平成20年度活動報告 - VL-CEReS - 西尾文彦（センター長 /VL支援室） 樋口篤志 （VL 支援室 / DB委員会）

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1 平成20年度活動報告 - VL-CEReS - 西尾文彦（センター長 /VL支援室） 樋口篤志 （VL 支援室 / DB委員会）
VL連絡会&年次報告会 (25 May 2009)

2 個々の衛星・全球合成データの公開サーバ群立ち上げ
× METEOSAT GOES-E GOES-W MTSAT-1R METEOSAT7 FY2-C 2005年8月1日00Zにおける全球IR1画像 （NCEP/CPC 4 km Global IR Dataset, NASA GSFC DAAC提供） 近年10年の6静止気象衛星データアーカイブ グリッド化と校正アルゴリズムの開発 個々の衛星・全球合成データの公開サーバ群立ち上げ VIS (0.63 μm), IR1 (10.8 μm), IR2 (12.0 μm), WV (6.75 μm) の全球データを配信

3 VL-CEReS VL-formation Skynet 全球静止気象衛星データ 収集・公開 (VL-CEReS)
衛星研究コミュニティ 気候研究コミュニティ VL-CEReS 静止気象衛星長期データを中心 とした総合衛星情報拠点の形成 複合解析による気候診断手法の確立 衛星データ解析を通じた気候システム 理解深化への科学的貢献 VL-CEReS 共同研究関連機関 VL-formation CAOS WNI 準リアルタイムデータ提供 成果物の社会還元 (寄付研究部門) 雲・エアロゾル HyARC NASA/NOAA EUMETSAT 相互校正による高精度化 放射関連高次プロダクト化 既存の衛星群との複合解析 　による現象理解 各種モデル検証 雲・降水システム CCSR 静止気象衛星 校正技術共同研究 （拠点形成） 気候システム GSICS 地上検証 Skynet 全球静止気象衛星データ 収集・公開 (VL-CEReS) MSC/JMA

4 VL-CEReS 人員構成 (2008-09) VL支援室 西尾文彦（CEReSセンター長，VL支援室長)
樋口篤志(VL支援室，DB委員会委員長) 山本宗尚(VL支援室，特任助教 2007-, 静止気象衛星データ整備，雲・降水データ解析) 早崎将光（VL支援室，特任助教, 2008 May -，気象データ解析） 竹中栄晶（VL支援室，特任助教, 2009 Apr -, 静止気象衛星校正，高度化，skynet） 北山智暁（VL支援室，技術支援員，2009 Jan-Sep, 静止気象衛星データ処理）

5 FY2007-FY2011; ロードマップ (CEReS) FY2008 FY2007 FY2009 FY2010 FY2011
中間評価(3年) FY2007 FY2009 FY2010 FY2011 過去データ(1998～2008)　/ Real time 性追求，データ長期化(1998以前) Grid化&各 衛星data公開 衛星合成 技術研究 衛星校正 & 高度化研究 データ利用 応用研究 モデル比較 検証方法研究 できたデータから順次公開，document化 (mtsat済, fy2済) 試行＆研究期間　　Ver.0.1 からとにかく公開．フィードバックを得る 衛星合成技術 & 衛星データ校正， 高度化で両者間のフィードバック　　　　　　 mtsat, gms5 での技術確立，test 公開 他の静止気象衛星データへのフィードバック，global dataset ふつうの気候データとしての気候解析 DIAS へのデータ提供，ユーザ拡大 CReSS 衛星比較検証 NICAM, MIROC 衛星比較検証

6 Gridded resampling format (level 1b) 共通仕様
衛星名称 解像度 東西範囲 グリッド化 公開状況 MTSAT-1R VIS: 0.01° IR: 0.04° 80°–200° 済 凖リアルタイム公開 FY2-C, -D 0.04° 44.6°–164.6°(-C) 26°- 146°(-D) 済　 (一部未処理) 準リアルタイム公開 METEOSAT (India) -2.5°–117.5° Coding済， grid 処理中 内部公開中 METEOSAT -60°–60° grid処理中 GOES-W, -E 225°–345° 165°–285° Grid 処理中 公開中 Gridded resampling format (level 1b) 共通仕様 南北範囲は60°S–60°N，1時間 (GOES 現状 3時間) バンド別に1バイナリファイル，VISとIRでそれぞれ圧縮 カウント値→輝度温度変換テーブルテキストファイル収録 2 byteデータはbig endianで書込み anonymous ftp servers (METEOアクセス制限)

