地球温暖化研究と歩んだ気象研究所
地球システムモデル開発40年
行本誠史（気候・環境研究部）
令和3年度気象研究所研究成果発表会

目次

地球温暖化研究と歩んだ気象研究所地球システムモデル開発40年• はじめに• 気象研究所における気候モデルの発展• MRI-AGCM1（〜1990年）• MRI-CGCM1（〜1995年）• MRI-CGCM2.0（〜2001年）• MRI-CGCM2.3（〜2007年）• 気候モデルから地球システムモデルへ• MRI-CGCM3 → MRI-ESM1（〜2013年）• MRI-ESM2.0（最新版）• 最新モデルMRI-ESM2.0の性能• 今後に向けて• まとめ

なお、気象研究所では領域を限定した地域気候モデルも開発されているが、ここでは全球気候モデルに限定

「気候モデル」とは？
「地球システムモデル」とは？

これらをひっくるめて気候システムという地球システムモデル
気候モデル
大気大循環モデル

これを数値的に計算

オゾン大気雲

気温・湿度・風

CO2

エーロゾル（大気中の微粒子）
相互

熱作

水用

運動

CO2

植生

雪海氷

温度・塩分・海流

海洋

温度・水分

陸

海洋大循環モデル
最近のモデルはもっと複雑だが、わかりやすくするため簡略化

格子に区切るなどしてエーロゾル（大気中の微粒子）、オゾン、炭素（CO2）などの物質循環まで表現→ 地球システムモデル←このときの格子（メッシュ）の細かさをモデルの「解像度」というパラメタリゼーション：格子のサイズよりもずっと小さいスケールの現象（例えば雲）の効果を計算するしくみ地球の気温の変化と地球温暖化研究の歴史
IPCC評価報告書

観測された全球平均地上気温偏差（HadCRUT5, 1961-1990基準）
Charney Report 1979
Manabe and Wetherald 1975
Arrhenius 1896

第3次

2001

第2次

第1次 1995

1990

Manabe and Wetherald 1967

IPCC設立 1988

第6次

第5次

2013
第4次
2007

2021

2021 ノーベル物理学賞

真鍋博士の初期の研究

Manabe and Wetherald 1975
３次元気候モデルを用いた最初のCO2倍増実験

Manabe and Wetherald 1967
１次元放射対流平衡モデルを用いたCO2変化に対する大気の応答

陸• 格子間隔は約500km• 鉛直9層• 領域は1/6球、仮想的な海陸分布

海• 積雪、海氷を表現• 海洋は熱容量のない水面

60°

60°

気温変化の緯度高度分布• 対流圏で昇温、成層圏は冷却• 高緯度で昇温が大きい

0–2–1–320

対流圏

1CO2倍増（300→600ppm）により• 対流圏で温度が上昇、成層圏で低下• 相対湿度一定、雲量一定などのシンプルな仮定⇒
現在においても妥当な近似• 地上気温は+2.36℃

90°2531034

高緯度

260°

緯度30°

熱帯

00°

高度 [km]

成層圏30• 雪氷アルベドフィードバック• 大気下層が安定• 熱帯では地表よりも対流圏上部で昇温が大きい• 湿潤対流調節による• 気温が高いと湿潤断熱気温減率がより安定となる• 全球地上気温は+2.92℃

現在知られている地球温暖化の基本的特徴を明らかにし、物理的解釈を与えた

気象研究所気候モデルの発展

気象研究所気候モデル・地球システムモデルの系統図
気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

JMA GSM1705

JMA GSM0103

MRI/JMA-98(MJ98)GSMUV

MRI-AGCM3

MRI-AGCM3.5

MRI-AGCM4

MRI-AGCM3.2
Mizuta et al. 2012

海洋大循環モデル

MRI.COM3
Tsujino et al. 2010

MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

MRI.COMv4
Tsujino et al. 2017

MASINGAR mk-2
Tanaka et al. 2003

大気化学モデルMASINGAR mk-2r4c

MRI-CCM2
Deushi and Shibata 2011

MRI-CCM2.1

MRI-AGCM1

気候モデル
地球システムモデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

MRI-CGCM2.3

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L23
Yukimoto et al. 2006

MRI-CGCM3

A: TL159 L48
O: 0.5°×1° L51
Yukimoto et al. 2012

MRI-ESM1
Yukimoto et al. 2011
Adachi et al. 2013
FAR (1990)

SAR (1995)

TAR (2001)

AR4 (2007)

MRI-ESM2.0
A: TL159 L80
O: 0.3-0.5°×1°L60

MRI-ESM3

Yukimoto et al. 2019

AR5 (2013)

AR6 (2021)

AR7 (202?)

