CGER-REPORTISSN 2434-5679
CGER-I163-2023

計算で挑む環境研究― シミュレーションが広げる可能性 ―地球環境研究センター

Center for Global Environmental Research

国立研究開発法人 国立環境研究所

National Institute for Environmental Studies, Japan

出版にあたって

国立環境研究所地球システム領域シニア研究員

秋吉 英治

本号では、地球環境研究センターニュース2018年 8月号から2022年 3月号にかけて掲載された、シリーズ「計算機で挑む環境研究—シミュレーションが広げる可能性」全10話と、2021年 8月号・ 9月号に掲載された八代尚・主任研究員のゴードン・ベル賞ノミネートに関するインタビュー記事「スーパーコンピュータ『富岳』の性能を最大限に活かす方法を探る」
を、まとめてお届けします。
シリーズ全10話では、国立環境研究所（以下、国環研）のスーパーコンピュータを利用し第一線で研究を行う10人の研究者に、現在取り組んでいる研究テーマについて、その目的、重要性や有用性、計算結果の信頼性や客観性、計算機の性能向上が研究に与えた影響などについて解説していただきました。国環研のスーパーコンピュータが、環境問題を解決するために様々な研究に利用され、そのいずれもが将来を見据えた内容であることをおわかりいただけると思います。そう遠くない未来に、「この当時はこのくらいのところでがんばっていたんだ」と思えるような時代が来るのではないでしょうか。また、八代尚・主任研究員へのインタビューでは、スーパーコンピュータ「富岳」の気象計算への利用を通じて、天気予報、
カオス的特性、アンサンブル計算、データ同化などのソフト的側面と、CPU、メモリ、データ精度などのハード的側面とから、気象の大規模計算の現在と未来、計算機資源の効率的な利用について、興味深いお話を聞くことができました。
国環研のスーパーコンピュータはその導入以来、所内研究者のみならず、多くの所外研究者にもご利用いただき、多岐にわたる環境問題に関わる研究成果の創出に貢献してきました。地球温暖化に関わる研究は、スーパーコンピュータ導入当初から現在まで脈々と受け継がれ発展していますが、近年は数値モデルの役割も多様化し、将来予測やプロセス研
究に加えて、観測と連携したデータ同化、あるいはデータ同化を利用した温室効果ガスのフラックス推定などにも頻繁に利用されるようになってきました。
国環研のスーパーコンピュータは「富岳」のような世界最高レベルの計算機性能は持ち合
わせていませんが、環境研究に有用なスーパーコンピュータシステムとして、これからも引き続き多くの研究者にご利用いただき、環境問題の解決や計算機科学の発展に貢献していくことを願ってやみません。
2023年 1月i

出版にあたって���������������������������������������������������� ⅰ
目次��������������������������������������������������������������� ⅱ

よりよい気候変動対策の礎をつくる ����������������������� 1
気候変動予測の不確実性の低減
塩竈 秀夫

計算機による生態系の再現���������������������������������� 9
複雑なものを簡単にして研究に役立てる伊藤 昭彦

気候予測シミュレーションにおける ����������������������� 17
モデル間相互比較の役割
小倉 知夫

日本スケールから地球スケールを����������������������������� 25“シームレス”に取り扱う大気汚染シミュレーション
五藤 大輔

シミュレーションによって見えてくる水の流れ���������� 33
生態系モデルのグローバルな適用に向けて
中山 忠暢

スーパーコンピュータが切り開いた ���������������������� 41
閉鎖性海域の水環境・生態系の高解像度長期予測
東  博紀
ii

計算で挑む環境研究－シミュレーションが広げる可能性－

C O N T E N T S

より速く、より多く、より長く、より複雑に ����������������� 49
シミュレーションを支える技術
八代  尚

地球と人類の将来 ���������������������������������������������������� 65
地球ー人間システムモデルによる研究
横畠 徳太

世界の水利用の水源を求める������������������������������ 77
世界の水資源のコンピュータシミュレーション その３
花崎 直太

気候モデルから化学気候モデルへ������������������������ 85

スーパーコンピュータが可能とするオゾン層年々変動の解析
山下 陽介

インタビュー

スーパーコンピュータ「富岳」の性能を ������������������� 93
最大限に活かす方法を探る
2020年ゴードン・ベル賞ノミネートの八代主任研究員に聞く

参考資料

地球環境研究センターにおけるスーパーコンピュータ（ベクトル処理用計算機）の変遷
����������������������������������������������������������������� 123iii

introduction
現在、コンピュータシミュレーションは環境研究を支える重要な研究方法となっています。 シミュレーション研究の内容は多岐にわたり、日々進歩しています。天気
予報や災害の予測など、私たちの日常生活と深く関係していることもあります。このシリーズでは、環境研究におけるシミュ
レーション研究の多様性や重要性を紹介しています。
今回のレポートは、
地球環境研究センター
ニュース2018年 8 月号から2022年 3 月号に掲載された、シリーズ「計算機で挑む環境研究—シミュレーションが広げる可能性」全10話と、2021年 8 月号・ 9 月号に掲載された八代尚・主任研究員のゴードン・
ベル賞ノミネートに関するインタビュー記
事「スーパーコンピュータ『富岳』の性能を最大限に活かす方法を探る」を、まとめたものです。

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計算で挑む環境研究

よりよい気候変動対策の礎をつくる
気候変動予測の不確実性の低減

塩竈 秀夫

01 気候モデルと過去の気候変動
気候モデルとは、大気、海洋、陸面などの気候システムの振る舞いをシミュレートするコンピュータソフトのことです。気候モデルの中には、世界の気候をシミュレートする全球気候モデルや、日本周辺など一部の領域だけをシミュレートする領域気候モデルなどがありますが、ここでは全球気候モデルの話にしぼります。日本国内では気象研究所や東京大学大気海洋研究所・国立環境研究所・海洋研究開発機構、世界では英国気象局など様々な研究機関
が、それぞれ独自の全球気候モデルを開発しています。
気候モデルは、気候システムに関するいろいろな物理方程式（運動方程式、
熱力学、質量保存則など）を解いていくことで、たとえば気温、風速、雲量、
土壌水分量、海水の塩分量などの多くの物理変数の時間発展をシミュレート
していきます。計算量が膨大なので、シミュレーションにはスーパーコン
ピュータが利用されます。テレビなどで翌日の降水域の時間発展の予測をご覧になったことがあるかと思いますが、天気予報で使われているのは気候モ
デルの大気・陸面部分です。
人間活動による二酸化炭素（CO2）や大気汚染物質の排出、太陽活動や火山活動など、気候システムにとっての外部因子に変動があると、気候システムの状態（たとえば世界平均地上気温）が変化します。これらの外部因子の過去に観測されたデータを気候モデルに与えてやると、19世紀半ば以降に観測された世界の地上気温の長期変化傾向を計算することができて、その結果が1

観測データとよく一致します（図1）。これは、気候モデルの信頼性を担保す
る一つの証拠になっています。

図1：世界平均地上気温変化（℃）の観測データ（黒線）、自然起源外部因子のみ考慮したシミュレーション（青帯）、自然起源外部要因+人為起源外部要因を考慮したシミュ
レーション（赤帯）。IPCC第 5 次評価報告書より。

また人間活動による外部因子の変化を与えずに（たとえば1850年の値を与え続ける）、自然起源の外部因子（太陽活動や火山活動）の観測された時間
変化だけを与えた場合、20世紀後半からの急激な気温上昇を再現することができません。これは、過去半世紀の気温上昇に人間活動の寄与があるという評価の大きな根拠になっています（気候モデルを用いない研究でも同様の※1
結論が得られていますが、詳しくは塩竈ほか（2014）
を参照して下さい）。

※1 塩竈秀夫・江守正多・鬼頭昭雄 (2014) 産業革命以降の気候変動の検出と要因分
析, 日本気象学会・地球環境問題委員会編著「地球温暖化: そのメカニズムと不確実性」, 朝倉書店, 4章, 37-46.
2

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計算で挑む環境研究

02 気候変動の将来予測
１．不確実性の 3 要因
将来の気候変動予測を行う場合には、将来の人間活動によるCO2排出量などを何らかの方法で気候モデルに与えてやる必要があります（図 2 ）。そのためには、将来の社会経済の発展を予測しなければなりませんが、社会経済には様々な可能性があり、たとえば今世紀末までの変化を正確に予測することは不可能です。そのため、将来の社会経済を予測するのではなく、「地域分断型の世界」や「持続可能性を重視する世界」などできるだけ幅をもった社会経済の想定（シナリオ）を複数作ります。このとき、経済モデル等を用いて温室効果ガス等の排出量も計算されます。こうして作られた温室効果ガス等排出量のシナリオ（排出シナリオ）を気候モデルに与えてやることで、ある将来の社会経済シナリオに対応する気候変動予測を行うことができます。その気候変動予測の出力データをもとに、人間社会や自然生態系などへの気候変動の影響が研究されます。

図2：将来の社会経済発展の想定から影響評価までの流れに関する模式図。

3

こうして得られた気候変動予測にも幅（不確実性）があります。気候変動予測の不確実性の原因は大別すると次の 3 種類になります。
①排出シナリオの不確実性：
我々人類が今後どのような社会経済を築いていくかによって、温室効果ガス濃度や大気汚染物質排出量のシナリオが大きく異なること
による不確実性。
②気候モデルの不確実性：
気候変動に関係する物理プロセスの中で、現在の科学において理解が十分でない部分が存在するために生じる不確実性。
③内部変動の不確実性：
気候システムの自然の揺らぎ（内部変動）による不確実性。
今後20 ～ 30年間の世界平均地上気温の変動予測においては、内部変動の不確実性が気温変動予測の主要な不確実性の原因になります。一方、100年以上の長期予測においては、排出シナリオの不確実性と気候モデルの不確実性のほうが大きく寄与します。

2．排出シナリオの不確実性
排出シナリオの不確実性は、同じ気候モデルに複数の排出シナリオを与えて気候変動予測を行うことで、その幅を見積もることができます。どの排出シナリオに近い未来になるかは、人類が今後どれだけ温室効果ガスを削減できるかにかかっているので、排出シナリオの不確実性幅は、ある意味人類の選択による結果の幅であるとも言えます。

3．気候モデルの不確実性
気候モデルの不確実性は、複数の気候モデルによる気候変動予測の幅を調べることで評価されます。この不確実性による幅は、気候システムに関する
我々の科学的理解の現時点での限界から生じます。また、計算資源の制限か
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計算で挑む環境研究

ら100km程度の水平解像度で計算しないといけないといった技術的な限界（たとえば100km解像度だと一つ一つの雲は計算できず、100km平均の統計的性質しか評価できない）も、気候モデルの不確実性の要因になります。
このモデル不確実性を低減していくことは、重要な問題です。
モデル間の不確実性による幅は、物理変数によっては非常に大きい場合があります。たとえば、ある地域の 将来の降水量が、一つのモデルでは減少し、別のモデルでは増加するといったように変化の正負も異なる場合、どちらの予測の方が信頼できるのでしょうか？ 10年ほど前までは、それぞれの気候
モデルが同程度の信頼性をもつと仮定して、１モデル１票の多数決で、多数派になった方の予測が信頼できると考えられていました。これをモデル民主主義といいます。
しかし多数派が信頼できるという考え方に論理的根拠がないことが認識されるようになり、各モデルの予測の信頼性を評価する手法の研究が現在活発に行われています。そのような信頼性評価研究では一般的に、観測された現在の気候状態や過去の気候変化傾向をよく再現できるモデルは、将来予測も信頼できると考えられます。ただし、現在や過去の気候のどの部分（たとえばどこどこの雨の分布）を正しくシミュレーションできれば、将来予測のどの部分（たとえば将来の日本の梅雨の変化）が正しいかを明らかにすることは簡単ではなく、大きな研究テーマになっています。
図 3 に、そのような信頼性研究の例を示します（Shiogamaほか（2011）※2）。
南米大陸の水資源量の変化予測は大きなモデル不確実性があり、多くのモデ
ルでは水資源量が増えます（図3a）が、少数のモデルではアマゾン川流域で水資源量が減ります（図3b）。モデル民主主義の考えに基づくと図3aの方が信頼できると評価されますが、様々な分析の結果、実は図3bの方が信頼性が高いということが示唆されました。（詳しくはShiogamaほか（2011）のプ
レスリリース参照）。
※2 Shiogama H., S. Emori, N. Hanasaki, M. Abe, Y. Masutomi, K. Takahashi,
T. Nozawa (2011) Observational constraints indicate risk of drying in the
Amazon basin, Nature Communications,2, Article number: 253 doi:10.1038/
ncomms1252.
プレスリリース資料（https://www.nies.go.jp/whatsnew/2011/20110330/201
10330.html）
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図3：南米の水資源量変化予測(mm/年/℃ )。(a)複数モデルの平均（多数派）、(b)よりもっともらしい予測（少数派）。

4．内部変動の不確実性
外部因子に変動がなくても、気候システムは自然の揺らぎ（内部変動）をもっており、気候状態が変化します。たとえば、天気を変える低気圧、高気圧なども内部変動ですし、有名なエル・ニーニョなども内部変動です。これらの内部変動は、地球上に人間がいなくても存在するもので、ランダムに発生します。そのため温暖化していない世界でも、冷夏もあれば暑夏もあります（図 4 ）。温暖化した世界でもランダムな内部変動によって偶然冷夏も起こ
りえますが、暑夏になる確率が上がります。この内部変動による将来予測の不確実性は、同じ排出シナリオ・同じ気候モデルで計算初期値の異なるシミュ
レーションを多数実施することで見積もることができます。
また現実の気候の実験と、仮に温暖化していない世界のシミュレーションを多数実施すれば、観測された近年の異常気象の発生確率を温暖化が何％変
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計算で挑む環境研究

図4：内部変動による不確実性と温暖化の関係の模式図。（図提供：九州大学応用力学研究所森正人助教）化させていたかも見積もることができます（イベント・アトリビューション
といいます）。内部変動に関して、より詳しいことを知りたい方は、釜江・※3塩竈（2014）を参照して下さい。

※3 釜江陽一・塩竈秀夫 (2014) この異常気象は地球温暖化が原因？
https://www.cger.nies.go.jp/ja/news/2014/140404.html
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03 まとめ
本記事では、気候変動の予測方法とその不確実性に関して解説しました。
これらの研究では、多くのシミュレーション実験を行う必要があり、膨大な計算資源が必要になります（たとえば国内有数のスーパーコンピュータを用いても、100年分のシミュレーションに１ヶ月以上かかります）。それゆえ、気候変動の研究は、スーパーコンピュータの進化とともに発展してきたという一面があります。もちろん気候システムの観測や理論も重要です。気候変動政策のためにも、気候変動予測の不確実性の定量化と低減は必須であり、今後も研究を発展させていく必要があります。

※地球環境研究センターニュース2018年 8 月号掲載

塩竈 秀夫 Shiogama Hideo
地球環境研究センター気候モデリング・解析研究室 主任研究員
現職：地球システム領域 地球システムリスク解析研究室長
専門は気象学。気候モデルを用いた過去の気候変動の理解と将来予測に関する研究を進める。気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画の共同議長を務めている。

（執筆者の職名は執筆当時のもので、必要に応じて現職を記載しています。）
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計算で挑む環境研究

計算機による生態系の再現
複雑なものを簡単にして研究に役立てる伊藤 昭彦

私は、陸域生態系における物質の循環を扱うモデルを開発し、主に地球温暖化に関する研究にコンピュータ（計算機）を用いています。生態系は多様な生物から構成される極めて複雑なシステムですが、それをコンピュータの中でどうやって再現しているかを解説します。

01 生態系モデルのいろいろとその作り方
まず生態系とは、生物の集団とその環境が結びついてできた系（システム）と定義されます。熱帯雨林やブナ林のように自然のものはもちろん、皆さんの身近な雑木林や草地もある種の生態系と見ることができます。生態系を考えたとき、まず思い浮かぶのは木や草など植物の姿ではないでしょうか。それは生態系で最も大きなバイオマス（生物の質量）をもつのがほとんどの場合は植物だからで、もちろん昆虫や動物、さらには目に見えない微生物まで様々な生物から生態系は構成されています。もう一つ大事なのが環境で、生物が活動することで生態系の環境、例えば光や温度、水分の条件は大きく変わります。
では、生態系をモデル化してシミュレートする、とはどういうことでしょうか？ 単純に考えると、そこに棲む生物の振る舞いを一つひとつ数式で表し、またそれらを取り巻く環境条件を数式から解くことで、コンピュータの中に生態系を再現（シミュレーション）できそうです。しかし実際には、生態系には膨大な種類と数の生物が棲んでおり、しかもお互いに影響を及ぼし合っているため、数式を作って計算することは容易ではありません。
また、光や温度などの環境も、場所ごとに異なるうえに時々刻々と変化す9

るため、計算は非常に複雑になります。何より、生態系には、物理学の「運動方程式」のような普遍的で厳密な数式は発見されておらず、何らかの経験式を使ったり簡単化（近似）した方法で計算することになります。このようにしてモデルを作る目的は、生態系のもつ様々な機能（バイオマスの生産など）
や振る舞い（成長や衰退など）をシミュレートすることにあります。
生態系の全てを扱うのは無理にしても、特定の部分や要素に絞ってモデルを作り、シミュレーションを行うことは可能です。生態学で用いられる古典的なモデルの一つに「ロトカ-ボルテラ モデル」（Lotka-Volterra model）というものがあります。これは、食う－食われる関係にあるキツネとウサギのように、 2 種類の生き物の振る舞いに焦点を絞ったモデルです。他の生き物
や環境の変化は省略する代わりに、2 種類の生き物の関係のみを扱うことで、現実に観察される現象（例えばウサギとキツネの個体数の変化）を上手く説明することができます。
また、生態系と大気との間の熱エネルギーの交換といった物理的なプロセスに焦点を絞り、生物的な要素を大胆に省略したモデルもあります。
このシリーズの第１回（P.1 ～ P.8）で紹介された気候モデルの中には、実は、その一種である物理的な要素を取り出した生態系モデルが陸面の中に組み込
まれています。
私が開発し、研究に用いている生態系のモデルは、主に物質の流れに着目しています（図１右）。つまり、生態系を構成している植物のバイオマスや土壌、さらにそれらを構成する炭素や窒素などの元素の移動や蓄積を考えます。
その理由は、地球温暖化の問題でモデルを用いる場合に、まずは大気と二酸化炭素（CO2）など温室効果ガスの交換を扱いたかったからです。その際には、樹木を１本ずつ扱う必要はなく、むしろ植物の光合成能力や微生物の呼吸速度など、共通の生理的な要因を取り出すことで、生態系全体をまとめて計算することができます。
例えば、木が1,000本も生えている生態系の振る舞いを計算する場合、１本ごとに計算して足し合わせる代わりに、全部の木がもつ葉や幹の量の合計値に基づいて一度に計算を行うことができます。これは、後で述べるような、地球全体でモデルを動かす際に大きな利点となります。逆に、ある生態系で生物の変動を種類ごとにシミュレートしたい場合などは、個体を扱うモ10

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計算で挑む環境研究

デルの方が良い場合もあります（図１左）。

図1：生態系を簡単化しモデル化する方法を示す模式図。

植物や動物・微生物、さらには土壌の約半分は炭素でできているので、炭素の流れをきっちりと追うことにより、生態系の振る舞いをおおよそ知ることができます。炭素の振る舞いを追うことができれば、CO2やメタン（CH4）といった温室効果ガスの挙動についても知ることができます。ここで取り上
げたのは生態系モデルのごく一部ですので、興味をもたれた方は生態学の教※1を参照して下さい。
科書（原 2014など）

02 温暖化研究での使いみちモデルで生態系の振る舞いをシミュレートすると、どのように地球温暖化研究に役立つでしょうか？ まず、温暖化の原因となっているCO2 などの温室効果ガスのグローバルな循環の解明に使うことができます。大気中のCO2が人間活動からの放出によって増加していることはよく知られていますが、放出分のうち大気に残る割合は45%程度で、残り半分強は海洋や陸域に吸収されると考えられています。
さまざまな観測や分析により、陸域に相当量の吸収が生じている可能性が示されていましたが、その分布やメカニズムは永らく未解明でした。現在では、地上や人工衛星での観測体制が整い、陸域でのCO2 吸収の証拠が積み重ねられていますが、それを補強する証拠は生態系モデルの研究からも得られています。炭素の動きを扱うモデルで、大気条件や森林伐採など現実的な影※1 原登志彦 編著（2014）「地球環境変動の生態学」
共立出版
11響要因を考慮したシミュレーションを行ったところ、観測と整合するような
CO2吸収が再現されています。
モデルを使う利点の一つは、観測が少なかった過去にまで時間を逆戻りでき、吸収が起きていた場所や原因もある程度まで絞り込めるところです。例
えば図 2（左）は、生態系がCO2 を固定するメカニズムである光合成が、地球のどの場所でどのくらい起こっているかをモデルで推定した例です。大気中のCO2 濃度増加や気候変動によって、この光合成は徐々に増加しており、陸域へのCO2 吸収の一因になっていると考えられています。

図2：生態系モデルで推定された陸域における光合成の分布（左：Itoほか 2017※2より）とグローバル合計の予測シミュレーション例（右：Itoほか 2016※3より）。予測の幅は生態系のモデルや気候シナリオの違いによるもの。

もう一つの重要なモデルの役割は、将来を予測することです。もちろん何
年も先をピタリと予測することは困難ですので、不確かさを踏まえた上で、おおよその傾向を把握することが目的です。例えば、地球の温度上昇がこのままのペースで続いた場合と、（パリ協定などの）温暖化対策を積極的に進めて温度上昇を抑えた場合で、生態系に生じる変化がどの程度ちがうか、など※2 Ito, A. ほか (2017) Photosynthetic productivity and its efficiencies in ISIMIP2abiome models: benchmarking for impact assessment studies. Environmental
Research Letters, 12, 085001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa7a19※3 Ito, A., Nishina, K. and Noda, H.M. (2016) Evaluation of global warming
impacts on the carbon budget of terrestrial ecosystems in monsoon Asia:a multi-model analysis. Ecological Research, 31, 459–474.
12

CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究の将来の影響評価に用いられています。
これまでの研究例では、排出削減による対策をあまり行わないケースだと、今後の数十年間に温度上昇が進み、植物の生産力や土壌の炭素量に大きな変化（増加する地域が多いが場所によっては減少もあり得る）が生じる可能性が示されています（図 2（右））。どのような影響が起きそうかを前もって知っておくことは、生態系の管理や保全に役立ちますし、ひいては自然の恵み（生態系サービス）を受ける人間社会にも貢献することができます。
地球温暖化を想定した実験は、室内や野外の生態系でも行われた例がありますが、どうしても期間は短く、限られた範囲でしか行うことができません。
その点、生態系モデルはコンピュータさえあれば、日本全体や世界全体のシ
ミュレーションを、21世紀末までといった長い期間にわたり行うことができます。生態系モデルの用途は、ここで紹介したものに限りません。人工衛星（「いぶき」など）で観測した大気中のCO2データを解釈する際、気候モデルと組み合わせて温暖化の予測を行う際、さらに将来の社会シナリオを作成し温暖化対策を検討する際、など様々な課題の解決に必要となっています。

03 生態系モデルの本当のところ
生態系モデルによる地球スケールのシミュレーションは、実は温暖化問題
より前に、人口増加や食糧の問題が注目された時期（1960年頃）から行われていました。もちろん、その当時はコンピュータの計算能力が低く、モデルを作るための情報も不足していましたので、驚くほど簡単なモデルが使われていました。
現在では、コンピュータの性能は劇的に高まり、地上や人工衛星の観測か
ら膨大なデータが時々刻々と集まって研究に利用することができます。そして多くの分野（例えば気象モデル）で、シミュレーションの精度や分解能は大きく向上してきました。例えば生態系についても、日本やアジアのような広い地域を対象に、空間分解能１km程度と非常に細かいメッシュで計算を行うことが可能です。狭い領域ならパソコンやもう少し性能が高いコンピュータ（ワークステーション）で計算できますが、アジアや全世界を扱う場合にはスーパーコンピュータによる計算が必要となります。
13

ただし、生態系モデルの「開発」に関する分野は、少し事情が違っています。
生態系は極度に複雑なため、その一部を中途半端に複雑なまま取り出すと、生物や環境の間のバランスが崩れ、かえって精度が悪くなる場合があります。
つまり、生態系のどの要素やプロセスに注目するか、全体のバランスをどうやって維持するか、そして計算のためにどう簡略化するかというモデル作りのセンスのようなものが問われます。
近年のビッグデータや人工知能の手法を用いれば、ある程度はモデル開発を自動化できるようになるでしょう。しかし、生態系に関する深い理解なくしては、この先も、本当に信頼できるモデルを作ることはできないと思います。そのような理解は、論文や本を読み、パソコンに向かい合っているだけで得られるものではありません。実際に野外に出て、観測を行っている研究
者と議論を行うことは他では得がたいアイデアを与えてくれます。
できたモデルが、果たして本当に「良い」ものかどうか、簡単には判断することができないのも悩ましいところです。生態系が変化していく時間スケー
ルは短くても数年、長いと数百年を要するため、モデルの計算結果と比較して検証するための実測データはどうしても不足しがちです。また、多数ある
生態系の性質のうち、あるものは上手く再現できるけれど、別のものは大きく外してしまう、ということもよくあります。
近年は、地上での観測（フラックスなど）や衛星観測によって、数年程度の比較的短い期間に起こる現象については多くの情報が得られるようになりました。まずは、このようなデータと比較することで、生態系モデルの推定精度を確認しています（図 3 ）。そのような作業を通じてモデルの長所短所を知り、目的に応じて使い分けているのが現状です。
進みゆく温暖化を考えると時間的な余裕はありませんが、モデルの完成は長い道のりであることもまた事実です。

※地球環境研究センターニュース2018年10月号掲載

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計算で挑む環境研究

図3：生態系モデルの検証例。国内の 3 サイトにおいて大気中のCO2濃度と風の流れに基づく方法（微気象学的方法）により観測された正味のCO2交換データとの比較（Ito2008※4）。サイトの写真（右）のうち苫小牧のもの（上）に測定機器を、岐阜高山のもの（下）に観測タワーを見ることができます。

※4 Ito, A. (2008) The regional carbon budget of East Asia simulated with aterrestrial ecosystem model and validated using AsiaFlux data. Agriculturaland Forest Meteorology, 148, 738–747.

