Quasi-real-time analysis system

AMATERASS

気象・気候、再生可能エネルギー、農業・植生、社会科学、防災・国土強靭化など、幅広い分野の学際的研究を支える準リアルタイム静止衛星太陽放射量解析システム

AMATERASSは、静止衛星の高時空間分解能観測データから物理解析によって太陽放射量を推定します。2007年以来、準リアルタイム解析システムはによって開発、実装、長期運用が継続されています。

開始
2007-07-07
ひまわり6号(MTSAT-1R)観測データを用いた準リアルタイム日射量解析とデータ公開を開始。以後、ひまわり7号、8号、9号へ継続的に更新。
ダウンロード数
200M+
2026年3月時点で累計205,031,268件。グリッドフォーマットデータを含めると4億件超となり、気象・気候・再生可能エネルギー・農業等の研究に広く活用されています。
ステータス
Quasi-real-time
ひまわり8/9号の10分毎フルディスク観測と、2.5分毎の日本領域観測を用いて連続解析を実施。衛星観測後、約10分でデータを公開。
プロダクト
Solar Flux
地表面の全天・直達・散乱日射量、大気上端の太陽放射、さらに太陽光発電出力推定を含む多様なプロダクトを提供。衛星観測後、約10分程度でデータを取得できます。
解析手法
Physics-based
放射伝達モデルをニューラルネットで高速化した物理ベース解析。回帰分析やエネルギーフローモデルと異なり、大気の波長特性を考慮した厳密な推定を実現します。
Overview

長期にわたる準リアルタイム
太陽放射解析の継続運用

AMATERASSは、単なる画像処理や経験的モデルではなく、静止衛星観測データを物理的に解析するシステムです。太陽放射は水蒸気、オゾンなどの吸収ガス、エアロゾル、雲粒子、レイリー散乱などの影響を受けながら地表面へ到達します。AMATERASSでは、こうした吸収・散乱、地表面—大気間の多重反射効果等を考慮して太陽放射量を解析します。

このシステムは、放射伝達計算とニューラルネットワークによる高速化から始まりました。さらに、静止衛星データを物理量として安定して利用するためのセンサ校正、時系列解析に不可欠な衛星観測位置情報補正アルゴリズムと緯度経度グリッドプロダクト生成技術へと展開し、太陽光発電・太陽熱利用、陸面・水文、農業・植生、社会システム、防災・国土強靭化等、分野横断的な太陽放射量データ利用を支える基盤となっています。

AMATERASS system overview and radiation product suite

AMATERASSシステム概要とデータプロダクト

静止衛星観測データを準リアルタイムで処理し、地表面および大気上端の放射量プロダクトとして提供します。衛星観測から10分後を目安にデータを得ることができます。

AMATERASS East Asia and West Oceania solar radiation map

日射量マップ

静止衛星観測に基づく広域日射量プロダクトを10分ごとに更新します。雲や水蒸気などの影響、地域的な日射変動を時空間的に把握でき、再生可能エネルギー、気候、環境応用の基盤データとなります。

Solar radiation and photovoltaic power quasi-real-time maps

準リアルタイム太陽光発電出力

高時空間分解能による日射量および太陽光発電出力推定を提供します。一部領域では2.5分毎の解析も実施しており、電力系統の需給管理や出力予測に活用されます。

Global and multi-geostationary satellite solar radiation coverage

全球展開に向けて

複数の静止衛星を用いた解析と全球日射量プロダクトへの挑戦です。ひまわり領域から複数の静止衛星領域へ解析を拡張することで、広域・高頻度モニタリングを目指します。

Physical analysis

衛星観測データの物理解析

AMATERASSは、単なる画像処理や経験的モデルではなく、静止衛星観測データを物理的に解析するシステムです。大気中の吸収、散乱、雲の影響、地表面—大気間多重反射などを通して放射量を推定します。

