Microsoft PowerPoint 集い横田.ppt [互換モード]

Similar documents
Microsoft Word _資料2(最終版).doc

<4D F736F F D208E9197BF ED8DD08E9E82CC8B438FDB8A438FDB F4390B3816A>

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

85 4

A

2009 年 11 月 16 日版 ( 久家 ) 遠地 P 波の変位波形の作成 遠地 P 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに P U () t = S()* t E()* t P() t で近似的に計算できる * は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録

Freak wave estimation by WAVEWATCH III and HOSM

スライド 1

Microsoft Word - 0_0_表紙.doc

Microsoft PowerPoint - 海の波.ppt [互換モード]

An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase

Microsoft PowerPoint - 2_6_shibata.ppt [互換モード]

Microsoft Word - ME-webGIS使用マニュアル_160615

B2 Vol. B2-65 No Construction of a Data Set of 45-Year Sea Wind Distribution on the Inner Bay and Inland Sea of Japan Using SDP Winds M

No.18SP1-4 Reports of RIAM Symposium No.18SP1-4 Study on features and generation mechanisms of freak waves II Proceedings of a symposium held at Resea

スライド 1

内湾流動に及ぼす大気の影響 名古屋大学村上智一

フィードバック ~ 様々な電子回路の性質 ~ 実験 (1) 目的実験 (1) では 非反転増幅器の増幅率や位相差が 回路を構成する抵抗値や入力信号の周波数によってどのように変わるのかを調べる 実験方法 図 1 のような自由振動回路を組み オペアンプの + 入力端子を接地したときの出力電圧 が 0 と

<4D F736F F F696E74202D208A438ADD8BDF82AD82CC97AC82EA82C697A48B4E8CB A82E B8CDD8AB B83685D>

JAふじかわNo43_ indd

領域シンポ発表

(00)顕著速報(表紙).xls

Microsoft Word - 01.doc

橡Ⅰ.企業の天候リスクマネジメントと中長期気象情

A Precise Calculation Method of the Gradient Operator in Numerical Computation with the MPS Tsunakiyo IRIBE and Eizo NAKAZA A highly precise numerical

Microsoft Word doc

1校_本扉.indd

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

重力方向に基づくコントローラの向き決定方法

ポリトロープ、対流と輻射、時間尺度

11-1 最近の地震観測の精度 ~気象庁における地震観測業務~

資料 2-3 平成 28 年 11 月 21 日火力部会資料 相馬港天然ガス発電所 ( 仮称 ) 設置計画 環境影響評価準備書 補足説明資料 平成 28 年 11 月 福島ガス発電株式会社 1


5. 数値解析 5.2. サンゴ浮遊幼生ネットワークモデルの検討

Microsoft PowerPoint - 01_内田 先生.pptx

Microsoft PowerPoint _HARU_Keisoku_LETKF.ppt [互換モード]

気象庁 札幌管区気象台 資料 -6 Sapporo Regional Headquarters Japan Meteorological Agency 平成 29 年度防災気象情報の改善 5 日先までの 警報級の可能性 について 危険度を色分けした時系列で分かりやすく提供 大雨警報 ( 浸水害 )

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

PowerPoint プレゼンテーション

19 σ = P/A o σ B Maximum tensile strength σ % 0.2% proof stress σ EL Elastic limit Work hardening coefficient failure necking σ PL Proportional

Microsoft PowerPoint - 時系列解析(10)_講義用.pptx

SAP11_03

Microsoft PowerPoint nakagawa.ppt [互換モード]

<4D F736F F F696E74202D E738A5889BB8BE688E68A4F82CC926E89BF908492E882C98AD682B782E98CA48B862E707074>

スライド タイトルなし

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

I-2 (100 ) (1) y(x) y dy dx y d2 y dx 2 (a) y + 2y 3y = 9e 2x (b) x 2 y 6y = 5x 4 (2) Bernoulli B n (n = 0, 1, 2,...) x e x 1 = n=0 B 0 B 1 B 2 (3) co

