長期予報研究

グロースベッター
第 44 巻

月例会「長期予報と大気大循環」報告――― テーマ：地球温暖化と東アジアの気象 ―――
地球温暖化が強く影響する 21 世紀日本の夏期天候について………… 谷貝 勇・中村 寛 ……
1
20 世紀におけるアジアモンスーンの長期変動と東アジアの夏の気温の関係………… 田中 実 ……
9
COBE-SST を用いた全球平均気温の算出………… 石原 幸司 …… 1420km 格子大気大循環モデルによる地球温暖化実験における梅雨の変化……… 楠 昌司・吉村 純・吉村 裕正・野田 彰・大内 和良・水田 亮 …… 20
地球温暖化と東アジアの気候変化………… 木本 昌秀 …… 34

２００６年６月

Ｌ．Ｆ．グループ

地球温暖化が強く影響する 21 世紀日本の夏期天候について
谷貝 勇（気象大学校）、中村 寛（福井地方気象台）

１

はじめに

日本の夏期では、北日本が平年より冷たいときに西日本が平年より暑くなることが時折起こり、長期予報の担当者の間では「北冷西暑」と呼ばれてきた。この名前は気象研究ノート「ヤマセ」（1995）にそれまでのまとめを行った和田英夫氏によるそうである。一方、気象庁で用いている予報用語（気象庁が天気予報等で用いる予報用語（気象庁ホームペー
ジ、２００４年６月現在））では、予報に使う以外の解説用語として分類されており、気温分布を示すものとして【「北冷西暑」など、暖（暑）、冷、並を組み合わせて用いる。ただし、「暑」は西が平年より高い場合のみ。全国一様のときは、全国高温または全国低温などと表現する。
】とある。本稿を作成した時点では、気象庁で使われている「北冷西暑」は現
実に観測された気温分布を記述する用語であり、特別な意味合いを持っていない。前述の気象研究ノート「ヤマセ」（1995）でも「北冷西暑」は論じられていなかった。
「北冷西暑」の概念として、空間スケールは北日本や西日本といった広がりで考えられているが、時間スケールについては明確な規定がなさそうである。季節平均（３ヶ月平均）や１ヶ月平均で気候値からの偏差を扱うのは適当と考えられているが、daily data で議論するのは、元来は考えられていなかった。さらに、気象庁の用語にあるように、「西暑」は2003 年の冷夏のように、西日本が平年よりも冷たいときには、使えない。このため、本稿で用いる「北冷西暑」の用語は、「日本列島上の大きな温度傾度」の意味で用いる。元々、中緯度の気温の南北傾度は、傾圧不安定論でじょう乱を作り出す原因であり、作り出されたじょう乱は大気大循環で南北の熱とエネルギー輸送に重要な役割を果たす。このため、南北の温度傾度が平年よりも強まることは、何らかの異常気象と関係が生じると考えられる。
過去 112 年間における夏期の日本列島上の西日本と北日本の地表気温差を調べた結果、
近年、冷夏や暑夏にかかわらず日本列島上の温度傾度が大きくなっていることがわかった。
第１図は気象庁で作成した月平均気温偏差を、21 世紀の７月について並べたものである。
平年値は 1971 年から 2000 年までの期間で作成している。200５年７月は月前半にオホーツ
ク海高気圧が現れ、後半には東海上の寒冷渦の影響で北日本は低温になった。東日本、西
日本では前半に低温となったが、後半は太平洋高気圧の影響で高温になり、月平均気温は平年並みだった。この結果、北冷西暑になった。2004 年の夏期は全国的な猛暑として知られているが、昇温の程度は西日本が平年より 2℃以上高く北日本よりも大きくなっていて、
日本列島上の温度傾度は平年よりも大きかった。2003 年７月は九州南部を除いて全国的な冷夏になっていて、北日本の太平洋側ではヤマセにより平年よりも－３℃以下の顕著な低1

温が生じている。西日本でも平年より－2℃以下の低温のため気象庁の定義では『北冷西暑』と呼ばないが、低温の程度は北日本が大きいため、日本列島上の温度傾度は平年よりも大きい。2002 年７月は、東北地方南部より南では暑夏であったが、北日本では前線や低気圧の影響で多雨・寡照となり北海道では平年よりも低温となり、日本列島上の温度傾度は平年よりも大きかった。2001 年７月は、北日本で低気圧や前線により曇りや雨の日があり、下旬にはオホーツク海高気圧が現れて太平洋側で低温になった。東日本や西日本は太平洋高気圧により晴れて高温な日々が続いた。この結果、西日本と北日本の温度傾度は再び平年より大きくなった。このように、21 世紀の７月の平均気温分布を見ると、西日本と北日
本の温度傾度が平年よりも大きい状態が例外なく起こっている。この傾向が続くと、20 世紀に比べて北日本の低温傾向は当たり前のことになり、気候状態の変化に通じることにな
る。21 世紀夏期の日本は、気象学的には「北冷西暑の時代」になる可能性が大きい。

図１ 2001 年～2005 年 7 月平均地上気温の平年偏差（気象庁作成）。

２

地球温暖化と北冷西暑について

昨年のグロースベッター（谷貝、2005）に８月の月平均データを基にして北冷西暑を議2論した。ここでは新たに行った主成分分析の結果と７月の北冷西暑について報告する。まず、Ninomiya and Mizuno(1985)で行われた主成分分析を再現して、解析期間を延長した。
地表気温の月平均データ（1951 ～2004年）は気象庁年報（2004 年）を用いた。使用した
51 地点は、気象庁が雨の解析に使用してホームページで公開している51 地点とは異なり、
Ninomiya and Mizuno（1985）によって決められたものであることに注意が必要である。また、地点番号898 の足摺は平成7 年4 月1 日に清水測候所と足摺分室が統合したため、現在では観測地点は清水となっている。気象庁年報2004 では1977,1978 年の小名浜のデータが欠測になっていたため、この2 年については過去の年報からデータを用いた。これは、

表１ 1951 ～1980 年（6 ～8 月）の期間における日本の51 地点の月平均
地上気温に対して行ったEOF 解析の結果。i は主成分番号、λi はi 番目（上）Ninomiya andの固有値、Σ は全体の変動で、寄与率はλi/Σ である。
Mizuno（1985）（下）本研究
6 月

7 月
寄 与

寄 与

λi

1

28.5

67.4

48.6

72.6

36.2

70.1

2

4.9

11.7

10.5

15.6

6.5

12.7

3

2.1

4.9

2.1

3.2

3.1

6.0

4

1.7

3.9

1.5

2.2

1.3

2.4

5

1.1

2.6

0.9

1.3

1.0

2.0

率

λi

寄 与

i

率

λi

8 月
率

. . .
Σ

42.3

67.0

51.6

6 月

7 月

8 月

寄 与

1

29.6

67.6

50.2

72.5

37.5

70.0

2

5.1

11.7

10.8

15.7

6.8

12.6

3

2.1

4.8

2.2

3.2

3.2

6.1

4

1.7

3.9

1.5

2.2

1.4

2.5

5

1.2

2.6

0.9

1.3

1.1

2.0

率

λi

寄 与

λi

率

λi

寄 与

i

. . .
Σ

43.8

69.2

3

53.5

率

表２ 表１と同じ解析で期間を1951 ～2004 年（6 ～8 月）に延長して行ったEOF 解析の結果。
6 月

7 月
寄 与

寄与

λi

1

34.6

67.5

61.5

73.4

44.9 69.4

2

6.9

13.4

12.2

14.6

9.3

14.4

3

2.7

5.2

2.4

2.8

3.2

5.0

4

1.3

2.6

1.6

1.9

1.6

2.5

5

1.0

1.9

1.3

1.6

1.4

2.1

率

λi

寄 与

i

率

λi

8 月
率

. . .
Σ

51.2

83.8

64.8

可能な限りNinomiya and Mizuno（1985）を再現するために行った。ここでは、固有値、寄与率、固有ベクトル、主成分得点を比較した。固有値と寄与率の結果を表１にまとめた。6～8 月において、固有値は本研究の方が少し大きくなったが、寄与率についてはほぼ同じ値となった。差異については、計算に使用したプログラムや計算機が違うこと等が考えられるが、一応、再現できたものと考えられる。更に解析の期間を2004 年まで延長し、同様にEOF 解析を行った。表２ は固有値と寄与率の結果である。第1 主成分は全体の約70 ％、第2 主成分は約15 ％に寄与しており、それより下のランクの主成分は無視できるほど寄与率が小さくなっている。これより、第1 主成分と第2 主成分のみで気温の変動をほぼ議論することができる。1980 年までの解析と比較すると、6 ～8 月すべてにおいて第1 主成分の固有値が大きくなっており、特に7 、8 月については変化が大きかった。このことから、
特に7 、8 月において、1980 年以降、日本列島上の気温の年々変動が大きくなっていることが考えられる。また寄与率を見てみると、第1 主成分において－ 0.6 ％、第2 主成分について＋ 1.8％の変動が解析期間を延長することで現れた。
次に固有ベクトルの解析結果を示す。最初に、チェックのために Ninomiya and Mizuno（1985）と同じ条件で解析した（図は省略）。期間を1951 ～1980 年にとった場合、第1主成分と第２主成分について見ると、Ninomiya and Mizuno（1985）をよく再現することができた。図２は1951 年～2004 年の期間で行ったEOF 解析の固有ベクトルの分布から、期間を1951 ～1980 年（Ninomiya and Mizuno（1985）に対応）にとった結果を引いた変化部分を示す。期間を1951 ～1980 年にとった場合、第1 主成分について見ると、Ninomiya andMizuno（1985）と基本的に一致している。分布の特徴を見ると、第1 主成分は、ほとんどの地域で正の値を示しており、日本の南西部の太平洋側で小さく、6 月については福島～

