2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Effective Measures for Heat Adaptation in Costal City Based on Prediction of Future Change in Sensible and Latent Heat Balance Caused by Climate Change
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17H03349
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
持田 灯 東北大学, 工学研究科, 教授 (00183658)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大風 翼 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40709739)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 建築環境・設備 / 地球・都市環境 / 将来気候 / 熱収支構造 / 屋外温熱環境設計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1.メソ気象モデル・ミクロ気象モデルの精度検証用データの取得：鉛直方向に12点計測可能なドップラーライダー(レンタル)を用い、夏季における沿岸都市仙台の上空風の風向・風速の鉛直分布を測定し、メソ気象モデルとミクロ気象モデルによる解析結果の精度検証用データを蓄積した。測定地点は仙台市中心市街地内とし、大気境界層性状の鉛直構造の時系列変化を測定した。また、東北大学キャンパス内の建物周辺及び緑陰部において夏季の各種気象条件下で気象要素の測定を実施した。ミクロ気象解析の入力パラメータの正確な設定のために必要な気温・湿度・放射量・風向風速を複数点で測定した。
2.領域気象モデルWRFによるメソスケール気象解析とLESによるミクロ解析の接続：WRFによるメソスケール気象解析結果から夏季標準気象日を抽出し、LESによるミクロ解析へとダウンスケーリングした。なお、LESの解析対象は、1)広域(大気境界層流)スケールと2)狭域(市街地内気流)スケールに分割した。
3.ミクロ気象の長期予測手法の開発：研究代表者らが共同研究を行っている中国の華南理工大学のグループが、近年、代表的条件を対象とするミクロ気象解析データを教師データとして利用し、Neural Network により建物の熱負荷計算のための入力用気象データを作成する方法を開発している。この方法を拡張し、冷房負荷とともに建物周辺のミクロ気象データの長期予測を行う手法の開発に着手した。
4.仙台市を対象とするLCZの作成：WUDAPT法を用いて仙台の市街地形態を類型化し、Local Climate Zone (LCZ)を作成した。当該項目は当初の今年度実施予定項目ではなかったが、研究が大幅に進んだため実施された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
「4.仙台市を対象とするLCZの作成」にある通り、WUDAPT法を用いて仙台の市街地形態を類型化し、Local Climate Zone (LCZ)を作成した。当該項目は当初の今年度実施予定項目ではなかったが、研究が大幅に進んだため実施された。本成果は平成30年度Proceedings of International Conference on Urban Climatology (ICUC-10)への掲載が決定している。
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| Strategy for Future Research Activity |
1.WRFによるメソスケールの気象解析結果を、既に実施した実測及び今年度継続して実施する実測のデータと比較し精度検証を行い、モデルの改善点を洗い出す。WRFで設定可能な各種物理スキームの感度解析を行いながら、対象とする気象場の再現精度を向上させる。
2.この解析手法を用い、2050年代の沿岸都市(仙台)の気候の将来予測を行う。この結果から、現在と将来の都市空間、市街地空間の移流・乱流拡散による顕熱・潜熱輸送の3次元構造と熱収支構造の変化を分析する。
3.ミクロ気象の長期予測手法の開発
代表的条件を対象とするミクロ気象解析データを教師データとして利用し、Neural Network により建物の熱負荷計算のための入力用気象データを作成する方法を拡張し、既に実施している冷房負荷・建物周辺のミクロ気象予備解析結果を用いて、データの長期予測を行う手法を開発する。
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