WO2019106726A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2019106726A1
WO2019106726A1 PCT/JP2017/042669 JP2017042669W WO2019106726A1 WO 2019106726 A1 WO2019106726 A1 WO 2019106726A1 JP 2017042669 W JP2017042669 W JP 2017042669W WO 2019106726 A1 WO2019106726 A1 WO 2019106726A1
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WO
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water level
measurement
measurement control
predicted
value
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PCT/JP2017/042669
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English (en)
French (fr)
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千葉　洋
鈴木　貴志
祐輔 樋田
裕 中川
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富士通株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
    • G01F23/80—Arrangements for signal processing
    • G01F23/802—Particular electronic circuits for digital processing equipment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
    • G01F23/80—Arrangements for signal processing

Definitions

  • the present invention relates to a measurement control program, a measurement control method, a measurement control device, and a measurement control system.
  • a monitoring system in which a water level sensor is installed in a river or a sewer, and monitoring of rising water or flooding of the river or the sewer based on the measurement value of the water level sensor, and performing a flood countermeasure.
  • the water level sensor may be battery-mounted to simplify installation of the monitoring system.
  • precipitation is predicted for each water collection area based on a short-term rainfall prediction value, and the amount of runoff of water flowing from the water collection area to the river based on the precipitation quantity predicted for each water collection area
  • a technology for measuring the water level in the pipe from above without contact by means of a water level measurement unit that is detachably attached to the through holes penetrating in the upper and lower surface direction formed in the lid of the manhole unit. is there.
  • JP 2008-50903 A JP 2011-42943 A Unexamined-Japanese-Patent No. 2010-203964
  • the water level can not be measured efficiently.
  • the water level sensor is set to measure the water level constantly, even in the case of fine weather or cloudy weather, or when it is raining, it is raining where it is not necessary to monitor the increase of rivers and sewers or flooding. It will continue to measure the water level, resulting in increased processing load on the water level sensor and power consumption.
  • the present invention aims to efficiently measure the water level according to the predicted value of the water level.
  • the predicted peak value of the water level is identified based on the prediction result of the change of the water level, and the water level is identified according to the identified predicted peak value.
  • a reference value of the water level to start measurement is calculated, and based on the prediction result, a timing at which the water level is predicted to reach the calculated reference value is identified, and the water level by the sensor is identified based on the identified timing.
  • FIG. 1 is an explanatory view showing an example of the measurement control method according to the embodiment.
  • FIG. 2 is an explanatory view showing an example of the monitoring system 200.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the measurement control apparatus 100.
  • FIG. 4 is an explanatory view showing an example of the storage content of the actual water level table 400.
  • FIG. 5 is an explanatory view showing an example of the storage content of the predicted water level table 500.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the storage content of the actual rainfall table 600.
  • FIG. 7 is an explanatory view of an example of the storage content of the predicted rainfall table 700.
  • FIG. 8 is an explanatory view of an example of the storage content of the reference value table 800.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the sensor device 101.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration example of the measurement control device 100.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram (1) of an example of predicting a change in water level.
  • FIG. 12 is an explanatory view (part 2) of an example of predicting a change in water level.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram (part 1) of an example of determining the threshold value and the measurement interval.
  • FIG. 14 is an explanatory view (part 2) of an example of determining the threshold value and the measurement interval.
  • FIG. 15 is an explanatory view (part 3) of an example of determining the threshold and the measurement interval.
  • FIG. 16 is an explanatory view (part 4) of an example of determining the threshold value and the measurement interval.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram (part 5) of an example of determining the threshold value and the measurement interval.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram (part 1) of an example of controlling the sensor device 101.
  • FIG. 19 is an explanatory view (part 2) of an example of controlling the sensor device 101.
  • FIG. 20 is an explanatory diagram (1) of an example of displaying a screen.
  • FIG. 21 is an explanatory diagram (part 2) of an example of displaying a screen.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating an example of the entire processing procedure.
  • FIG. 1 is an explanatory view showing an example of the measurement control method according to the embodiment.
  • a measurement control device 100 is a computer that controls a monitoring system.
  • the monitoring system has, for example, a water level sensor installed in a river or a sewer, and monitors a water level or flooding in the river or the sewer based on the measurement value of the water level sensor, and aims to take flood measures.
  • the water level sensor is a battery-mounted type, it is desired to reduce the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption and to reduce the maintenance load of the monitoring system. There is.
  • the water level sensor is not mounted on a battery, it is preferable to reduce the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption.
  • the water level sensor can not measure the water level efficiently, which may lead to an increase in the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption.
  • To measure the water level efficiently is to measure the water level while suppressing increases in the processing load, communication volume, and power consumption.
  • To measure the water level efficiently is, for example, to reduce the number of times of measurement of the water level to such a condition that there is little adverse effect on the flood countermeasure without measuring the water level.
  • Situations that have less adverse effects on flood control are, for example, situations such as fine weather or cloudy weather, or cases that are rainy but rainfall is not required to monitor the increase of rivers and sewers or flooding.
  • To reduce the number of times of water level measurement is, for example, to shorten the water level measurement period or to reduce the water level measurement frequency.
  • the water level sensor when the water level sensor is set to measure the water level constantly, in the case of fine weather or cloudy weather, or when it is raining, it is raining where it is not necessary to monitor the increase of rivers or sewers or the like. Will continue to measure the water level. For this reason, the water level sensor continues to measure the water level even in situations where there is little adverse effect on flood measures without measuring the water level, and the processing load on the water level sensor, the communication volume, and the power consumption Cause an increase in
  • the water level sensor always measures the water level at regular intervals, and if the measured value of the water level exceeds the threshold set by the user, the water level is measured more frequently to measure the water level. It is possible to be done. However, since the water level sensor always measures the water level at regular intervals, the water level does not rise above a certain level, and even if the water level is not measured, there is little adverse effect on the flood control. Can not stop. As a result, the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption increase.
  • the water level measurement frequency can not be increased even in situations where it is preferable to measure the water level for flood control, and flood control measures can be performed efficiently. It will be difficult to do.
  • the water level sensor reduces the threshold set by the user, the water level does not rise above a certain level, and the water level measurement frequency is not likely to be adversely affected even if the water level is not measured. The possibility of increasing As a result, the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption increase. In addition, the user is burdened with the task of setting the threshold.
  • the water level sensor does not measure the water level before the predicted water level exceeds the threshold set by the user, and starts measuring the water level after the predicted water level exceeds the threshold set by the user It is considered to be set to However, it is difficult for the water level sensor to efficiently measure the water level as the prediction accuracy of the water level is lower.
  • the water level sensor increases the threshold set by the user, it will be slower to start measurement of the water level, it will be slower for the user to grasp the sudden rise of the water level, etc., and flood countermeasures should be performed efficiently. Becomes difficult.
  • the water level sensor does not rise above a certain level as the user sets the threshold to a smaller value, and measures the water level even in situations where the flood control measures are not adversely affected. Start. As a result, the processing load on the water level sensor, the amount of communication, and the power consumption increase. In addition, the user is burdened with the task of setting the threshold.
