(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置であって、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段と、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段と、
前記一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入手段と、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定手段と、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段と、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段と、
前記特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入手段と、
前記第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段と、
を含む道路陥没危険度評価装置。
【数１】
0006682021.tif 000006
【請求項２】
前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定手段を、さらに含む請求項１に記載の道路陥没危険度評価装置。
【請求項３】
前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段と、
前記マップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示手段と、
をさらに含む請求項１または請求項２に記載の道路陥没危険度評価装置。
【請求項４】
前記道路陥没の要因は、
地下の空洞の存在、埋戻し土の種類、地下水の状況、管路布設経過年数、管路上の土被り厚、管路の部位、管種、管路の破損状況、交通振動、夏期気温および活断層ハザードの内の２以上である請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の道路陥没危険度評価装置。
【請求項５】
道路陥没の危険度を評価するための装置を用いて道路陥没の危険度を評価する方法であって、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付ステップと、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入ステップと、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定ステップと、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付ステップと、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入ステップと、
前記第二代入ステップの処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定ステップと、
を含む道路陥没危険度評価方法。
【数２】
0006682021.tif 000007
【請求項６】
前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定ステップを、さらに含む請求項５に記載の道路陥没危険度評価方法。
【請求項７】
前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示ステップを、さらに含む請求項５または請求項６に記載の道路陥没危険度評価方法。
【請求項８】
コンピュータにインストールされて、該コンピュータを、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
該コンピュータを、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入手段、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定手段、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入手段、および
前記第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段として機能させる道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム。
【数３】
0006682021.tif 000008
【請求項９】
前記コンピュータを、
前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定手段としてさらに機能させる請求項８に記載の道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータを、
前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示手段として、さらに機能させる請求項８または請求項９に記載の道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【クロスリファレンス】
【０００１】
本出願は、２０１７年２月８日に日本国において出願された特願２０１７−０２１００３に基づき優先権を主張し、当該出願に記載された内容は、本明細書に援用する。また、本願において引用した特許、特許出願及び文献に記載された内容は、本明細書に援用する。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、道路陥没の危険度を評価する道路陥没危険度評価装置および道路陥没危険度評価方法、ならびにコンピュータにインストールされて道路陥没の危険度を評価する道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
日本において、地方自治体の職員数は、人口減少や高齢化に加え、自治体財政の緊縮により減少を続けている。職員の減少については、道路や上下水道などのインフラの維持管理部署においても将来的な備えが必要である。日本の道路陥没は、大小を問わず、平均して毎年４０００件を超える頻度で発生している。道路陥没が交通、電気・ガス等のライフラインを含めた経済全体に与える影響は、地方よりも都市部にて大きい。道路陥没を未然に防ぎ道路を保全するには、道路地盤情報（特に地下の空洞の存在）の早期取得が必要である。【０００４】
空洞の発生原因には、下水道管渠に起因するもの、例えば下水道管のズレや接合不良が、全体の約４割を占める。このような下水道管の不良は、交通量の増大や地震動に代表される外力の他、管の老朽化や施工不良等が原因で起こる。現在、政令都市においては、一般財団法人・道路管理センターの道路管理システムが一元管理する上下水道などの各種インフラ情報を相互に提供している。しかし、そのようなシステムでも、道路下インフラの状態を示す情報全てが盛り込まれているわけではない。さらに、日本の政令都市の中には、市内やその周辺域に多くの活断層がある。かかる活断層は、道路陥没の遠因となるハザードとも考えられる。先に説明したインフラ情報には、必ずしも前記ハザードの存在が盛り込まれているわけではない。【０００５】
ここで、国内外の道路陥没とその対応に目を向けると、韓国では、日本に比べて下水道管路を原因とする道路陥没の発生頻度が多いことが知られている。その対策の一つとして、ソウル市は、２０１５年に、東京都と道路陥没の技術協力に関する行政合意書を締結した。これをうけて、ソウル市は、地面透過レーダー（ＧＰＲ）を用いた調査を行い、今後３年周期で主要な幹線道路の探査を実施することを決定した。現在、ソウル市では、空洞の調査および分析のためのプログラムを開発中にある。米国およびカナダでは、スモーク・テスティング（Ｓｍｏｋｅ  Ｔｅｓｔｉｎｇ）という方法にて下水道管の破損を探知している。この方法は、具体的には、マンホールを１つ定めた後、そのマンホールから無臭・無毒性の煙を下水道に入れ、そのマンホールと下水管を通って別のマンホールから煙を噴出させる方法である。このとき、煙の噴出しなかったマンホールにつながっている下水管の中に、破損等している下水管が存在すると判断される。【０００６】
日本では、スモーク・テスティングを適用すると、住居等密集市街地における稠密な管渠布設状況の下では道路上の観測が難しく、かつ道路下の管渠そのものの密度が高く配置されているため、正確な漏えい場所の特定は難しい。このため、日本では、ＧＰＲを適用する方が道路事情に符合している。日本では、近年、道路法等が改正され、国土交通省道路局は、道路の総点検実施要領を示し、その中でレーダーによる道路下の空洞調査を行うことを示している。レーダーを搭載した空洞探査車両は、国土交通省のマニュアルによれば、探査幅２．０ｍ程度、探査深度１．５ｍ程度、縦５０ｃｍ×横５０ｃｍ×厚さ１０ｃｍ以上の空洞が検知できる探査能力を有する。このような車両を用いることにより、道路下の空洞の存在やその大きさを把握することが可能である。このような車両を使った空洞探査方法は特許文献１に例示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０５−０８７９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記従来の空洞探査方法は、単に空洞の存在を把握する手段にすぎず、道路陥没の危険度を客観的かつ定量的に評価することは難しい。道路陥没を未然に防ぐとともに適切な対処をとるには、陥没発生の危険度を客観的かつ定量的に評価することが強く求められている。【０００９】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、道路陥没発生の危険度を客観的かつ定量的に評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）上記目的を達成するための一実施形態に係る道路陥没危険度評価装置は、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置であって、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段と、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段と、
