ＣＭＩＰ３マルチモデルアンサンブルで再現されたＮＡＯとＥＮＳＯ／ＷＰの関係性および、ユーラシア大陸の積雪偏差がモデルの再現性に与える影響
中村哲（国立極地研究所）
原政之（海洋研究開発機構）
大鹿美希、立花義裕（三重大学）
１．はじめに
本研究は、大鹿ら（2012）らが再解析データを用いた解析により示した、12 月に NAO が負（正）位相であるとき、約 1 年後にエルニーニョ（ラニーニャ）が起こりやすいという関係について、数値モデ
ル（大気海洋結合モデル）で再現されているかの検証、およびマルチモデルサンサンブルからそのメカニズムを抽出したものである。先行研究によれば、
冬季 NAO と西部ユーラシア大陸上の積雪には強い相関関係があり（Hori and Yasunari、2003）、またユーラシア大陸の積雪偏差は夏季のインドモンスーンおよび ENSO と深い関係にあることがよく知られる（Barnett et al., 1989）。またアジアから熱帯への寒気の吹き出しは、西部熱帯太平洋上の西風バースト（WWB）を強化し、エルニーニョのトリガーとなることが指摘されている（Yu and Rienecker, 1998; Yuet al., 2003; Nakamura et al., 2006, 2007）。冬季の NAOはユーラシア大陸上の積雪偏差を通して、寒気の吹き出しを強めているかもしれない。この説を裏付けるために、数値モデルによる再現からそのプロセスを抽出する手法が有効である。しかしモデルに固有のくせやバイアスのために、モデル内での物理情報の伝搬プロセスは現実と同様であっても、結果として再現される現象の時間スケールや空間パターンには現実とのズレが存在する可能性がある。
そこで我々は、モデルで再現される二つの変動モードについて、多少の時間スケール・空間パターンのズレを許容しつつ、その関係性の高さを示す指標を開発した。本研究は、その指標を CMIP3 マルチモデルアンサンブルに適用し、NAO と 1 年後の ENSOの関係を説明する物理情報の伝搬プロセスを抽出したものである。

Hist gr am o f C o h e r e n c y in de x
16

Number of counts

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図１．CMIP-3 の 16 モデルに適用した CI の頻度分布。
星は観測データ（12 月の P と S）に適用した場合（CI=0.62）。

２．データ
NAO と ENSO とを繋ぐ物理情報を抽出するため、
CMIP-3 の 20 世紀ラン（20C3M）の出力のある 16モデルを使った。1901 年から 2000 年までの 100 年分の出力を使用した。
３．解析方法28

３．１．Coherency index (CI)
二つの時空間行列 S と P について EOF（経験的直行関数展開）解析を行い、その第一モード(EOF1)をそれぞれ、XS、XP とする。また S と P の SVD（特異値分解）解析から得られる特異ベクトルをそれぞれYS、YP とする。ここで S と P それぞれの EOF1 と特異ベクトルの内積 XS・YS および XP・YP は、S と Pの cross-covariance が最大となるモードの空間パターンと、それぞれの場で covariance が最大となるモードの空間パターンとの一致度を示す。さらに内積同士の積をとる事により、それぞれの場での卓越モードの位相を考慮した関係性の高さの指標が得られる。
これを Coherency index （CI）とした。
本研究では、CI を CMIP-3 の 16 モデルに適用する。
S を ENSO の時間スケールを考慮し、時間発展する熱帯太平洋の SST 場（７月から翌年の１月、東経 160 度から 270 度、南緯 10 度から北緯 10 度）とした。同様に Pを S に対し約１年先行する 11 月から 2 月の 4 ヶ月それぞれにおける北大西洋域の地表面気圧場（西経 60 度から東経 30 度、北緯 20 度から 90 度）とした。観測結果を考慮して XS および XP をそれぞれ ENSO の正位相、NAO の負位相となるように符合を合わせる。内積
XS・YS および XP・YP を、XS、XP の variance で規格化

