"貯水施設への水の流入量を予測する装置であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶するパラメータ記憶部と、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出する流入量予測部と、前記第1及び第2の予測値を出力する予測値出力部と、を備えることを特徴とする流入量予測装置。請求項1に記載の流入量予測装置であって、前記モデルはタンクモデルであり、前記パラメータには、タンクの水深と、流出孔の高さと、前記タンクの水深及び前記流出孔の高さの差に乗じる係数とが含まれること、を特徴とする流入量予測装置。請求項1又は2に記載の流入量予測装置であって、過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値を記憶する実績値記憶部と、前記第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との差を第1の評価方法により評価した第1の評価値が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を前記パラメータ記憶部に登録し、前記第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を、前記第1の評価方法よりも高く評価する第2の評価方法により評価した評価値が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を前記パラメータ記憶部に登録する同定処理部と、をさらに備えることを特徴とする流入量予測装置。請求項3に記載の流入量予測装置であって、前記第1の評価方法は、前記実績値と前記第1の予測値との差を底とする、第1の係数のべき乗を算出することであり、前記第2の評価方法は、前記実績値と前記第2の予測値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗を算出することであること、を特徴とする流入量予測装置。請求項4に記載の流入量予測装置であって、前記第1の係数は1未満であり、前記第2の係数は1以上であること、を特徴とする流入量予測装置。貯水施設への水の流入量を予測する方法であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するコンピュータが、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶し、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出し、前記第1及び第2の予測値を出力すること、を特徴とする流入量予測方法。貯水施設への水の流入量を予測するためのプログラムであって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するコンピュータに、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶するステップと、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出するステップと、前記第1及び第2の予測値を出力するステップと、を実行させるためのプログラム。貯水施設の運用においては、運用者により、貯水施設の水が枯渇する渇水を防ぎたいという要望もあれば、逆に貯水施設の貯水容量を超えて流入があった場合に、発電せず放流する逸水を防ぎたいという要望もある。しかしながら、従来の技術では、流入量の予測値と実績値の誤差が小さくなるように予測を行っており特許文献1参照、全体としての誤差が小さくても、渇水や逸水が発生しやすい時期において誤差が大きい場合には、運用者の意図に沿わない予測値が算出されてしまうことがある。本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、渇水や逸水を考慮して貯水施設への水の流入量を予測することのできる、流入量予測装置、流入量予測方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、貯水施設への水の流入量を予測する装置であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶するパラメータ記憶部と、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出する流入量予測部と、前記第1及び第2の予測値を出力する予測値出力部と、を備えることとする。本発明の流入量予測装置によれば、パラメータに第1の設定値を設定して予測した予測流入量と、第1の設定値を設定した場合よりも、流入量の予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値を設置して予測した予測流入量とを出力することができる。予測流入量が多いほど誤差が少なくなる第2の設定値を用いることにより、梅雨などの流入量が多くなるような期間において予測誤差を少なくすることができる。