JP2014006605A - Warning system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、降雨によってもたらされる水没などの被害を予測し報知する警戒システムに関する。 The present invention relates to a warning system for predicting and reporting damage such as submergence caused by rainfall.
近年、都市部において局所豪雨による被害が頻発しているが、このような被害は、雨水排水能力の一時的超過に起因する「内水氾濫」の一種であるということができる。一般に都市部の「内水氾濫」を予測する方法としては、時々刻々と変化する局所豪雨を一様な降雨強度に仮定した上で、地盤の標高や地形、地表面の土地利用状況などの詳細なモデル化による地表流解析と、地下に縦横に張り巡らされた下水道網を再現した流出解析を組み合わせた、複雑で高度な解析方法が採られる。上記のような解析方法におけるモデル化では、下水道網の更新や変更、下水道から河川への放流を行う排水機場の運転状況、地表面と下水道の間の流出入など、モデル化の精度向上が難しい項目も多い。また、上記のような解析方法において、解析の重要因子である降雨外力「局所豪雨」は地域的、強度的に一様に降るものではないため、現実とかい離した解析結果になりかねない。さらに、解析エリアの浸水量を予測算出することはできても、具体的にどの位置に被害が発生するかまでは予測することができない。特に「局所豪雨」の発生・認識から被害発生までの時間(タイムラグ)が数10分〜数時間と短く、仮に具体的な降雨外力が特定できたとしても、その時点からの詳細な分析や解析は不可能である。 In recent years, damage caused by local heavy rains has frequently occurred in urban areas. Such damage can be said to be a kind of “inland water inundation” due to temporary excess of rainwater drainage capacity. In general, as a method of predicting “inland water inundation” in urban areas, it is assumed that local heavy rains that change from moment to moment are assumed to be uniform rainfall intensity, and details such as ground elevation, topography, land use status of the ground surface, etc. A complex and advanced analysis method is adopted that combines surface flow analysis by simple modeling and runoff analysis that reproduces a sewer network stretched vertically and horizontally underground. Modeling in the above analysis method is difficult to improve modeling accuracy, such as updating or changing the sewer network, the operation status of the drainage station that discharges the sewer to the river, and the inflow and outflow between the ground surface and the sewer. There are many items. Further, in the above analysis method, the rainfall external force “local heavy rain”, which is an important factor in the analysis, does not fall uniformly in terms of area and strength, and may result in an analysis result that is far from reality. Furthermore, even if the inundation amount in the analysis area can be predicted and calculated, it is not possible to predict where the damage will occur specifically. In particular, even if a specific rainfall external force can be identified even if the time (lag) from the occurrence / recognition of “local heavy rain” to the occurrence of damage is as short as several tens of minutes to several hours, detailed analysis and analysis from that point Is impossible.
一方、個々の住民や個別の建物管理者の関心は、「突然強いにわか雨が降り出したが自宅周辺は大丈夫だろうか」という非常に即時的で身近な危険性にある。現在、テレビラジオやインターネット上の民間の天気予報のほか、公共機関が提供する降雨概況情報(例えば、東京アメッシュ(都下水道局提供)、MPレーダー(国土交通省提供))が存在し、局所豪雨の発生情報を入手できる環境にある。しかし、それらの局所豪雨の発生情報は、豪雨に起因する個別の場所での被害発生可能性となんら関連付けられていない。 On the other hand, the interest of individual residents and individual building managers lies in the very immediate and familiar danger of "sudden rain showers suddenly fallen around their homes." Currently, there are private weather forecasts on TV radio and the Internet, as well as general rainfall information provided by public institutions (for example, Tokyo Amesh (provided by the Tokyo Metropolitan Sewerage Bureau) and MP Radar (provided by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism)). It is in an environment where the outbreak information can be obtained. However, the information on the occurrence of local heavy rain is not associated with the possibility of occurrence of damage at individual locations due to heavy rain.
そこで、従来、降雨によって所定地域の浸水可能性などの被害を予測する技術が提案されている。例えば、特許文献1(特開2002−298063号公報)には、主に自治体の下水道管理者、防災担当者のためのシステムであり、リアルタイムの計測データ(雨量計、水位計)、膨大なモデル化(地形標高、下水道網)、詳細解析作業(降雨解析、氾濫解析)によって、具体的被害との関連付けを行う技術が開示されている。 Therefore, conventionally, a technique for predicting damage such as the possibility of flooding in a predetermined area due to rain has been proposed. For example, Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2002-298063) is a system mainly for sewer managers and disaster prevention officers of local governments, and includes real-time measurement data (rain gauge, water level gauge), huge model The technology for associating with specific damages is disclosed by the conversion (terrain elevation, sewer network) and detailed analysis work (rainfall analysis, flood analysis).
