第2回スーパーコンピュータ「不老」ユーザ会

雲解像モデルを用いた
アジアメガシティの都市気象シミュレーション
相馬一義1， 倉上健 2，宮本崇1，古屋貴彦1，馬籠純1，石平博1，坪木和久3，草野完也3，田中賢治4
1山梨大学，2日本工営株式会社
3名古屋大学，4京都大学

本研究は名古屋大学HPC計算科学連携研究プロジェクトのご支援をいただきました研究の背景近年短時間強雨が増加し、被害が多発
短時間強雨をより早い段階で予測することが必要→数値気象モデルを用いた降水予測が有効な手段
洪水・土砂災害予測等、減災へ活用→降水予測結果を定量的に用いる必要がある

令和二年七月豪雨（7月3日～7月31日）
熊本県人吉市
全国賃貸情報新聞
https://www.zenchin.com/news/27‐6.php

数値気象モデルhttps://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/hakusho/2017/index4.html※数値気象モデル 物理式を用いて三次元の風の動きや降水量などを予測するモデル

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研究の背景数値気象モデルによる降水予測の課題

数時間～1日先のおおまかな降水の位置は予測可能
しかし、降水の集中、位置ズレ等の課題あり
数値気象モデル出力

降水量分布観測値

2001年8月21日（17時～23時）台風11号

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研究の背景数値気象モデルの出力※機械学習：
人間が行っている学習能力と同等の機能をコンピュータに実現させる技術・手法

誤差の評価
誤差の補正
補正結果の検証

洪水・土砂災害予測へ定量的に用いる上では，数値気象モデルによる数時間～数日先の降水予測結果
はいまだ誤差が大きい→数値気象モデル自体の改良が必要→近年画像処理の分野で大きく成果を上げている
深層学習手法を導入した補正ができないか4

研究の目的・数値気象モデルを改良し、都市・農地が与える影響を取り入れた降水量予測を可能とする
・数値気象モデルの予測結果が持つ誤差を深層学習手法により補正して降水強度分布を出力する仕組みを構築し、その精度を評価する
・ショートカット接続を含む深層学習手法を導入しその精度を評価する。
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数値気象モデルの改良
空調・自動車からの熱

3次元風速をRANSで予測し，降水に関する様々な物理過程を考慮

人工排熱量
アスファルトなど

人工的
土地被覆
CReSS (Tsuboki and Sakakibara, 2002)＋SiBUC (Tanaka, 2004)
色々な高さの建物

都市・農地を考慮できる数値気象モデル
CReSiBUCver2.4.4（Souma et al., JGR, 2013)を構築
日本全国を対象とした都市活動情報推定手法を開発し導入可能とした（野依ら，土木学会論文集G，2020）6→特にゲリラ豪雨の予測に貢献が期待される

建物高さ分布補正に使用する深層学習手法1
深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

深層ニューラルネットワークの一種
画像のような2次元データに適したニューラルネットワーク
周辺の情報を考慮した学習が可能
入力

中間1

中間2

中間3

出力

ノード

エッジ

深層畳み込みニューラルネットワーク※学習ノード内に含まれる「重み」を調整すること

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補正手法構築の流れ
学習過程

数値気象モデル
出力

入力

教師データ

補正後
降水強度
分布

解析雨量データ

出力

未学習CNN
深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)は補正後の降水強度分布が解析雨量データに近づくように重みを調整

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補正手法構築の流れ
検証過程
Another day’s

学習済みCNN 深層畳み込み
入力

ニューラルネットワーク (CNN)

出力数値気象モデル
出力

補正後
降水強度
分布・定性的評価
・定量的評価

学習過程で決めた重みを検証
CNNが出力した補正後の降水強度分布について定量的・定性的評価により検証

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対象地域・使用するデータ
入力データ作成（数値気象モデルの計算）
2001年

３６h計算

大気場の初期・境界条件：→気象庁メソ客観解析を用いる

８月１日を対象
７月３１日２１時…

８月２日９時８月２日を対象
８月１日
２１時

・・・

８月３１日を対象

８月３日９時名古屋大学FX100及び不老Type Iを使用
(MPIを用い、それぞれの計算につき192コア使用；不老Type Iでは4ノード)

