JP3984239B2 - 落下虫分布推定装置、落下虫分布推定方法及び落下虫分布推定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、落下虫分布推定装置、落下虫分布推定方法及び落下虫分布推定プログラムに係り、より詳しくは、室内における虫の落下位置の分布状態を推定する落下虫分布推定装置、落下虫分布推定方法及び落下虫分布推定プログラムに関する。

従来、食品製造施設、医療品製造施設及びその関連施設等の製造物に対する異物混入が大きな問題となる諸施設において照明設備や製造機器等の各種設備の配置計画を策定する場合、製造作業の作業効率のみに配慮がなされていた。

このため、この配置計画に応じた配置状態では、照明設備によって製造者の手元を効果的に照らすことはできるものの、この照明光は同時に虫を誘引することになり、当該虫の製造物に対する混入が問題となっている。

この問題を解決するためには、各種設備の配置計画を策定する際に虫の分布状態を推定することが必要となる。

従来、虫の分布状態を推定するために適用し得る技術として次に示すものがあった。

まず、交信攪乱圃場における設置や調査が容易な害虫の発生予察方法を提供することを目的として、対象害虫の性フェロモンを通常使用する重量の２０〜１０００倍量担持する徐放性素材を誘引源とするフェロモントラップを用いる技術があった（例えば、特許文献１参照。）。

また、人的処理の簡素化と共に圃場で発生する害虫の発生予測及び防除適期の精度を高めた害虫発生予察システムを提供することを目的として、圃場で捕獲される害虫の頭数を計数し、当該計数値の経時的推移から害虫の発生消長、防除時期を算出し、当該算出結果を表示する技術があった（例えば、特許文献２参照。）。

更に、建物内又は室内における虫の生育・活動し易さ、並びに虫の成長期間を正確かつ容易に予測できる方法を提供することを目的として、建物内又は室内の温度を検出するセンサ、その検出されたデータを記憶する記憶装置、温度範囲によって予め定められた温度評価レベルを用いて前記データを演算処理し、当該演算処理された値を虫の生育・活動予測レベルを用いて演算処理するコンピュータ本体の演算処理装置、コンピュータに実行させるためのプログラム、データ、或いは虫の成長期間を算出するための計算式が記録されている記録媒体、及び伝達媒体を用いて、虫の生育・活動し易さ、又は虫の成長期間を予測する技術があった（例えば、特許文献３参照。）。
特開２００２−１４２６４０公報 特開２００１−６１３９４公報 特開平１１−３１８２７２号公報

ところで、上述したように、虫は照明設備による照明光に誘引される性質がある。

しかしながら、上述した虫の分布状態を推定するために適用し得る従来の技術では、照明光に関しては何ら考慮することなく虫の状態を予測しているので、必ずしも高精度な予測を行うことができるとは限らない、という問題点があった。

本発明は上記問題点を解消するためになされたものであり、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することのできる落下虫分布推定装置、落下虫分布推定方法及び落下虫分布推定プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１記載の落下虫分布推定装置は、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力する入力手段と、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された前記分布状態を提示する提示手段と、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された記憶手段と、を備え、前記推定手段は、前記記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、前記入力手段は、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、前記推定手段によって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記入力手段によって入力された前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定する判定手段を更に備え、前記提示手段は、前記判定手段による判定結果を更に提示するものである。

ここで、本発明の原理について説明する。

本発明の発明者らによる実験の結果、虫の落下位置の分布は、室内の壁面からの距離と、室内における照明器具の光源からの距離に高い相関性があることが判明した。

すなわち、本発明の発明者らは、図１１に平面形状を示す実験用建物を用いて、以下に示す実験を行った。なお、同図に示すように、実験用建物は、奥行き４５００ｍｍ×幅３６００ｍｍ×高さ３０００ｍｍのものであり、その中央部がシートシャッターで２部屋に仕切られた状態とされ、出入口側に面した部屋（以下、「実験対象部屋」という。）のみを実験に用いた。また、実験対象部屋の天井面の所定位置には、４０形白色蛍光灯が２灯設けられた富士型照明器具が２組取り付けられている。なお、実験対象部屋の壁面色はアイボリーである。

まず、午前１０時から午後８時までの１０時間、照明を点灯させた状態で出入口側のシートシャッターを開放した。

次に、午後８時にシートシャッターを閉め、締め切った状態のままで放置し、３日後の午前９時から床面に落下している虫の位置を記録した。

以上の結果、床面に落下した虫は、照明の下と壁面の下付近に大量に存在していたことから、照明及び壁面の各要素と虫の落下位置との間で関係が大きいことは一目瞭然であった。

