XRAINデータ等を用いた高度気象プロダクト作成によるイノベーション創出にむけた調査
文部科学省 地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム 基幹アプリケーション
フィージビリティスタディ（FS）

2017年九州北部
豪雨 XRAINを用いた3次元降雨分布

国立研究開発法人 防災科学技術研究所 清水慎吾
日本気象協会 水防ソリューション課 後藤祐輔

強雨は増加している？
アメダス1,000地点あたりの大雨の年間発生回数（気象庁「気候変動監視レポート2015」）
日雨量：400 mm以上

1時間雨量：50 mm以上
約20回 / 10年の割合で増加（40年間で約1.5倍）

1976(~166)

約2回 / 10年の割合で増加（40年間で約4倍）

2015(~246)

1976(~3)

l IPCC（気候変動に関する政府間パネル）
第5次評価報告書（2013）は、温暖化に伴い、中緯度の陸域のほとんどと湿潤な熱帯域において、今世紀末までに極端な降水がより強く、より頻繁となる可能性が非常に高い、と予測している。
渋谷駅冠水（2015年7月24日：asahi.com）

2015(~11)和歌山県那智勝浦町（2011年9月3-5日）

2

雨粒クイズ：自然で見られる雨の形はどれが正しい？

水蒸気から雲粒へ。
そして雨粒の大きさまで成長し、落下してくるXバンドMPレーダとは？
ＭＰレーダとは、マルチパラメータレーダを指す
いろいろな変数を取得できるレーダということ

電場が水平方向に振動する電波と、電場が垂直方向に振動する電波を同時に送受信して、２つの電波の受信情報の差を測定することで、雨粒の形状に関する情報も得るレーダ。
さらに、降水強度の測定精度が高い。

ＭＰレーダを使えば、雨量推定の精度が上がる！
古典的な方法 （反射強度を用いる推定法）

MPレーダ（Kdp）を用いる新しい推定法
KDP-R Rela9onship

DSD → KDP → R

DSD → Z → R

推定された雨量（mm/hr）

Z-R Rela9onship

DSD → R
雨量の真値（mm/hr）

DSD → R
雨量の真値（mm/hr）

推定値と真値の相関が非常に高い。 強い降水においても精度が落ちない。
（この技術に関連し、つくば奨励賞、国土交通大臣賞、文部科学大臣表彰科学技術賞 を受賞）

ＸバンドＭＰレーダー解析手法の技術移転
XバンドMPレーダーを活用した
高精度降雨観測手法を開発

l X-NETの成果を踏まえて，河川局が水害に対する適切な水防活動や河川管理のために採用
l 防災科研が特許2件を含むデータ処理アルゴリズムを実装

首都圏研究用Ｘバンドレーダー
ネットワーク（X-NET）

11エリア27台，人口カバー率82%

2008年8月5日
雑司が谷豪雨気象協会（羽生）
中央大（東京）国土交通省による現業利用
自治体への情報提供

防災科研
（海老名）

防災科研
（木更津）
防衛大（横須賀）MPレーダー（赤円）とドップラーレーダー（緑円）の観測範囲

局地的豪雨・強風の新しい監視技術を開発。
n 高い精度の雨量推定
n 500m格子，5分間隔のきめ細かさ
n リアルタイムの情報提供
n 風の分布も測定可能

l 東京消防庁では，警報発表前の水防態勢等の発令判断の補助情報として活用
l 藤沢市には，降雨情報とともに浸水深予測情報を提供 （いずれも実証実験）

社会基盤分野での利用

東京消防庁向けwebサイト

l 鉄道会社で，運行管理への利用の有効性が確認され，実証実験を開始（運行規制区間・時間の短縮）

極端気象災害研究
l 現業の予測精度を上回る１時間先までの降雨予測手法開発
l 災害を引き起こす極端気象の解析と速報
公開66

XRAIN：国交省Xバンドマルチパラメータレーダネットワーク
XRAIN:

X-band polarimetric（mul9 parameter） RAdar Informa9on Network⇒ eXtended RAdar Informa9on Network