したがって、貯水施設において渇水の防止を重視しているか、逸水の防止を重視しているかに応じて2つの予測値のいずれかを参照すればよく、運用者にとって使いやすい予測値を出力することができる。また、本発明の流入量予測装置では、前記モデルはタンクモデルであり、前記パラメータには、タンクの水深と、流出孔の高さと、前記タンクの水深及び前記流出孔の高さの差に乗じる係数とが含まれるようにしてもよい。また、本発明の流入量予測装置は、過去の単位期間ごとの前記流入量の実績値を記憶する実績値記憶部と、前記第1の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第1の予測値と前記実績値との差を第1の評価方法により評価した第1の評価値が最小となるように前記第1の設定値を決定し、決定した前記第1の設定値を前記パラメータ記憶部に登録し、前記第2の設定値を設定した前記モデルに基づいて算出される前記第2の予測値と前記実績値との差を、前記第1の評価方法よりも高く評価する第2の評価方法により評価した評価値が最小となるように前記第2の設定値を決定し、決定した前記第2の設定値を前記パラメータ記憶部に登録する同定処理部と、をさらに備えるようにしてもよい。また、本発明の流入量予測装置では、前記第1の評価方法は、前記実績値と前記第1の予測値との差を底とする、第1の係数のべき乗を算出することであり、前記第2の評価方法は、前記実績値と前記第2の予測値との差を底とする、前記第1の係数よりも大きい第2の値のべき乗を算出することであるようにしてもよい。また、本発明の流入量予測装置では、前記第1の係数は1未満であり、前記第2の係数は1以上であるようにしてもよい。また、本発明の他の態様は、貯水施設への水の流入量を予測する方法であって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するコンピュータが、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶し、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出し、前記第1及び第2の予測値を出力することとする。また、本発明の他の態様は、貯水施設への水の流入量を予測するためのプログラムであって、前記流入量の予測値を算出するためのモデルを記憶するコンピュータに、前記モデルに含まれるパラメータに設定する第1の設定値と、前記第1の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルよりも、算出する前記予測値が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値とを記憶するステップと、前記第1及び第2の設定値を前記パラメータに設定した前記モデルに基づいて第1及び第2の前記予測値を算出するステップと、前記第1及び第2の予測値を出力するステップと、を実行させることとする。その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。本発明によれば、渇水や逸水を考慮して貯水施設への水の流入量を予測することができる。以下、本発明の一実施形態に係る流入量予測装置10について説明する。本実施形態の流入量予測装置10は、ダムなどの貯水施設への水の流入量や河川における水の流量以下、これらを流入量という。を予測する。具体的には、流入量予測装置10は、流入量を予測するモデルのパラメータに、当該モデルに基づいて算出される流入量の予測値以下、予測流入量という。が小さくなるほど誤差が小さくなるように決定された第1の設定値を設定したものと、予測流入量が大きくなるほど誤差が小さくなるように決定された第2の設定値を設定したものとに基づいて、それぞれ予測流入量を算出し、これらを同時に出力する。これにより、貯水施設の水が枯渇する渇水を防ぎたい運用者は第1の設定値をパラメータに設定したモデルを使い、逆に貯水施設の貯水容量を超えて流入があった場合に発電せず放流する逸水を防ぎたい運用者は第2の設定値をパラメータに設定したモデルを使って予測流入量を算出し、これに基づいて貯水施設の水位を計画することができる。本実施形態では、流入量を予測するためのモデルには図1に示すような4段のタンクモデルを用いる。なお、タンクモデルに限らず、重回帰モデルやARモデル、ARMAモデルなど各種のモデルを用いることができる。また、タンクモデルも4段に限らず、3段タンクモデルとしてもよい。タンクモデルは、上段タンクが表面流出、中段タンクが中間流出、下段2つのタンクが基底流出地下水流出に対応付けされている。各タンク側面の流出孔からの流出が、河川等への流出を表し、タンク底面の浸透孔からの流出は、下方帯水層への浸透を表す。各タンク側面の流出孔から、ある単位期間t本実施形態では1日であるものとするが、例えば1時間や6時間、1週間など任意の値とすることができる。の間に流出する水量の合計が流入量の予測値となる。タンクモデルは、次のモデル1~5で表される。なお、以下の説明において、各モデル1~5をタンクモデル1~5という。ここでrtは日付tにおける降水量であり、所与のものとする。