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データ統合・解析システム(Data Integration & Analysis System)
国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」の基幹要素として、地球規模観測や各地域での観測で得られたデータを収集、永続的な蓄積、統合、解析するとともに、社会経済情報などとの融合を行い、地球規模の環境問題や大規模自然災害等の脅威に対する危機管理に有益な情報へと交換して、国内外に提供することにより、我が国の総合的な安全保障や国民の安全・安心の実現に資することを目的とする。
プロジェクト連携機関
What's New
目的
衛星観測、海洋観測、陸上観測などの様々な手段で得られた観測データを科学的・社会的に有用な情報（例えば、気候変動要因の分析情報、水管理高度情報データなど）に変換し、その結果を社会に提供することによって、地球温暖化といった地球環境問題や大規模自然災害などといった地球環境問題への対応をより効果的なものにするなど、観測データを人類社会の利益に結びつける重要なツールとして、「地球観測データ統合・解析システム」を開発・運用する。これは、GEOSS10年実施計画で謳われている"A System of Systems"の構築に貢献するものである。
研究開発の内容
データ統合・解析システムのプロトタイプの開発・実証及び提供サービス機能の基礎技術開発を行う。構築されるシステムの主たる機能は、様々な手法で取得される観測データそのものの提供を意図するのではなく、社会における利用要求に応えるためのデータから情報への変換、付加価値の創出といった高度な解析・処理を伴うデータ提供を行うことである。具体的な研究開発内容は下記の通り。
- データ統合・情報融合コアシステムの開発
本技術は、様々な地球観測データを統合・解析することにより、科学的・社会的に有用な情報に変換する技術である。平成22年度までに、コアシステムの機能拡張と長期的・安定的な利用システムの基礎開発を行う。
- データの相互流通性の実現支援システム
本技術は、様々な地球観測データの社会への提供のため、データの相互流通を支援する技術である。平成22年度までにコアシステムの機能拡張と長期的・安定的な利用システムの基礎開発を行う。
- 利用ニーズに即したデータの収集・品質管理の実現と永続的・体系的な蓄積
地球温暖化、水循環、生態系に関するデータ及び地理情報を、関連機関と協力して、利用ニーズに応じてアーカイブする。
- 地球観測データの科学的・社会的に有用な情報への変換
地球温暖化、水循環、生態系に関する地球観測データ統合によって科学的理解を深化させるとともに、公共的利益に資する情報を提供する。
- 実用化技術の開発
有用な情報を長期的・安定的にかつ容易に管理・提供できる機能
- 観測から利用までの一体的連携組織の構築
本業務を円滑かつ効率的に推進し、その内容、意義を広く発信し、広範な理解と協力を得る。
推進体制
本システムは新規に開発するものであるが、その基盤となる技術については、中核機関となる東京大学において開発されている。その開発過程において、既に国内外のデータ保有機関との協力関係の構築、利用者ニーズの把握といった主要項目への対応に関する経験が蓄積されており、その経験は本システム開発に十分反映されることとなっている。
文部科学省は、地球観測データ統合・解析システムの開発・運用を行う機関として、東京大学を選定。東京大学は、JAMSTEC、JAXA、その他関係研究機関等と連携・協力を図りつつ地球観測データ統合・解析システムの開発・運用を行うこととしている。
本システムの研究開発については、利用者ニーズの明確化とそれへの対応に向けて、データ保有者とシステム開発者との十分な連携の下で作業が進められる必要があるが、そのための具体的な調整は、「地球観測の推進戦略」(平成16年12月、総合科学技術会議決定)に基づき設けられる連携拠点とも協力の上で行われる。また、システム開発者の側でも、助言を行う組織の設置を含めて、観測データの保有機関や利用者を含めた外部の関係者との間での十分な連携を図るための仕組みが構築される。
5年間のロードマップ
今後5年間は、地球温暖化・水循環・生態系の分野を中心とした観測データを統合的に処理し、利用者ニーズに対応した高度処理を行うシステムのプロトタイプの開発及び実証と長期的・安定的な提供サービス機能の基礎技術開発を行なう。
長期計画
- 平成22年度までに、地球温暖化・水循環・生態系の分野を中心とした観測データを統合的に処理し、利用者ニーズに対応した高度処理を行うシステムのプロトタイプの開発及び実証と長期的・安定的な提供サービス機能の基礎技術開発。
- 平成27年度までに、プロトタイプの高度化及び拡張と長期的・安定的な提供サービス機能の応用技術開発。
- 平成28年度までに長期的／安定的な提供サービスの運用開始を目指す。
20年度プロジェクト
(1)データ統合・情報融合コアシステムのプロトタイプの開発・実証
(1-1)データ統合・情報融合コアシステムの開発
- 担当
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構/生産技術研究所
- H20年度設定研究目標
平成18、19 年度に導入したシステムの利用状況、利用者からの意見、要望に基づき、平成20年度末で達成予定の小規模システム構築へ向けた詳細仕様を明らかにし、導入する。また、平成19 年度に引き続き、データ投入、アーカイブツール、データ管理システム、データ検索システム、可視化システムの開発を継続して行い、その機能・性能の充実を図るとともに、部分運用を開始し、利用者に公開する。さらに、実際に利用した研究者から意見、要望を頂き、システム開発にフィードバックし、機能、性能の向上を目指す。
- 研究方法
平成18、19 年度はデータアーカイブ用の大容量ディスクアレイの構築に重点を置いたが、平成20 年度はディスクアレイ上のデータを用いて効果的にデータを統合・解析して、科学的・社会的に有用な情報の創出を実現するために、高い入出力性能を有するサーバを導入するとともに、ディスクアレイの容量の限界をテープデータストレージを用いて補完する機能の構築を行う。さらに平成20 年度末で達成予定の小規模システムの詳細設計を核に、平成21～22 年度に想定されるデータ投入・利用を調査し、平成22 年度末に構築予定の中規模システムの検討を開始する。
また、平成19 年度に引き続き、データダウンロードのためのツール群を整備、拡張し、より多様なデータへの対応を行い、データのダウンロード、アーカイブの加速を図る。データ管理システム、データ検索システム、可視化システムについても継続して開発を続ける。利用研究に対する幾つかのアプリケーションに対しては、データ管理、検索、可視化機能を備えたデータ解析支援システムの部分実装を開始したが、これらについては、部分的に利用者に公開し、実際に利用して頂き、その意見、要望を元にシステムの改良を試みる。また、平成20 年度採択の利用研究に対するアプリケーションにおいて、実装が開始されていないアプリケーションについては、利用研究者と密に連携をとり、部分的に実装を開始する。
(1-2)サイバー・サイエンス・インフラストラクチャへの展開
- 担当
情報・システム研究機構
- H20年度設定研究目標
超高速ネットワークを利用した最先端学術情報基盤（CSI：サイバー・サイエンス・インフラストラクチャー、大学等や研究機関が有しているコンピュータ等の設備、基盤的ソフトウェア、コンテンツ及びデータベース、人材、研究グループそのものを超高速ネットワークの上で共有すること）の展開を目標に、農学や生態学分野の研究者グループと連携しながら、様々な（リアルタイム）現地データの収集・解析・可視化のための情報基盤を構築する。農学や生態学などの分野では各地において現地データの収集が行われている。その中には、フィールドサーバーのように現地に固定設置されて自動的にデータを収集する場合もあれば、市民参加型の活動のように人々が動き回りながら随時データを収集する場合もある。このように多様な形式で生成される現地データをネットワーク経由で収集しデータベースに蓄積するともに、それに対してイベント検出や予測などのマイニングを行うことで社会的に有用な情報を抽出することが本研究の目標である。
- 研究方法
本研究では、現地からのデータ収集体制がすでに整っているプロジェクトを対象として、データの収集・解析・可視化のための情報基盤を構築する。具体的には、農学分野におけるフィールドサーバーから取得した時系列画像データ、生態学分野におけるセイヨウオオマルハナバチやトンボ等に関する市民参加型の目撃・捕獲関連データなどを対象とする。前者については、特に農作業などのイベント検出が重要な課題となるため、例えば前後の画像間の変化を定量化することで農作業の種類を分類するなど時系列画像データに対して画像から対象とする特性を抽出するための指標の探索や、本システムで収集した気象データなどの外部データ源との連携を重要なテーマとして研究を進める。また、農家をシステムに巻き込んで農作業の専門家としての情報を書き込めるシステムを用意することで、研究者と農家の参加型システムという形に発展させていくことも想定している。後者については、目撃・捕獲情報を収集してリアルタイムでWeb に公開するだけでなく、適切な予測情報を参加者にフィードバックすることで市民参加型活動を活性化する、というループを構成することを重要なテーマとして研究を進める。また、目撃・捕獲情報に画像データを関連させることで、画像データを対象とした解析を加えていくことも想定している。いずれのテーマにおいても、サイバー・サイエンス・インフラストラクチャへの展開を考慮しつつ研究を進める計画である。最後に、本システムで収集した各種の気象データや温暖化予測モデルの出力から湿舌や台風などの極端事象を画像解析の手法を用いて自動抽出する手法についても、データの準備が整い次第、上記2 テーマと並行して進めていく計画である。このようなサイバー・サイエンス・インフラストラクチャへの展開に必要となる情報基盤を構築するために、本業務では実験用サーバシステムを構築する。本サーバシステムは上記の情報基盤を開発し、試験し、チューニングするという役割を担うものであり、そこで開発した各種ソフトウェアは十分に成熟した段階でコアシステムに移行する。本サーバシステムは、農学分野における巨大データの収集、および生態学分野におけるリアルタイムのデータ収集・公開などを支援するための大容量ハードディスクと高性能Web サーバ等を含むものであり、コアシステムの開発プロセスとも密接に連携を取りながら実験システムを構築していく計画である。
