JP2019148058A

JP2019148058A - Flooding prediction evaluation device

Info

Publication number: JP2019148058A
Application number: JP2018031531A
Authority: JP
Inventors: 健太霜田; Kenta Shimoda; 洋平上野; Yohei Ueno; 卓嗣川田; Takatsugu Kawada
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-02-26
Filing date: 2018-02-26
Publication date: 2019-09-05
Anticipated expiration: 2038-02-26
Also published as: JP7133940B2

Abstract

To provide a flooding prediction evaluation device capable of quickly predicting flooding disaster of sewerage systems or rivers through meteorological environmental information, and evaluating the prediction.SOLUTION: A rain cloud route prediction device 110 predicts the rain cloud route and precipitation amount for every rain cloud on the basis of meteorological environment information collected by a rainfall measurement instrument. A scenario division part 130 selects a representative rainfall pattern among the predictions, and for the selected representative rainfall pattern, a simulation calculation part 160 calculates temporal change of water levels and flooding regions at a respective point of the sewerage systems or rivers by simulation. An evaluation calculation part 140 calculates disaster scale evaluation values quantitatively showing the disaster scale of the representative rainfall pattern on the basis of the calculated information of the temporal change of the water levels and flooding regions. Then, an interpolation calculation part 150 estimates the disaster scale evaluation values for the rain cloud route and the precipitation amount not selected as the representative rainfall pattern.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、下水道または河川の氾濫災害の予測およびその評価を行う氾濫予測評価装置に関するものである。 The present invention relates to a flood prediction evaluation apparatus for predicting and evaluating flood disasters in sewers or rivers.

局所集中豪雨などの発生により、河川、下水道管内水量が著しく増加し、河川、下水施設が持つ貯水許容量を超えると、市街地、農地に水が溢れ、氾濫災害が発生する。
下水道管理者および河川管理者の業務の一つに雨水管理業務がある。雨水管理業務とは、下水管路内または河川に設置された堰・ポンプ等の機器を適切に動作させることで、氾濫を抑制、軽減するものである。
一般に、下水道管理者および河川管理者が監視する対象は、市街地全域など広域に及ぶことが多い。そのため、中央監視制御室を設けて監視制御装置を設置し、監視制御装置に収集される降雨、水位情報などを元に、エリア全体の水量制御を行う方法が採用されている。
主な氾濫対策のための操作としては、堰、排水ポンプなどの稼働により、水位の高いエリアの水を別のエリアに排出する方法、一時、貯水設備に雨水を貯水しておき、降雨終了後に排水処理を行うなどが挙げられる。
しかしながら、降雨発生エリアおよび降水量は、その発生要因である雨雲毎に異なるものであり、下水道、河川管理者は、常に同様の操作を行うのではなく、状況に応じて、いつ、何を操作すべきかと言う判断をし、対応操作を実施している。 The amount of water in rivers and sewer pipes increases remarkably due to the occurrence of local heavy rain, etc., and when the water storage capacity of rivers and sewage facilities is exceeded, flooding occurs in urban areas and farmland, causing flood disasters.
One of the duties of sewer managers and river managers is rainwater management. Rainwater management work is to control and reduce flooding by properly operating equipment such as weirs and pumps installed in sewer pipes or rivers.
In general, the objects monitored by sewer managers and river managers often cover a wide area such as the entire city area. Therefore, a method has been adopted in which a central monitoring control room is provided and a monitoring control device is installed, and the water amount of the entire area is controlled based on rainfall, water level information, etc. collected by the monitoring control device.
Major operations for flood control include the operation of weirs, drainage pumps, etc., to drain water from areas with high water levels to another area, temporarily storing rainwater in a water storage facility, and after the rain has ended For example, wastewater treatment is performed.
However, the area where rainfall occurs and the amount of precipitation differ depending on the rain cloud that is the cause of the occurrence, and sewers and river managers do not always perform the same operation, but what they operate depending on the situation. Judgment should be made and the response operation is being carried out.

従来の監視制御装置においては、これらの氾濫対策操作を支援するものとして、氾濫予測装置が提案されている。氾濫予測装置とは、現在の降水量観測情報から、雨水流出解析手法、水理解析手法などの演算手法を用いることで、将来の氾濫エリアを推定し、管理者に提示するものである。
管理者は、監視制御装置より提供される氾濫エリアを元に、対応操作を検討することが想定されている。（例えば、特許文献１参照） In the conventional monitoring and control apparatus, an inundation prediction apparatus has been proposed as one that supports these flood countermeasure operations. The flood prediction device estimates future flood areas from current precipitation observation information by using calculation methods such as rainwater runoff analysis methods and hydraulic analysis methods, and presents them to the administrator.
It is assumed that the administrator considers the corresponding operation based on the flood area provided by the monitoring control device. (For example, see Patent Document 1)

特開２０１５−４２４５号公報（第５〜１１頁、第３図）Japanese Patent Laying-Open No. 2015-4245 (pages 5-11, FIG. 3)

近年、局所集中豪雨に起因する氾濫災害の発生件数の増加が問題となっている。特に、内水氾濫（下水道起因による氾濫災害）などの都市型洪水では、地表に降った雨が地中に浸み込まず、直接、下水管路内に流出するため、降雨から氾濫発生までの期間が短いという特徴がある。
地上雨量計、管路内水位計が収集した情報のみを用いて、災害発生を予測する方法は、予測結果表示から災害発生までの期間が短いため、降雨前の予備操作が実施できないなど、対応操作の内容が制限されるという問題がある。 In recent years, an increase in the number of flood disasters caused by localized heavy rain has become a problem. In particular, in urban floods such as inland floods (inundation disasters caused by sewers), the rain that has fallen on the surface does not soak into the ground, but flows directly into the sewer pipes. It is characterized by a short period.
The method of predicting the occurrence of a disaster using only the information collected by the surface rain gauge and the water level gauge in the pipeline is compatible with the fact that the preliminary operation before the rain cannot be performed because the period from the prediction result display to the occurrence of the disaster is short. There is a problem that the content of the operation is limited.