前記一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入手段と、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定手段と、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段と、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段と、
前記特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入手段と、
前記第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段と、
を含む。【００１１】
【数１】
0006682021.tif 000002
【００１２】
（２）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価装置は、好ましくは、前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定手段を、さらに含む。【００１３】
（３）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価装置は、好ましくは、前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段と、
前記マップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示手段と、
をさらに含む。【００１４】
（４）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価装置では、好ましくは、前記道路陥没の要因は、地下の空洞の存在、埋戻し土の種類、地下水の状況、管路布設経過年数、管路上の土被り厚、管路の部位、管種、管路の破損状況、交通振動、夏期気温および活断層ハザードの内の２以上である。【００１５】
（５）一実施形態に係る道路陥没危険度評価方法は、道路陥没の危険度を評価するための装置を用いて道路陥没の危険度を評価する方法であって、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付ステップと、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入ステップと、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定ステップと、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付ステップと、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入ステップと、
前記第二代入ステップの処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定ステップと、
を含む。【００１６】
【数２】
0006682021.tif 000003
【００１７】
（６）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価方法は、好ましくは、前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定ステップを、さらに含む。【００１８】
（７）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価方法は、好ましくは、前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示ステップを、さらに含む。【００１９】
（８）一実施形態に係る道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、コンピュータにインストールされて、該コンピュータを、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
該コンピュータを、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と前記危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、前記特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段、
前記特定判定式の元になる下記の式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された前記一般判定式に、前記カテゴリー変数により構成される前記判定式用要因データを代入する第一代入手段、
前記判定式用要因データを前記一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、前記カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した前記特定判定式を決定する特定判定式決定手段、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段、
前記特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された前記特定判定式に、前記評価対象地点において前記カテゴリー変数により構成される前記危険度用要因データを代入する第二代入手段、および
前記第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段として機能させる。【００２０】
【数３】
0006682021.tif 000004
【００２１】
（９）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、好ましくは、前記コンピュータを、
前記特定判定式によって算出される前記判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定手段としてさらに機能させる。【００２２】
（１０）別の実施形態に係る道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、好ましくは、前記コンピュータを、
前記各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段から読み出された前記マップ上において、前記各評価対象地点における陥没の危険度を示す前記判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示手段として、さらに機能させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、道路陥没発生の危険度を客観的かつ定量的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、本発明の実施形態における道路陥没危険度を求めるための概念図を示す。
【図１Ａ】図１に基づき説明した判定式の一般式（一般判定式）を説明するための図を示す。
【図１Ｂ】図１Ａに示す一般判定式の詳細を示す。
【図１Ｃ】道路陥没予兆判定式の作成に用いる各種データの一例を示す。
【図１Ｄ】図１Ｃに示す例と異なる道路陥没予兆判定式の作成に用いる各種データの一例を示す。
【図２】図２は、図１Ｃおよび図１Ｄと異なる道路陥没予兆判定式の作成に用いる各種データの一例を示す。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る道路陥没危険度評価装置の機能別の構成を示す。
【図４】図４は、本発明の実施形態に係る道路陥没危険度評価方法の主要ステップのフローを示す。
【図５】図５は、判定式作成用の地点１００箇所における外的基準Ｙおよび各種説明変数Ｘ１〜Ｘ５を数値化した表であって、１〜５０番目の各地点のデータを示す。
【図６】図６は、判定式作成用の地点１００箇所における外的基準Ｙおよび各種説明変数Ｘ１〜Ｘ５を数値化した表であって、５１〜１００番目の各地点のデータを示す。
【図７】図７は、一般判定式を説明するための図（７Ａ）、数値化された要因データを説明するための図（７Ｂ）、特定判定式を説明するための図（７Ｃ）および閾値を説明するための図（７Ｄ，７Ｅ）をそれぞれ示す。
【図８】図８は、危険度を評価する対象となる評価対象地点３０箇所における各種説明変数Ｘ１〜Ｘ５を数値化した表を示す。
【図９】図９は、評価対象地点を含むエリアのマップ（９Ａ）および当該マップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップ（９Ｂ）をそれぞれ示す。
【図１０】図１０は、特定判定式を説明するための図（１０Ａ）、閾値を説明するための図（１０Ｂ，１０Ｃ）およびマップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップ（１０Ｄ）をそれぞれ示す。
【図１１】図１１は、判定式作成用の地点１００箇所における各種説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を数値化した表であって、１〜５０番目の各地点のデータを示す。
【図１２】図１２は、判定式作成用の地点１００箇所における各種説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を数値化した表であって、５１〜１００番目の各地点のデータを示す。
【図１３】図１３は、特定判定式を説明するための図（１３Ａ）、閾値を説明するための図（１３Ｂ，１３Ｃ）および道路陥没要因１１個について（１３Ａ）の式３のレンジの大きさを比較した図（１３Ｄ）をそれぞれ示す。