7 2008年度CEReS-VL活動進捗 (1/5) 全球静止気象衛星 (GMS/MTSAT, FY2, Meteosat, GOES)
データ収集： データ収集に目処 Gridded format 生成一連作業ルーチン確立 2008 Mar FY2-C受信機設置：2008 Sep FY2-D に受信切り替え，運用継続 京大防災研で受信しているFY2-Cと併せ，データミラーリング体制確立 CEReS VL website を通じたデータ公開 Anonymous ftp によるデータ公開，quicklook画像（静止衛星・関連衛星： データ処理状況，取得テープのデータベース MTSAT, FY2 は準リアルタイムデータ取得・処理・公開 MTSAT は2重化（WNIからのデータ提供，IISからの取得・処理）

8 処理ルーチン確立(Meteosat, GOES)
北山氏（VL技術支援員）2009/ /09 （予） 一連の作業を一括して管理実行 公開データサーバ へネットワーク転送 / 処理済みデータの 確認 (quicklook　画像生成) Gridded data 処理計算機群 (右ラック） (Quad Opteron x 2, x 5台， iSCSI RAID, SCSI RAID) nfs Data server (左ラック） Tape読込，内容確認 (Linux with RAID 2台, LTO2 drive 6台，LTO4 2台) 処理済み データ公開

9 静止気象衛星データ取得処理状況 (Apr 07 2009 現在)

10 MTSAT/FY2 準リアルタイム処理

11 VL-CEReS 2008年度活動進捗(2/5) 施設整備（アーカイバ環境） メインアーカイバ室（サーバ室）引っ越し
テープアーカイバ室の整備（エアコン，テープラック，電源工事，40Uラック） メインアーカイバ室（サーバ室）引っ越し 2008/ /01： VL開始時 12 TB  200 TB (2009 Apr 現在) 抜本的なインフラ整備はこれにて一旦終了

12 CEReS アーカイブ(～現在) 1996-2005 各衛星毎に分離，サーバ拡張 HDD換装による容量増加 スペース，電力問題顕著化
高層化(2040U) 電源安定 大容量化(200TB) 2009- PC-UNIX (Linux)+ RAID の 　汎用システム開始 Anonymous ftp によるアクセス 性向上，運用試行錯誤 テープマガジン ランダムアクセス不可 CEReS第1期データアーカイブを支えた功労者

13 データ公開 ftp & website 一覧 VL-CEReS: (ftp の所在，data format についても記載） CEReS Database wiki: ~database-jp/ (データへのリンク有り．Update中） MTSAT: ftp://mtsat-1r.cr.chiba-u.ac.jp/ FY2-C, -D: ftp://fy.cr.chiba-u.ac.jp/ GOES-E, -W: ftp://goes.cr.chiba-u.ac.jp/ Meteosat: ftp://meteosat.cr.chiba-u.ac.jp 著作権問題有り．IP制限．EUMETSAT でのレジストレーション後，VL支援室に連絡してください．

14 CEReS database wiki http://www.cr.chiba-u.jp/~database-jp/

15 2008年度CEReS-VL活動進捗(3/5) VL幹事校 VL講習会 (10-12 Sep., CEReS)
惑星連合大会出展，ミャンマーサイクロン 気象学会スペシャルセッション発表（早崎） VL講習会 (10-12 Sep., CEReS) 衛星データ解析 (AVHRR, MTSAT, TRMM, 客観解析，MODIS) OS (Linux) install～初歩図化迄 (10-11 Sep.) テキストブック VL Web で公開 40定員中 37名参加：概ね好評 IHP トレーニングコース (11月） 講義：樋口，実習：山本（MTSATデータの図化，簡単な解析）

16 空間特性に着目した 衛星データを用いた雲解像モデルの検証に関する研究
VL-CEReS 2008年度進捗報告 (CReSS 衛星検証; 4/5) 空間特性に着目した 衛星データを用いた雲解像モデルの検証に関する研究 　卒業研究発表 理学部　地球科学科 大気・地球水循環分野　樋口研究室　4年 綱島　小也香

17 研究背景 【雲解像モデルの検証】 加藤（2008） 位置のズレなどの空間的な面での検証ができない 高頻度 衛星と雲解像モデルを
研究背景　【雲解像モデルの検証】 加藤（2008） 　　衛星と雲解像モデルを 　　　　　雲頂温度について比較 夏の大規模組織雲を，実際よりも過小評価をしやすい． 背の低い積雲の再現性はよい． 予報が外れた原因は， 雲の発達段階の違いによる物理量の誤差 移動速度の違いによる位置のズレ　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　など 高頻度 ＭＴＳＡＴの雲頂温度 低頻度 CReSSの雲頂温度 位置のズレなどの空間的な面での検証ができない