空間解像度：2km
240 x 240 x 68 セル
８月３０日
２１時

９月１日
９時

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対象地域・使用するデータ
・入力データ高山ら(2016)京阪神地域における数値気象モデル
CReSiBUCの出力データ(2kmメッシュ1時間毎；2001年8月）
・教師データ
気象庁解析雨量データ
１．境界付近を避けた160セル×160セルを使用
２．40セル×40セルのウィンドウを8メッシュずつずらしてデータ拡張
３．数値気象モデル・解析雨量とも3割以上のメッシュで降水がみられる画像の組のみを学習に使用（データ選別）
・学習過程用：8月22日から8月31日まで
・検証過程用：8月1日から8月21日まで

11対象地域・使用するデータ・モデル上で降水発生に至らない・降水が観測値より早い段階で予測されている→鉛直風速からシグナルを抽出できる可能性がある

積乱雲の一生上昇流

積乱雲発生前下降流

積乱雲発達期

積乱雲成熟期

積乱雲衰退期

倉上ら，土木学会論文集G，201912補正手法の学習と検証（計算設定1）
複数の変数を入力データとした
深層畳み込みニューラルネットワーク
入力データ

入力層のノード数

降水強度+地上鉛直風速学習：9222
検証:1000
40×40

出力層のノード数

1600

損失関数

MSE

エポック数

500

入力データ数使用するネットワーク構造

畳み込みニューラルネットワーク

NVIDIA GTX Geforce1080×1 搭載PC TensorFlow-gpu1.1.0+Keras2.1.6
13（CPUはIntel i7-8700K，メモリは16GB）
倉上ら，土木学会論文集G，2020

定性的な検証(計算設定1)
空間スケールの大きい(台風等による)降水80km

複数データを入力した深層学習手法の導入により降水域が拡大
しかし全体的に降水強度分布が平滑化され、局所的に降水強度が大きな領域は再現できない(mm/h)

数値気象モデルの降水強度出力

気象庁解析雨量データ(2001年8月21日1時)のデータ

補正後の数値気象モデルの降水強度出力

倉上ら，土木学会論文集G，202014

計算設定1の問題点
全体的に降水強度が平滑化され局所的に降水強度が大きな領域は再現できない→降水域を拡大させつつ減災上重要な局所的に降水強度が大きい領域の降水の補足を可能にしたい→複数のショートカット接続を含むニューラルネットワーク（U-Net）の導入
倉上ら，土木学会論文集G，202015

補正に使用する深層学習手法2
複数のショートカット接続を含む
深層畳み込みニューラルネットワーク(U-Net)

画像に対して、ピクセル単位でクラス分類を行う
画像セグメンテーション分野で用いられる
局所的に降水強度が大きい領域の降水の補足が可能か
画像分類(画像単位)

画像分類・物体検知

猫
CNN(計算設定1)
セマンテックセグメンテーションの基礎，太田英司，より

画像分類(ピクセル単位)道路
U-Net (本手法)車16https://jp.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dotcom/company/events/webinar-cta/2459280_Basics_of_semantic_segmentation.pdf

補正に使用する深層学習手法2
複数のショートカット接続を含む
深層畳み込みニューラルネットワーク(U-Net)

ショートカット接続：隣接していない層との連結→多層の畳み込み演算操作で平滑化される
空間解像度の高い情報を保持できる
Input

ショートカット接続

Output

道路車

畳みこみ層
U-Net
セマンテックセグメンテーションの基礎，太田英司，よりhttps://jp.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/company/events/webinarcta/2459280_Basics_of_semantic_segmentation.pdf

入力側の層の情報も加味して計算

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補正手法の学習と検証（計算設定２）
複数のショートカット接続を含む
深層畳み込みニューラルネットワーク
入力データ

入力層のノード数

降水強度+地上鉛直風速
学習：9222
検証:1000
40×40

出力層のノード数

40×40

入力データ数

損失関数

MSE

エポック数

500
U‐Net

使用するネットワーク構造

NVIDIA GTX Geforce1080×1 搭載PC TensorFlow-gpu1.1.0+Keras2.1.6（CPU:Intel i7-8700K，メモリ:16GB）
倉上ら，土木学会論文集G，202018定性的な検証（計算設定２）
空間スケールの大きい（台風等による）降水補正によって減災上重要な局所的に降水強度が大きな領域（10mm/hr）を表現可能になった

