(57)【要約】【課題】処理時間の短縮を図ること。【解決手段】注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、注目領域内の気流データを計算する気流計算部１０と、気流計算部１０により求められた気流データと注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、注目領域の拡散計算を行う拡散計算部２０とを備え、気流計算部１０は、注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算部１１と、注目領域内に第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを、第１気流計算部１１により計算された気流データを内挿補間することにより計算する第２気流計算部１２とを備える拡散予測システムを提供する。【選択図】図２
2008089418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段と
を備え、
前記気流計算手段は、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、
前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データを内挿補間することにより計算する第２気流計算手段と
を備える拡散予測システム。
【請求項２】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段と
を備え、
前記気流計算手段は、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、
前記第１気流計算手段により計算された前記気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２気流計算手段と
を具備する拡散予測システム。
【請求項３】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段と
を備え、
前記気流計算手段は、
各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが対応付けて格納されている記憶手段と、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、
前記第１気流計算手段により計算された前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定し、該風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを前記記憶手段から抽出し、抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する第２気流計算手段と
を具備する拡散予測システム。
【請求項４】
前記第２気流計算手段は、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データに基づいて決定した前記注目領域における風向に近い２つの基準気流データを前記記憶手段から抽出し、抽出した２つの基準気流データを線形結合することにより前記注目領域における気流データを計算する請求項３に記載の拡散予測システム。
【請求項５】
前記基準気流データは、流体力学モデルを用いて求められたものである請求項３または請求項４に記載の拡散予測システム。
【請求項６】
前記第１気流計算手段は、前記拡大領域における建造物の体積率を反映させて、前記拡大領域に設定されている複数の第１評価地点における気流データを計算する請求項１から請求項５のいずれかに記載の拡散予測システム。
【請求項７】
前記第２気流計算手段により計算された前記気流データを前記第１気流計算手段によって計算された前記気流データを用いて修正する修正手段を備える請求項１から請求項６のいずれかに記載の拡散予測システム。
【請求項８】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程と
を備え、
前記気流計算過程では、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、
計算した前記気流データを内挿補間することにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する拡散予測方法。
【請求項９】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程と
を備え、
前記気流計算過程は、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、
計算した該気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する拡散予測方法。
【請求項１０】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程と
を備え、
前記気流計算過程は、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、
計算した前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定し、
各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが予め対応付けて格納されている記憶手段から、前記風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを抽出し、
抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する拡散予測方法。
【請求項１１】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理と
を有し、
前記気流計算処理では、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、
計算した前記気流データを内挿補間することにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２処理と
をコンピュータに実行させる拡散予測プログラム。
【請求項１２】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理と
を有し、
前記気流計算処理では、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、
計算した該気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２処理と
