第４回次世代スパコンについて知る集い 2010/10/1 独立行政法人理化学研究所計算科学研究機構

集中豪雨を予測する
斉藤和雄 (気象研究所予報研究部)
1. 集中豪雨と局地的大雨
２．スーパーコンピュータと気象庁の数値予報
３. 豪雨予測に向けた研究開発
４．次世代スーパーコンピュータへの期待
協力：気象研究所 予報研究部、台風研究部、気象衛星・観測システム研究部
気象庁予報部数値予報課ほか

気象庁

集中豪雨と局地的大雨

集中豪雨• 梅雨末期など日本付近に前線が停滞している時や台風接近に伴って起こることが多い• 暖かく湿った空気が大気下層に流入し、積乱雲群が次々に発生発達して豪雨を降らせる
・台風接近時の大雨
台風の風の地形強制によるものはある程度事前の予想が可能になっている。台風の進路を正確に予測することが重要。

・梅雨末期の前線性の雨
空間的・時間的スケールが小さく（数十km、数時間～半日）、大雨のポテンシャルはある程度予想できるが、どこでどれだけ降るかを正確に予測するのはまだ難しい。

地形による強制上昇による大雨前線などに伴うよる大雨

梅雨末期の前線性の雨の例
平成18年7月の南九州豪雨

鹿児島県菱刈町、薩摩川内市で土石流などにより死者３名

７月２２日午前９時の天気図
７月２２日の降水量

川内川流域の鹿児島県さつま町、湧水町などで浸水約１,５００棟

７月２２日衛星画像

前線に沿って積乱雲群が次々に発生発達

前線性集中豪雨の例（平成18年7月）

３－６時

６－９時

2008年7月22日
解析雨量
梅雨前線に沿って強い降水が半日近く継続

９－１２時

１２－１５時局地的大雨•あまり組織化しない尐数の積乱雲 で引き起こされる•集中豪雨よりさらに空間的・時間的スケールが小さい。
• 僅かな条件の違いで結果が大きく変わる
大規模な強制力が小さい現象

現時点では発生前の予測が非常に困難(「ゲリラ豪雨」などと呼ばれることもある）

積乱雲
局地的な大雨をもたらす積乱雲は、大気中の激しい対流現象であり、個々の積乱雲は、１時間程度の寿命。
集中豪雨では組織的な集団となって大雨をもたらす。
典型的な孤立積乱雲の一生の例
成長期

成熟期

衰弱期

降水粒子

0分

上昇流

上昇流

下降流

下降流

上昇流

数10分～
レーダーが降水の存在を観測できるレーダーが強い降水の存在を観測
地上で強い降水積乱雲の一生局地的大雨の例（平成20年8月5日）
組織化しない積乱雲が各地に発生⇒世田谷区雑司ヶ谷で下水道作業員事故

140km四方の解析領域。 2008年8月5日12時の反射強度30,40,50dBZの等値面を上から見た透視図。数字は積乱雲の番号。
東京管区気象台気象速報(20.8.6）

9時から18時の間に179 個の対流セルが出現
石原 (2010)

9

レーダーエコー図 09 時～18時
石原 (2010)

9時から18時の間に179 個の対流セルが出現

10

局地的大雨の例
2008年7月28日

12 時00 分

14 時00 分

16 時00 分

レーダー画像（7 月28 日12 時00 分～16 時00 分）
非常に狭い範囲に線状降水帯 神戸市都賀川親水公園で増水事故

スーパーコンピュータと気象庁の数値予報

気象予測とコンピュータ
1950年、チャーニーらが最初の数値天気予報に成功
1959年、気象庁に日本初の大型計算機IBM704導入、翌年数値予報を開始

気象庁電子計算室IBM704

IBM704による1960年２月28日21時の500hPa高度場解析
格子間隔380km

気象庁のコンピュータとモデルの変遷
IBM7041959

HITAC5020/5020F
1967.4HITAC8700/8800
1973.8HITAC M200H

1982.3

HITAC S810/20K

1987.12HITACHI S3800 HITACHI SR8000E1

1996.3

2001.3

HITACHI SR1100

2006.372.5
59.6

北半球バラン スバロ トロ ピ ック モデ ル (3 8 1 km)
70.4

北半球バラン スモデ ル (3 8 1 kmL3 )75.1

北半球プ リミテ ィブ モデ ル NHM (3 8 1 km L4 )NHM (3 8 1 km L8 )北半球スペク トルモデ ル (3 0 0 kmL1 2 )

