Happy Modeling
We develop physics-based and data-driven models for coastal and ocean risk assessments and sustainability in the urban coastal area in the lab. Then, we contribute to the mitigation of the risk along the coast.
Modeling is a series of behavior: define problems; conduct numerical experiments using computer models and data-driven models coded by various scientific languages, and physical experiments using models in experiment laboratories; understand their characteristics through analysis of results from experiments.
Movie for lab.
Compound coastal hazard modeling of storm surge overflow, wave overtopping/wave runup, river flow, interaction of surge and river flow, precipitation, backflow of a sewer system
- In recent days, risks of coastal hazards accelerate due to the further strengthening of typhoons/hurricanes under climate change impact.
- Also, aspects of the coastal hazard are getting more complex.
- However, numerical compound models are more petite that are able to solve such coastal floods due to storm surge overflow, wave overtopping/wave runup, river flow, interaction of surge and river flow, precipitation, backflow of a sewer system.
- Those accuracies are not enough.
- Since a coupled model of surge, wave and tide (SuWAT) was developed in Ph.D., we have been improving and extending SuWAT to a compound model of storm surge overflow, wave overtopping/wave runup, river flow, interaction of surge and river flow, precipitation, backflow of a sewer system.
- We have also been looking at climate change impacts on the risk of the coastal hazard using SuWAT and machine learning techniques.
A compound model of surge, wave, tide, river flow and sediment transport
- 将来の気候変動や人為的な改変による影響等を考慮した，海浜変形の予測を行い，その予測に基づいた対策を実施する順応的な砂浜管理が求められている．
- 本研究テーマは，河川からの土砂供給と沖合への損失を考慮しづつ，過去および近未来の極端擾乱および定常時における気候変動が海浜変形に及ぼす影響を考慮し，
- 現実に近い海岸地形変化を推定する「高潮，波浪，潮汐，河川，海浜変形の結合モデル」を開発するものである．
高潮・波浪早期予報手法の開発
- 気候変動の影響による台風の巨大化，海水面の上昇が懸念される中，大阪湾の21号（2018年）, 東京湾の15号と19号（2019年），九州の10号（2020年）のように想定しうる最大規模に近い台風の来襲が現実化している．
- このような台風は豪雨と共に高潮や高波を発生させて，沿岸域および河川域の氾濫を及ぼし甚大な被害を齎す．
- 高潮と高波を早期予報することで最大規模の高潮・高波に対する危機管理・避難警戒体制の充実を図ることが可能になる．
- 本研究では，気象庁の台風予報データと数値モデルの手法を用いて高精度の高潮，高波，そしてそれらによる浸水を推定する早期予報システムを構築する．
- 本システムは，「高潮・波浪・潮位・越波・河川・氾濫結合モデル」を用いて予報モデルとして改良すると共に，予報精度の向上を図る．
- また，機械学習手法を用いたリアルタイム予報モデルおよび短期・長期予測モデルの開発も図る
数値モデルを用いた沿岸・河川における環境評価に関する研究
- 最近の洪水や極端事象により事例のない想定外の災害が発生しています。
- そのため行政側は様々な対策を立てています。
- その計画により水環境がどう変わるか調べることが必要になります。
- 河川や海沿いの人為的な環境変化が水循環に及ぼす影響を研究室自前の力学ベースの数値モデルだけじゃなく既存の数値モデルを用いて数値実験を実施して，環境変化を調査します。
気候変動が高潮・海浜変形に及ぼす影響に関する研究
- 最近の気候変動に関する研究によると，2100年までの海面水位は0.26m0.82m程度上昇すると共に，台風強度も増加すると予測されている．
- それに伴う高潮の将来変化や海岸地形の将来変化を力学数値モデルを用いて調べるテーマです。
機械学習手法を用いた高潮・波浪予測モデルの開発
- 機械学習手法は，力学ベースモデルと比較して操作が簡易で計算の負荷が軽い長所を持っています。
- ユーザーにとっても少ないオペレーション経験でもモデルを操作することが可能です。
- 我々は、White-Box または Black-Box 形式の ニューラルネットワークおよび Machine learning technique と，
- 観測，気候変動実験，数値モデルにより創生されたデータを用いて，
- 高潮・波浪を長期および短期予測するモデルを開発します。
開発用ツール
- Bash (Linux system language)
- Fortran 77, Fortran 90, Fortran 95, Fortran 2003 and Fortran 2008 (Intel Fortran)
- Messaging Passing Interface (MPI)
- Python
気象モデル
- Weather Research and Forecast (WRF)
台風モデル
- Myers式
- 光田・藤井の傾度風モデル
海岸・河川モデル
- A coupled model of Surge, WAve and Tide (SuWAT)
- Surface-water Modeling System (SMS)
- 他
機械学習ツール
- Matlab
- 他
後処理ツール
- Matlab
- Genetic Mapping Tool (GMT)
- NCL
- Python