Qi,tは日付tにおけるi番目のタンクの流出孔からの流出量であり、Qtは日付tにおける流入量の合計である。また、Hi,tは日付tにおけるi番目のタンクの水深、hi,tはi番目のタンクで日付tにおいて流出せずに貯留している水の高さ貯留高、Etは日付tにおける蒸散量、aiはi番目のタンクからの流出量を算出するための係数、Ziはi番目のタンクの流出孔の高さ、pi,tは日付tにおけるi番目のタンクの浸透孔からの浸透量、biはi番目のタンクの浸透量pi,tを算出するための係数である。なお、Hi,t≦Ziの場合にはQi,tは0ゼロであるものとし,1番目のタンクの場合はManning則に従うものとしてm=5/3,その他のタンクの場合はm=1とする。本実施形態の流入量予測装置10では、上記タンクモデルに含まれるパラメータである初期水深hi,0,水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量Et、係数ai、流出孔高さZi、浸透量pi,t、係数biの設定値を変化させ、変化させた設定値のパラメータをタンクモデルに適用し、実績の降水量を与えて計算した予測流入量と、流入量の実績値との差を計算していき、この差に応じて最適な設定値を決定する処理以下、同定処理という。を行う。同定処理は上記差に対する重み付けを変えて行う。重み付けを弱くして同定処理を行ったものが第1の設定値となり、重み付けを強くして同定処理を行ったものが第2の設定値となる。本実施形態では、予測流入量と実績流入量との差を底とする2A本発明の第1及び第2の係数に該当する。のべき乗値予測流入量-実績流入量2Aが最小となるようにパラメータの設定値を決定する。ほかにも|予測流入量-実績流入量|Åを最小化する方法もある。また、この係数Aは、逸水を防ぐことを重視するポイント以下、重視ポイントという。とする場合出水重視には大きくし、渇水を防ぐことを重視ポイントとする場合低水重視には小さくする。なお、本実施形態では、重視ポイントには、超出水重視出水重視低水重視超低水重視のいずれかであるものとする。図2は、本実施形態の流入量予測装置10のハードウェア構成を示す図である。流入量予測装置10は、CPU101、メモリ102、記憶装置103、入力装置105、出力装置106を備える。記憶装置103は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリ、ソリッドステートディスク、CD-ROMドライブなどである。CPU101は、記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。入力装置105は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置106は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。図3は、本実施形態の流入量予測装置10のソフトウェア構成を示す図である。流入量予測装置10は、諸元取得部111、同定処理部112、流入量予測部113、実績値取得部114、条件取得部115、降水量取得部116、予測流入量出力部117、モデルデータベース21、実績データベース22、条件データベース23、パラメータデータベース24を備えている。なお、諸元取得部111、同定処理部112、流入量予測部113、実績値取得部114、条件取得部115、降水量取得部116、予測流入量出力部117は、流入量予測装置10が備えるCPU101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより実現される。また、モデルデータベース21、実績データベース22、条件データベース23、パラメータデータベース24は、メモリ102及び記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現される。モデルデータベース21は、上記タンクモデル1~5を記憶する。図4は、実績データベース22の構成例を示す図である。図4に示すように実績データベース22は、日付ごとに降水量、蒸散量及び流入量の実績値を記憶する。なお、降水量や流入量、蒸散量は例えば気象庁や気象会社などが提供する場合には、そのデータを取得して実績データベース22に登録するようにしてもよいし、各種の気象データ、河川や貯水施設で測定した測定値などに基づいて計算するようにしてもよい。条件データベース23は、パラメータの設定値の同定処理に用いる条件を記憶する。図5は、条件データベース23の構成例を示す図である。図5の例では、条件データベース23は、パラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を記憶している。パラメータ同定条件231には、各重視ポイントに係数Aの値が対応付けて含まれている。本実施形態では、超出水重視の重視ポイントでは、係数Aには最も大きい2が設定され、出水重視の重視ポイントでは、係数Aには2番目に大きい1が設定され、低水重視の重視ポイントでは、係数Aには2番目に小さい0.25が設定され、超低水重視の重視ポイントでは、係数Aには最も小さい0.1が設定されている。