vol.2 より正確な気象予測を可能にする
史上最大規模の計算を「富岳」で実現

よりよい天気予報のためには膨大な計算が必要

天気予報は、スパコンを使ったシミュレーションに基づいて行われています。スパコンの進歩に助けられ、天気予報の精度は年々向上していますが、予報が外れることもあり、集中豪雨の地域や台風の進路の正確な予測はまだ難しいのが現状です。気象シミュレーションの精度を上げるには膨大な計算が必要だからです。

「私は『富岳』の計算能力を生かして、より精度の高い天気予報の実現に貢献したいと考えました」と、八代さんは「富岳」の開発が始まったばかりの2014年を振り返ります。当時、ハードウェアとアプリケーションを協調させながら設計する「コデザイン」という方法で「富岳」を開発することが決まり、八代さんは気象・気候分野のアプリケーションコデザインの担当者となりました。そして、このコデザインチームは、「将来、気象機関が『富岳』並みの計算能力のスパコンをもつようになったときに、大規模計算についての課題が実利用レベルで解決できているアプリケーションを開発する」というプロジェクトをスタートさせたのです。

天気予報の出発点は、「現在の状態」をよりよく再現すること

雲、雨、雪といった気象現象はさまざまな大気の状態（温度、湿度、気圧、風向、風速など）によってもたらされます。天気予報のための気象シミュレーションでは、地球を取り巻く大気を細かいメッシュで分け、そのメッシュごとに、ある時点の大気の状態が物理法則に従って変化していく過程を計算します（図1a）。このとき簡単ではないのが、現実に近い大気の状態を初期値として与えることです。初期値が現実と大きく異なっている場合はそこから予報される結果の精度が下がってしまいます。現実の大気状態を表す観測データの観測点はメッシュの数よりもずっと少ないため、何かしらの方法ですべてのメッシュに適切な初期値を与えることが必要になります。八代さんたちが取り組んだのはそのための計算です。

八代さんたちは、「アンサンブルデータ同化」という方法を用いました。まず、過去のデータなどを参考にしてメッシュごとに仮の初期値を与え、天気予報の際と同様のシミュレーションを行って一定時間後の値を求めます。次に、観測データと組み合わせて、各メッシュの値をより適切な値に修正します（図1b）。この操作を「データ同化」と呼びます。「アンサンブル」とは「集団で同時に」という意味です。シミュレーションの結果は初期値の少しの違いに対して敏感に反応し、結果のずれ方も変わってきます。そこで、初期値が少しずつ異なるシミュレーションを何個も並行して行い、あるメッシュが初期値の違いに対して敏感であるほど、予報の誤差に大きな影響を与えうるという判断の下で、そのメッシュの値の観測データによる修正の重みを大きくします。

「データ同化でどれだけよく現実の大気の状態を再現できるかが、その後の予測シミュレーションの精度を大きく左右します」と八代さんは説明します。このため、各国の気象機関は、アンサンブルデータ同化を行うときのメッシュを細かくしたり、アンサンブルの個数を増やす努力をしていますが、スパコンの能力とアプリケーションの性能の制約から、地表でのメッシュのサイズは10～50km程度、アンサンブルの個数は数十個〜数百個程度にとどまっています。

今回、八代さんたちは「富岳」の全計算ノードの約80％を使って、メッシュサイズが3.5km、1024個のアンサンブルデータ同化計算を行いました。気象機関が行っている計算の約500倍という大規模な計算を、天気予報に利用可能な計算時間で行うことに成功したのです。

「富岳」の性能を生かし、計算効率を上げるアプリケーションを開発

八代さんたちが大気シミュレーションに用いたアプリケーションはNICAM（全球高解像度大気モデル）、データ同化に用いたのはLETKF（局所アンサンブル変換カルマンフィルタ）で、それぞれ理化学研究所の富田 浩文チームリーダーと三好 建正チームリーダーの研究チームが高度化を進めてきたものです。このうちNICAMでは、2013年にスーパーコンピュータ「京」を用いて、地球全体を水平870mメッシュに区切った世界最高解像度のシミュレーションに成功しています（図2）。当時、八代さんも富田チームの一員としてこの計算に携わりました。

今回は、メッシュサイズが3.5kmではあるもののNICAMでの計算を1024個並行して行い、それぞれの途中でLETKFを使ってデータ同化を行うという、史上最大規模の計算でした。さらに、この計算を実際の天気予報に応用するには、現実の時間の経過よりも速く計算を終える必要がありますが、これほどの膨大な計算を短時間で行うことは「富岳」の計算能力があればできるというほど簡単なことではありません。八代さんたちは膨大な計算を速くするために、アプリケーションにいろいろな工夫を施しました。

特に、大気シミュレーションプロセスからデータ同化プロセスに移る際には、大量のデータを受け渡すことが必要ですが、そのデータ移動に要する時間をなるべく減らすように、アプリケーションを工夫しました。また、「富岳」の計算ノードに付属しているSSDを最大限に利用してデータの読み書きを速くすることも心がけました。SSDは一般のパソコンにも使われ始めている記憶媒体で、データの読み書きを素早く行えるのが特徴です。今回は、SSDが搭載されているという「富岳」のハードウェアの特徴を、アプリケーションで活用したわけです。

「『富岳』は『京』のよいところを受け継いだ世界に誇るスパコンですが、性能を生かしきるためのさまざまな工夫ができたのは、スパコンをつくる側と使う側がコデザインをしてきたからです。コデザインによって、我々の成果だけでなく今後さまざまな科学分野での計算の成果が上がると思います」と八代さんはコデザインの意義を語ります。

今回のアンサンブルデータ同化の結果を用いた気象予測は、今後計算を行って精度を検証する予定ですが、「成果創出加速プログラムの別の研究チームによる計算結果（図3）から見て、精度はかなり上がると予想しています」と八代さんは自信をのぞかせます。10年後か20年後、今回開発されたアプリケーションの知見を反映したアプリケーションが世界の気象機関で開発され、使われるようになれば、集中豪雨の地域や台風の進路をこれまでよりさらに正確に予報できるようになり、被害を減らすのに役立つことでしょう。

研究者紹介

八代さんはもともと研究者になろうと思っていたわけではありませんでした。修士課程のときに就職活動の面接で自身の研究について熱く語ったところ、面接官から「その研究を続けないのか」と問われ、研究者として生きていく道に目覚めたそうです。学生時代の専門は物質循環学で、空気中の温室効果ガスの分析結果を解釈するためにシミュレーション結果を利用していました。それが次第に、シミュレーションをする、さらに、アプリケーションを開発するという方向へ研究がシフトしてきたのです。2019年7月に理化学研究所から国立環境研究所に移り、温室効果ガス観測衛星「いぶき」の観測結果と大規模シミュレーションを組み合わせる研究にも携わっています。趣味は学生時代から続けてきた合唱で、研究所内の同好会で活躍中です。

研究課題名：
防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測（hp200128）
課題代表者：東京大学大気海洋研究所　佐藤 正樹
（2020 ACMゴードン・ベル賞ファイナリスト研究成果）