(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雪崩の発生地域における特定地点にて時系列で収集した各々の気圧データを、該気圧データの収集時の時刻情報と対応づけて記憶する気圧データ記憶手段と、
前記気圧データ記憶手段に記憶された時系列の気圧データに基づいて、第１時間長に定められた複数の第１区間における気圧変化の傾向を第１区間毎に算出する傾向算出手段と、
前記気圧データ記憶手段に記憶された時系列の気圧データに基づいて、第２時間長に定められた前記複数の第１区間に続く複数の第２区間における時系列の気圧データの平均値を第２区間毎に算出する平均算出手段と、
前記傾向算出手段が算出した第１区間毎の気圧変化の傾向から予測される第２区間の中間時刻における気圧の予測値と前記平均算出手段が算出した平均値との残差を第２区間毎に算出する残差算出手段と、
前記残差算出手段が算出した第２区間の平均値の残差を、各々の第２区間よりも前の前記第１、第２時間長よりも長い第３時間長に定められた第３区間に含まれる第２区間の平均値の残差と比較して、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別する識別手段と
を備えることを特徴とする雪崩探知システム。
【請求項２】
前記識別手段は、所定の時間長で連続する複数の第２区間について前記残差算出手段が算出した気圧の予測値と平均値との残差が示す波形に基づいて、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別する
ことを特徴とする請求項１に記載の雪崩探知システム。
【請求項３】
前記気圧データ記憶手段は、雪崩の発生地域において一定程度の距離を置いて配置されるとともに全てが直線上には配置されない３以上の特定地点のそれぞれにおいて時系列で収集した各々の気圧データを、該気圧データの収集時の時刻情報と対応づけて特定地点毎に記憶し、
前記傾向算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、複数の第１区間における気圧変化の傾向を第１区間毎に算出し、
前記平均値算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、複数の第２区間における時系列の気圧データの平均値を第２区間毎に算出し、
前記残差算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、気圧の予測値と平均値との残差を第２区間毎に算出し、
前記識別手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別し、
前記雪崩探知システムは、
前記３以上の特定地点のそれぞれについての気圧の予測値と平均値との残差が示す波形が各特定地点に到達した時点の時刻情報に従って互いに比較して、雪崩の発生時刻と発生地点を特定する雪崩発生特定手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項２に記載の雪崩探知システム。
【請求項４】
前記３以上の特定地点にそれぞれ設置された３以上の気圧データ収集装置と、該気圧データ収集装置に通信路を介して接続され、前記気圧データ記憶手段、前記傾向算出手段、前記平均値算出手段、前記残差算出手段、前記識別手段、及び前記雪崩発生特定手段とを備えるデータ処理装置とを備え、
前記気圧データ収集装置は、それぞれ、
当該特定地点の気圧データを時系列で収集する気圧データ収集手段と、
当該特定地点の時刻情報を収集する時刻情報収集手段と、
前記気圧データ収集手段が収集した時系列の気圧データを、前記時刻情報収集手段が収集した時刻情報と対応づけて、前記データ処理装置に送信する気圧データ送信手段とを備え、
前記データ処理装置は、
前記気圧データ送信手段から送信された時刻情報と対応づけられた時系列の気圧データを受信し、前記気圧データ記憶手段に記憶させる気圧データ受信手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項３に記載の雪崩探知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、微気圧振動の測定により雪崩の発生を探知する雪崩探知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多雪地の生活圏には、数多くの雪崩危険箇所が点在している。このような雪崩危険箇所の存在は、人の野外活動に制約をもたらす。このため、雪崩の発生を探知して警戒が必要な時間帯と場所を絞り込むことができれば、野外活動に対する制約を緩和することができる。
【０００３】