をコンピュータに実行させる拡散予測プログラム。
【請求項１３】
注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、
前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、
前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理と
を有し、
前記気流計算処理では、
前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、
計算した前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定する第２処理と、
各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが予め対応付けて格納されている記憶手段から、前記風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを抽出する第３処理と、
抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する第４処理と
をコンピュータに実行させる拡散予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間的にも時間的にも粗い気象観測データから、空間的にも時間的にも密な気流データ（風向、風速等）を求め、この気流データを用いて所定領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システム、方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、核物質を扱う施設から、事故により放射性物質が外部に放出された場合には、放射性物質の拡散範囲や拡散濃度を予測し、放射性物質による影響を受ける地域を予測する拡散予測システムが知られている。
この拡散予測システムにおいては、まず、気象ＧＰＶ（Grid Point Value）データやＡＭＥＤＡＳ等の気象観測データに基づいて、大気現象を解析する偏微分方程式を演算することにより、事故発生（例えば、放射性物質の外部放出）時点から所定時間先の時点までの演算期間に渡り、一定時間間隔で多数の評価地点の気流要素（風向、風速等）を求め、この気流要素を用いて拡散計算を行うことにより、事故源から放出された物質の拡散状況を予測している。
【０００３】
例えば、特開２００２−２０２３８３号公報（特許文献１）には、以下のような技術が提案されている。
まず、図１４に示すように、原子力発電所などが設置されているなどして、その周辺における気流要素を緻密に予測する必要がある場合、原子力発電所が設置されている地点（例えば、Ｘで示した地点）を含む所定の領域を特定領域Ａ３として設定する。そして、この特定領域Ａ３を含むとともに、その面積が段階的に拡大される複数の拡大領域Ａ２（Ａ２＞Ａ３であり、以下「中領域」という。）、Ａ１（Ａ１＞Ａ２であり、以下「大領域」という。）を設定する。例えば、大領域Ａ１は５００ｋｍ四方に、中領域Ａ２は、１００ｋｍ四方に、特定領域Ａ３は５０ｋｍ四方に設定される。
【０００４】
これら特定領域Ａ３、中領域Ａ２、及び大領域Ａ１には、それぞれ気流要素を評価するための評価地点が設定されている。例えば、拡大領域Ａ１には、東西方向及び南北方向に４ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定されている。同様に、中領域Ａ２には、東西方向及び南北方向に１ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定され、特定領域Ａ３には、東西方向及び南北方向に２５０ｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定されている。
【０００５】
そして、上記大領域Ａ１、中領域Ａ２及び特定領域Ａ３において、気流要素を予測する場合には、まず、最も広い領域である大領域Ａ１に設定された各評価地点における気流要素を気象観測データに基づいて演算する。ここで、例えば、気象観測データとして気象ＧＰＶデータを用いる場合について、具体的に説明する。
まず、初期条件としてＧＰＶデータを空間内挿補間したデータを用い、境界条件としてＧＰＶデータを空間・時間内挿補間したデータを用いる。そして、これらデータを用いて気象に関する偏微分方程式を解くことにより、大領域Ａ１における各評価地点の気流要素を演算する。
続いて、中領域Ａ２における評価地点の気流データを以下の処理手順により演算する。まず、初期条件としては、中領域Ａ２における評価地点のうち、大領域Ａ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ａ１の演算において既に求められているので、そのデータをそのまま流用し、その他の評価地点においては、流用したデータを内挿補間したデータを用いる。次に、境界条件としては、中領域Ａ２の境界上の評価地点のうち、大領域Ａ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、大領域Ａ１のデータを流用し、その他の境界上の評価地点では、流用したデータを内挿補間したデータを用いる。そして、これら初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解いて各評価地点の気流要素を演算する。
同様に、特定領域Ａ３における評価地点における初期条件、境界条件を、上述した中領域Ａ２と同様の手順により求め、求めた初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解くことにより、各評価地点の気流要素を演算する。
【０００６】
このように、最終的に緻密な気流データが必要となる小領域Ａ３にのみ、距離間隔が短い格子点、つまり、最も細やかな評価地点を設定しているため、大領域Ａ１の全領域に詳細な評価地点を設定して演算する場合に比べて、処理時間を短くすることが可能となる。
更に、上記特許文献１には、演算開始時点から所定時間先までの演算期間に渡って、連続的に上述した大領域Ａ１、中領域Ａ２、及び特定領域Ａ３における気流要素を予測する場合、上記演算期間を複数の分割演算期間に分割し、各分割演算期間の演算を複数の演算装置に振り分けて同時並行して進めることにより、演算時間の短縮を図る技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２０２３８３号公報（第１図、第６図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
