(57)【要約】【課題】人が近づくことができない地域において、季節を問わず、雪崩の発生を的確に予測する。【解決手段】降雪時又は降雪後において、飛翔体を位置情報初期値の積雪量等８個のデータの観測を開始し（S22）、メインPCに送信し記録する（22-2）。さらに、地表状態をカメラで撮影し（S23）、メインPCに送信し、観測地点の地表データを目視により、図５の分類に従い、数値化し、記録する（24-2）。次に、メインPCからの指令により飛翔体が観測地点気温等６個の気象要素を計測する。観測した気象要素は、メインPCに送信し、図８の降雪時又は降雪後データ表に記録する（S25-2）。その後、図８の降雪時又は降雪後データ表に基づき、取得した積雪量、地表データ、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の８個の観測数値を合成化し、メインPCに記録する（Ｓ25-3）。【選択図】図２
2018028436.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
飛翔体を用いて 降雪前（積雪がない状態をいう）に
雪崩発生予測調査対象地域の地形データを取得する降雪前地形データ取得手段と、
雪崩発生予測調査対象地域をメッシュに切り分けて観測地区を設定し、観測地点を指定する手段と
前記観測地点の緯度、経度、標高を位置情報初期値として記録する手段と
降雪時又は降雪後に滞空手段を備えた飛翔体により
前記観測地点位置情報初期値に記録した地点の積雪量情報と観測地点の気象情報を取得する手段と
前記積雪量情報及び気象情報を刻々と取得し、記録する手段と
積雪量情報と気象情報を合成し数値化して、雪崩の発生臨界点を計算する  手段と
計算した結果を可視化する手段と
を具備することを特徴とする飛翔体を用いた雪崩発生予測システム
【請求項２】
定点滞留システムを備えた飛翔体を用いた、請求項１の飛翔体を用いた雪崩発生予測システム
【請求項３】
定点滞留システム及び長時間滞空可能な飛翔体を用いた、請求項1の飛翔体を用いた雪崩発生予測システム
【請求項４】
飛翔体を用いて雪崩の発生を予測する方法であって、
降雪前（積雪がない状態をいう）に雪崩発生予測調査対象地域の地形データを取得する降雪前地形データ取得ステップと、
雪崩発生予測調査対象地域をメッシュに切り分けて観測地区を設定し、観測地点を指定するステップと
前記観測地点の緯度、経度、標高を位置情報初期値として記録するステップと
降雪時又は降雪後に滞空手段を備えた飛翔体により前記観測地点位置情報初期値に記録した地点の積雪量情報と観測地点の気象情報を取得するステップと
前記積雪量情報及び気象情報を刻々と取得し、記録するステップと
積雪量情報と気象情報を合成し数値化して、雪崩の発生臨界点を計算するステップと
計算した結果を可視化するステップと
を含むことを特徴とする飛翔体を用いた雪崩発生予測方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人が近づくことができない地域において、季節を問わず、雪崩の発生を的確に予測する雪崩発生予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、雪崩の発生予測としては、地表に観測装置を設置しGPSでその位置変動を検知して予測していた。
また、積雪量を測定するには、地表に柱を設置し、その柱の上からレーザー光線で雪の表面までの距離を測距した変化から求めてきた。
【０００３】
これらのシステムは、雪崩の発生が予測される場所に予め観測機器を設置しなければならないため、危険箇所を特定し、急傾斜地などに設置しなければならないため、労力と危険が伴うものであった。また、厳冬の積雪期においては、機械の故障等があっても修理することもできず、その場合には雪崩予測ができないという難点もある。更に言えば、積雪が動くことにより雪崩の危険を察知することは、そのまま雪崩へと繋がることが多いので、警報を出す前に雪崩が発生してしまい、予測とは言えない状況も発生している。
【０００４】
また、雪崩発生予測手法として、統計的な手法を用いた予測手法も開発されているが（ＳＮＯＷＰＡＣＫなど）、安定したタイムリーなデータ取得ができないために、その精度が問題となっている。
【０００５】
こうした欠点を補うためには、対象となる雪崩の観測の諸元を設定し、降雪前の地形状況の複数点データを観測し、降雪時に一定期間ごとに気象データと雪崩発生要因となる気象因子をタイムリーに取得することが必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０６−２３０１０１公報
【特許文献２】特開２０１１−１４９８９４公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】花岡正明、金子正則、伊藤陽一著「雪崩要因の標高依存性と発生予測に関する研究」  ２００９年７月２１日雪崩地すべり研究センター
