Who am I?

January 31, 2014, 画像電子学会, 東京

観測データとシミュレーションに基づくゲリラ豪雨予測研究三好 建正
みよし たけまさ

理化学研究所 計算科学研究機構
Takemasa.Miyoshi@riken.jp
別所康太郎（気象衛星センター）、瀬古弘（気象研）、富田浩文（理研）、佐藤晋介（NICT）、牛尾知雄（大阪大学）、石川裕（東京大学）

データ同化

データ同化の役割、方法、効果
シミュレーション

観測・実験データ

データ同化• 役割：シミュレーションと現実世界をつなぐ• 方法：統計数理のアプローチ、データドリブン• 効果：– シミュレーションと現実世界のギャップを低減©Vaisala

データ同化は、シミュレーションと現実世界を結びつけ、相乗効果を生み出す。

• シミュレーションの誤差評価• シミュレーション精度の向上– 初期値の改善– モデルパラメータの最適化– モデル誤差の推定・補正– 観測・実験システムの最適化• 観測・実験システムの効果を評価• 効果的な観測・実験システムの提言

Global Observing System

数値天気予報のしくみ

RadarAircraft
Satellite

予報モデル
シミュレーション解析

予報
Weather balloon

解析

Ship

観測
観測

解析

Buoy

予報解析サイクル：過去の観測の情報を真の状態（未知） 時間方向に積み重ねる。→4次元同化
timeCollecting the data

World’s effort! (no border in the atmosphere)

Surface station

Collecting the data

１つ１つのデータを大切に！

データ同化

確率論的な表現

観測データ

誤差を含む解析

天気予報シミュレーション

誤差を含む観測データ同化
解析（データ同化）のプロセス©Vaisala

データ同化は、シミュレーションと現実世界を結びつけ、相乗効果を生み出す。

双方の情報を最大限に抽出

P
誤差を含む初期値
T=t0

誤差を含む予報
T=t1

解析（データ同化）のプロセス

情報の組み合わせ（1次元の例）

背景場を観測で修正するp (T  TA ) 2 
p A (T )  exp 2 A2 
 (T  TB ) 2 
pB (T )  exp 2 B2 

背景場も観測も、真の状態（未知）のまわりに分布

p A& B (T )  p A (T )  pB (T )
 (T  TA ) 2 (T  TB ) 2  exp 2 A22 B2 

真の状態について、独立な情報を提供する。
22

二つの情報を組み合わせることで、より確からしい解析値を得る。

28
ABBest estimate

この部屋の気温2
  2  2 
 2T   A2TB  
 exp  A 2 2B  T  B A2
 A   B2   2 A B [C]情報の組み合わせ（1次元の例）

多次元変数への拡張変数を多次元に一般化する。

pT* 

 B2TA   A2TB *  A2 B2,  2
 A2   B2
 A   B2
二つの独立した情報から、より確からしい（誤差の小さい）推定値が得られる。

背景誤差共分散行列

背景場の確率密度関数（PDF）

p f (x)  exp[ 12 (x  x f )T B 1 (x  x f )]観測のPDF

p o (x)  exp[ 12 ( Hx  y o )T R 1 ( Hx  y o )]合成確率

観測誤差共分散行列

p f &o ( x)  p f ( x)  p o ( x)
2228
A[C]

 exp[ 12 {( x  x f )T B 1 (x  x f )  ( Hx  y o )T R 1 ( Hx  y o )}]BBest estimate

これを最大にするようなxが解析値を与える。

この部屋の気温

Kalman Filter (KF)
Analysisw/ errors

Ensemble Kalman Filter (EnKF)R OBS w/ errors

Analysis ensemble mean

RObs.

Direct application tohigh-dimensional
systems is prohibitive.

P  M xa P M xa
ft1

Analysis w/ errors
T=t0

FCST w/ errors
T=t1

t0

at0

t0

An approximation to KF withensemble representations

Pt1f T

Analysis w/ errors
T=t0

X tf1 (X tf1 )Tm 1

FCST ensemble mean
T=t1

T=t2

データ同化による台風予報の改善
気象庁の天気予報システム

予報進路
観測された台風進路

観測の“価値”を計算する
航空機観測についてその“価値”を計算した例

新たに開発中のシステム

予報を悪化

予報進路
観測された台風進路

Miyoshi and Sato (2007)
同じ観測データと天気予報モデルを使用。
データ同化は重要！

CALIPSO衛星データの同化（世界初）

予報を改善

黄砂分布が改善
Surface dust distribution and station obs

CALIPSO/CALIOP Satellite
Lidar Coverage

NO DA

WITH DA

 Blue stations:no dust observed Red stations:
dust observed(Courtesy of NASA)

MODIS AOD

We developed the forward operator (model variables  observed quantity)
for CALIPSO Level 1B data.

