JP2002107462A - 降雨洪水予測システム - Google Patents

降雨洪水予測システム

Info

Publication number
JP2002107462A
JP2002107462A JP2000296115A JP2000296115A JP2002107462A JP 2002107462 A JP2002107462 A JP 2002107462A JP 2000296115 A JP2000296115 A JP 2000296115A JP 2000296115 A JP2000296115 A JP 2000296115A JP 2002107462 A JP2002107462 A JP 2002107462A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
rainfall
prediction
flood
data
river
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000296115A
Other languages
English (en)
Inventor
Shigemi Sadamichi
成美 定道
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Foundation of River and Basin Integrated Communications
Original Assignee
Foundation of River and Basin Integrated Communications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Foundation of River and Basin Integrated Communications filed Critical Foundation of River and Basin Integrated Communications
Priority to JP2000296115A priority Critical patent/JP2002107462A/ja
Publication of JP2002107462A publication Critical patent/JP2002107462A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 レーダにより測定された雨量データを用いて
短時間の降雨予測を共通して行い、この降雨予測に基づ
いて各河川において発生する洪水を予測する降雨洪水予
測システムを提供するにある。 【解決手段】 レーダにより測定された雨量位置と雨量
強度を持つ雨量データを受信し、これを用いて雨量の移
動ベクトルを算出して短時間降雨予測を共通に行なって
得た降雨予測データを配信する雨量センタ処理装置と、
降雨予測データを通信回線を介して受信しこの降雨予測
データをベースとして各河川における洪水予測をおこな
う洪水予測処理端末とを有するようにしたものである。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、レーダにより測定
された雨量データを用いて短時間の降雨予測を行い、こ
の降雨予測に基づいて各河川において発生する洪水を予
測する降雨洪水予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、全国の１０７水系１８９の洪水予
報河川においては、水防法第１０条第２項に基づいて、
建設大臣は気象庁長官と共同して洪水予報を発表する
が、これ以外の河川については、市町村長は気象庁が気
象業務法に基づいて行う気象、洪水の予警報によって、
住民に対する避難の勧告や命令の発出に必要な判断など
をしている。
【０００３】長崎水害(１９８２年)、山陰豪雨(１９８
３年)、鹿児島豪雨(１９９３年)などの中小河川流域に
おいて、たびたび大災害が発生しており、１９９８年８
月末に栃木県北部を中心とする豪雨により、那珂川支川
の余笹川などで短時間に大洪水となり、未曾有の被害が
発生した。
【０００４】このような洪水予測では、洪水流出プログ
ラムの開発とあわせて、降雨の短時間予測が必要であ
り、とりわけ流出時間の短い中小河川流域ほど降雨の短
時間予測が求められる。
【０００５】しかしながら、中小河川流域においては、
地上雨量計の配置密度が低く、洪水予測システムを構築
できないのが現状であり、しかも短時間降雨予測では、
数時間先の降雨分布を数キロメートルという水平空間分
解能で降雨を予測することが必要とされている。
【０００６】そして、大雨をもたらす気象攪乱は、メソ
スケールに属するが、この中で２００Ｋｍ〜２０００Ｋ
ｍの広域の数値予報は、気象庁によって日々の天気予報
の形で提供されているが、狭域の２Ｋｍ〜２０Ｋｍの個
々の積乱雲に対応するスケールの現象に対しては運動学
