2020年9月17日改訂

1.はじめに

1.1.衛星全球降水マップ(GSMaP;ジーエスマップ)とは?

衛星全球降水マップ"GSMaP"は、全球降水観測(GPM)計画の下、GPM主衛星に搭載された二周波降水レーダ(DPR)を中心に、複数の降水を観測する衛星や静止気象衛星を組み合わせて開発した世界の雨マップです。本ウェブサイトでは、GSMaPによる1時間ごとの世界の雨の様子を閲覧することができます。

GSMaPの降水推定手法では、熱帯降雨観測衛星TRMMやGPM計画主衛星に搭載された衛星搭載降水観測レーダの情報が活用されていることが大きな特徴として挙げられます。

GSMaPによる降水データは、研究的な目的のみならず、気象や防災などの分野をはじめ、気候、農業、公衆衛生、教育などの多岐に渡る様々な分野で幅広く利用されています。具体的な利用事例は利用事例集をご覧ください。

1.2.世界の雨分布ウェブサイトシリーズの特徴

利用の目的にあわせて、いくつかのGSMaPウェブサイトを用意しています。
ここでは、主要なウェブサイト3つを、それぞれの特徴とともにご紹介します。

"今"の雨をみたい!リアルタイムでの降水分布を確認したい方は… 世界の雨分布リアルタイム
30分毎にリアルタイムの世界の雨分布を表示できます。
過去のある日の雨をみたい!指定した日時の降水分布を確認したい方は…世界の雨分布速報
2000年3月~4時間前までの、指定した日時の世界の雨分布を表示できます。
日雨量・月雨量などの積算した雨をみたい!統計情報を確認したい方は…世界の雨分布統計
過去20年の降水と比較した干ばつや持続的な多雨に関する指標も表示できます。

上記データの詳細説明や、GSMaPを応用したウェブサイト「理研ナウキャスト」「気象リアルタイム」「日本周辺の三次元降水量」については4章GSMaPウェブサイトの種類をご覧ください。

1.3.GSMaP開発の歴史

GSMaPは、2002年~2007年に実施された、科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST)研究領域「水の循環系モデリングと利用システム」の研究課題「衛星による高精度高分解能全球降水マップの作成」(研究代表者:岡本謙一 大阪府立大学工学系研究科 教授)による研究成果をベースに開発されています。
2007年以降は、JAXA降水観測ミッションサイエンスチームにより引き続きアルゴリズム開発が行われており、GSMaPの降水推定精度向上のため、JAXAでは日々研究開発に取り組んでいます。

現在、本ウェブサイトで表示している降水量は、全球降水観測(GPM)計画のために開発されたアルゴリズム(GPM-GSMaP Ver.6)を用いており、G-Portalで公開しているGPM全球合成降水マッププロダクトとは同じものです。

ページのトップへ▲

2.データ概要

物理量
降雨強度 [mm/hr]
領域
全球(60S~60N)
空間分解能
緯度経度0.1度格子(赤道付近で約11kmメッシュ)
時間分解能
1時間
表示時刻
世界標準時 UTC(日本標準時 JST = 世界標準時UTC +9時間)

ページのトップへ▲

3.GSMaPの利用

JAXA/EORCでは、世界の雨分布の画像・データを様々な形式で提供しております。詳細は以下の各項目をご参照ください。

なお、世界の雨分布の画像・データを用いて論文やレポート等を出版する場合は、使用したデータが、JAXA/EORC作成によるGSMaP降水プロダクトによるものであることを明記して下さい。 利用規約についての詳細は、こちらをご確認ください。

