(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下水幹線を介してポンプ場に流入する雨水の水位または流入量を予測する雨水流入予測装置において、
何れも時系列データである、地表面に設置された雨量計から得た降雨情報計測値、下水幹線内の水位または流量情報計測値、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の吐出量計測値、ポンプ場の水位計測値から得たポンプ場の流入量推定値を記憶する記憶手段と、
この記憶手段内の降雨情報計測値と、下水幹線内に設置された少なくとも一の測定器から収集した水位または流量情報計測値とを用いて、当該測定器設置点の将来の水位または流量を予測する少なくとも一の予測手段と、
この予測手段により予測した水位または流量予測値と、前記記憶手段内の降雨情報計測値、ポンプ場の直近の測定器の水位または流量情報計測値、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の吐出量計測値、ポンプ場の前記流入量推定値を用いて、ポンプ場における将来の水位または流入量を予測するポンプ場水位・流入量予測手段と、を備えたことを特徴とする雨水流入予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の雨水流入予測装置において、
下水幹線内に二以上の測定器が存在し、かつ、これらの測定器と同数であって各測定器設置点の将来の水位または流量を予測する予測手段が設けられると共に、
下流側の予測手段は、直近かつ上流側の測定器設置点の時系列データである水位または流量予測値、及び、水位または流量情報計測値をも用いて、当該測定器設置点の水位または流量を予測することを特徴とする雨水流入予測装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の雨水流入予測装置において、
測定器設置点の水位または流量予測値と、水位または流量計測値との間の予測誤差を用いて、水位または流量予測値を補正する下水幹線内補正手段と、
ポンプ場の水位予測値と水位計測値との間の予測誤差、または、流入量予測値と流入量計測値との間の予測誤差を用いて、ポンプ場の水位予測値または流入量予測値を補正するポンプ場水位・流入量補正手段と、を備えたことを特徴とする雨水流入予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、降雨時に下水ポンプ場、雨水ポンプ場、下水処理場等に流入する雨水の流入量や水位を予測する雨水流入予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、都市部における舗装率の向上や下水道の整備に伴い、雨水の大半が下水ポンプ場、雨水ポンプ場、下水処理場等（以下、本明細書ではこれらを総称してポンプ場という）に流入するようになっており、集中豪雨や雷雨等によってポンプ場に流入した雨水をポンプの適切な運転によって速やかに河川へ排水することが望まれている。
このため、ポンプ場への雨水流入量やポンプ場の水位を的確かつ高精度に予測する必要があるが、下水幹線の入口に最も近い対象流域に降った雨水が地上を流下し、下水幹線を経て懸案地点のポンプ場入口に達するまでの経過時間が予測に許容される最長時間であり、長期にわたる流入量予測は困難である。
【０００３】
このため、レーダ雨量計等を用いて測定した遠隔地の降雨量から対象流域の将来（数１０分先など）の降雨量を予測し、この降雨量予測値を用いて懸案地点の雨水流入量を予測する装置または方法が、例えば、特開平５−１３４０５６号公報の「雨水流入量予測装置」、特開平６−２５９１１０号公報の「雨水ポンプ制御方法」、特開平９−１９０２２７号公報の「ポンプ場流入予測支援装置」、特開平５−１３４７１５号公報の「ニューラルネットワーク応用雨水流入量予測装置」として公知になっている。
【０００４】
上記従来技術のうち、特開平５−１３４０５６号公報に記載された「雨水流入量予測装置」は、レーダ雨量計の測定データからメッシュ雨量分布の降雨データを作成し、この降雨データと過去の履歴降雨データとに基づいて対象流域の降雨を予測する降雨予測手段と、降雨予測データを用いて流量算定点（対象領域の最下流点すなわち下水幹線の最上流点）の流量を算定する流入解析手段と、この流入解析手段による予測流量と下水幹線上流端の幹線センサの計測流量とを比較して予測流量の誤差補正を行う流入量補正手段と、下水幹線の上下端に挟まれる区間で不定流計算式により流下量を予測する流下量予測手段とを備えている。