18 CReSS （Cloud Resolving Storm Simulator） （名古屋大学地球水循環研究センター気象学研究室で開発）
データ　【雲解像モデル】 CReSS　（Cloud Resolving Storm Simulator）　 （名古屋大学地球水循環研究センター気象学研究室で開発） CReSS開発の目的 　　雲スケールからメソスケールの現象の高精度シミュレーションを行うこと　　　　　　　　　 　　　　　例）　積乱雲やその組織化したものがもたらす豪雨 CReSSの出力パラメータ 力学過程　　：　風速（3成分） ・ 温位偏差 ・ 気圧偏差 ・ 乱流エネルギー 雲物理過程　：　混合比 （水蒸気・雲水・雨水・雲氷・雪・霰・雹） 今回使用したCReSSのデータ 　　同センターで行われた研究プロジェクト， 　　　　　　　　　　　　　　　　　「プロジェクトAME」の 数値予報実験結果

19 データの一例 CReSSの出力．矢印は風向・風速， カラースケールは降水強度を表す． MTSAT-1R, 赤外1チャンネルの雲画像

20 初期値の影響を調べる 解析対象となった日数 7月…計11日 / 8月…計7日 / 11月…計12日 MTSAT CReSS
使用データ　：計算結果の安定した6時間後のデータ 　　　　方法　：MTSATとCReSSを TbbIR1とTbbSDSUの相関係数 雲画像の目視 　　　　　　　　　について比較 解析対象となった日数 7月…計11日　 /　 8月…計7日 　/　 11月…計12日

21 解析手法 【格子間隔の変更】 → 0.2 degree grid 0.05 degree grid lon:123.70～143.90
解析手法　【格子間隔の変更】 → 0.2 degree grid lon:123.70～143.90 lat:26.50～40.10 0.05 degree grid lon:123.60～143.90 lat:26.35～40.10

22 解析手法 【雲の分類】 例 閾値を253Kとし、それ以下のものを対流雲（アンビルを含む)とする． (Inoue et al., 2008)
解析手法　【雲の分類】 閾値を253Kとし、それ以下のものを対流雲（アンビルを含む)とする．　(Inoue et al., 2008) ＜pixelの分類＞ （１） 253K以下の雲頂温度を 　　　持つ対流雲 （２） 253K以上の雲頂温度を 　　　持つ中・下層雲もしくは 　　　地表面・海面 例

23 結果 【雲頂温度の出現頻度図】 CReSSの雲頂高度は一定の範囲内におさまる 7月 11月 雲頂温度 [Ｋ] 頻度 [%]
結果　【雲頂温度の出現頻度図】 7月 11月 : CReSS : MTSAT 低 253K⇒6~7km 対流雲 中・下層雲 280K⇒2km 地表面付近 290K⇒2km 253K⇒8km 雲頂温度　[Ｋ] 高 280K=2km 予報経過時刻6時間のデータを， 月ごとに積算 低 頻度 [%] 高 CReSSの雲頂高度は一定の範囲内におさまる

24 結果 【雲頂温度の出現頻度】 CReSSの再現する雲の発達高度が，ある程度決まった範囲内に現れやすい CReSSは中・下層雲を再現しにくい．
結果　【雲頂温度の出現頻度】 Tbb MTSAT CReSS 対流雲 19.67% 20.28% 中・下層雲 40.78% 10.68% 地表面付近 39.51% 69.01% Tbb MTSAT CReSS 対流雲 14.57% 21.06% 中・下層雲 37.30% 地表面付近 48,40% 64.36% 7月6時間 11月6時間 CReSSの再現する雲の発達高度が，ある程度決まった範囲内に現れやすい CReSSは中・下層雲を再現しにくい．

25 解析手法 【雲の分類】 例 閾値を253Kとし、それ以下のものを対流雲（アンビルを含む)とする． (Inoue et al. 2008)
解析手法　【雲の分類】 閾値を253Kとし、それ以下のものを対流雲（アンビルを含む)とする．　(Inoue et al. 2008) ＜pixelの分類＞ （１） 253K以下の雲頂温度を 　　　持つ対流雲 （２） 253K以上の雲頂温度を 　　　持つ中・下層雲 （３） 地表面・海面 例

