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公開番号2024176988
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2023100112
出願日2023-06-19
発明の名称土石流チャネル単位幅流出量の計測方法、及びモニタリング早期警報システム
出願人成都理工大学
代理人TRY国際弁理士法人
主分類G01D 21/00 20060101AFI20241212BHJP(測定;試験)
要約【課題】土石流チャネル単幅流出量の計測方法、モニタリング早期警報方法とシステムを開示する。
【解決手段】土石流チャネル単幅流出量の計測方法の最適化案は、流出ハイドログラフをもとにして地表流出条件の特徴パラメータを計測し、及び降雨分布データを利用して形成領域の地表の流出ハイドログラフを構築する方法を含む。本発明は、土石流チャネル単幅流出量の計測案を利用して実現する溝谷型土石流発生のモニタリング早期警報方法を提供し、土石流の発生リスクと土石流を誘発する降雨閾値を計測し、土石流チャネル形成領域のモニタリング早期警報システムを提供する。単幅流出量の計測方法は、数学モデル方式によって単幅流出量を計量する技術的な問題を解決し、この指標の効果的な利用見通しを拡張した。計測方法は、数学モデルを利用して計算を完了し、各類土石流防止の技術案でドッキングし、又は応用しやすい。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
土石流チャネル単幅流出量の計測方法であって、土石流チャネル形成領域の地表の計算ユニットの単幅流出量を計測し、現場調査により基礎データを取得し、計算ユニットを設定し、各計算ユニットに対し、式１－１及び式１－２に基づいて計算し、計算結果の大きな値を計算ユニットの単幅流出量ｑ計測結果として取り、
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56
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式１－１、式１－２において、ｑ－形成領域計算ユニット地表単幅流出量、ｍ
３
、
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5
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ｈ－地表流出深さ、ｍ、それは、現場モニタリングにより収集され、又は基礎データに基づいて決定され、
ρ－水密度、定数、ｔ／ｍ
３
、
ｇ－重力加速度定数、ｍ／ｓ
２
、
ｎ－粗さ係数、値０．０３５～０．０４、
ｕ、ｖ－流出平均流速Ｖのｘ方向、ｙ方向における成分、ｍ
３
／ｓ、それは、現場モニタリングにより収集され、又は基礎データに基づいて決定され、Ｃ－シェジー係数、それは、基礎データに基づいて決定され、
前記ｘ方向は、土石流チャネル方向であり、ｙ方向は、垂直土石流チャネル方向である、
ことを特徴とする計測方法。
続きを表示（約 2,500 文字）【請求項２】
土石流チャネル形成領域の地表の流出ハイドログラフデータを取得し、流出ハイドログラフデータを入力として、形成領域の地表の流出条件特徴を計測し、前記地表の流出条件特徴は、ｈと、ｕと、ｖとを含み、
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51
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式２～式７において、ｔ－計算時間変数、ｓ、
ａ－流量保存量ベクトル、
ｆ、ｊ－流量フラックスベクトルのｘ方向、ｙ方向における成分、
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11
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β－溝床床面勾配、°、それは、基礎データに基づいて決定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の計測方法。
【請求項３】
前記形成領域の地表の流出ハイドログラフデータの取得は、降雨分布データを取得し、Ｈで表現される形成領域の地表の流出計算モデルを確立し、形成領域の地表の流出ハイドログラフを得るステップに基づいて実施され、
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42
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式８、式９において、Ｈ－形成領域の地表の産流深さ、ｍｍ、
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14
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－流出曲線数、値３５～８０である、
ことを特徴とする請求項２に記載の計測方法。
【請求項４】
前記降雨分布データは、気象予報データを利用して構築され、又は極端な降雨イベントデータを利用して構築され、又は、リアルタイムでモニタリングされる降雨データによって構築される、
ことを特徴とする請求項３に記載の計測方法。
【請求項５】
前記極端な降雨イベントデータを利用して降雨分布データを構築することは、式１０
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6
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8
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6
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5
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決定され、
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5