世界に先駆けて、「1分間隔」「250m格子」の雨量情報が提供されている。
人口カバー率90%以上

マルチパラメータレーダとは、・高精度な雨量観測・降水域の風向・風速観測・降水粒子の種別判定（雨or雪）が可能なレーダである。

l 防災科研の成果を踏まえて，河川局（現水管理・国土保全局）が水害に対する適切な水防活動や河川管理のために採用。2008年から整備を開始（3大都市圏＋金沢）
l 防災科研が特許2件を含むデータ処理アルゴリズムを実装。
l 2010年7月から11台体制で試験運用を開始。
l 2013年度に36台で本運用と数値データ配信事業を開始！
l 現在38台で運用中。人口カバー率は90%以上。全政令指定都市をカバー。
7

XRAIN地上雨量情報 2013年9月15日台風第18号
雨量情報（注）灰色部：
電波消散領域

u 1分間隔u 250m格子
素早く、きめ細かな雨量情報更新が可能となり、近年増加している急激に発達する局地的な「ゲリラ豪雨」の監視に威力。

関東地方
• 新横浜
• さいたま
• 船橋
• 八斗島
• 氏家
5台のレーダで観測

XRAIN地上雨量情報は河川管理、水資源管理等の公共分野で広く利用されている.
しかし、それ以外の気象データ（風や降水粒子判別）の利活用は進んでいない

降雨強度mm/時

8レーダ三次元観測（2016年台風第9号に伴う雨雲）
2016年8月22日，12:40～19:30，5分間隔

防災科研XバンドMPレーダー（海老名、木更津）＋ 国土交通省XバンドMPレーダ（XRAIN5台）

9

2016年台風第9号に伴う風雨
2016年8月22日，12:40～19:30，5分間隔）
高度1kmの風向風速
雨の強さm/秒

研究用Xバンドレーダネットワーク（防災科研、防衛大、電中研）＋ 国土交通省XバンドMPレーダ（XRAIN）

mm/時

10

２０１７年九州北部豪雨におけるXRAINの活用

豪雨の翌日の７月６日に３次元解析図をホームページに掲載。６日の夕刊で報道。
DIASのデータを利用した迅速な解析が可能となっている。

目的
本業務は、国土交通省のXバンドマルチパラメータレーダネットワーク(XRAIN)
データ等を用いたDIASのビジネス展開に向け、・三次元データ解析技術を用いた高度気象プロダクト作成機能
・WEB-APIによる配信機能を有する基幹アプリケーションの①開発可能性及び②ビジネス化の可能性を明らかにし、同アプリケーションの要件定義を行うことを目的とする。

本課題がイノベーションを創出する産業分野
現状では河川情報センターが配信している２次元雨量分布のみが民間利用されており、風と雪に関する情報が利用できない。
風と雪の情報のニーズが想定される
民間気象会社、建設会社、鉄道事業者、マスメディアを中心にニーズ調査を行い、必要とする気象情報の種類、配信の即時性の必要性を調査した

気象プロダクトのニーズ分析（民間気象会社による事前調査）
気象プロダクトの作成機能（a） 3次元・降水分布

利用要素

用途

・高所作業現場の強強風監視（高度指定） ・強風の状況監視
風対策
竜巻・ダウンバーストポ ・竜巻指標、ダウン・航空機、鉄道、道バースト指標監視
路運行管理

3次元・風向風速分布（上昇・下降流 wを含む）
2次元・風向風速分布（指定高度1000ｍ）※プロダクト 2p-wind・風向風速（2D) ＋気象モデル出力
・強風の状況監視
強風ナウキャスト
（地上付近）(地上風換算）降水粒子判定（雨・雪・あられ）社会ニーズ

・鉄道、道路運行管理・ゲリラ豪雨対策
・降水量分布（2D）
地上雨量分布・親水施設安全管理
・豪雨直前予測※XRAIN雨量情報でも可・3D可視化・防災機関、一般住・降水分布（3D)
VILナウキャスト
民などへ提供・火山噴火監視・降水分布（3D)
火山噴煙分布・航空機着陸進入路 ・TVメディアなどへ・降水分布（鉛直2D)
鉛直断面の降水分布
提供状況
・空港就航率対策
・風向風速（2D)・風向風速（3D)
テンシャル

