「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報
2021年夏季のリアルタイム実証実験
みよし たけまさ三好 建正

Ph.D. (Meteorology)
データ同化研究者

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

Who am I?
大学卒業↓
気象庁企画課 (2年)↓気象庁数値予報課 (1.25年)↓
メリーランド大学大学院留学(2年, M.S. and Ph.D.)↓
気象庁数値予報課 (3.5年)↓
メリーランド大学 (4年)↓
理化学研究所 (9年+)

http://tedxsannomiya.com/en/
speakers/takemasa-miyoshi/

http://data-assimilation.riken.jp/~miyoshi/

http://www.data-assimilation.riken.jp/

https://www.agu.org/Fall-Meeting/Pages/About/AGU-TV

Full 5-min version https://www.youtube.com/watch?v=-yvCreWytdg

https://weather.riken.jp/7月20日-8月8日
8月24日-9月5日

6富岳の約9%を専有コンピュータ

データ同化アンサンブル数

計算領域数

2021

50

1000

Oakforest-PACS

富岳

110
富岳の約9%を専有

予報アンサンブル数
境界データ

2020

米国NCEP全球モデル
4

気象庁メソモデル

2 (簡素化、安定化)

2021年7月29日19:30頃
予報

観測

2021年7月29日19:30頃
19:20+0 min.

予報

観測+10 min.

+20 min.

+30 min.

2021年7月30日15:30頃
30分予報

15:30観測30分予報
強雨確率(>30mm/h)

たったの10分で!!

1.34 m

わずか10分!! （出典：気象庁パンフレット）

神戸市の都賀川5名の方が流され死亡（2008年7月28日）

ビッグデータ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

100xビッグデータ
新型センサ、IoT

ビッグデータ

100xスーパーコンピュータ

September 2012 – August 2019

©JAMSTEC・AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS
Visualized by Ryuji Yoshidacf. TEDxSannomiya
http://tedxsannomiya.com/speakers/takemasa-miyoshi/

最先端のシミュレーション (Miyamoto et al. 2013)「京」による全球870メートル世界最高解像度のシミュレーション©JAMSTEC・AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS
Visualized by Ryuji YoshidaNewradartechnology

Phased Array Weather Radar (PAWR)（NICTより）

データ量
3-dim measurement usinga parabolic antenna (150 m,15 EL angles in 5 min)

約100倍!

3-dim measurement using a phased array antenna(100 m, 100 EL angles in 30 sec)

18

+=

Data Assimilation+

=+ビッグデータ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

100xビッグデータ
新型センサ、IoT

ビッグデータ

100xスーパーコンピュータ

2014年9月11日の朝、ゲリラ豪雨
8:00

8:05

8:10

8:15

8:20

8:25

8:30

8:35

8:40

8:45

8:50

8:55

2014年9月11日朝、ゲリラ豪雨>42,000 views#11 of RIKEN channel

Youtube https://www.youtube.com/watch?v=42NZTGdp1Js

30秒更新のゲリラ豪雨予測手法

Miyoshi et al. (2016, BAMS ,doi:10.1175/BAMS-D-15-00144.1)

Youtube https://www.youtube.com/watch?v=42NZTGdp1Js

Development of MP-PAWR

Multi-parameter phased array weather radar (MP-PAWR) was developed by
SIP (Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program) in 2014-2018
as a research subject of “torrential rainfall and tornadoes prediction.”
generatedevelopmature100

 dual polarization
 100×100elements arrayantenna

100

MP-PAWR features

Early forecasting by water vapor, cloud, and precipitation observation

Radius 80 km
Radius 60 km
Arakawa basin

MP-PAWR antenna★ Saitama Univ.（MP-PAWR site)● Olympic and Paralympic venues

MP-PAWR installed at Saitama Univ. on Nov 21,
2017, and observation began in July 2018.

