本文へ移動

サイトナビゲーションへ移動

検索ボックスへ移動

サイドバーへ移動

ここは、本文エリアの先頭です。

GPM全球降水マップのデータ同化手法の研究

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月~2018年3月)

報告書番号: R17JR0201

利用分野: 宇宙技術

PDFはここからダウンロード

  • 責任者: 古川欣司 第一宇宙技術部門衛星利用運用センター
  • 問い合せ先: 久保田拓志 kubota.takuji@jaxa.jp
  • メンバ: 小槻峻司, 寺崎康児, 三好健正, 金丸佳矢, 佐藤正樹, 久保田拓志

事業概要

GSMaP, GPM/DPRやその他の衛星観測データを, 先端的のアンサンブルデータ同化手法により数値天気予報モデルに取り込み, 大気客観解析及びこれを初期値とした予報に改善をもたらすと共に, 衛星観測データと数値モデルの双方を活かした新たな降水プロダクトの可能性を切り拓く.

参照URL

GPM Website」参照.

JSS2利用の理由

本研究では, 全球大気データ同化システム(NICAM-LETKF)による衛星観測データ同化及び予測計算を行うが, 大規模な全球大気モデル計算, 及び, アンサンブルデータ同化を行うために, JSS2は必須である.

今年度の成果

(1) NICAM-LETKFへのGPM二周波降水レーダー(GPM/DPR)同化

GPM/DPRの直接同化のために, データ同化に用いるNICAMの解像度をGlevel6 (112km解像度)からGlevel8(28km解像度)に上げ, 雲物理(6クラス・シングルモーメント・バルクスキーム)を陽に解く設定とした. また, GPM/DPRを同化するための観測演算子としてJoint Simulator (Hashino et al. 2013)を実装した.テスト計算を実施し, まず1時刻のGPM/DPRのKuPR及びKaPR観測値を同化したところ, レーダー反射強度の空間分布・鉛直分布共に, 同化により解析値が観測値に近づく良好な結果を得た (Fig. 1).

(2) NICAM-LETKFへの水蒸気サウンダ(MHS)の同化

NICAM-LETKFの更なる解析精度の向上を目指し, 晴天域におけるマイクロ波水蒸気サウンダ(MHS)の同化システム開発した.従来のNICAM-LETKFシステムには, 海上上空の水蒸気に関係する観測が少なかった.MHSを同化した場合としなかった場合の実験結果の比較から, 気温場, 水平風場, 水蒸気場について, 改善の傾向がみられた(Fig. 2).

(3) NICAM-LETKFの準リアルタイムシステムの開発

これまで開発が行われてきたNICAM-LETKF (112-km解像度)を準リアルタイム ( 8 時間遅れ)で自動実行させるシステム開発を行った.NICAM-LETKFに必要な観測データの入手等の準備からJSS2上での計算, 計算結果の後処理や図化などの一連の処理を自動化させた(Fig. 3).約半年の試験運用を行い, 準リアルタイムシステムの安定性を確認した.

(4) NICAM-LETKFを用いた高解像度アンサンブル予報実験

NICAM-LETKFのアンサンブル解析値を大気場の初期値としてNICAMの高解像度(空間解像度 14 km)アンサンブルシミュレーションを行った. 平成29年7月北部九州豪雨に着目していくつかの初期時刻でシミュレーションを実施した結果, 7月6日の豪雨となる約1日前からの予報実験で強い雨が再現されることを示した(Fig. 4).

Annual Reoprt Figures for 2017

図1: GPM/DPRを最初に同化した時刻(2014年6月17日00UTC)における, KuPR反射強度の鉛直最大値(dBZ).左:第一推定値, 中:解析値, 右:観測値.

 

Annual Reoprt Figures for 2017

図2: 2012年4月1日から15日までの (a) 気温 (K), (b) 水蒸気混合比 (g kg-1), (c) 水平風 (m s-1) のERA-interimに対する平均二乗偏差RMSDのMHSを同化した場合としない場合の差.横軸・縦軸はそれぞれ時間と気圧面(hPa)である.負(正)の値は, MHSを同化することでRMSDが減少(増加)したことを示す.

