JP2020071138A - Hazard quantitative evaluation system for occurrence of disaster due to ground displacement, method of the same, and program of the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地盤変位に起因する災害発生・非発生の実績情報を解析し、その発生危険度を定量評価することで、災害に対する危機管理や警戒避難体制の構築を高い精度で実行することに寄与する災害発生危険度定量評価システムとその方法とそのプログラムに関する。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention analyzes the record information of the occurrence / non-occurrence of a disaster caused by ground displacement and quantitatively evaluates the risk of the occurrence of the disaster, thereby performing the crisis management for the disaster and the construction of the alert evacuation system with high accuracy. The present invention relates to a contributing disaster occurrence quantitative evaluation system, its method, and its program.
地震や地盤変動等、地盤変位に起因する災害としては、降雨の影響も受ける土石流、がけ崩れ、地すべり等の土砂災害や陥没災害の他、経年劣化の影響も受ける橋梁、トンネル、鉄塔等の土木・建築構造物に関する損傷や崩落まで含まれる。
これら土砂災害等の発生危険箇所や土木・建築構造物については、それぞれ危険度を評価しながら、未然防止を目的とした維持管理がなされているが、その手法についてはこれまで様々な検討がなされている。
As disasters caused by ground displacement such as earthquakes and ground movements, debris flows that are also affected by rainfall, landslides, sediment-related disasters such as landslides and sinking disasters, as well as civil engineering such as bridges, tunnels, steel towers, etc. Includes damage and collapse of building structures.
These dangerous places where earth and sand disasters occur and civil engineering and building structures are being maintained and managed for the purpose of preventing them while assessing the degree of risk, but various studies have been conducted so far. ing.
例えば、防災事業計画の立案支援等のために実際の災害発生あるいは非発生に関するデータをコンピュータ処理することで精度の高い情報を得る研究に関しては、がけ崩れの発生予測に用いられる発生降雨、非発生降雨の判別境界線であるがけ崩れの発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定する方法について非特許文献１に示されるように発表している。
非特許文献１では、複雑な自然現象を直線近似せず、高精度の発生限界線等を設定することを目的として、非線形判別に優れた放射状基底関数ネットワーク（以後、ＲＢＦＮと略す。）を用い、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案している。本非特許文献１に開示される技術では、ＲＢＦＮを用いて、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層の重みを決定することによって非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定している。
その結果、例えば非特許文献１では、横軸に実効雨量、縦軸に時間雨量をとった判別境界面が曲線の集合として描かれる。
この曲線は、いわば等高線を示したもので、これが非線形のがけ崩れ発生限界線を示している。判別境界面は、災害の発生、非発生の実効雨量と時間雨量をプロットしながら、その高さ方向として災害の発生の場合には教師値データを「−１」とし、非発生の場合には教師値データを「＋１」とした放射状基底関数を考え、その重ね合わせによって演算されたものである。従って、これらの等高線は、原点に近い方が高いもので、原点の存在する左下の角から対角方向に向かってなだらかに低いものとなっている。
このような災害の発生限界線や避難基準線、警戒基準線（以下、これらを総称してＣＬという。）を定量的、客観的に描くことによって精度の高い防災事業の立案の判断が可能であり、また、コンピュータ処理によって膨大なデータを短時間に処理できることから、ＣＬの陳腐化を防止して精度の高い情報を提供できるのである。
For example, for research that obtains highly accurate information by computer-processing data related to the actual occurrence or non-occurrence of disasters to support the formulation of disaster prevention business plans, the rainfall and non-occurrence rainfall used to predict the occurrence of landslides. The non-patent document 1 discloses a method of setting a crushing occurrence limit line, which is a discrimination boundary line of No. 2, an evacuation reference line, and a warning reference line.
In Non-Patent Document 1, a radial basis function network (hereinafter abbreviated as RBFN) excellent in nonlinear discrimination is used for the purpose of setting a highly accurate generation limit line and the like without linearly approximating a complicated natural phenomenon. , A method of setting a non-linear landslide limit critical rainfall line for each region is proposed. In the technique disclosed in Non-Patent Document 1, a non-linear collapse occurrence limit rainfall amount line is set by using RBFN and determining the optimum weights of the intermediate layer and the output layer by utilizing the learning function.
As a result, in Non-Patent Document 1, for example, a discrimination boundary surface in which the horizontal axis represents the effective rainfall and the vertical axis represents the hourly rainfall is drawn as a set of curves.
This curve is, so to speak, a contour line, and this shows a non-linear landslide occurrence limit line. The discrimination boundary surface plots the effective rainfall and non-occurrence rainfall and hourly rainfall, and sets the teacher value data to "-1" when a disaster occurs in the height direction, and when it does not occur. It is calculated by considering a radial basis function in which the teacher value data is "+1" and superposing them. Therefore, these contour lines are higher near the origin and are gradually lower in the diagonal direction from the lower left corner where the origin is present.
Quantitatively and objectively drawing such a disaster occurrence limit line, evacuation reference line, and caution reference line (hereinafter collectively referred to as CL) makes it possible to make highly accurate plans for disaster prevention projects. Also, since a huge amount of data can be processed in a short time by computer processing, it is possible to prevent obsolete CL and provide highly accurate information.
また、特許文献１においては、非特許文献１に開示される技術を警戒避難システムに応用した発明が開示されている。本特許文献１に開示された発明では、災害に影響を及ぼす地形要因、地質・土質要因、環境要因及び地震要因を踏まえた上で、短期降雨指標として、例えば発生時刻から３時間以内の最大時間雨量を、また、長期降雨指標として、例えばその時刻における半減期を７２時間とした実効雨量を用いて、ＣＬを演算するものである。
このようにして得られたＣＬを用いることで、信頼性の高い警戒避難支援システムを提供することが可能である。
In addition, Patent Document 1 discloses an invention in which the technique disclosed in Non-Patent Document 1 is applied to a warning and evacuation system. In the invention disclosed in Patent Document 1, in consideration of topographical factors, geological / soil factors, environmental factors, and earthquake factors that affect disasters, as a short-term rainfall index, for example, the maximum time within 3 hours from the occurrence time CL is calculated by using the rainfall amount or the long-term rainfall index, for example, the effective rainfall amount having a half-life of 72 hours at that time.
By using the CL obtained in this way, it is possible to provide a highly reliable warning and evacuation support system.
そして、特許文献２では、「健全性劣化評価システム」として、既往の点検データと補修実施の実績データを修正しながら、ＳＶＭを用いることにより、点検対象物の危険度を演算し、その演算結果に基づいて補修の要否や対応策の要否を高精度に評価することが可能なシステムが開示されている。ＳＶＭは１９９２ 年にＶａｐｎｉｋらによって提案されたパターン分類手法である。
この特許文献２に開示される発明では、土木・建築構造物や災害危険箇所等の点検対象物に対する補修の必要度あるいは災害発生に対する危険度の評価を行なう際に、技術者や点検者による先入観や主観を排除しながら、点検された多数の項目のデータに基づいて、これを修正しながら補修工事の必要度や災害危険箇所への災害防止対応策の必要性について客観的で精度の高い定量的評価を可能としている。
In Patent Document 2, as the "health deterioration evaluation system", the risk level of the inspection object is calculated by using the SVM while correcting the existing inspection data and the performance data of the repair implementation, and the calculation result thereof There is disclosed a system capable of highly accurately evaluating the necessity of repair and the necessity of countermeasure based on the above. SVM is a pattern classification method proposed by Vapnik et al. In 1992.
According to the invention disclosed in Patent Document 2, when evaluating the necessity of repairing an inspection target object such as a civil engineering / building structure or a disaster danger point or the risk degree of a disaster occurrence, a preconception by an engineer or an inspector The objective and accurate quantification of the need for repair work and the need for disaster prevention countermeasures at disaster risk points while correcting this based on the data of many inspected items while eliminating It is possible to make an objective evaluation.
しかしながら、非特許文献１や特許文献１に開示された発明では、災害の危険度を評価する際に、日本全国を網羅して気象庁によって計測され、データの入手がある程度容易な降雨量を指標としており、降雨のないトンネル構造物の直接的な評価には使用できないという課題があった。また、地滑りやがけ崩れ等に対して降雨量は疑う余地のない発生要因であるが、それ以外に徐々に進む非地震性クリープのような現象もあり、降雨量のみを指標としていては必ずしも高い精度で発生危険度の評価を行うことができないという課題があった。
例えば、平成２２年７月に鹿児島県南大隅町で発生した連続土石流災害、平成２７年７月に鹿児島県垂水市で発生した土石流災害、平成３０年４月に大分県中津市耶馬渓町で発生した土砂災害は、いずれも降雨がほぼない状態でのいわゆる無降雨時の斜面崩壊現象に基づくものである。
特許文献２に開示される発明では、土砂災害のみならず土木・建築構造物等の危険度を評価するためのものであるものの、それらの危険度の評価のための指標は点検によって得られるデータであり、人為的な要素が含まれたり、点検員の熟練度によってデータに変動を生じたり、必ずしも客観的ということも担保できず、高精度を維持するためには教育等によって点検員の質を高めて均質化を図る必要があった。
However, in the inventions disclosed in Non-Patent Document 1 and Patent Document 1, when assessing the risk of a disaster, rainfall is used as an index, which is measured by the Japan Meteorological Agency over the whole of Japan and data is easy to obtain to some extent. However, there is a problem that it cannot be used for direct evaluation of a rainless tunnel structure. In addition, rainfall is an unquestionable factor for landslides and landslides, but there are other phenomena such as gradual non-seismic creep that gradually progress, and it is not always accurate to use rainfall alone as an index. However, there was a problem that it was not possible to evaluate the risk of occurrence.
For example, continuous debris flow disaster that occurred in Minami-Osumi Town, Kagoshima Prefecture in July 2010, debris flow disaster that occurred in Tarumi City, Kagoshima Prefecture in July 2015, and Yabakei Town in Nakatsu City, Oita Prefecture in April 2018. Sediment-related disasters are based on the so-called no-rain slope failure phenomenon, where there is almost no rainfall.
Although the invention disclosed in Patent Document 2 is intended to evaluate not only sediment-related disasters but also the risk of civil engineering / building structures, etc., the index for evaluating the risk is data obtained by inspection. However, it is not possible to guarantee that it is objective because it includes human factors, changes in data depending on the skill of the inspector, and in order to maintain high accuracy, quality of It was necessary to increase the homogeneity to achieve homogenization.
さらに、近年は局所的な豪雨による災害が増加する傾向にあり、ピンポイントでの土砂災害の発生危険度の評価ニーズが高まっており、例えば裏山の傍に立地する住宅の住民にとってはその裏山が崩壊するか否かが最大の関心事であり、自治体が発表する地域に関する避難情報に加えて、個人的なカスタムメイドの危険度評価や避難情報が求められるが、これらの特許文献ではそのニーズを満たすことが難しいという課題があった。
本発明は、かかる従来の事情に対処してなされたものであり、土木・建築構造物や災害危険箇所等の点検対象物に対する補修の必要度あるいは災害発生に対する危険度の評価を行なう際に、技術者や点検者による先入観や主観を排除しながら、降雨量による評価のみに依存しない、地盤変位に関する計測値に基づく客観的で精度の高い定量的な評価を可能とし、しかも局所的な評価をも可能とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価システムとその方法とそのプログラムを提供することを目的とする。
In addition, in recent years, there has been an increasing tendency for local heavy rain disasters, and there is an increasing need for pinpoint risk assessment of the occurrence of sediment-related disasters. Whether or not it collapses is of the utmost concern, and in addition to the evacuation information on the area announced by the local government, personal custom risk assessment and evacuation information are required. There was a problem that it was difficult to meet.
The present invention has been made in response to such conventional circumstances, when performing the evaluation of the need for repair or the risk of disaster occurrence for inspection objects such as civil engineering / building structures and disaster risk points, While eliminating prejudice and subjectivity by engineers and inspectors, it enables objective and highly accurate quantitative evaluation based on measured values related to ground displacement, which does not depend only on evaluation based on rainfall, and also enables local evaluation. It is also an object of the present invention to provide a system and method for quantitatively evaluating the risk of disaster occurrence caused by ground displacement, which enables the method.
