WO2016027291A1

WO2016027291A1 - 斜面監視システム、斜面安全性解析装置、方法およびプログラム

Info

Publication number: WO2016027291A1
Application number: PCT/JP2014/004303
Authority: WO
Inventors: 梓司笠原
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2014-08-21
Filing date: 2014-08-21
Publication date: 2016-02-25
Also published as: TW201621836A; TWI627611B; US20170268874A1; JP6414222B2; US10584964B2; WO2016027390A1; JPWO2016027390A1

Abstract

監視対象斜面を構成している物質層と同質の試験層を少なくとも有する試験環境から試験層の状態を変化させたときの解析式変数の各々の値および所定の第１可観測量の値を計測する解析式変数計測手段（５１）と、監視対象斜面を構成している物質層から第１可観測量と同じまたは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量の値を計測する実斜面計測手段（５２）と、試験環境から得られる各種値に基づいて、解析式変数の各々について、第２可観測量または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段（５３１）と、構築されたモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段（５３２）と、監視対象斜面から得られる第２可観測量の値を基に構築されたモデルを用いて各解析式変数の値を算出して、解析対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段（５３３）とを備える斜面監視システム。

Description

斜面監視システム、斜面安全性解析装置、方法およびプログラム

　本発明は、斜面の安全性を監視する斜面監視システム、斜面安全性解析装置、斜面監視方法および斜面監視プログラムに関する。

　斜面の安全性を評価する方法の１つに、フェレニウス法や修正フェレニウス法などの斜面安定解析式を用いて安全率を算出する方法が挙げられる。安全率は、斜面の安全性を評価する指標であって、斜面を滑落しようとする滑落力と、滑落を抑止しようとする抵抗力の比で表わされる。この値が１未満、すなわち滑落力が抵抗力よりも大きくなったときに、崩壊する可能性があると評価される。

　フェレニウス法および修正フェレニウス法は、重力に基づく滑落力と、摩擦力や粘着力等に基づく抵抗力との比である安全率を、土塊重量、間隙水圧、土塊の粘着力および内部摩擦角を用いて算出する方法である。

　斜面の安全性を監視する技術に関連して、例えば、特許文献１～特許文献４に記載されている方法がある。

特開２００４－６０３１１号公報特開２００６－１９５６５０号公報特開２００５－０３０８４３号公報特開２００２－０７００２９号公報

　斜面安定解析式を用いて斜面の安全性を評価する方法の課題は、斜面安定解析式に用いられる各変数を監視対象斜面から直接計測することが困難な点にある。例えば、修正フェレニウス法では、安全率を求めるために、土塊重量と間隙水圧とを計測することに加えて、土塊のもつ性質である粘着力および内部摩擦角を算出する必要がある。これらを監視対象斜面から直接計測するには、監視対象斜面に土塊重量を計測可能な重量計と間隙水圧を計測可能な間隙水圧計とを設置する必要があるだけでなく、粘着力と内部摩擦角とを算出するために監視対象斜面を構成している土塊の崩壊時のせん断応力を計測する必要がある。しかし、これら全てを監視対象斜面から直接計測するのは困難であるとともに、コストも高くついてしまうという問題がある。

　特許文献１に記載されている地すべり監視方法は、上記のような計測の困難さを解消するために、フェレニウス法に用いられる変数のうち、間隙水圧のみを変数とし、残余の変数すなわち土塊重量、粘着力および内部摩擦角を定数として監視対象斜面の安全率を求めて、地すべりの発生を監視または予測しようというものである。

　土塊は、土の粒子そのものと、粒子間の隙間に含まれる空気および水とで構成される。降雨により水分量が増加する過程で土の粒子間の隙間に含まれる空気が押し出され、水分の占有率が大きくなる。このとき、土塊重量が増加するとともに、土塊の性質である粘着力および内部摩擦角が変化する。しかし、これらの変動を考慮しない特許文献１に記載されている方法は算出される安全率の精度が悪くなるという問題がある。

　なお、特許文献２に記載されている方法は、伸縮計や傾斜計の値を用いて警報する方法および、雨量計により計測される雨量や地下水位計により計測される水位から土粒子間隙の水による飽和度を求めて安全率の解析に用いる方法が記載されている。しかし、伸縮計や傾斜計は斜面上の位置によって変化するケースとしないケースがあり、不正確であるという問題がある。また、これらのセンサは斜面崩壊の前兆以外のことでも変動しうるため、誤報の可能性がある。さらに、雨量計、水位計の計測値を元に浸透流解析をする場合、土の種類によって異なる浸透特性を無視することになり精度が低下することが考えられる。また、雨量計、水位計、伸縮計、および傾斜計を設置する構成であり、設置個所における設備コストが高くなるという問題がある。

　また、特許文献３に記載されている方法は、振動強度信号に基づいて監視対象斜面内の体積含水率を推算し、得られた体積含水率分布から斜面の崩壊危険度分布を推算する方法が記載されている。しかし、体積含水率の分布を推算しているが、推算した体積含水率から崩壊危険度を評価するにあたり、経験や過去の実例、地質データなどを反映させる必要があり、過去のデータの蓄積や十分な地質データが得られないと実現不可能であるという問題がある。

　また、特許文献４に記載されている方法は、監視対象斜面より計測される土質係数の実測データに基づいて力学モデルを作成する例の一つとして、土の飽和度（飽水土）の空間的分布に基づいて、重量増加およびせん断強度低下を示す物性値を推定する例が記載されている。しかし、初期データのみから力学モデルを作成する点で、本来飽和度に伴って変動する値を定数としてモデル作成するため、崩壊の危険性が高まるにつれて、算出する斜面の安全性の精度が低くなるという問題がある。

　そこで、本発明は、監視対象斜面に対する計測困難性を回避しつつ、監視対象斜面の安全性を精度よく監視または予測できる斜面監視システム、斜面安全性解析装置、斜面監視方法および斜面監視プログラムを提供することを目的とする。

　本発明による斜面監視システムは、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とを計測する解析式変数計測手段と、監視対象斜面から、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量の値を計測する実斜面計測手段と、斜面安全性解析装置とを備え、第２可観測量は、第１可観測量と同じまたは第１可観測量との関係が既知である所定の可観測量であり、斜面安全性解析装置は、解析式変数計測手段により得られる、解析式変数の各々の値と、第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、第２可観測量または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段と、解析式変数モデル化手段が構築したモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段と、実斜面計測手段により得られる第２可観測量の値と、モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段とを含むことを特徴とする。

　また、本発明による斜面安全性解析装置は、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって第１可観測量と同じもしくは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段と、解析式変数モデル化手段が構築したモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段と、監視対象斜面から計測される第２可観測量の値と、モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段とを備えたことを特徴とする。

　また、本発明による斜面監視方法は、コンピュータが、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって第１可観測量と同じもしくは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築し、コンピュータが、監視対象斜面から計測される第２可観測量の値を基に、構築されたモデルを用いて第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出することを特徴とする。

　また、本発明による斜面監視プログラムは、コンピュータに、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、試験質層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって第１可観測量と同じもしくは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する処理、および監視対象斜面から計測される第２可観測量の値を基に、構築されたモデルを用いて第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出する処理を実行させることを特徴とする。

　本発明によれば、本発明は、監視対象斜面に対する計測困難性を回避しつつ、監視対象斜面の安全性を精度よく監視または予測できる。

第１の実施形態の斜面監視システムの構成例を示すブロック図である。第１の実施形態の斜面監視システムのモデル学習フェーズにおける動作の一例を示すフローチャートである。第１の実施形態の斜面監視システムにおけるせん断試験の例を示すフローチャートである。第１の実施形態の斜面監視システムにおける加水・加振試験の例を示すフローチャートである。第１の実施形態の斜面監視システムの減衰率の算出方法の例を示すフローチャートである。第１の実施形態の斜面監視システムの減衰率の算出方法の他の例を示すフローチャートである。第１の実施形態の斜面監視システムの実斜面監視フェーズにおける動作の一例を示すフローチャートである。第２の実施形態の斜面監視システムの構成例を示すブロック図である。第２の実施形態の斜面監視システムのモデル学習フェーズにおける動作の一例を示すフローチャートである。第２の実施形態の斜面監視システムの実斜面監視フェーズにおける動作の一例を示すフローチャートである。第１の実施例にかかる斜面監視システムの構成図である。三軸圧縮試験により得られた粘着力ｃおよび内部摩擦角φの値を示す説明図である。加水・加振試験に用いるプランターの例を示す説明図である。加水・加振試験により得られた各種値を示す説明図である。監視対象斜面および監視対象斜面に設置する実斜面計測機器の例を示す説明図である。加水動作により第１の実施例の実斜面から得られた各種値を示す説明図である。第３の実施例にかかる斜面監視システムの構成図である。加水動作により第３の実施例の実斜面から得られた各種値を示す説明図である。加水動作により第３の実施例の実斜面から得られた各種値を示す説明図である。本発明による斜面監視システムの概要を示すブロック図である。

　以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下では、式（１）に示すようなフェレニウス法と呼ばれる斜面安全解析式を用いて斜面の安全性を監視および予測する場合を例に各実施形態を説明するが、本発明で用いられる斜面安全解析式はフェレニウス法に限られない。

　まず、フェレニウス法による斜面の安全性の解析方法の原理を説明する。フェレニウス法における斜面の安全性は、各分割片の斜面方向に働くせん断応力と、そのせん断応力による滑落を阻止するせん断抵抗力とを用いて算出される安全率Ｆｓによって評価される。

　ところで、地盤の強度を表す指標の１つにせん断強さがある。せん断強さは、滑落力であるせん断応力に抵抗する最大のせん断抵抗力と定義されており、クーロンの式と呼ばれる以下の式（２）によれば、土壌がもつ粘着力ｃと、せん断面上に働く垂直応力σにもとづく抵抗力（σｔａｎφ）の和で表わされる。ここで、ｓはせん断強さであり、ｔａｎφは土壌の性質を表すパラメータの１つである内部摩擦角φに基づく有効摩擦係数である。

ｓ＝ｃ＋σｔａｎφ　・・・（２）

　式（２）により示される、せん断面上に働く垂直応力σとせん断強さｓの関係は、破壊基準または破壊包絡線と呼ばれている。このような破壊基準に基づき、例えば、一面せん断試験等により、試験体（土塊等）に加える垂直荷重を変化させながら、破壊時のせん断応力を求めることにより、その試験体のもつ粘着力ｃと内部摩擦角φとを求めることができる。

　フェレニウス法において、各分割片のせん断応力は、当該分割片（土塊等）の、当該分割片に加わる重力としての重量Ｗと傾斜勾配角αとで表される（式（１）の分母参照）。一方、各分割片のせん断抵抗力は、上述したクーロンの式に基づいて、当該分割片（土塊）の、粘着力ｃと、垂直応力に基づく抵抗力（（Ｗ－ｕ）ｃｏｓα・ｔａｎφ）とで表される（式（１）の分子参照）。なお、ｕは間隙水圧である。

　土塊は、土の粒子と、粒子間の隙間に介在する間隙空気および間隙水とで構成される。土塊の重量を支える抗力として、土粒子による垂直抗力、間隙空気圧および間隙水圧が作用する。ただし、これらの力のうち、せん断強さに寄与するのは土粒子による垂直抗力のみであるため、せん断強さすなわち最大のせん断抵抗力を算出する際には、間隙水圧と間隙空気圧を土塊に加わる重力である重量から差し引いて得られる見かけの垂直応力を用いなければならない。なお、上記の式（１）では、間隙空気圧は無視できる程度であるとして省略されている。

　ところで、土壌の含水比が大きくなると、この見かけの垂直応力は小さくなる。さらに、この垂直応力に乗算または加算される係数である有効摩擦係数および粘着力は、斜面が滑落するときにせん断応力とせん断強さが釣り合うように設定される係数である。これらの値も、土壌の含水比の上昇とともに減少することがわかっている。このため、土壌の含水比が増加すると、滑落力であるせん断応力が大きくなり、抵抗力であるせん断強さが小さくなるため、斜面崩壊が起こる。