そこで、次に、実験対象部屋の床面を各々所定サイズとされた多数の分割領域にマトリクス状に分割し、各分割領域毎の虫の落下数を計測して、当該落下数を壁面からの平面距離及び照明器具の光源（ここでは蛍光灯）からの平面距離毎に集計した。なお、本明細書でいう「平面距離」とは、水平方向の距離を示すものである。

次の表１は、虫の落下数の計測結果を壁面からの平面距離毎に集計した結果の一例を示すものである。なお、ここでは、集計した落下数を単位面積当たりの落下数に換算した落下密度として表した。

同表に示されるように、壁面からの平面距離が長くなるほど虫の分布密度が低くなる傾向にあることが判明した。なお、この傾向は、壁面に近いほど照明光の当該壁面による反射光が強いことに起因するものであると考えられる。

一方、次の表２は、虫の落下数の計測結果を照明器具の光源からの平面距離毎に集計した結果の一例を示すものである。なお、ここでも、集計した落下数を単位面積当たりの落下数に換算した落下密度として表した。また、ここでは、当該落下密度を、光源の真下の位置の落下虫数を‘１’としたときの割合として表している。更に、ここで、照明器具の光源からの平面距離は、図１２に示すように、１対の蛍光灯における平面方向（水平方向）の外周端からの距離を適用した。

同表に示されるように、照明器具の光源からの平面距離が長くなるほど虫の分布密度が低くなる傾向にあることが判明した。

以上の点に基づき、請求項１記載の落下虫分布推定装置では、推定対象とする室内の壁面の平面位置（水平方向位置）を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置（水平方向位置）を示す照明位置情報が入力手段によって入力される。なお、上記入力手段には、キーボード、タッチパネル、スイッチ等の入力装置の他、マウス、トラックボール、デジタイザ、タブレット等のポインティング・デバイスや、ローカル・エリア・ネットワーク、インターネット、イントラネット等の通信回線を介した外部装置からの各種情報を入力する入力装置が含まれる。

ここで、本発明では、推定手段により、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態が推定され、推定された当該分布状態が提示手段によって提示される。

このように、請求項１記載の落下虫分布推定装置によれば、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力し、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定しているので、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することができる。

ところで、前述したように、虫の分布密度は、壁面からの平面距離が長くなるほど低くなり、照明器具の光源からの平面距離が長くなるほど低くなる傾向にある。

そこで、本発明の前記推定手段は、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように第１の分布状態を推定すると共に、前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一平面位置毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定する。これにより、簡易かつ高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

ところで、図１３には表１に示した集計結果のグラフが示されており、図１４には表２に示した集計結果のグラフが示されている。

これらのグラフからも明らかなように、壁面からの平面距離及び照明器具の光源からの平面距離に応じた虫の落下密度は、双方とも指数関数に基づく演算式により高精度に算出することができる。

なお、図１３に示される壁面からの平面距離ｘに応じた虫の落下密度ｙは次の（１）式により表される。

ここで、（１）式により算出される落下密度ｙと実験によって得られた落下密度との間の相関係数の２乗値は０．８８１２であり、（１）式は実測結果を充分に反映したものとなっていることが分かる。

また、図１４に示される照明器具の光源からの平面距離ｘに応じた虫の落下密度ｙは次の（２）式により表される。

ここで、（２）式により算出される落下密度ｙと実験によって得られた落下密度との間の相関係数の２乗値は０．９５１であり、（２）式も実測結果を充分に反映したものとなっていることが分かる。

なお、このように、壁面からの平面距離及び照明器具の光源からの平面距離に応じた虫の落下密度が指数関数に基づく演算式によって高精度に算出することができることは、図１１に示される実験対象部屋を用いて複数回行った実験結果からも導出された。

以上の点から、本発明の前記推定手段は、前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を指数関数に基づく演算式による演算によって推定する。これにより、より簡易かつ高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。
また、本発明の前記入力手段は、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、前記推定手段によって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記入力手段によって入力された前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定する判定手段を更に備え、前記提示手段は、前記判定手段による判定結果を更に提示している。これにより、ユーザに対して防虫領域への虫の落下数が所定数以上となる可能性が高いことを明示することができ、利便性を向上させることができる。

ところで、（１）式や（２）式に代表される指数関数に基づく演算式の各パラメータ値は、光源の種類によって大きく異なることが本発明者らの実験対象部屋による実験によって明らかとなっている。これは、光源の種類によって紫外線量が異なることに起因するものであると考えられる。

