(57)【要約】【課題】局地的大雨が発生したときに実際に雨量計が計測した雨量データと学習モデルとから予測される河川の水位の予測精度が、過小方向に低下することを防ぐ。【解決手段】学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、ことをコンピュータが実行する予測方法が提供される。【選択図】図１
2020134300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、
ことをコンピュータが実行する予測方法。
【請求項２】
前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうち最大値が第１の閾値を越える場合、又は前記複数の降雨量情報のそれぞれの偏差のうちの最大値が第２の閾値を越える場合、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定する、
請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
請求項１又は２に記載の予測方法。
【請求項４】
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値と、前記最大値に対応する降雨量を計測した雨量計と前記複数の雨量計のそれぞれとの距離に応じた重みとの乗算値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
請求項１又は２に記載の予測方法。
【請求項５】
前記河川の前記水位予測の結果及び前記局地的大雨が発生したか否かの少なくとも一方を出力する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の予測方法。
【請求項６】
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、
処理をコンピュータに実行させる予測プログラム。
【請求項７】
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得する取得部と、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定する判定部と、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正する補正部と、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する予測実行部と、
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、予測方法、予測プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
雨量計により計測された雨量データ及び水位計により計測された河川の水位データを用いて河川の水位予測のための学習モデル（以下、「河川の水位予測モデル」ともいう。）を作成することが行われている。非特許文献１、２は、計測された雨量データ及び水位データを入力し、ニューラルネットワーク又は深層学習を用いて河川の水位予測モデルを作成する技術を提案する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】REAL-TIME  RIVER-STAGE  PREDICTION  WITH  ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK  BASED  ON  ONLY  UPSTREAM  OBSERVATION  DATA，Annual  Journal  of  Hydraulic  Engineering,  JSCE，Vol．62，2018（Sunmin  KIM  et．Al，2018）
【非特許文献２】一言正之，櫻庭雅明，清雄一：深層学習を用いた河川水位予測手法の開発，土木学会論文集Ｂ１（水工学）、Vol.72，No．4，pp．187-192，2016．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、河川の水位予測モデルの作成においては、河川のある領域の周辺の複数の地点に設置された雨量計により計測した雨量データと、前記河川に設置された水位計により計測した水位データと、が必要である。また、さまざまなタイプの降雨に対して河川の水位を精度良く予測することが可能な河川の水位予測モデルを作成するためには、様々な雨の降り方に対応する学習用の雨量データ及び水位データが大量に必要である。
【０００５】
しかしながら、河川の水位予測モデル作成時に学習に利用する雨量データに、同様の局地的大雨に関する雨量データが含まれている可能性は低く、局地的大雨に関する学習用データが収集し難い。
【０００６】
その一つ目の理由としては、局地的大雨の元になる積乱雲（降水セル）のサイズは水平方向に５〜１５ｋｍと言われ、積乱雲が最低サイズであれば５ｋｍ／１００＝５０ｍごとに雨量計が必要になる。雨量計を５０ｍごとに配置するためには、現在、雨量計が１３００か所設置されているのに対して、これを１０万倍にする必要があり、コスト面で現実的でない。二つ目の理由としては、特定の観測所に限ってみると、局地的大雨の発生頻度はそれほど高くはない。このため、局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難い。
【０００７】
