学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

jh200062-NAH

ゲリラ豪雨予測のリアルタイム実証実験
三好 建正（理化学研究所）
概要「ビッグデータ同化」の技術革新を創出し、ゲリラ豪雨に代表される局地的な気象予測に応用して、30 秒毎に更新するリードタイム 30 分の天気予報という従来では考えられない画期的なシステムを、フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)および世界トップクラスのスーパーコンピュータ Oakforest-PACS という次世代技術を駆使して実証実験し、広く防災・減災に資するとともに、気象学的ブレークスルーをもたらす。埼玉大学に設置された新型の MP-PAWR による 30 秒毎の観測データをリアルタ
イムに Oakforest-PACS に転送し、領域数値天気予報システム SCALE-LETKF によりデータ同化して、30 分後までの降水予報をリアルタイム配信するシステムを開発した。
令和 2 年 8 月 25 日から 9 月 7 日まで、実際のリアルタイム降水予報の実証実験を行った。Oakforest-PACS の 1200 ノードを占有利用することにより、観測を終えてから 3～4 分程度で 30 分先までの予測を作成し、安定的に 26～27 分のリードタイムを実現した。

1. 共同研究に関する情報(1) 共同研究を実施した拠点名
東京大学

東京大学情報基盤センター

及び筑波

大学計算科学研究センター
大規模実験の長期実施のための調整(2) 共同研究分野

2.

超大規模数値計算系応用分野

研究の目的と意義
データ同化は、計算機上のシミュレーショ

(3) 参加研究者の役割分担

ンと現実世界の観測・実験データを融合し相本研究では以下のような役割分担で研究を進

乗効果を生み出す統計数理に基づく基盤技めた。

術である。計算機の性能向上によりシミュレーションが精緻化してデータ量が膨大にな

理化学研究所計算科学研究センター

総括：三好建正

ると共に、センシング技術の向上により観総括補佐：大塚成徳

測・実験データの時空間分解能が上がり、多リアルタイム実験システム開発、リアルタイ

様な観測データを統合的に扱うようになる

ム実験実行：本田匠、雨宮新ことで、データ同化で扱うデータ量は爆発す

観測データ転送システム開発：石川裕、大塚る。このような次世代の高精細シミュレーシ

成徳

ョンと複数の新型センサによる「ビッグデー

データ同化システム開発：前島康光、ジェー

タ」には、既存のデータ同化技術では対応し

ムズ・テイラーきれないため、本研究では「ビッグデータ同気象モデル開発：富田浩文、西澤誠也、末木化」の技術革新を創出し、ゲリラ豪雨に代表

健太、（本課題非参加者だが調査に協力：山浦

される局地的な気象予測に応用して、30 秒毎剛）に更新するリードタイム 30 分の天気予報とシステム高速化：堀敦史、バリ・ゲローフィ

いう従来では考えられない画期的なシステ
1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

ムを、フェーズドアレイ気象レーダおよび世

2020 年 4 月～6 月に毎月一日のノード占有試

界トップクラスのスーパーコンピューター

験を行った。当拠点公募型共同研究として実Oakforest-PACS という次世代技術を駆使し施したことにより、ノード占有利用の事前協て実証実験し、広く防災・減災に資するとと議や、運用中の連絡を円滑に行うことができ、もに、気象学的ブレークスルーをもたらす。

大きな意義があった。

ゲリラ豪雨の予測を五輪期間中に試験的

4. 前年度までに得られた研究成果の概要に実証することで、2020 年代に、現業機関である気象庁で採用できるような技術・ノウハ

該当無し

ウの知識化を行い、広く社会に貢献する。東5.

京五輪の時期に今までに無い規模の天気予

今年度の研究成果の詳細報をリアルタイム運用することにより、気象本研究グループでは突発的かつ局所的な学的・計算科学的知見の獲得に加えて、将来豪雨の予測に向けて、フェーズドアレイ気象

的な社会実装に向けての知見を得ることがレーダ(PAWR, Yoshikawa et al. 2013)によ出来る。

る 30 秒毎の観測データを同化する領域アン

この夏に予定されていた五輪大会の開催

サ ン ブ ル デ ー タ 同 化 シ ス テ ム SCALE-が延期されたが、リアルタイム実証実験を当LETKF を開発してきた(Lien et al. 2017,

初の予定通り実施し、今後の改善に向けた知Miyoshi et al. 2016a,b)。これまで本システ見を得ることを目的とする。

ム の 開 発 に はJST CREST課 題

JPMJCR1312、JPMJCR1303、JST AIP 加

3.

