超高層大気分野のデータ利活用促進、成果創出のための取り組み
田中良昌1,2, 梅村宜生3, 新堀淳樹3, 阿部修司4, 能勢正仁3,
上野悟5, IUGONETプロジェクトチーム
1. 極域環境データサイエンスセンター, 2. 極地研・総研大,
3. 名大ISEE, 4. 九州大ICSWSE, 5. 京大附属天文台
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IUGONETプロジェクト（2009年～）
IUGONET (Inter-university Upper atmosphere Global Observation NETwork)「超高層大気長期変動の全球地上ネットワーク観測・研究」

全国の大学・研究機関に分散している超高層大気データの公開、及び、効率的に解析するためのインフラ（メタデータデータベースや統合解析ソフトウェア）を開発している。
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IUGONETが扱っている観測データ

高度• 様々な装置で観測された多種多様な物理量データ• 太陽～地球下層大気にある様々な領域で取得されたデータ

3データ解析ソフトウェア（SPEDAS）•••

IUGONET関連の30種類以上のデータのロードプロシジャを提供。
多様な衛星・地上観測ミッションの観測データを取り扱える。
太陽、惑星間空間、磁気圏、電離圏、中層大気等のデータが利用可能なので、宇宙天気のような分野横断型研究に向いている。

SPEDASで扱えるデータの例
Stereo SOHO

Wind

ACE

THEMIS
衛星

GOES

LANL

NASA
OMNI

POES

MAVEN

THEMIS
地磁気

THEMIS
カメラ

CARISMA
地磁気

GIMA
地磁気

Greenland
地磁気

MACCS
地磁気

ERG連携地上
210MM,SuperDARN,誘導磁⼒計, …

宇宙空間

太陽

衛星データ
IMP-8 RBSP

ERG

地上観測データIUGONET

MMS

分野横断研究

Barrel太陽望遠鏡, 太陽惑星電波望遠鏡,電離圏レーダー, ⼤気レーダー,オーロライメージャ, 気象観測データ,
地磁気ネットワーク（WDC,MAGDAS, 南極・アイスランド等）

地球大気

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IUGONETメタデータ・データベース（Type-A）
IUGONET Type-A http://search.iugonet.org
広い知見、複合的知識を得る

成果を創出する

データにデータをデータを探す

発見する

ついて知る

詳細に新しい発見

解析する

をする

データをPIと連携する

試してみる（共同研究等）

UDAS
web

データの特性、現象の把握
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検索

解析ソフト
SPEDAS

情報取得 IUGONET、科学とデータ研究集会
IUGONET Type-A

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STP分野におけるIUGONETのこれまでの歩み
国内外の様々なプロジェクトと積極的に連携・協力し、観測データの公開・共有や、統合解析ツールの開発に貢献。

Science Center

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第2期（FY2015-2020）後半のタイムライン

高機能ツール開発
ビッグデータ解析
分野横断型研究への発展

ICeSSAT(Malaysia)

ISELLI-2
ISELION2018
ISEA-15レーダースクール(Nigeria) WDS (Indonesia)(India)（Indonesia）
JpGU2018JpGU2017
中国極地研

研究者育成
国際ネットワーク構築
Post VarSITI

脈動オーロラプロジェクト(PsA)
PWING
PSTEP

STP分野の他プロジェ
クトとの連携・協力

Bepi Colombo
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IUGONETの位置づけと期待される貢献
マスタープラン「太陽地球系結合過程の基盤形成」••••

IUGONET•

多様なデータの公開・共有
検索・解析ツールの提供
国際ネットワークの構築
人材育成
迅速、且つ、高度な研究成果の創出
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連携強化・バリアフリー

情報・システム研究機構
DS共同利用基盤施設
極域環境DSC••
国内外のSTP分野
他プロジェクトIUGONET、科学とデータ研究集会

新しいデータサイエン
ス手法の応用
異分野融合による分野横断型研究への発展
オープンサイエンスへの展開

分野の壁を越えた新しい発見2018/09/14
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マスタープランにおけるIUGONETがめざす取り組み

データ公開・相互利用
高機能解析
ツール開発
ビッグデータを含む新たな解析手法

研究者育成（講習会、国際スクール）

国際ネットワーク構築（capacitybuilding）
多種データの検索・解析
ツール提供

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研究成果発信9統合解析ツール（SPEDAS）による解析例（１）
北米域d-TEC変動とあらせ衛星観測との比較