大気大循環モデルMRI-GCM-Iから気候モデルMRI-AGCM1へ

大気大循環モデル

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

UCLAの大気大循環モデ
ルをベースに1973年に開発を開始
1980年気象研究所の筑波移転に伴い、スーパーコンピュータ導入（HITAC M-200H, 48 MFLOPS ）海洋混合層を結合

大気と海洋の相互作用を表現
ただし海洋は流れがない

MRI-AGCM1

気候モデル

IPCC 報告書

二酸化炭素倍増実験（国内初）

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

FAR (1990)

地上気温４.３度上昇
対流性の降水が増加することを見出した（Noda and Tokioka, 1989）

IPCC第1次評価報告書（FAR, 1990）に貢献

現実的な地形、海面水温を与えて地球規模の大気大循環を表現
領域：全球
水平解像度：〜500km
対流圏５層気象研究所気候モデルMRI-CGCM1の開発

大気大循環モデル

海洋大循環モデル

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

MRI-OGCM

気象研究所で開発したNagai et al. 1992

海洋大循環モデル

水平解像度2度×2.5度、鉛直 21層
海洋の流れを表現できるように

MRI-AGCM1

気候モデル

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

大気は鉛直15層に増強
成層圏（1hPaまで）も表現
国内初の温暖化予測実験（Tokioka et al. 1995）

IPCC 報告書

FAR (1990)

SAR (1995)

IPCC第2次評価報告書（SAR, 1995）に貢献

MRI-CGCM1による温暖化予測実験の結果

気温変化（℃）

年率1%でCO2濃度を徐々にCO2増加させる実験（CO2漸増実験）による温暖化予測

CO2漸増実験（年率1%で徐々にCO2増加）
TCR
=1.6℃

基準実験（CO2一定）
年
CO2漸増（年率1%）実験におけるCO2倍増時（70年後）の全球気温上昇

Tokioka et al. 1995
TCR:過渡的気候応答
気候感度の一つの指標

MRI-CGCM1による温暖化予測実験の結果
CO2漸増（年率1%）実験における地上気温変化の緯度分布• 北半球の方が昇温が早い• 海洋よりも陸上で昇温が早く、北半球は陸が多い• 高緯度でより昇温が大きい• 雪氷アルベドフィードバック• 大気下層が安定

緯度• 南半球は昇温が遅い• 南極環海での深い鉛直混合のため

現在知られているこれら地球温暖化の基本的特徴は、真鍋博士らのグループによる結果と同様

年

Tokioka et al. 1995
Stouffer, Manabe, & Bryan 1989

気象研究所気候モデルMRI-CGCM2.0の開発
気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデル

海洋大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

気象庁の天気予報モデルをもとに新たな大気大循環モデルを開発

MRI/JMA-98(MJ98)• 天気予報で鍛えられ高性能• スペクトルモデルで計算が高速

MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

大気モデル
水平：約280km、鉛直30層
海洋モデル

MRI-AGCM1

気候モデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

解像度は変えずに、パラメタリゼー
ションなどを改良

IPCC第3次評価報告書（TAR, 2001）に貢献
FAR (1990)

SAR (1995)

TAR (2001)

MRI-CGCM2.0において北極の海氷分布の表現が改善
３月

ラブラドル海観測

9月

ノルウェー海海洋の循環が改善したことに関連
北大西洋子午面循環（AMOC）

MRI-CGCM1
深さ [m]

高温・高塩分

MRI-CGCM2.0

赤道海洋の熱塩循環の再現性が重要• 海氷の再現性に強く影響• 温暖化によってAMOCが弱化
Yukimoto et al. 2001

北極

例えば、Stouffer et al. 1989

気象研究所気候モデルMRI-CGCM2.3の開発
気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデル

海洋大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

MRI/JMA-98(MJ98)MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

大気モデル
解像度は変えず物理過程を改良
特に雲のパラメタリゼーション

海洋モデル
小幅な改良（鉛直21層→23層）

MRI-AGCM1

気候モデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

FAR (1990)

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

MRI-CGCM2.3

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L23
Yukimoto et al. 2006

気候再現性能は大きく向上
IPCC第4次評価報告書（AR4, 2007）に貢献

SAR (1995)

TAR (2001)

AR4 (2007)