【図１４】図１４は、危険度を評価する対象となる評価対象地点３０箇所における各種説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を数値化した表を示す。
【図１５】図１５は、マップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップを示す。
【符号の説明】
【００２５】
１：道路陥没危険度評価装置（単に「装置」ともいう）
１０：判定式用要因データ受付部（判定式用要因データ受付手段）
１１：一般判定式記憶部（一般判定式記憶手段）
１３：第一代入部（第一代入手段）
１４：特定判定式決定部（特定判定式決定手段）
１５：閾値決定部（閾値決定手段）
１６：特定判定式記憶部（特定判定式記憶手段）
１８：危険度用要因データ受付部（危険度用要因データ受付手段）
１９：第二代入部（第二代入手段）
２０：判定値決定部（判定値決定手段）
２１：マップ情報記憶部（マップ情報記憶手段）
２３：マップ表示部（マップ表示手段）
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２７】
＜第一実施形態＞
まず、本発明の第一実施形態に係る道路陥没危険度評価装置および道路陥没危険度評価方法ならびに道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムについて説明する。
【００２８】
＜１．道路陥没危険度評価の概念＞
図１は、本発明の実施形態における道路陥没危険度を求めるための概念図を示す。
【００２９】
（１）ペリルデータおよび各種ハザードデータ
この実施形態において、道路陥没危険度を求めるには、例えば、ペリルデータ、ハザードデータ、現地調査工ハザードデータおよび拠点ＭＨ管理ハザードデータに代表される各種データが必要である。これらのデータは、いずれも道路陥没の要因となる。ペリルデータとは、危険をもたらす原因となるデータを意味する。この実施形態におけるペリルデータは、道路陥没に対する予防保全を道路管理者と下水道管理者が連携して収集される。ペリルデータとしては、具体的には、陥没履歴、道路改良履歴、空洞調査履歴（経過観察、原因調査、補修など）を例示できる。
【００３０】
ハザードデータとは、道路陥没を危険事象と考えたときの危険事情（危険要因）を意味する。ハザードデータとしては、下水道管の属性として、管種・口径・経年値・劣化破損・工事履歴等が例示できる。水道管路も同様である。これらのデータは、台帳から入手可能である。道路陥没を惹起するハザードには、ガス管などの他のインフラもあり、前記各種データが必要となる。さらに、各種埋設物の埋戻し材料、地下水位の状況、交通量、路面温度もハザードデータに含まれ得る。
【００３１】
現地調査工ハザードデータ（現地調査工道路調査ハザードデータともいう）とは、道路に関する調査データであり、道路陥没の危険事情をいう。このデータは、ＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｍａｐｐｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）による路面情報と、その位置情報とを要する。このデータは、例えば、調査車両が時速４０ｋｍ以上の走行速度で測量を行って得られる。データ収集にあたり、交通規制は必要とされない。調査車両を用いると、搭載されるレーザスキャナーとカメラによる三次元地形モデルの計測が可能である。こうして得られるＭＭＳ情報によって、道路上の陥没状況がわかる。さらに、調査車両は、ＧＰＲ（Ｇｒｏｕｎｄ  Ｐｅｎｅｔｒａｔｉｎｇ  Ｒａｄｅｒ）を搭載可能である。ＧＰＲは、調査車両にて測定したデータから異常信号（空洞や緩み等の信号の他、埋設管等の情報も含まれる）を抽出し、それらの中から空洞の特徴をもつ異常信号を特定する。当該異常信号は、調査車両が時速４０ｋｍ程度の走行速度で測量を行って得られる。データ収集にあたり、交通規制は必要とされない。探査精度としては、探査深度１．５ｍ程度、縦５０ｃｍ×横５０ｃｍ×厚さ１０ｃｍ以上の空洞を探査可能とするものである。なお、さらに高精度な手法を採用すれば、探査深度１．５ｍまでのデータから３．０ｍ程度までの土層の空洞発生状況を推定することも可能である。
【００３２】
拠点ＭＨ管理ハザードデータとは、管路内外のリアルタイムの環境に関わるデータであって道路陥没の危険事情をいう。例えば、下水道管路は、硫化水素に起因するコンクリート等の腐食によって劣化しやすい。このため、硫化水素濃度等の点検・調査は極めて重要である。また、管路内の劣化の進行した下水道管路では、道路荷重による破損も発生しやすい。このような点から、下水道管路内の硫化水素等のリアルタイムな情報が道路陥没のハザードデータとなり得る。その他に、下水道管路内の水温、水質、水位もこの種のハザードデータとなり得る。
【００３３】
（２）データの座標値化
上記のペリルデータおよび各種ハザードデータは、台帳から、あるいは調査によって入手され、座標値化に供される。ＭＭＳおよびＧＰＲを搭載した探査車両は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）により走行位置を常時記録できる。このため、地下の空洞位置の座標値化が可能である。また、道路、各種地下埋設物は、台帳においてあるいは台帳から抽出後に座標値化できる。このように、上記ペリルデータおよび各種ハザードデータを座標値化することにより、資料調査、現地調査を併せて、道路陥没危険度の効率的な管理が可能である。また、道路陥没予兆判定式（単に、予兆判定式ともいう）に基づく陥没危険度の算定の自動化が可能である。このような座標値化については、後ほど詳述する。
【００３４】
（３）道路陥没予兆判定式の作成
道路陥没予兆判定式の作成とは、当該判定式の一般式に、上記座標値化された情報を入力し、数量化ＩＩ類を適用することによって道路陥没予兆判定式を決定することをいう。この作業では、推定する目的変数をペリルデータ（Ｆ）として道路陥没の状況のレベルを２〜３段階程度で表し、そのハザードデータ（Ｘｉ）に関する情報として各種ハザードデータを考える。すなわち、この工程は、定性的に与えられるＸｉデータから、想定される陥没状況レベルを出力するものである。
【００３５】
（４）単位ブロック別道路陥没危険度の数値化
当該数値化は、調査対象となる領域を複数ブロックに分け、各ブロック内の地点の座標値を先に求められた判定式に代入して、各ブロックの単位で危険度の数値化を図るものである。この結果、道路を有する調査対象領域内において、道路を単位ブロックに分けたときに、各ブロックがどの程度道路陥没の危険度を有するかを定量的かつ客観的に把握できる。
【００３６】
以上のように、上記の道路陥没予兆判定式の作成は、判定式作成用の複数地点のペリルデータ及びハザードデータを使って判定式を特定する作業である。これに対して、単位ブロック別道路陥没危険度の数値化は、陥没危険度を求める対象地点（上記判定式作成用の地点と一部重複していても良い）のペリルデータや各種ハザードデータを上記の特定された判定式に代入して、陥没危険度を数値で表す作業である。
【００３７】
図１Ａおよび図１Ｂは、図１に基づき説明した判定式の一般式（一般判定式）を説明するための図を示す。図１Ｃおよび図１Ｄは、道路陥没予兆判定式の作成に用いる各種データの一例を示す。図２は、図１Ｃおよび図１Ｄと異なるデータであって、道路陥没予兆判定式の作成に用いる各種データの一例を示す。
【００３８】
図１Ａ〜１Ｄおよび図２に示す情報は、大きく、外的基準と、説明変数とに分けられる。外的基準とは、最も典型的な例では、道路陥没の有無であり、陥没という現象が生じているか否かという結果を意味する。また、外的基準は、道路陥没の有無のみならず、道路陥没の危険性のある各段階の状況をも含み得る。図１Ａでは、外的基準（Ｙ）が道路陥没の有無という２種類のみの場合には、ｋ＝２となり、ＹはＢ１とＢ２の２通りとなる。ここでは、Ｂ１は道路陥没なしを、Ｂ２は道路陥没ありを、それぞれ意味する。一方、外的基準（Ｙ）が道路陥没の有無に加えて、「陥没兆候あり」というもう一つの状況を含む場合には、ｋ＝３となり、ＹはＢ１、Ｂ２およびＢ３の３通りとなる。Ｂ３は道路陥没の兆候ありを意味する。説明変数（Ｘ）とは、道路陥没の原因として想定される状況の調査結果を意味する。説明変数（Ｘ）は、道路陥没の原因と考えられる要因であって、Ｙ＝ｆ（Ｘｉ）においては、好ましくは、少なくとも２つ（Ｘ１およびＸ２）を含む。ただし、Ｘの数は、１以上であれば制約は無い。Ｘは、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ（ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数）で表すことができ、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３などを一般化して、「Ｘｉ」と称することができる。外的基準（Ｙ）と説明変数（Ｘ）の関係式は、図１Ａに示す式、より詳しくは図１Ｂに示す式となる。これらの式において、Ａは、説明変数Ｘｉに乗じる係数である。Ｘ１に乗じる係数はＡ１、Ｘ２に乗じる係数はＡ２、Ｘｎに乗じる係数はＡｎでそれぞれ表される。Ａ１、Ａ２、Ａ３などを一般化して、「Ａｉ」と称することができる。
【００３９】
Ｙ＝ｆ（Ｘｉ）という式は、下記式（Ａ）のように示すことができる。式（Ａ）において、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。式（Ａ）において、カテゴリー係数ａｉｊ同士の間に存在するカンマ（，）は、表記上、無くても良い。
【００４０】
【数４】
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【００４１】
