JPWO2018078674A1

JPWO2018078674A1 - シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム

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Publication number: JPWO2018078674A1
Application number: JP2018546936A
Authority: JP
Inventors: 雄也山川; 勝博落合
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2016-10-31
Filing date: 2016-10-31
Publication date: 2019-06-24
Anticipated expiration: 2036-10-31
Also published as: US20200050718A1; JP6819692B2; WO2018078674A1; TW201822024A

Abstract

従来の水流シミュレータに比べ高精度な水流シミュレーションを実現することができるシミュレーション装置、シミュレーション方法及び記録媒体を提供する。シミュレーション装置は、対象地域の土中水分量の推定値を計算する推定値取得手段と、対象地域の土中水分量の推定値と対象地域の土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定する決定手段と、パラメータを用いて対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段とを有する。

Description

本発明は、対象地域の水の流れである水流を予測するシミュレーション装置、シミュレーション方法及び記録媒体に関する。

河川や堤防等の状態の監視や、その洪水及び崩壊を予測するための技術開発が行われている。この中には、降雨予測を用いた水流シミュレーションを実施することで対象となる河川の流出量を予測し、その結果から洪水や堤防決壊を予測する技術が存在する。

この技術では、水流シミュレーションを実施するための水流シミュレータが必要である。水流シミュレータは、分布型流出モデルと、河道キネマティックウェーブモデルという２つのモデルから構成される。分布型流出モデルは、対象地域の河川以外の地域の水の流れを計算するためのモデルである。河道キネマティックウェーブモデルは、対象地域の河川部分の水の流れを計算するモデルである。これらモデルには複数のパラメータが存在しており、これらのパラメータの設定が適切であれば、より現実に近い水流シミュレーションが可能となる。現在は、河川流出量実測値と水流シミュレーションで計算された河川流出量とを比較し、適切なパラメータを決定する技術が存在している。しかしながら、河川流出量以外の実測値を用いたパラメータ決定方法は、多くは存在しない。

特開２００９−００８６５１号公報

水流シミュレータを用いた水流シミュレーションでは、対象地域をメッシュに分割し、それぞれのメッシュに降り注ぐ降雨予測を入力として、任意地点の任意時刻における流出量を計算する。上述の分布型流出モデル及び河道キネマティックウェーブモデルのパラメータは、層厚、粗度係数、透水係数といった地形に関係するものであり、これらを適切に設定することで現実に近いシミュレーションを実施することができる。

上記パラメータの決定方法として、現在は河川流量の実測値との誤差を評価する方法が知られている。この決定方法では、具体的には、まず、上記パラメータを現地調査、文献調査、経験則等からいくつかのパラメータ候補を生成し、それらの候補を用いて水流シミュレーションを実施する。次いで、河川流出量計による実測値と、河川流出量計の設置箇所のシミュレーション結果との誤差を比較する。比較の結果、最も実測値に近いシミュレーション結果が得られたパラメータを真のパラメータとして採用する。

上記シミュレーションにおける課題としては、河川流出量計の設置箇所でしか、シミュレーション誤差の評価ができない点である。つまり、河川部分の水流シミュレーションを行うための河道キネマティックウェーブモデルの精度を向上させることしかできない。したがって、河川に流れ込む領域の流出量を計算する分布型流出モデルの計算誤差を直接的に評価することができないため、河道キネマティックウェーブモデルへの入力誤差を最小化することができない。

そこで、土中水分計のような河川以外の領域で測定可能な実測データを使い、分布型流出モデルの精度を向上させることができれば、上記の課題を解決することができる。しかし、分布型流出モデルで計算される結果は、各メッシュの流出量であり、土中水分計の値に対応する結果は出力されないため、直接的な評価をすることができない。よって、従来のシミュレーションへ、土中水分計の実測値を反映させて、より良いパラメータを決定することは困難である。

本発明の目的は、従来の水流シミュレータに比べ高精度な水流シミュレーションを実現することができるシミュレーション装置、シミュレーション方法及び記録媒体を提供することにある。

本発明の一観点によれば、対象地域の土中水分量の推定値を計算し、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行うことを特徴とするシミュレーション方法が提供される。

