(57)【要約】【課題】既存のモデルに依存せずに精度良く流入量を予測することができるようにする。【解決手段】過去のＧＰＶデータ、過去のアメダスデータおよび過去の流入量の増分の実績値ならびに回帰式から回帰係数を推計して予測式を作成し、最新のＧＰＶデータおよびアメダスデータを予測式に適用して流入量の増分の予測値を求める。流入量の増分の予測値に、最新の流入量の実績値を加算して流入量の予測値を求める。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
貯水施設への流入量を予測する装置であって、
降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶する回帰式記憶部と、
過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計する回帰分析部と、
前記予測データを取得する予測データ取得部と、
前記実測データを取得する実測データ取得部と、
前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出する流入量予測部と、
を備えることを特徴とする流入量予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の流入量予測装置であって、
前記回帰分析部は、前記流入量の増分についての実績値を用いて前記係数を推計し、
前記流入量予測部は、前記回帰式より前記流入量の増分の予測値を算出し、算出した前記流入量の増分の予測値に応じて前記流入量の予測値を算出すること、
を特徴とする流入量予測装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の流入量予測装置であって、
前記予測データおよび前記実測データにはそれぞれ、降水量、気温および積雪深が含まれること、
を特徴とする流入量予測装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の流入量予測装置であって、
前記予測データは、前記貯水施設に流入する河川の流域をメッシュに区切ったエリアごとの予測値であること、
を特徴とする流入量予測装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の流入量予測装置であって、
前記実測データの観測地点ごとに重みがつけられており、
前記回帰分析部は、前記観測地点ごとの前記重みを前記過去の実測データに乗算したうえで前記係数を推計し、
前記流入量予測部は、前記観測地点ごとの前記重みを前記取得した実測データに乗算したうえで前記流入量の予測値を算出すること、
を特徴とする流入量予測装置。
【請求項６】
貯水施設の水位を予測する装置であって、
降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記貯水施設への流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶する回帰式記憶部と、
過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計する回帰分析部と、
前記予測データを取得する予測データ取得部と、
前記実測データを取得する実測データ取得部と、
前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出する流入量予測部と、
前記貯水施設からの流出量を取得する流出量取得部と、
前記流入量の予測値および前記流出量に基づいて前記水位を予測する水位予測部と、
を備えることを特徴とする水位予測装置。
【請求項７】
貯水施設への流入量を予測する方法であって、
コンピュータが、
降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶するステップと、
過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計するステップと、
前記予測データを取得するステップと、
前記実測データを取得するステップと、
前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出するステップと、
を実行することを特徴とする流入量予測方法。
【請求項８】
貯水施設への流入量を予測するためのプログラムであって、
コンピュータに、
降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶するステップと、
過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計するステップと、
前記予測データを取得するステップと、
前記実測データを取得するステップと、
前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は流入量予測装置、流入量予測方法、水位予測装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
