雪密度センサ
【課題】雪密度をより精度よく算出すること。
【解決手段】複数の電極１２間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部３２と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部３６と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部４０と、を具備する雪密度センサ。
【解決手段】複数の電極１２間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部３２と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部３６と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部４０と、を具備する雪密度センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雪密度センサに関し、例えば静電容量および温度に基づき雪層の密度を算出する雪密度センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、寒冷地域では、計画的な利水を目的とし、ダム流域における積雪包蔵水量の算出が行われている。積雪包蔵水量は、ダムの流域面積に積雪深と雪密度を掛けることにより算出可能である。ダムの流域面積は地形情報から把握可能である。積雪深さは、例えば超音波方式の自動積雪深計により自動連続測定が可能である。しかしながら、自動連続測定可能な雪密度センサは実用化されていない。このため、雪密度の測定は人力での作業となる。
【０００３】
雪の密度の計測方法として、静電容量を用いる方法が知られている（例えば特許文献１）。また、雪水混合体の中の雪または氷片の濃度を計測する方法として導電率を用いる方法が知られている（例えば、特許文献２）。着霜高さを測定するために抵抗に対する電位差を測定する方法が知られている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２８８８８８号公報
【特許文献２】特開平３−１５０４５３号公報
【特許文献３】特開平５−３４０９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、特許文献１のように静電容量を用い雪密度を計測する場合、静電容量を計測する電極と雪層との間にギャップが形成される場合がある。この場合、ギャップは、空気、水または氷のような物質で満たされた物質層となる。このため、物質層の物質の種類および物質層の幅に依存し静電容量が変化する。よって、電極間の静電容量から雪密度を精度よく算出することが難しくなる。
【０００６】
本雪密度センサおよび雪密度の計測方法は、雪密度をより精度よく算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
例えば、複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、を具備することを特徴とする雪密度センサを用いることができる。
【発明の効果】
【０００８】
本雪密度センサおよび雪密度の計測方法によれば、雪密度をより精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１（ａ）は、物質層が形成される前、図１（ｂ）は物質層が形成された後のアームと雪層とを示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る雪密度センサの斜視図である。
【図３】図３は、実施例１に係る雪密度センサのブロック図である。
【図４】図４は、実施例１に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップＳ１６における算出部の処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、雪密度と比誘電率の関係を示した図である。
【図７】図７は、実施例２の算出部の処理を示すフローチャートである。
【図８】図８は、電気伝導度と温度により物質の状態を示す図である。
【図９】図９（ａ）および図９（ｂ）は、物質層が異なる物質の場合のアームと雪層とを示す図である。
【図１０】図１０は、雪密度センサの処理のフローチャートである。
【図１１】図１１（ａ）は、メモリ内の各データを示す図である。図１１（ｂ）は、データＮｏに対応する物質を示すテーブルである。
【図１２】図１２は、図１０のステップＳ６２において算出部が行なう処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例４に係る雪密度センサのブロック図である。
【図１４】図１４は、実施例４に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例５の算出部の処理を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例６の算出部の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照し、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１１】
まず、電極と雪層の間に形成される物質層について説明する。図１（ａ）は、物質層が形成される前、図１（ｂ）は物質層が形成された後のアームと雪層とを示す図である。図１（ａ）に示すように、雪５０中に、２つのアーム１０が設けられている。アーム１０の内側表面には、それぞれ第１電極１２が設けられている。第１電極１２は、第１電極１２間の雪層５１の静電容量を計測するための電極である。図１（ｂ）に示すように、気温が上昇し、アーム１０を保持する保持体等を介した熱伝導により、アーム１０の温度が上昇すると、アーム１０の周囲の雪が融解しギャップが形成される。また、アーム１０が風等により振動することによっても、アーム１０の周囲の雪が融解しギャップが形成される。ギャップは、空気、水または氷等が満たされた物質層５２となる。物質層５２の物質により、物質層の静電容量が変化する。例えば空気、水および氷の比誘電率は、それぞれ１、８１および４である。一方、雪層５１の比誘電率は２〜４程度である。よって、物質層５２の物質（すなわち誘電率）および物質層５２の厚さに依存し、第１電極１２間の静電容量が変化する。これにより、雪密度の計測に誤差が生じる。
【００１２】
図２は、実施例１に係る雪密度センサの斜視図である。雪密度センサ１００は、支持体２０と複数のアーム１０を備えている。支持体２０から複数のアーム１０が延伸している。支持体２０の表面は絶縁性であり、例えば、ポリアセタール等の樹脂より形成される。各アーム１０の内面には、複数の第１電極１２が対向し設けられている。アーム１０の少なくとも１つの内面には複数の第２電極１４および温度センサ１６が設けられている。第１電極１２は、静電容量を計測するための電極であり、第２電極１４は、電気伝導度を計測するための電極である。温度センサ１６は、例えばサーミスタ素子である。
【００１３】
アーム１０は、絶縁性であり、ポリアセタール等の樹脂より形成される。第１電極１２および第２電極１４は、例えばステンレス等の金属である。第１電極１２は、例えば長方形であり、大きさは例えば１００ｍｍ×１００ｍｍである。対向する第１電極１２同士の距離は例えば５０ｍｍである。第２電極１４は、例えば円形であり直径は例えば１０ｍｍである。第２電極１４の最短距離は、例えば１０ｍｍである。温度センサ１６は例えば円形であり、直径は例えば１０ｍｍである。
【００１４】
