領域気候モデルを活用した建築熱負荷計算用の将来気象データ①
研究背景: 気候変動と建築熱負荷計算用の気象データ
気候に適した建築を設計を実現するため気象データを用いた建築熱負荷計算が実施される. 建築熱負荷計算用の気象データは過去から現在にかけての観測気象データを基に作成されている. しかし, 建築物は数十年間にわたり使用され, その間にも気候変動が進行する. 建築のライフサイクルにわたる省エネ性を追求し, 将来においても快適性を保つには気候変動へ適応した建築を設計する必要がある. そのためには将来予測に基づく建築熱負荷計算用の将来気象データが欠かせない.

研究目的: 建築熱負荷計算用の将来気象データ作成
本研究は建築熱負荷計算用の将来気象データ作成を目的とする. 将来気候へ適応した建築設計の実現を目指す.

研究手法: 力学的ダウンスケーリングの活用
全球気候モデル(global climate model: GCM)による将来気候データを領域気候モデル(regional climate model: RCM)により力学的ダウンスケーリングすることで建築熱負荷計算用の将来気象データを作成する. 本研究ではGCMにMIROC(Model for Interdisciplinary Research on Climate)4h,
領域気候モデルにWRF（Weather Research and Forecasting model）を使用した.

領域気候モデル (regional climate model: RCM)

全球気候モデル(global climate model: GCM)

解析領域を任意に設定することができ,初期値・境界値を与えることで領域内の気象場を再現・予測(力学的ダウンスケーリング)する数理モデル. 1km程度の高解像度な解析も可能であり, 都市・建物スケールの影響を考慮しながら詳細な気象場の再現が可能.

地球全体を解析領域とし, 風速・風向や気温・湿度・日射量等の各気象要素の支配方程式を解くことで地球の気候を再現・予測する数理モデル. 地
球温暖化などマクロな気候は再現されるが, 格子解像度が粗いため都市スケールの気象場の再現は困難.
(MIROC4hは東大大気海洋研究所木本研より提供)

全球気候モデルにより予測される将来気候・地球規模の気候変動が予測
・格子解像度が粗く都市・建築スケールの気象場は再現が困難力学的ダウンスケーリング
・高解像度な解析
・詳細な地形データを考慮

Future Weather Data for Building Energy Simulation Using Regional Climate Model

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建築熱負荷計算用の将来来気象データ
・地球規模の気候変動を反映
・建築・都市スケールの局地的な気象を考慮

加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

領域気候モデルを活用した建築熱負荷計算用の将来気象データ②
力学的ダウンスケーリングによる解析気象データの取得
力学的ダウンスケーリングにより建築熱負荷計算で必要な全ての気象要素のデータを得ることが可能.
516OBS(2001-2010)14
MIROC4h+WRF(2001-2010)63

frequency [%]frequency [%]frequency[%]

825

2.5
21.5

415
1050.50015 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38000.1 0.3 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7

気温 [℃]

12345

全天日射量 [MJ/m2]

temperature[℃]678910111213

14

wind velocity [m/s]solar radiation [MJ/m2]

風速 [m/s]

60

16OBS(2001-2010)25

MIROC4h+WRF(2010-2035)

1450OBS(2001-2010)
Wind direction frequency[%]

MIROC4h+WRF(2001-2010)

MIROC4h+WRF(2026-2035)

12MIROC4h+WRF(2026-2035)
10frequency [%]frequency [%]MIROC4h+WRF(2026-2035)

2012

MIROC4h+WRF(2001-2010)

MIROC4h+WRF(2026-2035)

3.5

MIROC4h+WRF(2026-2035)
10OBS(2001-2010)

MIROC4h+WRF(2001-2010)

41230OBS(2001-2010)

4.5

86403020420
15MIROC4h+WRF(2001-2010)
MIROC4h+WRF(2026-2035)

105

102

0008 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

0.5

water vapor pressure
[hPa]
水蒸気圧
[hPa]

0.6

0.7

0.8

0.9

11.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2風向atmospheric radiation [MJ/m ]大気放射量[MJ/m2]2Wind direction

各気象要素の頻度分布 (2001-2010年8月, 東京)

適切なバイアス補正手法の開発

気温・湿度には正規分布を仮定した平均値と標準偏差による(1)式のバイアス補正,
全天日射量にはクオンタイルマッピングを活用した(2)式のバイアス補正が適切.

1614

観測値

4.5

補正前の解析値

補正前の解析値
4

平均値と標準偏差によるバイアス補正後の解析値

平均値の比によるバイアス補正後の解析値
3.512

頻度 [% ]

𝜎𝑜𝑏𝑠
𝑋𝑚𝑜𝑑𝑖 = 𝑋𝑜𝑏𝑠 +𝑋𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 − 𝑋𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 (1)𝜎𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙−1
𝑋𝑚𝑜𝑑𝑖 = 𝐶𝐷𝐹𝑜𝑏𝑠
𝐶𝐷𝐹𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑥𝑖 (2)5観測値

頻度 [% ]

気候モデルの解析値には解像度の粗さやパラメタリゼーションの不正確さによる系統誤差(バイアス)が必ず含まれるため,観測気象データを用いたバイアス補正を実施.

18108QMによるバイアス補正後の解析値
32.5261.54120.500

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

0.1

0.3

0.5

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.5

2.7

2.9

3.1

3.3

3.5

時間積算日射量 [MJ/m 2 ]水蒸気圧 [hPa]

水蒸気圧と全天日射量のバイアス補正前後の頻度分布 (2006-2010年8月, 東京)

Future Weather Data for Building Energy Simulation Using Regional Climate Model

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加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.