ＤＩＡＳシンポジウム2017「地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム」

水課題アプリケーションの開発：【 降水予測と洪水現況予測 】
代表機関： 国立大学法人東京大学
実施責任者：池内幸司
分担機関： 国立研究開発法人土木研究所、日本工営株式会社
協力機関： 東京電力株式会社、中部電力株式会社■リアルタイムアンサンブル降水予測の開発： 牛山朋來（土木研究所）
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犀川上流
目的：レーダー
洪水やダム管理にとって有効な河川流量
雨量計
予測を行うため、リードタイム2日間における降水量予測を行う。対象は、静岡県大7/21,12UTC～
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井川と長野県犀川上流域。
予測雨量手法：アンサンブ• 数値天気予報は、高解像度予報値ととル中央値もに確率情報が得られる、領域アンサ
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7/15,00UTC～ンブル予報を実施する。
気象庁MSM• 気象庁の全球予報GSMを境界条件とし、水平格子間隔15kmと3kmの領域予報を行う。領域モデルはWRFを用い、アンサンブルカルマンフィルターLETKFを用
7/22,12UTC～
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いて、初期値摂動を作成。
• DIASコアシステムの3node× 22coreによる並列処理により計算。
• 2015年7月～8月の連続予報実験を行
大井川（左）と犀川上流（右）の流域平均雨量．灰色の範い、予報スコアを検証。
囲は25～75%の確率降水量。縦棒は、全確率範囲。横大井川

アンサンブル予報の上位0～10%平均

気象庁MSM（決定論的予報）

1mm/6h5mm/6hスレット
スコア10mm/6h

大井川
犀川上流

見逃し率

予測降水量のスレットスコアと見逃し率。黒線は大井川、赤線は犀川上流。実線・破線・一点鎖線は、基準降水量を表す。横軸は予報リードタイム。

結果とまとめ：• アンサンブル予報は、概ね観測降水量を予測、気象庁MSMよりも良いことが多い。
• アンサンブル予報の上位0～10%平均の予報スコアは気象庁領域モデルMSMを上回る。
• 今後、予測降水量を水文流出モデルに導入し、流量予測の検証を行う予定。

軸下の青線は降水予報期間を示す。

■豪雨のピンポイント／リアルタイム予測に向けた雲同化システム： 瀬戸里枝（東京工業大学）----- 背景 -----

降水強度の比較（観測 vs 現業 vs 同化システム）-----同化システム・ データ ----＜構成要素＞• Coupler（メインプログラム）• 大気モデルWRF• 陸面モデルSiB2• 陸面RTM，同化（EnKF）• 大気RTM，同化（1Dvar）

高精度な洪水予測・警報システムや貯水池操作の最適化には，降水の時間特性に加えて，数時間先に降水域が河川流域の中に生じるか否かという細かな空間分布の予測情報が不可欠である．しかし，降水位置の精度は最先端の現業予測でも不十分である．
降水域の予測精度の向上には，広範囲で均質に得られる雲の衛星観測を予測モデルに同化することで，降水が発生する前に，降水を生ずる雲の位置と量を適切に表現することが有効である．

＜観測データ＞• マイクロ波観測輝度温度（ AMSR-E/AMSR2 ）----- 豪雨予測実験 ---------- 課題 -----

対象事例 ：
2008年8月5日，15日，28日の豪雨（3事例）
対象領域 ：
関東域
初期値・境界値 ： NCEP FNL / JMA-MSM （ここでは後者の結果のみ）
比較用データ ：Radar-AMeDAS解析雨量，JMA-MSMの予測値

しかし，陸上の雲は強く不均一な陸面射出ゆえに衛星から捉え難く，世界中の現業機関でも同化されていない．
雲を精度良く捉えるには陸面からの背景射出を高精度に表現することが必要である．

----- 結果---------- 解決法・目的 -----•

本研究では大気－陸面の結合系で，両者を同時に同化することの可能なシステム（大気－陸面結合データ同化システム）を開発した．大気－陸面結合データ同化シス
テムは，感度の異なる複数の波長の衛星マイクロ波を用いて，土壌水分・雲水量・雲域内大気を衛星から同時に捉え，予測モデルに取り込むことで，高精度な降水予測を行うシステムである．

••••

Seto, R., T. Koike, and M. Rasmy (2016), Heavy rainfall prediction applying satellite-based cloud data assimilation over land, J. Geophys. Res. Atmos., 121, doi:10.1002/2016JD025291.

システムは雲のシグナルを効果的に取り込み，適切な雲・降水分布，降水強度の予測に成功した．
ポイントスケールでも観測とよく合った降水強度を再現した（図なし）．
雲域内および雲域周辺の大気（上昇風・収束・温位など）も，同化と同化後のモデル計算により適切に修正された．
現業モデルの解析場との併用で，降水継続期間も改善された（降水強度が3時間ほど継続）．
以上の結果は，本手法が豪雨予測，洪水予測を飛躍的に向上する可能性を示した．

■日本全域アンサンブル洪水予測システムの構築とその初期的検証： 芳村 圭（東京大学）
・解決を目指す社会的課題やユーザニーズ
日本国内において、水害により毎年多くの人的および経済的被害が報告されている。
（平成27年度水害被害額は、全国で約3,850 億円: 国土交通省）

近年の豪雨に伴う水害の多発や、地球温暖化に伴う極端降水現象の増加が懸念されている。
今後、水害を軽減するための洪水予測に対するニーズがさらに高まると想定される。

・課題の特徴（技術的な先進性など）
水害による人的および経済的被害の大幅な軽減を目指し、大規模なコンピュータシミュレーションを用いて日本全国を対象とした数十時間前からの確率的な洪水予測を行う。

・DIASの活用（利用するDIASのデータや機能）
東京大学で稼働しているリアルタイム高解像度日本域洪水予測システム「Today‘s Japan」 において、陸面モデル・流出モデルの物理過程の改良 、水平方向の高解像度化、アンサンブル化を実施し、予測精度の向上を目指す。

図１ 物理過程および水平解像度の改良

図２ 日本域高解像度 (0.05度)洪水予測システムのパフォーマンス

・事業の成果イメージ、波及効果
本課題により日本全域での流量予測システムの構築し、数十時間前からの洪水予報精度が向上する。
台風や梅雨前線等で大雨が予想される場合に洪水が起こりやすい河川を特定し、周辺住民に注意喚起を行うための判断材料の１つとして活用できる。

・H28年度の成果
・物理過程および水平解像度の改良（図１）地表面データの改良により水循環プロセスを詳細に表現した。また、河道網の高精度化により、細かな洪水情報の提供が可能になった。データ同化により、流量の再現性が大幅に向上した。
・日本域高解像度 (0.05度)洪水予測システムのパフォーマンス（図２）
MATSIRO+CaMa-Floodでアンサンブル降水入力による洪水予測システムを構築し、鬼怒川洪水に適用した。 図３ 9月10日16時26分 下妻市内新鬼怒川橋付近
堤内の道路の一部が冠水
モデル流量が９時間程早く増加を開始する傾向があるが、被害が増加するレベル（赤線）には、11時間前予報で84%のアンサンブルメンバーが到達した。

図４ 9月10日17時頃 常総市三坂町北部付近
標高の低い地域では2~3mの浸水もみられる