データベース技術を融合したシミュレーションによるタイ沿岸の波浪予測

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本研究は、研究分担者(Sirod Sirisup)と共に、シミュレーション技術とデータベース技術を融合したデータ同化技術の研究を進め、それをタイランド湾などの海洋データ(特に波浪データ)に適用することにある。現実の地球から得られる観測データ、例えば現地に設置されたセンサーのネットワークや衛星から得られたデータなどを処理してシミュレーションに同化させるための手法に関して、研究分担者の流体シミュレーションに関する知見や次元削減に関する成果を加えて新しい視点に基づく手法を提案する点に本研究の意義がある。今年度はまず研究分担者を各地のサマースクールや研究集会に派遣して、大気シミュレーションや海洋・大気のデータ同化アルゴリズムに関する世界の先端的な知識を獲得させると同時に、いくつかの研究発表も行った。次にこうした集会で得た知識を自らの海洋シミュレーションに適用するために、いくつかの数理的な工夫を行った。特に問題となったのが、シミュレーションのための初期値の設定方法である。大気・海洋のような複雑な系のシミュレーションにおいては、アンサンブル予測という方法がよく用いられる。これは適当な方法で変位を加えた(摂動させた)初期値の集合から複数のシミュレーションを実行し、そこから得られた結果の集合からより精度の高い予測を得ようとするものである。このアンサンブル予測においては、初期値にどのような摂動を加えるとより精度の高い研究が得られるかについて多くの研究がなされるようになっており、時間発展の方法についても、アンサンブルカルマン予測やパーティクルフィルタなどの新しい方法論が提案されている。こうしたテーマに関する新しい方法の検討を現在進めており、まだ外部に発表できる段階には達していないものの、もし成功すれば多くの分野のシミュレーションにインパクトがある成果になりうると考えている。