〔解説〕

305 ：306 （気候感度；気候フィードバック；北極域温暖化増幅）

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究―2020年度日本気象学会賞受賞記念講演―

吉森

₁ ．はじめに正

和＊にお話しさせていただきます．

この度は栄誉ある日本気象学会賞を頂き，誠に光栄に存じます．私のような者が頂いて良いものかと戸惑いを感じますが，今後への期待と責務を負う覚悟で拝受したいと考えます．日本気象学会の会員の皆様の中

₂ ．研究のはじまりと変遷
₂.₁ 工学から理学の世界へ

学部 4 年から大学院修士課程まで，早稲田大学の工には，気候感度や気候フィードバック，古気候研究に学系の研究室で物理探査，特に電磁探査法を研究してあまり触れる機会のない方が多いと想像しており，研いました．もともと環境問題を研究したかったのです

究内容を評価いただいたことは正直驚きでしたが，同が，化学的なアプローチよりも物理的なアプローチを時に新たな挑戦を勇気づけ，大変意義深いことと感じ

好み，結局できるだけ物理に触れられる研究室を選びます．推薦者はもちろん，選考・承認いただいた方々ました．研究は室内実験を中心に行い，フィールド調のご理解と寛容性に感謝するとともに，今後，多くの査に参加する機会もありました．探査手法を研究する

方とともにこの分野を発展させることができれば望外

中で，地球を知る方法だけでなく地球そのものを知りの喜びです．

たいという理学的な欲求，当初の環境問題への関心，

本稿の前半はどちらかというと個人的な回想録にな

数値実験に強い興味があったことなどが重なり，遠回りますが，体験や周囲の方々から頂いた言葉などを共りは承知で地球環境問題を数値的に研究する道へ進む

有することによって，少しでも研究者を目指す若い方ことに決めました．

の役に立つことがあれば幸いです．後半ではもう少し

過去の短期留学経験が楽しかった影響も大きいと思学術的な側面を強調して受賞の対象となった研究の背いますが，地球のことを何も知らない学生を受け入れ景や意義を共有することによって，これまでの研究のてくれるのは，これまでの業績よりもこれからの可能流れと今後の展望に関する議論へ貢献できれば幸いで性を見てくれる海外の大学院しかない，という勝手なす．特に，選定理由として注目いただいた古気候シ

思い込みから留学することにしました．大使館内の図ミュレーションを活用した気候感度に関する研究，北書館に籠って情報を集めることが当たり前の時代では極域温暖化増幅に寄与する気候フィードバック過程とありましたが，最終的に 3 つの国の複数の大学院から

そのメカニズムに関する研究について詳しく述べたい

合格をいただくことができました．主に指導教員（候と思います．なお，選定理由として評価いただいた論補）とのやりとり，経済的利点，国立の気候センター

文全てを無理に引用せず，コアとなるものだけを中心（CCCma）が構内にあることから，全く知らない街，
カナダ，ブリティッシュ・コロンビア州の州都にある＊ヴィクトリア大学の博士課程に進学することにしまし東京大学大気海洋研究所．

た．早大の先生からいただいた「言語力で劣る留学生

masakazu@aori.u-tokyo.ac.jp―2021年 2 月10日受領――2021年 8 月31日受理―Ⓒ 2022

日本気象学会2022年 2 月を受け入れてくれるのだから現地の学生より研究で優らないと意味がない」という激励を胸に刻み，海を渡
りました．
17

76

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

最初は学部生に混じっての「流体力学」の受講からた．地球の軌道要素と大気中の温室効果ガス濃度をです．運良く，海洋内部波の Garrett‒Munk spectrum

別々に変化させる実験によって，夏に大きな昇温をもなどで知られる Christopher Garrett 先生から理学のたらす軌道要素の変化が駆動源となり，冬に大きな昇

面白さや考え方を教わることができました．初年度は温をもたらす温室効果ガスが 2 次的なフィードバック

大半の時間を授業に費やし，周りに釣られて笑うしかとして寄与して氷期から間氷期へ遷移することを示しできないほど英語もたどたどしく，発表しても「褒めました（Yoshimori et al. 2001；Weaver et al. 2001）．

られる＝まだ対等に見られていない」状態でしたが，一方で，使用していた大気モデル（EMBM）は海洋モ

徐々に「質問される＝相手にされる」ようになり，研デルの境界条件としては適切なものでしたが，大気と究も進んでいきました．指導教員はもともと海洋物理の相互作用が重要な氷床モデルにとっては簡易すぎる学が専門の Andrew Weaver 先生で，とにかく居心地と 感 じ， 後 半 で は 研 究 室 と 同 じ 建 物 に 入 っ て い たの良い大学，そして研究室でした．研究テーマは欲張CCCma が開発した大気大循環モデル（AGCM）を使

りな私にちょうど良い，大気―海洋（気候）モデルとわせてもらいました．重力波パラメタリゼーションで

氷床モデルを結合させて第四紀の気候変動の謎を解明知られる Norman McFarlane 博士に直接コードを説するというものでした．研究室には世界中から多勢の明していただくという贅沢な環境であったことは後に学生やポスドクが集まっており相談する人もたくさん実感しました．EMBM‒OGCM から計算された海面水いました．普段の先生とのやりとりはもっぱら昼休み

