福島沖における通常流況と極値流速の予測に関する研究
Numerical Prediction of Normal and Extreme Sea Current
at Fukushima Offshore Site
石原 孟*1
Takeshi ISHIHARA

種本 純*2
Jun TANEMOTO

山口 敦*3Atsushi YAMAGUCHI*1

Professor, Department of Civil Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo Tokyo,113-8656, Japan, Fax:+81-3-5841-1147, E-mail: ishihara@bridge.t.u-tokyo.ac.jp*2
Researcher, Engineering Department, Wind Energy Institute of Tokyo Inc.
*3
Project Assistant Professor, Institute of Engineering Innovation, The University of Tokyo

Abstract
Numerical predictions of sea currents are carried out for one year by using Princeton Ocean Model(POM) and validated by using measurement data at Fukushima Floating Offshore wind farmdemonstration site. Predicted current speed and direction show good agreement with measurement. Then,a method for the prediction of the variation of annual average current speeds is proposed. In this method,
the ratio of the annual mean current obtained from high resolution simulation and that from low resolution
simulation are multiplied to the annual mean wind speed obtained from long-term low resolution data.
Predicted variation of annual mean current speed show good agreement with that from high resolution
simulation. Finally, prediction methods for the extreme current speed with recurrence period of 50 years
are discussed. The extreme current speed based on corrected low resolution long-term data shows better
agreement with that obtained from long-term high resolution data than those values estimated fromhigh-resolution short-term data.
キーワード：海流の予測，通常流況，極値流速
Key Words ：Sea current prediction, Normal current state, Extreme current speed
１．はじめに施された例が少なく，観測値による精度検証が望まれ浮体式洋上風力発電設備の設計においては，浮体，る．

係留索及び送電ケーブルにかかる荷重を評価するため

本研究では，福島沖浮体式洋上風力発電実証研究サに，海流を求める必要がある．洋上風力発電設備の設イトにおいて 1 年間の海流の数値シミュレーションを計に関する国際基準「IEC61400-3」1) では，これらの実施し，観測値と比較することにより予測精度を評価

海流条件は建設予定地固有のデータベースを用いて評する．さらに，短期間の低解像度と高解像度の再解析

価することが定められている．

値の関係を用いて，長期間の低解像度再解析値を補正

建設予定地における海象条件は，近傍の観測値を参照する，あるいは建設予定地において新たに観測を実することにより，海流の極値流速を予測する手法を提案する．

施することによって評価される．しかし，現地観測では，観測期間が限られているため，50 年再現期間の極値を求めるには，数値シミュレーションによる評価が期待される．

２．福島沖における海流観測の概要
本研究では，福島復興・浮体式洋上ウィンドファー
ム 実 証 研 究 事 業 （ Floating OffshoRe Wind fARm

近年，数値シミュレーションの技術の向上に伴い，Demonstration project，FORWARD project）で観測され数値シミュレーションを用いた風速 2) 3) 及び波浪 4) 5)ている海流データを用いる．Fig. 1 に，本事業の実施の評価手法を提案してきた．しかし，海流について実海域を示す．気象海象観測は，北緯 37 度 18.6486 分，
東経 141 度 14.4042 分，離岸距離約 20km，水深約 120m

*1 東京大学大学院工学系研究科教授（〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1）
E-mail:ishihara@bridge.t.u-tokyo.ac.jp*2 株式会社風力エネルギー研究所*3 東京大学大学院工学系研究科特任講師（原稿受付： 2016 年 7 月 15 日）の地点に設置されている浮体式サブステーションにおいて実施されている．浮体式サブステーション及び測器配置の概観を Fig. 2 に示す．気象要素については，
風速・風向，天気，雨量，日射，温度，海象要素は波- 35 -

3.1 海洋モデルの概要
本研究では，プリンストン大学により開発された海洋モデルである POM6)（Princeton Ocean Model）を用いて，2014 年 7 月 1 日から 2015 年 6 月 30 日までの 1 年間の海流シミュレーションを実施する．また，株式会
社フォーキャスト・オーシャン・プラスの海潮流モデ
ル JCOPE-T7) （ Japan Coastal Ocean Predictability
Fig. 1 Location of FORWARD project.

