日 本 雪 氷 学 会 誌

雪

氷83 巻 1 号（2021 年 1 月）27 - 50 頁

総説

氷床表面質量収支の実態とそのモデリングの試み：
2020 年夏最新版
庭 野 匡 思1＊，青 木 輝 夫2, 1，橋 本 明 弘1，大 島
大沼友貴彦3，藤 田 耕 史4，山 口
津滝

長1，梶 野 瑞 王1，

悟5，島 田 利 元6，竹 内

俊8, 2，本 山 秀 明2，石 井 正 好1，杉 山

望7，

慎9，

平 沢 尚 彦2，阿 部 彩 子8, 2
要旨

近年の極域での顕著な気温上昇に伴って，グリーンランド氷床では，雪氷融解とそれに起因する表面質量収支の減少が急速に進行している．南極氷床においても，将来の更なる温暖化に伴って同様の変化が引き起こされる可能性が考えられている．しかし，氷床の広大さゆえに，その詳細な実態と背景にあるメカニズムには不明な点が多い．我々は，この問題を解決する（プロセスを理解しモデル化する）ために，特に 2010 年代以降，現地観測と最先端の数値モデリングを駆使した挑戦を続けてきている．本総説では，表面質量収支に焦点を絞り，グリーンランド氷床と南極氷床の昨今の表面質量収支の実態をレビューする．続いて，表面質量収支を計算することが可能な世界各国の最新の各種数値モデルを俯瞰する．その後，現在のモデルの限界・問題点を提示し，将来の研究の方向性を議論する．
キーワード：グリーンランド，南極，氷床，表面熱収支，表面質量収支，温暖化
Key words : Greenland, Antarctica, ice sheet, surface energy balance, surface mass balance, Global
warming

1． はじめにりも北極域においてより顕著である（Overland et

近年の地球温暖化に伴い，極域では著しい気温

al., 2017；Box et al., 2019；Meredith et al., 2020）．

上昇が観測されている．この現象は，Manabe and北極域における近年の気温上昇率は全球平均のそStouffer（1980）以来，極域温暖化増幅（Polar Am-

れの約 2 倍となっている（Serreze et al., 2009；

plification）として広く知られているが，南極域よCohen et al., 2014）ことから，個別に北極温暖化増

1 気象庁気象研究所〒305-0052 茨城県つくば市長峰 1-1
2 国立極地研究所〒190-8518 東京都立川市緑町 10-3
3 東京大学 生産技術研究所 大規模実験高度解析推進基盤〒277-8574 千葉県柏市柏の葉 5-1-5
4 名古屋大学大学院環境学研究科〒464-8601 愛知県名古屋市千種区不老町
5 防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター〒940-0821 新潟県長岡市栖吉町前山 187-16

6 宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター〒305-8505 茨城県つくば市千現 2-1-1
7 千葉大学 大学院理学研究院〒263-8522 千葉県千葉市稲毛区弥生町 1-33
8 東京大学大気海洋研究所〒277-8564 千葉県柏市柏の葉 5-1-5
9 北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目＊
問合せ先：mniwano@mri-jma.go.jp

28

庭 野 匡 思，他

幅（Arctic Amplification）と呼ばれることも多く

雪氷 83 巻 1 号（2021）

は，大気-雪氷相互作用の帰結である表面質量収なってきている（吉森，2019）．一方，過去数十年

支（Surface Mass Balance；SMB=Precipitation

間の南極域においては，西南極の一部において有−runoff−sublimation−evaporation）と海洋による

意な気温上昇トレンドが存在することが指摘され氷床底面融解に起因する効果（例えば Pritchardているものの，東南極の気温はほぼ定常状態にあet al., 2012；Golledge et al., 2019）を含む氷床流動

る，と見られている（Nicolas and Bromwich, 2014；

による氷体の海洋への流出（Discharge；D）のバ

Jones et al., 2016；Turner et al., 2016）．しかし，非ランスによって規定される（MB=SMB−D）．

常に広大な南極氷床では現地気象観測網の密度がIPCC 第 5 次評価報告書（Intergovernmental Panel

非常に粗いことから，西南極と東南極での異なる

on Climate Changeʼ s Fifth Assessment Report）

トレンドはそれぞれ大きな不確実性を持つ，と評（Vaughan et al., 2013）が発表された時点では，グ

価されている（Meredith et al., 2020）．

リーンランド氷床における SMB の減少率の絶対

この極域での気温上昇は，様々なメカニズムを値と D の増加率がほぼ同等であると考えられて介して雪氷融解を加速している（この点は，第 2いた（van den Broeke et al., 2009a）が，近年では節で改めて詳解する）．生成される多量の融解水

その状況が一変して，SMB の減少率の絶対値がの一部は氷床周辺の海洋に流出すると同時に，氷D の増加率を大きく凌駕し始めていることが指体の流動をも助長して，結果として，氷床からの摘されている（Enderlin et al., 2014；Andersen et

大量の雪氷質量（以下，“質量” と略す）損失を引き

al., 2015；van den Broeke et al., 2016；Mouginot et起こす（The IMBIE team, 2018, 2020；Meredithal., 2019；The IMBIE team, 2020）．一方，南極氷

et al., 2020）．氷床から失われて海洋に流入するそ床における 1979 年から現在にかけての質量損失

れらの融解水と氷体は，全球の海水準上昇と海洋は主に D の増加によって駆動されている（The循 環 の 変 容 を 引 き 起 こ す．最 新 の 推 定（The

IMBIE team, 2018）が，上記のグリーンランド氷IMBIE team, 2020）によると，グリーンランド氷床で見られている質量損失のレジームシフトは，

床は，1992 年から 2018 年にかけて 3,902±342 Gt

将来更に温暖化が加速した場合には南極氷床でもの質量を損失したとされる．それらは海洋に流出発現する可能性があると考えられている．Bell et

し，全球海水準を 10.8±0.9 mm 程度押し上げた

al.（2018）や Trusel et al.（2018）は，このことをと考えられている．更に温暖化が進むと，2100 年

南 極 氷 床 の グ リ ー ン ラ ン ド 氷 床 化 “Green-

時点では現在よりも 70〜130 mm 程度も全球海水

landification”と呼び警鐘を鳴らしている．そのた準がグリーンランド氷床由来の質量損失のみで押め，現在は，SMB に関わる物理量を観測とモデルし上げられる可能性が考えられている．一方，南の両面から定量的・定性的に実態把握・理解する

極氷床は，1992 年から 2017 年にかけて 2,720±

ことの重要性が未だかつてなく高まっている．と

1,390 Gt の質量を損失したとされ（The IMBIE

りわけ，正確な定量的情報は，今後の全球海水準team, 2018），そ の 損 失 量 は 年々 増 加 し て い る

上昇率の予想に直結することから，非常に重要で（Rignot et al., 2019）ものの，状況はまだグリーンある．以下では，その SMB に焦点を当てて議論

ランド氷床ほど深刻ではない．なお，この値は，を進める．

7.6±3.9 mm の全球海水準上昇に相当する．しかここで若干話が逸れるが，主著者は，2012 年かし，温暖化が一層進むと，2100 年までに南極氷床らグリーンランド氷床を対象とする研究に着手し由来の質量損失のみによって全球海水準が 0.12

