理研プレスリリース

10分ごとに更新する気象予測 -「京」と気象衛星ひまわり8号による天気予報の革新-

2018年1月18日

同化システム内および実際のひまわり8号赤外輝度温度観測

左はひまわり8号データ同化なし、中央はひまわり8号データ同化あり、右は実際のひまわり8号観測を示す。 ひまわり8号赤外輝度観測のデータ同化によって、実際に観測された台風の詳細な構造を再現できたことが分かる。

理化学研究所(理研)計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正チームリーダーと本田匠特別研究員、気象庁気象研究所の岡本幸三室長らの共同研究グループは、 スーパーコンピュータ「京」と気象衛星ひまわり8号による観測ビッグデータを用いて10分ごとに更新する気象予測手法を開発し、台風や集中豪雨、それに伴う洪水の予測への有効性を確認しました。

2015年7月7日に運用が開始された静止気象衛星ひまわり8号は、従来の衛星ひまわり7号の約50倍のビッグデータを生み出す高性能センサを搭載し、10分ごとに丸い地球全体を撮像します。 これまで、静止気象衛星から観測される赤外放射輝度データを、雲の領域(雲域)も含めた全天候で数値天気予報に直接利用することは、困難でした。 このため、気象庁など世界の現業の天気予報センターの数値天気予報システムでは、連続する雲画像から雲の動きを追跡して推定する風向・風速や、 雲域を除く晴天域の赤外放射輝度データの利用が主に行われてきました。

今回、共同研究グループは、ひまわり8号の10分ごとの赤外放射輝度データを、雲域も含めた全天候で数値天気予報に直接利用することに成功し、その有効性を実証しました。 ひまわり8号赤外輝度観測の「データ同化」により、2015年最強の台風第13号(Soudelor)の急発達の予測が大幅に改善したほか、 2015年9月関東・東北豪雨の雨量予測が改善し、その結果、鬼怒川の流量の予測も改善しました。 豪雨による洪水や土砂崩れなどの災害リスクを一刻も早く捉えるには、刻々と得られるデータを取り込んだ精度の高い天気予報が有効です。 ひまわり8号の高性能センサによる10分ごとのビッグデータを生かすことで、これまで1時間ごとに更新されていた気象予測が、10分ごとに更新できるようになります。

本成果は今後、10分ごとに刻々と得られる新しい予測データを有効に活用するための防災体制などの技術的・社会的課題を解決することで、 豪雨や洪水のリスクを一刻も早く捉え、将来の天気予報に革新をもたらすと期待できます。

本研究は、米国の科学雑誌『Monthly Weather Review』(2018年1月号)および『Journal of Geophysical Research - Atmospheres』(2018年1月号)に掲載に先立ち、 オンライン版(1月17日付け:日本時間1月18日)に掲載されます。

なお、本研究は、HPCI一般課題「ゲリラ豪雨予測を目指した「ビッグデータ同化」の研究(課題番号:hp150019、hp160162、hp170178)」、 文部科学省フラッグシップ2020プロジェクト(ポスト「京」の開発)「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題」における 重点課題④「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境予測の高度化(課題番号:hp160229、hp170246)」(課題責任者:海洋研究開発機構・高橋桂子) および京高度化枠「データ解析とシミュレーションの融合研究のための共通基盤的研究開発(課題番号:ra000015)」として、 JST戦略的創造研究推進事業(CREST)「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」(研究総括:田中譲)における 研究課題「「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証」(研究代表者:三好建正)、 「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」(研究総括:喜連川優)における 研究課題「EBD:次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術」(研究代表者:松岡聡) および公益財団法人計算科学振興財団研究教育拠点(COE)形成推進事業における研究課題「複数の災害リスク評価に基づく都市計画に資する計算科学研究」(研究代表者:富田浩文)の支援を受けて行われました。

30秒更新10分後までの超高速降水予報を開始 -最新鋭気象レーダを活用したリアルタイム実証-

2017年7月4日

2017年5月10日関西地方の降水に関して、午後4時45分13秒に予報された10分間の降水分布。

理化学研究所(理研)計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正チームリーダーと情報通信研究機構電磁波研究所の佐藤晋介研究マネージャー、 首都大学東京大学院システムデザイン研究科の牛尾知雄教授(大阪大学大学院工学研究科 招へい教授)らの国際共同研究グループは、 最新鋭気象レーダを生かした「3D降水ナウキャスト手法」を開発し、30秒毎に更新する10分後までの降水予報のリアルタイム実証を7月3日に開始しました。