また、近年では、更に細かい部分まで気流要素を求める手法が提案されている。この手法は、上述のネスティング手法により数ｋｍ範囲の気流要素を求め、その後、流体力学モデル（ＣＦＤモデル）を用いて建造物周辺の気流要素を数ｍ刻みで求めるものである。
しかしながら、上述した気流要素の求め方では、膨大な計算時間を要するため、現状に即さず実現性に乏しいという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、処理時間の短縮を図ることのできる拡散予測システム、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段とを備え、前記気流計算手段は、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データを内挿補間することにより計算する第２気流計算手段とを備える拡散予測システムを提供する。
【００１０】
このような構成によれば、第１気流計算手段により拡大領域内に設定された第１評価地点における気流データが求められ、この気流データを内挿補間することにより注目領域における気流データが求められる。そして、この気流データと、注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、注目領域における物質の拡散計算が拡散計算手段により行われることとなる。このように、気流計算については建造物を考慮せずに行うので、処理負担の低減を図ることができる。また、拡大領域における気流データを内挿補間することにより注目領域における気流データを求めるので、注目領域のレベルまで気象モデル計算による気流データを求めることが不要となり、更なる処理時間の短縮を図ることが可能となる。
この発明は、建造物の高さが低く、また、建造物が高くても疎らにしか存在せず、注目領域に対する建造物の閉塞率が小さい場合に有効である。
上記気流データは、例えば、気体の状況を表すデータであり、例えば、風向、風速、風の乱れ強さ等の気象要素により表されるデータである。
【００１１】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段とを備え、前記気流計算手段は、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２気流計算手段とを具備する拡散予測システムを提供する。
【００１２】
このような構成によれば、第１気流計算手段により拡大領域内に設定された第１評価地点における気流データが求められ、この気流データを用いることにより第２気流計算手段により、注目領域内に上記第１評価地点よりも密に設定された第２評価地点における気流データが求められる。この場合において、第２気流計算手段は、ポテンシャル流モデル計算により注目領域内の気流データを求めるので、処理負担の軽減及び処理時間の短縮を図ることが可能となる。また、建造物の形状等を加味した精密な気流データを得ることができる。したがって、このような気流データを用いて拡散計算を行うことにより、拡散予測の精度向上を図ることが可能となる。
上記ポテンシャル流モデル計算では、建造物を円柱、球等、解析解が存在する既知の形状に模擬して取り扱うとよい。特に、球を採用することにより、水平方向および鉛直方向の気流の流れを予測することができ、建造物の裏側に回りこむような気流などについても予測することが可能となる。
【００１３】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測システムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算手段と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算手段とを備え、前記気流計算手段は、各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが対応付けて格納されている記憶手段と、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算手段と、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定し、該風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを前記記憶手段から抽出し、抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する第２気流計算手段とを具備する拡散予測システムを提供する。
【００１４】
このような構成によれば、複数の基準風向に対応する気流データを、注目領域の地形及び建造物を模擬して予め求め、記憶手段に記憶しておくので、実際の気流計算時には、記憶手段に格納されている気流データを用いることにより、処理の軽減を図ることができる。また、記憶手段に格納されている基準気流データは、注目領域における地形や建造物を考慮して求められたものであるので、このような気流データを用いて拡散計算が行われることにより、拡散計算の信頼性を向上させることが可能となる。
【００１５】
上記拡散予測システムにおいて、前記第２気流計算手段は、前記第１気流計算手段により計算された前記気流データに基づいて決定した前記注目領域における風向に近い２つの基準気流データを前記記憶手段から抽出し、抽出した２つの基準気流データを線形結合することにより前記注目領域における気流データを計算することとしてもよい。
【００１６】
このような構成によれば、第２気流計算手段は、第１気流計算手段により計算された気流データに基づいて注目領域における風向を決定し、決定した風向に近い２つの基準風向、例えば、決定した風向を挟む２つの基準風向を選定し、これら基準風向に対応する基準気流データを記憶手段からそれぞれ抽出する。そして、抽出した２つの基準気流データを線形結合することにより、注目領域における気流データを求める。
【００１７】
上記拡散予測システムにおいて、前記基準気流データは、流体力学モデルを用いて求められたものであることとしてもよい。
【００１８】
このように、注目領域における気流データは、流体力学モデルを用いて求められたものであるので、建造物の形状などを考慮に入れた緻密な気流データを容易に得ることができる。流体力学モデルの一例としては、例えば、Ｋ・ε、ＬＥＳ、ＤＮＳなどが挙げられる。
【００１９】
上記拡散予測システムにおいて、前記第１気流計算手段は、前記拡大領域における建造物の体積率を反映させて、前記拡大領域に設定されている複数の第１評価地点における気流データを計算することとしてもよい。
【００２０】
このような構成によれば、拡大領域においても、建造物の体積率を反映させた気流データを得ることが可能となるので、気流データの計算精度を更に向上させることができる。
【００２１】
