データとシミュレーション: 2019

Tuesday, December 24, 2019

積雪シミュレーション

木村富士夫
・中部山岳行における積雪分布と積雪構造の把握、及び地球温暖化に伴う積雪変化予測
https://kaken.nii.ac.jp/file/KAKENHI-PROJECT-26750111/26750111seika.pdf

Sunday, December 15, 2019

津波浸水マップ作成済みの自治体

●新潟県
http://www.bousai.pref.niigata.jp/contents/1000120/1000148.html
●千葉県（2018.12）
https://www.pref.chiba.lg.jp/kendosei/tsunami-shinsuisoutei.html
●神奈川県（2019.6）
https://www.pref.kanagawa.jp/docs/j8g/cnt/f10985/tunamihazardmap.html
●静岡県（2015.８）
http://www.pref.shizuoka.jp/bousai/4higaisoutei/tiikidukurihou.html
●愛知県（2015.12）
https://www.pref.aichi.jp/soshiki/kasen/0000077984.html
●岐阜県（南海トラフ）
https://www.pref.gifu.lg.jp/kurashi/bosai/bosai-taisaku/11115/tunami.html
●京都
https://www.pref.kyoto.jp/kikikanri/news/2803tsunamisotei.html
●大阪
http://www.pref.osaka.lg.jp/kikikanri/keikaku_higaisoutei/tunami_soutei.html
●和歌山県（南海トラフ巨大地震）
https://www.pref.wakayama.lg.jp/prefg/011400/d00153865.html
●兵庫県
https://web.pref.hyogo.lg.jp/kk37/nantorashinsuisouteizu.html（南海トラフ）
https://web.pref.hyogo.lg.jp/kk37/nihonkaiengantsunami.html（日本海）
●岡山県
http://www.pref.okayama.jp/page/417672.html（南海トラフ）
●徳島県（南海トラフ）
https://anshin.pref.tokushima.jp/docs/2012121000010/
●高知県
http://bousaimap.pref.kochi.lg.jp/kochi/top/select.asp?dtp=1
●愛媛県
https://www.pref.ehime.jp/bosai/higaisoutei/shinsuisoutei.html
●宮崎県（2019.5）
https://www.pref.miyazaki.lg.jp/kiki-kikikanri/kurashi/bosai/page00150.html
●鹿児島県（2018.9）
http://www.pref.kagoshima.jp/ah07/bosai/sonae/sonae/tsunami.html

Tuesday, November 19, 2019

ExaScalerとPEZY Computingの液浸型スパコン

・NA-1（1.303PFlops）
2019.11　Green500の２位

・菖蒲システムB
MIMD型プロセッサ：PEZY-SC2（2.048コア）
ウィキペディア: https://ja.wikipedia.org/wiki/Shoubu

2018.6～2019.6　Green500の１位（874.8TFlops）
2016.11　同３位
2015.6～2016.6　同１位
　
https://news.mynavi.jp/article/20181123-729168/

・暁光：28.19PFlops。JAMSTECから撤去。移転先を打診中。
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/11/pezyexascaler.html

・空海：Yahoo Japan研究所
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2018/06/kukaiyanoo-japan.html

・皐月：https://www.riken.jp/pr/news/2016/20160620_1/index.html

Monday, November 18, 2019

単層都市モデル（Kusakaほか、2001）
多層都市モデル（Kondoほか、2005）

○都市キャノピーモデルを組み込んだメソスケールモデルによる関東地方の都市気候解析（東大、原山和也ほか、2004年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/seisankenkyu/56/1/56_1_17/_pdf
・街区内の建物群の3D GISデータを統計的に扱う。風速低減効果、乱れの増大効果ほか
・航空レーザー測距で得た数値表層モデルDSMと数値標高モデルDEMより算出。
・土地計画地理情報システムの土地利用データを境界条件に

○気象庁 NHM への簡易都市キャノピーモデルの組み込み（気象研、青柳暁典ほか、2006）
http://www.mri-jma.go.jp/Topics/H18/NHMworkshop/50_Aoyagi.pdf
　都市構造特有の地面-ビルの相互作用（日影，天空率減少による放射冷却の減少など）を表すパラメータを追加し，放射収支を都市用に定式化した簡易な都市キャノピーモデル。

○一般化キャノピーモデルの提案と都市域における風況予測への応用（東大、榎木康太ほか、2012）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/paper/2012-4.pdf
・約100mメッシュの土地利用データ（国土数値情報、ラスター形式）から地表面粗度長、抗力係数、占有率。代表長さ、平均高さを得る。
・ゼンリンの住宅地図データベースZmap-Town 2（ベクトル形式）から、占有率、代表長さ、等価抗力係数を得る。
　流体力の算出に必要な占有面積や周囲長などの幾何的なパラメータの算出方法

○多時期の空中写真から作成した Digital Canopy Modelによる森林キャノピーのモニタリング（東大生産研、田口仁ほか、2009）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsprs/48/1/48_1_4/_pdf

○都市域の風通しとヒートアイランド緩和（建築研、足永靖信、2006）
　地球シミュレータを使用。

○航空レーザー測量
・国土地理院：基盤地図情報数値標高モデル（5mメッシュ）
https://www.gsi.go.jp/kankyochiri/Laser_demimage.html

・DSM
http://mogist.kkc.co.jp/word/795d7e80-0321-4465-8206-d2a42c430570.html

Thursday, November 7, 2019

京大防災研　耐風構造研究分野

○強風リスク評価
http://www.taifu.dpri.kyoto-u.ac.jp/?page_id=7
・社会変化や気候変動を考慮できる都市・建物強風被害リスク評価プラットホームの構築（京大防災研、丸山敬ほか、2016）
https://kaken.nii.ac.jp/ja/file/KAKENHI-PROJECT-26282108/26282108seika.pdf
・強風による建物被害リスク評価のためのGISプラットフォーム（美成浩成ほか、2016）
http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/web_j/hapyo/16/pdf/C15.pdf

○都市キャノピー
・植物群落内および都市キャノピー内の乱流モデルに関する研究 : (その1) 乱流モデルの作成（平岡久司ほか、1989）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/aijax/406/0/406_KJ00004075034/_pdf/-char/ja
・植物群落内および都市キャノピー内の乱流モデルに関する研究 : (その2) 実験データとの比較によるモデルの検証（平岡久司ほか、1990）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/aijax/416/0/416_KJ00004076641/_pdf/-char/ja

・市街地上空における気流性状の数値計算 : その1 実際の市街地をケーススタディとした計算手法の検証（丸山敬、1995）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/aijs/60/474/60_KJ00004100176/_pdf/-char/ja
・市街地上空における気流性状の数値計算 : その2 建物の密度変化に伴う平均風速および乱れの強さの変化（丸山敬、1998）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/aijs/63/513/63_KJ00004087325/_pdf/-char/ja

・複雑粗度上の乱流境界層の数値シミュレーション（丸山敬、1998）
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/244108/1/jawe.1998.75_19.pdf

・メソスケール気象モデルによる計算結果を用いたLESによる複雑地形上の気流性状の再現性（丸山敬ほか、2011）
http://yukibousai.bosai.go.jp/others-files/Hiseiriki2011Nagaoka/yokou/40maruyama.pdf
　WRF-ARWを使用。4段階ネスティング（2.7km→900m→300m→100m）。

○台風
・メソスケール気象モデルにより再現された台風0418号の強風場（京大防災研、丸山敬ほか、2008年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kazekosymp/20/0/20_0_7/_pdf/-char/ja
　5km/1km-NHMを使用。客観解析データRANAL（20km）を初期値。

・平成30年台風21号による強風・高潮災害の実態（京大防災研、丸山敬、2019）
https://janet-dr.com/060_event/20190312/190312_0302_jawe.pdf

・平成30年台風21号による強風・高潮災害の総合研究（代表研究者：京大防災研、丸山敬、2019）
http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/30/10/__icsFiles/afieldfile/2018/10/04/1409911_01.pdf（研究計画の概要）
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/244148/1/18K19953.pdf（成果報告書）

・高潮・波浪結合モデルを用いた2018年台風21号による高潮・波浪の推算実験（金洙列ほか、2019）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/75/2/75_I_277/_article/-char/ja
・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（森信人ほか、2019）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/75/2/75_I_283/_article/-char/ja

・京大と東京海上日動の共同研究
http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/news/13073/

Tuesday, November 5, 2019

ダウンスケーリングと台風ボーガス

○伊勢湾台風の疑似温暖化実験による将来高潮の予測（金沢大、二宮順一ほか、2016）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/72/2/72_I_1501/_pdf
WRFの初期値に台風ボーガスを埋め込んでいる。
・伊勢湾台風を対象とした高潮追算のためのJRA55再解析データの力学的ダウンスケーリング（金沢大、二宮順一ほか、2015）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/71/2/71_I_1699/_pdf

○伊勢湾台風再現実験プロジェクト（気象研、別所康太郎ほか、2010）
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2010/2010_04_0057.pdf
JRA-55を使用。20km解像度のNHMでダウンスケーリング。初期値として台風ボーガスを埋め込み。

○台風渦位ボーガス（岐阜大、吉野純）
・流域圏を総合した災害環境変動評価（中北、2008）
https://www.jamstec.go.jp/kakushin21/jp/meeting/2007/pdf/33_nakakita.pdf
台風ボーガス法と渦位逆変換法の比較（p.15）
・台風予測精度向上のための渦位に基づく新しい台風ボーガス手法の構築（岐阜大、吉野純ほか、2008）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/proce1989/55/0/55_0_436/_pdf
　渦位逆変換法による初期値化スキーム(Davisら,1991; 吉野ら,2007)と軸対称台風渦位モデル(Emanuel, 1995)を組み合わせた手法を提案。
・台風渦位ボーガスを用いた台風初期値化の高精度性の実証（岐阜大、吉野純ほか、2010）
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00008/2010/57-0391.pdf
・台風渦位ボーガスに基づく東京湾地域における可能最大風速の大気力学的評価（岐阜大、吉野純ほか、2011）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/67/2/67_2_I_411/_pdf

