JP2021165689A - 豪雨時の河川氾濫予測方法および河川氾濫予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
一方、従来、河川の氾濫を予測する技術としては、雨量データやテレメータなどの観測データや水位予測データを用いて任意の破堤点の氾濫解析を行う氾濫解析手段を備えた氾濫シミュレーションシステムに関する発明が提案されている(例えば特許文献1参照)。
また、鉄道車両の車両留置箇所からの避難に関しては、一旦避難を実施すると翌日以降の車両の運行に多大な影響を与え、ダイヤ通りの運行が困難になり利用者に多大な不便をかけるおそれがあるため、河川の氾濫に関しては精度の高い予測が求められるという課題がある。
この発明は上記のような背景のもとになされたものでその目的とするところは、比較的早い段階で、着目する地点の河川の氾濫発生を予測することができる豪雨時の河川氾濫予測方法および河川氾濫予測装置を提供することにある。
この発明の他の目的は、予測降雨量のみで判定する場合に比べて精度の高い判定が行える豪雨時の河川氾濫予測方法および河川氾濫予測装置を提供することにある。
気象情報配信サーバより取得した数時間先の予測降雨量情報と実測降雨量情報とに基づいて判断対象の河川の氾濫を予測する豪雨時の河川氾濫予測方法において、
着目する水位観測所の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する第1ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の少なくとも24時間以上先の予測降雨量を所定時間ごとに取得し、流域内の平均予測降雨量を算出する第2ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の実測降雨量情報を前記所定時間ごとに取得し、流域内の平均実測降雨量を算出する第3ステップと、
前記第2ステップで算出された流域内の平均予測降雨量および前記第3ステップで算出された流域内の平均実測降雨量と、前記着目する水位観測所ごとに設定された計画降雨量とに基づいて判断対象の河川が氾濫するか否か判定する第4ステップと、
を含むようにしたものである。
着目する地点の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する第1ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の少なくとも24時間先の予測降雨量を所定時間ごとに取得し、流域内の平均予測降雨量を算出する第2ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の実測降雨量情報を前記所定時間ごとに取得し、流域内の平均実測降雨量を算出する第3ステップと、
前記第2ステップで算出された流域内の平均予測降雨量と前記第3ステップで算出された流域内の平均実測降雨量に基づいて、前記予測降雨量の取得時直前から予測先時間までの一定時間帯における所定時間の累計雨量の最大値を算出する第4ステップと、
前記第4ステップで算出された累計雨量の最大値が、前記着目する地点に対応して予め設定された降雨量判定値よりも多いか否か判定し、前記累計雨量の最大値が前記降雨量判定値を超えた場合に氾濫予測警報を出力する第5ステップと、
を含むようにする。
かかる方法によれば、既に公表されている情報を利用して適切な降雨量判定値を設定して、精度の高い氾濫発生予測を行うことができる。
上記のような方法によれば、高性能のスーパーコンピュータを使用して予測降雨量を出す気象庁より発表される情報を使用するため、自前のコンピュータを用いて予測降雨量を算出する場合に比べて、容易かつ迅速に氾濫発生予測を行うことができる。
上記のような方法によれば、きめ細かな情報網を用いて収集した情報を使用して実測降雨量を算出する気象庁より発表される情報を使用するため、自前の情報網を用いて収集した情報を使用して実測降雨量を算出する場合に比べて、低コストで氾濫発生予測を行うことができる。
気象情報配信サーバより取得した数時間先の予測降雨量情報と実測降雨量情報とに基づいて判断対象の河川の氾濫を予測する豪雨時の河川氾濫予測装置において、
着目する水位観測所の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する流域設定手段と、
前記流域設定手段により設定された流域内の少なくとも24時間先の予測降雨量に基づいて流域内の平均予測降雨量を算出する予測降雨量算出手段と、
前記流域設定手段により設定された流域内の実測降雨量情報に基づいて流域内の平均実測降雨量を算出する実測降雨量算出手段と、
前記平均予測降雨量と前記平均実測降雨量に基づいて、前記予測降雨量情報の取得時直前から予測先時間までの一定時間帯における所定時間の累計雨量の和を算出し、該累計雨量の和が前記水位観測所に設定されている計画降雨量よりも多いか否か判定する氾濫予測判定手段と、を備えるようにしたものである。
本発明を適用するに当たっては、先ず判断したい箇所を選定し、国土交通省が公表している河川に関する資料から、選定した箇所に隣接する河川に設けられている水位観測所のうち選定箇所に最も近い水位観測所を、着目する地点として決定する。そして、着目する地点の水位観測所の計画高水位を調べるとともに、その水位観測所の上流側の河川流域を設定する。
図1に示すように、氾濫予測システムは、マイクロコンピュータなどからなる河川氾濫予測装置10と、該装置とインターネットのような通信ネットワークNWを介して気象情報配信サーバ20とにより構成されている。気象情報配信サーバ20は、各地域の降雨量の実測値や39時間先の予測降雨量を提供するサーバであり、気象庁が管理するサーバを利用することができる。また、通信ネットワークNには、各河川に設けられている水位観測所での水位の実測値や各河川の流域情報、各水位観測所の計画降雨量など河川に関する情報を提供する河川情報サーバ30が接続されている。河川情報サーバ30は、国土交通省が管理するサーバを利用することができる。