(1-3)観測から利用までの一体的連携を支援するメタデータ管理システムの開発
- 担当
京都大学情報学研究科
- H20年度設定研究目標
地球観測データおよびモデル出力データの可用性、流通性を高めるためには、メタデータの整備が不可欠である。本事業では進行と共に投入データの多様性が増大するため、メタデータモデルは、流通性を確保した上でデータの多様性を吸収する柔軟なものである必要がある。メタデータモデルおよび処理システムは、特定のデータセットのみに適用可能なものではなく汎用性を持つと必要がある一方で、具体的なメタデータ開発とともに実システムを開発し問題点を吸収する必要がある。そこで、トップダウン、ボトムアップ両方のアプローチに基づきメタデータモデルおよび処理システムの開発を行う。メタデータを記述する語彙として標準的なオントロジーを利用した上で、それのみで表現できない概念については独自に語彙を構築し、それらの語彙を用いたメタデータモデルを開発する。また、柔軟に進化が可能なメタデータモデルを設計し、コアシステムに投入されるデータを対象としたメタデータの管理システムおよび応用システムの構築を行う。さらに、平成19 年度に開発された河川流域メタデータモデルに基づき、河川流域メタデータ処理システムの開発を行う。
- 研究方法
これまでに、米国NASA にて地球環境変動マスターディレクトリ(GCMD)をもとに作られ、すでにいくつかの地球科学プロジェクトでの利用実績があるSWEET(Semantic Web for Earth andEnvironmental Terminology)オントロジーを語彙に用いたメタデータモデルの開発を行った。また、フィールドサーバーやWMO/NOAA など主として観測データを対象としメタデータの記述、作成を行い、そのようなメタデータを利用し、複数の観測データの統合利用、表示システムを構築した。平成20 年度はDIAS に投入される実データの適用を通してこのシステムの拡張、洗練化を行う。具体的には、以下の項目に関する研究を行う。
- 観測データに加えて、解析後データや、解析後データと観測データの関連もモデル化可能なメタデータモデルの開発を行う。また、このメタデータモデルを用いてコアシステムに投入される実データを対象とするメタデータと応用システムを開発し、開発過程を通してメタデータモデルの洗練化を進める。
- データの多様性を吸収するために、データモデル自身を進化可能なものとする。また、並行してSWEET 以外の他の利用可能なオントロジーの調査を進め、利用可能なものについては語彙として利用する。
- データ品質を記述するメタデータモデルの開発を行う。データ品質のモデル化に当たっては、地理的属性については、地理メタデータ標準であるISO 19115 の項目のうち選択的に利用し、それ以外にも由来(lineage)や参照回数などの情報も表現できるような拡張を行う。実際にコアシステムに投入されるデータを対象としたデータ品質の記述を行い、詳細度に関する検討を進める。
- 河川流域メタデータ管理システムの設計、開発を行う。統一した方針の下に新規に設計された河川流域メタデータと上記項目で開発したメタデータモデルを統合する方法論を、実応用に基づき開発する。
以上の業務を遂行するために、新規に１名加わる業務参加者のためのパーソナルコンピュータとディスプレイを計上している。また、最新の標準との整合性を保ちながらシステムを開発する必要があるため、ISO などの仕様書や地理データベース関連参考書を購入する。さらに、XML、 RDF、OWL データ開発の効率化のために開発ツールなどのソフトウェアを購入する。主要な打合せは直接行う必要がありそのための国内旅費を計上し、情報収集のための国外旅費を計上している。また、データ整理のための雑役務費を計上している。
(2)データの相互流通性の実現支援システムに関する研究
(2-1)データの相互流通性の実現支援システムの開発
- 担当
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構／空間情報科学研究センター
- H20年度設定研究目標
a)平成19 年度までに開発した専門用語作成支援システムと地名辞典作成支援システム、専門用語逆引きシステムを運用し、平成20 年度は専門用語や地名、土地利用などの分類体系に関するオントロジー情報の構築を進めながら、オントロジー情報の信頼性や、他の研究機関や既存のWebサービスと連携することを考慮し、システムの改良および修正を行う。
b)平成19 年度は、データのカタログ情報(メタデータ）やデータ間の構造モデル(データスキーマ）の収集・蓄積し、それらを検索するシステムのプロトタイピングを行いながら、詳細設計を進めた。平成20 年度は、平成19 年度に開発したシステムを実装し、継続してメタデータやデータモデルなどのオントロジー情報を収集しながらシステムの試験運用を行う。
c)グリッド化するための内挿手法を検討し、グリッド化されたデータの検証を行いながら、グリッド化のサービスを検討する。
上記の3 点について、平成20 年度の研究目標とする。
- 研究方法
a)平成20 年度は、平成19 年度までに検討したシステムを利用し、引き続き国内外の研究機関と連携し、上質なコンテンツの収集を行う。また、国内外のWeb サービス（翻訳や検索など）と連携し、検索支援システムのプロトタイプを開発する。実験環境下で横断的な検索実験を行い、プロトタイプシステムの運用・検証をしながら、インタフェースの改良など利用性を高める検討を行う。また、システムの国際化やグローバル化を踏まえた検討を行う。
b)前年度までに開発したデータモデル検索支援システムの詳細設計に基づいてプロトタイプシステムを実装し、メタデータ、データモデル、データの関連情報などを登録・収集する試験運用を行う。また、平行して検索アルゴリズムの改良と検証や利用アプリケーションなどのを検討する。
c)本システムの参加機関を中心にした具体的なコンテンツ（特にフィールドサーバーなどの気象に関するデータ）を選び、グリッド化するための内挿手法を検討し、グリッド化のWeb サービスについてプロトタイピングや内挿データの検証を行いながらサービスの詳細設計を行う。
(2-2)データの相互流通性支援ツールおよびポータルサイトのプロトタイプの開発
- 担当
慶應義塾大学ＳＦＣ研究所
- H20年度設定研究目標
平成19 年度に引き続き、オントロジー構築支援ツールのプロトタイプ開発を行う。オントロジー構築支援ツールとして、収集されたオントロジー情報の表示システムを開発する。またWeb サイトからの効率的なコンテンツ収集（クロールシステム）と情報抽出手法を検討する。
- 研究方法
平成19 年度は、表示システムと、管理システムを検討しプロトタイプ開発を行った。平成20年度は、表示システムを実際に運用することを通じて、システムの改良を行う。具体的には地球環境問題（グローバルチェンジ・マスターディレクトリ（GCMD）等）を事例に、Web サイトからの情報抽出に関しては、専門性のある用語集を用いて、特定の分野に特化した情報を収集するためのクロールシステムのプロトタイプを開発する。また、取得したテキストデータを解析にし、その結果を効果的に表示するするため、空間情報など他のコンテンツとリンクする方法を検討し、実際の解析のサンプルデータをもとに、より応用的な解析システムの構築を行う。さらに、専門用語を用いてデータ・情報項目を自動分類し、表記のゆらぎを解消し、同義語を的確に分類できるような手法の検討を行う。
(3)データの収集・品質管理の実現と永続的・体系的な蓄積に関する開発研究
(3-1)衛星観測データセット
- 担当
宇宙航空研究開発機構
- H20年度設定研究目標
地球観測データ統融合による科学的理解の深化、公共的利益に資する情報の提供のため、気候変動、水・物質循環と流域圏管理、生態系管理の分野における予測研究、影響評価、データベース作成、システム構築等に必要となる衛星観測データセットを、国際協力により海外衛星のデータを利用して整備し、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。
また、データセット作成の際に必要となるデータのカタログ情報(メタデータ） の作成、必要に応じて衛星観測データからデータセットを作成するためのソフトウェアの開発， データ統合要求に合わせた仕様変更のためのソフトウェアの維持改訂を行う。なお20 年度はデータセットの新規作成に重点を置くこととし、衛星オリジナルデータのバージョンアップがあった場合の再処理については、ユーザから要望があった場合に検討することとする。
- 研究方法
19 年度までにユーザ（応用機能開発課題担当者）から要望された、海外衛星データを用いた衛星観測データセット及びメタデータを継続的に作成するとともに、20 年度の新規ユーザ要望に基づいたデータセット及びメタデータの作成を行い、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。ただし、継続作成作業を優先的に、処理を進めることとする。
データセット作成にあたっては、ユーザとのフォーマットに関する調整及び衛星データ提供機関（NASA, ESA 等）とのインタフェース調整をあわせて実施する。
(3-2)海洋及び陸域の観測データセット、海洋再解析データセットのアーカイブの開発研究
- 担当
海洋研究開発機構
