JPH0972764A

JPH0972764A - 河床断面形状予測システム

Info

Publication number: JPH0972764A
Application number: JP7226235A
Authority: JP
Inventors: Chikashi Kono; 史河野; Kenji Baba; 研二馬場; Ichirou Enbutsu; 伊智朗圓佛; Toshio Hata; 俊夫畑; Akio Tsujikawa; 秋雄辻川
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1995-09-04
Filing date: 1995-09-04
Publication date: 1997-03-18

Abstract

(57)【要約】【目的】河川管理の基礎データに使用できる高精度な河
床形状予測が可能なシステムを提供する。【構成】河床形状予測手段に加えて、河床断面形状デー
タベース，地図情報データベース，河川流量データベー
スの少なくとも１つを有する。【効果】河床断面形状データ，河岸データ，流量データ
などの客観的なデータを用いることにより、高精度な予
測結果を得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、河床断面形状を予測し
て水位や流量を精度良く求め、河川の氾濫や洪水を未然
に防止する河川管理システムに係り、特に河床断面形状
を予測するシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】河川管理の分野では、水位や流量の計測
が基本となる。流量を求めるには水位と河床断面形状と
流速が必要である。また、河川の護岸工事計画を立案す
るには、優先度の高い工事箇所を決定する必要がある。
これらの基本となるのが河床断面形状である。しかし、
河床断面形状は年々変化する。従来、河床断面形状を予
測するには過去の計測値を基に、人の経験によって予測
する方法がとられていた。

【０００３】河川管理に関連する先行技術として、特開
平2−83416号公報に記載の河川流量監視システムや特開
平3−274031 号公報に記載の河川出水量予測装置がある
が、いずれも河川断面形状を予測していない。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】人の経験に基づく従来
の方法では、河川の護岸工事計画立案の際に優先度の高
い工事箇所を推定するには十分であるが、その中で右岸
と左岸の形状の違いを考慮した護岸工事計画立案などに
必要な詳細な予測結果が得られなかった。また、河川管
理において必要な河床断面形状予測以外の予測の精度向
上のためには、該予測の基礎データとなる河床形状の予
測結果の精度向上が１つの問題であった。本発明は、あ
る年の河床断面形状の計測値，過去の河床断面形状の計
測値，河川の流量の計測値，予測する河床断面の上流お
よび下流側の河川の蛇行状態の計測値を入力して、次年
度の河床断面形状を従来の方法に比べ精度良く予測する
システムを提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達するため
に、本発明による河床断面形状予測システムは、入力情
報に、河床断面形状データベースから検索される「ある
年の河床形状と該年よりも過去の河床形状との差の情
報」、更には河川流量データベースから検索，算出され
る「河川の流量の情報」、もしくは地図情報データベー
スから河岸情報を検索して、この河岸情報に基づいて算
出される「予測する断面の前後の河川の蛇行の情報」の
内、少なくとも１つを用いて河川断面の将来の地形形状
を予測することを特徴とする。ここでは、河岸情報を、
河川において陸の部分と水の部分である河道の境界を呼
称する。

【０００６】

【作用】本発明では、ある年の河床形状と該年よりも過
去の河床形状との差の履歴情報，河川の流量の情報，予
測する断面の前後の河川の蛇行の情報など河川断面形状
に及ぼす因子を考慮してモデル化するので、高精度な予
測結果を得られる。その予測結果を基礎データとするこ
とにより、河川管理にとって重要な水量計測や洪水氾濫
予測を高精度化できる。さらには、前記河床形状の履歴
情報もしくは流量の情報もしくは蛇行の情報の内、少な
くとも１つの情報を階層型ニューラルネットの入力層に
配置し、予測すべき河床形状の情報を出力因子に配置し
て高精度の予測結果が得られる。

【０００７】

【実施例】本発明は、河床断面形状の履歴データのみを
用いても実現可能であるが、本実施例では、より高精度
な結果を得るために、最も多くのデータを用いて予測す
る手法の一例を示す。図１の１００は、本発明の河床断
面形状予測システムを示す。まず、本システムの構成概
要を順に説明する。