  • the water level sensor it is preferable to stop the measurement of the water level according to the situation in the water level sensor.
  • you want the water level sensor to start measuring the water level reduce the number of times the water level is measured as the possibility of occurrence of water damage decreases, and reduce the processing load on the water level sensor, communication volume, and power consumption. It is preferable to plan.
  • the water level sensor starts measurement of the water level it is preferable to increase the number of times of measurement of the water level as the possibility of occurrence of water damage increases, and to improve the efficiency of the water damage countermeasure.
  • the reference value corresponding to the predicted peak value of the water level is calculated based on the predicted result of the change in water level, and the measurement start timing of water level measurement is controlled based on the predicted timing when the water level reaches the reference value.
  • the control method will be described. According to this, according to the measurement control method, for example, the start timing of the water level measurement can be controlled according to the magnitude of the possibility of occurrence of water damage, the water level can be measured efficiently, and the efficiency can be increased. Flood control can be taken.
  • the monitoring system includes a sensor device 101.
  • the sensor device 101 is a computer that operates as a water level sensor and measures the water level at a target location.
  • the target location corresponds to the installation location of the sensor device 101.
  • the target location is, for example, a river or a sewer.
  • the target location is the pipe 110.
  • the measurement control device 100 is communicably connected to the sensor device 101.
  • the measurement control device 100 specifies the predicted peak value of the water level based on the prediction result of the change of the water level.
  • the unit of water level is, for example, cm.
  • the prediction result of the water level change is a collection of predicted values of water level at fixed time intervals. For example, the measurement control device 100 predicts a change in water level in a fixed period based on rainfall, and specifies a predicted peak value of the water level in a fixed period based on the prediction result of the change in water level.
  • the prediction result of the water level change is a group of prediction values of the water level at time t + 1, t + 2, t + 3, and is the prediction result A or the prediction result B.
  • t is the present time. If the prediction result of the water level change is the prediction result A, the measurement control device 100 specifies the predicted peak value p1 of the water level. In addition, if the prediction result of the change in water level is the prediction result B, the measurement control device 100 specifies the predicted peak value p2 of the water level.
  • the measurement control device 100 calculates a reference value of the water level at which the measurement of the water level is started, according to the identified predicted peak value.
  • the measurement control device 100 calculates, for example, a reference value corresponding to the specified predicted peak value, based on information indicating the relationship between the predicted peak value and the reference value.
  • Information representing the relationship between the predicted peak value and the reference value is, for example, a reference value table 800 described later with reference to FIG.
  • the relationship between the predicted peak value and the reference value is, for example, a relationship in which the reference value decreases as the predicted peak value increases.
  • the measurement control device 100 when specifying the predicted peak value p1, the measurement control device 100 calculates a reference value w1 corresponding to the specified predicted peak value p1. When the measurement control device 100 specifies the predicted peak value p2, the measurement control device 100 calculates a reference value w2 corresponding to the specified predicted peak value p2.
  • the reference value w1 is smaller than, for example, the reference value w2.
  • the predicted peak value of the water level is, in one aspect, an index value for evaluating the magnitude of the possibility of occurrence of flood damage.
  • the predicted peak value of the water level indicates, for example, that the larger the value, the greater the possibility of flooding. Further, the predicted peak value of the water level indicates, for example, that the larger the value, the greater the possibility of occurrence of flood if there is a difference between the water level prediction result and the actual water level transition result.
  • the measurement control device 100 can control the reference value of the water level at which the measurement of the water level is started according to the magnitude of the possibility of occurrence of the flood. For example, as the possibility of occurrence of water damage increases, the measurement and control device 100 reduces the reference value of the water level at which measurement of the water level starts, and as the possibility of occurrence of water damage decreases, the measurement of the water level starts. Control is possible to increase the reference value.
  • the measurement control device 100 specifies, based on the prediction result, prediction timing at which the water level is predicted to reach the calculated reference value.
  • the measurement control device 100 when the measurement control device 100 calculates the reference value w1, the measurement control device 100 specifies the predicted timing t + 1 predicted to reach the calculated reference value w1.
  • the measurement control device 100 when the measurement control device 100 calculates the reference value w2, the measurement control device 100 specifies the prediction timing t + 2 predicted to reach the calculated reference value w2.
  • the measurement control device 100 controls the start timing of the measurement of the water level by the sensor device 101 based on the identified prediction timing.
  • the measurement control device 100 determines, for example, whether or not the identified prediction timing has come, and when the identified prediction timing comes, the measurement instruction of the water level measurement is transmitted to the sensor device 101 to measure the water level by the sensor device 101. Control the start timing of
  • the measurement control device 100 transmits a measurement start instruction of the water level to the sensor device 101 at the prediction timing t + 1, and causes the sensor device 101 to start the water level measurement.
  • the measurement control device 100 transmits a measurement start instruction of the water level to the sensor device 101 at the prediction timing t + 2, and causes the sensor device 101 to start the water level measurement.
  • the measurement control device 100 can measure the water level efficiently.
  • the measurement control device 100 can suppress an adverse effect on flood measures by stopping the measurement of the water level, and can suppress an increase in the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption. it can.
  • the measurement control device 100 can reduce the amount of use of the storage area of the sensor device 101. Further, the measurement control device 100 can reduce the amount of use of the storage area that stores the measured value of the water level acquired from the sensor device 101. Therefore, the measurement control device 100 can reduce the workload of maintenance management of the monitoring system.
  • measurement and control apparatus 100 has little adverse effect on water damage measures without measuring water level. Such situations can reduce the number of measurements of the water level.
  • the measurement control device 100 shortens the measurement period of the water level or reduces the measurement frequency of the water level to reduce the number of measurement times of the water level.
  • the sensor device 101 does not have to constantly measure the water level, stops the water level measurement in a situation where the water level does not rise above a certain level, and there is little adverse effect on the flood control even if the water level is not measured. It can be done. Then, the sensor device 101 can suppress an increase in processing load, communication amount, and power consumption. Further, the sensor device 101 can reduce the amount of use of the storage area.
  • the sensor device 101 can accelerate the start of water level measurement or increase the water level measurement frequency in situations where it is preferable to measure the water level for flood protection. For this reason, the sensor device 101 enables the user to grasp a rapid rise of the water level and the like, and can efficiently take measures against flood damage. In addition, even if the sensor device 101 has a difference between the predicted result of the change in the water level and the actual transition result of the water level, the flood damage countermeasure can be performed efficiently.
  • the present invention is not limited thereto.
  • a device different from the measurement control device 100 may predict a change in water level.
  • the measurement control device 100 acquires, for example, the prediction result of the change of the water level from the device which predicted the change of the water level.
  • the relationship between the predicted peak value and the reference value has a relationship in which the reference value decreases as the predicted peak value increases
  • the present invention is not limited to this.
  • the relationship between the predicted peak value and the reference value may be such that the reference value increases from zero to a fixed value, and the reference value decreases when the predicted peak value is larger than the fixed value. It is also good.