4埼玉辺りに、7 、8 月についてはオホーツク海沿岸と東北地方の太平洋側で極大となっている。第2 主成分についてもよく再現することができた。値の分布については、特に8 月に注目して見ると、ゼロ線が青森県の南側の県境付近にあり、この北で正、南で負の値となっている。また、極大は北海道のオホーツク海沿岸で、極小については日本列島の南西部ではなく、西側部分（中国地方～九州北部）に来ている。これがはじめに述べた北冷西暑の分布に対応している。解析期間を2004年まで延長すると、大まかな分布については1980年までのものと同様であったが、第1 主成分の固有ベクトルは南西で小さく北で大きくなり、第2 主成分では北で大きく西で小さくなった。そして、第2 主成分では、1980 年まで
では秋田の北部から岩手の北部にかけてあったゼロ 線が、2004 年までの解析では山形の北部から福島の北部にかけての位置まで南下している。更に、第2 主成分では、値が正であった地域、特に東北地方で値が大きくなり、値が負であった中部から西日本で値が小さくなっている。第2 主成分の寄与率についても前述の様に＋ 1.8 ％となっており、これらのことから南北の温度傾度が1980 年以降、更に強まっていることが分かる。

図２ 1951 年～2005 年の期間で EOF 解析を行った固有ベクトルの分布から、1951 年～1980 年の期間での EOF 解析結果を引いた固有ベクトルの差の分布。上段は第１主成分、下段は第２主成分。左から 6,7,8 月を示す。
図３は固有ベクトルの振幅の推移を示している。第 1 主成分を見ると、1976 年以後から
年々変動が大きくなっているのが分かる。気象庁で解析している日本全体の平均気温の変動とよく対応している。次に冷夏の年との対応を見てみると、1970 年以降で冷夏の年は

5

15
6月
10
5
0
-5
-10
-15
1951
8

A1
7月

8月

1961

1971

1981

1991

2001

1981

1991

2001

A2
6月

7月

8月

4
0
-4
-8
1951

1961

1971

図３ 1951 年～2004 年の期間で行った EOF 解析による固有ベクトルの振幅の時間変化。（上）第１主成分 （下）第２主成分

図４ 気象庁で解析したデータから、災害をもたらした台風と台風＋前線で影響したものの個数。８月の世界陸上平均気温を 10 倍してプロットしている。

6

1974,1976,1977,1980,1982,1983,1988,1993,2003 年であったが、それぞれの年において負で絶対値の大きい振幅を持っているのが確認できる（主に7,8 月）。
第2 主成分では1990 年以降に負の振幅を持った年が増え、特に8 月において絶対値の大
きい年が現れているのが下図から分かる。負の振幅は、固有ベクトルの正の値で低温、負の値で高温に対応している。これらのことと固有ベクトルの分布を対応させると、1990 年
以降に特に北冷西暑が強まっていることが分かる。

３

地球温暖化の影響を受けた台風と前線による災害の変質
気象庁ではホームページに「災害をもたらした気象事例（1945 年～1988 年）と（1989

年～2004 年）」として、気象災害の事例を掲載している。さらに、気象庁の報告書「平成１６年夏から秋にかけての集中豪雨・台風等について」では、付録に 戦後の主な気象災害（昭和２０～平成１５年）（1945 年～2003 年）を掲載している。これらの災害データを気候解析として使う際の問題点としては、昭和 63 年や 50 年で災害評価基準の変更がある。どのような災害が引き起こされるかは住環境の変化や防災対策の進展で変わってくるので、厳密に行うためには、気候データの再解析のように、災害データの再解析が必要になる。ここでは、これらのデータをすべて集計して、気象庁で注目した台風とそのうちで前線と結びついているものをまとめた。図４は 1945 年から 2004 年までに日本に災害をもたらした台風とそのうちで前線と結合して災害をもたらしたものの個数をプロットしている。更に、各年の８月の世界陸上平均気温を 10 倍してプロットしている。これによると 1960 年まで
は台風災害はあったが、前線との結合は注目されていなかった。その後、台風と前線の結合した災害が現れ始めるが、1980 年までは数が少なかった。1980 年代終わり頃から台風と前線が結合して災害をもたらす状況が増加して 2004 年は災害をもたらした９個の台風のうち４個が前線と結合していた。この図から IPCC３次報告書が指摘している地球温暖化が顕著になった 1976 年以降から、台風と前線の結合による災害が注目されるようになったこと
が分かる。

文献
IPCC, 2001: Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working GroupI to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[Houghton, J. T., Y. Ding, D. J. Griggs, M. Noguer, P. van der Linden, X. Dai, K. Maskell
and C. I. Johnson (eds.)]. Cambridge University Press, UK, 881pp.
気象庁（2004）：気象庁年報 2004. CD-ROM.
気象庁（2004）：平成１６年夏から秋にかけての集中豪雨・台風等について. 平成 16 年 11 月.
1-39.

7

Ninomiya,K. and Mizuno,H.(1985a):Anomalously cold spell in summer over NortheasternJapan caused by northeasterly wind from polar maritime air-mass.Part 1. EOF analysisof temperature variation in relation to the large-scale situation causing the coldsummer. J.Met.Soc.Japan, 63,859-871.
谷貝勇（2005）：地球温暖化の影響を受ける台風、前線、オホーツク海高気圧について.

43,45-55.
和田秀夫(1995):ヤマセに関する歴史的展望.気象研究ノート, 183, 7-15.

8２０世紀におけるアジアモンス－ンの長期変動と東アジアの夏の気温の関係

気象研究所 気候研究部
田中実
１
はじめに
日本の夏の気温の変動はエルニ－ニヨ・アジアモンス－ンなどの影響を受けている。エ
ルニ－ニヨは年々変動に大きな影響があるがアジアモンス－ンは長期変動やトレンド等にも影響がある。そこで１８９１年から２０００年までのアジアモンス－ンの長期変動とアジア地域の夏の気温・海面水温の関係を解析した。
２

資料
解析に使用した資料は田中（２００５）と同じである。アジア地域の月平均気温はＧＨ
ＣＮ（Peterson.et al., 1998）
・中国地面気象月報・気象庁のデ－タ。海面気圧はＮＣＡＲ
による１８９９年から２０００年までの５Ｘ５度メツシュ月海面気圧（Trenberth and P
aolino, 1980)。さらにＧＨＣＮ等の気象観測点の海面（現地）気圧である。
メツシュ月海面気圧デ－タは陸上で解析の欠測や１９９４年以降の解析で大きなバイア
スが有つたので、陸上では気象観測点のデ－タを中心に解析した。海上では島のデ－タと付近の格子点デ－タとの差は比較的小さくデ－タが使用できることがわかつた。気象観測
点の気圧デ－タは２０世紀の前半はロシア・インド・香港などは現地気圧を海面更正して使用した。
インド洋・太平洋等の海面水温は１８７１年から１９９２年までのＣＯＡＤのデ－タを利用した。元のデ－タは２Ｘ２度メツシュの解像度であるが観測数が少ないので観測数の重みをかけた１０Ｘ１０メツシュ平均で解析した。

Miyako Temp. Anomalies from 1961-1990 Average ℃
1.5

July Anomalies (C)

