〔解 説〕（気候感度；気候フィードバック)

気候感度
Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状
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. はじめに推定に至った過程にも不確実性が存在するため, さま

人間活動が気候に与える影響など, 気候システムが外部から与えられた摂動に対してどのように応答する

ざまな角度からこの推定を検証することにも大きな意かという問題は, 気候の研究において最も重要な課題

礎的概念から最新の知見までを Part１〜Part３に分の１つである. 気候システムが一定の入力に対してどのくらい大きな応答を示すかを表す概念を気候の感度

けて紹介する.
気候感度を議論する際には, 一般に, 大気や雪, 海と言う. 1979年に米国科学アカデミーによってまとめ

氷の応答に起因する, 比較的「速い」フィードバック

られた, いわゆるチャーニーレポート（Charney etal. 1979）以来, 気候変動に関する政府間パネルによによる気温変化のみが考えられており, 植生分布や氷床の変化といった比較的「遅い」フィードバックは考る最新の第４次評価報告書（IPCC 2007, 以降IPCC‑

慮されていない. 将来の気候変化を考える上では, 最
終的に行き着く先として, またそこへの過程を理解す

AR4）も含め , 最も頻繁に使用されている（平衡）
気候感度（equilibrium climate sensitivity）という用義がある. そこで, 本解説では, 気候感度に関する基る上でも, これらのフィードバックも含めた気候の感

語は, 大気中の二酸化炭素（CO ）濃度を２倍にした度を考えることが重要になる. 前述の速い気候感度がまま一定に保ち, 気候システムが平衡状態になったとチャーニー感 度（CS）と 呼 ば れ る の に 対 し , 遅 いきの全球・年平均した地表面温度の変化（ T ）で定義される. この値は, 他の様々な気候変化の大きさ

フィードバックも含めた気温変化は地球システム（気の目安になり, 全球平均気温変化量が政策決定の場において気候安定化目標としてよく参照されることか両者を区別することは不可能であるが, だいたいの目
安として, CS は海洋表層が熱的平衡状態になる数年

ら , 非常に重要な指標である . IPCC‑AR4 では , 気から数十年のスケール , ESS は数十年から百年以上候モデル, 測器観測, 古気候復元を統合的に利用してのスケールと考えることができる.
本稿では, まず気候フィードバックの定式化についT ＝２〜4.5℃（信頼区間66％）を提示した . この推定幅を狭めることは当然重要な課題であるが, その候）感度（ESS）と呼ばれる. 時間スケールで厳密にて解説し（第2.1節), 次に個々の速いフィードバックについて紹介する（第2.2〜2.6節). その後 , ESS に

東京大学大気海洋研究所.

関係する植生フィードバックについて触れる（第2.7

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.

Ⓒ 2012 日本気象学会
2012年１月

節). また , CS や ESS では , CO 濃度２倍の一定条
件下での気候応答を考えているが, 現実には気候変化に伴って大気中の CO 濃度も変動し , またそれがさ―2011年５月24日受領―らなる気候変化をもたらす . この炭素循環フィード―2011年11月４日受理―

バックについては第2.8節で取り扱う . なお , 現実の過渡的な気候応答を理解する上では, 次節で述べる放

6

気候感度

Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

射強制−気候フィードバックと同様に海洋の熱吸収過量 , 気 温 の 鉛 直 プ ロ ファイ ル（温 度 減 率), 雲 の 分程も重要であるが, 本稿ではその詳細には踏み込まな布, 雪氷による地表面の反射率（アルベド）なども変い.
２. 気候フィードバック
2.1 フィードバックパラメータ
気候システムへの入力の大きさを定量的に表す指標としては, 放射強制力（radiative forcing）がよく用いられる. 放射強制力は, 放射収支を変えるような外的パラメータへの摂動が加えられた場合に起こる, あ
る高度における下向きを正とする正味の放射フラック
スの変化で定義され , 通常 Wm で表される . 放射伝達によって「瞬時に」放射フラックスは変化するが, これに伴って大気中の放射フラックスの収束も変化するため , 大気温度の上昇や低下が引き起こされ第１図

地球表層システムのエネルギーバラン
ス：放射 強 制 と 気 候 フィード バック .
N は厳密には大気上端での放射収支の変化であるが（本文参照), 全球平均では海洋の熱吸収量にほぼ等しい.

第２図

気候フィードバックの概念 . F ：放射強制力 , T ：地表面温度変化 , R ：フィードバックによってもたらされた大気上端での放射フラックスの変化. 点線
枠 は チャーニー感 度 に 関 係 す る 速 いフィードバックを表し, 破線枠は地球シ
ステム感度に特に関係する遅いフィード
バックを表す. チャーニー感度を考える
際には, 破線枠は境界条件に組み込まれる. 実際には, 植生の変化が大気上端での放射フラックスだけでなく蒸発散も変化させ, 氷床がアルベドだけでなく地表面高度も変えるため, 放射収支以外の効果もあり, より複雑である.

る. この大気温度の変化に起因するさらなる放射収支の変化を調節と呼ぶが , どの調節までを含めるかによって, 瞬時放射強制力, 成層圏調節後放射強制力,
対流圏・成層圏調節後（または地表面温度固定）放射
強制力の３種類がある. 一方, 地表面温度変化は気候
システムの応答（出力）と考えるため, これに起因す
る放射収支の変化は放射強制力（入力）には含めな
い. これらの詳細については中島・竹村（2009）を参照されたい. 本稿では, 特に断りの無い限り, 放射強制力として成層圏調節後の大気上端における正味放射フラックスを考える. このフラックスは成層圏の力学的調節を無視すると対流圏界面での値に等しい（吉森・阿部 2009).
気候感度は放射強制力（ F ）にも依存するため ,次式で定義される気候感度パラメータを考えることが重要である：S≡ T / F(1)