温（SST）を AGCM の境界条件として用い，また気温のコンピュータ・ゲームだけでしたが，研究に行き詰

変化に応じて植生分布を変化させる実験によって，まったときには常にポジティブに，「予想と違う結果

SST の低下とツンドラの拡大が前提条件となって間が出たときこそ喜べ」というアドバイスを受けました．

氷期から氷期へ遷移することを示しました（Yoshimori

工学では実用的な結果が大切にされますが，結果に裏

et al. 2002）．結局，氷期の急激な気候変動については，

切られて理解を進展させるという理学的な発想に触れ

当時ポスドクの Andreas Schmittner 博士がリードをた瞬間だったように思います．

取り，私が結合させた気候 ― 氷床モデルを使用して₂.₂ 古気候モデリングの開始

Science 誌 に 論 文 を 出 版 す る こ と が で き ま し た

古気候モデリングは，多くの場合，現在や将来の気（Schmittner et al. 2002）．
「これからは気候―氷床結合

候シミュレーションと同一のモデルを用いて，過去のモデルの時代が来る」と言われつつ，その需要をあま

気候変動の原因や仕組みに関する仮説の検証やその解り認識しないまま，私自身は AGCM，大気海洋大循環

明のために行います．また，現在と異なる条件下のシモデル（AOGCM）へと軸足を移していきました．

ミュレーション結果を古環境復元と照らし合わせるこ

もともと環境問題に興味があった欲張りな私は，とによって，モデルの信頼性を評価し，適用範囲を検Andrew が IPCC の執筆に深く携わっていたこともあ

証することができます．

り，もう少し最近の時代に研究対象を広げたくなって博士課程で最初に設定した研究テーマは，数千年スいました．そんな中，かねてからエレガントな研究ス

ケールのいわゆる氷期の「急激な気候変動」と呼ばれタイルに惹かれていたスイスの首都にあるベルン大学

るものでした．しかし途中で，まずは氷期―間氷期のの Thomas Stocker 先生の下で，AOGCM を使った最遷移がきちんと再現できなくてはと考え，結局そちら

近500年間の気候変動というテーマでポスドク研究をの方が博士論文のテーマとなりました．氷床モデルに行う機会があり，これに飛びつきました．北米中心のついては，開発者であり世界第一線の氷河学者でもあ

世界観だけではなく，ヨーロッパ的な視点に興味がるブリティッシュ・コロンビア大学の Garry Clarke 先

あったことも後押ししました．しかし，ここでの研究

生と Shawn Marshall 博士に相談させていただいたもはチャレンジの連続でした．プロジェクトで利用を予のの，物理的な距離もあり，かなりの部分を独学でな定していた NCAR の当時の AOGCM が安定して長期んとか凌いだという感が否めません．気候モデルと氷積分できなかったこと，モデル開発者が遠くにいるた

床モデルの結合作業は，コードを書いて走らせてはめ情報収集が極めて難しかったこと，最近500年間は（翌日には）止まりの連続でしたが，最終的には 3 次元

イベント的な火山噴火を除いて外部強制が弱く，これ

海洋大循環モデル（OGCM）を含むおそらく世界最初まで対象としてきた時代と比べて内部変動が卓越しての気候―氷床結合モデルを完成させることができましおり，長期積分のアンサンブル実験なしでは代替指標

18〝天気〞 69．2．

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

77との比較が難しいことなどが挙げられます．開始当初

た．また，黒色炭素は温暖化を引き起こす一方で全球の生産性は極めて低かったものの，モデル診断ツール

平均降水量を減少させること，その理由は大気のエネの作成や解析プログラムの蓄積，統計学的な検証を強

ルギー収支から明瞭に説明されることなどを示しましく意識できたことはその後の貴重な資産となりました．今から思うと，もっと先行研究を丁寧に読んで実た．一方で，とにかく論文を書かなくてはダメだとい験・解析していれば，強制とフィードバック，速い調うことを強く認識した時代でもありました．Thomas

節と遅い応答の区別がもう少し明快に整理された形のの洞察力やセンスの良さには遠く及びませんが，複雑論文に仕上げられたはずです．実際，放射フィードな結果を簡便な図やダイアグラムに集約して理解し提

バックよりもハドレー循環の応答という文脈で引用さ示することの重要性，毎回毎回の発表の大切さを特にれることが多いようです．続く Yoshimori and Broc-

