JP2007065966A - 河川汚濁負荷源推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】パターンマッチング分析手段15Bにより、河川流域内の各地区22における降水量の時系列変化を示す降水量データと任意の河川観測点21での河川汚濁負荷量の時系列変化を示す河川汚濁負荷量データとをそれぞれパターンマッチング分析し、これら分析により得られた各地区のパターン一致度を河川観測点21における河川汚濁負荷に影響する汚濁負荷源推定分布として出力する。
【選択図】 図1
Description
ポイント汚濁負荷についてはその下水処理場などの設備で汚濁負荷量を計測することにより容易に特定できるが、このような設備を通らずに降雨時に直接河川に流入するノンポイント汚濁負荷の発生源を特定することは難しい。
しかしながら、環境保全事業として河川汚濁負荷への対策を実施できる程度まで、絞り込みの精度を高めるためには、多くの観測点で河川汚濁負荷を計測する必要がある。このため、このような多くの観測点での河川汚濁負荷の計測に要する設備的さらには人的経費負担は飛躍的に増大する。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、多くの時間や経費負担を必要とすることなく十分な推定精度が得られる河川汚濁負荷源推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
また、パターンマッチング分析部で、当該地区から河川観測点まで雨水が流達するのに要する時間差を補正してパターン一致度を算出するようにしてもよく、あるいは、当該降水量データと河川汚濁負荷量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれパターン一致度を算出し、これらパターン一致度のうち最大値を当該地区のパターン一致度として選択するようにしてもよい。
また、複数のモデルを組み合わせて分析する場合と比較して、モデルの構築に要するデータや作業が不要となり時間や経費負担を削減できるとともに、これらモデルにおける推定や仮定を経ないため十分な推定精度が得られる。
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかる河川汚濁負荷源推定装置について説明する。図1は、本発明の一実施の形態にかかる河川汚濁負荷源推定装置の構成を示すブロック図である。
また、本実施の形態において、非雨天時とは、河川観測点の降雨影響範囲全域にわたって降雨が観測されていない状態をいい、雨天時とは、河川観測点の降雨影響範囲内のいずれかで降雨が観測されている状態、およびその降雨の影響が及ぶ時間をいう。また全天時とは、非雨天時および雨天時を含めた状態をいう。
次に、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかる河川汚濁負荷推定システムで用いられる河川汚濁負荷源推定装置の構成について詳細に説明する。
河川汚濁負荷源推定装置1には、機能部として、入力部11、画面表示部12、操作入力部13、記憶部14、および演算処理部15が設けられている。
この入力部11で取り込まれる主な処理情報としては、降水量データを含む気象データや汚濁負荷量データさらには非雨天汚濁負荷量データがある。
操作入力部13は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部15へ出力する機能を有している。
記憶部14で記憶される主な処理情報としては、気象データ14A、河川汚濁負荷量データ14B、非雨天汚濁負荷量データ14C、雨天汚濁負荷量データ14D、汚濁負荷源推定分布データ14E、および等高線データ14Fがある。
河川汚濁負荷量データ14Bは、河川観測点21で計測された河川汚濁負荷量の時系列変化を示す時系列データである。
非雨天汚濁負荷量データ14Cは、河川観測点21で非雨天時に計測された河川汚濁負荷量の時系列変化を示す時系列データである。
汚濁負荷源推定分布データ14Eは、河川観測点21での汚濁負荷量に対する各地区22の影響の大きさを示すデータであり、演算処理部15により、雨天汚濁負荷量データ14Cと各地区22の降水量データとのパターン一致度から算出される。
等高線データ14Fは、汚濁負荷源推定分布データ14Eを滑らかな等高線により表現したデータであり、演算処理部15により、汚濁負荷源推定分布データ14Eを補完して算出される。
演算処理部15で実現される主な機能手段としては、雨天汚濁負荷量算出手段15A、パターンマッチング分析手段15B、および等高線データ算出手段15Cがある。
パターンマッチング分析手段15Bは、各地区22の気象データ14Aに含まれている降水量データと雨天汚濁負荷量データ14Dとをそれぞれパターンマッチング分析する機能と、これら分析により得られた各地区のパターン一致度を河川観測点21における河川汚濁負荷に影響する汚濁負荷源推定分布データ14Eとして出力する機能とを有している。
次に、図3を参照して、本発明の一実施の形態にかかる汚濁負荷源推定装置の動作について説明する。図3は、本発明の一実施の形態にかかる汚濁負荷源推定装置での汚濁負荷源推定処理を示すフローチャートである。
