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J-GLOBAL ID：201702285065635923   整理番号：17A0973281

ミクロスケールの線源拡散解析のためのMOVES-Matrix及び分散コンピューティング

MOVES-Matrix and distributed computing for microscale line source dispersion analysis

著者 (5件)： LIU Haobing (Georgia Inst. Technol., GA, USA) ,  XU Xiaodan (Georgia Inst. Technol., GA, USA) ,  RODGERS Michael O. (Georgia Inst. Technol., GA, USA) ,  XU Yanzhi (Georgia Inst. Technol., GA, USA) ,  GUENSLER Randall L. (Georgia Inst. Technol., GA, USA)
資料名： Journal of the Air & Waste Management Association  (Journal of the Air & Waste Management Association)
巻： 67  号： 7  ページ： 763-775  発行年： 2017年07月 
JST資料番号： H0011B  ISSN： 1096-2247  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通事業における排ガスの影響予測手法として,米国環境保護庁は移動排出モデルのMOVESと拡散モデルのAERMODの使用を指定している。しかし,基本排出速度を基に内部的に種々の補正を加えて排出量を計算する構造やアルゴリズムに起因して,MOVESの実行は時間を要する。また,AERMODによるモデル化では,広範なデータの所定書式での入力を必要とする等の複雑な立ち上げ手順が分析誤差をもたらす可能性が高い。本研究では,排出速度検索システムMOVES-Matrixを予め作成し,これを線源拡散モデルと統合化して効率的に計算を行う方法を検討した。MOVES-Matrixは排出速度の多次元マトリクスであり,自動車の種別,燃料,運転条件,温度,湿度等の条件についてMOVESを多数回反復実行して作成した。それらの諸条件の関数として調製済みの排出速度をマトリクスの要素に持っている。MOVES-Matrixと拡散モデルとの結合はPython言語のスクリプトを用いて自動化し,分散コンピューティングで計算を実行した。分散モデルにAERMODおよびCALINE4を用いて計算を行ったところ,MOVES-Matrixシステムを使用しても,MOVESを上記の分散モデルと共に用いた場合(定められた拡散解析)と厳密に同じ排出速度と濃度が出力される結果を得た。しかし,処理時間はMOVESを用いるよりも200倍以上速かった。さらに,CALINE4に比べてはるかに大量の気象データの入力を要求するAERMODを用いる前に,ホットスポット等のスクリーニングを行う目的でCALINE4モデルを用いると非常に有益であることが分かった。

シソーラス用語： 大気汚染 ,  大気拡散 ,  *大気拡散モデル ,  *交通システム ,  *計算機シミュレーション

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： スケール ,  線源 ,  拡散 ,  解析 ,  分散コンピューティング