Real-time ensemble data assimilation for urban wind simulation using GPU supercomputers

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K24359
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 1001:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Japan Atomic Energy Agency
• Principal Investigator: Hasegawa Yuta 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (10851016)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2021-03-31
• Keywords: 格子ボルツマン法 / 都市風況 / LES / アンサンブル計算

Outline of Final Research Achievements

We proceeded the development towards the ensemble data assimilation for urban wind and pollutant dispersion with several meter resolution based on the lattice Boltzmann method. First, we implemented the ensemble calculation with MPI to systematically increase the size of ensembles into over 100. Using this code, we evaluated the ensemble statistics, and found the following: (1) The histogram of wind speed follows a Gaussian distribution, but the histogram of pollutant concentration does not show a Gaussian distribution, but a log-normal type distribution with values near zero appearing frequently. (2) Evaluation of the covariance of the wind speed showed that, the several meters-resolution urban wind simulation requires the data assimilation with the time-averaged values of wind speed rather than the instantaneous values.

Free Research Field

GPUコンピューティング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

アンサンブルデータ同化は、気象庁の天気予報などで既に実用化された技術であるが、天気予報などの広域の計算で用いられる格子解像度は数100m～数kmである。一方で本研究では、都市部の局所風況を対象として、数mの解像度格子を用いている。このような高解像度格子では、従来見えなかった高周波・高波数の変動（乱流）が含まれるため、これまでのデータ同化手法を系統的に適用することができるかどうか自明ではなかった。本研究により、都市風況では、瞬時値は乱流の影響を強く受けるため、都市風況にデータ同化を適用するためには瞬時値の代わりに時間平均値を同化する手法を新たに開発する必要があることが明らかになった。