2022年3月28日：2022年度第2回計算科学フォーラム

全球高解像度モデルを用いた気象・気候研究の現状と展望
小玉知央（kodamac@jamstec.go.jp）
海洋研究開発機構（JAMSTEC）
地球環境部門環境 変動予測研究センター
雲解像モデル開発応用グループ
資料協力：山田洋平・高須賀大輔（海洋研究開発機構）、升永竜介、末松環（東大大気海洋研究所）

自己紹介
• 経歴

• 東北大学理学部・理学研究科（2000－2009）• 物理系→地球物理学専攻→流体地球物理学講座• JAMSTEC（2009－現在）• 横浜研究所→Max-Planck気象研究所→横浜研究所

地球シミュレータ（4代目）• 専門分野：気象学、特に気候力学• 温帯低気圧、雲・降水システム、成層圏• 数値シミュレーション、モデル再現性評価、将来気候予測• 高性能計算（ノードマッピング、IO）

温帯低気圧に伴う降水と風。
Kodama et al. (2019) GRL

東西平均した氷の南北鉛直断面[10-6 kg m-3]。
Kodama et al. (2021) GMD

並列計算の通信最適化例。
Kodama et al. (2014) PARCO

NICAM

Non-hydrostatic ICosahedral Atmospheric Model（非静力学正二十面体大気モデル）
Tomita and Satoh (2004); Satoh et al. (2008, 2014)• 海洋研究開発機構、東京大学、理化学研究所、国立環境研究所が中心になって開発している研究用の全球大気モデル• 大気モデル＋α（海洋、陸面）• 数km（雲解像）以下の格子サイズを見据えて開発• 非静力学（ナビエストークス）方程式系・有限体積法• 雲・対流をより直接的に計算することが可能• 京コンピュータでは全球870m格子まで計算した実績がある• 富岳では全球220m格子を目指す課題が来年度開始予定

Museum of NICAM simulations
NICAM：Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model(Tomita and Satoh 2004 FDR; Satoh et al. 2008 JCP; Satoh et al. 2014 PEPS)

Designed for massive parallelism
Good portability (supercomputer ~ PC)

qc, qi, qs, qr, qg
3.5km mesh data from Yohei Yamada. Visualization by CYBERNET.

Radar reflectivity diagnosed by COSP CloudSat simulator.
Background image by NASA.

気象・気候モデル• 大気モデル• 力学過程• 運動方程式、熱力学式、質量保存式、状態方程式• 物理過程• 放射、雲、乱流、、、• 海洋・海氷、陸面モデル、、、• エアロゾル、化学、陸域・海洋生態系モ
デル、、、• 主な用途• 現象の再現・理解• 天気予報、季節予報、気候予測
出典：「異常気象と温暖化がわかる」
河宮未知生監修／技術評論社

気象と気候• 気象：刻一刻と変わる大気の状態• 大気の状態：気温、風、湿度、雨量、雲量、など• 気象予報では初期条件の方が重要。決定論的。

• 気候：ある期間における気象の統計量• 例：今年の夏は暑かった、日本海側は雪が多い• 気候予測では外部強制の方が重要

出典：気象庁、異常気象と温暖化がわかる

（台風の）天気予報・延長予報• 気象庁の予報精度トレンド• 進路はよくなっている• 強度は大きな改善は見られない• 高解像度化→台風の構造再現性が改
善→強度の再現性も改善（かも）• 週を越える予報はまだ研究段階

全球20km格子の現業予報モデル（GSM）と全球7km格子モデルの台風予報成績。Nakano et al. (2017) GMD

出典：気象庁（台風の）将来気候予測

５６ｋｍ

２２４ｋｍ

１４ｋｍ

• 台風の将来気候予測• 台風に伴う降水：増加• 強い台風の割合：増加• 台風の発生数：減少または変化なし• これらは主に低解像度（O(100km)）気候モデルの結果• 14kmモデルでは強風域の拡大を示唆（Yamada et al. 2017 JC）

