(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水位を計測して水位情報を得る水位計測手段と、人工衛星から時刻情報を取得する時刻取得手段と、演算手段と、無線通信手段とを備えた水位計測装置であって、
前記演算手段が前記水位情報と前記時刻情報とを関連付けたデータ列を作成し、前記データ列を前記無線通信手段により伝送し、
前記演算手段は、デジタル情報である前記水位情報を圧縮してデータ量を減らすデータ圧縮手段を有し、
前記データ圧縮手段は、複数の前記水位情報の平均値を計算する平均値計算手段と、前記平均値からの差異の最大変化幅を求める変動幅検出手段とを有し、前記複数の水位情報を、前記平均値と、前記複数の水位情報の前記差異が圧縮されるように前記最大変化幅に基づいて設定された差異変化幅と、前記複数の水位情報ごとに前記差異が前記差異変化幅を単位として表現されてなる複数の圧縮水位データと、に変換することにより、伝送される前記水位情報を圧縮することを特徴とする水位計測装置。
【請求項２】
前記水位計測手段は、前記水位情報を所定の時間間隔で取得し、
前記データ圧縮手段は、前記所定の時間間隔で連続して取得された所定数の前記水位情報ごとに、前記平均値、前記差異変化幅、及び、前記所定数の前記圧縮水位データに変換することにより、前記所定数の水位情報を圧縮し、
前記無線通信手段は、前記データ圧縮手段により圧縮された前記所定数の水位情報を前記所定数に対応する周期で繰り返し送信することを特徴とする請求項１に記載の水計測装置。
【請求項３】
前記演算手段は、前記水位情報に異常が生じていることを検出する異常検出手段を有し、前記異常検出手段が異常を検出した場合は、異常情報を前記無線通信手段により伝送することを特徴とする請求項１又は２に記載の水位計測装置。
【請求項４】
前記無線通信手段は、ＬＰＷＡ無線通信技術を用いる無線通信手段であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の水位計測装置。
【請求項５】
同一河川の複数個所に設置された複数の水位計測装置と、無線通信手段と、クラウドコンピュータと、通知手段とを備え、
前記クラウドコンピュータは、前記無線通信手段から送られた無線通信データから時刻同期した水位データを復元する復元手段と、前記時刻同期した水位データを用いて水位予測データを求める予測手段とを有し、前記水位予測データを前記通知手段により通知し、
前記予測手段は、同一河川に設けられた複数の前記水位計測装置でそれぞれ取得された時刻同期した水位データから相関値を求める相関演算手段と、前記相関値に異常が生じたことを判断する異常判断手段を有し、前記異常判断手段により土石流の発生を予測することを特徴とする水位計測システム。
【請求項６】
前記無線通信データは、前記水位計測装置により時刻情報と同期したタイミングで計測された複数の水位情報を、前記複数の水位情報の平均値と、前記複数の水位情報の前記平均値からの差異が圧縮されるように前記複数の水位情報の前記平均値からの差異の最大変化幅に基づいて設定された差異変化幅と、前記複数の水位情報ごとに前記差異が前記差異変化幅を単位として表現されてなる複数の圧縮水位データと、に変換することによって圧縮された情報を含み、
前記復元手段は、前記平均値、前記差異変化幅、及び、前記複数の圧縮水位データから、前記複数の水位情報に対応する前記時刻同期した水位データを復元することを特徴とする請求項５に記載の水位予測システム。
【請求項７】
前記複数の水位計測装置は、人工衛星から前記時刻情報を取得し、前記複数の水位情報を計測することにより前記時刻情報に関連付けた水位データを得ることを特徴とする請求項６に記載の水位予測システム。
【請求項８】
前記無線通信手段は、ＬＰＷＡ無線通信技術を用いる無線通信手段であることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の水位予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時刻同期した水位情報をインターネット上のサーバに伝送することにより、河川や池などの水位を計測する水位計測装置、および、河川や池などの水位を予測する水位予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、豪雨に伴う洪水被害が国内外で頻発している。  例えば2019年の台風19号と21号によって、国内で数多くの河川（信濃川、多摩川など）が氾濫して甚大な被害が発生した。  氾濫には至らなかったものの、氾濫危険水位を超えて多くの住民が避難した場所も数多くある。  例えば神奈川厚木市では「相模川」流域の住民が避難し、長野県茅野市においても「上川」の水位が上昇し、多くの周辺住民が避難している。
