2013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告：

269（気候感度；地球温暖化)

５．気候感度の不確実性と地球温暖化予測

吉森 正和

１．はじめに「（平衡）気候感度」という専門用語がある．気候変動に関連した話題でよく耳にする言葉である．もっとも一般的に使われる定義は，大気中の CO 濃度を２倍にした際の地球平均地上気温の平衡応答である（放射効果は対数で効いてくるため相対変化を問題にする）．このとき，植生分布や氷床の変化は含めない．
このたった１つの数字を巡って，IPCC 評価報告書をはじめ，多くの文献でさかんに議論が行われている．
当然，この値は観測できないものであり，気候モデルの仮想世界に限られた話のように感じられる．しかし，これに相当する概念は，1896年のスヴァンテ・アレニウスにまで遡る．以降，気候システムに関する我々の知識は着実に増え，多くの推定値が提案されて東京大学大気海洋研究所（現：北海道大学大学院地球環境科学研究院）．

第１図

気候感度推定値の歴史的推移．縦軸は，横軸のそれぞれの時代に推定された気候感度の値．初期の３つの推定は理論的に導出，数字は推定に使用されたモデルの数，それ以外は古気候記録から推定．
○：最良の推定値，△：可能性のある範囲．Maslin and Austin（2012）より転載．

myoshimo＠ees.hokudai.ac.jpⒸ 2015 日本気象学会
2015年４月

27270

2013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告

きたが，気候感度の不確実性はそれほど順調に小さく

３．気候モデルの不確定要素なってはいない（第１図）．本稿では，多くの研究者

気候システムは，大気中 CO 濃度の増加などによが「執着している」，この一見非実用的な指標についり大気上端でのエネルギー収支が余剰になる（放射強て，その不確実性と地球温暖化予測における意味を紹制力 F ＞0）と，その一部を海洋が吸収（ごく少量は介したい．特に，天気第59巻第１〜３号に掲載された

雪 氷 の 融 解 な ど で 消 費）し（ΔN ），地 上 気 温 上 昇

解説「気候感度 Part １〜３」
（吉森ほか 2012a, b, c） （ΔT ）を通じた赤外放射の増加により残りを宇宙空以降の進展を中心にまとめ，そこで触れられなかった間に放出してエネルギーの過不足を解消しようとす概念についても言及する．

る．同時に，ΔT に応答して水蒸気が増えるなど気候状態が変化し，放射収支にさらなる過不足が生じ，

２．温暖化予測のばらつき

ΔT を増幅したり緩和したりする．これらの過程は明日の天気を予報するように，将来の気候を予測し次式により簡略化して表現される（吉森ほか 2012a

ようと考えるのはごく自然の発想であり，そうした社会的要請も多い．気候予測では，想定されるいくつかの社会経済シナリオに沿って CO 排出量または濃度の第１図参照）：
ΔN ＝ΔF −λΔT(1)などの時間変化する境界条件を与え，その条件下で気λはフィードバックパラメータと呼ばれる．λを決め候モデルを走らせて気温などの時間発展を計算する．

る個々のプロセスの詳細については吉森ほか（2012第２図は，気温予測において不確定要素の寄与が時間a）に譲るが，ここで重要なのはΔT の不 確 実 性 がとともに変化する様子を表している．21世紀初頭は内ΔN ，ΔF ，λの３つの要素に起因することである．

部変動が卓越し，外部強制力が徐々に大きくなるにつ

海洋熱吸収ΔN は，鉛直拡散や深い対流，子午面循環れて気候モデルのばらつきが顕著になり，やがて社会の応答などに依存するが，平衡応答のΔT には直接関経済シナリオのばらつきが支配的となる．地球平均気係しない．次節以降では，ΔF と λの不確実性を中温は，降水量など他の気候変数と一般に強い相関があ心に最近の知見を紹介する．