た．当初は，2012 年に北西グリーンランド氷床上

m 程度押し上げられる可能性が考えられているに設置した自動気象観測装置 SIGMA（Snow Im-（Oppenheimer et al., 2019）．更に 2100 年より先

purity and Glacial Microbe effects on abrupt

では，海水準上昇に対する南極氷床からの寄与が-AWS（automated weathwarming in the Arctic）

グリーンランド氷床からの寄与を上回ることが懸

er station）（Aoki et al., 2014a；Matoba et al., 2018）．
念されている（Oppenheimer et al., 2019）と，それ以前に自ら開発していた詳細な積雪変質

一般に，氷床の質量変化（Mass Balance；MB）

モデル SMAP（Snow Metamorphism and Albedo

雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支

29

Process）（Niwano et al., 2012, 2014）を組み合わせに関連する地上気象・雪氷物理量を直接測定する

た，“点” での研究（Niwano et al., 2015）を実施し試みは，自動気象観測装置や雪尺（日本雪氷学会

た．この “点” での研究は，雪面熱収支を軸とす

2014）の技術・信頼性の向上と共に進展してきた．

る各種大気・雪氷物理プロセスの詳細な理解には

しかし，繰り返しになるが，これらの “点” での観大いに有効である一方で，広大なグリーンランド

測から氷床全域の面的な SMB の定量的・定性的

氷床全域で急速に進展している多種多様な変動メ

実像と，その支配メカニズムを推定・理解するこ

カニズムの理解には適さない．そこで，2016 年頃とはほぼ不可能であることから，それらの “点”

から，“点” での観測的研究は継続しつつ，更に，での観測によって検証・制約された様々なタイプ

面的な情報を提示することが可能な大気モデルをのモデルがその目的のために活用されている．とベースとする数値モデル研究に着手することとしは言え，モデルが提示するシミュレーション結果

た．2017 年秋に北海道大学で開催された日本気は現実では無いことは論を俟たないことから，モ

象学会 2017 年度秋季大会シンポジウム「北極域」

デルを活用する研究者は常に観測結果に立ち返っ

において，その取り組みについて紹介した（庭野，て，研究対象を多角的かつ総合的に俯瞰する慎重2019）．その後 2018 年に，我々は，グリーンランな姿勢が求められる．モデルの詳細については，

ド全域を対象とする水平解像度 5 km の高解像度

この後の第 3 節にて解説するが，本節では，モデ

領域気候モデル NHM-SMAP（Non-Hydrostatic

ルによる研究成果についても適宜紹介する．

atmospheric Model‒Snow Metamorphism and Al-

なお，近年は，人工衛星や航空機に搭載された

bedo Process）を開発することに成功した（Niwano

レーザー高度計，レーダー高度計，及び重力セン

et al., 2018）．NHM-SMAP は，SMB の詳細な時サーなどによって氷床変動をリモートセンシング

空間変化を計算することが可能である．更に，科観 測 す る 試 み が な さ れ て い る（例 え ば，The学研究費助成事業・新学術領域研究『熱-水-物質

IMBIE Team, 2018, 2020）．これらリモートセンの巨大リザーバ 全球環境変動を駆動する南大

シング観測手法の発展によって，現地観測のみで

洋・南極氷床』（代表：川村賢二博士，国立極地研は困難であった氷床全域の質量変動の把握が可能

究所）の公募課題に採用され，NHM-SMAP の南となってきた．しかしながら，これらの手法は極への適用にも着手したところである．

SMB を直接観測するものではないため，観測に

本総説では，まず，南北氷床の SMB の昨今のよる広域 SMB の高精度推定は依然として重要な実態について，最新の研究成果をレビューする．

課題である．高度計で観測された氷床表面高度の続いて，氷床 SMB を計算することが可能な世界

変化は，氷床流動，氷河性地殻均衡による基盤の各国の最新の各種数値モデルを概観する．その隆起，氷床底面融解，及び SMB 変化を複合的に後，現在のモデルの限界・問題点を提起し，国内反映した結果（例えば，Kuipers Munneke et al.,の“バーチャル SMB 観測・モデリング研究チーム”

2015）である．また，重力センサーの測定結果はとも言うべき本執筆チームが現在計画している将氷床の質量変化（MB）に対応する（例えば，King

来の研究の方向性を提示・議論する．なお，我々et al., 2018）．

は観測とモデルを研究の両輪と位置付けて活動し

2．1

現地観測

ているが，本稿ではどちらかと言うとモデル開発

グリーンランド氷床上における今日的かつ本格者の立場に立って話を進めてみたい．また，温暖的な気象・雪氷観測と，それらを活用した雪氷融化由来の SMB 変化の最前線に目下直面している

解に関する研究は，中西部イルリサットの上流にのは，南極よりもグリーンランドであることは明位置する ETH Camp で始まった（Ohmura et al.,らかであることから，本総説はグリーンランドに

1991, 1992, 1994）．グリーンランド氷床の SMB重点を置くこととする．

が当時ほぼゼロになっていた平衡線（Equilibrium

2． 氷床 SMB の実態

更にグリーンランド深層掘削 GRIP との協力も実line）において熱収支，MB の詳細な観測が行われ，グリーンランド氷床や南極氷床において，SMB

施 さ れ た こ と で，SMB や MB 変 動 研 究（Abe-30

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）

Ouchi et al., 1994；Konzelmann et al., 1994）が進ん

融解水量の直接測定も実施している（Ahlstrøm

だ．その後，米国の Steffen and Box（2001）が，et al., 2017）．主著者は，2019 年春と夏に，GEUS

18 個の自動気象観測装置から構成される Green-の Jason E. Box 教授らと，グリーンランド氷床最land Climate Network（GC-Net）を主に氷床内陸

南部の Qagssimiut ice lobe において共同雪氷現部において構築した．これらによって取得された地観測を実施し，GEUS の PROMICE 自動気象観

情報は，2000 年代初頭のグリーンランド氷床上の測装置ネットワークと雪尺測定状況を実際に目に雪面熱収支を軸とする気候・気象研究を牽引したすることが出来た．クレバスが非常に多い裸氷帯（例えば，Box and Steffen, 2001；Cullen and Steffen,でのこれらの観測の難しさと，同時に，その（ア2001）．最近では，データ管理の一端をスイスがクセスが困難な地域における気候モニタリングを担っているのだが，洗練されたデータアクセスシ

確実に遂行する点での）高い価値を再認識した．

ステム（https : //www.wsl.ch/gcnet/cms/）が構

これらの観測の様子は，Air Greenland 機内誌

築され，データの利用が以前にも増して容易に

SULUK の 2020 年 第 1 号 に お い て 紹 介 さ れ たなっている．

（Haarløv and Ostenfeld, 2020）．なお，この一帯

多くの先行研究が示している通り，グリーンラに位置する観測サイトは南北に連なる 1 つの線でンド氷床上に存在する各流域（Zwally et al., 2012；

繋ぐことが出来ることから，最近ではそれらサイ

Colgan et al., 2019）からの質量損失量は中西部のト群を Q-Transect と呼んでいる．Q-Transect の流域において非常に大きい（Rignot et al., 2008；

データを活用した最新の研究（Hermann et al.,van den Broeke et al., 2009a；Kjeldsen et al., 2015；2018）は，現在の Qagssimiut ice lobe における単Andersen et al., 2015；Mouginot et al., 2019；The

