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フェーズドアレイ気象レーダの データ利用技術の高度化

フェーズドアレイ気象レーダの データ利用技術の高度化. 佐藤晋介、花土弘、川村誠治、村田健史（ NICT ）、治達人、溝渕智子、遠藤輝（ ( 株 ) セック）、牛尾知雄、嶋村重治、 円尾晃一（大阪大）、水谷文彦（東芝）、井口俊夫（ NICT ） 日本気象学会 2013 年度秋季大会 2013 年 11 月 20 日＠仙台国際センター. はじめに. ・ 積乱雲にともなう局地的大雨（ゲリラ豪雨）や竜巻・突風に よる突発的・局所的災害の予測と軽減を目的として、東芝、大阪大学、ＮＩＣＴはフェーズドアレイ気象レーダを開発した。

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フェーズドアレイ気象レーダの データ利用技術の高度化

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Presentation Transcript

  1. フェーズドアレイ気象レーダの データ利用技術の高度化 佐藤晋介、花土弘、川村誠治、村田健史（NICT）、治達人、溝渕智子、遠藤輝（(株)セック）、牛尾知雄、嶋村重治、 円尾晃一（大阪大）、水谷文彦（東芝）、井口俊夫（NICT） 日本気象学会 2013年度秋季大会 2013年11月20日＠仙台国際センター

  2. はじめに ・ 積乱雲にともなう局地的大雨（ゲリラ豪雨）や竜巻・突風による突発的・局所的災害の予測と軽減を目的として、東芝、大阪大学、ＮＩＣＴはフェーズドアレイ気象レーダを開発した。 ・ 革新的な時間分解能（10～30秒間の３次元観測）、空間分解能（距離分解能100m、100仰角以上のデータ取得）による観測データは降雨の詳細な３次元構造を捉えた。 ・ 従来レーダに比べて100倍近いデータレートで生み出されるビッグデータのリアルタイム処理、アーカイブデータ利用には多くの問題がある。 都賀川の鉄砲水（2008/7/28） つくば市竜巻（2012/5/6） パラボラアンテナによる３次元立体観測 （15仰角 ⇒ ５分） １次元フェーズドアレイアンテナによる ３次元詳細観測（１１０仰角 ⇒ ３０秒）

  3. データ処理・利用システム DBF処理後IQデータ（～１ Gbps） レーダ処理後データ（220 Mbps） データ変換部 （ＧＰＧＰＵ） データ 蓄積部 （220 Mbps） 阪大AP サーバ 阪大のJGN-X アクセスポイント (L2スイッチ) L3 スイッチ データ公開サーバ （小金井） HUB① （GbE) （220 Mbps） ssh RAID（63TB) データ中継サーバ ＮＡＳ（14．5TB) 空中線装置 NICTサイエンスクラウド 監視制御部 RAID（42TB) ssh DBF処理前IQデータ（～6 Gbps） オフライン処理部 オフライン収集部 ペタバイトストレージ（けいはんな） データ解析サーバ （小金井） 阪大LAN DAS（１２TB) RAID JGN-X （NICT NW) Private NW 阪大NW • リアルタイム処理 ⇒ 実利用には必須、現場計算機でＱＬ画像を作成、現状は観測終了後１分後にWeb画面更新 • 過去データの利用⇒ Webページから過去データに容易にアクセス • ビッグデータ ⇒ データ容量～２TB/日程度、 原則24時間運用、 NICTサイエンスクラウド（PBストレージ＠けいはんな）容量オーバーのため無降雨時のデータ整理が必要！

  4. 公開Ｗｅｂページ （http://pawr.nict.go.jp/） 過去データ の利用も 重要！

  5. ＱＬ画像のグーグルマップス表示

  6. 平均降雨強度・最大降雨強度・降雨面積割合 13JUL2013 13JUL2013, 160010JST 16JUL2013, 053012JST 6 4 2 0 40 20 0 14JUL2013 0 3 6 9 12 15 18 21 24 6 4 2 0 40 20 0 15JUL2013 0 3 6 9 12 15 18 21 24 6 4 2 0 16JUL2013 40 20 0 Averaged Rain Rate [mm/h], Maximum Rain Rate [x0.01 mm/hr] 17JUL2013 0 3 6 9 12 15 18 21 24 Area of Rainfall in a radar observation range [%] 6 4 2 0 40 20 0 18JUL2013 0 3 6 9 12 15 18 21 24 6 4 2 0 40 20 0 0 3 6 9 12 15 18 21 24 6 4 2 0 40 20 0 0 3 6 9 12 15 18 21 24 JST

  7. 3次元可視化画像のリアルタイム処理 18:51:20, 22July2012 17:38:16 17:36:16, 26July2012 17:40:16 • ３次元データの利活用 • 　⇒ 鉛直断面表示（任意地点・移動方向のＲＨＩ），　　　エコー頂高度、鉛直積算雨水量（ＶＩＬ）、降水コア識別とトラッキング • ３次元可視化のリアルタイム処理 • ⇒ 現状は30秒毎の３次元データの座標変換に約10分（1-CPU_core）、一定方向の３次元レンダリングに約１分。 • ⇒ マルチコア利用の並列化(数10コア程度)とプログラム最適化で実時間処理は可能と考えている。

  8. 宇治豪雨 （2012/8/13, 20:00～8/14, 08:00） 琵琶湖 • 京都 箕面 • 宇治 六甲山 • 大阪 • 神戸 • 奈良 生駒山 大阪湾 2012年08月13日夜8時から翌日朝8時までの１２時間の３次元降雨分布を大阪の南上空から眺める（観測範囲半径60km，格子間隔 250m）．地形（SRTM-DEM）は高さ方向に約２倍拡大. 20fps → 600倍速

  9. まとめ・今後の課題 • リアルタイムデータ処理で作成するＱＬ画像のWeb公開を開始した。30秒毎のデータを観測終了後１分以内に公開。 • 過去データの利用を容易にするために、日毎ＱＬ画像一覧表示や降雨サマリーを作成。マウスクリックで任意の時間を選択し、グーグルマップスによる拡大表示や連続表示（30秒／５分）を実現。 • 現在、降雨サマリーに基づくデータ自動削除機能の開発、およびリアルタイムを目指した３次元可視化表示の高速化を実施中。

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