本発明の他の観点によれば、対象地域の土中水分量の推定値を計算する推定値取得手段と、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定する決定手段と、前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段とを有することを特徴とするシミュレーション装置が提供される。

本発明のさらに他の観点によれば、コンピュータに、対象地域の土中水分量の推定値を計算し、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行うことを実行させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体が提供される。

本発明によれば、従来の水流シミュレータに比べ高精度な水流シミュレーションを実現することができる。

本発明の一実施形態によるシミュレーション装置の機能構成を示すブロック図である。河道区分を説明する概略図である。メッシュの水流方向を説明する概略図である。土中水分量を説明する概略図である。本発明の一実施形態によるシミュレーション装置の動作フローを示すフローチャートである。本発明の他の実施形態によるシミュレーション装置の機能構成を示すブロック図である。

［一実施形態］
本発明の一実施形態によるシミュレーション装置及びシミュレーション方法について図１乃至図５を参照して説明する。

まず、本実施形態によるシミュレーション装置の構成について図１乃至図４を用いて説明する。図１は、本実施形態によるシミュレーション装置の機能構成を示すブロック図である。図２は、河道区分を説明する概略図である。図３は、メッシュの水流方向を説明する概略図である。図４は、土中水分量を説明する概略図である。

本実施形態によるシミュレーション装置は、対象地域の水の流れである水流を水流シミュレータにより予測するシミュレーション装置であり、水流シミュレータによる水流シミュレーションのパラメータを自動的に決定するパラメータ自動決定機能を有している。パラメータ自動決定機能は、土中水分量の実測値、河川流出量の実測値、初期パラメータ、及び降雨量予測を入力として、水流シミュレータが最も精度良く現実の状況を再現することができる最適パラメータを自動的に決定する。ここで、初期パラメータは、水流シミュレータの分布型流出モデルと河道キネマティックウェーブモデルとで設定するパラメータであり、水流シミュレーションの実施者が適当なものを設定する。パラメータは、例えば、層厚、粗度係数、透水係数といった地形に関係するもの等である。このとき、このパラメータの設定者は、パラメータの設定方法に関して特別な知見を有していなくてもよい。

図１に示すように、本実施形態によるシミュレーション装置１０１は、水流シミュレータ部１０２と、流出量変換部１０３と、パラメータ最適化部１０４と、最適パラメータ提示部１０５と、予測部１０６とを含む。水流シミュレータ部１０２は、分布型流出モデル計算部１０２１と、河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２とを含む。なお、図１における各ブロック間の一方向矢印は、信号又はデータの流れの方向を端的に示したものであり、信号又はデータの流れの双方向性を排除するものではない。

水流シミュレータ部１０２は、パラメータを用いて対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段として機能する。水流シミュレータ部１０２は、設定された初期パラメータ２０２及び降雨量予測２０３を入力として、水流シミュレーションの対象地域の流出量時系列データを生成する。初期パラメータ２０２を用いた対象地域の水流シミュレーションは、初期シミュレーションである。このとき、河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２は、対象地域の河川部分の水流計算を、河道キネマティックウェーブモデルを用いて行う。一方、分布型流出モデル計算部１０２１は、対象地域の河川以外の部分の水流計算を、分布型流出モデルを用いて行う。

河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２が河川部分の水流計算に用いる河道キネマティックウェーブモデルは、次のようにして時刻ｔにおける下流の河川区分への入力流出量を計算していくアルゴリズムとなっている。すなわち、河道キネマティックウェーブモデルでは、図２に示すように、対象地域の河川Ｒが複数の河川区分Ｓへ分割される。図２には、河川Ｒが、河川区分として区分１〜区分７に分割されている場合が例示されている。次いで、分割された河川区分毎に、時刻ｔにおける河川へ降り注ぐ降雨、時刻ｔにおける河川以外の地域から河川へ流れ込む流入量、及び初期パラメータを与えることで水流計算が実施される。こうして、時刻ｔにおける下流の河川区分への入力流出量を計算していく。