また、地上雨量計の代わりに、レーダ雨量計を用いる手法においては、地上に到達する前の雨滴を観測して被害予測を行うため、予備操作のためのリードタイムが確保できるものの、レーダ観測情報と、実際に地上に到達した降水量に差異があるため、下水管路内水位および氾濫被害の予測精度が低下する可能性があるという問題がある。
また、下水管路内等の水位は、降水量のみならず、管理者が行う対応操作の影響を受けて変化し得る。従来の氾濫予測手法では、降水量に応じた氾濫範囲は予測できても、対応操作によって、管路内水位および氾濫エリアが、どのように変化するかを予測することは困難であった。その結果、下水、河川管理者自身が、操作による影響を想像しながら意思決定を行う必要があり、即時の決断が求められる災害対策運用においては高い負荷となっている。 In addition, in the method using a radar rain gauge instead of a ground rain gauge, damage is predicted by observing raindrops before they reach the ground. However, since there is a difference in the amount of precipitation that actually reaches the ground, there is a problem that the prediction accuracy of the water level in the sewer pipe and the flood damage may be reduced.
In addition, the water level in the sewage pipes and the like can be changed not only by the precipitation amount but also by the influence of the corresponding operation performed by the manager. In the conventional flood forecasting method, it is difficult to predict how the water level in the pipeline and the flooding area will change due to the corresponding operation even if the flooding range according to the precipitation can be predicted. As a result, it is necessary for sewage and river managers themselves to make decisions while imagining the effects of operations, which is a heavy burden in disaster countermeasure operations that require immediate decisions.

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、気象環境情報から、迅速に下水道または河川の氾濫災害を予測し、かつその評価を行うことのできる氾濫予測評価装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems. An inundation prediction evaluation apparatus capable of quickly predicting and evaluating sewerage or river inundation disasters from weather environment information is provided. The purpose is to obtain.

この発明に係わる氾濫予測評価装置においては、下水道または河川の氾濫災害の予測およびその評価を行う氾濫予測評価装置であって、雨量計測機器により収集された気象環境情報に基づき、雨雲ごとの雨雲進路および降水量を含む降雨パターンの予測を行う雨雲進路予測部、この雨雲進路予測部により予測された複数の降雨パターンの中から、シミュレーション対象とする代表降雨パターンを選択するパターン選択部、このパターン選択部により選択された代表降雨パターンについて、下水道または河川の各地点における水位の時間変化と氾濫域をシミュレーションにより算出するシミュレーション計算部、このシミュレーション計算部により算出された水位の時間変化と氾濫域の情報に基づき、代表降雨パターンの災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を算出する評価計算部、およびパターン選択部により選択された代表降雨パターンと、評価計算部により算出された災害規模評価値とに基づき、代表降雨パターンとして選択されなかった降雨パターンについて、災害規模評価値を推定する補間計算部を備えたものである。 The inundation prediction evaluation apparatus according to the present invention is an inundation prediction evaluation apparatus for predicting and evaluating flood disasters in sewers or rivers, and based on the meteorological environment information collected by the rainfall measuring device, the rain cloud path for each rain cloud. A rain cloud path prediction unit that predicts rainfall patterns including precipitation and a pattern selection unit that selects a representative rain pattern to be simulated from a plurality of rain patterns predicted by the rain cloud path prediction unit, and this pattern selection For the representative rainfall pattern selected by the department, a simulation calculation part that calculates the time change of the water level and the flood area at each point of the sewer or river by simulation, information on the time change of the water level and the flood area calculated by this simulation calculation part Quantitative scale of disaster of representative rainfall pattern The rain pattern that was not selected as the representative rainfall pattern based on the representative rain pattern selected by the evaluation calculation unit that calculates the disaster scale evaluation value and the pattern selection unit, and the disaster scale evaluation value calculated by the evaluation calculation unit Is provided with an interpolation calculation unit for estimating a disaster scale evaluation value.

この発明によれば、下水道または河川の氾濫災害の予測およびその評価を行う氾濫予測評価装置であって、雨量計測機器により収集された気象環境情報に基づき、雨雲ごとの雨雲進路および降水量を含む降雨パターンの予測を行う雨雲進路予測部、この雨雲進路予測部により予測された複数の降雨パターンの中から、シミュレーション対象とする代表降雨パターンを選択するパターン選択部、このパターン選択部により選択された代表降雨パターンについて、下水道または河川の各地点における水位の時間変化と氾濫域をシミュレーションにより算出するシミュレーション計算部、このシミュレーション計算部により算出された水位の時間変化と氾濫域の情報に基づき、代表降雨パターンの災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を算出する評価計算部、およびパターン選択部により選択された代表降雨パターンと、評価計算部により算出された災害規模評価値とに基づき、代表降雨パターンとして選択されなかった降雨パターンについて、災害規模評価値を推定する補間計算部を備えたので、気象環境情報から迅速に下水道または河川の氾濫災害を予測し、かつその評価を行うことができる。 According to the present invention, an inundation prediction / evaluation apparatus that predicts and evaluates flood disasters in sewers or rivers, and includes rain path and precipitation for each rain cloud based on meteorological environment information collected by a rainfall measuring device. A rain cloud route prediction unit that predicts a rain pattern, a pattern selection unit that selects a representative rain pattern to be simulated from a plurality of rain patterns predicted by the rain cloud route prediction unit, and selected by this pattern selection unit For the typical rainfall pattern, the simulation calculation unit that calculates the time change of the water level and the flooded area at each point of the sewer or river by simulation, based on the time change of the water level calculated by this simulation calculation unit and the information on the flooded area Calculates the disaster scale evaluation value that quantitatively represents the scale of disaster in the pattern Based on the representative rainfall pattern selected by the evaluation calculation unit and the pattern selection unit and the disaster scale evaluation value calculated by the evaluation calculation unit, the disaster scale evaluation value is calculated for the rain pattern not selected as the representative rainfall pattern. Since the interpolation calculation unit for estimation is provided, it is possible to quickly predict and evaluate sewerage or river flood disasters from weather environment information.

この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシミュレーションシナリオデータベースに記録される雨雲進路情報を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the rain cloud course information recorded on the simulation scenario database of the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシミュレーションシナリオデータベースに記録される降水量情報を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the precipitation information recorded on the simulation scenario database of the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシナリオ分割部により作成される代表降雨パターンを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the typical rainfall pattern produced by the scenario division part of the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態２による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態３による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態４による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態５による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the flood prediction evaluation apparatus by Embodiment 5 of this invention.