 

Annual Reoprt Figures for 2017

図3: web上に更新された, 2018年1月14日12UTCのNICAM-LETKFの6時間積算降水量比較 [mm/day]. GSMaP (左), NICAM 第一推定値(6 h 予報; 中央), Kotsuki et al. (2017a)による雨の解析値(右).

 

Annual Reoprt Figures for 2017

図4: 異なる初期時刻から空間解像度14km NICAMで予報した北部九州地方の降水量と可降水量時間変化.上) 2017/07/01 00UTC, 中) 2017/07/03 00UTC, 下) 2017/07/05 00UTCをそれぞれ初期時刻としたもの.赤線はNICAM 14 km 予報の可降水量 [mm], 青箱は1時間積算降水量 [mm/hour], 紫線はNICAM-LETKFの可降水量第一推定値 [mm]を示す.

 

成果の公表

■ 査読付論文

1) Kotsuki S., Ota Y., and Miyoshi T., 2017b: Adaptive covariance relaxation methods for ensemble data assimilation: Experiments in the real atmosphere. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 143, 2001-2015. doi: 10.1002/qj.3060.

2) Terasaki, K., and T. Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A Radiances with the NICAM-LETKF. Journal of the Meteorological Society of Japan, 95, 433-446, doi:10.2151/jms.j2017-028

■ 招待講演

1) 2017/04/07 T. Miyoshi, “Data Assimilation Research at RIKEN: Toward extreme-scale computation”, An examination of data assimilation algorithms, observations, and applications in the context of next-generation computing, National Science Foundation, Arlington, VA, USA.

2) 2017/05/22 K. Terasaki, T. Miyoshi, “Reconditioning the observation error covariance matrix in a local ensemble transform Kalman filter: experiments with Lorenz-96 model”, JpGU, Makuhari

3) 2017/07/14 三好建正, “Big Data Assimilation” Revolutionizing Weather Prediction”, 金曜日セミナー, 東京大学地震研究所

4) 2017/07/01小槻峻司,三好建正, “全球大気アンサンブルデータ同化システムNICAM-LETKFによる衛星降水観測データ同化”, 地震研特定共同研究(B)「データ同化」勉強会, 2017, 東京大学

5) 2017/07/24 T. Miyoshi, “Data Assimilation: Integrating model and measurements”, South-East Asian School on Tropical Atmospheric Science (SEASTAS), Singapore

6) 2017/08/08 Takemasa Miyoshi, Shunji Kotsuki, Koji Terasaki, Keiichi Kondo, Guo-Yuan Lien, Masaki Satoh,hirofumi Tomita, Eugenia Kalnay, “Enhancing Data Assimilation of GPM Observations”, Asia Oceania Geosciences Society (AOGS) 14th Annual Meeting, Singapore

7) 2017/09/11 三好建正, “Data Assimilation Research at RIKEN: Numerical Weather Prediction and Beyond”, Atmosphere-ocean Joint Seminar, 東京大学

8) 2017/11/29 三好 建正, “天気予報シミュレーションと衛星降水観測を結ぶデータ同化研究の最先端”, 平成29年度全球降水観測計画(GPM)シンポジウム「宇宙から見る雨~これまでの20年,これからの20年~」, 東京

9) 2018/02/28 小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正, “EFSOの現状と惑星気象研究への発展の可能性” 第19回惑星圏研究会, 仙台

■ 口頭発表

1) 2017/04/13 三好 建正, “Enhancing Data Assimilation of GPM Observations”, NICAM-LETKF and Satellite DA Mtg, 神戸

2) 2017/04/17 寺崎康児, “観測誤差相関を考慮したデータ同化手法の開発”, 平成29年度第1回サブ課題A研究連絡会, JAMSTEC東京事務所

3) 2017/04/27 S. Kotsuki, K. Terasaki, H. Yashiro, H. Tomita, M. Satoh, and T. Miyoshi, “Model Parameter Estimation Using Ensemble Data Assimilation: A Case with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data”, The EGU General Assembly 2017, Vienna

