適合細分化格子ボルツマン法による大気境界層生成のためのパラメータ最適化

Parameter optimization for generating atmospheric boundary layers by using the locally mesh-refined lattice Boltzmann method

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

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

我々の研究グループでは、風況デジタルツインの実現に向けて、風況解析コードCityLBMを開発している。CityLBMは、計算領域周辺の境界条件をメソスケール気象データに同化させるナッジング法を導入することで、現実の風況を反映した解析が可能である。しかしながら、従来のナッジング法では、ナッジング係数が一定のため、大気状態が変化するような長時間解析の乱流強度を再現できない問題点が挙げられる。そこで、本研究では、パーティクルフィルタを用いた動的なナッジング・パラメータの最適化手法を提案する。CityLBMの検証として、米国オクラホマシティの風況実験に対する解析を実施した。シミュレーションと観測のそれぞれで得られる乱流強度の誤差を低減するようにナッジング係数を更新した結果、シミュレーションにおいて終日の大気境界層を再現できることを確認した。

We have developed a wind simulation code named CityLBM to realize wind digital twins. Mesoscale wind conditions are given as boundary conditions in CityLBM by using a nudging data assimilation method. It is found that conventional approaches with constant nudging coefficients fail to reproduce turbulent intensity in long time simulations, where atmospheric stability conditions change significantly. We propose a dynamic parameter optimization method for the nudging coefficient based on a particle filter. CityLBM was validated against plume dispersion experiments in the complex urban environment of Oklahoma City. The nudging coefficient was updated to reduce the error of the turbulent intensity between the simulation and the observation, and the atmospheric boundary layer was reproduced throughout the day.