83.3
70.4
61.9

88.3
アジア準地衡風モデ ル (3 0 4 .8 km L4 )全球スペク トルモデ ル GS M (2 0 0 kmL1 6 )89.11

GS M (1 2 0 kmL2 1 )GS M (6 0 kmL3 0 )73.10

アジアフ ァイン メッシュモデ ル FLM (1 5 2 .4 km L6 )GS M (6 0 kmL4 0 )FLM (1 2 7 km L1 0 )83.3

2007.11

GS M (2 0 kmL6 0 )FLM (1 2 7 km L1 2 )88.3

アジアスペク トルモデ ル AS M (7 5 km L1 6 )領域スペク トルモデ ルRS M (2 0 km L3 6 )83.3

RS M (2 0 km L4 0 )日本域微格子モデ ル VFM (6 3 .5 km L1 1 )
84.1

VFM (6 3 .5 km L1 3 )88.3

日本域モデ ルJS M (4 0 km L1 9 )92.3

JS M (3 0 km L2 3 )静力

非静力

メソ モデ ルMS M (1 0 km L4 0 )2004.9現在の計算機システムは第8世代、更新の度に解像度を向上

非静力

MS M (5 km L５ 0 )数値モデルによる大気現象の予測＝物理法則に基づいて、大気の状態の時間変化を定量的に求めて将来を予測する初期値問題
・モデル (領域、分解能、力学過程、物理過程)
・初期条件 (データ、解析手法) ・境界条件

気象予測に必要な様々なプロセス

気象観測データと初期値作成

観測（品質監視）

観測データ

初期値解析
（データ同化）
第一推定値

解析値
初期値

予報（予報モデル）
予報値

天気予報には観測データと初期値作成が大変重要（気候予測と大きく異なる点）

現在の主な気象庁現業数値予報モデル
全球モデル (GSM)
9日予報
週間予報、天気予報等
データ同化 60 km60層
予報モデル 20 km60層‥メソモデルに境界値を提供

メソモデル(MSM)
33時間予報
防災情報、航空予報等
データ同化 15 km40層
予報モデル 5 km50層‥積乱雲はまだモデルの直接の予報対
象にはなっていない

メソモデル(MSM)

2004年9月から雲物理過程を含む非静力学モデルを導入
解像度は当初10km、2006年3月から5km

2006年７月22日の豪雨の予報例

2006年7月19日9時前
３時間雨量
レーダーアメダス実況

5kmメソモデル（MSM)

7月21日21時初期値
12時間予報メソモデルは前線
性の大雨をある程度予測

20km領域モデル（RSM、当時)

全球モデル（GSM、当時60km)

ＭＳＭの予測精度(2001年３月-２０１０年８月）（数値予報課検証による）空振り率
弱い雨（1mm/3hr）

降水の有無については、予測精度は年々向上
当初60%近くが近年は30％前後にモデルの改良と初期値作成手法の高度化、新規データの利用
空振り率
強い雨（20mm/3hr）

対流性強雨予測の絶対的な精度は、依然不十分

赤線は毎月のスコア、黒線は12カ月平均、青点は観測点の数

2008年の局地的大雨
８月５日豊島区雑司が谷マンホール事故の時の予報
８月４日18UTC初期値
FT=1012-13時の１時間雨量
解析雨量

降水域はある程度対応しているが、孤立積乱雲による局地的な強い雨は5kmモデルでは表現できていない

MSM(5km)豪雨予測に向けた研究開発

局地的大雨の予測が難しい原因と予測改善の方向性
１）現象の空間的・時間的スケールが小さく、現在の数値予報
では積乱雲を直接的な予測の対象にできていない。
⇒積乱雲の表現には、雲を解像するモデル（格子間隔2km以下）が必要

２）数値モデルに取り込む観測データが十分でなく、初期値の精度が現象のスケールに対して十分でない。
⇒現象のスケールに応じた観測データをモデルに取り込む（同化する）
３）不安定な大気状態で発生する現象で、僅かな初期値や計算条件の違いで結果が大きく変わる。
⇒初期値やモデルの不確定に基づく予報の誤差を評価する

雲解像モデルの開発○水平解像度2km○ 初期時刻 1997年1月22日6時

気象衛星ひまわり赤外画像

気象研究所でのシミュレーション

雲解像モデル

左：2001年１月14日午後3時の気象衛星（GMS-5）による可視画像。
右：格子間隔１kmの気象庁非静力学モデルによる予報（地球シミュレータで計算）。
Eito et al. (2010)

