(57)【要約】【課題】降雨状況に応じて河川の水位を適切に予測する。【解決手段】水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。【選択図】図１０
2020085441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２】
前記第一の降雨量情報に基づく降雨量の分散を用いて、前記局所的な降雨の有無を判定する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報との比較結果に基づき、前記局所的な降雨の有無を判定する、
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
選択された前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報とのいずれかを、前記第三の降雨量情報として用いて、前記河川の水位の予測を行い、
前記水位の予測の結果及び前記局所的な降雨の有無の判定の結果を表示する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記局所的な降雨があると判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第一の降雨量情報を選択し、
前記局所的な降雨がないと判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第二の降雨量情報を選択する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項６】
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、
処理をコンピュータが実行する方法。
【請求項７】
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得する取得部と、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行う判定部と、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する選択部と、
を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、プログラム、方法及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
雨量計にて測定したデータに基づき河川の水位を予測する方法がある。例えば、およそ１００ｋｍを超える長さの河川では、雨量計を利用して河川の水位を予測する。しかし、雨量計の密度が高くない地域における局所的な豪雨（以下、「局所豪雨」ともいう。）に対しては、雨量計を利用して河川の水位を精度良く予測することは困難な場合がある。
【０００３】
そこで、レーダーによる雨量、雨域移動等を解析して洪水予測、土砂災害予測、氾濫シミュレーションをおこなった結果を広く関連するプラットフォーム側に報知するようにして迅速かつ的確な対応ができるようにした河川情報提供システムを構築する技術が提供されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２６９６５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１にはレーダーによる雨量等の各種のデータを具体的にどのように使用して洪水予測、土砂災害予測、氾濫シミュレーションを行うのかについて記載がない。このため、河川の水位を適切に予測できない場合がある。
【０００６】
そこで、１つの側面では、本開示は、降雨状況に応じて河川の水位を適切に予測することを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様では、水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面では、本開示は、降雨状況に応じて河川の水位を適切に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図。
【図２】一実施形態に係る水位データベースの一例を示す図。
【図３】一実施形態に係る雨量データベースの一例を示す図。
【図４】一実施形態に係るレーダーデータベースの一例を示す図。
【図５】一実施形態に係る流域河川データベースの一例を示す図。
【図６】一実施形態に係る水位観測所データベースの一例を示す図。
【図７】一実施形態に係る雨量観測所データベースの一例を示す図。
【図８】一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図９】第１実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】第１実施形態に係る予測処理について説明するための図。
