| Project/Area Number |
23K03265
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
戸田 幹人 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 客員教授 (70197896)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島 伸一郎 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70415983)
寺本 央 関西大学, システム理工学部, 准教授 (90463728)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 超水滴法 / ラグランジュ描像 / 概不変集合 / 渦 / 降雨 / 流体力学 / 気象 / 雲 / Lagrangian 描像 / 階層性 / 非平衡統計力学 / 非線形力学 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では気象の中で特に雲形成・降雨に焦点をしぼり、雲形成に適した計算法である「超水滴法」と非線形力学における「概不変集合」の理論の結合によって、その物理的な素過程を解明し、予測精度・効率の向上に資することを目的とする。そのために、(i)雲形成で重要な大気のマクロな渦の動きを、ウェーブレット変換と「概不変集合」を組み合わせて、階層的なLagrangian描像として抽出し、大気の渦の変動と「超水滴法」で計算される雲形成との動的関連を解析する。さらにその成果に加えて、(ii)近年、研究が盛んな「動力学的機械学習」を発展させ、雲形成・降雨の予測の向上に応用する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では気象の中で特に雲形成・降雨に焦点をしぼり、雲形成に適した計算法である「超水滴法」と非線形力学における「概不変集合」の理論の結合によって、その物理的な素過程を解明し、予測精度・効率の向上に資することを目的とする。そのために、流体運動を時々刻々、追跡するLagrangian描像として抽出する必要がある。これに関しては、既にアルゴリズムが提唱されているので、それらの精度などを数値データによって検証する準備をしている。渦の抽出に関しては、研究分担者である寺本らによる手法を応用することを考えているが、気象現象は乱流状態であり、階層的な渦構造が分裂、合体する過程が生じることが予想される。そのため、まず２次元の渦に関して、分裂、合体が生じる過程を解析する予定である。降雨に先立って生じる雲の形成過程に関しては、超水滴法が元来、Lagrangian描像による計算であるため、粒子の動的な追跡を新たな計算として行う必要がない。しかし、大気の乱流状態を反映して、雲形成過程においても、階層的な構造が存在することが予想されるので、大気の階層性と雲形成の階層性の相関性が鍵となる。階層的な自然現象としては、気象に限らず生体運動など、多くの非平衡現象に共通に見られるものであり、データ解析の手法についても、wavelet変換やAIの応用など、共通する手法がある。そのため、それら階層的自然現象に普遍的な手法の開発を目指した研究を推進している。
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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
流体運動に関するラグランジュ描像を、信頼できる精度で計算するアルゴリズムに関して、既存の手法の比較検討をしている。これは本研究において、基本的な作業であり慎重に進めているが、進展に関しては当初の予想通りである。
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| Strategy for Future Research Activity |
流体運動のLagrangian描像が解析できた後は、研究計画にあるように、階層的な運動の抽出による渦運動の解析を行う予定である。
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