三つ目の理由としては、気象庁のデータ（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html）によると、局地的大雨など極端現象が年単位のスケールで増加している傾向が明らかとなっている。機械学習では、学習したモデルを用いて予測を行う、すなわち過去のトレンドが未来に続くことが前提となる。よって、長期的に変動している局地的大雨の場合、同じ状況での多くの学習用データを長期的に取得しなければならない。このため、局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難い。これらの理由から局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難いために、河川の水位予測モデルでは、局地的大雨が発生したときの河川の水位の予測精度が低下する。
【０００８】
このとき、河川の水位の予測精度の低下は、過大方向に低下するのか又は過小方向に低下するのかについては、局地的大雨の場合、局所的に大量の雨が降るため、雨量計により計測された雨量データは局地的大雨の中心を捉えていない状況が生じ易い。その結果、雨量計により計測された雨量データは、実際に振っている雨量よりも少ない雨量を測定する傾向にある。これにより、河川の水位予測モデルでは、局地的大雨が発生したときの河川の水位の予測精度が過小方向に低下する。
【０００９】
そこで、一つの側面では、本開示は、局地的大雨が発生したときに実際に雨量計が計測した雨量データと学習モデルとから予測される河川の水位の予測精度が、過小方向に低下することを防ぐ予測方法、予測プログラム及び情報処理装置を提供する。なお、学習モデルは、雨量計により計測された雨量データ及び河川の水位データを含む学習用データに基づき生成され、河川の水位予測のために用いられるモデルである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一つの形態では、学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、ことをコンピュータが実行する予測方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
一つの側面では、本開示は、局地的大雨が発生したときに実際に雨量計が計測した雨量データと学習モデルとから予測される河川の水位の予測精度が、過小方向に低下することを防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図。
【図２】一実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図。
【図３】一実施形態に係る水位データベースの一例を示す図。
【図４】一実施形態に係る雨量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】一実施形態に係るサーバのハードウェア構成の一例を示す図。
【図９】局地的大雨が発生した場合の河川の水位を予測する際の課題を説明するための図。
【図１０】河川の水位の算出に用いる雨量計の決定方法の一例を示す図。
【図１１】水位観測所と雨量観測所の組の一例を示す図。
【図１２】水位観測所と雨量観測所の組毎に計測された雨量データと水位データの一例を示す図。
【図１３】一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１４】一実施形態に係る雨量データの補正の一例を示す図。
【図１５】雨量データの補正に使用する雨量計間の距離に応じた重みの一例を示す図。
【図１６】一実施形態に係る予測処理による河川の水位を予測した結果の一例を示す図。
【図１７】一実施形態に係る予測処理の結果を表示する画面例。
【図１８】一実施形態に係る予測処理の効果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
【００１４】
［システムの全体構成］
まず、一実施形態に係るシステムの全体構成の一例について、図１を参照しながら説明する。図１は、一実施形態に係るシステムの全体構成の一例を示す図である。本実施形態に係るシステムはサーバ１０及びスマートフォン２０を有し、サーバ１０は、ネットワーク４０を介してスマートフォン２０に接続されている。
【００１５】
図１の例では、水位を予測する対象の河川Ｒに対して、河川Ｒの流域周辺に各雨量計Ａ〜Ｄ及び水位計ａが配置されている。サーバ１０は、ネットワーク４０を介して雨量計Ａにより計測された雨量データを収集する雨量観測所の端末（以下、「第１雨量観測所１０１」という。）に接続されている。また、サーバ１０は、雨量計Ｂにより計測された雨量データを収集する雨量観測所の端末（以下、「第２雨量観測所１０２」という。）に接続されている。また、サーバ１０は、雨量計Ｃにより計測された雨量データを収集する雨量観測所の端末（以下、「第３雨量観測所１０３」という。）に接続されている。また、サーバ１０は、雨量計Ｄにより計測された雨量データを収集する雨量観測所の端末（以下、「第４雨量観測所１０４」という。）に接続されている。また、サーバ１０は、水位計ａにより計測された河川の水位データを収集する水位観測所の端末（以下、「第１水位観測所２００」という。）に接続されている。
【００１６】
［機能構成］
次に、一実施形態に係るサーバ１０の機能構成の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、一実施形態に係るサーバ１０の機能構成の一例を示す図である。一実施形態に係るサーバ１０は、記憶部１１、予測処理部１２、表示部１８及び通信部１９を有する。
【００１７】
