文部科学省と国立大学附置研究所・センター 個別定例ランチミーティング

第17回

千葉大学 環境リモートセンシング研究センター(CEReS)（2022.10.７）
12:05－12:10(5分） ：研究所・センターの概要
12:10－12:25(15分） ：小槻峻司 気象制御実現への挑戦
12:25－12:45(20分） ：質疑応答【お願い】☆担当研究所・センターを「共同ホスト」として設定いたしますので、司会進行をお願いします☆録画等される場合は「コンピュータ上に保存」をお願いします（当方では録画等しておりません）☆13時になりましたら、「共同ホスト→ ホスト」に設定変更の上、NPO担当者は退席いたします。

環境リモートセンシング研究センターの設置目的
リモートセンシング技術の確立と環境への応用

使命

共同利用・共同研究拠点（１）リモートセンシングに関する先端的な研究を行うこと（２）リモートセンシングデータを用いて地球表層環境変動研究を発展させること（３）リモートセンシングを社会に役立てる研究を行うこと

“研究拠点”としての強み
観測 → データ構築 → コミュニティへ提供 → “共同研究” → 研究成果
〇 衛星RSデータアーカイブ
ひまわり8号など種々の衛星データの加工・提供（MODIS, GOES-R他)〇国際地上RS観測ネットワーク: SKYNET
CEReS主導観測網(アジア、欧州)[90サイト以上(CEReS 10サイト)]

衛星データのダウンロード数の変化
2200
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
6004002000

グリッド化> 40編(国際)(過去10年)

2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021
H17 H19 H21 H23 H25 H27 H29 R1
R3
データダウンロード学内

データダウンロード学外

主要ダウンロード先： JAMSTEC,NASA, 名古屋大, 東京大, 京都大 etc.

CEReS
ひまわり8号データの波及研究の一例
地表面温度推定→ 都市域への応用（ヒートアイランド)2018年7月
地表面温度●：SKYNETサイト（地点）http://atmos3.cr.chiba-u.jp/skynet/
CEReS屋上の放射計群[Yamamoto et al. 2018]

WMO/GAW
ContributingNetworkに認定 (H29年度)

千葉大学環境リモートセンシング研究センター
人員（人）4030

・専任教員11名，特任教員9名 （R4.8月）
・外部資金などによる特任教員の雇用

総研究者数

2010

専任教員

0

予算（千万円）
50・総予算，外部資金ともに増加傾向
30・科研費：基盤A1件＋国際Bなど継続7件
20
・外部資金：JST,JICA,JAXA,環境再生保全
10
機構など25件約1億9千万円
0
R4は新規に基盤S1件,基盤B2件,学術変革A2件、挑戦的研究(萌芽)2件（件）
100＋継続5件
・外部資金： JST,JICA, JAXA, 環境再生保 80
全機構など 25件約1億6千万円(8月末)6040

共同利用研究と成果・公募型共同研究 R3 61件 (R4 61件)
・研究成果(査読付論文) R3 66報

40.3
総予算
外部資金

公募型共同利用

28.9

査読付論文

40
20
0

共共拠点認定“共同利用・共同研究拠点”としての貢献
公募型国内共同研究

H29（38件, 28機関）, H30 (43件, 34機関)R1 (51件, 40機関) ，R2（46件，40機関） ， R3（48件， 36機関），R4 (51件)
東京農業大
北海道大

弘前大

株式会社ズコーシャ

東北大
東北工業大
宮城県古川農業試験場
富山大

信州大

福井大

福島大
日大工

地球研
京都大福山大
山口大

香川大
香川高専

九州大
福岡大

静岡大

長崎大
高知大
鹿児島大

宇都宮大
茨城大

神戸大

名古屋大
レーザー総研 愛知県立大
奈良女子大
三谷水産高
天理大
三重大

東京大
関東学院大
気象研 土木研東京工業大 千葉工業大日本自動車研
筑波大
東京情報大
理科研究所
東京海洋大 東京理科大
埼玉大
千葉大
日大経
横浜国立大 早稲田大学
センテンシア
首都大海洋研究開発機構
オルト
統計数理研究所 環境研
ビジョンテック
日本地図センター
遥感環境モニター

