地球デジタルツインの動向に関するWS 2022.08.18

JST COI-NEXT ClimCOREにおける気象データの産学官連携に向けて
東大先端科学技術研究センター
SPA （シニアプログラムアドバイザ）
隈 健一© COI-NEXT ClimCORE

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共創の場形成支援プログラム（ＣＯＩ－ＮＥＸＴ）の概要
プログラムの概要➢ ウィズ／ポストコロナ時代を見据えつつ、国連の持続可能な開発目標（SDGs）に基づく未来のあるべき社会像（拠点ビジョン）を策定。その達成に向けたバックキャスト※によるイノベーションに資する研究開発と、自立的・持続的な拠点形成のために必要な産学官連携マネジメントシステムの構築を同時並行で推進する。
➢ これを通じて、大学等や地域の独自性・強みに基づく産学官共創拠点の形成を推進し、国の成長と地方創生に貢献するとともに、大学等が主導する知識集約型社会への変革を促進する。
「人が変わる」SDGs×ウィズ/ポストコロナに係るビジョンを共有

新型コロナウイルスの影響を踏まえ、SDGsに基づく未来のあるべき社会像を探索し、参画する組織のトップ層までビジョンを共有。
「ウィズ・コロナ」、「ポスト・コロナ」の国の成長と地方活性化、持続可能な社会の実現を目指す。

「大学が変わる」
持続的な産学共創システムの整備・運営

産学共創拠点を自立的に運営するためのシステム（産学共創システム）を構築。プ
ロジェクト終了後も、代表機関が中心となり持続的に運営。

SDGs×ウィズ/ポス
トコロナの社会像（ビジョン）共有「社会が変わる」
科学技術イノベーションによる社会システムの変革

ビジョンからバックキャストし、研究開発目標と課題を設定。組織内外の様々なリソースを統合することで最適な体制を構築
し、イノベーション創出に向けた研究開発を実施。ビジョン実現に必要な社会実装、社会システム変革を目指す。

企業等との共同研究推進プログラムのコンセプトイメージ「ウィズ・コロナ」「ポスト・コロナ」の国の成長と地方活性化

持続可能な社会の実現

共創の場

科学技術イノベーション

自立的に運営するための仕組みと体制を構築
産学共創システム（※）バックキャスト：あるべき社会の姿や社会ニーズから、主として科学技術が取り組むべき課題を設定、実施計画を策定して推進する手法

https://www.jst.go.jp/pf/platform/file/2022/2022_kyousounoba_setsumeishiryo.pdf© COI-NEXT ClimCORE

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気象・気候ビッグデータの整備と有効利活用を可能とする体制構築
プロジェクト名

代表機関

プロジェクトリーダー（PL）

地域気象データと先端学術による戦略的社会共創拠点
ClimCORE （2020~2029） https://www.climcore.org

東京大学*

中村 尚 先端科学技術研究センター
教授

参画機関
(大学等)

東北大学, 農業・食品産業技術総合研究機構, 海洋研究開発機構, 早稲田大学, 国立環境研究所，石川県農林総合研究センター，高知県農業技術センター

参画機関
(企業等)

野村不動産（株）*, （株）ウェザーニューズ*, MS&ADインシュアランスグループホールディングス（株）,日本郵政（株）,日本郵便（株）, シーメンス（株）, （一財）日本気象協会, 熊本県, 仙台市, 石川県, いわき市,和歌山県, 気象庁（*副PL）
データ・プロダクトに連続した繋がりをターゲット 1

気象ビッグデータの整備• 日本域大気「再解析」の実施• 気象庁・国研だけでは困難なデータ提供・連携の枠組を改善し、既存の気象データの利活用も促進• 産学官公連携に適した人材の育成
à ユーザーニーズに応じたデータ作成を可能に
日本域
気象再解析
データ「共創の場」創造

