〔解 説〕：（気候感度；古気候；地球システム感度；氷期サイクル)

気候感度
Part 3：古環境からの検証
吉 森
河 宮
野 田

正 和 ・横 畠 徳 太 ・小 倉 知 夫 ・大 石 龍 太
未知生 ・塩 竈 秀 夫 ・對 馬 洋 子 ・小 玉 知 央
暁 ・千 喜 良
稔 ・竹 村 俊 彦 ・佐 藤 正 樹
阿 部 彩 子・渡 部 雅 浩 ・木 本 昌 秀

１. はじめに
天気59巻１月号に掲載された解説「気候感度 Part１」では, 気候感度を制御する様々なフィードバック

れる情報など, 間接指標と呼ばれる様々な代替データをもとに推定される. 古気候は, その復元された気温過程についてその概念と理解の現状を紹介した（吉森

変化を通して, 個々のフィードバックではなくシステ
ム全体としての応答である気候感度を推定できるといほか 2012a). その後, ２月号に掲載された解説「気う点で, 巨視的な検証材料を提供する. ここではま候感度 Part２」では, 観測データを活用した気候感
度の不確実性低減へ向けた最近の取り組みを紹介した

ず, 人為起源の温暖化との比較の観点から, 現在と同程度あるいはそれ以上に温暖であったと言われる時代（吉森ほか 2012b). 本稿では, 現在とは大きく異なに注目して, 気候感度と地球システム感度の推定につる環境であった遠い過去も含め, 地質学的証拠を活用
した気候感度の検証と不確実性の低減へ向けた研究にいて概観する. その後, 地球温暖化とは対照的で一見無関係に思われがちな過去の寒冷な時代, 氷期の気候ついて紹介する. さらに, 速いフィードバック（雲や情報を利用した気候感度と地球システム感度の推定に

海 氷 の 変 化 な ど）の み を 考 慮 し た チ ャ ー ニ ー 感 度

ついて述べる.
2.1 地球史上の温暖期（CS, Part１参照）の推定にとどまらず, 測器 観 測データからはほとんど情報の得られない, 遅いフィードバック（植生分布や氷床の変化）も考慮した地球シ
ステム感度（ESS, Part１参照）の推定についても言及する.

西暦950〜1100年頃は中世温暖期（medieval warm
period, 最近では中世気候異常：medieval climate
anomaly)として知られており (Xoplaki et al. 2011),
確かに復元された北半球平均気温は過去２千年という時間スケールの中では20世紀後半には及ばないが比較

２. 古気候から見た気候感度と地球システム感度

的温暖な時期を示している（Mann et al. 2008). し

過去の気温は, 海底・湖底堆積物中の微化石や花粉の種構成, 元素濃度や同位体比などの化学情報, 氷床

かし, この温暖期の正確なタイミングについては地域

コア中の化学情報, 樹木年輪や歴史文書資料から得ら

南半球も温暖な状態で あ っ た か は 明 ら か で は な い（Jansen et al. 2007). この温暖期の原因についても完
全には明らかにされていない. Hegerl et al.（2006）

東京大学大気海洋研究所.
国立環境研究所.
海洋研究開発機構地球環境変動領域.
Met Office Hadley Centre.
九州大学応用力学研究所.
―2011年５月24日受領――2011年11月４日受理―Ⓒ 2012 日本気象学会
2012年３月

差があることが指摘されており, また, 海洋や熱帯,は, 復元された過去700年に渡る北半球平均気温を束縛条件に, エネルギー収支大気モデルを用いて CS の確率分布を求めた（第１図の最上段). このモデルでは, 気候感度パラメータは内部で計算されず実験毎に一定値が設定されるが, Tett et al.（2007）は全球気候モデル（GCM ）によるシミュレーションでは過去

144

気候感度

Part 3：古環境からの検証

500年に渡り気候感度パラメータが変化していることから, このようなアプロー
チに注意を促している. な
お, 過去千年に関するモデル研究の詳細については,
吉森・阿部（2010）を参照
されたい.
完新世の初期から中期（約９千〜６千年前）にかけては, 完新世気候最適期という言葉があるほど, 温
暖で湿潤な気候であったと言われることがしばしばある. 実際にはこれは北半球の中高緯度を主に指しており, 全球的に現在よりもはるかに暖かかったという証
拠 は な い （ C r o w l ey
1990). マルチモデルを用いたシ ミ ュ レ ー シ ョ ン でも, 全球平均気温が現在とあまり変わらないことが確認されている（Braconnot
et al. 2007). こ の 時 期 の主な境界条件の現在との違いは, 地球の「軌道要素」
である. ここでは便宜上,公転軌道に関するパラメー
タである離心率や近日点の季節に加えて地軸の傾きも含めて軌道要素と呼ぶこと

