(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機により構築された予測モデルを用い、複数の上流域における降雨量が流量に反映するまでの時間である流下時間を考慮しながらダムまたは河川の流量を予測する流量予測方法において、
一の出水事例において各上流域の降雨量の時間変化パターンをその後の流量実績値の時間変化パターン方向へ時間軸に沿って移動させながら両パターンの相関係数を算出し、相関係数が最大となる降雨量の時間変化パターンの移動量に相当する時間を各上流域の流下時間とし、当該各上流域の流下時間を複数の出水事例において求め、その平均値を各上流域の流下平均時間とし、
前記上流域の流下平均時間に基づく時間分だけ以前の各上流域の平均雨量と各上流域の面積とを用いて流域平均雨量を算出し、この流域平均雨量を用いて流量を予測することを特徴とするダムまたは河川における流量予測方法。
【請求項２】
計算機により構築された予測モデルを用い、上流域における所定期間の累積雨量からダムまたは河川の流量を予測する流量予測方法において、
複数種類の累積時間についての累積雨量の時間変化パターンをその後の流量実績値の時間変化パターン方向へ時間軸に沿ってそれぞれ移動させながら両パターンの相関係数をすべて算出し、相関係数が最大になったときの累積雨量に対応する累積時間を探索して当該累積時間の累積雨量を流量予測に用いることを特徴とするダムまたは河川における流量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、系統制御所、給電指令所、ダム管理所、水力発電所等において、計算機上でダムまたは河川の流量を自動的に予測する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ダムの流入量やその上流の河川の流量（以下、必要に応じ両者をまとめて単に流量という）の予測は、ダム運用の安全性と経済性のため重要である。数時間先の流量予測は、降雨時のダム放流量を適切に決定するために必要であり、それによって流域の安全性確保に役立てることができる。また、数時間先から数日先の予測、特に翌日の流量予測は、発電計画を適切に立てることができ水力エネルギーの有効利用・経済性の向上に寄与するものである。
【０００３】
従来、この種の流量予測は、熟練運用者の経験と直感的知識に従って行われることが多い。このため、数時間先までの予測作業を自動化する例として、タンクモデル、貯留関数法、ニューラルネットワーク等を用いた様々な方法が提案されており、その予測精度も年々向上してきている。
ところで、ダム流量予測モデルを作成するときには、河川や流域の地形・地質等の特性の分析が不可欠であり、言い換えれば上流域の降雨量が流量にどのように反映するかの分析が欠かせない。特に、上流域における降雨がダム等の流量に反映されるまでの時間（降雨後に流量が増加するまでの時間）である流下時間は重要なファクターであるが、従来では、主として上流域での降雨量のピーク時刻と流量のピーク時刻との差を求めてこれを流下時間としていた。
【０００４】
また、通常、流量予測のために複数の雨量計が用いられている。この雨量計の情報はばらつきが大きいので複数の雨量計による測定値を平均化して用いるのが一般的である。このとき、上流に複数の河川が存在する場合は、後述するように各河川ごとの平均雨量を算出して用いる方法（後述する図１２）と、全ての流域をまとめた流域平均雨量を用いる方法（後述する図１３）とが知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ダムの流量を予測する運用者には、膨大な専門知識と長年の経験が必要であるが、近年この知識を有する熟練運用者は減少の一途をたどっている。一方、流量予測はダム運用の基盤であり、その予測精度の向上と自動化が切望されている。
近年、ニューラルネットワーク等の新しい技術により予測精度の向上が著しく、また、既存のタンクモデル等を用いる場合でも、その構成をより複雑にすることで高精度な予測を行うことが一応可能となっている。
