JPWO2019106726A1 - 計測制御プログラム、計測制御方法、および計測制御装置 - Google Patents

計測制御プログラム、計測制御方法、および計測制御装置 Download PDF

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Abstract

計測制御装置（１００）は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定する。計測制御装置（１００）は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出する。計測制御装置（１００）は、水位の変化の予測結果に基づいて、算出した基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定する。計測制御装置（１００）は、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置（１０１）による水位の計測の開始タイミングを制御する。

Description

本発明は、計測制御プログラム、計測制御方法、計測制御装置、および計測制御システムに関する。
従来、河川や下水道に水位センサーを設置し、水位センサーの計測値に基づいて河川や下水道の増水や氾濫を監視し、水害対策を行う監視システムがある。また、水位センサーを、バッテリー搭載型とし、監視システムの導入工事の簡易化が図られることがある。
先行技術としては、例えば、短時間降雨予測値に基づいて集水域ごとに降水量を予測し、集水域ごとに予測した降水量に基づいて集水域から河川に流出する水の流出量を集水域ごとに予測するものがある。また、例えば、マンホールユニットの蓋部に形成された上下面方向に貫通した貫通孔部に対して着脱可能に取り付けられた水位計測ユニットにより、配管内の水位を上方から非接触で計測する技術がある。また、例えば、下水管内の水位などの計測値に応じて、センサーノードの無線局におけるデータの送信頻度を変更する技術がある。
特開２００８−５０９０３号公報 特開２０１１−４２９４３号公報 特開２０１０−２０３９６４号公報
しかしながら、従来技術では、効率よく水位の計測を行うことができない。例えば、水位センサーが常時水位の計測を行うように設定されると、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などにも水位の計測を行い続けてしまい、水位センサーの処理負担や消費電力の増大化を招く。
１つの側面では、本発明は、水位の予測値に応じて効率よく水位の計測を行うことを目的とする。
１つの実施態様によれば、水位の計測を行うセンサーを制御する際、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する計測制御プログラム、計測制御方法、計測制御装置、および計測制御システムが提案される。
一態様によれば、水位の予測値に応じて効率よく水位の計測を行うことが可能になる。
図１は、実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、監視システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、計測制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、実績水位テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、予測水位テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、実績雨量テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、予測雨量テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、基準値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、センサー装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図１０は、計測制御装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図１１は、水位の変化を予測する一例を示す説明図（その１）である。 図１２は、水位の変化を予測する一例を示す説明図（その２）である。 図１３は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その１）である。 図１４は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その２）である。 図１５は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その３）である。 図１６は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その４）である。 図１７は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その５）である。 図１８は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図（その１）である。 図１９は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図（その２）である。 図２０は、画面を表示する一例を示す説明図（その１）である。 図２１は、画面を表示する一例を示す説明図（その２）である。 図２２は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に、図面を参照して、本発明にかかる計測制御プログラム、計測制御方法、計測制御装置、および計測制御システムの実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例を示す説明図である。図１において、計測制御装置１００は、監視システムを制御するコンピュータである。監視システムは、例えば、河川や下水道に水位センサーを設置し、水位センサーの計測値に基づいて河川や下水道の増水や氾濫を監視し、水害対策を行うことを目的とする。
ここで、水位センサーを、バッテリー搭載型とし、監視システムの導入工事の簡易化を図ることが望まれる場合がある。この場合、水位センサーを、バッテリー搭載型としたため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図り、監視システムの保守管理の作業負担の低減化を図ることが望まれる場合がある。また、水位センサーを、バッテリー搭載型としなくても、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることが好ましい。しかしながら、水位センサーが効率よく水位の計測を行うことができず、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招くことがある。
効率よく水位の計測を行うことは、処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制して水位の計測を行うことである。効率よく水位の計測を行うことは、例えば、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況程、水位の計測回数を少なくすることである。水害対策に対する悪影響が少ないような状況は、例えば、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などの状況である。水位の計測回数を少なくすることは、例えば、水位の計測期間を短く、または、水位の計測頻度を少なくすることである。
例えば、水位センサーが、常時水位の計測を行うように設定されると、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などにも水位の計測を行い続けることになる。このため、水位センサーは、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を行い続けることになり、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。
これに対し、水位センサーが、常時一定間隔で水位の計測を行い、利用者が設定した閾値を水位の計測値が超えた場合、水位の計測頻度を多くして水位の計測を行うように設定されることが考えられる。しかしながら、水位センサーは、常時一定間隔で水位の計測を行うため、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を停止することができない。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。
また、水位センサーは、利用者が設定する閾値を大きくする程、水害対策のために水位を計測することが好ましい状況にも、水位の計測頻度を多くすることができず、水害対策を効率よく行うことが難しくなる。一方で、水位センサーは、利用者が設定する閾値を小さくする程、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況で、水位の計測頻度を多くしてしまう可能性が大きくなる。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。また、利用者は、閾値を設定する作業負担を負うことになる。
これに対し、水位センサーが、利用者が設定した閾値を水位の予測値が超える前は水位の計測を行わず、利用者が設定した閾値を水位の予測値が超えた後に水位の計測を開始するように設定されることが考えられる。しかしながら、水位センサーは、水位の予測精度が低い程、効率よく水位の計測を行うことは難しくなる。
また、水位センサーは、利用者が設定する閾値を大きくする程、水位の計測を開始することが遅くなり、利用者が水位の急上昇などを把握することが遅くなり、水害対策を効率よく行うことが難しくなる。一方で、水位センサーは、利用者が設定する閾値を小さくする程、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を開始してしまう。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。また、利用者は、閾値を設定する作業負担を負うことになる。
したがって、水位センサーに、状況に合わせて水位の計測を停止させておくことが好ましい。また、水位センサーに水位の計測を開始させる場合、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測回数が少なくなるようにし、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることが好ましい。一方で、水位センサーに水位の計測を開始させる場合、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測回数が多くなるようにし、水害対策の効率化を図ることが好ましい。
そこで、本実施の形態では、水位の変化の予測結果に基づき水位の予測ピーク値に応じた基準値を算出し、水位が基準値に達する予測タイミングに基づき水位の計測の開始タイミングを制御する計測制御方法について説明する。これによれば、計測制御方法は、例えば、水害が発生する可能性の大きさに応じて水位の計測の開始タイミングを制御することができ、効率よく水位の計測を行うことができ、効率よく水害対策を行うことができる。
図１の例では、監視システムは、センサー装置１０１を含む。センサー装置１０１は、水位センサーとして動作し、対象箇所の水位の計測を行うコンピュータである。対象箇所は、センサー装置１０１の設置箇所に対応する。対象箇所は、例えば、河川や下水道である。対象箇所は、具体的には、配管１１０である。計測制御装置１００は、センサー装置１０１と通信可能に接続される。
計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定する。水位の単位は、例えば、ｃｍである。水位の変化の予測結果は、一定時間ごとの水位の予測値の集まりである。計測制御装置１００は、例えば、雨量に基づいて一定期間における水位の変化を予測し、水位の変化の予測結果に基づいて、一定期間における水位の予測ピーク値を特定する。
図１の例では、水位の変化の予測結果は、時点ｔ＋１，ｔ＋２，ｔ＋３の水位の予測値の集まりであり、予測結果Ａまたは予測結果Ｂである。ｔは、現在時点である。計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果が、予測結果Ａであれば、水位の予測ピーク値ｐ１を特定する。また、計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果が、予測結果Ｂであれば、水位の予測ピーク値ｐ２を特定する。
計測制御装置１００は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出する。計測制御装置１００は、例えば、予測ピーク値と基準値との関係を表す情報に基づいて、特定した予測ピーク値に対応する基準値を算出する。予測ピーク値と基準値との関係を表す情報は、例えば、図８に後述する基準値テーブル８００である。予測ピーク値と基準値との関係は、例えば、予測ピーク値が大きい程、基準値が小さくなる関係である。
図１の例では、計測制御装置１００は、予測ピーク値ｐ１を特定した場合、特定した予測ピーク値ｐ１に対応する基準値ｗ１を算出する。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値ｐ２を特定した場合、特定した予測ピーク値ｐ２に対応する基準値ｗ２を算出する。基準値ｗ１は、例えば、基準値ｗ２より小さい。
ここで、水位の予測ピーク値は、一面では、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる。水位の予測ピーク値は、例えば、値が大きい程、氾濫する可能性が大きいことを表す。また、水位の予測ピーク値は、例えば、値が大きい程、水位の予測結果と実際の水位の遷移結果とにずれが生じた場合、水害が発生する可能性が大きいことを表す。
このため、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性の大きさに応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を制御可能になる。計測制御装置１００は、例えば、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する水位の基準値が小さくなり、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する水位の基準値が大きくなるように制御可能になる。
計測制御装置１００は、予測結果に基づいて、算出した基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定する。図１の例では、計測制御装置１００は、基準値ｗ１を算出した場合、算出した基準値ｗ１に達することが予測される予測タイミングｔ＋１を特定する。また、計測制御装置１００は、基準値ｗ２を算出した場合、算出した基準値ｗ２に達することが予測される予測タイミングｔ＋２を特定する。
計測制御装置１００は、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。計測制御装置１００は、例えば、特定した予測タイミングになったか否かを判定し、特定した予測タイミングになるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。
図１の例では、計測制御装置１００は、予測タイミングｔ＋１を特定した場合、予測タイミングｔ＋１になるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信し、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる。また、計測制御装置１００は、予測タイミングｔ＋２を特定した場合、予測タイミングｔ＋２になるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信し、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる。
これにより、計測制御装置１００は、効率よく水位の計測を行うことができる。計測制御装置１００は、例えば、水位の計測を停止しておくことによる水害対策に対する悪影響を抑制し、かつ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制することができる。また、計測制御装置１００は、センサー装置１０１の記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。また、計測制御装置１００は、センサー装置１０１から取得する水位の計測値を記憶する記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。このため、計測制御装置１００は、監視システムの保守管理の作業負担の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００は、具体的には、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値に応じて、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況程、水位の計測回数を少なくすることができる。計測制御装置１００は、水位の計測期間を短く、または、水位の計測頻度を少なくして、水位の計測回数を少なくする。
センサー装置１０１は、常時水位の計測を行わなくてもよく、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況には、水位の計測を停止しておくことができる。そして、センサー装置１０１は、処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制することができる。また、センサー装置１０１は、記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。
センサー装置１０１は、水害対策のために水位を計測することが好ましい状況には、水位の計測の開始を早めることができ、または、水位の計測頻度を多くすることができる。このため、センサー装置１０１は、利用者が水位の急上昇などを把握可能にし、水害対策を効率よく行うことができる。また、センサー装置１０１は、水位の変化の予測結果と、実際の水位の遷移結果とにずれが生じても、水害対策を効率よく行うことができる。
ここでは、計測制御装置１００が、水位の変化を予測する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００とは異なる装置が、水位の変化を予測する場合があってもよい。この場合、計測制御装置１００は、例えば、水位の変化を予測した装置から、水位の変化の予測結果を取得する。
