１０分ごとに更新する気象予測「京」とひまわり８号による天気予報の革新

2018-1-18 理化学研究所,気象庁気象研究所,科学技術振興機構,海洋研究開発機構

理化学研究所（理研）計算科学研究機構データ同化研究チームの三好建正　チームリーダーと本田匠　特別研究員、気象庁気象研究所の岡本幸三　室長らの共同研究グループ※１）は、スーパーコンピューター「京」注１）と気象衛星ひまわり８号による観測ビッグデータを用いて１０分ごとに更新する気象予測手法を開発し、台風や集中豪雨、それに伴う洪水の予測への有効性を確認しました。

２０１５年７月７日に運用が開始された静止気象衛星ひまわり８号は、従来の衛星ひまわり７号の約５０倍のビッグデータを生み出す高性能センサを搭載し、１０分ごとに丸い地球全体を撮像します。これまで、静止気象衛星から観測される赤外放射輝度注２）データを、雲の領域（雲域）も含めた全天候で数値天気予報に直接利用することは、困難でした。このため、気象庁など世界の現業の天気予報センターの数値天気予報システムでは、連続する雲画像から雲の動きを追跡して推定する風向・風速や、雲域を除く晴天域の赤外放射輝度データの利用が主に行われてきました。

今回、共同研究グループは、ひまわり８号の１０分ごとの赤外放射輝度データを、雲域も含めた全天候で数値天気予報に直接利用することに成功し、その有効性を実証しました。ひまわり８号赤外輝度観測の「データ同化」により、２０１５年最強の台風第１３号（Ｓｏｕｄｅｌｏｒ）の急発達の予測が大幅に改善したほか、２０１５年９月、関東・東北豪雨の雨量予測が改善し、その結果、鬼怒川の流量の予測も改善しました。豪雨による洪水や土砂崩れなどの災害リスクを一刻も早く捉えるには、刻々と得られるデータを取り込んだ精度の高い天気予報が有効です。ひまわり８号の高性能センサによる１０分ごとのビッグデータを生かすことで、これまで１時間ごとに更新されていた気象予測が、１０分ごとに更新できるようになります。

本成果は今後、１０分ごとに刻々と得られる新しい予測データを有効に活用するための防災体制などの技術的・社会的課題を解決することで、豪雨や洪水のリスクを一刻も早く捉え、将来の天気予報に革新をもたらすと期待できます。

本研究は、ＨＰＣＩ一般課題「ゲリラ豪雨予測を目指した「ビッグデータ同化」の研究（課題番号：ｈｐ１５００１９、ｈｐ１６０１６２、ｈｐ１７０１７８）」、文部科学省フラッグシップ２０２０プロジェクト（ポスト「京」の開発）「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題」における重点課題④「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境予測の高度化（課題番号：ｈｐ１６０２２９、ｈｐ１７０２４６）」（課題責任者：海洋研究開発機構・高橋桂子）および公益財団法人計算科学振興財団研究教育拠点（ＣＯＥ）形成推進事業における研究課題「複数の災害リスク評価に基づく都市計画に資する計算科学研究」（研究代表者：富田浩文）の支援を受けて行われました。

なお、本研究は、米国の科学雑誌『Ｍｏｎｔｈｌｙ　Ｗｅａｔｈｅｒ　Ｒｅｖｉｅｗ』（２０１８年１月号）および『Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ－Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ』（２０１８年１月号）の掲載に先立ち、オンライン版（１月１７日付け：日本時間１月１８日）に掲載されます。

本研究は、京高度化枠「データ解析とシミュレーションの融合研究のための共通基盤的研究開発（課題番号：ｒａ００００１５）」として、ＪＳＴ戦略的創造研究推進事業（ＣＲＥＳＴ）「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」（研究総括：田中譲）における研究課題「「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証」（研究代表者：三好建正）、「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」（研究総括：喜連川優）における研究課題「ＥＢＤ：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術」（研究代表者：松岡聡）の支援を受けて行われました。

※１）共同研究グループ

理化学研究所計算科学研究機構

データ同化研究チーム

チームリーダー	三好建正（ミヨシタケマサ）
特別研究員	本田匠　（ホンダタクミ）
特別研究員	グオ＝ユエン・リエン（Guo-Yuan Lien）
研究員	寺崎康児（テラサキコウジ）
研究員	小槻峻司（コツキシュンジ）
リサーチアソシエイト	前島康光（マエジマヤスミツ）