上記拡散予測システムにおいて、前記第２気流計算手段により計算された前記気流データを前記第１気流計算手段によって計算された前記気流データを用いて修正する修正手段を備えることとしてもよい。
【００２２】
このような構成によれば、注目領域における気流データは、第１気流計算手段により求められた拡大領域における第１評価地点の気流データを用いて修正されるので、気流データの計算精度を向上させることができる。
修正手段は、例えば、第２気流計算手段により求められた気流データを、第１気流計算手段によって求められた気流データと同化させることにより修正を行う。
【００２３】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程とを備え、前記気流計算過程では、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、計算した前記気流データを内挿補間することにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する拡散予測方法を提供する。
【００２４】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程とを備え、前記気流計算過程は、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、計算した該気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する拡散予測方法を提供する。
【００２５】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散予測方法であって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算過程と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算過程とを備え、前記気流計算過程は、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算し、計算した前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定し、各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが予め対応付けて格納されている記憶手段から、前記風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを抽出し、抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する拡散予測方法を提供する。
【００２６】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理とを有し、前記気流計算処理では、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、計算した前記気流データを内挿補間することにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２処理とをコンピュータに実行させる拡散予測プログラムを提供する。
【００２７】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理とを有し、前記気流計算処理では、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、計算した該気流データと、該注目領域内に存在する建造物の情報とに基づいて、ポテンシャル流モデル計算を行うことにより、前記注目領域内に前記第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを計算する第２処理とをコンピュータに実行させる拡散予測プログラムを提供する。
【００２８】
本発明は、注目地点を含む注目領域における物質の拡散状況を予測するための拡散予測プログラムであって、前記注目領域内の気流データを計算する気流計算処理と、前記気流計算手段により求められた気流データと前記注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、前記注目領域の拡散計算を行う拡散計算処理とを有し、前記気流計算処理では、前記注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１処理と、計算した前記気流データに基づいて、前記注目領域における風向を決定する第２処理と、各基準風向と各前記基準風向下における前記注目領域の基準気流データとが予め対応付けて格納されている記憶手段から、前記風向に対応する少なくとも１つの基準気流データを抽出する第３処理と、抽出した基準気流データを用いて前記注目領域における気流データを計算する第４処理とをコンピュータに実行させる拡散予測プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、処理時間を短縮させることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下に、本発明の一実施形態に係る拡散予測システムについて、図面を参照して説明する。
〔第１の実施形態〕
図１は、本発明の第１の実施形態に係る拡散予測システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る拡散予測システムは、原子力発電所などが設置されている注目地点を含む所定の領域である注目領域の気体状況を予測し、予測した気体状況を用いて注目地点から放出された拡散物質の拡散状況を予測するシステムである。
この拡散予測システムは、いわゆるコンピュータシステムであり、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置２、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの補助記憶装置（記憶手段）３、キーボードやマウスなどの入力装置４、及びディスプレイ、プリンタなどの出力装置５、外部の装置と通信を行う通信部６などを備えて構成されている。
【００３１】
上記通信部６は、ネットワーク上に設置されている気象データベース７に接続可能な機能を有している。気象データベース７には、過去の気象データ及び将来の予測気象データが蓄積されている。気象データの一例としては、ＧＰＶ（Grid Point Value）データや、ＡＭＥＤＡＳ等が挙げられる。
【００３２】
次に、上述のような構成を備える拡散予測システムにより行われる注目地点における気体の拡散予測について、図を参照して説明する。