しかし、これらの方法は予測精度が高い反面、構成の複雑さのため、どのような理由でその予測値が得られたのかを理解することが困難である。
【０００６】
特に、短期のダム流量予測はダムゲート操作に直結しており、下流域の安全性の問題からその予測理由及びゲート操作理由を明確にすることが求められる。
そのため、容易に理解できる簡便な方法であって予測値の根拠を明確に示すことのできる手法が求められている。
また、予測モデル構築時には、対象流域の特性を分析する必要があり、特に流下時間を算出することは重要である。従来の方法では、上記流下時間が必ずしも求められるとは言えず、その解析精度も高くはなかった。つまり、従来手法では、降雨量及び流量の各ピーク時刻の差を求めるだけであるが、降雨ピーク時刻が明確でない場合には流下時間を算出することが不可能であると共に、ピーク時刻が明確でない場合には計算機による自動計算が困難であった。
【０００７】
また、複数河川が流れ込むダムにおいて、河川ごとに流量予測を行い各流量を合算してダム流量とする図１２の場合には、▲１▼段階で雨量計によって各河川２２ごとの平均雨量を求めて各河川２２の流量を予測し、▲２▼段階で▲１▼により求めた各河川２２ごとの流量を合算してダム２４の流量を予測している。なお、流量計２３は実績値の取得に用いられる。
この方法によると、対象となる各河川の流域雨量に基づいてダム２４の流量を予測しているため、個々の雨量計の測定値のばらつきによって流量予測値の誤差が大きくなることがあった。
【０００８】
この問題を解決するため、最初に全流域の流下時間が同一であると仮定した上で平均雨量を算出してからダム流量を直接予測する方法がある。図１３はその様子を示しており、全流域の平均雨量からダム流量を直接予測している。しかしながら、この場合には、各河川２２の流下時間が異なるとダム２4への流入時刻がずれるため、予測精度が低くなる傾向があった。
【０００９】
本発明は上記課題を解決するためになされたもので、ごく簡単な手法で流量の増減傾向の把握や予測を可能とし、また、各河川の流下時間等の流域特性を的確に反映させた予測モデルにより高精度に予測可能な流量予測方法を提供しようとするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、計算機により構築された予測モデルを用い、複数の上流域における降雨量が流量に反映するまでの時間である流下時間を考慮しながらダムまたは河川の流量を予測する流量予測方法において、一の出水事例において各上流域の降雨量の時間変化パターンをその後の流量実績値の時間変化パターン方向へ時間軸に沿って移動させながら両パターンの相関係数を算出し、相関係数が最大となる降雨量の時間変化パターンの移動量に相当する時間を各上流域の流下時間とし、当該各上流域の流下時間を複数の出水事例において求め、その平均値を各上流域の流下平均時間とし、前記上流域の流下平均時間に基づく時間分だけ以前の各上流域の平均雨量と各上流域の面積とを用いて流域平均雨量を算出し、この流域平均雨量を用いて流量を予測するものである。
【００１４】
請求項２記載の発明は、計算機により構築された予測モデルを用い、上流域における所定期間の累積雨量からダムまたは河川の流量を予測する流量予測方法において、複数種類の累積時間についての累積雨量の時間変化パターンをその後の流量実績値の時間変化パターン方向へ時間軸に沿ってそれぞれ移動させながら両パターンの相関係数をすべて算出し、相関係数が最大になったときの累積雨量の時間変化パターンの累積時間を探索して当該累積時間の累積雨量を流量予測に使用するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図に沿って参考形態１を説明する。
一般に、上流域の地面が乾燥していたときに降雨があっても、降雨は地面に吸収されるためダムに流入しないし、また、長雨の後など地面が湿っていたときには、僅かな降雨でもダム流入量は増加する。このように、ダム流入量は瞬間的な降雨との関係よりも長期的な（数時間〜数日にわたる）降雨による累積雨量との関係が重要であることが多い。