【非特許文献２】和田尚之、日本建築学会計画系論文集  Ｖｏｌ.７４（２００９）Ｎｏ.６４２  Ｐ１７８７−１７９３「松本市における土地利用の自己組織化臨界状態解析」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の雪崩発生予測手法では、観測機器を雪崩発生予想地点に設置して、積雪の移動状態や積雪状況を物理的に観測することにより、雪崩の発生を予測していたため、急傾斜地には観測機器の設置事態が難しく、また雪崩発生時期における観測機器の故障にも対応できないという課題がある。
また統計手法を用いた雪崩発生予測手法においては、雪崩発生に関係する気象因子をタイムリーに取得する方法が確立されていないために、その予測精度が低いという課題もある。
【０００９】
この発明は上記課題に着目してなされたもので、その目的とするところは、どのような傾斜地であっても、また、時期を問わず、雪崩の発生が予測される地点と調査対象地域の雪崩発生の蓋然性を予測し、かつ、観測地点における雪崩発生に関わる気象因子を一定の時間間隔でタイムリーに取得するシステム及び雪崩発生の予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る雪崩発生予測システムは、雪崩の発生を予測したい地域において、降雪前にその地域の地形情報を取得する手段と、そして、その地域を観測区域に細分化し、その観測区域内の任意の観測地点の位置情報（緯度、経度、標高、地表状態）を記録する手段と、降雪時又は降雪後に、前記取得した位置情報と降雪後に取得した積雪量情報と地表状態を取得する手段と、積雪量と地表状態に、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の６個の気象要素を取得して数値化する（以下「合成化」という）手段と、その合成化された数値を観測地点における観測時の数値として記録する手段と、刻々と変化する降雪後の合成化された数値をグラフ化し可視化する手段と、合成化された数値の変化により雪崩を予測する雪崩予測手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に関する雪崩発生予測システムの飛翔体は、気球と駆動部とを組み合わせた構成で定点滞留を行い、気球の浮力を利用して長時間の滞空を行うことを特徴とする。
【００１２】
更に、飛翔体を用いて雪崩の発生を予測する方法であって、 降雪前（積雪がない状態をいう）に雪崩発生予測調査対象地域の地形データを取得する降雪前地形データ取得ステップと、雪崩発生予測調査対象地域をメッシュに切り分けて観測地区を設定し、観測地点を指定するステップと前記観測地点の緯度、経度、標高を位置情報初期値として記録するステップと降雪時又は降雪後に滞空手段を備えた飛翔体により前記観測地点位置情報初期値に記録した地点の積雪量情報と観測地点の気象情報を取得するステップと前記積雪量情報及び気象情報を刻々と取得し、記録するステップと積雪量情報と気象情報を合成し数値化して、雪崩の発生臨界点を計算するステップと計算した結果を可視化するステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る雪崩発生予測システムは、前記雪崩発生予測手段による予測と、実際の結果とに基づき、地表状態の重み及び気象要素の数値係数を変更することにより、更に精度の高い雪崩発生予測システムとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】は、降雪前のデータ取得に関わる構成図である。
【図２】は、降雪後のデータ取得に関わる構成図である。
【図３】は、降雪前のデータ取得及び処理に関するフローチャート図である。
【図４】は、降雪後のデータ取得及び処理に関するフローチャート図である。
【図５】は、地表状態の設定値である。
【図６】は、観測地域から観測区域を設定するイメージ図である。
【図７】は、降雪前のデータ入力表である。
【図８】は、降雪時又は降雪後のデータ入力表である。
【図９】は、合成化した値をグラフ化した図である。