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雨アトラスによって決定される、
ことを特徴とする請求項４に記載の計測方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の土石流チャネル単幅流出量の計測方法を利用して実現される溝谷型土石流発生のモニタリング早期警報方法であって、
土石流チャネル形成領域をモニタリング早期警報領域とし、モニタリング早期警報領域内の各計算ユニットの地表の単幅流出量ｑを計測し、
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5
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合、計算ユニットを不安定性ユニットとしてマークし、逆に安定性ユニットとしてマークし、
不安定性ユニット数のすべての計算ユニット数における割合が不安定性割合閾値に達した場合、モニタリング早期警報領域に溝谷型土石流の発生リスクが存在すると判断し、
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65
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ことを特徴とするモニタリング早期警報方法。
【請求項７】
モニタリング早期警報領域の溝谷型土石流を誘発する降雨閾値を計測することをさらに含み、
実施方法は、
研究領域の降雨分布データを構築し、降雨分布データを入力として、異なる降雨条件における形成領域の地表の流出条件特徴、及び該当する地表の単幅流出量ｑを計測し、形成領域の降雨分布データと地表の単幅流出量ｑ二次元曲線を構築し、
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5
170
全体のデータをまとめ、研究領域内の不安定性計算ユニットの割合量のリアルタイム幅流出量に沿う変化曲線を構築し、研究領域内の不安定性計算ユニットの割合量が不安定性割合閾値に達することを招く降雨イベントを不安定性降雨イベントとしてマークし、
不安定性降雨イベントにおける降雨条件閾値を統計することである、
ことを特徴とする請求項６に記載のモニタリング早期警報方法。
【請求項８】
土石流チャネル形成領域のモニタリング早期警報システムであって、
土石流チャネル形成領域の地表の単幅流出量をモニタリングし、
土石流チャネル形成領域をモニタリング早期警報領域とし、モニタリング早期警報領域内の計算ユニット測定断面を決定し、測定断面に測定機器を配置し、上位機／計算センター信号に接続し、
モニタリング早期警報領域の基礎データを上位機／計算センターに入力し、測定機器は、流出特徴データを収集し、上位機／計算センターに入力し、
上位機／計算センターは、請求項１に記載の土石流チャネル単幅流出量の計測方法に基づいて土石流チャネル形成領域の地表の計算ユニットの単幅流出量を計測する、
ことを特徴とするモニタリング早期警報システム。
【請求項９】
モニタリング早期警報領域内には、上位機／計算センターに降雨データをリアルタイムで入力する雨量計をさらに配置し、上位機／計算センターは、請求項６に記載の溝谷型土石流発生のモニタリング早期警報方法を利用して形成領域内の土石流の発生リスクをモニタリングする、
ことを特徴とする請求項８に記載のモニタリング早期警報システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、地質災害モニタリング測定技術分野、地質災害防止の技術分野に属し、土石流モニタリング早期警報の技術に関し、特に土石流チャネル形成領域の単幅流出量の計測方法とそれに基づいて実現される土石流発生降雨閾値の計測方法、土石流モニタリング早期警報方法、及び各方法の応用に関する。
続きを表示（約 3,700 文字）【背景技術】
【０００２】
溝谷型土石流は、一般的には坂道侵食をメインとする土石流タイプであり、山間部流域で降雨シーズンに最もよく見られる土石流タイプであり、山間部の社会経済と生態環境に対する危害の程度は、極めて高い。溝谷型土石流は、主に一定規模の降水によって地表が洗われ、侵食され、土体内部の安定構造が破壊され、大量の土石が地表流出に巻き込まれて発生するためである。
【０００３】
土石流のモニタリング早期警報技術は、山地環境地質災害防止分野の主な研究内容の一つである。従来の技術、ＣＮ２０１８１０７４７５７０５は、流域土石流早期警報案を開示し、土石流発生降雨Ｉ－Ｄ曲線閾値の構築方法をもとにして構築される土石流モニタリング早期警報の技術である。方法のコア部分、即ちＩ－Ｄ曲線閾値の構築方法は、まず、ＲｉｃｈａｒｄモデルとＶａｎＧｅｎｕｃｈｔｅｎ方程式数値シミュレーションのために必要な流域下地面データを取得し、与えられた降雨強度条件で水文シミュレーションプロセスを起動し、時間シーケンスに沿って流域の各グリッドの安定性と産流状況を判断し、水土混合物の容積重を計算し、制御点に合致するデータを記録してＩ－Ｄ曲線をフィッティングし、最終的に前期雨量条件における１グループのＩ－Ｄ閾値を得る。この方法は、水文モデルシミュレーション土石流流域降水条件変化を出力として利用してから、土石流形成物理プロセスにおける水土結合特徴の変化傾向を根拠とする分析手段により、水土混合物の容積重値ρの動的変化を中間量として生成し、フィッティングにより土石流発生のモニタリング閾値を決定するためのＩ－Ｄ曲線方程式を生成することによって、土石流発生のモニタリング早期警報を実現する。この技術は、従来の溝谷型土石流モニタリング早期警報技術案の基本構想を表しており、即ち、降水データを水文モデルとして入力し、水文プロセス数値シミュレーションによって土石流形成を誘発する肝心な水文パラメータを取得してから、さらに異なるタイプの水土特徴指標を土石流発生の早期警報のモニタリング対象として計測する。
【０００４】