自然災害の探知に関して雪崩の発生の探知にも適用できる技術として、例えば、鉄道沿線に張ったワイヤにより雪崩などの発生を検知するものがある（例えば、特許文献１参照）。また、鉄道沿線に設置された地震計が計測した震動により雪崩などの発生を検知するものがある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−８３９７１号公報
【特許文献２】特開２０１４−２２８３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、鉄道沿線に張ったワイヤの使用を前提とするため、雪崩危険箇所が広い地域に亘って点在する場合に、その地域全体に適用するのはコスト面などの問題もあって非常に困難である。また、特許文献２の技術も、地震以外の自然災害として雪崩の検知に適用することができるが、鉄道沿線に設置された地震計の使用を前提とするため、これを広い地域に適用するのはやはり非常に困難である。
【０００６】
もっとも、雪崩危険箇所が点在する地域における雪崩の発生は、その時期や順序に一定の規則性があることが経験的に知られている。そこで、雪崩危険箇所が点在する地域毎に危険斜面が崩落する時期や順番の傾向を把握し、年ごとのデータを蓄積しておくことができれば、これを利用して防災に役立て、野外活動の制約をある程度緩和することもできる。さらに、このように年ごとに蓄積したデータと、特定の危険箇所での雪崩の発生の速報性のあるデータとを組み合わせることができれば、より野外活動の制約の緩和に役立てられる。
【０００７】
本発明は、数多くの雪崩危険箇所が点在するような広い地域への適用にも好適な雪崩探知システ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】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明にかかる雪崩探知システムは、
雪崩の発生地域における特定地点にて時系列で収集した各々の気圧データを、該気圧データの収集時の時刻情報と対応づけて記憶する気圧データ記憶手段と、
前記気圧データ記憶手段に記憶された時系列の気圧データに基づいて、第１時間長に定められた複数の第１区間における気圧変化の傾向を第１区間毎に算出する傾向算出手段と、
前記気圧データ記憶手段に記憶された時系列の気圧データに基づいて、第２時間長に定められた前記複数の第１区間に続く複数の第２区間における時系列の気圧データの平均値を第２区間毎に算出する平均算出手段と、
前記傾向算出手段が算出した第１区間毎の気圧変化の傾向から予測される第２区間の中間時刻における気圧の予測値と前記平均算出手段が算出した平均値との残差を第２区間毎に算出する残差算出手段と、
前記残差算出手段が算出した第２区間の平均値の残差を、各々の第２区間よりも前の前記第１、第２時間長よりも長い第３時間長に定められた第３区間に含まれる第２区間の平均値の残差と比較して、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別する識別手段と
を備えることを特徴とする。
【０００９】
上記雪崩探知システムにおいて、
前記識別手段は、所定の時間長で連続する複数の第２区間について前記残差算出手段が算出した気圧の予測値と平均値との残差が示す波形に基づいて、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別するものとすることができる。
【００１０】
上記雪崩探知システムにおいて、
前記気圧データ記憶手段は、雪崩の発生地域において一定程度の距離を置いて配置されるとともに全てが直線上には配置されない３以上の特定地点のそれぞれにおいて時系列で収集した各々の気圧データを、該気圧データの収集時の時刻情報と対応づけて特定地点毎に記憶し、
前記傾向算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、複数の第１区間における気圧変化の傾向を第１区間毎に算出し、
前記平均値算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、複数の第２区間における時系列の気圧データの平均値を第２区間毎に算出し、
前記残差算出手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、気圧の予測値と平均値との残差を第２区間毎に算出し、
前記識別手段は、前記３以上の特定地点のそれぞれに対して、雪崩発生を示す気圧変動のデータの候補を識別するものとしてもよい。ここで、
前記雪崩探知システムは、
前記３以上の特定地点のそれぞれについての気圧の予測値と平均値との残差が示す波形が各特定地点に到達した時点の時刻情報に従って互いに比較して、雪崩の発生時刻と発生地点を特定する雪崩発生特定手段をさらに備えるものとすることができる。
