JP7761863B2

JP7761863B2 - 推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム

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Publication number: JP7761863B2
Application number: JP2024528069A
Authority: JP
Inventors: 陽伊藤; 大奥津
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Inc USA
Current assignee: NTT Inc; NTT Inc USA
Priority date: 2022-06-17
Filing date: 2022-06-17
Publication date: 2025-10-29
Anticipated expiration: 2042-06-17
Also published as: WO2023243096A1; JPWO2023243096A1

Description

本開示は、推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムに関する。

従来、土砂災害による被害を予測するために，土砂災害の発生を予測する複数の技術が検討されている。例えば、気象庁によって提供されている「キキクル」は、土壌雨量指数，表面雨量指数，流域雨量指数に基づいて、土砂災害の発生しやすさを予測して公開している(非特許文献１)。また、パシフィックコンサルタンツによって提供されている「どしゃぶる」は、雨量(ＸＲＡＩＮ（eXtended RAdar Information Network）のデータ)、土壌雨量指数、傾斜角等に基づいて、災害による危険度を示す「どしゃぶる指数」を算出して、アラートを送っている（非特許文献２）。これらのサービスは、適切な避難を促すことによって、人命を守ることを目的としている。

また，インフラ設備の点検に資する技術として、野村らによって雨量、土地利用状況等に基づいて災害の発生を簡易に予測する手法が検討されている(非特許文献３)。さらに、インフラ設備の被害予測として、例えば、地震動による水道管の被害予測(非特許文献４)、及び台風による電柱被害予測(非特許文献５)が知られている。

「気象庁｜警報の危険度分布」、［online］、［令和４年６月６日検索］、インタ－ネット<URL：https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/riskmap.html> 「土砂災害危険情報サービスどしゃブル - パシフィックコンサルタンツ株式会社」、［online］、［令和４年６月６日検索］、インタ－ネット<URL：https://www.pacific.co.jp/service/38.html> 野村光春、外１名、「送電設備の巡視支援を目的とした土砂災害発生可能性の評価法の提案」、電力中央研究所研究報告N20002、2020年10月丸山喜久、外１名、「近年の地震被害データを加味したマクロな配水管被害予測式の改良」、土木学会論文集A1（構造・地震工学）、Vol.65、1号、p.565-574、2009年早田直広、外４名、「配電設備の台風被害予測システムRAMPTにおける風速算定手法の改良（その１）―数値気象モデルによる台風モデルのパラメータ推定―」、電力中央研究所研究報告N17008、2018年5月

上述したように、雨量の予測に基づいて土砂災害の発生を予測する技術は知られており、また、地震及び台風によるインフラ設備の被害を予測する技術も知られている。しかしながら、雨量等の湿潤状態情報に基づいてインフラ設備を含む構造物の被害の程度を推定することはできていない。そのため、構造物の被害に適切に備えることが困難である。

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、湿潤状態情報に基づいて構造物の被害の程度を推定することができる推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本開示に係る推定装置は、地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している被害率記憶部と、前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する構造物数推定部と、前記推定構造物数と前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する被害推定部と、前記被害数を出力する出力部と、を備える。

また、上記課題を解決するため、本開示に係る推定システムは、推定装置と、表示装置とを備える、推定システムにおいて、前記推定装置は、地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している被害率記憶部と、前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する構造物数推定部と、前記構造物数と、前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する被害推定部と、前記被害数を出力する出力部と、を備え、前記表示装置は、前記被害数を表示する。

また、上記課題を解決するため、本開示に係る推定方法は、地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している被害率記憶部と、を備える推定装置が実行する推定方法において、前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている前記構造物の数である推定構造物数を推定するステップと、前記推定構造物数と、前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定するステップと、前記被害数を出力するステップと、を含む。

また、上記課題を解決するため、本開示に係るプログラムは、コンピュータを、上述した推定装置として動作させる。

本開示に係る推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムによれば、湿潤状態情報に基づいて構造物の被害の程度を推定することができる。

本開示の第１の実施形態に係る推定システムの一例を示す概略図である。図１に示す推定装置の一例を示す概略図である。図２に示す発生箇所数記憶部に記憶されている発生箇所数の一例を示す図である。図２に示す平均構造物数記憶部に記憶されている平均構造物数を説明するための図である。図２に示す被害率記憶部に記憶されている被害率の一例を示す図である。図２に示す推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。本開示の第２の実施形態に係る推定装置の一例を示す概略図である。図２に示す推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜＜第１の実施形態＞＞
図１を参照して第１の実施形態の全体構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る推定システム１００の一例を示す概略図である。