ここで T は全球平均地表面温度変化である.
気候システムは外部から正の放射強制力が加えられ
ると , その一部が海洋などに吸収され（Levitus etal. 2005), 残りのエネルギーが, 大気・地表・海洋の温度上昇を通して宇宙空間に捨てられ, 系全体としてエネルギーのバランスを保つ（第１図). 負の放射強制力に対しては逆の応答をする. このとき, 大気の鉛
直温度変化を均一と仮定した最も基本的な応答をプランク（またはステファン・ボルツマン）応答と呼ぶ.
実際には, 地表面温度変化に伴って, 大気中の水蒸気〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状化する. これが放射収支にさらなる変化をもたらすため, 最終的な地表面温度変化はプランク応答が増幅または抑制されたものと考えることができる. これを気候フィードバックまたは放射フィードバックと言う（第２図, 第３図). 気温変化のメカニズムを理解する
ためには, 個々のフィードバックが大気上端での放射7で与えられる. 気候場の変化が全球平均地表面温度変
化の関数：
d
μ＝
T
dT

(4)

と仮定し, 高次の項を無視すると収支に与える効果を定量的に考えることが有効である（Hansen et al. 1984；Schlesinger 1988；Wetherald
and M anabe 1988；Bony et al. 2006). なお, 以下でN ＝ F ＋Λ T

述べるよりさらに一般化された定式化については ,と書ける. ここで

Lu and Cai（2009）と Cai and Lu（2009）を参照されたい.
任意の時刻における大気上端での放射収支 N は ,

Λ≡∑ Λ

；

(5)

Λ≡ N dμ dT(6)放射強制要素 と気候場μによって次のように表されは, フィードバックパラメータと呼ばれ , CS に関わる.

る速いフィードバックの主な項を明記すると

N ＝N (x ,μ) ；i＝1, 2, ...;j＝1, 2, ...

(2)x と μの例としては, それぞれ大気中の CO 濃度と雪のアルベドが挙げられる. 放射収支の変化はN ＝ F ＋∑N
μ＋(高次の項)
μΛ＝Λ ＋Λ ＋Λ ＋Λ ＋Λ

(7)となる（第２図). 添え字の P, q, Γ, A, C はそれ
ぞれ, プランク応答, 水蒸気フィードバック, 温度減率 フィード バック , ア ル ベ ド フィード バック , 雲(3)フィードバックを表し, 通常 Wm K で表される .
こ こ で は , 正 の フィード
バックが正の値になるように定義しているが, フィー
ド バック パ ラ メータ を
λ＝−Λとして定義する場
合も多いので注意が必要である. なお, ここまでの定式化では平衡状態は仮定していないこと, 気候システ
ムが安 定 で あ る た め に は
Λ＜０であることに注意する. なお, 上述の定式化に
関 連 し て , S tephens（2005）で は 雲 フィード
バックに代表されるようにフィードバックには地域性

第３図

2012年１月

地上気温変化への寄与で表した速いフィードバックの解析例. 全太陽放射照度２％増加実験（TSI＋２％）とCO 倍増実験（2xCO ). 上から,プランク応答, 水蒸気, 温度減率, アルベド , 雲（短波), 雲（長波）のフィードバック , それらの合計 , 実験で得られた気温変化 . 2xCO
は Yoshimori et al.（2009）の データ を 使 用 し て 作 成 . TSI＋２％実
験は Yoshimori et al.（2009）に従い今回新たに計算した . フィード
バックパラメータから地上気温変化寄与への換算は吉森・阿部（2009）を参照されたい.

も重要であり, 全球平均温度変化だけで決まる保証がないという問題点があることが議論されている.
平衡状態では , 式(5)の左辺は全球平均するとゼロ

気候感度

8

Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状（ F ＝−Λ T ）である から, 気候感度パラメータ Sとフィードバックパラメー
タΛの間には次の関係があ
る：
S＝−Λ

(8)

プランク応答以外のフィードバックが無い仮想的な系
での温度変化を T とすると , F ＝−Λ T であるから, システムのフィード
バックファクターはf≡ T / T ＝Λ /Λ
＝１/(１−g) (9)で与えられ, フィードバッ
クゲインはg≡( T − T )/ T ＝∑ gg ≡−Λ /Λ (j≠P )第４図

３つの異なる気候モ デ ル の 放 射 カーネ ル（左 か ら GFDL, NCAR,
BMRC）を用いて解析した IPCC‑AR4 に使用された14の気候モデルのフィードバックパラメータ. 放射カーネルについては第７図を参照されたい. 横軸は左より , 水蒸気 , 温度減率 , 水蒸気と温度減率 , アルベ
ド, 雲のフィードバック. CRF は雲放射強制力を表し , 右端は補正された CRF である. Soden et al.（2008）の Fig.7 を複製.

(10)で与えられる（Hansen et al. 1984). なお, 式(10)の
g をフィードバックファクターと呼ぶ文献もあるので注意が必要である . 式(8)〜(10)より , プランク応答を除いた式(7)の４つのフィードバックが正に大きい
程, 気候感度も大きくなることがわかる（Λ ＜０であることに注意). 第４図に示され, また第2.6節でも詳述するように, この中では雲フィードバックの不確実性が最も大きい. また, 式(9)の非線形性により ,フィードバックの不確実性を小さくしても, 気候感度の高い側の不確実性はあまり下がらない（第５図).
ところで, 過渡応答時に式(5)を適用してフィード
バックパラメータΛを求め, CO 倍増時の放射強制力
F を使ってT ＝− F /Λ

(11)として求められる温度変化は有効気候感度（effective
climate sensitivity）と呼ばれる（Murphy 1995；
Senior and M itchell 2000；Williams et al. 2008).

第５図

フィードバックゲイン（横軸 g ）と気候
感 度（縦 軸 T ）の 関 係 を 表 す 模 式
図. 右上がりの曲線は式(9) T ＝ T /(１−g )に対応する. 縦横の実直線は５〜95％の範囲を示し, 点直線はフィード
バックの不確実性が30％減少した場合を表し, それぞれに対応した確率分布曲線が 付 随 し て 記 載 さ れ て い る . Knutti
and Hegerl（2008）の Fig.2 を 複 製（Reprinted by permission from M acmillan Publishers Ltd).