Monday, November 4, 2019

台風のダウンスケーリング

○台風等極端事象の高解像度ダウンスケーリングシミュレーション（名大宇宙地球環境研、坪木和久、2017、CReSS）
http://www.jmbsc.or.jp/tougou/file/H29Report_ii_b.pdf
　解像度2㎞のCReSS-NHOESを使用。大気海洋結合実験も。

○将来の極端台風の複数経路計算による可能性最大被害予測（岐阜大、奥勇一郎、渦位逆変換法）
https://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/no53/ronbunB/a53b0p41.pdf

○力学的ダウンスケーリングによる台風ハザードの気候変動影響評価（竹見哲也、2019）
http://committees.jsce.or.jp/hydraulic/system/files/%E3%83%81%E3%83%A9%E8%A6%8B-A.pdf

○ダウンスケールシミュレーションにおける台風の再現性について（東北大、濵田真之、2013）
https://tohoku.repo.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=127301&item_no=1&attribute_id=18&file_no=1&page_id=33&block_id=38
JMA-NHM（2km、雲物理のみ）を使用。JRA25とERA-Interimを初期値・境界値にして30km→10km→2kmへダウンスケーリング。Choi-wan(2009)台風の降水量、進路、最大接線風速、際低気圧に関してはERAの方が再現性がよい。

○京大防災研、丸山研究室
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post_7.html

○平成30年台風21号の気象学的特徴と暴風の実態（京大防災研、竹見哲也、2019、気象モデルとLESモデルによる融合解析）
https://janet-dr.com/060_event/20190312/190312_0301_msj.pdf

○ダウンスケーリングと台風ボーガス
本ブログ内：http://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post_5.html

○２次元台風モデル（石原孟・山口淳）
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post.html

石原孟・山口淳「台風シミュレーション」

○公式サイト
・東大橋梁研究室
http://www.bridge.t.u-tokyo.ac.jp/news.html
・石原ホームページ
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/

○台風＋風況（混合気象）
・台風における新しい確率モデルの提案　その１ミックスモデルの提案（東大、石原孟ほか、2004）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/presentation/2004-8.pdf
・台風における新しい確率モデルの提案　その２　修正直交変換法の提案
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/presentation/2004-7.pdf
・力学統計的局所化による新しい風況予測手法の提案と実測による検証（山口敦ほか、2006年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsceja/62/1/62_1_110/_pdf/-char/ja
・新しい市街地気流解析モデルの提案とその検証（榎本康太ほか、2008）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/e/paper/2008-5.pdf
　都市キャノピーモデル
・台風シミュレーションと気象解析を利用した設計風速評価手法の提案（東大、山口淳ほか、2009年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo/31/0/31_173/_pdf/-char/ja
・気象シミュレーションと台風シミュレーションを用いた洋上風力発電設備の設計風速算定（東大、山口淳ほか、2009年。RAMSで1km解像度、MASCOTで）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/presentation/2009-6.pdf
・台風シミュレーションと気象解析を利用した設計風速と階級別風速出現頻度推定手法の提案（東大、山口淳ほか、2010年。RAMSで2km解像度、MASCOTで） https://www.jstage.jst.go.jp/article/kazekosymp/21/0/21_0_215/_pdf/-char/ja
・気流解析と台風シミュレーションに基づく配電設備のリスクマネジメント（石原孟ほか、2011）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejseee/67/2/67_2_360/_pdf
　レイノルズ平均RANS方式のMASCOTを使用。
・モンテカルロシミュレーションとMCP法を用いた混合気候における極値風速の予測（石原孟ほか、2012）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jwe/37/4/37_105/_pdf/-char/ja
　MCP法：温帯低気圧がガンベル分布に従うことを利用。
・熱帯低気圧に伴う風速場の予測手法に関する研究（種本純ほか、2013）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jwea/37/3/37_A_47/_pdf/-char/ja

○MASCOT
●ユーザーズマニュアルVer.3.2（(株)水域ネットワーク、2017.3）
http://www.aquanet21.co.jp/mascot/Updates/3_0/ME_Manual.pdf
・非線形風況予測モデルMASCOTの開発とその応用（石原孟。2002）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jweasympo1979/24/0/24_0_91/_pdf
・非線形風況予測モデルMASCOTの開発とその実用化（石原孟。2003）
http://www.nagare.or.jp/download/noauth.html?d=22-5-t02.pdf&dir=57
・新しい風況精査手法の提案と実測による検証（石原孟ほか、2003）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/posters/2003_jwec.pdf
・新しい風況精査手法の提案と実測による検証その 2 実測による検証（石原孟ほか、2003）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaweam/2003/0/2003_0_27/_pdf
・高度な風況精査ソフトウェアMASCOTの開発とその実用化（石原孟、2003）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/article/2003-1.pdf
・複雑地形における局所風況の数値予測と大型風洞実験による検証（石原孟ほか、2003）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscej1984/2003/731/2003_731_195/_pdf
・風況予測ソフトウェアMASCOTの技術と解析例（石原・山口、2013）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/article/2013-20.pdf
　- RAMSで水平解像度1km、1年間、10分毎、4段階ネスティング（8km＞4km＞2km＞1km）、初期条件：水平解像度0.5度、時間間隔6時間のECMWFの客観解析データ（Operational Archive Pressure level Analysis Data）を使用。
　- MASCOTでレイノルズ平均RANS（LES対応バージョンあり）、標準k-εモデル（修正k-εモデルも使用可能）、16方向のみ、解像度10m～50m（ズーミング座標系により竜飛岬周辺で10m）

Saturday, October 26, 2019

津波シミュレーション

○津波防災情報（海保）：陸上への遡上までは計算していない。
https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAIYO/tsunami/index.html
　対象地域：青森県～鹿児島県までの太平洋側沿岸
・津波シミュレーションマップ（海保、主要港のみ）
https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAN5/tsunami_map/
　上記モデルを使用。対象地域：四国南岸西南部～紀伊半島南東岸。津波到達時間、最高水位、最大流速、流速2ノット到達時間の４マップ。
・津波防災情報図（海保）
　津波断層モデル
https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAIYO/tsunami/index.html

○南海トラフの巨大地震モデル検討会（第二次報告） (平成24年8月29日発表、内閣府中央防災会議)
http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/model/
・「津波浸水想定の設定の手引き Ver.2.10」（2019年4月国土交通省水管理・国土保全局海岸室国土交通省国土技術政策総合研究所河川研究部海岸研究室）
https://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/kaigan/tsunamishinsui_manual.pdf
　津波浸水シミュレーションは、海底での摩擦及び移流項を考慮した非線形長波理論（浅水理論）による（水深50m未満）。津波が遠浅の海域や河川を伝播するのに伴う「ソリトン分裂」／「波状段波」については波数分散効果を考慮したブジネスク方程式等による。また、分裂した波状段波は水深が小さくなると砕波するため、砕波モデルを考慮する必要がある。
・津波の河川遡上解析の手引き
http://www.jice.or.jp/cms/kokudo/pdf/tech/material/tsunami.pdf
・津波浸水想定図（神奈川県）
http://www.pref.kanagawa.jp/docs/jy2/cnt/f532320/index.html
・内閣府が設置した「首都直下地震モデル検討会」
http://www.bousai.go.jp/kaigirep/chuobou/senmon/shutochokkajishinmodel/index.html
・各都道府県の津波浸水想定マップ
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/12/blog-post.html

○気象庁
　津波予報データベース
https://www.data.jma.go.jp/svd/eqev/data/tsunami/ryoteki.html

○千葉県？
https://www.pref.chiba.lg.jp/bousaik/tsunamityosa/documents/gaiyo1-3.pdf
　非線形2次元長波モデル、有限差分法
・平成23年度東日本大震災千葉県津波調査業務委託報告書
https://www.pref.chiba.lg.jp/bousaik/tsunamityosa/h23houkoku.html

○津波シミュレータTNS（TsuNami Simulator。防災科研、2019）
http://dil-opac.bosai.go.jp/publication/nied_tech_note/pdf/n427.pdf

○TUNAMI-N2（Tohoku University Numerical Analysis Model for Inundation）：東北大ほかが開発。非線形長波方程式に基づく。「京」に対応。

○JAGURS（徳島大、馬場俊孝ほか。和歌山県）
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/jagurs.html
非線形分散波方程式に基づく。津波の荷重効果と海水の鉛直密度分布を取り入れて遠地津波をよりよく再現。

○MOST（Method Of Splitting Tsunami）：NOAA。非線形長波方程式。

（民間会社）
○構造計画研究所
https://www.kke.co.jp/solution/theme/disasterreadiness/cat4/
　TSUNAMI-K　津波シミュレータ
https://www.kke.co.jp/solution/theme/tsunami-k.html
https://www.kke.co.jp/solution/pdf/tsunami_k_jp.pdf

○engineering-eye（伊藤忠テクノロジーソリューションズCTC）
http://www.engineering-eye.com/category/solution/36/02.html
・津波シミュレーションのご紹介
http://www.engineering-eye.com/category/case/36/files/tsunami.pdf
https://www4.kke.co.jp/kaiseki/software/tsunami_simulator.html

○広域3次元津波シミュレーション（FOCUS、(株)地震工学研究開発センター／名工大）
https://www.j-focus.or.jp/archives/001/201704/5ac1c28bc674d.pdf
「京」。遠洋海域（津波波源を含む）を計算する2Dモデルと沿岸海域から陸域までを計算する3Dモデルを組み合わせたハイブリッドモデル
・(株)地震工学研究開発センター
http://www.eerc.co.jp/research_tsunami.html
　西日本全体の平面２次元／宮崎市内中心部の３次元

