(57)【要約】【課題】広い領域及び局所的な領域の別を問わず高精度に気象を予測することができる気象予測装置及び方法を提供することにある。【解決手段】読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するシミュレーション領域設定部１２と、該シミュレーション領域内の空間を格子状に分割し計算格子を生成する計算格子生成部１３と、該各計算格子に対して流体計算を行う演算部１６とを備えた気象予測装置１であって、前記各計算格子の大きさを判断する判断部１４を備え、演算部１６は、判断部１４により得られた判断結果に基づいて流体計算に適用する乱流モデルを選択する。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するシミュレーション領域設定部と、該シミュレーション領域内の空間を格子状に分割し計算格子を生成する計算格子生成部と、該各計算格子に対して流体計算を行う演算部とを備えた気象予測装置であって、
前記各計算格子の大きさを判断する判断部を備え、
前記演算部は、前記判断部により得られた判断結果に基づいて流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする気象予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の気象予測装置において、
前記計算格子生成部は、前記シミュレーション領域内の空間を所定の大きさで格子状に分割して外側計算格子を生成し、さらに、前記シミュレーション領域内の所定の領域内に生成された前記外側計算格子内に内側計算格子を生成して多層の計算格子層を生成し、
前記判断部は、前記各計算格子層に生成された計算格子の大きさを各別に判断し、
前記演算部は、前記判断部により得られた判断結果に基づいて、前記各計算格子層に対する流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする気象予測装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の気象予測装置において、
前記乱流モデルは、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、該Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルを適用する前記計算格子より小さい計算格子に対して適用するｋ−ｌモデルとであることを特徴とする気象予測装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の気象予測装置において、
前記演算部により得られた演算結果に基づいて、拡散計算を行う拡散予測手段と、該拡散予測手段により得られた計算結果に基づいて、放射線物質の線量分布等の予測を行う被ばく予測手段とを備えていることを特徴とする気象予測装置。
【請求項５】
読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するとともに、該シミュレーション領域内の空間を格子状に分割して計算格子を生成し、該各計算格子に対して流体計算を行い、前記シミュレーション領域内の気象を予測する気象予測方法であって、
前記各計算格子の大きさを判断し、
該判断結果に基づいて、流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする気象予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、広域及び狭域の気象情報を予測するのに好適な気象予測装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、気象の予測は、次のようになされている。
まず、読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するとともに、このシミュレーション領域内の空間を格子状に分割して計算格子を生成する。そして、これら各計算格子に対して流体計算を行うとともに、各計算格子間でこの計算結果を相互に交換しつつ境界条件を変化させて更に流体計算を行うようにしてなされている。
【０００３】
ここで、読込んだ地図情報データのうち比較的狭い領域の気象を予測する場合、前記シミュレーション領域のうち、所定の領域（比較的狭い領域）内に生成された計算格子を更に、所定の大きさで分割するように前記計算格子内に内側計算格子を生成して多層の計算格子層を生成する。そして、前記シミュレーション領域内については、前述と同様にして流体計算を行い、この計算結果を前記比較的狭い領域に生成された計算格子層における初期値とし、前述と同様にして流体計算を行う。
【０００４】
ここで、前述した多層の計算格子層とは、大形の計算格子（一般に、その平面視で２０ｋｍ以上四方）を備えた広域用の計算格子層と、小形の計算格子（一般に、その平面視で２ｋｍ以上２０ｋｍ未満四方）を備えた狭域用の計算格子層とが複数積層された構成をいい、この計算格子層の積層数は、より狭い領域の気象予測を行う場合に多くなり、広い領域の気象予測を行う場合は１層のみとなる。この多層の計算格子層が積層された構成において、平面視で、狭域用の内側計算格子が、前記計算格子の内側に配設されるような位置関係となっている。
