「気象衛星ひまわりで何が見えるか」～概要と利用方法～

気象ビジネス推進コンソーシアム
平成３１年２月２２日

自己紹介

どうして「ひまわり」という名前なの？？
・「宇宙に花開け」という思いを込めて、花の名前。
・７月（夏）の打ち上げ → 夏に咲く花の名前。
・常に地球を見守っていること、お天気に関係する太陽をイメージさせる花の名前。

本日の流れ• 気象衛星ひまわりの観測–概要・特徴・機能強化–何が見えるか ～利用方法の紹介～– 参考資料3

気象衛星ひまわりの歴史
GMS

GMS-2

Himawari-9
MTSAT-2

GMS-3

MTSAT-1R
Himawari-8
GMS-4
GMS-5
JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

気象衛星ひまわりの歴史
気象衛星ひまわりの歴史
静止気象衛星GMS (Geostationary Meteorological Satellite)
GMS

GMS-2

GMS-3

GMS-4

GMS-5

(ひまわり)(ひまわり -2)

(ひまわり -3)

(ひまわり -4)

(ひまわり -5)

Jul 1977

Aug 1981

Aug 1984

Sep 1989

Mar 1995

ゴーズ9号
GOES-9Back-up operation of
GMS-5 with GOES-9 by
NOAA/NESDIS
2003.5.22 – 2005.6.28

運輸多目的衛星

Satellite

MTSAT (Multi-functional Transport SATellite )MTSAT-1R

MTSAT-2(ひまわり-6)(ひまわり-7)

ひまわり -8(Himawari -8)

ひまわりHimawari

GMS

1978 – 1981

GMS-2

1981 – 1984

GMS-3

1984 – 1989

GMS-4

1989 – 1995

GMS-5

1995 – 2003

GOES-92003 – 2005

MTSAT-1R2005 – 2010

MTSAT-2

2010 – 2015

Himawari-8

2015 –Himawari-92022 -(provisional)

ひまわり -9(Himawari -9)
Nov 2016
Feb 2005

Feb 2006

Oct 2014

Observation
period気象衛星ひまわり８号・９号について８号・９号の２機体制で、2029年度まで運用する計画

 「ひまわり８号」は2015年７月７日に観測運用開始。
 「ひまわり９号」は2017年３月10日に待機運用開始。
（年度） H172005

ひまわり６号
ひまわり７号
ひまわり８号
ひまわり９号

H18

H19

H20

H21

H22
2010

H23

H24

H25

観測

待機

待機

観測

一達 括
調

衛星製作

H26

H27
2015

H28

H29

H30

H31

H32
2020

H33

H34

H35

H36

H37
2025

H38

H39

H40

H41

待機

打上げ
打上げ

衛星製作

観測

待機

待機

観測

待機

観測寿命はそれぞれ8年以上（運用7年＋並行観測1年）「ひまわり８号・９号」の観測機能向上
観測回数の増加水平分解能の向上

ひまわり7号

ひまわり８号・９号

観測画像の種類の増加

より詳細に天気の変化を捉えることが可能に！

より小さな気象現象を捉えることが可能に！

１時間に１回

これまで見えなかった対象が見えるように！
可視光観測

可視 1km赤外 4km（北半球は３０分毎）

２倍大幅増

可視 0.5km、1km
赤外 2km

大幅な機能向上。

１時間に６回（１０分毎）

日本付近及び台風は２．５分毎！

１種類のため白黒画像

青緑赤３種類になりカラー画像の作成が可能に！

赤外線観測

４種類

大幅増
新たに近赤外線も含めて１３種類に判別が難しかった現象の観測が可能に！

ひまわり８号・９号による観測
観測域[km]フルディスク
（全球）
日本域

機動観測域
（台風発生時）撮影できる範囲全て
約2,000×2,000
北東日本と南西日本を合成
約1,000×1,000
領域は可変。
台風等を観測3種類の観測を行う。