従来の土石流モニタリング早期警報技術は、降水を決定的な誘発要因とする土石流モニタリング早期警報に応用できるが、溝谷型土石流に応用する場合は、まだ欠陥がある。主な欠陥は、それが選択した水土特徴指標タイプ（ＣＮ２０１８１０７４７５７０５において水土混合物の容積重値ρを選択する）がチャネル侵食を特徴づける理想指標ではないことである。従来の研究によると、地表流出特徴を特徴づける指標は、洪水侵食溝床による土石流の形成が臨界条件に達しているか否かをモニタリングする有力な指標であり、ここで、流出深さ、単幅流出量などを含むことが発見された。しかしながら、従来の技術は、単幅流出量を土石流モニタリング早期警報案のモニタリング対象指標として使用していなかった。ひいては地質災害防止研究分野で、単幅流出量指標は、長期的に流出総量指標としてのみ使用される場合の付随的な記述指標であり、効果的に利用されていない。この現象が形成された理由は、従来の技術で単幅流出量の計算問題がまだ解決されていないため、それを各類土石流又は高沙含有の洪水研究分野における重要な指標として利用できず、この指標の計測技術と上流の水文条件シミュレーション技術及び下流の土石流モニタリング早期警報技術を融合することができないからである。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の目的は、従来の技術の不足に対して、地表の単幅流出計測方法、及びそれに基づいて実現される土石流モニタリング早期警報案を提供することである。
【０００６】
上記目的を実現するために、本発明は、まず、土石流チャネル形成領域の地表の単幅流出量を計測するための土石流チャネル単幅流出量の計測方法を提供する。その技術案は、以下の通りである。
【０００７】
土石流チャネル単幅流出量の計測方法であって、土石流チャネル形成領域の地表の計算ユニットの単幅流出量を計測し、現場調査により基礎データを取得し、計算ユニットを設定し、各計算ユニットに対し、式１－１及び式１－２に基づいて計算し、計算結果の大きな値を計算ユニットの単幅流出量ｑ計測結果として取り、
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式１－１、式１－２において、ｑ－形成領域計算ユニット地表単幅流出量、ｍ
３
、
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5
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ｈ－地表流出深さ、ｍ、それは、現場モニタリングにより収集され、又は基礎データに基づいて決定され、
ρ－水密度、定数、ｔ／ｍ
３
、
ｇ－重力加速度定数、ｍ／ｓ
２
、
ｎ－粗さ係数、値０．０３５～０．０４、
ｕ、ｖ－流出平均流速Ｖのｘ方向、ｙ方向における成分、ｍ
３
／ｓ、それは、現場モニタリングにより収集され、又は基礎データに基づいて決定され、
Ｃ－シェジー係数、それは、基礎データに基づいて決定され、
前記ｘ方向は、順溝通方向であり、ｙ方向は、垂直土石流チャネル方向であることを特徴とする。
【０００８】
上記土石流チャネル単幅流出量の計測方法において、パラメータｈ、ｕ、ｖは、地表流出条件特徴を特徴づけ、単幅流出量を計算する重要なデータ基礎である。一般的には、地表流出深さｈと流出平均流速Ｖは、現場測定、歴史観測記録、ｈとＶを計測する従来の技術によって取得されることができ、特に土石流モニタリング技術分野で、比較的に成熟している現場モニタリング技術案がある。しかしながら、歴史記録によって決定されるｈ、ｕ、ｖ値は、科学的な数学表現形式がなく、関連モデルを構築するための十分なデータ規模を提供することができず、従来の計算方法で決定されたｈ、ｕ、ｖ値は、計測原理において本発明の単幅流出量の計測と完全に一致せず、完全且つ総合的な計算モデルの構築に不利である。本発明は、上記土石流チャネル単幅流出量の計測方法の最適化案をさらに提供し、流出ハイドログラフに基づいてパラメータｈ、ｕ、ｖの数学表現形式を確立する。具体的には、
土石流チャネル形成領域の地表の流出ハイドログラフデータを取得し、流出ハイドログラフデータを入力として、式２～式７を連立して形成領域の地表の流出条件特徴の３つの指標、ｈ、ｕ、ｖを計測し、
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上記式２～式７において、ｔ－計算時間変数、ｓ、
ａ－流量保存量ベクトル、
ｆ、ｊ－流量フラックスベクトルのｘ方向、ｙ方向における成分、
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β－溝床床面勾配、°、それは、基礎データに基づいて決定される。
【０００９】
一般的には、地表流出ハイドログラフは、ローカル歴史観測記録によって取得され、又は地形水文条件の相似領域のデータを科学的に借用してもよい。単幅流出量の計測の現地性を向上させるために、地表流出ハイドログラフの取得方法をさらに最適化し、具体的には、
形成領域の地表の流出ハイドログラフデータの取得は、降雨分布データを取得し、Ｈで表現される形成領域の地表の流出計算モデル（式８、式９）を確立し、形成領域の地表の流出ハイドログラフを得るステップに基づき、
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式８、式９において、Ｈ－形成領域の地表の産流深さ、ｍｍ、
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14
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【００１０】
上記最適化案において、降雨分布データの取得は、気象予報データを利用して構築され、又は極端な降雨イベントデータを利用して構築されてもよく、又は、リアルタイムでモニタリングされる降雨データによって構築されてもよい。三者は、それぞれ将来、歴史、現在の降雨分布データである。極端な降雨イベントデータを利用して降雨分布データを構築するには、具体的に、降雨再現期のデータを利用してもよい。極端な降雨イベントデータを利用して降雨分布データを構築する場合、式１０に基づいて異なる再現
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（【００１１】以降は省略されています）

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