天気予報革命「超高解像度ゲリラ豪雨予測システム」とは（3/3 ページ）

公開 2018年06月04日 22時05分

更新 2018年11月07日 12時13分

著者

土肥正弘

[ドキュメント工房]

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「超高解像度ゲリラ豪雨予測システム」の結果と今後

　このシステムでどの程度、予測精度が上がるのかを図4で見てみよう。図の右端が実際の降雨の状況だ。左から順に「データ同化をせずに行ったシミュレーション結果」「解像度1キロのデータ同化を行ったシミュレーション結果」「解像度100メートルのデータ同化を行ったシミュレーション結果」を示す。実際の観測結果＝正解にどれが一番近いかは一目瞭然だ。

図4 シミュレーション結果と実際の観測結果の比較（出典：理化学研究所三好建正氏）

　2014年9月11日朝のゲリラ豪雨を3次元CGに再現したのが図5である。これも、100メートル解像度でデータ同化を行った場合のシミュレーションが非常に実際の観測と近いことが見て取れる。

図5 過去のゲリラ豪雨時のデータを利用したシミュレーションと実際の観測値の比較（出典：理化学研究所三好建正氏）

　ただし、雨量の正確な計測がまだできていないことの他、ビッグデータを同化した場合のシミュレーションにかかる時間も課題だ。これは計算性能の問題があり、京の能力を持ってしても、現状では更新されたデータの反映に10分程度の時間がかかってしまう。

　実際のシミュレーションは、初期データの誤差を勘案して、100～1000通りの少しだけ違う初期値によって計算し、その平均を取るなどの仕事を行う。計算量そのものが膨大なのだ。

　将来、コンピュータ性能が上がればある程度は解決できるかもしれないが、今のところは京の最大性能を占有することも考えられないため、データを受けてから10分後くらいまでの予測をリアルタイムで行うのは難しそうだ。

　その部分を補う5分から10分先という程度の予測精度は、データ同化を行わない線形的な変化を予想する従来のナウキャストという予想手法の方が正確になる。これはレーダーの情報だけで予測できるのでNICTの佐藤氏は、まずはこの方式を使えるようにしたいという。2017年のゲリラ豪雨シーズンまでには利用できるようにしたい考えだ。

　また、共同開発チームとして、実用化に向けて30秒ごとに得られる観測データを30秒以内に処理するためのデータ転送や計算の高速化を追求、さらに高精度かつリアルタイムなゲリラ豪雨予測を実現していくとのことだ。