利用超算和先端气象雷达预测突发暴雨

2016-08-120阅读0

  日本理化学研究所(理研)、日本信息通信研究机构、大阪大学、日本气象厅、阿根廷布宜诺斯艾利斯大学等组成的国际联合研究小组于2016年8月9日宣布,开发出了使用超级计算机“京”和最先进气象雷达的“突发暴雨预测方法”。与原来相比,通过在时间和空间上分得极细的天气预报模拟,成功再现了突发暴雨的详细活动情况。

  

2014年9月11日上午8时25分神户市附近的雨云分布

  分辨率为100m的“大数据同化”模拟结果(右上)很好地再现了观测数据(左上)。1km数据同化模拟结果(右下)无法充分表现雨云的内部构造。不进行数据同化时(左下),无法表现雨云(摘自理研的发布资料)

  目前的天气预报模拟是以大于1km的分辨率,每隔1小时导入新的观测数据,更新老数据。但如果有突发暴雨,积雨云会在短短几分钟内产生并发展,每隔1小时更新数据时,很难对这种暴雨进行预测。而且,比大于1km的分辨率无法充分地分解引起突发暴雨的积雨云。

  此次,研究人员利用理研的超级计算机“京”,以及信息通信研究机构和大阪大学等开发的最先进相控阵气象雷达获得的庞大的高速数据,实现了空间和时间上远远超过以往的天气预报模拟,能以100m的分辨率每30秒更新一次未来30分钟的天气预报。

  另外,将模拟数据与实测数据结合在一起的“数据同化”也有着重要作用,可左右天气预报得精度。此次的研究通过“大数据同化”,运用每隔30秒获得的分辨率为100m的全部的雷达观测数据,以很高的精度成功地表现出了以往的1km分辨率数据同化无法充分表现的积雨云内部微细构造。

  “大数据同化”计算本来是必须在30秒以内完成的,而此次的研究需要约10分钟。要想投入实用,今后必须提高数据传输速度和计算速度,以便在30秒内处理完每隔30秒获得的观测数据。目标是实现突发暴雨的高精度实时预测。

  此次的研究成果将会刊登在2016年8月底发行的科学期刊《美国气象学会通报》(Bulletin of the American Meteorological Society)(8月刊)上。(特约撰稿人:工藤 宗介)

  (全文完)