参照論文については、GSMaPプロジェクト及びそのプロダクトについて記述した主要論文10.GSMaP論文リストを引用ください。

3.1.雨分布をウェブサイトで閲覧したい

ウェブサイトの使い方は以下の動画を御覧ください。

① ウェブサイトの簡単な画面説明


② ウェブサイト経由でのグラフ描画・データ切り出しダウンロードの簡単な説明


③ 「世界の雨分布統計」ウェブサイトの説明


④ ウェブサイトに表示される画像

  1. 背景の雲画像には、米国海洋大気庁(NOAA)気候予測センターが作成している、Globally-merged, full-resolution (~4km) IR Dataを利用しています。気象庁の静止気象衛星ひまわり、米国海洋大気庁(NOAA)の静止気象衛星GOES、欧州気象衛星機関(EUMETSAT)の静止気象衛星MeteosatのIR(赤外)情報を利用しており、NASA/GSFCの降水処理システム(PPS)経由で提供を受けています。
  2. 画像中で背景が黒い部分が見えるときがあります。これはデータ配信遅れや衛星運用の状況により雲画像が不定期に欠損する等の理由で、静止衛星による雲データが欠損していることを示します。
  3. 雲画像が欠損していても、雨分布はマイクロ波放射計の観測をもとに推定されるので、欠損値とはなっていません。
  4. 海岸線や緯度経度線、河川のデータはNatural Earth(http://www.naturalearthdata.com/)のデータを利用しています。

3.2.雨分布の画像を使いたい

① ウェブサイトから表示画面を画像(png形式)でダウンロードできます。詳細はこちらの動画を御覧ください。

② 全球スケールの雨と雲の画像(Jpg形式)はこちらからダウンロードできます。

jpg画像サンプル


③ そのほか、直近2か月分のみ高解像度版の、全球スケールの雨と雲の画像(png形式)の配布ページもご用意しておりますので、 までお問い合わせください。

高解像度png画像サンプル


3.3.データを使って解析したい

binary形式やcsv形式のGSMaPデータは、データパスワード付きのftpサーバより、無料で取得することができます。ご希望の方は、こちらからユーザ登録をお願いいたします。

データフォーマット説明書(英語、PDF)はこちらからご覧になれます。

ページのトップへ▲

4.GSMaPウェブサイトの種類

世界の雨分布ウェブサイトには、いくつかの種類があり、右上のボタン一覧から相互にリンクして切り替えが可能になっています。

4.1.世界の雨分布速報

世界の雨分布速報のウェブサイトでは、GSMaP降雨強度推定アルゴリズムを使用して、2000年3月から4時間前までの毎時の世界の雨分布の情報を提供しています。 実時刻からの差によって、以下の図のように推定に用いるアルゴリズムや次項に示すように使用している衛星センサ数が異なり、過去分のデータの方が、精度が高くなっています。

このほか、雨量計補正版なども提供しております。詳細は以下リンクをご覧ください。

  • 詳細なデータの種類と期間はこちら
  • アルゴリズムの詳しい説明はこちら

なお、再解析版の計算処理の一部は、JAXAのスーパーコンピュータシステム(JSS2)を使用しています。

4.2.世界の雨分布リアルタイム(GSMaP_NOW)

世界の雨分布リアルタイムのウェブサイトは、主に降水の現況把握を目的としており、更新間隔30分でほぼ実時刻の降水量分布を提供しております。

2015年11月に日本・アジア・太平洋領域(静止気象衛星ひまわり)を対象に公開して以降、2018年11月に領域をヨーロッパ・アフリカ領域(静止気象衛星Meteosat)まで拡張し、2019年6月以降は、アメリカ領域(静止気象衛星GOES)まで含めて全球でデータが利用可能となっています。

ほぼ実時刻の降水量を推定するため、30分前までに利用可能なデータを入力としているため、入力されるデータがほかのGSMaPと異なっていますので、詳細はこちらをご覧ください。

4.3.世界の雨分布統計(GSMaP_CLM)

「世界の雨分布統計」は、1日・5日・7日・10日・月単位の平均降水量をはじめ、統計値や異常降水(干ばつ・豪雨)に関する指標などの各種データを可視化できるウェブサイトです。世界気象機関(WMO)が主導する「宇宙からの異常気象/気候モニタリング実証プロジェクト(SEMDP)」にも利用されており、2000年4月以降のデータが御覧いただけます。ウェブサイトの使い方はこちらをご覧ください。