  • measurement control device 100 transmits the start indication of measurement of a water level to sensor device 101
  • the measurement control device 100 transmits information indicating the identified prediction timing to the sensor device 101, and the sensor device 101 determines whether the identified prediction timing has come and starts measurement of the water level. May be
  • FIG. 2 An example of the monitoring system 200
  • FIG. 2 An example of the monitoring system 200 to which the measurement control device 100 shown in FIG. 1 is applied will be described using FIG. 2.
  • FIG. 2 is an explanatory view showing an example of the monitoring system 200.
  • the monitoring system 200 includes a measurement control device 100, an information storage device 201, a communication relay device 202, a wireless communication device 203, and a sensor device 101.
  • the measurement control device 100, the information storage device 201, and the communication relay device 202 are connected via a wired or wireless network 210.
  • the network 210 is, for example, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), the Internet, or the like.
  • the communication relay device 202 and the wireless communication device 203 are connected wirelessly.
  • the wireless communication device 203 and the sensor device 101 are connected by wire.
  • the measurement control device 100 stores various tables described later in FIGS. 4 to 8 and controls the sensor device 101.
  • the measurement control device 100 predicts a change in water level, for example, using various tables described later with reference to FIGS. 4 to 7, and specifies a predicted peak value.
  • the measurement control device 100 calculates a reference value using, for example, a reference value table 800 described later with reference to FIG. 8, identifies a prediction timing, and controls the start timing of water level measurement.
  • the measurement control device 100 may control the measurement frequency of the water level.
  • the measurement control device 100 may control the end timing of the water level measurement.
  • the measurement control device 100 is, for example, a server, a PC (Personal Computer), or the like.
  • the information storage device 201 is a computer that stores weather information and provides the weather control to the measurement control device 100.
  • the information storage device 201 provides, for example, a performance rainfall table 600 described later in FIG. 6 and a predicted rainfall table 700 described later in FIG. 7 to the measurement control device 100 as weather information.
  • the information storage device 201 is, for example, a server, a PC, or the like.
  • the communication relay device 202 is a computer that relays communication between the measurement control device 100 and the sensor device 101 via the wireless communication device 203.
  • the wireless communication device 203 is a computer that relays communication between the communication relay device 202 and the sensor device 101.
  • the sensor device 101 is a computer that operates as a water level sensor and measures the water level at a target location.
  • the target location corresponds to the installation location of the sensor device 101.
  • the target location is, for example, a river or a sewer.
  • the target location is the pipe 110.
  • the sensor device 101 stops the measurement of the water level or starts the measurement of the water level, for example, according to the control of the measurement control device 100.
  • the sensor device 101 changes the water level measurement frequency according to the control of the measurement control device 100, for example.
  • the sensor device 101 may, for example, stop the measurement other than the water level, start the measurement other than the water level, or change the measurement frequency other than the water level, similarly to the measurement of the water level. Other than the water level, for example, it is the flow velocity.
  • the present invention is not limited to this.
  • the number of sensor devices 101 included in the monitoring system 200 may be two or more.
  • the monitoring system 200 may include, for each sensor device 101, a measurement control device 100 that controls the sensor device 101.
  • the measurement control device 100 is a device different from the information storage device 201
  • the present invention is not limited to this.
  • the measurement control device 100 may be operable as the information storage device 201.
  • the monitoring system 200 may not include the information storage device 201.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the sensor device 101 may be able to communicate with the measurement control device 100 without passing through the wireless communication device 203 and the communication relay device 202.
  • the measurement control device 100 predicts a change in water level, specifies a predicted peak value, calculates a reference value, specifies a prediction timing, and controls the start timing of water level measurement.
  • prediction of change in water level, identification of predicted peak value, calculation of reference value, identification of prediction timing, and control of start timing of water level measurement are realized by cooperation of two or more devices in the cloud system There may be cases.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the measurement control apparatus 100.
  • the measurement control device 100 includes a central processing unit (CPU) 301, a memory 302, a network I / F (Interface) 303, a recording medium I / F 304, a recording medium 305, and a display 306. . Also, each component is connected by a bus 300.
  • the CPU 301 is in charge of overall control of the measurement control apparatus 100.
  • the memory 302 includes, for example, a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), and a flash ROM.
  • ROM read only memory
  • RAM random access memory
  • flash ROM ROM
  • a flash ROM or a ROM stores various programs, and a RAM is used as a work area of the CPU 301.
  • the program stored in the memory 302 is loaded into the CPU 301 to cause the CPU 301 to execute coded processing.
  • the network I / F 303 is connected to the network 210 through a communication line, and is connected to another computer through the network 210.
  • the network I / F 303 is responsible for the internal interface with the network 210, and controls input / output of data from other computers.
  • a modem or a LAN adapter may be employed as the network I / F 303.
  • the recording medium I / F 304 controls read / write of data with respect to the recording medium 305 according to the control of the CPU 301.
  • the recording medium I / F 304 is, for example, a disk drive, a solid state drive (SSD), or a universal serial bus (USB) port.
  • the recording medium 305 is a non-volatile memory that stores data written under the control of the recording medium I / F 304.
  • the recording medium 305 is, for example, a disk, a semiconductor memory, a USB memory, or the like.
  • the recording medium 305 may be detachable from the measurement control device 100.
  • the display 306 displays cursors, icons, toolboxes, and data such as documents, images, and function information.
  • the display 306 is, for example, a CRT (Cathode Ray Tube), a liquid crystal display, an organic EL (Electroluminescence) display, or the like.
  • the display 306 is, for example, a touch panel, and may have a function as an input device.
  • the measurement control device 100 may have, for example, a keyboard, a mouse, a printer, a scanner, a microphone, a speaker, and the like in addition to the components described above. Furthermore, the measurement control device 100 may have a plurality of recording medium I / F 304 and recording medium 305. Furthermore, the measurement control device 100 may not have the recording medium I / F 304 or the recording medium 305. Also, the measurement control device 100 may not have the display 306.
  • the actual water level table 400 is realized by, for example, storage areas such as the memory 302 and the recording medium 305 of the measurement control device 100 shown in FIG. 3.
  • FIG. 4 is an explanatory view showing an example of the storage content of the actual water level table 400.
  • the actual water level table 400 has fields of past time and actual water level.
  • the actual water level table 400 stores actual water level information as a record by setting information in each field for each past time point.
  • the time when the sensor apparatus 101 measured the water level in the past is set as the past time.
  • the measured value of the water level by the sensor device 101 at the past time is set as the actual water level.
  • the unit of the water level measurement value is, for example, cm.
  • the unit of the measurement value of the water level may be, for example,%.
  • the predicted water level table 500 is realized by, for example, storage areas such as the memory 302 and the recording medium 305 of the measurement control device 100 shown in FIG. 3.
  • FIG. 5 is an explanatory view showing an example of the storage content of the predicted water level table 500.
  • the predicted water level table 500 has fields of predicted time and predicted water level.