社会応用創発研究の推進

拠点（先端研）＋全プロジェクト参画機関

拠点（先端研）＋自治体・企業（損保、交通・物流、防災、不動産、エネルギー、商社 他）のエンドユーザ

ターゲット 0

拠点（先端研）/東大情報基盤センター ＋気象庁
東北大学＋ウェザーニューズ

ターゲット 2

ターゲット1・2を有機的に繋ぐ「共創の場」を構築，科学的・戦略的にターゲット相互間をマネジメント• 各利用分野への応用プロダクト支援• データアーカイブ（mdx: Data Platform; DIAS)• データ共有･公開の整備（SINET/mdx)• データジャケット、「データ利活用PF」• データ利活用に関する法的整備• 可視化・利活用促進整備 等

利用者自ら気象情報を積極利活用し、気候変動適応計画・SDGsを踏まえた• 安心・安全な街づくりに資するinclusiveな防災・減災戦略の策定• 確度の高い企業活動戦略に向けた気象情報の利活用促進と高度化
à企業・自治体保有データも積極活用• 気象情報利活用に適した人材育成• 海外との連携の促進

資金還流と知見・リクエストのフィードバック

利用者独自のデータ

知・人材・資金の循環による持続可能な体制を構築© COI-NEXT ClimCORE

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ClimCOREとはClimCOREについて
Climate change actions with CO-creation poweredby Regional weather information and E-technology
COREに込められた拠点活動の理念
Co-creation：共に創る
Open：多様なメンバーがオープンな立場で参加
Realistic：（机上の空論ではなく）現実社会に実装する
Exciting ：ワクワクする、 面白い、刺激的な活動と成果
拠点ビジョン
気候変動・異常気象を読み解き、学術が牽引する共創社会の戦略的実現
ー過去を識り、今を理解し、未来を共に創るー© COI-NEXT ClimCORE

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SDGsにおけるClimate actionの位置付け
気象の社会・産業への影響

気象要素等
気温
降水

社会、産業等への影響
生存環境の基本要素（衣服、空調）、農業、流通
農業、建設業、交通、水資源、水害、観光、イベント
電力、交通、雷災害、突風災害
生存環境、雪害（含交通障害）、水資源
暴風害、風力発電
火山灰、黄砂、放射性物質、etc.
農業、太陽光発電、観光
気温とともに生存環境に寄与、（森林）火災

雷、突風
雪風
風（移流拡散）日照湿度
海洋（海水温、海水産業、船舶交通、高波・高潮災害、潮流流、潮位、波浪）へ
発電、洋上風力発電
影響
上空の気象状況 航空交通（今後は成層圏も:HAPS）© COI-NEXT ClimCORE

天気・気候は恵みと災いの両側面を持ち、さまざまな社会課題の基盤的な存在
地球温暖化の緩和・適応策
として地域の取り組みがき
わめて重要
気象データと賢く付き合うことがポイント
5海外の領域再解析
Ø ECMWFの全球再解析ERA5が30km 陸面解析9kmまで到達
Ø JRA-3Qは40km相当Ø 多くが気象局主導で実施されている
Ø 例外はドイツ、Hans-Ertel の枠組みで気象局の予算でボン大学が実施中
Ø 特に欧州では、Copernicus計画、digital twin/earthなどのビッグプロジェクトのもとで利活用研究とともに推進Ø さらなるダウンスケールでニーズへの対応
6.2km
Regional reanalyses – increasing spatial resolution

1.5km
UKMO/BMC3S Regional reanalysis, using boundary conditions from ERA-Interim/ERA5

ClimateChangeArctic Domain

European Domain

6.2km
2km

Available in the CDS (> 900 users):
UERRA, 1961 – mid 2019 @ 11/5.5km
Currently in production: CERRA,
1980–May 2021 @5.5km
SMHI, Météo-France, MET Norway

2km

ACCORDhttp://www.umrcnrm.fr/accord/?EUMETNET-SRNWPCurrently in production: (red sub domains)
CARRA, July 1997 – June 2021 @ 2.5km
Proof of concept: (grey domain)
1-year pan-Arctic reanalysis, Sep 2017/18 @ 3.75km
Met Norway, DMI, SMHI, IMO, FMI and Météo-France.