上記目的を達成するため、第１の発明である災害発生危険度定量評価システムは、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価するシステムであって、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを格納する計測実施箇所データベースと、この計測実施箇所データベースから前記短期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標の前記地盤変位データを読み出す解析条件設定部と、前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成し、この応答曲面を応答曲面データベースに格納する応答曲面解析部と、前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定し、この発生管理基準線に関するデータを前記応答曲面データベースに格納する管理基準線評価部と、前記応答曲面データベースから前記発生管理基準線に関するデータを読み出してその発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとして判定情報データベースに格納する危険度判定部と、前記危険度判定データを出力する出力部と、を有するものである。 In order to achieve the above object, a disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the first invention is a system for quantitatively evaluating the risk against the occurrence of a disaster caused by ground displacement, and includes a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index. A measurement execution point database that stores a plurality of actual data consisting of a data set including ground displacement data having a ground displacement index and disaster actual data indicating the actual or non-occurrence of a disaster caused by the ground displacement, and this measurement An analysis condition setting unit that reads out the ground displacement data of the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index from the implementation point database, and the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index are formed as the vertical axis and the horizontal axis, respectively. A radial basis function network (RBFN) is created from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on two-dimensional coordinates. To generate a response curved surface and store the response curved surface in the response curved surface database, and to set the occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the response curved surface. Then, a management reference line evaluation unit that stores the data on the occurrence management reference line in the response surface database, and the data on the occurrence management reference line from the response surface database is read out, and the inside of the occurrence management reference line is set as a safety area. The outer area is classified as a dangerous area, and a risk determining section that stores data related to the safe area or the dangerous area in the determination information database as the risk determining data, and an output section that outputs the risk determining data are provided. is there.
本発明において、「地盤」とは、橋脚や建物等の構築物の基礎を支える地面やトンネルの内壁表面や橋脚の基礎等の構築物自体の表面、あるいは構築物の基礎を支えない場合の地殻の表面を意味し、岩盤をも含む概念である。また、「地盤変位」とは、地盤の伸縮による変位、地盤の亀裂による変位、地盤の傾斜による変位を意味する。
本発明でいう「箇所」とは、解析あるいは評価の対象の単位であり、したがって、測定の対象の単位でもある。具体的には、前述の「地盤」全般であり、例えば、災害が発生する可能性のある斜面等の地表面やトンネル内壁面等の構築物の表面を意味している。さらに、本発明でいう「安全領域又は危険領域に関するデータ」とは、安全領域の範囲に関するデータ、危険領域の範囲に関するデータ及び評価対象となっている計測値が安全領域と危険領域のいずれの領域に含まれているかのデータ、あるいは計測値が安全領域と危険領域にどの程度近接しているか、どの程度の期間でそれぞれの領域に含まれるか等のデータを意味する。また、それらの領域の範囲に含まれる場合に発信する警報や勧告等の指令に関するデータをも含む概念である。これらのデータは危険度判定部によって生成されるものである。
In the present invention, the "ground" means the surface of the structure itself such as the ground or the inner wall surface of a tunnel or the foundation of a pier, which supports the foundation of a structure such as a pier or a building, or the surface of the crust when the foundation of the structure is not supported. Meaning, it is a concept that also includes bedrock. Further, “ground displacement” means displacement due to expansion and contraction of the ground, displacement due to cracks in the ground, and displacement due to inclination of the ground.
The "location" in the present invention is a unit of an object of analysis or evaluation, and is therefore also a unit of an object of measurement. Specifically, it is the above-mentioned "ground" in general, and means, for example, the ground surface such as a slope where a disaster may occur, or the surface of a structure such as a tunnel inner wall surface. Furthermore, the "data relating to the safe area or the dangerous area" in the present invention means the data relating to the range of the safe area, the data relating to the range of the dangerous area, and the measurement value to be evaluated is either the safe area or the dangerous area. Is included in the safety region and the dangerous region, and how long the measured value is included in each region. In addition, the concept also includes data relating to commands such as alarms and recommendations that are issued when the data is included in the range of those areas. These data are generated by the risk determination unit.
本発明で用いる災害の発生管理基準線は、直線近似した線形の災害の発生管理基準線でも良いが、特には、より高精度の設定が可能な、非線形の災害の発生管理基準線が好ましい。その非線形の災害の発生管理基準線を設定する方法としては、非線形判別に優れ、地盤変位に起因する災害が発生していない非発生データのみでも解析が可能な放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて設定する方法が好ましい。 The disaster occurrence management reference line used in the present invention may be a linear disaster occurrence management reference line that is approximated to a straight line, but in particular, a non-linear disaster occurrence management reference line that can be set with higher accuracy is preferable. A radial basis function network (RBFN) is used as a method of setting the non-linear disaster occurrence management reference line, which is excellent in non-linear discrimination and can analyze only non-occurrence data in which no disaster caused by ground displacement has occurred. The method of setting by setting is preferable.
ＲＢＦＮは、脳や神経回路網のモデルに基づいた計算技術として分類されるニューラルネットワークの一種であり、ニューラルネットワークは、入力層と中間層と出力層との階層構造を備え、計算問題の解法を学習するために内部の重みを外部出力に適用することに特徴づけられる。ニューラルネットワークの中間層を構成する中間素子は、基底関数とも呼ばれ、任意の関数が使用できるが、ＲＢＦＮは、基底関数として放射状基底関数（ＲＢＦ）を用いたニューラルネットワークである。ニューラルネットワークの学習に用いる学習データは、要因指標のデータとその要因に基づき予測しようとする教師データとのデータセットであり、地盤変位に起因する災害発生危険度を予測するシステムの学習データとしては、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標を要因データとし、災害の発生・非発生を教師データとしている。
ＲＢＦＮそのものに関する技術的な説明は、特許文献１や非特許文献１等に詳細が示されているので、その詳細な説明は省略する。
RBFN is a kind of neural network classified as a calculation technique based on a model of a brain or a neural network, and the neural network has a hierarchical structure of an input layer, an intermediate layer, and an output layer, and solves a calculation problem. It is characterized by applying internal weights to the external output for learning. The intermediate element forming the intermediate layer of the neural network is also called a basis function, and an arbitrary function can be used. The RBFN is a neural network using a radial basis function (RBF) as a basis function. The learning data used for learning the neural network is a data set of factor index data and teacher data to be predicted based on the factors, and as learning data for a system that predicts the risk of disaster occurrence due to ground displacement The short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index are used as factor data, and the occurrence / non-occurrence of disaster is used as teacher data.
The technical description of the RBFN itself is described in detail in Patent Document 1, Non-Patent Document 1 and the like, and thus detailed description thereof will be omitted.
なお、ＲＢＦＮを用いて解析される応答曲面の等高線を規定する閾値は、解析の対象とする箇所の特性に合わせて設定すべきものであり、通常、ＲＢＦＮの出力値をパラメータとした発生及び非発生の的中率の変化を考慮して設定される。 It should be noted that the threshold value that defines the contour lines of the response surface analyzed using RBFN should be set according to the characteristics of the part to be analyzed, and normally, the occurrence and non-occurrence of the output value of RBFN as a parameter. It is set in consideration of changes in the hit rate.
次に、解析に用いる短期地盤変位指標と長期地盤変位指標のデータは、例えば、それぞれ１時間当たりの地盤変位量や１日又は１月等の累積地盤変位量として、その計測したデータに基づく測定データを用いることができる。あるいは、その測定データにそれぞれ所定の変換を施し標準化したデータを用い、その解析結果として、標準化した短期地盤変位指標と長期地盤変位指標との二次元平面上に、標準化した災害の発生管理基準線を設定する形態として実施してもよい。 Next, the data of the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index used for the analysis are measured based on the measured data, for example, as the ground displacement amount per hour or the accumulated ground displacement amount such as 1 day or 1 month, respectively. The data can be used. Alternatively, the measured data is subjected to a predetermined conversion and standardized data is used, and as a result of the analysis, a standardized disaster occurrence management reference line is set on the two-dimensional plane of the standardized short-term ground displacement index and long-term ground displacement index. You may implement as a form which sets.
標準化したデータを用いることにより、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標の絶対値の大きさの影響を排除し、また、比較しようとする箇所の特性の影響を排除して、より精度の高い地盤変位に起因する災害発生危険度に関する評価・判定情報を提示することができる。 By using standardized data, the influence of the magnitude of the absolute value of the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index is eliminated, and the influence of the characteristics of the points to be compared is eliminated, resulting in a more accurate ground. It is possible to present evaluation / judgment information regarding the risk of disaster occurrence due to displacement.
第２の発明である災害発生危険度定量評価システムは、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価するシステムであって、短期地盤変位指標と中期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを格納する計測実施箇所データベースと、この計測実施箇所データベースから前記短期地盤変位指標、前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標の前記地盤変位データを読み出す解析条件設定部と、前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成し、この２個の応答曲面を応答曲面データベースに格納する応答曲面解析部と、前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定し、それぞれの発生管理基準線に関するデータを前記応答曲面データベースに格納する管理基準線評価部と、前記応答曲面データベースからそれぞれの前記発生管理基準線に関するデータを読み出してそのそれぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとして判定情報データベースに格納する危険度判定部と、前記危険度判定データを出力する出力部と、を有するものである。
第２の発明では、第１の発明における短期地盤変位指標と長期地盤変位指標に加えて、その間に中期地盤変位指標を追加して地盤変位に起因する災害発生危険度を評価するものである。
なお、短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成するとは、例えば、１組目として短期地盤変位指標と中期地盤変位指標、２組目として中期地盤変位指標と長期地盤変位指標を組合せるような場合をいう。
The second aspect of the present invention is a system for quantitatively assessing disaster occurrence risk, which is a system for quantitatively assessing the risk of occurrence of a disaster caused by ground displacement, which is a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index. A measurement execution location database that stores a plurality of actual data consisting of a ground displacement data having an index and a data set including a disaster actual data indicating the actual or non-occurrence of the actual result of the disaster caused by the ground displacement, and the measurement execution location From the analysis condition setting unit that reads out the ground displacement data of the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index and the long-term ground displacement index from the database, from the short-term ground displacement index and the medium-term ground displacement index and the long-term ground displacement index Two pieces of different index combinations are generated by selecting two pieces, and the ground is formed on a two-dimensional coordinate formed with a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis unit that generates two response surfaces using a radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the position data, and stores the two response surfaces in a response surface database; A management standard that sets, based on the distribution of the disaster record data, the occurrence management reference lines of the disaster caused by the ground displacement from two response curved surfaces, and stores the data related to each occurrence management reference line in the response curved surface database. A line evaluation unit and data relating to each of the occurrence management reference lines are read from the response surface database, and the inside of each of the occurrence management reference lines is classified as a safety area and the outside is classified as a danger area, and this safety area or danger area is defined. A risk determination unit that stores data related to a risk determination data in a determination information database; An output unit for outputting the Kendo decision data, and has a.
In the second invention, in addition to the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index in the first invention, a medium-term ground displacement index is added between them to evaluate the risk of disaster occurrence due to ground displacement.
In addition, generating two different index combinations by selecting two from the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index means, for example, as the first set, a short-term ground displacement index and a medium-term ground displacement index. The second set is a case where the medium-term ground displacement index and the long-term ground displacement index are combined.
第３の発明である災害発生危険度定量評価システムは、第１の発明又は第２の発明において、前記地盤変位データは、地盤伸縮計から得られる地盤変位データであるものである。 In the disaster risk quantitative evaluation system according to a third invention, in the first invention or the second invention, the ground displacement data is ground displacement data obtained from a ground extensometer.
第４の発明である災害発生危険度定量評価システムは、第１の発明又は第２の発明において、前記地盤変位データは、亀裂変位計から得られる地盤変位データであるものである。 In the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to a fourth aspect of the present invention, in the first aspect or the second aspect, the ground displacement data is ground displacement data obtained from a crack displacement meter.
第５の発明である災害発生危険度定量評価システムは、第１の発明又は第２の発明において、前記地盤変位データは、地盤傾斜計から得られる地盤変位データであるものである。 In a disaster occurrence risk quantitative evaluation system which is a fifth invention, in the first invention or the second invention, the ground displacement data is ground displacement data obtained from a ground inclinometer.
第６の発明である災害発生危険度定量評価方法は、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価する方法であって、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを用いて、前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定する管理基準線評価工程と、前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、前記危険度判定データを出力する出力工程と、を有するものである。 A sixth aspect of the present invention is a method for quantitatively assessing risk of disaster occurrence, which is a method for quantitatively assessing the degree of risk against the occurrence of a disaster caused by ground displacement, which has a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index. Vertical displacement of the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index is performed by using a plurality of performance data consisting of displacement data and disaster performance data indicating occurrence / non-occurrence of the performance of the disaster caused by the ground displacement. A response surface analysis step of generating a response surface using a radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on a two-dimensional coordinate formed as an axis and a horizontal axis, and the response surface From the management reference line evaluation step of setting the occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data, Of the safety area and the outside as a danger area, and a risk determination step of using the safety area or data related to the danger area as risk determination data, and an output step of outputting the risk determination data Is.