26 CC Cn CO nC OC C ＝対流雲あり O ＝中・下層雲 n ＝雲なし ny CReSS MTSAT C O n

27 解析手法 【雲と雲の比較】 ⊿Tｂｂ [K] = - ( TbbSDSU - TbbIR1 )
解析手法　【雲と雲の比較】 雲頂温度の比較 … 再現した雲頂温度と，実現象とどれだけズレているか 　⊿Tｂｂ [K] =　- ( TbbSDSU - TbbIR1 ) 雲頂温度が低いほどより発達している CReSSが再現した雲の 発達度合いの指標 ※雲が発達するほど，雲頂高度は高くなる ＋ … 実際よりも雲頂高度の高い雲 (より発達) － … 実際よりも雲頂高度の低い雲 （発達弱い） ⊿Tbbが …をCReSSは出力している．

28 － 対流雲と対流雲 ＋ 65.6% 34.4% ⊿Tbb 実際よりも発達した雲を再現しやすい ⊿Tbbの頻度（対流雲と対流雲） CC
頻度(%) 7・8・11月の全ての時間における積算 実際よりも発達した雲を再現しやすい

29 「対流雲なし」について ⊿Tbbの分布 ■ ： 0＜⊿Tbb＜40 7・8月 -40K＜⊿Tbb＜40K 11月 -30K＜⊿Tbb＜30K
※雲として認識する最大の温度 （閾値：253K） 　　 +/- 40K = 293K(20℃) 　 +/- 30K = 283K(10℃)

30 対流雲と中・上層雲 Cn CO nC OC 位置のズレ 雲のサイズの過大評価（からぶり） CReSSが実際より発達した雲を 再現している
雲のサイズの過小評価（みのがし） OC CReSSの再現した雲は，実際より発達が弱い CO Cn OC nC

31 CO Cn CC OC nC 7・8・11月の，すべての予報経過時刻 のデータを積算したもの

32 対流雲と中・上層雲 （月別） どの季節においても， CReSSは実際よりも発達した雲を出力する傾向あり Cn CO nC OC 7月 11%
対流雲と中・上層雲　（月別） ⊿Tbb＋ ⊿Tbb－ ※全て6時間後のデータ Cn CO nC OC 7月 11% (2151pixel) 22% (4264pixel) 19% (3868pixel) 9% (1763pixel) 8月 15% (882pixel) (1143pixel) 25% (1463pixel) 6% (327pixel) 11月 18% (3006pixel) 26% (4213pixel) 7% (1084pixel) (963pixel) CO …　CReSSで再現された雲が，実際より発達している 　　OC …　CReSSで再現された雲の発達が，実際の雲より弱い どの季節においても， CReSSは実際よりも発達した雲を出力する傾向あり

33 VL-CEReS 2008年度進捗 (5/5) 静止気象衛星データ校正・高度化  竹中氏にバトンタッチ

34 まとめ 今後の課題 CReSSは，中・下層雲（雲頂温度が250～290K）の雲を表現しにくい
予報された雲の発達高度は，ある程度決まった範囲に収まることが予想される CReSSにもMTSATにも雲が存在していた場合，CReSSは実際よりも発達している雲を出力しやすい 今後の課題 雲頂高度を決める要因はなにか？ 　 ⇒CReSSの出力パラメータ（雲水・雲氷・温位等）を用いる． 　 　⇒大気の不安定度やエネルギーなど，雲の発生を決める 要素を算出． 気象条件をさらに絞って，狭い範囲での解析を行う．

35 VL 2009年度活動予定 の静止気象衛星データ整備完成，grided format の公開完成，1995- 迄の期間拡張 (GMS5期間) 幾何補正精度の向上 (生成program見直し，grided format Ver.2.0) 準リアルタイム処理衛星の増加 (GOES; WNI 寄付研究部門との連携，MTSAT-1R 放射Product拡張） 相互校正手法の確立 (JMA/MSC との共同研究 [継続]，拠点形成の枠で実行．Validation に skynet データ） 合成プロトタイププロダクト(まずは1月分．短波・長波放射） 雲解像モデル検証 HyARC 報告にて詳細．GCM 検証のステップに向けた（衛星検証）方法論 Cloudsat, CALIPSO 等を通じた CAOSとの連携模索 一連の活動で収集した衛星・気象データを用いた解析（気候診断）およびその成果の論文化