WXBC 第8回気象ビジネスフォーラム（2024年2月29日） 基調講演

日本域気象再解析データの整備と幅広い社会・産業利用に向けて中村 尚
東京大学 先端科学技術研究センター
WXBC副会長（気象振興協議会会長）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

JST COI-NEXT ClimCORE (JPMJPF2013)1

科学技術振興機構 (JST) 共創の場形成支援プログラム (COI-NEXT) 本格型 (2020~29年度)

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
クライムコア
拠点：東京大学先端科学技術研究センター

プロジェクトリーダー（PL）
中村 尚（東大先端研・教授）
副PL: 先端研2名（新エネルギー）
WNI・野村不動産HD© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

2

ClimCOREとは…
科学技術振興機構 (JST) 共創の場形成支援プログラム (COI-NEXT) 本格型 (2020~29年度)

拠点名称： 地域気象データと先端学術による戦略的社会共創拠点
略称：ClimCORE :Climate change actions with CO-creation powered by
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、安全・安心で恵み豊かな未来社会の戦略的実現
ー過去を識り、今を理解し、未来を共に創るー© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

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拠点ビジョンの実現に向けて乗り越えるべき課題
気候変動・異常気象を読み解き，安全・安心で恵み豊かな未来社会の戦略的実現
ー過去を識り，今を理解し，未来を共に創るー• 「気候変動適応計画」を通じて温暖化の緩和・適応からSDGsの実現へ
しかしながら① 将来の安全・安心な社会の実現に必須な国土計画の基盤データとして，過去から現在の日本域の大気状態を高精度・高解像度で再現する「日本域気象再解析データ」が未整備（※地域気象再解析では欧州・豪州などが先行）② 安全・安心な未来社会は気象・気候分野の「研究」のみでは実現不可能にも拘わらず，地域気象データが社会で広く利活用される仕組も未整備 （交通政策審議会気象分科会）
西日本豪雨➔ 本「共創の場」では，最新IT技術を活用し，
これら2つの課題の根本的解決を図り，SDGsの達成に貢献© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止44次元日本域気象データの未整備

国際航業（株）気象官署・AMeDAS観測点分布◆過去の豪雨・豪雪事例（例：平成16 年7月
新潟・福島豪雨，福井豪雨）の詳細やその要因，予測可能性を知りたい…..
◆ある地域の風力発電ポテンシャルを知りたい…
日経新聞• AMeDAS : 降水観測点は平均17km間隔（風・気温は更に疎） ⇔ メソ予報は5km• 解析雨量(2004) : 2.5km格子（現在は1km）※地表データでは水蒸気流入など評価は不可; 予測再現実験・擬似温暖化も不可※17km間隔では地域の詳細な地形の影響は表現困難※海上風は現状では衛星観測のみで，風車レベルはデータ殆ど無し© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

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ビジョン実現への課題： 地域気象データ利活用の仕組みの未整備②安全・安心な未来社会は気象・気候分野の「研究」のみでは実現不可能だが，地域気象データが社会で広く利活用される仕組も未整備（人材育成も不十分）◆ 気象情報・気象データの利活用に関する企業アンケート（2031社のうち，65.4%が気象データが事業に影響と回答）
日々の事業活動で気象情報・気象データに応じた
事業内容，商品・サービスの変更を行っているか?

YES
50.8%

回答：1298社

NO
49.2%*産業界における気象データの利活用状況に関する調査報告書（2020，気象庁委託）

気象データを利活用していない理由
利活用方法がわからない
専門的人材が自社にいない

気象情報から，「経験と勘」を基に商品・サービスの変更を実施 (2/3)

予測精度が十分でない
気象データを収集・分析した結果から将来予測を行い，既存事業の改善
気象データを収集・分析した結果から将来予測を行い，新しいビジネスを展開

コストが高い

483社
その他

630社

© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止6科学技術振興機構 (JST) 共創の場形成支援プログラム (COI-NEXT) 本格型 (2020~29年度)• 地域気象データの作成と活用環境の提供• 日本域気象再解析データ「RRJ-ClimCORE」の作成• 太陽光発電を利用した蓄電・水素エネルギーシステム• 「過去」の気象データを学び、「未来」の災害に備える• データ利活用を推進する「共創の場」© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