  • the predicted water level table 500 stores predicted water level information as a record by setting information in each field at each predicted time point.
  • a predicted time point indicating when the water level was predicted is set.
  • a predicted value of water level at the predicted time is set as the predicted water level.
  • the unit of the predicted value of the water level is, for example, cm.
  • the unit of the predicted value of the water level may be, for example,%.
  • the actual rainfall table 600 is realized by, for example, storage areas such as the memory 302 and the recording medium 305 of the measurement control device 100 shown in FIG. 3.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the storage content of the actual rainfall table 600.
  • the actual rainfall table 600 has fields of past time, area, and actual rainfall.
  • the actual rainfall table 600 stores actual rainfall information as a record by setting information in each field for each past time point.
  • any point in the past is set as the past point.
  • information indicating one of a plurality of regions divided into meshes is set.
  • a measurement value of rainfall in the past area is set as actual rainfall.
  • the unit of the measured value of rainfall is, for example, rainfall intensity.
  • the unit of the measured value of rainfall is, for example, mm / hour.
  • the predicted rainfall table 700 is realized by, for example, storage areas such as the memory 302 and the recording medium 305 of the measurement control device 100 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 7 is an explanatory view of an example of the storage content of the predicted rainfall table 700.
  • the forecasted rainfall table 700 has fields of forecasted time points, areas, and forecasted rainfalls.
  • the forecasted rainfall information is stored as a record in the forecasted rainfall table 700 by setting information in each field at each forecasted time point.
  • a forecasting time is set which indicates when rainfall has been forecasted.
  • information indicating one of a plurality of regions divided into meshes is set.
  • a forecasted value of rainfall in the area at the time of forecasting is set as forecasted rainfall.
  • the unit of the forecasted value of rainfall is, for example, rainfall intensity.
  • the unit of the forecasted value of rainfall is, for example, mm / hour.
  • the reference value table 800 is realized by, for example, a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305 of the measurement control device 100 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 8 is an explanatory view of an example of the storage content of the reference value table 800.
  • the reference value table 800 has fields of categories, reference values, and intervals.
  • the reference value table 800 stores reference value information as a record by setting information in each field for each category.
  • information indicating the range of predicted peak value is set as a category.
  • a reference value corresponding to the case where the predicted peak value is included in the range indicated by the category is set.
  • an interval corresponding to the case where the predicted peak value is included in the range indicated by the category is set.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the sensor device 101.
  • the sensor device 101 includes a CPU 901, a memory 902, a network I / F 903, a water level sensor 904, and a battery 905. Also, each component is connected by a bus 900.
  • the CPU 901 controls the entire control of the sensor device 101.
  • the memory 902 includes, for example, a ROM, a RAM, and a flash ROM. Specifically, for example, a flash ROM or a ROM stores various programs, and a RAM is used as a work area of the CPU 901. The program stored in the memory 902 is loaded into the CPU 901 to cause the CPU 901 to execute coded processing.
  • the network I / F 903 is connected to the wireless communication device 203 through a communication line, and is connected to another computer through the wireless communication device 203.
  • the network I / F 903 controls the internal interface with the wireless communication device 203, and controls input / output of data from other computers.
  • a modem or a LAN adapter may be employed as the network I / F 903.
  • the water level sensor 904 measures the water level.
  • the water level sensor 904 is, for example, a pressure sensor, and measures the water level using the fact that the water amount increases as the water level increases and the pressure applied to the water level sensor 904 increases.
  • the water level sensor 904 may have, for example, a light emitting unit and a light receiving unit, and may measure the water level by measuring the distance to the water surface.
  • the battery 905 supplies electric power as a driving power supply of each part of the sensor device 101.
  • the battery 905 may have a harvester and may be capable of generating power based on the energy change of the external environment at the installation location of the sensor device 101.
  • the external environment is, for example, light, vibration, temperature, radio waves, and the like.
  • the sensor apparatus 101 may have a sensor which performs measurement other than a water level.
  • the hardware configuration example of the information storage device 201 is the same as the hardware configuration example of the measurement control device 100 shown in FIG.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration example of the measurement control device 100.
  • the measurement control device 100 includes a storage unit 1000, an acquisition unit 1001, a learning unit 1002, a prediction unit 1003, a setting unit 1004, and an output unit 1005.
  • the storage unit 1000 is realized by, for example, a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305 illustrated in FIG. 3. Although the case where the storage unit 1000 is included in the measurement control device 100 will be described below, the present invention is not limited to this.
  • the storage unit 1000 may be included in an apparatus different from the measurement control apparatus 100, and the storage contents of the storage unit 1000 may be referable from the measurement control apparatus 100.
  • the acquisition unit 1001 to the output unit 1005 are functions as control units. Specifically, for example, the acquisition unit 1001 to the output unit 1005 cause the CPU 301 to execute a program stored in a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305 illustrated in FIG. 3 or the network I / F 303. To realize that function.
  • the processing result of each functional unit is stored, for example, in a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 stores various information used for processing of each functional unit.
  • the storage unit 1000 stores various information to be referred to or updated in the processing of each functional unit.
  • the storage unit 1000 may store a measured value of the water level, a predicted value of the water level, and the like.
  • the water level is represented, for example, by the length from the bottom of the target location to the water surface.
  • the water level may be represented, for example, by the fullness rate.
  • the storage unit 1000 may store, for example, the actual water level table 400 shown in FIG. 4 and the predicted water level table 500 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 may store a measured value of rainfall, a predicted value of rainfall, and the like.
  • the storage unit 1000 may store, for example, the actual rainfall table 600 shown in FIG. 6, the predicted rainfall table 700 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 may store correspondence information indicating the relationship between the predicted peak value and the first reference value.
  • the predicted peak value is the maximum value among predicted values of the water level in a fixed period.
  • the first reference value is a reference value of the water level at which the measurement of the water level is started.
  • the correspondence information indicates that, for example, the larger the predicted peak value, the lower the first reference value.
  • the correspondence information is an equation representing the relationship between the predicted peak value and the first reference value.
  • the correspondence information may be information in which relatively large first reference values are associated with a relatively small upper limit value range among a plurality of non-overlapping ranges.
  • the upper limit value of each range of the plurality of ranges is at least a value larger than the maximum value of the measured values of the water level at the time of fine weather or cloudy weather.
  • the storage unit 1000 may store, for example, the reference value table 800 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 may store correspondence information indicating the relationship between the predicted peak value and the second reference value.
  • the second reference value is a reference value of the water level at which the measurement of the water level is finished.
  • the first reference value and the second reference value may be identical.
  • the correspondence information indicates, for example, that the second reference value is lower as the predicted peak value is larger.
  • the correspondence information is an equation representing the relationship between the predicted peak value and the second reference value.
  • the correspondence information may be information in which a relatively large second reference value is associated with a relatively small upper limit value range among a plurality of non-overlapping ranges.
  • the upper limit value of each range of the plurality of ranges is at least a value larger than the maximum value of the measured values of the water level at the time of fine weather or cloudy weather.