豪雨は、パーセンタイル値とよばれる指標を用いて判定しています。過去の統計的な雨量の上位10%に相当する強い雨(90パーセンタイル値)を超える雨域を豪雨域として色付けしています。色が濃い領域ほど、より激しい豪雨であることを意味します。

干ばつは、標準化降水指数 (SPI) とよばれる指標を用いて判定しています。SPIは降水量を統計処理することで、干ばつの発生頻度に対応する情報に変換したものです。負の値が小さいほど乾燥(少雨の)度合が強いことを示しています。各指標の詳細な説明は、マウスをバナーにあわせるとポップアップで表示されます。

統計値の時間カテゴリによって、表示可能な統計値が異なりますので、下表をご参照ください。

統計値
カテゴリ
降水量 豪雨指標 干ばつ指標 統計量
平年値 ひと月あたり
の雨日の割合
上位10%にあ
たる降水強度
上位5%にあ
たる降水強度
1日
5日
7日
10日

GSMaPを用いた豪雨や干ばつの検出の詳細や評価については、Tashima et al. (2020)(https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3014881)をご参照ください。

4.4.世界の降水予報 GSMaP理研ナウキャスト(GSMaP_RNC)

GSMaP理研ナウキャストのウェブサイトでは、理研データ同化チームで作成された毎時更新される衛星の全球降水予報データを用いて、実時間に対して6時間後までの降水情報を表示しています。
これらの全球降水予報データは、JAXA「世界の雨分布速報」の4時間前までの衛星による降水観測データを使って、最新のデータ同化手法に基づいた、目先12時間までの降水ナウキャスト手法によるもので、理化学研究所データ同化チームが開発しました。
*降水ナウキャストとは、過去と現在の降水分布から降水域の動きを推定し、数分~数時間先までの降水分布を推定する手法です。

JAXAでは、理研で作成しているbinary形式のデータの配布も行っております。 希望される方は、他のGSMaPプロダクト同様に「ユーザ登録」より、登録をお願いします。

NO FORECASTの領域について

日本の近く(北緯0度から60度、東経100度から180度)の領域については、理研が気象業務法に基づき気象予報業務許可(許可第204号)を取得しており、平日10時から17時の間のみデータが表示できます。 それ以外の時間は気象予報士が常駐しないため、気象業務法に基づき当該領域を黒く塗っています。なお、平日10時から17時であっても気象予報士が不在の場合は、気象業務法に基づき当該領域を非表示としています。

注意事項

気象庁発表の予報と当ウェブサイトの予報は異なることがあります。 気象庁から気象警報・注意報が発表されると、随時こちらに反映されますが、必ず気象庁が発表する最新の気象警報・注意報の内容をご優先ください。

当サイトの利用者は、当サイトのコンテンツより得た情報を、利用者ご自身の責任において利用していただくものとします。 当サイトに含まれる情報やデータを利用することで直接・間接的に生じたいかなる損害についても、JAXA、理研およびその職員は一切の責任を負いません。 当サイトは、予告なしに掲載情報の一部または全てを変更、削除、運用を休止する場合がありますので、あらかじめご了承ください。

より詳細な説明や注意事項は、理研データ同化チームの「理研天気予報研究」ページをご覧ください。

※参考文献
1. Otsuka, S., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2016: Nowcasting with data assimilation: a case of Global Satellite Mapping of Precipitation. Wea. Forecasting, 31, 1409-1416.

ページのトップへ▲

5. 入力されているデータ

1) 静止気象衛星データ

世界の雨分布速報(GSMaP_NOWを除く、GSMaPプロダクト)では、米国海洋大気庁(NOAA)気候予測センターが作成している、Globally-merged,full-resolution(~4km)IR Dataを利用しています。このIRデータは、気象庁、EUMETSAT、NOAAの静止気象衛星データから全球画像を合成しています。緯度は60N~60Sの範囲で、時間分解能は1時間です。

世界の雨分布リアルタイム(GSMaP_NOW)については、ほぼ実時刻でデータを提供するために、気象庁からひまわり領域のデータを、千葉大学およびブラジル国立宇宙研究所(INPE)からGOES領域のデータを、EUMETSATからMeteosat領域のデータを入手し、合成して使っています。