第１図

古気候を利用した気候感度の推定に関する主な研究. CI：信頼区間.
吉森・阿部（2009）を改訂. 陰影は IPCC‑AR4による気候感度の推定幅を示す. H06：Hegerl et al.（2006), G87：Genthon et al.（1987),
L90：Lorius et al.（1990), HC92：Hoffert and Covey（1992),
H93：Hansen et al.（1993), L04：Lea（2004), H08：Hansen et al.
（2008), CL08：Chylek and Lohmann（2008a,b), GS08：Ganopolski and Schneider von Deimling（2008), HA09：Hargreaves andAnnan（2009a), M 09：M ARGO Project M embers（2009), K10：
Kohler et al.（2010), A05：Annan et al.（2005), S06：Schneider
von Deimling et al.（2006), S11：Schmittner et al.（2011), C96：
Covey et al.（1996), HS06：Higgins and Schrag（2006). G87については, L90や H08に従い, 南極の気温変化量が全球平均変化量の２倍と仮定して調節した. また, L04は熱帯のみの気候感度を対象にしているので注意が必要である. A05では低感度側は規定されていないため, 破線で示した. CL08の結果は GS08と HA09により否定されている.

に す る. 軌 道 要 素 の 変 化
は, 日射の季節・緯度分布は変えるが総量にはほとん
ど影響しないため, 気候感度の検証には直接利用しにた状況（いわゆる「緑のサハラ」）が再現できるかど

くい（Hargreaves and Annan 2009b). 当時は地軸の重要視されている時代である（Chikira et al. 2006；

傾きが現在よりも大きかったために, 低緯度で寒冷

Ohgaito and Abe‑Ouchi 2007). 完新世と同様の理由
で, 最終間氷期（約13万〜11万６千年前）も, 気候感化, 高緯度で温暖化の傾向にあり, さらに北半球の夏に近日点があったために, 北半球の夏に中高緯度で暖かくなる傾向にあった. これらの特徴は, 低緯度も温暖化し, 北半球中高緯度の冬から春にかけて特に顕著

うかなど, モデルの植生分布の再現性を評価する上で度の検証にそのまま利用するのは難しい（Crowley1990). 一方, Part １で議論した極域の気温変化増幅に温暖化する温室効果ガスの効果と異なるため, 将来メカニズムの理解には両時代とも重要である（Oʼishiand Abe‑Ouchi 2011).

気候への単純な類型とはならない（Crowley 1990；
Mitchell 1990). しかし, サハラが草木で覆われてい鮮新世中期（約330万〜300万年前）は, 大陸配置が現在とあまり変わらない過去において, 現在よりも明〝天気" 59. 3.

気候感度

らかに温暖な時期として知られている（Haywood etal. 2009). 全球気温は２〜

第１表

Part 3：古環境からの検証

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古気候を利用した地球システム感度の推定に関する主な研究（CS：チャーニー感度, ESS：地球システム感度).
研究時代

地球システム感度

３℃高く, 海水準も５〜40

Covey et al. (1996)

白亜紀

ESS＝3.8±2.0℃m高かったと推定されている（Jansen et al. 2007；

Royer et al. (2007)

過去４億2000万年

ESS/CS＞1.5

Hansen et al. (2008)

過去42万５千年

ESS/CS ２

Raymo et al. 2009). この時代の氷床コアは残っていPagani et al. (2010)

鮮新世初期・中期

ESS/CS≫１Lunt et al. (2010)

鮮新世中期

ESS/CS＝1.3〜1.5

過去４億2000万年

ESS/CS ２ないため二酸化炭素（CO ）濃度の推 定 に は 幅があるが, 約360〜400ppm

Park and Royer (2011)と考えられている. 現在と異なる気候の要因としては, CO の他に氷床や植生分

暁新世と始新世の境界である約5500万年前には地質

布の変化も考えられ, これらを放射強制力の一部と見なすことによって CS が求められ, フィードバックと学的時間スケールにおいて急激な温暖期があった. この温暖期は暁新世始新世境界温暖極大期（PETM ）考えることによって ESS が求められる（第１表). しと呼ばれ, １万年間に全球気温が約５℃上昇し, それ

かし, GCM によるシミュレーションは復元データの以前より温暖な期間が約10万年間続いたことが酸素同

いくつかの重要な特 徴 を 捉 え て お ら ず（Haywood

位体比などから知られている（Higgins and Schrag2006). PETM は炭素同位体比の減少によっても特徴

and Valdes 2004；Dowsett and Robinson 2009；
Dowsett et al. 2009；Lunt et al. 2010), この時期の気候形成の因果関係は必ずしも明らかにされていなづけられるが, これを説明するためにメタン・ハイド
レートまたは有機炭素の放出が仮説として挙げられて

い. したがって, CS や ESS の推定に は, ま ず モ デ
ル・データ間のギャップを埋め, 気温や氷床の変化のいる. 放出源によって CO 濃度の見積もりが大きく異なってくるため, このイベントを利用した CS の推原因を確立することが課題である. 新生代を意識した

定（第 １ 図）も そ の 影 響 を 受 け る（Zachos et al.