そこで参考形態１では、累積雨量とダム等の流量との関係に着目して流量の増減傾向を把握し、予測に用いるようにした。
【００１６】
参考形態１は大きく２つのステップからなっており、累積雨量の最適な累積時間を算出するステップ１と、累積雨量を流入量実績値と共に表示するステップ２より成り立つ。
累積時間を算出するステップ１では、過去数時間〜数ヶ月、もしくは過去の類似出水事例より、何時間分の降雨量を累積すればよいかを、例えば後述する請求項２の発明を用いて最初に算出する。次に、算出した累積時間に従って求めた累積雨量について、流下時間を算出する。ここで、流下時間の算出方法は種々あるが、例えば後述する参考形態３の発明を用いると良好な結果が得られる。この流下時間の算出は必須要件ではないが、流下時間を考慮して累積雨量とダム流入量とを重ねて表示する際に、ダム流入量を時間軸に沿ってずらす場合の時間として考慮される。
【００１７】
次に、表示をするステップ２へ進む。ここでは、現在時を基準とした過去所定期間の流量実績値と共に、少なくとも同期間の累積雨量を重ねて表示する。また、必要に応じて過去から現在までの所定期間ごとの降雨量、現在から数時間先までの降雨量予報値、未来の累積雨量予報値を画面に重ねて表示する。
現在時までの所定期間の累積雨量だけを表示する場合でも、累積雨量と流入量実績値との相関関係から、数時間先程度の流入量増減傾向を把握することが可能であるが、降雨量予報値やこの降雨量予報値から算出した未来の累積雨量予報値も併せて表示することにより、更に未来の流入量の増減傾向を把握することができる。
【００１８】
図１は、参考形態１による画面の表示例を示している。
図示するように、表示画面上に、現在時までの過去所定期間の流入量実績値が太い実線でグラフ表示され、また、同一期間の累積雨量が細い破線で表示されている。ここで、グラフの縦軸は実際の値を適当なスケールで正規化してある（以下、同じ。）
通常、出水事例によっては、流入量との相関が高い累積時間が異なるものである。よって最初に、前述したごとく請求項２の発明の手順で累積時間を算出し、その算出結果を表示する。なお、図１の例では累積時間を１０時間としてある。また、図１の横軸は過去１６日間の時間経過を示している。
累積時間の算出及び表示の具体的手順は、以下のとおりである。
【００１９】
（１）累積時間の算出
過去数時間分の雨量及び流量（何れも実績値）より、累積時間を算出する。ここで、雨量実績値は請求項１の発明で求める流域平均雨量（流下時間を考慮した流域平均雨量）であり、累積時間は請求項２の発明により求める。この累積時間の算出は、毎時間もしくは毎日など一定期間ごとに行うものとする。
【００２０】
（２）表示
図１に示したように、流入量実績値と累積雨量を重ねて画面表示する。なお、流下時間が１時間と算出されている場合には、累積雨量のパターンに対してダム流入量のパターンを時間軸に沿って右側に１時間分、相対的に移動させればよい。
【００２１】
次に、参考形態２を説明する。
前述した参考形態１は、流量の増減傾向を把握するには有効であるが、流量そのものを予測するには不向きである。そこで参考形態２では、累積雨量の変化分と流量の変化分との相関が高いことを利用して、簡便な方法で流量そのものを予測するようにした。参考形態２は熟練していない運用者への予測根拠を示すものであり、以下のような簡便な式を用いている。
【００２２】
一般にダムや河川では、累積雨量ｃの変化分をΔｃとすると、流量の変化分との間には、流量変化分＝Ａ・Δｃ＋Ｂの関係がある。この関係に着目すると、流量予測値ｄは、次式のようになる。
ｄ＝現在流量＋流量変化分＝現在流量＋Ａ・Δｃ＋Ｂ
なお、式中のＡ，Ｂは定数であり、予測モデルの構築時に過去の出水事例をもとに最小自乗法等を用いて求めたり、予測の都度、最新の実績値から算出した値を用いてもよい。
従って、上述の式を用いて、現在流量及び流量変化分から流量予測値を求める。
【００２３】
