JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2025年2月～2026年1月)

報告書番号: R25JR1400

利用分野: 宇宙技術

PDF(準備中)

• 責任者: 落合治, 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

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最新アルゴリズム(V8), およびGSMaP準リアルタイム雨量計補正版アルゴリズム(V8)を用いて1997年12月から2000年2月の期間で処理する.

参照URL

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

衛星全球降水マップGSMaPは, 全球降水観測(GPM)計画の下, 複数の降水を観測する衛星や静止気象衛星を組み合わせて開発した世界の雨マップである. JAXAが開発し, プロダクトは世界中で利用されている. 2021年度に, 2000年以降の衛星観測期間に対して最新のGSMaPアルゴリズム(V8)で処理されたプロダクトが公開され, 現在も現業運用されている. GSMaPは2026年8月に次期メジャーバージョンアップを予定している. 今年度は, アルゴリズム開発PIのコード提出を受けて, 数か月程度の長期処理を実施し, その結果をフィードバックしている. 図 1 は, 既存アルゴリズムを用いて算出した 2014 年 7 月の GPM/GMI 観測による月平均降水量を示す. 図 2 は, 次期バージョンアルゴリズムにより同期間を処理した月平均降水量である. GSMaP マイクロ波降雨推定アルゴリズムでは, 従来, 陸上域における降水量の過小推定が課題とされてきたが, 次期バージョンアルゴリズムでは, 陸上域において降雨判定および降水量が増加し, 海上域では降水量が減少する方向に変化することが確認された. これらの結果は想定された改良方向と整合的であり, アルゴリズム改善の効果が確認された(図 3). JSS3 を用いて大量の処理を迅速に実施できたことで試行機会が増加し, その結果, アルゴリズム開発を効率的に進めることが可能となった.

図1: 既存のアルゴリズムにより算出されたGPM/GMI 2014/7の月平均降水量 [mm/day]

図2: 改良版アルゴリズムにより算出されたGPM/GMI 2014/7の月平均降水量 [mm/day]

図3: 図2と図1の差分 [mm/day]. 1mm/day以下は非表示.

成果の公表

なし

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(%): 0.02

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(2025年2月～2026年1月)