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248号目次〜気候との新しい付き合い方〜

1〜2週間先くらいまでだと、主に大気中のプロセスが将来の大気の状態を決定するが、より長期にな気候予測

ると、大気よりもゆっくりと変動する海洋の役割が重要となるため、季節予報では大気と海洋を同時に予測する大気海洋結合モデル（気候モデル）が使われ気候予測がもたらすものる。この時には、日々の天気自体の予測可能性の限界を超えているため、ある期間の気象を平均した「気候」を予測することとなる。

将来の気候の予測
そもそも地球の気候を形作っているのは太陽から

鬼頭 昭雄
KITOH Akio

気象庁気象研究所/気候研究部/部長

届くエネルギーで、地表面に達するエネルギーと地日々の天気予報はスーパーコンピュータによる数値予報と呼ばれる技術を用いており、地球温暖化による長期気候変動予測に使われる気候モデルも同様の物理法則に基づいている。この気候モデルによる予測結果は、気候変動の影響評価や適応策の策定に用いられ始めている。

天気予報

表面から宇宙空間へ逃げるエネルギーのバランスで地表気温が決まる。もし大気中の気体が窒素と酸素だけなら、地表面から大気中に放出される赤外線は図2 全球大気モデルの格子。地球の大気を東西・南北・高度方向に分割した格子で覆い、それぞれの格子上の大気の状態を数値予報モデルで予測するることが可能である。

蒸気や二酸化炭素、メタンなどの微量気体はこの赤外線を吸収し、吸収したエネルギーの一部を再び地って、「現在」の大気などの状態から「将来」を予測す

明日明後日や1週間先の天気予報を出す時の基礎

そのまま宇宙空間に逃げていくが、大気中にある水1時間程度の観測データを、「同じ0時に観測した」と表面へ放射するため、地表面を暖める。これを「温になっているのが、現在の大気の状態をもとに、将世界各国の気象機関は、世界中で同時刻に、地上見なして、異なるデータの誤差を考慮しつつ空間（3室効果」といい、これにより、地球の地表面は人類に来の大気の状態を予測する数値予報という技術で気象観測を行うとともに、風船にぶらさげた気象測次元）的に内挿していた。しかしこれでは実際の観とって適度な気温となっている。この効果を持つ気ある。図1に示すように、大気中の現象を支配するプ器を上空へ放ち、上空15km程度までの大気の状態測時刻とのずれを無視しているし、それ以外の時間体を「温室効果ガス」という。このプロセスも物理法ロセスは様々であり、大気、海洋、陸地、生物圏等（気温、風向、風速、湿度）を観測している。同時刻と帯のデータは利用できずに捨ててしまうことになる。

則に基づいているため、大気中の温室効果ガスの濃が、それぞれ異なる時間的・空間的スケールで変動は世界標準時の0時（日本標準時では9時）、6時、12

そこで現在ではデータを駆使して4次元的に最適な度が分かれば地球の気候をスーパーコンピュータのするとともに、互いに影響を及ぼしあっている。大気時と18時の1日4回である。観測されたデータは専大気の状態（初期値）を求める手法（4次元変分法）が中で再現することが出来る。

や海洋の現象は物理や化学の法則に基づいて起き用回線網によって世界の気象機関で共有される。気使われている。ており、この法則をもとに、スーパーコンピュータを使

象機関では、さらに人工衛星、航空機、ウィンドプロフ

どのくらいの格子間隔で地球を覆うかは、使用す気・陸面や海洋上部はほぼ平衡となる（天気予報と同ァイラ（上空の風の観測）、ドッるスーパーコンピュータの能力に依存する。気象庁

様にここでも約30分ごとに計算を繰り返していくの

プラーレーダー（移動速度のでは地球の大気全体を水平方向に東西1,920個、南で、50年分の計算を行うには876,000回の計算が必観測）などのデータを加えて、北960個（約20km間隔）および鉛直に60個の格子を要で、スーパーコンピュータがなければ出来ないことある時刻における大気の3次用いている。この推定された格子点の初期値をもとである）。各地点での日変化や季節変化はもちろん元的状態を把握する。に、物理法則（運動方程式、熱力学方程式）に則って、表現し、かつエルニーニョ南方振動現象のような図1 地球の気候系の模式図。地球の気候は大気、海洋、陸地、生物圏等からなる気候系の中で、様々な時間的・空間的スケールで変動している

