Global Observing System Observation data (6-h period) (Courtesy of JMA) Aircraft Radar Satellite Weather balloon Ship Buoy World s effort! (no border

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1 November 17, 2014, 異常気象研究集会, 宇治 データ同化 データ同化の今後の展望 観測 実験データ データ同化 シミュレーション 三好建正 ( みよしたけまさ ) 理化学研究所計算科学研究機構 Takemasa.Miyoshi@riken.jp with many thanks to 気象庁メリーランド大学 Weather-Chaos Group CREST ビッグデータ同化共同研究メンバー JAXA PMM データ同化共同研究メンバーデータ同化研究チーム Vaisala データ同化は シミュレーションと現実世界を結びつけ 相乗効果を生み出す 双方の情報を最大限に抽出 データ同化 観測 実験データ シミュレーション データ同化 カオス同期 Chaos Synchronization Master (drive) system Yang et al. (2006) Slave (response) system 観測 自然 何らかの情報伝達 モデル >2 データ同化の役割 方法 効果 役割 : シミュレーションと現実世界をつなぐ 方法 : 統計数理のアプローチ データドリブン 効果 : シミュレーションと現実世界のギャップを低減 シミュレーションの誤差評価 シミュレーション精度の向上 初期値の改善 モデルパラメータの最適化 モデル誤差の推定 補正 観測 実験システムの最適化 観測 実験システムの効果を評価 効果的な観測 実験システムの提言 数値天気予報のしくみ モデルシミュレーション 解析 真の状態 ( 未知 ) 予報 解析 観測 予報 解析 観測 予報解析サイクル : 過去の観測の情報を時間方向に積み重ねる 4 次元同化 time 1

2 Global Observing System Observation data (6-h period) (Courtesy of JMA) Aircraft Radar Satellite Weather balloon Ship Buoy World s effort! (no border in the atmosphere) Surface station Observation data (6-h period) We consider the evolution of PDF (Courtesy of JMA) Analysis ensemble mean Analysis w/ errors T=t1 新たに開発中のシステム 70 T213L30 Revision of cumulus parameterization T213L40 RMSE(m Revision of radiation SSM/I and TMI VarBC CSR TL959L60 Reduced Grid 55 TL959L60 観測された台風進路 45 Miyoshi and Sato (2007) 同じ観測データと天気予報モデルを使用 データ同化は重要 ATOVS BT 4D-Var 50 観測された台風進路 Revision of cloud MODIS AMVs TL319L40 60 予報進路 Revision of cumulus parameterization QuikSCAT 3D-Var 65 予報進路 T=t2 DA is important in NWP. データ同化による台風予報の改善 気象庁の天気予報システム FCST ensemble mean T=t0 NWP has been pioneering Big Data science! Obs. R 40 JMA 日 ECMWF 欧 NCEP 米 UKMO 英 Revision of VarBC Revision of RTM SSMIS, ASCAT 500 hpa Geopotential Height RMSE (NH) Courtesy of Y. Sato (JMA) 2

3 観測の 価値 を計算する Motivation for estimating data impact The NCEP 5-day skill dropout problem 航空機観測についてその 価値 を計算した例 予報を悪化 This suggests that bad forecasts are mostly due to bad analyses. 予報を改善 Impact estimates with NCEP GFS Impact estimates with NCEP GFS Ota et al. (2012) Improving Improving RAOB (In-situ) Degrading AMSU-A (Satellite) Degrading Ota et al. (2012) Improving Impact of AIRS channels 24-h forecast skill dropout cases Identified all cases of large 30x30 deg. regional errors Rerun the forecasts denying bad obs substantial reduction of errors! improving dry component improving moisture degrading closer look Ota et al. (2012) Ota et al. (2012) 3

