〔シンポジウム〕：（データ同化；ワークショップ)

第８回データ同化ワークショップの報告

川畑

拓矢 ・上野玄 太 ・中野慎 也 ・藤井 陽介

三好建正 ・小守信 正 ・増田周 平 ・茂木 耕作

小中村

和 幸 ・杉槻峻司・須本憲 彦

藤 明

人・前・杉浦島康

望 実

光・Le Duc
・釜 堀 弘 隆

１．はじめに杉本憲彦（慶 應 義 塾 大 学）：「金 星 GCM へ の「第８回データ同化ワークショップ」を2018年１月

データ同化の広がりと今後の展望」

19日に明治大学中野キャンパスにて，データ同化研究

前島康光，Guo‑Yuan Lien，三好建正（理化学連絡会，統計数理研究所，明治大学の共催にて開催し研究所・計算科学研究機構，現計算科学研究センた（第１図）．以下，プログラムと講演の概要を紹介

ター：以下理研 AICS）：「平成27年関東東北豪する．

雨事例における稠密地上観測データ同化のインパクト」

２．講演プログラム

Le Duc（海洋研究開発機構）and Kazuo Saito（招待講演）（気象研究所）：「Verification and data assimi-中村和幸（明治大学）：「開会の挨拶と明治大学
M IM S の紹介」

lation:two sides of a coin」
小槻峻司，黒澤賢太，三好建正（理研 AICS）：「全球大気データ同化システム NICAM ‑LETKF(連絡責任著者）Takuya KAWABATA，気象研究

須 藤 明 人（静 岡 大 学）
，矢 部 貴 大（パ デュー大tkawabat＠mri‑jma.go.jp
Genta UENO，統計数理研究所．

学），樫山武浩，関本義秀（東京 大 学）
，樋 口 知Shinʼ
ya NAKANO，統計数理研究所．
Yosuke FUJII，気象研究所．

「データ同化による携帯電話データを用いた大規Takemasa M IYOSHI，理化学研究所．
Nobumasa KOM ORI，海洋研究開発機構．

杉浦望実（海洋研究開発機構）：「マルチスケー之，中野慎也，斎藤正也（統計数理研究所）：
模災害時の不規則な移動行動の予測」

Shuhei MASUDA，海洋研究開発機構．
Qoosaku M OTEKI，海洋研究開発機構．

ルのデータ同化に用いる粗視化感度について」

Kazuyuki NAKAM URA，明治大学．
Norihiko SUGIM OTO，慶應義塾大学．

ities in JM A and MRI」

Yasumitsu M AEJIM A，理化学研究所．
Le DUC，海洋研究開発機構．
Shunji KOTSUKI，理化学研究所．
Akihito SUDO，静岡大学．
Nozomi SUGIURA，海洋研究開発機構．
Hirotaka KAMAHORI，気象研究所．
Ⓒ 2018 日本気象学会
22を使った EFSO 観測インパクト推定」

所．

釜堀弘隆（気象研究所）：「Reanalysis activ-（ポスター発表）
野口峻佑（気象研究所）：「従来型観測限定同化版再解析における南半球成層圏突然昇温現象の再現性」
山崎哲（海洋研究開発機構），三好建正（理研，小守信正（海洋AICS），榎本 剛（京都大学）〝天気" 65．5．

第８回データ同化ワークショップの報告

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港の地盤沈下における透水係数推定とそれに基づく沈下量予測に関する共同研究を紹介するとともに，現在進行中の力学系誤差解析に基づくデータ同化手法構築の研究について紹介した．
杉 本（慶 應 大）は，AFES（Atmospheric GCM
For the Earth Simulator）をもとに開発した金星
GCM （General Circulation M odel：AFES‑Venus，
ただしデータ同化システムでは略称に VAFES を用いる）と LETKF（Local Ensemble Transform Kalman Filter）に よ る 金 星 データ 同 化 シ ス テ ム
VALEDAS（VAFES‑LETKF data assimilationsystem）を開発し，その初期成果と今後の展望について紹介した．AFES‑Venus はこれまで，金星の雲層付近の擾乱に関する，様々な研究成果を挙げてきており，世界最先端の金星 GCM の一つである．また，日本の金星気候衛星「あかつき」による高鉛直分解能，高頻度の観測データが徐々に蓄積されている．今後，VALEDAS では，金星初の再解析プロダクトを作成していく予定である．また，EFSO（EnsembleForecast Sensitivity to Observations)を導入し，観第１図

中村（明治大学 MIMS）による招待講演の様子（撮影：上野）測インパクトの調査も可能になった．現在 National
Aeronautics and Space Administration（NASA）
は，複数の小型衛星を用いた金星電波掩蔽観測の計画を立案しており，本システムを用いた軌道計画への貢研究開発機構），猪上淳（国立極地研究所）：献が期待される．

