2020.9.26「富岳」成果創出加速プログラム 第一回シンポジウム～豪雨・台風の高精度な予測をめざして～

局地的豪雨のリアルタイム実証実験
理化学研究所 計算科学研究センター
データ同化研究チーム
複合系気候科学研究チーム
フラッグシップ2020プロジェクト
情報通信研究機構 電磁波研究所リモートセンシング研究室
大阪大学 大学院工学研究科
株式会社エムティーアイ
理化学研究所 計算科学研究センター
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN)
データ同化研究チーム 特別研究員
雨宮 新2020年8月25日~9月6日 30分降水予報の首都圏でのリアルタイム実証実験

2020年8月21日 理化学研究所 お知らせ
https://www.riken.jp/pr/news/2020/20200821_1/index.html

（株）エムティーアイ 「3D雨雲ウォッチ」

2020年8月21日 理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/pr/news/2020/20200821_1/index.html

理化学研究所 理研天気予報研究 Webページ(https://weather.riken.jp/index.html)

目次• 背景：局地的豪雨の観測と予報• 局地的豪雨について• 気象レーダによる観測• レーダ観測に基づく降水予測の手法• スーパーコンピュータによる降水予報研究• フェーズドアレイ気象レーダによる観測• 2種類の降水予測手法• リアルタイム予報の実証実験• 今後の展望背景：局地的豪雨の観測と予報

局地的豪雨• 大気不安定の状態のときに積乱雲によって発生• 突風、落雷、ひょうを伴う• 局地的・短時間の現象• 個々の積乱雲は数km程度• 数分~数十分で急速に発達することも(https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/tenki_chuui/tenki_chuui_p8.html)

発生回数の経年変化
実際に大雨の回数は増えている

全国の1時間降水量50mm以上の年間発生回数の経年変化（1976～2019年）
出典：気象庁ホームページ (http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html）

気象レーダによる観測

出典：気象庁HP(http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/radar/kaisetsu.html)

気象レーダを用いた降水予報
全国の気象レーダ観測のネットワークを利用
60分後までの予報を5分ごとに更新

気象庁 高解像度降水ナウキャスト
https://www.jma.go.jp/jp/highresorad/

降水予測の手法：運動学的手法
降水分布のみに注目した低コストの手法
過去の降水分布の観測から降水域の移動速度を計算し、未来の降水分布を予測（地形による発達・衰弱なども考慮）
観測

時刻 -2

時刻 -1

移動速度の推定

時刻 0

予測

時刻 +1

運動学的手法の限界
2019-08-25 00:30:00• 降水領域の移動を予測するが、新たな発生・発達は予測できない• 積乱雲は10分程度で急激に発達し、大雨をもたらすことも気象庁ナウキャスト
による予報

10分後
2019-08-25 00:40:00

レーダによる観測スーパーコンピュータによる降水予報研究理化学研究所での降水予報研究「京」・「富岳」を用いた大規模数値計算によるアプローチ✓ フェーズドアレイ気象レーダによる高頻度・高解像度の観測✓ データ同化と数値予報モデルによる高解像度の予測

フェーズドアレイ気象レーダによる観測
通常の気象レーダ

フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)

水平方向・上下方向の角度（仰角）を機械的に調整

水平方向の角度を機械的に調整
仰角を電子的方法で調整（多数のアンテナ素子の電波の位相を制御）

約15仰角、約5分間隔

約100仰角、約30秒間隔

大阪、神戸PAWR(大阪大学・NICT)

埼玉大学（さいたま市）
マルチパラメータ・
フェーズドアレイ気象レーダ（内閣府SIP・NICT）

埼玉 MP-PAWR
https://www.nict.go.jp/press/2018/07/19-1.html

フェーズドアレイ気象レーダによる観測
急速に発達・移動する積乱雲による降水を30秒間隔で3次元的に観測2013年7月13日
大阪・吹田レーダで観測された
降水強度の鉛直断面図(Miyoshi et al., 2016)

予測手法1：運動学的手法+データ同化
運動学的手法とデータ同化の組み合わせによる降水短時間予報• 研究チーム内の計算機でリアルタイムに運用• 30秒更新、10分予報観測された降水分布から求めた移動速度

力学モデルを用いて計算した風速

実際に降水分布の予測に用いる移動速度(Otsuka et al., 2016)

予測手法2：数値予報モデル+データ同化(Courtesy of Dr. Nishizawa)

領域気象予報モデル
SCALE-RM
格子点上の様々な変数を物理法則に基づいて計算

データ同化

レーダによる観測・降水強度
・降水の移動速度• 風速、気圧、気温、湿度…
• 水雲・氷雲・雨・雪・あられ…

30分予報
各変数の最適な推定値(解析値)

SCALE-RMで次の時刻の予報

データ同化手法
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)
観測の不確かさ50個のアンサンブルを用いて予測のばらつき（不確かさ）を表現
観測の不確かさと比較し最適な推定値(解析値)を計算

シミュレーション
結果のばらつき（データ同化研究チーム webサイトより）

計算領域
米国国立環境予測センター(NCEP) 全球予報モデル
地上・ゾンデ等観測データ

6時間更新

埼玉MP-PAWR

30秒更新、30分予報

データ同化サイクルと30分予報
埼玉MP-PAWR
観測データ受信

データ同化①観測機器からのデータの受信

30秒予報

待機

②データ同化の計算

時間
1:00:00

1:00:30

1:01:00

1:04:00③30分予報の計算

1:04:30

30分予報(1:00:00-1:30:00)
30分予報(1:00:30-1:30:30)

並列計算
計算領域を小さな領域に分け、 別々の計算機を用いて同時進行で行う
最外側の領域の場合
分割数：16x12=192個全体の水平格子点数：320x240 = 76800
個々の小領域：20x20=400

最内側の領域
分割数：16x16=256個全体の水平格子点数：256x256=65536
個々の小領域：16x16=256

スーパーコンピュータによる計算
OakForest-PACS (東京大学柏の葉キャンパス)総ノード数（計算機の台数） 8,208
リアルタイム予報実験では合計1,200 ノードを8/24~9/6にわたって利用

D1-3: 208ノード
http://jcahpc.jp/index.html

D4: 992ノード

実証実験
理化学研究所 理研天気予報研究Webページ(https://weather.riken.jp/index.html)

埼玉MP-PAWRを用いた10分降水予報(運動学的手法+データ同化)

埼玉MP-PAWRを用いた
30分降水予報(数値予報モデル)

過去の事例2019年8月25日 0:30～1:00
気象庁レーダによる観測値(5分間隔)

30分予報(30秒間隔)（気象研究コンソーシアムより）（色は雨の強さを示す）

過去の事例：10分予報
運動学的手法では困難であった10分後の新たな対流性降水の発達を予測
気象庁ナウキャストの10分予報
SCALE-LETKFによる10分予報（運動学的手法）（数値予報）

埼玉MP-PAWRによる観測

過去の事例：30分予報
気象庁レーダによる観測

10分予報

30分予報

今後の展望降水予報の改善のために• 観測データの充実- レーダで観測されない領域の風・水蒸気• 数値予報モデルの改善- 雲粒・雨粒の表現やパラメタ• 複雑系としての予測の限界→ アンサンブル予報の利用

富岳を使ってできること
1．さらに大規模な計算
格子間隔1km

100m

観測

高解像度の予報

10km(Maejima et al., 2017)

大規模なアンサンブル予報

富岳を使ってできること
2．機械学習の応用
数値予報モデルの自動的な補正→ 予報精度の向上・モデルの改善

データの圧縮→ 予報データの効率的な保存・活用

Thank you！