そこで、請求項１に記載の発明は、請求項２に記載の発明のように、前記第２の演算式を、前記照明器具の光源の種類毎に予め定められた演算式とし、前記推定手段は、前記光源の種類に応じた演算式を前記記憶手段から読み出し、当該演算式による演算によって前記第２の分布状態を推定することが好ましい。これにより、より高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

なお、上記記憶手段には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（Flash EEPROM）等の半導体記憶素子、スマート・メディア（SmartMedia(R)）、ｘＤピクチャーカード（xD-Picture Card）、コンパクト・フラッシュ（CompactFlash）、ＡＴＡ（AT Attachment）カード、マイクロドライブ、フロッピィディスク、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc-Recordable）、ＣＤ−ＲＷ（Compact Disc-ReWritable）、光磁気ディスク等の可搬記録媒体やハードディスク等の固定記録媒体、或いはネットワークに接続されたサーバ・コンピュータ等に設けられた外部記憶装置が含まれる。

ところで、照明器具における光源が、軸線方向が天井面に平行となるように配設された状態で用いられることが前提とされた棒状のもの（例えば、棒状の蛍光灯）である場合、当該光源の端部には電極が設けられており、また、当該光源の胴部周辺には、リフレクタ等の集光部材が設けられている場合が多いため、当該光源の軸線方向に直交する平面方向に対する虫の落下分布と、他の平面方向に対する虫の落下分布とでは異なる傾向を示す場合が多い。

そこで、請求項１又は請求項２に記載の発明は、請求項３に記載の発明のように、前記光源を、軸線方向が天井面に平行となるように配設された状態で用いられる棒状のものとし、前記第２の演算式を、前記光源の軸線方向に直交する平面方向に対する演算式と他の平面方向に対する演算式とで異なるものとすることが好ましい。これにより、より高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

更に、本発明は、請求項４に記載の発明のように、前記入力手段は、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、前記推定手段は、前記入力手段によって再度入力された前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、前記提示手段は、前記推定手段によって再度推定された前記分布状態を再度提示することが好ましい。これにより、落下する虫の影響を極力回避することのできる照明器具の設置位置を対話形式で導出することができ、利便性を更に向上させることができる。

一方、上記目的を達成するために、請求項５記載の落下虫分布推定方法は、入力手段により、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力し、推定手段により、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定し、提示手段により、推定した前記分布状態を提示し、記憶手段により、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された落下虫分布推定方法であって、前記推定手段は、前記記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、前記入力手段は、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、判定手段により、前記推定手段によって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記入力手段によって入力された前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定し、前記提示手段は、前記判定手段による判定結果を更に提示するものである。

従って、請求項５記載の落下虫分布推定方法によれば、請求項１記載の発明と同様に作用するので、請求項１記載の発明と同様に、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することができる。

また、請求項５に記載の発明によれば、ユーザに対して防虫領域への虫の落下数が所定数以上となる可能性が高いことを明示することができ、利便性を向上させることができる。

更に、請求項５記載の発明は、請求項６に記載の発明のように、前記入力手段により、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、前記推定手段により、前記再度入力した前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、前記提示手段により、前記再度推定した前記分布状態を再度提示することが好ましい。これにより、落下する虫の影響を極力回避することのできる照明器具の設置位置を対話形式で導出することができ、利便性を更に向上させることができる。

一方、上記目的を達成するために、請求項７記載の落下虫分布推定プログラムは、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力する入力ステップと、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定する推定ステップと、前記推定ステップによって推定された前記分布状態を提示する提示ステップと、がコンピュータにより実行される落下虫分布推定プログラムであって、前記推定ステップは、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力ステップによって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力ステップによって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、前記入力ステップは、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、前記推定ステップによって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定する判定ステップを更に有し、前記提示ステップは、前記判定ステップによる判定結果を更に提示するものである。

従って、請求項７記載の落下虫分布推定プログラムによれば、コンピュータに対して請求項１記載の発明と同様に作用させることができるので、請求項１記載の発明と同様に、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することができる。

また、請求項７に記載の発明によれば、ユーザに対して防虫領域への虫の落下数が所定数以上となる可能性が高いことを明示することができ、利便性を向上させることができる。

更に、請求項７に記載の発明は、請求項８に記載の発明のように、前記入力ステップは、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、前記推定ステップは、前記入力ステップによって再度入力された前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、前記提示ステップは、前記推定ステップによって再度推定された前記分布状態を再度提示することが好ましい。これにより、落下する虫の影響を極力回避することのできる照明器具の設置位置を対話形式で導出することができ、利便性を更に向上させることができる。