カテゴリー変数（ｘｉｊ）は、説明変数Ｘｉを構成する変数であるが、Ｘｉの種類によって種々の数を採り得る。例えば、図１Ｃに示す例では、Ｘ１は、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３という３つのカテゴリー変数を有する。Ｘ２は、ｘ２１、ｘ２２という２つのカテゴリー変数を有する。Ｘ３は、ｘ３１、ｘ３２、ｘ３３という３つのカテゴリー変数を有する。Ｘ４は、ｘ４１、ｘ４２、ｘ４３という３つのカテゴリー変数を有する。しかし、図１Ｄに示す例では、図１Ｃと一部異なり、例えば、Ｘ４はｘ４１、ｘ４２、ｘ４３、ｘ４４という４つのカテゴリー変数を有する。このように、カテゴリー変数の個数は、説明変数に応じて種々変更できる。説明変数Ｘｉを構成する各カテゴリー変数ｘｉｊは、すべてゼロ、若しくは１個のみが１で他がゼロである。これについては、後ほど、詳述する。カテゴリー変数を複数に区分けする基準、およびカテゴリー変数の個数についても種々変更できる。この実施形態では、図１Ｃ、図１Ｄおよび図２という３種類の説明変数を例示している。
【００４２】
ここでは、道路陥没の要因の一例（すなわち、説明変数の一例）として、空洞の存在（Ｘ１とする）、埋戻し土（Ｘ２とする）、地下水の状況（Ｘ３とする）、経過年数（Ｘ４とする）、土被り厚（Ｘ５とする）、管路の部位（Ｘ６とする）、管種（Ｘ７とする）、下水管破損状況（Ｘ８とする）、交通振動（Ｘ９とする）、夏期気温（Ｘ１０とする）および活断層ハザード（Ｘ１１とする）を挙げることとする。以後に登場するＸ１〜Ｘ１１については、上記各説明変数を意味する。
【００４３】
図２に示すように、空洞の存在という説明変数（Ｘ１）は、空洞が無い場合、土被り１／２未満の位置に空洞がある場合、および土被り１／２以上の位置に空洞がある場合の３種類に分けられる。土被り１／２未満の位置とは、下水管等の管の上を覆っている土砂の厚さの１／２よりも下の位置である。土被り１／２以上の位置とは、下水管等の管の上を覆っている土砂の厚さの１／２またはそれよりも浅い位置である。埋戻し土という説明変数（Ｘ２）は、当該土の種類が砂礫土である場合と、当該土の種類が砂質土である場合の２種類に分けられる。地下水の状況という説明変数（Ｘ３）は、地下水が無い場合、地下水がある場合、および地下水があって変動もある場合の３種類に分けられる。地下水がある場合、地下水の変動がある場合と無い場合に分けられる。地下水の変動のある場合の方が陥没の危険性がより高い。よって、地下水がある場合を、地下水の変動の有無という観点で、地下水がある場合を２つに分けている。経過年数（管路設置からの経過年数）という説明変数（Ｘ４）は、２０年未満経過、２０年以上４０年未満経過、および４０年以上経過の３種類に分けられる。土被り厚という説明変数（Ｘ５）は、２ｍ以上、１ｍ以上２ｍ未満、および１ｍ未満の３種類に分けられる。管路の部位という説明変数（Ｘ６）は、取付管の場合、本管の場合、およびその他の３種類に分けられる。管種という説明変数（Ｘ７）は、陶管、鉄筋コンクリート、およびその他の３種類に分けられる。下水管破損状況という説明変数（Ｘ８）は、破損していない場合と、破損している場合の２種類に分けられる。交通振動という説明変数（Ｘ９）は、所定基準に対して多い場合と、少ない場合の２種類に分けられる。夏期気温という説明変数（Ｘ１０）は、所定気温（例えば、月平均気温２５〜３５℃の範囲内の気温に設定可能）より高い場合と、低い場合の２種類に分けられる。活断層ハザードという説明変数（Ｘ１１）は、活断層がある場合と、無い場合の２種類に分けられる。なお、上記各説明変数を構成する変数をカテゴリー変数と称することができる。カテゴリー変数は、上記の例示では、各説明変数において２つあるいは３つであるが、４つ以上でも良い。また、各説明変数中のカテゴリー変数の数は、上記の例示に限定されない。例えば、Ｘ１には３種のカテゴリー変数があるが、２つのみ、あるいは４つ以上としても良い。他の説明変数についても同様である。ただし、判定式作成用の説明変数と、危険度評価用の説明変数とは、その種類および各カテゴリー変数の基準・個数等も一致する必要がある。
【００４４】
＜２．道路陥没危険度評価装置および道路陥没危険度評価方法＞
図３は、本発明の実施形態に係る道路陥没危険度評価装置の機能別の構成を示す。
【００４５】
この実施形態に係る道路陥没危険度評価装置１は、道路陥没の危険度を評価するための装置である。道路陥没危険度評価装置（以後、単に「装置」ともいう）１は、判定式用要因データ受付部１０、一般判定式記憶部１１、一般判定式読出部１２、第一代入部１３、特定判定式決定部１４、閾値決定部１５、特定判定式記憶部１６、特定判定式読出部１７、危険度用要因データ受付部１８、第二代入部１９、判定値決定部２０、マップ情報記憶部２１、マップ情報読出部２２およびマップ表示部２３を備える。
【００４６】
判定式用要因データ受付部１０、一般判定式読出部１２、第一代入部１３、特定判定式決定部１４、閾値決定部１５、特定判定式読出部１７、危険度用要因データ受付部１８、第二代入部１９、判定値決定部２０、マップ情報読出部２２およびマップ表示部２３は、コンピュータ内の電子回路基板に搭載される中央処理装置（ＣＰＵ）がコンピュータプログラム（道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム）を実行することによって各処理を行う。一般判定式記憶部１１、特定判定式記憶部１６およびマップ情報記憶部２１は、データを読み書き可能なＲＡＭあるいはハードディスク等のメモリである。一般判定式記憶部１１および／またはマップ情報記憶部２１は、ＲＡＭやハードディスクに限定されず、例えば、一方的にデータを読み出しされるＲＯＭであっても良い。また、判定式用要因データ受付部１０および／または危険度用要因データ受付部１８は、装置１に有線または無線で接続される各種機器（サーバー、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなど）から各データを受け付けることが可能である。例えば、ユーザがキーボードから、後述の図７（７Ｂ）に示す数値を入力し、判定式用要因データ受付部１０および／または危険度用要因データ受付部１８がその入力された数値を受け付けても良い。このように、判定式用要因データ受付部１０および／または危険度用要因データ受付部１８は、図３にて不図示の入力機器、別のコンピュータあるいは通信機器と接続されていても良い。
【００４７】
判定式用要因データ受付部１０は、道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段として機能する構成部である。ここで、道路陥没の要因としては、好ましくは、地下の空洞の存在、埋戻し土の種類、地下水の状況、管路布設経過年数、管路上の土被り厚、管路の部位、管種、管路の破損状況、交通振動、夏期気温および活断層ハザードの内の２以上である。また、判定式用要因データは、要因ごとに数値化されたデータであり、該当する場合には「１」であり、該当しない場合には「０」となるデータを称する。また、特定判定式とは、図７（７Ｃ）に例示される式を称する。これらについては、後ほど、図７を参照しながら詳述する。
【００４８】
一般判定式記憶部１１は、前記特定判定式の元になる一般判定式を記憶する一般判定式記憶手段として機能する構成部である。ここで、一般判定式とは、後述の図７（７Ａ）に例示する式を称する。上記一般判定式記憶部１１は、一般判定式を記憶する構成部として説明されているが、別のデータをも記憶できる構成部、例えば、判定式用要因データ受付部１０、一般判定式読出部１２、第一代入部１３、特定判定式決定部１４、閾値決定部１５、特定判定式読出部１７、危険度用要因データ受付部１８、第二代入部１９、判定値決定部２０、マップ情報読出部２２およびマップ表示部２３の各処理を行うために必要な１または２以上のコンピュータプログラム（道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム）を記憶可能な構成部でも良い。
【００４９】
一般判定式読出部１２は、一般判定式記憶部１１から一般判定式のデータを読み出す構成部である。
【００５０】
第一代入部１３は、一般判定式記憶部１１から読み出された一般判定式に、判定式用要因データを代入する第一代入手段として機能する構成部である。
【００５１】
特定判定式決定部１４は、判定式用要因データを一般判定式に代入して演算を行って特定判定式を決定する特定判定式決定手段として機能する構成部である。
【００５２】
閾値決定部１５は、特定判定式によって算出される判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値を決定する閾値決定手段として機能する構成部である。閾値は、陥没発生の危険性が高くなる境界を意味する判定値である。判定値は、図７（７Ｃ）に例示される特定判定式におけるＹの値である。図７（７Ｄ）の例示では、判定値が−０．２以下のときに道路陥没が認められる事実に基づいて、閾値＝−０．２との決定がなされている。ただし、判定値＝−０．２を境にして陥没の有無が明確に分かれるとは限らない。例えば、判定値＝０でも陥没が発生している地点もある一方で、判定値＝−０．３でも陥没が発生していない地点もあり得る。かかる状況にもかかわらず、閾値を−０．２と決定するのは、閾値＝−０．２としたときに、陥没有無の判定正解率が高く、誤判定率が小さくなるからである。仮に閾値を０（ゼロ）とすると、判定値≦０の範囲内に陥没の発生していない地点も誤差として含まれやすくなる。一方、仮に閾値を−０．４とすると、判定値≧−０．４の範囲内に陥没の発生している地点も誤差として含まれやすくなる。このような誤差の大小を考慮して、最も判定誤差が小さくなる判定値（−０．２）を閾値としている。この点については、図７（７Ｄ）および（７Ｅ）を参照しながら、後ほど詳述する。なお、閾値決定部１５は、必須の構成部ではなく、装置１に設けなくても良い。
【００５３】
特定判定式記憶部１６は、少なくとも特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段として機能する構成部である。特定判定式記憶部１６は、さらに閾値を記憶しても良い。
【００５４】
特定判定式読出部１７は、特定判定式記憶部１６から特定判定式を読み出す構成部である。特定判定式読出部１７は、さらに閾値を読み出しても良い。
【００５５】