  • the storage unit 1000 may store, for example, the reference value table 800 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 may store correspondence information indicating the relationship between the predicted peak value and the measurement frequency.
  • the measurement frequency is the frequency at which the water level is measured.
  • the frequency is the number of times the water level is measured per unit time.
  • the measurement frequency may be represented by a measurement interval.
  • the correspondence information indicates, for example, that the measurement frequency increases as the predicted peak value increases.
  • the correspondence information is an equation representing the relationship between the predicted peak value and the measurement frequency.
  • the correspondence information is information in which relatively large measurement intervals indicating relatively small measurement frequencies are associated as a relatively small upper limit value range among a plurality of non-overlapping ranges. It is also good.
  • the upper limit value of each range of the plurality of ranges is at least a value larger than the maximum value of the measured values of the water level at the time of fine weather or cloudy weather.
  • the storage unit 1000 may store, for example, the reference value table 800 shown in FIG.
  • the storage unit 1000 may store rules for learning a prediction model.
  • the prediction model is a model that represents the relationship between water level and rainfall.
  • the prediction model is, for example, a mathematical model.
  • the mathematical expression model is, for example, a function that represents the relationship between the water level and the rainfall.
  • the prediction model is used, for example, to predict a change in water level.
  • the storage unit 1000 may store the learned prediction model.
  • the acquisition unit 1001 outputs various types of information used for processing of each functional unit to each functional unit.
  • the acquisition unit 1001 may acquire, for example, various types of information used for processing of each functional unit from the storage unit 1000 and may output the information to each functional unit.
  • the acquisition unit 1001 may acquire various types of information used for processing of each functional unit from an apparatus different from the measurement control device 100 and may output the information to each functional unit.
  • the learning unit 1002 learns a prediction model.
  • the learning unit 1002 learns a prediction model based on, for example, the past water level and rainfall.
  • the learning unit 1002 is a mathematical model by calculating, as a prediction model, the water level at a first time point by multiplying the rainfall of one or more areas at one or more time points before the first time point by a coefficient as a prediction model To learn Thus, the learning unit 1002 can make the water level predictable with reference to the prediction model.
  • the prediction unit 1003 predicts a change in water level.
  • the prediction unit 1003 predicts a change in water level with reference to, for example, the prediction model learned by the learning unit 1002 based on the prediction value of rainfall. Specifically, the prediction unit 1003 calculates predicted values of the water level at respective one or more time points within the fixed period, and stores the predicted values using the predicted water level table 500.
  • the prediction unit 1003 may predict the change in water level with reference to the prediction model learned by the learning unit 1002 based on the measured value of rainfall. For example, the prediction unit 1003 may predict the change in water level with reference to the prediction model learned by the learning unit 1002 based on the measured value of rainfall and the predicted value of rainfall.
  • the prediction unit 1003 specifies the predicted peak value of the water level based on the prediction result of the change of the water level.
  • the prediction unit 1003 specifies, for example, the maximum value among the predicted values of the water level at one or more time points stored in the predicted water level table 500 as the predicted peak value of the water level.
  • the prediction unit 1003 can specify the predicted peak value of the water level, which is an index value for evaluating the magnitude of the possibility of occurrence of water damage, and can be used to control the measurement of the water level by the sensor device 101 Can be
  • the setting unit 1004 calculates a first reference value of the water level according to the identified predicted peak value. For example, the setting unit 1004 calculates the first reference value such that the first reference value decreases as the predicted peak value increases. Specifically, based on the correspondence information stored in storage unit 1000, setting unit 1004 calculates a first reference value associated with the range including the specified predicted peak value.
  • the setting unit 1004 can advance the start timing to start the measurement of the water level as the possibility of occurrence of the flood is larger. In addition, the setting unit 1004 can delay the start timing to start measurement of the water level as the possibility of occurrence of water damage is smaller.
  • the setting unit 1004 calculates a second reference value of the water level according to the identified predicted peak value. For example, the setting unit 1004 calculates a second reference value such that the second reference value decreases as the predicted peak value increases. Specifically, based on the correspondence information stored in storage unit 1000, setting unit 1004 calculates a second reference value associated with the range including the specified predicted peak value.
  • the setting unit 1004 can delay the end timing of the measurement of the water level as the possibility of occurrence of the flood is larger. Further, the setting unit 1004 can advance the end timing of ending the measurement of the water level as the possibility of occurrence of the flood is smaller.
  • the setting unit 1004 specifies, based on the prediction result, a prediction timing at which the water level is predicted to reach the calculated first reference value. Then, the setting unit 1004 controls the start timing of the measurement of the water level by the sensor device 101 based on the identified prediction timing.
  • the setting unit 1004 monitors, for example, whether or not the predicted timing has passed, and transmits an instruction to start measurement of the water level to the sensor device 101 in response to the predicted timing having passed. Control the start timing of measurement.
  • the setting unit 1004 causes the sensor device 101 to monitor whether the predicted timing has passed or not, for example, by transmitting the predicted timing to the sensor device 101, and starts measurement of the water level in response to the predicted timing being passed. May be
  • the setting unit 1004 can start measurement of the water level earlier as the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood countermeasure can be performed efficiently. In addition, the setting unit 1004 can start measuring the water level later as the possibility of occurrence of water damage is smaller, thereby reducing the processing load on the sensor device 101, the amount of communication, and the power consumption. Can.
  • the setting unit 1004 controls the end timing of the measurement of the water level by the sensor device 101 based on the measurement value of the water level by the sensor device 101.
  • the setting unit 1004 controls the end timing, for example, based on the timing at which the measured value falls below the calculated second reference value.
  • the setting unit 1004 acquires a measurement value of the water level from the sensor device 101 each time the water level is measured by the sensor device 101.
  • the setting unit 1004 determines whether the acquired measured value of the water level falls below the second reference value, and transmits an instruction to stop the measurement of the water level to the sensor device 101 in response to the fact that the acquired measurement value falls below the second reference value.
  • the end timing of the water level measurement by the sensor device 101 is controlled.
  • the setting unit 1004 causes the sensor device 101 to monitor whether or not the measured value of the water level falls below the second reference value by transmitting the second reference value to the sensor device 101, and the second reference The measurement of the water level may be terminated in response to the value falling below.
  • the setting unit 1004 can terminate the measurement of the water level later as the possibility of occurrence of the flood is larger, and can take measures against the flood efficiently.
  • the setting unit 1004 can terminate the measurement of the water level earlier as the possibility of occurrence of water damage is smaller, and can reduce the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption. it can.
  • the setting unit 1004 controls the measurement frequency of the water level by the sensor device 101 according to the identified predicted peak value. For example, the setting unit 1004 increases the measurement frequency of the water level by the sensor device 101 as the predicted peak value is larger. Specifically, based on the correspondence information stored in storage unit 1000, setting unit 1004 calculates the measurement interval associated with the range including the specified predicted peak value. Then, the setting unit 1004 controls the measurement frequency of the water level by the sensor device 101 by transmitting the calculated measurement interval to the sensor device 101.
