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

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）

【ボリュームスキャンによる鉛直断面： 5 ～ 10 分毎】

DISTANCE from Radar (km) DISTANCE from Radar (km)

HE

IGH

T (

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, 29JUL2010 18:46Z, 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 COBRA

11:00JST10:55JST

10:50JST10:45JST

HE

IGH

T (

km

)

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)

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.nc11020436 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.nc11238868 ncswp__20100906_001406.614_v002_s15_0_005.5_PPI.nc11266172 ncswp__20100906_001423.495_v002_s16_0_004.1_PPI.nc12795196 ncswp__20100906_001440.416_v002_s17_0_002.9_PPI.nc13368580 ncswp__20100906_001459.638_v002_s18_0_001.9_PPI.nc12221812 ncswp__20100906_001520.001_v002_s19_0_001.1_PPI.nc15225252 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.nc20867164 ncswp__20100906_001832.002_v002_s28_0_002.0_PPI.nc26124444 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 filememory 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 filememory size is 443*536*nco_typ_lng(NC_SHORT) = 237448*2 = 474896 bytes

14ELVol.scan

Long-range PPI

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G ｆａｒｍ（ Grid Data Farm ）

　　　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

成果提供ﾃﾞｰﾀ

提供ﾃﾞｰﾀ

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）

視覚化技術開発ﾗｲﾀﾞｰﾃﾞｰﾀ

視覚化技術開発ﾚｰﾀﾞﾃﾞｰﾀ

高次処理開発・ Pi-SAR2観測

・ 開発ｱｰｶｲﾌﾞ ﾃﾞｰﾀｼｽﾃﾑ

ﾕｰｻﾞﾆｰｽﾞ

による立体画像化ｲﾝﾀｰﾌｪﾛﾒﾄﾘによるカラー画像化ﾎﾟﾗﾘﾒﾄﾘ

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

提供ﾃﾞｰﾀ

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

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

COBRA level-3 (netCDF) data

L2 データ

L2 データ

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

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。

【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

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。