中緯度北太平洋海洋循環の経年変動の潜在的予測可能性について	  と	  OFES（OGCM	  for	  the	  Earth	  Simulator）の短い紹介	

野中正見	  海洋研究開発機構	  アプリケーションラボ	

OFESを用いた高解像度海洋シミュレーションデータについて	

海洋研究開発機構 アプリケーションラボ
佐々木 英治 	
中規模渦を解像する⾼高解像度で全球規模の海洋循環場を再現し、観測データを補完する⾼高解像度のデータを提供
して海洋および気候研究に貢献することを⽬目的とする

黒潮など強い海流付近で活発な100km〜300kmスケールの中規模渦渦の活動度	  （解像度約100kmの衛星観測の海面高度変動）	

海洋の熱の輸送	  (解像度10kmシミュレーション結果)	

中規模渦は海流と共に熱・物質を輸送している	  ⇒	  全球規模の熱輸送・水産資源に大きな役割を担っている	全球規模の高解像度海洋シミュレーション	
100kmスケールの中規模渦を解像する全球規模規模の	  渦解像海洋シミュレーションを長期間実施することは、	  地球シミュレータ（2002年運用開始）によって初めて可能となった。	
海洋モデル：OFES(OGCM	  for	  the	  ES,	  Masumoto	  et	  al.,	  2004)	  
領域：75S~75N 	  解像度：水平0.1度(約10km)、鉛直54層	  大気データ：NCEP再解析（過去再現実験の場合：1950年から現在）	  T/P衛星観測	

海面高度偏差のRMS	
OFES気候値ラン(46-­‐50年)	

(cm)	

‽඲⌫ ゎീᾏὒ䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁2015	
2009

経年変動積分	"##$%&#

Fig. 2 of Masumoto (2010)
海洋モデルの概要!
海洋大循環モデル! ："#$%&"'()!*+,!-./!$0,-.!%12340-+,5!)0632+-+!/-!0475899:;!
'#<=の)")>をベースに$%向けに並列化、最適化!
モデル領域! !
：南緯?@度〜北緯?@度の準全球海洋!
解像度! !
!
：水平97A度、鉛直@:層&@2〜>>92の層厚;!
水平粘性、拡散!
：倍調和関数鉛直混合!
!!：BCCスキーム（=0,D/!/-!0475!AEE:）!
海面熱フラックス! ：F+60G!0HI!)1J0K+I0&AELL;のバルク式で算出!
(#(トレーサ実験、MCN<簡易生態系モデルを組込んだシミュレーションをFO'(と共同で実施海表面の流速分布(cm/s)

海面高度分布海面高度経年変動標準偏差分布	

長期平均海面高度分布	
観測	a

OFES	b観測	

OFES	

海洋生態系シミュレーション
海面クロロフィル（植物プランクトン）分布 (mg m-3)の比較	
衛星観測(2004年３月)

シミュレーション(2004年３月)

衛星観測(2004年9月)

シミュレーション(2004年9月)

春と秋の植物プランクトンのblooming

全球規模の高解像度海洋シミュレーション	
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シミュレーションデータの研究コミュニティへの貢献	  ・共同研究	  ・JAMSTECのWEBサイトからのデータ公開	  ・IPRC/APDRCのWEBサイトからのデータ公開	OFES	  北太平洋シミュレーション	

モデル:	  OFES	  (OGCM	  for	  the	  Earth	  Simulator	  based	  on	  MOM3,	  Masumoto	  et	  al.,	  2004)	  領域:	  北太平洋	  (20S-­‐68N,	  100E-­‐70W)	  	  水平解像度:	  1/30゜ (1/10°)	  鉛直層の層数:	  100 (54)	  水平混合スキーム:	  Bi-­‐harmonic, 鉛直混合スキーム:	  Noh	  and	  Kim	  (1999)	
大気外力:	  6	  hourly	  reanalysis	  data	  of	  JRA-­‐25(Onogi	  et	  al.,	  2007)	  1979	