複数の第２電極１４および温度センサ１６は、アーム１０の１つに設けられていてもよいが、全てのアーム１０に設けられていてもよい。複数の第２電極１４および温度センサ１６を多数設けることにより、電気伝導度および温度を精度よく計測することができる。複数の第２電極１４は物質層５２の電気伝導度を計測し、温度センサ１６は物質層５２の温度を計測するため、複数の第２電極１４と温度センサ１６は、第１電極１２と同一平面に設けられることが好ましい。また、複数の第２電極１４および温度センサ１６の材質は、第１電極１２と同じ材質であることが好ましい。
【００１５】
図３は、実施例１に係る雪密度センサのブロック図である。第１電極１２、第２電極１４および温度センサ１６はアーム１０に設けられている。静電容量検出部２２、電気伝導度検出部２４、温度検出部２６および駆動部２８は、例えば支持体２０内に設けられている。第１計測部３２は、第１電極１２および静電容量検出部２２を備えている。第３計測部３４は、第２電極１４および電気伝導度検出部２４を備えている。第２計測部３６は、温度センサ１６および温度検出部２６を備えている。例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）が算出部４０として機能する。メモリ４２は、例えば揮発性メモリまたは不揮発性メモリである。ＭＰＵおよびメモリ４２は、支持体２０内に設けられてもよいし、支持体２０から離れた場所にある筐体内に設けられてもよい。
【００１６】
駆動部２８は、第１電極１２のうち一部の電極に例えば１ＭＨｚ程度の正弦波の電圧信号を印加する。静電容量検出部２２は、第１電極１２のうち他の電極に流れる交流電流の振幅を直流電圧信号に変換する。さらに、静電容量検出部２２は、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。駆動部２８は、第２電極１４のうち一部の電極に例えば１００ｋＨｚ程度の正弦波の電圧信号を印加する。電気伝導度検出部２４は、第２電極１４のうち他の電極に流れる交流電流の振幅を直流電圧信号に変換する。さらに、電気伝導度検出部２４は、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。駆動部２８は、静電容量計測用と電気伝導度計測用の２つ設けられてもよい。静電容量の計測に用いる電圧信号の周波数は、雪層５１等のインピーダンスが主にキャパシタ成分により定まる周波数であればよい。電気伝導度の計測に用いる電圧信号の周波数は、雪層５１等のインピーダンスが主に抵抗成分により定まる周波数であればよい。温度検出部２６は、温度センサ１６の出力を温度に換算し、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。
【００１７】
図４は、実施例１に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、第１計測部３２は、第１電極１２間の雪層を含む静電容量を計測する（ステップＳ１０）。静電容量の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、第３計測部３４は、雪層と複数の第１電極１２との間に形成された物質層５２の電気伝導度を計測する（ステップＳ１２）。電気伝導度の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、第２計測部３６は、物質層５２の温度を計測する（ステップＳ１４）。温度の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、算出部４０は、メモリ４２から静電容量の値、電気伝導度の値および温度の値を取得する。算出部４０は、第１電極１２間の静電容量、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき雪層５１の密度を算出する（ステップＳ１６）。次に、算出部４０は、算出した雪密度を外部に出力する（ステップＳ１８）。なお、ステップＳ１０からＳ１４の順番は任意である。
【００１８】
図５は、図４のステップＳ１６における算出部の処理を示すフローチャートである。図５に示すように、算出部４０は、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき物質層５２の物質を判定する（ステップＳ２０）。例えば、算出部４０は、物質層５２が空気、水または氷のいずれかを判定する。これにより、物質層５２の誘電率が定まる。例えば、物質が空気、水または氷の場合、比誘電率はそれぞれ１、８１または４である。具体例は実施例２において説明する。次に、算出部４０は、物質層５２の厚さを算出する（ステップＳ２２）。例えば、物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき物質層５２の厚さを算出する。具体例は実施例３において説明する。次に、算出部４０は、計測した静電容量、物質層５２の誘電率および厚さから雪層５１の誘電率を算出する（ステップＳ２４）。具体例は、実施例３において説明する。次に、算出部４０は、雪層５１の誘電率から雪密度を算出する（ステップＳ２６）。その後、終了する。
【００１９】
図６は、雪密度と比誘電率の関係を示した図である。黒丸は測定点、実線は近似曲線である。比誘電率が１は空気の場合であり、比誘電率が４は氷の場合である。メモリ４２は、図６の雪密度と比誘電率の相関を記憶している。図５のステップＳ２６において、算出部４０は、メモリ４２から図６の相関を取得する。ステップＳ２４において算出した雪層５１の誘電率から図６を用い雪密度を算出できる。例えば、雪層５１の比誘電率が２．０の場合、雪密度は０．４２ｇ／ｃｍ３と算出できる。
【００２０】
実施例１によれば、図５のステップＳ１６のように、算出部４０は、第１電極１２間の静電容量、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき雪層５１の密度を算出する。これにより、算出部４０は、物質層５２の物質の種類（誘電率）または／および厚さを考慮して、第１電極１２間の静電容量から雪密度を算出することができる。よって、雪密度をより精度よく算出することができる。
【実施例２】
【００２１】
実施例２は、算出部４０が物質層５２の物質を判定する例である。電気伝導度だけでも物質層５２の物質の判定は可能である。例えば、空気の電気伝導度は０〜１０−８Ｓ／ｃｍ、氷の電気伝導度は１０−８Ｓ／ｃｍ〜１０−６Ｓ／ｃｍ、水の電気伝導度は１０−６Ｓ／ｃｍである。しかしながら、自然界の雨または雪には空気中の塵または酸性物質などが混在している。このように不純物が混在すると物質の電気伝導度は、上述のように一様ではない。一方、凝固温度についても０℃前後で水から氷に固化するが、不純物を含む水は一様ではない。実施例２においては、算出部４０が物質層５２の物質を判定する際に、電気伝導度と温度を用い、より精度よく物質を判定するものである。
【００２２】
図７は、実施例２の算出部の処理を示すフローチャートである。図７を参照し、まず算出部４０は、メモリ４２から物質層５２の電気伝導度σを取得する（ステップＳ３０）。算出部４０は、電気伝導度σが第１閾値σｔｈより大きいか判断する（ステップＳ３２）。Ｎｏの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を空気と判定する（ステップＳ３４）。その後終了する。ステップＳ３２においてＹｅｓの場合、算出部４０はメモリ４２から物質層５２の温度Ｔを取得する（ステップＳ３６）。算出部４０は、温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きいか判断する（ステップＳ３８）。Ｙｅｓの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を水と判定する（ステップＳ４０）。Ｎｏの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を氷と判定する（ステップＳ４２）。その後終了する。
【００２３】
