天気予報革命「超高解像度ゲリラ豪雨予測システム」とは：5分で分かる最新キーワード解説（2/3 ページ）

「京」の性能を利用した世界最高レベルの気象シミュレーション

　迅速に気象状態を観測して、情報をリアルタイムに配信することも有意義だが、これを予報に結び付けると、さらに大きなメリットが生まれる。

　例えば、ゲリラ豪雨の発生を数十分前に予測できれば、浸水の危険を対象地域に情報配信したり、鉄道などの運行管理や建設現場の安全管理に役立てたりすることができ、災害の発生を食い止める対策が取れることが十分に考えられる。もちろん個人の外出やレジャーにもありがたい。

　現在でもゲリラ豪雨予測システムはスマートフォンアプリ（3D雨雲ウォッチ）として利用できるが、それよりもはるかに精度の高い「解像度100メートルで30秒ごとに更新する30分先までの天気予報」を行うためのチャレンジが超高解像度ゲリラ豪雨予測システムだ。

　中核となるのが、フェーズドアレイ気象レーダー技術からの30秒ごとのデータを京の気象シミュレーションに組み込む「データ同化」技術だ。気象現象は「カオス」の典型例で、「蝶の羽ばたきが離れた地域に竜巻を起こす（バタフライ効果）」のように、初期値がほんの少しでも異なれば、実際に起きる現象は大きく変わる。京による気象シミュレーションは高速で、アルゴリズムも確立されたとはいえ、基にするデータが異なれば予測結果は大きく変わってしまう。

　正しい初期値が入力できなければ予測は正確にならない。そのため、刻一刻と変わる気象条件のデータをできるだけリアルタイムに入力する必要がある。更新頻度を短くできるフェーズドアレイ気象レーダーを利用しようというチャレンジが始まった。従来の予報での実測データ更新間隔が1時間だったのに対し、これを用いれば30秒で更新されることになる。

　ただし、気象データはビッグデータの典型でもある。解像度100メートルで30秒ごとに更新されるデータの同化は、これまでの同様の研究よりも1桁も高い解像度と120倍の高速データ同化頻度となるため、何が起きるか分からなかった。共同研究グループは計算の仕方を工夫し、ビッグデータでも正常に計算できることを実証した。

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