一方、分布型流出モデル計算部１０２１が河川以外の部分の水流計算に用いる分布型流出モデルは、次のようにして時刻ｔにおける下部メッシュへの流出量を計算していくアルゴリズムとなっている。すなわち、分布型流出モデルでは、対象地域が例えば５０ｍ四方又は２５０ｍ四方のメッシュに分割される。図３に示すように各メッシュＭで計算された流出量Ｆは、最も高低差のある隣接するメッシュへすべての水が流れると決めておく。この前提の下、それぞれのメッシュ毎に降り注ぐ時刻ｔにおける降雨量予測、初期パラメータ、及び時刻ｔにおける上部メッシュからの流入量を入力として、時刻ｔにおける下部メッシュへの流出量を計算していく。

一般的に、水流シミュレータを使った水流シミュレーションを実施する際、結果に大きく影響する要因として、水流シミュレータを構築している分布型流出モデル及び河道キネマティックウェーブモデルのパラメータ設定が挙げられる。このパラメータ設定に依存して水流シミュレーションの精度は変わってくるため、水流シミュレーションの精度向上を考える際には、いかにして適切なパラメータを設定するかが鍵となる。

上述のように、河川流出量の実測値及び河川以外の領域における土中水分量の実測値を反映してパラメータを決定することができれば、従来の水流シミュレータの精度を上回るより正確な水流シミュレータを構築することができる。このとき、上記で述べたように、水流シミュレータの出力結果には、土中水分量に対応する値は算出されない。このため、土中水分計による土中水分量の実測値を反映して誤差評価を行うことによりパラメータを決定することは困難となる。

これに対し、本実施形態では、以下に述べる流出量変換部１０３が、水流シミュレータ部１０２の分布型流出モデル計算部１０２１の出力する土中水分計の設置箇所における流出量の推定値を、土中水分計の設置箇所における土中水分量の推定値に変換する。なお、土中水分量の推定値の計算方法については以下に詳述する。これにより、本実施形態では、土中水分量の推定値と土中水分計による土中水分量の実測値との誤差評価が可能となる。土中水分量の推定値と土中水分量の実測値との誤差の評価を、最適なパラメータを決定するための最適化問題へ定式化することにより、その最適化問題の解を求めることが最適なパラメータを決定することになる。最適化問題は、後述するパラメータ最適化部１０４において解かれることになる。本実施形態では、河川流出量の実測値のみならず、土中水分量の実測値をも反映して水流シミュレーションのパラメータを決定するので、従来の水流シミュレータに比べ高精度な水流シミュレーションを実現することができる。

流出量変換部１０３は、分布型流出モデル計算部１０２１で計算された土中水分計の設置箇所のメッシュにおける時刻ｔにおける流出量を入力とし、その流出量を、時刻ｔにおける土中水分量の推定値へと変換する。なお、土中水分計は、体祖父地域の河川以外の部分に設置されている。このように、流出量変換部１０３は、分布型流出モデル計算部１０２１による対象地域の河川以外の部分の水流の計算結果に基づき、対象地域の土中水分量の推定値を取得する推定値取得手段として機能する。

ここで、土中水分量は、図５で示すように、土の単位体積当たりに含まれる水の体積として計算される。つまり、土中水分計の設置箇所のメッシュに含まれる水の体積を計算し、計算された水の体積を、土中水分計の設置箇所のメッシュの体積（土の体積）で除することにより、流出量が土中水分量の推定値へと変換される。ここで、メッシュのサイズは両者とも例えば５０ｍ四方又は２５０ｍ四方であるから、土中水分量はメッシュに含まれる水の水位ｈをメッシュの土層厚さｄで除した値ｈ／ｄに等しい。メッシュの土層厚さは、シミュレーション途中で変化しないパラメータとなっている。このため、メッシュに含まれる水の水位ｈを求めることが、土中水分量を求めることになる。

そこで、メッシュに含まれる水の水位を求める方法を以下に説明する。分布型流出モデルは、以下の式（１）が基礎となっている。

式（１）中、ｈはメッシュにおける水の水位、ｑはメッシュから流れ出る水の流出量、ｒは降雨量、Φ_θはθをパラメータとして持ち、ｑを変数として持つ関数である。ただし、Φ_θの形はモデル化の方法によって、いくつかのパターンが存在していることに注意する。分布型流出モデルでは、これらの式を連立させて解くことにより流出量ｑを計算している。よって、式（１）における第二式を使えば、流出量ｑを用いてΦ_θ（ｑ）を計算することで、該当メッシュにおける水位ｈが求められる。ただし、パラメータθは、前述の流出量ｑを計算する際は、初期パラメータを用い固定値として扱うが、メッシュの水位ｈを計算する際は、変数として扱うこととする。水位ｈを計算する際にパラメータθを変数として扱うのは、以下で説明するパラメータ最適化部１０４で最適化を実施することで最適パラメータを求めていくためである。