“共同利用・共同研究拠点”としての貢献
グローバル化への対応
Future Earth国際共同研究

農業保険
SATREPS

国際シンポジウム
研究

教員の国際公募

プロジェクト

人材育成

国際交流協定大学院RSコース

SKYNET
AsiaFlux

国際航空機・小型衛星
CP-SAR開発

国際ワークショップ

北京師範大学
南京情報理工学大学
中国科学院
ベトナム科学技術アカデミー
ウダヤナ大学
リアウイスラム大学
ボゴール農科大学
サザンクイーンズランド大学
インドネシア農業訓練センター

PG3
衛星利用高度化PG2
情報統合

ソウル大学校
バジリカータ大学

PG1
先端的RS

台湾国立中央大学
リアウイスラム大学
パデュー大学
チャップマン大学

アジアの人材育成

6年間（-2021）国際公募 23機関
2022 10件、 2021 13件、 2020 6件、2019 6件
Beijing Normal University
Chinese Academy of Sciences
Nanjing University of Information
Science & Technology
University of Electronic Scienceand Technology of China
Seoul National University
National Central University （Taiwan）
Vietnam Academy of Scienceand Technology (VAST)
Ateneo de Manila UniversityBogor Agricultural University
Islamic University of Riau
Udayana University
Universitias AMIKOM Yogykarta
Agricultual Training Center
Geospatial Information of Authority,
Indonesia
Universitas Putra (UNPI)
Institut Technologi Sepuluh Nopember
Shahrood University of Technology
University of Sothern Queensland
University of Hawaii
Chapman University
Purdue University
Texas A&M University

ハワイ大学
シャリーフ工科大学
アテネオ大学
プトラ大学
テキサスA&M大学
インドネシア地理情報局

Beijing Normal University
Chinese Academy of Sciences
Nanjing University of Information Science & Technology
University of Electronic Science and Technology of China
Shahrood University ofTechnology

Seoul National University

Chapman University

CEReS
National Central University
University of Basilicata
Vietnam Academy ofScience and Technology

University of Hawaii

Ateneo de Manila University

Islamic University of Riau
Bogor Agricultural University
Universitias AMIKOM Yogyakarta
Udayana University
Agricultual Training Center
Geospatial Information of Authority
Universitas Putra
Institut Technologi Sepuluh Nopember

University of Sothern Queensland

Purdue University
Texas A&M University

CEReS機能強化のための組織改革
現状

公募プログラム
新第１部門: 先端センシング部門
第２部門: 環境診断部門
第３部門: 環境予測部門
第４部門: 統合解析部門
第５部門 :社会実装部門

学内機能強化
災害治療学研究所、園芸学研究院、工学研究院、理学研究院
国際高等研究基幹（学際的先端研究支援プログラム「衛星ビッグデータとデータサイエンスの統合による地球環境・災害予測研究の新展開」に採択）

環境ﾘﾓｰﾄｾﾝｼﾝｸﾞ研究ｾﾝﾀｰの研究共同研究基盤の蓄積

地球環境データ統合＆情報発信システム
CPU/GPU 計算機を整備

地球モニタシステム

衛星Big Dataを用いた統合 ＆AI研究を加速化！

可視化で研究推進を加速。
更に成果のアウトリーチへ！

成果加速

地球環境問題・災害問題への貢献

社会の重要課題を解決！

線状降水帯予測成果例

炭素収支の監視静止気象衛星ネットワークによる陸域環境変動モニタリング
これまでの経緯：静止衛星アーカイブ(世界的にも独自性; 日中米欧)

