最新鋭気象レーダと「富岳」で
未来の天気予報を実証

ゲリラ豪雨の観測に最適な気象レーダ The Ideal Weather Radar for Observing Guerrilla Downpours

今回の実証実験で、ゲリラ豪雨の予測を目指しているのはどうしてでしょうか。冨士原さんは、その理由を「近年、ゲリラ豪雨は増加傾向にあり、河川の急激な増水で人命が失われたり、地下鉄やアンダーパスが浸水被害を受けたりして大きな社会問題となっています。しかし、ゲリラ豪雨をもたらす積乱雲は発達が速く、発生から20分ほどで降雨が始まるため、その10分ほど前の『豪雨の卵』の段階で検知しないと、避難などの対策がとれません。そこで、従来の気象レーダに比べて高速で立体観測が可能なMP-PAWRを使うことで、豪雨の卵の検知を行おうと計画したのです」と話します。

気象レーダは、アンテナを回転させながら大気中に電波を放射し、反射波を分析することで雨雲や雨量などを調べる装置です。現在、気象庁や国土交通省が運用しているのはマルチパラメータのパラボラアンテナ式の気象レーダ図3左で、降水の予測や空港周辺における風の計測などに使われています。マルチパラメータとは、水平偏波（電場が水平方向に振動する電波）と垂直偏波（電場が垂直方向に振動する電波）の2種類の電波を使うことを意味します。この方式は、高精度な雨量観測や粒子判別が可能ですが、パラボラアンテナの角度を上下に変えながら何度も回転させて観測するために、立体観測には約5分かかります。

これに対し、MP-PAWR図3右は、複数のアンテナ素子を規則的に配置したフェーズドアレイアンテナによって鉛直方向を電子的に走査する方式を採用しています。アンテナを1周させるだけで立体観測ができるため、観測時間は約30秒で済み、しかも、観測範囲に抜けのない高密度な観測が可能です。「30秒で観測できれば『豪雨の卵』を検知できます。実際に、MP-PAWRの前身であるフェーズドアレイ気象レーダ（水平偏波のみを使用）で豪雨の卵の形成・成長・下降をとらえることができました図4」と、冨士原さんは観測時間が短いことの意義を説明します。

「富岳」で膨大な観測データから素早い気象予測を Quick Weather Forecasting from Massive Observation Data Using Fugaku

ただし、MP-PAWRによる観測データがあれば、すぐにゲリラ豪雨を高精度に予測できるというわけではありません。一般に、観測データから気象予測を行うためには「数値予報」という手法が使われ、現在の天気予報も数値予報の結果をもとに行われています。数値予報では、物理の方程式を解くことで投げたボールの軌道を予測できるのと同様に、現在の大気の状態を初期値として物理の方程式を解くことで大気の状態の変化をシミュレーションします。

数値予報はボールの軌道を予測するほど簡単ではありません。大気の状態の観測データには誤差がつきものですし、そもそも限られた場所や時刻のデータしかありませんから、観測できないデータは推定してシミュレーションを行うことになります。また、予測に使うモデル（方程式の集まり）も完全ではありません。このため、シミュレーションを続けていくと、その計算結果（予測）は、真の大気の状態から離れていってしまいます。これを防ぐために、数値予報ではシミュレーションの途中で予測と観測データとを照らし合わせ、予測を大気の真の状態に近づける「軌道修正」を行います図5。この手法は、「データ同化」と呼ばれます。さらに、数値予報の誤差を見積もるために、複数の初期値からシミュレーションを行う「アンサンブル予報」という手法も使われます。数値予報では、このようにさまざまな手法を駆使するのでスーパーコンピュータ（スパコン）が必要となるのです。

数値予報の技術はスパコンの進歩とともに向上してきましたが、ゲリラ豪雨の予測は、通常の天気予報よりも精密な観測データを高分解能の数値予報モデルで短時間に解析する必要があるため、まだ実現していません。そこで、今回の実証実験には、「富岳」が使われることになったのです。