Probit , Mixed logit

大気環境シミュレーション

25 3 4

数値計算で学ぶ物理学 4 放物運動と惑星運動 地上のように下向きに重力がはたらいているような場においては 物体を投げると放物運動をする 一方 中心星のまわりの重力場中では 惑星は 円 だ円 放物線または双曲線を描きながら運動する ここでは 放物運動と惑星運動を 運動方程式を導出したうえで 数値シミュ

PowerPoint プレゼンテーション

Microsoft Word - 予稿集表紙.doc

気象庁の現業数値予報システム一覧 数値予報システム ( 略称 ) 局地モデル (LFM) メソモデル (MSM) 全球モデル (GSM) 全球アンサンブル予報システム 全球アンサンブル予報システム 季節アンサンブル予報システム 水平分解能 2km 5km 約 20km 約 40km 約 40km(1

図 1 COBE-SST のオリジナル格子から JCDAS の格子に変換を行う際に用いられている海陸マスク 緑色は陸域 青色は海域 赤色は内海を表す 内海では気候値 (COBE-SST 作成時に用いられている 1951~2 年の平均値 ) が利用されている (a) (b) SST (K) SST a

スライド 1

平成 27 年度 新潟県たにはま海水浴場流況調査 報告書 平成 27 年 6 月調査 第九管区海上保安本部

3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x0 = f x= x0 t f c x f =0 [1] c f 0 x= x 0 x 0 f x= x0 x 2 x 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考

様々なミクロ計量モデル†

予報時間を39時間に延長したMSMの初期時刻別統計検証

データ解析

_0212_68<5A66><4EBA><79D1>_<6821><4E86><FF08><30C8><30F3><30DC><306A><3057><FF09>.pdf

.. 9 (NAPS9) NAPS km, km, 3 km, 8 (GSM) 64 : / 64 : / 64 : / (UTC) (UTC) (, UTC) 3 : 3 / 3 : 3 / 3 : / (, 6, 8UTC) (, 6, 8UTC) (6, 8UTC) 4 km,

#A A A F, F d F P + F P = d P F, F y P F F x A.1 ( α, 0), (α, 0) α > 0) (x, y) (x + α) 2 + y 2, (x α) 2 + y 2 d (x + α)2 + y 2 + (x α) 2 + y 2 =

<4D F736F F F696E74202D CD90EC8B5A8F708DA7926B89EF816993BF938791E BA816A8F4390B E707074>

untitled

DVIOUT

Microsoft PowerPoint SIGAL.ppt

, COMPUTATION OF SHALLOW WATER EQUATION WITH HIERARCHICAL QUADTREE GRID SYSTEM 1 2 Hiroyasu YASUDA and Tsuyoshi HOSHINO

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

スライド 1

Chap2.key

PowerPoint プレゼンテーション

台風21号越波等検証委員会 -海象状況と浸水状況の再現-

解析センターを知っていただく キャンペーン

1 Jensen et al.[6] GRT S&P500 GRT RT GRT Kiriu and Hibiki[8] Jensen et al.[6] GRT 3 GRT Generalized Recovery Theorem (Jensen et al.[6])


ニュートン重力理論.pptx

第122号.indd

技術資料 台風モデルによる波浪の再現計算と経路変更による感度実験 2018 年 9 月の台風 18 号を例に 岩﨑慎介 大塚淳一 1. はじめに気候変動に関する政府間パネル (IPCC) の第 5 次報告書 1) ( 以下 AR5) の公表以降 気候変動による沿岸部への影響は今後中長期的に避けること

最新耐震構造解析 ( 第 3 版 ) サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 第 3 版 1 刷発行時のものです.

