2011 Fiscal Year Annual Research Report
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19106016
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
木下 健 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (70107366)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水谷 由宏 上智大学, 理工学部, 講師 (70157486)
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| Keywords | フリーク波 / ログウェーブ / 三角波 / 海難事故 / パルス式マイクロ波ドップラーレーダ |
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| Research Abstract |
本研究課題の骨子は、実際の海洋における巨大波を予知し、回避するためのシステムを構築することにある。そこで、まず巨大波発生指標の確立が前提になる。巨大波発生指標を確立するため、風、流れの巨大波発生への影響をパラメタライズするために、水域と空気域をともにNS方程式で計算する数値シミュレーションを行い調べた。
FreakWaveの広域での発見と実証については、空間的観測性能に優れた合成開ロレーダ(SAR)画像を用いたプリーク波観測アルゴリズムの開発を行った。さらに連続波ドップラーレーダーによる波浪観測システムの開発を行った。そして海難事故発生時をFreak波が発生しやすい状況と仮定し、事故時の波浪場の解析を、第三世代波浪モデルを用いて行い、本研究で得られた指標と海難事故との関連を調べ、事故例の中には、我々の提唱する指標と極めて強い相関があることを示した。方向スペクトルの推定のみを行うので、モデルからはフリーク波の発生頻度に資する、波形勾配、周波数バンド幅、方向分散性などのパラメターが推定される。
FreakWaveの予測・回避システムの提案本研究では、現在のスペクトル予報モデルに対し、多次元の非線形相互作用と風や砕波によるスペクトルの変調を考慮した改良を行い、将来の巨大波発生指標の予報に道を開いた。本研究では、GIS(地図上に様々な情報を重ね合わせて表示し分析するシステム)やRDF(情報についての情報=メタデータの表現方法についての枠組み)と言ったメタデータを扱う情報技術を導入し、膨大なデータから必要な情報のみを取り出して船上において効率的に航路計画を行うことが出来る手法を提案した。
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