4 Impact of MODIS winds in the dropout case Ota et al. (2012) Actual impact of MODIS winds 24-h forecast error Proactive QC 先回り的 品質管理 Estimated impact from the ensemble 堀田大介, 太田洋一郎 気象庁, Eugenia Kalnay メリーランド大学 三好建正 理研AICS 背景 予報の 大はずし ( dropout )問題 現業数値予報システムでは ときより予報スコアの一時的 急激な悪化 大はずし が 起こる 原因 悪い 観測データの同化 (Kumar et.al, 2009) アンサンブル データ同化では 予報を悪化させた観測をEFSOという診断手法により事 後的に検出可能(Kalnay et.al 2012;Ota et.al). 大はずし 問題の解決策 先回り的 QC手法 Proactive QC) 解析の6時間後に 悪い 観測をEFSOにより検出 検出された 悪い 観測を排除して解析 予報を再実行 解析の品質向上 予報の 大はずし を予防 悪い 観測のデータベースの構築 観測データ開発者へのフィードバック Color shading: 500-hPa height difference (m) MODIS winds amplify the error (i.e., the phase error of the trough) Ensemble can estimate the error structure very well!! i.e., we don t need data-denial test if we have ensemble forecasts. 大はずし の原因となった観測データについて 関係するメタデータとともに事例を 蓄積 構築されたデータベースを衛星機関等観測データ作成元に還元することで 観測 データ自身の改良にも貢献できうる 詳細については JCSDA Quarterly Newsletter ( ) No.47 に短報あり Daisuke Hotta Eugenia Kalnay 最先端のシミュレーション (Miyamoto et al. 2013) Proactive QCのよる予報の改善 各観測データ種別による6時間予報 へのインパクト 誤差ノルム 湿潤全エネルギー Units: J kg-1 京 による全球870メートル世界最高解像度のシミュレーション MODIS風の除去による24時間予報 の改善 最も大きな場所では予報誤差が48% も減少 MODIS 6 hr 予報を改善 予報を悪化 JAMSTEC AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS Visualized by Ryuji Yoshida Daisuke Hotta Eugenia Kalnay Computers getting more powerful With an Exa-scale supercomputer (~2020), we can afford 100 members of global 870-m simulation. Or a larger ensemble at a lower resolution? The Japanese 10-Peta-Flops K computer 4

5 Advantage of large ensemble 20 members members Sampling noise reduced High-precision probabilistic representation (Miyoshi, Kondo, Imamura 2014) Kondo and Miyoshi August 2010, AGU meeting, Brazil Observation error correlations and correlated observations Takemasa Miyoshi1, E. Kalnay1, and H. Li2 1University of Maryland, College Park Typhoon Institute 2Shanghai 将来課題 非ガウス性を考慮する同化手法 With many thanks to K. Ide, S. Greybush, UMD Chaos-Weather group Results with 10-member EnSRF The adaptive estimation of diagonal R fails to extract information from correlated observation errors. When the diagonal R is overestimated, it becomes even worse. 観測誤差相関 The adaptive estimation of non-diagonal R works very well, almost identical to the true R case. Terasaki, K. and T. Miyoshi, 2014: Data Assimilation with Error-correlated and Non-orthogonal Observations: Experiments with the Lorenz-96 Model. SOLA, in press. 通常 データ同化では無視されるが 考慮することが重要 (Miyoshi et al. 2013) Error-correlated observations give better analysis, only when non-diagonal R is explicitly considered. RIKEN ADVANCED INSTITUTE FOR COMPUTATIONAL SCIENCE 5 30

6 真の観測誤差を用いた実験 Lorenz 変数モデルを使った結果は初めて 観測演算子の角度 悪 良 観測誤差相関の動的推定 a=150, c=0.5 実線 : 相関があるとわかっているところのみ見積もった場合 破線 : 全成分を見積もった場合 良 悪 - 観測誤差相関 RIKEN ADVANCED INSTITUTE FOR COMPUTATIONAL SCIENCE RIKEN ADVANCED INSTITUTE FOR COMPUTATIONAL SCIENCE 観測誤差相関を動的推定した実験 観測誤差相関 推定誤差大 推定誤差小 将来課題 : 観測誤差相関を推定 考慮する 33 RIKEN ADVANCED INSTITUTE FOR COMPUTATIONAL SCIENCE データ開拓 :( 例 ) カメラ画像を利用できるか さらに先の将来課題 : 予報誤差と観測誤差の相関? 1. 情報抽出 ( 天気 視程など ) 同化 ( 課題 ) 自動抽出技術 2. モデルから画像を作る ( カメラの観測演算子 ) 直接同化 ( 課題 ) 高精細 3 次元放射モデル ( 今後 20 年の課題か?) 6

7 黄砂分布が改善 CALIPSO衛星データの同化 世界初 (Sekiyama et al. 2010) Surface dust distribution and station obs CALIPSO/CALIOP Satellite Lidar Coverage NO DA WITH DA (Sekiyama et al. 2010) Blue stations: no dust observed Red stations: dust observed (Courtesy of NASA) MODIS AOD We developed the forward operator (model variables for CALIPSO Level 1B data. observed quantity) JAXA PMM Assimilating CALIPSO data clearly improves horizontal surface-dust distribution. Example of precipitation distribution in DJF near Maryland Ensemble-based Data Assimilation of TRMM/GPM Precipitation Measurements PI: Takemasa Miyoshi RIKEN Advanced Institute for Computational Science Co-Is: H. Tomita (RIKEN), M. Satoh (U. Tokyo), and E. Kalnay (U. Maryland) Researchers: K. Terasaki, S. Kotsuki (RIKEN) Lien et al. (2013) 5-day forecasts were improved. (Lien, Kalnay, Miyoshi 2014) Global Tropics 2-month average U at 500 hpa Solid lines: RMS error Dashed lines: Bias Most recent results from Guo-Yuan Lien and Eugenia Kalnay NH REAL TMPA AND GFS-LETKF 7 SH Raobs Raobs_TMPA Raobs_TMPA_Log Raobs_TMPA_GT Conv

