(57)【要約】【課題】  自然災害発生の危険度を評価する方法に関し、汎用性が高く、明快、且つ客観的な評価ルールを容易に設定できる防災事業計画支援方法とそのシステムを提供する。【解決手段】  自然災害発生の危険度に係わる複数の要因の属性値と前記自然災害発生・非発生の実績情報を読み取り可能に格納する工程Ｓ１と、複数の要因とこの複数の要因に係るカテゴリー区間によって形成されるモデルを選択する工程Ｓ２と、複数の要因の中から自然災害の危険度に関する重要要因を抽出する工程Ｓ４と、抽出された重要要因に基づく第1のルールを抽出する工程Ｓ６と、この第１ルールを拡大した拡大ルールを抽出する工程Ｓ９と、この拡大ルール同士を組合わせた組合せルールを抽出する工程Ｓ１２を有する。【選択図】  図３
2004280773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが各工程を実行しながら複数の箇所の自然災害発生・非発生の実績情報を解析して自然災害発生の危険度を評価し防災事業の計画立案を支援する方法において、前記自然災害発生の危険度に係わる複数の要因の属性値と前記自然災害発生・非発生の実績情報をデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、前記自然災害発生の危険度に係わる複数の要因とこの複数の要因に係るカテゴリー区間によって形成されるモデルをモデル格納部から選択する工程と、このモデルに含まれる複数の要因を組み合せて整合度を解析し、該整合度と情報入力部により入力された該整合度に対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該整合度に対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較しこの要求水準を満足する重要要因の組合せを前記モデル格納部から選択されたモデルに含まれる複数の要因の中からモデル抽出部により抽出する工程（以下、本工程を重要要因選択工程という。）と、この重要要因選択工程において選択された重要要因の組合せとこの重要要因の組合せに係るカテゴリー区間によって形成されるルールにおける前記属性値と前記自然災害の発生・非発生の実績情報を前記データ格納部から前記データ抽出部により読み出して確信度及びサポートを解析し、該確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準を前記データ抽出部により読み出して比較しこれらの要求水準のいずれか一方を満足するルールを抽出する工程（以下、本工程を第１のルール抽出工程という。）と、この第１のルール抽出工程において抽出されたルール（以下、第１のルール抽出工程において抽出されたルールを第１のルールという。）に対して、前記重要要因の組合せにおいて、前記属性値が大きいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、前記自然災害の発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、又は、前記自然災害の非発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、あるいは、前記重要要因の組合せにおいて、前記属性値が小さいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、前記自然災害の発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、又は、前記自然災害の非発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、第１のルールのカテゴリー区間を拡大し（以下、拡大された第１のルールを拡大ルールという。）、前記重要要因の組合せと前記拡大されたカテゴリー区間によって形成される拡大ルールにおける前記属性値と前記自然災害の発生・非発生の実績情報を前記データ格納部から前記データ抽出部により読み出して前記確信度及びサポートを解析し、該確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を前記データ抽出部より読み出して比較し両方の前記要求水準を満足する拡大ルールを抽出する工程（以下、本工程を第２のルール抽出工程という。）と、前記第２のルール抽出工程において抽出された拡大ルールに関して解析された前記確信度とサポート及びこれらと前記要求水準とを比較した結果を出力する工程とを有することを特徴とする防災事業計画支援方法。
【請求項２】
前記箇所は斜面或いは渓流であり、前記自然災害は土砂災害であることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記重要要因選択工程は、前記データ格納部に格納された前記自然災害発生の危険度に係る複数の要因を前記データ抽出部により読み出して、決定属性値の異なる矛盾データの割合が所定の上限値以下である領域を整合領域とし、この整合領域内のデータ数の全データ数に対する比率として定義される整合度を指標として、少なくとも一組の該整合度が高い重要要因の組合せを抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれか１に記載の防災事業計画支援方法。
【請求項４】
前記データ格納部に格納された前記自然災害発生の危険度に係る複数の要因のうち、危険度に対して物理的な順位を持たない区分に分類された要因の場合には、その要因の分割に於ける各カテゴリー区間の自然災害発生率を算出し、その自然災害発生率の順に、自然災害発生の危険度が大きくなる方向又は小さくなる方向に前記カテゴリー区間を配列することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１に記載の防災事業計画支援方法。
【請求項５】
前記第２のルール抽出工程は、前記第１のルールのカテゴリー区間を拡大し前記確信度及びサポートを解析し該確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を前記データ抽出部により読み出して比較し、前記拡大ルールすべてにおいて前記要求水準の少なくともいずれか一方を満足しない場合には、前記拡大ルールと前記拡大ルールを組み合わせる工程（以下、組み合わせたルールを組合せルールという。）と、この組合せルールについて前記確信度及びサポートを解析し該確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準を前記データ抽出部により読み出して比較し両方の前記要求水準を満足する組合せルールを抽出する工程とを備え、前記組合せルールにおいて前記要求水準の少なくともいずれか一方を満足しない場合には、前記重要要因選択工程へ戻ることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１に記載の防災事業計画支援方法。
【請求項６】
前記第１のルール抽出工程及び前記第２のルール抽出工程は、前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を満足した確信度及びサポートを有する前記第１のルール又は前記拡大ルール又は前記組合せルールのいずれかに含まれる前記要因の属性値を座標空間における距離として評価する工程を有することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１に記載の防災事業計画支援方法。
【請求項７】
情報入力部から入力される自然災害に係る複数の要因に関する属性値と前記自然災害発生・非発生の実績情報を格納するデータ格納部と、前記複数の要因に係る要因情報と前記複数の要因毎のカテゴリー区間に係るカテゴリー情報を格納するモデル格納部と、前記属性値と自然災害発生・非発生の実績情報を前記データ格納部から抽出するデータ抽出部と、前記要因情報とカテゴリー情報を前記モデル格納部から抽出するモデル抽出部と、このモデル抽出部によって抽出された要因情報に含まれる複数の要因の組合せに対して前記属性値と実績情報を使用して整合度を解析し、その整合度と情報入力部により入力された該整合度に対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該整合度に対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較し、所望の整合度要求水準を満足する重要要因を選択する重要要因解析部と、この重要要因解析部で選択された重要要因の組合せとこの重要要因の組合せに係るカテゴリー区間によって複数のルールを設定する第1のルール設定部と、この第１のルール設定部によって設定されたルールに対して、前記重要要因の組合せにおいて、前記属性値が大きいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、前記自然災害の発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、又は、前記自然災害の非発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、あるいは、前記重要要因の組合せにおいて、前記属性値が小さいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、前記自然災害の発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、又は、前記自然災害の非発生の実績情報に関し前記カテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、前記複数のルールのカテゴリー区間を拡大して複数の拡大ルールを設定する拡大ルール設定部と、これらの複数のルール又は拡大ルール毎に前記属性値と前記実績情報を使用して確信度及びサポートを解析する確信度・サポート解析部と、解析結果を出力する情報出力部とを有し、前記第１のルール設定部は、前記確信度・サポート解析部で解析された前記確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を前記データ抽出部より読み出して比較し前記要求水準のいずれか一方を満足するルールを第１のルールとして設定し、前記拡大ルール設定部は、前記確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を前記データ抽出部より読み出して比較し前記要求水準の両方を満足するルールを拡大ルールとして設定することを特徴とする防災事業計画支援システム。
【請求項８】
前記複数の拡大ルールのうち少なくとも２を組み合わせた組合せルールを設定する組合せルール設定部を備え、この組合せルール設定部は、前記確信度・サポート解析部で解析された前記確信度及びサポートと前記情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又は前記データ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する前記要求水準を前記データ抽出部より読み出して比較し前記要求水準の両方を満足するルールを組合せルールとして設定することを特徴とする請求項７記載の防災事業計画支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の箇所の自然災害発生・非発生の実績情報を解析し自然災害発生の危険度を評価するためのルールを設定し、自然災害発生・非発生を評価しその評価に基づいて防災事業計画の立案などを支援する防災事業計画支援方法とそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