【００１１】
さらに、上記雪崩探知システムは、
前記３以上の特定地点にそれぞれ設置された３以上の気圧データ収集装置と、該気圧データ収集装置に通信路を介して接続され、前記気圧データ記憶手段、前記傾向算出手段、前記平均値算出手段、前記残差算出手段、前記識別手段、及び前記雪崩発生特定手段とを備えるデータ処理装置とを備えるものであってもよい。
前記気圧データ収集装置は、それぞれ、
当該特定地点の気圧データを時系列で収集する気圧データ収集手段と、
当該特定地点の時刻情報を収集する時刻情報収集手段と、
前記気圧データ収集手段が収集した時系列の気圧データを、前記時刻情報収集手段が収集した時刻情報と対応づけて、前記データ処理装置に送信する気圧データ送信手段とを備え、
前記データ処理装置は、
前記気圧データ送信手段から送信された時刻情報と対応づけられた時系列の気圧データを受信し、前記気圧データ記憶手段に記憶させる気圧データ受信手段をさらに備えるものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態にかかる雪崩探知システムの全体構成を示す図である。
【図２】観測点の配置例を示す図である。
【図３】気象その他のイベントによる気圧振動周波数を示す図である。
【図４】現地局に置かれる気圧センサの構成を示す図である。
【図５】微気圧データのデータフォーマットを示す図である。
【図６】気圧の１分間平均値の時系列を示す図である。
【図７】雪崩帯域の微気圧振動の識別に用いられる残差の計算方法を示す図である。
【図８】残差の１分間最大値を最小値の推移を示す図である。
【図９】残差の１分間標準偏差の推移を示す図である。
【図１０】残差の変動が大きくなった事例を示す図である。
【図１１】図１０のCASE10での気圧波形を示す図である。
【図１２】図１０のCASE10での残差波形を示す図である。
【図１３】図１２の残差波形の時間拡大図である。
【図１４】３地点の残差の相互相関を示す図である。
【図１５】観測点の位置と微気圧発生源位置の推定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は、この実施の形態にかかる雪崩探知システムの全体構成を示す図である。図示するように、この実施の形態にかかる雪崩探知システムは、雪崩危険箇所が存在する地域に存在する３つの観測点のそれぞれに置かれ、当該観測点における微気圧振動を測定する現地局１（１ａ、１ｂ、１ｃ）と、現地局１で測定されて送信されてきた微気圧振動のデータ（微気圧データ）を処理し、雪崩の発生地点と発生時刻とを特定するサーバ装置２０を含む集約局２とから構成される。
【００１５】
現地局１は、気圧センサ１１と、ＣＰＵやメモリや入出力装置を含むパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１２と、Ｗｉ−Ｆｉルータなどの通信装置１３とを備えており、気圧センサ１１、ＰＣ１２、通信装置１３は、互いにＬＡＮ接続されている。集約局２に置かれるサーバ装置２０は、ＣＰＵやメモリや入出力装置を含むデータ処理装置２１と、現地局１から送信された微気圧データを元に作成した雪崩データベース２２と、インターネット３に接続された通信装置２３とを含んでいる。データ処理装置２１は、特定した雪崩に関する情報を日報として利用者にメールで通知し、また、利用者は、雪崩データベース２２を参照することができる。
【００１６】
図２は、現地局１が置かれる観測点の配置例を示す図である。観測点は、Ａ、Ｂ、Ｃ地点の３つが置かれている。３つの観測点は、正三角形に配置するのが理想であるが、地形的な問題、電源の確保、気圧センサ１１の降雪からの保護、現地局１のメンテナンス作業等の制約が生じるので、正三角形に配置できる３地点を選ぶのは困難である。もっとも、雪崩の発生地点と発生時刻とを特定するためには、３つの観測点を一直線上に並べて配置することはできない。このような制約により、ここでは、図２のＡ、Ｂ、Ｃ地点は、最大の内角が約１４０度となるように配置されている。
【００１７】
ここで、Ａ地点は、傾斜面の中腹の標高５２５ｍの場所にあり、Ｂ地点は尾根の北西向きの標高７００ｍの場所にあり、Ｃ地点は、谷地形の標高４８５ｍの場所にある。Ａ地点とＢ地点との間の距離は、９１７ｍであり、Ａ地点とＣ地点との間の距離は、９８１ｍであり、Ｂ地点とＣ地点との間の距離は、１７８４ｍである。このように観測点の間の距離は、雪崩により生じた微気圧振動の減衰やノイズの混入、或いは雪崩の発生地点の特定の精度などを考慮して、１ｋｍ前後としている。
【００１８】