なお、これらの値に限られず、出水重視の重視ポイントについては、逸水防止を重視する度合いに応じて大きくなるように1より大きい値を係数Aに設定し、低水重視の重視ポイントについては、渇水防止を重視する度合いに応じて小さくなるように1より小さい値を係数Aに設定すればよい。パラメータ制約条件232には、上述したパラメータ水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量Et、係数ai、流出孔高さZi、浸透量pi,t、係数biごとに、その下限値及び上限値が含まれている。図6は、パラメータデータベース24の構成例を示す図である。同図に示すように、パラメータデータベース24は、重視ポイントごとに、パラメータの同定処理により決定された各パラメータの設定値を記憶している。諸元取得部111は、同定処理及び流入量の予測処理の計算に必要な諸元を取得する。本実施形態では、諸元取得部111は、同定処理及び流入量の予測処理について、タンクの集水面積、ならびに、計算対象となる期間の開始日及び終了日を取得する。これらの諸元は、諸元取得部111がユーザから入力を受け付けるようにしてもよいし、各諸元をメモリ102や記憶装置103に記憶しておくようにしてもよい。諸元取得部111は、実績データベース22に記憶されている最も古い日付を開始日としてもよい。諸元取得部111は、同定処理については、実績データベース22に記憶されている最も新しい日付を終了日としてもよい。同定処理部112は、指定された対象期間以下、同定対象期間という。について同定処理を行う。上述したように、同定処理部112は、タンクモデル1~5に含まれるパラメータである水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量Et、係数ai、流出孔高さZi、浸透量pi,t、係数biに設定する設定値を変化させるシミュレーションにより予測流入量を算出していき、予測流入量と実績流入量との差に応じて最適なパラメータを決定する。なお、蒸散量Etはシミュレーションによる変換をさせずに降水量などから算出するようにしてもよい。同定処理の詳細については後述する。同定処理部112は、上記のシミュレーションを重視ポイントごとに行い、決定したパラメータの設定値を重視ポイントに対応付けてパラメータデータベース24に登録する。実績値取得部114は、同定対象期間における流入量、降水量、蒸散量などの実績値を取得する。本実施形態では、実績値取得部114は、実績データベース22からこれらの実績値を取得するものとするが、例えば気象庁や気象会社、気象観測所などの運用するコンピュータから実績値を取得するようにしてもよい。条件取得部115は、同定処理に用いる各種の条件を取得する。本実施形態では、条件取得部115は、条件データベース23からパラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を取得するものとするが、例えば係数Aやパラメータの下限値及び上限値などをユーザから受け付けるようにしてもよい。流入量予測部113は、指定された対象期間以下、予測対象期間という。について流入量の予測処理を行う。流入量予測部113は、少なくとも2つの重視ポイントについて流入量の予測処理を行う。降水量取得部116は、予測対象期間における降水量を取得する。降水量取得部116は、予測対象期間に含まれる日付に対応する降水量が実績データベース22に登録されている場合には、降水量の実績値を実績データベース22から読み出すようにし、それ以外の日付については、降水量の予測値の入力を受け付けるようにする。降水量取得部116は、例えば気象庁や気象会社などが運用するコンピュータから天気予報として提供される予測降水量を取得するようにすることもできる。予測流入量出力部117は、重視ポイントごとに、流入量予測部113算出した予測流入量を出力する。以下、流入量予測装置10において行われる処理について説明する。図7は、パラメータの設定値の同定処理の流れを示す図である。諸元取得部111は、同定処理に必要な諸元を取得するS301。上述したように諸元取得部111は、タンクの集水面積と、同定対象期間の開始日及び終了日とを取得する。また、諸元取得部111は、モデルデータベース21からタンクモデル1~5も読み出す。実績値取得部114は、実績データベース22に記憶されている流入量、降水量、蒸散量の実績値を読み出しS302、条件取得部115は、条件データベース23に記憶されているパラメータ同定条件231及びパラメータ制約条件232を読み出すS303。同定処理部112は、超出水重視出水重視低水重視超低水重視の4つの重視ポイントについて以下の処理を行う。すなわち、同定処理部112は、タンクモデル1~5に含まれるパラメータである水深Hi,t、貯留高hi,t、蒸散量Et、係数ai、流出孔高さZi、浸透量pi,t、係数biの値を、パラメータ制約条件232に含まれる下限値以上上限値以下の範囲で変化させ、変化させた値をタンクモデル1~5に設定し、実績データベース22から読み出した降水量の実績値を降水量ri,tとして与えて予測流入量Qtを算出していき、予測流入量Qtと、日付tの実績流入量との差を底とした、重視ポイントに応じた係数Aを2倍した値のべき乗の、同定対象期間の開始日から終了日までの合計値Σ予測流入量-実績値2Aが最小となるように、各パラメータの設定値を決定するS305。