位面積当たりの SMB 減少量がグリーンランド氷IMBIE team, 2020）．その中西部カンゲルスアー

床全域の中でも圧倒的に大きく，SMB 減少のホッ

ク上流において信頼性の高い気象・雪氷観測を実トスポットとなっていることを示した．

施してきているのが，オランダのユトレヒト大学

グリーンランド全域の中でも，北西部は上記のが構築してきた K-transect と呼ばれる観測網で最南部以上にアクセスが困難な地域の 1 つであある（van de Wal et al., 2005；van den Broeke etる．一方で，北西部での質量損失が 2005 年以降

al., 2009b, 2011, Kuipers Munneke et al., 2018）．近急速に進行していることが Khan et al.（2010）に年では，後述の PROMICE ネットワークとのコ

よって初めて報告された．また，近年の夏期グラボレーション（van As et al., 2012）が盛んにおリーンランド氷床上において切離された高気圧がこなわれている．また，これまで電源の問題で氷形成されやすく，それが南方からの暖湿空気を北

床上での運用がほぼ行われてきていなかった渦相

西部へ輸送することに一役買っていることが指摘

関法による雪面乱流熱フラックスの通年直接測定されている（Tedesco et al., 2016）．同じ北西部のへのチャレンジも始めており（van Tiggelen et al.,

氷床上にかつて存在したアメリカ軍キャンプ・セ

2020），引き続き要注目である．

ンチュリー基地（1959 年設立）は，1967 年を最後

デンマーク・グリーンランド地質調査所（GEUS）に放棄され，雪の下深くに埋もれていく運命にのは，Programme for Monitoring of the Green-

あったはずなのだが，近年の質量損失によって再land Ice Sheet（PROMICE）と呼ばれる自動気象

びその姿を地上に現す可能性が指摘され世界に衝観測装置群（Ahlstrøm et al., 2008）をグリーンラ

撃を与えた（Colgan et al., 2016）．これらから分か

ンド氷床縁辺域（消耗域）に設置し，一部のサイるように，近年の北西部はグリーンランド氷床のトでは雪尺測定も並行して実施している．この活中でもとりわけ国際的な注目が集まっている地域動の一環として，国際 SMB 観測データセットのである．最近，Aoki et al.（2014a）が，気象・雪氷整備（Machguth et al., 2016a）も実施した．ここに関わる実態把握が十分になされてきていなかっには，日本の観測隊によって取得されたデータ

た氷床北西部に 2 つの自動気象観測装置を設置し（Sugiyama et al., 2014；Tsutaki et al., 2017）もアーた．それらは SIGMA-A，及び SIGMA-B と呼ばカイブされている．近年では，氷床から流出する

れ，2012 年の夏から現在にかけて高品質な観測雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支31

データを取得し続けている（Matoba et al., 2018）．

げられる．ここには，日本の観測隊によって取得

我々が SIGMA-A に自動気象観測装置を設置した

されたデータもアーカイブされている．

のは，ちょうど 2012 年 7 月 12 日前後の記録的な

2．2

SMB 変動を支配するメカニズム

氷床全面融解イベント（Nghiem et al., 2012）が発

本節では，近年急激な SMB 減少が進行してい

生した頃であった（Aoki et al., 2014a；Yamaguchi

るグリーンランド氷床で起きているバラエティに

et al., 2014；Tanikawa et al., 2014；Niwano et al.,

富んだ気象・雪氷現象について概観する．本稿で2015）．Niwano et al.（2015）は，SIGMA-A におは，紙面の都合もあり，近年の南極氷床で起きていて 7 月 10 日から 14 日にかけての積算降雨量がいる現象のレビューは割愛するが，既に述べた通100 mm に達したことを報告しているが，このこり，南極氷床の “Greenlandification”（Bell et al.,とは海外の多くの研究者に驚きを与えた．20122018；Trusel et al., 2018）が進めば，これから紹介

年の記録的な全面融解イベントについては改めてすることに近い現象が南極氷床においても発現す詳述する．同じ 2012 年からは，SIGMA-B が位置る可能性があることを念頭に置いて読み進めて頂するカナック氷帽周辺において，雪尺を用いたユ

けると幸いである．

ニ ー ク な 広 域 SMB 観 測 網 を 展 開 し て い る

現在の世界の研究コミュニティでは，グリーン（Sugiyama et al., 2014；Tsutaki et al., 2017）．グランド氷床における近年の SMB 減少は，主に夏リーンランド氷床本体から隔絶した周辺沿岸域に期の雪氷融解の加速と，結果として生成される融存在する多数の氷帽では，多量の融解水を溜め込

解水の海洋への流出に起因している，と認識されむことが可能な越年性積雪（フィルン）が 1997 年ている．その背景に，冒頭で紹介した北極温暖化頃にほぼ失われ（所謂，ティッピング・ポイント），増幅に起因する気温上昇の存在があるのだが，物以降，急速な質量損失が進んでいると考えられて

事 は そ う 単 純 で は な い．例 え ば，Bintanja andいる（Noël et al., 2017）ことから，実態解明が急務

Selten（2014）は，温暖化に伴って将来の北極域でとなっている．

降水量が増えることを予想しているし，Koyama

南極での SMB 観測の近年の状況に関しては，

et al.（2017）は，現在のグリーンランド周辺での平沢ほか（2017）が詳しい．中でも，日本の観測

気温上昇に由来する海氷減少が低気圧活動を助長

隊が，過酷な環境下にある東南極内陸のドームふして，氷床上の降雪を増やしている可能性を指摘

じ基地（Kameda et al., 2008）やドームふじ基地としている．加えて，新雪のアルベドは相対的に非昭和基地の間のトラバースルート上（Hoshina et

常に高い（Wiscombe and Warren, 1980；Aoki etal., 2016；本山，2017）において長期に渡る雪尺観

al., 1999, 2003）ことから，雪氷融解を一層阻害す測を実施してきていることは特筆に値し，最新のる．では，氷床上では何が起きているのか？ それ

SMB モデルの検証に欠かせない存在になっていを理解する鍵は夏の気象場の長期変化傾向にある．これらの観測データは JARE（Japanese Ant-る．まず，1990 年代以降，夏期のグリーンランド

arctic Research Expedition）Data Reports（http :氷床上では，長期停滞するブロッキング高気圧が//polaris.nipr.ac.jp/~library/publication/pub/pub1.

