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温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT)運用事業及びGOSAT利用研究

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: R25JR2100

利用分野: 宇宙技術

PDF(準備中)

  • 責任者: 須藤洋志, 第一宇宙技術部門衛星利用運用センター
  • 問い合せ先: 塩見慶, 石田慎, 梶浦梨央(shiomi.kei@jaxa.jp;ishida.shin@jaxa.jp;kajiura.rio@jaxa.jp)
  • メンバ: 後藤 貴志, 橋本 真喜子, 早坂 英俊, 石田 慎, 今中 誠, 木幡 賢二, 片岡 文恵, 加藤 瑞章, 菊地 信弘, 西戸 至, 須藤 洋志, 沢田 拓也, 末武 秀己, 植松 海, 西條　康文, 塩見慶, 梶浦 梨央

事業概要

温室効果ガス観測技術衛星GOSATは, 設計寿命を大きく超え, 約18年にわたり観測を継続している. 搭載センサ（TANSO-FTS, TNASO-CAI）の特性は運用の長期化に伴い変化するため, 校正検証を通じて放射輝度, 幾何特性, 分光特性等を継続的に評価する. さらに, 得られた校正結果を高次処理アルゴリズムへ適切に反映することで, 長期データの一貫性確保および温室効果ガス濃度の推定精度の向上を図る.

参照URL

http://www.eorc.jaxa.jp/GOSAT/index_j.html 参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

GOSATの長期運用によって蓄積されたデータを処理するためにはより多くの計算機リソース（コア, メモリ, ストレージ等）を必要とする. 処理の期間を短縮し, 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JSS3の利用が必要である.

今年度の成果

(1) 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.

期間：2025年2月～2025年10月 （4か月おき）

(2) TANSO-FTS研究プロダクト用アルゴリズムの開発および検証

GOSAT TANSO-FTSプロダクトのレベル１データから短波長近赤外（SWIR）と熱赤外（TIR）の観測スペクトルを同時に利用し, 二酸化炭素とメタンの対流圏における濃度を鉛直2層まで導出するとともに, SWIRが持つ偏光情報を利用することでエアロゾル補正の精度向上を図る高次処理アルゴリズムを開発している. 2023年に公開したバージョンでは海上における二酸化炭素とメタンの濃度差が大きいことが判明したため, アルゴリズムの改良を実施し, 2009年から2017年までのGOSATデータで処理を実施した.

(3) TANSO-FTS L1プロダクトバージョンアップに伴う再処理

2025年4月のFTS再立ち上げに伴い, TIR検出器出力DCオフセット変化が生じたため, DCオフセットテーブルへの更新を行った. また, SWIR輝度飽和判定閾値テーブル, TIR周回変動補正テーブルの期間延長を実施した. これらのL1処理パラメータバージョンアップを実施し, 過去データ1年分の再処理プロダクト(V300301)作成のためにスパコンを利用した.

Annual Report Figures for 2025

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 Report Figures for 2025

図2: 衛星間比較手法により導出したCAI輝度校正係数

 

Annual Report Figures for 2025

図3: TANSO-FTS研究プロダクト用アルゴリズムによりGOSATのデータから導出した温室効果ガスカラム平均濃度の2.5度グリッド月平均値. （上段左）2009年6月における二酸化炭素カラム平均濃度. （上段右）2009年6月におけるメタンカラム平均濃度. （下段左）2017年6月における二酸化炭素カラム平均濃度. （下段右）2017年6月におけるメタンカラム平均濃度.

 

成果の公表

-Web

https://www.eorc.jaxa.jp/GOSAT/currentStatus_11_j.html

https://data2.gosat.nies.go.jp/gallery/CAIL3oneday_en.html

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: 今年度の成果の(1)は非該当, (2)と(3)はOpenMP
  • プロセス並列数: 1
  • 1ケースあたりの経過時間: 8 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.07

 

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。

計算資源
計算システム名 CPU利用量(コア・時) 資源の利用割合※2(%)
TOKI-SORA 0.00 0.00
TOKI-ST 193919.81 0.20
TOKI-GP 699.25 0.01
TOKI-XM 0.00 0.00
TOKI-LM 0.00 0.00
TOKI-TST 0.00 0.00
TOKI-TGP 0.00 0.00
TOKI-TLM 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 0.00 0.00
/data及び/data2 449840.00 2.96
/ssd 0.00 0.00

 

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 60.00 0.18

※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

ISVソフトウェア資源
利用量(時) 資源の利用割合※2(%)
ISVソフトウェア(合計) 0.00 0.00

※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)