学んだように思います．

coli（2009）こそ，放射フィードバックとハドレー循環

₂.₃ 放射フィードバック解析の開始の応答を結びつけて理解する新しい枠組みを提案した

ベルン大学在職中のある日，突然アメリカから電子つもりでしたが（第 1 図），前者の方が引用されること

メールでポスドク研究員のお誘いをいただきました．

が多いようです．メッセージの伝え方が不鮮明だった

送り主は，アメリカ，ニュージャージー州立ラトガーのではと反省する点です．

ズ大学の Anthony Broccoli 先生でした．彼は1999年にTony（Anthony）は，新しいアイディアをどんどん

カナダで開催された PMIP のワークショップで，議論投げかけてコミュニティをリードして行く Andrew

におけるリーダーシップという点で私が特に感銘を受けた研究者の 1 人でしたが，実は私の博士論文の学外
審査員を引き受けてくださった方です．真鍋淑郎先生との複数の共著論文で黎明期から成長期の古気候モデ
リングをリードされてきたことでも知られています．
気候システムは大気，海洋，海氷，陸面といったサブシステムから構成され，サブシステム間の相互作用がその状態を決めるのに重要なことはよく知られています．気候システムから見て外的な放射強制に対する気温の応答には，気温変化がアルベドや水蒸気量の変化などを介して地球の放射収支を変え，それがまた気温変化に再帰する放射（気候）フィードバック過程が重要です．ラトガーズ大学に着任すると私の研究テー
マはさらに現在に近づき，観測された気候変動の要因分析に利用することを目的として，20世紀の様々な放射強制因子に対する気候応答を特徴付けることでした．具体的には，海洋混合層モデルを結合した AGCMを用いて，二酸化炭素，太陽放射，対流圏の硫酸・黒色炭素・有機炭素の各種エアロゾル，成層圏の火山性
エアロゾル，対流圏オゾンを別々に変化させてその平衡応答を調べました．この時，たまたま同じ研究室でCO2に対する放射フィードバックを解析している学生がおり，自然な流れでその手法を他の強制因子にも適用することを考えました．Yoshimori and Broccoli（2008）では，黒色炭素の単位放射強制力あたりの全球
平均気温変化は二酸化炭素に比べて小さく，それが負の雲フィードバックによること，またその値は黒色炭
素の鉛直分布に依存することなどを明らかにしまし2022年 2 月

第1図

熱帯外に負の放射強制を与えた場合の大気上端での放射フラックスの変化：放射強制力（青鎖線），プランク応答を含む全フィードバック（赤点線），応答（黒実線）．放射強制を与えた緯度帯のみでプランク応答を介してエネルギーの不足を相殺できず，南半球低緯度（ 0 ～30°S）からハドレー循環偏差を介してエネルギーの変化分を正味で北へ輸送して補償．北半球低緯度（ 0 ～30°N）ではハドレー循環の下降流偏差を伴う強い正の水蒸気
フィードバックが負のプランク・フィー
ドバックを相殺するため大気上端での放射フラックスはほとんど変化しない．他
方，南半球低緯度ではハドレー循環の上
昇流偏差を伴う正の水蒸気フィードバッ
クと負の温度減率フィードバックが相殺し，負のプランク・フィードバックが働
く．異なる緯度帯での面積が等しくなる
ように横軸を設定．Yoshimori and Broccoli（2009）Figure 1a を 一 部 改 訂．Ⓒ
American Geophysical Union．
19

78

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究（現在，政治家）や Thomas（前 IPCC 第一作業部会共同議長）とは少し「趣き」が異なり，私には緻密な科学をどちらかというと地味に積み上げていく，安定感

₃ ．気候感度と気候フィードバックに関する研究
₃.₁ 古気候シミュレーションを活用した気候感度
に関する研究のある研究者に見えます．信頼している Tony に自分

気候感度は放射強制に対する地上気温の変化のしやの専門性について相談した後に，相互作用やフィード

すさを表す用語ですが，大気中の二酸化炭素濃度を 2

バックに注目するシステム学的視点を強みに変えよう

倍にして十分時間が経った後の全球・年平均地上気温と考えたのもその頃だったと思います．実は，私が変化量が平衡気候感度の標準的な定義として用いられ「フィードバック」に興味を持ったのは最初に遡りまます（吉森ほか 2012a）．吉森（2015）で強調されていす．電磁探査法を研究していた時に信号を増幅する電ますように，この指標は気候システムの特性を表す 1子回路としてオペアンプを学びました．オペアンプにつの数値に過ぎない上に，現実には観測できない物理

はフィードバックと呼ばれるループ回路が利用されて量であるにも関わらず，その推定は長年に渡って気候

います．システムの振る舞いを考える時には増幅や抑研究の中心的課題として位置付けられてきました．気

制作用をフィードバックと結びつけて理解し，またそ

候感度の決定には気候システムのエネルギー収支といれが非線形な応答につながることが面白く，留学願書

う本質的な要素が含まれ，推定には様々な階層の物理とともに提出したエッセイにも，そのような視点を含過程やその相互作用の把握が不可欠であり，システム

めて気候をシステムとして研究したいということを書の統合的な理解が試されます．また，気候感度は気候

きました．留学後に忘れかけていた頃，Hansen et

変動の影響評価，緩和策，適応策を考える上で最も基

al.
（1984）を読んで具体的に気候研究に適用された例を本的な情報であるにも関わらず，長い間，不確実性の学び，いつかやってみたいと考えていました．留学前低減に苦労してきた歴史があります．地球科学においから「システム」という考え方を大切にしていた私にて測定できない物理量を推定するには，多角的なアプ

とって，院生時代に代理で「地球システム科学」の講ローチを取らざるを得ません．その 1 つの有力な手段

義をしたことや，現在，気候システム研究系と地球惑

が，古気候を利用する方法です（吉森ほか 2012c）．古星システム科学グループに所属していることを考える

気候と聞くと不確定幅がより広がるような印象を持つと，研究課題は変わっても案外まっすぐに進んできたかもしれませんが，モデルや測器観測データとは独立のかもしれません．

した情報を基に推定できるという点と，異なる推定を

₂.₄ 日本での研究活動のきっかけ

統合した最新のベイズ推定においても信頼区間の制約

海外でこの道に入り，ほとんど日本の研究者を知らに中心的な役割を果たしているという点で，気候感度ない私が，日本に帰国する機会を模索していたときにの 推 定 で は 重 要 視 さ れ て い ま す（Sherwood et al.