【図１１】第１実施形態に係る予測処理について説明するための図。
【図１２】第１実施形態に係る予測処理について説明するための図。
【図１３】第１実施形態に係る予測処理の結果を表示する画面例を示す図。
【図１４】第２実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャート。
【図１５】第２実施形態に係る予測処理について説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、一実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【００１１】
［情報処理装置の機能構成］
まず、一実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成の一例について、図１を参照しながら説明する。一実施形態に係る情報処理装置１０は、記憶部１１、取得部１２、選択部１３、算出部１４、判定部１５、予測部１７、表示部１８及び通信部１９を有する。
【００１２】
記憶部１１は、水位データベース１１１、雨量データベース１１２、レーダーデータベース１１３、流域河川データベース１１４、水位観測所データベース１１５及び雨量観測所データベース１１６を含む。
【００１３】
図２に、一実施形態に係る水位データベース１１１の一例を示す。水位データベース１１１は、時刻毎の各水位観測所の水位データを蓄積する。水位データは、各水位観測所により実測された水位を示す。
【００１４】
図３に、一実施形態に係る雨量データベース１１２の一例を示す。雨量データベース１１２は、時刻毎の各雨量観測所により測定された雨量データを蓄積する。雨量データは、雨量計により測定された雨量情報に相当する。雨量計により測定された雨量情報（以下、「雨量計の雨量情報」ともいう。）は、水位予測の対象とする河川の水位の予測に用いる第二の降雨量情報の一例である。
【００１５】
図４（ａ）に、一実施形態に係るレーダーベース１１３の一例を示す。レーダーベース１１３は、時刻毎のピクセルを規定する地理情報（緯度及び経度の端部の値）及びレーダーデータ（雨量）を蓄積する。レーダーデータは、レーダー降雨量情報に相当する。レーダー降雨量情報は、水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報の一例である。ピクセルは、図４（ｂ）に示すように、北端緯度、南端緯度、西端経度及び東端経度の端部の値を示す地理情報で画定される領域を示す。
【００１６】
図５に、一実施形態に係る流域河川データベース１１４の一例を示す。流域河川データベース１１４は、地理情報と、その地理情報で示される領域に属している流域河川のデータとを蓄積する。
【００１７】
図６に、一実施形態に係る水位観測所データベース１１５の一例を示す。水位観測所データベース１１５は、水位観測所毎の位置情報（緯度情報、経度情報）と、観測している河川のデータを蓄積する。
【００１８】
図７は、一実施形態に係る雨量観測所データベース１１６の一例を示す。雨量観測所データベース１１６は、雨量観測所毎の位置情報（緯度情報、経度情報）と対象河川と流域分割比率のデータを蓄積する。対象となる特定の地域（以下、「対象流域」ともいう。）の面積をＳ、対象流域で雨量観測所ｉが代表する面積をａｉとすると、流域分割比率は、「ａｉ／Ｓ」で示される。
【００１９】
取得部１２は、水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測されたレーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とを取得する。レーダー降雨量情報は、気象庁等から提供される。雨量計の雨量情報は、自治体等から提供される。
【００２０】
選択部１３は、対象流域における対象河川を選択し、対象河川の水位観測所を選択する。算出部１４は、対象流域の降雨量毎のピクセル数を算出し、算出結果に基づき対象流域の降雨量の分散を算出する。
【００２１】
判定部１５は、取得したレーダー降雨量情報に基づき、対象とする特定の河川（対象河川）の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行う。一例としては、判定部１５は、レーダー降雨量情報に基づく降雨量の分散を用いて、局所的な降雨の有無を判定してもよい。
【００２２】
選択部１３は、局所的な降雨の有無の判定結果に応じて、対象河川の水位の予測に用いる降雨量情報（以下、「第三の降雨量情報」ともいう。）を、レーダー降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計の雨量情報とから選択する。選択部１３は、局所的な降雨があると判定した場合、第三の降雨量情報として第一の降雨量情報を選択し、局所的な降雨がないと判定した場合、第三の降雨量情報として第二の降雨量情報を選択してもよい。