Experiment with Tide resolving）による再解析値も併せて用いて，比較検討を行う．JCOPE-T は，POM をベースにしたモデルであるため，以下では海洋モデル
POM のみ説明する．
POM では，鉛直座標系として水深と水位により無次元化された σ 座標が用いられ，基礎方程式は，連続の式，運動方程式，水温及び塩分濃度の保存式により表される．また，水平方向の乱流の表現は Smagorinsky
モデル，鉛直方向は Mellor – Yamada Level 2.5 モデルが実装されている．なお，JCOPE-T では，沿岸域での精度向上を目的とし，潮汐変動による外力が境界条件としても与えられている．
タイムステップは，伝搬速度が速い水位を解くタイ

Fig. 2 Overview of the floating substation and the mounting
places of measurement equipment.

ムステップと，伝搬速度は比較的遅いが 3 次元構造をTable 1 Outline of the measurement equipment of sea current.

解くため計算コストがかかる流速，水温及び塩分濃度

Equipment
MethodSampling
Frequency
Range
Mounting Depth
Measurement
Depth

Wave meter
ADCP
USW-2000
Workhorse Sentinel
Ultrasonic doppler
2Hz
1Hz
0-5m/s18m
5, 7.5, 10mを解くタイムステップを分けている．また計算はモード分割法を用いることにより，計算コストを削減して
いる．

±5m/s
18m
1.23, 3.34, 5.45, 7.56,
9.76, 11.78, 13.89m

3.2 計算条件
本研究における POM の計算領域及び計算条件を Fig.

高・波周期，流速・流向が観測されている．各観測項目について複数種類の観測機器を配置することにより，観測値の信頼性を確保し，測器の不具合などによる欠損時には相互補完することが可能となっている．
海流観測は，浮体式サブステーションのミドルハルに設置された海象計及び ADCP 流速計により実施されている．これらの測器の概要を Table 1 に示す．ADCP

3 及 び Table 2 に そ れ ぞ れ 示 す ． 水 平 解 像 度 は0.02°×0.02°（約 2km）
，鉛直層は 45 層とした．初期条
件及び側面境界条件は，国立研究開発法人水産総合研
究センター（Fisheries Research Agency of Japan，FRA）
及び 国立研究開 発法人海洋研 究開発機構 （ Japan
Agency for Marine-Earth Science and Technology ，JAMSTEC）
が開発した海洋モデルによる再解析値である FRA-JCOPE 28) （Japan Coastal Ocean Predictability

及び海象計による観測は 2014 年 8 月 7 日及び 2014 年
9 月 18 日より開始されている．本研究では，水深 10mにおける海象計により観測され，20 分平均値に統計処理された流速及び流向の観測値を用いる．ただし，海象計による観測値が得られなかった 2014 年 8 月～9 月
17 日，12 月 8 日から 2015 年 4 月 28 日までの期間は，10 分平均値に統計処理された，水深 9.76m における
ADCP の毎 20 分の流速及び流向を用いた．

Experiment 2，以降，JCOPE 2 と呼ぶ）を用いた．海面境界条件には，メソスケールモデル WRF （Weather
Research and Forecasting Model）Ver. 3.7.0 により予測した 10m 高度の風速から Oey et al.9) の式を用いて計算した抵抗係数により計算した風のせん断応力を用いた．
WRF の計算条件については，福島ら 2) と同じとしたが，計算領域については観測地点を中心とする領域に変更した．計算結果は，観測値と同様に 20 分毎に出力した．

３．数値シミュレーションの概要

JCOPE-T に よ る 再 解 析 値 は ， 水 平 解 像 度- 36 -

Curent speed [m/s]1

Fukushima
Offshore site(a) Current speed

0.8

Observation
POM

0.6
0.4
0.2

Curent direction [deg]0
05/01 05/02 05/03 05/04 05/05 05/06 05/07 05/08 05/09
00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00
Date(b) Current direction
360
270

Fig. 3 Computational domain used in this study.