貯水施設の運用に当たり流入量を予測する必要がある。流入量の予測にあたり降水量を考慮することが行われており、たとえば特許文献１では、３つのモデルの中から最も適合するものを選択し、実測流入量と予測雨量とを適用して流入量を予測する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１８４８３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の手法では、タンクモデル等の所与のモデルに依存しており、たとえば、損失や地下浸透は想定されるが損失係数や浸透係数などが不明である場合には流入量の予測値の精度が落ちてしまう。
【０００５】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、既存のモデルに依存せずに精度良く流入量を予測することのできる、流入量予測装置、流入量予測方法、水位予測装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、貯水施設への流入量を予測する装置であって、降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶する回帰式記憶部と、過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計する回帰分析部と、前記予測データを取得する予測データ取得部と、前記実測データを取得する実測データ取得部と、前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出する流入量予測部と、を備えることとする。
【０００７】
また、本発明の流入量予測装置では、前記回帰分析部は、前記流入量の増分についての実績値を用いて前記係数を推計し、前記流入量予測部は、前記回帰式より前記流入量の増分の予測値を算出し、算出した前記流入量の増分の予測値に応じて前記流入量の予測値を算出するようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明の流入量予測装置では、前記予測データおよび前記実測データにはそれぞれ、降水量、気温および積雪深が含まれるようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の流入量予測装置では、前記予測データは、前記貯水施設に流入する河川の流域をメッシュに区切ったエリアごとの予測値であるようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の流入量予測装置では、前記実測データの観測地点ごとに重みがつけられており、前記回帰分析部は、前記観測地点ごとの前記重みを前記過去の実測データに乗算したうえで前記係数を推計し、前記流入量予測部は、前記観測地点ごとの前記重みを前記取得した実測データに乗算したうえで前記流入量の予測値を算出するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の他の態様は、貯水施設の水位を予測する装置であって、降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記貯水施設への流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶する回帰式記憶部と、過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計する回帰分析部と、前記予測データを取得する予測データ取得部と、前記実測データを取得する実測データ取得部と、前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出する流入量予測部と、前記貯水施設からの流出量を取得する流出量取得部と、前記流入量の予測値および前記流出量に基づいて前記水位を予測する水位予測部と、を備えることとする。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、貯水施設への流入量を予測する方法であって、コンピュータが、降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶するステップと、過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計するステップと、前記予測データを取得するステップと、前記実測データを取得するステップと、前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出するステップと、を実行することとする。
【００１３】