考慮される放射強制要素（CO , 太陽放射照度, 各〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

種人為・自然起源エアロゾルなど）の種類が増えるに
つれ, 式(1)で与えられる, 従来の成層圏調節後放射強制力で規格化された気候感度パラメータが強制要素ごとに異なることが明らかになってきた（Hansen etal. 1997, 2005). CO を強制要素としたときの気候感
度パラメータとの比はエフィカシー（efficacy）と呼で考えられてきたよりも小さい可能性を指摘した.
2.2 プランク応答
前述のように, プランク応答は放射冷却を通して大気上端での放射収支の過不足を解消するために起こる温度の増減である. 第６図ａと第６図ｂにそれぞれ太陽放射と CO 濃度が増加した場合についての模式図

ば れ（ Hansen

et al.
2005), エ フィカ シーが １
より小 さ い 強 制 要 素 は １
Wm 当たりの気温変化量
が CO よ り も 小 さ い こ とを意味する. この気候感度
パラメータのばらつきは,
放射吸収特性の強い黒色炭素や対流圏オゾンなどが,吸収した熱で直接大気を暖めることに起因する放射フラックスの変化（対流圏調節）が上記の放射強制力に含まれていないことを反映している（Yoshimori and
Broccoli 2008と そ の 引 用
文献参照). したがって ,式(1)において対流圏・成層圏調節後放射強制力で規格化すると, 気候感度パラメータのばらつきは大幅に小さくな る（Shine et al.
2003). 最近では , これまで考慮されなかった , COの放射吸収による直接的な
大気加熱に対する雲の調節プロセス（準直接効果）も注目されている（Lambertand Faull 2007；Gregory
and Webb 2008). Andrews and Forster（2008）
は, 従来考えられてきた雲フィードバックのモデル間差異（第４図）の一部は,
この準直接効果によるもの
で, 地表面温度変化に対する応答としての雲フィード
バックの不確実性はこれま
2012年１月

第６図

9

太陽放射が増加した場合(a)と CO 濃度が増加した場合(b)のプランク
応答と太陽放射が増加した場合(c)と CO 濃度が増加した場合(d)の温度減率フィードバックの模式図.

気候感度

10

Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状を示す. いま, 摂動を与える前の基本場では, 有効射出高度と有効射出温度がＡにあるとする. 地球システ
ムに入ってくる正味の太陽エネルギーが増加したとす
ると（第６図ａ), 鉛直温度勾配が変わらないという仮定の下では , 有効射出温度 T を T ′に上げて過剰る. 結果として, 水蒸気は主に長波の吸収による温室効果により正のフィードバックをもたらす. このプロ
セスは大気の光学的厚さを大きくするという点で, 第６図ｂと同様である. 通常, 水蒸気の絶対変化量は対流圏下層で最も大きいが, 放射効果を決める相対変化

エネルギーを宇宙空間に射出するため, 大気温度およ

量は対流圏上層で大きい. これは, もともとの温度がび地表面温度は と も に 上 昇 す る（A → B). 一 方 ,低いことと熱帯では鉛直温度プロファイルが近似的に

CO は長波に吸収帯が存在するため, 濃度が増加すると（第６図 b), 長波に対する大気の光学的厚さが増

湿潤断熱減率に従い上層での温度変化が下層よりも大し, 有効射出高度 Z が高くなる（A → B). つまり,
有効射出温度が T ′に下がってしまう. 入射してくる
太陽エネルギーは変わらないため, 基本場と同量のエネルギーを宇宙空間に射出するためには Z ′での有効

きいことによる. また, 有効射出高度を上げることからも , 対流圏上層の寄与が重要になる（Held andSoden 2000；Colman 2001；Shell et al. 2008；Sodenet al. 2008；第７図).

射出温度を T にする必要があり（B → C), 鉛直温度

観測による水蒸気フィードバックの研究では, 初期
はその符号について, 最近ではより定量的な議論がな

勾配が変わらないという仮定の下では, 地表面も含めされている. Rind et al.（1991）は, 季節変化と地域

大気全体の温度が上昇する.

差を利用して気温, 対流活動, 水蒸気量に正の相関がステファン・ボルツマンの放射法則を用いると ,T ＝ T ＝１℃あたりの大気上端での放射フラック
スの変化は
Λ ＝−

(σT ) dT
＝−4σT
T
dT

(12)

あることを示し, 水蒸気フィードバックが正であると主張した. Wentz and Schabel（2000）と Trenberth
et al.（2005）は, 経年変動と十年規模のトレンドにおいて, 海面水温, 対流圏下層の気温, 可降水量に良い相関があることを示した. 水蒸気量の観測手法の概要と可降水量のトレンドについては Sherwood et al.

として求められる. ここで, σはステファン・ボルツ（2010a）を参照されたい . 一方で , 可降水量は水蒸

マン定数である . T は地球を黒体と仮定したときの気の豊富な対流圏下層の水蒸気量の変動を主に反映し有効射出温度であり, 観測可能な大気上端での上向きているため, 水蒸気フィードバックにとって重要な対長波放射（OLR ）から
OLR ＝σT(13)として見積 も る こ と が で き る . 現 在 の 気 候 で は ,OLR 235Wm （Kiehl and Trenberth 1997）であるから, Λ −3.3Wm K が得られる.
2.3 水蒸気フィードバック
水蒸気は長波に多くの吸収帯を持ち（Hartmann
1994；柴田 1999；Harries et al. 2008), 現在気候の平均場において約50％を担う最も強い温室効果ガスであ る（Schmidt et al. 2010). 全 球 気 候 モ デ ル（GCM ）による将来予測においても , 最も強い正のフィードバックをもたらすことが示されている（Colman 2003；第４図). なお, わずかではあるが短波も吸収する. 気温の上昇はクラウジウス・クラペイロンの関係により飽和水蒸気圧を増加させ, 観測や GCMが示しているように相対湿度があまり大きく変わらないとすると , 大気中の水蒸気量が増加することにな

