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）

大気環境物質監視シミュレーション
報告書番号：R18JR2401
利⽤分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2018/9032/
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
菊池 ⿇紀( kikuchi.maki@jaxa.jp )メンバ
五藤 ⼤輔, 菊池 ⿇紀, 鈴⽊ 健太郎, Dai Tie, Cheng Yueming

事業概要
⼤気汚染物質の⾶来と輸送を精度良く監視・予測するために, 数値モデリングと⼈⼯衛星観測を組み合わせた⼤気汚染の監視・予測システムを構築する. この⽬的のために, 領域規模から全球規模までをシームレスに扱える⼤気数値モデルを JAXA のスパコン JSS2 上で稼働させ, 東アジア域における⼤気汚染の⾶来・輸送のシミュレーションを実施する. さらに, その結果を⼈⼯衛星による⼤気汚染の観測と⽐較することで数値モデルを評価検証する.
JSS2 利用の理由
⽇本を含む東アジア域での⼤気汚染の分布状態を精度良く監視・予測するためには, ⾼い空間解像度で広域を対象とした数値シミュレーションを定常的に実施する必要があり, そのためには JAXA が有するスパコン JSS2 の計算機資源を利⽤することが必須である.
今年度の成果JSS2 に実装した⾮静⼒学気象・⼤気化学モデル NICAM-SPRINTARS を稼働させ, 東アジアを対象としたエアロゾル数値実験を実施した. 今年度は, モデルで得られた⼤気汚染の 4 次元構造を詳細に検証するために, ひまわり 8 号から得られるエアロゾルの衛星観測だけではなく, COMS/GOCI から得られるエアロゾルの衛星観測, 環境省⼤気汚染物質広域監視システム(AEROS)や国⽴環境研究所ライダーによる地上観測といった複数の観測データを利⽤した. 図 1 は, モデル評価に関する結果の⼀例であり, エアロゾル濃度の指標である AOT(エアロゾル光学的厚さ;上段), 地上 PM2.5 濃度(中段),球形エアロゾル消散係数の鉛直分布(下段)に関して, 観測結果とモデル結果で, ⼤気汚染の時空間分布の⽐較を⾏ったものである. これによって, モデルがひまわりで得られた⾼ AOT(鉛直積算量)の事例をうまく再現できている場合であっても, ライダーで得られたエアロゾル消散係数の鉛直分布をう－143－

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宇宙航空研究開発機構特別資料 JAXA-SP-19-002

まく再現できないことがあることがわかった. このように, 複数の観測結果を組み合わせることで,エアロゾルの輸送過程についてモデルを詳細に評価することができ, モデルの改良すべきポイントが明確化され, 今後のモデル改良の指針が⽰された. なお, この結果は Goto et al. (2019)として公表されている.
これと並⾏して, 衛星観測とモデリングをさらに積極的に融合し, より現実場に近いエアロゾル時空間分布を得るために, エアロゾルのひまわり観測データを NICAM-SPRINTARS モデルに同化する実験を昨年度に引き続き実施した. 図 2 に⽰すように, AERONET 地上観測網のある 7 サイトにおいて AOT の時系列の⽐較を⾏った. この結果, 同化することでモデルの結果が地上観測の値に近づき,例えば⼤阪のサイトでは, 平均⼆乗誤差(RMSE)は 20%減少し, 相関係数(CORR)は 0.3 程度向上したことが⽰された. 特に, 時間変動も考慮した 4 次元局所アンサンブルカルマンフィルター(4DLETKF)も, JSS2 上で適切に稼働することが確かめられた. AOT の空間分布も図 3 で⽰したように, 独⽴した衛星観測 MODIS との⽐較によって, より再現性が向上したことが確かめられた. 今後は, ひまわり衛星観測データだけではなく, 他の衛星との組み合わせによって, より⾼精度のエアロゾル分布を得ることが期待できる. なお, この結果は Dai et al. (2019)として公表されている.

