JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

新型基幹ロケット 空力特性基礎試験
報告書番号：R17JK2300
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4325/
責任者
岡田匡史 第一宇宙技術部門Ｈ３プロジェクトチーム
問い合せ先
伊海田皓史 ikaida.hiroshi@jaxa.jp
メンバ
伊海田皓史,今井和宏,伊藤文博

事業概要
国際競争力の観点から,現行の基幹ロケットから低コスト化/高性能化を実現する輸送システムを開発する
http://www.rocket.jaxa.jp/rocket/h3/

JSS2 利用の理由
Ｈ３ロケット詳細設計フェーズにおける機体成立性の観点で,射点における地上風環境の空力データ,
飛行経路解析用空力データおよび構造設計用荷重解析が必要であるため,その空力特性データをＣＦＤで取得する.
過去開発においては Handbook 等の文献値をベースとしていたが,ＣＦＤ技術および計算機進捗により技術的にはＣＦＤを用いた信頼性の高い評価が技術的に可能となっており,設計高精度化／機体競争力確保の観点でＣＦＤ解析によるデータ取得を目指すものである.

今年度の成果Ｈ３ロケット射点における地上風環境下において,機体に働く変動空気力は風向により射場設備の影響を受けることが風洞試験で確認いる.これらの風試結果を踏まえ耐風性改善設計作業が進められている.詳細設計の進捗により,マスト形状の変更やマスト付加物が追加されたため,非定常ＣＦＤ解析を実施しＨ３ロケット変動空気力に及ぼす影響を確認した.
解析ケースとして,風向/マスト形状をパラメータに３次元ＣＦＤを７ケース,準２次元解析を８ケースを実施した.非定常圧力変動データから形状・風向変化時の変動空気力を取得しその影響を評価した.

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図 1 Cp 分布（風洞試験）

図 2 Cp 分布（実機形態）

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 3 速度分布（風洞試験）

図 4 速度分布（実機形態）

成果の公表
なし

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JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

自動並列

プロセス並列数960

１ケースあたりの経過時間

170.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：1.50
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

12,599,432.26

1.67

SORA-PP

18,825.57

0.24

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

254.63

0.18

/data

6,978.99

0.13

/ltmp

4,296.88

0.32

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.50

資源の利用割合※2 (%)
0.02※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

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H3 ロケットプロジェクト
報告書番号：R17JK2302
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4326/
責任者
岡田匡史 第一宇宙技術部門Ｈ３プロジェクトチーム
問い合せ先
根岸秀世 negishi.hideyo@jaxa.jp
メンバ
堤誠司,金森正史,雨川洋章,猪野正輝,藤原大典,安部賢治,伊藤浩之,大野真司,中島健賀,根岸秀世,
大門優,芳賀臣紀,清水太郎,青野淳也,王丸哲文

事業概要
H3 ロケットは,柔軟性,高信頼性,低価格の３つの要素を実現することを目指し,2020 年度に試験機の打ち上げを予定している日本の新しい基幹ロケットです.国の重要な人工衛星や探査機などを宇宙へ輸送する手段を今後も日本が持ち続けるために,現在運用している H-IIA ロケット,H-IIB ロケットの後継機として開発されています.H3 ロケットは,国の衛星だけでなく民間の商業衛星を毎年打ち上げていくことも視野に入れています.JAXA とプライムコントラクタである三菱重工業（株）を始めとする
国内の関連企業が開発段階から総力を結集して,これまで培った運用経験等を活かして全体のシステ
ムを刷新し,低価格・柔軟性・高信頼性を兼ね備えたロケットの実現を目指します.
http://www.jaxa.jp/projects/rockets/h3/index_j.html

JSS2 利用の理由
H3 ロケットのような大規模な技術開発プロジェクトでは,リスクマネージメントが極めて重要です.
新たな技術をシステムレベルで検証する際にリスクが顕在化すると,大きな手戻りが生じスケジュー
ルと開発費に大きなインパクトがあるためです.定められたスケジュールと開発費でプロジェクトを完遂するためには,開発計画立案や技術開発プロセス自体にも効率化や確実化のための工夫が必須であり,その観点で数値シミュレーション技術と JSS2(計算機環境)は H3 ロケットの開発において極めて重要な役割を果たしています.

今年度の成果
詳細設計が進む１段エンジン LE-9 に関連して,JSS2 を活用することで設計妥当性評価やリスク評価,
改良検討を実施した.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

成果の公表
 口頭発表1) 布野泰広, ”H3 ロケット詳細設計結果について,” 第 40 回宇宙開発利用部会（文部科学省 科学
技術・学術審議会）, 2018 年 1 月 24 日
2) Azuma, N., et al., "Development Status of LE-9 Engine Turbopumps," AIAA Propulsion and Energy
Forum, 53rd AIAA/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference, Atlanta, G.A., July 10-12, 2017.

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

MPI

プロセス並列数

2 - 2500

１ケースあたりの経過時間

300.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：7.19
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

60,494,643.13

8.00

SORA-PP

6,871.84

0.09

SORA-LM

220.72

0.11

SORA-TPP

53,598.70

0.29

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

10,303.37

7.14

/data

69,123.46

1.28

/ltmp

5,110.81

0.39

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
104.20

資源の利用割合※2 (%)
4.48※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

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ALOS/PALSAR 全数処理
報告書番号：R17JR0100
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4327/
責任者
祖父江真一 第一宇宙技術部門 ALOS-2 プロジェクトマネージャ
問い合せ先
落合治 ochiai.osamu@jaxa.jp
メンバ
井口茂,早坂英俊,小友晶子,後藤貴志,落合治,浅間孝,石井景子,坂本英則,堤純平,中川幸恵

事業概要
陸域観測技術衛星「だいち」により取得した合成開口レーダー（PALSAR）のデータを加工して,ユー
ザにとって操作性の高い画像プロダクト（Analysis Ready Data)を生成し提供を行う.
http://www.jaxa.jp/projects/sat/alos2/index_j.html

JSS2 利用の理由
JAXA の地球観測衛星データの利用普及を拡大するためのデータ公開整備の一環として,JSS2 により
ALOS/PALSAR データの全数処理を実施し,ユーザの利便性の高い画像データ（Analysis Ready Data)を公開する必要があるため.