記憶部１１は、水位データベース１１１、雨量データベース１１２、流域河川データベース１１３、水位観測所データベース１１４及び雨量観測所データベース１１５を記憶する。
【００１８】
図３は、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、所定時間毎の各水位観測所が水位計から取得する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河川の水位を示す。
【００１９】
図４は、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、所定時間毎の各雨量観測所が各雨量計から取得する雨量データを蓄積する。雨量データは、各雨量観測所の雨量計により計測された降雨量情報に相当する。
【００２０】
図５は、一実施形態に係る流域河川データベース１１３の一例を示す。流域河川データベース１１３は、地理情報（北端緯度、南端緯度、西端経度、東端経度）と、その地理情報で示される領域に属している対象河川情報とを蓄積する。
【００２１】
図６は、一実施形態に係る水位観測所データベース１１４の一例を示す。水位観測所データベース１１４は、水位観測所毎の位置情報（緯度情報、経度情報）と、観測している河川情報と、水位観測所の水位計により計測された水位データとを蓄積する。
【００２２】
図７は、一実施形態に係る雨量観測所データベース１１５の一例を示す。雨量観測所データベース１１５は、雨量観測所毎の位置情報（緯度情報、経度情報）と、観測している河川情報と、雨量観測所の雨量計により計測された雨量データとを蓄積する。
【００２３】
図２に戻り、予測処理部１２は、対象河川の水位の予測処理を実行する。予測処理部１２は、取得部１３、算出部１４、判定部１５、補正部１６及び予測実行部１７を有する。
【００２４】
取得部１３は、水位を予測する河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の雨量データを取得する。図１の例では、取得部１３は、雨量計Ａ〜Ｄにより計測された複数の雨量データを取得する。また、取得部１３は、水位計ａにより計測された水位を予測する河川の水位データを取得する。
【００２５】
算出部１４は、取得部１３により取得された複数の雨量データの平均値から偏差を算出する。判定部１５は、算出した偏差に基づき、対象河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定する。
【００２６】
補正部１６は、局地的大雨が発生したと判定した場合、対象河川の水位の予測に用いる複数の雨量データのそれぞれを、複数の雨量データのうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いてより大きい値に補正する。本実施形態では、複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報の一例として、特定の降雨量情報、つまり、複数の雨量データの最大値を使用するがこれに限らない。例えば、２つの雨量計の平均を使って、対象河川の水位の予測に用いる複数の雨量データのそれぞれを補正してもよい。これによっても、局所的大雨が降ったと判定した場合に、予測に使う降雨量情報をより大きい値に補正することができる。
【００２７】
予測実行部１７は、補正後の複数の雨量データのそれぞれを用いて対象河川の水位を予測する。
【００２８】
表示部１８は、予測した河川の水位を表示する。表示部１８は、予測した河川の水位とともに局地的大雨の発生の有無を表示してもよい。表示部１８は、予測した河川の水位をディスプレイ等の表示装置に表示してもよいし、プリンタ等の出力装置に出力してもよい。
【００２９】
通信部１９は、水位データ、雨量データ等の各種のデータを、これらのデータを配信する機器から受信する。例えば、通信部１９は、水位データ及び雨量データを、水位観測所及び雨量観測所から直接取得してもよいし、水位観測所及び雨量観測所を経由して自治体等の機器から取得してもよい。
【００３０】
［ハードウェア構成］
次に、一実施形態に係るサーバ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。サーバ１０は、入力装置２０１、表示装置２０２、外部Ｉ／Ｆ２０３を有する。また、サーバ１０は、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５、ＣＰＵ２０６、通信Ｉ／Ｆ２０７及びＨＤＤ２０８を有し、それぞれがバスＢで相互に接続されている。
【００３１】
入力装置２０１は、キーボードやマウスなどを含み、サーバ１０に各操作信号を入力するために用いられる。表示装置２０２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。
【００３２】
外部Ｉ／Ｆ２０３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２０３ａがある。これにより、サーバ１０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して記録媒体２０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行う。記録媒体２０３ａは、ＣＤ（Compact  Disk）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）であってもよい。記録媒体２０３ａ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。
【００３３】