○パシフィックコンサルタンツ
https://www.pacific.co.jp/service/preserve/risk/close-up/tsunami-sim/

○国際航業(株)
http://www.kkc.co.jp/service/bousai/tsunami_sim.html

○ハイドロ総合技術研究所
https://hydrosoken.co.jp/service/service1_bunya.php?field=12

○インターリスク総研
・確率論的津波リスク計量モデル
https://www.cybernet.co.jp/avs/documents/pdf/seminar_event/conf/19/3-3.pdf
　東北大のTUNAMIをベース。

Thursday, October 24, 2019

国内の損保のビッグ３

ランキング
https://gyokai-search.com/3-sonpo.htm

○東京海上HD
https://www.tokiomarinehd.com/
東京海上研究所－研究者ブログ
https://www.tmresearch.co.jp/research/2019/12/20/tmri_column_no-30/
　d4PDFを使った台風季節予測の可能性、ベトナムの極端降水、荒川流域の洪水リスク
・京都大学と東京海上日動台風被害に関する研究のお知らせ（2019年12月18日）
https://www.tokiomarine-nichido.co.jp/company/release/pdf/191218_01.pdf
　京大西嶋准教授

○MS&ADインシュアランスG HP
https://www.ms-ad-hd.com/ja/group/what/group/structure.html
・インターリスク総研
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/07/ms.html

○SOMPOホールディングス
https://www.sompo-hd.com/

損害保険料率算出機構GIROJ

保険料率算定団体法に基づいて設立された。
公式サイト：https://www.giroj.or.jp/

　火災リスク（火災部会：建築研、国総研ほか）
https://www.giroj.or.jp/databank/committee_fire.html
　自然災害リスク
https://www.giroj.or.jp/databank/natural_disaster.html
　水災モデル（風水害部会：京大防災研、気象庁、防災科研ほか）
https://www.giroj.or.jp/databank/model_flood.html
　風災モデル（同上）
https://www.giroj.or.jp/databank/model_typhoon.html
　モンテカルロシミュレーションを利用した台風の風速分布の算出
https://www.giroj.or.jp/publication/risk/No_60-4.pdf
　地震モデル（地震災害予測研究会）
https://www.giroj.or.jp/databank/model_earthquake.html

○防災科研との共同研究：台風災害の長期予測とその被害算出に関する研究（2000～2009）
http://mizu.bosai.go.jp/wiki/wiki.cgi?page=%C2%E6%C9%F7%BA%D2%B3%B2%A4%CE%C4%B9%B4%FC%CD%BD%C2%AC%A4%C8%A4%BD%A4%CE%C8%EF%B3%B2%BB%BB%BD%D0%A4%CB%B4%D8%A4%B9%A4%EB%B8%A6%B5%E6

富岳（ポスト「京」）

理研計算科学研究センター
https://www.r-ccs.riken.jp/jp/post-k

共用開始は2012年頃を目指している。
重点課題：https://www.r-ccs.riken.jp/jp/post-k/target
課題実施機関：https://www.r-ccs.riken.jp/jp/post-k/pi/organizations
萌芽的課題アプリケーション開発実施機関：http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/28/06/1373171.htm
説明会資料：http://www.hpci-office.jp/pages/10000/binary_files/83b06df9-1ae8-453b-a15a-0be13477bf0b

スパコン民間利用料金

大学・研究機関のスパコン利用窓口（HPCI）
http://www.hpci-office.jp/pages/using_hpci
産業利用課題：http://www.hpci-office.jp/pages/project_categories_hardware?tab=industrial

○FOCUSスパコン（計算科学振興財団）
料金表：https://www.j-focus.or.jp/focus/fee.html
仕様：https://www.j-focus.or.jp/focus/

○「京」コンピュータ（終了。理研）
産業利用課題（個別利用）：http://www.hpci-office.jp/pages/k_kobetsu
利用区分：https://www.r-ccs.riken.jp/jp/k/qualification.html

○地球シミュレータ（NEC SX-ACE、JAMSTEC）
http://www.jamstec.go.jp/ceist/sangyo/paiduse_es.html

○Data Analyzerシステム（JAMSTEC）
http://www.jamstec.go.jp/ceist/sangyo/paiduse_da.html
仕様：http://www.jamstec.go.jp/ceist/sangyo/overview_da.html

○Shirokane2（Human Genome Center）
https://supcom.hgc.jp/japanese/utili_info/procedure/feeS2.html

○EC2：Elastic Compute Cloud（Amazon）
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html

○Oakbridge-CX（阪大）
企業利用制度：https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/company/index.php

○TUBAME3.0（東工大）
https://www.gsic.titech.ac.jp/kyodou/kakin

○JSS2（JAXA）
https://aerospacebiz.jaxa.jp/solution/facility/facility69/

Wednesday, October 23, 2019

再解析と客観解析

○macroscope、2016年
https://macroscope.hatenablog.com/entry/20160518/1463588210

・予報のためにデータ同化して初期値を作ることを「現業解析（Operational analysis）」という。
・「現業解析」の解析をやりなおすから「再解析（reanalysis analysis）」という。
もともとあった「客観解析（objective analysis）」からの派生語。
・「客観解析」は数値天気予報の初期値を、観測値と前のステップの予測値を組み合わせて作ることをさす。今では「データ同化」とほぼ同じ意味に使われている。
・「再解析」：データ同化システムを固定して、なん年もの期間にわたる観測データをとりこんで、格子点気象データをつくる。その際に、現業同化では使われなかった観測値データもとりこむ努力もされる。

○再解析
・M. Hayasaki's web
http://www.hysk.sakura.ne.jp/data_list/Reanalysis

・気象庁：http://www.mri-jma.go.jp/Dep/cl/cl5/etc/Kamahori/re-analysis.htm
　「過去の、大気や海洋の循環場・気温場などを、当時の観測デ−タと最新の数値予報モデルを使って、コンピュータで再現する事」

○客観解析
・M. Hayasaki's web
http://www.hysk.sakura.ne.jp/data_list/Operational

・気象庁：https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-3.html
　「不規則に分布した観測データから、規則的な格子点での大気の状態を与える過程」
　ウィキペディア：データ内挿方法の一つ。
本ブログ内：RANALとGANALとMANAL
https://earthsimulation.blogspot.com/2019/09/ranal.html

Tuesday, October 22, 2019

ジオコーディングサービス／アドレスマッチングサービス（住所から緯度経度へ）

○Google Maps API
https://www.nanchatte.com/map/getLatLngByAddress.html
https://www.geocoding.jp/
http://apiapiapiworld.net/lonlat/byaddress.html
https://qiita.com/paulxll/items/7bc4a5b0529a8d784673
https://into-the-program.com/google-map-coordinate-from-address/

○Yahoo!JavaScriptマップAPI

○KTGIS.net
http://ktgis.net/gcode/index.php
Yahoo!マップAPIを使ったジオコーディングと地図化（埼玉大学谷謙二研究室）

○国土交通省GISホームページ

http://nlftp.mlit.go.jp/isj/

○ExcelGeo

http://excelgeo.itdart.org/

○デルタシステムソリューションズ(株)

https://www.delta-ss.com/labo/a002.html

Thursday, October 17, 2019

地球温暖化と熱帯低気圧

○大規模アンサンブルシミュレーションによる熱帯低気圧の将来変化（気象研、吉田康平）
https://www.dpac.dpri.kyoto-u.ac.jp/workshop/2017/proceedings/05-yoshida.pdf

○竹見、2019
・地球温暖化による気温上昇の幅は，対流圏内では地上よりも上空ほど大きくなるため、対流圏の気温減率は小さくなり，大気は安定になる。
・大気の相対湿度は有意な変化はない。
・海面水温は地上気温と同様の傾向で上昇する。
・大気中の水蒸気量は多くなる。

○地球温暖化と台風（導入編）（JAMSTEC、山田洋平、2019）
http://www.itonwp.sci.u-ryukyu.ac.jp/Typhoon_Research_Group/lecture/2019/2019_Yamada.pdf

ピンポイント天気予報

Monday, October 14, 2019

CMIP5/ CMIP6

〇 CMIP5

ダウンロードサイト
https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip5/

各モデルの大気の水平解像度
http://www.hysk.sakura.ne.jp/data_list/Future_climate

（1度で111km）

・0.56度
　- MIROC4h（AORI/NIES/JAMSTEC）
・0.75度
　- CCM-CM（伊）
・1.125度
　- BCC-CSM1.1（中）
　- MRI-CGCM3（MRI）
　- CCSM4（米NCAR）
・1.4度
　- CNRM-CM5（仏）
　- MIROC5（AORI/NIES/JAMSTEC）
・1.8度
　- MPI-ESM-LR（独）
・1.9度
　- NCC-NorESM1-M（ノルウェー）
　- CSIRO-Mk3.6.0（豪州）
・2x1.5度
　- INM-CM4（ロ）
・2.5度
　- GFDL-ESM2G（米）
・2.8度
　- MIROC-ESM
・未確認
　- CCCma-CanESM2（加）

〇 CMIP6

・統計的ダウンスケーリング

統計的ダウンスケーリングによる詳細な日本の気候予測情報
http://www.nies.go.jp/whatsnew/20210628/20210628.html
CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ
https://www.nies.go.jp/doi/10.17595/20210501.001.html

IPCC

〇IPCC AR6

環境省

・WG1（自然科学的根拠）

・WG2（影響・適応・脆弱性）

Full Report

・WG3（緩和）

Full Report

データ流通実証実験（DTAとIAjapan）

実験の概要：データ提供用のIoTデバイス(最大100台)ならびに環境センシングデバイス(最大30台)、動線、歩数などライフログを収集するためのスマートフォン用アプリケーションを実験参加企業に無償貸与して実証実験を実施。
主催：データ流通推進協議会DTA、インターネット協会IAjapan
https://data-trading.org/wp-content/uploads/2019/01/DTA_Release_IAJ_20190107.pdf