図２は、本実施形態に係る拡散予測システムの機能ブロック図である。図２に示すように、拡散予測システムは、気流データを計算する気流計算部（気流計算手段）１０と、気流計算部１０により求められた気流データと注目領域内に存在する建造物の情報とを用いて、注目領域の拡散計算を行うことにより、注目領域における物質の拡散状況を予測する拡散計算部（拡散計算手段）２０とを備えている。
【００３３】
気流計算部１０は、注目領域を含む拡大領域内に設定された複数の第１評価地点における気流データを、気象モデル計算を用いて計算する第１気流計算部（第１気流計算手段）１１と、注目領域内に第１評価地点よりも密に設定された複数の第２評価地点における気流データを、第１気流計算部１１により計算された気流データを内挿補間することにより計算する第２気流計算部１２と、第２気流計算部１２によって計算された注目領域内の気流データを拡散計算部２０に出力する出力部１３とを備えている。
【００３４】
これら各部により実現される各種機能は、拡散予測システムが備えるＣＰＵ１が補助記憶装置３に格納されている拡散予測プログラムをＲＡＭなどに読み出し、実行することにより、実現されるものである。
以下、拡散予測システムにより実現される拡散予測方法について図３を参照して説明する。
【００３５】
今、例えば、図４に示す上記注目地点Ｘにおいて拡散物質が放出し、オペレータにより演算開始時刻などの演算に必要となる初期条件が入力された場合（図３のステップＳＡ１）、図２に示した気流計算部１０の第１気流計算部１１は、初期条件として入力された予測開始時刻から予測終了時刻までの評価期間において、所定時間間隔（例えば、１０分刻み）で、注目領域ＲＮ（図４参照）よりも広い領域である拡大領域Ｒ１乃至ＲＮ−１内（図４参照）に設定された複数の評価地点における気流データを、気象モデルを用いて求める（図３のステップＳＡ２）。
具体的には、第１気流計算部１１は、通信装置７（図１参照）を介して気象データベース７に接続し、上記評価期間における気象データ、例えば、全国規模の気象観測データであるＧＰＶデータをダウンロードする。続いて、このＧＰＶデータに基づいて初期条件および境界条件を決定し、ネスティング手法を用いて順次、高解像度の気流データを求める。
【００３６】
この処理は、まず、ＧＰＶデータを用いて、時間内挿補間演算及び空間内挿補間演算を実行することにより、図４に示す拡大領域Ｒ１の境界条件を求めるとともに、１０分ごとの初期条件を求める。ここで、境界条件及び初期条件の演算手法の詳細については、例えば、現在良く知られている手法を採用することが可能であり、例えば、特開２００２−２０２３８３号公報に従来技術として開示されている手法を採用することが可能である。
このようにして、ＧＰＶデータに対応する大きさの拡大領域Ｒ１における初期条件及び境界条件が決定されると、これら条件を用いて、大気現象を解析する偏微分方程式であるＲＡＭＳコードで示されている風速場解析の基本方程式を差分解演算し、この変数を差分解（つまり、１０分間隔の各評価地点における気流データ）として出力する。
【００３７】
このようにして、拡大領域Ｒ１内に設定された格子状の各評価地点における気流データが１０分刻みで求められると、拡大領域Ｒ１内に、注目領域ＲＮを含み、かつ拡大領域Ｒ１よりも面積が小さい拡大領域Ｒ２を設定し、この拡大領域Ｒ２内に格子状に設定された各評価地点における気流データを１０分刻みで求める。
【００３８】
このとき、第１気流計算部１１は、拡大領域Ｒ２における初期条件として、拡大領域Ｒ２における評価地点のうち、拡大領域Ｒ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、拡大領域Ｒ１の演算において既に求められているので、その気流データをそのまま流用し、その他の評価地点においては、流用した気流データを内挿補間したデータを用いる。次に、境界条件としては、拡大領域Ｒ２の境界上の評価地点のうち、拡大領域Ｒ１に設定した評価地点と同じ位置にあるものは、拡大領域Ｒ１の気流データを流用し、その他の境界上の評価地点では、流用した気流データを内挿補間したデータを用いる。そして、これら初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解いて各評価地点の気流データを１０分刻みで演算する。そして、拡大領域Ｒ２における気流データの演算が終了すると、続いて、拡大領域Ｒ２に、注目領域を含み、且つ、拡大領域Ｒ２よりも面積の小さい拡大領域Ｒ３を設定し、上述と同様の手順により、初期条件、境界条件を求め、これらの条件を用いて気象に関する偏微分方程式を解くことにより、各評価地点の気流データを１０分刻みで演算する。
【００３９】
このようにして、徐々に小さな領域における高密度な気流データが求められ、最終的に拡大領域ＲＮ−１において、約２５０ｍ間隔で格子状に設定された複数の第１評価地点における気流データが１０分刻みで得られると、第１気流計算部１１は、この気流データを第２気流計算部１２に出力する。
【００４０】
第２気流計算部１２は、第１気流計算部１１により求められた各第１評価地点における気流データを内挿補間することにより、注目領域内に上記第１評価地点よりも密に設定された第２評価地点における気流データを求める（図３のステップＳＡ３）。本実施形態では、第２評価地点は、図５に示すように、注目領域ＲＮ内に５ｍの距離間隔で格子状に設定されている。
ここで、例えば、図６に示すように、（ｍ，ｎ＋１），（ｍ＋１，ｎ＋１），（ｍ＋１，ｎ），（ｍ，ｎ）からなる４つの第１評価地点で囲まれた格子セルＳ内に設定された第２評価地点Ａにおける気流データφ（ｘ，ｙ）は、以下の（１）式により求められる。
【００４１】
【数１】
2008089418.tif 000003
【００４２】
上記（１）式において、φ（ｍ，ｎ＋１），φ（ｍ＋１，ｎ＋１），φ（ｍ＋１，ｎ），φ（ｍ，ｎ）は、格子セルＳを構成する各第１評価地点（ｍ，ｎ＋１），（ｍ＋１，ｎ＋１），（ｍ＋１，ｎ），（ｍ，ｎ）における気流データを示している。また、ｐは、第１評価地点（ｍ，ｎ）と（ｍ，ｎ＋１）とを結ぶ直線からの距離、ｑは、第１評価地点（ｍ，ｎ）と（ｍ＋１，ｎ）とを結ぶ直線からの距離である。
【００４３】
第２気流計算部１２は、上記（１）式を用いて、各第２評価地点における気流データを求めると、これを出力部１３に出力する。出力部１３は、当該気流データを拡散計算部２０に出力する。
拡散計算部２０は、出力部１３から入力された気流データを用いて拡散計算を行うことにより、図４に示した注目地点Ｘから放出された拡散物質の拡散状況を１０分刻みで予測する（図３のステップＳＡ４）。拡散計算部２０による計算結果は、モニタなどの出力装置５に表示される（図３のステップＳＡ５）。
【００４４】