コンタクトをとったのが東京大学大気海洋研究所（当2020）．後者の点については，SST 変動の空間パター

時，気候システム研究センター）の阿部彩子先生でしンの違いから，20世紀の気候フィードバックが温暖化た．阿部先生のお名前は雑誌のインタビュー記事や書の平衡応答を強く規定できないことが原因と考えられ

籍で留学前から知ってはいたのですが，初めてお会いています．

し た の は Tony と 同 じ く1999年 の PMIP の ワ ー ク

古気候研究では，現在の激変する地球環境が枕詞とショップでした．PMIP 閉会後，訪問した Lawrence

して引き合いに出されるのを度々目にしますが，過去

Mysak 先生から彼のご自宅へ一緒に招待頂き，その思の気候が将来の予測に，なぜ，どのように，どの程度い 出 を 頼 り に 連 絡 さ せ て い た だ き ま し た． 実 は役に立つのかについて，日本で研究活動を始めた頃，

Andrew の元指導教官が Lawrence で，Thomas も定量的な視点で向き合っている研究が少ないと感じて

Lawrence の下で同時期にポスドクをしていたことがいました．そこで，まず最終氷期最盛期（LGM）と二あり，不思議な縁を感じます．阿部先生の下で研究す

酸化炭素倍増時（ 2 ×CO2）の放射強制力と放射フィーることは前出の Garry や真鍋先生にもお勧めいただ

ドバックの定量化と両時代におけるそれらの違いを調き，10年近くに及ぶ海外生活を終え，日本での研究活べました．ところで，真鍋先生の論文を読むと，さす動が始まりました．

がに開発者だけあってモデルの中身を隅々まで知り尽くして結果を説明されていることを強く感じます．その影響を受け，自分たちのモデル（MIROC）につい20〝天気〞 69．2．

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

79て，マルチモデル解析とは違い，自分たちでしかでき

一方で， 1 つのモデルに過ぎないため，この結果のない深い解析を行って説明するべきという意識を強く普遍性には疑問がありました．そこで，少なくとも自持って，きっちりとした定量化にこだわりました．高分たちのモデルではどのくらいロバストであるかにつ精度の放射フィードバックの解析には，気候データといて調べることにしました．方法は物理パラメータ摂しては比較的高頻度の 3 時間出力データを使い，かつ

動アンサンブル（PPE）の解析でした．実は，世界でシミュレーションに用いた気候モデルと同一の放射伝

最初に PPE を LGM に適用し，LGM を制約条件にし達プログラムを使用することが大きな強みになりまて気候感度の推定を行ったのは日本の海洋研究開発機

す．ラトガーズ大学在職時に国立環境研究所の横畠徳

構―東京大学―国立環境研究所のグループです

太博士とフィードバック解析について情報交換させて（Annan et al. 2005）．Hargreaves et al.
（2007）は，さいただいたこともあり，彼から多大なる支援を受け，らに詳細に LGM と CO2倍増アンサンブル実験におけ

おそらく世界で初めて放射部分摂動（PRP）法を 3 次

る感度の違いを調べており，日本では環境がすでに元の古気候シミュレーションデータの解析に適用し，整っていました．残された課題は，気候フィードバッ

放射フィードバックの各要素（プランク，温度減率，

ク要素の特定と定量的評価で，私の方はどうやって

地表面アルベド，雲）の短波・長波領域での寄与を精

PRP 法では不可能なほど数多くのシミュレーション

度良く評価することができました（Yoshimori et al.

を効率良く十分な精度で解析するかという点にエネル

2009）．この研究では上記の定量化に加えて，単位放射ギーを費やしました．通常，フィードバックの解析手

強制力当たりの気温変化（比気候感度）が LGM の方

法は CO2強制などを想定して開発されることが多いたが 2 ×CO2よりも小さく，その要因が短波の雲フィーめ，地球の軌道要素や地形なども変わる古気候に適用

ドバックにあることを示し（第 2 図），さらに，温暖化する場合には，特有の問題が生じます．試行錯誤の末，時と寒冷化時で液体と固体の水から構成される混相雲

短波領域には近似 PRP 法，長波領域には放射カーネルの相変化フィードバックに起因する可能性が高いこと法を適用すれば良いことがわかりました．解析の結を状況証拠から考察しました（第 3 図）．

果，Yoshimori et al.
（2009）の結果はパラメータ・
チューニングによる偶然の産物ではなく，このモデルにはロバストな特性であることが示されました（Yoshimori et al. 2011，第 4 図）．この結論に安心感も得ましたが，他のモデルの振る舞いに関する示唆は得られず，多くの PPE 研究と同様に「MIROC はあくま
でも MIROC」という事実にやや残念な感想も持ちました．これら 2 つの研究から，比気候感度が基本（背景）場に依存（state‒dependent）すること，強制因子