【０００８】河床断面形状情報保存手段に当たる河床断
面形状データベース１１０は、河床の断面形状データを
蓄えるデータベースを示す。ここでいう断面形状データ
とは、河川の流下方向に垂直な断面方向の河床形状を表
わすデータである。このような河床断面は、河川の流下
方向に離散的に(例えば５００ｍ毎に)配置した各計測断
面で計測される。河川地図情報保存手段に当たる地図情
報データベース１２０は、河川の地図情報を蓄えるデー
タベースを示す。河川流量情報保存手段に当たる河川流
量データベース１３０は、河川で観測された流量データ
を蓄えるデータベースを示す。この流量データは、河床
断面の計測と同様に河川の流下方向に離散的に配置した
各計測断面で計測された観測データである。河川水位情
報保存手段に当たる河川水位データベース１４０は、河
川で観測された水位データを蓄えるデータベースを示
す。この水位データも、河床断面の計測と同様に河川の
流下方向に離散的に配置した各計測点で計測された観測
データである。洪水流定義情報保存手段に当たる定義定
数データベース１５０は、河川に対する定常的な解析に
要する定数データを蓄えるデータベースを示す。例え
ば、ある特定の場所における洪水流を、ある一定の流量
以上の流量で、且つある一定の波長と波高を持った波動
的特質を兼ね備えた流れと定義した場合、この「ある一
定の流量」，「ある一定の波長」，「ある一定の波高」
の値を洪水流を定義する定数データとする。洪水流検索
手段１８０は、これらの定数データを用いて河川の流量
や水位の観測値から洪水流の定義にあてはまる流れの流
量データや水位データを検索する。河床断面形状予測手
段１６０は、河床断面形状データベース１１０をはじめ
地図情報データベース１２０，河川流量データベース１
３０，河川水位データベース１４０などのデータの入力
を受け、求めたい河床形状を予測する。また、河床断面
形状予測システム１００での予測結果を河川管理に反映
させるため、以下のような構成要素を持たせる。河川流
速情報保存手段に当たる流れ予測手段１７０は、河川の
流れを予測する手段である。出力手段１９０は、河床断
面形状予測手段１６０，流れ予測手段１７０などによる
予測結果を出力する手段である。

【０００９】次に、図１を用いて河床断面形状予測シス
テム１００を中心とした動作の概略を、現在から１０年
前までの過去１０年間の履歴データを用いて来年の河床
断面形状を予測するケースを例に説明する。初めに、河
床断面形状データベース110に保存された河床断面形状
の履歴データから、予測したい場所の過去１０年間の河
床断面形状データを検索する。また、地図情報データベ
ース１２０に保存された地図データから、過去１０年間
の地図データを検索し、検索した地図データの河岸を表
す線から、予測したい場所周辺の河川の蛇行〔曲率〕や
その時間変化（率）を算出する。ここでは、これらのデ
ータを河岸データと呼称する。さらに、河川流量データ
ベース１３０に保存された観測データから、予測したい
場所のデータが存在すればそのデータを検索し、存在し
なければ予測したい場所に最も近い上流と下流の観測デ
ータから補間計算をして、予測したい場所の過去１０年
間の河川流量のデータを求める。そして、ここで求めら
れた河川流量のデータに基づいて過去１０年間の各年毎
の年間総流量、過去１０年間の各年毎の瞬間最大流量に
代表される流れの規模を表すデータを算出する。ここで
は、これらのデータを流量規模データと呼称する。

【００１０】さらに、河川水位データベース１４０から
予測したい場所の過去１０年間の河川の水位データを検
索する。ここで検索された河川水位のデータに基づいて
過去１０年間の各年毎の年間水位変化量、過去１０年間
の各年毎の瞬間水位変化量に代表される水位変動を表す
データを算出する。ここでは、これらのデータを水位変
動データと呼称する。

【００１１】また、ここで検索された河川水位のデータ
と定義定数データベース１５０から検索される洪水流を
定義する定数データを用いて、洪水流検索手段１８０
で、洪水流の定義にあてはまる流れの流量データや水位
データを検索する。ここで検索された洪水流の定義にあ
てはまる流れの流量データや水位データに基づいて過去
１０年間の各年毎の洪水の回数、その間に流れた総流量
や水位変化量、さらには、洪水時の最高水位や瞬間水位
変化量に代表される洪水の規模を表すデータを算出す
る。ここでは、これらのデータを洪水規模データと呼称
する。

