部３５では、メモリ３３から第二の区域の説明
変数群を読み出し、これを上記推定式に代入することで
積雪量対象区域における積雪量を推定する。
区間における積雪量データの取得時にメモリ３３から第
一の区域の説明変数群を読み出して重回帰分析を行うこ
とにより重回帰係数を算出する。これにより、第二の区
域における積雪量を推定するための推定式が決まる。積
雪量推定部３５では、メモリ３３から第二の区域の説明
変数群を読み出し、これを上記推定式に代入することで
積雪量対象区域における積雪量を推定する。
【００２１】なお、積雪時あるいは積雪後に、公共機関
等によって除雪される場合がある。また、積雪量測定に
際して入力装置の除雪が必要になる場合がある。これら
の場合には、第一または第二の区域における積雪データ
を除雪情報に基づいて随時補正する必要が生じる。そこ
で、この場合は各区域の最も新しい除雪実績データを補
正装置３６に入力し、積雪データの補正を行う。例え
ば、積雪量推定前に第一の区域の除雪が行われた場合
は、データ変換部３１の出力値を除雪前の値に戻し、第
二の区域の積雪量を上記手順で推定する。他方、第二の
区域の除雪が行われたときは、積雪量推定部３５の出力
値を補正する。これにより、真の積雪量を容易に推定す
ることができる。この除雪情報は、随時入力する構成で
あっても良く、あるいは広報等を参照して予めコンピュ
ータの記憶装置やデータベースなどに蓄積しておく構成
であっても良い。
等によって除雪される場合がある。また、積雪量測定に
際して入力装置の除雪が必要になる場合がある。これら
の場合には、第一または第二の区域における積雪データ
を除雪情報に基づいて随時補正する必要が生じる。そこ
で、この場合は各区域の最も新しい除雪実績データを補
正装置３６に入力し、積雪データの補正を行う。例え
ば、積雪量推定前に第一の区域の除雪が行われた場合
は、データ変換部３１の出力値を除雪前の値に戻し、第
二の区域の積雪量を上記手順で推定する。他方、第二の
区域の除雪が行われたときは、積雪量推定部３５の出力
値を補正する。これにより、真の積雪量を容易に推定す
ることができる。この除雪情報は、随時入力する構成で
あっても良く、あるいは広報等を参照して予めコンピュ
ータの記憶装置やデータベースなどに蓄積しておく構成
であっても良い。
【００２２】上記積雪量の推定結果は出力装置４に導か
れる。これにより全区域の積雪量を容易に把握すること
ができる。
れる。これにより全区域の積雪量を容易に把握すること
ができる。
【００２３】本実施例の積雪量推定結果と従来手法によ
る推定結果の重相関係数による評価例を図３に示す。こ
の場合、従来手法は、各区域における平均標高値を一つ
の説明変数、即ち平均標高値をそのまま用いており、推
定結果については、区域を代えて二種類の積雪データ
Ａ、Ｂを用いた。ここで、重相関係数は1.0 に近づくほ
ど推定の精度が高いことが知られている（「杉山高一：
多変量データ解析入門（４．重回帰分析）、朝倉書店」
等参照）。従って、本実施例によれば従来手法に比べて
高い精度で積雪量を推定できることがわかる。しかも、
本実施例では、重回帰分析に用いる説明変数として平均
標高の１／２乗値及び海岸からの距離の二種のみを用い
ているので簡便に積雪量を推定することが可能となる。
る推定結果の重相関係数による評価例を図３に示す。こ
の場合、従来手法は、各区域における平均標高値を一つ
の説明変数、即ち平均標高値をそのまま用いており、推
定結果については、区域を代えて二種類の積雪データ
Ａ、Ｂを用いた。ここで、重相関係数は1.0 に近づくほ
ど推定の精度が高いことが知られている（「杉山高一：
多変量データ解析入門（４．重回帰分析）、朝倉書店」
等参照）。従って、本実施例によれば従来手法に比べて
高い精度で積雪量を推定できることがわかる。しかも、
本実施例では、重回帰分析に用いる説明変数として平均
標高の１／２乗値及び海岸からの距離の二種のみを用い
ているので簡便に積雪量を推定することが可能となる。
【００２４】本実施例は、上記のとおりであるが、本発
明は、この実施例に限定されるものではなく、その要旨
を逸脱しない範囲でその変更が可能である。例えば、重
回帰分析によらず、各区域における平均標高値の１／ｎ
乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴値の相関値を前
記メモリ３３に記憶し、第一の区域における積雪データ
とメモリ３３から随時読み込んだ相関値とを対応付けて
第二の区域における積雪データを通常の演算装置で演算
