(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された各種データを演算処理する演算処理部により、河川流域内の任意の対象地区の雨水に対する保水能力を推定する保水能力推定装置であって、
前記演算処理部は、
前記対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データを、任意の積算期間でそれぞれ積算し、積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データを算出する降水量データ積算手段と、
前記河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データを前記積算期間で積算し、積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データを算出する河川水量データ積算手段と、
前記積算降水量データと前記積算河川水量データを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析し、両者の最大パターンマッチ度を算出するパターンマッチング分析手段と、
前記最大パターンマッチ度に基づいて前記対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを生成する保水能力推定手段と
を備えることを特徴とする保水能力推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の保水能力推定装置において、
前記パターンマッチング分析手段は、前記パターンマッチング分析の際、前記積算降水量データと前記積算河川水量データの時間位置を順次シフトさせて両者の相関値をそれぞれ求め、これら相関値のうち最大相関値を前記最大パターンマッチ度として算出することを特徴とする保水能力推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の保水能力推定装置において、
前記保水能力推定手段は、前記最大相関値が所定のしきい値を上回った場合、前記積算時間からなる当該対象地区の保水時間を前記保水能力推定データとして出力することを特徴とする保水能力推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の保水能力推定装置において、
前記保水能力推定手段は、各対象地区の位置情報に基づいて対象地区ごとに得られた前記最大パターンマッチ度を補間処理し、各地点の保水能力を示す２次元の保水能力分布データを生成し、前記保水能力推定データとして出力することを特徴とする保水能力推定装置。
【請求項５】
請求項１に記載の保水能力推定装置において、
前記保水能力推定手段は、前記積算降水量データの最大値と前記対象地区の面積の積からなる当該対象地区の保水量を求め前記保水能力推定データとして出力することを特徴とする保水能力推定装置。
【請求項６】
入力された各種データをコンピュータで演算処理する演算処理部により、河川流域内の任意の対象地区の雨水に対する保水能力を推定する保水能力推定装置のコンピュータに、
河川流域内の対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データを、任意の積算期間でそれぞれ積算し、積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データを算出する降水量積算ステップと、
前記河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データを前記積算期間で積算し、積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データを算出する河川水量積算ステップと、
前記積算降水量データと前記積算河川水量データを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析し、両者の最大パターンマッチ度を算出するパターンマッチング分析ステップと、
前記最大パターンマッチ度に基づいて前記対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを出力する保水能力推定ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記パターンマッチング分析ステップは、前記パターンマッチング分析の際、前記積算降水量データと前記積算河川水量データの時間位置を順次シフトさせて両者の相関値をそれぞれ求め、これら相関値のうちの最大相関値を前記最大パターンマッチ度として算出することを特徴とするプログラム。
