https://www.eorc.jaxa.jp/water/

地球デジタルツインの動向に関するワークショップ 2022/8/8 PM

陸域⽔循環シミュレーションシステム
Today's Earthの開発と防災利⽤
東京⼤学⽣産技術研究所グローバル⽔⽂予測センター（GHPC）
JAXA地球観測研究センター（EORC）
芳村圭＆TE開発チーム

昔の全球リアルタイム陸域⽔循環シミュレーションシステム

Today’s Earth/Japan

降水量(Lv1)

降水同位体比(Lv3)

水蒸気起源
(Lv4)

河川流量(Lv4)

芳村ら、2007︔Yoshimura et al., 2008

2006年のスライドより

抜本的改善の実施 with JAXA

https://www.eorc.jaxa.jp/water/

TEの解像度の変遷とそれに伴う開発経緯
FY2008
全球システム

…

【研究】
100km

(TE-Japan)…

【研究】25km(河川)50km(河川以外)(TE-Global)

⽇本域システムFY2014【公開】
25km(河川)50km(河川以外)

2015年常総豪⾬を契機に⽇本域⾼解像度化を⽬指す【研究】10km【創意⼯夫１】 衛星データのモデル融合

©NHK

【研究】
1km

…

FY2019…

【公開】
25km(河川)50km(河川以外)
【研究】
10km

全球1㎞
⾼解像度化検討へ【公開】
1km【創意⼯夫３】 危険度指標の計算・提供

衛星とモデル間の時空時間解像度の違い、物理量の定義のずれなどを変換するインタープリタを開発し、入力データを融合。

流量の絶対値のみではどこで洪⽔の危険があるのか判断できない。

【創意⼯夫２】 ⾼解像度化による河川解像⼊⼒データ（降⽔量、気圧等）、境界条件（地形、植⽣等）など、モデルで使⽤される数々の物理量それぞれの特性に合わせた⾼解像度化⼿法を開発。

FY2017変換
河川流量[m 3/s]

河川流量再帰年[yr]【創意⼯夫４】 洪⽔予測可能性の研究への展開構築したモデルに予測可能性があることを確認
し、気象庁の予報データを他機関に先駆けて利⽤開始。

25km→1km

⻑期ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝによる確率分布から「何年に1度規模の事象か」を算出、危険地域を絞って表⽰。

観測降⾬を⽤いた結果
気象予測⼊⼒による結果

短河川流量[m 3/s]

←

予報時間
⻑→⾼い
予測精度
（0.25≤PSS）
予測精度有（0≤PSS<0.25）

3

現在の

陸域⽔循環シミュレーションシステム

Today’s Earth (TE)陸上の⽔循環に関わる物理量（⼟壌中の⽔分量や河川流量等）について、衛星観測とモデルシミュレーションを融合し、リアルタイムにて推計・予測している
Todayʼs Earth ‒Global (全球システム)
全球50km格⼦、河川については約25km格⼦で運⽤中。
全球10km化やアンサンブル予測に向けた開発を実施中。
Todayʼs Earth ‒Japan (⽇本域システム)
約1㎞格⼦で運⽤中。
2020年3⽉末にリアルタイム運⽤化(予測を含む)が完了。

全球システム(TE-Global)

⽇本域システム(TE-Japan)

空間解像度

陸域：約50㎞河川：約25㎞

約1㎞

時間解像度

3時間毎

1時間毎

レーテンシ

最短3⽇程度

リアルタイム※予測も可（法規制の為限定公開）

⼊⼒データ作成部：

衛星観測データ

気象庁データ

衛星観測データと気象庁再解析/予報データを融合、モデル⼊⼒⽤の統合⼤気データセットを作成
検証・⾼度化

モデル計算部：
陸⾯過程モデル（陸・⼤気間の熱・⽔収⽀計算）と河川氾濫モ
デル（河川における流⽔計算）の組み合わせによる⾼度なシミュレーション

河川氾濫モデル
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Sf

Sf

Sr

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BoTop

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陸⾯過程モデル

精度向上

データ提供部：
⽔循環に関連する各種物理量に加え、危険度情報も計算・画像
表⽰し、ウェブサイトを通じて⼀般公開

ユーザー登録はこちら：
https://www.eorc.jaxa.jp/water/documents.html

AAf

使⽤衛星ﾃﾞｰﾀ（検討中）

GSMaP, Terra/Aqua MODIS,SRTM30, NOAA AVHRR,(AW3D, GCOM-C)