1. 設計手順 ディープウェル工事の設計は 下記に示す手順で実施する 掘削区域内への排水量の検討 ディープウェル仕様の仮定 ( 径 深さ ) ディープウェル 1 本当たりの揚水能力の検討 ディープウェル本数 配置の設定 井戸配置で最も不利な点を所要水位低下させるのに必要な各井戸の合計排水量の検討 -

密集市街地における換気・通風性能簡易評価ツールの開発 (その2 流体計算部分の開発)」

29

r d 2r d l d (a) (b) (c) 1: I(x,t) I(x+ x,t) I(0,t) I(l,t) V in V(x,t) V(x+ x,t) V(0,t) l V(l,t) 2: 0 x x+ x 3: V in 3 V in x V (x, t) I(x, t

untitled

ダイポールアンテナ標準:校正の実際と不確かさ

背景 ヤマセと海洋の関係 図 1: 親潮の流れ ( 気象庁 HP より ) 図 2:02 年 7 月上旬の深さ 100m の水温図 ( )( 気象庁 HP より ) 黒潮続流域 親潮の貫入 ヤマセは混合域の影響を強く受ける現象 ヤマセの気温や鉛直構造に沿岸の海面水温 (SST) や親潮フロントの影響

技術資料 JARI Research Journal OpenFOAM を用いた沿道大気質モデルの開発 Development of a Roadside Air Quality Model with OpenFOAM 木村真 *1 Shin KIMURA 伊藤晃佳 *2 Akiy

lim lim lim lim 0 0 d lim 5. d 0 d d d d d d 0 0 lim lim 0 d


GFS-WRF-SWAN システムによる 3 シーズンの波浪予測とシステムの検証 VERIFICATION OF GFS-WRF-SWAN WAVE PREDICTION SYSTEM BY THREE SEASONS' COMPARISON 間瀬肇 1 勝井伸悟 2 安田誠宏 3 Tracey H

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt

微分方程式による現象記述と解きかた

kouenyoushi_kyoshida

T2K 実験 南野彰宏 ( 京都大学 ) 他 T2Kコラボレーション平成 25 年度宇宙線研究所共同利用成果発表会 2013 年 12 月 20 日 1

台風解析の技術 平成 21 年 10 月 29 日気象庁予報部

<4D F736F F D2091E6358FCD31328B438FDB A5182F08ADC82DE816A2E646F6378>

津波警報等の留意事項津波警報等の利用にあたっては 以下の点に留意する必要があります 沿岸に近い海域で大きな地震が発生した場合 津波警報等の発表が津波の襲来に間に合わない場合があります 沿岸部で大きな揺れを感じた場合は 津波警報等の発表を待たず 直ちに避難行動を起こす必要があります 津波警報等は 最新

Transcription:

波浪推算モデルによる海面抵抗係数の推定に関する研究 九州大学大学院工学研究院助教新キャンパス計画推進室勤務横田雅紀

第 世代波浪推算モデル (WAM) 波浪推算 : 風情報を入力値として波高を予測 有義波法 : 風速, 吹送時間, 吹送距離と波高 周期の関係 スペクトル法 : 時空間的に変化する風場での方向別周波数別成分波 エネルギー平衡方程式 E( f t, θ ) + Cg E( f, θ ) = S 発達 S = Sin + Sds + 減衰相互作用 S nl 既往の擾乱事例に対して 概ね観測された波高を再現可能 温暖化により 台風が強大化すると

風から波へのエネルギー輸送 Ocean Sin = BE Miles の不安定機構 Janssen B = ρa β ρ W U* max cos C 強風時に波高が過大 [ ( )], θ θ σ W 海面からの高度 z における風速分布 U(z) U U + * e o ( z) = ln κ ze z e z z zo = U τ W τ =. g z * z o U * : 摩擦速度 κ: カルマン定数 z e : 有効水面粗度 z : 粗度長

海面抵抗係数 Ocean C D U Wu 98 * = CDU Drag Coefficient C (* - ) D Honda & Mitsuyasu 98 Andreas (spray) Wu Honda & Mitsuyasu Wu Andreas Mitsuyasu & Honda 5 5 Wind Speed U Wind Speed U (m/s) (m/s) Aerodynamic Observation Powell et al,

波浪推算結果の比較 Ocean Wave Height Hs(m) 5 5 5 Janssen Wu Honda & Mitsuyasu Andreas Wilson 風向 風速一定 フェッチ 5km 5 5 5 5 Wind Speed U (m/s) Wilson gh / = + gf.. U U / 5