　以下の実施形態では、土壌に含まれる水分量または土壌に振動を加えたときに得られる振動波形を計測することによって、土壌の含水比の増加を検知し、それを基に斜面崩壊の危険性を評価する。土壌に含まれる水分量が増加すれば、当然、含水比が増加する。また、土壌の含水比が増加すると、単位体積当たりの質量が大きくなることにより土壌の共振周波数の値が変化する。これにより、共振周波数に関する共振尖鋭度の値も変化する。共振尖鋭度と振動波形の減衰率は反比例関係にあるため、減衰率も質量の変化に伴い変化する。したがって、土壌に含まれる水分量の変化や土壌において発生した振動波形から算出される減衰率の変化を、含水比の変化ひいては斜面崩壊の危険性の変化としてとらえることができる。

　このように、本発明では、斜面崩壊の危険性の変化を、斜面を構成する物質層（土壌等）の状態に応じて変化する所定の量（上記の例では、含水比）に影響を与える所定の可観測量（水分量や振動波形）を計測することによって捉える。これにより、その可観測量の計測だけで、監視対象斜面の安全性を精度よく監視または予測できる。なお、斜面崩壊の危険性に変化をもたらす量は、含水比に限られない。該量は、斜面を構成する物質層の状態に応じて変化する量であればよく、例えば、斜面を構成する物質層に含まれる粒子の密度や、締固め度などであってもよい。そして、実際に計測する可観測量は、該量を直接または間接的に観測できる量であれば特に限定されない。また、斜面を構成する物質層は土壌に限られず、例えば、コンクリート等であってもよい。

実施形態１．
　図１は、本実施形態の斜面監視システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す斜面監視システム１００は、各種センサ（応力センサ１０１、応力センサ１０２、水分計１０３、水分計１０４、振動センサ１０５、間隙水圧計１０６、重量計１０７および振動センサ１０８）と、第１のモデル化手段１１０と、第２のモデル化手段１２０と、モデル変換手段１３０と、モデル情報記憶手段１４０と、実斜面監視手段１５０とを備える。

　なお、本実施形態では、監視の前処理として、２種類の試験を行う。第１の試験は、第１のモデル化手段１１０におけるモデル学習に用いるデータを得るための試験であって、含水比の異なる試験層を有する試験体の各々に対して、加える垂直荷重Ｐの値を変化させながら破壊されるまでせん断力を加えてその時のせん断応力τを計測するせん断試験である。試験体は、少なくとも監視対象斜面を構成している物質層のうち崩壊するおそれのある物質層（以下、すべり層という）と略同質の物質層である試験層を有していればよい。例えば、試験体は、監視対象斜面のすべり層を構成している土砂等の物質群と略同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる試験層を有する試料であってもよい。

　第２の試験は、第２のモデル化手段１２０によるモデル学習に用いるデータを得るための試験であって、含水比を予め小さな値に調整した試験層を有する試験体を用いて該試験層に対して加水を行い、段階的に試験層に含まれる水分量を増加させていく過程で、適宜振動を加えて振動波形を取得するとともに、該試験層の重量Ｗと間隙水圧ｕを計測する加水・加振試験である。

　応力センサ１０１は、第１の試験であるせん断試験において、試験層に作用する垂直応力σを計測する。

　応力センサ１０１は、例えば、異なる含水比の試験層を有する試験体の各々に対して行うせん断試験において、該試験体に垂直荷重（圧縮力）Ｐを作用させたときに応じる応力である垂直応力σを計測し、計測結果を示す垂直応力データを出力するセンサであってもよい。

　応力センサ１０２は、第１の試験であるせん断試験において、試験層に作用するせん断応力τを計測する。応力センサ１０２は、例えば、異なる含水比の試験層を有する試験体の各々に対して行うせん断試験において、該試験体のせん断面に平行に、互いに反対向きの一対のせん断力を作用させたときに生じる応力であるせん断応力τを計測し、計測結果を示すせん断応力データを出力するセンサであってもよい。

　応力センサ１０１および応力センサ１０２は、例えば、三軸圧縮試験装置に設けられたセンサであって、該三軸圧縮試験装置を用いて行われるせん断試験において垂直応力σおよびせん断応力τを計測し、計測された垂直応力σおよびせん断応力τを各々示す垂直応力データおよびせん断応力データを、ユーザ操作に応じて出力してもよい。

　水分計１０３は、第１の試験であるせん断試験において、試験層に含まれる水分量ｍを計測する。水分計１０３は、例えば、用意された含水比が異なる試験層の各々に含まれる水分量ｍを計測し、計測結果を示す水分量データを出力するセンサであってもよい。水分計１０３は、例えば試験層が土の層である場合には、土中の水分量を計測できる計測機器であってもよい。計測される水分量の値の形式は特に問わない。例えば、体積含水率であってもよいし、重量含水率であってもよい。なお、試験体の試験層が所定の含水比になるよう予め調整されている場合など、試験層に含まれる水分量が既知の場合は、水分計１０３を省略してユーザが直接水分量データを入力することも可能である。このときの水分量ｍとして含水比を用いてもよい。

　第１のモデル化手段１１０は、含水比の異なる試験層を有する複数の試験体を用いたせん断試験により得られる粘着力ｃおよび内部摩擦角φの各々の値と、そのときの水分量ｍとに基づいて、粘着力ｃと水分量ｍの関係を規定する粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角φと水分量ｍの関係を規定する内部摩擦角－水分量モデルを構築する。

　第１のモデル化手段１１０は、より具体的には、粘着力・内部摩擦角算出手段１１１と、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２とを含む。

　粘着力・内部摩擦角算出手段１１１は、含水比が異なる試験層に対して各々せん断実験を行った結果、応力センサ１０１および応力センサ１０２より得られる垂直応力データおよびせん断応力データに基づいて、各試験層の粘着力ｃおよび内部摩擦角φを算出する。粘着力・内部摩擦角算出手段１１１は、例えば、各試験層について、垂直応力データおよびせん断応力データにより示される破壊時のせん断応力τをせん断強さｓとして、その時の垂直応力σとともに、式（２）に示されるクーロンの式に当てはめることにより、粘着力ｃおよび内部摩擦角φを算出してもよい。

　粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２は、水分計１０３より得られる各試験層の水分量ｍと、粘着力・内部摩擦角算出手段１１１によって算出された各試験層の粘着力ｃおよび内部摩擦角φとに基づいて、粘着力ｃを水分量ｍの関数としてモデル化した粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角φを水分量ｍの関数としてモデル化した内部摩擦角－水分量モデルを構築する。

　水分計１０４は、第２の試験である加水・加振試験において、試験層に含まれる水分量を計測する。水分計１０４は、例えば、試験層の水分量ｍを、常時または所定の間隔でもしくはユーザ指示に応じて計測し、計測結果を示す水分量データを出力するセンサであってもよい。

　振動センサ１０５は、第２の試験である加水・加振試験において、試験層に対して振動を加えた際に発生する振動波形を計測する。振動センサ１０５は、例えば、試験層において発生する振動波形を、常時または所定の間隔でもしくはユーザ指示に応じて計測し、計測結果を示す波形データを出力するセンサであってもよい。

　間隙水圧計１０６は、第２の試験である加水・加振試験において、試験層の間隙水圧ｕを計測する。間隙水圧計１０６は、例えば、試験層の間隙水圧ｕを、常時または所定の間隔でもしくはユーザ指示に応じて計測し、計測結果を示す間隙水圧データを出力するセンサであってもよい。

　重量計１０７は、第２の試験である加水・加振試験において、試験層の重量Ｗを計測する。重量計１０７は、例えば、試験層の重量を、常時または所定の間隔でもしくはユーザの操作に応じて計測し、計測結果を示す重量データを出力するセンサであってもよい。

　また、第２のモデル化手段１２０は、第２の試験である加水・加振試験により得られる加水過程における、重量Ｗおよび間隙水圧ｕの各々の値および波形データに基づいて、振動波形の減衰率δを算出するとともに、重量Ｗと減衰率δの関係を規定する重量－減衰率モデルおよび間隙水圧ｕと減衰率δの関係を規定する間隙水圧－減衰率モデルを構築する。また、第２のモデル化手段１２０は、第２の試験である加水・加振試験により得られる、加水過程における水分量ｍの値および波形データに基づいて、水分量ｍと振動波形の減衰率δとの関係を規定する水分量－減衰率モデルを構築する。

　第２のモデル化手段１２０は、より具体的には、減衰率算出手段１２１と、水分量モデル化手段１２２と、間隙水圧モデル化手段１２３と、重量モデル化手段１２４とを含む。

　減衰率算出手段１２１は、振動センサ１０５により得られる加水過程における振動波形を基に、加水過程における振動波形の減衰率δを算出する。

　水分量モデル化手段１２２は、水分計１０４により得られる加水過程における試験層の水分量ｍと、減衰率算出手段１２１によって算出された同過程における変動波形の減衰率δとに基づいて、水分量ｍを減衰率δの関数としてモデル化した水分量－減衰率モデルを構築する。

　なお、加水前の試験層の含水比、重量、加水量等から加水毎の試験層の水分量ｍが算出できる場合には、水分計１０４を省略してもよい。そのような場合には、例えば、水分量モデル化手段１２２が、加水前の試験層の含水比、重量、加水量等から現在の試験層の水分量ｍを算出した上で、水分量ｍを減衰率δの関数としてモデル化した水分量－減衰率モデルを構築する。このとき、水分量ｍとして含水比を用いてもよい。

　間隙水圧モデル化手段１２３は、間隙水圧計１０６により得られる加水過程における試験層の間隙水圧ｕと、減衰率算出手段１２１により得られる同過程における変動波形の減衰率δとに基づいて、間隙水圧ｕを減衰率δの関数としてモデル化した間隙水圧－減衰率モデルを構築する。

　重量モデル化手段１２４は、重量計１０７により得られる加水過程における試験層の重量Ｗと、減衰率算出手段１２１により得られる同過程における変動波形の減衰率δとに基づいて、重量Ｗを減衰率δの関数としてモデル化した重量－減衰率モデルを構築する。

　なお、加水前の試験層の含水比、重量および加水量から加水毎の試験層の重量Ｗが算出できる場合には、重量計１０７を省略してもよい。そのような場合には、例えば、重量モデル化手段１２４が、加水前の試験層の含水比、重量、加水量等から現在の試験層の重量Ｗを算出した上で、重量Ｗを減衰率δの関数としてモデル化した水分量－減衰率モデルを構築する。

　モデル変換手段１３０は、水分量モデル化手段１２２が作成した水分量－減衰率モデルに基づいて、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２が作成した粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルをそれぞれ、振動波形の減衰率δを関数とするモデルに変換する。すなわち、モデル変換手段１３０は、粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルのモデル化入力変数を水分量ｍから振動波形の減衰率δに変換して、粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルを構築する。

　モデル情報記憶手段１４０は、斜面安定解析式に用いられる変数である解析式変数の各々を解析対象斜面である実斜面で計測可能な可観測量により学習したモデルの情報として、上記の重量－減衰率モデル、間隙水圧－減衰率モデル、粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルの情報を少なくとも記憶する。

　モデル情報記憶手段１４０は、例えば、上記の各モデルについて、関数モデルを同定するパラメータや、モデル化入力変数を引数にして解析式変数の値を返す処理を実装したモジュールのアドレス等をモデルの情報として記憶してもよい。

　振動センサ１０８は、実斜面のすべり層において発生する振動波形を計測する。振動センサ１０８は、例えば、実斜面のすべり層に設置され、該すべり層において落下物または降水による加振により生じる振動波形を計測し、計測結果を示す波形データを出力するセンサであってもよい。

　実斜面監視手段１５０は、振動センサ１０８により得られる実斜面のすべり層において発生する振動波形に基づいて、実斜面の安全率を算出して、必要に応じて警報を出力する。実斜面監視手段１５０は、より具体的には、安全率算出手段１５１と、判定手段１５２と、警報手段１５３とを含む。

　安全率算出手段１５１は、振動センサ１０８より得られる実斜面のすべり層において発生した振動波形と、モデル情報記憶手段１４０に記憶されている重量－減衰率モデル、間隙水圧－減衰率モデル、粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルの情報とに基づき、該振動波形計測時の実斜面の安全率Ｆｓを算出する。安全率算出手段１５１は、具体的には、実斜面の振動波形から減衰率δを算出し、算出された減衰率δの値を基に、上記各モデルを用いて各解析式変数の値、すなわち重量Ｗ、間隙水圧ｕ、粘着力ｃおよび内部摩擦角φの値を算出し、得られた値を上記の式（１）に適用して安全率Ｆｓを算出する。