また、特許文献2(特開2004−192206号公報)には、自治体の防災担当者向けのシステムで、リアルタイムの情報に基づき、今後の浸水状況を予測(流出解析、浸水解析、下水道網流量解析)し、必要に応じて地域全体に警報を発することができるものが開示されている。
従来の特許文献1記載の技術においては、対象地域に雨量計、水位計などの設備を設置しなければならず、大きなコストと手間を要する、という問題があった。また、特許文献2に記載されたシステムにおいては、流出解析、浸水解析、下水道網流量解析などのコンピューターの処理負担が大きい解析処理を実行しなければならず、処理能力の高いコンピューターを用意しなければならず、システム構築のためのコストがかかる、という問題があった。
In the conventional technique described in
この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項1に係る発明は、対象地点における浸水被害に関する警報を報知する警戒システムであって、通信回線を介して所定地域に関する降雨情報を取得する降雨情報取得手段と、前記降雨情報取得手段によって取得された降雨情報に基づいて、閾値降雨量以上の降雨量がある降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された時系列の降雨画像データに基づく降雨域の重心の移動速度ベクトルを算出する移動速度ベクトル算出手段と、対象地点から伸ばした移動速度ベクトルに平行な線分が降雨域と交わる長さと、移動速度ベクトルと、から継続降雨時間を算出する継続降雨時間算出手段と、前記継続降雨時間算出手段で算出された継続降雨時間が所定の限界時間以上であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって継続降雨時間が所定の限界時間以上であると判定されたたきに警報を報知する報知手段と、からなることを特徴とする。
This invention solves the said subject, The invention which concerns on
また、請求項2に係る発明は、対象地点における浸水被害に関する警報を報知する警戒システムであって、通信回線を介して所定地域に関する降雨情報を取得する降雨情報取得手段と、前記降雨情報取得手段によって取得された降雨情報に基づいて、閾値降雨量以上の降雨量がある降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された時系列の降雨画像データにおける特徴点の入力をユーザーに対して促す入力要求手段と、前記入力要求手段で取得された特徴点の移動速度ベクトルを算出する移動速度ベクトル算出手段と、対象地点から伸ばした移動速度ベクトルに平行な線分が降雨域と交わる長さと、移動速度ベクトルと、から継続降雨時間を算出する継続降雨時間算出手段と、前記継続降雨時間算出手段で算出された継続降雨時間が所定の限界時間以上であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって継続降雨時間が所定の限界時間以上であると判定されたたきに警報を報知する報知手段と、からなることを特徴とする。
Further, the invention according to
また、請求項3に係る発明は、請求項1又は請求項2に記載の警戒システムにおいて、対象地点に対応する閾値降雨量と限界時間とを記憶するデータベースを備えることを特徴とする。
The invention according to
本発明に係る警戒システムによれば、雨量計、水位計などの設備や、処理能力の高いコンピューターが不要であり、安価で簡便にシステム構築を行うことが可能となる。 According to the alert system according to the present invention, equipment such as a rain gauge and a water level gauge and a computer with high processing capacity are unnecessary, and it is possible to construct a system easily and inexpensively.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図1は本発明の実施形態に係る警戒システム1を実行させるために用いられるシステム構成の一例を示す図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration used for executing a
図1において、10はシステムバス、11はCPU(Central Processing Unit)、12はRAM(Random Access Memory)、13はROM(Read Only Memory)、14は外部情報機器との通信を司る通信制御部、15はキーボードコントローラなどの入力制御部、16はディスプレイコントローラなどの出力制御部、17は外部記憶装置制御部、18はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、19はLCDディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、20はHDD(Hard Disk Drive)等の外部記憶装置である。
In FIG. 1, 10 is a system bus, 11 is a CPU (Central Processing Unit), 12 is a RAM (Random Access Memory), 13 is a ROM (Read Only Memory), 14 is a communication control unit that controls communication with an external information device, 15 is an input control unit such as a keyboard controller, 16 is an output control unit such as a display controller, 17 is an external storage device control unit, 18 is an input unit including input devices such as a keyboard, pointing device, and mouse, 19 is an LCD display, etc. An
図1において、CPU11は、ROM13内のプログラム用ROM、或いは、大容量の外部記憶装置20に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置20に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
In FIG. 1, the
また、CPU11は、システムバス10に接続される各デバイスを統括的に制御する。ROM13内のプログラム用ROMあるいは外部記憶装置20には、CPU11の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム(以下OS)等が記憶されている。また、ROM13あるいは外部記憶装置20には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。RAM12は、CPU11の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
Further, the
入力制御部15は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部18を制御する。また、出力制御部16は、LCDディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力部19の出力制御を行う。
The