放射伝達計算、現地観測、地点スケールの検証、高頻度衛星データを組み合わせ、観測放射輝度を物理モデルを介して全天日射・直達日射・散乱日射などの物理的に意味のある放射量へ変換します。

Physical analysis of satellite observations

衛星輝度から物理的に意味ある日射量へ

放射伝達計算、現地観測、地点スケールの検証、高頻度衛星データを組み合わせ、観測放射輝度を物理モデルを介して全天日射・直達日射・散乱日射などの物理的に意味のある放射量へ変換します。

Radiative transfer and spectral decomposition

放射伝達と波長特性の考慮

衛星輝度を、気体・エアロゾル・雲・分子による大気の吸収・散乱を通じて解釈します。観測された放射量を大気の光学特性と結びつけることで、物理的に意味ある日射量の推定が可能となります。

Ground-based sky radiometry — SKYNET

現地観測研究からの出発

地上観測と観測点上空の地点スケール推定から出発し、段階的に広域衛星解析へと発展してきた研究の積み重ねがあります。スカイラジオメーターやマイクロ波放射計、日射計ネットワーク(SKYNET等)による現地観測が、衛星推定の基盤を支えています。

Validation of surface solar radiation

地上観測による検証

複数地点の地上観測データとの比較により、衛星ベースの地表面日射量推定の定量的信頼性を評価・検証します。検証の積み重ねが、AMATERASSプロダクトの科学的品質を支えています。

物理過程単なる画像の見た目や物体認識ではなく、放射物理を解析対象とします。
定量的プロダクト単なる画像処理や単純な経験的モデルではなく、物理的に解釈可能な放射量を出力します。
観測と理論、データ解析の接続衛星データ、大気放射学、地上観測を一つの運用フレームワークの中で接続します。
Learning algorithm

物理解析のための
学習アルゴリズム開発

AMATERASSは、大規模なルックアップテーブルだけに頼るのではなく、ニューラルネットワークに放射伝達計算そのものを学習させるという発想から始まりました。一般的な衛星解析で使われるLUT法は、対象パラメータが増えるとデータベース容量や内挿処理が急速に複雑化し計算コストの増大から解析が不可能になります。そこで、放射伝達モデルの物理過程を保持したまま、高精度に近似する学習アルゴリズムを開発し、放射パラメータから日射量を高速に推定出来るようになりました。

この技術基盤が、物理解析、ニューラルネットワークによる高速化、準リアルタイム衛星解析を接続しています。厳密だが計算コストの高い放射伝達計算を、高頻度な衛星観測スケジュールに同期できる実用的な計算速度へ引き上げた点が、AMATERASSの中核的な特徴です。

Neural-network learning algorithm for radiative-transfer analysis

高速な放射解析のための学習アルゴリズム開発

放射パラメータから放射伝達計算を学習し、物理に基づく日射量推定を高速化するためにニューラルネットワークの学習アルゴリズムを開発しました。このアプローチは、詳細な大気物理と高頻度衛星観測の実運用処理をつなぐ計算上の橋渡しとなりました。経験的な回帰モデルではなく、放射伝達モデルを高精度に近似するソルバーとしてニューラルネットワークを用いる点に特徴があります。

Distortion-BP learning algorithm

学習アルゴリズムの開発

Distortion-BP法は、放射伝達計算を学習し、放射パラメータから日射量を推定するために開発されました。このアルゴリズム基盤により、大規模ルックアップテーブルへの依存を低減し、パラメータ数の増加に伴うデータベース肥大化や内挿処理の複雑化を回避しながら、放射計算を高速な準リアルタイム衛星解析へ接続しました。

Atmospheric radiation budget products and first AMATERASS results

放射プロダクトの基盤

放射伝達計算を学習したニューラルネットワークソルバーにより、物理に基づく放射量推定を約1,000倍高速化しました。この高速化により、広域・高時間解像度の静止衛星観測を実用的に解析し、大気放射プロダクトを準リアルタイムで処理できるようになりました。