また、前記シミュレーション領域及び前記比較的狭い領域に対する流体計算を行う際に適用する乱流モデルは、一般にＭｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルが用いられている。このモデルは、計算格子がその平面視で２ｋｍ以上１０００ｋｍ以下四方である場合に対して有効であることが知られている。
【０００５】
ここで、前記比較的狭い領域より更に狭い領域、すなわち局所的な領域（計算格子の大きさ１０ｍ以上２ｋｍ未満四方）の気象を予測する場合、建築物や山等の地形因子を無視できず、さらに、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルは、水平方向の運動量の乱流輸送を過小評価する傾向がある。従って、局所的な領域の気象を高精度に予測することが困難であることが知られてる。この局所的な領域における気象を高精度に予測するのに有効な乱流モデルとして、ｋ−ｌモデルが知られている。
【０００６】
【非特許文献１】
気象学会２００２春季大会、予稿集ｐ．４１６
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記従来の気象予測方法によれば、広い領域及び局所的な領域それぞれに対して格別に有効な乱流モデルについて示されているが、これら各領域の別を問わず、総合的に高精度に気象を予測する方法については示されていない。
すなわち、原子力発電所や化学工場等における事故によって、人体に有害な物質が漏洩した際、その有害物質の流れ及び被害範囲を、広い領域における気象情報に基づいて高精度に予測することが困難であるという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、広い領域及び局所的な領域の別を問わず高精度に気象を予測することができる気象予測装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決して、このような目的を達成するために、本発明は以下の手段を提案している。
請求項１に係る発明は、読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するシミュレーション領域設定部と、該シミュレーション領域内の空間を格子状に分割し計算格子を生成する計算格子生成部と、該各計算格子に対して流体計算を行う演算部とを備えた気象予測装置であって、前記各計算格子の大きさを判断する判断部を備え、前記演算部は、前記判断部により得られた判断結果に基づいて流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする。
【００１０】
この発明に係る気象予測装置によれば、シミュレーション領域において格子状に分割された各計算格子の大きさを判断する判断部と、この判断結果に基づいて、流体計算に適用する乱流モデルを選択する演算部とを備えているため、広い領域及び局所的な領域の別を問わず、高精度に気象を予測することができる。すなわち、シミュレーション領域の広さ及び生成した計算格子の大きさに対して最適な乱流モデルを選択して気象を予測する構成とすることができるため、高精度に気象を予測することができる。
【００１１】
請求項２に係る発明は、請求項１記載の気象予測装置において、前記計算格子生成部は、前記シミュレーション領域内の空間を所定の大きさで格子状に分割して外側計算格子を生成し、さらに、前記シミュレーション領域内の所定の領域内に生成された前記外側計算格子内に内側計算格子を生成して多層の計算格子層を生成し、前記判断部は、前記各計算格子層に生成された計算格子の大きさを各別に判断し、前記演算部は、前記判断部により得られた判断結果に基づいて、前記各計算格子層に対する流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする。
【００１２】
この発明に係る気象予測装置によれば、前記各計算格子層に生成された計算格子の大きさを判断し、この判断結果に基づいて各計算格子層に対する流体計算に適用する乱流モデルを各別に選択する構成となっているため、前記シミュレーション領域内の選択した領域の広さ及び生成した計算格子の大きさに応じて、最適な乱流モデルを選択することができる。これにより、広い領域のみならず局所的な領域についても高精度に気象を予測することができる。
【００１３】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に記載の気象予測装置において、前記乱流モデルは、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、該Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルを適用する前記計算格子より小さい計算格子に対して適用するｋ−ｌモデルとであることを特徴とする。
【００１４】
この発明に係る気象予測装置によれば、前記乱流モデルが、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、このモデルを適用する計算格子より小さい計算格子に対して適用するｋ−ｌモデルとであるため、広い領域及び局所的な領域の別を問わず両者とも高精度に気象を予測することができる。すなわち、前者の場合、広い領域の気象を高精度に予測でき、後者の場合、鉛直方向及び水平方向の運動量の乱流輸送を計算するため、地形因子の影響を考慮に入れた計算を行うことができる。