外部記憶装置制御部17は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するHDD(Hard Disk Drive)や、或いはフロッピーディスク(FD)等の外部記憶装置20へのアクセスを制御する。
The external storage device control unit 17 is an
本実施形態に係る警戒システム1おいては、特に、この外部記憶装置20に地点別判定基準データベース22が記憶されており、CPU11が適宜参照するように構成されている。
In the
本発明に係る警戒システム1においては、特定の地点における豪雨によって浸水被害が発生するか否かを、「ある強度(閾値降雨量)以上の降雨がある閾値時間(降雨継続限界時間)以上降り続く」か否かによって判定する。例えば、江東区越中島の所定地点では、72.0mm/hの強度の降雨が15分間以上継続すると、道路が冠水し、下水道が逆流して浸水被害を受けるとする。
In the
図3は本発明の実施形態に係る警戒システム1で用いる地点別判定基準データベース22のデータ構造を模式的に示す図である。本発明に係る警戒システム1においては、前記のような判定を行うために、地点別判定基準データベース22で、各地点PNにおける閾値降雨量FNと降雨継続限界時間TNとが記憶され、CPU11によって利用されるようになっている。各地点PNにおける閾値降雨量FNと降雨継続限界時間TNとは、当該地点における地盤標高、窪地率、土地利用形態、排水能力などによって決定することができる。
FIG. 3 is a diagram schematically showing the data structure of the point-by-point
また、通信制御部14は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
Further, the
外部記憶装置20には、CPU11の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム(以下OS)以外に、本発明の警戒システム1をCPU11上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
In addition to an operating system program (hereinafter referred to as OS) that is a control program for the
本発明の警戒システム1を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置20に保存されていてもよいし、これらのデータを、通信制御部14を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するようにしてもよい。
The data used in the system program that implements the
次に上記のような警戒システム1は、通信制御部14を介して接続されるインターネットなどの通信回線50と接続され、同じく通信回線50と接続している各種情報提供サーバーから種々のデータを取得するようになっている。図2は本発明の実施形態に係る警戒システム1と各種情報提供サーバーの関係を説明する図である。
Next, the
降雨情報提供サーバー60は、例えば、東京アメッシュ(都下水道局提供、更新間隔5分)やMPレーダー(国土交通省提供、更新間隔1分)などの降雨情報を提供するサーバーである。警戒システム1は、このようなサーバーから降雨情報を取得して、現在の時系列の降雨パターンを画像化したデータを画像処理によって作成する。なお、降雨情報提供サーバー60によって、現在の時系列の降雨パターンを画像化した降雨画像データが配信される場合については、警戒システム1側で画像処理を行う必要はない。
The rainfall
次に、以上のように構成される警戒システム1における第1実施形態に係る処理例について説明する。図4は本発明の第1実施形態に係る警戒システム1の処理のフローチャートを示す図である。なお、以下に説明するフローチャートはあくまで処理の一例である。
Next, the process example which concerns on 1st Embodiment in the
図4において、ステップS100で処理が開始されると、不図示のユーザーインターフェイス画面などによってユーザーに対して、警戒を行いたい対象地点の入力が促される。これに応じる形で、ステップS101では、ユーザーから対象地点(PX)の入力が行われる。本例では、図5に示す地図上におけるPXがユーザーによって、警戒を行う対象地点として入力された場合に基づいて説明する。 In FIG. 4, when the process is started in step S100, the user is prompted to input a target point to be alerted by a user interface screen (not shown) or the like. In response to this, in step S101, the user inputs a target point (P X ). In this example, P X is the user on the map shown in FIG. 5 will be described with reference to a case that is input as a target point for performing vigilance.
ステップS102においては、ユーザーによって入力された対象地点(PX)に対応する閾値降雨量FX及び降雨継続限界時間TXを地点別判定基準データベース22から取得する。これに基づき、本発明においては、対象地点(PX)における豪雨によって浸水被害が発生するか否かを、閾値降雨量FX以上の降雨が、降雨継続限界時間TX以上降り続くか否かによって判定する。
In step S102, the threshold rainfall amount F X and the rainfall duration limit time T X corresponding to the target point (P X ) input by the user are acquired from the point-by-point
ステップS103では、降雨情報提供サーバー60から時系列の降雨画像データを取得する。図5には、ステップS103でtd分間前の降雨画像データ、2td分間前の降雨画像データ、3td分間前の降雨画像データが時系列のデータとして取得され、地図上に重ね合わせられた場合を例示している。なお、本発明に係る警戒システム1おいては、td分は概ね1〜10分を想定している。
In step S <b> 103, time-series rainfall image data is acquired from the rainfall
続く、ステップS104では、降雨画像データのうち、降雨量FX以上の降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する。図6は、降雨量FX以上の降雨域の時系列(td分間前、2td分間前、3td分間前)の降雨画像データが抽出された様子が示されている。 In subsequent step S104, time-series rainfall image data of a rainfall region having a rainfall amount F X or more is extracted from the rainfall image data. FIG. 6 shows a state in which rainfall image data of a time series (t d minutes ago, 2 t d minutes ago, 3 t d minutes ago) of a rainfall area having a rainfall amount F X or more is extracted.