今年度の成果H29 年度は試行的に,筑波の EACH ネットワークを経由して JSS2 まで数 TB の L0 データを伝送
し,SORA-PP での全数処理を実施することができた.
H30 年度は,筑波の約 700TB データを JSS2 に伝送し全数処理を実施すると共に,Output である付加価値データを再度筑波に伝送してデータ公開を行う仕組みを形成する予定である.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 1 ALOS/PALSAR 全数処理のシステム全体構成

図 2 ALOS/PALSAR 全数処理のデータインタフェース

図 3 ALOS/PALSAR 全数処理の処理モジュール

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 4 ALOS/PALSAR 全数処理の処理画像サンプル

成果の公表
なし

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

2.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.00
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP137.340.00

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

305.18

0.21

/data

11,196.14

0.21

/ltmp

14,648.44

1.10

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.26

資源の利用割合※2 (%)
0.00※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

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GPM/DPR のデータ受信処理
報告書番号：R17JR0200
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4328/
責任者
内藤一郎 第一宇宙技術部門衛星利用運用センター
問い合せ先
GPM 運用担当 GPM-MOS@ml.jaxa.jp
メンバ
北山雄一郎,小西利幸,南貴博,鳥居雅也,山本忠裕,石丸公基,河瀬祥子,加藤智弘,田島実香,高橋正樹

事業概要
近年，地球規模の環境変化を把握する必要性について，世界的な関心が高まりつつある．このような問題に対し，人工衛星による宇宙からの観測技術を利用した様々な取り組みが行われている．全球降水観測計画(GPM)は，熱帯降雨観測衛星(TRMM)の後継ミッションであり，アメリカ航空宇宙局（NASA）や国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）と協力して，全球規模での降水量分布を，高精度，高頻度で観測することを目的とする.全球降水観測計画(GPM)では，二周波降水レーダー（DPR:Dual-frequency Precipitation Radar）とマイクロ波放射計（GMI:GPM Microwave Imager）を搭載した主衛星と，マイクロ波放射計を搭載した副衛星群を連携させることにより，全球の降水量の高精度かつ高頻度な観測を実現している．また，地球規模の環境変化を理解するためには，長期的なデータの蓄積が必要であり，1997 年～2015 年まで運用されていた熱帯降雨観測衛星(TRMM)のデー
タと GPM のデータの連続性の確保が重要となる．
http://www.jaxa.jp/projects/sat/gpm/

JSS2 利用の理由
人工衛星による地球観測のデータ処理は，日々の観測データを処理する“定常処理”と，解析アルゴリ
ズムの改良が行われたときに実施する“再処理”に大きく分けられる．再処理の場合，最新のアルゴリ
ズムを用いて，これまでに蓄積された膨大な観測データ全ての処理をするため，処理に要する時間は観測期間に比例し長期化する．このような大規模計算“再処理”にスパコンを活用することで計算時間の大幅な短縮，ひいては処理結果(プロダクト)のユーザへの提供までの期間の早期化を実現している．

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

今年度の成果GPM 衛星の前身として 1997 年～2015 年までの 17 年間運用された TRMM 衛星のデータと，現行の GPM 衛星のデータの連続性の向上と，プロダクトフォーマットの統一を目的に，TRMM の処理ア
ルゴリズムを改良し，アルゴリズムバージョン８としてリリースした．2017 年度は，TRMM 降雨レーダーの受信電力であるレベル 1 プロダクトについて，17 年分の再処理を JSS2 を使用して実施し，
GPM/DPR の受信電力レベル１プロダクトと合わせて，20 年に及ぶレベル１データセットが完成した．JSS2 を利用して処理時間を短縮することで，アルゴリズムのリリースから，プロダクトの公開までを，準備期間を含めて 2 か月程度の短期間で可能となった．物理量プロダクトであるレベル 2 以降の高次処理については，2018 年度に実施予定である．
【処理期間】1997/12/8 ～ 2015/4/1【CPU 利用時間】約 44.1 時間【処理プロダクト数】

L1B : 98,827 プロダクト【出力プロダクト容量】 L1B : 11.38TB

図 1 トロピカル・ストーム MAN-YI(16W)(台風 18 号)のTRMM データ(2013/09/12 - 2013/09/16)

成果の公表 口頭発表1) 第 61 回宇宙科学技術連合講演会（「スパコン上での衛星データ処理利用拡大に向けた制御システ
ムの開発」）

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

44.10 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.13
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

69,219.68

0.87

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

077.88

0.05

/data

116,699.27

2.16

/ltmp

9,505.21

0.72

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
3.61

資源の利用割合※2 (%)
0.16※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

GPM 全球降水マップのデータ同化手法の研究
報告書番号：R17JR0201
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4329/
責任者
古川欣司 第一宇宙技術部門衛星利用運用センター
問い合せ先
久保田拓志 kubota.takuji@jaxa.jp
メンバ
小槻峻司,寺崎康児,三好健正,金丸佳矢,佐藤正樹,久保田拓志

事業概要
GSMaP,GPM/DPR やその他の衛星観測データを,先端的のアンサンブルデータ同化手法により数値
天気予報モデルに取り込み,大気客観解析及びこれを初期値とした予報に改善をもたらすと共に,衛星観測データと数値モデルの双方を活かした新たな降水プロダクトの可能性を切り拓く.
http://www.eorc.jaxa.jp/GPM/index_j.htm

JSS2 利用の理由
本研究では,全球大気データ同化システム（NICAM-LETKF）による衛星観測データ同化及び予測計算を行うが,大規模な全球大気モデル計算,及び,アンサンブルデータ同化を行うために,JSS2 は必須である.

今年度の成果(1) NICAM-LETKF への GPM 二周波降水レーダー（GPM/DPR）同化
GPM/DPR の直接同化のために,データ同化に用いる NICAM の解像度を Glevel6 (112km 解像度)から Glevel8(28km 解像度)に上げ,雲物理（6 クラス・シングルモーメント・バルクスキーム）を陽に解く設定とした.また,GPM/DPR を同化するための観測演算子として Joint Simulator (Hashino et al.
2013)を実装した.テスト計算を実施し,まず 1 時刻の GPM/DPR の KuPR 及び KaPR 観測値を同化したところ,レーダー反射強度の空間分布・鉛直分布共に,同化により解析値が観測値に近づく良好な結果を得た (図 1).
(2) NICAM-LETKF への水蒸気サウンダ(MHS)の同化
NICAM-LETKF の更なる解析精度の向上を目指し,晴天域におけるマイクロ波水蒸気サウンダ（MHS）の同化システム開発した.従来の NICAM-LETKF システムには,海上上空の水蒸気に関係する観測が少なかった.MHS を同化した場合としなかった場合の実験結果の比較から,気温場,水平風場,水蒸気場に

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

ついて,改善の傾向がみられた（図 2）.
(3) NICAM-LETKF の準リアルタイムシステムの開発
これまで開発が行われてきた NICAM-LETKF (112-km 解像度)を準リアルタイム ( 8 時間遅れ)で自動実行させるシステム開発を行った.NICAM-LETKF に必要な観測データの入手等の準備から JSS2上での計算,計算結果の後処理や図化などの一連の処理を自動化させた（Fig. 3）.約半年の試験運用を行い,準リアルタイムシステムの安定性を確認した.
(4) NICAM-LETKF を用いた高解像度アンサンブル予報実験
NICAM-LETKF のアンサンブル解析値を大気場の初期値として NICAM の高解像度(空間解像度 14km)アンサンブルシミュレーションを行った. 平成 29 年 7 月北部九州豪雨に着目していくつかの初期
時刻でシミュレーションを実施した結果,7 月 6 日の豪雨となる約１日前からの予報実験で強い雨が再現されることを示した（図 4）.