「AFES‑LETKF データ同化システムでの EFSO

前島（理研 AICS）は，豪雨予測における稠密な地を使ったラジオゾンデ観測インパクトの診断・評

上観測データ同化のインパクトを調べた研究について

価実験」

講演を行った．理化学研究所の領域大気データ同化シ

伊藤伸一，加納将行，長尾大道（東京大学地震研

ステム Scalable Computing for Advanced Library究所）：「大自由度数値モデルに基づくデータ同and Environment（SCALE‑LETKF）を 用 い て，化デザイン」

National Centers for Environmental Prediction

中野慎也，有吉雄哉，樋口知之（統計数理研究（NCEP）に よ る 従 来 型 観 測 データ NCEP PREP-所）：「Python による並列計算用粒子フィルタ

BUFR を６時間毎に同化した実験と，PREPBUFRライブラリ開発」に加えて株式会社 NTT ドコモが提供する環境センサーネットワークの稠密地上観測データを１時間毎に３．講演概要

同化した実験の２種類の同化実験を紹介した．稠密地

中村（明治大）は，今回会場となった明治大学先端上観測データを同化することにより，豪雨の原因であ数理科学インスティテュート（Meiji Institute forる線状降水帯の形成に寄与した台風18号（T1518；

Advanced Study of Mathematical Sciences：Etau）の進路及び縁辺の水蒸気フラックスが改善し，MIM S）の紹介を行った．明治大学 MIMS は，数理予報スコアが改善してより長いリードタイムが確保さ科学に関する共同研究拠点として，研究集会や共同研れた．

究を実施しており，例として錯視を数理的に取り扱う

Le Duc（海洋研究開発機構）は，観測誤差が存在研究や金融市場の危機を数理的に取り扱う研究を紹介するときの検証方法について，ベイズ理論に基づく手した．また，データ同化に関する研究として，神戸空法を提案した．データ同化においては，尤度を （観2018年５月23332

測―モデル）／観測誤差

第８回データ同化ワークショップの報告で定義しているが，ベイズソースの不足が懸念される．そのような状況下におい検証においては，データ同化におけるベイズ推定式のて，被災者の位置を高い精度で推定・予測できれば，正規化項を 観測エビデンスと呼び，尤度として用限られた人的リソースの適切な配備に貢献できる．しいる．どのようにこの尤度を計算するかは，データ同かし，個人情報保護への配慮から，リアルタイムな位化における事前分布にどのような形式を選択するかに置データは区画ごとに集計されたデータしか得られ依存し，正規分布にはとらわれない．正規化項を無視ず，アンケート調査に基づく個々人の移動のデータはするために通常，事後分布による比が用いられる．な

平常時の行動を表現しているため災害時の予測には不お事後分布は事前分布が存在しないときは尤度そのも十分である．そこで本研究では，データ同化を用いてのである．この比率はベイズ係数と呼ばれ，ベイズ理この２種のデータの両方から災害時の人の移動を予測論に基づくモデル比較における指標となる．数値予報することを試みた．推定対象の状態量が高次元であるにおける検証で用いられる尤度は，ベイズ検証においという技術的な課題を解決するため，本研究では提案てはベイズ係数と置き換えることができる．この新し分布に工夫を加えた粒子フィルタを用いた．東日本大い検証スコアが適切である条件とともに，対数スコア震災当日の実際の携帯電話データを用いて検証実験をとその線形変換スコアが同じ意味を持つことを示し行ったところ，提案手法は素朴な粒子フィルタを上回た．正規分布する観測誤差を持つ観測データに対しる精度で人の位置の予測を行えることが確認できた．て，対数スコアは，重み付き平均を内包するスコアと杉浦（海洋研究開発機構）はマルチスケールのデーなっている．またベイズ検証の最も興味深い応用としタ同化に用いる粗視化感度について講演した．データて，ランクヒストグラムの新しい解釈とランクヒスト同化に現れる最適化問題は，モデルの非線形性とマルグラムの平準さの定量化が挙げられる．

チスケール性に起因して，勾配を使った方法では解き小槻（理研 AICS）は，EFSO と呼ばれる観測の予にくい場合がある．しかし，制御変数の場を粗視化し報へのインパクト推定手法について講演を行った．て扱うことにより，コスト曲面を平滑化することが原EFSO は，アンサンブル予報を使って，個別の観測理的に可能である．発表においては，くりこみ群の手データを抜いたデータ同化実験を行わずに，それぞれ法を用いて，速いスケールを消去したコスト関数を導の観測が予報に与えるインパクトを推定する統計手法出するとともに，その勾配を評価する方法が示されである．理化学研究所の全球大気データ同化システム