ここでは、予測ピーク値と基準値との関係が、予測ピーク値が大きい程、基準値が小さくなる関係である場合について説明したが、これに限らない。例えば、予測ピーク値と基準値との関係が、予測ピーク値が零から一定値までは基準値が大きくなり、予測ピーク値が一定値より大きいと基準値が小さくなる関係である場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、センサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、特定した予測タイミングを示す情報をセンサー装置１０１に送信し、センサー装置１０１で、特定した予測タイミングになったか否かを判定させ、水位の計測を開始させる場合があってもよい。
（監視システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した計測制御装置１００を適用した、監視システム２００の一例について説明する。
図２は、監視システム２００の一例を示す説明図である。図２において、監視システム２００は、計測制御装置１００と、情報蓄積装置２０１と、通信中継装置２０２と、無線通信装置２０３と、センサー装置１０１とを含む。
監視システム２００において、計測制御装置１００と情報蓄積装置２０１と通信中継装置２０２とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。また、監視システム２００において、通信中継装置２０２と無線通信装置２０３とは、無線によって接続される。また、監視システム２００において、無線通信装置２０３とセンサー装置１０１とは、有線によって接続される。
計測制御装置１００は、図４〜図８に後述する各種テーブルを記憶し、センサー装置１０１を制御する。計測制御装置１００は、例えば、図４〜図７に後述する各種テーブルを利用し、水位の変化の予測を行い、予測ピーク値の特定を行う。計測制御装置１００は、例えば、図８に後述する基準値テーブル８００を利用し、基準値の算出を行い、予測タイミングの特定を行い、水位の計測の開始タイミングの制御を行う。計測制御装置１００は、水位の計測頻度の制御を行ってもよい。計測制御装置１００は、水位の計測の終了タイミングの制御を行ってもよい。計測制御装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
情報蓄積装置２０１は、気象情報を記憶し、気象情報を計測制御装置１００に提供するコンピュータである。情報蓄積装置２０１は、例えば、気象情報として、図６に後述する実績雨量テーブル６００および図７に後述する予測雨量テーブル７００などを、計測制御装置１００に提供する。情報蓄積装置２０１は、例えば、サーバ、ＰＣなどである。通信中継装置２０２は、無線通信装置２０３を介して計測制御装置１００とセンサー装置１０１との通信を中継するコンピュータである。無線通信装置２０３は、通信中継装置２０２とセンサー装置１０１との通信を中継するコンピュータである。
センサー装置１０１は、水位センサーとして動作し、対象箇所の水位の計測を行うコンピュータである。対象箇所は、センサー装置１０１の設置箇所に対応する。対象箇所は、例えば、河川や下水道である。対象箇所は、具体的には、配管１１０である。センサー装置１０１は、例えば、計測制御装置１００の制御にしたがって、水位の計測を停止し、または、水位の計測を開始する。また、センサー装置１０１は、例えば、計測制御装置１００の制御にしたがって、水位の計測頻度を変更する。また、センサー装置１０１は、例えば、水位の計測と同様に、水位以外の計測を停止し、水位以外の計測を開始し、または、水位以外の計測頻度を変更してもよい。水位以外は、例えば、流速である。
ここでは、監視システム２００に含まれるセンサー装置１０１が１つである場合について説明したが、これに限らない。例えば、監視システム２００に含まれるセンサー装置１０１が２以上である場合があってもよい。この場合、監視システム２００は、センサー装置１０１ごとに、センサー装置１０１を制御する計測制御装置１００を含んでもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、情報蓄積装置２０１とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、情報蓄積装置２０１として動作可能な場合があってもよい。この場合、監視システム２００は、情報蓄積装置２０１を含まなくてもよい。
ここでは、センサー装置１０１が、無線通信装置２０３と通信中継装置２０２とを介して計測制御装置１００と通信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、センサー装置１０１が、無線通信装置２０３と通信中継装置２０２とを介さずに、計測制御装置１００と通信可能である場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、水位の変化の予測、予測ピーク値の特定、基準値の算出、予測タイミングの特定、および、水位の計測の開始タイミングの制御を行う場合について説明したが、これに限らない。例えば、水位の変化の予測、予測ピーク値の特定、基準値の算出、予測タイミングの特定、および、水位の計測の開始タイミングの制御が、クラウドシステムにおいて２以上の装置の協働により実現される場合があってもよい。
（計測制御装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、計測制御装置１００のハードウェア構成例について説明する。
図３は、計測制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、計測制御装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５と、ディスプレイ３０６とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ３０１は、計測制御装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、計測制御装置１００から着脱可能であってもよい。
ディスプレイ３０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ３０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。ディスプレイ３０６は、例えば、タッチパネルであり、入力装置としての機能を有してもよい。
計測制御装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、計測制御装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、計測制御装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。また、計測制御装置１００は、ディスプレイ３０６を有していなくてもよい。
（実績水位テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて実績水位テーブル４００の記憶内容について説明する。実績水位テーブル４００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図４は、実績水位テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、実績水位テーブル４００は、過去時点と実績水位とのフィールドを有する。実績水位テーブル４００は、過去時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、実績水位情報がレコードとして記憶される。
過去時点のフィールドには、過去にセンサー装置１０１が水位の計測を行った時点が、過去時点として設定される。実績水位のフィールドには、過去時点におけるセンサー装置１０１による水位の計測値が、実績水位として設定される。水位の計測値の単位は、例えば、ｃｍである。水位の計測値の単位は、例えば、％であってもよい。
（予測水位テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて予測水位テーブル５００の記憶内容について説明する。予測水位テーブル５００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図５は、予測水位テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、予測水位テーブル５００は、予測時点と予測水位とのフィールドを有する。予測水位テーブル５００は、予測時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、予測水位情報がレコードとして記憶される。
予測時点のフィールドには、いつの時点の水位を予測したかを示す予測時点が設定される。予測水位のフィールドには、予測時点における水位の予測値が、予測水位として設定される。水位の予測値の単位は、例えば、ｃｍである。水位の予測値の単位は、例えば、％であってもよい。
（実績雨量テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて実績雨量テーブル６００の記憶内容について説明する。実績雨量テーブル６００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図６は、実績雨量テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、実績雨量テーブル６００は、過去時点と地域と実績雨量とのフィールドを有する。実績雨量テーブル６００は、過去時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、実績雨量情報がレコードとして記憶される。
過去時点のフィールドには、過去のいずれかの時点が、過去時点として設定される。地域のフィールドには、メッシュ状に分割された複数の地域のいずれかの地域を示す情報が設定される。実績雨量のフィールドには、過去時点の地域における雨量の計測値が、実績雨量として設定される。雨量の計測値の単位は、例えば、雨量強度である。雨量の計測値の単位は、例えば、ｍｍ／時である。
（予測雨量テーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて予測雨量テーブル７００の記憶内容について説明する。予測雨量テーブル７００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図７は、予測雨量テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、予測雨量テーブル７００は、予測時点と地域と予測雨量とのフィールドを有する。予測雨量テーブル７００は、予測時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、予測雨量情報がレコードとして記憶される。
予測時点のフィールドには、いつの時点の雨量を予測したかを示す予測時点が設定される。地域のフィールドには、メッシュ状に分割された複数の地域のいずれかの地域を示す情報が設定される。予測雨量のフィールドには、予測時点の地域における雨量の予測値が、予測雨量として設定される。雨量の予測値の単位は、例えば、雨量強度である。雨量の予測値の単位は、例えば、ｍｍ／時である。
（基準値テーブル８００の記憶内容）
次に、図８を用いて基準値テーブル８００の記憶内容について説明する。基準値テーブル８００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図８は、基準値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、基準値テーブル８００は、カテゴリと、基準値と、間隔とのフィールドを有する。基準値テーブル８００は、カテゴリごとに各フィールドに情報を設定することにより、基準値情報がレコードとして記憶される。
カテゴリのフィールドには、予測ピーク値の範囲を示す情報が、カテゴリとして設定される。基準値のフィールドには、予測ピーク値がカテゴリが示す範囲に含まれる場合に対応する基準値が設定される。間隔のフィールドには、予測ピーク値がカテゴリが示す範囲に含まれる場合に対応する間隔が設定される。
（センサー装置１０１のハードウェア構成例）
次に、図９を用いて、センサー装置１０１のハードウェア構成例について説明する。
図９は、センサー装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図９において、センサー装置１０１は、ＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ネットワークＩ／Ｆ９０３と、水位センサー９０４と、バッテリー９０５とを有する。また、各構成部は、バス９００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ９０１は、センサー装置１０１の全体の制御を司る。メモリ９０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ９０１のワークエリアとして使用される。メモリ９０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ９０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ９０１に実行させる。
ネットワークＩ／Ｆ９０３は、通信回線を通じて無線通信装置２０３に接続され、無線通信装置２０３を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ９０３は、無線通信装置２０３と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ９０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
水位センサー９０４は、水位の計測を行う。水位センサー９０４は、例えば、圧力センサーであり、水位が大きくなると水量が大きくなり、水位センサー９０４にかかる圧力が大きくなることを利用し、水位の計測を行う。水位センサー９０４は、例えば、発光部と受光部とを有し、水面までの距離の計測を行うことにより水位の計測を行ってもよい。バッテリー９０５は、電力を、センサー装置１０１の各部の駆動電源として供給する。バッテリー９０５は、ハーベスタを有し、センサー装置１０１の設置箇所における外部環境のエネルギー変化に基づき発電を行うことが可能であってもよい。外部環境は、例えば、光、振動、温度、無線電波などである。また、センサー装置１０１は、水位以外の計測を行うセンサーを有してもよい。
（情報蓄積装置２０１のハードウェア構成例）
情報蓄積装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した計測制御装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。
（計測制御装置１００の機能的構成例）
次に、図１０を用いて、計測制御装置１００の機能的構成例について説明する。
図１０は、計測制御装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。計測制御装置１００は、記憶部１０００と、取得部１００１と、学習部１００２と、予測部１００３と、設定部１００４と、出力部１００５とを含む。
記憶部１０００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部１０００が、計測制御装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部１０００が、計測制御装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部１０００の記憶内容が計測制御装置１００から参照可能である場合があってもよい。
取得部１００１〜出力部１００５は、制御部となる機能である。取得部１００１〜出力部１００５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
記憶部１０００は、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶する。記憶部１０００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部１０００は、水位の計測値や水位の予測値などを記憶してもよい。水位は、例えば、対象箇所の底部から水面までの長さにより表される。水位は、例えば、満管率により表されてもよい。記憶部１０００は、例えば、図４に示した実績水位テーブル４００や図５に示した予測水位テーブル５００などを記憶してもよい。記憶部１０００は、雨量の計測値や雨量の予測値などを記憶してもよい。記憶部１０００は、例えば、図６に示した実績雨量テーブル６００や図７に示した予測雨量テーブル７００などを記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す対応情報を記憶してもよい。予測ピーク値は、一定期間の水位の予測値のうちの最大値である。第１基準値は、水位の計測を開始する水位の基準値である。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第１基準値を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と第２基準値との関係を表す対応情報を記憶してもよい。第２基準値は、水位の計測を終了する水位の基準値である。第１基準値と第２基準値とは同一であってもよい。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第２基準値が低くなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と第２基準値との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第２基準値を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と計測頻度との関係を表す対応情報を記憶してもよい。計測頻度は、水位の計測を行う頻度である。頻度は、単位時間当たりに水位の計測を行う回数である。計測頻度は、計測間隔により表されてもよい。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、計測頻度が大きくなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と計測頻度との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に小さい計測頻度を示す相対的に大きい計測間隔を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測モデルを学習するための規則を記憶してもよい。予測モデルは、水位と雨量との関係を表すモデルである。予測モデルは、例えば、数式モデルである。数式モデルは、例えば、水位と雨量との関係を表す関数である。予測モデルは、例えば、水位の変化を予測するために用いられる。記憶部１０００は、学習した予測モデルを記憶してもよい。