伊藤 昭彦 Ito Akihiko
地球環境研究センター 物質循環モデリング・解析研究室長
現職：地球システム領域 物質循環モデリング・解析研究室長
専門は生態学。陸域生態系の炭素・窒素循環を基礎として、大気との間の温室効果ガス交換をグローバルに推定するモデルを開発し、それを用いて気候変動に関する現状の理解や将来予測に関する研究を進める。

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計算で挑む環境研究

気候予測シミュレーションにおけるモデル間相互比較の役割
小倉 知夫

01 気候予測シミュレーションにおける不確実性
地球温暖化の研究の中でシミュレーションが果たす役割の一つに予測があります。例えば、人間活動による温室効果ガスの排出が増えたら気候はどう変わるか、あるいは、気候変化が自然環境や人間社会にどのような影響を及ぼすか。こうした問いに答えることはいずれも予測であり、シミュレーショ
ンが重要な役割を果たします。では、どのようにして答えるのでしょうか。
気候予測の場合、予測の対象となる大気や海洋、陸面の状態を温度、風速（水平方向、鉛直方向）、水蒸気量等の変数で表します。そして、これらの変数の値が温室効果ガスの排出量によってどのように変わるか、物理法則の方程式に基づいて近似的に計算します。計算が膨大な量になるため、スーパーコ
ンピュータの力を借ります 。具体的には、計算の手続きを記したコンピュー
タプログラムを作成し、そのプログラムに書かれた指示通りにスーパーコン
ピュータを動作させて計算を行います。ここで使用されるプログラムは気候モデルと呼ばれます。
このような方法で将来予測を行う際に避けられないのが不確実性の問題です。気候モデルの作り方にはある程度の任意性があります（どのような理由で任意性が生じるかについては小倉（2010）※1を参照下さい）。このため、作り方によってモデルA、モデルB、モデルCという具合に複数の異な※1 小倉 (2010) 気候のシミュレーションはどんな結果でも出せる？ ココが知りたい地球
温暖化, https://www.cger.nies.go.jp/ja/library/qa/25/25-1/qa_25-1-j.html
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るモデルが存在し得ます。複数の異なるモデルを用いて同じ条件の計算を行った場合、結果はモデル間で一致せず、ある程度のばらつき（不確実性）が生じてしまいます。従って、モデル間で計算結果を比較することが重要となります。その役割を担うのがモデル間相互比較プロジェクト（Model
Intercomparison Project）です。英語の名称を略してMIP（ミップ）とも呼ばれます。

02 モデル間相互比較プロジェクト（MIP）は何を目指すか
MIPとは具体的に何をするものか、筆者が参加しているCFMIP（Cloud
Feedback MIP）を例にとってご紹介します。CFMIPとは雲フィードバック
モデル相互比較プロジェクトの略称で、その名の通り、雲フィードバックという量を気候モデル間で相互比較することを主な目的としています。雲フィードバックとは、地表気温の変化が雲の変化を引き起こし、それがまた地表気温の変化を促進または抑制する働きを指します。
なぜ、雲フィードバックをモデル間で相互比較することになったか、背景を説明します。複数の気候モデルを用いて将来予測シミュレーションを行うと、気温上昇が大きいモデルと小さいモデルに分かれます。モデル間の違いがどのようにして生じるのか調べたところ、各モデルのシミュレーションの中で雲フィードバックが生じており、その強さが気温上昇の大小に影響していることがわかってきました。つまり、雲フィードバックが正（負）に大きい
モデルほど気温上昇が大きい（小さい）傾向が見られました。従って、将来予測の気温上昇の大きさがモデル間でばらつく原因を理解するには、雲フィー
ドバックのモデル間のばらつきを把握することが鍵となります。
なお、将来予測シミュレーションにおいては現実をできるだけ忠実に模倣する必要があるため、シミュレーションの設定はかなり複雑になります。例
えば、温室効果気体の濃度や大気汚染物質の排出量、さらに地表面の土地利用の状態が時間と共に変化する様子を設定として与えて、気候の変化をシ
ミュレートします。このため、シミュレートされた気候の変化は様々な要因の影響を反映したものとなります。現実的ではありますが複雑でもあるため、結果を理解する際の難易度は高くなります。
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一方、雲フィードバックについて理解を深めたい場合は、より簡便な設定のシミュレーションが適しています。例えば、大気中のCO2 濃度を瞬間的に 4 倍に増加させた後、濃度を一定のまま150年のあいだ維持する設定でシミュレーションを実施します。すると、CO2 濃度の増加により温室効果が強まり、気候が温暖化する様子がシミュレートされます。温暖化は雲の変化を引き起こし、雲フィードバックを発生させます。具体的には、雲の変化により地球から宇宙へ正味で出て行くエネルギー量が変化します。
雲は、太陽から地球へ入射する短波放射を反射したり、地表からの上向き
長波放射を吸収して雲の温度に応じた長波放射を射出したりする働きがあります。このため、雲が変化すれば宇宙へ出て行くエネルギー量（放射量）が影響を受ける訳です。出て行くエネルギー量が仮に多くなれば、地球を冷やす
効果が強まるため気温上昇は抑制されますし、逆に少なくなれば気温上昇は促進されます。
このようなエネルギー量の変化がどれほどの大きさかを算出し、雲フィー
ドバックの値とします。雲フィードバックの算出を複数のモデルについて行
い、その結果がモデル間でばらつく幅を測れば、雲フィードバックの不確実性を定量化したことになります。これが、CFMIPの目指す目標の第 1 段階といえます。
雲フィードバックの不確実性を定量化した後、次に課題となるのは、その不確実性がどのような仕組みで生じているのか理解することです。そのために必要な情報も、MIPから得ることができます。
まず、CO2 濃度を 4 倍に増加させるシミュレーションの結果からは雲フィードバックの値だけでなく、それを生じさせる雲の分布や性質についても情報が得られます。雲には様々な種類があり、分布する高さや雲を構成す
る水/氷の質量、粒子の大きさなどにより性質が異なります。そして、どの種類の雲がどのように変化するかによって雲フィードバックは大きく変わるのです。例えば、下層雲の面積が変化しているのであれば、雲が短波放射の反射を通して地表を冷やす効果が大きく変わり、上層雲の高さが変化しているのであれば、雲が長波放射の吸収・射出を通して地表を暖める効果が大きく変わります。
さらに、シミュレーションの結果からは、雲の分布や性質に影響を及ぼす
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ような大気中の環境（湿度や循環、成層の強さ）にまで視野を広げることもできます。そうすれば、雲フィードバックがどのような原因から生じているのか、見当を付けることができます。例えば、温暖化に伴い大気下層で成層が弱まっていれば、大気上層の乾いた空気と大気下層の湿った空気との混合が起こりやすくなるため、大気下層が乾燥化し、下層雲が生成・維持されにくい環境になっているとわかります。
このように、雲フィードバックを制御する要因を複数のモデルで調査し、相互比較することにより、モデル間に雲フィードバックの違いが生じている仕組みを明らかにできます。つまり、雲フィードバックの不確実性について理解が深まります。これが、CFMIPの目指す目標の第 2 段階です。
雲フィードバックの不確実性を理解できた場合、最後に問題となるのは、予測結果の信頼性が高いのはどのモデルか、ということです。通常であれば、モデルによるシミュレーション結果を観測と比較し、観測とよく一致するモ
デルほど信頼性が高い、と考えるところです。しかし、いま問題となっているのはCO2濃度を 4 倍に増加させた場合の雲フィードバックですので、シミュレーション結果と比較するべき観測データがありません。
このような場合は、雲フィードバックを制御する様々な要因の中から現在
気候の観測可能な変数を探し出し、その変数に注目してシミュレーション結果と観測データを比較します。そして、観測データとの一致のよさを様々なモデルについて検討すれば、あまり一致しないモデルはよく一致するモデルと比べて信頼性が低いと考えることができます。信頼性の低いモデルを棄却
すれば、モデル間のばらつきは狭まりますので、雲フィードバックの不確実性の低減につながります。これが、CFMIPの目指す目標の第 3 段階です。
このように、MIPはシミュレーションによる将来予測で避けることのできない不確実性について、定量化・理解することに役立ちます。さらに、上手
くいけば不確実性を低減できる可能性もあります。

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03 不確実性の定量化・理解・低減へ向けた取り組み
以上で述べたような不確実性の定量化・理解・低減は、実際の研究ではどのように進められているのでしょうか。
ここからは、具体例をご紹介します。大気中のCO2 濃度を瞬間的に 4 倍に増加させるシミュレーションにおいて、雲に生じる変化は、発生するタイミ
ングにより 2 種類に大別できます。第一に、CO2 濃度が増加したのち数ヶ月以内に発生する、対流圏調節と呼ばれるもの。第二に、数年〜数十年以上かけて発生するものです。
CFMIPに参加したモデルで雲の対流圏調節を相互に比較したところ、モ※2デル間で大きなばらつきが見られました（Kamae ほか（2012））。とりわけ、低緯度の海洋上で大気下層の成層が強い領域に注目すると、対流圏調節により成層が変化しており、成層の弱まりが顕著なモデルほど雲が減少する※3
傾向にありました（Webb ほか（2012））。先ほど述べたように、大気下層

で成層が弱まると下層雲を生成・維持しにくい環境となります。このことから、雲の対流圏調節がモデル間でばらつく要因として、成層の変化（弱まり具合）が関係していると推察できます。
さらに、成層の変化がモデル間でばらつく仕組みを調査したところ、CO2 濃
度増加によって大気中に生じる放射加熱が関係していることがわかりました。
詳しく述べると、CO2 濃度の増加量として共通の値を各モデルで設定したにも関わらず、大気中に生じる放射加熱の計算結果は、各モデルで一致しませ※4んでした（図 1 、Oguraほか（2013））。放射加熱は大気中の温度、とりわ

けその鉛直分布を変えることで成層の強さに影響します。従って、CO2 濃度※2 Kamae, Y., and M. Watanabe (2012) On the robustness of troposphericadjustment in CMIP5 models. Geophys. Res. Lett., 39, L23808.
https://doi.org/10.1029/2012GL054275※3 Webb, M. J., F. Hugo Lambert, and J. M. Gregory (2012) Origins ofdifferences in climate sensitivity, forcing and feedback in climate models.
Climate Dynamics. https://doi.org/10.1007/s00382-012-1336-x※4 Ogura, T., M. J. Webb, M. Watanabe, F. H. Lambert, Y. Tsushima, and M.
Sekiguchi (2013) Importance of instantaneous radiative forcing for rapid
tropospheric adjustment. Climate Dynamics.
https://doi.org/10.1007/s00382-013-1955-x
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図1：CO2 濃 度 2 倍 増 に よ る 放 射 加 熱 の 鉛 直 分 布。 3 つ の 気 候 モ デ ル（MIROC3、
MIROC5、HadGEM2-A）における放射計算の結果を黒、青、赤で示し、LBL法の結果を緑で示します。大気の状態として中緯度夏季の晴天を仮定します。

の増加による成層の変化がモデル間でばらつくのは、放射加熱の不一致が要因の一つだと考えることができます。
モデル間のばらつきをこのように理解できた場合、次に問題となるのは、予測結果の信頼性が高いのはどのモデルかということです。ここで検討の対象となる放射加熱の計算方法においては、ライン－バイ－ライン法（以下LBL法と略記）と呼ばれる最も精密で信頼性の高い計算方法が存在します。
一方、気候モデルにおいては計算コストを抑えるために、より簡略化した計算方法が採用されています。そこで、気候モデルで計算された放射加熱がLBL法とどれほどよく一致するかを確かめました（図 1 ）。
その結果、一部の気候モデルでは大気の中層〜下層に大きな不一致が見られ、他の気候モデルと比べて信頼性が低いことがわかりました。このような知見は、雲の対流圏調節の不確実性低減や、ひいてはモデルの信頼性を高めることに寄与するものと期待されます。
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04 まとめ地球環境のシミュレーション研究において、モデル間相互比較プロジェクト（MIP）は広く行われています。本記事では、MIPの目指す目標として不確実性の定量化・理解・低減について解説しましたが、このほかにも様々な役
割があります。例えば、全てのモデルに共通して見られるような信頼性の高い特徴を特定することも、重要な役割です。また、本記事ではCFMIPについて紹介しましたが、他にも、土地利用・土地被覆変化に注目したLUMIP
や温暖化の影響評価に注目したISIMIPなど、研究テーマに応じて様々なMIPが実施されています。
地球環境研究センターニュースではシミュレーション研究の紹介記事が多く掲載されており、その中で “xxx MIP” という用語を目にすることがあろう
かと思います。その時は、それぞれの分野で研究者がどのように不確実性の問題に取り組んでいるか、ぜひ注目していただければと思います。

※地球環境研究センターニュース2019年 1 月号掲載

小倉 知夫 Ogura Tomoo
地球環境研究センター気候モデリング・解析研究室 主任研究員
現職：地球システム領域 気候モデリング・解析研究室長
専門は気象学。全球気候モデルを用いた数値シミュレーションにより数十～百年先の気候を予測する研究に取り組む。特に、予測における不確実性の理解と低減を目指している。

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日本スケールから地球スケールを“シームレス”に取り扱う
大気汚染シミュレーション
五藤 大輔

01 大気汚染のシミュレーションとは？
私は、大気汚染のシミュレーションをしています。ニュースに出てくる言
葉でいうと、PM2.5（エアロゾルの一部）、黄砂、オキシダントなど空気中に含まれる微量な物質を研究の対象にしています。例えば、これらの物質が「日本付近の空気」の中にどのぐらい存在しているか（空気中の濃度がどれくらいか）をシミュレーションによって推定しています。
また、大気汚染のシミュレーションは、PM2.5が「地球の気候変動」にどの程度の影響を与えるか、ということを調べる際にも使われます。「日本付近の空気」と「地球の気候変動」の話は、全然違うことのように思われるかもしれません。しかし、大気汚染は、大気環境と気候変動の両方に影響を与えています。そこで、私はこの両方の影響に注目したシミュレーションを行っています。
「日本付近の空気」の大気汚染シミュレーションを行う際には、特定のある領域のみを計算対象とする「領域シミュレーション」を行います（図 1 b）。シ
ミュレーションの対象領域内を高い解像度（ 5 kmから20kmのグリッドサイ
ズ）で計算します。ただし、コンピュータの計算能力には限界があるので、高解像度計算のためには、シミュレーションの対象領域の広さを小さくする
工夫をします。高解像度で計算すると、都市部での人間活動から発生した大気汚染物質をきちんと取り扱うことができ、より現実に近い大気汚染の分布を計算することができます。
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図1：NICAM-Chemのモデル改良サイクルの模式図。NICAMは (a) 全球シミュレー
ションで示した準一様格子によって地球全体の大気の流れをシミュレーションすることができます。同時に格子を変換することによって、(b) 領域シミュレーションを行※1
うこともでき、領域シミュレーションには、ストレッチ格子（Tomita, 2008）とダイ※2
ヤモンド格子（Uchida et al., 2017）の二つの異なる格子システムが存在します。全
ての格子において、大気汚染物質の計算を担うプログラムは共通のものを利用できる
ので、どれか一つの格子系で改良されたプログラムは、別の格子系でも適用することが可能です。

※1 Tomita, H. (2008) A stretched grid on a sphere by new grid transformation.
J. Meteorol. Soc. Jpn., 86A, 107-119.
※2 Uchida J., Mori M., Hara M., Satoh M., Goto D., Kataoka T., Suzuki K.,
Nakajima T. (2017) Impact of lateral boundary errors on the simulation ofclouds with a non-hydrostatic regional climate model. Monthly Weather
Review, 145, 12, 5059-5082. https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0158.1
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なお、大気汚染物質はシミュレーションの対象領域外からも流入するので、対象領域外は先に計算をしておき、これを境界データとして与えることで、領域シミュレーションを行います。地域環境保全領域で運用している大気汚染予測システムVENUS（https://venus.nies.go.jp/）は、このような方法によって大気汚染のシミュレーションを行っています。
一方、「地球の気候変動」の大気汚染シミュレーションには、地球全体を計算対象とする「全球シミュレーション」を行います（図1a）。領域シミュレーショ
ンに比べて、計算する範囲が広いので、コンピュータの計算能力に限界がある状況下では、粗い解像度（50kmから300km）のシミュレーションしかできません。しかし、地球全体の影響を推定する場合には、粗い解像度であっても、大気汚染が気候への影響を与えるメカニズムを評価することが可能です。
具体的にいうと、大気汚染物質であるエアロゾルは、太陽光を吸収する成分と吸収しない成分があると同時に、吸湿性のあるものは凝結核となって雲を生成しています（図 2 ）。これにより、放射フラックスを変化させ、気候に影響を及ぼします。これまでのシミュレーション研究によって、エアロゾルの存在は、全体としては地球を冷やす効果があることがわかっています。エアロゾルが地球の気温にどれほどの影響を与えるのか、というようなエアロ
ゾルの気候への具体的な見積もりは、その不確実性が年々減少しています。
しかし、雲に関するシミュレーションには課題が多く残されており、大気汚染と雲の関係性に関しては不確実な部分が多いのが現状です。

図2：大気汚染物質であるエアロゾルは、光を吸収する成分（黒色の丸）と吸収しない成分（白色の丸）があり、太陽からの光を散乱・吸収することで、太陽からの放射フラックスを変化させます。また右図で示したように、吸湿性のあるエアロゾルは雲凝結核となることができ、雲の微物理特性も変化させています。このように、エアロゾルは放射・雲を介して、気候変動にも影響を及ぼす物質です。
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02

領域（日本スケール）から全球（地球スケール）をシームレスに（空間的に繋ぎ目がなく、スムーズに）に取り扱う大気汚染シミュレーション

１で挙げた領域シミュレーションと全球シミュレーションは、それぞれ異なる数値モデルを用いており、その目的や使い方もはっきり分けられ、別々に開発・改良されてきました。しかし、近年は状況が変わっており、双方を同時に取り扱うことができる数値モデルが開発されました。その一つが、私※3たちのチームで開発しているNICAM-Chem（Goto et al., 2018）という大気汚染物質輸送シミュレーションモデルです。母体の数値モデルは非静力
学正20面体格子大気モデル（NICAM; Tomita and Satoh, 2004※4; Satoh etal., 2008※5; 2014※6）です。
図 3 には、NICAM-Chemでシミュレーションしたエアロゾルの全球分布※7を示しています（Goto et al., 2020）。最高性能のスーパーコンピュータの一つである理化学研究所の京コンピュータを使って、解像度が14kmの超高※3 Goto D., Nakajima T., Dai T., Yashiro H., Sato Y., Suzuki K., Uchida J., Misawa
S., Yonemoto R., Trieu T.T.N., Tomita H., Satoh M. (2018) Multi-scale
Simulations of Atmospheric Pollutants Using a Non-hydrostatic Icosahedral
Atmospheric Model. In: Vadrevu K., Ohara T., Justice C. (eds) LandAtmospheric Research Applications in South and Southeast Asia. Springer
Remote Sensing/Photogrammetry. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67474-2_14※4 Tomita, H. Satoh, M. (2004) A new dynamical framework of nonhy- drostatic
global model using the icosahedral grid. Fluid Dyn. Res., 34, 357-400.
※5 Satoh M., Matsuno T., Tomita H., Miura H., Nasuno T., Iga S. (2008)
Nonhydrostatic icosahedral atmospheric model (NICAM) for global cloud
resolving simulations. Journal of Computational Physics 227, 3486-3514.
https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.02.006※6 Satoh M., Tomita H., Yashiro H., Miura H., Kodama C., Seiki T., Noda A.T.,
Yamada Y., Goto D., Sawada M., Miyoshi T., Niwa Y., Hara M., Ohno T., Iga S.,
Arakawa T., Inoue T., Kubokawa H. (2014) The non-hydrostatic icosahedral
atmospheric model: description and development. Progress in Earth andPlanetary Science 1, 18-49. https://doi.org/10.1186/s40645-014-0018-1※7 Goto D., Sato Y., Yashiro H., Suzuki K., Oikawa E., Kudo R., Nagao T.M.,
Nakajima T. (2020) Global aerosol simulations using NICAM.16 on a 14 km
grid spacing for a climate study: improved and remaining issues relative toa lower-resolution model. Geoscientific Model Development, 13, 3731-3768.
https://doi.org/10.5194/gmd-13-3731-2020
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図3：全球14kmの高解像度グリッドのNICAM-Chemで計算をしたエアロゾル光学的※7厚みの分布（Goto et al., 2020）。理化学研究所の京コンピュータを使って、シミュレーションしました。エアロゾルの通年シミュレーションとしては、世界最高解像度
レベルの結果になります。色の違いがエアロゾルの量の違いを示しており、地球上にはエアロゾルが複雑に混ざり合って存在していることがわかります。