  • the setting unit 1004 can increase the frequency of measuring the water level as the possibility of occurrence of water damage increases, and can perform water damage measures efficiently.
  • the setting unit 1004 can reduce the frequency of measuring the water level as the possibility of occurrence of water damage is smaller, and can reduce the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption. .
  • the setting unit 1004 may calculate the predicted power consumption of the sensor device 101 based on statistical information of changes in water level for a certain period. As a result, the setting unit 1004 can enable the user to understand the power consumption of the sensor device 101, and the user can easily determine the schedule for maintenance and management of the monitoring system 200.
  • the output unit 1005 transmits various types of information to the sensor device 101 according to the control of the setting unit 1004.
  • the output unit 1005 transmits, for example, a start instruction to the sensor device 101.
  • the output unit 1005 may transmit, for example, to the sensor device 101 predicted timing when the water level is predicted to reach the first reference value.
  • the output unit 1005 transmits, for example, an end instruction to the sensor device 101.
  • the output unit 1005 may transmit, for example, the second reference value to the sensor device 101.
  • the output unit 1005 transmits, for example, measurement intervals to the sensor device 101.
  • the output unit 1005 may output the processing result of each functional unit.
  • the output format is, for example, display on a display, print output to a printer, transmission to an external device by the network I / F 303, or storage in a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305.
  • the output unit 1005 may output the calculated predicted power consumption, for example.
  • the output unit 1005 can notify the user of the processing result of each functional unit, and can support management and operation of the measurement control apparatus 100, for example, updating of setting values of the measurement control apparatus 100, etc. The convenience of the measurement control device 100 can be improved.
  • the setting unit 1004 controls the start timing of measurement of the water level by the sensor device 101, the end timing of measurement of the water level by the sensor device 101, and the case where the measurement frequency of the water level by the sensor device 101 is described. Not limited to. For example, even if the setting unit 1004 does not control any of the start timing of the water level measurement by the sensor device 101, the end timing of the water level measurement by the sensor device 101, and the measurement frequency of the water level by the sensor device 101. Good.
  • the measurement control device 100 includes the acquisition unit 1001 to the output unit 1005
  • the present invention is not limited to this.
  • the measurement control apparatus 100 may not have the learning unit 1002 and may obtain a prediction model from an apparatus different from the measurement control apparatus 100.
  • the measurement control device 100 may not have the learning unit 1002 and the prediction unit 1003 and may obtain the prediction result of the water level from an apparatus different from the measurement control device 100.
  • 11 and 12 are explanatory diagrams showing an example of predicting a change in water level.
  • the measurement control device 100 learns a prediction model 1100 used to predict a change in the water level of the pipe 110.
  • the prediction model 1100 is, for example, a mathematical model that represents the relationship between the water level of the pipe 110 and the rainfall at one or more points in one or more areas.
  • the measurement control device 100 learns the prediction model 1100 with reference to, for example, the actual water level table 400, the actual rainfall table 600, and the predicted rainfall table 700.
  • the water level at time t of the piping 110 is affected by the rainfall in which area, and the rainfall at any time before time t Analyze the ⁇ ⁇ etc.
  • An area where the rainfall affects the water level of the pipe 110 is, for example, at least one of an area where the pipe 110 is present and an area where the pipe is located upstream of the pipe 110.
  • the measurement control apparatus 100 predicts the water level at time t of the pipe 110 based on the rainfall at time t-1, t-2, ..., t-n in several areas. Create a mathematical model to Thereby, measurement control 100 can make change of a water level predictable.
  • the measurement control device 100 may periodically re-create a mathematical expression model to improve the accuracy of predicting a change in water level.
  • the measurement control device 100 refers to the actual water level table 400, the actual rainfall table 600, and the predicted rainfall table 700
  • the present invention is not limited thereto.
  • the measurement control device 100 may not refer to the actual rainfall table 600.
  • the measurement control device 100 may not refer to the predicted rainfall table 700.
  • the measurement control device 100 periodically predicts the change in water level in the subsequent fixed period.
  • the measurement control device 100 predicts the change of the water level at each time point t + i within a fixed period with reference to the prediction model 1100 based on, for example, the actual rainfall table 600 and the predicted rainfall table 700, and uses the prediction water level table 500.
  • i is a natural number of 1 or more.
  • the measurement control device 100 refers to the water level at time t + i, the predicted water level at time t + 1, t + 2, ..., t + i in one or more areas, and the one or more areas. It predicts based on the actual water level of time tj, tj + 1, ..., t. As a result, the measurement control device 100 can predict changes in the water level for a certain period thereafter, and make it possible to specify a predicted peak water level that is an index value for evaluating the magnitude of the possibility of occurrence of flood damage. .
  • the measurement control device 100 may predict the water level based on the actual water level without using the predicted water level. Also, for example, the measurement control device 100 may predict the water level based on the predicted water level without using the actual water level.
  • the measurement control device 100 stores the function of the threshold curve 1300 as correspondence information indicating the relationship between the predicted peak value of the water level and the threshold.
  • the threshold corresponds to a first reference value that causes the sensor device 101 to start measuring the water level.
  • the threshold value also corresponds to a second reference value that causes the sensor device 101 to finish measuring the water level.
  • the function of the threshold curve 1300 is, for example, specified by the user and stored in the measurement control device 100.
  • the measurement control device 100 calculates the threshold value corresponding to the predicted peak value of the water level specified from the prediction result of the change of the water level for a fixed period based on the function of the threshold curve 1300. For example, when the predicted peak value p1 of case 1 is specified, the measurement control device 100 calculates a relatively large threshold. On the other hand, when the measurement control device 100 specifies the predicted peak value p2 of Case 2, for example, the measurement control device 100 calculates a relatively small threshold.
  • the measurement control device 100 can make the start timing to start the water level measurement earlier as the predicted peak value is larger and the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood countermeasure can be performed efficiently. Moreover, the measurement control apparatus 100 can delay the start timing which starts measurement of a water level, so that a prediction peak value is small and possibility that a flood is generated is small, processing load of the sensor apparatus 101, communication amount, and, Power consumption can be reduced.
  • the threshold curve 1300 may be a curve in which the threshold value becomes a relatively large fixed value in a range where the predicted peak value is smaller than a predetermined value, and the threshold decreases when the predicted peak value is in a range larger than the predetermined value. .
  • the measurement control device 100 reduces the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption while the predicted peak value is smaller than the predetermined value and the possibility of occurrence of the flood is less than a predetermined value. be able to.
  • the threshold curve may be a curve whose threshold value increases until the predicted peak value changes from 0 to a predetermined value, and decreases when the predicted peak value exceeds the predetermined value.
  • the measurement control device 100 reduces the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption while the predicted peak value is smaller than the predetermined value and the possibility of occurrence of the flood is less than a predetermined value. be able to.
  • the measurement control device 100 stores the function of the measurement interval curve 1400 as correspondence information indicating the relationship between the predicted peak value of the water level and the measurement interval.