危険度用要因データ受付部１８は、評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段として機能する構成部である。上記判定式用要因データ受付部１０および／または上記危険度用要因データ受付部１８は、それぞれ特有のデータを受け付けることのできる構成部として説明されているが、別のデータをも受け付けることのできる構成部、例えば、ユーザが任意に入力したデータをも受け付ける構成部であっても良い。
【００５６】
第二代入部１９は、特定判定式記憶部１６から読み出された特定判定式に、危険度用要因データを代入する第二代入手段として機能する構成部である。
【００５７】
判定値決定部２０は、第二代入部１９の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段として機能する構成部である。
【００５８】
マップ情報記憶部２１は、各評価対象地点を含むマップの情報を記憶するマップ情報記憶手段として機能する構成部である。
【００５９】
マップ情報読出部２２は、マップ情報記憶部２１から所定のマップ情報を読み出す構成部である。
【００６０】
マップ表示部２３は、マップ情報記憶部２１から読み出されたマップ上において、各評価対象地点における陥没の危険度を示す判定値に基づき色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示手段として機能する構成部である。色あるいは濃淡の情報は、マップ情報記憶部２１内、あるいは別の記憶部（図３では不図示）に読み出し可能に格納することができる。前述のマップ情報読出部２２は、マップ情報記憶部２１からマップ情報と共に色あるいは濃淡の情報をも読み出すことができる。
【００６１】
なお、マップ表示部２３は、色を表示せずに、当該危険度を示す判定値のみを表示する構成部でも良い。また、マップ表示部２３は、色と判定値の両方を表示する構成部でも良い。さらに、マップ表示部２３は、色に代えて、モノクロの濃淡を表示しても良い。その場合、判定値をモノクロの濃淡と共に表示し、あるいは非表示とすることもできる。また、閾値決定部１５を装置１に備える場合、マップ表示部２３は、閾値の前後で大きく色や濃淡を変化させて表示しても良い。
【００６２】
上記の形態の変形例として、装置１内に、第一陥没要因数値変換部３０、第一記憶部３１、第二陥没要因数値変換部４０および第二記憶部４１を備えるようにしても良い。第一陥没要因数値変換部３０は、道路陥没要因を、後述の図７（７Ｂ）に示す数値に変換して、判定式用要因データ受付部１０に当該数値のデータを送信する第一陥没要因数値変換手段として機能する構成部である。第一記憶部３１は、道路陥没要因を上記数値に変換するためのデータテーブルを記憶する情報の読み書き可能な第一記憶手段である。第一陥没要因数値変換部３０は、第一記憶部３１に記憶されるデータテーブルを参照して、各道路要因を数値化し、その数値化されたデータを判定式用要因データ受付部１０に送信する。同様に、第二陥没要因数値変換部４０は、道路陥没要因を数値に変換して、危険度用要因データ受付部１８に当該数値のデータを送信する第二陥没要因数値変換手段として機能する構成部である。第二記憶部４１は、道路陥没要因を上記数値に変換するためのデータテーブルを記憶する情報の読み書き可能な第二記憶手段である。第二陥没要因数値変換部４０は、第二記憶部４１に記憶されるデータテーブルを参照して、各道路要因を数値化し、その数値化されたデータを危険度用要因データ受付部１８に送信する。第一陥没要因数値変換部３０および第二陥没要因数値変換部４０は、ＣＰＵがコンピュータプログラム（道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム）を実行することによって各処理を行う部分である。第一記憶部３１および第二記憶部４１は、情報の読み出しと書き込みを可能とするＲＡＭやハードディスク等に代表されるメモリである。
【００６３】
装置１は、より詳細には、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置であって、道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段（判定式用要因データ受付部１０に相当）と、特定判定式の元になる式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段（一般判定式記憶部１１に相当）と、一般判定式記憶手段から読み出された一般判定式に、カテゴリー変数により構成される判定式用要因データを代入する第一代入手段（第一代入部１３に相当）と、判定式用要因データを一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した特定判定式を決定する特定判定式決定手段（特定判定式決定部１４に相当）と、特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段（特定判定式記憶部１６に相当）と、評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段（危険度用要因データ受付部１８に相当）と、特定判定式記憶手段から読み出された特定判定式に、評価対象地点においてカテゴリー変数により構成される危険度用要因データを代入する第二代入手段（第二代入部１９に相当）と、第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段（判定値決定部２０に相当）と、を含む。
【００６４】
図４は、本発明の実施形態に係る道路陥没危険度評価方法の主要ステップのフローを示す。
【００６５】
この実施形態に係る道路陥没危険度評価方法は、道路陥没の危険度を評価するための装置を用いて道路陥没の危険度を評価する方法である。図４に示すように、この評価方法は、判定式作成用の地点における各要因のデータ（判定式用要因データ）を受け付ける判定式用要因データ受付ステップ（Ｓ１００）、特定判定式の元になる一般判定式に判定式用要因データを代入する第一代入ステップ（Ｓ２００）、演算によって特定判定式を決定する特定判定式決定ステップ（Ｓ３００）、陥没発生の閾値を決定する閾値決定ステップ（Ｓ４００）、評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付ステップ（Ｓ５００）、特定判定式に危険度用要因データを代入する第二代入ステップ（Ｓ６００）、演算によって各評価対象地点における陥没の危険度に基づく判定値を決定する判定値決定ステップ（Ｓ７００）、マップ上において各評価対象地点における陥没の危険度を示す判定値に基づく色別若しくは濃淡別の表示を行うマップ表示ステップ（ステップＳ８００）を行うことによって道路陥没危険度を評価する方法である。なお、ステップＳ４００およびステップＳ８００は、必須のステップではない。また、装置１にて説明したことと同様に、マップ表示ステップは、色や濃淡の表示を行うことなく、当該危険度を示す判定値のみを表示するステップでも良い。また、マップ表示ステップは、色や濃淡と、判定値とを両方表示するステップでも良い。さらに、マップ表示ステップは、色に代えて、モノクロの濃淡を表示するステップでも良い。その場合、判定値をモノクロの濃淡と共に表示し、あるいは非表示とすることもできる。また、閾値決定ステップ（Ｓ４００）を行う場合、マップ表示ステップは、閾値の前後で大きく色や濃淡を変化させて表示しても良い。以下、上記各ステップについて図５〜９を参照しながら説明する。
【００６６】
（１）判定式用要因データ受付ステップ（Ｓ１００）
このステップは、特定判定式作成用にサンプリングされた複数（この実施形態では１００）箇所のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付けるステップである。このステップは、装置１の判定式用要因データ受付部１０によって行うことができる。判定式用要因データは、特定判定式を決定するために必要なデータである。特定判定式は、道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因（説明変数Ｘｉに相当）と危険度（外的基準Ｙに相当）との関数式である。
【００６７】
図５および図６は、判定式作成用の地点１００箇所における外的基準Ｙおよび各種説明変数Ｘ１〜Ｘ５を数値化した表をそれぞれ示す。図５は、１〜５０番目の各地点のデータを、図６は、５１〜１００番目の各地点のデータをそれぞれ示す。
【００６８】
図５および図６の表では、某市内の特定エリア内の道路の１〜１００番目の地点における陥没の有無と、その要因となり得る５つの説明変数とを１〜３の数字で表している。これら１〜１００の地点は、特定判定式作成用にサンプリングされたサンプリング地点である。図５および図６の表において、例えば、陥没の有無（Ｙ）に関しては、「１」は陥没が無いことを意味し、「２」は陥没があることを意味する。また、空洞の存在（Ｘ１）に関しては、「１」は空洞が無いことを意味し、「２」は土被り厚さの１／２未満の位置に空洞があることを意味し、「３」は土被り厚さの１／２以上の位置に空洞があることを意味する。埋め戻し土（Ｘ２）に関しては、「１」は土の種類が砂礫土であることを意味し、「２」は土の種類が砂質土であることを意味する。地下水の状況（Ｘ３）に関しては、「１」は無しを意味し、「２」はありを意味し、「３」はあり・変動もありを意味する。経過年数（Ｘ４）に関しては、「１」は２０年未満を意味し、「２」は２０年以上４０年未満を意味し、「３」は４０年以上を意味する。土被り（Ｘ５）に関しては、「１」は２ｍ以上を意味し、「２」は１ｍ以上２ｍ未満を意味し、「３」は１ｍ未満を意味する。
【００６９】
したがって、例えば、図５の表中の１番目のサンプリング地点は、ＹおよびＸ１〜Ｘ５が全て「１」であることから、陥没が無く、空洞が無く、埋め戻し土が砂礫土であり、地下水が無く、経過年数が２０年未満であり、土被りが２ｍ以上の地点である。他のサンプリング地点も、１〜３の数値によって同様に解釈される。ここで重要なことは、図５および図６における数値１〜３は、外的基準および各説明変数を単に種類別に分けるためのものに過ぎず、その数値の絶対値自体に意味を有していないことである。したがって、数値１，２，３に代えて、アルファベットａ，ｂ，ｃを用いても良い。また、図５および図６の表中の数字１〜３は、そのまま一般判定式に代入されるわけではないということも重要である。この点については後述する。