実証実験の紹介（）
https://data-trading.org/app_swg/wp-content/uploads/2019/01/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E3%83%BCTF%E7%B4%B9%E4%BB%8B.pdf

実施計画書（2018.11）
https://www.itrc.net/contents/meet44_piot_2_mano_kitada_01.pdf

Saturday, October 5, 2019

HPC Challenge Award

ウィキペディア

2016年、京コンピュータが４部門で１位を取り、同年、本Awardは廃止されていて、同年の京コンピュータの記録も消されている？（日本語Wikipediaにしか記録が残っていない）
https://www.hpcchallenge.org

2011年、京コンピュータが４部門で１位
https://www.marketscreener.com/FUJITSU-6492460/news/Fujitsu-K-computer-No-1-in-Four-Benchmarks-at-HPC-Challenge-Awards-13893670/

Tuesday, October 1, 2019

Frictionless Data

研究データのパッケージのメタデータを記述する標準
https://frictionlessdata.io/

JSONファイルでメタデータを記述する。
CSVファイルによる表形式のデータを記述する方法や周辺ツールも揃ってる。

スマートシティとFIWARE

官民データ活用推進基本法

スマートシティ向けIoTプラットフォーム
FIWARE：欧州の官民連携プロジェクトで開発された基盤ソフトウェア
分野横断的なデータ流通に主眼を置いたデータ管理基盤
各モジュールはOpenStack,Hadoop、ckan等のOSSをベースに開発
OMA（Open Module Alliance）で標準化されたNGSI（Next Generation Service Interface）を通してデータの受け渡しが行われる。

・FIWAREとは何か？　基礎からわかるスマートシティ標準のIoTプラットフォーム（2018）
https://www.sbbit.jp/article/cont1/35595

ワンストップサービス

API Economy Initiative
https://jpn.nec.com/nvci/forum.html
手続きワンストップサービス

「マイナポータル」（政府が運営するオンラインサービス）
https://www.cao.go.jp/bangouseido/myna/index.html
とのAPI連携

約10の金融機関が参加するOne Stop Service WGで検討

Tuesday, September 24, 2019

CReSS

CReSS
　雲・降水過程は「冷たい雨」のバルク法。乱流はスマリゴンスキーの1次のクロージャー、または乱流運動エネルギーを用いた1.5次のクロージャー。
・雲解像度モデルCReSS概要（名大、坪木和久）
http://www.rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/~tsuboki/mlit_res/src_jpn/cress_synopsisl.html
・CReSSユーザーズガイド第２版
http://www.rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/~tsuboki/cress_html/guide_jpn/cress.guide1.4_jpn.pdf
・毎日の気象シミュレーション（名大地球水循環研究センター気象学研究室で実施。現在時刻より以前のデータのみを公開）
http://www.rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/CReSS/fcst_exp.html
　MM5で15kmメッシュ→CReSSで4kmメッシュ、MM5の初期値はJMA-GSM。
・地上観測データを用いた雲解像モデルCReSS における雪と霰の割合の検証（名大、篠田太郎ほか、2010年）
http://www.bosai.go.jp/seppyo/kenkyu_naiyou/conf_ws/kouws201003/ws-abst/abst_SHINODA.pdf

○雲微物理モデル
・ビン法雲微物理モデルの結果を使った暖かい雨のバルク法モデルの改良（JAMSTEC、中村晃三ほか、2015）
http://w3.u-ryukyu.ac.jp/met_rq/notice/201512_NHM-WS/abstract/NHM-WS_abstract_all.pdf
・暖かい雨に関するビン法雲微物理モデルの比較実験（JAMSTEC、中村晃三、2004年）
https://www.jamstec.go.jp/hpci-sp/en/event/meso_sg2015/pdf_pn/Nakamura.pdf
・第4章　雲・降水の物理過程（CReSSには「暖かい雨」と「氷相を含む雨」のバルク法を実装）
http://www.rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/~tsuboki/cress_html/guide_jpn/section04.pdf
・超水滴法による雲形成シミュレーションの研究進展状況（JAMSTEC、島伸一郎、SDM、2009年）
http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/TAK-LAB/general/meeting/2009ES/10Shima.pdf

○乱流
・CReSSを用いた気象場の高解像度シミュレーション（木全廣樹、2005）
https://tama.green.gifu-u.ac.jp/thesis/2005/Kimata/Honbun-Kaitei.htm
　50mメッシュ。
　地形：2万5千分の1地形図から計算したDEMを使用。
　土地利用：GLCC、1kmメッシュの土地被覆・植生データ
　メソ客観解析値：

Thursday, September 19, 2019

気象研NHRCM

○NHRCM20

○NHRCM05
・気象研究所非静力学地域気候モデルによる日本付近の将来気候変化予測について（気象研、佐々木秀孝ほか、2015）
http://www.mri-jma.go.jp/Publish/Technical/DATA/VOL_73/tec_rep_mri_73.pdf
AGCM20⇒NHRCM15⇒NHRCM05
・気候変動による降雨量変化倍率の面積や降雨継続時間との関係性～北海道地方におけるモデル的な検討～（北大、山田2018）
https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/dai02kai/dai02kai_siryou3-2.pdf

○NHRCM02（雲解像の点では最低限のスペック、2km）はNHRCM05（積雲対流パラメタゼーションを使用。5km）と比べ、極端降水量（R99の20年平均）の観測値との対応が改善。平均的な降水量の再現性も改悪していない。年最大値では過大評価になっており、1kmにすれば改善されるか今後の課題。
・超高解像度全球モデルと雲解像非静力学領域モデルを用いた将来の極端気象現象の変化予測に関する研究（気象研、仲江川敏之、5, 2, 1 km、2011年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jshwr/24/0/24_0_43/_pdf

・立山黒部アルペンルートにおける積雪観測と異なる水平解像度の非静力学地域気候モデル（NHRCM）を用いた積雪再現実験（気象研、川瀬宏明ほか、2019）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jgeography/128/1/128_128.77/_pdf/-char/ja

・高度利活用（影響評価研究等）を支える標準的気候シナリオの整備
https://www.jamstec.go.jp/sousei/jp/event/seika/2012/pdf/C-a-takayabu.pdf

・気象研究所技術報告第73号 7章　2015
http://www.mri-jma.go.jp/Publish/Technical/DATA/VOL_73/08.pdf
5km、不凍液スキーム・植生キャノピー（MJ-SiB）、都市キャノピー（SPUC）

風害の基準・リスク評価

○基準風速とは何か？基準風速と台風の関係について（建築学生が学ぶ構造力学）
http://kentiku-kouzou.jp/struc-kijunhusoku.html
構造計算に使われる基準風速：各地における過去の台風の記録に基づいた風害の程度で、30～45 m/s。高さ10mにおける10分間平均風速。
沖縄全域で46 m/s。愛知県・三重県は34 m/s

（瞬間風速は平均風速の1.5～3倍）

○京大防災研耐風構造研究分野
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post_7.html

○気流解析と台風シミュレーションに基づく配電設備のリスクマネジメント（東大、石原孟ほか、2011、MASCOT）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejseee/67/2/67_2_360/_pdf

○台風による住宅の強風被害予測モデルの開発と防災対策に関する研究（東北大、植松康ほか、1998）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jusokennen/25/0/25_9722/_pdf/-char/ja

○台風のダウンスケーリング
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post_4.html

○森林の風害
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/08/blog-post_26.html

Wednesday, September 18, 2019

blueprism

https://www.blueprism.com/japan/
無料試用版
https://www.blueprism.com/japan/free-trial/

Excel自動化

https://www.fastclassinfo.com/entry/excel_macro_beginners

UiPath

公式サイト：https://www.uipath.com/ja/

UiPathアカデミー
https://www.uipath.com/ja/rpa/academy

https://academy.uipath.com/learn

Thursday, September 12, 2019

雲解像地域気候モデル

雲解像地域気候モデルの現状（気象研、村田昭彦、2018）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjmf/32/4/32_2018.T012/_pdf/-char/ja

雲微物理スキームでRCM内の雲を直接表現する。
雲微物理スキームにはバルク法とビン法（多大な計算時間）がある。
格子間隔が2kmを越える場合は積雲対流パラメタゼーションで取り扱う。

○NHRCM02
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/09/nhrcm.html

○CReSS
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/09/cress.html

○NICAM（正20面体格子非静力学モデル、ビン法）
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/nicam.html

○MSSG（ビン法）
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/mssg.html

○asura（気象研）
本ブログ内：

Wednesday, September 11, 2019

地球シミュレータと気候・地震・津波

○気候変動による今後の極端降水および洪水・渇水リスクの変化（北大、山田朋人ほか、2018）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2018/presen/07_presen.pdf

○高解像度全球非静力学モデルを用いた台風の将来気候予測に関する研究（JAMSTEC、小玉知央ほか、2018, NICAM）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2018/presen/08_presen.pdf

○気候変動適応策の検討に資する近未来気候予測実験データベース（JAMSTEC、渡邉真吾ほか、2017）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2017/presen/06_presen.pdf

○複数の次世代非静力学全球モデルを用いた高解像度台風予測実験（気象研、竹内義明ほか、2016）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2016/presen/09_presen.pdf
　DFSM, MSSG, NICAMの３つのモデルアンサンブル（7km）が最も精度がよい。

○全球静力学モデルを用いた高解像度計算による気象擾乱の発生・発達メカニズムとその予測可能性に関する研究（JAMSTEC、那須野智江、2015, NICAM）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2015/presen/06_presen.pdf

○持続的な安全社会の構築に資する先端的マルチスケール環境予測シミュレーション（JAMSTEC、大西領、2016, MSSG）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2015/presen/10_presen.pdf

