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

都市キャノピー、森林キャノピー

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。

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○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

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/

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

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）