Study on liquid water content fluctuation in high Reynolds number turbulence for early detection of rapidly developing clouds

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本研究では，乱流中での雲粒の不均一な分布状態（乱流クラスタリング）によってレーダー反射強度が増加する効果を利用して，豪雨の種となる「ゲリラ雲」を早期に探知するシステムを実現するため，高レイノルズ数乱流中での乱流クラスタリングと水蒸気圧変動による雲水量変動の形成機構を大規模直接数値計算（DNS）により解明し，雲水量変動スペクトルの関数モデルを構築することを目的としている．令和3年度までに，高レイノルズ数一様等方性乱流中の個々の雲粒をラグランジアン的に追跡する大規模DNSを実行し，十分に高いレイノルズ数において，渦度強度が最大となるスケールよりも大きなスケールの新たな大スケールクラスタリングが現れることなどを明らかにした．令和4年度はこの大スケールクラスタリングの形成機構を明らかにするために，ボロノイ解析の応用によって局所的な粒子数密度の収束・発散を評価する最新の解析手法を用いて，マルチスケールのクラスタリング形成機構の解析に取り組み，さらにこのボロノイ解析の応用による粒子群の収束・発散解析をマルチスケールで評価する新規マルチレゾリューション解析手法を開発した．この新規マルチレゾリューション解析手法では，空間中に分散する多数の粒子に対してテセレーション解析を利用することで，粒子の位置で与えられたデータに関する空間的・スケール的に局所的な変動成分を格子点データに変換することなく抽出することができる．今後，このマルチレゾリューション解析手法等を活用し，大スケールクラスタリングの形成機構の解明と関数モデルの構築に取り組む．