なお、記憶部14には、気象データ14Aや河川汚濁負荷量データ14Bさらには非雨天汚濁負荷量データ14Cが入力部11を介して予め取り込まれて格納されているものとする。
図4は、河川汚濁負荷量データを示すグラフである。河川観測点21で計測された河川汚濁負荷量データ14Bには、降雨のあった地区22から運ばれた汚濁負荷だけでなく、降雨のない地区22から運ばれた非雨天における汚濁負荷、すなわち非雨天汚濁負荷量データ14Cも含まれている。これに対して、降水量データは、図5に示すように、地区22の降雨のみを示している。したがって、単に河川汚濁負荷量データ14Bと各地区22の降水量データとを比較すると誤差を生じる場合があり、パターンマッチ分析の精度低下の原因となりうる。
また、分析する降水量データW(X)と雨天汚濁負荷量データPとしては、数年間にわたって計測した河川流量および降水量のデータ列をそれぞれパターンとして用いることにより、高い精度でマッチング分析を行うことができる。
また、パターンマッチングの際、当該地区から河川観測点まで雨水が流達するのに要する時間差を補正して、より具体的には、当該降水量データと河川汚濁負荷量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれパターン一致度を算出し、これらパターン一致度のうち最大値を当該地区のパターン一致度として選択するようにしたので、高い精度で降水量データと河川汚濁負荷量データの類似性を把握できる。
Claims (8)
- 河川水の汚濁負荷源を推定する河川汚濁負荷源推定装置であって、
河川流域内の各地区における降水量の時系列変化を示す降水量データと任意の河川観測点での河川汚濁負荷量の時系列変化を示す河川汚濁負荷量データとをそれぞれパターンマッチング分析し、これら分析により得られた各地区のパターン一致度を前記河川観測点における河川汚濁負荷に影響する汚濁負荷源推定分布として出力するパターンマッチング分析部を備えることを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 請求項1に記載の河川汚濁負荷源推定装置において、
前記パターン一致度は、前記降水量データと前記河川汚濁負荷量データとの相関値からなることを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 請求項1において、
前記パターンマッチング分析部は、当該地区から前記河川観測点まで雨水が流達するのに要する時間差を補正して前記パターン一致度を算出することを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 請求項1において、
前記パターンマッチング分析部は、当該降水量データと河川汚濁負荷量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれパターン一致度を算出し、これらパターン一致度のうち最大値を当該地区のパターン一致度として選択することを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 請求項1において、
前記河川汚濁負荷量データと前記河川観測点での非雨天における河川汚濁負荷量の時系列変化を示す非雨天汚濁負荷量データとの差から雨天汚濁負荷量データを算出する雨天汚濁負荷量算出手段をさらに備え、
前記パターンマッチング分析手段は、前記パターンマッチング分析の際、前記雨天汚濁負荷量データを前記河川汚濁負荷量データとして用いる
ことを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 請求項1において、
前記各地区のパターン一致度を補間演算することにより前記各地区間におけるパターン一致度を補間データとして算出し、得られた補間データを用いて前記汚濁負荷源の分布を示す等高線データを出力する等高線データ算出手段をさらに備えることを特徴とする河川汚濁負荷源推定装置。 - 河川水の汚濁負荷源を推定する河川汚濁負荷源推定装置で用いられる河川汚濁負荷源推定方法であって、
河川流域内の各地区における降水量の時系列変化を示す降水量データと任意の河川観測点での河川汚濁負荷量の時系列変化を示す河川汚濁負荷量データとをそれぞれパターンマッチング分析するステップと、
これら分析により得られた各地区のパターン一致度を前記河川観測点における河川汚濁負荷に影響する汚濁負荷源推定分布として出力するステップと
を備えることを特徴とする河川汚濁負荷源推定方法。 - 河川水の汚濁負荷源を推定する河川汚濁負荷源推定装置のコンピュータに、
河川流域内の各地区における降水量の時系列変化を示す降水量データと任意の河川観測点での河川汚濁負荷量の時系列変化を示す河川汚濁負荷量データとをそれぞれパターンマッチング分析するステップと、
これら分析により得られた各地区のパターン一致度を前記河川観測点における河川汚濁負荷に影響する汚濁負荷源推定分布として出力するステップと
を実行させるプログラム。
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