　判定手段１５２は、安全率算出手段１５１によって算出された安全率に基づき、警報を出すか否かを判定する。

　警報手段１５３は、判定手段１５２からの要求に応じて、警報を出す。

　本実施形態において、第１のモデル化手段１１０、第２のモデル化手段１２０、モデル変換手段１３０および実斜面監視手段１５０は、プログラムに従って動作するＣＰＵ等によって実現される。また、モデル情報記憶手段１４０は、記憶装置によって実現される。

　なお、図示省略しているが、本実施形態の斜面監視システム１００は、センサデータ受付手段を備え、該センサデータ受付手段が、各種センサからセンサデータ（垂直応力データ、せん断応力データ、水分量データ、波形データ等）を試験条件とともに受け付けて、必要に応じて第１のモデル化手段１１０、第２のモデル化手段１２０または実斜面監視手段１５０に出力する構成としている。なお、第１のモデル化手段１１０、第２のモデル化手段１２０または実斜面監視手段１５０といったセンサデータ処理手段が直接センサデータを受け付けてもよいし、また、これらセンサデータ処理手段がセンサと同じ装置（試験装置や監視装置等）に含まれていてもよい。

　次に、本実施形態の動作を説明する。図２～図７は、本実施形態の斜面監視システムの動作の一例を示すフローチャートである。本実施形態の動作は、大別して、モデル学習フェーズと、実斜面監視フェーズの２つのフェーズに分けることができる。なお、以下では、監視対象斜面を構成している物質層が土の層である場合を例に用いて説明するが、監視対象斜面の物質層は土の層に限られない。

　まず、モデル学習フェーズの動作について説明する。図２は、モデル学習フェーズにおける本実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図２に示す例では、まず三軸圧縮試験（せん断試験）を実施する（ステップＳ１１）。

　図３は、せん断試験の例を示すフローチャートである。図３に示すせん断試験では、初めに、所定の含水比に調整した土塊（試験体）を用意する（ステップＳ１１１）。試験体の土は、実斜面の土と同質のものを用いる。ここでは、試験体として、実斜面の土と同一の種類、乾燥密度および締固め度の土からなる土塊を、含水比を変えて複数作成する。

　次に、水分計１０３を用いて、用意した土塊の水分量を計測する（ステップＳ１１２）。

　次に、用意した土塊を、応力センサ１０１および応力センサ１０２を備えた三軸圧縮試験装置にセットして圧縮を行い、圧縮時の垂直応力σとせん断応力τを計測する（ステップＳ１１３～ステップＳ１１５）。

　必要回数に達するまで、ステップＳ１１４～Ｓ１１５の圧縮および応力測定を繰り返し実施する（ステップＳ１１６）。通常は最低３回実施する。これにより、１つの土塊に対して、少なくとも複数の垂直荷重に対応したせん断時の垂直応力データおよびせん断応力データを得る。

　モデル化必要サンプル数に達するまで、含水比を変えた土塊に対して同様の動作を行う（ステップＳ１１７）。これにより、含水比の異なる土塊の各々に対して、水分量データと、複数の垂直荷重に対応したせん断時の垂直応力データおよびせん断応力データとを得る。

　せん断試験により、含水比の異なる土塊の各々に対して、水分量データと、複数の垂直荷重に対応したせん断時の垂直応力データおよびせん断応力データとを得ると、粘着力・内部摩擦角算出手段１１１は、得られた垂直応力データおよびせん断応力データに基づいて、粘着力ｃおよび内部摩擦角φを算出する（図２のステップＳ１２）。

　次に、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２は、得られた水分量データと、算出された粘着力ｃおよび内部摩擦角φとに基づいて、水分量ｍの変化に対する粘着力ｃの変化および水分量ｍの変化に対する内部摩擦角φの変化を学習し、粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルを構築する（ステップＳ１３）。

　次に、ステップＳ１１のせん断試験で用いた土と同質、すなわち同一の種類、乾燥密度および締固め度の土からなる試験体を用いて、加水・加振試験を実施する（ステップＳ１４）。

　図４は、加水・加振試験の例を示すフローチャートである。図４に示す加水・加振試験では、初めに、せん断試験で用いた土と同一の種類、乾燥密度および締固め度の土からなり、かつ含水比が相対的に少ない土塊（試験体）を用意する（ステップＳ１２１）。ここでは、試験体として、せん断試験で用いた試験体のうち最小の含水比の試験層を有する試験体よりも少ない含水比の試験層になるように調整された土塊を作成する。

　次に、用意した土塊を、水分計１０４、振動センサ１０５、間隙水圧計１０６および重量計１０７を備える試験機にセットして、水分量ｍ、間隙水圧ｕおよび重量Ｗを計測する（ステップＳ１２２～ステップＳ１２４）。これにより、少なくとも加水前の含水比が既知の状態における土塊の水分量データ、間隙水圧データおよび重量データを得る。

　次に、土塊に振動を加えて、その振動波形を計測する（ステップＳ１２５，ステップＳ１２６）。これにより、少なくとも加水前の含水比が既知の状態における土塊の波形データを得る。

　次に、土が飽和するまで土塊に一定量ずつ加水して（ステップＳ１２７，ステップＳ１２８）、同様の計測を行う（ステップＳ１２２に戻る）。これにより、土が飽和するまでの加水過程における各状態（加水前および加水毎）の土塊の水分量データ、間隙水圧データ、重量データおよび波形データを得る。なお、「土が飽和する」とは、具体的には、土に水がしみ込まなくなる状態になることである。なお、土が飽和するまで加水を行う方法以外に、所定回数分加水を行う方法もある。

　加水・加振試験により、少なくとも１つの土塊（試験体）に対して、含水比が異なる状態における水分量データ、間隙水圧データ、重量データおよび波形データを得ると、まず、減衰率算出手段１２１が、得られた波形データに基づいて、各状態における振動波形の減衰率δを算出する（図２のステップＳ１５）。

　図５は、減衰率の算出方法の例を示すフローチャートである。減衰率算出手段１２１は、例えば、図５に示す方法により、振動波形の減衰率δを求めてもよい。図５に示す例では、減衰率算出手段１２１は、まず、得られた波形データから分析対象とする周波数領域をフィルタリングし（ステップＳ１３１）、得られた周波数領域の時系列波形データから第１ピーク値（振幅の最大値）を検出する（ステップＳ１３２）。

　次に、減衰率算出手段１２１は、検出した第１ピーク値を基準に切り出し期間を決定し、周波数領域の時系列波形データからその期間のデータを切り出す（ステップＳ１３３）。次に、減衰率算出手段１２１は、切り出した波形データから第２ピーク値（振幅の２番目に大きな値）を検出する（ステップＳ１３４）。

　次に、減衰率算出手段１２１は、検出した第１ピーク値と第２ピーク値の差分すなわちＰｅａｋｔｏＰｅａｋ値から、減衰率δを算出する（ステップＳ１３５）。このとき、第３ピーク以降の値も検出して、その前のピーク値との差分から各々減衰率を算出し、これらの平均をとってもよい。

　また、図６は、減衰率の算出方法の他の例を示すフローチャートである。減衰率算出手段１２１は、例えば、図６に示す方法により、振動波形の減衰率δを求めてもよい。図６に示す例では、減衰率算出手段１２１は、まず、得られた波形データから分析対象とする周波数領域をフィルタリングする（ステップＳ１４１）。

　減衰率算出手段１２１は、フィルタリングして得られた周波数領域の時系列波形データに対して周波数変換を施し、周波数応答を得る（ステップＳ１４２）。そして、その周波数応答におけるピーク周波数を取得する（ステップＳ１４３）。

　次いで、減衰率算出手段１２１は、得られたピーク周波数を、物理モデルから導出できる周波数応答関数の共振周波数とみなして、減衰比を変数とした周波数応答関数を生成する（ステップＳ１４４）。

　次いで、減衰率算出手段１２１は、ステップＳ１４２で得られた周波数応答のデータに対して、生成した周波数応答関数をフィッティング（近似）し、最適な減衰比を同定する（ステップＳ１４５）。減衰率算出手段１２１は、例えば、カーブ・フィッティングと呼ばれる手法を用いて、想定した周波数応答関数の解析式中の固有振動数、減衰比、振動モードなどのモーダル・パラメータを適当な値にすることにより、実測された周波数応答関数とモデルの周波数応答関数をできるだけ近似させる処理を行い、その結果得られる最適なモーダル・パラメータの１つである減衰比を、最適な減衰比として同定してもよい。そして、得られた減衰比に基づいて、減衰率δを算出する（ステップＳ１４６）。

　このようにして、減衰率算出手段１２１は、加水・加振試験によって得られた加水過程における各状態（加水前および加水毎）の波形データに基づいて、各状態の減衰率δを算出する。なお、各波形データには取得の時刻情報や所定の識別番号が付与される等によって、どの状態のときの波形データであるかが識別可能であるとする。

　ステップＳ１６では、重量モデル化手段１２４が、算出された加水過程における各状態の減衰率δと、加水・加振試験によって得られた加水過程における各状態の重量データとに基づいて、重量Ｗを減衰率δの関数として学習して、重量－減衰率モデルを構築する。また、間隙水圧モデル化手段１２３が、算出された加水過程における各状態の減衰率δと、加水・加振試験によって得られた加水過程における各状態の間隙水圧データとに基づいて、間隙水圧ｕを減衰率δの関数として学習して、間隙水圧－減衰率モデルを構築する。

　さらに、水分量モデル化手段１２２が、算出された加水過程における各状態の減衰率δと、加水・加振試験によって得られた加水過程における各状態の水分量データとに基づいて、水分量ｍを減衰率δの関数として学習して、水分量－減衰率モデルを構築する（ステップＳ１７）。

　次に、モデル変換手段１３０は、ステップＳ１７で得られた水分量－減衰率モデルを用いて、ステップＳ１３で得られた粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルを、各々減衰率をモデル化入力変数とするモデルである粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルに変換する（ステップＳ１８）。

　最後に、ステップＳ１６およびステップＳ１８で得られたモデルの情報、すなわち重量－減衰率モデル、間隙水圧－減衰率モデル、粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルの情報をモデル情報記憶手段１４０に記憶する。

　以上の動作により、４つの解析式変数の全てについて、減衰率δによる関数モデルを構築するモデル学習フェーズが完了する。なお、上記の例では、せん断試験を行った後に、加水・加振試験を行っているが、試験の順序は特に問わない。

　また、上記では、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２が、せん断試験によって状態変化時の値が得られた解析式変数（本例の場合、粘着力ｃおよび内部摩擦角φ）について、同せん断試験で得られた可観測量（本例の場合、水分量ｍ）でモデル化した後で、モデル変換手段１３０が、水分量モデル化手段１２２により構築された水分量－減衰率モデルに基づいて、実斜面で計測される可観測量である減衰率δをモデル化入力変数とするモデルに変換する例を示したが、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２が、直接、減衰率をモデル化入力変数とするモデルを構築することも可能である。

　そのような場合、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２は、上記のステップＳ１３のタイミングではなく、上記のステップＳ１８のタイミングで下記のようなモデル構築処理を行えばよい。すなわち、粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２は、２つの試験が完了して全てのデータが揃った後で、水分量モデル化手段１２２により構築される水分量－減衰率モデルを利用して、せん断試験に用いた各試験体の水分量ｍを減衰率δに変換した上で、粘着力ｃおよび内部摩擦角φを各々、減衰率δの関数として学習して粘着力－減衰率モデルおよび内部摩擦角－減衰率モデルを構築してもよい。このとき、上記のステップＳ１８の動作は省略される。なお、加水・加振試験で、粘着力ｃおよび内部摩擦角φの算出に用いた垂直応力データおよびせん断応力データを得たときと同じ条件下での波形データ、すなわち、せん断試験に用いた各試験体の水分量ｍと同じ水分量ｍのときの波形データが得られる場合には、水分量－減衰率モデルを利用せずとも水分量ｍを減衰率δに変換できるため、ステップＳ１７の水分量－減衰率モデルの構築処理も省略可能である。

　次に、実斜面監視フェーズの動作について説明する。図７は、実斜面監視フェーズにおける本実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示す例では、まず実斜面に設置された振動センサ１０８を用いて、監視対象斜面のすべり層において発生する振動波形を計測する（ステップＳ２１）。これにより、現在のすべり層の含水比に影響のある可観測量である振動波形を示す波形データを得る。