図 1 GPM/DPR を最初に同化した時刻(2014 年 6 月 17 日 00UTC)における,KuPR
反射強度の鉛直最大値(dBZ).左：第一推定値,中：解析値,右：観測値.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 2 2012 年 4 月 1 日から 15 日までの (a) 気温 (K), (b) 水蒸気混合比 (g kg-1),(c) 水平風 (m s-1) の ERA-interim に対する平均二乗偏差 RMSD の MHS を同化した場合としない場合の差.横軸・縦軸はそれぞれ時間と気圧面（hPa）である.負（正）の値は,MHS を同化することで RMSD が減少（増加）したことを示す.

図 3 web 上に更新された, 2018 年 1 月 14 日 12UTC の NICAM-LETKF の 6 時
間積算降水量比較 [mm/day]. GSMaP (左), NICAM 第一推定値(6 h 予報;中央), Kotsuki et al. (2017a)による雨の解析値(右).

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 4 異なる初期時刻から空間解像度 14km NICAM で予報した北部九州地方の降
水量と可降水量時間変化.上) 2017/07/01 00UTC,中) 2017/07/03 00UTC,下) 2017/07/05 00UTC をそれぞれ初期時刻としたもの.赤線は NICAM 14
km 予報の可降水量 [mm],青箱は 1 時間積算降水量 [mm/hour], 紫線はNICAM-LETKF の可降水量第一推定値 [mm]を示す.

成果の公表
 査読付論文
1) Kotsuki S., Ota Y., and Miyoshi T., 2017b: Adaptive covariance relaxation methods for ensemble
data assimilation: Experiments in the real atmosphere. Quarterly Journal of the Royal
Meteorological Society, 143, 2001-2015. doi: 10.1002/qj.3060.
2) Terasaki, K., and T. Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A Radiances with the NICAM-LETKF.
Journal of the Meteorological Society of Japan, 95, 433-446, doi:10.2151/jms.j2017-028
 招待講演
1) 2017/04/07

T. Miyoshi, "Data Assimilation Research at RIKEN: Toward extreme-scalecomputation", An examination of data assimilation algorithms, observations, and applications in thecontext of next-generation computing, National Science Foundation, Arlington, VA, USA.
2) 2017/05/22 K. Terasaki, T. Miyoshi, "Reconditioning the observation error covariance matrix ina local ensemble transform Kalman filter: experiments with Lorenz-96 model", JpGU, Makuhari3) 2017/07/14 三好建正, "Big Data Assimilation" Revolutionizing Weather Prediction", 金曜日セミナー, 東京大学地震研究所
4) 2017/07/01 小槻峻司,三好建正, “全球大気アンサンブルデータ同化システム NICAM-LETKF による衛星降水観測データ同化”, 地震研特定共同研究(B)「データ同化」勉強会, 2017, 東京大学

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

5) 2017/07/24 T. Miyoshi, "Data Assimilation: Integrating model and measurements", South-East
Asian School on Tropical Atmospheric Science (SEASTAS), Singapore
6) 2017/08/08 Takemasa Miyoshi, Shunji Kotsuki, Koji Terasaki, Keiichi Kondo, Guo-Yuan Lien,
Masaki Satoh,hirofumi Tomita, Eugenia Kalnay, "Enhancing Data Assimilation of GPM
Observations", Asia Oceania Geosciences Society (AOGS) 14th Annual Meeting, Singapore7) 2017/09/11 三好建正, "Data Assimilation Research at RIKEN: Numerical Weather Prediction and
Beyond", Atmosphere-ocean Joint Seminar, 東京大学
8) 2017/11/29

三好 建正, "天気予報シミュレーションと衛星降水観測を結ぶデータ同化研究の最先端", 平成 29 年度全球降水観測計画（GPM）シンポジウム「宇宙から見る雨～これまでの 20 年,
これからの 20 年～」, 東京
9) 2018/02/28 小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正, “EFSO の現状と惑星気象研究への発展の可能性” 第19 回惑星圏研究会, 仙台 口頭発表1) 2017/04/13 三好 建正, "Enhancing Data Assimilation of GPM Observations", NICAM-LETKF
and Satellite DA Mtg, 神戸2) 2017/04/17 寺崎康児, “観測誤差相関を考慮したデータ同化手法の開発”, 平成 29 年度第 1 回サブ課題Ａ研究連絡会, JAMSTEC 東京事務所
3) 2017/04/27 S. Kotsuki, K. Terasaki, H. Yashiro, H. Tomita, M. Satoh, and T. Miyoshi, “Model
Parameter Estimation Using Ensemble Data Assimilation: A Case with the Nonhydrostatic
Icosahedral Atmospheric Model NICAM and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data”,
The EGU General Assembly 2017, Vienna
4) 2017/05/21 S. Kotsuki, K. Terasaki, H. Yashiro, H. Tomita, M. Satoh, and T. Miyoshi, “Model
Parameter Estimation Using Ensemble Data Assimilation: A Case with the Nonhydrostatic
Icosahedral Atmospheric Model NICAM and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data”,
JPGU-AGU Joint Meeting 2017, Chiba
5) 2017/05/25 寺崎康児, 三好建正, “非対角な観測誤差共分散行列の Reconditioning によるデータ
同化の安定性について”, 日本気象学会 2017 年春季大会, 東京
6) 2017/05/25 小槻峻司, 寺崎康児, 八代尚, 富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ
同化を用いた NICAM のモデルパラメータ推定”, 気象学会 2017 年春季大会, 代々木
7) 2017/07/10

小槻峻司,寺崎康児,八代尚,富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ同化を用いた NICAM のモデルパラメータ推定”, ポスト京重点課題 4 サブ課題 A・平成 29 年度第2 回研究連絡会
8) 2017/07/19 Kotsuki S. and Miyoshi T., “Leading Research on Data Assimilation in Numerical
Weather Prediction”, AICS CAFE, 2017.
9) 2017/08/01 小槻峻司, 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKF を用いた GPM/DPR データ同化実験”, モデル衛星連携研究会, 2017, 東京大学
10) 2017/08/17 三好 建正, "Enhancing Data Assimilation of GPM Observations", NICAM-LETKF
and Satellite DA Mtg, 神戸

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11) 2017/09/12

Kotsuki S., Terasaki K., and Miyoshi T., “Ensemble-Based Data Assimilation of

GPM/DPR Reflectivity into the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM”, 7thInternational WMO Symposium on Data Assimilation, Florianópolis, Brazil
12) 2017/10/11 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKF の開発と観測誤差相関を考慮したデータ同化について”, 理研気象庁ワークショップ, 気象庁
13) 2017/10/25 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKF の開発状況”, NICAM 開発者会議
14) 2017/10/26 小槻峻司,寺崎康児,三好建正, “NICAM－LETKF を用いた GPM/DPR データ同化実験”, 超高解像度大気モデル開発 WS
15) 2017/11/13 寺崎康児, Krishnamoorthy Chandramouli, 三好建正, “MHS の同化と観測誤差相関を考慮したデータ同化研究の進捗”, ポスト京重点課題４サブ課題 A 研究連絡会, JAMSTEC
16) 2017/11/30 三好建正, "NICAM-LETKF による衛星降水観測データ同化", PMM 国内会合, 東京17) 2017/12/13 三好建正, "Enhancing Data Assimilation of GPM Observations", NICAM-LETKF
and Satellite DA Mtg, 神戸18) 2017/12/16 小槻峻司,三好建正, “適応型共分散膨張法と EFSO から見るアンサンブル予報初期値への課題”, 4 回アンサンブルデータ同化摂動に関する研究
19) 2017/12/21 小槻峻司,寺崎康児,三好建正, “全球大気アンサンブルデータ同化システム NICAM－LETKF による衛星降水観測データ同化”, ポスト「京」重点課題４第２回成果報告会20) 2018/01/19