形成されやすくなっていることが分かっている

html）（2020 年 7 月 31 日閲覧）において報告され（Box et al., 2012；Hanna et al., 2013, 2015）．上述ている．また，このルート上には，2016 年以降，の切離高気圧（Tedesco et al., 2016）はその最たる

積雪深計を搭載した AWS が 4 か所に導入されて例である．更に，その気圧配置が，北大西洋振動

おり，今後，時間分解能の高い積雪変動に関する指数（North Atlantic Oscillation index；NAO 指

観測データが取得されていく（亀田ほか，2020）．

数）（例えば，Hildebrandsson et al., 1897；Walker

海 外 の グ ル ー プ に よ る 近 年 の 貢 献 と し て は，and Bliss, 1932；Hurrell et al., 2003）の負の値に

GLACIOCLIM-SAMBA（The glaciers, an Obser-

よって特徴づけられることも明らかになってきた

vatory of climate - SurfAce Mass Balance of Ant-（Box et al., 2012；Hanna et al., 2013, 2015）．NAO

arctica）（Favier et al., 2013；Wang et al., 2016）と指数と言えば，Stroeve（2001）以来，グリーンラ呼ばれる国際 SMB 観測データセットの整備が挙ンド氷床上の雪氷面アルベドと相関が良い可能性

32

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）が認識されていたが，このことは，この気象場のものではないが，グリーンランド氷床上で降雪が変調が引き起こす雪面熱収支の変化の帰結と捉え増えている場所と減っている場所が存在している

ることが良さそうである．近年では，グリーンラ

ことを示唆しており，海氷減少との関連性につい

ンド氷床上におけるブロッキング高気圧の勢力盛て今後更に調べていく必要がある．Bintanja and衰の評価に際してグリーンランド・ブロッキング

Selten（2014）は，温暖化に伴って将来の北極域指数（Hanna et al., 2015）が有用であることも広で降水量が増えることを予想していたが，現状，く認識されてきている．

グリーンランド氷床上においてそのことが正しい

さて，夏期の氷床上に高気圧が長期停滞するとのか（あるいは実際に引き起こされ始めているの

何が起きるのか？ まず，氷床周辺の大気下層で高か）どうかに関する明快な解答を得るには至って気圧性（時計回り）の循環が強化されることによいない．更なる現地観測の推進と衛星リモートセ

り，高気圧西側縁辺において南からの湿潤暖気移ンシング技術の高度化が求められる．繰り返しに流が促進される．このことは氷床周辺の消耗域になるが，温暖化時における氷床上の降水量変化は，おける下向き顕熱加熱を助長することに繋がる

雪氷アルベドフィードバックの強さに重大な影響（Box et al., 2012）．一方で高気圧の中心部では，を与えることから，今後，観測とモデルの両面か下降流が卓越することで雲の生成が阻害され，晴ら重点的に研究を進めていく必要がある．

天になりやすい．このことは下向き短波放射の増2012 年 7 月 12 日前後，グリーンランド氷床に加をもたらす．結果として，雪氷面加熱が助長さおいて，衛星観測史上最大の表面融解面積を記録

れ，表面融解が引き起こされやすくなる．ひとたした顕著な表面融解イベントが発生した（Nghiem

び表面融解が発生すると，積雪の場合，wet snow

et al., 2012；Tedesco et al., 2013；Hall et al., 2013；

metamorphism（Brun et al., 1989）が加速して積Hanna et al., 2014；Bennartz et al., 2013；Neff et al.,

雪 粒 径 が 急 成 長 し，更 に ア ル ベ ド が 低 下 す る

2014；Niwano et al., 2015；Bonne et al., 2015）．こ（Wiscombe and Warren, 1980；Aoki et al., 1999,の間，グリーンランド氷床上には，暖気を伴った2003）．裸氷の場合も，融解を経験することでア

高気圧が停滞しており（Nghiem et al., 2012），こ

ルベドが低下することが PROMICE 自動気象観の近年の夏期に特徴的な気圧配置は，NAO 指数

測データから示されている（Wehrlé et al., 2020）．

やグリーンランド・ブロッキング指数の明瞭な変近年のグリーンランド氷床上の氷のアルベドを考化からも見て取れた（Hanna et al., 2014）．しかえる上では，雪氷微生物（例えば，Shimada et al.,し，このイベントが，上記のメカニズムのみで引

2016）への言及を避けては通れない．この点につき起こされていたのであれば，真に記録的なイベ

いては，改めて後述する．また，高気圧が氷床上

ントには成り得ていなかった可能性が高い．そのに停滞し続けると，氷床上での降水量は減少する．

点で，Bennartz et al.（2013）による研究成果は瞠

結果として，低いアルベドが維持され続ける訳で目に値する：彼らは，下層の水雲の存在が氷床全ある．この一連の流れが，現在の夏期雪氷融解を域に及ぶ表面融解を引きこしたことを初めて明ら加速する基本的なフィードバックメカニズムと認かにした．彼らは，この水雲の鉛直積算雲水量が識されている．では，Koyama et al.（2017）が主

10〜40 g m−2 のスイートスポットに入った時に張している，グリーンランド周辺での海氷減少由のみ，水雲の加熱効果が最大化する，と主張して来の低気圧活動活性化と，それに由来する降雪量

いる：すなわち，この条件を満たす水雲は長波放増加の可能性についてはどのように理解すれば良射に対しては光学的に不透明であることから雲下いのだろうか？ この点に関する示唆を与える興部から下向きの長波加熱を助長する一方で，太陽味深い結果が近年発表された：Noël et al.（2019）

放射に対しては光学的に比較的透明であることかによる成果であるが，近年の北西部では特に初夏

ら雲による下向き短波放射の減少を最小化する，の雲量増加が著しく，対照的に，中南部では雲量ということである．ただし，この成果は数値モデ減少が進んでいる，とのことである．この成果は，

ルによる感度実験の結果導かれたものであったた

北西部で降雪量が増えていることを直接的に示す

め，観測的な実証が必要不可欠であった．

雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支

33

Niwano et al.（2015）は，2012 年 6 月 30 日から

Ruan et al., 2019；Wang et al., 2018, 2019）．ただ

7 月 14 日にかけて SIGMA-A の自動気象観測装置

し，Niwano et al.（2015）が報告したように，“1 週で取得した気象データを積雪変質モデル SMAP間程度のイベントスケール” では下向き長波放射（Niwano et al., 2012, 2014）に入力して，この間の加熱が表面融解を加速することは起こり得ること

雪面熱収支の時間変化を計算した．その結果を現には引き続き留意しておくべきである．しかし，地で実施していた目視気象観測結果の結果と組み現状，下向き長波放射加熱が表面融解を加速する

合わせて解析したところ，7 月 10 日以降に起きたイベントがどのような条件下で発生するのか，に暖かな下層雲の流入に伴って短波放射収支が急激

ついては統一的な見解を得るには至っていない．

に減少したものの，その減少分を大きく凌駕する

上述の下層の水雲の存在（Bennartz et al., 2013）

下層雲由来の長波放射加熱の増加が見られ，そのに注目しながら，そのイベント発生条件を調べてことが急激な表面融解を引き起こしたことを示しいく必要がある．更に，雲の存在は夜間の放射冷た．この成果が，Bennartz et al.（2013）の主張の却を抑制するため，一度生成された融解水の再凍

一端の最初の観測的実証と言える．現在，この暖結 を 阻 害 し て runoff を 加 速 す る 可 能 性 が あ る

かな下層雲の流入は，北米大陸で引き起こされた（Van Tricht et al., 2016）．また，曇天下の裸氷域

記録的な森林火災由来の熱波をトリガーとする北では，クリオコナイトホール（例えば，Takeuchi

向き暖気移流と，氷床上に停留する高気圧の西側

et al., 2014）の崩壊が起こりやすいことが報告さ

縁辺を通って北西氷床に到達したものと考えられれている（Takeuchi et al., 2018）．クリオコナイている大西洋上の Atmospheric river（Neff et al.,

トホールが崩壊すると，後述の dark region（例え2014；Bonne et al., 2015）の複合的な結果と考えらば，Shimada et al., 2016；Tedstone et al., 2017；

