(57)【要約】  各位置での各過去条件の再発間隔を判断することと、過去条件と過去事象の観測可能影響との相関関係を判断することと、各過去事象の観測可能影響予測を計算することと、過去事象の観測可能影響予測に過去条件の再発間隔を掛けることにより各過去事象再発の影響予測を計算することと、過去条件再発の影響予測に基づいて過去事象を複数のグループに分けることと、各グループの閾値を判断することと、予想条件を受理することと、予想条件を閾値と比較することにより予想条件の影響予測を判断することとにより、気象予想、環境、及び地質事象（一つ以上の気象／環境／地質条件を含む）の影響を予測するシステム及び方法。【選択図】  図１
2019518283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予想気象条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去気象事象を表す情報を受理することであって、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含むことと、
前記過去気象事象のうち少なくとも幾つかの観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断することと、
前記過去気象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象条件の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去気象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
前記予想気象条件を受理することと、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
【請求項２】
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との前記相関関係が回帰アルゴリズムを使用して判断される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに、
過去気象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置についての閾値を判断すること、
を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
クリギング技術を使用して前記閾値が補間される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記一つ以上の気象条件の各々についての閾値の判断が、複数の気象条件の各々と前記複数の位置の各々についての閾値を判断することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の気象条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
予想気象事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去気象事象を表す情報であって、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含む、情報と、
前記過去気象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去気象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象条件の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより前記過去気象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想気象条件を受理し、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
【請求項９】
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記解析ユニットがさらに、過去気象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けするように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記解析ユニットがさらに、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加位置について閾値を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の気象条件の各々について閾値を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数の気象条件が、雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去気象事象を表す情報を受理して、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含み、
前記過去気象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去気象事象の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象事象の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去気象事象再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想気象条件を受理し、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
予想環境条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去環境事象を表す情報を受理することであって、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含むことと、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境事象の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
予想環境条件を受理することと、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
【請求項１７】
回帰アルゴリズムを使用して前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係が判断される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
さらに、
過去環境事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加位置についての閾値を判断すること、
を包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
クリギング技術を使用して前記閾値が補間される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記一つ以上の環境条件の各々についての閾値の判断が、複数の環境条件の各々と前記複数の位置の各々について閾値を判断することを包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数の環境条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
予想環境事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去環境事象を表す情報であって、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含む、情報と、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境条件の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想環境条件を受理し、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
【請求項２４】
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記解析ユニットがさらに、過去環境事象の前記観測可能影響を人口で重み付けするように構成される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記解析ユニットがさらに、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断するように構成される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の環境条件の各々について閾値を判断するように構成される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２９】
前記複数の環境条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去環境事象を表す情報を受理し、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含み、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置の各々で前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境条件の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想環境条件を受理し、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