180

Table 2 Configuration of POM
Simulation period
DomainResolution
Bathymetry
Initial andlateral boundary
Sea surface boundary
Time steps
Output temporal resolution

1 Jul. 2014 - 30 Jun. 2015
140.5°E - 142.0°E, 36.5°N-38.0°N
Horizontal: 0.02°×0.02°
Vertical: 45 layers
ETOPO 1 (Arc 1 min.)
SST, salinity, current speed component
and water level obtained from
FRA-JCOPE-2 (Every 1 day)WRF 10m height winds(Every 1 hours)
External mode: 2 sec.
Internal mode: 30 sec.
20 min.

90

005/01 05/02 05/03 05/04 05/05 05/06 05/07 05/08 05/09
00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00
DateFig. 4 Comparison of measured and simulated current speeds
and directions (at 5m depth).

は緯度であり，本サイトにおける緯度 37.3°を適用す
ると T = 19.7 h となり，観測値から見られる周期と概ね一致する．
POM によるシミュレーション結果は観測値と同様

0.0278°×0.0278°，鉛直層 47 層で計算された 1 時間毎のの流向の変化を示していることが分かる．

計算結果であり，株式会社フォーキャスト・オーシャ
ン・プラスより提供されている．計算条件の詳細は文(2) 強風イベント

献 7 を参照されたい．本研究では海流の極値流速を予次に，検証期間において観測値の最大流速をもたら測する際，JCOPE-T による 2002 年 1 月 1 日から 2014

したイベントについて検証する．本イベントは，台風

年 12 月 31 日までの 13 年間の再解析結果を用いた．

が温帯低気圧化した後に，福島沖実証研究事業サイトを襲来したものであり，2014 年 10 月 14 日 13 時 0 分

3.3 解析結果の一例

から 20 分まで 20 分間の平均流速は最大値の 0.83m/s

海流の数値シミュレーションによる予測結果と観測値との比較の一例を以下に示す．

を記録した．
Fig. 5 には本イベントにおける平均風速及び平均流速の予測値と観測値の時系列の比較を示す．平均風速(1) 海流の慣性振動の比較では 62.95m におけるライダーの観測値を用い

Fig. 4 には福島沖において観測及び予測された流速た．Fig. 5 から，10 月 14 日 6 時前後において観測風速と流向の時系列の一例を示す．流向は，「海流が向かっが最も大きな値を示しているが，観測流速についてはて行く方向」と定義され，風向の定義と逆であり，注

同日 6 時を過ぎてから次第に大きくなり，13 時 20 分意を有する．Fig. 4 から，流向の観測値には 1 日よりに最大流速が観測されている．

やや短い周期的な変化が見られる．これは海流の慣性

Fig 6 には 2014 年 10 月 14 日 13 時における気象シミ

振動によるものである．慣性振動は，地球回転によるュレーション及び海流シミュレーションにより得られコリオリ力が外力として働くことにより起こる振動のた風速場及び流速場の比較を示す．検証地点より東側ことであり，空間的に一様かつ外力が加わらない流れに，領域中最も風速が大きい地点がある一方，最も流場において見られる．慣性振動の周期 T はコリオリパ

速が大きくなっている地点は，風速が最も大きい地点

ラメータ f = 2ω sinφ を用いて，T = 1 / f と表され，東西より西側に位置することがわかる．

方向成分と南北方向成分が 90 度異なる位相を持つこ

POM によるシミュレーション結果は観測流速のピとから北半球では時計回りの回転運動として現れる．

ーク時刻を捉えている．この理由は，海面境界条件に

ここで，ω = 7.29 × 10−5 rad/s は地球の回転角速度，φ

用いた風速の時系列が WRF により再現されているこ- 37 -Wind speed [m/s](a) Wind speed
40
35
30
25
20
15
10
5
0
10/14 10/14 10/14
00:00 03:00 06:00

Curent speed [m/s]1ョンにより，観測値に見られる海流の物理現象を再現

3.4 福島沖における通常流況の評価
本研究では，2014 年 7 月 1 日から 2015 年 8 月までの 1 年間のシミュレーションを実施し，通年流況を評
10/14
09:00