Assimilating CALIPSO
data clearly improves
horizontal surface-dustdistribution.
(Sekiyama et al. 2010)データ同化の高解像度化

今後20年を考える“ビッグデータ同化”の時代へ

高解像度化

任意の格子構造に対応した
アルゴリズム研究

数学協働プログラム 研究集会
「気象学におけるビッグデータ同化の数理」

開催予定（2014年3月下旬頃）

データ量の爆発有効利用が可能に
大容量データ

大容量データ

高精細シミュレーション

高精細観測

計算機性能の向上

観測技術の高度化による計算結果より

次世代静止気象衛星
ひまわり8号：H26打ち上げ予定
ひまわり9号：H28打ち上げ予定（次世代衛星としては世界初）

MTSATによる高頻度観測事例
30秒毎の挟領域撮像

スーパーラピッドスキャン

山口・島根県における豪雨
2013年７月28日午前10時－13時

Full Disk

10分毎

2.5分毎
30秒毎
ラピッドスキャン スーパーラピッドスキャン（気象庁より）

可視 高解像度 ５分毎（次期ひまわりの半分）

可視 低解像度 30分毎

高解像度衛星画像による豪雨の検知
積乱雲の発達の早期検知

次世代型フェーズドアレイレーダー（NICTより）衛星で捉えた積乱雲の短時間連続画像

短時間間隔で取得される衛星画像を分析処理し、積乱雲を発生段階からレーダーよりもいち早く監視・検出し、集中豪雨や突風等の発生に対する早期警戒情報を提供する。
12
高度（km）「Chisholm, A. J. and Renick, J. H. (1972)」をもとに加工：気象レーダー探知可能強雨域

96
3010

衛星画像：
雲の発生段階から捕捉・監視

1520

衛星画像：
急速な発達を自動解析→早期警戒情報

25

30

時間（分）

～１５仰角

気象レーダー：
既に豪雨を降らせる状態になってから探知（気象庁より）

従来のレーダー（5分毎）

１００仰角

 次世代に普及する新しいレーダー技術。
 現在日本では1基が稼働中（大阪大学吹田キャンパス）。
 H25年度中に、2基設置予定。そのうち1基は神戸市に設置。

フェーズドアレイレーダー（30秒毎）

“ビッグデータ同化”時代を先取り

ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測

高精細シミュレーション
10年後の普及を見据えた次世代技術のコラボレーション“ビッグデータ同化”

シミュレーションの改善
実現象の次世代高精細観測研究構想• 30秒毎に更新する30分予報を行う画期的な天気予報システムを実証する– フェーズドアレイレーダー、次期衛星ひまわりの観測データを有効活用– ゲリラ豪雨の短時間予測 → 防災・減災に貢献– 「見えないものを見る」 → 気象学的発見へ

研究のねらい：高精細シミュレーションと次世代高精細観測のビッグデータ同化により、ゲリラ豪雨の30分予測に道筋を。

研究構想：システムフローチャート
フェーズドアレイ気象レーダー
2基で1GB/30sec

次期ひまわり500MB/2.5min

A‐1. 品質管理
A‐2. データ処理

B‐1. 品質管理
B‐2. データ処理①アンサンブル30秒
予測シミュレーション
2 PFLOP②アンサンブル
データ同化
2 PFLOP

解析データ
2GB

アンサンブル予測
シミュレーション
シミュレーション
200GB
データ
データ

アンサンブル解析
シミュレーション
シミュレーション
200GB
データ
データ

③30分予測シミュレーション
1.2 PFLOP

30秒毎に繰り返し計算

30分予測データ
2GB

タイムスケジュール（案）
観測データ
処理・転送

ビッグデータ同化の革新技術
観測データ
処理・転送

~2GB

• 高速I/Oに対応したデータ同化アルゴリズム
~2GB

30秒
30秒
データ同化 200GB
デー
データ同化 200GBアンサンブル 200GB
アンサンブル 200GB計算
計計算
予測計算
予測計算
（2PFLOP）（2PF（2PFLOP）
2GB （2PFLOP）
2GB （2PFLOP）
30分予測計算（1.2PFLOP）