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Civil Engineering Consultant

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気候モデルによる数値積分を数十年分行うと、大しかしながら観測データは将来の大気の状態を計算する。微分方程式を差分年々変動も再現した上で、与えられた太陽からの入空間的に不均一なので、図2方程式にして時間積分を行うが、1日先の予報を一射エネルギーや温室効果ガスの濃度に応じた気候に 示 すように 大 気 を 水 平 方気に行うのではない。数値計算上の制約から、初期がコンピュータ上で再現できる。ただし深層海洋は向・鉛直方向に格子状に区切状態からおよそ30分先の大気の状態を求める。1日別であり、平衡に達するには数千年の時間を必要とり、それぞれの格子上の地点先の予報だとこれを48回、1週間先だと336回繰り返する。

での気温や風、湿度などの値し計算を行う訳である。

ところが、人間活動によって二酸化炭素などの温を、なんらかの内挿法を用いしかし推定初期値にはどうしても誤差が入ること

室効果ガスの大気中濃度が増え続けると、温室効果て計算する。この内挿法自体や、数値予報モデルが完全でないことと相まって、予が増加することで気温が上昇する「地球温暖化」
が問が奥の深い技術である。得ら

測誤差が大きくなり、断定的な予測が出来なくなる。

題となってくる。気候変動に対する緩和策や適応策

れる観測データは空間的に不これに対処するため、数値予報を始める際の初期値などの議論の基礎となる精度の高い気候変動予測

均一なだけではなく、実は時を、観測誤差に対応させて少しずつ変えて多数の数が不可欠であり、日本を始め世界各国で研究が行わ間的にも不均一である。以前

値予報を行い、それぞれの結果から平均やばらつきれている。

は、ある時刻（たとえば世界標などの情報を抽出し、予測の信頼性や確率に関する気象庁気象研究所でも地球温暖化などの気候変準時の0時）を中心とした前後情報を引き出す「アンサンブル予報」を行っている。

化に伴う大気・海洋・陸面・海氷などの変化を表現す
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きた従来の気候モデルに比べて、水平方向の細かい構造をはるかに詳細に表現できる、20km格子間隔で地球全体を覆う大気モデル（天気予報に用いられている数値予報モデルと同じ解像度）を用いて、台風やハリケーンの変化、梅雨の変化などの予測を行っている（図7）。実験の結果、温暖化した世界では、地球全体の台風やハリケーンの発生頻度は現在よりも減少するものの、平均強度や強い台風やハリケーンは増加することが分かった。
一方、積乱雲の水平スケールは10km以下なので、集中豪雨などの極端現象の正確な予測には、格子間

図3（左、中） 気象庁気象研究所の気候モデルを用いたシナリオ（SRES-A1B）
実験における2081〜2100年平均の地上気温変化。
（左）
1月、（中）
7月。1961〜1990年平均との差で示した。赤色が濃いほど温暖化の程度が大きい
図4（右） 図3と同じ。ただし1月の大気温度変化の3次元構造。地球温暖化により、対流圏は気温が上昇する一方、成層圏では気温が低下する。
熱帯では上部対流圏で昇温が大きく、北半球高緯度では対流圏下層で昇温が大きい。このような気温変化の3次元構造に対応して大気循環が変化する隔20kmの大気モデルではまだ不十分である。そのため、日本付近に領域を限定した5kmおよび1km格子間隔の大気モデルで、日本における集中豪雨などの極端現象の正確な予測を目指している。

る気候モデルの開発を行っている。気候モデルを用入しやすくなり流量は増加するであろう。特に6月か雲解像モデルは、1〜2km以下の格子間隔を持つ

いて19世紀半ばから現在までに観測された気候変ら11月の増水期に河川流量がさらに増加することが数値予報モデルで、雲を構成する水粒子・氷粒子、化を再現する実験を行った結果、現在までに全球平予測されており、洪水頻度が増えることが示唆され雨水・雪・あられなどを直接表現することで、水平ス均気温が約0.7℃上昇してきたことをよく再現できていている。