1/10°	  simulaYon	  with	  NPZD	  bio.	  Model	  1/30°	  simulaYon	  JAN/01/2000	

JAN/01/2002	

2012	
+NPZD	  bio.	  Model	  Analysis	  period:	  2001-­‐2003	

Dec/2003	

黒潮など強い海流付近で活発な100km〜300kmスケールの中規模渦
渦の活動度	  （解像度約100kmの衛星観測の海面高度変動）	

海洋の熱の輸送	  (解像度10kmシミュレーション結果)	

中規模渦は海流と共に熱・物質を輸送している	  ⇒	  全球規模の熱輸送・水産資源に大きな役割を担っている	

1〜50kmスケールの小さなサブメソスケール現象
地球観測衛星が観測した海色	᪥ᮏ㏆ᾏ!"##$ᖺ%᭶"&᪥䠅'୰つᶍ 䝍䝇䝬䝙䜰㏆ᾏ!"##(ᖺ&"᭶")᪥䠅'ᚤᑠ ᚤᑠ 

衛星の海色データ	  	  ୰つᶍ ➽≧ᵓ㐀

雲による影響で鮮明な画像は数少ない	  㯮₻⥆ὶ

衛星による海色データで微小渦や筋状構造のサブメソスケール現象を観測	  船舶・ブイの観測は困難でサブメソスケール現象と中規模渦の関係の理解は不十分	

Sasaki	  et	  al.	  (2014,	  Nature	  Communica.ons)	

サブメソスケール現象の季節変動

色：流れの回転成分（赤が時計回り），凸凹：海面高度	Sasaki	  et	  al.	  (2014,	  Nature	  Communica.ons)	

!


10Energy Flux Π [1010冬季のエネルギー変換のピーク	

−11−1210−1310"*+,-!$(./&%

−10m s ]位置エネルギーから	  運動エネルギーの変換	 
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−8 2 -3""$0./1%."2324+.#$%%

−910[m4s-6 (cycle km-1)-1]

 !
 !

サブメソスケール現象と中規模渦の相互作用	

1000

100[km]&'#$"#$%

10スケール間の運動エネルギーの遷移	0

大スケールから小スケール	小スケールから大スケール	−2−4−6−81000

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100
[km]

10

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冬季に活発になった サブメソスケール現象	  渦の合体などでスケールが大きくなる	Sasaki	  et	  al.	  (2014,	  Nature	  Communica.ons)	

⾼高解像度の北太平洋数値実験の結果から1-50kmのサブメソスケール現象と100-300kmの中規模渦との関係を明かにした
⿊黒潮続流域で冬季に活発なサブメソスケール現象の季節変動を再現
冬季に活発なサブメソスケール現象は、その後数ヶ⽉月におよび規模の⼤大きな中規模渦にゆっくりかつ多⼤大な影響を及ぼすことが明らかになった。
温暖化など気候変動によるサブメソスケール現象の変調が中規模渦に影響を及ぼし、全球規模の熱輸送・物質輸送に影響を及ぼす可能性がある
将来の衛星ミッションで観測される⾼高精度の海⾯面⾼高度データにより、本研究の検証が可能、更にサブメソスケール現象を含む全球規模の海洋循環場の研究が期待される今後のOFESシミュレーション予定	
• 準全球0.1度OFESを改良⇒	  （準）全球OFES2？	  
• 北太平洋1/30度OFES	  ⇒	  準全球1/30度OFES	中緯度北太平洋海洋循環の経年変動の	  潜在的予測可能性について	  経年変動の	  intrinsic	  variability	  について、大気では既に極めて当たり前になっていることですが、海洋では、大気変動という支配的な外力があるために、ほとんど調べられていませんでした。	  
それを調べるための積分が、計算機的に非常に重たい（海盆規模の渦解像モデルが必要）ということも理由としてあるかも知れません。	