なお、土中水分量の推定値は、次のようにして計算することもできる。すなわち、土中水分量とは、土の単位体積あたりの水分量の体積であるため、まず、土中水分計の設置箇所へ降り注ぐ降雨量と上流部分から流れ込む水分量から土中水分計の設置箇所へ流れ込む合計水分量を計算する。次いで、水流シミュレーションで得られた土中水分計の設置箇所の流出量を前述の合計水分量から減ずる。こうして減じて得られた量が、土中水分計の設置箇所の水分量となる。一方、土中水分計の設置箇所のメッシュの体積は、メッシュのサイズ（例えば５０ｍ四方又は２５０ｍ四方）の二乗に鉛直方向の高さ（土層厚さ）を乗ずることで算出される。土中水分計の設置箇所の水分量を土中水分計の設置箇所のメッシュの体積で除することにより、土中水分計の設置箇所における土中水分量の推定値が計算される。

パラメータ最適化部１０４は、分布型流出モデル及び河道キネマティックウェーブモデルのパラメータを補正して最適パラメータを自動的に決定する決定手段として機能する。パラメータ最適化部１０４は、以下に述べるように、最適パラメータを決定する際、土中水分量の推定値と土中水分計による土中水分量の実測値との誤差を考慮する。

まず、パラメータ最適化部１０４は、流出量変換部１０３から時刻ｔにおける土中水分量の推定値と、入力される時刻ｔにおける土中水分計により測定された土中水分量の実測値２０１ａとを受け取る。土中水分計は、対象地域の河川以外の部分に設置されている。このように、パラメータ最適化部１０４は、対象地域の土中水分量の実測値を取得する実測値取得手段としても機能する。そして、パラメータ最適化部１０４は、受け取った土中水分量の推定値及び土中水分量の実測値を用いて適切な最適化問題を解くことによって、時刻ｔにおける分布型流出モデルの最適パラメータを決定する。このように、パラメータ最適化部１０４は、土中水分量の推定値と土中水分計による土中水分量の実測値との誤差を考慮して、分布型流出モデルの最適パラメータを決定する。

また、パラメータ最適化部１０４は、河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２で計算された時刻ｔにおける河川流出量計の存在する箇所の流出量の推定値と、入力される時刻ｔにおける河川流出量計による河川流出量の実測値２０１ｂを受け取る。そして、パラメータ最適化部１０４は、受け取った流出量の推定値及び河川流出量の実測値を用いて適切な最適化問題を解くことによって、時刻ｔにおける河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータをも決定する。

以下では、まず、パラメータ最適化部１０４において分布型流出モデルの最適パラメータを決定する方法について述べる。入力として与えられる土中水分量の実測値をｍとする。このとき、水流シミュレーションの結果から算出された上記の土中水分量の推定値Φ_θ（ｑ）／ｄと土中水分量の実測値ｍとの誤差を最小化するようなパラメータθであれば、現実の状況を良く再現しているシミュレーションであるといえる。したがって、以下のような定式化を行う。

式（２）中、ｆ（θ）はΦ_θ（ｑ）／ｄに等しいが、Φ_θ（ｑ）／ｄを変数であるパラメータθについての関数として表現するためｆ（θ）と表記している。また、Θは変数であるパラメータθの制約条件を与えるための集合である。パラメータによっては負の値を取りえない、ある一定の値以上にはならない等の制約が存在している場合もあるため、Θを適切に用いることでこのような状況に対応する。式（２）の最適化問題は、時刻ｔにおける土中水分量の推定値と実測値との誤差を目的関数としており、それを適切な制約条件Θのもとで最小化するというものになっている。これを解くということは、推定値が実測値に近づくようなパラメータを求めることに相当する。続いて、式（２）のように定式化された最適化問題を解くことで、分布型流出モデルの最適パラメータを決定する。
次に、パラメータ最適化部１０４において河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータを決定する方法については、前述の分布型流出モデルの最適パラメータ決定方法と同様の考え方に基づいて、式（２）のような定式化を行えばよい。具体的には、河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータの決定では、式（２）におけるｆ（θ）を、シミュレーションで計算される時刻ｔにおけるパラメータθを変数としてみたときの流出量に置き換える。さらに、式（２）におけるｍを、河川流出量の実測値に置き換える。また、式（２）におけるΘについては、河道キネマティックウェーブモデルのパラメータがとりうる範囲を考慮して適切に設定する。