ステップS105においては、それぞれの時刻における降雨量FX以上の降雨画像データの重心を算出する。図6においては、このような重心として、td分間前、2td分間前、3td分間前の降雨画像データのそれぞれに対応して、重心C1、C2、C3が算出された様子が示されている。なお、画像データから、その重心位置を算出する手法については従来周知の技術を利用することができる。 In step S105, the center of gravity of the rainfall image data equal to or greater than the rainfall amount F X at each time is calculated. In FIG. 6, the centroids C 1 , C 2 , and C 3 are calculated as such centroids corresponding to the respective rain image data before t d minutes, 2t d minutes ago, and 3t d minutes ago. It is shown. A conventionally known technique can be used as a method for calculating the position of the center of gravity from image data.
ステップS106においては、降雨域の重心の移動速度ベクトルを算出する。図6に示す例では、時間の経過に伴う重心C3→重心C2→重心C1の移動により、移動速度ベクトルv(図中矢印)を算出した様子を示している。 In step S106, a moving speed vector of the center of gravity of the rainfall area is calculated. In the example shown in FIG. 6, the movement speed vector v (arrow in the figure) is calculated by the movement of the center of gravity C 3 → the center of gravity C 2 → the center of gravity C 1 over time.
ステップS107では、対象地点(PX)から伸ばした、移動速度ベクトルに平行な線が、降雨画像データと交わるか否かが判定される。図7の例では、対象地点PXから伸びた点線が、上記のような線に相当する。このような線が、ステップS107では、最新の降雨画像データ(図7においてはtd分間前のもの)と交わるか否かが判定される。 In step S107, it is determined whether or not a line extending from the target point (P X ) and parallel to the moving speed vector intersects with the rain image data. In the example of FIG. 7, the dotted line extending from the target point P X corresponds to the line as described above. Such lines, at step S107, whether or not intersect the latest rainfall image data (before t d minutes in Figure 7) is determined.
ステップS107における判定がYESであるときにはステップS108に進み、NOであるときにはステップS115に進む。 When the determination in step S107 is YES, the process proceeds to step S108, and when the determination is NO, the process proceeds to step S115.
ステップS108では、線が降雨画像データと交わる長さを算出する。図7の例では、この長さは、長さaa’(=A)に相当する。 In step S108, the length at which the line intersects the rain image data is calculated. In the example of FIG. 7, this length corresponds to the length aa ′ (= A).
ステップS109では、移動速度ベクトルvと長さとから、継続降雨時間TCを算出する。ここで、継続降雨時間TC=A/|v|である。 In step S109, the continuous rainfall time T C is calculated from the moving speed vector v and the length. Here, the continuous rainfall time T C = A / | v |.
続く、ステップS110においては、継続降雨時間TCと降雨継続限界時間TXとが比較され、TC≧TXが成立するか否かが判定される。 In step S110, the continuous rainfall time T C and the rainfall continuation limit time T X are compared, and it is determined whether or not T C ≧ T X is satisfied.
ステップS110の判定がYESである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性があるので、ステップS112に進み、出力部19により「可能性有り」として警報を報知する。
If the determination in step S110 is YES, there is a possibility that the target point (P X ) may be inundated, so the process proceeds to step S112, and the
一方、ステップS110の判定がNOである場合には、ステップS111に進む。ステップS111においては、継続降雨時間TCと、降雨継続限界時間TXと定数p(ただし、定数pは0<p<1を満たすものであり、例えば、0.5程度の値が選ばれる)との積pTXが比較され、TC≧pTXが成立するか否かが判定される。 On the other hand, if the determination in step S110 is no, the process proceeds to step S111. In step S111, the continuous rainfall time T C , the rainfall continuation limit time T X, and a constant p (however, the constant p satisfies 0 <p <1, and, for example, a value of about 0.5 is selected). And the product pT X is compared, and it is determined whether or not T C ≧ pT X is satisfied.
ステップS111の判定がYESである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性は低いと考えられるので、ステップS113に進み、出力部19により「可能性低い」として警報を報知する。
If the determination in step S111 is YES, it is considered that the target point (P X ) is unlikely to be submerged, so the process proceeds to step S113, and the
一方、ステップS111の判定がNOである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性は皆無と考えられるので、ステップS113に進み、出力部19により「可能性無し」として警報を報知する。
On the other hand, if the determination in step S111 is NO, it is considered that there is no possibility that the target point (P X ) is inundated, so the process proceeds to step S113, and the
ステップS115では、システムの処理終了要求があるか否かが判定され、判定がYESであると、ステップS116に進み、処理を終了し、NOであるとステップS103に戻る。 In step S115, it is determined whether or not there is a system process termination request. If the determination is YES, the process proceeds to step S116, the process is terminated, and if the determination is NO, the process returns to step S103.
