土木学会論文集B1(水工学) Vol.74, No.4, I_157-I_162, 2018.

領域大気海洋結合モデルの不確実性の検証
森山
1 学生会員

2 正会員

東京大学大学院

東京大学准教授

2 非会員

文晶 1・芳村

圭 2・筆保弘徳 3

新領域創成科学研究科（〒277-8563 千葉県柏市柏の葉 5 丁目 1-5）
E-mail:moriyama@rainbow.iis.u-tokyo.ac.jp

生産技術研究所附属千葉実験所（〒277-8574 千葉県柏市柏の葉 5 丁目 1-5）
E-mail:kei@iis.u-tokyo.ac.jp

横浜国立大学准教授

教育学部（〒240-8501 神奈川県横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-2）
E-mail:fude@ynu.ac.jp

領域大気海洋結合モデル RSM-ROMS の不確実性検証を目的とし，CORDEX アジア域で力学的ダウンス
ケーリングシミュレーション実験を行った．RSM-ROMS による実験結果を領域大気モデル RSM による実
験結果や観測，再解析データと比較した．本研究の結果は以下のようにまとめられる．
1) RSM-ROMS の海面温度は観測データに対し低温傾向を持つが，相関係数 0.99 で，観測データの年々変動や季節変動を捉えた．またパワースペクトルは RSM より詳細な構造を示した．
2) RSM で現れた山間部の多雨傾向が RSM-ROMS で増加した一方で，海上降水量の誤差は減少した．
3) RSM-ROMS は水深 100m の海水温に 4℃以上の低温傾向を持つが，海面温度と同様に季節変動を捉えた．RSM-ROMS の海水温の誤差は季節変動より大きく，不確実性を示唆した．
4) 熱帯域において RSM-ROMS で海面の正味熱フラックス誤差が改善されたが，中緯度域では誤差が増加した．

Key Words: dynamical downscaling simulation, reginal climate model, atmosphere-ocean coupledmodel, RSM-ROMS

1. はじめにを解決する方法の一つとして，大気と海洋が結合された領域モデルの利用が挙げられる 2)．

全球モデルによる数値シミュレーションを用いた気候

大気と海洋が結合された領域モデルを用いた DDS 研

変動予測実験はこれまでに国内外を問わず盛んに行われ究はこれまで全く実施されていないわけではない．過去の研究では，およそ 10 の領域大気海洋結合システムがている．しかし，地球全体を長期間にわたって計算する
ための計算資源は未だ十分でないため，水平解像度はかなり解像度の高いものでも 100km 程度である．このた開発されており 3) ，RSM-ROMS 1) もそのうちの一つであめ，全球モデルによる気候変動予測実験で得られたデー
タでは，メソスケール以下の現象の影響評価研究に用いルニア湾を対象に，再解析データ 1) や全球モデル出力気候データ 4) を用いた DDS 実験に用いられている．また，ることができない．そこで全球モデルによる数値シミュ

日本及び韓国域を対象に再解析データ 3) の DDS 実験に

レーションから得られた将来気候情報とメソスケール以適応しているが，その他の地域では未だ用いられていな下の現象の影響評価研究に必要な情報のギャップを埋めい．そのため，各地域が持つ大気・海洋の気候的特性にるため，現在広く用いられている方法が領域モデルを用

ついて，RSM-ROMS が観測データと比較してどの程度いた力学的ダウンスケーリングシミュレーション（DDS）手法である．これまでの DDS 手法を用いた影の精度を持つかは議論されていない．特に複数の領域モデルでの DDS 実験を，相互に評価・改善を行うために

響評価研究では，領域モデルとして大気モデルが用いら設定されている CORDEX アジア域 5) 6) で RSM-ROMS をれてきた．大気モデルでは，全球モデルから得られた海

適応し，その精度を評価することは重要である．
本研究では，領域大気海洋結合モデル RSM-ROMS を

面温度（SST）データが計算領域の下端部分に与える境界条件として用いられており，領域モデルの解像度とSST の解像度のギャップが指摘されている 1)．この問題

る．RSM-ROMS はアメリカ西海岸に位置するカリフォ

用いた DDS 実験を行い，領域規模の大気海洋相互作用を含んだ気候情報による沿岸海洋生態系の影響評価研究

I_157

の実施を目指す．それに先駆けて，本論文では観測デー

RSM-ROMS

タや再解析データとモデルの出力値を比較し，領域大気海洋結合モデルの不確実性を検証することを目的として，
RSM-ROMS を CORDEX アジア域に適応し，現在気候を

