We propose a new navigation system to decrease fuel oil consumption and CO2 emission from ship. To decrease them it is important to avoid rough seas and to reduce the speed of ship. Therefore the system provides not only an optimum route but al so an optimum speed of the ship. On the other hand schedule of voyage is generally constrained, so that weather forecast and ship responses must be considered in the system.

 In this paper, simulations on a container liner in trans-Pacific route are demonstrated using the system. Concerning the schedule keeping, accuracy of weather forecast must be examined. The influence on the system is evaluated using two types of weather data; one is the forecast at departure and the other is the weather data set extracted from the sequential forecasts of every 24 hours. From the simulations it is found that the fluctuation of fuel oil consumption caused by updating the weather forecast is much smaller than the reduction of the fuel using the system. However, from the viewpoint of ship safety, it is necessary to execute the system again whenever the weather forecast updated.

　

　船舶の燃料消費量を低減させるために、新しい船型、機関の開発が行われているが、これと共に重要なのが航海計画システムの開発である。

　最短時間到着を目的に最適航路を選定する手法はウェザールーティングとして知られている。これに対し、燃料消費量の低減を目的に考えた場合、航路選定だけでなく、定時性を確保しつつ船速を調整する機能を有する必要がある^1）。そこで、燃料消費量を低減させる航法を求める海象適応航法（WAN: Weather Adaptive Navigation）と呼ぶシステムを新たに開発した。到着時刻を制約条件に最適な航路及び主機回転数（船速）を求め、燃料消費量を低減させる航法を提供するものである。また、安全性の観点から耐航性能要素を制約条件に加えることも可能である。これらのためには、気象海象データの利用に加え、船舶の実海域性能を考慮する必要がある。

　以下ではWANシステムについて述べるとともに、気象海象予測が時間と共に更新されることが燃料消費量の推定に及ぼす影響について調査した結果を報告する。

　

　検討の対象船は、垂線間長（Lpp）283m、計画速力23.5knot、連続最大出力（MCR）41,200kwのコンテナ船（Fig. 1）で、主機はディーゼル機関でガバナー装備である。航路はシアトル―横浜とし、計算はバンクーバー島沖（125°W, 48°33′N）から犬吠埼沖（141°E, 35°40′N）の間を満載状態で航行するとして行う。

　

　

　気象海象データは、気象庁から提供される1日1回の全球アンサンブル予測値の風データを基に、（財）日本気象協会が第三世代モデル（JWA3G）により波浪推算を実施したものである。気象海象データ項目は平均風速Vw、平均風向γ、風波有義波高Hw、風波有義波周期Tw、風波卓越波向χw、うねり有義波高Hs、うねり有義波周期Ts、うねり卓越波向χsの8項目であり、緯度経度2.5°間隔、6時間毎に予測を行った192時間先までのデータである。一例として2005年2月7日12UTC（0時間先予測値）における平均風速VwをFig. 2に、風波とうねりの合成波高HをFig. 3に示す。

　海流データは月別のパイロットチャートを電子化したものを使用する。格子間隔は、緯度経度2.5°としている。2月の海流分布をFig. 4に示す。Vcは海流速度である。

　

　

　

　

　船体応答は、日本造船研究協会第244研究部会の計算アルゴリズム^2）を基に、短期予測を行い求めた。

　短期予測では、方向波スペクトラムは周波数スペクトラムと方向分布関数に分離して取扱う。風浪は、周波数スペクトラムSwをISSCスペクトラム、方向分布関数Gwをコサイン2乗型とし、（1）、（2）式に示す。うねりは、周波数スペクトラムSsをJONSWAPスペクトラム、方向分布関数Gsを集中度パラメータS=50の光易型とし、（3）、（4）式に示す。ここで、ωは波の角周波数、αは素成波の進行方向であり、である。

　

　

　船体応答データは、主機回転数及び気象海象の各要素に対し、主機の作動特性を考慮して船速、燃料消費量、船首部上下加速度の分散値を求め、予めデータベース化する。このデータベースから応答値を補間し、利用する。

　船体応答の一例として、設定主機回転数NP0=100.9rpm（出力80%MCRに相当）とした場合の船速U、1時間あたりの燃料消費量Ah、船首部上下加速度の分散値σ²を、風のみが存在している場合、風波のみが存在している場合、うねりのみが存在している場合及び実海域における場合に分け、Fig. 5〜7に示す。このうち、実海域における船体応答は、風波有義波高Hw、風波有義波周期Twをパラメーターにして、平均風速Vw=10m/s、平均風向γ=150°（斜め追風）、風波卓越波向χw=0°（向波）、うねり有義波高Hs=2m、うねり有義波周期Ts=9.5s、うねり卓越波向χs=60°（斜め向波）とした状況のものである。なお、風、風波、うねりの方向は正面から来るものを0°としている。