以上のような本発明に係る警戒システム1によれば、降雨情報提供サーバー60から取得される情報に基づいて有効に警報を報知することでき、従来のように、雨量計、水位計などの設備や、処理能力の高いコンピューターが不要であり、安価で簡便にシステム構築を行うことが可能となる。また、本発明に係る警戒システム1によれば、複数の警報レベルによって的確な警報の報知を行うことが可能となる。
According to the
次に、警戒システム1における第2実施形態に係る処理について説明する。図8及び図9は本発明の第2実施形態に係る警戒システム1の処理のフローチャートを示す図である。なお、以下に説明するフローチャートはあくまで処理の一例である。
Next, the process which concerns on 2nd Embodiment in the
第1実施形態においては、移動速度ベクトルを重心から自動的に求める構成であったが、第2実施形態においては、これをユーザーの補助を経て求めるようにしている。 In the first embodiment, the moving speed vector is automatically obtained from the center of gravity. However, in the second embodiment, this is obtained with the assistance of the user.
図8において、ステップS200で処理が開始されると、不図示のユーザーインターフェイス画面などによってユーザーに対して、警戒を行いたい対象地点の入力が促される。これに応じる形で、ステップS201では、ユーザーから対象地点(PX)の入力が行われる。本例では、図10に示す地図上におけるPXがユーザーによって、警戒を行う対象地点として入力された場合に基づいて説明する。 In FIG. 8, when the process is started in step S200, the user is prompted to input a target point to be warned by a user interface screen (not shown) or the like. In response to this, in step S201, the user inputs a target point (P X ). In this example, the P X user on the map shown in FIG. 10 will be described with reference to a case that is input as a target point for performing vigilance.
ステップS202においては、ユーザーによって入力された対象地点(PX)に対応する閾値降雨量FX及び降雨継続限界時間TXを地点別判定基準データベース22から取得する。これに基づき、本発明においては、対象地点(PX)における豪雨によって浸水被害が発生するか否かを、閾値降雨量FX以上の降雨が、降雨継続限界時間TX以上降り続くか否かによって判定する。
In step S202, the threshold rainfall amount F X and the rainfall duration limit time T X corresponding to the target point (P X ) input by the user are acquired from the point-by-point
ステップS203では、降雨情報提供サーバー60から時系列の降雨画像データを取得する。図10には、ステップS203でtd分間前の降雨画像データ、2td分間前の降雨画像データ、3td分間前の降雨画像データが時系列のデータとして取得され、地図上に重ね合わせられた場合を例示している。なお、本発明に係る警戒システム1おいては、td分は概ね1〜10分を想定している。
In step S203, time-series rainfall image data is acquired from the rainfall
続く、ステップS204では、降雨画像データのうち、降雨量FX以上の降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する。図11は、降雨量FX以上の降雨域の時系列(td分間前、2td分間前、3td分間前)の降雨画像データが抽出された様子が示されている。 In subsequent step S204, time-series rainfall image data of a rainfall area having a rainfall amount F X or more is extracted from the rainfall image data. FIG. 11 shows a state in which rainfall image data of a time series (t d minutes ago, 2 t d minutes ago, 3 t d minutes ago) of a rainfall region having a rainfall amount F X or more is extracted.
ステップS205においては、抽出した時系列降雨画像データを表示装置(出力部19)に表示
する。図11においては、このような重心として、td分間前、2td分間前、3td分間前の降雨画像データのそれぞれが示されている。
In step S205, the extracted time series rainfall image data is displayed on the display device (output unit 19). In FIG. 11, each of the rain image data before t d minutes, 2 t d minutes ago, and 3 t d minutes before is shown as such a center of gravity.
続くS206では、ユーザーに対し、時系列降雨画像データにおける特徴点の入力を促すメッセージを表示する。図11には、このようなステップで用いられる、「画像データにおける特徴点をカーソルで指定して下さい。」なるメッセージが表示されたダイアログボックスが示されている。ユーザーはこのようなメッセージに応じて、時系列降雨画像データにおける特徴点を、カーソルなどを使って入力していく。ここでは、特徴点S1、特徴点S2、特徴点S3がユーザーによって入力された例が示されている。なお、「特徴点」は、降雨画像データにおける特異的形状の点で、時間の経過に応じても、その特異的形状が維持されている点であり、ユーザーはこのような特徴点を各時系列の降雨画像データから1点選択することが想定されている。 In subsequent S206, a message prompting the user to input a feature point in the time series rainfall image data is displayed. FIG. 11 shows a dialog box in which a message “Please specify a feature point in image data with a cursor.” Used in such a step is displayed. In response to such a message, the user inputs a feature point in the time series rainfall image data using a cursor or the like. Here, an example in which the feature point S 1 , the feature point S 2 , and the feature point S 3 are input by the user is shown. The “feature point” is a point of a specific shape in the rainfall image data, and the specific shape is maintained as time passes. It is assumed that one point is selected from the series of rainfall image data.