れている．2019 年の夏は，2012 年の急激な表面

Ryan et al., 2018）拡大を引き起こすことから，融解・表面質量損失に迫るレベルの劇的な雪氷変

SMB 減少に繋がる可能性がある．しかし，グリー動の経験をした（Tedesco and Fettweis, 2020）．

ンランド氷床全域での定量的な実態把握には至っ

この時の氷床上空の気温は 2012 年よりも高かっていない．実際にどのくらいの領域でその効果がたものの，逆に水蒸気量は少なかった（Tedesco

出ているか，について，観測・モデル両面からのand Fettweis, 2020）ことから，表面融解に対する継続的な研究を行う必要である．

雲の放射加熱効果は限定的なものとなった可能性

極域に存在する雪は，基本的に，氷と空気の集が高い．しかし，2019 年に水蒸気量が少なくなっ合として存在している．夏期には，それらに加えた理由ははっきりしないため，更なる研究が必要て，水が加わり，地球上でも非常に特異な陸面をである．

構成する．2000 年代に入るまで，大部分の夏期の極域の雪面上において，曇っている時の雪面加融解水は，たとえ生成されたとしても空隙に蓄積熱が，晴れている時と比べて顕著になることが稀されて再凍結する運命にあった．しかし，2000 年にあることは Ambach（1974）以来知られていて，代以降に年々激甚化している夏期の融解に伴っ“radiation paradox”と呼ばれていた．2012 年の記て，氷床表面付近のフィルン内部の空隙の量が激録的な表面融解イベントに対する雲の重大な影響減していることが指摘されている（Vandecrux etが明らかになって以降，グリーンランド氷床におal., 2019, 2020）．氷床上のフィルンから空隙が完ける radiation paradox の実態把握と，その氷床全に失われると，生成される融解水は即時的に氷

表面熱収支，更には SMB に対する影響に大きな床から流出するので，グリーンランド氷床 SMB

世界的注目が集まった．この間，いくつかの注目減少のティッピング・ポイントを引き起こし得すべき研究成果が発表されたが，現在の世界の研る．また，頻繁な融解水再凍結は，相変化に伴う究コミュニティの大勢は，雲は“気候学的な時間

潜熱を多量に雪氷中に解放する（Cryo-hydrologic

スケール”では下向き短波放射を減少させて近年

warming）（Phillips et al., 2010）ことに繋がるため，の SMB 減少を抑制する役割を担っていると認識

更なる融解フィードバックのトリガーにもなり得している（Hofer et al., 2017；Niwano et al., 2019；

る．融解水が空隙を埋めて再凍結が引き起こされ34

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）

るプロセスの延長線上にあるのが氷板の形成であつ時間的に詳細な情報を提供するために，モデル

る．氷床上では，近年，積雪表面付近に頻繁に氷の活用が図られてきている．このような試みの嚆板が形成されていることが多点観測の結果に基づ

矢は Ohmura and Reeh（1991）の研究であり，そき 報 告 さ れ て い る（Yamaguchi et al., 2014；

こで初めて，グリーンランド氷床上の降水量とMachguth et al., 2016b）．しかも，これらの氷板

SMB の面的な分布が示された．更に高解像度全の厚さが増加傾向にあることも明らかになってき

球気候モデルによってシミュレートされたグリー

た（MacFerrin et al., 2019）．

ンランド氷床 SMB の検証が開始された（Ohmura

近年のグリーンランド氷床で引き起こされていet al., 1996）．現在，世界の研究コミュニティでは，る急激な雪氷融解のメカニズム理解を困難にして氷床における大気・雪氷物理状態の再現性は，全いる要因に，光吸収性を持つ雪氷微生物（Yallop

球気候モデルよりも，より精緻な物理過程を考慮

et al., 2012；Shimada et al., 2016；Stibal et al., 2017

可能な一方で対象領域を制限することで計算コス

Takeuchi et al., 2014, 2018；Onuma et al., 2018,

トを抑制出来る領域気候モデルに分があると考え

2020；Ryan et al., 2018；Cook et al., 2020；Williamson

られている（Yoshimori and Abe-Ouchi 2012）．しet al., 2020）の存在と，それらの繁殖によって姿をかし，全球モデルに関しても，昨今の計算機資源

現した消耗域の dark region（例えば，Shimada etの急速な発展に呼応するかのように急速にその性

al., 2016；Tedstone et al., 2017；Ryan et al., 2018）

能を上昇させてきている．この観点から，最近注がある．これまで多くの雪氷微生物種が報告され目の全球モデル（近年では，地球システムモデルており，また，それらは雪の内部と氷上では異なもある）研究に関しても積極的に取り上げたい．

る．マクロな実態把握の結果を大局的な観点でモ

なお，世界中には非常に多くの領域気候モデルとデル化する研究を更に加速していく必要がある．

全球気候モデルが存在するが，それらが全て氷床
SMB を現実的に計算出来る訳ではないことに留3． 数値モデリングの現状意しておく必要がある．なぜならば，SMB の計

前節では，今日の南北氷床の SMB の実態を概算には，第 1 節で示した SMB の各要素を正確に観し，特に現地観測の重要性を強調したが，自動計算することが出来る雪氷物理モデルが必要不可

気象観測装置や雪尺観測はあくまでも “点” での欠な一方で，それらは必ずしも多くの気候モデル

観測であり，広大な氷床に存在する様々な気候帯に導入されている訳ではないからである（気候モを十分にカバーしているとは言い難いのが実情でデルの目的は非常に多岐に渡るため，雪氷物理のある．それは，主に，氷床へのアクセスの困難さ

詳細な計算を必要としないモデルもある）．

と，観測サイトにおける十分な電力確保の難しさ

3．
1

領域気候モデル（Serreze and Barry, 2014）に起因する．また，雪SMB 推定への領域気候モデルの今日的活用は，面の高さの変化を高時間分解能で自動測定するこBox and Rinke（2003）に遡る．彼らは，デンマーとが可能な測器としてしばしば活用されている超ク気象研究所（Danish Meteorological Institute；

音 波 式 積 雪 深 計 は，グ リ ー ン ラ ン ド 氷 床 のDMI）で開発された水平解像度 0.5° の HIRHAM

SIGMA-A における観測結果によると低温条件の（Christensen et al., 1996）をグリーンランド氷床

過酷な環境下で異常値を示しやすい．更に，SMB全域に適用し，1998 年の季節変化と 1991 年から変化を駆動する重要な要因である降水の高精度観98 年にかけての夏期限定の数値シミュレーショ

測が未だ実現していないことには，粒径が極めてンを行い，GC-Net で観測された地上気象・雪氷

小さい晴天降水（ダイヤモンドダスト）の観測と，要素の月平均値の再現に成功した．HIRHAM は総観規模擾乱の影響下で強風が伴う比較的強度の

その後，DMI において更なる水平高解像度化が施

強い降水の観測を両立することが極めて難しいこされ，近年再び活発に利用されている（Mernild etと（Hirasawa et al., 2018）が影響している．吹雪

al., 2010, 2011；Langen et al., 2015, 2017；Mottram

による質量再配分と降水の分離が難しい問題も存

et al., 2017）．

在する．そこで，SMB に関わる物理量の面的か

その後，信頼性が高く，現在にかけて世界的に

雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支35

頻繁に活用されているベルギーの MAR（Modèle

調べ，6.6 km では問題ないが 2.2 km の結果は解Atmosphérique Régional）が登場する（Fettweis

析に供せないことを示した．こちらも，強力なモet al., 2005；Lefebre et al., 2005）．MAR は，グリーデルを核とする国際共同研究を多方面で遂行してンランド氷床全域を対象にして当時としては最高いる．