HIRLAM

Copernicus© COI-NEXT ClimCORE

COSMO
Hans-Ertel
6デジタルツイン/アース 海外の動向
Destination Earth initiative EUのプロジェクト
Home: €7.5B Digital Europe Programme 2021-2027; R&D
support from Horizon Europe Programme
Schedule: Kick-off November 2021; phase 1 2021-2024;
phase 2+ 2024-2027
Budget: Phase 1: €150M (€60M ECMWF, €50M ESA,
€40M Eumetsat); mostly procured

国際的なプロジェクトとしてはDigital earths: WCRP LighthouseActivities
https://www.wcrp-climate.org/digital-earths
Christian Jacob CPM2021 workshop

The Extreme Natural Disasters Digital Twin
例：流域での洪水・旱魃管理
The Climate Change Adaptation Digital Twin
例：農業のsmart化
Urban Digital Twins
例：都市計画、都市交通 etc.
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/destination-earth•

Destination Earth and digital twins as a bridge between
climate forecast and reanalysis communities
Carlo Buontempo and Peter Bauer, ECMWF/Copernicus•

Workshop on Future US Earth System Reanalysis(May16-18) Agendaより© COI-NEXT ClimCORE

サイバー空間を可能な限り実空間に近いものにすることが社会への実応用には重要→データ同化
気象データ作成自体にも予算が入る仕組み
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再解析とは現業数値予報で鍛えられたデータ同化シス
テムを使い、過去の気象観測データを入力データとして過去を最新技術で再現

現業数値予報
気象庁より

全球長期再解析については、日欧米の３ 過去の観測成果をつかう
極で実施、プロダクトは世界で活用
欧州 ERA5
米国 CFSR
日本 JRA-3Q

過去の解析・予測資料の再現

1950-現在 30km分解能 陸面9km分解能
1978-2017 モデルは30km、出力は0.5度メッシュ
1947-現在 40km分解能

気象学等学術研究に大きな寄与があり、気候変動のメカニズム等の研究が進んだ
しかし、企業や自治体等の社会応用利用、地球温暖化対策への地域取り組み等においては、より高い解像度が必要、それもデジタルツインとしては、単なるダウンスケールではない、観測データが反映された現実に近い地域気象データが必要© COI-NEXT ClimCORE

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利活用研究の推進に関する共同研究（R3.9～）
気象庁の現業MSMデータ同
気象庁
先端研・その他、技術開発や利活用促進に係る産学との連携化システムを用いて再解析

長谷川長官

デ中村尚教授・大• できる限り最新の現業データ同化システムで再解析を実施

・次• 観測データについても、できる限り現業と同様のデータを使って再解析を実施– ⇄東北大学のRRJ-Conv.との役割分担

線状降水帯予測精度向上WG• 気象庁にあるデータ同化システムや観測データを東大の情報基盤センターWisteria/Odyssey（A64FX)に移植して実施– 高速化については、情報基盤センターの計算科学専門家の協力

過去の気象データの整備等に関する共同研究

気象庁・東大の共同研
究契約のもとで実施急激に変化する社会環境や増大・多様• 気象庁外の観測データについては、個別に利用防災や生活、経済活動等様々な場面における調整を実施© COI-NEXT ClimCORE

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日本域気象再解析 RRJ-ClimCORE
ClimCOREで実施する
日本域再解析の名称

気象庁のMSMデータ同化システムで再解析実施

RRJ-ClimCOREの領域MSM
LFM

m

20km GSM

40kmJRA-3Q

2000

1200800

気象庁H30年度数値予報解説資料
る鉛直輸送の表現を主目的としたパラメタリゼーショ
より（一部改変）ンを用いている(河野・原 2014)。
水平分解能が細かいことにより、発達した積乱雲を直接表現することが可能となっており、集中豪雨や突風など局地的な激しい現象を主な予測対象としている。

全球モデル

1600

図 4.7.1 メソモデルの予報領域 (黒実線) と局地モデルの予報領域 (赤実線) を示す。それぞれの領域において、破線の外側は側面境界の緩和領域 (第 4.4.3 項参照)。