また、本発明の他の態様は、貯水施設への流入量を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、降水を含む気象の予測データおよび前記気象の実測データと前記流入量との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶するステップと、過去の前記予測データ、過去の前記実測データおよび過去の前記流入量の実績値ならびに前記回帰式に基づいて前記回帰係数を推計するステップと、前記予測データを取得するステップと、前記実測データを取得するステップと、前記取得した予測データ、前記取得した実測データおよび前記推計した回帰係数を前記回帰式に適用して前記流入量の予測値を算出するステップと、を実行させることとする。
【００１４】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、既存のモデルに依存せずに精度良く流入量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】水位予測処理の概要を説明する図である。
【図２】水位予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】水位予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図４】実測値記憶部１３１の構成例を示す図である。
【図５】流入量記憶部１３２の構成例を示す図である。
【図６】予測値記憶部１３３の構成例を示す図である。
【図７】重み記憶部１３５の構成例を示す図である。
【図８】推計処理の流れを示す図である。
【図９】水位予測処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態に係る水位予測装置１０について説明する。本実施形態の水位予測装置１０は、ダム等の貯水施設の水位を予測するもので、特に、気象の実測値および予測値を用いて流入量を予測し、予測した流入量に応じて水位を予測する。
【００１８】
本実施形態において気象の実測値は、気象庁の提供するアメダスデータとする。アメダスデータには、降水量、気温、積雪深、日照時間、風速などが含まれる。また、本実施形態において気象の予測値は、気象庁の提供する数値予報による予報値（ＧＰＶ；Grid Point Value；格子点値、以下ＧＰＶデータという。）とする。ＧＰＶデータは、所定の格子間隔（たとえば１ｋｍ、５ｋｍ、２０ｋｍなどである。）で格子状に区切られた各格子における気象について、全球数値用法モデル（ＧＳＭ；Global Spectral Model）、メソ数値予報モデル（ＭＳＭ；Meso Scale Model）、局地数値予報モデル（ＬＦＭ；Local Forecast Model）などのモデルを用いてコンピュータにより計算されるものであるが、どのモデルにより計算されたもであるかは問わない。ＧＰＶデータには、降水量、気温、気圧、雲量などが含まれる。
【００１９】
図１は本実施形態の水位予測装置１０による水位予測処理の概要を説明する図である。同図に示すように、本実施形態の水位予測装置１０は、アメダスデータの降水量、気温および積雪深、ならびにＧＰＶデータの降水量および気温を説明変数とし、貯水施設への流入量の増加分を目的変数とする回帰式１１に対し、過去のアメダスデータ１２、過去のＧＰＶデータ１３および過去の流入量の増分の実績値１４を与えて回帰分析１５を行って回帰係数を推計し、回帰係数を回帰式に当てはめた予測式１６を求める。水位予測装置１０は、この予測式１６に対して最新のアメダスデータ２１および最新のＧＰＶデータ（予測値）２２を適用して流入量の増加量の予測値２３を算出し、この流入量の増加量２３に、最新の流入量の実績値２４を加えて流入量の予測値２５を算出する。水位予測装置１０は、予測した流入量２５、次期の貯水施設からの流出量の予定値２６および現在の水位２７に基づいて、次期の水位の予測値２８を算出する。
【００２０】
図２は水位予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。水位予測装置１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置１０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００２１】
図３は水位予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。水位予測装置１０は、アメダスデータ取得部１１１、流入量取得部１１２、ＧＰＶデータ取得部１１３、回帰分析部１１４、流入量予測部１１５、流出量取得部１１６、水位取得部１１７、水位予測部１１８、実測値記憶部１３１、流入量記憶部１３２、予測値記憶部１３３、回帰式記憶部１３４、重み記憶部１３５を備える。
【００２２】
なお、アメダスデータ取得部１１１、流入量取得部１１２、ＧＰＶデータ取得部１１３、回帰分析部１１４、流入量予測部１１５、流出量取得部１１６、水位取得部１１７、水位予測部１１８は、水位予測装置１０の備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、実測値記憶部１３１、流入量記憶部１３２、予測値記憶部１３３、回帰式記憶部１３４、重み記憶部１３５は、水位予測装置１０が備えるメモリ１０２および記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【００２３】
