ソルバーの解析結果に適用する風況観測データについて解説します。
We will explain the wind observation data applied to the solver analysis result.
気流解析ソルバー「RC-GIS」は無次元で数値計算し、
解析結果データファイルに、格子点における風速成分値などを無次元で出力します。
風況シミュレーションデータファイルを作成する際、無次元値は解析設定値に応じて実次元に変換されます。
更に風況観測データを適用する場合は、
観測地点と目的地点の各最寄り格子点間のシミュレーション値の比を観測地点における実測値(観測値)に乗じる「データ同化」を行います。
The airflow analysis solver "RC-GIS" processes numerical computation non-dimensionally
and then outputs non-dimensional values of wind components and others at grid points to the analysis result data files.
When creating a wind simulation data file, the non-dimensional values are converted to the real dimension according to some parameters.
Additionally, to apply the wind observation data,
"data assimilation" is performed by multiplying the measured value at the observation point (observation value)
by the ratio of the simulation values between the nearest grid points of the observation point and the destination point.
シミュレーションにおける流入口を、格子の流入面中央の代表高さに位置するものとします。
観測地点は、同地点の観測高さに位置するものとします。
観測風速値を与えれば、べき乗則により、流入口における「代表風速」が実風速で算出されます。
この代表風速を基に、格子全体のシミュレーション風速を実風速に換算することができます。
Assume the inlet point to be located at the standard height on the center of the inlet grid section,
and the observation point at the observation height in the same position.
Given the observed wind speed, by using power law, the "standard wind speed" is calculated as a real value at the inlet point.
Based on this standard wind speed, simulation wind speeds of the entire grid can be converted to real wind speeds.
この方法により、一地点の観測風速からシミュレーション領域全体の風速分布を知ることができます。 観測風速が5.0m/s、10.0m/s、15.0m/sと異なっても、 シミュレーション領域中の風速比がほぼ一定であり相似則が成立するという前提に依拠しています。
In this way, it is possible to know the wind speed distribution of the whole simulation area from the observed wind speed at one point. It is based on the premise that even if the observed wind speed varies as 5.0 m/s, 10.0 m/s, 15.0 m/s, the wind speed ratios in the simulation area are almost constant and the similarity rule should be established.
よって、観測風速や放出濃度などの条件を変えてシミュレーションしたい場合は、 風向が変わらない限り、後処理設定を変更してシミュレーションデータを再出力するだけでよく、 ソルバーの再実行は不要です。 この考え方は、縮尺模型を用いて風の流れを評価する風洞実験と同じです。
Therefore, if you want to simulate by changing the conditions such as observed wind speed or emission concentration, unless the wind direction changes, you only need to edit the post-processing settings and re-export the simulation data. You do not need to run the solver again. This idea is the same as the wind tunnel experiments which evaluate wind flows using a scale model.
実際には、流入断面付近で都合よく屋外観測されていることは稀であり、 少し離れた地点の観測値を使用しなければならないことが大半です。 このような場合、周囲の地形・地物による風への影響をあまり受けていない観測地点を探し出し、 その観測値を流入断面付近の観測と同じであると仮定して採用します。
Wind conditions have rarely been observed outdoors near the inlet section, so it is mostly necessary to use the observation data at a slightly far point. At times like this, find an observation point that is not much affected by the surrounding terrain and structures, and adopt it assuming that it is the same as the observation near the inlet section.
周囲の影響を受けていない観測であることを、以下のような条件で確認します。
Confirm that the observation is not affected by the surroundings under the following conditions.
一般的には、付近に地形の起伏や建物等の無い開けた空間で、 背の高い観測マストで観測されたデータは、信頼性が高くなります。 一方、周囲の影響を強く受けた観測データは、地域の特徴を表しているとは言えず、 解析値の換算には利用できません。
In general, the data is more reliable when observed with a tall observation mast in the opened space without terrain undulations and buildings. On the other hand, the observation data strongly affected by surroundings is neither representing the characteristics of the area nor available to convert analysis data.
このような観測データの質を評価するためにも、風況シミュレーションは有効です。 例えば、風況アニメーションを行い、観測地点で風の流れが滞留していることが判明すれば、 その観測データは使用しない方が良いでしょう。
Wind simulations are effective to evaluate the quality of the observation data. For example, if you animate the wind flow and find the flow staying around the observation point, you should not use that observation data.