【０００５】
また、特開平６−２５９１１０号公報に記載された「雨水ポンプ制御方法」は、排水区域内のレーダ雨量計等による降雨量計測値をもとにポンプ場への雨水流入量を予測する流入量予測手段と、雨水流入量予測期間後の管内貯留量を予測するポンプ場モデルと、与えられた雨水排水量の満足度を示す評価手段と、この雨水排水量で排水した結果として予測モデルから得られる管内貯留量予測値の満足度を示す評価手段と、これらの満足度から、雨水排水量と管内貯留量の満足度を総合評価する評価手段とを備えている。
【０００６】
更に、特開平９−１９０２２７号公報に記載された「ポンプ場流入予測支援装置」は、流域降雨量を所定の降雨量予測式に従って予測する降雨量予測装置と、部分流域の汚水量を予測する汚水予測装置と、降雨量予測値及び汚水予測値とが入力されて所定の流出解析手法により横流入量を演算する流出量演算装置と、幹線内のつなぎ位置より上流部分と下流部分とで異なるモデル式を用いて幹線内の流量及び水位を演算する幹線内流量・水位演算装置とを備えている。
【０００７】
また、特開平５−１３４７１５号公報に記載された「ニューラルネットワーク応用雨水流入量予測装置」は、レーダ雨量計からの観測値に基づいて作成した積算雨量データを学習用入力データとし、ポンプ施設における雨水流入量を学習用出力データとして蓄え、これらの入出力データをもとにバックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習して蓄え、この重み係数と当日の積算雨量データ及び判定値から、ニューラルネットワークにより雨水流入量を予測するものである。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、レーダによる観測対象となっている上空と地上との降雨状態の相違や、降雨が時間的、空間的に一様ではない点、更には風向き、風速等の諸条件を考慮すると、レーダ雨量計によって計測した降雨量に基づいて対象流域の降雨量を高精度に予測することは一般に困難である。
また、対象流域の降雨のばらつきや地表面の状態（地質、地形等に起因する地表面での貯留や地中への浸透）によってポンプ場への流入特性も異なるため、ポンプ場における流入量予測や水位予測を高精度に行うことは難しい。
【０００９】
更に、上述した従来技術では、ポンプ場への流入量をタンクモデルや修正ＲＲＬ（ロード・リサーチ・ラボラトリ）法、統計式等を用いて予測しているが、パラメータの調整や同定が困難であり、所望の予測精度を得ることができないという問題があった。
【００１０】
そこで本発明は、レーダ雨量計による降雨量計測値を使用しないこととし、下水幹線内の水位または流量情報計測値を用いてポンプ場の水位及び流入量を予測することにより、予測精度の向上を図った雨水流入予測装置を提供しようとするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、下水幹線を介してポンプ場に流入する雨水の水位または流入量を予測する雨水流入予測装置において、何れも時系列データである、地表面に設置された雨量計から得た降雨情報（降雨量、降雨強度）計測値、下水幹線内の水位または流量情報（水位、水位変化または流量、流量変化）計測値、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の吐出量計測値、ポンプ場の水位計測値から得たポンプ場の流入量推定値を記憶する記憶手段と、この記憶手段内の降雨情報計測値と、下水幹線内に設置された少なくとも一の測定器（水位計または流量計のいずれか、あるいはこれらの併用）から収集した水位または流量情報計測値とを用いて、当該測定器設置点の将来の水位または流量を予測する少なくとも一の予測手段と、この予測手段により予測した水位または流量予測値と、前記記憶手段内の降雨情報計測値、ポンプ場の直近の測定器の水位または流量情報計測値、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の吐出量計測値、ポンプ場の前記流入量推定値を用いて、ポンプ場における将来の水位または流入量を予測するポンプ場水位・流入量予測手段と、を備えたものである。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の雨水流入予測装置において、