【００１２】これら、河床断面形状データベース１１０
の河床断面形状データ，地図情報データベース１２０の
河岸データ，河川流量データベース１３０の流量規模デ
ータ，河川水位データベース１４０の水位データや水位
変動データ，洪水流検索手段１８０の洪水規模データ
は、いずれも河床断面形状予測手段１６０に入力する。
河床断面形状予測手段１６０では、重回帰モデルやニュ
ーラルネットなどのモデルを用いて河床の断面形状を予
測する。この段階における河床断面形状予測を本発明で
は、河床断面形状一次予測と呼称する。

【００１３】河床断面形状予測手段１６０によって予測
された結果は、出力手段１９０により利用者に出力す
る。これにより利用者は、将来的に越堤や破堤の可能性
のある場所を把握でき、河川管理工事計画に利用できる
という効果がある。

【００１４】また、河床断面形状予測手段１６０によっ
て予測された河床断面形状一次予測結果を用いることに
より、河床断面形状予測手段１６０の予測データ，河床
断面形状データベース１１０に保存した河床断面形状デ
ータ，地図情報データベース１２０の河川の河岸デー
タ、及び、河川流量データベース１３０の流量データか
ら河川の流れを予測することができる。

【００１５】河床断面形状予測手段１６０では、従来の
河床断面形状データベース１１０の河床断面形状デー
タ，河川流量データベース１３０の流量データ，地図情
報データベース１２０の河岸データに加えて、流れ予測
の結果データを利用して、河床断面形状一次予測結果を
修正する。

【００１６】これ以外に、まず流れの予測手段１７０で
予測した結果のデータを利用して、河床断面形状予測手
段１６０で河床形状を予測し、その結果を用いて再び流
れの予測手段１７０で流れ予測結果を修正することもで
きる。

【００１７】ほかに、流れ予測や河床断面形状予測手段
１６０の予測データに加えて河川水質データを利用する
ことによって、河川の水質変化を予測できる。水質変化
の予測結果を利用者に出力手段１９０などにより提供す
ることによって、利用者は、河川の水質汚染事故に対
し、事故後の周辺施設への対応指令やそれに伴う情報提
供の際の判断材料を得られるという効果がある。また、
それらの水質汚染を想定した災害対策計画作成の際の判
断材料ともなるという効果がある。

【００１８】はた、地図情報データベース１２０の地図
データや、河川流量データベース１３０の流量データに
加えて、流れ予測手段１７０の予測データを利用するこ
とによって、河川の水が氾濫した際の氾濫した流域の状
態を予測できる。洪水氾濫の予測結果を利用者に出力手
段１９０などにより提供することによって、利用者は、
河川氾濫などの災害発生時の被害状況を把握し、災害対
策を立てる際の判断材料となるという効果がある。

【００１９】図１の河床断面形状予測手段１６０の具体
的な手順を図２に示す。まず初めに河床断面形状データ
ベース１１０から予測したい年の１，２年前の河床断面
形状データ８１０を検索する。そして河床断面形状差情
報算出手段に当たる高低差算出工程８２０において、地
面を表わす線を折れ線として近似し、その折れ線の各節
の所で、前記予測したい年の１年前の河床断面形状デー
タ８１０と予測したい年の２年前の河床断面形状データ
８１０の高低差を算出する。具体的には、前記予測した
い年の１年前の河床断面形状データ８１０における各節
の所の標高値をｘ１(ｔ)，ｘ２(ｔ)，ｘ３(ｔ)，…，ｘ
ｎ(ｔ)とし、前記予測したい年の２年前の河床断面形状
データ８１０における各節の所の標高値をｘ１（ｔ−Δ
ｔ），ｘ２（ｔ−Δｔ），ｘ３（ｔ−Δｔ），…，ｘｎ
（ｔ−Δｔ）とすると、河床断面形状データ８１０の高
低差Δｘ１，Δｘ２，Δｘ３，…，Δｘｎは下式（１）
にしたがって算出する。