【００７０】
図７は、一般判定式を説明するための図（７Ａ）、数値化された要因データを説明するための図（７Ｂ）、特定判定式を説明するための図（７Ｃ）および閾値を説明するための図（７Ｄ，７Ｅ）をそれぞれ示す。
【００７１】
図５および図６の例では、特定判定式の元になる一般判定式は、Ｙ＝ｆ（Ｘｉ）＝Ａ１・Ｘ１＋Ａ２・Ｘ２＋Ａ３・Ｘ３＋・・・＋Ａｎ・Ｘｎで表される。ここで、ｎは、説明変数の数（正の整数）である。Ａ１，Ａ２，Ａ３，・・・，Ａｎ（これらを一般化すると「Ａｉ」）は、それぞれ、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・，Ｘｎ（これらを一般化すると「Ｘｉ」）の係数である。図５および図６の例では、説明変数は５つであるから、ｎ＝５である。ここで、Ｘ１は、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３という１またはゼロをとり得る３つの変数（これをカテゴリー変数というが、以後、単に、変数ということもある。）をもつ。Ｘ２は、ｘ２１、ｘ２２という１またはゼロをとり得る２つの変数をもつ。Ｘ３は、ｘ３１、ｘ３２、ｘ３３という１またはゼロをとり得る３つの変数をもつ。Ｘ４は、ｘ４１、ｘ４２、ｘ４３という１またはゼロをとり得る３つの変数をもつ。Ｘ５は、ｘ５１、ｘ５２、ｘ５３という１またはゼロをとり得る３つの変数をもつ。
【００７２】
（７Ａ）では、Ｘ１〜Ｘ３までしか表示していないが、Ｙ＝ｆ（Ｘｉ）を正確に記載すれば、Ｙ＝ｆ（Ｘｉ）＝Ａ１・Ｘ１＋Ａ２・Ｘ２＋Ａ３・Ｘ３＋Ａ４・Ｘ４＋Ａ５・Ｘ５＝（ａ１１・ｘ１１＋ａ１２・ｘ１２＋ａ１３・ｘ１３）＋（ａ２１・ｘ２１＋ａ２２・ｘ２２）＋（ａ３１・ｘ３１＋ａ３２・ｘ３２＋ａ３３・ｘ３３）＋（ａ４１・ｘ４１＋ａ４２・ｘ４２＋ａ４３・ｘ４３）＋（ａ５１・ｘ５１＋ａ５２・ｘ５２＋ａ５３・ｘ５３）となる。
【００７３】
ここで、代表してＸ１について説明すると、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３の内のいずれか１つは１となり、他の２つはゼロとなる。したがって、空洞が無い場合には、ｘ１１＝１、ｘ１２＝０、ｘ１３＝０となる。同様に、土被り１／２未満の位置に空洞がある場合には、ｘ１１＝０、ｘ１２＝１、ｘ１３＝０となる。土被り１／２以上の位置に空洞がある場合には、ｘ１１＝０、ｘ１２＝０、ｘ１３＝１となる。すなわち、（７Ｂ）に示すように、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３の組み合わせは、ｘ１１、ｘ１２、ｘ１３のいずれか１つのみを１として他の２つを０とする３種類となる。これは、Ｘ２〜Ｘ５についても同様であり、Ｘ２の場合、ｘ２１、ｘ２２の内のいずれかが１であって、他はゼロとなる。Ｘ３の場合、ｘ３１、ｘ３２、ｘ３３の内のいずれか１つが１であって、他２つはゼロとなる。Ｘ４の場合、ｘ４１、ｘ４２、ｘ４３の内のいずれか１つが１であって、他２つはゼロとなる。Ｘ５の場合、ｘ５１、ｘ５２、ｘ５３の内のいずれか１つが１であって、他２つはゼロとなる。
【００７４】
ステップＳ１００は、特定判定式作成用にサンプリングされた各サンプリング地点における道路陥没の要因および陥没の有無を定量化した判定式用要因データとして、（ｘ１１，ｘ１２，ｘ１３）、（ｘ２１，ｘ２２）、（ｘ３１，ｘ３２，ｘ３３）、（ｘ４１，ｘ４２，ｘ４３）、（ｘ５１，ｘ５２，ｘ５３）およびＹを受け付けるステップである。例えば、図５に示すサンプリング地点Ｎｏ．１では、目的変数Ｙのとり得る２つの分類（２群）の内の「陥没なし」という群において、（１，０，０）、（１，０）、（１，０，０）、（１，０，０）、（１，０，０）というデータが判定式用要因データ受付部１０に受け付けられる。同様に、例えば、図５に示すサンプリング地点Ｎｏ．４３では、目的変数Ｙのとり得る２つの分類（２群）の内の「陥没あり」という群において、（０，１，０）、（０，１）、（０，１，０）、（０，１，０）、（０，１，０）という判定式用要因データが判定式用要因データ受付部１０に受け付けられる。かかるデータの受付は、他のサンプリング地点９８箇所に対しても同様に行われる。
【００７５】
（２）第一代入ステップ（Ｓ２００）
このステップは、一般判定式（７Ａ参照）に、上記判定式用要因データ、例えばサンプリング地点Ｎｏ．１の場合には、（１，０，０）、（１，０）、（１，０，０）、（１，０，０）、（１，０，０）というデータを代入するステップである。このステップは、装置１の第一代入部１３によって行うことができる。図５および図６に示す合計１００箇所のサンプリング地点の例では、陥没の無い地点が４５箇所、陥没のある地点が５５箇所存在する。したがって、陥没の無い群（Ｙ１群と称する）において、判定式用要因データを代入した４５個のＹ＝ｆ（Ｘｉ）が得られる。同様に、陥没のある群（Ｙ２群と称する）において、判定式用要因データを代入した５５個のＹ＝ｆ（Ｘｉ）が得られる。
【００７６】
（３）特定判定式決定ステップ（Ｓ３００）
このステップは、判定式用要因データを一般判定式に代入して演算を行って特定判定式を決定するステップである。具体的には、このステップでは、数量化理論ＩＩ類分析により特定判定式が求められる。このステップは、装置１の特定判定式決定部１４によって行うことができる。いま、Ａ１〜Ａ５中の係数（ａ１１，ａ２１等）をａｉｊとする。ｉはＡ１〜Ａ５の順番であり、１〜５のいずれかの正の整数である。ｊは、１つのＡｉの中の係数の順番である。Ａ１であれば、３つの係数を有することから、ｊは１〜３のいずれかの正の整数である。目的変数Ｙの分類（２群）を最もよく判別するように、２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするようにａｉｊを定める。すなわち、相関比（η２）＝（群間分散ＳＢ／全分散ＳＴ）を最大にするようにａｉｊを定める。このとき、一般に、全分散ＳＴ＝群内分散ＳＷ＋群間分散ＳＢである。このような条件で、相関比が最大となるように式を解くと、この問題は固有値問題に帰着し、求める係数ａｉｊは最大固有値（η２）に対応する固有ベクトルの成分として求められる。この結果、今回の計算例では、（７Ｃ）の式１に示すような特定判定式が得られる。なお、かかる解析手法は、例えば、「多変量統計解析法」（著者：  田中豊／脇本和昌、出版社：  現代数学社）に開示されている。特定判定式は、ａｉｊという係数が特定された状態にある説明変数Ｘｉと目的変数Ｙとの関係式である。Ｙは、特定判定式において、道路の陥没リスクを示す「判定値」を意味する。すなわち、一般判定式において道路の陥没の有無や兆候を意味していたＹは、特定判定式では道路の陥没リスクを示す「判定値」となる。このため、一般判定式におけるＹを「Ｙ１」と、特定判定式におけるＹを「Ｙ２」と区別して表記しても良い。
【００７７】
（４）閾値決定ステップ（Ｓ４００）
このステップは、陥没発生の閾値を決定するステップである。当該閾値は、陥没発生の危険性を判断するための判定値を意味する。このステップは、装置１の閾値決定部１５によって行うことができる。このステップでは、特定判定式によって算出される判定値を所定範囲に分類し、実際の陥没の有無に基づいて陥没発生の閾値が決定される。（７Ｄ，７Ｅ）に示すように、この実施形態では、判定値は、０．２という所定範囲で１６個に分類されている。また、Ｎｏ．１〜７まで（すなわち、判定値が−０．２以下）で道路の陥没が発生している。ただし、道路の陥没は、判定値が−０．２以下のときに１００％生じ、判定値が−０．２より大きいときには１００％生じないというわけではない。判定値が−０．２以下のときにも道路の陥没が生じていない場合もあれば、判定値が−０．２より大きいときにも道路の陥没が生じている場合もある。このような道路の陥没の集合と道路の非陥没の集合とが互いに重なりあう状況下では、判定値をＮｏ．１〜１６までの各段階に設定したときに、最も判定誤差が小さくなる位置を閾値と決めるのが妥当である。（７Ｃ，７Ｅ）に示す例では、閾値を−０．２より小さい値に設定すれば、閾値を−０．２に設定したときに比べて判定誤差が大きくなる（この場合、閾値以上の範囲に、陥没が生じるケースが多く含まれる）。また、閾値を−０．２より大きい値に設定しても、閾値を−０．２に設定したときに比べて判定誤差が大きくなる（この場合、閾値未満の範囲に陥没が生じていないケースが多く含まれる）。閾値を−０．２と設定したときに、陥没の生じている場合と生じていない場合とを高確率にて分離できる。なお、サンプル地点１００箇所において閾値を−０．２としたときの陥没有無の判定的中率は９６％である。これは、誤差が４％であることを意味する。ステップＳ１００〜Ｓ４００までは、サンプル地点の情報に基づき、一般判定式から特定判定式を求めるまでの処理である。
【００７８】
（５）危険度用要因データ受付ステップ（Ｓ５００）
このステップは、評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付けるステップである。このステップは、装置１の危険度用要因データ受付部１８によって行うことができる。この実施形態では、３０箇所の評価対象地点の危険度用要因データが受け付けられる。評価対象地点はサンプリング地点と同じ市町村、同じ市町村内の同じ地区などのように、地理的に近い位置にある方が好ましい。
【００７９】
図８は、危険度を評価する対象となる評価対象地点３０箇所における各種説明変数Ｘ１〜Ｘ５を数値化した表を示す。
【００８０】
図８のＸ１〜Ｘ５の数値１〜３は、図５及び図６の数値と同じ意味である。例えば、評価対象地点Ｎｏ．１では、Ｘ１〜Ｘ４までに「１」が入り、Ｘ５だけが「２」となっている。これは、当該Ｎｏ．１の地点では、空洞が無く、埋め戻し土が砂礫土であり、地下水が無く、経過年数が２０年未満であり、土被りが１ｍ以上２ｍ未満であることを意味している。他の２９箇所も、表中の数字に基づき同様に解釈される。
【００８１】