的手法で予測可能とされている。
【０００７】しかしながら、その間隙を埋める数Ｋｍ〜
数１００Ｋｍの中域レベルでの空間分解能で６時間程度
先までの降雨予測に関しては、いまだ研究途上にある
が、現在までに開発されてきた短時間降雨予測は、本質
的にレーダデータから降雨強度分布を推定し、降雨分布
の時間的変動パターンを時間的に外挿する運動学的手法
によって行われている。
【０００８】現在の技術レベルでは、この運動学的手法
で実用上耐えうる精度で予測が可能なのは、２時間後以
降は精度が大幅に悪化する例もあって、実用的には個々
の積乱雲の寿命に対応する１．５時間程度までである。
【０００９】これは、中規模の雨域の衰弱や発生、発達
が非常に複雑であることにあり、雨域の一般的な移動が
うまく予測できたとしても、我が国は地形が複雑である
ために、たとえ積乱雲の寿命中であっても雨域が変形し
やすく、結果として予測される降雨分布は観測分布と大
きく現象が異なるためである。
【００１０】そこで、現在では、洪水予測は、対象とす
る地域ごとに、空間分解能が中域レベルでの短時間の降
雨予測を行い、この降雨予測に基づいて対象とする狭域
の中小河川流域の洪水予測を一括して行っている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、以上の
ような中域の短時間降雨予測を行ないながら狭域の洪水
予測を一括して専用サーバで行うには、専用サーバの負
担が大きくなるので、短時間に洪水予測を行うことがむ
ずかしい。
【００１２】また、これらの予測を行う専用サーバを河
川ごとに多数設置しなければならないのでコストの増大
を招き、その上、共通のデータである中域での降雨状況
を使って各河川ごとに予測を行うこととなるので無駄が
発生するという問題がある。
【００１３】さらに、これらの降雨・洪水予測を降雨洪
水予測センタとして中央の１カ所にまとめて専用サーバ
で行うことは、中央で各流域の特徴を把握することが難
いので、各流域の特徴をそれぞれに生かした形で洪水予
測を行うことが難かしくなるという問題が発生する。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は、以上の課題を
解決するための降雨洪水予測システムの構成として、レ
ーダにより測定された雨量位置と雨量強度を持つ雨量デ
ータを受信し、これを用いて雨量の移動ベクトルを算出
して短時間降雨予測を共通に行なって得た降雨予測デー
タを配信する雨量センタ処理装置と、前記降雨予測デー
タを通信回線を介して受信し、この降雨予測データをベ
ースとして各河川における洪水予測をおこなう洪水予測
処理端末とを有するようにしたものである。
【００１５】本発明は、中域での共通に使用される降雨
予測処理をセンタの雨量センタ処理装置で一括して行
い、この予測結果をオンラインでかつリアルタイムに通
信回線を介して個々の流域に対応する狭域の各地の洪水
予測処理端末に伝送するので、短時間降雨予測と洪水予
測とを別個の処理装置で行うこととなり、個々のマシン
への負荷が小さくなり、短時間で各予測データを算出す
ることができる。
【００１６】さらに、本発明は、中域での共通に使用さ
れる降雨予測処理だけをセンタの雨量センタ処理装置で
一括して行い、伝送された降雨予測データを用いて各流
域の特殊性を加味した流域情報を用いて洪水予測を各地
の洪水予測処理端末ごとに行うようにしているので、そ
れぞれの流域に適応したきめ細かな洪水予測を行うこと
ができる。
【００１７】さらに、本発明においては、付加的要件と
して、降雨予測に際して、雨量の移動ベクトルとして移
流ベクトル法を用いて短時間降雨予測を行う構成として
いるので、雨域の平行移動、回転、変形などの表現もで
き、他の運動学的手法に比べて精度が高く、コンピュー
タ処理が容易であり、自動計算を可能とすることができ
る。
【００１８】また、本発明においては、他の付加的要件
として、洪水予測は、降雨予測データと対象とする河川
流域面積とを用いて流出算定を行って河川流域の予測対
象地点の水位の予測値から洪水予測を行う構成としてい
るので、対象とする河川の特殊性を加味した地域特性に
合致する洪水予測を行うことができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る降雨洪水予測
システムの実施の形態について図を用いて説明する。図
１は本発明の実施の１形態を略示的に示した全体構成図
である。
【００２０】レーダサイト１０は、レーダ１１からその
測定された雨量位置と共に空中の雨滴に対する反射波の
強度を受け取り、その通信処理部１３からこれを処理す
るために、例えば本出願人である河川情報センターなど
の中央の雨量センタ処理装置１２へ送信する。
【００２１】また、レーダサイト１４も同様に、雨量位
置と共に空中の雨滴に対する反射波の強度をレーダ１５
から受け取り、これを処理するため雨量センタ処理装置
１２へ通信処理部１６から送信するが、レーダサイト１