　次に、安全率算出手段１５１は、得られた波形データから対象斜面の振動波形の減衰率δを算出する（ステップＳ２２）。

　次に、安全率算出手段１５１は、算出した減衰率δに基づいて、モデル情報記憶手段１４０に記憶されている４つのモデルを用いて、監視対象斜面の振動波形計測時における４つの解析式変数の値を推定する。そして、推定された各値を斜面安定解析式に適用して、安全率Ｆｓを算出する（ステップＳ２３）。

　判定手段１５２は、算出された安全率Ｆｓに基づいて、警報を出すか否かを判定する（ステップＳ２４）。判定手段１５２は、例えば、算出された安全率Ｆｓが所定の閾値を下回っていれば、警報を出すと判定してもよい（ステップＳ２４のＹｅｓ）。

　警報手段１５３は、判定手段１５２によって警報を出すと判定された場合に、警報を出力する（ステップＳ２５）。

　ステップＳ２１～Ｓ２５の動作を、例えば、監視終了の指示があるまで繰り返す（ステップＳ２６）。

　以上のように、本実施形態によれば、予め実斜面と同質の土を用いて解析式変数全てについて、その変動の様子を、実斜面を構成する物質層（土砂等）の状態に応じて変化する可観測量から算出可能な所定の変数（ここでは、振動波形の減衰率）と結び付けて学習しておくことにより、実斜面にはその可観測量を計測可能なセンサ（振動センサ）を設けるだけで、精度よく安全率Ｆｓを算出することができる。したがって、実斜面に対する計測困難性を回避しつつ、斜面の安全性を精度よく監視することができる。

　また、本実施形態によれば、１種類のセンサ（振動センサ）を実斜面に設けるだけで、斜面の安全性を精度よく監視することができる。

実施形態２．
　次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。以下では、第１の実施形態と同様のものについては同一の符号を付し、説明を省略する。

　図８は、本発明の第２の実施形態の斜面監視システムの構成例を示すブロック図である。図８に示す斜面監視システム２００は、各種センサ（応力センサ１０１、応力センサ１０２、水分計１０３、水分計１０４、間隙水圧計１０６、重量計１０７および水分計２０８）と、第１のモデル化手段１１０と、第２のモデル化手段２２０と、モデル情報記憶手段２４０と、実斜面監視手段２５０とを備える。

　なお、本実施形態でも、監視の前処理として、２種類の試験を行う。第１の試験は、第１のモデル化手段１１０におけるモデル学習に用いるデータを得るためのせん断試験である。第２の試験は、第２のモデル化手段２２０によるモデル学習に用いるデータを得るための試験であって、含水比を小さな値に調整した試験層に対して加水を行い、段階的に水分量を増加させていく過程で、試験層に含まれる水分量ｍを取得するとともに、重量Ｗと間隙水圧ｕを計測する加水試験である。

　本実施形態において、第２のモデル化手段２２０は、加水試験により得られる、加水過程における試験層の水分量ｍ、重量Ｗおよび間隙水圧ｕの各々の値に基づいて、重量Ｗと水分量ｍの関係を規定する重量－水分量モデルおよび間隙水圧ｕと水分量ｍの関係を規定する間隙水圧－水分量モデルを構築する。

　第２のモデル化手段２２０は、より具体的には、間隙水圧モデル化手段２２３と、重量モデル化手段２２４とを含む。

　間隙水圧モデル化手段２２３は、間隙水圧計１０６により得られる加水過程における試験層の間隙水圧ｕと、水分計１０４により得られる加水過程における試験層の水分量ｍとに基づいて、間隙水圧ｕを水分量ｍの関数としてモデル化した間隙水圧－水分量モデルを構築する。

　重量モデル化手段２２４は、重量計１０７により得られる加水過程における試験層に加わる重力である重量Ｗと、水分計１０４により得られる加水過程における試験層の水分量ｍとに基づいて、重量Ｗを水分量ｍの関数としてモデル化した重量－水分量モデルを構築する。

　モデル情報記憶手段２４０は、解析式変数の各々を実斜面で計測可能な可観測量により学習したモデルの情報として、重量－水分量モデル、間隙水圧－水分量モデル、粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルの情報を少なくとも記憶する。

　モデル情報記憶手段２４０は、例えば、上記の各モデルについて、関数モデルを同定するパラメータや、モデル化入力変数を引数にして解析式変数の値を返す処理を実装したモジュールのアドレス等をモデルの情報として記憶してもよい。

　水分計２０８は、実斜面のすべり層に含まれる水分量ｍを計測する。水分計２０８は、例えば、実斜面のすべり層に設置され、該すべり層に含まれる水分量ｍを計測し、計測結果を示す水分量データを出力するセンサであってもよい。

　実斜面監視手段２５０は、水分計２０８により得られる実斜面のすべり層の水分量ｍに基づいて、実斜面の安全率を算出して、必要に応じて警報を出力する。実斜面監視手段２５０は、より具体的には、安全率算出手段２５１と、判定手段１５２と、警報手段１５３とを含む。

　安全率算出手段２５１は、水分計２０８により得られる実斜面のすべり層に含まれる水分量ｍと、モデル情報記憶手段２４０に記憶されている重量－水分量モデル、間隙水圧－水分量モデル、粘着力－水分量モデルおよび内部摩擦角－水分量モデルの情報とに基づき、該水分量計測時の実斜面の安全率Ｆｓを算出する。安全率算出手段２５１は、具体的には、実斜面の水分量ｍの値を基に、上記各モデルを用いて各解析式変数の値、すなわち重量Ｗ、間隙水圧ｕ、粘着力ｃおよび内部摩擦角φの値を算出し、得られた値を上記の式（１）に適用して安全率Ｆｓを算出する。

　また、本実施形態の安全率算出手段２５１は、水分量データに加えて、予測雨量を示す予測雨量データが入力された場合には、該水分量データと該予測雨量データとに基づき、将来の実斜面のすべり層に含まれる水分量ｍを予測して、その予測した水分量ｍを用いて、将来の実斜面の安全率Ｆｓを算出してもよい。これにより、地すべりの危険性をより早く検知できる。

　なお、水分量データと予測雨量データとから将来の水分量ｍの予測を容易にするために、例えば、重量モデル化手段２２４が、加水試験における加水量より示される累積加水量を累積降水量とみなして、各状態での水分量ｍを、累積降水量でモデル化した水分量－累積降水量モデルを構築してもよい。

　そのような場合には、安全率算出手段２５１は、水分量－累積降水量モデルを用いて、水分量データが示す現在の水分量ｍから現在の累積降水量を求めるとともに、さらに予測雨量データを用いて将来の累積降水量を求め、求めた将来の累積降水量と、水分量－累積降水量モデルとに基づいて、将来の水分量ｍを推定してもよい。このようにして、将来の水分量ｍが得られれば、各解析式変数のモデルを用いて、将来の安全率Ｆｓが求まる。

　なお、安全率Ｆｓを予測する方法として、実斜面における可観測量（本例では水分量ｍ）－累積降水量モデルを構築する以外にも、加水量を所定の単位時間あたりの降水量とみなして、該降水量に対する可観測量の変動モデルを構築してもよい。該変動モデルを利用して、実斜面から得られた現在の可観測量と予測雨量データとから将来の可観測量を予測して、将来の安全率Ｆｓを予測できる。

　次に、本実施形態の動作を説明する。図９および図１０は、本実施形態の斜面監視システムの動作の一例を示すフローチャートである。動作についても、第１の実施形態と同様のものは同じ符号を付し、説明を省略する。

　図９は、モデル学習フェーズにおける本実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、本実施形態では、加水・加振試験の代わりに、加水試験を行う（ステップＳ３１）。なお、本実施形態の加水試験は、図４に示される加水・加試験の動作のステップＳ１２５～ステップＳ１２６の動作を省略すればよい。これにより、土が飽和するまでの加水過程における各状態（加水前および加水毎）の水分量データ、間隙水圧データおよび重量データを得る。

　加水試験により、少なくとも１つの土塊（試験体）に対して、含水比が異なる状態における水分量データ、間隙水圧データおよび重量データを得ると、ステップＳ３２に進む。

　ステップＳ３２では、重量モデル化手段２２４が、加水試験によって得られた加水過程における各状態の水分量データおよび重量データに基づいて、重量Ｗを水分量ｍの関数として学習して、重量－水分量モデルを構築する。また、間隙水圧モデル化手段２２３が、加水試験によって得られた加水過程における各状態の水分量データおよび間隙水圧データに基づいて、間隙水圧ｕを水分量ｍの関数として学習して、間隙水圧－水分量モデルを構築する。

　そして、ステップＳ１３およびステップＳ３２で得られたモデルの情報、すなわち粘着力－水分量モデル、内部摩擦角－水分量モデル、重量－水分量モデルおよび間隙水圧－水分量モデルの情報をモデル情報記憶手段２４０に記憶する。

　以上の動作により、４つの解析式変数の全てについて、水分量ｍによる関数モデルを構築するモデル学習フェーズが完了する。なお、上記の例では、せん断試験を行った後に、加水試験を行っているが、試験の順序は特に問わない。

　次に、実斜面監視フェーズの動作について説明する。図１０は、実斜面監視フェーズにおける本実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、本実施形態では、まず実斜面に設置された水分計２０８を用いて、監視対象斜面のすべり層に含まれる水分量ｍを計測する（ステップＳ４１）。これにより、現在のすべり層の含水比に影響のある可観測量である水分量を示す水分量データを得る。

　本例では、次いで、予測雨量データが入力される（ステップＳ４２）。

　次に、安全率算出手段２５１は、得られた水分量データによって示される水分量ｍに基づいて、モデル情報記憶手段２４０に記憶されている４つのモデルを用いて、監視対象斜面の振動波形計測時における４つの解析式変数の値を推定する。そして、推定された各値を斜面安定解析式に適用して、安全率Ｆｓを算出する（ステップＳ４３）。

　ステップＳ４２では、安全率算出手段２５１は、さらに、水分量データと予測雨量データとに基づき、予測雨量データで予測雨量が示された将来の任意の時間の実斜面の安全率Ｆｓを算出する。

　次に、判定手段１５２は、算出された安全率Ｆｓに基づいて、警報を出すか否かを判定する（ステップＳ２４）。判定手段１５２は、例えば、算出された安全率Ｆｓの１つでも所定の閾値を下回るものがあれば、警報を出すと判定してもよい。

　以上のように、本実施形態によれば、予め実斜面と同質の土を用いて解析式変数全てについて、その変動の様子を、実斜面を構成する物質層（土砂等）の状態に応じて変化する可観測量の値（ここでは、水分量）と結び付けて学習しておくことにより、実斜面にはその可観測量を計測可能なセンサ（水分計）を設けるだけで、精度よく安全率Ｆｓを算出することができる。したがって、上述した計測困難性を回避しつつ、斜面の安全性を精度よく監視することができる。

　また、本実施形態においても、１種類のセンサ（水分計）を実斜面に設けるだけで、斜面の安全性を精度よく監視することができる。

　また、本実施形態によれば、加水試験中に波形データを取得する必要がないため、試験装置を簡素化できる。

　また、本実施形態によれば、予測雨量に基づく将来の安全率も簡単かつ精度よく算出できるので、斜面の崩壊に至る際の警報をより早く出力することができる。

　なお、第１の実施形態においても、実斜面監視手段１５０に予測雨量データを入力させて、安全率算出手段１５１に、波形データと該予測雨量データとに基づき、予測雨量データで予測雨量が示された将来の任意の時間の実斜面の安全率Ｆｓを算出させてもよい。

　なお、そのような場合において、波形データと予測雨量データとから将来の減衰率δの予測を容易にするために、例えば、減衰率算出手段１２１が、加水試験における加水量より示される累積加水量を累積降水量とみなして、各状態での減衰率δを、累積降水量でモデル化した減衰率－累積降水量モデルを構築してもよい。そのような場合には、安全率算出手段１５１は、減衰率－累積降水量モデルを用いて、現在の減衰率δから現在の累積降水量を求めるとともに、さらに予測雨量データを用いて将来の累積降水量を求め、求めた将来の累積降水量と、減衰率－累積加水量モデルとに基づいて、将来の減衰率δを推定してもよい。このようにして、将来の減衰率δが得られれば、各解析式変数のモデルを用いて、将来の安全率Ｆｓが求まる。