4) 2017/05/21 S. Kotsuki, K. Terasaki, H. Yashiro, H. Tomita, M. Satoh, and T. Miyoshi, “Model Parameter Estimation Using Ensemble Data Assimilation: A Case with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data”, JPGU-AGU Joint Meeting 2017, Chiba

5) 2017/05/25 寺崎康児, 三好建正, “非対角な観測誤差共分散行列のReconditioningによるデータ同化の安定性について”, 日本気象学会2017年春季大会, 東京

6) 2017/05/25 小槻峻司, 寺崎康児, 八代尚, 富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ同化を用いたNICAMのモデルパラメータ推定”, 気象学会 2017年春季大会, 代々木

7) 2017/07/10 小槻峻司,寺崎康児,八代尚,富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ同化を用いたNICAMのモデルパラメータ推定”, ポスト京重点課題4サブ課題A・平成29年度第2回研究連絡会

8) 2017/07/19 Kotsuki S. and Miyoshi T., “Leading Research on Data Assimilation in Numerical Weather Prediction”, AICS CAFE, 2017.

9) 2017/08/01 小槻峻司, 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKFを用いたGPM/DPRデータ同化実験”, モデル衛星連携研究会, 2017, 東京大学

10) 2017/08/17 三好 建正, “Enhancing Data Assimilation of GPM Observations”, NICAM-LETKF and Satellite DA Mtg, 神戸

11) 2017/09/12 Kotsuki S., Terasaki K., and Miyoshi T., “Ensemble-Based Data Assimilation of GPM/DPR Reflectivity into the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM”, 7th International WMO Symposium on Data Assimilation, Florianópolis, Brazil

12) 2017/10/11 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKFの開発と観測誤差相関を考慮したデータ同化について”, 理研気象庁ワークショップ, 気象庁

13) 2017/10/25 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKFの開発状況”, NICAM開発者会議

14) 2017/10/26 小槻峻司,寺崎康児,三好建正, “NICAM-LETKFを用いたGPM/DPRデータ同化実験”, 超高解像度大気モデル開発WS

15) 2017/11/13 寺崎康児, Krishnamoorthy Chandramouli, 三好建正, “MHSの同化と観測誤差相関を考慮したデータ同化研究の進捗”, ポスト京重点課題4サブ課題A研究連絡会, JAMSTEC

16) 2017/11/30 三好建正, “NICAM-LETKFによる衛星降水観測データ同化”, PMM国内会合, 東京

17) 2017/12/13 三好建正, “Enhancing Data Assimilation of GPM Observations”, NICAM-LETKF and Satellite DA Mtg, 神戸

18) 2017/12/16 小槻峻司,三好建正, “適応型共分散膨張法とEFSOから見るアンサンブル予報初期値への課題”, 4回アンサンブルデータ同化摂動に関する研究

19) 2017/12/21 小槻峻司,寺崎康児,三好建正, “全球大気アンサンブルデータ同化システムNICAM-LETKFによる衛星降水観測データ同化”, ポスト「京」重点課題4第2回成果報告会

20) 2018/01/19 小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正, “全球大気データ同化システムNICAM-LETKFを使ったEFSO観測インパクト推定”, 第8回データ同化ワークショップ, 明治大学

21) 2018/02/01 小槻峻司, 黒澤賢太,三好建正,”全球大気データ同化システムNICAM-LETKFを使ったEFSO観測インパクト推定”, 第8回理研・京大合同データ同化研究会, 神戸

22) 2018/03/05 Kotsuki S., Terasaki K., and Miyoshi T.: Ensemble-Based Data Assimilation of GPM/DPR Reflectivity into the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM. 6th International Symposium on Data Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich, Germany

23) 2017/10/26 金丸佳矢,佐藤正樹,寺崎康児,小槻峻司,三好健正,久保田拓志「JSS2を用いたNICAM-LETKFの準リアルタイム処理のシステム開発および利用」超高解像度大気モデル開発ワークショップ(NICAM開発者会議2017),淡路