バンド
3
1,2,45～16
3
1,2,45～16
3
1,2,45～16

解像度
[km]
0.5
120.5
120.5
12

観測時間[分毎]
102.5

2.5日本付近と台風観測は、2.5分毎と高頻度。

ひまわり８号・９号による観測

気象衛星ひまわり
運用事業株式会社
北海道

埼玉県

気象庁気象衛星センター

画像データの作成

東京都清瀬市

地上回線

観測の種類 フルディスク観測（10分毎）
衛星から見える地球全体を10分毎に観測

東端は、
ハワイ

西端は、
インドやスリランカ

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

カラー再現画像

観測の種類 日本域観測（2.5分毎）
日本周辺を高頻度に観測

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

観測の種類 機動観測（2.5分毎）
約1,000km×1,000kmの領域を高頻度に火山・台風を観測
南海上の台風の観測に重要な役割を持つ

2016/10/3
台風第18号

気象衛星観測の特徴• 広い範囲を観測• 短い間隔で観測

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA• 海上、山岳、砂漠などの人の近づくことのできない場所
でも、均質に観測が可能。気象衛星観測の特徴

2016年3月9日の日食

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

13気象衛星が観測するのは電磁波。電磁波の観測で分かること。
反射特性

放射特性

「ひまわり８・９号」の観測範囲

http://www.sapc.jaxa.jp/use/data_view/

観測波長によって物の見え方が異なる

ひまわり８号・９号による観測
可視・近赤外・赤外の16種類の波長帯（バンド）で、観測を行います。
波長帯ごとの特徴に応じて、観測結果が異なります。

可視近赤外赤外

バンド番号
B01
B02
B03
B04
B05
B06
B07
B08
B09
B10
B11
B12
B13
B14
B15
B16

波長 [μm]
0.47
0.51
0.64
0.86
1.6
2.3
3.9
6.2
6.9
7.3
8.6
9.6
10.4
11.2
12.4
13.3

想定される用途の一例
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、下層雲・霧、カラー合成画像
植生、エーロゾル
雲相判別
雲粒有効半径下層雲・霧、自然火災
上層水蒸気
上中層水蒸気中層水蒸気
雲相判別、SO2
オゾン
雲画像、雲頂情報 16種類の波長で観雲画像、海面水温 測を行うことにより、多雲画像、海面水温 角的な情報を得ることができる。
雲頂高度

可視・近赤外センサーが捉えるもの
太陽雲

気象衛星
火山灰・黄砂など

積雪

土壌

物質に反射した太陽の光を捉える※夜間は使えない

草原

海面

雲や地表に反射した太陽光 を観測す る。
表面の状況によって反射特性が違う。

地上の植生B03（0.64μm）可視画像

B04（0.86μm）近赤外画像

植生による反射特性の違い

B03（0.64μm）付近の波長では、植物・水の反射特性に違いが少ない。
（海面との差は分かりにくい。）
B04（0.86μm）付近の波長では、植物のある場所からの反射が強い。
（海面との差がはっきり判別できる。）

植物の有無で、見え方が大きく異なる。

B03 (0.64μm) 可視画像
2018.11.03 09:00JST

バンド3は、水と植物の反射の違いが小さい。
海と陸の境が不明瞭

B04 (0.86μm) 近赤外画像
2018.11.03 09:00JST

B04（0.86μm）はB03に比べて植生からの反射が強い。

バンド4は、水と植物の反射の違いが大きい。
海と陸の境がはっきり！

赤外線センサーが捉えるもの
よく見る
赤外線画像

・地表、雲粒、大気中の気体など、あらゆる物質は電磁波を出す。
・赤外線のエネルギー（放射輝度）は、物質の温度に応じて決まる。
（プランクの公式）

低い

輝度温度

高い

少ない

放射のエネルギー多い(放射輝度)B13 （10.4μm） 赤外画像
2015.07.15 21:00JST

同じことを宇宙から行う。

色のつけ方が異な る。
輝度温度低
上空の雲
低い雲

海面・地上

輝度温度高

RGB合成画像の紹介• 何種類もの画像を比較するには時間がかかる↓• RGB合成画像– 波長と物質がもつ特性を利用して、複数バンドの情報を１枚の画像に取り込む手法。