本発明によれば、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力し、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における虫の落下位置の分布状態を推定しているので、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

まず、図１及び図２を参照して、本発明が適用された落下虫分布推定装置１０の構成を説明する。

図１に示すように、本実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０は、本装置の全体的な動作を制御する制御部１２と、ユーザからの各種情報等の入力に使用するキーボード１４及びマウス１６と、本装置による処理結果や各種メニュー画面、メッセージ等を表示するディスプレイ１８と、を含んで構成されている。すなわち、本実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０は、通常のパーソナル・コンピュータにより構成されている。

次に、図２を参照して、本実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０の電気系の主要構成を説明する。

同図に示すように、落下虫分布推定装置１０は、落下虫分布推定装置１０全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２２と、ＣＰＵ２２による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２４と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２８と、前述のキーボード１４、マウス１６、及びディスプレイ１８と、外部に接続された装置との間の各種情報の授受を司る外部インタフェース３０と、が備えられており、これら各部はシステムバスＢＵＳにより相互に接続されている。なお、外部インタフェース３０にはプリンタ５０（図１では図示省略。）が接続されている。

従って、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、及びハードディスク２８に対するアクセス、キーボード１４及びマウス１６を介した各種情報の取得、ディスプレイ１８に対する各種情報の表示、及び外部インタフェース３０を介したプリンタ５０による各種情報の印刷、を各々行うことができる。

図３には、落下虫分布推定装置１０に備えられたハードディスク２８の主な記憶内容が模式的に示されている。同図に示すように、ハードディスク２８には、各種データベースを記憶するためのデータベース領域ＤＴと、各種処理を行うためのプログラムを記憶するためのプログラム領域ＰＧと、が設けられている。

また、データベース領域ＤＴには、後述する落下虫分布推定プログラムの実行時に用いられる演算式データベースＤＴ１が予め記憶されている。

演算式データベースＤＴ１は、一例として図４に示すように、照明器具の光源からの平面距離ｘを入力として虫の落下密度を算出するための演算式が本実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０で取扱い対象としている照明光の光源種毎に記憶されると共に、壁面からの平面距離ｘを入力として虫の落下密度を算出するための演算式が記憶されて構成されている。

なお、本実施の形態に係る演算式データベースＤＴ１にて記憶される各演算式は、図１１に示した実験対象部屋を用いた実験によって予め得られた、一例として図１３及び図１４に示したような壁面からの平面距離に対する虫の落下密度のグラフや、照明器具の光源からの平面距離に対する虫の落下密度のグラフに基づいて導出されたものを適用している。

なお、図４に示した演算式データベースＤＴ１における光源種Ａの演算式は、図１４に示したグラフに基づいて導出したものであり、（２）式に示したものと同一のものであるが、この演算式を用いて算出される虫の落下密度は図５に示すものとなり、図１４に示した実測結果と略同様の傾向を示すものとなる。

次に、図６を参照して、本実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０の作用を説明する。なお、図６は、ユーザによるキーボード１４、マウス１６の操作により、室内において落下する虫の分布状態の推定処理を実行する実行指示が入力された際にＣＰＵ２２により実行される落下虫分布推定プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムはハードディスク２８のプログラム領域ＰＧに予め記憶されている。また、ここでは、虫の混入を防止したい製造物を製造する製造ラインが設けられる室内における虫の落下位置の分布状態を推定する場合について説明する。

まず、同図のステップ１００では、推定対象とする室内の平面形状を示す情報を入力する。なお、本実施の形態に係る落下虫分布推定プログラムでは、本ステップ１００においてＣＡＤ（Computer Aided Design）プログラムを利用して室内の平面形状を示す情報を入力するようにしている。

この際、ＣＰＵ２２は、落下虫分布推定装置１０のディスプレイ１８に室内形状の入力を促すメッセージを表示する。これに応じてユーザは、当該表示画面上で、一例として図７（Ａ）に示すようにキーボード１４及びマウス１６を用いて室内の平面形状Ｓを入力する。これによりＣＰＵ２２は、処理対象とする室内の平面形状Ｓを示す情報（本実施の形態では、２次元座標情報）を取得することができ、この結果として、当該室内における壁面の平面位置を示す情報を取得することができる。

次のステップ１０２では、処理対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す情報を入力する。なお、本実施の形態における「防虫領域」は、当該室内に設けられる製造ラインの充填・梱包工程等を行うことを予定している重要箇所としている。