8 NICAM-LETKF で GPM 降水データの同化 Computer simulations create the future TRMM/GPM NICAM LETKF 全球非静力学モデル NICAM を使った局所アンサンブルカルマンフィルタ LETKF Local Ensemble Transform Kalman Filter (Hunt et al. 2007) Goal: Look for most effective use of TRMM/GPM precipitation measurements. 寺崎康児 1, 沢田雅洋 2, 三好建正 1 理化学研究所計算科学研究機構東京大学大気海洋研究所 ( 現気象研究所 ) 44 RIKEN ADVANCED INSTITUTE FOR COMPUTATIONAL SCIENCE GPM/DPR 地上降水量データの初期検証 : 3.5km NICAMとの比較 小槻峻司, 寺崎康児, 三好建正 理研 計算科学研究機構 データ同化研究チーム (submitted to SOLA) Kotsuki, S., K. Terasaki, and T. Miyoshi, 2014: GPM/DPR Precipitation Compared with a 3.5-km-resolution NICAM Simulation. SOLA, in press. 今後 20 年を考える ビッグデータ同化 の時代へ データ量の爆発 大容量データ 高精細シミュレーション 有効利用が可能に 大容量データ 高精細観測 May 26, 2014 計算機性能の向上 観測技術の高度化 JST CREST ビッグデータ同化 の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証 次世代静止気象衛星 ひまわり 8 号 :H26 打ち上げ予定ひまわり 9 号 :H28 打ち上げ予定 ( 次世代衛星としては世界初 ) 30 秒毎の挟領域撮像スーパーラピッドスキャン 三好建正みよしたけまさ理化学研究所計算科学研究機構 Takemasa.Miyoshi@riken.jp Full Disk 別所康太郎 ( 気象衛星センター ) 瀬古弘 ( 気象研 ) 富田浩文 ( 理研 ) 佐藤晋介 (NICT) 牛尾知雄 ( 大阪大学 ) 石川裕 ( 東京大学 ) 10 分毎 2.5 分毎 30 秒毎ラピッドスキャンスーパーラピッドスキャン ( 気象庁より ) 8

9 次世代型フェーズドアレイレーダー (NICT より ) ビッグデータ同化 時代を先取り 高精細シミュレーション 10 年後の普及を見据えた次世代技術のコラボレーション パラボラアンテナによる 3 次元立体観測 (5~10 分 ) ~15 仰角 フェーズドアレイレーダーによる 3 次元立体観測 (10~30 秒 ) 100 仰角 ビッグデータ同化 次世代に普及する新しいレーダー技術 現在日本では 3 基が稼働中 ( 大阪 神戸 沖縄 ) 2 基は神戸市を探知範囲に含む シミュレーションの改善 実現象の次世代高精細観測 ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測 革新的な超高速 30 秒更新天気予報 データ同化計算 (2PFLOP) 観測データ処理 転送 30 秒 380GBアンサンブル 2.5TB 予測計算 2GB (2PFLOP) ~2GB データ同化計算 (2PFLOP) 30 分予測計算 (1.2PFLOP) 観測データ処理 転送 30 秒 380GB アンサンブル 2.5TB 予測計算 2GB (2PFLOP) ~2GB デー計 (2PF 30 分予測計算 (1.2PFLO 計算機性能 : 実効 250TFLOPS 時間 ( 秒 ) 京 の1/4 系程度相当 研究のねらい : 高精細シミュレーションと次世代高精細観測のビッグデータ同化により ゲリラ豪雨の 30 分予測に道筋を 現在の毎時更新システムよりも 120 倍高速 将来構想 夢 データ同化研究 天気予報のあり方 カタチ時代の 10 年先を行くフラグシップスパコン 未来の天気予報 エクサスケール スーパーコンピュータは 2020 年目標 Tokyo 2020 夏季オリンピックでエクサスパコンを使ったデモ 日本の知恵の集積で初めて可能な最先端技術 未来の天気予報 ビッグデータ同化 システムを世界に披露したい! 将来展望 超並列計算機 演算加速器 ビッグデータアンサンブル数 モデルの複雑さマルチスケール : 全球 積乱雲マルチコンポーネント : 海洋 陸面 物質 生態データ同化手法 ( 局所化 誤差相関 非ガウス誤差など ) リアルタイム性の追求 ( ビッグデータ同化 高速データ転送 処理 高性能 QC) 衛星データ 新しいデータ : 観測研究者との連携既存のセンサ 新しいセンサ 雑多なデータリトリーバルデータの活用 FSO OSSE 効果的な観測とは? Proactive QC 9

10 Registration is now open! 10

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