2017 Fiscal Year Research-status Report
Anisotropic turbulent clustering mechanism of gravitational-settling spherical and nonspherical inertial particles
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17K14598
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
松田 景吾 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球情報基盤センター, 研究員 (50633880)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 雲乱流 / レーダ反射強度 / 乱流クラスタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，気象レーダ観測において，雲粒子の乱流クラスタリングによって雲のレーダ反射強度が増加する効果を，乱流の直接数値シミュレーション（Direct Numerical Simulation, DNS）により定量的に明らかにし，この効果を対流雲中のような高レイノルズ数乱流場に適用可能な乱流クラスタリングモデルを構築することを目的としている．本研究の乱流クラスタリングモデルとは，乱流中における粒子の数密度変動のスペクトル密度関数モデルである．平成29年度は，粒子の分散を伴う高レイノルズ数乱流場の大規模3次元DNSを実施することにより，重力沈降する液滴（球形慣性粒子）の非等方乱流クラスタリングの形成機構の解明，および複数粒径の雲粒が混在している場合の2粒径間の乱流クラスタリングのマルチスケール相関特性の解明に取り組んだ．具体的には，大規模DNSを実行し，一様等方性乱流中において重力沈降しながら運動するラグランジアン粒子の乱流クラスタリングデータを取得した．本DNSデータを用いて，水平および垂直方向の数密度変動のスペクトル密度関数を算出した．その結果，ストークス数が1より大きい粒子では，重力沈降によって非等方的な乱流クラスタリングが現れること，およびその乱流レイノルズ数依存性が定量的に明らかになった．また，2粒径間の乱流クラスタリングのマルチスケール相関特性について，粒子数密度変動間のクロススペクトルのコヒーレンスを評価し，波数に対する指数関数的な減衰傾向と粒径組み合わせ依存性を明らかにした．本結果は，幅広い粒径分布をもつ実際の雲でのレーダ反射強度を推定する際に，単一粒径に対する乱流クラスタリングモデルを複数粒径が混在する場合に適用することを可能とする重要な成果である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度には，重力沈降する液滴（球形粒子）の非等方乱流クラスタリングの形成機構を明らかにし，乱流クラスタリングモデルを構築する計画であった．そのため，重力沈降する粒子を伴う3次元高レイノルズ数乱流場の大規模DNSを実施し，非等方乱流クラスタリングデータを取得した．なお，粒子分布の大規模データを解析するためのスペクトル密度関数算出プログラムの高速化に時間を要しているため，非等方乱流クラスタリングモデルの開発には至っていない．これは，ラグランジアン的な粒子の分布データに対しては既存の高速フーリエ変換手法を適用できないためであり，上記プログラムの高速化に時間を要することは，当初計画の想定の範囲内である．一方で，幅広い粒径分布をもつ実際の雲でのレーダ反射強度を推定する際に必要不可欠となる，複数粒径の雲粒が混在している場合の乱流クラスタリングの影響について並行して解析を行った．その結果，乱流レイノルズ数が204の乱流場の大規模DNSにより得られた粒子分布データを用いて，数密度変動のクロススペクトルのマルチスケール特性を解明するに至った．以上のように，当初計画の想定の範囲内で研究が進展していることから，進捗状況区分を「（２）おおむね順調に進展している。」とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は，重力沈降する球形粒子の非等方乱流クラスタリングの形成機構を明らかにするため，新たにウェーブレット法等を取り入れ，粒子数密度に関するスペクトル密度関数算出プログラムの高速化を達成する．また，大規模3次元DNSにより得られた大規模粒子分布データを解析し，より統計的信頼性の高い数密度スペクトル密度関数の算出を行う．重力沈降する粒子の乱流クラスタリングには，特有のカーテン状クラスタが現れる．このカーテン状クラスタの形成機構と数密度スペクトル密度関数に及ぼす影響を明らかにし，非等方乱流クラスタリングモデルを構築する．
また，氷粒子（非球形粒子）の非等方乱流クラスタリングの特性と形成機構の解析の準備に着手する．非球形粒子については，雲乱流のような高レイノルズ数乱流中における乱流クラスタリングに関する知見が極めて少ない．また，非球形粒子では，粒子方位によって重力沈降速度が変わるため，ストークス数が小さくてもカーテン状クラスタが形成される可能性がある一方，不規則な運動によりクラスタリングが弱まる可能性がある．そこで，DNSコードに非球形粒子の運動の計算手法を実装する．非球形粒子の運動の計算手法としては，Siewert et al. (2014)のラグランジアン法に基づく回転楕円体粒子の運動計算手法を採用し，本手法の実装および信頼性の検証を行う．
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| Causes of Carryover |
平成30年3月に研究ディスカッションのための国内出張を予定していたが，日程調整の結果，年度内の出張を見送った．当該出張については平成30年度に実施する予定である．
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