この際、ＣＰＵ２２は、ディスプレイ１８に防虫領域の入力を促すメッセージを表示する。これに応じてユーザは、上記ステップ１００の処理によってディスプレイ１８に表示された状態となっている室内の平面形状Ｓに対して、一例として図７（Ｂ）に示すようにキーボード１４及びマウス１６を用いて防虫領域Ａを入力する。これによりＣＰＵ２２は、処理対象とする室内における防虫領域Ａを示す情報（本実施の形態では、２次元座標情報）を取得することができる。

次のステップ１０４では、処理対象とする室内における照明器具の光源の平面位置及び当該光源の種類を示す情報を設備情報として入力する。

この際、ＣＰＵ２２は、ディスプレイ１８に照明器具の光源の平面位置及び当該光源の種類の入力を促すメッセージを表示する。これに応じてユーザは、以上の処理によってディスプレイ１８に表示された状態となっている室内の平面形状Ｓに対して、一例として図７（Ｃ）に示すようにキーボード１４及びマウス１６を用いて照明器具の光源の平面位置Ｌを入力すると共に、当該光源の種類（図示省略。）を入力する。これによりＣＰＵ２２は、処理対象とする室内における照明器具の光源の平面位置Ｌを示す情報（本実施の形態では、２次元座標情報）を取得すると共に、当該光源の種類を示す情報を取得することができる。

次のステップ１０６では、上記ステップ１０４の処理によって取得された情報によって示される光源の種類に対応する演算式を演算式データベースＤＴ１から読み出し、当該演算式を用いた演算によって、処理対象とする室内の各部における照明器具の光源に対する虫の落下密度を算出する。

なお、本ステップ１０６では、処理対象とする室内の平面形状を多数の矩形領域によってマトリクス状に区分し、各区分領域毎の虫の落下密度を算出する。本実施の形態では、図７（Ａ）に示される処理対象とする室内を平面視横方向１１×縦方向１５の合計１６５の矩形領域に区分している。また、処置対象とする室内に照明器具が複数個設置される場合に、本ステップ１０６では、各照明器具毎に各区分領域毎の虫の落下分布を算出する。

次のステップ１０８では、壁面に対応する演算式を演算式データベースＤＴ１から読み出し、当該演算式を用いた演算によって、処理対象とする室内の各部における壁面に対する虫の落下密度を算出する。

なお、本ステップ１０８では、上記ステップ１０６の処理において適用した区分領域毎の虫の落下密度を算出する。また、本ステップ１０８では、各壁面毎に各区分領域毎の虫の落下分布を算出する。

次のステップ１１０では、上記ステップ１０６の処理によって算出した各区分領域毎の落下密度と、上記ステップ１０８の処理によって算出した各区分領域毎の落下密度と、を同一平面位置毎に加算することによって落下虫分布マトリクスを作成する。

例えば、処理対象とする室内に照明器具が２組設置される場合で、上記ステップ１０６の処理によって算出された落下密度の分布状態が図８（Ａ）及び図８（Ｂ）に示されるものであり、上記ステップ１０８の処理によって算出された落下密度の分布状態が図８（Ｃ）及び図８（Ｄ）に示される、対向する１対の壁面に対するものである場合、本ステップ１１０では各落下密度の値が同一の区分領域毎に加算され、図８（Ｅ）に示される分布状態とされた落下虫分布マトリクスが作成される。なお、図８では、各落下密度の値が、当該値が小さくなるほど濃度が高く（濃く）なるように濃度レベルに置き換えて示されている。また、図８（Ｅ）では、落下虫分布マトリクスにおける最大値を‘１’としたときの値として各落下密度の加算値が示されている。

表３には、ユーザによって入力された室内の平面形状、防虫領域、及び照明器具の光源の平面位置が図７に示されるものである場合の本ステップ１１０の処理によって作成された落下虫分布マトリクスの一例が示されている。

同表において、数値が２以上の区分領域が照明器具の光源の平面位置Ｌ（図７（Ｃ）参照。）の直下位置、並びに当該直下位置の近傍の位置に対応する。同表に示すように、虫の落下密度は、照明器具の直下位置からの平面距離が長くなるほど低くなる。なお、上記ステップ１０８の処理によって算出された壁面に対する虫の落下密度は、壁面からの平面距離が長くなるほど下がるものとなっているが、この密度推移の傾向は、上記ステップ１０６の処理によって算出された照明器具の光源に対する虫の落下密度値の影響によって打ち消された状態となっている。

次のステップ１１２では、上記ステップ１１０の処理によって作成された落下虫分布マトリクスにおいて落下密度値が予め設定された所定値（本実施の形態では、０．２）を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ１１４に移行して所定値を超えている区分領域に対して危険領域を示すマーキングを行った後にステップ１１６に移行し、否定判定となった場合は上記ステップ１１４の処理を実行することなくステップ１１６に移行する。