現在
将来

IPCC AR6 WG 1 Chap. 11

2017.9.14付JAMSTECプレスリリース「地球温暖化が台風の活動と構造に及ぼす影響」より

地球温暖化問題に対する関心の高まり• 極端現象の増加傾向• 大雨、猛暑、台風、・・・• 国内外の動き• IPCCおよびアル・ゴア氏がノーベル平和賞受賞（2007年）• パリ協定（2015年）：世界の気温上昇を2℃以下、できれば1.5℃以下に抑える努力をする• SDGs（2015年）：持続可能な開発目標。
2030年に向けた17の目標• 気候非常事態宣言（国、自治体、等）• 気候変動適応法（2018年）

1980-1999年（左）および2000-2019年（右）に東京に接近した台風の経路図。
Yamaguchi and Maeda (2020) JMSJ

気候感度：外力に対する応答の定量的指標• （平衡）気候感度：CO2倍増時の気温上昇量• 観測とモデルによる最新の推定値：2.3~4.5K（Sherwood et al. 2020）• 同じ外力に対する気候モデルの応答• 気候モデルに依存して大きく異なる• 特に雲の応答の違いが寄与している↑温暖化を加速↓温暖化を減速

図：数値シミュレーションによる予測
IPCC第5次評価報告書（気象庁訳）より

Sherwood et al. (2020) Adv. Earth Space Sci.

気候変動における雲の役割
地球放射 σTc4 低温な上層雲で効果大

太陽放射

Tc

厚い雲で効果大

Tc < TsTs
日傘効果→ 地球を冷却

温室効果（毛布効果）→ 地球を加熱56kmメッシュの場合・・・※シミュレーション結果は日本の夏季

14kmメッシュにすると※シミュレーション結果は日本の夏季

3.5kmメッシュ@富岳※シミュレーション結果は日本の冬季

データ：末松環氏、可視化：小玉全球雲解像/嵐解像モデル

Stevens et al. (2019) PEPS
気象モデル版のチューリングテスト

次の戦略・・・• 高解像度化：嵐 or 雲解像（dx＜~5-3km）、LES（dx<~100m）• 大アンサンブル化：外部強制・内部変動の理解、確率予測• 長期積分化：全球雲解像モデルの気候モデル化• 複雑化：あらゆる意味で• （マルチモデル化、AI活用）
表：全球高解像度モデルのロードマップ案。計算科学ロードマップ2022の気象・気候の節より（執筆中）

2022〜

全球規模での高解像度予測

2024〜
2026〜
全球LESモデル開発
全球200 m実験

O(103)アンサンブル予報実験
全球雲解像10年気候実験
全球雲解像地球システムモデル開発

2028〜

2030〜

全球100 m実験（LES）
O(103)アンサンブル
全球雲解像予報実験
全球雲解像100年気候実験
全球雲解像地球システム実験

これまでの気候実験の取り組み@京• 14kmメッシュ30年現在・将来気候実験（Kodama et al. 2015 JMSJ）• 恐らく当時世界最高解像度の気候実験（但し大気単体モデル）• 特に台風の分布・季節性の再現性が予想外に良かった• AIの学習データとしても活用された（Matsuoka et al. 2018, Matsuoka 2021）• （当然？）再現性が悪い部分も目立つ

台風の通過密度。（左）観測、（右）モデル

台風発生数の季節変化。黒：観測、青：モデル

気候バイアスとの闘い

東西平均した氷の南北鉛直断面 [10-6 kg m-3]。
(a) CloudSat衛星観測、(b) old NICAM (c) new NICAM

6-8月

12-2月

地上気温の気候バイアス（対JRA-55再解析）。
（左）old NICAM、（右）new NICAM

Kodama et al. (2021) GMD

Scalability of NICAM on Fugaku• Target: NICAM (DP), rich output necessary for CMIP protocol• Metric: Simulation Year Per Day (SYPD)• At least dx=7km climate simulation is possible on Fugaku.