一枚の画像を見るだけで、複数の画像を見比べることと同じ効果がある。

RGBと光の三原色
赤 Red 緑 Green 青 Blue

RGB合成画像の紹介
複数の画像を重ね合わせて、色の表現から物質の情報を読み取ることが可能になる

B03

雲の有無
B04

植生
B05

雲の種類

Natural Color

3バンドすべてが水滴に対して高い反射率を持つ → 霧や下層雲は3色が合成された白色になる
B05：氷晶に対して反射率が低い → 上層雲や雪氷域はB03とB04が合成された水色になる
B04：植生に対して、他の2バンドより特に高い反射率を持つ → 植生は緑色になる➡ 上層雲、中・下層雲、積雪、植生などが判別しやすくなるRGB合成画像の例

夜間雲判別（雲の種類）
日中自然色（水滴と氷）

日中雲判別（雲の種類）

8種類のRGB合成画像

気団判別（暖気/寒気）
ダスト （黄砂）

日中雪・霧 （霧）対流雲（発達した雲）トゥルーカラー画像

24

本日の流れ• 気象衛星ひまわりの観測–概要・特徴・機能強化–何が見えるか ～利用方法の紹介～– 参考資料25

2018年の紅葉 （植物の生育状況）
9月19日

10月22日植物の生育状況にあわせて、見え方が変化。
紅葉の進み具合も把握できる。

11月25日海面水温 （静止気象衛星ひまわりによる海面水温画像）
広範囲の海面水温を推定

気象庁ホームページに掲載している日本近海の例（前12時間の海面水温の最高値を12時間毎に更新）

http://www.data.jma.go.jp/gmd/kaiyou/data/db/kaikyo/daily/himawarisst.html

海のプランクトン（推定）プランクトン（推定）の発生状況も見える。

JMA, NOAA/NESDIS, CSU/CIRA

海氷 2019年1月30日
海氷の分布を把握
海氷解析図（1月30日）

水色の領域が、氷（海氷・地上の積雪・上空の氷雲）沿海州の海氷 2019年2月8日（日本時間）

水色の領域が、氷（海氷・地上の積雪・上空の氷雲）

積雪 2018年2月14日

水色の領域が地上の積雪

積雪の比較 2018年1月～５月

１月１５日

２月２２日

４月２０日

５月２５日

３月２５日

地理院地図 色別標高図 (https://maps.gsi.go.jp)

新潟県の霧 2018年9月23日
９月２３日０時～１０時

黄砂 2018年3月29日
日本に飛来する黄砂の監視

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

森林火災 2018年4月27日
森林火災による煙の検知

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA高温域（火災検知） 2018年4月8日

北富士演習場の「火入れ」

大規模な火災は、「ひまわり」からも観測可能

火山灰 2018年3月6日
新燃岳の噴火火山の噴火と火山灰の検知

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

北陸地方の大雪（2018年2月）

大雨の後（2017年7月）
平成29年7月23日から25日にかけての梅雨前線による大雨に関する新潟県気象速報（新潟地方気象台）
１ 概要（１）資料作成の目的
7月23日から7月25日にかけて、新潟県では佐渡や下越を中心に、雷を伴って1時間30ミリ以上の激しい雨が、断続的に降り続き大雨となった。この大雨により、県内では土砂災害、洪水害、浸水害が発生した。 このときの気象資料をとりまとめる目的で作成した。 なお、本資料は7月26日17時現在のものである。
（２）気象の概況
7月23日から7月25日にかけて、梅雨前線が北陸地方から東北地方南部に停滞し、この前線に向かって暖かく湿った空気が流れ込み、前線の活動が活発となった。このため、新潟県では7月23日の未明から雨が降り出し、7月23日の明け方からは激しい雨となって、佐渡や下越を中心に断続的に降り続き大雨となった。7月24日の昼前には、佐渡市で48時間雨量と土壌雨量指数が、50年に一度の値以上の記録的な大雨となった所があった。
7月23日00時から7月25日24時までの総降水量は、新潟で227.5ミリ、村上市高根で226.5ミリ、佐渡市相川で219.5ミリ、佐渡市秋津で214.5ミリ、村上市三面で214.0ミリ、佐渡市羽茂で209.0ミリ、胎内市中条で200.5ミリなどであった。 これにより、村上市高根、佐渡市秋津、胎内市中条では、7月としての72時間降水量の日最大値の極値を更新した。

