世界では異常気象が増加し続けていますが、世界中の多くの企業活動において天候は依然として見逃されている要素です。この問題は主に、最新の数値天気予報 (NWP) モデルが局所的な重要な気象現象をコスト効率よくタイムリーに予測できないことが原因です。
NWP models are designed to split the world into a three-dimensional grid that contains billions of grid cells both horizontally and vertically. Within each grid cell, meteorological governing equations are used to calculate physical processes that characterize how the air moves (ie., how heat and moisture are exchanged in the atmosphere) as the model steps forward in time. Atmospheric conditions, such as temperature, pressure, humidity, etc., are the same in each grid cell. Models run at lower resolutions (ie., > 4 km), such as global weather prediction models, are computationally inexpensive but significantly lack the level of detail needed to accurately represent local scale weather features. In low resolution simulations, the grid cells are larger, which means a larger area will contain the same atmospheric conditions. This presents a significant issue for regional weather predictions because local scale processes are misrepresented and overlooked, especially over complex terrain (ie., mountains and coastal regions), where terrain driven processes greatly influence localized weather conditions (ie., lake-effect snow, pop-up thunderstorms, etc.).
この問題を解決する方法は、(地域) モデルをより高い解像度 (つまり、< 4 km) で実行することです。これらのモデルは、重要な局所スケールの気象特徴の表現を強化できるためです。ただし、モデルを高解像度で実行すると欠点もあります。高解像度モデルのグリッド セルは小さくなります。つまり、モデル ドメインは、低解像度で実行した場合よりも多くのグリッド セルで構成されます。グリッド セルが小さいほど、モデルはローカル スケールの物理プロセスの相互作用をより効果的に特徴付けることができますが、より多くの計算が計算されるため、計算コストとシミュレーションの完了にかかる時間が大幅に増加します。
高速ローカルスケール天気予報ソフトウェアの大手プロバイダーである TempoQuest は、気象調査および予測 (WRF) モデルの高速バージョンである強化された天気予報ソフトウェア製品 AceCAST の開発を通じて、この問題の解決に取り組んでいます。 AceCAST は、従来の中央処理装置 (CPU) ではなくグラフィック プロセッサ ユニット (GPU) のみで実行されるため、ユーザーはより低コストで 5 ～ 15 倍の速さで高解像度のシミュレーションを実行できます。
局地的な気象予測の卓越した利点は、2021 年 10 月 24 ～ 25 日にカリフォルニアで局地的に大規模な洪水と強風を引き起こした最近の気象現象で明らかです。カリフォルニアには広範囲にわたる地形があり、その結果、局地的に降水量と風の状態が強化されます。地形リフティングとしても知られる上り勾配は、これらの局所的な強化の背後にある駆動メカニズムです。上り勾配により、空気が高地 (山など) に向かって流れる際に上昇が生じ、図に示すように降水量が増加します。
この図は「上り坂」として知られるプロセスを示しており、AceCAST の改善された局地的予測に起因すると考えられる現在の伝統的な気象モデルとは対照的に、AceCAST はこれを処理する能力が優れています。地形は、2021年10月24日から25日にかけてカリフォルニア州グラスバレー周辺のユバ市の北東部で洪水を引き起こした降雨を促進する重要な役割を果たしました。
10月24日の朝、AceCASTは1kmの解像度で実行されました。主なリスクは、米国西部に進入する強い低気圧に伴う洪水と強風だった。カリフォルニアには広範囲にわたる地形があり、風と降水量の両方で局所的な強化を生み出すことができます。イチジク。 2 (下) は、AceCAST の 12 時間予測総降雨量と、これらの局所的な地形強化がどのように機能するかを示しています。この地域全体の風の流れのパターンを考慮すると、山脈の風上側で上り勾配と呼ばれるプロセスが発生します。黒丸で囲まれた領域は、12 時間以内に 2 ～ 7 インチの降雨量が予測される地域を示します。濃い赤色の領域は、5 ～ 7 インチの降雨量を示しており、地元の山脈の近くに同じ位置にあります。
米国立気象局によると、2021年10月24日、72時間にわたって1フィート以上の雨がグラスバレーを襲った。これには、AceCAST によってシミュレートされた 12 時間の総降雨量が含まれます。
最近のカリフォルニアの嵐の際に地形がどのような役割を果たしたかを示すもう 1 つの例は、以下に示す風速です。標高が高いほど、複雑な地形に加えて強風の影響を受けやすくなり、短距離内で広範囲の風速が発生する可能性があります。後の図は、この暴風雨システム中に強風によって引き起こされる被害を示しています。
AceCAST を搭載した 1km の解像度を使用した、現地時間 2021 年 10 月 24 日午後 5 時のカリフォルニア上空の風速 10 メートルの予測です。
2021年10月24日日曜日、嵐の最中に木の枝がサクラメントダウンタウンの10番通りを塞ぐ
AceCASTについて
AceCAST is a powerful cutting-edge software powered by Graphic Processing Units (GPUs) that enables the acceleration of the National Center for Atmospheric Research (NCAR) Weather Research and Forecasting Model (WRF). AceCAST is the product of a half-a-decade of punctilious research and development that empowers WRF users to secure striking performance optimizations using the superior massive parallelism of GPU hardware versus traditional Central Processing Unit (CPU) computation. AceCAST encompasses an ample set of refactored common WRF physics and dynamics modules, and namelist options with NVIDIA CUDA or OpenACC CPU programming techniques, allowing a wide swath of users to adopt AceCAST painlessly as a drop-in replacement for existing WRF configurations.
TempoQuestについて
TempoQuest は、メソスケールの天気予報モデリングに革命をもたらし、気象学者の予測タスクを簡素化するために設立された独立系気象ソフトウェア ベンダーです。 TempoQuest は、AceCAST (高速化された WRF ソフトウェア) と、高度な気象視覚化および嵐追跡ソフトウェア WSV3 という 2 つのソフトウェア製品を提供します。さらに、TempoQuest は、CPU および GPU の WRF シミュレーションの実行を大幅に簡素化し、高速化するクラウド アプリケーションである WRF オンデマンドを提供します。