第７図

水蒸気の摂動に対する気候モデルの放射収支変化への寄与度（放射カーネル）の
例 . 相対湿度一定の仮定のもと , 各グ
リッドで気温が１℃上昇したときの水蒸気量の変化により大気上端で変化する正味下向きの放射フラックス. コンター間
隔 は0.025Wm K (100hPa) . Yoshimori et al.（2011）のデータを使 用して作成.
〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

11

流圏上層の変動の証拠としては弱い . Soden et al.
（2002）は, ピナツボ火山噴火後に可降水量だけでな

点 で は , 火 山 噴 火 応 答 や ENSO に お け る 水 蒸 気

く対流圏上層の水蒸気量も対流圏下層の気温とともに起こす水蒸気フィードバックの目安になり得るかとい減少し, その量は相対湿度を一定と仮定した場合に予う問題や経年変動やトレンドの解析に使用される観測

フィードバックがどの程度温室効果ガスの増加が引き測されるものとほぼ一致し, GCM によるシミュレー

データ の 短 さ に 起 因 す る 不 確 実 性 が 残 さ れ て い るションと整合的であることを示した. さらに, モデル
において水蒸気フィードバックを人工的に抑制する（Bony et al. 1995). 一方で, 水蒸気フィードバック
が人間活動を起源とする温室効果ガスの増加により引と, 観測された気温変化を全く再現できないことを示
し , 水蒸気フィードバックの重要性を強調した . まき起こされていることが示されつつある（Philipona

た, Soden et al.（2005）では, 経年変動と十年規模のトレンドにおいても対流圏上層の水蒸気量が対流圏の代表的な温度とともに変動し, GCM の結果と整合

et al. 2005；Santer et al. 2007).
2.4 温度減率フィードバック
プランク応答では鉛直温度勾配を一定と仮定したの的かつ相対湿度が一定と仮定した場合と同様の変化をに対し, 温度減率フィードバックは鉛直温度勾配が変化することによりもたらされるフィードバックを指していることを示した . 同様の結論は M inschwaner

す . 第６図ｃと第６図ｄにそれぞれ太陽放射と CO

et al.（2006）や Gettelman and Fu（2008）によっても得られている. ただし, 相対湿度一定というのはあ濃度が増加した場合についての模式図を示す. これら
は, それぞれ第６図ａと第６図ｂに新しい鉛直温度プ

く ま で も 大 局 的 な 描 像 で あ り , Sherwood et al.
（2010b）では相対湿度の変化の空間パターンをモデ

ロファイル（細い実線）を描き加えたものである. 図から明らかなように, 鉛直温度勾配の変化によって,ルと観測から論じている . なお , 海面水温と水蒸気

地表面温度変化はプランク応答よりも大きくなったり

フィードバックの関係は熱帯の深い対流を通して生じ小さくなったりする. 一般に, 低緯度では地表面に比ることが観測データから指摘されている（Su et al.

べて水蒸気凝結に伴う潜熱解放により上空での温度変2006).

化が大きいため, 地表面温度変化はプランク応答より小さくてもシステムのエネルギーバランスを保つこと

最近の研究では, 水蒸気フィードバックパラメータ
Λ の 推 定 も 行 わ れ て い る . Forster and Collins（2004）は, ピナツボ火山噴火後の水蒸気量の変動がができる（負のフィードバック). 逆に成層の強い高緯度では気温変化が下層に閉じ込められるため, 地表

放射収支にもたらす影響を計算し, 約1.6Wm K と見積もった . 一方 , Dessler et al.（2008）は , エル

面温度変化はプランク応答よりも大きくなる（正のニーニョ・南 方 振 動（ENSO）を 利 用 し て 約2.04

バックであることが多いが, 正となるモデル実験例も報告されている（Colman and M cAvaney 1997；Yo-

Wm K と い う 値 を 得 た . こ れ ら の 値 は , Soden
and Held（2006）のマルチモデル解析で得られた温暖 化 実 験 に お け る1.6〜2.1Wm K と 整 合 的 で ある . し か し , Dessler and Wong（2009）で は ,フィード バック). 全 球 平 均 と し て は 負 の フィード

shimori et al. 2009).
一般に, 全球平均した水蒸気フィードバックと温度

ENSO におけるマルチモデルと再解析データの比較

減率フィードバックには逆相関の関係がある. このため, モデルのばらつきを不確実性の大きさと仮に考えから, GCM の水蒸気フィードバックパラメータは再ると, 両者を合計したフィードバックの不確実性はそ

解析データの大きな不確実性の範囲内には入るが, 過れぞれの不確実性よりも小さくなる（Colman 2003；
Soden and Held 2006；Sanderson et al. 2010；Yo-

小評価している可能性を指摘した . また , ENSO における水蒸気フィードバックパラメータは, 長期の温暖化実験における値よりも大きく , ENSO によってフィードバックを推定することの限界を指摘した.
上述の研究は, 水蒸気フィードバックが負であるという主張（Lindzen 1990）を強く退けるとともに ,shimori et al. 2011；第４図の「WV＋LR」のばらつ
きは「Water Vapor」と「Lapse Rate」のそれぞれのばらつきよりもはるかに小さい). これは , 熱帯における湿潤断熱減率が規定するように, 地表でのわず
かな気温変化に対応して対流圏での温度変化が大きい

GCM において, 相対湿度があまり大きく変化しない
ことの妥当性と水蒸気フィードバックが現実的に表現場合には, クラウジウス・クラペイロンの関係によりされていることを支持する. しかし, 将来予測というが大きい場合には潜熱解放の変化も大きくなり, 結果

2012年１月

水蒸気量の変化も大きくなり, 逆に, 水蒸気量の変化

気候感度

12

Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

的に対流圏での温度変化を大きくするためである. 衛星観測データから求められた季節変化における水蒸気

率的に海洋から大気に熱が放出される. 極域の大気は冬に特に成層が強いため, 熱の輸送は下層に閉じ込めと温度減率のフィードバックの合計は, GCM と整合られ, 温暖化が顕著に現れる（Robock 1983；Boe et

的かつ温暖化実験でも同程度の大きさであることが示

al. 2009a；Serreze et al. 2009；Screen and Simmonds 2010).

