データ同化研究チーム Data Assimilation Research Team 研究紹介

この共同研究は、産学連携プロジェクトAETHERの一環として行われています。

本課題では、計算科学(第3の科学)とデータ科学(第4の科学)を融合した新しい第5パラダイムとして、「予測科学」を開拓します。

本研究では、近年激甚化する集中豪雨等の極端気象現象からの防災・減災を実現するために、 観測ビッグデータ同化及び大アンサンブルデータ同化手法の研究開発を、 領域大気データ同化システムSCALE-LETKF及び全球大気データ同化システムNICAM-LETKFを用いて進める。

気象は、生活や社会経済活動に影響する。 本研究は、これまでのCREST研究成果に基づき、サイバー世界と現実世界を双方向に結んだ「高度天気予報活用社会」に向けて加速する。 これまで開発してきた「ビッグデータ同化」技術を実用化するための技術的課題に取り組むとともに、AI－シミュレーション連携により気象予測の新たな方向性を打ち出し、新しいAI研究の方向性を探る。 これにより革新的な天気予報を実現し、QoL向上や社会経済活動の高度化に向けて加速する。

これまでゲリラ豪雨のような短時間・局所的な気象災害の観測・予測は困難であったが、新しい観測装置の登場と計算機能力の向上により、 100 m解像度・30秒間隔程度での観測・予測が可能になりつつある。本研究の目的は、100 m・30秒という、これまでにない短時間・局地的な 時空間スケールで積雲対流の数値天気予報における誤差成長を測定することで、カオス力学系としての積雲対流の予測可能性に関する理解を得て、 超高解像度数値天気予報の有効性に対する理論的裏付けを強化することである。さらに、積雲対流の実用上の予測可能性向上につながる手法開発に取り組む。

本研究では、次世代の高精細シミュレーションと新型センサによる｢ビッグデータ｣を扱うための｢ビッグデータ同化｣の技術革新を創出し、 ゲリラ豪雨予測に応用して、フェーズドアレイ気象レーダー、次期気象衛星ひまわり、スーパーコンピュータ「京」という我が国が世界に誇る次世代技術を駆使して実証実験し、 防災・減災に資するとともに、気象学的ブレークスルーをもたらします。

本研究では、前回・第7回の公募研究で得られた知見に基づき、正20面体型全球非静力学大気モデルNICAMを用いた、 GPMやその他の衛星観測を統合的に扱うデータ同化技術の更なる高度化を進め、新たな降水プロダクトの可能性を切り拓く先端的な研究開発を行う。 また、陸面モデルのデータ同化にも発展させ、気象予報を超えて、水資源管理や農業分野への社会貢献に結びつけることを目指す。

本研究では、集中豪雨などによる気象災害の被害を減らすため、 最新の観測技術による高頻度かつ高密度な「観測ビッグデータ」を十分に活かすための先端的なデータ同化研究を行います。

ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビッグデータ同化アプリケーションのEBDコ・デザインのため、下記の開発を行っています。

• フェールセーフのEBDワークフローの開発
• Geographical Searchアルゴリズムの最適化
• EBDのプラットフォームの設計・開発のコ・デザイン

本研究では、高度なアンサンブルデータ同化手法である LETKF を、 詳細な降水過程を含む全球モデル NICAM (NOnhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model)に適用し、 TRMM/GPM など衛星降水観測データを同化し、大気客観解析及びこれを初期値とした数値天気予報の精度向上を達成します。