2023 Fiscal Year Annual Research Report
複雑流動場における極端現象の新しい予測・診断技術創出のためのデータ記述科学の開拓
Publicly Offered Research
| Project Area | Establishing data descriptive science and its cross-disciplinary applications |
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| Project/Area Number |
23H04473
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
石原 卓 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (10262495)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 極端現象 / 風向・風速データ / 位相的データ解析 / 降水短時間予測 / 乱流 / 背景流 / エネルギー輸送率 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，非線形性の強い乱流や現実的な気象において，背景の流れ場の構造とその変化を抽出する目的で配置した有限の観測点で得られる速度ベクトルや風速の時系列データを用いて，ターゲットとする極端流動現象や極端気象の状態を把握し，短時間予測を可能とするような機械学習は可能かを明らかにしたいと考えている。これまでの研究により、研究項目「岡山市の豪雨の成長・衰退過程の予測・診断」においては、岡山市で激しい豪雨のあった事例に対し，岡山市周辺の観測点(倉敷，玉野，虫明，和気，福渡，高梁)の風向きのデータを用いて，風向・風速の位相的データ解析を行い，パーシステント図(PD)上の点の動きとして翻訳された流体の歪み情報と岡山市の豪雨の成長・衰退との間に相関があることを明らかにした。また、風向・風速データの位相的データ解析の結果を用いた機械学習の予備的実験では本研究で考えたデータ活用と情報縮約の方法の有効性を確認することができた。研究項目「複雑流動場(高Re乱流)における強い渦構造の成長・衰退過程の予測・診断」では、乱流の大規模直接数値計算によって得られた高Re乱流データを解析し、高Re乱流中の強い剪断層の寿命がエネルギー保有渦の寿命より短いことを確認した。また、MSM解析値を解析することにより、線状降水帯等の激しい豪雨と関連する背景流の特徴づけには、乱流の4/5則に基づくエネルギー輸送率が有効であることを示唆する結果を得ることができた。
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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
気象庁のホームページから降雨を予想するターゲットや周辺地域の観測地点の気象データを読み込み、そこから必要とする降水量や風向・風速データを抽出し、風向・風速データの位相的データ解析を可能とするプログラムを開発し、風向・風速データの位相的データ解析によって得られるパーシステント図上の点の動きと降雨との間に相関があることを明らかにすることができた。さらに、風向・風速データの位相的データ解析の結果を用いた機械学習の予備的実験では手法の有効性を確認することができた。また、乱流の大規模直接数値計算のデータ解析により、高レイノルズ数乱流中の強い剪断層の寿命は大規模渦の回転時間と比べ短いが、大規模低圧力渦の周りでは別の剪断層が生成・成長・消滅する様子が観察できた。乱流中の強い剪断層の内部では渦度やエネルギー散逸の強いイベントが発生しやすい傾向があることがわかっている。気象庁のメソスケールモデルの数値計算の初期値に用いられるMSM解析値（観測データを同化したデータ）の解析を行った結果、強い剪断層等の流れ構造の生成・成長・消滅と関連する背景流の特徴づけには、乱流の4/5則に基づくエネルギー輸送率が有効であることを示唆する結果を得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
風向・風速の位相的データ解析の結果を活用した機械学習では、手法の有効性を確認する結果を得ることができたが、局地的大雨の発生を予測できるレベルには至っていない。一方で、ターゲットとしている局地的大雨には予兆らしき時系列の変動が確認できている。今後、時系列データのリザバーコンピューティングによる「異常検知」の方法を応用して、局地的大雨の予兆を客観的に「異常」として捉えることができるか明らかにしたいと考えている。
また、気象庁のメソスケールモデルの数値計算の初期値に用いられる、観測データを同化したデータの解析では、上空の850hPa付近の風向・風速データを用いて評価したエネルギー輸送率と強い降雨の間に相関があることを示唆する結果を得ることができた。今後は、同様な他の事例のデータ解析、および、乱流の大規模数値計算の結果の解析を進め、エネルギー輸送率の階層構造と極端現象の関係性を明らかし、気象や乱流における極端現象の予測精度向上のための応用を考えていく予定である。
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