豪雨や地震、火山活動等による自然災害は、毎年、我が国に甚大な被害を与えている。例えば、土砂災害は、我が国の国土の約７割が山地で地質的にも脆弱な地域が多く、急峻な地形が多い等の地理的条件や、都市化の進展による山麓部の土砂災害危険地域への人口増加等の社会的条件、更には台風や梅雨等の集中豪雨に見舞われ易いといった気象的条件により、我が国における宿命的な自然災害の一つとなっており、毎年、全国各地で多数発生し、尊い人命が失われ、貴重な財産が破壊されているが、かかる土砂災害の危険箇所（土石流危険渓流、急傾斜地崩壊危険箇所、地すべり危険箇所）は、全国で約18万箇所と多く、ハード面の対策による整備率は25％台と低いのが現状である。
【０００３】
かかる状況に対し、これだけ多くの危険箇所全てにハード面の対策を実施するには、予算的、時間的な制約もあることから、ソフト面における対策によりハ−ド面の対策の遅れをカバーする必要性が認識されてきており、又、限られた予算を最も効果的に利用するために、土砂災害発生の危険度の高い箇所の防災事業計画を優先的に施工することができる、明快、且つ客観的な施工の優先順位付けを容易に行うことができる方法が求められている。
【０００４】
ソフト面の対策の目的は、土砂災害から人命を守り、更には財産の破壊を最小限に留めるハード対策を支援することにあり、ソフト面の対策には、警報の発令や避難の指示、被害状況に応じた応急対応や二次災害の防止対応の支援などを的確かつ迅速に行う機能が必要であり、また、種々の防災情報の収集・整理・伝達を如何に迅速に行うかが求められる。特に、的確な警報の発令や避難の指示は重要であり、これらは、降雨要因として短期降雨指標と長期降雨指標を用いて設定された警戒や避難の基準雨量線に基づき行われるが、複数の斜面或いは複数の渓流を含む地域全体で一つの基準雨量線を用いている場合が多く、また、直線で近似した基準雨量線が殆どである（例えば、非特許文献１）。即ち、従来の多くの基準雨量線では、斜面毎或いは渓流毎に異なる地形要因による土砂災害発生の危険度は考慮されず、また、複雑な自然現象を直線近似で表現していることから、その精度については課題が残されていた。
【０００５】
このため、本発明者らは、警戒避難を支援する警戒避難支援システムの構築を目指し、鋭意研究を重ねてきた。即ち、例えば、降雨要因として短期降雨指標と長期降雨指標を用い、渓流要因として最急渓床勾配や降雨集中度など、土石流危険渓流毎の地形特性を考慮した警戒基準雨量線、避難基準雨量線、及び発生限界雨量線を設定する方法を提案し（非特許文献２）、文字や数字、画像などを地図と結び付けてコンピュータ上でさまざまな情報を検索、結合、分析することができ、その結果を地図に表現する機能を有する地理情報システム（GIS）を用い、渓流毎の土石流発生危険度判定結果の色表示、渓流毎の警戒避難基準雨量線及び発生限界雨量線の表示、雨量観測所毎のスネーク曲線の表示、避難場所情報の表示、被害想定の表示、被害情報の入力と集計、予測雨量に対する予測土石流発生危険度判定結果の表示の機能を有する土石流警戒避難支援システムを提案した（非特許文献３）。また、斜面毎の線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案し（非特許文献４）、更に、非線形判別に優れたRBFネットワークを用い、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層との結線の重みを決定することにより、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案した（非特許文献５）。
【０００６】
本発明者らは又、RBFネットワークを用いて、斜面要因又は渓流要因を考慮した非線形の土砂災害の発生限界雨量線、避難基準雨量線及び警戒基準雨量線を設定する方法を提案した（例えば、非特許文献６）。この方法によれば、精度の高い非線形、且つ個別の土砂災害の発生限界雨量線、避難基準雨量線及び警戒基準雨量線を設定することができる。本発明者らは更に、DEAを用いた非線形の土砂災害の発生限界雨量線、避難基準雨量線及び警戒基準雨量線を設定する方法を提案した（例えば、非特許文献７）。
【０００７】
一方、防災事業計画の優先順位付けの方法に関しては、土砂災害発生の可能性の大きさに関する要因としての土砂災害発生危険度、土砂災害発生時の損害の大きさに関する要因としての保全人家戸数等、更には、その必要とする防災事業の費用など、様々な要因が関係することもあり、その優先順位付けの方法は、未だ十分には確立されたと言える状況にない。特にその重要な要因であり、自然現象として、明快、且つ客観的に評価すべき土砂災害発生の危険度でさえ、様々な要因が絡み合い、未だ満足できる評価方法が確立されていない。
【０００８】
この土砂災害発生危険度の評価方法に関し、本発明者らは、上述の警戒避難を支援する警戒避難支援システムの構築を目指した研究の中で、斜面毎或いは渓流毎の地形要因を考慮した個別の警戒基準雨量線や、避難基準雨量線、発生限界雨量線を設定するために、地形要因を考慮した土砂災害発生の危険度を評価する方法を提案した。即ち、例えば、地形要因と降雨要因を説明変数とし、土砂災害の発生・非発生を目的変数として、統計的手法の一種である重判別分析を用いる方法を提案した（非特許文献２、非特許文献４）。この方法は、解析が複雑であると共に直感的に分かり難く、又、重判別分析は、互いに相関を持っている説明要因の場合、精度の高い警戒基準雨量線や、避難基準雨量線、発生限界雨量線を作ることが難しいという問題があった。本発明者らは又、斜面要因毎にカテゴリー別のがけ崩れ発生率を算出し、その発生率を当該斜面要因・当該カテゴリーの設定点数とし、このようにして設定した斜面要因毎の得点を加算することにより個別斜面の危険度を点数制により評価する方法を提案した（非特許文献６）。この方法は、非常に簡易であり、経験的な判断を必要とせず、更には、斜面要因間のウエイトを自動的に調整できるものであり、実際の崩壊現象（危険度との関係においての、崩壊確率、或いは崩壊傾向）を非常に良く再現できる方法である。
【０００９】
しかしながら、この方法は、先ず地形要因毎に評価し、その地形要因毎の評価点を加算して総合評価する方法であって、複雑に絡み合う地形要因間の関係を必ずしも明確に反映するとは言えず、満足できるものではなかった。このため、本発明者らは更に、ラフ集合を用いて、要因相互の複雑な因果関係を見出し、土砂災害発生危険度を評価する方法を提案した。即ち、先ず、重要な要因をラフ集合により抽出する方法として、要因毎の評価値（例えば、要因が勾配の場合、10°、20°、30°、40°・・・といった計測値を示す）を、該要因毎に複数のカテゴリー区間（要因が勾配の場合、10°〜20°、20°〜30°、30°〜40°の範囲を示す、又、渓流方位のようにもともと物理的な順位を持たない東、西、南、北等もこれに該当する）に分割したカテゴリー区間名（カテゴリー区間のそれぞれに充てた通し番号を示す）を属性値として置き換え、土砂災害発生・非発生の実績を決定属性値（例えば、自然災害発生の場合を1、非発生の場合を0とした値を示す）として個別のデータを分類し、決定属性値の異なる矛盾データを有する領域を矛盾領域、他を整合領域として、整合度（＝整合領域内データ数／全データ数）を指標としてその要求水準を設定し、要求水準を達成する最小必要要因数を求めることにより、その要求水準を達成する要因の組合せを、要求水準を達成する重要要因の組合せとして抽出する方法を提案した（例えば、非特許文献８）。
【００１０】
この論文には、解析例として、全要因（20）を用いた場合は整合度99.65％、要求水準80％とした場合、最小必要要因数５、内最大の整合度82.70％が得られ、この重要５地形要因と２つの降雨要因（時間雨量、累積雨量）から、降雨２要因を含む５要因が抽出され、その整合度は92.98％が得られたことが示されている。また、領域を整合と見做す当該領域内の矛盾データの上限比率として定義されるエラーレベルを用いることにより、補足率を上げることができることが示されている。
【００１１】
続いて、本発明者らは、この重要要因の組合せを用いて、土砂災害発生・非発生を評価するルールをラフ集合(Rough Sets)、即ち、各データを上述の属性値と決定属性値との関係で表した決定表を用い、ルール領域内の整合データの割合を示す確信度（＝ルール領域内適合データ数／ルール領域内全データ数）を精度の指標とし、サポート（＝ルール領域内全データ数／全データ数）を汎用性の指標として、ラフ集合により決定表から土砂災害発生・非発生の決定属性値を確定するルールを抽出する方法を提案した。しかしながら、この方法は、抽出されるルールが非常に多く、例えば、その論文に記載された例では、発生データ213に対し136、非発生データ1,022に対し250のルールが抽出され、著しく汎用性が低い（サポートが小さい）という問題があった。
【００１２】
なお、ラフ集合を用いてルールを抽出する他の従来技術としては、例えば、ユニバーサル圧延機を用いた多段圧延で目標寸法を実現すべくロール隙設定範囲を、ラフ集合により、複数の圧延実績に基づいて抽出する特許文献１が挙げられ、この明細書には、ラフ集合により決定表からルールを抽出する実施の形態が詳細に開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２８２９１３号公報
【非特許文献１】建設省土木研究所：土石流の警戒・避難基準雨量の設定に関する研究（III）、土木研究所資料  第2548号、1988年3月
【非特許文献２】高橋透  他５名：地形特性を考慮した土石流警戒避難基準雨量線の設定、砂防学会誌、Vol.53, No.1, p.35-46, 2000
【非特許文献３】瀬尾克美  他４名：GISを用いた土石流警戒避難支援システムの構築〜山口県大島郡におけるモデルの開発〜、砂防学会誌、Vol.53, No.4, p.30-37, 2000
【非特許文献４】倉本和正  他５名：急傾斜地における斜面要因を考慮したがけ崩れ発生限界雨量線の設定手法に関する研究、土木学会論文集、No.658/VI-48, pp.207-220, 2000.9
【非特許文献５】倉本和正  他５名：RBFネットワークを用いた非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研究、土木学会論文集、No.672/VI-50, pp.117-132, 2001.3
【非特許文献６】倉本和正  他５名：斜面要因を考慮した斜面毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定方法とその崩壊予測精度、土木学会論文集、No.707/VI-55, pp.67-81, 2002.6
【非特許文献７】佐藤丈晴  他４名：DEAを用いたがけ崩れにおける警戒避難基準雨量の設定，土木学会論文集、No.707/VI-55, pp.153-163, 2002.6
【非特許文献８】榊原弘之  他５名：ラフ集合を用いたデータマイニングによるがけ崩れ発生要因の抽出に関する研究、土木学会論文集、No.658/VI-48, pp.221-229, 2000.9