なお、上記ステップ１１４におけるマーキングは、所定値を超えている区分領域を示す情報（ここでは、当該区分領域の位置を示す情報）をＲＡＭ２４に記憶することによって行われる。

ステップ１１６では、以上の処理によって得られる虫落下危険度マップをディスプレイ１８に表示する。

図９には、本ステップ１１６の処理によってディスプレイ１８に表示された虫落下危険度マップの一例が示されている。同図に示すように、当該虫落下危険度マップでは、落下虫分布マトリクスが表示されると共に、上記ステップ１１４の処理によって危険領域としてマーキング（記憶）された区分領域と、ユーザによって入力された防虫領域Ａに対応する区分領域が太線で囲まれた状態で表示される。

次のステップ１１８では、ユーザによって入力された防虫領域が危険領域に含まれているか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ１２０に移行して、「ご指定の防虫領域は危険領域に位置します。」といった防虫上危険であることを示すメッセージをディスプレイ１８に表示した後にステップ１２２に移行し、否定判定となった場合は上記ステップ１２０の処理を実行することなくステップ１２２に移行する。

以上の処理によってディスプレイ１８に表示された虫落下危険度マップやメッセージ等を参照したユーザは、表示内容に満足しない場合には、照明器具で用いられている光源の種類、当該光源の平面位置、及び防虫領域の平面位置の少なくとも１つを変更するための指示入力を行う一方、表示内容に満足した場合には、その旨を示す指示入力をキーボード１４及びマウス１６を用いて行う。

そこでステップ１２２では、ユーザによって光源の種類、光源の平面位置、及び防虫領域の平面位置の少なくとも１つを変更するための指示入力が行われたか否かを判定し、肯定判定となった場合は上記ステップ１０６に戻り、変更されたパラメータを用いて上記ステップ１０６〜ステップ１２０の処理を再び行い、否定判定となった時点でステップ１２４に移行する。

ステップ１２４では、上記ステップ１１０において作成された落下虫分布マトリクスを図８（Ｅ）に示す状態、すなわち、各落下密度の値を、落下虫分布マトリクスにおける最大値を‘１’としたときの値とすると共に、当該値が小さくなるほど濃度が高く（濃く）なるように濃度レベルに置き換えた状態でディスプレイ１８に表示し、次のステップ１２６にて、上記ステップ１１０において作成された落下虫分布マトリクスの各区分領域の落下密度値を表３に示されるようにマトリクス状にディスプレイ１８の空き領域に表示した後、本落下虫分布推定プログラムを終了する。

以上詳細に説明したように、本実施の形態では、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力し、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における虫の落下位置の分布状態を推定しているので、室内における虫の落下位置の分布状態を高精度に推定することができる。

また、本実施の形態では、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離が長くなるに従って虫の落下位置の分布密度が下がるように第１の分布状態を推定すると共に、前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離が長くなるに従って虫の落下位置の分布密度が下がるように第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一平面位置毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定しているので、簡易かつ高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

また、本実施の形態では、前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を指数関数に基づく演算式による演算によって推定しているので、より簡易かつ高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

また、本実施の形態では、前記照明器具の光源の種類毎に予め定められた演算式を予め記憶手段（ここでは、ハードディスク２８）によって記憶しておき、前記光源の種類に応じた演算式を前記記憶手段から読み出し、当該演算式による演算によって前記第１の分布状態を推定しているので、より高精度に室内における虫の落下位置の分布状態を推定することができる。

また、本実施の形態では、虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、推定された前記分布状態に基づいて、前記防虫位置情報によって示される防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定し、判定結果を提示しているので、ユーザに対して防虫領域への虫の落下数が所定数以上となる可能性が高いことを明示することができ、利便性を向上させることができる。

更に、本実施の形態では、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力した場合、当該再度入力した前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、再度推定した前記分布状態を再度提示しているので、落下する虫の影響を極力回避することのできる照明器具の設置位置を対話形式で導出することができ、利便性を更に向上させることができる。

なお、本実施の形態では、虫の落下密度を算出する演算式として、１種類の光源種に対して１つの演算式を適用する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、１種類の光源種に対して推定対象とする領域に応じて複数の演算式を適用する形態とすることもできる。