予想地質条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去地質事象を表す情報を受理することであり、前記過去地質事象の各々が一つ以上の過去地質条件を含むことと、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々で前記過去地質条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能影響予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
予想地質条件を受理することと、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の前記位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
【請求項３２】
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係が回帰アルゴリズムを使用して判断される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
さらに、
過去地質事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断すること、
を包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記閾値がクリギング技術を使用して補間される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記一つ以上の地質条件の各々についての閾値の判断が、複数の地質条件の各々と前記複数の位置の各々について閾値を判断することを包含する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
前記複数の地質条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
予想地質事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去地質事象を表す情報であって、前記過去地質事象の各々が一つ以上の過去地質条件を含む、情報と、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能影響予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想地質条件を受理し、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
【請求項３９】
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記解析ユニットがさらに、過去地質事象の前記観測可能影響を人口により重み付けするように構成される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４１】
前記解析ユニットが、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断するように構成される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４２】
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の地質条件の各々について閾値を判断するように構成される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４４】
前記複数の地質条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去地質事象を表す情報を受理して、前記過去地質事象の各々が一つ以上の地質条件を含み、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去地質条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能事象予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想地質条件を受理し、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の前記位置で前記グループの各々について判断された閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１６年５月３１日に出願された米国仮特許出願第６２／３４３，５４７号の優先権を主張し、同出願はその内容全体が参照により援用される。
【０００２】
この発明は、予想気象、環境、及び／又は地質条件の影響を予測するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
将来的な気象、環境、及び／又は地質事象の影響の予測は、企業及び政府機関にとって極めて重要である。しかしながら、これらの事象の影響は単にこれらの事象の規模に左右されるわけではない。例えばワシントン州シアトルで強風が吹くと重大な被害及び混乱を招くが、歴史的に強風の多い（そしてインフラストラクチャ及び住民がこのような条件に対する耐性及び適応性を持つ）カンザス州ウィチタでは、この規模の風が同じような影響を及ぼすわけではない。従って、予想される事象の影響は、その位置での類似の事象の影響とその位置でのこれらの事象の再来頻度との関数として予測されうるのである。
【０００４】
これまで、将来的な気象、環境、地質事象の影響は、主観的な判断を下す人間（例えば気象学者、環境科学者、地質学者等）により実施されていた。しかしながら、これらの主観的判断には幾つかの欠点が見られる。人（又は人々のグループ）がこれらの主観的判断を下すのに要する長い時間に加えて、これらの判断を下す人（又は人々）の技術水準及び素質に左右されるため、これらの主観的判断には一貫性も欠如している。そのため、特定の数学的規則を使用して予想気象、環境、及び地質事象の影響を予測するシステムの必要性が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、背景技術の課題を解決するためのものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
先行技術の短所を克服するため、特定の数学的規則を使用して、予想気象、環境、及び／又は地質事象の影響を予測するシステムが提供される。従って、各位置での各過去条件の再発間隔を判断し、過去条件と過去事象の観測可能影響との相関関係を判断し、各過去事象の観測可能影響予測を計算し、過去事象の観測可能影響予測に過去条件の再発間隔を掛けることにより各過去事象再発の影響予測を計算し、過去条件再発の影響予測に基づいて過去事象を複数のグループに分け、各グループについて閾値を判断し、予想条件を受理し、予想条件を閾値と比較することにより予想条件の影響予測を判断するためのシステム及び方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
例示的実施形態の態様は、添付図面を参照することでより理解されるだろう。図面の構成要素は必ずしも一定の縮尺ではなく、むしろ例示的実施形態の原理を示すことに強調が置かれている。
【図１】本発明の例示的実施形態による地域災害危険度指標解析システムを説明するブロック図である。
【図２】本発明の例示的実施形態による地域災害危険度指標解析システムのアーキテクチャの概要を説明するブロック図である。
【図３】本発明の例示的実施形態による予想気象条件の影響を予測するためのプロセスのフローチャートである。
【図４】本発明の例示的実施形態によりランク及びグループに分けられた位置ごとの気象事象の表である。
【図５】本発明の例示的実施形態によりランク及びグループに分けられた別の位置ごとの気象事象の表である。
【図６】本発明の例示的実施形態により判断後にグラフィック形式で出力された予想気象条件の影響予測を示す。
【図７】本発明の例示的実施形態により判断後にグラフィック形式で出力された予想気象条件の影響予測を示す。
【図８Ａ】予想気象条件の例を示す。
【図８Ｂ】本発明の例示的実施形態による、図８Ａに示された予想気象条件の影響予測を示す。
【図９Ａ】予想気象条件の別の例を示す。
【図９Ｂ】本発明の例示的実施形態による、図９Ａに示された予想気象条件の影響予測を示す。
【図１０Ａ】予想気象条件の別の例を示す。
【図１０Ｂ】本発明の例示的実施形態による、図１０Ａに示された予想気象条件の影響予測を示す。
【図１１Ａ】予想気象条件の別の例を示す。
【図１１Ｂ】本発明の例示的実施形態による、図１１Ａに示された予想気象条件の影響予測を示す。
【図１２】本発明の例示的実施形態による、予想気象条件に基づいて出力されうる警報の位置を示す。
【図１３】本発明の例示的実施形態による、予想気象条件に基づいて出力されうる警報の位置を示す。
【図１４】本発明の例示的実施形態による、予想気象条件に基づいて出力されうる警報の位置を示す。
【図１５】予想環境条件の影響を予測するためのプロセスのフローチャートである。
【図１６】予想地質条件の影響を予測するためのプロセスのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明の例示的実施形態の様々な図を説明する図面をこれから参照する。図面と本書の図面の説明では、ある種の用語は利便性のためにのみ使用され、本発明の実施形態を限定するものと見なされない。さらに、図面及び以下の説明で、同様の数字は全体を通して同様の要素を指している。
【０００９】
図１は、本発明の例示的実施形態による地域災害危険度指標解析システム１００を説明するブロック図である。
【００１０】