北太平洋の海洋と大気の大規模な循環	
L

年平均海面気圧の長期平均場

H

北太平洋における平均海面高度	

北太平洋年平均の海面気圧：亜熱帯高気圧とアリューシャン低気圧。熱帯域に東からの貿易風、中緯度では西からの偏西風。	
海洋では、時計回りの亜熱帯循環と、北側に反時計回りの亜寒帯循環。

はじめに：黒潮続流の重要性
JFM2007,	  net	  heat	  ﬂux	  (J-­‐OFURO2)	  &	  SSH	  (AVISO)	

黒潮続流域は多くの熱を大気へ放出し、強い海面水温勾配を伴うことで気候形成、その変動に影響を及ぼす可能性が指摘されている（例えば、Qiu et al. 2007）。

また、生態系へも影響を及ぼす可能性が指摘されている。 例えば、Nishikawa	  and	  Yasuda	  (2011)	  は、黒潮・黒潮続流上流域の流軸上の流速が、マイワシの生残率と相関する流軸上の海面水温や混合層深変動に強く影響することを示している。	

黒潮続流の経年変動機構や予測可能性を考えたい。	

h]p://www.nagoyaaqua.jp/aqua/life/japa/index.html	

Catch	  of	  Japanese	  sardine	  (ton)	  h]p://abchan.job.aﬀrc.go.jp/pr/Maiwashi0302/F1-­‐3.jpg	  ARTICLE IN PRESS

黒潮続流 jet の変動機構

1104

B. Qiu, S. Chen / Deep-Sea Research II 57 (2010) 1098–1110

32-­‐34N	  SSHA	satellite	  data	Rossby	  wave	  model	
08

08

06

06

04

04

02

0200

00

98

98

96

96

94

94

92

92

90

90
00.1 0.2 140°E 160°E 180° 160°W 140°W 140°E 160°E
EKE [m/s2]
in	  (32-­‐38N,	  141-­‐153E)	
Qiu	  &	  Chen	  (2010)	 −20 −16 −12 −8 −4 0 4 8333180°

160°W 140°W1216

一方で、、	黒潮続流の経年変動には大気変動によって駆動された北太平洋中央部の変動が Rossby	  波として西方へ伝播することが重要であることが衛星観測データから示されている。 	

−3−2−1 0 1 2 3
PDO Index

20 SSH Anomaly [cm]3Fig. 6. (A) Time series of eddy kinetic energy (EKE) in the upstream KE region of 141 2153 E and 32 238 N. Here, EKE is calculated using the weekly SSH anomaly data byassuming geostrophy. For comparison with the PDO index, the time series is plotted as the deviation from the regional mean EKE value. (B) SSH anomalies along the zonal
band of 323 2343 N from the satellite altimeter data. (C) Same as panel b but from the wind-forced baroclinic Rossby wave model. (D) PDO index from http://jisao.
washington.edu/pdo/PDO.latest.

feature occurring prior to the KE’s transition from a stable to an
unstable state in mid 1995 and end of 2005, is the southwardmigration of the broad-scale, downstream KE jet axis from ! 353 N
to ! 323 N. These southward path migrations, as we discussed
above, result from the incoming negative SSH anomalies
generated by the positively phased PDO wind forcing in theeastern North Pacific Ocean.
The latitudinal migration of the broad-scale KE jet has a
profound effect upon the stability of the upstream KE jet becauseof the presence of the Shatsky Rise. Along 1583 E, where theShatsky Rise is situated, Fig. 7 B shows a deep passage with depth
exceeding 4,500 m exists around 353 N. This deep passage allows
the northerly positioned KE jet3 to pass over the Shatsky Risean elevated eddy kinetic energy state of the KE system west of theShatsky Rise.

