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J-GLOBAL ID：202202284367361200   整理番号：22A0479913

WRFシミュレーションを改善するための不均一都市基盤表面の粗度長の空間化-パート1:形態学的方法とモデル評価のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Spatializing the roughness length of heterogeneous urban underlying surfaces to improve the WRF simulation-part 1: A review of morphological methods and model evaluation

著者 (28件)： Shen Chong (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Shen Chong (Guangzhou Climate and Agrometeorology Center, Guangzhou, 511430, China) ,  Shen Chong (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Shen Ao (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Shen Ao (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Shen Ao (Field Scientific Observation and Research Station of Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary, Guangzhou, 510275, China) ,  Cui Yinping (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Cui Yinping (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Cui Yinping (Field Scientific Observation and Research Station of Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary, Guangzhou, 510275, China) ,  Chen Xiaoyang (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Chen Xiaoyang (Department of Civil and Environmental Engineering, Northeastern University, Boston, 02115, USA) ,  Liu Yiming (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Liu Yiming (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Liu Yiming (Field Scientific Observation and Research Station of Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary, Guangzhou, 510275, China) ,  Fan Qi (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Fan Qi (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Fan Qi (Field Scientific Observation and Research Station of Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary, Guangzhou, 510275, China) ,  Chan Pakwai (Hong Kong Observatory, Hong Kong, 999077, China) ,  Tian Chunyan (School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai, 519082, China) ,  Tian Chunyan (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Tian Chunyan (Field Scientific Observation and Research Station of Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary, Guangzhou, 510275, China) ,  Wang Chunlin (Guangzhou Climate and Agrometeorology Center, Guangzhou, 511430, China) ,  Wang Chunlin (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Lan Jing (Guangzhou Climate and Agrometeorology Center, Guangzhou, 511430, China) ,  Lan Jing (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai, 519082, China) ,  Gao Meitan (Guangzhou Meteorological Observatory, Guangzhou, 511430, China) ,  Li Xiaohui (Guangzhou Urban Planning Design & Survey Research Institute, Guangzhou, 510060, China) ,  Wu Jie (Guangzhou Urban Planning Design & Survey Research Institute, Guangzhou, 510060, China)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 270  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0382D  ISSN： 1352-2310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粗さ長(Z_0)は大気モデリングにおける臨界パラメータであり,土地-大気相互作用に影響する。しかし,大気モデルは都市地域のZ_0に対して固定され比較的低い値をしばしば利用し,実際の不均一都市下層表面を忠実に表現できず,気象条件を再現できる。本研究では,文献からの形態学的方法に基づく8つの半経験的モデルのレビューを提供し,中国の高度に都市化された都市である広州の都市域における不均一に分布した粗さ長のデータセットを開発するために採用した。さらに,WRFモデルにこれらのデータセットを採用し,モデルを評価した。全体として,都市の高密度高層地域における推定Z_0値は他の地域よりも有意に高かった。異なる半経験的モデルは,著しく異なるZ_0値を生成することが分かった。ほとんどのモデルの平均局所Z_0値はモデルデフォルト値(0.5m)より高かった。モデルデフォルトZ_0値を局所非均一Z_0マップで置換すると,2m高さでの模擬温度と相対湿度の改善は比較的小さく,一方,改良は10m高さ(WS10)でシミュレートした風速で顕著であった。Z_0を推定するためのC71,T93,およびK13を用いたWRFシミュレーションは,デフォルト値を用いたものと比較して,それぞれ54%,50%,および39%のWS10シミュレーションにおいて最良の改善を示した。この改善は,多くの大気モデルがWS10を予測するので,大きな価値を持つ。このシミュレーションは都市サイトだけでなく非都市サイトに対しても改善し,全てのステーションに対する改善された能力を示した。スキームの中で,C71とT93半経験的モデルは,低密度都市にのみ適用可能であり,一方,K13モデルは,有意な都市化の都市に適用した。本研究は,気象シミュレーションを改善するために,不均一都市粗度長を空間化する利点を明らかにした。この修正は大気質モデルに採用でき,さらに汚染物質濃度のシミュレーションと予測を改善する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  相互作用 ,  風速 ,  相対湿度 ,  気象 ,  汚染物質 ,  *都市 ,  気象条件 ,  大気モデル ,  土地 ,  市街地 ,  都市化 ,  下層 ,  *モルフォロジー
準シソーラス用語： CMAQ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粗度長 ,  都市基盤表面 ,  形態学的方法 ,  WRF ,  モデル評価

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  研究開発  (SA01040R)

タイトルに関連する用語 (10件)： WRF ,  シミュレーション ,  不均一 ,  都市 ,  基盤表面 ,  粗度長 ,  パート ,  形態学 ,  モデル評価 ,  レビュー