現在の状況： 静止衛星陸域モニタリングの国際拠点化→ 地球CO2収支解明、気候変動影響評価、生物多様性

衛星データベース

2022-2026

主に気象モニタリング

JSPS研究拠点形成事業(a.先端型) 地表面温度の新プロダクト構築・公開
科研費 基盤S

拠点研
新型静止気象衛星
究共同利用 (ひまわり8号; 2015-)
活を介した・陸域モニタリングに強力 動
コミュニティ形成 ・10分に1度の超高頻度の・独自精密位置精度補正
展
開CEReS Youtube

アルゴリズム構築＋誤差の定量化[Yamamoto et al. 2022; ISPRS (IF=11.8)]

植生成長ストレス早期検出(猛暑)日本の植物季節観測(ひまわり8号)[データ格段増→温暖化影響評価に適切]

IPCC AR6(2021)にも近年進展した観測技術として引用

国際静止衛星ネットワーク化
国際共同研究（5ヶ国)
国内40名以上
国外15名以上[Miura et al. 2019, Sci Rep]
[他Hashimoto et al. 2021; N. Comm]

マスコミ関連例

2022/08/12 羽鳥慎一モーニングショー[Xiao et al. 2021, Nature Plants (IF=17.3)]

線状降水帯の脅威軽減への応用
災害予報
人工衛星・地上ビッグデータと解析モデル（AI、機械学習）によるデータ同化で、線状降水帯（複合災害）の気象予測モデルを行う。

Himawari-8・9

GPM DPR/GMI

GCOM-W AMSR2

アメダスレーダ

気象観測

全球降水観測水循環変動観測

雨雲変動観測入力情報

気象・地上データの蓄積
利用者

メディア

一般利用者

政府防災関連機関

気象教育研究機関

情報公開

全国共同利用共同研究拠点（データベースサーバー保存）

データ化

入力情報

衛星・地上データで物理量の長時間逆解析や気象計算

詳細観測

実時間情報公開

迅速観測

マルチセンサによる詳細地上変化情報公開

マルチセンサ
による線状降水帯（複合災害）の精密・実時間観測

地殻変動

可視化

水蒸気量の予測モデル

同化解析

人工衛星・地上観測のビックデータ

成層圏
プラットフォーム
HAPS

航空機

人工衛星
Himawari-8/9
GOSAT, GCOM,GPS、SAR 等
無人機 Lidar

HSC マルチセン

CP-SAR

昼夜・全天候型センサ観測

線状降水帯
豪雨

地すべり

複合災害地域
洪水
地すべり

サによる被災地の集中観測
SKYNET地球環境問題に対する国際協定とCEReSの貢献
生物多様性
気候変動（地球温暖化)
パリ協定
post-愛知目標(本年度)
カーボンニュートラル宣言

防災
仙台防災枠組2015-2030

豪雨災害の予報・モニタリング
地震予測、被害モニタリング

2023年
グローバルストックテークに向けたプロジェクト着手(本学Web: 2021/06/21)

衛星＋モデルによる
降水予測
2020/08/20
プレス
2019, 2021
評価報告書執筆へ貢献(統括責任者, 共著者)

2019年
陸域CO2収支の統合評価(プレス: 2019/12/12)
Future Earthの成果にも引用

浸水モニタリング
千葉大Future Earth etc.

文部科学省と国立大学附置研究所・センター 個別定例ランチミーティング

第17回

千葉大学 環境リモートセンシング研究センター（2022.10.７）

12:05-12:10(5分） ： 研究所・センターの概要
12:10－12:25(15分） ：小槻峻司 気象制御実現への挑戦
12:25－12:45(20分） ：質疑応答【お願い】☆担当研究所・センターを「共同ホスト」として設定いたしますので、司会進行をお願いします☆録画等される場合は「コンピュータ上に保存」をお願いします（当方では録画等しておりません）☆13時になりましたら、「共同ホスト→ ホスト」に設定変更の上、NPO担当者は退席いたします。