速 課 題 JPMJCR19U2 、 HPCI 一 般 課 題

当拠点公募型研究として実施した意義
本計画では 2020 年 7～9 月（東京オリンピ

hp150019、hp160162、hp170178、hp180062、

ック・パラリンピックが当初予定されていた

hp190051 、 京 調 整 高 度 化 枠 ra000015 、期間）に、Oakforest-PACS を大規模に長時間

Oakforest-PACS 大規模 HPC チャレンジ利用した。そのため、東京大学・筑波大学の2019 年 8 月、同 11 月、同 2020 年 3 月など関係者と連携して、長時間の大規模ノード占の支援を得てきた。

有を実施した。また、事前の試験のために

図 1： SCALE-LETKF システム全体のワークフロー。詳細は本文参照。

2

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

これまでの開発で、このシステムを用いて境界値を用いてデータ同化サイクルを行い、実際にリアルタイムでの 30 秒間隔の予報のその解析値を用いて 18 時間後までの予報を更新を可能にするため、SCALE と LETKF行う。D2，D3 では D1 からダウンスケール

を単一のジョブとして実行しデータ入出力

した予報をそれぞれ行う。最内の D4 (500 m

を簡素化する拡張を行うとともに、境界値作メッシュ)において、D3 の予報値から生成し成のための外側領域の計算を含めた全体のた初期値・境界値のもとで、NICT からリア

ワークフローを構築した。また、埼玉大学に

ルタイムに受信する 30 秒ごとの MP-PAWR

設置されている情報通信研究機構(NICT)の観測を同化し、30 分後までの予報を行う。

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レ

PAWR 観測の受信には理化学研究所で開発ーダ(MP-PAWR)を用いて、関東地方での 30

さ れ た Just-In-Time Data Transfer (JIT-

秒間隔データ同化を可能にした。今年度はそDT)を使用する。

の成果を踏まえ、本課題の計算資源で令和 2
年 8 月 25 日から 9 月 7 日まで、首都圏におアンサンブル数は D1 から D4 まで共通しいて 30 秒毎に更新する 30 分後までのリアて 50 である。ただし D4 での延長予報は解

ルタイム降水予報の実証実験を実施し、結果

析値のアンサンブル平均を初期値として単を web ページとスマートフォンアプリにて一メンバーで行った。Oakforest-PACS にお公開した。

ける必要ノード数は D4 で 992、D1-D3 で最大 208 であり、システム全体では 1200 ノー

図 1 は、実証実験に用いたシステム全体のドを利用した。実証実験期間中は Oakforest-

ワークフローを示している。領域 D1 (18 km

PACS を部分的に占有利用し計算を実施した。

メッシュ)、D2 (6 km)、D3 (1.5 km)は 6 時間
毎に更新される。D1 では Lien et al. (2017)

2 週間にわたる大規模実行を実施するためと同様に、米国大気環境予測センターに、事前に複数回の大規模実行を行い、計算(NCEP)から受信した観測データと初期値・速度や予測精度の確認を行った。なお、本実

