「京」にて現実大気の世界最大規模アンサンブルデータ同化に成功－天気予報シミュレーションの精度向上へ－

「京」にて現実大気の世界最大規模

アンサンブルデータ同化に成功

－天気予報シミュレーションの

精度向上へ－

2015年11月10日

理化学研究所

海洋研究開発機構

科学技術振興機構

詳細は、リンクを参照して下さい。

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　理化学研究所計算科学研究機構

データ同化研究チームの三好建正

チームリーダーらの研究チーム※は、

天気予報シミュレーションの高精度化

を目指し、スーパーコンピュータ「京」

[1]を使って、現実大気で世界最大規模

となる10,240個の「全球大気アンサンブル

データ同化[2]」に成功しました。

　これにより、数千kmに及ぶ遠方の

観測データを活用して天気予報の精度を

大幅に改善できる可能性が明らかに

なりました。

　2014年7月23日に発表した

プレスリリース「『京』を使い

世界最大規模の全球大気

アンサンブルデータ同化に成功

－天気予報シミュレーションの

高精度化に貢献－」では、

通常は100個程度に限られるアンサンブル

を、10,240個に飛躍的に向上させること

に成功したものの、疑似観測データを

使ったシミュレーション実験によるもの

でした。

　今回、現実大気の観測データと

解像度112kmの全球大気モデルNICAM[3]を

使って、10,240個のアンサンブルデータ

同化に成功しました。

　その結果、実際の

天気予報シミュレーションにおいて

数千kmに及ぶ遠方の観測データを

活用できる可能性があることが

分かりました。

　全球降水観測GPM[4]による

衛星観測データなどさまざまな

観測データをより効果的に活用して

天気予報の改善に役立てられる

可能性があります。

　本研究は、IEEE[5]発行の米国の

科学雑誌『Computer』（11月号）に

掲載されます

（デジタル版は11月中旬に定期購読者に

公開予定）。

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　Good Newsです。

＞現実大気で数千km遠方にも及ぶ

＞大気の誤差相関の存在が明らかと

＞なりました。

＞観測データの影響範囲を広げることで、

＞大気状態の推定精度を向上できる

＞可能性があります。

　これで、天気予報シミュレーションの

さらなる精度向上が見込めそうです。

　但し、計算コストをもっと下げないと

実用レベルにはならないでしょうね。