(b) Current speed

0.8

できることが示された．

Observation
WRF

10/14
12:00
Date

10/14
15:00

10/14
18:00

10/14
21:00

価する．また，観測値及び JCOPE-T 再解析値による値

10/15
00:00

と比較することにより，POM の予測精度を評価する．
なお，POM の計算を実施した期間の観測値において，Observation
POM

2014 年 7 月は観測開始前，2015 年 3 月は海象計及び

0.6

ADCP がともに欠損であったため，観測データが得ら

0.4

れていない．また，JCOPE-T 再解析値については 20150.2

年 6 月のデータがアーカイブされていなかったため，

0
10/14
00:00

10/14
03:00

10/14
06:00

10/14
09:00

10/14
12:00
Date

10/14
15:00

10/14
18:00

10/14
21:00

上記の期間を除いて統計値を算出した．POM による予

10/15
00:00

測値及び JCOPE-T 再解析値は，水深 10m に内挿した値を用いた．

Fig. 5 Comparison of measured and simulated wind speeds
and currents speeds (at 62.95m and 5m depth).

Fig. 7 には，POM によるシミュレーション，JCOPE-T
再解析値及び観測値によるの月平均流速の比較を示す．

(a) Predicted wind field (by WRF)

POM によるシミュレーション結果は，8 月及び 9 月について観測値を過小評価，1 月，2 月については，過大評価している．その他の月については観測値と概ね一致している．また JCOPE-T の流速は観測値の月平均流
Fukushima
Offshore site

速が小さい 1 月及び 2 月の平均流速を良く再現している．POM により予測された年平均流速の Bias は-10%程度であり，通年で見れば観測値の年平均流速を概ね再現していることが分かる．
Fig. 8 には，POM による予測値および JCOPE-T 再解
析値と観測値の流速階級別出現頻度の比較を示す．本(b) Predicted sea current field (by POM, sea surface)

研究では，流速ビン幅を 0.05m/s として評価した．POM
によるシミュレーション結果及び JCOPE-T 再解析値
による出現頻度は，ほぼ同じ分布をしており，観測値に比べて若干低流速側における出現頻度が多くなるものの，観測値の出現頻度を概ね再現している．

Fukushima
Offshore site

Fig. 9 には，POM による予測値および JCOPE-T 再解
析値と観測値の流向別出現頻度の比較を示す．POM による予測値と JCOPE-T 再解析値の卓越流向はおおむ
ね一致しているが，JCOPE-T は東から南寄りの出現頻度が少なく，北北西に頻度が集中している．また，これらの数値シミュレーション結果と観測値の比較では，

Fig. 6 Wind and current distributions at 13:00 JST on 14th
Oct. 2014 (10m height and sea surface).

卓越流向に一方位（22.5 度）分のずれが見られるが，とによる．

POM による予測値と観測値に見られる各卓越流向のFig. 5 及び Fig. 6 に示す風速及び流速の時系列及び出現頻度は概ね一致する．また，観測値に見られる東空間分布の関係から，本イベントにおいては，検証地

西方向の出現頻度が低いという流況の特徴を再現でき

点から離れた地点における強風が沿岸地域における高ている．

い流速をもたらす要因となっている．

Fig. 10 には，流向別平均流速の比較を示す．JCOPE-T

以上のように，気象および海流の数値シミュレーシ- 38 -

による流速は，観測値を若干過小評価する．POM によObservation
POM
JCOPE-T

0.4
0.3

ョンを実施する必要がある，高解像度で長期のシミュ
レーションを実施するには計算コストがかかる．本章

0.2

では，短期間かつ同一期間の低解像度シミュレーショ

0.1

ン結果と高解像度シミュレーション結果を用いて補正0係数を決定し，低解像度シミュレーション結果を補正
Jul-14Aug-14
Sep-14Oct-14
Nov-14
Dec-14Jan-15
Feb-15Mar-15
Apr-15May-15Jun-15
AnnualMean current speed [m/s]

海流の経年変化を予測するには，長期シミュレーシ

0.5することにより，年平均流速の長期変化を予測する手

MonthFig. 7 Comparison of measured and simulated monthly
mean current speeds.

