Development of urban wind estimation method based on sparse sensor network

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02308
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 23020:Architectural environment and building equipment-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Kikumoto Hideki 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大岡 龍三 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90251470) ; 崔 元準 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (30817458)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 建築環境・設備 / 都市防災 / 風工学 / 流体工学 / シミュレーション工学 / スパースセンシング / 機械学習 / データ駆動型手法

Outline of Final Research Achievements

This study developed a high spatial resolution and real-time distribution estimation method for wind conditions (wind speed and direction) in urban and city scales, using measurement data from sparsely placed sensors as input values. The results of this study are expected to contribute to the creation of a safe and comfortable urban environment by enabling the accurate capture of changes in wind speed and direction through the combination of machine learning models and sensor data.

Free Research Field

建築環境工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、安全で快適なスマートな都市空間を創造することを目指し、市街地や都市における風況をリアルタイムで把握する新しい技術を開発した。限られた数のセンサーから得られる情報を利用して都市の風速と風向の分布を高精度に推定する手法や、風速センサーのデータ駆動型校正に基づく精度向上手法、センサー配置の最適化手法などを開発した。これら技術は、風による影響を受けやすい市街地での災害リスク管理や建物運用の効率向上に寄与する。