されている（Tsushima and Manabe 2011). 一方,
十年規模変動では見積もりの不確実性幅が非常に大きい（Forster and Gregory 2006).
温度減率フィードバックを検証するための対流圏温

一方, SAF 以外のメカニズムも重要であることが
指 摘 さ れ て い る（Winton 2006). Hall（2004）と度のトレンドについては, 長い議論の歴史がある. ラ

Graversen and Wang（2009）は , SAF を人工的 に抑制したモデル実験を行い , 極域増幅において SAF

ジオゾンデ観測は, 記録は長いが空間サンプリングが以外のフィードバックが SAF と同程度あるいはそれ限られており, 衛星データは全球をカバーするが期間は短い. ここではその詳細には立ち入らないが, どち以上に重要な役割を果たすことを示した . SAF 以外

らも測器システムの変更やその他の影響を除くための性によりプランク応答が高緯度で大きいこと（Joshi
et al. 2003）や低緯度に比べて蒸発による地表面温度補正に困難が伴う（e.g., CCSP 2006；Lanzante andFree 2008；Sherwood et al. 2008). しかし , GCMと観測の隔たりは縮まる方向にある. 特に, 気温観測
より信頼性の高い風のゾンデ観測データを利用して,
地衡風関係から求めた対流圏温度トレンドを検証したのプロセスとしては, 黒体放射の温度に関する非線形変化の抑制が小さいこと, 大気熱輸送の変化（Solomon 2006；Cai 2005；Graversen et al. 2007；
Graversen and Wang 2009), 高緯度の海洋熱輸送の研究では , モデルと観測の間に良い一致が見られた

変化（Holland and Bitz 2003；M ahlstein and Knutti2011), 水 蒸 気 フィード バック（ Graversen and（Allen and Sherwood 2008). 今後は, 極域も含めて対流圏温度データの整備がさらに進むことが期待され

Wang 2009), 雲フィードバック（Holland and Bitz
2003；Vavrus 2004；Graversen and Wang 2009),

る（Bitz and Fu 2008；Grant et al. 2008；Graversen

温度減率フィードバック（Yoshimori et al. 2011）な
どの重要性が指摘されている. モデルについては新しet al. 2008；Thorne 2008；Screen and Simmonds
2010).
2.5 アルベドフィードバックと極域の気温変化増
幅い解析手法が提案されてはいるものの（Lu and Cai
2010), これらの相対的な貢献度は定量的に評価されていない. 最近の観測によっても極域増幅は確認され雪や氷は裸地や植生に覆われた地面, あるいは海面ており（Serreze and Francis 2006), 極域増幅に関すに比べ, 短波に対して高い反射率を持つ. 一般に気温る理解は気候感度の問題はもとより, 大気大循環や他の上昇は雪や海氷の融解をもたらし, よりアルベドの低い地面や海面がさらされることによって大気表層シ地域の気候変化にとっても重要である（Rind 2008).

ステムが正味吸収するエネルギーが増加するため, さの地表面と大気の温度差の大小によって影響を受けらなる気温の上昇を引き起こす. 逆に, 気温の低下はる. たとえば, 極域の冬の強い成層下では, 長波吸収体の増加が温室効果の増大をもたらしにくく, 逆転層

地表面のアルベドを大きくし, さらなる気温の低下をもたらす. こうした正のフィードバックは雪氷アルベ

一般に, 温室効果を介するフィードバックは基本場

ドフィードバック, あるいは地表面アルベドフィード

では水蒸気フィードバックは負になりうる（Soden etal. 2008). Boe et al.（2009a）は, GCM が現在の北バック（SAF）と し て 古 く か ら 認 識 さ れ て い る

極における逆転層の強さを過大評価していることか（Budyko 1969；Sellers 1969；Robock 1985).
温室効果ガスの増加によってもたらされる温暖化がら, SAF によって上昇した気温が , 温室効果を介す

高 緯 度 に お い て 特 に 大 き く な る こ と（極 域 増 幅：

ダンピングされ, 結果的に温暖化時の極域増幅を過小評価している可能性を指摘した.

polar amplification）は, 古くから気候モデルによって示され, その際, 雪氷の変化が重要な役割を果たす
こともよく認識されている（Manabe and Stouffer

るフィードバックの過小評価により実際より効率的に最近の観測では急激な海氷の減少が報告されている

1979). 海氷が融解することによって夏の海洋表層で（DeWeaver et al. 2008；Serreze et al. 2007；Zhang
et al. 2008）一方, 気候モデルは海氷面積の減少傾向の短波の吸収量が増え, 薄くなった氷を通して冬に効を過小評価していることが指摘されている（Stroeve〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

et al. 2007). マルチモデルの解析では , 現在の海氷の再現性と極域増幅の関係が調べられ, 現在の氷が薄く面積が大きいモデルほど将来の SAF が大きくなる
傾向（Holland and Bitz 2003；Flato et al. 2004；
Boe et al. 2010）や, 現在の氷が厚いモデルほど将来の氷の消失質量が大きい（Holland et al. 2010）こと

13

き長波放射を減らす効果（温室効果）の２つがある.
それぞれの働きの強さは雲の面積, 高さ, 光学特性に依存しており, 例えば(2)の効果は高い雲ほど強く働く傾向がある. 従って, 雲フィードバックの値を知るには T に起因する雲の変化を面積, 鉛直分布, 光学
特性について正しく把握することが重要となる.