【０００３】
避難している住民にとって、最も重要な情報は河川水位の予測情報である。2019年の台風においては、多くの避難所において、台風通過後に避難所から自宅に帰る人が多くみられた。  避難している住民としては、一刻も早く自宅に帰りたいので、台風が通過して雨風がなくなれば自宅に帰るのは当然である。  しかし多くの河川において、水位が最も上昇し危険が高くなったのは台風通過後、数時間が経過してからであった。  最も避難すべき時間帯に、住民が自宅に戻ってしまったのである。  このため被害が発生した場所もある。  このように河川水位を予測し、河川周辺の住民にその予測情報を届けることが重要である。  また地方自治体の長が避難指示や避難命令を出す場合にも、河川水位の予測情報は重要な判断情報となる。
【０００４】
日本の多くの市街地は、山間部に隣接している場合が多い。  このような場所では、山間部に降った雨が、時間を経てから市街地に流れ込んでいく。  したがって山間部を流れる小川の水位を計測することができれば、多くの河川の水位をより正確に予測できると考えられる。ところが山間部には商用電源がなく、また携帯電話も圏外となっている場所が多い。  このため、山間部を流れる多くの小川には水位計が設置されていないのが現状である。  
【０００５】
近年になって、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）無線と呼ばれる長距離・低消費電力の無線通信技術が実用化され、山間に設置したセンサからもデータを伝送できるようになっている。
【０００６】
そこで山間部を流れる小川に水位計測装置を設置し、その水位をＬＰＷＡ無線によって送信し、麓に設置した受信基地局で受信し、インターネット上のサーバに伝送し、市街地を流れる河川の予測するシステムが考えられる。  このような計測装置およびシステムにより、市街地を流れる河川水位をより正確に予測できるようになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】平野宗夫・森山聡之・山下三平・中山比佐雄、「洪水位の短時間予測に関する研究」、第３１回土木学会、水理講演会論文集、137-142,(1987)
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許４３２３５６５号
【特許文献２】特許５８８８０３９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで求められているのは、山間部を流れる小川の水位を計測する水位計測装置、そして河川などの水位を予測する水位予測システムであるが、このような水位計測装置および水位予測システムには、次のような四つの課題がある。
【００１０】
第一の課題は山間部から通信可能とすることである。  山間部には商用電源が取れない場所が多いので、水位計測装置は電池で長時間駆動できるように低消費電力でなければならない。  山間部で計測された水位を、インターネット上のサーバに確実に伝送することが、第一の課題である。
【００１１】
第二の課題は時刻同期可能とすることである。  山中に複数設置された水位計測装置がバラバラの時刻基準で動作していると、多くのセンサからの加速度波形を総合的に評価することができない。そこで各水位計測装置の時刻を正確に合わせた上で、水位変化を伝送することが必要となる。 
【００１２】
第三の課題は、大きな水位変化に対応可能とすること、即ち高ダイナミックレンジに対応可能とすることである。  晴れの日が連続したときに山間部を流れる小川の水位は、数センチから数十センチとなっている場所が多くある。  また、通常は干上がっているような小川も存在する。  台風などにより豪雨になった場合、このような小川であっても増水して人の背丈ほどの急流になることもある。  山間部に設置する水位計測装置は、このように大きな変化に対応して、データを送ることが必要となる。
【００１３】