【非特許文献９】岡本正男  他４名：ラフ集合を用いたデータマイニングによる土砂移動現象の重要要因及びルール抽出に関する研究、砂防学会誌、Vol.54, No.6, p.4-15, 2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前述のとおり従来技術においては、複雑に絡み合う地形要因間の関係を必ずしも明確に反映するとは言えず、各々の要因の相関の度合いなども考慮されることなく評価されてしまい、評価の客観性に欠ける可能性があるという課題があった。
また、得られるルールの数が非常に多く、サポートが非常に小さくなるため評価の汎用性に欠ける可能性があるという課題があった。
本発明は、前述の状況に鑑み、汎用性が高く、明快、且つ客観的な評価ルールを容易に設定できると同時に効率的な防災事業計画を立案などすることができる防災事業計画支援方法その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】
【００１４】
上記の目的を達成するため、本発明者は鋭意研究を重ねた結果、例えば、前述の本発明者らが提案したラフ集合を用いた方法により抽出したルールを第１のルールとし、この第１のルールは著しく汎用性が低い（サポートが小さい）ことに鑑み、本発明では更に、第１のルールのカテゴリー区間で規定されるルール領域を拡大した第２のルールを求め、この第２のルールを土砂災害発生の危険度を評価するルールとすることにより上記の目的を達成できることを見出し、更に、その好適な実施の形態を見出し、本発明を完成するに至ったものである。
【００１５】
即ち、請求項１記載の発明は、コンピュータが各工程を実行しながら複数の箇所の自然災害発生・非発生の実績情報を解析して自然災害発生の危険度を評価し防災事業の計画立案を支援する方法において、自然災害発生の危険度に係わる複数の要因の属性値と自然災害発生・非発生の実績情報をデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、自然災害発生の危険度に係わる複数の要因とこの複数の要因に係るカテゴリー区間によって形成されるモデルをモデル格納部から選択する工程と、このモデルに含まれる複数の要因を組み合せて整合度を解析し、該整合度と情報入力部により入力された該整合度に対する要求水準又はデータ格納部に格納された該整合度に対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較しこの要求水準を満足する重要要因の組合せをモデル格納部から選択されたモデルに含まれる複数の要因の中からモデル抽出部により抽出する工程（以下、本工程を重要要因選択工程という。）と、この重要要因選択工程において選択された重要要因の組合せとこの重要要因の組合せに係るカテゴリー区間によって形成されるルールにおける属性値と自然災害の発生・非発生の実績情報をデータ格納部からデータ抽出部により読み出して確信度及びサポートを解析し、該確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較しこれらの要求水準のいずれか一方を満足するルールを抽出する工程（第１のルール抽出工程）と、この第１のルール抽出工程において抽出されたルール（第１のルール）に対して、重要要因の組合せにおいて、属性値が大きいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、自然災害の発生の実績情報に関しカテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、又は、自然災害の非発生の実績情報に関しカテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、あるいは、重要要因の組合せにおいて、属性値が小さいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、自然災害の発生の実績情報に関しカテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、又は、自然災害の非発生の実績情報に関しカテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、第１のルールのカテゴリー区間を拡大し（拡大ルール）、重要要因の組合せと拡大されたカテゴリー区間によって形成される拡大ルールにおける属性値と自然災害の発生・非発生の実績情報をデータ格納部からデータ抽出部により読み出して確信度及びサポートを解析し、該確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部より読み出して比較し両方の要求水準を満足する拡大ルールを抽出する工程（第２のルール抽出工程）と、第２のルール抽出工程において抽出された拡大ルールに関して解析された確信度とサポート及びこれらと要求水準とを比較した結果を出力する工程とを有することを特徴とする防災事業計画支援方法である。
【００１６】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載された防災事業計画支援方法において、箇所とは斜面或いは渓流であり、自然災害とは土砂災害であることを特徴とするものである。
【００１７】
請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の防災事業計画支援方法において、重要要因選択工程は、データ格納部に格納された自然災害発生の危険度に係る複数の要因をデータ抽出部により読み出して、決定属性値の異なる矛盾データの割合が所定の上限値以下である領域を整合領域とし、この整合領域内のデータ数の全データ数に対する比率として定義される整合度を指標として、少なくとも一組の該整合度が高い重要要因の組合せを抽出することを特徴とするものである。
【００１８】
請求項４記載の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１に記載された防災事業計画支援方法において、データ格納部に格納された自然災害発生の危険度に係る複数の要因のうち、危険度に対して物理的な順位を持たない区分に分類された要因の場合には、その要因の分割に於ける各カテゴリー区間の自然災害発生率を算出し、その自然災害発生率の順に、自然災害発生の危険度が大きくなる方向又は小さくなる方向にカテゴリー区間を配列することを特徴とするものである。
【００１９】
請求項５の発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１に記載の発明において、第２のルール抽出工程は、第１のルールのカテゴリー区間を拡大し確信度及びサポートを解析し該確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較し、拡大ルールすべてにおいて要求水準の少なくともいずれか一方を満足しない場合には、拡大ルールと拡大ルールを組み合わせる工程（組合せルール）と、この組合せルールについて確信度及びサポートを解析し該確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較し両方の要求水準を満足する組合せルールを抽出する工程とを備え、組合せルールにおいて要求水準の少なくともいずれか一方を満足しない場合には、重要要因選択工程へ戻ることを特徴とするものである。
【００２０】
請求項６の発明は、請求項１乃至請求項５のいずれか１に記載の防災事業計画支援方法において、第１のルール抽出工程及び第２のルール抽出工程は、情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準を満足した確信度及びサポートを有する第１のルール又は拡大ルール又は組合せルールのいずれかに含まれる要因の属性値を座標空間における距離として評価する工程を有することを特徴とするものである。
【００２１】
請求項７記載の発明は、情報入力部から入力される自然災害に係る複数の要因に関する属性値と自然災害発生・非発生の実績情報を格納するデータ格納部と、複数の要因に係る要因情報と複数の要因毎のカテゴリー区間に係るカテゴリー情報を格納するモデル格納部と、属性値と自然災害発生・非発生の実績情報をデータ格納部から抽出するデータ抽出部と、要因情報とカテゴリー情報をモデル格納部から抽出するモデル抽出部と、このモデル抽出部によって抽出された要因情報に含まれる複数の要因の組合せに対して属性値と実績情報を使用して整合度を解析し、その整合度と情報入力部により入力された該整合度に対する要求水準又はデータ格納部に格納された該整合度に対する要求水準をデータ抽出部により読み出して比較し、所望の整合度要求水準を満足する重要要因を選択する重要要因解析部と、この重要要因解析部で選択された重要要因の組合せとこの重要要因の組合せに係るカテゴリー区間によって複数のルールを設定する第1のルール設定部と、この第１のルール設定部によって設定されたルールに対して、重要要因の組合せにおいて、属性値が大きいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、自然災害の発生の実績情報に関しカテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、又は、自然災害の非発生の実績情報に関しカテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、あるいは、重要要因の組合せにおいて、属性値が小さいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合、自然災害の発生の実績情報に関しカテゴリー区間の下限を外して上限値以下として、又は、自然災害の非発生の実績情報に関しカテゴリー区間の上限を外して下限値以上として、複数のルールのカテゴリー区間を拡大して複数の拡大ルールを設定する拡大ルール設定部と、これらの複数のルール又は拡大ルール毎に属性値と実績情報を使用して確信度及びサポートを解析する確信度・サポート解析部と、解析結果を出力する情報出力部とを有し、第１のルール設定部は、確信度・サポート解析部で解析された確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部より読み出して比較し要求水準のいずれか一方を満足するルールを第１のルールとして設定し、拡大ルール設定部は、確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部より読み出して比較し要求水準の両方を満足するルールを拡大ルールとして設定する防災事業計画支援システムである。
【００２２】
請求項８記載の発明は、請求項７に記載の防災事業計画支援システムに、複数の拡大ルールのうち少なくとも２を組み合わせた組合せルールを設定する組合せルール設定部を備え、この組合せルール設定部は、確信度・サポート解析部で解析された確信度及びサポートと情報入力部により入力された該確信度及びサポートに対する要求水準又はデータ格納部に格納された該確信度及びサポートに対する要求水準をデータ抽出部より読み出して比較し要求水準の両方を満足するルールを組合せルールとして設定するものである。
【発明の効果】
【００２３】