- H20年度設定研究目標
海洋観測（TRITON、ARGO、CTD 等）、モンスーンアジア水文大気科学研究・予測計画（MAHASRI）の観測研究データセット及び最新の海洋再解析出力の作成とアーカイブを行う。
- 研究方法
平成19 年度に引き続き、データ投入対象データについての整理、データセット構築を実施するとともに、最新の予測研究に資するため、海洋研究開発機構の観測によって得られた最新の観測データ、宇宙航空研究開発機構の衛星観測データ等を用いて計算処理し、1970 年半ばの顕著な気候変動(レジームシフト)を再現するために1970 年代まで拡張した海洋再解析データセットを作成する。また、MAHASRI データの提供についての検討を実施し一部データを投入する。またデータ投入として、対象となるデータのメタデータ整理と投入前処理システムでの一次ストレージを継続しながら、順次、データ統合・情報融合コアシステムへのデータ投入を実施する。
(3-3)陸域観測データセット、モデル・再解析、データ同化出力のアーカイブの開発研究
- 担当
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構/大学院工学系研究科
- H20年度設定研究目標
平成19 年度に引き続き、a)国内外のプロジェクト研究による陸域・大気観測データ研究観測データセット、b)高精度の数値予報モデル・再解析・データ同化出力、c)国内外の現業機関からの提供データ、の収集・品質管理を実施しデータ統合・情報融合コアシステムに提供する。 なお、a)の課題については、GEOSS の枠組みでアジア地域の17 河川流域のデータのアーカイブを強化する。
- 研究方法
a)国内外のプロジェクト研究による陸域・大気観測データ研究観測データセット
- 全地球統合水循環強化観測期間(CEOP)プロジェクトの Phase2 (2007/01 - 2010/12)においてアジア域のリファレンスサイトから提供される地上観測・流域観測生データの品質管理やフォーマット変換と、新規に提供される地上観測、衛星観測、モデル出力データのアーカイブ
- GEOSS の枠組みでアジア地域の17 河川流域の気象水文観測データ、地形、土地利用、土壌タイプ、人口、農業生産などの地理情報などの品質管理やフォーマット変換、アーカイブ、およびこれらのデータのメタデータの作成。
b)高精度の数値予報モデル・再解析・データ同化出力
- バージョンアップが計画されているヨーロッパ中期気象予報センター（ECMWF）ERA40 出力、高解像度の気候変動予測モデル出力、アジア地域の17 河川流域を対象とした高解像度の地域水循環シミュレーション出力のアーカイブ
c) 国内外の現業機関からの提供データ
- 気象庁の現業気象予測、データ同化出力のアーカイブに関わる調整と試験的アーカイブをデータ統合・情報融合コアシステムグループ及び応用機能開発グループと協力のうえで実施する。また、応用機能研究開発グループから要望のあるデータについて、データを保有している機関と調整を行いながら、データ統合・情報融合コアシステム研究開発グループ及び相互流通性の実現支援システム研究開発グループと協力し、品質管理やデータのアーカイブを行なう。
(4)地球観測データの応用機能開発
(4-1)気候・気象予測情報の高度化
- 担当
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構／気候システム研究センター
- H20年度設定研究目標
a) 気候モデルによる地球温暖化実験結果の影響評価研究への利用促進を図る。
b) 気候モデルを用いた実験的季節予測システムの構築を図る。数か月～１年先の気象予測情報を発信できる実験的システムの構築、および、その成果の農業、水文等社会の広い分野での応用研究促進を図る。本年度はプロトタイプシステムの設計と製作、過去数十年の事例実験を行い、システム改良の要件を探る。
- 研究方法
a) 気候モデルデータアーカイブの影響評価研究への利用を促進するため、関係研究者・グループと連絡をとり、他分野のデータとの統合的解析が容易になるシステムデザインに貢献する。
b) 数十年後の予測だけでなく、数か月程度の気象予報に対してもニーズは大きい。この時間スケールでの影響評価研究との連携の増進に資するため、観測データによる初期値化を含めた実験的季節予測システムの構築を行う。ただし、モデルやデータ同化システムの開発には大きな研究資源を要するので、本課題は、影響評価等気象情報利用分野への実験的データ提供を含めた、予測のプロトタイプシステムの構築を行うこととする。
まず、過去数十年の事後予測実験を行い、モデルの初期値化、予測の精度向上を目指し、また、効率的な予測情報提供の方策を探る。
(4-2)人工衛星データを用いた温室効果気体とエアロゾルの高次解析データベースの構築
- 担当
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構/気候システム研究センター
- H20年度設定研究目標
物質輸送モデルを組み合わせた独自の衛星データ解析システムにより、地球温暖化問題のキーパラメータである温室効果気体とエアロゾルに関する高次解析データベースを構築し、提供する。
温室効果気体についてはインバージョン手法という解析手法により、各地域における温室効果気体の発生源・吸収源の強度を推定し、大気中の二酸化炭素(CO2)等の循環の解明に資する。
本研究では、単に温室効果気体やエアロゾルの濃度データだけではなく、放射強制力や外向き長波放射(OLR)といった気候モデルの直接検証や気候インパクトの評価にも用いられる高次物理量のデータセットも作成し、様々な気候研究の分野において広く利用されることも目指す。
- 研究方法
第一段階として衛星データの高次処理を行い、これまで得られていない温室効果気体濃度とエアロゾルの光学パラメータの全球データセットを作成し本システムに投入する。この時、気温情報など温室効果気体の解析に必要なデータをDIAS から提供を受けることは、これまでにない高い効率で観測対象項目に関連するの附属情報であるアンシラリーデータセットを作成できる利点がある。
この解析過程において、解析の拘束条件に物質輸送モデル計算の結果を利用する独自の衛星データ解析システムを用い、高い精度の解析を目指す。CO2 とメタン(CH4）ついては、これまでどの研究機関からも提供のない鉛直分布データなどもアーカイブ対象とする。
第二段階として、得られた物質濃度分布データセットから、物質輸送モデルを用いた解析を行い、温室効果気体などの発生源強度・吸収源の強度分布を作成する。この時、他プロジェクトで実施されるデータ同化数値実験で用いられる手法も併用し、本システムの他の物理量と整合性のある解析結果を得るものとする。また、CH4 については発生源別の輸送計算によりそれぞれの寄与率などを評価できるデータセットを作成する。
最終段階では、まず温室効果気体については得られた発生源強度・吸収源強度の分布情報から、特に森林によるCO2 の吸収量の再評価を行い、いわゆるトップダウン推定（大気中濃度から発生・吸収の強度を推定する方法）による推定精度の向上を目指す。また、CH4 については、南北半球間の物質交換量を解析し、輸送プロセスを解明する。エアロゾルについては、地球温暖化問題で最も不確定性の大きいとされる雲とエアロゾルとの相互作用に着目し、その微物理プロセスの解明に資する解析を実施する。
平成20 年度は、温室効果気体の解析については、米国AIRS センサー、欧州IASI データの解析により、CO2 濃度分布データセットを作成する。また、物質循環モデルと放射計算モデルの組み合わせにより、CO2、CH4 による放射強制力の地域特性を導出する。エアロゾル解析については、DIAS投入用データとして、雲微物理量解析（粒径、光学的厚さ、エアロゾル量との相関）、エアロゾルモデル解析（月平均エアロゾル、雲、放射収支データ）、地上リモセンデータセット（光学的厚さ、粒径分布、一時散乱アルベド）を整備する。
(4-3)海洋における熱･水・物質循環過程の診断と気候変動に対する影響評価並びに水産資源データとの融合による応用機能開発
- 担当
海洋研究開発機構
- H20年度設定研究目標
空間、時間に関して線形関係を前提としないで観測地と数値モデルとの同化が可能な４次元変分法(4D-VAR)海洋再解析プロダクトを世界最長レベルの1970 年代まで拡張して、長期気候変動の代表事例である太平洋で見られる大気と海洋が連動した約20 年の周期をもつ振動（太平洋十年規模振動：PDO)等を対象に、海にインプットされた気候変動メモリーを解読するとともに、水産資源データとの分野横断的統融合に向けたコアシステムG 等との協働により、日本近海から北太平洋に棲息する多くの魚種の資源変動に影響を及ぼした1970 年代のレジームシフトの時空間構造の理解や海洋生態系への影響評価に役立つ海洋環境時系列データの作成と資源変動の統計モデル化の拡充を目指す。
加えて、水産資源ホットスポットに焦点を当てた漁獲変動と海洋動的因子との詳細な統合解析に有用な高分解能データを作成し、連携機関との協働により持続可能な水産栄養資源管理に資する。
- 研究方法
4D-VAR データ同化を用いた北太平洋における表.中層の熱・物質循環の時系列順解析及び変動要因の特定に優れた逆解析を行うことにより、気候変動と海洋熱・水・物質循環変動との関わりをより長期的な視点から調査する。本年度は、気候と水産資源の変動に多大な影響を及ぼした1970年代中頃のレジームシフトとPDO に関する物理環境の復元と解読に焦点を当てる。具体的には、1970 年まで拡充した再解析プロダクトと衛星観測データ・水産データを融合し、アカイカ・アメリカオオアカイカの卵稚仔生存環境・摂餌環境抽出による資源変動統計予測モデルを作成する。加えて、北太平洋1/4 度海洋データ同化システム及び生態系同化システムの開発に着手し、1990年代の高分解能4D-VAR 再解析プロダクトの試作と特定魚種の生態環境変動要因を診断する基礎となる高次データを整備する。成果の実利用への活用を図るために、魚の初期生残環境推定に有効なツールをコアシステムG と共同作成する。