図１に示すように、推定システム１００は、推定装置１０と、表示装置２０とを備える。推定装置１０と表示装置２０とは互いに通信ネットワークを介して通信してもよい。推定装置１０と表示装置２０とは一体に構成されてもよい。

＜推定装置の構成＞
図２に示すように、推定装置１０は、土砂災害発生推定部（災害発生推定部）１１と、一時記憶部１２と、構造物被害推定部１３とを備える。以降において、災害の一例である「土砂災害」についての推定を実行する例を説明するが、土砂災害に限定されるものではない。

土砂災害発生推定部１１は、入力部１１１と、発生箇所数記憶部１１２と、発生箇所数抽出部１１３とを有する。入力部１１１は、入力インターフェースによって構成される。入力インターフェースは、マウス、キーボード等によって構成されてもよいし、通信インターフェースによって構成されてもよい。通信インターフェースには、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ（Fiber Distributed Data Interface）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられてもよい。発生箇所数記憶部１１２は、メモリによって構成される。メモリは、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成されてもよい。発生箇所数抽出部１１３は、コントローラによって構成される。コントローラは、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)等の専用のハードウェアによって構成されてもよいし、プロセッサによって構成されてもよいし、双方を含んで構成されてもよい。

入力部１１１は、地理上の所定の範囲に関する情報の入力を受け付ける。災害が土砂災害である例においては、入力部１１１は、地理上の所定の範囲において予想される湿潤状態情報の入力を受け付ける。湿潤状態情報は、土砂災害の要因となる、土壌の湿潤状態を示す情報である。第１の実施形態では、湿潤状態情報は、雨量である。所定の範囲は、予め定められた、例えば１ｋｍ四方の正方形の範囲であってもよい。また、所定の範囲は、市区町村等の行政区画であってもよい。

発生箇所数記憶部１１２は、所定の範囲における、雨量に対応した、土砂災害の発生箇所数を記憶している。発生箇所数は、所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域のうちの、土砂災害の発生が推定される想定被害区域の数である。想定被害区域は、土砂災害の発生が想定される区域であって、例えば、以下の非特許文献６に示されるような土砂災害警戒区域であってもよい。構造物は、例えば、電柱等のインフラ設備である。構造物は、例えば、家屋を含んでもよい。
非特許文献６：「国土数値情報 | 土砂災害警戒区域データ」、［online］、［令和４年６月６日検索］、インタ－ネット<URL：https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A33-v1_4.html>

発生箇所数記憶部１１２は、所定の範囲における、土砂災害種別ごとの、雨量に対応した、土砂災害の発生箇所数を記憶してもよい。土砂災害種別には、以下の非特許文献７に示されるように、崖崩れ、土石流、及び地滑りが含まれる。発生箇所数記憶部１１２は、例えば、図３に示すように、所定の範囲について、雨量に対応した、崖崩れの発生箇所数、土石流の発生箇所数、及び地滑りの発生箇所数を記憶してもよい。
非特許文献７：「特集２土砂災害に備える : 防災情報のページ - 内閣府」、［online］、［令和４年６月６日検索］、インタ－ネット<URL：https://www.bousai.go.jp/kohou/kouhoubousai/h27/79/special_02.html>

図３に示す例では、発生箇所数記憶部１１２は、所定の範囲について、Ｘｍｍ／日以上でＹｍｍ／日未満（Ｙ＞Ｘ）の雨量に対応した、崖崩れの発生箇所数「Ｎ_ａ箇所」、土石流の発生箇所数「Ｎ_ｂ箇所」、及び地滑りの発生箇所数「Ｎ_ｃ箇所」を記憶している。また、発生箇所数記憶部１１２は、Ｙｍｍ／日以上でＺｍｍ／日未満（Ｚ＞Ｙ）の雨量に対応した、崖崩れの発生箇所数「Ｎ_ｄ箇所」、土石流の発生箇所数「Ｎ_ｅ箇所」、及び地滑りの発生箇所数「Ｎ_ｆ箇所」を記憶している。また、発生箇所数記憶部１１２は、Ｚｍｍ／日以上の雨量に対応した、崖崩れの発生箇所数「Ｎ_ｇ箇所」、土石流の発生箇所数「Ｎ_ｈ箇所」、及び地滑りの発生箇所数「Ｎ_ｉ箇所」を記憶している。

発生箇所数抽出部１１３は、発生箇所数記憶部１１２に記憶されている、所定の範囲における、土壌の湿潤状態を示す湿潤状態情報（雨量）に対応した、土砂災害の発生箇所数を抽出する。発生箇所数抽出部１１３は、土砂災害種別ごとの発生箇所数を抽出してもよい。