り，したがって影響評価とも結びつきが強く，気候安定化目標としてもよく言及される．

４．放射強制力の不確実性
放射強制力（ΔF ）の不確実性は，瞬時・成層圏調節後の放射強制力と対流圏調節に分けて考えることが多い．前者は，現在気候の再現バイアスの影響も受けるが，主に放射伝達計算を効率よく行うための近似誤差の問題と考えられ，ある程度は調整が可能なはずである．しかし，実際にはモデル間で意外とばらつきが大きい（Collins et al. 2006）．後者は，エアロゾルの間接効果に代表されるように，地上気温変化に対する応答として生じる放射効果（λΔT ）ではなく，外部強制によって直接雲などが変化することによって生じる（ΔT ＝０時の）放射効果を指す．
Kamae and Watanabe（2012, 2013）は，CO の増加によって対流圏下層の温度が上昇し ，それより下の安定度が増加，蒸発の減少による乾燥化と雲量の第２図

28

21世紀の地球平均気温変化予測のばらつ
きへの寄与（2000年を基準とした10年ごとの予測の平均値に対する予測の90％信頼区間の割合）．点線は適切な初期化によって低減の可能性のあるばらつきを示
す．Hawkins and Sutton（2009）より転載．

減少，境界層が薄くなることによる下層雲の高度低下などが数日以内に起きることをモデル実験とマルチモデル解析で示した．その他，植物の気孔開閉応答や海CO と水蒸気の吸収帯の重なり（オーバーラップ）効果によって生じる（Sugi and Yoshimura 2004）．
〝天気" 62．4．

2013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告

271

陸昇温コントラストを介した対流圏調節による雲の変温暖化時には対流圏界面の上昇とともに熱帯外の上層化も指摘されてい る（Andrews et al. 2012）．た だ

雲量がモデル間で一貫して増加し，熱帯の対流圏界面し，陸上の昇温はΔT ≠０ を 意 味 し，時 間 ス ケール

直下や中緯度中層の雲量が一貫して減少する．第４図（≪１年）という点では調節に近いが，強制力と見なは，雲頂高度と光学的厚さによって分類した雲の放射すべきか応答と見なすべきかについて，より明確な整フィードバックを表している．下層雲応答の不確実性理が必要である．雲応答の時間スケールについては
Watanabe et al.（2012a）も参照されたい．
黒色炭素や対流圏オゾンなどの放射吸収物質が変化した際の瞬時・成層圏調節後の放射強制力１W /m あたりのΔT が CO の１W /m あ た り の ΔT と 異 な る（前者の後者に対する比を強制力のエフィカシーと呼ぶ；すなわち，CO のエフィカシーは１である）主な原因は，こうした対流圏調節が考慮されていないことにあ る（Yoshimori and Broccoli 2008）．こ の 効 果

第３図

２層の簡易海洋モデルパラメータで診断した平衡気候感度（ECS）と過渡気候応答（TCR）の気候モデル間差異への寄与率．C ：海洋表層の熱容量，C ：海洋深 層 の 熱 容 量，γ：海 洋 の 鉛 直 混 合，ε：海洋熱吸収エフィカシー，F ：放射強制力，λ：平衡時のフィードバックパラ メータ，I ：パ ラ メータ の 相 互 作 用（残差）．Geoffroy et al.（2012）に記号を追記．

第４図

気候モデルの雲フィードバックを雲頂高度と光学的厚さにより分類．●は個々のモデル，棒グラフはその平均．３列ずつ
左からそれぞれ長波，正味，短波の放射効果．縦軸は全球平均地上気温が１℃上昇することによって引き起こされる雲の変化がもたらす大気上端での放射効果を表す．正に大きいほど温暖化を増幅し，負に大きいほど緩和する．横軸の High,M id, Low はそれぞれ上層雲，中層雲，下層雲，Thin, M edium, Thick はそれ
ぞ れ 光 学 的 厚 さ が 小，中，大 の 雲．
Total＝ High＋ M id＋ Low＝ T hin＋
M edium＋ Thick． Zelinka et al.
（2012）より転載．

