2016 Fiscal Year Annual Research Report
都市空間の微気象予測と分散センシングを融合した大気環境解析システムの開発
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26709041
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 講師 (80708082)
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2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 建築環境・設備 / 自然現象観測・予測 / 大気現象 / 流体工学 / シミュレーション工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、計算流体力学に基づいた微気象予測と急速に普及が進む都市内に散在するセンシング機器データを活用し、都市空間内の大気環境を高精度かつ即時的に解析するシステムの構築を行うものである。データ同化手法に基づき、数値予測におけるモデル化の限界およびモデルパラメータ・入力値の不確かさと実環境計測における計測点や時間の離散性を相互に補うことで、都市屋外の温熱・空気環境の精緻な解析モデルを開発する。本年度は特に以下の課題に取り組んだ。①従来よりも飛躍的に高い空間解像度で汚染物質拡散に関するLarge-eddy simulation (LES)を実施し、実験値との比較から大気環境予測モデルの精度検証を行った。その結果、十分な計算格子の解像度を確保することで、LESにおいても平均濃度や濃度変動特性を十分な精度で再現できることを確認した。②移動計測モジュールを試作し、それを用いて実際の高密度な市街地空間における気温および汚染物質（粒子状物質）濃度分布の高解像度計測を実施した。その結果から、GPSによる位置計測データおよび気温・汚染物質濃度の計測データの不確かさ解析を行った。③数値モデルと統計モデル（ベイズ推定）を組み合わせ、実測データに基づく数値モデルのパラメータ推定手法に関する検討を行った。同手法により、数値モデルの未知パラメータを同定するとともに、数値モデルを用いた予測結果の不確かさ評価も可能となる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
観測や実験、数値解析によって基礎データの収集を進めている。また、これらの諸要素を活用した解析手法および微気象解析モデルの開発を行っている。しかし、観測に得られたデータに大きな不確かさが確認されたため、計測の再実施も含めデータ分析および検討を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
観測値を入力値として都市内気流場・濃度場を数値的に予測する観測と数値予測の融合解析手法の開発を進める。都市空気環境の移動センシングシステムを改良し、高解像度大気環境計測システムの構築を目指す。大気環境解析値の情報配信システムを整備し、大気環境予測結果の活用を推進する仕組みを構築する。
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| Causes of Carryover |
平成28年度に、大気環境移動計測データの分析を行い、その結果をもとに高解像度数値シミュレーションを行うとともに国際会議においてその成果を発表する予定であった。しかし、計測データ分析の結果が大きな不確かさを伴うものであったため、計画を変更し統計モデルを用いた計測データの不確かさ解析を行うこととした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
大気環境移動計測データの不確かさ解析とその成果発表を平成29年度に行う。また、微気象解析システムのサーバ構築と実際の都市空間を対象とした解析を実施する。
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Research Products
(13 results)
