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2022 Fiscal Year Research-status Report

海洋観測に基づく温暖化時の強大台風による漂流物被害予測

Research Project

Project/Area Number 22K03743
Research InstitutionNational Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention

Principal Investigator

村上 智一  国立研究開発法人防災科学技術研究所, 水・土砂防災研究部門, 主任研究員 (80420371)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 下川 信也  国立研究開発法人防災科学技術研究所, 水・土砂防災研究部門, 総括主任研究員 (40360367)
小笠原 敏記  岩手大学, 理工学部, 教授 (60374865)
川崎 浩司  名城大学, 理工学部, 特任教授 (20304024)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Keywords台風 / 強風下海水流動 / 波浪 / 現地観測 / 数値シミュレーション / 水槽実験
Outline of Annual Research Achievements

我が国の沿岸防災対策を強固なものとするために,①温暖化時の強大台風に匹敵する台風下の流速・波浪などの海洋実測データの取得,②水槽実験において,①で取得した流速・波浪条件などに基づく漂流物の運動特性の解明,③①および②で取得した実測・実験データを基に,漂流物が風,流速,波浪から受ける抗力や慣性力などのモデルやパラメータを検証,④温暖化時の強大台風が三大湾に来襲した場合を想定し,③の結果を踏まえた新たな強風,高潮による漂流物被害予測を実施する.
本年度は,台風2211号および台風2212号時の網取湾の流速および波浪データの取得に成功した.特に2212号時の最大風速は,34.8 m/sを記録し,その強風下で水深約30 mに設置したADCPによって層厚1 m間隔の3次元流速を得ることができた.また,過去に取得した台風1513号時の海水流動の観測データを用いて,これまでのモデルの問題点を検討した.その結果,海面抵抗係数について,従来使用されてきた風速に対して単調増加する式を使用すると流速を過大評価する結果になり,ある風速下で海面抵抗係数の増加を制限することが望ましいことが示された.
これらの結果を取りまとめ,論文として土木学会論文集B2(海岸工学)に,口頭発表としてAsia Oceania Geosciences Society 2022にて発表した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナウィルスの影響で,現地での調査・観測がやや遅れている.
しかしながら,過去に取得した台風下のデータを用いて,モデルの問題点などを指摘,改良することができた.

Strategy for Future Research Activity

台風時のみならず,気象平常時も含めた網取湾の流速および波浪データを取得し,これらを比較することで台風時の流動・波浪特性を明らかにする.
また,このデータを用いて,数値シミュレーションのチューニングを行い,温暖化時の強大台風による漂流物被害予測を実施する.

Causes of Carryover

新型コロナウィルスの影響で,現地での調査・観測が当初の予定回数実施できなかった.次年度以降に,この遅れを取り戻すために,調査・観測の回数を増やす.

  • Research Products

    (2 results)

All 2022

All Journal Article (1 results) Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] 台風1513号来襲時における西表島網取湾の3次元流動解析2022

    • Author(s)
      川崎 浩司, 二村 昌樹, 山本 剛士, 村上 智一, 下川 信也
    • Journal Title

      土木学会論文集B2(海岸工学) 78 巻 (2022) 2 号

      Volume: 78 Pages: I_409~I_414

    • DOI

      10.2208/kaigan.78.2_I_409

  • [Presentation] Applicability of Convolutional Neural Networks for Gas-Fluid Boundary Surface Detection of Wind Waves2022

    • Author(s)
      Akari UENO, Toshinori OGASAWARA
    • Organizer
      Asia Oceania Geosciences Society 2022
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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