図１に示されているように、地域災害危険度指標解析システム１００は、一つ以上のデータベース１１０と解析ユニット１８０とグラフィカルユーザインタフェース１９０とを含む。一つ以上のデータベース１１０は、気象履歴データ１１２と気象影響履歴データ１１４と予想気象条件１１６とを含む。ほとんどの実施形態は予想気象条件の影響の予測について以下に説明されるが、幾つかの実施形態において、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想環境条件の影響を予測するのに使用されうる。従って、一つ以上のデータベース１１０は、環境履歴データ１２２と環境影響履歴データ１２４と予想環境条件１２６も含む。他の実施形態において、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想地質条件の影響を予測するのに使用されうる。従って、一つ以上のデータベース１１０は、地質履歴データ１３２と地質影響履歴データ１３４と予想地質条件１３６も含みうる。
【００１１】
気象履歴データ１１２は、過去気象事象の位置と時刻と重大性とを表す情報を含む。過去気象事象は例えば、ハリケーン、竜巻、雷雨、雹、洪水、雷、強風、雪、洪水、干ばつ、異常気温を含みうる。各気象事象は、一つ以上の気象条件（例えば、雪、雨、氷、風、高温、低温等）を含む。各過去気象事象の重大性は、累積積雪量、累積降雨量、累積着氷量、風速、高温、低温等について測定されうる。気象履歴データ１１２は、公共の情報源（例えば、アメリカ海洋大気庁（ＮＯＡＡ）嵐事象データベース）、民間の情報源（例えばＡｃｃｕウェザー(AccuWeather,Inc.)、Ａｃｃｕウェザーエンタープライズソリューションズ(AccuWeather Enterprise Solutions,Inc.)等）から受理されうる。
【００１２】
気象影響履歴データ１１４は、過去気象事象と関連する被害及び混乱を表す情報を含む。過去気象事象と関連する被害及び混乱は、資産及び農作物への直接的な被害と共に、過去気象事象に起因する間接的な混乱（例えば停電、売り上げ損失、出荷遅延データ、消費者支出の減少、小売店及びサービス拠点への来店減少、交通速度上昇等）を含みうる。気象影響履歴データ１１４は、公共の情報源（例えば、郡、州、連邦危機管理局、地方警察当局、スカイウォーンスポッターズ(SkyWarn Spotters)、ナショナルウェザーサービス(National Weather Service)（ＮＷＳ）被害調査、新聞切り抜きサービス、保険業界、一般人等からの情報、業界固有の営利及び非営利団体からの情報（例えば保険給付支払い情報）、第三者情報源等を集約するＮＯＡＡストームイベントデータベース(NOAA Storm Events Database)）から受理されうる。気象影響履歴データ１１４は、地域災害危険度指標解析システム１００により使用されて過去気象事象の顧客固有影響を判断して予想気象条件１１６の顧客固有影響を予測する顧客固有データ（顧客から受理）も含みうる。
【００１３】
予想気象条件１１６は、予想される気象条件（例えば雪、雨、氷、風、高温、低温等）と事象（例えばハリケーン、竜巻、雷雨、雹、雷、強風、雪、洪水、干ばつ、異常な温度等）の予測位置、予測時刻、予測規模を表す情報を含む。予想気象条件及び事象は、Ａｃｃｕウェザー(Accu Weather, Inc)、Ａｃｃｕウェザーエンタープライズソリューションズ(Accu Weather Enterprise Solutions,Inc)、ナショナルウェザーサービス(National Weather Service)（ＮＷＳ）、ナショナルハリケーンセンター(National Hurricane Center)（ＮＨＣ）、他の政府機関（カナダ環境省、英国気象庁、日本気象庁等）、民間企業（ヴァイサラ(Vaisala)の北米雷検知ネットワーク、ウェザーディシジョンテクノロジー(Weather Decision Technologies,Inc)など）、個人（スポッタネットワーク(Spotter Network)の会員など）から受理されうる。
【００１４】
環境履歴データ１２２は、過去環境事象及び環境条件（例えば汚染、森林伐採、人口減少、気候変化、気象条件、過酷な環境、生物分解性汚染、非生物分解性汚染、大気汚染、騒音公害、音公害、熱汚染、水質汚染等）の位置、時刻、重大性を表す情報を含む。環境履歴データ１２２は、公共の情報源（例えばＮＯＡＡ、米国地質調査所等）、民間の情報源等から受理されうる。
【００１５】
環境影響履歴データ１２４は、過去環境事象と関連する被害及び混乱を表す情報を含む。過去環境事象と関連する被害及び混乱は、資産及び農作物に対する直接的な被害と共に、過去環境事象に起因する間接的な混乱（例えば停電、売り上げ損失、出荷遅延データ、消費者支出の減少、小売店及びサービス拠点への来店の減少、交通速度の上昇等）を含みうる。環境影響履歴データ１２４は、過去環境事象の顧客固有影響を判断して予想環境条件１２６の顧客固有影響を予測するために地域災害危険度指標解析システム１００により使用される顧客固有データ（顧客から受理）も含みうる。
【００１６】
予想環境条件１２６は、予想環境事象及び予想環境条件（汚染、森林伐採、人口減少、気候変化、気象条件、過酷な環境、生物分解性汚染、非生物分解性汚染、空気汚染、騒音公害、音公害、熱汚染、水質汚染等）の位置予測、時刻予測、重大性予測を表す情報を含む。予想環境条件は、Ａｃｃｕウェザー(Accu Weather, Inc)、Ａｃｃｕウェザーエンタープライズソリューションズ(Accu Weather Enterprise Solutions,Inc)、ナショナルウェザーサービス(National Weather Service)（ＮＷＳ）、米国地質調査所、他の政府機関、民間企業等から受理されうる。
【００１７】
地質履歴データ１３２は、過去地質事象及び地質条件（例えば、浸食、氷河作用、火山噴火又は噴出、地震、津波、雪崩、地滑り、土石流等）の位置、時刻、及び重大性を表す情報を含む。地質履歴データ１３２は、公共の情報源（例えばＮＯＡＡ、米国地質調査所等）、民間の情報源等から受理されうる。
【００１８】
地質影響履歴データ１３４は、過去地質事象と関連する被害及び混乱を表す情報を含む。過去地質事象と関連する被害及び混乱は、資産及び農作物に対する直接的な被害と共に、過去地質事象に起因する間接的な混乱（例えば停電、売り上げ損失、出荷遅延データ、消費者支出の減少、小売店及びサービス拠点への来店の減少、交通速度の上昇等）を含みうる。地質影響履歴データ１３４は、過去地質事象の顧客固有影響を判断して予想地質条件１３６の顧客固有影響を予測するために地域災害危険度指標解析システム１００により使用される顧客固有データ（顧客から受理）も含みうる。
【００１９】
地質予想条件１３６は、予想地質事象及び予想地質条件（例えば、浸食、氷河作用、火山噴火又は噴出、地震、津波、雪崩、地滑り、土石流等）の位置予測、時刻予測、及び重大性予測を表す情報を含む。予想地質条件は、Ａｃｃｕウェザー(Accu Weather, Inc)、Ａｃｃｕウェザーエンタープライズソリューションズ(Accu Weather Enterprise Solutions,Inc)、ナショナルウェザーサービス(National Weather Service)（ＮＷＳ）、米国地質調査所、他の政府機関、民間企業等から受理されうる。
【００２０】
図２は、本発明の例示的実施形態による地域災害危険度指標解析システム１００のアーキテクチャ２００の概要を説明する図面である。
【００２１】
図２に示されているように、アーキテクチャ２００は、一つ以上のネットワーク２３０を介して一つ以上のパーソナルシステム２５０及び一つ以上のモバイルコンピュータシステム２６０など複数のリモートコンピュータシステム２４０に接続される一つ以上のサーバ２１０と一つ以上の記憶装置２２０とを含みうる。
【００２２】
一つ以上のサーバ２１０は、内部記憶装置２１２とプロセッサ２１４とを含みうる。一つ以上のサーバ２１０は、例えば、アプリケーションサーバと、リモートコンピュータシステム２４０によりアクセス可能なウェブサイトを管理するウェブサーバとを含む適当なコンピューティング装置でありうる。一つ以上の記憶装置２２０は、一つ以上のサーバ２１０の外部記憶装置及び／又は内部記憶装置２１２を含みうる。一つ以上の記憶装置２２０は、外部ハードディスクアレイ又はソリッドステートメモリなどの非一時的コンピュータ可読記憶媒体も含みうる。ネットワーク２３０は、インターネット、セルラーネットワーク、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等の何らかの組み合わせを含みうる。ネットワーク２３０を介した通信は、有線及び／又は無線接続により具現されうる。リモートコンピュータシステム２４０は、ネットワーク２３０を介しデータを送信及び／又は受理するように構成される適当な電子装置でありうる。リモートコンピュータシステム２４０は、例えば、パーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレット、ノートブックコンピュータ、ポータブル気象検知器、全地球測位衛星（ＧＰＳ）受信器、ネットワーク接続車両、ウェアラブル装置等のようなネットワーク接続コンピューティング装置でありうる。パーソナルコンピュータシステム２５０は、内部記憶装置２５２とプロセッサ２５４と出力装置２５６と入力装置２５８とを含みうる。一つ以上のモバイルコンピュータシステム２６０は、内部記憶装置２６２とプロセッサ２６４と出力装置２６６と入力装置２６８とを含みうる。内部記憶装置２１２，２５２，及び／又は２６２は、プロセッサ２１４，２５４，２６４による実行時に本書に記載される特徴の関係部分を実行するソフトウェア命令を記憶するためのハードディスク又はソリッドステートメモリなど、一つ以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含みうる。プロセッサ２１４，２５４，及び／又は２６４は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）等を含みうる。プロセッサ２１４，２５４，２６４は単一の半導体チップ又は二つ以上のチップとして具現されうる。出力装置２５６及び／又は２６６は、ディスプレイ、スピーカ、外部ポート等を含みうる。ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ポリマーディスプレイ（ＬＰＤ）、発光ダイオードディスプレイ（ＬＥＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）等のような可視光を出力するように構成される何らかの適当な装置でありうる。入力装置２５８及び／又は２６８は、キーボード、マウス、トラックボール、スチール又はビデオカメラ、タッチパッド等を含みうる。タッチパッドはディスプレイに重ねられるかこれと一体化されて、タッチセンサー式ディスプレイ又はタッチスクリーンを形成しうる。
