資料2-6 NICTにおけるリモートセンシング技術とデータ利活用

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1 NICT における 資料 2-6 リモートセンシング技術と ー 活 第 2 回宇宙 xict に関する懇談会 平成 28 年年 12 月 20 国立研究開発法人情報通信研究機構 経営企画部企画戦略室 中川

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3 Ø Ø

4 p p p p 1.4μm 100μm(3THz) 0.3μm 10μm 1mm 1cm 10cm 1m ( ( (

5 地上での観測 p p p p 宇宙からの観測 前兆及び本体のリアルタイム追跡観測の重要性 雲を形成する気流 ( 風 ) の把握の重要性 進路等予測のための広範囲の風の把握の重要性

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7 衛星リモセン データ利活用 造 衛星センサ開発製造 上 衛星 データ データ 衛星データソリューション 地上データ統合ソリューション サービス 提供 販売 リモセン基盤技術開発 データ利活用研究 データ統合研究 第 2 回宇宙 xict におけ懇談会 ( 平成 28 年 12 月 20 日 ) 7

8 GPM/DPR TRMM/PR Earth CARE /CPR NICT

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10 TRMM TRMM GPM/DPR GPM/DPR 1995 SPIDAR W EarthCARE/CPR CPR 2018 Earth CARE JEM/SMILES SMILES2 2014

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12 日米の共同プロジェクト日本 :JAXA NICT 米国:NASA (TRMM : Tropical Rainfall Measurement Mission) p フェーズドアレイ気象レーダ ( 地上設置型 ) へ応用 p p GPMへ p 降雨レーダ (TRMM/PR) フェーズドアレイ気象レーダ 160 TRMM/PR で観測された台風の立体構造 論文数の推移 (1998 年 ~2012 年 ) 論文引用数は 年間 4000 以上に

13 日米の共同プロジェクト日本 :JAXA NICT 米国 :NASA (GPM : Global PrecipitaEon Measurement) p p p p p HGAS GMI KuPR KaPR KuPR GPM 主衛星 / 副衛星群 KaPR マイクロ波放射計降水量マップの例

14 p p p 各国の洪水予警報システムへ活用 タイ大洪水で被害を受けた日系企業の工場 複数の衛星データを用いて 1 時間ごとに提供される世界の雨分布速報 (GSMaP) GSMaP のデータを活用したサービスの創出に関する試みが関連する幾つかの業種の中で始まりつつある 2015 年に石垣島に上陸した大型台風 ( 左 :GPMで観測した降雨分布)

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16 IPCC の 5 次報告書 n n n

17 雲エアロゾル放射ミッション EarthCARE:Earth Clouds, Aerosols and RadiaEon Explorer) p p p HG- SPIDER SPIDER Time 高感度雲レーダ (HG- SPIDER) と従来型雲レーダ (SPIDER) の比較観測結果 全体的にS/Nが向上 SPIDERで見えてなかった雲が見えている ( 赤で囲った部分 )

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19 大気中 < 微量物質 > の超高感度 高精度センシング 衛星観測の役割 1) 実態の把握 2) 政策遵守の監視 政策と < 微量物質 > モントリオール議定書 オゾン層破壊 オゾン O 3, フロン CFCl 3 オゾン破壊ハロゲン物質 ClO, HCl,BrO 等 気候変動枠組条約 地球温暖化 二酸化炭素 CO 2 策定に向けて CCAC (The Climate and Clean Air CoaliEon) /UNEP( 国連環境計画 ) 大気汚染 短寿命気候汚染物質 SLCPs NO2, PM2.5, etc

20 超高感度 SMILES センサによる超微量物質の実態把握 衛星による実態把握オゾンホール モントリオール議定書による規制により成層圏オゾンは回復中 上層大気のオゾン減少 : 皮膚ガン 白内障 免疫低下によるウィルス性の病気 ( エイズなど ) に影響オゾン減少原因 : 人為起源の微量ハロゲン物質 (ClO, BrO 等 ) 特にBrO は大気中 <1 兆分の1 程度 > と超微量であり検出が非常に困難 NICT は BrO 日変動把握に成功 ( 世界初 ) 大気中 Cl+Br 量の減少 [km] [hour] オゾン破壊メカニズムの理解 回復予測に貢献 NICT は測器開発 データ処理を一貫して実施 L2,L3 処理 T.O.Sato et al., 2013 σ=0.3k 1) 小ノイズ ( 高感度 ) 2) 小リップル美しいスペクトル線形 BrO[ppt] Y.Kasai et al., 2013 オゾン全量の回復 WMO2014レポート T.O.Sato et al., 2013 観測周波数帯 受信機システム <Tsys> 観測期間 4K 20K 100K L1 処理 625, 650GHz 帯 超伝導 4K 受信機 < K> 2009/10/ /4/21