　なお、実斜面における可観測量（本例では減衰率δ）－累積降水量モデルを構築する以外にも、加水量を所定の単位時間あたりの降水量とみなして、該降水量に対する可観測量の変動モデルを構築してもよい。該変動モデルを利用して、実斜面から得られた現在の可観測量と予測雨量データとから将来の可観測量を予測して、将来の安全率Ｆｓを予測できる。

　次に、具体的な例を用いて上記各実施形態をより詳細に説明する。

実施例１．
　以下では、第１の実施形態の斜面監視システムの具体的な例である第１の実施例を説明する。図１１は、第１の実施例にかかる斜面監視システムの構成図である。図１１に示す斜面監視システム３００は、三軸圧縮試験装置３１と、プランター３２と、コンピュータ３３と、実斜面計測機器３４と、ディスプレイ装置３５とを備えている。

　三軸圧縮試験装置３１は、応力センサ１０１と、応力センサ１０２とを含んでいる。また、プランター３２は、水分計１０４と、振動センサ１０５と、間隙水圧計１０６とを含んでいる。また、実斜面計測機器３４は、振動センサ１０８を含んでいる。

　データを収集、処理するコンピュータ３３は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵ（図示せず）と、記憶装置としてのデータベース３３６とを備えた一般的なコンピュータである。

　本例のコンピュータ３３には、プログラムモジュールとして、粘着力・内部摩擦角算出モジュール３３１、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２、水分量対応化モジュール３３３、減衰率算出モジュール３３４、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５および実斜面監視モジュール３３７を含む斜面監視プログラムが実行可能な態様でインストールされているものとする。すなわち、コンピュータ３３は、そのような斜面監視プログラムがＣＰＵに読み込まれており、該ＣＰＵが斜面監視プログラムに含まれる各モジュールに規定されている所定の処理を実行可能な状態であるとする。

　本例において、粘着力・内部摩擦角算出モジュール３３１は、第１の実施形態における粘着力・内部摩擦角算出手段１１１に相当する。粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２は、第１の実施形態における粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２およびモデル変換手段１３０に相当する。また、水分量対応化モジュール３３３は、第１の実施形態における水分量モデル化手段１２２またはセンサデータ受付手段の一部機能に相当する。また、減衰率算出モジュール３３４は、第１の実施形態における減衰率算出手段１２１に相当する。また、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５は、第１の実施形態における間隙水圧モデル化手段１２３および重量モデル化手段１２４に相当する。また、実斜面監視モジュール３３７は、第１の実施形態における実斜面監視手段１５０すなわち安全率算出手段１５１、判定手段１５２および警報手段１５３に相当する。

　なお、本例の三軸圧縮試験装置３１は水分計１０３を備えていない。したがって、ユーザが、試験条件として予め測っておいた各試験体の試験層の水分量ｍ（含水比）等を示すデータをコンピュータ３３に入力する。同様に、プランター３２は重量計１０７を備えていない。したがって、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５が、加水前の試験層の含水比、重量および加水毎の加水量から加水毎の試験層の重量Ｗを算出する。なお、算出に必要なこれらのデータは、例えば、試験条件としてユーザがコンピュータ３３に入力すればよい。

　粘着力・内部摩擦角算出モジュール３３１は、応力センサ１０１および応力センサ１０２によって計測された計測値である垂直応力τおよびせん断応力σから、三軸圧縮試験の試験体の粘着力ｃと内部摩擦角φを算出する。

　粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２は、三軸圧縮試験の試験条件として示される三軸圧縮試験の各試験体の含水比と、算出された三軸圧縮試験の各試験体の粘着力ｃおよび内部摩擦角φと、後述の水分量対応化モジュール３３３による対応づけにより得られる三軸圧縮試験の各試験体の含水比に対応する減衰率δとに基づいて、粘着力ｃと内部摩擦角φとを各々、振動波形の減衰率δの関数としてモデル化する。

　減衰率算出モジュール３３４は、振動センサ１０５によって計測された計測値である振動波形から、加水過程における各状態での振動波形の減衰率δを算出する。

　水分量対応化モジュール３３３は、三軸圧縮試験で得られる水分量としての含水比と、少なくとも加水・加振試験で得られる減衰率δとを対応づける。本例では、水分量対応化モジュール３３３は、プランター３２において加水した量から加水過程における各状態での試験体の含水比を求め、求めた含水比とともに、加水過程における各状態でのセンサデータおよび算出した値（少なくとも減衰率δを含む）をデータベース３３６に記憶することにより三軸圧縮試験で得られる水分量としての含水比と、少なくとも加水・加振試験で得られる減衰率δとを対応づける（後述の図１４参照）。なお、三軸圧縮試験で得られる水分量と、加水・加振試験で得られる水分量とが同じデータ形式である場合には、水分量対応化モジュール３３３は、単に、加水過程における各状態でのセンサデータおよび算出した値（減衰率δ）をデータベース３３６に記憶するだけでもよい。

　なお、本例では、加水・加振試験で、粘着力ｃおよび内部摩擦角φの算出に用いた垂直応力データおよびせん断応力データを得たときと同じ条件下での波形データが得られることを前提としているが、もしそのような波形データが得られない場合には、水分量対応化モジュール３３３は、三軸圧縮試験で得られる水分量としての含水比と、減衰率δとの関係を規定した含水比－減衰率モデルを構築すればよい。

　重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５は、加水過程における各状態での、間隙水圧計１０６で計測された計測値である間隙水圧ｕ、加水量から求まる試験体の重量Ｗおよび算出された振動波形の減衰率δから、重量Ｗと間隙水圧ｕとを各々、振動波形の減衰率δの関数としてモデル化する。

　データベース３３６は、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２によってモデル化された粘着力ｃの関数モデル（粘着力－減衰率モデル）および内部摩擦角φの関数モデル（内部摩擦角－減衰率モデル）と、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５によってモデル化された重量Ｗの関数モデル（重量－減衰率モデル）および間隙水圧ｕの関数モデル（間隙水圧－減衰率モデル）との情報を記憶する。

　実斜面監視モジュール３３７は、実斜面に設置された振動センサ１０８によって計測された計測値である振動波形から減衰率δを算出し、算出された減衰率δを基に斜面の安全率Ｆｓを算出して、算出された安全率Ｆｓに基づき斜面の安全性を判定する。実斜面監視モジュール３３７は、安全性の判定結果として、例えば警報の有無を安全率Ｆｓとともに出力してもよい。

　ディスプレイ装置３５は、実斜面監視モジュール３３７の判定結果を表示する。

　次に、本実施例の動作を説明する。以下では、造成された斜面を監視対象斜面として、該斜面のすべり層を構成している物質群が土、より具体的には締固め度８５％の山砂によって構成されている場合を例とする。

　まず、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の試料を用い、複数の含水比に調整した試験体（土塊）を用意する。

　次に、三軸圧縮試験装置３１を用いて、用意した試験体の各々に対して三軸圧縮試験を実施する。

　図１２は、本例の三軸圧縮試験により得られた粘着力ｃおよび内部摩擦角φの値を示す説明図である。なお、図１２には、含水比が１４～２４％に調整された計１１個の試験体について、三軸圧縮試験により得られた粘着力ｃおよび内部摩擦角φとともに、有効摩擦係数であるｔａｎφの値が示されている。データをデータベース３３６は、上述したモデルの情報以外に、例えば図１２に示されるようなデータを記憶してもよい。

　また、図１３は、加水・加振試験に用いるプランターの例を示す説明図である。加水・加振試験は、例えば、図１３に示すような小型プランターを用いてもよい。図１３に示すプランター３２は、３つの水分計１０４（土壌水分計１０４Ａ、土壌水分計１０４Ｂおよび土壌水分計１０４Ｃ）と、２つの振動センサ１０５（振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂ）と、２つの間隙水圧計１０６（間隙水圧計１０６Ａおよび間隙水圧計１０６Ｂ）とを備えている。なお、複数の土壌水分計および振動センサは高さが異なる位置に設けられており、モデル化に用いる際にはその平均値を利用する。

　本例の加水・加振試験では、図１３に示す小型プランターを利用する。まず、図１３に示すプランター３２に、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の試料からなり、三軸圧縮試験で用いた試験体よりも小さい含水比に調整された土を盛り、試験体（盛土）を形成する。

　そのまま土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａおよび間隙水圧計１０６Ｂの値を計測するとともに、シャワーをかけ、その時の振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂの値を計測する。シャワーの強度は１００ｍｍ／ｈの降水量相当の強さとし、降水時間は５秒程度とする。なお、本例では、加水動作でもあるシャワーをかける動作が加振動作に相当する。

　引き続きシャワーによって所定の量加水した上で、上記と同様の方法で、土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａ，間隙水圧計１０６Ｂ，振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂの値を計測する。このような加水・計測サイクルを、土が飽和するまで繰り返す。

　１回の操作あたり、複数の水分量データ、間隙水圧データおよび波形データを計測する。なお、モデル学習に用いる水分量ｍおよび間隙水圧ｕは、各測定値の平均値を算出する。また、減衰率δは、得られた各波形データから図６に示す方法により求める。

　すなわち、図６に示す方法に従って、各波形データを周波数フィルタリングし、フィルタリングしたデータを周波数変換して周波数応答を取得する。そして、その周波数応答におけるピーク周波数を取得し、得られたピーク周波数を物理モデルから導出できる周波数応答関数の共振周波数として、減衰比を変数とした周波数応答関数を生成する。ここで、生成された周波数応答関数を、上記の周波数変換して得られた各周波数応答のデータに合うようにフィッティングして、最適な減衰比を同定する。そして、得られた減衰比に基づいて減衰率δを算出する。

　図１４は、本例の加水・加振試験により得られた各種値を示す説明図である。なお、図１４には、計６回の加水・計測サイクルにおいて取得された計測値（水分量ｍ、減衰率δおよび間隙水圧ｕ）、加水量、含水比、重量Ｗ等の値が示されている。図１４において、水分量の”水分計Ａ”の欄は土壌水分計１０４Ａによる計測値を表している。また、”水分計Ｂ”の欄は土壌水分計１０４Ｂによる計測値を表している。また、”水分計Ｃ”の欄は土壌水分計１０４Ｃによる計測値を表している。また、減衰率の”ＣＨ１”の欄は振動センサ１０５Ａから得られた波形データより求めた減衰率を表している。また、減衰率の”ＣＨ２”の欄は振動センサ１０５Ｂから得られた波形データより求めた減衰率を表している。また、間隙水圧の”ＣＨ１”の欄は間隙水圧計１０６Ａによる計測値を表している。また、間隙水圧の”ＣＨ２”の欄は間隙水圧計１０６Ｂによる計測値を表している。なお、表中の”［－］”は無単位を表している。

　データベース３３６は、上述したモデルの情報以外に、例えば図１４に示されるようなデータを記憶してもよい。なお、図１４において、含水比および土塊重量の値は、加水量、初期の土塊重量および初期の含水比から求めた。

　このようにして、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の土の複数の含水比に対する粘着力ｃ、内部摩擦角φ、水分量ｍ、間隙水圧ｕ、重量Ｗおよび減衰率δのデータを得ると、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２および重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５は、得られたデータを基に、解析式変数の各々について減衰率δに対する関数モデルを学習する。本例では、重量Ｗ、間隙水圧ｕ、粘着力ｃおよび内部摩擦角φについて減衰率δに対する回帰式を学習する。なお、含水比が高い場合と低い場合とで粘着力ｃの傾向が異なる場合には、回帰式の学習においてこの場合は含水比の高い部分の粘着力ｃのみを用いてもよい。すなわち、得られたデータの一部のみを用いてモデルを構築してもよい。

　次に、監視動作について説明する。本例では、図１５に示す造成した斜面を監視対象斜面（実斜面）として、本発明の斜面監視方法を評価した。図１５において四角印で示すように、造成した実斜面には３×２個の振動センサ１０８が埋設されている。この他、当該実斜面には、評価用に、３×２個の土壌水分計（丸印参照）と、４個の間隙水圧計とが埋設されている。なお、振動センサ１０８は、斜面の３個所に、各々２種類の深さ位置に埋設されている。また、土壌水分計および間隙水圧計は、振動センサ１０８のすぐ近くに配置されている。ただし、間隙水圧計については、斜面の３個所中の真ん中の位置以外の個所には浅い方の深さ位置にのみ配置した。