第四の課題は、落石や土石流に対応可能とすることである。山間部の小川では、降雨時に落石や土石流が頻繁に発生する。  このような落石があると、水位計測装置が壊されてしまう、あるいは吹き飛ばされてしまう可能性がある。  落石や土石流が発生するときは、水位情報が最も必要とされる気象条件でもある。  落石や土石流によりセンサが壊されることはやむを得ないとしても、「最も必要なときに水位予測システムが稼働しない」という事態は避けなければならない。  そこで水位情報を自動的に補完して、すこしでも正しい予測値を求めるように、水位計測装置および水位予測システムを構成する必要がある。
【００１４】
非特許論文１及び特許文献１に記されているように、河川に設置した水位計測装置からの情報と、降水量のデータベースから河川水位を予測するシステムが提案されている。また特許文献２においては、河川水位を無線伝送する無線システムが提案されている。
【００１５】
しかしこれらのシステムはいずれも、市街地を流れる河川を想定し、水位計も市街地を流れる河川に設置されることが想定されている。  山間部へ設置した水位計は想定していないため、本特許で想定している四つの課題を解決することができない。
【００１６】
そこで、本発明の水位計測装置および水位予測システムは、上記した四つの課題（山間部から通信可能とすること、時刻同期可能とすること、大きな水位変化に対応可能とすること、落石や土石流に対応可能とすること）のうち少なくとも一つを解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
［１］本発明の水位計測装置は、水位を計測して水位情報を得る水位計測手段（２１）と、人工衛星から時刻情報を取得する時刻取得手段（２２）と、演算手段（２３）と、無線通信手段（送信部）（２４）とを備えた水位計測装置（２）であって、前記演算手段が前記水位情報と前記時刻情報とを関連付けたデータ列（２６）を作成し、前記データ列を前記通信手段により伝送することを特徴とする水位計測装置である。
【００１８】
［２］本発明の水位計測装置においては、前記演算手段は、前記水位情報を圧縮してデータ量を減らすデータ圧縮手段（SP4参照）を有することが好ましい。
【００１９】
［３］本発明の水位計測装置においては、前記データ圧縮手段は、複数の前記水位情報の平均値を計算する平均値計算手段（SP8参照）と、前記平均値からの差異の最大変化幅を求める変動幅検出手段（SP11参照）とを有し、前記水位情報を圧縮することが好ましい。
【００２０】
［４］本発明の水位計測装置においては、前記水位計測手段と前記演算手段とは、ケーブル手段（２１０）およびケーブル接続手段（２１１）により接続され、前記ケーブル手段の一部に、前記ケーブル接続手段よりも弱い強度で接続が解除される窪み手段（２１２）が設けられていることが好ましい。
【００２１】
［５］本発明の水位計測装置においては、前記演算手段は、前記水位情報に異常が生じていることを検出する異常検出手段（SP11参照）を有し、前記異常検出手段が異常を検出した場合は、異常情報（Fault）を前記通信手段により伝送することが好ましい。
【００２２】
［６］本発明の水位計測装置においては、前記無線通信手段は、ＬＰＷＡ無線通信技術を用いる無線通信手段であることが好ましい。
【００２３】
［７」本発明の水位予測システムは、同一河川の複数個所に設置された複数の水位計測装置（２Ａ〜２Ｄ）と、無線通信手段（受信基地局）（７）と、クラウドコンピュータ（１０）と、通知手段（８）とを備え、
前記クラウドコンピュータは、前記無線通信手段から送られた無線通信データから時刻同期した水位データを復元する復元手段（１２）と、前記時刻同期した水位データを用いて水位予測データを求める予測手段（１３）とを有し、前記水位予測データを前記通知手段により通知する水位予測システムである。
【００２４】
［８」本発明の水位予測システムにおいては、前記複数の水位計測装置は、人工衛星（７３）から時刻情報を取得し、前記時刻情報に関連付けた水位データを無線伝送することが好ましい。
【００２５】
［９」本発明の水位予測システムにおいては、前記予測手段は、同一河川に設けられた複数の時刻同期した水位データから相関値を求める相関演算手段（１０２ＡＢ，１０２ＣＤ）と、前記相関値に異常が生じたことを判断する異常判断手段を有し、前記異常判断手段（１０５ＡＢ，１０５ＣＤ）により土石流の発生を予測することが好ましい。
【００２６】
［１０」本発明の水位予測システムにおいては、前記無線通信手段は、ＬＰＷＡ無線通信技術を用いる無線通信手段であることが好ましい。
【００２７】
