沢水の水量の計測値は14回分集めることができた。大きなエクセルのシートを作り、縦に1年間の降雨量を入力してモデルの数式を入れ、パラメーター(実現率、低減率、定数)を変化させながら14回の計測値と推定値を見比べてみた。最初の検討では、実績値と予測値が大きく離れる日がいくつかあったが、取水口や配管の詰まりなどで実績値が異常値であることは想像できるので、そうしたものを外してみた。また、実績値と予測値の差の平方をとって集計してみたところ、いくつかのケースでかなり近い数値が出ていると思われた。
 
  実現率   低減率   定数   乖離指数
   0.08   0.87   0.20   1.06
 *0.10   0.85   0.50   1.93
   0.08   0.85   0.30   2.36
   0.12   0.80   0.30   4.28
   0.06   0.85   0.30   6.28
   0.20   0.80   0.30   6.46
  このあとの乖離指数は
  7.31、9.57、12.53、16.75、18.01と続く
  *は、当初の想定値

モデルの式は次の通りである。
 予測値(立米/時)=Σ(R×実現率×低減率のd-1乗)+定数
           R:ある日の雨量
           d:予測日からある日までの日数
  モデルの前提:ある日の雨量は基本的に実現率を乗じた形で流出する
        :流出量は低減率の割合で日々減っていく
        :どういう状況でも一定の量はある=定数
 
 今回最も近かった定数を入れてみると次の式になる。当面はこの式の結果と計測値を見比べてみようと思う。
 
 予測値(立米/時)=Σ(R×0.08×0.87のd-1乗)+0.20

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    ピンクが計測値、ブルーにマークしてあるのが最適モデルの推定値

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ピンクでマークした日付をサンプルとした。計測値サンプルは7月に偏っているようだが、実は6月末に水奉行が取水堰の泥を徹底的に掻い出しており、その後1ヶ月ほどは配水系統の状態が非常に安定していたため、理想モデルとしてはその方がいいと考えた。