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ClimCOREを支える気象庁・東大の共同研究契約
東大（先端研・情報基盤センター）・気象庁共同契約(R3 9/28発効)

日本域大気再解析の実施① 気象庁が現有する日本周辺域の各種観測データの提供

気象庁 長谷川長官（当時）

先端研 中村 PL② 気象庁MSMデータ同化システム（及び各種ツール）の東大・情報基盤センターの最新のスパコン（Wisteria/BDEC-01「富岳」商用版）へ移植③ 解析雨量再計算に必要なデータ及びソフトウェアの貸与
日本域地域気象データの利活用研究の推進（共創の場創造）④ 企業・地域での気象データの幅広い利活用推進のための産学官共創システム構築に向けた利活用可能性の調査（気象庁データクラウド構想との連携を含む）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

8

ClimCOREプロジェクトの取組み：日本域気象再解析
過去の「断片的な」各種観測データを最新のメソ予報システム(MSM)に取込む（同化する）ことにより，
日本周辺域における過去の大気状況を4次元（空間3次元+時間）の格子点値として高解像度で均質に再現➔ 最新の気象予測情報を最大限に引き出すべく参照される過去再現データ（デジタルツイン）
日々の数値予報時代と共に同化

アップデート

観測データ の初期条件として

2006
~2023

数値予報システム（気象庁）

最新版に固定“短時間予報のやり直し”

日本域気象再解析 過去の観測データ
を逐次同化
RRJ-ClimCORE
気象庁・東大の共同研究契約

メソ解析データ（予報初期値）
現在：気圧面データのみ公開

・・・

・・・

日々の
メソ予報

日々の数値予報の初期値・予報の
出力

数値予報

2006
過去プロダクト~2023 （MSM GPV）

初期値・ 予報の出力(1 時間毎;地表データは
3 0 分毎)最新数値予報システム（東大のスパコンに移植）△古いものほど低精度△取り込めていない観測
データがある◎時間方向に均質的で高精度◎リアルタイムで取込み切れな
かった衛星データなども同化◎ 解析雨量も改良版を同化

日本域気象再解析データ

全球再解析より高解像度（40km → 5kmメッシュ）（ RRJ-ClimCORE）

日本域再解析: 水平5km間隔で1時間毎に気温・風・湿度等の時間的に均質な過去データが得られる（AMeDASより空間的に密；海上や上空のデータも得られる）※最新の予報システムに過去データを同化→過去に遡るほど既存のメソ解析データとの質の差異が拡大（但し，作成データの検証のため，RRJ-ClimCOREデータは直近の時代から作成を開始）※ 再解析データ利用の経済的価値： WNIによる試算（コンテンツの価値：年○億；リスク回避の価値：年○億）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

9高解像度日本域大気再解析データ RRJ-ClimCOREの特徴• 東大・気象庁共同研究契約（R3年9月） ➔ 東大情報基盤センターのスパコン（Wisteria/BDEC-01）に気象庁の最新メソ同化・予報システム（日本周辺域，水平5km, 96層; 非静力学モデル）を移植
全球大気モデル(20km)の地形 • 予報システムに気象庁が保有する過去の観測データを同化

JRA-55
55km

GSM
20km
JRA-3Q40km

領域大気モデル（5km）の地形↑ 伊勢湾を表現• 高い空間分解能で，日本域の稠密な観測データの情報を最大限に取込む（同化）→ 高品質の地域気象データ (downscalingではない）※従来型観測データ*に加え，衛星データも同化※レーダーと雨量計データを融合した「解析雨量」 (1km, 1h, 気象庁) も新たなデータも加えて再計算の上，同化（2017~20の4年分完了）• 側面境界データ: 気象庁新全球再解析 JRA-3Q (40km, 6h）• 海面水温データ：MGDSST (25km）• 21世紀の20余年に限定（観測データによる制約）→ 線状降水帯や台風などをよく表現→ 列島各地域の複雑な地形の影響を表現→ 周辺海上の大気状態の詳細な再現にも有効※ 10要素netCDFで24TB/年（+2次加工データ）※ 試供版（2019年9月〜2021年12月）は鉛直76層（下部成層圏まで）*日本域の従来型観測データのみに基づくさらに長期(60年分)の領域再解析は東北大・気象研で実施中© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