図 2： 実証実験期間中の予報リードタイム。

3

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

図 3：9/2 15:45-16:15 JST における高度 2km のレーダー反射強度。
上段：観測値

下段：15:45 の観測値および同時刻を初期値とした 10-30 分予報値。

験は HPCI 一般課題 hp200026 と連携して実的な運用を行い、動作の安定性を確認した。

施した。実施した実験内容は以下の通りであ

数値不安定の発生は、ドップラー風速観測のる。

品質管理基準を厳しくすることで抑えた。ス
マートフォンアプリを運用する共同研究先

4/23-24：ワークフローの自動化とオンライ企業の株式会社エムティーアイへのデータ

ン可視化の実装を行った。データ同化及び気配信も併せて実施した。実験結果に基づき、象モデルのパラメータ最適化に向けた実験

ジョブ投入の方法を改善して、8 月の本実験を行った。

では 1 ジョブでより長く実行できるよう改良した。

5/28-29：1 km メッシュと 500 m メッシュでリアルタイムの観測データを取り込んで予

8/24-9/7：リアルタイム実証実験を実施した。

報を実施することに成功した。観測時刻から実験初期にジョブが異常終了する問題があ

30 分予報を得るまでに 5 分程度かかり、実ったが、システム運用側と調整して利用ノー

質的に 25 分のリードタイムを確保できるこドの変更を行い、復旧した。以後、実験期間とが分かった。一方で、数値不安定を起こす

終了まで概ね順調に動作した。期間中には何場合があることが分かり、原因についての調度か顕著な降水が観測され、予報を行うこと査を行った。

が出来た。実験期間前半の解析・予報精度に基づいてパラメータの再調整を行い、実験期

6/25-26：前回発生した数値不安定の原因究間後半の解析・予報精度の向上を図った。

明に向けて試験を行い、レーダのドップラー
風速観測データの同化に起因することが分

図 2 は、実証実験期間中の予報のリードタ

かった。また、リアルタイム実行時の出力を

イムを黒線（左目盛、単位：分）で示してい外部配信するための試験を行った。

る。12 時間毎に一時的な 5-10 分の遅れがみられるが、12 時間のジョブを次のジョブに交

7/31-8/7：本番を想定したリアルタイム実験

代する際の MPI 通信の初期化等のため必要を実施し、リアルタイム実行時に起こりうるな中断である。その他、数値計算上の不具合

問題点等の洗い出しを行った。1 週間の連続などのため数回の中断が生じた。それ以外の4

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

時間帯については、8 月 26 日 16 時(日本時を用いて実験を実施し、予測結果をウェブ上間)～9 月 7 日 3 時までにわたって継続してで公開した。

30 秒毎に予報を更新することができた。大部分のリードタイムは約 26-27 分であり、観測一部の変更はあったが、フェーズドアレイ

から 30 分予報の生成までの処理を約 3-4 分

気象レーダのデータを同化して 30 秒毎に更で安定して実行できたことを意味する。

新する 30 分先の降水予測をリアルタイムに公開する、という当初目的は十分に達成され

図 3 は、期間中の 9 月 2 日に MP-PAWR

た。また、予測精度については、高かった事で捉えられた顕著な降水事例における、高度例、不十分であった事例、双方見られた。リ

2 km に お け る 降 水 強 度 の 観 測 値 お よ び

アルタイム実証実験中に一部、改善策を実施

15:45 の解析値と 30 分後までの予報値を示した。残った問題の詳細な解析と改善手法のしている。観測値の網掛け部分は障害物によ検討を現在行っている。

る欠測領域である。解析値は観測された降水
強度の細かな構造を再現しており、予報値は2021 年度は、「富岳」を用いることで計算

降水システム全体が強度を保ったまま北に規模を大幅に拡大し、予測精度を上げてリア向けて移動する特徴を捉えている。

ルタイム実証実験を行う計画である。本課題で開発したシステムを元に、アンサンブル数

6. 今年度の進捗状況と今後の展望を 20 倍の 1000 メンバーにして解析精度を向D1～D3 については、当初計画通りのシステ上する。30 分先の予測も、単一の決定論的予ムで実験を行った。

報から、10 メンバーの確率的予報にする。また、本課題の実験で得られた知見を元に、予D4 については、250 m メッシュと 500 m メ測モデルやデータ同化手法の改良を行い、降ッシュの二通りを計画し、250 m は 2 日程度

水予報精度の改善を目指す。

の短期間、残りの期間を 500 m メッシュでの7. 研究業績一覧（発表予定も含む．投稿中・投稿予定計算とする計画であった。6 月までの試験において、250 m メッシュでの予測精度が 500は含まない）(1) 学術論文 （査読あり）

m メッシュに対して現時点ではあまり向上しないことが分かったため、費用対効果の観点(2) 国際会議プロシーディングス （査読から、8 月 24 日からの本実験ではすべて 500あり）