MRI-CGCM2.3における雲の表現の改善
雲量（緯度高度分布）• 雲は地球の平均気温を大きく左右• 雲には日傘効果と温室効果の放射効果• 日傘効果：日射（=短波放射）を遮って地表を冷やす効果• 下層雲には主に日傘効果• 温室効果：赤外線（=長波放射）を閉じ込めて地表を温める効果• 上層雲には主に温室効果• MRI-CGCM2.3で雲の表現が改善••

高度（気圧, hPa）

気候モデルにとって雲の表現は極めて重要

MRI-CGCM2.0

MRI-CGCM2.3

緯度

緯度

特に熱帯の下層雲が減少
雲の放射効果が衛星観測に近づいた• 雲は気候感度*を大きく左右* CO2倍増によって地球の地上気温が何度上がるかの指標• 気温が上昇する時、もし下層雲が減ると• 日傘効果が弱まり昇温を強めようとする

雲の放射効果（緯度分布）
短波=日傘効果
長波=温室効果→ 気候感度大• 逆に、もし下層雲が増えると• 日傘効果が強まり昇温を弱めようとする→ 気候感度小平衡気候感度（ECS）は1.4K → 2.9K

短波+長波

緯度

衛星観測 (ERBE)MRI-CGCM2.0
MRI-CGCM2.3

Yukimoto et al. 2006a

MRI-CGCM2.3による全球地上気温変化の再現性
全球平均気温変化の過去再現と将来予測

MRI-CGCM2.3（ECS=2.9K）

MRI-CGCM2.0（ECS=1.4K）

気温変化 [K]気温変化 [K]

将来予測実験

観測

観測

過去再現実験

将来予測実験
基準実験

過去再現実験

年
過去の温暖化を過小評価
Yukimoto et al. 2001当時の実験データで新たに作図年
過去再現実験（20C3M）の再現性向上
Yukimoto et al. 2006b

気候モデルから地球システムモデルへ

気象研究所気候モデルMRI-CGCM3/地球システムモデル
MRI-ESM1の開発
気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

気象庁の天気予報モデルをもとに新たな大気大循環モデルを開発

JMA GSM0103

MRI/JMA-98(MJ98)

GSMUV

20kmメッシュまで高解像度化し高精度な降水分布を表現

MRI-AGCM3
MRI-AGCM3.2Mizuta et al. 2012

海洋大循環
モデル

MRI.COM3
Tsujino et al. 2010

MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

新しい海洋大循環モデル• 生物地球化学過程

MASINGAR mk-2
Tanaka et al. 2003

大気化学モデルエーロゾルモデル
大気化学（オゾン）モデル

MRI-CCM2
Deushi and Shibata 2011
MRI-AGCM1

気候モデル
地球システムモデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

MRI-CGCM2.3

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L23
Yukimoto et al. 2006

MRI-CGCM3A: TL159 L48
O: 0.5°×1° L51
Yukimoto et al. 2012

MRI-ESM1
Yukimoto et al. 2011
Adachi et al. 2013
FAR (1990)

SAR (1995)

TAR (2001)

AR4 (2007)

AR5 (2013)

大気：水平~120km,鉛直48層
海洋：水平~100km,鉛直51層
気候モデルMRI-CGCM3に物質循環（オゾン・炭素）を組み込んだものを地球システムモデル
MRI-ESM1とする

IPCC第5次評価報告書（AR5, 2013）に貢献

気象研究所地球システムモデル

MRI-ESM1

MASINGAR mk-2

MRI-CCM2
大気化学気候モデル

エーロゾルモデル

T42 (~280km) L48

TL95 (~180km) L48

オゾン (成層圏 + 対流圏)

カップラー ‘Scup’