実測値記憶部１３１は、気象の実測値を記憶する。本実施形態では、実測値記憶部１３１にはアメダスデータが蓄積されることを想定する。図４は実測値記憶部１３１の構成例を示す図である。同図に示すように、実測値記憶部１３１は、日時に対応付けて、観測地点、降水量、気温および積雪深を記憶する。観測地点は、アメダスの観測地点である。降水量、気温および積雪深は観測地点における実測値であり、アメダスデータに含まれる。実績値記憶部１３１には、予め過去のアメダスデータが登録されているものとする。
【００２４】
アメダスデータ取得部１１１（本発明の実績データ取得部に対応する。）は、貯水施設に水を流入させる河川等の流域に係るアメダスデータを取得する。アメダスデータ取得部１１１は、たとえば気象庁や気象会社などの運営する、アメダスデータを提供するコンピュータにアクセスすることにより、アメダスデータを取得するようにしてもよいし、入力装置１０５を介してオペレータからアメダスデータの入力を受け付けるようにしてもよい。アメダスデータ取得部１１１は、取得したアメダスデータを実測値記憶部１３１に登録する。
【００２５】
流入量記憶部１３２は、貯水施設における流入量の実測値を記憶する。図５は流入量記憶部１３２の構成例を示す図である。同図に示すように、流入量記憶部１３２は、日時に対応付けて、流入量の実測値を記憶する。本実施形態では、１時間ごとの流入量が測定されるものとする。
【００２６】
流入量取得部１１２は、貯水施設における流入量の実測値を取得する。流入量取得部１１２は、たとえば入力装置１０５を介してオペレータから流入量の実測値の入力を受け付けるようにしてもよいし、流入量の計測装置から自動的に流入量を取得するようにしてもよい。流入量取得部１１２は、取得した流入量の実測値を流入量記憶部１３２に登録する。
【００２７】
予測値記憶部１３３は、気象の予測値を記憶する。本実施形態では、予測値記憶部１３３にはＧＰＶデータが蓄積されることを想定する。図６は予測値記憶部１３３の構成例を示す図である。同図に示すように、予測値記憶部１３３は、予報日時、対象日時および格子に対応付けて、降水量および気温などを記憶する。予報日時は、数値予報が発表された日時であり、対象日時は予測対象となった日時である。格子は各格子を特定する情報であり、本実施形態では緯度経度で表されるものとするが、各格子に割り当てられた番号など、格子を特定可能な情報であればよい。なお、予め過去のＧＰＶデータが予測値記憶部１３３に登録されているものとする。
【００２８】
ＧＰＶデータ取得部１１３（本発明の予測データ取得部に対応する。）は、貯水施設に水を流入させる河川等の流域に係るＧＰＶデータを取得する。ＧＰＶデータ取得部１１３は、たとえば気象庁や気象会社などの運営する、ＧＰＶデータを提供するコンピュータにアクセスすることにより、ＧＰＶデータを取得するようにしてもよいし、入力装置１０５を介してオペレータからＧＰＶデータの入力を受け付けるようにしてもよい。ＧＰＶデータ取得部１１３は、取得したＧＰＶデータを予測値記憶部１３３に登録する。
【００２９】
回帰式記憶部１３４は、気象の実測値および予測値と流入量の増加分との関係を表す未知の回帰係数を含む回帰式を記憶する。本実施形態では、回帰式は、降水量、気温および積雪深の実測値と降水量および気温の予測値とのそれぞれを説明変数とし、貯水施設への流入量の増加分を目的変数とする回帰式であるものとする。流入量の増加分をΔＲ、各観測地点ｐ（ｐ＝１〜ｎ）に係る直近のアメダスデータの降水量をＰ１ｐ、気温をＴ１ｐ、積雪深をＤ１ｐとし、各格子ｇ（ｇ＝１〜ｍ）に係る直近のＧＰＶデータからｔ時間後（ｔ＝１〜ｘ）の降水量の予測値をＰ２ｇ，ｔ、気温の予測値をＴ２ｇ，ｔとして、回帰式は次式（１）により表される。なお、ｘは数値予報が提供される時間であり、たとえば気象庁では、５ｋｍメッシュの数値予報では３３時間先まで提供しており（ｘ＝３３）、２０ｋｍメッシュの数値予報では２６４時間先まで提供している（ｔ＝２６４）。
【００３０】
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回帰分析部１１４は、上記回帰式（１）について回帰分析を行う。回帰分析部１１４は、流入量記憶部１３２に記憶されている流入量の実測値から流入量の増加分ΔＲを算出し、算出したΔＲと、実績値記憶部１３１に記憶されている降水量、気温および積雪深の実測値Ｐ１ｐ、Ｔ１ｐおよびＤ１ｐと、予測値記憶部１３３に記憶されている降水量および気温の予測値Ｐ２ｇおよびＴ２ｇと、上記回帰式（１）とを用いて、一般的な回帰分析の手法により未知の回帰係数ａ〜ｅを推計する。また、回帰分析部１１４は、回帰係数ａ〜ｅを上記回帰式（１）に設定した式（以下、予測式という。）を回帰式記憶部１３４に登録する。
【００３１】
重み記憶部１３５は、流域内のエリアごとに、流入量への寄与度に応じた重みを記憶する。図７は、重み記憶部１３５の構成例を示す図である。同図に示すように、重み記憶部１３５は、データ種別、エリア、重みを対応付けて記憶している。データ種別は、「アメダス」または「ＧＰＶ」である。データ種別が「アメダス」の場合には、エリアはアメダス観測地点であり、当該アメダス観測地点についての重みが記憶される。データ種別が「ＧＰＶ」の場合には、エリアは格子であり、当該格子についての重みが記憶される。