例えば、光源として、一例として図１２に示すような軸線方向が天井面に平行となるように配設された状態で用いられる棒状のものとした場合、当該光源の端部には電極が設けられており、また、当該光源の胴部周辺には、リフレクタ等の集光部材が設けられている場合が多く、当該光源の軸線方向に直交する平面方向に対する虫の落下分布と、他の平面方向に対する虫の落下分布とでは異なる傾向を示す場合が多い。

そこで、このような場合には、上記演算式を、光源の軸線方向に直交する平面方向に対する演算式と他の平面方向に対する演算式とで異なるものとする。

図１０には、図１１に示される実験対象部屋を用いた実験により、図１２に示される領域１、領域２、領域３の３つの領域毎に、図１４に示すグラフを作成した場合と同様の工程にて作成されたグラフが示されている。

この場合、領域１に対する虫の落下密度を算出する場合は次の（３）式を適用し、領域２に対する虫の落下密度を算出する場合は次の（４）式を適用し、領域３に対する虫の落下密度を算出する場合は次の（５）式を適用する。なお、この場合の相関係数の２乗値は、各々０．８３５７、０．９１７、０．９３８５であり、各演算式とも、実測結果をよく反映したものとなっている。

この場合、光源の形状に応じた好適な演算式で落下密度を算出することができるので、虫の分布状態の推定を高精度化することができる。

なお、この形態の変形として、図１２に示される領域３の落下密度については、上記（３）式により算出された落下密度と、上記（４）式により算出された落下密度の平均値を適用する形態とすることもできる。この場合、上記（５）式によって算出する場合に比較して落下密度の算出精度は若干低下するものの、上記（５）式を導出するための実験を行う必要がなくなる。

また、本実施の形態では、虫の落下密度を算出するために予め定められた演算式によって算出された落下密度値を直接提示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、用途等に応じて各落下密度値を所定範囲内の値に比例変換して提示する形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態では、本発明の提示手段としてディスプレイ１８を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、プリンタ５０を本発明の提示手段として適用する形態とすることもできる。この場合、落下虫分布推定プログラムにおけるステップ１１０、１１６、１２０でディスプレイ１８に表示した各種情報をプリンタ５０により印刷することになる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態では、推定対象とする室内を横方向１１×縦方向１５の１６５の矩形領域に区分して落下虫分布を推定する場合について説明したが、これは一例であり、落下虫分布推定装置１０の用途や要求される推定精度等に応じて区分状態を適宜変更する形態とすることができることは言うまでもない。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

その他、本実施の形態で説明した落下虫分布推定装置１０の構成（図１〜図３参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態で示した落下虫分布推定プログラムの処理の流れ（図６参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態で示した各種画面の構成（図７、図８（Ｅ）、図９参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

例えば、図９に示した虫落下危険度マップでは、危険領域や防虫領域を太線で囲った場合について説明したが、これに限定されるものではなく、太線で囲まれた各領域を異なる色で表示したり、点滅状態としたりする形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

更に、本実施の形態で示した演算式データベースＤＴ１の構成（図４参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０の外観を示す斜視図である。 実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０の電気系の主要構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る落下虫分布推定装置１０に備えられたハードディスク２８の主な記憶内容を示す模式図である。 実施の形態に係る演算式データベースＤＴ１の構成を示す模式図である。 実施の形態に係る（２）式に示す演算式を用いて算出される虫の落下密度を示すグラフである。 実施の形態に係る落下虫分布推定プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係る落下虫分布推定プログラムの実行時におけるディスプレイ１８の表示状態を示す図であり、（Ａ）は処理対象とする室内における平面形状Ｓの入力状態を示す概略図、（Ｂ）は処理対象とする室内における防虫領域Ａの入力状態を示す概略図、（Ｃ）は処理対象とする室内における照明器具の光源の平面位置Ｌの入力状態を示す概略図である。 実施の形態に係る落下虫分布マトリクスの導出手順の説明に供する概略図である。 実施の形態に係る落下虫分布マトリクスの表示状態例を示す概略図である。 実施の形態に係る照明器具の光源に対する虫の落下分布の算出に用いる演算式の変形例の説明に供するグラフである。 本発明の原理の説明に供する図であり、本発明を導出する際に用いた実験用建物の概略平面図である。 光源からの平面距離の説明に供すると共に、実施の形態に係る演算式の変形例の説明に供する概略図である。 虫の落下数の計測結果を壁面からの平面距離毎に集計した結果を示すグラフである。 虫の落下数の計測結果を照明器具の光源からの平面距離毎に集計した結果を示すグラフである。

符号の説明

１０ 落下虫分布推定装置
１４ キーボード（入力手段）
１６ マウス（入力手段）
１８ ディスプレイ（提示手段）
２２ ＣＰＵ（推定手段、判定手段）
２８ ハードディスク（記憶手段）