下水幹線内に二以上の測定器が存在し、かつ、これらの測定器と同数であって各測定器設置点の将来の水位または流量を予測する予測手段が設けられると共に、
下流側の予測手段は、直近かつ上流側の測定器設置点の時系列データである水位または流量予測値、及び、水位または流量情報計測値をも用いて、当該測定器設置点の水位または流量を予測するものである。
【００１３】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の雨水流入予測装置において、測定器設置点の水位または流量予測値と、水位または流量計測値との間の予測誤差を用いて、水位または流量予測値を補正する下水幹線内補正手段と、
ポンプ場の水位予測値と水位計測値との間の予測誤差、または、流入量予測値と流入量計測値との間の予測誤差を用いて、ポンプ場の水位予測値または流入量予測値を補正するポンプ場水位・流入量補正手段と、を備えたものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
まず、図１は、この実施形態が適用されるポンプ場周辺の概念図である。図１において、１０は図示されていない排水区域からポンプ場に達する下水幹線、２０はポンプ場（ポンプ井）、３０はポンプ場の地表面である。
【００１５】
また、１は下水幹線１０の上流側に設置された水位計、２は水位計１よりも下流に設置された水位計、３は地表面３０に設置された雨量計、４はポンプ場２０の水位を検出するポンプ場水位計、５はポンプ場２０に連通するポンプ、６はポンプ５の吐出側に設置された流量計である。なお、ポンプ場２０は開水路であり、汚水等も流れ込むためポンプ場２０への流入量を流量計により直接計測するのは困難であるため、本実施形態ではポンプ場２０への流入量を推定して流入量及び水位の予測に用いることとする。
ここで、水位計の数は２個に限られるものではなく、必要に応じて３個以上の水位計を下水幹線１０に沿って設置しても良い。
図示されていないが、上記水位計１，２の代わりに流量計を設置して下水幹線１０を流れる雨水の流量を計測するようにしても良く、水位計と流量計とを混在させ、あるいは併用しても良い。
【００１６】
なお、水位計１，２、雨量計３、ポンプ場水位計４、流量計６の出力信号は、ディジタル信号に変換されたうえ、図示されていない制御所、指令所のコンピュータシステムに入力されている。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態を実現するための機能ブロック図であり、その主要部は上記コンピュータシステムが有する入力手段、演算手段、制御手段、記憶手段、出力手段によって実現されるものである。
まず、１０１は計測値・推定値入力手段であり、図１の雨量計３から得た降雨情報、すなわち降雨量及び降雨強度（いずれも計測値）と、水位計１，２から得た水位情報、すなわち水位及び水位変化（いずれも計測値）と、流量計６から得たポンプ吐出量（計測値）と、ポンプ場水位計４から得たポンプ場水位（計測値）と、ポンプ場流入量（推定値）とを、後続の記憶手段１０２に入力するためのものである。
【００１８】
ここで、水位計１，２に代えて流量計を用いる場合には、流量計から得た流量情報（流量及び流量変化の計測値）が、入力手段１０１から記憶手段１０２に入力される。
以下では、下水幹線１０に設置される測定器が水位計である場合について説明するが、水位計１，２による計測値の処理内容や処理手順は、流量計による計測値の処理内容にもそのまま当てはまるものである。
また、水位計１，２に代えて流量計を用いる場合、後述する水位予測手段１０３，１０６、水位予測誤差評価手段１０４，１０７、水位補正手段１０５，１０８は、詳述を省略するがそれぞれ流量予測手段、流量予測誤差評価手段、流量補正手段として機能する。
【００１９】
上記の降雨量、降雨強度、水位、水位変化（または流量、流量変化）、ポンプ吐出量、ポンプ場水位、ポンプ場流入量は、いずれも時系列データであり、現在時刻から一定時間間隔ずつ遡った過去の複数のデータである。
また、降雨情報のうち、降雨量は積算値として扱い、降雨強度は一定時間内の降雨量として扱うものとする。これらの降雨量及び降雨強度の両方を入力データとして使用することで、下水幹線１０内の水位計の水位予測、ひいてはポンプ場２０の水位及び流入量の予測に当たって降雨の状態をより的確に反映させることができる。
【００２０】
