データ同化を知る

データ同化とは

シミュレーションは現実世界をモデル化して行われるので、その結果と現実世界の間にはどうしてもずれが出てきます。 そこで、シミュレーションを実際の観測データとつきあわせ、シミュレーションの軌道を修正して「確からしさ」を高めることが行われています。 これが「データ同化」です。私たちは、これまで気象分野で開発してきたデータ同化の手法を「京」で効果的に使えるように高度化するとともに、 さらに先端的なデータ同化理論の開発に取り組んでいます。 これにより、気象シミュレーションの大規模化・高精度化に貢献する一方、ほかの分野でもデータ同化を使っていただけるようにしたいと考えています。

データ同化の応用例

ゲリラ豪雨予報

2017.10.14 ミニ講演会
超高速!ゲリラ豪雨予報

桁外れの計算量によるデータ同化で
ゲリラ豪雨の予測に成功(CREST研究)

台風シミュレーション

天気予報の精度向上

水力発電用ダムの運用

持続可能性

その他

  • 植生分布
  • 脳波シミュレーション
  • ものつくり
  • 細胞の運命予測
  • 赤潮予報

データ同化入門

データ同化の役割

データ同化は、観測データとシミュレーションの間に橋をかける役割をします。 例えば天気予報の場合、ラジオゾンデ、気象観測衛星などで観測したデータと、数値天気予報モデルを用いたシミュレーションを融合することで、 より「確からしい」予報が可能になります。

データ同化の概念図

※右側の図は、全球雲解像モデルNICAMの計算結果とNASAの衛星画像を利用している。提供:吉田龍二(複合系気候科学研究チーム)

データ同化の手法

データ同化は統計数理学に基づいて行われ、いくつかの手法があります。 私たちは LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter: 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ)という手法を採用し、 より精度の高い計算を行うための改善を図ってきました。

LETKFの概念図

LETKF法
少しばらつきをもった複数の初期値(オレンジの楕円)からシミュレーションを行うと、結果のばらつきは大きくなる(青の楕円)。 そこで観測値(赤の円)とつきあわせて結果を絞り込み(緑の楕円)、それをこの時点からのシミュレーションの初期値とする。

観測データの重みを明らかにする

データ同化を使うと、観測データに基づいてシミュレーションを改善できるとともに、 データがシミュレーションの精度をあげるのにどれだけ貢献したかも明らかになります。 こうした研究に基づいて、効果的な観測の方法を提案することもできます。

台風の衛星写真と、観測が与えた予報への影響

アメリカ海軍の気象観測飛行機で台風を観測したデータ(気温、湿度、風向、風速、気圧など)が、その後の予報を改善したか、悪化させたかを計算した例。 飛行機の軌跡(写真では青線、図では緑の破線)上にある観測点(写真では赤丸、図では四角)のうち、 多くの観測点での観測が予報の改善に貢献しているが、中には悪化させている観測点もある。

天気予報の未来に向けて

これまで開発してきたデータ同化手法を、「京」に合わせて高度化する研究を進めています。 例えば、10年後には、「京」なみの演算能力をもつスパコンが実際の天気予報に使われることでしょう。 そのときに備えて、より精度の高いデータ同化技術を開発しておく必要があるのです。

海面更正気圧と降水量のシミュレーションにデータ同化を用いた例

アメリカで開発された WRF (Weather Research and Forecasting)モデルを用いて、日本列島の南東海上の降水量をシミュレーションする際に、データ同化を適用した例。 「京」を用いて解像度の高い(大気を細かい格子に切った)データ同化を行うことにより、より精細な降水分布を表現できるようになった。

もっとデータ同化を知りたい方へ

一緒に研究しませんか?

「京」を生かして世界のデータ同化研究を牽引したいという希望に満ちた方、
ぜひデータ同化研究チームまでご連絡ください。

データ同化研究チーム

〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-26
国立研究開発法人理化学研究所 計算科学研究センター データ同化研究チーム

E-mail: da-team-desk(please remove here)@ml.riken.jp

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