降水分布の予測手法として、気象レーダが捉える降水パターンの動きを追跡し、将来もそのまま動き続けると仮定して予測する「降水ナウキャスト手法」が知られています。 この手法は、シミュレーションと比べて計算量が大幅に少ないのが利点ですが、予測精度が急速に低下するという欠点があります。 また平面上の降水パターンを追跡するもので、雨粒の鉛直方向の動きを考慮しないものでした。

そこで、国際共同研究グループは、30秒毎という高頻度で60km遠方までの雨粒を隙間なくスキャンする最新鋭の「フェーズドアレイ気象レーダ」のビッグデータを降水予報に生かすため、 観測された雨粒の立体的な動きを捉え、将来もそのまま動き続けるという仮定の下で予測する「3D降水ナウキャスト手法」を開発しました。 今回、大阪大学に設置されたフェーズドアレイ気象レーダのデータを用いて、リアルタイムに予測を実行するシステムを構築し、 世界初となる30秒更新10分後までの降水予報のリアルタイム実証を開始しました。 この降水予報は、気象業務法に基づき、理研がインターネット上で可能な限り発表します。

ゲリラ豪雨は、わずか10分の間に急激に川の水位を上昇させるなど、数分の対応の遅れが致命的になることがあります。 10分後までという短時間の予測情報であっても、適切に利用されれば、生活や防災等に役立てられるものと期待できます。

また本成果とは別に、三好チームリーダーらは2016年、スーパーコンピュータ「京」とフェーズドアレイ気象レーダを生かした「ゲリラ豪雨」予測手法を開発し、 リアルタイムではありませんが30分後までの高精細なゲリラ豪雨の予測にも成功しています。 これらの技術を生かすことで、将来、これまで想像もつかなかったような超高速かつ超高精細な天気予報が可能になると期待されます。

3D降水ナウキャスト手法に関しては、アメリカ気象学会による科学雑誌『Weather and Forecasting』(2016年2月号)に掲載され、 いくつかの実験結果が米国IEEEによる科学雑誌『Proceedings of the IEEE』(2016年11月号)に掲載されました。

なお、本研究は、科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST)「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」研究領域(略称:CRESTビッグデータ応用、研究総括:田中譲・北海道大学名誉教授)における研究課題「「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証」(研究代表者:三好建正)の支援を受けて行われました。

持続可能性のモデリング -自然と人間の双方向カップリングの必要性-

2017年3月13日

自然と人間を双方向にカップリングした単純化したシミュレーション

自然と人間を双方向にカップリングした単純化したシミュレーションモデルによる、貧富の格差が進んだ社会の時系列。
緑は自然資源量、黄は環境収容力、灰は蓄積した富の総量、青は一般人口、赤は富裕人口を表す。
左: 自然を食い潰すシナリオ(500年間)で、自然資源を使って富をため込み続け、自然資源量が枯渇した後も蓄えた富を使って人口は増え続けて、蓄えが尽きた後に破滅を迎える。
右: 自然が残るシナリオ(1,000年間)で、自然資源を使って富をため込むが、富裕人口が急激に増えることで、蓄えた富を食い潰す一方、自然が回復していく。
(Motesharrei et al. 2017のFig. 5より転載)

理化学研究所(理研)計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正チームリーダー、メリーランド大学のサファ・モテシャレイ研究員、イウゲニア・カルネイ教授、 地球環境・社会研究所のホルヘ・リバス氏らの国際共同研究グループは、 持続可能性を研究するためのシミュレーションにおいて、「自然と人間を双方向にカップリングしたモデリング」が必須であることを発見しました。

