海洋研究開発機構(JAMSTEC)付加価値情報創生部門情報エンジニアリングプログラムの中川 友進 特任技術副主幹及び京都大学学術情報メディアセンタービジュアライゼーション研究分野の小山田 耕二 教授らは、文部科学省委託事業「気候変動適応技術社会実装プログラム(SI-CAT)」の元で、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た。
「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(d4PDF)」の解析は、気候変動予測やそれに伴う不確実性を定量評価するためにとても重要。しかし、d4PDFのデータ量は約3ペタバイトと膨大。これまで、従来のシステムではシミュレーションモデル名や変数名などシミュレーション前に決めた情報から検索しなくてはならず、情報の探索・取得には長時間を要し、また大容量の記録装置を備える必要があるなど高いハードルがあった。
そこで同研究では、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検索・取得する技術を開発した。
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(SEAL)」は、現在、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)にて公開されている。
SEALの使用によって、従来のWebベースの検索システムと比べて、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見付けるまでの総時間は1%未満にまで減ることとなるため、今後は過去の顕著な気象イベントに対する要因分析、将来変化予測の不確実性の理解、影響評価などの研究が飛躍的に進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、産業界等においても幅広く利用されるものと期待される。(「海洋研究開発機構(JAMSTEC)」ウェブサイトより)