【００２３】
予測部１７は、選択したレーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とのいずれかを、第三の降雨量情報として用いて、対象河川の水位の予測を行う。
【００２４】
表示部１８は、予測した水位を表示する。表示部１８は、レーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とのいずれかの情報に基づき水位を予測したかについての情報を明示する。表示部１８は、水位観測所が実測した水位と、予測部１７が予測した水位とを表示する。
【００２５】
通信部１９は、水位データ、雨量データ、レーダーデータ等の河川の水位に関する各種のデータを、これらのデータを配信する機器から受信する。通信部１９は、例えば、気象庁から供給される気象データを配信する配信会社等の機器からレーダーデータを取得する。また、通信部１９は、水位観測所から供給される水位データ及び雨量観測所から供給される雨量データを配信する自治体等の機器から水位データ及び雨量データを取得する。
【００２６】
［ハードウェア構成］
次に、一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例について、図８を参照しながら説明する。情報処理装置１０は、入力装置１０１、表示装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３を有する。また、情報処理装置１０は、ＲＡＭ１０４、ＲＯＭ１０５、ＣＰＵ１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７及びＨＤＤ１０８を有し、それぞれがバスＢで相互に接続されている。
【００２７】
入力装置１０１は、キーボードやマウスなどを含み、情報処理装置１０に各操作信号を入力するために用いられる。表示装置１０２は、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）モニタ等のディスプレイ、プリンタ、ＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などを含み、各種の処理結果を表示する。
【００２８】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインターフェースである。外部装置には、例えば記録媒体１０３ａがある。これにより、情報処理装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行う。記録媒体１０３ａは、ＣＤ（Compact  Disk）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）であってもよい。記録媒体１０３ａは、ＳＤメモリカード（SD  Memory  card）やＵＳＢメモリ（Universal  Serial  Bus  memory）等であってもよい。
【００２９】
ＲＡＭ１０４は、データを一時保持する揮発性の半導体メモリであり、予測プログラムを一時的に保持してもよい。ＲＯＭ１０５は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１０５には、基本プログラム及びデータが格納されている。
【００３０】
ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。ＨＤＤ１０８に格納されるプログラムやデータには、情報処理装置１０の全体を制御するソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアがある。ＨＤＤ１０８には、各種のデータベースが格納されてもよい。
【００３１】
ＣＰＵ１０６は、ＨＤＤ１０８又はＲＯＭ１０５などの記憶装置から、予測プログラム及び各種のデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、所定の処理を実行することで、装置全体の制御や搭載機能を実現する演算装置である。
【００３２】
通信Ｉ／Ｆ１０７は、情報処理装置１０をネットワークに接続するインターフェースである。これにより、情報処理装置１０は、所定時間毎に通信Ｉ／Ｆ１０７を介して雨量計からの雨量データ、水位計からの水位データ、レーダーからのレーダーデータを取得する。各データは、記憶部１１の対応するデータベースに記憶される。
【００３３】
図１は情報処理装置１０の機能に着目したブロック図を描いており、例えば、取得部１２、選択部１３、算出部１４、判定部１５、予測部１７の機能は、予測プログラムがＣＰＵ１０６に実行させる予測処理により実現可能である。
【００３４】