黒潮続流~亜寒帯前線域の広域でのSST, 水温躍
層深については、Schneider & Miller (2001)
4. Eddy’s impact on the time-mean circulation
によって線形モデルでの数年の予測可能性が示
While the wind-driven Rossby wave dynamics of Eq. (2) wasされている。。
useful in explaining the phase transitions of the KE system, it fails,

as we noted above in Figs. 6 B and C, to account for the amplitudeof the SSH anomaly changes detected in the upstream KE region.
Given that the level of mesoscale eddy variability can differ by
three-fold in the different dynamic states of the KE system (recallFig. 3 B), it is important to quantify the effect of the mesoscale

Schneider	  &	  Miller	  (2001)	  	黒潮続流流速の経年変動の予測可能性（OFES）	
黒潮続流流速と海面高度のラグ相関分布
6年前	

北太平洋中央部でおきた変動が西方への伝播	  5年前	

北太平洋中央部での変動から黒潮続流の流速の変動を予測できるか？

4年前	

3年前	

2年前	

145~155E平均の黒潮続流流速（黒）と	  3年前の北太平洋中央部（30-­‐34N,	  170E-­‐175W）領域平均海面高度の偏差（緑）の時系列

1年前	

同時	

Nonaka	  et	  al.	  2012	

北太平洋中央部での海面高度偏差と3年後の黒潮続流の流速に 高い相関（r=0.68）	  衛星観測データも同様の傾向を示すが	  観測期間がまだ限られる	黒潮続流流速の経年変動：モデル中での過去予測実験	
誤差 	  （1-­‐	 経年変動分散	）の時系列	
2

黒潮続流流軸上の流速（145~155E平均）	
13ヶ月移動平均	橙線：衛星観測データ	

Nonaka	  et	  al.	  2012	

ある年の海の状態から、気候値の風分布を与えて、その後の変動を予測出来るか、海洋モデルで実験。

予測実験で説明される経年変動の分散の大きさを示す。	  
色線は各実験、太黒線は6実験の誤差の二乗の平均から計算。太灰点線は持続性に基づく予測の結果。 	

•	  予測結果はモデルの経年変動を数年にわたり良く追随する。	  
•	  予測3年目にも予測結果は経年変動の半分以上を説明（右図）。	  
•	  但し、実験数（6つ）が少なく、ばらつきも大きい。	  

•北太平洋中央部で励起された変動の西岸への伝播が、黒潮続流の変動の予測につながる。	

黒潮続流 jet の変動機構	
、、で
方一
もう
黒潮続流 jet は、海洋の内部変動によっても経年変動しうることが知られている。この成分は外力に依存しないので予測は不可能。
2372

JOURNAL OF CLIMATEVOLUME 20

1 JUNE 2007

TAGUCHI ET AL.

2373

気候値積分でのSSHの経年変動標準偏差	

SSHの標準偏差の比 気候値積分／経年変動積分	
FIG. 11. (a) SSH EOF-1 in the climatological run (solid line), and for frontal-scale variability in the hindcast (dashed). (b) Same asin (a), but for EOF-2. (c) Mean geostrophic zonal velocities averaged over 142°E–180° in the climatological run (solid line) and thehindcast (dashed). (d) First two PCs in the climatological run.

and a weak, westward-confined one, respectively. Us- east. As Taguchi et al. (2005) point out, the developTaguchi	  et	  al.	  (2007)	
ing three-layer quasigeostrophic models, Dewar (2003) ment of a diagnostic tool for the interaction of the in-FIG. 10. (a) Climatological-mean SSH (contours at intervals of 10 cm) and standard deviation of annual-mean SSH anomalies(shading in cm) in the OFES climatological run for 48 yr. (b) Ratio (color shaded) of SSH standard deviation (climatological to thehindcast run) for 1962–2003, and standard deviation in the hindcast (contours at intervals of 2.5 cm with the 10-cm contour thickened).