気象制御実現への挑戦
小槻 峻司(shunji.kotsuki@chiba-u.jp)
千葉大学
環境リモートセンシング研究センター / 国際高等研究基幹

2022年10月7日

自己紹介: 小槻 峻司
1986.05 高知県高知市に生まれる
2005.04 京都大学 工学部 地球工学科 入学
現象科学(土木・気象・水文)(36歳)

2013.11 同 大学院 工学研究科 工学博士
2014.01 理化学研究所 計算科学 特別研究員
2017.10 同 研究員

形式科学(計算・統計数理)

JSTさきがけ・数理

2019.10 千葉大学 環境リモセンセンター 准教授
2022.07 千葉大学 国際高等研究基幹/ 環境リモセン 教授

文部科学省関連の活動
・2017年 卓越研究員、2022年 文部科学大臣表彰 (若手)・2020年~ 富岳成果加速・防災減災、2022年~ 気候変動予測・先端研究プロ

衛星・情報科学(リモセン・AI)内閣府MS・気象制御

専門: 全球天気予報の開発

2020年8月 プレスリリース！
・JAXA,理研, 東大との共同開発。
・スパコン「富岳」も使い研究推進。
・膨大な人工衛星情報もデータ同化

富岳プロジェクトにも参画

今日の話‣(1) 数値天気予報の仕組み‣分野の基本知識‣(2) 気象制御への取り組み‣我々の挑戦を紹介する

(1) 数値天気予報と平成30年7月豪雨

天気予報 と データ同化
より良い予測を実現するために必要な技術開発①数値天気予報モデル
 初期値から時間発展② データ同化 初期値の推定

劣決定の逆問題を解くために情報のスパース性を活用－: 正解進路－: 決定論的予報－: アンサンブル予報

＠ 気象庁「アンサンブル予報」より

平成30年7月豪雨 (気象庁観測)
6/27

6/28

6/29

6/30

7/1

7/2

7/3

7/4

7/5

7/6

7/7

7/8

[mm/day]

平成30年7月豪雨 (気象庁レーダー観測)

最も激しく降った7月6日の豪雨は何日前から予測可能だったのか？
7/5

7/6

7/7

7/8

[mm/day]極端現象の予測は難しい。どうする？

Running on JAXA’s
Supercomputer (JSS3)
Terasaki et al. (2015), Kotsuki et al. (2019), Chen et al. (in prep.)

NEXRAアンサンブル予測
DA

7/1
7/2
7/3

5.5-day
FCST

7/4
7/5

3.5-day
FCST

OBS

6hr

FCST

7/6
7/7

NEXRAアンサンブル予測

7/1
DA

5.5-dayFCST

4.5-day
FCST

7/2
7/3
7/4
7/5

3.5-day
FCST

OBS

6hr

FCST

7/6
7/7

NEXRAアンサンブル予測

7/1
7/2

5.5-dayFCST

4.5-day
FCST

7/3

DA

7/4
7/5

3.5-day
FCST

OBS

6hr

FCST

7/6
7/7

予測のターニングポイント

7/1
7/2

ここで何が起こったのか？

7/3

DA

7/4
7/5

3.5-day
FCST

OBS

6hr

FCST

7/6
7/7

予測のターニングポイント
100個のアンサンブル
降水予測[mm/6hr]

気象制御実現への挑戦(ongoing)