強風条件における海面抵抗係数の推定 海面上の風速分布から推定 風速 m/s 以上の条件を狙った観測暴風 暴浪を再現しての室内実験 費用面で困難 理論も成り立っているのか疑問 C D (U ) データ同化が有効 海面抵抗係数 波浪推算モデルを間接的な観測装置とし波浪観測値を満たす最適な係数を推定 風速 U 6

データ同化手法 ADWAM (Hersbach 998) C D (U ) 離散的一定値関数 C D st 初期値 nd ~ 修正 Run Backward Descent Method 最適値 WAM 推算波高 評価関数 Adjoint WAM J (x) 海上風 x x n- Run U 観測波高 観測誤差 J ( x) = T t= ( H ( x) y ) t + W t N Τ n= R t ( x t x n ( H ( x) y ) n x t x N Τ n ) Βt ( xn xn ) 背景誤差 ( 先験条件 )

双子実験 5 t=6h OBS point Wind Speed(m/s) OBS point t=h typhoon course 度 度格子間隔 :.5 度 85hPa : 中心気圧 km : 最大風速半径 5km/h : 移動速度 5 6 Time(h) 観測地点で風速 5~5m/s が発生この範囲の CD はデータ同化で推定出来ると期待される 8

実験の手順 Drag Coefficient C D ( - ) 変数の目標値を設定 目標値を変数とする波浪推算値 ( 観測 ) 任意の初期値を仮定 データ同化により推算値に合う変数を探索 TargetValue InitialValue DeducedValue 5 WindSpeed(m/s) Height Hs(m) Wave 5 5 5 WAM ADWAM ObservedData BeforeAssim. AfterAssim. 5 6 Time(hr) 9

妥当性の検証 Division Number of Wind Speed = Number of Unknown Parameter Drag Coefficient C D (* - ) Target Value Initial Value Deduced Value 風速間隔.5m/s ( パラメータ数 ) Wave Data : 66 目標値周辺の値を推定不安定

精度検証 Drag Coefficient C D (* - ) Drag Coefficient C D (* - ) 5 Wind Speed U (m/s) Target Value Initial Value Deduced Value Target Value Initial Value Deduce Value 風速間隔.5m/s パラメータ数 5 Wind Speed U (m/s) 先験条件なし W= 風速間隔.m/s ( パラメータ数 5) 先験条件あり W=

数値実験 強風による波浪の発達 風域を外れたうねりの時系列データ

計算条件 無風域 Wind Speed (m/s) 5 a b c d.8m/s.5m/s 台風モデル 85hPa : 中心気圧 5km/h : 移動速度 wave height H s (m) 5 5 5 6 d d d d d5 Time (hr) 5 6 time (h) 波高時系列

台風経路から外れた海域の波高による推定 Ocean Drag Coefficient Drag Coefficient Drag Coefficient Drag Coefficient Drag Coefficient ficient C D (* - ) C D (* - ) C D (* - ) C D (* - ) C D (* - ).5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value a Maximum Wind Speed 5.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value b Maximum Wind Speed 5.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value c Maximum Wind Speed 5.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value e Maximum Wind Speed 5.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value f a b c e f Maximum Wind Speed 5 各海域の最大風速まで高精度

無風域の波高データによる推定 Drag Coefficient Drag Coefficient Drag Coefficient Drag Coefficient C (* - ) C (* - ) C (* - ) D D D C (* - ) D.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value d.5 5.5 Target Value Initial Value Deduced Value d.5.5 5.5.5.5.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value d 5 Target Value Initial Value Deduced Value d 5 波高減衰後の地点でも可 5

海域 Oceana の波高修正状況 Drag Coefficient wave height H s (m) C D (* - ) 8 6.5.5.5 Target Value Initial Value Deduced Value a Maximum Wind Speed 5 station a with Target Value (observed data) with Initial Value (before assim.) with Deduced Value (after assim.) 5 6 time (h) a 観測情報が不足 6