  • the measurement interval is a set value for controlling the measurement frequency of the water level of the sensor device 101.
  • the function of the measurement interval curve 1400 is, for example, specified by the user and stored in the measurement control device 100.
  • the measurement control device 100 calculates a measurement interval corresponding to the predicted peak value of the water level specified from the prediction result of the change in water level for a certain period. For example, when the predicted peak value p1 of Case 1 is specified, the measurement control device 100 calculates a relatively large measurement interval. On the other hand, when, for example, the predicted peak value p2 of Case 2 is identified, the measurement control device 100 calculates a relatively small measurement interval.
  • the measurement and control apparatus 100 can increase the measurement frequency of the water level as the predicted peak value is larger and the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood control can be performed efficiently.
  • the measurement control device 100 can reduce the measurement frequency of the water level as the predicted peak value is smaller and the possibility of occurrence of flood is smaller, and the processing load of the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption can be reduced. The reduction can be achieved.
  • the measurement interval curve 1400 is a downward curve to the right has been described, but it is not limited thereto.
  • the measurement interval curve 1400 is a curve in which the measurement interval becomes a relatively large fixed value in the range where the predicted peak value is smaller than the predetermined value, and the measurement interval becomes smaller when the predicted peak value is in the range larger than the predetermined value. May be Thereby, the measurement control device 100 reduces the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption while the predicted peak value is smaller than the predetermined value and the possibility of occurrence of the flood is less than a predetermined value. be able to.
  • the measurement interval may increase until the predicted peak value changes from 0 to a predetermined value, and the measurement interval may decrease as the predicted peak value exceeds the predetermined value. .
  • the measurement control device 100 reduces the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption while the predicted peak value is smaller than the predetermined value and the possibility of occurrence of the flood is less than a predetermined value. be able to.
  • the measurement control device 100 determines the threshold and the measurement interval based on the function of the threshold curve 1300 or the function of the measurement interval curve 1400
  • the present invention is not limited thereto.
  • the measurement control device 100 determines the threshold and the measurement interval, as described later in FIGS.
  • the user sets a plurality of water level categories with reference to the graph 1500 of the measured value and predicted value of the water level in the past.
  • the user has a fullness rate of 0% or more and less than 33% water level category (low) and a fullness rate of 33% or more and less than 67% water level category (medium) and a fullness rate of 67 Set the category (high) of water level more than%.
  • the full pipe ratio is a ratio of the water level of the pipe 110 to the water level at which the pipe 110 is full.
  • the user creates correspondence information in which the threshold value and the measurement interval are associated with each other for each water level category, and causes the measurement control device 100 to store the correspondence information as the reference value table 800.
  • the user for example, creates correspondence information in which the larger the upper limit value, the larger the threshold value and the larger the measurement interval are.
  • the measurement control device 100 determines the predicted peak value of the water level specified from the predicted result of the change of the water level for a fixed period based on the correspondence relationship 1600 between the predicted peak value of the water level and the threshold value represented by the reference value table 800. Calculate the threshold value corresponding to
  • the measurement control device 100 calculates a relatively large threshold corresponding to the category (low) including the predicted peak value p1.
  • the measurement control device 100 calculates a relatively small threshold value corresponding to the category (high) including the prediction peak value p2.
  • the measurement control device 100 can make the start timing to start the water level measurement earlier as the predicted peak value is larger and the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood countermeasure can be performed efficiently. Moreover, the measurement control apparatus 100 can delay the start timing which starts measurement of a water level, so that a prediction peak value is small and possibility that a flood is generated is small, processing load of the sensor apparatus 101, communication amount, and, Power consumption can be reduced. Next, it transfers to description of FIG.
  • the measurement control device 100 predicts the predicted water level specified from the predicted result of the water level change for a certain period based on the correspondence 1700 between the predicted peak value of the water level and the measurement interval that the reference value table 800 represents. Calculate the measurement interval corresponding to the value.
  • the measurement control device 100 calculates a relatively large measurement interval corresponding to the category (low) including the predicted peak value p1.
  • the measurement peak value p2 of case 2 is specified, for example, the measurement control device 100 calculates a relatively small measurement interval corresponding to the category (high) including the prediction peak value p2.
  • the measurement and control apparatus 100 can increase the measurement frequency of the water level as the predicted peak value is larger and the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood control can be performed efficiently.
  • the measurement control device 100 can reduce the measurement frequency of the water level as the predicted peak value is smaller and the possibility of occurrence of flood is smaller, and the processing load of the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption can be reduced. The reduction can be achieved.
  • the user considers that the importance of the water level at the time of fine weather or cloudy weather is low for flood measures, and the upper limit value of the category (low) is at least the measurement value of the water level at the time of fine weather or cloudy weather. It may be larger than the maximum value. As a result, the user can reduce the processing load on the sensor device 101, the amount of communication, and the power consumption.
  • the user has a large difference between the measured value and the predicted value, and the measured value tends to be larger than the predicted value, and even if the predicted value is relatively small, water damage may occur. If the sex is large, the lower limit of the category (high) may be made smaller. As a result, the user can easily monitor the occurrence of the flood damage, and the flood damage countermeasure can be made more efficient.
  • the user refers to the past measured values of the water level in the graph 1500 and the like, approximates by the Poisson distribution, and calculates the probability that the measured values of the water level will belong to the categories of each water level. The number of measurements may be calculated.
  • the user can predict the processing load, the communication amount, the power consumption, and the like of the sensor device 101 in the long term, and the monitoring system 200 can be easily maintained and managed.
  • FIG. 18 and 19 are explanatory diagrams showing an example of controlling the sensor device 101.
  • FIG. The example of FIG. 18 corresponds to an example in which the measurement control device 100 calculates the threshold and the measurement interval corresponding to the category (low) including the predicted peak value p1 of Case 1.
  • the measurement control device 100 delays the start of measurement because the threshold is relatively large, reduces the measurement frequency because the measurement interval is relatively large, and can accelerate the end of measurement because the threshold is relatively large.
  • the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption can be reduced.
  • the measurement control device 100 can suppress the adverse effect on the flood countermeasure even if the measurement start is delayed and the measurement frequency is reduced.
  • FIG. 19 corresponds to an example in which the measurement control device 100 calculates the threshold and the measurement interval corresponding to the category (high) including the predicted peak value p2 of Case 2.
  • the measurement control device 100 can accelerate the start of measurement because the threshold is relatively small, increase the measurement frequency because the measurement interval is relatively small, and delay the end of measurement because the threshold is relatively small.
  • the measurement control device 100 can accelerate the start of measurement and increase the measurement frequency. For this reason, the measurement control device 100 can make it easy for the user to grasp the timing at which the water level rises, the speed at which the water level rises, and the like, and can make it possible to implement flood countermeasures efficiently.
  • the measurement control device 100 can make it easy for the user to grasp the change in the measured value of the water level near the time when the water level reaches the peak value, and can efficiently implement flood countermeasures. . In addition, the measurement control device 100 can make it easy for the user to grasp the change in the measured value of the water level immediately after the water level starts rising and immediately before the water level decreases completely, which is useful for future flood damage countermeasures Information can be made easy to use.