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RRJ-ClimCORE: 2019年9月「房総半島台風（15号）」

青破線：
ベストトラック

コンパクトな台風に伴う強風は全球大気再解析では表現できず，5-km 解像度の
RRJ-ClimCOREなら（メソ解析同様）表現可能➔ 過去に暴風災害をもたらした台風の予報再現実験や擬似温暖化実験に有用© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止11

RRJ-ClimCORE: 2019年10月「東日本台風（19号）」
RRJ-ClimCORE (5 km)

JMA解析雨量 (1 km)

•

•

Tokyo

Tokyo

気象庁現業メソ解析 (5 km)

全球再解析 JRA-3Q (40 km)

•

•

Tokyo

Tokyo

© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止2019年10月，ゆっくりと東日本太平洋側を北上した「東日本台風（19号）」に伴い，東寄りの強風が吹きつけた関東・甲信・東北地方の山地の東向き斜面で記録的[mm/h] 大雨となった．
．
➔ 東日本各地で甚大な洪水被害

地形による降水の局地的強化は，
全球大気再解析では表現できず，5-km 解像度の RRJ-ClimCORE
なら（メソ解析同様）表現可能➔ 過去に豪雨災害をもたらした台風の予報再現実験や擬似温暖化実験に有用

12

RRJ-ClimCORE: 「令和2年7月豪雨」熊本付近の線状降水帯
RRJ-ClimCORE (5 km)

JMA解析雨量(1 km)• Kuma• Kuma

気象庁現業メソ解析 (5 km)• Kuma

全球再解析 JRA-3Q (40 km)• Kuma「令和2年7月豪雨」時の7月上旬には，梅雨前線上を東進するメソ低気圧に伴い，東シナ海を吹き渡る下層の暖湿気流に沿って，対流性降水系が線状に複数回組織化された．
[mm/h]➔ 球磨川流域の豪雨と河川氾濫
こうした線状の降水帯は，全球
大気再解析では表現できず，
5-km解像度の RRJ-ClimCORE
なら（メソ解析同様）表現可能➔ 過去に豪雨災害をもたらした降水帯の予報再現実験や擬似
温暖化実験➔ 「緑の流域治水」PJ・熊本の
自治体の防災・減災対策© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止13日本域「解析雨量」の再計算： ClimCOREでの取組み◆ 解析雨量の再計算• レーダーと雨量計データの融合 (気象庁：1km, 1h毎；但し，2005年以前は低解像度)→ 日本域気象再解析に同化; 防災の基盤情報データとしても有用
熊本豪雨時の24時間雨量の改善（キキクルの入力データ）(2020/7/04 00UTC迄)• 気象庁で従来利用してきた外部データも許可を得て利用（例: 全都道府県の雨量計；国交省の雨量計・レーダー）• 海上の解析手法の改良 → レーダー観測領域間の不連続の低減→ 気象庁へのフィードバック（線状降水帯予測の精度向上など）• 新アルゴリズムを用いた2016〜20年分の再計算を完了；
2011〜2015年分も実施中（2021年以降も順次実施）➔ いずれは1km, 1時間毎に1990年代まで遡る※日本域気象再解析特有の同化データ（2001以降）• 今後はJR東日本の雨量計データやJAXA衛星データを利用し，陸上及び海上の解析雨量の精度の更なる向上へ14 現在未利用のデータによる精度検証（解析手法改善の検証）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