2) 低軌道衛星データ

衛星の運用期間がそれぞれ異なるため、期間によって入力されている衛星データに違いがあります。詳細情報は衛星フラグデータをご参照ください。
また、世界の雨分布リアルタイム(GSMaP_NOW)については、ほぼ実時刻でデータ提供するために、30分以内に入手可能な、GCOM-W、NOAAシリーズおよびMetOpシリーズの直接受信データとGMI Coreのみを入力しています。

衛星名 高度 (km) センサ名 カテゴリー 周波数 (GHz) 備考
GPM Core 407 GMI imager 10.7, 19.4, 21.3, 37, 85.5, 166, 183.31±3, 183.31±7 2014年9月3日以降、
利用開始
TRMM 402 TMI imager 10,19,21,37,85 2015年4月8日運用停止
AQUA 705 AMSR-E imager 7,10,19,24,37,89 2011年10月4日運用停止
GCOM-W 705 AMSR2 imager 7,10,19,24,37,89 2013年7月1日以降、
利用開始
DMSP-F13 833 SSM/I imager 19,22,37,85 2009年11月18日運用停止
DMSP-F14 833 SSM/I imager 19,22,37,85 2008年8月24日運用停止
DMSP-F15 833 SSM/I imager 19,22,37,85 2006年8月以降、
海上の降雨のみ利用。2014年9月2日より利用停止。
DMSP-F16 833 SSMIS imager/
sounder
19.4, 22.2, 37, 91.7, 60-63,
50-59, 150, 183.31±1,
183.31±3, 183.31±7
2010年6月11日以降、
利用開始
DMSP-F17 850 SSMIS imager/
sounder
19.4, 22.2, 37, 91.7, 60-63,
50-59, 150, 183.31±1,
183.31±3, 183.31±7
2010年6月11日以降、利用開始
2017年1月25日より利用停止
DMSP-F18 850 SSMIS imager/
sounder
19.4, 22.2, 37, 91.7, 60-63,
50-59, 150, 183.31±1,
183.31±3, 183.31±7
2013年7月1日以降、
利用開始
DMSP-F19 850 SSMIS imager/
sounder
19.4, 22.2, 37, 91.7, 60-63,
50-59, 150, 183.31±1,
183.31±3, 183.31±7
2015年3月25日以降、利用開始
2016年2月11日より利用停止
NOAA-N18 870 AMSU-A/
MHS
sounder 23.8-89.1 (AMSU-A), 89,
157, 183.311±3, 183.311±5,
190.311 (MHS)
2014年9月2日以降、利用開始
2018年10月20日より低品質データ入力
2018年10月23日より利用停止
NOAA-N19 870 AMSU-A/
MHS
sounder 23.8-89.1 (AMSU-A), 89,
157, 183.311±3, 183.311±5,
190.311 (MHS)
2011年8月1日以降、
利用開始
MetOp-A 817 AMSU-A/
MHS
sounder 23.8-89.1 (AMSU-A), 89,
157, 183.311±3, 183.311±5,
190.311 (MHS)
2011年8月1日以降、利用開始
2019年12月16日より利用停止
MetOp-B 817 AMSU-A/
MHS
sounder 23.8-89.1 (AMSU-A), 89,
157, 183.311±3, 183.311±5,
190.311 (MHS)
2014年9月2日以降、
利用開始
MetOp-C 817 AMSU-A/
MHS
sounder 23.8-89.1 (AMSU-A), 89,
157, 183.311±3, 183.311±5,
190.311 (MHS)
2020年9月17日以降、
利用開始

3) 衛星データ以外のデータ

  • 気象庁 全球予報値データおよび客観解析データ(GANAL)
  • 気象庁 全球日別海面水温解析データ(MGDSST)