が指摘されており, 将来予測の手掛かりになる可能性

雲フィードバックの性質については観測や理論的ながある. また, モデル間で見られた最近の海氷面積の減少トレンドと将来の海氷面積の相関関係を利用した考察から様々な仮説が提案されている. 例えば, 気候
が温暖化するとクラウジウス・クラペイロンの関係か予測も行われている（Boe et al. 2009b). 今後は, 島ら水雲がより多くの水を含むようになり, アルベドが田ほか（2010）や猪上（2010）でも紹介されているよ

増加して気温の上昇を抑制するという負のフィード

うに, 詳細なプロセスレベルでのモデルの改善や検証

バック が 提 唱 さ れ て い る（Somerville and Remerが期待される.
北半球の陸上では, 日射も多く積雪面積の大きな春

1984；Betts and Harshvardhan 1987). しかし , 衛において SAF が大きい . Qu and Hall（2006）は ,マルチモデルを使用した陸上の SAF の解析においは緯度によって異なり, 気温の増加が必ずしも光学的厚さの増加につながら な い こ と が 指 摘 さ れ て い るて, 惑星アルベドの変化が雪アルベドの変化に依存する項と雪アルベドの変化が気温の変化に依存する項に（Tselioudis and Rossow 1994；Greenwald et al.
1995). また, 北米の地上リモートセンシング観測か

分離し, 前者はモデル間のばらつきが小さく, また観らは, 気温が上昇した際に雲が物理的に薄くなること

測から見積もられた値にほぼ一致するが, 後者はモデで光学的厚さが減少した例が報告されたほか, 北太平
洋でも気温の上昇に伴い雲量と雲の光学的厚さが共にル間のばらつきが大きいことを示した . 後者につい星による全球的観測では気温と雲の光学的厚さの関係て, Hall and Qu（2006）は将来予測実験の長期変化と現在再現実験の季節変化の間に良い相関があること減少する傾向が見られており, 正のフィードバックのから, 雪アルベドの気温変化に対する感度を観測デー

Norris and Iacobellis 2005).
一方, 深い対流性の雲が分布する熱帯海洋上では,タから規定できる可能性を指摘し た . さ ら に , Qu

存在が示唆されている（Del Genio and Wolf 2000；

and Hall（2007）は雪アルベドの変化を被覆率の変化に関係する項と雪の変質に起因する項に分離した結雲放射強制力の短波成分と長波成分がほぼ打ち消し合果, モデル間のばらつきは主に前者によると結論づけた. 前者のばらつきは, 被覆率の変化自体のばらつき

この性質は, 雲が海面水温に及ぼす影響が小さいとすう性質が知られている（Ramanathan et al. 1989).

ではなく, 主に有効雪アルベド（雪に完全に覆われたる論拠として引用されるが, どの程度普遍的に成り立
つ性質かは明らかでない. 西部熱帯太平洋における衛場合と全く覆われていない場合のアルベドの差）のば

星観測では海面水温が高いほど積雲に伴うかなとこ雲

らつきによることも示した . 一方で , 観測では SAFの面積が小さい傾向が認められたことから, 水温の上の地域差と有効雪アルベドに相関は見られなかった

昇と共に大気上端の長波放射が増加する負のフィード（Fernandes et al. 2009). 今後は観測データを上手に活用することによってさらなる SAF の推定幅の低減

バック の 可 能 性 が 指 摘 さ れ た（Lindzen et al.
2001). この仮説は根拠となる解析結果に疑問が表明が期待される.
2.6 雲フィードバック

されたほか（Hartmann and Michelsen 2002), 異なる衛星データからは仮説と矛盾する傾向も報告されて雲フィードバックとは一般的に, 外力に対する地表
面温度の応答 T が雲に変化をもたらし, その変化がおり（e.g.,Del Genio and Kovari 2002), 「大きな負のフィードバック」という当初の主張はほぼ退けられ

大気上端の放射収支を通して T を増幅または減衰すている（Lin et al. 2002). しかし, 海面水温が積雲のる働きとして定義される. 雲が大気上端の放射収支に

微物理過程を通じて, かなとこ雲にどのように影響す及ぼす影響には(1)太陽からの短波放射を反射する効

るか, という問題は残されており, 今後の研究が求め

果, (2)地表や対流圏下層からの長波放射を吸収し ,られている . Hartmann and Larson（2002）はクラ雲の温度に応じて射出することで大気上端からの上向

ウジウス・クラペイロンの関係についての考察と数値

2012年１月

14

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

実験の結果から, 熱帯のかなとこ雲の温度は気候の変化に関わらずほぼ一定に保たれるという仮説を提唱しついて考えるためには, まず植生が倍増時にどのような影響を大気から受けるかを知る必要がある. 現在のた. この仮説は, 対流雲に関係するフィードバックについて推定幅を低減する手掛かりを与える可能性を

植生分布は, 一般に現在の気温と降水の季節変化の特持っており, 衛星観測や雲解像モデル, GCM による（Koppen 1900). これは, 植生が陸上の異なる環境に適応して分化した結果であり, 例えば古環境データの計算を通して検証が進められている（e.g., Zelinka
and Hartmann 2010).

徴の組み合わせと対応 し て い る と 考 え ら れ て い る

低緯度の境界層雲については, 雲量の季節変化が対集積（Prentice and Webb 1998）によって, 現在と異なる気候下では植生分布が現在と異なっていたことが流圏下層の静的安定度と高い相関を示すことが知られ示されている . したがって大気 CO 倍増時には , 植ている（Klein and Hartmann 1993). この性質が現

生はその状況下での気温・降水と対応したものとな

在と異なる気候条件でも成り立つと仮定した場合, 温

り , また光合成に関わる大気 CO 濃度そのものの影

暖化は対流圏下層（700hPa付近）の気温上昇を通して響も受け, 分布域は倍増前とは異なったものになると雲量の増加を招き, 負のフィードバックが働く（e.g.,

考えられる. このような現在と異なる植生分布を推定

Larson et al. 1999). ただし, このフィードバックの強さは静的安定度の定義の仕方に依存することが後にするためには , 全球動態植生モデル（DGVM ）を用指摘されている（Wood and Bretherton 2006). その度帯・季節変化・草木などの特徴に基づき５〜10種程

後, Caldwell and Bretherton（2009）は雲量と静的度に分類し , それぞれの植生種が与えられた気候と安定度の経験則を仮定せず, 境界層過程をより詳細に表現したモデルを構築することで, 海面水温上昇に対CO 濃度のもとでどのような分布となるかを, 光合成
過程から積み上げて計算する process‑based なモデする境界層雲の応答を計算した. その結果は境界層雲ルである. Cramer et al.（2001）では, GCM を用いの雲水量の増加であり, 負のフィードバックの仮説をて行った IS92a IPCC シナリオ実験の結果と, シナリ

支持するものとなった.