第2図

産業革命前標準実験を基準としたフィー
ドバックの強さ（プランク応答は除く）．
正の値は気温変化を助長し，負の値は抑制する方向に作用する．WV＋LR：水蒸
気と温度減率フィードバックの和，A：地
表面アルベド・フィードバック，CSW：雲短波フィードバック，CLW：雲長波フィー
ドバック，All：総計．MIROC3.2.2‒T42
大気海洋混合層モデルの結果．2 ×CO2：
CO2倍増実験（赤），LGMGHG：温室効果
ガス濃度のみ LGM 設定（緑），LGM：
LGM 実験（青）．Yoshimori et al.（2009）
Figure 3を一部改訂．ⒸAmerican Meteorological Society. Used with permission．

2022年 2 月

第3図

水の相変化を通して温暖化と寒冷化で雲フィードバックの強さが異なる理由を表す模式図．横軸は緯度．点線が変化前，
実線が変化後．Yoshimori et al.（2009，2011）のモデルでは－15～ 0 ℃の間で雲水と雲氷が共存し，その間の両者の割合は線形に決められている．寒冷化時の方がより強い負の雲相変化フィードバックを生じる．この効果は氷床付近でさらに強調される．
21

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古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究にも依存（forcing‒dependent）することが明確に示さ

実験，気候感度研究に深い理解と継続的なサポートをれました．これらの知見は現在では比較的当たり前のいただき，進展が加速しました．2010年頃から，大気こととして受け入れられており，雲の相変化フィード

海洋研究所でも渡部雅浩先生のリードの下，小規模なバックの重要性についても広い意味で繰り返し指摘さ

気候感度勉強会が適度な頻度で開かれ，参加者のレベれています．これらの研究はマルチモデル解析へと発ルアップと多くの共同研究論文を生みました．いずれ

展し，IPCC 第 5 次評価報告書の執筆にも貢献するこの会合でものびのびとした雰囲気で議論が交わされ，とができました（Hargreaves et al. 2012；Masson‒Del-

結果的に多くの成果が得られたと感じています．同じ

motte et al. 2013）．第 5 図は，マルチモデルでも LGM

頃，佐藤正樹先生が気候感度研究会を主催し，気候感強制に対する雲の短波放射フィーバックが CO2温暖化度に関する誤解を含めた概念の整理や最新の知見を発強制に対するものよりも小さい傾向にあることを示し

信する機会がありました．この研究会の内容を多くのています．

共著者の方とまとめたものが天気の解説記事として掲

今後の課題としては，より古い時代や温暖な時代を載されました（吉森ほか 2012a，b，c）．以前に「背利用した気候感度の推定，気候フィードバックの基本

伸びをしてでも引き受けると次に繋がる」というアド

場依存と強制因子依存の区別と仕組み，気候フィード

バイスを耳にしたことがあり，この時は萎縮しつつ思バック間の連関の解明（Yoshimori et al. 2020）が重要

い切って取りまとめの大役を引き受けました．個々人と考え，現在，複数の科研費課題の下で進めています．

の執筆箇所が見えやすい形でのまとめ方もあったかと

Crucifix（2006）や Masson‒Delmotte et al.（2006）に思いますが，独立した節の集合にせず，流れや表記をもあるように，古気候シミュレーションを活用した気含めて読みやすくしたいという意図で，今となっては

候感度の研究は，IPCC 第 4 次評価報告書，PMIP 第 2

大変失礼に感じますが，図々しくいろいろ書き換えさ期の頃から国際的にも行われています．日本では，阿せていただいた部分も結構ありました．テーマを絞っ

部先生，Julia Hargreaves 博士，James Annan 博士のた勉強会や研究会からは得たものが非常に多く，リーリードの下，気候予測の不確実性に関する研究交流がドしていただいた方々の行動力を見習わなくてはと思

行われていましたが，環境省の環境研究総合推進費 S5

います．

プロジェクトの関係もあり，私もその小規模な会合に参加することになりました．S5では，国立環境研究所の江守正多課題代表から，古気候実験，アンサンブル

第4図

22

第 2 図と同様．ただし，MIROC3.2.2‒
T21大気海洋混合層モデルを用いたパラ
メータアンサンブル実験（各31メンバー），の結果． 2 ×CO2：CO2倍増実験（赤）LGMGHG：温室効果ガス濃度のみ LGM
設定（緑），LGMICE：氷床のみ LGM 設
定（黒），LGM：LGM 実験（青）．Yoshimori et al.（2011）のデータを用いて作成．

第5図

第 2 図と同様．ただし 5 つの異なる大気
海洋大循環モデルの結果．LGM：LGM 実
験（塗りつぶしありの丸）， 4 ×CO2：瞬時 4 倍増150年実験の最後の20年平均（塗りつぶしなしの丸）．色の違いは各モデルを示す．IPCC 第 5 次評価報告書 Figure5.5b（Masson‒Delmotte et al. 2013）を転載．詳細は原図参照のこと．ⒸIPCC．
〝天気〞 69．2．