第７の発明である災害発生危険度定量評価方法は、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価する方法であって、短期地盤変位指標と中期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを用いて、前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定する管理基準線評価工程と、それぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、前記危険度判定データを出力する出力工程と、を有するものである。 A seventh aspect of the present invention is a method for quantitatively assessing the risk of disaster occurrence, which is a method for quantitatively assessing the risk of occurrence of a disaster caused by ground displacement, which is a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index. The short-term ground displacement index and the medium-term ground are used by using a plurality of actual data consisting of a data set including a ground displacement data having an index and a disaster actual data indicating the actual or non-occurrence of the actual result of the disaster caused by the ground displacement. The disaster record corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinate formed by selecting two from the displacement index and the long-term ground displacement index to generate two different sets of index combinations and forming a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis step of generating two response surfaces from the data by using a radial basis function network (RBFN), and a distribution of the disaster record data from the two response surfaces. Based on the management reference line evaluation step of setting the occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement respectively, and the inside of each of the occurrence management reference line is classified as a safety area and the outside as a danger area, and this safety area or The method includes a risk determination step of using data regarding a dangerous area as the risk determination data, and an output step of outputting the risk determination data.
第８の発明である災害発生危険度定量評価プログラムは、コンピュータによって、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価するために実行されるプログラムであって、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを用いて、前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定する管理基準線評価工程と、前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、前記危険度判定データを出力する出力工程と、を実行させるものである。 A disaster occurrence risk quantitative evaluation program according to an eighth aspect of the present invention is a program executed by a computer to quantitatively evaluate the risk against the occurrence of a disaster caused by ground displacement. Using a plurality of performance data consisting of a data set including a ground displacement data having a long-term ground displacement index and a disaster performance data indicating a performance of a disaster caused by the ground displacement as occurrence / non-occurrence, the short-term ground displacement index and A response for generating a response curved surface using a radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinates formed with the long-term ground displacement index as the vertical axis and the horizontal axis, respectively. A curved surface analysis step and a management standard for occurrence of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the response surface And a management reference line evaluation step to set, the inside of the occurrence management reference line is classified as a safety area and the outside as a risk area, and a risk determination step in which data relating to this safety area or the risk area is risk determination data, And an output step of outputting the risk determination data.
第９の発明である災害発生危険度定量評価プログラムは、コンピュータによって、地盤変位に起因する災害の発生に対する危険度を定量的に評価するために実行されるプログラムであって、短期地盤変位指標と中期地盤変位指標と長期地盤変位指標とを有する地盤変位データと前記地盤変位に起因する災害の実績を発生・非発生で示す災害実績データを含むデータセットからなる複数の実績データを用いて、前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定する管理基準線評価工程と、それぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、前記危険度判定データを出力する出力工程と、を実行させるものである。 A disaster occurrence risk quantitative evaluation program according to a ninth aspect of the present invention is a program executed by a computer to quantitatively evaluate a risk against occurrence of a disaster caused by ground displacement. Using a plurality of performance data consisting of a data set including a ground displacement data having a medium-term ground displacement index and a long-term ground displacement index and a disaster performance data indicating a performance of a disaster caused by the ground displacement as occurrence / non-occurrence, Two sets of different index combinations are generated by selecting two from the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index, and the ground is formed on a two-dimensional coordinate formed as a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis step of generating two response surfaces from the disaster record data corresponding to the displacement data using a radial basis function network (RBFN) A management reference line evaluation step of setting an occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster actual data from the two response curved surfaces, and safety inside the respective occurrence management reference lines. An area is defined as an area and the outside is classified as a dangerous area, and a risk determining step of using the safety area or data relating to the dangerous area as risk determining data, and an output step of outputting the risk determining data are executed.
本発明の第１の発明である災害発生危険度定量評価システムは、局所的にも評価が可能な地盤変位に関する計測値に着目することで、土木・建築構造物や災害危険箇所等の点検対象物に対する補修の必要度あるいは災害発生に対する危険度の評価を、降雨量のみに頼ることなく、より客観的にかつ高精度に行うことが可能であり、ピンポイントで避難警報や勧告を出すことができる。したがって、より局所的な豪雨にも対応することが可能であり、また、無降雨時に生じる土砂災害やトンネル内壁等の危険度評価を行うことが可能である。 The disaster risk quantitative evaluation system according to the first aspect of the present invention focuses on the measurement values relating to the ground displacement that can be evaluated locally, so that the inspection target of civil engineering / building structures, disaster danger points, etc. It is possible to make a more objective and highly accurate evaluation of the necessity of repairs to objects or the risk of disaster occurrence, without relying solely on rainfall, and to issue evacuation warnings and recommendations pinpointed. it can. Therefore, it is possible to cope with more localized heavy rain, and it is possible to evaluate the risk of sediment disasters and tunnel inner walls that occur when there is no rainfall.
また、第２の発明である災害発生危険度定量評価システムでは、第１の発明における効果に加えて、災害の発生管理基準線を共通の縦軸と横軸からなる２次元座標中に示し、それぞれの発生管理基準線の内側と外側をそれぞれ安全領域と危険領域とすることで、危険度判定のレベルを細分化することができる。例えば、短期地盤変位指標と中期地盤変位指標では安全領域にあるが、中期地盤変位指標と長期地盤変位指標では危険領域にある等、いずれか一方の危険度評価のみならず、他方の危険度評価を組合せることで危険度の評価を細分化することができる。 Moreover, in the disaster occurrence risk quantitative evaluation system which is the second invention, in addition to the effect of the first invention, a disaster occurrence management reference line is shown in a two-dimensional coordinate consisting of a common vertical axis and horizontal axis, By setting the inside and outside of each occurrence management reference line as the safety area and the danger area, respectively, the level of risk determination can be subdivided. For example, the short-term ground displacement index and the medium-term ground displacement index are in the safe region, but the medium-term ground displacement index and the long-term ground displacement index are in the dangerous region. By combining, it is possible to subdivide the risk assessment.
第３乃至第５の発明である災害発生危険度定量評価システムでは、第１又は第２の発明において、地盤変位データをそれぞれ具体的な測定器から得られる情報として特定するものであり、その効果は第１又は第２の発明と同様である。 In the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the third to fifth inventions, in the first or second invention, the ground displacement data is specified as information obtained from each concrete measuring device, and its effect. Is the same as the first or second invention.
第６の発明と第７の発明である災害発生危険度定量評価方法、第８の発明と第９の発明である災害発生危険度定量評価プログラムは、それぞれ第１の発明と第２の発明である災害発生危険度定量評価システムを方法発明あるいはプログラム発明として捉えた発明であり、その効果はそれぞれ第１の発明の効果あるいは第２の発明の効果と同様である。 The disaster occurrence risk quantitative evaluation method of the sixth invention and the seventh invention, and the disaster risk quantitative evaluation program of the eighth invention and the ninth invention are respectively the first invention and the second invention. The invention is an invention in which a certain disaster occurrence risk quantitative evaluation system is regarded as a method invention or a program invention, and the effects thereof are the same as the effects of the first invention or the second invention, respectively.
本発明の実施の形態及び実施例を説明する前に、本願特許請求の範囲及び明細書に記載される発明、実施の形態及び実施例の理解を容易にするため、本願明細書及び特許請求の範囲の中で使用される語の定義を示す。
まず、本発明でいう「安全領域」と「危険領域」は、「相対的に安全方向にある領域」と「相対的に危険方向にある領域」を意味し、絶対的に安全な領域、絶対的に危険な領域を意味するものではない。従って、安全領域で土砂災害が発生することもあり、また、危険領域では常に土砂災害が発生するというものでもない。本発明でいう「災害の発生管理基準線」は、短期地盤変位指標、長期地盤変位指標との二次元平面、あるいはこれに中期地盤変位指標を加えて、３つの地盤変位指標から２つの地盤変位指標を選択して得られる二次元平面を、その内側を安全領域としその外側を危険領域として区分する境界の線を意味する。
Before describing the embodiments and examples of the present invention, in order to facilitate understanding of the invention, embodiments, and examples described in the claims and specification, the specification and claims of the present application Here are the definitions of the terms used in the range.
First, the “safety area” and “dangerous area” in the present invention mean “area relatively in the safe direction” and “area relatively in the dangerous direction”, respectively, and are an absolutely safe area and an absolute Does not mean a dangerous area. Therefore, a sediment disaster may occur in the safe area, and a sediment disaster does not always occur in the dangerous area. The "disaster occurrence management reference line" in the present invention is a two-dimensional plane including a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index, or a medium-term ground displacement index in addition to the two ground displacement indices from three ground displacement indices. It means a boundary line that divides a two-dimensional plane obtained by selecting an index into a safety area inside and a danger area outside.
また、本発明でいう「短期地盤変位指標」、「中期地盤変位指標」及び「長期地盤変位指標」は、「短期的な地盤変位指標」、「中期的な地盤変位指標」及び「長期的な地盤変位指標」を意味し、その間に厳密な規定はなく特定するものではないが、短期地盤変位指標としては、例えば、時間地盤変位（変位／１時間）が用いられ、中期地盤変位指標としては、日地盤変位（変位／１日）、長期地盤変位としては、月地盤変位（変位／１月）が用いられる。
本発明では、これらの短期地盤変位指標、中期地盤変位指標と長期地盤変位指標及びこれらの地盤変位指標に対する災害発生・非発生のデータを含むデータセットを「実績データ」と呼ぶ。
Further, the "short term ground displacement index", "medium term ground displacement index" and "long term ground displacement index" referred to in the present invention are "short term ground displacement index", "medium term ground displacement index" and "long term ground displacement index". Ground displacement index "is not meant to be specified because there is no strict regulation in between, but as the short-term ground displacement index, for example, time ground displacement (displacement / 1 hour) is used, and as the medium-term ground displacement index, The monthly ground displacement (displacement / January) is used as the daily ground displacement (displacement / one day) and the long-term ground displacement.
In the present invention, a data set including the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, the long-term ground displacement index, and the disaster occurrence / non-occurrence data for these ground displacement indices is referred to as “actual data”.
以下、本発明の第１の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムと第２の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価方法について図１−図５を参照しながら説明する。
図を用いて本実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム及び災害発生危険度定量評価方法を説明する前に、まず、本発明の基本的な考え方について説明する。
従来技術では、降雨要因のみを考慮して、全ての要因を総合した結果である土砂災害の発生・非発生の実績データに基づいて、危険度を評価していたが、本発明では、無降雨時における土砂災害等も評価可能なように地盤変位指標を用いることで、ピンポイントで測定データの取得をも可能としつつ、災害の発生・非発生の実績データに基づいて、安全領域と危険領域とを区分する災害の発生管理基準線を設定し、評価の対象となっている計測データが安全領域あるいは危険領域のいずれの領域に含まれているかに基づき、地盤変位による危険度を評価するところに最大の特徴がある。
Hereinafter, the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the first embodiment of the present invention and the disaster occurrence risk quantitative evaluation method according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 5.
Before explaining the disaster occurrence risk quantitative evaluation system and the disaster occurrence risk quantitative evaluation method according to the present embodiment with reference to the drawings, first, a basic concept of the present invention will be described.
In the prior art, considering only the rainfall factor, the risk was evaluated based on the actual data of occurrence / non-occurrence of sediment disaster, which is the result of combining all factors. By using the ground displacement index so that sediment disasters at the time can also be evaluated, pinpointed measurement data can be acquired, while safety and danger areas are based on the actual data of occurrence / non-occurrence of disasters. Setting a disaster occurrence management reference line that distinguishes between and, and assessing the risk of ground displacement based on whether the measurement data subject to evaluation is included in the safety area or the dangerous area. Has the greatest feature.
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムのブロック図である。図２は本発明の第２の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価方法によって実行される災害発生危険度定量評価のフロー図であるが、災害発生危険度定量評価システムにおけるデータ処理の流れを説明するための図でもある。
また、本図は、本願発明のコンピュータを用いて実行する災害発生危険度定量評価プログラムに対してはその実行工程を表すものでもあり、この図を参照しながら災害発生危険度定量評価システム１におけるデータ処理の流れを説明することは、災害発生危険度定量評価方法及び災害発生危険度定量評価プログラムの実施の形態について説明することと同義である。なお、図２において、工程に関する記載を覆うようにして破線で示しているのは図１に示される災害発生危険度定量評価システム１の構成要素であり、符号を同一としている。
FIG. 1 is a block diagram of a disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to a first embodiment of the present invention. FIG. 2 is a flow chart of the disaster occurrence risk quantitative evaluation executed by the disaster occurrence risk quantitative evaluation method according to the second embodiment of the present invention. The data processing flow in the disaster occurrence risk quantitative evaluation system is shown in FIG. It is also a diagram for explaining.
Moreover, this figure also shows the execution process for the disaster occurrence risk quantitative evaluation program executed by using the computer of the present invention, and in the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 with reference to this figure. The description of the data processing flow is synonymous with the description of the embodiments of the disaster occurrence risk quantitative evaluation method and the disaster occurrence risk quantitative evaluation program. Note that, in FIG. 2, what is indicated by a broken line so as to cover the description of the process is the constituent element of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 shown in FIG. 1, and the reference numerals are the same.