プラズマ圏界面を通過

あらせ軌道

電離圏トラフ(GPS-TEC)： 57.5o
プラズマ圏界面(Arase PWE/HFA)： 59.7o
Shinbori et al., 201810研究成果創出への貢献
••

•
•
•

2016～2017年の学術論文[査読あり]39編（そのうち学生が主著論文12本）
データを取得後、極めて短期間で研究成果が出るようになった。（例：2017年3月以降のあらせ衛星と地上同時観測の研究成果が数多く出ており、そのほとんどがSPEDASを利用して解析を行っている。国際誌GRLで特集号（8/20締切）。）
30年以上の長期変動に関する研究が可能。[e.g., Shinbori et al., 2017]
人工衛星やグローバルに分布した多種多様な地上観測装置のデータを利用した総合解析が可能になった。[e.g., Takahashi et al., 2017]
便利なツールが整備されたことによって、大学院生、留学生を含む若手研究者や、シニア研究者による成果も数多く出ている。[e.g., Sato et al., 2015; 2017;
Noersomadi et al., 2017]

学位論文(代表的なもの)
2017年度：• 杉山俊樹、全球 GPS 受信機観測網を用いた磁気嵐に伴う中・高緯度電離圏不規則構造の時間・空間変動とその発生機構に関する研究、名古屋大学大学院理学研究科素粒子宇宙物理学専攻、修士論文、2017.
• 伊津井ひかる、低緯度コロナホールと太陽黒点出現領域の相関について、茨城大学理学部地球環境科学コース、学士論文、2017.

2016年度:• 塩野佑貴、 EAR-RASS観測における音速補正精度に関する研究、京都大学工学部電気電子工学科学士論文, 2016.
• 田畑啓、EAR-RASSによる赤道域の気温プロファイルの観測に関する研究、京都大学大学院情報学研究科通信情報システ
ム専攻修士論文、 2016.
• Dao, T., Study of post-midnaight field-aligned irregularities at low-latitudes using the Equatorial Atmosphere Radar, 名 11
古屋大学理学研究科素粒子宇宙物理学専攻博士論文、2016.

国際ネットワーク構築、研究者育成（１）
講師：今城（京大）••

at Covenant Univ. inNigeria (Sep. 2017)2018/09/14

年に数回、ツールやデータの普及のため、国内外でデータ解析講習会を開催。
特に、インドネシアやナイジェ
リア等、アジア・アフリカ地域での講習会も実施し、研究者の育成、共同研究促進に貢献している。
講師：田中（極地研、PEDSC）

in Bandung, Indonesia(Mar. 2018)
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国際ネットワーク構築、研究者育成（２）
講師：阿部（九大ICSWSE）

2018年度は、さらに活動を加速

ICeSSAT 2018@ MARA 工科大学,In Malaysia (Aug. 7, 2018)••••••2018年5月：JpGU2018、IDL講習会（協力：Harris Geospatial株式会社）2018年8月7-9日：マレーシアでデータ解析講習（講師：阿部（九大））
2018年9月13日：データ解析講習会＠NICT
2018年10月22-26日：ISEA-15＠インドで、ブース展示 or 講習会を計画
2018年？月：中国極地研でデータ解析講習会を計画（講師：田中（極地研））
2019年3月大気レーダースクール＠インドネシアで、講師派遣予定。
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ユーザの参加を容易にするツールの開発••

ユーザ自身が持っているデータファイル（CDF、アスキー）をSPEDASにロードできるルーチンを簡単に作成できるキット（UDASegg）を開発・公開。
IDLライセンスを必要としないGUIにも実装済み。SPEDAS v3.1で、近日中に公開予定。
ロード＆プロット
dataUDAS
EGG

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14今後、取り組むべき課題キーワード• 観測データの準リアルタイムモニタリング• ビッグデータ解析• データサイエンス手法の応用• データ同化• オープンサイエンスへの展開（例：一般市民からのオーロラ動画の提供、分類（片岡））• 分野横断型研究の支援• 長期データ保存• 長期的なデータ活動の維持、人材確保

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まとめ
• IUGONETは、超高層大気分野の様々な機関、プロジェクトと連携・協力しながら、データ公開、利活用、研究者育成、研究成果創出に貢献してきた。
• 今後も、マスタープランを中心とする多様なプロジェクトと連携を強化していく。これまでに得たノウハウ、インフラ等を活用、及び、発展させることに加えて、データサイエンス手法、ビッグデータ解析等の高度な解析手法を積極的に取り入れる。
• ユーザが容易に参加できる環境を構築することで、分野の裾野を広げると共に、オープンサイエンス、分野横断型サイエンスの発展を目指す。

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