2023 Fiscal Year Annual Research Report
メガシティ広域街区の乱流・熱予報―地球から人間まで
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21H04573
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
神田 学 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90234161)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
バルケズ アルビンCG 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (30754783)
稲垣 厚至 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (80515180)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| Keywords | 都市気象 / メガシティー / 乱流 / 街区 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
課題１「気象シミュレーションに基づく都市気象変化の人為的要因分析」
申請者らの提唱する「グローバル都市気象学」で構築した人工排熱及び流体力学パラメータ（粗度・熱交換係数など）をベースに、メガシティを対象とした都市化シナリオと連動した、全球気候モデル開発を行った。また、過去の土地被覆条件を生成し、それを気象気候モデルへの入力として整備できるツールを開発した。
課題２「広域街区乱流解析データベースの作成」
建物形状、植生抵抗、地形効果を陽的に考慮した格子ボルツマン法LESモデルを用いて、東京都23区全域を対象とした、格子解像度2ｍの都市大気境界層乱流計算を実施し、都市街区内乱流統計量に関する大規模データベースを作成した。摩擦速度等の代表速度で無次元化することで、街区形状のみで規定される普遍的分布構造を数値シミュレーションにより示した。また、街区内風環境の風向依存性を考慮するため、一部の領域のみ16方位の風向に対するシミュレーションを実施した。定点観測情報をリファレンスとして、観測点周囲の街区内3次元風速場を診断的に得る手法を開発した。
課題３「広域街区乱流解析データベースの活用」
課題2の乱流診断システムを用いて、ドローンの力学的安定性を考慮した街路内リスク評価システムを開発した。実都市における上記評価システムの検証と改良を目的とし、大岡山キャンパスにおいて多点観測システムを構築した。課題2の診断的予測システムの精度検証を行い、上記(3)の乱流予測システムの制度検証を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ドローンの調達に時間がかかったため、実際にドローンを用いての現地での飛行安定検証は最終年度に残されているが、グローバルデータベース構築・精度向上、および準実時間での街区内乱流予測システムの開発・多点計測システムによる検証については想定以上の結果が得られており、総じておおむね順調に進んでいるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
調達した気象観測用ドローンを用いた飛行安定制度検証を行ったうえで、本研究課題で得られたすべての成果の論文化、データベース化、それらの国際的公表・発信、を行う。
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[Presentation] High-resolution heat-risk modeling and comparison of downtown areas of two cities on extreme hot summer days of 20222023
Author(s)
Alvin Christopher Varquez, Janat Taerakul, Florent Renard, Lucille Alonso, Ryoga Hiroki, Yasunobu Ashie, ATSUSHI INAGAKI, MANABU KANDA, Sunkyung Choi, Makoto Okumura, Shinya HANAOKA
Organizer
11th International Conference on Urban Climate
Int'l Joint Research
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