  • FIG. 20 and FIG. 21 are explanatory diagrams showing an example of displaying a screen.
  • the measurement control device 100 controls the sensor device 101, and changes the display content of the screen of the display 306 every time the measurement value of the water level is acquired from the sensor device 101.
  • the measurement control device 100 displays a screen 2000.
  • the screen 2000 displays, for example, a dotted line representing a change in the predicted value of the water level, a white circle representing the measured value of the water level, and a solid line representing a change in the measured value of the water level. Further, the screen 2000 may display the determined threshold and the measurement start point.
  • the measurement control device 100 displays a screen 2100.
  • the screen 2100 displays, for example, a dotted line representing a change in the predicted value of the water level, a white circle representing the measured value of the water level, and a solid line representing a change in the measured value of the water level.
  • the screen 2100 may display the determined threshold and the measurement start point.
  • the user can grasp the change of the measured value of the water level near the timing when the water level reaches the peak value, and the flood countermeasure can be efficiently performed. It can be made feasible. For example, the user can grasp whether or not the pipe 110 is full of water, or grasp the length of a period in which the pipe 110 is full of water. In addition, the user can grasp the change in the measured value of the water level immediately after the water level starts rising and immediately before the water level decreases, and can be used for future flood damage countermeasures.
  • FIG. 3 An example of the entire processing procedure executed by the measurement control device 100 will be described using FIG.
  • the entire process is realized by, for example, the CPU 301 illustrated in FIG. 3, a storage area such as the memory 302 or the recording medium 305, and the network I / F 303.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating an example of the entire processing procedure.
  • the measurement control device 100 acquires the actual rainfall table 600 (step S2201).
  • the measurement control device 100 acquires a predicted rainfall table 700 (step S2202).
  • the measurement control device 100 predicts the change in water level at the installation location of the sensor device 101 with reference to the prediction model based on the acquired actual rainfall table 600 and the predicted rainfall table 700 (step S2203).
  • the measurement control device 100 calculates a predicted peak value of the water level based on the prediction result of the change of the water level (step S2204). Then, the measurement control device 100 acquires, based on the reference value table 800, the start threshold, the end threshold, and the frequency of measurement of the water level associated with the category to which the predicted peak value of the calculated water level belongs (step S2205 ).
  • the measurement control device 100 determines whether or not the timing at which the predicted value of the water level exceeds the acquired start threshold has passed based on the prediction result of the water level (step S2206).
  • the measurement control device 100 returns to the process of step S2206.
  • the measurement control device 100 proceeds to the process of step S2207.
  • the measurement control device 100 causes the sensor device 101 to measure the water level according to the acquired measurement frequency of the water level, and acquires the measured value of the water level from the sensor device 101 (step S2207).
  • the measurement control device 100 determines whether the measured value of the water level is equal to or less than the acquired end threshold (step S2208). Here, when it is not less than the end threshold (step S2208: No), the measurement control device 100 returns to the process of step S2207. On the other hand, if it is equal to or less than the end threshold (step S2208: YES), the measurement control device 100 proceeds to the process of step S2209.
  • step S2209 the measurement control device 100 causes the sensor device 101 to finish measuring the water level (step S2209). Then, the measurement control device 100 proceeds to the process of step S2201. Accordingly, the measurement control device 100 can cause the sensor device 101 to efficiently measure the water level.
  • the predicted peak value of the water level is identified based on the prediction result of the change in water level, and the measurement of the water level is started according to the identified predicted peak value.
  • the first reference value can be calculated.
  • the prediction timing at which the water level is predicted to reach the calculated first reference value is specified based on the prediction result, and the water level is measured by the sensor device 101 based on the specified prediction timing. Control the start timing of the
  • the measurement control device 100 can control the start timing of the water level measurement according to the predicted peak value of the water level, which is an index value for evaluating the magnitude of the possibility of occurrence of water damage, and measures the water level. It is possible to make it possible to improve the efficiency of Therefore, the measurement control device 100 can make it possible to improve the efficiency of the flood countermeasure, or reduce the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption.
  • the first reference value can be calculated such that the first reference value decreases as the predicted peak value increases.
  • the measurement control device 100 can make the start timing to start the measurement of the water level earlier as the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood control can be performed efficiently.
  • the measurement control device 100 can delay the start timing to start measurement of the water level as the possibility of occurrence of water damage is smaller, thereby reducing the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption.
  • the measurement frequency of the water level by the sensor device 101 can be increased as the predicted peak value is larger.
  • the measurement control device 100 can increase the measurement frequency of the water level as the possibility of occurrence of the flood is larger, and the flood control can be performed efficiently.
  • the measurement control device 100 can reduce the measurement frequency of the water level as the possibility of occurrence of water damage decreases, and can reduce the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption. it can.
  • the first reference value associated with the range in which is included can be calculated.
  • the measurement control device 100 can make the first reference value calculable without specifying a function representing the relationship between the predicted peak value and the first reference value.
  • the upper limit value of each range of the plurality of ranges can be set to a value larger than at least the maximum value of the measured values of the water level at the time of fine weather or cloudy weather.
  • the measurement control device 100 can delay the start timing to start the measurement of the water level as the possibility of occurrence of water damage decreases, and the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption can be made more efficient. It can be reduced well.
  • the end timing of the measurement of the water level by the sensor device 101 can be controlled based on the measurement value of the water level by the sensor device 101.
  • the measurement control apparatus 100 can delay the completion
  • the measurement control device 100 can reduce the end timing of the measurement of the water level as the possibility of occurrence of water damage is smaller, thereby reducing the processing load on the sensor device 101, the communication amount, and the power consumption. Can be
  • the measurement control device 100 it is possible to calculate the second reference value of the water level at which the measurement of the water level ends, according to the identified predicted peak value. According to the measurement control device 100, the end timing can be controlled based on the timing when the measured value falls below the calculated second reference value. Thus, the measurement control device 100 can change the end timing by the second reference value.
  • the measurement control device 100 it is possible to calculate the predicted power consumption of the sensor device 101 based on statistical information of changes in water level for a certain period.
  • the measurement control device 100 can output the calculated predicted power consumption. Thereby, the measurement control device 100 can make it easy for the user to maintain and manage the monitoring system 200.
  • the measurement control device 100 it is possible to learn a prediction model that represents the relationship between the water level and the rainfall, based on the water level and the rainfall in the past. According to the measurement control device 100, it is possible to predict the change in water level with reference to the learned prediction model based on the prediction value of rainfall. As a result, the measurement control device 100 can automatically predict the change in water level.
  • the measurement control method described in the present embodiment can be realized by executing a prepared program on a computer such as a personal computer or a workstation.
  • the measurement control program described in the present embodiment is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flexible disk, CD-ROM, MO, or DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer.
  • the measurement control program described in the present embodiment may be distributed via a network such as the Internet.

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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

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
　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

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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