ランベルト正角円錐座標系
東西817格子、南北661格子
額縁は緩和領域
積雲対流過程については、積雲対流の発生初期におけ

2400

RRJ-ClimCORE
5km MSM400

2km LFM0

図 4.7.2 数値予報モデルの地形（日本周辺のみ）。全球モデル（左上）、全球アンサンブル予報モデル（右上）、メソモデル（左下）、局地モデル（右下）。

© COI-NEXT ClimCORE

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領域モデル
10

最新の同化システムで過去を遡る
この２０年余の間、精度が徐々に向上してきており、特に2015年以前についての精度向上が期待される

令和3年度数値予報解説資料集より© COI-NEXT ClimCORE

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解析雨量も過去に遡って••レーダーと雨量計で面的解析した雨量
最初は５kmメッシュ、その後、2.5kmメッシュ、1kmメッシュと時代とともに高解像度化–••

こちらも１kmメッシュで過去にさかのぼって再計算を行う

大雨関係の防災情報のもっとも基盤的なデータとして利用（警報、土砂災害警戒情報、キキクル等）
数値予報の初期値作成にも利用（数値予報による大雨予測の精度向上のため）– 再解析でも重要な入力データ

1988年4月

2001年3月
5km

2.5km

2006年
1km

キキクル

いずれも気象庁HPより© COI-NEXT ClimCORE

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日本域気象再解析(RRJ-ClimCORE)
今後の計画• 気象庁の現業メソデータ同化システムを導入した領域再解析– 2022年3月にMSMの大幅なバージョンアップ（76層→96層等）• 2022年度～2023年度– 水平5km鉛直層76層版で2019.9-2020.12を計算（試験版・2022年度）– 水平5km鉛直層96層版(上層拡大)のメソ同化システムを導入し本計算とする– NAPS10の期間（2018.7～）についてデータ同化サイクルを実行。

• 2024～2026年度– 2010年以後の再解析を実行– 解析雨量再処理の進捗により計算する年の順序は変わるかもしれない• 2027～2029年度– ここまで順調に進んでいたら、2001年まで遡る。
– JSTとの約束は、21世紀の領域再解析© COI-NEXT ClimCORE

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令和元年房総半島台風に対する表現力© COI-NEXT ClimCORE

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日本域の再解析データで何ができる
日本域再解析データの特徴• 点ではなく面の情報が得られる• 地域気象データとして使える分解能• 長期間の比較的均質な性能のデータ• 3次元気象要素と解析雨量を出力

アメダス等は点データ

全球再解析に対する優位
現業の過去プロダクトに対する優位性
世界各国の領域再解析にはない先進性

日本のあらゆる地点で長期間の豊富な気象データを教師データとして機械学習に提供し、気象以外のデータとの組み合わせ等も可能
数値シミュレーション出力から作られる地域気候変動予測を現実の変動状況と照らし合わせて修正することは重要
RRJ-ClimCOREの5kmから、さらにダウンスケールや海洋、陸面等の情報を引き出す研究が重要
我が国の時空間座標上のデジタル国土情報© COI-NEXT ClimCORE

気象だけで物事は判断できるわけではない
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出力データについて
日本域再解析の出力のイメージ
解析
予報
００UTC

０６UTC

０３UTC

一次ファイルとして想定している内容
モデル面気象要素（1時間刻み）
地表面物理モニター（1時間刻み）
3次元物理モニター（3時間積算？）

要素データのニーズおよびダウンスケール利用、陸面や海洋モデルへの利用を想定

一般的な利用者にはP面ファイル（支援センター提供形式に準拠？）
データ容量の概算
格子数 817X661X96=51853552
1日当たり時間ステップ数 24（予報）+8（解析）=32圧縮率0.5とすると、１要素について1年分で51853552X32X365X4X0.5=1.2TB
3次元の予報変数の数を10として12TB/year© COI-NEXT ClimCORE

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社会のニーズとのギャップを埋める研究開発の推進に向けて（想定している高度利用者）
ü 陸面水文同化ü 将来は気象庁システムへの還元も分解能をはじめとする社会応ü 積雪データにも将来は挑戦したい
用とRRJ-ClimCOREとのü 海洋同化
ギャップを埋めるインターü 人工知能・深層学習
フェース、ダウンスケーリング
ü 都市気象等の研究をClimCORE参加
ü ダウンスケール関係を軸に機関を軸に推進中ü 再生可能エネルギー
ü 航空気象（従来からの情報の改善に加えて）
ü 成層圏航空気象（HAPS High Altitude Platform Station）
ü ドローン気象（？）ü 陸上交通関係企業
ü 海上交通関係企業
ü 災害リスク関連企業、台風研究者
ü 地球温暖化地域適応策© COI-NEXT ClimCORE