図８は、電気伝導度と温度により物質の状態を示す図である。例えば電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより小さい場合、温度Ｔによらず物質は空気である。電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより大きくかつ温度Ｔが０°より高い場合、物質は水である。電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより大きくかつ温度Ｔが０°より低い場合、物質は氷である。
【００２４】
図７および図８のように、電気伝導度σが第１閾値σｔｈより小さい場合物質層５２を空気と判定する。電気伝導度σが第１閾値σより小さくかつ温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより小さい場合物質層５２を氷と判定する。電気伝導度σが第１閾値σｔｈより小さくかつ温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きい場合物質層を水と判定する。これにより、算出部４０は、簡単に物質を判定できる。
【００２５】
図８の電気伝導度σおよび温度Ｔの閾値は例であり、状況により適宜設定することができる。また、物質層５２の電気伝導度および温度を用い、より複雑な判定方法により物質を判定することもできる。例えば、電気伝導度と温度との関数を用い、物質を判定することもできる。
【実施例３】
【００２６】
実施例３は、算出部４０が物質層の厚さを算出する例である。図９（ａ）および図９（ｂ）は、物質層が異なる物質の場合のアームと雪層とを示す図である。図９（ａ）を参照し、第１電極１２間の距離ｄ０、物質層５２の厚さｄ２、雪層５１の厚さｄ１とする。左右のアーム１０の物質層５２の厚さｄ２は同じと仮定する。この場合、数式１が成り立つ。
ｄ０＝ｄ１＋ｄ２＋ｄ２ （数式１）
【００２７】
雪層５１の比誘電離ε１、物質層５２の比誘電率ε２とする。雪層５１の静電容量Ｃ１、物質層５２の静電容量Ｃ２とする。第１電極１２の面積Ｓ、真空の誘電率ε０とすると、Ｃ１およびＣ２は次式で表される。
Ｃ１＝ε１×ε０×Ｓ／ｄ１ （数式２）
Ｃ２＝ε２×ε０×Ｓ／ｄ２ （数式３）
【００２８】
図９（ｂ）を参照し、物質層５２の物質が図９（ａ）と異なるため、物質層５２の比誘電率ε３、静電容量Ｃ３とする。物質層５２の厚さｄ２は図９（ａ）と同じと仮定する。このときＣ３は次式で表される。
Ｃ３＝ε３×ε０×Ｓ／ｄ２ （数式４）
【００２９】
図９（ａ）および図９（ｂ）の状態で、第１電極１２により計測されるそれぞれ静電容量ＣＳ２およびＣＳ３は次式で表される。
１／ＣＳ２＝１／Ｃ２＋１／Ｃ１＋１／Ｃ２ （数式５）
１／ＣＳ３＝１／Ｃ３＋１／Ｃ１＋１／Ｃ３ （数式６）
【００３０】
物質層５２の物質が判定されていれば、比誘電率ε２およびε３は既知である。よって、数式１〜６において、ε１、ｄ１およびｄ２が未知である。ＣＳ２およびＣＳ３を計測することにより、数式１〜６を用いれば、ε１、ｄ１およびｄ２を算出することができる。これにより、物質層５２の厚さｄ２と雪層５１の比誘電率ε１を求めることができる。
【００３１】
次に、計測例を説明する。図１０は、雪密度センサの処理のフローチャートである。図１０に示すように、算出部４０は、静電容量、電気伝導度および温度を計測するか判定する（ステップＳ５０）。例えば、決められた時間毎（例えば１時間毎）に計測する場合、タイマーが設定時間となった場合、算出部４０はＹｅｓと判断する。Ｎｏの場合、ステップＳ５０に戻る。
【００３２】
ステップＳ５０においてＹｅｓの場合、第１計測部３２は静電容量を計測する（ステップＳ５２）。次に第３計測部３４は電気伝導度を計測する（ステップＳ５４）。第２計測部３６は温度を計測する（ステップＳ５６）。ステップＳ５２からＳ５６の順番は任意である。また、同時に行なってもよい。メモリ４２は、各データを記憶する。
【００３３】
図１１（ａ）は、メモリ内の各データを示す図である。データＮｏ．１、２〜に対応し計測時間ｔ１、ｔ２〜、静電容量ＣＳ１、ＣＳ２〜、電気伝導度σ１、σ２〜および温度Ｔ１、Ｔ２〜が記憶されている。
【００３４】
算出部４０は、雪密度を算出するか判断する（ステップＳ６０）。例えば、決められた時間毎（例えば２４時間毎）に雪密度を算出する場合、タイマーが設定時間となった場合、算出部４０はＹｅｓと判断する。雪密度を算出する間隔は、例えば物質層５２の厚さが実質的に変わらない範囲とすることが好ましい。ステップＳ６０においてＮｏの場合、ステップＳ５０に戻る。Ｙｅｓの場合、雪密度を算出する（ステップＳ６２）。その後、終了しステップＳ５０に戻る。
【００３５】
図１２は、図１０のステップＳ６２において算出部が行なう処理を示すフローチャートである。図１２を参照し、算出部４０は、メモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。例えば、図１１（ａ）に示したデータを取得する。次に、算出部４０は、各Ｎｏにおける物質層５２の物質を判定する（ステップＳ７２）。物質の判定方法は、例えば実施例２の方法を用いる。図１１（ｂ）は、データＮｏに対応する物質を示すテーブルである。この例では、データＮｏ．１、２、２４において、物質は氷であり、データＮｏ．１０において物質は水である。
【００３６】
次に、算出部４０は、図１１（ｂ）のテーブル内に異なる物質があるか判断する（ステップＳ７４）。例えば、物質が全て同じである場合（例えば氷の場合）。算出部４０はＮｏと判断する。Ｎｏの場合、算出部４０は計測不能を出力する（ステップＳ８２）。ステップＳ７４においてＹｅｓの場合、算出部４０は、数式１〜６を用い、異なる物質の静電容量を用い物質層５２の厚さｄ２および雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。例えば、図１１（ｂ）において、データＮｏ．１の物質は氷、データＮｏ．１０の物質は水である。よって、算出部４０は、静電容量ＣＳ１とＣＳ１０を用い、物質層５２の厚さｄ２および雪層５１の比誘電率ε１を算出する。例えば、算出部４０は、同じ物質の静電容量の平均値を用いてもよい。例えば物質を氷と判定したデータＮｏ．の静電容量の平均値を氷の場合の静電容量としてもよい。これにより、算出精度を向上させることができる。
【００３７】
次に、算出部４０は、雪層５１の比誘電率に基づき雪密度を算出する（ステップＳ７８）。例えば、算出部４０は、図６の比誘電率と雪密度と相関を用い、雪密度を算出する。次に、算出部４０は、算出した雪密度を出力する（ステップＳ８０）。その後、終了し図１０のステップＳ５０に戻る。
【００３８】
実施例３によれば、算出部４０は、ステップＳ７４のように物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき、ステップＳ７６およびＳ７８のように雪層５１の密度を算出する。例えば、算出部４０は、物質層５２が水、氷および空気の少なくとも２つのときにそれぞれ計測した静電容量に基づき雪層５１の密度を算出することができる。例えば、算出部４０は、物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき、ステップＳ７６のように、雪層５１の誘電率を算出する。ステップＳ７８のように雪層５１の誘電率に基づき、雪層５１の密度を算出する。このようにして、物質層５２が形成されている場合にも、雪層５１の密度を精度よく算出することができる。
【実施例４】
【００３９】
実施例４は、雪層の静電容量と物質層の温度から雪密度を算出する例である。図１３は、実施例４に係る雪密度センサのブロック図である。実施例１の図３に比べ、雪密度センサ１０２には、第３計測部３４が設けられていない。その他の構成は、実施例１の図３と同じであり説明を省略する。
【００４０】
図１４は、実施例４に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。実施例１の図４と比べ、電気伝導度を計測していない。その他のフローは実施例１の図４と同じであり、説明を省略する。