Claims (8)

1. 推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力する入力手段と、
   前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定する推定手段と、
   前記推定手段によって推定された前記分布状態を提示する提示手段と、
   前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された記憶手段と、
   を備え、
   前記推定手段は、前記記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、
   前記入力手段は、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、
   前記推定手段によって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記入力手段によって入力された前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定する判定手段を更に備え、
   前記提示手段は、前記判定手段による判定結果を更に提示する
   落下虫分布推定装置。
2. 前記第２の演算式を、前記照明器具の光源の種類毎に予め定められた演算式とし、
   前記推定手段は、前記光源の種類に応じた演算式を前記記憶手段から読み出し、当該演算式による演算によって前記第２の分布状態を推定する
   請求項１記載の落下虫分布推定装置。
3. 前記光源を、軸線方向が天井面に平行となるように配設された状態で用いられる棒状のものとし、
   前記第２の演算式を、前記光源の軸線方向に直交する平面方向に対する演算式と他の平面方向に対する演算式とで異なるものとした
   請求項１又は請求項２記載の落下虫分布推定装置。
4. 前記入力手段は、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、
   前記推定手段は、前記入力手段によって再度入力された前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、
   前記提示手段は、前記推定手段によって再度推定された前記分布状態を再度提示する
   請求項１乃至請求項３の何れか１項記載の落下虫分布推定装置。
5. 入力手段により、推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力し、
   推定手段により、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定し、
   提示手段により、推定した前記分布状態を提示し、
   記憶手段により、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された落下虫分布推定方法であって、
   前記推定手段は、前記記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力手段によって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、
   前記入力手段は、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、
   判定手段により、前記推定手段によって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記入力手段によって入力された前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定し、
   前記提示手段は、前記判定手段による判定結果を更に提示する
   落下虫分布推定方法。
6. 前記入力手段により、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、
   前記推定手段により、前記再度入力した前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、
   前記提示手段により、前記再度推定した前記分布状態を再度提示する
   請求項５記載の落下虫分布推定方法。
7. 推定対象とする室内の壁面の平面位置を示す壁面位置情報及び前記室内における照明器具の光源の平面位置を示す照明位置情報を入力する入力ステップと、
   前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離に基づいて前記室内における、当該室内の平面形状を矩形領域によってマトリクス状に区分した各区分領域毎の虫の落下密度を示す情報から成る、虫の落下位置の分布状態を推定する推定ステップと、
   前記推定ステップによって推定された前記分布状態を提示する提示ステップと、
   がコンピュータにより実行される落下虫分布推定プログラムであって、
   前記推定ステップは、前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第１の演算式、及び前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を指数とした指数関数であって、当該平面距離が長くなるに従って前記落下密度が下がるように算出される指数関数に基づく第２の演算式が予め記憶された記憶手段から前記第１の演算式を読み出し、前記入力ステップによって入力された前記壁面位置情報によって示される壁面の平面位置からの平面距離を用いた前記第１の演算式による演算によって第１の分布状態を推定すると共に、前記記憶手段から前記第２の演算式を読み出し、前記入力ステップによって入力された前記照明位置情報によって示される前記光源の平面位置からの平面距離を用いた前記第２の演算式による演算によって第２の分布状態を推定した後、推定した前記第１の分布状態及び前記第２の分布状態を前記室内の同一区分領域毎に加算することによって最終的な前記分布状態を推定し、
   前記入力ステップは、前記推定対象とする室内における虫の落下を少なくしたい領域である防虫領域の平面位置を示す防虫位置情報を更に入力し、
   前記推定ステップによって推定された前記分布状態に基づいて、当該分布状態により示される落下密度が予め設定された所定値を超えている区分領域が存在するか否かを判定し、所定値を超えていると判定された区分領域に前記防虫位置情報によって示される防虫領域が含まれているか否かを判定することにより、前記防虫領域に所定数以上の虫が落下するか否かを判定する判定ステップを更に有し、
   前記提示ステップは、前記判定ステップによる判定結果を更に提示する
   落下虫分布推定プログラム。
8. 前記入力ステップは、前記照明位置情報により示される位置とは異なる平面位置とされた照明位置情報を再度入力し、
   前記推定ステップは、前記入力ステップによって再度入力された前記照明位置情報を用いて前記分布状態を再度推定し、
   前記提示ステップは、前記推定ステップによって再度推定された前記分布状態を再度提示する
   請求項７記載の落下虫分布推定プログラム。