続いて、式（２）の最適化問題を解く方法について説明する。このとき用いる解法は、一般的な数理最適化の手法を用いることができる。例えば、解法として、主双対内点法、逐次二次計画法、拡張ラグランジュ法等を用いることができる。このような最適化手法によって、分布型流出量のパラメータを最適化するための最適化問題と、河道キネマティックウェーブモデルのパラメータを最適化するための最適化問題とを解く。こうして得られた２つのパラメータのセットを、パラメータ最適化部１０４で出力する時刻ｔにおける最適パラメータとする。
最適パラメータが得られた時刻ｔがシミュレーション期間における最終時刻でない場合、次のシミュレーション時刻において、水流シミュレータ部１０２は、この時刻ｔで得られた最適パラメータを用いて水流シミュレーションを実行する。一方、最適パラメータが得られた時刻ｔがシミュレーション期間における最終時刻である場合、パラメータ最適化部１０４は、最適パラメータ提示部１０５へ最適パラメータを受け渡す。

ここで、具体例として、水流シミュレータ部１０２の分布型流出モデル計算部１０２１において以下の式（３）を用いて計算を行う場合の、分布型流出モデルの最適パラメータの決定について説明する。式（３）は、式（１）におけるΦ_θとして具体的な関数を用いたものである。なお、河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータも同様の考え方で決定できることは、上述したとおりである。

式（３）中、ｈはメッシュにおける水の水位、ｑはメッシュから流れ出る水の流出量、ｒは降雨量、Ｋ及びαはパラメータである。分布型流出モデル計算部１０２１では、これらの式を連立させて解くことにより流出量ｑを計算している。
流出量変換部１０３では、式（３）における第二式を使い、シミュレーション結果の流出量ｑを用いて土中水分量の推定を行う。ここで、土層厚さをｄとすれば、以下の式（４）で土中水分量の推定値を表現できる。

ただし、式（４）における左辺のｆは、パラメータであるα、Ｋ、ｄを変数としてみたときの土中水分量の推定値を与える関数である。よって、流出量変換部１０３では、時刻ｔにおけるシミュレーション結果の流出量ｑを式（４）の右辺へ代入することで、時刻ｔにおける土中水分量をパラメータが含まれた形で推定する。

パラメータ最適化部１０４は、以下の式（５）のように定式化された最適化問題を解くことにより、分布型流出モデルの最適化パラメータを決定する。式（５）に示す最適化問題は、時刻ｔにおける土中水分量の実測値ｍと、流出量変換部１０３で算出された時刻ｔにおける土中水分量の推定値を用いたものである。

ただし、式（５）中、Θは、変数としてみたパラメータα、Ｋ、ｄの制約条件を与えるための集合である。パラメータによっては負の値を取りえない、ある一定の値以上にはならない等の制約が存在している場合もあるため、Θを適切に用いることでこのような状況に対応する。式（５）の最適化問題は、時刻ｔにおける土中水分量の推定値と実測値の誤差を目的関数としており、それを適切な制約条件Θのもとで最小化するというものになっている。これを解くということは、推定値が実測値に近づくようなパラメータα、Ｋ、ｄを求めることに相当する。続いて、式（５）のように定式化された最適化問題を上述した最適化の手法を用いて解くことで、分布型流出モデルの最適パラメータを決定する。このようにして算出された最適パラメータをパラメータ最適化部１０４の出力結果とする。

最適パラメータ提示部１０５は、パラメータ最適化部１０４において算出された分布型流出モデルの最適パラメータ及び河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータを、対象地域における最適パラメータとして提示する。