Ａ、Ｂ、Ｃ地点に置かれた現地局１では、雪崩により生じた微気圧振動を測定するが、自然界では様々な現象に起因する多様な帯域の微気圧振動が観測される。図３は、気象その他のイベントによる気圧振動周波数を示す図である。図示するように、雪崩により生じる微気圧振動は、１〜１０Ｈｚの帯域のものとなる。この帯域は、風等で窓ガラスやシャッターが振動したときの室内音の帯域とほぼ重なっており、また、低温の生活音や乱流渦等の帯域とも少し重なる可能性がある。従って、１〜１０Ｈｚの帯域の微気圧振動を検出するとともに、雪崩による微気圧振動からノイズを分離する必要がある。
【００１９】
図４は、現地局１が備える気圧センサ１１の構成を示す図である。図示するように、気圧センサ１１は、保護ケース１３０に納められた水晶振動式圧力変換器（気圧計）１１０と、コンピュータ装置としての機能を有するロガー１１１とから構成されている。また、この気圧センサ１１には、衛星時計が刻む時刻を含むＧＰＳ衛星２００の電波を受信するとともに、ＧＰＳアンテナ１１２ａと内部時計１１２ｂを有するＧＰＳ受信装置１１２が接続されている。
【００２０】
ＧＰＳ受信装置１１２は、ＧＰＳ衛星２００の電波を４つ以上捉えてから４秒以内であれば１μ秒の精度で時刻を計測することができる。もっとも、特に谷筋の観測点などでＧＰＳ衛星２００の高度が低くて電波を捉えられないこともあるが、このような場合は内部時計１１２ｂが刻む時刻を用いるしかない。内部時計１１２ｂは、１０秒／月程度の精度とすると、１時間に換算して０．０１秒近い狂いが生じる可能性があるが、微気圧振動は音速で伝わるために３．３ｍ程度の差にしかならない。従って、面的に発生する雪崩に対しては、この程度の狂いは実質的に問題とならない。
【００２１】
水晶振動式圧力変換器１１０は、気圧に応じて振動周波数を変化させる気圧計である。これによる気圧の測定可能範囲は、５００〜１０００ｈＰａで、海水面から標高約４０００ｍまでの平均気圧±１００ｈＰａの範囲を測定することができる。また、気圧の分解能０．００１ｈＰａを得る際の１データを計測する所要時間は０．００２２秒で、毎秒１００回までのデータ収録ができ、上述した雪崩による微気圧振動の帯域である１〜１０Ｈｚを含む０〜１００Ｈｚの帯域で微気圧振動の測定ができる。つまり、ここでは、サンプリング周波数が１００Ｈｚに、カットオフ周波数が２２Ｈｚに設定されている。
【００２２】
ロガー１１１は、サンプリング＆カットオフ周波数の設定に用いるテンキー１２１と、処理部１２２と、表示部１２３と、ＳＤカード１２４と、通信ポート１２５とを備えている。処理部１２２は、ＧＰＳ受信装置１１２で取得した時刻（タイムスタンプ）と気圧値とに基づいて、後述するＷｉｎフォーマットに変換した微気圧データを通信ポート１２５から出力してパーソナルコンピュータ１２に出力するとともに、バックアップデータとしてＳＤカード１２４に記憶させる。
【００２３】
なお、気圧センサ１１は、衝撃吸収のためにウレタンで保護されたハードケースからなる保護ケース１３０に納められているが、震動や低温が水晶振動式圧力変換器１１０に伝わることを防ぐため、振動や騒音のない静かな環境に置く必要がある。また、風雨や粉塵（とりわけ風）を避けるため、閉め切った屋内に置くことが望ましいが、雪崩発生時期に十分な積雪に埋没する場合には簡易なコンテナハウスにおいてもよい。Ａ地点では、気圧センサ１１をコンテナハウスに、Ｂ、Ｃ地点では、木造住宅内に気圧センサ１１を設置するものとしている。
【００２４】
また、ＧＰＳ受信装置１１２のうちでもＧＰＳアンテナ１１２ａは、周囲に障害物のない開けた場所に固定する必要がある。もっとも、ＧＰＳアンテナ１１２ａに多量の着雪が生じるとＧＰＳ衛星２００の電波を受信できなくなる。そこで、コンテナハウスに気圧センサ１１を置いたＡ地点では、雪で埋没しないように年最大積雪深よりも高いポールの上にＧＰＳアンテナ１１２ａを設置し、その先端に円錐状のプラスチックを取り付けて着雪防止対策を施している。Ｂ、Ｃ地点では、気圧センサを設置した木造住宅の２階窓際にＧＰＳアンテナ１１２ａを含むＧＰＳ受信装置１２０を設置している。
【００２５】
なお、木造住宅内に気圧センサ１１とＧＰＳ受信装置１２０を設置したＢ、Ｃ地点では、木造住宅に供給されている家庭用電源を現地局１の各構成要素の駆動電源として用いることができる。Ａ地点では、現地局１の各構成要素の駆動電源として大容量バッテリーを用いているが、電線網から電力を供給できるのであれば、これを駆動電源として用いてもよい。
【００２６】
次に、現地局１における微気圧データの収集について説明する。現地局１では、１００分の１秒ごとに水晶振動式圧力変換器１１０にて計測した気圧値をＧＰＳ受信装置１１２から取得した時刻と対応づけて、ロガー１１１の処理部１２２に送り、ここでの処理を経た後に通信ポート１２５からパーソナルコンピュータ１２に送る。パーソナルコンピュータ１１は、１分ごとにＷｉｎフォーマットの微気圧データを生成して、バックアップデータとして保存するとともに、通信装置１３から集約局２に送る。
