Large-eddy simulation of plume dispersion in the central district of Oklahoma City by coupling with a mesoscale meteorological simulation model and observation

領域気象モデルおよび気象観測との結合によるオクラホマシティー市街地における大気拡散に関するLES解析

中山 浩成   ; 竹見 哲也*; 吉田 敏哉   

Nakayama, Hiromasa; Takemi, Tetsuya*; Yoshida, Toshiya

局所域高分解能大気拡散モデルに気象シミュレーションデータ及び気象観測データを入力値として与え、2003年に米国オクラホマシティー市街地で行われた野外拡散実験を対象にした大気拡散計算をそれぞれ行い、入力条件の違いが拡散予測精度に及ぼす影響を調べた。前者では気象シミュレーションの3次元データを与え、後者では鉛直一次元の気象観測データを水平方向に一様性を仮定して、大気拡散モデルの入力条件として与えた。その結果、気象シミュレーションデータを入力条件とした場合、気象観測データを入力条件とした場合よりも再現性が良かった。ただし、後者の入力条件時における計算結果も、拡散予測精度に関する推奨値(実験値と計算値の比が0.5から2.0倍の範囲内にある割合)と同等の値を示した。以上により、気象シミュレーションデータに加え、定点観測された気象観測データをモデル入力条件とした拡散計算手法も有望であることが示された。

Contaminant gas dispersion within urban area resulting from accidental or intentional release is of great concern to public health and social security. When estimating plume dispersion in a built-up urban area under real meteorological conditions by computational fluid dynamics (CFD), a crucial issue is how to prescribe the model input conditions. There are typically two approaches: using the outputs of a meso-scale meteorological simulation (MMS) model and meteorological observations (OBS). However, the influence of the different approaches on the simulation results have not been fully demonstrated. In this study, we conducted large-eddy simulations (LESs) of plume dispersion in the urban central district under real meteorological conditions by coupling with a MMS model and OBS obtained at a single stationary point, and evaluated the two different coupling simulations in comparison with the field experimental data. The LES-MMS coupling showed better performance than the LES-OBS one. However, the latter one also showed a reasonable performance comparable to the acceptance criteria on the model prediction within a factor of two of the experimental data. These facts indicate that the approach of using observations at a single stationary point still has enough potential to drive CFD models for plume dispersion under real meteorological conditions.