は，CO 以外の物質による温暖化の大きさを考える際に重要になる．
５．フィードバックの不確実性
フィードバックパラメータ（λ）は地球平均地上気温変化１℃あたりの放射効果を表す．しかし，南大洋のように海洋深層との混合が盛んで有効熱容量が大きい地域では，温暖化時の海面温度の上昇速度は小さい．したがって，同じΔT ＝１℃であっても，平衡時と非平衡時ではその空間分布が異なり，したがってそれに対する大気の放射フィードバックも異なってくる．この効果は，しばしば海洋熱吸収エフィカシーというパラメータによって表現される（e.g., Winton etal. 2010）．同様の理由で，前節の強制力のエフィカ
シーは，対流圏調節に加えて，強制力の空間分布によっても影響を受ける．
第３図は，CO 増加に対する平衡応答と過渡応答のモデル間のばらつきへの，各不確定要素の寄与率を表している．両者において平衡時フィードバックパラメータ（図中 λ）のばらつきが支配的で，強制力（図中 F ）がそれに続く要因であることがわかる．過渡応答については海洋鉛直混合と海洋熱吸収エフィカ
シーのばらつき（図中 γと ε）も無視できな い．よ
く知られているように，フィードバックのばらつきが雲 に よ る こ と を 考 慮 す る と（Dufresne and Bony2008），結局，将来の地球平均気温変化予測のモデル間のばらつきの主要因は雲フィードバックであることがわかる．ここで，モデルのばらつきと不確実性の大きさは等価ではないことを注記しておく．
IPCC の第４次評価報告書（IPCC 2007）によると，2015年４月

29

272

2013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告が大きいことはこれまでも多くの研究で指摘されてきFasullo and Trenberth（2012）は，マルチモデルでたが（最近では Soden and Vecchi 2011），長波と短現在条件下の亜熱帯中層の相対湿度バイアスと気候感波に分けると上層雲の応答にも大きな不確実性がある度に良い相関があることを示し，観測された相対湿度ことがわかる．下層雲問題は，観測，理論，パラメタによって気候感度幅を規定できる可能性を指摘した．

リゼーションの精緻化，雲解像モデル，スーパーパラ

ただし，こうした統計的関係を利用した方法では，そメタリゼーション，ラージエディシミュレーション，の物理的根拠を明確にする必要がある．

シングルコラムモデル，衛星データや衛星シミュレー
タの活用など様々なアプローチがとられているが，吉７．古気候からの不確実性の制約

森ほか（2012b）や野田（本稿）でも議論されている言うまでもなく，過去の気候は実際に地球上で起きように非常に困難な課題である．高緯度では，雲水・た出来事であり，事実である．気候感度の推定でも，雲氷の相変化が雲量や光学的厚さに影響を与える混合

約1億年前の白亜紀から過去千年まで様々な時代が利相雲の重要性も指摘されているが（Tsushima et al.

用されてきた（吉森ほか 2012c）．ここでは最も頻繁

2006），観測や理論から応答を規定する強い制約条件に利用されている最終氷期最盛期（LGM ）に焦点をはまだ見つかっていない．

当てた最新成果を紹介したい．

一方，低緯度上層雲の長波フィードバックについて推定には，復元された温度，その地球平均値の推は，有力な仮説が提唱されている．上昇流域のかなと

定，LGM 強制力のエフィカシー（Yoshimori et al.

こ雲が広がる（アンビル）高度は下降流域での鉛直流

2009, 2011），植生の変化や鉱物性ダストの効果に関の収束高度に対応しており，後者は下降流の断熱昇温して大きな不確実性があることに注意する必要があと水蒸気による放射冷却とのつり合いで規定されている．前節のモデルアンサンブルによる気候感度の推定

る．水蒸気による放射冷却はクラウジウス・クラペイ
ロンの関係を通じて温度で強く規定されるため，結局，温暖化時にアンビルの高度は上昇してもその温度変化は小さい（成層が強くなる効果により少し昇温する）．温室効果は地表面とアンビルの温度差に依存するため，このメカニズムは上層雲の長波フィードバッ
クを正の方向に大きくする傾向がある（Zelinka and．
Hartmann 2010）６．モデルアンサンブル
１つのモデル内でパラメータを振って応答を調べる
シングルモデルアンサンブル（Shiogama et al. 2012）やモデル間の構造上の違いによる影響を調べるマルチ
モデルアンサンブルの解析も行われている．ばらつきの要因を特定・理解し，観測データによってそれを制約する狙いがある．最近の研究では，パラメータを変化させても構造の異なるモデル間の応答の違いは説明できず，また，あるモデルで成り立つ変数間の関係が別のモデルでは成り立たないことがよく指摘されている（Yokohata et al. 2010）．Watanabe et al.（2012b）は，２つのシングルモデルアンサンブル間の差異を，両モデルを構成するモジュールを少しずつ入れ替えることによって説明することに成功した．こうした取り組みは，気候感度の推定値そのものが得られるわけではないが，プロセス理解に非常に有効である．
30