実施の形態１．
以下、実施の形態１について、図を用いて説明する。
図１は、この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。
図１において、雨雲進路予測装置１１０（雨雲進路予測部）は、レーダ雨量計、地上雨量計等の雨量計測機器が収集した雨量計測情報により、将来の雨雲進路および降水量（降雨パターン）を予測する。この予測結果は、雨雲単位でまとめられ、各時刻における、雨雲進路情報および降水量情報として、それぞれ確率分布情報の形式で、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録される。すなわち、シミュレーションシナリオデータベース２１０には、雨雲進路予測結果を、雨雲進路と雨雲進路の予測確率分布を組合せ、また降水量と降水量の予測確率分布を組合せた形式で記録されている。
シナリオ分割部１３０（パターン選択部）は、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録された雨雲進路情報および降水量情報を用い、確率分布情報を元に、評価計算を行う代表降雨パターンを複数作成する。この作成された代表降雨パターンは、分割シナリオデータベース２２０に記録される。 Embodiment 1 FIG.
The first embodiment will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing an inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, a rain cloud route prediction device 110 (rain cloud route prediction unit) predicts a future rain cloud route and precipitation (rainfall pattern) based on rainfall measurement information collected by a rainfall measurement device such as a radar rain gauge and a ground rain gauge. To do. The prediction results are compiled in units of rain clouds, and are recorded in the simulation scenario database 210 in the form of probability distribution information as rain cloud route information and precipitation information at each time. That is, in the simulation scenario database 210, the rain cloud route prediction result is recorded in a format in which the rain cloud route and the rain cloud route prediction probability distribution are combined, and the precipitation amount and the precipitation prediction probability distribution are combined.
The scenario division unit 130 (pattern selection unit) uses the rain cloud route information and precipitation information recorded in the simulation scenario database 210 to create a plurality of representative rainfall patterns for performing evaluation calculation based on the probability distribution information. The created representative rainfall pattern is recorded in the divided scenario database 220.

評価計算部１４０は、分割シナリオデータベース２２０に記録された各代表降雨パターンについて、シミュレーション計算部１６０の処理を通じて、被害コスト、危険度等を算出し、災害を定量的に評価する。
シミュレーション計算部１６０には、雨水流出解析手法、水理解析手法など、降水量情報から、氾濫災害を再現する演算アルゴリズムが登録されており、各時刻、各エリアにおける水位、氾濫エリア等、物理的な情報をシミュレーションにより算出する。すなわち、シミュレーション計算部１６０は、シナリオ分割部１３０により選択された雨雲進路および降水量を入力とし、計算機演算により、下水管路または河川各地点における水位の時間変化と、氾濫域を出力する。
評価計算部１４０は、シミュレーション計算部１６０により算出された水位の時間変化と氾濫域を入力とし、演算処理により災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を算出する。 The evaluation calculation unit 140 calculates a damage cost, a risk level, and the like for each representative rainfall pattern recorded in the divided scenario database 220 through processing of the simulation calculation unit 160, and quantitatively evaluates the disaster.
In the simulation calculation unit 160, calculation algorithms for reproducing flood disasters from rainfall information, such as rainwater runoff analysis methods and hydraulic analysis methods, are registered. Physical algorithms such as water levels in each area, flood areas, etc. Information is calculated by simulation. That is, the simulation calculation unit 160 receives the rain cloud path and precipitation selected by the scenario division unit 130, and outputs the time change of the water level at each point of the sewage pipe or the river and the flooding area by computer calculation.
The evaluation calculation unit 140 receives the time change of the water level calculated by the simulation calculation unit 160 and the flooded area as input, and calculates a disaster scale evaluation value that quantitatively represents the scale of the disaster by arithmetic processing.

補間計算部１５０は、評価計算部１４０によって算出された各代表降雨パターンの評価値を用い、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録された雨雲進路および降水量パターン全域の評価値分布を推定して算出する。すなわち、シナリオ分割部１３０により選択された雨雲進路および降水量と、評価計算部１４０により算出された災害規模評価値を入力とし、シナリオ分割部１３０により選択されていない雨雲進路および降水量について、災害規模評価値を推定して出力する。
この評価値分布を算出する方法としては、各代表降雨パターンと任意の評価値算出点との距離を定義し、距離に応じた線形補間を行う方法などがある。 The interpolation calculation unit 150 uses the evaluation value of each representative rainfall pattern calculated by the evaluation calculation unit 140 to estimate and calculate the evaluation value distribution in the rain cloud route and the precipitation pattern recorded in the simulation scenario database 210. That is, the rain cloud route and precipitation selected by the scenario dividing unit 130 and the disaster scale evaluation value calculated by the evaluation calculating unit 140 are input, and the rain cloud route and precipitation not selected by the scenario dividing unit 130 are Estimate and output the scale evaluation value.
As a method of calculating the evaluation value distribution, there is a method of defining a distance between each representative rainfall pattern and an arbitrary evaluation value calculation point, and performing linear interpolation according to the distance.

シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録された、雨雲進路情報、降水量情報と、評価値分布情報とを、下水・河川管理者への操作ガイダンスとして表示する。
表示方法の例としては、地図上の雨雲進路情報に対して、評価値を用いた色分けをする方法が考えられる。また、発生確率および被害度の２軸分布上に、評価値分布、代表降雨パターンの位置をプロットする方法がある。
この氾濫予測評価装置により、将来の雨雲の進路および降水量予測値を元に、雨雲進路および降水量パターン全体の評価値分布を提示できる。
これにより、下水・河川管理者は、予測結果が異なるケースを含む、災害リスク全体を把握できるようになる。 Rain cloud route information, precipitation information, and evaluation value distribution information recorded in the simulation scenario database 210 are displayed as operation guidance to the sewage / river manager.
As an example of the display method, a method of color-coding using evaluation values for rain cloud route information on a map can be considered. Further, there is a method of plotting the evaluation value distribution and the position of the representative rainfall pattern on the biaxial distribution of the occurrence probability and the damage degree.
With this inundation prediction evaluation device, it is possible to present the evaluation value distribution of the rain cloud route and the entire precipitation pattern based on the future rain cloud route and the precipitation prediction value.
As a result, the sewage / river manager can grasp the entire disaster risk, including cases where the prediction results differ.

図２は、この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のハードウェア構成を示す図である。
図２において、氾濫予測評価装置は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１、メモリ２、補助記憶装置３を有する。メモリ２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれ、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）により構成されている。メモリ２に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置３に保存される。
補助記憶装置３は、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）またはフラッシュメモリであり、プログラムおよびデータを保存する。補助記憶装置３に保存されたプログラムおよびデータは、必要に応じてメモリ２にロードされる。
ＣＰＵ１は、補助記憶装置３に保存されたプログラムを用いて、演算時の一時記憶にメモリ２を使用して、図１の各部の処理を実行するようになっている。
なお、氾濫予測評価装置の各データベースは、補助記憶装置３に形成されている。 FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the flood prediction evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 2, the flood prediction evaluation apparatus has a CPU (Central Processing Unit) 1, a memory 2, and an auxiliary storage device 3. The memory 2 is also called a main storage device or a main memory, and is configured by a RAM (Random Access Memory). Data stored in the memory 2 is stored in the auxiliary storage device 3 as necessary.
The auxiliary storage device 3 is an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory, and stores programs and data. Programs and data stored in the auxiliary storage device 3 are loaded into the memory 2 as necessary.
The CPU 1 uses the program stored in the auxiliary storage device 3 to execute the processing of each unit in FIG. 1 using the memory 2 for temporary storage at the time of calculation.
Each database of the flood prediction evaluation device is formed in the auxiliary storage device 3.

