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特開2024-30921土砂災害モニタリング方法及び土砂災害モニタリングシステム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024030921
(43)【公開日】2024-03-07
(54)【発明の名称】土砂災害モニタリング方法及び土砂災害モニタリングシステム
(51)【国際特許分類】
G08B 31/00 20060101AFI20240229BHJP
G08B 21/10 20060101ALI20240229BHJP
G08B 27/00 20060101ALI20240229BHJP
G01W 1/00 20060101ALI20240229BHJP
G01W 1/10 20060101ALI20240229BHJP
【ＦＩ】
G08B31/00 B
G08B21/10
G08B27/00 C
G01W1/00 Z
G01W1/10 P
【審査請求】有
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022134160
(22)【出願日】2022-08-25
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-12-12
(71)【出願人】
【識別番号】000121844
【氏名又は名称】応用地質株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100091904
【弁理士】
【氏名又は名称】成瀬 重雄
(72)【発明者】
【氏名】工藤 俊介
(72)【発明者】
【氏名】松井 恭
(72)【発明者】
【氏名】信岡 大
【テーマコード（参考）】
5C086
5C087
【Ｆターム（参考）】
5C086AA12
5C086AA22
5C087AA02
5C087AA03
5C087AA04
5C087DD02
5C087EE18
5C087FF01
5C087FF04
5C087GG06
5C087GG84
(57)【要約】
【課題】実際の、あるいは予想される状況に応じてセンサの動作設定を変更することにより、迅速かつ円滑な災害対策が可能になり、かつセンサのバッテリ寿命を延ばすことができる技術を提供する。
【解決手段】少なくとも降雨量の情報を含む気象データを取得する。ついで、前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する。ついで、前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する。ついで、前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する。その後、前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する。
【選択図】図１
【解決手段】少なくとも降雨量の情報を含む気象データを取得する。ついで、前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する。ついで、前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する。ついで、前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する。その後、前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも降雨量の情報を含む気象データを取得する工程と、
前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する工程と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する工程と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する工程と、
前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する工程と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリング方法。
前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する工程と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する工程と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する工程と、
前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する工程と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリング方法。
【請求項2】
前記土壌雨量指数は、前記気象データに含まれたものである
請求項１に記載の土砂災害モニタリング方法。
請求項１に記載の土砂災害モニタリング方法。
【請求項3】
前記土壌雨量指数を、前記降雨量から算出する工程をさらに含む
請求項１に記載の土砂災害モニタリング方法。
請求項１に記載の土砂災害モニタリング方法。
【請求項4】
請求項１～３のいずれか１項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項5】
所定のパラメータセットに従うタイミングで、少なくとも土壌の傾斜を含むセンサ情報を発信する土砂災害用センサと、