ＲＡＭ２０４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。ＲＯＭ２０５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。ＲＯＭ２０５には、基本プログラム及びデータが格納されている。
【００３４】
ＨＤＤ２０８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。ＨＤＤ２０８に格納されるプログラムやデータには、サーバ１０の全体を制御するプログラム、河川の水位を予測する予測プログラム及びこれらのプログラムで使用するデータ等がある。ＨＤＤ２０８には、上記各種のデータベースが格納されてもよい。
【００３５】
ＣＰＵ２０６は、ＨＤＤ２０８又はＲＯＭ２０５などの記憶装置から、基本プログラム、予測プログラム及び各種のデータをＲＡＭ２０４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。
【００３６】
通信Ｉ／Ｆ２０７は、サーバ１０をネットワーク４０に接続するインターフェースである。これにより、サーバ１０は、所定時間間隔で通信Ｉ／Ｆ２０７を介して水位データ及び雨量データを取得する。取得した水位データは、水位観測所ＩＤ及び時刻に対応して水位データベース１１１に記憶され、取得した雨量データは、雨量観測所ＩＤ及び時刻に対応して雨量データベース１１２に記憶される。
【００３７】
予測処理部１２の機能は、予測プログラムがＣＰＵ２０６に実行させる予測処理により実現される。表示部１８の機能は、表示装置２０２により実現される。通信部１９の機能は、通信Ｉ／Ｆ２０７により実現される。
【００３８】
記憶部１１の機能は、例えば、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５及びＨＤＤ２０８により実現される。記憶部１１に記憶されているデータベースの各種のデータは、サーバ１０内のＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５、ＨＤＤ２０８に格納されるが、これに限られず、サーバ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。
【００３９】
なお、サーバ１０は、情報処理装置の一例であり、情報処理装置は、これに限られず、パーソナルコンピュータ、クラウドコンピュータであってもよい。また、情報処理装置は、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。また、情報処理装置は、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２０又はその他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。
【００４０】
［局地的大雨が発生した場合の河川の水位を予測］
局地的大雨が発生した場合の河川の水位を予測する際の課題について説明する。機械学習では、雨量計により計測された雨量データ及び水位計により計測された河川の水位データを用いて河川の水位予測モデルを作成する。
【００４１】
河川の水位予測モデルの作成においては、河川のある領域の周辺の複数の地点に設置された雨量計により計測した雨量データと、前記河川に設置された水位計により計測した水位データとが必要である。また、さまざまなタイプの降雨に対して河川の水位を精度良く予測することが可能な河川の水位予測モデルを作成するためには、様々な雨の降り方に対応する学習用の雨量データ及び水位データが大量に必要である。
【００４２】
しかしながら、河川の水位予測モデル作成時に学習に利用する雨量データに、同様の局地的大雨に関する学習用データが含まれている可能性は低く、局地的大雨に関する学習用データが収集し難い。
【００４３】
その一つ目の理由としては、特定の観測所に限ってみると、局地的大雨の発生頻度はそれほど高くはないためである。例えば、気象庁のデータによると、１時間の降水量が５０ｍｍを超える地点は近年では年間で約２５０か所である（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html、２０１８年１２月１９日検索）。この約２５０か所の観測所は、１３００地点のアメダス観測地点のうちの約２０％であり、すなわち特定地点で局地的大雨が観測されるのは約５年に一度となる。雨量計の間隔を小さくすれば、どこかで局地的大雨をとらえる確率は上がるが、水位予測に用いられる特定の雨量計において局地的大雨を観察するのは概ね数年に一度となる。このため、特定の雨量計において局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難い。
【００４４】
学習用データが収集し難い二つ目の理由について説明する。局地的大雨の元になる積乱雲（降水セル）のサイズは水平方向に５〜１５ｋｍと言われている（小倉義光『一般気象学』第２版、東京大学出版会、1999年ISBN  978-4-13-062706-1参照）。この雨の中心を数％の位置誤差でとらえようとすると、例えば積乱雲サイズの１／１００、すなわち積乱雲が最低サイズであれば５ｋｍ／１００＝５０ｍごとに雨量計が必要になる。
【００４５】
