JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2016年4月～2017年3月)

報告書番号: R16J0092

• 責任者: 中島 映至(宇宙科学研究所(本務),第一宇宙技術部門地球観測研究センター)
• 問い合わせ先: 久保田 拓志(kubota.takuji@jaxa.jp)
• メンバ: 東上床智彦,吉田直文,荒井頼子,大和田慎二,長谷英明,有馬幸徳,山本操,坂本和宏,田島知子
• 利用分類: 宇宙分野(衛星利用)

概要

全球雨分布(GSMaP)アルゴリズム(V4)について,バージョンアップ試験および公開用データ長期処理を完了した.

PR V8 (PU1, PU2) および DPR V5 (L2Ku, L2Ka, L2DPR) の長期試験処理が完了し,アルゴリズムの評価,改善,リリースを実施することができた.

目的

TRMM衛星稼働期間の全球雨分布データを作成すること.

TRMM衛星降雨レーダ(PR)の次期バージョン(V8)の試験処理を行うこと.

目標

2000年～2010年の全球雨分布データを,GSMaPアルゴリズム(V3 & V4)を用いた処理すること.

2014年6月,TRMM衛星とGPM衛星が同時観測している期間についてPR アルゴリズム(V8)とDPRアルゴリズム(V5)の連続性を確認すること.

参照URL

「世界の雨分布速報 by JAXA GSMaP」参照。

スパコンの用途

アルゴリズムの評価,改善やプロダクト作成のため,降水観測に関する複数衛星・センサデータを用いた長期処理を短期間で処理すること.

スパコンの必要性

処理アルゴリズムの複雑さのため,JSS2の厳格な事業進捗管理,緊急対応,運用側によるきめ細かなユーザ対応等が求められ,機構のスパコンを利用しなければ,短期間での再処理は達成し得ない事業と言える.

今年度の成果

全球雨分布(GSMaP)アルゴリズム(V4)について,バージョンアップ試験および公開用データ長期処理を完了した.

PR V8 (PU1, PU2) および DPR V5 (L2Ku, L2Ka, L2DPR) の長期試験処理が完了し,アルゴリズムの評価,改善,リリースを実施することができた.処理のべ年数は,40年分以上となる.

Fig.1:GSMaP 月積算降水分布図

Fig.2:TRMM/PR(V8)とGPM/DPR(V5)の月積算帯状平均降水図

成果の公表

口頭発表

1) T. Kubota, R. Oki, M. Kachi, T. Masaki, Y. Kaneko, K. Furukawa, Y. N. Takayabu, T. Iguchi, and K. Nakamura, Current status of the Global Precipitation Measurement (GPM) mission in Japan, SPIE AP 2016, New Delhi, India, Apr. 2016 (invited).

2) T. Kubota, M. Kachi, R. Oki, K. Aonash, T. Ushio, S. Shige, Y. N. Takayabu, Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) Product in the GPM Era and its Validation, SPIE AP 2016, New Delhi, India, Apr. 2016.

3) T. Kubota, M. Kachi, R. Oki, Quasi-realtime version of the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP_NOW) over the Himawari-8 region, JpGU 2016, Makuhari, Chiba, Japan, May. 2016.

4) 久保田拓志,衛星全球降水マップ(GSMaP)の現状と今後の計画, 平成28年度JAXA/EORC水循環ワークショップ, 東京,2016年7月.

5) T. Kubota, R. Oki, M. Kachi, K. Furukawa, T. Masaki, Y. Kaneko, Y. N. Takayabu, T. Iguchi, and K. Nakamura, Current status of the Global Precipitation Measurement (GPM) mission in Japan, AOGS2016, Beijing, China, Aug. 2016.

6) 久保田 拓志・沖 理子・山地萌果, 全球降水観測計画による高精度・高頻度な衛星降水観測, 衛星から観測推計された降水データの利用に関するワークショップ, 福島, 2016年9月.

7) T. Kubota, R. Oki, K. Furukawa, M. Kachi, T. Iguchi (NICT), and Y. N. Takayabu, Current status of the Global Precipitation Measurement (GPM) mission in Japan, 8th Workshop of International Precipitation Working Group, Oct. 2016.

8) T. Kubota, 2016: Global Satellite Mapping of Precipitation(GSMaP) overview, The 5th Global Precipitation Measurement (GPM) Asia Workshop on Precipitation Data Application Technique, Tokyo, Japan, Jan. 2016.

9) 久保田拓志,沖 理子, 山地萌果, 荒井頼子, 田島知子, 2017:最近のGSMaPプロダクトの進展.衛星による高精度降水推定技術の開発とその水文学への利用の研究企画のための集会, 名古屋.

計算情報

• 並列化手法: 非並列
• プロセス並列手法: 非該当
• スレッド並列手法: 非該当
• プロセス並列数: 60, 75, 16
• プロセスあたりのスレッド数: 1
• 使用ノード数: 10, 25
• 1ケースあたりの経過時間(時間): 24, 48
• 実行ケース数: 10, 30

利用量

総仮想利用経費(円): 3,155,035

内訳

注記: 仮想利用経費=2016年度設備貸付費用の単価を用いて算出した場合の経費

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2016年4月～2017年3月)