気候変動など地球環境予測に使われる地球システムモデルでは、人間活動の効果は外部強制力として与えられています。 しかし、エルニーニョ現象が大気海洋間の双方向カップリングを考慮して初めて地球システムの内部変動としてシミュレーションできたことを考えると、 地球の自然システムと人間活動の双方向カップリングは、人間を含む地球システム全体を理解するのに必須であるといえます。 人間が自然に与える影響は、産業革命、緑の革命の二つの時期にレジームシフトがみられ、加速度的に増大してきました。 その結果、今や人間活動の影響は地球規模にまで拡大し、人間活動が地球のダイナミクスに直接影響を与えるようになってきました。 このような時代になった今こそ、「自然と人間を双方向にカップリングしたモデリング」が必要になります。

今回、国際共同研究グループは、自然と人間を双方向にカップリングした単純なシミュレーションモデルにより、貧富の格差が進んだ社会では人類の滅亡が予想され、 「自然を食い潰すシナリオ」と「自然が残るシナリオ」が得られることを示しました。またこのモデルを使うと、手遅れになる前に貧富の格差を縮小させたり、 出生率を抑えて人口をコントロールしたりすることで、破滅を防ぎ自然と共生する持続可能な道を歩むことができるという結果も得られます。 自然と人間を双方向にカップリングしたモデリングにより、人口増加、所得・消費格差、環境汚染などの社会問題に、人間社会の政策などが表立って考慮されるようになり、 持続可能な未来社会について、シミュレーション科学によって直接取り組めるようになります。

本研究は、オックスフォード大学出版による科学雑誌『National Science Review』(2016年12月号)に掲載されました。

「京」と最新鋭気象レーダを生かしたゲリラ豪雨予測 -「ビッグデータ同化」を実現、天気予報革命へ-

2016年8月9日

2014年9月11日午前8時25分の神戸市付近における雨雲の分布。
左上:フェーズドアレイ気象レーダの実測データ。
左下:データ同化をしないシミュレーションの結果。
右上:解像度100mの「ビッグデータ同化」によるシミュレーション結果。
右下:解像度1kmのデータ同化によるシミュレーション結果。
右上の解像度100mの「ビッグデータ同化」によるシミュレーション結果は、左上の観測データをよく再現している。
右下の1kmのデータ同化によるシミュレーション結果は、観測データが表す雨雲の内部構造を詳細に表すには不十分である。
左下は30秒ごとの観測データを同化しない場合を示し、観測データに対応する雨雲が現れない。
なお、強い雨ほど赤く示している。

理化学研究所(理研)計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正チームリーダーと情報通信研究機構、大阪大学らの国際共同研究グループは、 スーパーコンピュータ「京」と最新鋭気象レーダを生かした「ゲリラ豪雨予測手法」を開発しました。

スーパーコンピュータを使った天気予報シミュレーションは、通常1kmより粗い解像度で、1時間ごとに新しい観測データを取り込んで更新します。 しかし、ゲリラ豪雨の場合、わずか数分の間に積乱雲が急激に発生・発達するため、1時間の更新間隔では予測が困難でした。 また、1kmより粗い解像度では、ゲリラ豪雨を引き起こす積乱雲を十分に解像できませんでした。

国際共同研究グループは、今回、理研の「京」と、情報通信研究機構と大阪大学らが開発した最新鋭のフェーズドアレイ気象レーダの双方から得られる高速かつ膨大なデータを組み合わせることで、 解像度100mで30秒ごとに新しい観測データを取り込んで更新する、空間的・時間的に桁違いの天気予報シミュレーションを実現し、実際のゲリラ豪雨の動きを詳細に再現することに成功しました。

天気予報の根幹をなすのは、シミュレーションと実測データを組み合わせる「データ同化」と呼ばれる手法です。 次世代の高精細シミュレーションと高性能センサを組み合わせる革新的な技術により、従来とは桁違いのビッグデータを生かす「ビッグデータ同化」を実現しました。 解像度100mで30秒ごとという桁違いなデータを生かすデータ同化は本研究が初めてです。 この技術を生かすことで、将来、これまで想像もつかなかったような超高速かつ超高精細な天気予報が可能になり、天気予報に革命をもたらすことが期待できます。

本研究成果は、8月末に米国の科学雑誌『Bulletin of the American Meteorological Society』(8月号)に掲載される予定です。