現地適用 Ocean 5. 7. 6. 5. Honda&Mitsuyasu NOWPHAS...5 5. 5.... 7 月 /9 7 月 / 7 月 / 7 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 /5.. NOWPHAS. - ) 海面抵抗係数 ( 5..... Honda& Mitsuyasu. 5 8. 6..... 6. 8.... Honda&Mitsuyasu

波浪観測値を用いたデータ同化 対象擾乱台風 号台風 号台風 号台風 5 号台風 7 号台風 75 号 項目 計算諸元 領域 緯度.5 ~5 経度 5 ~5 格子幅.5 計算格子数 5 6 TimeStep 6s パラメータ数 5 個 (.m/s 間隔 ) 同化繰り返し回数 回

逆推定結果.5..5. 観測波高観測波高初期波高初期波高同化後波高.5..5 5 月 /8.5 5 月 /9 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 /..5..5. 観測波高観測波高初期波高初期波高同化後波高.5 5 月 /8 5 月 /9 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 8. 7. 6. 5.. 観測波高初期波高観測波高同化後波高初期波高.... 5 月 /8 5 月 /9 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / 5 月 / A B C - ) 海面抵抗係数 ( - ) 海面抵抗係数 ( - ) 海面抵抗係数 ( 海面抵抗係数 ( - ) 6. 5..... 初期値逆推定値. 5 5 5 6. 5..... 初期値逆推定値. 5 5 5 6. 5..... 初期値逆推定値 A. 5 5 5 6... A B C Honda&Mitsuyasu B C. 5 5 5

結論 同化後の波高は観測波高に近い値に修正され, 海面抵抗係数は初期値によらず本多 光易の提案式に近い値に修正された ADWAM の有用性が確認できたといえる 今後,m/s 以上の強風速を受けて発達した波浪の観測データが収集できれば,ADWAM により強風速範囲の海面抵抗係数が解明できるものと期待される.

現地適用に向けての課題 Ocean パラメータ数の設定 ( 風速範囲 風速間隔 ) 現地風データ 地形を用いた双子実験により 推定可能な風速範囲 風速間隔は把握出来そう 先験条件の重み 修正回数 観測誤差に対する脆弱性 観測情報 ( 同化期間 地点数 波高以外の情報 ) 入力風データの精度 ( 時間間隔 格子間隔 台風コース 到達時刻 )

Ocean 8. 7. 6. 5..... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T T. 9 月 /5 9 月 /6 9 月 /7 9 月 /8 9 月 /9 9 月 / 月 / 月 /. 5 5 5 8. 7. 6. 5..... 観測波高初期波高同化後波高 T 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T. 9 月 /5 9 月 /6 9 月 /7 9 月 /8 9 月 /9 9 月 / 月 / 月 /. 5 5 5

Ocean.. 8. 6... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T. 月 /6 月 /7 月 /8 月 /9 月 / 月 / 月 / 月 /. 5 5 5... 8. 6... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T. 月 /6 月 /7 月 /8 月 /9 月 / 月 / 月 / 月 /. 5 5 5

Ocean 6. 5..... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T5. 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 /5 8 月 /6 8 月 /7 8 月 /8 5. 5 5 5 8. 7. 6. 5..... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T5. 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 /5 8 月 /6 8 月 /7 8 月 /8 5. 5 5 5

その他のケース T7.. 8. 6... 観測波高初期波高同化後波高 T. 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 /5 7 月 /6 7 月 /7 7 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T7 T5. 5 5 5.. 8. 6... 観測波高初期波高同化後波高. 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 / 7 月 /5 7 月 /6 7 月 /7 7 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T7. 5 5 5

その他のケース T75 7. 6. 5.... 観測波高初期波高同化後波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T75.. 7 月 /9 7 月 / 7 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 /5 7. 5 5 5 7. 6. 5..... 観測波高初期波高同化号波高 海面抵抗係数 ( - ).... 初期値 逆推定値 T75. 7 月 /9 7 月 / 7 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 / 8 月 /5 7. 5 5 5