取得部１００１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を各機能部に出力する。取得部１００１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶部１０００から取得し、各機能部に出力してもよい。取得部１００１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を、計測制御装置１００とは異なる装置から取得し、各機能部に出力してもよい。
学習部１００２は、予測モデルを学習する。学習部１００２は、例えば、過去の水位と雨量とに基づいて、予測モデルを学習する。学習部１００２は、機械学習により、予測モデルとして、第１時点における水位を、第１時点以前の１以上の時点の１以上の地域の雨量に係数を乗算して合計することにより算出する数式モデルを学習する。これにより、学習部１００２は、予測モデルを参照して水位を予測可能にすることができる。
予測部１００３は、水位の変化を予測する。予測部１００３は、例えば、雨量の予測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測する。予測部１００３は、具体的には、一定期間内の１以上の時点のそれぞれの時点の水位の予測値を算出し、予測水位テーブル５００を用いて記憶する。
予測部１００３は、例えば、雨量の計測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測してもよい。予測部１００３は、例えば、雨量の計測値および雨量の予測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測してもよい。
予測部１００３は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定する。予測部１００３は、例えば、予測水位テーブル５００に記憶された１以上の時点のそれぞれの時点の水位の予測値のうちの最大値を、水位の予測ピーク値として特定する。これにより、予測部１００３は、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値を特定することができ、センサー装置１０１による水位の計測を制御するために利用可能にすることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の第１基準値を算出する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなるように、第１基準値を算出する。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第１基準値を算出する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の第２基準値を算出する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第２基準値が低くなるように、第２基準値を算出する。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第２基準値を算出する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を終了する終了タイミングを遅らせることができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を終了する終了タイミングを早めることができる。
設定部１００４は、予測結果に基づいて、算出した第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定する。そして、設定部１００４は、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。
設定部１００４は、例えば、予測タイミングを過ぎたか否かを監視し、予測タイミングを過ぎたことに応じて、センサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。設定部１００４は、例えば、予測タイミングをセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１で、予測タイミングを過ぎたか否かを監視させ、予測タイミングを過ぎたことに応じて水位の計測を開始させてもよい。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、早めに水位の計測を開始させることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、遅めに水位の計測を開始させることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、センサー装置１０１による水位の計測値に基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御する。設定部１００４は、例えば、算出した第２基準値を計測値が下回ったタイミングに基づいて、終了タイミングを制御する。
設定部１００４は、具体的には、センサー装置１０１で水位の計測が行われる都度、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する。設定部１００４は、取得した水位の計測値が第２基準値を下回ったか否かを判定し、第２基準値を下回ったことに応じて、センサー装置１０１に水位の計測の終了指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御する。設定部１００４は、具体的には、第２基準値をセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１で、水位の計測値が第２基準値を下回ったか否かを監視させ、第２基準値を下回ったことに応じて水位の計測を終了させてもよい。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、遅めに水位の計測を終了させることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、早めに水位の計測を終了させることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、センサー装置１０１による水位の計測頻度を高くする。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた計測間隔を算出する。そして、設定部１００４は、算出した計測間隔をセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、一定期間の水位の変化の統計情報に基づいてセンサー装置１０１の予測消費電力を算出してもよい。これにより、設定部１００４は、センサー装置１０１の消費電力を利用者が把握可能にすることができ、監視システム２００の保守管理の予定を利用者が決定しやすくすることができる。
出力部１００５は、設定部１００４の制御にしたがってセンサー装置１０１に各種情報を送信する。出力部１００５は、例えば、開始指示をセンサー装置１０１に送信する。出力部１００５は、例えば、第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングをセンサー装置１０１に送信してもよい。出力部１００５は、例えば、終了指示をセンサー装置１０１に送信する。出力部１００５は、例えば、第２基準値をセンサー装置１０１に送信してもよい。出力部１００５は、例えば、計測間隔をセンサー装置１０１に送信する。
出力部１００５は、各機能部の処理結果を出力してもよい。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。出力部１００５は、例えば、算出した予測消費電力を出力してもよい。これにより、出力部１００５は、各機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、計測制御装置１００の管理や運用、例えば、計測制御装置１００の設定値の更新などを支援することができ、計測制御装置１００の利便性の向上を図ることができる。
ここでは、設定部１００４が、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミング、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミング、および、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する場合について説明したが、これに限らない。例えば、設定部１００４が、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミング、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミング、および、センサー装置１０１による水位の計測頻度のいずれかを制御しない場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、取得部１００１〜出力部１００５を有する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、学習部１００２を有さず、計測制御装置１００とは異なる装置から、予測モデルを取得する場合があってもよい。また、計測制御装置１００が、学習部１００２と予測部１００３とを有さず、計測制御装置１００とは異なる装置から、水位の予測結果を取得する場合があってもよい。
（水位の変化を予測する一例）
次に、図１１〜図２１を用いて、監視システム２００の動作例について説明する。まず、図１１および図１２を用いて、計測制御装置１００が水位の変化を予測する一例について説明する。
図１１および図１２は、水位の変化を予測する一例を示す説明図である。図１１において、計測制御装置１００は、配管１１０の水位の変化を予測するために用いられる予測モデル１１００を学習する。予測モデル１１００は、例えば、配管１１０の水位と、１以上の地域の１以上の時点の雨量との関係を表す数式モデルである。計測制御装置１００は、例えば、実績水位テーブル４００、実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００を参照し、予測モデル１１００を学習する。
計測制御装置１００は、具体的には、機械学習により、配管１１０の時点ｔの水位が、いずれの地域の雨量に影響されるか、および、時点ｔ以前のいずれの時点の雨量に影響されるかなどを解析する。雨量が配管１１０の水位に影響する地域は、例えば、配管１１０がある地域、および、配管１１０の上流に当たる配管がある地域などの少なくともいずれかの地域である。
そして、計測制御装置１００は、解析結果に基づいて、配管１１０の時点ｔの水位を、いくつかの地域の時点ｔ−１，ｔ−２，・・・，ｔ−ｎの雨量に基づいて予測する数式モデルを作成する。これにより、計測制御装置１００は、水位の変化を予測可能にすることができる。また、計測制御装置１００は、定期的に数式モデルを作成し直し、水位の変化を予測する精度の向上を図ってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、実績水位テーブル４００、実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００を参照する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、実績雨量テーブル６００を参照しない場合があってもよい。また、例えば、計測制御装置１００が、予測雨量テーブル７００を参照しない場合があってもよい。次に、図１２の説明に移行する。
図１２において、計測制御装置１００は、定期的に、以降の一定期間の水位の変化を予測する。計測制御装置１００は、例えば、実績雨量テーブル６００および予測雨量テーブル７００に基づいて、予測モデル１１００を参照して、一定期間内の各時点ｔ＋ｉの水位の変化を予測し、予測水位テーブル５００を用いて記憶する。ｉは、１以上の自然数である。
計測制御装置１００は、具体的には、数式モデルを参照して、時点ｔ＋ｉの水位を、１以上の地域の時点ｔ＋１，ｔ＋２，・・・，ｔ＋ｉの予測水位、および、１以上の地域の時点ｔ−ｊ，ｔ−ｊ＋１，・・・，ｔの実績水位に基づいて予測する。これにより、計測制御装置１００は、以降の一定期間の水位の変化を予測し、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値を特定可能にすることができる。
ここでは、計測制御装置１００が、予測水位および実績水位に基づいて水位を予測する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、予測水位を用いずに実績水位に基づいて水位を予測する場合があってもよい。また、例えば、計測制御装置１００が、実績水位を用いずに予測水位に基づいて水位を予測する場合があってもよい。
（閾値および測定間隔を決定する一例）
次に、図１３〜図１７を用いて、計測制御装置１００が水位の変化の予測結果に基づいて閾値および測定間隔を決定する一例について説明する。
図１３〜図１７は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図である。図１３において、計測制御装置１００は、水位の予測ピーク値と閾値との関係を表す対応情報として、閾値曲線１３００の関数を記憶する。閾値は、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる第１基準値に対応する。閾値は、センサー装置１０１に水位の計測を終了させる第２基準値にも対応する。閾値曲線１３００の関数は、例えば、利用者によって特定され、計測制御装置１００に記憶される。
計測制御装置１００は、閾値曲線１３００の関数に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する閾値を算出する。計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、比較的大きい閾値を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、比較的小さい閾値を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
ここでは、閾値曲線１３００が右下がりの曲線である場合について説明したが、これに限らない。例えば、閾値曲線１３００が、予測ピーク値が所定値より小さい範囲では閾値が比較的大きい一定値になり、予測ピーク値が所定値より大きい範囲になると閾値が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、例えば、閾値曲線１３００が、予測ピーク値が０から所定値になるまでは閾値が大きくなり、予測ピーク値が所定値より大きくなると閾値が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。次に、図１４の説明に移行する。
図１４において、計測制御装置１００は、水位の予測ピーク値と測定間隔との関係を表す対応情報として、測定間隔曲線１４００の関数を記憶する。測定間隔は、センサー装置１０１の水位の計測頻度を制御するための設定値である。測定間隔曲線１４００の関数は、例えば、利用者によって特定され、計測制御装置１００に記憶される。
計測制御装置１００は、測定間隔曲線１４００の関数に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する測定間隔を算出する。計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、比較的大きい測定間隔を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、比較的小さい測定間隔を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
ここでは、測定間隔曲線１４００が右下がりの曲線である場合について説明したが、これに限らない。例えば、測定間隔曲線１４００が、予測ピーク値が所定値より小さい範囲では測定間隔が比較的大きい一定値になり、予測ピーク値が所定値より大きい範囲になると測定間隔が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、例えば、測定間隔曲線１４００が、予測ピーク値が０から所定値になるまでは測定間隔が大きくなり、予測ピーク値が所定値より大きくなると測定間隔が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
図１３および図１４の例では、計測制御装置１００が、閾値曲線１３００の関数や測定間隔曲線１４００の関数に基づいて、閾値および測定間隔を決定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、利用者が、閾値曲線１３００の関数や測定間隔曲線１４００の関数を予め特定することが難しい場合がある。この場合、計測制御装置１００は、図１５〜図１７に後述するように、閾値および測定間隔を決定する。
図１５において、利用者は、過去の水位の計測値と予測値とのグラフ１５００を参照し、水位のカテゴリを複数設定する。図１５の例では、利用者は、満管率０％以上３３％未満の水位のカテゴリ（低）と、満管率３３％以上６７％未満の水位のカテゴリ（中）と、満管率６７％以上の水位のカテゴリ（高）とを設定する。満管率は、配管１１０の水位の、配管１１０が満水になる水位に対する比率である。
そして、利用者は、水位のカテゴリごとに、閾値および測定間隔を対応付けた対応情報を作成し、基準値テーブル８００として計測制御装置１００に記憶させる。利用者は、例えば、上限値が大きいカテゴリ程、値が大きい閾値および値が大きい測定間隔を対応付けた対応情報を作成する。次に、図１６および図１７の説明に移行し、基準値テーブル８００に基づく閾値および測定間隔を決定する一例について説明する。
図１６において、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００が表す、水位の予測ピーク値と閾値との対応関係１６００に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する閾値を算出する。
計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する比較的大きい閾値を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する比較的小さい閾値を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。次に、図１７の説明に移行する。
図１７において、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００が表す、水位の予測ピーク値と測定間隔との対応関係１７００に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する測定間隔を算出する。
計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する比較的大きい測定間隔を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する比較的小さい測定間隔を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
