中仏初協力の海洋研究用衛星、2018年打ち上げ予定
2017年10月21日 12:30　発信地：北京/中国

【10月21日 AFP】フランスと中国の宇宙機関が20日、両国が初めて共同開発した衛星を中国の首都北京（Beijing）で公開した。この衛星は海洋の嵐や台風などの予報の改善に役立つという。
　
中仏海洋衛星（China-France Oceanography Satellite、CFOSAT）と名付けられたこの衛星は、来年後半に中国の「長征（Long March）」計画のロケットで打ち上げられ、軌道投入される。観測計画は3年間の予定で、主として風と波の研究に使用される。海洋と大気の相互作用の把握は、気候変動のモデル化やその対策にも役立つ。

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▽引用元：AFPBBNews　2017年10月21日 12:30
http://www.afpbb.com/articles/-/3147549

中仏海洋衛星（CFOSAT）の試作機。中国国家航天局（CNSA）提供（撮影日不明、2017年10月20日公開）。(c)AFP/CHINA NATIONAL SPACE ADMINISTRATION
http://afpbb.ismcdn.jp/mwimgs/b/9/480x/img_b9284d1e85e6484616968969082c834383699.jpg

https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00445039?twinews=20171002

経済社会活動に大きな影響を与える台風や集中豪雨の発生。そうした事態を少しでも防ごうと、
気象庁は、予報・予測精度を２０１８年度中に向上する。台風の中心気圧や最大風速といった情報を、
現在より２日多い５日先まで予報できるようにするほか、集中豪雨の降水量を、現在の２倍以上となる
１５時間先まで予測する。防災情報を事業継続計画（ＢＣＰ）に役立てれば、被害や経済損失を
最小限に抑えられる可能性がある。

【計算能力１０倍】

気象庁は１８年度予算の概算要求で、計算能力を強化したスーパーコンピューターシステムの整備に
約４１億円を盛り込んだ。同システムは１６年度から整備を進めており、投資金額は３年間の合計で
７０億円程度の見込み。１８年６月に運用を始める。

導入するスパコンは、既存のものに比べて１０倍高い計算能力を持つ。そのため、静止気象衛星
「ひまわり８号」からの観測データについて、より頻度や解像度が高い状態で、将来の大気の状態を
予測するシミュレーションに使える。

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スパコンで台風強度の予測精度を向上
http://d1z3vv7o7vo5tt.cloudfront.net/medium/article/img1_file59ce195e988f0.jpg

天気予報を見ていると、「観測史上初」「統計史上初」という言葉をよく耳にします。こんな言葉をしょっちゅう聞いていると、「最近の天気はなんだかおかしいぞ」とおそれを感じてしまうことでしょう。はたして、本当のところはどうなのでしょうか。気象予報士の資格を持つサイエンスライター、今井明子が解説します！

2016年は、やけに変な天気の多い年だった。そう感じませんでしたか？?たとえば、昨年11月24日の東京都心での積雪。11月としては珍しい現象で、11月の降雪は1962年以来54年ぶり、11月の積雪は1875年以来の「観測史上初」となりました。雪といえば、2016年の1月24日には鹿児島県や沖縄県で雪が降ったニュースも驚きでしたね。鹿児島県の奄美大島では115年ぶりに、沖縄県の名護市では、「観測史上初」の雪が観測されました。

昨年は、台風も変わっていましたね。第1号が発生したのは7月3日と、「統計史上2番目」の遅さでした（統計史上1番目は、1998年の7月9日）。そして、いざ台風第1号が発生した後は、台風の進路がいつもと違いました。8月に発生した台風第7号、11号、9号は、北海道に上陸し、記録的な大雨をもたらしました。北海道に3つも台風が上陸したのは、気象庁が1951年に統計を開始して以来「初」の現象です。

昨年「変な天気」が多かったワケ

これらの異常気象は、なぜ起こったのか、気象庁気候情報課の及川義教予報官に聞いてみました。

まずは、2016年の台風第1号の発生の遅さについては、統計が始まって以来、最も台風第1号の発生が遅かった1998年と共通の明確な理由があります。それは、エルニーニョ現象です。

エルニーニョ現象は、太平洋熱帯域の東側（ペルー沖）の海面水温が上昇する現象ですが、エルニーニョ現象が発生してから少し遅れる形でインド洋熱帯域の海面水温も高くなります。2014年の夏から2016年の春まで続いたエルニーニョ現象に伴い、インド洋熱帯域は2016年の6月まで海面水温の高い状態が続きました。海面水温が高ければ、その海域は大気の対流活動が活発になって気圧が低くなります。そして、このとき今度はフィリピン付近では逆に気圧が高くなり、台風のもととなる積乱雲ができにくくなるのです。

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ソース/東洋経済オンライン
http://toyokeizai.net/articles/-/158921

宇宙天気予報の精度を上げる技術の開発
～機械学習とビッグデータで、太陽フレアの発生予測を8割へアップ～

2017年1月26日
国立研究開発法人情報通信研究機構

ポイント
・機械学習とビッグデータを用いた手法が、太陽フレアの予測にも有効であることを実証
・いまだに解明されていない太陽フレアの発生メカニズムを解明する鍵が得られた
・従来よりも早い予報が可能になり、宇宙天気の影響による災害の早期対策へ貢献

NICTは、電磁波研究所及び先進的音声翻訳研究開発推進センターにおいて、機械学習とビッグデータを用いた予測モデル開発により、宇宙天気予報の精度を格段に上げることに成功しました。

NICTでは宇宙天気予報を毎日配信していますが、予報精度の向上が長年の課題でした。
今回、複数の機械学習の手法を太陽観測データ解析に応用することで、大量の情報処理による統計的な太陽フレアの予測を可能にしました。
その結果、従来の人の手による5割程度の手法に比べると、8割を超える世界トップクラスの精度まで予測精度を上げることができました。
また、太陽フレア発生前に現れる特徴を、統合的に機械学習によるデータ分析から明らかにしました。
そのことにより、太陽フレアの謎を解く鍵が得られたとともに、従来の一日一回の予報からリアルタイム予報への道が拓け、宇宙天気の影響による災害に対して、より早期の対策準備ができるように実用化を進めます。

この成果は、米国の専門誌「The Astrophysical Journal」に、1月25日（水）（日本時間1月26日（木）午前2時）に掲載されます。なお、本研究の一部は、JSPS科研費（JP15K17620）の助成により実施されました。

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▽引用元：国立研究開発法人情報通信研究機構　2017年1月26日
https://www.nict.go.jp/press/2017/01/26-1.html

▽関連
swc宇宙天気情報センター
http://swc.nict.go.jp/contents/index.php