少なくとも降雨量の情報を含む気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する雨量判定データ生成部と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、前記土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定するパラメータセット特定部と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する送信部と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリングシステム。
少なくとも降雨量の情報を含む気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する雨量判定データ生成部と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、前記土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定するパラメータセット特定部と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する送信部と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、土砂災害モニタリング方法及び土砂災害モニタリングシステムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
土砂災害のモニタリングのために、傾斜地の傾斜角度を自立的に計測して送信するＩＯＴセンサが提案されている（例えば商品名「クリノポール」（登録商標））。このＩＯＴセンサは、地盤の傾斜角度を検知するセンサ部と、センサを自立駆動させるためのバッテリと、外部との通信を行うための通信部とを有しており、センサ部で計測した傾斜角度をクラウド側に送信できるようになっている。
【0003】
ここで、センサ部での計測頻度が高いと、バッテリ寿命が短くなってしまうという問題がある。傾斜計測用のＩＯＴセンサは一般に、足場の悪い傾斜地に広範囲に設置されているため、バッテリをなるべく長寿命化（例えば５年程度）することが望ましい。
【0004】
一方で、計測頻度が低いと、豪雨のような急速な状況変化の場合において危険察知が遅くなってしまう。システム管理者が気象情報などに応じて計測頻度をセンサごとに変更することも可能であるが、この場合は管理者の負担が大きくなってしまうという問題がある。
【0005】
下記特許文献１には、建物などの構造物の状態を検出するセンサの駆動タイミングを、気象情報を用いて切り替える技術が記載されている。しかしながら、土砂災害用センサの駆動タイミングを切り替える条件については、さらに改善の余地がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２０１７－１８２２５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本発明は、前記した状況に鑑みてなされたものである。本発明の主な目的は、実際の、あるいは予想される状況に応じてセンサの動作設定を変更することにより、迅速かつ円滑な災害対策が可能になり、かつセンサのバッテリ寿命を延ばすことができる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明は、以下の項目に記載の発明として表現することができる。
【0009】
（項目１）
少なくとも降雨量の情報を含む気象データを取得する工程と、
前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する工程と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する工程と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する工程と、
前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する工程と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリング方法。
少なくとも降雨量の情報を含む気象データを取得する工程と、
前記気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する工程と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する工程と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する工程と、
前記パラメータセットに従うタイミングで前記土砂災害用センサがセンサ情報を発信する工程と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリング方法。
【0010】
（項目２）
前記土壌雨量指数は、前記気象データに含まれたものである
項目１に記載の土砂災害モニタリング方法。
前記土壌雨量指数は、前記気象データに含まれたものである
項目１に記載の土砂災害モニタリング方法。
【0011】
（項目３）
前記土壌雨量指数を、前記降雨量から算出する工程をさらに含む
項目１に記載の土砂災害モニタリング方法。
前記土壌雨量指数を、前記降雨量から算出する工程をさらに含む
項目１に記載の土砂災害モニタリング方法。
【0012】
（項目４）
項目１～３のいずれか１項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
