(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを記憶する落雷データベースと、
少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と前記提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを記憶する設備データベースと、
前記落雷データと前記設備データとから前記提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を取得する落雷エネルギー情報取得部と、
前記設備データから前記提供エリアの前記設備の総数と前記設備の設置位置とを表すサービスエリア情報を取得するサービスエリア情報取得部と、
前記落雷エネルギー情報および前記サービスエリア情報に基づいて前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する導出部と
を備えることを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載された落雷被害予測装置において、
前記設備データベースは、更に、個々の設備の雷耐性に関するデータを雷耐性データとして記憶し、
前記設備の雷耐性データと前記設備データとから前記提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を取得する設備雷耐性情報取得部を更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報および前記設備雷耐性情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔa）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項５】
請求項３に記載された落雷被害予測装置において、
少なくとも前記設備の故障率に関する故障データを記憶する故障データベースと、
少なくとも前記提供エリアの地形を表す地形データを記憶する地形データベースと、
前記設備データ、前記故障データおよび前記地形データから前記提供エリアの地形の起伏に伴う前記設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得する地形起伏影響情報取得部とを更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報および前記地形起伏影響情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と前記地形起伏影響度（Ｒｅ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項７】
請求項５に記載された落雷被害予測装置において、
少なくとも前記提供エリア内に敷設された通信線の種別と位置と距離とに関する通信線データを記憶する通信線データベースと、
前記通信線データから前記提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を取得する地上メタルケーブル情報取得部とを更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報、前記地形起伏影響情報および前記地上メタルケーブル情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項８】
請求項７に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）と、前記地上メタルケーブル情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりに敷設されたメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を表す地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f×Ｃｄ(i)g
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と前記地形起伏影響度（Ｒｅ）と前記地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項９】
請求項２、４、６、８のいずれか１項に記載された落雷被害予測装置において、
前記配置密度（Ｎｔ）の代わりに、人口密度（Ｐ）を使う
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載された落雷被害予測装置において、
前記雷害故障頻度情報は、前記提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による前記設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報を含み、
前記導出部は、前記故障回数情報に基づいて前記提供エリア内における前記設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。
【請求項１１】
少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを落雷データベースに記憶するステップと、
少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と前記提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを設備データベースに記憶するステップと、
前記落雷データと前記設備データとから前記提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を取得するステップと、
前記設備データから前記提供エリアの前記設備の総数と前記設備の設置位置とを表すサービスエリア情報を取得するステップと、
前記落雷エネルギー情報および前記サービスエリア情報に基づいて前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するステップと
を備えることを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載された落雷被害予測方法において、
前記設備データベースには、更に、個々の設備の雷耐性に関するデータが雷耐性データとして記憶され、
前記設備の雷耐性データと前記設備データとから前記提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を取得するステップを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報および前記設備雷耐性情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔa）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載された落雷被害予測方法において、
少なくとも前記設備の故障率に関する故障データを故障データベースに記憶するステップと、
少なくとも前記提供エリアの地形を表す地形データを地形データベースに記憶するステップと、
前記設備データ、前記故障データおよび前記地形データから前記提供エリアの地形の起伏に伴う前記設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得するステップとを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報および前記地形起伏影響情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と前記地形起伏影響度（Ｒｅ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載された落雷被害予測方法において、
少なくとも前記提供エリア内に敷設された通信線の種別と位置と距離とに関する通信線データを通信線データベースに記憶するステップと、
前記通信線データから前記提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を取得するステップとを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報、前記地形起伏影響情報および前記地上メタルケーブル情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）と、前記地上メタルケーブル情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりに敷設されたメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を表す地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f×Ｃｄ(i)g
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に前記落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と前記配置密度（Ｎｔ）と前記過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と前記地形起伏影響度（Ｒｅ）と前記地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項１９】
請求項１２、１４、１６、１８のいずれか１項に記載された落雷被害予測方法において、
前記配置密度（Ｎｔ）の代わりに、人口密度（Ｐ）を使う
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項２０】
請求項１１乃至１９のいずれか１項に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報は、前記提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による前記設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報を含み、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、前記故障回数情報に基づいて前記提供エリア内における前記設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。
【請求項２１】
請求項１１〜２０の何れか１項に記載された落雷被害予測方法における各ステップの処理をコンピュータに実行させるための落雷被害予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、落雷被害予測装置、方法およびプログラムに関し、特に、落雷による設備の故障状況を予測する落雷被害予測装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