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

81

₃.₂ 北極域温暖化増幅のメカニズムと気候フィー

ル解析であり，解析対象のモデルを走らせることなくドバックに関する研究

月平均データ出力からフィードバックを診断する必要

地球温暖化に代表される気候変化では，一般に北極があり，そこには工夫が必要でした．地表面エネル

域平均の気温が全球平均気温よりも大きく変化するこ

ギー収支の解析から，北極域温暖化増幅の特徴の 1 つとがよく知られています（吉森 2014，2019）．北極域である，日射が強くアルベドフィードバックの卓越す温暖化増幅と呼ばれる現象です．気候感度の研究ではる夏季ではなく，むしろ冬季に温暖化が大きく現れる

最終的に求める変数が全球平均気温ですので，全球平（cold‒season amplification）理由の理解が進みました

均のエネルギー収支に注目し，ほとんどの場合，大気（吉森 2019；第 6 図）．

上端での放射フラックスを調べます．一方，地域的な大気上端にせよ，地表面にせよ，単一の高度におけ気温変化を理解したい場合に，必ずしも各地域におけるエネルギー・フラックスの解析では，北極域温暖化

る大気上端での放射フラックスと地上気温の対応は自増幅のある本質的な特徴を説明することができませ

明ではありません．例えば，水平方向のエネルギー輸

ん．それは，対流圏全体ではなく地表付近の温暖化増送の効果も考慮する必要があります．大気上端での放幅（bottom amplification）です．すなわち，北極域温射フラックスを数学的，形式的に地表面温度変化相当

暖化増幅の理解のためには，なぜ北極域の気温上昇がに換算することはできますが（Crook et al. 2011），物

他の地域に比べて大きいのかに加えて，なぜ地表付近

理的な解釈は単純ではありません．気候感度で培ったの気温上昇が上空に比べて大きいのかという問いにもフィードバック解析手法を北極域温暖化増幅メカニズ

答えなくてはならないと考えました．この課題に悩ん

ムの理解に役立てようと考えた時に最初にこの課題に直面しました．
各地域における地表面でのエネルギー・フラックスと地上気温の対応も自明ではありませんが，シュテファン・ボルツマンの法則に従い地表から射出される
長波放射は地表面温度の 4 乗に比例することから，直感的には地表面でのエネルギー・フラックスを調べる方が適していると考えました．そこで Ohmura（1984）に習い，Laîné et al.
（2016）では放射カーネル法を用いて地表面でフィードバックの評価を行いました．残念ながら，ほぼ同時期に同様の発想で行われた Pithan
and Mauritsen（2014）に結果的に遅れての出版となってしまいましたが，季節性や海陸の違いも含めて圧倒
的に詳細な知見を得ることができました．特に，冬季に北極域の成層が強く，シュテファン・ボルツマン則の非線形性が効き，雲の温室効果が強化することが北極域温暖化増幅に寄与することを多数のモデルに共通して特定しました．また，Yoshimori et al.
（2014b）と整合して，夏に太陽エネルギーを余剰に吸収し冬に大気に放出する海洋混合層の「季節呼吸」が鍵となる過程であることも示しました．Yoshimori and Suzuki（2019）ではより簡便な方法で同様の解析を行い，約 6千年前の完新世中期おいては日射の季節緯度分布，将来においては温室効果ガス，と主な放射強制因子が異なるにも関わらず，北極域の温暖化メカニズムに一貫し た 共 通 性 を 見 出 し ま し た．Laîné et al.（2016），
Yoshimori and Suzuki（2019）はいずれもマルチモデ
2022年 2 月

第6図

温暖化（大気 CO2濃度 1 ％漸増）実験における CO2倍増時（約70年後）の温度変化．横軸：月，縦軸：気圧（上），水深（下）．北緯70度以北を平均．夏に海洋に吸収される太陽放射が増加し，秋に海洋から大気に放出される熱が増加する様子
を矢印で表現．Yoshimori et al.（2014b）
Figure 9b を改訂．ⒸAmerican Meteorological Society. Used with permission.
23

82

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究でいる時に耳にしたのが，CFRAM という解析法でしフィードバック解析は結局のところ，収支式の各項のた．一言で言うと，地表面だけでなく大気各層のエネ

釣り合いを診断しているに過ぎません．したがって，

ルギー収支も含む連立方程式を解くことによって，地

基本的に個々のフィードバック間の相互作用について

表面と大気 3 次元の温度変化に寄与する物理過程を特の情報は得られません．ある日，仕事帰りにバスを定します．これはもはや（プランク応答を基準に比較待っている時に，高薮する）放射フィードバックというより，フィードバッ

わせを見ているだけにならないようにという貴重な助クも含めた気候応答そのものを解析するもので，自分言をいただきました．実は，この指摘は長い間自分ので定式化したわけではありませんが，いただいたアド

中で燻りつつ脇に放置してきた，メカニスティックなバイスも含めて実装には様々な工夫を凝らしたつもり

因果関係の理解にどう繋げるか，観測の裏付けをとるです（Yoshimori et al. 2014a，2014b，2017）．地表面―にはどうすれば良いか，という 2 つの大きな課題と直大気の連立したエネルギー収支の解析から，bottom