小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正, “全球大気データ同化システム NICAM-LETKF を使った EFSO 観測インパクト推定”, 第８回データ同化ワークショップ, 明治大学
21) 2018/02/01 小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正,”全球大気データ同化システム NICAM-LETKF を使った EFSO 観測インパクト推定”, 第 8 回理研・京大合同データ同化研究会, 神戸22) 2018/03/05

Kotsuki S., Terasaki K., and Miyoshi T.: Ensemble-Based Data Assimilation of

GPM/DPR Reflectivity into the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM. 6th
International Symposium on Data Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich,Germany23) 2017/10/26

金丸佳矢,佐藤正樹,寺崎康児,小槻峻司,三好健正,久保田拓志「JSS2 を用いた

NICAM-LETKF の準リアルタイム処理のシステム開発および利用」超高解像度大気モデル開発
ワークショップ(NICAM 開発者会議 2017),淡路 ポスター発表
1) 2017/05/20 K. Terasaki, S. Kotsukji, T. Miyoshi, "Two-year analysis experiments with NICAMLETKF", JpGU-AGU Joint Meeting 2017, Makuhari2) 2017/05/26 近藤圭一, 三好建正, “NICAM-LETKF を用いたマルチスケールデータ同化”, 日本
気象学会 2017 年度春季大会, 東京
3) 2017/09/11

Kotsuki S., Ota Y., and Miyoshi T., “Adaptive covariance relaxation methods for

ensemble data assimilation based on innovation statistics”, 7th International WMO Symposium on
Data Assimilation

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

4) 2017/09/25

小槻峻司,寺崎康児,八代尚,富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ同化を用いた全球大気モデル NICAM のモデルパラメータ推定”, 第 2 回 理研データ同化ワークショップ5) 2017/09/25 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKF システムを用いた衛星データ同化”, 第 2 回
理研データ同化ワークショップ, 神戸
6) 2017/12/21 三好建正, 大塚成徳, 寺崎康児, Guo-Yuan Lien, 小槻峻俊司, 本田匠, 前島康光, 岡崎淳史, 坂本英之, “観測ビッグデータ同化実現に向けた取り組み”, 重点課題４成果報告会, 気象
庁7) 2018/02/07 Terasaki, K., and Miyoshi T., Accounting for the observation error correlation in data
assimilation. AICS international symposium8) 2018/02/08

Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to

Observations Verified with Multiple References. The 8th AICS International Symposium, RIKENAICS, Kobe, Japan9) 2018/02/19

Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to

Observations Verified with Multiple References. RIKEN International Workshop on Uncertainty
Quantification (UQWS), RIKEN-AICS, Kobe, Japan10) 2018/03/05 Kotsuki S., Greybush S. J., and Miyoshi T.: On the assimilation order of the serial
ensemble Kalman filter: A study with the Lorenz-96 model. 6th International Symposium on Data
Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich, Germany11) 2018/03/05

Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to

Observations Verified with Multiple References. 6th International Symposium on Data
Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich, Germany12) 2017/10/17 Kaya Kanemaru, Masaki Satoh, Koji Terasaki, Shunji Totsuki, Takemasa Miyoshi,
and Takuji Kubota : A Near-Real-Time System of NICAM-LETKF Assmilating GSMaP, 2017
PMM Science Team Meeting, San Diego13) 2017/11/01 金丸佳矢,佐藤正樹,寺崎康児,小槻峻司,三好健正,久保田拓志「JAXA スパコン(JSS2)を用いた NICAM-LETKF の準リアルタイムシステムの開発」 日本気象学会,北海道
 Web 上の研究成果の URL
1) http://www.data-assimilation.riken.jp/nicam-letkf/index.html
2) http://cesdweb.aori.u-tokyo.ac.jp/~nicam/index.html

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

OpenMP

プロセス並列数

2 - 640

１ケースあたりの経過時間

10.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：6.38
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

50,782,484.98

6.70

SORA-PP

28,731.17

0.36

SORA-LM

66.93

0.03

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

1,449.59

1.00

/data

557,022.35

10.30

/ltmp

9,765.63

0.74

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
18.41

資源の利用割合※2 (%)
0.79※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 における MADOCA を用いた高精度軌道決定
報告書番号：R17JR0800
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4330/
責任者
井上浩一 第一宇宙技術部門衛星測位システム技術ユニット
問い合せ先
瀧口博士

takiguchi.hiroshi@jaxa.jp

メンバ
瀧口博士

事業概要
衛星測位システム技術ユニットでは,複数 GNSS 対応高精度軌道時刻推定ツール（MADOCA）を用いて,高精度測位に必要不可欠な衛星の軌道・時刻情報を定常的に生成し,ネットワーク経由でユーザーに配信を行っている.JSS2 では,MADOCA の更なる高精度化を目的とした,長期間のデータ解析,シミュ
レーションを高速に行う.
https://ssl.tksc.jaxa.jp/madoca/public/public_index_en.html

JSS2 利用の理由
MADOCA の高精度化に必要な太陽輻射圧などの擾乱源のモデル化や各種パラメータの最適化には
長期間のデータ解析が必要である.JSS2 を利用する事で,計算時間を短縮する.

今年度の成果
今年度は,MADOCA をインストールし動作確認を行った.MADOCA の計算結果を汎用 PC での結果と比較し,許容範囲で一致する事を確認した.

成果の公表
なし

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

OpenMP

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

20.00 分

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.02
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

97.52

0.00

SORA-LM

4.08

0.00

SORA-TPP

14,251.68

1.59

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

095.37

0.07

/data

2,489.09

0.05

/ltmp

976.56

0.07

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.00

資源の利用割合※2 (%)
0.00※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

熱帯降雨観測衛星（TRMM）／降雨レーダー（PR）運用事業
報告書番号：R17JR1400
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4331/
責任者
中島映至 宇宙科学研究所
問い合せ先
久保田拓志 kubota.takuji@jaxa.jp
メンバ
吉田直文,荒井頼子,東上床智彦,久保田拓志

事業概要
熱帯降雨観測衛星 TRMM を活用した全球雨分布データを,GSMaP アルゴリズム（V7）を用いて 2000
年～2014 年の期間で処理する.
2014 年 6 月,TRMM 衛星と GPM 衛星が同時観測している期間について PR アルゴリズム(V8)とDPR アルゴリズム(V5)の連続性を確認する.
http://www.eorc.jaxa.jp/TRMM/index_j.htm

JSS2 利用の理由
アルゴリズムの評価,改善やプロダクト作成のため,降水観測に関する複数衛星・センサデータを用いた長期処理を短期間で処理するために,JSS2 が必要.処理アルゴリズムの複雑さのため,JSS2 の厳格な事
業進捗管理,緊急対応,運用側によるきめ細かなユーザ対応等が求められ,JSS2 を利用しなければ,短期間での再処理は達成し得ない事業と言える