１９７４年から運用を開始した現状のアメダスは約１７ｋｍおきに、全国約１３００か所ある（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/amedas/kaisetsu.html、２０１８年１２月１９日検索）。雨量計を５０ｍごとに配置するためには、１３００×（１７／０．５）２＝１５０万個、すなわち現状の個数の１０万倍の雨量計が必要になる。現在、雨量計が１３００か所設置されているのに対して、これを１０万倍にすることは設置、運用を考えたコスト面で現実的でない。このため、局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難い。
【００４６】
学習用データが収集し難い三つ目の理由について説明する。前記気象庁のデータ（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html）によると、局地的大雨など極端現象が年単位のスケールで増加している傾向が明らかとなっている。機械学習では、学習したモデルを用いて予測を行う、すなわち過去のトレンドが未来に続くことが前提となっている。しかし、長期的に変動している局地的大雨の場合、同じ状況での多くの学習用データを長期的に取得しなければデータが集まらない。このため、局地的大雨を捉えたという学習用データが収集し難い。
【００４７】
以上の要因から、河川の水位予測モデルでは、局地的大雨が発生したときの河川の水位の予測精度が低下する。次に、河川の水位の予測精度が過大方向に低下するのか又は過小方向に低下するのかについて説明する。
【００４８】
たとえば、図９に示すように、局地的大雨の中心Ｏに対して最も激しく雨が降っている範囲に雨量計が設置されて可能性は高くない。図９の例では、局地的大雨に最も近い雨量計Ｂでさえ、計測される雨量データは３０ｍｍ/ｈであり、最も激しく雨が降っている範囲の５０ｍｍ／ｈの雨量を捉えられていない。雨量計が局地的大雨の中心を捉えられないと、雨量計により測定された雨量データは、局地的大雨の最も激しく雨が降っている範囲の実際の雨量よりも小さい値を示す。その結果、局地的大雨の実際の雨量が３０ｍｍ/ｈであると測定した雨量データを入力データに用いて、河川の水位予測モデルが作成される。作成された河川の水位予測モデルでは、局地的大雨が発生したときの河川の水位の予測精度が過小方向に低下する。
【００４９】
一方で、雨量計の間隔を密にすれば、雨量計により計測された雨量データが局地的大雨の中心を捉える可能性が高くなるが、コストの面から現実的でない。
【００５０】
そこで、以下では、雨量データ及び河川の水位データから作成した河川の水位予測のための学習モデル（水位予測モデル）を用いて、局地的大雨の発生時に実際に雨量計が計測した雨量データから河川の水位を予測する際の予測方法について説明する。本予測方法によれば、局地的大雨の発生時に実際に雨量計が計測した雨量データから予測される河川の水位の予測精度が過小方向に低下することを防止できる。
【００５１】
（１）サーバ１０は、ある河川に設置された水位計と、その河川流域に設置された雨量計との組を決定する。
（２）サーバ１０は、入力値として用いるデータ（説明変数）を決定する。説明変数の一例としては、過去の雨量データ、過去の水位データ、現在の雨量データ、現在の水位データ、予報雨量データが挙げられる。
（３）サーバ１０は、水位計と雨量計とにより計測された過去の水位データ及び雨量データを用いて手順（２）で決定した説明変数を入力データとして用いて、所定時間（例えば１時間）後の河川の水位を出力する水位予測モデルを回帰分析などで計算し、作成する。
（４）サーバ１０は、現在時刻における手順（２）で決定した説明変数を、手順（３）で作成したモデルに入力し、所定時間後の水位を予測し、例えばスマートフォン２０等の機器に出力する。
【００５２】
なお、手順（３）は、機械学習の過去の水位データ及び雨量データを入力し、河川の水位予測モデルを作成する「学習モード」である。手順（４）は、現在の雨量データを入力し、手順（３）にて作成した水位予測モデルを用いて河川の水位を予測する「予測モード」である。
【００５３】
本実施形態では、サーバ１０が本予測方法の手順（１）〜（４）を実行する。ただし、これに限られず、手順（３）は、サーバ１０で実行せずに他の機械学習器で実行してもよい。同様に、手順（４）は、サーバ１０で実行せずに他の機械学習器で実行してもよい。
【００５４】
手順（１）の水位の計算に用いる雨量計の組を決めるティーセン法の一例について、図１０を参照して説明する。ティーセン法は、まず、ある河川の流域内の雨量観測点及び流域に隣接する雨量観測点を結ぶ三角網を作り、各辺の垂直二等分線を引く。そうすると、それぞれ１つの観測点を内部に含む多数の多角形が描ける。図１０の例では、河川rの流域５００（水位計４０１の上流にあたる流域）内の雨量観測点Ａ３０１、Ｂ３０２及び流域５００に隣接する雨量観測点Ｃ３０３〜雨量観測点Ｉ３０９を結ぶ三角網（図１０の点線）が作成される。そして、各辺の垂直二等分線（図１０の実線）が引かれ、それぞれ１つの雨量観測点を内部に含む多数の多角形が描かれる。
【００５５】
次に、水位計４０１の上流にあたる流域５００と交わっている多角形が特定される。この特定された多角形の内部にある雨量観測点を水位予測に用いる。その結果、図１０の例では、雨量観測点Ａ３０１〜雨量観測点Ｉ３０９が、河川rの水位予測に用いられる。このようにして、水位計と雨量計との組が決定される。ただし、水位計算に用いる雨量計を決める方法はこれに限られず、他の方法を用いることもできる。
【００５６】
図１１は、以上の方法により決定された、河川に設置された水位計とその河川流域に設置された雨量計との組の一例を示す。図１１の例では、第１水位観測所と、第１雨量観測所〜第４雨量観測所とが組になっている。決定した水位観測所及び雨量観測所の組のデータは記憶部１１に記憶される。
【００５７】