予測部１０６は、水流シミュレータ部１０２による対象地域の水流の計算結果に基づき、対象地域における水流による影響を予測する。具体的には、予測部１０６は、水流による影響として、例えば、対象地域における河川の水位、土中水分量、斜面崩壊、洪水等を予測することができる。

なお、本実施形態によるシミュレーション装置１０１は、例えば、プログラムに従って処理を実行する中央演算装置（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ、ＣＰＵ）によって実現される。また、シミュレーション装置１０１は、ＣＰＵとプログラムを記録した記録媒体とを含み、プログラムに基づくＣＰＵの制御によって動作するコンピュータによって実現されてもよい。また、シミュレーション装置１０１は、単一の装置により構成されていてもよいし、有線又は無線で接続された２つ以上の物理的に分離された装置により構成されていてもよい。

また、水流シミュレータ部１０２、流出量変換部１０３、及びパラメータ最適化部１０４は、例えば、プログラムに従って処理を実行するＣＰＵによって実現される。

なお、コンピュータのＣＰＵに実行させるプログラムの一部又は全部は、これを記録したＤＶＤ−ＲＯＭ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｃ−ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｃ−ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）メモリその他のフラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体により提供することができる。

次に、本実施形態によるシミュレーション装置１０１を用いたシミュレーション方法についてさらに図５を用いて説明する。図５は、本実施形態によるシミュレーション装置１０１の動作を示すフローチャートである。

シミュレーション装置１０１には、土中水分量の実測値２０１ａ、河川流出量の実測値２０１ｂ、初期パラメータ２０２、及び降雨量予測２０３が入力される（ステップＳ１０１）。土中水分量の実測値２０１ａは、土中水分計により実測されたセンサ実測値である。河川流出量の実測値２０１ｂは、河川流出量計により実測されたセンサ実測値である。

水流シミュレータ部１０２は、入力される降雨量予測２０３及び初期パラメータ２０２から、それぞれ降雨量の時系列データ及び水流シミュレータのモデルパラメータの初期値であるモデル初期値パラメータを取得する。水流シミュレータ部１０２は、初期パラメータ２０２を用いて以下のように対象地域の水流の初期シミュレーションを行う。

分布型流出モデル計算部１０２１は、分布型流出モデルにより、モデル初期値パラメータ及び降雨量の時系列データを用いて各メッシュの流出量を計算する（ステップＳ１０２）。

河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２は、河道キネマティックウェーブモデルにより、モデル初期値パラメータ、降雨量の時系列データ、及び分布型流出モデル計算部１０２１の計算結果を用いて各河道区分の流出量を計算する（ステップＳ１０３）。

流出量変換部１０３は、分布型流出モデル計算部１０２１の計算結果を用いて土中水分計の設置箇所の土中水分量の推定値を計算する（ステップＳ１０４）。

パラメータ最適化部１０４は、センサ実測値である土中水分量の実測値及び流出量変換部１０３で計算された土中水分量の推定値を用いて適切な最適化問題を解くことによって、分布型流出モデルの最適パラメータを計算する。また、パラメータ最適化部１０４は、河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２の計算結果、及びセンサ実測値である河川流出量の実測値を用いて適切な最適化問題を解くことによって、河道キネマティックウェーブモデルの最適パラメータを計算する。こうして、パラメータ最適化部１０４は、分布型流出モデル及び河道キネマティックウェーブモデルのパラメータを最適化する（ステップＳ１０５）。

ステップＳ１０５までの計算で、シミュレーションの終了時刻に達していなければ（ステップＳ１０６のＮｏ）、ステップＳ１０２に移行して再度ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の計算を繰り返す。この際、パラメータ最適化部１０４は、ステップＳ１０５で得られた最適パラメータのうちの分布型流出モデルのパラメータを分布型流出モデル計算部１０２１へ受け渡す。また、パラメータ最適化部１０４は、ステップＳ１０５で得られた最適パラメータのうちの河道キネマティックウェーブモデルのパラメータを河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２へ受け渡す。こうして、最適化パラメータが、分布型流出モデル計算部１０２１及び河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２における次の時刻のシミュレーションに反映させられる。

