Development of stochastic urban climate analysis system using ensemble simulation

2024 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21035
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: Kawamoto Yoichi 九州大学, 芸術工学研究院, 助教 (70569730)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2025-03-31
• Keywords: 都市気候 / メソスケール気象モデル / アンサンブルシミュレーション / 不確実性

Outline of Final Research Achievements

Mesoscale numerical weather prediction models are employed to analyze flow fields in urban areas. Conventionally, deterministic evaluations have been utilized to assess individual results. In this study, a series of ensemble simulations were conducted, and a probabilistic evaluation was performed to statistically analyze the results. The Lagged Average Forecasting (LAF) method was employed as the ensemble simulation technique. The LAF method reduced the uncertainties caused by initial and boundary conditions, resulting in good agreement with observational data in some cases.

Free Research Field

建築・都市環境工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

気候変動とヒートアイランド現象との二重の温暖化に晒されている都市環境の将来計画のためには、シミュレーションによる予測が欠かせない。特に風環境は都市の温熱環境や大気汚染にも関連し、その正確な予測は重要となる。一方でこれまで都市環境のシミュレーションでは、計算機資源の制約などにより、単一のシミュレーション結果による決定論的評価が主流であった。本研究では都市環境のシミュレーションにおける初期値・境界値の取り扱い、更にはアンサンブルシミュレーションによる確率論的評価が欠かせないことを示したことに意義がある。