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J-GLOBAL ID：201802245727328212   整理番号：18A1638031

ライダー観測値ナッジングによるWRF海上風シミュレーションの高精度化

Enhanced offshore wind simulations with WRF using LiDAR observation nudging

著者 (6件)： 嶋田進 (産業技術総合研) ,  小垣哲也 (産業技術総合研) ,  竹山優子 (東京海洋大 海洋資源環境) ,  大澤輝夫 (神戸大) ,  中村聡志 (海上・港湾・航空技術研) ,  川口浩二 (海上・港湾・航空技術研)
資料名： 風力エネルギー  (日本風力エネルギー学会論文集)
巻： 42  号： 2  ページ： (17)-(24)  発行年： 2018年08月 
JST資料番号： X0310A  ISSN： 0387-6217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 6か月間のメソスケールの気象モデルWRF(気象研究と予測)を用いる海上風シミュレーションを茨城県の海岸プラットフォームにおいて行った。シミュレーションした海上風速を,HORS(波崎海洋研究施設)のデュアル垂直ライダー(光検出と測距)測定活動からの結果を用いて実証した。WRF海上風シミュレーションに及ぼす観測ナッジング効果を試験しながら,500nmと100nmのグリッド分解能のWRFシミュレーションを行った。結果として,水平分解能を単に500mから100nmhグリッドに増加するとシミュレーション風速の精度が僅かに改良されるのを見出した。さらに,表面層から上のライダー垂直風プロファイルを10分毎に高分解能WRFシミュレーションにナッジすると,より大きな影響を観察した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *海上風 ,  *計算機シミュレーション ,  *データ同化 ,  分解能 ,  風力発電 ,  風力発電所 ,  *風速 ,  比率 ,  *LIDAR ,  ナッジング ,  洋上風力発電 ,  *計算機利用 ,  *利用
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  グリッド分解能 ,  設備利用率

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  局地循環,気流  (DC05090N)

引用文献 (15件)：

• Skamarock, W., Klemp, J., Dudhia, J., Gill, D., Barker, D., Duda, M., Huang, X., Wang, W, Powers, J., A description of the Advanced Research WRF version 3, NCAR Tech. Note, NCAR/TN-475+ STR, 2008, 113p.
• 嶋田進,大澤輝夫, 洋上風況マップ開発のためのWRFシミュレーション, 風力エネルギー, Vol.41, No.1, 2017, pp.5-12.
• 竹山優子, マイクロ波散乱計を活用した外洋風況の把握, 風力エネルギー, Vol.41, No.1, 2017, pp.13-17.
• 壱岐信二,松永義徳,椿貴博,服部たえ子, 洋上風況マップ閲覧システムNeoWinsの開発について, 風力エネルギー, Vol.41, No.1, 2017, pp.18-22.
• NEDO, NEDO 洋上風況マップ NeoWins, http://app10.infoc.nedo.go.jp/Ned_Webgis/top.html, アクセス 2018年3月10日.

タイトルに関連する用語 (7件)： ライダー ,  観測値 ,  ナッジング ,  WRF ,  海上風 ,  シミュレーション ,  高精度化