４はレーダサイト１０とは距離的に離れた位置に設置さ
れている。
【００２２】そして、これらのレーダサイト１０、１４
は、全国に設置されているレーダサイトの一部を代表的
に記載したものであり、実際には、全国ネットワークに
よりカバーされているレーダサイトであり、このような
ものとしては、例えば建設省が全国に配置しているレー
ダ雨量計などが存在する。
【００２３】雨量センタ処理装置１２は、複数のレーダ
サイト１０，１４などから通信回線を通じてリアルタイ
ムで送られてくる雨量位置と雨量強度を持つ広域・中域
で集められた降雨データを受信し、これを用いて雨量の
移動ベクトルとして例えば移流ベクトルを算出して短時
間降雨予測を行なって降雨予測データＲＤを算出する。
【００２４】ここで得られた降雨予測データＲＤは、雨
量センタ処理装置１２内で地図データと共に表示される
が、同時に、通信回線１７を介して、各河川流域に配置
されて洪水予測を行う洪水予測処理端末１８に配信され
る。
【００２５】洪水予測処理端末１８は、通信回線１７か
ら伝送された降雨予測データＲＤをベースにして、流域
図データを考慮して各河川の特徴を加味し、各河川にお
ける狭域での洪水予測を行う。
【００２６】このような洪水予測処理端末１８は、具体
的には、例えば都道府県の県庁などに１９、２０などと
して多数設置されており、通信回線１７を介して共通の
降雨予測データＲＤが伝送される。
【００２７】以上のデータ処理の概要に対して、先ず、
雨量センタ処理装置１２でのレーダ信号の受信から通信
回線１７への降雨予測データＲＤの配信までの間に行わ
れる信号処理についてさらに詳しく説明する。
【００２８】雨量センタ処理装置１２の通信処理部２１
で受信した各レーダ信号は、レーダ処理部２２におい
て、レーダ方程式の求解処理、レーダ合成処理、極座標
から直交座標への座標変換を経て、各雨量位置における
雨量強度Ｚに変換され、雨量データフアイル２３にこれ
らが格納される。
【００２９】移流ベクトル算出部２４は、雨量データフ
アイル２３に格納されている雨量位置における雨量強度
Ｚを読み出して、移流ベクトル法により中域の降雨予測
データＲＤを算出し、この降雨予測データＲＤを配信処
理部２５を介して通信回線１７に送出する。
【００３０】また、移流ベクトル算出部２４は、地図デ
ータフアイル２６から地図データを読み出して表示器２
７に表示するが、算出した降雨予測データＲＤを、その
雨量強度Ｚの差に応じて色分けした複数の矩形スポット
などでこの地図データの上に視覚的に重畳して表示させ
る。
【００３１】そして、この降雨予測データＲＤは、例え
ば現在の降雨データ、１時間後の降雨データ、２時間後
の降雨データ、３時間後の降雨データを表示する４つに
分割された画面で、降雨強度Ｚがどのように移動してい
くかの予測データとして表示器２７に表示させることが
できる。
【００３２】なお、この表示は、地図データ上に各時間
画面ごとに色分けしてランク表示されるようになってお
り、各画面の表示範囲は、例えば８０Ｋｍ四方から１６
０Ｋｍ四方の範囲で自由に拡大・縮小できるようになっ
ている。
【００３３】以上の通信処理部２１、レーダ処理部２
２、移流ベクトル算出部２４、および配信処理部２５な
どの動作、或いは地図データフアイル２６および雨量デ
ータフアイル２３へのアクセス、および表示器２７への
表示などは、図示されていないが、マイクロプロセッ
サ、メモリなどを搭載する専用サーバにより実行され
る。
【００３４】このようにして表示される降雨予測データ
ＲＤは、移流ベクトル算出部２４において算出される
が、どのようにして移流ベクトル法により降雨予測デー
タＲＤが算出されるかについて以下に具体的に説明す
る。
【００３５】先ず、レーダサイト１０、１１などでの雨
量観測地点の降雨の位置座標（ｘ、ｙ）における時刻ｔ
のレーダによる雨量強度をＺ(x、y、z)と表して、この雨
量強度Ｚの時間的変動が次の移流方程式に従うとする。 ∂Ｚ／∂ｔ＋ｕ ∂Ｚ／∂ｘ＋ｖ ∂Ｚ／∂ｙ＝ｗ (１)
【００３６】(１)式のうち、移動ベクトル(ｕ、ｖ)と発
達・減衰項Ｗは、位置座標（ｘ、ｙ）の１次式として、 ｕ＝Ｃ1ｘ＋Ｃ2ｙ＋Ｃ3 ｖ＝Ｃ4ｘ＋Ｃ5ｙ＋Ｃ6 (２) Ｗ＝Ｃ7ｘ＋Ｃ8ｙ＋Ｃ9 と表示されるものとする。ここに、Ｃ1〜Ｃ9 は、現在
までのデータから推定されるべきパラメータである。
【００３７】ここで、Ｃ1＝Ｃ2＝Ｃ4＝Ｃ5＝Ｃ7＝Ｃ8＝
Ｃ9 ＝０とすると、(１)式は、空間的に一様な移動ベク
トル(Ｃ3、Ｃ6)で雨域が移動する雨域追跡法と同じモデ
ルとなる。
【００３８】(２)式のように、ｕ、ｖ、Ｗを記述する
と、このモデルは、雨域の回転、剪断的歪み、膨張など
を表すことができることとなる。ここで、移流モデルの
具体的な予測手法を簡単に説明すると次のようになる。
【００３９】先ず、(１)式を次のように差分近似する。 (∂Ｚ／∂ｔ)ijk＝(Ｚij(k+1)−Ｚijk)／Δｔ (∂Ｚ／∂ｘ)ijk＝(Ｚij(k+1)−Ｚ(i-1)jk)／２Δｘ (３) (∂Ｚ／∂ｙ)ijk＝(Ｚij(k+1)−Ｚi(j-1)k)／２Δｙ