次に、１０２は計測値・予測値時系列データ記憶手段であり、前記計測値・推定値入力手段１０１からの入力データと、後述する水位計１水位予測手段１０３及び水位計２水位予測手段１０６からそれぞれ出力される水位予測値と、ポンプ場水位・流入量予測手段１０９から出力されるポンプ場水位・流入量予測値（いずれも時系列データ）とが記憶されるようになっている。
【００２１】
水位計１水位予測手段１０３は、計測値・予測値時系列データ記憶手段１０２から読み出した降雨量及び降雨強度と、水位計１の水位及び水位変化を用いて、現在時刻から一定時間間隔ずつ経過した将来の水位計１の水位を予測する。
なお、この水位計１の水位予測には、後述するポンプ場の水位・流入量予測と同様にニューラルネットワークを用いることができる。水位計１に代えて流量計を用いる場合も同様である。
水位計１水位予測手段１０３から出力される水位計１の水位予測値は、記憶手段１０２に入力されていると共に、水位計１水位補正手段１０５に入力される。
【００２２】
水位計１水位予測誤差評価手段１０４は、データ記憶手段１０２に記憶された水位計１の水位予測値と、同じくデータ記憶手段１０２に記憶された水位計１の水位計測値とを用いて予測誤差を算出し、この予測誤差（予測精度）を評価するためのものである。
また、下水幹線内補正手段としての水位計１水位補正手段１０５は、上記評価手段１０４による評価結果に基づいて水位計１の水位予測値を補正するものである。
以下、水位計１水位予測誤差評価手段１０４及び水位計１水位補正手段１０５の機能を詳述する。
【００２３】
図３は、水位計１の水位計測値及び水位予測値の時系列的な変化を誇張して示したものであり、現在時刻をｔ０、水位予測間隔を△ｔとしてある。
また、●は水位計測値（すなわち実績値）、△は例えば時刻ｔ−４において予測した水位予測値、□は時刻ｔ−３において予測した水位予測値、○は現在時刻ｔ０において予測した水位予測値である。これらのデータはすべて記憶手段１０２に格納されている。
【００２４】
現在時刻ｔ０以前の水位予測値と水位計測値とを比較すると、この例では全般に水位予測値が水位計測値を上回っており、若干の予測誤差が＋側に生じている。このような状態は、例えば、雨の降り始めのように地中への浸透量が多く、下水幹線１０への流入量が少ない場合や、降雨状態にばらつきがある場合等に現れる。
そこで、図２の水位計１水位予測誤差評価手段１０４では、記憶手段１０２から各水位予測値と水位計測値とを読み出して各時刻ｔ−３，ｔ−２，ｔ−１における各水位予測値と水位計測値との間の誤差をそれぞれ算出し、例えばそれらの平均値から予測誤差を演算する。この予測誤差の大きさや正負から、水位計１における水位予測精度を評価することができる。
【００２５】
次に、水位計１水位補正手段１０５は、評価手段１０４によって求めた予測誤差を用いて、水位計１水位予測手段１０３の出力である水位予測値を補正する。この補正方法は、単純な例では上記予測誤差を加算または減算する等の方法による。
こうして補正された水位計１の水位予測値を図３に◎によって示す。
上記のように本実施形態では、下水幹線１０の最上流の水位計１における水位予測値を過去の予測誤差に基づいて補正し、補正された水位予測値を以降の水位計の水位予測に用いることとした。
【００２６】
すなわち、水位計１水位補正手段１０５の出力である補正後の水位予測値は、水位計２水位予測手段１０６に入力されている。この予測手段１０６では、記憶手段１０２内の降雨量及び降雨強度と、水位計２の水位及び水位変化と、上述した水位計１の補正後の水位予測値を用いて、現在時刻から一定時間間隔ずつ経過した将来の水位計２の水位を予測する。
【００２７】
ここで、水位計１は水位計２の直近かつ上流にあり、水位計１の補正後の水位予測値は、降雨のばらつきや地中への浸透、地表面での貯留、流出特性の変化等を反映させた正確な予測値である可能性が高い。従ってこの補正後の水位予測値を水位計２の水位予測に付加的に使用することにより、水位計２の水位予測精度を一層向上させることができる。
なお、水位計２水位予測手段１０６における具体的な予測動作も、水位計１水位予測手段１０３と同様にニューラルネットワークによって行なわれる。水位計２に代えて流量計を用いる場合も同様である。
【００２８】
水位計２水位予測手段１０６によって得られた水位計２の水位予測値は、前記同様に記憶手段１０２に送られて記憶されると共に、水位計２水位予測誤差評価手段１０７による予測誤差評価（予測誤差算出）に使用される。
この評価手段１０７の動作は、水位計１に関する前記評価手段１０４の動作と同様である。