オの CO 濃度それ自体を６つの DGVM にそれぞれ入以上の研究成果を踏まえつつ, GCM を用いた気候
感度の推定が繰り返し実施されている. しかし推定値の持つ不確実性（モデル間のばらつき）は依然として力として与えた安定化シミュレーションを行った. その結果 , 西暦2000年（約400ppm）と大気 CO 増加後

大きく, その最大の要因として雲フィードバックが挙ツンドラの縮小と亜寒帯林の北方への拡大がもっともげられている（Cess et al. 1990；Dufresne and Bony

顕著であり, 中低緯度では植生分布の変化は比較的小2008；Soden and Held 2006；第４図). 雲フィード

さかった. これは, 極域増幅によって高緯度での気温

バックの不確実性に対しては低緯度の下層雲の寄与が上昇が大きい一方で, 高緯度植生は生存可能な範囲が最も大きく, それに次いで中, 高緯度の混合雲の役割も重要視されている（Webb et al. 2006；Bony and

気温で規定されているために, 他地域よりも応答が大Dufresne 2005；Tsushima et al. 2006；Ogura et al.
2008). GCM による気候感度の推定について信頼性

増時の気候感度に対して最も寄与する植生の応答は,を高めるには雲フィードバックの不確実性の定量化,
理解, 低減が必要であり, その目標に向けた努力の一い. ツンドラが森林に置き換わった場合の大気に対する影響は, 主として短波放射の反射率の違い, および環として, 物理摂動アンサンブル実験, 複数モデル間それに起因する雪氷アルベドフィードバックによる温の相互比較, 観測データと高解像度モデル出力を活用した GCM の性能評価, および GCM の物理過程の改暖化であることが指摘されている（Bonan et al. 1992

良が実施されている.
2.7 植生フィードバック

いるのが一般的である. DGVM では陸上の植生を温の安定状態（約800ppm）の植生分布を比較すると ,きく現れたと考えられる . したがって , 大気 CO 倍
気温上昇による亜寒帯林の極方向への拡大と考えてよなど多数).
ここまでは一方向的な影響を考えてきたが, 気候と

本節では , CO 倍増時の植生変化によるフィード

植生分布は相互作用しているので, 定量的に植生の気候 感 度 に 対 す る フィード バック を 推 定 す る に は ,バックのうち, 炭素循環を除く, エネルギー収支と水収支に関わる部分について記述する . 大気 CO 倍増

GCM に DGVM を双方向結合した CO 増加実験と ,CO 増加前（１倍時）の植生分布に固定した GCM の時の, 植生の変化から大気に与えるフィードバックにCO 増加実験とを比較する必要がある. そのような分〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

15

離実験を行った既存研究により, 植生フィードバック

フィードバックのほかに, 近年では生物地球化学的過に よって 大 気 CO 増 加 時 の 全 球 平 均 気 温 の 上 昇 が10％強 程 度 増 幅 さ れ る こ と が 示 唆 さ れ て い る

程, なかでも炭素循環を介したフィードバックが注目されている. 炭素循環を介したフィードバックには,（Notaro et al. 2007；O′
ishi and Abe‑Ouchi 2009).
この値は従来の知見のもとに行われたモデルシミュ

CO 濃度が上昇することにより海陸の炭素吸収量が変化する「濃度−炭素循環フィードバック」と気温が上

レーションの結果であり, そこには不確実性が存在す

昇することにより炭素循環に影響を与える「気候−炭る. まず, 植生の正しいフィードバックを推定するためには, 現在気候条件の下で植生分布が正しく表現さ

素循環フィードバック」とがある. Friedlingstein etal.（2006）はこれらの強度を数値化するための定式れている必要がある . 上記の高緯度を例に取ると ,化を提案した. これについては伊藤（2010）による解説があるが, あくまで炭素循環に着目した定式化であCO 増加前と後の森林限界線の位置の違いがそのまま緑化した面積となり, フィードバックの強度に直結する. したがって, １倍時実験を行った際の DGVM とGCM 大気の内包する不確実性の両 方 が , フィード
バック強度に影響を与えうる. また, 温暖化時の高緯度植生の応答がどの程度大きいかにも不確実性が存在

り, 物理的機構を通したフィードバックとの比較が困難と言う問題があった . これに対し , Friedlingstein
et al.（2006）の成果を発展させた形で Gregoryet al.
（2009）が提唱した定式化においては比較が可能にする. 現実の植物は, 異なる環境に長期間さらされるなっているので, 本節で紹介したい.
温暖化の過渡的応答における昇温 T は, 放射強制ことにより応答が鈍る効果（馴化）や, 窒素・リン等

力 F と次のような近似式をもって関係づけられる.

の栄養によって律速を受ける側面などを持っており,
これらの効果をモデルで表現していない場合には応答

F ＝ρ T(14)

は過大評価される. また, 中低緯度での植生変化が大気に与える影響も無視できない可能性がある. 特に乾ここで ρは「気候抵抗」と呼ばれるパラメータであ燥域では, 大気 CO 濃度の増加による施肥効果（fer-り , 物理的機構によるフィードバック強度を表す .

tilization）と気孔閉鎖（stomatal closure）による水利用効率の上昇の相乗作用によって, 植生が増加しう「気候フィードバックパラメータ」と異なり , 海洋熱る. その結果, 反射率が低下し, 低緯度側から高緯度の気温上昇 を 底 上 げ し , 最 終 的 に 高 緯 度 で の 植 生（Gregory and Forster 2008). 式(14)は, 式(5)において N ＝κ T を仮定し , ρ＝κ−Λとおくことに相フィードバックの約半分が低緯度側の緑化に起因する

当する .

