[A-CG43] 気候変動への適応とその社会実装

[ACG43-10] 大規模アンサンブル気候データの効率的な解析に向けたコンテンツベース検索システム

*中川 友進¹、川原 慎太郎¹、荒木 文明¹、松岡 大祐¹、石川 洋一¹、藤田 実季子¹、杉本 志織¹、岡田 靖子¹、川添 祥¹、渡辺 真吾¹、石井 正好²、水田 亮²、村田 昭彦²、川瀬 宏明² (1.国立研究開発法人海洋研究開発機構、2.気象庁気象研究所)

キーワード：気候変動、リレーショナルデータベース

気候変動の確率的な影響予測を創出するためには、多数のアンサンブル実験の解析が必要である。しかし、「気候変動適応技術社会実装プログラム」（Social Implementation Program on Climate Change Adaptation Technology; SI-CAT）で作成している将来2℃昇温実験や、気候変動リスク情報創生プログラムの成果物である「地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース」（database for Policy Decision making for Future climate change; d4PDF）の総データ容量は、ユーザーが手元にダウンロードして解析するには大きいため（数ペタバイト）、必要なデータを絞り込んでダウンロードする機能が必要である。
SI-CATでは、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データを見付けるための「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）を開発している。SEALは、PostgreSQLを用いたリレーショナルデータベース、データ提供機能、Webユーザーインターフェースで構成される。SEALの核となるリレーショナルデータベースは、大規模アンサンブル気候データを時間と空間で圧縮した情報が登録される。時間圧縮は複数の時刻における物理量の平均・積算、空間圧縮は複数の格子点における物理量の平均である。SEALを使うことにより、ユーザーは必要とするデータがある時間と空間を絞り込むことができる。影響評価の研究者からのニーズが多い、降水量、気温、台風トラックデータを想定してリレーショナルデータベースを開発した。データ提供機能は、絞り込んだ結果に基づき、時間と空間でデータを切り出してダウンロードするための機能である。これらの機能を簡易に使用するために、Webユーザーインターフェースを作成した。また、SEALの機能を容易に利用できるようにするため、「利用の手引き」を作成した。現在、SI-CATチームへSEALと利用の手引きを公開し、試験運用を行っている。
SEALは、利用の手引きと共に2018年度末以降に「データ統合・解析システム」（Data Integration and Analysis System Program; DIAS）から公開する予定である。SEALで開発した技術は、シミュレーションや観測を問わず、他の分野の大規模データにおいても有用であると考えている。SEALの機能や活用事例を報告する。