1

0.5

0

-0.5

-1
1900

1910

1920

1930 1940 1950 1960 1970
Last year of 10-year mean

1980

1990

2000

図１ 宮古の７月の１８９１年から２０００年までの１１０年間の１０年平均気温の変化。

9３２０世紀における宮古の気温
世界的には気候の温暖化が観測されているが１９８０年以降北日本を中心に冷夏年が多く（１９８０，１９８２，１９８３，１９８６，１９８８，１９９３，２００３）観測されている。そこで過去の北日本の冷夏年の指標として長期間のデ－タが有り都市化の影響が少ない宮古の気温を使用した。６－８月の３ヶ月で７月に最大の月平均気温の標準偏差が観測され過去の主要な冷害年と良く一致していた。そこで７月の１８９１年から２０００年までの１１０年間の１０年ごとの平均気温の変化を図１に示す。１９０１－１９１
０年及び１９８１－１９９０年の顕著な低温、１９２１－１９３０年の高温が目立つ。
長期変動を見ると１９１１－１９５０年の高温と１９５１－１９９０年の低温が観測され温暖化とは逆の変動を示している。この長期変動とアジアモンス－ンの変動との関係を調査した。
４

熱帯アジアモンス－ントラフの長期変動
日本付近の夏の天候に影響する現象としてフイリピンやベンガル湾付近の対流が活発になるとＰ－Ｊパタ－ンが観測され、暑夏になりやすい（Nitta, 1987）ことが知られている。この付近の対流と関係が深いのは２０Ｎ付近に出現する熱帯モンス－ントラフである。そこで Hong Kong と Calcutta の２０世紀の海面気圧の長期変動を調査した。
図２に例として Hong Kong の７月の１８９１年から２０００年までの１１０年間の１０
年平均海面気圧の変化を示す。１９１１－１９４０年の３０年間は海面気圧が低く、モン

図２ Hong Kong の７月の１８９１年から２０００年までの１１０年間の１０年平均気圧の変化。
ス－ンが強かつた。１９５１年以降はそれ以前と比較して気圧が高く、モンス－ンは弱くなつた。Calcutta（図省略）についても同様な変化が観測され上記の気圧変化は大規模な
モンス－ンの変動の一部であることがわかつた。モンス－ンの長期変動と宮古の気温の長期変動を比較すると、１９１１－１９５０年の宮古の高温はモンス－ンが強い期間と対応
し、１９５１－１９６０年と１９８１－１９９０年の低温はモンス－ンが弱い期間と一致していた。したがつて宮古の７月の気温の長期変動は熱帯アジアモンス－ンの長期変動の影響を受けていることがわかつた。
５

海面気圧によるアジアモンス－ンの長期変動
モンス－ンと宮古の気温の長期変動の関係をより詳細に解析するためアジア全域で海面10気圧の解析を行つた。１９４１－１９５０年は第二次世界大戦によるデ－タの欠損、１９
５１－１９６０年は中国のデ－タが十分でなかつたのでモンス－ンが強く、宮古の気温が高い１９１１－１９４０年と戦後の低温年を含む１９６１－１９９０年の二つの３０年間の平年値を解析し、この平年値の差を求めて長期変動の解析を行つた。図３に１９６１－
１９９０年の３０年平均から１９１１－１９４０年の３０年平均を引いた海面気圧の長期変化を示す。インドから中国南部の２０Ｎ付近では１hPa 以上も海面気圧が高くなりアジ

図３ ７月の海面気圧の１９６１－１９９０年の平均と１９１１－１９４０年の差。
単位は hPa。黒い点は気象観測点。負の等圧線は破線で示す。
アモンス－ンが弱くなつている。
この変化に伴つて日本付近では逆 P-J パタ－ンが出現し、北日本を中心に冷夏が出現しやすい気圧配置になつている。モンス－ンの弱体化に伴い太平洋高気圧の弱体化も観測されている。
６

アジア地域の気温・海面水温の長期変動
アジアモンス－ンの弱体化の原因を調査するためアジア全域で気温と海面水温の解析を

図４

図３と同じ但し７月の気温と海面水温。 単位は℃。

11

行つた。調査期間・方法は海面気圧と同じである。図４に１９６１－１９９０年の３０年
平均から１９１１－１９４０年の３０年平均を引いた気温・海面水温の長期変化を示す。
３５Ｎ以南ではモンス－ンの弱体化に伴い気温と海面水温が０．４℃以上上昇している。
３５Ｎ以北では寒冷化がシベリア南部・中国東北部・北日本を中心に観測された。これらの寒冷化した地域では、海面気圧の変化（図３）によりシベリア（北日本）で北より（北東）の風が強化された地域とほぼ一致している。モンス－ンの弱体化は海陸の気温の差の減少によつて出現した可能性が高い。
７８月のアジア地域の長期変動
８月についても７月と同じ地域で海面気圧と気温・海面水温の解析を行つた。図５に海面気圧の長期変化を示す。モンス－ンの弱体化は東に移動し、西太平洋が中心である。

図５

図３と同じ、但し８月。 単位は hPa

図６

図３と同じ、但し８月の気温と海面水温。 単位は℃。

図６に８月の気温・海面水温の長期変化をしめす。７月と良く似ていて３５Ｎ以南で温暖化、３５Ｎ以北で寒冷化が観測されている。日本付近をより詳しく見ると７月に比べて温暖化した地域がやや北上し西日本の温暖化が目立つ。この変化は西日本ではＰ－Ｊパタ－
ン以外の暑夏年が観測されていることを示す。

12

８
まとめ
日本付近の夏の気温の長期変動とアジアモンス－ンの長期変動の関係の解析を行つた。１９１１年以降はアジアモンス－ンの長期変動と良い関係があり、２０Ｎ付近の熱帯モンス－ンが強い（弱い）期間は北日本の夏の気温が高い（低い）関係が観測された。１９５１
年以降のモンス－ンの弱体化は３５Ｎ以南の温暖化、３５Ｎ以北の寒冷化が７・８月に観測され海陸の気温の差の減少によつて出現した可能性が高い。１９８０年以降の北日本の冷夏年の出現の増加はモンス－ンの弱体化の影響と考えられる。
参考文献
Peterson,T.C.,R.Vose,R.Schmoyer, and V.Razuvaev (1998): Global Historical
Climatology Network (GHCN) quality control of monthly temperaturedata.Int.J.Climatol.,18,1169-1179.
Nitta,T. (1987):Convective activities in the tropical western Pacific and their impact on
the Northern Hemisphere Circulation.J.Meteor.Soc.Japan,63,373-390.
Trenberth,K.E., and D.A.Paolino (1980):The northern Hemisphere sea-level pressure
data set: Trends, errors and discontinuities.Mon.Wea.Rev.,108,855-872.
田中実 (2005):過去１２１年間の北日本の冷夏とＥＮＳＯ・アジアモンス－ンの関係 グロ－スベツタ－、４３、14-23.

13

COBE-SST を用いた全球平均気温の算出
石原幸司（気象研究所気候研究部）
1.