予測プログラムは、水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測されたレーダー降雨量情報を取得し、レーダー降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定する処理をＣＰＵ１０６に実行させる。そして、予測プログラムは、その判定結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する処理をＣＰＵ１０６に実行させる。
【００３５】
通信部１９の機能は、例えば、通信Ｉ／Ｆ１０７により実現可能である。記憶部１１の機能は、例えば、ＲＡＭ１０４、ＲＯＭ１０５及びＨＤＤ１０８により実現可能である。記憶部１１に記憶されている各種のデータベース内のデータは、情報処理装置１０内のＲＡＭ１０４、ＲＯＭ１０５、ＨＤＤ１０８又は情報処理装置１０に接続されるクラウド上の記憶装置に格納されてもよい。
【００３６】
なお、情報処理装置１０は、サーバ機器、パーソナルコンピュータ、クラウドコンピュータで実行されてもよい。
【００３７】
また、情報処理装置１０は、タブレット型端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）であってもよい。情報処理装置１０は、ＨＭＤ（Head  Mount  Display）、ＦＭＤ（Face  Mount  Display）、腕時計型のウェアラブルデバイスであってもよい。情報処理装置１０は、予測プログラムのアプリケーションをスマートフォン等のモバイル機器にインストールすることにより、予測処理を実行してもよい。各種のデータベースのデータは、記憶部１１に記憶する替わりに、クラウド上の記憶装置に記憶し、クラウド上の記憶装置から必要な情報を取得してもよい。
【００３８】
＜第１実施形態＞
［予測処理］
次に、第１実施形態に係る予測処理の一例について図９を参照して説明する。図９は、第１実施形態に係る予測処理の一例を示したフローチャートである。なお、本処理で使用される水位データ、レーダーデータ、雨量データは、所定時間間隔で取得され、更新される。レーダー降雨量情報及び雨量計の雨量情報は、単位時間当たりのデータ（ｍｍ／ｈ）であり、
本処理が開始されると、ステップＳ１０において、選択部１３は、流域河川データベース１１４（図５参照）に基づき対象となる河川を選択する。また、選択部１３は、水位観測所データベース１１５（図６参照）に基づき対象河川の水位観測所を選択する。これにより、図１０の例において、河川「Ａ川」の位置に応じた水位観測所である「イ水位観測所」が選択されたとする。
【００３９】
図９に戻り、次に、ステップＳ１２において、選択部１３は、レーダー降雨像から対象の流域を抽出する。これにより、図１０の例において、対象の流域Ａｒが抽出されたとする。
【００４０】
図９に戻り、次に、ステップＳ１４において、取得部１２は、レーダー降雨量情報及び雨量計の雨量情報を取得する。例えば、図１０の例では、３つの雨量観測所に設けられた雨量計Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３が測定した雨量情報が取得される。ただし、雨量計の雨量情報は、ステップＳ１４の処理が実行される前に取得すればよい。
【００４１】
図９に戻り、次に、ステップＳ１６において、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づき、降雨量毎のピクセル数を算出し、算出した降雨量毎のピクセル数に基づき降雨量の分散を算出する。例えば、算出部１４は、図１０に示す対象流域Ａｒのレーダー降雨像に応じた降雨量毎のピクセル数を算出する。
【００４２】
具体的には、算出部１４は、所定時間毎に取得されるレーダーベース１１３に基づき、所定時刻の対象となる河川の流域（対象流域Ａｒ）内の各ピクセルを地理情報（北端緯度、南端緯度、西端経度、東端経度）から切り出す。そして、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づき、切り出したピクセルに対応する降雨量を取得して、流域内部の降雨について降雨量毎にピクセル数を算出する。
【００４３】
図１１の（ａ）の対象流域Ａｒのレーダー降雨像の例では、局所的に雨量の多い領域は存在しない。このとき算出した降雨量毎のピクセル数の分布の一例を、図１１の（ｃ）のグラフに示す。
【００４４】
一方、図１１の（ｂ）の対象流域Ａｒのレーダー降雨像の例では、局所的に雨量の多い領域が存在する。このとき算出した降雨量毎のピクセル数の分布の一例を、図１１の（ｄ）のグラフに示す。
【００４５】
算出部１４は、式（１）を用いて降雨量の分散σ2を算出する。
【００４６】
【数１】
2020085441.tif 000003
【００４７】
式（１）中のＮは、対象流域Ａｒ内のピクセル数の合計を示す。ｘｉは、各ピクセルの降雨量を示す。
【００４８】
【数２】
2020085441.tif 000004
は、各ピクセルの降雨量の平均値を示す。