今年度の成果TRMM/PR アルゴリズム（V08 レベル 2&3）と GPM/DPR アルゴリズム（V05 レベル 2&3）について,2014 年 6 月の試験処理が,アルゴリズムバージョンアップに伴い 8 セット行われた.図１は,最新
アルゴリズムを用いた地表面降水強度の帯状平均である.上図は海＋陸を,左下図は海,右下図は陸の結果をそれぞれ示している.PR と DPR/Ku によって観測された降水強度は非常に似ているのに対し,DPR/Ku&Ka のそれは海上でやや強いことが示唆された.また,GSMaP アルゴリズム（V7）の MMR
および MML モジュールについて,2000 年～2014 年の期間の再処理を実施した.さらに,GSMaP 精度向上を目的とした機械学習を MATLAB により実施した.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 1 TRMM/PR および GPM/DPR アルゴリズムを用いた地表面降水強度の帯状平均である.上図は海＋陸を,左下図は海,右下図は陸の結果をそれぞれ示している.

成果の公表
 査読付論文
1) K. Kanemaru, T. Kubota, T. Iguchi, Y. N. Takayabu, and R. Oki, 2017: Development of a
precipitation climate record by spaceborne precipitation radar. Part I: Mitigation in effects ofswitching to redundancy electronics in the Tropical Rainfall Measuring Mission Satellite
Precipitation Radar, J. Atmos. Oceanic Technol., vol. 34 No. 9, 2043-2057.
2) S. Kida, T. Kubota, S. Shige, and T. Mega, 2017: Development of a Rain/No-Rain Classification
Method over Land for the Microwave Sounder Algorithm, Remote Sensing of Aerosols, Clouds, andPrecipitation, Chapter 12, 249-265.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

 口頭発表1) T. Kubota et al., Recent progress in Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)product,
JpGU-AGU Joint Meeting 2017, 20 May 2017, Makuhari-Messe, Chiba.
2) T. Kubota et al. Recent progress in Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)product,
2017IGARSS, July 26 2017, Fort Worth, TX, US
3) T. Kubota, 2018: Global Satellite Mapping of Precipitation(GSMaP) overview, The 7th Global
Precipitation Measurement (GPM) Asia Workshop on Precipitation Data Application Technique,
Jakarta, Indonesia, Jan. 2018.
4) T. Kubota, 2018: JAXA's GSMaP Overview, SEMDP Workshop, Jakarta, Indonesia, Mar. 2018.
 Web 上の研究成果の URL
1) http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

24.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.20
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

127,152.31

1.59

SORA-LM

7,366.04

3.79

SORA-TPP

37,548.09

4.19

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

063.58

0.04

/data

69,726.34

1.29

/ltmp

13,020.84

0.98

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
33.45

資源の利用割合※2 (%)
1.44※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

改良型高性能マイクロ波放射計(AMSR-E)運用事業
報告書番号：R17JR1500
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4332/
責任者
中島映至 宇宙科学研究所
問い合せ先
仲村和義 nakamura.kazuyoshi@jaxa.jp
メンバ
斎藤進,今中誠,仲村和義

事業概要
AMSR-E*1 は地球表面および大気から放射される微弱なマイクロ波帯の電波を多周波・多偏波で測定し,様々な地球物理量を推定できる.これらの地球物理量は水蒸気量,雲水量,降水,海面水温,海上風速,
海氷密接度,積雪,土壌水分などがある.
これら地球物理量の長期的なデータは,水・エネルギー循環を含む気候システムの解明に役立つと共に,気候変動モニタリングの一角を担うと期待されている.
AMSR-E プロダクトを,後継センサである AMSR2*2 と同じフォーマットで再処理を行うことにより,ユーザにとって利便性の高い長期データセットを提供する.
*1 : 地球観測衛星 Aqua 搭載の改良型高性能マイクロ波放射計*2 : 水循環変動観測衛星「しずく」（GCOM-W）に搭載される高性能マイクロ波放射計 2

http://sharaku.eorc.jaxa.jp/AMSR/index_j.html

JSS2 利用の理由
スケーラビリティの大きな処理環境をもつ JSS2 を利用し,膨大なシーンの処理を並列で実行することにより,プロダクトをユーザへより早く提供することが可能となる.

今年度の成果本年度は輝度バイアス補正等の改善結果の反映を行い,全観測期間(2002/06/01 – 2011/10/04)のプ
ロダクト(L1B*3, L1R*4)の再処理を実施した.プロダクトはデータ提供システムに登録実施中あり,登録完了次第公開する.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

再処理を JSS2 上で実施した期間は以下のとおり.
【処理期間】2017/08/08 ～ 2017/09/15, 2017/11/09【CPU 利用時間】約 730 時間【処理プロダクト数】

L1B : 98268 プロダクト, L1R : 98268 プロダクト【出力プロダクト容量】 L1B : 5.3TB, L1R : 5.3TB*3 : 工学値をラジオメトリック補正係数を用いて変換した輝度温度,補助データ(幾何情報,ラジオメトリック情報,海陸フラグ等)を格納したプロダクト.
*4 : L1B のデータに対して,周波数毎のデータの解像度合わせ,また標高補正処理を行ったデータを格納したプロダクト.

成果の公表
なし

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

23.10 秒

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.07
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

8,731.85

0.11

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

115.00

0.08

/data

82,897.13

1.53

/ltmp

12,858.08

0.97

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.49

資源の利用割合※2 (%)
0.02※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

改良型高性能マイクロ波放射計(AMSR-E)運用事業（高次処理試行）
報告書番号：R17JR1501
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4333/
責任者
内藤一郎 第一宇宙技術部門衛星利用運用センター
問い合せ先
仲村和義 nakamura.kazuyoshi@jaxa.jp
メンバ
仲村和義,谷口悠司,今中誠

事業概要
AMSR-E*1,AMSR2*2 は地球表面および大気から放射される微弱なマイクロ波帯の電波を多周波・多偏波で測定し,様々な地球物理量を推定します.これらの地球物理量は水蒸気量,雲水量,降水,海面水温,
海上風速,海氷密接度,積雪,土壌水分などがあります.
これら地球物理量の長期的なデータは,水・エネルギー循環を含む気候システムの解明に役立つと共に,気候変動モニタリングの一角を担うと期待されます.
AMSR-E 高次プロダクトと,AMSR2 高次プロダクトを同一のアルゴリズム(改善されたアルゴリズムを含む)で再処理を実施し,ユーザにとって利便性の高いデータセットを提供する.
*1 : 地球観測衛星 Aqua 搭載の改良型高性能マイクロ波放射計*2 : 水循環変動観測衛星「しずく」（GCOM-W）に搭載される高性能マイクロ波放射計 2

JSS2 利用の理由
スケーラビリティの大きな処理環境をもつ JSS2 を利用し,膨大なシーンの処理を並列で実行することにより,プロダクトをユーザへより早く提供することが可能となる.