m メッシュを採用した。理論上はメッシュ幅を細かくすることで現象の再現性が向上す(3) 国際会議発表

ることが見込まれるため、システムの改良に向けて引き続き研究を進める。

2020/5/8

Takemasa（査読なし）

Miyoshi,Takumi

Honda,

Shigenori Otsuka, Arata Amemiya, Yasumitsu

計算期間については、オリンピック・パラ

Maejima, Yoshihiro Ishikawa, Hiromu Seko,

リンピックが延期になったことも考慮し、変Yoshito Yoshizaki, Naonori Ueda, Hirofumi

更を行った。オリンピックが予定されていたTomita, Yutaka Ishikawa, Shinsuke Satoh,

期間には予測を公開せずに実験を実施し、シTomoo Ushio, Kana Koike, and Yasuhiko Nakada,

ステムの改良作業を行った。パラリンピック

Big Data Assimilation: Real-time Workflow forが予定されていた期間は、改良したシステム

30-second-update

5Forecastingand学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

Perspectives

towardDA-AI

Integration,

2021/2/16

EGU2020, online
2020/7/12

Takemasa

Illuminating

Takemasa

Miyoshi,Takumi

Honda,aMiyoshi,Path

Numerical

totheWeatherFugaku's
FutureofPrediction,

Shigenori Otsuka, Arata Amemiya, Yasumitsu

Session11Distinguished Achievements in AI,

Maejima, Yoshihiro Ishikawa, Hiromu Seko,

Big

Data

and

Simulations

Yoshito Yoshizaki, Naonori Ueda, Hirofumi

Society5.0,

The

3rd

Tomita, Yutaka Ishikawa, Shinsuke Satoh,

Symposium, online

Tomoo Ushio, Kana Koike, Yasuhiko Nakada, Big

2021/2/17

Takemasa

R-CCS

Miyoshi,International

Big

Big

Learning

inComputation,

second-update Forecasting and Perspectives

Numerical

toward DA-AI Integration, JpGU-AGU Joint

OceaniX Webinars, IMT-Atlantique & RIKEN

Meeting 2020, online

Online Joint Seminar Series (Jointly withTakemasa

Miyoshi,Real-timeData

invitedNumerical Weather Prediction, The 197th R-

2021/2/18

2020/11/27

Weather

Prediction,

Assimilation

Demonstration of Big Data Assimilation in

CCS Café, online

Machine

Data,

Data Assimilation: Real-time Workflow for 30-

2020/9/7

andsupporting

SeminarTakemasa

AI

Chair

Series)

2021,

Big

data

Miyoshi,assimilation and AI: Creating new development

Takemasa

Miyoshi,

Predicting

in real-time weather prediction, ERCIM-JST

Sudden Local Storms by 30-second-update NWP

Joint Symposium on Big Data and Artificial

Using Phased Array Weather Radar, KU-ITBIntelligence, online

Biweekly Webinar Series, online

2021/3/4 Takemasa Miyoshi, Fusing Big Data and2020/12/21 Takemasa Miyoshi RIKEN Enhancing

Big

ComputationinNumerical

Weather

Precipitation Prediction Algorithm by Data

Prediction, Climate Research with HPC Forum,

Assimilation of GPM Observations, The Joint

SupercomputingAsia 2021, online, invited

PI Meeting of JAXA Earth Observation Missions

2021/6/4 Arata Amemiya and Takemasa Miyoshi,

FY2020, online

1000-member

18-km-mesh

SCALE-LETKF

2021/1/12 Takemasa Miyoshi,T. Honda, A. Amemiya,experiment with conventional observations in

S. Otsuka, Y. Maejima, J. Taylor, H. Tomita,

summer 2020, Japan Geoscience Union meeting

S. Nishizawa, K. Sueki, T. Yamaura, Y.

2021, online

Ishikawa, S. Satoh, T. Ushio, K. Koike, E.
Hoshi,

andK.

Assimilation:

Nakajima,

Data

1000-member

18-km-mesh

SCALE-LETKF

Demonstration

experiment with conventional observations inExperiment of 30-s-Update Forecasting insummer 2020, Asia Oceania Geoscience SocietyTokyo2021 virtual 18th annual meeting, online

inReal-TimeBig

2021/8/4, Arata Amemiya and Takemasa Miyoshi,

August2020,

AmericanMeteorological Society 101st Annual meeting,2021/4/6

online, invited
2021/1/23 Takemasa Miyoshi, Innovating “Big
Data

Assimilation”

revolutionizing
weathertechnology

very-short-range

prediction,

CREST

for

Takemasa

Miyoshi,

Weather

Predictability

and

Data

Assimilation:

Perspectives

TowardGeneralTheoryofPrediction,

OIST-RIKENCollaboration

1st

severeSymposium: Green and blue planet -How canInternational

ecological research shape our future? Okinawa

Symposium on Big Data Application, online6

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

2021/4/20 Seminar "Fusing Big Data and Big

2021/8/1-8/6

Takemasa

Miyoshi,

Data

Computation in Numerical Weather Prediction"

Assimilation:

Fluid

Experiment of 30-second-update Forecasting

Mechanics

Unit(Professor

Pinaki

Chakraborty), Online

Real-time

Big

Demonstrationin Tokyo in August 2020, AOGS2021

2021/4/26 Takemasa Miyoshi, Takumi Honda, Arata2021/8/1-8/6

Takemasa

Miyoshi,

Amemiya, Shigenori Otsuka, Yasumitsu Maejima,

Precipitation

James

Assimilation of Gpm and Other Satellite

Taylor,Hirofumi

Tomita,Seiya

Nishizawa, Kenta Sueki, Tsuyoshi Yamaura,

Prediction

Improvingby

Data

Observations, AOGS2021

Yutaka Ishikawa, Shinsuke Satoh, Tomoo Ushio,(4) 国内会議発表

Kana Koike, Erika Hoshi, and Kengo Nakajima,
Big

Data

Assimilation:

Real-time（査読なし）

口頭発表

Demonstration Experiment of 30-second-update2020/9/26 雨宮新、局地的豪雨のリアルタイム実証

Forecasting in Tokyo in August 2020, EGU2021,

実験、「富岳」成果創出加速プログラム「防災・Online

減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気

2021/4/30

Takemasa

Computation,
Numerical

Miyoshi,

and

Data,

Big

環境予測」第 1 回シンポジウム～豪雨・台風の高Learning

in

精度な予測をめざして～、オンライン

14th

2020/10/15 三好建正, ゲリラ豪雨予測のリアルタ

Mesoscale

イム実証実験, 第 9 回 JCAHPC セミナー（第 4 回

Convective Systems and High-Impact Weather

OFP 利活用報告会）「人類と地球を護るスーパーin East Asia (ICMCS-XIV), 2021/4/30 Online

コンピューティング」,オンライン

International

Weather

MachineBig

Prediction,

Conferenceon2021/6/4 Takemasa Miyoshi, Takumi Honda, Arata

2020/10/28 本田匠, 雨宮新, 大塚成徳, Guo-Yuan

Amemiya, Shigenori Otsuka, Yasumitsu Maejima,

Lien, James Taylor, 前島康光, 西澤誠也, 山浦James David Taylor, Hirofumi Tomita, Seiya

剛, 末木健太, 富田浩文, 佐藤晋介, 石川裕,

Nishizawa, Kenta Sueki, Tsuyoshi Yamaura,

小池佳奈, 星絵理香, 三好建正, "SCALE-LETKF

Yutaka Ishikawa, Shinsuke Satoh, Tomoo Ushio,による 30 秒更新 30 分予報のリアルタイム実

Kana Koike, Erika Hoshi, Kengo Nakajima, Big

験", 日本気象学会 2020 年度秋季大会, オンライ

Data Assimilation: Real-time Demonstrationン

Experiment of 30-second-update Forecasting2020/11/12 雨宮新,本田匠, 三好建正, 2020 年夏のin Tokyo in August 2020, Japan Geoscience

リアルタイム実証実験における埼玉 MP-PAWR30 秒

Union Meeting 2021, Online

同化システム開発, 第 22 回非静力学モデルに関2021/6/3 Takemasa Miyoshi, Shunji Kotsuki, Koji

するワークショップ, オンライン

Terasaki, Shigenori Otsuka, Ting-Chi Wu,

2020/11/12 30 秒ごとに更新するゲリラ豪雨予報−首Hirofumi Tomita, Ying-Wen Chen, Kaya Kanemaru,

都圏でのリアルタイム実証実験−, 三好 建正，本Masaki Satoh, Hisashi Yashiro, Keiichi Kondo,

田 匠，雨宮 新，大塚 成徳，前島 康光，JamesKozo OKAMOTO, Eugenia Kalnay, Takuji Kubota,

Taylor，富田 浩文，西澤誠也，末木 賢太，山浦Improving Precipitation Prediction by Data剛，石川 裕，佐藤 晋介，牛尾 知雄，小池 佳奈，Assimilation of GPM and Other Satellite

星 絵里香，中島研吾、第 22 回非静力学モデルに

Observations, Japan Geoscience Union Meeting

関するワークショップ, オンライン

2021, Online

2020/11/20 三好 建正, ビッグデータとスーパーコ
ンピュータによる豪雨予測 －世界最先端「ビッ7学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