本研究では，長期シミュレーション結果として，

Frequancy [%]25
current speed.
20法を提案する．
JCOPE 2 による流速の再解析値を用いる．Table 3 に，
JCOPE 2 再解析値の概要を示す．JCOPE 2 再解析値は，Observation
POM
JCOPE-T

15

1993 年 1 月 1 日から現在までの日本近海（108-180°E，10.5-62°N）のデータが JAMSTEC によりアーカイブされており，学術目的として無償で提供される．空間解10

像度は約 8km，時間解像度は 24 時間である．

5

POM による長期シミュレーションは計算時間がか0かるため，本研究では，低解像度の JCOPE 2 再解析デ

0

0.25
0.5
0.75
1
Current speed [m/s]Fig. 8 Comparison of measured and simulated frequency
distribution for each current speed bin.
[%] N

NNW 20current speed.

NE

10

WNW

ーカイブされている JCOPE-T による再解析値を用いることとする．また，長期間の観測値が得られないた

Observation
POM
JCOPE-T

NNE

15

NW

ータを補正するための高解像度データとして，既にア

め，JCOPE-T による 2002 年 1 月 1 日から 2014 年 12月 31 日までの 13 年間の再解析値を真値と見なし，本ENE

研究で提案した手法の妥当性の検証を行う．さらに評E

価水深は，IEC61400-31) において吹送流の影響を受け

5
0

W
WSW

ないとされる水深 20m とする．

ESE

SW

SE
SSW

Table 3 Summary of archived FRA-JCOPE 2 data

SSE

Archived Period
Area
Resolution

S

Fig. 9 Comparison of measured and simulated frequency
distribution for each current direction.
[m/s] NNNW 0.4

current speed.

0.3

NW

NE

0.2

WNW

Temporal resolution

Observation
POM
JCOPE-T

NNE

ENE

4.2 長期変化の予測手法の提案

0.1
0

W

本研究では，
補正係数の算出方法を決定するために，

E

WSW

日平均，月平均，年平均した低解像度データと高解像

ESE

SW

度データの相関を調査した．低解像度データと高解像

SE
SSW

1 Jan. 1993 - Present
108.0-180.0°E, 10.5-62.0°N
Horizontal: 0.083°×0.083°
Vertical: 46 layers
1 day

度データの相関係数を Table 4 に示す．相関係数の算出

SSE
Sには 2002 年 1 月 1 日から 2014 年 12 月 31 日までの 13

Fig. 10 Comparison of measured and simulated mean current
speed for each current direction.

年間のデータを用いた．Table 5 から，低解像度データ

るシミュレーション結果は，南寄りの流向における流
current speed.
速を過小評価しているが，その他の流向については，と高解像度データの間には正の相関があり，平均値を算出する期間が長くなるほど相関係数は高くなること

観測値による平均流速を概ね再現している．
Table 4 Correlation coefficients between low and highresolution data.

４．年平均流速の長期変化の予測

Correlation
coefficient

4.1 長期再解析値の概要- 39 -

Daily averageMonthly average

Annual average

0.35

0.41

0.77

がわかる．日平均流速及び月平均流速の相関係数はそ
れぞれ 0.35 及び 0.41 である。一方，年平均流速の相関

Table 5 Biases and standard deviation errors of annual average
current speeds.

係数は 0.77 であり，高い相関を示している．
以上より，低解像度データと高解像度データは，年平均流速において高い相関があるため，本研究では年平均流速の比を補正係数とし，低解像度長期データをCorrection
coefficient
Bias [%]SD Err [%]JCOPE2

Based on2002-2005

Based on2006-2009

Based on2010-2013

-

1.68

1.59

1.72

-39.61
8.36

1.50
8.18

-4.04
8.05

3.85
8.25

補正することにより，年平均流速の長期変化を求める手法を提案する．具体的には，式(1)による補正係数をTable 5 に，JCOPE 2 及び提案した補正手法により求めた 13 年間の年平均流速と，真値と見なせる JCOPE-T

用いて，式(2)により各年の年平均流速を求める．

再解析値による年平均流速の Bias 及び SD Error

C  UH UL(1)（Standard Deviation Error：誤差の標準偏差）を示す．

Uˆ H ,i  CU L,i(2)

ここでは，2002 年から 2005 年，2006 年から 2009 年及び 2010 年から 2013 年の各 4 年間の年平均流速から算ここで，C は低解像度データによる流速を高解像度デ出した補正係数の値と，それらの値を用いて補正したータによる流速に変換する補正係数， U L 及び U H は