5. Discussiona. Origin of intrinsic modes
Previous double-gyre studies using simpler, idealized

low-frequency variability under steady wind forcing.
McCalpin and Haidvogel (1996) show that in a 1.5-layer
reduced-gravity model, the ocean circulation experiences transitions between high and low energy regimes

and Hogg et al. (2005) report two modes of recirculation variability representing the meridional shift andintensification of the intergyre jet, respectively, much asin OFES. Dewar (2003) shows that the shift mode involves adjustment in the well-mixed potential vorticity(PV) pool in the lower layer and is preferentially excited by wind forcing at decadal and lower frequencies.
(Interannual forcing excites a meander mode instead.)
While Dewar (2003) suggests the eddy mixing of PV in
the lower layers as the mechanism for low-frequency
variability, our analysis of the OFES hindcast indicatesthe importance of wind-forced Rossby waves. In OFES,
we do not detect appreciable delays in the frontal-scale
PCs behind either of the PCs from the linear Rossby
wave model. Taguchi et al. (2005) suggest that the rapid
frontal-scale adjustment is accomplished by changes inoffshore PV advection from the western boundary as
wind-induced baroclinic Rossby waves arrive from theertial jet, PV advection, recirculation, and mesoscaleeddies is in urgent need to shed light on the mechanism
for frontal-scale adjustment.

（経年変動の無い）長期平均大気場で駆動した渦解像OGCMで黒潮続流 jet は（経年変動する大気場で駆動した場合と同程度の）顕著な経年変動を持ちうる。
b. Prediction experiment

The slow propagation of baroclinic Rossby waves is asource of predictability. We perform a prediction run,in which the OFES is initialized with the hindcast fieldon 1 January 2000 and integrated forward undermonthly climatological atmospheric forcing. We project
the zonal-mean SSH anomalies in the prediction run
onto the first EOF mode in the hindcast run for the T/Pera (i.e., EOFTP-1; Fig. 14). The resultant time series(blue curve) closely follows the OFES hindcast as well
as T/P observations for up to 9 months, including an
initial decrease and the subsequent increase in PC-1.
The relatively short lead time may suggest the importance of the local and contemporaneous wind forcing

目的黒潮続流	  jet	  の経年変動には、	  	  海洋内部変動による成分、と	  	  風応力変動に起因する成分、がある	  と考えられる。前者は不確定性をもたらし、後者は予測可能性をもたらす。	

本研究の目的:	  	  •	  現実的な条件下で観測された大気場の経年変動によって駆動した場合に、海洋内部変動に起因する不確定性が	  どの程度生じるのかを明らかにする。	  
• 海洋循環の自励的変動に関する過去の研究では、定常的な（経年変動を含まない）外力が用いられており、経年変動する外力が海洋の自励的な変動にどのように影響しうるかは明らかになっていない。 	  

渦解像モデルOFES北太平洋版を用いて、 	  僅かに条件の異なる3つの経年変動積分を行い、そこでの経年変動を比較する。	  モデル:	  北太平洋版	  OFES	  (Ocean	  model	  for	  the	  Earth	  Simulator)	  OFESの詳細は、Masumoto et al. (2004), Sasaki et al. (2008)	

MOM3 (GFDL/NOAA)を基に、地球シミュレータに最適化するよう、ベクトル化、並列化等に関して多くの書き換え。
Primitive 方程式を球面座標上で解く.
Boussinesq、静水圧近似.
水平混合は bi-harmonic、鉛直混合は KPP scheme.
モデル領域は北太平洋: 20゜S-68゜N, 100-290゜E.
全領域で水平解像度0.1゜. 54層(最深部は 6065m).
海面熱 ﬂux は、bulk 式で与える（SSTはモデル結果を用いる）.
淡水 ﬂux に加え、SSS を月毎気候値へ restoring する.
風応力と、ﬂux 計算に必要な大気変数は、JRA25 を使用.
月毎気候値を用いた15年の spin-up の後、それを初期値として6時間毎 data を用いた1979-2006年の経年変動の経年変動積分.
今回、1995年-2012年の2つの積分を追加。