解像度シミュレーションの 3 年間積分を実施しました。地球スケールで計算をした全球シミュレーションですが、「日本付近の空気」
を計算する領域シミュ
レーションと同程度の細かい解像度で計算できました（全球高解像度シミュ
レーション）。その結果、人間活動が盛んな都市域やバイオマス燃焼が起こっている世界中のさまざまな地域でのエアロゾル分布を細かく再現することができました。また、空間スケールが数十kmの雲も再現できています。このような高解像度でシミュレーションができたことは、非常に大きな進歩です。
このような高解像度の計算は、京コンピュータのような大規模なシステ
ムを使って初めて実現できた大掛かりなものです。しかし、スーパーコン
ピュータが非常に発展してきたとはいえ、誰もが京コンピュータのような超大型スーパーコンピュータを自由に使える訳ではありません。また、このシミュレーション結果には改良の余地があり、より現実に近い大気汚染の分布を再現できるシミュレーションを行うために、更に何十回もの試行錯誤の
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計算が必要です。そこで、本文のタイトルに “シームレスに” と書いた通り、
NICAMの特異なグリッドシステムが威力を発揮します。
図 1 aにあるように、NICAMは全球シミュレーション可能な数値モデルで※1
すが、図 1 bの左に示したように、ストレッチ格子法（Tomita, 2008）を用いることで、特定領域のみ解像度を細かくして、部分的に高解像度シミュレー
ションができる可変的なグリッドを採用しています。この可変的なグリッドの採用により、超大型のスーパーコンピュータによる全球高解像度シミュ
レーションではなく、通常のスーパーコンピュータによる領域シミュレー
ションでも、モデル改良のための試行錯誤を行うことができます。
もう少し具体的に述べます。図 1 bにおける領域シミュレーションで試行錯誤をして、大気汚染シミュレーションの改良を目指し、大気汚染物質を取り扱うプログラムの修正をしたとします。NICAM-Chemの場合、全球高解像度シミュレーションも領域シミュレーションも、大気汚染物質の計算を担うプログラムは共通なので、領域シミュレーションで修正した式をそのまま
全球高解像度シミュレーションに適用できます。同時に、全球高解像度シミュ
レーションを行うことで、領域シミュレーションだけでは発見できなかった
問題点を見出すこともできます。
例えば、領域によって主要なエアロゾルの種類が異なるため、ある領域においてシミュレーション結果が改良できても、他の領域では改良されたかはわからないからです。モデルを更に改良して、その後、領域シミュレーショ
ンを再度行い、より高度なレベルで大気汚染シミュレーションの改良を行うことが可能となります。
NICAM-Chemを用いれば、日本国内といった領域から全球まで、異なる
空間スケールをスムーズに（“シームレスに”）扱うことができます。そして、
このような開発サイクルを回し続けることで、モデルの継続的な改良を効率的に行うことが可能となります。このようなモデルシステムは世界でも稀なもので、私たちのチームではこのシステムを活かし、モデル改良を続けていきたいと思います。

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03 まとめ大気汚染物質シミュレーションは、世界中の様々な数値モデルによってなされており、このシリーズの第 3 回（P.17 ～ P.24）でも述べられたような国
際モデル相互比較も行われています。しかし、大気汚染のシミュレーショ
ンには不確実な部分が未だ多くあります。特に、大気汚染の気候影響に関する問題は国際的にも注目されています（例えば、環境儀85号※8）。NICAMChemは他のモデルでは実現できない高解像度のシミュレーション結果を提供し、他のモデルで推定された値との差を議論することができます。現在ではスーパーコンピュータ「富岳」を用いた更なる高解像度シミュレーションに取り組んでいます。私たちのチームは、世界中のモデルを組み合わせた中から共通点・相違点を明確にすることで、大気汚染物質の理解を深めて、より不確実性が小さい精度の高いシミュレーションを目指しています。

※地球環境研究センターニュース2019年 4 月号掲載

※8 国立環境研究所 環境儀85号 (2022)「大気汚染と気候の複合問題への挑戦
値シミュレーションを用いた高解像度予測の最前線」

数

五藤 大輔 Goto Daisuke
地域環境研究センター大気環境モデリング研究室 主任研究員
現職：地域環境保全領域大気モデリング研究室 主任研究員
専門は大気化学・環境科学。全球から領域規模の大気エアロゾル
や微量気体の時空間分布をシミュレーションできるモデルを開発
している。

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シミュレーションによって見えてくる水の流れ

生態系モデルのグローバルな適用に向けて
中山 忠暢

01 水資源・水循環の地域的な偏りから見えてくる生態系の劣化
地球規模での気候変動にともなう降水量の偏りや急激な経済成長や人口増
加等により、世界各地で水資源の枯渇や水質悪化が深刻になっています。このような環境資源の劣化に対して、生態系機能を定量的に評価したり予測したりして、持続的発展のための科学的根拠に基づいた政策提言をおこなうことは非常に重要です。特に、東アジア地域は急激な経済成長の一方で地下水
位低下や水質汚濁などをはじめとする環境劣化もいちじるしく、抱える水問※1
題もきわめて多様であり、複雑な様相をおびています（Nakayama, 2012）。

水問題は、資源的側面のみならず、水の循環的な面にも目を向ける必要があります。また、それに付随する生態系も考慮しなければなりません。これらの機能を適切に評価し、管理するためには、地表水や地下水流、水の農業
利用や工業利用を把握するだけでなく、水量・水質・熱の問題、適切な環境
管理技術など、多岐にわたる問題の要素を押さえ、その側面や特性にも配慮した総合的な取り扱いが肝要です。
近年、生態系の劣化にともない、人間生活に必要な供給サービスとしての水資源の枯渇に拍車がかかっており、国連環境計画（United Nations※1 Nakayama, T. (2012) Development of process-based NICE model andsimulation of ecosystem dynamics in the catchment of East Asia (Part III).
CGER’s Supercomputer Monograph Report, 18, NIES, 98p.,
https://cger.nies.go.jp/publications/report/i103/ja/
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Environment Programme：UNEP）をはじめいろいろな研究機関や行政組
織で全世界的な水ストレスに関する研究がおこなわれ、その保全や再利用、脱塩等も含めた持続可能性を目指す新たな水資源管理への関心も高まっています。
水循環を把握する方法には、数値モデル・現地観測・リモートセンシング
等があります。なかでも、リモートセンシングは空間把握能力に優れており、近年のコンピュータとそれによる画像解析手法の急激な進展もあいまって、ポイントレベルでの観測や測定では不可能な物理パラメータの空間異方性（空間的なバラツキ）の評価に威力を発揮します。
しかし、河川や湖沼などの地表水に比べて地下水流はリモートセンシングでも把握しにくく、それによって得られる水資源量や利用可能量、必要量にも大きな相違があります。そのため、陸域－海域間での水循環の相互作用（下記の水文学の定義を参照）に関しても未解明な点が多く残されています。
とはいえ、このような水資源のより正確な現状把握や将来予測をめざして、
リモートセンシングの活用方法は近年長足の進歩をとげており、大気組成、
炭素循環、水循環、エネルギー循環、地表面あるいは地球内部等の重点的な分野において、その重要性がどんどん増しているところです。
水文学は地球の水の発生や循環、分布、また、それらの物理的・化学的特性と人間活動に対する反応を含む物理学的そして生物学的環境への相互作用を扱う学問です。より具体的には、陸水（河川・湖沼・地下水など）とその出口としての海域を含む水域での水資源について、水量や水質の観点から人間
活動と気候変動による影響を評価します。なかでも、地表水－地下水間の相互作用の定量的な把握は水循環のみならず物質循環や生態系評価の観点からも重要です。
しかし、浸出計による計測、水温や塩分、染料などのトレーサー（流体の流れや特定の物質を追跡するために使われる）、あるいは同位体による評価
では、流域スケールや地域スケール等の広範囲に及ぶ時空間的な動態把握には限界があります。一方、数値モデルを用いたシミュレーションは実現象の挙動を調べるために、対象となる現象をコンピュータ内部で模擬的な情報としてモデル化し、計算資源を最大限に活用してモデルの挙動を調べることになります（コンピュータ内部で何度でも再現可能になります）。
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02 生態系シミュレーションは問題解決の糸口になるのか？
生態系モデルは人間活動が地球システム全体に及ぼす影響を把握するために発展してきました。そして、生態系を複雑な非平衡システム（解体や自己組織化を繰り返す動的なシステム）とみなし、個別総和を超えて相互作用するネットワークとして内在する複雑性をモデル化します。
水循環研究での生態系モデルの対象領域は、河川・湖沼・湿原・氾濫原等の表面流のほかに、降水・積雪・氷河・表面貯留・土壌水分・蒸発散・地下水等も含まれます。水域生態系においては、水文生態学や環境流量・水質評
価、河川生態系の構造や機能、汚染物質移動、流域評価などが重要になります。
このような水循環を媒体とする生態系機能の評価のためのモデルには多種多様な型が存在しますが、モデルの各要素間、あるいは全体としての保存則が成立する（＝ 収支がとれている）ことが不可欠です（Eagleson, 2002）※2。この保存則の成立は、私が特に重視している地表水－地下水間及び陸水－陸域間での水・熱・物質移動のシミュレーションにおいて、観測値と比較・検証する上での前提条件となっています。
私 が 開 発 し て き た 統 合 型 水 文 生 態 系 モ デ ルNICE（National Integrated
Catchment-based Eco-hydrology）は、3 次元グリッド型のプロセスモデルであり、さまざまな植生を含む自然地モデル・主要作物や灌漑を含む農業生産モ
デル・管路網や都市構造物を含む都市モデル・ダム操作や水輸送モデル等、い※3
くつものサブモデルから構成されます（Nakayama and Watanabe, 2006）。

また、自然現象に加えて人間活動にともなう影響を評価し、環境と共存し、調和した経済発展を目指すためのツールとして技術・政策インベントリやシ※4ナリオとも結合しています（Nakayama, 2008）。

※2 Eagleson, P.S. (2002) Ecohydrology. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
※3 Nakayama, T., Watanabe, M. (2006) Development of process-based NICE
model and simulation of ecosystem dynamics in the catchment of East
Asia (Part I). CGER’s Supercomputer Monograph Report, 11, NIES, 100p.,
https://cger.nies.go.jp/publications/report/i063/I063※4 Nakayama, T. (2008) Development of process-based NICE model andsimulation of ecosystem dynamics in the catchment of East Asia (Part II).
CGER’s Supercomputer Monograph Report, 14, NIES, 91p.,
https://cger.nies.go.jp/publications/report/i083/i083
35

モデルにおける計算の安定性は誤差の伝搬（方程式が陽に解けない場合には方程式を離散化して数値計算で解くことになりますが、その際に厳密解ではないために誤差が発生してきます）と密接に関連しており、NICEのような複数のサブモデルから構成される複合モデルでは一般的に安定までの計算時間が長いので、誤差の伝搬も発生しやすくなります（逆の場合もあり）。そのため、このモデルの計算の安定性についての評価は解法スキーム（方程式を離散化して解く方法）とあわせておこなう必要があり、感度解析、不確実性のレンジ、バイアス補正などとあわせて検討しています。
このモデルのシミュレーションによって、日本や東アジア地域と周辺域の水や熱・物質循環および生態系へ及ぼす影響を評価してきました。近年は、

図1：NICE-BGCを用いて解明した陸水が全球炭素収支に及ぼす影響（左上図）、および、
現在進行中の全国一級河川流域へのダウンスケーリングによる高解像度モデル開発での相乗効果。

※5 Nakayama, T. (2019) Development of process-based NICE model andsimulation of ecosystem dynamics in the catchment of East Asia (Part V).
CGER’s Supercomputer Monograph Report, 26, NIES, 122p.,
https://cger.nies.go.jp/publications/report/i148/ja/
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計算で挑む環境研究

NICEを地域スケールから全球・大陸スケールに拡張し、これまでグローバ
ル炭素循環評価ではほとんど考慮されなかった陸水が炭素循環に及ぼす影響について、水文生態学と生物地球化学的循環の統合モデルNICE-BGCを用い※5て解析しています（Nakayama, 2019）（図１）。

地域スケールから拡張した地球システムでの気候変化、温室効果ガス挙動、
土地利用変化、水・炭素・窒素・リン循環、生物多様性を評価する際には、
植物・土壌・大気間での相互作用を理解するためにも、モデルとデータ統合、
長期観測、マルチスケール、ネットワーク、システム理論などがさらに重要になります。陸域・海域と気候システムとの相互作用に加え、陸水が地球レ
ベルの炭素循環に果たす役割を無視できないことが近年の研究により明らかになりつつあります。このような水・炭素循環は互いに制約条件となるので、不確実性を減少させ、モデル性能を向上させるためには、エネルギー・水・炭素・栄養塩間でのリモートセンシング・現地観測・モデル間での同化が、よりいっそう大きな意義をもつことになります。

03 水循環を媒体とする生態系モデルはどこに向かうべきか？
生態系にはまだまだ明らかでないメカニズムが多くあり、内在する複雑性をどのように取り扱うかが重要になってきます。モデルは極力単純であるべきと主張する研究者がいる一方で、複雑なモデルは非線形相互作用（複数のサブシステムが複雑に関連しあっていること）を表現するのに重要と指摘する研究者もいます。今後の生態系モデルに必要なのは、近年いちじるしいグ
ローバル環境変化に対する問題を解決し、処理する能力だと思います。地球規模での気温や二酸化炭素濃度の上昇はさまざまな時空間スケールで影響を及ぼしますので、熱力生態学（熱力学の観点から生態学のメカニズムをとらえようとする新たなアプローチの例）のように生態系モデルの既存概念を脱却することも必要です。
もう一つは、個別学問領域での水・物質・エネルギー循環のモデル化を越えて学際的なモデルを発展させ、生態系の概念を、異なる水資源、熱環境、
物質循環、動植物を含むようにエクセルギー（使用によって失われるエネル
ギーを表す概念）などの適用・拡張によって捉えなおすことです。領域横断的
37

な包括的システムを構築し多次元評価を可能にするとともに、win-win型解決（現実的には、複数の要素間でのベストな代替案）を目指すことも必要です。
また、グローバルネットワーク化は、生態系モデルを持続可能な生態系管理のための意思決定ツールとして共有化するのに重要な役割を果たします。
オープンシステムなどのプラットフォーム普及にともなう生態系モデルの汎用化に加え、観測機器の進歩による生態系のオンラインモニタリングと同化しつつ現場で適用できるオペレーショナルモデルも必要になってきます。
最近では、生態系モデルのグローバルスケールへの適用に関する研究が増えています。生態学の代謝理論、個体ベースモデル、エージェントベースモ
デル、物理環境生息場評価モデル、水質生態系モデルなどの旧来のモデルの適用に加えて、動的エネルギー収支、人間－社会結合システム、都市システ
ムモデル、最先端の計測・画像解析技術との統合、持続可能性評価などの社会的なニーズが高くなっています。
同時に、地球科学分野におけるモデルの相互比較は今後ますます増えていきます。このようなモデルの相互比較は、オープンソースでのネットワーク
化やキャパシティービルディングにとどまらず、さまざまな教育や知識の創出に向けた取り組みとして、これからの生態系モデルのあるべき姿なのかもしれません。生態系モデルの流れを踏まえつつ、より大きな枠組みの中での地球科学コミュニティへの貢献は、これからの生態系モデルが向かうべき
一つの方向だと思われます。
特に、NICEを用いて中国の長江・黄河流域を対象に洪水や渇水の極値現象の検出可能性をシミュレーションした際、衛星データとの融合による相乗効果を最大限発揮できるモデルの柔軟性が上記で述べた目標達成のために重要であると痛感しました（Nakayama, 2014）※6。今後新たに始まるさまざまな衛星ミッションにより、いっそうクリアな水圏の映像が得られると予想され、モデルとの統合によって早期警報・危機診断システムの枠組みを構築する必要が生じます。
※6 Nakayama, T. (2014) Development of process-based NICE model andsimulation of ecosystem dynamics in the catchment of East Asia (Part IV).
CGER’s Supercomputer Monograph Report, 20, NIES, 102p.,
https://cger.nies.go.jp/publications/report/i114/ja/
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さらに、NICE-BGCは、炭素循環のホットスポット検出や早期検出システ
ム構築に加えて、もっと広い視野から持続可能な開発目標（SDGs）を達成す
る基盤となると考えられ、地域レベルとグローバルな観点を融合する必要があります（図 1 ）。急激な地球環境変化が地球上の生態系に及ぼす影響およびその適応策のモデル化とともに、このような人間系と自然系の関連性に関する学際的なプラットフォーム構築はその土台となるのです。

※地球環境研究センターニュース2020年 3 月号掲載

中山 忠暢 Nakayama Tadanobu
地球環境研究センター物質循環モデリング・解析研究室 主任研究員
現職：地域環境保全領域環境管理技術研究室 主幹研究員
専門は水文生態学。日本を含むアジア地域から全球までの様々なスケールの流域を対象にして水・熱・物質循環プロセスの解明及び生態系へ及ぼす影響評価の研究を進めている。

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計算で挑む環境研究

スーパーコンピュータが切り開いた
閉鎖性海域の水環境・生態系の高解像度長期予測
東  博紀

01 海を取り巻く環境問題
海には20万種を超える多くの生物が棲んでいますが、陸上で生活する私たち人間も海が有する機能や資源などを利活用し、多大な恩恵やサービスを授かりながら生活をしています。しかし、海では次々と新たな環境問題が浮上しています。重金属汚染による健康被害や赤潮・貧酸素水塊などの富栄養化問題に加え、近年では生物資源の減少、放射性物質、海底鉱物資源開発、
海洋ごみ、マイクロプラスチック、気候変動（水温上昇、海面上昇、海洋酸性化など）など枚挙にいとまがありません。
世界的スケールでみると近年の海の状況はあまり芳しくないと報告され、持続可能な開発目標SDGs（Sustainable Development Goals）
においても「海の豊かさを守ろう」が17の目標のうちの一つに掲げられるほど、海洋と海洋資源の持続可能な開発・保全・利用は世界で取り組むべき喫緊の課題になっています。
海の環境問題で真っ先に挙げられるのは汚染です。その内容や深刻度、問題を起こす汚濁負荷物質は実に様々ですが、原因が陸域の人間活動にある点が共通しています。そしてそれが生物や生態系に影響を及ぼし、生物生産性や生物多様性の劣化へと繋がっていきます。
とくに湾や内海のように陸地に周囲を囲まれた閉鎖性海域は、汚濁負荷物
質が溜まりやすく、陸域の影響を受けやすいため、水質悪化や生態系破壊が起こりやすいといえます。わが国では東京湾、伊勢・三河湾、大阪湾・瀬戸
41

内海が代表的な閉鎖性海域です。これらの海域では、高度経済成長期に産業排水が原因で著しく水質が悪化したことは皆さんご存知かと思います。
その後、排水基準の設定・強化や総量削減など長年にわたる取り組みが進められた結果、水質は改善傾向が見られるものの、依然として赤潮・貧酸素
水塊が毎年のように発生し、生物生産性や生物多様性に回復の兆しが見られないなど、「豊かさ」の確保に向けた課題や取組みは現在も続いています。

02 閉鎖性海域の環境予測が難しいわけ
陸域からの流出に対して海域の環境や生態系はどのような影響を受けるのか？ 私は2006年に国立環境研究所に採用されて以降、一貫してそれを評価し、予測するための海域流動・水質・底質シミュレーションモデルの開発に取り組んできました。正確な評価と予測ができれば、「豊かな海の確保に向けてどのような対策をすればよいのか？」「陸域からの流出をどれだけ抑制・管理すればよいのか？」などについて、シミュレーションで具体的な施策や数値目標を検討することが可能になるからです。
これまで私が中心的に取り組んできた海の環境問題は、上記の国内三大閉鎖性海域で長年テーマになっている富栄養化です。閉鎖性海域の富栄養化問
題は、陸域の人間活動で排出された栄養塩（窒素・リンなど）が海域に過剰に流入することで生じます。海域に流入した栄養塩は植物プランクトンに取り込まれ、光合成や増殖に利用されます。栄養塩の過剰な流入は、植物プラン
クトンの異常増殖、すなわち赤潮の発生に繋がります。
植物プランクトンの異常増殖は光合成によって有機物が大量に生産されたことを意味しますが、その一部は高次生物の餌として捕食・蓄積されるものの、大半は海底に沈降・堆積して、やがて微生物に分解されます。その分解過程において海水中の酸素が使用されるため、それが大量となると、生物の生息に必要な酸素が著しく欠乏した水、すなわち貧酸素水塊が発生することになります。この貧酸素水塊が生物の大量死、生態系の破壊を招く主要な原因となっています。
閉鎖性海域の水質や底質を対象としたモデルの開発およびシミュレーショ
ンは、上記のプロセス一つひとつに数式を与えて連立方程式を構築し、その42

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計算で挑む環境研究

解法をプログラミングしてコンピュータで計算することになります。上記のプロセスだけでも、生物が絡んでいるために的確なモデル化は結構複雑なのですが、最も大事な点は、これらすべてのプロセスが海水の流れに則した輸送や拡散を伴っているということです。
したがって、閉鎖性海域の水質や底質を予測するためには 3 次元の流れの情報が必要ということになりますが、閉鎖性海域全体をカバーした密な時空間観測データという理想的なものは当然なく、現状では海水の流れもモデル
シミュレーションに頼らざるを得ない状況です。
では、閉鎖性海域の流動シミュレーションはどうなのか？水質や底質の予測では基本的に長期間、短くても数ヶ月を対象とすることが多いため、こちらもそう簡単にはいきません。閉鎖性海域は、大気、陸、海洋すべての境界に位置し、それぞれの影響が重なる複雑な場となっています（図 1（a））。川のように水の流れる方向が常に同じということはなく、潮汐や海上の気象、河川からの出水、時期と場所によっては黒潮の蛇行などの地球規模の気候にも流動は左右されます。
瀬戸内海はまだしも、東京湾や伊勢・三河湾は日本スケールで見てもとても狭い空間なのですが、流動シミュレーションは地球規模の環境変動の影響も考慮しなければなりません。そのため、モデルに与える外力データについても、海上の気象場（風、気温、湿度、熱放射量、気圧、降水量）、河川の流量、
湾口・外洋の海象場（潮位、潮流・海流、水温、塩分）と多岐にわたり、これらを計算期間分だけ揃える必要があります。
さらに水質や底質の予測に必要な汚濁負荷物質の流出・流入量も加わってきます。これだけ膨大な入力データを必要とする点は閉鎖性海域シミュレー
ションの大きな特徴といえますが、モデルのみならず入力データの誤差や不確実性も相当含まれてしまうことは避けられず、閉鎖性海域の環境の正確な予測を難しくしている主な理由の一つになっています。

43

（a）

（c）

（b）

（d）

図1：閉鎖性海域への気候変動影響プロセスと瀬戸内海の水質シミュレーション例。
（a）閉鎖性海域への気候変動影響プロセス、（b）解析対象の瀬戸内海とその集水域、（c）
全窒素（mg/L）の分布の予測例、（d）
植物プランクトン（µg-Chl. a/L）の分布の予測例。

03 閉鎖性海域の環境予測へのスーパーコンピュータの貢献
閉鎖性海域では、「なるべく空間は細かく、できるだけ時間は長く」といった予測情報が求められますが、その分計算時間と出力データ量が顕著に増えるため、CPUの計算時間やメモリ・ハードディスクの保存容量などの計算機の性能が制約になってきます。しかし、スーパーコンピュータ（以下、スパコン）の発展によってその制約は大幅に緩和され、シミュレーションが可能な空間分解能や予測期間は著しく向上しました。これまで必要だとわかっていてもできなかったこと、例えば、黒潮の蛇行の影響を見るために外洋にも領域を拡げて長期計算を行うといったことも可能になりました。
スパコンの発展は、シミュレーションの規模や計算速度だけでなく、入力データの量や質の向上にも貢献しています。上述したように、流動シミュレー
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計算で挑む環境研究

ションには海上の気象場と外洋の海象場についての情報が必要です。私が研究を始めた頃は、気象は気象台やアメダス、外洋は公共用水域や浅海定線調査など、限られた数点の観測値を時空間で内挿・外挿して入力データを作成
していましたが、欠測処理や補間の工夫に時間と労力を費やした割には精度の限界がどうしてもありました。
現在では、閉鎖性海域のシミュレーションにも十分耐えうる、スパコンで計算された高解像度の気象や海洋の再解析データが広く普及し、客観的にも均質で長期間のデータを比較的容易にモデルに与えることが可能となっています（当初の苦労はいったい何だったのか？という気持ちです）。
閉鎖性海域のシミュレーションは飛躍的に進歩し、かつては理論と観測に基づいてモデルが構築されるといった流れが主でしたが、現在ではシミュレーションが先行して新たな現象を捉え、観測で実証されて理論が構築されるといったことも珍しくありません（内山, 2018）。
その一方で、より一層際立ってきた課題もあります。陸域からの汚濁負荷
物質の流入です。海上の気象と外洋の海象といった自然現象の入力データの正確性が高まる中、閉鎖性海域にとって重要な入力データである陸域からの汚濁負荷流入量は、人間活動による影響が大きいため、いまだ不確実な点が多く残されています。
汚濁負荷流入量の入力データは工場や事業所などの施設排水等の実測値や統計値を積み上げて作成されますが、集水域全体となると排出源は膨大な数となります。そこには誤差が含まれますし、すべての排出源をカバーできているわけでもありません。川や海、道路の排水溝などに皆さんが飲みきれずに捨てたドリンクも当然カウントされていません。 1 人だけなら無視できる量かもしれませんが、 1 万人（東京湾の集水域人口のたった0.03%です）が同じことをしたら……。このような数式では表せられない、統計にも上がってこない人間活動が数値シミュレーションの不確実性の要因になり、閉鎖性海域の環境負荷にもなっているのです。
現在、私は国内最大の閉鎖性海域である瀬戸内海を対象に気候変動の影響
予測シミュレーションを進めています（図 1 ）。瀬戸内海と南方の黒潮海域を含む東西550km、南北350kmの計算領域を1km格子で分割し、複数の気候
シナリオをそれぞれ20年間計算するといった大仕事です。気候変動によっ
45

