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J-GLOBAL ID：202002281552660828   整理番号：20A0600098

高解像度大気モデルと高潮・波浪結合モデルを用いた2018年台風21号による高潮・波浪の予測実験

PESUDO PREDICTION EXPERIMENTS OF STORM SURGE AND WAVES IN 2018 TYPHOON JEBI BY HIGH RESOLUTION WEATHER PREDICTION AND COUPLED SURGE-WAVE MODEL

著者 (8件)： 森信人 (京都大学 防災研究所) ,  竹見哲也 (京都大学 防災研究所) ,  KIM Sooyoul (鳥取大学 大学院工学研究科) ,  澁谷容子 (東洋建設株式会社 鳴尾研究所) ,  安田誠宏 (関西大学 環境都市工学部) ,  中條壮大 (大阪市立大学 大学院工学研究科) ,  二宮順一 (金沢大学 理工研究域) ,  志村智也 (京都大学 防災研究所)
資料名： 土木学会論文集 B2(海岸工学)(Web)  (海岸工学論文集(Web))
巻： 75  号： 2  ページ： I_283-I_288(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0396A  ISSN： 1883-8944  資料種別： 会議録 (C)
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： 高解像度の気象と高潮・波浪の数値モデルを用いて,2018年台風21号を対象に,最大風速,最大高潮偏差および最大波高を予測ターゲットに疑似予測の数値実験を実施した.台風の中心気圧および最大風速は,予測時間長さが短くなるに従い精度が上がり,最低中心気圧は3日前予測から,最大風速は2.5日前からほぼ解析値と同じ値を取る.4日前予測では,イベントのピーク出現時間は12時間程度遅く評価されていたが,2日前予測ではほぼ問題ない精度が得られた.高潮の予測と再現実験の差は両者ともに最大で0.5m程度であり,2日前から量的に信頼性の高い予測値が得られることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： 高分解能 ,  大気モデル ,  *高潮 ,  *波浪 ,  海洋モデル ,  *台風 ,  予測技法 ,  風速 ,  *最大値 ,  波高 ,  気圧 ,  継続時間 ,  再現性
準シソーラス用語： 2018年台風21号

著者キーワード (5件)： 2018 Typhoon Jebi ,  storm surge ,  storm waves ,  predictability ,  forecast length

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  波浪,潮流  (DC06040R)

引用文献 (8件)：

• 1) 森信人・安田誠宏・中條壮大・片岡智哉・鈴木高二朗・有川太郎 : 2018年台風21号Jebiによる沿岸災害調査報告,土木学会誌,12月号,pp. 34-37, 2018.
• 2) Mori, N., Yasuda, T., Arikawa, T., Kataoka, T., Nakajo, S., Suzuki, K., Yamanaka, Y. and Webb, A. : 2018 Typhoon Jebi Post-Event Survey of Coastal Damage in the Kansai Region, Japan, Coastal Engineering Journal, Taylor & Francis, accepted, 2019.
• 3) 森信人・安田誠宏・中條壮大・片岡智哉・鈴木高二朗・有川太郎 : 2018年台風第21号による高潮・高波災害の概要,風工学学会誌,印刷中, 2019.
• 4) 近畿地方整備局 : 大阪湾における「フェーズ別高潮対応計画」,https://www.kkr.mlit.go.jp/news/top/press/2017/ol9a8v000000mdw7-att/180323-3osakawan.pdf,アクセス2019/5/12.
• 5) Takemi, T., T. Yoshida, S. Yamasaki, and K. Hase : Quantitative estimation of strong winds in an urban district dur-ing Typhoon Jebi (2018) by merging mesoscale meteoro-logical and large-eddy simulations, SOLA, Vol. 15, 22-27, 2019.

タイトルに関連する用語 (8件)： 高解像度 ,  大気モデル ,  高潮 ,  波浪 ,  結合モデル ,  台風 ,  予測 ,  実験