図３は、この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシミュレーションシナリオデータベースに記録される雨雲進路情報を模式的に示す図である。
図３において、雨雲進路確率分布メッシュ３２０は、シミュレーション対象となる地理空間を区切ったもので、単位時間毎に、雨雲の中心点がメッシュ内に分布し得る確率値（以下、雨雲進路確率）を記録する。
雨雲進路データ３１０Ａ〜３１０Ｃは、各時刻における雨雲の存在確率の遷移を模式的に表わしている。 FIG. 3 is a diagram schematically showing rain cloud route information recorded in the simulation scenario database of the inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 3, the rain cloud course probability distribution mesh 320 is obtained by dividing the geographic space to be simulated, and a probability value (hereinafter, rain cloud course probability) that the center point of the rain cloud can be distributed in the mesh for each unit time. Record.
The rain cloud course data 310A to 310C schematically represent the transition of the rain cloud existence probability at each time.

図４は、この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシミュレーションシナリオデータベースに記録される降水量情報を模式的に示す図である。
図４において、降水量確率分布メッシュ４２０Ａ〜４２０Ｃは、シミュレーション対象となる地理空間を、雨雲の中心点を基準にして区切ったもので、単位時間毎に、雨雲の中心点周囲の降水確率がどのように分布しているかの確率値（以下、降水分布確率）が記録されている。
雨雲形状データ４１０Ａ〜４１０Ｃは、各時刻における雨雲形状の変化を模式的に表わしたものである。 FIG. 4 is a diagram schematically showing precipitation information recorded in the simulation scenario database of the inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 4, precipitation probability distribution meshes 420A to 420C are obtained by dividing the geographic space to be simulated with reference to the center point of the rain cloud. The precipitation probability around the center point of the rain cloud is determined for each unit time. Probability distribution (hereinafter, precipitation distribution probability) is recorded.
The rain cloud shape data 410A to 410C schematically represent changes in the rain cloud shape at each time.

図５は、この発明の実施の形態１による氾濫予測評価装置のシナリオ分割部により作成される代表降雨パターンを模式的に示す図である。
図５において、地理空間５３０は、シミュレーション対象となる地理空間である。雨雲中心到達範囲５２０は、地理空間５３０の内部に示されて、シミュレーション最終時刻における雨雲中心の到達範囲である。
シミュレーション実施点５１０Ａ〜５１０Ｃは、シミュレーション最終時刻における雨雲中心到達範囲５２０の境界線上に、分布が互いに疎になる間隔で並んでいる。 FIG. 5 is a diagram schematically showing a representative rainfall pattern created by the scenario dividing unit of the flood prediction evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 5, a geospace 530 is a geospace to be simulated. The rain cloud center reach 520 is shown within the geospace 530 and is the reach of the rain cloud center at the final simulation time.
The simulation execution points 510A to 510C are arranged at intervals at which the distributions are sparse on the boundary line of the rain cloud center arrival range 520 at the final simulation time.

次に、動作について説明する。
雨雲進路予測装置１１０によって、レーダ雨量計、地上雨量計等の雨量計測情報により、将来の雨雲進路および降水量が予測され、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録される。
シミュレーションシナリオデータベース２１０の雨雲進路情報については、図３に示すように、シミュレーション対象となる地理空間は、雨雲進路確率分布メッシュ３２０によって区切られており、単位時間毎に、雨雲の中心点がメッシュ内に分布し得る確率値が記録されている。
雨雲進路データ３１０Ａ〜３１０Ｃは、各時刻における雨雲の存在確率の遷移を模式的に表わしたものである。例えば、雨雲進路データ３１０Ａは、時刻＝Ｔの時点で、雨雲の中心の存在する確率が高いエリアを示しており、雨雲進路確率分布メッシュ３２０のうち、雨雲進路データ３１０Ａの重複する部分の確率値が高い値を持ち、重複しないメッシュの確率値は低い値となる。
また、例えば、雨雲進路データ３１０Ｂは、時刻＝Ｔ＋１の時点、雨雲進路データ３１０Ｃは、時刻＝Ｔ＋２の時点における、雨雲の中心の存在する確率の高いエリアを示しており、それぞれの時刻で、各メッシュがもつ確率値の値は異なっている。 Next, the operation will be described.
The rain cloud course prediction device 110 predicts the future rain cloud course and precipitation based on rainfall measurement information such as a radar rain gauge, a ground rain gauge, and the like, and records it in the simulation scenario database 210.
Regarding the rain cloud route information in the simulation scenario database 210, as shown in FIG. 3, the geographic space to be simulated is divided by the rain cloud route probability distribution mesh 320, and the central point of the rain cloud is within the mesh for each unit time. Probability values that can be distributed are recorded.
The rain cloud course data 310A to 310C schematically represent the transition of the rain cloud existence probability at each time. For example, the rain cloud route data 310A indicates an area where the probability that the center of the rain cloud exists is high at time = T, and the probability value of the overlapping portion of the rain cloud route probability distribution mesh 320 in the rain cloud route probability data 310A. Has a high value, and the probability value of meshes that do not overlap is low.
Further, for example, the rain cloud course data 310B indicates an area where the center of the rain cloud exists at the time of time = T + 1, and the rain cloud course data 310C indicates the area where the center of the rain cloud exists at the time of time = T + 2. The probability values of the mesh are different.