【００４９】
図１１の（ｄ）のグラフに示すように、算出された分散σ2が予め定められた第１閾値σ2Limit以上の場合は、局所豪雨モードと判定できる。一方、図１１の（ｃ）のグラフに示すように、算出された分散σ2が第１閾値σ2Limitよりも小さい場合は、局所豪雨でない状態（以下、「通常降雨モード」という。）と判定できる。
【００５０】
そこで、図９のステップＳ１８において、判定部１５は、分散σ2が第１閾値σ2Limit以上か否かを判定する。そして、判定部１５は、分散σ2が第１閾値σ2Limit以上の場合、局所豪雨モードと判定し、ステップＳ２０、Ｓ２２の処理を実行する。一方、判定部１５は、分散σ2が第１閾値σ2Limitよりも小さい場合、通常降雨モードと判定し、ステップＳ２４、Ｓ２６の処理を実行する。
【００５１】
局所豪雨モードでは、ステップＳ２０において、算出部１４は、ティーセン法を用いて降雨量毎の流域分割比率を算出し、流域分割比率を用いてレーダー降雨量情報に基づき分割した各エリアの降雨量の平均値（平均雨量）を算出する。
【００５２】
例えば、図１２の（ａ）では、対象流域Ａｒをティーセン法を用いて破線Ｄで示すようにエリアＡｒ１、Ａｒ２、Ａｒ３に分割する。次に、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づき、図１２の（ａ）に示す流域Ａｒを３分割したときの各エリアＡｒ１、Ａｒ２、Ａｒ３の降雨量の平均値ＲＡ、ＲＢ、ＲＣを算出する。図１２の（ｂ）には、エリアＡｒ１の降雨量毎のピクセル数のグラフが示され、降雨量の平均値ＲＡが矢印で示されている。図１２の（ｃ）には、エリアＡｒ２の降雨量毎のピクセル数のグラフが示され、降雨量の平均値ＲＢが矢印で示されている。図１２の（ｄ）には、エリアＡｒ３の降雨量毎のピクセル数のグラフが示され、降雨量の平均値ＲＣが矢印で示されている。
【００５３】
図９に戻り、次に、ステップＳ２２において、算出部１４は、流域平均雨量Ｒ’を算出する。流域分割比率は、雨量観測所データベース１１６（図７参照）において、雨量観測所毎に定められている。例えば、図１２の各エリアＡｒ１、Ａｒ２、Ａｒ３の流域分割比率がｓ１、ｓ２、ｓ３であるとする。算出部１４は、算出した降雨量の平均値ＲＡ、ＲＢ、ＲＣと流域分割比率ｓ１、ｓ２、ｓ３に基づき、式（２）を用いて流域平均雨量Ｒ’を算出し、ステップＳ２８に進む。
【００５４】
Ｒ’＝ＲＡ×ｓ１＋ＲＢ×ｓ２＋ＲＣ×ｓ３・・・（２）
【００５５】
一方、ステップＳ１８において通常降雨モードと判定された場合、ステップＳ２４において、算出部１４は、ティーセン法を用いて降雨量毎の流域分割比率を算出する。そして、算出部１４は、流域分割比率を用いて雨量データベース１１２に記憶された雨量情報（図３参照）に基づき、分割した各エリアの雨量の平均値を算出する。
【００５６】
算出部１４は、雨量計Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３が測定した各雨量情報に基づき、各エリアＡｒ１、Ａｒ２、Ａｒ３の降雨量の平均値Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を算出する。
【００５７】
次に、ステップＳ２６において、算出部１４は、流域平均雨量Ｒを算出する。算出部１４は、算出した降雨量の平均値ＲＡ、ＲＢ、ＲＣと流域分割比率ｓ１、ｓ２、ｓ３に基づき、式（３）を用いて流域平均雨量Ｒを算出し、ステップＳ２８に進む。
【００５８】
Ｒ＝Ｒ１×ｓ１＋Ｒ２×ｓ２＋Ｒ３×ｓ３・・・（３）
【００５９】
ステップＳ２８において、予測部１７は、算出した流域平均雨量Ｒ’又は流域平均雨量Ｒを用いて対象河川の水位データを算出し、対象河川の水位を予測する。水位データの算出には、貯留関数法等の公知の方法を用いることができる。算出した水位データは、水位データベース１１１に蓄積される。
【００６０】
次に、ステップＳ３０において、表示部１８は、予測した水位を表示する。例えば、図１３に、予測した水位を表示した画面の一例を示す。図１３では、モード毎に画面を切り替えて表示するが、これに限らず、モード毎に分けて予測した水位を一画面に並べて表示してもよいし、モード毎に予測した水位の線種を変えて重ねて表示してもよい。
【００６１】
モード毎に画面を切り替える場合、図１３に一例を示すように、画面上の表示部品２０１は、ユーザに現在のモードを示す。これにより、通常降雨モードと局所豪雨モードのいずれで表示しているのかをユーザに明示することができる。表示部品２０２は、対象河川と水位観測所を示す。表示部品２０３は、対象河川の時間毎の水位を表示する。これにより、対象河川の時間毎の過去と現在（破線２０４参照）において水位観測所にて実測した水位２０３ａと、予測部１７が予測した水位２０３ｂとが表示される。実測した水位２０３ａと予測した水位２０３ｂとを分けて表示するためにグラフの色を変えたり、線種を変えたりすることが好ましい。また、破線２０４にて示される現在の時刻が画面の固定位置に表示されるように、時間の経過に応じてグラフを移動させて表示してもよい。