【請求項８】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記保水能力推定ステップは、各対象地区の位置情報に基づいて対象地区ごとに得られた前記最大パターンマッチ度を補間処理して各地点の保水能力を示す２次元の保水能力分布データを生成し、前記保水能力推定データとして出力することを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記保水能力推定ステップは、前記積算降水量データの最大値と前記対象地区の面積の積から当該対象地区の保水量を求め前記保水能力推定データとして出力することを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記保水能力推定ステップは、前記最大相関値が所定のしきい値を上回った場合、前記積算時間からなる当該対象地区の保水時間を前記保水能力推定データとして出力することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保水能力推定技術に関し、特に河川流域での降雨に対する保水能力を対象地区ごとに推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、局部的な集中豪雨による浸水が発生する傾向が高く、このような浸水被害対策を推進するため、平成１５年６月に、特定都市河川浸水被害対策法が成立した。これにより、今後、各地で同法に基づいた都市浸水想定区域の指定が必要となり、浸水が予想される箇所を地図上に表した浸水想定地域図の整備が、全国の各自治体で進められている。
浸水想定区域とは、洪水により河川の堤防が決壊した場合に浸水が予想される区域のことで、河川管理者により指定される。また、浸水想定地域図は、浸水想定区域と各区域内の浸水の深さを示した図面である。
【０００３】
従来、このような浸水想定区域を特定する技術として、浸水に関わる各種データ、例えば対象地区の降雨データやその土地の保水性を示すデータを収集して、雨水による氾濫解析モデルを生成し、この氾濫解析モデルに基づき対象地区の保水能力を推定して浸水想定区域を特定する技術が提案されている（例えば、非特許文献１など参照）
【０００４】
【非特許文献１】http://www.kkr.mlit.go.jp/kingi/database/kannai/h15/07/720-naisuihanran.pdf、「内水氾濫を考慮した氾濫解析モデルの構築」、平成15年度管内技術研究発表会（論文データ PDF）、国土交通省近畿地方整備局近畿技術事務所
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来技術では、氾濫解析モデルを生成する際に、降雨データに加えて、河道や下水道に関する構造・設備データ、対象地区の地形データや土地の保水性を示すデータなど、極めて多くのデータを収集する必要があるため、対象地区の保水能力を容易に推定できないという問題点があった。特に、土地の保水性を示す粗度係数や流出率などのデータについては土質調査が必要となり、作業負担やコストの面で実施が難しい。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、比較的入手しやすいデータに基づいて対象地区の保水能力を容易に推定できる保水能力推定装置および方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このような目的を達成するために、本発明にかかる保水能力推定装置は、入力された各種データを演算処理する演算処理部により、河川流域内の任意の対象地区の雨水に対する保水能力を推定する保水能力推定装置であって、演算処理部は、対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データを、任意の積算期間でそれぞれ積算し、積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データを算出する降水量データ積算手段と、河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データを積算期間で積算し、積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データを算出する河川水量データ積算手段と、積算降水量データと積算河川水量データを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析し、両者の最大パターンマッチ度を算出するパターンマッチング分析手段と、最大パターンマッチ度に基づいて対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを生成する保水能力推定手段とを備えている。
【０００７】
この際、パターンマッチング分析手段で、パターンマッチング分析の際、積算降水量データと積算河川水量データの時間位置を順次シフトさせて両者の相関値をそれぞれ求め、これら相関値のうち最大相関値を最大パターンマッチ度として算出するようにしてもよい。
【０００８】
また、保水能力推定手段で、最大相関値が所定のしきい値を上回った場合、積算時間からなる当該対象地区の保水時間を保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【０００９】
また、保水能力推定手段で、各対象地区の位置情報に基づいて対象地区ごとに得られた最大パターンマッチ度を補間処理し、各地点の保水能力を示す２次元の保水能力分布データを生成し、保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【００１０】
