2022 Fiscal Year Annual Research Report
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19K04856
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
竹山 優子 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (00510025)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 合成開口レーダ / Sentinel-1 / 風況把握 / 日本沿岸域 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
洋上風力発電に資する日本沿岸域の風況把握の技術開発の1つとして，欧州宇宙機構によって運用されている人工衛星Sentinel-1に搭載された合成開口レーダ（SAR）を用いた海上風推定の精度検証および手法改善に向けた提案を行った．
初年度は日本沿岸域における精度検証として，5海域（茨城沖，東京湾，大阪湾，四国沖，宮崎沖）を対象として，C-bandモデル関数(GMF)であるCMOD5.Nを用いた風速算出を行った．特に，SAR固有のスペックルノイズの除去を目的として，最適な平滑化範囲を調べるとともに，沿岸域における風速推定では人工構造物や砕波の影響があることを明らかにした．
また，2年目および最終年度はGMFによる風速推定に必要な風向情報について検討を行った．実測風向以外に，気象庁メソ客観解析値（MANAL），SARの高次プロダクト処理データとして提供されているOcean(OCN)プロダクト風向，さらにSARの海面画像に現れるウィンドストリークスを2次元高速フーリエ変換（FFT）によって検出したSAR風向を用いて，合計488シーンのSAR画像に対して風速変換を行った．これにより，各風向の実測風向との差を確認すると，MANAL風向が最も実測に近い結果となった．また、全体的に風速が小さい時には風向の精度が低くなることが示された．特にSAR風向については，低風速時の風向検出が困難であり，風速推定の大きな誤差要因となる可能性が指摘された．これらの風向を用いた風速推定では、OCN風向，MANAL風向を用いた時に推定精度が高くなることが示され，OCN風向が使用できる海域ではOCN風向を，それ以外の海域ではMANAL風の使用が適していることが明らかになった．
さらに，5海域における風況ポテンシャルを調べ，SAR風速と洋上風況マップNeoWinsのワイブル分布の近似性についても確認を行った．
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