落雷による設備の故障（以下、「雷害故障」という。）が発生した場合、特に故障した設備が使用中であった場合は、迅速な対応が強く要望される。雷害故障に対して即時に対応するためには、修復に対応する要員や補修部品を雷害故障の発生の頻度に応じて効率よく確保することが望まれる。このために、落雷の発生頻度などから、雷害故障の発生頻度を精度よく導出することが必要となる。
【０００３】
そこで、従来より、雷害故障の発生時の後、直ちに故障した設備の修理を実施するための要員の確保や補修部品の準備を可能とするために、所定の領域における落雷の発生頻度と設備密度とを考慮した任意期間における雷害故障の発生頻度を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１５６２０号公報
【特許文献２】特開２００９−１５４５０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】株式会社フランクリン・ジャパン 、〔平成２３年１１月１７日検索〕、インターネット＜URL：http://www.franklinjapan.jp/cgi-bin/franklin/siteup.cgi?category=4&page=2#a＞）
【非特許文献２】国土交通省ハザードマップポータルサイト、〔平成２３年１１月１７日検索〕、インターネット＜URL：http://disapotal.gsi.go.jp/＞）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１，２に開示されている従来の技術では、所定の領域における落雷の発生頻度と設備密度とを考慮して雷害故障の発生頻度を予測することにより補修部品や保守要員の確保を実施する技術であって、後述する雷の特性を考慮して雷害故障の発生頻度を予測するものではない。
【０００７】
すなわち、設備の故障は瞬間的に大電流が流れるなど、設備に一定の負荷がかかり、その負荷に設備が耐えられない場合に故障が発生する。したがって、瞬間電流値が一定のレベルに達していない落雷は、通信設備の故障には影響が極めて小さい。一方で瞬間電流値が大きければ大きいほど、影響範囲が広いという特徴がある。同じ一発の落雷と言っても、瞬間電流値の大きさによって、設備故障に大きな影響を与える。
【０００８】
しかし、特許文献１、２に開示されている従来の技術は、このような雷の特性が考慮されておらず、雷害故障の発生頻度の予測精度が低いといった問題があった。
【０００９】
そこで本発明は、上述した課題を解決するために、雷の特性を考慮することにより、従来よりも高精度に雷害故障の発生頻度の予測を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した目的を達成するために、本発明は、少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを記憶する落雷データベースと、少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを記憶する設備データベースと、落雷データと設備データとから提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を取得する落雷エネルギー情報取得部と、設備データから提供エリアの設備の総数と設備の設置位置とを表すサービスエリア情報を取得するサービスエリア情報取得部と、落雷エネルギー情報およびサービスエリア情報に基づいて提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する導出部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
これにより、本発明によれば、少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを記憶する落雷データベースと、少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを記憶する設備データベースとを用い、落雷データベースに記憶された落雷データと設備データベースに記憶された設備データとから提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報が取得され、設備データベースに記憶された設備データから提供エリアの設備の総数と設備の設置位置とを表すサービスエリア情報が取得され、この取得された落雷エネルギー情報とサービスエリア情報とに基づいて提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報が導出される。本発明において、設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報は、例えば設備の落雷による故障回数とする。本発明では、雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性が考慮されるものとなり、高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００１２】
本発明における導出部は、落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報から提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）とを導出し、提供エリアにおける設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出しても良い。
なお、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）は、例えば、提供エリアにおける所定単位期間当たりのすべての落雷の瞬間最大電流値の合計として求めるようにする。また、上記予測式において、ａとｂの数値は、過去の実データを用いて統計解析で求めることができる。
【００１３】
また、本発明に係る落雷被害予測装置において、設備データベースに、更に、個々の設備の雷耐性に関するデータを雷耐性データとして記憶させるようにし、設備の雷耐性データと設備データとから提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を取得する設備雷耐性情報取得部を更に設け、導出部は、落雷エネルギー情報、サービスエリア情報および設備雷耐性情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するものとしても良い。
設備の雷耐力は装置の種類、製造メーカ毎に異なり、雷耐性が強い設備ほど、故障しにくくなる特徴がある。異なる２つの設備に同じ電流値が流れる場合でも、故障する装置と故障しない装置が現れる。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性に加えて、雷耐性などの設備の特性も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００１４】
また、本発明における導出部は、落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報から提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報から提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔa）とを導出し、提供エリアにおける設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出しても良い。
なお、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）は、例えば、提供エリアにおける所定単位期間当たりの一定規模以上の落雷の瞬間最大電流値の合計として求めるようにする。一定規模以上の落雷とは、所定単位領域内の設備の過電圧耐力影響係数Ｔａを基準に、平均的に耐えられる電流値を求め、その電流値以上の落雷として定義する。また、ある過電圧耐力影響係数Ｔａとそれに耐えられる電流値の関係は、実験データから求めるようにすると良い。
【００１５】
また、本発明に係る落雷被害予測装置において、少なくとも設備の故障率に関する故障データを記憶する故障データベースと、少なくとも提供エリアの地形を表す地形データを記憶する地形データベースと、設備データ、故障データおよび地形データから提供エリアの地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得する地形起伏影響情報取得部とを更に備え、導出部は、落雷エネルギー情報、サービスエリア情報、設備雷耐性情報および地形起伏影響情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出しても良い。
落雷は、高い所（周囲範囲の中で相対的に背の高い物や場所）に発生する可能性が高いという性質を有している。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリアの地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性に加えて、地形の起伏も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００１６】
また、本発明における導出部は、落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報から提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報から提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、サービスエリア情報と地形起伏影響情報とから設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）とを導出し、提供エリアにおける設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出しても良い。
【００１７】
また、本発明に係る落雷被害予測装置において、少なくとも提供エリア内に敷設された通信線の種別と位置と距離とに関する通信線データを記憶する通信線データベースと、通信線データから提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を取得する地上メタルケーブル情報取得部とを更に備え、導出部は、落雷エネルギー情報、サービスエリア情報、設備雷耐性情報、地形起伏影響情報および地上メタルケーブル情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出しても良い。
落雷による雷サージの伝搬ルートは、地上に露出している電線の距離や、ある領域内に露出している電線の密度と深い関係がある。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性や地形の起伏に加えて、雷サージの伝搬ルートも考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００１８】