する構成もとり得る。この場合の地形特徴値は、実質的
に前記説明変数群と同様のものであり、相関値のみに基
づいて積雪量の推定が可能になることから、その構成が
より簡略化される。
明は、この実施例に限定されるものではなく、その要旨
を逸脱しない範囲でその変更が可能である。例えば、重
回帰分析によらず、各区域における平均標高値の１／ｎ
乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴値の相関値を前
記メモリ３３に記憶し、第一の区域における積雪データ
とメモリ３３から随時読み込んだ相関値とを対応付けて
第二の区域における積雪データを通常の演算装置で演算
する構成もとり得る。この場合の地形特徴値は、実質的
に前記説明変数群と同様のものであり、相関値のみに基
づいて積雪量の推定が可能になることから、その構成が
より簡略化される。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、第一の発明に係る
積雪量推定装置は、第一および第二の区域における平均
標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴
値の相関値をメモリに記憶し、メモリから随時読み込ん
だ相関値と第一の区域の積雪データとを対応付けて第二
の区域における積雪データを算出する構成なので、特殊
なデータや複雑な計算式等を必要とせず、さらに、新た
な測定装置やデータ等を用意する必要がなく、簡素構成
で迅速且つ高精度に第二の区域の積雪量を推定すること
ができる効果がある。
積雪量推定装置は、第一および第二の区域における平均
標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を含む区域毎の地形特徴
値の相関値をメモリに記憶し、メモリから随時読み込ん
だ相関値と第一の区域の積雪データとを対応付けて第二
の区域における積雪データを算出する構成なので、特殊
なデータや複雑な計算式等を必要とせず、さらに、新た
な測定装置やデータ等を用意する必要がなく、簡素構成
で迅速且つ高精度に第二の区域の積雪量を推定すること
ができる効果がある。
【００２６】また、第二の発明に係る積雪量推定装置
は、上記同様に各区域における平均標高値の１／ｎ乗
（ｎ＞１）値を重回帰分析の一つの説明変数とする複数
の説明変数群を作成し、第一の区域の積雪データと該区
域の説明変数群とから重回帰係数を算出し、さらに、こ
の重回帰係数と第二の区域の説明変数群とから該第二の
区域の積雪データを算出する構成なので、短時間で容易
に、且つ従来の重回帰分析手法よりも格段に高い精度で
積雪量の推定が可能になる効果がある。
は、上記同様に各区域における平均標高値の１／ｎ乗
（ｎ＞１）値を重回帰分析の一つの説明変数とする複数
の説明変数群を作成し、第一の区域の積雪データと該区
域の説明変数群とから重回帰係数を算出し、さらに、こ
の重回帰係数と第二の区域の説明変数群とから該第二の
区域の積雪データを算出する構成なので、短時間で容易
に、且つ従来の重回帰分析手法よりも格段に高い精度で
積雪量の推定が可能になる効果がある。
【００２７】更に、データ補正装置を付加することで、
除雪が行われた場合であっても随時積雪データを補正す
ることができ、真の積雪量を推定することが可能とな
る。
除雪が行われた場合であっても随時積雪データを補正す
ることができ、真の積雪量を推定することが可能とな
る。
【００２８】上記のように積雪量推定装置を構成するこ
とによって、積雪量の推定処理を自動化することが可能
となり、省力化を図ることもできる。
とによって、積雪量の推定処理を自動化することが可能
となり、省力化を図ることもできる。
【図１】本発明の一実施例に係る積雪量推定装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図２】本実施例による積雪量測定装置の設置状況の説
明図である。
明図である。
【図３】本実施例と従来例による積雪量の推定精度の説
明図である。
明図である。
【図４】実際の積雪量と標高値との相関を示す説明図で
ある。
ある。
１ 積雪情報入力部 ２ 地形情報作成部 ３ 情報処理部 ３１ データ変換部 ３２ 説明変数作成部 ３３ メモリ ３４ 重回帰係数算出部 ３５ 積雪量推定部 ３６ データ補正装置 ４ 出力装置
Claims (3)
- 【請求項１】 積雪量測定装置が設置された第一の区域
の積雪情報を取得する積雪情報取得手段と、前記第一の
区域および該第一の区域に近接し且つ積雪量測定装置が