以上、詳細に説明したように、本発明は、複数の箇所の自然災害発生危険度に関し、明快、且つ客観的でかつ汎用性に優れる評価ルールを容易に設定できる自然災害発生・非発生の評価ルール設定方法を提供することができる効果がある。又、複数の防災事業計画の施工の優先順位付けに係る複数の箇所の危険度評価に関し、その評価ルールを用いた防災事業計画支援方法、並びにその防災事業計画支援方法を用いた防災事業計画支援システムを提供することができ、これにより汎用性が高く、明快、且つ客観的な評価情報を提供し、複数の防災事業計画の施工の優先順位付けを支援できる効果がある。更に又、警戒警報の発令や避難の指示など警戒避難に係る自然災害発生危険度の評価に関しても利用が可能であり、その評価ルールを用いた警戒避難支援方法やシステムにも応用が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明に係る防災事業計画支援方法及び防災事業計画支援システムの実施の最良の形態について、降雨を誘因とし斜面或いは渓流で発生する土砂災害を例として説明するが、本発明は、これに限定されることなく、地震や火山活動よる災害、或いは河川災害など他の自然災害を対象としても好適に実施することができる。
【００２５】
本発明の実施の最良の形態及び実施例を説明する前に、本願明細書に記載される発明、実施の最良の形態及び実施例の理解を容易にするため、本願明細書中で使用される語の定義を示す。中には従来の技術にて説明したものもあるが、ここでまとめて記載する。
本願明細書でいう「防災事業」とは、直接的に防災のための施設を施工する事業に限らず、斜面或いは渓流の危険性を調査するために行う調査事業など、その施工につき優先順位付けを必要とする全ての防災に係る事業を包含するものである。
また、本願明細書でいう土砂災害発生の危険度に係る「要因」とは、表土の厚さ、地盤の状況、斜面と不連続面の関係、断層の有無、岩石区分等の地形や地質に係る要因、植生、樹木の樹齢、伐採痕の有無、湧水の有無、崩壊履歴の有無等の環境に係る要因、時間雨量、実効雨量、連続雨量等の降雨に係る要因を含み、これらを適宜、本発明の評価ルールを設定するための属性として用いることができる。例えば、所定降雨要因条件下での土砂災害発生・非発生の実績を、降雨要因を除く他の要因を属性として解析した場合には、潜在的な危険度を評価するルールを設定することができ、降雨要因を含み解析した場合には、降雨要因を含む総合的な災害発生の危険度を評価するルールを設定することができる。なお、地形・地質要因と環境要因を含み、誘因である降雨要因との対比で、「地形要因」と総称することがある。
【００２６】
本願明細書でいう「カテゴリー」とは、各要因を評価するための物理量あるいは非物理量に基づいて区分したものをいい、「カテゴリー区間」とは、その区分された範囲をいう。例えば、河川の流域平均勾配という地形要因であれば、「°」という物理量に対して、０°〜１０°をカテゴリー１、１０°〜２０°をカテゴリー２などとし、０°〜１０°の区間自体をカテゴリー区間という。また、渓流方位という地形要因では、「東西南北」という非物理量に対して東をカテゴリー１、西をカテゴリー２などとし、このような場合、カテゴリー区間としてはその一方向をいう。
【００２７】
本願明細書でいう「モデル」とは、要因とその要因に関するカテゴリーを組み合わせたものの集合をいう。例えば、流域平均勾配とカテゴリーの組合せ及び流域面積とそのカテゴリーの組合せなどを集合させた全体をいう。具体的には、後に説明する表４に記載されるように地形要因とそれぞれのカテゴリーの組合せを集合させた全体をいう。
本願明細書でいう「ルール」とは、モデルの中から選択される一部分であり、所定の選択された要因と、その要因に関するカテゴリーの中から１の区間を選択して組み合わせたものをいう。例えば、流域平均勾配と１０°〜２０°というカテゴリー１を組み合わせたものをいうが、必ずしも１の要因と１のカテゴリーを組み合わせたものという意味ではなく、複数の要因、カテゴリーを組み合わせたものであっても１のルールとなることもある。このルールは、１のルールにおいて、カテゴリー区間を拡大することで「拡大ルール」としたり、ルール同士を組み合わせることで「組合せルール」とすることができる。
【００２８】
本願明細書でいう「属性値」とは、各要因における複数のカテゴリー区間名あるいはカテゴリー区間を示す序数、すなわち、カテゴリー１、カテゴリー２などの１又は２のことをいう。また、「決定属性」とは、自然災害などの発生あるいは非発生などを示すものであり、またそれを数値で表現したものを「決定属性値」という。本願明細書では、自然災害の発生を「０」、非発生を「1」として表現している。
【００２９】
また、本願明細書でいう「整合度」とは、重要要因の最適な組合せを抽出する際に用いられる量であり、例えば、ある１の地点での土砂災害を考えると、この地点に関する複数の要因に対してそれぞれ属性値や決定属性値が存在することになる。また、他の多数の地点における状況も考慮すると、ある要因については土砂災害の発生と非常に相関があるものの、ある要因についてはあまり相関がないというような場合も考えられる。そこで、ある要因を削除した際に生じる矛盾データがどれだけ少ないか、言い換えれば整合領域内のデータ数がどれだけ多いかを示す指標を考慮すれば様々な自然災害において、どのような要因の組合せが深くかかわっているかについて把握することができる。すなわち、重要要因の最適組合せを考慮するための指標が整合度であり、（整合領域内のデータ数）／（全データ数）で定義される。
また、本願明細書では、整合度とは少し異なる語として「確信度」という語を使用している。これは、（ルール領域内適合データ数）／（ルール領域内全データ数）で定義される語である。また、「サポート」とは、（ルール領域内全データ数）／（全データ数）で定義される語である。また、適合データとは、ルール領域に含まれるデータの内、そのデータの決定属性値がルールの決定属性値と一致するデータで定義される語である。
【００３０】
本発明は、上述のように、例えば、前述の本発明者らが提案したラフ集合を用いた方法により抽出したルールを第１のルールとし、更に、第１のルールのカテゴリー区間で規定されるルール領域を拡大した第２のルールを求め、この第２のルールを土砂災害発生の危険度を評価するルールとすることを最大の特徴とする。即ち、本発明は、解析するための実績情報として、土砂災害発生の危険度に係る複数の要因毎に複数のカテゴリー区間に分割したカテゴリー区間名を属性値、土砂災害発生・非発生の実績を決定属性値として整理した決定表などを用い、決定表から土砂災害発生・非発生の決定属性値を確定する第１のルールを抽出する工程と、第１のルールのカテゴリー区間で規定されるルール領域を拡大した第２のルールを求める工程とを備え、その第２のルールを土砂災害発生の危険度を評価するルールとしたことを最大の特徴とする。
【００３１】
かかるカテゴリー区間に分割された解析データから抽出されるルールは、一般に、属性値毎に「…以上、且つ、…未満」といったカテゴリー区間で限定される領域を規定しているが、このルールを本発明の意図する土砂災害発生・非発生の評価ルール設定方法に適用した場合、評価値が大きいほどより自然災害発生の危険度が大きくなる、例えば、渓床勾配などの要因については、急勾配であればあるほど災害が発生し易いため、抽出されたルールのカテゴリー区間の下限値以下の方が抽出されたカテゴリー区間より安全性が高く、抽出されたルールのカテゴリー区間の上限値以上の方が抽出されたカテゴリー区間より危険性が高いと判断し、また、逆に評価値が小さいほどより自然災害発生の危険度が大きくなる、例えば、樹木の樹齢などの要因については、樹齢が高ければ高いほど幹が大きく根も張るため災害は発生し難いため、抽出されたルールのカテゴリー区間の上限値以上の方が抽出されたカテゴリー区間より安全性が高く、抽出されたルールのカテゴリー区間の下限値以下の方が抽出されたカテゴリー区間より危険性が高いと判断するのが合理的であり、更には、かかる拡大を行った上で、その拡大されたルールの妥当性を評価するのが合理的である。即ち、評価値が大きくなるほど自然災害発生の危険度が増加する要因でルールが構成される場合、発生のルールでは、カテゴリー区間の上限を外した拡大により危険性を評価するルールとし、非発生のルールでは、カテゴリー区間の下限を外した拡大により安全性を評価するルールとする、又は評価値が小さくなるほど自然災害発生の危険度が増加する要因でルールが構成される場合、発生のルールでは、カテゴリー区間の下限を外した拡大により危険性を評価するルールとし、非発生のルールでは、カテゴリー区間の上限を外した拡大により安全性を評価するルールとすることにより、より信頼性の高いルールを設定できると共に、汎用性の高い（サポートが大きい）ルールを設定することができる。なお、評価値が大きくなるほど自然災害発生の危険度が増加する要因と評価値が小さくなるほど自然災害発生の危険度が増加する要因が混在するルールであっても、適宜要因の評価値と自然災害発生の危険度との関係を考慮して、より安全もしくは危険となる方向に拡大することができる。また、この限界値を変更して領域の拡大を行う拡大の場合、いわゆる「予測し得ない発生データ」を包含するようになることがあり、確信度が低下することがある。
【００３２】
図１は、このカテゴリー区間の限界値を変更して行う拡大について説明するための概念図であって、（a）は拡大前、（b）は拡大後を示す図面であり、土石流発生データ（図中、黒丸）10、土石流非発生データ（図中、白丸）44、合計全データ数54について、要因１と要因２を属性として二次元表示したものである。各要因は、それぞれ１、２、３の３カテゴリーに分割されており、この分割で、決定属性値の異なるデータを有するカテゴリー領域、即ち、矛盾データの領域は、要因１と要因２の組合せとして（１、３）、（２、１）、（２、３）及び（３、２）であり、決定属性値が同じデータのみを有するカテゴリー領域、即ち、整合データの領域は、（１、１）、（１、２）、（２、２）、（３、１）及び（３、３）であって、この分割の整合度（＝整合領域内データ数／全データ数）は、31／54である。なお、エラーレベルを設定し用いた場合には、矛盾データの割合がそのエラーレベル以下の領域は、整合データの領域とみなされ、整合領域として取り扱われる。
【００３３】
図１（a）で非発生の整合ルール領域、即ち、非発生の確信度１のルール領域は、（１、１）、（１、２）、（２、２）及び（３、１）であり、サポートは、それぞれ6／54、7／54、7／54、6／54である。即ち、従来の方法により抽出されるルールは、確信度１の非発生ルールとして、サポート6／54〜7／54の４ルールであり、サポート合計は26／54となる。
【００３４】
一方、（２、２）領域の下限値を外す拡大を行った図１（b）では、確信度28／29、サポート29／54の拡大（２、２）のルールが求められることになる。即ち、（２、２）のルールにおいて、拡大後のサポート29/54は、拡大前のサポート7/54と比較して大幅に向上しており、このサポートは、前述した4ルールのサポート合計26/54を上回るものである。
【００３５】
なお、このカテゴリー区間の限界値を変更して行うルール領域の拡大は、ルールに関与する全ての要因について行うことを要件とするものではなく、例えば、斜面方位の東・西・南・北や、植生、地質区分等のように、もともと幾つかの物理的な順位を持たない区分に分類された要因は、その拡大を必ずしも要さない。
【００３６】