項目１～３のいずれか１項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【0013】
このコンピュータプログラムは、適宜な記録媒体（例えばＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤディスクのような光学的な記録媒体、ハードディスクやフレキシブルディスクのような磁気的記録媒体、あるいはＭＯディスクのような光磁気記録媒体）に格納することができる。このコンピュータプログラムは、インターネットなどの通信回線を介して伝送されることができる。
【0014】
（項目５）
所定のパラメータセットに従うタイミングで、少なくとも土壌の傾斜を含むセンサ情報を発信する土砂災害用センサと、
少なくとも降雨量の情報を含む気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する雨量判定データ生成部と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、前記土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定するパラメータセット特定部と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する送信部と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリングシステム。
所定のパラメータセットに従うタイミングで、少なくとも土壌の傾斜を含むセンサ情報を発信する土砂災害用センサと、
少なくとも降雨量の情報を含む気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する雨量判定データ生成部と、
前記ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、前記土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定するパラメータセット特定部と、
前記パラメータセットを前記土砂災害用センサに送信する送信部と
を有することを特徴とする土砂災害モニタリングシステム。
【発明の効果】
【0015】
本発明の技術によれば、実際の、あるいは予想される状況に応じてセンサの動作設定を変更することにより、迅速かつ円滑な災害対策が可能になり、かつセンサのバッテリ寿命を延ばすことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】本発明の一実施形態における土砂災害モニタリングシステムの概略的構成を示すブロック図である。
【図4】特定の地点における基準線の一例を示す説明図であり、横軸は土壌雨量指数、縦軸は時間雨量（ｍｍ）である。
【図6】危険度ゾーンに対応したセンサ動作パラメータセットの例を示す説明図である。
【図7】最大危険ゾーンの判定（つまり土砂災害危険度の判定）の手法を説明するための説明図である。
【図8】最大危険ゾーンの判定の手法を説明するための説明図である。
【図9】最大危険ゾーンの判定の手法を説明するための説明図である。
【図10】最大危険ゾーンの判定の手法を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
本発明の一実施形態に係る土砂災害モニタリングシステムを、図１を参照しながら説明する。このシステムは、土砂災害用センサ１０と、解析プラットフォーム２０とから構成されている。
【0018】
（土砂災害用センサ）
土砂災害用センサ１０は、計測対象地点に設置されて、所定のパラメータセット（後述）に従うタイミングで、少なくとも地盤の傾斜を含むセンサ情報を発信するものである。本実施形態の土砂災害用センサ１０は、解析プラットフォームからの設定変更情報（パラメータセット）を受信する設定変更受信部１１と、斜面傾斜角度などの計測をパラメータセットに従うタイミングで行う検知部１２と、計測値（センサ情報）を解析プラットフォーム２０に送信する検知情報送信部１３とを有している。センサ情報は傾斜角度以外の情報（例えば計測時間やセンサＩＤなど）を含んでいてもよい。土砂災害用センサ１０は、例えば携帯電話回線などの適宜な通信回線を介して解析プラットフォーム２０と通信できるようになっている。土砂災害用センサ１０の構成としては、基本的に従来のものと同様とすることができるので、これについてのこれ以上詳しい説明は省略する。
土砂災害用センサ１０は、計測対象地点に設置されて、所定のパラメータセット（後述）に従うタイミングで、少なくとも地盤の傾斜を含むセンサ情報を発信するものである。本実施形態の土砂災害用センサ１０は、解析プラットフォームからの設定変更情報（パラメータセット）を受信する設定変更受信部１１と、斜面傾斜角度などの計測をパラメータセットに従うタイミングで行う検知部１２と、計測値（センサ情報）を解析プラットフォーム２０に送信する検知情報送信部１３とを有している。センサ情報は傾斜角度以外の情報（例えば計測時間やセンサＩＤなど）を含んでいてもよい。土砂災害用センサ１０は、例えば携帯電話回線などの適宜な通信回線を介して解析プラットフォーム２０と通信できるようになっている。土砂災害用センサ１０の構成としては、基本的に従来のものと同様とすることができるので、これについてのこれ以上詳しい説明は省略する。
【0019】
（解析プラットフォーム）
解析プラットフォーム２０は、本実施形態ではクラウド上に構築されているものとするが、ユーザのサーバに構築されたものであってもよい。解析プラットフォーム２０は、雨量判定データ生成部２１と、パラメータセット特定部２２と、設定変更送信部２３と、検知情報受信部２４と、検知情報蓄積・活用部２５とを有している。