図１５において、利用者は、水害対策のためには晴天時や曇天時の水位の重要度が低いと考え、カテゴリ（低）の上限値を、少なくとも晴天時や曇天時における水位の計測値の最大値より大きくしてもよい。これにより、利用者は、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、利用者は、グラフ１５００を参照した結果、計測値と予測値とのずれが大きく、計測値が予測値よりも大きくなる傾向があり、予測値が比較的小さくても水害が発生する可能性が大きいような場合、カテゴリ（高）の下限値をより小さくしてもよい。これにより、利用者は、水害の発生を監視しやすくすることができ、水害対策の効率化を図ることができる。
また、利用者は、グラフ１５００の過去の水位の計測値などを参照し、ポアソン分布で近似して、水位の計測値がそれぞれの水位のカテゴリに属することになる確率を算出し、長期的な計測回数を算出してもよい。これにより、利用者は、長期的なセンサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力などを予測することができ、監視システム２００を保守管理しやすくすることができる。
（センサー装置１０１を制御する一例）
次に、図１８および図１９を用いて、図１３〜図１７において決定した閾値および測定間隔に基づいて、計測制御装置１００がセンサー装置１０１を制御する一例について説明する。
図１８および図１９は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図である。図１８の例は、計測制御装置１００が、ケース１の予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する閾値および測定間隔を算出した場合の一例に対応する。図１８において、計測制御装置１００は、閾値が比較的大きいため測定開始を遅らせ、測定間隔が比較的大きいため測定頻度を少なくし、かつ、閾値が比較的大きいため測定終了を早めることができる。
このように、計測制御装置１００は、予測ピーク値が比較的小さく、水害対策における重要度が比較的小さいと判断されるケース１においては、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。また、計測制御装置１００は、測定開始を遅らせ、測定頻度を少なくしても、水害対策に対する悪影響を抑制することができる。次に、図１９の説明に移行する。
図１９の例は、計測制御装置１００が、ケース２の予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する閾値および測定間隔を算出した場合の一例に対応する。図１９において、計測制御装置１００は、閾値が比較的小さいため測定開始を早め、測定間隔が比較的小さいため測定頻度を多くし、かつ、閾値が比較的小さいため測定終了を遅らせることができる。
このように、計測制御装置１００は、予測ピーク値が比較的大きく、水害対策における重要度が比較的大きいと判断されるケース２においては、測定開始を早め、測定頻度を多くすることができる。このため、計測制御装置１００は、利用者が、水位が上昇するタイミングや水位が上昇する速度などを把握しやすくすることができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。
また、計測制御装置１００は、利用者が、水位がピーク値になるタイミング付近での、水位の計測値の変化を把握しやすくすることができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。また、計測制御装置１００は、利用者が、水位が上昇し始めた直後から水位が減少しきる直前までの、水位の計測値の変化を把握しやすくすることができ、今後の水害対策に有用な情報を利用しやすくすることができる。
（画面を表示する一例）
次に、図２０および図２１を用いて、図１９のようにセンサー装置１０１を制御した場合に、計測制御装置１００が画面を表示する一例について説明する。
図２０および図２１は、画面を表示する一例を示す説明図である。計測制御装置１００は、センサー装置１０１を制御し、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する都度、ディスプレイ３０６の画面の表示内容を遷移させる。
図２０において、計測制御装置１００は、例えば、時点ｔ２０の水位の計測値を取得した場合、画面２０００を表示する。画面２０００は、例えば、水位の予測値の変化を表す点線、水位の計測値を表す白丸、および、水位の計測値の変化を表す実線を表示する。また、画面２０００は、決定した閾値や測定開始点を表示してもよい。
これにより、利用者は、水害が発生する可能性が大きいと判断される場合、水位が上昇し始めた直後から、水位の変化を把握し始めることができ、水位の計測値と水位の予測値とのずれの大きさを把握することができる。このため、利用者は、水位の計測値が水位の予測値より大きく、予測結果よりも水害が発生する可能性が大きいと考えられる場合、早期に水害対策を実施可能になる。次に、図２１の説明に移行する。
図２１において、計測制御装置１００は、例えば、時点ｔ２１の水位の計測値を取得した場合、画面２１００を表示する。画面２１００は、例えば、水位の予測値の変化を表す点線、水位の計測値を表す白丸、および、水位の計測値の変化を表す実線を表示する。また、画面２１００は、決定した閾値や測定開始点を表示してもよい。
これにより、利用者は、水害が発生する可能性が大きいと判断される場合、水位がピーク値になるタイミング付近での、水位の計測値の変化を把握することができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。利用者は、例えば、配管１１０が満水になったか否かを把握したり、配管１１０が満水になった期間の長さを把握したりすることができる。また、利用者は、水位が上昇し始めた直後から水位が減少しきる直前までの、水位の計測値の変化を把握することができ、今後の水害対策に活用することができる。
（全体処理手順）
次に、図２２を用いて、計測制御装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
図２２は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、まず、計測制御装置１００は、実績雨量テーブル６００を取得する（ステップＳ２２０１）。次に、計測制御装置１００は、予測雨量テーブル７００を取得する（ステップＳ２２０２）。そして、計測制御装置１００は、取得した実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００に基づいて、予測モデルを参照して、センサー装置１０１の設置場所における水位の変化を予測する（ステップＳ２２０３）。
次に、計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を算出する（ステップＳ２２０４）。そして、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００に基づいて、算出した水位の予測ピーク値が属するカテゴリに対応付けられた開始閾値、終了閾値、および、水位の計測の頻度を取得する（ステップＳ２２０５）。
次に、計測制御装置１００は、水位の予測結果に基づいて、水位の予測値が取得した開始閾値を超えるタイミングを過ぎたか否かを判定する（ステップＳ２２０６）。ここで、タイミングを過ぎていない場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０６の処理に戻る。一方で、タイミングを過ぎた場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０７の処理に移行する。
ステップＳ２２０７では、計測制御装置１００は、取得した水位の計測の頻度にしたがって、センサー装置１０１に水位を計測させ、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する（ステップＳ２２０７）。
次に、計測制御装置１００は、水位の計測値が取得した終了閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２２０８）。ここで、終了閾値以下ではない場合（ステップＳ２２０８：Ｎｏ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０７の処理に戻る。一方で、終了閾値以下である場合（ステップＳ２２０８：Ｙｅｓ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０９の処理に移行する。
ステップＳ２２０９では、計測制御装置１００は、センサー装置１０１に水位の計測を終了させる（ステップＳ２２０９）。そして、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０１の処理に移行する。これにより、計測制御装置１００は、センサー装置１０１に、効率よく水位の計測を行わせることができる。
以上説明したように、計測制御装置１００によれば、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の第１基準値を算出することができる。計測制御装置１００によれば、予測結果に基づいて、算出した第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定し、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御することができる。
これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値に応じて、水位の計測の開始タイミングを制御することができ、水位の計測の効率化を図ることを可能にすることができる。このため、計測制御装置１００は、水害対策の効率化を図ること、または、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることを可能にすることができる。
計測制御装置１００によれば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなるように、第１基準値を算出することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、予測ピーク値が大きい程、センサー装置１０１による水位の計測頻度を高くすることができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第１基準値を対応付けた対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第１基準値を算出することができる。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す関数を特定しなくても、第１基準値を算出可能にすることができる。
計測制御装置１００によれば、複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値に設定することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力を、効率よく低減することができる。
計測制御装置１００によれば、センサー装置１０１による水位の計測値に基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を終了する終了タイミングを遅らせることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を終了する終了タイミングを早めることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を終了する水位の第２基準値を算出することができる。計測制御装置１００によれば、算出した第２基準値を計測値が下回ったタイミングに基づいて、終了タイミングを制御することができる。これにより、計測制御装置１００は、第２基準値により終了タイミングを変化させることができる。
計測制御装置１００によれば、一定期間の水位の変化の統計情報に基づいてセンサー装置１０１の予測消費電力を算出することができる。計測制御装置１００によれば、算出した予測消費電力を出力することができる。これにより、計測制御装置１００は、利用者が、監視システム２００を保守管理しやすいようにすることができる。
計測制御装置１００によれば、過去の水位と雨量とに基づいて、水位と雨量との関係を表す予測モデルを学習することができる。計測制御装置１００によれば、雨量の予測値に基づいて、学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測することができる。これにより、計測制御装置１００は、自動で水位の変化を予測することができる。
なお、本実施の形態で説明した計測制御方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した計測制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した計測制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
１００ 計測制御装置
１０１ センサー装置
１１０ 配管
２００ 監視システム
２０１ 情報蓄積装置
２０２ 通信中継装置
２０３ 無線通信装置
２１０ ネットワーク
３００，９００ バス
３０１，９０１ ＣＰＵ
３０２，９０２ メモリ
３０３，９０３ ネットワークＩ／Ｆ
３０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５ 記録媒体
３０６ ディスプレイ
４００ 実績水位テーブル
５００ 予測水位テーブル
６００ 実績雨量テーブル
７００ 予測雨量テーブル
８００ 基準値テーブル
９０４ 水位センサー
９０５ バッテリー
１０００ 記憶部
１００１ 取得部
１００２ 学習部
１００３ 予測部
１００４ 設定部
１００５ 出力部
１３００ 閾値曲線
１４００ 測定間隔曲線
１５００ グラフ
１６００，１７００ 対応関係
２０００，２１００ 画面
本発明は、計測制御プログラム、計測制御方法、および計測制御装置に関する。
従来、河川や下水道に水位センサーを設置し、水位センサーの計測値に基づいて河川や下水道の増水や氾濫を監視し、水害対策を行う監視システムがある。また、水位センサーを、バッテリー搭載型とし、監視システムの導入工事の簡易化が図られることがある。
先行技術としては、例えば、短時間降雨予測値に基づいて集水域ごとに降水量を予測し、集水域ごとに予測した降水量に基づいて集水域から河川に流出する水の流出量を集水域ごとに予測するものがある。また、例えば、マンホールユニットの蓋部に形成された上下面方向に貫通した貫通孔部に対して着脱可能に取り付けられた水位計測ユニットにより、配管内の水位を上方から非接触で計測する技術がある。また、例えば、下水管内の水位などの計測値に応じて、センサーノードの無線局におけるデータの送信頻度を変更する技術がある。
特開２００８−５０９０３号公報 特開２０１１−４２９４３号公報 特開２０１０−２０３９６４号公報
しかしながら、従来技術では、効率よく水位の計測を行うことができない。例えば、水位センサーが常時水位の計測を行うように設定されると、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などにも水位の計測を行い続けてしまい、水位センサーの処理負担や消費電力の増大化を招く。
１つの側面では、本発明は、水位の予測値に応じて効率よく水位の計測を行うことを目的とする。
１つの実施態様によれば、水位の計測を行うセンサーを制御する際、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する計測制御プログラム、計測制御方法、および計測制御装置が提案される。
一態様によれば、水位の予測値に応じて効率よく水位の計測を行うことが可能になる。
図１は、実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、監視システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、計測制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、実績水位テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、予測水位テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、実績雨量テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、予測雨量テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、基準値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、センサー装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図１０は、計測制御装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図１１は、水位の変化を予測する一例を示す説明図（その１）である。 図１２は、水位の変化を予測する一例を示す説明図（その２）である。 図１３は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その１）である。 図１４は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その２）である。 図１５は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その３）である。 図１６は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その４）である。 図１７は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図（その５）である。 図１８は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図（その１）である。 図１９は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図（その２）である。 図２０は、画面を表示する一例を示す説明図（その１）である。 図２１は、画面を表示する一例を示す説明図（その２）である。 図２２は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に、図面を参照して、本発明にかかる計測制御プログラム、計測制御方法、および計測制御装置の実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる計測制御方法の一実施例を示す説明図である。図１において、計測制御装置１００は、監視システムを制御するコンピュータである。監視システムは、例えば、河川や下水道に水位センサーを設置し、水位センサーの計測値に基づいて河川や下水道の増水や氾濫を監視し、水害対策を行うことを目的とする。