かかる拡大は、上述の限界値を変更して行う拡大の他、複数の限界値変更ルールを組合せて、即ち、OR条件で統合したルールとしてルール領域を拡大して行うこともできる。この組合せは、複数の限界値変更ルール同士、更には、組合せたルールに別のルールを組合せる多重の組合せ等、種々の形態で実施することができる。組合せによるルールの拡大は、確信度のより高いルールを組合せることにより、確信度の低下を最小限に抑え、サポートを上げることができる。例えば、確信度１のルール４個を組合せた場合、その拡大したルールの確信度は１のままであり低下しない。なお、組合せは、所定の確信度以上を条件として、最大のサポートをとるようにして行うのが好ましい。
【００３７】
第１のルールを抽出するための実績情報である決定表は、例えば、表１に示すように、個々の斜面（ID）毎或いは個々の渓流（ID）毎に、土砂災害発生の危険度に係る複数の要因毎の評価値と、土砂災害発生・非発生の実績との組で表されるデータを収集し、複数の要因毎にそれぞれ複数のカテゴリー区間に分割し、そのカテゴリー区間名をデータの複数の要因毎の評価値に対応してそれぞれ付与し、各要因のカテゴリー区間名を属性値、土砂災害の発生・非発生の実績を決定属性値として整理した決定表を作成することができる。
なお、決定表は、予め、別な装置で作成しても、或いは人間が作成しても良く、又、引き続きそれを用いてルールの抽出を行える同一の装置で作成しても良い。
【００３８】
【表１】
2004280773.tif 000003
【００３９】
土砂災害発生の危険度に係る要因には、渓流方位の東・西・南・北や、植生、地質区分等のように、もともと幾つかの物理的な順位を持たない区分に分類されたものがあるが、この場合には、例えば、その分割（東・西・南・北など）に於ける各区間の土砂災害発生率を算定し、その土砂災害発生率の順に、土砂災害発生の危険度が大きくなる方向（又は、小さくなる方向）にカテゴリー区間を決定し、カテゴリー分割するのが好ましい。要因の評価値の方向を統一することにより、データやルールの図表表示が容易になり、又、直感的に分かり易いものになる。図２は、1980年に長崎市で発生した土石流データ（発生150、非発生462）を用いて、渓流方位につき、土石流発生率の順に並べて表示したものであり、この実績データは、東向き、西向き、南向き、北向きの順に危険度が高いと判断できる。これらの考えを応用すれば、もともと物理的な順位を持たない要因でも、土石流発生率で順位付けすることで、ルール領域を拡大することができる。
【００４０】
本発明の実施においては、土砂災害発生の危険度に係る複数の要因から、整合度を指標として、少なくとも一組の整合度が高い重要な要因の組合せを抽出する工程を設け、その抽出した重要な要因の組合せを用いてルールを求めるのが好ましい。かかる実施の最良の形態により、例えば、所定の確信度、或いは、所定のサポートを有する土砂災害発生・非発生の評価ルールが得られなかった場合には、整合度を変えて重要な要因の組合せの再抽出を行い、所定の要求水準を満たすルールを設定することもできる。
【００４１】
第１のルールの抽出、或いは重要要因の抽出の解析手法としては、ＩＤ３やファジィ理論によるメンバーシップ関数なども使用でき、本発明を限定するものではないが、特にはラフ集合が好ましい。ラフ集合は、与えられたデータベースの質を変えずに分類に寄与しない要因を除去していく簡略化あるいは縮約化を行うことで、最小限必要な要因を探索することに主眼がおかれた解析手法であり、明快、且つ客観的な評価ルールを容易に抽出することができ、又、それを評価する確信度、サポートが計算される特徴を有する。
縮約化された決定表の例としては、表２に示すようなものがある。
【００４２】
【表２】
2004280773.tif 000004
【００４３】
ラフ集合によるルールの抽出は、前述の従来技術と同様であり、その詳細な実施の形態の説明は省略するが、概ね、以下のような手順でルールの抽出を行う。即ち、（１）属性値が全て同じに拘らず決定属性値が異なる矛盾したデータが無いか調べ、矛盾がある場合は、それを除き、他の決定属性値と同様に纏めておく。（２）除去しても新たに矛盾したデータが生じない条件属性、即ち、不要な要因がないか調べ、不要な要因は除去する。（３）異なる決定属性値のデータとの識別に絶対に必要な属性値である核値を求め、必要でない属性値は削除する。（４）それぞれの決定属性値のデータにおいて、異なる決定属性値のデータと識別可能であるために必要な要因の組である縮約を求める。（５）同じデータを纏めて、それぞれの決定属性値を確定する最終的なルールを得る。なお、核値を求める手順（３）を省略して直接縮約を求めることもできる。
【００４４】
次に、第１のルールを抽出する工程、及び第２のルールを求める工程の実施の最良の形態について、更に具体的に説明する。即ち、本発明の第１のルールを抽出する工程、及び第２のルールを求める工程は、設定された所定の確信度と所定のサポートを要求水準として、第１のルールを抽出する工程では、所定の確信度以上であることを条件にして第１のルールを抽出し、第２のルールを求める工程では、先ず、抽出した第１のルール領域の拡大により限界値変更ルールを求め、それが所定のサポート以上かどうかを判定し、所定のサポート以上の場合にはそのルールを最適な第２のルールとして処理を終了し、所定のサポートに満たない場合には、複数の限界値変更ルール等を組合せた組合せルールを求め、その組合せルールが所定のサポート以上かどうかを判定し、所定のサポート以上の場合にはそのルールを最適な第２のルールとして処理を終了し、組合せルールによっても所定のサポートに満たない場合には、整合度を変更して、再度、重要な地形要因の組合せの抽出からやり直すことにより、最終的に、目的とする要求水準を満たす最適な第２のルールを求めることができる。
【００４５】
以上の実施の最良の形態で得られた土砂災害発生・非発生の評価ルールによれば、多数の斜面或いは多数の渓流につき、そのルール領域に含まれる斜面或いは渓流を、所定の危険度を有する斜面或いは渓流として、区分し順位付けすることができるが、通常、そのルール領域には複数の斜面或いは複数の渓流が含まれており、本発明は更に、このルール領域に含まれる複数の斜面或いは複数の渓流について、その個別の危険度を評価し順位付けする形態で実施することもできる。その個別の評価は、例えば、得られた評価ルールに用いられている要因を座標軸とした座標空間において、その原点から遠いほど土砂災害発生の危険度が高いとして、順位付けすることができる。
その個別評価の一例として、斜面及び渓流と原点からの距離を基に算出することが可能である。また、属性値が小さいほど自然災害発生の危険度が大きくなる要因を含む場合には、属性値の方向、例えば、大きいほど危険度が高くなるようにカテゴリーを整列して検討する方法もある。
【００４６】
以上のような実施の最良の形態により、本発明の自然災害発生・非発生の評価ルール設定方法によれば、汎用性が高く、明快、且つ客観的な評価ルールを容易に設定することができる。
【００４７】
従って、本発明の実施の最良の形態に係る防災事業計画支援方法によれば、複数の箇所について、その自然災害発生の危険度を上述のような評価ルールを用いて評価し、その評価した情報を防災事業計画の施工の優先順位付けに用いることが可能であり、汎用性が高く、明快、且つ客観的な自然災害発生の危険度に係る評価情報を提供することができ、複数の防災事業計画の優先順位付けを効果的に支援することができる。
【００４８】
次に、本発明の実施の最良の形態に係る防災事業計画支援システムについて説明する。本発明の支援システムは、上述した本発明の防災事業計画支援方法をシステムとして捉えたものである。対象とする箇所毎の土砂災害発生の危険度に係る複数の要因毎の評価値などを入力する情報入力装置と、その入力情報や土砂災害発生・非発生の評価ルール、その評価ルールを用いて評価した評価情報などを記憶する情報格納装置と、少なくとも評価ルールを用いて対象とする複数の箇所の自然災害発生の危険度を評価する機能を有する情報処理演算装置と、その評価情報などを表示及び／又は出力する情報出力装置と、を備えたシステムとして実施できる。
【００４９】
その具体的な構成としては、例えば、情報入力装置をキーボード、マウス、ペンタブレットなど複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置とし、情報格納装置を磁気ディスク等のコンピュータ用記憶装置とし、情報処理演算装置をワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータとし、情報出力装置をCRTディスプレイ、プリンタなど複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置として構成することができ、このような構成において、対話型処理によって、例えば、集合論のモデルや要求水準を変えた、詳細・広範な評価情報を提供することができるなど、防災事業計画の施工の優先順位付けをより効果的に支援することができる。
【００５０】
評価ルール設定の解析や優先順位付けの評価に用いる地形要因とその評価値としては、国土交通省が数年サイクルで実施している土石流危険渓流、急傾斜地崩壊危険箇所等の調査結果などをデータベースとし、保全人家戸数やその種別など、土砂災害発生の危険性、規則性に関係しないデータを除き、必要な場合、データの標準化を行い、これを評価ルール設定の解析や優先順位付けの評価に用いるのが好ましい。降雨要因とその評価値としては、気象庁のアメダスデータの膨大な蓄積があり、これをデータベースとして用いるのが好ましく、これにより土砂災害発生の危険度に係る複数の要因毎の評価値と、所定降雨条件下での土砂災害発生・非発生の実績との組で表されるデータを容易、且つ広範に収集することができる。
【００５１】
処理は、対話型処理によって、工程毎に処理演算結果などを表示させてこれを確認し、必要なら評価ルール設定のための解析モデルや、要求水準などの条件を変えた再計算をさせるなど、ステップ毎に進めることもでき、或いは、例えば、自然災害発生・非発生の実績との組で表されるデータを収集する工程から始まる評価ルール設定のための解析を含み、最終的な防災事業計画の施工の優先順位付け支援までを一連の処理として連続的に行わせることもできるように構成するのが好ましい。
【００５２】
評価ルール設定の解析や優先順位付けの評価の結果は、一覧表での表示やグラフでの表示、或いは、これらのカラーマッピング表示などを可能とし、これらのプリンタ出力、必要に応じて、情報格納装置への記憶を可能として実施するのが好ましい。また、GISを用い、箇所毎の自然災害発生の危険度、或いは防災事業計画の優先度などを、その地形図上に表示する機能を有する防災事業計画支援システムとして実施するのが好ましい。
【００５３】
本発明の実施の最良の形態にかかる防災事業計画支援システムは、予め、本発明の自然災害発生・非発生の評価ルール設定方法を用いて設定され確立された評価ルールを、本システムの情報格納装置に記憶し、これを用いて、防災事業計画の対象である複数の箇所について、その自然災害発生の危険度を評価し、その評価した情報を防災事業計画の施工の優先順位付けに係る評価情報として提供する形態で実施することもでき、又、本発明の方法により自然災害発生・非発生の評価ルールを設定するための装置と、その評価ルールを用いて、防災事業計画の施工の優先順位付けに係る評価情報を提供する装置と、分離した形態で実施することもでき、更には又、本発明の方法を用いた自然災害発生・非発生の評価ルールの設定から、その評価ルールを用いた防災事業計画の施工の優先順位付けに係る評価情報の提供までを一体の装置で処理する形態で実施することもできる。
【００５４】
