JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2021年2月～2022年1月)

報告書番号: R21JR1400

利用分野: 宇宙技術

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• 責任者: 沖理子, 第一宇宙技術部門地球観測研究センター
• 問い合せ先: 久保田拓志(kubota.takuji@jaxa.jp)
• メンバ: 東上床 智彦, 正木 岳志, 山本 宗尚, 久保田 拓志, 田島 知子, 山地 萌果, 坂本 和宏

事業概要

熱帯降雨観測衛星TRMMや全球降水観測計画GPMを活用した全球雨分布データを, GSMaPアルゴリズムを用いて2000年～2014年の期間で処理する.

TRMM/PR アルゴリズムとGPM/DPRアルゴリズムの連続性を長期間の観測データをもとに確認する.

参照URL

「GPM Website」参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

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ために,JSS3が必要.処理アルゴリズムの複雑さのため,JSS3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,JSS3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

2021年12月にリリースされたGPM DPR V07およびGSMaP V05メジャーバージョンアップに係るアルゴリズム開発のため, 長期試験処理等を複数回実施した.

降水強度の長期統計評価の結果, GPM DPRでは既存のプロダクトV06Aとの大きな乖離はなく妥当であること, また同じKu帯の降水レーダであるGPM KuPRとTRMM PRとの連続性が良い一致を示していることを確認した(図1). GSMaPでは, 過去バージョンのプロダクトとの比較の結果, RMSEが既存のプロダクトV04よりも改善していることを確認した(図2). これらの解析評価においては, JSS3で実行することにより長期試験処理にかかる時間が大幅に短縮され, 開発サイクルの加速およびメジャーバージョンアッププロダクトのリリースににつながった.

図1: TRMM PRとGPM DPRの地表面における降水強度の経年変化. 熱帯(35N-35S)領域, 降水強度の閾値に係る条件なし平均で求めた月積算量. 黒線:TRMM PR (V07), 灰線:TRMM PR (V06A), 赤線:GPM KuPRプロダクト(V07A), 橙線:GPM KuPRプロダクト(V07A)

図2: GSMaP MVK RMSE. 黒線:03E, 赤線:04B, 青線:05A, 破線:時間平均, 実線:15日移動平均

成果の公表

-査読付き論文

H. Hirose, T. Kubota, T. Tashima, T. Mega, and T. Ushio, 2021: Histogram Matching to Improve Homogeneity in Satellite Merged Precipitation Products, IEEE GRSL, accepted.

J. Awaka, M. Le, S. Brodzik, T. Kubota, T. Masaki, V. Chandrasekar and T. Iguchi, 2021: Development of precipitation type classification algorithms for a full scan mode of GPM Dual-Frequency Precipitation Radar, J. Meteor. Soc. Japan, https://doi.org/10.2151/jmsj.2021-061

T. Masaki, T. Iguchi, K. Kanemaru, K. Furukawa, N. Yoshida , T. Kubota, and R. Oki, 2021: Calibration of the Dual-frequency Precipitation Radar (DPR) Onboard the Global Precipitation Measurement (GPM) Core Observatory, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3039978.

M. Yamaji, T. Kubota, and M. K, Yamamoto, 2021: An Approach to Reliability Characterization of GSMaP Near-Real-Time Precipitation Product, J. Meteor. Soc. Japan, https://doi.org/10.2151/jmsj.2021-033.

S. Seto, T. Iguchi, R. Meneghini, J. Awaka,T. Kubota, T. Masaki and N. Takahashi, 2021: The Precipitation Rate Retrieval Algoirthms for the GPM Dual-frequency Precipitation Radar, J. Meteor. Soc. Japan, https://doi.org/10.2151/jmsj.2021-011.

-査読なし論文

青梨, 久保田, 衛星観測による全球降水マップの開発と社会での実利用推進―2019年度岸保・立平賞受賞記念講演―, 天気, 印刷中

-招待講演

1. 地球観測衛星を用いたJAXAでの風水害への取り組み(招待講演), 久保田拓志, 安全工学シンポジウム2021, 2021年7月

2. Recent Progresses of the Global Precipitation Measurement (GPM) Mission in Japan(招待講演), 久保田拓志, ICSANE2021, 2021年11月

-口頭発表

Recent Progresses of the Global Precipitation Measurement (GPM) Mission in Japan

T. Kubota, M. Yamaji, T. Tashima, K. Yamamoto, R. Oki, Nobuhiro TAKAHASHI and Yukari N. Takayabu, EGU2021, April 2021.

-ポスター

Evolution of Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) Product version 05, T. Kubota, K. Aonashi, T. Ushio, S. Shige, T. Tashima, M. K. Yamamoto, M. Yamaji, H. Hirose, T. Mega, A. Hamada, Yukari Takayabu, JpGU2021, May 2021.

-Web

世界の雨分布速報

https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm

GPM EORC

https://www.eorc.jaxa.jp/GPM/index.html

-その他

日本気象学会 気象集誌論文賞(2021年):Seto, S., T. Iguchi, R. Meneghini, J. Awaka, T. Kubota, T. Masaki, and N. Takahashi, 2021: The Precipitation rate retrieval algorithms for the GPM Dual-frequency Precipitation Radar. J. Meteor. Soc. Japan, 99, 205-237.

JSS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: 24 時間

JSS3利用量

総資源に占める利用割合※1(%): 0.09

内訳

JSS3のシステム構成や主要な仕様は、JSS3のシステム構成をご覧下さい。

※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.

ISV利用量

※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(2021年2月～2022年1月)