【００４１】
実施例４のように、雪密度センサ１０２は、複数の電極１２間の雪層５１を含む静電容量を計測する第１計測部３２と、物質層５２の温度を計測する第２計測部３６と、を備えている。算出部４０は、物質層５２の電気伝導度を用いず、雪層５１の静電容量および物質層５２の温度に基づき雪層５１の密度を算出することができる。これにより、雪密度をより精度よく算出することができる。
【実施例５】
【００４２】
実施例５は、実施例４の具体例である。図１５は、実施例５の算出部の処理を示すフローチャートである。図１０と同様に、静電容量および温度を計測することにより、図１１と同様に、データＮｏ．毎に、時間、静電容量および温度のテーブルがメモリ４２に記憶されている。図１５を参照に、算出部４０はメモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。次に、算出部４０は、温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きいデータと小さいデータがあるかを判断する（ステップＳ９０）。第２閾値Ｔｔｈとしては例えば０℃とする。Ｎｏの場合、算出部４０は計測不能を出力する（ステップＳ８２）。
【００４３】
ステップＳ９０において、Ｙｅｓの場合、第２閾値Ｔｔｈより高い温度では、物質層５２は水、第２閾値Ｔｔｈより低い温度では、物質層５２は氷と考えられる。そこで、算出部４０は、温度が第２閾値より大きいデータＮｏ．と小さいデータＮｏ.の静電容量を用い数式１〜６から雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。なお、算出部４０は、温度が第２閾値より大きいデータＮｏ．の静電容量の平均値と、温度が第２閾値より小さいデータＮｏ．の静電容量の平均値と、を用いてもよい。これにより、算出精度を向上させることができる。その他のフローは実施例３の図１２と同じであり説明を省略する。
【００４４】
実施例５のように、算出部４０は、物質層５２の温度が閾値Ｔｔｈより大きいときと小さいときとのそれぞれに計測した第１電極１２間の静電容量に基づき雪層５１の密度を算出することができる。
【実施例６】
【００４５】
実施例６は、実施例４の具体例である。図１６は、実施例６の算出部の処理を示すフローチャートである。図１６を参照に、算出部４０はメモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。次に、算出部４０は、所定時間（例えば１日）内の最高温度が閾値温度Ｔｔｈより低いか、または最低温度が閾値温度より高いか、を判断する（ステップＳ９２）。閾値温度Ｔｔｈとしては例えば０℃とする。最高温度が閾値温度Ｔｔｈより低い場合、物質層５２は全ての時間において氷であると考えられる。最低温度が閾値温度Ｔｔｈより高い場合、物質層５２は全ての時間において水であると考えられる。そこで、ステップＳ９２においてＹｅｓの場合ステップＳ８２に進む。なお、閾値温度Ｔｔｈは０℃とすることができる。さらに、適宜設定してもよい。また、最高温度および最低温度を判定する閾値温度は、それぞれ異なっていてもよい。
【００４６】
ステップＳ９２においてＮｏの場合、算出部４０は、所定時間内の最高温度の静電容量を抽出する（ステップＳ９４）。算出部４０は、所定時間内の最低温度の静電容量を抽出する（ステップＳ９６）。最高温度のとき、物質層５２の物質は水と考えられる。最低温度のとき、物質層５２の物質は氷と考えられる。そこで、算出部４０は、最高温度の静電容量と最低温度の静電容量とを用い数式１〜６から雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。その他のフローは実施例３の図１２と同じであり説明を省略する。
【００４７】
実施例６のように、算出部４０は、所定時間内の物質層５２の温度が最高温度のときと最低温度のときのそれぞれに計測した第１電極１２間の静電容量に基づき雪層５１の密度を算出する。
【００４８】
実施例５および６のように、算出部４０は、物質層５２の物質（例えば水か氷か）は、物質層５２の電気伝導度を用いず、物質層５２の温度に基づき判定することもできる。そして、図１５および図１６のステップＳ７６およびＳ７８のように、判定した物質層５２の物質が異なるときに第１計測部３２が計測した静電容量に基づき、雪層５１の密度を算出することができる。
【００４９】
なお、実施例１から実施例６において、誘電率の算出と比誘電率の算出は実質的に同じであることはいうまでもない。また、電気伝導度の計測は、電気伝導率の計測、電気抵抗の計測または電気抵抗率の計測と実質的に同じであることは言うまでもない。
【００５０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００５１】
実施例１から６を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
付記１：
複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、を具備することを特徴とする雪密度センサ。
付記２：
前記算出部は、前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記３：
前記物質層の電気伝導度を計測する第３計測部を具備することを特徴とする付記１または２記載の雪密度センサ。
付記４：
前記算出部は、前記電気伝導度および前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記３記載の雪密度センサ。
付記５：
前記算出部は、前記物質層の物質が水、氷または空気のいずれかかを判定することを特徴とする付記４記載の雪密度センサ。
付記６：
前記算出部は、前記物質層が水または氷かを判定することを特徴とする付記２記載の雪密度センサ。
付記７：
前記算出部は、前記温度が閾値より大きいときと小さいときとのそれぞれに計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記８：
前記算出部は、所定時間内の前記温度が最高温度のときと最低温度のときのそれぞれに計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記９：
前記算出部は、前記電気伝導度が第１閾値より小さい場合前記物質層を空気と判定し、前記電気伝導度が第１閾値より小さくかつ前記温度が第２閾値より小さい場合前記物質層を氷と判定し、前記電気伝導度が第１閾値より小さくかつ前記温度が第２閾値より大きい場合前記物質層を水と判定することを特徴とする付記５記載の雪密度センサ。
付記１０：
前記算出部は、前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき、前記雪層の誘電率を算出し、前記誘電率に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記２または４記載の雪密度センサ。
【符号の説明】
【００５２】
１０ アーム
１２ 第１電極
１４ 第２電極
１６ 温度センサ
３２ 第１計測部
３４ 第３計測部
３６ 第２計測部
４０ 算出部
５０ 雪
５１ 雪層
５２ 物質層
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雪密度センサに関し、例えば静電容量および温度に基づき雪層の密度を算出する雪密度センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、寒冷地域では、計画的な利水を目的とし、ダム流域における積雪包蔵水量の算出が行われている。積雪包蔵水量は、ダムの流域面積に積雪深と雪密度を掛けることにより算出可能である。ダムの流域面積は地形情報から把握可能である。積雪深さは、例えば超音波方式の自動積雪深計により自動連続測定が可能である。しかしながら、自動連続測定可能な雪密度センサは実用化されていない。このため、雪密度の測定は人力での作業となる。