【００２３】
再び図１を参照すると、一つ以上のデータベース１１０は、単一の有形装置か多数の有形装置に記憶される情報の集大成であり、例えば一つ以上の記憶装置２２０に記憶されうる。解析ユニット１８０は、内部記憶装置２１２，２５２，及び／又は２６２のうち一つ以上に記憶されてプロセッサ２１４，２５４，２６４のうち一つ以上により実行されるソフトウェア命令により具現されうる。グラフィカルユーザインタフェース１９０は、ユーザが地域災害危険度指標解析システム１００への送信のための情報を入力することを可能にする、及び／又は、地域災害危険度指標解析システム１００から受理した情報をユーザへ出力する何らかのインタフェースでありうる。グラフィカルユーザインタフェース１９０は、内部記憶装置２１２，２５２，及び／又は２６２のうち一つ以上に記憶されてプロセッサ２１４，２５４，２６４のうち一つ以上により実行されるソフトウェア命令により具現されうる。
【００２４】
図３は、予想気象条件の影響を予測するためのプロセス３００のフローチャートである。プロセス３００は、例えば解析ユニット１８０により実施されうる。
【００２５】
過去気象事象のうち少なくとも幾つかの観測可能影響が、ステップ３０２で判断される。上記のように、気象影響履歴データ１１４は、過去気象事象と関連する被害及び混乱を表す情報を含む。最も単純な実施形態において、過去気象事象の影響は、（例えばＮＯＡＡ嵐事象データベースにより集約される）これらの気象事象により引き起こされる（例えばドルで測定される）物理的被害のコストである。他の実施形態において、過去気象事象の全体的観測可能影響は、この気象事象の全体的観測可能影響の客観的推定を判断するように、この気象事象により引き起こされる物理的被害のコストと、気象事象と関連する間接的な混乱（例えば停電、売り上げ損失、生産性損失、消費者支出の減少、小売店及びサービス拠点への来店の減少、交通速度の上昇、出荷遅延等）の（ドル、工数等で測定される）推定コストとを加えることにより判断される。最後に、他の実施形態において、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想気象事象の特定の影響を予測するのに使用されうる。これらの実施形態において、気象事象の影響はこの特定の観測可能影響のコストである。
【００２６】
個々の気象事象の影響は、気象影響履歴データ１１４に含まれる被害及び混乱情報と気象履歴データ１１２に含まれる気象事象情報とを空間的に結合する（例えば、観測可能な被害及び混乱情報と気象条件情報とを位置及び日付によりマージする）ことにより判断される。
【００２７】
図４は、本発明の例示的実施形態により解析が実施された、ある位置（この例ではコロラド州アラモサ）での気象事象（この例では雪を含む事象）の例示的な表である。図４に示されているように、気象事象の幾つかは、この気象事象の観測可能影響（“ＩＭＰＡＣＴ”）の客観的推定を含む。
【００２８】
図５は、本発明の例示的実施形態により解析が実施された、別の位置（この例ではイリノイ州リッチフィールド）での気象事象（この例では雪を含む事象）の例示的な表である。図４に示されているように、気象事象の幾つかは、この気象事象の観測可能影響（“ＩＭＰＡＣＴ”）の客観的推定を含む。
【００２９】
下で詳述するように、各列は気象事象に関する情報を含む。
・“ＭＥＴＡＲ”は、定時航空実況気象通報式（ＭＥＴＡＲ）ステーションにより特定された位置である。
・ＮＭＥＴＥＲは、ＭＥＴＡＲステーションの数字表示である。
・ＤＡＴＥは、気象事象の日付である。
・ＳＮＯＷＦＡＬＬは、一日の総積雪量（インチ）である。
・ＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮは、２０１２年の推定人口である。
・ＥＬＥＶＡＴＩＯＮは、海抜高度（メートル）である。
・ＩＭＰＡＣＴは、気象事象影響履歴データ１１４に含まれるＭＥＴＡＲステーション近くでの報告を合計した全体的な観測可能影響である。
・ＳＮＯＷ＿ＥＶＥＮＴＳは、データセットでの総降雪日数である。
・ＭＡＧＮＩＴＵＤＥは、一日の総降雪量（“ＳＮＯＷＦＡＬＬ”）により分類された時の気象事象のランキングである。
・Ｎは、データセットでの年数である。
・Ｒは、確率計算のための、降雪事象が少なくとも１回を超えた年数である。
・Ｔは、「再発間隔」として知られる（Ｎ＋１）／ＭＡＧＮＩＴＵＤＥである。
・Ｐは、再発間隔Ｔを持つ事象の確率である１／Ｔである。
・ＰＥは、失敗のリスクとして説明される「超過確率」としても知られる１−（Ｐ**Ｒ）である（例えば、１０年間の降雪では所与の年の再発の見込みは１０％であり、つまりＰＥ=０．１０）。
・Ｗ＿ＩＭＰＡＣＴは、ＩＭＰＡＣＴ／ＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮ（重み付けされた観測可能影響）である。
・Ｐ＿ＩＭＰＡＣＴは、例えばステップ３１０で判断された回帰アルゴリズムにより判断される観測可能影響予測である。
・ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥは、Ｔ*Ｐ＿ＩＭＰＡＣＴである。
・ＩＭＰＡＣＴ＿ＩＮＤＩＣＡＴＯＲは、１から１０まで１０個のカテゴリにデータ分布を適合させる一連のＩＦ文の結果であり、１０は最高ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥであり、１は最低ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥである。
【００３０】
再び図３を参照すると、人口の少ないエリアでの気象事象は人口の多いエリアよりも影響が大きいという事実を考慮するように過去気象事象の各々の観測可能影響がステップ３０４で人口により重み付けされる。図４及び５の例に示されているように、重み付けされた観測可能影響Ｗ＿ＩＭＰＡＣＴはＩＭＰＡＣＴ＿ＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮである。
【００３１】
各気象事象は、一つ以上の関連の気象条件を含む。例えば吹雪は、降雪（例えばインチで測定）と低温（例えば華氏で測定）の両方を含みうる。気象履歴データ１１２は、これらの過去気象条件を表す情報を含む。過去気象事象の各々について、地域災害危険度指標解析システム１００は、ステップ３０６で一つ以上の関連の気象条件（例えば雪、雨、氷、風、温度等）を判断する。
【００３２】
統計的には再来頻度として知られる過去気象条件の各々がその規模で再発する尤度が、ステップ３０８で判断される。図４及び５の例に示されているように、
・Ｎは、データセットでの年数である。
・Ｒは、確率計算のための、降雪事象が少なくとも１回を超えた年数である。
・Ｔは、「再発間隔」として知られる（Ｎ＋１）／ＭＡＧＮＩＴＵＤＥである。
・Ｐは、再発間隔Ｔを持つ事象の確率である１／Ｔである。
・ＰＥは、失敗のリスクとして説明される「超過確率」としても知られる１−（Ｐ**Ｒ）である（例えば、１０年間の降雪では所与の年の再発の見込みは１０％であり、つまりＰＥ=０．１０）。
【００３３】
関連の気象条件の各々について、これらの過去気象条件（と共に説明変数）とこれらの過去気象条件の観測可能影響との間の相関関係がステップ３１０で判断される。例えば、地域災害危険度指標解析システム１００は、等式
Ｙ=β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋・・・＋βｋＸｋ
Ｘｋは数ｋの予測変数である
βｋは回帰係数
に従い、多数のリグレッサ（独立変数）を用いたＷ＿ＩＭＰＡＣＴ（従属変数）の回帰アルゴリズムを使用しうる。
【００３４】
例えば降雪についての初期回帰モデルにより、
Ｐ＿ＩＭＰＡＣＴ=β０＋β１ＳＮＯＷＦＡＬＬ
が判断されうる。
【００３５】
降雪についての付加的な予測変数（Ｘ２等）を判断するため、初期回帰モデルからの剰余がＡｒｃＧＩＳに記され、クラスタ解析を用いて位置が異なる地域グループに分けられうる。そして幾つかのグループに対して回帰アルゴリズムが実施され、各グループは、各潜在的予測変数Ｘｋについて独自の係数βｋを有する。追加の予測変数は、ＰＥ（超過確率）、高度、世帯規模、人口統計情報、季節性の基準等でありうる。
【００３６】
従って、過去気象事象の各位置について、地域災害危険度指標解析システム１００は、各気象条件（例えば雪、雨、氷、風、温度等）の観測可能影響とその位置の追加特徴とを予測する式を判断する。とりわけ、係数（β０，β１，．．．βｋ）と追加の予測変数（Ｘ２，．．．Ｘｋ）とは、各気象条件及び位置について別々に判断される。
【００３７】
過去気象事象の各位置について、地域災害危険度指標解析システム１００はステップ３１２で過去気象条件の各々の観測可能影響予測を計算する。図４及び５の例に示されているように、ステップ３１０で回帰アルゴリズムにより判断された式を用いてＳＮＯＷＦＡＬＬ量と他の予測変数とに基づいて観測可能影響予測（Ｐ＿ＩＭＰＡＣＴ）が計算される。
【００３８】