　斜面の監視動作としては、造成した実斜面にシャワーを用いて加水していく過程で、約２０分毎に振動センサ１０８の各々の値を計測し、振動波形の波形データを得る。そして、得られた各振動波形の波形データを基に減衰率δを求め、求めた減衰率δを基に、実斜面監視モジュール３３７が安全率Ｆｓを求めることにより、安全性を評価する。複数個所で計測している振動センサそれぞれから、減衰率を算出し、平均の値を使用してもよい。また、本例では、上記の監視動作を評価のために加水を斜面が崩壊するまで行い、斜面が崩壊した際の時刻を記録する。

　実斜面監視モジュール３３７は、６個の振動センサ１０８により計測された振動波形の波形データを基に、図６に示されるフローに従い減衰率δを算出し、算出された減衰率δから、データベース３３６に記憶されている各モデルの情報を用いて各解析式変数の値を予測し、安全率Ｆｓを算出する。そして、算出された安全率Ｆｓが１を下回った場合に斜面の崩壊の可能性ありとして、警報を出力する。なお、複数個所で計測している振動センサそれぞれから、図５に示す方法等を用いて減衰率δを算出し、平均の値を使用してもよい。

　図１６は、加水動作により本例における実斜面から得られた各種値の例を示す説明図である。図１６には、本例の実斜面に対する加水過程における波形データ取得時の経過時間、減衰率δ、時刻および安全率Ｆｓが示されている。なお、本例では、実験を開始してから７時間５９分後に斜面が崩壊した。

　図１６に示す例では、実際の斜面崩壊時間が実験開始から７時間５９分後であったのに対し、安全率Ｆｓが１を下回った時間は実験開始から７時間０６分後であった。なお、その１つ前に計測したとき（安全率が１よりも大きかったとき）の経過時間は６時間４９分であるため、実際の崩壊と警報出力との間の時間差は５３～７０分の間であることがわかる。

実施例２．
　第１の実施例では、加水・加振試験および実斜面監視時ともに、シャワーによる水の圧力を利用して加振を行ったが、以下では、加水・加振試験および実斜面監視時の加振方法として、鉄球の落下を利用する第２の実施例を説明する。第２の実施例では、第１の実施例と同一の構成に、プランター３２の直上または実斜面に設けられた振動センサの直上から、鉄球を落下する装置を追加する。

　本例でも、造成された斜面を監視対象斜面として、該斜面のすべり層を構成している物質群が土、より具体的には締固め度８５％の山砂によって構成されている場合を例とする。

　まず、第１の実施例と同様の方法で、図１２に示す、複数の含水比に対する粘着力ｃ、内部摩擦角φのデータを得て、データベース３３６に格納する。

　次に、第１の実施例と同様に、図１３に示すプランター３２内に、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の試料からなり、三軸圧縮試験で用いた試験体よりも小さい含水比に調整された試験体（盛土）を造成する。

　最初の状態のまま土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａおよび間隙水圧計１０６Ｂの値を計測するとともに、プランター３２内の試験体に向けて真上から鉄球を落下させ、その時の振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂの値を計測する。鉄球は直径１ｃｍ程度のものとし、土表面から１０ｃｍほどの高さから落下させる。なお、プランター３２の振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂが設置されている位置の真上から、鉄球を落下させるのが好ましい。

　所定の量加水した上で、上記と同様の方法で、土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａ，間隙水圧計１０６Ｂ，振動センサ１０５Ａおよび振動センサ１０５Ｂの値を計測する。このような加水・計測サイクルを、土が飽和するまで繰り返す。なお、本例の加水方法は特に問わないが、第１の実施例と同様シャワーを用いた。

　本例でも、１回の操作あたり、複数の水分量データおよび間隙水圧データを計測する。なお、モデル学習に用いる水分量ｍおよび間隙水圧ｕは、各測定値の平均値を算出する。また、含水比および（土塊）重量Ｗの値は、加水量、初期の土塊重および初期の含水比から求める。また、減衰率δは、得られた各波形データから図６に示す方法により求める。これにより、１つの試験体における複数の含水比に対する水分量ｍ、間隙水圧ｕ、重量Ｗおよび減衰率δのデータを得て、データベース３３６に格納する。

　このようにして、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の土の複数の含水比に対する粘着力ｃ、内部摩擦角φ、水分量ｍ、間隙水圧ｕ、重量Ｗおよび減衰率δのデータを得ると、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２および重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５は、得られたデータを基に、解析式変数の各々の減衰率δに対する関数モデルを学習する。モデルの学習方法は第１の実施例と同様である。

　次に、監視動作について説明する。本例でも、図１５に示す造成した斜面を監視対象斜面（実斜面）として、本発明の斜面監視方法を評価した。本例の監視動作としては、造成した実斜面にシャワーを用いて加水していく過程で、一定間隔で設置されている振動センサ１０８の各々の直上から鉄球を落下させ、そのときの振動センサ１０８の各々からの値を計測し、振動波形の波形データを得る。そして、得られた各振動波形の波形データを基に減衰率δを求め、求めた減衰率δを基に、実斜面監視モジュール３３７が安全率Ｆｓを求めることにより、安全性を評価する。複数個所で計測している振動センサそれぞれから、減衰率を算出し、平均の値を使用してもよい。本例でも約２０分毎に波形データを取得するとともに、上記の監視動作を評価のために加水を斜面が崩壊するまで行い、斜面が崩壊した際の時刻を記録する。

　本実施例によっても、第１の実施例と同様、斜面の崩壊の可能性を検知できる。

実施例３．
　以下では、第２の実施形態の斜面監視システムの具体的な例である第３の実施例を説明する。図１７は、第３の実施例にかかる斜面監視システムの構成図である。図１７に示す斜面監視システム４００は、三軸圧縮試験装置４１と、プランター４２と、コンピュータ４３と、実斜面計測機器４４と、ディスプレイ装置４５とを備えている。

　三軸圧縮試験装置４１は、第１の実施例の三軸圧縮試験装置３１と同様である。

　プランター４２は、第１の実施例のプランター３２と比べて、振動センサ１０５を備えていない点で異なる。なお、他の点は第１の実施例のプランター３２と同様である。

　実斜面計測機器４４は、水分計２０８を含んでいる。

　コンピュータ４３も、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵ（図示せず）と、記憶装置としてのデータベース４３６とを備えた一般的なコンピュータである。

　本例のコンピュータ４３には、プログラムモジュールとして、粘着力・内部摩擦角算出モジュール４３１、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール４３２、水分量対応化モジュール４３３、重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５および実斜面監視モジュール４３７を含む斜面監視プログラムが実行可能な態様でインストールされているものとする。すなわち、コンピュータ４３は、そのような斜面監視プログラムがＣＰＵに読み込まれており、該ＣＰＵが斜面監視プログラムに含まれる各モジュールに規定されている所定の処理を実行可能な状態であるとする。

　本例において、粘着力・内部摩擦角算出モジュール４３１は、第２の実施形態における粘着力・内部摩擦角算出手段１１１に相当する。粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール４３２は、第２の実施形態における粘着力・内部摩擦角モデル化手段１１２に相当する。また、重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５は、第２の実施形態における間隙水圧モデル化手段２２３および重量モデル化手段２２４に相当する。また、実斜面監視モジュール４３７は、第２の実施形態における実斜面監視手段２５０すなわち安全率算出手段２５１、判定手段１５２および警報手段１５３に相当する。

　なお、水分量対応化モジュール４３３は、上記の第２の実施形態では明示されていないが、各試験で得られる水分量と、実斜面の監視に用いる水分計２０８の計測値から得られる水分量とでデータ形式が異なる場合に、これらを対応づける。これにより、各モデル化モジュールが、各解析式変数を、実斜面の監視に用いる水分計２０８の計測値から得られる水分量でモデル化できるようにする。本例では、水分量対応化モジュール４３３は、プランター４２において加水した量から加水過程における各状態での試験体の含水比を求め、求めた含水比とともに、加水過程における各状態でのセンサデータおよび算出した値（少なくともモデル化入力変数とされる水分量としての水分計計測値の平均値を含む）をデータベース４３６に記憶することにより、三軸圧縮試験で得られる水分量としての含水比と、少なくとも加水・加振試験で得られる水分量としての水分計計測値の平均値とを対応づける（後述の図１４参照）。

　なお、本例でも、加水・加振試験で、粘着力ｃおよび内部摩擦角φの算出に用いた垂直応力データおよびせん断応力データを得たときと同じ条件下での波形データが得られることを前提としているが、もしそのような波形データが得られない場合には、水分量対応化モジュール４３３は、三軸圧縮試験で得られる水分量としての含水比と、モデル化入力変数とされる水分量ｍとしての水分計計測値の平均値との関係を規定した含水比－水分計計測値モデルを構築すればよい。

　粘着力・内部摩擦角算出モジュール４３１は、第１の実施例の粘着力・内部摩擦角算出モジュール３３１と同様である。

　粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール４３２は、試験条件として示される各試験体の含水比と、算出された各試験体の粘着力ｃおよび内部摩擦角φと、水分量対応化モジュール４３３による対応づけにより得られる三軸圧縮試験の各試験体の含水比に対応する水分計計測値（の平均値）とに基づいて、粘着力ｃと内部摩擦角φとを各々、水分量ｍより具体的には水分計計測値（の平均値）の関数としてモデル化する。

　重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５は、加水過程における各状態での、間隙水圧計１０６で計測された計測値である間隙水圧ｕ、加水量から求まる試験体の重量Ｗおよび水分計１０４で計測された計測値である水分量ｍから、重量Ｗと間隙水圧ｕとを各々、水分量ｍすなわち水分計計測値（の平均値）の関数としてモデル化する。

　データベース４３６は、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール４３２によってモデル化された粘着力ｃの関数モデル（粘着力－水分量モデル）および内部摩擦角φの関数モデル（内部摩擦角－水分量モデル）と、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５によってモデル化された重量Ｗの関数モデル（重量－水分量モデル）および間隙水圧ｕの関数モデル（間隙水圧－水分量モデル）との情報を記憶する。

　実斜面監視モジュール４３７は、実斜面に設置された水分計２０８によって計測された計測値である水分量ｍを基に斜面の安全率Ｆｓを算出して、算出された安全率Ｆｓに基づき斜面の安全性を判定する。実斜面監視モジュール４３７は、安全性の判定結果として、例えば警報の有無を安全率Ｆｓとともに出力してもよい。

　ディスプレイ装置４５は、実斜面監視モジュール４３７の判定結果を表示する。

　次に、三軸圧縮試験装置４１を用いて、第１の実施例と同様の方法により、三軸圧縮試験を実施する。そして、図１２に示すデータを得る。

　本例の加水・加振試験では、図１３に示すような小型プランターを利用する。ただし、本例のプランター４２には振動センサは不要である。小型のプランター４２に、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の試料からなり、三軸圧縮試験で用いた試験体よりも小さい含水比に調整された土を盛り、試験体（盛土）を形成する。

　そのまま土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａおよび間隙水圧計１０６Ｂの値を計測する。

　その後、シャワーにより所定の量加水した上で、上記と同様の方法で、土壌水分計１０４Ａ，土壌水分計１０４Ｂ，土壌水分計１０４Ｃ、間隙水圧計１０６Ａおよび間隙水圧計１０６Ｂの値を計測する。このような加水・計測サイクルを、土が飽和するまで繰り返す。

　本例でも、１回の操作あたり、複数の水分量データおよび間隙水圧データを計測する。なお、モデル学習に用いる水分量ｍおよび間隙水圧ｕは、各測定値の平均値を算出する。そして、図１４に示すデータ（ただし、減衰率は除く）を得る。

　このようにして、実斜面のすべり層を構成している山砂と同じ構成、乾燥密度および締固め度の土の複数の含水比に対する粘着力ｃ、内部摩擦角φ、間隙水圧ｕ、重量Ｗおよび水分量ｍのデータを得ると、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２および重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５は、得られたデータを基に、解析式変数の各々について、水分量ｍに対する関数モデルを学習する。本例では、重量Ｗ、間隙水圧ｕ、粘着力ｃおよび内部摩擦角φについて水分量ｍに対する回帰式を学習する。なお、含水比が高い場合と低い場合とで粘着力ｃの傾向が異なる場合には、回帰式の学習において含水比の高い部分の粘着力ｃのみを用いてもよい。