【図１０】は、本発明で使用を予定している飛翔体の構成である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明に係る雪崩予測システムは、雪崩の発生を予測したい地域において、降雪前にその地域の地形情報を取得する手段と、そして、その地域をメッシュ（以下「観測地区」という）毎に細分化し、その観測地区内の任意の地点の位置情報（緯度、経度、標高、地表状態）を記録する手段と、降雪時又は降雪後に、前記取得した位置情報と降雪後に取得した積雪量情報と地表状態を取得する手段と、積雪量と地表状態に、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の６個の気象要素を取得して数値化する（以下「合成化」という）手段と、その合成化された数値を観測地点における観測時の数値として記録する手段と、刻々と変化する降雪後の合成化された数値をグラフ化し可視化する手段と、合成化された数値の変化により雪崩を予測する雪崩予測手段とを具備することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る雪崩発生予測システムは、前記雪崩発生予測手段による予測と、実際の結果とに基づき、地表状態の重み及び気象要素の数値係数を変更することにより、更に精度の高い雪崩発生予測システムとすることができる。
【実施例】
【００１７】
以下添付図面を参照して、雪崩発生予測システムの実施例を説明する。図１は、降雪前に観測地域の上空に飛翔体を滞空させ、観測地点の地表状態を観測させ、メインＰＣに記録させる構成図であり、図２は、積雪時或いは積雪後に飛翔体を滞空させ、地表状態、気象データを取得し、メインＰＣに記録する構成図が示されている。
【００１８】
添付図面３及び４に則して実施例を説明する。まず観測地域を特定（S11）し、観測地域を国土交通省国土地理院の数値地図に基づき調査対象地域を図６のように、メッシュに切り分け観測地区を設定し、観測地区ごとの中心点を設定（以下観測地点という）し（S12）、観測地点の緯度、経度、標高を位置情報として記録する（S13）。例えば観測地区の広さとしては、５０ｍ 四方が望ましい。
【００１９】
指定された観測地域の上空に飛翔体を滞空させ（S14）、飛翔体は、GPS位置情報を取得後、メインPCシステムへ送信し飛翔体位置情報初期値として登録する（S15-2）。
【００２０】
次に、飛翔体は、対象地域の現況写真を取得し（S16）、メインPCシステムへ送信する（S16-2）。
【００２１】
メインPCにおいて、前記観測地点の標高と地表状態を、地表状態の設定値（図５）の分類に従い、目視により数値化し（S17-2）、図７の降雪前のデータ入力表に入力し、対象地点の初期値として保存する（S17-3）。
これにより、降雪前の処理は完了する。
【００２２】
降雪時又は降雪後において、飛翔体を位置情報初期値の緯度、経度、標高に滞留させ、観測を開始する（S21）。
降雪時又は降雪後の飛翔体の位置を、降雪前の緯度、経度、標高にあわせることにより、取得データの精度を高めることができる。
【００２３】
飛翔体は、観測地点の積雪量のデータをレーザー波により取得し（S22）、メインPCに送信し記録する（22-2）
【００２４】
さらに、地表状態をカメラで撮影し（S23）、メインPCに送信し、観測地点の地表データを目視により、図５の分類に従い、数値化し、記録する（24-2）。
【００２５】
次に、メインPCからの指令により飛翔体を、観測地点の地表近くまで高度を下げ（このとき緯度経度は変更しない）（S25）、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の６個の気象要素を計測する。このときの高度は、地表に近ければ近いほどよい。
観測した気象要素は、メインPCに送信し、図８の降雪時又は降雪後データ表に記録する（S25-2）。
【００２６】
その後、図８の降雪時又は降雪後データ表に基づき、取得した積雪量、地表データ、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の８個の観測数値を合成化し、メインPCに記録する（Ｓ25-3）。これにより、第一回目の情報取得が完了する。
その後、設定した観測回数分Ｓ２１〜Ｓ２５−３のデータ取得を繰り返す。１回の観測に要する時間は概ね６０分以内が望ましい。
【００２７】
ここで合成化とは、飛翔体によって得られた位置情報、標高差、地表データ、６個の気象要素を、ひとつの変動の状態空間量として合成化することをいう。
【００２８】
合成化する方法は、以下の考え方及び計算式で行う。
状態空間量は、観測された各要素をひとつの変数として捉えることである。つまり、変数がｐ個の変数φ1，φ2，・・・，φｐによって説明できると考え，さらにこれを合成変数としてｍ個の成分で要約する。変数に作用する係数をWki、合成変数化したものをQ mとすれば次のように表現できるのである。
【数１】
2018028436.tif 000003
（2-1）
これはp個の変数とn個の個体を考えたときｍ個の成分で要約する主成分分析に用いる最初の考え方である。次に各変数をより分かりやすい情報にするため、低い次元で要約しＢｉｐｌｏｔによる合成変数化を行う。これを行うことで、各観測点に掛かる変数を総合的にどの程度の密度の負荷として掛かっているのかを表すことができる。
ここで、各変数を平均0に中心化し観測可能なｎ×ｐのデータ行列をφとし、その階数がrのときは、
【数２】
