国立環境研究所、理化学研究所、富士通、メトロ、東京大学の研究グループは、世界最速のスーパーコンピューター「富岳」を用い、水平３・５キロメートルメッシュ・１０２４個のアンサンブル（複数の計算）という、過去に例を見ない大規模な全球気象シミュレーションを実現した。富岳の高い総合性能を実証するとともに「スパコン×シミュレーション×データ科学」の協働で精度を向上する“未来の気象予報”への道を拓〈ひら〉いた。（取材＝編集委員・斉藤実）

今回の実証結果は、世界の気象機関が日々行っている気象予測のための「アンサンブルデータ同化計算」と比較して、約５００倍という、史上最大規模の気象計算を実現した。

現在の気象予測は、世界中で毎時刻行われている気象観測の情報と、コンピューターを用いた数値シミュレーション、観測データとシミュレーションを数学的な手法を用いてつなぎ合わせる「データ同化」によって支えられている。

具体的には、初期値や境界条件を意図的に少しずつ変えた複数の計算（アンサンブル計算）から、時々刻々と変動するシミュレーションの不確かさを見積もることで、より高度なデータ同化を実現し、現実の大気に近い状態からの気象予測を可能にしている。

一方で、気象予測の精度を高めるには、メッシュの細かい数値シミュレーションを実行し、多くのアンサンブル計算を行う必要があるが、どれもがより多くの計算を必要とするため、限られた計算機資源の制約の中で可能な計算が行われてきた。データサイズも爆発的に大きくなるため、現実的な時間内に終わらせることについても限界があった。

この目標の達成のためには、スパコンと科学計算ソフトウエアとの協調設計（コデザイン）が必要。今回の研究ではコデザインを進めるためのアプリケーション（応用ソフト）として、全球高解像度大気モデル「ＮＩＣＡＭ」と、局所アンサンブル変換カルマンフィルター「ＬＥＴＫＦ」を用いた。演算性能とデータ転送性能のバランスの取れたスパコンである富岳を用いることで、単純な流体計算だけでは済まない、気象予報システムのような複雑なソフトウエアの計算を大規模化・高速化することが可能なことを示した。

データ同化は気象予報だけでなく、シミュレーションモデルそのものの性能改善や、温室効果ガスや大気汚染物質の吸収・排出量の推定にも用いられる手法。今後の用途拡大が期待されている。