【０００３】
雪の密度の計測方法として、静電容量を用いる方法が知られている（例えば特許文献１）。また、雪水混合体の中の雪または氷片の濃度を計測する方法として導電率を用いる方法が知られている（例えば、特許文献２）。着霜高さを測定するために抵抗に対する電位差を測定する方法が知られている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−２８８８８８号公報
【特許文献２】特開平３−１５０４５３号公報
【特許文献３】特開平５−３４０９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、特許文献１のように静電容量を用い雪密度を計測する場合、静電容量を計測する電極と雪層との間にギャップが形成される場合がある。この場合、ギャップは、空気、水または氷のような物質で満たされた物質層となる。このため、物質層の物質の種類および物質層の幅に依存し静電容量が変化する。よって、電極間の静電容量から雪密度を精度よく算出することが難しくなる。
【０００６】
本雪密度センサおよび雪密度の計測方法は、雪密度をより精度よく算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
例えば、複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、を具備することを特徴とする雪密度センサを用いることができる。
【発明の効果】
【０００８】
本雪密度センサおよび雪密度の計測方法によれば、雪密度をより精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１（ａ）は、物質層が形成される前、図１（ｂ）は物質層が形成された後のアームと雪層とを示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る雪密度センサの斜視図である。
【図３】図３は、実施例１に係る雪密度センサのブロック図である。
【図４】図４は、実施例１に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップＳ１６における算出部の処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、雪密度と比誘電率の関係を示した図である。
【図７】図７は、実施例２の算出部の処理を示すフローチャートである。
【図８】図８は、電気伝導度と温度により物質の状態を示す図である。
【図９】図９（ａ）および図９（ｂ）は、物質層が異なる物質の場合のアームと雪層とを示す図である。
【図１０】図１０は、雪密度センサの処理のフローチャートである。
【図１１】図１１（ａ）は、メモリ内の各データを示す図である。図１１（ｂ）は、データＮｏに対応する物質を示すテーブルである。
【図１２】図１２は、図１０のステップＳ６２において算出部が行なう処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例４に係る雪密度センサのブロック図である。
【図１４】図１４は、実施例４に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例５の算出部の処理を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例６の算出部の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照し、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１１】
まず、電極と雪層の間に形成される物質層について説明する。図１（ａ）は、物質層が形成される前、図１（ｂ）は物質層が形成された後のアームと雪層とを示す図である。図１（ａ）に示すように、雪５０中に、２つのアーム１０が設けられている。アーム１０の内側表面には、それぞれ第１電極１２が設けられている。第１電極１２は、第１電極１２間の雪層５１の静電容量を計測するための電極である。図１（ｂ）に示すように、気温が上昇し、アーム１０を保持する保持体等を介した熱伝導により、アーム１０の温度が上昇すると、アーム１０の周囲の雪が融解しギャップが形成される。また、アーム１０が風等により振動することによっても、アーム１０の周囲の雪が融解しギャップが形成される。ギャップは、空気、水または氷等が満たされた物質層５２となる。物質層５２の物質により、物質層の静電容量が変化する。例えば空気、水および氷の比誘電率は、それぞれ１、８１および４である。一方、雪層５１の比誘電率は２〜４程度である。よって、物質層５２の物質（すなわち誘電率）および物質層５２の厚さに依存し、第１電極１２間の静電容量が変化する。これにより、雪密度の計測に誤差が生じる。
【００１２】
図２は、実施例１に係る雪密度センサの斜視図である。雪密度センサ１００は、支持体２０と複数のアーム１０を備えている。支持体２０から複数のアーム１０が延伸している。支持体２０の表面は絶縁性であり、例えば、ポリアセタール等の樹脂より形成される。各アーム１０の内面には、複数の第１電極１２が対向し設けられている。アーム１０の少なくとも１つの内面には複数の第２電極１４および温度センサ１６が設けられている。第１電極１２は、静電容量を計測するための電極であり、第２電極１４は、電気伝導度を計測するための電極である。温度センサ１６は、例えばサーミスタ素子である。
【００１３】
アーム１０は、絶縁性であり、ポリアセタール等の樹脂より形成される。第１電極１２および第２電極１４は、例えばステンレス等の金属である。第１電極１２は、例えば長方形であり、大きさは例えば１００ｍｍ×１００ｍｍである。対向する第１電極１２同士の距離は例えば５０ｍｍである。第２電極１４は、例えば円形であり直径は例えば１０ｍｍである。第２電極１４の最短距離は、例えば１０ｍｍである。温度センサ１６は例えば円形であり、直径は例えば１０ｍｍである。
【００１４】
複数の第２電極１４および温度センサ１６は、アーム１０の１つに設けられていてもよいが、全てのアーム１０に設けられていてもよい。複数の第２電極１４および温度センサ１６を多数設けることにより、電気伝導度および温度を精度よく計測することができる。複数の第２電極１４は物質層５２の電気伝導度を計測し、温度センサ１６は物質層５２の温度を計測するため、複数の第２電極１４と温度センサ１６は、第１電極１２と同一平面に設けられることが好ましい。また、複数の第２電極１４および温度センサ１６の材質は、第１電極１２と同じ材質であることが好ましい。
【００１５】
図３は、実施例１に係る雪密度センサのブロック図である。第１電極１２、第２電極１４および温度センサ１６はアーム１０に設けられている。静電容量検出部２２、電気伝導度検出部２４、温度検出部２６および駆動部２８は、例えば支持体２０内に設けられている。第１計測部３２は、第１電極１２および静電容量検出部２２を備えている。第３計測部３４は、第２電極１４および電気伝導度検出部２４を備えている。第２計測部３６は、温度センサ１６および温度検出部２６を備えている。例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）が算出部４０として機能する。メモリ４２は、例えば揮発性メモリまたは不揮発性メモリである。ＭＰＵおよびメモリ４２は、支持体２０内に設けられてもよいし、支持体２０から離れた場所にある筐体内に設けられてもよい。
【００１６】