また、保水能力推定手段で、積算降水量データの最大値と対象地区の面積の積からなる当該対象地区の保水量を求め保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明にかかるプログラムは、入力された各種データをコンピュータで演算処理する演算処理部により、河川流域内の任意の対象地区の雨水に対する保水能力を推定する保水能力推定装置のコンピュータに、河川流域内の対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データを、任意の積算期間でそれぞれ積算し、積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データを算出する降水量積算ステップと、河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データを積算期間で積算し、積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データを算出する河川水量積算ステップと、積算降水量データと積算河川水量データを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析し、両者の最大パターンマッチ度を算出するパターンマッチング分析ステップと、最大パターンマッチ度に基づいて対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを出力する保水能力推定ステップとを実行させる。
【００１２】
この際、パターンマッチング分析ステップで、パターンマッチング分析の際、積算降水量データと積算河川水量データの時間位置を順次シフトさせて両者の相関値をそれぞれ求め、これら相関値のうちの最大相関値を最大パターンマッチ度として算出するようにしてもよい。
【００１３】
また、保水能力推定ステップで、各対象地区の位置情報に基づいて対象地区ごとに得られた最大パターンマッチ度を補間処理して各地点の保水能力を示す２次元の保水能力分布データを生成し、保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【００１４】
また、保水能力推定ステップで、積算降水量データの最大値と対象地区の面積の積から当該対象地区の保水量を求め保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【００１５】
また、保水能力推定ステップで、最大相関値が所定のしきい値を上回った場合、積算時間からなる当該対象地区の保水時間を保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、河川流域内の対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データと河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データとが、任意の積算期間でそれぞれ積算されて積算降水量データと積算河川水量データが算出され、これら積算降水量データと積算河川水量データが異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析されて両者の最大パターンマッチ度が算出され、この最大パターンマッチ度に基づいて対象地区の保水能力を示す保水能力推定データが生成されるため、比較的入手しやすい降水量データや河川水量データに基づいて対象地区の保水能力を容易に推定できる。
【００１７】
これにより、従来の河道や下水道に関する構造・設備データ、対象地区の地形データや土地の保水性を示すデータなど、極めて多くのデータを収集して氾濫解析モデルを生成する手法と比較して、極めて容易に対象地区の保水能力を容易に推定できる。特に、土地の保水性を示す粗度係数や流出率などのデータについては土質調査が必要となり、作業負担やコストの面で実施が難しいが、本実施の形態で用いる降水量データや河川水量データは、例えばインターネットを介して容易かつ安価に入手することができ、保水能力の推定に要する作業負担やコストを大幅に削減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の構成を示すブロック図である。
この保水能力推定装置１は、対象河川の上流河川流域４で計測された降水量データ２１と、その対象河川の河川水量データ２２とを履歴データ２として取り込み、これら履歴データ２から各対象地区の保水能力を推定する装置である。
【００１９】
本実施の形態は、河川流域内の対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データと河川流域の下流に設けられた任意の河川水量計測点における河川水量の時系列変化を示す河川水量データとを、任意の積算期間でそれぞれ積算して積算降水量データと積算河川水量データを算出し、これら積算降水量データと積算河川水量データを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析して両者の最大パターンマッチ度を算出し、この最大パターンマッチ度に基づいて対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを生成するようにしたものである。
【００２０】
以下、図１を参照して、保水能力推定装置１の構成について詳細に説明する。
