COBRA データの情報化と３次元可視化

1. COBRAデータの情報化と３次元可視化 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 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

2. 31AUG2010,15:00JST 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)。 台風観測（事例解析） 気象庁レーダーによる降水ナウキャスト アメダス積算降水量

3. 10:45JST 10:50JST 10:55JST 11:00JST ３次元観測データの利活用 （３次元可視化） 10:59:20JST 10:59:00JST 10:59:40JST 11:00:00JST ILTS 15 10 Z (km) 5 【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 【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 【ボリュームスキャンによる鉛直断面： 5～10分毎】 【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】 COBRA COBRA 18:45Z, 29JUL2010 18:46Z, 29JUL2010 レーダ近傍の 上空は観測空白域 HEIGHT (km) HEIGHT (km) DISTANCE from Radar (km) DISTANCE from Radar (km) 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）

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ＧＰＶ 及びレーダー毎極座標ドップラー速度ＧＰＶ 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 Long-range PPI ＜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 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 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)。

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 Gｆａｒｍ（Grid Data Farm）

8. ｲﾝﾀｰﾌｪﾛﾒﾄﾘによる立体画像化 Pi-SAR2を搭載した航空機 ﾎﾟﾗﾘﾒﾄﾘによるカラー画像化 データ 高次処理/ 視覚化 防災データ 公開・参照システム ユーザニーズ 判読知見 (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－ 　課題１（Pi-SAR2の高次処理と観測） 課題２（地上系センサーの視覚化） 高次処理開発・Pi-SAR2観測 センシングシステム研究室 ﾃﾞｰﾀ提供 成果 ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ ﾗｲﾀﾞｰﾃﾞｰﾀ視覚化技術開発 　課題３（災害活用データの統合・公開） ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ 視覚化ﾃﾞｰﾀ ｱｰｶｲﾌﾞ・ﾃﾞｰﾀｼｽﾃﾑ開発 統合データシステム研究開発室 ﾃﾞｰﾀ提供 ﾃﾞｰﾀ提供 成果 ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ ﾚｰﾀﾞﾃﾞｰﾀ視覚化技術開発 外部研究者 地方自治体等 データユーザ 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 20XXMMDD/ 20XX/ L2/ 〃/ 〃/ L2-SPL/ 〃/ OSNクラウドストレージ領域 L3/ 〃/ 新規作成 osn-cst/ COBRA/ 〃/ L3-SPL/ QL/ 〃/ 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 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） 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)

10. L2データ ncswp__…_000.0_PPI.nc L3データ生成 プログラム L3データ L2データ ncswp__…_000.5_PPI.nc ncgrid__….nc L2データ ncswp__…_001.1_PPI.nc ・ ・ ・ COBRAlevel-3 (netCDF) data ＜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。 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 レベル３データ（ファイル名規則） 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])

11. 次世代ドップラーレーダー技術の研究開発 【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 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） 25 km range 大阪大（吹田キャンパス）に設置 NICT委託研究 ⇒東芝・大阪大が受託 開発スケジュール 完成

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。