14解析雨量・「キキクル」を利用した科学的根拠に基づく訓練：熊本県【2024年2月9日記者発表（熊本県・東大先端研・熊本地方気象台）】• 近年顕著な水害を経験した市町村 ➔ 再び水害が発生したらどう改善できるか?
• 近年顕著な水害を経験していない市町村 ➔ 未経験だが可能性のある大雨にどう対応?
「経験に基づく従来の訓練（仮想的シナリオ作成）」から，実際に発生，あるいは発生してもおかしくない大雨を想定し，「科学的根拠に基づいたより実践的な訓練」へ
東大先端研・ClimCOREの「改良版解析雨量データ」を活用し，大雨時の判断に実際に用いる「キキクル」の情報に翻訳→ 同じ雨量でも降る地域が違うと災害リスクは異なる→ 現実に近い訓練 → 「我が事意識」の醸成と危機感共有
解析雨量（東大）：2017年6/1~7/6まで再計算 (1km, 1時間）
訓練への調整（東大） 九州北部豪雨の線状降水帯を仮想的に熊本県に移動し，東西に拡張
リスクの数値化（気象研究所）キキクルで災害リスクへ翻訳
可視化（東大） 各地の災害リスクをGISで可視化© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

熊本県に移動151515

大雨に備える訓練に向けたシナリオ構築：熊本県（R6年度）

解析

観測

解析雨量（改良版）
今回の訓練では予測情報は使用せず，解析雨量データ
を継続的に与える

気象レーダー＋地上雨量計

指数化

キキクル
③「基準」に照らして判定した
危険度を地図上に可視化【土砂・浸水・洪水】②過去30年分の災害データから「基準」を設定①降った雨による災害危険度の高まりを指数化

土砂キキクル
浸水キキクル

洪水キキクル© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

気象庁気象研究所 太田氏提供

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日本域気象再解析データの利活用
農業に活かす防災・減災対策

農作物への異常気象や気候変動の影響がわかれば，作物の生育管理や病虫害の発生予察，気象
災害・気候変化に耐性のある品種の育成・選定などに役立ちます。

過去の気象災害リスクを調査し，自治体での防災・減災対策や危機管理情報の発信など，災害に強いまちづくりに活かします。

再生可能エネルギーを使いやすく
太陽光発電など再生可能エネル
ギーを利用した発電・蓄電の監視や予測・制御に，気象データ及び予測技術を応用することで安定的に供給可能な新エネルギーのシス
テム構築ができます。

風力発電の運用を助ける
自然の風をエネルギー源とする洋上風力発電。列島各地の複雑な地形の影響や，海上の大気状態の詳細な再現が可能にになると，各地域で風力発電の運用に役立ちます。
© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

日々の生活基盤の整備
交通網や物流の混乱は，日々の生活に大きく影響します。台風や豪雨・豪雪な
どの気象災害に強い生活インフラの整備に過去の気象データを活用し，激甚化する異常気象に備えます。

温暖化にも対応する未来都市
将来起こりえる異常気象のシミュレーションは，自然の恵みを最大限に活かす都市
環境計画に役立ちます。
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日本域気象再解析データの様々な活用法
利用者変数の気象に即した予測【現状】???

最新の気象・
気候予測（F）

気象情報の利活用無し；あるいは「経験と勘」を基に商品・サービスの変更を実施：
51% （気象庁委託調査2019）

利用者変数の
気象・気候に即した予測が可能に
ƒ(F) → u

日々の天気予報，季節予報，
地域気候シナリオ

利用者独自のデータ（U）
再生可能エネルギー，
農業，交通・物流（独自気象データ含む）

地域気候シナリオの改良

機械学習によるシステム構築
U ≈ ƒ(M)
利用し易い

機械学習用の
良質な教師データ
水平5km, 1h

日本域気象
再解析データRRJ-ClimCORE

Data Platform

ダウンスケーリング(例: 5km → 1km)

利用し易く加工（地域・高度・変数）(M)
試供版（76層）28ヶ月分作成；
準本計算（96層） 4年半分が今年度中に完成予定

過去の台風・豪雨・豪雪などの再予報，擬似温暖化実験*© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

自治体の防災・減災対策，保険，交通・物流

18

「日本域再解析データが無ければ，気象予測情報を得ても，その情報を社会で活かせない」→ 社会の利用者が持つデータと地域気象データとを結びつけるAIによるシステム構築が不可欠

1. 日々の気象に大きく左右される分野での26

3. 近未来（10〜50年先）の気象リスクを
将来の豪雨発生見据えた社会戦略研究
頻度増加 (JMA)