Development history

AMATERASSの歩み

AMATERASSは単一データセットの話ではありません。放射収支の理解を目的とした大気物理解析から出発し、高速放射計算、衛星搭載センサ校正、準リアルタイム運用、衛星観測位置情報補正と高精度グリッドプロダクト生成技術へと発展し、東日本大震災を契機に太陽光発電応用や分野横断的な研究連携へと展開、さらにNASAとの国際共同研究へとつながっていきました。

01

放射伝達計算を学習するアルゴリズム開発

ニューラルネットワークによる放射伝達計算の高速化により、物理計算に基づく高速な日射量推定が可能になりました。

02

静止衛星搭載センサの代替校正技術開発

気象庁との共同研究により、静止衛星データの安定した物理解析に貢献する校正手法の開発が行われました。開発された手法は気象庁からWMO/GSICSへ日本の校正技術として提案されています(JMA/MSC校正技術ガイド)。

03

2007年、AMATERASS始動

ひまわり6号(MTSAT-1R)観測を用いた準リアルタイム太陽放射解析を2007年7月7日に開始し、ひまわり7号、8号、9号へと衛星世代の更新をまたいで継続してきました。当初は1時間毎のフルディスク観測から始まり、現在は10分毎のフルディスク観測と2.5分毎の日本領域観測へ発展しています。

04

Geo-information Correction methodによる高精度グリッドプロダクト生成

Geo-information Correction methodにより、観測ごとに生じる位置情報の誤差を補正し、定量解析に適した高精度な静止衛星グリッドプロダクトの生成が可能になりました。時系列で見ると手ブレ映像のように現れる衛星データの揺らぎを抑え、雲や地表面の変化を緯度経度グリッド上で安定して追跡できます。

05

東日本大震災を契機とした再生可能エネルギー、異分野融合への展開

2011年の東日本大震災以降、AMATERASSは衛星に基づく太陽光発電推定と異分野融合に舵を切り、エネルギー、電力システム、社会システム等、他分野の研究者とのデータ共有へ展開しました。

06

異分野融合と国際共同研究

本システムは、気象・気候、再生可能エネルギー、農業、社会科学、防災・減災など異分野を横断する研究と応用を支えています。また、AMATERASSの研究開発で構築された技術はNASAとの国際共同研究にも展開され、NASA GeoNEX L1Gプロダクトの開発にも繋がりました。

Geo-information Correction method / Satellite gridded format

位置情報の誤差補正から
緯度経度グリッド衛星プロダクトへ

静止衛星は地球からほぼ静止して見えるため、同じ領域を高頻度で観測できます。これは雲などの時々刻々と変化する地球大気を解析する上で大きな利点です。一方で、走査ミラーの動作、衛星姿勢、ナビゲーション誤差により、観測ごとに位置情報の誤差が発生します。Geo-information Correction methodはこの位置情報を補正し、後段の放射解析や時系列解析に適したグリッド形式データの作成を可能にします。

AMATERASS関連の研究開発で構築された補正アルゴリズムと、静止衛星ディスクデータから緯度経度グリッドへ変換する機能は、NASA GeoNEX L1Gプロダクトワークフローを含む、その後の静止衛星グリッドプロダクトにつながる技術的系譜の一部となりました。AMATERASSで必要とされた「物理量を安定して比較できる衛星データ」への要求が、広域グリッドプロダクトにも接続されています。

Conversion from geostationary satellite disk data to gridded data

静止衛星ディスク観測から緯度経度グリッドプロダクトへ

静止衛星は、衛星投影上のディスク状データとして地球を観測します。このままでは緯度経度格子上の気象データ、陸面データ等その他のデータと重ね合わせることが難しくなります。AMATERASS関連アルゴリズムは、これらの観測を緯度経度グリッドプロダクトとして生成し、概念的にはLevel-1A相当のディスクデータをLevel-1B相当のグリッドプロダクトへと変換します。