解析プラットフォーム２０は、本実施形態ではクラウド上に構築されているものとするが、ユーザのサーバに構築されたものであってもよい。解析プラットフォーム２０は、雨量判定データ生成部２１と、パラメータセット特定部２２と、設定変更送信部２３と、検知情報受信部２４と、検知情報蓄積・活用部２５とを有している。
【0020】
雨量判定データ生成部２１は、少なくとも降雨量の情報を含む気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、ｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成するものである。雨量判定データ生成部２１の詳しい動作は後述する。
【0021】
パラメータセット特定部２２は、ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定するものである。
【0022】
本実施形態のパラメータセット特定部２２は、静的情報ＤＢ３１、センサ情報ＤＢ３２、センサパラメータＤＢ３３から必要なデータを取得できるようになっている。静的情報ＤＢ３１には、地点ごとの基準線（後述）、地形・地質、土砂災害危険個所などの情報が格納されている。センサ情報ＤＢ３２には、土砂災害用センサ１０の設置位置などの情報が格納されている。センサパラメータＤＢ３３には、危険度ゾーン（後述）に応じたセンサ動作パラメータセットが、各センサに対応して格納されている。パラメータセット特定部２２の詳しい動作も後述する。
【0023】
設定変更送信部２３（本願発明の送信部に対応）は、特定されたパラメータセットを土砂災害用センサ１０に送信するものである。
【0024】
（土砂災害モニタリング方法）
前記した土砂災害モニタリングシステムを用いた土砂災害モニタリング方法の一例を、図２をさらに参照しながら説明する。
前記した土砂災害モニタリングシステムを用いた土砂災害モニタリング方法の一例を、図２をさらに参照しながら説明する。
【0025】
（図２のステップＳＡ－１）
解析プラットフォーム２０は、外部（例えば気象庁や地方気象台など）から気象データ（地点ごとの降雨量や土壌雨量指数など）を取得する。降雨量とは例えば１時間雨量である。
解析プラットフォーム２０は、外部（例えば気象庁や地方気象台など）から気象データ（地点ごとの降雨量や土壌雨量指数など）を取得する。降雨量とは例えば１時間雨量である。
【0026】
（図２のステップＳＡ－２）
ついで、解析プラットフォーム２０の雨量判定データ生成部２１は、受領した気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、少なくともｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する。通常、ｎは０．５～１（時間）程度、ｍは６～１０（時間）程度であるが、必要に応じてこの範囲外での運用も可能である。
ついで、解析プラットフォーム２０の雨量判定データ生成部２１は、受領した気象データに基づいて、時間雨量と土壌雨量指数との関係を示す雨量判定データを、少なくともｎ時間前（ただしｎ＞０）からｍ時間後（ただしｍ＞０）までの時間間隔にわたって生成する。通常、ｎは０．５～１（時間）程度、ｍは６～１０（時間）程度であるが、必要に応じてこの範囲外での運用も可能である。
【0027】
雨量判定データの一例を図３に示す。横軸は土壌雨量指数、縦軸は時間雨量であり、測定した時間の経過に対応して矢印が付されている。図３に示すような雨量判定データはスネークラインとも呼ばれる。この実施形態では、この雨量判定データを正時１０分ごとに生成し、生成ごとに後述の判定を行うものとするが、これには制約されない。
【0028】
本実施形態では、土壌雨量指数として、現況から６時間先までは外部の気象データに含まれたものを利用する。７時間先以降は気象データに含まれないと想定されるので、気象データ中の予想雨量をタンクモデルに適用して算出したものを用いる。タンクモデルは土壌雨量指数の算出においてよく知られているのでこれについての説明は省略する。必要な時間雨量は気象データ中に含まれるものとするが、気象データから生成することも可能である（後述）。
【0029】
（図２のステップＳＡ－３～ＳＡ－４）
ついで、パラメータセット特定部２２は、ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する。この処理は例えば以下のように行う。まず気象データにおいて降雨がある地点に対応する土砂災害用センサ１０をセンサ情報ＤＢ３２に基づいて特定する。また、その地点における基準線、地形・地質、土砂災害危険個所などの情報を静的情報ＤＢ３１に基づいて特定する。
ついで、パラメータセット特定部２２は、ｎ時間前からｍ時間後までの時間間隔にわたる雨量判定データに基づき特定される最も危険なゾーンに対応した、土砂災害用センサ用のパラメータセットを特定する。この処理は例えば以下のように行う。まず気象データにおいて降雨がある地点に対応する土砂災害用センサ１０をセンサ情報ＤＢ３２に基づいて特定する。また、その地点における基準線、地形・地質、土砂災害危険個所などの情報を静的情報ＤＢ３１に基づいて特定する。
【0030】
特定の地点における基準線の一例を図４に示す。この例では４本の基準線が示されており、左側から「大雨注意報の土壌雨量指数基準線」、「大雨警報（土砂災害）の土壌雨量指数基準線」、「土砂災害警戒情報の判断基準線（ＣＬ）」、及び「大雨特別警報（土砂災害）の判断基準線」である。このような基準線は気象庁や地方気象台などにより所定の領域ごと（例えば１ｋｍ四方ごと）に設定されているので、それを静的情報ＤＢ３１に格納する。基準線が公開されていない地点については、静的情報ＤＢ３１に格納された地形・地質情報が類似した地点での情報を用いて基準線を解析プラットフォーム２０内で生成する。