駆動部２８は、第１電極１２のうち一部の電極に例えば１ＭＨｚ程度の正弦波の電圧信号を印加する。静電容量検出部２２は、第１電極１２のうち他の電極に流れる交流電流の振幅を直流電圧信号に変換する。さらに、静電容量検出部２２は、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。駆動部２８は、第２電極１４のうち一部の電極に例えば１００ｋＨｚ程度の正弦波の電圧信号を印加する。電気伝導度検出部２４は、第２電極１４のうち他の電極に流れる交流電流の振幅を直流電圧信号に変換する。さらに、電気伝導度検出部２４は、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。駆動部２８は、静電容量計測用と電気伝導度計測用の２つ設けられてもよい。静電容量の計測に用いる電圧信号の周波数は、雪層５１等のインピーダンスが主にキャパシタ成分により定まる周波数であればよい。電気伝導度の計測に用いる電圧信号の周波数は、雪層５１等のインピーダンスが主に抵抗成分により定まる周波数であればよい。温度検出部２６は、温度センサ１６の出力を温度に換算し、デジタル信号に変換し、算出部４０に出力する。
【００１７】
図４は、実施例１に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、第１計測部３２は、第１電極１２間の雪層を含む静電容量を計測する（ステップＳ１０）。静電容量の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、第３計測部３４は、雪層と複数の第１電極１２との間に形成された物質層５２の電気伝導度を計測する（ステップＳ１２）。電気伝導度の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、第２計測部３６は、物質層５２の温度を計測する（ステップＳ１４）。温度の値は算出部４０によりメモリ４２に記憶される。次に、算出部４０は、メモリ４２から静電容量の値、電気伝導度の値および温度の値を取得する。算出部４０は、第１電極１２間の静電容量、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき雪層５１の密度を算出する（ステップＳ１６）。次に、算出部４０は、算出した雪密度を外部に出力する（ステップＳ１８）。なお、ステップＳ１０からＳ１４の順番は任意である。
【００１８】
図５は、図４のステップＳ１６における算出部の処理を示すフローチャートである。図５に示すように、算出部４０は、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき物質層５２の物質を判定する（ステップＳ２０）。例えば、算出部４０は、物質層５２が空気、水または氷のいずれかを判定する。これにより、物質層５２の誘電率が定まる。例えば、物質が空気、水または氷の場合、比誘電率はそれぞれ１、８１または４である。具体例は実施例２において説明する。次に、算出部４０は、物質層５２の厚さを算出する（ステップＳ２２）。例えば、物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき物質層５２の厚さを算出する。具体例は実施例３において説明する。次に、算出部４０は、計測した静電容量、物質層５２の誘電率および厚さから雪層５１の誘電率を算出する（ステップＳ２４）。具体例は、実施例３において説明する。次に、算出部４０は、雪層５１の誘電率から雪密度を算出する（ステップＳ２６）。その後、終了する。
【００１９】
図６は、雪密度と比誘電率の関係を示した図である。黒丸は測定点、実線は近似曲線である。比誘電率が１は空気の場合であり、比誘電率が４は氷の場合である。メモリ４２は、図６の雪密度と比誘電率の相関を記憶している。図５のステップＳ２６において、算出部４０は、メモリ４２から図６の相関を取得する。ステップＳ２４において算出した雪層５１の誘電率から図６を用い雪密度を算出できる。例えば、雪層５１の比誘電率が２．０の場合、雪密度は０．４２ｇ／ｃｍ３と算出できる。
【００２０】
実施例１によれば、図５のステップＳ１６のように、算出部４０は、第１電極１２間の静電容量、物質層５２の電気伝導度および温度に基づき雪層５１の密度を算出する。これにより、算出部４０は、物質層５２の物質の種類（誘電率）または／および厚さを考慮して、第１電極１２間の静電容量から雪密度を算出することができる。よって、雪密度をより精度よく算出することができる。
【実施例２】
【００２１】
実施例２は、算出部４０が物質層５２の物質を判定する例である。電気伝導度だけでも物質層５２の物質の判定は可能である。例えば、空気の電気伝導度は０〜１０−８Ｓ／ｃｍ、氷の電気伝導度は１０−８Ｓ／ｃｍ〜１０−６Ｓ／ｃｍ、水の電気伝導度は１０−６Ｓ／ｃｍである。しかしながら、自然界の雨または雪には空気中の塵または酸性物質などが混在している。このように不純物が混在すると物質の電気伝導度は、上述のように一様ではない。一方、凝固温度についても０℃前後で水から氷に固化するが、不純物を含む水は一様ではない。実施例２においては、算出部４０が物質層５２の物質を判定する際に、電気伝導度と温度を用い、より精度よく物質を判定するものである。
【００２２】
図７は、実施例２の算出部の処理を示すフローチャートである。図７を参照し、まず算出部４０は、メモリ４２から物質層５２の電気伝導度σを取得する（ステップＳ３０）。算出部４０は、電気伝導度σが第１閾値σｔｈより大きいか判断する（ステップＳ３２）。Ｎｏの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を空気と判定する（ステップＳ３４）。その後終了する。ステップＳ３２においてＹｅｓの場合、算出部４０はメモリ４２から物質層５２の温度Ｔを取得する（ステップＳ３６）。算出部４０は、温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きいか判断する（ステップＳ３８）。Ｙｅｓの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を水と判定する（ステップＳ４０）。Ｎｏの場合、算出部４０は、物質層５２の物質を氷と判定する（ステップＳ４２）。その後終了する。
【００２３】
図８は、電気伝導度と温度により物質の状態を示す図である。例えば電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより小さい場合、温度Ｔによらず物質は空気である。電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより大きくかつ温度Ｔが０°より高い場合、物質は水である。電気伝導度σが１０−８Ｓ／ｃｍより大きくかつ温度Ｔが０°より低い場合、物質は氷である。
【００２４】
図７および図８のように、電気伝導度σが第１閾値σｔｈより小さい場合物質層５２を空気と判定する。電気伝導度σが第１閾値σより小さくかつ温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより小さい場合物質層５２を氷と判定する。電気伝導度σが第１閾値σｔｈより小さくかつ温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きい場合物質層を水と判定する。これにより、算出部４０は、簡単に物質を判定できる。
【００２５】
図８の電気伝導度σおよび温度Ｔの閾値は例であり、状況により適宜設定することができる。また、物質層５２の電気伝導度および温度を用い、より複雑な判定方法により物質を判定することもできる。例えば、電気伝導度と温度との関数を用い、物質を判定することもできる。
【実施例３】
【００２６】
実施例３は、算出部４０が物質層の厚さを算出する例である。図９（ａ）および図９（ｂ）は、物質層が異なる物質の場合のアームと雪層とを示す図である。図９（ａ）を参照し、第１電極１２間の距離ｄ０、物質層５２の厚さｄ２、雪層５１の厚さｄ１とする。左右のアーム１０の物質層５２の厚さｄ２は同じと仮定する。この場合、数式１が成り立つ。
ｄ０＝ｄ１＋ｄ２＋ｄ２ （数式１）
【００２７】
雪層５１の比誘電離ε１、物質層５２の比誘電率ε２とする。雪層５１の静電容量Ｃ１、物質層５２の静電容量Ｃ２とする。第１電極１２の面積Ｓ、真空の誘電率ε０とすると、Ｃ１およびＣ２は次式で表される。