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図 1: AOT, 地表⾯ PM2.5 濃度, 球形エアロゾルの消散係数に関して, 複数観測(左図)と NICAM モデル(右図)によって得られた時系列⽐較. 場所
は北⽇本を対象としており, 北海道(138.5°E - 146.0°E, 41.5°N 46.0°N) および新潟(138.9°E, 37.8°N)の結果である. 観測結果に関しては, AOT はひまわり/AHI および COMS/GOCI から導出されたもの, 地
表⾯ PM2.5 濃度は環境省⼤気汚染物質広域監視システム(AEROS)によって測定されたもの, エアロゾル消散係数は国⽴環境研究所ライダーによって観測されたものである. 消散係数の結果において, 灰⾊で⽰した部分は,雲や降⽔によってエアロゾルのリトリーバルができなかった部分である.
NICAM の AOT 及び PM2.5 ⽐較のパネルの上⽅で, ⻘系及び⾚系の⾊で⽰されたものは, それぞれ NICAM で硫酸塩エアロゾルおよびバイオマス燃焼起源エアロゾルが卓越していた期間を⽰しており, ⽔⾊は硫酸塩エアロゾルの全体への寄与が 30%以上の期間, ⻘⾊は硫酸塩エアロゾルの全体への寄与が 50%以上の期間, ⽔⾊は硫酸塩エアロゾルの全体への寄与が30%以上の期間, ⾚⾊はシベリアでのバイオマス燃焼起源エアロゾルの全体への寄与が 50%以上の期間を表している. 右下に⽰したパネルは,NICAM で計算された球形エアロゾルの消散係数に関する主要エアロゾルの分類である. 消散係数の値が 0.02km-1 以上の時空間に対して, それぞれの寄与が 50%以上のものを表している. これらの結果は, Goto et al.
(2019)の図 8 より引⽤している.

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図 2: 選定した AERONET の 7 サイトにおける AOT の時系列⽐較. ひまわり, MODIS, AERONET の複数の観測結果と, NICAM-SPRINTARS による 4 つの結果を⽰している. モデル結果にはエアロゾル同化なしの結果(CONTROL), 同化ありの結果(LETKF), 6 時間毎の 4 次元の同化ありの結果(4D-LETKF-6H), 24 時間毎の 4 次元の同化ありの結果(4D-LETKF24H)がある. 平均⼆乗誤差(RMSE)と相関係数(CORR)は, NICAM とAERONET の結果を⽤いて算出したものである. この図は Dai et al.
(2019)の図 12 から引⽤している.

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図 3: NICAM の 4 実験と Terra/MODIS の⽉平均 AOT(1 段⽬)及び,NICAM の 4 実験と Terra/MODIS との AOT のバイアス(BIAS;2 段⽬),
平均⼆乗誤差(RMSE;3 段⽬), 相関係数(CORR;4 段⽬)に関する 2016 年
11 ⽉の空間分布図. パネル上部に記載された 'ave'は領域平均値を表している. BIAS は, モデル結果から観測結果を差し引いた量として定義している. また, BIAS 及び RMSE のパネル内に⿊点で⽰した領域では, 平均値と分散値の差が 95%信頼区間から外れている. CORR のパネル内に⿊点で⽰した領域では, 相関係数が 95%信頼区間にあることを⽰している. この図は Dai et al. (2019)の図 6 から引⽤している.

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成果の公表-査読付き論⽂
Dai T., Cheng Y., Zhang P., Shi G., Sekiguchi M., Suzuki K., Goto D., Nakajima T. (2018) Impacts ofmeteorological nudging on the global dust cycle simulated by NICAM coupled with an aerosol model.
Atmospheric Environment, 190, 99-115, doi:10.1016/j.atmosenv.2018.07.016
Goto D., Kikuchi M., Suzuki K., Hayasaki M., Yoshida M., Nagao T.M., Choi M., Kim J., Sugimoto N.,
Shimizu A., Oikawa E., Nakajima T. (2019) Aerosol model evaluation using two geostationary satellites
over East Asia in May 2016. Atmospheric Research, 217, 93-113, doi:10.1016/j.atmosres.2018.10.016
Dai T., Cheng Y., Suzuki K., Goto D., Kikuchi M., Schutgens N.A.J., Yoshida M., Zhang P., Husi L.,
Shi G., Nakajima T. (2019) Hourly aerosol assimilation of Himawari-8 AOT using the four-dimensional
local ensemble transform Kalman filter. Journal of Advances in Modeling Earth Systems,
https://doi.org/10.1029/2018MS001475.
-⼝頭発表
Goto D., Kikuchi M., Suzuki K., Hayasaki M., Yoshida M., Nagao T., Sugimoto N., Shimizu A.,
Nakajima T. (2018) Understanding of Atmospheric Aerosol Behavior Using a Semi-Regional Model, aGeostationary Satellite and in Situ Measurements over Japan in May 2016, 15th Annual Meeting: AsiaOceania Geosciences Society (AOGS), Honolulu, Hawaii, USA, June 2018
Goto D. (2018) Analysis of aerosol transport to Japan by combining seamless regional model andmultiple observations including geostationary satellite: A case study of May 2016, Land Cover/Land UseChanges (LC/LUC) and Impacts on Environment in South/Southeast Asia -International Regional
Science Meeting, Manila, Philippine, May 2018

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

1 - 160

１ケースあたりの経過時間

20 時間

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 利⽤量
総資源に占める利⽤割合※1 (%)：0.04
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

27,369.32

0.00

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

1,645.09

1.70

/data

39,920.83

0.70

/ltmp

12,695.32

1.09

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－149－This document is provided by JAXA.