GCM による感度実験でも氷床のアルベドと高度の変2005；Pagani et al. 2006). PETM についても, 極化が周囲に大きな気候応答をもたらすことが示されて域増幅メカニズムの解明も含め, 北極域の異常な温暖おり（Ogura and Abe‑Ouchi 2001), このことからも化（Sluijs et al. 2006）のモデルによる再現性の検証

氷床変動の理解が重要であることがわかる.

が重要である.
2.2 氷期サイクル

白亜紀（約１億4550万年〜6550万年前）から始新世（約5580万年〜3390万年前）にかけては現在より著し
く温暖な時代として知られており（Barron 1983；Zachos et al. 2001), CS の推定も行われた（第１図).

ここまでは, 温暖化問題のアナロジーという視点から地球史上の温暖期に注目してきたが, 過去の寒冷な時期についても Part１で解説した気候フィードバッしかし, CO 濃度の不確実性に加えて, 最近復元されクの概念はそのまま適用できる. 実際, 氷期の気候をた熱帯の温度は80〜90年代の研究による推定値より高利用して CS の推定を試みた研究は多数ある（第１めの値を示しているため（Pearson et al. 2001；For-図). 260万年前頃に始まった第四紀の氷期・間氷期サイクルは, 主に約４万１千年周期の変動を繰り返したster et al. 2007；Bornemann et al. 2008), これらの値の解釈には注意が必要である. また, 大陸配置や地形が現在と大きく異なるため, これらの効果も定量的に吟味する必要がある. CO 濃度の不確実性の大きな後, 100万年前頃からは主に約10万年周期で変動を繰り返している. 少なくともこの10万年周期においてこれらの時代は, 感度の検証というよりも, 極域の増は, 温室効果ガス, 氷床量, 気温などが連動して変化している（e.g., Kawamura et al. 2007). この氷床変

幅メカニズムの理解も含め, 熱帯に比べて非常に大き

動は主に軌道要素の変化により駆動されていることがな温暖化を示す高緯度（Jenkyns et al. 2004；Puceat

こ れ ま で の 研 究 に よ り 示 さ れ て い る（e.g., Abe‑
Ouchi et al. 2007). しかし, 速いフィードバックの

et al. 2007）のモデルによる再現性の検証がまず課題である.
2012年３月

みを含む CS を考える場合には, 軌道要素とともに,

146

気候感度

Part 3：古環境からの検証

温室効果ガス, 氷床, 植生分布の変化も放射強制要素とみなされる. したがって, 軌道要素や温室効果ガス

サンブル実験により支持されている（Hargreaves etal. 2007). 一方で, 気候モデルの境界条件として与えのみを放射強制力と考えて CS を推定するのは誤りでられる南極氷床に関する不確実性や検証に使用されるある. 一方, ESS を考える場合には（第１表), 氷床

海面水温の間接指標間の差異を狭めることが今後の課と植生分布は強制要素ではなく, (遅 い）フ ィ ー ド

題である. ３つ目の方法は, 物理摂動アンサンブル実

バックである. このとき, 軌道要素の放射強制力は全球・年平均するとほぼゼロであること, 氷床は履歴

験において復元データからパラメータの分布を推定しの影響を受け多重平衡解を持つ可能性があることかる. この方法は, 手法そのものが新しい上, 多くの計算機資源を必要とするため, あまり多くの研究はまだら, ESS の推定は必ずしも容易ではない. たとえば,
実際には北半球高緯度における夏の日射量の減少によって引き起こされた氷床の拡大に対して, 全球・年
平均の日射量変化を入力と考えたり, CO 変化のみを入力として考えてしまうと, 感度を大幅に過大評価した後, CO 倍増実験を行って CS の確率 分 布 を 求 め

行われていない（Annan et al. 2005；Schneider vonDeimling et al. 2006；Schmittner et al. 2011). しかし, 測器記録や過去千年の気候変動からでは難しいてしまう. したがって, 感度の推定には氷期サイクル

CS の高感度側の確率分布の推定幅の低減に有効であることが指摘されている（Annan and Hargreavesの詳細なメカニズムの解明が必要であり, 現在, CO

