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：

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

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

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：

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

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○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。

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

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「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

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。

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

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「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