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温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT)運用事業

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2018年4月~2019年3月)

報告書番号: R18JR2100

利用分野: 宇宙技術

PDFはここからダウンロード

  • 責任者: 中島正勝, 第一宇宙技術部門GOSAT-2プロジェクトチーム
  • 問い合せ先: 上田陽子(ueda.yoko@jaxa.jp)
  • メンバ: 橋本 真喜子, 木幡 賢二, 末武 秀己, 今中 誠, 小友 晶子, 上田 陽子, 山崎 朋朗, 早坂 英俊, 菅原 衛, 間渕 知行, 家部 英樹, 吉田 武仁, 片岡 文恵, 近藤 慎平, 新井 雅仁

事業概要

GOSATはミッション期間の5年を超えて観測を継続し, 適正に校正された高スペクトル分解能データを供給しています. 全体的な機能や性能は良好で, SNRとスペクトル分解能に大きな劣化は観察されていません. 衛星上でいくつかの異常が見つかりましたが, その後は安定しています. 打ち上げ以降, これらの異常に対応するためにレベル1アルゴリズムが更新されています.

参照URL

HOME - GOSAT - JAXA」参照.

JSS2利用の理由

GOSATプロダクトの再処理対象は過去に取得した全観測データであり, 標準処理よりもより多くの計算機リソース(コア, メモリ, ストレージ等)を必要とします. 再処理の期間を短縮し, 再処理後のプロダクトをより早くユーザに提供するためにJSS2の利用が必要です.

今年度の成果

GOSAT TANSO-CAIデータの校正検証

TANSO-CAI 観測データからセンサ感度変化を評価し, 輝度校正係数を決定するための解析処理を行い, 該当期間のバンド1の校正係数を決定した. バンド1はエアロゾルの粒径分布等の重要な情報を含むため, バンド2およびバンド3の校正後の輝度に併せて, バンド1の輝度を最適化する. バンド2およびバンド3の輝度校正係数が3候補あるため, 3条件でバンド1の輝度校正係数を計算し, 決定することができた. Fig. 1に計算の仕組み, Fig. 2 に計算結果を示す.

期間:2018年6月~2019年2月(4か月おき)

Annual Reoprt Figures for 2018

図1: GOSAT CAIデータ処理フロー(上図), および輝度校正フロー(下図)

 

Annual Reoprt Figures for 2018

図2: 衛星間比較手法により導出したCAI輝度校正係数

 

成果の公表

なし

JSS2利用状況

計算情報

  • 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: 1
  • 1ケースあたりの経過時間: 30 分

利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.29

 

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 33.58 0.00
SORA-PP 189,588.79 1.52
SORA-LM 0.00 0.00
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 306.03 0.32
/data 274,849.06 4.85
/ltmp 14,453.13 1.24

 

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 1.93 0.07

※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(2018年4月~2019年3月)


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JSS3 を利用するには 「利用するには 」ページをご覧ください。

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所在地

JAXA(宇宙航空研究開発機構) 調布航空宇宙センター
所在地 〒182-8522 東京都
調布市深大寺東町7-44-1