【００１５】
請求項４に係る発明は、請求項１から３のいずれかに記載の気象予測装置において、前記演算部により得られた演算結果に基づいて、拡散計算を行う拡散予測手段と、該拡散予測手段により得られた計算結果に基づいて、放射線物質の線量分布等の予測を行う被ばく予測手段とを備えていることを特徴とする。
【００１６】
この発明に係る気象予測装置によれば、前記演算結果により得られた局所的な領域における高精度な気象データに基づいて、拡散計算，被ばく計算を順次行う構成となっているので、原子力発電所や化学工場等における事故発生による、人体に有害な物質が漏洩した際の有害物質の拡散，被害状況を高精度に予測することができる。
【００１７】
請求項５に係る発明は、読込んだ地図情報データに対して、流体計算を行うシミュレーション領域を設定するとともに、該シミュレーション領域内の空間を格子状に分割して計算格子を生成し、該各計算格子に対して流体計算を行い、前記シミュレーション領域内の気象を予測する気象予測方法であって、前記各計算格子の大きさを判断し、該判断結果に基づいて、流体計算に適用する乱流モデルを選択することを特徴とする。
【００１８】
この発明に係る気象予測方法によれば、シミュレーション領域において格子状に分割された各計算格子の大きさを判断し、この判断結果に基づいて流体計算に適用する乱流モデルを選択するため、広い領域及び局所的な領域の別を問わず、高精度に気象を予測することができる。すなわち、シミュレーション領域の広さ及び生成した計算格子の大きさに対して最適な乱流モデルを選択して気象を予測する構成とすることができるため、高精度に気象を予測することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る気象予測装置の一実施形態を、図１から図３を参照しながら説明する。図１に示す気象予測装置１は、気象予測手段２と、気象予測手段２により得られた気象データに基づいて拡散計算を行う拡散予測手段３と、拡散予測手段３により得られた拡散結果に基づいて放射性物質の線量分布等の予測を行う被ばく予測手段４とを備えている。
【００２０】
気象予測手段２は、地図情報データを読込む地図データ読込み部１１と、この地図情報データの内、後述する流体計算を行うシミュレーション領域を設定するシミュレーション領域設定部１２と、前記シミュレーション領域内の空間を所定の大きさに分割して計算格子を生成する計算格子生成部１３と、計算格子生成部１３により生成された計算格子の大きさを判断する計算格子判断部１４と、設定されたシミュレーション領域内の標高データ，建物データ及び気象データ等の後述する流体計算に供する３次元データを作成するデータ作成部１５と、計算格子判断部１４による判断結果に基づいて予め設定された乱流モデルを選択するとともに、この選択された乱流モデルにより流体計算を行い、風速及び乱流エネルギ等の気象データを算出する演算部１６とを備えている。
【００２１】
ここで、演算部１６により選択される予め設定された乱流モデルは、一般の気象予報に広く用いられ、鉛直方向の運動量の乱流輸送を計算するＭｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、室内気流観測等の流体工学において広く用いられ、鉛直方向及び水平方向の運動量の乱流輸送を計算するｋ−ｌモデルとがある。
以上のように構成された気象予測装置１により、気象を予測する方法について図１，図２に従い説明する。
【００２２】
まず、地図データ読込み部１１により、図示しない記憶部に蓄積されている地図情報データを読込み、この地図情報データのうち気象予測を行う所定の範囲、すなわちシミュレーション領域２１をシミュレーション領域設定部１２により設定する。そして、このシミュレーション領域２１における空間を格子状に分割して、第１の計算格子３１ａを備えた第１の計算格子層３１を生成する（図２（ａ））。さらに、シミュレーション領域２１内の所定の領域２１ａ内において、各第１の計算格子３１ａを各別に分割するように第２の計算格子３２ａが設けられた第２の計算格子層３２を生成する（図２（ｂ））。そしてさらに、領域２１ａ内の所定の領域２１ｂ内において、各第２の計算格子３２ａを各別に分割するように第３の計算格子３３ａが設けられた第３の計算格子層３３を形成する（図２（ｃ））。さらにまた、領域２１ｂ内の所定の領域２１ｃ内において、各第３の計算格子３３ａを各別に分割するように第４の計算格子３４ａが設けられた第４の計算格子層３４を形成する（図２（ｄ））。
【００２３】
ここで、第１の計算格子層３１に形成された第１の計算格子３１ａは、図２の平面視で、１０．００ｋｍ四方の格子状に生成され、第２の計算格子層３２に形成された第２の計算格子３２ａは２．５０ｋｍ四方で、第３の計算格子層３３に形成された第３の計算格子３３ａは０．８３ｋｍ四方で、第４の計算格子層３４に形成された第４の計算格子３４ａは０．０５ｋｍ四方で各々生成されている。
【００２４】
これら第１〜第４の計算格子層３１〜３４は積層した構成となっており、図２の平面視において、第４の計算格子３４ａが第３の計算格子３３ａの内側に配設され、第３の計算格子３３ａが第２の計算格子３２ａの内側に配設され、第２の計算格子３２ａが第１の計算格子３１ａの内側に配設されるような位置関係となっている（図３）。すなわち、小形の計算格子３２ａ又は３３ａ又は３４ａが、大形の計算格子３１ａ又は３２ａ又は３３ａの各境界線上に位置しないように各々配設される構成となっている。