また、図１２は、決定した水位観測所及び雨量観測所の組の各観測所から取得した、所定時間毎の水位データ及び雨量データの一例を示す。サーバ１０は、組として決定した水位観測所及び雨量観測所の各観測所から所定時間毎に水位データ及び雨量データを取得し、図１２に示すように、各時刻の水位データ及び雨量データの組として記憶部１１に記憶する。
【００５８】
［予測処理］
次に、一実施形態に係る予測処理の一例について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、一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。
【００５９】
本処理が開始されると、取得部１３は、水位を予測する河川に対応する水位観測所及び雨量観測所の組の水位計及び雨量計が計測した水位データ及び雨量データを取得する（ステップＳ１）。取得部１３は、水位観測所及び雨量観測所の組の水位データ及び雨量データを、水位データベース１１１及び雨量データベース１１２から取得する。
【００６０】
次に、算出部１４は、雨量データの偏差を算出する（ステップＳ２）。ある時刻tにおける観測所ｉの雨量をＸｔｉとすると、算出部１４は、複数の観測所において観測された雨量の平均値を式（１）により算出する。Ｎは、雨量計の観測所の数を示す。
【００６１】
【数１】
2020134300.tif 000003
【００６２】
次に、算出部１４は、式（２）により、各観測所の雨量データの偏差を算出する。
【００６３】
【数２】
2020134300.tif 000004
【００６４】
次に、判定部１５は、観測所ごとの偏差のうちの最大値が閾値Ｔｈよりも大きいかを判定する（ステップＳ３）。雨量データの取得間隔をＴ（ｈ）、設定する雨の強さをＳ（ｍｍ／ｈ）とすると、閾値Ｔｈは、Ｔｈ＝Ｔ×Ｓで表される。
【００６５】
判定部１５は、偏差の最大値が閾値Ｔｈよりも大きいと判定すると、局地的大雨が発生したと判定し、補正部１６は、計算に用いた雨量データの最大値を、組となったすべての雨量計の雨量データに加算する（ステップＳ４）。ステップＳ４の処理は、局地的大雨が発生したと判定した場合に、組となったすべての雨量計の雨量データを補正する処理に相当する。
【００６６】
たとえば、図１に示すように、雨量計Ａ〜雨量計Ｄのうち、雨量計Ｂが設置された位置周辺で局地的大雨が発生した場合について説明する。この場合、算出部１４は、図１４（ａ）に一例を示すように、雨量計Ａ〜雨量計Ｄが計測した雨量データのうちの最大値、つまり、雨量計Ｂが計測した雨量をすべての雨量計Ａ〜雨量計Ｄに加算する。加算した後の雨量計Ａ〜雨量計Ｄの雨量データ、すなわち、補正後の雨量データの一例を図１４（ｂ）に示す。
【００６７】
図１３に戻り、ステップＳ３において、偏差の最大値が閾値Ｔｈ以下であると判定すると、局地的大雨が発生していないと判定し、ステップＳ５に進む。ステップＳ５において、予測実行部１７は、補正後の雨量データを入力データとして与え、作成した河川の水位予測モデルを用いて河川の水位を予測する。次に、表示部１８は、予測した水位をスマートフォン２０又はその他の機器に表示する（ステップＳ６）。次に、取得部１３は、所定時間が経過したかを判定する（ステップＳ７）。取得部１３は、所定時間が経過したと判定すると、ステップＳ１に戻り、ステップＳ１以降の処理を実行する。
【００６８】
たとえば、図１に示す雨量計Ｂが設置された位置周辺で３：３０に局地的大雨が発生した場合について、図１５を参照して説明する。図１５の例では、３：１５に雨量計Ａ〜Ｄが計測した雨量データ（mm/15min）は、「２.０」、「１.５」、「３.０」、「１.０」であった。
【００６９】
その後、３：３０に雨量計Ａ〜Ｄが計測した雨量データ（mm/15min）は、「７.５」、「１８.５」、「４.５」、「８.０」であった。３：３０の雨量データから算出された偏差の最大値が閾値Ｔｈよりも大きいと判定されたため、雨量計Ｂの雨量データの最大値「１８.５」が雨量計Ａ〜Ｄの雨量データに加算された。その結果、雨量計Ａ〜Ｄの雨量データが、「２６.０」、「３７.０」、「２３.０」、「２６.５」に補正された。補正後の雨量計Ａ〜Ｄの雨量データを入力データとして与えて、水位予測モデルを用いて所定時間（図１５の例では１時間）後の水位計ａが計測する河川の水位が「８０.０」（ｃｍ）と予測された。
【００７０】
予測した水位は、スマートフォン２０等に表示される。図１６は、その際の画面例を示す。図１６では、モードの表示部品２１１が示す「通常降雨モード」と「局地的大雨モード」とに画面が切り替えて表示される。しかしながら、これに限られず、モード毎に一画面を分割して予測した水位を表示してもよい。
【００７１】
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右から左に移動させて表示してもよい。表示部品２１４の現在時刻及びそれよりも左側が水位曲線２１３の実測水位２１３ａである。また、表示部品２１４の現在時刻よりも右側が水位曲線２１３の予測水位２１３ｂである。予測水位２１３ｂの表示色を実測水位２１３ａの表示色と変えたり、線種を変えたりしてユーザに明示しても良い。また、対象河川と水位観測所を示す表示部品２１２により地理情報がユーザに明示されても良い。
【００７２】
水位曲線２１３のグラフの右側には、雨量計毎の雨量が表示される。これにより、ユーザに降雨状況を認識させ、現在のモード選択が正しいことを確認させることができる。また、局地的大雨と判断した雨量計の雨量データの色を変えて表示しても良い。これにより、モードが局地的大雨モードに変わった根拠となる雨量を明示することができる。
【００７３】