気象制御実現への挑戦

気象・数理・ビジネスに跨る横断グループ

発想の転換: カオスとは？
初期値鋭敏であり決定論的予測に限界がある

特定のアトラクタが存在シナリオの分水嶺や操作容易な点があるのでは？

分水嶺操作の有効なタイミング

気象制御へ向けた研究
操
作
有
効性の検
証

気象・データ同化研究

数理研究

アンサンブル気象予測

低次元空間のランドスケープ

分水嶺

初期値

気象予測

制御
入力

台風東進
シナリオ

台風西進
シナリオ

制御
入力

制御
入力

台風西進
シナリオ
確率

制御あり/なし気象予測

経済被害研究日本
全域＋

洪水被害 営業停止損失 被災人口

被害
比較

制御あり

分水嶺の高さ台風東進
シナリオ

Rossi et al. (2015) を改変

制
御容
易性を
定量化

被害低減効果の定量化
制御なし

被害額

気象・数理・損保会社にまたがる分野横断・産学連携チームを組んでムーンショット・気象制御領域で推進中。

気象制御実現へのIssues‣(1) 大規模データの低次元化‣(2) 気象状態の高精度な推定‣(3) 気象モデルの計算高速化

技術開発①: AI 情報圧縮
Issue: 大規模ビッグデータをどうやって情報圧縮するのか？
 深層学習による衛星画像圧縮。台風など災害をデータ駆動型予測。
AIはどこを見ている？
(AI解釈: GradCAM)

台風を発見

現象理解を深め、気象予測へ展開

台風と誤認
意味: 衛星画像  たった２つの情報特徴量に集約  台風を判断可能

技術開発②: 観測位置最適化
Issue: どうやって気象場を正確に把握するのか？
費用対効果の高い観測をデザインするデータ駆動型技術を開発。
様々な問題に適用可能

北海道の雨量観測地点への適用例

機動的観測の最適化
NOAA

分布
推定

アメダス
観測地点

分布
推定

提案
観測地点大幅な精度向上！
アメダス
推定誤差

気象庁

(気象研・岡本)医学計測の最適化
提案
推定誤差mm/14days

JST・さきがけ研究の成果。鉄道総研と実証実験に向け調整中。

脳の電極位置(京都大・中江)検査のタイミング(千葉大・川上)技術開発③: AIで計算高速化
Issue: アンサンブル気象予測を、どう日本全国の洪水氾濫に繋げる？
 氾濫予測モデルをAIで学習 & 計算高速化。
気象予測情報洪水・氾濫モデル

最大浸水深 (@秋田・雄物川)
物理モデル

高計算負荷

深層学習 (AI)

深層学習 (AI)

(m)

低計算負荷

降水量
時空間次元
圧縮

学習降水量
特徴量

氾濫深特徴量

次元
圧縮

氾濫深分布

事前の特徴量抽出 (お膳立て) がAIの学習に有効

国交省・京大防災研・建設コンサルと共同研究
文科省, 富岳・気候変動先端プロなどへも発展中

「予測」のその先へ
これまで:
予測のためのデータ同化

これからの科学的挑戦:
予測&制御&設計のためのデータ同化

発展

アポロ計画でロケット制御に使われたデータ同化・カルマンフィルタ

Society 5.0 (スマート社会)  Well-being (幸福社会)

でもなんのために？
目的関数
何を以って幸福？

非制御
被害大気象制御で直面するトロッコ問題
功利主義・幸福最大化は良しとするが、、、

制御被害小？

ベンサム
功利主義

ロールズ
正義論

まとめ
‣ 分野の動向‣ 人工衛星 Big Data は、地球科学発展に不可欠‣ 「Big Data 解析の先」の研究が世界で深化中‣ 数値モデル・データ統合‣ 衛星データ同化研究の強化 (米国・NASA、ドイツ気象局など)‣ モデル・同化・AI統合気象予測 (欧州・中期気象予測センター)‣ データ駆動型予測‣ 短時間降水予測 (google/deepmind)‣ 気候モデルの模倣 (NDIVIA)‣  戦略: 「より良いIssue」で戦う‣ 挑戦中のIssue: 気象制御の実現

問題を「良く解く」より「良い問題」を解く‣ Issue 1 気象の次元圧縮  深層学習
‣ Issue 2 計算の高速化  AIによるエミュレーティング‣ Issue 3 予測の高度化  計測位置の最適化