ここで、水位センサーを、バッテリー搭載型とし、監視システムの導入工事の簡易化を図ることが望まれる場合がある。この場合、水位センサーを、バッテリー搭載型としたため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図り、監視システムの保守管理の作業負担の低減化を図ることが望まれる場合がある。また、水位センサーを、バッテリー搭載型としなくても、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることが好ましい。しかしながら、水位センサーが効率よく水位の計測を行うことができず、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招くことがある。
効率よく水位の計測を行うことは、処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制して水位の計測を行うことである。効率よく水位の計測を行うことは、例えば、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況程、水位の計測回数を少なくすることである。水害対策に対する悪影響が少ないような状況は、例えば、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などの状況である。水位の計測回数を少なくすることは、例えば、水位の計測期間を短く、または、水位の計測頻度を少なくすることである。
例えば、水位センサーが、常時水位の計測を行うように設定されると、晴天や曇天の場合、または、雨天であるが河川や下水道の増水や氾濫を監視しなくてもよい雨量の場合などにも水位の計測を行い続けることになる。このため、水位センサーは、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を行い続けることになり、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。
これに対し、水位センサーが、常時一定間隔で水位の計測を行い、利用者が設定した閾値を水位の計測値が超えた場合、水位の計測頻度を多くして水位の計測を行うように設定されることが考えられる。しかしながら、水位センサーは、常時一定間隔で水位の計測を行うため、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を停止することができない。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。
また、水位センサーは、利用者が設定する閾値を大きくする程、水害対策のために水位を計測することが好ましい状況にも、水位の計測頻度を多くすることができず、水害対策を効率よく行うことが難しくなる。一方で、水位センサーは、利用者が設定する閾値を小さくする程、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況で、水位の計測頻度を多くしてしまう可能性が大きくなる。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。また、利用者は、閾値を設定する作業負担を負うことになる。
これに対し、水位センサーが、利用者が設定した閾値を水位の予測値が超える前は水位の計測を行わず、利用者が設定した閾値を水位の予測値が超えた後に水位の計測を開始するように設定されることが考えられる。しかしながら、水位センサーは、水位の予測精度が低い程、効率よく水位の計測を行うことは難しくなる。
また、水位センサーは、利用者が設定する閾値を大きくする程、水位の計測を開始することが遅くなり、利用者が水位の急上昇などを把握することが遅くなり、水害対策を効率よく行うことが難しくなる。一方で、水位センサーは、利用者が設定する閾値を小さくする程、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況にも、水位の計測を開始してしまう。このため、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を招く。また、利用者は、閾値を設定する作業負担を負うことになる。
したがって、水位センサーに、状況に合わせて水位の計測を停止させておくことが好ましい。また、水位センサーに水位の計測を開始させる場合、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測回数が少なくなるようにし、水位センサーの処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることが好ましい。一方で、水位センサーに水位の計測を開始させる場合、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測回数が多くなるようにし、水害対策の効率化を図ることが好ましい。
そこで、本実施の形態では、水位の変化の予測結果に基づき水位の予測ピーク値に応じた基準値を算出し、水位が基準値に達する予測タイミングに基づき水位の計測の開始タイミングを制御する計測制御方法について説明する。これによれば、計測制御方法は、例えば、水害が発生する可能性の大きさに応じて水位の計測の開始タイミングを制御することができ、効率よく水位の計測を行うことができ、効率よく水害対策を行うことができる。
図１の例では、監視システムは、センサー装置１０１を含む。センサー装置１０１は、水位センサーとして動作し、対象箇所の水位の計測を行うコンピュータである。対象箇所は、センサー装置１０１の設置箇所に対応する。対象箇所は、例えば、河川や下水道である。対象箇所は、具体的には、配管１１０である。計測制御装置１００は、センサー装置１０１と通信可能に接続される。
計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定する。水位の単位は、例えば、ｃｍである。水位の変化の予測結果は、一定時間ごとの水位の予測値の集まりである。計測制御装置１００は、例えば、雨量に基づいて一定期間における水位の変化を予測し、水位の変化の予測結果に基づいて、一定期間における水位の予測ピーク値を特定する。
図１の例では、水位の変化の予測結果は、時点ｔ＋１，ｔ＋２，ｔ＋３の水位の予測値の集まりであり、予測結果Ａまたは予測結果Ｂである。ｔは、現在時点である。計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果が、予測結果Ａであれば、水位の予測ピーク値ｐ１を特定する。また、計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果が、予測結果Ｂであれば、水位の予測ピーク値ｐ２を特定する。
計測制御装置１００は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出する。計測制御装置１００は、例えば、予測ピーク値と基準値との関係を表す情報に基づいて、特定した予測ピーク値に対応する基準値を算出する。予測ピーク値と基準値との関係を表す情報は、例えば、図８に後述する基準値テーブル８００である。予測ピーク値と基準値との関係は、例えば、予測ピーク値が大きい程、基準値が小さくなる関係である。
図１の例では、計測制御装置１００は、予測ピーク値ｐ１を特定した場合、特定した予測ピーク値ｐ１に対応する基準値ｗ１を算出する。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値ｐ２を特定した場合、特定した予測ピーク値ｐ２に対応する基準値ｗ２を算出する。基準値ｗ１は、例えば、基準値ｗ２より小さい。
ここで、水位の予測ピーク値は、一面では、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる。水位の予測ピーク値は、例えば、値が大きい程、氾濫する可能性が大きいことを表す。また、水位の予測ピーク値は、例えば、値が大きい程、水位の予測結果と実際の水位の遷移結果とにずれが生じた場合、水害が発生する可能性が大きいことを表す。
このため、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性の大きさに応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を制御可能になる。計測制御装置１００は、例えば、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する水位の基準値が小さくなり、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する水位の基準値が大きくなるように制御可能になる。
計測制御装置１００は、予測結果に基づいて、算出した基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定する。図１の例では、計測制御装置１００は、基準値ｗ１を算出した場合、算出した基準値ｗ１に達することが予測される予測タイミングｔ＋１を特定する。また、計測制御装置１００は、基準値ｗ２を算出した場合、算出した基準値ｗ２に達することが予測される予測タイミングｔ＋２を特定する。
計測制御装置１００は、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。計測制御装置１００は、例えば、特定した予測タイミングになったか否かを判定し、特定した予測タイミングになるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。
図１の例では、計測制御装置１００は、予測タイミングｔ＋１を特定した場合、予測タイミングｔ＋１になるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信し、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる。また、計測制御装置１００は、予測タイミングｔ＋２を特定した場合、予測タイミングｔ＋２になるとセンサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信し、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる。
これにより、計測制御装置１００は、効率よく水位の計測を行うことができる。計測制御装置１００は、例えば、水位の計測を停止しておくことによる水害対策に対する悪影響を抑制し、かつ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制することができる。また、計測制御装置１００は、センサー装置１０１の記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。また、計測制御装置１００は、センサー装置１０１から取得する水位の計測値を記憶する記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。このため、計測制御装置１００は、監視システムの保守管理の作業負担の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００は、具体的には、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値に応じて、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況程、水位の計測回数を少なくすることができる。計測制御装置１００は、水位の計測期間を短く、または、水位の計測頻度を少なくして、水位の計測回数を少なくする。
センサー装置１０１は、常時水位の計測を行わなくてもよく、水位が一定以上に上昇せず、水位の計測を行わなくても水害対策に対する悪影響が少ないような状況には、水位の計測を停止しておくことができる。そして、センサー装置１０１は、処理負担、通信量、および、消費電力の増大化を抑制することができる。また、センサー装置１０１は、記憶領域の使用量の低減化を図ることができる。
センサー装置１０１は、水害対策のために水位を計測することが好ましい状況には、水位の計測の開始を早めることができ、または、水位の計測頻度を多くすることができる。このため、センサー装置１０１は、利用者が水位の急上昇などを把握可能にし、水害対策を効率よく行うことができる。また、センサー装置１０１は、水位の変化の予測結果と、実際の水位の遷移結果とにずれが生じても、水害対策を効率よく行うことができる。
ここでは、計測制御装置１００が、水位の変化を予測する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００とは異なる装置が、水位の変化を予測する場合があってもよい。この場合、計測制御装置１００は、例えば、水位の変化を予測した装置から、水位の変化の予測結果を取得する。
ここでは、予測ピーク値と基準値との関係が、予測ピーク値が大きい程、基準値が小さくなる関係である場合について説明したが、これに限らない。例えば、予測ピーク値と基準値との関係が、予測ピーク値が零から一定値までは基準値が大きくなり、予測ピーク値が一定値より大きいと基準値が小さくなる関係である場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、センサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、特定した予測タイミングを示す情報をセンサー装置１０１に送信し、センサー装置１０１で、特定した予測タイミングになったか否かを判定させ、水位の計測を開始させる場合があってもよい。
（監視システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した計測制御装置１００を適用した、監視システム２００の一例について説明する。
図２は、監視システム２００の一例を示す説明図である。図２において、監視システム２００は、計測制御装置１００と、情報蓄積装置２０１と、通信中継装置２０２と、無線通信装置２０３と、センサー装置１０１とを含む。
監視システム２００において、計測制御装置１００と情報蓄積装置２０１と通信中継装置２０２とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。また、監視システム２００において、通信中継装置２０２と無線通信装置２０３とは、無線によって接続される。また、監視システム２００において、無線通信装置２０３とセンサー装置１０１とは、有線によって接続される。
計測制御装置１００は、図４〜図８に後述する各種テーブルを記憶し、センサー装置１０１を制御する。計測制御装置１００は、例えば、図４〜図７に後述する各種テーブルを利用し、水位の変化の予測を行い、予測ピーク値の特定を行う。計測制御装置１００は、例えば、図８に後述する基準値テーブル８００を利用し、基準値の算出を行い、予測タイミングの特定を行い、水位の計測の開始タイミングの制御を行う。計測制御装置１００は、水位の計測頻度の制御を行ってもよい。計測制御装置１００は、水位の計測の終了タイミングの制御を行ってもよい。計測制御装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
情報蓄積装置２０１は、気象情報を記憶し、気象情報を計測制御装置１００に提供するコンピュータである。情報蓄積装置２０１は、例えば、気象情報として、図６に後述する実績雨量テーブル６００および図７に後述する予測雨量テーブル７００などを、計測制御装置１００に提供する。情報蓄積装置２０１は、例えば、サーバ、ＰＣなどである。通信中継装置２０２は、無線通信装置２０３を介して計測制御装置１００とセンサー装置１０１との通信を中継するコンピュータである。無線通信装置２０３は、通信中継装置２０２とセンサー装置１０１との通信を中継するコンピュータである。
センサー装置１０１は、水位センサーとして動作し、対象箇所の水位の計測を行うコンピュータである。対象箇所は、センサー装置１０１の設置箇所に対応する。対象箇所は、例えば、河川や下水道である。対象箇所は、具体的には、配管１１０である。センサー装置１０１は、例えば、計測制御装置１００の制御にしたがって、水位の計測を停止し、または、水位の計測を開始する。また、センサー装置１０１は、例えば、計測制御装置１００の制御にしたがって、水位の計測頻度を変更する。また、センサー装置１０１は、例えば、水位の計測と同様に、水位以外の計測を停止し、水位以外の計測を開始し、または、水位以外の計測頻度を変更してもよい。水位以外は、例えば、流速である。
ここでは、監視システム２００に含まれるセンサー装置１０１が１つである場合について説明したが、これに限らない。例えば、監視システム２００に含まれるセンサー装置１０１が２以上である場合があってもよい。この場合、監視システム２００は、センサー装置１０１ごとに、センサー装置１０１を制御する計測制御装置１００を含んでもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、情報蓄積装置２０１とは異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、情報蓄積装置２０１として動作可能な場合があってもよい。この場合、監視システム２００は、情報蓄積装置２０１を含まなくてもよい。
ここでは、センサー装置１０１が、無線通信装置２０３と通信中継装置２０２とを介して計測制御装置１００と通信する場合について説明したが、これに限らない。例えば、センサー装置１０１が、無線通信装置２０３と通信中継装置２０２とを介さずに、計測制御装置１００と通信可能である場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、水位の変化の予測、予測ピーク値の特定、基準値の算出、予測タイミングの特定、および、水位の計測の開始タイミングの制御を行う場合について説明したが、これに限らない。例えば、水位の変化の予測、予測ピーク値の特定、基準値の算出、予測タイミングの特定、および、水位の計測の開始タイミングの制御が、クラウドシステムにおいて２以上の装置の協働により実現される場合があってもよい。
（計測制御装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、計測制御装置１００のハードウェア構成例について説明する。
図３は、計測制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、計測制御装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５と、ディスプレイ３０６とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ３０１は、計測制御装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、計測制御装置１００から着脱可能であってもよい。
ディスプレイ３０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ３０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。ディスプレイ３０６は、例えば、タッチパネルであり、入力装置としての機能を有してもよい。
