衛星搭載風ライダーを用いた気象予測の改善

岡本幸三*1,2,石井昌憲2、石橋俊之3、田中泰宙4、Philippe Baron2、久保田拓志4、境澤大亮4、佐藤洋平4 、蒲生京佳5
1:気象研、2:NICT、3:気象庁、4:JAXA、5:富士通FIP
次世代安心・安全ICTフォーラム、NICT、2015年6月17日

内容
1. 数値予報と衛星データ
 数値予報とは？ データ同化とは？
 衛星データの重要性

2. 衛星搭載のドップラー風ライダー(DWL) 宇宙から風を測る

3. 衛星搭載DWLの数値予報への効果
 存在しない衛星観測の効果を定量的に調査する
 観測システムシミュレーション実験(OSSE)

4. まとめとコメント

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1. 数値（天気）予報と衛星データ

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数値予報とは？
物理的・統計的な法則に基づき、計算機を用いて将来の状態を計算・予測すること
天気予報や防災情報の基礎資料として使われる観測データ、予報モデル、データ同化（解析）システムを用いて実行される

室井 20135/29

データ同化とは？

観測値と第一推定値（予報値）を用いて、整合した値（大気状態）を、物理・統計的な関係式に基づいて求めること
 作成された値を解析値と呼ぶ
 第一推定値として、数値予報値（モデル結果）を用いることが多い 観測・モデルと比較して、時間的・空間的に均質で高精度
 大気科学の研究や、環境監視、数値予報の初期値として用いられる

佐藤 20136/29

気象庁全球データ同化システムで使われている観測データ
2012年6月11日 21UTC ～ 12日 03UTC
佐藤 2013
地上（陸上）

地上（海上）上層（ゾンデ）上層（パイロット・WPR）

航空機、ボーガス散乱計

大気追跡風(AMV)

静止衛星輝度温度

マイクロ波（気温）サウンダ マイクロ波（水蒸気）サウンダ

マイクロ波イメージャ

GNSS掩蔽

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全球予報改善に対する各観測の寄与率
寄与率が高いもの 1. マイクロ波サウンダ
 2. ラジオゾンデ

ハイパースペクトルIRサウンダ 3~5. 航空機、赤外サウン

ダ、衛星風

寄与率を決めるもの 観測の精度や数 データ同化システムの性能

2015年の調査

大気追跡風(AMV)2014年の調査

航空機

2ゾンデ

衛星データの効果は、年々増大
 衛星観測の高精度・多様化、データ同化システムの高度化注意！この評価方法（FSO）では、現在存在しない、もしくは十分に利用されていないデータの潜在的な寄与は考慮されない

MWサウンダ 1

Ishibashi 2015

衛星観測データの特徴と効果（インパクト）

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衛星観測の特徴 広域、均質  海洋上や大気上層など他の観測では困難な領域も観測 定常（常時）  現業的な利用では特に重要

例（以下の図）：GCOM-W/AMSR2
 AMSR2を同化することによって、海上の水蒸気の解析が改善し、九州の豪雨予測が改善
気象庁 2013 http://www.jma.go.jp/jma/press/1309/12a/20130912_AMSR2_JMA_JAXA.pdf

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2. 衛星搭載の風ライダー(DWL)

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数値予報で同化している観測要素

気温、水蒸気、風、地表気圧、これらと密接に関係した観測量（可降水量、輝度温度、、、）
数値予報精度向上のため、広域・高頻度・高精度な観測が必要
気温、水蒸気は、衛星サウンダ（鉛直探査計）により、鉛直方向を含む全球的な3次元観測が（ある程度）実現されている
風は、全球的な鉛直分布観測が極めて限定的
大気追跡風

静止衛星輝度温度

W: 2D

T,Q: 2D

散乱計
W: 2D

T:気温、Q:水蒸気、
W:風
2D:2次元水平、3D:3次元

マイクロ波（気温）サウンダ マイクロ波（水蒸気）サウンダ
T: 3D

Q: 3D

マイクロ波イメージャ
Q: 2D

GNSS掩蔽
T,Q: 3D

数値予報システムで同化している風データ

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ゾンデ
 高精度・全天候観測可能。しかし観測域・頻度が限定的

ウインドプロファイラー(WP)、ドップラーレーダー(DR) 高精度・高頻度。しかし観測域が限定的

航空機
 高精度・高頻度。しかし空港周辺や航空路に限定。

衛星イメージャによる大気追跡風(AMV) 高頻度・複数衛星によって広域観測（ほぼ全球）。しかしほぼ単層で、高度推定精度は高くない

衛星マイクロ波散乱計
 海上風。高精度・観測域は比較的広い

広域(全球規模）で鉛直プロファイルを風を観測する
定常的なシステムは、現在は存在しない

衛星搭載ドップラー風ライダー(DWL)
全球的な3次元風観測を実現する有力な候補
 WMO technical report 2012-1

エーロゾルや大気分子で散乱されるライダー光のドップラーシフトを測定することにより、ライダー視線方向の風速を得る
地上ドップラー風ライダーは、空港などで現業的に運用
欧米でも重要性を認識
 ESA（欧州宇宙機関）では2016年にADM-Aeolusを打ち上げ予定 NASAでも技術的検討及び航空機観測を実施