■ ポスター発表

1) 2017/05/20 K. Terasaki, S. Kotsukji, T. Miyoshi, “Two-year analysis experiments with NICAM-LETKF”, JpGU-AGU Joint Meeting 2017, Makuhari

2) 2017/05/26 近藤圭一, 三好建正, “NICAM-LETKFを用いたマルチスケールデータ同化”, 日本気象学会2017年度春季大会, 東京

3) 2017/09/11 Kotsuki S., Ota Y., and Miyoshi T., “Adaptive covariance relaxation methods for ensemble data assimilation based on innovation statistics”, 7th International WMO Symposium on Data Assimilation

4) 2017/09/25 小槻峻司,寺崎康児,八代尚,富田浩文, 佐藤正樹, 三好建正, “アンサンブルデータ同化を用いた全球大気モデルNICAMのモデルパラメータ推定”, 第2回 理研データ同化ワークショップ

5) 2017/09/25 寺崎康児, 三好建正, “NICAM-LETKFシステムを用いた衛星データ同化”, 第2回 理研データ同化ワークショップ, 神戸

6) 2017/12/21 三好建正, 大塚成徳, 寺崎康児, Guo-Yuan Lien, 小槻峻俊司, 本田匠, 前島康光, 岡崎淳史, 坂本英之, “観測ビッグデータ同化実現に向けた取り組み”, 重点課題4成果報告会, 気象庁

7) 2018/02/07 Terasaki, K., and Miyoshi T., Accounting for the observation error correlation in data assimilation. AICS international symposium

8) 2018/02/08 Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Verified with Multiple References. The 8th AICS International Symposium, RIKEN-AICS, Kobe, Japan

9) 2018/02/19 Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Verified with Multiple References. RIKEN International Workshop on Uncertainty Quantification (UQWS), RIKEN-AICS, Kobe, Japan

10) 2018/03/05 Kotsuki S., Greybush S. J., and Miyoshi T.: On the assimilation order of the serial ensemble Kalman filter: A study with the Lorenz-96 model. 6th International Symposium on Data Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich, Germany

11) 2018/03/05 Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T.: Ensemble Forecast Sensitivity to Observations Verified with Multiple References. 6th International Symposium on Data Assimilation, Ludwig-Maximilians-Universitat, Munich, Germany

12) 2017/10/17 Kaya Kanemaru, Masaki Satoh, Koji Terasaki, Shunji Totsuki, Takemasa Miyoshi, and Takuji Kubota : A Near-Real-Time System of NICAM-LETKF Assmilating GSMaP, 2017 PMM Science Team Meeting, San Diego

13) 2017/11/01金丸佳矢,佐藤正樹,寺崎康児,小槻峻司,三好健正,久保田拓志「JAXAスパコン(JSS2)を用いたNICAM-LETKFの準リアルタイムシステムの開発」 日本気象学会,北海道

■ Web上の研究成果のURL

1) http://www.data-assimilation.riken.jp/nicam-letkf/index.html

2) http://cesdweb.aori.u-tokyo.ac.jp/~nicam/index.html

JSS2利用状況

計算情報

  • プロセス並列手法: MPI
  • スレッド並列手法: OpenMP
  • プロセス並列数: 2 – 640
  • 1ケースあたりの経過時間: 10.00 時間

利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 6.38

 

内訳

JSS2のシステム構成や主要な仕様は、JSS2のシステム構成をご覧下さい。

計算資源
計算システム名 コア時間(コア・h) 資源の利用割合※2(%)
SORA-MA 50,782,484.98 6.70
SORA-PP 28,731.17 0.36
SORA-LM 66.93 0.03
SORA-TPP 0.00 0.00

 

ファイルシステム資源
ファイルシステム名 ストレージ割当量(GiB) 資源の利用割合※2(%)
/home 1,449.59 1.00
/data 557,022.35 10.30
/ltmp 9,765.63 0.74

 

アーカイバ資源
アーカイバシステム名 利用量(TiB) 資源の利用割合※2(%)
J-SPACE 18.41 0.79

※1 総資源に占める利用割合:3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.

※2 資源の利用割合:対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2017年4月~2018年3月)