Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

建築環境・設備 / 都市防災 / 流体工学 / シミュレーション工学

安全・快適かつスマートな都市空間の創出に資するため、本研究は市街地（マイクロ）および都市（メソ）スケールにおける風況（風速・風向）を対象に、スパース（疎）に配置されたセンサーの計測データを入力値とする空間解像度およびリアルタイム性の高い分布推定手法の開発を行う。当該年度においては、特に市街地スケールにおける風況推定手法の開発に取り組んだ。市街地気流の瞬時分布は、主にその乱流的特性によって複雑な様相を見せる。しかし、市街地気流は一定の境界条件においては、流れの空間・時間的な相関性・周期性から有限の代表的なパターンを示すと考えられ、センサーから得た有限な観測情報からこれらのパターンの強度を特定できれば、市街地気流のリアルタイムな分布推定を実現できる可能性がある。このような特性を利用した分布推定手法として、固有直交分解(Proper Orthogonal Decomposition, POD)と線形確率推定(Linear Stochastic Estimation, LSE)を組み合わせた方法（以降、POD-LSE）がある。本研究では、まず市街地モデル空間を対象とした非定常乱流解析モデルLarge-eddy simulationにより市街地気流の瞬時速度場分布のデータベースを構築した。このデータベースをもとに、POD-LSEによる瞬時気流推定を行い、同手法の有効性の検証を行った。また、さらなる推定精度の向上を目指し、LSE以外の推定手法に関しても検討を行った。その他にも都市スケールにおける風況推定手法の開発へ向けた気候データの分析などを実施した。

建築環境・設備 / 確率論 / 流体工学 / シミュレーション工学

都市や建築空間中に存在する未知の汚染物質発生源に起因する空気汚染に関して、センサーによる濃度計測値とコンピュータによる気流および濃度予測値をベイズ統計と呼ばれる確率論的方法論で融合し、より高い精度かつ高い空間解像度で環境中の濃度分布推定を行う方法を開発した。この方法の構築に必要とされる各要素技術の拡張や高精度化、高効率化を行うとともに、実験データなどをもとにした実証解析により提案した各手法の有効性を明らかにした。

都市や建築といった環境中の空気汚染の解析においては、計測またはコンピュータによる解析のどちらかを選択するというのが従来の基本的な考え方であった。しかし、両者にはそれぞれに長所および短所が存在する。本研究の成果は、両者を有機的に接合することで、互いの短所を補いつつ長所を強め、従来の方法論ではなし得なかった高い精度および高い空間解像度での空気汚染物質濃度の評価を実現するものである。本研究では、このような考え方に基づく濃度解析において、学術的にも新たな知見を多く提供するとともに、最終的には人々の居住空間の空気の質を高め、その健康や快適性の向上に資することを目指した。

建築環境・設備 / 自然現象観測・予測 / 大気現象 / 流体工学 / シミュレーション工学

本研究では、計算流体力学に基づいた微気象予測と実環境計測データを活用し、都市の空気・温熱環境の精緻な解析手法に関する研究を行った。まず、計算流体力学による大気環境解析の精度検証および精度向上に関する検討を行った。また、大気環境観測の高空間解像度化に関する技術開発を行った。さらに数値予測と計測を統計モデルで融合することによって環境解析の高精度化および解析値の不確かさ評価を実現する手法を開発した。

【研究分担者】
大岡龍三	東京大学	生産技術研究所	教授	(Kakenデータベース)
崔元準	東京大学	生産技術研究所	助教	(Kakenデータベース)