図２．SVD1 スコアに対する１ヵ月後の（左から）地表気温、500hPa 高度、地表面気圧と水平風、および積雪量の回帰係数の重み付けアンサンブル平均。暖色は正偏差、寒色は負偏差を示し、陰影は薄い順に 0σ、1.0 σ、2.0σ（σ はアンサンブル標準偏差）を超えることを示す。水平風ベクトルは 1.0σを超える偏差のみを表示。
し、CI を計算する。この時 CI=1 は NAO と ENSOの相関係数が１でこの時の位相は観測結果と整合する位相である。CI=0 は無相関、CI=-1 は観測結果と逆相関であることを意味する。
図１に 16 の CMIP-3 モデルで計算された CI の頻度分布を示す。CI は正の値に偏っており、多くのモデルで、１１月から２月のいずれかの月の NAO が続く夏から冬の ENSO と、観測事実と同様の位相で関係していることを示す。
本研究では CI の上位 33%となる CI=0.5 を基準として、以下の重み付きアンサンブル平均から、NAO と ENSO の関係を説明付ける大気場変動を抽出する。
MMm =1m =1R = Σ (W m ⋅ R m )Σ W m , if W m ≥ 0.51MM22
σ =  Σ Wm Rm − R
Σ W m  , if W m ≥ 0.5m =1m =1
ここで R は SVD1 スコアに対する回帰係数、オーバーバーはアンサンブル平均、m はアンサンブルメン
バー、M はアンサンブル数、W はモデルの重み(=CI)、
σ はアンサンブル標準偏差である。

[ ()]に西部ロシア周辺の低温偏差および上空の低気圧性偏差が卓越することがわかる（図２左、中左）。この時、チベット周辺では高気圧性偏差が卓越する。この高気圧偏差は下層まで順圧的に伸びており、東南アジア周辺の地表面高気圧偏差に対応する（図 2 中右）。対応する水平風偏差ベクトルは東経 140 度付近で北風偏差となり、これはアジアから熱帯への寒気の吹き出しを強める。寒気の吹き出しが西部熱帯太平洋上の西風バースト（WWB）を強化し、エルニーニョのトリガーとなっていることが推察される。
この時、ユーラシア大陸上の積雪偏差をみると、西部ロシアで多雪偏差が見られ、これは NAO の負位相時に見られるものとよく対応している。図３左に各モデルの CI と SVD1 スコアへの西部ロシア領域で平均した積雪偏差の回帰係数との散布図を示す。明確な正の相関がある。CI はモデルの積雪とは独立に得られた指標でありながら、CI の大きさが NAO と積雪の関係の高さに比例していることは、NAO とENSO を結びつけるプロセスにおける積雪の重要性を如実に示している。これは融雪量でも同様であり（図３右）、多雪に伴い大気が冷却され、西部ロシア周辺の低気圧性偏差を生じている可能性が示唆される。
実際にこのような多雪偏差に伴う大気冷却がどのような大気応答を生じるか、NLBM を用いて調べた。
ANOM run に図４に示すような冷却強制を与え、CNTL run との差を取った結果を図５に示す。850hPa

３．２．理想化モデルを使った大気応答実験
ユーラシア大陸の積雪偏差に伴う大気場応答を見るため、非線形傾圧モデル(NLBM)を用いた。このモデルはいわゆる dry-GCM で、放射、湿潤などの物理過程は気温を基本場に緩和することで表現される。
T42L20、モデル上端高度 30km のモデル解像度に内挿された NCEP/NCAR の 1961 年から 2000 年の 2、3、4 月の気候平均場を初期場および基本場とした。気温の基本場への緩和時間は 10 日とした。この条件で強制なしで走らせたものを control run (CNTL)、西部ロシアの下層 700hPa を中心に理想的な冷却強制を与えたものを anomaly run (ANOM)とし、それぞれの３０日積分結果の差を取ることで、西部ロシアの積図３．（左）16 モデルの 11、12、1、2 月それぞれ雪が多いときの大気応答を評価した。の CI に対する、SVD1 スコアと 1 ヵ月後のヨーロッパ北部（東経 20−50 度、北緯 50−60 度平均）
４．結果の積雪量との相関係数の散布図。ここで NAO
SVD1 スコアに回帰した CMIP3 のマルチモデルア
index は負位相を正としている。（右）積雪量の変ンサンブル平均をみると、NAO の負位相の 1 ヵ月後わりに融雪量を用いた以外は左図と同じ。