ページのトップへ▲

6.FAQ

GSMaPデータの利用に関して、よくある質問をリストにまとめました。

7.特記事項

  • 本ホームページの掲載情報の正確性については万全を期しておりますが、利用者がホームページの情報を用いて行う一切の行為についてJAXAは何ら責任を負うものではありません。
  • JAXA/EORC世界の雨分布の画像・データをパンフレットに掲載する等、より広く配布する場合には、 にコンタクトして下さい。 また、利用規約については、詳しくはこちらをご確認ください。
  • JAXA/EORC世界の雨分布の画像・データを用いて論文、レポート等を出版する場合は、使用したデータが、JAXA/EORC作成によるGSMaP降雨プロダクトによるものであることを明記して下さい。また、参照論文として、GSMaPプロジェクト及びそのプロダクトについて記述した主要論文(10.GSMaP論文リスト)を引用ください。
  • EORC/TRMM事務局では関連文献の収集を行っています。GSMaP降雨プロダクトを利用した論文、レポート等などについて、別刷またはコピーを送るなどの御協力をお願い致します。 送付先は以下の通りです。

〒305-8505
茨城県つくば市千現2-1-1
宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター
GSMaPリアルタイムデータ事務局
FAX: 029(868)2961
E-mail:

本ページに関してコメント、疑問、質問などありましたら、上記 に御連絡下さい。

ページのトップへ▲

8.関連リンク

ページのトップへ▲

9.謝辞

本プロダクトは独立行政法人 科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業(CREST)研究領域「水の循環系モデリングと利用システム」の研究課題「衛星による高精度高分解能全球降水マップの作成」(GSMaPプロジェクト、研究代表者:岡本謙一 大阪府立大学工学系研究科 教授)の成果を利用しています。GSMaPプロジェクトメンバー及びJST CRESTに感謝いたします。

ページのトップへ▲

10.GSMaP論文リスト

こちらの論文を引用してください。

  • Kubota, T., K. Aonashi, T. Ushio, S. Shige, Y. N. Takayabu, M. Kachi, Y. Arai, T. Tashima, T. Masaki, N. Kawamoto, T. Mega, M. K. Yamamoto, A. Hamada, M. Yamaji, G. Liu and R. Oki 2020: Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) products in the GPM era, Satellite precipitation measurement, Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-030-24568-9_20.

アルゴリズムに関係した主要な論文はこちらです。

  • Kubota, T., S. Shige, H. Hashizume, K. Aonashi, N. Takahashi, S. Seto, M. Hirose, Y. N. Takayabu, K. Nakagawa, K. Iwanami, T. Ushio, M. Kachi, and K. Okamoto, 2007: Global Precipitation Map using Satelliteborne Microwave Radiometers by the GSMaP Project : Production and Validation, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 45, No. 7, 2259-2275, https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.895337.
  • Aonashi, K., J. Awaka, M. Hirose, T. Kozu, T. Kubota, G. Liu, S. Shige, S., Kida, S. Seto, N.Takahashi, and Y. N. Takayabu, 2009: GSMaP passive, microwave precipitation retrieval algorithm: Algorithm description and validation. J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 119-136, https://doi.org/10.2151/jmsj.87A.119.
  • T. Ushio, T. Kubota, S. Shige, K. Okamoto, K. Aonashi, T. Inoue, N., Takahashi, T. Iguchi, M.Kachi, R. Oki, T. Morimoto, and Z. Kawasaki, 2009: A Kalman filter approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from combined passive microwave and infrared radiometric data. J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 137-151, https://doi.org/10.2151/jmsj.87A.137.
  • Mega, T., T. Ushio, M. T. Matsuda, T. Kubota, M. Kachi, and R. Oki, 2019: Gauge-adjusted global satellite mapping of precipitation. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 57.4, 1928-1935, https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2870199.

GSMaPを用いた豪雨や干ばつの検出に関係した主要な論文はこちらです。

  • T. Tashima, T. Kubota, T. Mega, and T. Ushio, and R. Oki, 2020: Precipitation extremes monitoring using the near-real-time GSMaP product, IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ. Remote Sens. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3014881.

その他の関係論文はこちらをご参照ください。

ページのトップへ▲