以上、説明してきたように、本実施形態に係る拡散予測システムによれば、建造物を考慮せずに気流計算を行うので、処理負担の低減、処理時間の短縮を図ることができる。また、拡大領域ＲＮ−１における気流データを内挿補間することにより注目領域ＲＮにおける気流データを求めるので、注目領域ＲＮのレベルまで気象モデル計算による気流データを求めることが不要となり、更なる処理時間の短縮を図ることが可能となる。
なお、本実施形態に係る拡散予測システムは、建造物の高さが低く、また、建造物が高くても疎らにしか存在せず、注目領域に対する建造物の閉塞率が小さい場合に、利用されて好適なものである。
【００４５】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態に係る拡散予測システムについて説明する。
本実施形態に係る拡散予測システムは、第１気流計算部１１が、ＶＯＦ法を用いて拡大領域における気流データを計算する点で、上述した第１の実施形態に係る拡散予測システムと異なる。
以下、本実施形態に係る拡散予測システムについて、第１の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点についてのみ説明する。
【００４６】
本実施形態に係る第１気流計算部１１は、注目領域ＲＮの１つ手前に設定された拡大領域ＲＮ−１において、拡大領域ＲＮ−１内に存在する建造物の体積率を考慮して、各第１評価地点における気流データを計算する。
具体的には、図７に示すように、拡大領域ＲＮ−１内に格子状に設定されている複数の第１評価地点を互いに直交する直線で結ぶことにより複数の格子セルＳを定義した場合、この格子セルＳの体積に対する建造物の占有体積の割合ｖｏｌを格子セル毎に算出し、この割合ｖｏｌを抵抗体として模擬して気流データの計算に反映させる。
具体的には、建造物の抵抗力を以下の（２）式により計算する。
【００４７】
【数２】
2008089418.tif 000004
上記（２）式において、Ｘはｘ方向の抵抗力、Ｙはｙ方向の抵抗力である。
【００４８】
このような構成を備える拡散予測システムにおいては、まず、図４に示す上記注目地点Ｘにおいて拡散物質が放出し、オペレータにより演算開始時刻、建造物データ、地形データなど、演算に必要となる初期条件が入力されると（図８のステップＳＢ１）、本実施形態に係る第１気流計算部１１は、初期条件として入力された予測開始時刻から予測終了時刻までの評価期間において、所定時間間隔（例えば、１０分刻み）で、注目領域ＲＮ（図４参照）よりも広い領域である拡大領域Ｒ１乃至ＲＮ−１内（図４参照）に設定された複数の評価地点における気流データを求める。この場合において、第１気流計算部１１は、注目領域ＲＮよりも１段階広い拡大領域ＲＮ−１については、気象モデル並びに上記（２）式で表されるＶＯＦ法を用いて気流データを求めるとともに、拡大領域ＲＮ−１よりも広い領域であるＲ１，Ｒ２等については、気象モデルのみを用いて気流データを求める（図８のステップＳＢ２）。これにより、拡大領域ＲＮ−１については、拡大領域ＲＮ−１内に存在する建造物が反映された気流データを得ることができる。
【００４９】
このようにして、第１気流計算部１１は、拡大領域ＲＮ−１の気流データを求めると、この気流データを第２気流計算部１２に出力する。
第２気流計算部１２は、この気流データを内挿補間することにより、注目領域ＲＮ内に５ｍの距離間隔で格子状に設定された第２評価地点における気流データを求め、この気流データを出力部１３に出力する（図８のステップＳＢ３）。出力部１３は、当該気流データを拡散計算部２０に出力する。
拡散計算部２０は、当該気流データを受け付けると、この気流データを用いて拡散計算を行うことにより、図４に示した注目地点Ｘから放出された拡散物質の拡散状況を１０分刻みで予測する（図８のステップＳＢ４）。拡散計算部２０による計算結果は、モニタなどの出力装置５に表示される（図８のステップＳＢ５）。
【００５０】
以上説明してきたように、本実施形態に係る拡散予測システムによれば、拡大領域ＲＮ−１については、その領域内における建造物を考慮して気流データを算出するので、より精密な気流データを得ることができる。これにより、拡散予測の精度を向上させることが可能となる。
また、注目領域ＲＮよりも１段階広い領域である拡大領域ＲＮ−１に対してのみ、ＶＯＦ法を用いた気流データの計算を行うことにより、全ての拡大領域Ｒ１，Ｒ２等に対してＶＯＦ法を用いた計算を行う場合に比べて、処理負担を低減させることが可能となる。
なお、本実施形態では、拡大領域ＲＮ−１についてのみ上記ＶＯＦ法を用いて気流データを計算したが、これに限らず、各拡大領域Ｒ１、Ｒ２等においてもＶＯＦ法を用いた気流データの計算を行うこととしてもよい。
【００５１】
〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態に係る拡散予測システムについて説明する。
本実施形態に係る拡散予測システムは、第２気流計算部１２が、ポテンシャル流モデル計算を用いて、注目領域ＲＮの気流データを計算する点で、上述した第２の実施形態に係る拡散予測システムと異なる。
以下、本実施形態に係る拡散予測システムについて、第２の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点についてのみ説明する。
【００５２】
本実施形態に係る第２気流計算部１２は、ポテンシャル流モデルを用いた気流データの計算では、地形を対象としたポテンシャル流による気流解析と、建造物を対象としたポテンシャル流による気流計算を結合することにより、注目領域ＲＮにおける気流データを計算する。第２気流計算部１２は、以下の（３）式を用いて、気流データを計算する。
ここで、建造物は、解析解が存在する物体、例えば、円柱、或いは、球体を鉛直に繋げた物体として近似される。
【００５３】
【数３】
2008089418.tif 000005
【００５４】
上記（３）式において、（ｕＡ，ｖＡ，ｗＡ）は地形及び建造物周りの気流解析結果、（ｕｒ，ｖｒ，ｗｒ）はパネル法による地形周りの気流解析結果、（ｕｉ，ｖｉ，ｗｉ）は球体周りの気流解析結果である。ここで、パネル法による地形周りの気流解析結果については、公知の技術を採用することが可能である。例えば、公知文献である「排煙拡散数値シミュレーションモデルの開発」、三菱重工技法、Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．５に詳述されているパネル法の解析方法を採用することが可能である。
また、球体の気流解析解は、以下の（４）式で表される。
【００５５】
【数４】
2008089418.tif 000006
【００５６】