【0031】
【0032】
一方、センサパラメータＤＢ３３は、危険度ゾーン１～４に対応した、センサ動作用のパラメータセットを有している（図６参照）。このパラメータセットはそれぞれのセンサに対応して設定されている。このパラメータセットの意味は以下の通りである。
警戒時モード：計測された傾斜角が「モード変更判定閾値変位量」を超えたときに、通常時モードから切り替えられるモード。
発報変位量：センサから警報を発する条件であり、この例では１時間当たりの傾斜角変位を基準としている。ここでは、警報レベル（警報ＬＶ）ごとに３段階の基準が設定されている。
警戒時モード：計測された傾斜角が「モード変更判定閾値変位量」を超えたときに、通常時モードから切り替えられるモード。
発報変位量：センサから警報を発する条件であり、この例では１時間当たりの傾斜角変位を基準としている。ここでは、警報レベル（警報ＬＶ）ごとに３段階の基準が設定されている。
【0033】
（最大危険ゾーンの判定）
以下、図７～１０を参照して、最大危険ゾーンの判定（つまり土砂災害危険度の判定）の手法を説明する。以下の例ではｎ＝１（時間）、ｍ＝３（時間）としている。また、各図において星印（★）は現在時点を示す。前記したように、判定は正時１０分ごとに行われる。判定は解析プラットフォーム２０側（つまりシステム側）で行なわれるので、バッテリーの問題はなく、適宜な頻度での判定が可能である。
以下、図７～１０を参照して、最大危険ゾーンの判定（つまり土砂災害危険度の判定）の手法を説明する。以下の例ではｎ＝１（時間）、ｍ＝３（時間）としている。また、各図において星印（★）は現在時点を示す。前記したように、判定は正時１０分ごとに行われる。判定は解析プラットフォーム２０側（つまりシステム側）で行なわれるので、バッテリーの問題はなく、適宜な頻度での判定が可能である。
【0034】
（図７）
この場合、最大危険ゾーンは３である。よってゾーン３用のパラメータセットを選択する。
この場合、最大危険ゾーンは３である。よってゾーン３用のパラメータセットを選択する。
【0035】
（図８）
この場合、最大危険ゾーンは４である。ただしこの状態では、それ以前の判定においてすでにゾーン４用のパラメータセットが指令されているので、パラメータセットを変更する必要はない。
この場合、最大危険ゾーンは４である。ただしこの状態では、それ以前の判定においてすでにゾーン４用のパラメータセットが指令されているので、パラメータセットを変更する必要はない。
【0036】
（図９）
この場合、最大危険ゾーンは４である。ただしこの状態ではすでにゾーン４用のパラメータセットが指令されているので、パラメータセットを変更する必要はない。なお、現時点での危険ゾーンは３であるが、ヒステリシスが作用し、１時間前の時点でのゾーンであるゾーン４が選択される。
この場合、最大危険ゾーンは４である。ただしこの状態ではすでにゾーン４用のパラメータセットが指令されているので、パラメータセットを変更する必要はない。なお、現時点での危険ゾーンは３であるが、ヒステリシスが作用し、１時間前の時点でのゾーンであるゾーン４が選択される。
【0037】
（図１０）
この場合、最大危険ゾーンは３である。よってゾーン３が選択される。
この場合、最大危険ゾーンは３である。よってゾーン３が選択される。
【0038】
特定されたゾーンに対応するパラメータセットを、パラメータセット特定部２２が、センサパラメータＤＢ３３を用いて特定する。
【0039】
（図２のステップＳＡ－５）
ついで、設定変更送信部２３は、特定されたパラメータセットを土砂災害用センサ１０に送信する。土砂災害用センサ１０の設定変更受信部１１は、解析プラットフォーム２０から送信されたパラメータセットを受け取る。すると検知部１２は、パラメータセットに従うタイミングで測定を行い、センサ情報を取得する。検知情報送信部１３は、取得されたセンサ情報を解析プラットフォーム２０に発信する。ここで発信は計測の都度直ちに行われる。解析プラットフォーム２０の検知情報受信部２４はセンサ情報を受け取り、検知情報蓄積・活用部２５は、このセンサ情報を出力部から出力又は記憶部に蓄積することにより、センサ情報を利用可能とする。例えば土砂災害の危険度や避難の必要性に関する情報をシステム管理者や住民に提示することができる。
ついで、設定変更送信部２３は、特定されたパラメータセットを土砂災害用センサ１０に送信する。土砂災害用センサ１０の設定変更受信部１１は、解析プラットフォーム２０から送信されたパラメータセットを受け取る。すると検知部１２は、パラメータセットに従うタイミングで測定を行い、センサ情報を取得する。検知情報送信部１３は、取得されたセンサ情報を解析プラットフォーム２０に発信する。ここで発信は計測の都度直ちに行われる。解析プラットフォーム２０の検知情報受信部２４はセンサ情報を受け取り、検知情報蓄積・活用部２５は、このセンサ情報を出力部から出力又は記憶部に蓄積することにより、センサ情報を利用可能とする。例えば土砂災害の危険度や避難の必要性に関する情報をシステム管理者や住民に提示することができる。
【0040】
前記したように、本実施形態によれば、実際の、あるいは予想される状況に応じてセンサの動作設定（つまりパラメータセット）を変更することにより、迅速かつ円滑な災害対策が可能になる。また、危険ゾーン判定が低い場合には測定頻度を低くすることができるので、センサのバッテリ寿命を延ばすことができる。
【0041】