未設置の第二の区域の各標高値を含む地形情報とを取得
する地形情報取得手段と、前記積雪情報および地形情報
に基づいて前記第二の区域の積雪量を推定する積雪量推
定手段とを有する積雪量推定装置において、 前記積雪量推定手段は、前記積雪情報および地形情報を
夫々数値データに変換するデータ変換装置と、各区域に
おける平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を含む区域毎
の地形特徴値の相関値を記憶するメモリと、前記第一の
区域における積雪データと前記メモリから随時読み込ん
だ相関値とを対応付けて前記第二の区域における積雪デ
ータを算出する演算装置と、を少なくとも備えてなるこ
とを特徴とする積雪量推定装置。 - 【請求項２】 積雪量測定装置が設置された第一の区域
の積雪情報を取得する積雪情報取得手段と、前記第一の
区域および該第一の区域に近接し且つ積雪量測定装置が
未設置の第二の区域の各標高値を含む地形情報とを取得
する地形情報取得手段と、前記積雪情報および地形情報
に基づいて前記第二の区域の積雪量を推定する積雪量推
定手段とを有する積雪量推定装置において、 前記積雪量推定手段は、前記積雪情報および地形情報を
夫々数値データに変換するデータ変換装置と、各区域に
おける平均標高値の１／ｎ乗（ｎ＞１）値を夫々重回帰
分析の一つの説明変数とする複数の説明変数群を記憶す
るメモリと、前記第一の区域の積雪データと該第一の区
域の説明変数群とから重回帰係数を算出するとともに、
この重回帰係数と前記第二の区域の説明変数群とから該
第二の区域の積雪データを算出する重回帰分析手段と、
を少なくとも備えてなることを特徴とする積雪量推定装
置。 - 【請求項３】 請求項１または２記載の積雪量推定装置
において、前記積雪量推定手段は、さらに、除雪情報に
基づいて除雪区域における積雪データを補正するデータ
補正装置を備えることを特徴とする積雪量推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11247293A JPH06301669A (ja) | 1993-04-16 | 1993-04-16 | 積雪量推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11247293A JPH06301669A (ja) | 1993-04-16 | 1993-04-16 | 積雪量推定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06301669A true JPH06301669A (ja) | 1994-10-28 |
Family
ID=14587497
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11247293A Pending JPH06301669A (ja) | 1993-04-16 | 1993-04-16 | 積雪量推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06301669A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7610169B2 (en) | 2006-06-09 | 2009-10-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Regression analysis apparatus and method |
| JP2015210222A (ja) * | 2014-04-28 | 2015-11-24 | 株式会社東芝 | 気象予測補正装置及び気象予測補正方法 |
-
1993
- 1993-04-16 JP JP11247293A patent/JPH06301669A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7610169B2 (en) | 2006-06-09 | 2009-10-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Regression analysis apparatus and method |
| JP2015210222A (ja) * | 2014-04-28 | 2015-11-24 | 株式会社東芝 | 気象予測補正装置及び気象予測補正方法 |
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