図２及び図３は参考形態２を説明するためのもので、図２は図１に相当する流入量実績値と累積雨量との表示画面、図３は参考形態２による流入量の予測値と実績値との表示画面である。
これらの比較からわかるように、図２の表示例では、１番目の流入量ピーク値と累積雨量ピーク値とがほぼ一致しているが、第２、第３の流入量ピーク値と累積雨量ピーク値とは一致していない。これらの第２、第３の流入量ピーク値と累積雨量ピーク値についても本来一致するはずであり、言い換えれば、参考形態１では、累積雨量に基づいて流入量を予測する場合に予測誤差を生じることになる。そこで参考形態２では、累積雨量（累積雨量変化分）を使用して誤差のない流量予測を行うようにしたものである。
【００２４】
流量の予測式は上述した式、ｄ＝現在流量＋流量変化分＝現在流量＋Ａ・Δｃ＋Ｂであるが、ここでは、流量変化分を流量変化分予測値として扱う。
また、参考形態２でも流下時間を考慮することとし、例えば流下時間が１時間であれば、累積雨量変化分Δｃとして１時間分古いデータを用いる。
図３は、参考形態２による流入量の予測値と実績値とを示したものである。この図によれば、予測値及び実績値のピーク値がほぼ一致している。
【００２５】
次に、参考形態３を説明する。
一般に、多くの予測モデルのパラメータは、上流域における降雨がダム等の流量に反映されるまでの時間としての流下時間を必要としているため、河川の流下時間分析は、予測モデル構築に欠かせない。しかし、降雨量のピーク時刻と流量のピーク時刻との差を求める手法では自動化が難しく、またピーク時刻のみに着目しているため、流下時間の計算精度も高いものではない。そこで本発明では、降雨量パターンと流量パターンとの相関係数から、自動的に流下時間を算出するようにした。
【００２６】
参考形態３の原理を図４に示す。図示するように、流量は上流域の降雨量に遅れて変化するが、この時間的な遅れを除外すれば、流量パターンの形状は降雨量パターンの形状と極端に異なるわけではない。
そこで、図４に示すように降雨量パターンを少しずつ矢印方向すなわち時間を遅らせる方向へ、流量パターンと最も良く一致する時点まで移動し、その時間軸方向の移動量（移動時間）を求めて流下時間とする。
【００２７】
このとき、降雨量パターンと流量パターンとの一致度合いを表す指標として、相関係数を用いる。相関係数は、−１〜１の範囲で変化する線形度の指標であり、移動時の降雨量パターンと流量パターンとの形状が相似形ならば１、全く一致しなければ０とする。相関係数が上記範囲内で最大値を示すときの降雨量パターンの時間軸方向の移動量から、適切な流下時間を算出することができる。これらの処理は、計算機により自動的に実行される。
【００２８】
図５は、ある出水事例における一河川の流下時間を算出するための、降雨量パターンの移動時間と流量パターンとの相関係数を示している。
この例では、移動時間がほぼ４時間の時点で相関係数がおおむね最大となっているので、流下時間は４時間であると算出される。つまり、この河川では、上流域に降雨があってからダム流入量が増加するまでの流下時間が４時間であると考えられるから、この時間を流量予測に使用すればよい。
【００２９】
次いで、請求項１の発明の実施形態を説明する。この実施形態は、流下時間が異なる三つの河川がダムに流入している場合を想定し、これら三つの河川の流域平均雨量を算出するものである。ダムに流入する河川が複数ある場合、各河川の出水特性（流域の地形、地質等に起因する特性）が異なる。例えば、ある河川では降雨後ただちに増水してダムへの流入量が増え、反面、他のある河川ではダムへの流入量が増えるまでにかなりの時間がかかる。これらの時間の相違も、流下時間の相違としてとらえることができる。
【００３０】
本発明の実施形態では、まず、前述した参考形態３を適用して、各河川の流下時間を算出する。このとき、流下時間は出水事例毎に変化するので、各河川について多くの事例の流下時間の平均値をとる。表１は、各出水事例及び河川ごとの流下時間を示し、流下時間の平均値は、河川１が４．２時間、河川２が５．６時間、河川３が３．４時間であるとする。
【００３１】
【表１】
0004146053.tif 000002
