JP7133940B2 - Flood prediction evaluation device - Google Patents

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Description

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

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

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

特開２０１５－４２４５号公報（第５～１１頁、第３図）Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-4245 (pages 5 to 11, FIG. 3)

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

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

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

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

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

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

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

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

補間計算部１５０は、評価計算部１４０によって算出された各代表降雨パターンの災害規模評価値を用い、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録された雨雲進路および降水量（降雨パターン）の全てにおける災害規模評価値の分布を推定して算出する。すなわち、シナリオ分割部１３０により選択された雨雲進路および降水量（代表降雨パターン）と、評価計算部１４０により算出された災害規模評価値を入力とし、シナリオ分割部１３０により選択されていない雨雲進路および降水量（降雨パターン）について、災害規模評価値を推定して出力する。
この評価値分布を算出する方法としては、各代表降雨パターンと任意の評価値算出点（災害規模評価値を算出する降雨パターン）との距離を定義し、距離に応じた線形補間を行う方法などがある。



The interpolation calculation unit 150 uses the disaster scale evaluation value for each representative rainfall pattern calculated by the evaluation calculation unit 140 to calculate the disaster scale evaluation values for all of the rain cloud paths and precipitation amounts (rainfall patterns ) recorded in the simulation scenario database 210. Calculated by estimating the distribution of That is, the rain cloud course and amount of precipitation (representative rainfall pattern) selected by the scenario dividing unit 130 and the disaster scale evaluation value calculated by the evaluation calculation unit 140 are input, and the rain cloud course and rain cloud not selected by the scenario dividing unit 130 Estimate and output the disaster scale evaluation value for precipitation (rainfall pattern) .
As a method of calculating this evaluation value distribution, the distance between each representative rainfall pattern and an arbitrary evaluation value calculation point (rainfall pattern for calculating the disaster scale evaluation value) is defined, and linear interpolation is performed according to the distance . There are methods.

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

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

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

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

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

次に、動作について説明する。
雨雲進路予測装置１１０によって、レーダ雨量計、地上雨量計等の雨量計測情報により、将来の雨雲進路および降水量が予測され、シミュレーションシナリオデータベース２１０に記録される。
シミュレーションシナリオデータベース２１０の雨雲進路情報については、図３に示すように、シミュレーション対象となる地理空間は、雨雲進路確率分布メッシュ３２０によって区切られており、単位時間毎に、雨雲の中心点がメッシュ内に分布し得る確率値が記録されている。
雨雲進路データ３１０Ａ～３１０Ｃは、各時刻における雨雲の存在確率の遷移を模式的に表わしたものである。例えば、雨雲進路データ３１０Ａは、時刻＝Ｔの時点で、雨雲の中心の存在する確率が高いエリアを示しており、雨雲進路確率分布メッシュ３２０のうち、雨雲進路データ３１０Ａの重複する部分の確率値が高い値を持ち、重複しないメッシュの確率値は低い値となる。
また、例えば、雨雲進路データ３１０Ｂは、時刻＝Ｔ＋１の時点、雨雲進路データ３１０Ｃは、時刻＝Ｔ＋２の時点における、雨雲の中心の存在する確率の高いエリアを示しており、それぞれの時刻で、各メッシュがもつ確率値の値は異なっている。 Next, operation will be described.
The rain cloud track prediction device 110 predicts the future rain cloud track and amount of rainfall based on rainfall measurement information from radar rain gauges, ground rain gauges, etc., and records them in the simulation scenario database 210 .
Regarding the rain cloud track information in the simulation scenario database 210, as shown in FIG. Probability values that can be distributed in are recorded.
The rain cloud track data 310A to 310C schematically represent the transition of the existence probability of rain clouds at each time. For example, the rain cloud track data 310A indicates an area with a high probability that the center of the rain cloud exists at time=T. has a high value and non-overlapping meshes have a low probability value.
Also, for example, the rain cloud track data 310B indicates an area at time T+1, and the rain cloud track data 310C indicates an area at time T+2 where the center of the rain cloud is likely to exist. The meshes have different probability values.

シミュレーションシナリオデータベース２１０の降水量情報については、図４に示すように、地理空間は、雨雲の中心点を基準に、降水量確率分布メッシュ４２０Ａ～４２０Ｃによって区切られており、単位時間毎に、雨雲の中心点周囲の降水確率がどのように分布しているかの確率値が記録されている。
雨雲形状データ４１０Ａ～４１０Ｃは、各時刻における雨雲形状の変化を模式的に表わしたものであり、例えば、雨雲形状データ４１０Ａは、時刻＝Ｔの時点で、雨雲の中心点を基準に降水確率が高いエリアを示している。降水量確率分布メッシュ４２０Ａ～４２０Ｃのうち、雨雲形状データ４１０Ａの重複する部分の確率値が高い値を持ち、重複しないメッシュの確率値は低い値となる。
また、例えば、雨雲形状データ４１０Ｂは、時刻＝Ｔ＋１の時点、雨雲形状データ４１０Ｃは、時刻＝Ｔ＋２の時点における、降水確率が高いエリアを示しており、それぞれの時刻で、各メッシュがもつ確率値の値は異なっている。 As for the precipitation information in the simulation scenario database 210, as shown in FIG. 4, the geographical space is partitioned by precipitation probability distribution meshes 420A to 420C based on the central point of the rain cloud. Probability values are recorded for how the probability of precipitation is distributed around the central point of .
The rain cloud shape data 410A to 410C schematically represent changes in the rain cloud shape at each time. Shows high areas. Among the precipitation probability distribution meshes 420A to 420C, the overlapping portion of the rain cloud shape data 410A has a high probability value, and the non-overlapping mesh has a low probability value.
Also, for example, the rain cloud shape data 410B indicates an area with a high probability of precipitation at time T+1, and the rain cloud shape data 410C indicates an area at time T+2. values are different.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Claims (5)