一方、シミュレーション終了時刻に達していれば（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、パラメータ最適化部１０４は、最適パラメータを最適パラメータ提示部１０５へ受け渡す。最適パラメータ提示部１０５は、受け渡された最適パラメータを、モデル最適パラメータとして出力する（ステップＳ１０７）。

水流シミュレータ部１０２における分布型流出モデル計算部１０２１及び河道キネマティックウェーブモデル計算部１０２２は、それぞれ最適パラメータ提示部１０５により提示されたモデル最適パラメータを用いて水流の計算を行うことができる。

また、予測部１０６は、水流シミュレータ部１０２による対象地域の水流の計算結果に基づき、対象地域における水流による影響として、例えば、対象地域における河川の水位、土中水分量、斜面崩壊、洪水等を予測する。

このように、本実施形態では、河川流出量の実測値のみならず、土中水分量の実測値をも考慮して水流シミュレータ部１０２による水流シミュレーションのパラメータを決定する。したがって、本実施形態によれば、従来の水流シミュレータに比べ高精度な水流シミュレーションを実現することができる。このため、本実施形態による水流シミュレーションの結果を用いることにより、河川水位予測、斜面崩壊予測、土中水分量予測、洪水予測等の正確性を、従来手法による予測に比べ向上することができる。なお、土中水分量予測は、農業ＩＣＴ（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）へ利用することが可能である。

［他の実施形態］
上記各実施形態において説明したシミュレーション装置は、他の実施形態によれば、図６に示すように構成することもできる。図６は、他の実施形態によるシミュレーション装置の機能構成を示すブロック図である。

図６に示すように、シミュレーション装置３０１は、対象地域の土中水分量の推定値を計算する推定値取得手段３０２を有している。また、シミュレーション装置３０１は、対象地域の土中水分量の推定値と対象地域の土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定する決定手段３０３を有している。また、シミュレーション装置３０１は、パラメータを用いて対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段３０４を有している。

［変形実施形態］
本発明は、上記実施形態に限らず、種々の変形が可能である。

例えば、上記実施形態では、水流シミュレータ部１０２において、河道キネマティックウェーブモデルにより河川部分の水流を計算し、分布型流出モデルにより河川以外の部分の水流を計算する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。河川部分の水流及び河川以外の部分の水流は、それぞれ種々のモデルにより計算することができる。また、水流シミュレータ部１０２は、例えば、河川部分と河川以外の部分とを分けることなく対象地域の水流を計算するように構成することもできる。

上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
対象地域の土中水分量の推定値を計算し、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行う
ことを特徴とするシミュレーション方法。

（付記２）
初期パラメータを用いて前記対象地域の前記水流の初期シミュレーションを行い、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を前記初期シミュレーションにより計算する
ことを特徴とする付記１記載のシミュレーション方法。

（付記３）
前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差が小さくなるように前記パラメータを決定することを特徴とする付記１又は２に記載のシミュレーション方法。

（付記４）
前記初期シミュレーションは、前記対象地域の河川以外の部分の水流を計算し、
前記河川以外の部分の前記水流の計算結果に基づき、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を取得することを特徴とする付記２記載のシミュレーション方法。

（付記５）
前記土中水分量の前記実測値は、前記河川以外の部分に設置された土中水分計により測定されたものであることを特徴とする付記４記載のシミュレーション方法。

（付記６）
前記対象地域の前記河川以外の部分の水位を、前記河川以外の部分の土層厚さで除することにより、前記土中水分量の前記推定値を計算して取得することを特徴とする付記４又は５に記載のシミュレーション方法。

（付記７）
前記河川以外の部分の前記水流を分布型流出モデルを用いて計算し、
前記分布型流出モデルによる計算結果に基づき、前記河川以外の部分の前記水位を計算することを特徴とする付記６記載のシミュレーション方法。

（付記８）
前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差を目的関数とする最適化問題を解くことにより、前記パラメータを決定することを特徴とする付記１乃至７のいずれかに記載のシミュレーション方法。

（付記９）
対象地域の土中水分量の推定値を計算する推定値取得手段と、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定する決定手段と、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段と
を有することを特徴とするシミュレーション装置。

（付記１０）
前記シミュレータ手段は、初期パラメータを用いて前記対象地域の前記水流の初期シミュレーションを行い、
前記推定値取得手段は、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を前記初期シミュレーションにより計算する
ことを特徴とする付記９記載のシミュレーション装置。