図３に示す例では、入力部１１１によって入力された所定の範囲における雨量がＸｍｍ／日以上でＹｍｍ／日未満である場合、発生箇所数抽出部１１３は、該雨量に対応して記憶されている、崖崩れの発生箇所数「Ｎ_ａ箇所」、土石流の発生箇所数「Ｎ_ｂ箇所」、及び地滑りの発生箇所数「Ｎ_ｃ箇所」を抽出する。

一時記憶部１２は、メモリによって構成される。一時記憶部１２は、発生箇所数抽出部１１３によって抽出された土砂災害の発生箇所数を記憶する。上述したように、発生箇所数抽出部１１３によって土砂災害種別ごとの発生箇所数が抽出される構成においては、一時記憶部１２は土砂災害種別ごとの発生箇所数を記憶してもよい。

構造物被害推定部１３は、平均構造物数記憶部１３１と、被害率記憶部１３２と、構造物数推定部１３３と、被害推定部１３４と、出力部１３５とを有する。平均構造物数記憶部１３１及び被害率記憶部１３２はメモリによって構成される。構造物数推定部１３３及び被害推定部１３４は、コントローラによって構成される。出力部１３５は、出力インターフェースによって構成される。出力インターフェースは、通信インターフェースを含んでもよい。

平均構造物数記憶部１３１は、地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶している。

例えば、平均構造物数記憶部１３１は、災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である、災害種別ごとの平均構造物数を記憶してもよい。災害が土砂災害である例においては、平均構造物数記憶部１３１は、土砂災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である、土砂災害種別ごとの平均構造物数を記憶してもよい。図４には、所定の範囲に含まれる３つの土石流の想定被害区域Ａ、Ｂ、及びＣに設けられている構造物（図４の丸印で示す）数がそれぞれｍ_ａ、ｍ_ｂ、及びｍ_ｃである例が示されている。このような例において、平均構造物数記憶部１３１は、土石流の土砂災害における平均構造物数ｍ_ave＝（ｍ_ａ＋ｍ_ｂ＋ｍ_ｃ）／３を記憶している。同様にして、平均構造物数記憶部１３１は、崖崩れの土砂災害における平均構造物数、及び地滑りの土砂災害における平均構造物数を記憶している。

また、平均構造物数記憶部１３１は、構造物種別ごとに平均構造物数を記憶していてもよい。平均構造物数記憶部１３１は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに平均構造物数を記憶していてもよい。構造物種別とは、構造物の種別を示す情報であり、一例として、構造物が家屋なのか、インフラ設備であるのかを示す情報とすることができる。

被害率記憶部１３２は、災害が発生した場合に構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している。災害が土砂災害である例においては、被害率記憶部１３２は、土砂災害が発生した場合に構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している。なお、被害率記憶部１３２に記憶されている被害率は、過去に発生した災害における被害に基づいて算出されている。

被害率記憶部１３２は、災害種別ごとに被害率を記憶していてもよい。災害が土砂災害である例においては、図５に示すように、被害率記憶部１３２は、土砂災害種別ごとに被害率を記憶していてもよい。図５に示す例では、被害率記憶部１３２は、土砂災害種別「崖崩れ」に対応して構造物の被害率Ｐ_ａを記憶し、土砂災害種別「土石流」に対応して構造物の被害率Ｐ_ｂを記憶し、土砂災害種別「地滑り」に対応して構造物の被害率Ｐ_ｃを記憶している。

また、上述したように、平均構造物数記憶部１３１が、構造物種別ごとに平均構造物数を記憶している構成において、被害率記憶部１３２は、構造物種別ごとに被害率を記憶していてもよい。また、平均構造物数記憶部１３１が、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに平均構造物数を記憶している構成において、被害率記憶部１３２は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに被害率を記憶していてもよい。

構造物数推定部１３３は、１以上の想定被害区域のうちの、災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、平均構造物数とに基づいて、災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する。災害が土砂災害である例においては、構造物数推定部１３３は、１以上の想定被害区域のうちの、土砂災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、平均構造物数とに基づいて、土砂災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する。例えば、構造物数推定部１３３は、発生箇所数抽出部１１３によって抽出され、一時記憶部１２に記憶されている発生箇所数と、平均構造物数記憶部１３１に記憶されている平均構造物数とに基づいて、推定構造物数を推定する。具体的には、構造物数推定部１３３は、発生箇所数と平均構造物数との積を、所定の範囲における推定構造物数として推定する。