た．また，ローレンツモデルを例にとって，その効果NICAM （Nonhydrostatic ICosahedral Atmosphericをみた結果も示した．詳細は Sugiura（2016）を参照

Model）−LETKF に，解析値を真値とみなした場合されたい．の EFSO（対解析 EFSO）と，観測を真値とみなした

釜堀（気象研）は Japanese 55‑year Reanalysis

場合の EFSO（対観測 EFSO）を実装し，それぞれの（JRA‑55）を 初 め と し た 全 球 大 気 再 解 析 の 紹 介 をEFSO に よ る 観 測 イ ン パ ク ト を 推 定 し た．対 観 測行った．現在利用可能な全球大気再解析は，気象庁をEFSO では，観測のインパクトが主に自身の観測変数初めとした世界４機関で実施されており，気象学研究の予報改善として得られる一方，他の観測変数の予報を初めとした様々な分野で利用されている．再解析で改善としての寄与は限定的であることを紹介した．まは全期間をまったく同一のデータ同化システムで計算た，簡易モデル Lorenz‑96を用いた理論研究では，しているため，最新の再解析プロダクトは対流圏で昇EFSO を用いて悪い観測から良い観測に同化順序を並温，成層圏で低温化といった地球温暖化に伴う変動をび替えることで，逐次同化アンサンブルカルマンフィ良く再現しており，さらには火山噴火に伴う対流圏のルタの解析精度が改善されることを紹介した．

一時的な低温化・成層圏の昇温や，エルニーニョに伴須 藤（静 岡 大）は，GNSS（Global Navigationう昇温も再現できている．一方で，地球のエネルギーSatellite System）でリアルタイムに得られる携帯電収支には数 W /m のインバランスが依然として残っ話ユーザーの位置データと，アンケート調査に基づくているなど，要素によっては課題を残していることな人々の日常的な移動のデータという２種のデータを用どを報告した．

いて，大災害当日の人の移動の予測を粒子フィルタで行う研究について紹介した．大地震のような大災害の４．おわりに直後は，自衛隊員をはじめとする救援のための人的リ

本ワークショップへは約50名の方に参加頂いた．今24〝天気" 65．5．

第８回データ同化ワークショップの報告

回も口頭発表は招待講演のみとし，１件45分と研究背333go.jp）までご連絡を頂ければ幸いである．

景から質疑応答まで十分な時間をとり，有意義な研究

なお今回のワークショップは，統計数理研究所共同会となった．また４件のポスターも発表された．本研 究 集 会（29−共 研−5001）「データ 同 化 ワーク

ワークショップでは，理論的研究から，金星大気へのショップ」ならびに明治大学 M IM S の共同研究集会

応用，あるいは人の流れを予測するといった研究までとして支援いただき，開催された．誌面を借りてお礼

幅広い話題について発表があった．このように様々な申し上げたい．

話題に触れることで，参加者の方々もそれぞれの研究に刺激を受けることが期待される．活発な議論が行わ

参 考

文

献れたことを講演者および参加者には深く感謝したい．

川畑拓矢，藤井陽介，上野玄太，中野慎也，茂木耕作，増データ同化技術は地球物理の分野にとどまらず，幅田周平，2011：第１回データ同化ワークショップの報

広い分野で活用されており，データ同化の有用性あるいは問題点が互いに異なっていたり，共通であったりと様々である．そのような情報を交換していく場として こ れ ま で 開 催 し て お り（川 畑 ほ か 2011，2012，

告．天気，58，793‑794．
川畑拓矢，増田周平，茂木耕作，小守信正，藤井陽介，上野 玄 太，中 野 慎 也，2012：第 ２ 回 データ 同 化 ワーク
ショップの報告．天気，59，583‑584．
川畑拓矢，上野玄太，中野慎也，小守信正，増田周平，茂2013，2014），今後とも継続して開催していく予定で木耕作，若松ある．プログラム，講演ファイル等の詳細は，ホームワークショップの報告．天気，60，633‑635．

剛，藤井陽介，2013：第３回データ同化ページ（ http://daweb.ism.ac.jp/DAW S/index.

川畑拓矢，上野玄太，中野慎也，小守信正，増田周平，茂html，2018年２月６日閲覧）をご参照願いたい．さ木耕作，三好建正，藤井陽介，多田英夫，吉田 隆，らに，ワークショップ開催のお知らせなど，データ同

2014：第７回気象庁数値モデル研究会・第４回データ同化に関する情報交換の一助としてメーリングリストを設けているので，参加を希望する方には，データ同化研究連絡会（本稿筆者１〜８；dawsjimu＠mri‑jma.

2018年５月

化ワークショップの報告．天気，61，668‑670．
Sugiura, N., 2016:Coarse‑grained sensitivity for multiscale data assimilation.Phys.Rev.E,93,doi:10.1103/
PhysRevE.93.052212.

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