【００２０】

【数１】 Δｘｋ＝ｘｋ(ｔ)−ｘｋ（ｔ−Δｔ）(但し、ｋ＝１，２，…，ｎ)…（１）また、河岸特長量算出手段８３０により地図情報データ
ベース１２０から、対象とする河川の河岸データを算出
する。

【００２１】さらに、流下方向傾斜情報手段に当たる流
下方向傾斜算出手段(図に記載なし)により河床断面形状
データベース１１０と地図情報データベース１２０か
ら、対象とする河川の河床の流下方向の傾斜を算出す
る。

【００２２】その上に、河床特長量算出手段（図に記載
なし）により河床断面形状データベース１１０及び地図
情報データベース１２０から、対象とする河床の流下方
向の傾斜データを算出する。

【００２３】さらに、流規模算出手段８４０ａにより河
川流量データベース１３０から、流量規模データを算出
する。また、流規模算出手段８４０ｂにより河川流量デ
ータベース１３０から、「予測したい年の２年前から１
年前の間の流量規模データ」と「予測したい年の１年前
から予測したい年の間の流量規模データ」の差に代表さ
れる流量規模の時間的または空間的な変化量を表す流量
規模変化データを算出する。これらの流量規模データや
流量規模変化データなど河床断面形状予測手段１６０に
利用するデータが増えるごとに、流規模算出手段８４０
ａ，８４０ｂ，…と増える。

【００２４】他に、水位算出手段８４５ａにより河川水
位データベース１４０から、水位データを算出する。ま
た、水位算出手段８４５ｂにより河川水位データベース
１４０から、「予測したい年の１年前の水位データ」と
「予測したい年の水位データ」の差に代表される過去１
０年間の各年毎の水位変化データを算出する。これらの
水位データや水位変化データなど河床断面形状予測手段
１６０に利用するデータが増えるごとに、水位算出手段
８４５ａ，８４５ｂ，…と増える。

【００２５】そして、洪水検索手段１８０により河川流
量データベース１３０及び河川水位データベース１４０
及び定義定数データベース１５０から、洪水に関係する
流量データや水位データを検索する。その後、洪水規模
算出手段８５０ａにより河洪水検索手段１８０の流量デ
ータや水位データから、洪水規模データを算出する。ま
た、洪水規模算出手段８５０ｂにより河洪水検索手段１
８０の流量データや水位データから、「予測したい年の
２年前から１年前の間の洪水規模データ」と「予測した
い年の１年前から予測したい年の間の洪水規模データ」
の差に代表される洪水規模の時間的または空間的な変化
量を表す洪水規模変化データを算出する。これらの洪水
規模データや洪水規模変化データなど河床断面形状予測
手段１６０に利用するデータが増えるごとに、流規模算
出手段８４０ａ，８４０ｂ，…と増える。

【００２６】これらの算出されたデータ（河床断面形状
データ８１０の高低差，河川の曲率，傾斜データ，洪水
規模データ，洪水規模変化データ，ｅｔｃ．）を河床断
面地形形状予測手段に当たるニューラルルネット８６０
の入力層８６２に入力して、出力層８６６から、予測し
たい年の河床断面形状データと予測したい年の１年前の
河床断面形状データとの各節における高低差を出力す
る。この高低差を河床断面形状復元手段に当たる河床形
状出力工程８７０において１年前の河床断面形状データ
に加減算することによって予測したい年の河床断面形状
を算出する。具体的には、ニューラルネット８６０によ
り出力される結果をΔｘ′１，Δｘ′２，Δｘ′３，
…，Δｘ′ｎとし、予測したい年の１年前の河床断面形
状データ810における各節の所の標高値をｘ１(ｔ)，ｘ
２(ｔ)，ｘ３(ｔ)，…，ｘｎ(ｔ)とすると、予測したい
年の河床断面形状データにおける各節の所の標高値をｘ
１（ｔ＋Δｔ)，ｘ２(ｔ＋Δｔ)，ｘ３(ｔ＋Δｔ)，
…，ｘｎ(ｔ＋Δｔ)は下式(２）にしたがって算出す
る。