全球大気

入力

全球海洋

1日1回
相互作用

出力

RSM

領域大気

ROMS

領域海洋

対象に 20 年間の DDS 実験を行った．
図-1 領域大気海洋結合モデル RSM-ROMS の概要図．

2. 研究手法

表-1 モデルの設定．

(1) 実験設定
設定

領域大気海洋結合モデル RSM-ROMS の概要を図-1 に示す．RSM-ROMS では，大気モデル RSM 7) と海洋モデ

初期・境界条件ル ROMS 8) にそれぞれ全球の境界条件が与えられて時間積分していく．RSM と ROMS は 24 時間ごとに海面を通モデル解像度して相互に影響を及ぼす．計算結果は領域大気と領域海洋に分かれて RSM-ROMS から出力される．また，モデ

静力・非静力ルの設定は表-1 の通りである．モデルの計算領域の側

物理過程

方部分に与える境界条件には全球再解析データを用い，
大気の側方境界条件には NCEP Reanalysis 2 9) を，海洋の

大気モデル
RSM
NCEP R2(250km/daily)
水平 50km,
鉛直 28 層,dt=120s (90s)
静力
RAS, SLINGO,
non-local PBL

海洋モデル
ROMS
NCAR SODA(50km/monthly)
水平 50km,
鉛直 30 層,dt=600s
非静力
MY 2.5level,
K-profile

側方境界条件には NCAR SODA 2.2.4 10) を使用した．RSMの空間解像度は水平 50km，鉛直 28 層，時間ステップは120 秒で，冬のみ 90 秒となっている．ROMS の空間解像
度は水平 50km，鉛直 30 層，時間ステップは 600 秒である．実験期間は，1986 年から 2005 年まで 20 年間とした．
海洋モデル結合の影響を比較するため，RSM-ROMS の大気モデル RSM をコントロール実験に使用した．今後は RSM による実験を CTRL 実験，RSM-ROMS による実
験を CPL 実験と表記する．CPL 実験ではモデルによって 1 日毎に SST が計算されるが，CTRL 実験では下部境界条件として水平解像度が全球 1 度，時間解像度が 1 日

図-2 モデル計算領域．シェードはモデルの地形を表す．四角形の外はバッファー域で内側を解析域としている．

毎の NCEP/NOAA OISST AVHRR daily data 11) （ただし，週平均値を時間内挿したもの）が入力されている．また計算領域は図-2 に示す領域 (20S-55N; 67E-171E)であり，解析には側方境界条件による不自然な影響の強い領域を避けた内側の領域(17S-53N; 71E-167E)を使用した．

タで，解像度が全球 0.5 度と GPCP と比べて高解像になっている GPCC 13)を用いた． 海水温（SWT）の検証デー
タとして，海洋モデルの境界条件として用いた NCARによる全球解像度 0.5 度の海洋再解析データである(2) モデル不確実性の検証に使用したデータモデルの不確実性の検証には 4 変数 5 種類のデータセ

SODAを用いた．OAFLUX (http://oaflux.whoi.edu/) は NOAA

船舶，海上ブイ観測を統合し，最適内層した SST デー
タセットである AVHRR の全球水平解像度 0.25 度，時間

海洋間のフラックスデータセットで，海面における下向によって設立された WHOI OAFlux project による，衛星観ットを用いた．SST の検証には NCEP/NOAA による衛星， 測と 3 つの地表気象データを解析して作成された大気きの正味熱フラックスを検証するのに用いた．

解像度 1 日のデータセットを用いた．CTRL 実験の下部境界条件として用いた全球解像度 1 度の AVHRR よりも高解像度のデータセットで，こちらは時間内挿されたものではない．海上の降水量の検証には NASA/GSFC によ3. 観測・再解析データとの比較

る雨量計での地上観測と衛星観測を統合した全球解像度
2.5 度の降水データセットである GPCP 12)を用いた．地上(1) SSTの降水量に対しては，GPCP に用いられる地上観測デーa) 20 年平均 SSTAVHRR 観測と CPL 実験，CTRL 実験の 1986 年から

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SST は AVHRR 観測と比べて，空間分布の相関係数は0.99 と非常に強い相関を示し，RMSE は 0.86℃であった．

a)b)

また，オホーツク海など一部を除く領域全体で CPL 実
験の SST は低温バイアスを示していた．結合モデルにc)

おける SST の低温バイアスは RSM-ROMS を日本及び韓国域で適応した研究 3) や，結合モデル FROALS 14) を用いて夏季モンスーンに関する性能評価を，本研究と同様にCORDEX アジア域で行った研究 15) でも指摘されている．
d)b) SST の時間変動
図-4 上段は AVHRR 観測と CPL 実験，CTRL 実験の領e)