日本 サイエンス検討チーム（代表：岩崎・東北大教授、気象研、気象庁、東大、理研など）で検討中
 ライダ技術検討チーム（NICT,JAXA,東北工大など）で地上・航空機搭載機を開発中

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DWLの開発 (NICT、東北工大、NEC）
実物の表面の光学系

表面の光学系レイアウト
Pumping

Vacuum chamber（-80℃）(three LD stacks)

950mm

Window

Window(Tm,Ho:YLF)

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AO Q-switch

575mm

OutputSeed Laser
Isolator

光路長：約３．８ｍ
Resonance detector
Piezo actuator

地上風観測実験結果 2015年6月15日

石井等 2015

SNR(dB)

ライダーからの距離

ライダーからの距離

風速(m/s)

時間（分）

時間（分）

NICT青木DWLの開発 （国際動向）

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ADM-Aeolus/ALADIN（欧州） 2016年に打ち上げを予定している、世界初の衛星搭載DWL
 視線方向だけの風速鉛直分布を観測
 大気上層観測に適する
 数値予報センターが主なユーザー

比較：NICTのDWLは、
 風ベクトルの鉛直分布を観測
 大気下層観測に適する

 昼夜問わず観測が可能
 打ち上げ計画は白紙
ESA websiteより

http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/The_Livi
ng_Planet_Programme/Earth_Explorers/ADM-Aeolus/Payloadここまでのまとめ

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数値予報は、観測データ・データ同化・数値予報モデルが重要な要素であり、これらの性能が予報精度を決定する
衛星データは、均質・広域・定常的な観測を行うことから、重要な観測手段。近年その重要性はますます高まる 今日の気象予測・防災情報は、衛星観測がないと大幅に精度が劣化

風の観測は多数あるが、全球的な鉛直分布観測は不十分
衛星搭載のドップラー風ライダ(DWL)は、この数値予報からの観測ニーズを満たす有望な候補

疑問点

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衛星搭載DWLは、本当に数値予報に効果があるのか？
あるとしたら、どのくらいあるのか（定量的な評価）？
どのようなDWLを作れば、大きな効果が得られるのか？
（ユーザー側の要望）実際にDWLが実現するのであれば、なるべく早期かつ効果的に利用したい OSSE（観測システムシミュレーション実験）
 これら全ての疑問の解決に向けた材料を提供

17/293.衛星搭載DWLの数値予報への効果-OSSEを用いた調査-

OSSE（観測システムシミュレーション実験）とは

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Observing System Simulation Experiment
仮想的なデータを疑似的に作成（シミュレート）して、データ同化サイクル（実験）を実施
通常のデータ同化サイクル（実験）は、実際の観測データだけを扱う。

データ同化
データ同化サイクル

予報モデル

実際の観測データ（実在しない）疑似観測データ

予報(~9日予報)第一推定値(3~9時間予報)

同化システム
（解析）

解析値

予報モデル

第一推定値
(3~9時間予報)

同化システムDWLのOSSEを実施するための課題

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課題１：精度の高い大気場（風・エーロゾル・雲）が必要
 疑似観測を作成するための入力 「感度解析」によって予報誤差を減少させる解析場（風、気温など）を計算（SOSE疑似真値場; Marseille et al. 2008; Ishibashi
2014) エーロゾル場は、疑似真値場と整合するように、全球エーロゾルモデ
ルから作成

課題２：精度の高い衛星DWLシミュレータが必要 ライダー本体 : ISOSIM-Lシミュレータ
 NICTにおいて2001年頃から開発。近年大幅に改良（Baron et al.

2012） 衛星システム : JAXAの専門家によって、軌道や熱・電力制御などを検討

ライダーシミュレータ ISOSIM-L
NICTサイエンスクラウド
コンピュータでビッグデータを高速計算処理

気象場の入力ライダーシステムパラメータ レーザ（エネルギー、繰返し周波数、発振波長等）
気象場の準備
 受光部（望遠鏡口径/数、光検出効率等）
 観測方向、観測方向数
 空間分解能、時間分解能
 衛星情報 大気の均一性/不均一性
1レーザショット毎に疑似信号作成及び周波数解析処理
時空間分解能に対応した平均処理
疑似風観測データ
 風速、風速誤差
 受信電力、SNR
 平均周波数スペクトル、平均スペクトル幅

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21/29DWLのOSSEの流れ
DWL疑似データの作成 (off-line)

疑似真値場の作
成ライダーシミュレータ(ISOSIM-L)風

DWLによる風の疑似観測データ

Okamoto etal. 2014

エーロゾル

全球エーロゾルモデル

データ同化サイクル

予報モデル

実際の観測データ

DWLによる風の疑似観測データ

予報(~9日予報)第一推定値(3~9時間予報)

