気象ビジネス推進コンソーシアム
WXBCセミナー in 福岡 （2018年12月4日）

気象データを利用した3次元地図とシミュレーションの融合技術
株式会社日立製作所 研究開発グループ
デジタルテクノロジーイノベーションセンタ
知能情報研究部 主任研究員 山口悟史
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Contents
1. はじめに– 日立と気象情報システム– 気象応用の事例紹介

2. 地図とシミュレーションの融合
3. まとめ2© Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved.

日立と気象情報システム• 気象庁スーパーコンピュータシステム– 気象庁の数値予報業務の根幹を支える重要システム– 1967年～日立が担当（約50年間）– 24時間体制で日立が稼働を支援– 2018年6月より新システムが稼働

NAPS10 主系スーパーコンピュータ• 気象庁ホームページ– 地震・津波情報、注警報、天気予報、観測データ、報道発表資料等を公開– 日立のクラウドにて運用– 24時間体制で日立が稼働を支援– 災害発生時などの大規模アクセスにも耐える堅牢なシステム
NAPS10 副系スーパーコンピュータReference: 日立製作所, 「気象庁の新スーパーコンピュータシステムを構築し、稼働を開始」, ニュースリリース, 2018年5月16日.
3
日立製作所, 「気象庁のホームページコンテンツの生成・公開のためのシステムインフラ環境を、日立のPaaS「Harmonious Cloudプラットフォームリソース提供サービス」で提供開始」, ニュースリリース, 2011年5月18日.
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気象応用の事例紹介• 気象データとAIを使った推定・予想の例– サトウキビ糖度予測– 太陽光発電量予測– 風速推定– 河川の塩水遡上予測– 小売・流通業向け分析–…

• 気象データのビックデータ検索の例– シミュレーション結果の検索–…
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事例1: サトウキビ糖度予測• ブラジルのサトウキビの糖度および最適収穫時期を予測• 気象データ、環境・営農情報、衛星画像などを利用

衛星画像

環境情報
営農情報

推定モデル

糖度推定
最適収穫時期推定

サトウキビの成長の程度と糖度の変化を推測

精度: 90.4%気象データ

Reference: Zhao et al., Dynamics modeling for sugar cane sucrose estimation using time series satellite imagery,Proc. SPIE 9998, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XVIII, 99980J, 2016.

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事例2: 太陽光発電量予測• 対象地点の太陽光発電量を予測（1分先まで）• 独自に展開した複数地点の日射計データを利用
発電量
複数地点推定モデル

対象地点の発電量予測（1分先）

誤差4%

太陽光パネル

計測BOX

誤差（期間平均）予測実験結果（2011/11/29）
8%

6%
4%
2%

0%
10秒先 20秒先 30秒先 40秒先

Reference: 松田ら, 配電運用管理に向けた地点間日射量の相関分析に基づく太陽光発電量予測手法の検討,
第31回エネルギー・資源学会研究発表会講演論文集, 2012.

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事例3: 風速予測
• 対象地点・高さの風速を推定• 気象庁数値予報データの時系列情報を利用

Wind speed [m/s]

数値予報
風向風速20推定モデル

相関係数0.7～0.8

対象地点・高さの風速

銚子における風速推定（風速計の高さ 28.2 m）

観測
推定

15
10
5
0
15-JanDate Time (Jan 2016)
16-Jan17-Jan18-JanReference: 佐藤ら, 風力発電設置箇所における機械学習を用いた風予測,
FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム, F-010, 2018.

19-Jan20-Jan21-Jan22-Jan7© Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved.

事例4: 河川の塩水遡上予測• 河川への塩水遡上を予測（12時間先までの河川水導電率）• 河川・気象データ、浄水場の運転管理データを利用
予測モデル

水質

塩水遡上発生の有無正解率: 90%

潮位

河川水位
降水量

導電率（μS/cm)

検証（実測値と予測値の比較）
実測値
予測値
塩水遡上あり:210μS/cm以上

2015年9月

Reference: 栗栖ら, 運営効率化と安定供給に寄与するICT応用運転維持管理(Ⅱ),
日本水道協会, 平成30年度全国会議（水道研究発表会）講演集, pp. 26-27, 2018.