て雨の降り方が変わるということなので、陸域からの淡水や汚濁負荷流出を予測するモデルも新たに作りました。現在のスパコンでも一つの気候シナリ
オの計算に20日間ほどの時間を要しますが、10年前ではとてもできなかったことなので、最終的な結果がどうなるかを大変楽しみにしています。ひょっとしたら閉鎖性海域の水質改善や環境再生がなかなか進まなかった理由が見えてくるかもしれません。

04 シミュレーションモデルの自作
私の研究は流動モデルから始まりましたが、研究に着手した頃にはすでに気象や気候予測の分野を中心に多数の流動モデルが世の中に存在しました。
関連する多くの論文やモデルのマニュアルを読み漁り、大変勉強になりましたが、これから開発する水質や底質モデルを組み込むには流動モデルのプログラムを細部まで理解する必要があったため、効率性を考えた末に流動モデルを自作することにしました。もちろんスパコンを使うためのプログラムの並列化も含めてです。
また、モデル構築のアイデアやモデルの確からしさを検証するデータを取るために、何回も船舶を使った現地調査に行きました（国立環境研究所ニュース33巻 5 号）。モデルの自作は、それなりの形にするだけでもかなりの時間と労力を要し、研究成果が出るのも遅くなるため、近年は避けられがちですが、自作の良いところはモデルの理解の深化、長所・短所の完全把握に加え、「新しくこれがしたい」と思ったときにすぐに応用が利くことです。
とくに最後の点は、冒頭で述べた「海では次々と新たな環境問題が浮上」への対応に活かされ、私の研究生活においても福島第一原子力発電所事故で海洋に漏出した放射性物質の動態予測（図 2 ）（Higashiほか, 2015）や、深海の海底鉱物資源開発を想定した影響評価（東ほか, 2017）などの研究に役立っています。これから数値シミュレーション研究に取り組もうと考えられておられる方は是非一度自作にトライして頂きたいと思います。

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計算で挑む環境研究

（a）

（b）

図2：2011年 3 月の福島第一原子力発電所事故で漏出した放射性セシウム137の海洋
拡散・海底堆積のシミュレーション例（Higashiほか2015より）。（a）海洋拡散（2011年 4 月）、（b）海底堆積（2011年12月）
。

47

参考文献
● 内山雄介 (2018) 海洋環境シミュレーション技術の最先端, 土木学会誌,
103(11), 46-47.
● 東博紀, 佐藤嘉展, 吉成浩志, 牧秀明, 越川海, 金谷弦, 内山雄介 (2018) 瀬戸内海における中小河川からの淡水流入量と流動シミュレーションの再
現性への影響, 土木学会論文集B2(海岸工学), 74(2), I_1135-I_1140.
● Higashi H., Morino Y., Furuichi N., Ohara T. (2015) Ocean dynamic
processes causing spatially heterogeneous distribution of
sedimentary caesium-137 massively released from the Fukushima
Daiichi Nuclear Power Plant. Biogeosciences, 12, 7107-7128.
● 東博紀, 古島靖夫, 古市尚基, 福原達雄 (2017) 相模灘の深海底乱流を対象とした現場観測と鉛直混合スキームの性能評価, 土木学会論文集B2(海岸工学), 73(2), I_79-I_84.

※地球環境研究センターニュース2020年 4 月号掲載

東 博紀 Higashi Hironori
地域環境研究センター海洋環境研究室 主任研究員
現職：地域環境保全領域海域環境研究室 主幹研究員
専門は閉鎖性海域の水環境。「きれいで豊かな海」の創生に向けて、水環境予測モデルの開発・高精度化と地域の実態に即した水
質管理のあり方についての研究を進めている。

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計算で挑む環境研究

より速く、より多く、より長く、より複雑にシミュレーションを支える技術

八代  尚

私は、数値モデルシミュレーションとデータ同化技術を組み合わせて、温室効果ガスや大気汚染物質の濃度や放出量をより正確に再現するための研究をしています。それと同時に、より精度の高いシミュレーションを行うために数値モデルそのものの改良を行っています。今回は、この連載で他の著者の皆さんが紹介する「現実の世界」と「シミュレーション」を繋ぐ話からさらに潜って、「シミュレーション」と「コンピュータ」に関わる研究を紹介しようと思います。

01 シミュレーションと気象・気候学
科学はまず、自然の観察から始まりました。目に見えている世界は、たとえそれが宇宙のどこででも、同じルールに従って動いているに違いない。そのルールを探すことを出発点に、科学研究は発展してきました。自然を相手に実験や観測を繰り返すことで、その中から理論を導き出し、そして理論を元に新たな理論を発見したり、新たな実験のアイディアをひらめいたりしてきたのです。この「実験・観測」と「理論」は、科学を支える大事な二つの手法です。
そうしているうちに、科学者は考えました。これまでに得られた沢山の理論・法則を組み合わせることで、自然に起こることを再現できないだろうか、と。これが第 3 の科学的手法と呼ばれる「模擬：シミュレーション」です。自然は複雑で、いろいろな現象が同時に起こっています。そのため、シミュレー
49

ションではたくさんの方程式を連立させて解く必要がありました。
また、多くの場合、再現したい現象は時々刻々と変化し、方程式から一意に解を得られるものではありません。その場合は、時間発展する連立方程式に実際に数値を代入して、次の時刻の状態を順次計算するという方法をとらざるを得ません。そのため、科学の世界でシミュレーションといえば数値シ
ミュレーションであるし、イコール数値計算を指すことが一般的です。
最初のシミュレーションは、人間が紙と鉛筆または手回し式の計算機を使って行われ、たとえば航海の進路や、天体の運行、砲弾の軌道を推定していました。17世紀から1970年代までは、このような計算を行う人の職業を「コンピュータ（計算手）」と呼んでいたそうです。
かつてNASAで伝説的計算手として働いていたキャサリン・G・ジョン
ソンさんらを題材にした「ドリーム（原題：Hidden Figures）」という映画が2016年に公開されています。ご興味のある方は是非ご覧ください。1970年
代初頭の宇宙開発を支えていた計算手という職業、そして「コンピュータ（計算手）」と「コンピュータ（IBM）」が入れ替わろうとしていた時代が垣間見えると思います。
気象学では、イギリスの気象学者ルイス・F・リチャードソンが第一次世界大戦中に、ヨーロッパ中央部の気圧の予報を試み、ひとりで 6 週間かけて
6 時間先の値を得たそうです。この時の結果は方程式にまだ科学的な理解が進んでいなかったという不備があり、残念ながら現実的な気圧の再現には至りませんでしたが、リチャードソンは1922年の著書（写真 1 ）で、巨大な劇場に何万人もの計算手を集めて気象計算を行えば気象予報は可能になる、と提案しました。これは「リチャードソンの夢（Richardson’s Fantasy）」として有名です。
電気で動く現代のコンピュータに近いものが登場したのは、第二次世界大戦後の1946年、なかでもENIAC（Electronic Numerical Integrator andComputer、写真 2 ）が有名です。このENIACを用いて、気象学者のジュール・G・チャーニーらが数学者ジョン・フォン・ノイマンと協力し、北米領域の気象予報を成功させました。リチャードソンの試みから30年後、気象学と電子計算機の両方が発展した結果であり、今から70年前のことです。
それからわずか10年で、電子計算機は各国の気象機関に次々と導入され、50

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今日も最新鋭のスーパーコンピュータ（スパコン）が世界中の気象予報を支えています。黎明期から現在に至るまでずっと、気象気候分野の科学者はコン
ピュータのヘビーユーザーです。
気象・気候・環境の科学にとってシミュレーションが欠かせない理由は明快です。私たちの住む地球が一つしかないからです。過去にもしもこんなことがなかったら今はどうなっていただろうか、今こういうアクションを起こ
せば未来はどう変わるだろうか。現実の世界で地球規模の試行錯誤を行うことはできません。しかし、確かであると皆が認める科学法則を組み合わせた地球の模型（モデル）を構築できれば、バーチャルな世界で好きなだけシミュ
レーションを行って、現実の世界に役立てることが可能になります。
また、実際の観測が難しい現象も、シミュレーションを通して知ることができます。たとえば、研究所がある茨城県つくば市で今日降った雨が、何日前にどこで蒸発した水なのかを知るのはかなり大変です。しかし、シミュレー
ションでは水蒸気の流れを追いかけて、定量的に調べることができます。

写 真1： リ チ ャ ー ド ソ ン が1922年 に 著 し た “Weather Prediction by Numerical
Process” の扉（右ページ）。左ページはリチャードソンが行った西ヨーロッパ（ドイツ付近）の気象予測での計算格子点分布の図。白抜きのボックスでは気圧、灰色のボッ
クスでは運動量を計算しました。（出典：イギリス気象庁のTwitter https://twitter.
com/MetOffice_Sci/status/1106533001221947392）
51

写真2：ENIACの写真。一緒に写っているのはENIACを支えた伝説的な 6 人のプログ
ラマーのうちの 2 人。（出典：Wikipedia）

02 気候シミュレーションの再現精度を決める重要な要素とは？
シミュレーション結果が現実をよく再現してくれるかどうかは、とても重要です。しかし、シミュレーションは多くの場合、現実と完全には一致しません。では、何がシミュレーションの精度を左右しているのでしょうか。
精度を左右するものの一つは、必要な要素が過不足なく表現されているかということです。たとえば、大気には流れ（いわゆる「風」）があります。大気は地面や海から熱や物質を受け取ったり、逆に渡したりします。一方、水蒸
気は冷えると雲になって、雨や雪を降らせます。雲は太陽からの光を遮りま
すし、オゾン層は紫外線を吸収して大気を暖めます（これにより有害な紫外線を地上に到達させません）。また、大気は温度に応じた赤外線を宇宙に向かって放出し、太陽光として入ってくるエネルギーと出ていくエネルギーをバランスさせようとします（図 1 ）。
ここに挙げた要素はほんの一部で、シミュレーションを実現するために必要な要素がたくさんあります。これら要素一つひとつを全体から細部に向52

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かって列挙し、モデルを組み立てていきます。将来の気候変動をシミュレー
ションするには、大気のモデルだけでは足りなくて、海洋のモデル、陸上生態系のモデルなど、個々に開発されてきたモデル同士を結合して一つの大きな「地球システムモデル」を作る必要もありました。
必要な要素を揃えたら、今度はそれぞれの要素ごとの「確からしさ」が重要になってきます。モデルはあくまで「模型」
で、コンピュータ上に地球のコピー
をまるごと作れているわけではありません。たとえば、大気の流れを再現するために、およそ10の44乗個もある大気中の分子の一つひとつの動きを計算するわけではなく、大気を分子が集まった「流体」とみなす、という簡略化を行っています。
このように、物理現象をちゃんと表現できる程度に簡略化することがモデル化にとって重要です。そうしないと、コンピュータで現実的に計算できる
計算量、データ量を超えてしまうからです。
コンピュータの性能がまだ十分でなかった頃は、かなり思い切った簡略化を行っていました。たとえば、二酸化炭素（CO2）による温室効果を世界で初めて数値シミュレーション結果で世に知らしめた、真鍋淑郎先生の1967年の論文の中で使われた大気モデルは、 3 次元ではなく 1 次元（高さ方向）だけ
しかありませんでした。それでも地球大気の気温の鉛直分布がCO2の濃度によって変わることを説明するのには十分だったわけです。
では今も簡略化されたモデルで十分かといえば、そうではありません。現代の私たちが明らかにしようとしていることには、50年前よりも時間・空間的により詳細で、高い精度が求められているからです。
コンピュータの性能向上と共に、再現精度を犠牲にした簡略化をやめて、より精緻化されたモデル（の部品）を使うようになってきました。中でも、大気や海洋のシミュレーションで一番重要だといっても過言ではないのが、空間解像度です。
図 1 に示したように、大気モデルは地球を覆う球殻上の大気を 3 次元の格子で分割して、それぞれの格子点での大気の状態を計算します。格子間隔が粗いと、起こっているはずの現象が見えなくなってしまいます。たとえば、100kmメッシュ間隔だと、首都圏と東京湾がまるまる入る領域に、計算する格子点が 1 点しかありません。これでは台風の形もわからないし、「晴れ53

ている」「曇っている」場所の区別もかなり大ざっぱになってしまいます。
また、100km四方の平均値では「相対湿度が100%になっていない」=「雲が生まれない」と判定してしまうけれど、実際には「とても狭い領域で雨が土
砂降りになっている」、なんて齟齬が生まれます。粗いモデルでは極端現象を捉えられないのです。
「よし、では空間解像度を上げよう！」と思っても、それはなかなか容易なことではありません。100kmメッシュ間隔を10kmメッシュ間隔にすると、
水平方向の格子点の数は100倍に増えます。さらに、格子点の間隔が狭い場
合、一般的にシミュレーションの時間刻みを小さくしないと数値計算は破綻することがわかっています。
この10kmメッシュの例だと、時間刻みも10倍細かくしなければいけません。そのため、同じ時間だけシミュレーション内の時間を進めようとすると、10倍のステップ数が必要となるのです。結果として、解像度を10倍上げると、計算量は10の 3 乗＝1000倍多くなります。もし100kmから 1 km解像度
まで100倍解像度を上げたら、計算量は100万倍になります。

図1：全球の大気モデルの模式図。この例では水平方向は緯度経度で、鉛直方向は高度または気圧座標で格子を区切っています。左下の図では、それぞれの格子点で計算される大気中での様々な物理過程と、陸や海との熱・水のやりとりの過程が示されています。（出典：アメリカ海洋大気庁 https://celebrating200years.noaa.gov/
breakthroughs/climate_model/modeling_schematic.html）
54

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03 計算機の目覚ましい発展「気象・気候のシミュレーションを根本的に改善するには、1000倍も100万倍も性能が高いコンピュータが必要なんだ！」という理由はわかって頂けましたでしょうか。
では、今度はコンピュータの世界に目を移してみましょう。スパコンの世
界では年に 2 回、計算性能を競う「TOP500」というコンテストがあります。
国際的なルールに則って、膨大な数の連立方程式を解くプログラムの速さを「 1 秒間あたりの浮動小数点演算数（Floating-point Operation Per Second:
FLOPS）」という指標で測ります。
TOP500は1993年からずっと続けられてきていています。1993年当時の世界1位のスパコンの性能は約60ギガFLOPSでした。では、2020年の世界
1位のスパコンの性能はいくつでしょう。416ペタFLOPSです。27年でおよ
そ690万倍！ですね。人類の進歩においてこれほど急速に性能が向上した産業は電子計算機以外にないといわれています。そのスピードは、おおむね1.5
年で性能 2 倍、10年でおよそ100倍のペースです（図 2 ）。
ちなみに、1993年の500位のスパコンの性能は0.4ギガFLOPSでした。
今（2020年）の最新のスマートフォン（iPhone11）で同じベンチマークを行うと、 2 ギガFLOPSの性能が出ます。私たちは25年前のスパコンを手のひら
サイズで持ち歩いていることになります。1.5年でコンピュータの性能が 2倍になるという経験則は、インテルの共同設立者であるゴードン・ムーアさんが発見したため、「ムーアの法則（Moore’s Law）」と呼ばれています。
コンピュータは生まれてから今まで、着実に性能を上げ続けてきました。
しかし、その道は平坦なものではなく、いくつもの技術的困難を乗り越えてきました。
図 3 は、かなりマニアックですが、ここ40年くらいのコンピュータの演
算装置（プロセッサ）に関する各種指標の時系列を示しています。上から順に
スパコンのトランジスタの数、中央演算装置（CPU）に含まれる「コア」と呼ばれる構成単位あたりの演算性能、CPUの動作周波数、消費電力、そしてコアの数です。
一般的には、CPUの性能を向上させるには、配線の長さをなるべく短く
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図2：TOP500の歴史。グラフは下から、HPLベンチマークで測定された500位のスパコンの演算性能、1位の演算性能、1位から500位までの性能を足し合わせた値。
（出典：TOP500 site https://www.top500.org/statistics/perfdevel/）

する、動作周波数を上げる、といった方法があります。このうち、配線の長さを短くする方法は同時に消費電力を削減するので、どんどん経済的かつ高性能になっていくので素晴らしいです。しかし、微細加工の技術はすぐに進化していくわけではなく、細かくなるにつれてますます困難になっていきます。
今のCPUの配線の長さは数ナノメートル単位で、もう電子顕微鏡でないと見ることができない世界です。
動作周波数を変える方法はというと、周波数を上げると指数関数的に消費電力がどんどん増えていってしまうという問題があります。そのため、動作周波数の増大は2000年あたりを境に諦められてしまいました。その代わりに同じ「コア」をたくさん並べて同時に計算させることで、性能を向上させようという試みが主流になりました。皆さんのパソコンでも、20年前は「このCPUは何ギガHzですごい」といわれていたのですが、今は「何コア積んでる
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計算で挑む環境研究

図3：マイクロプロセッサのトレンドの推移。上から、トランジスタ数、単スレッドでの整数演算処理性能、周波数、消費電力、論理コアの数。
（出典：K. Rupp博士 https://github.com/karlrupp/microprocessor-trend-data）

からすごい」といわれるようになりました。
もう一つ、CPUの性能を決める要素として重要なのが、SIMD（Single
Instruction Multiple Data）演算、あるいはベクトル演算と呼ばれるしくみです。一回の機械語の命令で、同時に複数のデータを処理できる方が、電力性能が高く演算速度を高めることができるのです。これによって、コアあたりの演算性能も年々向上してきました。
そして、計算を実行する速度の他にもう一つ、コンピュータの性能を決める重要な要素があります。それはデータの移動速度です。
一般的に、データを高速で移動させるデバイスは高価です。そのため、容量をあまり多く確保できません。つまり、速いと容量が小さい、容量が大きいと遅い、ということです。前者の代表格はメモリ、後者ならハードディ
スクドライブ（HDD）です。CPUの中にはメモリよりもさらに高速で小さなキャッシュメモリと呼ばれる一時記憶領域があります。
さて、ここで問題が浮上しました。現代のスパコンにおいて、計算の処理速度を上げるには「並列」が重要だと先程申しましたが、並列に処理するため
57

のデータを、一度に、速く取り出してくるにはどうしたらよいのでしょう？
両方を同時に満たそうとすると、マシンはものすごく高価になってしまいます。このように、現代のスパコンはあっちを立てればこっちが立たない、
さまざまなトレードオフの中で、最適なマシンを作っていかなければいけないのです。また、近年は、もともと画像処理用に特化した補助装置であった
グラフィック演算装置（GPU）を科学計算に用いるようになりました。GPUはトレードオフがある中で思い切った取捨選択を行い、消費電力性能や計算速度を向上することに成功しました。でも、同時に苦手なことがあるというのも確かです。

04 現代のスパコンで気候シミュレーションを高速化したい
さて、コンピュータの世界では絶え間なく性能を伸ばすために、大胆な進化を何度も行ってきたわけですが、それではそのコンピュータの上で動作させる気象・気候モデルはそのままでよいのでしょうか？

答えはNOです。

ソフトウェア側も絶えず変革しなければ、最新のスパコンの性能を活かすことはできません。とはいえ、私たちがモデルの高速化のために行ってきた基本の二つの手法は、前述のコンピュータの性能トレードオフと密接に関連しているため、あまり変化していないともいえます。
一つは「並列化」です。今のスパコンはCPUを何千、何万と並べて、計算を同時並列で行うことで計算速度を向上させています。前述のとおり、CPUの内側にもさらに複数のコアがあり、さらにそのコアの中でSIMDというしくみによって一度に複数のデータを並列で処理しようとします。
モデルを開発する側は、用いるアルゴリズムの中にデータを独立して処理できる部分、すなわち「並列性」を見いだす必要があります。しかも、現代のコンピュータのスタイルに合わせて、「階層化された並列性」をうまく作り出す必要があるのです。たとえば、私たちの開発する大気モデルNICAM（Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model）では、大気を水平方向に大きく分割して別々のCPUに割り当て、さらに鉛直方向の大気の層を別々のコアに割り当て、水平方向に並んだ格子点をなるべく同じ方法で計算しています。
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しかし一部では、鉛直方向に順々に計算を進めていく必要があるため、並列に計算ができず、そのままでは性能が上がりません。こんなときは水平方向の並列性を用いて階層化を行うなど、また別の工夫が必要になります。
もう一つの高速化手法は「データの局所化」と呼ばれます。前述の通り、
より転送速度が高い記憶領域は容量が小さく、よりCPUに近いところで使われており、CPUから遠くなるほど遅くて容量の大きい記憶領域（メモリやHDD）が使われています。計算に必要なデータは遠いところから順に運ばれてきて、計算が終わるとまた順に遠い記憶領域に戻って格納されます。つまり、一度計算に使ったデータが速いメモリに留まっている間にうまく使い回すことができれば、データの移動にかかる時間を短縮することができるのです。
物理法則に則って組み立てられたアルゴリズムは、多くの場合、研究者の頭の中で考えた通りの順番で計算を進めようとして書かれています。そこからさらに計算機のことを考えて、用いる変数（データ）の「依存性」や「賞味期限」を意識し、計算する順番を入れ替えたり、一時的に格納する中間変数を増やしたり減らしたりすることが、コンピュータの性能を活かす上で重要になってきます。
ここで先程の問題が再び浮上してきます。十分な「並列性」を保つために一度に準備しないといけないデータの数は年々増えていくのに、「データの局所化」というのは一度に準備するデータの容量が小さいほど効率的であり、つまり、二つの基本的な最適化手法はお互いに相反するものです。そのため、スパコンのハードウェアと、気象モデル等のソフトウェアがお互いにトレードオフを意識しながら、最適な解を探していく「コデザイン」という取り組みが重要なのです。
気候モデルはさまざまな分野の研究者が学際的に集まって作り上げた巨大で複雑なプログラムです。それゆえに、ソフトウェアの最適化はとても骨が折れる作業です。さらに、最適化を進めていく中で、私たちは気象・気候モ
デルのとても厄介な特徴を認識するようになりました。それは「プログラムの中に、計算時間と計算量の大部分を占めるような代表的区間がない」ということです。
他の科学分野では、基礎方程式の数も、プログラムで扱う変数の数も、気候モデルよりずっと少ないことのほうが多いのです。また、主要な基礎方程59

式を解く部分が全体の計算時間の半分以上を占め、そこさえチューニングす
ればかなりの性能向上が見込める、といったこともしばしばです。
ところが気候モデルには、アルゴリズム的な性質の異なる計算が多数あり、どれもあまり多く計算することなく次の変数の計算に移ってしまいます（このことを「演算密度が低い」といいます）。結局、プログラム中のあらゆる区
間が少しずつ時間を消費していることになり、最適化のためには数十万行あるプログラムコードのすべてに目を配らなければ速くならないのです。
私たちは日本が誇るスーパーコンピュータ「京」や「富岳」といった計算機を用いて全球高解像度大気モデルNICAMの最適化を進めるなかで、このような厄介な性質をもつ気候モデルを効率よく最適化する方法を開発しました。
最も効果的だった手法は、まるで家計簿のように、すべてのプログラム区

図4：NICAMを用いて行われた全球870mシミュレーションの図。白い部分がシミュレートされた雲（液体の水と固体の水）を表しており、下の 3 枚では熱帯域の積乱雲群を順にクローズアップしています。右下の図では最も雲が濃いところをピンク色に着色しています。（Miyamoto et al., 2013, GRL, https://doi.org/10.1002/grl.50944）
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計算で挑む環境研究

