1時間ごとだったシミュレーション計算の出力がわずか30秒間隔へ、次世代の気象予報へ
スパコン「京」と最新鋭レーダーを使ってゲリラ豪雨を高速に予測
2016年08月10日 18時16分更新
ビッグデータ同化を用いたゲリラ豪雨のシミュレーション
理化学研究所（理研）は8月9日、スーパーコンピュータ「京」と最新鋭気象レーダーを活かした新たなゲリラ豪雨予測手法を開発したと発表した。
スーパーコンピュータを活用した天気予報シミュレーションは、これまで1km以上の解像度で1時間ごとに新しい観測データを取り込んで計算を行なっていた。しかしゲリラ豪雨では数分のうちに積乱雲が発達することもあり、1時間の更新では予報が間に合わず、また1kmよりも荒い解像度ではゲリラ豪雨を引き起こす積乱雲を再現できなかった。
新たな手法では、情報通信研究機構と大阪大学らが開発したフェーズドアレイ気象レーダーによって解像度100mで30秒ごとに得られる観測データを、「京」のシミュレーションに取り込んで更新している。現実に進行中の事象をシミュレーションに取り込んで更新するビッグデータ同化と呼ばれる手法だが、これほどの規模で行なったデータ同化は初めてという。
2014年9月11日午前8時25分の神戸市付近における雨雲の分布
現在の研究ではビッグデータ同化による計算に約10分かかっており、実際の予報に用いるには30秒ごとの観測データを30秒以内に計算しなくてはならない。さらなる計算速度の向上やデータ転送の高速化などの課題が残るものの、実用化に向けた研究開発が期待される。
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