【００３２】
ここで、得られた流下時間に応じて各河川１〜３の流域平均雨量を算出する。本実施形態において、雨量情報が１時間単位のデータであった場合、小数点以下を無視すると、河川１は河川３より流下時間が約１時間長く、河川２は河川３より約２時間長いものとして、流域平均雨量を以下の式により算出する。
流域平均雨量＝（河川１の流域面積×河川１の流域の１時間前の雨量＋河川２の流域面積×河川２の流域の２時間前の雨量＋河川３の流域面積×河川３の流域の現在の雨量）／全河川の流域面積
つまり、流域面積を重みとした加重平均により流域平均雨量を求める。こうして得られた流域平均雨量を用いることで、河川１〜３からダムへほぼ同時に流入する水量を予測することができ、時間遅れや齟齬のない流量予測が可能になる。
このようにして算出した流域平均雨量は、例えば参考形態１や参考形態２において累積雨量や累積雨量変化分を求める場合に適用することができる。
【００３３】
次に、請求項２の発明の実施形態を説明する。
本発明は、ダム流量との相関が高い累積時間ひいては累積雨量を算出するためのものである。累積時間が長過ぎても短過ぎても流量との相関が低く、流量の予測に用いることができない。本発明では累積雨量と流量との相関係数を用いることにより、適切な累積時間を算出するようにした。
【００３４】
以下において、〜時間累積雨量とは、降雨開始からの累積雨量ではなく、河川流域のｎ時間前からｍ時間前までの毎時間の累積雨量をいう。例えば、１時間累積雨量とはｎ時間前から（ｎ−１）時間前までの累積雨量であり、２時間累積雨量とはｎ時間前から（ｎ−２）時間前までの累積雨量である。従って、ｎ時間前を基準とした２時間累積雨量は１時間累積雨量を含むことになる。
【００３５】
図６（ａ），（ｂ）は、雨量の累積時間を算出するための累積雨量及び流量の時間変化を示す図である。一般に、累積雨量と流量との関係は降雨状況により変化する。すなわち、地面が乾いている時、流量は長時間（累積時間が長い）の累積雨量との相関が高くなり、地面が湿っている時、流量は短時間（累積時間が短い）の累積雨量との相関が高くなる傾向にある。
なお、図６（ａ），（ｂ）における１時間累積雨量、２時間累積雨量、流量は何れも実績値であり、過去の１時間あたり（図６（ａ））または２時間あたり（図６（ｂ））の累積雨量の変化に遅れて流量の変化が表れることを示している。
【００３６】
本実施形態における累積時間の算出は、次の手順による。
（１）図６（ａ）に示す１時間累積雨量のパターンを、時間軸に沿って流量パターン方向へ１時間ずつ移動させながら、両パターンの相関係数を求める。つまり、図４と同様の手順であり、相関係数についても−１〜１の範囲で変化する線形度の指標として求める。この場合の１時間累積雨量のパターンの移動時間は、前述した流下時間に相当する。
【００３７】
（２）同様に図６（ｂ）の２時間累積雨量、図示されていない３時間累積雨量，４時間累積雨量，……，ｋ時間累積雨量の各パターンを時間軸に沿って１時間ずつ移動させ、流量パターンとの間の相関係数を求める。なお、累積時間につき何種類の累積雨量パターンを用いるか（前述したｋを何時間までとするか）は、経験等により適宜決定される。
（３）次いで、得られた相関係数の中から最大値を選び、その最大値に対応する累積時間を探索する。つまり、相関係数が最大となった〜時間累積雨量の「〜時間」がそのまま累積時間となる。
【００３８】
例えば、ある河川流域の１時間〜１２時間累積雨量を１時間ずつ移動させた際の相関係数が表２で示される場合、１０時間累積雨量において移動時間が１時間のときの相関係数「０．９３４」がすべての相関係数の中で最大である。そこで、この河川については、累積雨量を算出するための累積時間を１０時間とする。以後は、この１０時間の累積雨量を使用し、流下時間を考慮して流量予測を行う。
【００３９】
【表２】
0004146053.tif 000003
【００４０】
ここで、図７は、請求項１および請求項２の発明の有効性を説明するために、ダム上流域に設置してある複数の雨量計の測定値を単純平均した平均雨量と、ダム流入量実績値とを重ねて示した図である。図７の表示の基礎とした流入量実績値と降雨量とは図１の例と同一である。