保水能力推定装置１は、全体として、入力された処理情報に対して演算処理を行うことにより所望の情報を出力するパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、データ入力部１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、および演算処理部１５が設けられている。
【００２１】
データ入力部１１は、専用インターフェース回路部からなり、外部の装置または記録媒体から保水能力推定処理に用いる履歴データ２やその他データを取り込む機能と、取り込んだデータを記憶部１４へ保存する機能とを有している。
このデータ入力部１１で取り込まれる主な履歴データ２としては、降水量データ２１と河川水量データ２２とからなる履歴データ２がある。
【００２２】
降水量データ２１は、河川水量計測点６の上流河川流域４の各対象地区で計測された降水量の時系列変化を示すデータである。これら対象地区は、河川流域に設定した候補エリアをメッシュ状に区画して設けられている。
河川水量データ２２は、河川水量推定の対象となる河川の河川水量計測点６で計測された河川水量の時系列変化を示すデータである。
【００２３】
なお、各対象地区の降水量データ２１は、一般的な気象データを提供するアメダスなどの気象データ観測システム５から所望のパラメータを入手すればよく、例えば気象庁からは１時間周期で、また河川情報センタからは１０分周期でそれぞれ提供されている。
また、河川水量データ２２は、面速式流量計測方法など公知の計測方法で計測したものを用いればよい。また河川水量ではなく、河川流量や河川水位でデータが提供される場合には、例えばマニング(Manning)の平均流速公式などの公知技術を応用して、これら河川流量や河川水位を河川水量に換算すればよい。
【００２４】
操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部１５へ出力する機能を有している。
画面表示部１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの指示に応じて、操作メニューや保水能力推定データを画面表示する機能を有している。
【００２５】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での処理に用いる各種処理データやプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、演算処理部１５に読み込まれて実行されるプログラムであり、外部装置や記憶媒体から予め読み込まれて記憶部１４へ保存される。
記憶部１４で記憶される主な処理データとしては、降水量データ１４Ａ、河川水量データ１４Ｂ、積算降水量データ１４Ｃ、積算河川水量データ１４Ｄ、最大相関値（最大パターンマッチ度）１４Ｅ、および保水能力推定データ１４Ｆがある。
【００２６】
降水量データ１４Ａおよび河川水量データ１４Ｂは、データ入力部１１で取り込まれた降水量データ２１や河川水量データ２２が保存されたものである。
積算降水量データ１４Ｃおよび積算河川水量データ１４Ｄは、演算処理部１５により、降水量データ１４Ａおよび河川水量データ１４Ｂが積算されたものである。
最大相関値１４Ｅは、演算処理部１５により、積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄのパターンマッチング分析された結果である。
保水能力推定データ１４Ｆは、演算処理部１５により、最大相関値１４Ｅから生成された対象地区の保水能力を示すデータである。
【００２７】
演算処理部１５は、ＣＰＵやＤＳＰなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、保水能力推定処理に必要な各種機能手段を実現する。
演算処理部１５により実現される主な機能手段としては、降水量データ積算手段１５Ａ、河川水量データ積算手段１５Ｂ、パターンマッチング分析手段１５Ｃ、および保水能力推定手段１５Ｄがある。
【００２８】
降水量データ積算手段１５Ａは、上流河川流域４内の任意の対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データ１４Ａを記憶部１４から読み出す機能と、任意の積算期間Ｔでそれぞれ積算して積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データ１４Ｃを生成する機能と、この積算降水量データ１４Ｃを記憶部１４へ保存する機能とを有している。
【００２９】
河川水量データ積算手段１５Ｂは、上流河川流域４の下流に設けられた任意の河川水量計測点６における河川水量の時系列変化を示す河川水量データ１４Ｂを記憶部１４から読み出す機能と、任意の積算期間Ｔでそれぞれ積算して積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データ１４Ｄを生成する機能と、この積算河川水量データ１４Ｄを記憶部１４へ保存する機能とを有している。
【００３０】