(4-4)地球観測による洪水防御、水資源有効利用のための高度情報の提供
- 担当
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構/大学院工学系研究科
- H20年度設定研究目標
第３期科学技術基本計画では「地球・地域規模の流域圏観測と環境情報基盤」を戦略重点科学技術として推進すべきとされている。また2005 年に合意されたGEOSS10 年実施計画では、「水循環のより良い理解を通じた、水資源管理の向上」を目標に設定して、計画が実行に移されている。本研究の目標は、これら国内外の水問題に対応するために、データ統合・解析システム上で、地球観測データや数値モデル出力、土地利用や社会経済情報を統合的に利用して、洪水軽減と効率的な水資源利用のための実河川管理のプロトタイプを構築することにある。
平成20 年度はわが国の利根川流域を対象として、以下の３項目を実施する。
a) 流域スケールの豪雨予測システムの適用
b) 洪水軽減のためのダム操作最適化システムの実運用上の問題点の解決
c) 気候変動が水管理に与える影響の適応策の基本的検討
- 研究方法
a)流域スケールの豪雨予測システムの適用
コアシステム上にアーカイブされている全球数値気象予測モデル出力、衛星観測データと、非静力学モデルを組み合わせて、日本列島周辺海域での雲微物理データ同化を用いた初期値改善による流域スケールでの豪雨予測精度の向上を目指す。
b)洪水軽減のためのダム操作最適化システムの実運用上の問題点の解決
平成19 年度に開発した、平常時から豪雨時までシームレスに適用可能な分布型流出モデルを用いて、流域ダム最適操作における水資源利用および事前放流上の問題の解決を生態系・農業グループと共同して取り組む。
c)気候変動が水管理に与える影響の適応策の基本的検討
気候グループの協力を得て、コアシステム上にアーカイブされる数値気候予測モデルの出力をダウンスケーリングして豪雨予測情報を作成し、現在の河川整備基本方針に対してどの程度危険度が上昇するか、また予測情報を用いたダムの最適操作によりどの程度適応可能かを、シミュレーションにより明らかにする。
(4-5)地球温暖化がグローバルな水循環や水資源管理、水圏系生態系、食料生産に及ぼす影響のアセスメントのための地表面環境データベースの構築
- 担当
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構/生産技術研究所
- H20年度設定研究目標
気候変動、水循環、生態系・食料生産に関わる世界規模の現状把握と将来展望の作成に不可欠な地表面環境データベースを構築し、国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」の推進に資する。平成19 年度までに、数値モデルと衛星降水マップを組み合わせて、準実時間の地表面環境データベースを作成するシステムの大枠が完成した。これまでの検証の結果、現在利用可能な衛星降水マップの精度には改善の余地があることが分かったため、平成20 年度は、衛星降水マップの検証と補正を重点的に行い、実用的に求められる精度の実現を図る。さらに、高解像度化やWebインタフェースの改良を通して、広く社会に貢献できるデータベースを提供する。
- 研究方法
平成19 年度の検討の結果、衛星降水マップは日本域において過小評価の傾向があり、そのままでは洪水の検出が十分でないといった精度面での問題が明らかになった。一方で、強い雨の出現は高解像度でとらえており、雨量計を用いて月単位で降水量を補正することで、洪水検出が十分に行えることが分かった。そこで、本年度は、衛星降水マップの検証と補正に重点を置く。補正の方法としては、一律に定数をかける方法のほかに、衛星がとらえにくいと考える弱い雨に重点をおく方法も考えられ、複数の手法を比較・検討する。いずれの場合も、リアルタイムな運用での補正係数を過去のデータ等からどう決定するかが課題であるが、補正係数の地域的・季節的変動を詳細に調べることで信頼性のある手法を提案する。日本域では、河川流量による検証もあわせて行う。過去のデータに対しては平成19 年度に行ったが、平成20 年度にはリアルタイムでの検証を目標に、水位データの取得、水位-流量曲線の更新・適用、計算値と観測値の比較を一体的・自動的に行うシステムを開発する。このほかのデータベースをより実用的なものとするため、予報モデルの改良に合わせた高解像度化(全球版0.5 度、日本版0.05 度)、衛星降水マップとしてわが国が熱帯降雨観測衛星TRMM データを中心として開発した全球降水プロダクツ（GSMaP）のリアルタイム版の導入、20 世紀長期データベースとの接続、コアシステムへの投入によるWeb インタフェースの強化を行う。
(4-6)ユーラシア寒冷圏の水循環変動、大気陸面相互作用の解明と将来予測への貢献
- 担当
海洋研究開発機構
- H20年度設定研究目標
第３期科学技術基本計画において「地球・地域規模の流域圏観測と環境情報基盤」は、戦略重点科学技術として記載されている。本研究では、地球上でも最近の温暖化の影響を強く受け水循環が変化している雪氷等の存在するユーラシア寒冷圏の流域圏を取り扱う。水循環に関する各種データを収集して、本システムを活用し、ユーラシア寒冷圏の水循環に見られる各種時間・空間スケールでの変動を解明し将来予測に貢献する。さらに、導出される大気・陸面水文データを水環境プロダクトとして提供する。
平成20 年度には、以下を実施する。
（１）モンゴル首都ウランバートル水源域であるトーレ流域の気候変化による水循環変動性の解明と水環境データベースの最終版の生成。
（２）レナ流域に関する流量増加トレンドの原因究明、水環境プロダクトの生成、他、北方流域（エニセイ、オビ、コリマ）のデータセット整備と初期的解析。
（３）北ユーラシア地域広域にわたる1950 年から2000 年までの氷河（雪氷貯留）分布図の作成と、地域的変動特性の解明、氷河分布プロダクトの生成。
（４）グローバル・長期データ（応用機能開発G：沖グループ作成、気象庁再解析値）との比較検討ならびに陸面水文モデルの入力値として活用。
- 研究方法
レーダー、地上観測、標高分布を格子点の標高値で記述する数値標高モデル（DEM）等を用いて、モンゴル北部流域の最適大気・陸面グリッドデータを作成し、陸面水文モデルによって、2002－2006年の期間についてシミュレーションを行い、陸域水循環特性を解明、及び大気・陸域系全水文要素を含めた「ユーラシア水環境データベース」を構築する。また、レナ、エニセイ、オビ川を含めたシベリア域の1950－2005年までの気象要素のグリッドデータを作成し、陸面水文モデルによりシミュレーションを行い、水循環特性を解明、及び「ユーラシア水環境データベース」を構築する。同領域においての土壌水分データの収集を行い、データセットを作成する。
氷河地域航空写真を収集し、地形図に問題がある地域については改良版を作成し、1950年次の氷河分布図を改善する。さらに北ユーラシア他地域の衛星画像を入手し氷河域の抽出を行い氷河データベースの作成を行う。レナ流域特定地域の地形図及び複数年度の衛星画像を入手し湖沼域の抽出を行い湖沼域変動データベースの構築を行う。北ユーラシア地域の森林火災域の変動に関して解析の基礎となる衛星データの収集を行う。
グローバル・長期データ（応用機能開発G：沖グループ作成）と「ユーラシア水環境データベース」との比較検討を行った上、陸面水文モデルの入力値として活用する。
(4-7)アジアモンスーン域における水循環変動の解明とモンスーン変動予測向上への貢献
- 担当
海洋研究開発機構
- H20年度設定研究目標
アジアモンスーン域における水循環の変動特性をよりよく理解し、それに基づいてモンスーンアジア諸国の人々の洪水・渇水等の水災害への対処能力を増すために利用できる技術の実例を示す。そこで、国際共同研究MAHASRI(モンスーンアジア水文気候研究計画)のデータ収集の要となり、アジア諸国から気象水文データを収集し、従来のグローバルデータセットよりも品質の高い気象水文データセットを作成する。これによってアジアモンスーン域の水循環の経年変化に関する解析を行なうとともに、再解析データを評価し、水蒸気の輸送と起源の解析の精度を高める。
- 研究方法
本業務では、下記の3 点を実施する。
- メソスケールの降水の把握とそれに基づく河川流出予測技術を確立
- 広域の季節内（時間スケール数十日）の変動がメソスケールの乾湿分布に及ぼす影響の把握
- 複雑地形とモンスーンを考慮した気候モデル実験の結果の解釈の手法の提示
具体的には、インドネシアの西スマトラおよびベトナムの中部について、レーダーと雨量計を統合したメソスケールの格子型降水量データを作成する。うちベトナムの事例について、降水量から河川流量を計算し観測データで検証する。国際共同研究MAHASRI(モンスーンアジア水文気候研究計画)の枠組みによる東南アジア諸国の気象水文データの収集を進める。収集されたデータを利用し、降水分布の地形と風向への依存性に注目して、フィリピンをはじめとする東南アジア諸国の長期間にわたる観測データと、気候モデルによる20 世紀再現実験および長期再解析データの水循環を検証する。またインドネシア西部各地域のメソスケールの降水・乾湿変動と、グローバルデータセットから抽出される季節内変動との連関を解析する。
(4-8)安全な農作物生産管理技術とトレーサビリティの開発
- 担当
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構/大学院農学生命科学研究科
再委託先：農業環境技術研究所/農業・食品産業技術総合研究機構
- H20年度設定研究目標
コアシステム等で提供されるデータ群を効率的に統合して、農業生産管理支援情報や、地球温暖化による食料生産への影響等を長期的にも短期的にも、誰でも簡単に知ることができ、政策決定者ばかりでなく農業者の判断のよりどころになるシステムとして実現し、安全で安心かつ安定的で高品質な食料供給を求める公共益に供する。また、主に農業用に地上で収集されたデータ利用の高度共有化を図ることにより、地球規模の水資源管理や生物多様性保全に不可欠な情報基盤を提供する。