【００２７】

【数２】ｘｋ(ｔ＋Δｔ)＝ｘｋ(ｔ)＋Δｘ′ｋ (但し、ｋ＝１，２，…，ｎ)…（２）ここで用いる、ニューラルネット８６０は、一般的に階
層構造を持ち各々の層にニューロンが、配置されてい
る。各ニューロンでは、入力値ｘと重ね係数ｗの積和を
関数ｆ（例えば下式（３）のシグモイド関数）で変換し
た値ｙを出力する。

【００２８】

【数３】

【００２９】ニューラルネット８６０で○は、ニューロ
ンを表わし、○と○を連結する実線はニューロン間の情
報のやりとりがあることを示す。ここで、入力層８６
２，中間層８６４，出力層８６６は有限個のニューロン
からなり、隣接する各層のニューロンは、すべて連結さ
れる。中間層８６４は複数層あって良いが、本実施例で
は、簡単のため中間層の数が１つの例を示す。

【００３０】予測モデルチューニング用のデータのこと
を教師データと呼び、この学習過程において使用する教
師データでは、予測したい場所の異なった時刻における
データで、かつ前記入力層８６２の入力データ〔河床断
面形状データ８１０の高低差，河川の曲率，傾斜デー
タ，洪水規模データ，洪水規模変化データ，etc.〕と、
その各々に対応し、予測の模範解答となる過去の河床形
状の履歴データを学習パターンとして使用する。教師デ
ータを目的に合った学習アルゴリズムを用いて学習させ
る。階層型ットワークの学習アルゴリズムとしては、Ru
melhart らによって考案された公知技術(文献：D.E.Rum
elhart et al.(１９８６)Learning Internal Represent
ations by Error Propagation, Parallel Distributed
Processing １，The PDP Research Group)が最も広く用
いられている。このアルゴリズムは、下式（４）に示す
ように、教師データ値ｙｔとニューラルネットの出力ｙ
との誤差を小さくするように重み係数ｗの修正量Δｗを
決定する最急降下法である。

【００３１】

【数４】

【００３２】以上の様なチューニングにより、予測しよ
うとする年の河床形状を求める予測モデルが得られる。

【００３３】また、ニューラルネット８６０は、重回帰
法を代わりに用いることもできる。該重回帰法は、入力
データ〔河床断面形状データ８１０の高低差，河川の曲
率，傾斜データ，洪水規模データ，洪水規模変化デー
タ，etc.〕をχ１，χ２，χ３，…，χｎとし、出力デ
ータをψ１，ψ２，ψ３，…，ψｎとすると、下式(５)
を満たすようなパラメータａｋ１，ａｋ２，ａｋ３，
…，ａｋｎ及びｂｋを各ｋ（ｋ＝１，２，…，ｎ）の値
で求める方法である。

【００３４】

【数５】

【００３５】該重回帰法の一般的な方法には最小２乗法
などがあり、この詳細は公知技術（計算機プログラミン
グ：森正武：岩波書店）を参照されたい。

【００３６】これにより利用者は、将来堤防の下が削ら
れて堤防が強度的に弱くなる可能性のある場所や、同様
に将来河床が浅くなって水位が上がり越堤しやすくなる
可能性のある場所を把握でき、河川管理工事計画を立て
る際の指標として利用することができるという効果があ
る。

【００３７】以上の様にして求められた河床形状データ
利用方法を図１を用いて説明する。流れ予測手段１７０
では、一次元不等流モデルが一般に使われる。この一次
元不等流モデルは、一般には蛇行している河川を直線の
形状で近似できると仮定して、用水路などの開水路で経
験的に得られた式（例えば、Manning の公式）を用いて
予測するモデルである。この一次元不等流モデルの実行
には最新の河床の高さが必要であるが、河床形状が不明
なため河床の高さに過去の値を使用している。その河床
の高さを決定する際の基礎データとして河床断面形状予
測手段１６０の予測データを用いる。また、流れ予測手
段１７０では、河床断面形状予測手段１６０の予測デー
タと河川流量データベース１３０とから越堤場所を予測
する。この流れ予測の方法については、従来の公知技術
が利用できる。例えば「石狩川上流域の水質予測計算結
果について：第３５回（平成３年度）北海道開発局技術
研究発表会」に記載の技術を利用できる。