そして、下水幹線内補正手段である水位計２水位補正手段１０８は、水位計１に関する前記補正手段１０５と同様に、評価手段１０７からの予測誤差を用いて予測手段１０６からの水位予測値を補正し、水位計２の補正後の水位予測値を得る。
【００２９】
なお、本実施形態では下水幹線１０内の水位計が２個であるため、水位予測手段、水位予測誤差評価手段、水位補正手段からなるブロック群が２段階にカスケード接続されているが、上記ブロック群は水位計の増加に応じて逐次下流方向へ増設されるものである。
水位計に代えて流量計が用いられる場合にも、流量予測手段、流量予測誤差評価手段、流量補正手段からなるブロック群が、流量計の数に応じて複数段階にカスケード接続される。
【００３０】
最下流の水位計２水位補正手段１０８から出力された水位計２の補正後の水位予測値は、ポンプ場水位・流入量予測手段１０９に入力されている。
この予測手段１０９では、記憶手段１０２内の降雨量及び降雨強度と、流量計６により計測したポンプ５の吐出量と、水位計４により計測したポンプ場２０の水位と、推定したポンプ場２０の流入量と、前述した水位計２の補正後の水位予測値とを用いて、現在時刻から一定時間間隔ずつ経過した将来のポンプ場２０の水位及び流入量を予測する。
【００３１】
ポンプ場２０の水位予測に当たっては、ニューラルネットワークにより構成された図４のような非線形予測モデルを用いる。なお、このモデルは、前述の如く水位計１，２の水位予測（下水幹線１０に流量計が設置される場合には流量計の流量予測）にも用いられる。
図４に示すニューラルネットワークは、入力層Ｉ、中間層Ｊ、出力層Ｋからなる多入力多出力のモデルであり、水位や流入量予測のように多種の要因が複雑に影響し合って水位等に現れる非線形予測モデルに適している。
【００３２】
なお、本発明において使用される予測モデルは、ニューラルネットワークに限らず、ＲＢＦ（Radial Basis Functions）ネットワーク（「Radial Basis Functionsを用いた学習ネットワーク−ニューロコンピューティングに対する新しいアプローチ」（“システム／制御／情報”Vol.36, No.5, pp.332〜329. 1992）や、ＥＢＦ（Elliptic Basis Functions）ネットワーク（坂井正敏，田中雅博“ニューロコンピューティング入門”森北出版、pp.97-116,1997年）のように、一般に多次元空間における予測誤差を最小とするような非線形予測モデルを使用することができる。
【００３３】
図４のニューラルネットワークにおいて、その入力層Ｉには、降雨量、降雨強度、予測地点（水位計１または水位計２の設置点またはポンプ場）の水位計測値、上流地点（水位計２にとっては水位計１の設置点、ポンプ場２０にとっては水位計２の設置点）の水位計測値、上流地点の水位予測値、ポンプ吐出量、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の流入量推定値が入力される。ここで、予測時間間隔△ｔに乗じられたｎ１，ｍ１，ｋ１，ｋ２，ｍ２等は係数である。
前述したように、入力層Ｉに入力されるデータの種類は、予測地点に応じて異なるものである。
なお、水位計１，２に代えて下水幹線１０に流量計が設置される場合には、図４のニューラルネットワークの入力データのうち水位計の水位計測値、水位予測値を流量計の流量計測値、流量予測値に置き換えればよい。
【００３４】
一方、出力層Ｋからは、懸案地点の水位予測値、すなわち、水位計１または水位計２の水位予測値（または懸案地点である流量計設置点の流量予測値）、あるいは、ポンプ場２０の流入量予測値または水位予測値が出力される。
【００３５】
このニューラルネットワークは、バックプロパゲーション法等の学習アルゴリズムにより入出力の教師データを用いて繰り返し学習し、各層間の結合係数（重み係数）ｗｉｊ，ｗｊｋを逐次修正しており、実際の予測時には所定のデータを入力層Ｉに入力することにより、出力層Ｋから水位予測値が時系列データとして出力されるものである。
【００３６】
例えば、水位計２の水位に関しては、降雨量、降雨強度、水位計２の水位及び水位変化と、上流にある水位計１の水位及び水位変化、並びに補正後の水位予測値がニューラルネットワークに入力され、水位が予測される。ここで、降雨強度及び水位変化については、それぞれ降雨量及び水位（何れも計測値）から求めることができる。
【００３７】
