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

高雷诺数湍流中液态水含量波动研究，用于早期探测快速发展的云

基本信息

批准号：
20K04298
负责人：
松田景吾
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．

在这项研究中，我们旨在实现一种系统，该系统通过利用增加雷达反射强度的影响，因为它会增加雷达反射强度的影响，这是由于云颗粒在湍流中的不均匀分布（湍流聚类）（湍流聚类）实现了一种系统，从而发现了一种造成的系统，从而构成了造成的潮流，从而构成了云云，从而构成了云的形成机构”通过大规模的直接数值计算（DNS）中的高雷诺数量湍流和水蒸气压力波动，并构建云水体积波动频谱的功能模型。 By fiscal year 2021, a large-scale DNS was carried out to track individual cloud grains in a Lagrangian manner in a high Reynolds number uniform isotropic turbulence, revealing that new large-scale clustering at scales larger than the scale where the vorticity intensity is maximized at a sufficiently high Reynolds number isotropic turbulence, and that new large-scale clustering will appear at比例大于涡度强度最大化的比例。在2022年，为了阐明这种大规模聚类的形成机制，我们使用了最新的分析方法来评估局部粒子数密度密度通过伏诺伊分析的应用的收敛和差异，还开发了一种新的多分辨率分析方法，该方法使用多级分析的粒子密度来评估粒子数量的粒子数量分析。这种新的多分辨率分析方法使用分散在空间中的许多粒子的缝线分析，从而在空间和缩放的局部变异成分中，在粒子位置给出的数据的局部变异成分而无需将它们转换为晶格点数据。将来，我们将利用这种多分辨率分析方法来阐明大规模聚类和构建功能模型的形成机制。