ここで重要なことは、図８における数値１〜３は、図５および図６と同様、各説明変数を単に種類別に分けるためのものに過ぎず、その数値の絶対値自体に意味を有していないことである。したがって、数値１，２，３に代えて、アルファベットａ，ｂ，ｃを用いても良い。また、図８の表中の数字１〜３は、そのまま特定判定式に代入されるわけではないということも重要である。
【００８２】
ステップＳ５００は、危険度用要因データとして、（ｘ１１，ｘ１２，ｘ１３）、（ｘ２１，ｘ２２）、（ｘ３１，ｘ３２，ｘ３３）、（ｘ４１，ｘ４２，ｘ４３）、（ｘ５１，ｘ５２，ｘ５３）を受け付けるステップである。例えば、図８に示す評価対象地点Ｎｏ．１では、（１，０，０）、（１，０）、（１，０，０）、（１，０，０）、（０，１，０）というデータが危険度用要因データ受付部１８に受け付けられる。同様に、例えば、図８に示す評価対象地点Ｎｏ．７では、（１，０，０）、（０，１）、（０，１，０）、（０，１，０）、（０，０，１）という危険度用要因データが危険度用要因データ受付部１８に受け付けられる。かかるデータの受付は、他のサンプリング地点２８箇所に対しても同様に行われる。
【００８３】
（６）第二代入ステップ（Ｓ６００）
このステップは、特定判定式に危険度用要因データを代入するステップである。このステップは、装置１の第二代入部１９によって行うことができる。このステップは、特定判定式（７Ｃ参照）に、上記危険度用要因データ、例えば評価対象地点Ｎｏ．１の場合には、（１，０，０）、（１，０）、（１，０，０）、（１，０，０）、（０，１，０）というデータを代入するステップである。このステップでは、他の２９箇所の評価対象地点についても同様の代入が行われる。
【００８４】
（７）判定値決定ステップ（Ｓ７００）
このステップは、特定判定式を用いた演算によって各評価対象地点における陥没の危険度に基づく判定値を決定するステップである。このステップは、装置１の判定値決定部２０によって行うことができる。この演算の結果、特定判定式のＹ（危険度を意味する判定値）が評価対象地点ごとに求められる。
【００８５】
（８）マップ表示ステップ（ステップＳ８００）
このステップは、マップ上において各評価対象地点における陥没の危険度を示す判定値に基づく色別若しくは濃淡別の表示を行うステップである。このステップは、装置１のマップ表示部２３によって行うことができる。
【００８６】
図９は、評価対象地点を含むエリアのマップ（９Ａ）および当該マップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップ（９Ｂ）をそれぞれ示す。
【００８７】
（９Ａ）に示すように、マップ上には、１〜３０までの符号を付けた評価対象地点が明示されている。（９Ｂ）のマップは、（９Ａ）に示すマップ上の各評価対象地点を中心とした単位ブロック（例えば、左右５０ｍの長さ、半径５０ｍの範囲等任意に決められる）に、Ｓ７００にて求められた判定値（危険度といっても良い）とその判定値に基づく色とを表示したものである。（９Ｂ）のマップは、危険度評価マップと称しても良い。危険度評価マップ内の３０箇所の数値は、道路陥没の危険性を意味しており、数値が小さいほど陥没の危険度が高い。陥没の危険度の高いブロックは、例えば濃い赤色で示し、危険度が低くなるに従い薄い赤色、オレンジ色、黄色、薄い青色、濃い青色と色を変えて表示するのが好ましい。また、カラーを使用せず、モノクロの濃淡で危険度を表示しても良い。（９Ｂ）の危険度評価マップは、モノクロの濃淡で危険度を視覚的に表した例であり、黒色に近いほど危険度を高くしている。なお、危険度評価マップは、判定値のみ、色若しくはモノクロの濃淡のみ、判定値と色若しくはモノクロの濃淡との組み合わせのいずれで表示されても良い。
【００８８】
なお、図４のフローにおいて、ステップＳ１００に先立ち、道路陥没要因を、図７（７Ｂ）に示す数値に変換して、判定式用要因データ受付部１０に当該数値のデータを送信する第一陥没要因数値変換ステップ（ステップＳ５０）を行っても良い。このステップは、第一陥没要因数値変換部３０が第一記憶部３１のデータテーブルを参照して実行するステップである。また、ステップＳ５００に先立ち、道路陥没要因を数値に変換して、危険度用要因データ受付部１８に当該数値のデータを送信する第二陥没要因数値変換ステップ（ステップＳ４５０）を行っても良い。このステップは、第二陥没要因数値変換部４０が第二記憶部４１のデータテーブルを参照して実行するステップである。
【００８９】
上記の道路陥没危険度の評価は、道路陥没の要因を５つとしたときのものである。次に、道路陥没の要因を２つに絞ったときの評価について、図１０を参照しながら説明する。
【００９０】
図１０は、特定判定式を説明するための図（１０Ａ）、閾値を説明するための図（１０Ｂ，１０Ｃ）およびマップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップ（１０Ｄ）をそれぞれ示す。
【００９１】
一般判定式の説明変数はできるだけ少ない方がデータ収集などの手間が省けて都合が良い。ただし、判定のための精度は確保されなければならない。ここで、道路陥没の要因となる説明変数を５つとした前述の分析例を踏まえ、説明変数を２つに絞り込んだ場合の例について説明する。なお、説明変数の数が異なっても、装置１内の構成および評価方法のフローについては、前述の例と共通する。
【００９２】
この絞り込みでは、判定結果に影響する度合いの大きな説明変数（レンジの大きな要因）は、優先して残し、それ以外の説明変数を捨象するものとする。ここで、レンジとは、説明変数Ｘｉのカテゴリー数量の有する数値幅のことであり、Ｙへの影響の度合いを示す。前述の例では、空洞の存在（Ｘ１）、経過年数（Ｘ４）および地下水の状況（Ｘ３）の３種の道路陥没要因のレンジがこの順に大きく、他はこれらに比べて小さい。そこで、レンジの大きな方から２要因を選定し、Ｘ１とＸ４を説明変数として採用する。２要因に数量化理論ＩＩ類分析を適用して演算を行うと、（１０Ａ）の特定判定式（式２）が得られる。
【００９３】
（１０Ｂ）の表は、判定値（サンプルスコア）の分布を示す。判定値が小さくなるほど陥没の危険度は高くなることは前述の結果と同様である。この事例では、判定値が−０．２以下（ＮＯ．７）になると１００％道路陥没を起こし、判定値を０以下（ＮＯ．８）とすると１４件中６件の誤判別（陥没無し）を含む結果となる。このため、閾値は−０．２ということになる。この場合、判別的中率は、９４％である。この結果から、陥没要因を２つに絞った場合でも、陥没要因の選択次第で、十分に高い評価を行うことが可能であると考えられる。
【００９４】
（１０Ａ）の特定判定式に、図８に示す表中のＸ１およびＸ４の各データを代入して、各評価対象地点の陥没危険度の判定を行い、続いてマップ上に判定値とそれに基づく濃淡の表示を行った結果、（１０Ｄ）に示す危険度評価マップが得られる。このマップにおいても、図９（９Ｂ）の危険度評価マップと同様、数値が小さいほど陥没の危険度が高くなる。なお、評価対象地点Ｎｏ．１〜３０以外の「境界部」や「交差点部」の数値は、表記上、（９Ｂ）と同様の値としている。（１０Ｄ）より、評価対象地点Ｎｏ．１３とＮｏ．１５の各地点で陥没が発生する可能性が高く、（９Ｂ）の危険度評価マップと同様の結果が得られている。他の評価対象地点については、陥没要因を絞り込んだことから、判定値の差異（濃淡差）が小さくなっている。また、評価対象地点Ｎｏ．１０とＮｏ．１６は、判定値がマイナスから０またはプラスに変化している。これらは、陥没要因を絞り込んだ特定判定式を用いた影響であると考えられる。ただし、相対的に危険度の高い場所であることは読み取ることができる。
【００９５】
次に、道路陥没の要因を１１個としたときの評価について説明する。
【００９６】
図１１および図１２は、判定式作成用の地点１００箇所における各種説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を数値化した表をそれぞれ示す。図１１は、１〜５０番目の各地点のデータを、図１２は、５１〜１００番目の各地点のデータをそれぞれ示す。なお、ＹおよびＸ１〜Ｘ５は、図５および図６に示すとおりである。図１３は、特定判定式を説明するための図（１３Ａ）、閾値を説明するための図（１３Ｂ，１３Ｃ）および道路陥没要因１１個について（１３Ａ）の式３のレンジの大きさを比較した図（１３Ｄ）をそれぞれ示す。
【００９７】
判定式の説明変数として、目的変数（Ｙ）に対して説明力の高いものを選定すれば式の説明力は高くなるが、単に項目数が多ければ良いというものではない。相対的に説明力の低い要因を多く取り込んでも、判定精度を向上するための寄与は小さいものとなり、データ入手の困難さが増すこととなる。さらに、変数を多くすると、同定された判定式の係数が実際の影響内容を適切に記述していない係数符号となる場合もあるため注意が必要である。従って、図２に挙げた１１個の陥没要因から、対象とする都市の道路特性、下水道管路特性などを考慮して適切な説明変数を選定する必要がある。ここでは、候補として挙げた１１個の陥没要因を全て取り込んだ場合の計算例について説明する。図１１および図１２に示す追加データは、管路の部位（Ｘ６）、管種（Ｘ７）、下水管破損状況（Ｘ８）、交通振動（Ｘ９）、夏期気温（Ｘ１０）および活断層ハザード（Ｘ１１）に関するデータである。
【００９８】
図１１および図１２の表において、管路の部位（Ｘ６）に関しては、「１」は取付管を意味し、「２」は本管を意味し、「３」はその他を意味する。管種（Ｘ７）に関しては、「１」は陶管を意味し、「２」は鉄筋コンクリートを意味し、「３」はその他を意味する。下水管破損状況（Ｘ８）に関しては、「１」はありを意味し、「２」は無しを意味する。交通振動（Ｘ９）に関しては、「１」は所定基準より多いことを意味し、「２」は所定基準以下を意味する。夏期気温（Ｘ１０）に関しては、「１」は所定気温より高いことを意味し、「２」は所定気温以下であることを意味する。活断層ハザード（Ｘ１１）に関しては、「１」はありを意味し、「２」は無しを意味する。これらの数値１〜３は、各説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を単に種類別に分けるためのものに過ぎず、その数値の絶対値自体に意味を有していない。したがって、数値１，２，３に代えて、アルファベットａ，ｂ，ｃを用いても良い。また、図１１および図１２の表中の数字１〜３は、そのまま一般判定式に代入されるわけではない。この点については、ＹおよびＸ１〜Ｘ５に関して前述したとおりである。