なお、本業務は再委託先の農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）および農業環境技術研究所（農環研）との連携によって行う。
- 研究方法
a)連携する農業系研究機関の強みを活かし、関連分野間との調整を図りながら、プロジェクトの総合的な推進を行う。（東京大学）
b)全球規模で各地域の農業生産を評価できるモデル（グローカル農業生産モデル）の高機能化
多様な作物・品種ごとに、気候の長期変動ばかりでなく年次的異常高温など短期的変動による影響を全球レベルで検証するツールを開発する。また、広域にわたる影響をWeb 上で評価できる利用者インタフェースを開発する。（農研機構）
c)各種気象観測データ群の共通メッシュ気象値化とシームレス統合手法の開発
コアシステムにある地上気象観測データ、平年値気象データ、気象庁が全球、地域スケールで提供しているグリッドごとの気象解析・予測値(GPV)データ、長期予測データ等を、共通メッシュ気象値としてシームレスに連携しメットブローカでアプリケーションに仲介できるようにする。（農研機構）
d)農業用地上モニタリングシステムの稼動安定化
グローカル農業生産モデルを検証するためにタイの圃場に設置してある地上モニタリングセンサー（フィールドサーバー）を安定に稼動させる。（農環研）
e)モニタリングデータの多目的高度共有化
フィールドサーバーが収集する気象・土壌水分・画像データを多目的に高度に共有できるシステムを開発する。（農研機構）
(4-9)生物多様性の広域モニタリングの高度化
- 担当
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構/大学院農学生命科学研究科
- H20年度設定研究目標
これまで侵略的外来種・セイヨウオオマルハナバチをモデルとして進めてきたデータベース化を、生物多様性の保全・再生（自然再生）において重要な他の指標生物にも対象をひろげ、さらに充実させる。これらについて、市民、研究者双方が収集したデータを適切に加工し、衛星データや物理環境データと統合して分析・モデル化する。防除や保全の対策・実践、温暖化などの環境変化が、当該種の分布や存続可能性に及ぼす影響の予測とその地図化のためのモデル・システムを構築する。研究と参加型モニタリングや防除計画、自然再生とを連携させることにより、第三次生物多様性国家戦略に新課題として掲げられた「生物多様性総合評価」に寄与する。
- 研究方法
【侵略的外来種・セイヨウオオマルハナバチ】
平成19 年度に作成された「侵入警戒地図」や市民モニタリングの結果を、国立情報学研究所や空間情報科学研究センターとの連携によりWeb 公開する。引き続き市民、環境省・北海道「セイヨウ防除実施計画」との連携によるモニタリングを行い、収集データを通じたモデルの検証、精度の向上を目指す。さらに、分散力、生息場所選好性などの生活史特性と土地利用などの衛星データ、および気象データなど統合、分布動態を動的に予測するモデルの構築を進める。
【その他指標種】
トンボとサクラソウを対象に研究を行う。絶滅危惧種・サクラソウは、行政や市民による保全の実践への寄与を目標とし、研究者の有する遺伝子レベルの情報を含むデータベース化を進める。また、トンボについては既存の市民データを活用し、温暖化などの環境変化や政策の変化による影響を予測するモデルの構築を進める。
(5)地球観測データの実用化技術開発
- 担当
海洋研究開発機構
- H20年度設定研究目標
平成19 年度に引続き、実証運用サービスの設計を行うための実験・検証・評価の場（テストベッド）としてWeb 発信環境を構築し、それを用いて収集した情報により、長期安定的サービス提供システムの概念設計を行う。
- 研究方法
社会に有用な情報提供サービスを実現するための実証運用システム構築に向けて、実現すべき機能の要件定義を中心とした概念設計を行う。その概念設計において必要となる、提供サービスや機能の範囲、ニーズ動向等の情報を収集するため、当機構が担当する応用機能開発課題（アジア水循環、気候変動）における統合データや、海洋観測データセット等をサンプルプロダクトとして公開・提供するWeb 発信機能を平成19 年度に引き続き試作・拡充し、テストベッドを構築する。
(6)観測から利用までの一体的運営・連携組織の構築
- 担当
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構/大学院工学系研究科
- H20年度設定研究目標
平成19 年度に引き続き、本データ統合の業務を主体的に進めるデータ統合・情報融合コアシステム(コアシステムG)、データの相互流通性の実現支援システムの開発(相互流通G)、データの収集・品質管理の実現と永続的・体系的な蓄積に関する開発研究(データ投入G)、地球観測データの応用機能開発(応用機能開発G)、地球観測データの実用化技術開発(実用化技術開発G)、のグループの実務運営に関して、特にグループ間連携のサポートをする。 また地球環境に関わるデータの保有機関、統融合された情報を利用する幅広いユーザが、相互に情報を交換・共有して、利用ニーズに応える高い付加価値を持った情報を提供できる出口指向型プロジェクトの推進のために、情報の効果的な発信やフォーラムの開催、広範な立場から本事業への助言をおこなう研究開発推進委員会などを主催し、観測から利用までの一体的連携組織の運営推進を目指す。
- 研究方法
a） 本業務の実施に関して助言を行う研究開発推進委員会を２回程度開催（2008/9 月、2009/1 月を予定）する。
b） 本業務の主要担当機関間の意思決定を行う運営委員会を２～３回程度、および業務の調整、企画案づくりのために実務担当者会議を月に１回程度開催し、業務の円滑な運営を支援する。
c） 本業務を担うコアシステムG、相互流通G、データ投入G、応用機能開発G、実用化技術開発G の各グループ間で横断的な情報交換を行うために、定常的な部会開催（月１回程度）を支援する。
d） 地球環境に関わるデータの保有機関、統融合された情報を利用する幅広いユーザとの情報の交換と共有を促進し、ニーズの取り纏めとニーズの開拓を目指すデータ統合・解析システムに関するフォーラムを１回開催する。
e） 本業務の内容を紹介し、その意義を広く発信し、広範な理解と協力を得るために、シンポジウムの開催やGEO 関連活動を支援する。
- GEO 構造及びデータ委員会の国際調整を支援する。
- 2007 年GEO タスクDA-07-06 の国際調整を支援する。
- 2008 年GEO タスクWA-08-01 の国際調整支援とそれに関連するCEOP 国際調整を支援する。
- 第2 回GEOSS アジア太平洋シンポジウムとの連携の推進とし、その活動を支援する。
- 第７回CEOP 実施会議、水循環（河川・流域）関係タスクチーム会合を開催する。
f） 本業務の概要、各課題進捗状況、注目する結果、イベント、ニュースなどの広報活動を行う。
- 学内および一般の広報誌等で、活動報告、会議報告などを行う。
- ホームページの開設と定常的運用を行う。
g） 本業務担当グループ間でコミュニケーションを効率的に進めるための基盤を整備する。
- テレビ会議システム、電話会議システムの定常的な利用によって会議を効果的に運営する。
19年度プロジェクト
(1)データ統合・情報融合コアシステムのプロトタイプの開発・実証
- 担当
喜連川優／東京大学生産技術研究所
共同研究機関：京都大学（再）、国立情報学研究所（再）
- H19年度設定研究目標
平成18年度に導入した初期検討システムならびに、利用研究担当者とのヒアリングを元にした第一次本格システムの検討および、詳細設計を基に、平成２０年度導入のための第2次本格システムの検討を行う。初期検討システムにおけるストレージ容量は150TB以上となり、当該システムを核として、平成19年度に採択された利用研究における幾つかのアプリケーションに対し、本格的なデータ投入・アーカイブ、可視化システム、データ検索システム、データ管理システムなどに関し、部分的開発を実施する。部分的なアプリケーションの構築を通し、平成20年度導入第2次システムにおける処理系の詳細仕様を明らかにする。
- 研究方法
平成18年度に導入された初期検討システムにアーカイブされたデータの投入状況、利用履歴、および平成19年度採択利用研究者からの要望、意見より、データ統合・情報融合・解析システムに対して要求される機能、性能をより詳細化する。また、第一次基本システムの導入を行う。導入に際し、スペースの確保、電源系統の確保、空調に伴う騒音問題の検討など、多様な作業が発生すると想定される。さらに、平成20年度に向けて、第２次基本システムの検討を進める。
また、平成18年度に整備を開始したデータダウンロードのためのツール群の改良、拡充を行いラッピング機能の能力向上を進め、より多様なデータのダウンロード、アーカイブを行うとともに、それらのデータの利用者への提供のために必要とされるデータ形式変換等を行うツール群の整備、検索システム、可視化システムの部分実装を行う。
(2)データの相互流通性の実現支援システムのプロトタイプの開発・実証
- 担当
柴崎亮介／東京大学空間情報科学研究センター
共同研究機関：慶応義塾大学（再）
- H19年度設定研究目標
様々な組織や研究者が観測、収集したデータの相互流通性の実現支援を行うことを目的とし、H19年度は以下の研究目標を設定する。
1)オントロジーの利用形態として、検索支援システムのプロトタイプを構築し、異なる分野間のデータベースを横断した検索を事例として取り上げ、EDITORIA参加機関を中心に具体的なコンテンツを選び、実験環境下で横断的な検索実験を行う。プロトタイプを運用・検証しながら、インタフェースの改良実験や検索支援システムの詳細設計を進める。