【００６２】
更に、図１３に示すように、対象河川を含む地理情報２０５を表示してもよい。地理情報２０５には、対象河川の位置、雨量計の位置、レーダー降雨像等が表示される。また、対象河川の水位に影響する流域範囲を表示することで、対象河川の水位の予測を視覚的に示すことができるととに対象河川の水位の増加による影響をより容易に把握できる。
【００６３】
図９に戻り、ステップＳ３２において、判定部１５は、所定時間が経過したかを判定する。所定時間は予め設定され、雨量計又はレーダーデータが更新される時間に同期してもよい。判定部１５は、所定時間が経過したと判定すると、ステップＳ１４に戻り、更新されたレーダー降雨量情報等を取得し、それ以降の処理を繰り返す。
【００６４】
以上に説明したように、第１実施形態に係る水位の予測方法によれば、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づき対象流域の降雨量の分散を算出する。そして、判定部１５は、算出した降雨量の分散に基づき対象河川が含まれる対象流域の局所的な降雨の有無を判定する。そして、選択部１３は、判定結果に応じて通常降雨モード及び局所豪雨モードから何れかのモードを選択し、対象河川の水位を予測するために使用する降雨情報を、レーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とから選択する。これにより、降雨状況に応じて河川の水位を適切に予測することができる。
【００６５】
すなわち、局所的な降雨がないと判定された場合、つまり、局所豪雨でない場合（通常降雨モードの場合）、対象流域内の降雨量の分散は少ないと考えられる。この場合、雨量計が測定した雨量情報は、対象流域の全体の雨量を近似する値となる。雨量計は正確な雨量を測定する。このため、レーダー降雨像を監視し、局所豪雨が発生しておらず、通常の降雨状況であると判定された場合、雨量計により測定された雨量情報に基づき流域平均雨量Ｒを算出することで、算出された流域平均雨量Ｒに基づき正確な河川の水位の予測が可能になる。
【００６６】
一方、雨量計は十数ｋｍ間隔で設置され、雨量計の密度は高くない。このため、局所的な降雨があると判定された場合、つまり、局所豪雨である場合（局所豪雨モードの場合）、雨量計が測定した雨量情報に基づき河川の水位を正確に予測することが困難な場合がある。この場合、レーダー降雨量情報を用いれば、雨量計の密度が高くない地域であっても局所豪雨の発生を検知できる。つまり、レーダー降雨量情報に基づき局所豪雨モードと判定された場合、雨量計に代わる手段としてレーダー降雨量情報に基づき流域平均雨量Ｒ’を算出することで、算出された流域平均雨量Ｒ’に基づき局所豪雨の状況に応じた河川の水位の予測が可能になる。
【００６７】
これにより、特に、雨量計の密度が高くない地域を流れる中小の河川の増水の危険をリアルタイムに表示することで、適切な避難を促すことができる。
【００６８】
＜第２実施形態＞
［予測処理］
次に、第２実施形態に係る予測処理の一例について図１４を参照して説明する。図１４は、第２実施形態に係る予測処理の一例を示したフローチャートである。なお、本処理で使用される水位データ、レーダー降雨量情報、雨量計の雨量情報は、所定時間間隔で取得され、更新される。また、図１４の各ステップのうち、第１実施形態に係る予測処理のステップ（図９参照）と同一のステップ番号が付与されたものは同一処理を行うステップであることを示す。
【００６９】
本処理が開始されると、ステップＳ１０において、選択部１３は、対象河川の水位観測所を選択する。次に、ステップＳ１２において、選択部１３は、レーダー降雨像から対象の流域を抽出する。次に、ステップＳ１４において、取得部１２は、レーダー降雨量情報及び雨量計の雨量情報を取得する。
【００７０】
次に、ステップＳ４０において、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づき、対象流域Ａｒの降雨量毎のピクセル数を算出し、降雨量の高い方から１０％のレーダー降雨量の平均値ｙ１を算出する。また、算出部１４は、対象流域Ａｒ内の雨量計Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３が測定した雨量情報の平均値ｙ２を算出する。そして、算出部１４は、２つの平均値ｙ１、ｙ２の差分（＝ｙ１−ｙ２）を算出する。
【００７１】
次に、ステップＳ４２おいて、判定部１５は、算出した差分が予め設定された第２閾値ｙLimit以上か否かを判定する。判定部１５は、算出した差分が第２閾値ｙLimit以上であると判定した場合、局所豪雨モードと判断し、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ２８、Ｓ３０、Ｓ３２の処理を実行する。一方、ステップＳ４２において、判定部１５は、算出した差分が第２閾値ｙLimitよりも小さいと判定したい場合、通常降雨モードと判断し、ステップＳ２４、Ｓ２６、Ｓ２８、Ｓ３０、Ｓ３２の処理を実行する。ステップＳ２０〜Ｓ３２の処理は第１実施形態に係る予測処理の同一番号のステップと同じ処理であるため、説明を省略する。
