都市街区の風況デジタルツインの実現に向けたデータ同化手法および観測システムの開発

Development of acceleration and data assimilation techniques for wind digital twin in urban areas

小野寺 直幸   ; 下川辺 隆史*; 井戸村 泰宏   ; 河村 拓馬 ; 長谷川 雄太   ; 伊奈 拓也 ; 稲垣 厚至*; 平野 洪賓*; 下瀬 健一*; 小田 僚子*; 和田 泰輔*

Onodera, Naoyuki; Shimokawabe, Takashi*; Idomura, Yasuhiro; Kawamura, Takuma; Hasegawa, Yuta; Ina, Takuya; Inagaki, Atsushi*; Hirano, Kohin*; Shimose, Kenichi*; Oda, Ryoko*; Wada, Taisuke*

GPUスーパーコンピュータ上において、メートル解像度の風況シミュレーションに観測データをリアルタイムに同化した、都市街区内の風況デジタルツインの実現を目指している。二年目である2023年度は高精度に局所の風況を再現するために、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)に基づくデータ同化手法をCityLBMに適用した。外力を加えた二次元等方乱流のデータ同化数値実験における検証では、LETKFにおいて64個のアンサンブルを使用することで、基礎的なデータ同化手法であるナッジング法と比較して1/16の粗い観測点で同程度の精度が得られることを確認した。また、三次元角柱周りの流れのデータ同化数値実験においても、LETKFを適用することで、観測で得られた角柱後方に発生するカルマン渦の位相を高い精度で再現できることを確認した。以上より、物体を含む非定常な流れを観測データに同化できる見通しが立ち、風況デジタルツインの研究開発が前進した。

The project goal is to realize real-time wind prediction in urban areas by assimilating observed data into real-time wind simulations on GPU supercomputers. In FY2023, a data assimilation method based on the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) was applied to CityLBM in order to reproduce local wind conditions with high accuracy. We validated the data assimilation method for two-dimensional forced isotropic turbulence. It was confirmed that the LETKF with 64 ensembles provides the same levels of accuracy with 1/16th of the coarse observation points compared to the nudging method. In addition, it was confirmed that the application of LETKF can reproduce the phase of the Kalman vortex with high accuracy in the verification of the flow around a three-dimensional square cylinder.