年平均流速と JCOPE-T 再解析値から直接求めた年平それぞれ同一期間の低解像度データ及び高解像度デー

均流速の誤差を定量的に評価している．Table 5 から，タによる年平均流速であり，本研究では評価期間を 4

JCOPE 2 のデータを用いた場合には，Bias は-40%程度年間とした．U L ,i 及び Uˆ H ,i は低解像度データによる各となり，真値と見なせる JCOPE-T による年平均流速を年の年平均流速及び補正後の年平均流速を表し，下付

大きく過小評価している．一方，本提案手法により得きの i は年を表す．本研究では式(2)により 2002 年からられた年平均流速の Bias の絶対値は，いずれの 4 年間

2014 年までの 13 年間（i = 1,2,…,13）の年平均流速をから補正係数を算出した場合でも 5%以下となり，真算出する．

値と見なせる JCOPE-T と近い値を示している．

4.3 予測結果の検証

５．極値流速の予測

Fig. 11 に，JCOPE 2，JCOPE-T 及び JCOPE 2 を式(2)5.1 水中流の極値流速の予測により補正することによって得られた年平均流速の長極値統計解析においては，年最大値を用いるのが一期変化をそれぞれ示す．ここでは例として，2010 年か般的であり，例えば風速に関しては，風力発電設備のら 2013 年の 4 年間から算出した補正係数 C = 1.72 を用設計に関する国際規格 IEC61400-110) において 10 年以いた値を示している．低解像度の再解析値である

上の年最大風速を用いることが推奨されている．しかJCOEP 2 による年平均流速は，高解像度再解析値であし，10 年分の高解像度シミュレーションを実施するにる JCOPE-T の年平均流速を過小評価している．一方，は計算コストがかかる．従って，本研究では，短期間本提案手法により JCOPE 2 再解析値を補正した年平均の高解像度データを用いた極値流速の予測手法と補正

流速は，JCOPE-T と概ね同じ値を示しており，年平均係数を用いた予測手法を評価する．具体的には，4 年

流速の比を用いた補正により，高解像度データから求間の月最大流速を用いた極値流速の予測及び本研究でめた年平均流速を再現できることがわかる．

提案した補正方法を用いて 13 年間の低解像度データから得られる流速を補正する手法を用いた極値流速の予測手法を評価する．本提案手法では年最大流速に対JCOPE2JCOPE-T(true value)
JCOPE2 correction

0.3

して，Table 5 に示した年平均流速から求めた補正係数を掛けることとする．
なお，
ここでは，
2002 年から 20140.2

年 13 年間の JCOPE-T による高解像度再解析値の年最0.1

大流速から極値統計解析により求めた 50 年再現期間0の極値流速を真値と仮定し，各予測手法を評価する．
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014

Annual average
current speed [m/s]0.4極値分布にはガンベル分布を用いることとし，ガンベル分布のパラメータは積率法により求めた．極値統Year
Fig. 11 Comparison of predicted annual average current
speeds by using proposed correction method (based on
2010-2013) and direct simulation.

current speed.

計解析を実施するのに用いるデータは独立したイベン
トによりもたらされた流速を用いる必要があるが，月- 40 -

るイベントがあるため，本研究では，ある流速時系列の最大値が得られた時刻から±2 日以上離れていれば，独立したイベントによりもたらされた流速であると定義した．水深は吹送流の影響を受けない水深 20m とした．
JCOPE-T 再解析値による 13 年間の年最大流速，4
年間の月最大流速及び JCOPE 2 を提案手法により補正

Annual maximum current speed [m/s]

最大流速を抽出する際に月を跨いで高流速が予測され1.5

Monthly max.(2002-2005)
Monthly max.(2006-2009)
Monthly max.(2010-2013)
Annual max. by JCOPE2 correction(2002-2005)
Annual max. by JCOPE2 correction(2006-2009)
Annual max. by JCOPE2 correction(2010-2013)