今年度の成果
本年度は表 1 に示すアルゴリズムの改善結果を再処理環境に反映した.また,昨年未実施となっていた
観測期間について L2*3, L3*4 プロダクトの再処理を実施した.(AMSR2 : 2014/07/01 ～ 2016/12/31)
プロダクトはデータ提供システムに登録実施中あり,登録完了次第公開する.
*3 : 物理量推定アルゴリズムを介して算出された地球物理量が格納されたプロダクト.プロダクトにはデータの位置情報や品質に関する情報が格納される.なお,地球物理量の地図投影は行なわれない.

*4 : 地球物理量の時間・空間的な平均値を地図投影したプロダクト.輝度温度およびそれぞれの物理量について,日および月平均の全球分布を格納する.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 1 再処理プロダクト一覧

成果の公表
なし

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

5.00 秒 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.10
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP

21,975.67

0.28

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

148.48

0.10

/data

105,152.11

1.94

/ltmp

10,384.12

0.78

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.49

資源の利用割合※2 (%)
0.02※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT)運用事業
報告書番号：R17JR2100
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4334/
責任者
中島正勝 第一宇宙技術部門 GOSAT-2 プロジェクトチーム
問い合せ先
上田陽子 ueda.yoko@jaxa.jp
メンバ
橋本真喜子,木幡賢二,末武秀己,田中永謹,篠塚勇司,須藤洋志,今中誠,山本佳史,小友晶子,上田陽子,
山崎朋朗,井口茂,後藤貴志,早坂英俊,菅原衛

事業概要
地球温暖化の原因と言われている二酸化炭素やメタンなどの温室効果ガスを宇宙から測定します.これにより,地球温暖化や気候変動の科学的な理解を深めて,温暖化対策に貢献することを目的にしています.
http://www.eorc.jaxa.jp/GOSAT/index_j.html

JSS2 利用の理由
GOSAT の観測データを処理するミッション運用系システムを構成するシステムとして,処理アルゴ
リズム改訂時に,JSS2 で過去に取得した全観測データの再処理を実施します.さらに,処理したプロダク
トの校正時に,JSS2 上で校正処理を実施します.また,再処理に必要な全データの遠隔地保存先として利用します.
GOSAT プロダクトの再処理対象は過去に取得した全観測データであり,標準処理よりもより多くの計算機リソース（コア,メモリ,ストレージ等）を必要とします.再処理の期間を短縮し,再処理後のプロダクトをより早くユーザに提供するために JSS2 の利用が必要です.プロダクトは hdf フォーマットであり,hdf 関連のライブラリを使用します.

今年度の成果（１）GOSAT TANSO-FTS レベル 1 プロダクトの再処理
GOSAT の TANSO-FTS プロダクトの L1 プログラムの改修を行い,次のバージョンアップに向けた評価用プロダクト(V204204,V205205)作成のための過去 8.5 年部分の観測データの再処理にスパコンを利用した（2017 年 10 月）.従来筑波のシステムで 1.5 年間かかっていたが,スパコンを利用することにより約 20 日間で完了することができた.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

また,再処理したデータのユーザ提供にスパコンを利用した.調布から筑波に伝送し,筑波のユーザ
提供用サーバにアップロードするのに 1 カ月かかっていたが,スパコンのストレージから直接ユーザにダウンロードしてもらうことにより,再処理後 1 週間程度で速やかにデータ提供を開始できた.
さらに次のバージョンアップのための評価用サンプルを速やかに研究者に配布することで,プロダクトの精度等について速やかに評価することができた.この結果,3 月末に正式にプロダクトバージョ
ンアップを行うことができた.
（２）GOSAT TANSO-CAI データの校正検証
TANSO-CAI 観測データからセンサ感度変化を評価し,輝度校正係数を決定するための解析処理を行い,該当期間のバンド 1 の校正係数を決定した.バンド 1 はエアロゾルの粒径分布等の重要な情報を含むため,バンド 2 およびバンド 3 の校正後の輝度に併せて,バンド 1 の輝度を最適化する.バンド 2
およびバンド 3 の輝度校正係数が 3 候補あるため,3 条件でバンド 1 の輝度校正係数を計算し,決定することができた.Fig. 1 に計算の仕組み,Fig. 2 に計算結果を示す.
期間：2017 年 6 月～2018 年 2 月（4 か月おき）（３）GOSAT TANSO-FTS 熱赤外データ研究処理
TANSO-FTS 熱赤外（TIR）データを用いたレベル 2 高次アルゴリズム改良に向け,TIR レベル 2 処理プログラムの JSS-2 への移植,および TIR レベル 2 プロダクト研究処理を行い,処理速度が判明した.
① TIR レベル 2 プログラムの移植
下記のプログラムについて JSS-2 に移植して,問題なく動作することが確認できた.
(a) オゾン(O3)等の高度情報
レベル 2 オゾンプロダクトの処理性能を計測したところ,1 データあたり 125sec であった.
TANSO-FTS レベル 1B（RA 公開版 V205.205,一般公開版 V210.210 相当）を用いたレベル 2 オゾ
ン処理を,2015 年 2 月～12 月,2009 年～2017 年 9 月（全 19 か月分）のデータについて実施し,オゾ
ン全量,および対流圏オゾン量（地表面から高度約 10km まで）の時系列評価を行った.オゾンについては,レベル 1B V161.161 の処理と精度はほぼ同じであることが確認できた.Fig. 3 に GOSAT が観測した 2017 年 9 月の対流圏オゾン量分布を示す.

図 1 GOSAT CAI の処理フロー（上）とラジオメトリック校正処理フロー（下）JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 2 複数衛星データの相互校正により算出した CAI ラジオメトリック校正係数

図 3 GOSAT が観測した 2017 年 9 月の対流圏オゾン量分布

成果の公表
 Web 上の研究成果の URL
https://data2.gosat.nies.go.jp/index_ja.html（V210.210 FTS L1B プロダクト提供開始のお知らせ）

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

480.00 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.58
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP531,325.48

6.65

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

3,109.17

0.35

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

951.49

0.66

/data

278,380.84

5.15

/ltmp

50,618.51

3.82

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
4.12

資源の利用割合※2 (%)
0.18※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

大気環境物質監視シミュレーション
報告書番号：R17JR2401
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4335/
責任者
中島映至 宇宙科学研究所
問い合せ先
菊池麻紀 kikuchi.maki@jaxa.jp
メンバ
鈴木健太郎,五藤大輔,菊池麻紀,藤原智貴,早崎将光,Tie Dai, Yueming Cheng

事業概要
大気汚染物質の飛来と輸送を精度良く監視・予測するために,数値モデリングと人工衛星観測を組み合わせた大気汚染の監視・予測システムを構築する.この目的のために,領域規模から全球規模までをシームレスに扱える大気数値モデルを JAXA のスパコン JSS2 上で稼働させ,東アジア域における大気汚
染の飛来・輸送のシミュレーションを実施する.さらに,その結果を人工衛星による大気汚染の観測と比較することで数値モデルを評価検証する.

JSS2 利用の理由
日本を含む東アジア域での大気汚染の分布状態を精度良く監視・予測するためには,高い空間解像度
で広域を対象とした数値シミュレーションを定常的に実施する必要があり,そのためには JAXA が有するスパコン JSS2 の計算機資源を利用することが必須である.