　次に、監視動作について説明する。本例でも、図１５に示す造成した斜面を監視対象斜面（実斜面）として、本発明の斜面監視方法を評価した。ただし、第１の実施例および第２の実施例では、評価用として説明した３×２個の土壌水分計（丸印参照）が、監視用の水分計２０８となる。

　斜面の監視動作としては、造成した実斜面にシャワーを用いて加水していく過程で、約２０分毎に各水分計２０８の値を計測し、水分量データを得る。そして、得られた各水分量データを基に、水分量ｍ（ここでは水分計計測値の平均値）を求め、求めた水分量ｍを基に、実斜面監視モジュール４３７が安全率Ｆｓを求めることにより、安全性を評価する。本例でも、上記の監視動作を評価のために加水を斜面が崩壊するまで行い、斜面が崩壊した際の時刻を記録する。

　図１８および図１９は、加水動作により本例の実斜面から得られた各種値を示す説明図である。図１８および図１９には、本例の実斜面に対する加水過程における水分量データ取得時の経過時間、各水分計計測値、その平均値である水分量ｍ、時刻および安全率Ｆｓが示されている。なお、本例では、実験を開始してから７時間５９分後に斜面が崩壊した。

　図１８および図１９に示すように、実際の斜面崩壊時間が実験開始から７時間５９分後であったのに対し、安全率が１を下回った時間は実験開始から７時間３９分後であった。なお、その１つ前に計測したとき（安全率が１よりも大きかったとき）の経過時間は７時間２２分であるため、実際の崩壊と警報出力との間の時間差は２０～３７分の間であることがわかる。

実施例４．
　以下では、第１の実施例の構成に通信手段を追加した第４の実施例を説明する。通信手段は、例えば、インターネット回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）などを介して監視斜面がある地域の予測雨量データを受信する。

　本実施例では、実斜面の深さを計測し、プランター３２に盛る土の深さを合わせる。実斜面の深さとして、例えば、実斜面を構成している物質層ごとの界面の深さを計測してもよい。この条件下で第１の実施例と同様の方法で、プランター３２に加水し、加振した際の波形データを取得する。このとき、加水した量を記録する。

　また、本実施例では、減衰率算出モジュール３３４が、記録した加水量より算出される累積加水量を累積降水量とみなして、算出した減衰率δを、累積降水量による関数モデルとして学習することにより、減衰率－累積降水量モデルを構築する。なお、他の点は第１の実施例と同様である。

　実斜面での監視時、実斜面監視モジュール３３７は、第１の実施例と同様、各振動センサ１０８から振動波形を示す波形データを各々取得し、減衰率δ（平均値）を算出する。そして、算出した減衰率δを基に、各解析式変数の値を算出して、安全率Ｆｓを算出する。また、本実施例では、実斜面監視モジュール３３７は、この動作と並行して、通信手段を経由して予測雨量データを取得し、取得した予測雨量データと上記の減衰率－累積降水量モデルとに基づいて、将来の減衰率δを予測する。そして、予測した将来の減衰率δを基に、各解析式変数の値を算出して、将来の安全率Ｆｓを予測（算出）する。

実施例５．
　以下では、第１の実施例の構成に通信手段を追加した第５の実施例を説明する。通信手段は、例えば、インターネット回線や無線ＬＡＮなどを介して監視斜面がある地域の予測雨量データを受信する。

　本実施例でも、実斜面の深さを計測し、プランター３２に盛る土の深さを合わせる。実斜面の深さとして、例えば、実斜面を構成している物質層ごとの界面の深さを計測してもよい。この条件下で第１の実施例と同様の方法で、プランター３２に加水し、加振した際の波形データを取得する。このとき、加水した量を記録する。

　本実施例では、減衰率算出モジュール３３４が、加水量を降水量とみなして、土の特性に合わせて、該降水量に対する減衰率の変動モデルを構築する。なお、他の点は第１の実施例と同様である。

　実斜面での監視時、実斜面監視モジュール３３７は、第１の実施例と同様、各振動センサ１０８から振動波形を示す波形データを各々取得し、減衰率δ（平均値）を算出する。そして、算出した減衰率δを基に、各解析式変数の値を算出して、安全率Ｆｓを算出する。また、本実施例では、実斜面監視モジュール３３７は、この動作と並行して、通信手段を経由して予測雨量データを取得し、取得した予測雨量データを基に、上記の降水量に対する減衰率の変動モデルを用いて、将来の減衰率δを予測する。そして、予測した将来の減衰率δを基に、各解析式変数の値を算出して、将来の安全率Ｆｓを予測（算出）する。

実施例６．
　以下では、第３の実施例の構成に通信手段を追加した第６の実施例を説明する。通信手段は、例えば、インターネット回線や無線ＬＡＮなどを介して監視斜面がある地域の予測雨量データを受信する。

　本実施例では、実斜面の深さを計測し、プランター４２に盛る土の深さを合わせる。実斜面の深さとして、例えば、実斜面を構成している物質層ごとの界面の深さを計測してもよい。この条件下で第１の実施例と同様の方法で、プランター４２に加水し、各状態における水分量データを取得する。このとき、加水した量を記録する。

　また、本実施例では、水分量対応化モジュール４３３または重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５が、記録した加水量より算出される累積加水量を累積降水量とみなして、取得した水分計１０４の測定値である水分量ｍを、累積降水量による関数モデルとして学習することにより、水分量－累積降水量モデルを構築する。なお、他の点は第３の実施例と同様である。

　実斜面での監視時、実斜面監視モジュール４３７は、第３の実施例と同様、各水分計２０８から水分量を示す水分量データを各々取得し、水分量ｍ（水分計計測値の平均値）を算出する。そして、算出した水分量ｍの平均値を基に、各解析式変数の値を算出して、安全率Ｆｓを算出する。また、本実施例では、実斜面監視モジュール４３７は、この動作と並行して、通信手段を経由して予測雨量データを取得し、取得した予測雨量データと上記の水分量－累積降水量モデルとに基づいて、将来の水分量ｍを予測する。そして、予測した将来の水分量ｍを基に、各解析式変数の値を算出して、将来の安全率Ｆｓを予測（算出）する。

実施例７．
　以下では、第３の実施例の構成に通信手段を追加した第７の実施例を説明する。通信手段は、例えば、インターネット回線や無線ＬＡＮなどを介して監視斜面がある地域の予測雨量データを受信する。

　本実施例でも、実斜面の深さを計測し、プランター４２に盛る土の深さを合わせる。実斜面の深さとして、例えば、実斜面を構成している物質層ごとの界面の深さを計測してもよい。この条件下で第１の実施例と同様の方法で、プランター４２に加水し、各状態における水分量データを取得する。このとき、加水した量を記録する。

　また、本実施例では、水分量対応化モジュール４３３または重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５が、記録された加水量を降水量とみなして、土の特性に合わせて、該降水量に対する水分量ｍの変動モデルを構築する。なお、他の点は第３の実施例と同様である。

　実斜面での監視時、実斜面監視モジュール４３７は、第３の実施例と同様、各水分計２０８から水分量を示す水分量データを各々取得し、水分量ｍ（水分計計測値の平均値）を算出する。そして、算出した水分量ｍを基に、各解析式変数の値を算出して、安全率Ｆｓを算出する。また、本実施例では、実斜面監視モジュール４３７は、この動作と並行して、通信手段を経由して予測雨量データを取得し、取得した予測雨量データを基に、上記の降水量に対する水分量の変動モデルを用いて、将来の水分量ｍを予測する。そして、予測した将来の水分量ｍを基に、各解析式変数の値を算出して、将来の安全率Ｆｓを予測（算出）する。

　次に、本発明の概要を説明する。図２０は、本発明による斜面監視システムの概要を示すブロック図である。

　図２０に示すように、本発明による斜面監視システムは、解析式変数計測手段５１と、実斜面計測手段５２と、斜面安全性解析装置５３とを備えている。

　また、斜面安全性解析装置５３は、解析式変数モデル化手段５３１と、モデル情報記憶手段５３２と、安全率算出手段５３３とを含んでいる。

　解析式変数計測手段５１（例えば、三軸圧縮装置３１、プランター３２、三軸圧縮装置４１、プランター４２等）は、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とを計測する。

　実斜面計測手段５２（例えば、実斜面計測機器３３、実斜面計測機器４３等）は、監視対象斜面から、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量の値を計測する。ここで、第２可観測量は、第１可観測量と同じまたは第１可観測量との関係が既知である所定の可観測量である。

　解析式変数モデル化手段５３１（例えば、第１のモデル化手段１１０、第２のモデル化手段１２０、第１のモデル化手段２１０、第２のモデル化手段２２０、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール３３２、水分量対応化モジュール３３３、重量・間隙水圧モデル化モジュール３３５、粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール４３２、水分量対応化モジュール４３３、重量・間隙水圧モデル化モジュール４３５等）は、解析式変数計測手段５１により得られる、解析式変数の各々の値と、第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、第２可観測量または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する。

　モデル情報記憶手段５３２（例えば、モデル情報記憶手段１４０、モデル情報記憶手段２４０、データベース３３６、データベース４３６等）は、解析式変数モデル化手段５３１が構築したモデルの情報を記憶する。

　安全率算出手段５３３（例えば、安全率算出手段１５１、安全率算出手段２５１、実斜面監視モジュール３３７、実斜面監視モジュール４３７等）は、実斜面計測手段５２により得られる第２可観測量の値と、モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出する。

　このような特徴的要素を備えているので、監視対象斜面に対する計測困難性を回避しつつ、該斜面の安全性を精度よく監視することができる。例えば、本発明によれば、例えば、実斜面計測手段５２として１種類のセンサを監視対象斜面に設けるだけで、該斜面の安全性を精度よく監視することができる。

　また、第１可観測量および第２可観測量は、計測対象の物質層の含水比に影響する可観測量であってもよい。

　また、解析式変数計測手段は、解析式変数計測手段は、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層において発生する振動波形を計測する振動センサを少なくとも含み、実斜面計測手段は、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層において発生する振動波形を計測する振動センサを含み、解析式変数モデル化手段は、解析式変数の各々について、第２可観測量から算出可能な第３変数である減衰率との関係を規定するモデルを構築してもよい。

　また、該振動センサは、計測対象の物質層において落下物または降水により発生する振動の波形である振動波形を計測する振動センサであってもよい。

　また、解析式変数計測手段は、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層に含まれる水分量を計測する水分計を含み、実斜面計測手段は、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層に含まれる水分量を計測する水分計を含み、解析式変数モデル化手段は、解析式変数の各々について、第２可観測量である水分量との関係を規定するモデルを構築してもよい。

　また、解析変数計測手段は、少なくとも２つの異なる試験のうちの第１試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、第２可観測量とは異なる第１可観測量を測定する第１試験解析変数計測手段と、少なくとも２つの異なる試験のうちの第２試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、第１試験の第１可観測量と同じ可観測量と、第２可観測量と同じ可観測量とを含む２種以上の第１可観測量の値を計測する第２試験解析変数計測手段とを含み、解析式変数モデル化手段は、第１試験解析変数計測手段により得られる、解析式変数の値と、第２可観測量とは異なる第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、該第１可観測量との関係を規定するモデルを構築する第１解析式変数モデル化手段と、第２試験解析変数計測手段により得られる、解析式変数の値と、第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築する第２解析式変数モデル化手段と、第２試験解析変数計測手段により得られる、第１試験の第１可観測量と同じ第１可観測量の値と、第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、第１試験と同じ第１可観測量について、第２可観測量または第３の変数との関係を規定するモデルを構築する第１可観測量モデル化手段と、第１可観測量モデル化手段によって構築されたモデルを用いて、第１解析式変数モデル化手段が構築されたモデルを、第２可観測量または第３変数をモデル化入力変数とするモデルに変換するモデル変換手段とを有していてもよい。

　また、解析式変数モデル化手段は、解析式変数の少なくとも１つについて、試験層の状態を変化させたときの、該解析式変数の値のうち所定の条件を満たす一部の値と、第１可観測量の値とに基づいて、第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築してもよい。