例えば、構造物数推定部１３３は、災害種別ごとの発生箇所数と、災害種別ごとの平均構造物数とに基づいて、災害種別ごとに推定構造物数を推定してもよい。災害が土砂災害である例においては、構造物数推定部１３３は、土砂災害種別ごとの発生箇所数と、土砂災害種別ごとの平均構造物数とに基づいて、土砂災害種別ごとに推定構造物数を推定してもよい。具体的には、構造物数推定部１３３は、一時記憶部１２に記憶されている、土砂災害種別ごとの発生箇所数と、平均構造物数記憶部１３１に記憶されている、土砂災害種別ごとの平均構造物数とに基づいて、推定構造物数を推定してもよい。さらに具体的には、構造物数推定部１３３は、土砂災害種別ごとの発生箇所数それぞれと、対応する土砂災害種別の平均構造物数との積を、推定構造物数として推定する。

また、上述したように、平均構造物数記憶部１３１が、構造物種別ごとに平均構造物数を記憶している構成において、構造物数推定部１３３は、発生箇所数と、構造物種別ごとの平均構造物数とに基づいて、構造物種別ごとの推定構造物数を推定してもよい。また、平均構造物数記憶部１３１が、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに平均構造物数を記憶している構成において、構造物数推定部１３３は、土砂災害種別ごとの発生箇所数と、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの平均構造物数とに基づいて、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに推定構造物数を推定してもよい。

被害推定部１３４は、推定構造物数と災害が発生した場合の被害率とに基づいて、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する。災害が土砂災害である例においては、被害推定部１３４は、推定構造物数と土砂災害が発生した場合の被害率とに基づいて、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する。具体的には、被害推定部１３４は、推定構造物数と被害率との積を被害数と推定する。

一例として、被害推定部１３４は、災害種別ごとの推定構造物数と、災害種別ごとの被害率とに基づいて、災害種別ごとの被害数を推定してもよい。災害が土砂災害である例においては、被害推定部１３４は、土砂災害種別ごとの推定構造物数と、土砂災害種別ごとの被害率とに基づいて、土砂災害種別ごとの被害数を推定してもよい。具体的には、被害推定部１３４は、土砂災害種別ごとの推定構造物数それぞれと、対応する土砂災害種別の被害率との積を土砂災害種別ごとの被害数と推定する。

また、上述したように、平均構造物数記憶部１３１が、構造物種別ごとに平均構造物数を記憶し、被害率記憶部１３２が、構造物種別ごとに被害率を記憶している構成において、被害推定部１３４は、構造物種別ごとの推定構造物数と、構造物種別ごとの被害率とに基づいて、構造物種別ごとの被害数を推定してもよい。具体的には、被害推定部１３４は、構造物種別ごとの構造物数それぞれと、対応する構造物種別の被害率との積を、構造物種別ごとの被害数と推定する。

また、上述したように、平均構造物数記憶部１３１が、土砂災害種別ごと構造物種別ごとに平均構造物数を記憶し、被害率記憶部１３２が、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害率を記憶している構成において、被害推定部１３４は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの推定構造物数と、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害率とに基づいて、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を推定してもよい。具体的には、被害推定部１３４は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの構造物数それぞれと、対応する土砂災害種別及び構造物種別の被害率との積を、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数と推定する。

出力部１３５は、被害数を出力する。出力部１３５は、災害種別ごとの被害数を出力してもよい。災害が土砂災害である例においては、出力部１３５は、土砂災害種別ごとの被害数を出力してもよい。出力部１３５は、構造物種別ごとの被害数を出力してもよい。出力部１３５は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を出力してもよい。なお、出力部１３５は、被害数を、表示装置２０に出力してもよいし、通信ネットワークを介して他の装置に出力してもよい。

＜表示装置の構成＞
表示装置２０は、それぞれメモリ、コントローラ、及びディスプレイを備えるコンピュータによって構成される。表示装置２０を構成するコンピュータは、さらに、通信インターフェースを備えてもよい。ディスプレイは、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、液晶パネル等によって構成される。

表示装置２０は、推定装置１０の出力部１３５によって出力された被害数を表示する。表示装置２０は、災害種別ごとの被害数を表示してもよい。災害が土砂災害である例において、表示装置２０は、土砂災害種別ごとの被害数を表示してもよい。表示装置２０は、構造物種別ごとの被害数を出力してもよい。表示装置２０は、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を出力してもよい。

また、表示装置２０は、推定装置１０によって被害数が推定される範囲を含む地図を記憶していてもよい。このような構成において、表示装置２０は、地図を表示し、該地図における所定の範囲に相当する位置に被害数を表示してもよい。

