○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）
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