SYPD• Excellent weak scaling performance suggests dx=3.5km climate
SYPD, Fugaku, LLIO, strong scaling
simulation is feasible.
2.001.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

↓1% of Fugaku (160k nodes in total)

gl07

dx=56km

28km

gl08
gl09

14km

gl10

7km

40

160640#Proc (#Node=#Proc/4)

2560

dt=30sweak scaling

Workflow of NICAM climate simulation
outputh & v interp.

runico, zll, z
CMORnize

icosahedral(ico), z* gridCMIP6
as nativedata

h interp.
(roughen)External data, mostly
with lat-lon (ll) gridv interp.
(z2pre)ll, pll, z

In my experience, many people prefer to analyze high-resolution 2D lat-lon data
and/or low-resolution (p-level) lat-lon data, not icosahedral data.

Performance of post-process on Fugaku• Target: Grid remapping (icosahedral -> latlon grid), dx=14km• SYPD for the remapping (0.85 with #proc=40) is now greater thanthat for the main simulation (0.3 with #proc=640).

SYPD• Better performance was achieved by (1) parallelized file output at the cost of
many lat-lon files for each layer, (2) reduced amount of MPI communication,and (3) use of local SSD disk on Fugaku. Use of MPI-IO under consideration.

#proc

Note: remapping here islimited to some keyvariables.

全球高解像度モデルを取り巻く課題• モデルの気候バイアス、パラメータチューニング
• 何かを合わせると何かが合わない・・・• NICAMのような相対的に第一原理的なモデルでは、チューニングは更に困難• 気候モデルはエネルギーバランスが命？
• （真の）気候モデル＝大気海洋結合モデルで気候ドリフトせず走る
NICAM developブランチ• （現状）NICAM＝ほぼ大気モデル。海洋は外部境界条件。

• HPC発展への追随、近々にはGPU対応

2022.3.25時点
コードの行数：462,710行
ファイル数：429
開発関係者：20名程度• やればいいだけ、、、だがコードが長いので容易ではない• 知識のgapや人材難も深刻：気象学会に計算科学連絡会を設立準備中• Strong-scaling問題• 高解像度化や大アンサンブル実験に比べて、長期積分の高速化は難しい• 物理スキーム（特に放射・雲微物理）のAIベース代理モデルでの置き換え？
• 特に欧米の動きが早い。アプローチもこれだけではなく様々。
• とはいえ、まだ始まったばかり・・・極端現象には本当に適用可能か？

まとめ• 全球高解像度モデルを用いた気象・気候研究により、台風をはじめとする極端現象に対する理解・予測や気候感度の推定に対する信頼性向上がこの5-10年で大きく進展するだろう• 対象・目的に応じて高解像度化、大アンサンブル化、長期積分化、複雑化をバランスよく進めていくのが重要• 気象・気候モデルの高速化やリファクタリングは容易ではないが、（私自身の知識updateも含めて）人材育成を進めながら長期的な視点で着実に進める必要がある• AIの積極的な活用もこの数年で大きく進みそう謝辞• Financial support• Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku (Large
Ensemble Atmospheric and Environmental Prediction for Disaster
Prevention and Mitigation) (JPMXP1020351142) of the Ministry ofEducation, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), Japan• Grants-in-Aid for Scientific Research, (for Transformative Research Area(B)), Grant Number 20H05728, "Challenge to a global cloud-resolving
climate modeling” of MEXT, Japan• The Integrated Research Program for Advancing Climate Models(TOUGOU) (JPMXD0717935457) of MEXT, Japan• Computational resource• The supercomputer Fugaku provided by RIKEN through the HPCI System
Research Project (Project ID: hp200128, hp200271, hp210085, hp210166)• The Earth simulator by JAMSTEC