【００４０】次に、(２)式を(３)式に代入すると、 (Ｃ1ｘ＋Ｃ2ｙ＋Ｃ3)(∂Ｚ／∂ｘ)ijk ＋(Ｃ4ｘ＋Ｃ5ｙ＋Ｃ6)(∂Ｚ／∂ｙ)ijk −(Ｃ7ｘ＋Ｃ8ｙ＋Ｃ9)＋(∂Ｚ／∂ｔ)ijk ＝０ (４) となる。
【００４１】ここで、(４)式に(３)式を代入すると、ｋ
とｋ＋１の時点のレーダデータより、最小自乗法でＣ1
〜Ｃ9 を求めることができるが、具体的には、例えば計
算実行時刻と、その５分前、１０分前、１５分前に観測
されたレーダデータを用いて最小自乗法によりこれらの
係数Ｃ1 〜Ｃ9を求めることとなる。
【００４２】以上のように、ｋとｋ＋１の２時点のレー
ダデータから、最小自乗法でＣ1 〜Ｃ9 のパラメータを
同定した後、これらの係数が予測期間中一定であると仮
定して、移流方程式を用いて１．５時間先までの降雨を
予測するものであるが、この予測は、次の方法で行う。
【００４３】(１)式、(２)式の特性曲線が従う微分方程
式は、 ｄｘ／ｄｔ＝Ｃ1ｘ＋Ｃ2ｙ＋Ｃ3 ｄｙ／ｄｔ＝Ｃ4ｘ＋Ｃ5ｙ＋Ｃ6 (５) ｄｗ／ｄｔ＝Ｃ7ｘ＋Ｃ8ｙ＋Ｃ9 となる。よって、時刻ｋΔｔの位置（ｘi、ｙj）での雨
量強度Ｚ（ｘi、ｙj、ｔk）は、次のように求まる。
【００４４】(５)式を差分近似すると、 ｘ(ｔk-1)＝ｘ(ｔk)−(Ｃ1ｘ(ｔk)＋Ｃ2ｙ(ｔk)＋Ｃ3 )Δｔ ｙ(ｔk-1)＝ｘ(ｔk)−(Ｃ4ｘ(ｔk)＋Ｃ5ｙ(ｔk)＋Ｃ6 )Δｔ (６) ｗk ＝(Ｃ7ｘ(ｔk)＋Ｃ8ｙ(ｔk)＋Ｃ9 )Δｔ となる。
【００４５】従って、降雨位置（ｘi、ｙj）における時
刻ｔk の雨量強度Ｚ（ｘi、ｙj、ｔk）は、(６)式で求ま
る座標(ｘ(ｔk-1)、ｙ(ｔk-1))における雨量強度Ｚにｗ
kを加算して求めることができる。
【００４６】実際には、雨量強度ＺはΔｔを５分として
求めた雨量強度を５分間の雨量に変換した上で累加して
求めるが、ここで、予測に際して、発達・衰弱を考慮し
ない場合は、(６)式におけるｗk＝０と置く。
【００４７】移流モデル法では、このように移流方程式
を差分方程式で表すことができるので、コンピュータ化
が可能であり、リアルタイムで所定時間ごとの雨量強度
Ｚの予測を算出することができる。
【００４８】次に、洪水予測処理端末１８について説明
する。洪水予測処理端末１８は、雨量センタ処理装置１
２から通信回線１７を介して降雨予測データＲＤとして
伝送された、降雨位置（ｘi、ｙj）における時刻ｔk の
雨量強度Ｚ（ｘi、ｙj、ｔk）を受信処理部３０で受信す
る。
【００４９】受信された降雨予測データは、必要なとき
に検索ができるように降雨データベースフアイル３１に
格納されると共に、降雨の河川流域への流出を算定する
流出算定部３２と、送出された降雨予測データを表示す
る表示器３３の３カ所に伝送される。
【００５０】流出算定部３２には洪水予測処理端末１８
が担当する河川流域の流域図データフアイル３４から狭
域の流域図データが入力されると共にＣＲＴや液晶表示
装置などの表示器３３にも表示され、流出算定部３２で
算出された降雨流出予測を用いて洪水予測処理部３５で
洪水予測を行う。
【００５１】流域図データフアイル３４には、図２に示
すように、ほぼ中域の対象流域位置図Ａが格納されてい
るが、この場合は１９９８年８月末に栃木県北部を中心
とする豪雨により洪水の起こった那珂川支川の余笹川流
域Ｂが例示されている。
【００５２】そして、この余笹川流域Ｂには、図３に示
すように、降雨の流出解析をするための狭域のモデル流
域が設定されているが、このモデル流域は流域図データ
フアイル３４の中に格納され、流出算定部３２はこのモ
デル流域に基づいて作成された流出計算モデルを用いて
降雨流出の計算を行う。
【００５３】このモデル流域には、余笹川流域Ｂとこれ
に隣接する黒川流域Ｃも示されており、これらが合体し
て那珂川Ｄに流出しているが、余笹川流域Ｂの流域面積
は、予測対象地点として▲で示した余笹橋Ｅの地点で１
３６．０７ｋｍ2 、中余笹橋Ｆの地点で８９．６６ｋｍ
2 、苦戸川合流点Ｇで５８．４６ｋｍ2 と算定されてい
る。
【００５４】また、黒川流域Ｃでは、その流域面積は、
予測対象地点として▲で示した新田橋Ｈの地点で９８．
４０ｋｍ2 、栃福橋Ｊの地点で３２．１０ｋｍ2 と算定
されており、これらの地点の流域面積をベースとして所
定量の降雨による出水は、貯留関数法による流出計算モ
デルを用いて流出算定部３２により算定される。
【００５５】そして、洪水予測部３５は、流出算定部３
２により算定された流出計算モデルによる出水と、雨量
センタ処理装置１２から降雨予測データＲＤとして伝送
された、降雨位置（ｘi、ｙj）における時刻ｔk の雨量
強度Ｚ（ｘi、ｙj、ｔk）の予測値を用いて、対象地域の
特性を考慮して、▲で示す予測対象地点の時間対水位の
変化を予測し、危険水位とこれに達するまでの時間の判
断をすることにより洪水予測を行う。
【００５６】ここで、対象地域の特性を考慮しての判断