ステップS207においては、ユーザーによる入力が完了したか否かが判定される。このような判定は、図11に示すダイアログボックスにおける「完了」ボタンがクリックされたか否かなどによって行うことができる。 In step S207, it is determined whether or not the input by the user is completed. Such a determination can be made based on whether or not the “complete” button in the dialog box shown in FIG. 11 is clicked.
ステップS207における判定がYESとなると、続いて図9のステップS208に進む。ステップS208においては、特徴点の移動速度ベクトルを算出する。図11に示す例では、時間の経過に伴う特徴点S3→特徴点S2→特徴点S1の移動により、移動速度ベクトルv(図中矢印)を算出した様子を示している。 If the determination in step S207 is YES, the process proceeds to step S208 in FIG. In step S208, the moving speed vector of the feature point is calculated. In the example shown in FIG. 11, the movement speed vector v (arrow in the figure) is calculated by moving the feature point S 3 → feature point S 2 → feature point S 1 over time.
ステップS209では、対象地点(PX)から伸ばした、移動速度ベクトルに平行な線が、降雨画像データと交わるか否かが判定される。図12の例では、対象地点PXから伸びた点線が、上記のような線に相当する。このような線が、ステップS209では、最新の降雨画像データ(図12においてはtd分間前のもの)と交わるか否かが判定される。 In step S209, it is determined whether or not a line extending from the target point (P X ) and parallel to the moving speed vector intersects the rain image data. In the example of FIG. 12, dotted lines extending from the target point P X corresponds to the line as described above. Such lines, at step S209, whether or not intersect the latest rainfall image data (before t d minutes in FIG. 12) is determined.
ステップS209における判定がYESであるときにはステップS210に進み、NOであるときにはステップS217に進む。 When the determination in step S209 is YES, the process proceeds to step S210, and when the determination is NO, the process proceeds to step S217.
ステップS210では、線が降雨画像データと交わる長さを算出する。図12の例では、この長さは、長さbb’(=B)に相当する。 In step S210, the length at which the line intersects the rain image data is calculated. In the example of FIG. 12, this length corresponds to the length bb ′ (= B).
ステップS211では、移動速度ベクトルvと長さとから、継続降雨時間TCを算出する。ここで、継続降雨時間TC=B/|v|である。 In step S211, the continuous rainfall time T C is calculated from the moving speed vector v and the length. Here, the continuous rainfall time T C = B / | v |.
続く、ステップS212においては、継続降雨時間TCと降雨継続限界時間TXとが比較され、TC≧TXが成立するか否かが判定される。 In step S212, the continuous rainfall time T C and the rainfall continuation limit time T X are compared, and it is determined whether or not T C ≧ T X is satisfied.
ステップS212の判定がYESである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性があるので、ステップS214に進み、出力部19により「可能性有り」として警報を報知する。
If the determination in step S212 is YES, the target point (P X ) may be inundated, so the process proceeds to step S214, and the
一方、ステップS212の判定がNOである場合には、ステップS213に進む。ステップS213においては、継続降雨時間TCと、降雨継続限界時間TXと定数p(ただし、定数pは0<p<1を満たすものであり、例えば、0.5程度の値が選ばれる)との積pTXが比較され、TC≧pTXが成立するか否かが判定される。 On the other hand, if the determination in step S212 is no, the process proceeds to step S213. In step S213, the continuous rainfall time T C , the rainfall continuation limit time T X, and a constant p (however, the constant p satisfies 0 <p <1, and, for example, a value of about 0.5 is selected). And the product pT X is compared, and it is determined whether or not T C ≧ pT X is satisfied.
ステップS213の判定がYESである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性は低いと考えられるので、ステップS215に進み、出力部19により「可能性低い」として警報を報知する。
If the determination in step S213 is YES, it is considered that there is a low possibility that the target point (P X ) is inundated, so the process proceeds to step S215, and the
一方、ステップS213の判定がNOである場合には、対象地点(PX)が浸水する可能性は皆無と考えられるので、ステップS215に進み、出力部19により「可能性無し」として警報を報知する。
On the other hand, if the determination in step S213 is NO, it is considered that there is no possibility that the target point (P X ) is inundated, so the process proceeds to step S215, and the
ステップS217では、システムの処理終了要求があるか否かが判定され、判定がYESであると、ステップS218に進み、処理を終了し、NOであるとステップS203に戻る。 In step S217, it is determined whether or not there is a system process termination request. If the determination is YES, the process proceeds to step S218, the process is terminated, and if the determination is NO, the process returns to step S203.