農業・再生可能エネルギー等の分野で気象ポテン
シャルやリスク，その変動を再解析データから把握したシステム構築，日々の最適運用に活かす• 企業立地，施設整備，街づくり，農業等• 近海の風力・波力発電，運輸，漁業• 関連する保険事業

利活用研究: 航空業界

1

9

26

27

7

農業気象情報を日平均から時間単位に（農研機構）※地域気候シナリオ予測研究 （国環研・農研機構等）との連携
➔ 4次元大気再解析データによる領域大気モデル（海上も）の再現性把握

2011
2020
2011
2020

2. 過去の気象災害リスク調査を今後の対策 4. 海洋データ同化・陸面データ同化との連携，
気象予報精度向上に資する研究に活かす研究（日本域再解析+解析雨量）
MS-Excel• 自治体の防災・減災対策
Python
W eb• 災害に強い交通・物流• 関連する保険事業※ 再解析データからの再予報・擬似温暖化実験
20176日本域気象再解析データを用いた• 近海海洋再解析の改良 (水温・海流・塩分・波浪)• 日本域の水文再解析（河川・土壌）• モデル改良 → 地域気象予測精度の一層の向上

8【1・2共通】• AI用教師データの大幅増 → 運用システム改善
https: //amu.rd.naro.go.jp/➔ 気象予報データの利用高度化・最適化© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止※ 従来型観測による日本域長期再解析（東北大）

19

課題2E: 日本域再解析データの地域気候シナリオ策定への利用（国環研気候変動適応センター）
全球気候モデル(IPCC)

格子間隔~100km

Downscaling/
Bias Correction

地域気候シナリオ
格子間隔
~1km

影響評価
5km
downscaling

将来気候シナリオ
気温・降水・気圧・湿度・風など

課題3:農研機構も連携
適応戦略• より現実的な「準観測データ」として「日本域再解析」をバイアス補正に利用• 「点 (AMeDAS) データ → 面データ」 ➔ 特に山岳地域の降水・風速について高度化を期待• 地上のみならず，海上や上空の情報（850hPa気温・湿度など）も利用予定• 長期・均質な日データ• 5kmの情報を1km (or 0.5km) にして使用する予定（ダウンスケーリング手法検討中）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止20日本域気象再解析データを中心に拡がる地域気象データ利用
他のCOI-NEXTプロ
ジェクトにも 気象のデータと知見を提供

気象データ利活用に関する産学官公共同事業体”技術研究組合”➔ JSTからの支援終了後にも持続可能な組織が必要
共創の場
ClimCORE
2B

まちづくり・
観光

ユーザー
データ

VR
1E

(会長: 中村)

カーボンゼロ
東大菊池PJ
Co-JUNKAN

新規課題（案）

医療・健康
2G

気象庁
データ
クラウド
1B

将来気候
シナリオ

2F

ユーザー
データ

損害保険
ユーザー ・再保険

2E

他の気象
mdx
データ
予測データ
観測データ
2I
WXBC
データ 先端研
Wisteria
2A(会長：越塚：ジャケット CDDI RRJ-ClimCORE
疑似温暖化
副会長: 中村)
1C
1A
4
実験
交通・
太陽光・
RRJ解析雨量 1D
AI分析
ユーザー 物流
5 風力発電・
Conv
(再計算)
2J

気象振興
協議会

2D

データ

ユーザー
データ

3

海洋・水文
再解析
ユーザー

再予測

農林
水産

ユーザー
データ

琉球大PJ

データ

ユーザー
データ

治水・
利水

2H

防災・
減災

熊本県立大PJ「共創の場」形成中心の課題
データ整備中心の課題© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

2A

航空・
HAPS・
ドローン

気象庁との
緊密な連携

社会実装中心の課題

21

気象・気候ビッグデータの有効利用を可能とする持続的体制の構築
─ ClimCOREの取組み ─
データ利用者と作成者の意見交換を開始

知・人材・資金の循環による持続可能な体制を構築
データ・プロダクトに連続した繋がりを
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