【００２７】
図５は、微気圧データのデータフォーマットを示す図である。図５（ａ）に示すように、微気圧データは、１分ファイルとして作成される。図５（ｂ）に示すように、１分間分の微気圧データは、００秒目のデータから５９秒目のデータまで１秒ごとのブロックに分かれ、各秒の微気圧データは、４バイトのブロックサイズとそれに続く秒ブロックとからなる。秒ブロックは、図５（ｃ）に示すように、６バイトの秒ヘッダと、４バイトのチャンネルヘッダと、４バイトの先頭サンプルと、それ以降のサンプルデータとから構成される。
【００２８】
秒ヘッダは、当該秒の微気圧データが取得された年月日時分秒を記録するものである。先頭サンプルは、当該秒に含まれる１００個の気圧値のうち最初に取得された気圧値を０．０００００１ｈＰａ単位で記録するものである。それ以降の９９個のサンプルデータは、先頭サンプルの気圧値との差分のみを記録するものである。
【００２９】
ここで、先頭サンプル以降のサンプルデータの差分の記録には、２バイトが充てられている。これは、予備観測を通じて０．０１秒間で気圧が０．０３ｈＰａ以上増減する気圧振動が生じることは極めて稀であり、木造住宅の室内では微気圧振動の絶縁性が０．０１秒間で０．００１２７ｈＰａ以下となる静粛性もないことが分かったことから、図５（ｄ）に示すサイズと差分範囲との関係から、差分を２バイトで記録することに定めたものである。
【００３０】
ロガー１１１の処理部１２２は、１秒ごとの微気圧データを生成すると、これをパーソナルコンピュータ１２へと送る。パーソナルコンピュータ１２は、受信した毎秒のデータをハードディスク上に書き込んでいき、６０秒分をまとめて１分ファイルを作成する。パーソナルコンピュータ１２は、１分ファイルが５分間分たまると通信装置１３からインターネット３を介して集約局２に送信する。送信に成功した場合にはファイルを削除し、失敗した場合にはファイルを残しておき、再度の送信を試みる。
【００３１】
なお、１秒ごとの微気圧データは、ロガー１１１のＳＤカード１２４にバックアップ保存され、また、パーソナルコンピュータ１２でもハードディスクに書き込んだものを消去せずにバックアップ保存しておいてもよい。また、パーソナルコンピュータ１２では、作成した１分ファイルを削除せずに、バックアップ保存しておいてもよい。
【００３２】
集約局２では、５分間毎に微気圧データの１分ファイル（５分間分）を受信する。データ処理装置２１は、ファイルに記載された時刻を読み出し、時刻と合わせて欠測処理を行い、３つの観測点の１時間分を１ファイルとする中間ファイルを作成する。また、欠測数や主要な指標を算出し、１分間統計値として雪崩データベース２２に追記する。また、Ａ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれの現地局１から送られてきた微気圧データから雪崩の発生地点と発生時刻とを特定して、雪崩データベース２２に追記する。さらに、雪崩が日中に生じやすいことや利用者の翌日の行動計画が夕方に立てられることを考慮して、毎日１７時頃に２４時間分の日報を作成して雪崩データベース２２に追記するとともに、雪崩波形が観測される日などには日報を利用者にメール送信する。
【００３３】
以下、現地局１から送られた微気圧データに基づいて、集約局２において雪崩の発生地点と発生時刻とを特定するまでの過程について説明する。ここでは、図２の３つの観測点に置かれた現地局１ａ〜１ｃにおいて、２０１４年１１月２０日から２０１５年４月２１日までの期間で収集した微気圧データに基づいて、雪崩の発生地点と発生時刻とを特定する例を具体的に説明する。以下の処理は、現地局１から送られて雪崩データベース２２に格納された微気圧データを用いて、集約局２のデータ処理装置２１により、所定の処理プログラムを用いて実行されるものである。但し、後述する波形などを表示して管理者が処理範囲を指定するものを除外するものではない。
【００３４】
図６は、気圧の１分間平均値の時系列を示す図である。図から分かるように、１分間の平均値で比較するとＡ、Ｂ、Ｃ地点の気圧変化はほぼ同一の波形となっている。Ａ地点がＣ地点よりも５ｈＰａ程度気圧が低く、Ｂ地点がＡ地点よりもさらに２０ｈＰａ程度気圧が低いのは、それぞれの地点の標高の違いによるものである。
【００３５】
図７は、雪崩帯域の微気圧振動の識別に用いられる残差の計算方法を示す図である。図示するように、Ｔ秒間のトレンドから推定される予測値に対して、Ｔ秒間に引き続くｓ秒間に観測された平均値の残差（符号付き）を求めて、雪崩帯域の微気圧振動とする。ここでは、Ｔ＝２秒、ｓ＝０．３秒として、雪崩に特有な帯域の振動を取り出した。なお、上述したように、Ｔ＝２秒、ｓ＝０．３秒として残差を求めるのは０．０１秒おきであり、例えば、ＸＸ時ＹＹ分ＺＺ秒００〜３０までの平均の残差、０１〜３１までの平均の残差、０２〜０３２までの平均の残差、・・・と求められる。
