気候変動に適応可能な環境探索のためのマルチスケールシミュレーション
Simulations of Adaptation-Oriented Strategy for Climate Variability
高橋 桂子 (独立行政法人海洋研究開発機構 地球シミュレータセンター)
Keiko Takahashi
地球温暖化に伴ってエルニーニョやインド洋ダイポールなどの気候変動現象が変化し，さらにそれらに影響を受けて，台風や豪雨，都市環境などのメソスケールあるいは局所的な気象や気候変動がどのような影響を受けるのか，についての予測は，社会的な関心が非常に高い. 本プロジェクトは，この社会的，および学術的な高い要請に応えるために，地球シミュレータ上で計算性能最適化を施した全球/領域に対応可能な非静力学大気海洋結合モデルMSSGを使用して，全球規模の気候変動とそれらの変化が，日本近海域や港湾，および都市域の環境にどのような影響を与えるかについて，マルチスケールシミュレーションを実施し, その結果を検証し, 気候変動による環境変化に適応するための施策について具体的な事例を想定したダウンスケールおよびアップスケーリングシミュレーションに挑戦し, 応用可能性を検討する.
ES2上でのMSSGの計算性能最適化を継続して進めるとともに, MSSGの大気，海洋コンポーネントによる大規模シミュレーションを実施して，その物理的性能評価を，観測値との比較，他モデルとの比較を通して実施する. 具体的には, 以下の項目を進める.
(1) 次年度の研究計画に基づき，大気コンポーネントMSSG-A, 海洋コンポーネントMSSG-O,大気海洋結合バージョンMSSGそれぞれについて，シミュレーション条件選定のためのサーベイシミュレーションを実施する.
(2) 新しい雲物理過程，高速計算アルゴリズム，高精度アルゴリズムを新たに導入し, 物理的性能評価およびインパクトの評価を行う.
(3) 平成23年次の準備として，高解像度化する領域を選定し，そのシミュレーション設定を同定するための短期テスト計算を行う.
(4) MSSG-A, MSSG-O, MSSGそれぞれに対する計算性能最適化を実施し, その評価を行う.
本年度当初目標として上記(1)～(4)に対して配分した資源を, ほぼ計画通りに使用した.
・全球における水平解像度2.4ｋｍ, 鉛直32層の設定における力学過程の計算性能は, 最適化以前のピーク性能比は30％台であったが, 最適化後は実行性能51.5TFLOPS, ピーク性能比40%を達成した.
・新しい雲微物理モデルの導入, 新しい放射モデルの導入, 全球, およびメソスケールにおける雲生成プロセスの再現性の向上とそのインパクトを明らかにした.
・新しい計算アルゴリズムの導入により, 都市スケールにおいては昨年度における計算速度に比較して約10倍の高速化を達成した.
・事例シミュレーション研究として, 全球のマッデン・ジュリアン振動の再現, 台風の予測精度の向上, 都市スケールの適応策導入に対するインパクトの評価が可能であることを示すことができた.
年度当初の研究計画を全て達成した場合を100%として数値で示してください．複数の目標があった場合は，それぞれについて達成度を数値で示してください．
計算性能最適化は, 当初計画をすでにほぼ100％を達成し, 現在, 23年度の計画を前倒しして継続中である
新しい物理過程の導入, 新しい計算アルゴリズムの導入によるMSSGの高度化については, 約90％を達成し, そのインパクトについての評価を現在も継続している.
大規模計算マルチスケールシミュレーションによる事例の再現性とインパクトの解析は, ほぼ90％達成し, 現在も継続中である.
※計画的に計算機資源を利用できているか, 状況を記載してください.
すでに, 配分資源の90％以上を使用済であり, 計画的に利用することができた.
※ベクトル化, 並列化チューニング等, 計算機資源を有効利用するために行ったこととその効果を記載してください.
ES2での計算性能最適化には, メモリレイテンシー, メモリバンド幅と演算性能の向上への配慮, バンク競合の軽減を考慮した上での計算性能最適化が必要であるので, 主に以下の方針を採用し, 計算性能最適化を推進した.