大雨の後（2017年7月）

大雨の後（2017年7月）

観測画像の紹介ページ
http://www.jma-net.go.jp/sat/himawari/image.html「ひまわり」の観測画像を紹介したページ

本日の流れ• 気象衛星ひまわりの観測–概要・特徴・機能強化–データの内容とフォーマット
– 参考資料43

衛星画像に関する解説書• 予報技術研修テキスト

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/yohkens.html– 平成27年度– 平成28年度– 平成29年度

RGB合成画像の基礎
ひまわり８号の画像を用いた霧の監視
ひまわり８号による積乱雲の監視• 気象衛星画像の解析と利用

https://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/prod/product.html– 衛星画像の特徴的なパターン– 観測画像の特性– RGB合成画像– プロダクトの紹介

ひまわり８号・９号による主なデータプロダクト
データの形式・読み込みツールのサンプル
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/info/sample_data.html

サンプルデータ とサンプルプログラムをウェブページで提供。

カラー再現画像
カラー再現画像は、可視3バンド（青・緑・赤）に加え、近赤外バンドと赤外バンドを利用し、人間の目で見たような色を再現した衛星画像です。本画像は、色を人間の目で見たように表現する画像技術（気象庁気象衛星センターで開発*1）と大気分子により太陽光が散乱される影響を除去する技術（米国海洋大気庁とコロラド州立大学による開発及びソフトウェアの提供）を用いて作成されています。
*1：緑色の再現にはMiller et al. (2016)で概説される手法の代替として、可視3バンド（青・緑・赤）と近赤外バンドを利用しています。
謝辞
カラー再現画像は気象庁気象衛星センターと米国海洋大気庁の衛星部門（NOAA/NESDIS/STAR GOES-R Algorithm Working Group imagery team）の協力により開発されました。協力とソフトウェアの利用許諾に感謝します。
参考文献
Miller, S., T. Schmit, C. Seaman, D. Lindsey, M. Gunshor, R. Kohrs, Y.
Sumida, and D. Hillger, 2016: A Sight for Sore Eyes - The Return of True
Color to Geostationary Satellites. Bull. Amer. Meteor. Soc., doi:
10.1175/BAMS-D-15-00154.1

作成手順
START

地表付近で見た色に近くなるよう、大気による散乱の影響を除去（CIRA）

大気補正

赤、緑、青の組み合わせが、人間の目で見たような色彩を再現するのに最適となるよう、緑色を補正（気象庁）

緑色の補正

ひまわりの赤、緑、青の観測値を、ディスプレイの赤、緑、青の信号値に変換して、人間の目で見たような色彩を再現
（気象庁）

色変換

観測された明るさの強弱が、人間が感知する明るさの強弱に近くなるよう、画像を強調（CIRA）

強調

これらの処理を経たトゥルーカラー再現画像を出力

画像出力
END

47

カラー合成画像との比較

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

2019年1月9日12:00（日本時間）のフルディスク画像
左：カラー合成画像 右：トゥルーカラー再現画像
大気補正により、地表面や海面、雲などがよりクリアに、色補正により、植生の緑や砂地の色が人の感じる色に近くなっています。

48

ご清聴ありがとうございました
ご質問はWXBC事務局まで
info@wxbc.jp