「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

国立研究開発法人情報通信研究機構
国立研究開発法人理化学研究所
国立大学法人大阪大学
国立研究開発法人科学技術振興機構

要旨

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NICT、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。

１．背景

近年、局地的に急激な大雨をもたらす「ゲリラ豪雨」が増えています。ゲリラ豪雨は日常生活や社会経済に大きな影響を及ぼし、時には人命を奪う災害をもたらします。

スーパーコンピュータを使ったシミュレーションに基づく現在の天気予報は、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されます。例えば、気象庁で運用されている局地モデルは、全国を対象に解像度2kmで1時間ごとに新しい観測データを取り込んでいます。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、現在の天気予報では予測が困難です。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。

一方で、最近の研究では、スーパーコンピュータ「京」を使った解像度100mや10mといった桁違いに高精細なシミュレーション^注1)により、ゲリラ豪雨を引き起こす積乱雲の一つ一つを詳細にシミュレーションできるようになりました。また、2012年夏より大阪大学で運用が開始されたフェーズドアレイ気象レーダは、わずか30秒の間に100m分解能で半径60kmの範囲を隙間なく探知し、ゲリラ豪雨のダイナミックな動きを正確に観測できるようになりました。

注1）Sato, Y., S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, Y. Kajikawa,and H. Tomita, 2015, Impacts of cloud microphysics on trade wind cumulus: which cloud microphysics processes contribute to the diversity in a large eddy simulation?, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23, doi:10.1186/s40645-015-0053-6

２．研究手法と成果

国際共同研究グループは、「京」を使った解像度100mの高精細シミュレーションと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秒ごとに更新する30分先までの天気予報”という空間的・時間的に桁違いな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。

シミュレーションデータと実測データの双方を組み合わせる「データ同化」と呼ばれる手法は、天気予報の精度を左右する重要な役割を果たします。本研究では、桁違いに高速かつ膨大なビッグデータを扱う「ビッグデータ同化」による技術革新を創出し、30秒ごとに得られる100m分解能のレーダ観測データの全てを生かすことで、従来の解像度1kmのデータ同化では表しきれない積乱雲内部の微細構造を、高精度で表現することに成功しました（図1）。先行研究では、解像度1km程度で、最高数分ごとのデータ同化を行う研究が進んでいましたが、本研究はそれよりも1桁高い解像度とデータ同化頻度を達成しました。

解像度100mで30秒ごとという桁違いなデータを使ったデータ同化を行った際に何が起こるかは、未知の問題でした。国際共同研究グループは、大きな問題を起こさずに計算できるよう工夫し、この桁違いのビッグデータ同化が正常に動作することを示しました。

図1 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。

３．今後の期待

国際共同研究グループは、30秒ごとに100m分解能のレーダ観測をデータ同化する「ビッグデータ同化」の技術革新を創出し、スーパーコンピュータを使ったシミュレーションにより、30分後までのゲリラ豪雨を予測する手法を開発しました。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」を実現したことで、これまで想像もつかなかったような高速かつ高精細な天気予報が可能となり、天気予報に革命をもたらすことが期待できます。

本研究では、本来30秒以内に完了しなければならない「ビッグデータ同化」の計算に、およそ10分かかっています。今後、実用化に向けて、30秒ごとに得られる観測データを30秒以内に処理するための、データ転送や計算の高速化が求められます。これによって、さらに高精度かつリアルタイムなゲリラ豪雨予測を実現します。

※国際共同研究グループ
理化学研究所　

計算科学研究機構　

データ同化研究チーム

チームリーダー　　　　　三好　建正　（みよし　たけまさ）
研究員　　　　　　　　　大塚　成徳　（おおつか　しげのり）
特別研究員　　　　　　　グオ-ユエン・リエン（Guo-Yuan Lien）
特別研究員　　　　　　　近藤　圭一　（こんどう　けいいち）
リサーチアソシエイト　　前島　康光　（まえじま　やすみつ）
研究支援パートタイマー　大東　真利茂　（おおひがし　まりも）

複合系気候科学研究チーム

チームリーダー　　　　　富田　浩文　（とみた　ひろふみ）
研究員　　　　　　　　　西澤　誠也　（にしざわ　せいや）
研究員　　　　　　　　　足立　幸穂　（あだち　さちほ）
特別研究員　　　　　　　吉田　龍二　（よしだ　りゅうじ）

フラッグシップ2020プロジェクト

プロジェクトリーダー　　石川　裕　　（いしかわ　ゆたか）

情報通信研究機構　電磁波研究所

研究マネージャー　　　　佐藤　晋介　（さとう　しんすけ）

大阪大学　大学院工学研究科

准教授　　　　　　　　　牛尾　知雄　（うしお　ともお）

気象庁

気象衛星センター　データ処理部　システム管理課

課長（研究当時）　　　　別所　康太郎（べっしょ　こうたろう）
（現気象庁予報部予報課アジア太平洋気象防災センター　予報官）

気象研究所　予報研究部

室長　　　　　　　　　　瀬古　弘　　（せこ　ひろむ）
研究官　　　　　　　　　國井　勝　　（くにい　まさる）

ブエノスアイレス大学　大気海洋研究センター

研究員　　　　　　　　　フアン・ルイス（Juan Ruiz）

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）』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」研究領域（研究総括：田中　譲・北海道大学）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」研究領域（研究総括：喜連川　優・国立情報学研究所）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・東京工業大学、共同研究者：三好　建正）の支援を受けて行われました。

４．論文情報

＜タイトル＞
“Big Data Assimilation” Revolutionizing Severe Weather Prediction
＜著者名＞
T. Miyoshi, M. Kunii, J. Ruiz, G.-Y. Lien, S. Satoh, T. Ushio, K. Bessho, H. Seko, H. Tomita, and Y. Ishikawa
＜雑誌＞
Bulletin of the American Meteorological Society
＜DOI＞
10.1175/BAMS-D-15-00144.1