MP-PAWR observation area26

Real-time data transfer
NICT
Saitama Univ.
TOSHIBA
Saitama Univ.
MP-PAWR

NICT ds01

JIT-DT
106 MB per obs.
in 3 seconds

data monitor
auto-restarter

Fugaku login1

webpagesmartphone

weather.
riken.jp

MTI
Amazon AWSSCALELETKF

RIKEN R-CCS

Real-time workflow
JMA mesoscale model (5km)boundary condition
3-hour update

Outer domain (1.5km)
2002 nodes

boundary condition
30 sec30-sec update

Inner domain
SCALE(500m)

MP-PAWRobservation

LETKF

…

8808 nodes…

SCALE 30-min ensemble forecasts

Real-time job schedulingnode12000

Outer domain: 2002 nodes(2 nodes x 1001 members)

Every 3 hours

10000

8000

Forecast~60min

Downscaling~10min x6

Total
10810 nodes

6000

Inner domain: 8808 nodes

DA cycle：8 nodes x (1000+1) members
Extended 30min forecasts： 8 nodes x 10 members x 10 cases

4000

2000

00

03

06

09

12

15

18

21

24
Hour(JST)スマホアプリ「3D雨雲ウォッチ」（エムティーアイ）データ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

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

データ同化
観測・実験データ1

シミュレーション

データ同化

+>2

1

Data-driven
データ同化
帰納

Process-driven
演繹サイバー空間

現実世界
観測・実験データ1

シミュレーション

データ同化

+>2

1

Data-driven
データ同化
帰納

Process-driven
演繹サイバー空間

現実世界
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化の数理
力学系 dynamical systems
統計数理 statistical mathematics
UQ (uncertainty quantification)1

データ同化+>2

1

カオス同期 Chaos Synchronization
Master (drive) system

Slave (response) system
観測

自然

何らかの情報伝達モデル

カオス同期 Chaos Synchronization
Master (drive) system

Slave (response) system

観測（精度, 密度, 時間間隔）
データ同化手法

自然

同期の安定性

不安定性（カオス性の強さ）
不完全性（モデル誤差）

モデル

数値天気予報のしくみ
予報
モデル
シミュレーション

解析

予報

解析

観測
解析

観測

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データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Sim-minus-Obs

Data-driven
Observations

データ同化 ＝ 誤差の数理予報
0観測
データ同化解析12つの情報の重ね合わせ（ベイズ推定）
 (T − TA ) 2 
p A (T ) ∝ exp −
22σA


 (T − TB ) 2 
pB (T ) ∝ exp −

22σB


pp A∩ B (T ) = p A (T ) • p B (T )
 (T − TA ) 2 (T − TB ) 2 ∝ exp −−
22σ A
2σ B2 222
 σ 2 +σ 2 TTσσ+ABB AA B T −∝ exp −2 2 22σ A +σ B   2σ Aσ B AB
AとBの情報の重ね合わせ

2つの情報の重ね合わせ（ベイズ推定）
p222 2TT
σ+σσ
**B A
A B
Aσ B
T =,σ = 222σ A +σ B
σ A + σ B2

2つの独立した情報を重ね合わせることで、より確からしい推定になる

A

B
AとBの情報の重ね合わせデータ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Sim-minus-Obs

Data-driven
Observations

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State
Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Sim-minus-Obs

Process-driven
Human knowledge
ScienceData-driven
Observations

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

Data-driven
Observations

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

データ同化（DA）でできること(Best estimate)
初期値・境界値推定

モデル誤差推定
バイアス補正DA
逆問題解法としてのDA

Initial State
Simulation

モデルパラメータ推定
モデル同定
高精度予測

Simulated State
計測の最適化Sim-to-Obs
conversion

Observations

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

多様なデータを統合

もしPAWRがたくさんあったら？

観測システムシミュレーション実験
An Observing System Simulation Experiment (OSSE)
2020年7月豪雨

仮想のPAWRネットワーク[mm h-1]

Maejima&Miyoshi (in prep.)Rain forecast (FT=0h-1h) Valid time 0400 JST~0500 JST, July 4

NO-DA

OSSE

Nature run[mm h-1]

Rain forecast (FT=1h-2h) Valid time 0500 JST~0600 JST, July 4

NO-DA

Maejima&Miyoshi (in prep.)