はじめに
気象庁ではこれまで、陸上で観測された気温データをもとに全球の平均気温を評価することで、地球温暖化の進行を監視し、その結果を気象庁ホームページや異常気象レポート、気候系監視報
告、気候変動監視レポートなどにおいて公表している。しかし、全地球表面に占める陸域の割合はたかだか 3 割程度であることから、同様の評価を行っている米国海洋大気庁気候データセンター（NCDC：National Climate Data Center）など外国の機関では全球平均気温の算出には、陸上での観測データに加えてさらに海面水温を用いている（本来は海上気温を用いるべきなのだが、データの品質の問題があるほか、広域的には海面水温で代理できることが示されている（Rayner
et al., 2003）ことから、海面水温偏差を海上気温偏差として代用している）。
今般、100 年以上にわたる海面水温ならびに海上気象要素の客観解析データベース COBE
（ Centennial in-situ Observation Based Estimates of variability of SST and marine
meteorological variables）が整備されたことを受け、その中の海面水温解析（石井ほか, 2003; Ishii
et al., 2005 など；以下 COBE-SST とする）を用いて、外国の機関と同様に、陸上での観測デー
タに海面水温データをあわせた全地表面における全球平均気温の算出を業務的に行うこととなった。以下に、これまでに得られた成果を紹介する。
なお、以下の全球平均気温平年差の算出にあたっては Jones らの方法にほぼ従っている（Joneset. al., 2001 などを参照）。
また、全球平均気温の監視にあたっては、平年値（1971～2000 年の平均値）との差（平年差）
を用いている。これは、観測値そのものが観測所の標高など地理的な影響を大きく受け空間代表性が低いのに対し、陸上での気温の観測値から求められた平年差は空間代表性がより高くなるからである。
2. 陸上で観測された気温データを用いた全球平均気温
陸上で観測された気温データを用いた全球の年平均気温平年差の算出に用いられるデータは、1880 年から 2000 年までは NCDC が世界の気候変動の監視に供するために整備した GHCN
（Global Historical Climatology Network）データ（Peterson and Vose, 1997）を主に使用している。解析に使用した地点数は、年によって異なるが、300～3900 地点である。また、2001 年以降については、気象庁に毎月通報された月気候気象通報（CLIMAT 報）の約 1200 地点のデータを使用している。これらの地点のデータを用いるにあたっては、都市化の影響を除去するためのデータの選別は行っていないものの、全球平均気温の変化における都市化の影響は小さいことがこれまでの研究から指摘されている（IPCC, 2001; Hansen et al., 1999 など）。
全球の年平均気温平年差の算出にあたっては、これらのデータを用い、月ごとに①～③の方法
で全球の月平均気温平年差を求め、それらの結果を 12 か月分平均することで求められる。
① 観測所での月平均気温を基に平年差を求める。
② 地球の全地表面を緯度方向 5 度×経度方向 5 度の格子（以下、5 度格子とする）に分け、格子14内に位置する地点の平年差を全て平均したものをその格子の平均平年差とする。
③ 全ての格子の平均平年差を緯度による面積の違いを考慮した重みをつけて平均し、月別全球
平均気温の平年差とする。
上記②において、全格子（36×72）中、データのある格子が占める割合を被覆率といい、その被覆率が大きいときほど、全球平均した平均気温平年差の信頼度は高いと考えられる。
図 1 は 1880～2005 年までの陸上で観測された気温データを用いた、全球の年平均気温平年差と被覆率の経年変化を示している。これを見ると、被覆率（細点線）は、統計を開始した頃は 10％以下と低いものの、
1970 年代から1980 年代にかけては30％を超えていることが分かる。
しかし、その後は 25％程度にとどまっている。これは、GHCN の編集作業において、1990 年以降のデータ収集が遅れているためであると考えられ、他機関でも同様の被覆率の低下がみられる（Jones et.
al., 2001 など）。
全球の年平均地上気温平年差（実線）は、大きくみると、相対的に寒冷な 19 世紀末から 1900
年代初頭、1910 年代から 1940 年代にかけて上昇傾向、その後の 1970 年代にかけての下降傾向に続いて、1970 年代以降はふたたび上昇傾向へと転じている。長期的には上昇傾向にあり、1880
年以降の長期変化傾向は 100 年あたり 0.76±0.09℃の上昇率である（線形回帰から求めた 95％の信頼限界を±を付記した数値で示している）。
1.00

30

0.50

20

0.00

％

平
年
差

（

（

被
覆
率

40

）

）

℃
10

-0.50

0
-1.00
1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010年

図 1 1880～2005 年の陸上で観測された気温データを用いた、全球の年平均気温平年差と被覆率の経年変化
細実線：全球の年平均気温平年差の各年の値（単位：℃）
太実線：全球の年平均気温平年差の 5 年移動平均値（単位：℃）
細点線：算出に用いられた緯度方向 5 度×経度方向 5 度の格子の被覆率（単位：％）3.

陸上で観測された気温と COBE-SST をあわせて算出した全球平均気温
COBE-SST は、米国海洋大気庁が保有する国際総合海洋気象データセット（ICOADS：International Comprehensive Ocean -Atmosphere Data Set）に、神戸海洋気象台が収集・保管していたもののデジタル化されていなかった、1890～1932 年における日本近海や外洋を航行す

15る商船，漁船，観測船による歴史的に貴重なデータ「神戸コレクション」を新たに追加し、また、
近年は気象庁に通報された船やブイなどの観測データをあわせた海面水温の長期的なデータである。この COBE-SST は、「神戸コレクション」を追加したことで、特に北太平洋域においては
ICOADS よりも解析誤差が減少する（Ishii et al., 2005）など、世界的にも重要な長期的海面水温データであるといえる。また、福田・松本（2005）では、COBE-SST を、英国気象局ハドレー・センターによる長期的海面水温データ（HadISST1.1； Rayner et al., 2003）や前述の NCDC
による ERSST.v2（Extended Reconstructed Sea Surface Temperature； Smith et al., 2004）
や OI SST.v2（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature； Reynolds et al., 2002）な
ど他機関が作成した海面水温データとの比較を行っている。それによると、COBE-SST は 1984
～2003 年における月別平均値では、HadISST1.1 と比べて北半球の中緯度域において、夏は低く、冬に高い傾向が、ERSST.v2 と比べて高緯度域では季節によらず低くなっていることを示している。
現在 1891 年までさかのぼって整備されている COBE-SST データは、緯度 1 度×経度 1 度ごとの格子データ（以下、1 度格子とする）なので、前節と同様に 5 度格子に変換した上で利用している。
具体的には、データが陸上・SST ともにそろっている 1891 年以降について、月ごとに①～③の方法で全球の月平均気温平年差を求め、それらの結果を 12 か月分平均することで求められる。
① COBE-SST データのうち、観測データが存在する 1 度格子データのみ、平年差を求める。
② 地球の全地表面における 5 度格子ごとに、①で求めた格子内の 1 度格子データの平年差を全て平均したものをその格子の平均平年差とする。
③ 地球の全地表面における各 5 度格子について、すべて陸域である場合は第 2 節②で求めた当該格子の月平均気温平年差、すべて海域である場合は②で求めた当該格子の月平均海面水温
平年差とする。5 度格子が陸域と海域ともに含んでいる場合は、その割合（海陸比）によって配分する。ここで、海洋の割合は、5 度格子に含まれる COBE-SST データの 1 度格子の割合とする。
④ 全ての 5 度格子の平均平年差を緯度による面積の違いを考慮した重みをつけて平均し、月別
全球平均気温の平年差とする。
図 2 は 1891～2005 年までの陸上で観測された気温データと COBE-SST を用いた、全球の年
平均気温平年差と被覆率の経年変化を示している。これを見ると、被覆率（細点線）は、統計を開始した頃は 40％に満たない値であったが、その後第一次世界大戦、第二次世界大戦頃（それぞれ 1910 年代、1940 年代）を除いて、1990 年頃までは継続して上昇していることが分かる。1990
年代以降は、ほぼ 80％程度となっている。
また、全球の年平均地上気温平年差（実線）は、大きくみると、1910 年頃に極小、1940 年代初頭に極大となっている。それ以降、しばらく横ばい傾向であったが、1970 年代半ば以降、ふたたび上昇傾向に転じている。長期変化傾向は 100 年あたり 0.66±0.07℃（線形回帰から求めた95％の信頼限界を±を付記した数値で示している）の上昇率である。
この結果、1998 年が平年差＋0.37℃で、1891 年の統計開始以降では、これまでと同様に第 1位となる高温を記録した年となった。第 2 位以降は、2005 年（＋0.32℃）、2002 年・2003 年（＋
0.31℃）と続いている（かっこ内は平年差）。

16

1.00

80

0.50

60

0.00

（

被
覆
率
％

平
年
差

（

100

）

）

℃
40

-0.50

20
-1.00
1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010年

図 2 1891～2005 年の陸上で観測された気温データと COBE-SST を用いた、全球の年平均気温
平年差と被覆率の経年変化
細実線：全球の年平均気温平年差の各年の値（単位：℃）
太実線：全球の年平均気温平年差の 5 年移動平均値（単位：℃）
細点線：算出に用いられた緯度方向 5 度×経度方向 5 度の格子の被覆率（単位：％）4. 他機関との比較（1891～2004 年）
前項における結果について、他機関との比較を行ってみる。今回比較を行った機関は、イース
ト・アングリア大学気候研究ユニット（CRU：Climate Research Unit）、英国気象局ハドレー・センター（以下、UKMO とする）、米国海洋大気庁気候データセンター（NCDC）、米国航空
宇宙局ゴッダード宇宙研究所（GISS：Goddard Institute for Space Studies）である。
各機関とも陸上データとしては主に上記 GHCN や CLIMAT 報を用い、そのほか独自に入手したデータも用いている。また、海面水温データとしては CRU と UKMO が上記 HadISST を用いているのに対し、NCDC は HadISST に OI SST を組み合わせているほか、GISS は RSST（Smithet al., 1996）に OI SST を組み合わせて用いている。さらに、全球平均気温の算出には、CRU や
UKMO は今回使用している the climate anomaly method（CAM；Jones et. al., 2001）を採用
しているのに対し、NCDC は the first difference method（FDM；Peterson et al., 1998）、GISS
は the reference station method（RSM；Hansen and Lebedeff, 1987）を採用している（Jones andMoberg, 2003）。このほかにも、平年値の参照期間が異なるなど、各機関が独自性をもって異なる結果を公表しているものの、1940 年代に一時的に高くなっている傾向や、1970 年代以降に上昇傾向が見られることなど、大きな変化傾向はすべて類似していると言える（図略）。各機関の1891～2004 年までの 100 年あたりの変化傾向は、0.64℃（CRU）、0.58℃（UKMO）、0.56℃（NCDC）、0.53℃（GISS）である。気象庁と各機関との相関係数は、0.98（NCDC・CRU・
GISS）、0.97（UKMO）となっている。
5．おわりに