以上のような第2実施形態に係る警戒システム1によれば、降雨情報提供サーバー60から取得される情報に基づいて有効に警報を報知することでき、従来のように、雨量計、水位計などの設備や、処理能力の高いコンピューターが不要であり、安価で簡便にシステム構築を行うことが可能となる。また、本発明に係る警戒システム1によれば、複数の警報レベルによって的確な警報の報知を行うことが可能となる。
According to the
また本実施形態に係る警戒システム1で実現し得る事項につき下記にまとめる。
(1)河川や下水道など広域の公共インフラ管理の目的でなく、特に専門知識を持たない個々の建物の防災管理者が自らの施設の豪雨による被害(主に浸水)の可能性を手軽に知るためのシステムである。
(2)専門技術者による情報収集、解析、予測、被害評価作業を必要とせず、個々の建物の防災管理者がゲリラ豪雨特有の天候の急激な崩れを契機に(天気があやしいと気づいたときに)、自らの操作により短時間で判定結果を得ることができる。
(3)膨大な降雨データや解析モデル化、各種解析に必要な高性能な機器(コンピュータなど)は必要なく、日常業務レベルの機器(コンピュータ)とインターネット接続環境のみで操作できる。
(4)ブラックボックス的な詳細解析結果からではなく、現状の降雨およびゲリラ豪雨特有の短時間降雨実績(過去1分〜1時間程度)と、過去の被害とその時の降雨実績を幾何学的、統計的な照らし合わせにより判定する。特に、その該当建物に被害をもたらした時のゲリラ豪雨を、特定方角の、特定距離が離れた地域から、特定量以上の降雨を伴って雨雲範囲が推移して来るという、地域別のパターンとしてデータベース化することによって、短時間に被害可能性を判定できるという特徴をもつ。
Further, matters that can be realized in the
(1) Not for the purpose of managing wide-area public infrastructure such as rivers and sewers, but for disaster prevention managers of individual buildings who do not have specialized knowledge, to easily know the possibility of damage (mainly inundation) due to heavy rain in their facilities It is a system for.
(2) Without requiring information collection, analysis, prediction and damage assessment work by specialist engineers, the disaster management manager of each building triggered a sudden collapse of the weather peculiar to guerrilla heavy rain (when the weather was noticed to be bad In addition, a determination result can be obtained in a short time by its own operation.
(3) A large amount of rainfall data, analysis modeling, and high-performance equipment (computer, etc.) necessary for various analyzes are not necessary, and it can be operated only with equipment (computer) and Internet connection environment at the daily work level.
(4) Geometrical analysis of the current rainfall and guerrilla heavy rain-specific short-term rainfall (about 1 minute to 1 hour), past damage and the actual rainfall Judged by statistical comparison. In particular, the guerrilla torrential rain that caused damage to the building in question is a regional pattern in which the rain cloud range shifts from a specific distance away from a specific distance away with a specific amount of rainfall. By creating a database, the possibility of damage can be determined in a short time.
また、以下のような概念についても、本実施形態に係る警戒システム1に含まれるものである。
A.
(1)一般に公表されている降雨情報を即時的、自動的に収集する手段と、(2)その降雨情報を画像処理により集計・分析する手段と、(3)事前に指定した地域の地形データとその地域の過去の局地豪雨被害発生時の降雨パターンとを組み合わせた降雨被害−地域情報を蓄積したデータベースと、(4)このデータベースの過去の該当地の被害時降雨パターンと現状の降雨パターンを比較分析・評価判定する手段と、(5)判定後に警戒情報を表示する手段とを備えることを特徴とする警戒システム。
B.
降雨情報はWeb上に公表されているデータで、要請に応じて作業開始時点のデータとその過去数時間内の時系列データを即時的に自動収集することを特徴とする警戒システム。
C.
収集された降雨情報に基づき、事前に設定した警戒領域(降雨通過地域)が抽出され、画像処理手法を用いて降雨範囲、降雨強度、降雨累積などが自動的に算出されることを特徴とする警戒システム。
D.
降雨被害−地域情報データベースには、指定地点の地盤標高、窪地率、土地利用が含まれるとともに、過去に何らかの被害が発生したときの局地的降雨の範囲と強度の時系列変化、降雨量の累積などの特徴が含まれることを特徴とする警戒システム。
E.
局地豪雨被害の発生の可否の判定は、警戒している特定建物に対して事前に設定した警戒領域(降雨通過地域)の降雨パターンとその降雨量の時系列変化が、特定建物および周辺地区の過去の被害時のそれと類似しているか否かで決定することを特徴とする警戒システム。
F.
警戒情報は、今後の特定建物および周辺地区の局所豪雨による何らかの被害発生の可否を数段階程度で表記することを特徴とする警戒システム。
Moreover, the following concepts are also included in the
A.
(1) Means for collecting publicly available rainfall information immediately and automatically, (2) Means for collecting and analyzing the rainfall information by image processing, and (3) Topographic data of the area specified in advance Damage database combining local rainfall patterns and local rainfall patterns at the time of the occurrence of local heavy rains in the area-(4) Damage pattern and current rainfall pattern of the area in the past in this database A warning system comprising: means for comparative analysis / evaluation determination; and (5) means for displaying warning information after determination.
B.
Rainfall information is data published on the Web, and a warning system that automatically collects data at the start of work and time-series data within the past several hours upon request.
C.
