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2013年度秋季大会シンポジウム「二酸化炭素研究の新展開」の報告（炭素循環；大気輸送モデル；データ同化)

４．データ同化と大気輸送モデル

眞 木貴史

１．はじめにた後は大気と共に輸送されていく．このため，大気中地球温暖化の予測精度向上のためには，フィードにおける二酸化炭素濃度観測データ（結果）と大気にバック過程も含んだ炭素循環過程の理解が必須である

よる輸送過程をシミュレートする大気輸送モデル（過ため，生態系モデルを含んだ地球システムモデルの構程）を用いることによって，原因である二酸化炭素収築が不可欠である．しかしながら，現状では人為起源支を推測することが可能である．この方法は，まだ二二酸化炭素放出量を固定したシナリオにおいてでさ酸化炭素収支に関する理解が二酸化炭素濃度や輸送にえ，地球システムモデルによって予測された大気中の対する理解と比べて不十分という点からも合理的であ二酸化炭素濃度はモデルによって大きな違いがあり，る．このようなアプローチはトップダウンアプローチ

このことが将来の気温上昇量予測のばらつきを生む大と呼ばれており，炭素循環の分野でこの10年程度の間きな要因の一つとなっている．生態系モデルの精度向に急速に進展してきた．逆にプロセス研究から生態系上のためには検証として用いる二酸化炭素収支データモデルを構築して二酸化炭素収支を解明しようとするが必要である．現在，様々な機関が二酸化炭素収支の方法をボトムアップアプローチと呼ぶ（第１図）．

直接観測を行っているが，これらの観測データを現在トップダウンアプローチを用いた炭素収支の解析をの比較的粗い（数十〜数百 km）生態系モデルの格子高度化することによって各地域におけるより詳細な炭点値と直接比較することは難しい．

素収支を監視・解明し，先に挙げた生態系モデルの改二酸化炭素は大気中で安定であり，大気に放出され良を通じた地球温暖化予測精度の向上や，今後生じる可能性がある生態系における炭素収支の急激な変動等

気象研究所 環境・応用気象研究部．
tmaki＠mri‑jma.go.jpⒸ 2014 日本気象学会
20の早期検出等に活用することができる．加えて，トップダウンアプローチによって離散的な観測データを空間的・時間的に一様かつ一定の品質の格子点データに〝天気" 61．11．

2013年度秋季大会シンポジウム「二酸化炭素研究の新展開」の報告9 39達しているというわけではない．その最大の未解明分野の一つが鉛直輸送過程である．特に，積雲対流による鉛直輸送や境界層高度が影響するとみられる接地境界層における混合は，昼夜の植生による光合成／呼吸活動による二酸化炭素収支コントラストも加わって大気輸送モデルの二酸化炭素濃度の鉛直勾配再現性にとって大きな問題となっている．航空機観測データを用いた比較研究が行われたりしているが（Stephenset al. 2007）今後の大きな課題の一つである．
３．データ同化手法
この章では，炭素収支解析でよく用いられるデータ第１図

トップダウンアプローチとボトムアップアプローチの概念図．

同化手法として，ベイズ統合逆解析（逆解析）とアンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）について紹介する．
逆解析は先に述べた二酸化炭素の性質を利用し，大変換することも可能となる．このようにして得られた気中の濃度観測データと大気輸送モデルを用いて全球格子点データは社会への還元は勿論，気候研究，リを数十〜百程度に分割した領域毎の二酸化炭素収支をモートセンシング観測データの評価やリトリーバル処計算する方法である．この際，濃度観測データ（y）

理等にも利用できる．本稿では，トップダウンアプ

は領域毎の二酸化炭素収支（x）とある領域からのみローチで炭素収支を解析する際に必要な大気輸送モデ

二酸化炭素を放出した際（タグ付き輸送実験）にそのルとデータ同化手法について経緯，現状と今後の展望観測所に与える寄与（A）の線形結合で表現できるとについて述べる．

いう前提を置く．

２．大気輸送モデル

y＝Ax

(1)