2)データのカタログ情報(メタデータ）やデータ間の構造モデル(データスキーマ）の作成・収集支援と蓄積・管理機能を開発するために、オントロジーレジストリシステムのプロトタイプを開発する。
3)オントロジー情報を利用した市民参加による生態系を監視するシステムの開発を行い、データを収集する。 また、収集したデータの再利用を検討する。
上記の3点について、H19年度の研究目標とする。
- 研究方法
1)前年度に開発した専門用語作成支援システムと地名辞典作成支援システムをテスト運用し、オントロジー情報の構築を進めながら、システムの改良および修正を行う。また、構築したオントロジー情報を利用し検索支援システムのプロトタイプを構築する。
2)前年度の実運用例調査やシステム全体の基本設計をもとに、プロトタイプによる早期試行運用と、本格システムの仕様確定を行う。特に、オープンソースを活用し、試行用をプロトタイプとして構築
3)農業、生態、海洋などの分野を対象に行った、前年度の利用者のニーズの調査もとに、異分野間や専門家と一般市民の間などで情報が共有するためのオントロジー情報の利用を検討する。特に、専門家と一般市民が共同で行う生態監視の市民活動の場において、情報収集システムのプロトタイプを開発する。また、市民参加により集められたデータが地球観測データとして利用できるかどうか検討する。
(3)利用ニーズに即したデータの収集・品質管理の実現と永続的・体系的な蓄積
(3-1)わが国の衛星観測データセットおよび国際協力による海外の衛星機関による衛星観測データセット
- 担当
松浦直人、三浦聡子／宇宙航空研究開発機構（再）
- H19年度設定研究目標
地球観測データ統融合による科学的理解の深化、公共的利益に資する情報の提供のため、気候変動、水・物質循環と流域圏管理、生態系管理の分野における予測研究、影響評価、データベース作成、システム構築等に必要となる衛星観測データセットを、国際協力により海外衛星のデータを利用して整備し、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。
また、データセット作成の際に必要となるデータのカタログ情報(メタデータ）の作成、必要に応じて衛星観測データからデータセットを作成するためのソフトウェアの開発，データ統合要求に合わせた仕様変更のためのソフトウェアの維持改訂，さらには衛星オリジナルデータのバージョンアップがあった場合の再処理も含めて実施する。
- 研究方法
ユーザ要望調査を行い、それに従い海外衛星データを用いた衛星観測データセット及びメタデータの作成を行い、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。また、昨年度作成したデータセットも含め、データ統合要求に合わせた仕様変更のためのソフトウェアの維持改訂，さらには衛星オリジナルデータのバージョンアップがあった場合の再処理を実施する。
(3-2)利用ニーズに即したデータの収集・品質管理の実現と永続的・体系的な蓄積
- 担当
瀧澤隆俊／独立行政法人海洋研究開発機構 海洋地球情報部
- H19年度設定研究目標
H18年度からのデータ投入準備に加え、海洋機構で担当している応用機能開発課題により変換された情報のデータ整理、投入準備を行う。さらに定常的な投入データとしての海洋再解析データセットのアップデート版の作成、MAHASRIデータの提供実現に向けての支援・検討を行う。
- 研究方法
H18年度からのデータ投入対象データの整理、データセット構築ならびにH19年度課題のデータの整備、データセット構築を継続して実施するとともに、最新予測研究に資するため、海洋研究開発機構の観測により得られた最新の観測データ、JAXAの衛星観測データ等を計算処理し、海洋再解析データセットのアップデート版の作成を行う。また、MAHASRIデータの提供についての支援・システム検討等を実施する。 データ投入準備として、対象となるデータのメタデータ整理と投入前処理システムでの一次ストレージを継続して実施する。
(3-3)プランクトン種の形態認識技術の開発等による生物多様性情報の高度な統合・解析システムの実現
- 担当
西田周平／東京大学海洋研究所
共同研究機関：Census of Marine Zooplankton（CMarZ: CoML）、国立情報学研究所
- H19年度設定研究目標
海洋における生物多様性の過去・現在・未来の状況を他の多様な観測データとの統・融合により把握・予想することを目標に、以下の諸項目に関する解析システムとデータベースを構築する。３次元微細構造解析と画像処理技術を駆使した形態情報の収集・解析；これら形態情報を遺伝子、生態情報と統合することによる検索、同定、画像アーカイブ；世界の海洋現場から収集された活きた生物の映像情報、プランクトン種の遺伝子情報、およびプランクトン群集の分布・生物量・時空間変動に関するデータベース；現在進行中の関連プロジェクトのデータベースとのリンク機能；プランクトン試料のデータベース；分類学的資料情報；種および高次分類群レベルの時空間変動に関する文献情報；研究観測等で取得された海洋環境情報。
- 研究方法
プランクトン試料保有状況のメタデータおよびプランクトン種の形態・分類・生態情報については、18年度に引き続き関連研究機関、研究グループとの連携を拡張し、情報収集と電子化の作業を行うとともに、関連する国際プロジェクトのデータベース間のリンクと標準化に関する調整を行う。また、共同研究プロジェクト（CMarZ）による採集試料の解析により、プランクトン映像および分類学的・遺伝学的情報のデータベースを拡充する。海洋観測データについては白鳳丸のデータの電子化を継続するとともに、淡青丸により取得されたデータとこれに付随するメタデータを電子化する。プランクトン種の３次元形態情報の高度な利用については、CMarZおよび国立情報学研究所のグループとの共同により、レーザーホログラフィを用いた形態情報の取得と解析手法およびこれによる種の記載・同定の自動化の手法について検討を進める。
(3-4)国内外のプロジェクト研究による研究観測データセット高精度の数値予報モデル，再解析，データ同化の出力国内外の現業機関からの提供データ（観測，予報，調査，統計）
- 担当
小池俊雄、谷口健司、Oliver Saavedra、玉川勝徳／東京大学
- H19年度設定研究目標
平成19年度は、平成18年度に引き続き、利用ニーズに即したデータとして、
1) 国内外のプロジェクト研究による研究観測データセット
2) 高精度の数値予報モデル，再解析，データ同化の出力
3) 国内外の現業機関からの提供データ（観測，予報，調査，統計）
の、収集・品質管理を実施し、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。
- 研究方法
平成19年度は、
1) 全地球統合水循環強化観測期間(CEOP)プロジェクトの Phase1 (2002/10 - 2004/12)において新規に提供される地上観測、衛星観測、モデル出力データのアーカイブ
2) アジア水循環イニシアチブ(AWCI)の枠組みでアジア地域18ヶ国の29流域から提供される流域データのアーカイブ
3) ECMWF ERA40データの本格的なアーカイブ
4) 気候モデル比較実験データ(CMIP3)のアーカイブ
5) 気象庁気候データ同化システムデータ(JCDAS)のアーカイブ
を実施する。
また、「地球観測データを科学的・社会的に有用な情報へ変換する研究」を担当する研究グループに対し必要なデータに関する調査を行い要望の取りまとめを行う。これらの要望に挙がったデータを保有している機関と調整を行いながらデータをアーカイブし、データ統合・情報融合コアシステムに提供する。
(4)地球観測データの科学的・社会的に有用な情報への変換に関する開発研究
(4-1)気候・気象予測情報の高度化
- 担当
木本 昌秀／東京大学気候システム研究センター
共同研究機関：（独）国立環境研究所、（独）海洋研究開発機構地球環境フロンティア研究センター
- H19年度設定研究目標
(1)気候システム研究センターが国立環境研、地球環境フロンティア研究センターと共同で行った地球温暖化実験結果、および世界の24のモデルが参加し、IPCC第４次報告書のためにデータを提出した気候モデル比較実験（CMIP3）の結果をDIASにアーカイブし、農業等他分野の有効利用が図れるよう整備する。
(2)気候モデル結果と農業地理データとを融合する全球作物収量シミュレーションシステムの精度向上を図る。
- 研究方法
(1)気候モデルデータ整備についてはデータベース研究者、気候研究者とも連絡をとり、単にアーカイブするだけでなく、他分野のデータとの統合的解析が容易になるシステムデザインに貢献する。
(2)全球作物収量シミュレーションシステムについては、科学的にまた統計的に合理的な温暖化の穀物生産に対する影響評価を行うために、以下にあげる点に焦点をあてて解析、開発を進める。・ 国別にEPICモデル内部の重要なパラメータを補正する。
- 作物収量モデルで仮定するパラメータに対する計算結果の感度解析を行う。
- 温暖化気候における最適な穀物の種類の選定や最適な作付けを考えるため、気候や土壌の条件から最適な生産形態が自動的に得られるシステムを開発する。
- 大域的な水循環を考慮した灌漑可能水のデータを統合する。
- 将来的にはマルチモデルデータを用いて結果の信頼性向上を目指す。
感度解析等によって、農作物収量予測情報の妥当性と信頼性を示すことができる上に、今後の研究のフォーカスを定めることができると考えている。 モデルの現状再現性向上も信頼性向上の重要な要件である。圃場データ等の揃った地点での検証も引き続き行う必要がある。
(4-2)人工衛星データを用いた温室効果気体とエアロゾルの高次解析データベースの構築
- 担当
今須良一／東京大学気候システム研究センター
- H19年度設定研究目標
物質輸送モデルを組み合わせた独自の衛星データ解析システムにより、地球温暖化問題のキーパラメータである温室効果気体とエアロゾルに関する高次解析データベースを構築し、提供する。