本発明の実施の最良の形態にかかる自然災害発生・非発生の評価ルールは、当然にして、個々の箇所の自然災害発生の危険度を評価し得るものであって、これを用いて評価した情報を警戒警報の発令や避難の指示など警戒避難に係る評価情報として、警戒避難を支援することもでき、上述の防災事業計画支援方法や防災事業計画支援システムと同様にして、さらには警戒避難支援方法あるいは警戒避難支援システムとして実施することもできる。
【００５５】
以上のような実施の最良の形態により、本発明によれば、複数の箇所の自然災害発生危険度に関し、汎用性が高く、明快、且つ客観的な評価ルールを容易に設定でき、その評価ルールを用いて評価した評価情報を提供することにより防災事業計画の施工の順位付けや、警戒避難を効果的に支援することができる。
【実施例】
【００５６】
以下、実施例により本発明を具体的に説明する。先ず、第１の実施例として、本発明の実施の最良の形態、特に防災事業計画支援方法において、自然災害発生・非発生の評価ルールを設定する過程について説明する。図３乃至図６は、その自然災害発生・非発生の評価ルールを設定する過程について、好ましい工程・手順を示した概略フローチャートである。なお、本実施例において紹介する評価ルールを設定する過程は、防災事業計画支援システムにおいても共通するものである。
【００５７】
自然災害発生・非発生の評価ルールの設定は、図３に示すように、先ず、ステップＳ１において、ルールの抽出のための要求水準を設定する。要求水準は、確信度に対するものとサポートに対するものの２通りある。また、このステップＳ１と同時あるいはその前後において、様々な地形、地点における自然災害発生の危険度に係わる複数の要因に関する評価値、及びその属性値と自然災害発生・非発生の実績情報を読み取り可能に格納しておく。また、それぞれの評価値や属性値を得た地点についてはその特定ができるようにＩＤ番号などを付しておく。
解析対象とする複数の箇所について、要因毎の評価値と、自然災害発生・非発生の実績との組で表されるデータを収集し、複数の要因毎にそれぞれ複数のカテゴリー区間に分割しそのカテゴリー区間名をデータの複数の要因毎の評価値に対応してそれぞれ付与し、そのデータから、各要因のカテゴリー区間名を属性値、自然災害の発生・非発生の実績を決定属性値として整理した決定表を作成しておくとよい。
また、この要因の選択を予め行った上で要因に関する評価値、属性値、自然災害発生・非発生の実績情報やＩＤ番号などを格納しておいてもよい。
【００５８】
次に、ステップＳ２では解析モデルの選択を行う。解析モデルの選択とは、危険度に係わる要因において、どの程度のカテゴリー区間を考慮するかということを意味する。このカテゴリー区間の選定も上述の決定表を参考にすると、カテゴリーの属性値と自然災害の発生・非発生の実績を一覧表として見ることができるので便利である。
【００５９】
次いで、ステップＳ３では、そのモデルを用いた解析を行い重要要因の選択を実行する。このステップＳ３は、図４にその詳細を示して説明を追加する。まず、危険度に係わる要因を組み合わせ（ステップＳ３１）、その後、整合度を指標として少なくとも一組の整合度が高い重要な要因の組合せを抽出する。具体的には、各要因に関する整合度を解析し（ステップＳ３２）、整合度要求水準を入力し（ステップＳ３３）、整合度の解析結果と要求水準の比較を行う（ステップＳ３４）。そして、整合度の高い所望の重要要因の組合せを選択する（ステップＳ３５）。ステップＳ３３の整合度要求水準の入力は、情報入力装置を用いて入力されるが、この重要要因の選択のステップＳ３よりも前の段階で情報入力装置から入力しておいてもよく、予め情報格納装置に格納しておいて、そこから読み出してもよい。また、選択された重要要因は情報出力装置あるいは情報表示装置を用いて、出力や表示を可能とする。
【００６０】
次に、ステップＳ４乃至Ｓ６で、第１のルールの抽出を行う。図中点線で囲んだ部分のうち上側の部分が第１のルール抽出工程である。この第１のルールの抽出には、ステップＳ３において選択した重要要因の組合せを用いて、所望の確信度以上であることを条件として抽出する。
ステップＳ４について、図５（ａ）にその内容を詳細に示しながら説明する。まず重要要因を組み合わせて（ステップＳ４１）、それから確信度とサポートを解析する（ステップＳ４２）。この解析結果とステップＳ１において設定された確信度及びサポートの要求水準と比較する（ステップＳ４３）。確信度及びサポートの要求水準はステップＳ１で設定したが、予め設定して情報格納装置に格納しておき、それを読み出して比較してもよい。また、この要求水準は情報入力部により入力された所望の値を入力して設定するあるいは格納しておくことができる。また、解析結果については、情報出力装置や情報表示装置を用いて出力、表示させることができる。
【００６１】
図３に戻って、これらの要求水準との比較において（ステップＳ５）、確信度とサポートの両方が要求水準を満足する場合には、ステップＳ１３に進み調査数量の絞込みを実施する。また、確信度が満たされるもののサポートが満たされない場合には第１のルールとして抽出する（ステップＳ６）。さらに、ステップＳ５において、確信度の要求水準を満足しない場合には、ステップＳ３に戻り整合度の要求水準を変更して（ステップＳ３３）、重要要因の選択から再度やり直す。
【００６２】
次に、この抽出した第１のルールの領域を拡大した限界値変更ルール（拡大ルール）を求め、それが所望のサポート以上の場合にはそのルールを最適なルールとして処理を終了し、所望のサポートに満たない場合には、限界値変更ルール同士を組合せた組合せルールを求め、その組合せルールが所望のサポート以上の場合にはそのルールを最適なルールとして処理を終了し、組合せルールによっても所望のサポートに満たない場合には、整合度を変更して、再度、重要な要因の組合せの抽出からやり直すことにより、最終的に、目的とする確信度あるいはサポートの要求水準を満たす最適ルールを求める。この工程が、点線で囲まれた下側の部分に相当する第２のルール抽出工程である。
【００６３】
この第２のルール抽出について図３を参照しながら具体的に説明する。ステップＳ７では、ルールを拡大する解析を行うが、このステップＳ７は図５（ｂ）に詳細を示して説明する。まず、前述のようなカテゴリー区間の限界値を変更するなどしてルールの拡大を行い（ステップＳ７１）、その後ステップＳ４における解析と同様に確信度とサポートの解析を実行し（ステップＳ７２）、確信度及びサポートの要求水準と比較する（ステップＳ７３）。このルール拡大解析においても、解析結果は情報出力装置や情報表示装置を用いて出力、表示させることができる。
【００６４】
図３に戻り、ステップＳ８では、ステップＳ７３における比較の結果、確信度及びサポートの要求水準を満足するか否かを判断し、満足した場合にはその拡大ルールを抽出しこれを最適ルールとする（ステップＳ９）。一方、ステップＳ８で確信度及びサポートの要求水準をいずれか一方でも満足しないと判断した場合には、ステップＳ１０に進み、ルール組合せ解析を実施する。
このステップＳ１０については、図６にその詳細なステップを示しながら説明を加える。図６において、まずステップＳ１０１では、組合せルールの条件を入力する。この組合せルールの条件とは、各限界値変更ルール（拡大ルール）における確信度とサポートに対して一定のレベル以上であることなどである。この組合せ条件を満足する拡大ルールを抽出し（ステップＳ１０２）、この中からさらに１〜Ｎ番目の最良ルールを抽出する（ステップＳ１０３）。このＮ番目は所望の数字を選択するが、次のステップＳ１０４において確信度とサポートの解析を実行した後、要求水準とその解析結果を比較する際（ステップＳ１０５）に、この要求水準のサポートを満足するような必要最小限の数字が選択されるべきである。このステップＳ１０においても、解析結果は情報出力装置や情報表示装置を用いて出力、表示させることができる。
【００６５】
図３に再び戻り、確信度及びサポートに関する要求水準を満足する場合（ステップＳ１１）には、ステップＳ１２で組合せルールを抽出して、これを最適ルールとする。しかしながら、サポートに関する要求水準を満足しない場合には、ステップＳ３に戻り、整合度の要求水準を変更して（ステップＳ３３）重要要因の組合せの選択を再度実行して再解析を行う。
ここまでで、最適ルールの抽出の処理は終了する。
【００６６】
次に、調査数量の絞込みのステップＳ１３がある。このステップＳ１３は、前述のとおり、ステップＳ５で確信度とサポートの要求水準を満足した場合、及び第１のルール抽出工程と第２のルール抽出工程を経て最適ルールの抽出が実行された後の工程とされる。
この調査数量の絞込みは、この最適なルールを自然災害発生・非発生の評価ルールとして、複数の箇所について、その自然災害発生の危険度を評価し、その評価した情報をさらに、客観的に順位付け、あるいは優先度を評価することによって、調査された結果を絞り込むものである。
従って、例えば事業予算などの関係から、一定の危険度に係る地域の防災事業計画を実行するなどの要請がある場合には、最適ルールによって抽出された結果をさらに絞り込み、防災事業計画の優先順位付けに係る評価情報として提供することにより、汎用性が高く、明快、且つ客観的な自然災害発生の危険度に係る評価情報を提供し、複数の防災事業計画の施工の優先順位付けを効果的に支援することができる。
【００６７】
次に、上述の第１の実施例をベースとしてさらに具体的な実例を示しながら、第２の実施例として説明する。
1982年7月に日本観測史上最も激しい集中豪雨により、長崎市周辺で激甚な災害をもたらした土石流災害を対象として、本発明の方法により土石流災害発生・非発生の評価ルールを設定した例について説明する。本実施例は、降雨条件を概ね同一と看做し得る渓流を対象として、降雨要因を除き、地形要因のみで解析し、地形要因に基づく土石流災害発生の潜在的な危険度を評価するルールを設定したものである。対象の土石流危険渓流は612渓流であり、その内、土石流が発生した渓流は150渓流、非発生の渓流は残りの462渓流である。なお、土石流発生のみを用い、山腹斜面崩壊等の小規模な土砂移動は土石流非発生として扱った。地形要因としては、一次谷に分割した土石流危険渓流について、土石流発生に重要と考えられる表３の15要因を調査し用いた。使用した解析手法はラフ集合である。
【００６８】
【表３】
2004280773.tif 000005
【００６９】
要因間のカテゴリー数が著しく異なると、多数のカテゴリーによって細分化されることで、各々の部分集合に属する渓流数が少なくなり、整合データとして評価される確率が増加し、カテゴリー数が多い要因が重要要因として抽出されるため、ラフ集合を用いる場合は、出来るだけカテゴリー数を揃えるのが好ましい。本実施例では、地形要因中の渓流方位と降雨集中度評価の２要因が元のデータからカテゴリー分類されており、既にカテゴリー数が決定しているため、他の地形要因に対しても同様のカテゴリー数（４個から５個）に分類し、各要因のカテゴリー配分は、データの最大値、最小値及び分布状況を考慮し、等間隔に設定した。そのカテゴリー分類した結果を、表４に示す。
【００７０】
【表４】
2004280773.tif 000006
【００７１】
次に、このカテゴリー分類された15要因につき、ラフ集合により、整合度の要求水準を80％以上として、重要な地形要因の組合せの抽出を行った。なお、本実施例では、第１のルールの抽出を行う際に、確信度が1となるルールのみの抽出を行うため、矛盾データを含まないようにエラーレベルを0とした。