○非静力学大気波浪海洋結合モデルを用いた台風・海洋相互作用の研究：海洋上部貯蔵熱量変動の台風強度に与えるインパクト（名大、坪木和久, CReSS+NHOES）
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/jamstec_prj_seika/seika_2015.06-2015.09.pdf のp.38

○MSSG
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/mssg.html

○新地球シミュレータによる高分解能・量的津波シミュレーション（JAMSTEC、今任嘉幸ほか、ES特別推進課題。2015）
http://www.jamstec.go.jp/jdb/ronbun/Ks00048967.pdf
SX-ACE. JAGURS（有限差分法）、南海トラフ地震を想定。和歌山県沿岸域の津波浸水データベースを構築。3万ケースを越える津波シミュレーションを3か月で完了。

Tuesday, September 10, 2019

気象庁 GANALとRANALとMANAL

○GANAL：気象庁GPV全球客観解析値

○NCEP/NCARのReanalysis1：空間解像度250km、1948年以降

○RANAL：気象庁GPV領域客観解析データ、アジア域、空間解像度20㎞、4次元変分法でデータ同化。1996年以降。
・気象庁現業用領域解析システム(RANAL)による再解析実験 (第2報) X-BAIU-99,HUBEX99,KORMEX99データによる6時間間隔再解析（2009年）
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=200902177209682850&rel=0
・気象庁現業用領域解析システム(RANAL)による再解析実験(第3報) : 6時間間隔と12時間間隔の予報-解析サイクルの比較（2009年）
https://ci.nii.ac.jp/naid/10012359121
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=200902165717677910&rel=0
・気象庁現業用領域解析システム(RANAL)による再解析実験 (第4報) 変数変換による予報精度の悪化とその改善
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=200902146238178386&rel=0
・気象庁現業用領域解析システム(RANAL)による再解析実験 : X-BAIU-99データによる6時間間隔再解析（2009年）
https://ci.nii.ac.jp/naid/10013826051

○MANAL（JMA-Meso Analysis）：気象庁GPVメソ解析値。日本域、空間解像度5㎞。非静力学メソスケールモデルJMA-NHMに観測データを4次元変分法で同化。2001年以降10㎞メッシュ、2009年より5kmメッシュ。
　地上・海上・航空機・高層・高層風観測、ウィンドプロファイラ、台風ボーガス、大気追跡風、マイクロ波サウンダ／イメージャを同化。
　気象業務支援センターが有料配布している。「メソ客観解析データ」という名前で、MANALで検索しても出てこない。
入手：http://www.jmbsc.or.jp/jp/offline/cd0380.html
データ同化：http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwptext/51/2_chapter3.pdf
数値予報解説資料（数値予報研修テキスト、H30年度）＞第Ⅱ部数値予報の基礎知識＞第3章
・気象庁メソ客観解析データの特性について (その１解析値の再現性の検証)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaweam/2011/0/2011_0_87/_pdf
・（その２　基準風評価高さの検討）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaweam/2011/0/2011_0_89/_pdf/-char/ja
・WRFでMANALを初期値データに使用する方法　2008
http://blog.livedoor.jp/rootan2007/archives/51117335.html
・非静力学モデルJMA-NHMの使い方（沢田雅洋、2007年）のp.39（MANALの初期値・境界値の作り方）
http://wind.geophys.tohoku.ac.jp/~sawada/main/main.pdf

経験的台風モデル

経験的（2次元）台風モデル：局地気象モデルと比べ、計算コストは低いが、地形の影響を考慮できず精度が悪い（特に内湾域の海上風）。Myersのモデル（1961）と藤田のモデル（1952）が代表的だが、気圧分布は同心円状。楕円で表すモデル（野中ら、2000年）、港湾空港技研のモデル（Veltchevaほか、2002年）がある。
　一方、局地気象モデルを用いる場合、元の気象データの解像度が粗いため、台風の中心気圧や最大風速が再現できない。そこで台風ボーガスを気象モデルに埋め込むという手法を使う必要がある。
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post_5.html

・経験的台風モデルにより推算された風場の補正法の構築（九大附属アジア防災研究センター、2017年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejoe/73/2/73_I_144/_article/-char/ja/

・確率台風モデルを用いた台風季節予測の可能性調査（東京海上研究所、片山卓彦ほか、）
https://www.tokiomarinehd.com/en/sustainability/theme1/pdf/metsoc-wind.pdf

・台風による住宅の強風被害予測モデルの開発と防災対策に関する研究（住宅総合研究財団、1998年）
http://www.jusoken.or.jp/pdf_paper/1998/9722-0.pdf

・地形効果を考慮した台風シミュレーション手法の開発（大林組技研、後藤暁ほか、2006年、MASCON（Mass Consistent flow）モデルを組込んだ地形影響評価型台風シミュレーション手法）
https://www.obayashi.co.jp/technology/shoho/070/2006_070_34.pdf

・台風シミュレーションによる年最大風速の推定（清水建設技研、松井正宏ほか、1996）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/e/paper/1996-3.pdf

○京大防災研
・時系列相関型の全球確率台風モデルの開発（熊本大学、中條壮大ほか、2013）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/69/1/69_64/_pdf
・台風の気圧分布形について（京大防災研、藤井健ほか、1995年）
http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/no38/38b1/a38b1p08.pdf

○港湾空港技研
・確率台風モデルの構築とそれを用いた高潮の出現確率分布の試算（港湾空港技研、河合弘泰ほか、2006年）
https://www.pari.go.jp/report_search/detail.php?id=200606112201
　台風モデル、局地気象モデル、ボーガスと同化を考慮した局地気象モデルを比較。波浪推算にはWAMを使用。
・内湾の高潮推算への台風ボーガスと局地気象モデルの適応性（港湾空港技研、河合弘泰ほか、2007年）
https://www.pari.go.jp/search-pdf/vol046-no03-03.pdf
・局地気象モデルを用いた台風時の風場及び波浪の推算（港湾空港技研、川口浩二ほか。2007年）
https://www.pari.go.jp/search-pdf/no1169.pdf
・経験的台風モデルと局地気象モデルの風を用いた瀬戸内海の高潮推算精度（港湾空港技研、河合弘泰ほか、2007年）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/proce1989/54/0/54_0_286/_pdf/-char/ja
・確率台風シミュレーションの風場モデルと将来の台風出現特性による確率高潮偏差の変化（港湾空港技研、河合弘泰ほか、2009年）
・港湾における波浪・高潮防災対策に関する検討業務～風場の推定に関する研究～（名古屋港湾空港技術調査事務所）
http://www.meigi.pa.cbr.mlit.go.jp/file/gichoreport/h22/file007.pdf

○GIROJ
・機構の台風リスク評価モデル（GIROJ）
https://www.giroj.or.jp/databank/model_typhoon.html
・モンテカルロシミュレーションを利用した台風の風速分布の算出（GIROJ、）
https://www.giroj.or.jp/publication/risk/No_60-4.pdf

○石原孟・山口淳
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/11/blog-post.html

大阪府河川整備審議会「高潮専門部会」

○大阪府河川整備審議会「高潮専門部会」 http://www.pref.osaka.lg.jp/jigyokanri/takasio/index.html
部会メンバー：大石　哲（神戸大）、中北英一（京大防災研）、平石哲也（京大防災研）

○2018.3.20、第1回
○2019.1.9、第2回
○2019.6.21、第3回
中心気圧：910 hPa、最大旋風風速半径：75 km、速度：73 km/h、大阪湾に浸入する角度：40度、３コース、潮位偏差：Myersの計算式、波浪：SWAN

「高潮想定浸水区域図作成の手引き（Ver.1.10）」（2015.7、農水省・国交省）
最大規模の外力を想定し、ソフト対策に重点。
　吸い上げ＋吹き寄せ＋ウェーブセットアップ（砕波）

北海道における気候変動に伴う洪水リスク（北大、室蘭工大）

○気候変動下における降雨特性と不確実性を踏まえた治水に関する検討（北大、山田朋人、2019、d4PDFから5kmへのDS）
http://committees.jsce.or.jp/kokusai/system/files/PDF_20190522_JSCE_%E5%B1%B1%E7%94%B0_%E7%99%BA%E8%A1%A8%E7%94%A8.pdf
・北海道における気候変動に伴う洪水リスクの変化（北大、星野剛、山田朋人、2019、5㎞）
https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jpgu2019/ACG43-08/public/pdf?type=in&lang=ja
「洪水リスクの評価に（d4PDF）を用いる最大の利点は気候システムの自由度がもたらす極端現象の生起確率を物理モデルを用いたモンテカルロ手法として推定可能とする点にある。」
「大量アンサンブルデータの使用は計画規模に相当する大雨の生起確率を物理的モンテカルロ手法によって評価可能とし、数十年間の観測に基づいて設定された確率雨量の振れ幅を推定可能とする。また、洪水被害は降雨の時空間的なパターンにも依存するが、大量アンサンブルデータ内には様々な降雨の時空間分布が含まれることから、流域平均降雨量だけでなく降雨の時空間分布を踏まえた洪水リスクの評価が可能となる。」
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2017/presen/08_presen.pdf
・気候変動が北海道内の流域内格子雨量へ及ぼす影響の評価（星野剛ほか、2017）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jshwr/30/0/30_12/_article/-char/ja/
・気候変動により北海道の今世紀末の降水量が顕著に増加（プレス発表、5km、2018）
https://www.hokudai.ac.jp/news/181120_pr.pdf
・大量アンサンブル気候予測データを用いた大雨の時空間特性とその将来変化の分析
・北海道における気候変動に伴う洪水外力の変化
・本気候変動予測に使用した降水データの特徴－20kmメッシュと5kmメッシュでの大雨事例の比較－洪水リスク評価に向けた確率分布モデルの信頼区間を導入した水文頻度解析（北大、山田朋人ほか、2018年）
https://www.hkd.mlit.go.jp/ky/kn/kawa_kei/splaat0000017ws4-att/splaat0000017wuv.pdf
・北海道で考えるべき大規模災害に対する適応策（室蘭工業大学、中津川誠、2017）
http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/lets/conso/seminar/pdf/20171208_HT01_03.pdf