（実施例）
以下、気象データから時間雨量を算出する手順の具体例を説明する。通常は、気象データに含まれる１時間雨量を前記実施形態での時間雨量として使用することができる。以下の実施例では、未来時刻について、５分間雨量を、現在時刻に最も近い１時間予測時間雨量データを１/１２して算出する。過去の雨量については、過去のその時点での１時間雨量を１/１２してその時点での５分間雨量を求める。この計算により，より信頼性の高い１時間雨量を求めることが可能となる。この方式を用いることで、１時間雨量のみならずｘ時間雨量など可変時間雨量算出に対応することができる。
以下、気象データから時間雨量を算出する手順の具体例を説明する。通常は、気象データに含まれる１時間雨量を前記実施形態での時間雨量として使用することができる。以下の実施例では、未来時刻について、５分間雨量を、現在時刻に最も近い１時間予測時間雨量データを１/１２して算出する。過去の雨量については、過去のその時点での１時間雨量を１/１２してその時点での５分間雨量を求める。この計算により，より信頼性の高い１時間雨量を求めることが可能となる。この方式を用いることで、１時間雨量のみならずｘ時間雨量など可変時間雨量算出に対応することができる。
【0042】
気象データとしての雨量データが、５分間隔で現在時刻の１時間雨量，５分先の１時間雨量，…，６０分先の１時間雨量のように配信されるとすると、現在時刻における１時間先までの未来時刻の予測１時間量は、以下の手順により算出できる。
（１）現在時刻より過去について、５分間隔でデータを取得した取得時刻における１時間雨量を１／１２して５分間雨量を計算し、データ取得時刻の５分間雨量として保存。
（２）現在時刻以降は現在時刻で取得した現在及び未来時刻（５分間隔）における１時間雨量をそれぞれ１／１２し、現在及び未来時刻における５分間雨量を計算して保存。
（３）現在から１時間後までの１時間雨量は現在又は未来時刻を基準として過去６０分間（５分間雨量の１２データ）の雨量を累積して算出。
（１）現在時刻より過去について、５分間隔でデータを取得した取得時刻における１時間雨量を１／１２して５分間雨量を計算し、データ取得時刻の５分間雨量として保存。
（２）現在時刻以降は現在時刻で取得した現在及び未来時刻（５分間隔）における１時間雨量をそれぞれ１／１２し、現在及び未来時刻における５分間雨量を計算して保存。
（３）現在から１時間後までの１時間雨量は現在又は未来時刻を基準として過去６０分間（５分間雨量の１２データ）の雨量を累積して算出。
【0043】
例えば現在時刻を0:00、未来の１時間雨量予測時刻を0:10とした場合、0:10における１時間雨量は下記の１２データを累積した雨量となる。
1. 23:15配信データの23:15における1時間雨量×1/12
2. 23:20配信データの23:20における１時間雨量×1/12
3. 23:25配信データの23:25における１時間雨量×1/12
4. 23:30配信データの23:30における１時間雨量×1/12
5. 23:35配信データの23:35における１時間雨量×1/12
6. 23:40配信データの23:40における１時間雨量×1/12
7. 23:45配信データの23:45における１時間雨量×1/12
8. 23:50配信データの23:50における１時間雨量×1/12
9. 23:55配信データの23:55における１時間雨量×1/12
10. 00:00配信データの00:00における１時間雨量×1/12
11. 00:00配信データの00:05における１時間雨量×1/12
12. 00:00配信データの00:10における１時間雨量×1/12
1. 23:15配信データの23:15における1時間雨量×1/12
2. 23:20配信データの23:20における１時間雨量×1/12
3. 23:25配信データの23:25における１時間雨量×1/12
4. 23:30配信データの23:30における１時間雨量×1/12
5. 23:35配信データの23:35における１時間雨量×1/12
6. 23:40配信データの23:40における１時間雨量×1/12
7. 23:45配信データの23:45における１時間雨量×1/12
8. 23:50配信データの23:50における１時間雨量×1/12
9. 23:55配信データの23:55における１時間雨量×1/12
10. 00:00配信データの00:00における１時間雨量×1/12
11. 00:00配信データの00:05における１時間雨量×1/12
12. 00:00配信データの00:10における１時間雨量×1/12
【0044】
ただし５分間隔とすることは必須ではなく、例えば１０分間隔など異なる間隔とすることができる。
【0045】
なお、前記実施形態の記載は単なる一例に過ぎず、本発明に必須の構成を示したものではない。各部の構成は、本発明の趣旨を達成できるものであれば、上記に限らない。
【符号の説明】
【0046】
１０ 土砂災害用センサ
１１ 設定変更受信部
１２ 検知部
１３ 検知情報送信部
２０ 解析プラットフォーム
２１ 雨量判定データ生成部
２２ パラメータセット特定部
２３ 設定変更送信部
２４ 検知情報受信部
２５ 検知情報蓄積・活用部
３１ 静的情報ＤＢ
３２ センサ情報ＤＢ
３３ センサパラメータＤＢ
１１ 設定変更受信部
１２ 検知部
１３ 検知情報送信部
２０ 解析プラットフォーム
２１ 雨量判定データ生成部
２２ パラメータセット特定部
２３ 設定変更送信部
２４ 検知情報受信部
２５ 検知情報蓄積・活用部
３１ 静的情報ＤＢ
３２ センサ情報ＤＢ
３３ センサパラメータＤＢ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