また、本発明における導出部は、落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報から提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報から提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、サービスエリア情報と地形起伏影響情報とから設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）と、地上メタルケーブル情報から提供エリアの所定単位領域当たりに敷設されたメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を表す地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを導出し、提供エリアにおける設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出するための予測式
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f×Ｃｄ(i)g
（ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは回帰乗数（０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇ＜１．１）、ｉは位置情報を表す。）
に落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）と地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度（Ｎｄ）を導出しても良い。
【００１９】
また、本発明に係る落雷被害予測装置において、配置密度（Ｎｔ）の代わりに人口密度（Ｐ）を使うようにしても良い。また、本発明における雷害故障頻度情報は、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報を含み、導出部は、故障回数情報に基づいて提供エリア内における設備の保守計画に関する保守計画情報を導出しても良い。
【００２０】
また、本発明は、上述した落雷被害予測装置に適用される落雷被害予測方法としても実現することが可能である。また、本発明に係る落雷被害予測装置や落雷被害予測方法は、コンピュータによって実行されるプログラムとしても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報と設備の総数と設備の設置位置とを表すサービスエリア情報とに基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するようにしたので、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性が考慮されるものとなり、従来よりも高精度な雷害故障の発生頻度の予測を行うことが可能となる。
【００２２】
また、本発明によれば、提供エリアの落雷エネルギー情報とサービスエリア情報とに加え、提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するようにしたので、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性に加えて、過電圧耐力などの設備の特性も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００２３】
また、本発明によれば、提供エリアの落雷エネルギー情報とサービスエリア情報と雷害故障頻度情報とに加え、提供エリアの地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するようにしたので、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性に加えて、地形の起伏も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【００２４】
また、本発明によれば、提供エリアの落雷エネルギー情報とサービスエリア情報と雷害故障頻度情報と地形起伏影響情報とに加え、提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報に基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するようにしたので、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性や地形の起伏に加えて、雷サージの伝搬ルートも考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明にかかる落雷被害予測装置の第１の実施の形態（実施の形態１）の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１の落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図である。
【図３】実施の形態１の落雷被害予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】落雷データベースに記憶されている落雷データの一例を示す図である。
【図５】設備データベースに記憶されている設備データの一例を示す図である。
【図６】本発明にかかる落雷被害予測装置の第２の実施の形態（実施の形態２）の構成を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２の落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図である。
【図８】実施の形態２の落雷被害予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】落雷データベースに記憶されている落雷データの一例を示す図である。
【図１０】本発明にかかる落雷被害予測装置の第３の実施の形態（実施の形態３）の構成を示すブロック図である。
【図１１】実施の形態３の落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図である。
【図１２】実施の形態３の落雷被害予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】故障データベースに記憶されている故障データの一例を示す図である。
【図１４】地形データベースに記憶されている地形データの一例を示す図である。
【図１５】本発明にかかる落雷被害予測装置の第４の実施の形態（実施の形態４）の構成を示すブロック図である。
【図１６】実施の形態４の落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図である。
【図１７】実施の形態４の落雷被害予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】通信線データベースに記憶されている通信線データの一例を示す図である。
【図１９】提供エリアおよびこの提供エリア内の計算単位（単位領域）を示す図である。
【図２０】落雷エネルギー情報取得部の出力結果（落雷エネルギー情報）を例示する図である。
【図２１】サービスエリア情報取得部の出力結果（サービスエリア情報）を例示する図である。
【図２２】設備雷耐性情報取得部の出力結果（設備雷耐性情報）を例示する図である。
【図２３】地形起伏影響情報取得部の出力結果（地形起伏影響情報）を例示する図である。
【図２４】地上メタルケーブル情報取得部の出力結果（地上メタルケーブル情報）を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
〔第１の実施の形態〕
本発明の第１の実施の形態（実施の形態１）にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリア（以下、単に「提供エリア」という。）に配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量を考慮して予測するものである。
【００２７】
この実施の形態１にかかる落雷被害予測装置の構成を示すブロック図を図１に、この実施の形態１にかかる落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図を図２に示す。以下、実施の形態１にかかる落雷被害予測装置の構成および機能について、図１，２を参照して説明する。
【００２８】
図１，２に示すように、実施の形態１の落雷被害予測装置１００は、落雷データベース１１１と、設備データベース１１２と、落雷エネルギー情報取得部１２１と、サービスエリア情報取得部１２２と、導出部１３０とから構成されている。
【００２９】
落雷データベース１１１は、少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを記憶するデータベースである。本実施の形態において、落雷データベース１１１は、あるエリアにおける落雷発生数の実績を表すデータや発生した落雷毎に落雷発生日時と落雷発生位置情報と落雷エネルギー情報とを関連付けたデータを落雷データとして記憶する。
【００３０】
図４に落雷データベース１１１に記憶されている落雷データの一例を示す。この落雷データにおいて、「落雷発生日」および「時刻」が落雷発生日時を示し、「緯度」および「経度」が落雷発生位置情報を示し、「瞬間最大電流値」および「特性」が落雷エネルギー情報を示す。なお、図４中に示したデータの内容はあくまでも一例である。このような落雷データは、一般に公開されている気象情報の落雷に関する情報に基づいて取得することができる（非特許文献１など参照）。
【００３１】
設備データベース１１２は、少なくとも提供エリアの位置と提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを記憶するデータベースである。本実施の形態において、設備データベース１１２は、提供エリアの位置を表すデータや提供エリア内に配置された設備の総数や設備の設置位置を表すデータを設備データとして記憶する。
【００３２】
図５に設備データベース１１２に記憶されている設備データの一例を示す。この設備データにおいて、テーブル１の「提供エリア毎の加入者数（設備数）」が提供エリア内に配置された設備の総数を表すデータを含み、テーブル２の「各加入者の位置情報」が設備の設置位置を表すデータを含む。なお、図５中に示したデータの内容はあくまでも一例である。このような設備データは、通信サービスを提供する通信事業者によって設置された設備の配置状況と地図データと、設備製造情報に基づいて取得することができる。
【００３３】
なお、上記の落雷データベース１１１、設備データベース１１２は、それぞれ独立したデータベースとしても良いが、一つのデータベース上に統合された構成としても良い。
【００３４】
落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１に記憶されている落雷データと設備データベース１１２に記憶されている設備データとに基づいて、提供エリアと落雷エネルギー情報とを関連付けた落雷エネルギー情報を取得する機能部である。
【００３５】