としては、対象地域の地質、形状、森林の状態、過去の
履歴などの地域の特殊性を反映して、降雨予測データＲ
Ｄによる予測降雨から予測対象地点▲の水位上昇を予測
することにより行う。
【００５７】以上の以上の受信処理部３０、流出算定部
３２、および洪水予測部３５などの制御、或いは流域図
データフアイル３４および降雨データフアイル３１への
アクセス、および表示器３３への表示などは、図示され
ていないが、マイクロプロセッサ、メモリなどを搭載す
る小形のパーソナルコンピュータで実行される。
【００５８】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明に係る降
雨洪水予測システムによれば、降雨予測という共通の降
雨予測処理をセンタの雨量センタ処理装置で一括して行
い、この予測結果をオンラインでかつリアルタイムに通
信回線を介して個々の流域に対応する各地の洪水予測処
理端末に伝送するので、短時間降雨予測と洪水予測とを
別個の処理装置で行うこととなり、個々のマシンへの負
荷が小さくなり、短時間で洪水予測データを算出するこ
とができる。
【００５９】さらに、本発明は、共通の降雨予測処理を
センタの雨量センタ処理装置で一括して行い、伝送され
た降雨予測データを用いて各流域の特殊性を加味したそ
の流域に対応する流域情報を用いて洪水予測を各地の洪
水予測処理端末で行うようにしているので、それぞれの
流域に適応したきめ細かな洪水予測を行うことができる
メリットがある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る降雨洪水予測システムの実施の形
態を示す構成図である。
【図２】図１に示す洪水予測を行う地域を示す対象流域
位置図である。
【図３】図２に示す対象流域位置の詳細を示す予測対象
地点図である。
【符号の説明】
１０；レーダサイト、１１；レーダ、１２；雨量センタ
処理装置、１３；通信処理部、１４；レーダサイト、１
５；レーダ、１６；通信処理部、１７；通信回線、１８
〜２０；洪水予測処理端末、２１；通信処理部、２２；
レーダ処理部、２３；雨量データフアイル、２４；移流
ベクトル算出部、２５；配信処理部、２６；地図デー
タ、２７；表示器、３０；受信処理部、３１；降雨デー
タベースフアイル、３２；流出算定部、３３；表示器、
３４；流域図データフアイル、３５；洪水予測処理部、
ＲＤ；降雨予測データ

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 レーダにより測定された雨量位置と雨量
    強度を持つ雨量データを受信し、これを用いて雨量の移
    動ベクトルを算出して短時間降雨予測を共通に行なって
    得た降雨予測データを配信する雨量センタ処理装置と、 前記降雨予測データを通信回線を介して受信し、この降
    雨予測データをベースとして各河川における洪水予測を
    おこなう洪水予測処理端末とを有することを特徴とする
    降雨洪水予測システム。
  2. 【請求項２】 前記移動ベクトルは、移流ベクトル法を
    用いて短時間降雨予測を行う請求項１に記載の降雨洪水
    予測システム。
  3. 【請求項３】 前記洪水予測は、前記降雨予測データと
    対象とする河川の流域面積とを用いて流出算定を行って
    河川流域の予測対象地点の水位の予測値から洪水予測を
    行う請求項１に記載の降雨洪水予測システム。
JP2000296115A 2000-09-28 2000-09-28 降雨洪水予測システム Pending JP2002107462A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000296115A JP2002107462A (ja) 2000-09-28 2000-09-28 降雨洪水予測システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000296115A JP2002107462A (ja) 2000-09-28 2000-09-28 降雨洪水予測システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2002107462A true JP2002107462A (ja) 2002-04-10

Family

ID=18778437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000296115A Pending JP2002107462A (ja) 2000-09-28 2000-09-28 降雨洪水予測システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2002107462A (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012021825A (ja) * 2010-07-13 2012-02-02 Tokyo Electric Power Co Inc:The 降雨観測設備の投資計画評価方法