レベルの水平解像度 25 km を設定したことに加なお，上記の HIRHAM，MAR，及び RACMO2

えて，SMB 推定には詳細な積雪モデルが必要では，南極氷床においても既に実行されている（例あろう，と見越してフランスの詳細な（一方で計えば，Mottram et al., 2020）．ただし，HIRHAM

算コストが一般的な積雪モデルよりも高い）積雪の南極氷床 SMB 計算に際しては，融解水の流出変質モデル Crocus（Brun et al., 1992）を搭載した．

は考慮されておらず単純に降水量と昇華・蒸発量

前述の通り，2000 年代以降，グリーンランド氷床のバランスで計算しており（Mottram et al., 2020），

SMB は急激な減少に転じており，詳細な積雪変

更なる温暖化が進行した際の SMB 変化を正しく質モデルで SMB 計算を行うことが大きなアドバ

推定出来ない可能性がある．RACMO2 と MAR

ンテージとなっている．その後のモデル開発とは融解水の流出を既に計算している（van Wessem

様々な研究への活用の様子は非常に目覚ましく

et al., 2018；Agosta et al., 2019）．

（例えば，Fettweis, 2007；Fettweis et al., 2011a,

これらに続くのが我々の新しい領域気候モデル

2011b, 2017），国際的なスケールで研究を発展さ

NHM-SMAP（Niwano et al., 2018）である．我々せている．

がモデル開発を始めた時点で，既に上述の MAR

オ ラ ン ダ で 開 発 さ れ て い る RACMO2（Theや RACMO2 が世界の研究コミュニティで頻繁に

KNMI regional atmospheric climate model）（Van

活用されていたが，Vernon et al.（2013）が報告しMeijgaard et al., 2008；Noël et al., 2015, 2018）は，ていた通り，MAR や RACMO2 を含む既存の領ベルギーの MAR と並んで信頼性が高く，現在世域気候モデルによる SMB の推定結果の間には大界的に活用されている領域気候モデルの 1 つであきなバラつきが存在していたことから，参入してる．積雪内部での現実的な鉛直方向水分移動計算

新機軸を打ち出せる余地はあると考えていた．

の検討（Ettema et al., 2010），積雪粒径に依存した

我々が提示する NHM-SMAP の主な利点は，非静積 雪 ア ル ベ ド 計 算 ス キ ー ム の 導 入（Kuipers

力学大気モデル（Saito et al., 2006；Hashimoto et

Munneke et al., 2011），吹雪による質量再配分のal., 2017a, 2017b, 2018）を用いることによってよ

計算（Lenaerts et al., 2012），大気場の側面境界条り（グリーンランド版では）水平解像度 5 km の

件の与え方が SMB 推定精度に重要な影響を与え

高解像度力学的ダウンスケール計算が実現し現実ることの解明（van de Berg and Medley, 2016），

的な雲が表現出来るようになること（図 1）と，詳

統計的ダウンスケーリング手法を用いた領域気候

細な積雪変質モデル SMAP（Niwano et al., 2012,モデルの SMB 関連出力の水平高解像度化（Noël

2014）を用いることによって，積雪アルベドと積

et al., 2016）など，物理過程の高度化が絶え間なく雪内部での鉛直方向融解水移動計算が精緻化され実施されている．本来，RACMO2 の大気パートている点である．

は，個別の雲（対流）を解像しないモデル，つま

領域気候モデルを実行する場合，大気場の側面

り，静力学平衡近似が仮定された静力学モデルで境界条件が必要不可欠である．現在気候下で数値ある（HIRHAM と MAR も同様）
．一般に，静力

シミュレーションを行う際には，大気再解析デー

学平衡は，水平解像度 10 km あたりで破綻するとタがその用途で用いられることが一般的である．

考えられている（例えば，Saito et al., 2006）が，こHIRHAM，MAR，及び RACMO2 は，ヨーロッパの閾値は全てのモデル（あるいはモデルの適用地

中期予報センター（ECMWF；European Centre域）で同一というわけでは必ずしもないようであfor Medium-Range Weather Forecasts）の ERA-

る．van de Berg et al.（2020）は，RACMO2 におInterim（Dee et al., 2011）を主に用いている．一

いて水平解像度をどこまで向上させても（計算さ方，我々は，手始めに，気象庁の最新の再解析れる）大気場と雪氷物理場に異常が生じないかを

JRA-55（Kobayashi et al., 2015）を用いることとし36

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）

図 1

領域気候モデル NHM-SMAP によってシミュレートされた 2012 年 7 月 12 日 14：00 UTC におけるグリーン
ランド氷床上空の雲の三次元分布．氷床表面に描かれたシェードは前 24 時間の SMB（mm day−1）を示す．

図 2

JRA-55 を境界値として実行した，1980 年から 2019 年にかけてのグリーンランド版領域気候モデル NHMSMAP 気候計算結果．（a）（周辺の氷帽）を含む氷床 SMB の経年変化と（b）年最大氷床表面融解面積割合．
両経年変化ともに，統計的に有意な変化傾向を示しており，その値を併記する．

た．Simmons and Poli（2015）や Fettweis et al.

，及び，近年の記録的な融解イベント（図 2a，2b）（2017）による北極域での再解析データ比較結果の氷床表面融解面積の広がりの様子を良く表現しから，JRA-55 と ERA-Interim は北極域では同等ている．その後，NHM-SMAP は南極氷床へも（その性能・信頼性を有すると認識されている．グの広大さゆえに水平解像度は 12 km に落とした

リーンランド版については，既に 1980 年から現ものの）適用され，SMB の季節変化をシミュレー

在にかけて気候シミュレーションが完了しているトすることが可能となっている（図 3）．南極版（図 2）．そのシミュレーション結果は，2000 年以

は，グ リ ー ン ラ ン ド 版 と 完 全 に 同 様 の 方 法 で降の急激な SMB 減少（図 2a），2012 年と 2019 年

SMB 計算を行っている（つまり，融解水の流出も雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支37

計算している）ことから，RACMO2 と MAR に

Kampenhout et al.（2017）によって最大積雪深が続く精緻な SMB 推定の結果を提示出来ることに10 m w.e.に拡張された．また，氷床融解とその結なる．目下，2020 年 6 月中に過去 40 年分の気候

果として引き起こされる融解水の海洋への流出を計算を完了させる計画である．グリーンランド版

精緻に計算することを目指して，氷床周辺の水平については，現在は準リアルタイムでの計算を継

解像度を局所的に上げる機能（van Kampenhout

続している（図 4）．

et al., 2019）も実装された．これら，CESM にお

この 40 年分のグリーンランド版モデルシミュ

ける雪氷物理過程の高度化によって，氷床流動モ

レーションデータは，つい最近に実施されたグ

デ ル Community Ice Sheet Model version 2.1

リーンランド氷床 SMB 計算モデル相互比較プロ（CISM2.1）（Lipscomb et al., 2019）との双方向結

ジェクト GrSMBMIP（Greenland ice sheet Surface

合計算が実現した（Lawrence et al., 2019）．これ

Mass Balance Model Inter-comparison Project）

らのアップデートを反映した CESM version 2 が（Fettweis et al., 2020）に提出され，上記の領域気

リリースされ（van Kampenhout et al., 2020），そ候モデルや，後述の全球モデルなどと相互比較がのシミュレーション結果を境界条件として実施しなされた（Fettweis et al., 2020）．比較の結果，領た RACMO2 力学的ダウンスケールの結果は，近域気候モデルは依然とし SMB 再現精度の点で全年の急激なグリーンランド氷床 SMB 減少を再現