2016年9月
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事例5:小売・流通業向け分析• お客様のデータをAIで分析し、施策提案を行う小売・流通業向けサービスを開始（2018年10月から）
発注量
在庫量

商品需要
発注推奨量

予測モデル

商品情報
入荷量

在庫回転率約2倍改善ある事例における推奨通りに発注した場合の値

販売実績
機会ロス

在庫過多

発注の実行

気温
降水量

…

リスク値

曜日

発注量

意思決定者

発注推奨量

Reference: 日立製作所, 「お客さまのデータをAIで分析し、バリューチェーン最適化に向けた施策提案を行う
小売・流通業向け「Hitachi Digital Solution for Retail」を提供開始」,ニュースリリース, 2018年10月16日.

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事例6: シミュレーション結果の検索• 「時空間類似シナリオ検索」– 100か所の観測値を与え、それと類似の予測値を含む数値予報（MSM降雨, 毎時）を検索– 検索対象期間50日で10秒（従来の100倍高速）– 検索対象期間27年で30秒
検索キー
100か所の観測データ

lon
timelat

数値予報
降雨

時空間類似
シナリオ検索Reference: 林ら, 災害時の被害推定のための時空間類似シナリオ検索手法,第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集(WebDB Forum 2015), pp. 102-109, 2015.

日付ずれ

1

2014/06/10

102

2016/06/07

153

2016/07/01

20

検索結果

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Contents
1. はじめに
2. 地図とシミュレーションの融合– 洪水の解析、予測– 雨雲の3次元可視化

3. まとめ11© Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved.

気象分野におけるDIKW• DIKW階層– ナレッジマネジメント分野における概念– データを4段階に分類– 上層は下層に立脚し、wisdomに至る
WisdomKnowledge
Information

分類
Wisdom知恵
Knowledge 知識
Information 情報
Data
データ

気象分野
判断・行動
天気予報
天気図
数値予報

Data
Rowley, The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy, J. Information Science, 33(2), 163–180, 2007.

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気象情報の活用のために• 新しい分野に気象データを応用するために– その分野のための図（新しい図）– その分野のための予報（新しい予報）が必要ではないか
分類
WisdomKnowledge
Information
Data気象分野
判断・行動
天気予報
天気図
数値予報

新しい分野
新しい判断・行動
新しい予報
新しい図
数値予報
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水防災分野への適用イメージ
新しい図：
浸水予想図

新しい判断・行動

新しい予報：
浸水予報

浸水の深さ
3時間後（13:00時点）

テレビ放送のイメージ
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地図とシミュレーションとの融合• 新しい図を作る手段：地図上での可視化• 新しい予報を作る手段：シミュレーション• これらを同時に実現する手段として
DioVISTAを開発
地形等、境界条件の入力

地図上での可視化

シミュレーション
浸水深分布の出力

新しい図

新しい予報
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DioVISTA（ディオビスタ）
気候変動による大雨・洪水リスク増加に対応するため風水害対策用のソフトウェアを研究・開発・販売
目的

洪水の解析、予測

雨雲の3次元可視化

2006年6月

2014年8月

イメージ

製品化

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DioVISTA（ディオビスタ）
目的

DioVISTA/Flood

DioVISTA/Storm

洪水の解析、予測

雨雲の3次元可視化

2006年6月

2014年8月

イメージ

製品化

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洪水の解析・予測システム
主な機能
1.
2.

3.
4.

