Transcript COBRA - NICT

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
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。
31AUG2010,15:00JST
● 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)。
アメダス積算降水量
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
３次元観測データの利活用 （３次元可視化）
10:45JST
10:50JST
10:55JST
11:00JST
10:59:20JST
10:59:00JST
10:59:40JST
11:00:00JST
ILTS
15
Z (km)
10
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
レーダ近傍の
上空は観測空白域
DISTANCE from Radar (km)
グリッドサイズ： 250 m
成）
【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
18:46Z, 29JUL2010
HEIGHT (km)
HEIGHT (km)
【ボリュームスキャンによる鉛直断面： 5～10分毎】
COBRA
18:45Z, 29JUL2010
（５分間の１４仰角：0.5～24°から合
DISTANCE from Radar (km)
グリッドサイズ： 100 m （30秒間のRHI観測データから作成）
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
国土交通省 Ｃバンドレーダ雨量計
（気象業務支援センターによる提供）
● 過去データは一般には公開されて
いない？
●全国合成レーダーＧＰＶ
国土交通省 ＸバンドＭＰレーダ
http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/
jmadata/synthetic-original.html
（京大RISHアーカイブ： 2003/6～現在）
● コンソーシアムのメンバーに公開
●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）
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)
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
14EL
9354892 ncswp__20100906_001338.521_v002_s13_0_008.9_PPI.nc
Vol.
9354892 ncswp__20100906_001352.568_v002_s14_0_007.1_PPI.nc
scan
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
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
JGN-X（New Generation Network Testbed）
JGN （H11～） ⇒ JGN2 （H16～） ⇒ JGN2 plus （H20～） ⇒ JGN-X （H23～）
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）
(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）
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
ｲﾝﾀｰﾌｪﾛﾒﾄﾘによる立体画像化
高次処理開発・Pi-SAR2観測
ﾃﾞｰﾀ提供
成果
センシングシステム研究室
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
データ
高次処理/
視覚化
防災データ
公開・参照システム
視覚化ﾃﾞｰﾀ
ユーザニーズ
判読知見
ｱｰｶｲﾌﾞ・ﾃﾞｰﾀｼｽﾃﾑ開発
ﾃﾞｰﾀ提供
統合データシステム研究開発室
成果
外部研究者
地方自治体等
ﾃﾞｰﾀ提供
ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ
データユーザ
ﾚｰﾀﾞﾃﾞｰﾀ視覚化技術開発
センシング基盤研究室・センシングシステム研究室
COBRAデータアーカイブ
20XX/
L2/
〃/
OSNクラウドストレージ領域
L2-SPL/
〃/
L3/
〃/
20XXMMDD/
〃/
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)
COBRA level-3 (netCDF) data
L2データ
ncswp__…_000.0_PPI.nc
L2データ
ncswp__…_000.5_PPI.nc
L3データ生成
プログラム
L3データ
ncgrid__….nc
L2データ
ncswp__…_001.1_PPI.nc
・
・
・
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（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。
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])
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
開発スケジュール
２００８（Ｈ２０）
・ 概念設計（システム
検討）
・ 素子部分試作
NICT委託研究 ⇒東芝・大阪大が受託
２００９（Ｈ２１）
・ 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
２０１０（Ｈ２２）
・ 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
２０１１（Ｈ２３）
・ 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
完成
２０１２（Ｈ２４）
・ 実証実験・評価
・ データ解析処理部の開発
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。