2018028436.tif 000004
(2-2)
という特異値分解の表現として記述する方法が合成理論のＢｉｐｌｏｔの基本的な考え方である。
また、B は正規直交ベクトルを列ベクトルに持つ行列の、A’A = B’B =I， A’,B’：転置行列, I （単位行列）である。Ｂｉｐｌｏｔでは低い次元で要約するためにこのφを階数2で近似し、
【数３】
2018028436.tif 000005
(2-3)
この際右辺を以下のように置く。
【数４】
2018028436.tif 000006
(2-4)
A,Bは正規直交ベクトルを列ベクトルに持つ行列で、Dλは対角要素λの対角行列であり、表記A(2)の（2）は2次元上に布置させるための階数である。
またFは個体としての各観測点の第1と第2の主成分得点を、Gは主成分の係数を表している。
これはp個の変数とn個の個体を考えたときｍ個の成分で要約する主成分分析に用いる最初の考え方である。次に各変数をより分かりやすい情報にするため、低い次元で要約しＢｉｐｌｏｔによる合成変数化を行う。これを行うことで、各観測地区に掛かる変数を総合的にどの程度の密度の負荷として掛かっているのかを表すことができるのである。
【００２９】
この考え方及び計算方法を、本発明に当てはめ、観測地点を、積雪量、地表データ、気温、湿度、気圧、風速、風向、日射の８個の観測数値を、図８に示した表の該当セルに挿入し、８個の個性を持った数値を合成化し、一つの数値としてまとめるのである。
【００３０】
本発明においては、長時間繰り返しデータを取得し続けることにより、雪崩発生予測精度を向上させることになるので、飛翔体は、長時間滞空できる機能を備えていることが望ましい。
【００３１】
空間に長時間滞空するためには、滞空時間に応じたエネルギーを確保できる構造が求められる。
【００３２】
そこで、本発明で用いる飛翔体は、図１０に示したように、長立方体に組み合わせた支持本体に、空気より軽い気体を充填させた気球を取り付け、機体下部に、機体の重心を通る中心軸から等間隔に前後左右に配設された６基のロータユニットと、各ロータユニットを駆動制御する制御手段とを備えることにより、気球により浮力を生じさせ、ロータユニットにより移動させることができる構造とした。これにより、移動のためのエネルギーを省力化し、長時間の滞空可能な飛翔体とした。
【００３３】
また、飛翔体が定点滞空機能を有していることにより、取得したデータの誤差調節が少なくなり、コンピュータのメモリ節約及び計算速度の向上を図ることができ、より速く正確な雪崩発生予測が可能となることから、飛翔体は、滞空位置の自動調整を行う定点回帰機能を備え、かつ、常に先端が一定方向を向くようにすることが望ましい。
【００３４】
以上のように、長時間定点に滞空した飛翔体により、繰り返し取得し、合成化された情報を、観測点ごとに、視覚的に把握するために、合成化した値を連続して記録し続けることにより、現象として、相関関係が徐々に失われ、相関関係がなくなる点を臨界点と捉え、この点を雪崩の発生時点と考えて（自己組織化臨界状態理論）、観測時点ごとの状態をグラフ化することにより可視化できるようにする。
図９は、合成化したデータを上記理論に基づき並べた結果、崩落地点を示している状態の図である。
【００３５】
観測地点の合成化の値の変化をグラフ化することにより、観測地点の現在の状況が安定しているのか、崩落に向けて移動しているのかを目視により把握することができる。また、このシステムは、長時間観測することにより、その時々の観測地点の状態を正確に把握することができるので、対象地域における積雪状態を常に監視し、観測地点の状態が、臨界状態に近づいている場合には、雪崩発生が予想される、との警報を発することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明に係る雪崩発生予測システムは、飛翔体を用いて地表状態及び気象要素を求めるため、人の近付けない場所においても発生予測が可能であり、また、降雪時、積雪時、融雪時など時期を問わず、継続して積雪量データや気象要素を取得することができ、正確な雪崩の発生を予測するので、土地利用を含め、適切な雪崩対策が可能となる。
【図１】
2018028436.tif 000007
【図２】
2018028436.tif 000008
【図３】
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【図４】
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【図５】
2018028436.tif 000011
【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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