・北海道を対象とする総合的ダウンスケーリングの開発と適応（北大、稲津將、2013）
http://www.metsoc-hokkaido.jp/saihyo/pdf/saihyo59/2013-2.pdf

Thursday, September 5, 2019

豪雨

○気候シナリオの不確実性を反映させた豪雨の確率評価法（皆川祐樹ほか、2018）
https://researchmap.jp/?action=cv_download_main&upload_id=208829
CMIP5からシナリオ選択。5kmメッシュへダウンスケーリング。

Tuesday, September 3, 2019

統合的気候モデル高度化研究プログラム

ポスト創生。2017-2021年度。2016年COP21（2℃未満に抑えることを目標）
http://www.jamstec.go.jp/tougou/index.html
http://www.mext.go.jp/kaigisiryo/2019/08/__icsFiles/afieldfile/2019/08/02/1419925_002_1.pdf

領域テーマA：基盤的モデル（AORI、渡邉雅浩）
領域テーマB：炭素循環（JAMSTEC、河宮）
領域テーマC：統合的予測（気象業務支援センター、高薮）
領域テーマD：統合的ハザード予測（京大防災研、中北）

・共生：2002-2006年度⇒IPCC/AR4（2007）に反映
・革新：2007-2011年度⇒IPCC/AR5（2013）に反映
http://www.rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/~tsuboki/kakushin/member/team3/Ver.3_Kakushin_3H19seikahoukoku.pdf
・創生：2012-2016年度
・統合：2017-2021年度⇒IPCC/AR6（2021-22公表予定）

乱流モデル

1点完結モデル

RANS：レイノルズ（Reynolds）平均と呼ばれる時間的および空間的平均操作に基づく。定常流向きで剥離は苦手。RANSは乱流の統計量を高次統計量とそれよりも低次の統計量の関係 (クロージャー仮定) を用いて計算する。
LES：空間フィルタ操作に基づく。たいてい1次乱流クロージャー計算。時間はRANSの10～100倍
DES：壁付近でRANS、壁遠方でLES
MYNN：アンサンブル平均、たいてい２次乱流クロージャー

１次クロージャーモデル（渦粘性モデル）：Smagorinsky
１.５次クロージャーモデル（乱流エネルギーモデル）：Klemp and Wilhelmson
２次クロージャーモデル

・RANS（時間平均）とLES（空間平均）の比較
https://www.cradle.co.jp/media/column/a348

・LES（空間平均）とMYNN（アンサンブル平均）の比較
http://wtk.gfd-dennou.org/2012-11-06/nakanishi/pub/20121106_nakanishi_01.pdf

・MYNN解説
https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2016/2016_06_0045.pdf

○MSSG
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/mssg.html

○LES/UCM/WRF（日下研究室）
http://www.geoenv.tsukuba.ac.jp/~kusakaken/index.php?id=5
　暑熱

〇河合英徳、東工大
・気象モデル/工学的LESハイブリッド手法による強風下の東京都心における乱流解析（東工大、川口真晴ほか、2018）
http://www2.nagare.or.jp/cfd/cfd32/cfd32papers/paper/C05-4.pdf
　風害。LESとして理研のCUBEを使用。乱流モデル：Dynamic Smagorinskyモデル。水平解像度28m
・建築物の耐風設計に関する基準への数値流体計算の導入に関する検討（東工大、田村哲郎、2017）
https://www.hpci-office.jp/output/hp160248/outcome.pdf
・街区内の高層建物の風圧力推定に関する実用的LES（東工大、河合英徳ほか、2017）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaweam/2017/0/2017_159/_pdf/-char/ja

○FrontFlow
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/05/frontflow.html

○HELYX/ OpenFOAM
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/05/openfoam.html

○MASCOT
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/11/mascot.html

「パッと知りたい！　人と差がつく乱流と乱流モデル講座」
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/05/blog-post.html

「もっと知りたい！熱流体解析の基礎71　第7章乱流計算：7.3.1 レイノルズ平均モデル (1)」（HEXAGON/Cradle）
https://www.cradle.co.jp/media/column/a430

「乱流モデル」春日悠、2018
http://penguinitis.g1.xrea.com/study/note/turbulence_model.pdf

「物理モデルの基礎」東京理科大、山本誠、2015
http://i.riken.jp/wp-content/uploads/2015/06/secure_4650_080121_yamamoto.pdf

「第10章乱流と乱流解」（数値流体力学大全、東北大　大宮司久明） http://www.caero.mech.tohoku.ac.jp/publicData/Daiguji/Chapter10.pdf

「第3章：乱流とそのモデリング(6)」（「数値流体力学」輪講、オープンCAE勉強会@関東、2014）
http://www.opencae.or.jp/wp-content/uploads/2015/06/%E7%AC%AC7%E5%9B%9E_%E6%95%B0%E5%80%A4%E6%B5%81%E4%BD%93%E5%8A%9B%E5%AD%A6.pdf

「大気境界層乱流の数値シミュレーション」（浅沼順、2005年）
http://www.ied.tsukuba.ac.jp/~asanuma/wordpress/wp-content/uploads/numerical/numerical.pdf

「大気境界層乱流の数値モデリング」（気象研、北村裕二、2011）
https://www.gfd-dennou.org/arch/gfdsemi/2011-08-19/02_kitamura/pub-web/20110821_kitamura_01.pdf

Monday, August 26, 2019

Tellus（テルース）衛星データプラットフォーム

AVNIR-2/ALOS衛星
ASNARO-1衛星
SHIROP / SLATS衛星
Landsat-8衛星
PALSAR-2 / ALOS-2衛星
PALSAR/ALOS衛星
ASNARO-2衛星
AW3D30/ ALOS-1衛星
ASTER GDEM
GSMaP降雨量
MODIS地表面温度
RESAS（地域経済分析システム）
ひまわり8号衛星
解析雨量（気象レーダとアメダス）
アメダス1分値
Profile Passport（スマホ位置情報）
モバイル空間統計（ドコモ、人口統計情報）
Twitter

森林の風害・火災

○風害・森林火災軽減対策（森林総研、2006）
https://www.ffpri.affrc.go.jp/pubs/chukiseika/documents/1st-chukiseika-12.pdf

○風況シミュレーションソフト「RIAM-COMPACT」を用いた風害発生予測手法の汎用性について（九州大学、2010年）
http://ffpsc.agr.kyushu-u.ac.jp/kfs/kfr/63/bin100508145106009.pdf
　針葉樹人工林は加齢とともに風害被害率が上昇。
・RIAM-COMPACT：九大応力研の非定常・非線形数値流体シミュレータ
http://www.riam-compact.com/
計算格子：5km×5km×高さ3.3kmを100mの等間隔直交格子。鉛直方向は約1.7m~約340mの不当間隔格子。

○風にまけない森林づくりを目指して
http://www.rinya.maff.go.jp/hokkaido/news/taihu18_houkokusyo.html

○風倒木被害のリスクを軽減する森林づくり
http://www.pref.hokkaido.lg.jp/sr/srs/riskdown.pdf

○森林の再生に向けた施業検討協議会報告書（北海道森林管理局、2005年）
http://www.rinya.maff.go.jp/hokkaido/news/taihu18_houkokusyo.html
・付録
http://www.rinya.maff.go.jp/hokkaido/news/pdf/huroku.pdf

○森林保険制度創設80周年記念誌
https://www.ffpri.affrc.go.jp/fic/s/pamphlets/documents/shinrinhokenkinenshi.pdf

○森林火災
・Biophysical feedback of global forest fires on surface temperature（Zhihua Liuほか、2019） https://www.nature.com/articles/s41467-018-08237-z

Sunday, August 25, 2019

「災害などのリスクと経済政策」研究

内閣府経済社会総合研究所、2006年
http://www.esri.go.jp/jp/prj/current_research/saigai/saigai2.html

Wednesday, August 21, 2019

モンテカルロ法

損害保険業界における台風モデルの活用（エーオンベンフィールドジャパン、2016）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jawe/41/2/41_152/_article/-char/ja/

損害保険会社における巨大自然災害のリスク管理（損保ジャパン、水森満、2012）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsis/2012/619/2012_619_221/_pdf
ERM（Enterprise Risk Management）
「近年，株式市場の崩壊や巨大自然災害のような極端にまれな頻度でおこる異常事態が，ファットテール（極端な値をとるサンプル数が多く，裾野は正規分布よりも広い）の特徴を有する「ベキ分布」に従うのではないかとの学術研究が注目を浴びている。仮に巨大自然災害が「ベキ分布」に従うとした場合，その発生確率は，正規分布やモンテカルロシミュレーションに基づいて算出されている現在の発生確率より大きい可能性がある。」

モンテカルロシミュレーションを利用した台風の風速分布の算出（損害保険料率算出機構、2001年）
https://www.giroj.or.jp/publication/risk/No_60-4.pdf

台風シミュレーションと気象解析を利用した設計風速評価手法の提案（山口敦、石原孟、2009）
http://windeng.t.u-tokyo.ac.jp/ishihara/presentation/2009-10.pdf

確率台風モデルの構築とそれを用いた高潮の出現確率分布の試算（港湾空港技術研究所、2006年）
https://www.pari.go.jp/report_search/detail.php?id=200606112201

地形効果を考慮した台風シミュレーション手法の開発（大林組、2006年）
https://www.obayashi.co.jp/technology/shoho/070/2006_070_34.pdf