Geo-information correction method

観測位置情報補正アルゴリズム Geo-information correction method

位相限定相関(2次元FFT)を用いた誤差計算、SRTM 1秒メッシュなどのランドマーク情報、グリッド形式処理により、静止衛星観測データに含まれる位置情報の誤差を補正します。この補正は衛星データの時間方向の安定性を向上させ、緯度経度グリッド上での定量マッピング、合成、時系列解析を支援します。

GeoNEX product example

AMATERASS由来のアルゴリズムはNASA GeoNEX L1Gプロダクトにも適用されています

NASA NEXへ提供されたAMATERASS由来の衛星観測位置情報補正・グリッドプロダクト生成プログラムが、GeoNEXチームによる改良・ワークフロー統合・実行を経て、NASA GeoNEX L1Gプロダクトの開発に用いられました。

Applications

地球科学・エネルギー・社会・防災・国土強靭化など、様々な研究に資する太陽放射量情報

気象・気候

放射収支・雲・エアロゾル・衛星校正・気候モデル評価。

再生可能エネルギー

太陽光発電出力推定・太陽資源評価・分散型電力システム。

農業・植生

作物・果樹の環境評価、放射駆動の生産性、気候影響解析。

社会科学

地域エネルギー計画・需要側解析・都市システム・データ駆動型意思決定支援。

防災・国土強靭化

分散型発電・停電時のレジリエンス・水資源・緊急時エネルギー計画。

Selected studies

AMATERASS、静止衛星グリッドデータ、及び関連アルゴリズムを活用した主な研究

以下の事例はおおむね時系列順に掲載しています。論文タイトルは原著の言語のまま掲載しています。

2013Renewable energy / Microgrids

Game Theoretic Receding Horizon Cooperative Network Formation for Distributed Microgrids: Variability Reduction of Photovoltaics

AMATERASS/EXAM関連の日射量情報を活用した分散型マイクログリッドと太陽光発電出力変動低減の研究。

doi:10.9746/jcmsi.6.281 →
2015Land surface / hydrology

1-km-resolution land surface analysis over Japan: Impact of satellite-derived solar radiation

衛星導出日射量が日本の陸面解析における放射・熱・水収支成分を改善することを示した研究。

doi:10.3178/hrl.9.14 →
2016Renewable energy / grid control

Voltage Control Method Utilizing Solar Radiation Data in High Spatial Resolution for Service Restoration in Distribution Networks with PV

高空間分解能日射量データが太陽光発電導入配電網の電圧制御と系統復旧を支援することを示した研究。

doi:10.1061/(ASCE)EY.1943-7897.0000352 →
2018Validation / meteorology

Evaluation of Himawari-8 surface downwelling solar radiation by ground-based measurements

地上観測によるひまわり8号地表面日射量推定の検証と衛星導出プロダクトの信頼性を示した研究。

doi:10.5194/amt-11-2501-2018 →
2019Social science / residential energy demand

National-scale application of an activity-based residential building energy model using postcode-level census data

AMATERASS由来の気象入力データを用いた活動ベース住宅建築エネルギーモデルを、日本全国の郵便番号地区スケールで適用した研究です。地域ごとのエネルギー需要パターンの把握と政策立案への活用が期待されます。

doi:10.26868/25222708.2019.211024 →
2020GeoNEX / gridded data

An Introduction to the Geostationary-NASA Earth Exchange (GeoNEX) Products

AMATERASS関連の位置情報補正・グリッドプロダクト生成ワークフローに連なる複数静止衛星グリッドプロダクトの紹介。

doi:10.3390/rs12081267 →
2020Power grids / Energy market

Day-ahead Scheduling Method for Electricity Markets Using Neural Networks

ニューラルネットワークによる前日スケジューリングが再生可能エネルギーの不確実性と電力市場意思決定を結ぶ研究。

doi:10.9746/sicetr.56.57 →
2021Forecast correction / solar irradiance

Post-processing correction method for surface solar irradiance forecast data from the numerical weather model using geostationary satellite observation data