【００２５】
次に、計算格子判断部１４により、第１〜第４の計算格子３１ａ〜３４ａの図２の平面視における大きさを判断する。そして、この判断結果に基づいて、データ作成部１５により前記各計算格子層３１〜３４に対する流体計算に供するデータを選択、設定する。すなわち、第１、第２の計算格子層３１、３２における流体計算には広域気象データ、例えば気象庁発表の風速、気温等の気象データを、第３の計算格子層３３における流体計算には地形等の標高データを、第４の計算格子層３４における流体計算には建物データをそれぞれ供する。
【００２６】
一方、前記判断結果は、更に演算部１６に送られ、演算部１６は前記各計算格子層３１〜３４に対する流体計算に適用する乱流モデルを各別に選択する。本実施形態においては、第１，第２の計算格子層３１，３２にはＭｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルを、第３，第４の計算格子層３３，３４にはｋ−ｌモデルを各々適用する。以上各計算格子層３１〜３４について各々設定されたデータ及び乱流モデルにより、各計算格子層３１〜３４毎で、各計算格子３１〜３４間で計算結果を相互に交換しつつ境界条件を変化させて流体計算を、例えば差分法を適用して行う。
【００２７】
また、第１の計算格子層３１により得られた計算結果に基づき、第２の計算格子層３２おける初期値を決定して、第２の計算格子層３２について流体計算を行い、さらに、この第２の計算格子層３２により得られた計算結果に基づき、第３の計算格子層３３における初期値を決定して、第３の計算格子層３３について流体計算を行い、さらにまた、この第３の計算格子層３３により得られた計算結果に基づき、第４の計算格子層３４における初期値を決定して、第４の計算格子層３４について流体計算を行う。
【００２８】
これにより、第４の計算格子層３４における乱流エネルギ及び風速等の気象情報を算出し、これら気象情報に基づいて、拡散予測手段３により拡散状況を算出し、次いで被ばく予測手段４により第４の計算格子層３４内における放射性物質の線量分布等を算出する。これにより、原子力等緊急事態発生時の被害の拡大状況を予測する。
【００２９】
以上説明した気象予測装置１による計算結果の一例として、第４の計算格子層３４、すなわち図２（ｄ）に示す領域２１ｃにおける風速及び乱流エネルギの鉛直分布の計算結果を図４，図５に示す。図４，図５は、３次元の単純地形まわりの気流計算結果であり、単純地形として、地形中心の高さをＨ（＝１００ｍ）とした山をモデル化した。計算領域は、図２の平面視における縦方向２５００ｍ，幅方向３０００ｍ，高さ方向７３０ｍの空間とした。
【００３０】
乱流モデルは、前述したＭｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデル，ｋ−ｌモデルのみならず、比較のためＬＥＳモデル及びｋ−εモデルを適用して流体計算を行った。これらの計算結果と風洞実験結果とを併せて図４，図５に示す。ここで、ＬＥＳモデルは乱流場を時間平均しないで、空間フィルターを通して計算格子より大きい渦の成分を直接計算する計算手法であり、ｋ−εモデルは乱流場を時間平均して単純化する計算手法である。
【００３１】
図４において、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルにより得られた風速の計算結果では下層（高さ０ｍ以上１５０ｍ以下）において風洞実験結果と大きな差が確認でき、ｋ−ｌモデル及びｋ−εモデルでは前記下層における風洞実験結果との差について、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルに対して改善されていることが確認できる。
【００３２】
次に、図５において、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルにより得られた乱流エネルギの計算結果は、鉛直方向の全域に対して風洞実験結果と大きな差が確認でき、ｋ−ｌモデル及びＬＥＳモデルにより得られた計算結果では風洞実験結果と略同一となることが確認できる。ここで、ＬＥＳモデルの場合は、風洞実験結果と比較して過小評価となっているのに対し、ｋ−ｌモデルの場合は、過大評価の傾向を示していることが確認できる。本実施形態においては、前述したように、原子力等緊急事態発生時の被害の拡大状況を予測することが目的であるため、安全性を評価するという目的を達成するためには、乱流エネルギを過大評価する方が好ましい傾向となる。以上により、局所的な領域においては、ｋ−ｌモデルが最適であることが確認できる。
【００３３】
以上説明したように本実施形態による気象予測装置によれば、第１〜第４の計算格子層３１〜３４に各々設けられた計算格子３１ａ〜３４ａの大きさを判断する計算格子判断部１４を備えているため、この判断結果に基づいて、各計算格子層３１〜３４に対する流体計算に適用する乱流モデルを各別に選択することができる。これにより、計算格子３１ａ〜３４ａの大きさ、すなわち流体計算を行う領域の広さに対して最適な乱流モデルを選択して、気象を予測する構成とすることができるため、高精度に気象を予測することができる。