【００３６】
図８は、Ａ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれにおける残差の１分間最大値を最小値の推移を示す図である。図９は、Ａ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれにおける残差の１分間標準偏差の推移を示す図である。ここでは、２０１５年１月１２日から１月１９日までに観測された微気圧振動に基づくデータを示している。
【００３７】
１月１７日に、何れの地点においても残差の振れ幅が大きくなっているが、当日は冬型の気圧配置が強まって強風が吹いており、これが微気圧の振動を引き起こしたものとみられる。図示はしないが、時間を拡大して残差波形を調べると、振れ幅のピークの時間帯に各地点に違いがあり、一つの雪崩が引き起こした微気圧振動ではないことが分かる。そこで、このような荒天の下での残差の振れ幅を小さく抑えることは簡易な測定施設ではできないので、直前３０分間の残差の標準偏差のｋ倍を越える場合を、雪崩イベントの候補として抽出する。ｋの値は、雪崩が発生していない場合を雪崩イベントの候補として抽出されたり、雪崩が発生しているのに雪崩イベントの候補として抽出されないことがなるべく生じないように定めるべきものであり、ここでは、ｋ＝１０に設定している。
【００３８】
そして、観測期間を通じて同じ１分間に各地点での残差の振動が大きく、直前３０分間の残差の標準偏差の１０倍以上の振幅となった事例を拾い出す。図１０は、このようにして拾い出した残差の変動が大きくなった事例を示す図である。ここでは、２０の事例を挙げているが、残差の振れ幅が最も大きくなった事例はCASE10であり、以下では、この事例を元に、雪崩の発生場所の発生時刻を特定する手法を説明する。
【００３９】
図１１は、図１０のCASE10でのＡ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれにおける気圧波形を示す図である。これらは、Ａ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれにおいて１０時４７分００秒から１０時５１分００秒まで１００Ｈｚで測定された微気圧の元波形である。何れの地点においても、この４分間において、気圧は単調減少している。
【００４０】
図１１は、図１０のCASE10でのＡ、Ｂ、Ｃ地点のそれぞれにおける残差波形を示す図である。これらは、図７に示したように、Ｔ＝２秒、ｓ＝０．３秒としてトレンドを除いて残差をとったものである。これらの図においては、振動は２０秒程度継続し振幅が徐々に拡大するなど、雪崩波形と類似の波形となっている。図１３は、図１２の各々の残差波形の時間拡大図である。これらの図を比較すると、波が到着する時刻は、Ａ地点よりもＣ地点の方が遅れ、Ｃ地点よりもＢ地点の方がさらに遅れている。
【００４１】
図１４は、３地点の残差の相互相関を示す図である。この相互相関は、図１３の３地点の波形を画面表示し、管理者が指定した時刻から２０秒間における波形の相関係数ｒを、時間差τが２地点距離／音速となる範囲で求めてグラフにしたものである。なお、ＡＢ間とＡＣ間の距離が１ｋｍ弱でＢＣ間が１．８ｋｍ弱であるが、ＣＡＳＥ１０では相関係数の最大ピークが時間差が±３秒の範囲内に見られたので、±３秒の範囲を図示する。
【００４２】
Ａ地点とＢ地点、Ａ地点とＣ地点、Ｂ地点とＣ地点のそれぞれの残差について、相関係数ｒが０．６以上でピークとなる場合を、雪崩により生じた微気圧振動が到達した時刻の差として求める。この場合、Ａ地点とＣ地点における残差の相関係数ｒのピークは＋０．６９秒に、Ａ地点とＢ地点における残差の相関係数ｒのピークは＋１．０９秒に、Ｂ地点とＣ地点における残差の相関係数のピークは−０．３９秒にある。このことから、Ａ地点にはＣ地点よりも０．６９秒早く微気圧振動が到達し、Ａ地点にはＢ地点よりも１．０９秒早く微気圧振動が到達し、Ｃ地点にはＢ地点よりも０．３９秒早く微気圧振動が到達したと求めることができる。
【００４３】
２つの観測点同士での微気圧振動の到達時刻の差から微気圧振動の発生源として推定される位置を、図２の地図上に双曲線で描くことができる。そして、Ａ地点とＢ地点での差、Ａ地点とＣ地点での差、Ｂ地点とＣ地点での差のそれぞれから推定される３本の双曲線が交わった場所が微気圧振動の発生源の位置（すなわち雪崩の発生地点）であると推定することができる。
【００４４】
