À l'aide d'une technique puissante connue sous le nom de « prévision immédiate 3D », " une équipe internationale comprenant des scientifiques du RIKEN Advanced Institute for Computational Science (AICS) a commencé à fournir, à titre expérimental, prévisions qui prédisent la probabilité de précipitations à un endroit donné dix minutes à l'avance. Le groupe utilisera le système pour déterminer si les prévisions expérimentales, basé sur des données mises à jour toutes les 30 secondes, pourrait être utilisé pour prévenir les dommages causés par les pluies torrentielles. L'oeuvre, menée par une équipe comprenant des chercheurs de l'AICS ainsi que du National Institute of Information and Communications Technology (NICT), Université métropolitaine de Tokyo, et l'Université d'Osaka, utilise une combinaison de radars multiéléments et d'algorithmes informatiques qui font des prédictions basées sur les données des radars.

Aujourd'hui, la prévision immédiate, terme qui désigne les prévisions météorologiques à court terme réalisées en temps réel, se fait généralement à l'aide d'antennes radar paraboliques, qui prennent cinq à dix minutes pour balayer environ 15 couches du ciel entier. Typiquement, cela se fait en regardant une seule couche du ciel, détecter la pluie là-bas, puis extrapoler à partir des conditions météorologiques où la pluie tombera plus tard. Cependant, bien que la prévision immédiate nécessite beaucoup moins de puissance de calcul que les simulations météorologiques, il n'est pas en mesure de prédire avec précision les précipitations provenant de nuages ​​orageux se développant rapidement, où il y a des mouvements verticaux rapides dans les configurations de pluie.

Récemment, cependant, un nouveau type de système, appelé radar à commande de phase, a été installé sur le campus Suita de l'université d'Osaka. Le radar peut être ciblé très rapidement, il peut balayer tout le ciel en dix à trente secondes, regardant à environ 100 angles avec une portée de 60 kilomètres. Le radar peut être ciblé avec précision en manipulant les faisceaux émis par un certain nombre d'appareils, permettant à un radar plat de balayer tout le ciel très rapidement.

Afin d'améliorer la capacité de prévision du radar, le groupe a développé un algorithme qui prend l'énorme quantité de données d'observation du radar, mis à jour toutes les 30 secondes, et fait des prévisions rapides basées sur les données de pluie en 3D. Cela permet de faire des prévisions extrêmement fréquentes et précises. Les prévisions, qui couvrent le Kansai (Osaka, Kyoto et Kobe) au Japon, sont disponibles en ligne sur :https://weather.riken.jp/.

Le groupe a également développé un modèle de prévision basé sur des données radar multiéléments utilisant le puissant ordinateur K, et bien qu'il ne puisse pas être mis en œuvre actuellement en raison du besoin d'une puissance de calcul massive, le groupe envisage de poursuivre ce travail avec l'espoir qu'il pourra éventuellement être implémenté sur les futurs ordinateurs, permettant des prévisions beaucoup plus précises des pluies torrentielles. Selon Takemasa Miyoshi, qui dirige le projet chez RIKEN AICS, « les pluies torrentielles peuvent avoir des conséquences tragiques, car ils conduisent à des crues soudaines ou à des glissements de terrain dangereux en quelques minutes. Nous espérons que pouvoir les prévoir, même dix minutes à l'avance, nous aidera à minimiser les dommages qu'ils peuvent causer. Il y a encore beaucoup de problèmes à résoudre, comme comment mettre ces informations à la disposition de ceux qui en ont besoin de manière rapide et efficace, et nous prévoyons de poursuivre notre travail pour faire de ce système une réalité. » Dans le cadre de l'effort visant à rendre le système pratique, les chercheurs collaborent avec un concepteur d'applications qui propose des applications de prévisions météorologiques aux utilisateurs de smartphones (voir http://www.aics.riken.jp/en/topics/170324.html). Ils sont également impatients de collaborer avec d'autres installations radar à commande de phase pour fournir des prévisions pour une zone plus étendue.