Ｃ１＝ε１×ε０×Ｓ／ｄ１ （数式２）
Ｃ２＝ε２×ε０×Ｓ／ｄ２ （数式３）
【００２８】
図９（ｂ）を参照し、物質層５２の物質が図９（ａ）と異なるため、物質層５２の比誘電率ε３、静電容量Ｃ３とする。物質層５２の厚さｄ２は図９（ａ）と同じと仮定する。このときＣ３は次式で表される。
Ｃ３＝ε３×ε０×Ｓ／ｄ２ （数式４）
【００２９】
図９（ａ）および図９（ｂ）の状態で、第１電極１２により計測されるそれぞれ静電容量ＣＳ２およびＣＳ３は次式で表される。
１／ＣＳ２＝１／Ｃ２＋１／Ｃ１＋１／Ｃ２ （数式５）
１／ＣＳ３＝１／Ｃ３＋１／Ｃ１＋１／Ｃ３ （数式６）
【００３０】
物質層５２の物質が判定されていれば、比誘電率ε２およびε３は既知である。よって、数式１〜６において、ε１、ｄ１およびｄ２が未知である。ＣＳ２およびＣＳ３を計測することにより、数式１〜６を用いれば、ε１、ｄ１およびｄ２を算出することができる。これにより、物質層５２の厚さｄ２と雪層５１の比誘電率ε１を求めることができる。
【００３１】
次に、計測例を説明する。図１０は、雪密度センサの処理のフローチャートである。図１０に示すように、算出部４０は、静電容量、電気伝導度および温度を計測するか判定する（ステップＳ５０）。例えば、決められた時間毎（例えば１時間毎）に計測する場合、タイマーが設定時間となった場合、算出部４０はＹｅｓと判断する。Ｎｏの場合、ステップＳ５０に戻る。
【００３２】
ステップＳ５０においてＹｅｓの場合、第１計測部３２は静電容量を計測する（ステップＳ５２）。次に第３計測部３４は電気伝導度を計測する（ステップＳ５４）。第２計測部３６は温度を計測する（ステップＳ５６）。ステップＳ５２からＳ５６の順番は任意である。また、同時に行なってもよい。メモリ４２は、各データを記憶する。
【００３３】
図１１（ａ）は、メモリ内の各データを示す図である。データＮｏ．１、２〜に対応し計測時間ｔ１、ｔ２〜、静電容量ＣＳ１、ＣＳ２〜、電気伝導度σ１、σ２〜および温度Ｔ１、Ｔ２〜が記憶されている。
【００３４】
算出部４０は、雪密度を算出するか判断する（ステップＳ６０）。例えば、決められた時間毎（例えば２４時間毎）に雪密度を算出する場合、タイマーが設定時間となった場合、算出部４０はＹｅｓと判断する。雪密度を算出する間隔は、例えば物質層５２の厚さが実質的に変わらない範囲とすることが好ましい。ステップＳ６０においてＮｏの場合、ステップＳ５０に戻る。Ｙｅｓの場合、雪密度を算出する（ステップＳ６２）。その後、終了しステップＳ５０に戻る。
【００３５】
図１２は、図１０のステップＳ６２において算出部が行なう処理を示すフローチャートである。図１２を参照し、算出部４０は、メモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。例えば、図１１（ａ）に示したデータを取得する。次に、算出部４０は、各Ｎｏにおける物質層５２の物質を判定する（ステップＳ７２）。物質の判定方法は、例えば実施例２の方法を用いる。図１１（ｂ）は、データＮｏに対応する物質を示すテーブルである。この例では、データＮｏ．１、２、２４において、物質は氷であり、データＮｏ．１０において物質は水である。
【００３６】
次に、算出部４０は、図１１（ｂ）のテーブル内に異なる物質があるか判断する（ステップＳ７４）。例えば、物質が全て同じである場合（例えば氷の場合）。算出部４０はＮｏと判断する。Ｎｏの場合、算出部４０は計測不能を出力する（ステップＳ８２）。ステップＳ７４においてＹｅｓの場合、算出部４０は、数式１〜６を用い、異なる物質の静電容量を用い物質層５２の厚さｄ２および雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。例えば、図１１（ｂ）において、データＮｏ．１の物質は氷、データＮｏ．１０の物質は水である。よって、算出部４０は、静電容量ＣＳ１とＣＳ１０を用い、物質層５２の厚さｄ２および雪層５１の比誘電率ε１を算出する。例えば、算出部４０は、同じ物質の静電容量の平均値を用いてもよい。例えば物質を氷と判定したデータＮｏ．の静電容量の平均値を氷の場合の静電容量としてもよい。これにより、算出精度を向上させることができる。
【００３７】
次に、算出部４０は、雪層５１の比誘電率に基づき雪密度を算出する（ステップＳ７８）。例えば、算出部４０は、図６の比誘電率と雪密度と相関を用い、雪密度を算出する。次に、算出部４０は、算出した雪密度を出力する（ステップＳ８０）。その後、終了し図１０のステップＳ５０に戻る。
【００３８】
実施例３によれば、算出部４０は、ステップＳ７４のように物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき、ステップＳ７６およびＳ７８のように雪層５１の密度を算出する。例えば、算出部４０は、物質層５２が水、氷および空気の少なくとも２つのときにそれぞれ計測した静電容量に基づき雪層５１の密度を算出することができる。例えば、算出部４０は、物質層５２の物質が異なるときにそれぞれ計測した静電容量に基づき、ステップＳ７６のように、雪層５１の誘電率を算出する。ステップＳ７８のように雪層５１の誘電率に基づき、雪層５１の密度を算出する。このようにして、物質層５２が形成されている場合にも、雪層５１の密度を精度よく算出することができる。
【実施例４】
【００３９】
実施例４は、雪層の静電容量と物質層の温度から雪密度を算出する例である。図１３は、実施例４に係る雪密度センサのブロック図である。実施例１の図３に比べ、雪密度センサ１０２には、第３計測部３４が設けられていない。その他の構成は、実施例１の図３と同じであり説明を省略する。
【００４０】
図１４は、実施例４に係る雪密度センサの処理を示すフローチャートである。実施例１の図４と比べ、電気伝導度を計測していない。その他のフローは実施例１の図４と同じであり、説明を省略する。
【００４１】
実施例４のように、雪密度センサ１０２は、複数の電極１２間の雪層５１を含む静電容量を計測する第１計測部３２と、物質層５２の温度を計測する第２計測部３６と、を備えている。算出部４０は、物質層５２の電気伝導度を用いず、雪層５１の静電容量および物質層５２の温度に基づき雪層５１の密度を算出することができる。これにより、雪密度をより精度よく算出することができる。
【実施例５】
【００４２】
実施例５は、実施例４の具体例である。図１５は、実施例５の算出部の処理を示すフローチャートである。図１０と同様に、静電容量および温度を計測することにより、図１１と同様に、データＮｏ．毎に、時間、静電容量および温度のテーブルがメモリ４２に記憶されている。図１５を参照に、算出部４０はメモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。次に、算出部４０は、温度Ｔが第２閾値Ｔｔｈより大きいデータと小さいデータがあるかを判断する（ステップＳ９０）。第２閾値Ｔｔｈとしては例えば０℃とする。Ｎｏの場合、算出部４０は計測不能を出力する（ステップＳ８２）。
【００４３】
ステップＳ９０において、Ｙｅｓの場合、第２閾値Ｔｔｈより高い温度では、物質層５２は水、第２閾値Ｔｔｈより低い温度では、物質層５２は氷と考えられる。そこで、算出部４０は、温度が第２閾値より大きいデータＮｏ．と小さいデータＮｏ.の静電容量を用い数式１〜６から雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。なお、算出部４０は、温度が第２閾値より大きいデータＮｏ．の静電容量の平均値と、温度が第２閾値より小さいデータＮｏ．の静電容量の平均値と、を用いてもよい。これにより、算出精度を向上させることができる。その他のフローは実施例３の図１２と同じであり説明を省略する。
【００４４】
実施例５のように、算出部４０は、物質層５２の温度が閾値Ｔｔｈより大きいときと小さいときとのそれぞれに計測した第１電極１２間の静電容量に基づき雪層５１の密度を算出することができる。