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データ提供データ作成・提供の自立的持続に向けて••

JST COI-NEXTからの要請として2030年には自立
RRJ-ClimCOREはJRAと同様10年程度のサイクルで更新できるようにしたい– 高分解能化、陸面海洋同化、アンサンブル化等•

さまざまな社会応用分野で利用しやすい気象データ提供のあり方も追求したい→気象庁クラウドとの連携

気象データは公共財という性質が強く、受益者負担という仕組みとの親和性に乏しく、どう実現するかは関係者を含めた議論や実証研究等が必要
５kmメッシュのRRJ-ClimCOREでは、まだエンドユーザには届かない部分が少なくなく、エンドユーザとの間のダウンスケールやAI等の技術の開発推進へのデータ共有については、デー
タ利用障壁をなるべく低くしたいデータを電子媒体を通じて提供という物理的行為だけでなく、気象データの利用に必要なノウハウ等の提供を併せて行えないか→WXBC等との連携© COI-NEXT ClimCORE

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東大情報基盤センター塙教授よりデータ利活⽤の推進を⽀える環境
⽤途に応じてオンデマンドで短時間に構築・拡張・融合できる
データ収集・集積・解析機能を提供するプラットホーム

データ活⽤社会創成プラットフォーム計画

３本柱

SINETを活かしたリアルタイム収集・集積・解析環境の動的な構築

遠隔地のセンサーやストレージ、データプラットフォームの計算資源、ストレージをつないで、リアルタイムに⼊⼒から出⼒を得られるアプリケーションごとの収集・集積・解析環境（仮想データプラットフォーム：仮想DP）を、使いたいときに即時に構築する
SINETモバイル基盤によりセンサー等のデータを安定してセキュアにつなぐ

⾼性能計算環境によるデータ科学と計算科学の融合
データ科学、計算科学の⼿法を融合し、さらに国内最⾼の計算環境を⽤いて他に無い⾼精度の予測を⾏えるようにする

異種データ・異種知識の融合活⽤の推進と利⽤者⽀援
様々な分野のデータ保持者、解析者、利⽤者が産学にまたがって連携するコミュニティーを形成し、新たな価値創造につなげる。
データ活⽤を⽬指す利⽤者へのコンサルティングや開発⽀援を実施する。

2022/3/14

Cyber HPC Symposium 2022@⼤阪⼤学(オンライン)© COI-NEXT ClimCORE

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東大情報基盤センター塙教授より

mdxとは• データ利活⽤・セキュリティを重視した⾼性能仮想化環境• 9⼤学2研究所が共同運営し、全国共同利⽤• 東京⼤学 柏2キャンパスに設置

2022/3/14

研究所 (2)• 国⽴情報学研究所、産業技術総合研究所

⼤学 (9)• 北海道⼤、東北⼤、筑波⼤、東京⼤、東京⼯業⼤、名古屋⼤、京都⼤、⼤阪⼤、九州⼤

Cyber HPC Symposium 2022@⼤阪⼤学(オンライン)© COI-NEXT ClimCORE

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東大情報基盤センター塙教授より© COI-NEXT ClimCORE

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まとめ
過去の気象再解析データ

社会ニーズとのギャップを埋めていくダウンスケール/機械学
習技術の開発Platformデータ

いまの気象

未来の気象（気候）天気予報 防災情報

地球温暖化情報

数値天気予報システム

地球温暖化予測モデル

気象専門家以外の各分野のみなさまにも使えるようにしてSDGsに貢献
日本の国土デジタル情報インフラの持続的・自立的な体制の構築

開発していただく方との連携推進
ご清聴ありがとうございました。
プロジェクトに関わる人材として参加いただき、プロジェクトの長期持続を担保することも重要です。
ご関心ある方、隈までお問合せください。kenkuma（アットマーク）atmos.rcast.u-tokyo.ac.jp© COI-NEXT ClimCORE

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