OSSE

Nature run [mm h ]-1

もし静止気象レーダ衛星があったら？

.

.

.

.

GPM (2014-)
Low-earth orbit satellites (<2000km)

TRMM (1997-2015)
Low-earth orbit satellite (<2000km).
.

.

and the next
generation? ….

GPR (2030? -).

Taylor, Okazaki, Miyoshi, et al. (2021, JAMES).
https://doi.org/10.2151/sola.2021-008.

30m x 30m.
Geostationary >35,000km

センサー設計の比較シミュレーション

2021年7月7日理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2021/20210707_1/index.html

台風の強風予測を改善
Observing System Simulation Experiment(OSSE)

2021年7月7日理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2021/20210707_1/index.html

新しいデータの設計（OSSE：観測システムシミュレーション実験）

新しいデータの取得（新型センサ、IoT）

結果分析（予測改善の検証）「ビッグデータ同化」
技術の更なる革新（数値天気予報システム）

高度天気予報活用

2021年9月27日始動

出典：https://star-ale.com/news/2021/09/27/000179.html

サイバー世界
シミュレーション

現実世界

同期・予測・制御
ビッグデータ計測

自然

ビッグデータ同化
110101111010111101011

AI

IoT

生活・社会経済ムーンショット目標８
2050年までに、激甚化しつつある台風や豪雨を制御し極端風水害の脅威から解放された安全安心な社会を実現

気象予測
制御（ミレニア調査研究より）

DA-AI Integration(Best estimate)

Initial StateSimulation

DA algorithm
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

Predict high-resolution
from low-resolution model
Predict model error
Surrogate model
Need to learn big
computation data on
HPC (cannot move)
Model-obs relationshipObservations
Quality control

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

Fusing ML+DA+Simulation
INPUT

Observation
Weather Simulation

OUTPUT

New 3D Precip. Nowcasting
Improved forecast(NICT)

Otsuka, Miyoshi, et al.

Input of future datafrom NWP!!

Otsuka, Miyoshi, et al.

Preliminary results:
Using future data in Conv-LSTM is effective.
Better↓improved↓improved↓improved

DA-AI Integration(Best estimate)

Initial StateSimulation

DA algorithm
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

Predict high-resolution
from low-resolution model
Predict model error
Surrogate model
Need to learn big
computation data on
HPC (cannot move)
Model-obs relationshipObservations
Quality control

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

Climate Model Acceleration by Machine Learning

Experiment Quasi-Geostrophic model: PotentialVorticity
 Models:
1. Process-Driven Physical Model(PDPM)
2. Data-Driven Statistical Model(DDSM)
3. Hybrid Physical-Statistical Model(HPSM)

Model Acceleration: Results
Criterion: Anomaly Correlation Coefficient (ACC)
Predictability range: ACC > 0.6
Wall-clock computer timeFutureUsing AI in DA
Fusing AI and DA with HPC
 New meteorology(the 5th Science)

予測科学
データ同化

気象からの脱皮
様々な分野へ

帰納的推論

演繹的推論

経験科学
第1の科学

理論科学
第2の科学

データ科学
第4の科学

計算科学
第3の科学

http://prediction.riken.jp/

データ同化（DA）でできること(Best estimate)
初期値・境界値推定

モデル誤差推定
バイアス補正DA
逆問題解法としてのDA

Initial State
Simulation

モデルパラメータ推定
モデル同定
高精度予測

Simulated State
計測の最適化Sim-to-Obs
conversion

Observations

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

多様なデータを統合