次に、気象情報配信サーバ20より39時間先の予測降雨量が発表されているか否か判定する(ステップS2)。ここで、39時間先の予測降雨量が発表されていると判定すると、ステップS2で設定した流域の39時間先の予測降雨量を取得する(ステップS3)。
そして、次に、上記ステップS4で算出した平均予測降雨量とステップS6で算出した平均実測降雨量とに基づいて、前記予測降雨量の取得時直前から予測先時間までの一定時間帯(例えば84時間)における所定時間の累計雨量として、2日間平均降雨量または3日間平均降雨量に相当する降雨量を算出しその最大値を取得する(ステップS7)。
なお、図4において背景がグレーになっている領域の数値は実測値に基づく平均降雨量で、背景が白になっている領域の数値は予測値に基づく平均降雨量である。ステップS7では2日間雨量すなわち48時間雨量が算出されるので、図4の列ごとに16個の数値が累計される。
図5の左から2番目の列はステップS7で取得した所定時間の最大累計雨量、右から2番目の列は最大累計雨量に占める実測降雨量合計値、最も右側の列は最大累計雨量に占める予測降雨量合計値である。なお、図5は10日から13日までの4日間の雨量が表記されている。紙面の大きさの都合で、図4には10日0時から11日18時までの雨量のデータを表記し、11日21時以降のデータの表記は省略した。
本実施例においては、予測雨量発表時点直前の84時間内における2日間すなわち48時間の雨量の最大値を求めるので、ステップS7では、先ず3時間ごとのデータを表わす図4において実線で囲まれた16個のデータの累計から、破線で囲まれた16個のデータの累計まで、1段(1セル)ずつずらしながら合計12個の累計値を算出する。
ただし、このようにして出した警報により、車両の避難等を開始すると、警報が誤りであった場合の影響が非常に大きいので、氾濫予測警報の精度を高めるためには、上記のように、予測降雨量+実測降雨量の最大値を算出するとともに、氾濫判定値を例えば計画降雨量を5%割増しした値(195mm)に設定することが考えられる。そして、このようにしたとしても、図6より、12日0時〜3時の段階、つまり氾濫の24時間以上前に氾濫予測警報を出すことができることが分かる。
以上説明したように、上記実施形態の豪雨時の河川氾濫予測方法によれば、24時間以上前にかなり正確に河川の氾濫を予測して警報を出すことができる。
また、前記実施形態の氾濫予測処理(図3のフローチャート)では、ステップS3で気象庁が発表した39時間先の予測降雨量を取得しているが、予測降雨量は気象庁が発表するものに限定されないとともに、時間に関しても39時間先に限定されず、例えば24時間よりも前に氾濫発生の予測結果を得たいのであれば、少なくとも24時間以上先の予測値を取得すれば良い。
また、氾濫発生の予測の判定までを河川氾濫予測装置10で行い、判定結果を他の装置へ送信して警報を別の装置で出力させるようにシステムを構成しても良い。
以上、本発明を豪雨時に車両を冠水のおそれがある車両留置箇所から避難させる際の判断するシステムに適用することを想定して説明したが、本発明は、鉄道以外の例えばバスやトラックの退避や住民の避難などのタイミングを判断するシステムにも利用することができる。
11 演算処理装置
12 入力装置
13 記憶装置
14 表示装置
15 通信装置
16 バス
20 気象情報配信サーバ
30 河川情報サーバ
Claims (6)
- 気象情報配信サーバより取得した数時間先の予測降雨量情報と実測降雨量情報とに基づいて判断対象の河川の氾濫を予測する豪雨時の河川氾濫予測方法であって、
着目する水位観測所の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する第1ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の少なくとも24時間以上先の予測降雨量を所定時間ごとに取得し、流域内の平均予測降雨量を算出する第2ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の実測降雨量情報を前記所定時間ごとに取得し、流域内の平均実測降雨量を算出する第3ステップと、
前記第2ステップで算出された流域内の平均予測降雨量および前記第3ステップで算出された流域内の平均実測降雨量と、前記着目する水位観測所ごとに設定された計画降雨量とに基づいて判断対象の河川が氾濫するか否か判定する第4ステップと、
を含むことを特徴とする豪雨時の河川氾濫予測方法。 - 気象情報配信サーバより取得した数時間先の予測降雨量情報と実測降雨量情報とに基づいて判断対象の河川の氾濫を予測する豪雨時の河川氾濫予測方法であって、
着目する地点の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する第1ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の少なくとも24時間先の予測降雨量を所定時間ごとに取得し、流域内の平均予測降雨量を算出する第2ステップと、
前記第1ステップで設定された流域内の実測降雨量情報を前記所定時間ごとに取得し、流域内の平均実測降雨量を算出する第3ステップと、
前記第2ステップで算出された流域内の平均予測降雨量と前記第3ステップで算出された流域内の平均実測降雨量に基づいて、前記予測降雨量の取得時直前から予測先時間までの一定時間帯における所定時間の累計雨量の最大値を算出する第4ステップと、
前記第4ステップで算出された累計雨量の最大値が、前記着目する地点に対応して予め設定された降雨量判定値よりも多いか否か判定し、前記累計雨量の最大値が前記降雨量判定値を超えた場合に氾濫予測警報を出力する第5ステップと、
を含むことを特徴とする豪雨時の河川氾濫予測方法。 - 前記着目する地点は判断対象の河川に設けられている水位観測所であり、前記降雨量判定値は国土交通省により水位観測所ごとに設定された計画降雨量であることを特徴とする請求項2に記載の豪雨時の河川氾濫予測方法。
- 前記数時間先の予測降雨量情報は、気象庁より3時間ごとに発表される39時間先予測降雨量情報であることを特徴とする請求項2または3に記載の豪雨時の河川氾濫予測方法。
- 前記実測降雨量情報は、気象庁より1時間ごとに発表される降雨量情報であることを特徴とする請求項2〜4のいずれかに記載の豪雨時の河川氾濫予測方法。