計測制御装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、計測制御装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、計測制御装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。また、計測制御装置１００は、ディスプレイ３０６を有していなくてもよい。
（実績水位テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて実績水位テーブル４００の記憶内容について説明する。実績水位テーブル４００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図４は、実績水位テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、実績水位テーブル４００は、過去時点と実績水位とのフィールドを有する。実績水位テーブル４００は、過去時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、実績水位情報がレコードとして記憶される。
過去時点のフィールドには、過去にセンサー装置１０１が水位の計測を行った時点が、過去時点として設定される。実績水位のフィールドには、過去時点におけるセンサー装置１０１による水位の計測値が、実績水位として設定される。水位の計測値の単位は、例えば、ｃｍである。水位の計測値の単位は、例えば、％であってもよい。
（予測水位テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて予測水位テーブル５００の記憶内容について説明する。予測水位テーブル５００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図５は、予測水位テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、予測水位テーブル５００は、予測時点と予測水位とのフィールドを有する。予測水位テーブル５００は、予測時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、予測水位情報がレコードとして記憶される。
予測時点のフィールドには、いつの時点の水位を予測したかを示す予測時点が設定される。予測水位のフィールドには、予測時点における水位の予測値が、予測水位として設定される。水位の予測値の単位は、例えば、ｃｍである。水位の予測値の単位は、例えば、％であってもよい。
（実績雨量テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて実績雨量テーブル６００の記憶内容について説明する。実績雨量テーブル６００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図６は、実績雨量テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、実績雨量テーブル６００は、過去時点と地域と実績雨量とのフィールドを有する。実績雨量テーブル６００は、過去時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、実績雨量情報がレコードとして記憶される。
過去時点のフィールドには、過去のいずれかの時点が、過去時点として設定される。地域のフィールドには、メッシュ状に分割された複数の地域のいずれかの地域を示す情報が設定される。実績雨量のフィールドには、過去時点の地域における雨量の計測値が、実績雨量として設定される。雨量の計測値の単位は、例えば、雨量強度である。雨量の計測値の単位は、例えば、ｍｍ／時である。
（予測雨量テーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて予測雨量テーブル７００の記憶内容について説明する。予測雨量テーブル７００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図７は、予測雨量テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、予測雨量テーブル７００は、予測時点と地域と予測雨量とのフィールドを有する。予測雨量テーブル７００は、予測時点ごとに各フィールドに情報を設定することにより、予測雨量情報がレコードとして記憶される。
予測時点のフィールドには、いつの時点の雨量を予測したかを示す予測時点が設定される。地域のフィールドには、メッシュ状に分割された複数の地域のいずれかの地域を示す情報が設定される。予測雨量のフィールドには、予測時点の地域における雨量の予測値が、予測雨量として設定される。雨量の予測値の単位は、例えば、雨量強度である。雨量の予測値の単位は、例えば、ｍｍ／時である。
（基準値テーブル８００の記憶内容）
次に、図８を用いて基準値テーブル８００の記憶内容について説明する。基準値テーブル８００は、例えば、図３に示した計測制御装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
図８は、基準値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、基準値テーブル８００は、カテゴリと、基準値と、間隔とのフィールドを有する。基準値テーブル８００は、カテゴリごとに各フィールドに情報を設定することにより、基準値情報がレコードとして記憶される。
カテゴリのフィールドには、予測ピーク値の範囲を示す情報が、カテゴリとして設定される。基準値のフィールドには、予測ピーク値がカテゴリが示す範囲に含まれる場合に対応する基準値が設定される。間隔のフィールドには、予測ピーク値がカテゴリが示す範囲に含まれる場合に対応する間隔が設定される。
（センサー装置１０１のハードウェア構成例）
次に、図９を用いて、センサー装置１０１のハードウェア構成例について説明する。
図９は、センサー装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図９において、センサー装置１０１は、ＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ネットワークＩ／Ｆ９０３と、水位センサー９０４と、バッテリー９０５とを有する。また、各構成部は、バス９００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ９０１は、センサー装置１０１の全体の制御を司る。メモリ９０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ９０１のワークエリアとして使用される。メモリ９０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ９０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ９０１に実行させる。
ネットワークＩ／Ｆ９０３は、通信回線を通じて無線通信装置２０３に接続され、無線通信装置２０３を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ９０３は、無線通信装置２０３と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ９０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
水位センサー９０４は、水位の計測を行う。水位センサー９０４は、例えば、圧力センサーであり、水位が大きくなると水量が大きくなり、水位センサー９０４にかかる圧力が大きくなることを利用し、水位の計測を行う。水位センサー９０４は、例えば、発光部と受光部とを有し、水面までの距離の計測を行うことにより水位の計測を行ってもよい。バッテリー９０５は、電力を、センサー装置１０１の各部の駆動電源として供給する。バッテリー９０５は、ハーベスタを有し、センサー装置１０１の設置箇所における外部環境のエネルギー変化に基づき発電を行うことが可能であってもよい。外部環境は、例えば、光、振動、温度、無線電波などである。また、センサー装置１０１は、水位以外の計測を行うセンサーを有してもよい。
（情報蓄積装置２０１のハードウェア構成例）
情報蓄積装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した計測制御装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。
（計測制御装置１００の機能的構成例）
次に、図１０を用いて、計測制御装置１００の機能的構成例について説明する。
図１０は、計測制御装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。計測制御装置１００は、記憶部１０００と、取得部１００１と、学習部１００２と、予測部１００３と、設定部１００４と、出力部１００５とを含む。
記憶部１０００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部１０００が、計測制御装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部１０００が、計測制御装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部１０００の記憶内容が計測制御装置１００から参照可能である場合があってもよい。
取得部１００１〜出力部１００５は、制御部となる機能である。取得部１００１〜出力部１００５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
記憶部１０００は、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶する。記憶部１０００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部１０００は、水位の計測値や水位の予測値などを記憶してもよい。水位は、例えば、対象箇所の底部から水面までの長さにより表される。水位は、例えば、満管率により表されてもよい。記憶部１０００は、例えば、図４に示した実績水位テーブル４００や図５に示した予測水位テーブル５００などを記憶してもよい。記憶部１０００は、雨量の計測値や雨量の予測値などを記憶してもよい。記憶部１０００は、例えば、図６に示した実績雨量テーブル６００や図７に示した予測雨量テーブル７００などを記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す対応情報を記憶してもよい。予測ピーク値は、一定期間の水位の予測値のうちの最大値である。第１基準値は、水位の計測を開始する水位の基準値である。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第１基準値を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と第２基準値との関係を表す対応情報を記憶してもよい。第２基準値は、水位の計測を終了する水位の基準値である。第１基準値と第２基準値とは同一であってもよい。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第２基準値が低くなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と第２基準値との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第２基準値を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測ピーク値と計測頻度との関係を表す対応情報を記憶してもよい。計測頻度は、水位の計測を行う頻度である。頻度は、単位時間当たりに水位の計測を行う回数である。計測頻度は、計測間隔により表されてもよい。対応情報は、例えば、予測ピーク値が大きい程、計測頻度が大きくなることを表す。対応情報は、具体的には、予測ピーク値と計測頻度との関係を表す数式である。
対応情報は、具体的には、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に小さい計測頻度を示す相対的に大きい計測間隔を対応付けた情報であってもよい。複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である。記憶部１０００は、例えば、図８に示した基準値テーブル８００を記憶してもよい。
記憶部１０００は、予測モデルを学習するための規則を記憶してもよい。予測モデルは、水位と雨量との関係を表すモデルである。予測モデルは、例えば、数式モデルである。数式モデルは、例えば、水位と雨量との関係を表す関数である。予測モデルは、例えば、水位の変化を予測するために用いられる。記憶部１０００は、学習した予測モデルを記憶してもよい。
取得部１００１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を各機能部に出力する。取得部１００１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶部１０００から取得し、各機能部に出力してもよい。取得部１００１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を、計測制御装置１００とは異なる装置から取得し、各機能部に出力してもよい。
学習部１００２は、予測モデルを学習する。学習部１００２は、例えば、過去の水位と雨量とに基づいて、予測モデルを学習する。学習部１００２は、機械学習により、予測モデルとして、第１時点における水位を、第１時点以前の１以上の時点の１以上の地域の雨量に係数を乗算して合計することにより算出する数式モデルを学習する。これにより、学習部１００２は、予測モデルを参照して水位を予測可能にすることができる。
予測部１００３は、水位の変化を予測する。予測部１００３は、例えば、雨量の予測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測する。予測部１００３は、具体的には、一定期間内の１以上の時点のそれぞれの時点の水位の予測値を算出し、予測水位テーブル５００を用いて記憶する。
予測部１００３は、例えば、雨量の計測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測してもよい。予測部１００３は、例えば、雨量の計測値および雨量の予測値に基づいて、学習部１００２が学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測してもよい。
予測部１００３は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定する。予測部１００３は、例えば、予測水位テーブル５００に記憶された１以上の時点のそれぞれの時点の水位の予測値のうちの最大値を、水位の予測ピーク値として特定する。これにより、予測部１００３は、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値を特定することができ、センサー装置１０１による水位の計測を制御するために利用可能にすることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の第１基準値を算出する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなるように、第１基準値を算出する。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第１基準値を算出する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、水位の第２基準値を算出する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、第２基準値が低くなるように、第２基準値を算出する。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第２基準値を算出する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を終了する終了タイミングを遅らせることができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を終了する終了タイミングを早めることができる。
設定部１００４は、予測結果に基づいて、算出した第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定する。そして、設定部１００４は、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。
設定部１００４は、例えば、予測タイミングを過ぎたか否かを監視し、予測タイミングを過ぎたことに応じて、センサー装置１０１に水位の計測の開始指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御する。設定部１００４は、例えば、予測タイミングをセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１で、予測タイミングを過ぎたか否かを監視させ、予測タイミングを過ぎたことに応じて水位の計測を開始させてもよい。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、早めに水位の計測を開始させることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、遅めに水位の計測を開始させることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、センサー装置１０１による水位の計測値に基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御する。設定部１００４は、例えば、算出した第２基準値を計測値が下回ったタイミングに基づいて、終了タイミングを制御する。
設定部１００４は、具体的には、センサー装置１０１で水位の計測が行われる都度、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する。設定部１００４は、取得した水位の計測値が第２基準値を下回ったか否かを判定し、第２基準値を下回ったことに応じて、センサー装置１０１に水位の計測の終了指示を送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御する。設定部１００４は、具体的には、第２基準値をセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１で、水位の計測値が第２基準値を下回ったか否かを監視させ、第２基準値を下回ったことに応じて水位の計測を終了させてもよい。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、遅めに水位の計測を終了させることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、早めに水位の計測を終了させることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、特定した予測ピーク値に応じて、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する。設定部１００４は、例えば、予測ピーク値が大きい程、センサー装置１０１による水位の計測頻度を高くする。設定部１００４は、具体的には、記憶部１０００が記憶した対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた計測間隔を算出する。そして、設定部１００４は、算出した計測間隔をセンサー装置１０１に送信することにより、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する。