図-3 1986 年から 2005 年の平均海面温度．a) 観測，b) CPL 実

域平均した海面温度の時間変動を，中段は CPL 実験，
CTRL 実験と AVHRR 観測の差を，下段は AVHRR 観測，

験，c) CTRL 実験，d) CPL 実験と観測の差，e) CTRLCPL 実験，CTRL 実験それぞれの平年値（1986 年から実験と観測の差．数字は b) ，c) では観測の相関係数を2005 年までの平均値）との差を表す．ただし，下段の示し，d) ，e) では RMSEを示す．

み 1 年移動平均である．上段から，CPL 実験は夏と冬に
AVHRR 観測とのバイアスが大きくなる傾向はあるが，海面温度の季節変動を捉えていたことが分かった．また中段から，CPL 実験では実験期間中は常に低温バイアスを持っており，20 年平均すると-0.7℃だった．さらにCPL 実験の低温バイアスは計算開始から大きくなり続けるが，2 年後の 1988 年ごろでバイアスの増加が止まっていることが分かった．このことから，CORDEX アジア
域での CPL 実験の SST のスピンナップ期間は約 2 年と分かる．また，CTRL 実験では CPL 実験と比べると小さ

AVHRR

CPL

いが，高温バイアスを持っており，20 年平均すると0.2℃のバイアスがあった．下段から，平年値との差でCTRL

図-4 領域平均海面温度の時間変動（上段），観測とモデルの差（中段），平年値(1986-2005 年)と差（下段）．黒線は

みると，CPL 実験の SST は，1992 年から 95 年ごろに平年よりも下がり，1996 年から 97 年ごろは横ばいで，観測，青線は CPL実験，赤線は CTRL実験を表す．

1998 年からは平年を上回っていた．これは AVHRR 観測

Power spectrum density (K2・km)

や，CTRL 実験と同様の傾向であり，CPL 実験が年々変動の傾向を捉えていることが分かった．ただし，ピークの大きさは AVHRR 観測や CTRL 実験より小さく，年々変動に対する感度は弱かった．
CPL 実験の SST が低温バイアスを持っているのは，
CTRL 実験では下部境界条件として与えられた SST が大

AVHRR
CPL
CTRL

気下端に影響を与えるだけであるのに対して，CPL 実験
では海面を通して大気下端と海洋上端の間で行われているフラックスの交換を陽に扱うため，海上風による SSTを押し下げる効果が過剰に表れたものと考えられ，結合モデルの SST を通したフラックス交換の不確実性を示

Wave length (km)唆している．

図-5 日本南海上における海面温度のスペクトル強度．

c) SST のスペクトル強度

黒線は AVHRR 観測，青線は CPL実験，赤線は CTRL実

図-5 は日本の南海上の領域 (29.5N-30.4N; 132.5E-170.9E) における 1986 年から 2005 年までの 20 年間の平均 SST ス

験の結果．1986年から 2005年までの 20 年平均．

ペクトル強度を表す．CTRL 実験では波長が 1000km 程2005 年までの 20 年間の平均 SST と，モデルと観測の差より短い波のスペクトル強度が急激に減少しているのに対し，CPL 実験は CTRL 実験と比べて高い強度を示してを図-3 に示す．b) と d) から，CPL 実験で計算されたいた．また，CPL 実験の傾きは観測結果と似ており，

I_159

CPL 実験の SST が観測と物理的な類似性を持つことが示唆された．これらのことから，CPL 実験では CTRL 実
験では見られない波長の短いスケールの温度分布構造の存在が示された．
CTRL 実験では CPL 実験で計算されたような波長の短

a)

b)

c)

いメソスケール構造を持たない SST が DDS 実験に用いられているため，海洋からのメソスケールの影響を考慮した DDS 実験はできない．一方で CPL 実験では，より現実に即した時空間スケールの温度分布構造を持った
SST を用いて DDS 実験を行うことができる．そのため，d)e)

これまで影響評価研究に利用されてきた大気のみのモデ
ルを利用した研究では行うことができなかった，波長の短い大気海洋相互作用の情報を含んだ DDS 実験を行な

図-6 図-3 と同様．ただし日降水量（GPCP）の結果．陸上の降水量はマスクアウトしている．

うことができると示唆された．
(2) 日降水量
図-6 と図-7 は図-3 と同様に 20 年間の平均日降水量で，それぞれ GPCP 観測と GPCC 観測の結果である．
海上の比較には GPCP 観測（図-6）を用いる．b)， c)の結果から CPL 実験と CTRL 実験の GPCP 観測との空間

a)

b)

c)

分布の相関係数はそれぞれ 0.74 と 0.67 であり，CTRL 実
験と比べて CPL 実験でより相関がみられた．さらに，
c) に見られる CTRL 実験でのインド洋東部の過剰な降水帯が b) の CPL 実験では抑えられていた．また d)，e)から，CPL 実験と，CTRL 実験の両方に太平洋上で多雨

d)e)