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22 p p 2010/08/30 12Z84 Tropical Storm LIONROCK(07W) DWL DWL TRMMDWL

23 p 7.28 W=104 mj,70 Hz レーザービーム ( パルス ) 波長 :2μm( 目に安全な赤外線 ) 100 NICT φ4mm 33mm Tm,Ho:YLF 衛星搭載ライダーの性能を決める重要要素 レーザ出力と目の安全性を両立 繰り返し周波数 (1 秒間にいくつのパルスを出せるか ) 空間分解能 受光望遠鏡の口径のトレードオフ NICT の強みは レーザーを独自開発する技術の蓄積と設備があること センサー開発研究と基礎研究が連携してトライアンドエラーを繰り返しながら高度な技術の確立を目指していくことができ 国際競争等の基礎体力となっている (Hz) 10 2-µm Q-switched, single pulse oscillator 2-µm Mastor oscillator power amplifier (MOPA) (mj)

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25 大気汚染高分解能観測のための小型衛星センサの開発 大気汚染物質を 1km 級の水平分解能で観測 現在の衛星 (7km) uvscope (1km) 大気汚染やエネルギーに関するマネージメント情報の提供に資する Power Plant Highway 2014 JAXA 地球圏総合診断委員会国際宇宙ステーション中型ミッション第一位推薦 研究開発中 Ship ca. 25km Fujinawa et al., 2016 Fire 感度解析により 既存の日本技術では精度 5% 要求のところ 8% 程度で観測が可能 今後の措置として 1) 周波数分解能を落とし検出器メーカに最適化相談を行う 2) より低軌道を狙う などを検討中 観測対象 NO2, O4 IFOV[km] 1 x 1, Swath width[km] NO2 検出限界 [molecs/cm 2 ] * 対流圏カラム 波長範囲 [THz] 寸法 [mm] 質量 [kg] データレート [bps] ~ x (5%) x350x 以下 3M

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27 p p p p p

28 IoT ビッグデータ利活用による社会システムの スパイラル的な最適化 効率化 観る 実空間情報分析 異分野 IoT データの横断的分析 創る IoT ビッグデータ 利活用 繋ぐ IoT ビッグデータを利活用した交通 物流等社会システムの最適制御 交通 気象 人の活動状況等を リ に ビッグデータ解析 環境負担 (PM2.5 や CO 2 等の排出 ) が最小となるように最適な配送経路を選択 衛星から地球環境 全体をミクロに観測 次世代レーダー 住民のツイッター情報等を組み合わせた稠密なゲリラ豪雨予測等 目的に最適化 したデータ 取得解析 分析と連動した IoT システムによる行動支援 状況に応じて最適経路を選択 総務省情報通信審議会諮問第 22 号 新たな情報通信技術戦略の在り方 中間答申より抜粋 (H27 年 7 月 ) センサーデータ取得解析技術 ( 電磁波研究所 テラヘルツ研究センター ) 情報利活用基盤技術 ビッグデータ利活用研究室 第 4 期中長期計画から新たにスタート ( ユニバーサルコミュニケーション研究所 )( 統合ビッグデータ研究センター ( 一部 ユニバーサルコミュニケーション研究所情報利活用基盤総合研究室 ))

29 l アジア地域 ~ 生活空間のスケーラブルかつシームレスな大気汚染予測手法を開発し 越境汚染を加味した早期かつ高精度な局所大気汚染の予測を実現 このレベルでのマルチスケール マルチモーダルな大気汚染予測は前例がない l 健康リスク予測による大気汚染対策支援の応用実証 様々な大気汚染物質の複合的な分布を抽出し より詳細化した健康リスクの推定を可能に NICAM 非静力学正二十面体大気モデル 計算のグリッド間隔を場所によって変える (Stretch) その他 ( 分解能 200km) 広域の面データ 衛星観測データ ( ひまわり 8 号 GEMS(2019 予定 )) アジア地域 ( 分解能 30km) 詳細なポイントデータ ライダー観測データ 環境測定局や IoT センサーのデータ ローカルエリア ( 目標分解能 1km) レーザー光を使って大気中のエアロゾルの位置 量 形状を観測 身の回りのデータ 大気汚染による健康リスク予報