シミュレーションシナリオデータベース２１０の降水量情報については、図４に示すように、地理空間は、雨雲の中心点を基準に、降水量確率分布メッシュ４２０Ａ〜４２０Ｃによって区切られており、単位時間毎に、雨雲の中心点周囲の降水確率がどのように分布しているかの確率値が記録されている。
雨雲形状データ４１０Ａ〜４１０Ｃは、各時刻における雨雲形状の変化を模式的に表わしたものであり、例えば、雨雲形状データ４１０Ａは、時刻＝Ｔの時点で、雨雲の中心点を基準に降水確率が高いエリアを示している。降水量確率分布メッシュ４２０Ａ〜４２０Ｃのうち、雨雲形状データ４１０Ａの重複する部分の確率値が高い値を持ち、重複しないメッシュの確率値は低い値となる。
また、例えば、雨雲形状データ４１０Ｂは、時刻＝Ｔ＋１の時点、雨雲形状データ４１０Ｃは、時刻＝Ｔ＋２の時点における、降水確率が高いエリアを示しており、それぞれの時刻で、各メッシュがもつ確率値の値は異なっている。 As for precipitation information in the simulation scenario database 210, as shown in FIG. 4, the geographic space is divided by precipitation probability distribution meshes 420A to 420C with reference to the center point of the rain cloud. The probability value of how the precipitation probabilities around the center point are distributed is recorded.
The rain cloud shape data 410A to 410C schematically represent changes in the rain cloud shape at each time. For example, the rain cloud shape data 410A has a precipitation probability based on the center point of the rain cloud at the time of time = T. Indicates a high area. Among the precipitation probability distribution meshes 420A to 420C, the probability value of the overlapping portion of the rain cloud shape data 410A has a high value, and the probability value of the mesh that does not overlap has a low value.
Further, for example, the rain cloud shape data 410B indicates an area where the probability of precipitation is high at the time of time = T + 1, and the rain cloud shape data 410C indicates an area where the precipitation probability is high at the time of time = T + 2, and the probability value of each mesh at each time. The value of is different.

雨雲進路確率分布メッシュ３２０が地理空間固定のメッシュなのに対し、降水量確率分布メッシュ４２０Ａ〜４２０Ｃは、雨雲の中心点を基準とした相対的なメッシュとなる。雨雲移動経路の線状に降水量確率分布メッシュ４２０Ａ〜４２０Ｃを重ね合わせることで、形状を変化させながら移動する雨雲を表現できる。 The rain cloud course probability distribution mesh 320 is a fixed geospace mesh, whereas the precipitation probability distribution meshes 420A to 420C are relative meshes based on the center point of the rain cloud. By superimposing the precipitation probability distribution meshes 420A to 420C on the line of the rain cloud moving path, it is possible to represent a rain cloud that moves while changing its shape.

シナリオ分割部１３０により、代表降雨パターンを算出する場合、シミュレーション対象となる地理空間をメッシュに区切り、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録されている雨雲進路確率と降水分布確率を組み合わせることで、各時間における各メッシュの降水量推定値を算出する。
例えば、降雨範囲が小さい降雨パターンを作成する場合、降水分布確率の値が設定値以上のエリアのみ降雨するものとし、設定値を高くすることで、降雨範囲を小さくすることができる。
また、雨雲が西寄りとなるような移動経路を取る場合、雨雲進路確率に、西側進路の比重が高くなるような重み係数を掛け合わせ、各時間、最も高い確率値となったエリアを繋ぎ合せて、移動経路を算出することができる。
このように、雨雲中心の移動経路を表わす雨雲進路確率と、雨雲形状を表わす降水分布確率を組み合わせて記録することで、様々な降雨パターンを容易に算出することができる。 When the representative rainfall pattern is calculated by the scenario dividing unit 130, the geographical space to be simulated is divided into meshes, and the rain cloud course probability and the precipitation distribution probability recorded in the simulation scenario database 210 are combined, so that Calculate the precipitation estimate for the mesh.
For example, when a rainfall pattern with a small rainfall range is created, it is assumed that only an area where the value of the precipitation distribution probability is equal to or greater than the set value is rained, and the rain range can be reduced by increasing the set value.
In addition, when taking a moving route in which the rain cloud is westward, the rain cloud route probability is multiplied by a weighting factor that increases the specific gravity of the west route, and the area with the highest probability value is connected each time. Thus, the travel route can be calculated.
In this way, various rain patterns can be easily calculated by recording the rain cloud path probability representing the moving path of the rain cloud center and the precipitation distribution probability representing the rain cloud shape in combination.

シナリオ分割部１３０により作成される代表降雨パターンは、図５のようになっている。
シミュレーション対象となる地理空間５３０の内部に、シミュレーション最終時刻における雨雲中心到達範囲５２０が含まれており、シミュレーション最終時刻における雨雲中心到達範囲５２０の境界線上に、分布が互いに疎になる間隔で、シミュレーション実施点５１０Ａ〜５１０Ｃが並んでいる。
このように、シナリオ分割部１３０は、雨雲進路予測装置１１０により算出された雨雲進路確率と降水分布確率に対し、シミュレーション計算実行の範囲が確率分布の一部に偏らない方法で、代表降雨パターンを決定する。
これにより、少ないシミュレーション演算の実行パターン数で、起こり得る被害状況を網羅的に算出することができる。 The typical rainfall pattern created by the scenario dividing unit 130 is as shown in FIG.
The rain cloud center reachable range 520 at the simulation final time is included in the geospace 530 to be simulated, and the simulation is performed at intervals at which the distributions are sparse on the boundary line of the raincloud center reachable range 520 at the simulation final time. Implementation points 510A-510C are lined up.
As described above, the scenario dividing unit 130 generates the representative rainfall pattern by a method in which the range of the simulation calculation is not biased to a part of the probability distribution with respect to the rain cloud course probability and the precipitation distribution probability calculated by the rain cloud course prediction device 110. decide.
As a result, possible damage situations can be comprehensively calculated with a small number of simulation calculation execution patterns.

実施の形態１によれば、将来の雨雲の進路および降水量予測値を元に、雨雲進路および降水量パターン全体の評価値分布が得られ、予測結果が異なるケースを含む、災害リスク全体を把握できるようになる。 According to the first embodiment, the distribution of evaluation values for the rain cloud route and the entire precipitation pattern is obtained based on the future rain cloud route and the precipitation prediction value, and the entire disaster risk including the cases where the prediction results are different is grasped. become able to.

実施の形態２．
以下、実施の形態２について、図を用いて説明する。
図６は、この発明の実施の形態２による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。
図６において、符号１１０、１３０、１４０、１５０、１６０、２１０、２２０は図１におけるものと同一のものである。図６では、雨雲進路予測装置１１０によって算出された雨雲進路確率および降水分布確率の値を、管理者が画面上で確認し、修正するためのシナリオ編集部１２０（パターン編集部）が設けられている。 Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, the second embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 6 is a block diagram showing an inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
In FIG. 6, reference numerals 110, 130, 140, 150, 160, 210, and 220 are the same as those in FIG. In FIG. 6, a scenario editing unit 120 (pattern editing unit) is provided for the administrator to check and correct the rain cloud route probability and precipitation distribution probability values calculated by the rain cloud route prediction apparatus 110 on the screen. Yes.