このような拡散予測システムによれば、まず、図４に示す上記注目地点Ｘにおいて拡散物質が放出し、オペレータにより演算開始時刻、建造物データ、地形データなど、演算に必要となる初期条件が入力されると（図９のステップＳＣ１）、気流計算部１０の第１気流計算部１１は、初期条件として入力された予測開始時刻から予測終了時刻までの評価期間において、所定時間間隔（例えば、１０分刻み）で、注目領域ＲＮ（図４参照）よりも広い領域である拡大領域Ｒ１乃至ＲＮ−１内（図４参照）に設定された複数の評価地点における気流データを、気象モデル並びにＶＯＦ法を用いて求める（図９のステップＳＣ２）。この求め方は、上述した第２実施形態と同様である。
【００５７】
このようにして、拡大領域ＲＮ−１において、約２５０ｍ間隔で格子状に設定された複数の第１評価地点における気流データが１０分刻みで得られると、第１気流計算部１１は、この気流データを第２気流計算部１２に出力する。
【００５８】
第２気流計算部１２は、この気流データと、注目領域ＲＮ内における建造物の情報、具体的には、建造物の位置、形状（縦横幅、高さ）等を用いてポテンシャル流による気流計算を行うことにより、注目領域内に約５ｍの距離間隔で格子状に設定された第２評価地点における気流データを求め、この結果を出力部１３に出力する（図９のステップＳＣ３）。出力部１３は、この気流データを拡散計算部２０に出力する。
拡散計算部２０は、当該気流データを受け付けると、この気流データを用いて拡散計算を行うことにより、図４に示した注目地点Ｘから放出された拡散物質の拡散状況を１０分刻みで予測する（図９のステップＳＣ４）。拡散計算部２０による計算結果は、モニタなどの出力装置５に表示される（図９のステップＳＣ５）。
【００５９】
以上説明してきたように、本実施形態に係る拡散予測システムによれば、ポテンシャル流モデルを用いて気流計算を行うので、内挿補間に比べて精度の高い気流データを得ることができる。また、気象モデルを用いて気流データを求める場合に比べて、処理負担の軽減、及び処理時間の短縮を図ることができる。
【００６０】
〔第４の実施形態〕
次に、本発明の第４の実施形態に係る拡散予測システムについて説明する。
本実施形態に係る拡散予測システムは、補助記憶装置３に各基準風向と各基準風向下における注目領域ＲＮの基準気流データとが対応付けて格納されている点、及び、第２気流計算部１２が、補助記憶装置３に格納されている基準気流データを用いて注目領域ＲＮにおける気流データを計算する点で、上述した第１の実施形態に係る拡散予測システムと異なる。
以下、本実施形態に係る拡散予測システムについて、第１の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点についてのみ説明する。
【００６１】
本実施形態において、補助記憶装置３には、基準風向と該基準風向下における基準気流データとが対応付けられて格納されている。本実施形態では、図１０に示すように、基準風向を１６方位に設定している。
また、基準気流データは、注目領域ＲＮにおける３次元の気流データであり、注目領域ＲＮ内の建造物や地形などを考慮し、流体力学モデル（ＣＦＤモデル）を用いて計算される。ここで、基準気流データは、注目領域ＲＮ内に約５ｍの距離間隔で格子状に設定された複数の第２評価地点のそれぞれについて求められている。
【００６２】
以下、本実施形態に係る拡散予測システムにおける拡散計算方法について説明する。
まず、オペレータによって初期条件が入力されると（図１１のステップＳＤ１）、第１気流計算部１１によって、上述した第１または第２の実施形態と同様の手法により、拡大領域ＲＮ−１における気流データが計算され、この計算結果が第２気流計算部１２に出力される（図１１のステップＳＤ２）。
【００６３】
第２気流計算部１２は、第１気流計算部１１から拡大領域ＲＮ−１における各第１評価地点の気流データを受け付けると、拡大領域ＲＮ−１内における注目領域ＲＮの境界面における風向を抽出し、これらの平均をとることによって平均風向を算出する。続いて、第２気流計算部１２は、平均風向を挟む２つの基準風向を選定する。例えば、図１２に示すように、平均風向ｊが北北東と北東との間に位置していた場合には、平均風向ｊを挟む２つの基準風向として北北東と北東とを選定する。そして、選定した２つの基準風向（上記例では、北北東と北東）に対応付けられている気流データを補助記憶装置３からそれぞれ抽出し、抽出した２つの気流データを線形結合することにより、注目領域ＲＮの気流データを求める（図１１のステップＳＤ３）。
【００６４】
第２気流計算部１２は、例えば、補助記憶装置３から抽出した気流データをそれぞれΦｓ，Φｔとした場合、以下の（５）式を用いることにより、これらを線形結合し、注目領域ＲＮの気流データΦｎｅｗを求める。
Φｎｅｗ＝αΦｓ＋βΦｔ      （５）
上記（５）式において、α、βは、平均風向と平均風向を挟む２つの基準風向との関係で決定される重み付け値である。なお、上記線形結合については、公知の技術を用いることが可能である。
そして、第２気流計算部１２は、上述のようにして注目領域ＲＮの気流データを求めると、この気流データを出力部１３に出力する。
【００６５】
出力部１３は、第２気流計算部１２からの気流データを拡散計算部２０に出力する。拡散計算部２０は、出力部１３から入力された気流データを用いて拡散計算を行うことにより、図４に示した注目地点Ｘから放出された拡散物質の拡散状況を１０分刻みで予測する（図１１のステップＳＤ４）。拡散計算部２０による計算結果は、モニタなどの出力装置５に表示される（図１１のステップＳＤ５）。
【００６６】
以上、説明してきたように、本実施形態に係る拡散予測システムによれば、基準風向と該基準風向下における注目領域の基準気流データとを対応付けて予め補助記憶装置３に記憶しておくので、処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００６７】
また、本実施形態に係る拡散予測システムによれば、拡大領域ＲＮ−１内に含まれる注目領域ＲＮの境界面に係る風向を抽出し、これらの平均風向に基づいて２つの基準気流データを補助記憶装置３から抽出し、抽出した２つの基準気流データを線形結合することにより、注目領域の気流データを計算するので、より精密な気流データを求めることができる。そして、この気流データを用いて拡散計算を行うことにより、拡散計算の精度向上を図ることが可能となる。
【００６８】
なお、本実施形態では、拡大領域ＲＮ−１内における注目領域ＲＮの境界面における気流データのみを用いて平均風向を求めていたが、これに代えて、注目領域ＲＮ内の全ての評価地点における気流データを用いて平均風向を求めることとしてもよい。
【００６９】
また、上述した実施形態において、図１３に示すように、第２気流計算部１２によって求められた気流データを、第１気流計算部１１により求められた気流データに基づいて修正する修正部（修正手段）１４を更に備えることとしてもよい。
修正部１４は、例えば、第２気流計算部１２から気流データを受け付けるとともに、第１気流計算部１１から拡大領域ＲＮ−１における各第１評価地点の１０分刻みの気流データを受け付けると、これらを同化させることにより、注目領域ＲＮの各第２評価地点における気流場データを修正する。この同化手法は、例えば、ナッジングや最小二乗法等を採用することができる。