1.0

0.5
2

-3

にそれぞれ示す．ここでは一例として，2010 年から2013 年の 4 年間のデータを用いた解析結果を示している．JCOPE-T による年最大法と月最大法のガンベル分
布は重なっているので注意されたい．Fig. 12 から，いずれの手法を用いても，真値と見なせる JCOPE-T の年
最大流速から求めた極値分布を概ね再現できている．
Table 6 には，Fig. 12 に示した各手法により得られた
流速の 50 年再現期待値及び真値と見なせる JCOPE-T
再解析値を用いた年最大法による値との誤差を示す．
ここでは，2002 年から 2005 年，2006 年から 2009 年及び 2010 年から 2013 年と対象期間を 3 通りに変えて極値統計解析を実施し，各手法において得られた 3 つの値と JCOPE-T の結果との Bias 及び SD Error を示している．Table 6 から，4 年間の月最大流速及び 13 年間のJCOPE 2 を補正した年最大流速のいずれを用いても，

Annual maximum current speed [m/s]真値と見なせる 50 年再現期待値との Bias の絶対値は20

50 100

-2

-1
0
1
2
3
Reduced variate -ln(-ln(F))

45Fig. 13 Comparison of extreme current speed distributions
predicted by using different terms database.

5%以下に収まるが，4 年間の月最大流速を用いて算出した結果は，ばらつきが大きい．
Fig. 13 には，月最大流速及び JCOPE 2 を補正した年
最大流速を用いて算出した，各 3 つの極値分布の比較を示す．Fig. 13 と Table 6 からわかるように，月最大流速を用いた場合は極値統計解析に用いた年による変動が大きく，最大で 9%程度真値を過小評価している．
一方，JCOPE 2 を補正した年最大流速を用いた場合には，真値と同じ 13 年のデータを用いているため，極値分布のばらつきは小さく，いずれの 4 年から求めた補正係数を用いた場合でも，JCOPE-T から求めた 50 年
再現期待値を良く再現している．
5.2 極値流速の鉛直分布
本研究では，2002 年から 2014 年までの JCOPE-T 再

Annual max. by JCOPE-T
Monthly max. by JCOPE-T
Annual max. by JCOPE2 correction
Gumbel(Annual max. by JCOPE-T)
Gumbel(Monthly max. by JCOPE-T)
Gumbel(Annual max. by JCOPE2 correction)

1.0

10

0.0

し，13 年間の年最大流速から求めた極値分布を Fig. 12

1.55

解析値による各水深の高解像度計算結果を極値統計解
析することにより得られた極値流速を真値とし，IEC61400-31) による海流の鉛直プロファイルを表現するモデルが 50 年再現期間の極値流速に適用できるか
を調べた．

0.5
2

Return period (years)
5 10 2050 100

IEC61400-3 による海流モデルについては，Table 7 に示す値を入力値とした．ここで，水深 d は，JCOPE-T

0.0

-3

-2

-1
0
1
2
3
Reduced variate -ln(-ln(F))

4のモデル水深の値を用いた．1 時間平均の 10m 高度における極値流速 V1hour は，台風モンテカルロシミュレ

5Fig. 12 Comparison of predicted extreme distributions for
current speeds (based on 2010-2013).

ーションによる台風時と気象シミュレーションによる
非台風時の極値風速から得られた 60m 高度におけるTable 6 Comparison of extreme current speeds.

Annual max.
by JCOPE-T(13years)Monthly max.
by JCOPE-T(4 years)
Annual max.
by JCOPE2
correction(13years)

50 years recurrence current speed [m/s]based on2002-2005
2006-20092010-2013

Bias
[%]

SDerr
[%]

0.86

-

-

0.77

0.83

0.86

-4.61

5.81

0.89

0.84

0.91

1.83

3.35

50 年再現期待値 46m/s を α = 0.1 としたべき指数により 10m 高度に変換した値を用いた．吹走流の影響を受けない水深 20m における流速の 50 年再現期待値は，
JCOPE-T 再解析値から求めた．
Table 7 Input values used for the IEC61400-3 current profile
model.
Water depth(d)-108.4m- 41 -

Wind speed at 10m,
(1hours mean) (V1hour)
37.6m/s

50 years recurrent current
speed at z=20 (USS(20))
0.86m/sも，JCOPE-T の結果を精度良く再現した．

0

Water depth [m]

20

謝辞

40

本研究は，経済産業省の「福島復興・浮体式洋上ウ60ィンドファーム実証研究事業」で得られた研究成果で80ある．また，FRA-JCOPE 2 のデータは，国立研究開発
法人海洋研究開発機構に無償でご提供いただいた．こ

100

JCOPE-T
IEC model

こに記して関係者の皆様に感謝の意を表す．

120

0
0.5
1
1.5
50-year recurrence current speed [m/s]参考文献
1) IEC61400-3: Wind Turbine - Part 3: Design requirements forFig. 14 Comparison of vertical profiles of extreme current
speeds predicted by JCOPE-T and IEC 61400-3
model.

offshore wind turbines, 2009.