災害発生危険度定量評価システム１、入力部２と演算部３と出力部４と複数のデータベース９―１３から構成される。入力部２は、これらのデータベースに格納されるデータを予め入力したり、あるいは演算部２の作動時に直接データ２２ａや解析条件２２ｂを入力するために使用されるものである。具体的には、例えば、キーボード、マウス、ペンタブレット、あるいは、計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置等複数種類の装置から構成されたり目的に応じた使い分け可能な装置が考えられる。 The system includes a disaster risk quantitative evaluation system 1, an input unit 2, a calculation unit 3, an output unit 4, and a plurality of databases 9-13. The input unit 2 is used for previously inputting data stored in these databases, or for directly inputting the data 22a and the analysis condition 22b when the arithmetic unit 2 is operated. Specifically, for example, a device that is composed of a plurality of types of devices such as a keyboard, a mouse, a pen tablet, or a receiving device that receives data from a measuring device or the like via a communication line and that can be used properly according to the purpose is considered. Be done.
演算部３は、解析条件設定部５、応答曲面解析部６、管理基準線評価部７、そして、危険度判定部８から構成されるものである。
演算部３は、データベースから読み出されたり入力部１から入力されるデータや解析モデルを用いて応答曲面の解析やその応答曲面の解析結果に基づいて災害の発生管理基準線を設定したり、さらにその災害の発生管理基準線から安全領域の範囲や危険領域の範囲を解析し、評価対象となっている計測値がそれらの領域のいずれに含まれるかを基にした判定情報や評価情報を演算する等の解析を行うものである。具体的には、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータが考えられる。
また、データベースとしては、磁気ディスクや光ディスク等のコンピュータ用の記憶装置にデータを格納したものが考えられ、出力部４としては、ＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬ等によるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置等の表示装置、あるいは外部装置への伝送を行なうためのトランスミッタ等の発信装置等が考えられる。
The calculation unit 3 includes an analysis condition setting unit 5, a response curved surface analysis unit 6, a management reference line evaluation unit 7, and a risk degree determination unit 8.
The calculation unit 3 analyzes the response surface using the data or analysis model read from the database or input from the input unit 1, and sets the disaster occurrence management reference line based on the analysis result of the response surface. Furthermore, the range of the safety area and the area of the dangerous area are analyzed from the disaster occurrence management reference line, and judgment information and evaluation information based on which of the areas the measured values to be evaluated are included. It is used for analysis such as calculation. Specifically, a computer such as a workstation or a personal computer can be considered.
Further, the database may be one in which data is stored in a storage device for a computer such as a magnetic disk or an optical disk, and the output unit 4 may be a display device such as a CRT, liquid crystal, plasma or organic EL, or a printer device. Display device, or a transmitting device such as a transmitter for transmitting to an external device.
主として以上のような構成要素を備える本実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム１は、概ね以下のような処理手順によってその処理を行うことができる。即ち、大きくは、入力部２による入力処理と、演算部３による演算処理と、出力部４による出力処理であって、入力処理では、主には、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標との二次元平面上に災害の発生管理基準線を設定するための解析に必要な実績データの収集を行い、演算処理では、主には、その収集された実績データの解析に基づく災害の発生管理基準線の設定と、その設定した災害の発生管理基準線の内側の安全領域の範囲と外側の危険領域の範囲の算出と、評価の対象となっている計測値がそのいずれの領域に含まれるかの判定を行い、出力処理では、主には、その算出され安全領域と危険領域の範囲のいずれに含まれるかの判定に基づいて、災害発生危険度の情報の出力を行う。 The disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 according to the present embodiment mainly including the above components can perform the processing according to the following processing procedure. That is, roughly, it is an input process by the input unit 2, a calculation process by the calculation unit 3, and an output process by the output unit 4. In the input process, the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index are mainly used. The actual data necessary for analysis to set the disaster occurrence management reference line on the two-dimensional plane is collected, and in the calculation processing, the disaster occurrence management standard is mainly based on the analysis of the collected actual data. Which line contains the measurement value that is the target of the line setting, the calculation of the range of the safety area inside and the range of the danger area outside of the set disaster occurrence management reference line. In the output process, the information on the disaster occurrence risk is mainly output based on the determination as to which of the calculated safety area and the dangerous area is included.
入力部２による入力処理では、先ず、データを入力する処理を行うが、その入力データとしては、例えば、地盤変動量等、計測したデータそのものでも良く、また、測定データに所定の変換を施し標準化したものであっても良い。本システムの利用者の負担を軽減する意味では、計測データそのものでの入力も可能とし、必要な編集や標準化等はコンピュータを含む本災害発生危険度定量評価システム１で処理できるように構成し、入力データの形式に合わせ、いずれにも対応可能とする形態で実施するのが好ましい。
即ち、入力処理では先ず、データを入力し、その入力データを、必要に応じそれを編集・標準化し、解析に使用し得る短期地盤変動指標と長期地盤変動指標と災害発生・非発生とを含むデータセットを実績データとしてデータベースに格納させる処理を行う。このような構成については、演算部３を説明する際に具体的に説明する。
なお、解析に用いる実績データとしては、演算処理で解析が可能である限り、非発生データと発生データの両方を用いたものでもよく、あるいは、非発生データのみ又は発生データのみであってもよい。
In the input process by the input unit 2, first, a process of inputting data is performed. The input data may be the measured data itself such as the amount of ground movement, or the measured data may be subjected to a predetermined conversion to be standardized. It may be one that has been made. In order to reduce the burden on the user of this system, the measurement data itself can be input, and the necessary editing and standardization can be processed by this disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 including a computer. It is preferable to implement it in a form that is compatible with any of the formats of the input data.
That is, in the input process, first, data is input, and the input data is edited / standardized as needed, and includes a short-term ground movement index, long-term ground movement index, and disaster occurrence / non-occurrence that can be used for analysis. Perform processing to store the data set in the database as actual data. Such a configuration will be specifically described when the calculation unit 3 is described.
As the actual data used for analysis, both non-occurrence data and generation data may be used, or only non-occurrence data or only generation data may be used, as long as analysis can be performed by arithmetic processing. ..
演算部３による演算処理では、先ず、その収集された実績データを解析し、短期地盤変動指標と長期地盤変動指標との二次元平面上に短期地盤変動指標と長期地盤変動指標とをパラメータとして、応答曲面を解析し、その出力値の等高線を評価した上で、その内側を安全領域とし外側を危険領域として区分する災害の発生管理基準線を設定する。解析された応答曲面に関する情報や設定した災害の発生管理基準線に関する情報は、必要に応じ、これをデータベースに格納する。 In the calculation processing by the calculation unit 3, first, the collected actual data is analyzed, and the short-term ground movement index and the long-term ground movement index are used as parameters on a two-dimensional plane of the short-term ground movement index and the long-term ground movement index, After analyzing the response surface and evaluating the contours of the output values, a disaster occurrence management reference line is set that divides the inside into a safety area and the outside into a danger area. Information on the analyzed response surface and information on the set disaster occurrence management reference line is stored in the database as necessary.
次に、演算処理では、その設定した災害の発生管理基準線の内側である安全領域の範囲及び外側である危険領域の範囲の算出を行う。この災害の発生管理基準線内側と外側の範囲の算出は、周知の従来技術を用いることができるので、その具体的な説明は省略する。算出した範囲の情報も、必要に応じ、これをデータベースに格納する。さらに、算出した安全領域の範囲や危険領域の範囲に基づき、評価対象となっている計測値が、いずれの領域の範囲に含まれるかの災害発生危険度の判定を行う。災害発生危険度としては、例えば、算出した安全領域の範囲内かあるいは危険領域の範囲内かの判定をそのまま用いたり、あるいは、安全領域内の場合に危険領域までの距離を解析して安全の尤度として、あるいは逆に危険領域内の場合に安全領域までの距離を解析して危険の程度を提供してもよい。これらの災害発生危険度に関する情報は、必要に応じてこれをデータベースに格納する。 Next, in the arithmetic processing, the range of the safety area inside the set disaster occurrence management reference line and the range of the dangerous area outside thereof are calculated. A known conventional technique can be used to calculate the range inside and outside the disaster occurrence management reference line, so a detailed description thereof will be omitted. The information on the calculated range is also stored in the database as necessary. Further, based on the calculated safe area range and dangerous area range, the disaster occurrence risk level is determined as to which area range the measured value to be evaluated is included. As the disaster occurrence risk, for example, the judgment whether the calculated safety area is within the safe area or the danger area is used as it is, or when the safety area is within the safe area, the distance to the dangerous area is analyzed to determine the safety level. As a likelihood, or conversely, if it is within the danger area, the distance to the safety area may be analyzed to provide the degree of danger. The information on the disaster risk is stored in the database as needed.
出力部４による出力処理では、その災害発生危険度に関する情報を、前述のようなディスプレイに表示したり、プリンタ等に印字したり、さらには外部装置へ解析結果やデータ等を伝送することも可能である。 In the output processing by the output unit 4, it is possible to display the information on the risk of disaster occurrence on the display as described above, print it on a printer, etc., and also transmit analysis results, data, etc. to an external device. Is.
なお、本発明は、この災害発生危険度に関する情報を、文字や数字、画像等を地図と結び付けてコンピュータ上でさまざまな情報を検索、結合、分析することができ、その結果を地図に表現する機能を有する公知の地理情報システム（ＧＩＳ）を用い、例えば、色区分等して、地図上に表示する形態として実施することもできる。かかる形態によれば、周囲の状況、例えば、地形、人家の有無、避難場所の有無等を含み、総合的な判断がし易くなる。即ち、地理情報システムを用いことにより、より効果的な警戒避難情報等を提供できるようになる。
以上のような実施の形態により、本発明は、地盤変位に基づく災害発生危険度をピンポイントで精度高く定量的に評価可能であり、地盤変位に基づく評価を行うことで無降雨時における土砂災害等も評価可能となる。
The present invention can search, combine, and analyze various information on a computer by associating characters, numbers, images, and the like with the information on the risk of disaster occurrence on a computer, and express the result on a map. It is also possible to use a known geographical information system (GIS) having a function, for example, to perform color classification and the like to display it on a map. According to this mode, it is easy to make a comprehensive judgment including surrounding conditions such as topography, presence / absence of a house, presence / absence of an evacuation site, and the like. That is, by using the geographical information system, it becomes possible to provide more effective alert evacuation information and the like.
According to the embodiment as described above, the present invention can accurately and quantitatively evaluate the disaster occurrence risk degree based on ground displacement with high accuracy, and by performing the evaluation based on the ground displacement, the sediment disaster at the time of no rainfall Etc. can also be evaluated.
ここで、演算部３を構成する要素を詳細に説明するが、その前に各々のデータベースと、それらに格納されるデータ等について説明する。
本実施の形態におけるデータベースには、解析条件データベース９、計測実施箇所データベース１０、応答曲面データベース１１、災害実績データベース１２、判定情報データベース１３がある。
まず、解析条件データベース９は、解析条件データ１４とパラメータデータ１５が格納されており、これらのデータは、応答曲面解析部６で解析を行なうために解析条件（解析モデルも含む）やパラメータを設定すべく解析条件設定部５が設けられているが、この解析条件設定部５に対して提供されるものである。
計測実施箇所データベース１０は、監視対象箇所データ１６及び地盤変位データ１７が格納されている。監視対象箇所データ１６は監視対象の場所に関する位置データ、設置されている計測機器データ、測定データの種類に関するデータ等から構成されており、地盤変位データ１７は地盤変動に関する測定データである。なお、本実施の形態では地盤変位データ１７は計測機器からの信号をそのままデータ化しているものであるが、これを用いて、例えば解析条件設定部５によって標準化してもよい。その場合は、地盤変位データ１７として標準化されたデータも含むものとする。また、応答曲面解析部６によっても地盤変位データ１７に代えて標準化された計測データを用いてもよい。以下の他の実施例においても同様である。
応答曲面データベース１１は、応答曲面解析部６によって解析された結果として得られる応答曲面データ１８と災害の発生管理基準線データ１９を格納するものである。災害の発生管理基準線データ１９は、解析によって得られた応答曲面をベースに得られた災害の発生管理基準線に関するデータである。
災害実績データベース１２は、監視対象箇所や地点において、災害が発生したかあるいは発生しなかったかの実績を発生・非発生で示す災害実績データ２０を含むものである。
判定情報データベース１３は、危険度判定部８において解析された結果として得られる危険度判定データ２１を格納するものである。この危険度判定データ２１の内容については課題を解決するための手段の欄で既に述べたとおりである。
Here, the elements constituting the calculation unit 3 will be described in detail, but before that, each database and the data stored in them will be described.
The database in the present embodiment includes an analysis condition database 9, a measurement execution location database 10, a response curved surface database 11, a disaster record database 12, and a judgment information database 13.
First, the analysis condition database 9 stores analysis condition data 14 and parameter data 15, and these data sets analysis conditions (including an analysis model) and parameters for the response surface analysis unit 6 to analyze. Although the analysis condition setting unit 5 is provided in order to do so, it is provided to the analysis condition setting unit 5.