実験	  
気候値積分:	  月毎長期平均大気場で駆動	

経年変動積分	

1979	

1月1日	
1月11日	

経年変動積分 A	1995	

経年変動積分 B01	
経年変動積分 B02	

経年変動積分 A:	  1979年1月1日~2006年初期値：気候値積分16年目1月1日	  (Δt=120s)	  経年変動積分 B01:	  1995年1月1日~2012年 初期値：経年変動積分A	  1995年1月1日	  (Δt=160s)	  経年変動積分 B02:	  1995年1月1日~2012年 初期値：経年変動積分A	  1995年1月11日	  (Δt=160s)	

10日分だけ異なる場を初期値として与え、全く同じ経年変動大気場で駆動したとき、2つの経年変動積分はどの程度異なる場になって行くのか？
ここでは、これらの3つの（僅かな条件の相違の下で全く同じ大気場で駆動された）経年変動積分間で発達した相違を、海洋の自励的変動によるものと考える。

経年変動積分結果:	  100-­‐m	  深 流速場	  1995年1月平均（ほぼ初期値）	  経年変動積分 A	

2006年 年平均	  (yr	  12)	  	  経年変動積分 B01	

経年変動積分 B02	Nonaka	  et	  al.	  2016	10日離れた初期値：ほぼ同様の分布から同一の大気場で駆動。	  
数年後には、渦だけでなく続流の流速や東西幅にも相違。	  経年変動積分結果:	  黒潮続流流軸上の流速	  (100-­‐m	  深)	  [cm/sec]	

100-­‐m	  深での黒潮続流流軸上での流速の時系列。	  
145°~155°Eの平均。	  
上図：月平均値、	  下図：13ヶ月移動平均	  黒線:	  経年変動積分	  A	  赤線:	  経年変動積分 B01	  青線:	  経年変動積分 B02	  細灰線:	  衛星観測データ	  黒潮続流の流軸は、東西方向各格子上で30°~40°Nの間で流速最大の点と定義。	  

[cm/sec]	

13ヶ月移動平均	

経年変動積分 B02	  は、衛星観測の結果と比較的良くあう。。	  
（が、経年変動積分B01との相違は初期値のみ） 	

細灰線:	  衛星観測	  僅かに異なる場から時間発展の顕著な相違。
観測値も 1つの実現値と考えるべきと思われる。

黒潮続流流軸上速度の経年変動には顕著な差。極大・極小の年などにも相違。ただし、十年規模で見るとおおよそ似た傾向の変動。	  ３つの経年変動積分間の相違（海面水温）	  RMS差（左上）と経年変動標準偏差（左下）の比	
RMS差	

月毎気候値からのSST偏差を13ヶ月移動平均した場における：	  （左上）３つの積分のRMS差。	  
（左下）３つの積分の平均場の経年変動標準偏差。	  
（右上）RMS差と経年変動標準偏差の比。	  
（右下）亜寒帯前線域での領域平均SST偏差の時系列。 細い実線は移動平均をしていない月毎偏差の時系列。	

３積分の平均場の経年変動標準偏差	

亜寒帯前線域での領域平均海面水温偏差 (39-­‐42N,	  145-­‐155E)	  	亜寒帯前線、黒潮続流前線帯では（13ヶ月の移動平均で渦の影
響を減らしても）内部変動は外力による変動より大きい。	  ３つの経年変動積分間の相違（海面高度）	  月毎気候値からの海面高度偏差を13ヶ月移動平均した場における３積分間のRMS差。