本発明の水位計測装置および水位予測システムにおいては、無線通信手段として、例えばＬＰＷＡ無線通信技術のように低消費電力かつ長距離伝送可能な無線通信手段を使って水位情報を伝送することができる。ＬＰＷＡ無線通信技術は低消費電力で長距離を伝送することができるので、電池で長時間動作し、さらに携帯電話回線が不通になった場合でも水位情報を伝送することができる。  これにより第一の課題（山間部から通信可能とすること）を解決することができる。  
【００２８】
なお、ＬＰＷＡ無線通信技術は一般に、転送レートが遅く、遅延時間も大きくなるという欠点がある。  本発明の水位計測装置は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の受信機を搭載し、計測データをＧＮＳＳ受信機から供給される高精度時刻に同期して計測する。  これにより第二の課題（時刻同期可能とすること）を解決することができる。
【００２９】
またＬＰＷＡ無線通信技術は、一度に送信できる情報量は例えば128ビットと少ない。  このような欠点のある技術を使って、ダイナミックレンジの大きい水位情報を送るために、本発明では水位計測データを圧縮してから伝送することもできる。  これにより第三の課題（大きな水位変化に対応可能とすること）を解決することができる。  
【００３０】
本発明の水位計測装置は、落石や流木などによりセンサ部に強い張力が掛かった場合、最も被害の少ない部位で切断されるように構成することもできる。  また発明の水位計測装置は、落石や流木、想定外の水位増加による水没などの原因でその動作が不安定になる場合、その情報をステータスとして送信するように構成することもできる。また、本発明の水位予測システムは、複数の水位計測装置から得られる水位情報を用いて状況判断を行い、一部の水位計測装置の信頼性が低下した場合は、信頼性の低い水計測装置を他のデータで補完するように構成することもできる。  これにより第四の課題（落石や土石流に対応可能とすること）を解決することもできる。
【発明の効果】
【００３１】
以上説明したように、本発明の水位計測装置および水位予測システムによれば、山間部に設置した水位計測装置の情報を取得して、市街地を流れる河川の水位情報を予測することが可能となり、避難している住民にとって有益な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】水位計測装置２の回路構成を説明する図である。
【図２】水位計測装置２の設置例を模式的に表した図である。
【図３】ＣＰＵ２３の動作アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】動作タイミングと水位波形を模式的説明する図である。
【図５】ペイロードデータ２６の構成例を示す図である。
【図６】水位予測システム１の全体構成を示す図である。
【図７】クラウドコンピュータ１０で実施されるデータ復元演算と予測演算の一例を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、本開示を実施するための実施形態について説明する。
【００３４】
＜水位計測装置２の構成＞
図１は、水位計測装置２の回路構成を説明する図である。図２は、水位計測装置２の設置例を模式的に表した図である。  水位計測装置２は、図１に示すように、回路ボックス２０と、水位センサ（水位計測手段）２１で構成される。回路ボックス２０は、図２に示すように、パイプ２０１によって設置される。  設置場所によっては、樹木などに回路ボックス２０を縛り付けることによっても設置することができる。
【００３５】
降雨により水位があがると、山間部を流れる小川では落石が頻繁におこる。  このような落石が回路ボックス２０を直撃するのを防ぐために、回路ボックス２０は小川２００から少し離れた場所に設置することが望ましい。  小川２００は水位センサ２１が投入されて、ケーブル２１０により回路ボックス２０と接続される。ケーブル２１０は、防水コネクタ２１１により接続されている。  ここでケーブル２１０には窪み２１２が設けられている。  落石が水位センサ２１を直撃した場合、窪み（ケーブル接続解除手段）２１２によりケーブル２１０が切断され、回路ボックス２０には落石の被害が及ばないように構成されている。  後日、防水コネクタ２１１で切り離して水位センサ２１を交換することにより、水位計測装置２の修理を簡単に施すことができる。  
【００３６】
水位センサ２１は、先端部に加わる水圧を計測して電気信号に変換することにより、河川の水位を計測する。  このような水位センサとしては、例えばGE社のPDCR-1800シリーズを用いることができる。
【００３７】
