学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

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.
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