た。このモデルを用いて、気候変動に関する政府間ひと雨あたりの降水の強さの増加と降水量の変動パネル（IPCC）
が提案するいくつかのシナリオに基づ度の増加が、多くの地域で洪水と干ばつの双方のリ

く21世紀の気候変化を予測する実験を行った。このスクを増加させると予測されている。日降水量1mm
いき ちケールが10kmほどの積乱雲を表現できる（図8）。
図6 シナリオ（SRES-A1B）
実験における20世紀末と21世紀末の（上）降水強度、（下）乾燥日日数の変化比。多数のモデルで平均したもの（IPCC 2007）

数 値 計 算 の 時 間 間 隔 は5kmモ デ ル で は 約24秒 、1kmモデルでは10秒という時間刻みが使われている。この雲解像モデルで再現された積乱雲の高さは顕著現象の変化予測に向けて結果は21世紀の終わりに、シナリオによって1.5℃か（乾燥日）を定義し、年を閾値として降水日と無降水日ら2.8℃上昇することを予測している。また、
モデル

間総降水量を年間降水日数で割った値を降水強度

台風や集中豪雨といった極端な気象現象は災害

は気温変化の季節による違いや地理的分布も表現とする。図6は20世紀末と21世紀末の降水強度およに結びつき易く、人々の暮らしや社会に大きな影響している。例えば北半球高緯度では、主に海氷や積び乾燥日数の変化比である。降水強度はほとんどを与えるため、地球が温暖化した時の防災対策を考

現時点では、竜巻などの非常に空間スケールの小雪の変化に関係して、気温の上昇が冬には大きく夏の地域で増加すること（総降水量が減少するところでえるためにも、台風や集中豪雨の変化に関する正確さな現象について気候予測シミュレーションでは再現には比較的小さくなっている（図3）。さらに気温変化も強度は増加）
および連続して雨の降らない最大日な情報が必要である。しかし、台風や集中豪雨は、できていないため、その活動が将来どう変化するかの3次元的構造もモデルは表現している（図4）。温室数も増加することが示されており、これらはより短い水平方向に細かい構造を持っているため、従来の気の予測は困難だが、このような雲解像モデルを用い効果ガスの増加で対流圏の気温は上昇するが、成層期間により強い雨が降るようになることを示唆してお候モデルでは十分に表現できなかった。

た研究が進むことで、顕著現象の発生メカニズムの圏では気温が低下する。熱帯では対流圏の上層でり、鉄砲水および都市洪水のリスクに直接影響する。

気象庁気象研究所では、地球温暖化に用いられて解明や将来変化の精度が上がるものと期待される。

図5 図3と同じ。ただし7月の降水量変化。1961〜1990年平均との比で示した。緑〜青色は増加、薄茶〜茶色は減少する地域を示す。日本付近の梅雨降水帯付近で降水が増加することが予測されている

図7 気候モデルで再現された台風。カラーは降水量をあらわし、台風周辺や日本付近の前線上で黄色や赤色で示す大雨が再現されている

図8 雲解像モデルで再現された積乱雲。雨雲をグレーで、上昇気流が強い領域を赤色で示す（提供：加藤輝之）

約10km、大きさは20〜30kmであり、積乱雲の南東側では南風により湿った空気が流入し、強い上昇流域が作られている。

昇温が大きく、北半球高緯度では雪氷面積が小さくなることで対流圏下層での昇温が大きい。このような気温構造の変化に応じて風速などの大気循環も変化する。
日本付近では梅雨期の降水量が将来は増加することが予測されている（図5）。2007年に発行された
IPCC第4次評価報告書では、多数の気候モデルによる予測実験結果を基に、21世紀末には高緯度と熱帯（例えば、モンスーン地域や熱帯太平洋）で降水量が増加し、亜熱帯（例えば、北アフリカの大部分やサハラ北部）では減少する可能性が高いと評価した。
河川流量は高緯度と一部の湿潤熱帯地域で増加、中緯度の一部の乾燥域と熱帯乾燥地域で減少すると予測されている。もともと降水量の多い東南アジア
では、土壌が湿っているため雨はそのまま河川に流022

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