回路ボックス２０は、ＧＮＳＳ受信機（時刻取得手段）２２、ＧＮＳＳアンテナ２２１、ＣＰＵ（演算手段）２３、ＬＰＷＡ無線送信機（無線通信手段、送信部）２４、ＬＰＷＡアンテナ２４１、プルアップ抵抗２７そしてバッテリー２５で構成される。  ＧＮＳＳ受信機２２は、地球を周回する複数のＧＮＳＳ衛星（人工衛星）からの電波をＧＮＳＳアンテナ２２１で受信し、回路ボックス２０が設置された場所の緯度と経度情報を算出して、ＣＰＵ２３に送る。  
【００３８】
ＧＮＳＳ（一般にはＧＰＳと呼ばれる場合も多い）は、例えばカーナビで良く使われている技術で、地球の周囲を飛び回っている複数の人工衛星７３からの電波を受信することにより、受信点の位置情報を知る技術である。  ＧＮＳＳを提供している人工衛星に７３は原子時計が搭載されているので、ＧＮＳＳ受信機２２からは極めて高精度の時刻情報を得ることができる。  すなわち、ＧＮＳＳ受信機２２から供給される時刻情報は、協定世界時（UTC：Coordinated Universal Time）に誤差１マイクロ秒以下の高精度で合致している。そこでＧＮＳＳ受信機２２は、協定世界時（UTC）に合致した時刻情報をＣＰＵ２３に供給する。
【００３９】
水位センサ（水位計測手段）２１は、小川の水位を計測し、水位に応じたアナログ電圧を発生させる。このアナログ電圧はケーブル２１０と防水コネクタ２１１を経由してＣＰＵ２３に伝送される。  ＣＰＵ２３は、内蔵されたＡＤコンバータにより、水位計測値をデジタル信号に変換して内部のメモリに蓄積する。  ここで落石などの被害により防水コネクタ２１１が切断された場合、ケーブル２１０から伝送される電圧は、プルアップ抵抗２７により電源電圧（＋Ｖｃｃ）まで上昇する。  つまり防水コネクタ２１１が切断された場合、ＣＰＵ２３でＡＤ変換された水位情報はフルスケール近くまで一挙に上昇する。  そこでＣＰＵ２３は、ＡＤ変換値がフルスケール近くまで上昇した場合には、「ケーブル２１０が切断された」、と判断することができる。
【００４０】
ＣＰＵ２３は後述するフローチャートに従って、ステータス情報、水位情報、時刻情報、緯度、経度情報などを情報圧縮してペイロード（データ列）２６を作成し、ＬＰＷＡ無線送信機２４に伝送する。  ＬＰＷＡ無線送信機２４は、ペイロード２６を低消費電力の無線信号としてＬＰＷＡアンテナ２４１から送信することにより、山間部を流れる小川の水位情報を麓にある受信基地局７まで伝送する（後述する図６参照。）。
【００４１】
回路ボックス２０はバッテリー２５を内蔵し、各部に電源を供給する。  水位計計測装置２が設置される山中では、商用電源が使えないことから、このようなバッテリー構成となっている。  また回路ボックス２０は、例えば太陽電池などを補助電源として装備することにより、バッテリー２５の交換時期をより長くすることも可能である。  
【００４２】
図３は、ＣＰＵ２３の動作アルゴリズムを示すフローチャートである。  ステップＳＰ０において、ＣＰＵ２３は水位計測値に異常があるか否かを検査する。  水位計測値がフルスケール近くまで上昇していた場合は、防水コネクタ２１１が切断されている可能性が高いことから、故障情報（Fault）を「１」にセットして、処理はステップＳＰ６に移行する。
【００４３】
水位計測値に異常が無い場合は、故障情報（Fault）を「０」として通常の水位計測所処理（ＳＰ１〜ＳＰ５）に処理を進める。  ステップＳＰ１において、ＧＮＳＳ受信機２２から時刻情報（UTC）を取得する。次にステップＳＰ２において、取得したUTC時刻情報が毎分００秒に合致するか、否かの判定が行われる。  秒を表す時刻情報が０．０００になるまで、処理はステップＳＰ１に戻ることが繰り返される。
【００４４】
この結果、ステップＳＰ３が開始された時点では、UTC時刻が毎分００秒（例えば００分００秒、０１分００秒、０２分００秒。。。）に合致している。  ステップＳＰ３では、水位センサ２１が計測した水位データを６秒間隔でデジタル情報に換算してＣＰＵ２３へ取り込む。  ここでは６秒間隔で１０回の水位データD(0)〜D(9)が取り込まれる（後述する図４参照。）。  水位データD(0)〜D(9)は、例えば１ｃｍ刻み8ビットであらわされることにより、０ｃｍ〜２．５５ｍまでの水位を２５６段階であらわすことができる。
【００４５】
このようにステップＳＰ２においてUTC時刻に同期される様子を図４のタイミングチャートに示す。  図４は、動作タイミングと水位波形を模式的説明する図である。