パターンマッチング分析手段１５Ｃは、記憶部１４から積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄを読み出す機能と、これら積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析しそれぞれの相関値（パターンマッチ度）を算出する機能と、これら相関値から両者の最大相関値（最大パターンマッチ度）１４Ｅを算出する機能と、この最大相関値１４Ｅを記憶部１４へ保存する機能とを有している。
【００３１】
保水能力推定手段１５Ｄは、記憶部１４から最大相関値１４Ｅを読み出す機能と、この最大相関値１４Ｅから対象地区の保水能力を示す保水能力推定データ１４Ｆを生成する機能と、保水能力推定データ１４Ｆ（３）を記憶部１４、画面表示部１３、またはデータ出力部１６へ出力する機能とを有している。
【００３２】
データ出力部１６は、専用インターフェース回路からなり、演算処理部１５からの指示に応じて、保水能力推定データ３などの各種処理データを外部装置や記録媒体へ出力する機能を有している。
【００３３】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図２，図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の動作について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の動作を示す概略フロー図である。図３は、本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の保水能力推定処理を示すフローチャートである。
【００３４】
保水能力推定装置１の演算処理部１５は、操作入力部１２により検出されたオペレータの処理開始操作に応じて、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで、図３に示す保水能力推定処理を開始する。ここでは、任意の対象地区における保水能力を推定する場合について説明する。
【００３５】
演算処理部１５は、まず、データ入力部１１により、対象地区の計測ポイントＰの降水量データ２１と河川水量計測点６の河川水量データ２２を、外部装置や記録媒体から取り込んで、記憶部１４へ降水量データ１４Ａおよび河川水量データ１４Ｂとして保存する（ステップ１００）。この際、降水量データ１４Ａおよび河川水量データ１４Ｂとしては、例えば数年間の長期にわたって計測した河川水量および降水量のデータ列を用いる。
【００３６】
図４は、降水量データを示す説明図である。この降水量データＲ（Ｐ）は対象地区の計測ポイントＰにおける各時点ｔに計測された単位時間当たりの降水量Ｒ（Ｐ，０），Ｒ（Ｐ,１），Ｒ（Ｐ，２），…からなる時系列データである。
図５は、河川水量データを示す説明図である。この河川水量データＷは、河川水量計測点６における各時点ｔに計測された単位時間当たりの河川水量Ｗ（０），Ｗ（１），Ｗ（２），…からなる時系列データである。
【００３７】
次に、演算処理部１５は、降水量データ積算手段１５Ａにより、記憶部１４から降水量データ１４Ａを読み出して、任意の積算期間Ｔで、各時点ｔの降水量Ｒ（Ｐ，ｔ）をそれぞれ積算して、積算降水量Ｒａ（Ｐ，Ｔ，ｔ）の時系列変化を示す積算降水量データ１４Ｃを算出し、記憶部１４へ保存する（ステップ１０１）。この際、時点ｔにおける積算降水量Ｒａ（Ｐ，Ｔ，ｔ）は、時点ｔから過去積算期間Ｔにわたる当該計測ポイントＰの降水量Ｒ（Ｐ，ｔ−Ｔ）〜Ｒ（Ｐ，ｔ）を積算して求める。
【００３８】
また、演算処理部１５は、河川水量データ積算手段１５Ｂにより、記憶部１４から河川水量データ１４Ｂを読み出して、降水量データ１４Ａを積算した際と同じ積算期間Ｔで、各時点ｔの河川水量Ｗ（ｔ）をそれぞれ積算して、積算河川水量Ｗａ（Ｔ，ｔ）の時系列変化を示す積算河川水量データ１４Ｄを算出し、記憶部１４へ保存する（ステップ１０２）。この際、積算河川水量Ｗａ（Ｔ，ｔ）は、時点ｔから過去積算期間Ｔにわたる河川水量Ｗ（ｔ−Ｔ）〜Ｗ（ｔ）を積算して求める。
【００３９】
図６は、積算河川水量データを示す説明図である。図６（ａ）は履歴データ４０として入力された河川水量データ４２を示しており、１時間当たりの河川水量（Ｔ＝１時間と同じ）から構成されている。図６（ｂ）は積算時間Ｔ＝３時間のときに算出された積算河川水量データを示しており、計測時点ｔごとに過去３時間当たりの河川水量が合計された積算河川水量から構成されている。なお、図６（ａ）のように、入力された河川水量データ４２の単位計測期間（１時間）と積算時間（Ｔ＝１時間）が一致する場合、積算処理を省略して河川水量データ４２をそのまま積算河川水量として利用すればよい。
【００４０】
次に、演算処理部１５は、パターンマッチング分析手段１５Ｃにより、上記のよう得られた積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄを記憶部１４から読み出し、異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析する。そして、両者のマッチングの度合いを示す指標として、時間差ごとに相関値（パターンマッチ度）を算出して、これら相関値から両者の最大相関値（最大パターンマッチ度）１４Ｅを算出し、記憶部１４へ保存する（ステップ１０３）。
【００４１】
