予報モデルを支えた観測データを共有
Google DeepMindは11月13日、WeatherNext 3で使った衛星画像SatWeaveと降水推定PARDIGについて、過去の記録と継続的な配信を公開すると発表した。新しい予報モデルを同日に発売したというニュースではない。SatWeaveは観測形式や走査時刻の異なる静止気象衛星の画像をまとめ、雲や大気の状態を扱いやすくする仕組みだ。開発者資料では現在の配信は1時間刻みで、到着までにも約1時間の遅れがある。
15分刻みの値が15分ごとに届くわけではない
PARDIGは衛星の降水観測を学習し、衛星画像や大気の状態から、約10キロ間隔の格子に15分刻みで雨などを推定する。開発者資料によると、更新型のPARDIG-NRTは6時間分をまとめて6時間ごとに配信する。値の時刻から配信までの遅れは約2～8時間、平均約5時間とされる。研究で細かな時間変化を扱えることと、利用者が現在の雨を即時に把握できることは別で、表示や解析では各値の対象時刻を確認する必要がある。
長期記録と地形・雪の制約を確認
PARDIGには1999～2023年の長期記録版と、2016年以降の更新版がある。入力に使う衛星や大気データが異なり、記録をつなぐと、気候変化以外の要因による段差が入り得ると資料は注意を促す。極域は学習観測の範囲外への推定となり、山岳や降雪、弱い霧雨にも限界がある。研究側は米国・欧州・日本のレーダーなどとの比較で改善を報告するが、それだけで全地域・全条件の精度が保証されたとは読まない。
研究での再利用と防災判断を分ける
両データは出典表示などを条件に利用できるCC BY 4.0で公開されている。過去の雲や雨を用いた予測研究には利用の入口が広がる一方、研究用データと行政の警報は役割が異なる。Google自身も実験的なWeather Labについて、公式の予報や警報は地域の気象機関を参照するよう案内する。編集上は、洪水などへの将来的な応用という期待と、利用者が今受け取るべき防災情報を混同しないことが重要と考える。