「京」にて現実大気の世界最大規模アンサンブルデータ同化に成功 -天気予報シミュレーションの精度向上へ-

2015年11月10日

アンサンブルデータ同化による対流圏界面付近での水蒸気量の相関マップ

アンサンブルデータ同化による対流圏界面付近での水蒸気量の相関マップ
11月8日午前9時(日本時間)。暖色系は正の相関、寒色系は負の相関を示す。 (a)80個のアンサンブルを使った場合、(b)10,240個のアンサンブルを使った場合、(c)80個のアンサンブルを使って観測の影響範囲を半径1,260 kmに限定した場合。 (c)と比べて(b)の相関パターンが数千kmに及ぶことが分かる。

理化学研究所(理研)計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正チームリーダーらの研究チームは、天気予報シミュレーションの高精度化を目指し、 スーパーコンピュータ「京」を使って、現実大気で世界最大規模となる10,240個の「全球大気アンサンブルデータ同化」に成功しました。

これにより、数千kmに及ぶ遠方の観測データを活用して天気予報の精度を大幅に改善できる可能性が明らかになりました。 2014年7月23日に発表したプレスリリース「『京』を使い世界最大規模の全球大気アンサンブルデータ同化に成功 -天気予報シミュレーションの高精度化に貢献-」では、 通常は100個程度に限られるアンサンブルを、10,240個に飛躍的に向上させることに成功したものの、疑似観測データを使ったシミュレーション実験によるものでした。

今回、現実大気の観測データと解像度112kmの全球大気モデルNICAMを使って、10,240個のアンサンブルデータ同化に成功しました。 その結果、実際の天気予報シミュレーションにおいて数千kmに及ぶ遠方の観測データを活用できる可能性があることが分かりました。 全球降水観測GPMによる衛星観測データなどさまざまな観測データをより効果的に活用して天気予報の改善に役立てられる可能性があります。

「京」を使い世界最大規模の全球大気アンサンブルデータ同化に成功 -天気予報シミュレーションの高精度化に貢献-

2014年7月23日

アンサンブルデータ同化による18日目の水蒸気量の相関マップ

アンサンブルデータ同化による18日目の水蒸気量の相関マップ。
黄色い星の水蒸気量に対する各地点の水蒸気量の相関係数を色で示している。
上:100個のアンサンブルを使った場合。
中:上図に局所化関数を適用した場合。
下:10,240個のアンサンブルを使った場合。

理化学研究所(理研、野依良治理事長)は、天気予報シミュレーションの高精度化を目指し、スーパーコンピュータ「京」を使って、10,240個のアンサンブルで3週間分という世界最大規模の「全球大気のアンサンブルデータ同化」 に成功しました。 必要とされる計算量は、これまでの100個程度のアンサンブルを使った場合に比べて100万倍という大規模なものになります。 これは、理研計算科学研究機構(平尾公彦機構長)データ同化研究チームの三好建正チームリーダーと、近藤圭一特別研究員、および大規模並列数値計算技術研究チームの 今村俊幸チームリーダーの研究グループによる成果です。

スーパーコンピュータを使った天気予報を行う方法の1つに「アンサンブル予報」があります。 アンサンブル予報は、風や気温などの時間変化を物理学の 法則に基づきコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測するシミュレーションを、並行して複数実行し、同等に確からしい「パラレルワールド(並行世界)」を作ります。 この平均やばらつきから、確率的な天気予報を行います。

「アンサンブルデータ同化」は、アンサンブル予報で作られたパラレルワールドに実測データを加え、すべてのパラレルワールドを誤差の範囲内に制御します。 これまでのアンサンブルデータ同化では、100個程度以下のアンサンブル(パラレルワールドの数)を用いていましたが、今回、これを世界最大規模の 10,240個に増やし、 アンサンブルデータ同化の計算を約8倍高速化、理論ピーク性能比44%超という極めて高い実行効率を達成することで、全球大気の アンサンブルデータ同化を3週間分実行することに成功しました。 これまでは観測の影響を2,000~3,000 kmに限定する必要がありましたが、今回の成果により、例えば日本から1万km遠方の観測データが、 瞬時に日本の大気状態の推定精度を向上する可能性が明らかとなり、天気予報シミュレーションの改善に貢献することが期待されます。

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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