温室効果気体についてはインバージョン手法という解析手法により、各地域における温室効果気体の発生源・吸収源の強度を推定し、大気中のCO2循環の解明に資する。
本研究では、単に温室効果気体やエアロゾルの濃度データだけではなく、放射強制力やOLRといった気候モデルの直接検証や気候インパクトの評価にも用いられる高次物理量のデータセットも作成し、様々な気候研究の分野において広く利用されることも目指す。
- 研究方法
第一段階として衛星データの高次処理を行い、これまで得られていない温室効果気体濃度とエアロゾルの光学パラメータの全球データセットを作成しEDITORITAシステムに投入する。
この時、気温情報など温室効果気体の解析に必要なデータをEDITORIAシステムから提供を受けることは、これまでにない高い効率でアンシラリーデータセットを作成できる利点がある。この解析過程において、解析の拘束条件に物質輸送モデル計算の結果を利用する独自の衛星データ解析システムを用い、高い精度の解析を目指す。CO2については、これまでどの研究機関からも提供のない鉛直分布データなどもアーカイブ対象とする。
第二段階として、得られた物質濃度分布データセットから、物質輸送モデルを用いた解析を行い、温室効果気体などの発生源強度・吸収源の強度分布を作成する。この時、他プロジェクトで実施されるデータ同化数値実験で用いられる手法も併用し、GEOSSデータベースの他の物理量と整合性のある解析結果を得るものとする。
最終段階では、まず温室効果気体については得られた発生源強度・吸収源強度の分布情報から、特に森林によるCO2の吸収量の再評価を行い、いわゆるトップダウン推定（大気中濃度から発生・吸収の強度を推定する方法）による推定精度の向上を目指す。また、エアロゾルについては、地球温暖化問題で最も不確定性の大きいとされる雲とエアロゾルとの相互作用に着目し、その微物理プロセスの解明に資する解析を実施する。
(4-3)海洋における熱・水・物質循環過程の診断と気候変動に対する影響評価ならびに水産資源データとの融合による応用機能開発
- 担当
淡路敏之、深澤理郎／海洋研究開発機構
共同研究機関：独立行政法人水産総合研究センター中央水産研究所（再）
- H19年度設定研究目標
第３期科学技術基本計画・環境分野及びGEOSS10年実施計画における気候変動及び水・物質循環分野の推進に向け、衛星観測、現場観測データを取り込み、かつ、時間空間的に空白が無く力学的・熱力学的に整合性のある海洋４次元データ同化の出力（再解析プロダクト）を1980年代まで拡張して熱・水・物質循環の時系列診断を行い、海にインプットされた気候変動のメモリーを解き明かす。これにより、気候のレジームシフトに伴う海洋変動特性と海洋の影響に関する確度の高い評価を行う。さらに、再解析プロダクトの実利用分野への応用機能開発の一環として、海面フラックス変動と広域水循環変動との統計構造を明らかにするとともに、特に海洋の季節～十年スケール変動と社会的に影響の大きい水産資源変動との統計モデル化に向けた異分野融合・協働データプラットフォームを構築して、持続可能な水産栄養資源管理に資することを目指す。
- 研究方法
H18年度に実施した90年代４次元データ同化を10年程度拡張することにより（グリッドデータ、GrADS形式：最大数テラ）、我が国の気候変動と関わりの深い北太平洋における季節～数年～十年スケールの表～中層の熱・物質循環の時系列変化を定量的・可視化的に評価できる４次元マップを作成する。これをフル活用して、その間に発生したエルニーニョや十年スケール変動等の顕著現象の特性を定量づける高次データを作成し、さらに逆解析データを併用して変動要因の特定や広域水循環に与える海洋の影響を調べるなど、気候変動と海洋熱・水・物質循環変動との関連性の一層の評価に焦点を当てる。
次に、データ統合・解析による実利用横断型のプロトタイプ研究に向け、人類の重要なたんぱく源である漁業資源の過去の時空間変動と再解析データとの相関解析より重要な複数の因子を抽出し、グリーン関数同化法を用いた水産資源変動の多変量推定統計モデル化を水産総合研究センター中央水産研究所と協働して行う。そのテストプロダクトをデータ統合システムより供するとともに、統計解析による漁業資源情報と同化システムにより再現された漁場と潮目のマッチング情報の併用による具体的情報を保管・蓄積し、近未来の漁業資源探査システム構築に際しての基礎データに供するなど、社会に役立つデータ情報の提供に資する。これらは海洋物理環境モデルと生態系・地球化学モデルとの数理融合システム化に向けた今後の国際的ニーズへの対応に役立つ。
予定している投入データは、
(1)海洋４次元データ同化プロダク(グリッドデータ、数テラ/20年)に加えて、
(2)全球高精度海洋観測データ: ARGOデータ、TRITON/TAOデータ、歴史的海洋データ（測点データ、メタ情報一部有、品質管理一部済、５ギガ／年）
(3)衛星データ（数テラ／年）：TMI，SSM/I，MSU, GOSAT､SeaWIFS（海上風、SST、(SSS)、熱・淡水フラックス、海面高度）, NOAA, GMS, MODIS（海色（クロロフィル濃度）、SST、可視画像etc…）等
(4)沿岸観測データ（10ギガ/年）: 水産総合研究センター、各県水産試験場、各県環境関連部署との連携及びフォーマット、品質管理手法の統一が急務
(5)河川流入データ
(6)社会経済データとしての水産情報（オントロジー，メタデータ，メタデータスキーマの整備が必要）；公開可能な漁獲データ（量・分布）、卵・仔稚魚データ（量・分布）、魚種別生態情報、気候変動と水産資源データの既存の相関データ、国際的枠組を通じて得られる地球規模の国際水産資源情報等
であり、情報提供システム、特に膨大な出力から合目的的なマップを作成・公開できるインターフェイス機能や、関係性が不明なものから情報を抽出するデータマイニング機能、および水産資源量などの統計データや魚場、海区区分などを海洋環境データに統合表示可能な機能（GIS等）について、データ統合・解析システムでの連携協働を予定している。
(4-4)地球観測による洪水防御，水資源有効利用のための高度情報の提供
- 担当
小池俊雄／東京大学工学系研究科
- H19年度設定研究目標
人口増加、気候変動によって深刻化する国内外の水問題に鑑み、第３期科学技術基本計画では「地球・地域規模の流域圏観測と環境情報基盤」を戦略重点科学技術として推進すべきであるとし、また2005年に合意されたGEOSS10年実施計画では「水循環のより良い理解を通じた、水資源管理の向上」を目標に設定して、計画が実行に移されている。本研究は、洪水軽減と効率的な水資源利用のための具体的な河川管理においてこれらの目標を実際の河川流域において河川管理者と共同で具現化し、プロトタイプとして国内外に示すことにより、地球観測、データ統合によるメリットを公共的利益に結びつけようとするものである。平成19年度はわが国の利根川流域を対象として、全球情報か流域スケールの降雨予測システムの精度検証と、降水予測を用いた洪水軽減のためのダム操作システムの実利用化のための設計・検討を行う。
- 研究方法
衛星データ同化と数値気象予測モデルを用いた流域スケールの豪雨予測精度向上
全球スケールの数値気象予測モデルの予測値と，非静力領域スケールモデル，衛星マイクロ波放射計データを組み合わせた雲微物理データ同化システムにより降水予測の初期値を改善して，これを用いた流域降雨予測の精度を評価する．
予測降雨を用いた，洪水軽減のための複数のダムの最適運用システムの実利用化検討
利根川を対象として，データ統合によって開発されたダム操作機能を有する分布型流出モデルと最適化システムを統合化した洪水低減のためのダム最適運用システムを適用し，実利用のための課題の抽出，基本設計・検討を河川管理者と共同で実施する．
(4-5)地球温暖化がグローバルな水循環や水資源管理、水圏系生態系、食料生産に及ぼす影響のアセスメントのための地表面環境データベースの構築
- 担当
沖 大幹／東京大学生産技術研究所
- H19年度設定研究目標
人工衛星や海洋プラットフォーム等により得られる多種多様な地球観測情報や温暖化予測情報を統合・融合し、想定される地球温暖化がグローバルな水循環や水資源管理、水圏系生態系、食料生産に及ぼす影響を効率的・効果的に評価できるようにする。地球温暖化・エネルギー問題の克服および環境と調和する循環型社会の実現が環境と経済の両立には必須であり、それらに直接貢献し、国民・社会に支持される課題としてGEOSS10年実施計画や「地球観測の推進戦略」の重点分野の中でも、特に気候変動、水循環、生態系・食料生産に関わる世界規模の現状把握と将来展望の作成に不可欠な地表面環境データベースを構築し、厳しい国家財政下でも集中的な投資が期待されている本国家基幹技術の推進に資する。
地表面環境データベースの各要素のうち、降水量の精度は陸面の水収支、エネルギー収支に非常に強い影響を及ぼす。衛星降水マップを導入し、降水量の精度向上を図る。
- 研究方法
気象庁全球予報モデル(JMA/GPV)の出力を基礎として地表面環境データベースを実時間で作成するシステムをH18年度までに構築した。H19年度は、人工衛星搭載の各種センサ(降雨レーダ、マイクロ波放射計、静止気象衛星)の観測から全球スケールで作成される高解像度降水マップ(HRPP)を導入して、降水量の高精度化を図る。HRPPとして、アメリカが作成するCMORPHや日本のGSMaPなど複数のプロダクトを入手できる見込みであり、各プロダクトに対して並列的に処理を行う。導入に際しては、降水量とそのほかの気象要素が別の基礎データから提供されることになるため、変数間の整合性を保つために注意が必要であり、この点を特に検討する。なお、必要に応じて、HRPPの検証や補正を行う。日本・東南アジア・アメリカ等の観測河川流量を収集し、地表面環境データベースを検証するためのシステムを整備する。以上のシステムについては、当面は沖グループの所有する計算機上でシステムを構築し、H20年度以降にデータ統合・解析コアシステムへの移植を目指す。また、H20年度以降に予定される20世紀長期データベースの改訂の際に降水量をさらに高精度・高解像度化することを目指して、基礎的検討を開始する。