The measurement execution location database 10 stores monitoring target location data 16 and ground displacement data 17. The monitoring target location data 16 is composed of position data relating to the location of the monitoring target, installed measuring equipment data, data relating to the type of measurement data, and the ground displacement data 17 is measurement data relating to ground movement. In the present embodiment, the ground displacement data 17 is obtained by converting the signal from the measuring device as it is, but it may be standardized by using the analysis condition setting unit 5, for example. In that case, the ground displacement data 17 also includes standardized data. Also, the response surface analysis unit 6 may use standardized measurement data instead of the ground displacement data 17. The same applies to the other examples below.
The response surface database 11 stores the response surface data 18 and the disaster occurrence management reference line data 19 obtained as a result of being analyzed by the response surface analysis unit 6. The disaster occurrence management reference line data 19 is data relating to the disaster occurrence management reference line obtained based on the response curved surface obtained by the analysis.
The disaster record database 12 includes disaster record data 20 indicating whether a disaster has occurred or has not occurred at a monitoring target location or point, with or without occurrence.
The determination information database 13 stores the risk determination data 21 obtained as a result of being analyzed by the risk determination unit 8. The contents of the risk determination data 21 are as described above in the section of means for solving the problem.
次に、演算部３について説明する。この演算部３について説明しながら、本実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムを方法として捉えた第２の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価方法の実施の形態についても説明するため、図２も参照する。
演算部３は、入力部２と出力部４、さらに複数のデータベースにも接続されており、入力部２を介して入力されるデータ２２ａや解析条件２２ｂを用いて設定や解析等の演算を行なうことができるし、入力部２を介して予め格納されたデータをデータベースから読みだして用いることも可能である。
演算部３で実行される設定や解析に用いられるデータや解析モデルあるいは演算の結果については、出力部４を介して出力あるいは表示される。
Next, the calculation unit 3 will be described. While describing the calculation unit 3, an embodiment of the disaster occurrence risk quantitative evaluation method according to the second embodiment in which the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the present embodiment is regarded as a method will also be described. Therefore, also refer to FIG.
The arithmetic unit 3 is also connected to the input unit 2, the output unit 4, and a plurality of databases, and performs arithmetic operations such as setting and analysis using the data 22a and the analysis conditions 22b input via the input unit 2. It is also possible to read the data stored in advance from the database via the input unit 2 and use it.
The data used for the setting and analysis executed by the calculation unit 3, the analysis model, and the result of the calculation are output or displayed via the output unit 4.
演算部３の解析条件設定部５は、応答曲面解析部６によって実行されるＲＢＦＮを用いた応答曲面の解析に先立って、その解析条件及び解析パラータを設定するものである。この解析条件設定部５における機能は、災害発生危険度定量評価方法の実施の形態においては、図２のステップＳ２に相当するものである。 The analysis condition setting unit 5 of the calculation unit 3 sets the analysis condition and analysis parameter prior to the analysis of the response surface using the RBFN executed by the response surface analysis unit 6. The function of the analysis condition setting unit 5 corresponds to step S2 in FIG. 2 in the embodiment of the disaster occurrence risk quantitative evaluation method.
さらに、解析条件設定部５では解析条件として、解析に用いる実績データの期間、すなわち学習期間を選定する。災害発生危険度の評価では、できるだけ新しい災害の発生管理基準線を用いるのが望ましく、従って、できるだけ新しい学習期間を選定するのが望ましい。学習期間は、入力部２から入力してもよく、予め解析条件データベース９に解析条件データ１４の中に学習期間データとして格納しておき、解析条件設定部５を介して読み出してもよい。
この学習期間等の選択は、ステップＳ２の解析条件の設定の工程に含まれる要素となっている。
なお、解析モデルに必要とされる解析のパラメータについては、入力部２から入力するか、あるいは予め解析条件データベース９にパラメータデータ１５として格納しておき、解析モデルを含む解析条件データ１４にＩＤ等を用いて対応させて読み出されるようにしておくとよい。
Furthermore, the analysis condition setting unit 5 selects the period of the actual data used for the analysis, that is, the learning period, as the analysis condition. In the evaluation of disaster risk, it is desirable to use the newest disaster occurrence management reference line as much as possible, and it is therefore desirable to select a new learning period as much as possible. The learning period may be input from the input unit 2, or may be stored as the learning period data in the analysis condition data 14 in the analysis condition database 9 in advance and read out via the analysis condition setting unit 5.
The selection of the learning period or the like is an element included in the step of setting the analysis condition in step S2.
The analysis parameters required for the analysis model are input from the input unit 2 or stored in the analysis condition database 9 as parameter data 15 in advance, and the analysis condition data 14 including the analysis model has an ID or the like. It is advisable to use and to read it.
次に、応答曲面解析部６について説明する。
応答曲面解析部６では、解析条件設定部５において選択された解析条件及び解析パラメータを用いてＲＢＦＮによる応答曲面が解析される。この応答曲面の解析は、図２ではステップＳ３のＲＢＦＮによる応答曲面の構築工程として記載されるものである。解析によって得られた応答曲面は、応答曲面解析部６によって応答曲面データ１８として応答曲面データベース１１に読み出し可能に格納される。
管理基準線評価部７は、応答曲面解析部６で解析された応答曲面を用いてその出力値の等高線を評価し、その後、さらに災害実績データベース１２に格納されている災害実績データ２０を読み出し、これを用いて、災害の発生管理基準線を設定するものである。この出力値の等高線の評価や災害の発生管理基準線の設定についてはＲＢＦＮを用いた場合の技術として周知の技術を使用することで可能である。この管理基準線評価部７による出力値等高線の評価工程は図２におけるステップＳ４であり、災害の発生管理基準線の設定工程はステップＳ５である。
解析で得られた災害の発生管理基準線は、管理基準線評価部７によって災害の発生管理基準線データ１９として読み出し可能に応答曲面データベース１１に格納される。
解析によって得られた応答曲面や災害の発生管理基準線は、それぞれ応答曲面解析部６や管理基準線評価部７によって、解析条件やパラメータと併せて出力部４に表示又は出力される。その際、解析直後でも出力部４に表示又は出力されるが、応答曲面データベース１１にデータとして格納された後でも出力部４に対して表示や出力される。この出力工程が図２におけるステップＳ７である。
Next, the response curved surface analysis unit 6 will be described.
The response curved surface analysis unit 6 analyzes the response curved surface by RBFN using the analysis condition and the analysis parameter selected by the analysis condition setting unit 5. This analysis of the response surface is described as the step of constructing the response surface by RBFN in step S3 in FIG. The response surface obtained by the analysis is readably stored in the response surface database 11 as the response surface data 18 by the response surface analysis unit 6.
The management reference line evaluation unit 7 uses the response curved surface analyzed by the response curved surface analysis unit 6 to evaluate the contour lines of the output values, and thereafter reads the disaster actual result data 20 stored in the disaster actual result database 12, This is used to set the disaster occurrence management reference line. The evaluation of the contour lines of the output value and the setting of the disaster occurrence management reference line can be performed by using a well-known technique as a technique when the RBFN is used. The step of evaluating the output value contour line by the management reference line evaluation unit 7 is step S4 in FIG. 2, and the step of setting the disaster occurrence management reference line is step S5.
The disaster occurrence management reference line obtained by the analysis is stored in the response curved surface database 11 so as to be readable by the management reference line evaluation unit 7 as disaster occurrence management reference line data 19.
The response curved surface and the disaster occurrence management reference line obtained by the analysis are displayed or output to the output unit 4 by the response curved surface analysis unit 6 and the management reference line evaluation unit 7 together with the analysis conditions and parameters. At that time, it is displayed or output to the output unit 4 immediately after the analysis, but is displayed or output to the output unit 4 even after being stored as data in the response surface database 11. This output process is step S7 in FIG.
管理基準線評価部７において設定された災害の発生管理基準線から、危険度判定部８は、評価の対象としている計測値のデータが、災害の発生管理基準線を基準として内側の安全領域に含まれているか、あるいは外側の危険領域に含まれているかの評価を行い、その結果にしたがって安全領域に含まれている場合には安全の判定、危険領域に含まれている場合には危険の判定を行い、さらに、その判定を危険度判定データ２１として、判定情報データベース１３に読み出し可能に格納する。
危険度判定部８における災害の発生管理基準線を用いた計測値の危険度判定工程は、図２のステップＳ６である。
また、その後、危険度判定データ２１を危険度判定部８から直接あるいは判定情報データベース１３から読み出して、出力部４を用いて表示あるいは出力する工程がステップＳ７である。この場合、危険度判定そのものの結果を表示・出力してもよいし、危険の判定の場合にはステップＳ７に示されるとおり、警戒避難情報として発信してもよい。安全の判定の場合もそのものの結果を表示・出力してもよいし、安全情報としてもよいし、あるいは安全性が高いことから特に情報を出力しなくともよい場合もある。
なお、図２におけるステップＳ１は入力部２を用いたデータの入力工程であるが、このデータとしては、解析条件データ１４やパラメータデータ１５のほか、監視対象箇所データ１６や災害実績データ２０等であるが、特に必要なのは、もちろん評価の対象としている地盤変位データ１７の入力である。
また、ステップＳ３は一旦応答曲線が得られた場合、ステップＳ３をスキップしてステップＳ２からステップＳ４へ進む場合がある。
From the disaster occurrence management reference line set in the management reference line evaluation unit 7, the risk level determination unit 8 sets the data of the measured values to be evaluated in the inner safety area with the disaster occurrence management reference line as a reference. It is evaluated whether it is included in the safety zone or outside, and if it is included in the safety zone, the safety judgment is made. The determination is made, and the determination is stored as the risk determination data 21 in the determination information database 13 in a readable manner.
The risk determination process of the measured value using the disaster occurrence management reference line in the risk determination unit 8 is step S6 in FIG.
In addition, after that, the step of reading the risk determination data 21 directly from the risk determination unit 8 or from the determination information database 13 and displaying or outputting the data using the output unit 4 is step S7. In this case, the result of the risk level determination itself may be displayed and output, and in the case of the risk level determination, it may be transmitted as the alert evacuation information as shown in step S7. In the case of safety judgment, the result may be displayed / output, may be used as safety information, or may not be particularly output due to high safety.
In addition, step S1 in FIG. 2 is a data input process using the input unit 2. As this data, in addition to the analysis condition data 14 and the parameter data 15, the monitoring target location data 16 and the disaster record data 20 are included. However, what is especially required is, of course, the input of the ground displacement data 17 to be evaluated.
Further, in step S3, when the response curve is once obtained, step S3 may be skipped and the process may proceed from step S2 to step S4.
以上が第１の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム１の構成及び第２の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価方法の工程とそれらの作用の説明である。また、既に述べたとおり、災害発生危険度定量評価方法における各工程は、コンピュータを用いて実行される工程と一致することから、災害発生危険度定量評価プログラムについての工程と作用の説明に相当するものである。 The above is the description of the configuration of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 according to the first embodiment, the steps of the disaster occurrence risk quantitative evaluation method according to the second embodiment, and their actions. Further, as described above, since each step in the disaster occurrence risk quantitative evaluation method corresponds to the step executed by using the computer, it corresponds to the explanation of the steps and effects of the disaster occurrence risk quantitative evaluation program. It is a thing.
以上説明したとおり、本実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム及び災害発生危険度定量評価方法（災害発生危険度定量評価プログラム）においては、無降雨時における土砂災害等も評価可能なように地盤変位指標を用いることで、ピンポイントで測定データの取得をも可能としつつ、災害の発生・非発生の実績データに基づいて、安全領域と危険領域とを区分する災害の発生管理基準線を設定し、評価の対象となっている計測データが安全領域あるいは危険領域のいずれの領域に含まれているかに基づき、地盤変位による危険度を評価することが可能である。
以下、本実施の形態をベースとして、更に具体的な実例を示しながら、本発明を更に具体的に説明する。
As described above, the disaster risk quantitative evaluation system and the disaster risk quantitative evaluation method (disaster risk quantitative evaluation program) according to the present embodiment can evaluate sediment disasters even when there is no rainfall. By using the ground displacement index for the measurement, it is possible to acquire measurement data at a pinpoint, and based on the actual data of the occurrence or non-occurrence of a disaster, the disaster occurrence management reference line that separates the safety area from the dangerous area. It is possible to evaluate the degree of danger due to ground displacement based on whether the measurement data to be evaluated is included in the safety area or the dangerous area.
Hereinafter, the present invention will be described more specifically based on the present embodiment and showing more specific examples.
図３乃至図５を参照しながら、災害発生危険度定量評価システムの実施例１について説明する。実施例１は、地盤変位データとして地盤伸縮計によって計測されたデータを用いる場合である。
図３において、亀裂２９を挟むようにして、先端部を杭２８で固定したインバー線２７をインバー線保護管２６で覆いながら張り、地盤伸縮計２５を設置している。このような地盤伸縮計２５から出力される地盤伸縮データを地盤変位データとして利用する。
Example 1 of a disaster occurrence risk quantitative evaluation system will be described with reference to FIGS. 3 to 5. Example 1 is a case where the data measured by the ground extensometer is used as the ground displacement data.