硫酸塩, 黒色炭素, 有機炭素, 鉱物, 海塩

MRI-AGCM3.1
CO2大気

陸域生態系
炭素循環

氷床上
積雪大気大循環モデル
陸面/植生湖河川

雲微物理
エーロゾルとの相互作用

AGCM

TL159（~120km）
L48

CO2

海洋大循環モデル

海氷

海洋生物地球化学
炭素循環

海洋

MRI.COM3

OGCM

1°x0.5° L51

気象研究所地球システムモデルMRI-ESM2の開発
気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

現在の最新モデルJMA GSM0103

MRI/JMA-98(MJ98)GSMUV

MRI-AGCM3

各コンポーネントをバージョンアップMRI-AGCM3.5
MRI-AGCM3.2
Mizuta et al. 2012

海洋大循環モデル

MRI.COM3
Tsujino et al. 2010

MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

MRI.COMv4
Tsujino et al. 2017

MASINGAR mk-2
Tanaka et al. 2003

大気化学
モデル

MASINGAR mk-2r4cMRI-CCM2
Deushi and Shibata 2011

大気モデルの鉛直高解像度化
48層→80層

MRI-CCM2.1

MRI-AGCM1

気候モデル
地球システムモデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

MRI-CGCM2.3

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L23
Yukimoto et al. 2006

MRI-CGCM3

A: TL159 L48
O: 0.5°×1° L51
Yukimoto et al. 2012

MRI-ESM1
Yukimoto et al. 2011
Adachi et al. 2013
FAR (1990)

SAR (1995)TAR (2001)

AR4 (2007)

MRI-ESM2.0
A: TL159 L80
O: 0.3-0.5°×1°L60
Yukimoto et al. 2019

AR5 (2013)

AR6 (2021)

IPCC第6次評価報告書（AR6,2021）に貢献

最新モデルMRI-ESM2.0の性能

MRI-ESM2.0による地球のエネルギー収支の再現性
現在の地球は、• 平均で340W/m2の太陽放射を受けるが、雲や地表面での反射・吸収され、そのうちの約100W/m2が宇宙へ戻る。
• 地球は長波放射で冷やされ、約239W/m2が宇宙へ出て行く。
• 差し引き約1W/m2で地球温暖化が進んでいる。
• MRI-ESM2.0はこれら大気上端での収支を１W/m2以内の誤差で精度よく再現• 地表面（観測の不確実性も大きい）でも数W/m2以内• 上段（黒）は 観測（Wild et al. 2015）• 下段（赤）は MRI-ESM2.0• 単位は W/m2
historical 実験の 1986-2005平均
５アンサンブル平均

年平均大気上端放射の誤差
短波

MRI-CGCM3

MRI-ESM2.0

衛星観測（CERES-EBAF）との差

全球平均だけでなく地理分布も精度よく再現
短波、長波、正味それぞれにおいて、以前のモデル（MRI-CGCM3）から改善

長波

正味=短波＋長波

historical 5メンバー
1986-2005平均

Yukimoto et al. 2019

年平均地上気温の誤差再解析（JRA-55）との差

放射収支の精度が良くなることによって、地上気温の再現性も向上

MRI-CGCM3

historical 1986-2005年の平均, ５メンバー平均

MRI-ESM2.0

Yukimoto et al. 2019

大気上端短波放射の誤差（RMSE）のモデル間比較
対CERES-EBAF

MRI-CGCM3

CMIP6*の49モデル中でトップクラス*CMIPとは• 気候モデルの相互比
較の枠組み• 世界の研究機関がそれぞれの最新の気候モデルを用いて共通した実験を行い結果を比較• IPCCに対応し、第1期から最近の第6期（CMIP6）まで実施

MRI-ESM2.0← 誤差が小さい地上気温の誤差（RMSE）のモデル間比較
対JRA-55

CMIP6の50モデル中でトップ**ただし、参照値をJRA-55から別のデータ（例：ERA-Int.）にすると微妙に順位が変わる。

MRI-ESM2.0← 誤差が小さい

MRI-CGCM3

全球平均地上気温の過去の変化の再現性—観測（HadCRUT4）観測（HadCRUT4）：—
MRI-CGCM3
MRI-CGCM3：—
MRI-ESM2.0
MRI-ESM2.0：

産業革命以降の気候変化を再現する実験

0.20 ℃/10年
0.11 ℃/10年
0.22 ℃/10年• 温室効果ガス濃度や人為起源のエーロゾル排
出、太陽活動、火山噴火などの情報を入力

 過去約150年の変化を概ね再現
 20世紀前半の昇温 その後1970年代までの弱い低温化

1976-2005の期間のトレンド• 人為起源エーロゾルの増加

 1970年代半ば以降の急激な昇温• 温室効果ガス強制>エーロゾル強制

 MRI-ESM2.0は1970年代半ば以降*の昇温トレンドをより正確に再現• 観測：
0.20 ℃/10年• MRI-CGCM3：
0.11 ℃/10年• MRI-ESM2.0：
0.22 ℃/10年（* 1976-2005の期間）

