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）

海洋衛星データ同化システムの構築検討
報告書番号：R18JR2402
利⽤分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2018/9033/
責任者松浦直⼈, EORC センター⻑
問い合せ先
可知美佐⼦( kachi.misako@jaxa.jp )メンバ
可知 美佐⼦, ⽇原 勉, 相⽊ 秀則, ⼤⽯ 俊

事業概要
JAXA で作成する衛星海洋・雪氷プロダクトを最⼤限に活⽤し, ⽇本⼀の⾼解像度(約 3km 分解能)の海洋モデル及びデータ同化システムを⽤いて, ⽋損域のない「海中天気予報」を作成し, 衛星情報をより⾝近で利⽤可能なものにすると同時に, 極域を中⼼とした気候変動研究を進め, 地球温暖化予測や影響評価の精度を向上する.
参考 URL: https://www.eorc.jaxa.jp/earth_observation_priority_research/ocean/JSS2 利用の理由
⾮常に⾼解像度(3km)な領域海洋モデルに衛星データを毎⽇に同化し, 10 ⽇〜80 ⽇先までの海中の三次元物理量を予報するため, EORC で通常利⽤している Linux 計算機では実⾏ができないため, スパコンが必要である.

今年度の成果海洋研究開発機構(JAMSTEC)と連携して, 昨年度までに JSS2 で構築した⽇本南岸域を対象とした⾼解像度海洋データ同化システムを名古屋⼤学の協⼒のもとで修正し, 再構築した. モデルを駆動す
る外⼒データを⽶国国⽴気象局(NOAA NCEP)再解析データから気象庁 55 年再解析(JRA55)データに変更し, 氾濫原モデル(CaMa-Flood)の河川データと衛星全球降⽔マップ(GSMaP)の降⽔データを⽤いた淡⽔フラックスを新たに導⼊した. また, 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)を⽤い て 衛 星 海 ⾯ ⽔ 温 デ ー タ 等 を 同 化 す る 際 の 安 定 性 を よ り ⾼ め る た め に Incremental AnalysisUpdates(IAU)を⾏うようにした. この再構築に伴い, システムのパッケージ化されたことで, 移植性が⾼まり, 計算領域の拡⼤や変更が容易になったことが確認された.

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宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-19-002

また, 名古屋⼤学と連携して, 昨年度構築した⻄部太平洋広域・東南アジア領域⾼解像度 3 次元海洋同化システム(⽔平解像度:1/12°・1/36°)に衛星海⾯塩分の同化と蒸発量・降⽔量・河川流出量を含む淡⽔フラックスを新たに実装し, JSS2 で試験を⾏った. ⻄部太平洋広域システムでは台⾵の通過に伴う海⾯⽔温や海⾯塩分の低下が再現され, ⿊潮・⿊潮続流の流路の改善も確認された. 東南アジア領域システムでは夏季の河川流出量が多い時期にメコン川河⼝で形成された低塩分⽔, ベトナム沖に形成される夏季の局所的な冷⽔域や冬季の冷⾆が再現されており(図 1), 海洋環境監視への応⽤が期待される.

図 1: 南アジアシステムによる 2015 年 8 ⽉のシミュレーション結果. 上段は海⾯⽔温, 下段は海⾯塩分濃度. 左列は衛星による観測結果, 中列はデータ同化した場合, 右列はデータ同化がなかった場合.
(ビデオ。ビデオは Web でご覧頂けます。)

成果の公表-査読付き論⽂
Miyazawa, Y., S. M. Varlamov, T. Miyama, X. Guo, T. Hihara, K. Kiyomatsu, M. Kachi, Y. Kurihara,
H. Murakami, "Assimilation of high-resolution sea surface temperature data into an operational
nowcast/forecast system around Japan using a multi-scale three dimensional variational scheme", OceanDynamics, 67, 713-728, 2017.
-⼝頭発表
Aiki, H., Coastal physical data from satellite and assimilation, 11th GEOSS Asia-Pacific Symposium,
Kyoto, 2018 年 10 ⽉
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Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, and M. Kachi, An LETKF-based ocean
reanalysis for the Asia-Oceania region using Himawari-8 SSTs, JpGU 2018, Makuhari, Chiba, 2018 年 5⽉
Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, and M. Kachi, An LETKF-based ocean
reanalysis for the Asia-Oceania region using Himawari-8 SSTs, IWMO2018, Brazil, 2018 年 6 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築, 名古屋⼤学宇宙地球環境研究所研究集会「東シナ海の物質循環ならびに基礎⽣産に関わる物理・化学・⽣物過程」, 愛知県, 2018 年 6 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ひまわり 8 号海⾯⽔温データを⽤いた
東南アジア・⻄部太平洋域における⾼解像度海洋同化システムの構築,第 22 回データ同化夏の学校, ⻘森県, 2018 年 8 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築, 2018 年度⽇本海洋学会秋季⼤会, 東京都, 2018 年 9 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦,