本実施の形態において、落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１と設備データベース１１２とから落雷データと設備データとを読み出し、読み出した落雷データに含まれる落雷発生時の瞬間最大電流値と落雷発生位置を表すデータと、読み出した設備データに含まれる提供エリアの位置を表すデータとから、提供エリアの位置と落雷発生位置とを対応させることにより提供エリア毎の落雷エネルギーを表す情報を求め、この求めた情報を計算単位（例えば、５ｋｍメッシュごと：図１９参照）に合わせて集計しなおし、落雷エネルギー情報として出力する（図２０参照）。
【００３６】
図１９において、ＡＲは提供エリアを示し、ＭＳは提供エリアＳ１内の計算単位（単位領域）を示す。落雷エネルギー情報取得部１２１は、図２０に示されるように、各提供エリアＡＲについて、メッシュ緯度とメッシュ経度とで表される単位領域ＭＳ毎に、集計した落雷エネルギー量の合計（瞬間最大電流値の合計）を落雷エネルギー情報として出力する。
【００３７】
サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２に記憶されている設備データに基づいて、提供エリアの設備の総数と設備の設置位置とを表したサービスエリア情報を取得する機能部である。
【００３８】
本実施の形態において、サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２から設備データを読み出し、この設備データに含まれる提供エリア内に配置された設備の総数を表すデータと設備の設置位置を表すデータと、提供エリアの位置を表すデータとを提供エリア毎に選別することにより、提供エリア毎に設置されている設備の総数と設置位置とを表す情報を求め、この求めた情報を計算単位（例えば、５ｋｍメッシュごと：図１９参照）に合わせて集計しなおし、サービスエリア情報として出力する（図２１参照）。
【００３９】
図１９において、ＡＲは提供エリアを示し、ＭＳは提供エリアＳ１内の計算単位（単位領域）を示す。サービスエリア情報取得部１２２は、図２１に示されるように、各提供エリアＡＲについて、メッシュ緯度とメッシュ経度とで表される単位領域ＭＳ毎に、集計した設備の総数をサービスエリア情報として出力する。
【００４０】
導出部１３０は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報とに基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する機能部である。本実施の形態では、設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報として、設備の落雷による故障回数を導出する。
【００４１】
導出部１３０の構成について、図１および図２を参照してさらに詳しく説明する。図１，２に示すように、導出部１３０は、故障数導出部１３１と故障数出力部１３２とから構成されている。
【００４２】
故障数導出部１３１は、図２に示すように、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から提供エリアの所定の単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）とを導出する。そして、故障数導出部１３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）とを用いて、提供エリアにおける設備の落雷による所定の単位期間および所定の単位領域当たりの設備の故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【００４３】
ここで、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、雷害故障密度（Ｎｄ）について、以下に、さらに詳しく説明する。
【００４４】
＜落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）について＞
落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表すものである。例えば、春期（３月〜６月）、夏期（６月〜９月）、秋期（９月〜１２月）、冬期（１２月〜３月）と単位期間を設定した場合、故障数導出部１３１は、夏期として設定した単位期間に該当の提供エリアに発生したすべての落雷のエネルギー量（瞬間最大電流値）の合計を落雷エネルギー情報から求め、夏期における落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）として導出する。
【００４５】
＜配置密度（Ｎｔ）について＞
配置密度（Ｎｔ）は、提供エリア内の予め定められた単位領域当たりの設備の密度を表すものである。例えば、提供エリア内に設置されている設備の総数がＳであり、提供エリア内の予め定められた単位領域内に設置されている設備の総数がＴである場合、配置密度（Ｎｔ）は、Ｔ／Ｓで表されるものである。
【００４６】
＜雷害故障密度（Ｎｄ）について＞
雷害故障密度（Ｎｄ）は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数を表すものであり、下記の（１）式によって表すことができる。故障数導出部１３１は、導出した配置密度（Ｎｔ）、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）を下記の（１）式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【００４７】
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b   ・・・・（１）
ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂは回帰乗数、ｉは位置情報である。また、ｋとａ，ｂは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）の重み付けを行う。
【００４８】
ｋ，ａ，ｂは例えば以下のようにして求めることができる。まず、(１)過去数年分の雷害故障データと落雷エネルギーデータと収容密度データを入手する。次に、(２)上記データを対数変換して、次式のような重回帰モデルを構築する。
【００４９】
ｌｏｇ（Ｎｄ(i)）＝ｌｏｇ（ｋ）＋ａ×ｌｏｇ（ΣＬＩ(i)）＋ｂ×ｌｏｇ（Ｎｔ(i)）                                                            ・・・・（２）
対数変換をする理由としては、各変数の値が小さい側（０に近いところ）に偏っている場合が多く、そのまま推定式を求めることは不適切と考えられるためである。
【００５０】
そして、(３)公知の統計ソフトウェアを用いて、上記データの対数変換値を入力し、ｋ，ａ，ｂの値を求める。なお、このような統計解析の結果から、各回帰乗数は、０．３＜ａ，ｂ＜１．１の範囲の値となることが分かっている。
【００５１】
導出部１３０の故障数出力部１３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の故障数導出部１３１による雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果を、提供エリアにおいて特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報として導出する。導出方法としては、サービスの提供エリアと計算単位（例えば、５ｋｍメッシュ：図１９参照）の情報をかけ合わせて、ある提供エリアに入るメッシュの推定故障回数を足し合わせすることによって、その提供エリアの推定故障回数を求める。また、導出した故障回数情報に基づいて、故障数出力部１３２は、提供エリア内における設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する。
【００５２】
例えば、図２に示すように、故障数出力部１３２は、導出した故障回数情報に基づいて、雷害故障の修理の対応に必要な要員数（以下、単に「要員数」という。）を表す情報や、要員数と期間とを関連付けた情報や、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する。例えば、その提供エリアに推定された故障回数を保守者一人あたりが一日で修理できる件数で割れば、延べの要員数を導出することができ、さらに、この延べの要員数を、期間で割れば要員数を導出することができ、要員数で割れば期間を導出することができる。
【００５３】
次に、この実施の形態１の落雷被害予測装置１００の動作について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５４】
落雷被害予測装置１００において、落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１に記憶されている落雷データと設備データベース１１２に記憶されている設備データとから落雷エネルギー情報を取得し、サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２に記憶されている設備データからサービスエリア情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【００５５】
故障数導出部１３１は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から配置密度（Ｎｔ）を導出する（ステップＳ１０２）。
【００５６】
故障数導出部１３１は、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）とを導出すると、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）とを用いて、該当する提供エリアにおける所定の単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数の推定値、すなわち雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する（ステップＳ１０３）。
【００５７】
故障数導出部１３１によって雷害故障密度（Ｎｄ）が導出されると、故障数出力部１３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する（ステップＳ１０４）。
【００５８】
故障回数情報が導出されると、故障数出力部１３２は、導出された故障回数情報に基づいて、設備の保守管理に必要な要員数、要員数と必要期間とを関連付けた情報、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する（ステップＳ１０５）。
【００５９】
このようにして、本実施の形態によれば、通信サービスの提供エリアにおける落雷エネルギーと設備の配置密度とに基づいて、提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなる。すなわち、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性を考慮して提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなり、従来よりも高精度に雷害故障の発生頻度の予測を行うことが可能となる。
【００６０】