17これまで外国の諸機関では算出されていた全地表面を含めた全球の平均気温平年差の算出が、今般、ようやく気象庁においてもオリジナルのデータを用いて算出可能となった。今後は、使用しているデータの精度を検証するとともに、算出された年平均気温の平年差の不確定性を求める作業を行うなど、これまで先行してきた外国の諸機関の取り組みをさらに詳細にレビューしながら、より科学的に信頼性の高いデータを構築していく予定である。

参考文献
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Res., 92, 13,345-13,372.

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the Third Assessment Report of theIntergovernmental Panel on Climate Change[Houghton, J. T., Y. Ding, D. J. Griggs, M. Noguer, P. van der Linden, X. Dai, K.
Maskell and C. I. Johnson (eds.)]. Cambridge University Press, UK, 881pp.
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Ishii, M., A. Shouji, S. Sugimoto, and T. Matsumoto, 2005: Objective analyses of SST andmarine meteorological variables for the 20th century using ICOADS and the Kobe
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surface temperature time series. J. Geophys. Res., 106, 3371-3380.
Jones, P.D. and A. Moberg, 2003: Hemispheric and large-scale surface air temperature
variations: An extensive revision and an update to 2001. J. Climate, 16, 206-223.
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Peterson, T. C., T. R. Karl, P. F. Jamason, R. Knight, and D. R. Easterling, 1998: The firstdifference method: Maximizing station density for the calculation of long-term global
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Rayner, N.A., D.E. Parker, E.B. Horton, C.K. Folland, L.V. Alexander, D.P. Rowell, E.C. Kent,
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and night marine air temperature, 1871-2000. J. Geophys. Res., 108, 4407, doi
10.1029/2002JD002670
Reynolds, R. W., N. A. Rayner, T. M. Smith, D. C. Stokes and W. Wang, 2002: An improved in18

situ and satellite SST analysis for climate. J. Climate, 15, 1609-1625.
Smith, T. M., R. W. Reynolds, R. E. Livesay and D. C. Stokes, 1996: Reconstruction ofhistorical sea surface temperature using empirical orthogonal functions. J. Climate, 9,1403-1420.
Smith, T. M. and R. W. Reynolds, 2004: Improved Extended Reconstruction of SST(1854-1997). J. Climate, 17, 2466-2477.

1920km 格子大気大循環モデルによる地球温暖化実験における梅雨の変化
気象研究所 気候研究部
楠昌司、吉村 純、吉村 裕正、野田 彰
地球科学技術総合推進機構
大内 和良、水田 亮

１． はじめに
夏の東アジアモンスーンに見られる雨期あるいは降雨帯は、日本で梅雨（ばいう、つゆ）、
中国でメイユ、韓国でチャングマと呼ばれる。以後、梅雨、メイユ、チャングマを総称して梅雨と記す。梅雨は東アジアに住む人々の生活と社会に大きな影響を与えるので、地球が温暖化したときの梅雨の変化が、この地域に住む人々にとって大きな関心事となっている。
数多くの大気大循環モデル Atmospheric General Circulation Model(AGCM)による梅雨の再現実験では、降水量が不足するばかりでなく (Lau et al. 1996; Lau and Yang 1996;
IPCC 2001; Liang et al. 2001; Kusunoki et al. 2001; 楠 2003)、梅雨の北上も再現できない (Kang et al. 2002)。水平分解能を高くすると、梅雨の降水量が増加するという報告がある (Sperber et al. 1996; Kawatani and Takahashi 2003; Kobayashi and Sugi
2004)。Ninomiya and Akiyama (1992)によれば、梅雨には総観規模(約 5000km)からメソγ(約 10km)までの複数スケールの現象からなる階層構造が存在しており、それらのスケール
間の相互作用が梅雨の維持・形成に重要な役割を果たしている。これは AGCM による梅雨の再現に高い水平分解能が必要であることを示唆する。
先行研究では、地球が温暖化すると東アジアの夏季の降水量が増える結果が多いが、大気モデルの水平分解能が不十分なため東アジア領域平均で議論している(Hulme et al.
1994; IPCC 1996; Kitoh et al. 1997; Giorgi et al. 2000; Giorge et al. 2001; IPCC
2001; Lal and Harasawa 2001; Hu et al. 2003; Min et al. 2004)。最近、大気モデルの水平分解能を高めた実験(270km～110km 格子)により、局所的な気温や降水量の変化が予測できるようになったが、それでも現在気候の梅雨の再現に十分な水平分解能ではない(Kitoh et al. 2005;Kitoh and Uchiyama 2005; Kimoto 2005; Kimoto et al. 2005)。
本研究では、20kｍという高い水平分解能を持った AGCM を用い、現在気候の再現実験、
および地球温暖化実験を行った。20kｍの水平分解能は、従来の大気気候モデルとしては前例が無いほど高いものである。以後、このモデルを 20kｍモデルと呼ぶ。
本稿は Kusunoki et al. (2006)を抜粋し、加筆・修正したものである。本文中で（図略）と記した図は、全て Kusunoki et al. (2006)に掲載されている。

20

２． モデル20kｍモデルは大気のみで海洋が無いので、将来予測には何らかの方法で海面水温 Sea
Surface Temperature (SST)が必要である。そこで 2 段階の手順からなるタイム・スライ
ス法 (Bengtsson et al. 1996; IPCC 2001) を適用した。
まず第 1 段階では、気象研究所大気海洋結合モデル MRI-CGCM2.3 (Yukimoto et al. 2006a)
により将来の SST を予測した。大気部分の水平分解能は 270km である。海洋部分の格子間
隔は経度方向が 2.5 度。緯度方向は 2 度だが、赤道付近は 0.5 度と細かくして赤道ケルビ
ン波と赤道ロスビー波が再現できるようにした。熱と淡水のフラックス調整を全球で、風の応力フラックス調整は赤道付近で行った。
第 2 段階では、大気海洋結合モデル MRI-CGCM2.3 により予測された SST を 20km モデルに与えた。20km モデル(TL959)は、気象庁の現業天気予報モデルを気象研究所で気候研究用に改造したものである(Mizuta et al. 2006)。鉛直方向は 60 層、最上層は 0.1 hPa で
高度約 65 km に相当する。Yoshimura and Matsumura (2005)によるセミ・ラグランジュ法
で、力学部分を高速化している。TL959 は、球面調和関数の３角形(Triangular)切断方式の最大波数が 959 であり、セミ・ラグランジュ法を適用するためガウスの１次（線形 Linear）
格子を使用していることを表す。20km モデルによる実験は「地球シミュレータ」と呼ばれる世界最高・最大級のスーパー・コンピューターで行った(Habata et al. 2003; Habata
et al. 2004)。
３． 実験設定
現在気候実験は、Reynolds and Smith (1994)による観測された SST の気候値(1982-1993
年の 12 年平均）を 20km モデルに与え 10 年間積分した。SST に季節変化はあるが、年々変動は無い。
将来実験の SST は、
MRI-CGCM2.3 による IPCC SRES A1B 排出シナリオ(IPCC 2000;
IPCC 2001)による将来実験(2080-2099 年の 20 年平均)から 20 世紀再現実験(1979-1998 年の 20 年平均)の差を、観測された SST の気候値に加えた。20km モデルにこの SST と A1Bシナリオによる 2090 年頃の二酸化炭素濃度とエアロゾル濃度を与え、10 年間積分した。
将来実験の SST も季節変化はあるが、年々変動は無い。A1B シナリオによる 2080-2099 年
ころの二酸化炭素濃度は現在の約 2 倍であり、MRI-CGCM2.3 による全球平均年平均地上気
温の昇温量は約 2.5℃である(Yukimoto et al. 2006b)。
４． 現在気候の検証データ
降水量は、Adler et al. (2003)による the Global Precipitation Climatology Project(GPCP)である。水平分解能は経度・緯度 2.5 度、日本付近で約 210 km である。期間は 1979
～2001 年の 23 年間。この期間は、現在気候実験で使用した気候値 SST の平均期間 1982～
1993 年を含んでいる。
水蒸気流束の解析には、ERA-40 データ (Simmons and Gibson 2000)を用いた。水平分解21