【００３２】
流入量予測部１１５は、直近の日時の降水量、気温および積雪深の実測値Ｐ１ｐ、Ｔ１ｐおよびＤ１ｐと、直近の日時の降水量および気温の予測値Ｐ２ｇおよびＴ２ｇとを予測式に適用することにより、流入量の増加分ΔＲを求め、直近の流入量の実績値Ｒに増加分ΔＲを加算することにより流入量の予測値を算出する。
【００３３】
流出量取得部１１６は、貯水施設からの水の流出量の予定値を取得する。流出量取得部１１６は、たとえば入力装置１０５を介してオペレータから流出量の予定値を取得するようにしてもよいし、水位計画などの貯水施設の運用を支援するコンピュータにアクセスして流出量の予定値を取得するようにしてもよい。
【００３４】
水位取得部１１７は、現在の貯水施設の水位を取得する。水位取得部１１７は、たとえば、入力装置１０５を介してオペレータから現在の水位を取得するようにしてもよいし、貯水施設に設置された水位の計測装置から現在の水位を自動的に取得するようにしてもよいし、貯水施設の運用計画などを行うコンピュータから現在の水位を取得するようにしてもよい。
【００３５】
水位予測部１１８は、流入量の予測値および流出量の予定値から貯水量の増減量を算出し、算出した増減量を水位の変化量に換算して、現在の水位に加減算することにより水位の予測値を算出する。なお、貯水量を水位に換算する手法については一般的なものを用いるものとしてここでは説明を省略する。
【００３６】
以下、水位予測装置１０により実行される処理について説明する。
【００３７】
図８は、推計処理の流れを示す図である。なお、図８の処理は、所定の期間（たとえば１日、１週間、１ヶ月など任意の期間とすることができる。）ごとに実行する。  
回帰分析部１１４は、流入量記憶部１３２から日時順に流入量の実績値を読み出し（Ｓ２０１）、各日時において前期からの流入量の増加分ΔＲを算出する（Ｓ２０２）。回帰分析部１１４は、所定の分析開始日時から１時間ごとの各日時について、当該日時と同じ又は最も近い過去のアメダスデータを実測値記憶部１３１から読み出し（Ｓ２０３）、各観測地点についての重みを重み記憶部１３５から読み出して（Ｓ２０４）、読み出した重みを、対応する観測地点のアメダスデータに含まれる降水量に乗算する（Ｓ２０５）。回帰分析部１１４は、当該日時と同じ又は最も近い過去のＧＰＶデータを予測値記憶部１３３から読み出し（Ｓ２０６）、各格子についての重みを重み記憶部１３５から読み出して（Ｓ２０７）、読み出した重みを、対応する格子のＧＰＶデータに含まれる降水量に乗算する（Ｓ２０８）。回帰分析部１１４は、アメダスデータの降水量（重みを乗算したもの）、気温および積雪深と、読み出したＧＰＶデータの降水量（重みを乗算したもの）および気温とを回帰式（１）に適用する（Ｓ２０９）。回帰分析部１１４は、回帰式（１）により算出される値と、ステップＳ２０２で計算したΔＲとの差が最も小さくなるように、回帰係数を求める（Ｓ２１０）。回帰分析部１１４は、求めた回帰係数を回帰式（１）に適用した予測式を作成して回帰式記憶部１３４に登録する（Ｓ２１１）。
【００３８】
以上のようにして、過去の降水量、気温および積雪深の実績値ならびに過去に予報された降水量および気温の予測値と、流入量増加分の実測値との関係を回帰分析により求め、この関係を表す予測式を回帰式記憶部１３４に登録することが可能となる。
【００３９】
図９は、水位の予測処理の流れを示す図である。  
流入量予測部１１５は、現在の日時から直近のアメダスデータを実測値記憶部１３１から読み出し（Ｓ２２１）、各観測地点についての重みを重み記憶部１３５から読み出して（Ｓ２２２）、読み出した重みを、対応する観測地点のアメダスデータに含まれる降水量に乗算する（Ｓ２２３）。流入量予測部１１５は、現在の日時から直近のＧＰＶデータを予測値記憶部１３３から読み出し（Ｓ２２４）、各格子についての重みを重み記憶部１３５から読み出して（Ｓ２２５）、読み出した重みを、対応する格子のＧＰＶデータに含まれる降水量に乗算する（Ｓ２２６）。流入量予測部１１５は、予測式を回帰式記憶部１３４から読み出し（Ｓ２２７）、アメダスデータに含まれている降水量（重みを乗算したもの）、気温および積雪深とＧＰＶデータに含まれている降水量（重みを乗算したもの）および気温とを読み出した予測式に適用して流入量の増加分の予測値ΔＲを算出する（Ｓ２２８）。流入量予測部１１５は、現在の日時から直近の流入量の実測値を流入量記憶部１３２から読み出してＲｔとし（Ｓ２２９）、ＲｔにΔＲを加算して次期の流入量の予測値Ｒｔ＋１に算出する（Ｓ２３０）。
【００４０】
流出量取得部１１６は、次期の流出量の予定値Ｆｔ＋１を取得し（Ｓ２３１）、水位取得部１１７は、現在の水位Ｈｔを取得する（Ｓ２３２）。水位予測部１１８は、水位Ｈｔを貯水量Ｖｔに変換する（Ｓ２３３）。なお、水位から貯水量への変換には一般的な手法を用いるものとして説明を省略する。水位予測部１１８は、貯水量Ｖｔに次期の流入量の予測値Ｒｔ＋１を加算し、次期の流出量の予定値Ｆｔ＋１を減算して、次期の貯水量の予測値Ｖｔ＋１を算出する（Ｓ２３４）。水位予測部１１８は、次期の貯水量の予測値Ｖｔ＋１を水位に変換して次期の水位の予測値Ｈｔ＋１を算出する（Ｓ２３５）。