ターゲット０：「共創の場」創造

拠点（先端研）＋気象庁＋東大情報基盤センター ＋東北大・WNI

拠点（先端研）＋全プロジェクト参画機関• 日本域気象「再解析」，解析
雨量再計算の実施• 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• 産学官連携に適した人材の育成 → 利用者ニーズに応じたデータ作成を可能にターゲット1・2を有機的に繋ぐ「共創の場」の構築；ターゲット相互間の科学的・戦略的マネジメント

公共財

日本域
気象再解析
データ

ターゲット２：
社会応用創発研究の推進
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．等）のエンドユーザ

利用者自ら気象情報を積極利活用，
気候変動適応計画・SDGsを踏まえ• 安心・安全な街づくりに資する
inclusiveな防災・減災戦略の策定• 利用分野別の応用プロダクト支援（downscaling, 変数・3次元領域限定）• 確度の高い企業活動戦略に向けた• データアーカイブ（mdx: ClimCORE
気象情報の利活用促進と高度化
Data Platform/DIAS; 気象庁クラウド)→企業・自治体保有データの利活用• データ共有･公開の整備（mdx,SINET)• 海外との連携の促進• データジャケット，「知の用水路」• 気象情報利活用に適した人材育成• データ利活用に関する法的整備
個人情報・企業秘密• 可視化・利活用促進整備 等
利用者独自
資金還流と知見・リクエストのフィードバックのデータ

JSTからの支援終了後も，多くの受益者から支援により人材と計算資源を確保し，日本域
気象再解析を継続的に作成・提供できる仕組み（技術研究共同組合）作りを目指す．
© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止
RRJ-ClimCOREの経済的価値（WNIによる試算）：コンテンツの価値：年○億；リスク回避の価値：年○億）2222従来型観測データによる日本域長期大気再解析◼ 従来型観測データによる日本域長期大気再解析 RRJ-Conv•東北大学大学院理学研究科と気象庁気象研究所の共同研究• 気象庁気象研究所の非静力学領域大気モデル• 従来型データ（地上気圧観測, ラジオゾンデ高層観測
海上の台風中心位置）のみ同化（レーダー・衛星データ含まず）→ 長期にわたり均質な再解析• データ同化：局所アンサンブル変換カルマンフィルタ• 側面境界値：気象庁全球大気再解析（JRA-55）• 水平格子間隔：25km → 5kmへネスティング• 鉛直層数： 50層• 公開（DIAS, ClimCORE内）の予定

モデル領域 (Fig.1 in Fukui et al., 2018)※ 1958〜2020まで60余年分の作成が2023年度中に完了予定➔ 各地域の気候変動実態解明や，線状降水帯の発生の長期変化傾向の調査，20世紀後半の災害事例の解析等が可能に© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止23

RRJ-Conv: 強い降水の再現性の検証：日降水量100mm超• RRJ-Convは，全球再解析JRA-55では再現不能だった強い降水の頻度や地域分布の統計的特徴をAMeDAS観測値
並に再現．経年変動の統計も概ね再
現．
→ 高解像度化の効果※但し，短時間強雨（3時間80mm以上）については過小評価© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

2001~202024

日本の領域気象再解析の国際戦略➢ 各国気象局主導（但し，ドイツ：気象局予算でボン大学が実施；韓国は大学）

6.2km➢ 特に欧州ではCopernicus計画，digital twin/earth等の巨大PJの下で利活用研究とともに推進 → 更なるダウンスケールでニーズへ対応

2km➢ 豪州やインドでは英国気象局のシステムを活用（11〜12km解像度)➢ 韓国チームが東アジア再解析を実施（12km WRF，2010年代限定）➢ 中国も東アジア再解析を実施 （12km, 1980~2018; 衛星データは直近10年)

日本域気象再解析（RRJ-ClimCORE）の戦略• 台風・豪雨・豪雪が顕著な日本域を対象とする領域気象再解析（21世紀のみ）を解析雨量(※)再計算と併せて推進 （※日本独自)➔ 過去の極端現象を5kmの高精度で再現する地域気象データの構築で世界をリード→ 東南アジア・台湾などへの展開