In FIG. 3, the ground extensometer 25 is installed by covering the invar wire 27 whose tip is fixed by the pile 28 with the crack 29 interposed therebetween while covering it with the invar wire protection tube 26. The ground expansion / contraction data output from the ground expansion / contraction meter 25 is used as the ground displacement data.
図４（ａ）は地盤伸縮計２５から出力される地盤伸縮データを地盤変位データとして利用した場合にＲＢＦＮを用いて構築した応答曲面を示す３面図であり、（ｂ）は（ａ）の３面図を等高線で表現した図である。（ａ）の３面図は災害発生危険度定量評価システム１の応答曲面解析部６によって解析される図であり、（ｂ）の等高線で表現した図は管理基準線評価部７によって解析される図である。
図５は、横軸を地盤伸縮計２５の２４時間変位（長期地盤変位指標）とし、縦軸を時間変位（短期地盤変位指標）として、災害実績データ２０（計測データに対する災害発生・災害非発生に関するデータ）と管理基準線評価部７によって解析された等高線（出力値）に対して、非発生的中数、非発生的中率及び非的中数をまとめた表１から、出力値が０．７のときの等高線が災害の発生管理基準線として設定されたことも含めて示されたグラフである。
FIG. 4 (a) is a three-sided view showing a response curved surface constructed using RBFN when the ground expansion / contraction data output from the ground extensometer 25 is used as the ground displacement data, and FIG. It is the figure which represented the 3rd figure by the contour line. The three-sided view of (a) is a diagram analyzed by the response curved surface analysis unit 6 of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1, and the diagram expressed by the contour lines of (b) is analyzed by the management reference line evaluation unit 7. It is a figure.
In FIG. 5, the horizontal axis represents the 24-hour displacement (long-term ground displacement index) of the ground extensometer 25, and the vertical axis represents the time displacement (short-term ground displacement index), with disaster record data 20 (disaster occurrence / non-disaster occurrence relative to measurement data). Data) and the contour line (output value) analyzed by the management reference line evaluation unit 7, the output value is 0 from Table 1 in which the non-occurrence score, the non-occurrence probability, and the non-precursor score are summarized. 7 is a graph showing that the contour line at 7 was set as a disaster occurrence management reference line.
このようにして得られた災害の発生管理基準線の内側が安全領域であり、外側が危険領域となるが、この図５に示されるグラフを用いて、その時点で評価の対象となっている計測値が、この内側の安全領域に含まれている場合には、危険度判定部８は安全、外側の危険領域に含まれている場合には危険度判定部８は危険という危険度判定を行うものである。
例えば、裏山の傍に自宅がある住民が亀裂が生じるであろう箇所を挟んで図３に示される杭２８と地盤伸縮計２５の間にインバー線２７を張り、地盤伸縮計２５から地盤伸縮に関するデータを取得し、災害発生危険度定量評価システム１に入力していく。初期では災害が発生していないが、時間の経過に伴って非発生データの蓄積がなされ、図５に示されるようなグラフが描かれていき、当初その災害の発生管理基準線の内側にあった計測値が、ある時外側に移動してしまった場合には、その時点で危険として危険度判定がなされ、その危険の判定に関する情報が出力部４から出力される。
このような危険度判定に基づいて、警戒避難情報が発信されてもよいし、判定結果そのものが発信されてもよい。
The inside of the disaster occurrence management reference line thus obtained is the safety area, and the outside is the danger area, but it is the object of evaluation at that time using the graph shown in FIG. When the measured value is included in the inner safety area, the risk determination unit 8 is safe, and when the measured value is included in the outer risk area, the risk determination unit 8 is dangerous. It is something to do.
For example, an invar wire 27 is stretched between the pile 28 and the ground extensometer 25 shown in FIG. Data is acquired and input to the disaster risk quantitative evaluation system 1. Although no disaster occurred in the initial stage, non-occurrence data was accumulated with the passage of time, and the graph as shown in Fig. 5 was drawn, initially at the inside of the disaster occurrence management reference line. When the measured value moves to the outside at a certain time, a risk level determination is made as a danger at that time, and information regarding the risk determination is output from the output unit 4.
On the basis of such a risk determination, warning and evacuation information may be transmitted, or the determination result itself may be transmitted.
次に、図６、７を参照しながら本発明の第３の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムについて説明する。図６はこの第３の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムにおいてＲＢＦＮによる２個の災害の発生管理基準線の設定例を示すグラフであり、図７は図６を基に、２個の災害の発生管理基準線を用いて行う危険度判定を説明するための概念図である。
第３の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システムの構成図は図１に示されるものと同一であるが、計測実施箇所データベース１０に格納されている地盤変位データ１７として、短期地盤変位指標と長期地盤変位指標に加えて中期地盤変位指標を備えるものである。
図１に示される解析条件設定部５では、短期地盤変位指標、中期地盤変位指標及び長期地盤変位指標をそれぞれ読み出し、応答曲面解析部６は、これらの指標から、２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に地盤変位データに対応した災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成する。
管理基準線評価部７は、これら２個の応答曲面から災害実績データの分布に基づいて地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定する。
Next, a disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a graph showing an example of setting of two disaster occurrence management reference lines by RBFN in the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the third embodiment, and FIG. It is a conceptual diagram for demonstrating the risk determination performed using the occurrence management reference line of each disaster.
Although the configuration diagram of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system according to the third embodiment is the same as that shown in FIG. 1, as the ground displacement data 17 stored in the measurement execution point database 10, short-term ground displacement is used. It has a medium-term ground displacement index in addition to the index and long-term ground displacement index.
The analysis condition setting unit 5 shown in FIG. 1 reads out a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index, respectively, and the response surface analysis unit 6 selects two from these indices and sets two different sets. The index combination is generated, and two response surfaces are obtained using the radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinates formed as the common vertical axis and horizontal axis. To generate.
The management reference line evaluation unit 7 sets the occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from these two response curved surfaces.
このようにして得られるのが図６に示されるグラフである。図６においては、図３に示される地盤伸縮計２５で得られる計測値を使用し、２個の指標の組合せとして、短期地盤変位指標と中期地盤変位指標、中期地盤変位指標と長期地盤変位指標を選択している。図中、横軸には互いの中期地盤変位指標である伸縮計の日変位を取り、縦軸には短期地盤変位指標と長期地盤変位指標をそれぞれ取っている。
それぞれの計測値の生データは（１）で示される式によって標準化されているので、目盛りは共通のものを使用することが可能である。式（１）において、ｘはある計測値、ｍは計測値の平均値、σは計測値の標準偏差を示している。
５０＋１０×（ｘ−ｍ）／σ （１）
丸印で示されるのが日−時間の計測データを偏差値で表現したものであり、三角印で示されるのが日−月の計測データを偏差値で表現したものである。さらに、実線で示されるのが日−時間の関係で得られる災害の発生管理基準線（以下、単に基準線１という。）であり、破線で示されるのが日―月の関係で得られる災害の発生管理基準線（以下、単に基準線２という。）である。
このようなグラフは出力部４によって表示・出力されるが、これを用いて災害発生の危険度を危険度判定部８が判定するが、その手法について図７を参照しながら説明する。
The graph thus obtained is the graph shown in FIG. In FIG. 6, the measurement values obtained by the ground extensometer 25 shown in FIG. 3 are used, and as a combination of two indexes, a short-term ground displacement index and a medium-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index and a long-term ground displacement index. Is selected. In the figure, the horizontal axis shows the daily displacement of the extensometer, which is the medium-term ground displacement index, and the vertical axis shows the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index, respectively.
Since the raw data of each measurement value is standardized by the formula shown in (1), it is possible to use the common scale. In the equation (1), x is a certain measured value, m is the average value of the measured values, and σ is the standard deviation of the measured values.
50 + 10 × (x−m) / σ (1)
The circles represent the day-time measurement data represented by deviation values, and the triangles represent the day-month measurement data represented by deviation values. Furthermore, the solid line indicates the disaster occurrence management reference line (hereinafter simply referred to as reference line 1) obtained in the day-time relationship, and the broken line indicates the disaster obtained in the day-month relationship. Is an occurrence management reference line (hereinafter, simply referred to as reference line 2).
Such a graph is displayed and output by the output unit 4, and the risk determination unit 8 determines the risk of disaster occurrence using this graph. A method thereof will be described with reference to FIG. 7.
図７でも図６と同様の災害発生管理基準線（日−時間の関係変位線３０（基準線１）及び日−月の関係変位線３１（基準線２））が示されているが、ここでは、加えて評価の対象となっている計測値として符号ａ１，ａ２、ｂ１，ｂ２、ｂ３，ｂ４及びｃ１，ｃ２を示している。いずれも白抜きの図形は日−時間の関係を示す計測値であり、黒塗りの図形は日−月の関係を示す計測値である。それぞれの組はいずれも日変位を共通としているので、横軸における値は一致する。
符号ａ１，ａ２はそれぞれの基準線１と基準線２の内側に存在するタイプ１の状態を示している。符号ｂ１，ｂ２は基準線１の外側と基準線２の内側に存在するタイプ２の状態を示している。符号ｂ３，ｂ４は逆に基準線１の内側と基準線２の外側に存在するタイプ３の状態を示している。符号ｃ１，ｃ２は基準線１と基準線２の内側に存在するタイプ４の状態を示している。
このように短期地盤変位指標と長期地盤変位指標に加えて中期地盤変位指標を設けることで、基準線１と基準線２という２つの基準線を共通の縦軸、横軸を備えた２次元座標に表示することができる。そして、この座標空間に評価対象となっている計測値をプロットすることで、タイプ１から４までの４段階の危険度として判定することが可能であり、基準線が１つの場合に比較してより詳細で精度の高い評価・判定を行うことが可能である。
例えば、タイプ１では危険度を安全と判定し、タイプ２とタイプ３を要監視として判定し、タイプ４を作業中止や避難として判定する等が考えられる。タイプ２とタイプ３のいずれに重きを置くかというのは地盤の種類や測定箇所の状況によるので、運用に際して蓄積される経験や実績に基づいて決定されるとよい。
In FIG. 7, the same disaster occurrence management reference lines (day-time related displacement line 30 (reference line 1) and day-month related displacement line 31 (reference line 2)) are also shown in FIG. 6, but here In addition, reference numerals a1, a2, b1, b2, b3, b4 and c1, c2 are additionally shown as the measurement values to be evaluated. In each of the figures, the outline figures are the measured values indicating the day-time relationship, and the black figures are the measured values indicating the day-month relationship. The values on the horizontal axis are the same because each group has a common diurnal displacement.
Reference numerals a1 and a2 indicate the type 1 states existing inside the reference lines 1 and 2, respectively. Reference numerals b1 and b2 indicate a type 2 state existing outside the reference line 1 and inside the reference line 2. Reference numerals b3 and b4, on the contrary, indicate the state of type 3 existing inside the reference line 1 and outside the reference line 2. Reference numerals c1 and c2 indicate a type 4 state existing inside the reference line 1 and the reference line 2.
In this way, by providing the medium-term ground displacement index in addition to the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index, two reference lines of reference line 1 and reference line 2 are two-dimensional coordinates having a common vertical axis and horizontal axis. Can be displayed in. Then, by plotting the measured values to be evaluated in this coordinate space, it is possible to determine the degree of danger in four stages of types 1 to 4, and in comparison with the case where there is only one reference line. It is possible to perform more detailed and highly accurate evaluation / judgment.
For example, it is conceivable that the type 1 is determined to be safe, the types 2 and 3 are determined to be monitoring required, and the type 4 is determined to be work suspension or evacuation. Which of the type 2 and the type 3 is to be weighted depends on the type of the ground and the situation of the measuring point, and therefore it should be decided based on the experience and the experience accumulated in the operation.
さらに、タイプ２の場合では基準線１の外側に位置している状況を基に、あとどの程度の時間がその状態を維持すると内側に存在している基準線２の計測値が基準線２を超えるかというような解析も可能である。この解析を危険度判定部８で実行させて出力部４に表示・出力させてもよい。
本実施の形態においては、短期と中期、中期と長期という地盤変位指標の組合せを行ったが、このように限定するものではなく、その他の組合せであってもよく、横軸をいずれの組合せにも存在する地盤変位指標を選択するとよい。また、図６や７に示されるとおり、縦軸に短期と長期の両方の計測値がプロットされることから標準化することが望ましいが、生の計測値を表示してもグラフが成立するのであれば、必ずしも標準化する必要はない。なお、標準化は解析条件設定部５等で実行され、計測実施箇所データベース１０に地盤変位データ１７として読み出し可能に格納される。また、応答曲面解析部６によって解析された応答曲面は応答曲面データ１８として応答曲面データベース１１に読み出し可能に格納され、管理基準線評価部７によって解析された災害の発生管理基準線は、災害の発生管理基準線データ１９として応答曲面データベース１１に読み出し可能に格納される。
Further, in the case of type 2, based on the situation of being located outside the reference line 1, the measured value of the reference line 2 existing inside the reference line 2 will be maintained when the state is maintained for another time. It is also possible to analyze whether it exceeds. This analysis may be executed by the risk degree determination unit 8 and displayed / output by the output unit 4.