下水道または河川の氾濫災害の予測およびその評価を行う氾濫予測評価装置であって、
雨量計測機器により収集された気象環境情報に基づき、雨雲ごとの雨雲進路および降水量を含む降雨パターンの予測を行う雨雲進路予測部、
この雨雲進路予測部により予測された複数の上記降雨パターンの中から、シミュレーション対象とする代表降雨パターンを選択するパターン選択部、
このパターン選択部により選択された代表降雨パターンについて、上記下水道または河川の各地点における水位の時間変化と氾濫域をシミュレーションにより算出するシミュレーション計算部、
このシミュレーション計算部により算出された上記代表降雨パターンの下水道または河川の各地点における水位の時間変化と氾濫域の情報に基づき、当該代表降雨パターンの災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を算出する評価計算部、
および上記パターン選択部により選択された上記代表降雨パターンと、上記評価計算部により算出された当該代表降雨パターンの災害規模評価値とを用いる演算により、上記代表降雨パターンとして選択されなかった上記降雨パターンについて、災害の規模を定量的に表わす災害規模評価値を推定する補間計算部を備えたことを特徴とする氾濫予測評価装置。 A flood prediction evaluation device for predicting and evaluating flood disasters in sewage systems or rivers,
A rain cloud track prediction unit that predicts rain cloud tracks and precipitation patterns for each rain cloud based on weather environment information collected by rainfall measuring equipment;
a pattern selection unit that selects a representative rainfall pattern to be simulated from among the plurality of rainfall patterns predicted by the rain cloud track prediction unit;
a simulation calculation unit for calculating, by simulation, changes in water level over time and inundation areas at each point of the sewer or river for the representative rainfall pattern selected by the pattern selection unit;
A disaster scale evaluation value that quantitatively expresses the scale of the disaster in the representative rainfall pattern based on the time change in the water level at each point of the sewer or river in the representative rainfall pattern calculated by the simulation calculation unit and the flood area information. an evaluation calculation unit that calculates
and the rainfall pattern that was not selected as the representative rainfall pattern by calculation using the representative rainfall pattern selected by the pattern selection unit and the disaster scale evaluation value of the representative rainfall pattern calculated by the evaluation calculation unit A flood prediction evaluation device characterized by comprising an interpolation calculation unit for estimating a disaster scale evaluation value quantitatively representing the scale of a disaster. 上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンの上記雨雲進路および上記降水量を変更するためのパターン編集部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の氾濫予測評価装置。 2. The flood prediction evaluation apparatus according to claim 1, further comprising a pattern editing section for changing the rain cloud course and the amount of precipitation of the rain pattern predicted by the rain cloud course prediction section. 上記下水道または河川の水の流量を制御する機器の運転操作を、上記シミュレーションに反映させるために模擬入力する運転操作入力部を備え、
上記シミュレーション計算部は、上記運転操作入力部により入力された運転操作情報を用いて、上記シミュレーションを行なうことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の氾濫予測評価装置。 A driving operation input unit that inputs simulated operation of the equipment that controls the flow rate of the sewage or river water in order to reflect it in the simulation,
3. The flood prediction evaluation apparatus according to claim 1, wherein the simulation calculation section performs the simulation using the driving operation information input by the driving operation input section. 過去の上記気象環境情報を記憶した履歴データベース、
および上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンと、この降雨パターンに対応する上記履歴データベースの気象環境情報の実績値とを比較するパターン比較部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の氾濫予測評価装置。 a history database storing past weather environment information;
and a pattern comparison unit for comparing the rainfall pattern predicted by the rain cloud path prediction unit with actual values of weather environment information in the history database corresponding to the rainfall pattern. The flood prediction evaluation device according to any one of claims 3 to 5. 上記雨雲進路予測部により予測された上記降雨パターンと、この降雨パターンに対応する上記気象環境情報の実績値とを組み合わせて記憶した履歴データベース、
および上記パターン選択部により選択された上記代表降雨パターンと、上記履歴データベースから抽出される上記気象環境情報の実績値とを比較できるように表示するパターン比較表示部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の氾濫予測評価装置。 a history database storing a combination of the rainfall pattern predicted by the rain cloud track prediction unit and the actual value of the weather environment information corresponding to the rainfall pattern;
and a pattern comparison display unit for displaying the representative rainfall pattern selected by the pattern selection unit and the actual values of the weather environment information extracted from the history database so as to be compared. The flood prediction evaluation device according to any one of claims 1 to 3.
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