水位データの計測タイミングは、毎分００秒、０６秒、１２秒。。。とUTC時刻に同期している。  1分刻みのUTC時刻情報をさらに紐づけて、1分間隔で送信することにより、各データのタイミングを決定することができる。  
【００４６】
ステップＳＰ４において、取得した水位データD(0)〜D(9)の情報圧縮が行われる。後述するように、この圧縮によってダイナミックレンジ（水位データの変化幅）を失うことのないように圧縮（すなわちビット数の削減）が行われる。
【００４７】
ステップＳＰ５において、ＣＰＵ２３はＧＮＳＳ受信機２２から、緯度と経度の情報を取得する。  ステップＳＰ６において、取得した情報（緯度、経度、時刻、そして水位変化）を１２８ビットのペイロードデータ２６として構成する。  ステップＳＰ７において、ＣＰＵ２３はペイロードデータ２６をＬＰＷＡ無線送信機２４に転送し、ＬＰＷＡ無線により送信するように指示を与える。
【００４８】
ステップＳＰ４による水位データの情報圧縮は、ステップＳＰ８〜ＳＰ１２によって実現される。  ステップＳＰ８では、１０点の水位データD(0)〜D(9)の平均値Averageを求める。  ステップＳＰ９では、１０点の水位データD(0)〜D(9)の最大値Maxを、ステップＳＰ１０では１０点の水位データD(0)〜D(9)の最小値Minを求め、ステップＳＰ１１では以下の式１により、DRangeを求める。
DRange = (Max - Min)  ÷  １６  ・・  （式１）
【００４９】
ステップＳＰ１２では、以下の式２に従って８ビットの水位データD(0)〜D(9)を圧縮して４ビットの圧縮水位データE(0)〜E(9)に変換する。
E(n)  ＝  (D(n) - Average)  ÷  DRange    ・・  （式２）
【００５０】
図５は、ペイロードデータ２６の構成例を示す図である。ここで識別符号（ＩＤ）は、水位計測装置２の個体識別番号であって、16ビットで構成される。    次にステータス情報（５ビット）、ＧＮＳＳの緯度（２４ビット）及び経度情報（２４ビット）、水位情報の取得開始時刻Min（１６ビット）、そして水位データ（５３ビット）という順番に並んでペイロードデータ２６が構成される。
【００５１】
図５左下に示すように、ステータス情報は故障情報（Fault:１ビット）と電池残量を１６段階で表すＢＡＴ情報（４ビット）で構成される。故障情報（Fault）は、例えば災害時の落石などにより、防水コネクタ２１１が切断された場合に「１」がセットされ、水位計測装置２が故障していることを伝送することができる。
【００５２】
さらに改良するのであれば、例えば回路ボックス２０の底面に（図示しない）漏水センサを設置することもできる。  このようなに漏水センサを追加すれば、水の浸入により、やがて正常動作しなくなる危険性が高いことを察知することができる。  水の侵入があった場合においても、故障情報（Fault）に「１」をセットして伝送することができる。
【００５３】
ＧＮＳＳ受信機２２から得られる緯度及び経度情報は、例えば、北緯３６．０３０１６０度、東経１３８．１５５２９８度といった情報である。緯度及び経度の小数点以下６桁の情報（上の例では"０３０１６０"、"１５５２９８"）をＢＣＤ（Binary Coded Decimal）で表すことにより、それぞれ２４ビットの緯度情報と経度情報に圧縮して、ペイロードデータ２６にセットされる。
【００５４】
緯度と経度情報において、小数点より上の桁（北緯３６度、東経１３８度）は、受信機の設置位置から推定することができる。  そこで小数点より上の桁は削除して構わない。
【００５５】
GNSS受信機２２から供給される緯度と経度の情報は、水位計測装置２の設置場所を知るために役立てることができる。  土石流などにより水計測装置２が下流に流された場合、流された位置を知ることができる場合がある。
【００５６】
６秒刻みで得られた１０個の情報点は、上に説明したようにＧＮＳＳより得られるUTC時刻に同期しているので、秒単位で取得時刻を特定することができる。  ＬＰＷＡ無線によるデータ伝送は、無線通信装置による遅延だけでなく、インターネットサーバでの遅延が発生する。  このような遅延は数分間程度であるから、分単位の情報Minを付加することによって、水位情報の時刻を確定することができる。このためＧＮＳＳ受信機２２から得られたUTC時刻から、分単位の情報Minを抽出し、ペイロードデータ２６にセットする。
【００５７】