SRTM30, NOAA AVHRR,(GSMaP, Himawari-8, ALOSHRLC)【主な成果】• WMO HydroSOSに、GloFAS（EU）
WorldWideHype（瑞）などとともにデータ提供が進められている。
• 内閣府SIPⅡに参加し、TE-Japanの予測データを災害発⽣前の観測計画最適化に活⽤中。
→ 令和2年7⽉豪⾬では筑後川氾濫時に実際の災害チャーター撮像範囲決定に寄与。
• ALOS浸⽔域推定の事前情報としても精度向上・計算効率改善に貢献。

4

解決すべき社会課題︓洪⽔
⾃然災害による経済被害（2000-2019）
6,510億⽶ドル（年間3兆円）⾼波

洪⽔[国連防災機関､2020]地震

洪⽔は世界的に対策が望まれる重要な災害の⼀つ•••

⾃然災害による経済被害上位10のうち半分が洪⽔による[EM-DAT]
105/139か国が対策すべき重要な課題と位置付け[WMO, 2008]
予測技術による対策が期待されている。

2015年9⽉ ⻤怒川洪⽔芳村撮影

5

社会情勢︓洪⽔予測の法規制緩和• 『気象庁以外の者が気象、地象、津波、⾼潮、波浪⼜は洪⽔の予報の業務を⾏おうとする場合は、気象庁⻑官の許可を受けなければならない』（気象業務法１７条１項）• 『「予報」とは、観測の成果に基く現象の予想の発表をいう』（同２条６項）
è ワンボイスまたはシングルボイスと呼ばれる仕組み／ 予測≠予報• 『なお、地象及び洪⽔の予報業務については、防災との関連性の観点等から、当⾯許可しないこととする。』（気象等の予報業務の許可等に関する審査基準）
è 洪⽔予測情報は⼀般に提供できない• TE-Japanの予測は、希望する⾃治体等に共同研究⽤として提供されている。
• 2022年4⽉現在、38⾃治体が参加。
• 2021年より『洪⽔及び⼟砂災害の予報のあり⽅に関する検討会』が始動。

è⺠間による洪⽔「予報」が許可される⽅向に。（8/24最終報告書（案）が発出）
2020/9/11 NHK

2020/11/12 NHK

2021/8/24 NHK

6

台⾵19号での予測可能性©NHK• 破堤が発生したと報告のあった142地点中130地点において、TE-Japanでは200年に一度の規模の洪水の発生（「警報」と定義する）を、平均32.3時間前から予測していた（右図青のバー）。また実際の破堤は予測した警報より8.5時間遅く発生した（橙のバー）。
• 空振り率は、10月11日3時の時点では90%程度だったが、同日9時以降は70%前後を推移し、12日21時には60%程度にまで上昇した。
（参考：気象庁の洪水警報の空振り率は70-90%程度；田中ら,2008）

Ma et al., 2021

予測よりも破堤が早かった

7

TE-J予測情報を利⽤した⾃治体での実証実験
実証研究参加自治体（2022年8月現在）：50
Series1••••••••••••••••••••• 宮崎県門川町
宮崎県宮崎市• 熊本県八代市
宮崎県西都市• 島根県益田市
宮崎県高鍋町• 福岡県久留米市
茨城県水戸市• 長野県伊那市
茨城県常総市• 長野県軽井沢町
茨城県つくば市
茨城県つくばみらい市 • 長野県上田市• 長野県須坂市
長野県長野市• 長野県千曲市
茨城県境町
茨城県常陸太田市 • 長野県長和町
茨城県ひたちなか市 • 長野県南相木村• 長野県南牧村
東京都江戸川区• 長野県飯田市
茨城県龍ケ崎市
徳島県徳島市
長野県※研究参加を公表可能
茨城県坂東市としている⾃治体のみ
長野県池田町
宮崎県都城市
宮崎県日南市
宮崎県日向市151