間が消費する時間を一度に並べあげ、プログラムコードの中に小さくたくさん散らばっている「無駄な支出」＝「減らせるはずの消費時間」がないかをチェックする方法でした。
こうしてNICAMは現代のスーパーコンピュータの性能をうまく引き出すことができるようになり、「京」を用いた計算では、当時世界で初めて 1 km
を切るメッシュ解像度での全球大気シミュレーションを、2 万個のCPU（16万個のコア）を用いて実現しました（図 4 ）。このとき、モデルの格子点の数は630億点、シミュレーション内の時間で 1 時間計算するのには 4 時間かかり、この時の実効計算性能はおよそ230テラFLOPSでした。また、48時間のシミュレーションで320テラバイトの時系列データを出力しました。

05 スーパーコンピュータ「富岳」と気候モデルのコデザイン
2019年にその役目を終えた「京」のあとを継ぎ、新たな日本の旗艦スーパーコンピュータである「富岳」が、もうすぐ運用を開始します（2021年より本格稼働）。富岳は設計当初から、単純なベンチマーク結果ではなく、実際の科学シミュレーションでの性能が向上することを重要視して開発が進められ、さまざまな科学分野のアプリケーションソフトウェアとのコデザインを行ってきました。
気象・気候分野からはNICAMだけでなく、気象予報や温室効果ガス排出量推定に用いられる「データ同化」の分野からアンサンブルデータ同化システ
ムの一つであるLETKF（Local Ensemble Transform Kalman Filter）が選定され、シミュレーション科学とデータ科学の複合アプリケーションとしての性能向上を進めてきました。
富岳でのグランドチャレンジとして、3.5kmメッシュの異なる1024個の大気シミュレーション結果と、全球の気象観測情報を用いた全球高解像度・
大アンサンブルデータ同化実験を予定しています。総格子点数はのべ 4 兆点、大気モデルが出力するデータ量は 1 ペタバイトにも達します。これはこれま
でに人類が誰も到達したことのない規模の気象シミュレーションです。富岳はハードウェアの設置が2020年 5 月に完了し、さまざまな性能の調整が今まさに行われているところです。
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富岳の時代の気候モデルは、また新しい計算科学的な課題に直面しています。シミュレーションの速度をさらに上げていくには、今までとは異なるアプローチをする必要が出てきました。
その一つが「データ転送を減らす」ということです。前述の「データの局所化」も、データをなるべく長くCPUに近い、速い記憶領域にとどまらせることで、データ転送を減らそうとしていたのですが、さすがにもうやれる工夫にも限度がきています。ならば、データを移動させる量を別の方法で減らす
しかありません。私たちが今有望だと思って取り組んでいるのが、モデルの中で用いられている浮動小数点実数の桁数を減らそう、という試みです。
科学計算ではよく単精度実数、倍精度実数という言葉が出てきます。それ
ぞれ実数を 4 バイト、 8 バイトの 2 進数で表すもので、表現できる数の範囲
は、倍精度実数の方が広いです。倍精度実数だとおおむね有効数字が16桁ぐらいあると思って利用しています。
これに対して単精度実数では有効数字は 8 桁しかありません。しかし、デー
タサイズは半分になります。サイズが半分なら転送量も半分になり、転送時間を半減させられるし、同時に小さくて速い記憶領域により多くの変数を留まらせることができるようになります。さらに、同時に処理するデータの数も倍に増やすことができるのです！これは素晴らしいことなのですが、一方で、有効数字桁数の少ない実数で計算を行えば、シミュレーションの精度は落ちてしまいます。
今度は計算速度とシミュレーション結果とのトレードオフを考えながら、
私たちは最適な解を探そうとしています。そしてその先はもっと桁数の少ない実数（たとえば、半精度と呼ばれる 2 バイト実数）が使えないかを模索しようとしています。
もう一つは、いま流行りのAIの活用です。気候モデルの中の複雑で長いア
ルゴリズムを、機械学習によって得られた巨大なニューラルネットワーク（NN）に置き換えてしまおうという試みが行われています。気候モデルの部
品には大小さまざまな簡略化モデルが入っています。観測結果や、より精緻化されたシミュレーション結果を用いてトレーニングを行ったNNは、それらの簡略化モデルと同等、あるいはそれ以上の再現性能を発揮することが期待されます。NNは計算時間を劇的に短縮するのと同時に、今まで不確実性
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計算で挑む環境研究を減らすのに苦労していた簡略化モデルの原因を新たな視点から見直し、改良するためにも用いられます。
空間解像度の低いモデルシミュレーションは計算が軽くて高速ですが、簡略化モデルの不確実性が将来予測に大きな影響を与えます。一方で、空間解像度の高いモデルシミュレーションは再現の不確実性を減らすことができているのですが、計算が重くて長期の将来予測を行うのは大変です。AIを用いたデータ科学でこの両方の利点をうまく活かし、さらに精度の高い将来の気候予測、環境予測を進めていくことを考えています。

※地球環境研究センターニュース2020年10月号掲載

八代 尚 Yashiro Hisashi
地球環境研究センター衛星観測研究室 主任研究員
現職：地球システム領域衛星観測研究室 主任研究員
専門は大気科学、高性能計算。スーパーコンピュータを活用し、大規模な数値モデルシミュレーションによる気象学・気候学・大気化学の研究を進めている。

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計算で挑む環境研究

地球と人類の将来

地球ー人間システムモデルによる研究
横畠 徳太

01 地球ー人間システムモデルの重要性
2020年現在、人間活動による地球全体の年間の二酸化炭素排出量は400億トン程度と推定されています※1。これに対して、光合成によって陸域の植物などが大気中の二酸化炭素を吸収する量は年間125億トン、二酸化炭素が海洋に溶け込んで吸収される量は年間92億トンに過ぎず、人間が排出した二酸化炭素の46%は大気中に溜まっていくと見積もられています。これにより大気中の二酸化炭素濃度が増加し、地球温暖化が進行します。
地球温暖化によって、これまでに様々な問題が生じ、今後も生態系や社会に深刻な影響が及ぶと考えられています※2。このため、2015年に国際的に合意された「パリ協定」では、地球全体の平均的な地表気温変化を、産業革命
前から 2 ℃より十分低く保ち、1.5℃に抑える努力をすることが目標とされました。この目標を達成するためには、私たち人間の活動による温室効果ガ
ス排出量を大きく削減する必要があります。
COVID-19のパンデミックにより、二酸化炭素排出量は2020年12月時点
で前年から年間 7 %程度減少したと推定されています※1。パンデミックのために、世界中でひろく経済活動を止めたにもかかわらず、二酸化炭素排出量は※1 「世界のCO2収支 2020年版を公開 ～国際共同研究（グローバルカーボンプロ
ジェクト）による評価～」
https://www.nies.go.jp/whatsnew/20201211/20201211.html※2 「気候変動による影響の連鎖の可視化に成功－地球温暖化問題の全体像を人々が理解することに貢献－」
https://www.nies.go.jp/whatsnew/20190228/20190228.html
65わずか 7 ％程度しか減少しなかったのです。後述するように、パリ協定における目標の達成のためには、さらなる温室効果ガス排出の削減が必要です※3。
人間活動による二酸化炭素排出量の86%は化石燃料の燃焼により、残りが森林伐採などの土地利用によると考えられています※4。人口増加に対する穀物生産のために森林を伐採するなどして、特に発展途上国で、農地の拡大が進んでいます。伐採された森林は時間をかけて分解され、二酸化炭素が大気中に放出されます。森林伐採と農地の拡大は、二酸化炭素の放出をもたらすとともに、生物多様性にも影響を与えます。
この一方で、気候を安定化させるための重要な対策として、化石燃料の代
わりにバイオ燃料作物を増産することが考えられています※4。ただし、バイ
オ燃料作物を増産するためには、それを栽培する広大な土地が必要となります。また、気候変動による乾燥化が進む地域もある中で、食料やバイオ燃料のための作物が生育するには、大量の水（降水や灌漑による水の供給）が必要となります。
将来起こりえる気候変動を考慮しつつ、食料やバイオ燃料生産のために必要な土地や水資源を確保できるか、気候変動が生態系に及ぼす変化を通して人間社会はどのような影響を受けるのか、気候変動やそれによって生じる影
響を最小限に抑えるためにはどうしたらよいか※5を論じるためには、地球環
境と人間活動を同時に取り扱う数値モデルを利用することにより、様々な過程の相互作用を考慮した分析を行うことが重要です。

※3 排出ギャップ報告書2019, 国連環境計画（翻訳：地球環境戦略研究機関）
https://www.iges.or.jp/jp/pub/unep-emissions-gap-report-2019/ja※4 山形与志樹ほか「土地利用に関わるネガティブエミッション技術（LUNETs）食料安
全保障など持続可能な開発目標（SDGs）への示唆 －GCP/MaGNETワークショッ
プ報告－」地球環境研究センターニュース2017年7月号※5 横畠徳太ほか「人類は食料危機を乗り越えたのか」
地球環境研究センターニュース
2013年8月号
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計算で挑む環境研究

02 地球ー人間システムモデルの開発
そこで私たちは気候変動に伴う陸域の土壌水分や河川流量の変化、食料やバイオ燃料のための作物の成長（写真 1 ）、灌漑やダムなどの操作（写真 2 ）、
人間による土地利用の変化、自然生態系による温室効果ガスの吸収と放出を全球的に計算することのできる陸域統合モデル MIROC-INTEG-LAND(MIROC INTEGrated LAND surface model) の開発を行いました※6。

写真1：作物栽培の様子（灌漑地域でのトウモロコシ栽培地。トルコ東部Seyhan川にて、国立環境研究所花崎直太氏提供）。MIROC-INTEG-LAND では、耕作地への水を供給（灌漑）と、それにともなうトウモロコシなどの作物の成長が表現されています。

※6 横畠徳太「陸域統合モデル MIROC-INTEG-LAND：気候・水資源・生態系・作物・
土地利用結合モデルの開発」地球環境研究センターニュース2021年1月号
Yokohata, T., Kinoshita, T., Sakurai, G., Pokhrel, Y., Ito, A., Okada, M., Satoh,Y., Kato, E., Nitta, T., Fujimori, S., Felfelani, F., Masaki, Y., Iizumi, T., Nishimori,M., Hanasaki, N., Takahashi, K., Yamagata, Y., & Emori, S., MIROC-INTEGLAND version 1: a global biogeochemical land surface model with humanwater management, crop growth, and land-use change. Geoscience Model
Development, 13, 4713–4747, 2020.
https://doi.org/10.5194/gmd-13-4713-202067写真2：世界にある大きなダムの一例（トルコ東部Ataturk Barajıダム：総貯水容量
487億トンは世界で20番目くらいに大きな貯水池。左側に見えるのが発電施設。発電
し、沈砂させた後の水をトンネルと通じて送水しています。国立環境研究所花崎直太
氏提供）。MIROC-INTEG-LAND では、この写真のように大きなダムが地表付近の水の分布を変える効果を表現しています。

開発されたモデルは、これまでの気候モデル MIROC の陸面部分を計算するモデルに、灌漑やダム操作を扱うモデル、作物成長モデル、土地利用モデ
ル、陸域生態系モデルを結合させたものです（図 1 ）。ここでモデルの「結合」とは、異なるモデルを同時に実行させ、必要なタイミングであるモデルの結果を別のモデルに与えることを意味します。
図 1 は、MIROC-INTEG-LAND を構成する個々のモデル（サブモデルと呼びます）と、サブモデルの間でやり取りさせる変数を示しています。これまでの研究では、それぞれのサブモデルが単独で将来の予測を行っていました
が、MIROC-INTEG-LANDではこれらを結合させることによって、それぞれの要素の変化を相互作用させることが可能となります。
MIROC-INTEG-LANDは全球を緯度経度 1 度程度に分割し、それぞれの場
所で図 1 に示された内容の計算を行います。気候・生態系・人間活動に関わる複雑なプロセスを計算するためには、高性能な計算機が必要です。このた
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計算で挑む環境研究

め、国立環境研究所のスーパーコンピュータを利用して研究を進めています。
MIROC-INTEG-LANDによって得られた結果を図 2 に示します。この実験
では、IPCC（気候変動に関する政府間パネル）第 5 次評価報告書で使用された 4 通りの代表的濃度シナリオ（Representative Concentration Pathways:
RCP）をモデルに与えることにより、計算を行いました。2100年時点での気温上昇が大きい順に、RCP8.5 (赤), RCP6.0 (黄), RCP4.5 (緑), RCP2.6 (青)と名前がついています。図 2 (a)は異なる5つの気候モデルによって計算された地表気温で、この研究ではモデルへの入力値として利用しています。
これらの入力を用いて計算した穀物の収量（単位面積当たりの収穫量, トン/ha）を図 2 (b)に示します。ここでは将来の穀物収量の変化として、技術発展に伴う収量増加を考慮しています。具体的には、過去の技術発展（肥料の利用など）に伴う収量の増加を参照して、将来予測の際のモデル化を行っ

図1：陸域統合モデル MIROC-INTEG-LANDの構成図。気候（陸面）、水資源、陸域生態系、土地利用、作物成長のサブモデルと、サブモデルの間の変数交換を示しています。
矢印が変数の交換で、矢印の横に交換する変数を示しています。気候・社会経済シナ
リオは、モデル外部からデータとして与えます。Yokohata et al. 2020※ 6 に加筆。
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図2：MIROC-INTEG-LANDに入力値として利用している (a) 地表気温と、モデルによって計算した (b) 食糧穀物収量［トン/ha］、(c) 食糧穀物農地面積［割合］、(d) 食糧
穀物＋バイオ燃料作物農地面積［割合］。地球全体の平均値を表し、農地面積（c, d）は
全陸地に対する農地面積の割合で表しています。食糧穀物収量は、計算格子点（全球
緯度経度＝１度）における、コメ・小麦・大豆・トウモロコシの最大収量を選択して計算しました。細線が5つの気候モデル結果を MIROC-INTEG-LAND に入力して計算した結果（(a) は入力値）、太線がそれらの平均値を示しています。気温上昇が大きい
順に、RCP8.5 (赤), RCP6.0 (黄色), RCP4.5 (緑), RCP2.6 (青)と呼ばれる濃度シナリ
オの結果を示しています。Yokohata et al. 2020※ 6 に加筆。

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計算で挑む環境研究ています。また、将来の二酸化炭素の増加によって、作物がより効率的に光合成を行うことができるようになる「施肥効果」も考慮されています。
この研究では図 2 (b)に示すように、将来の技術発展と施肥効果によって、
どのシナリオでも将来の穀物収量は基本的に上昇する結果となりました。
ただし気温上昇の最も大きい RCP8.5（赤）では、21世紀後半に穀物収量の低下が生じます。これは、特に昇温の大きい RCP8.5シナリオでは、気温上昇に伴い作物の生育期間が短くなることが原因と考えられます。
将来の食糧穀物のための農地面積の結果が図 2 (c)です。この研究では、
食料需要の増加によって、21世紀の前半は食糧穀物農地面積が増加します。
また穀物収量の増加（図 2 (b)）のために、21世紀後半には、基本的に食糧穀物農地面積は低下します。しかし地表気温上昇の大きいRCP8.5 シナリオ（赤）では、21世紀後半に穀物収量が低下するために、食糧穀物農地面積が増加する結果となりました。
さらに、食糧穀物とバイオ燃料作物のための農地面積の変化を示した結果
が図 2 (d)です。地表気温上昇を小さく保つためのシナリオ RCP2.6（青)では、バイオ燃料作物のための農地の拡大が必要です。RCP4.5（緑)でも、バ
イオ燃料作物のために広大な農地が必要なことがわかりました。
食糧穀物とバイオ燃料作物の農地面積変化の全球分布を図 3 に示します。
2 つのシナリオ（RCP2.6とRCP8.5）において、食糧穀物農地が南アメリカ
で、バイオ燃料作物がアフリカで増加しています。ここで利用した土地利用モデルでは、生物多様性の観点から、農地として利用すべきでない土地を保護するように計算を行っています。また、過去の農地データをもとに、農地として適した場所を穀物価格・穀物収量・GDP などの関数として表現することで、農地の分布を計算しています。
本研究の結果は、与える社会経済シナリオによっても大きく結果が異なってくることに注意が必要です。また、農地として利用しない場所をどのように設定するかによっても結果は変わってきます。現在、詳しい解析を進めて
います。

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図3：食糧穀物とバイオ燃料作物の農地面積の変化、各地点での陸面積に対する割合で示しています。それぞれ (a,b) 食糧穀物農地変化、(c,d) バイオ燃料作物農地変化、(a,c) RCP2.6 シナリオ、(b,d) RCP8.5シナリオに基づく結果。 Yokohata et al.
2020※ 6 に加筆。

03 今後の課題：地球と人類の未来のために
パリ協定では、21世紀後半にネットゼロエミッション（人間活動による温室効果ガスの排出量を人間活動による吸収量とバランスさせること）の実現を目標としています。EUなどはさらに野心的に、2050年でのネットゼロを目標とし、日本政府も2020年10月、EUと同様の2050年ネットゼロ目標を発表しました。今後、二酸化炭素を排出しない「脱炭素」社会をどのようにすれば実現可能かについて検討を行うことが、私たちの研究の重要な役割です。
他方、前述のように、パリ協定の目標の達成に必要な温室効果ガス排出の削減量と、実際の削減量の間には、大きなギャップがあることが明らかになっています※3。そこで、産業革命前と比較した場合の地表気温変化が、パリ協定で定められた目標値（ 2℃）をいったん超えた後に、気温目標値に落ち着く
シナリオ（「オーバーシュートシナリオ」と呼ばれる）など、様々なシナリオの72

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計算で挑む環境研究

写真3：地下に永久凍土があることで網目状に地面が陥没するポリゴン（多角形土）。
アラスカ・ノーススロープにて、2017年 6 月、朝日新聞社機より撮影。

下で地球-人間システムのより長期的な変化を調べることも非常に重要です。
今後大きく変化することが予想される地球-人間システムの、長期的な安定性を調べるには、過去数千年の地球において起こらなかったような現象についても考慮する必要があります。地球温暖化が進むにつれ、地球システム
におけるいくつかの要素がある閾値を超える場合には温暖化をさらに加速させる可能性が指摘されています※7。
このような要素の一つとして注目されているのが、永久凍土の融解による温室効果ガスの放出です。北半球高緯度域に広く分布する永久凍土（写真 3 ）には、大量の有機物が含まれています※8。地球温暖化に伴い永久凍土が融解※7 このような地球の大きな変化をもたらす要素をティッピング・エレメント、変化をもたらす閾値をティッピング・ポイントと呼びます。
https://www.nature.com/articles/d41586-019-03595-0※8 横畠徳太ほか「永久凍土は地球温暖化で解けているのか？ アラスカ調査レポート（現地観測編）」地球環境研究センターニュース2018年11月号
横畠徳太ほか「永久凍土は地球温暖化で解けているのか？ アラスカ調査レポー
ト」地球環境研究センターニュース2017年10月号
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することにより、有機物が分解され、温室効果ガスが放出されることで、さらに地球温暖化を加速することが懸念されています。
私たちはこれまで、将来の永久凍土の融解が、地球システムに及ぼす影響についての研究を行いました※9。それによると、前述の RCP8.5シナリオでは、2100年には永久凍土が20 ～ 50%程度（複数の予測モデル結果を用いた
ばらつきの幅）減少する結果となりました。さらに、このような永久凍土の融解によって、二酸化炭素やメタンが放出され、地球の気温を0.1℃程度上昇させることに寄与する、という結果が得られました。

※YouTube国立環境研究所動画チャンネルから観測の様子（【永久凍土地帯を歩く】
アラスカ・バローにて）をご覧いただけます。

※9

横畠徳太ほか「地球温暖化で永久凍土融解はどこまで進むか？」地球環境研究センターニュース2021年2月号※10 気候変動：温室効果ガスの排出を止めても地球温暖化は止まらないかもしれない
https://www.natureasia.com/ja-jp/earth-env/research/13513
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計算で挑む環境研究

私たちの研究では、永久凍土融解による温室効果ガス放出が2100年までに及ぼす影響は、それほど大きなものではないという結果になりました。しかしながら、2100年においても、永久凍土はすべて融解してなくなるわけ
ではなく、永久凍土融解による温室効果ガス放出は、21世紀末以降も気候変化に影響を与えうることがわかりました。
また、ある研究によると、たとえ人間による温室効果ガスの排出をゼロにしたとしても、海洋の温度がゆっくりと上がり続け、永久凍土の融解が進む
ことなどで大気中の温室効果ガス濃度が上昇し、今後数世紀にわたって地表
気温が上昇し続ける可能性があることが報告されています※10。
永久凍土の挙動を含めた、今後数世紀にわたる地球システムと人間活動の挙動を分析することは、地球環境の将来を知り、私たちの社会をどう変えていくかにとって非常に重要です。100年を超える長期的な地球システムの挙動や、人間活動との相互作用を考慮した分析は、モデル開発の難しさや計算コストの問題などによって、これまでは簡易的なモデルが主に利用されてきました。
例えば前述の研究 ※10では、非常に簡単なモデルによって推定がなされているため、より複雑な数値モデルを用いた検証が必要であると、この研究を行った著者たちも述べています ※9。より精度の高い分析のためには、
MIROC-INTEG-LANDのような、複雑な地球ー人間システムの過程を考慮したモデルで検討を行うことが非常に重要だと私たちは考えています。
MIROC-INTEG-LANDのように複雑な数値モデルを利用して、長期的な計算を短時間に行うためには、スーパーコンピュータの利用が必要不可欠です。
また、複雑な数値モデルには、様々な不確実要素があるため、モデルにおける不確実要素が結果に与える影響を調べるためにも、スーパーコンピュータを利用して数多くの実験を実行することが非常に重要です。
気候安定化を実現しうる方策を示すことに加えて、気候安定化がうまくいかない場合に起こりうる問題をはっきりと示す。これにより、気候変動の影
響を避けるため、社会が脱炭素に向かうことに貢献する。これが私たちの研究における大きな目標です。

75

※地球環境研究センターニュース2021年 3 月号掲載

横畠 徳太 Yokohata Tokuta
地球環境研究センター気候変動リスク評価研究室 主任研究員
現職：地球システム領域地球システムリスク解析研究室
主幹研究員
専門は気候学。全球の大気・海洋・陸域における物理・物質循環や、農業・土地利用などの人間活動の変化を記述する「地球―人間システムモデル」を活用した研究を進める。

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計算で挑む環境研究

世界の水利用の水源を求める

世界の水資源のコンピュータシミュレーション その３
花崎 直太

01 はじめに
水資源は私たちの生活や社会に不可欠です。現在の日本では、水資源の不足に直面する場所や期間は限られています。しかし、地球全体では、水利用は増え続けており、気候変動の進行も合わさって、世界のさまざまな場所で深刻な水問題が起きています。そんな中、世界の水資源と水利用を分析する
ためのコンピュータプログラム、全球水資源モデルH08の開発を行ってきました。H08は世界の陸地を50km程度の格子に区切り、それぞれの格子で
河川や地下水などの水循環、農業・工業・生活用途の水利用、主要ダムの貯水や放流などの水管理を日単位で計算することができます。この特徴を活かして、これまでに世界や地域の水問題に関わる数多くのシミュレーションを行ってきました。
ここでは最近取り組んだ 3 つの研究をご紹介します。なお、この原稿はそれぞれ約10年前と 5 年前に発表した解説記事「世界の水資源のコンピュータ
シミュレーション（https://www.nies.go.jp/kanko/news/29/29-3/29-3-03.
html）」と「続・世界の水資源のコンピュータシミュレーション（https://www.
nies.go.jp/kanko/news/34/34-4/34-4-03.html）」の続編の位置づけです。
また、約 5 年前に行われたインタビュー「地球温暖化の事典」に書けなかったこと18