（b）

（c）

使用データ

・積雪量分布・降雹監視・雷指標監視・雪（2D)
降雪量
・あられ（3D)
雷ポテンシャル

（d） 積乱雲自動追跡・積乱雲移動＋降水分布（3D）
キャスト

降水ナウ

非降水域の風向風速（e）（データ同化技術）

・強風ナウキャスト
・風向風速（2D) ＋(b)
強風ナウキャスト
（観測値ベース）
・風向風速（2D)
風況分布（地上、洋上）・風況調査・工事現場の管理・防災機関、一般住民などへ提供
・水力発電（融雪流出）
・雷予測精度向上
・道路運行管理・航空機運行管理・ゲリラ豪雨対策
・高所作業現場の強風対策
・風力発電立地条件
調査

気象プロダクトのニーズのまとめ（民間企業ヒアリング調査結果）

高いニーズが見込まれた４分野（建設、鉄道、通信、テレビ局）にヒアリング調査。
風および雪情報に高いニーズを確認。しかし、配信量とリアルタイム性で多様性が見られた

提案する基幹アプリケーションの概要とビジネスモデル
本課題では、防災科研のレーダデータ解析技術を基盤技術とし、XRAINのデータを基盤データとして用い、ＤＩＡＳを解析プラットホームとする。

雨情報のみならず、三次元の風情報および雪情報を提供する
アプリケーションを開発する。

アプリケーション開発中に、先端的民間企業とデータの試験配信を行い、社会実験を行う。
社会実験で得られた知見をもとに、民間気象事業者がビジネス展開ができるようにプロダクトを高度化する民間気象事業におけるXRAINの活用例
基幹ＡＰＬとして開発する高度気象プロダクト
を利用者区分毎において最適なWEB-API配信方法を提案

まとめ①基幹アプリケーションの開発可能性の調査
三次元降水分布推定アルゴリズムおよび三次元気流分布推定アルゴリズム等の高度気象情報プロダクトの計算コストを評価し、全国のXRAINデータに対してリアルタイムで三次元分布を推定するシステムの開発可能性を調査した。
→ ニーズが高い関東領域を代表させ、計算コストを調査した。三次元雨量分布は１分以内、三次元分布雨量については３分以内に計算を終えることができた。民間気象事業者のニーズ調査結果によると、更新頻度が５分程度であった。このことから、防災科研の現行のシステムをDIASに移植させることで、アプリケーションの開発が可能であると考えられる。

②基幹アプリケーションのビジネス化の可能性調査
ニーズが見込まれる民間企業（気象事業者、鉄道事業者、建設会社、通信建設会社、テレビ局）にヒアリング調査を行い、活用したい情報内容、活用場面を取りまとめた。調査結果に基づき、WEB-API配信システムの要件及びAPI群の構成を明らかにした。
→ 利用業種別に必要なデータの種類、次元、取得方法、出力形式、即時性の必要性が異なる。即時性が高いニーズには、三次元データの情報圧縮機能、プッシュ送信機能のニースが高い。こうした付加価値を与えることは、民間気象会社が得意であり、民間気象会社のＢ２Ｂ事業として、本基幹アプリケーションは主に利用されると考えられる。
課題としては、本基幹アプリケーションで、どの程度までの高機能御配信システムを構築することが望ましいかについて、対費用効果をさらに検討する必要がある。

補足資料

先端的民間企業のヒアリング調査結果のまとめ
利⽤したい情報

活⽤場⾯

リアルタイム情報
・運⾏規制
・予測情報（強⾵や強⾬及び判別粒 ・現況情報の監視⼦）
・⼈の配置（雪）・電気やネットワーク設備等の管理
鉄道事 ・現況情報（降雪や雷）

業者

通信建
設会社

・実効⾬量や累積⾬量・⾯的な情報であることが有効

オフライン情報―
・⼤⾬や強⾵の過去データと観測精度――

リアルタイム情報
・⾵、⾬、雪、雷・特になし

・ 現 ⾏ の 気 象 情 報 は「 K I Y O M A S A 」 を 利 ⽤。
⼯事箇所、１件あたり⽉額１万

リアルタイム情報
・現場における強⾵、⾬域、雷のナウキャスト情報
建設会

社

テレビ
局

データの形式など 現⾏のサービスとの差別化は？

・屋外⼯事の中⽌等判断（⾬、雷、⾵）・移動⼿段（雪）・現場は⽇々異なる・クレーンなど現場作業における天候急変 ・携帯端末へ配信
・明⽇や今⽇の現⾏の予報の監視と管理
・アラート情報（判 情報を利⽤している。
定閾値を設定）オフライン情報・強⾵や豪⾬、落雷の過去データ等