- 気象情報配信サーバより取得した数時間先の予測降雨量情報と実測降雨量情報とに基づいて判断対象の河川の氾濫を予測する豪雨時の河川氾濫予測装置であって、
着目する水位観測所の上流側の河川流域情報を取得して流域を設定する流域設定手段と、
前記流域設定手段により設定された流域内の少なくとも24時間先の予測降雨量に基づいて流域内の平均予測降雨量を算出する予測降雨量算出手段と、
前記流域設定手段により設定された流域内の実測降雨量情報に基づいて流域内の平均実測降雨量を算出する実測降雨量算出手段と、
前記平均予測降雨量と前記平均実測降雨量に基づいて、前記予測降雨量情報の取得時直前から予測先時間までの一定時間帯における所定時間の累計雨量の和を算出し、当該累計雨量の和が前記水位観測所に設定されている計画降雨量よりも多いか否か判定する氾濫予測判定手段と、を備えることを特徴とする豪雨時の河川氾濫予測装置。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115311881A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-11-08 | 浙江极氪智能科技有限公司 | 车辆防雨水浸泡的方法、装置、设备及存储介质 |
CN115859040A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-03-28 | 中国水利水电科学研究院 | 一种采用动点定面关系计算暴雨点面折算系数的方法 |
CN117809439A (zh) * | 2024-02-23 | 2024-04-02 | 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司 | 一种基于多种环境因素中河流流量异常预警*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002269656A (ja) * | 2001-03-12 | 2002-09-20 | Foundation Of River & Basin Integrated Communications Japan | 河川情報提供システム |
JP2016029533A (ja) * | 2014-07-25 | 2016-03-03 | エー・シー・エス株式会社 | 水位予測に基づいた土砂災害予測システム |
US20190354873A1 (en) * | 2018-02-16 | 2019-11-21 | Lucas Pescarmona | Analysis system and hydrology management for basin rivers |
JP2020016462A (ja) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 株式会社クボタ | 監視装置、監視方法、および、監視プログラム |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002269656A (ja) * | 2001-03-12 | 2002-09-20 | Foundation Of River & Basin Integrated Communications Japan | 河川情報提供システム |
JP2016029533A (ja) * | 2014-07-25 | 2016-03-03 | エー・シー・エス株式会社 | 水位予測に基づいた土砂災害予測システム |
US20190354873A1 (en) * | 2018-02-16 | 2019-11-21 | Lucas Pescarmona | Analysis system and hydrology management for basin rivers |
JP2020016462A (ja) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 株式会社クボタ | 監視装置、監視方法、および、監視プログラム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
伊藤弘之、江頭進治、菊森佳幹、原田大輔、中村要介、池内幸司: ""中山間地河川における洪水予測手法の開発 −洪水氾濫をもたらすような大雨を対象として−"", 土木研究所資料, vol. 第4376号, JPN7023004094, April 2018 (2018-04-01), JP, pages 1 - 24, ISSN: 0005185775 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115311881A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-11-08 | 浙江极氪智能科技有限公司 | 车辆防雨水浸泡的方法、装置、设备及存储介质 |
CN115311881B (zh) * | 2022-08-05 | 2023-10-13 | 浙江极氪智能科技有限公司 | 车辆防雨水浸泡的方法、装置、设备及存储介质 |
CN115859040A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-03-28 | 中国水利水电科学研究院 | 一种采用动点定面关系计算暴雨点面折算系数的方法 |
CN117809439A (zh) * | 2024-02-23 | 2024-04-02 | 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司 | 一种基于多种环境因素中河流流量异常预警*** |
CN117809439B (zh) * | 2024-02-23 | 2024-05-14 | 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司 | 一种基于多种环境因素中河流流量异常预警*** |
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