水資源・水利用研究の最前線—モデル・適応・観測—（地球環境研究センターニュース2016年12月号）
とも内容がよく対応しています。

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02 研究１ 人類の水利用の水源の推定
人類はさまざまな水源から水を取り、生活や社会を維持しています。世界の複数の研究機関で地球の水循環と人間の水利用を扱うコンピュータプログ
ラムの開発が行われてきましたが、時空間的に詳細に水源を特定することはできませんでした。
そこで、全球水資源モデルH08の水利用と水管理に関わるデータとコン
ピュータプログラムを大幅に改良することにより、取水が7つの主な水源、
すなわち河川水（湖沼を含む）、遠隔導水※1、貯水池の貯留水、海水淡水化、その他の表流水※2、再生可能な地下水（雨水や雪解け水によって涵養される地下水で、使ってもまた回復するもの）および再生不可能な地下水（長い年月※1 遠隔導水：計算格子を超えて水路や運河などを通じて導水される水を指します。
水循環と水利用の計算は全て格子ごとに行われ、これまでは川の上流から下流への流下以外に格子間の水の行き来はありませんでした。導水は格子間の河川以外の人為的な水の流れを表現するものです。
※2 その他の表流水：H08で扱う河川水、遠隔導水、貯水池の貯留水、海水淡水化以外に必要となる、表流水の水源を表します。これでは説明にならないので、以下でもう少し詳しく解説します。
H08は取水源をまず、表流水と地下水に分けます。表流水の代表は河川水ですが、そのうち、遠隔導水されるものと、ダム湖やため池のようなところに貯めて使われる貯水池の貯留水は、区別して扱います。このほかに、サウジ
アラビアやアラブ首長国連邦などで盛んに使われるようになった海水淡水化
も表流水に分類しています。これら以外に主要と言える表流水はありません。
国連機関の統計を見ると各国の年取水量が報告されています。H08はこうした統計を真実とみなし、コンピュータシミュレーションの中で取水しようとする水の量が統計と合致することを目指して開発されています。ところが、コンピュー
タシミュレーションを行うと、報告量に見合うだけの表流水がない地域や時期が多数見つかりました。そこで、いったん、「その他の表流水」という仮想的な
表流水の水源があるとみなし、そこから水が取れたとしてコンピュータシミュ
レーションを続行し、完了しています。これにより、シミュレーション上「取水した」水の量は統計値と整合しますが、地域や時期によっては、「その他の表流水」に大きく依存している場合があります。「その他の表流水」の実態とは何か…
これ以上の議論はここに書ききれないため、さらに詳しく知りたい方は原論文（Hanasaki et al. 2018）※3をご覧ください。取水量を正確に測定し、記録・報告するのは現時点の技術や制度では困難であり、統計値にも相当な不確実性があります。こうした点を克服していくことが、今後の重要な課題です。
※3 Hanasaki, N., Yoshikawa, S., Pokhrel, Y., and Kanae, S. (2018) A globalhydrological simulation to specify the sources of water used by humans, Hydrol.
Earth Syst. Sci., 22, 789-817. https://doi.org/10.5194/hess-22-789-2018
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究を経て形成された地下水で使うと減っていってしまうもの）のいずれから行われているか、推定できるようにしました。
例えば、地下水の場合、地下水の流れと井戸からの汲み上げを簡単に表現する機能をH08に加えました。雨水は地中を通って地下水を形成し（涵養といいます）、地下水はゆっくりと川へと流れ出します（基底流出といいます）。
涵養量と基底流出量が釣り合っていれば、形成された地下水は持続的に取水可能です。ところが、涵養量を上回るほど井戸から汲み上げれば、地下水はどんどん減っていくことになります。これが世界の各地で報告・懸念されている地下水位の低下と地下水の枯渇問題です。こうした自然の水循環と人間の水利用との間の相互作用が、H08という一つのコンピュータプログラムで計算できるようになりました。この機能により、シミュレーション期間中、あらゆる場所・時間・形態の水のフローとストックを追跡することができます。
1979年から2013年までの世界のシミュレーションを実施し、 7 つの水源からの取水量を世界の地域別に推定した結果が図 1 です。例えば、日本のあるアジア東部（EAS）の円は青が多く、河川水を主な水源としていることがわかります。一方、北米中央部（CNA）の円は全体の約半分が赤とマゼンタで、

ALA
1

CNA
162

ALA

GRL

NEU
157

GRL
2

NAS
33

NAS

WNA
CNA

WNA
154

MED
206

ENA

CAM
57

GW

es

Res

Riv
Aq
ue

Renewable

TIB
EAS
824

AMZ

EAS

SAH
WAF
SAS
850

WAF
18

SSA
69

SAF
35
SSA

SEA
185

SAS

EAF

Re
G

NR

D

AMZ
64

W

GW

Unspecfd

SAH
45

CAM

GLB
3616

CAS
MED

ENA
157

Nonrenewable& unspecified

TIB
154

CAS
386

NEU

SAF

SEA
AUS
EAF
28

AUS
29

Mean annual water withdrawal 1
0.0

0.1

1.0

10.0

100.0

1000.0

図1：地域別の水源。世界地図の陰影は年間平均総取水量。地域区分はGiorgi andFrancisco（2000）に従いました。地域ごとの各水源の内訳は、内側の円で示されています。再生可能な地下水はマゼンタ、河川水は青色、導水はシアン、貯水池は緑、海水淡水化は黄色、その他の表流水は灰色、再生不可能な地下水は赤。外側の弧は、集約された情報を示しており、赤、青、および黒の弧は、それぞれ地下水、再生可能水、および再生不可能な水を指しています。円内の数字は、地域の総取水量を示しています。
単位はkm3/年。
79

地下水を主な水源としていることがわかります。アラビア半島を含むアフリカ北部（SAH）の円には他の地域では見られない黄色が見られ、海水淡水化が相当量利用されていることを示します。水源は、それぞれ再生可能性、開発のための経済的コスト、および使用に伴う環境への影響が異なります。改良されたH08は、水量だけでなく、経済的および環境的側面も考慮に入れた
世界水資源評価に向けて、重要な技術となります。

03 研究2 水資源指標の閾値の「謎」が解けた
研究１で紹介したように改良されたH08を使うと、さまざまな高度な水資源評価ができます。H08の新しい機能を活かして、専門家たちにとって長らく未解決だった問題を解くことができたので、ご紹介します。
水資源が足りるか足りないかは、水資源量と水利用量の相対的なバランス
で決まります。このバランスを表現するためにたくさんの指標が提案されてきました。これまでの水資源の報告書では、「水ストレス指標」と呼ばれる年間の取水量を年間の水資源量で割った値と、「一人当たりの水資源量指標」と呼ばれる年間の水資源量を人口で割った値が使われてきました（図 2 ）。「水ストレス指標」では20％を上回る地域を中程度、40％を上回る地域を高い水

図2：「水ストレス指標」と「一人当たり水資源量指標」の定義・閾値・解釈。
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

逼迫と分類し、「一人当たりの水資源量指標」では1,700m3/人/年を下回る地
域を中程度、500m3/人/年を下回る地域を非常に高い水逼迫地域と分類してきました。これらの指標と閾値に従った水逼迫地域は、専門家の実感によく合うのですが、なぜ20％なのか、なぜ1700m3/人/年なのかについては説
明がないままでした。
そこで、改良されたH08を使ってこの謎を探ってみました。H08を使って、大規模な水管理である遠隔導水と貯水池、再生可能でない水資源である海水
淡水化、その他の表流水ならびに再生可能でない地下水を使わない状態で、1 年を通して必要な分だけ再生可能な水源（河川水と再生可能な地下水だけ）
から取水できるかを世界の全格子にわたって計算しました。この計算結果を「水充足率」と呼ぶことにします。つまり、１年を通して必要な分だけ取水できたら100%、全くできなければ 0 %となります。
水充足率と「水ストレス指標」および「一人当たりの水資源量指標」を比べると、前者が20％を上回る、あるいは後者が1700m3/人/年を下回る格子の過半数で、水充足率が99%より小さくなりました。つまり、これらの指標と閾値は、取水が大規模な水管理なしに再生可能な水資源だけでは賄えなくなる転換点を指していたことがわかりました。同じく、それぞれ40％を上回る、
あるいは500m3/人/年を下回る、（非常に）高い水逼迫の格子では、水充足率がそれぞれ80%未満、40%未満となり、大規模な水管理や再生可能でない水資源に頼らなければ、取水量が到底賄えないことを示しています。つまり、「水ストレス指標」および「一人当たりの水資源量指標」と閾値は、「大規模な水管理を行わず再生可能な水資源だけで、どれくらいの取水を賄えるか」を表していたということがわかりました。
さらに、「取水が大規模な水管理なしに、再生可能な水資源だけでどれく
らい賄えるか」を代替するための最適な閾値は地域によって異なり、「水ストレス指標」は河川流量の季節変動と、「一人当たりの水資源量指標」は一人当たりの灌漑面積と強い関係があることもわかりました。H08によるこうした分析に基づいて、これらの二つの指標に対する新しい閾値も提案しました。

81

04 研究３ H08水リスクツールの開発
これまで見てきた通り、H08を使ってコンピュータシミュレーションを行うと、世界の自然の水循環と人間の水利用のさまざまな要素が計算でき、水利用の持続可能性などの評価につなげられます。ここで、将来の気候や水利用を想定することができれば、遠い将来についても水資源評価を行うことができます。
気候や水利用の将来を想定し、コンピュータシミュレーション用にデータを準備するのは大変な作業ですが、大勢で力を合わせてこれを行い、水資源に留まらず、農業や生態系といったさまざまな分野のコンピュータ
シミュレーションを行うことを目指しているのが Inter-Sectoral Impact
Model Intercomparison Project（ISIMIP https://www.cger.nies.go.jp/ja/
news/2014/140206.html）という国際プロジェクトです。H08は2012年
以降 ISIMIPに参加し、さまざまな気候や社会の想定に基づいた多数の将来
水資源評価を実施してきました。
ISIMIPはほぼ全ての情報を公開しており、皆さんもH08の計算結果をダウ
ンロード（https://www.isimip.org/outputdata/）できます。ただし、公開されているのは50km格子の月単位（場合によっては日単位）のコンピュータプ
ログラムの出力で、専門家以外が解釈したり、利用したりするのは事実上不可能でした。
そこで、結果をわかりやすい指標に変換し、ウェブブラウザを使って見ていただけるようにしたいと考えました。この提案は環境研究総合推進費に採択され、2018年度から2020年度にかけて「企業の温暖化適応策検討支援を目的とした公開型世界水リスク評価ツールの開発（https://www.nies.go.jp/※4 水リスク：企業活動の障害となりうる水に関するリスクの総称です。工場や店舗などが洪水で被害を受けること、渇水による取水制限で水道が止まり、生産や営業を停止しなければならないこと、などが想起されますが、水リスクの概念はもともと地球環境問題に敏感な海外で生み出されたもので、その影響は、必ずしも、工場や店舗の被害や生産や営業の停止による資産の減耗や利益の喪失だけに留まりません。むしろ、水リスクは、企業活動が将来にわたって持続可能か、さらには、国連の持続可能な開発目標（SDGs）の達成への貢献など、世界をよくするのにつながっているかを問うもので、こうした観点からのリスクがより重視されます。こうした背景から、世界における水リスクは、平時の企業活動での水利用の持続可能性により焦点があてられています。
82

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計算で挑む環境研究

subjects/2018/24559_fy2018.html）」という研究プロジェクトを実施しました。この結果できたのが、H08水リスクツールです（https://h08.nies.
go.jp/h08/viewer_j.html）※4。
H08水リスクツールには大きく分けて、「水リスク指標の地図」「水リス
ク指標の時系列変化」「指標変化の要因」の 3 つを表示する機能があります。
2021年 6 月時点でまだ試験公開の段階ですが、H08を利用した最新の世界の水資源評価の結果を手軽にご覧いただくことができます。

※地球環境研究センターニュース2021年 9 月号掲載

花崎 直太 Hanasaki Naota
気候変動適応センター

気候変動影響評価研究室長

専門は水文学。自然の水循環と人間の水利用・水管理を包括的に扱う全球水資源モデルH08の開発と応用に関する研究を進める。

83

84

CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

気候モデルから化学気候モデルへ

スーパーコンピュータが可能とするオゾン層年々変動の解析
山下 陽介

01 オゾン層のシミュレーションについて
成層圏の高度約15 ～ 30kmで大気中にオゾン（O3）が多く含まれる場所がオゾン層と呼ばれています。オゾン層は太陽からの紫外線を吸収し地球上の生命を保護する役割を果たしていますが、1980年代以降、南極域でオゾン層が薄くなって上空（宇宙）から見ると穴が開いたように見える領域（オゾンホール）が現れるようになり、人体への健康影響が懸念されるようになりました。成層圏オゾンは太陽紫外線による化学反応（光化学反応）によって酸素から生成されるため、太陽光が強い赤道域で主に生成され、成層圏で赤道域から極域に向かう大気の循環によって中高緯度域に運ばれます（図 1 ）。

図1：成層圏（点線より上）で赤道域から極域に向かう大気の循環（矢印）。赤道付近で生成されたオゾンが大気の循環で中高緯度域に運ばれることがわかります。陰影はオゾン濃度を表し、濃い色ほどオゾンが多いことを意味します。WMO (2014)のFigure 4-7を元に作成。
85

冬季の極域は一日中太陽光が当たらない極夜のため、気温が低下して極域の周辺を回る極渦という大きな低気圧が現れます。極渦を境に内外の物質の移動が抑制されるため、極渦の中でオゾン層を破壊する物質が生成されると、
極渦というフラスコの中に閉じ込められたような状態になって、冬季の間に蓄積されていくことになります。
冬季に極域の気温がマイナス80℃くらいまで低下すると、ガス状の水蒸
気、硫酸、硝酸などが粒子化して極成層圏雲（Polar Stratospheric Cloud:PSC）と呼ばれる雲が形成されます（写真 1 ）。このPSCは養殖真珠の母貝となるアコヤガイの内側のように虹色に輝き、見た目は綺麗な雲ですが、PSCの表面ではリザーバーと呼ばれる比較的安定な塩素・臭素化合物がオゾン層を破壊する活性な物質に変換され極渦の中に蓄積されていきます。

写真1：南極のマクマード基地で撮影されたPSC。見た目はアコヤガイの内側のよ
うに虹色に輝き、美しいが、オゾン破壊反応を引き起こす雲でもあります 。（出典：
Wikipedia）By Alan Light from Charlotte, USA. At Commons: Alan R Light (talk· contribs) - Nacreous Clouds over the NASA Radome - 4 -, CC BY 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14503960
86

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計算で挑む環境研究

春になって極域に太陽光が当たるようになると、冬の間に極渦の中に蓄積された活性な物質による光化学反応が起こって極渦内のオゾン破壊反応が進
み、オゾンホールの発生につながります。
このようなオゾン層のシミュレーションを行うには、ここまでの解説でご想像のようにオゾンなどの大気微量成分の反応や輸送を扱う必要があり、大気の運動や放射などを扱う従来の数値気候モデルでは不十分でした。オゾンホールの問題を受けて、こうした大気微量成分の化学反応や輸送計算が加わった化学気候モデル（chemistry climate model: CCM）の開発が各国で進みました。我が国では、気象庁気象研究所や国立環境研究所などのグループ
がCCMの開発を行っており、オゾン層の変動要因の解明や将来のオゾン層予測を行うための国際的なCCM相互比較プロジェクトの取り組みも行われてきました※1。

02 春先の北極オゾン大規模破壊は事前に予測できるのか？
ここで北極域に目を向けてみます。北極域では成層圏の平均気温が南極域より高く、PSCが発生するほど低温となる期間は南極域より短いため、北極域では大規模オゾン破壊は通常起きません。しかし、北半球では南半球よりも大気中の大規模な波（東西方向に 1 万km以上のスケールをもった惑星波）の活動が活発で、冬季に対流圏から成層圏に伝播してきて極渦を不安定にすることがよくあります。
この波活動は、 2 年に一度くらいの割合で冬に活発化して、極域成層圏の気温が数日の間に数10度も上がる突然昇温現象を引き起こすことがあり、それによって極渦が壊れ、極域が低気圧ではなく高気圧になってしまいます。
こうした波活動は年によって大きく異なり、活発な年には突然昇温が複数回起こり、不活発な年には極域成層圏でPSCが発生するほどの低温が継続するといったように、活発な年と不活発な年で冬季を通じた極渦の時間変化が大きく異なります。

※1 モデル間相互比較の考え方については、このシリーズの第3回（P.17 ～ P.24）に詳しい。
87近年では、モントリオール議定書に始まる国際的なオゾン破壊物質の生産・排出規制が成功し、オゾン層は長期的には回復の兆しが見えています。しかし、波活動が不活発になり北極域でPSCが発生するほどの低温が継続した
2010 〜 2011年や2019 〜 2020年の冬季には、春先に南極のオゾン破壊量に匹敵するような大規模オゾン破壊が起きました（図 2 ）。

（a）2020年3月のオゾン全量（b）2020年3月のオゾン全量偏差（c）2011年3月のオゾン全量（d）2011年3月のオゾン全量偏差

図2：2011年 3月と2020年 3月の北半球オゾン全量とその偏差。偏差は1997 ～ 2006年に対して計算されています。
（出典：気象庁HP、https://www.data.jma.go.jp/gmd/env/ozonehp/diag_o3np.html）
オゾン全量は、地上から大気上端までのオゾンを全て地上付近に集めた場合にどれくらいの高さになるかを表しています。高さはドブソン単位（DU）で、1 mmが100DUと定義されています。ここでは、DUではなくm atm-cmと表記されています。
88

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計算で挑む環境研究

なお、オゾン破壊量は南極に匹敵するものの、北極のオゾン量はもともと南極より多いため、南極ほどの低オゾン域にはなりません。しかしながら、このようにオゾン層が回復していく中で、北極域では春先のオゾン層が脆弱になる年があるため、大規模オゾン破壊の要因を明らかにすることは、高緯度にも居住者がいる北半球での健康影響を軽減する上で重要な課題と考えられます。そこでオゾン層のシミュレーションに用いられてきたCCMを用いた研究に取り組みました※2。
このように、成層圏の極渦は対流圏から成層圏に伝播してくる波活動の影
響を受けています。さらに、こうした波活動や平均的な極渦のひと冬の変化
傾向は、それよりもゆっくりとした太陽活動の11年周期や、準 2 年周期振動（quasi-biennial oscillation: QBO）※3の影響を受けていることが知られています。そこで、このようなひと冬の変化よりもゆっくりとした現象を指標とすれば、春先の大規模オゾン破壊を冬に入る前に予想できるのではないかと考えました。
赤道成層圏で西風の場合を西風相、東風の場合を東風相と呼び、太陽活動を極小期と極大期に分け、これらQBOと太陽活動の指標を用いて 4 種類の年に分類し、春先の大規模オゾン破壊の要因を調べました。例えば先にあげた2010 ～ 2011年や2019 ～ 2020年の冬季は、QBOが西風相、太陽活動が極小期の場合に該当します。衛星観測のオゾンデータが存在している
1979年から現在までを毎年調べていくと、同様にQBOが西風相、太陽活動が極小期となる年には、必ず大規模オゾン破壊が発生するというほど明確ではないものの、ひと冬を通して極渦が強く春先のオゾン量が少ない傾向にあることがわかりました（図 3 ）。

※2 山下陽介「春先の北極オゾン大規模破壊は事前に予測できるのか？ ～成層圏準2年周期振動や太陽活動の11年周期といった長期変動に伴う北極オゾン量変化の解析～」地球環境研究センターニュース2021年7月号※3 赤道成層圏で西風と東風の風系が交互に現れて下降する現象。その一巡する周期はおおよそ2年程度。
89

図3：QBOに伴う赤道域の高度50hPaの東西風速（m/s）を横軸に、太陽活動の11年周期の指標を縦軸に取り、TOMS/OMIの衛星観測で得られた 3 月のオゾン全量を黒丸内の色で示したもの。QBOが西風相、太陽活動が極小期のケースでは、他の 3 ケースと比べて相対的にオゾン量が少ない年が多いことがわかります。QBOが西風相または東風相の基準を満たし、太陽活動が極小期または極大期の基準を満たす場合を白、QBO
か太陽活動のどちらかが基準を満たさない場合を灰色で表示しています。

このように春先のオゾン量が少なくなった要因をどのように調べたらよいでしょうか。オゾンの反応と輸送を計算できるCCMを用いると、オゾンが大気中の風によってどのように輸送されるのかをコンピュータの中の地球で再現することができます。さらに、大気中で化学反応を起こさないオゾンが存在するという仮想的な条件の下でもオゾンの輸送を計算することが可能
で、化学反応が計算されているオゾンと比較することで、化学反応と輸送によるオゾン量の変化を区別できます。
その結果、輸送による変化が化学反応による変化を大きく上回り、春先の3 月における化学反応による変化は全体の 1 ～ 2 割程度であることが明らか
90

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計算で挑む環境研究になりました。これらの事例のうち、先にあげた大規模オゾン破壊が起こった2010 ～ 2011年を詳しく調べると、冬季を通じて極渦が安定し極域の気温が低下していたため、化学反応による変化が全体の 2 ～ 3 割程度と大きな割合を占めていたことがわかりました。このように、数値モデルの中の地球では、実際の地球では行うことのできない実験を行うことができ、観測など
では得られなかった知見を得ることができるというのがシミュレーションの強みです。

03 まとめと今後の展望
本記事では、オゾン層のシミュレーションを行うモデルを用いた研究について紹介しました。QBOや太陽11年周期のようなひと冬の変化よりもゆっくりとした現象を指標として冬季～春季のオゾン変化を調べると、QBOが西風相、太陽活動が極小期の際に、主に大気中の輸送により春先のオゾン量が少ない傾向にありました。数値モデルを用いることで、春先のオゾン量が少なくなる要因を化学反応と輸送に分離することができ、輸送による変化が化学反応による変化を大きく上回ることがわかりました。将来的に多くの事
例計算を行うことができれば、モデルで再現されたオゾン変動や関連する気象場をより統計的に有意に解析できるようになりメカニズム解明につながると期待されます。
本記事で紹介してきたCCMでは、大気の運動を扱うための予報変数に大気微量成分の予報変数も加わるため、大規模なメモリが必要となります。また、これら大気微量成分の反応や輸送などの計算が元の数値気候モデルの計算に加わるため、計算コストは数倍になってきます。このため大容量のメモ
リや計算性能の高いCPUが搭載されたスーパーコンピュータ（スパコン）の利用は必須ですが、それでも元の気候モデルよりは空間分解能を粗くせざるを得ません。
CCM相互比較プロジェクトに参加したモデルは、気候予測のモデル間相互比較CMIPに用いている気候モデルよりも水平分解能を半分程度、鉛直格
子点も半分程度に少なくしています。CCM相互比較プロジェクトでは20
世紀後半から21世紀までのシミュレーションを行いましたが、10年以上前91

のスパコン（SX-8）では半年近くかかっていた計算が、 1 世代前のスパコン（SX-ACE）では13日間、現在のスパコン（SX-Aurora）では 9 日間と飛躍的に性能が向上してきました。今後も計算機性能が向上していけば、CCMを高分解能にしていくことや初期値を変えた複数の実験（アンサンブル実験）を行
うこと、より複雑で実際の地球に近いモデル（地球システムモデル）での実験なども可能になっていくものと思います。

※地球環境研究センターニュース2022年 3 月号掲載

山下 陽介 Yamashita Yousuke
地球システム領域地球環境データ統合解析推進室

主任研究員

専門は気象学、大気化学、計算科学など広い意味での大気科学。
大気微量成分の化学反応や輸送などの数値シミュレーションを行
い、オゾン層や大気汚染、排出量推定などの研究を進める。

92

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計算で挑む環境研究

インタビュー

スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活かす方法を探る
2020年ゴードン・ベル賞ノミネートの八代主任研究員に聞く【聞き手】
地球環境研究センターニュース編集局

江守 正多（地球システム領域 副領域長）

ゴードン・ベル賞※1は、計算機の専門家以外にはあまり知られておらず、一般の読者にとってなじみがあるものではありません。しかし、スーパーコ
ンピュータを使った研究は、気候研究をはじめとして、今後ますます重要になるはずです。
今回は、スーパーコンピュータ「富岳」（図 1 ）を使った気象計算※2によって、2020年のゴードン・ベル賞のファイナリストに選ばれた八代尚主任研究員（スーパーコンピュータ「富岳」を利用した、史上最大規模の気象計
算を実現－スパコン×シミュレーション×データ科学の協働が切り開く未来の気象予報－

https://www.nies.

go.jp/whatsnew/20201120/20201120.html

を参照）に、その研究についてお聞きしました。
今回は、スーパーコンピュータについては素人のインタビュアーである編集局の中の人の心の声を（）に入れた色文字で記しています。
◀︎お話をうかがった八代尚衛星観測研究室主任研究員。
※このインタビューは2021年5月11日に行われました。
（記載されている役職はインタビュー当時のものです。
）
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図1：スーパーコンピュータ「富岳」の写真。「富岳」は、理化学研究所と富士通が2014年から開発を進めてきたもので2021年3月に完成しました。スーパーコンピュータ「京」の後継機です。

