海洋観測に基づく温暖化時の強大台風による漂流物被害予測

基于海洋观测的全球变暖期间强台风对漂浮物损害的预测

• 批准号: 22K03743
• 负责人: 村上 智一
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03743/
• 关键词: 台風; 強風下海水流動; 波浪; 現地観測; 数値シミュレーション; 水槽実験; 高潮; 漂流物; 数値計算

我が国の沿岸防災対策を強固なものとするために，①温暖化時の強大台風に匹敵する台風下の流速・波浪などの海洋実測データの取得，②水槽実験において，①で取得した流速・波浪条件などに基づく漂流物の運動特性の解明，③①および②で取得した実測・実験データを基に，漂流物が風，流速，波浪から受ける抗力や慣性力などのモデルやパラメータを検証，④温暖化時の強大台風が三大湾に来襲した場合を想定し，③の結果を踏まえた新たな強風，高潮による漂流物被害予測を実施する．本年度は，台風2211号および台風2212号時の網取湾の流速および波浪データの取得に成功した．特に2212号時の最大風速は，34.8 m/sを記録し，その強風下で水深約30 mに設置したADCPによって層厚1 m間隔の3次元流速を得ることができた．また，過去に取得した台風1513号時の海水流動の観測データを用いて，これまでのモデルの問題点を検討した．その結果，海面抵抗係数について，従来使用されてきた風速に対して単調増加する式を使用すると流速を過大評価する結果になり，ある風速下で海面抵抗係数の増加を制限することが望ましいことが示された．これらの結果を取りまとめ，論文として土木学会論文集B2（海岸工学）に，口頭発表としてAsia Oceania Geosciences Society 2022にて発表した．

为了加强日本的沿海防灾措施，我们需要（1）获取与全球变暖期间的强台风相当的台风下的海流和波浪等实际海洋数据，以及（2）利用在台风期间获得的海流和波浪。 (1)在水箱实验中根据③①和②中得到的条件等阐明漂流物体的运动特性。根据实测数据和实验数据，验证了漂流物体受到风、海流速度、波浪的阻力、惯性力等模型和参数，根据③的结果，进行漂浮损伤的预测。新的强风和风暴潮造成的物体。今年，我们成功获取了2211年和2212年台风期间阿弥取湾的海流速度和波浪数据。特别是2212号期间的最大风速为34.8 m/s，在强风下，我们能够利用安装在水深的ADCP获得1米层厚间隔的三维流速约30m。此外，我们利用之前获得的1513号台风期间海水流量的观测数据，研究了之前模型的问题。因此，使用相对于风速单调增加的海面阻力系数的常规公式会导致高估海流速度，并且需要限制海面阻力系数在一定风速It下的增加。被展示了。这些结果被汇编并作为论文发表在日本土木工程学会 B2（海岸工程）会议上，并在 2022 年亚洲大洋洲地球科学学会上作为口头报告。

项目成果

THREE-DIMENSIONAL FLOW SIMULATION OF AMITORI BAY IN IRIOMOTE ISLAND DURING TYPHOON 1513

1513号台风期间西表岛阿鸟湾三维水流模拟

• DOI: 10.2208/kaigan.78.2_i_409
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B2 (Coastal Engineering)
• 作者: KAWASAKI Koji;NIMURA Masaki;YAMAMOTO Takashi;MURAKAMI Tomokazu;SHIMOKAWA Shinya
• 通讯作者: SHIMOKAWA Shinya

Applicability of Convolutional Neural Networks for Gas-Fluid Boundary Surface Detection of Wind Waves

卷积神经网络在风浪气液界面检测中的适用性

• 发表时间: 2022
• 作者: Akari UENO;Toshinori OGASAWARA
• 通讯作者: Toshinori OGASAWARA