水位情報（Water Level）は、1分間の平均値を表すAverage（８ビット）、1分間の変化幅を表す DRange（５ビット）、そして圧縮された１０点x４ビットの水位波形E(0)〜E(9）で構成される。  このように情報圧縮することにより、僅か１２８ビットのペイロードデータ２６を使って水位変化の重要な部分を復元することができる。
【００５８】
このようにして構成されたペイロードデータ２６は、ＬＰＷＡ無線により送信される。
【００５９】
図６は、水位予測システム１の全体構成を示す図である。  この図において４台の水位計測装置２（Ａ）〜２（Ｄ）は山間部の小川に設置されている。  このうち２（Ａ）及び２（Ｂ）と、２（Ｃ）及び２（Ｄ）とはそれぞれ同一の河川に設置されている。  これら４台の水位計測装置２（Ａ）〜２（Ｄ）から送信されたＬＰＷＡ無線信号は、市街地などに設置された受信基地局７により受信され、クラウドコンピュータ１０に伝送される。尚、受信基地局７は複数設置される場合もある。
【００６０】
クラウドコンピュータ１０は、復元アルゴリズム１２を動作させて、ペイロードデータ２６から、UTC時刻に同期した水位波形情報、および、水位計測装置２の異常状態を示すFaultを復元する。  予測アルゴリズム１３は、複数の水位計測水位装置から得られた水位波形情報およびFaultの情報に基づいて、市街地の河川水位および土石流発生を予測し、河川水位予測情報１１として端末（通知手段）８に伝える。  ここで、気象庁サーバ９から得られる降雨情報１４を加味することも可能である。
【００６１】
予測された市街地の河川水位予測情報１１は、端末８により自治体の管理者や市民に通報される。  市街地においては水位計３が設置され、市街地を流れる河川の水位の現状がモニタされている。  河川水位予測情報１１は、例えば１時間後において、水位計３の河川水位を予測するものである。  すなわち河川水位予測情報１１による予測水位と、１時間後に水位計３から計測される実際の水位が、できる限り等しくなるよう予測することが期待される。
【００６２】
自治体の管理者は、このようにしてシステム端末８に表示される水位予測情報１１を参考にすることにより、より正しい避難命令を出すことができる。  同様に、避難所に避難している一般市民は、システム端末８に表示される予測水位情報１１を参考にして、自宅に帰るか、避難所に留まるかの判断をより正しく行うことができる。
【００６３】
＜クラウドコンピュータ１０で実施される演算＞
図７は、クラウドコンピュータ１０で実施されるデータ復元演算と予測演算の一例を示す構成図である。  図において、復元アルゴリズム１２および予測アルゴリズム１３の構成例を示す。この図において、水位計測装置２（Ａ）〜２（Ｄ）から送信されたＬＰＷＡ無線信号は、市街地などに設置された受信基地局７により受信され、クラウドコンピュータ１０に伝送され、それぞれペイロードデータ２６（ペイロードデータ２６（Ａ）〜２６（Ｄ））として図の左側に入力される。
【００６４】
４つのペイロードデータ２６（ペイロードデータ２６（Ａ）〜２６（Ｄ））は、復元アルゴリズム１２（Ａ）〜１２（Ｄ）によって、水位波形情報 ＷＡ（ｔ）〜ＷＤ（ｔ）に変換される。  ここでｔは、GNSSシステムで提供されるUTC時刻を秒単位で表わした時刻情報である。  （以降では煩雑になるのを防ぐために、分単位の時刻情報は省略して説明する。）
【００６５】
即ち水位波形情報 ＷＡ（ｔ）は、次式３および式４に示す演算によって復元される。  ＷＢ（ｔ）、ＷＣ（ｔ）、ＷＤ（ｔ）に関しても同様である。
n  ＝(int)  （t ÷  6）  ・・  （式３）
（但し、式３において、（int）は整数化する演算子を表す。）
ＷＡ(t)  ＝  E(n) ×  DRange + Average  ・・  （式４）
【００６６】
水位波形情報 ＷＡ（ｔ）及びＷＢ（ｔ）は、相関演算器１０２（図７では１０２（ＡＢ）と表示）に供給される。  水位波形情報 ＷＡ（ｔ）及びＷＢ（ｔ）は、図６に示すように同一の小川１において、上流部と下流部において水位を計測した結果であるから、この二つの水位波形情報には相関があるはずである。  また小川を流れるのに時間がかかるので、小川１の流速と、水位計装置間の距離で定まる時間τだけ、二つの水位波形情報には時間ずれがあるはずである。  
【００６７】