というメカニズムも示唆されている（O′ishi et al.
2009). しかし, 大気 CO 増加に対して植物の光合成

吸収の効果も含むことに注意する必要がある

N の大部分を占めるのは海洋熱吸収であり , これが昇温に比例するというのは , 例えば Na-

効率がどの程度増加するかも不確実性が大きい. 植生

kicenovic and Swart（2000）の排出シナリオに関する特別報告書（SRES）のシナリオのように放射強制モデルの光合成効率と CO 濃度の関係は , あくまで力がゆっくりと単調増加する場合には妥当な近似と言研究室環境で測定した結果に基づいており, 自然環境える（Gregory et al. 2009). このときの比例係数 κは海洋熱吸収効率（ocean heat uptake efficiency）

で CO を増加させる（FACE）実験で測定した光合成
効 率 に 比 べ て 過 大 評 価 と なって い る（Long et al.
2006). 高緯度の場合と同様に, 馴化や栄養律速を考と呼ばれる（Gregory and Mitchell 1997；Raper et
al. 2002). さらに, 大気中の CO 濃度増加量 C が十慮しても, 全般的に光合成効率の増加は定性的には疑分小さければ,F は比例係数 φ を用いていないと考えられているものの, その定量的な大きさについてはまだ議論の余地がある（Ainsworth andRogers 2007). 植生フィードバックによる気候感度に

F ＝ρ T ＝φC(15)

対する寄与の不確実性を低減するためには, 植物の環と近似できる. 一方, 人為起源の炭素排出量 C は C

境変化に対する長期的な応答についての知見の確実性と次の関係を持つ.

を上げていく必要がある.
2.8 炭素循環を介したフィードバック
水蒸気や雲, 海洋熱吸収といった物理的機構による2012年１月

C ＝C ＋C ＋C

(16)

16

気候感度

Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

３. まとめ
本稿では, 気候感度を決めるフィードバックを定量的に評価するための定式化と, 個々のフィードバック
過程についてその基礎的概念から近年注目を集めている植生や炭素循環を介したフィードバックに至るまでを紹介した. 大気や雪, 海氷の応答に起因する伝統的な「速い」フィードバックに関しては, 長い間指摘され続けているように, 雲フィードバックに最も大きな

第８図

上の５つはそれぞれ上から, プランク応
答 , 雲 , アルベド , 水蒸気・温度減率（の合計）のフィードバックパラメータ（Λ), および海洋熱吸収効率（−κ, 定義については本文参照）を表す. 下の３
つはそれぞれ上から, 上記５項の合計,
濃度―炭 素 循 環 フィード バック と 気 候―炭素循環フィードバックの 強 さ を 表
す. 各項の評価方法については,
Gregory et al.（2009）およびその引用
文献を参照のこと. 図は彼らによる
Fig.2 をもとに作成.

不確実性があり, その低減に向けた努力については,
次稿の Part２で紹介する . 水蒸気フィードバックと温度減率フィードバックについては, 両者の相殺により不確実性という視点で注目されることは比較的少な
いが, 物理プロセスとしては必ずしもよく理解されておらず , 観測によっても十分検証されていない . 特に, 水蒸気フィードバックに関しては観測データの短さからくる制限が大きく, 温度減率フィードバックに関しては対流圏温度の観測データ間の相違からくる制限が大きい. アルベドフィードバックは, 全球平均すれば小さな値であるが, 地球温暖化の影響を最も強く受ける極域の応答を考える際には当然重要であり, 気

こ こ で , C と C は そ れ ぞ れ , 濃 度−炭 素 循 環
フィードバックと気候−炭素循環フィードバックによ候モデルによる最近の温暖化トレンドの再現性の検証

り増減する海陸の炭素貯留量を表す. Friedlingstein etal.（2006）に倣い β, γを比例係数として C ＝βC,る. また, 極域の気候変化にはアルベド以外の物理プ
ロセスも重要であることを強調しておく. 植生分布やC ＝γ T と表すことにし, 式(16)の両辺に φ をかけると氷床の変化といった比 較 的「遅 い」フィード バック

φC ＝φC ＋φC ＋φC＝ρ T ＋βρ T ＋φγ Tとその理解も含め, 今後重点的に研究される必要があ

や, 炭素循環フィードバックについては, その研究の歴史は浅いが, 現在活発に研究が行われており, 今後の発展が期待される.

(17)
謝が得られる. 式(17)の左辺は ,「人為起源の CO が全て大気中に留まったとした時の放射強制力」を表し,
右 辺 の 第 １〜３ 項 は そ れ ぞ れ , 物 理 的 機 構 に よ る
フィードバック, 濃度−炭素循環フィードバック, 気辞

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. 本稿記載の計算結果の一部に, 国立環

候−炭素循環フィードバックを表している. 式(17)の境 研 究 所 の スーパーコ ン ピュータ（NEC SX8R/
128M 16）を使用しました. 建設的なコメントをいた

各項を, 既存のシミュレーション結果から見積って不だいた査読者の方に感謝いたします.

確かさの見積りとともに示したのが第８図である. 炭素循環を介したフィードバックは, 物理的機構による略語一覧

フィードバックに比べその絶対値, 不確かさの幅とも

AR4：The Fourth Assessment Report 第４次評価報告
書に同程度の大きさを持つことがわかる. また, 気候−
炭素循環フィードバックに比べ注目されることの少ない濃度−炭素循環フィードバックの方が大きな不確実性を持つことは強調されてよい.

BM RC：Bureau of M eteorology Research Centre 気象
研究センター局（現・オーストラリア天気気候研究セン
ター）
CS：Charney Sensitivity チャーニー感度〝天気" 59. 1.

気候感度Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状

17

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FACE：Free‑Air CO Enrichment 自然環境下での CO
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GCM ：Global Climate Model 全球気候モデル
GFDL：Geophysical Fluid Dynamics Laboratory 地球
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参

考

文

献

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