図７は、パターンマッチング分析を示す説明図である。パターンマッチング分析の具体例としては、図７に示すように、いずれか一方、例えば積算河川水量データＷａ（Ｔ）を時間軸上で固定し、他方の積算降水量データＲａ（Ｐ，Ｔ）を時間軸上で順次シフトさせて両者の相関値Ｃ（Ｐ，Ｔ）をそれぞれ求め、その最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）を両者の相関値として選択すればよい。
なお、本実施の形態では、パターンマッチ度として両者の相関値を求める場合を例として説明したが、積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄの類似性を表す指標であればよく、相関値以外のパターンマッチ度を用いてもよい。
【００４２】
次に、演算処理部１５は、保水能力推定手段１５Ｄにより、記憶部１４の最大相関値１４Ｅから、当該対象地区における保水能力を示す保水能力推定データ１４Ｆを生成して、記憶部１４、画面表示部１３、またはデータ出力部１６へ出力し（ステップ１０４）、一連の保水能力推定処理を終了する。
この際、パターンマッチング分析手段１５Ｃで得られた最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）は、あくまでも相対的な指標であり、保水能力推定手段１５Ｄにより、対象地区の具体的な保水能力を示すデータを次のようにして生成する。
【００４３】
まず、浸水のメカニズムについては、対象地区が有している保水能力を超えた降雨があった場合、その保水効果がなくなってその後の雨水が河川へ短時間で流入し、河川の水位が一気に上昇して浸水が発生するものと考えられる。
一方、パターンマッチング分析で得られた積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄの最大相関値について考察すると、この最大相関値は、対象地区の計測ポイントＰに降った雨が河川に流入して河川水量を変化させた影響の度合いを示していることがわかる。すなわち、積算時間Ｔを用いて算出した最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）が大きい場合、積算時間Ｔに当該対象地区で保水された雨水の保水量と河川水量の変化が類似していることを示す。
【００４４】
したがって、積算時間Ｔを用いて算出した最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）が大きいということは、積算時間Ｔに当該対象地区で保水された雨水の保水量と河川水量の変化が類似していると判断でき、当該対象地区は、積算時間Ｔで示される固有の保水時間Ｔを保水能力として有していると見なすことができる。
【００４５】
このことから、任意の対象地区の保水能力に着目した場合、保水能力推定手段１５Ｄより、最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）と所定のしきい値を比較し、最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）がしきい値を上回った場合、当該対象地区の保水能力を示す保水能力推定データとして保水時間Ｔを出力すれば、任意の対象地区の保水能力を把握することができる。
また、異なる積算時間Ｔを用いて、任意の計測ポイントＰの最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）をそれぞれ算出すれば、当該対象地区の保水時間特性を得ることができる。特に複雑な構造の土地では、固有の保水時間を複数持つ場合もあり、このような保水時間特性を得ることにより、当該対象地区が保水能力としてどのような保水時間を有しているか容易に把握できる。
【００４６】
このように、本実施の形態は、降水量データ積算手段１５Ａにより、対象地区における降水量の時系列変化を示す降水量データ１４Ａを、任意の積算期間Ｔでそれぞれ積算し、積算降水量の時系列変化を示す積算降水量データ１４Ｃを算出するとともに、河川水量データ積算手段１５Ｂにより、上流河川流域４の下流に設けられた任意の河川水量計測点６における河川水量の時系列変化を示す河川水量データ１４Ｂを積算期間Ｔで積算し、積算河川水量の時系列変化を示す積算河川水量データ１４Ｄを算出し、パターンマッチング分析手段１５Ｃにより、積算降水量データ１４Ｃと積算河川水量データ１４Ｄを異なる時間差でそれぞれパターンマッチング分析し、両者の最大パターンマッチ度を算出し、保水能力推定手段１５Ｄにより、最大パターンマッチ度に基づいて対象地区の保水能力を示す保水能力推定データを生成するようにしたので、比較的入手しやすい降水量データや河川水量データに基づいて対象地区の保水能力を容易に推定できる。
【００４７】
これにより、従来の河道や下水道に関する構造・設備データ、対象地区の地形データや土地の保水性を示すデータなど、極めて多くのデータを収集して氾濫解析モデルを生成する手法と比較して、極めて容易に対象地区の保水能力を容易に推定できる。特に、土地の保水性を示す粗度係数や流出率などのデータについては土質調査が必要となり、作業負担やコストの面で実施が難しいが、本実施の形態で用いる降水量データや河川水量データは、例えばインターネットを介して容易かつ安価に入手することができ、保水能力の推定に要する作業負担やコストを大幅に削減できる。
【００４８】