【００７２】
例えば、算出部１４は、図１５の（ｃ）の降雨量毎のピクセル数から上位１０％の降雨量の平均値ｙ１を算出し、雨量情報の平均値ｙ２との差分を算出する。そして、判定部１５は、算出した差分（＝ｙ１−ｙ２）が第２閾値ｙLimitよりも小さいと判定した場合、図１５の（ａ）に示すような通常降雨モードであると判定できる。
【００７３】
また、例えば、算出部１４は、図１５の（ｄ）の降雨量毎のピクセル数から上位１０％の降雨量の平均値ｙ１を算出し、雨量情報の平均値ｙ２との差分を算出する。そして、判定部１５は、差分（＝ｙ１−ｙ２）が第２閾値ｙLimit以上であると判定した場合、図１５の（ｂ）に示すような局所豪雨モードであると判定できる。
【００７４】
なお、本実施形態では降雨量毎のピクセル数から上位１０％を取り出し、雨量情報の平均値との比較に使用したが、これ限られず、降雨量毎のピクセル数から上位ｚ％（ｚは任意）を取り出し、雨量情報の平均値との比較に使用してもよい。
【００７５】
以上に説明したように、第２実施形態に係る水位の予測方法によれば、算出部１４は、レーダー降雨量情報に基づきレーダー降雨量情報の降雨量毎のピクセル数の分布を算出する。そして、判定部１５は、上位ｚ％の降雨量の平均値と雨量計の雨量の平均値との差分に基づき局所的な降雨の有無を判定する。そして、選択部１３は、判定結果に応じて河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、レーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とから選択する。これにより、降雨状況に応じて河川の水位を適切に予測することができる。
【００７６】
以上、第１及び第２実施形態に係る河川の水位を予測する方法について説明した。各実施形態に係る予測方法によれば、レーダー降雨像から、通常降雨モードか局所豪雨モードかを判定し、判定結果に応じて河川の水位を予測するための情報をレーダー降雨量情報と雨量計の雨量情報とから選択する。これにより、通常の降雨時には、雨量計の雨量情報を用いて正確な水位予測ができる。また、局所豪雨時には、レーダー降雨量から算出される値を各雨量計の値として入力し、局所的な降雨に対する水位予測を行うことができる。これにより雨量計の密度が高くない地域における局所的な降雨状況においても河川の水位を予測できる。この結果、降雨状況に寄らず、河川の水位上昇の変化をリアルタイムに予測し、防災の観点で重要な河川の増水の危険を予測することが可能になる。
【００７７】
特に、河川流域に雨量観測所がないような中小河川でも流域平均雨量が把握でき、局所豪雨を観測するだけの雨量計が配置されていない箇所においても中小河川の局所豪雨に伴う増水の危険をリアルタイムに予測でき、防災に役立てることができる。
【００７８】
以上、プログラム、方法及び情報処理装置を上記実施形態により説明したが、本開示に係るプログラム、方法及び情報処理装置は上記実施形態に限定されるものではなく、本開示の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記実施形態及び変形例が複数存在する場合、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
【００７９】
例えば、上記各実施形態の予測処理では、対象流域Ａｒ内の雨量計を用いたが、対象流域Ａｒ外であって対象流域Ａｒの近傍の雨量計を用いて上記各実施形態の予測処理を行ってもよい。
【００８０】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記２）
前記第一の降雨量情報に基づく降雨量の分散を用いて、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記１に記載のプログラム。
（付記３）
前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報との比較結果に基づき、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記１又は２に記載のプログラム。
（付記４）
選択された前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報とのいずれかを、前記第三の降雨量情報として用いて、前記河川の水位の予測を行い、
前記水位の予測の結果及び前記局所的な降雨の有無の判定の結果を表示する、
