2014/8/2

June 30, 2014, 画像電子学会, 東京「ビッグデータ同化」によるゲリラ豪雨予測に向けて
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
佐藤晋介（NICT）、牛尾知雄（大阪大学）、石川裕（東京大学）

Who am I?

1

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http://data-assimilation.jp/

データ同化
シミュレーション

観測・実験データ

データ同化©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。

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数値天気予報のしくみ
予報

予報
モデル
シミュレーション

解析

解析

観測
観測

解析

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
time

Global Observing System
RadarAircraft
Satellite

Weather balloon

ShipBuoySurface station3

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Collecting the data

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

Collecting the data

１つ１つのデータを大切に！

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確率論的な表現
誤差を含む解析誤差を含む観測解析（データ同化）のプロセス

P
誤差を含む初期値
T=t0

誤差を含む予報
T=t1

Kalman Filter (KF)
Analysisw/ errors

R OBS w/ errors

Direct application tohigh-dimensional
systems is prohibitive.

Pt1f  M x a Pta0 M x at0

Analysis w/ errors
T=t0

T

t0

FCST w/ errors
T=t15

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Ensemble Kalman Filter (EnKF)
Analysis ensemble meanRObs.

An approximation to KF withensemble representations

Pt1f Analysis w/ errors

X tf1 (X tf1 )Tm 1

FCST ensemble mean

T=t0

T=t1

T=t2

データ同化の高解像度化
高解像度化

任意の格子構造に対応した
アルゴリズム研究による計算結果より62014/8/2

Global 870-m simulation©JAMSTEC・AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS
Visualized by Ryuji Yoshida

With more powerful computers…
• With an Exa-scale supercomputer (around 2020), we canrun 100 members of global 870-m simulation.
• Or instead, we may have a larger ensemble at a lowerresolution.

The Japanese 10-Peta-Flops K computer72014/8/2

今後20年を考える“ビッグデータ同化”の時代へ
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

次世代静止気象衛星
ひまわり
ひまわり88号：H26打ち上げ予定
ひまわり
ひまわり99号：H28打ち上げ予定（次世代衛星としては世界初）

30秒毎
30秒毎の挟領域撮像

スーパーラピッドスキャン

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）

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次世代型フェーズドアレイレーダー（NICTより）パラボラアンテナによる３次元立体観測（５～１０分）

フェーズドアレイレーダーによる３次元立体観測（１０～３０秒）

～１５仰角

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3基が稼働中（大阪、神戸、沖縄）。
 2基は神戸市を探知範囲に含む。

従来のレーダー（5分毎）

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フェーズドアレイレーダー（30秒毎）

データ開拓：（例）カメラ画像を利用できるか

１．情報抽出（天気、視程など） → 同化
（課題）自動抽出技術
２．モデルから画像を作る（カメラの観測演算子） → 直接同化
（課題）高精細３次元放射モデル（今後２０年の課題か？）102014/8/2“ビッグデータ同化”時代を先取り
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

ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測

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。

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研究構想• 30秒毎30秒毎に更新する3030分予報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

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タイムスケジュール（案）
観測データ
処理・転送

観測データ
処理・転送

~2GB~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）

-100

10

30分予測計算（1.2PFLO

2030

計算機性能：実効250TFLOPS「京」の1/4系程度相当

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。

ビッグデータ同化の革新技術• 計算機科学とのコラボレーション– ハードウェアとのコデザイン• 高速I/Oに対応したデータ同化アルゴリズム– 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• 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

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今こそ、ビッグデータ同化研究を◆天の時 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)

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。

“ビッグデータ同化”の時代へ
データ量の爆発

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

有効利用が可能に

社会的社会的・・経済的・経済的 ・科学的課題と本研究による解決策（ 提案の独創性提案の独創性、、 新規性等を含大容量データ大容量データむ）・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。

計算機性能の向上

観測技術の高度化

研究成果により想定されるインパクト、研究成果により想定されるインパクト、将来像
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

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Future perspectives• Explore a 30-sec. super-rapid DA cycle thoroughinnovating the “Big Data Assimilation” technology.
– Funded by• Japanese Exa-scale supercomputer planned in 2020
– May “Tokyo 2020” be a good place to demonstrate?

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