また、パターンマッチング分析の際、降水量データと河川水量データの時間位置を順次シフトさせて両者の相関値をそれぞれ算出し、これら相関値のうち最大相関値を両者の最大パターンマッチ度とするようにしたので、特定地区から河川水量計測点までの流入経路やその流入経路による雨水到達の遅れを詳細に把握するための情報および分析処理を必要とすることなく、降水量および河川水量のみを用いて保水能力を推定できる。
また、本実施の形態では、パターンマッチング分析の際、最大相関値が所定のしきい値を上回った場合、積算時間からなる当該対象地区の保水時間を保水能力推定データとして出力するようにしたので、複雑な数式や処理を用いることなく容易に保能力を推定できる。
【００４９】
［第２の実施の形態］
次に、図８を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる保水能力推定装置について説明する。図８は、本発明の第２の実施の形態にかかる保水能力推定装置の保水能力分布生成処理を示すフローチャートである。
第１の実施の形態では、任意の対象地区に着目してその保水能力を推定する場合を例として説明した。本実施の形態では、複数の対象地区に着目して保水能力の分布を推定する場合について説明する。なお、保水能力推定装置１の構成は前述の第１の実施の形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
【００５０】
［第２の実施の形態の動作］
任意の積算時間Ｔを用いて算出した各対象地区の最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）を比較した場合、各対象地区の保水能力と保水時間Ｔとの関連性を把握でき、保水時間Ｔに関する各対象地区の保水能力（重み）の分布と見なすことができる。このことから、各対象地区の保水能力の比較に着目した場合、保水能力推定手段１５Ｄより、各対象地区の保水能力分布を得ることができる。
【００５１】
保水能力推定装置１の演算処理部１５は、操作入力部１２により検出されたオペレータの処理開始操作に応じて、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで、図８に示す保水能力分布生成処理を開始する。なお、以下の説明では、各対象地区の計測ポイントＰの降水量データ２１と河川水量計測点６の河川水量データ２２は、データ入力部１１により、すでに記憶部１４へ降水量データ１４Ａおよび河川水量データ１４Ｂとして保存されているものとする。
【００５２】
演算処理部１５は、まず、計測ポイント群（＝Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，…）から、未処理の計測ポイントＰを選択し（ステップ１１０）、所定の積算時間Ｔを用いて、図３のステップ１０１〜１０３を実行し、当該計測ポイントＰの最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）を算出する（ステップ１１１）。
この後、演算処理部１５は、全計測ポイントの処理が終了するまでステップ１１０に戻って上記処理を繰り返し実行する（ステップ１１２：ＮＯ）。
【００５３】
全計測ポイントの処理が終了した場合（ステップ１１２：ＹＥＳ）、演算処理部１５は、保水能力推定手段１５Ｄにより、各計測ポイントＰの位置情報に基づき各最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）を補間処理し、計測ポイントの存在しない各地点の最大相関値を推定する（ステップ１１３）。
その後、保水能力推定手段１５Ｄは、これら最大相関値のうち同一値の地点を線分で結ぶことにより２次元の等高線マップを生成し（ステップ１１４）、保水時間Ｔに関する保水能力分布を示す保水能力推定データ１４Ｆとして出力し（ステップ１１５）、一連の保水能力分布生成処理を終了する。
【００５４】
図９は、保水能力分布の出力例を示す説明図であり、図９（ａ）は保水時間Ｔ＝１時間の場合の保水能力分布を示し、図９（ｂ）は保水時間Ｔ＝１時間の場合の保水能力分布を示している。この例では、支流河川３Ａと支流河川３Ｂとの合流点付近に河川水量計測点６が設けられている。
【００５５】
図９（ａ）によれば、最大相関値の大きい特定保水能力地区３１が、保水能力として保水時間１時間を有していると判断でき、１時間程度の降雨で特定保水能力地区３１から河川へ雨水が流入すると予想される。図９の保水能力分布の対象となった特定保水能力地区３１の実際の地形は、山に囲まれた向背湿地であり、かつ地面がコンクリートに覆われていることから、雨水が河川に向かって路上を流れ、比較的短時間で家屋が浸水する可能性があると予想でき、過去の浸水被害の履歴とも合致する。
【００５６】
また、図９（ｂ）によれば、最大相関値の大きい特定保水能力地区３２が、保水能力として保水時間７２時間を有していると判断でき、７２時間程度の降雨で特定保水能力地区３１から河川へ雨水が流入すると判断できる。図９の保水能力分布の対象となった特定保水能力地区３２の実際の地形は、緑地が多い丘陵地帯で３日程度の保水能力はあるが、保水能力を超える降雨があった場合、特定保水能力地区３２の南西側の低地に向かって雨水が流出すると予想でき、過去の浸水被害の履歴とも合致する。
【００５７】