【実施例６】
【００４５】
実施例６は、実施例４の具体例である。図１６は、実施例６の算出部の処理を示すフローチャートである。図１６を参照に、算出部４０はメモリ４２からデータを取得する（ステップＳ７０）。次に、算出部４０は、所定時間（例えば１日）内の最高温度が閾値温度Ｔｔｈより低いか、または最低温度が閾値温度より高いか、を判断する（ステップＳ９２）。閾値温度Ｔｔｈとしては例えば０℃とする。最高温度が閾値温度Ｔｔｈより低い場合、物質層５２は全ての時間において氷であると考えられる。最低温度が閾値温度Ｔｔｈより高い場合、物質層５２は全ての時間において水であると考えられる。そこで、ステップＳ９２においてＹｅｓの場合ステップＳ８２に進む。なお、閾値温度Ｔｔｈは０℃とすることができる。さらに、適宜設定してもよい。また、最高温度および最低温度を判定する閾値温度は、それぞれ異なっていてもよい。
【００４６】
ステップＳ９２においてＮｏの場合、算出部４０は、所定時間内の最高温度の静電容量を抽出する（ステップＳ９４）。算出部４０は、所定時間内の最低温度の静電容量を抽出する（ステップＳ９６）。最高温度のとき、物質層５２の物質は水と考えられる。最低温度のとき、物質層５２の物質は氷と考えられる。そこで、算出部４０は、最高温度の静電容量と最低温度の静電容量とを用い数式１〜６から雪層５１の比誘電率ε１を算出する（ステップＳ７６）。その他のフローは実施例３の図１２と同じであり説明を省略する。
【００４７】
実施例６のように、算出部４０は、所定時間内の物質層５２の温度が最高温度のときと最低温度のときのそれぞれに計測した第１電極１２間の静電容量に基づき雪層５１の密度を算出する。
【００４８】
実施例５および６のように、算出部４０は、物質層５２の物質（例えば水か氷か）は、物質層５２の電気伝導度を用いず、物質層５２の温度に基づき判定することもできる。そして、図１５および図１６のステップＳ７６およびＳ７８のように、判定した物質層５２の物質が異なるときに第１計測部３２が計測した静電容量に基づき、雪層５１の密度を算出することができる。
【００４９】
なお、実施例１から実施例６において、誘電率の算出と比誘電率の算出は実質的に同じであることはいうまでもない。また、電気伝導度の計測は、電気伝導率の計測、電気抵抗の計測または電気抵抗率の計測と実質的に同じであることは言うまでもない。
【００５０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００５１】
実施例１から６を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
付記１：
複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、を具備することを特徴とする雪密度センサ。
付記２：
前記算出部は、前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記３：
前記物質層の電気伝導度を計測する第３計測部を具備することを特徴とする付記１または２記載の雪密度センサ。
付記４：
前記算出部は、前記電気伝導度および前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記３記載の雪密度センサ。
付記５：
前記算出部は、前記物質層の物質が水、氷または空気のいずれかかを判定することを特徴とする付記４記載の雪密度センサ。
付記６：
前記算出部は、前記物質層が水または氷かを判定することを特徴とする付記２記載の雪密度センサ。
付記７：
前記算出部は、前記温度が閾値より大きいときと小さいときとのそれぞれに計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記８：
前記算出部は、所定時間内の前記温度が最高温度のときと最低温度のときのそれぞれに計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記１記載の雪密度センサ。
付記９：
前記算出部は、前記電気伝導度が第１閾値より小さい場合前記物質層を空気と判定し、前記電気伝導度が第１閾値より小さくかつ前記温度が第２閾値より小さい場合前記物質層を氷と判定し、前記電気伝導度が第１閾値より小さくかつ前記温度が第２閾値より大きい場合前記物質層を水と判定することを特徴とする付記５記載の雪密度センサ。
付記１０：
前記算出部は、前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき、前記雪層の誘電率を算出し、前記誘電率に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする付記２または４記載の雪密度センサ。
【符号の説明】
【００５２】
１０ アーム
１２ 第１電極
１４ 第２電極
１６ 温度センサ
３２ 第１計測部
３４ 第３計測部
３６ 第２計測部
４０ 算出部
５０ 雪
５１ 雪層
５２ 物質層
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、
前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、
前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、
を具備することを特徴とする雪密度センサ。
【請求項２】
前記算出部は、前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする請求項１記載の雪密度センサ。
【請求項３】
前記物質層の電気伝導度を計測する第３計測部を具備することを特徴とする請求項１または２記載の雪密度センサ。
【請求項４】
前記算出部は、前記電気伝導度および前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする請求項３記載の雪密度センサ。
【請求項５】
前記算出部は、前記物質層の物質が水、氷または空気のいずれかかを判定することを特徴とする請求項４記載の雪密度センサ。
【請求項１】
複数の電極間の雪層を含む静電容量を計測する第１計測部と、
前記雪層と前記複数の電極との間に形成された物質層の温度を計測する第２計測部と、
前記静電容量および前記温度に基づき前記雪層の密度を算出する算出部と、
を具備することを特徴とする雪密度センサ。
【請求項２】
前記算出部は、前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする請求項１記載の雪密度センサ。
【請求項３】
前記物質層の電気伝導度を計測する第３計測部を具備することを特徴とする請求項１または２記載の雪密度センサ。
【請求項４】
前記算出部は、前記電気伝導度および前記温度に基づき前記物質層の物質を判定し、判定した前記物質層の物質が異なるときにそれぞれ計測した前記静電容量に基づき前記雪層の密度を算出することを特徴とする請求項３記載の雪密度センサ。
【請求項５】
前記算出部は、前記物質層の物質が水、氷または空気のいずれかかを判定することを特徴とする請求項４記載の雪密度センサ。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１３−１０１０５０（Ｐ２０１３−１０１０５０Ａ）
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４４８３０（Ｐ２０１１−２４４８３０）
【出願日】平成２３年１１月８日（２０１１．１１．８）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月８日（２０１１．１１．８）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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