雲微物理解像の雲全体計算に向けた先端的数値計算手法の開発
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20K14559
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
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| Research Institution | Kobe University (2022-2023)
Institute of Physical and Chemical Research (2020-2021) |
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Principal Investigator |
松嶋 俊樹 神戸大学, 理学研究科, 特命助教 (00803553)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 雲物理 / 乱流 / ラージ・エディ・シミュレーション / 超水滴法 / 雲微物理 / 最適輸送理論 / 高性能計算 / 粒径分布 / 数値モデル |
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| Outline of Research at the Start |
雲粒の凝結過程とその乱流影響をほぼ解像するような超高解像度の数値実験が可能な数値モデルを構築する．特に数値モデルの根幹である，力学過程や雲微物理過程において，現実を良く近似する精緻な方法でありながら, 計算機でより高速・高効率となるようアルゴリズムの開発・最適化を行い，その有効性を従来モデルと比較し実証する．開発した数値モデルを用いて実際に大規模な数値実験を行い，低解像度の数値モデルを用いて得られる結果との差を調べる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は、前年度に投稿した論文の改訂を中心に行った。特に、超水滴法とバルク法およびビン法を用いた場合の計算時間の比較について、より公平な比較となるように、バルク法の「バグ」の除外や、追加の条件を含めた上で徹底的に行った。
研究期間全体としては、当初の目的でもあった雲微物理解像の先端的数値モデルについて、超水滴を用いたメートルからサブメートルスケールの数値シミュレーションが可能な数値モデルを構築した。構築した数値モデルは、従来の雲微物理スキームであるビン法より高速かつバルク法に匹敵する計算性能をもつ。また雲と乱流の相互作用をコントロールするパラメータの精度を引き上げる、最適輸送理論を用いたサンプリング手法の導入や、超水滴密度の空間一様性を改善する高精度移流スキームの開発を行った上で、スーパーコンピューター「富岳」上で高いレベルの最適化を行い、直接数値実験(DNS)とラージ・エディ・シミュレーション(LES)のスケールギャップをつなげる解像度領域（メートルからサブメートルスケール解像度）の計算が可能なことを実証した。ここまでの研究成果は、Geoscientific Model Development で出版された。
一方、開発した数値モデルは、直交座標系・平坦な領域に特化させて最適化を行ったという特徴があるため、そのままでは、地形の起伏がある場合や全球領域の気象・気候シミュレーションに応用することはできない。しかし、論文出版後の考察により、開発した数値アルゴリズムの適用範囲を大きく拡げる可能性を見出すこともできたので、次のステップに向けて引き続き検討を進めていく計画である。
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Report
(4 results)
Research Products
(9 results)