能は経度・緯度 2.5 度。期間は 1958～2001 年の 44 年間。
５． 現在気候の検証
20 km モデルによる現在気候の再現性の調査を行った。図 1 は、7 月の降水量の気候値を観測と比べている。20km モデルの現在気候実験と同じ設定で行った、より低分解能のモデルの結果も示した。20km モデルは西日本や朝鮮半島での降水の集中を再現出来ているが、より低分解能のモデルは降水量が観測に比べ不足している。表示された領域での観測とモデルとの根 2 乗平均誤差は、20km モデルが一番小さい。空間的な相関係数も、20km モデ
ルが一番高い。20km モデルは観測に比べ降水量が過剰であるが、水平分解能が約 5km のレーダー・アメダスデータと比べると 20km モデルの雨は過剰とは言えない（図略）。
図２は、半旬平均した降水量の南北分布の時間変化を示している。対象領域は図 1b 内の四角で示した。20 km モデルは、梅雨の北上を良く再現している。より低分解能のモデル
は、梅雨の北上がはっきりしない上に、降水量が不足している。表示された領域での観測とモデルとの根 2 乗平均誤差とバイアスは、20km モデルが一番小さい。空間的な相関係数
も、20 km モデルが一番高い。
６． 温暖化時の梅雨の変化
図３は、温暖化時の７月の降水量の変化を示している。20 km モデルでは、揚子江流域、
東シナ海、西日本、日本の南海上で降水量が増加し、朝鮮半島、北日本で減少している。
110 km モデル、270 km モデル、MRI-CGCM2.3 モデルでも、揚子江流域、東シナ海、西日本、
日本の南海上で降水量が増加している。朝鮮半島で降水量の有意な減少を示しているのは、
20 km モデルだけである。過去数十年の中国の夏季降水量のトレンドを調べた Hu et al.
(2003)と Hirota et al. (2005)の観測的研究によると、揚子江流域は降水量が増加し、中国北部では減少した。図３a は、この中国の南北の対照的な降水量の変化傾向が、将来さらに強まることを示している。
図 4 は、20 km モデルによる現在気候と温暖化時の季節進行を比較している。温暖化時は、梅雨が北上せず、北緯 30～35 度付近に停滞している。梅雨は 7 月下旬以降も停滞し、梅雨明けが 8 月にずれ込むことを示唆する。
梅雨期は集中豪雨などの強い雨が起きやすい。そこで、温暖化時に梅雨期の強い雨がどう変化するかも調査した。図５は梅雨期の６～７月の 2 つの日降水量強度指数を示している。20 km モデルは、現在気候の強い雨の分布を概ね再現しているが、定量的には観測に比べ頻度が少ない（図略）。温暖化時の変化を見ると、揚子江流域、東シナ海、日本の南海上で降水強度が増加し（図 5e）、強い雨の頻度も増加している（図 5f）。逆に、朝鮮半島、北日本で減少している。この傾向は平均的な降水量の変化（図３a）の分布に似てい
る。

22

図１

降水量の 7 月の気候値。等値線間隔は 2mm/day。(a) Global Precipitation Climatology Project(GPCP, Adler et al. 2003) による観測値。1982 年から 1993 年までの 12 年間平均。水平分解能は 2.5度(35°N で約 210km）。(b) 20km(TL959)モデルの気候値。図中の四角は、図 2 の対象領域。(c) 110km(TL159)
モデルの気候値。(d) 180km(TL095)モデルの気候値。(e) 270km(TL063)モデルの気候値。TL は球面調和関数が 3 角形切断方式で、ガウス 1 次格子を用いることを表す。TL の後の数字は最大波数で、大きいほど水平分可能が高い。モデルの積分時間は 10 年。

23図 2 半旬平均降水量の緯度分布の時間変化。経度 125-142°E 平均。対象領域は図 1a の四角。期間は第27 半旬(5 月 11-15 日)から第 46 半旬(8 月 14-18 日)。
等値線間隔は 2mm/day。
(a) GPCP2.5 度データ( Adler
et al. 2003) による観測値。1982 年から 1993 年までの 12 年間平均。(b) 20km(TL959)モデルの気候値。
(c) 110km(TL159)。(d) 180km(TL095)。(e) 270km(TL063)モデル。

24

図 3 温暖化時の 7 月降水量の変化。将来気候 AK－現在気候 AJ。降水量が増加する領域に影。等値線間
隔は 2mm/day。太い実線と太い破線は 90%有意水準を示す。(a)20km(TL959)モデル。(b) 110km(TL159)。

(c) 180km(TL095)。(d) 270km(TL063)モデル。(e) 気象研究所大気海洋結合モデル MRI-CGCM2.3 による変化。A1B 将来実験(2081-2000)－20 世紀再現実験(1979-1998)。MRI-CGCM2.3 のアンサンブル・サイズは現在、将来実験共に５。大気部分の水平分解能は 270km。SST の分布は(a)-(d)とは異なる。MRI-CGCM2.3 の場合はサンプル数が(a)-(d)より 5 倍大きいので、有意な領域も(a)-(d)より大きい。

25

図4

20km モデルによる半旬平均降水量の緯度分布の時間変化。対象領域と表示期間は図 2 と同じ。等値

線間隔は 2mm/day。(a) 現在気候。図 2b と同じ図。(b)将来気候。(c) 変化＝将来気候－現在気候。太い
等値線は 90%有意水準を示す。

26

図5

20km モデルによる日降水量の強度。期間は 6～7 月。(a) 単純降水強度(Frich et al. 2002)の現在

気候値。単純降水強度は、6～7 月の総降水量を降水日（降水量≧1mm/day)の数で割った指標。等値線間
隔は 2mm/day。
（b）強い雨（降水量≧30mm/day)日数の現在気候値。等値線間隔は 2mm/day。(c)単純降水
強度の将来気候値。(d) 強い雨（降水量≧30mm/day)日数の将来気候値。(e) 単純降水強度の変化(%)気候／現在気候。100%以上に影。等値線は 90%有意水準を示す。(f) 強い雨（降水量≧30mm/day)日数の変化＝将来気候－現在気候。正の領域に影。等値線は 90%有意水準を示す。

27

７． 議論
温暖化時の梅雨の変化を、循環場の変化と関連して解釈する。図 6 は鉛直積分した水蒸
気流束とその収束を示している。現在気候による梅雨は、小笠原高気圧の縁辺を時計回りに廻る多湿な南東風と、インド大陸からインドシナ半島を経て吹いてくる多湿な南西風が、東アジアで収束して形成されている（図 6a）。20 km モデルでも同様のメカニズムで梅雨が形成されている（図 6b）。温暖化時には、小笠原高気圧が強化され、小笠原高気圧の縁辺を時計回りに廻る多湿な南東風による水蒸気輸送が増える（図 6d）。その結果、揚子江流域、東シナ海、西日本、日本の南海上で水蒸気輸送が増え、降水量が増加していることがわかる（図 6d）。一般に、温暖化時は対流圏が暖まって、含みうる水蒸気の量が増える。
梅雨の変化には、水蒸気量の増加より循環場（風）の変化の寄与が大きい（図略）。
20 km モデルに与えている MRI-CGCM2.3 による SST の変化は、熱帯赤道東部太平洋で昇温が大きく、エルニーニョ時の SST 偏差に似ている（図略）。図 7 は現在気候で観測されたエルニーニョ時の大気の応答を、温暖化時の 20 km モデルの変化と比べたものである。
温暖化時の降水量の変化（図 7c)は、エルニーニョ時の観測値（図 7a)に似ている。また、
温暖化時の水蒸気流束の変化とその収束（図 7d)は、エルニーニョ時の観測値に（図 7b)に似ている。このことから、20 km モデルによる梅雨の変化は、エルニーニョ時の SST 偏差に似た MRII-CGCM2.3 による SST 変化に対する大気の応答として解釈できる。上野(2001)
は、1949 年以降のエルニーニョ時について日本の梅雨の変化を調べ、梅雨期間の降水量が増え、梅雨の明けが遅れることを示している。本研究による梅雨の傾向は、この観測的事実に整合的である。即ち、梅雨期間の降水量が増え梅雨の明けが遅れる傾向が、将来さらに強化されることを本研究は示している。
８． まとめ
20km格子の間隔を持った非常に水平分解能が高い大気大循環モデル(20kmモデル)を使用し、地球温暖化実験を地球シミュレーター上で行った。このように水平分解能が高い全球気候モデルが、地球温暖化予測に使用されるのは前例が無い。20kmモデルによる実験は、
タイム・スライス法を採用することにより達成された。タイム・スライス法では、将来の海面水温(SST)をMRI-CGCM2.3と呼ばれる大気海洋大循環モデル(AOGCM)で予測した。実験では気候変動に関する政府間パネル(IPCC)が提唱したA1B排出シナリオを仮定した。
モデルは、現在気候の条件下において梅雨の地理分布、北上する季節進行を現実的に再現する。梅雨の再現性に対する水平分解能の依存性に関する実験では、20kmモデルは一般に水平分解能が低いモデルより高い性能を示した。将来気候実験では、中国の揚子江流域、
東シナ海、西日本と日本列島の南海上で降水量とその強度が増加する。逆に、朝鮮半島と北日本で降水量とその強度が減少する。梅雨明けが8月まで遅れる傾向がある。
将来の降水量の変化が、水蒸気の水平輸送とその収束による変化に主に起因し、それはエルニーニョ時の海洋の状態に対する大気の応答として解釈できる。

