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.

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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 ) 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) パラボラアンテナによる 3次元立体観測 ( 15 仰角 ⇒ 5分)

3 データ 変換部 (GPGP U) データ 蓄積部 NAS ( 14 . 5TB) オフライン 収集部 オフライン 処理部 監視制御部 DBF 処理後 IQ データ (~1 Gbps ) DBF 処理前 IQ データ (~ 6 Gbps ) レーダ処理 後データ ( 220 Mbps ) DAS (12 TB) RAID 空中線装置 ( 220 Mbps ) 阪大 AP サーバ RAID ( 63T B) データ 中継 サーバ RAID ( 42T B) 阪大の JGN-X アクセスポイン ト (L2 スイッチ ) L3 スイッチ ssh ペタバイトストレー ジ (けいはんな) HUB ① ( GbE) ( 220 Mbps ) JGN-X ( NICT NW) Private NW 阪大 NW 阪大 LAN NICT サイエンス クラウド データ公開 サーバ (小金井) データ解析 サーバ (小金井) データ処理・利用システム 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~2 TB/ 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 ( ) 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

JUL JUL JUL JUL JUL JUL Averaged Rain Rate [mm/h], Maximum Rain Rate [x0.01 mm/hr] Area of Rainfall in a radar observation range [%] JST JUL2013, JST 16JUL2013, JST 平均降雨強度・最大降雨強度・降雨面積割 合

7 3 次元可視化画像のリアルタイム処理 17:36:16, 26July :38:16 17:40:16 18:51:20, 22July2012 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 ) 宇治 大阪湾 六甲山 生駒山 琵琶湖 奈良 箕面 神戸 大阪 京都 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Q L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。