同様にして、ポンプ場２０の流入量に関しては、降雨量、降雨強度、直近の上流にある水位計２の水位及び水位変化、並びに補正後の水位予測値、ポンプ吐出量、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の過去の流入量推定値がニューラルネットワークに入力され、流入量が予測される。
また、ポンプ場２０の水位に関しては、降雨量、降雨強度、直近の上流にある水位計２の水位及び水位変化、並びに補正後の水位予測値、ポンプ吐出量、ポンプ場の水位計測値、ポンプ場の流入量推定値及び流入量予測値がニューラルネットワークに入力され、水位が予測される。
【００３８】
更に、図２のポンプ場水位・流入量予測手段１０９から出力されたポンプ場２０の水位及び流入量予測値は、記憶手段１０２に入力されて記憶される。この記憶手段１０２には、過去のポンプ場２０の水位計測値及び水位予測値、並びに、流入量推定値及び流入量予測値が逐次記憶されているので、これらのデータをポンプ場水位・流入量予測誤差評価手段１１０が読み出し、前記評価手段１０４，１０７と同様にポンプ場水位・流入量の予測誤差を評価、算出する。
【００３９】
このポンプ場水位・流入量の予測誤差はポンプ場水位・流入量補正手段１１１に入力され、前記補正手段１０５，１０８と同様の動作により、ポンプ場水位予測値及び流入量予測値が補正される。そして、補正後のポンプ場水位・流入量予測値はポンプ場水位・流入量出力手段１１２に送られ、ディスプレイ表示や印字出力、遠隔地への伝送出力等が行われる。
【００４０】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、降雨情報と下水幹線内に設置した一以上の測定器（水位計や流量計）による水位情報または流量情報とを用いて水位または流量を予測し、この予測値を用いて順次下流の水位または流量を予測すると共に、最終的にポンプ場の水位や流入量を予測するようにした。
【００４１】
すなわち、レーダ雨量計を使用する従来技術のように、遠隔の降雨情報に基づいて予測する方法をとらず、常に雨水流入経路の直近かつ上流の水位または流量情報計測値及び水位または流量予測値を使用して懸案地点の水位または流量を予測しているため、降雨のばらつきや地中への浸透、地表面での貯留、流出特性の変化等が生じてもこれらを忠実に反映した予測を行うことができる。
また、雨水が排水区域から下水幹線の最上流地点に流入するまでの時間と下水幹線を通ってポンプ場に流入するまでの時間とを加えた時間での予測が可能になり、上流における水位または流量情報を用いて下流側の予測を行っているため、予測時間を長くすることができる。
【００４２】
更に、下水幹線内の水位または流量予測誤差を評価して予測値を補正し、この補正後の予測値を更に下流の水位または流量予測に用いることにより、懸案地点における水位または流量予測精度を一層向上させることができる。加えて、ポンプ場においては、水位・流入量予測誤差を評価してこれらの予測値を補正することにより、最終的に信頼性の高い予測値を得ることができる。
また、ニューラルネットワーク等の非線形モデルを学習により構築し、これを予測に使用することで、従来の各種モデルのパラメータ調整の困難さ等を解消することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態が適用されるポンプ場周辺の概念図である。
【図２】本発明の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態における水位計測値及び水位予測値の時系列的な変化を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に使用されるニューラルネットワークの概念図である。
【符号の説明】
１，２  水位計
３  雨量計
４  ポンプ場水位計
５  ポンプ
６  流量計
１０  下水幹線
２０  ポンプ場
３０  地表面
１０１  計測値・推定値入力手段
１０２  計測値・予測値時系列データ記憶手段
１０３，１０６  水位予測手段
１０４，１０７  水位予測誤差評価手段
１０５，１０８  水位補正手段
１０９  ポンプ場水位・流入量予測手段
１１０  ポンプ場水位・流入量予測誤差評価手段
１１１  ポンプ場水位・流入量補正手段
１１２  ポンプ場水位・流入量出力手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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