大規模な火山噴火＊観測は年々の値、モデルはhistorical実験の５メンバー平均を5年移動平均

Yukimoto et al. 2019

気候感度推定の変遷

気候感度は直接観測できない量であり、長年、その確からしい値を求める研究が続けられてきた。

ECS:平衡気候感度（CO2倍増し平衡になった時の全球気温上昇）

TCR（℃）

4.5 K★
★

気候感度の高いモデル

確からしい範囲

IPCC-AR6 (2021)• 2.5 - 4 K• 様々な証拠を総合

1.5 KMRI-ESM2.0
観測の範囲
1981-2014気温トレンド（℃/十年）★ Manabe and Wetherald 1967 (2.36K)★ Manabe and Wetherald 1975 (2.92K)
Schlund et al. 2020に加筆

AR6CMIP6(2021)
確からしい範囲

MRI モデル

Tokarska et al. 2020
• 過去の変化の再現性で制約すると気候感度の高いモデルは確からしい範囲から外れる

MRI-ESM2.0は狭められた不確実性の範囲に入っており、これによる温暖化予測の信頼性が支持される。

今後に向けて

気象研究所地球システムモデルMRI-ESM3の開発
現在開発中

気象庁現業
全球大気モデル

大気大循環モデルJMA GSM9603

MRI-GCM-I
Tokioka et al. 1984

JMA GSM1705

JMA GSM0103

MRI/JMA-98(MJ98)GSMUV

MRI-AGCM3

MRI-AGCM3.5

MRI-AGCM4

MRI-AGCM3.2Mizuta et al. 2012

海洋大循環
モデル

MRI.COM3
Tsujino et al. 2010

MRI-OGCM

Nagai et al. 1992

MRI.COMv4
Tsujino et al. 2017

MASINGAR mk-2
Tanaka et al. 2003

大気化学モデルMASINGAR mk-2r4c

MRI-CCM2
Deushi and Shibata 2011

MRI-CCM2.1

MRI-AGCM1

気候モデル
地球システムモデル

IPCC 報告書

A: 4°×5° L5
O: 混合層Noda and Tokioka 1989

MRI-CGCM1

A: 4°×5° L15
O: 2°×2.5° L21
Tokioka et al. 1995

MRI-CGCM2.0

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L21
Yukimoto et al. 2001

MRI-CGCM2.3

A: T42 L30
O: 2°×2.5° L23
Yukimoto et al. 2006

MRI-CGCM3

A: TL159 L48
O: 0.5°×1° L51
Yukimoto et al. 2012

MRI-ESM1
Yukimoto et al. 2011
Adachi et al. 2013
FAR (1990)

SAR (1995)

TAR (2001)

AR4 (2007)

MRI-ESM2.0
A: TL159 L80
O: 0.3-0.5°×1°L60

MRI-ESM3

Yukimoto et al. 2019

AR5 (2013)

AR6 (2021)

AR7 (202?)今後の課題気候再現性の更なる向上

年平均降水量の誤差分布
CMIP6モデル平均

年平均降水量の観測との相関• 熱帯降水分布の改善• 多くの気候モデルに共通する降水量の誤差••••

ダブルITCZ（赤道の南側で降水過剰）
浅い積雲領域での降水過剰
インドモンスーン降水過少西部インド洋の降水過剰• 過去の気候変化の再現性向上• エーロゾルと雲の相互作用の効果の評価

季節予報、短期・中期予報の評価• 予測精度の向上• 気象庁の季節予報、短期・中期予報への貢献

高精度

MRI-ESM2.0

MRI-ESM2.0

まとめ• 気象研究所の筑波研究学園都市への移転（1980年）に伴うスーパーコンピュータの導入を契機に、大気大循環モデル、気候モデルの開発が始まった。
• 気候科学の発展とともにモデルは高度化され、解像度が高くなるとともに、プロセスも精緻化・複雑化してきた。
• 2010年ごろから、炭素やオゾンなどの物質循環過程が組み込まれ、気候モデルは地球システムモデルへと発展してきた。
• IPCC第1次評価報告書（1990: MRI-AGCM1）以降、第2次（1995: MRICGCM1）、第3次（2001: MRI-CGCM2.0）、第4次（2007: MRICGCM2.3）、第5次（2013: MRI-CGCM3/MRI-ESM1）、第6次（2021:MRI-ESM2.0）に対し、常に最新のモデルによる結果を提出してIPCCに貢献してきた。
• より高いレベルでの科学的考察を可能にするため、また地球温暖化予測の信頼性を高めるため、現在気候の再現性や過去の気候変化の再現性を重視して開発を行ってきた。
• 現在最新の地球システムモデルMRI-ESM2.0は、これら再現性において高い性能を示す。

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