28

図 6 鉛直積分した水蒸気流束（矢印、単位 Kg/(m・s)）と水蒸気収束（影）。7 月。水蒸気流束の単位は
3

Kg/(m・s)。水の密度を 1g/cm として、収束は mm/day に換算した。6 時間間隔の水蒸気と風のデータから計算した。(a) 観測値。Simmons and Gibson (2000)の ERA-40 データ。1982-1993 年の 12 年平均。等値
線間隔は 2mm/day。(b) 20km モデルによる現在気候値。(c) 20km モデルによる将来気候値。(d) 変化＝
将来気候－現在気候。等値線は収束の 90%有意水準。太い矢印は水蒸気流束が 90%有意であることを示す。

29

図7

(a) 8 回のエルニーニョ年(1982, 83, 87, 91, 92, 93, 97, 98)から 12 回の非エルニーニョ年(1979,80, 81, 84, 86, 90, 91, 94, 95, 96, 2000, 2001)の 7 月の降水量を引いた分布。エルニーニョ年は、2006 年 2 月までの気象庁による定義を用いた(http://www.data.kishou.go.jp/climate/elnino/notice//notice060310.html)。降水量は GPCP2．5 度データ。等値線間隔は 2mm/day。正の値に影。太い実線と破線は 90%有意水準を示す。(b) 水蒸気流束と水蒸気収束について(a)と同じ計算を行ったもの。形式は図7d と同じ。(c) 20km モデルによる降水の変化。図 3a と同じだが、表示領域が広い。(d) 水蒸気流束の変化とその収束。図 6d と全く同じ図。

30

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33

地球温暖化と東アジアの気候変化
東京大学気候システム研究センター
木本 昌秀
要旨
東アジアは、アジアモンスーン領域の北縁にあたり、その天候は、熱帯からの暖湿気、
降水システムの影響を受けるとともに、中緯度偏西風の変動にも支配される。梅雨前線のような南北スケールの小さい現象を含む東アジアの気候は、数百 km 格子の従来の気候モデ
ルでは十分な精度で表現されず、したがって、その温暖化時の変化等についても信頼性は低かった。東京大学気候システム研究センターと国立環境研究所、地球環境フロンティア
研究センターの合同研究チームは、地球シミュレータを用いて、地球温暖化など長期の気候変化のシミュレーションをする大気海洋結合モデルとしては世界でもっとも高い解像度（大気：水平～110km, 鉛直 56 層、海洋：水平～20-30km, 鉛直 48 層）を持つモデルを開発した。その結果によると、東アジアの夏は、全般に気温は上がるが、現在気候でいう北冷西暑型の気圧配置、および活発な梅雨前線がより卓越すると予想される。強雨の頻度が増加する一方、寒候期を中心に無降水日数も増え、降水についてはより変動が激しくなる。
１．はじめに2002 年 2 月に運用を開始した世界最高速コンピュータ、地球シミュレータの登場により日本の温暖化予測研究は新しいステージへ突入した。地球シミュレータはその名のとおり、地球科学のシミュレーション分野で世界最高峰の成果を出すべく設計されたベクトル形超並列計算機である。5120 台のスーパコンピュータ群は、ピーク演算性能 40 テラフロップ
ス（1 テラフロップスは、1 秒間に 1 兆（10 の 12 乗）回の浮動小数点演算ができる能力）、
複雑な気象モデルでも 35 テラフロップスの性能を出し、それまでの最高速機の 5 倍の速さを記録し、前代未聞の 2 年半に渡って首位を独占した。
この地球シミュレータを用いた高解像度気候モデルにより、東アジアや日本の天候変化について語ることができるようになり、豪雨頻度の増加など極端現象の変化についても言及されるようになった。2007 年に刊行される IPCC（気候変動に関する政府間パネル）の第4 次報告書（AR4 と呼ばれている）でも日本の研究チームの成果が多く紹介されると思われる。ここでは、われわれ、東京大学気候システム研究センターと国立環境研究所、地球環
境フロンティア研究センターの合同研究チーム（俗称 K-1。代表者：住 明正。地球シミ
ュレータを使った温暖化研究のための文部科学省「人・自然・地球共生（Kyousei）プロ
ジェクト」の第 1 課題）の結果のうち、東アジアの気候変化に関する部分を紹介する。

34

２．モデルのデザイン
共生プロジェクトの中で、K-1 チームは、高解像度大気海洋結合モデルによる 20 世紀再現と社会経済シナリオにもとづく 21 世紀予測を担当した。気象庁/気象研チームは結合モデルで得られた海水温の将来予測値を超高解像度大気モデルに与えて、台風や豪雨などの詳細な将来予測を担当した。K-1 や気象庁のチームは、IPCC 第 4 次報告書への貢献を目指して、地球シミュレータ稼動の数年以上前からモデルの整備改良、並びに並列プログラム化を進めてきた。
K-1 の 大 気 海 洋 結 合 モ デ ル は 、 CCSR/NIES 大 気 大 循 環 モ デ ル と CCSR Ocean
Component Model (COCO) の 結 合 系 を 発 展 さ せ た も の で 、 MIROC (Model forInterdisciplinary Research On Climate; K-1 Model Developers, 2004)と呼んでいる。地
球シミュレータでの温暖化実験をデザインするにあたって解像度などを検討したが、－地球シミュレータで計算するので、解像度は温暖化モデルの中では「世界一」でなくてはならない。
－モデル高度化も重要な使命の一つであるから、モデルの気候が現実からはずれてゆく
気候ドリフトを防ぐための「フラックス調整」の類は行わない。
－モデルの信頼性確保のため、将来計算だけでなく、20 世紀の全球気候の経緯も再現しなくてはならない。
－日の丸を背負って「高解像度気候モデル」を銘打つからには、日本の天候に重要な「梅雨」や黒潮を再現できなくてはならない（従前の気候モデルでは、「梅雨前線」は無いか、
大きくゆがんでいた）。
そして、－2004 年 8 月末までに計算結果を IPCC に提出しなくてはならない。
など数々の課題や条件をクリアするために検討を重ね、大気：水平～110km（T106）、 鉛直
56 層、海洋：水平～20-30km, 鉛直 48 層、という解像度で行くことにした。T106 大気というのは 10 年以上前の気象庁の全球モデルの解像度である。100 年以上の積分を行う気候モデルとしては高解像度ではあっても、ようやく台風もどきの擾乱が現れる程度の解像度である。モデルの物理過程は、雲、降水、境界層などの基本的なプロセスの根本的な見直しが行われ、エアロゾルの放射効果、雲形成への影響等、温暖化実験に重要な要素も取り入れられた。南極の氷がなくなる、気候感度（二酸化炭素倍増時の全球昇温量）が異様に高35

