Particle filter for Large-eddy Simulations of turbulent boundary-layer flow generation based on observations

大気境界層のラージエディ・シミュレーションのための観測に基づくパーティクルフィルタ

小野寺 直幸   ; 井戸村 泰宏   ; 長谷川 雄太   ; 中山 浩成   ; 下川辺 隆史*; 青木 尊之*

Onodera, Naoyuki; Idomura, Yasuhiro; Hasegawa, Yuta; Nakayama, Hiromasa; Shimokawabe, Takashi*; Aoki, Takayuki*

本論文では、風況デジタルツインの実現に向けた現実的な乱流境界層再現のためのデータ同化手法を提案する。本研究グループでは、格子ボルツマン法に基づく汚染物質拡散解析コードCityLBMを開発している。CityLBMは、GPUスーパーコンピュータ上において、適合細分化格子法を用いることで、数km四方の実時間アンサンブル解析が可能である。ここでは、CityLBMの境界条件として、メソスケール気象予測モデルの風況データをナッジング法を用いて同化している。本研究では、観測データに基づいてパーティクルフィルタによりナッジング係数を動的に最適化する手法を新たに提案した。この手法により、終日の風況プロファイルが観測データと一致することが確認され、大気の状態が大きく変化する終日のシミュレーションに適用することが可能となった。

This paper presents a novel data assimilation method in realistic turbulent boundary layer simulations for the realization of a wind digital twin. We have developed a plume dispersion simulation code named CityLBM based on a lattice Boltzmann method. CityLBM enables a real time ensemble simulation for several km square area by applying locally mesh-refinement method on GPU supercomputers. Mesoscale wind boundary conditions produced by a Weather Research and Forecasting Model are given as boundary conditions in CityLBM by using a nudging data assimilation method. In this study, we propose a dynamic nudging data assimilation method, where a particle filter optimizes the nudging coefficient based on the observation data. This approach gave reasonable agreements in vertical profiles of the wind speed, the wind direction, and the turbulent intensity compared to the observation data throughout the day, and enabled all-day simulations, where atmospheric conditions change significantly.