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，我们开发了一种早期检测“游击云”（大雨的种子）的系统，该系统利用了由于湍流中云粒子分布不均匀而导致雷达反射强度增加的效应（湍流聚类）为了实现这一目标，我们将利用大规模直接数值计算（DNS）来阐明高雷诺数湍流中由于湍流聚类和水汽压波动而导致的云含水量波动的形成机制，并构建函数模型。的目的是为了得到云含水量波动谱。到2021财年，我们将实现一个大规模的DNS，以拉格朗日方式跟踪高雷诺数均匀各向同性湍流中的单个云粒子，并将证明涡度强度在足够高的雷诺数下达到最大值。出现一个规模大于该尺度的新的大规模聚类。为了阐明这种大规模聚类的形成机制，在2020财年，我们将利用最新的分析方法，通过应用Voronoi分析来评估局部粒子数密度的收敛性和发散性，以研究多尺度聚类的形成。致力于机理分析，并开发了一种新的多分辨率分析方法，通过应用这种 Voronoi 分析来评估多个尺度上颗粒群的收敛/发散分析。这种新的多分辨率分析方法对分散在空间中的大量粒子进行曲面细分分析，从而计算空间中的局部波动分量，并且可以提取与粒子位置给出的数据相关的尺度，而无需将其转换为网格点数据。未来，我们将利用这种多分辨率分析方法和其他技术来阐明大规模聚类的形成机制并构建功能模型。