い、など数々の困難を乗り越え、プロジェクトは、2004 年 8 月末ぎりぎりに、1900～2100
年の計算を終えた。
上記の「高解像度版」結合モデルは、実験年数が限られる。物理過程はほぼ同等で、解像度を大気：水平～300km（T42）、鉛直 20 層、海洋：水平～100-150km, 鉛直 44 層の「中解像度版」モデルも同時に構築し、物理過程、ドリフトや気候感度の調整は双方併用しながら行った。また、20 世紀気候の再現実験などは、中解像度版で、多数アンサンブル、気候変化要因の一つ一つの取捨実験等を行い、20 世紀半ばの全球昇温は火山、太陽活動といった「自然要因」によるが、20 世紀最後の数十年の昇温は、人間活動による温室効果気体増加によるものである、という結論を得ることができた（Nozawa et al., 2005）。
３．シミュレートされた東アジア気候の将来変化
さて、シミュレートされた 21 世紀の気候変化について。グローバルに見ると、極域や大陸、冬季の相対的に大きな気温上昇や、赤道付近での降水増加、亜熱帯乾燥域での減少な
ど、これまでの結果と大きく変わるところはない。局所性の高い海氷近辺などを除くと、
現在気候、将来変化双方とも解像度よりも物理過程の調整によるところの方が圧倒的に大きいことがあらためて確認された。
解像度の直接的恩恵は当然細かいスケールに現れる。局地地形の効果は言うに及ばず、降水をもたらす気象擾乱の表現精度が上がる。したがって、強度別の降水頻度といった社会影響の大きい極端現象の議論がより現実的に行えるようになる。図１は、日本付近での降水強度の再現性について高解像度版が圧倒的に中解像度版に勝っているようすを示している(Kimoto et al., 2005)。

days/yr

GPCP

Hi-CGCMMid-CGCM

図１ （上）日本付近（30-40N, 130-140E）における日降水量の強度別頻度分布。衛星による推定値と高解像度、中解像度モデル結果の比較。中解像度モデルでは弱い降水頻度を過大評価し、強い降水頻度を過少評価する傾向があるが、高解像度モデルでは是正されている。
（下）日降水量 50mm 以上の年間日数の衛星（左）、高解像度（中）、中解像度（右）モデルの比較。

36

雨量増加

雨量減少
図２ 温暖化時夏季６～８月平均の現在気候からの変化。
陰影は降水量の増減、等値線は 500hPa 高度の変化、矢印は 850hPa 風の変化の東京大学気候システム研究センター、国立環境研究所、海洋科学技術研究所地球環境フロンティア研究センターの大気大循環モ
デルに 7 種類の異なる結合モデルによって予測された海面水温を与えて計算した結果による。
（Kimoto,2005）

今回の結果の大きな特徴の一つは、モデルの高解像度化により、日本付近のような地域
的な気候変化を論ずることが可能になったことである。図２は、夏季（６～８月）東アジ
アの天候の変化を温暖化時と現在気候の差として表示したものである（Kimoto, 2005； 図２は大気大循環モデルを用いた結果だが、結合モデルでも定性的な特徴は類似）。白黒で陰影がわかりにくくて恐縮だが、日本付近の西風偏差域では降水増加、日本の南海上の高気圧偏差域（“H”）では減少している。気圧配置の特徴は、日本の南の亜熱帯高気圧とともに北方のオホーツク海高気圧も強化の傾向があることで、これは現在の気候に照らせば、
いわゆる「北冷西暑」湿った冷夏傾向の年に見られる気圧配置である。もちろん全体の気温は上昇しているので、「冷夏」にはあたらないかもしれないが、温暖化時にも梅雨前線は日本付近に停滞し、活動はますます活発であるといえる。気象研究所のモデルも同様の傾向を示しており、IPCC 第 4 次報告書にむけた世界各国のモデルを解析した気象研究所の鬼頭氏らの結果によれば、異なったモデル間のアンサンブル平均でも梅雨の長期化が見られるという（鬼頭, 2005）。冬季については、大陸と海洋の気温差が縮まるため、北海道を除いて日本付近では季節風が弱まる（Kimoto, 2005）。
日本付近の降水については、温暖化に伴う水蒸気増加の一般的傾向に加えて、亜熱帯高気圧からの暖湿気流入の増加によって平均降水量が 10%以上増加するが、降水強度別の頻度にも特徴が現れ、強い雨、すなわち、豪雨の頻度が増加する傾向が顕著であることがわ
かった（Kimoto et al., 2005; 鬼頭, 2005 など）。図３には K-1 高解像度結合モデルによる 20～21 世紀の無降水（＜ 1 mm/日）、弱雨（1-20 mm/日）、強雨（≧ 20 mm/日）の年間日数のシミュレート結果を示す。無降水日と強雨日が増加の傾向を示し、弱雨日が減少傾向であるのが特徴的である。モデルでは無降水日の増加は冬季に多く、必ずしも夏季の多雨季に降水現象が両極化するというわけではないが、強度別降水頻度の同様の変化傾向は

37

図３ 東京大学気候システム研究センター、国立環境研究所、海洋開発研究機構地球環境フロンティア
研究センターの合同チームが地球シミュレータ上で開発した大気海洋結合気候モデル(MIROC)によって計算された 20～21 世紀日本付近の年間無降水日数（降水量 1mm/day 未満の日；左）、弱雨日数（降水量1～20mm/day；中）、強雨日数（50mm/day 以上；右）の年間日数の時系列。(Kimoto et al., 2005 より)

過去 100 年の日本の観測データでも出ており（藤部文昭私信, 2005）、気象研究所のより高解像の大気モデル結果も定性的には同様である（鬼頭, 2005）。
災害という意味では台風の変化にも注目が集まる。気象研究所の 20km 大気モデルはこれに答え、地域差はあるものの、温暖化時には台風の個数は減る。しかし、強い台風の数は増えるという結果を示している（気象庁, 2005）。K-1 モデルの大気部分は 100km メッシュなので、十分に強い台風の再現は無理であるが、温暖化に伴う水蒸気増加により台風１個あたりの雨量は確実に増加することが示された（Hasegawa and Emori, 2005）。いずれにせよ、先の「豪雨頻度の増加に注意」ということには変わりない。K-1 チームでは、海面水温もモデルが計算する結合モデルと、大気モデルにあらかじめ計算された海面水温デー
タを与えて行ういわゆる「タイムスライス実験」の差異も調査しており、気候変化の定性的な様相は変わらないものの、降水や台風強度の変化など微妙な統計量の定量値には誤差（過大評価）が生じる可能性が指摘される（Inatsu and Kimoto, 2005; Hasegawa andEmori, 2006, to appear）。
今回の特徴は、水平解像度が上がっただけでなく、上述したような、日々のデータにもとづく、頻度分布や極値の解析がより詳細に行われるようになったことである。降水の場
合、全球平均値のような量は、温度上昇に伴いり増大するが、増大量は全球熱収支からの制約を受ける。集中豪雨のようなイベント時の降雨は、そのような制約を受けず、ありっ
たけの水を落とすので、雨の降る場所、季節では、水蒸気増加は豪雨頻度や降雨強度によりはっきりと現れやすいと考えられている（Allen and Ingram, 2002）。しかし、極値の変化は著しく局地性が大きく、大気循環の変化の影響も受ける。今回の日本付近の変化傾向
も、初めて定性的だが示唆できた、とすべきであろう。
４．今後
気象学者は、気温、気圧と降水量さえ計算しておれば満足であるが、世の中のほとんどの人はそうでない。気候モデルの計算結果の高度処理によって、社会産業の多岐にわたる分野で、定量的な温暖化適応策がとれるよう、研究を進めるひつようがある。このような38

観点で、今回の結果も各方面で積極的に利用してもらえるような体制整備を行っているところである（http://www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/~yangpeng/index_J.htm）。
そういう意味で、今回地球シミュレータによって、地域気候、顕著現象の議論可能性が大きく高まったものの、社会産業界での本格的な利用には予測の定量情報をもっと高める必要がある。とくに、モデルによる予測は、雲、エアロゾルなど未解明のプロセスにより、未だ大きな不確定幅を伴っている。気候感度に影響を与えるプロセスの物理的解明とともに不確定の幅を確率密度関数等の形で定量的に示すことが必要である。利根川の水管理には 5km メッシュの降水量でも不足かもしれない。ネスティング等も効果的に利用する必要がある。
まさかそんなことはないと思うが、モデルによる温暖化予測というと「金をもらったプ
ロジェクトの人たちにやってもらう」もののように見えてないだろうか。しかし、雲の温暖化に果たす役割、台風強化や個数の変化のメカニズムなど、科学的に本質的な問題も数多く含まれている。社会の要請に応えるための予測作業にとどまらず、自然の不思議を解明する温暖化科学、としてすすめてゆければ理想的である。
謝辞
文中でも繰り返したとおり、本稿で紹介した成果は、K-1 メンバーの献身的な働きと多数の協力者のご理解の賜物である。
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http://www.jma.go.jp/で閲覧可）
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