＜推定装置の動作＞
ここで、第１の実施形態に係る推定装置１０の動作について、図６を参照して説明する。図６は、第１の実施形態に係る推定装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図６を参照して説明する推定装置１０における動作は、第１の実施形態に係る、推定装置１０の推定方法の一例に相当する。本例では、災害が土砂災害である例について説明する。しかし、災害は土砂災害に限定されるものではない。また、本例における推定装置１０は、上述した、平均構造物数記憶部１３１、被害率記憶部１３２、及び発生箇所数記憶部１１２を備えている。

ステップＳ１１において、入力部１１１が、地理上の所定の範囲において予想される雨量の入力を受け付ける。

ステップＳ１２において、発生箇所数抽出部１１３が、所定の範囲における雨量に対応して記憶されている土砂災害の発生箇所数を抽出する。例えば、発生箇所数抽出部１１３が、土砂災害種別ごとの発生箇所数を抽出してもよい。

ステップＳ１３において、一時記憶部１２が、発生箇所数抽出部１１３によって抽出された土砂災害の発生箇所数を記憶する。例えば、一時記憶部１２が、土砂災害種別ごとの発生箇所数を記憶してもよい。

ステップＳ１４において、構造物数推定部１３３が、１以上の想定被害区域のうちの、土砂災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、平均構造物数とに基づいて、土砂災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する。例えば、構造物数推定部１３３は、ステップＳ１２で抽出され、ステップＳ１３で記憶された発生箇所数と、平均構造物数記憶部１３１に記憶されている平均構造物数とに基づいて推定構造物数を推定する。

このとき、構造物数推定部１３３が、土砂災害種別ごとの発生箇所数と、土砂災害種別ごとの平均構造物数とに基づいて、土砂災害種別ごとの推定構造物数を推定してもよい。また、構造物数推定部１３３が、発生箇所数と、構造物種別ごとの平均構造物数とに基づいて、構造物種別ごとの推定構造物数を推定してもよい。また、構造物数推定部１３３が、土砂災害種別ごとの発生箇所数と、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの平均構造物数とに基づいて、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの推定構造物数を推定してもよい。

ステップＳ１５において、被害推定部１３４が、推定構造物数と、被害率とに基づいて、所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する。例えば、被害推定部１３４が、土砂災害種別ごとの構造物数と、土砂災害種別ごとの被害率とに基づいて、土砂災害種別ごとの被害数を推定してもよい。また、被害推定部１３４が、構造物種別ごとの構造物数と、構造物種別ごとの被害率とに基づいて、構造物種別ごとの被害数を推定してもよい。また、被害推定部１３４が、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの構造物数と、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害率とに基づいて、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を推定してもよい。

ステップＳ１６において、出力部１３５が、被害数を出力する。例えば、出力部１３５が、表示装置２０に、土砂災害種別ごとの被害数を出力してもよいし、構造物種別ごとの被害数を出力してもよいし、土砂災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を出力してもよい。

なお、推定装置１０は、ステップＳ１１及びステップＳ１２を実行しなくてもよい。この場合、推定装置１０は、任意の方法によって推定された発生箇所数に基づいてステップＳ１３以降の処理を実行してもよい。また、この場合、推定装置１０は、発生箇所数記憶部１１２を備えなくてもよい。

以上、説明したように、第１の実施形態に係る推定装置１０は、地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部１３１と、災害が発生した場合に、構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶している被害率記憶部１３２と、１以上の想定被害区域のうちの、災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、平均構造物数とに基づいて、災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する構造物数推定部１３３と、推定構造物数と被害率とに基づいて、所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する被害推定部１３４と、被害数を出力する出力部１３５と、を備える。これにより、第１の実施形態に係る推定装置１０は、所定の範囲における被害の程度を推定することができる。したがって、効率的に災害対策を行うことが可能となる。

また、第１の実施形態に係る推定装置１０において、平均構造物数記憶部１３１は、災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である、災害種別ごとの平均構造物数を記憶し、被害率記憶部１３２は、災害種別ごとの被害率を記憶し、構造物数推定部１３３は、災害種別ごとの発生箇所数と、災害種別ごとの平均構造物数とに基づいて、災害種別ごとの推定構造物数を推定し、被害推定部１３４は、災害種別ごとの推定構造物数と、災害種別ごとの被害率とに基づいて、災害種別ごとの被害数を推定する。一般に、災害によって構造物が受ける被害は、災害種別によって異なることがある。そのため、推定装置１０は、災害種別ごとの被害数を推定することにより、所定の範囲における被害の程度を高い精度で詳細に推定することができる。したがって、より効率的に災害対策を行うことが可能となる。