１章で述べたように，二酸化炭素は安定で寿命が長式(1)はこの前提を行列式で表現したものである．

く，大気による輸送のみを考慮すればよいため，大気式(1)が成り立つなら x は A の逆行列（行列の次元に輸送モデルとしては取り扱いやすい対象である．1990もよるが）に yを掛けることによって得ることがで年代頃より二酸化炭素やラドン等の複雑な化学過程をきる．しかしながら，このようにして得られた x は含まない大気輸送モデルの開発が行われるようにな極端な値を取るなど不自然な振る舞いをすることが多り，い く つ か の モ デ ル 相 互 比 較 実 験 が 行 わ れ たい．その理由は大気輸送モデルの誤差や空間代表性（Law et al.1996；Rasch et al. 2000）．当時は計算機（一般に二酸化炭素濃度観測値は極めて高精度である）資源の制約などもあり，大気輸送モデルの水平解像度誤差に起因すると考えられる．このため，先験情報とは2.5〜10°で，多くのモデルが一定時間間隔の気象して各領域の二酸化炭素収支に関する独立した情報データを元に輸送計算を行うオフラインモデルであっx を導入して次の評価関数 S(x)を最も小さくする x

た．

を求める方法が考案された．

最近の炭素収支逆解析の相互比較（Peylin et al.
2013）では，大気輸送モデルの水平解像度が１〜５°になり，大気モデルと結合したオンラインモデルも増加傾向にある．

S(x)＝(y−Ax) C(y−Ax)＋(x −x) C(x −x)(2)

ここで，C は観測誤差を，C は先験情報の誤差を示

大気輸送モデルの進歩は解像度の向上のみではな

す．式(2)の右辺第１項は観測データとモデルによっく，大気モデルと結合しつつ移流過程に関しても質量て計算された濃度の差を示し，右辺第２項は先験情報保存や高速演算が可能なスキームが実装されつつあと解析したフラックスの差を示す．この和が最小となる．しかしながら，まだ大気輸送モデルが完成の域にるということは，観測データとも大きく離れずかつ先

2014年 11月

21

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2013年度秋季大会シンポジウム「二酸化炭素研究の新展開」の報告

験情報 か ら も 近 い 自 然 な 解 x を 得 る こ と が で き る

布 情 報（http://ds.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/info（Tarantola 1987）．

kanshi.html 2014.7.17閲覧，M aki et al. 2010；全

逆解析の解析精度は，与える観測データの質・量と球22領域，解析期間1985〜2012年，観測地点数約150

大気輸送モデルの精度に大きく依存する．そこで，観地 点）で は，式(1)の 行 列 次 元 数 は 概 ね50,000×

測データや領域の分割法を固定してモデルの違いによ

10,000であり，この次元数は観測地点数と領域分割数る炭素収支解析結果の差を評価することによって現時に比例し，解析期間の２乗に比例して大きくなる．こ点での炭素収支解析精度を評価しようという試みがなのため，計算負荷を減らすための工夫（例：解析期間

さ れ た．こ れ が 地 球 圏−生 物 圏 国 際 協 同 研 究 計 画を区切る）などを行っている機関もある．

（IGBP）等 の 主 催 で1993年 よ り 開 始 さ れ た 大 気 ト

一方，EnKF では，初期値に対して微小な摂動を与レーサー輸送モデル相互比較実験（TransCom）であえた初期値を一定数（数十〜数百）用意し，各初期値る．

から大気輸送モデルによるシミュレーションを行い，TransCom１と２では大気輸送モデルのシミュレーそのばらつきを得る．このばらつきを予報誤差と見なション結果の比較が行われた．TransCom３では世界して観測データを導入（同化）することによって新たから10以上のモデルの結果が集められ，Level 1ではな初期値とその摂動を得る．この繰り返しによって解年平均の二酸化炭素収支結果の評価が行われ（Gur-析を進めていく（第３図）．

ney et al. 2002など），Level 2では月平均の評価

EnKF の大きなメリットとしてはまず計算機資源へ（Baker et al. 2006など）が行われた（第２図）．これの負荷が挙げられる．先に述べた逆解析では，解析期らの実験条件，モデル結果や解析結果は Web で広く間の２乗に比例して行列次元数が増大して計算機への公 開 さ れ て お り（http://transcom.project.asu.edu/負荷がかかる．これまでの研究結果によると，EnKF

2014.7.17閲覧），モデル結果を用いた様々な研究もな

は気象解析のように自由度が極めて大きいと考えられされている（Stephens et．近年では，al.2007など）
各機関による最新の大気輸送モデルと解析手法を用いて行った炭素収支解析結果の相互比較（Peylin et al.
2013）も実施されており，炭素収支の不確実性低減への試みが続けられている．
次に，近年研究の進展が著しいアンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）によるデータ同化について紹介する．
これまでに述べてきた逆第２図