地域災害危険度指標解析システム１００は、気象影響履歴データ１１４に記憶された観測可能影響と、この位置でこれらの予想気象条件がどれほど頻繁に経験されるかの両方の関数である将来的気象条件の影響を予測するのに使用される。言い換えると、特定の位置でそれほど頻繁に発生しない気象事象は、同じ気象条件がこの位置で頻発する場合よりもこの位置で多くの影響を持つ可能性が高い。
【００３９】
従って、過去気象条件の再発の影響予測がステップ３１４で判断される。図４及び５の例に示されているように、過去気象事象再発の影響予測（ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥ）は、再発間隔（Ｔ）に観測可能影響予測（Ｐ＿ＩＭＰＡＣＴ）を掛けたものである。
【００４０】
過去気象事象の各位置について、ステップ３１６で過去気象事象再発の影響予測により過去気象事象が分類される。図４及び５の例に示されているように、過去気象事象は、過去気象事象再発（ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥ）の影響予測により分類される。
【００４１】
過去気象事象の各位置について、ステップ３１８で過去気象事象再発（ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥ）の影響予測に基づいて過去気象事象がグループに分けられる。過去気象事象はグループに分類される。例えば、過去気象事象再発（ＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥ）の影響予測に基づいて過去気象事象の各々を幾つかのグループ（例えば１０個のグループ）に割り当てるのにジェンクス最適化方法が使用される。ジェンクスナチュラルブレイク分類方法とも呼ばれるジェンクス最適化方法を使用すると、グループの平均からの各グループの平均偏差を最小にすると共に、他のグループの平均からの各グループの偏差を最大にするように、気象事象の各々をグループの一つに入れる。言い換えると、この方法はグループ内の分散を減少させてグループ間の分散を最大にしようとする。図４の例に示されているように、最も高いＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥを持つ５個の気象事象はＩＭＰＡＣＴ＿ＩＮＤＩＣＡＴＯＲグループ１０に入れられ、次に高いＩＭＰＡＣＴ＿ＶＡＬＵＥを持つ気象事象はＩＭＰＡＣＴ＿ＩＮＤＩＣＡＴＯＲグループ９に入れられるということである。
【００４２】
過去気象事象の各位置について、ステップ３２０では各グループについて閾値が判断される。一実施形態において、各グループの閾値は、このグループの気象条件の最小量でありうる。図４の例を使用して、地域災害危険度指標システム１００は、グループ１０の閾値が７．０インチの降雪に等しい気象事象である（つまりグループ１０の降雪が最少量である）と判断しうる。別の実施形態では、各グループの閾値は、その下のグループの気象条件の最小量でありうる。図４の例を使用すると、グループ１０の閾値は６．７インチの降雪になるだろう（つまり、グループ９の降雪量が最高である）。この実施形態では、グループ１の閾値は０であろう。他の実施形態では、各グループの閾値はそのグループの最少量の気象条件とその下のグループの最大量の気象条件との間でありうる。図４の例を使用すると、グループ１０の閾値は７．０インチと６．７インチの間の降雪であろう。
【００４３】
過去気象事象の各位置での各気象条件についてステップ３１２から３２０が実施される。従って、地域災害危険度指標解析システム１００は、過去気象事象の各位置での複数の気象条件（例えば雪、雨、氷、風、高温、低温）の各々について幾つかの閾値（例えば１０個の閾値）を判断する。
【００４４】
ステップ３２２では、追加の地理的位置について過去気象事象の位置の閾値が補間されうる。ステップ３０２を参照して上述したように、幾つかの個別の位置（例えばＭＥＴＡＲステーションの位置）への近接度に基づいて、各過去気象事象と各過去気象事象の影響とが空間的に結合されうる。追加の地理的位置について閾値を判断するために、地域災害危険度指標解析システム１００は、地域災害危険度指標解析システム１００の対応エリア全体（例えば合衆国本土とカナダの下の方の州）での各地理的位置についての閾値を含むスムーズなラスター面に閾値を補間するのにクリギング技術を使用しうる。
【００４５】
ステップ３２４では予想気象条件が受理される。予想気象条件は、１時間ごとの予想から季節ごとの予想、また一年単位の予想まで、いかなる時間についてのものでもよい。従って、地域災害危険度指標解析システム１００は、特定の気象事象の影響ばかりでなく、長期間にわたって各位置に影響を与える可能性のあるすべての気象事象の影響を予測するのに使用されうる。
【００４６】
ステップ３２６では予想気象条件の影響予測が判断される。これらの気象条件の影響予測を判断するのに、各位置での予想気象条件がこの位置の閾値と比較される。図４に記されている例を使用すると、予想がコロラド州アラモサでの１０インチの降雪を含む場合には、予想降雪量がグループ１０の閾値より多いため、この気象条件の影響は１０として分類される。予想気象条件の影響予測はＧＵＩ１９０を介して出力される。予想気象条件の影響予測は、テキストデータ、グラフィックイメージ（ＧＩＳレイヤ）等を含む多数のフォーマットで出力されうる。特定の使用又は用途に応じて、オーディオ及びビデオディスプレイのような他の提示フォーマットが利用されうる。
【００４７】
図６〜７は、本発明の例示的実施形態により判断されてグラフィックフォーマットで出力される予想気象条件の影響予測を図示している。
【００４８】
図６に示されているように、予想気象条件は、２０１７年５月の期間に予想される雨である。この期間の最大予想降雨量を、予想降雨の位置の各々での雨の閾値（上記のように判断）と比較することにより判断される、各位置で予想される雨の影響予測が、図のように地図に重ねられている。図６に示されている例では、１０のグループについての１０の閾値が存在する。グループ１０は最高影響予測を表し、この位置ではまれにしか発生せず（高い再発間隔）、（上述した相関関係に基づく）観測可能影響予測が大きい降雨量を表す。グループ１〜９は、この位置でより頻繁に発生する及び／又は観測可能影響予測が低い雨の量を意味する低い予測影響を表す。
【００４９】
図７に示されているように、予測気象条件は、２０１７夏の期間に予想される雨である。この期間の最大予想降雨量を、予想降雨の位置の各々での雨の閾値（上記のように判断）と比較することにより判断される、各位置で予想される雨の予測影響。図７に示された例では、１０のグループについて１０の閾値が存在する。グループ１０は最高影響予測を表し、この位置ではまれにしか発生せず（高い再発間隔）、（上述した相関関係に基づく）観測可能影響予測が大きい降雨量を表す。グループ１〜９は、この位置でより頻繁に発生する及び／又は観測可能影響予測が低い雨の量を意味する低い影響予測を表す。
【００５０】
図８Ａは、２０１７年３月１３日の期間の予想気象条件、特に降雪の例を示す。図８Ｂは、本発明の例示的実施形態による、図８Ａに示されている予想気象条件の影響予測を図示している。
【００５１】
図９Ａは、２０１７年３月１３日の期間の予想気象条件、やはり降雪の別の例を示す。図９Ｂは、本発明の例示的実施形態による、図９Ａに示されている予想気象条件の影響予測を図示している。
【００５２】
図１０Ａは、２０１７年３月１３日の期間の予想気象条件、やはり降雪の別の例を示す。図１０Ｂは、本発明の例示的実施形態による、図１０Ａに示されている予想気象条件の影響予測を図示している。
【００５３】
図１１Ａは、２０１７年３月１３日の期間の予想気象条件、やはり降雪の別の例を示す。図１１Ｂは、本発明の例示的実施形態による、図１１Ａに示されている予想気象条件の影響予測を図示している。
【００５４】
図８Ａ〜８Ｂ，９Ａ〜９Ｂ，１０Ａ〜１０Ｂ，１１Ａ〜Ｂに示されているように、予想気象条件の影響予測は、これらの予想気象条件の規模ばかりでなくこれらの特定の位置の特性、特に、これらの位置でのこのような規模でのこれらの予想気象条件の再発間隔に関連している。
【００５５】
地域災害危険度指標解析システム１００は、（これらの予想気象条件の重大性のみとは対照的に）予想気象条件の影響に基づいて警告を出力するのにも使用されうる。例えば、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想気象条件の影響がユーザにより指定された閾値の一つを超えると予測される場合にユーザに警告を出力するのにも使用されうる。警告は、グラフィックユーザインタフェース１９０、Ｅメール、ＳＭＳ、スマートフォン通知等を介して出力されうる。
【００５６】
図１２〜１４は、本発明の例示的実施形態による、予想気象条件（この例ではハリケーンマシューについての予想気象条件）に基づいて出力されうる警告の位置を図示している。
【００５７】
地域災害危険度指標解析システム１００は、予想気象事象に関して上述した類似のプロセスを使用して、予想環境事象の影響も予測しうる。
【００５８】
図１５は、予想環境条件の影響を予測するためのプロセス１５００のフローチャートである。
【００５９】
プロセス３００と同じく、プロセス１５００は解析ユニット１８０により実施されうる。ステップ３０２と同様に、過去環境事象の少なくとも幾つかの観測可能影響がステップ１５０２で判断される。ステップ３０４と同様に、ステップ１５０４では過去環境事象の各々の観測可能影響が人口により重み付けされうる。ステップ３０６と同様に、ステップ１５０６では一つ以上の関連の環境条件が判断される。ステップ３０８と同様に、ステップ１５０８では各環境条件の再来頻度が判断される。ステップ３１０と同様に、関連の環境条件の各々について、これらの過去環境条件とこれらの過去環境条件の観測可能影響との間の相関関係がステップ１５１０で判断される。ステップ３１２と同様に、ステップ３１２では過去環境条件の各々の観測可能影響予測が計算される。ステップ３１４と同様に、ステップ１５１４では過去環境事象再発の影響予測が判断される。ステップ３１６と同様に、ステップ１５１６では環境条件再発のリスクにより過去環境事象が分類される。ステップ３１８と同様に、ステップ１５１８では過去気象事象再発の影響予測に基づいて過去環境事象がグループに分けられる。ステップ３２０と同様に、ステップ１５２０では各グループについて閾値が判断される。ステップ３２２と同様に、ステップ１５２２では過去環境事象の位置の閾値が追加の地理的位置について補間される。ステップ３２４と同様に、ステップ１５２４では予想環境条件が受理される。ステップ３２６と同様に、ステップ１５２６では予想環境条件の影響予測が判断される。