グデータ同化」の気象予測研究－,第 25 回日本難2020/10/30 三好建正, ゲリラ豪雨予測を目指した

病看護学会 第 8 回日本難病医療ネットワーク学「ビッグデータ同化」の研究. 第７回「京」を中会合同学術集会、オンライン

核とする HPCI システム利用研究課題 成果報告会

2021/1/27 三好建正（理化学研究所),

ビッグデー

2021/3/16 雨宮新, 本田匠, 大塚成徳, Guo-Yuan

タ同化 ゲリラ豪雨予測から、予測科学へ,

Lien, James Taylor, 前島康光, 西澤誠也, 山浦

JST/CRDS セミナー『数学と科学、工学の協働に関剛, 末木健太, 富田浩文, 佐藤晋介, 石川裕,

する連続セミナー 』第 13 回「シミュレーション

三好建正, "2020 年夏季の Oakforest-PACS 部分とデータ科学」、オンライン、招待講演

占有利用による 30 秒更新 30 分降水予報のリアル

2021/2/23 三好建正,データ同化と気象予測の展望、

タイム実験",「富岳」成果創出加速プログラム防JST 未来社会創造事業ワークショップ、｢次世代情災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・

報社会の実現｣領域

大気環境予測R03 重点公募テーマ検討ワ

令和 2 年度成果発表会

ークショップ、オンライン、招待講演(5) 公開したライブラリなど

2021/3/16 三好建正、ゲリラ豪雨予測のリアルタイム実験、「富岳」成果創出加速プログラム

防災・(6) その他（特許，プレスリリース，著書

減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気
環境予測

等）

第 1 回成果発表会、オンライン

2021/4/12 三好建正、ビッグデータ同化：ゲリラ豪雨

2020 年 8 月 21 日 理研広報おしらせ: 「30 秒ごとに予測から予測科学へ, 進化型共生システムシン

更新するゲリラ豪雨予報 －首都圏でのリアルタ

ポジウム-未来の機械工学を考える-、2021/4/12,

イム実証実験を開始－」 https://www.riken.jp/

オンライン

pr/news/2020/20200821_1/index.html

2021/5/19 三好建正, 30 秒ごとの衛星データのリア

三好建正, 令和 2 年度防災功労者内閣総理大臣表彰

ルタイム活用への期待,専門分科会 5「気象衛星ひゲリラ豪雨予測を目指して－「ビッグデータ同化」にまわり 8 号・9 号の利用とその後継衛星への要望」

よる未来の天気予報－、事例集 第 10 号 広がる

日本気象学会 2021 年度春季大会

裾野とさらなる頂きを目指して！スパコン活用

2021/5/20 三好建正,数値天気予報における研究との新しい時代へ、令和 2 年 4 月 1 日、公益財団法

現業の連携のあり方, 専門分科会 3「気象庁デー人計算科学振興財団、p. 10-11

タを利用した気象研究の現状と展望」日本気象学

三好建正, ビッグデータ同化：気象学における先端会 2021 年度春季大会

データ同化研究, 計測と制御, 2020 年 8 月号

2021/6/4 三好 建正、寺崎 康児、小槻 峻司、大塚 成

vol.59, p.541-545, 公益社団法人計測自動制御

徳、本田 匠、高玉 孝平、岡﨑 淳史、気象・海洋・学会

陸面予測を革新する高頻度衛星観測網の設計事

三好建正, フェイズドアレー気象レーダを用いた超

前 評 価 プ ラ ッ ト フ ォ ー ム , Japan Geoscience

高速降水予報, 電子情報通信学会誌, 2020 年 9 月

Union Meeting 2021, Online号, p. 924-930
三好建正、ゲリラ豪雨予報のリアルタイム実証実験、

ポスター発表スーパーコンピューティングニュース, Vol.22,

2020/7/9 三好建正、ゲリラ豪雨予測のリアルタイム

No.5, p. 14-17, 2020.9

実証実験、学際大規模情報基盤共同利用・共同研

佐藤 正樹, 川畑 拓矢, 宮川 知己, 八代 尚, 三好

究拠点（JHPCN)第 12 回 シンポジウム

建正, [富岳」による新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測, 繊維学会誌 2021 Vol. 77_No.
2, p. 54-58

8

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

三好建正, ビッグデータとスーパーコンピュータによる豪雨予測～世界最先端「ビッグデータ同化」の気象予測研究～, 難病看護学会誌, Vol. 25,
No. 3, P. 241-243

9