同化システム

解析値

予報モデル

第一推定値
(3~9時間予報)

同化システム現在想定しているDWL・衛星

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DWL
 コヒーレント方式、波長2.0μm
 パルスエネルギー：125mJ、 繰り返し周波数:30Hz
 2本のレーザーで、2つの視線方向風を測定（方位角45度、135度）
 天底角度 35度
 平均処理 水平： 100km

 鉛直： 19層 (地表~27km)

 分解能: 0.5km (Z<3km), 1km (3<Z<9km), 2km (9<Z<27km)

衛星 超低高度衛星 SLATS 太陽同期極軌道と低傾斜角軌道（例：TRMM衛星）を想定

極軌道

TRMM軌道23/29

2010年8月1
日12UTCの解析で処理されるDWLデータ

Lev=8 (7.9km)

Lev=8 (7.9km)• 09~15UTCのLev=13 (3.2km)

Lev=13 (3.2km)

Lev=17 (1.2km)

Lev=17 (1.2km)

データを利用Pass all QC
Anomalous
Large Error
Gross Error

DWLによる予報初期値（東西風）の改善具合い（1）
予報初期値の改善具合いを
200hPa面
東西風速差／東西風速値（高度約11km）[％]としてマップ評価
暖色ほど予報が改善している

TRMM軌道のDWLを使用した場合

極軌道のDWLを使用した場合

500hPa面（高度約6km）

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25/29DWLによる予報値（風速）の改善率
850hPa面（高度約2km）
北半球中高緯度極軌道
TRMM軌道

250hPa面（高度約10km）
予報の改善度

予報の改善度正の値は予報改善を表す

予報の改善度

熱帯

極軌道
TRMM軌道南半球中高緯度極軌道
TRMM軌道

熱帯極軌道
TRMM軌道予報時間（hour）

南半球中高緯度予報の改善度

予報の改善度

予報時間（hour）

予報時間（hour）

極軌道
TRMM軌道予報時間（hour）

予報の改善度

予報時間（hour）

北半球中高緯度極軌道
TRMM軌道予報時間（hour）

26/29台風進路予報へのインパクト評価（3）台風進路予報誤差（2010年8月の1か月分）
８４時間予報までの台風中心位置の誤差
縦軸：位置誤差(km)、横軸：予報時間(hours)
TRMM軌道のDWLを使用した予報とDWLを使わない予報の評価

極軌道のDWLを使用した予報
DWLを使用しない予報

予報時間（hour）

台風中心位置の誤差（km）

台風中心位置の誤差（km）

極軌道のDWLを使用した予報とDWLを使わない予報の評価

TRMM軌道のDWLを使用した予報
DWLを使用しない予報

予報時間（hour）

最初の疑問に戻ると

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衛星搭載DWLは、本当に数値予報に効果があるのか？
 改善の効果を確認（これまでの調査では）あるとしたら、どのくらいあるのか（定量的な評価）？
 初期調査の段階なので、現時点では定量的な議論は難しい。今後調査していく

どのようなDWLを作れば、大きな効果が得られるのか？
 軌道の異なる衛星による効果を調査中
 今後はライダーパラメータの違いも調査（ユーザー側は）実際にDWLが実現するのであれば、なるべく早期かつ効果的に利用したい
 現業データ同化システムを使って、実現前から開発を開始している。

効果的な利用方法の開発について十分な時間を確保可能。

コメント

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OSSEの結果は絶対ではない！
 仮想的な大気場から、仮想的な観測データを作るため、これらの作り方によって結果が変わる場合がある

結果の解釈には注意が必要
 他のOSSE方法や、類似の実観測を用いたデータ同化実験結果と比較するなどして、結果の頑健性・統計的有意性を意識する必要があるとはいえ、OSSEは、ある観測システムの効果を客観的に調べ、利用に向けた準備を促進することを可能とする、極めて有効な手段であることは間違いない
 DWLだけでなく他の観測システムに対しても適用可能気象機関（数値予報センター）と、衛星・測器開発機関との連携がさらに重要に！

まとめ

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信頼性の高い天気予報・防災情報を作成するために、数値予報の改善が不可欠
 衛星データを初めとして多様な観測データを同化

全球的な3次元の風観測は重要
 現在の風観測では、広域かつ3次元的な情報が不十分

衛星搭載DWL(ドップラー風ライダー)のOSSE(観測システ
ムシミュレーション実験）を実施し、数値予報精度への効果を客観的に調査中
 ライダーシミュレータ、データ同化システム、OSSEシステムを構築
 予備実験では、風の予報や台風進路予報が改善することを確認
 今後は、同化システムやライダーシミュレータの改善、ライダー観測設定による効果の違いを調査

気象・衛星・測器開発機関との連携により、効果的・効率的な観測システムの構築や観測利用を促進