Fig. 14 に，各水深における 13 年間の JCOPE-T 再解2) 福島雅人・山口敦・石原孟，メソスケールモデルを用い

current speed.
析値による年最大流速から極値統計解析より得られたた洋上風況予測と不確かさの評価，第 36 回風力エネルギ

流速の 50 年再現期待値と，IEC モデルから求めた 50

ー利用シンポジウム，2014，pp.333-336．

年再現期待値の鉛直分布の比較を示す．IEC61400-3 に3) 石原孟・山口敦，モンテカルロシミュレーションと MCP

よる海流モデルは，いずれの水深においても，JCOPE-T法を用いた混合気候における極値風速の予測，日本風工による各水深の流速を極値統計解析することにより得学会論文集，Vol.37，No.3，2012，pp.105-116．

られた 50 年再現期待値より若干大きい値を示してい

4) 種本純・石原孟，波浪推算モデルと合成風速場を用いたるが，極値流速として評価する際には安全側となるこ

風波とうねりの数値予測，風力エネルギー学会論文集，とがわかる．

Vol.38，No.4，2014，pp.124-131．
5) 種本純・石原孟，風と波の結合確率分布モデルに関する

６．結論

研究，風力エネルギー学会論文集，Vol.39，No.3，2015，

本研究では，福島沖浮体式洋上ウィンドファーム実pp.44-51．

証研究事業サイトにおいて，海流シミュレーションに

6) Mellor G. L.: Users Guide for a three-dimensional, primitive

より通年の流況予測及び極値流速の予測を実施し，以equation numerical ocean model, Princeton University,

下の結論を得た．

Princeton, NJ 08544-0710, 1998, pp.41.

1. 実証研究サイトにおいて 1 年間の海流シミュレー

7) Varlamov S, Y. Miyazawa, X. Guo: Regional nested

ションを実施し，観測値と比較した．海流シミュレ

tide-resolving real-time JCOPET modeling system for coastalーションによる予測流速は，観測値の年平均流速，

waters of southern Japan, 2nd International Workshop on

流向別の出現頻度及び平均流速などの特徴を概ねModeling the Ocean (IWMO), 2010.

再現した．

8) Miyazawa Y., R. Zhang, X. Guo, H. Tamura, D. Ambe, J.-S.

2. 短期間かつ同一期間の低解像度データと高解像度

Lee, A. Okuno, H. Yoshinari, T. Setou, and K. Ko-matsu:

データの年平均流速比を用いた補正手法を提案しWater mass variability in the western North Pacific detected in

た．
提案手法を用いて長期間の低解像度データによa 15-year eddy resolving ocean reanalysis, J. Oceanogr., Vol.65,

る年平均流速を補正することにより，高解像度デー

2009, pp.737-756.

タから直接予測した年平均流速の長期変化を精度

9) Oey L.-Y., T. Ezer, D.-P. Wang, S.-J. Fan, and X.-Q. Yin: Loop

よく再現した．

current warming by Hurricane Wilma, Geophys. Res. Lett.,

3. 短期間の月最大流速及び提案した補正手法によるVol.33, L08613, doi: 10.1029/2006GL025873, 2006.

長期間の年最大流速から極値流速の予測を実施し，長期間の高解像度データから予測した流速の 50 年

10) IEC 61400–1: Wind turbines - part 1: design requirements. Ed.
3, 2005.

再現期待値と比較した．その結果，短期間の月平均流速を用いる場合には，極値統計解析に用いるデー
タ期間によるばらつきが大きく，50 年再現期待値
を大きく過小評価することがある．一方，本研究で提案した補正手法では，どの期間のデータを用いて- 42 -