全球，北半球，熱帯，南半球における二酸化炭素収支変動．太線は平均を，網掛けはモデル間のばらつきを示す（Baker et al. 2006）．

解析は，現時点では亜大陸規模（約数千 km）の月平均程度の炭素収支を解析することができる．これは入手 で き る 観 測 データ（地点）数 に も 依 存 し て い るが，計算機資源の制約も大きい．気象庁が毎年情報を提供している二酸化炭素分22

第３図

アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）の概念図．
〝天気" 61．11．

2013年度秋季大会シンポジウム「二酸化炭素研究の新展開」の報告

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る系においても局所化（離れた場所の間の誤差相関をる．具体例としては，大気輸送モデルに陸上や海洋の強制的に０とする）と大気力学系の性質（局所低次元生態系モデルを組み合わせ，生態系モデルの鍵となる性）により数十〜数百程度のアンサンブル数で予報誤パラメータについて観測データを同化することによっ差の情報を効率的に表現できる（三好 2005）．このこて動的に推定するといった研究が考えられる．これはとは，領域分割数に比例して大気輸送モデルの計算量トップダウンアプローチとボトムアップアプローチをも増える逆解析と比較して大きなメリットといえる．

融合するものでもあり，すでにこの研究に取り組み始

また，逆解析では解析対象（今回は二酸化炭素収支）めている研究機関もある．また，二酸化炭素と一定のと観測データ（今回は二酸化炭素濃度）の間に大気輸相関関係を持つ化学種や気象要素を同時にデータ同化送モデルを介した線形関係（式(1)）を仮定する必要することによって，観測データの不足を補いつつ精度があったが，EnKF では気象解析でよく用いられていを向上できる可能性もある．

る４次元変分法（本稿ではこの手法の詳細には触れない）と同様に解析対象と観測データが非線形の関係に４．おわりにあってもデータ同化を行うことが可能である．このメ

本稿では，地球温暖化予測における不確実性の大き

リットは大きく，今後の炭素循環解析研究を展望するな要因の一つである炭素収支研究について，主にトッにあたって大きな利点となり得る．

プダウンアプローチの観点からこれまでの経緯，現また EnKF には，４次元変分法を用いる際には必状，今後の展望について紹介した．今後予想されてい須となる接線形モデルやアジョイントモデルが不要のる二酸化炭素濃度増加に対して自然界がどのように反ため，データ同化システムの維持開発コストを大きく応するかはまだ明らかではない．炭素循環のプロセス削減することができる．この利点は，特に大気化学種を理解して将来予測をより確かなものとするのと同時など複雑な化学反応過程を持つ物質に対しては大きなに，将来起こる可能性がある自然界における炭素収支長所となり得る．の急激な変化をいち早く検出できる体制を構築するた

現時点での EnKF を用いた二酸化炭素データ同化

めにも炭素収支監視システムの構築が急務である．今研究は疑似観測データを用いたものや（Miyazaki et

後は，前章で紹介したトップダウンアプローチとボト，実観測データを用
al. 2011；Kang et al. 2012など）

ムアップアプローチの融合が大きな課題となると考えいた例としては米国地球システム研究所（ESRL）がられる．このような融合型の炭素収支監視システムを毎年発表している Carbon Tracker（CT，Peters et構築するには，観測データの質・量の充実，生態系モal. 2007）が挙げられる．CT では地上，タワー，航デルも含めた大気輸送モデルの高精度化に加え，この空機観測データと大気輸送モデル（TM 5），EnKF を両者の架け橋となるデータ同化手法を高度化すること用いて週単位で全球約200程度の領域（陸域で細かい）も重要である（第４図）．この研究の実現には多大なにおける二酸化炭素収支等
を 公 開 し て い る（http://www.esrl.noaa.gov/gmd/
ccgg /carbontracker/
2014.7.17閲覧）．
今後の展望としては，観測データの質・量の充実に
伴 い，炭 素 収 支 解 析 の 時
間・空間解像度を高めていく こ と が 考 え ら れ る．また，データ同化手法の長所である観測データと非線形の関係にある解析対象も解析可能であるという利点を生かしていくことが望まれ2014年 11月

第４図観測，大気輸送モデル，データ同化・逆解析の関係図．
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2013年度秋季大会シンポジウム「二酸化炭素研究の新展開」の報告

予算とマンパワーを必要とすることが容易に想像できるため，国を挙げた研究体制の整備が望まれる．
参考文

献

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