内部変動の影響は、西部北太平洋（西岸境界流域）で顕著。
一方で、熱帯域では内部変動による経年変動の不確定性は小さく、大気からの外力の影響が支配的。

気候値積分における経年変動の標準偏差（海面高度）	  気候値積分における月毎気候値からの海面高度偏差を13ヶ月移動平均した場における（経年変動の）標準偏差。

内部変動の影響の分布は、気候値積分での経年変動標準偏差の分布によく一致する。
内部変動の影響の分布は、長期平均大気場で駆動した海洋の経年変動標準偏差分布から推測可能と考えられる。

準全球気候値積分における経年変動の標準偏差（海面高度）	  渦解像準全球OFES（を気候値大気場で駆動した）気候値積分における月毎気候値からの海面高度偏差を13ヶ月移動平均した場における（経年変動の）標準偏差。

仮に（前のスライドで見たように）気候値積分の経年変動標準偏差が海洋の内部変動の分布を示すのであれば、その全球分布は上の図のように推測される：自励的な経年変動は熱帯では弱く、西岸境界流域に主に生じる。

黒潮続流ジェットの安定性（及び渦の活動度）	  の経年変動	

海洋中規模渦は主に自励的に生じるため、渦活動が3つの積分間で異なるのは当然なので、ここまでの解析では渦の影響を除いて、長い時間スケールの変動に注目した。	  
渦の活動度に、ここまでの話とは逆に、外力（大気場）変動によって決まる成分があるのかどうか注目した解析も行った。	

黒潮続流ジェットの安定性（海面高度の等値線で示したジェット軸の変動）	  AVISO	  海面高度（衛星観測）	  B01	  海面高度	  B02	  海面高度	  Qiu	  &	  Chen	  (2010)	

• 黒潮続流ジェットの安定性には十年規模の変動が存在 (Qiu & Chen 2005).
• Qiu & Chen は風変動によって駆動されたRossby波の伝播の影響を示した.
• B01 (& B02) 経年変動積分では、観測同様に2003年頃に流路が安定. 黒潮続流ジェットの安定性が、ある程度風変動によって決められていることを示唆.

黒潮続流域の渦活動度	  AVISO	  B01	  B02	  A	  (u’2+v’2)/2で評価した渦活動度.	  
u’,	  v’	  は13ヶ月の移動平均を除いてハイパスフィルターを施した海面流速。	  
（上図） 長期平均分布。	  
（下図）32−37N平均の経度−時間断面。13ヶ月の移動平均を施している。	  

•2003年頃の安定期には、下流側で渦活動が活発化（Qiu & Chen 2005). この傾向は経年変動積分B01でも再現（B02とAでも示唆される）.
• この結果は、渦活動度にも外力によって規定される部分があることを示すが、各積分間の相違は内部的な変動の影響も強く受けることを示す.まとめ	  •僅かに異なる条件の下で同一の経年変動する大気場で駆動したときに、黒潮続流域の流速場に顕著な相違が生じる.	  
•この結果は、現実的な条件で、黒潮続流ジェットが大気変動の影響とともに、海洋の自励的（内部的）変動の影響を強く受けることを示す。	  
• 	   海洋前線帯においては、海面水温や海面高度も海洋の自励的変動の影響を強く受ける.	  
• 	   海洋の自励的変動の影響は西岸境界流域で顕著であるが、熱帯域ではほとんど見られない。	  
•	  黒潮続流域の渦活動度（黒潮続流ジェットの安定性）は自励的変動の影響を強く受けるが、ある程度外力に規定される部分が有る.	  	  •自励的変動の生じ方にはモデル依存性があることが予期される.モデル間比較が今後必要であると考えている.	  	The	  result	  implies…	  • 	  The	  observed	  variability	  in	  the	  KE	  region	  may	  be	  one	  realizaron	  of	  possible	  variability.	  
•Hindcast	   integrarons	   with	   eddy-­‐resolving	   OGCMs	   are	   be]er	   to	   be	  mulr-­‐ensemble	  integraron	  to	  show	  possibly	  included	  uncertainty.