【００６０】
上述したように、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想環境条件の影響予測を出力する、及び／又は、予想環境条件の影響予測に基づいて警告を出力する。
【００６１】
図１６は、予想地質条件の影響を予測するためのプロセス１６００のフローチャートである。
【００６２】
プロセス３００と同様に、プロセス１６００は解析ユニット１８０により実施されうる。ステップ３０２と同様に、ステップ１６０２では過去地質事象の少なくとも幾つかの観測可能影響が判断される。ステップ３０４と同様に、ステップ１６０４では過去地質事象の各々の観測可能影響が人口により重み付けされうる。ステップ３０６と同様に、ステップ１６０６では一つ以上の関連地質条件が判断される。ステップ３０８と同様に、ステップ１６０８では各地質条件の再来頻度が判断される。ステップ３１０と同様に、関連地質条件の各々について、これらの過去地質条件と、これらの過去地質条件の観測可能影響との間の相関関係がステップ１６１０で判断される。ステップ３１２と同様に、過去地質条件の各々の観測可能影響予測がステップ３１２で計算される。ステップ３１４と同様に、過去地質事象再発の影響予測がステップ１６１４で判断される。ステップ３１６と同様に、ステップ１６１６では過去地質事象が地質条件再発のリスクにより分類される。ステップ３１８と同様に、ステップ１６１８では過去気象事象再発の影響予測に基づいて過去地質事象がグループに分けられる。ステップ３２０と同様に、ステップ１６２０では各グループについて閾値が判断される。ステップ３２２と同様に、ステップ１６２２では過去地質事象の位置の閾値が追加の地理的位置について補間される。ステップ３２４と同様に、ステップ１６２４では予想地質条件が受理される。ステップ３２６と同様に、予想地質条件の影響予測がステップ１６２６で判断される。
【００６３】
上述のように、地域災害危険度指標解析システム１００は、予想地質条件の影響予測を出力しうる、及び／又は、予想地質条件の影響予測に基づいて警告を出力しうる。
【００６４】
好適な実施形態が上に提示されたが、本開示を検討した当業者は、本発明の範囲内で他の実施形態が具現されうることを容易に理解するだろう。特定の技術の開示も、限定的というよりは例示的である。それゆえ、本発明は特許請求の範囲のみにより限定されるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【００６５】
１００  地域災害危険度指標解析システム
１１０  データベース
１１２  気象履歴データ
１１４  気象影響履歴データ
１１６  予想気象条件
１２２  環境履歴データ
１２４  環境影響履歴データ
１２６  予想環境条件
１３２  地質履歴データ
１３４  地質影響履歴データ
１３６  予想地質条件
１８０  解析ユニット
１９０  グラフィカルユーザインタフェース
２００  アーキテクチャ
２１０  サーバ
２１２  内部記憶装置
２１４  プロセッサ
２２０  記憶装置
２３０  ネットワーク
２４０  リモートコンピュータシステム
２５０  パーソナルコンピュータシステム
２５２  内部記憶装置
２５４  プロセッサ
２５６  出力装置
２５８  入力装置
２６０  モバイルコンピュータシステム
２６２  内部記憶装置
２６４  プロセッサ
２６６  出力装置
２６８  入力装置
【図１】
2019518283.tif 000003
【図２】
2019518283.tif 000004
【図３】
2019518283.tif 000005
【図４】
2019518283.tif 000006
【図５】
2019518283.tif 000007
【図６】
2019518283.tif 000008
【図７】
2019518283.tif 000009
【図８ＡＢ】
2019518283.tif 000010
【図９ＡＢ】
2019518283.tif 000011
【図１０ＡＢ】
2019518283.tif 000012
【図１１ＡＢ】
2019518283.tif 000013
【図１２】
2019518283.tif 000014
【図１３】
2019518283.tif 000015
【図１４】
2019518283.tif 000016
【図１５】
2019518283.tif 000017
【図１６】
2019518283.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月28日(2019.1.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象条件、環境条件、及び地質条件の少なくとも１つを含む対象条件に関する予想対象条件の影響を予測する方法であって、
気象事象、環境事象、及び地質事象の少なくとも１つを含む対象事象に関する情報であって複数の位置での過去対象事象を表す情報を受理することであって、前記過去対象事象の各々が一つ以上の過去対象条件を含むことと、
前記過去対象事象のうち少なくとも幾つかの観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の対象条件について、
前記複数の位置での前記過去対象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去対象条件と前記過去対象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断することと、
前記過去対象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去対象条件の前記観測可能影響予測に前記過去対象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去対象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去対象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去対象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
前記予想対象条件を受理することと、
前記予想対象条件を前記予想対象事象の前記位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想対象条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
【請求項２】
前記過去対象条件と前記過去対象事象の前記観測可能影響との前記相関関係が回帰アルゴリズムを使用して判断される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに、
過去対象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置についての閾値を判断すること、
を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
クリギング技術を使用して前記閾値が補間される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記一つ以上の対象条件の各々についての閾値の判断が、複数の対象条件の各々と前記複数の位置の各々についての閾値を判断することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の対象条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
予想対象事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去対象事象を表す情報であって、前記過去対象事象の各々が一つ以上の過去対象条件を含む、情報と、
前記過去対象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の対象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去対象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去対象条件と前記過去対象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去対象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去対象条件の前記観測可能影響予測に前記過去対象条件の前記再発間隔を掛けることにより前記過去対象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去対象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去対象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想対象条件を受理し、
前記予想対象条件を前記予想対象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想対象条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
【請求項９】