【００４１】
以上のようにして、本実施形態の水位予測装置１０によれば、アメダスデータおよびＧＰＶデータと流入量の増加量との関係式を推計し、この関係式を用いて流入量の増加量を予測することが可能となり、この流入量の増加量を用いて次期の流入量を予測することができる。したがって、タンクモデルなどの既知の予測モデルに依存することなく、気象の実測値および予測値を用いて流入量を予測することができる。
【００４２】
また、本実施形態の水位予測装置１０によれば、数値予報による予測値（ＧＰＶ）のみでなく、実測値であるアメダスデータをも説明変数に加えているので、数値予報による予測値が間違っていた場合であっても、実測値により数値予報の誤差を補完することが可能となり、流入量の予測精度の向上が期待される。
【００４３】
また、本実施形態の水位予測装置１０によれば、降水量等の実績値および予測値を用いて流入量の増加分を予測し、今期の流入量Ｒｔに増分を加算して次期の流入量Ｒｔ＋１を予測することができる。したがって、気象データから次期の流入量を直接予測する場合よりも、今期の流入量分について実測値を用いる分だけ予測精度を向上することができる。
【００４４】
また、本実施形態の水位予測装置１０によれば、降水量および気温に加えて、積雪深も評価することが可能となり、これにより積雪次期における予測精度を向上することができる。
【００４５】
また、本実施形態の水位予測装置１０によれば、観測地点および格子ごとに重みをつけて評価することができる。したがって、アメダス観測地点のように地点間の距離が一定でない場合には、ティーセン法などを用いて補償することが可能となる。また、数値予報の格子についても、河川への流入量の寄与度が判明している場合には、その重みを予め評価することができるので、予測精度を向上させることが可能となる。
【００４６】
また、本実施形態の水位予測装置１０によれば、上述のように精度の高い流入量の予測値に基づいて水位の予測を行うことができるので、水位についても高精度の予測を行うことができる。
【００４７】
なお、本実施形態では、水位予測装置１０は、貯水施設の水位を予測するものとしたが、流入量のみを予測する流入量予測装置としてもよい。この場合、図９の処理は、ステップＳ２３０までのみ行う。
【００４８】
また、本実施形態では、気象の実測値はアメダスデータであるものとしたが、これに限らず、たとえば気象レーダーや衛星写真などを解析した気象データであってもよいし、雨量計や風力計、気圧計などを設置することにより観測した気象データであってもよいし、目視により観測した気象データであってもよい。
【００４９】
また、本実施形態では、気象の実測値として、降水量、気温および積雪深のみを用いるものとしたが、これに限らず、各種の気象データを用いることができる。この場合、用いる各種の実測値を回帰式（１）の説明変数として加える。
【００５０】
また、本実施形態では、気象の予測値はＧＰＶデータであるものとしたが、これに限らず、数値予報以外の気象予報として提供される予測値を用いることができる。また、予測値はメッシュごとのものでなくてもよく、その場合、観測地点ごとに重みを管理するようにする。
【００５１】
また、本実施形態では、気象の予測値として、降水および気温のみを用いるものとしたが、これに限らず、各種の気象データを用いることができる。この場合にも、用いる各種の予測値を回帰式（１）の説明変数として加える。
【００５２】
また、本実施形態では、最新のＧＰＶデータを用いて、回帰式を推計しまた予測式に適用するものとしたが、これに限らず、たとえば過去に発表された予測値の平均値および中央値などの統計値を用いるようにしてもよい。
【００５３】
また、本実施形態では、流入量の増分を予測対象とした予測式を作成するものとしたが、流入量自体を予測対象とした回帰式としてもよい。この場合、回帰式は次式（１’）により表され、図８のステップＳ２０２および図９のステップＳ２３０は省略する。  
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【００５４】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００５５】
１１１  アメダスデータ取得部
１１２  流入量取得部
１１３  ＧＰＶデータ取得部
１１４  回帰分析部
１１５  流入量予測部
１１６  流出量取得部
１１７  水位取得部
１１８  水位予測部
１３１  実測値記憶部
１３２  流入量記憶部
１３３  予測値記憶部
１３４  回帰式記憶部
１３５  重み記憶部
【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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