2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of local-scale ashfall prediction method in urban districts by merging observations and building-resolving CFD model
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21H01591
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
竹見 哲也 京都大学, 防災研究所, 教授 (10314361)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 浩成 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究主幹 (50535903)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 大気拡散 / 降灰 / 予測 / LES / 火山防災 / 火山灰 / 都市災害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、観測データと高解像度数値シミュレーション技術を融合し、火山噴火に伴う火山灰の拡散および降灰を市街地内の局所規模で予測する評価手法を確立することを目的としている。具体的には、風速・降水の気象観測データ、火山噴火に伴う火山灰噴出データを入力とし、超高解像度の建物解像の気流・拡散モデルに観測データを同化することを可能とする手法を構築し、市街地内の建物配置や高度の違いにより複雑に振舞う気流場や拡散場の再現精度を向上させることを目指している。建物の周囲で気流が迂回したり収束したり強化したりといった気流の微細規模での乱流的な時空間変動を精緻に再現することにより、降灰の吹き溜まりなど集中化や風速強化による降灰域の拡大といった局所規模での不均一な降灰パターンを表現可能とするものである。
桜島火山からの降灰の予測実験を前年度に引き続き実施した。鹿児島市市街地を対象として、降灰時の気象状況の数値シミュレーションにより、観測データを活用して気象場を表現するような手法を構築した。得られた気象場を入力条件として、鹿児島市の建物データを用いた建物解像気流・拡散LESモデルにより、市街地内での局所的な気流・拡散の数値シミュレーションを実施し、観測データの同化と建物解像の超解像度モデリング手法を高度化した局所降灰予測手法を確立した。原子力発電所での降灰を想定し、原子力施設の建物情報を取り込んで建屋スケールでの詳細な降灰予測実験を可能とする手法を実施した。
得られた研究成果は、国内外の学会等で発表した。また、研究成果を学術誌に論文を発表した。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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