　また、解析式変数計測手段は、加水により試験層の状態を変化させたときの、解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とを計測し、斜面安全性解析装置は、解析式変数計測手段により得られる第１可観測量の値と、該値を計測したときの加水量とに基づいて、解析式変数モデル化手段が各解析式変数のモデル化に用いるモデル化入力変数である第２可観測量または第３変数の、累積降水量との関係を規定したモデルまたは所定の単位時間あたりの予測雨量に対する変動モデルを構築するモデル化入力変数モデル化手段と、モデル化入力変数モデル化手段が構築したモデルと、実斜面計測手段により得られた第２可観測量の値と、予測雨量データとに基づいて、将来の安全率を予測する安全率予測手段とを含んでいてもよい。

　また、上記の実施形態の一部または全部は、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）監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって第１可観測量と同じもしくは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段と、解析式変数モデル化手段が構築したモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段と、監視対象斜面から計測される第２可観測量の値と、モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段とを備えたことを特徴とする斜面安全性解析装置。

　（付記２）コンピュータが、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって第１可観測量と同じもしくは第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築し、コンピュータが、監視対象斜面から計測される第２可観測量の値を基に、構築されたモデルを用いて第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、斜面安定解析式を用いて監視対象斜面の安全率を算出することを特徴とする斜面監視方法。

　（付記３）第１可観測量および第２可観測量が、計測対象の物質層の含水比に影響する可観測量である付記２に記載の斜面監視方法。

　（付記４）試験環境には、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層において発生する振動波形を計測する振動センサが設置されており、監視対象斜面には、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層において発生する振動波形を計測する振動センサが設置されており、コンピュータが、試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、解析式変数の各々の値と、試験層において発生する振動波形の波形データとに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成している物質層において発生する振動波形の減衰率との関係を規定するモデルを構築する付記２に記載の斜面監視方法。

　（付記５）試験環境には、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層に含まれる水分量を計測する水分計が設置されており、監視対象斜面には、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層に含まれる水分量を計測する水分計が設置されており、コンピュータが、試験環境から計測される、試験層の状態を変化させたときの、解析式変数の各々の値と、試験層に含まれる水分量の値とに基づいて、解析式変数の各々について、監視対象斜面を構成する物質層に含まれる水分量との関係を規定するモデルを構築する付記２に記載の斜面監視方法。

　（付記６）コンピュータが、少なくとも２つの異なる試験のうちの第１試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、第２可観測量とは異なる第１可観測量を測定した結果と、少なくとも２つの異なる試験のうちの第２試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、第１試験の第１可観測量と同じ可観測量と、第２可観測量と同じ可観測量とを含む２種以上の第１可観測量の値を計測した結果とを入力し、コンピュータが、第１試験の結果得られる、解析式変数の値と、第２可観測量とは異なる第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、該第１可観測量との関係を規定するモデルを構築し、コンピュータが、第２試験の結果得られる、解析式変数の値と、第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築し、コンピュータが、第２試験の結果得られる、第１試験の第１可観測量と同じ第１可観測量の値と、第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、第１試験と同じ第１可観測量について、第２可観測量または第３の変数との関係を規定するモデルである第１可観測量モデルを構築し、コンピュータが、構築された第１可観測量モデルを用いて、第１解析式変数モデル化手段が構築されたモデルを、第２可観測量または第３変数をモデル化入力変数とするモデルに変換する付記２から付記５のうちのいずれかに記載の斜面監視方法。

　（付記７）コンピュータが、解析式変数の少なくとも１つについて、試験層の状態を変化させたときの、該解析式変数の値のうち所定の条件を満たす一部の値と、第１可観測量の値とに基づいて、第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築する付記２から付記６のうちのいずれかに記載の斜面監視方法。

　（付記８）コンピュータが、試験環境から計測される、加水により試験層の状態を変化させたときの、第１可観測量の値と、該値を計測したときの加水量とに基づいて、各解析式変数のモデル化に用いるモデル化入力変数である第２可観測量または第３変数の、累積降水量との関係を規定したモデルまたは所定の単位時間あたりの予測雨量に対する変動モデルを構築し、コンピュータが、構築されたモデル化入力変数である第２可観測量または第３変数のモデルと、監視対象斜面から計測される第２可観測量の値と、予測雨量データとに基づいて、将来の安全率を予測する付記２から付記７のうちのいずれかに記載の斜面監視方法。

　以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　本発明は、フェレニウス法に限らず、所定の斜面安全解析式を用いて斜面を監視するシステムであれば、好適に適用可能である。

　１００、２００、３００、４００　斜面監視システム
　１０１、１０２　応力センサ
　１０３、１０４、２０８　水分計
　１０４Ａ、１０４Ｂ、１０４Ｃ　土壌水分計
　１０５、１０５Ａ、１０５Ｂ、１０８　振動センサ
　１０６、１０６Ａ、１０６Ｂ　間隙水圧計
　１０７　重量計
　１１０　第１のモデル化手段
　１１１　粘着力・内部摩擦角算出手段
　１１２　粘着力・内部摩擦角モデル化手段
　１２０、２２０　第２のモデル化手段
　１２１　減衰率算出手段
　１２２　水分量モデル化手段
　１２３、２２３　間隙水圧モデル化手段
　１２４、２２４　重量モデル化手段
　１３０　モデル変換手段
　１４０、２４０　モデル情報記憶手段
　１５０、２５０　実斜面監視手段
　１５１、２５１　安全率算出手段
　１５２　判定手段
　１５３　警報手段
　３１、４１　三軸圧縮試験装置
　３２、４２　プランター
　３３、４３　コンピュータ
　３４、４４　実斜面計測機器
　３５、４５　ディスプレイ装置
　３３１、４３１　粘着力・内部摩擦角算出モジュール
　３３２、４３２　粘着力・内部摩擦角モデル化モジュール
　３３３、４３３　水分量対応化モジュール
　３３４　減衰率算出モジュール
　３３５、４３５　重量・間隙水圧モデル化モジュール
　３３６、４３６　データベース
　３３７、４３７　実斜面監視モジュール
　５１　解析式変数計測手段
　５２　実斜面計測手段
　５３　斜面安全性解析装置
　５３１　解析式変数モデル化手段
　５３２　モデル情報記憶手段
５３３　安全率算出手段

Claims

　監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から、前記試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、前記試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とを計測する解析式変数計測手段と、
　前記監視対象斜面から、前記監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量の値を計測する実斜面計測手段と、
　斜面安全性解析装置とを備え、
　前記第２可観測量は、前記第１可観測量と同じまたは前記第１可観測量との関係が既知である所定の可観測量であり、
　前記斜面安全性解析装置は、
　前記解析式変数計測手段により得られる、前記解析式変数の各々の値と、前記第１可観測量の値とに基づいて、前記解析式変数の各々について、前記第２可観測量または前記第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段と、
　前記解析式変数モデル化手段が構築したモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段と、
　前記実斜面計測手段により得られる前記第２可観測量の値と、前記モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、前記第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、前記斜面安定解析式を用いて前記監視対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段とを含む
　ことを特徴とする斜面監視システム。
　第１可観測量および第２可観測量は、計測対象の物質層の含水比に影響する可観測量である
　請求項１に記載の斜面監視システム。
　解析式変数計測手段は、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層において発生する振動波形を計測する振動センサを少なくとも含み、
　実斜面計測手段は、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層において発生する振動波形を計測する振動センサを含み、
　解析式変数モデル化手段は、解析式変数の各々について、前記第２可観測量から算出可能な第３変数である減衰率との関係を規定するモデルを構築する
　請求項１または請求項２に記載の斜面監視システム。
　解析式変数計測手段は、第１可観測量の少なくとも１つとして、試験層に含まれる水分量を計測する水分計を含み、
　実斜面計測手段は、第２可観測量として、監視対象斜面を構成している物質層に含まれる水分量を計測する水分計を含み、
　解析式変数モデル化手段は、解析式変数の各々について、前記第２可観測量である前記水分量との関係を規定するモデルを構築する
　請求項１または請求項２に記載の斜面監視システム。
　解析変数計測手段は、
　少なくとも２つの異なる試験のうちの第１試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、第２可観測量とは異なる第１可観測量を測定する第１試験解析変数計測手段と、
　少なくとも２つの異なる試験のうちの第２試験において、解析式変数のうちの少なくとも１つの値とともに、前記第１試験の第１可観測量と同じ可観測量と、前記第２可観測量と同じ可観測量とを含む２種以上の第１可観測量の値を計測する第２試験解析変数計測手段とを含み、
　解析式変数モデル化手段は、
　第１試験解析変数計測手段により得られる、前記解析式変数の値と、前記第２可観測量とは異なる第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、該第１可観測量との関係を規定するモデルを構築する第１解析式変数モデル化手段と、
　前記第２試験解析変数計測手段により得られる、前記解析式変数の値と、前記第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、該解析式変数について、前記第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築する第２解析式変数モデル化手段と、
　前記第２試験解析変数計測手段により得られる、前記第１試験の第１可観測量と同じ第１可観測量の値と、前記第２可観測量と同じ第１可観測量の値とに基づいて、前記第１試験と同じ第１可観測量について、前記第２可観測量または前記第３の変数との関係を規定するモデルを構築する第１可観測量モデル化手段と、
　前記第１可観測量モデル化手段によって構築されたモデルを用いて、前記第１解析式変数モデル化手段が構築されたモデルを、前記第２可観測量または前記第３変数をモデル化入力変数とするモデルに変換するモデル変換手段とを有する
　請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の斜面監視システム。
　解析式変数モデル化手段は、解析式変数の少なくとも１つについて、試験層の状態を変化させたときの、該解析式変数の値のうち所定の条件を満たす一部の値と、第１可観測量の値とに基づいて、前記第２可観測量または第３変数との関係を規定するモデルを構築する
　請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の斜面監視システム。
　解析式変数計測手段は、加水により試験層の状態を変化させたときの、解析式変数の各々の値と、前記試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とを計測し、
　斜面安全性解析装置は、
　解析式変数計測手段により得られる第１可観測量の値と、該値を計測したときの加水量とに基づいて、解析式変数モデル化手段が各解析式変数のモデル化に用いるモデル化入力変数である第２可観測量または第３変数の、累積降水量との関係を規定したモデルまたは所定の単位時間あたりの予測雨量に対する変動モデルを構築するモデル化入力変数モデル化手段と、
　前記モデル化入力変数モデル化手段が構築したモデルと、実斜面計測手段により得られた前記第２可観測量の値と、予測雨量データとに基づいて、将来の安全率を予測する安全率予測手段とを含む
　請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の斜面監視システム。
　監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、前記試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、前記試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、前記解析式変数の各々について、前記監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって前記第１可観測量と同じもしくは前記第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または前記第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する解析式変数モデル化手段と、
　前記解析式変数モデル化手段が構築したモデルの情報を記憶するモデル情報記憶手段と、
　前記監視対象斜面から計測される前記第２可観測量の値と、前記モデル情報記憶手段に記憶されているモデルの情報とに基づいて、前記第２可観測量の値を計測したときの前記各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、前記斜面安定解析式を用いて前記監視対象斜面の安全率を算出する安全率算出手段とを備えた
　ことを特徴とする斜面安全性解析装置。
　コンピュータが、監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、前記試験層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、前記試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、前記解析式変数の各々について、前記監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって前記第１可観測量と同じもしくは前記第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または前記第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築し、
　コンピュータが、前記監視対象斜面から計測される前記第２可観測量の値を基に、構築された前記モデルを用いて前記第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、前記斜面安定解析式を用いて前記監視対象斜面の安全率を算出する
　ことを特徴とする斜面監視方法。
　コンピュータに、
　監視対象斜面を構成している物質層と同一の種類、乾燥密度および締固め度を有する物質群からなる物質層である試験層を少なくとも有する試験環境から計測される、前記試験質層の状態を変化させたときの、所定の斜面安定解析式に必要となる変数である解析式変数の各々の値と、前記試験層の状態に応じて変化する所定の第１可観測量の値とに基づいて、前記解析式変数の各々について、前記監視対象斜面を構成している物質層の状態に応じて変化する所定の第２可観測量であって前記第１可観測量と同じもしくは前記第１可観測量との関係が既知である所定の第２可観測量、または前記第２可観測量から算出可能な所定の第３変数との関係を規定するモデルを構築する処理、および
　前記監視対象斜面から計測される前記第２可観測量の値を基に、構築された前記モデルを用いて前記第２可観測量の値を計測したときの各解析式変数の値を算出し、算出された各解析式変数の値を基に、前記斜面安定解析式を用いて前記監視対象斜面の安全率を算出する処理
　を実行させるための斜面監視プログラム。