宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-19-002

降水観測ミッション利用研究
報告書番号：R18JR1400
利⽤分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2018/9029/
責任者
松浦直⼈, 第⼀宇宙技術部⾨宇宙利⽤統括
問い合せ先
久保⽥拓志( kubota.takuji@jaxa.jp )メンバ
東上床 智彦, 正⽊ 岳志, 野牧 知之, 荒井 頼⼦, 久保⽥ 拓志

事業概要
熱帯降⾬観測衛星 TRMM を活⽤した全球⾬分布データを,GSMaP アルゴリズム(V7)を⽤いて 2000年〜2014 年の期間で処理する.
PR アルゴリズム(V8)と DPR アルゴリズム(V6)の連続性を⻑期間の観測データをもとに確認する.
参考 URL: https://www.eorc.jaxa.jp/TRMM/index_j.htm

JSS2 利用の理由
アルゴリズムの評価,改善やプロダクト作成のため,降⽔観測に関する複数衛星・センサデータを⽤いた⻑期処理を短期間で処理するために,JSS2 が必要.処理アルゴリズムの複雑さのため,JSS2 の厳格な事業進捗管理,緊急対応,運⽤側によるきめ細かなユーザ対応等が求められ,JSS2 を利⽤しなければ,短期間での再処理は達成し得ない事業と⾔える

今年度の成果TRMM/PR V8 プロダクトならびに, GPM/DPR V06 プロダクトに係る, レベル 2 アルゴリズムおよび潜熱アルゴリズム開発のため, TRMM/PR と GPM/DPR の⻑期間処理を実施した.
TRMM/PR においては GPM/DPR との観測オーバーラップ期間の⼀つである 2014/6 を含む延べ 6ヵ⽉分を, GPM/DPR においては延べ 84 ヵ⽉分の処理となった.
図 1 は, 最新アルゴリズムを⽤いた地表⾯降⽔強度のトレンド評価図である.
これまでの TRMM/PR V7 および GPM/DPR V05 プロダクトにおいては, 両者にギャップが⾒られていたが, TRMM/PR V8 および GPM/DPR V06 プロダクトにおいては, そのギャップが軽減され,よく⼀致していることがわかる.

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JAXA スーパーコンピュータシステム利用成果報告 （ 2018 年 4 月～ 2019 年 3 月）

これらのアルゴリズムの開発において, 例えば, 1 か⽉分の処理に, 従来約 360 時間かかっていたGPM/DPR の処理が, JSS2 を使⽤したことにより約 9 時間に短縮された.
この短縮された処理時間は, データ評価とアルゴリズム開発のサイクルを加速させ, これにより多くのユーザから求められていた, データ品質が均⼀な標準気候プロダクトを公開に繋がった. また,近年ユーザ数が拡⼤している GSMaP においては, アルゴリズム(V7)の MMR, MML, MMR モジュールに対して, 14 年(2000 年〜2014 年)の⻑期間にわたる観測データの再処理を実施したことにより, プロダクト⼀般公開への準備時間を短縮させることができた. 図 2 に GSMaP ⽉積算降⽔分布図の例を⽰す.

図 1: TRMM/PR および GPM/DPR の地表⾯降⽔強度のトレンド評価図

図 2: GSMaP ⽉積算降⽔分布図

成果の公表-査読付き論⽂
1. K. Kanemaru, T. Kubota, and T. Iguchi, 2019: Improvements in the beam-mismatch correction ofPrecipitation Radar data after the TRMM orbit boost, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, in revision.
2. T. Mega, T. Ushio, T. Matsuda, T. Kubota, M. Kachi and R. Oki, 2019: Gauge-Adjusted Global
Satellite

MappingofPrecipitation,

IEEETrans.

Geosci.

RemoteSens,inpress,doi:

10.1109/TGRS.2018.2870199.

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宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-19-002-査読なし論⽂
1. T. Kubota, K. Aonashi, T. Ushio, S. Shige, Y. N. Takayabu, M. Kachi, Y. Arai, T. Tashima, T. Masaki,
N. Kawamoto, T. Mega, M. K. Yamamoto, A. Hamada, M. Yamaji, G. Liu and R. Oki, 2019: Global
Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) products in the GPM era, Satellite precipitation
measurement, Springer, accepted.
2. Y. Kuleshov, T. Kurino, T. Kubota, T. Tashima, P. Xie, 2019. WMO Space-based Weather andClimate Extremes Monitoring Demonstration Project (SEMDP): First outcomes of regional cooperation
on drought and heavy precipitation monitoring for Australia and South-East Asia. Chapter in book
RAINFALL (Edited by John Abbot). ISBN 978-1-78984-735-2, accepted.
3. Y. Kuleshov, K. Inape, A. B. Watkins, A. Bear-Crozier, Z.-W. Chua, P. Xie, T. Kubota, T. Tashima,R. Stefanski, T. Kurino, 2019. Climate Risk and Early Warning Systems (CREWS) for Papua New Guinea.
Chapter in book RAINFALL (Edited by John Abbot). ISBN 978-1-78984-735-2, accepted.
-⼝頭発表1. T. Kubota et al. Current Status of the Global Precipitation Measurement (GPM) Mission in Japan,
AOGS 2018@Honolulu on June 2018
2. R. Oki and T. Kubota, JAXA TRMM/GPM Program Status, 2018 PMM Science Team Meeting,
Phoenix, Arizona, October 2018.
3. T. Kubota et al, Recent progress of the Global Precipitation Measurement (GPM) mission in Japan,
9th IPWG Workshop, Seoul, 5-9 November, 2018
-Web
世界の⾬分布速報
https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm
EORC TRMM
https://www.eorc.jaxa.jp/TRMM/index_j.htm

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列⼿法

⾮該当

スレッド並列⼿法

⾮該当

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

24 時間

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JAXA スーパーコンピュータシステム利用成果報告 （ 2018 年 4 月～ 2019 年 3 月）

 利⽤量
総資源に占める利⽤割合※1 (%)：0.20
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利⽤割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

172,762.64

1.38

SORA-LM

2,174.60

1.01

SORA-TPP

51,030.07

3.73

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利⽤割合※2 (%)

/home

52.45

0.05

/data

69,503.82

1.23/ltmp

10,742.19

0.92

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利⽤量(TiB)
20.88

資源の利⽤割合※2 (%)
0.73※1 総資源に占める利⽤割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利⽤割合の加重平均※2 資源の利⽤割合：対象資源⼀年間の総利⽤量に対する利⽤割合－139－This document is provided by JAXA.