また、第１の実施形態に係る推定装置１０において、構造物数推定部１３３は、構造物種別ごとの被害数を推定する。また、構造物数推定部１３３が、災害種別ごと構造物種別ごとの被害数を推定する。一般に、災害によって構造物が受ける被害は、構造物種別によって異なることがある。そのため、推定装置１０は、構造物種別ごとの被害数を推定することにより、所定の範囲における被害の程度を高い精度で詳細に推定することができる。したがって、さらに効率的に災害対策を行うことが可能となる。

また、第１の実施形態に係る推定装置１０は、所定の範囲における、雨量に対応した、土砂災害の発生箇所数を記憶している発生箇所数記憶部１１２と、所定の範囲における湿潤状態情報に対応した、土砂災害の発生箇所数を抽出する発生箇所数抽出部１１３と、をさらに備え、構造物数推定部１３３は、抽出された発生箇所数と、平均構造物数とに基づいて推定構造物数を推定する。これにより、雨量に応じて所定の範囲における災害の発生箇所数を適切に推定することができる。これに伴い、所定の範囲における被害の程度を高い精度で詳細に推定することができる。したがって、さらに効率的に災害対策を行うことが可能となる。

＜＜第２の実施形態＞＞
第２の実施形態において、推定システム１００は、図１に示す推定装置１０に代えて、推定装置１０－１（図７参照）を備える。第２の実施形態において、第１の実施形態と同一の機能部については同じ符号を付加し、説明を省略する。

＜推定装置の構成＞
図７に示すように、推定装置１０－１は、土砂災害発生推定部（災害発生推定部）１１－１と、一時記憶部１２と、構造物被害推定部１３とを備える。

土砂災害発生推定部１１－１は、入力部１１１－１と、発生箇所数記憶部１１２－１と、発生箇所数抽出部１１３－１とを有する。

入力部１１１－１は、所定の範囲で予想される湿潤状態情報の入力を受け付ける。第２の実施形態では、湿潤状態情報は、土壌水分量である。

発生箇所数記憶部１１２－１は、所定の範囲における、土壌水分量に対応した、土砂災害の発生箇所数を記憶している。発生箇所数記憶部１１２－１は、所定の範囲における、土砂災害種別ごとの、土壌水分量に対応した、土砂災害の発生箇所数を記憶してもよい。

発生箇所数抽出部１１３－１は、入力部１１１－１によって入力された所定の範囲における土壌水分量に対応して、発生箇所数記憶部１１２－１に記憶されている土砂災害の発生箇所数を抽出する。発生箇所数抽出部１１３－１は、土砂災害種別ごとに、該土砂災害の発生箇所数を抽出してもよい。

＜推定装置の動作＞
ここで、第２の実施形態に係る推定装置１０－１の動作について説明する。第２の実施形では、推定装置１０－１は、第１の実施形態のステップＳ１１及びステップＳ１２において、雨量に代えて、土壌水分量を用いることを除いては、第１の実施形態と同様に動作する。

以上、説明したように、第２の実施形態に係る推定装置１０－１は、土壌水分量に応じて所定の範囲における災害の発生箇所数を適切に推定することができる。これに伴い、所定の範囲における被害の程度を高い精度で詳細に推定することができる。したがって、効率的に災害対策を行うことが可能となる。

＜変形例＞
なお、上述した第１及び第２の実施形態において、発生箇所数記憶部１１２、１１２－１は、複数の範囲それぞれごとに、湿潤状態情報（第１の実施形態では雨量、第２の実施形態では土壌水分量）に対応して、土砂災害の発生箇所数を記憶していてもよい。さらに、発生箇所数記憶部１１２、１１２－１は、複数の範囲それぞれについて、土砂災害種別ごとに、湿潤状態情報に対応して、土砂災害の発生箇所数を記憶してもよい。

このような構成において、入力部１１１、１１１－１は、湿潤状態情報とともに、範囲を識別するための範囲識別情報の入力を受け付けてもよい。この場合、第１の実施形態における「所定の範囲」は、入力部１１１、１１１－１によって受け付けられた範囲識別情報によって識別される範囲である。そして、発生箇所数抽出部１１３、１１３－１は、入力部１１１、１１１－１によって入力された範囲識別情報によって識別される範囲（所定の範囲）おける湿潤状態情報に対応して発生箇所数記憶部１１２、１１２－１に記憶されている土砂災害の発生箇所数を抽出する。また、出力部１３５は、被害推定部１３４によって推定された被害数を範囲識別情報とともに出力する。

さらに、このような構成において、表示装置２０は、地図における複数の範囲に相当する位置にそれぞれの範囲の被害数を表示してもよい。このとき、表示装置２０は、地図において、出力部１３５によって出力された複数の範囲識別情報が示す範囲それぞれに相当する位置に対応する被害数を表示してもよい。また、表示装置２０は、地図を表示せず、単に、範囲識別情報とともに被害数を表示してもよい。