図１５は、この例における観測点の位置と微気圧発生源位置の推定結果を示す図である。この図では、推定結果を５０ｍメッシュで示している。図から分かるように、Ａ地点とＢ地点での差、Ａ地点とＣ地点での差、Ｂ地点とＣ地点での差のそれぞれから推定される３本の双曲線は、ほぼ１点で交わっており、この位置が雪崩の発生地点であると推定することができる。そして、発生地点と推定した位置と各観測地点に微気圧振動が到達した時刻とに基づいて、雪崩の発生時刻も推定することができる（もっとも、発生時刻に細かい精度を求めないのであれば、図１１〜図１４のグラフに示すデータから発生時刻は推定できる）。
【００４５】
以上説明したように、この実施の形態にかかる雪崩探知システムでは、現地局１で測定された微気圧データに対して、Ｔ（＝２）秒間のトレンドから推定される予測値に対して、Ｔ秒間に引き続くｓ（＝０．３）秒間に観測された平均値の残差（符号付き）を求めている。そして、求めた残差が、直前３０分間の残差の標準偏差のｋ（＝１０）倍を越える場合を、雪崩イベントの候補として抽出している。このように雪崩イベントの候補を抽出してから後の処理を行うことで、全体としての処理負荷を軽減することができる。
【００４６】
また、雪崩イベントの候補となる振動の波形を比較すると、異なる観測点でも類似の波形が観測されるが、互いの相関係数に応じて振動の到達時間の差を求めている。こうして到達時間の差が求められることにより、２つの観測点同士での微気圧振動の到達時刻の差から微気圧振動の発生源として推定される位置を表す双曲線が一意に定められる。そして、３本の双曲線が交わる位置を特定することで、雪崩の発生位置を特定し、さらに雪崩の発生時刻を特定することができる。
【００４７】
また、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの観測点に置かれた現地局１でそれぞれ収集した微気圧データをインターネット３を介して集約局２に集め、集約局２において微気圧データを処理して雪崩の発生地点と発生時刻の特定を行っている。このようにすることで、雪崩の発生から比較的短い時間で当該雪崩の発生地点と発生時刻とを特定することができ、速報性のある雪崩情報を利用者に提供することができる。
【００４８】
さらに、集約局２においては、３つの観測点に置かれた現地局１にて収集された微気圧データや、これを基に特定された雪崩の発生地点や発生時刻を格納する雪崩データベース２２を構築している。雪崩データベース２２に格納された雪崩に関する情報と速報性のある雪崩情報との組合せることで、例えば、ある地点での雪崩の発生を利用者が知った場合に、近いうちの雪崩の発生を警戒しなければならない場所を想定することができるようになり、雪崩に対する防災に役立てることができるものとなる。
【００４９】
本発明は、上記の実施の形態に限られず、種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な上記の実施の形態の変形態様について説明する。
【００５０】
上記の実施の形態では、現地局１のそれぞれで収集した微気圧データを１分ごとに図５に示すＷｉｎフォーマットのデータに加工して集約局２に送信して雪崩データベース２２に格納し、この微気圧データを用いて雪崩の発生地点と発生時刻の推定を行っていた。これに対して、微気圧データを保存していたロガー１１１のＳＤカード１２４を雪が溶けた後に一冬季分回収し、回収したＳＤカード１２４に記憶されているデータを用いて、一冬期の間に何時、何処で雪崩が発生したかを特定するものとしてもよい。或いは、現地局１のパーソナルコンピュータ１２のハードディスクに保存していた一冬季分の微気圧データをコピーして用いてもよい。
【００５１】
この場合、雪崩の発生位置と発生時刻の推定に速報性はなくなるが、雪崩危険箇所が点在する地域において危険斜面が崩落する時期や順番の傾向を把握することはでき、これをデータベース化することができる。このようなデータベースが蓄積されることによって、速報性がなくとも一定程度は防災に役立てることができる。また、速報性のあるデータが得られなかった年を含めて何年分ものデータベースが蓄積されていれば、インターネット３を介して集約局２に微気圧データを収集して作成した速報性のあるデータとの組合せで、より大きな効果を得ることができる。
【００５２】
上記の実施の形態では、微気圧データについてのＴ秒間のトレンドから推定される予測値に対して、Ｔ秒間に引き続くｓ秒間に観測された平均値の残差が、直前３０分間の残差の標準偏差のｋ倍を越える場合に雪崩イベントの候補として抽出するものとしていた。もっとも、３つの観測点の波形の相関性を逐次計算してイベントの時間的な前後関係を調べて、相関性の低い事象や到達時間差に矛盾が生じ事象を、雪崩イベントの候補から除外する機能を加えるものとしてもよい。
【００５３】