今年度の成果
今年度は,昨年度 JSS2 に実装した非静力学気象・大気化学モデル NICAM-SPRINTARS を引き続き稼働させ,日本付近を対象とした領域スケールの数値実験を昨年度に引き続いて実施した.さらに,このシミュレーションの結果をひまわり８号から得られるエアロゾルの衛星観測データと詳細に比較することを通じてシミュレーション結果の評価検証を行うとともに,衛星観測とモデリングをさらに積極的に融合するためにエアロゾルのひまわり観測データを NICAM-SPRINTARS モデルに同化する実験を開始した.図１に示したのは前者のモデル評価に関する結果の一例であり,エアロゾル濃度の指標である光学的厚さ(AOT)のモデル結果（縦軸）とひまわり観測データ（横軸）の相関を示している.このような比較を通じて,モデルがひまわりに比べてエアロゾル光学的厚さを過小評価の傾向にあること
や,その時空間変動特性の統計値（歪度や尖度）に違いがあることなどがわかった.このような詳細な比較は,高い時空間分解能を持つひまわり８号の衛星観測データによって初めて可能となった解析であり,今後これをさらに発展させていくことで,エアロゾルの輸送過程についてモデルをこれまでになく

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

詳細に評価し,モデルを改良していけることが期待される.また同化実験に関しては,図２に示すように特定の地点で同化無しの結果との AOT の時系列の比較を行い,同化することでモデルの結果が地上観測の値に近づくことが示されたほか,このような比較を広域で行った場合（図３）にも,同化によって概ね誤差が小さくなることが示された.これらの結果は,JSS2 上でエアロゾルモデル予測・同化システムが適切に稼働し,ひまわり衛星観測データとの比較・同化を今後様々な事例で実施していくことが可能となったことを意味している.

図 1 NICAM-SPRINTARS モデル（縦軸）とひまわり８号衛星観測（横軸）から得られるエアロゾル光学的厚さ(AOT)の確率密度関数（色）と,それぞれから得られる AOTの出現頻度分布.後者については,AOT の平均値・歪度・尖度も数値で示している.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 2 ひまわり８号のエアロゾル光学的厚さ(AOT)を NICAM-SPRINTARS モデルに同化した実験から得られた AOT の時系列（赤色）を,同化無しの場合の時系列（茶色）との比較で示したもの.黒丸は AERONET による地上観測の値を示す.

図 3 エアロゾル同化実験の結果を AERONET 地上観測と比較することで得られた同化
効率の地理分布.赤色ほど同化によって誤差が小さくなっていることを示している.

成果の公表
 口頭発表1) 五藤大輔, 菊池麻紀, 鈴木健太郎, 早崎将光, 吉田真由美, 永尾隆, 杉本伸夫, 清水厚, 中島映至
(2017) 2016 年 5 月における静止衛星ひまわりを用いた NICAM のエアロゾル再現性の検証, 日
本気象学会 2017 年度秋季大会, 北海道札幌市, 2017 年 10 月
2) 早崎将光, 鈴木健太郎, 五藤大輔, 菊池麻紀, 吉田真由美, 永尾隆, 杉本伸夫, 清水厚, 中島映至
(2017) ストレッチ NICAM-SPRINTARS を用いた地上 PM2.5 高濃度時の気象要因分析, 日本気象学会 2017 年度秋季大会, 北海道札幌市, 2017 年 10 月
3) Goto D., Kikuchi M., Suzuki K., Hayasaki M., Yoshida M., Nagao T., Sugimoto N., Shimizu A.,
Nakajima T. (2017) Model evaluation using a geo-stationary satellite and in-situ measurements
around Japan in May 2016, 2017 American Geophysical Union (AGU) Fall Meeting, New Orleans,
USA, December 2017

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

32 - 160

１ケースあたりの経過時間

3.50 時間

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.06
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

254,366.99

0.03

SORA-PP

2,020.05

0.03

SORA-LM

0.02

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

1,645.09

1.14

/data

26,248.94

0.49

/ltmp

12,695.32

0.96

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.00

資源の利用割合※2 (%)
0.00※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

海洋衛星データ同化システムの構築検討
報告書番号：R17JR2402
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4336/
責任者
中島映至 宇宙科学研究所
問い合せ先
可知美佐子 kachi.misako@jaxa.jp
メンバ
可知美佐子,日原勉,相木秀則,宮澤泰正,大石俊事業概要
JAXA で作成する衛星海洋・雪氷プロダクトを最大限に活用し,日本一の高解像度（約 3km 分解能）の海洋モデル及びデータ同化システムを用いて,欠損域のない「海中天気予報」を作成し,衛星情報をより身近で利用可能なものにすると同時に,極域を中心とした気候変動研究を進め,地球温暖化予測や影響評価の精度を向上する.
http://www.eorc.jaxa.jp/earth_observation_priority_research/ocean/

JSS2 利用の理由
非常に高解像度(3km)な領域海洋モデルに衛星データを毎日に同化し,10 日～80 日先までの海中の三次元物理量を予報するため,EORC で通常利用している Linux 計算機では実行ができないため,スパコンが必要である.

今年度の成果JAMSTEC と共同開発した,3km 解像度の日本南岸域海洋モデルをベースとした衛星海面水温（SST）
データ同化システムを FY28 に JSS2 上に移植し,JSS2 で運用可能なシステムを構築した.今年度は,本データ同化システムにおいて,GCOM-W 衛星搭載 AMSR2 SST,静止気象衛星ひまわり 8 号 SST,Aqua 及び Terra 衛星搭載 MODIS SST を 20 アンサンブルメンバで同化し,衛星データの同化による日本南岸の黒潮流路や海中の変動の再現についての実験を実施した.図 1 は同化する衛星 SST の違いの同化結果へのインパクトを示したものであり,同化している SST の季節バイアス（MODIS は夏に負,ひまわ
りは夏に正,AMSR2 は年間中立）の違いが影響し,モデルシミュレーションの水温場で,夏季に鉛直プロ
ファイルに大きいバイアスが発生していることが判明した.このため,SST 同化時点での衛星間バイア
ス軽減を組み込んだ.
さらに,2017 年 9 月末に黒潮大蛇行が発生したケースについて,JSS2 スーパーコンピュータ可視化チ

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

ームの協力を得て,黒潮変動の時間変化の動画を作成した.図 2 は 2017 年 8 月～9 月にかけての日本南岸域での海洋変動の日変化のシミュレーションであり,海面の流速ベクトルと,流速が強い領域をカラーで示している.9 月末に関東の南側で黒潮が大きく蛇行しているのがわかる.
また,名古屋大学と連携して,上記の 3km 解像度海洋モデルおよび衛星 SST 同化システムをタイ湾周辺に適用し,JSS2 での試験を行った.同時に解像度の粗い（1/12 度）西太平洋広域モデルも実装し,3km
解像度モデルの境界条件を提供すると共に,アジアーオセアニア域の環境・災害問題対応に向けた検討を進めている.図 3 は,2015 年 8 月のタイ湾周辺域について,3km 解像度の衛星海面水温を同化したモデ
ル海面水温（左）と,2km 解像度のひまわり 8 号海面水温（右）の動画である.インドシナ半島東岸での湧昇（青色の低水温）がモデルでも再現できていることがわかる.
このように,衛星データのモデルへの同化を推進することにより,衛星観測の欠測を埋めた,あるいは,衛星から直接観測できない物理量を含めた連続的な海洋環境データセットを作成することができる.
これらのデータセットは海洋環境監視,水産,船舶航行等の分野での活用が期待される.