In the present embodiment, a combination of ground displacement indexes of short-term and medium-term, medium-term and long-term is performed, but the present invention is not limited to this, other combinations may be used, and the horizontal axis may be any combination. It is better to select the existing ground displacement index. Also, as shown in FIGS. 6 and 7, it is desirable to standardize because both the short-term and long-term measured values are plotted on the vertical axis, but it is possible to display a raw measured value as long as the graph holds. Therefore, it is not always necessary to standardize. The standardization is executed by the analysis condition setting unit 5 and the like, and is stored in the measurement execution location database 10 as the ground displacement data 17 in a readable manner. The response curved surface analyzed by the response curved surface analysis unit 6 is stored in the response curved surface database 11 as the response curved surface data 18 in a readable manner, and the disaster occurrence management reference line analyzed by the management reference line evaluation unit 7 is It is readablely stored in the response curved surface database 11 as the generation management reference line data 19.
次に、図８を参照しながら本発明の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム等の運用について説明する。図８においては、土砂災害の発生現場で斜面に亀裂２９が生じ、インバー線２７を用いた地盤伸縮計２５で亀裂２９の地盤変位を測定しながら、復旧作業が実施されている状態を示している。
地盤伸縮計２５からは監視対象箇所データ１６と地盤変位データ１７が災害発生危険度定量評価システム１の入力部２に対してリアルタイムで転送される。災害発生危険度定量評価システム１でこの斜面に発生した亀裂２９の変位に基づく危険度を判定し、危険と判定された場合には、災害復旧工事の現場に設置されているパトランプ３６やサイレン３５を発動し、復旧作業員に注意を喚起したり、警告したりする。また、加えて、電子メール３２によって自治体３３や土砂災害に影響を受け得る現地の住民３４に対して避難警報等を発信する。
図８は災害が発生して災害復旧作業を実施している場合を想定したが、例えば、亀裂を生じていない斜面において発生が予想される箇所に地盤伸縮計２５を設置するような場合も想定される。この場合、その斜面の下流側に住宅を所有する住民のみに電子メール３２を送信するようにすれば、住戸単位でカスタムメイドの避難勧告システムを構築することも可能である。個人的に裏山の崩壊による生命の危険を感じて暮らしている住民にとっては高いニーズがあるものと考えられる。
なお、図８では計測機器として地盤伸縮計２５を用いているが、その他実施例２における亀裂変位計４０や実施例３における地盤傾斜計５０を用いた場合も同様である。
Next, the operation of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system and the like according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In FIG. 8, a crack 29 is generated on the slope at the site of a sediment-related disaster, and a recovery operation is performed while the ground displacement of the crack 29 is measured by the ground extensometer 25 using the Invar wire 27. There is.
From the ground extensometer 25, the monitoring target location data 16 and the ground displacement data 17 are transferred in real time to the input unit 2 of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1. The disaster risk quantitative evaluation system 1 judges the risk based on the displacement of the crack 29 generated on this slope, and if judged to be dangerous, the patrol lamp 36 or the siren 35 installed at the site of the disaster recovery work. To alert or alert recovery workers. In addition, the e-mail 32 also sends evacuation warnings to the local governments 33 and local residents 34 who may be affected by sediment-related disasters.
Although FIG. 8 assumes the case where a disaster occurs and the disaster recovery work is performed, for example, a case where the ground extensometer 25 is installed at a place where the occurrence is expected on a slope without cracks is also assumed. To be done. In this case, if the e-mail 32 is sent only to the residents who own the house on the downstream side of the slope, it is possible to construct a custom-made evacuation advisory system for each dwelling unit. It is considered that there is a high need for the residents who feel the danger of life due to the collapse of the back mountain.
Although the ground extensometer 25 is used as the measuring device in FIG. 8, the same applies to the case where the crack displacement meter 40 in the second embodiment and the ground inclinometer 50 in the third embodiment are used.
次に、第１の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム１の実施例２について図９及び図１０を参照しながら説明する。実施例２は、地盤変位データとして亀裂変位計によって計測されたデータを用いる場合である。
図９において、コンクリート表面４４に発生した亀裂４３を挟むようにして、歪ゲージ内包シリンダー４１を備えた亀裂変位計４０を固定金具４２，４２によってコンクリート表面４４に固定している。このような亀裂変位計４０から出力される亀裂変位データを地盤変位データとして利用する。
図１０は、横軸を亀裂変位計４０の２４時間変位（長期地盤変位指標）とし、縦軸を時間変位（短期地盤変位指標）として、災害実績データ２０（計測データに対する災害発生・災害非発生に関するデータ）と管理基準線評価部７によって解析された等高線（出力値）に対して、非発生的中数、非発生的中率及び非的中数をまとめた表２から、出力値が０．２のときの等高線が災害の発生管理基準線として設定されたことも含めて示されたグラフである。
Next, a second example of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 9 and 10. Example 2 is a case where the data measured by the crack displacement meter is used as the ground displacement data.
In FIG. 9, the crack displacement gauge 40 including the strain gauge inclusion cylinder 41 is fixed to the concrete surface 44 by the fixing metal fittings 42, 42 so as to sandwich the crack 43 generated on the concrete surface 44. The crack displacement data output from the crack displacement meter 40 is used as the ground displacement data.
In FIG. 10, the horizontal axis represents the 24-hour displacement (long-term ground displacement index) of the crack displacement meter 40, and the vertical axis represents the time displacement (short-term ground displacement index), with the disaster record data 20 (disaster occurrence / non-disaster occurrence relative to the measurement data). Data) and the contour lines (output values) analyzed by the management reference line evaluation unit 7, the output value is 0 from Table 2 that summarizes the non-occurrence score, the non-occurrence score and the non-occurrence score. 2 is a graph including the fact that the contour line at the time of 2 is set as the disaster occurrence management reference line.
実施例１と同様に、このようにして得られた災害の発生管理基準線の内側が安全領域であり、外側が危険領域となるが、この図１０に示されるグラフを用いて、その時点で評価の対象となっている計測値が、この内側の安全領域に含まれている場合には、危険度判定部８は安全、外側の危険領域に含まれている場合には危険度判定部８は危険という危険度判定を行うものである。
このような亀裂変位計４０を用いることでトンネルやコンクリート製の構造物に発生した亀裂の変位によって災害の発生危険度を評価することも可能であり、特に、トンネルの内壁のように降雨の影響を直接受けないような箇所においても高い精度で危険度を評価・判定することが可能である。
Similar to the first embodiment, the inside of the disaster occurrence management reference line thus obtained is the safety area and the outside is the danger area. At this point, using the graph shown in FIG. When the measured value to be evaluated is included in the inner safety area, the risk determination unit 8 is safe, and when the measured value is included in the outer risk area, the risk determination unit 8 is included. Is for determining the degree of danger.
By using such a crack displacement meter 40, it is also possible to evaluate the risk of occurrence of a disaster by the displacement of a crack that has occurred in a tunnel or a concrete structure, and in particular, the influence of rainfall such as the inner wall of the tunnel. It is possible to evaluate / determine the degree of danger with high accuracy even in a place where the vehicle is not directly exposed to.
次に、第１の実施の形態に係る災害発生危険度定量評価システム１の実施例３について図１１及び図１２を参照しながら説明する。実施例３は、地盤変位データとして地盤傾斜計によって計測されたデータを用いる場合である。
図１１（ａ），（ｂ）において、地盤傾斜計５０は、地面５７の傾斜を測定するためのセンサーモジュール５１を目印と支持のための杭５５と一緒に地中に埋め、センサーモジュール５１から延設される信号ケーブル５４に接続された無線モジュール５２を支持杭５６に固定するようにして設置される。無線モジュール５２からはアンテナ５３を介して、傾斜変位データが災害発生危険度定量評価システム１に対して送信される。この地盤傾斜計５０から出力される傾斜変位データを地盤変位データとして利用する。
図１２は、横軸を地盤傾斜計５０の５時間変位（長期地盤変位指標）とし、縦軸を時間変位（短期地盤変位指標）として、災害実績データ２０（計測データに対する災害発生・災害非発生に関するデータ）と管理基準線評価部７によって解析された等高線（出力値）に対して、非発生的中数、非発生的中率及び非的中数をまとめた表３から、出力値が０．４のときの等高線が災害の発生管理基準線として設定されたことも含めて示されたグラフである。
Next, a third example of the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 11 and 12. Example 3 is a case where the data measured by the ground inclinometer is used as the ground displacement data.
11 (a) and 11 (b), the ground inclinometer 50 includes a sensor module 51 for measuring the inclination of the ground 57 in the ground together with a mark 55 and a pile 55 for supporting the ground. The wireless module 52 connected to the extended signal cable 54 is installed so as to be fixed to the support pile 56. The inclination displacement data is transmitted from the wireless module 52 to the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 via the antenna 53. The inclination displacement data output from the ground inclinometer 50 is used as the ground displacement data.
In FIG. 12, the horizontal axis represents the 5-hour displacement (long-term ground displacement index) of the ground inclinometer 50, and the vertical axis represents the time displacement (short-term ground displacement index), with the disaster record data 20 (disaster occurrence / non-disaster occurrence relative to measurement data). Data) and the contour line (output value) analyzed by the management reference line evaluation unit 7, the output value is 0 from Table 3 that summarizes the non-occurrence score, the non-occurrence score and the non-occurrence score. 4 is a graph including that the contour line at 4 was set as a disaster occurrence management reference line.
実施例１や２と同様に、このようにして得られた災害の発生管理基準線の内側が安全領域であり、外側が危険領域となるが、この図１２に示されるグラフを用いて、その時点で評価の対象となっている計測値が、この内側の安全領域に含まれている場合には、危険度判定部８は安全、外側の危険領域に含まれている場合には危険度判定部８は危険という危険度判定を行うものである。 Similar to the first and second embodiments, the inside of the disaster occurrence management reference line thus obtained is the safety area, and the outside is the danger area, and using the graph shown in FIG. If the measured value to be evaluated at this point of time is included in this inner safety area, the risk determination unit 8 is safe, and if it is included in the outer risk area, the risk determination section 8 is determined. The section 8 determines the degree of danger.
以上、本発明の実施例を説明したが、特許請求の範囲で規定された本発明の精神と範囲から逸脱することなく、その形態や細部に種々の変更がなされても良いことは言うまでもない。
３つの実施例で説明したとおり、様々な地盤変位を計測可能な機器を用いて、災害発生危険度定量評価システム１を使用することが可能であるので、災害が発生する可能性のある箇所毎に適切な計測機器を選択することが可能であり、箇所によってカスタムメイドのシステムを構築することが可能である。また、降雨量計と異なり、地盤変位計は亀裂等の事象が発生する箇所にピンポイントで設置することが可能であり、その意味でもカスタムメイドのシステムを構築することが可能である。
Although the embodiments of the present invention have been described above, it is needless to say that various changes may be made in the form and details without departing from the spirit and scope of the present invention defined in the claims.
As described in the three examples, since it is possible to use the disaster occurrence risk quantitative evaluation system 1 by using a device capable of measuring various ground displacements, it is possible to use the disaster risk quantitative evaluation system 1 at each place where a disaster may occur. It is possible to select the appropriate measuring equipment for each, and it is possible to build a custom-made system depending on the location. Further, unlike the rainfall meter, the ground displacement meter can be installed pinpoint at a location where an event such as a crack occurs, and in that sense it is possible to build a custom-made system.
自治体や防災センター等公的な機関における避難勧告や避難警報の発令業務をはじめ、個別の事業所や施設等、企業や個人が危険度を判定したいと考える箇所に導入が可能である。 It can be introduced in places where companies and individuals want to judge the degree of risk, such as the task of issuing evacuation advisories and evacuation warnings in public institutions such as local governments and disaster prevention centers, as well as individual business establishments and facilities.