県別参加⾃治体数Powered By Bing
© GeoNames, Microsoft, TomTom

8

2020/9/5 NHKスペシャル等⻑野県での先⾏強化実施（JST未来社会創造事業）

https://www.youtube.com/watch?v=S3byygZFjXc

洪⽔予測ワークショップの実施(2022/5/24-25︔2021年度開始のJST未来社会創造事業の課題によるもの)

信濃毎⽇新聞2022年5⽉26⽇朝刊

AI による降⽔予測精度の改善

機械学習を用いたバイアス補正手法を気象庁MSM39時間予報値に適用して局地降水の39時間予測を実施した。

利点： 低気圧の移動や季節風の強弱など気象現象の時間変化を反映した数値モデルによる予測値を適用することにより、比較的長時間の局地降水予測が可能。
目的変数：観測
説明変数：シミュレーション

気象庁現業予報モデル
による39時間予報値（バイアスを含む）
12年間平均降⽔量 （2007~2018)

機械学習(ML)

シミュレーション

観測

MLQM

局地要因(地形等)を反映したバイアス補正
1⽉

分位マッピング(QM)
量的補正

局地降水予測（39時間予測）

Cortesy of Dr. T. Yoshikane

7⽉
空間分布に顕著なバイアスバイアス補正

11AI による降⽔予測精度の改善（Yoshikane and Yoshimura, 2022;
Yin et al., 2022）• ⻑い時間かかってPLOS
Water に掲載。その後、すぐさまJ. Hydrol.。
• Today’s Earth-Japanでの洪⽔予測に実装済み。（短期予測精度の向上に寄与）• d4PDFやCMIP6など、モデ
ル予測のバイアス補正・DSへの応⽤を試⾏中（⻑期予報の精度向上に寄与予定）
観測

本手法

気象庁予報値 (MSMGPV)

39時間後

12

AI による降⽔予測精度の改善
Receiver operating characteristic (ROC) curves

性能改良
AI適用後

捕捉率（上ほど良）

もともとのMSM

既存のバイアス補正⼿法であるCDFと機械学習SVMとの組み合わせが良い

性能悪化

FPR (False Positive Rate)
誤検出率（左ほど良）

Yin et al., 202213

デジタルツインに向けたさらなる⾼度化の検討 ︓
TE-Global/JapanのNEXRA利⽤• NEXRA（112km, 128アンサンブル）を⽤いたTE-Globalの定常的な運⽤を開始。
• アンサンブルシミュレーションのデータ形式・可視化⼿法に関して、東⼤・JAXA・RESTECのコアメンバで複数回打合せを実施、⽅針について合意。今年度中にExperimental productを可視化ウェブサイトと合わせて⼀般公開予定。
平均値（アンサンブル平均）の空間分布とリスク指標（アンサンブル平均の再帰期間（降水量、河川流量、河道水深のみ））の空間分布を表示• 地点選択で時系列表示可能• アンサンブル平均±標準偏差を表示• NEXRA14km解像度, 5アンサンブル, 5⽇予測のランが定常運⽤化されたことに伴い、来年度は10㎞化を検討している全球版での利⽤を視野に検討を進める予定（⽇本域1㎞システムでは既にテストランを実施済）。

デジタルツインに向けたさらなる⾼度化の検討 ︓30m解像度での浸⽔深表⽰の試作
TE-Japanを用いて計算した200年に1度の洪水時の浸水深（長野市・千曲川）
解像度1分の出力を1秒（30m）にダウンスケーリング
検証が必要

Cortesy of Dr. W. Ma

0246810 (m)洪⽔時におけるモデルと衛星観測の融合⾼度化した浸⽔域情報の提供に向けて
時間の流れ【発災/観測数⽇前〜数時間前】• TE-Japanによる定常的な予測情報の提供【発災/観測数⽇前〜数時間前】• TE-Japan予測に基づく衛星観測の撮像域決定（画像は2020年9⽉台⾵10号の際の事例）

データ
提供

データ提供

衛星緊急観測（だいち2号等）【発災/観測時〜数時間後】• TE-Japanの推定値を⽤いた浸⽔域推定精度と計算効率の改善
精度⾼↑Ohki et al. 2020

迅速かつ⾼精度な⽔⾯域推定[Ohki et al., 2020]