更に、対象河川の水位に影響する流域範囲を表示しても良い。これにより、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もに、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。
【００７４】
以上、一実施形態に係る予測方法によれば、雨量計により計測された雨量データ及び河川の水位データから作成した河川の水位予測モデルを用いて局地的大雨が発生したときの河川の水位を予測する。その際、実際に雨量計が計測した雨量データをより大きい値に補正した補正後の雨量データを入力データとして水位予測モデルに与えて、河川の水位を予測する。これにより、予測される河川の水位の予測精度が過小方向に低下することを防ぐことができる。例えば、図１８の例では、曲線Ｕは河川の水位の実測値を示す。これに対して、雨量計により計測された雨量データを補正せずに入力データとして水位予測モデルに与えて河川の水位を予測した予測値を示す従来手法の曲線Ｖでは、３：３０に局地的大雨が発生した場合について４：３０の予測値が実測値よりも小さい。つまり、従来手法の場合、実際に雨量計が計測した雨量データから予測される河川の水位の予測精度が過小方向に低下している。
【００７５】
一方、雨量計により計測された雨量データを補正して入力データとして水位予測モデルに与えて河川の水位を予測した予測値を示す本実施形態の曲線Wでは、３：３０に局地的大雨が発生した場合について４：３０の予測値が実測値に近似する。つまり、本実施形態に係る予測方法の場合、実際に雨量計が計測した雨量データから予測される河川の水位の予測精度が過小方向に低下することを防止し、河川の水位の予測精度を高めることができる。
【００７６】
なお、上記実施形態では、判定部１５は、図１３のステップＳ３において、雨量データの偏差の最大値が予め定められた閾値（第２の閾値）を越える場合、河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定した。
【００７７】
しかし、これに限られず、判定部１５は、組となった複数の雨量計により計測された複数の雨量データの少なくともいずれかが、予め定められ第１の閾値を越える場合、河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定してもよい。
【００７８】
また、局地的大雨が発生したと判定された場合、補正部１６は、組となった複数の雨量計により計測された雨量データの最大値をすべての雨量計の雨量データのそれぞれに加算し、すべての雨量計の雨量データをより大きい値に補正した。
【００７９】
しかし、これに限られず、補正部１６は、組となった複数の雨量計により計測された複数の雨量データのうち第１の閾値を越える雨量データの少なくともいずれかを特定の雨量データとして用いて、すべての雨量計の雨量データをより大きい値に補正しても良い。
【００８０】
また、局地的大雨が発生したと判定された場合、算出部１４は、複数の雨量計が計測した雨量データの最大値に、雨量データの最大値を計測した雨量計と複数の雨量計のそれぞれとの距離に応じた重みを掛けた値を算出してもよい。この場合、補正部１６は、雨量データの最大値に重みを掛けた値を用いて複数の雨量データのそれぞれをより大きい値に補正しても良い。
【００８１】
たとえば、ある時刻tにおける観測所ｉの雨量をＸｔｉとし、閾値をＴｈ、重みをＷとした時、Ｍａｘ（Ｘｔｉ）＞Ｔｈのとき、加算する雨量Xaddは、
加算雨量Xadd＝ＷMax（Ｘｔｉ）
で示される。
【００８２】
よって、ある時刻tにおける観測所ｉの補正後の雨量Ｘ’tiは、
補正雨量Ｘ’ti＝Ｘｔｉ＋Xadd
となる。
【００８３】
これによれば、地形的要因を考慮して雨量計間の距離に応じた重みを用いて補正した、補正後の雨量が水位予測モデルの入力データになる。これにより、局地的大雨が発生したときに実際に雨量計が計測した雨量データから予測される河川の水位の予測精度が過小方向に低下することを防ぐことができる。
【００８４】
なお、気象レーダー画像やＸバンドレーダなどから雨量データを取得し、取得した雨量データを雨量計の雨量データの代わりに使用してもよい。
【００８５】
以上、予測方法、予測プログラム及び情報処理装置を上記実施形態により説明したが、本開示に係る予測方法、予測プログラム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。
【００８６】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、
ことをコンピュータが実行する予測方法。
（付記２）
前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうち最大値が第１の閾値を越える場合、又は前記複数の降雨量情報のそれぞれの偏差のうちの最大値が第２の閾値を越える場合、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定する、
付記１に記載の予測方法。
（付記３）
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記１又は２に記載の予測方法。
（付記４）
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値と、前記最大値に対応する降雨量を計測した雨量計と前記複数の雨量計のそれぞれとの距離に応じた重みとの乗算値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記１又は２に記載の予測方法。