・ビル等の⽴地条件調査

・条件検索で結果を ・アメダス検索は現場など
取得が欲しいピンポイントでは・テキスト形式でダ ない。
ウンロードできる。

リアルタイム情報
・⾬や雪の現況情報

・データ放送・BS,CSの⽣番組
・プッシュ通知――

オフライン情報・三次元の各種情報

・過⽇発⽣した極端気象の3D動画をオンエアー――

民間気象会社による高度気象プロダクト毎のニーズ
シーズ（要素技術）
高度気象プロダク
編集・加工
ト
三次
元 →2D（水平断面）（3D)・
・地上雨量分布
降水分布→2D（鉛直断面）

社会ニーズ
利用要素

用途

利用者

・ゲリラ豪雨監視・鉄道、道路運行管理 ・鉄道事業、道路会社
・建設会社

・航空機の着陸進入路状況

・空港就航率対策

・空港運用会社等→VIL(鉛直積算雨水量)・降水ナウキャスト

・豪雨直前予測・親水施設安全管理・工事現場の管理

・防災機関
・建設会社

→3D、2D（水平、鉛直断面）
・火山噴煙分布・気象現象の構造

・火山噴火監視・火山噴火情報・2D、3D可視化（可視化は気象会社にて作 ・極端気象の解説成）

(a)

・降水分布

(b)

三次
元 →2D（任意高度）（3D)・・強風分布の状況
風向風速分布 →3D(上昇・下降流を含む）
・竜巻、ダウンバーストのポテン
シャル

(c)

二次
元 →プラス 気象モデルの出力値+ア（2D)・
メダス風補正風向風速分布 ・強風ナウキャスト※高度1kｍ
降水粒子判別 →2D（雪判定）(雨・雪・あら ・降雪強度分布れ)3D（あられ判定）・雷ポテンシャル(d)(e)

・強風の状況監視
（任意高度）

・防災機関
・テレビ局

・高所作業現場の強風 ・建設会社
対策

・竜巻指標、ダウンバースト指標監視・航空機、鉄道、道路 ・交通関係（航空、鉄・2D、3D可視化（可視化は気象会社にて作 運行管理道、道路）
成）
・極端気象の解説
・建設会社
・防災機関
・テレビ局、気象会社
・強風直前予測（地上付近）
・工事現場の管理
・建設会社
・運行管理
・交通（鉄道、道路）・各強風対策・防災機関、気象会社
・積雪強度監視・鉄道、道路運行管理 ・鉄道事業、道路会社
・民間気象会社・降雹監視・雷指標監視・航空運行管理・電気やネットワーク設備等の管理
・雷予測精度向上
・親水施設安全管理

・航空会社
・鉄道事業、道路会社
・民間気象会社

積乱雲自動追 →プラス 3D降水分布
跡・降水ナウキャスト

・ゲリラ豪雨監視三次
元 →2D（任意高度）（3D)・
・強風ナウキャスト
非降水域風向 ※客観解析ベース
風速→1D(任意地点と高度）・風の収束、気象急変の解析と監視
・2D、3D可視化

・予報の作成と実況監 ・民間気象会社
視（常時監視が可能） ・建設会社
・テレビ局

・風況調査、地点選定（地上／洋上、通年・風力発電立地条件調 ・電力会社等

・防災機関

WEB-APIで配信するデータ形式の検討
利⽤者（代表例）

プロダクト→編集

データ形式

3D降⽔分布→2D→ナウキャスト3D⾵向⾵速分布
専⾨家向け
→2D
⾃社システムに融合・表⽰する技術を有 →ナウキャスト
3D(上昇・下降流wをする。
含む）
3D判別粒⼦→2D
3D⾮降⽔域⾵向⾵速
⼯事現場向け※データ同化現場で携帯端末を⽤→2D（上空1000mといて常に気象状況を把任意⾼度）握する。

csv形式

3D降⽔分布テレビ局向け過⽇の特徴的な気象 3D判別粒⼦
現象について、気象構 3D⾮降⽔域⾵向⾵速造を可視化して解説す ※データ同化
る。
3D降⽔分布
3D判別粒⼦気象会社向け
予報作成と実況監視 3D⾮降⽔域⾵向⾵速に利⽤※データ同化→すべて2Dへ編集