【００７２】
要求水準を満たす重要要因の組合せとして、全部で26通り抽出された。図７は、80％から1％毎にその組合せの累積された数を示したものであり、例えば、要求水準81％を満たす組合せは16通りであることを示し、また、整合度が高くなるにつれて急激に組合せ数が減少し、84％を達成している組合せは２通りのみであることを示している。表５は、この中で整合度が上位５位までの組合せを示し、最も整合度の高い組合せは、最急渓床勾配(3)、流域長(6)、流域形状比(8)、渓流方位(10)、流域最大傾斜(12)の組合せで、その整合度は84.97％である。以下の解析は、この最も整合度の高い組合せを用いて行ったものである。なお、最も整合度の高い組合せが複数の場合には、整合度の高い組合せで多く用いられている要因を、より多く含む組合せを用いるのが好ましい。さらに、後で検討する拡大ルールの精度を向上させるためには、属性値が大きいほど発生率が上昇し、発生データ数が増加する、もしくは属性値が低いほど非発生データ数が増加する要因を選定することが望ましい。
【００７３】
【表５】
2004280773.tif 000007
【００７４】
この抽出された最も整合度の高い重要要因の組合せから得られた決定表において各要因の属性値を次の方法により削除する。
削除する属性値は、重要要因の抽出と同様に、削除しても決定属性値に矛盾が生じない属性値とする。削除した属性値は、どんな値でも良いことを意味するアスタリスク（＊）に置き換える。以上より、決定表を簡潔に整理したのが第１のルールとなる。
第１の土石流ルール数は計213個であり、その内、確信度１、サポート0.02以上のルールを示したのが表６である。なお、表中、判定１は非発生を意味する。表１に示すように、サポートは、最も高いルール（Rule A）でも、0.049であり、解析の対象とした渓流全体の4.9％しか適応できない。Rule Aは、流域長(6)のカテゴリーが２、流域形状比(8) のカテゴリーが２、流域最大傾斜(12) のカテゴリーが１であり、このルール領域の渓流は、長崎災害時と同じ雨量でも極めて土石流が発生し難いことを意味している。
【００７５】
【表６】
2004280773.tif 000008
【００７６】
次に、この第１のルールについて、限界値を変更して行うルール領域を拡大した限界値変更ルールを求めた。即ち、評価値が大きいほどより自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合には、発生ルールの場合は、第１のルールを構成する各要因のカテゴリーの上限を外して、下限値以上のカテゴリーを全て含有する範囲に拡大し、非発生ルールの場合は、第１のルールを構成する各要因のカテゴリーの下限を外して、上限値以下のカテゴリーを全て含有する範囲に拡大し、その拡大した限界値変更ルールの確信度とサポートを算出した。
一方、評価値が小さいほどより自然災害発生の危険度が大きくなる要因の場合には、発生ルールの場合は、第１のルールを構成する各要因のカテゴリーの下限を外して、上限値以下のカテゴリーを全て含有する範囲に拡大し、非発生ルールの場合は、第１のルールを構成する各要因のカテゴリーの上限を外して、下限値以上のカテゴリーを全て含有する範囲に拡大し、その拡大した限界値変更ルールの確信度とサポートを算出した。
本実施の最良の形態においては前者の場合に相当し、ルール領域の拡大は、まず属性値が大きいほど土石流発生の危険度が大きくなる要因（最急渓床勾配（3）、流域長（6）、流域最大傾斜（12））について行った。更に、もともと物理的な順位を持たない要因（流域形状比（8）、渓流方位（10））についても、土石流発生率から順位付けし、ルール領域の拡大を行った。
【００７７】
表７、表８は、その限界値変更ルールの内、確信度0.90以上でサポートが0.05以上の土石流非発生の拡大ルールを示したものであり、表７が最急渓床勾配（3）、流域長（6）、流域最大傾斜（12）の要因についてのみ拡大を行った結果であり、表8は全要因で拡大を行った結果である。例えば、表７のRule_A1は、流域長(6)がカテゴリー２（0.3km）以下、渓流方位(10)がカテゴリー３（南向き）、流域最大傾斜(12) がカテゴリー３（45°）以下のルール領域を意味し、そのルール領域内の土石流非発生渓流が8.3％であることを示している。また、表８の全要因を拡大した結果は、確信度0.90以上でサポートが0.05以上を満たす拡大ルール数は表７の結果より多く、各ルールのサポートも高いことを示している。このことから、もともと物理的な順位を持たない要因の拡大は、この実施例において有効であると言える。なお、表７、表８の「ルール満足数」とは、当該ルールに含まれるデータ数（渓流数）を意味するが、このルールは限界値変更ルールのため、複数のルールに含まれるデータが存在し得る。即ち、第１のルールでは、複数のルールに含まれるデータは存在しないが、限界値変更ルールでは、複数のルールに含まれるデータが存在し得る。
【００７８】
【表７】
2004280773.tif 000009
【００７９】
【表８】
2004280773.tif 000010
【００８０】
表７、表８に示すように、限界値を変更して領域を拡大したため、多くのルールは1であった確信度が若干低下する結果となったが、サポートは数倍もの上昇率を示し、0.1を越えるルールも珍しくない。即ち、この限界値変更ルールは、従来のラフ集合で抽出されるルールと比較して、サポートが格段に大きく、その適応領域が、従来のカテゴリー領域だけでなく、そのカテゴリー以下（又は、以上）のカテゴリー全てを含むことで、土石流という自然現象に対して、矛盾のないルールであると言える。なお、発生のルールについても、同様に限界値変更ルールを求めたが、確信度0.9以上のルールで最大のサポートは0.013であり、表７の条件（確信度0.90以上、サポート0.05以上）を満たすルールは存在しなかった。
【００８１】
次に、この限界値変更ルールを組合せて組合せルールを求めた。即ち、（１）先ず、表７で単独のルールとして最大のサポートを有するRule_A11の確信度0.944、サポート0.261を要求水準とし、（２）確信度が最大でサポートが最大のルールを抽出する。当該のルールは表７のRule_A1である。（３）その抽出したルールと、そのルールを満足するデータを削除し、残りのルールの確信度とサポートを再計算する。（４）再計算した確信度が要求水準の0.944を越えるルールの中で、最もサポートの高いルールを組合せるべきルールとして抽出する（第１回組合せの場合、表７のRule_A7）。（５）（３）と（４）を、所定の要求水準を満たすまで繰り返す。以上の手順により、三段階までの組合せを行った結果を、表９に示す。表８の単独ルールについても上記と同様な方法で組合せた結果、表９の精度と大きな差はみられなかった。
【００８２】
【表９】
2004280773.tif 000011
【００８３】
表９中の削除される渓流」とは、当該組合せルールに含まれるデータ数（渓流数）を意味し、削除した非発生渓流数／削除した渓流数」は当該組合せルールの確信度、削除した渓流数／全渓流数」は当該組合せルールのサポートを意味する。表９に示すように、二段階の組合せ（Rule_A1＋Rule_A7＋Rule_A14）により、確信度95.5％、サポート33.0％という、要求水準としたRule_A11の確信度94.4％、サポート26.1％を越えるルールが得られた。
【００８４】
次に、第３の実施例として、第２の実施例で設定した本発明のルールを、他の地域に適用した例について説明する。適用した地域は、香川県小豆島（災害発生時期：1974年7月、主な岩種：安山岩・花崗岩）、広島県広島市（災害発生時期：1999年6月、主な岩種：花崗岩）、広島県加計町（災害発生時期：1988年7月、主な岩種：花崗岩）である。適用したルールは、限界値変更ルールであり、確信度0.95以上で最もサポートの大きいルール（Case1、表７のRule_A7）と、確信度0.8以上でサポートが最も高いルール（Case2、表７（確信度0.90以上）外）である。
【００８５】
Case1のルールを適用した結果を、長崎市と対比して表１０に示し、Case2のルールを適用した結果を、長崎市と対比して表１１に示した。表１０に示すように、Case1のルールは、サポートが比較的小さいため、長崎市と地形が類似する広島市を除き、他地域では殆ど使用できない。一方、サポートが大きいCase2のルールは、表１１に示すように、概ね他地域でも使用は可能である。但し、小豆島の花崗岩地域では極端に確信度が低下し、小豆島の安山岩地域では確信度は上昇しているがサポートが極端に低下している。これは、小豆島は、流域最大傾斜が、長崎市と比較して、非常に緩やかである等、全く異なる地形形状を有することによる。即ち、この実施例は、本発明のルールを設定するに際して、高精度のルールを設定するためには、かかる地形形状の相違を反映し得る地形要因を適正にカテゴリー化して用いるか、若しくは、地域毎にルールを設定する必要があることを示している。
【００８６】
【表１０】
2004280773.tif 000012
【００８７】
【表１１】
2004280773.tif 000013
【００８８】
次に得られた評価ルールによって特定できたデータの優先順位を決定する。優先順位の設定に用いる評価ルールは、出来るだけ多くのデータを特定できる事が望ましい。したがって、評価ルールとしては、全要因を拡大した表８の単独ルールから組合せルールを求めた。先ず、確信度が0.9以上で最もサポートが高いRule_B42（確信度0.902、サポート0.307）を満足するデータを削除し、残りのルールの確信度とサポートを再計算する。以下、同様に確信度0.9以上でサポートが最も高いルールを抽出し、計5つのルールを組合せる。表１２に組合せルールを示す。
【００８９】
【表１２】
2004280773.tif 000014
【００９０】
優先順位の決定は、評価ルールに用いられている要因を座標軸とした座標空間において、その原点からの距離が遠いほど土砂災害発生の危険度が高いとして、順位付けが可能である。距離の算出には、各要因の土石流発生に対する重要度（重み）を考慮する。各要因の重みは、どの属性値でも良いアスタリスク（*）が多い要因ほど重要度が低いと考え、各要因の重みを（1）式により定義した。
【００９１】
【数１】
2004280773.tif 000015
【００９２】
例えば流域最大傾斜（8）の重みは、＊以外の数4、ルール数5より4/5＝0.8となる。各要因の重みを算出した結果を図８に示す。図８より、流域長（6）、流域形状比（8）、流域最大傾斜(12)が最も高い重みとなった。
距離の算出は、次式に定義する重み付き距離によって行う。
【００９３】
【数２】
2004280773.tif 000016
【００９４】
（2）式より算出した重み付き距離を図９に示す。図９より土石流非発生渓流の優先順位は、原点からの重み付き距離が遠いほどデータ数が減少する傾向にある。これは、最も安全である土石流非発生渓流ほど数が多いといった、自然現象と矛盾しない妥当な優先順位と言える。
【００９５】
以上、本発明の実施例を説明したが、特許請求の範囲で規定された本発明の本質と範囲から逸脱することなく、その形態や細部に種々の変更がなされても良いことは明らかである。
例えば、組合せルールは、実施例で説明した、確信度が最大でサポートが最大のルールを抽出して始める手順に限らず、例えば、所定の確信度以上で最大のサポートを有するルールを抽出して始める手順など、種々の形態で行うことができ、又、上述の（２）〜（５）を繰り返し、複数の組合せルールを設定することもできる。
