研究課題/領域番号 |
18H01680
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
竹見 哲也 京都大学, 防災研究所, 准教授 (10314361)
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研究分担者 |
中山 浩成 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究副主幹 (50535903)
石川 裕彦 京都大学, 防災研究所, 教授 (60263159)
堀口 光章 京都大学, 防災研究所, 助教 (60190253)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | 暴風 / 災害リスク評価 / 都市気象 / 乱流シミュレーション / 気候変動 / 都市災害 / 風災害 |
研究実績の概要 |
本研究では、建物の高層化・密集化が進む都市において台風といった極端気象現象による暴風災害リスクが温暖化時にどう変化するかを定量的に評価することを目的とする。地上観測と衛星観測とを複合的に組み合わせ、超高解像度で建物を解像した乱流シミュレーションモデルを精緻化する。近年の極端台風による暴風など顕著な暴風事象を対象とし、市街地での気流を建物解像シミュレーションにより再現し、温暖化による影響を解明する。この研究目的を達成するため、2019年度は以下の項目について研究を実施した。
気象観測については、京都市伏見区の京都大学防災研究所・宇治川オープンラボラトリー(宇治川OL)において、9月の一ヶ月間、鉛直1次元ドップラーライダーWINDCUBEをリースして宇治川OL気象観測鉄塔傍に設置し、下層風速場を計測した。同時に、観測鉄塔で超音波風速温度計による乱流の連続観測を実施し、また、晴天日で弱風時の条件において、ドローンを飛翔し、上空から地表面熱画像の空撮実験を実施した。風速観測データを分析し、下層風の乱流特性を調べ、LESモデルの再現精度の検証に利用した。
数値シミュレーションについては、保有済みの京都市域の都市建物データを用いて実際の都市の建物や人工構造物をLESモデルに組み込み、境界層風の数値シミュレーションをした。LESモデルの検証後、京都市で観測史上第二位の暴風が発生した2018年台風21号を中心に、近年の強風があった事例を対象とし、気象モデル・LESモデル結合による市街地での気流の建物解像LESを実施した。また、擬似温暖化実験により台風の温暖化条件での強度・構造の変化を気象モデルによるダウンスケール実験から求めた。
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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
観測については、前年度に購入した熱画像カメラ搭載のドローンの飛行実験ならびに本実験を計画通りに実施することができた。鉛直1次元ドップラーライダーのリースも予定通りに進み、9月の一カ月間、連続観測を実施した。超音波風速温度計による乱流観測については、保有済みの計測器を気象観測鉄塔に新たに設置し、ドップラーライダーとの同期観測を実施することができた。これらの測器を安定的に運用することができ、観測データの品質も良好であった。データ解析も順調に進めることができた。
数値モデル研究については、当初計画していた気象モデル・LESの結合手法の高度化や市街地を対象としたLES計算の試行は順調に進めることができた。さらに、2018年9月に生じた台風21号による近畿地方の都市での暴風災害は、本研究課題の目的に合致していたため、引き続き解析を進め、今年度は京都市の市街地を対象としてLESモデルにより暴風の再現シミュレーションを実施した。これらの研究成果は、研究論文の投稿ならびに受理に繋げることができた。
以上のように、本研究課題全体として、おおむね順調に研究は進展していると言える。
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今後の研究の推進方策 |
研究目的を達成するため、今後は以下の方針で研究を進めることとする。
観測データの解析については、宇治川オープンラボラトリーにおいて2019年度に実施した気象鉄塔観測・ドップラーライダー観測・ドローン観測で取得したデータの分析を進める。ドローンによる熱赤外画像データから、京都市域の解析対象領域での地表面温度を推定し、LESモデルの下端境界条件のためのデータを作成する。また、ドップラーライダーのデータの結果を用いて、LESモデルの再現精度を検証する。
数値シミュレーションについては、京都市市街地や東京都心の都市建物データを用いて実際の都市の建物や人工構造物をモデルに組み込み、LESモデルによる境界層内の気流のシミュレーションをする。京都市で観測史上第二位の暴風が発生した2018年台風21号や東京都心で暴風が吹いた2019年台風15号などを中心に、気象モデル・LESモデル結合による市街地での風速場・温度場の建物解像LESを実施する。擬似温暖化実験で得られた温暖化時の台風のシミュレーションデータをLESモデルに入力し、市街地での風速場の建物解像LESを実施する。これらの結果から、都市形態に応じた強風・突風を定量的に評価し、都市における暴風災害リスクを評価する。
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