一般に、雨雲進路の予測など、将来の気象予測を行う場合、物理演算モデルによって雨雲の挙動が完全に模擬されるのではなく、統計モデルもしく過去の計測実績に基づいたパラメータを設定して算出されることが多い。
そのため、計測機器の導入数が少ないエリアまたは気象状況が短期間に変化し、現在の気象の傾向と直近の計測実績とが一致しない状況において、雨雲進路予測装置１１０によって算出される将来の雨雲進路および降水量の精度が悪化するケースが起こり得る。
このような問題に対し、実施の形態２では、シナリオ編集部１２０を設置し、雨雲進路予測装置１１０により算出された雨雲進路確率と降水分布確率等の値を、管理者が画面上で確認し、修正できるようにした。 In general, when forecasting future weather, such as forecasting the path of rain clouds, the behavior of rain clouds is not completely simulated by a physics calculation model, but is calculated by setting a parameter based on a statistical model or past measurement results. Often done.
Therefore, the future rain cloud route calculated by the rain cloud route prediction device 110 when the area where the number of measuring instruments is introduced or the weather situation changes in a short period of time and the current weather trend does not match the latest measurement results. In some cases, the accuracy of precipitation will deteriorate.
In order to deal with such a problem, in the second embodiment, the scenario editing unit 120 is installed, and the administrator checks the rain cloud course probability and the precipitation distribution probability calculated by the rain cloud course prediction device 110 on the screen. I was able to fix it.

シミュレーション対象となる地理空間を微細なメッシュに区切ると、雨雲進路確率と降水分布確率のデータ数が増える。
メッシュ毎に記録されているデータを個別に編集すると、作業負荷が増大するため、シナリオ編集部１２０では、管理者は、ひとつあるいは複数の雨雲を選択し、降雨範囲の拡大・縮小、降水量の増加・減少、進路などを、一括して変更できるようにしている。
例えば、降雨範囲を拡大する時は、拡大率を表わすパラメータを入力し、雨雲進路予測装置１１０により算出された降水分布確率の値と掛け合わせることで、選択した雨雲全体の値を変更する。 If the geographical space to be simulated is divided into fine meshes, the number of data of rain cloud path probability and precipitation distribution probability increases.
If the data recorded for each mesh is edited individually, the workload increases. Therefore, in the scenario editing unit 120, the administrator selects one or more rain clouds, expands / reduces the rainfall range, and determines the precipitation amount. Increase / decrease, course, etc. can be changed at once.
For example, when the rain range is expanded, a parameter representing the expansion rate is input and multiplied by the value of the precipitation distribution probability calculated by the rain cloud course prediction device 110, thereby changing the value of the selected rain cloud as a whole.

実施の形態２によれば、シナリオ編集部１２０を用いることで、雨雲進路予測装置１１０により算出された結果に対し、下水・河川管理者が再現性に乏しいと判断した場合においても、容易に雨雲の形状および進路を修正でき、管理者が想定するシミュレーションシナリオを精度よく実行することができる。 According to the second embodiment, by using the scenario editing unit 120, even if the sewage / river manager determines that the reproducibility is poor with respect to the result calculated by the rain cloud course prediction device 110, the rain cloud can be easily obtained. It is possible to correct the shape and course of the computer, and to execute the simulation scenario assumed by the administrator with high accuracy.

実施の形態３．
以下、実施の形態３について、図を用いて説明する。
図７は、この発明の実施の形態３による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。
図７において、符号１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、２１０、２２０は図６におけるものと同一のものである。図７では、シミュレーション期間における機器操作の入力を行う制御操作編集部１７０（運転操作入力部）が設けられている。 Embodiment 3 FIG.
Hereinafter, Embodiment 3 will be described with reference to the drawings.
FIG. 7 is a block diagram showing an inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
In FIG. 7, reference numerals 110, 120, 130, 140, 150, 160, 210, and 220 are the same as those in FIG. In FIG. 7, a control operation editing unit 170 (driving operation input unit) for inputting device operations during the simulation period is provided.

下水管路内水位を制御する機器、構造物として、雨水排出ポンプ、雨水貯水施設などがある。
雨水排出ポンプは、下水管路に付帯設置されたポンプで、雨水を河川あるいは他の貯水施設に移送するものである。
雨水貯水施設は、雨水を一次的に貯めておく施設であり、降水量が多く、河川への排水が追いつかないケースなどに利用される。この他にも、水の流れをコントロールするものとして、堰、水門、バルブなどがある。
下水・河川管理者は、集中豪雨などにより、水位が急激に上昇する場合、ポンプ、貯水施設を利用して、氾濫を抑制するための操作を実施する。
しかしながら、対応操作を実施することによって、管路内水位および氾濫エリアがどのように変化するかについては、管理者の経験に依存しており、即時の決断が求められる災害対策運用においては、高い負荷となっている。 Examples of equipment and structures that control the water level in the sewage pipe include rainwater discharge pumps and rainwater storage facilities.
The rainwater discharge pump is a pump attached to the sewage pipe and transfers rainwater to rivers or other water storage facilities.
The rainwater storage facility is a facility for temporarily storing rainwater, and is used in cases where there is a large amount of precipitation and the drainage into the river cannot catch up. In addition, there are weirs, sluices, valves, etc. that control the flow of water.
Sewage / river managers use pumps and water storage facilities to control flooding when the water level rises sharply due to heavy rain.
However, how the water level in the pipeline and the flooding area change as a result of the response operation depends on the experience of the administrator, and is high in disaster management operations that require immediate decisions. It is a load.

このような問題に対し、実施の形態３では、制御操作編集部１７０を設置し、シミュレーション期間における機器操作の入力を行うようにした。
シミュレーションシナリオデータベース２１０には、雨雲進路確率と降水分布確率とともに、機器操作情報が記録され、シミュレーション計算部１６０では、機器操作情報を反映した演算を行う。 In order to deal with such a problem, in the third embodiment, the control operation editing unit 170 is installed to input the device operation during the simulation period.
In the simulation scenario database 210, the device operation information is recorded together with the rain cloud course probability and the precipitation distribution probability, and the simulation calculation unit 160 performs a calculation reflecting the device operation information.

実施の形態３によれば、災害対策のための機器操作を反映したシミュレーションを行うことで、各時間における水位変化、氾濫範囲を定量的に確認でき、より精度の高い運転を実行することができる。 According to Embodiment 3, by performing a simulation reflecting equipment operation for disaster countermeasures, it is possible to quantitatively confirm the water level change and flooding range at each time, and to perform more accurate operation. .