図 1 衛星海面水温データが同化結果にもたらす差異.(a)MODIS のインパクト（2017 年 1-4 月平均）,(b)同（2016 年 5-8 月平均）,(c)AMSR2 のインパク
ト（2017 年 1-4 月平均）,(d)同（2016 年 5-8 月平均）,(e) ひまわり 8 号のインパクト（2017 年 1-4 月平均）,(f)同（2016 年 5-8 月平均）

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

図 2 2017 年 8 月～9 月にかけての日本南岸域での海洋変動の日変化のシミュレーション動画

図 3 2015 年 8 月のタイ湾周辺の海洋モデル（左）と衛星（右）による海面水温動画

成果の公表
 査読付論文
1) Miyazawa, Y., S. M. Varlamov, T. Miyama, X. Guo, T. Hihara, K. Kiyomatsu, M. Kachi, Y. Kurihara,
H. Murakami, "Assimilation of high-resolution sea surface temperature data into an operational
nowcast/forecast system around Japan using a multi-scale three dimensional variational scheme",
Ocean Dynamics, 67, 713-728, 2017.
 口頭発表1) Hihara, H.,

Y. Miyazawa, T. Miyama, M. Kachi, H. Murakami, Y. Kurihara, N. Ono, H. Aiki,"Constructing an ocean data assimilation product using satellite sea surface temperature", 日本地
球惑星科学連合,幕張, 2017 年 5 月.
2) Hihara, H., Y. Miyazawa, T. Miyama, M. Kachi, H. Murakami, Y. Kurihara, N. Ono, H. Aiki,"Constructing an ocean data assimilation product using satellite sea surface temperature", 18-th
International GHRSST Science Team Meeting, Qingdao, China, 2017 年 6 月.
3) 日原勉, 宮澤泰正, 美山透, 可知 美佐子, 村上浩, 栗原幸雄, 相木秀則, 大石俊, "高解像度海洋モ
デルを用いた衛星海面水温同化システムの構築", 2017 年度日本海洋学会秋季大会, 愛媛, 2017 年
10 月.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

4) 大石俊, 日原勉,相木秀則,石坂丞二,宮澤泰正,可知美佐子,"東南アジア沿岸域の海洋データ同化のためのひまわり 8 号の海面水温解析",2017 年度日本海洋学会秋季大会,仙台,2017 年 10 月
5) Kachi, M., H. Murakami, M. Kikuchi, T. Kubota, R. Oki, T. Nakajima, "Current and Future Statusof the JAXA’s Missions and Earth Observation Priority Researches", EUMETSAT Meteorological
Satellite Users Conference 2017, Rome, 2017 年 10 月
6) Kachi, M., M. Kikuchi, T. Kubota, R. Oki, M. Hori, H. Murakami, T. Nakajima, "JAXA Himawari
Monitor and its Synergies to Earth Observation Missions", 8th Asia Oceania Meteorological Satellite
Users Conference, Vladivostok, 2017 年 10 月
7) Hihara, H., Y. Miyazawa, T. Miyama, M. Kachi, H. Murakami, Y. Kurihara, "Ocean data assimilation
experiments using high resolution satellite sea surface temperature around Japan", 2018 Ocean
Sciences Meeting, Portland, US, 2018 年 2 月.
8) Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, M. Kachi, Investigation of Himawari-8 SSTs
for oceanic data assimilation off Thailand/Vietnam, 2018 Ocean Sciences Meeting, Portland, USA,2018 年 2 月

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

自動並列

プロセス並列数

20 - 32

１ケースあたりの経過時間

50.00 分

 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.72
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

5,534,231.01

0.74

SORA-PP

0.00

0.00

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

042.92

0.03

/data

83,866.16

1.55

/ltmp

8,789.07

0.66

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.00

資源の利用割合※2 (%)
0.00※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)

GOSAT-2 プロジェクト
報告書番号：R17JR3500
利用分野：宇宙技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2017/4337/
責任者
平林毅 第一宇宙技術部門 GOSAT-2 プロジェクトチーム
問い合せ先
石田慎 ishida.shin@jaxa.jp
メンバ
上田陽子,山崎朋朗,廣崎善之,小林由季,牧野太郎,村上敦彦,西野孝明,杉本紘平,矢田裕宜,石田慎,
木幡賢二,吉田武仁,片岡文恵

事業概要
主たる温室効果ガスの濃度分布,吸収排出量のより高い精度での算出・推定を行い,以下の寄与により環境行政に貢献する.また,これまでの地球観測技術を継承・発展させ,将来の地球観測衛星に必要な技術開発を行う.
• 気候変動予測精度の向上への寄与• 地球システムの変化の早期検出への寄与• 人為的な温室効果ガス排出の削減状況や自然吸収源の変動状況の把握への寄与• 大気汚染監視に関する政策への寄与
http://www.jaxa.jp/projects/sat/gosat2/index_j.html

JSS2 利用の理由
GOSAT-2 の観測データを処理するミッション運用系システムを構成するシステムとして,処理アルゴリズム改訂時に,JSS2 で過去に取得した全観測データの再処理を実施する.また,再処理に必要な全データの遠隔地保存先として利用する.
GOSAT-2 プロダクトの再処理対象は過去に取得した全観測データであり,標準処理よりもより多くの計算機リソース（コア,メモリ,ストレージ等）を必要とする.再処理の期間を短縮し,再処理後のプロダクトをより早くユーザに提供するために JSS2 の利用が必要である.

今年度の成果GOSAT-2 ミッション運用系システムの製造・試験を行う過程において以下の試験を実施した.
①インタフェース試験
GOSAT-2 ミッション運用系システムと JSS2 とのインタフェース仕様の確認

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月～2018年3月)②再処理試験JSS2 を使った GOSAT-2 ミッション運用系システムの再処理機能の確認
JSS2 を使った GOSAT-2 ミッション運用系システムの再処理性能の測定

成果の公表
なし

JSS2 利用状況
 計算情報プロセス並列手法

非該当

スレッド並列手法

N/A

プロセス並列数

1

１ケースあたりの経過時間

5.00 分 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)：0.09
内訳
計算資源
計算システム名

コア時間(コア・h)

資源の利用割合※2 (%)

SORA-MA

0.00

0.00

SORA-PP635.790.01

SORA-LM

0.00

0.00

SORA-TPP

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

163.72

0.11

/data

100,930.58

1.87

/ltmp

33,528.66

2.53

アーカイバ資源
アーカイバシステム名
J-SPACE

利用量(TiB)
0.01

資源の利用割合※2 (%)
0.00※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合