Based on the collected rainfall information, a warning area (rainfall passage area) set in advance is extracted, and the rainfall range, rainfall intensity, rainfall accumulation, etc. are automatically calculated using image processing techniques. Vigilance system.
D.
Rainfall damage-The regional information database includes the ground elevation, depression ratio, and land use at the specified point, as well as the range and intensity of local rainfall in the past when some damage occurred, the amount of rainfall An alert system characterized by cumulative features.
E.
The determination of the possibility of occurrence of local heavy rain damage is based on the specific building and the surrounding area based on the rainfall pattern of the warning area (rainfall passage area) and the time series change of the rainfall amount set in advance for the specific building being warned. Warning system characterized by determining whether or not it is similar to that at the time of past damage.
F.
The warning information is a warning system that indicates whether or not some damage will occur due to local heavy rain in specific buildings and surrounding areas in the future.
1・・・警戒システム、10・・・システムバス、11・・・CPU(Central Processing Unit)、12・・・RAM(Random Access Memory)、13・・・ROM(Read Only Memory)、14・・・通信制御部、15・・・入力制御部、16・・・出力制御部、17・・・外部記憶装置制御部、18・・・入力部、19・・・出力部、20・・・外部記憶装置、21・・・降雨被害データベース、22・・・地点別判定基準データベース、50・・・通信回線、60・・・降雨情報提供サーバー
DESCRIPTION OF
Claims (3)
通信回線を介して所定地域に関する降雨情報を取得する降雨情報取得手段と、
前記降雨情報取得手段によって取得された降雨情報に基づいて、閾値降雨量以上の降雨量がある降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された時系列の降雨画像データに基づく降雨域の重心の移動速度ベクトルを算出する移動速度ベクトル算出手段と、
対象地点から伸ばした移動速度ベクトルに平行な線分が降雨域と交わる長さと、移動速度ベクトルと、から継続降雨時間を算出する継続降雨時間算出手段と、
前記継続降雨時間算出手段で算出された継続降雨時間が所定の限界時間以上であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって継続降雨時間が所定の限界時間以上であると判定されたたきに警報を報知する報知手段と、からなることを特徴とする警戒システム。 It is a warning system that notifies a warning about flood damage at a target point,
Rainfall information acquisition means for acquiring rainfall information about a predetermined area via a communication line;
Based on the rainfall information acquired by the rainfall information acquisition means, extraction means for extracting time-series rainfall image data of a rainfall area having a rainfall amount equal to or greater than a threshold rainfall amount;
A moving speed vector calculating means for calculating a moving speed vector of the center of gravity of the rainfall area based on the time-series rainfall image data extracted by the extracting means;
A continuous rain time calculating means for calculating a continuous rain time from a length of a line segment parallel to the travel speed vector extending from the target point and the travel speed vector, and a travel speed vector;
Determining means for determining whether or not the continuous rainfall time calculated by the continuous rainfall time calculating means is equal to or longer than a predetermined limit time;
A warning system comprising: a notification means for notifying an alarm when it is determined by the determination means that the continuous rainfall time is equal to or longer than a predetermined limit time.
通信回線を介して所定地域に関する降雨情報を取得する降雨情報取得手段と、
前記降雨情報取得手段によって取得された降雨情報に基づいて、閾値降雨量以上の降雨量がある降雨域の時系列の降雨画像データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された時系列の降雨画像データにおける特徴点の入力をユーザーに対して促す入力要求手段と、
前記入力要求手段で取得された特徴点の移動速度ベクトルを算出する移動速度ベクトル算出手段と、
対象地点から伸ばした移動速度ベクトルに平行な線分が降雨域と交わる長さと、移動速度ベクトルと、から継続降雨時間を算出する継続降雨時間算出手段と、
前記継続降雨時間算出手段で算出された継続降雨時間が所定の限界時間以上であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって継続降雨時間が所定の限界時間以上であると判定されたたきに警報を報知する報知手段と、からなることを特徴とする警戒システム。 It is a warning system that notifies a warning about flood damage at a target point,
Rainfall information acquisition means for acquiring rainfall information about a predetermined area via a communication line;
Based on the rainfall information acquired by the rainfall information acquisition means, extraction means for extracting time-series rainfall image data of a rainfall area having a rainfall amount equal to or greater than a threshold rainfall amount;
An input requesting means for prompting the user to input a feature point in the time-series rainfall image data extracted by the extracting means;
A moving speed vector calculating means for calculating a moving speed vector of the feature point acquired by the input request means;
A continuous rain time calculating means for calculating a continuous rain time from a length of a line segment parallel to the travel speed vector extending from the target point and the travel speed vector, and a travel speed vector;
Determining means for determining whether or not the continuous rainfall time calculated by the continuous rainfall time calculating means is equal to or longer than a predetermined limit time;
A warning system comprising: a notification means for notifying an alarm when it is determined by the determination means that the continuous rainfall time is equal to or longer than a predetermined limit time.
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