これにより、設定部１００４は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、設定部１００４は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
設定部１００４は、一定期間の水位の変化の統計情報に基づいてセンサー装置１０１の予測消費電力を算出してもよい。これにより、設定部１００４は、センサー装置１０１の消費電力を利用者が把握可能にすることができ、監視システム２００の保守管理の予定を利用者が決定しやすくすることができる。
出力部１００５は、設定部１００４の制御にしたがってセンサー装置１０１に各種情報を送信する。出力部１００５は、例えば、開始指示をセンサー装置１０１に送信する。出力部１００５は、例えば、第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングをセンサー装置１０１に送信してもよい。出力部１００５は、例えば、終了指示をセンサー装置１０１に送信する。出力部１００５は、例えば、第２基準値をセンサー装置１０１に送信してもよい。出力部１００５は、例えば、計測間隔をセンサー装置１０１に送信する。
出力部１００５は、各機能部の処理結果を出力してもよい。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。出力部１００５は、例えば、算出した予測消費電力を出力してもよい。これにより、出力部１００５は、各機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、計測制御装置１００の管理や運用、例えば、計測制御装置１００の設定値の更新などを支援することができ、計測制御装置１００の利便性の向上を図ることができる。
ここでは、設定部１００４が、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミング、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミング、および、センサー装置１０１による水位の計測頻度を制御する場合について説明したが、これに限らない。例えば、設定部１００４が、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミング、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミング、および、センサー装置１０１による水位の計測頻度のいずれかを制御しない場合があってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、取得部１００１〜出力部１００５を有する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、学習部１００２を有さず、計測制御装置１００とは異なる装置から、予測モデルを取得する場合があってもよい。また、計測制御装置１００が、学習部１００２と予測部１００３とを有さず、計測制御装置１００とは異なる装置から、水位の予測結果を取得する場合があってもよい。
（水位の変化を予測する一例）
次に、図１１〜図２１を用いて、監視システム２００の動作例について説明する。まず、図１１および図１２を用いて、計測制御装置１００が水位の変化を予測する一例について説明する。
図１１および図１２は、水位の変化を予測する一例を示す説明図である。図１１において、計測制御装置１００は、配管１１０の水位の変化を予測するために用いられる予測モデル１１００を学習する。予測モデル１１００は、例えば、配管１１０の水位と、１以上の地域の１以上の時点の雨量との関係を表す数式モデルである。計測制御装置１００は、例えば、実績水位テーブル４００、実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００を参照し、予測モデル１１００を学習する。
計測制御装置１００は、具体的には、機械学習により、配管１１０の時点ｔの水位が、いずれの地域の雨量に影響されるか、および、時点ｔ以前のいずれの時点の雨量に影響されるかなどを解析する。雨量が配管１１０の水位に影響する地域は、例えば、配管１１０がある地域、および、配管１１０の上流に当たる配管がある地域などの少なくともいずれかの地域である。
そして、計測制御装置１００は、解析結果に基づいて、配管１１０の時点ｔの水位を、いくつかの地域の時点ｔ−１，ｔ−２，・・・，ｔ−ｎの雨量に基づいて予測する数式モデルを作成する。これにより、計測制御装置１００は、水位の変化を予測可能にすることができる。また、計測制御装置１００は、定期的に数式モデルを作成し直し、水位の変化を予測する精度の向上を図ってもよい。
ここでは、計測制御装置１００が、実績水位テーブル４００、実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００を参照する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、実績雨量テーブル６００を参照しない場合があってもよい。また、例えば、計測制御装置１００が、予測雨量テーブル７００を参照しない場合があってもよい。次に、図１２の説明に移行する。
図１２において、計測制御装置１００は、定期的に、以降の一定期間の水位の変化を予測する。計測制御装置１００は、例えば、実績雨量テーブル６００および予測雨量テーブル７００に基づいて、予測モデル１１００を参照して、一定期間内の各時点ｔ＋ｉの水位の変化を予測し、予測水位テーブル５００を用いて記憶する。ｉは、１以上の自然数である。
計測制御装置１００は、具体的には、数式モデルを参照して、時点ｔ＋ｉの水位を、１以上の地域の時点ｔ＋１，ｔ＋２，・・・，ｔ＋ｉの予測水位、および、１以上の地域の時点ｔ−ｊ，ｔ−ｊ＋１，・・・，ｔの実績水位に基づいて予測する。これにより、計測制御装置１００は、以降の一定期間の水位の変化を予測し、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値を特定可能にすることができる。
ここでは、計測制御装置１００が、予測水位および実績水位に基づいて水位を予測する場合について説明したが、これに限らない。例えば、計測制御装置１００が、予測水位を用いずに実績水位に基づいて水位を予測する場合があってもよい。また、例えば、計測制御装置１００が、実績水位を用いずに予測水位に基づいて水位を予測する場合があってもよい。
（閾値および測定間隔を決定する一例）
次に、図１３〜図１７を用いて、計測制御装置１００が水位の変化の予測結果に基づいて閾値および測定間隔を決定する一例について説明する。
図１３〜図１７は、閾値および測定間隔を決定する一例を示す説明図である。図１３において、計測制御装置１００は、水位の予測ピーク値と閾値との関係を表す対応情報として、閾値曲線１３００の関数を記憶する。閾値は、センサー装置１０１に水位の計測を開始させる第１基準値に対応する。閾値は、センサー装置１０１に水位の計測を終了させる第２基準値にも対応する。閾値曲線１３００の関数は、例えば、利用者によって特定され、計測制御装置１００に記憶される。
計測制御装置１００は、閾値曲線１３００の関数に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する閾値を算出する。計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、比較的大きい閾値を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、比較的小さい閾値を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
ここでは、閾値曲線１３００が右下がりの曲線である場合について説明したが、これに限らない。例えば、閾値曲線１３００が、予測ピーク値が所定値より小さい範囲では閾値が比較的大きい一定値になり、予測ピーク値が所定値より大きい範囲になると閾値が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、例えば、閾値曲線１３００が、予測ピーク値が０から所定値になるまでは閾値が大きくなり、予測ピーク値が所定値より大きくなると閾値が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。次に、図１４の説明に移行する。
図１４において、計測制御装置１００は、水位の予測ピーク値と測定間隔との関係を表す対応情報として、測定間隔曲線１４００の関数を記憶する。測定間隔は、センサー装置１０１の水位の計測頻度を制御するための設定値である。測定間隔曲線１４００の関数は、例えば、利用者によって特定され、計測制御装置１００に記憶される。
計測制御装置１００は、測定間隔曲線１４００の関数に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する測定間隔を算出する。計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、比較的大きい測定間隔を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、比較的小さい測定間隔を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
ここでは、測定間隔曲線１４００が右下がりの曲線である場合について説明したが、これに限らない。例えば、測定間隔曲線１４００が、予測ピーク値が所定値より小さい範囲では測定間隔が比較的大きい一定値になり、予測ピーク値が所定値より大きい範囲になると測定間隔が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、例えば、測定間隔曲線１４００が、予測ピーク値が０から所定値になるまでは測定間隔が大きくなり、予測ピーク値が所定値より大きくなると測定間隔が小さくなるような曲線であってもよい。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が所定値より小さく、水害が発生する可能性が一定以下である間、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
図１３および図１４の例では、計測制御装置１００が、閾値曲線１３００の関数や測定間隔曲線１４００の関数に基づいて、閾値および測定間隔を決定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、利用者が、閾値曲線１３００の関数や測定間隔曲線１４００の関数を予め特定することが難しい場合がある。この場合、計測制御装置１００は、図１５〜図１７に後述するように、閾値および測定間隔を決定する。
図１５において、利用者は、過去の水位の計測値と予測値とのグラフ１５００を参照し、水位のカテゴリを複数設定する。図１５の例では、利用者は、満管率０％以上３３％未満の水位のカテゴリ（低）と、満管率３３％以上６７％未満の水位のカテゴリ（中）と、満管率６７％以上の水位のカテゴリ（高）とを設定する。満管率は、配管１１０の水位の、配管１１０が満水になる水位に対する比率である。
そして、利用者は、水位のカテゴリごとに、閾値および測定間隔を対応付けた対応情報を作成し、基準値テーブル８００として計測制御装置１００に記憶させる。利用者は、例えば、上限値が大きいカテゴリ程、値が大きい閾値および値が大きい測定間隔を対応付けた対応情報を作成する。次に、図１６および図１７の説明に移行し、基準値テーブル８００に基づく閾値および測定間隔を決定する一例について説明する。
図１６において、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００が表す、水位の予測ピーク値と閾値との対応関係１６００に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する閾値を算出する。
計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する比較的大きい閾値を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する比較的小さい閾値を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。次に、図１７の説明に移行する。
図１７において、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００が表す、水位の予測ピーク値と測定間隔との対応関係１７００に基づいて、一定期間の水位の変化の予測結果から特定した水位の予測ピーク値に対応する測定間隔を算出する。
計測制御装置１００は、例えば、ケース１の予測ピーク値ｐ１を特定した場合、予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する比較的大きい測定間隔を算出する。一方で、計測制御装置１００は、例えば、ケース２の予測ピーク値ｐ２を特定した場合、予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する比較的小さい測定間隔を算出する。
これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値が大きく、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、予測ピーク値が小さく、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
図１５において、利用者は、水害対策のためには晴天時や曇天時の水位の重要度が低いと考え、カテゴリ（低）の上限値を、少なくとも晴天時や曇天時における水位の計測値の最大値より大きくしてもよい。これにより、利用者は、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
また、利用者は、グラフ１５００を参照した結果、計測値と予測値とのずれが大きく、計測値が予測値よりも大きくなる傾向があり、予測値が比較的小さくても水害が発生する可能性が大きいような場合、カテゴリ（高）の下限値をより小さくしてもよい。これにより、利用者は、水害の発生を監視しやすくすることができ、水害対策の効率化を図ることができる。
また、利用者は、グラフ１５００の過去の水位の計測値などを参照し、ポアソン分布で近似して、水位の計測値がそれぞれの水位のカテゴリに属することになる確率を算出し、長期的な計測回数を算出してもよい。これにより、利用者は、長期的なセンサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力などを予測することができ、監視システム２００を保守管理しやすくすることができる。
（センサー装置１０１を制御する一例）
次に、図１８および図１９を用いて、図１３〜図１７において決定した閾値および測定間隔に基づいて、計測制御装置１００がセンサー装置１０１を制御する一例について説明する。
図１８および図１９は、センサー装置１０１を制御する一例を示す説明図である。図１８の例は、計測制御装置１００が、ケース１の予測ピーク値ｐ１を含むカテゴリ（低）に対応する閾値および測定間隔を算出した場合の一例に対応する。図１８において、計測制御装置１００は、閾値が比較的大きいため測定開始を遅らせ、測定間隔が比較的大きいため測定頻度を少なくし、かつ、閾値が比較的大きいため測定終了を早めることができる。
このように、計測制御装置１００は、予測ピーク値が比較的小さく、水害対策における重要度が比較的小さいと判断されるケース１においては、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。また、計測制御装置１００は、測定開始を遅らせ、測定頻度を少なくしても、水害対策に対する悪影響を抑制することができる。次に、図１９の説明に移行する。
図１９の例は、計測制御装置１００が、ケース２の予測ピーク値ｐ２を含むカテゴリ（高）に対応する閾値および測定間隔を算出した場合の一例に対応する。図１９において、計測制御装置１００は、閾値が比較的小さいため測定開始を早め、測定間隔が比較的小さいため測定頻度を多くし、かつ、閾値が比較的小さいため測定終了を遅らせることができる。
このように、計測制御装置１００は、予測ピーク値が比較的大きく、水害対策における重要度が比較的大きいと判断されるケース２においては、測定開始を早め、測定頻度を多くすることができる。このため、計測制御装置１００は、利用者が、水位が上昇するタイミングや水位が上昇する速度などを把握しやすくすることができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。
また、計測制御装置１００は、利用者が、水位がピーク値になるタイミング付近での、水位の計測値の変化を把握しやすくすることができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。また、計測制御装置１００は、利用者が、水位が上昇し始めた直後から水位が減少しきる直前までの、水位の計測値の変化を把握しやすくすることができ、今後の水害対策に有用な情報を利用しやすくすることができる。
（画面を表示する一例）
次に、図２０および図２１を用いて、図１９のようにセンサー装置１０１を制御した場合に、計測制御装置１００が画面を表示する一例について説明する。
図２０および図２１は、画面を表示する一例を示す説明図である。計測制御装置１００は、センサー装置１０１を制御し、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する都度、ディスプレイ３０６の画面の表示内容を遷移させる。
図２０において、計測制御装置１００は、例えば、時点ｔ２０の水位の計測値を取得した場合、画面２０００を表示する。画面２０００は、例えば、水位の予測値の変化を表す点線、水位の計測値を表す白丸、および、水位の計測値の変化を表す実線を表示する。また、画面２０００は、決定した閾値や測定開始点を表示してもよい。
これにより、利用者は、水害が発生する可能性が大きいと判断される場合、水位が上昇し始めた直後から、水位の変化を把握し始めることができ、水位の計測値と水位の予測値とのずれの大きさを把握することができる。このため、利用者は、水位の計測値が水位の予測値より大きく、予測結果よりも水害が発生する可能性が大きいと考えられる場合、早期に水害対策を実施可能になる。次に、図２１の説明に移行する。
図２１において、計測制御装置１００は、例えば、時点ｔ２１の水位の計測値を取得した場合、画面２１００を表示する。画面２１００は、例えば、水位の予測値の変化を表す点線、水位の計測値を表す白丸、および、水位の計測値の変化を表す実線を表示する。また、画面２１００は、決定した閾値や測定開始点を表示してもよい。