【００３４】
また、比較的広い領域の流体計算結果を、比較的狭い領域の流体計算をする際の初期値とし、これを各計算格子層に対して順次繰り返すことにより、最も狭い領域である領域２１ｃ，すなわち第４の計算格子層３４に対する流体計算を行う構成となっているため、前述した各計算領域３１〜３４に対する最適乱流モデルの選択と相俟って、各領域２１，２１ａ，２１ｂ，２１ｃに対して確実に高精度に気象を予測することができる。
【００３５】
さらに、予め設定されている前記乱流モデルが、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、このモデルを適用する計算格子より小さい計算格子に対して適用するｋ−ｌモデルとであるため、広い領域及び局所的な領域の別を問わず両者とも確実に高精度に気象を予測することができる。すなわち、前者の場合、広い領域の気象を高精度に予測でき、後者の場合、鉛直方向及び水平方向の運動量の乱流輸送を計算するため、地形因子の影響を考慮に入れた計算を行うことができる。また、図４に示すように、局所的な領域に対して乱流モデルとしてｋ−ｌモデルを適用した場合、乱流エネルギを過大評価する傾向があるため、原子力等緊急事態発生時の被害の拡大状況を予測することを目的とした安全性評価をする場合には、特に好適な乱流モデルとなる。
【００３６】
さらにまた、前述したように局所的な領域２１ｃにおける高精度な気象データに基づいて、拡散計算，被ばく計算を順次行う構成となっているので、原子力発電所や化学工場等における事故発生による、人体に有害な物質が漏洩した際の有害物質の拡散，被害状況を高精度に予測することができる。
【００３７】
なお、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、前記実施の形態においては、シミュレーション領域を大きく２つに分けて各別に最適な乱流モデルとして２つ示したが、２つに限らずそれ以上であっても良い。
【００３８】
また、前述した局所的な領域には、ｋ−ｌモデルのみを適用したが、この局所的な領域に対して、その領域の地形、例えば高い山や谷が連なる地形、低い山や谷が連なる地形又は高い山若しくは低い山が散在する地形等に応じて乱流モデルを選択して気象を予測する構成としても良い。さらに、本実施形態においては多層の計算格子層３１〜３４を形成し、各層に対して計算格子の大きさを判断する構成としたが、一層のみの計算格子層である場合にも適用できる。
【００３９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１に係る発明によれば、広い領域、局所的な領域に対して最適な乱流モデルを各々選択し、各別に気象を予測する構成とすることができるため、高精度に気象を予測することができる。
【００４０】
請求項２に係る発明によれば、得られた地図情報データに対して複数の広さのシミュレーション領域を設定することができるとともに、これら各領域毎に最適な乱流モデルを選択することができる。これにより、各シミュレーション領域に対して高精度に気象を予測することができる。
【００４１】
請求項３に係る発明によれば、前記乱流モデルが、Ｍｅｌｌｏｒ−Ｙａｍａｄａモデルと、このモデルを適用する前記計算格子より小さい計算格子に対して適用するｋ−ｌモデルとであるため、広い領域及び局所的な領域の気象を高精度に予測することができる。
【００４２】
請求項４に係る発明によれば、前記演算結果により高精度に得られた局所的な領域における気象データに基づいて、拡散計算，被ばく計算を順次行う構成となっているので、原子力発電所や化学工場等における事故発生による、人体に有害な物質が漏洩した場合、この有害物質の拡散，被害状況を高精度に把握することができる。
【００４３】
請求項５に係る発明によれば、広い領域、局所的な領域に対して最適な乱流モデルを選択し、各別に気象を予測する構成とすることができるため、高精度に気象を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態において、気象予測装置を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る一実施形態において、気象予測装置を構成するシミュレーション領域設定部と計算格子生成部とを説明するための説明図である。
【図３】本発明に係る一実施形態において、計算格子生成部を説明するための説明図である。
【図４】図１に示す気象予測装置により得られた、図２（ｄ）における風速の計算結果と風洞実験結果とを示すグラフである。
【図５】図１に示す気象予測装置により得られた、図２（ｄ）における乱流エネルギの計算結果と風洞実験結果とを示すグラフである。
【符号の説明】
１・・・気象予測装置
２・・・気象予測手段
３・・・拡散予測手段
４・・・被ばく予測手段
１２・・・シミュレーション領域設定部
１３・・・計算格子生成部
１４・・・計算格子判断部（判断部）
１６・・・演算部
２１・・・シミュレーション領域
３１〜３４・・・計算格子層
３１ａ〜３４ａ・・・計算格子
３１ａ，３２ａ，３３ａ・・・外側計算格子
３２ａ，３３ａ，３４ａ・・・内側計算格子
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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