複合系気候科学研究チーム

チームリーダー	富田浩文（トミタヒロフミ）
研究員	西澤誠也（ニシザワセイヤ）
研究員	足立幸穂（アダチサチホ）
特別研究員	吉田龍二（ヨシダリュウジ）

気象庁

気象研究所台風研究部第二研究室

室長	岡本幸三（オカモトコウゾウ）

気象衛星センターシステム管理課

課長（研究当時）	別所康太郎（ベッショコウタロウ）

＜研究の背景＞

台風や集中豪雨は、洪水や土砂崩れなど甚大な災害をもたらします。地球規模の気候変動が進んでいくなか、過去に経験しなかったような豪雨など激しい気象が起こるようになってきています。これらの災害を減らすには、予測し備えることが有効です。

静止気象衛星ひまわり８号は、世界初の新世代静止気象衛星として、２０１４年１０月７日に打ち上げられ、２０１５年７月７日より運用が開始されました。それまでのひまわり７号と比べて分解能が高く、可視および赤外センサのバンド数（波長数）が増え、時間的にも高頻度撮像が可能となり、総じて約５０倍のビッグデータを生み出します。この新型センサによる観測ビッグデータを生かして、台風や豪雨など激しい気象の予測を向上することは、重要な研究課題です。

気象の予測はスーパーコンピューターを使った天気予報シミュレーション（数値天気予報）に基づいており、シミュレーションと実測データを融合する「データ同化」が予報の精度を左右します。気象研究所、琉球大学理学部、海洋研究開発機構は、２０１７年１月、ひまわり８号の最短２．５分ごとの連続する雲画像から雲の動きを追跡して推定する風向・風速（大気追跡風）のデータ同化により、２０１５年９月関東・東北豪雨の際の大雨の位置や強度を改善する結果を示しました※２）。

気象庁など世界の数値天気予報センターでは、静止気象衛星による大気追跡風をデータ同化しているほか、赤外放射輝度データの直接利用は主に晴天域に限って行っています。ひまわり８号の赤外放射輝度データを直接利用するには、数値天気予報の結果を使って、ひまわり８号の観測シミュレーションを行い、ひまわり８号で実際に観測された赤外放射輝度データと比較します。ひまわり８号が観測する赤外放射輝度は、さまざまな高度の気温や湿度を考慮した大気の複雑な放射過程の結果です。観測シミュレーションでは、この複雑な放射過程を計算します。赤外線は雲によってほとんど吸収されるため、ひまわり８号が観測する雲の領域（雲域）の赤外放射輝度は、雲頂からの赤外放射と、それより上空の放射過程によって決まります。数値天気予報で雲を精緻に表現することは難しいため、雲域での赤外放射輝度データの利用は大きな課題です。

普段テレビなどで目にするひまわり８号の衛星画像では通常、雲に着目します。特に台風の場合、渦巻く雲と中心の眼を確認し、台風の強度を推定します。これまで数値天気予報では利用が難しかった雲域の赤外放射輝度データを利用することで、台風や集中豪雨の予測が改善できる可能性があります。また、ひまわり８号は１０分ごとの高頻度撮像を行うため、これを生かすことで、１０分ごとに予測を更新することも可能となります。気象庁の全球モデル（解像度約２０ｋｍ）は６時間ごと、メソモデル（５ｋｍメッシュ）は３時間ごと、局地モデル（２ｋｍメッシュ）は１時間ごとに予測を更新しています。

共同研究グループは、１０分ごとに予測を更新することで、豪雨や洪水のリスクを一刻も早く捉え、将来の天気予報に革新をもたらす可能性があると考えました。

※２）2017年1月17日気象庁プレスリリース「ひまわり8号で観測した高頻度大気追跡風と海面水温の台風や大雨事例へのインパクト実験」
http://www.mri-jma.go.jp/Topics/H28/290117/press_20170117.html

＜研究手法と成果＞

共同研究グループはまず、２０１５年で最も強く発達した台風第１３号（Ｓｏｕｄｅｌｏｒ）を対象として、スーパーコンピューター「京」、理研の数値天気予報モデル、データ同化システムを使って３ｋｍメッシュのシミュレーションを行い、ひまわり８号の赤外バンド９の放射輝度を雲域も含めた全天候で１０分ごとにデータ同化しました。その結果、ひまわり８号赤外輝度観測のデータ同化によって、実際に観測された台風の詳細な構造を再現することに成功しました（図１）。この台風は、２０１５年で最強の９００ヘクトパスカル（ｈＰａ）まで急速に発達しています。ひまわり８号赤外輝度観測のデータ同化によって、台風の急発達の予測は大幅に改善しました（図２）。

次に、２０１５年９月関東・東北豪雨を対象として、スーパーコンピューター「京」、理研の数値天気予報モデル、データ同化システムを使って６ｋｍメッシュのシミュレーションを行い、ひまわり８号の赤外バンド９の放射輝度を雲域も含めた全天候で１０分ごとにデータ同化しました。その結果、ひまわり８号のデータ同化により、１２時間後に予測される大雨の位置や範囲が大きく改善しました（図３）。また、この予測された雨の分布を使って、河川流量の予測も行いました。その結果、９時と１５時を初期時刻とした鬼怒川の流量予測が改善しました（図４）。