静止衛星観測と数値気象予測出力の融合による地表面日射量予報精度の改善。

doi:10.1016/j.solener.2021.05.055 →
2021Vegetation / Monitoring

New generation geostationary satellite observations support seasonality in greenness of the Amazon evergreen forests

高頻度静止衛星観測により雲に覆われたアマゾン常緑樹林の緑の季節性を検出した研究。

doi:10.1038/s41467-021-20994-y →
2024Renewable energy

Solar irradiance variability around Asia Pacific: Spatial and temporal perspective for active use of solar energy

AMATERASSベースのアジア太平洋域広域日射量解析により太陽エネルギーの戦略的活用を支援した研究。

doi:10.1016/j.solener.2024.112678 →
2025Ecosystem monitoring / GPP

Modeling diurnal gross primary production in East Asia using Himawari-8/9 geostationary satellite data

ひまわり8/9号データを用いた東アジア全域の日変化GPPモデリング。フラックスタワー観測と炭素循環評価を結ぶ研究。

doi:10.1016/j.rse.2025.114866 →
Projects

AMATERASSの貢献

AMATERASSの解析プロダクトは、複数の研究分野とプロジェクトにおける基礎的な日射量・再生可能エネルギーデータセットとして広く活用されています。

MEXT Special Expense ProjectVirtual Laboratory for Diagnosis of the Earth Climate System
METI / Agency for Natural Resources and EnergyDemonstration Project for the Development of Photovoltaic Power Output Forecasting Technology
JST CRESTCreation and Integration of Theory and Fundamental Technologies for Distributed Cooperative Energy Management Systems
METI / New Energy TechnologiesSurvey of Medium- and High-Temperature Solar Thermal Utilization and Development of Evaluation Methods for Various Systems
MEXT Space Science and Technology PromotionWide-Area Crop Yield Estimation and Short-Term Prediction over the Pacific Rim Using Satellite Inputs for Food Security
MEXT / DIAS Earth Environmental Information PlatformFeasibility Study on Global Deployment of Solar Radiation and Photovoltaic Power Output Products Derived from Geostationary Meteorological Satellites
JST SATREPSDevelopment of Innovative Climate-Resilient Technologies for Improving Water-Use Efficiency and Controlling Salinity in the Aral Sea Region
Media coverage

メディア報道

AMATERASSと関連する衛星ベース日射量研究は、新聞・機関ニュース・アウトリーチ記事を通じて広く紹介されています。

Science news / internationalInsights from satellite data pave the way to better solar power generationEurekAlert!, August 27, 2024その他確認済み掲載媒体
MSNScienceDailyPV MagazineENNTech ExploristScienmagBioengineer.orgSpace DailySolar DailyOne News PageAlphaGalileoEnerzineMirage
Research institute news気象衛星データの社会応用—第4回宇宙開発利用大賞国土交通大臣賞を受賞してNational Institute for Environmental Studies, August 2020
Newspaper海を超える汚染物質Mainichi Shimbun, June 3, 2016
Newspaper日射量オッケー加速Mainichi Shimbun, October 30, 2015
Newspaper coverage衛星データで日射量把握 太陽光発電、予測に活用可Nikkei, October 6, 2014その他確認済み掲載媒体
共同通信東京新聞西日本新聞北海道新聞福島民報日本海新聞中日新聞京都新聞神戸新聞デーリー東北新聞千葉日報佐賀新聞中国新聞琉球新聞沖縄タイムス福井新聞宮崎日日新聞徳島新聞東奥日報四国新聞高知新聞北國・富山新聞静岡新聞山陰中央日報大分合同新聞長崎新聞
Public outreach雲をつかむ話で太陽光を賢く利用JSTnews, January 2014