-10

0

10

– スパコンの200GB/sの超並列IO性能を生かすアルゴリズム開発– ハードウェアとのコデザイン（CRESTビッグデータ基盤の松岡チーム）

30分予測計算（1.2PFLO

20

計算機性能：実効250TFLOPS「京」の1/4系程度相当

30

40
時間（秒）

従来のデータ同化システムとの違い
 全球データ同化では6時間毎、メソデータ同化では3時間毎にデータ同化。
 ケタ違いの高頻度  桁違いに高速なデータ処理が不可欠。

• 観測サイトにおける高速な品質管理・データ処
理技術– 生データ取得から品質管理、データ処理までを10秒以内で終えるための高速処理技術

高速I/Oを実現するビッグデータ同化技術

今こそ、ビッグデータ同化研究を

現状：ファイルシステム経由

提案：ジョブ間並列通信機構◆天の時 データ同化と予測シミュレーションのジョブ間データ転送がファイルシステ
ムを介する ファイルシステムを介さず直接データ転送
 ファイルI/O APIを変更せず、ミドルウェアによってジョブ間の並列データ転送を実現
 I/O Arbitratorによるデータの集約配布

ファイルシステムに多大な負荷

 ゲリラ豪雨予測は喫緊の社会的課題
 次世代気象レーダー、京コンピュータの稼働、次期ひまわりの打ち上げ
 これら次世代技術により、サイエンス・ビッグデータの応用が可能に◆地の利 我が国には10年後の普及を見据えた次世代技術が揃っている
 世界的に見ても非常に稀有なアドバンテージ
 神戸に2基の次世代気象レーダー◆人の和世界で活躍する各分野のエース研究者のコラボレーション

京コンピュータ H24秋から稼働

次期衛星ひまわり H26打ち上げ予定

フェーズドアレイ気象レーダー
 H24夏から1基稼働
 H25年度中に追加設置

世界に先立って、幅広く応用可能な革新的基盤技術を創出
 本研究による「ビッグデータ同化」技術が世界の研究・実利用に貢献「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証（H25-30年度）三好建正 （理化学研究所 チームリーダー）

研究の概要
データ同化は、シミュレーションと実世界のデータを融合し相乗効果をもたらす基盤技術です。本研究では、次世代の高精細シミュレーションと新型センサによる「ビッグデータ」を扱うための「ビッグデータ同化」の技術革新を創出し、ゲリラ豪雨予測に応用して、フェーズドアレイ気象レーダー、次期気象衛星ひまわり、京コンピュータという我が国が世界に誇る次世代技術を駆使して実証実験し、防災・減災に資するとともに、気象学的ブレークスルーをもたらします。

フェーズドアレイ気象レーダー

次期気象衛星ひまわり

研究領域「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用促進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」（H25-30年度)

京コンピュータ

社会的・経済的・科学的課題と本研究による解決策（提案の独創性、新規性等を含む）

・ゲリラ豪雨の短時間予測は、防災・減災の観点で重要な社会的課題
・積乱雲中の空気の流れの詳細構造など「見えないものを見る」ことの気象学的意義
これらの課題に対し、本研究では、30秒毎に更新するリードタイム30分の天気予報という従来では考えられない画期的なシステムを、フェーズドアレイ気象レーダー、次期衛星ひまわり、及び京コンピュータを駆使して実証実験します。本研究で目指すビッグデータ時代のデータ同化におけるリアルタイム処理は、現在のデータ同化技術の延長では到底実現し難いため、本研究では、ビッグデータを扱うデータ同化、すなわち「ビッグデータ同化」という技術革新を創出し、既存の技術では実利用が難しい次世代型センサによるビッグデータを有効利用することで、科学的発見を生むとともに、ビッグデータ利用の基盤技術を確立し、広く防災・減災に貢献します。

研究成果により想定されるインパクト、将来像、イノベーション創出への寄与など
ゲリラ豪雨の短時間予測による防災・減災への貢献、気象学的発見へのブレークスルー、2020年代の現業天気予報に向けた提言
将来のエクストリーム・コンピューティング時代における幅広いシミュレーション分野で必須となるデータ同化基盤技術の創出