CN106125057A (zh) * 2016-06-20 2016-11-16 安徽省气象科学研究所 一种雷达回波移动矢量场处理方法
CN106249318A (zh) * 2016-07-12 2016-12-21 清华大学 流域洪水实时预报方法及预报装置
CN108107488A (zh) * 2017-12-21 2018-06-01 广州积雨云科技有限公司 城市内涝预警方法
JP2019152582A (ja) * 2018-03-05 2019-09-12 株式会社東芝 気象レーダ装置及び豪雨予測方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63238591A (ja) * 1987-03-27 1988-10-04 Toshiba Corp 流出予測計算システム
JPH01102319A (ja) * 1987-10-16 1989-04-20 Hitachi Ltd 流出予測装置
JPH06147940A (ja) * 1992-11-02 1994-05-27 Toshiba Corp 雨水流入流量予測支援装置
JPH0843545A (ja) * 1994-07-27 1996-02-16 Hitachi Ltd 降雨予測システム
JPH08286729A (ja) * 1995-04-10 1996-11-01 Hitachi Ltd 排水機場の運転支援システム
JPH0962367A (ja) * 1995-08-29 1997-03-07 Hitachi Ltd 雨水ポンプ制御装置及び制御方法
JPH09256338A (ja) * 1996-03-22 1997-09-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 河川水位予測装置
JP2000187082A (ja) * 1998-12-21 2000-07-04 Fuji Electric Co Ltd 降雨予測補正方法、その装置、及び記録媒体

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63238591A (ja) * 1987-03-27 1988-10-04 Toshiba Corp 流出予測計算システム
JPH01102319A (ja) * 1987-10-16 1989-04-20 Hitachi Ltd 流出予測装置
JPH06147940A (ja) * 1992-11-02 1994-05-27 Toshiba Corp 雨水流入流量予測支援装置
JPH0843545A (ja) * 1994-07-27 1996-02-16 Hitachi Ltd 降雨予測システム
JPH08286729A (ja) * 1995-04-10 1996-11-01 Hitachi Ltd 排水機場の運転支援システム
JPH0962367A (ja) * 1995-08-29 1997-03-07 Hitachi Ltd 雨水ポンプ制御装置及び制御方法
JPH09256338A (ja) * 1996-03-22 1997-09-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 河川水位予測装置
JP2000187082A (ja) * 1998-12-21 2000-07-04 Fuji Electric Co Ltd 降雨予測補正方法、その装置、及び記録媒体

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012021825A (ja) * 2010-07-13 2012-02-02 Tokyo Electric Power Co Inc:The 降雨観測設備の投資計画評価方法
CN106125057A (zh) * 2016-06-20 2016-11-16 安徽省气象科学研究所 一种雷达回波移动矢量场处理方法
CN106125057B (zh) * 2016-06-20 2018-11-02 安徽省气象科学研究所 一种雷达回波移动矢量场处理方法
CN106249318A (zh) * 2016-07-12 2016-12-21 清华大学 流域洪水实时预报方法及预报装置
CN108107488A (zh) * 2017-12-21 2018-06-01 广州积雨云科技有限公司 城市内涝预警方法
CN108107488B (zh) * 2017-12-21 2020-08-21 广州积雨云科技有限公司 城市内涝预警方法
JP2019152582A (ja) * 2018-03-05 2019-09-12 株式会社東芝 気象レーダ装置及び豪雨予測方法
WO2019171634A1 (ja) * 2018-03-05 2019-09-12 株式会社 東芝 気象レーダ装置及び豪雨予測方法