(4-6)ユーラシア寒冷圏の水循環変動，大気陸面相互作用の解明と将来予測への貢献
- 担当
大畑哲夫／海洋研究開発機構・地球環境観測研究センター
- H19年度設定研究目標
地球温暖化の著しいユーラシア寒冷圏における水循環に関する各種データを収集して，データ統合解析システムを活用し，ユーラシア寒冷圏の水循環に見られる各種時間・空間スケールでの変動を解明するとともに、過去理解および将来予測に貢献する。さらに、その過程で導出される広領域の大気・陸面水文データ提供および汎用性のある解析システムの開発に資することを目的とする．本研究では、各種データ統合により、流域水循環（T1）、陸面変動（T2）、大気陸面相互作用（T3）の３つのサブテーマに分けて研究を実施するが、相互に強い関係がある。 領域は原則として、北緯４０－７５度、東経６０－１５０度をとる。それぞれのサブテーマの主要科学的目標は１）北ユーラシア大河川の変動の原因、２）水循環影響の強い寒冷陸面貯留・状況（氷河、湖沼、森林）の長期変化実態。３）北ユーラシアにおける陸面メモリー効果と大気循環影響を評価することである。
- 研究方法
二つのアプローチをとる。一つは、T1およびT2に関係しており、多元的要素のグリッド化を基礎に相関解析・シミュレーションを通じて現象理解を行う。これまでにJAMSTEC/IORGCが取得してきた現地観測データおよび各種の地上気象・水文観測データにデータ統合・解析システムを使用して品質管理を施し，モデルを用いてデータ作成を行い陸面水文情報をグリッド化（0.25°ないし2°のグリッド）し，気象データセットと河川モデル出力との重ね合わせを行い，ユーラシア寒冷圏で流出・陸面メモリー効果を含めた水・エネルギー循環に影響を与える自然要因・人為的要因を検討する．もう一つ方法はT2の氷河・湖沼、森林（森林火災）の分布に関する陸面状況の変動解析である。これらに関し、各年代の衛星画像・航空写真・地形図・DEM・地上現場情報を用いて各種陸面構成物の空間分布を年代別に把握する。「空間パターン解析システム」の構築が進展すれば、処理速度が速くなり、本研究期間中にユーラシア東部全域についての把握が可能となる。
(4-7)アジアモンスーン域における水循環変動の解明とモンスーン変動予測向上への貢献
- 担当
松本 淳/海洋研究開発機構 地球環境観測研究センター
(副: 増田 耕一/海洋研究開発機構 地球環境フロンティア研究センター)
- H19年度設定研究目標
モンスーンアジア諸国の防災(洪水・渇水の予測)および水資源管理能力を高めることを最終的な目標とし、それに使える科学的知見を得るために、降水量と関連する気象・水文に関するデータを国際共同研究MAHASRI(モンスーンアジア水文気候研究予測計画)の下で整備し、それらを統合化することで上記最終目標達成のために必要な技術・方法を研究・開発することを当面の目標とする。
- 研究方法
広域データ統合
MAHASRIデータセンターの一翼をになうべく、積極的にアジア諸国から気象・水文データを収集、異なるデータ形式を統一し、統合データとして整備する。雨量計による地点降水量データを内挿し、格子点降水量データを作成する(空間・時間分解能は緯度経度1度・1日～5日を予定)。将来的には標高や地形などによる補正法も開発する。
メソスケールデータ統合
降水レーダーの観測値を雨量計データを参照して較正し、レーダー視野の面的・定量的な降水量データを作成する(空間・時間分解能は2.5 km・30分を予定).。対象地域は次の2つを計画。
(a) インドネシア西スマトラ州パダン付近。H18年度に引き続きJEPPレーダーとJEPP、インドネシア気象庁その他の雨量計データを統合する。並行して進んでいる降水システム研究の成果をふまえて反射因子-降水量関係式を改良する。また、広くアジアに適用できる方法を考えるため、データの乏しい状況を模擬的に作って精度への影響を検討する。
(b) ベトナム中部ダナン付近。ベトナム気象庁のレーダーとJEPPで展開する雨量計データを統合する。これを陸面モデル(Iso-MATSIROを予定)を介して河道網モデルに与え、その出力の流量および水の同位体比を観測データによって検証する。
多重スケール連関解析
- アジアスケールで、上記の広域統合プロダクトを含む広域の気象データを用いて、季節内変動(時間スケール数十日の変動)の特徴をとらえる。
- インドネシア西部について、雨季(北半球の冬)を中心に、現業機関の観測による1970年代以降の過去約30年間の地上気象データを用い、雨季の特徴とその年々変動をとらえる。とくに顕著現象の発生と季節内変動や寒気の吹き出しとの関係の解明に重点をおく。
- 西スマトラのパダン付近について、メソスケールのデータを用いて、日変化や地形の影響を含む降水の特徴を記述する。この特徴がアジアおよびインドネシア西部スケールの季節内変動によってどの程度支配されているかを解明し、季節内変動から地域的降水量を予測する手法を開発する。
(4-8)安全な農作物生産管理技術とトレーサビリティシステムの開発
- 担当
溝口 勝／農学生命科学研究科
共同研究機関：独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構(再)､独立行政法人農業環境技術研究所(再)
- H19年度設定研究目標
コアシステム等で提供されるデータ群を効率的に統合して，農業生産管理支援情報や，地球温暖化による食料生産への影響等を，誰でも簡単に知ることができ，政策決定者の判断のよりどころになるシステムとして実現し，安全で安心かつ安定的で高品質な食糧供給を求める公共益に供する．
以上の具体化として，今年度は地上観測気象データのメッシュ化やシナリオによる長期気象変動予測データの利用環境を整え､各種の農業モデルとリンクさせる。また､広域地上モニタリングシステムの機能を拡張する。栽培可能性（適地適作）検証モデル等ボトムアップアプローチの農業生産モデルをグローバルスケールに展開する。
- 研究方法
1. コアシステムにある地上気象観測データ群をメッシュ気象値しコアシステムに投入すると同時に，MetBrokerインタフェースを開発する．
2. コアシステムにあるCMIP3／AR4長期気象予測変動データMetBrokerインタフェースの開発する．
3. 広域土壌水分モニタリング・評価システムの拡張し全天日射量や炭酸ガス濃度モニタリング・評価機能等を追加する．
4. メッシュ化気象情報を利用した栽培可能性検証モデル等グローバルスケール・ボトムアップアプローチ農業生産モデルの開発と､多様な作物・品種の生育パラメータ推定を簡便化するツールを開発する．
5. 多国間農産物トレーサビリティシステム構築に関する予備調査を行う．
(4-9)生物多様性の広域モニタリングの高度化
- 担当
鷲谷いづみ／東京大学大学院農学生命科学研究科
- H19年度設定研究目標
外来生物対策や里地里山の生物多様性の保全・再生（自然再生）において重要な指標生物の分布データをデータベース化し、衛星データや物理環境データと統合して分析・モデル化することにより、防除や保全の対策・実践、温暖化などの環境変化が当該種の分布や存続可能性に及ぼす影響の予測とその地図化のためのモデル・システムを構築する。それらを参加型モニタリングや防除計画、自然再生と連携させることにより生物多様性保全政策に寄与する。
- 研究方法
【外来生物セイヨウオオマルハナバチ】
H18年度の成果にもとづきモニタリング・プログラムを改良し、環境省、北海道庁が行う防除事業と連携してさらにデータ取得数を増やすとともに、データベース化、地図化を行い分布拡大予測のためのモデルを作成する。モデルには分散力、生息場所選好性などの生活史特性と土地利用などの衛星データおよび気象データを用いる。予測結果は要警戒地マップとして地図化して公表するとともに防除計画に資する。
【トンボ類】
利根川水系に生息するトンボ類の生活史および分布に関するデータベースを作成する。また、新たに小規模な水域を造成もしくは再生した場合にそこに移入してくるトンボ類とそこに成立するトンボ群集を予測するモデルの作成をめざし、霞ヶ浦周辺の多数の学校ビオトープ池で取得したモニタリングデータを用いた空間生態学的分析とモデル構築を行う。
(5)地球観測データの実用化技術開発
- 担当
瀧澤隆俊／独立行政法人海洋研究開発機構 海洋地球情報部
- H19年度設定研究目標
実用化技術開発 長期安定的なサービスの提供にあたってのニーズ掘り起こしを行うため、試供品データの提供をしつつ、データ利用者からのニーズ調査を行う。試供品データとしては、水産に関係するデータを設定し、準備、提供を開始する。これに伴い、早期データ提供開始による社会的な貢献の実現にも資する。
- 研究方法
実用化技術開発 H18年度に引続き、長期安定的サービス提供のための体制検討、整備等を実施するとともに、将来的なサービス機能内容の検討を進める。また、Ｗｅｂ提供システムを整備し、主として研究者向けに試供品データのダウンロード提供を可能とするサイトを立ち上げる。それとともにデータ利用者からのニーズ調査も実施することで、長期安定的サービスとして望まれるデータセットを探る。
(6)観測から利用までの一体的運営・連携組織の構築
- 担当
小池俊雄／東京大学地球観測データ統融合連携研究機構
- H19年度設定研究目標
H18年度に引き続き、本データ統合の業務を主体的に進めるシステム研究・開発グループ、データアーカイブグループ、利用研究開発グループはもとより、地球環境に関わるデータの保有機関、統融合された情報を利用する幅広いユーザが、相互に情報を交換・共有して、利用ニーズに応える高い付加価値を持った情報を提供できる出口指向型プロジェクトの推進のために、情報の効果的な発信やフォーラムの開催、広範な立場から本事業への助言を行う組織の設置などを通じて、観測から利用までの一体的連携組織の運営推進を目指す。
- 研究方法
1） 本業務の実施に関して助言を行う研究開発推進委員会の運営。
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