第５図

LGM の気候をもとに推定された気候感度（2006年以降の主な研究）．現在を基準にした LGM の放射強制力と復元された寒冷化の程度を CO 増加時の気温変化に換算，あるいはモデル間の LGM の寒冷化と CO 増加時の温暖化の関係を利用して復元された LGM の寒冷化を制約条件にして推定．灰色:個々の研究結果，黒線:５〜95％信頼 区 間 の 平 均（ただし，２つは統計的表現が異なるため平均 か ら 除 外）．IPCC（2013）Table5.3を参照．
〝天気" 62．4．

2013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告

273が現在気候の再現性を評価基準にしているのに対し略語一覧て，古気候アンサンブルでは，過去の気候応答を評価

IPCC：Intergovernmental Panel on Climate Change
気候変動に関する政府間パネル

基 準 に し て い る．し か し，マ ル チ モ デ ル 解 析 か ら
LGM の地球平均気温変化と気候感度にほとんど相関

LGM ：Last Glacial M aximum 最終氷期最盛期が な い こ と が 最 近 わ かって き た．そ こ で，Hargreaves et al.（2012）は LGM の熱帯の気温応答と気候感度に相関があることに注目し，この再現性を評価基準にすることにより気候感度の推定を試みた．第

参 考

文

献

Andrews, T., J.M . Gregory, P.M . Forster and M .J.
Webb, 2012： Cloud adjustment and its role in CO2

５図に LGM の気候をもとに推定された気候感度の最radiative forcing and climate sensitivity:A review.
Surv. Geophys., 33, 619‑635.

近の研究結果をまとめる．ばらつきはあるものの，そCollins, W.D. et al., 2006:Radiative forcing by well‑の平均はマルチモデルの示す気候感度や過去6500万年

mixed greenhouse gases:Estimates from climateの気候を包括的に利用して推定された値（Rohling etmodels in the Intergovernmental Panel on Climate
Change (IPCC) Fourth Assessment Report (AR4). J.

al. 2012）と整合的である．

Geophys. Res., 111, D14317, doi:10.1029/2005
JD006713.

８．おわりに冒頭で述べたように，気候感度は１つの数字に過ぎない．改めてその不確定要因を辿ってみると，この数
字は気候システムの変動に対する我々の理解や地球温Dufresne, J.L. and S. Bony, 2008:An assessment of theprimary sources of spread of global warming estimates from coupled atmosphere‑ocean models. J.
Climate, 21, 5135‑5144.

暖化予測の不確実性をある意味集約しており，どうやFasullo, J.T. and K.E. Trenberth, 2012:A less cloudy

らそれゆえ多くの研究者を「魅了している」ようであ

future:The role of subtropical subsidence in climate
sensitivity. Science, 338, 792‑794.

る．推定幅こそ長年にわたって大きく狭まってはいな
いものの，対流圏調節や強制力のエフィカシー，海洋熱吸収エフィカシーなど概念的な進展やその背後にある物理的理解は着実に深まっているように思われる．
詰まる所，不確実性の幅は観測データでしか制約することはできず，長期観測とそのデータ整備が重要であることは言うまでもない．シングルモデルアンサンブ

Geoffroy, O., D. Saint‑M artin and A. Ribes, 2012:
Quantifying the sources of spread in climate change
experiments. Geophys. Res. Lett., 39, L24703, doi:10.1029/2012GL054172.
Hargreaves, J.C., J.D. Annan, M. Yoshimori and A.
Abe‑Ouchi, 2012:Can the Last Glacial M aximum

ルは各モデルの理解に有効である一方，マルチモデル

constrain climate sensitivity?Geophys. Res. Lett., 39,L24702, doi:10.1029/2012GL053872.

