近年、局地的に急激な大雨を生じるゲリラ豪雨が増加し、時に甚大な被害をもたらす。現在の天気予報は、気象庁のスーパーコンピュータを使ったシミュレーションにより、1kmより粗い解像度※で、1時間ごとに新しい観測データを取り込んで更新される。しかし、この精度では、積乱雲が数分間で急激に発生・発達して生じるゲリラ豪雨の予測は難しい。

　今回、研究グループは高精細シミュレーションが可能な理研のスーパーコンピュータ「京」、およびNICTと大阪大学が開発した最新鋭の気象レーダ「フェーズドアレイ気象レーダ」を用いた。天気予報では通常、シミュレーションデータと実測データを組み合わせる「データ同化」と呼ぶ手法を用いるが、研究では桁違いに高速で膨大なビッグデータを扱う「ビッグデータ同化」による技術革新を創出。その上で、30秒ごとに得られる100m分解能のレーダ観測データの全てを生かし、従来の解像度1kmのデータ同化では表し切れない積乱雲内部の微細構造を高精度で表現することに成功した。

　これにより実現する高速で高精細な天気予報は、天気予報を革命的に進めるとされる。今後、実用化に向けてデータ転送や計算の高速化を図り、30秒ごとに得られる観測データの処理を、現在の約10分から30秒以内に短縮することで、さらに高精度でリアルタイムなゲリラ豪雨予測を実現するとしている。

※大気を規則正しく並んだ格子状にしてコンピュータ上で再現したときの格子点間の距離。その間隔でデータの収集処理を行う。