上記の実施の形態では、水晶振動式圧力変換器１１０について、サンプリング周波数が１００Ｈｚに、カットオフ周波数が２２Ｈｚに設定されていた。もっとも、サンプリング周波数とカットオフ周波数の設定はこれに限るものではなく、例えば、カットオフ周波数を上記と同じ２２Ｈｚに設定するのであれば、サンプリング周波数は４４Ｈｚまでに設定することができる。また、水晶振動式圧力変換器１１０やロガー１１１の性能次第ではあるが、サンプリング周波数やカットオフ周波数を、より大きくすることもできる。
【００５４】
上記の実施の形態では、雪崩帯域の微気圧振動の識別に用いられる残差の計算を、Ｔ＝２秒、ｓ＝０．３秒として行っていた。もっとも、Ｔ、ｓの値は、これに限るものではなく、気圧センサ１１の設置環境によっては、Ｔがｓの３倍以上の時間となる範囲で、Ｔについては、４〜０．６秒の間で、ｓについては、０．５〜０．１秒の間で定めれば、実用上問題ない程度の精度で、雪崩の発生地点と発生時刻を特定することができるものとなる。Ｔとｓの定め方により、微気圧震動について抽出できる帯域を絞ることができるようになる。
【００５５】
上記の実施の形態では、雪崩イベントの候補を抽出する際に比較する残差の対象となる時間は、３０分に定めていたが、これに限るものではなく、１０〜６０分程度の範囲で任意に定めることもできる。また、ｋの値は、ｋ＝１０でなくてもよく、雪崩が発生しているのに雪崩イベントの候補として抽出されないことがなるべく生じないように（見逃しのないように）定めるのであれば、ｋ＝５以下に、空振りのないように定めるのであればｋ＝１０よりも大きく定めることができる。
【００５６】
上記の実施の形態では、現地局１が置かれる観測点は、その設置のための制約条件や雪崩の発生地点の特定の精度などを考慮しつつ、互いに１ｋｍ程度の間隔を以て配置されるものとしていた。もっとも、観測点の間の距離は、０．５〜２ｋｍの範囲で任意に定めることができる。そして、観測点をより長い距離間や短い距離間に設置した場合は、その距離に応じて波形の相関係数ｒを求める時間範囲τを定めればよい。
【００５７】
上記の実施の形態では、現地局１が置かれる観測点は、雪崩危険箇所が点在する地域において３つだけ設けられるものとしていたが、どの３つをとっても一直線上に並ばないように配置して４つ以上設けるものとしてもよい。そして、例えばＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ地点の４つの観測点を設けた場合には、そのうちから３点を選び出した（Ａ，Ｂ，Ｃ）、（Ａ，Ｂ，Ｄ）、（Ａ，Ｃ，Ｄ）、（Ｂ，Ｃ，Ｄ）の４組について、各組に属する３つの観測点に対して上記の実施の形態と同様にして雪崩の発生地点と発生時刻とを特定するものとしてもよい。ここで、それぞれの組で特定した発生地点と発生時刻にズレがある場合には、その平均を発生地点と発生時刻として推定するものとしてもよい。また、地点や時刻の平均を求める際に相関の強さで重み付けしてもよい。
【００５８】
上記の実施の形態では、現地局１で収集した微気圧データを集約局２に収集して、そこで残差のデータの算出から雪崩の発生地点と発生時刻の特定までを行っていた。もっとも、３つの観測点のデータが必要なのは、雪崩の発生地点と発生時刻の特定の部分だけであるので、現地局１のパーソナルコンピュータ１２で残差のデータまでを求め、これを集約局２に送るものとしてもよい。そして、集約局２は、各観測点の現地局１から送られてきた残差のデータを用いて、雪崩の発生地点と発生時刻の特定をするものとしてもよい。さらには、雪崩データベース２２に詳細な微気圧データの保存が必要なく、雪崩の発生時点と発生時刻の特定を行えればよいのであれば、雪崩イベントの候補の抽出までの処理を現地局１のパーソナルコンピュータ１２で行って、抽出した候補に関するデータのみを集約局２に送るものとしてもよい。
【００５９】
上記の実施の形態では、現地局１にて収集した微気圧データに基づいて雪崩の発生地点と発生時刻とを特定するための処理は、集約局２のデータ処理装置２２にて所定のプログラムを実行して行うものとしていた。このプログラムは、コンピュータ装置から着脱可能な記録媒体（光ディスクや半導体メモリなど）に格納し、コンピュータ装置とは独立に提供するものとしてもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１  現地局
２  集約局
１１  気圧センサ
１２  パーソナルコンピュータ
１３  通信装置
２０  サーバ装置
２１  データ処理装置
２２  雪崩データベース
１１０  水晶振動式圧力変換器
１１１  ロガー
１１２  ＧＰＳ受信装置
【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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