浸水エリアの予測
河川の任意地点の水位予測
過去の災害の分析想定したシナリオに基づくシミュレーション
河川横断面
任意地点の断面を表示可能

水位計
危険水位
注意水位
通常水位

浸水エリア
深い×

浅いあふれ地点

河川縦断面
あふれ地点
×

時間コントローラ
任意の時刻（観測、予測）を表示
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都市の氾濫流の特徴
浸水範囲をあらかじめ知ることが難しい
水の流れが鉄道盛土, 道路, 立体交差等に影響されるため立体交差

鉄道盛土

暗渠

Data:この地図の作成に当たっては、国土地理院長の承認を得て、同院発行の数値地図25000（地図画像）、数値地図50mメッシュ（標高）、および数値地図5mメッシュ（標高）を使用した。（許可番号 平17総使、第635号）

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氾濫モデル（従来方式）
氾濫モデル

計算領域が満たすべき条件
1. 計算領域の境界に流れが到達しない
2. 計算領域の外側が浸水しない
3. 計算領域が可能な限り小さい→浸水範囲をあらかじめ知らないと実現が困難

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日立方式(Dynamic DDM)
氾濫モデル
地図管理モジュール• シミュレーション中に計算領域を自動的に拡大・縮小させることで、計算の高速化を実現• 地図モジュールが小領域を自動的にロード・アンロードする
Reference: 山口, 岩村, 数理モデル化と応用, Vol. 48 (SIG_6, TOM_17), pp.92-103, 2007.
日本特許4761865, 米国特許7603263, 中国特許PZL200610008661.4

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モデル構築方法••

降雨から氾濫までの現象を一体的にシミュレーション
地図データをもとに、必要なモデルを自動的に構築
分布型流出モデル
流出・河川
接続
1次元河川モデル
河川・氾濫
接続
2次元氾濫モデル

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モデル構築の方法
対象エリアに存在する河川をモデル化
河川断面を河川に沿って数百mごとに入手
多摩川

神田川

相模川
鶴見川

酒匂川

森戸川

雨水の流れ方向を数百m単位で解析
花水川

引地川

境川

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雨水の流れ方向解析例
雨水の土壌への浸透を解析(a)表層(b)飽和層(c)不飽和層

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水位の再現事例（淀川流域）
対象河川

淀川水系
流域面積: 4,392 km2 （琵琶湖流域を除外）
本川 1, 支川 28, ダム 7流出モデル
桂川

分布型、100m

宇治川河川モデル

淀川

1D不定流、50 m

木津川

氾濫モデル
2D不定流、25m
Reference: 山口, 楠田, クラウドコンピューティングによる浸水解析の高速化,
土木学会 第72回年次学術講演会講演概要集, Vol. 72, No. 2-001, 2017.

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枚方の再現水位
1210
864
20
10/19 0:00

2013年9月（台風18号）
12水位 (m)

水位 (m)

2004年10月（台風23号）

10/20 0:00

10/21 0:00

10/22 0:00

日付時刻
計算水位

観測水位

72
9/15 0:00-3

9/16 0:00

9/17 0:00

9/18 0:00

日付時刻
計算水位

観測水位

水位 (m)

2015年7月（台風11号）
121086420
7/16 0:00

7/17 0:00

7/18 0:00

7/19 0:00

日付時刻
計算水位

観測水位

26
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氾濫計算（堤防決壊なし）
氾濫面積: 119 km2
琵琶湖

浸水深< 0.5 m0.5 - 1 m
1-2m
2-3m>3m
大阪湾

010203040 km
27

Data: Blue Marble: Next Generation courtesy of NASA Earth Observatory.

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氾濫計算（左岸で堤防決壊）
氾濫面積: 187 km2
琵琶湖

浸水深< 0.5 m0.5 - 1 m
1-2m
2-3m>3m

堤防決壊地点

大阪湾

010203040 km
28

Data: Blue Marble: Next Generation courtesy of NASA Earth Observatory.