また、本実施の形態によれば、予測結果に基づいて通信サービスの提供エリア毎に雷害故障の危険度の順位付けを行った雷害故障発生危険度リストを作成することができ、従来よりも効率的で効果的な通信サービスにおける設備の保守計画を構築することが可能となる。
【００６１】
〔第２の実施の形態〕
本発明の第２の実施の形態（実施の形態２）にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリアに配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量と設備の雷耐性を考慮して予測するものである。
【００６２】
この実施の形態２にかかる落雷被害予測装置の構成を示すブロック図を図６に、この実施の形態２にかかる落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図を図７に示す。以下、実施の形態２にかかる落雷被害予測装置の構成および機能について、図６，７を参照して説明する。
【００６３】
なお、図６，７中、実施の形態１において説明した落雷被害予測装置１００の構成要素と同一の構成および機能を有するものには、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６４】
図６，７に示すように、実施の形態２の落雷被害予測装置２００は、落雷データベース１１１と、設備データベース１１２’と、落雷エネルギー情報取得部１２１と、サービスエリア情報取得部１２２と、設備雷耐性情報取得部１２５と、導出部２３０とから構成されている。
【００６５】
本実施の形態において、設備データベース１１２’には、提供エリアの位置を表すデータや提供エリア内に配置された設備の総数や設備の設置位置を表すデータに加えて、設備の過電圧耐力を表すデータを設備データとして記憶させる。
【００６６】
図９に設備データベース１１２’に記憶されている設備データの一例を示す。この設備データにおいて、テーブル１の「提供エリア毎の加入者数（設備数）」が提供エリア内に配置された設備の総数を示すデータを含み、テーブル２の「各加入者の位置情報」が設備の設置位置を表すデータを含み、テーブル２中の設備の設置位置を表すデータに設備の過電圧耐力を表すデータが含まれている。なお、図９中に示したデータの内容はあくまでも一例である。このような設備データは、通信サービスを提供する通信事業者によって設置された設備の配置状況と地図データと、設備製造情報に基づいて取得することができる。
【００６７】
設備雷耐性情報取得部１２５は、設備データベース１１２に記憶されている設備データに基づいて、設置されている個々の設備の過電圧耐力（Ｖ）と設置位置を提供エリア毎に表わした設備雷耐性情報を取得する機能部である。
【００６８】
本実施の形態において、設備雷耐性情報取得部１２５は、設備データベース１１２から設備データを読み出し、この設備データに含まれる提供エリア内に配置された個々の設備の過電圧耐力を表すデータと設備の設置位置を表すデータと、提供エリアの位置を表すデータを提供エリア毎に選別することにより、提供エリア毎に設置されている設備の雷耐性を表す情報を求め、この求めた情報を計算単位（例えば、５ｋｍメッシュごと：図１９参照）に合わせて集計しなおし、設備雷耐性情報として出力する（図２２参照）。
【００６９】
図１９において、ＡＲは提供エリアを示し、ＭＳは提供エリアＳ１内の計算単位（単位領域）を示す。設備雷耐性情報取得部１２５は、図２２に示されるように、各提供エリアＡＲについて、メッシュ緯度とメッシュ経度とで表される単位領域ＭＳ毎に、集計した設備の過電圧耐力の平均を設備雷耐性情報として出力する。
【００７０】
導出部２３０は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報とに基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する機能部である。本実施の形態では、設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報として、設備の落雷による故障回数を導出する。
【００７１】
導出部２３０の構成について、図６および図７を参照してさらに詳しく説明する。図６，７に示すように、導出部２３０は、故障数導出部２３１と故障数出力部２３２とから構成されている。
【００７２】
故障数導出部２３１は、図７に示すように、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から提供エリアの所定の単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から提供エリアの所定単位領域あたりの設備の雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを導出する。そして、故障数導出部２３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを用いて、提供エリアにおける設備の落雷による所定の単位期間および所定の単位領域当たりの設備の故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【００７３】
なお、この実施の形態において、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）は、提供エリアにおける所定単位期間当たりの一定規模以上の落雷の瞬間最大電流値の合計として求める。一定規模以上の落雷とは、所定単位領域内の設備の過電圧耐力影響係数Ｔａを基準に、平均的に耐えられる電流値を求め、その電流値以上の落雷として定義する。また、ある過電圧耐力影響係数Ｔａとそれに耐えられる電流値の関係は、実験データから求めるようにすると良い。
【００７４】
ここで、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と雷害故障密度（Ｎｄ）について、以下に、さらに詳しく説明する。
＜過電圧耐力影響係数（Ｔａ）について＞
過電圧耐力影響係数（Ｔａ）は、提供エリア内の予め定められた単位領域当たりの設備の平均雷耐性を表すものである。個々の設備の過電圧耐力（Ｖ）は、メーカ毎に製造時の設計基準からその情報を取得できる。また、所定単位領域当たりの設備平均雷耐性、つまり、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）は、下記の（３）式または（４）式によって導出する。
【００７５】
Ｔａ(i)＝ΣＴ(i,m)／ｍ  ・・・・（３）
Ｔａ(i)＝（Ｔ(i,1)×Ｔ(i,2)×・・・・×Ｔ(i,m)）1/m  ・・・・（４）
なお、上記（３），（４）式において、ｉは該当エリア（単位領域）の位置情報を表し、ｍは該当エリア（単位領域）内の設備の個数を表す。
【００７６】
＜雷害故障密度（Ｎｄ）について＞
雷害故障密度（Ｎｄ）は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数を表すものであり、下記の（５）式によって表すことができる。故障数導出部２３１は、導出した配置密度（Ｎｔ）、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）をそれぞれ下記の（５）式に代入して演算することにより、雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【００７７】
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c  ・・・・（５）
ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂは回帰乗数、ｉは位置情報である。また、ｋとａ，ｂ，ｃは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）の重み付けを行う。
【００７８】
ｋ，ａ，ｂ，ｃは、実施の形態１におけるｋ，ａ，ｂと同様の統計解析の手法によって求めることができる。すなわち、(１)過去数年分の雷害故障データと落雷エネルギーデータと収容密度データを入手する。次に、(２)上記データを対数変換して、次式のような重回帰モデルを構築する。
【００７９】
ｌｏｇ（Ｎｄ(i)）＝ｌｏｇ（ｋ）＋ａ×ｌｏｇ（ΣＬＩ(i)）＋ｂ×ｌｏｇ（Ｎｔ(i)） ＋ｃ×ｌｏｇ（Ｔａ(i)）  ・・・・（６）
【００８０】
そして、(３)公知の統計ソフトウェアを用いて、上記データの対数変換値を入力し、ｋ，ａ，ｂ，ｃの値を求める。なお、このような統計解析の結果から、各回帰乗数は、０．３＜ａ，ｂ，ｃ＜１．１の範囲の値となることが分かっている。
【００８１】
導出部２３０の故障数出力部２３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の故障数導出部２３１による雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する。導出方法としては、サービスの提供エリアと計算単位（例えば、５ｋｍメッシュ：図１９参照）の情報をかけ合わせて、ある提供エリアに入るメッシュの推定故障回数を足し合わせすることによって、その提供エリアの推定故障回数を求める。また、導出した故障回数情報に基づいて、故障数出力部２３２は、提供エリア内における設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する。
【００８２】
例えば、図７に示すように、故障数出力部２３２は、導出した故障回数情報に基づいて、雷害故障の修理の対応に必要な要員数を表す情報や、要員数と期間とを関連付けた情報や、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する。例えば、その提供エリアに推定された故障回数を保守者一人あたりが一日で修理できる件数で割れば、延べの要員数を導出することができ、さらに、この延べの要員数を、期間で割れば要員数を導出することができ、要員数で割れば期間を導出することができる。
【００８３】
次に、この実施の形態２の落雷被害予測装置２００の動作について、図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００８４】
落雷被害予測装置２００において、落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１に記憶されている落雷データと設備データベース１１２’に記憶されている設備データとから落雷エネルギー情報を取得し、サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データからサービスエリア情報を取得し、設備雷耐性情報取得部１２５は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データから設備雷耐性情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【００８５】
故障数導出部２３１は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から配置密度（Ｎｔ）を導出し、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から過電圧耐力影響係数（Ｔａ）を導出する（ステップＳ２０２）。
【００８６】