このように、本実施の形態は、保水能力推定手段１５Ｄにより、各対象地区の位置情報に基づいて対象地区ごとに得られた最大パターンマッチ度を補間処理し、各地点の保水能力を示す２次元の保水能力分布データを生成し、保水能力推定データ１４Ｆとして出力するようにしたので、上流河川流域４における保水能力を２次元的に一目で把握することができる。これにより、各対象地区の保水能力から当該対象地区の下流に位置する低地を浸水想定区域として容易に特定でき、当該対象地区の保水時間から降雨と浸水との時間関係を特定することもできる。
【００５８】
なお、等高線マップに代えて、各対象地区の最大相関値Ｃｍａｘ（Ｐ，Ｔ）を所定数のクラスに正規化し、各対象地区の位置情報に基づき２次元で色分け表示した保水能力分布データを生成し、保水能力推定データとして出力してもよい。
図１０は、保水時間Ｔに関する保水能力分布を示す保水能力推定データの出力例である。これにより、最大相関値が最上位クラスとなった対象地区が、保水時間Ｔの保水能力を持つと判断できる。
【００５９】
［実施の形態の拡張］
以上の各実施の形態では、任意の対象地区の保水能力を保水時間により出力する場合を例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、保水能力推定手段１５Ｄにおいて、前述のようにして当該対象地区の保水当力を示す保水時間Ｔが得られた場合、この保水時間に相当する積算時間Ｔを用いた場合の積算降水量データ１４Ｃの代表値（例えば最大値や平均値）と対象地区の面積と積算時間Ｔの積から当該対象地区での保水量を推定し、これを保水能力推定データとして出力するようにしてもよい。これにより、当該対象地区での積算降水量から浸水発生をリアルタイムで予測することができる。
【００６０】
また、パターンマッチング分析を行う積算時間Ｔについては、任意の対象地区における各積算時間で求めた積算降水量データと河川水量データとの関係に基づき、有用な積算時間Ｔを予め選択してもよい。
この場合、演算処理部１５により、例えば異なる積算時間の積算降水量データを説明変数とし、河川水量データを目的変数とする線形の推定モデルを生成し、例えばステップワイズ法（step-wise selection）などの変数選択手法により、有用な説明変数の積算時間Ｔを選択すればよい。これにより、演算処理対象となる積算時間Ｔを削減でき、演算処理負担を大幅に軽減できる。
【００６１】
また、河川水量データについては、定常的な変動成分が含まれている場合がある。例えば、河川水量観測点６が河川の河口に近い場合、潮の満ち引きにより水位が定期的に変動する。また、規模の大きい工場から定期的に河川へ排水される場合がある。このような場合は、演算処理部１５により、記憶部１４の河川水量データ１４Ｂから定常的な変動成分を除去しておけばよい。
【００６２】
また、各地区については、河川流域内の各計測ポイントに対応して設けてもよいが、複数の計測ポイントを統合して設けてもよい。この場合は、統合の対象となる計測ポイントで計測された降水量や気温の統計値、例えば平均値や代表値などそれぞれ算出し、当該地区の降水量や気温として用いればよい。
なお、本発明では、河川水量はそのほとんどが雨水であると見なしている。また、河川表面や地表からの蒸発分については非常に少なく誤差の範囲であることから対象外とした。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の動作を示す概略フロー図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態にかかる保水能力推定装置の保水能力推定処理を示すフローチャートである。
【図４】降水量データを示す説明図である。
【図５】河川水量データを示す説明図である。
【図６】積算河川水量データを示す説明図である。
【図７】パターンマッチング分析を示す説明図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態にかかる保水能力推定装置の保水能力分布生成処理を示すフローチャートである。
【図９】保水能力分布の出力例を示す説明図である。
【図１０】保水時間Ｔに関する保水能力分布を示す保水能力推定データの出力例である。
【符号の説明】
【００６４】
１…保水能力推定装置、１１…データ入力部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…記憶部、１４Ａ…降水量データ、１４Ｂ…河川水量データ、１４Ｃ…積算降水量データ、１４Ｄ…積算河川水量データ、１４Ｅ…最大相関値、１４Ｆ…保水能力推定データ、１４Ｐ…プログラム、１５…演算処理部、１５Ａ…降水量データ積算手段、１５Ｂ…河川水量データ積算手段、１５Ｃ…パターンマッチング分析手段、１５Ｄ…保水能力推定手段、１６…データ出力部、２…履歴データ、２１…降水量データ、２２…河川水量データ、３…保水能力推定データ、４…上流河川流域、５…気象データ観測システム、６…河川水量計測点。
【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１０】
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【図９】
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