【００９６】
次に、本発明の防災事業計画支援システムに係る実施の最良の形態について図１０及び図１１を参照しながら説明する。（特に、請求項９及び請求項１０に対応）
図１０は、本実施の最良の形態に係る防災事業計画支援システムの構成図である。この防災事業計画支援システムは、先に説明した防災事業計画支援方法をシステムとして捉えた発明であり、図１０において、防災事業計画支援システムは情報処理演算装置１、情報格納装置２、情報入力装置３、情報出力装置５及び情報表示装置６から構成される。操作者４は、情報入力装置３を介して情報処理演算装置１あるいは情報格納装置２にアクセス可能であり、情報格納装置２の中のデータ格納部２１には各地形におけるＩＤ番号２３やその地点、すなわちＩＤ番号２３に対応するように評価値データ２４、さらにその評価値データ２４をベースとして得られる属性値データ２５、災害実績データ２６及び解析結果データ２７などを格納することができる。
また、モデル格納部２２には、要因情報２８やカテゴリー情報２９を格納することができる。
【００９７】
情報処理演算装置１では、データ抽出部１１が情報格納装置２のデータ格納部２１に格納された属性値データ２５あるいは災害実績データ２６などを抽出し、モデル抽出部１２が、モデル格納部２２に格納された要因情報２８やカテゴリー情報２９を読み出しながら選択することでモデルを構成する。
最適ルール決定部１３は、構成されたモデルを用いて解析を行い、最適なルールを決定する。この最適ルール決定部１３における最適なルールの決定については、図１１を参照しながら詳細に後述する。
【００９８】
決定された最適なルールを自然災害の発生・非発生の評価ルールとして複数の箇所について、その自然災害発生の危険度を評価し、その評価した情報をさらに、客観的に順位付け、あるいは優先度を評価することによって、調査された結果を絞り込むために優先順位をつけるものである。この順位のつけ方については、防災事業計画支援方法の実施の最良の形態で説明したとおりである。例えば、評価ルールに用いられている要因を座標軸とした座標空間において、その原点からの距離を演算する機能を優先順位決定部１４に持たせ、その距離が遠いほど土砂災害発生の危険度が高いとして、順位付けをするものである。
このような優先順位決定部１４については、防災事業計画支援方法の実施の最良の形態においてステップＳ１３として説明したとおりの機能を備えるものであるのでその説明は省略する。
データ抽出部１１において抽出されるデータ、モデル抽出部１２において構成されるモデルの内容や最適ルール決定部１３の解析結果、さらに優先順位決定部１４において決定された優先順位あるいはその優先順位が決定されたデータの内容などは情報出力装置５において出力され、例えば情報表示装置６を介して操作者４などに示される。最終的には、情報出力装置５あるいは情報表示装置６によって防災事業の調査計画案７が示される。
【００９９】
図１１は、最適ルール決定部１３の内部を模式的に示す構成図である。最適ルール決定部１３には、重要要因解析部３１、ルール設定部３２及び確信度・サポート解析部３３が備えられている。重要要因解析部３１は、防災事業計画支援方法の実施の最良の形態におけるステップＳ３の内容を実行する機能を備える部分である。
具体的には、モデル抽出部１２において構成されたモデルについて、そのモデルを用いた解析を行い重要要因の選択を行う。例えば、自然災害に関する要因を選択し、それを組み合わせて、整合度を解析し、その要求水準と比較しながら、少なくとも一組の整合度が高い重要な要因の組合せを抽出する。整合度要求水準は、情報入力装置３から入力されるようにしておいてもよいし、予めデータ格納部２１に格納しておいて読み出してもよい。
【０１００】
重要要因解析部３１において解析された重要要因を用いルール設定部３２で最適なルールの設定を行うが、その設定には確信度・サポート解析部３３における解析結果を使用する。これらルール設定部３２及び確信度・サポート解析部３３における作用は、防災事業計画支援方法の実施の最良の形態において説明した２つの点線で示した第１のルール抽出と第２のルール抽出の作用と同様である。なお、ルール設定部３２は、第１のルール設定部３４、拡大ルール設定部３５及び組合せルール設定部３６から構成される。それぞれ名称通り、第１のルール、拡大ルール及び組合せルールを設定するものである。
【０１０１】
もう少し詳細に説明すると、重要要因解析部３１で抽出された重要要因の組合せを用いて、確信度・サポート解析部３３において確信度とサポートを解析し、この解析結果を用いて、第１のルール設定部３４では、確信度とサポートの両方が要求水準を満足する場合には、その重要要因の組合せ自体を最適ルールと決定し、優先順位決定部１４において客観的に順位付け、あるいは優先度を評価することによって調査された結果を絞り込むために優先順位をつけるものである。また、確信度の要求水準を満足するもののサポートが満たされない場合には第１のルールとして抽出する。さらに、確信度の要求水準さえ満足しない場合には、重要要因解析部３１において、整合度の要求水準を変更して、重要要因の選択から再度やり直す。整合度の要求水準の変更は、情報入力装置３から所望の整合度を再度入力するとよい。あるいは、予め変更用の整合度の要求水準を予めデータ格納部２１に格納しておき、それを読み出してもよい。
【０１０２】
次に、拡大ルール設定部３５では、第１のルール設定部３４で抽出した第１のルールの領域を拡大した限界値変更ルール（拡大ルール）を求め、それを用いて確信度・サポート解析部３３で再度確信度とサポートを求める解析を実施し、その解析結果がいずれの要求水準をも満足している場合には、そのルールを最適なルールとして処理を終了する。また、それ以外の場合には、組合せルール設定部３６において、複数の限界値ルールを組み合わせた組合せルールを求め、確信度・サポート解析部３３で確信度とサポートを解析し、その解析結果がいずれの要求水準をも満足する場合にはそのルールを最適なルールとして処理を終了する。
組合せルールによっても所望のサポートに満たない場合には、重要要因解析部３１において、整合度の要求水準を変更して、再度、重要な要因の組合せの抽出からやり直すことにより、最終的に、目的とする確信度あるいはサポートの要求水準を満たす最適ルールを求める。この場合も整合度の要求水準の変更は情報入力装置３から再入力するか、あるいは前述のとおり予め変更用の整合度の要求水準を予めデータ格納部２１に格納しておき、それを読み出してもよい。
本実施の最良の形態においては、確信度・サポート解析部３３を設けて、第１のルール設定部３４、拡大ルール設定部３５、組合せルール設定部３６から構成されるルール設定部３２とは別の構成としたが、各ルール設定部３４，３５，３６に確信度・サポート解析部を備える構成としてもよく、その場合には、図１１に示す確信度・サポート解析部３３は削除してもよい。
拡大ルール設定部３５及び組合せルール設定部３６によって得られた最適なルールは、優先順位決定部１４において優先順位がつけられる。
なお、第１のルール設定部３４、拡大ルール設定部３５及び組合せルール設定部３６において、確信度とサポートの解析結果と比較される確信度とサポートの要求水準は、情報入力装置３から入力するようにしたり、あるいは予め情報入力装置３からデータ格納部２１に入力しておき、このデータ格納部２１から読み出してそれぞれ比較してもよい。
【０１０３】
以上のような解析の結果や解析に用いられるデータなどは情報出力装置５や情報表示装置６を介して他のシステムなどに出力あるいは、操作者などに対して示される。
このように構成された防災事業計画支援システムにおいては、複数の箇所の自然災害発生危険度に関して精度が高く客観的であり、しかも汎用性の高い評価ルールを提供しながら、その評価ルールを用いることでより明快で容易に、客観性と汎用性の高い防災事業計画の立案や施工などを支援することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
自治体や防災センターなど公的な機関における防災計画の立案業務やハザードマップ作成など幅広い用途がある。また、教育機関などにおいて災害の未然防止や避難訓練用の教材としても活用が見込まれ、さらに、建設・土木事業を営む私企業においても、防災事業のニーズ掘り起こしや事業提案のためのツール、あるいは公的機関との連携を図るための共有ツールとして活用が可能であり、企業の防災技術に関する研究開発や設計事業などの用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】要因のカテゴリー区間の限界値を変更して行うルール領域の拡大について説明するための概念図であって、（a）は拡大前、（b）は拡大後を示す概念図である。
【図２】もともと幾つかの物理的な順位を持たない区分に分類された要因を、各区間の自然災害発生率により順序付け、カテゴリー分類する方法を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の最良の形態に係る防災事業計画支援方法について、自然災害発生・非発生の評価ルールを設定する過程の好ましい工程・手順を示したフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ３の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は図３のステップＳ４の内容を詳細に示すフローチャートであり、（ｂ）は図３のステップＳ７の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図６】図３のステップＳ１０の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施例として、15要因につき、ラフ集合により、整合度80％以上、エラーレベル0として抽出した26通りの要因の組合せを、1％毎にその累積された数を示した図である。
【図８】(1)式より算出した評価ルール構成する各要因の重要度である。
【図９】表１２の評価ルールにより特定できた土石流非発生渓流について(2)式により優先順位を算出した結果である。
【図１０】本発明の実施の最良の形態に係る防災事業計画支援システムの概略構成図である。
【図１１】本実施の最良の形態にかかる防災事業計画支援システムの最適ルール決定部の詳細を示す構成図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１…情報処理演算装置  ２…情報格納装置  ３…情報入力装置  ４…操作者  ５…情報出力装置  ６…情報表示装置  ７…調査計画案  １１…データ抽出部  １２…モデル抽出部  １３…最適ルール決定部  １４…優先順位決定部  ２１…データ格納部  ２２…モデル格納部  ２３…ＩＤ番号  ２４…評価値データ  ２５…属性値データ  ２６…災害実績データ  ２７…解析結果データ  ２８…要因情報  ２９…カテゴリー情報  ３１…重要要因解析部  ３２…ルール設定部  ３３…確信度・サポート解析部  ３４…第１のルール設定部  ３５…拡大ルール設定部  ３６…組合せルール設定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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