これにより、利用者は、水害が発生する可能性が大きいと判断される場合、水位がピーク値になるタイミング付近での、水位の計測値の変化を把握することができ、効率よく水害対策を実施可能にすることができる。利用者は、例えば、配管１１０が満水になったか否かを把握したり、配管１１０が満水になった期間の長さを把握したりすることができる。また、利用者は、水位が上昇し始めた直後から水位が減少しきる直前までの、水位の計測値の変化を把握することができ、今後の水害対策に活用することができる。
（全体処理手順）
次に、図２２を用いて、計測制御装置１００が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
図２２は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、まず、計測制御装置１００は、実績雨量テーブル６００を取得する（ステップＳ２２０１）。次に、計測制御装置１００は、予測雨量テーブル７００を取得する（ステップＳ２２０２）。そして、計測制御装置１００は、取得した実績雨量テーブル６００、および、予測雨量テーブル７００に基づいて、予測モデルを参照して、センサー装置１０１の設置場所における水位の変化を予測する（ステップＳ２２０３）。
次に、計測制御装置１００は、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を算出する（ステップＳ２２０４）。そして、計測制御装置１００は、基準値テーブル８００に基づいて、算出した水位の予測ピーク値が属するカテゴリに対応付けられた開始閾値、終了閾値、および、水位の計測の頻度を取得する（ステップＳ２２０５）。
次に、計測制御装置１００は、水位の予測結果に基づいて、水位の予測値が取得した開始閾値を超えるタイミングを過ぎたか否かを判定する（ステップＳ２２０６）。ここで、タイミングを過ぎていない場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０６の処理に戻る。一方で、タイミングを過ぎた場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０７の処理に移行する。
ステップＳ２２０７では、計測制御装置１００は、取得した水位の計測の頻度にしたがって、センサー装置１０１に水位を計測させ、センサー装置１０１から水位の計測値を取得する（ステップＳ２２０７）。
次に、計測制御装置１００は、水位の計測値が取得した終了閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２２０８）。ここで、終了閾値以下ではない場合（ステップＳ２２０８：Ｎｏ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０７の処理に戻る。一方で、終了閾値以下である場合（ステップＳ２２０８：Ｙｅｓ）、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０９の処理に移行する。
ステップＳ２２０９では、計測制御装置１００は、センサー装置１０１に水位の計測を終了させる（ステップＳ２２０９）。そして、計測制御装置１００は、ステップＳ２２０１の処理に移行する。これにより、計測制御装置１００は、センサー装置１０１に、効率よく水位の計測を行わせることができる。
以上説明したように、計測制御装置１００によれば、水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の第１基準値を算出することができる。計測制御装置１００によれば、予測結果に基づいて、算出した第１基準値に水位が達することが予測される予測タイミングを特定し、特定した予測タイミングに基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の開始タイミングを制御することができる。
これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性の大きさを評価する指標値になる水位の予測ピーク値に応じて、水位の計測の開始タイミングを制御することができ、水位の計測の効率化を図ることを可能にすることができる。このため、計測制御装置１００は、水害対策の効率化を図ること、または、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることを可能にすることができる。
計測制御装置１００によれば、予測ピーク値が大きい程、第１基準値が低くなるように、第１基準値を算出することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を開始する開始タイミングを早めることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、予測ピーク値が大きい程、センサー装置１０１による水位の計測頻度を高くすることができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測頻度を多くすることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測頻度を少なくすることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい第１基準値を対応付けた対応情報に基づいて、特定した予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた第１基準値を算出することができる。これにより、計測制御装置１００は、予測ピーク値と第１基準値との関係を表す関数を特定しなくても、第１基準値を算出可能にすることができる。
計測制御装置１００によれば、複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値に設定することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を開始する開始タイミングを遅らせることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力を、効率よく低減することができる。
計測制御装置１００によれば、センサー装置１０１による水位の計測値に基づいて、センサー装置１０１による水位の計測の終了タイミングを制御することができる。これにより、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が大きい程、水位の計測を終了する終了タイミングを遅らせることができ、水害対策を効率よく行うことができる。また、計測制御装置１００は、水害が発生する可能性が小さい程、水位の計測を終了する終了タイミングを早めることができ、センサー装置１０１の処理負担、通信量、および、消費電力の低減化を図ることができる。
計測制御装置１００によれば、特定した予測ピーク値に応じて、水位の計測を終了する水位の第２基準値を算出することができる。計測制御装置１００によれば、算出した第２基準値を計測値が下回ったタイミングに基づいて、終了タイミングを制御することができる。これにより、計測制御装置１００は、第２基準値により終了タイミングを変化させることができる。
計測制御装置１００によれば、一定期間の水位の変化の統計情報に基づいてセンサー装置１０１の予測消費電力を算出することができる。計測制御装置１００によれば、算出した予測消費電力を出力することができる。これにより、計測制御装置１００は、利用者が、監視システム２００を保守管理しやすいようにすることができる。
計測制御装置１００によれば、過去の水位と雨量とに基づいて、水位と雨量との関係を表す予測モデルを学習することができる。計測制御装置１００によれば、雨量の予測値に基づいて、学習した予測モデルを参照して、水位の変化を予測することができる。これにより、計測制御装置１００は、自動で水位の変化を予測することができる。
なお、本実施の形態で説明した計測制御方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した計測制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した計測制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御プログラムであって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計測制御プログラム。
（付記２）前記基準値を算出する処理は、前記予測ピーク値が大きい程、前記基準値が低くなるように、前記基準値を算出する、ことを特徴とする付記１に記載の計測制御プログラム。
（付記３）前記予測ピーク値が大きい程、前記センサーによる水位の計測頻度を高くする処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の計測制御プログラム。
（付記４）前記基準値を算出する処理は、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい基準値を対応付けた対応情報に基づいて、特定した前記予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた基準値を算出する、ことを特徴とする付記２に記載の計測制御プログラム。
（付記５）前記複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である、ことを特徴とする付記４に記載の計測制御プログラム。
（付記６）前記センサーによる水位の計測値に基づいて、前記センサーによる水位の計測の終了タイミングを制御する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
（付記７）特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を終了する水位の第２基準値を算出する処理を前記コンピュータに実行させ、
前記終了タイミングを制御する処理は、算出した前記第２基準値を前記計測値が下回ったタイミングに基づいて、前記終了タイミングを制御する、ことを特徴とする付記６に記載の計測制御プログラム。
（付記８）一定期間の水位の変化の統計情報に基づいて前記センサーの予測消費電力を算出し、
算出した前記予測消費電力を出力する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
（付記９）過去の水位と雨量とに基づいて、水位と雨量との関係を表す予測モデルを学習し、
雨量の予測値に基づいて、学習した前記予測モデルを参照して、水位の変化を予測する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
（付記１０）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御方法であって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計測制御方法。
（付記１１）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御装置であって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
制御部を有することを特徴とする計測制御装置。
（付記１２）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御プログラムであって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計測制御プログラム。
（付記１３）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御方法であって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする計測制御方法。
（付記１４）水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御装置であって、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
制御部を有することを特徴とする計測制御装置。
（付記１５）水位の計測を行うセンサーと、前記センサーを制御する計測制御装置とを含み、
前記計測制御装置は、
水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御し、
前記センサーは、
前記計測制御装置の制御にしたがって、水位の計測を開始する、
ことを特徴とする計測制御システム。
１００ 計測制御装置
１０１ センサー装置
１１０ 配管
２００ 監視システム
２０１ 情報蓄積装置
２０２ 通信中継装置
２０３ 無線通信装置
２１０ ネットワーク
３００，９００ バス
３０１，９０１ ＣＰＵ
３０２，９０２ メモリ
３０３，９０３ ネットワークＩ／Ｆ
３０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５ 記録媒体
３０６ ディスプレイ
４００ 実績水位テーブル
５００ 予測水位テーブル
６００ 実績雨量テーブル
７００ 予測雨量テーブル
８００ 基準値テーブル
９０４ 水位センサー
９０５ バッテリー
１０００ 記憶部
１００１ 取得部
１００２ 学習部
１００３ 予測部
１００４ 設定部
１００５ 出力部
１３００ 閾値曲線
１４００ 測定間隔曲線
１５００ グラフ
１６００，１７００ 対応関係
２０００，２１００ 画面

Claims (15)

  1. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御プログラムであって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
    前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
    特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計測制御プログラム。
  2. 前記基準値を算出する処理は、前記予測ピーク値が大きい程、前記基準値が低くなるように、前記基準値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の計測制御プログラム。
  3. 前記予測ピーク値が大きい程、前記センサーによる水位の計測頻度を高くする処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の計測制御プログラム。
  4. 前記基準値を算出する処理は、それぞれ重複しない複数の範囲のうち、相対的に小さい上限値の範囲程、相対的に大きい基準値を対応付けた対応情報に基づいて、特定した前記予測ピーク値が含まれる範囲に対応付けられた基準値を算出する、ことを特徴とする請求項２に記載の計測制御プログラム。
  5. 前記複数の範囲のそれぞれの範囲の上限値は、少なくとも晴天時または曇天時における水位の計測値の最大値より大きい値である、ことを特徴とする請求項４に記載の計測制御プログラム。
  6. 前記センサーによる水位の計測値に基づいて、前記センサーによる水位の計測の終了タイミングを制御する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
  7. 特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を終了する水位の第２基準値を算出する処理を前記コンピュータに実行させ、
    前記終了タイミングを制御する処理は、算出した前記第２基準値を前記計測値が下回ったタイミングに基づいて、前記終了タイミングを制御する、ことを特徴とする請求項６に記載の計測制御プログラム。
  8. 一定期間の水位の変化の統計情報に基づいて前記センサーの予測消費電力を算出し、
    算出した前記予測消費電力を出力する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
  9. 過去の水位と雨量とに基づいて、水位と雨量との関係を表す予測モデルを学習し、
    雨量の予測値に基づいて、学習した前記予測モデルを参照して、水位の変化を予測する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の計測制御プログラム。
  10. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御方法であって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
    前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
    特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする計測制御方法。
  11. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御装置であって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
    前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
    特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御する、
    制御部を有することを特徴とする計測制御装置。
  12. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御プログラムであって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする計測制御プログラム。
  13. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御方法であって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする計測制御方法。
  14. 水位の計測を行うセンサーを制御する計測制御装置であって、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、前記センサーによる水位の計測頻度を制御する、
    制御部を有することを特徴とする計測制御装置。
  15. 水位の計測を行うセンサーと、前記センサーを制御する計測制御装置とを含み、
    前記計測制御装置は、
    水位の変化の予測結果に基づいて、水位の予測ピーク値を特定し、
    特定した前記予測ピーク値に応じて、水位の計測を開始する水位の基準値を算出し、
    前記予測結果に基づいて、算出した前記基準値に水位が達することが予測されるタイミングを特定し、
    特定した前記タイミングに基づいて、前記センサーによる水位の計測の開始タイミングを制御し、
    前記センサーは、
    前記計測制御装置の制御にしたがって、水位の計測を開始する、
    ことを特徴とする計測制御システム。
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