＜プログラム＞
上述した推定装置１０、１０－１は、コンピュータ３０１によって実現することができる。また、上述した推定装置１０、１０－１として機能させるためのプログラムが提供されてもよい。また、該プログラムは、記憶媒体に記憶されてもよいし、ネットワークを通して提供されてもよい。図８は、推定装置１０、１０－１としてそれぞれ機能するコンピュータ３０１の概略構成を示すブロック図である。ここで、コンピュータ３０１は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ワークステーション、ＰＣ（Personal Computer）、電子ノートパッドなどであってもよい。プログラム命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコード、コードセグメントなどであってもよい。

図８に示すように、コンピュータ３０１は、プロセッサ３１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３０と、ストレージ３４０と、入力部３５０と、出力部３６０と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）３７０とを備える。各構成は、バス３８０を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ３１０は、具体的にはＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System on a Chip）などであり、同種又は異種の複数のプロセッサにより構成されてもよい。

プロセッサ３１０は、各構成の制御、及び各種の演算処理を実行する。すなわち、プロセッサ３１０は、ＲＯＭ３２０又はストレージ３４０からプログラムを読み出し、ＲＡＭ３３０を作業区域としてプログラムを実行する。プロセッサ３１０は、ＲＯＭ３２０又はストレージ３４０に記憶されているプログラムに従って、各構成の制御及び各種の演算処理を行う。上述した実施形態では、ＲＯＭ３２０又はストレージ３４０に、本開示に係るプログラムが記憶されている。

プログラムは、コンピュータ３０１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このような記憶媒体を用いれば、プログラムをコンピュータ３０１にインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記憶された記憶媒体は、非一時的（non-transitory）記憶媒体であってもよい。非一時的記憶媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどであってもよい。また、このプログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

ＲＯＭ３２０は、各種プログラム及び各種データを記憶する。ＲＡＭ３３０は、作業区域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ３４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム及び各種データを記憶する。

入力部３５０は、情報の入力を受け付けるためのインターフェースであり、出力部３６０は、情報を出力するためのインターフェースである。

通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）３７０は、外部の装置と通信するためのインターフェースである。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
［付記項１］
メモリと、コントローラと、出力インターフェースとを備え、
前記メモリは、
地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶し、
災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶し、
前記コントローラは、
前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定し、
前記推定構造物数と前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定し、
前記出力インターフェースは、前記被害数を出力する、推定装置。
［付記項２］
前記メモリは、
災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である、災害種別ごとの平均構造物数を記憶し、
前記災害種別ごとの前記被害率を記憶し
前記コントローラは、
前記災害種別ごとの前記発生箇所数と、前記災害種別ごとの前記平均構造物数とに基づいて、前記災害種別ごとの前記推定構造物数を推定し、
前記災害種別ごとの前記推定構造物数と、前記災害種別ごとの前記被害率とに基づいて、前記災害種別ごとの前記被害数を推定する、付記項1に記載の推定装置。
［付記項３］
前記災害は、土砂災害であり、
前記メモリは、前記所定の範囲における、土壌の湿潤状態を示す湿潤状態情報に対応した、前記土砂災害の発生箇所数を記憶し、
前記コントローラは、
前記所定の範囲における前記湿潤状態情報に対応して記憶されている前記土砂災害の前記発生箇所数を抽出し、
前記抽出された前記発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて前記推定構造物数を推定する、付記項１に記載の推定装置。
［付記項４］
前記メモリは、
土砂災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である土砂、災害種別ごとの平均構造物数を記憶し、
前記土砂災害種別ごとの、前記湿潤状態情報に対応した、前記土砂災害の前記発生箇所数を記憶し、
前記コントローラは、
前記土砂災害種別ごとに前記発生箇所数を抽出し、
前記土砂災害種別ごとの前記発生箇所数と、前記土砂災害種別ごとの前記平均構造物数とに基づいて、前記土砂災害種別ごとの前記推定構造物数を推定する、付記項３に記載の推定装置。
［付記項５］
推定装置と、表示装置とを備える、推定システムにおいて、
前記推定装置は、メモリと、コントローラと、出力インターフェースとを有し、
前記メモリは、
地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶し、
災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶し、
前記コントローラは、
前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定し、
前記推定構造物数と前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定し、
前記出力インターフェースは、前記被害数を出力し、
前記表示装置は、前記被害数を表示する、
推定システム。
［付記項６］
地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である平均構造物数を記憶し、災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である被害率を記憶しているメモリを備える推定装置が実行する推定方法において、
前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記災害の発生が推定される想定被害区域区域に設けられている前記構造物の数である推定構造物数を推定し、
前記推定構造物数と、前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定し、
前記被害数を出力する、推定方法。
［付記項７］
コンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、前記コンピュータを、付記項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置として動作させるプログラムを記憶した非一時的記憶媒体。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術は、個々の文献、特許出願、及び技術が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記載された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形又は変更が可能である。