80km

80km(mm/h)

数値気象モデルの降水強度出力

気象庁解析雨量データ(2001年8月21日1時)のデータ

補正後の数値気象モデルの降水強度出力

倉上ら，土木学会論文集G，2020

19定量的な検証(計算設定2)
F 5mm X0mm
F3mm

X0mm

出力値

O5mm X0mm
X0mm O5mm
気象庁解析雨量

F: しきい値以上
X: しきい値未満
スレットスコア（TS）

O: しきい値以上
X: しきい値未満

分割表
対象セルにおける降雨出力値ありなし

気象庁解析雨量
あり

なし

FO=1
XO=1

FX=1
XX=1

FO,FX,XO,XX はそれぞれの頻度数を表す
スレットスコア=
スレットスコア =𝟏
𝟏 𝟏 𝟏

出力値・解析雨量ともにしきい値を超える降水が発生しない場合XXを除いた的中率
0から1の値をとり、1に近いほど精度が高い。
倉上ら，土木学会論文集G，2020= 0.320定量的な検証(計算設定2)
空間スケールの大きい（台風等による）降水
しきい値

1mm

5mm

10mm

補正前TS(①:②)

0.14

0.08

0.01

補正後TS(③:②)

0.87

0.41

0.04(mm/hr)①数値気象モデルの ②気象庁解析雨量データ ③補正後の数値気象
降水強度出力モデルの降水強度出力
スレットスコア（TS）=FO/(FO+XO+FX)
倉上ら，土木学会論文集G，2020(2001年8月21日1時)のデータ

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まとめ
・数値気象モデルの予測結果を深層学習手法で補正し降水量分布を出力する仕組みを構築
・ショートカット接続を含む深層学習手法の導入により減災上重要な局所的に降水強度が大きな領域についても観測値に近づく・改善が小さい事例も存在するためさらなる検討が必要

現在行っている検討
・不老Type Iを用いて、入力データとなる数値気象モデル
CReSiBUCによる予測結果を追加
・降水量・鉛直風速以外の数値気象モデル出力（水平風速など）についても補正に用いる方法を検討
・深層学習部分への不老Type IIの活用
22現在行っている検討
2001年8月に加えて2011年8～9月のデータを導入し多様な降水事例を学習・検証に用いる
名古屋大学不老Type Iを使用
MPIを用い192コア（4ノード）使用

2001年・2011年
８月１日を対象
７月３１日
２１時

…

８月２日
９時

８月２日を対象 ８月１日
2011年
９月７日を対象

深層学習による補正（本日紹介した部分）

８月３日
９時

・・・

２１時

https://icts.nagoyau.ac.jp/ja/sc/overview.html

８月３０日
２１時

名古屋大学
不老Type IIを使用したい

９月１日
９時

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現在行っている検討

Pontianak, Indonesia
March, 2010 (taken by Souma)

Jakarta, Indonesia
January in 2013
(taken by AP)
http://www.straitstimes.com/breaking-news/seasia/story/eleven-dead-jakarta-floods-18000evacuated-disaster-agency-20130118

積乱雲の急激な発生・発達が短時間で強い雨をもたらす
熱帯・亜熱帯で雨季に卓越するスコールを伴う豪雨とメカニズムが類似
熱帯・亜熱帯のメガシティを含む流域においても，日本の局地的大雨に対して構築した予測手法を活用し，減災に貢献しうる
2013年1月15日～18日；少なくとも20名が犠牲になる（Wu et. al, 2013），
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1996, 2002, 2007, 2020にも同様の被害

現在行っている検討
1月15日積算降水量

雨季の降水（JAMSTECが集中観測を行った期間）
2010年1月14日12時～1月17日12時（UTC）
空間解像度約2km
1120x720x68セル
MPI 1152コア（24ノード；不老Type I）

mm/day
衛星降水量プロダクトと比較して領域設定・期間等を検討中