過去の海洋変動を再現する まず JAMSTEC地球情報基盤センターの石川洋一氏は「4次元変分法データ同化システムを用いた高分解能海洋再解析」と題して、日本周辺の過去の海洋環境を高精度で、特に高分解能&長期間に渡って再現するという研究について報告した。天気予報ではシミュレーションによる予報値と実際の観測値を照らし合わせてデータ同化を行なう「解析予報サイクル」という解析手法がある。気象庁は30日先までの予測を繰り返しているが、海洋に関しては行なわれていない。そこで過去に遡って日本周辺の高分解能長期再解析データセットを作成することを目指した。具体的には水平分解能およそ10km(黒潮・親潮の幅が数十～100km)、30年以上の長期データセット(平年値をつくる統計値が30年だから)だ。データ同化手法としては4次元変分法を用いる。 ES3を使うことで、30年間のデータセットが70日で作成できた。第2世代では占有しても1年かかっていたものが、2カ月ちょっとでできるようになったという。特に待ち時間の削減によっておよそ3倍のスピードアップができた。具体的には1986～88年の黒潮大蛇行、親潮の経年変動、三陸沖の黒潮の渦などが再現できたという。これによって1984年の昭和59年豪雪として知られるような非常に寒い冬到来の理由や、水産資源変動の原因究明にも使えるのではないかと述べた。また、30年間のデータセットを使うことで、チャンピオンデータだけではなく、「どれだけ外さないか」の情報を作成する、つまり最低レベルの保障ができることを目指したいと述べた。

地球温暖化対策のためのデータセット 東京大学大気海洋研究所教授の木本昌秀氏は「地球温暖化施作決定に資する気候再現・予測実験データベース」として地球温暖化時のデータセットを作ると述べた。現在進行中の地球温暖化に対しては緩和策と適応策の両方が必要となる。今すぐ二酸化炭素排出を止めても温暖化は急には止まらないからだ。温暖化適応策の策定については、日本は先進国各国に比べると遅れ気味だという。現在、今夏の閣議決定を目指して環境省気候変動影響評価等小委員会で報告書を作成中だ。 だが対策を考えるためには、どの程度のことがどのくらいの頻度で起こるのか予測する必要がある。要するに、大規模低頻度災害がどのくらい増えるのかを読み取れるようにならなければならない。そのためのデータセットを作成するのが研究の目的だ。これまでにも環境省によるものがあったがサンプル数が少なかったので、ES3を使ってデータセットを大幅に拡充して、日本の温暖化施作決定のための統一シナリオとすることを目指す。 まずは過去実験を行なって検証し、将来4℃気温が上がった時の実験を行なう。温暖化した時の各地域の海水温の違いを考慮したりして、60kmメッシュで全球、20kmメッシュで日本周辺それぞれおよそ100メンバー(100パターン)の計算を行なう。作業日数は180日、ES3の12%の計算資源を利用して、総出力データは2PBとなる予定だという。

即時津波浸水予測 徳島大学教授の馬場俊孝氏は「即時津波浸水予測に向けた高分解能・量的津波シミュレーション」について紹介した。まず「救える命をなんとかしたいというのが我々の思い」だと語り、東日本大震災の時の津波の話題について触れた。津波の高さだけではなく浸水の高さも予測しないといけないと考えているという。JAMSTECでは「DONET(Dense Oceanfloor Network system for Earthquakes and Tsunamis)」という海底地震・津波観測網を構築してリアルタイムで観測しており、「DONET2」も現在整備中で今年度に完成予定となっている。DONETのデータとES3を使って津波の高さと浸水予測をする。DONETからの観測値に従って、事前に計算しておいた津波浸水データベースから最適なものを選んで、即座に津波浸水予測マップを作ることができる。合計1,506シナリオの計算を行なったという。 部分的にはネスティングという手法を用いて5m程度の分解能を出すことができる。JAMSTECのクラスタコンピュータを使って1つの地域を作るのに3カ月かかっていたものが24地域が2カ月で終わったという。 馬場氏は、「ユーザーから見ると、京コンピュータは超大規模な挑戦的計算を実行するのに向いており、ES3は京ほど超大規模な計算を行なうことができないが、さまざまな計算を大量に行なうなどフレキシブルな計算が可能で、非常に使い勝手がよく、データセットを大量に作るのに向いている」と述べた。言わば「コンピュータ上で作るビッグデータ」を生み出すことができるという。 また、チリのような遠隔地で起きた地震による津波、いわゆる遠地津波の予測の高精度化にも取り組んでいる。遠地からの津波においては、波の分散性、津波荷重による地球の弾性変形、水の圧縮性による密度変化の要素を考慮する必要があった。3つの要素を入れて計算すると、従来の手法に比べると観測データの再現性が劇的に向上したという。