雨は降ったり止んだりばらつきが大きいため、雨量計の測定値を単純平均しただけではばらつきが消えない。図７から分かるように、流入量が増加傾向のときにも平均雨量が減少してしまう場合もあり、この平均雨量から流入量の増減傾向を把握するのは困難である。
【００４１】
これに対し、参考形態３により河川流域ごとの流下時間を自動的に算出し、請求項１の発明により、流域面積を重みとした加重平均から流域平均雨量を算出し、更に請求項２の発明により適切な累積時間による累積雨量に換算して表示すれば、累積雨量の変化と流入量の増減傾向との相関関係が明瞭になり、累積雨量から流入量の増減傾向を容易に把握可能として流量予測に役立てることができる。
【００４２】
最後に、前記請求項２の発明の実施形態を流入量予測モデルに適用した場合の予測結果を検討する。ここでは、流入量予測モデルとしてニューラルネットワークを使用した。ニューラルネットワークを流入量予測に適用する場合には、複数時間分の雨量情報が必要である。また、何時間分の雨量データを使用するかという入力時間の決定方法としては、運用者が経験的に決める方法（平成５年電気学会電力・エネルギー部門大会NO.185,一柳ほか)、雨量の流下時間で決める方法(特願平10-187108号等)、流量との相関が高い累積雨量の累積時間で決める方法（前記請求項３の発明）がある。
【００４３】
ここでは、２つの検討事例１，２について検証してみる。
検討事例１では、図８に示す予測モデルを使用し、入力層Iに現在時から１時間おきに６時間前までの流域平均雨量差分を入力する。なお、IIは中間層、IIIは予測値としての、現在時から１時間後の流入量変化分（前述した流量変化分であるＡ・Δｃ＋Ｂに相当）が出力される出力層である。６時間前までとしたのは、対象流域の流下時間及び運用者の経験上の値に基づくものである。
【００４４】
検討事例２では、図９に示す予測モデルを使用し、現在時から１時間おきに２０時間前までの流域平均雨量差分を入力する。２０時間という値は、請求項２の発明により算出した累積時間である。出水事例により累積時間は異なるが、ここでは、過去の事例の中で最長の時間を選択した。平均的な事例では、前述の表２のように１０時間程度の値となる。
図８，図９の二つの予測モデルの入出力因子をまとめると表３のようになり、これらの入出力因子のもとで過去の複数の事例を十分に学習させ、２つの出水事例を予測させた。
【００４５】
【表３】
0004146053.tif 000004
【００４６】
表３において、流域平均雨量差分を求める場合の流域平均雨量は、河川が複数ある場合の流下時間による調整をしていない値である。つまり、各河川の同時刻の雨量にそれぞれの河川の流域面積を乗じたものをすべて加算し、その値を全流域面積によって除算した値である。
また、例えば１時間前までの流域平均雨量差分は、現在の流域平均雨量から１時間前の流域平均雨量を減じた値である。
【００４７】
図１０（ａ）は、図８の予測モデルによる出水事例１についての流入量予測値及び実績値を示し、図１０（ｂ）は同じく出水事例２についての流入量予測値及び実績値を示している。同様に、図１１（ａ），（ｂ）は図９の予測モデルによる出水事例１，出水事例２についての流入量予測値及び実績値である。
流入量を予測する具体的な方法は、予測モデルに流域平均雨量差分を入力して求めた１時間後の流入量変化分（予測値）を現在の流入量に加算して１時間後の流入量を予測する方法をとり、これを図１０，図１１の時間軸方向に沿って繰り返し行う。
【００４８】
検討事例１，２について予測誤差を評価した結果を表４及び表５に示す。表４は出水事例１，表５は出水事例２に関するものである。
予測誤差の評価指標としては絶対値平均誤差〔％〕及び相関係数（予測値と実績値との相関係数）を用いた。ここで、絶対値平均誤差は小さい方がよく、相関係数は１．０に近い方がよい。
【００４９】
【表４】
0004146053.tif 000005