※1 ゴードン・ベル賞は、1987年に創設され、国際的な計算機科学の学会ACM（Association for Computing Machinery：計算機協会）によって、科学や工学の具体的、実際的、かつ、大規模な数値計算を、最高速で実現した研究に対して与えられる賞です。世界最速のコンピュータシステムを定期的にランク付け
し評価するTOP500や、電力効率のよい高性能計算の実現を評価するGreen500などと並んで、専門家の間で重要視される賞の一つでもあります。その名称は、アメリカ合衆国の計算機工学者、著名なコンピュータ技術者であるChester
Gordon Bell (1934 - )に由来しており、毎年スーパーコンピューティング会議（Supercomputing Conference: SC）
で発表されています。
https://supercomputing.org/
https://dl.acm.org/conference/sc※2 2020年のゴードン・ベル賞にノミネートされたのは次の論文です。
H. Yashiro, K. Terasaki, Y. Kawai, S. Kudo, T. Miyoshi, T. Imamura, K. Minami,
H. Inoue, T. Nishiki, T. Saji, M. Satoh, and H. Tomita, “A 1024-Member
Ensemble Data Assimilation with 3.5-Km Mesh Global Weather Simulations,”
in SC20: International Conference for High Performance Computing,
Networking, Storage and Analysis (SC), Atlanta, GA, US, 2020 pp. 1-10.
https://doi.org/10.1109/SC41405.2020.00005
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

数値シミュレーションによる天気予報も完璧ではない
編集局：現在の天気予報のほとんどが数値予報を基盤としていると聞いています。数値予報の精度が上がれば天気予報はより当たるようになるのでしょうか。
八代：現在の天気予報が数値予報を基にしているというのはそのとおりで、結構前から、気象予報士さんが自分で天気図を描いて予報するよりも、コンピュータに任せたほうがよく当たるようになってきました。気象庁も数値予報モデルをずっと改良しつづけていて、さらに当たるようになった。
天気予報の信頼性が昔よりも上がったのは、やはり、数値予報の精度を上げてきたことが一番大きいと思います。
もちろん、天気を知りたい時間から予報を始める時間が近いほど、たとえば30分前から予報したら当たりやすい。 1 日くらい前だと結構当たるけ
れども、2日くらい前に、「明後日雨降りそうだから…」といっても、実際気がついたら雨降らなかったね、ということがあったりして、数日先の天気予報は、まだ当たらないこともあるというのが現状だとは思いますね。
数値予報というものは、空気の流れを計算するだけではなくて、雲が生まれて大きくなって雨が降るとか、地面の周りで風が渦巻くみたいな現象をうまく表現してやらないと、どんどんずれが大きくなっていって、1 日先、
2 日先、 3 日先…とシミュレーションの結果が現実から離れていってしまう。現在の天気予報のシミュレーションは完璧ではないというのが、実際のところだと思います。
編集局：なぜシミュレーションは完璧ではないのか、説明していただけるとありがたいです。
（数値予報の精度が上がれば予報は当たるといいながら、「シミュレーショ
ンは完璧ではない」とは、話が矛盾しているのでは？と早くも不思議に思う編集局。）

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八代：まず、計算機で計算したから結果が全部正しいと思うのは、やめたほうがいいです。
ある情報を入力して、人間がプログラムしたとおりにコンピュータが計算して結果が出てくる、というときには、いろんなところに間違い、というか、誤差が存在しています。第一に、入力した情報が完璧ではないはずです。世界中の、今現在の天気の状態を、事細かに知ることには自ずと限界があります。
第二に、シミュレーションそのもの、モデルそのものについても、計算式が全部正しいとしても、現実を全部表現できるわけではないということがあります。式の中に、まだ足りない要素があるのかもしれない。それに、方程式で表される現象を、コンピュータの中で計算できるように作り変えるときに、離散化※3という操作が入るのですが、そうするとたいてい結果が「正しくなくなってしまう」んです。
誤差が生まれる大きな理由の一つは、コンピュータの中で計算するとき、連続してつながっている地球の大気を細かく区切って、その区切ったボッ
クスごとに計算するようなことをしているのですが、その区切りサイズで結果が変わってきてしまうということです。
地球はとても広いので、地球の表面を細かく区切ったボックスで覆うようにするとき、ボックスのサイズをどのくらいにするかで、計算量が大きく変わってきます。昔は、地球の表面を 1 万～数万個くらいに区切り、鉛直（高さ）方向に大気層を分割していました。つまり、全部で100万個くらいのボックスに分けていたのですが、それだと分割のしかたが粗くて、東京と横浜が同じボックスに入るようなサイズなので、東京と横浜の天気を分けて考えることができないんです。すると私たちが体感的に思っている天気と全然合わない。そうなると、このシミュレーションの結果は合ってない、という気持ちになりますよね。
それに、天気予報のシミュレーションで使っている計算式は、風が風に、
つまり風速が風に乗って移動するような式（項）が入っているのですが、これは非線形な方程式※4で、次の状態を予想するのが難しくなる、つまり「解析的に解けない※5」のです。
その場合、次の大気がどうなるかを予測するのに、空間だけでなく、時間もある程度短く区切って、そのなかで次の状態を計算していくということ
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究を繰り返す必要が出てきます。式変形だけでは、明日の天気がわからない
ので、コンピュータを使って、数分先とか10分先とかの状態を、順番に計算して積み重ねていくことで、時間を進めていくわけです。そうすると、ずれがあるとそれも積み重なっていき、空間的にもどんどん広がっていく
ので、2 日先、3 日先のシミュレーションの結果はさらに大きくずれていく、ということになります。
（時間や空間のボックスを細かく区切り、それらを少しずつ積み重ねて時間的・空間的な変化を予測すると、どうしてもずれが生じてしまう。さらに、時間や空間のボックスをどれほど細かく区切っても、そういったずれは出てしまう、ということが理解できたような気がしました。）

全球3.5kmメッシュ、 1 ステップ 8 秒での計算
編集局：今回の論文では、時間も空間もかなり細かく区切って計算していらっしゃるということなので、どのくらい細かく区切ったかについて、一般的な区切り方と比べて説明していただけますか。
八代：世界中の気象機関の人たちは、大気のシミュレーションをするとき、いろいろなメッシュサイズ（空間的な区切りの大きさ）で計算をしています。たとえば日本の気象庁は、地球全体（全球）について、20kmメッシュ
くらいで計算しています。でも、日本の周りだけはもっと細かく計算しよ※3 ある現象をモデル化して、それが微分方程式になったとき、それは「連続」な系なのでコンピュータで直接計算することはできません。そこで、コンピュータ
で取り扱えるような式（差分式：微分で無限小の極限をとる操作を有限な小さい数で近似したもの）に変換し、時間や空間を細かく分割することによって計算します。これが離散化です。
※4 非線形方程式とは、2次以上の方程式のことを指します。なお、１次方程式は線形方程式です。
※5 方程式を「解析的に解く」とは、数式を連立一次方程式に変形して四則演算で答えを出すということを意味します。
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うと、日本列島の近くだけ 5 kmとか 2 kmとかのメッシュサイズでシミュ
レーションしています。こうして解像度を上げると、必然的に計算量が莫大になるので、日本列島付近だけメッシュサイズを細かくし、それ以外は細かい計算をしないことで全体の計算量を減らしているのです。
今回の論文のスーパーコンピュータ「富岳」によるシミュレーションは、全球すべて3.5kmメッシュという解像度で行っています。だいたい解像度が2 倍に上がる、たとえば20kmが10kmになると、格子の点の数が 4 倍になります。格子の点の数が水平方向だけで 4 倍くらいになると、計算する
時間の刻みを半分にしないとうまく計算できないので、それでさらに 2 倍になり、結局全部で 8 倍くらいの計算量になる。つまり、解像度が倍になると計算量が 8 倍（ 2 の 3 乗倍）になるのです。今の気象庁の計算を20km格子とすると、今回行った3.5kmの格子というのは、解像度がだいたい6 倍ですよね。そうすると 6 の 3 乗、つまり、200倍くらい計算量が多いということになります。
それから、時間刻みに関してはすごく短くて、 1 ステップが 8 秒です。
編集局：なぜ 8 秒にしたのですか。
八代：風を計算するときに、隣の隣の点まで、ボックスだったら隣の隣のボックスまで、 1 ステップの間に風が進んでしまうと、計算が不安定になって破綻します（クーラン条件※6）。それを防ぐためには、時間刻みを短くして、風による 1 ステップあたりの移動距離を短くする必要がある。だから、解像度を半分にすると、時間間隔も半分にしないといけないわけです。それで、安定して計算できるぎりぎりが、今回は 8 秒だったということです。
編集局： 1 ステップ＝ 8 秒という数値はどうやって出したのですか。

※6 クーラン条件とは、「メッシュ」によって解析空間を離散化したモデルで表現す
るとき、計算を破綻させないために必要な条件のことです。こうした計算では、
時間ステップが用いられますが、その時間ステップは、実際の波動が隣の節点（あるいは格子／ボックス）に到達するまでの時間よりも小さくなくてはならないのです。
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

八代：一般的な風速と点の間隔から計算すればできますが、それだけではな
くて、モデルの中のいろいろなノイズを加味して、実際に走らせてみて、
ちゃんと安定して走る時間間隔をとることにしています。ときには、何
コンマ何秒まで細かく調整する人もいますが、通常はそこまでしないで、
60分＝3600秒を割り切れる秒数にすることが多いですね。
（単に細かくするのではなく、後の計算のことも考えて、ステップの秒数を割り出すのかと感心してしまいました。）

アンサンブルで予測を確率的に把握する
編集局：それにアンサンブル※7計算が加わるということですね。アンサンブルについては、ご存じない方も多いと思いますので、説明していただけますか。
（アンサンブルについては、最近、あちこちで言及されているので、ぜひお聞きしたいと考えていました。）
八代：先ほど、シミュレーションが完璧ではないという話をしました。では、どのくらいずれるのかを調べる方法として、初期入力データの値をちょっとずつずらして、1日後、2日後などの計算結果を見るというやり方があります。今回、データ同化※8は 6 時間後で様子を見ているのですが、 6 時間後のシミュレー
ションに初期入力の違いがどのくらい出るかを調べて、統計的に、どの程度※7 アンサンブルとは「一緒に、集団で一体に」などを意味する言葉です。インタ
ビューでも触れられていますが、天気の数値予報では、初期値のわずかな誤差
が時間とともに増幅するため、ある時刻に少しずつ異なる初期値を多数用意するなどして多数の予報を行い、平均やばらつきの程度といった統計的な情報を用いて気象現象の発生を確率的に捉えること（＝初期値アンサンブル）が行われています。
※8 データ同化とは、わかりやすくいうと、モデルの計算式に実際の観測値を入力してより現実に近い結果が出るようにすることを指します。おもに地球科学の分野において数値モデルの再現性を高めるために行われています。
99

そのシミュレーションが確からしいかということを確認しています。
編集局：それは、初期入力による結果の「ずれ」がどのくらい出るかということですか。
八代：そうです。最初の入力値の違いによって 6 時間後の計算結果が、どのくらいずれているか、ということです。これが初期値アンサンブルという方法です。
アンサンブルの方法は、結構いろいろあって、初期値は同じだけれども、モデルのパラメータだけちょっとずらして、結果がどう変わるかを見るという方法もあるし、モデルそのものを複数集めてきて、初期値は一緒だけれども、違うモデルを走らせたら結果がどうなるかを見るものもあります。
気候の実験ではさまざまなアンサンブルを使います。ミップ（MIP）と呼ばれる、マルチモデル・インターコンパリスン・プロジェクト（Multi-modelIntercomparison Project）
が代表的なものです。CがつくとCMIP（Coupled
Model Intercomparison Project）
で大気海洋結合系、Atmosphere（大気）だけのAMIP（Atmospheric Model Intercomparison Project）
も、Ocean（海洋）だけのOMIP（Ocean Model Intercomparison Project)もあります。
Land（土地）に関するLS3MIP（Land Surface, Snow and Soil moisture
Model Intercomparison Project）というのもあります。
編集局：今回はどのようなアンサンブルを使用しているのですか。
八代：初期値アンサンブルです。同じモデルと、同じ境界条件、同じパラメー
タを使って初期値だけ変えています。
（できるだけ正確な予測を出すために、計算する時間と空間をできるだけ細かく区切る、初期値アンサンブルを用いて計算結果を確率的に捉える、といったさまざまな工夫をしていることがわかります。なかでもアンサン
ブルは重要な役割を果たしているのですが、それがなぜ重要なのかについては、だんだんと明らかになってきます。）
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計算で挑む環境研究

アンサンブルで、統計的にrobustな（しっかりとした）結果を出す
編集局：なぜ、こういうアンサンブルを使うのですか。
八代：天気予報にも初期値が正しくない場合があるかもしれません。今回
は全球3.5kmメッシュだから、水平で約 1 億点、 3 次元だと約100億点のデータの入力点がありますが、その全部に計算式であるモデルの入力値となる観測データがあるわけではないのです。あやしい初期値もいっぱいあるわけですよ。その初期値をちょっとずらして計算したら、どのくらい結果がずれてくるか。つまり、初期値が合っていないと思われるから、その「合ってなさ」が 6 時間後にどういうふうに影響するか？どういう幅で現れるか？ということを、知ることができる。
たとえば、モデルを一つ走らせてみて「 2 日後に雨が降りました」という結果が出たとします。とはいえ、本当は降っていないかもしれない。でも、初期値アンサンブルで計算した結果ならば、統計的に（確率的に）扱うことができます。
編集局：それが、「当たる」確率を上げるということですか。たくさん初期値を入れて計算することによって、何が「よくなる」のかをもう少しくわしく教えていただきたいのですが。
八代：単純な予報として、雨が「降るかもしれない」「降らないかもしれない」という結果が、2 回計算して 1 回ずつ出たとします。そうすると「いったい、
どっちなんだ」ということになりますよね。
では、それを100回やったとします。「降った」のが30回、「降らなかった」のが70回だとすると、結果が五分五分ではなかったことがわかります。
サンプル数を増やすことによって、統計的に、よりrobustな（しっかりとした）結果を得ることができる。
編集局：それがなぜrobustだといえるのかがよくわからないのです。よく統計的に「有意に差が出る」とか「有意に何とか」っていいますよね。それ101

がrobustということに関係すると思うのですけれど、どのくらい変わるとrobustになるのでしょうか。そういう目安とか、計算方法とか、理論とかがあるのかな、と考えてはいるのですが。
八代：たくさん計算して、結果がどんどんばらつく場合は、もっとたくさんやらないと、どれが正しいかわかりませんよね。でも、たくさん計算して、その結果がだんだん数として収束してくると、そのくらいの範囲に収まるということがわかってくる。
たとえば降水量だけ見て、100回計算して、だいたい平均値が100mm降るというところに収まったら、より確からしいってことになりますよね。
でも、100回やっても、1000mmから 0 mmまでどれもランダムで降るよ
うだと、何回やっても「あ、わかりませんね」っていうことになる。
編集局：それはつまり、計算結果が標準偏差（図 2 ）のグラフの「山」のような形、理想的には正規分布図（図 3 ）みたいな形で出てくるということですか。
八代：はい。
編集局：なるほど。そうすると、何がいえるのでしょうか。
八代：予報の確からしさとして、たと
えば、ランダムに、100mm降るのかどうかもわからないという結果になったら、天気予報する側からい
えば、「なんだかわかりません」ということしかいえない。でも、標準偏差の正規分布に近い形になったら、100mm降るのが一番確からしいの
適切な解説をしてくださった江守正多
地球システム領域副領域長。
102

で、自信をもって「100mm降りそうだ」といえることになります。

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計算で挑む環境研究

図2：グラフは標準偏差の例を示しています。標準偏差はデータのばらつきの度合いを示す値です。標準偏差を求めるには、それぞれの数値と平均値の差の2乗
平均の正の平方根をとります。平均が同じであっても、ここに示した図のように一つの「山」の形がクリアに出てその幅が狭いとき（赤で示された範囲）と、そうでないとき（青で示された範囲）があります。

図3：正規分布の例を示すグラフです。母集団から抽出された標本の数が十分に多い場合標本平均の分布は「左右対称」「平均の観測データが生じる確率が最も大きい」「平均から離れるほど確率が小さくなる」という特徴をもちます。そして、自然現象や社会現象にはこの正規分布に従うものが多いとされています。

103

江守：予測の難しさ自体がわかるといったらいいのではないかと思いますが…。
（まだ腑に落ちていない様子の編集局を見て、江守副領域長が助け舟を出してくれました。）

予測の難しさはローレンツ方程式（カオス理論）によって証明されている
編集局：予測の難しさ自体がわかるとはどういうことですか。
江守：ある日の天気は、何回計算しても、だいたいあるところに計算結果が集まってくる。ところが、別の日の天気は、何回計算しても、こういう答
えも、ああいう答えも出てきてしまう。そういう日の天気は、本質的に、誰がやっても予測が難しい日なのですよ。計算結果が収束してくる日と、計算結果がばらばらになってしまう日とがある。
編集局：なぜ、そういうことが起こるのですか。
江守：それは、「 カオスのアトラクタのどこを通っているか」（P.107のコラ
ムを参照）によるんです。
八代：たくさん計算したからといって、正しい答えにたどり着く確率が上がるわけではないのですね。
編集局：それはいつも不思議に感じていたことです。今、江守さんがおっしゃったように、ある日は、どこを取っても結果が分散して、標準偏差のグラフにおけるような「山」の形にならない。でも、そうでないときは、幅の狭い一つの「山」の形がクリアに現れる、ということですか。
江守：たとえば、ある低気圧があって、もう、明日はこれがこういうふうに動くしかない、みたいな日は、何回計算しても、同じような答えが出てき
104

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計算で挑む環境研究たりする。だけど、微妙な弱い低気圧があって、それがどっちに動くかわ
からないとか、こちらに来るかもしれないけれど、来たときに、上空が寒いかどうかによって、天気が変わってくる…みたいな、そういう微妙な日があるわけですよね。
編集局：それはどのような条件によって決まるのですか。
江守：その日の気圧配置の特徴で決まります。そういう（結果が幅の狭い一つの「山」の形にならない）日は、たくさん計算しても、晴れという答えと雨という答えが出てきて、結果が一か所にあまり固まらないということではないかと。ぼくは天気予報をやっていないので、これは、ぼくなりのイメージですけれど。
だから、何回やっても結果が固まってくる日は、その天気になる確からしさが高いということが、たくさんアンサンブルをやればやるほど明確になる。
編集局：それでは、計算結果が集まってくる場合は、そのモデルが、うまく働いているっていうことを示す。でも、幅の狭い一つの「山」の形がうまく出てこないときは、そのモデルだとこれはうまく出てこない、あるいは、先ほどおっしゃっていたように、カオスのアトラクタの通るところがまずい、ということですか。
江守：通る場所がまずいというよりは、たまたまその日がそういう日だということ。たぶん、モデルによって性能の良し悪しはあるけれども、そうい
う日は、どのモデルでやっても、答えがばらつくんです。
編集局：では、モデルは、カオスのアトラクタのどこを通るかによって、うまく働く場合と働かない場合があるということですか。
江守：そうです。ただ、それが「どこを通るか」というのは、その日の天気が「たまたまどこにいるか」なんですよ。

105

（ここまできて、編集局にもアンサンブルがもつ意味がようやくわかってきました。）
八代：ローレンツ※9という人が、これについていろいろ研究しています。彼は 、たった 3 つの 、次の時刻どうなるかという非線形方程式を並べ 、その計算をして 、初期値の 、0.0000…の16桁目が 1 個違うだけで 、その後のある時刻の結果が全然違う結果になってしまうということを証明したのです。
ローレンツ・アトラクタの図（コラムの図はその一例）を見てもらうとわかるのですが、この式では結果が突拍子もない値になることはないのです。
でも、動きが非周期的なので特定の時間を取り出すと全然違う位置にいる、ということが起こります。つまり、きちんとわかっている式で、きちんと目に見えている数字を入れているにもかかわらず、その最後の桁の数字が１違うだけで結果が全然変わる。桁がある数字を扱っている以上は、どうやっても「ずれ」が生じるっていうことを証明してしまった…。
編集局：それはすごい！
（これには本当にびっくりしました。言葉で説明するのも相当に困難なことを、たった３つのシンプルな式で表現してしまうなんて…。）
八代：そういう意味で、天気予報には、100年後のある日ある時刻の天気をぴたりと当てる方法はないということが、証明されてしまっているのです。
原理的にこういう予測っていうのは限界があるということはわかっている。
※9 エドワード・ローレンツ（Edward Norton Lorenz, 1917 – 2008）は大気変動モデルを研究していたマサチューセッツ工科大学の気象学者です。状態がある決定論的法則に従って時間的に変化していくような系において、初期条件のわずかな違いが瞬く間に増幅され、予測不可能な挙動を示す現象をカオスと呼びま
すが、ローレンツはこのようなカオス的振る舞いを示す3つの式からなる非線形方程式系を導き出しました。
dx/dt = P*(y - x)
dy/dt = -y - x*z + R*x
dz/dt = x*y - b*z
ちなみに、この式は、Lorenz63モデルと呼ばれています。
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計算で挑む環境研究

コラム「カオス」と「アトラクタ」

インタビューの中に出てくる 2 つの言葉についてまとめました。

（１）「カオス」（chaos）とは
元々は、古代ギリシア人が考えた、宇宙発生以前のすべてが混沌としている状態のことを指します。しかし、ここでは、一見無秩序で複雑不規則な挙動を示しながら、純然たる不規則現象とは異なる現象のことを意味しています。
力学の分野における自然法則や数理モデルは、いわゆる微分方程式によって記述されることが多く、すべては、初期条件によって決定されている、あるいは、少なくともその事象の確率は決定されると考えられています。カオスは、こうした状況において、初期条件のわずかな違いが瞬く間に増幅され、予測困難な挙動を示す現象のことを指します。
（２）「アトラクタ」（attracter）とは自然における散逸系（エネルギーの出入りがある系で、エネルギーが保存されない）の運動は十分な時間が経つと特定の軌道や点に落ち着きます。この運動の過渡状態後の安定した状態をアトラクタと呼びます。アトラクタは、運動の複雑さや種類によってさまざまな形をとりますが、基本的には平衡点アトラクタ、周期アトラクタ、準周期アトラクタ、ストレンジ・アトラクタの４つに分類されます。
4つ目のストレンジ・アトラクタは、非周期的、初期値鋭敏性、フラクタル構造（規模の尺度を変えても同じ形が現れる自己相似の構造）といった特徴をもっており、
カオス・アトラクタと呼ばれていました。ダヴィッド・ルエール（David Pierre
Ruelle, 1935 - ）とフローリス・タケンス（Floris Takens, 1940 – 2010）は、このアトラクタが気体や液体などの乱流において生じることを解明し、ストレンジ・アトラクタという用語を提唱しました。
ストレンジ・アトラクタは、決して同じ軌跡を通らないのに、何ものかに引き寄せられる（attracted）ような運動を繰り返します。そして、その軌道のどこを通るかによって、結果が収束する場合も、そうでない場合もあるということになります（図を参照）。

図：ローレンツ63モデルを可視化したものの一例。アトラクタは青い線で表されています。規則的に見える軌道を描いているところもあれば、規則的には見えない軌道を描いているところもあります。
107けれども、それでも天気予報として、
明日の天気だけでなく明後日の天気、
さらに 3 日後の天気も当たるようにす
るには、まだやれることがあるということが、今、多くの人たちが研究し続けていることなんです。
（ローレンツの方程式によって、予測には原理的な限界があるということがわかっていても、天気予報の精度を上げるために、世界中で多くの人たちがこの瞬間にも努力している。大変だけ
れども、大切な研究だな、と思いまし八代主任研究員には専門的な内容をわかりやすく解説していただきました。