気象庁での２km局地モデルの開発

2003年4月30日3時初期値12時間予報

局地モデル(10月から気象庁で試験運用開始)
解像度 : 2km60層
積雲対流をパラメタライズせずに表現
強雨の表現が改善
高速データ同化により迅速な結果配信
今年9月8日首都圏での集中豪雨、15-18時の降水量の予測例

MSM（5km格子)

実況解析雨量局地モデル（2km格子)

観測データをモデルに取り込む
GPS観測による水蒸気量データの利用
大気や水蒸気によって電波の到達時間が変化
GPS電波の遅れを利用して、空気中の水蒸気量を推定

Pee 
DL  106  77.6( d )  71.98( w )  3.754  105 ( w2 )dss
TTT 

AMeDASとほぼ同等の密度で水蒸気解析が可能に 2009年10月からMSMでも利用

国土地理院GPS観測網

2008年7月28日，北陸地方及び近畿地方の大雨
気象庁メソ解析システムを用いたＧＰＳ同化実験
GEONETに加えて国外GPS地点のデータを同化
2008年7月28日の解析雨量による前3時間降水量

Shoji et al. (2009)
実験に用いたGPS観測点。
(●): GEONET (▲): IGS 観測点

7月27日09時初期値の10kmNHMによる前3時間降水量。a)
通常のデータのみによる予報。b) 国内GPSの可降水量を同化した場合。c) 国外GPS 観測網データを追加した場合。

1999年7月練馬での局地的大雨• 東京都練馬で、15-16時にかけて111mmの雨を観測• 地下室への浸水で一人の男性が死亡。

練馬豪雨

地上天気図 1999.07.21 15JST
1.010204060水平解像度2kmの非静力学4次元変分法で、ドップラーレーダ動径風やGPS可降水量を同化観測(羽田空港)

解析結果

羽田

同化する前

羽田

羽田

1442 JST(練馬セルの発生時刻)。 仰角0.7 度。○は練馬セルの発生位置。
データの取り込みで海風による下層の収束がモデルで表現されたことが重要
レーダー動径風
１分おき

GPS可降水量
5 分おき

1999.07.21
14JST

15JST

アメダスの気温と風
10分おき
16JST

17JST

データ同化ウインドウ
11 時からの予報による第一推定値

3時間予報

Kawabata et al. (2007)•ドップラーレーダ動径風、アメダス
データ同化によって、地表風の収束線を表現•ＧＰＳ可降水量の同化によって水蒸気量を修正‥豪雨をもたらした深い対流の再現に世界で初めて成功
成功はいくつかの好条件にもよる（同化モデルは湿潤過程を含まない）
Kawabata et al. (2007)
Amedas
Forecast

Rain fall amount during 10 munutes at Nerima
mm3025201510501510

読売新聞 2008.11.2

1520

1530

1540

1550

1600

1610

1620

1630

1630

1650 JST2005年9月4日杉並豪雨

2005年9月4日、深夜から翌朝にかけて東京杉並区を中心に1時間100mmを超える豪雨。神田川、妙正寺川、善福寺川などが氾濫し、中野区と杉並区で3200棟が床上、床下浸水

2005年9月4日杉並豪雨の同化実験
4DVAR解析

降水強度 (mm/h)

同化ウインドウ内 2100JSTまでの再現状況
練馬のケースと同様なデータに加え、レーダー反射率を1分おきに同化観測

Kawabata et al. (2010)アンサンブル予報技術の開発
局地豪雨：
強制の弱い場でのメソ対流系による降水‥予報結果が初期値や条件の僅かな違いに敏感→初期値やモデルには不可避の誤差がありそれが時間とともに増大..個々の積乱雲を半日以上前から決定論的に予測することは、本質的に不可能
初期状態
x(t0)

初期値等に含まれる誤差の時間発展を、摂動を与えた複数例の数値予測から見積る

微小時間
x(ts)

予報時刻
P(t=tl)ばらつき（スプレッド）度解の析広誤が差り程

解析値
線型的な時間発展

非線型的な時間発展

アンサン
ブル平均

単独予報

１）単独予報よりも統計的に精度が良い
２）コストロスモデルの応用など、確率予報に基づく意思決定が可能になる‥週間予報や季節予報では実用化済み、メソ予報への応用が課題

WWRP北京オリンピック予報実証/研究開発
プロジェクト (B08FDP/RDP)への参加
Sydney2000FDPに続く世界天気研究計画(WWRP)の国際研究プロジェクト
Tier1領域アンサンブル 中国(NMC/CMA,CAMS/CMA)、米国(NCEP, NCAR)、カナダ(MSC)、日本（MRI/JMA)、オーストリア/フランス気象局(ZAMG)
水平解像度 15 km、領域: 3500km × 3000km、(113E, 39Nを中心)、36時間予報。