「災害などのリスクと経済政策」勉強会 2006年度第3回
http://www.esri.go.jp/jp/prj/current_research/saigai/kouen08_03_p15-19.pdf

Monday, August 5, 2019

ESG投資と気候変動、TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）

○ESG投資：Environment、Society、Governance。非財政情報であるESG要素を考慮する投資
「ESG投資と気候変動」三菱UFJモルガン・スタンレー証券、2018年11月
https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/green_finance/pdf/002_02_00.pdf
「ESGに関する経済産業省の取組」（経済産業省産業技術環境局、2019年２月28日）
http://www.env.go.jp/policy/esghighlevel/190228-01/mat10.pdf
国内外経済の動向－ＥＳＧ投資の現状と今後の展望（富国生命、2019）
https://www.fukoku-life.co.jp/economy/pdf/report_VOL317.pdf
　ESG投資残高（2018）：国内260兆円、世界30兆ドル

○ESG投資の責任投資原則PRI（Principles for Responsible Investment）
公式サイト：https://www.unpri.org/
経産省：https://www.meti.go.jp/policy/energy_environment/global_warming/esg_investment.html

2006年、アナン国連事務総長が機関投資家に提唱。72ヵ国, 2,849機関（2020年1月時点）。資産運用規模約70兆ドル（2018年5月時点）、日本ではGPIFを含む80機関が署名（2018年7月時点）。

○GSIA（Global Sustainable Investment Alliance）
公式サイト：http://www.gsi-alliance.org/
　世界のESG投資額の統計を集計している国際団体。世界各地域のESG投資協会7団体が加盟。日本はJSIF（日本サステナブル投資フォーラム）。7種類のスクリーニングを行っている。2018年のESG投資は30兆6,830億米ドル（2018年報告書）
https://sustainablejapan.jp/2019/04/02/gsir-gsia-2018/38613

○企業と社会の「共通価値の創造」CSV：Creating Shared Value

○TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）
G20の要請に基づき⾦融安定理事会(FSB)に設置。
公式サイト：https://www.fsb-tcfd.org/
　サポータ：53ヵ国, 962機関、日本は225機関（2020年1月時点）
環境省：http://www.env.go.jp/policy/tcfd.html
・TCFDを活用した経営戦略立案のススメ（環境省地球温暖化対策課、2019年3月）
http://www.env.go.jp/policy/Practical_guide_for_Scenario_Analysis_in_line_with_TCFD_recommendations.pdf

○CDP（国際NPO）による情報開示
https://www.cdp.net/ja

○公的年金
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2019-06-27/-119
GPIF（年金積立管理運用独立行政法人）
　運用資産2018年度末で約150.7兆円。内外株式と外債が約65%、国内債券は3割未満
３共済：GPIFと運用目標やリスク管理を一元化している。合計50兆円規模
　国家公務員共済組合連合会
　地方公務員共済組合連合会
　日本私立学校振興・共済事業団
年金特別会計
・GPIFのESG投資
https://www.gpif.go.jp/investment/esg/#a
・運用受託機関等別運用資産額（2018年度末時価総額、GPIF）
https://www.gpif.go.jp/operation/pdf/unyoujoukyou_2018_10_035988.xlsx

○THEO（(株)お金のデザインが運用するロボアドバイザー）、ETF（上場投資信託）、（ESG関連指数連動型ETF？）

○アセットマネジメントOne社
http://www.am-one.co.jp/company/unpri

○SOMPOホールディング
https://www.sompo-hd.com/csr/value/topic1/
https://www.sompo-hd.com/csr/action/community/content4/

Thursday, August 1, 2019

高波の将来予測

https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/73/2/73_I_115/_pdf/-char/ja

Wednesday, July 31, 2019

MS&ADインターリスク総研

○MS&ADインターリスク総研(株)　三井住友系列
公式サイト：https://www.irric.co.jp/

・確率論的津波リスク計量モデル
https://www.cybernet.co.jp/avs/documents/pdf/seminar_event/conf/19/3-3.pdf
・ハザードマップを活用した統計的手法によるリスク評価について
http://www.actuaries.jp/lib/annual/2017-F-01.pdf

・気候変動による洪水頻度変化予測マップ
https://www.irric.co.jp/risksolution/sustainability/prediction_map/index.php
芝浦工業大学平林由希子教授／東京大学生産技術研究所山崎大准教授
Global flood risk under climate change
https://www.nature.com/articles/nclimate1911
https://media.nature.com/original/nature-assets/nclimate/journal/v3/n9/extref/nclimate1911-s1.pdf

・化学物質の漏洩拡散シミュレーション
https://www.irric.co.jp/risksolution/fire/index.php#fire_02Cont

・地震・津波・雷害リスク
https://www.irric.co.jp/risksolution/disaster/index.php

・サステイナビリティ、ESG投資
https://www.irric.co.jp/risksolution/sustainability/

・事業継続マネジメント(BCM)に関する日本企業の実態調査
https://www.irric.co.jp/reason/research/bcm/index.php

Monday, July 8, 2019

総合科学技術・イノベーション会議CSTI

科学技術会議（1959年、内閣の諮問機関）
　↓
総合科学技術会議（2001年、内閣府）
　↓
総合科学技術・イノベーション会議（2014年、CSTI、内閣府）：内閣府サイト、ウィキ
事務局：内閣府政策統括官（科学技術政策・イノベーション担当）のもと、産学官金などから幅広く登用された150名規模の職員が事務局。

航空・電子等技術審議会、海洋開発審議会、資源調査会、技術士審議会、学術審議会、測地学審議会
　↓
科学技術・学術審議会（2001年、文科省）：文科省サイト

Sunday, June 30, 2019

データサイエンティスト／データ解析ビジネス

○ALBERT：トヨタ自動車、KDDI等が出資。派遣社員を含めて150人越えのデータサイエンティストを抱える。
自動運転AI：トヨタの自動車走行データX東京海上日動火災の交通事項データ

○国内のビッグデータ分析市場：2022年に1兆5617億円（IDCジャパン）

○野村総研：l顧客属性と購買データを分析し、SECサイトと実店舗の双方の利益拡大

○ブレインパッド：データサイエンティスト育成プログラム（受講者累計2万人）

○データセクション：インサイトインテリジェンス：SNSデータ分析ソフト

○米タブロー：Tableau（タブロー）：データの分析・見える化ソフト

Thursday, June 20, 2019

自然災害リスク計量モデル（CATモデル）

■以下の3社（RMS、AIR、EQECAT）が三大CATモデル専門会社。いわゆる外部調達モデル
○RMSJapan
http://japan.rms.com/
世界最大のCAT（自然災害リスク）モデル会社で自然災害リスク評価モデル開発の先駆者であるRMS (Risk Management Solution, Inc.) の日本支社。応用地質とRMSの合弁会社として設立されたが、現在は合弁を解消。
モデル名：Risklink DLM＋集積データ用モジュールRisklink ALM（Aggregate Loss Module）

○AIR Worldwide合同会社
https://www.air-worldwide.com/Japan/
モデル名：Classic/2＋集積データ用モジュールCatrader

○EQECAT
モデル名：WORLDCTAenterprise

■その他（いわゆる内部調達モデル）

○損害保険料率算定機構GIROJ：
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/10/giroj.html

○インターリスク総研
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/07/ms.html

○エーオンベンフォードジャパン
自然災害リスクに係る外部調達モデルの構造等に関する調査（2012、金融庁委託調査）
https://www.fsa.go.jp/common/about/research/20120706/01.pdf

○応用アール・エム・エスOYORMS（応用地質の持ち株会社。RMSとの合併は解消）
　地震リスク
http://www.ffr-plus.jp/material/pdf/0002/06.pdf
https://www.ipp.hit-u.ac.jp/kaken_risk/seminar/20131120seminar_RMS.pdf
　高潮ハザード分析
https://www.oyorms.co.jp/service/corporate/high-tides-hazard-analysis.html

○内閣府経済社会総合研究所
http://www.esri.go.jp/jp/archive/e_dis/e_dis199/e_dis199a.pdf

○京大防災研
https://www.jsnds.org/ssk/ssk_30_2_203.pdf

○東京海上火災日動リスクコンサル
http://www.tokiorisk.co.jp/service/natural_risk_assessment/
　松尾繁（東京海上日動火災）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsis/2013/620/2013_620_97/_pdf

○損保ジャパン
　水森満
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsis/2012/619/2012_619_221/_pdf

○その他
　土屋哲（同災害リスクマネジメント研究室～社会防災研究部門～長岡技術科学大～鳥取大）
http://imdr.dpri.kyoto-u.ac.jp/NetCommons/htdocs/?action=common_download_main&upload_id=387

Tuesday, June 18, 2019

RPA

RPAとエクセルの違いは？AIやbotなど他システムとの違いも徹底解説　2018.11.1
https://it-trend.jp/rpa_tool/article/difference

【11事例】RPAでどこまで業務効率化できているのか？（2019年版、ASPIC）
https://www.aspicjapan.org/asu/article/838
・ファイル、メール、アプリ、データベースからデータを取得して転記、登録、送信
・各種データベースからの自動データ取得（市場調査データ等）
・自動回答ボット
・非電子情報の読取り

「RPAの限界」を突破するには――ベトナム最大手IT企業の日本法人FPTジャパンホールディングスに聞く　2019.5.28
https://rpa-bank.com/interview/20647/?read_more=1　（要ログイン）

RPAの苦手を克服～作業の自動化から業務の自動化へ～
https://www.ogis-ri.co.jp/pickup/brms/column/brms_c_02_01.html
　判断の自動化のためにはBRMS:Business Rule Management SystemでRPAを補完。

RPAツールの比較（価格・機能）と選定基準　2018.5.14
https://rpa-bank.com/report/7415/?read_more=1

○Blue Prism
Blue Prismが『高い』と誤解され続けてきた理由
https://rpahack.com/blue-prism

○WinActor
https://news.mynavi.jp/article/20190703-852941/

○BizRobo!