30 l ゲリラ豪雨対策支援 フェーズドアレイ気象レーダ降雨データ X- RAIN 降雨データ 全国気象観測データ流動人口データ 感染症流行予測 疫学データ 大気汚染対策支援 n 内水氾濫データ STICKER センサデータ SNS データ 車両走行データ 渋滞統計データ 環境基準測定データ IoT データ 大気質健康指数 大気汚染予測データ ライダー観測データ 環境衛星観測データ ( ひまわり 8 号 GEMS(2019 予定 ) など ) 時空間クラスタリング 相関ルール抽出 相関データ予測 ソーシャルデータ サイエンスデータ 統計データ

31 衛星リモートセンシング 健康被害 観る 現在そして未来の課題 従来研究 : 観測器ごとに独立解析 本研究 : 複数観測器データを同時に解析 大気汚染オゾン,PM 2.5 等 複数観測器データ同時解析による大気汚染物質地表面存在量グローバル分布導出 χ = y F M x, b S y F M x, b + x x S x x 複数観測器データの横断的解析手法の開発従来は困難とされていた衛星リモセンによる地表面データの取得 大気汚染物質による疾患 肺がん 気管支ぜんそく 慢性気管支炎 花粉症 etc... 大気汚染による健康被害情報の提供 大気シミュレーションモデルに大気汚染物質ををリアルタイムにセンシングしたデータを組みリアルタイムにセンシングしたデータを組み込み, 込み AI 技術を活用したビッグデータ同化解析により,AI 技術も活用したビッグデータ同化解析により大気汚染物質分布の動向と, それに伴う健康, 伴う健康被害データを定量的に提供 時々刻々変化 過去または現在の課題 CO 2 増大 オゾン層破壊 大気質健康指数による健康被害 見える化 大気汚染物質存在量情報を大気質健康指数 (AQHI) に代入大気汚染による健康被害を定量化 AAAAAAAA = ee. 1 + ee ee. 1 注 : この図は SPRINTARS による PM 2.5 予測結果 (HP より )

32 世界データに随時アクセス NASA, NOAA 周回軌道衛星データ Aura/OMI Aura/TES Aura/MLS L1 日本上空静止衛星データ ひまわり 8 GEMS L1 ESA, Copernicus 周回軌道衛星データ MetOp/IASI Odin/SMR L1 地上観測データ 福岡大ライダーそらまめ君小型 IoT センサ スペクトル スペクトル スペクトル L1 スペクトル小型センサ 装置関数 装置関数 装置関数 装置関数 随時アクセス 複数測器同時リトリーバル解析 UV NICT データ処理管理テストベッド + IR + MW 複数 単一の解析よりも空間分解能を向上 出力 L2 データ存在量 温度等の物理量高度分布データ [Kasai et al., 2013] [Sato et al., 2014] [SPRINTARS HP より ] [Kasai et al., to be submitted] L3 データ物質量の 4 次元分布 予測値 入力 モデル同化 L2 観測データをインプットすることで モデル単一では捉えられない突発的な変動も捉える 出力 アウトプットの時時空間分解能は目的に合わせてチューニング可能都市内 :1km 2 国内 :10km 2 等 入力 応用例 : 大気汚染による健康リスクの定量化 AAAAAAAA = ee. 1 + ee ee : 害なし / 4-6: 屋外活動してよい / 7-10: 屋外活動を減らすよう検討 / 10 以上 : 屋外活動を減らす L3 データを健康リスク指数 AQHI に代入健康リスク 4 次元分布を導出 この大気汚染版 実装例 1: 福岡市大気汚染予測 越境汚染等で突発的に発生する健康リスクを予測 明日は 70% の確率で越境汚染が起こります 外出時はマスクを 実装例 2: パーソナル大気汚染暴露メータースマホGPS 機能と大気汚染物質分布データを組み合わせ 日々の汚染暴露量を記録 今日は暴露が多いです 外出は極力控えましょう 3

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