12km
都市域1.5km• 従来型データのみに基づく長期（60年分）の領域再解析も実施

WCRP「第6回再解析国際会議」東京開催（WCRP・気象庁・東大・ClimCORE共催）
2024年10/28〜11/1 ＠東大本郷キャンパス（伊藤国際謝恩ホール）※主要テーマとして「領域再解析」・「AI」を初めて採用；作成者に加え，初めて利用者も広く参加
発表申込：2024年1月〜2024年3月下旬（予定）© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止25

ClimCOREが目指す地域気象・気候データの活用した未来社会
ポスト気候変動時代の国土最適化

自然現象を恵み化する社会

気候変動・異常気象を読み解き，安全・安心で恵み豊かな未来社会の戦略的実現

1人1人が自分にあったやり方で災害に備える社会© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止
第4回ClimCOREバックキャストWSwith 日本総研（R5 12/12）

ウェルビーイングな社会

26

■拠点 地域気象データと先端学術による戦略的社会共創拠点 （東京大学・先端科学技術研究センター; 2020~2030）
PL
副PL

気候変動・異常気象を読み解き、
安全・安心で恵み豊かな未来社会の戦略的実現〜過去を識り、今を理解し、未来を共に創る〜■拠点ビジョン

中村 尚（東大・先端研）
安部大介（WNI）
田中克弥（野村不H）; 代理：四居 淳）
飯田 誠（東大・先端研）
河野龍興（東大・先端研）■あるべき社会像 全国民がイキイキとして、自身の役割を存分に果たすことができる社会■ターゲット

0.学術が牽引する気象データ共創社会の実現に向けた、 「共創の場」創造

1. 日本域気象再解析をはじめとする
気象ビッグデータの包括的整備■研究課題
研究課題2：気象データの社会応用創発研究開発：先端研（飯田）
サブテーマ 2A

サブテーマ 2B

物流・交通システム

サブテーマ 2C

街づくり、企業戦略

安心・安全社会の実現

FS

2. 気候変動時代の安心・安全社会実現に向けた気象データの社会応用創発研究の推進

研究課題 3 農研機構農業
環境変動研究C （西森）

激化する気象変動に対応で・・・ きる農林水産業
福島大、東大・先端研、高知
サブテーマ 2D サブテーマ 2E
サブテーマ 2F サブテーマ 2G サブテーマ 2H 県農業技術C、石川県農林
豪雨対策・治水
暑熱対策
地域共創FS
気候変動適応情報 気候と健康総合研究C、WNI
先端研 （牧原，大津山，近藤武，熊谷，吉村，米代，原田，地域共創LL）， 日本郵政，
日本郵便，野村不，MS&AD，熊本県，和歌山県，WNI，国環研，JR東，東北大，早稲田大

社会応用創発研究

研究課題 4 東大先端研 （河野）気象データを活かした新エネルギー
技術の社会実装
日本郵政・日本郵便，日本気象協会、仙台市
研究課題 5 容態先端研 （飯田）
風力発電における高度気象データ
利用
東北大，Siemens、いわき市

基盤データ整備
研究課題１A 東大先端研 (中村尚）

研究課題1B 先端研 （飯田)

安全・安心社会のための日本域４次元
高機能気象データの整備
先端研（隈, 大野木, 宮坂, 牧原）・東大
情報基盤C, 東北大, 早大, JAMSTE, 、
WNI, 気象庁, 国環研, JR東, JAXA

気象基盤データの包括的整備とAI等による先進的利活用手法の開発
先端研（玉井、原田、矢入、稲見）・工(大澤), シーメンス, 富士通, WNI
協力：東大DIAS・Data PF, mdx

研究課題1C 東大・工（大澤）研究課題1D 東大・情報
基盤C （工藤）

データジャケットを用いた「知の用水路」の構築
先端研・飯田、近藤早,協力：丸の内データコンソー
シアム、横浜データ共創ラボ

データ活用促進のための技術開発 （促進費）
先端研、NII

産学共創システム（東大・先端研、WNI、野村不H、参加全機関）
産学官公民連携© COI-NEXT ClimCORE 目的外使用・複製・開示禁止

国際連携

自立化に向けた取り組み

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