なお、蒸散量Etを変化させず、実績データベース22から読み出した蒸散量の実績値を蒸散量Etとしてタンクモデル1~5に設定するようにしてもよい。同定処理部112は、決定した各パラメータの設定値を、重視ポイントに対応付けてパラメータデータベース24に登録するS306。以上のようにして、重視ポイントごとに、当該重視ポイントに対応する、最適なパラメータの設定値がパラメータデータベース24に登録される。図8は、流入量の予測処理の流れを示す図である。諸元取得部111は、流入量の予測処理に必要な諸元を取得するS321。上述したように、諸元取得部111は、タンクの集水面積と、予測対象期間の開始日及び終了日とを取得する。また、諸元取得部111は、モデルデータベース21からタンクモデル1~5も読み出す。実績値取得部114は、実績データベース22から、予測対象期間に含まれる日付に対応する流入量、降水量及び蒸散量の実績値を読み出すS322。降水量取得部116は、実績データベース22に登録されていない日付について、降水量の予測値を取得するS323。流入量予測部113は、2つ以上の重視ポイントの入力を受け付けるS324。以下の説明では、一例として、出水重視及び低水重視の2つの重視ポイントが指定されたものとする。流入量予測部113は、受け付けた重視ポイントのそれぞれについて、重視ポイントに対応するパラメータの設定値をパラメータデータベース24から読み出しS325、読み出した設定値をタンクモデル1~5の各パラメータに設定し、設定したタンクモデル1~5に、予測対象期間の開始日から終了日までの降水量の実績値又は予測値を降水量rtとして与えて予測流出量Qtを算出するS326。図9は、実績値取得部114が読み出した降水量の実績値及び流入量の実績値、降水量取得部116が取得した降水量の予測値、流入量予測部113が算出した予測流出量Qtを表41の形式にした例である。予測流入量出力部117は、流入量予測部113が算出した予測流入量を重視ポイントごとに出力するS327。予測流入量出力部117は、例えば、図9に示す表41を出力するようにしてもよいし、表41に基づいてグラフを出力するようにしてもよい。図10は、降水量の実績値、流入量の実績値、ならびに出水重視及び低水重視の予測流入量を表すグラフ42の一例を示す図である。このように、本実施形態の流入量予測装置10では、複数の重視ポイントごとに合わせて最適化されたタンクモデルにより予測された流入量を同時に表示することができるので、貯水施設の運用者は、自身が重視する重視ポイントに合った予測流入量を参考にすることができる。また、本実施形態の流入量予測装置10では、出水重視超出水重視を含む。の場合には係数Aの値が1以上であり、低水重視超低水重視を含む。の場合には係数Aの値が1未満であるので、出水重視の場合、予測流入量や実績流入量の値が大きいとき、その誤差を低水重視の場合よりも大きく評価して、誤差が最小になるようにパラメータの設定値が決定される。したがって、出水重視の場合、低水重視の場合よりも、流入量の多い時期における誤差が小さくなるようにパラメータの設定値を決定することができる。よって、出水重視の場合、低水重視の場合よりも、流入量の多い時期における流入量の予測精度を高めることができる。なお、本実施形態では、流入量予測装置10は1台のコンピュータであるものとしたが、これに限らず、複数のコンピュータを含むシステムとして構成することもできる。例えば、モデルデータベース21~パラメータデータベース24の各データベースをデータベースサーバに管理させ、流入量予測装置10からアクセスするようにしてもよい。また、例えば、同定処理と流入量の予測処理とを異なるコンピュータにより実行させるようにしてもよい。この場合、一方のコンピュータが、諸元取得部111と、同定処理部112、実績値取得部114、条件取得部115とを備え、他方のコンピュータが、諸元取得部111と、流入量予測部113、降水量取得部116、予測流入量出力部117を備えるようにすることができる。また、本実施形態の流入量予測装置10では、全てのパラメータの値を変化させるものとしたが、一部のパラメータの値のみを変化させて同定処理を行うようにしてもよい。また、本実施形態では、逸水の防止を重視する重視ポイントの例として、超出水重視と出水重視とを記載したが、出水重視のみとしてもよい。また、逸水の防止を重視する度合いに応じて3つ以上の重視ポイントを設けてもよい。この場合、係数Aは、逸水の防止を重視する度合いに応じて大きな値を設定するようにする。同様に、本実施形態では、渇水の防止を重視する重視ポイントの例として、超低水重視と低水重視とを記載したが、低水重視のみとしてもよい。また、渇水の防止を重視する度合いに応じて3つ以上の重視ポイントを設けてもよい。この場合、係数Aは、渇水の防止を重視する度合いに応じて小さな値を設定するようにする。以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。"