NetCDF形式
GRIB2形式

ユーザ側・加⼯／次元

更新頻度

即時性

・地上⾬量分布（実 5分
況、ナウキャスト）／２D
・地上⾵分布（実況、10分ナウキャスト）／2D

リアルタイム処理

NetCDF形式
GRIB2形式
csv形式

・⻯巻、ダウンバー 5分
スト指標／2D・降⽔判別粒⼦／2D 5分

リアルタイム処理

Web-APIへ
NetCDF形式
スマフォ向け閲覧⽤可視化データ

・強⾵ナウキャスト 10分
リアルタイム処理／2D分布、1Dポイン
ト予測・実況監視
・スマーフォンアプ
リを提供
・可視化（静⽌画、動 5分、10分、 バッチ処理画）／3D、2D60分（過去データ）※現象による

csv形式

csv形式
・⾵の収束、気象のGIS対応のデータ形式 急変の監視／2D分布

最⼩単位

リアルタイム処理

リアルタイム処理

リアルタイム処理

利用者の区分として、大手建設会社等の自社システムに融合・表示する技術を有する会社を“専門家向け“とした。

WEB-API機能で実装するインターフェースの提案
⾼度気象プロダクト

３D

2D

2D

□ 降⽔分布□ ⾵向⾵速分布（降⽔域）□ 判別粒⼦□ ⾵向⾵速分布（⾮降⽔域）□ ⾵向⾵速分布（⾼度1Km）□ 積乱雲⾃動追跡

編集
次元

時刻指定
期間・刻み
／最新領域指定

⾼度指定1D○○（地点）○2D（⽔平）○○○2D（鉛直）○

3D○○○（範囲）

1D○○（地点）

指定⾼度

2D

○

○

2D

○

○

○
○（範囲）
(始点と終点)―

演算指定

平均・最大最小・積分―

極座標系の生データ(PPI)取得に関しては、DIASの既存APIを利用可能である
22

３次元雨量分布の計算コスト
２０１５年

２０１６年

正常処理数

５９８９７

１０３８３８

異常処理数※

１４４４

１５１６

処理時間の最大値[秒]

１０８．８

１２２．９

処理時間の最小値[秒]

８．４

８．６

処理時間の平均値[秒]

４０．６

３８．９

処理時間の標準偏差[秒]

４．２

５．９

処理時間の中央値[秒]３９．６

３９．１６０秒以内の割合[％]

１００．０

９９．６

２０１５年

２０１５～２０１６年における３次元降水分布推定処理の計算処理時間の統計値※異常処理数は起動ログ数とＤＢに登録されたデータ数の差とした

２０１６年

２０１５年および２０１６年において、全事例の99.6%で１分以内に三次元降水分布を推定できた。降水時と非降水時で計算コストに差があるため２つのピークがみられた。

23

３次元風速分布の計算コスト
２０１３～２０１６年における３次元風速分布推定処理の計算処理時間の統計値※異常処理数は、起動ログ数とＤＢに登録されたデータ数の差とした
２０１３年

２０１４年

２０１５年

２０１６年

正常処理数

５６１５０

９１２８３

９６２６９９３５６０

異常処理数※

５１２９

１３７２０

８７７１

１１７８７

処理時間の最大値[秒]

７５６．２

１０９．２

１０６．５

１８８．５

処理時間の最小値[秒]

７．３

８．６

１０．４

８．７

処理時間の平均値[秒]

２２．０

２１．５

２２．８３２．８処理時間の標準偏差[秒]

１１．０

８．１

８．６

３２．０

処理時間の中央値[秒]

１６．６

１６．４

１６．８

１６．７

６０秒以内の割合[％]

９９．６

１００．０

１００．０

８４．５

２０１６年

２０１５年

年によって計算コストが異なる。雨量が多かった2016年で計算コストが高い。
必ずしも１分以内に処理が終わるわけではないが、３分以内であれば計算完了できた。
24

２０１７年九州北部豪雨におけるXRAINの活用