2006). 上述の研究では, 過去と将来において気温変の変動メカニズムや数千年スケールの気候変動が氷期化を決めるプロセスに関連性がなければ感度の検証に

サイクルに与える影響なども含め活発に研究が行われ結びつかないが, 最近では個々のフィードバックにまで踏み込んで, マルチモデル・マルチパラメータにている.
氷期サイクルの中でも, 特に約２万１千年前頃の最終氷期最盛期（LGM ）の気候はよく参照される. 包
括的なレビューは吉森・阿部（2009）に譲るが, ここでは最新の研究成果も含め全体像を整理する. 氷期を利用した CS の推定には主に３つの方法がある. １つ目の方法は, 間接指標から過去の気温を復元し, 当時の放射強制力から気候感度パラメータを求め, このパ
ラメータが不変であるという仮定のもと, CO 倍増時の放射強制力から CS を求める. 海底コアや南極氷床渡って, この関連性についての定量的な評価が行われている（Crucifix 2006；Yoshimori et al. 2009；Yoshimori et al. 2011). その結果, 制限はあるものの,CS の検証として氷期気候の利用価値が高いことも確認されている.
第１表や第１図に代表されるように, 古気候研究ではモデルと観測を上手に利用しながら, CS や ESS の推定が行われてきた. 気候変動に関する政府間パネル

コアの時系列データを利用した推定（Lea 2004；Ko-の第４次評価報告書（IPCC‑AR4）の将来予測に用い
ら れ た GCM の CS は2.1〜4.4℃の 範 囲 で あ る がhler et al. 2010；M asson‑Delmotte et al. 2010）や,
熱帯全域にわたる LGM の海面水温変化を利用した推（IPCC 2007 Table 8.2), 古気候から推定された気候
感度と概ね整合的である. しかし, 個々の研究にはそ定（M ARGO Project M embers 2009）がある. 時系
列を利用する方法では, 間接指標が広域ではなく地域

れぞれ異なった不確実性や問題点があるため, 単純に多数決でこれらの結果を評価することはできないこと的な温度変化を代表しているにすぎない可能性があるに留意する必要がある.

という点で不確実性が残る. ２つ目の方法は, CO 倍増実験により CS が既知のモデルで LGM シミュレー

３. まとめと今後の展望

ションを行い, 復元データとの整合性から CS の妥当性を検証する. この方法は, 将来予測に使用される多本稿では, 現在と異なった気候条件下での気候感度の検証という視点で古気候が果たす役割について紹介

くの気候モデルについて古くから行われてきたが, 特した. 将来予測に使用されるモデルは古気候データにに最近では LGM における南極の気温や熱帯の海面水より全球規模, 地域規模で検証されているが, 過去約
１億年に渡り少なくともモデルの気候感度が復元デー

温と陸上気温についてモデルの評価が行われている（M asson‑Delmotte et al. 2006；Braconnot et al.
2007；Jansen et al. 2007；Otto‑Bliesner et al.

タと不整合であるということを示す積極的な証拠はな2009). また, LGM におけるこれらの地域の温度変

く, むしろ整合的である. モデルのみを使った推定ではなく, またモデルの構築や調整に使用される測器観化が CS と密接に関係している可能性は物理摂動アン

測データとは独立な検証材料を提供するという点で,〝天気" 59. 3.

気候感度Part 3：古環境からの検証

今後も古気候が感度の研究において果たす役割は大きいと考えられる. 同時に, 理論や測器観測データに基づくさらなるモデルの改良, モデルを走らせるための古環境境界条件（海陸分布, 氷床分布, 温室効果ガスなど）やモデルを検証するための古気候データの信頼性の向上が必要であり, 気候感度の不確実性の低減のためにはコミュニティ間の連携が非常に重要である.

147

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謝辞

forcing and climate sensitivity deduced from the Last

本稿の執筆に際し, 環境省の地球環境総合推進費（S‑5）と文部科学省の21世紀革新プログラムの支援を受けました. 建設的なコメントをいただいた査読者の方に感謝いたします.

Glacial M aximum to Holocene transition. Geophys.
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Chylek,P.and U.Lohmann,2008b:Replyto comment byAndrey Ganopolski and Thomas Schneider von Deimling on “Aerosol radiaitve forcing and climate sensi-

略語一覧
AR4：The Fourth Assessment Report 第４次評価報告
書
CS：Charney Sensitivity チャーニー感度
ESS：Earth System Sensitivity 地球システム感度
GCM ：Global Climate Model 全球気候モデル
IPCC：Intergovernmental Panel on Climate Change 気候変動に関する政府間パネル
LGM ：Last Glacial M aximum 最終氷期最盛期
PETM ：Palaeocene‑Eocene Thermal Maximum 暁新世始新世境界温暖極大期

tivity deduced from the Last Glacial M aximum to
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参

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気候感度

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