故障数導出部２３１は、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを導出すると、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）とを用いて、該当する提供エリアにおける所定の単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数の推定値、すなわち雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する（ステップＳ２０３）。
【００８７】
故障数導出部２３１によって雷害故障密度（Ｎｄ）が導出されると、故障数出力部２３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する（ステップＳ２０４）。
【００８８】
故障回数情報が導出されると、故障数出力部２３２は、導出された故障回数情報に基づいて、設備の保守管理に必要な要員数、要員数と必要期間とを関連付けた情報、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する（ステップＳ２０５）。
【００８９】
このようにして、本実施の形態によれば、通信サービスの提供エリアにおける落雷エネルギーと設備の配置密度と設備の雷耐性に基づいて、提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなる。すなわち、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性に加えて、過電圧耐力などの設備の特性も考慮して提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなり、実施の形態１よりも更に高精度に雷害故障の発生頻度の予測を行うことが可能となる。
【００９０】
また、本実施の形態によれば、予測結果に基づいて通信サービスの提供エリア毎に雷害故障の危険度の順位付けを行った雷害故障発生危険度リストを作成することができ、従来よりも効率的で効果的な通信サービスにおける設備の保守計画を構築することが可能となる。
【００９１】
〔第３の実施の形態〕
本発明の第３の実施の形態（実施の形態３）にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリアに配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量と設備の雷耐性とに加え、その設備が設置されている地形の起伏を考慮して予測するものである。
【００９２】
この実施の形態３にかかる落雷被害予測装置の構成を示すブロック図を図１０に、この実施の形態３にかかる落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図を図１１に示す。以下、実施の形態３にかかる落雷被害予測装置の構成および機能について、図１０，１１を参照して説明する。
【００９３】
なお、図１０，１１中、実施の形態２において説明した落雷被害予測装置２００の構成要素と同一の構成および機能を有するものには、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００９４】
図１０，１１に示すように、実施の形態３の落雷被害予測装置３００は、落雷データベース１１１と、設備データベース１１２’と、故障データベース１１３と、地形データベース１１４と、落雷エネルギー情報取得部１２１と、サービスエリア情報取得部１２２と、設備雷耐性情報取得部１２５と、地形起伏影響情報取得部１２３と、導出部３３０とから構成されている。
【００９５】
故障データベース１１３は、少なくとも、設備の故障履歴に関する故障データを記憶するデータベースである。本実施の形態において、故障データベース１１３は、設備の故障箇所、故障原因といった故障履歴を故障データとして記憶する。
【００９６】
図１３に故障データベース１１３に記憶されている故障データの一例を示す。なお、図１３中に示したデータの内容はあくまでも一例である。このような故障データは、通信事業者による設備の保守点検情報に基づいて取得することができる。
【００９７】
地形データベース１１４は、少なくとも提供エリアの地形を表す地形データを記憶するデータベースである。本実施の形態において、地形データベース１１４は、提供エリアの各地点における海抜高度を表すデータや提供エリア毎の平均海抜高度を表すデータを地形データとして記憶する。
【００９８】
図１４に地形データベース１１４に記憶されている地形データの一例を示す。なお、図１４中に示したデータの内容はあくまでも一例（仮数値）である。このような地形データは、一般に公開されている標高地図などから取得することができる（例えば、非特許文献２など参照）。
【００９９】
地形起伏影響情報取得部１２３は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データ、故障データベース１１３に記憶されている故障データ、および地形データベース１１４に記憶されている地形データに基づいて、提供エリアの地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得する機能部である。
【０１００】
本実施の形態において、地形起伏影響情報取得部１２３は、設備データベース１１２’と故障データベース１１３と地形データベース１１４とから設備データと故障データと地形データとを読み出し、設備データに含まれる提供エリア内に配置された設備の総数および設備の設置位置を表すデータと、故障データに含まれる設備の設置位置の海抜高度の変動と設備の故障率の変化との関係を統計的に表したデータと、地形データに含まれる提供エリアの海抜高度を表すデータや提供エリア毎の平均海抜高度を表すデータとから、提供エリア内に配置された設備の設置位置の平均海抜高度と提供エリアの平均海抜高度の変動と設備の故障率の変動との関係を解析することにより、提供エリア毎の地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を求め、この故障率の変化を計算単位（例えば、５ｋｍメッシュごと：図１９参照）に合わせて集計しなおし、地形起伏影響情報として出力する（図２３参照）。
【０１０１】
図１９において、ＡＲは提供エリアを示し、ＭＳは提供エリアＳ１内の計算単位（単位領域）を示す。地形起伏影響情報取得部１２３は、図２３に示されるように、各提供エリアＡＲについて、メッシュ緯度とメッシュ経度とで表される単位領域ＭＳ毎に、集計した地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を地形起伏影響情報として出力する。
【０１０２】
導出部３３０は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報と、地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報とに基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する機能部である。本実施の形態では、設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報として、設備の落雷による故障回数を導出する。
【０１０３】
導出部３３０の構成について、図１０および図１１を参照してさらに詳しく説明する。図１０、１１に示すように、導出部３３０は、故障数導出部３３１と故障数出力部３３２とから構成されている。
【０１０４】
故障数導出部３３１は、図１１に示すように、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から提供エリアの所定の単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から提供エリアの所定単位領域あたりの設備の雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報とから設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）とを導出する。そして、故障数導出部３３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）とを用いて、提供エリアにおける設備の落雷による所定の単位期間および所定の単位領域当たりの故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【０１０５】
ここで、地形起伏影響度（Ｒｅ）と雷害故障密度（Ｎｄ）について、以下に、さらに詳しく説明する。
＜地形起伏影響度（Ｒｅ）について＞
地形起伏影響度（Ｒｅ）は、該当する提供エリア内に設置されている設備の設置位置の海抜高度の平均値と該当する提供エリアの海抜高度の平均値との差分による設備の故障率の変化量とすることができ、下記の（７）式によって表すことができる。故障数導出部１３１は、下記の（７）式を演算することによって地形起伏影響度（Ｒｅ）を導出する。
【０１０６】
Ｒｅ＝Ｆｔ（ＮｔＡ−ＭＡ）  ・・・・（７）
ここで、Ｆｔは設備の設置位置の高度の１ｍ当たりの故障率の変化量を表し、ＮｔＡは提供エリアに配置された設備の設置位置の平均海抜高度を表し、ＭＡは提供エリアの平均海抜高度を表す。
【０１０７】
＜雷害故障密度（Ｎｄ）について＞
上記の海抜高度を考慮した雷害故障密度（Ｎｄ）は、下記の（８）式によって表すことができる。故障数導出部３３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）、地形起伏影響度（Ｒｅ）を下記の（８）式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【０１０８】
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f  ・・・・（８）
ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆは回帰乗数、ｉは位置情報である。また、ｋとａ，ｂ，ｃ，ｆは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）、地形起伏影響度（Ｒｅ）の重み付けを行う。
【０１０９】
ｋ，ａ，ｂ，ｃ，ｆは、実施の形態２におけるｋ，ａ，ｂ，ｃと同様の統計解析の手法によって求めることができる。なお、統計解析の結果から、各回帰乗数は、０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ＜１．１の範囲の値となることが分かっている。
【０１１０】
導出部３３０の故障数出力部３３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の故障数導出部３３１による雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する。導出方法としては、サービスの提供エリアと計算単位（例えば、５ｋｍメッシュ：図１９参照）の情報をかけ合わせて、ある提供エリアに入るメッシュの推定故障数を足し合わせすることによって、その提供エリアの推定故障数を求める。また、導出した故障回数情報に基づいて、故障数出力部３３２は、提供エリア内における設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する。