北京域で４次元変分データ同化を実行、各種初期摂動手法をテスト
気象研究所技術報告（HP)に掲載

2008年8月岡崎豪雨への適用•••

停滞した前線の影響で，2008年8月28日夜から29日未明にかけて，関東・東海地方で激しい雨．
岡崎市では1時間100mm以上の猛烈な雨を記録．
メソ解析を初期値にした予報では，豪雨の再現はできなかった．

→ 北京プロジェクトで開発したシステムによるアンサンブル予報実験(a) OBS地上天気図 2008年8月28日9時(b) CNTLa) 2008年8月29日0-3時 の解析雨量, (b) 28日21時初期値の6時
間予報による予測.
Kunii et al. (2009)

RAM

CNTL

アンサンブル予報に基づく降水強度別発生確率
28日21時初期値の6時間予報

Pr02

SPREAD

Pr02 : >=5.0mm/3hour Prob.
Pr04 : >=20.0mm/3hour Prob.
Pr05 : >=50.0mm/3hour Prob.

Pr04
Pr05

(a)
w/o
GPS-PWV
w/o
GPS-PWV

アンサンブル予報を用いたGPS可降水量同化実験

(b)
with
GPS-PWV
GPS-PWV(b)

2008年7月28日神戸豪雨
アンサンブル予報で予報誤差を推定し、データ同化に利用(アンサンブルカルマンフィルタ）

Fig. G-2-14. (a) Ensemble mean of the 6-hour rainfall (color scale) and sea surfacepressure (contours) when MA and GA data were assimilated. (b) Same as (a) except
for when MA data, GA data, and GPS-PWV data were assimilated.

GPS可降水量を同化、1.6kmダ (a) 5km-NHM
01UTC：#001
ウンスケール雲解像予報実験 28

Init : 00UTC
02UTC：#00103UTC：#001(b)(b)1.6km-NHM
1.6km-NHMInit
Init: :00UTC00UTC28
28

2.0UTC：#001

Fig. G-2-12. (a) Surface weather map at 00 UTC on 28July 2008. (b) Rainfall intensity observed by JMA
operational radar at 05 UTC on 28 July 2008.

2.5UTC：#001

3.5UTC：#001

3.0UTC：#001

Fig. G-2-15. (a) Rainfall distributions obtained in downscale experiments by member #001 using NHM
with grid intervals of (a) 5 km and (b) 1.6 km. Rainfall intensity in (b) corresponds to the 1-hour rainfall(the 10-minute rainfall multiplied by 6).

雲解像1.6kmでライン状の降水(Seko et al. 2010)

次世代スーパーコンピュータへの期待次世代スパコン戦略プログラム（高性能汎用計算機高度利用事業）• 分野3) 防災・減災に資する地球変動予測

領域雲解像４次元データ同化技術
ＧＰＳ衛星

雨粒
積乱雲

湿った気流

ドップラーレーダー、ライダー

ＧＰＳ受信機

マイクロ波放射計

高解像度、高頻度な観測データで、積乱雲周囲の風、温度、水蒸気、水物質の分布を捉え、雲解像(1-2km)モデルに４次元同化、局地的な豪雨を力学的に直前予測する。
現在の現業同化システム(15km)の約1000倍の計算量が必要‥次世代スパコンに期待⇒実況監視と結びつけた市町村単位での迅速な警戒情報の発令

海洋研究開発機構・防災科学技術研究所・統計数理研究所などと連携

初期状態
x(t0)

雲解像度アンサンブル
予報

微小時間
x(ts)

予報時刻
P(t=tl)

ばらつき（スプレッド）

り程解度析の誤広差が解析値
線型的な時間発展

非線型的な時間発展

アンサン
ブル平均

単独予報

雲解像４次元データ同化技術と雲解像アン
サンブル予測の手法を融合して、集中豪雨や局地的大雨の半日以上前の予測を、時間・場所・強度を特定して確率的に行う
現業数値予報の約1000倍の計算資源が必
要‥次世代スパコンに期待⇒確率情報に基づくリスクマネジメント、事前の減災措置

海洋研究開発機構・東北大学・京都大学
防災研究所などと連携

まとめ• 集中豪雨の正確な予測や局地的大雨の事前予測は現状では困難が多いが、最先端の研究ベースでは成果が出始めている。
• 数値モデルで積乱雲を表現することと精度の良い初期値を用意することが重要• 実用化には多くの開発と膨大な計算資源が必要⇒次世代スパコンへ期待• 観測的研究との連携の必要性