た。）

アンサンブル計算によるばらつきの情報をデータ同化に活かす
編集局：アンサンブルの初期値は今回どのくらい設定したのでしょうか。
八代：1000通りくらいです。そして、今回のアンサンブルデータ同化では、
アンサンブルの扱い方にも工夫をしています。どうやって扱っているかというと、天気予報を行って、その結果、 6 時間後の結果が、このくらいばらつくという情報をそのまま使うのではなくて、そのばらつきの情報を、
データ同化に使ったのです。
編集局：初期値を入れて計算したものは、ばらつきますよね、そのばらつきを、つまり、どうしたのですか。
（「ばらつきの『情報』っていったい何!?」説明を聞きながら、編集局の頭は再び真っ白になりました。）
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計算で挑む環境研究

八代：そのばらつきの情報を使って、うまくデータ同化をしたのです。
データ同化とは、シミュレーションの結果を、観測データが存在する場所の、観測データを使って修正することですが、修正の度合、つまり、どのくらい修正したらいいかについての情報が必要なのです。いろいろな方法がありますが、今回のアンサンブルデータ同化では、アンサンブルをたくさん回して、 6 時間後に出る標準偏差のグラフにあるような「山」の形を観測データの重みづけに利用したのです。
100本シミュレーションしても、どんなシミュレーションもこんな形になる、という点もあれば、全然自信のないような形になる点もあるわけです。
そのときに、自信のない形になる点は、観測データの値を信じましょう、
シミュレーションで同じような結果が出る点は、シミュレーションの結果をより信用して、観測データで修正する量というのはちょっとにしましょう、というような重みづけをしているのです。
編集局：なぜ、そのような重みづけをするのですか。
八代：アンサンブルによる標準偏差のグラフにあるような山の形がどう出るかで重みづけをすると、シミュレーションの結果とあまり「けんか」しない
で、観測データをたくさん入れることができるのです。
たとえば、観測データを全部、100％信用してガンと入れると、シミュレー
ション側の結果をガシャンと変えてしまいます。そのあともう一回シミュレーションしたときに、やっぱり同じようにシミュレーションが間違うと、観測データとシミュレーションがいわば「けんか」し続けて、それがノイズになってしまうのですね。それで、観測データが先生だとすると、強く教えなければいけないところは強く教えて、そうでないところは、割とシミュ
レーションに任せてあげるというように、うまく間をとってやることをしています。
編集局：では、6 時間後のシミュレーションの結果を、この点の場合はシミュ
レーションを重視する、別の点の場合は観測値を重視する、という感じで修正していくのですか。
109

（重みづけのしかたは理解できましたが、相当面倒な計算になりそうだとも感じました。）
八代：先に各点の重みを計算しておけばいいのです。この観測データでデー
タ同化しますよ、というとき、たとえば気温を 5 ℃上げます、といったときに、 5 ℃全部上げるところと、1 ℃だけ上げるところとを、あらかじめ計算して重みづけしておくような形にすれば、一度にどっと計算できます。
編集局：今回のモデルの中にはそういうことを組み込んであるということですか。
八代：はい。今回は、まずシミュレーションを1000アンサンブルやって、1000個の結果が出る。その1000個の統計量を、格子点一つひとつについて全部計算して、それと、観測データを比べるということを、シミュレー
ションの後に実施して、それで修正された結果を使って、もう一回シミュレーションの続きを計算しましょう、ということにしました。

インタビュー中の八代主任研究員と一所懸命にメモを取る編集局。
110

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計算で挑む環境研究

1800兆回の計算をこなす
編集局：しかし、それはすごい計算量になりますね。初期値をばらして計算したものを重みづけに使って、この点ではシミュレーションを重要視す
る、別の点では観測値の方を重要視して修正する、みたいなことをいろい
ろやって、計算しているということですね。
八代：はい。1000個のシミュレーションを計算した結果があって、それを基に観測データで修正して、修正した1000個のシミュレーションの続きを計算して、またずれていって、それをまた次の時間の観測データで修正
して…というのをずうーっと繰り返していくわけですよ。
編集局：どこかで450ステップとおっしゃっていましたけれど。
八代：この450ステップは、シミュレーションの 1 回目の観測データとの比較までに、 6 時間計算して、ということですね。
編集局：それでまだ 1 回目なのですね。そこですでに1800兆回（計算しているということ）ですか。
八代：そうですね。シミュレーション側の計算としては、格子点の数が4兆個あって、それを450ステップ分計算して、データ同化にたどりつくまでに、各点での計算というのが、1800兆回計算があった、ということになります。 8 秒の450ステップは 9 時間なので、データ同化を行う 6 時間後
よりも少し先の 3 時間先まで計算しています。
なぜかというと、次の開始を 6 時間後のところから始めたいのですけれ
ども、観測データは、ここのプラスマイナス 3 時間の観測データを全部使って、データ同化、つまり修正しているんです。ちょっと先まで行って、ちょっと戻り返して、また計算しているというわけです。
編集局：そのあとさらに続けて計算するのですか。
111

八代：いつもはするのですが、もう計算時間が足りなかったので、 1 回目の分だけで、とりあえずベンチマークをとって、このパターンはそれで終わっています。けれども、いつもはそのまま続けてやっています。
編集局：それだけで1800兆の計算がされているので時間がかかる、と。
八代：そうですね。
（時間・空間を細かくするだけでなく、アンサンブルを用いることによって、計算結果を確率的に捉え、予測の困難さをできるだけ軽減する努力は本当に大変なものです。そこで次に、この膨大な計算量と計算時間をどのように軽くしていったかについてお聞きすることにしました。）

時間や電力がかかるのは、計算よりもデータの転送
編集局：実際に時間がかかるのは、計算よりもデータの転送が問題だとか。
八代：はい。大気のシミュレーションは、スーパーコンピュータの性能を全然使い切れていなくて、計算するよりも、データを読み出して結果を格納するというような、データを移動させる時間の方がたくさんかかるのです。
たとえば、データが来るのを待っている間、計算機は止まっているので、具体的には計算機の性能を10%も使えていないというのが現状です。それをどれだけ速くするか、データの移動をいかに減らすか、ということが、
ここ10年くらい、一番のネックになっています。計算そのものを速くするのは結構簡単です。データの移動を速くするのは、それよりずっと難しいのですよ。
データをメモリから読み出して計算して戻す回数が少なく、同じ変数の値を何回も繰り返し計算するような方法だと、計算機の100％に近い性能を出すことができますが、気象を扱う場合は、そういうタイプの計算にはならないのです。たとえば、分子の位置を計算するような場合は、何回も反112

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計算で挑む環境研究

復計算できます。結果をメモリに書き戻すまでに、もうずーっとCPUで計算するだけだから、60％とか70%とか計算機の性能を使えるのですが…。
編集局：気象の場合は条件がどんどん変わるから、うまくいかないということですか。
八代：そう、次の時間ステップのときの状態を全部引っ張り出してくるには、
もう一回メモリに戻したデータを読んでこないといけないですよね。流体
計算はそういうのが多くて、車の近くの風の動きだとか、最近はやりのマ
スクから飛沫がどう飛ぶか、みたいな計算も、コンピュータの中でのデー
タの移動が激しい部類に入ります。
計算機は、たくさん計算するための部品を並べれば、それだけ計算性能が上がるから、何ペタフロップス※10 って、どんどん上げることができるのですが、性能が上がった分を容易には使いきれないのです。性能が10倍上がっても、使える割合が10分の 1 に下がってしまうと、結局遊ばせている部品をただ並べているだけなので、意味はないのです。
データの移動は大変で、メモリに 0 、1 で書いてあるものを転送するわけですが、これは、そのまま電力消費に結びつくので、データを移動させれ
ばさせるほど電気を食うんです。計算するのももちろん電気を食うんですが、データの移動は、なかなか効率を上げられないのです。

※10 フロップス（FLoating-point Operations Per Second: FLOPS）とはコンピュータの処理能力の単位で、1秒間に浮動小数点（※11を参照）演算を何回できるかという能力を表しています。なお、ペタは1015（＝1000兆）を意味するので、１ペタフロップスは、1秒に1000兆回演算できることを示します。
113

データの情報量を減らしても精度を落とさない工夫
編集局：それで、データの情報量を減らす工夫として、浮動小数点※11や単精度と倍精度※12などが出てくるのですね。
（浮動小数点や倍精度が、スーパーコンピュータの計算における「鍵」の一部であるということは、予習して少しだけ知っていました。）
八代：まず浮動小数点ですが、コンピュータの中の数字は（二進法なので）０と１でつくっています。たとえば整数だったら、0、1、0、 1で、どんどん増やしていくと、数字が 0 からどんどん増えていきます。じゃ、実数はどうするか。
「ナニ点ナニ」（たとえば123456.789）という数値をどうやって表すかというと、数字の「数」を表すところと「桁数」を表すところというのをつくってやって、「ナニ点ナニ×10の何乗」（上の場合なら1.23456789×105）というような形で表しています。小数点の位置が、この何乗という部分の情報によって動く
から、浮動小数点なのです。固定小数点というのもあって、一番小さいのを決めてやって、そこからもう、桁数が変わらないような方法もあります。
浮動小数点は、倍精度（64bit）なら、0 と 1 を、64個を並べて表現できます。
この桁数の多い方が、大きい数字を表すことができるし、小数点以下何桁まで表現できるかという幅が出ます。倍精度だと、だいたい（10進法の）16桁くらいまで表すことができます。単精度（32bit）だと、小数点の桁数が半分になって、8 桁くらいまでしか表せない。
桁数が減った場合には、足し算、掛け算、割り算、引き算を繰り返したときに生じるずれが重要になります。ここ10年、20年くらいは、シミュレー
ションの結果をより確からしいものにするために、桁数多い方がいいということで、みな倍精度を使っていました。

※11 浮動小数点は、小数の位置を固定せずに数を表現する方法で、10進数の指数の表現のようになります。
※12 単精度と倍精度は、二つの基本浮動小数点形式のことです。IEEE規格によれば、単精度形式は24bitの有効数字精度で、全体の大きさは32bit、倍精度形式
は53bitの有効数字精度で、全体の大きさは64bitです。
114

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計算で挑む環境研究

桁数が少ないと何が難しいかというと、大きい数字と小さい数字を足すときに、小さい数字がなくなってしまうということです。両方 8 桁だとしても、101と10-10というのをただ足してしまうと、10-10の数字は全部消えてしまいます。引き算のときはもっとひどくて、16桁と16桁の数値があって、15桁目だけ違う数値の場合は、引き算しても、有効数字が 2 桁しか残らない。倍精度であっても桁落ちが発生して、精度がどんどん落ちていく。
（有効数字の話は、たしかに高校の数学や物理で習った記憶があります。）
大きい数字と大きい数字の引き算は、如実に精度が落ちます。プログラミ
ングするときは、いかにそういうことを回避して書くかということが結構重要なのです。今回は、単精度にしてシミュレーションしたとき、結果が倍精度のときとまったく変わってしまった式を順番に探していって、単精度でもほぼ見合った精度が担保されるように書き直していきました。
編集局：単精度と倍精度で結果を比較して、違いが大きくなるところは、シミュレーションの式を書き直しているということですか。
八代：そうです。結果として倍精度に戻して計算しても精度がよくなったのですけれどね。
編集局：では、単精度でやったあと、倍精度でも計算したのですか。
八代：はい。どっちでも使えるように、切り替えられるようにしてあります。
単精度で計算すると、基本的に 8 桁しかないから、どんどん計算していくと、その桁のないところで、今までの倍精度の計算からずれていく部分があります。それが、どのくらいシミュレーションの結果に影響するかということについて、いろいろ調べた結果、割と大丈夫だと。
編集局：「割と」というのはどのような基準で「割と」なのですか。

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八代：たとえば、数日後の倍精度と単精度による結果を比べて、「気圧配置が変わらないか」とか「雨の降り方が変わらないか」とかという視点では大丈夫でした。
「台風の進路が、大きく変わらないか」ということについても調べました。
編集局：そして、最終的に倍精度にするよりも、アンサンブル数を増やして補ったほうがいいという結論に達した、ということですね。
八代：そうです。やっぱり、解像度が足りないことによる不確実性だとか、
アンサンブル数が足りなかったことによる、統計的情報の不足というもののほうが、倍精度と単精度による幅よりも、ずっと大きかったので、計算の精度を落として、計算を速くしてやった分、別なところをよくしたほうが、ずっといいね、という結論になりました。
編集局：解像度やアンサンブル数の不足のほうが、シミュレーションの結果に与える影響が大きいということですか。
八代：そうですね。最近の世界的な傾向として、海外の気象機関でも、積極的に、倍精度ではなく、もう少し精度を落として、計算しようという流れができている感じですね。
編集局：本当にいろいろなことに配慮しながら、世界最大規模の気象計算を実施したのですね。
八代：データの移動ということに関しては、もう一つ付け加えておくことがあります。今回の計算は、シミュレーションをやって、データ同化をして…
というようなセットになっていますが、シミュレーションのプログラムとデータ同化のプログラムは別です。
先ほど、1000個アンサンブルがあって、その結果を使って、データ同化するといいましたが、1000個のアンサンブルの結果のデータのサイズが大きすぎて、一度ファイルに書いてやらなければなりませんでした。CPUよりもメモリからデータを転送するほうが、時間がかかりますが、ファイルか116

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計算で挑む環境研究

らデータを読むのはさらに100倍以上遅いんです。ファイルにデータを読み書きすることが、ものすごい時間のロスになるのですね。けれども、ファ
イルに書かないと、データのサイズが大きいのでメモリからあふれてしまう。
いかにファイルにデータを書くのを速くするかというところをがんばりました。具体的には、今回13万台のコンピュータを使ったのですけれども、13万台から同時にファイルを書き出して、読み込むことができるように、
プログラムを書き換えたんです。
編集局：それは素人目にも大変そうな作業です。
八代：実際に読み書きしたデータのサイズは、1.3ペタバイトです。
編集局：考えただけでも頭が痛くなります。1.3「ペタ」ですよね。
八代：自分のノートパソコンのハードディスクのサイズって、だいたいどのくらいですかね。 2 テラないですよね。
編集局：ないと思います。 2 テラはないと。
八代：だとすると、1.3ペタというのは1300台とか、1000台分ぐらい。
編集局：パソコン1300台くらいのデータを一気に書き出して…。
（頭の中で1300台のノートパソコンを思い浮かべて、そのファイルコピーの量を想像すると、ちょっとめまいを覚えました。）
八代：まあ、一気に読み出したんですね。
編集局：それはすごいですね。それならゴードン・ベル賞にノミネートされますよね。
八代：感覚的に、なんかわかっていただけて、ありがたいですね。
117

計算の精度を落とさずに速度を速めていくためには、考慮しなければならないことがたくさんあります。一番いいバランスがどこにあるかを見きわめなくてなくてはなりません。

10年後のスーパーコンピュータを見据えて
編集局：今回のような、計算を速くするとか、効率化すること、それが、シミュレーション研究、特に、気象研究的なものにとって、どうして重要になるのかということを教えていただきたいのですが。
八代：天気予報をする人たちや気候の計算する人たちのなかには、今の解像度、空間解像度では足りないと思っている人が結構います。予報の精度を上げるには、空間解像度を上げる必要があると思っている人たちです。解
像度だけではなくて、もっと長期間の計算、つまり、100年計算していたのを1000年計算したりとか、統計的な有意性というのか、統計的により確からしいものを得るために、今まで10回分しかアンサンブルできなかったものを100回とか1000回やりたいという気持ちもあるのですよ。そう118

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計算で挑む環境研究なったときに、結局たくさん計算しないといけなくなるわけですよね。
１個の計算をより速く計算できるようになれば、できることが広がる。
編集局：より速い計算ができれば、研究を多方面に広げられる、ということでしょうか。
八代：はい。今、計算性能が足りないという理由でできていないことを、もっと計算機の性能を上げてやりたいと考えているわけですが、最近の計算機
は、計算性能が上がったといっても、それを全部使いきれるかどうかはあやしいんです。新しい計算機を買ってきたから、もっとたくさんいろいろなことができるということがイコールではない時代に入っている。
今回みたいな仕事は、その間をつなぐところといえるのではないかと思います。計算機がどんどん速くなる、その性能を使いきれるように、シミュ
レーションモデル側、データ同化システム側も、いろいろな改良を加えていく。そういったことをやる必要がある、と。
編集局：それが今、非常に重要だということですね。
八代：みなさんがあまりやっていないから重要なのですよ。
編集局：江守さん、あまりやっていな
いというのは本当なのですか。
（いろいろな研究をよくご存じの江守副領域長にもお聞きしてみました。）
江守：まあ、そうですね。多くの研究
者は、研究した結果の中身のことを江守正多地球システム領域副領域長には、インタビュー中何度も助けていただきました。
119

やるほうに集中して、速く計算したり、効率的に計算したりするのは、最近だと計算機専門の人に任せたりするのですが、それを両方わかってやる
人は少ない、ということではないですか。
編集局：八代さんは今後どの方向にこれを進めていかれるのですか。
八代：一つには、この先の計算機というものが、本当にどうなるのかわからないという時代に入ってきていますので…。
編集局：それはどういう意味ですか。
八代：スーパーコンピュータの計算速度は今までと同じようなテンポで速くなっていかないだろうという予測がされるようになってきたということです。いろいろな問題があるのですが、まず電力的なことがあります。大きな方針転換をしない限り、これ以上性能を上げるには、電力をどんどん使うしかなくて、これ以上は電力不足になってしまうというところ
まできているのです。
ですから、「富岳」の次に100倍の性能をもつ計算機を10年後につくりましょうといっても、もうこれ以上の電力を確保できないんですよ。そうすると、性能は100倍だけれども、電力は八代主任研究員には今後の展望についても話していただきました。
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据え置きというような計算機をつくらないといけない。

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でも、それには大きな方針転換をしないと難しい。
そして、方針転換が行われた場合、シミュレーションモデル側は、それについていかないといけないのです。ついていかないと、あとは取り残されるしかない状態になる可能性があって、それがすごく不安な点でもある。
だから10年後のことを考えて、今からいろいろなことを試すということは、必要になるんじゃないかなと思っています。こういうことを気にしている人は、国内でもあまり多くないので、引き続き研究していこうと思っています。
もう一つ、今回は天気予報の風速だとか気温だとかについてのデータ同化を行ったのですが、これをさらに、温室効果ガスだとか、エアロゾルだとかのデータ同化に広げていこうと思っています。今、衛星観測センターに所属しているのは、特に衛星データを同化に使うことが大事だからです。
さらに、「富岳」を使った文部科学省の「成果創出加速プログラム」という研究課題が令和 2 年度から 3 年間の期間で進められています。ぼくもこの研究にテーマリーダーとして携わっています。
江守：せっかくなので、もう一つ質問を。最後のコンピュータの未来の話で、電力が大変だという話ですけれども、たとえば、寒いところにサーバを置いて、冷却用の電力を抑制する可能性があるのかなと思うのですが、それについてはどのようにお考えですか。電力問題の落としどころは、実際どうなっていくのでしょうか。
八代：電力問題は難しいですね。たくさん計算をする以上、電力を減らすのはとても大変ですが、コンピュータをつくる側の人たちは、いかに省エネにできるかを突き詰めています。コンピュータを置く施設をつくる側の人も頑張っていて、データセンターを寒いところに置くというのは、最近世界的にもはやりです。さらに今後再エネが安くなってくれば、再エネの比率もより上がってくるのではないかなと思いますね※13。

※13 日本でも、北海道石狩市に再生エネルギー 100%で運用するデータセンターの建設が予定されています。
121

あと、スーパーコンピュータの場合は、常時半分以上計算で稼働している
し、止めて、立ち上げるのに、すごい時間がかかるので、止めない程度に、スタンバイ電力としてぐっと消費電力を下げて使う、必要なときだけ、電力をもらってガーっと計算する、というようにして、急激な電力変化に対応できる賢い施設的な仕組みも、今よりもっと考えられていくのではない
かと思いますね。
（スーパーコンピュータの性能も、スーパーコンピュータを利用する研究も、今、大きな曲がり角に来ている…。八代さんの研究は、その曲がり角の先を見据えるために、とても大きな意味をもっているのだと深く実感したインタビューでした。）※八代尚主任研究員のプロフィール（P.63）を参照。

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参考資料

地球環境研究センターにおけるスーパーコンピュータ（ベクトル処理用計算機）の変遷
国立環境研究所では、地球規模での環境変化に関する現象解明や予測など
研究所内外で実施される地球環境研究を支援するために、平成 4 （1992）年
3 月に初めてスーパーコンピュータSX-3 Model 14を整備しました。それ以後、平成 9 年に SX-4/32、平成14年にSX-6/64M8、平成19年 3 月に SX8R/128M16、平成25年 6 月に、SX-9A/ECO、平成27年 6 月には、第 6 号機であるSX-ACEを導入、運用を開始しました。この間、広く所内外の地球環境研究者の利用に供し、大気・海洋モデリング、気候予測、地球流体力学
その他数多くの分野で数々の研究成果を生み出してきました。さらに、令和2 （2020）年 3 月からは、第 7 号機である SX Aurora TSUBASA A511-64を運用しています。
このページでは、国立環境研究所のスーパーコンピュータ（ベクトル処理用計算機）の変遷と性能についてまとめています。これによると、当研究所のスーパーコンピュータは30年でおよそ12万倍速くなりました。近年における環境研究の著しい進展は、これらのスーパーコンピュータの発展に支えられています。

123

表：国立環境研究所のスーパーコンピュータ（ベクトル処理用計算機）の変遷
スーパーコンピュータ
の機種

型式

導入年度

ピーク処理速度

メモリ
転送速度

計算
ノード数

稼働期間

第1号機

NEC SX-3

type 141991

5.5GFLOPS※

12.8GB/s

1

1992.3〜
1997.2

第2号機

NEC SX-4

type 32

1996

64GFLOPS

512GB/s

1

1997.2〜
2002.2

第3号機

NEC SX-6

type
64M8

2001

512GFLOPS

2.0TB/s8

2002.2〜
2007.3

第4号機

NEC SX-8R

type
128M162006

4.1TFLOPS

8.2TB/s16

2007.3〜
2013.6

第5号機

NEC SX-9

type
A(ECO)

2013

13.1TFLOPS

16.4TB/s

8

2013.6〜
2015.3

第6号機

NEC
SX-ACE2015

98.3TFLOPS

98.3TB/s

384

2015.6〜
2019.11

第7号機

NEC
SX-Aurora
TSUBASA2019

622.8TFLOPS

345.6TB/s

256(VE)

type
A511-64※コンピュータの処理速度をあらわす単位の一つで、1秒間に実行できる浮動小数点数演算の回数。

124

2020.3〜
2026.2（予定）CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

国立環境研究所のスーパーコンピュータのピーク計算性能の変遷。灰色の線
は 1 年で性能1.6倍（20年で性能10000倍、ムーアの法則と呼ばれる）になる
場合の値を示す。

国立環境研究所のスーパーコンピュータのメモリ転送性能の変遷。灰色の線
は 1 年で性能1.4倍（20年で性能1000倍）になる場合の値を示す。
125

■ 写真で見るスーパーコンピュータ（ベクトル処理用計算機）の変遷

NEC SX-3 Model 14（1992年 3 月〜 1997年 2 月）

NEC SX-4/32（1997年 2 月〜 2002年 2 月）
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

NEC SX-6/64M8（2002年 2 月〜 2007年 3 月）

NEC SX-8R/128M16（2007年 3 月〜 2013年 6 月）
127NEC SX-9A/ECO（2013年 6 月〜 2015年 3 月）

NEC SX-ACE（2015年 6 月〜 2019年11月）
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CGER-I163-2023, CGER / NIES
計算で挑む環境研究

NEC SX-Aurora TSUBASA A511-64（2020年 3 月〜 2026年 2 月〈予定〉）129計算で挑む環境研究－シミュレーションが広げる可能性－

編 集 者

地球環境研究センター研究推進係

発行年月

2023年 1 月発行

発 行 元

国立研究開発法人 国立環境研究所
地球システム領域 地球環境研究センター〒305 - 8506 茨城県つくば市小野川16 - 2
電話 ：02 9 -8 5 0 -2 3 8 4
Fax ：0 2 9 -8 5 8 -2 6 4 5E-mail：www-cger@nies.go.jp
https://www.cger.nies.go.jp/[CGER-REPORT: ISSN 2434- 5679 (online version), CGER-I163-2023]
本書を国立環境研究所地球環境研究センターに無断で転載・複製することを禁じます。