【０１１１】
例えば、図１１に示すように、故障数出力部３３２は、導出した故障回数情報に基づいて、雷害故障の修理の対応に必要な要員数を表す情報や、要員数と期間とを関連付けた情報や、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する。例えば、その提供エリアに推定された故障回数を保守者一人あたりが一日で修理できる件数で割れば、延べの要員数を導出することができ、さらに、この延べの要員数を、期間で割れば要員数を導出することができ、要員数で割れば期間を導出することができる。
【０１１２】
次に、この実施の形態３の落雷被害予測装置３００の動作について、図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１１３】
落雷被害予測装置３００において、落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１に記憶されている落雷データと設備データベース１１２’に記憶されている設備データとから落雷エネルギー情報を取得し、サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データからサービスエリア情報を取得し、設備雷耐性情報取得部１２５は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データから設備雷耐性情報を取得し、地形起伏影響情報取得部１２３は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データと故障データベース１１３に記憶されている故障データと地形データベース１１４に記憶されている地形データとから地形起伏影響情報を取得する（ステップＳ３０１）。
【０１１４】
故障数導出部３３１は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から配置密度（Ｎｔ）を導出し、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から過電圧耐力影響係数（Ｔａ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報とから地形起伏影響度（Ｒｅ）を導出する（ステップＳ３０２）。
【０１１５】
故障数導出部３３１は、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）とを導出すると、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）とを用いて、該当する提供エリアにおける所定の単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数の推定値、すなわち雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する（ステップＳ３０３）。
【０１１６】
故障数導出部３３１によって雷害故障密度（Ｎｄ）が導出されると、故障数出力部３３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する（ステップＳ３０４）。
【０１１７】
故障回数情報が導出されると、故障数出力部３３２は、導出された故障回数情報に基づいて、設備の保守管理に必要な要員数、要員数と必要期間とを関連付けた情報、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する（ステップＳ３０５）。
【０１１８】
このようにして、本実施の形態によれば、通信サービスの提供エリアにおける落雷エネルギーと設備の配置密度と設備の雷耐性と設備の設置された地形起伏に応じた故障率の影響度とに基づいて、提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなる。すなわち、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や過電圧耐力などの設備の特性に加えて、地形の起伏も考慮して提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなり、実施の形態２よりも更に高精度に雷害故障の発生頻度の予測を行うことが可能となる。
【０１１９】
また、本実施の形態によれば、予測結果に基づいて通信サービスの提供エリア毎に雷害故障の危険度の順位付けを行った雷害故障発生危険度リストを作成することができ、従来よりも効率的で効果的な通信サービスにおける設備の保守計画を構築することが可能となる。
【０１２０】
〔第４の実施の形態〕
近年の通信サービスにおける通信線は、一般的に、メタルケーブルと光ケーブルの２種類に分類される。このような通信線のうち、光ケーブルは導電体でないため落雷の影響を受ける可能性が低いが、メタルケーブルは導電体であるため、落雷の影響を受ける可能性が高い。また、地下に敷設された場合は、光ケーブルとメタルケーブルの双方とも落雷の影響を受ける可能性が低い。
【０１２１】
そこで、本発明の第４の実施の形態（実施の形態４）にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリアに配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量と設備の雷耐性とその設備が設置されている地形の起伏に加えて、地上に露出して敷設されているメタルケーブルの総距離（雷サージの伝搬ルート）を考慮して予測するものである。このために、実施の形態３において説明した落雷被害予測装置３００に、通信サービスの提供エリア内に敷設された通信線に関するデータを記憶する通信線データベースと、地上に露出しているメタルケーブルの位置と距離に関する情報を取得する構成を追加した構成とする。
【０１２２】
この実施の形態４にかかる落雷被害予測装置の構成を示すブロック図を図１５に、この実施の形態４にかかる落雷被害予測装置による雷害故障の発生頻度の予測機能を概念的に説明する図を図１６に示す。以下、実施の形態４にかかる落雷被害予測装置の構成および機能について、図１５，１６を参照して説明する。
【０１２３】
なお、図１５，１６中、実施の形態３において説明した落雷被害予測装置３００の構成要素と同一の構成および機能を有するものには、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１２４】
図１５，１６に示すように、実施の形態４の落雷被害予測装置４００は、落雷データベース１１１と、設備データベース１１２’と、故障データベース１１３と、地形データベース１１４と、通信線データベース１１５と、落雷エネルギー情報取得部１２１と、サービスエリア情報取得部１２２と、設備雷耐性情報取得部１２５と、地形起伏影響情報取得部１２３と、地上メタルケーブル情報取得部１２４と、導出部４３０とから構成されている。
【０１２５】
通信線データベース１１５は、少なくとも提供エリア内に敷設された通信線の種別、位置、距離に関する通信線データを記憶するデータベースである。本実施の形態において、通信線データベース１１５は、提供エリア内の地上に敷設された通信線の種別と敷設された位置情報と敷設された通信線の距離とを関連付けたデータを通信線データとして記憶する。
【０１２６】
図１８に通信線データベース１１５に記憶されている通信線データの一例を示す。なお、図１８中に示したデータの内容はあくまでも一例である。このような通信線データは、通信サービスを提供する通信事業者および工事請負事業者によって敷設された通信線の配置状況を表す情報と地図データとに基づいて取得することができる。
【０１２７】
地上メタルケーブル情報取得部１２４は、通信線データベース１１５に記憶されている通信線データに基づいて、提供エリア内に敷設された通信線のうち、地上に露出しているメタルケーブルの位置と距離に関する地上メタルケーブル情報を取得する機能部である。
【０１２８】
本実施の形態において、地上メタルケーブル情報取得部１２４は、通信線データベース１１５から通信線データを読み出し、この通信線データに含まれる提供エリア内の地上に敷設された通信線の種別と敷設された位置情報と敷設された通信線の距離とを関連付けたデータから、通信線の種別がメタルケーブルであり、地上に露出されて敷設されているメタルケーブルの位置と距離を表す情報を求め、この求めた情報を計算単位（例えば、５ｋｍメッシュごと：図１９参照）に合わせて集計しなおし、地上メタルケーブル情報として出力する（図２４参照）。
【０１２９】
図１９において、ＡＲは提供エリアを示し、ＭＳは提供エリアＳ１内の計算単位（単位領域）を示す。地上メタルケーブル情報取得部１２４は、図２４に示されるように、各提供エリアＡＲについて、メッシュ緯度とメッシュ経度とで表される単位領域ＭＳ毎に、集計した地上に露出されて敷設されているメタルケーブルの合計（地上メタルケーブル長）を地上メタルケーブル情報として出力する。
【０１３０】
導出部４３０は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報と、地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報と、地上メタルケーブル情報取得部１２４によって取得された地上メタルケーブル情報とに基づいて、提供エリアにおける設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する機能部である。本実施の形態では、設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報として、設備の落雷による故障回数を導出する。
【０１３１】
導出部４３０の構成について、図１５および図１６を参照してさらに詳しく説明する。図１５，１６に示すように、導出部４３０は、故障数導出部４３１と故障数出力部４３２とから構成されている。
【０１３２】
故障数導出部４３１は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から提供エリアの所定の単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）と、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から提供エリアの所定単位領域あたりの設備の雷耐性を表す過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と、地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報とから設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度（Ｒｅ）と、地上メタルケーブル情報取得部１２４によって取得された地上メタルケーブル情報から提供エリアの所定の単位領域当たりに敷設されているメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を算出し、算出した距離を表すデータを地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）として導出する。