【００５０】
【表５】
0004146053.tif 000006
【００５１】
表４，表５から明らかなように、流域平均雨量差分として請求項２の発明における累積時間相当の差分データを用いた検討事例２の方が、表４，表５の何れにおいても検討事例１より絶対値平均誤差が小さく、相関係数が１．０に近くなっている。すなわち、累積時間を雨量の入力時間として選択する方が良好な結果が得られることが確認された。
【００５３】
【発明の効果】
以上述べたように、請求項１，２記載の発明は予測モデル構築時に利用できる手法である。予測モデルの構築に当たっては、その流域の特性の把握が必要である。
【００５４】
請求項１記載の発明は流域平均雨量の算出方法に関するものである。複数河川が合流している場合には河川ごとに流量を予測する手法が知られているが、個別河川の予測は個々の予測値のばらつきのため精度が高くなく、対象ダムの流量予測値の精度向上には限界がある。一方、複数河川を全体的に予測する手法では、データのばらつきが少なくなるが、河川ごとに特性の違いがある場合には精度が高くない。
本発明によれば、河川ごとの流下時間を考慮して流域平均雨量を算出可能であり、この流域平均雨量を使用することで高精度な予測が可能になる。
【００５５】
請求項２の発明は、累積雨量を求める際の累積時間を算出するものである。前述した参考形態１，２においては、流量との相関の高い累積雨量がデータとして必要である。この請求項２の発明によれば、相関の高い累積雨量が得られるため、例えば参考形態１，２に適用すれば比較的高精度な予測が可能である。また、他の予測モデルにおいても、数時間分の降雨量を入力情報として使用することが多いが、請求項２の発明によれば、最適な降雨量の入力範囲（何時間分の降雨量を予測に用いるか）を決定することが可能となる。
以上詳述したように、請求項１，２の発明は、どのような形状の河川にも適用できる汎用的かつ自動化が容易な方法である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  参考形態１による画面の表示例を示す図である。
【図２】  参考形態１による画面の表示例を示す図である。
【図３】  参考形態２による画面の表示例を示す図である。
【図４】  参考形態３の原理の説明図である。
【図５】  参考形態３における流下時間と相関係数との関係を示す図である。
【図６】  請求項２の発明の実施形態において、累積時間を算出するための累積雨量及び流量の時間変化を示す図である。
【図７】  複数の雨量計の測定値を単純平均した平均雨量とダム流入量実績値とを重ねて示した図である。
【図８】  請求項２の発明の実施形態が適用される予測モデルの概念図である。
【図９】  請求項２の発明の実施形態が適用される予測モデルの概念図である。
【図１０】  各出水事例についての予測結果を示す図である。
【図１１】  各出水事例についての予測結果を示す図である。
【図１２】  従来のダム流量予測方法の説明図である。
【図１３】  従来のダム流量予測方法の説明図である。
【図１】
0004146053.tif 000007
【図２】
0004146053.tif 000008
【図３】
0004146053.tif 000009
【図４】
0004146053.tif 000010
【図５】
0004146053.tif 000011
【図６】
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【図７】
0004146053.tif 000013
【図８】
0004146053.tif 000014
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0004146053.tif 000017
【図１２】
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【図１３】
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