COBRA データの情報化と３次元可視化 佐藤 晋介・花土 弘・川村 誠治・岩井 宏徳・ 村田 健史・安井 元昭・浦塚 清峰（ NICT ） NICT-HyARC 平成 23 年度共同研究集会 2012 年 2 月 28 日＠名古屋大学 ES 総合館 沖縄偏波降雨レーダ（ COBRA) X-band.

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1 COBRA データの情報化と３次元可視化 佐藤 晋介・花土 弘・川村 誠治・岩井 宏徳・ 村田 健史・安井 元昭・浦塚 清峰（ NICT ） NICT-HyARC 平成 23 年度共同研究集会 2012 年 2 月 28 日＠名古屋大学 ES 総合館 沖縄偏波降雨レーダ（ COBRA) X-band フェーズドアレイ気象レーダ

2 はじめに ● 集中豪雨・局地的大雨などによる水害の予測・軽 減には、降雨量の分布や持続性情報が重要で、その地 域の降雨の過去事例や統計的特性の調査も必要。 ● 時空間分解能に優れている気象レーダーデータが 期待されるが、その利用はナウキャストや事例解析研 究が主で、統合的な過去データの利用は進んでいない。 ⇒ 大きなデータ容量が阻害要因の一つと考えられる。 ● 手始めに COBRA 観測データの「情報化」： 高速ネットワーク上の公開アーカイブシステム構築 ( カタログ・クイックルック画像の整備を含む ) 。 31AUG2010,15:00JST アメダス積算降水量 気象庁レーダーによる降水ナウキャスト 台風観測（事例解析）

3 【ボリュームスキャンによる鉛直断面： 5 ～ 10 分毎】 DISTANCE from Radar (km) HEIGHT (km) 【フェーズドアレイレーダによる鉛直断面（予想図）： 10 ～ 30 秒毎】 グリッドサイズ： 250 m （５分間の１４仰角： 0.5 ～ 24° から合成） グリッドサイズ： 100 m （ 30 秒間の RHI 観測デー タから作成） 【現状】 １～５分毎の水平分布による降 雨 短時間予測 ⇒ 急激な発達は予測困難 レーダ近傍の 上空は観測空白域 【将来】 10 ～ 30 秒毎の詳細な３次元観測 データ ⇒ 雨滴の発生・成長・落下による予測が可能 10:59:00JST 5 10 15 Z (km) 18:45Z, 29JUL201018:46Z, 29JUL2010 ３次元観測データの利活用 （３次元可視化） 10:59:20JST 10:59:40JST 11:00:00JST ILTS COBRA 11:00JST 10:55JST 10:50JST 10:45JST HEIGHT (km)

4 気象レーダーデータアーカイブの現状 気象庁レーダーデータ （気象業務支援センターによる提供） ● 全国合成レーダーＧＰＶ http://database.rish.kyoto- u.ac.jp/arch/ jmadata/synthetic- original.html （京大 RISH アーカイブ： 2003/6 ～現 在） ● レーダー毎極座標レーダーエコー強度Ｇ ＰＶ 及びレーダー毎極座標ドップラー速度Ｇ ＰＶ http://www3.nict.go.jp/y/y222/ JMA-PolarCoordsRadar/ （ NICT アーカイブ： 2010/5/15 ～現 在） ※ どちらも GRIB2 形式（極座標データは特 殊） 国土交通省 Ｃバンドレーダ雨量 計 ● 過去データは一般には公開されて いない？ 国土交通省 ＸバンドＭＰレーダ ● コンソーシアムのメンバーに公開 ただし、アーカイブは過去２～３週間程度 のみ 研究機関・大学 ＜ X-NET ＞ - 防災科研（海老名・木更津） - 中央大、防衛大、山梨大、気象協 会 - 防災科研（長岡、つくば？） - 気象研 （固体化 C-band 、 X- band ） - NICT (COBRA) - 北海道大学低温研 - 福島大学 - 名古屋大学（金・銀） - 大阪大 (BBR 、 Phased-array)