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氾濫計算（右岸で堤防決壊）
氾濫面積: 222 km2
琵琶湖

浸水深堤防決壊地点< 0.5 m0.5 - 1 m
1-2m
2-3m
>3m

大阪湾
29
Data: Blue Marble: Next Generation courtesy of NASA Earth Observatory.

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氾濫計算（堤防決壊なし）
浸水域が広がる様子（動画）30© Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved.

DioVISTA（ディオビスタ）
目的

DioVISTA/Flood

DioVISTA/Storm

洪水の解析、予測

雨雲の3次元可視化

2006年6月

2014年8月

イメージ

製品化

31
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雨雲の3次元可視化• 雨雲をオンライン地図と重ねて3次元表示• 想定用途

積乱雲

降水コア

オンライン
地図

飛行機の航路– 竜巻やゲリラ豪雨の原因となる積乱雲などの監視など– 空港周辺の航空機の安全管理など

降水コア：雲の中で大きな雨粒が特に多いと思われる領域
Data: この地図の作成に当たっては、国土地理院長の承認を得て、同院発行の基盤地図情報及び電子地形図（タイル）を使用した。（承認番号 平29情使、第641号）

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開発の背景• 近年、新型の降雨レーダーが導入されている– 雨雲の３次元構造をとらえることができる– 竜巻やゲリラ豪雨の観測や予測技術の確立のため• 当社は– 降雨レーダーの観測結果をオンライン地図と重ねて３次元表示できるソフトウェアを開発• 現状– 降雨レーダーによる観測結果の表示には、多くの場合２次元の地図が用いられている– 雨雲の３次元構造が分かりやすく表示する手法が求められている
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事例1:平成30年7月豪雨「西日本豪雨」
DioVISTA/Stormによる可視化例（動画）

Reference: 防災科学技術研究所, 2018年7月6日から7日に西日本に災害をもたらした雨雲の特徴, 2018年7月12日.
図の作成：防災科学技術研究所, レーダデータ：国土交通省XバンドMPレーダおよび気象庁Cバンドレーダ,
34
地図情報：国土地理院地図（色別標高図）© Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved.

事例2: 2016/8/4 ガストフロント
DioVISTA/Stormによる可視化例（動画）
CG
写真

CG
CG

写真は小林文明様（防衛大学校）の撮影, CGは日本無線株式会社フェーズドアレイ気象レーダによる観測データを可視化したもの 35
Reference: 諸富ら, フェーズドアレイ気象レーダーによる積乱雲の三次元表示, 日本気象学会秋季大会, 講演予稿集, P202, 2017.
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事例3: 2013/8/18 桜島噴火
DioVISTA/Stormによる可視化例（動画）

Data: 真木雅之様（鹿児島大学）提供.

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まとめ• 日立と気象情報の関わり– 気象庁のスーパーコンピュータシステムなどの安定稼働を24時間体制で支援– 気象データとAIを使った推定・予想の事例紹介– 気象データのビックデータ検索の事例紹介• 地図とシミュレーションの融合– 雨雲の3次元可視化– 洪水の解析、予測
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DioVISTA Flood無償版ダウンロードサイト
https://app.hitachi-power-solutions.com/diovista_flood/#!Documents/cover_download.html

謝辞
P. 10の内容は、総務省の「G 空間プラットフォームにおけるリアルタイム情報の利活用技術に関する研究開発」による委託を受けて実施した研究開発による成果です。
P. 25~30 の内容は、東京海上日動リスクコンサルティング株式会社様向け業務として実施した成果の一部です。
P. 34の図面は櫻井南海子様（国立研究法人防災科学技術研究所）に提供いただきました。国土交通省XバンドMPレーダデータは、国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システム（DIAS）の枠組みの下で収集・提供されたものです。気象庁レーダデータは、気象業務支援センターより配信されたものです。
P. 35の図面は諸富和臣様（日本無線株式会社）に提供いただきました。
P. 36の図面は真木雅之様（国立大学法人鹿児島大学）に提供いただきました。
ここに記し感謝の意を表します。
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