アンサンブルカルマンフィルタを用いた都市風況解析のためのパラメータ最適化

Parameter optimization for urban wind simulation using ensemble Kalman filter

小野寺 直幸   ; 井戸村 泰宏   ; 長谷川 雄太   ; 朝比 祐一   ; 稲垣 厚至*; 下瀬 健一*; 平野 洪賓*

Onodera, Naoyuki; Idomura, Yasuhiro; Hasegawa, Yuta; Asahi, Yuichi; Inagaki, Atsushi*; Shimose, Kenichi*; Hirano, Kohin*

我々の研究グループでは、都市全域を含む広域の風況場から細かな路地等を捉えたマルチスケールの風況シミュレーションコードCityLBMの開発を進めている。CityLBMは、格子ボルツマン法に適合細分化格子を適用した省メモリ化、および、GPUスーパーコンピュータによる高性能計算により、数km四方に対してリアルタイムのアンサンブルシミュレーションが可能となる。一方、実現象には、モデル化できない複雑な境界条件が含まれているため、観測データをシミュレーションに反映させるためのデータ同化技術が必要である。本研究では、現実の風況を再現するために、アンサンブルカルマンフィルターに基づく地表面温度バイアスの最適化手法を提案した。CityLBMの検証として、東京都心部を対象とした観測システムシミュレーション実験を実施し、地表面近傍の温度から、境界条件として与えている地表面温度を推定する。

We have developed a multi-scale wind simulation code named CityLBM that can resolve entire cities to detailed streets. CityLBM enables a real time ensemble simulation for several km square area by applying the locally mesh-refined lattice Boltzmann method on GPU supercomputers. On the other hand, real-world wind simulations contain complex boundary conditions that cannot be modeled, so data assimilation techniques are needed to reflect observed data in the simulation. This study proposes an optimization method for ground surface temperature bias based on an ensemble Kalman filter to reproduce wind conditions within urban city blocks. As a verification of CityLBM, an Observing System Simulation Experiment (OSSE) is conducted for the central Tokyo area to estimate boundary conditions from observed near-surface temperature values.