5 COBRA データ容量 ＜１０分間観測シーケンスの一例＞ 42016580 ncswp__20100906_001000.001_v002_s01_0_000.0_PPI.nc 5659516 ncswp__20100906_001112.001_v002_s03_0_041.2_RHI.nc 5474828 ncswp__20100906_001157.001_v002_s05_0_245.5_RHI.nc 11020436 ncswp__20100906_001235.000_v002_s07_0_024.0_PPI.nc 9382196 ncswp__20100906_001246.272_v002_s08_0_020.9_PPI.nc 9354892 ncswp__20100906_001255.876_v002_s09_0_018.1_PPI.nc 9382196 ncswp__20100906_001305.452_v002_s10_0_015.5_PPI.nc 9464108 ncswp__20100906_001315.056_v002_s11_0_013.1_PPI.nc 9027244 ncswp__20100906_001325.000_v002_s12_0_010.9_PPI.nc 9354892 ncswp__20100906_001338.521_v002_s13_0_008.9_PPI.nc 9354892 ncswp__20100906_001352.568_v002_s14_0_007.1_PPI.nc 11238868 ncswp__20100906_001406.614_v002_s15_0_005.5_PPI.nc 11266172 ncswp__20100906_001423.495_v002_s16_0_004.1_PPI.nc 12795196 ncswp__20100906_001440.416_v002_s17_0_002.9_PPI.nc 13368580 ncswp__20100906_001459.638_v002_s18_0_001.9_PPI.nc 12221812 ncswp__20100906_001520.001_v002_s19_0_001.1_PPI.nc 15225252 ncswp__20100906_001547.487_v002_s20_0_000.5_PPI.nc 5819276 ncswp__20100906_001630.001_v002_s22_0_041.2_RHI.nc 5833300 ncswp__20100906_001714.000_v002_s24_0_245.5_RHI.nc 6225972 ncswp__20100906_001752.000_v002_s26_0_300.0_RHI.nc 20867164 ncswp__20100906_001832.002_v002_s28_0_002.0_PPI.nc 26124444 ncswp__20100906_001901.001_v002_s29_0_000.9_PPI.nc ---------------- 264572 KB / 10 min ＜収録パラメータ＞ [*_PPI.nc] ZHH0, VE0, NCP0, ZVV0, ZDR0, LDR0, rhoHV00, PHI0, ZC0, SIGV0, ZDP0, RR0, POW0, ZHH_20, VE_20, NCP_20, ZVV_20, ZDR_20, LDR_20, rhoHV0_20, PHI_20, ZC_20, SIGV_20, ZDP_20, RR_20, POW_20, VT0 ----------------------------------------------- total 27 parameter recorded in the netCDF file memory size is 557*504*nco_typ_lng(NC_SHORT) = 280728*2 = 561456 bytes [*_RHI.nc] ZHH0, VE0, NCP0, ZVV0, ZDR0, LDR0, rhoHV00, PHI0, ZC0, SIGV0, ZDP0, RR0, POW0, ----------------------------------------------- total 13 parameter recorded in the netCDF file memory size is 443*536*nco_typ_lng(NC_SHORT) = 237448*2 = 474896 bytes 14EL Vol. scan Long-range PPI 10 分間観測シーケンス (14 仰角 PPI ＋ 5 方位角 RHI ＋ 3 仰角遠距離 PPI ） で約 260MB の ( レベル２ ) 極座標データが生成され、 1 時間で約 1.6GB 、 24 時間で約 38GB の容量 。もし連続運用を行った場合は１ヶ月 で 2TB を超える (level-1 ＆ 2 ＝ 38GB×2×30 日 ) 。 PPI では合計 27 パラメータ ( ２重 PRF 対応 ) が netCDF 形式で記録 ⇒ 気象学ユーザには不要と思わ れるが、厳選データ作成も困難

6 JGN-X （ New Generation Network Testbed ） JGN （ H11 ～） ⇒ JGN2 （ H16 ～） ⇒ JGN2 plus （ H20 ～） ⇒ JGN-X （ H23 ～）

7 NICT サイエンスクラウド NICT 宇宙環境計測グループ（現、宇宙 環境インフォマティクス研究室）が整備 分散型ストレージ G ｆａｒｍ（ Grid Data Farm ）

8 課題３（災害活用データの統合・公開） (NICT 内 ) 連携プロジェクト －災害時におけるリモートセンシングデータの利用技術の研究開発－ 成果 ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ 視覚化ﾃﾞｰﾀ 成果 ﾃﾞｰﾀ提供 課題２（地上系センサーの視覚化） 課題１（ Pi-SAR2 の高次処理と観測） ﾗｲﾀﾞｰﾃﾞｰﾀ視覚化技術開発 ﾚｰﾀﾞﾃﾞｰﾀ視覚化技術開発 高次処理開発・ Pi-SAR2 観 測 ｱｰｶｲﾌﾞ・ﾃﾞｰﾀｼｽﾃﾑ開発 ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ ｲﾝﾀｰﾌｪﾛﾒﾄﾘによる立体画像化 ﾎﾟﾗﾘﾒﾄﾘによるカラー画像化 ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ 外部研究者 地方自治体等 データユーザ ﾃﾞｰﾀ提供 防災データ 公開・参照システム ユーザニーズ 判読知見 高次処理 / 視覚化 データ Pi-SAR2 を搭載した航空機 統合データシステム研究開発室 センシングシステム研究室 センシング基盤研究室・センシングシステム研究室