結していました．また，木本昌秀先生から学んだ，自amplification の理解が進みました（吉森 2019）．

然の謎の解明，真理の追求を常に意識するという姿勢

縁先生から，モデルの辻褄合

このようにいろいろな解析手法を適用し，これまでにも密接に関係していると思います．ひとまず，数値別々に指摘されてきたフィードバック過程の寄与を系実験とフィードバック解析を同時に活用することを思統的に調べることによって，統合的な理解が少しずつ

いつき，大気熱輸送と北極域の気候フィードバックの明瞭になってきました．特に，将来の北極域温暖化増

連動性を Yoshimori et al.
（2017）にまとめました．観幅において，雪氷アルベド，大気成層，雲の温室効果，

測データからの裏付けについては，質量やエネルギー放射法則の非線形性が重要なことが示され，なぜ北極の収支が厳密には満たされていない再解析データセッ

域は他の地域よりも昇温が大きく，それが寒冷な季節

トに前述のフィードバック解析を直接適用することはに地表付近で顕著なのかが明らかになってきました．

一旦諦め，気候フィードバック過程の気象学的実体のこれらの詳細については，吉森（2014，2019，2021），

把握を通して，個々の気候フィードバック過程の検証

吉森ほか（2015）の解説を参照ください．しかし，と短期データを用いた長期予測の信頼性評価を目指す
ことにしました（第 7 図）．これに関連して，2020年 6 月より ArCS II プロジェクトの下で，「気象気候の遠隔影響と予測可能性 ―北極域温暖化増幅のメカニズム―」という課題を進めているところです．喩えて言うなら
ば，変動する気候という「森の生態系」は，実体である気象という「木の生理学」を通して理解するのが本質的と考えます．要素還元主義とは距離を置きつつ，素過程という「光合成」まで遡ることができたら理想的です．
私の極域研究は，前出の S5，その後継のS10プロジェクトや文科省の GRENE 北極気候変動研究事業をきっかけに始まりました．
特に GRENE 事業では，多くの北極域研究者と知り合うことができ，組織化された大規模

第7図

24

極域の気候フィードバックの理解の深化を意識した研究の模式図．中央に示す日々の現象の変化を気候応答に関連付けることによって気候フィードバックの実体に迫る．その知見を活かして基礎的プロセス（素過程）と気候応答を関連付けることによってシステムの統合的理解と気候モデルの改善に貢献．実際には多階層のモデル群による連携が必要．過去，現在，将来の気候変
動を同一レベルで俯瞰することによって将来予測の不確実性低減に貢献．

プロジェクトの恩恵を多く受けることができました．また，2013年から約 5 年半に渡って「北極環境研究の長期構想」の編集に携わる機会をいただき，ここでも経験豊富な先生や勢いのある若手研究者の方々と親睦を深めることができました．研究内容に関する議論はもちろんのこと，極域気候変動を自分の中心的〝天気〞 69．2．

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

83

な研究テーマとして位置づけ，気候フィードバックのNick Schutgens，井上豊志郎，浮田甚郎，大垣内るみ，研究を推進する後押しをしていただいたように感じま岡顕，小倉知夫，川村賢二，釡江陽一，塩竈秀夫，

す．2020年の新型コロナウイルス禍において，改めて

末吉哲雄，鶴田治雄，野沢

オフライン交流の大切さを痛感しています．

（敬称略）．受賞に結びついた多くの成果は，東京大学

₄ ．おわりに

徹，森

正人，山内

恭

大気海洋研究所で行った研究がもとになっています．
メンバーの皆様に深く感謝いたします．特に，阿部彩

古気候シミュレーションを活用した気候感度に関す子先生（と研究室の皆様），渡部雅浩先生には，長きにる研究はまだまだ発展途上です．このアプローチの根渡り常日頃から様々なアドバイスや議論を通して本当

底には，将来を写す鏡として過去を利用するのではなにお世話になっています．あまりに交流が多く本文中

く，気候フィードバックという物理過程やメカニズム

で十分に触れられませんでしたが，深く，深く感謝のの理解を通して過去と将来をつなごうという意志があ意を表したいと思います．また，私の研究は全球気候

ります．この考えは，全球平均値だけでなく，地域的モデルが軸となって進められてきました．多くのモデな気候変動にも当てはまります．そして，共通の物理

ル開発者の費やした努力と時間に支えられたものであ法則にしたがって動く数値モデルを異なる条件に適用ることを記しておきたいと思います．2014年 4 月からすることによって，将来予測を古気候研究の枕詞とし4 年半，北海道大学大学院地球環境科学研究院・環境て利用するのではなく，定量的な議論を通して結語に科学院に在職しました．このときの経験からは，本稿することが可能になります．必要なのは，異なる専門にも登場する現在の研究の方向性を決める上で大きな家集団の間を往来する勇気と日本気象学会の細分化さ

刺激と影響を受けました．大切なものを得たことに対れた専門家の方々からのお智恵を拝借することではな

してメンバーの皆様に深く感謝いたします．最後に，いかと思います．
「気候フィードバック」はまだ広く浸約10年間の海外生活も含めて暖かい理解とともに好き

透した用語ではないと思いますが，気候は天気の統計なように好きな道に進ませてくれた両親，いつも支え的な表現であり，位相空間における天気のトラジェクてくれる妻，エネルギーを時に吸い取り時にくれる，