【０１３３】
そして、故障数導出部４３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）と地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを用いて、提供エリアにおける設備の落雷による所定の単位期間および所定の単位領域当たりの故障回数の予測値である雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【０１３４】
なお、この例では、地上メタルケーブル情報取得部１２４から提供エリアの単位領域当たりの地上メタルケーブルの合計が送られてくるので、この送られてくる地上メタルケーブルの合計をメタルケーブルの総距離（Ｃｄ）として使用する。
【０１３５】
ここで、地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）雷害故障密度（Ｎｄ）とについて、以下に、さらに詳しく説明する。
＜地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）について＞
地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）は、提供エリア内の予め定められた単位領域に敷設されているメタルケーブルのうち、地上に露出されて敷設されているメタルケーブルの総距離を表すものであり、該当する提供エリア内の単位領域における雷害規模を示すパラメータである。
【０１３６】
＜雷害故障密度（Ｎｄ）について＞
上記の雷害規模を考慮した雷害故障密度（Ｎｄ）は、下記の（９）式によって表すことができる。故障数導出部４３１は、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）、地形起伏影響度（Ｒｅ）、地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）を下記の（９）式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する。
【０１３７】
Ｎｄ(i)＝ｋ×（ΣＬＩ(i)）a×Ｎｔ(i)b×Ｔａ(i)c×Ｒｅ(i)f×Ｃｄ(i)g    ・・・・（９）
ここで、ｋは回帰係数、ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは回帰乗数、ｉは位置情報である。また、ｋとａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）、配置密度（Ｎｔ）、過電圧耐力影響係数（Ｔａ）、地形起伏影響度（Ｒｅ）、地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）の重み付けを行う。
【０１３８】
ｋ，ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは、実施の形態２におけるｋ，ａ，ｂ，ｃと同様の統計解析の手法によって求めることができる。なお、統計解析の結果から、各回帰乗数は、０．３＜ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇ＜１．１の範囲の値となることが分かっている。
【０１３９】
導出部４３０の故障数出力部４３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の故障数導出部４３１による雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する。導出方法としては、サービスの提供エリアと計算単位（例えば、５ｋｍメッシュ：図１９参照）の情報をかけ合わせて、ある提供エリアに入るメッシュの推定故障数を足し合わせすることによって、その提供エリアの推定故障数を求める。また導出した故障回数情報に基づいて、故障数出力部４３２は、提供エリア内における設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する。
【０１４０】
例えば、図１６に示すように、故障数出力部４３２は、導出した故障回数情報に基づいて、雷害故障の修理の対応に必要な要員数を表す情報や、要員数と期間とを関連付けた情報や、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する。例えば、その提供エリアに推定された故障回数を保守者一人あたりが一日で修理できる件数で割れば、延べの要員数を導出することができ、さらに、この延べの要員数を、期間で割れば要員数を導出することができ、要員数で割れば期間を導出することができる。
【０１４１】
次に、この実施の形態４の落雷被害予測装置４００の動作について、図１７に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１４２】
落雷被害予測装置４００において、落雷エネルギー情報取得部１２１は、落雷データベース１１１に記憶されている落雷データと設備データベース１１２’に記憶されている設備データとから落雷エネルギー情報を取得し、サービスエリア情報取得部１２２は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データからサービスエリア情報を取得し、設備雷耐性情報取得部１２５は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データから設備雷耐性情報を取得し、地形起伏影響情報取得部１２３は、設備データベース１１２’に記憶されている設備データと故障データベース１１３に記憶されている故障データと地形データベース１１４に記憶されている地形データとから地形起伏影響情報を取得し、地上メタルケーブル情報取得部１２４は、通信線データベース１１５に記憶されている通信線データから地上メタルケーブル情報を取得する（ステップＳ４０１）。
【０１４３】
故障数導出部４３１は、落雷エネルギー情報取得部１２１によって取得された落雷エネルギー情報から落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報から配置密度（Ｎｔ）を導出し、設備雷耐性情報取得部１２５によって取得された設備雷耐性情報から過電圧耐力影響係数（Ｔａ）を導出し、サービスエリア情報取得部１２２によって取得されたサービスエリア情報と、地形起伏影響情報取得部１２３によって取得された地形起伏影響情報から地形起伏影響度（Ｒｅ）を導出し、地上メタルケーブル情報取得部１２４によって取得された地上メタルケーブル情報から地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）を導出する（ステップＳ４０２）。
【０１４４】
故障数導出部４３１は、落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）と地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを導出すると、導出した落雷エネルギー合計値（ΣＬＩ）と配置密度（Ｎｔ）と過電圧耐力影響係数（Ｔａ）と地形起伏影響度（Ｒｅ）と地上メタルケーブル総距離（Ｃｄ）とを用いて、該当する提供エリアにおける所定の単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数の推定値、すなわち雷害故障密度（Ｎｄ）を導出する（ステップＳ４０３）。
【０１４５】
故障数導出部４３１によって雷害故障密度（Ｎｄ）が導出されると、故障数出力部４３２は、特定の単位期間および特定の単位領域毎の雷害故障密度（Ｎｄ）の算出結果より、提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による設備の故障回数の推定値を故障回数情報として導出する（ステップＳ４０４）。
【０１４６】
故障回数情報が導出されると、故障数出力部４３２は、導出された故障回数情報に基づいて、設備の保守管理に必要な要員数、要員数と必要期間とを関連付けた情報、要員数と派遣先とを関連付けた情報といった保守計画情報を導出する（ステップＳ４０５）。
【０１４７】
このようにして、本実施の形態によれば、通信サービスの提供エリアにおける落雷エネルギーと設備の配置密度と設備の雷耐性と設備の設置された地形起伏に応じた故障率の影響度と通信サービスの提供エリアにおいて地上に露出している通信線の総距離とに基づいて、提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなる。すなわち、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や過電圧耐力などの設備の特性や地形の起伏に加えて、雷サージの伝搬ルートも考慮して提供エリア内の設備の雷害故障回数の予測が行われるものとなり、実施の形態３よりも更に高精度に雷害故障の発生頻度の予測を行うことが可能となる。
【０１４８】
また、予測結果に基づいて通信サービスの提供エリア毎に雷害故障の危険度の順位付けを行った雷害故障発生危険度リストを作成することができ、従来よりも効率的で効果的な通信サービスにおける設備の保守計画を構築することが可能となる。
【０１４９】
なお、上述した各実施の形態において、雷害被害予測装置１００〜４００の各機能部は、ＣＰＵ（中央演算装置）やメモリなどの記憶装置、インターフェースからなるコンピュータ（ハードウェア）にコンピュータプログラム（ソフトウェア）をインストールすることによって実現され、上述した各機能部は、上記のコンピュータの各種ハードウェア資源と上記コンピュータプログラムとが協働することによって実現される。
【０１５０】
また、上記のコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体や記憶装置に格納された状態で提供されても良く、電気通信回線を介して提供されても良い。
【０１５１】
また、上述した各実施の形態では、雷害故障密度（Ｎｄ）の導出に際して導出提供エリアの所定の単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度（Ｎｔ）を使用するようにしたが、人口密度（Ｐ）を使用するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
雷害故障に迅速に対応するための保守要員の管理や保守部品の管理といった保守計画を構築する落雷被害保守管理システムにおける落雷被害予測装置として利用可能である。
【符号の説明】
【０１５３】
１００、２００、３００，４００…落雷被害予測装置、１１１…落雷データベース、１１２，１１２’…設備データベース、１１３…故障データベース、１１４…地形データベース、１１５…通信線データベース、１２１…落雷エネルギー情報取得部、１２２…サービスエリア情報取得部、１２３…地形起伏影響情報取得部、１２４…地上メタルケーブル情報取得部、１２５…設備雷耐性情報取得部、１３０，２３０，３３０，４３０…導出部、１３１，２３１，３３１，４３１…故障数導出部、１３２，２３２，３３２，４３２…故障数出力部。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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