US11300681B2 (en) 2018-03-05 2022-04-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Weather radar apparatus and severe rain prediction method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3534187B1 (en) Process and system for hydrological analysis and management for river basins
Einfalt et al. Towards a roadmap for use of radar rainfall data in urban drainage
Solari et al. The wind forecast for safety management of port areas
US8645067B2 (en) System and method for determining road conditions
US6980908B2 (en) Method of forecasting precipitation for specific geographic locations
Adams III Flood forecasting in the United States NOAA/national weather service
CN104849777A (zh) 基于交叉相关追踪法的电网设备区域对流天气预报方法
Price et al. The FLASH Project: using lightning data to better understand and predict flash floods
JP2003014868A (ja) 洪水予測情報提供システム
JP2005200972A (ja) 災害情報サービスシステム
Boon et al. Road weather information systems: enabling proactive maintenance practices in Washington state
La Fata et al. Cloud-to-Ground lightning nowcasting using Machine Learning
CN109471205B (zh) 一种基于网格化气象数据在电网运行中的监测预警方法
Minciardi et al. Optimal planning of a weather radar network
Gjertsen et al. The water phase of precipitation—a comparison between observed, estimated and predicted values
Pagano et al. Australian bureau of meteorology flood forecasting and warning
JP2002107462A (ja) 降雨洪水予測システム
Zhao et al. Cost–benefit analysis and microclimate-based optimization of a RWIS network
CN117314051A (zh) 一种可视化防汛抢险决策***
JP7224133B2 (ja) インフラ設備点検支援システム、インフラ設備点検支援方法及びプログラム
CN116106987A (zh) 气象预测方法、电子设备和可读存储介质
Petty et al. The US Federal Highway Administration winter road maintenance decision support system (MDSS): Recent enhancements and refinements
Connelly et al. Advanced hydrologic prediction system
JP4405413B2 (ja) 雨水排水設備運転準備支援システム
National Research Council et al. Assessment of Hydrologic and Hydrometeorological Operations and Services

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070914

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20091007

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20091203

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20100408