（付記５）
前記河川の前記水位予測の結果及び前記局地的大雨が発生したか否かの少なくとも一方を出力する、
付記１〜４のいずれか一項に記載の予測方法。
（付記６）
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得し、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定し、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正し、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する、
処理をコンピュータに実行させる予測プログラム。
（付記７）
前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうち最大値が第１の閾値を越える場合、又は前記複数の降雨量情報のそれぞれの偏差のうちの最大値が第２の閾値を越える場合、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定する、
付記６に記載の予測プログラム。
（付記８）
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記６又は７に記載の予測プログラム。
（付記９）
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値と、前記最大値に対応する降雨量を計測した雨量計と前記複数の雨量計のそれぞれとの距離に応じた重みとの乗算値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記６又は７に記載の予測プログラム。
（付記１０）
前記河川の前記水位予測の結果及び前記局地的大雨が発生したか否かの少なくとも一方を出力する、
付記６〜９のいずれか一項に記載の予測プログラム。
（付記１１）
学習モデルを使って水位予測を行う対象の河川に応じた複数の雨量計により計測された複数の降雨量情報を取得する取得部と、
取得した前記複数の降雨量情報に基づき、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したかを判定する判定部と、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の降雨量情報のそれぞれを、前記複数の降雨量情報のうちの少なくとも一つの降雨量情報を用いて、より大きい値に補正する補正部と、
補正した前記複数の降雨量情報および前記学習モデルを用いて、前記河川の前記水位予測を実行する予測実行部と、
を有する情報処理装置。
（付記１２）
前記判定部は、
前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうち最大値が第１の閾値を越える場合、又は前記複数の降雨量情報のそれぞれの偏差のうちの最大値が第２の閾値を越える場合、前記河川が流れる地域に局地的大雨が発生したと判定する、
付記１１に記載の情報処理装置。
（付記１３）
前記補正部は、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記１１又は１２に記載の情報処理装置。
（付記１４）
前記補正部は、
前記局地的大雨が発生したと判定した場合、前記複数の雨量計により計測された前記複数の降雨量情報のうちの最大値と、前記最大値に対応する降雨量を計測した雨量計と前記複数の雨量計のそれぞれとの距離に応じた重みとの乗算値を用いて、前記複数の降雨量情報のそれぞれをより大きい値に補正する、
付記１１又は１２に記載の情報処理装置。
（付記１５）
前記河川の前記水位予測の結果及び前記局地的大雨が発生したか否かの少なくとも一方を出力する表示部を有する、
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】
【００８７】
１０  サーバ
１１  記憶部
１２  予測処理部
１３  取得部
１４  算出部
１５  判定部
１６  補正部
１７  予測実行部
１８  表示部
１９  通信部
２０  スマートフォン
１０１  第１雨量観測所
１０２  第２雨量観測所
１０３  第３雨量観測所
１０４  第４雨量観測所
１１１  水位データベース
１１２  雨量データベース
１１３  流域河川データベース
１１４  水位観測所データベース
１１５  雨量観測所データベース
２００  第１水位観測所
【図１】
2020134300.tif 000005
【図２】
2020134300.tif 000006
【図３】
2020134300.tif 000007
【図４】
2020134300.tif 000008
【図５】
2020134300.tif 000009
【図６】
2020134300.tif 000010
【図７】
2020134300.tif 000011
【図８】
2020134300.tif 000012
【図９】
2020134300.tif 000013
【図１０】
2020134300.tif 000014
【図１１】
2020134300.tif 000015
【図１２】
2020134300.tif 000016
【図１３】
2020134300.tif 000017
【図１４】
2020134300.tif 000018
【図１５】
2020134300.tif 000019
【図１６】
2020134300.tif 000020
【図１７】
2020134300.tif 000021
【図１８】
2020134300.tif 000022