○UiPath

本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2019/09/uipath.html

○NICE

○Automation Anywhere
https://info.automationanywhere.com/jp-4-requirements-for-enterprise-class-rpa.html?utm_source=zdnet&utm_medium=media&utm_campaign=welcome_banner_ZDNet_japan&utm_content=wp1_b

○Pega Robotic Automation

○WorkFusion

○NTTテクノクロス
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1811/05/news042.html
・回議書フォームの自動生成
・回議書の自動チェック（業務ルールをAIに学習させる）

●ERPとRPAを組み合わせて効果を上げる
EPR（統合基幹システム）を支えるRPA～RPAが本領を発揮しやすい業務～
http://www.aimc.co.jp/blog/p-2115/
電子メールの送受信とエクセルへの集計

第01回　RPA導入を成功に導く3つのポイント
https://www.fujitsu.com/jp/group/fjm/mikata/column/nabeno5/001.html
　最も作業ボリュームが削減できる業務から導入すると、最初に最も高い効果を出してしまうため、その後にRPAを展開する程に効果が低くなってしまう。
　社内で注目度が高い部門の面倒な作業から、ある程度の効果が期待できる業務を選ぶべき。

「RPA」とERP（(株)システムインテグレータ）
https://products.sint.co.jp/grandit/blog/rpa
いろんなサイトを巡回するのに強い。書式の異なる外部システムからERPへの転記入力、未処理案件の自動メール通知、社内規則に沿ってるかのチェック
ERPのカスタマイズ機能やアドオン機能の開発が不要。

Friday, June 14, 2019

COI-S　水循環

革新的イノベーション創出プログラム（COI STREAM）文科省
http://www.mext.go.jp/a_menu/kagaku/coi/
　アクア・イノベーション拠点（信州大学）
http://www.shinshu-u.ac.jp/coi/
　　水循環の解析・予測シミュレーション【COI-S拠点】（JAMSTEC、中央大学）
http://www.jamstec.go.jp/ceist/j/project/coi-s/index.html

建設コンサル

○建設コンサルティング業界
http://www.taicon.co.jp/consultant.html
国土交通省の登録規定による建設コンサルタントの登録部門（21部門）
「河川・砂防および海岸」、「港湾および空港」、「電力土木」、「道路」、「鉄道」、「上水道および工業用水道」、「下水道」、「農業土木」、「森林土木」、「水産土木」、「造園」、「廃棄物」、「都市計画および国土計画」

各事業部門に共通の横断的部門（8部門）
「地質」、「土質および基礎」、「鋼構造およびコンクリート」、「トンネル」、「施工計画・施工設備および積算」、「建設環境」、「建設機械」、「電気・電子」

https://gyokai-search.com/3-kensetu-con.html
　業界規模：4383億円

○コンサルタント業界
https://gyokai-search.com/3-keiei.html
　業界規模：4536億円

Sunday, May 19, 2019

コラボレーションツール

●Slack：Searchable Log of All Conversation and Knowledge
　ビジネスコラボレーションハブ。創業者はFlickrの開発者。オンラインゲームGlitchの開発に使われた社内ツールが原型。
　Botほかソフトウェアとの連携
　BBC、サイボウズ、DeNA、IBM、JPL/NASA、日経、パナソニック、オラクル、20世紀FOX、マサチューセッツ工科大学、ニューヨークタイムズ
https://qiita.com/comefigo/items/8fbc4e34c07d141e328a
https://slackhq.com/intl-ja-jp-slack-has-10-million-daily-active-users

●Tocaro：オンラインストレージの『Box』と連携
https://www.businessinsider.jp/post-183261

●WebEx Teams（シスコ）
https://www.cisco.com/c/ja_jp/solutions/collaboration/webex-teams.html

Tuesday, May 7, 2019

BCPコンサルタント

ゼロトラストネットワーク

「信頼しない」ことを前提にしたアクセス認証のシステム

もう何も信じない－－セキュリティの新常識「ゼロトラストネットワーク」ってなんですか？　2018.9.27
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1809/27/news011.html

アクセスしてくる端末は、会社でデバイス登録された端末か
アンチウイルスソフトの定義ファイルが最新か
端末がマルウェアに感染していないか
漏えいしているIDからのアクセスであるかどうか

を毎回自動で確認
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1809/27/news011_2.html
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1809/27/news011_3.html

Friday, April 26, 2019

気候変動を考慮した治水

○気候変動を踏まえた治水計画に係る技術検討会（国交省）
http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/index.html
・第4回、2019.5.31
http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/dai04kai/index.html
　- 気候変動を踏まえた治水計画のあり方提言骨子（案）
http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/dai04kai/06_teigenkosshi_an.pdf
・5回、2019.7.31
http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/dai05kai/index.html
　- 既往最大主義から確率主義に転換
　- 流域単位ではなく、降雨特性が類似する地域単位で過去の降雨を評価することで標本数を確保
　- d4PDFとNHRCM05による力学的DSによって、2℃上昇時、4℃上昇時の降雨量変化倍率を設定。それによって流量変化倍率を算出すべきとの新しい評価手法を提案。

○社会資本整備審議会気候変動に適応した治水対策検討小委員会（2015）
https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/shaseishin/kasenbunkakai/shouiinkai/kikouhendou/index.html
http://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/s204_kikouhendou01.html

・気候変動に適応した治水対策検討の基本的な方向について（国交省）
http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/shaseishin/kasenbunkakai/shouiinkai/kikouhendou/01/pdf/s3.pdf
・水災害分野における気候変動への適応策の取組について（2016.8　国交省河川計画課）
http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/pdf/aplat_symposium_milt_20160830.pdf

○河川・海岸の整備と管理に関わる気候変動影響の評価（国総研）
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/kpr/prn0056pdf/kp005606.pdf

・河川・海岸分野の気候変動適応策に関する研究（国総研、2017）
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/kpr/prn0056pdf/kp0056.pdf

・気候変動下の都市における戦略的災害リスク低減手法の開発（国総研、2017年）
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/nenpou/kn29/kn29web004.pdf

「洪水浸水想定区域図作成マニュアル（第4版）」（国交省・国総研、2017）
https://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/pdf/manual_kouzuishinsui_1710.pdf
H27年水防法改正により「計画規模の洪水」⇒「想定しうる最大規模の洪水」に変更。

「内水浸水想定区域図作成マニュアル」（国交省、2016）
http://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/pdf/souteizu_manual.pdf

Thursday, April 25, 2019

土木ビッグデータ

○i-Construction推進コンソーシアム（国交省）
http://www.mlit.go.jp/tec/i-construction/index.html
　三次元データ利活用方針
http://www.mlit.go.jp/common/001210739.pdf

○(一社)社会基盤情報流通推進協議会AIGID
http://aigid.jp/
　G空間情報センターを運用
https://www.geospatial.jp/gp_front/

CIM導入推進委員会
http://www.mlit.go.jp/tec/it/

国土交通分野におけるビッグデータの活用に関する調査研究（2017年1月、国土交通省国土交通政策研究所）
http://www.mlit.go.jp/pri/houkoku/gaiyou/pdf/kkk135.pdf

土木学会土木情報委員会
　土木情報学委員会インフラオープンデータ・ビッグデータ研究小委員会
http://committees.jsce.or.jp/cceips17/

　インフラデータチャレンジ
http://jsce-idc.jp/

○一般財団法人道路管理センターROADIC（地下埋設管）
https://www.roadic.or.jp/business.html

○防災科学技術研究所（ボーリングデータ）
　ボーリングデータ処理システム
https://www.geo-stn.bosai.go.jp/software/boring/index.html
　ジオ・ステーション
https://www.geo-stn.bosai.go.jp/
　(一財)国土地盤情報センター（NGCI）が運営主体
https://ngic.or.jp/
　国土地盤情報検索サイトKuniJiban
http://www.kunijiban.pwri.go.jp/jp/

○国土交通データプラットフォーム（公共施設）
　構想
http://www.mlit.go.jp/common/001274817.pdf
　整備計画
http://www.mlit.go.jp/common/001283031.pdf

○土木研究所（洪水）

○？？？（土砂災害）

○第二期SIP国家レジリエンス（高潮）
https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku2/9_resilence.pdf
　研究代表：立川（京大教授）
https://www.ce.t.kyoto-u.ac.jp/ja/information/laboratory/water_resources

○基盤的防災情報流通プラットフォーム（SIP4D）
　情報公開サイト
https://www.sip4d.jp/
　利活用システム
https://ecom-plat.jp/k-cloud/
　概要
https://www.jst.go.jp/sip/dl/k08/sympo2017/koen_09.pdf

○道路交通データ（ETC2.0データ）
http://www.nilim.go.jp/lab/bbg/kouenkai/kouenkai2015/pdf/151203_08.pdf

○地域経済分析システム（RESAS）
https://resas.go.jp/#/13/13101

Thursday, April 18, 2019

種苗業界

タキイ種苗(株)
http://www.takii-saiyo.com/index.html

季節予測

●Subseasonal-to-Seasonal Prediction Project（S2S）
http://www.s2sprediction.net/
９モデルのアンサンブル。MJO予測、モンスーン予測、成層圏昇温の影響
スポンサーはWCRP-WWRP-THORPEX
S2S Museum（つくば大）
http://gpvjma.ccs.hpcc.jp/S2S/
Using Multiple Modules to Improve Seasonal Forecasting
https://eos.org/research-spotlights/using-multiple-models-to-improve-seasonal-forecasting
北半球の季節予測
Sudden Stratospheric Warming
https://eos.org/features/how-sudden-stratospheric-warming-affects-the-whole-atmosphere

●APCC
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/03/apcc.html

●IRI
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/03/iri-enso-forecast.html