2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of a sequential/non-sequential hybrid-type data assimilation method
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20K21785
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| Keywords | データ同化 / 4次元変分法 / 粒子フィルタ / Ginzburg-Landau方程式 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今日の大規模モデル・大容量データ時代において、両者の融合という必然的な要請に応える計算技術である「データ同化」は、現在ではほぼすべての理工学分野に浸透してきている。本研究課題は、数値モデルからあらかじめ生成した複数のシナリオから、観測データが入力されるたびに現実に即するようにシナリオを再構成する「逐次型データ同化」の代表格である粒子フィルタ法と、数値モデルから単一のシナリオを生成し、ある程度蓄積した観測データ集合に適合するようにシナリオを最適化する「非逐次型データ同化」の代表格である4次元変分法を融合した、逐次・非逐次融合型データ同化手法の創出を最終目標とする。
研究開始となる2020年度は、4次元変分法と粒子フィルタ法の融合に向け、アルゴリズムの観点から解決すべき問題点を洗い出した。4次元変分法は、現代の気象予報における主力のデータ同化手法であり、計算機資源や計算時間の観点からも大規模モデルの場合に威力を発揮するが、数値シミュレーションコードの大掛かりな改修を必要とする。一方、粒子フィルタ法は実装の手間が比較的小さく、数値シミュレーションコードをブラックボックスのまま取り扱うことも可能であるが、大規模モデルの場合には非現実的な計算機資源や計算時間を要する。そこで、開発目標の逐次・非逐次融合型データ同化手法が現実的な計算時間と計算機資源で実行可能となるよう、アルゴリズムの検討を行った。
また、磁性体の磁化パターンを記述する時間依存Ginzburg-Landau方程式の数値シミュレーションコードを開発し、国内学会において発表するとともに、国際誌に論文として出版した。今後は、開発予定の逐次・非逐次融合型データ同化手法を本コードに実装することにより、手法の検証を進めていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の当初計画では、初年度の目標として、(1)4次元変分法および粒子フィルタ法の融合に向け、アルゴリズムの観点から解決すべき問題点を洗い出すこと、(2)それに基づいて逐次・非逐次融合型データ同化手法のアルゴリズムを考案し、トイモデルに基づく数値実験によって手法の妥当性を示すこと、(3)これらの成果を論文にまとめ、国際誌に投稿すること、の3つを掲げていた。実際には、(1)については予定通り完遂し、(2)についてはアルゴリズムの完成には至らなかったものの、それに向けた方針を立てることには成功し、(3)については開発手法を実装予定の時間依存Ginzburg-Landau方程式の数値シミュレーションモデルを開発し、インパクトファクターの高い国際誌であるPhysical Review B誌に掲載されるに至った。
以上のことから、当初の研究計画に照らし合わせ、本研究はおおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、まずは前年度に残された課題である逐次・非逐次融合型データ同化手法の完成を目指す。その後、前年度に開発した時間依存Ginzburg-Landauモデルの数値シミュレーションコードに実装し、小規模モデルの場合の開発手法の性能評価を行う。また、これまで研究代表者の研究室で開発してきた結晶成長シミュレーションのためのフェーズフィールドモデルに実装し、中規模モデルの場合の開発手法の性能評価を行う。さらには、大規模なモデルに基づく性能評価を行うため、やはり本研究室で開発した地震波動伝播モデルへの実装を行う。最終的にはこれらの結果を論文にまとめ、国際誌に投稿する。
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| Causes of Carryover |
2020年度は、新型コロナウィルスの影響が極めて大きく、在宅勤務が中心となったため、当初計画で設備備品として勤務先に設置する予定であったPCについては、購入を延期することとした。当初計画で予定していた学会出張は、すべてがオンライン開催もしくは開催中止となったため、旅費はまったく使用しなかった。データ入力のアルバイトを大学院生に依頼するために謝金を計上していたが、当該の大学院生も長期間にわたって実家および下宿に滞在しながらの勉学となったため、アルバイトを依頼することができなかった。その他に論文の英文校正費および出版費を計上していたが、論文執筆は2020年4月に新規雇用した研究員が本研究の研究協力者として実施したため、当該研究員の雇用プロジェクト経費から支出する必要があった。
2021年度は、本研究の成果を国内外の学会において積極的に発表するとともに、引き続き、国際誌への論文投稿を行なっていく。そのため、旅費およびその他を中心に研究予算を執行していく。
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