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去対象条件と前記過去対象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記解析ユニットがさらに、過去対象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けするように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記解析ユニットがさらに、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加位置について閾値を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の対象条件の各々について閾値を判断するように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数の対象条件が、雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去対象事象を表す情報を受理して、前記過去対象事象の各々が一つ以上の過去対象条件を含み、
前記過去対象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の対象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去対象条件の再発間隔を判断し、
前記過去対象条件と前記過去対象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去対象事象の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去対象事象の前記観測可能影響予測に前記過去対象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去対象事象再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去対象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去対象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想対象条件を受理し、
前記予想対象条件を前記予想対象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想対象条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
好適な実施形態が上に提示されたが、本開示を検討した当業者は、本発明の範囲内で他の実施形態が具現されうることを容易に理解するだろう。特定の技術の開示も、限定的というよりは例示的である。それゆえ、本発明は特許請求の範囲のみにより限定されるものと解釈されるべきである。
〔付記１〕
予想気象条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去気象事象を表す情報を受理することであって、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含むことと、
前記過去気象事象のうち少なくとも幾つかの観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断することと、
前記過去気象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象条件の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去気象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
前記予想気象条件を受理することと、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
〔付記２〕
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との前記相関関係が回帰アルゴリズムを使用して判断される、付記１に記載の方法。
〔付記３〕
さらに、
過去気象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、付記１に記載の方法。
〔付記４〕
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置についての閾値を判断すること、
を包含する、付記１に記載の方法。
〔付記５〕
クリギング技術を使用して前記閾値が補間される、付記４に記載の方法。
〔付記６〕
前記一つ以上の気象条件の各々についての閾値の判断が、複数の気象条件の各々と前記複数の位置の各々についての閾値を判断することを包含する、付記１に記載の方法。
〔付記７〕
前記複数の気象条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記６に記載の方法。
〔付記８〕
予想気象事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去気象事象を表す情報であって、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含む、情報と、
前記過去気象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去気象条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象条件の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより前記過去気象条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想気象条件を受理し、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
〔付記９〕
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、付記８に記載のシステム。
〔付記１０〕
前記解析ユニットがさらに、過去気象事象の前記観測可能影響を人口により重み付けするように構成される、付記８に記載のシステム。
〔付記１１〕
前記解析ユニットがさらに、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加位置について閾値を判断するように構成される、付記８に記載のシステム。
〔付記１２〕
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、付記１１に記載のシステム。
〔付記１３〕
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の気象条件の各々について閾値を判断するように構成される、付記８に記載のシステム。
〔付記１４〕
前記複数の気象条件が、雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記１３に記載のシステム。
〔付記１５〕
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去気象事象を表す情報を受理して、前記過去気象事象の各々が一つ以上の過去気象条件を含み、
前記過去気象事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の気象条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去気象条件の再発間隔を判断し、
前記過去気象条件と前記過去気象事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去気象事象の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去気象事象の前記観測可能影響予測に前記過去気象条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去気象事象再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去気象条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去気象事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想気象条件を受理し、
前記予想気象条件を前記予想気象事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想気象条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
〔付記１６〕
予想環境条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去環境事象を表す情報を受理することであって、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含むことと、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境事象の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
予想環境条件を受理することと、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
〔付記１７〕
回帰アルゴリズムを使用して前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係が判断される、付記１６に記載の方法。
〔付記１８〕
さらに、
過去環境事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、付記１６に記載の方法。