発災[芳村, 2021]【研究途上・検討中】• TE-Japan推定浸⽔域のとの検証・⽐較• 浸⽔域等の衛星観測のデータ同化及び予測

TE使⽤
TE不使⽤

TE使⽤
TE不使⽤

SIPで運⽤中の観測域意思決定システム（プロトタイプ版）

フィードバック

↓
計算効率⾼

情報提供
地⽅⾃治体・関係機関等

16

リアルタイム予測（避難）から気候リスク予測（予防）へ• ポイント︓気候リスク予測の根拠に、リアルタイム予測を⽤いる。
• 実時間洪⽔予測の実証により、情報気候変動下におけるレジリエントな社会の実現に必要となる投資判断や計画策定を⽀援するハザード予測の信頼性について検証・向上を図り、気候サービス産業の形成を促進する。
• 世界に先駆けて、実時間予測と物理気候モデルによる予測（中⻑期予測）をシームレスにつなぐことで、より確かなハザード予測に基づいたより信頼性の⾼い気候サービスの提供を可能とする。
https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/pdf/220401sip_pd1.pdf
SIP3 PD決定(5/27)。推進機関は防災科研。

世界展開構想
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10km

100km

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全球スケールから市町村スケールまでをシームレスにダウンスケールし、世界の大河川から市町村サイズの河川までの洪水を予測するシステムを構築することで、気候変動下における甚大な水災害の被害軽減に資することを目指す。

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事故受付データとの比較

612 km「地球デジタルツイン」には可視化も重要
既存の球⾯ディスプレイシステム

⾃家発光型リアプロジェクション型（科学未来館Geo-Cosmos）（JVCデジタル地球儀）

直接プロジェクション型

直接プロジェクション型（NOAA SOS）

（ダジックアース）

Today’s Earthと球⾯ディスプレイの歩み※SPHERE社とのコラボレーション

2018年⼀般公開の様⼦

2022年

2021年研究室紹介動画

半蔵⾨のスタジオにて開催中︓https://uminohi.jp/eventsearch/event-970/

ご清聴ありがとうございました。
https://www.eorc.jaxa.jp/water/

2020年7⽉豪⾬事例の場合• FAR（空振り率）を除いて明らかな性能向上。
• FARが必ずしも良くならないのは、MLの特性で弱い⾬が出やすく、それをQuantile Mappingで増やしているため。
相関係数

↑性能良

AI適用後

RMSD

(a)

(b)

AI適用後
↓性能良

↑性能良
捕捉率

(c)

空振り率

↓性能良
横軸：予測時間(d)22確率的予測に向けたアンサンブルデータの活⽤• 気象庁メソアンサンブル予 Temporal variation of the area-average precipitation in Tone river basin using MEPS data
Initial time: 0UTC 11 Oct. 2019
測データ（MEPS）に、AIに(b)
MEPS-Linear (hourly)
よる時空間補正を適⽤。 (a) MLQM-Linear (hourly)
FV: 21x21 (105kmx105km)

Spatial distribution of precipitation 33 hours later from initial time
Initila time: 0UTC 11 Oct. 2020
(Radar-AMeDAS)

OBS

ens-1

ens-2

ens-3(c)

MLQM-3h ens-4(3-hourly)

ens-ave(d)MPS-GPV (3-hourly)

FV: 21x21 (105kmx105km)

MLQMLinearMEPS
Linearmm/h23ダムモデルのILS実装 （Hanazaki et al., 2022）

被害⼈⼝の差 洪⽔被害⼈⼝
（百万⼈）
（百万⼈）

100年に⼀度の洪⽔流量の変化（ダムあり−ダムなし）

100年に⼀度の洪⽔に対する被害⼈⼝の総計とダム操作による減少

増減Boulange et al. (2021)の⼿法に基づき推定

ダムなし
ダムあり
ダムなしーダムあり

ダム操作により世界の多くの川で洪⽔流量が減少し、最⼤で年間約700万⼈が被害を免れることを推定 24平成30年豪⾬︓岡⼭県真備町
⾼梁川・⼩⽥川洪⽔（2018年7⽉7⽇）
降⾬量

河川⽔位

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平成30年豪⾬︓岡⼭県真備町
⾼梁川・⼩⽥川洪⽔（2018年7⽉7⽇）

⽇経アーキテクチュア8⽉9⽇号
26