球気候モデルよりも優れていることが再確認されすることに成功した（Noël et al., 2020）．

た．領域気候モデルの中では，NHM-SMAP は涵
養域での SMB 再現性は非常に良かったものの，

4． 将来のモデル開発に関する議論

消耗域において融解を過小評価しており，結果と本節では，前節までの広範なレビューに基づき，して SMB を過大評価していることが確認され氷床 SMB 推定精度の更なる向上と，（国内ではまた．他の領域気候モデルは，dark region に位置だ十分に取り組まれていない）信頼性の高い将来する裸氷域のアルベドを衛星観測データから得ら予測を実現するために，今何をすべきか，についれる気候値などを使って拘束している（例えば，て議論する．

Langen et al., 2017；Noël et al., 2018）．一 方，我々が考える，第一に取り組むべき点は，NHM-

NHM-SMAP の現バージョンは光吸収性不純物のSMAP において光吸収性を持つ雪氷微生物の影

影響を直接的・間接的のいずれの方法でも考慮し響を間接的あるいは直接的に考慮することであていないことから，この点は早急に改善する必要る．間接的に考慮する方法は，例えば Langen etがある．

al.（2017）や Noël et al.（2018）に従って，dark

3．
2

全球気候モデル（地球システムモデル）

region に 関 わ る 衛 星 抽 出 の 雪 氷 物 理 量 情 報

全球気候モデルの分野で，こと氷床 SMB の精（Shimada et al., 2016；Box et al., 2017）でモデルを度良い推定を目指す点に注目すると，米国の大拘束することが考えられる．一方で，直接的な方気- 海 洋 結 合 Community Earth System Model

法とは，雪氷微生物が繁殖した雪氷面のアルベド（CESM）の近年の他の追随を許さない急速な進をモデル計算する機能を NHM-SMAP に実装す

展が目覚ましい．水平解像度 1° 程度で運用されることである．海外では，大気-雪氷系の放射伝

た CESM version 1（Vizcaíno et al., 2013；Lenaerts

達 モ デ ル SNICAR（SNow ICe And Radiative）

et al., 2016）の時点では，モデル内で熱・水を正し（Flanner and Zender, 2006）を改良して雪氷微生

く保存させることに困難があったため，氷床分布

物の雪氷アルベドへの影響を評価することが可能

を計算する氷床流動モデルとの結合計算を実施出

と な っ て お り，そ の モ デ ル バ ー ジ ョ ン は来なかった．また，モデルで考慮可能な最大積雪

BioSNICAR-GO（Cook et al., 2020；Williamson et

深が水当量で 1 m に制限されていたことから，グal., 2020）と呼ばれている．我々も，最近，Aoki et

リーンランド氷床で近年引き起こされている急激

al.（2011）による積雪アルベド物理モデルにおい

な雪氷融解を現実的に計算することが難しかったて微生物の影響を陽に考慮する取り組みに着手し（Lenaerts et al., 2016）．し か し，そ の 後，vanた（Onuma et al., 2020）．この直接的な方法を採38

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）

図 32012 年における，JRA-55 を境界値として実行した（a, b）グリーンランド氷床（GrIS）版と（c, d）南極氷床（AIS）版領域気候モデル NHM-SMAP 気候計算結果．（a, c）年積算 SMB の分布の様子と（b, d）1 月 1 日を起点とする積算 SMB の時間変化を示す．黒色実線は氷床上の代表的流域の境界線（Zwally et al., 2012），また，黒色破線は 1000 m 間隔の標高を示す．

図 4

準リアルタイム実行している，JRA-55 を境界とするグリーンランド版領域気候モデル NHM-SMAP の計算
結果モニター図の一例．（a）（周辺の氷帽）を含む氷床の 9 月を起点とする積算 SMB と（b）氷床表面融解
面積割合の季節変化．

雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支

用する場合に大きな課題となるのは，雪氷微生物

39

ティのように両方実現することが理想的であるの分散と繁殖をどのようにモデル化するか，であが，現在の我々が置かれた環境の（特に人的な）る．現在，我々は，生物学的繁殖理論に基づくロ研究リソースは非常に限られている．そのため，

ジスティックモデル（Onuma et al., 2018）を用い

主著者が現在のところ有望と考えているアプローて推定することを目指している．このモデルは，

チは後者である．気象研究所は，世界的にも著名

初期細胞濃度，細胞増加率，及び環境収容力（繁な地球システムモデル Meteorological Research

殖上限）を考慮しており，繁殖時間の関数としてInstitute Earth System Model version 2（MRI-

細胞濃度の変化を計算する．加えて，現在のとこ

ESM2）（Yukimoto et al., 2019；Kawai et al., 2019；

ろ簡便なパラメタリゼーションによって計算してOshima et al., 2020）を開発・運用していることかいる氷アルベド（Niwano et al., 2018）の計算手法

ら，CESM コミュニティの取り組みなどを参考にを物理モデル化することも不可欠である．

して，そのモデル自体に直接手を加えて雪氷物理

光吸収性不純物と言えば，雪氷微生物よりも強過程を高度化することが出来るのではないか，とい単位質量あたりの光吸収性能を持つと考えられ考えている．その上で，領域気候モデルと地球シているブラックカーボン（例えば Oshima et al.,

ステムモデルの間で多くのモデルパーツを横断的

2009；Aoki et al., 2014b）やダスト（例えば，Aokiに共有可能とするシームレスなモデル開発体制をet al., 2014b）の影響も無視できない．また，鉱物構築したいと考えている．この体制が実現すれダストは微生物の繁殖に影響を与えることも知らば，物理過程や現在気候下の詳細な変動メカニズ

れている（Nagatsuka et al., 2016）．今後，更なるム理解には領域気候モデル（NHM-SMAP）を活

温暖化に伴って北米大陸における森林火災が増え用し，その知見を最大限取り込んだ地球システム

た場合，森林火災由来の熱波を源とする空気塊にモデル（MRI-ESM2）は将来気候予測に特化させよって輸送されるブラックカーボンやダストが夏ること（言い換えると，限られたリソースで最大期の氷床上に滞留する高気圧の西側縁辺を通って限の成果を創出すること）が可能となるだろう．

氷床周辺に到達する頻度が増加する可能性が考え更に，氷床流動を扱うモデリング研究（Saito et al.,られる．NHM-SMAP を，ブラックカーボンやダ2016）との連携が展開出来ると期待される．