付記１〜３のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記５）
前記局所的な降雨があると判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第一の降雨量情報を選択し、
前記局所的な降雨がないと判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第二の降雨量情報を選択する、
付記１〜４のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記６）
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得し、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行い、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する、
処理をコンピュータが実行する方法。
（付記７）
前記第一の降雨量情報に基づく降雨量の分散を用いて、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記６に記載の方法。
（付記８）
前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報との比較結果に基づき、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記６又は７に記載の方法。
（付記９）
選択された前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報とのいずれかを、前記第三の降雨量情報として用いて、前記河川の水位の予測を行い、
前記水位の予測の結果及び前記局所的な降雨の有無の判定の結果を表示する、
付記６〜８のいずれか一項に記載の方法。
（付記１０）
前記局所的な降雨があると判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第一の降雨量情報を選択し、
前記局所的な降雨がないと判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第二の降雨量情報を選択する、
付記６〜９のいずれか一項に記載の方法。
（付記１１）
水位予測の対象とする河川に紐づいた１または複数のレーダーにより計測された第一の降雨量情報を取得する取得部と、
取得した前記第一の降雨量情報に基づき、前記河川の水位に影響を与える局所的な降雨の有無の判定を行う判定部と、
前記判定の結果に応じて、前記河川の水位の予測に用いる第三の降雨量情報を、前記レーダーによる前記第一の降雨量情報と特定の地域の内部又は近傍にある雨量計により計測された第二の降雨量情報とから選択する選択部と、
を有する情報処理装置。
（付記１２）
前記判定部は、前記第一の降雨量情報に基づく降雨量の分散を用いて、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記１１に記載の情報処理装置。
（付記１３）
前記判定部は、前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報との比較結果に基づき、前記局所的な降雨の有無を判定する、
付記１１又は１２に記載の情報処理装置。
（付記１４）
選択された前記第一の降雨量情報と前記第二の降雨量情報とのいずれかを、前記第三の降雨量情報として用いて、前記河川の水位の予測を行う予測部と、
前記水位の予測の結果及び前記局所的な降雨の有無の判定の結果を表示する表示部と、を有する、
付記１１〜１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記１５）
前記選択部は、前記局所的な降雨があると判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第一の降雨量情報を選択し、
前記局所的な降雨がないと判定した場合、前記第三の降雨量情報として、前記第二の降雨量情報を選択する、
付記１１〜１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【符号の説明】
【００８１】
１０    情報処理装置
１１    記憶部
１２    取得部
１３    選択部
１４    算出部
１５    判定部
１７    予測部
１８    表示部
１９    通信部
１１１  水位データベース
１１２  雨量データベース
１１３  レーダーベース
１１４  流域河川データベース
１１５  水位観測所データベース
１１６  雨量観測所データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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