市街地リスク評価に資する極端気象場の不確実性定量化と建物被災モデルの高度化

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極端気象場の不確実性定量化に関する研究として本年度は，2019年台風19号を対象に，解像度1km のメソスケールの大アンサンブルデータを基に，解析対象の市街地（東京）で最大風速が最上位となる顕著事象を再現した５メンバを抽出し，ローカルスケールの気象モデル解析，気象場の乱流構造の再生成解析，さらにLESによる市街地の非定常解析をアンサンブルで実施した。ダウンスケーリングを行うケースの抽出では，メンバ数が十分に大きなアンサンブルデータを用いた場合には顕著事象に対しても平均風速のばらつきが比較的小さいメンバ群を抽出できることを確認した。解像度250mと 50mでの気象モデル解析では，台風の境界層に中心からの方位や距離によって異なるロール渦や壁雲近くの構造など様々な微細な風速変動構造が再現され，それらに基づく顕著な強風が解析された。気象モデル・工学LESハイブリッド解析手法により3次元的な乱流構造の再生成計算により，ケースごとに再生成計算の効果には差が見られたもの，乱流として適切な性質を持つ高周波数成分の再生成が確認された。市街地の解析においては各ケースで実市街地の不均一な地表面粗度に基づく乱流と台風境界層内の風速変動の重層が確認された。対象市街地が特に台風に近く，壁雲付近で強風が発生しているメンバーでは，気象場の風速変動および鉛直シアと建築物に基づく地表近傍の乱流の相互作用がより顕著に発生し，上空の高風速な流体が地表近傍により頻繁に輸送される結果，地表近くの平均風速・最大瞬間風速がともに高くなることが示唆された。また，建物側モデルの構築については，流体-構造応答解析プログラムの実装に継続して取り組んだ。またその前段階として事前に規定したモード形状で建物を強制的に振動させる解析を行い，振幅・無次元風速の変化に対して既往文献と妥当な対応を確認した。