An LETKF-based ocean reanalysis for

the Asia-Oceania region using Himawari-8 SSTs, インド洋/太平洋域における海洋循環/環境応⽤に関する研究集会, 愛知県, 2018 年 9 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築, 2018 年度⽇本気象学会秋季⼤会, 宮城県, 2018 年 10 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築, 2018 年度⼤気海洋相互作⽤に関する研究集会, 京都府, 2018 年 12 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築, 2018 年度⾚潮研究集会, 愛媛県, 2019 年 1 ⽉
⼤⽯俊, ⽇原勉, 相⽊秀則, ⽯坂丞⼆, 宮澤泰正, 可知美佐⼦, ⻄部太平洋・東南アジア域における⾼解像度海洋同化システムの構築,研究集会「宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」, 東京, 2019 年 2 ⽉
Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, and M. Kachi, An LETKF-based ocean
reanalysis for the Asia-Oceania region using Himawari-8 SSTs and SMOS/SMAP SSS, 4th International
Joint Workshop on Computationally-Intensive Modeling of the Climate System and 9th OFESInternational Workshop, Fukuoka, 2019 年 3 ⽉
Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, and M. Kachi, An LETKF-based ocean
reanalysis for the Asia Oceania region using Himawari-8 SSTs and SMOS/SMAP SSS, 20th Pacific AsianMarginal Seas, Kaohsiung, 2019 年 3 ⽉
⽇原勉, 宮澤泰正, Varlamov Sergey, 美⼭透, 可知美佐⼦, 村上浩, ⾼解像度領域海洋データ同化プ
ロダクト JCOPE-T DA の紹介とその評価, 2018 年度⼤気海洋相互作⽤に関する研究集会, 京都府,
2018 年 12 ⽉
Miyazawa, Y., T. Hihara, S. M. Varlamov, T. Miyama, M. Kachi, H. Murakami, N. Ono, Y. Kurihara,
Utilization of satellite observation data for ocean state forecasts, The Joint PI Meeting of JAXA EarthObservation Missions FY 2018, Tokyo, 2019 年 1 ⽉－133－This document is provided by JAXA.

宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-19-002-ポスター
Hihara, T., Y. Miyazawa, T. Miyama, M. Kachi, H. Murakami, and Y. Kurihara, Bias Correction ofsatellite SST for ocean assimilation product using LETKF, GHRSST XIX, Darmstadt, Germany, 2018 年
6⽉
Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, and M. Kachi, An LETKF-based ocean
reanalysis for the Asia Oceania region using Himawari-8 SSTs, The Joint PI Meeting of JAXA EarthObservation Missions FY 2018, Tokyo, 2019 年 1 ⽉
Hihara, T., Y. Miyazawa, V. Sergey, T. Miyama, M. Kachi, and H. Murakami, The high resolution
regional ocean assimilation product "JCOPE-T DA" using satellite SST data, The Joint PI Meeting ofJAXA Earth Observation Missions FY 2018, Tokyo, 2019 年 1 ⽉-Web
https://www.eorc.jaxa.jp/ptree/ocean_model/index_j.html

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列⼿法

MPI

スレッド並列⼿法

⾃動並列

プロセス並列数

20 - 32

１ケースあたりの経過時間

2.75 分 利⽤量
総資源に占める利⽤割合※1 (%)：0.77
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

6,661,725.81

0.82

SORA-PP

0.00

0.00

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

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

42.92

0.04/data

83,866.16

1.48/ltmp

8,789.07

0.75

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アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利⽤量(TiB)
0.00

資源の利⽤割合※2 (%)
0.00※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－135－This document is provided by JAXA.