少し詳しく説明しましょう。まず、MP-PAWRから従来型レーダの100倍の観測データが生成されます。計画では、この膨大なデータを30秒ごとにデータ同化で取り込みながら計算を行います。さらに、アンサンブルの数は多いほど予測の精度が上がるため、今回は1000とする予定ですから、計算量は1000倍になります。しかも、ゲリラ豪雨という局地的な事象を予測するため、地上を500m四方という細かいメッシュに区切ってシミュレーションを行うことが考えられています。「全てを掛け合わせると膨大な計算量となりますが、それだけの計算を3分で終えることを目指しています。このため、政策的に重要な課題について関係機関から文部科学省に提案する政策対応利用課題として、圧倒的な計算性能をもつ『富岳』を使わせていただくことになりました」と冨士原さんは言います。

実は、2021年の東京オリンピック・パラリンピックの際にも、埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データを「富岳」で解析し、首都圏の30分先までの気象予測を30秒ごとに更新するリアルタイム実証実験が行われました。この実証実験の成果は高く評価され、2023年のゴードン・ベル賞気候モデリング部門※1※1　ゴードン・ベル賞は、アメリカ計算機学会（ACM）が、スーパーコンピュータを用いた科学・技術分野の研究の中で、その年に最も顕著な成果を上げた研究グループに対して授与する賞。1987年に超並列コンピュータの研究者であるGordon Bell氏が創設し、2006年からACMの賞となった。本賞とは別に2023年に10年間限定で気候モデリング部門を対象とする賞が設けられ、気候モデリング分野および、より広い社会に与える影響の大きさとその可能性に基づいて毎年授賞グループが決定されている。のファイナリストに選出されました。今回はMP-PAWRを2台使用します。「MP-PAWRは優れたレーダですが、強い雨が降っていると、その後ろ側からの電波の反射が弱くなる『降雨減衰』という現象が起こります。2台のMP-PAWRで観測すると降雨減衰の影響を受けにくくなり、観測精度が上がるので、より精度の高い気象予測が可能になると期待されます。ただし、データ量は1台のときの2倍になるので、『富岳』での解析は大きなチャレンジとなります」と、冨士原さんは今回の実証試験の難しさを語ります。

「未来の天気予報」の社会実装に向けて Toward the Social Implementation of “Future Weather Forecasting”

本番に向けて、2024年7月にはオフラインデータを用いてデータ同化とアンサンブル計算のテストが行われ、9月にはリアルタイムデータを伝送して解析する接続テストも行われました。その後、予測精度の向上や計算の高速化のための研究開発が進められ、2025年1月には、MP-PAWRでの観測から気象予測の配信までのリハーサルを行いました。最終的に2025年の4月から6月に最終チェックを行い、2025年7月から8月ごろの本番を迎える予定です。

「万博期間中、スマホアプリでは30分先までの雨雲の動きを3次元描画で見ることができ、さらに、30mm以上の大雨が降ると予測されたときにはプッシュ通知を受け取れるようにする予定です。万博に来場される方や関西圏の方々には、スマホアプリや理研のウェブページを通してこの実証実験に参加していただけたらと思っています。2台のMP-PAWRと「富岳」の組み合わせで気象予測がレベルアップしたことを、実感していただけるのではないでしょうか」と、冨士原さんは本番を心待ちにしています。

実証試験後の社会実装にあたっては、AIの活用がカギとなりそうです。冨士原さんは「気象予測のために日常的に『富岳』を使用するわけにはいきませんが、今回の実証実験で『富岳』を使って開発した気象予測モデルを基礎とし、AIを使った予測モデルを開発できるのではと期待されます。また、MP-PAWRの膨大な観測データから有用なものを選び出すのにもAIが力を発揮しそうです」と予想しています。

「今回の実証実験のターゲットはゲリラ豪雨ですが、MP-PAWRの観測能力は、雷など他の事象の予測精度向上にも役立つと考えられます。既存の気象レーダがMP-PAWRに置き換えられるまでには少し時間がかかると思いますが、防災・減災に貢献する『未来の天気予報』の実現に向けて、関係者の方々と研究や実証を進めていきたいと思います」と力強く語る冨士原さん。万博は、未来を引き寄せる大きなきっかけとなりそうです。