採択課題 【詳細】
| jh250051 | 数値乱流データベースを用いた統計的ダウンスケーリングによる街区内乱流場の即時診断 |
|---|---|
| 課題代表者 | 稲垣厚至(東京科学大学環境・社会理工学院) Atsushi Inagaki (Institute of Science Tokyo) |
| 概要 | 本研究は統計的ダウンスケーリング手法に基づき，都市街区内の風況診断を行う．都市街区内の流れは非常に複雑であるが，時間平均乱流統計量に限っては流入条件や外層の影響の影響を受けず，近傍街区構造で概ね決定される．そこで格子ボルツマン法を用いた都市街区乱流の数値計算に基づく大規模数値データベースを作成し，相似則の仮定の下，メソ気象モデルから算出される代表速度スケールを用いて街区内の風況を定量評価する． |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| [] Inagaki A, Takamatsu R, Kanda M: Reproduction of local turbulent flow characteristics within urban district using supervised machine learning model. 12th International Conference on Urban Climate, ICUC12-650 | |
| [] Inagaki A, Nakai K, Kanda M, Onodera N, Hasegawa Y, IDGA Junnaidhi, Oda R: Statistical downscaling into the airflows within urban districts based on a numerical simulation datasets. 12th International Conference on Urban Climate, ICUC12-658 | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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