【００９９】
判定式用要因データ受付部１０は受け付けるデータは、地下の空洞の存在、埋戻し土の種類、地下水の状況、管路布設経過年数、管路上の土被り厚に加え、管路の部位、管種、管路の破損状況、交通振動、夏期気温および活断層ハザードに関するデータである。かかるデータ（判定式用要因データ）は、図７（７Ｂ）を参照しながら説明したように、要因ごとに数値化されたデータであり、該当する場合には「１」であり、該当しない場合には「０」となるデータを称する。
【０１００】
判定式用要因データ受付部１０において１１種類の要因に関する数値データを受け付けた後、装置１内の各構成部１１〜２３は、前述と同様、図４のフローにて各処理を行う。特定判定式決定部１４の処理の結果、（１３Ａ）に示す式３が決定される。（１３Ｂ，１３Ｃ）の判定値（サンプルスコア）の分布において、判定値が小さくなるほど道路陥没の危険度は高くなることは、前述と同様である。この例でも、閾値はー０．２である。１１個の陥没要因を用いると、判別的中率は約９７％となった。的中率は、陥没要因が２つあるいは５つの場合（いずれも９４％）に比べて高くなっていることがわかる。なお、経過年数（Ｘ４）など一部の説明変数のカテゴリー数量で、実際の影響内容を適切に記述していない結果が表れている（例えば、Ｘ４では老朽化度が低い新しい管でもマイナスのカテゴリー数量が生じている）。
【０１０１】
（１３Ｄ）の図によれば、空洞の存在（Ｘ１）、経過年数（Ｘ４）および地下水の状況（Ｘ３）が上位にあることがわかる。このことから、これら３種類の要因が道路陥没の危険度を評価する上で考慮されるのが好ましいと考えられる。
【０１０２】
図１４は、危険度を評価する対象となる評価対象地点３０箇所における各種説明変数Ｘ６〜Ｘ１１を数値化した表を示す。説明変数Ｘ１〜Ｘ５については、図８に示すとおりである。図１５は、マップ上に各地点を含む単位ブロックを色分け若しくは濃淡分けで表示した危険度評価マップを示す。
【０１０３】
図４のフロー中のステップＳ５００（変形例としては、ステップＳ４５０）以降の処理を行うと、図１５のマップが表示される。マップ内の各ブロックの危険度および色若しくは濃淡は、図９（９Ｂ）あるいは図１０（１０Ｄ）のそれらと一致はしないが、類似したマップが得られることがわかる。
【０１０４】
上述のようなこの実施形態に係る道路陥没危険度評価方法は、詳細には、道路陥没の危険度を評価するための装置１を用いて道路陥没の危険度を評価する方法であって、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付ステップと、
特定判定式の元になる式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された一般判定式に、カテゴリー変数により構成される判定式用要因データを代入する第一代入ステップ（Ｓ２００）と、
判定式用要因データを一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した特定判定式を決定する特定判定式決定ステップ（Ｓ３００）と、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付ステップ（Ｓ５００）と、
特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された特定判定式に、評価対象地点においてカテゴリー変数により構成される危険度用要因データを代入する第二代入ステップ（Ｓ６００）と、
第二代入ステップの処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定ステップ（Ｓ７００）と、
を含む。
【０１０５】
＜３．道路陥没危険度評価用コンピュータプログラム＞
【０１０６】
道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、コンピュータにインストールされて、該コンピュータを、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置１として機能させるコンピュータプログラムである。道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、装置１に代表されるコンピュータを、判定式用要因データ受付部１０、第一代入部１３、特定判定式決定部１４、危険度用要因データ受付部１８、第二代入部１９および判定値決定部２０として機能させるものである。また、道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、装置１に代表されるコンピュータを、一般判定式読出部１２、閾値決定部１５、特定判定式読出部１７、マップ情報読出部２２、第一陥没要因数値変換部３０および第二陥没要因数値変換部４０の少なくともいずれか１つとして機能させるものであるのが好ましい。
【０１０７】
道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、装置１に代表されるコンピュータをして、判定式用要因データ受付ステップ（Ｓ１００）、第一代入ステップ（Ｓ２００）、特定判定式決定ステップ（Ｓ３００）、危険度用要因データ受付ステップ（Ｓ５００）、第二代入ステップ（Ｓ６００）および判定値決定ステップ（Ｓ７００）を実行させるものである。また、道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、装置１に代表されるコンピュータをして、第一陥没要因数値変換ステップ（Ｓ５０）、一般判定式読出ステップ（ここではＳ１５０とする）、閾値決定ステップ（Ｓ４００）、第二陥没要因数値変換ステップ（Ｓ４５０）、特定判定式読出ステップ（ここではＳ５５０とする）、マップ情報読出ステップ（ここではＳ７５０とする）およびマップ表示ステップ（Ｓ８００）の少なくともいずれか１つのステップを実行させるものであるのが好ましい。
【０１０８】
また、道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、装置１と物理的に分離される別のコンピュータ（サーバとする）から装置１内のメモリにインストールされてから実行され、あるいは情報記録媒体（例えば、コンパクトディスク、携帯型フラッシュメモリ、ＦＤ、ＭＤ等）に一旦格納され当該情報記録媒体を装置１に挿入若しくは接続することを通じて装置１内のメモリにインストールされてから実行され若しくはインストールされずにそのまま読み出されて実行されても良い。上記情報記録媒体は、非一時的な有形の記録媒体を意味する。道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、１つのプログラムの形態あるいは２以上のプログラムの形態であっても良い。道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムを格納した情報記録媒体も同様に、１あるいは２以上であっても良い。
【０１０９】
この実施形態に係る道路陥没危険度評価用コンピュータプログラムは、詳細には、コンピュータにインストールされて、該コンピュータを、道路陥没の危険度を評価するための道路陥没危険度評価装置１として機能させるコンピュータプログラムであって、
該コンピュータを、
道路陥没の危険度を判定するための式であって道路陥没の要因と危険度との関数式としての特定判定式を決定するために必要なデータであって、特定判定式作成用にサンプリングされた複数のサンプリング地点における道路陥没の要因を定量化した判定式用要因データを受け付ける判定式用要因データ受付手段（判定式用要因データ受付部１０に相当）、
特定判定式の元になる式（Ａ）に示す一般判定式｛Ｙは道路の陥没の有無を示す外的基準を、Ｘ１〜Ｘｎ：Ｘｉは道路陥没の要因となる説明変数を、Ａ１〜ＡｎはそれぞれＸ１〜Ｘｎに乗じる係数を、ｎはｉ番目の説明変数Ｘｉの数であって１以上の整数を、ｘｉｊはＸｉのｊ番目のカテゴリー変数を、ａｉｊはｘｉｊのカテゴリー係数を、ｍｉはＸｉのカテゴリー数を、それぞれ示す。｝を記憶する一般判定式記憶手段から読み出された一般判定式に、カテゴリー変数により構成される判定式用要因データを代入する第一代入手段（第一代入部１３に相当）、
判定式用要因データを一般判定式に代入して数量化理論ＩＩ類分析により２群の群間変動を全変動に対して相対的に最大にするように演算を実行して、カテゴリー係数（ａｉｊ）を特定した特定判定式を決定する特定判定式決定手段（特定判定式決定部１４に相当）、
評価対象となる複数の評価対象地点における道路陥没の要因を定量化した危険度用要因データを受け付ける危険度用要因データ受付手段（危険度用要因データ受付部１８に相当）、
特定判定式を記憶する特定判定式記憶手段から読み出された特定判定式に、評価対象地点においてカテゴリー変数により構成される危険度用要因データを代入する第二代入手段（第二代入部１９に相当）、および
第二代入手段の処理に基づき演算を行い、各評価対象地点における陥没の危険度を数値化した判定値を決定する判定値決定手段（判定値決定部２０に相当）として機能させる。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明は、道路陥没の危険性を予想する技術や産業に利用できる。
【図１】
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【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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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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