【００３８】一方、流れを予測できると、河床の浸食，
土砂の運搬と沈殿を予測することができる。つまり、流
れ予測手段１７０により予測された結果を用いて、河床
断面形状予測手段１６０により予測された河床形状一次
予測結果を修正し、予測しなおすことが可能となる。こ
れを河床断面形状予測補正手段により、実現する。具体
的には、図２のニューラルネット８６０の入力データ
〔河床断面形状データ，河岸データ，流量データ〕に加
え、流れ予測手段１７０による予測結果や河床形状一次
予測結果の河床形状データを入力層８６２に入力し、再
び河床形状を予測する方法などがある。これを繰り返す
ことにより河床断面形状予測補正手段により予測結果
は、河床形状一次予測結果に比較して良くなる。そのた
め河床形状一次予測結果に比較して、他の予測（本発明
では、水質変化予測や洪水氾濫予測）のためのより精密
な基礎データとして利用することが可能となるという効
果がある。

【００３９】また逆に、流れ予測手段１７０で従来手法
と同様に河床の高さに過去の値を使用して流れを予測す
る。この結果を河川流れ一次予測結果とすると、河川流
れ一次予測結果を用いて、河床断面形状予測手段１６０
により河床断面形状を予測できる。この河床断面形状の
予測結果を用いて流れ予測手段１７０で河川流れ一次予
測結果を修正し、予測しなおすことが可能となる。これ
を流れ予測補正手段により、実現する。具体的には、従
来手法と同様に河床の高さに過去の値を使用して流れ予
測手段１７０で流れを予測し、この河川流れ一次予測結
果を図２のニューラルネット８６０の入力データ〔河床
断面形状データ，河岸データ，流量データ〕に加えて河
床形状を予測し、得られた河床形状予測結果を用いて流
れ予測手段１７０により流れを予測する方法などがあ
る。これを繰り返すことにより流れ予測補正手段による
予測結果は、河川流れ一次予測結果に比較して良くな
る。そのため河川流れ一次予測結果に比較して、他の予
測（本発明では、水質変化予測や洪水氾濫予測）のため
のより精密な基礎データとして利用することが可能とな
るという効果がある。

【００４０】そして流れを予測できると、流れによって
運ばれる汚濁物質の挙動を予測することができる。つま
り、流れ予測手段１７０により予測された結果を用い
て、河川の水質変化を予測する。実際には、タンクモデ
ルなどを用いて予測する方法が考えられる。このタンク
モデルは、河川を複数のタンクで近似して、そのタンク
内を移動する物質の収支式を解くものだが、一般にはタ
ンク内は完全混合状態であるなどの仮定を導入すること
により水質変化を予測する。このタンクモデルに必要と
される流量データに、流れ予測手段１７０による予測結
果を用いる。この水質変化予測のためのタンクモデルに
は、公知技術が利用できる。例えば「河川汚濁のモデル
解析：國松孝男，村岡浩爾：技報堂出版」に記載の
技術を利用できる。

【００４１】この水質変化の予測結果により、利用者
は、発生した河川の水質汚染に対する事故後の対策とし
ての浄水場の取水停止など、周辺施設への対応指令やそ
れに伴う予測結果などの情報提供の際の判断材料を得ら
れるという効果がある。また、それらの水質汚染を想定
した災害対策計画作成の際の判断材料ともなるという効
果がある。

【００４２】さらに、流れ予測手段１７０で越堤の場所
を予測した場合や破堤の場所を仮定した場合、この流れ
予測手段１７０の結果や仮定を用いて、河川水が氾濫し
た際の氾濫した流域の状態を予測することが可能とな
る。実際には、越堤場所や破堤場所からの流出流量を流
れ予測手段１７０で予測し、該予測結果を氾濫した流域
の状態予測に使用する。

