神戸大学 2008.6.14

人為起源要因による気候変動とその周辺
Anthropogenic climate change andsome issues

中島映至
東京大学気候システム研究センター
Teruyuki Nakajima (CCSR, U. Tokyo)（teruyuki@ccsr.u-tokyo.ac.jp）

進行する全球規模の環境汚染

湾岸戦争と油井火災 1991年

インドとバングラデシュ域の大気汚染：ヒマラ
ヤ山脈からの伏流水で肥沃なインド・ガンジー
地峡帯から流れ出す大気汚染エアロゾル。水供給の変化は？
大西洋の航跡雲：船舶の航行に伴って発生する航跡雲（大西洋の例）：船から発生する汚染物質で、数百キロメータに及ぶ大きな変化が起っている。雲の変化は？

Various time scales and mechanisms for
Earth's climate change
GHGs
AerosolSun
VolcanoOrbital change＋Crust response＋CO2Complex atmospheric physics


Mitchell et al. (Nature 1989): CO2 and Climate: Missing feedback, ice particles
Mitchell et al. (Nature 1995): sulphate aerosols
Takemura et al. (JGR2005, GRL2006)
Global mean surface air temperaturechange (°C)

Recent studies
suggest this isdue to cloudchange

レッスン１
気候系の変化メカニズムは非常に複雑である。
 Handwavingは通用しない
 詳細な、物理・化学・地球物理プロセスのモデリングが必要 研究者の連携が重要
 情報流路構築のためのプラットフォームとしての気候・環境モデル
 コンピューターリソースが必要 執拗な検証作業が必要
 相関は関連とは違う：容易に間違えを起こす
 地上・衛星観測システムの確立が重要 様々なデータ復元が必要Disputes in data analysisSpencer and Christy (Science 1990):
NOAA/MSU ch2 brightness temp
Hansen et al. (Science 1998)

XBT深度バイアス補正あり、なし

Lyman et al. (2007): Argo & XBTIshii and Kimoto (2008)

全球平均 OHC (0 – 700m)

不確実な気候変化要因
合意度

不確実度

研究の現状

太陽照度

B

不十分

低い

過去25年間の観測、プロキシデータとの関係、オゾンの間接効果

火山性エアロゾル

A

不十分

低い

エルチチョンとピナツボ観測、プロキシデータとの関係要

メタン酸化以外成層圏
水蒸気

C

不十分

非常に低い

理論的説明不足

灌漑起原対流圏水蒸気

C

不十分

非常に低い

全球規模の把握不足

上層雲への航空機影響

C

不十分

非常に低い

飛行機雲の巻雲への変質過程不明

宇宙線

C

不十分

非常に低い

いくつかの実験的証拠と観測がある、微物理モデルによると可能性あり、物理メカニズムが不明

その他の表面過程

C

不十分

非常に低い

いくつかのモデル研究と関連過程の証拠あり、放射強制力
評価困難

440-680hPa

宇宙線量偏差（％）

証拠雲量偏差（％）

要因

IPCC-AR4 (2007)> 680hPa

Mar sh&Svensmar k (2001)

Towards Operational Earth System
Monitoring, Assimilation andPrediction Systems
AtmosphereModels

The Earth System
Unifying the Models

Climate / Weather
ModelsThe Predictive
Earth System

Hydrology
Process
Models

Ocean
ModelsLand
SurfaceModelsNatural Hazard
Prediction

Terrestrial
Biosphere
ModelsMegaflops

Gigaflops

Guy Brasseur (2006)

Teraflops
2000

Petaflops
2010気候系の摂動

太陽放射 ＝ 地球熱放射

放射強制力 ∆F：
温室効果、日傘効果等

SW > LW

SW = LW

CO2CO2Ts

気候感度Ts∂F∂F∂F ∂qnδ F (e, Ts , {qn }) =∆e + {+∑}∆Ts → 0∂e∂Tsn ∂qs ∂Ts
放射収支

∆F

放射強制力

F = σTs4Ts+∆Ts

気候変化

IPCC90λフィードバック
GFDL
雲、雪反射率固定
0.43+雲フィードバック
0.50+雪反射フィードバック 1.00

λ

GISS
0.50
0.80
1.05

Radiative forcings since 1750
BOA Cloud and aerosol still

TOA (Tropopause)
LGHG
+0.43

uncertain (±0.5 W/m2)

LGHG
+2.63

 Large aerosol forcing atsurface+0.02 Stratospheric O3 & H2O(-0.13, TAR)

+0.16
+0.21

MIROC

+0.35 Tropospheric O3-1.6-0.5 Aerosol direct-0.5-0.7 Albedo effect(0 to -2 only range, TAR)
-0.1 Surface albedo(-0.2, TAR)