〔付記１９〕
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加位置についての閾値を判断すること、
を包含する、付記１６に記載の方法。
〔付記２０〕
クリギング技術を使用して前記閾値が補間される、付記１８に記載の方法。
〔付記２１〕
前記一つ以上の環境条件の各々についての閾値の判断が、複数の環境条件の各々と前記複数の位置の各々について閾値を判断することを包含する、付記１６に記載の方法。
〔付記２２〕
前記複数の環境条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記２１に記載の方法。
〔付記２３〕
予想環境事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去環境事象を表す情報であって、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含む、情報と、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境条件の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想環境条件を受理し、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
〔付記２４〕
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、付記２３に記載のシステム。
〔付記２５〕
前記解析ユニットがさらに、過去環境事象の前記観測可能影響を人口で重み付けするように構成される、付記２３に記載のシステム。
〔付記２６〕
前記解析ユニットがさらに、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断するように構成される、付記２３に記載のシステム。
〔付記２７〕
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、付記２６に記載のシステム。
〔付記２８〕
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の環境条件の各々について閾値を判断するように構成される、付記２３に記載のシステム。
〔付記２９〕
前記複数の環境条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記２８に記載のシステム。
〔付記３０〕
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去環境事象を表す情報を受理し、前記過去環境事象の各々が一つ以上の過去環境条件を含み、
前記過去環境事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の環境条件の各々について、
前記複数の位置の各々で前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去環境条件と前記過去環境事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去環境条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去環境条件の前記観測可能影響予測に前記過去環境条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去環境条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去環境条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去環境事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想環境条件を受理し、
前記予想環境条件を前記予想環境事象の前記位置において前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想環境条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
〔付記３１〕
予想地質条件の影響を予測する方法であって、
複数の位置での過去地質事象を表す情報を受理することであり、前記過去地質事象の各々が一つ以上の過去地質条件を含むことと、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理することと、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々で前記過去地質条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能影響予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断することと、
予想地質条件を受理することと、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の前記位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断することと、
を包含する方法。
〔付記３２〕
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係が回帰アルゴリズムを使用して判断される、付記３１に記載の方法。
〔付記３３〕
さらに、
過去地質事象の前記観測可能影響を人口により重み付けすること、
を包含する、付記３１に記載の方法。
〔付記３４〕
さらに、
前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断すること、
を包含する、付記３１に記載の方法。
〔付記３５〕
前記閾値がクリギング技術を使用して補間される、付記３４に記載の方法。
〔付記３６〕
前記一つ以上の地質条件の各々についての閾値の判断が、複数の地質条件の各々と前記複数の位置の各々について閾値を判断することを包含する、付記３１に記載の方法。
〔付記３７〕
前記複数の地質条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記３６に記載の方法。
〔付記３８〕
予想地質事象の影響を予測するためのシステムであって、
一つ以上のデータベースであり、
複数の位置での過去地質事象を表す情報であって、前記過去地質事象の各々が一つ以上の過去地質条件を含む、情報と、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報と、
を記憶する一つ以上のデータベースと、
解析ユニットであって、前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去環境条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能影響予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想地質条件を受理し、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の位置で前記グループの各々について判断された前記閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断する、
解析ユニットと、
を包含するシステム。
〔付記３９〕
前記解析ユニットがさらに、回帰アルゴリズムを使用して前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断するように構成される、付記３８に記載のシステム。
〔付記４０〕
前記解析ユニットがさらに、過去地質事象の前記観測可能影響を人口により重み付けするように構成される、付記３８に記載のシステム。
〔付記４１〕
前記解析ユニットが、前記複数の位置についての前記閾値を補間して追加の位置について閾値を判断するように構成される、付記３８に記載のシステム。
〔付記４２〕
前記解析ユニットがさらに、クリギング技術を使用して前記閾値を補間するように構成される、付記４１に記載のシステム。
〔付記４３〕
前記解析ユニットが、複数の位置の各々で複数の地質条件の各々について閾値を判断するように構成される、付記３８に記載のシステム。
〔付記４４〕
前記複数の地質条件が雪、雨、氷、風、温度のうち少なくとも一つを含む、付記４３に記載のシステム。
〔付記４５〕
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピュータプロセスにより実行された時に、コンピューティング装置により、
複数の位置での過去地質事象を表す情報を受理して、前記過去地質事象の各々が一つ以上の地質条件を含み、
前記過去地質事象の少なくとも幾つかの前記観測可能影響を表す情報を受理し、
前記複数の位置の各々と前記一つ以上の地質条件の各々について、
前記複数の位置の各々での前記過去地質条件の各々の再発間隔を判断し、
前記過去地質条件と前記過去地質事象の前記観測可能影響との相関関係を判断し、
前記過去地質条件の各々の観測可能影響予測を計算し、
前記過去地質条件の前記観測可能事象予測に前記過去地質条件の前記再発間隔を掛けることにより、前記過去地質条件再発の各々の影響予測を計算し、
前記過去地質条件再発の前記影響予測に基づいて前記過去地質事象を複数のグループに分け、
前記複数のグループの各々について閾値を判断すると共に、
予想地質条件を受理し、
前記予想地質条件を前記予想地質事象の前記位置で前記グループの各々について判断された閾値と比較することにより、前記予想地質条件の前記影響予測を判断する、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
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