そこで相関演算器１０２は、水位波形情報 ＷＡ（ｔ）を時間Δだけ遅延させた波形と、水位波形情報 ＷＢ（ｔ）との相関値を演算する。  Δを小さい値から大きい値までスキャンし、それぞれ相関値をもとめ、最大の相関値となった時間遅延を「τ」として求める。  このようにして求まる時間遅延τは、小川１において水位計測装置２（Ａ）が設置された場所から、水位計測装置２（Ｂ）までを流れるのに必要な時間に相当している。  時間遅延τを知ることにより、小川１を流れる流速を知ることができる。  本システムでは水位計測装置２がUTC時刻に同期しているので、このようにして時間遅延τと流速を求めることができるものである。
【００６８】
図７に示す実施例においては、時間遅れτは遅延回路１０３（図７では１０３（ＡＢ）と表示）に供給される。  遅延回路１０３は、上流部から計測された水位波形情報 ＷＡ（ｔ）をτだけ遅延させることにより、水位波形情報 ＷＢ（ｔ）の推測値 ＷＢ'（ｔ）を作り出し、データセレクタ１０６（図７では１０６（ＡＢ）と表示）に供給する。  データセレクタ１０６は、通常は下流部の水位波形情報 ＷＢ（ｔ）を選択してＷＡＢ（ｔ）として予測エンジン１０７に供給する。
【００６９】
ここで土石流や落石などが小川１に発生し、水位計測装置２（Ｂ）が破壊された場合においては、水位計測装置２（Ｂ）から故障情報（Fault）が発せられる。  このとき、データセレクタ１０５はスイッチを切り替え、水位波形情報 ＷＢ（ｔ）に代えて水位波形情報 ＷＢ'（ｔ）を採用する。  このようにして水位計測装置２が故障した場合においても、できる限り正しい水位波形情報が得られるように、本システムは構成されている。
【００７０】
ところで倒木や落石などにより天然のダムが形成される場合がある。  天然のダムにより流水が一時的に蓄えられるので、下流での水位は一時的に低下することが知られている。  この天然のダムが決壊すると、下流部には土石流となって押し寄せる危険性があり、最も危険な状況である。  
【００７１】
水位計測装置２（Ａ）と２（Ｂ）との間の流れにおいて、天然ダムが形成された場合を考える。  上流での水位（Ａ）が上昇しているのに、下流部での水位（Ｂ）が低下するので、相関演算器１０２の出力は負の値となる。  通常は正の値となる相関演算器１０２の出力が、突然負に転じたら、天然ダムが形成された可能性が高く、土石流が起こる危険性も高い。  そこで相関演算器１０２の出力は、異常判定器１０５（図７では１０５（ＡＢ）と表示）に接続されている。  異常判定器１０５は、相関値が異常な振る舞いをした場合（例えば相関値が急低下した場合など）に、異常情報Fault ABを出力する。
【００７２】
オア回路１０４は、水位計測装置２（Ａ）の故障を示す Fault A情報、水位計測装置２（Ｂ）の故障を示すFault B情報、そして相関演算器１０２が検出した異常情報 Fault ABの論理和（オア）を取る。  このことにより、小川１において土石流発生の可能性が高まり、危険な状態に陥っていることを示す「小川１ Danger情報」として出力する。この情報は、予測エンジン１０７に提供されるだけでなく、例えばシステム端末８に表示するように構成することもできる。
【００７３】
小川２に設置される水位計測装置２（Ｃ）、および水位計測装置２（Ｄ）から供給されるペイロード２６（Ｃ）、２６（Ｄ）にも全く同じ処理が施され、予測エンジン１０７に供給される。  予測エンジン１０７はカルマンフィルタなどで構成され、小川１を流れる流量と、小川２を流れる流量、そして気象庁サーバ９によって提供される降水量情報を使って、河川水位予測情報１１を予測し、端末８に伝える。
【００７４】
以上説明したように、本発明の水位計測装置および水位予測システムによれば、従来の降水量からの推測ではなく、山間部を流れる小川の水位情報を取得して、市街地を流れる河川の水位や、土石流の発生を予測することが可能となる。この結果、避難している住民にとって真に有益な情報を提供することができる。
【符号の説明】
【００７５】
１…水位予測システム、２，２（Ａ），２（Ｂ），２（Ｃ），２（Ｄ）…水位計測装置、７…無線通信手段（受信基地局）、８…通知手段、１０…クラウドコンピュータ、１２…復元手段、１３…予測手段、２１…水位センサ（水位計測手段）、２２…ＧＮＳＳ受信機（時刻取得手段）、２３…ＣＰＵ（演算手段）、２４…無線送信機（無線通信手段）、２６…ペイロード（データ列）、７３…ＧＮＳＳ衛星（人工衛星）、１０２…相関演算手段、１０５…異常判断手段、２１０…ケーブル手段、２１１…ケーブル接続手段、２１２…窪み手段（ケーブル接続解除手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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