ストの長距離輸送を計算可能な大気化学輸送モデ

今後は，気象研究所内のプロジェクト，2020 年

ル NHM-Chem（Kajino et al., 2019）と結合した上度から開始された北極域研究加速プロジェクト

で，積雪変質モデル内部における光吸収性不純物

ArCS II（https : //www.nipr.ac.jp/arcs2/）（2020の鉛直方向再配分計算（Tuzet et al., 2017）を行う

年 8 月 7 日閲覧），更に科学研究費助成事業・新学必要がある．

術領域研究「熱-水-物質の巨大リザーバ 全球環

さて，過去〜現在の氷床 SMB 推定の精度向上

境変動を駆動する南大洋・南極氷床」（http : //については，ここまで述べた研究内容である程度

grantarctic.jp/）（2020 年 7 月 31 日閲覧）等のオー達成すると期待される．一方で，更なる温暖化に

ルジャパンの枠組みを有効活用して，上記計画を伴ってそのニーズが急激に増加している将来予測

確実に実現していきたい．

をどのように実現するか，については現状，検討を始めた段階である．考えられるアプローチは 2

5． おわりにつある．すなわち，世界的に取り組まれている結2020 年の年始時点には全く予想していなかっ合モデル相互比較プロジェクト（CMIP：Coupled

たことであるが，2020 年 6 月，時代は前触れもな

Model Intercomparison Project）に提出される全くポスト・コロナに突入した．これまでは，必要

球気候モデル（地球システムモデル）の将来気候な研究予算さえ準備出来れば（この点が全く簡単

予測結果を側面境界として NHM-SMAP を実行ではないのだが…），比較的気軽に極域での現地するアプローチと，CESM コミュニティで取り組観測に行けたかと思うが，先を正確に見通せない

まれているような 次世代地球システムモデル開時代の到来によって，以前と同じ状態を維持でき発のアプローチである．RACMO2 のコミュニるかどうかは極めて不透明となりつつある．ま40

庭 野 匡 思，他

た，関連して，特に欧州における，温暖化抑制のために飛行機を使った移動を極力減らそうという

雪氷 83 巻 1 号（2021）

GEUS: De Nationale Geologiske Undersøgelser
for Danmark og Grønland“flyingless” ムーブメントの急速な興隆も見逃せ

GLACIOCLIM-SAMBA: The glaciers, an Obser-

ない．そのため，信頼のおける数値モデルを有効

vatory of climate - SurfAce Mass Balance of

活用した研究の重要性は今後一層増していくもの

Antarcticaと思われる．我々は，本稿で記した通り，そのための主要なツール NHM-SMAP を既に手に入れ

GrSMBMIP: Greenland ice sheet Surface Mass
Balance Model Inter-comparison Project

た．今後は，NHM-SMAP を軸に据えた多種多様

HIRHAM: HIgh Resolution limited area modelな研究を強力に推進していくことが必要不可欠で(HIRLAM) ‒ ecmwf HAMburg (ECHAM)

ある．冒頭で述べた通り，本総説での議論の力点

IMBIE: ice sheet mass balance inter-comparison

は相対的に南極よりもグリーンランドに置かれた

exercise

わけであるが，数年後に改めて氷床 SMB に関す

JARE: Japanese Antarctic Research Expedition

る総説原稿を執筆する機会があれば，南極に関し

MAR: Modèle Atmosphérique Régionalてもより深い洞察と議論が出来るようにしたい．

MB: Mass Balance

なお，主著者自身ここ数年間の間に，大規模モデ

MRI-ESM2: Meteorological Research Institute

ルデータのハンドリングにかなり精通してきた．

Earth System Model version 2

データのリクエストに対しては，以前よりも大分

NAO: North Atlantic Oscillation

早く対応出来るようになってきているように思NHM-Chem: The Japan Meteorological Agencyʼs

う．NHM-SMAP データを活用した研究に興味のregional meteorology ‒ chemistry model

ある研究者は，是非，遠慮なくデータのリクエス

NHM-SMAP: Non-Hydrostatic atmospheric Model-

トを主著者まで送ってほしい．また，モデル開発

Snow Metamorphism and Albedo Process

自体に興味のある方も常時絶賛大募集中である．

PROMICE: Programme for Monitoring of the

詳細は，同じく主著者にコンタクトしてみて欲しい．最後に，サイエンス本流の話ではないが，今後は NHM-SMAP，更には我が国の極域大気-雪
氷相互作用研究業界の世界的プレゼンスの一層の向上に関しても特に意識して注力していくという決意表明をして本総説の結びとする．

Greenland Ice Sheet
RACMO2: The KNMI regional atmospheric climate
model version 2
SIGMA: Snow Impurity and Glacial Microbe effects on abrupt warming in the Arctic
SMAP: Snow Metamorphism and Albedo Process
SMB: Surface Mass Balance

略語一覧
ArCS: Arctic Challenge for Sustainability

SNICAR: SNow ICe And Radiative謝辞AWS: automated weather station
CESM: Community Earth System Model

本研究は，JSPS 科研費（JP17K12817，JP18H

CISM: Community Ice Sheet Model

05054，JP17KK0017，JP20H04982，JP18H03363，

CMIP: Coupled Model Intercomparison Project

JP16H01772，JP15H01733，JP19H01143），環境省

D: Discharge

地球環境保全試験研究費，北海道大学低温科学研

DMI: Danish Meteorological Institute

究所共同研究（2012〜2018 年度），
（独）環境再生ECMWF: European Centre for Medium-Range
Weather Forecasts

保全機構の環境研究総合推進費（JPMEERF2017
2003, JPMEERF20202003, JPMEERF20205001），

ERA-Interim: Interim ECMWF Re-Analysis

文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラ

ETH: Eidgenössische Technische Hochschuleム（領域テーマ C；JPMXD0717935561），及び北GC-Net: Greenland Climate Network

極域研究加速プロジェクト（ArCS II）JPMXD

雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支

411420318865 の助成を受けた．査読の過程では，1

circulation models. J. Geophys. Res., 116, D11114.

名の匿名の査読者と担当編集委員の藤田秀二博士

Aoki, T., Matoba, S., Uetake, J., Takeuchi, N. andMotoyama, H. (2014a): Field activities of the “Snowより大変的確かつ建設的なご意見を頂いた．心より感謝申し上げます．
文

献Impurity and Glacial Microbe effects on abrupt
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42

庭 野 匡 思，他

雪氷 83 巻 1 号（2021）

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雪氷 83 巻 1 号（2021）

氷床表面質量収支

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44

庭 野 匡 思，他

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Koji FUJITA4, Satoru YAMAGUCHI5, Rigen SHIMADA6, Nozomu TAKEUCHI7, Shun TSUTAKI8, 2,
Hideaki MOTOYAMA2, Masayoshi ISHII1, Shin SUGIYAMA9,
Naohiko HIRASAWA2 and Ayako ABE-OUCHI8, 21

Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency, 1-1 Nagamine, Tsukuba, Ibaraki 305-0052
2

National Institute of Polar Research, 10-3 Midori-cho, Tachikawa, Tokyo 190-8518
3
45

Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Chiba 277-8574

Graduate School of Environmental Studies, Nagoya University, Nagoya 464-8601

Snow and Ice Research Center, National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience,
16-187, Suyoshi-Maeyama, Ngaoka, Niigata, 914-0821
6

Earth Observation Research Center, Japan Aerospace Exploration Agency,
2-1-1 Sengen, Tsukuba, Ibaraki 305-8505
7
8

Graduate School of Science, Chiba University, Chiba, 263-8522

Atmosphere and Ocean Research Institute, The University of Tokyo,
5-1-5, Kashiwanoha, Kashiwa, Chiba 277-8564
9

Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University,
Nishi 8, Kita 19, Sapporo, 060-0819＊

Corresponding author: mniwano@mri-jma.go.jp（2020 年 6 月 26 日受付，2020 年 8 月 7 日改稿受付，2020 年 10 月 19 日再改稿受付，2020 年 10 月 19 日受理）