実施の形態４．
以下、実施の形態４について、図を用いて説明する。
図８は、この発明の実施の形態４による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。
図８において、符号１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、２１０、２２０は図７におけるものと同一のものである。図８では、レーダ雨量計、地上雨量計などにより収集された過去の計測実績、機器操作実績値および災害エリアなどが単位時間毎に記録された計測履歴データベース２３０（履歴データベース）を設けている。シナリオ比較部１８０（パターン比較部）は、計測履歴データベース２３０の中から、計測履歴を、雨雲単位または雨域全体の形式で抽出し、雨雲進路予測装置１１０により予測された予測結果と比較するとともに、制御操作編集部１７０によって入力された対応操作と、過去の操作実績とを比較する。 Embodiment 4 FIG.
Hereinafter, Embodiment 4 will be described with reference to the drawings.
FIG. 8 is a block diagram showing an inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
In FIG. 8, reference numerals 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 210, and 220 are the same as those in FIG. In FIG. 8, there is provided a measurement history database 230 (history database) in which past measurement results collected by a radar rain gauge, ground rain gauge, etc., device operation result values, disaster areas, and the like are recorded every unit time. The scenario comparison unit 180 (pattern comparison unit) extracts the measurement history from the measurement history database 230 in the form of a rain cloud unit or the entire rain region, and compares it with the prediction result predicted by the rain cloud course prediction device 110. The corresponding operation input by the control operation editing unit 170 is compared with the past operation results.

シナリオ編集部１２０により、雨雲の経路、降水量などの変更を行う場合、過去の計測実績データを参考にして、変更内容を決定することが想定される。
実施の形態４の計測履歴データベース２３０には、レーダ雨量計、地上雨量計などにより収集された過去の計測実績、機器操作実績値、および災害エリアなどが単位時間毎に記録されている。
実施の形態４では、シナリオ比較部１８０により、計測履歴データベース２３０の中から、計測履歴を、雨雲単位または雨域全体の形式で抽出し、雨雲進路予測装置１１０により予測された予測結果と比較するようにしている。このシナリオ比較部１８０は、制御操作編集部１７０によって入力された対応操作と、過去の操作実績とを比較することも可能になっている。 When the scenario editing unit 120 changes a rain cloud route, precipitation, or the like, it is assumed that the change contents are determined with reference to past measurement result data.
In the measurement history database 230 of the fourth embodiment, past measurement results, device operation result values, disaster areas, and the like collected by a radar rain gauge, a ground rain gauge, and the like are recorded for each unit time.
In the fourth embodiment, the scenario comparison unit 180 extracts the measurement history from the measurement history database 230 in the form of rain cloud units or the entire rain region, and compares the result with the prediction result predicted by the rain cloud course prediction device 110. I am doing so. The scenario comparison unit 180 can also compare the corresponding operation input by the control operation editing unit 170 with past operation results.

計測履歴データベース２３０には、降雨発生毎に計測値が記録されており、下水・河川管理者は、シナリオ比較部１８０を用い、日付、気象条件、計測値閾値等の検索条件を入力する。下水・河川管理者により入力された検索条件により、計測履歴が複数見つかった場合は、それぞれを個別に表示したり、全体を平均して表示したりする。 Measurement values are recorded in the measurement history database 230 for each occurrence of rainfall, and the sewage / river manager uses the scenario comparison unit 180 to input search conditions such as dates, weather conditions, and measurement value thresholds. If multiple measurement histories are found according to the search conditions entered by the sewage / river manager, they are displayed individually or averaged over.

実施の形態４によれば、シナリオ比較部１８０を設けたことで、シミュレーション範囲および制御操作の検討を行う際、過去の計測、操作実績値との比較が容易に実行でき、下水・河川管理者の意思決定を迅速化することができる。 According to the fourth embodiment, by providing the scenario comparison unit 180, when examining the simulation range and the control operation, it is possible to easily perform comparison with past measurement and operation result values, and to manage the sewage / river manager. Can speed up decision making.

実施の形態５．
以下、実施の形態５について、図を用いて説明する。
図９は、この発明の実施の形態５による氾濫予測評価装置を示すブロック図である。
図９において、符号１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、２１０、２２０、２３０は図８におけるものと同一のものである。図９では、計測履歴データベース２３０に過去に演算を行った雨雲進路予測情報と、その後の実績値を組み合わせたものを記録しておき、これらの実績値を抽出するシナリオ分割手法比較部１９０（パターン比較表示部）を設けている。 Embodiment 5 FIG.
Hereinafter, the fifth embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 9 is a block diagram showing an inundation prediction evaluation apparatus according to Embodiment 5 of the present invention.
In FIG. 9, reference numerals 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 210, 220, and 230 are the same as those in FIG. In FIG. 9, a scenario division method comparison unit 190 (pattern) that records a combination of rain cloud course prediction information that has been calculated in the past and subsequent actual values in the measurement history database 230, and extracts these actual values. A comparison display section) is provided.

実施の形態５は、シナリオ分割部１３０によって選択された代表降雨パターンの分布を修正するためのものである。実施の形態１では、代表降雨パターンが一部エリアに偏らず、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録された範囲を網羅的に分析するための方法を示した。
実施の形態５では、計測履歴データベース２３０に、過去に演算を行った雨雲進路予測情報と、その後の実績値を組み合わせて記録しておき、シナリオ分割手法比較部１９０を用いて、実績値を抽出するようにした。
抽出された実績値は、シナリオ分割部１３０における代表降雨パターンと比較表示され、下水・河川管理者は、過去の実績を確認しながら、代表降雨パターンの分布を追加・修正することができる。 The fifth embodiment is for correcting the distribution of the representative rainfall pattern selected by the scenario dividing unit 130. In the first embodiment, the method for exhaustively analyzing the range recorded in the simulation scenario database 210 without the representative rainfall pattern being biased to a partial area has been described.
In the fifth embodiment, rain cloud course prediction information that has been calculated in the past and the subsequent actual value are recorded in the measurement history database 230, and the actual value is extracted using the scenario division method comparison unit 190. I tried to do it.
The extracted actual value is displayed in comparison with the representative rainfall pattern in the scenario dividing unit 130, and the sewage / river manager can add / correct the distribution of the representative rainfall pattern while confirming the past actual result.

