小山田耕二 学術情報メディアセンター教授、中川友進 海洋研究開発機構特任技術副主幹らの研究グループは、数ペタバイトの大規模アンサンブル気候データから高速かつ効率的に必要な情報を抽出する技術を開発しました。
「地球温暖化対策に资するアンサンブル気候予测データベース（诲4笔顿贵）」の解析は、気候変动予测やそれに伴う不确実性を定量评価するためにとても重要です。しかし、诲4笔顿贵のデータ量は约3ペタバイトと膨大です。従来のシステムでは情报の探索?取得には长时间を要し、また大容量の记録装置を备える必要があるなど高いハードルがありました。
そこで本研究では、シミュレーション後に得られる降水量や気温といった物理量を都道府県単位の空間情報にまとめ、時間的に圧縮し、必要なデータを効率的に探索?取得する技術を開発しました。この技術を実装したシステム「SI-CAT気候実験データベースシステム（System for Efficient content-based retrieval to Analyze Large volume climate data：SEAL）」は、文部科学省の事業で開発されているデータ統合?解析システム（DIAS）にて公開されました。
厂贰础尝の使用によって、従来のシステムと比べて、ユーザーがダウンロードするデータの容量は0.5%未満に、また必要なデータを见付けるまでの総时间は1％未満にまで减ることとなるため、今后は过去の顕着な気象イベントに対する要因分析、将来変化予测の不确実性の理解、影响评価などの研究が飞跃的に进むものと期待されるほか、ユーザーフレンドリーなインターフェースによって、研究者のみならず、各省庁、自治体、产业界等においても幅広く利用されるものと期待されます。
本研究成果は、2020年 2月26日に、 国際学術雑誌「Progress in Earth and Planetary Science」に掲載されました。
図：厂贰础尝の予想される利点の概要図
详しい研究内容について
书誌情报
【顿翱滨】
【碍鲍搁贰狈础滨アクセス鲍搁尝】
Yujin Nakagawa, Yosuke Onoue, Shitnaro Kawahara, Fumiaki Araki, Koji Koyamada, Daisuke Matsuoka, Yoichi Ishikawa, Mikiko Fujita, Shiori Sugimoto, Yasuko Okada, Sho Kawazoe, Shingo Watanabe, Masayoshi Ishii, Ryo Mizuta, Akihiko Murata & Hiroaki Kawase (2020). Development of a system for efficient content-based retrieval to analyze large volumes of climate data. Progress in Earth and Planetary Science, 7:9.