【００４３】この洪水氾濫の予測された結果により、利
用者は、河川氾濫などの災害発生を想定した際の浸水地
域を把握し、災害対策計画を立てる際の判断材料となる
という効果がある。また、それらの災害発生に対する事
故後の対策として用水路の水門の開閉やれに伴う予測結
果などの情報提供の際の判断材料を得られるという効果
がある。

【００４４】次に、本発明の装置構成の実施例を図３及
び図４に示す。図３の３００のCPU310，主記憶装置３２
０，Ｉ／Ｏ３３０及び補助記憶装置３７０は、図１の河
床断面形状予測システム１００を実現する際の装置構成
の一例である。４００は、本発明が扱う対象とする河川
である。４１０は、本発明が扱う対象とする河川４００
にある湖である。４２０は、本発明が扱う対象とする河
川が注ぐ海である。４３０〜４７０は、本発明が扱う対
象とする河川での計測ラインである。

【００４５】図３におけるデータの流れについて、簡単
に説明する。まず、湖４１０から海洋４２０にそそぐ河
川４００において、流下方向に断続的においた各計測ラ
イン４３０〜４７０での河川断面方向の河床形状，水
位，流速，流量，水質，温度などの観測データを、観測
手段３８０を介して装置３００の内に取り入れる。これ
らのデータは、Ｉ／Ｏ３３０を介し、CPU300の命令に基
づき、主記憶装置３２０もしくは補助記憶装置３７０に
保存される。続いて、この補助記憶装置３７０や主記憶
装置３２０に保存されデータは、キーボード３５０やマ
ウス３６０の入力に従い、図１で説明した各手段に従っ
てCPU310によって処理され、Ｉ／Ｏ３３０を介して結果
をモニタ３４０に出力する。

【００４６】図４に本発明を実現する別の装置構成例を
示す。本発明の河床断面形状予測システム１００は、計
算機６００ａ，ｂ，ｃ…ｆの複数ある計算機の内の何処
に存在しても良い。通信手段５１０や観測装置３８０、
その他の補助記憶装置３７０，モニタ３４０，キーボー
ド３５０，マウス３６０，CPU310，Ｉ／Ｏ３３０，主記
憶装置３２０などは、公衆回線７００，ローカルエリア
ネットワーク(ＬＡＮ)６７０，６８０，イーサネットワ
ーク６９０などのネットワークを介してつながっていれ
ば、データベース５５０，計算機６００などに配置例を
示すようにネットワークの内の何処にあっても良い。ま
たモニタの代りにプリンタやＦＡＸなどの出力装置５７
０を出力手段とする際にも同様にネットワークの内の何
処にあっても良いという効果がある。

【００４７】

【発明の効果】本発明によれば、ある年の河床形状と該
年よりも過去の河床形状との差の履歴情報，河川の流量
の情報，予測する断面の前後の河川の蛇行情報などのデ
ータを用いることにより河床断面形状を高精度に予測す
ることがでる。そして、その予測結果を基礎データとす
ることにより、河川管理によって重要な水質変化や洪水
氾濫の予測などを高精度化できる。また、事故を想定し
た橋や水門などの建設計画や河川管理工事計画さらに有
事の際の体制作りなどの災害対策、さらには事故発生時
の被害予測や被害を最小限にくいとめるための緊急対策
などの指針を得ることが出来るようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成概要を示す図。