【００７０】
ナッジング法は、あるモデルの計算結果に観測値や別のモデルの計算結果を取り込んで、気象解析モデルの計算結果を観測値に近づける手法である。ナッジング法の基準式は、以下の（６）式で表される。
【００７１】
【数５】
2008089418.tif 000007
【００７２】
上記（６）式において、φ０は観測値、εは重み係数、φbeforeは同化前の計算値、φafterは同化後の計算値である。上記（６）式を差分化した形で表すと、以下の（７）式となる。
【００７３】
【数６】
2008089418.tif 000008
即ち、φafter＝φbefore＋ε・Δt（φ０−φbefore）      （８）
【００７４】
上記（８）式では、右辺第二項の分だけ、同化前の計算値φbeforeを補正している。つまり、同化前の計算値φbeforeが観測値φ０より小さければ、右辺第二項は同化前の計算値φbeforeを大きくするように作用し、逆に同化前の計算値φbeforeが観測値φ０より大きければ、右辺第二項は計算値φbeforeを小さくするように作用して、同化後の計算値φafterを得る。
【００７５】
本実施形態では、上記（８）式の観測値φ０に第１気流計算部１１によって算出された気流データを、上記同化前の計算値φbeforeに第２気流計算部１２により抽出された気流データを代入して計算を行うことにより、同化後の気流データを得る。
この気流データの同化は、例えば、注目領域ＲＮにおける境界面付近の評価地点のみを対象としてもよいし、或いは、拡大領域ＲＮ−１と注目領域ＲＮとで共通する全て或いは任意の評価地点を対象としてもよい。
【００７６】
修正部１４は、上述の（８）式を用いて、第２気流計算部１２によって計算された気流データを第１気流計算部１１によって算出された気流データに基づいて修正すると、修正後の気流データを出力部１３に出力する。これにより、修正部１４によって同化された後の気流データが出力部１４を介して拡散計算部２０に出力され、この気流データに基づいて拡散計算が行われることとなる。
【００７７】
なお、同化手法としてナッジング手法を用いる場合について説明したが、同化手法はこの手法に限られない。例えば、以下に説明する最小二乗法を用いることとしてもよい。
この最小二乗法は、ある格子点（ｉ，ｊ，ｋ）におけるモデルＡの物理量をＸａｉ，j，ｋ、モデルＢの物理量をＸｂｉ，ｊ，ｋとした場合、全格子点を対象とする場合、以下の（９）式で表されるＭが最小となる係数αを求め、この係数αを同化前の計算値に乗算することにより、同化後の計算値を得る。
【００７８】
【数７】
2008089418.tif 000009
【００７９】
上記（９）式において、ＮＸ，ＮＹ，ＮＺは、それぞれＸ，Ｙ，Ｚ方向の格子点数である。上記（９）式において、各格子点でのＸａ、Ｘｂは既知であるので、Ｍは以下の（１０）式のようなαの２次式となり、Ｍが最小となるときのαは、Ｍ＝０の２次方程式を解くことにより求めることができる。
【００８０】
【数８】
2008089418.tif 000010
【００８１】
このようにして、Ｍ＝０のときの係数αを求めると、修正部１４は、この係数αを同化前の気流データに乗算することにより、同化後の気流データを得る。
この気流データの同化は、例えば、注目領域ＲＮにおける境界面付近の第２評価地点のみを対象としてもよいし、或いは、拡大領域ＲＮ−１と注目領域ＲＮとで共通する全て或いは任意の第２評価地点を対象としてもよい。
【００８２】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る拡散予測システムの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る拡散予測システムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る拡散予測システムにより実現される拡散予測方法の処理手順を示したフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る拡大領域と注目領域の関係について示す図である。
【図５】注目領域における評価地点の一設定例を示した図である。
【図６】内挿補間について説明するための説明図である。
【図７】ＶＯＦ法を用いた気流計算について説明するための図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る拡散予測システムにより実現される拡散予測方法の処理手順を示したフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施形態に係る拡散予測システムにより実現される拡散予測方法の処理手順を示したフローチャートである。
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る拡散予測システムにおいて使用される基準風向の一例を示した図である。
【図１１】本発明の第４の実施形態に係る拡散予測システムにより実現される拡散予測方法の処理手順を示したフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施形態に係る拡散予測システムにおいて補助記憶装置から抽出される基準気流データの選定方法を説明するための図である。
【図１３】本発明の第４の実施形態に係る拡散予測システムの変形例を示した図である。
【図１４】従来の拡散予測システムについて説明するための図である。
【符号の説明】
【００８４】
１  ＣＰＵ
２  主記憶装置
３  補助記憶装置
４  入力装置
５  出力装置
６  通信部
７  気象データベース
１０  気流計算部
１１  第１気流計算部
１２  第２気流計算部
１３  出力部
１４  修正部
２０  拡散計算部
【図１】
2008089418.tif 000011
【図２】
2008089418.tif 000012
【図３】
2008089418.tif 000013
【図４】
2008089418.tif 000014
【図５】
2008089418.tif 000015
【図６】
2008089418.tif 000016
【図７】
2008089418.tif 000017
【図８】
2008089418.tif 000018
【図９】
2008089418.tif 000019
【図１０】
2008089418.tif 000020
【図１１】
2008089418.tif 000021
【図１２】
2008089418.tif 000022
【図１３】
2008089418.tif 000023
【図１４】
2008089418.tif 000024