9 COBRA データアーカイブ osn-cst/COBRA/ L2/ L3/ L3-SPL/ QL/ 20XX/ 〃/〃/ 20XXMMDD/ 〃/〃/ 〃/〃/ 〃/〃/ 〃/〃/ L2 : レベル 2 データ (netCDF) 用ディレクトリ L3: レベル 3 データ (netCDF) 用ディレクトリ L2-SPL : L2 管理 SPL データ用ディレクトリ L3-SPL : L3 管理 SPL データ用ディレクトリ QL : クイックルック画像用ディレクトリ ← 電脳 Ruby を使って L3-netCDF ファイルの水平・鉛直画像 を自動作成 OSN クラウドストレージ領 域 L2-SPL/ 〃/〃/ ncswp__20100831_170000-20100831_173000.StarsProjectList 開始日付 (yyyymmdd) 開始時刻 (hhMMss) 終了日付 (yyyymmdd) 終了時刻 (hhMMss) レベル２管理用ＳＰＬデータ（ファイル名規則） ⇒ ファイル名が収録された XML ファイル（ L3 作成にも利用） 新規作成

10 COBRA level-3 (netCDF) data L2 データ ncswp__…_000.0_PPI.nc ncswp__…_000.5_PPI.nc ncswp__…_001.1_PPI.nc L3 データ生成 プログラム L3 データ ncgrid__….nc ・・・・・・ ＜レベル３データ（ netCDF ）が持つ情報＞ 以下の三つの次元を座標変数とする。 --- レーダからの距離座標も収 録 – LatitudeDimension ( 緯度座標 ) – LongitudeDimension ( 経度座標 ) – AltitudeDimension ( 高度座標 ) 以下の三つの変数を三次元情報として所持する。 –ZE_3D ( 反射強度 ) ： レベル２の VT0 または VE0 –VD_3D ( ドップラー速度 ) ：レベル２の ZHH0 または ZVV0 –NCP_3D ( ノイズ情報 / 速度分散 ) ：レベル２データの NCP0 – その他、レベル２に含まれる観測パラメータ情報などを持 つ。 ncgrid__20100831_170510_2500N-2800N_12600E-12800E_000-100.nc 日付 (yyyymmdd) 時刻 (hhMMss) 緯度 (x.xx~y.yy) 経度 (x.xx~y.yy) 高度 (x.x~y.y[km]) レベル３データ（ファイル名規則） 収録変数を限定する ことで、データ容量 を 減らし、データハン ド リングを容易にする

11 10 ～ 30 秒毎に空間的に抜 けのない３次元観測が可 能（降水強度、ドップ ラー速度） NICT 委託研究 ⇒東芝・大阪大が受託 ２００８（Ｈ２０）２００９（Ｈ２１）２０１０（Ｈ２２）２０１１（Ｈ２３）２０１２（Ｈ２４） ・ 概念設計（システム 検討） ・ 素子部分試作 ・ 予備設計（主に空中線 部） ・ 送受信モジュール試作 ・ 性能評価シミュレーショ ン ・ 基本設計（主に信号処理 部） ・ 空中線部の製作 ・ クラッタ除去技術の開発 ・ 詳細設計（解析処理 部） ・ 信号処理部の製作 ・ 観測運用技術の開発 ・ 実証実験・評価 ・ データ解析処理部の開 発 開発スケジュール 【概要】 突発的、局所的気象災害の予測や災害対策のため、その原因と なる局地的大雨、集中豪雨、竜巻突風等を１０秒以内に１００ m 以下の 分解能で立体的に観測可能なフェーズドアレイ・ドップラーレーダーの 研究開発を行う。 高速スキャンを実現するフェーズドア レイレーダーのアンテナ部外観 大阪大（吹田キャ ンパス）に設置 25 km range 完成 次世代ドップラーレーダー技術の研究開発

12 まとめ・今後の展望 ● 気象レーダーの過去データや３次元観測データの活用 を目的として、 JGN-X やクラウドという高速・大容量の 情報通信環境を利用した COBRA 観測データのアーカイ ブ・システムを構築中である。 ● ３次元可視化と一般ユーザの利用向上を目指して、 netCDF 形式のレベル３データを作成し、レベル２データ と ともにネットワーク上で公開したいと考えている。 ● 今後は気象庁極座標レーダー、大阪大の Ku-band 広帯 域レーダーなどのデータに加え、今年５月に大阪大学吹 田キャンパスに設置される予定のフェーズドアレイ気象 レーダーのデータにも本アーカイブシステムを利用した い。また、データ処理・配信時間の問題を含めたリアル タイムデータ処理によるプロダクト公開についても検討 していきたい。