１００推定システム
１０、１０－１推定装置
１１、１１－１土砂災害発生推定部
１２一時記憶部
１３構造物被害推定部
２０表示装置
１１１、１１１－１入力部
１１２、１１２－１発生箇所数記憶部
１１３、１１３－１発生箇所数抽出部
１３１平均構造物数記憶部
１３２被害率記憶部
１３３構造物数推定部
１３４被害推定部
１３５出力部
３０１コンピュータ
３１０プロセッサ
３２０ＲＯＭ
３３０ＲＡＭ
３４０ストレージ
３５０入力部
３６０出力部
３７０通信Ｉ／Ｆ
３８０バス

Claims

地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の前記所定の範囲における平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、
災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である前記所定の範囲における被害率を記憶している被害率記憶部と、
前記所定の範囲に含まれる前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記所定の範囲における前記災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する構造物数推定部と、
前記推定構造物数と前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する被害推定部と、
前記被害数を出力する出力部と、を備える推定装置。
前記平均構造物数記憶部は、災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の前記所定の範囲における平均値である、災害種別ごとの平均構造物数を記憶し、
前記被害率記憶部は、前記災害種別ごとの前記所定の範囲における前記被害率を記憶し、
前記構造物数推定部は、前記所定の範囲における前記災害種別ごとの前記発生箇所数と、前記災害種別ごとの前記平均構造物数とに基づいて、前記所定の範囲における前記災害種別ごとの前記推定構造物数を推定し、
前記被害推定部は、前記災害種別ごとの前記推定構造物数と、前記災害種別ごとの前記被害率とに基づいて、前記災害種別ごとの前記被害数を推定する、請求項１に記載の推定装置。
前記災害は、土砂災害であり、
前記所定の範囲における、土壌の湿潤状態を示す湿潤状態情報に対応した、前記土砂災害の発生箇所数を記憶している発生箇所数記憶部と、
前記所定の範囲における前記湿潤状態情報に対応した、前記土砂災害の前記発生箇所数を抽出する発生箇所数抽出部と、をさらに備え、
前記構造物数推定部は、前記抽出された前記発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて前記推定構造物数を推定する、請求項１に記載の推定装置。
前記平均構造物数記憶部は、土砂災害種別ごとに定められた１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の平均値である土砂災害種別ごとの前記平均構造物数を記憶し、
前記発生箇所数記憶部は、前記土砂災害種別ごとの前記発生箇所数を記憶し、
前記発生箇所数抽出部は、前記土砂災害種別ごとの前記発生箇所数を抽出し、
前記構造物数推定部は、前記土砂災害種別ごとの前記発生箇所数と、前記土砂災害種別ごとの前記平均構造物数とに基づいて、前記土砂災害種別ごとの前記推定構造物数を推定する、請求項３に記載の推定装置。
推定装置と、表示装置とを備える、推定システムにおいて、
前記推定装置は、
地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の前記所定の範囲における平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、
災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である前記所定の範囲における被害率を記憶している被害率記憶部と、
前記所定の範囲に含まれる前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記所定の範囲における前記災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている構造物の数である推定構造物数を推定する構造物数推定部と、
前記推定構造物数と、前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定する被害推定部と、
前記被害数を出力する出力部と、を備え、
前記表示装置は、前記被害数を表示する、
推定システム。
地理上の所定の範囲に含まれる１以上の想定被害区域それぞれに設けられている構造物の数の前記所定の範囲における平均値である平均構造物数を記憶している平均構造物数記憶部と、災害が発生した場合に、前記構造物が被害を受ける確率である前記所定の範囲における被害率を記憶している被害率記憶部と、を備える推定装置が実行する推定方法において、
前記所定の範囲に含まれる前記１以上の想定被害区域のうちの、前記災害の発生が推定される想定被害区域の数である発生箇所数と、前記平均構造物数とに基づいて、前記所定の範囲における前記災害の発生が推定される想定被害区域に設けられている前記構造物の数である推定構造物数を推定するステップと、
前記推定構造物数と、前記被害率とに基づいて、前記所定の範囲における、被害を受ける構造物の数である被害数を推定するステップと、
前記被害数を出力するステップと、を含む推定方法。
コンピュータを、請求項１から４のいずれか一項に記載の推定装置として機能させるためのプログラム。