（付記１１）
前記決定手段は、前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差が小さくなるように前記パラメータを決定することを特徴とする付記９又は１０に記載のシミュレーション装置。

（付記１２）
前記シミュレータ手段は、前記初期シミュレーションで前記対象地域の河川以外の部分の水流を計算し、
前記推定値取得手段は、前記河川以外の部分の前記水流の計算結果に基づき、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を取得することを特徴とする付記１０記載のシミュレーション装置。

（付記１３）
前記土中水分量の前記実測値は、前記河川以外の部分に設置された土中水分計により測定されたものであることを特徴とする付記１２記載のシミュレーション装置。

（付記１４）
前記推定値取得手段は、前記対象地域の前記河川以外の部分の水位を、前記河川以外の部分の層厚さで除することにより、前記土中水分量の前記推定値を計算して取得することを特徴とする付記１２又は１３に記載のシミュレーション装置。

（付記１５）
前記シミュレータ手段は、前記河川以外の部分の前記水流を分布型流出モデルを用いて計算し、
前記推定値取得手段は、前記分布型流出モデルによる計算結果に基づき、前記河川以外の部分の前記水位を計算することを特徴とする付記１４記載のシミュレーション装置。

（付記１６）
前記決定手段は、前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差を目的関数とする最適化問題を解くことにより、前記パラメータを決定することを特徴とする付記９乃至１５のいずれかに記載のシミュレーション装置。

（付記１７）
コンピュータに、
対象地域の土中水分量の推定値を計算し、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行う
ことを実行させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

１０１…シミュレーション装置
１０２…水流シミュレータ部
１０３…流出量変換部
１０４…パラメータ最適化部
１０５…最適パラメータ提示部
１０６…予測部
１０２１…分布型流出モデル計算部
１０２２…河道キネマティックウェーブモデル計算部

Claims

対象地域の土中水分量の推定値を計算し、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行う
ことを特徴とするシミュレーション方法。
初期パラメータを用いて前記対象地域の前記水流の初期シミュレーションを行い、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を前記初期シミュレーションにより計算する
ことを特徴とする請求項１記載のシミュレーション方法。
前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差が小さくなるように前記パラメータを決定することを特徴とする請求項１又は２に記載のシミュレーション方法。
前記初期シミュレーションは、前記対象地域の河川以外の部分の水流を計算し、
前記河川以外の部分の前記水流の計算結果に基づき、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を取得することを特徴とする請求項２記載のシミュレーション方法。
前記土中水分量の前記実測値は、前記河川以外の部分に設置された土中水分計により測定されたものであることを特徴とする請求項４記載のシミュレーション方法。
前記対象地域の前記河川以外の部分の水位を、前記河川以外の部分の土層厚さで除することにより、前記土中水分量の前記推定値を計算して取得することを特徴とする請求項４又は５に記載のシミュレーション方法。
前記河川以外の部分の前記水流を分布型流出モデルを用いて計算し、
前記分布型流出モデルによる計算結果に基づき、前記河川以外の部分の前記水位を計算することを特徴とする請求項６記載のシミュレーション方法。
前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差を目的関数とする最適化問題を解くことにより、前記パラメータを決定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のシミュレーション方法。
対象地域の土中水分量の推定値を計算する推定値取得手段と、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定する決定手段と、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行うシミュレータ手段と
を有することを特徴とするシミュレーション装置。
前記シミュレータ手段は、初期パラメータを用いて前記対象地域の前記水流の初期シミュレーションを行い、
前記推定値取得手段は、前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値を前記初期シミュレーションにより計算する
ことを特徴とする請求項９記載のシミュレーション装置。
前記決定手段は、前記土中水分量の前記推定値と前記土中水分量の前記実測値との前記誤差が小さくなるように前記パラメータを決定することを特徴とする請求項９又は１０に記載のシミュレーション装置。
コンピュータに、
対象地域の土中水分量の推定値を計算し、
前記対象地域の前記土中水分量の前記推定値と前記対象地域の前記土中水分量の実測値との誤差を考慮して、パラメータを決定し、
前記パラメータを用いて前記対象地域の水流のシミュレーションを行う
ことを実行させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。