下水・河川管理者は、シナリオ分割手法比較部１９０を用い、日付、気象条件、計測値閾値等の検索条件を入力する。下水・河川管理者により入力された検索条件により、計測履歴が複数見つかった場合は、それぞれを個別に表示したり、実績値全体の分布を表示したりする。 The sewage / river manager uses the scenario division method comparison unit 190 to input search conditions such as date, weather condition, and measured value threshold. When a plurality of measurement histories are found according to the search conditions entered by the sewage / river manager, each is displayed individually or the distribution of the entire actual value is displayed.

実施の形態５によれば、シナリオ分割手法比較部１９０を設けたことにより、下水・河川管理者は、過去の実績を確認しながら、代表降雨パターンの分布を追加・修正することができる。 According to the fifth embodiment, by providing the scenario division method comparison unit 190, the sewage / river manager can add / correct the distribution of the representative rainfall pattern while confirming the past results.

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。 It should be noted that the present invention can be freely combined with each other within the scope of the invention, and each embodiment can be appropriately modified or omitted.

１ＣＰＵ、２メモリ、３補助記憶装置、１１０雨雲進路予測装置、
１２０シナリオ編集部、１３０シナリオ分割部、１４０評価計算部、
１５０補間計算部、１６０シミュレーション計算部、１７０制御操作編集部、
１８０シナリオ比較部、１９０シナリオ分割手法比較部、
２１０シミュレーションシナリオデータベース、２２０分割シナリオデータベース、
２３０計測履歴データベース、３１０Ａ〜３１０Ｃ雨雲進路データ、
３２０雨雲進路確率分布メッシュ、４１０Ａ〜４１０Ｃ雨雲形状データ、
４２０Ａ〜４２０Ｃ降水量確率分布メッシュ、
５１０Ａ〜５１０Ｃシミュレーション実施点、５２０雨雲中心到達範囲、
５３０地理空間 1 CPU, 2 memory, 3 auxiliary storage device, 110 rain cloud course prediction device,
120 scenario editing unit, 130 scenario dividing unit, 140 evaluation calculating unit,
150 interpolation calculation unit, 160 simulation calculation unit, 170 control operation editing unit,
180 scenario comparison unit, 190 scenario division method comparison unit,
210 simulation scenario database, 220 split scenario database,
230 measurement history database, 310A-310C rain cloud course data,
320 Rain cloud course probability distribution mesh, 410A-410C Rain cloud shape data,
420A-420C Precipitation probability distribution mesh,
510A-510C Simulation point, 520 Rain cloud center reach,
530 Geographical space

Claims

下水道または河川の氾濫災害の予測およびその評価を行う氾濫予測評価装置であって、
雨量計測機器により収集された気象環境情報に基づき、雨雲ごとの雨雲進路および降水量を含む降雨パターンの予測を行う雨雲進路予測部、
この雨雲進路予測部により予測された複数の上記降雨パターンの中から、シミュレーション対象とする代表降雨パターンを選択するパターン選択部、
このパターン選択部により選択された代表降雨パターンについて、上記下水道または河川の各地点における水位の時間変化と氾濫域をシミュレーションにより算出するシミュレーション計算部、
このシミュレーション計算部により算出された上記水位の時間変化と上記氾濫域の情報に基づき、上記代表降雨パターンの災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を算出する評価計算部、
および上記パターン選択部により選択された上記代表降雨パターンと、上記評価計算部により算出された上記災害規模評価値とに基づき、上記代表降雨パターンとして選択されなかった上記降雨パターンについて、災害規模評価値を推定する補間計算部を備えたことを特徴とする氾濫予測評価装置。 An inundation prediction and evaluation apparatus for predicting and evaluating sewer or river flood disasters,
A rain cloud route prediction unit that predicts a rain cloud route for each rain cloud and a rain pattern including precipitation based on the weather environment information collected by the rainfall measuring device,
A pattern selection unit for selecting a representative rainfall pattern to be simulated from the plurality of rain patterns predicted by the rain cloud course prediction unit;
For the representative rainfall pattern selected by this pattern selection unit, a simulation calculation unit that calculates the temporal change of the water level and the flooded area at each point of the sewer or river by simulation,
An evaluation calculation unit that calculates a disaster scale evaluation value that quantitatively represents the scale of the disaster of the representative rainfall pattern based on the time change of the water level calculated by the simulation calculation unit and the information on the flooded area,
And the disaster scale evaluation value for the rain pattern not selected as the representative rainfall pattern based on the representative rainfall pattern selected by the pattern selection section and the disaster scale evaluation value calculated by the evaluation calculation section. An inundation prediction evaluation apparatus comprising an interpolation calculation unit for estimating

上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンの上記雨雲進路および上記降水量を変更するためのパターン編集部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の氾濫予測評価装置。 The flood prediction evaluation apparatus according to claim 1, further comprising: a pattern editing unit for changing the rain cloud course and the precipitation amount of the rain pattern predicted by the rain cloud course prediction unit.

上記下水道または河川の水の流量を制御する機器の運転操作を、上記シミュレーションに反映させるために模擬入力する運転操作入力部を備え、
上記シミュレーション計算部は、上記運転操作入力部により入力された運転操作情報を用いて、上記シミュレーションを行なうことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の氾濫予測評価装置。 In order to reflect the operation operation of the device for controlling the flow rate of the sewer or river water in the simulation, a driving operation input unit is provided,
The flood prediction evaluation apparatus according to claim 1, wherein the simulation calculation unit performs the simulation using the driving operation information input by the driving operation input unit.

過去の上記気象環境情報を記憶した履歴データベース、
および上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンと、この降雨パターンに対応する上記履歴データベースの気象環境情報の実績値とを比較するパターン比較部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の氾濫予測評価装置。 A history database that stores past weather environment information,
And a pattern comparison unit that compares the rain pattern predicted by the rain cloud course prediction unit with the actual value of the weather environment information in the history database corresponding to the rain pattern. The flood prediction evaluation apparatus according to claim 3.

上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンと、この降雨パターンに対応する上記気象環境情報の実績値とを組み合わせて記憶した履歴データベース、
および上記パターン選択部により選択された上記代表降雨パターンと、上記履歴データベースから抽出される上記気象環境情報の実績値とを比較できるように表示するパターン比較表示部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の氾濫予測評価装置。 A history database that stores a combination of the rain pattern predicted by the rain cloud course prediction unit and the actual value of the weather environment information corresponding to the rain pattern;
And a pattern comparison display unit for displaying the representative rainfall pattern selected by the pattern selection unit and the actual value of the weather environment information extracted from the history database. The flood prediction evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3.