１…災害発生危険度定量評価システム ２…入力部 ３…演算部 ４…出力部 ５…解析条件設定部 ６…応答曲面解析部 ７…管理基準線評価部 ８…危険度判定部 ９…解析条件データベース １０…計測実施箇所データベース １１…応答曲面データベース １２…災害実績データベース １３…判定情報データベース １４…解析条件データ １５…パラメータデータ １６…監視対象箇所データ １７…地盤変位データ １８…応答曲面データ １９…災害の発生管理基準線データ ２０…災害実績データ ２１…危険度判定データ ２２ａ…データ ２２ｂ…解析条件 ２５…地盤伸縮計 ２６…インバー線保護管 ２７…インバー線 ２８…杭 ２９…亀裂 ３０…日−時間の関係変位線 ３１…日−月の関係変位線 ３２…電子メール ３３…自治体 ３４…現地の住民 ３５…サイレン ３６…パトランプ ４０…亀裂変位計 ４１…歪ゲージ内包シリンダー ４２…固定金具 ４３…亀裂 ４４…コンクリート表面 ５０…地盤傾斜計 ５１…センサーモジュール ５２…無線モジュール ５３…アンテナ ５４…信号ケーブル ５５…杭 ５６…支持杭 ５７…地面 1 ... Disaster risk quantitative evaluation system 2 ... Input section 3 ... Calculation section 4 ... Output section 5 ... Analysis condition setting section 6 ... Response curved surface analysis section 7 ... Management reference line evaluation section 8 ... Danger degree determination section 9 ... Analysis conditions Database 10 ... Measurement location database 11 ... Response surface database 12 ... Disaster performance database 13 ... Judgment information database 14 ... Analysis condition data 15 ... Parameter data 16 ... Monitoring location data 17 ... Ground displacement data 18 ... Response surface data 19 ... Disaster Occurrence management reference line data 20 ... Disaster performance data 21 ... Danger degree determination data 22a ... Data 22b ... Analysis condition 25 ... Ground extensometer 26 ... Invar line protection tube 27 ... Invar line 28 ... Pile 29 ... Crack 30 ... Day-hour Relationship displacement line 31 ... Sun-month relationship displacement line 32 ... E-mail 33 ... Own Body 34 ... Local residents 35 ... Siren 36 ... Patrol 40 ... Crack displacement meter 41 ... Strain gauge inclusion cylinder 42 ... Fixing metal fitting 43 ... Crack 44 ... Concrete surface 50 ... Ground inclinometer 51 ... Sensor module 52 ... Wireless module 53 ... Antenna 54 ... Signal cable 55 ... Pile 56 ... Support pile 57 ... Ground
Claims (9)
この計測実施箇所データベースから前記短期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標の前記地盤変位データを読み出す解析条件設定部と、
前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成し、この応答曲面を応答曲面データベースに格納する応答曲面解析部と、
前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定し、この発生管理基準線に関するデータを前記応答曲面データベースに格納する管理基準線評価部と、
前記応答曲面データベースから前記発生管理基準線に関するデータを読み出してその発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとして判定情報データベースに格納する危険度判定部と、
前記危険度判定データを出力する出力部と、を有することを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価システム。 A system for quantitatively evaluating the risk of occurrence of a disaster due to ground displacement, which generates ground displacement data having a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index, and a history of disasters due to the ground displacement. A measurement implementation point database that stores a plurality of actual data consisting of a data set including disaster actual data shown as non-occurrence,
An analysis condition setting unit that reads out the ground displacement data of the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index from the measurement implementation point database,
Using the radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinates formed with the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index as the vertical axis and the horizontal axis, respectively. A response surface analysis unit that generates a response surface and stores the response surface in a response surface database;
A management reference line evaluation unit that sets an occurrence management reference line of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster actual data from the response curved surface, and stores data regarding the occurrence management reference line in the response curved surface database. ,
The data related to the occurrence management reference line is read from the response surface database, the inside of the occurrence management reference line is classified as a safety area, and the outside is classified as a danger area, and the judgment information is data related to the safety area or the danger area as risk judgment data. A risk judgment part to store in the database,
An output unit for outputting the risk determination data, and a disaster occurrence risk quantitative evaluation system caused by ground displacement.
この計測実施箇所データベースから前記短期地盤変位指標、前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標の前記地盤変位データを読み出す解析条件設定部と、
前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成し、この２個の応答曲面を応答曲面データベースに格納する応答曲面解析部と、
前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定し、それぞれの発生管理基準線に関するデータを前記応答曲面データベースに格納する管理基準線評価部と、
前記応答曲面データベースからそれぞれの前記発生管理基準線に関するデータを読み出してそのそれぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとして判定情報データベースに格納する危険度判定部と、
前記危険度判定データを出力する出力部と、を有することを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価システム。 A system for quantitatively evaluating the degree of risk to the occurrence of a disaster due to ground displacement, which comprises ground displacement data having a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index, and a disaster caused by the ground displacement. A measurement execution point database that stores a plurality of actual data consisting of a data set including disaster actual data indicating the actual and non-occurrence of actual results of
An analysis condition setting unit that reads out the ground displacement data of the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index from the measurement implementation point database,
By selecting two from the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index, two different sets of index combinations are generated, and the two-dimensional coordinates are formed on a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis unit that generates two response surfaces using a radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data and stores the two response surfaces in a response surface database.
Management for setting the occurrence management reference line of the disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster result data from the two response curved surfaces, and storing the data regarding each occurrence management reference line in the response curved surface database A baseline evaluation unit,
Data regarding each of the occurrence control reference lines is read from the response surface database, the inside of each of the occurrence control reference lines is classified as a safety area, and the outside is classified as a danger area, and data regarding this safety area or the danger area is classified as a risk level. A risk determination unit that stores the determination data in the determination information database,
An output unit for outputting the risk determination data, and a disaster occurrence risk quantitative evaluation system caused by ground displacement.
前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、
前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定する管理基準線評価工程と、
前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、
前記危険度判定データを出力する出力工程と、を有することを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価方法。 A method for quantitatively assessing the degree of risk for the occurrence of a disaster caused by ground displacement, in which the ground displacement data having a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index and the actual results of the disaster caused by the ground displacement are generated. Using multiple actual data consisting of a data set including disaster actual data shown as non-occurrence,
Using the radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinates formed with the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index as the vertical axis and the horizontal axis, respectively. A response surface analysis step of generating a response surface,
A management reference line evaluation step of setting an occurrence management reference line of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the response surface;
A risk determination step in which the inside of the occurrence management reference line is classified as a safety area and the outside is classified as a danger area, and data relating to the safety area or the danger area is risk determination data,
An output step of outputting the risk determination data, and a method for quantitatively evaluating a disaster occurrence risk due to ground displacement, the method comprising:
前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、
前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定する管理基準線評価工程と、
それぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、
前記危険度判定データを出力する出力工程と、を有することを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価方法。 A method for quantitatively evaluating the risk of occurrence of a disaster caused by ground displacement, which comprises ground displacement data having a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index, and a disaster caused by the ground displacement. Using a plurality of actual data consisting of a data set that includes disaster actual data indicating the actual and non-occurrence of actual
By selecting two from the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index, two different sets of index combinations are generated, and the two-dimensional coordinates are formed on a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis step of generating two response surfaces from the disaster record data corresponding to the ground displacement data using a radial basis function network (RBFN);
A management reference line evaluation step of setting an occurrence management reference line of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the two response curved surfaces,
A risk determination step in which the inside of each of the occurrence management reference lines is classified as a safety area and the outside is classified as a danger area, and the data regarding this safety area or the danger area is used as risk determination data,
An output step of outputting the risk determination data, and a method for quantitatively evaluating a disaster occurrence risk due to ground displacement, the method comprising:
前記短期地盤変位指標と前記長期地盤変位指標をそれぞれ縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、
前記応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線を設定する管理基準線評価工程と、
前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、
前記危険度判定データを出力する出力工程と、を実行させることを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価プログラム。 It is a program executed by a computer to quantitatively evaluate the degree of risk with respect to the occurrence of a disaster caused by ground displacement, in which ground displacement data having a short-term ground displacement index and a long-term ground displacement index and the ground displacement are included. By using multiple actual data consisting of a data set including disaster actual data showing the actual results of disasters caused by occurrence and non-occurrence,
Using the radial basis function network (RBFN) from the disaster record data corresponding to the ground displacement data on the two-dimensional coordinates formed with the short-term ground displacement index and the long-term ground displacement index as the vertical axis and the horizontal axis, respectively. A response surface analysis step of generating a response surface,
A management reference line evaluation step of setting an occurrence management reference line of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the response surface;
A risk determination step in which the inside of the occurrence management reference line is classified as a safety area and the outside is classified as a danger area, and data relating to the safety area or the danger area is risk determination data,
An output step of outputting the risk determination data, and a quantitative evaluation program for risk of disaster occurrence due to ground displacement, the program including:
前記短期地盤変位指標と前記中期地盤変位指標及び前記長期地盤変位指標から２個選択して異なる２組の指標組合せを生成し、共通の縦軸と横軸として形成される２次元座標上に前記地盤変位データに対応した前記災害実績データから、放射状基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）を用いて２個の応答曲面を生成する応答曲面解析工程と、
前記２個の応答曲面から前記災害実績データの分布に基づいて前記地盤変位に起因する災害の発生管理基準線をそれぞれ設定する管理基準線評価工程と、
それぞれの前記発生管理基準線の内側を安全領域とし外側を危険領域として区分し、この安全領域又は危険領域に関するデータを危険度判定データとする危険度判定工程と、
前記危険度判定データを出力する出力工程と、を実行させることを特徴とする地盤変位に起因する災害発生危険度定量評価プログラム。 A program executed by a computer to quantitatively evaluate the degree of risk to the occurrence of a disaster caused by ground displacement, which is ground displacement data having a short-term ground displacement index, a medium-term ground displacement index, and a long-term ground displacement index. And using a plurality of actual data consisting of a data set including disaster actual data indicating the occurrence of non-occurrence of the disaster caused by the ground displacement,
By selecting two from the short-term ground displacement index, the medium-term ground displacement index, and the long-term ground displacement index, two different sets of index combinations are generated, and the two-dimensional coordinates are formed on a common vertical axis and horizontal axis. A response surface analysis step of generating two response surfaces from the disaster record data corresponding to the ground displacement data using a radial basis function network (RBFN);
A management reference line evaluation step of setting an occurrence management reference line of a disaster caused by the ground displacement based on the distribution of the disaster record data from the two response curved surfaces,
A risk determination step in which the inside of each of the occurrence management reference lines is classified as a safety area and the outside is classified as a danger area, and the data regarding this safety area or the danger area is used as risk determination data,
An output step of outputting the risk determination data, and a quantitative evaluation program for risk of disaster occurrence due to ground displacement, the program including:
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112241835A (en) * | 2020-09-30 | 2021-01-19 | 北京科技大学 | Deep shaft project water inrush disaster multi-source information evaluation method |
| CN113378582A (en) * | 2021-07-15 | 2021-09-10 | 重庆交通大学 | Landslide displacement prediction model and method based on semantic information driving |
| KR102350252B1 (en) * | 2021-04-14 | 2022-01-12 | 대한민국 | The method to build and use map library datasets |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3016902U (en) * | 1995-03-29 | 1995-10-17 | 建設省土木研究所長 | Landslide alarm device |
| JP2000105137A (en) * | 1998-09-30 | 2000-04-11 | Anritsu Corp | Method and apparatus for detection of avalanche of rocks and earth |
| JP2010271877A (en) * | 2009-05-21 | 2010-12-02 | Yamaguchi Univ | Disaster occurrence probability evaluation system and program thereof |
| JP2012198886A (en) * | 2011-03-10 | 2012-10-18 | Yamaguchi Univ | Sediment disaster occurring risk evaluation system according to volcanic activity level and program thereof |
| JP2018141701A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 学校法人加計学園 | System for setting disaster prevention weather information announcement standard at dangerous place |
-
2018
- 2018-10-31 JP JP2018205516A patent/JP7141309B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3016902U (en) * | 1995-03-29 | 1995-10-17 | 建設省土木研究所長 | Landslide alarm device |
| JP2000105137A (en) * | 1998-09-30 | 2000-04-11 | Anritsu Corp | Method and apparatus for detection of avalanche of rocks and earth |
| JP2010271877A (en) * | 2009-05-21 | 2010-12-02 | Yamaguchi Univ | Disaster occurrence probability evaluation system and program thereof |
| JP2012198886A (en) * | 2011-03-10 | 2012-10-18 | Yamaguchi Univ | Sediment disaster occurring risk evaluation system according to volcanic activity level and program thereof |
| JP2018141701A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 学校法人加計学園 | System for setting disaster prevention weather information announcement standard at dangerous place |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 野呂 智之 他: "土砂災害発生危険基準線に対する客観的な設定手法の有効性", 土木技術資料, vol. 47, no. 4, JPN6018044954, 2005, pages 26 - 31, ISSN: 0004866804 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112241835A (en) * | 2020-09-30 | 2021-01-19 | 北京科技大学 | Deep shaft project water inrush disaster multi-source information evaluation method |
| KR102350252B1 (en) * | 2021-04-14 | 2022-01-12 | 대한민국 | The method to build and use map library datasets |
| CN113378582A (en) * | 2021-07-15 | 2021-09-10 | 重庆交通大学 | Landslide displacement prediction model and method based on semantic information driving |
| CN113378582B (en) * | 2021-07-15 | 2022-04-26 | 重庆交通大学 | Landslide displacement prediction model construction and use method based on semantic information driving |
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| Publication number | Publication date |
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