TOA: Values from IPCC/AR4
BOA: Values from MIROC(Takemura et al., 2005)+0.12 Sun(+0.3, TAR)(-1 to 0.5, TAR)

Report of Science Council of Japan on global warming problem (2008)-0.5 to 1
Cloud forcing due
to 2xCO2

Global monitoring and simulation of aerosolsModel underestimation of AOT
SSA evaluation is important for RF

Nakajima and Schulz (FIAS2008)

Aerosol direct forcing by MIROC/AGCM+SPRINTARS Uncertainty of about 0.5 W/m2 due to stratification Boundary layer modeling and hygroscopic growth modeling

Clear-skyAVG. –0.70 W m -2

All-skyAVG. –0.04 W m -2

Tropopause (W m–2)

Surface (W m–2)

TOA RadiativeForcing

All-sky

Clear-sky

All-sky

Clear-sky

BC+0.42

+0.22

–0.75

–0.95

OC

–0.26

–0.48

–0.35

–0.55

Sulfate

–0.20

–0.44

–0.16

–0.36

Total

–0.04

–0.70

–1.26

–1.86

Tekemura et al. (JGR2005)

AEROCOM comparison of direct ARF at TOA incloudy sky condition (Schulz et al., 2006)
Aerosol radiative forcing at TOA(Takemura et al., 2005)

MICOC+SPRI
NTARS

 Positive RF over clouds cancel negative RF in clear sky (Clear sky: –0.70
Wm -2 vs all sky: –0.04 Wm -2).
 But aerosol RF over clouds lar gely depend on models.
 MIROC simulates more absor bing aerosols above clouds than other GCMs.

CALIPSO lidar detection of clouds andaerosols(E. Oikawa, 2009;Courtesy NASA-CALIPSO team)GlobalClear skyOvercast

Ocean

D. Goto (2009)

Fraction above 5km (%)

SO4 burden
UIO_GCM-0.25W/m2
ULIQ-0.22W/m2

LSCE-0.42W/m2
LOA
UMI -0.49W/m2-0.58W/m2

GISS-0.19W/m2 UIO_CTM-0.35W/m2
SPRINTARS-0.16W/m2

This study-0.33W/m2

SO4 burden [mg(SO4)/m2]
Using Schulz et al. (2006) and Textor et al. (2007)

N2

ADE (W/m2)

NewNew-0.62(SO4+NH4+NO3)

New--0.33(SO4)Standard--0.23(SO4)

IPCC-AR4-0.5(SO4+NH4+NO3)

AeroCom3-0.35(SO4)SO2 scavenging by cloud water []TgS/yr]

Some updates in
SPRITARS sulfate process

S1

SO2 (liquid phase) budget
This study

1:2 Line

1:1 LineSPRINTARS

SO2 wet deposition (TgS/yr)

Annual mean aerosol optical thickness

Without NH4 and NO3

With sulfur scheme in Takemura (2005)

With NH4 and NO3

MODIS/Terra by NASA

Surface cooling
Convection; SST modulation; Monsoon circulation: Precipitation change
Natural + anthropogenic RF between 1860-2000
GFDL CM2.1

Tropopause

MIROC+SPRINTARS

Surface

IPCC-AR4

Cloudiness and sunshine
in ChinaAll site mean

Inconsistency?

Trends in annual mean total cloud cover(%/10yr) for 1954-2001 [Qian et al., 2006]

Trend in the annual mean sunshine
duration in 1954-1998(Kaiser & Qian, 2002)

全球規模の大気汚染とそのシミュレーション観測によるモデル検証に膨大な労力（IPCCは２０年）
TERRA-MODIS衛星観測

MIROC+SPRINTARSモデル

エアロゾル
光学的厚さ

AOD

AOD

CDR

CDR

2003 April

水雲粒
半径（ミクロン）

NICAM

下層雲

中層雲

上層雲

ISCCP
M. Satoh, T. Inoue

Vertical growth pattern of cloud droplets in convective
systemRosenfeld (Science 2000)
-10
231-5

AVHRR
T14050510r

eff

15 20
[µ m ]2530

NICAM
T14K. Suzuki et al. (2008 submitted)

Conclusions

Large negative forcing at TOA and BOA by anthropogenic
aerosols, but 50% model uncertainties (0.5 W/m2 at TOA)
Large indirect effect at TOA; Suppress warming by 30%
Large uncertainties both by observation and modeling Model underestimation of AOT
 Land clouds difficult to model High resolution model with aerosol interaction developedLarge direct effect at BOA
 This effect continues another 30 years with large uncertainties
in scenario, so that we have to monitor.
 SST&LST loops start working for precipitation change; Cloudand precipitation changes need GHG and aerosol effects
High resolution modeling and active remote sensing are promising