【図２】河床形状予定手段の具体的手順のフローを示す
図。

【図３】本発明の簡易な装置構成例を示す図。

【図４】本発明の大規模な装置構成例を示す図。

【符号の説明】

１００…河床断面形状予測システム、１１０…河床断面
形状データベース、１２０…地図情報データベース、１
３０…河川流量データベース、１４０…河川水位データ
ベース、１５０…定義定数データベース、１６０…河床
断面形状予測手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者畑俊夫茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者辻川秋雄茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】河床断面形状情報を保存もしくは入力もし
くは作成する河床断面形状情報手段と、ある時点の河床
断面形状と該時点よりも過去の河床断面形状との差の情
報を算出する河床断面形状差情報算出手段と、ある時点
の河床断面形状と該時点よりも過去の河床断面形状との
差の情報を用いて学習もしくは解析し予測モデルをチュ
ーニングすることによって目的とする河床断面の地形形
状をある時点の河床断面形状との差の情報として予測す
る河床断面地形形状予測手段と、河床断面地形形状予測
手段で予測された差の情報をある時点の河床断面形状を
基に目的とする河床断面の地形形状に復元する河床断面
形状復元手段とを具備したことを特徴とする河床断面形
状予測システム。
【請求項２】請求項１において、更に河川の流量の情報
を保存もしくは入力もしくは作成する河川流量情報手段
を備え、ある時点の河床断面形状と該時点よりも過去の
河床断面形状との差の情報と河川の流量の情報とを用い
て学習もしくは解析し予測モデルをチューニングするこ
とによって目的とする河床断面の地形形状をある時点の
河床断面形状との差の情報として予測する河床断面地形
形状予測手段を備えたことを特徴とする河床断面形状予
測システム。
【請求項３】請求項１において、更に河川付近の地図情
報を保存もしくは入力もしくは作成する河川地図情報手
段を備え、ある時点の河床断面形状と該時点よりも過去
の河床断面形状との差の情報と予測する河川付近の地図
情報とを用いて学習もしくは解析し予測モデルをチュー
ニングすることによって目的とする河床断面の地形形状
をある時点の河床断面形状との差の情報として予測する
河床断面地形形状予測手段を備えたことを特徴とする河
床断面形状予測システム。
【請求項４】請求項１において、更に河川流下方向の傾
斜情報を保存もしくは入力もしくは作成する流下方向傾
斜情報手段を備え、ある時点の河床断面形状と該時点よ
りも過去の河床断面形状との差の情報と河川流下方向の
傾斜情報とを用いて学習もしくは解析し予測モデルをチ
ューニングすることによって目的とする河床断面の地形
形状をある時点の河床断面形状との差の情報として予測
する河床断面地形形状予測手段を備えたことを特徴とす
る河床断面形状予測システム。
【請求項５】請求項１において、更に河川の水位情報を
保存もしくは入力もしくは作成する河川水位情報手段を
備え、ある時点の河床断面形状と該時点よりも過去の河
床断面形状との差の情報と河川の水位情報とを用いて学
習もしくは解析し予測モデルをチューニングすることに
よって目的とする河床断面の地形形状をある時点の河床
断面形状との差の情報として予測する河床断面地形形状
予測手段を備えたことを特徴とする河床断面形状予測シ
ステム。
【請求項６】請求項１において、更に河川の流速情報を
保存もしくは入力もしくは作成する河川流速情報手段を
備え、ある時点の河床断面形状と該時点よりも過去の河
床断面形状との差の情報と河川の流速情報とを用いて学
習もしくは解析し予測モデルをチューニングすることに
よって目的とする河床断面の地形形状をある時点の河床
断面形状との差の情報として予測する河床断面地形形状
予測手段を備えたことを特徴とする河床断面形状予測シ
ステム。
【請求項７】請求項２において、更に洪水流を定義する
情報を保存もしくは入力もしくは作成する洪水流定義情
報手段を備えたことを特徴とする河床断面形状予測シス
テム。
【請求項８】請求項１〜７のいずれか１つにおいて、ニ
ューラルネットワーク或いは重回帰法の手法により予測
モデルをチューニングすることによって目的とする河床
断面の地形形状をある時点の河床断面形状との差の情報
として予測する河床断面地形形状予測手段を備えたこと
を特徴とする河床断面形状予測システム。
【請求項９】請求項１〜７のいずれか１つにおいて、前
記河床断面地形形状予測手段によって得られた河床断面
の予測結果により流れを予測し、該流れの予測結果を用
いて該河床断面地形形状予測手段で予測しなおす河床断
面地形形状予測補正手段を備えたことを特徴とする河床
断面形状予測システム。
【請求項１０】請求項９において、前記流れの予測結果
を用いて該河床断面地形形状予測手段により河床断面を
予測し、該河床断面の予測結果を用いて流れを予測しな
おす流れ予測補正手段を備えたことを特徴とする河床断
面形状予測システム。