アンサンブルでは統計的関係の抽出にとどまらず，物Hawkins, E. and R. Sutton, 2009:The potential to nar-理メカニズムの理解に力を注ぐべきと考えられる．地row uncertainty in regional climate predictions.Bull.
Amer. Meteor. Soc., 90, 1095‑1107.

球温暖化予測において「想定外」を起こさせないためには，我々の想定を常に検証する必要があり，事実にもとづく古気候の活用はそうした意味でも重要である．

IPCC, 2007:Climate Change 2007:The Physical Science
Basis.Contribution of Working Group I to the Fourth
Assessment Report of the Intergovernmental Panelon Climate Change［Solomon, S. and others (eds.)］.
Cambridge University Press, Cambridge, 996pp.
IPCC, 2013:Climate Change 2013:The Physical Science

謝 辞
本 稿 の 執 筆 に 際 し，環 境 省 環 境 研 究 総 合 推 進 費Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth（S‑10）の支援を受けました．また，以下の方々とのAssessment Report of the Intergovernmental Panelon Climate Change［Stocker, T.F. and others

継続的な議論がなければまとめることができませんでした：阿部彩子，岡顕，小倉知夫，釜江陽一，木本昌秀，佐藤正樹，塩竈秀夫，杉正人，横畠徳太，渡部雅浩（敬称略）．厚く御礼を申し上げます．

（eds.)］.Cambridge University Press,Cambridge,1535
pp.
Kamae,Y.and M.Watanabe,2012:On the robustness oftropospheric adjustment in CM IP5 models. Geophys.
Res. Lett., 39, L23808, doi:10.1029/2012GL054275.
Kamae, Y. and M . Watanabe, 2013:Tropospheric

2015年４月

312742013年度春季大会シンポジウム「変化する地球環境と気象学の役割」の報告

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physics ensembles. J. Climate, 23, 1392‑1410.

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response of an atmosphere‑mixed layer ocean model

without flux corrections:experimental design andto different radiative forcing agents:Global and zonal
mean response. J. Climate, 21, 4399‑4423.

results.Parametric uncertainty of climate sensitivity.
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CO doubling and LGM experiments. J. Climate, 22,models. Geophys. Res. Lett., 38, L12704, doi:10.1029/
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Tsushima, Y. et al., 2006:Importance of the mixed‑

吉森正和ほか，2012a：気候感度 Part １：気候フィード

phase cloud distribution in the control climate for

バックの概念と理解の現状．天気，59，５‑22．

assessing the response of clouds to carbon dioxide
increase:a multi‑model study.Clim.Dyn.,27,113‑126.

吉森正和ほか，2012b：気候感度 Part ２：不確実性の低

Watanabe, M., H. Shiogama, M . Yoshimori, T. Ogura,

吉森正和ほか，2012c:気候感度 Part ３：古環境からの検T.Yokohata,H.Okamoto,S.Emori and M.Kimoto,2012a:Fast and slow timescales in the tropical low‑cloud response to increasing CO in two climatemodels. Clim. Dyn., 39, 1627‑1641.

減への努力．天気，59，91‑109．
証．天気，59，143‑150．
Zelinka, M.D. and D.L. Hartmann, 2010:Why is longwave cloud feedback positive?J. Geophys. Res., 115,D16117, doi:10.1029/2010JD013817.

Watanabe,M.et al.,2012b:Using a multiphysics ensemble for exploring diversity in cloud‑shortwave feed-Zelinka, M .D., S.A. Klein and D.L. Hartmann, 2012:back in GCMs. J. Climate, 25, 5416‑5431.
Winton, M ., K. Takahashi and I.M . Held, 2010:Impor-cloud property histograms. Part I:Cloud radiative
kernels. J. Climate, 25, 3715‑3735.

Computing and partitioning cloud feedbacks usingtance of ocean heat uptake efficacy to transient32〝天気" 62．4．