| 研究課題/領域番号 |
22K02098
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分08030:家政学および生活科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
永村 一雄 大阪公立大学, 大学院生活科学研究科, 客員教授 (60138972)
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| 研究分担者 |
袁 継輝 大阪公立大学, 大学院生活科学研究科, 准教授 (10781437)
ALAM MD・ASHRAFUL 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (80866632)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 極値 / MCMC / 気象要素 / 同時生起確率分布 / 気象データ / 極値分布 / 再現期間 / 居住環境 / 極値統計 / 気象 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
降水量・風速、および1時間値気温データなどから、気象要素における種々の期間最大値の分布特性をもとめるべく極値分布を特定し、順序統計量として再現期間を推定する。その際、ベイズ統計を援用し、パラメタの分布特性そのものを推定したうえでモデルの評価を行い、これをもとに順序統計量を算出して再現期間を導出する。また、降水や風速、あるいは気温といった特定気象要素について、ベイズ統計を援用した最大値分布のモデル同定を目標とするだけでなく、各気象要素の同時生起確率も考慮した取り組みも併せて行う。
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| 研究実績の概要 |
昨年度の成果にもあるように、降水に関しては１０年間区切りの極値傾向をみても、年代ごとに極値の発生度はあがっている。そこで入手できる過去約１００年分の降水量を手がかりに、国内主要６都市での一般化極値分布をMCMC法でもとめたところ、名古屋と福岡で有意に年代間の増加が示された。ただし、この推定では特定測定箇所のみの観測値であり、周辺地域の観測記録や河川水量についてはなにも情報が得られていないため、この結果をもってただちに危険側に有意となったとは結論づけにくい。この点を考慮し、最終年に地域分析も含めた解析を急ぐことにする。なお、海外、とくに分担者のひとりの母国であるバングラデシュの洪水発生も喫緊の課題ではあるが、過去データの入すが困難であり、くわえて十数年までの記録すら欠損が多く、数値も疑わしいものが多い状況なので、現状では分析に至っていない。
他方、気温や日射、湿度など、温暖化に関連して関心の高い気象要素については、たしかに危険度は上がっているものの、トレンド的な上昇はゆるやかであり、また生活環境面では冷房常用化対応が図れるため当面はそれで凌げるものの、より先の将来気象にかんしては、危険度が増している。くわえて熱波などトレンドから外れた偏りが派生する場合は、降水と同様の災害級の危険度となってしまう。そこで、昨年度に複数気象要素の同時生起確率分布を解析的に求める手法を開発していることから、この分布の構造パラメタと気象要素や地形情報との関係を探りはじめた。同時に、現在は点情報による同時分布しか生成できていないため、地域分析ができていない。この点も考慮し、将来気象データの生成法について解析を始めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度までに、気象要素の基本である気温、日射、湿度について、これまで解析的にとらえることが不可能であった同時生起確率を、接合関数であるコピュラをもとに、３気象要素でも算出可能なことを示し、空調負荷設計に不可欠な設計用気象データの生成にも成功した。これら三大気象要素の極値自体、あるいは建物経由で生活に影響を与える熱負荷の極値の経年変化を見たとき、とくに気温に関しては熱中症への危険度はみられるものの、酷暑下での活動自粛や建物空間内の冷房常用などの対策があれば、差し迫った危険はひとまず回避できることが確認された。くわえて、数十年後の将来気象の推測を行うため、上述の同時生起確率分布による気象データの確率生成手段を検討した。これは、現気象と推測分布のパラメタとの物理関係を探り、将来気象の予測を行う手段とする。
一方で、台風や降水などによる河川氾濫については、かならずしも楽観できるわけではない。国内主要６都市の地点情報に限って、降水量の最大値の一般化極値分布を同定し、再現期間（１００年）を導出したところ、いくつかの都市地点で、現在国土交通省が提示している再現期間を上回る数値を得ており、かりに計算地点を含む地域分析を進めていき、この傾向が明確になるのであれば、警鐘を鳴らす必要が出てくる。現時点で確定している同定作業は、あくまで各地域の単独地点にのみとどまっているため、最終年で各地における地域分析を行う必要が出てきた。
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| 今後の研究の推進方策 |
降水に関しては、点情報のみによる極値分布の同定にとどまっており、地域分析ができきていないのでこれを進め、地域全体での降水の性向をみさだめたい。なお、解析対象都市も主要都市に限られているため、入手できる範囲で国内のアメダスポイント全観測値を網羅した地点を対象に分析を進めたい。
設計用熱負荷に影響を与える気温、日射、湿度に関しては、既存の期間データと同時生起確率分布の生成パラメタとの関連性を探っていく。この関連性がみえてくれば、現データから将来気象データの生成が可能となり、極値自体がもらたすリスクや長期をみすえた設計用気象データによる建物設計も可能となるからである。
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