トリーが気候と考えれば，気候の実体は気象であり，癒してくれる 2 人の娘たちに感謝いたします．本稿の気象学の発展とともにその理解は深化していくものと

執筆に際し，JSPS 科研費（JP17H06104, JP19K03968,

考えます．気候フィードバックという概念がきちんとJP19H05595），北極域研究加速プロジェクト（ArCS

した理解とともに広く浸透し，気象と気候をつなぐ新II）JPMXD1420318865の支援を受けました．

しい架け橋となれば幸いです．
気候の将来予測の第一人者である真鍋先生は，スーパー・クリエイティブな阿部先生と定量化にこだわる
私が良いコンビになることを予測していました．私からコンビというのはおこがましいですが，受賞の対象となった研究に関する論文のほとんどは阿部先生との共同研究です．このように多くの方との出会いと言葉に支えられてここまで来ました．研究者を目指す若い方にも，ぜひ人との交わりを大切にして，人と一緒に研究する楽しみを実感してもらえればと思います．今後も向上心とともに，手法や論文に対して，職人魂とまではいかなくても，「こだわり」を持って研究に邁進していきたいと考えます．
謝

辞

本文中に登場した方々はもちろん，登場しなかった次の方々を含め多くの人から様々な形で研究活動や研究生活を助けていただきました：Alexandre Laîné，
2022年 2 月

略語一覧

AGCM：Atmospheric General Circulation Model

大気大

循環モデル
AOGCM：Atmosphere‒Ocean General Circulation Model
大気海洋大循環モデル
ArCS II：Arctic Challenge for Sustainability II 北極域研究加速プロジェクト
CCCma：Canadian Centre for Climate Modelling andAnalysis

カナダ気候モデリング解析センター

CFRAM：Climate Feedback‒Response Analysis Method
気候フィードバック・応答解析法
EMBM：Energy‒Moisture Balance Model

エネルギー・

水蒸気収支モデル
GRENE：Green Network of Excellence

グリーン・ネットワーク・オブ・エクセレンス
IPCC：Intergovernmental Panel on Climate Change
候変動に関する政府間パネル
LGM：Last Glacial Maximum

最終氷期最盛期

25

気

84

古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究

MIROC：Model for Interdisciplinary Research on Climate
MIROC 気候モデル
NCAR：National Center for Atmospheric Research アメリカ大気研究センター

change: Climate model intercomparisons and ice‒core
constraints. Clim. Dyn., ₂₆, 513‒529.

Masson‒Delmotte, V., M. Schulz, A. Abe‒Ouchi, J. Beer,
A. Ganopolski, J. F. González Rouco, E. Jansen, K. Lam-

海洋大循環モ

beck, J. Luterbacher, T. Naish, T. Osborn, B. Otto‒

PMIP：Paleoclimate Modelling Intercomparison Project

Timmermann, 2013: Information from Paleoclimate

OGCM：Ocean General Circulation Model
デル

Bliesner, T. Quinn, R. Ramesh, M. Rojas, X. Shao and A.

古気候モデリング相互比較プロジェクト
PPE：Perturbed Parameter/Physics Ensemble パラメー
タ/物理摂動アンサンブル

Archives. Climate Change 2013: The Physical Science
Basis（T. F. Stocker, D. Qin, G.‒K. Plattner, M. Tignor,
S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex, P. M.

PRP：Partial Radiative Perturbation
SST：Sea Surface Temperature

放射部分摂動海面水温

Midgley, eds.）, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA,383‒464.

参

考

文

献

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Charbit, G. Krinner, C. Ritz, E. Guilyardi, J. Jouzel, A.
Abe‒Ouchi, M. Crucifix, R. M. Gladstone, C. D. Hewitt,
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26

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吉森正和，2019：2017年度秋季大会シンポジウム「北極域」の報告：2．北極温暖化増幅のメカニズムと将来予測．天気，₆₆，214‒219．

吉森正和，2021：北極域の気候変動研究の現状と今後の展
開．気候システムニュース No. 8，1‒4．
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古気候シミュレーションを活用した気候感度および気候フィードバックのメカニズムに関する研究
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吉森正和，横畠徳太，小倉知夫，大石龍太，河宮未知生，

response of an atmosphere‒mixed layer ocean model to

塩竈秀夫，對馬洋子，小玉知央，野田different radiative forcing agents: Global and zonal

竹村俊彦，佐藤正樹，阿部彩子，渡部雅浩，木本昌秀，mean response. J. Climate, ₂₁, 4399‒4423.

暁，千喜良

稔，

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吉森正和，横畠徳太，小倉知夫，大石龍太，河宮未知生，
塩竈秀夫，對馬洋子，小玉知央，野田

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，

2012c：気候感度 Part 3：古環境からの検証．天気，₅₉，
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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，

Yoshimori, M., F. H. Lambert, M. J. Webb and T.
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Studies on climate sensitivity utilizing paleoclimate simulations
and mechanisms of climate feedback
Masakazu YOSHIMORI＊＊

Atmosphere and Ocean Research Institute, the University of Tokyo, 5‒1‒5, Kashiwanoha, Kashiwa‒shi,
277‒8568 Chiba, JapanE‒mail: masakazu@aori.u-tokyo.ac.jp（Received 10 February 2021; Accepted 31 August 2021）

2022年 2 月

27