2018 Fiscal Year Annual Research Report
Numerical experimental study on the evaluation and verification of the effectivity, reliability and feasibility of artificial mitigation techniques applied to torrential rains
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15K06240
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
鈴木 善晴 法政大学, デザイン工学部, 教授 (80344901)
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2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 集中豪雨 / 気象制御 / シーディング / メソ気象モデル / ドライアイス / 線状降水帯 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，メソ気象モデルWRF等を用いた数値実験を実施するとともに，簡易ドライアイス製造機を用いた屋外散布実験を実施し，防災・減災対策としての人為的豪雨抑制の早期実用化を目指すものである．平成30年度は，これまで検討を行った複数のシーディング手法の中でも降水促進リスクが低く実施可能性が高いと考えられる「気流シーディング」に着目し，線状降水帯を中心とした様々な豪雨事例に対する感度分析を行うとともに，降水抑制メカニズムに関するより詳細な解析を行った．
積雲発生初期（上昇気流の発達期）および積雲成熟期（上昇気流のピーク時）のそれぞれにおいて上昇気流発生領域を中心にシーディングを行うことで，実施規模が比較的小さくても十分な抑制効果（－20～30％程度）が得られかつ降水促進リスクが低い実施条件を明らかにすることができた．同時に，シーディングが上昇気流および積乱雲の発達を抑制し得ることなど降水抑制メカニズムに関する新たな知見を得た．
さらに，平成30年度は，所属研究機関（法政大学）のキャンパス内において，係留気球および簡易ドライアイス製造機を用いた屋外散布実験を実施した．時間や気圧の設定値に応じてドライアイス散布のタイミングを指定することが可能な装置の利用方法や，ドライアイスパウダーのより効率的な封入方法や散布方法に関する試行実験を行うことで，今後のドライアイス散布システムの開発・実用化に向けた新たな知見を得ることができた．
また，昨年度に引き続き，シーディングを実施するタイミングや領域の判断を行う際に必要となるリアルタイムの予測手法の開発に取り組み，SOMやK-means法，Ward法を用いたクラスタリング手法の検討，偏波レーダ情報や大気場指標等の入力データの組み合わせの検討を行うことで，従来の手法と比較して積乱雲のタマゴの発達・非発達に関する判別精度を向上させることができた．
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