さらに、ひまわり８号により、１０分ごとに予測を更新することができます。図４に示すように、ひまわり８号のデータ同化をせずに従来型観測を使って６時間ごとのデータ同化を行った場合、９時の初期値と１５時の初期値しかありません。ひまわり８号のデータ同化を行うことで、この６時間の間に１０分ごと、すなわち３６回の予測を行うことができます。これにより、大幅に早い時点で鬼怒川の流量が増えるリスクを捉えることが可能となります。

なお、今回の実験では、１０分ごとのデータ同化にかかる計算時間が、約８万個の「京」の計算ノードのうち、台風１３号の予測で１，８７２ノード（約２．３％）を用いて約９分、鬼怒川の流量予測で８１６ノード（約１．０％）を用いて約５分でした。いずれも１０分以内で、リアルタイム実行が可能な技術です。

＜今後の期待＞

ひまわり８号の観測ビッグデータを生かすことで、２０１５年で最も強かった台風第１３号（Ｓｏｕｄｅｌｏｒ）の急発達や、２０１５年９月関東・東北豪雨の予測精度を向上することに成功しました。また、１０分ごとに新たな観測データを取り込んで予測を更新することで、２０１５年９月関東・東北豪雨の事例では、鬼怒川の流量急増の早期警戒に生かせる可能性を示しました。

＜参考図＞

図１　２０１５年８月２日２２時（日本時間）における台風第１３号のシミュレーション

左はひまわり８号データ同化なし、中央はひまわり８号データ同化あり、右は実際のひまわり８号観測を示す。ひまわり８号赤外輝度観測のデータ同化によって、実際に観測された台風の詳細な構造を再現できたことが分かる。

図２　２０１５年８月のシミュレーションによる台風第１３号の中心気圧の解析値、予測値、および気象庁による推定値（ベストトラック）

気象庁による推定値（ベストトラック・青太線）と、ひまわり８号同化なし（黒線）、ひまわり同化あり（赤線）の解析値（太線）および予測値（細線）を示す。ひまわり８号赤外輝度観測のデータ同化によって、台風の急発達の予測が大幅に改善されたことが分かる。

図３　２０１５年９月９日午前９時を初期時刻とする１２時間降水予報の結果と実際のレーダ観測

左はひまわり８号同化なし、中央はひまわり８号同化ありの降水予測、右は気象庁によるレーダ観測から推定された降水量。ひまわり８号観測を同化することで、南北に伸びる降水帯の位置が大幅に改善されたことが分かる。いずれも、理研の数値天気予報モデル、データ同化システムを用いた計算。

図４　２０１５年９月９日の河川流出量の予測結果

６時間ごとの従来型観測のみの場合、河川流出量予測も６時間ごとにしか更新できない（図の黒線と黒破線）。一方、１０分間隔の高頻度で観測するひまわり８号を最大限に活用すれば、降水および河川流出量予測を１０分ごとに更新することが可能となる（色線、赤に近いほどより遅い初期時刻）。頻繁に予測を更新することで、洪水リスクをより長いリードタイムで捉えられることを示した。いずれも、理研の数値天気予報モデル、データ同化システムを用いた計算。

＜用語解説＞

注１）スーパーコンピューター「京」: 文部科学省が推進する「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（ＨＰＣＩ）の構築」プログラムの中核システムとして、理研と富士通が共同で開発を行い、２０１２年９月に共用を開始した計算速度１０ペタフロップス級のスーパーコンピューター。
注２）赤外放射輝度: 地球から放射される赤外線の明るさ（輝度）。地面や海面、雪氷面など、地球表面から上向きに放射された赤外線は、大気の複雑な放射過程を経て、宇宙に達し、ひまわり８号は静止軌道からこれを捉える。

＜論文情報＞

タイトル	“Assimilating All-Sky Himawari-8 Satellite Infrared Radiances: A Case of Typhoon Soudelor (2015)”
著者名	Honda, T., T. Miyoshi, G.-Y. Lien, S. Nishizawa, R. Yoshida, S. A. Adachi, K. Terasaki, K. Okamoto, H. Tomita and K. Bessho
掲載誌	Ｍｏｎｔｈｌｙ　Ｗｅａｔｈｅｒ　Ｒｅｖｉｅｗ
doi	10.1175/MWR-D-16-0357.1

タイトル	“Assimilation of Himawari-8 All-Sky Radiances Every 10 Minutes: Impact on Precipitation and Flood Risk Prediction”
著者名	Honda, T., S. Kotsuki, G.-Y. Lien, Y. Maejima, K. Okamoto and T. Miyoshi
掲載誌	Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ－Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ
doi	10.1002/2017JD027096