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図４．NLBM の ANOM run に与えた冷却偏差の構造。（左）0.7σ 面での水平構造。
（右）中心（東経40 度、北緯 60 度）における鉛直プロファイル。
では西部ロシアを中心に顕著な低気圧性が見られ（図５左）、同時にチベット周辺に高気圧偏差が見られた。このような構造は 1000hPa および 500hPa でも見られた。この時、東南アジア付近では北風偏差が大気下層 1000hPa から 500hPa まで卓越し、同時に西部熱帯太平洋上では下層 925hPa、東経 150 度を中心に西風偏差となっている。これらはアジアからの寒気の吹き出しおよび WWB の強化に対応している。
CMIP-3 で見られた SVD1 スコアに対する大気場および西部ロシアの積雪偏差の関係は、12 月の NAOindex に対する 3 ヵ月後の観測データ（JRA25 の積雪量、NCEP/NCAR の月平均データ）の線形回帰において同様の偏差が見られた（図なし）。
５．まとめ
本研究で実施された解析により、観測（再解析データ）で示された冬季 NAO と約１年後の ENSO の関係について、多くの大気海洋結合モデルでも再現されていることがわかった。CI を使った物理情報の伝播プロセスの抽出および NLBM を用いた実験により以下のようなメカニズムが働いていることが推察される。

図５．30 日積分結果を平均した ANOM−CNTLの結果。
（左）850hPa 高度場偏差。
（右）左図の緑線上における（上）南北風偏差の緯度高度断面図、（下）東西風偏差の経度高度断面図。
であり、ラニーニャ→NAO（負）→エルニーニョ→NAO（正）というサイクリックな関係があることも指摘されている（Yasunari, 1987）。本研究はこのような一連のサイクルの中で NAO から ENSO への影響のメカニズムを示したものであり、より包括的な理解への一助となるものである。
謝辞
本研究で用いた NLBM は東京大学の渡部雅浩准教授により開発されたものである。本研究の一部はGRENE 北極気候変動研究事業のサポートにより実施された。
参考文献
大鹿美希、立花義裕、中村哲 (2012), 冬季北大西洋振動が翌冬の日本の気候に与える影響, 日本気象学会 2012 年春季大会, 5 月, つくば.
Barnett, T. P., L. Dumenil, V. Schlese, E. Roeckner, andM. Latif (1989), The effect of Eurasian snow cover onregional and global climate variations, J. Atmos. Sci.,
46, 661–685.
Hori, M. E. and T. Yasunari (2003), NAO impact towards
the springtime snow disappearance in the western
Eurasian continent, Geophys. Res. Lett., 30(19), 1977,
doi:10.1029/2003GL018103.
Nakamura, T., Y. Tachibana, M. Honda, and S. Yamane(2006), Influence of the Northern Hemisphere annularmode on ENSO by modulating westerly wind bursts,Geophys.
Res.
Lett.,
33,
L07709,doi:10.1029/2005GL025432.
Nakamura, T., Y. Tachibana, and H. Shimoda (2007),
Importance of cold and dry surges in substantiating theNAM and ENSO relationship, Geophys. Res. Lett., 34,
L22703, doi:10.1029/2007GL031220.
Yasunari, T. (1987), Global Structure of El
Nino/Southern Oscillation. Part II. Time Evolution. J.
Meteor. Soc. Japan, 65, 81–102.
Yu, L., and M. M. Rienecker (1998), Evidence of an
extratropical atmospheric influence during the onset ofthe 1997-98 El Ninõ, Geophys. Res. Lett., 25,3537–3540.

‑ 冬季 NAO が負（正）位相のときにヨーロッパから西部ロシアにかけての積雪が多（少な）い。
‑ 多（少）雪に伴う大気冷却（加熱）偏差は西部ロシア周辺の低（高）気圧偏差、およびチベット周辺の高（低）気圧偏差をもたらす。
‑ チベット周辺の高（低）気圧性偏差は地表付近まで順圧的な構造をしており、これがアジアから熱帯への寒気の吹き出しを強化（弱化）させる。
‑ 寒気の吹き出しに伴い、西部熱帯太平洋上で西風バーストが強（弱）まり、エルニーニョ（ラニーニャ）のトリガーとなる。
本研究は NAO から ENSO への影響を確かめることを目的に行われた。一方で、ENSO は熱帯で独立した大気海洋結合系のシステマティックな変動モードであることから、決して NAO が ENSO の振舞いに対して支配的な役割を果たすものではなく、あくまでも stochastic にエルニーニョ/ラニーニャの発現に影響するものと考える。また ENSO は準４年周期

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