理研・東大ら、30秒ごとに更新するゲリラ豪雨予報の実証実験を実施へ

本研究成果は、近年増大する突発的なゲリラ豪雨などの降水リスクに対して、コンピュータ上の仮想世界と現実世界をリンクさせることで、超スマート社会Society 5.0の実現に貢献すると期待できるという。共同研究グループは、2016年にスーパーコンピュータ「京」とフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）を生かした「ゲリラ豪雨予測手法」を開発した。今回、この手法を高度化し、さいたま市に設置されている情報通信研究機構が運用する最新鋭のマルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR） による30秒ごとの雨雲の詳細な観測データと、筑波大学と東京大学が共同で運営する最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）のスーパーコンピュータOakforest-PACSを用いて、リアルタイムで30秒ごとに新しいデータを取り込んで更新し、30分後まで予測する超高速降水予報システムを開発したとのことだ。この予測データを、理研の天気予報研究のウェブページでは30秒ごとに分割して連続的に表示する。これまでの天気予報と比べて桁違いに速い速度で更新することにより、わずか数分の間に急激に発達するゲリラ豪雨を予測できるという。

実証実験で得る予報データは、気象業務法に基づく予報業務許可のもと、理研の天気予報研究のウェブページおよび株式会社エムティーアイのスマートフォンアプリ「3D雨雲ウォッチ」で8月25日午後2時から公開する。ただし、この予報は試験的に行うものであり、実用に供する気象予報に十分な精度や安定した配信環境が保証されたものではなく、利用者の安全や利益に関わる意思決定のための利用には適したものではないとのことだ。

共同研究グループ
理化学研究所　計算科学研究センター
    データ同化研究チーム    
         チームリーダー    三好　建正　（みよし　たけまさ）
         研究員    大塚　成徳　（おおつか　しげのり）
         基礎科学特別研究員    本田　匠　　（ほんだ　たくみ）
         特別研究員    雨宮　新　　（あめみや　あらた）
         特別研究員    前島　康光　（まえじま　やすみつ）
         特別研究員    ジェームズ・テイラー（James Taylor）
         特別研究員（研究当時）
　　　（現：台湾中央気象局）    グオ-ユエン・リエン （Guo-Yuan Lien）
    複合系気候科学研究チーム    
         チームリーダー    富田　浩文　（とみた　ひろふみ）
         研究員    西澤　誠也　（にしざわ　せいや）
         特別研究員    末木　健太　（すえき　けんた）
         客員研究員    吉田　龍二　（よしだ　りゅうじ）
         技師    山浦　剛　　（やまうら　つよし）
    フラッグシップ2020プロジェクト
         プロジェクトリーダー    石川　裕　　（いしかわ　ゆたか）
情報通信研究機構　電磁波研究所リモートセンシング研究室
         研究マネージャー    佐藤　晋介　（さとう　しんすけ）
大阪大学　大学院工学研究科
         教授    牛尾　知雄　（うしお　ともお）
株式会社エムティーアイ
    ライフ事業部気象サービス部
         部長    小池　佳奈　（こいけ　かな）
         スタッフ    星　絵理香　（ほし　えりか）
    新技術開発室
         室長    猪狩　一郎　（いがり　いちろう）
    テクノロジー本部システムアーキテクト部
         スペシャリスト    平野　祐一　（ひらの　ゆういち）
筑波大学　計算科学研究センター
         教授（センター長）    朴　泰祐　　（ぼく　たいすけ）
         教授    建部　修見　（たてべ　おさむ）
東京大学　情報基盤センター
         教授（センター長）    田浦　健次朗（たうら　けんじろう）
         教授    中島　研吾　（なかじま　けんご）
         准教授    塙　　敏博　（はなわ　としひろ）

近年、局地的に突発的な大雨をもたらす「ゲリラ豪雨」のリスクが高まっている。スーパーコンピュータを使ったシミュレーションに基づく現在の天気予報は、1kmより粗い解像度で、1時間ごとに新しい観測データを取り込んで更新される。例えば、気象庁で運用されている局地モデル（LFM）は、全国を対象に解像度2kmで1時間ごとに新しい観測データを取り込んでいる。しかし、ゲリラ豪雨は、わずか数分の間に積乱雲が発生し、急激に発達するため、現在の天気予報では予測が困難だ。また、1kmより粗い解像度では、ゲリラ豪雨を引き起こす積乱雲を十分に解像できない。

三好建正チームリーダーらは2016年に、スーパーコンピュータ「京」を使った解像度100mの高精細シミュレーションと、フェーズドアレイ気象レーダの双方から得られる高速かつ膨大なデータを組み合わせることで、「解像度100mで30秒ごとに更新する30分後までの天気予報」という空間的・時間的に桁違いな「ゲリラ豪雨予測手法」を開発した。しかし当時は、本来30秒以内に完了しなければならない計算に、およそ10分かかっており、30秒ごとに送られてくるデータを時間内に処理できず、リアルタイムに動作させることはできなかったという。また、2017年には、内閣府のSIP「レジリエントな防災・減災機能の強化」の施策として、情報通信研究機構をはじめとする研究グループが開発した実用型「マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）」が、埼玉大学（さいたま市）に設置された。

共同研究グループは、リアルタイムの予測を実現するためのさまざまな技術的課題に取り組んだ。まず、計算時間を大幅に短縮するため、スーパーコンピュータ上での大規模データの入出力を抑える工夫を行うとともに、予報モデルの計算を高速化した。これにより、およそ10分かかっていた計算時間を20秒程度にまで短縮し、約30倍の高速化に成功したという。

また、2019年8月にシャットダウンしたスーパーコンピュータ「京」に代わり、筑波大学と東京大学が共同で運営する最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）のスーパーコンピュータOakforest-PACSを使用できるように、システム全体の移植を行った。これにより、システム全体の汎用性が増した。さらに、新しいMP-PAWRの観測データを即時にOakforest-PACSに転送するデータ取得ソフトウェアJIT-DTを開発した。このほか、米国国立環境予測センターの全球数値天気予報システムの予報結果をリアルタイムに取得し、これを側面境界値とした解像度18kmの領域（D1）から、解像度6kmの領域（D2）、解像度1.5kmの領域（D3）、解像度500mの予報領域（D4）までを4重の入れ子にして、リアルタイムに実行するための全体のワークフローを構築したとのことだ。

開発した超高速降水予報システムでは、雲の発生・発達・衰弱・消滅などの気象学的なメカニズムを考慮したシミュレーションを用いるため、短時間で発達するゲリラ豪雨の急激な変化を捉える。そのため、現在実用されている気象庁の高解像度降水ナウキャストでは捉えられなかった数分で急激に発達する雨雲を、実際のMP-PAWRによる観測のように予報できる。また、この急発達する雨雲のすぐ西側では、雨雲が衰弱している。気象庁の高解像度降水ナウキャストでは、この変化が捉えられず、強いままになっているが、本予報システムでは、実際のMP-PAWRによる観測のように雨雲の衰弱を予報できることを確認したという。