バイアス，海岸域で少雨バイアスという構造が見られた
が，CPL 実験では少雨バイアスがより過剰に表れていた． 図-7 図-3 と同様．ただし日降水量（GPCC）の結果．b) から e) は海上の降水量はマスクアウトしている．
RMSE を比較すると CPL 実験では 1.4mm/day，CTRL 実
験では 1.7mm/dayであり改善が見られた．
陸上の比較には GPCC 観測（図-7）を用いた．b)と c)の結果から，CPL 実験と CTRL 実験の GPCC 観測との空間分布の相関係数はそれぞれ 0.59 と 0.62 であり，陸上より大きくなった結果だと考えられる．また，チベットでは CTRL 実験の方が強い相関を示した．また，d), e)の結果から，CPL 実験，CTRL 実験ともに GPCC 観測とみられた．

比べてニューギニア島で顕著なバイアスが見られた．a)の GPCC 観測ではニューギニア島の中央と西側アラフラ(3) SWT

海に面する地域に降水のピークが見られるが，b) のCPL 実験と c) の CTRL 実験では共にニューギニア島の 2地方などユーラシア大陸の山岳域上でも多雨バイアスがa) SWT の時間変動
図-8 上段は SODA 再解析と CPL 実験の水深 5m から300m までの空間平均した SWT の時間変動を，下段はつの山岳域にピークが表れており，逆に山岳域付近の地

SODA再解析と CPL 実験の SWT の差を示す． 上段から，域ではほとんど降水が見られなかった．同様のことはスSODA 再解析と比較して CPL 実験の SWT では低温バイ

マトラ島やセレベス島など他の島嶼部でも見られた．山

アスはあるが，季節変動を捉えていることが分かった．
また下段から，CPL 実験の計算開始から約 3 年間は低温

岳域では多雨バイアス，周辺で少雨バイアスという構造
は，CPL 実験，CTRL 実験ともに見られたことから，共通の大気モデルである RSM がもつ不確実性を示唆している．ただし，CPL 実験の方がバイアスは大きく，
RMSE は CPL 実験では 2.8mm/day，CTRL 実験ではバイアスが強くなり続けるが，3 年後の 1989 年ごろでバ
イアスの増加が止まっていた．このことから，本研究における CPL 実験の海洋モデル ROMS のスピンナップ期

2.4mm/day となった．これは，大気モデル RSM がもつ不間は約 3 年と分かった． SWT の低温バイアスは 20 年平
均で-1.8℃だったが，上段の結果から SWT の季節変動の確実性が，海洋モデル ROMS を結合したことによって大きさは 1℃未満であることが分かり，バイアスの大きI_160

(4) 海面における下向き正味熱フラックス
図-10 は図-3 と同様に，20 年間の海面における平均下
向き正味熱フラックスの結果を示す．c) では，a) で見SODAられるような熱帯域での海面へのエネルギー流入がほとCPLんど見られないのに対して，b) では海面にエネルギーが流入しているのが見られた．また OAFLUX 観測との図-8 空間平均海水温の時間変動（上段）と再解析とモデルの差（下段）．黒線は観測，青線は CPL実験を表す．

相関係数は CPL 実験で 0.85，CTRL 実験で 0.75 であった．
d) と e) を比較してみても，CTRL 実験では RMSE が45.2W/m2 であるのに対して，CPL 実験では 23.5W/m2と，下向き正味熱フラックスのバイアスは減少しており，全体に海上での誤差が小さくなっていることが分かった．
また CPL 実験では図-6 で南海上の過剰な降水帯が見られた領域で誤差が減少していた．
大気-海洋間の正味の熱フラックスの 20 年平均の誤差
が CPL 実験で改善されたことは，海洋モデルを結合することで大気と海洋間の相互作用がより確からしく再現
されるようになったことを示唆している．しかし反対に，
中緯度帯の日本周辺域などでは海面から大気へのエネル

CPL 実験と再解析の領域平均海水温の差の時間-深度断

ギー流入の誤差が増大しており，海洋モデルを結合した

面図．縦軸が水深（m），横軸が時間．

ことによる不確実性の増加を示唆している．

図-9

4. まとめ
領域規模の大気海洋相互作用を含んだ影響評価研究を行うため，領域大気海洋結合モデル RSM-ROMS を用い
a)

b)

c)

て，CORDEX アジア域を対象に 20 年間の力学的ダウン
スケーリングシミュレーション実験を実施し，観測デー
タや再解析データと比較することで RSM-ROMS の不確実性を検証した．
SST について，CPL 実験は低温バイアスをもつが，20d)

年平均の空間分布で観測と相関係数 0.99 と非常に高く，e)

また時間変動を見ると季節変動と年々変動を捉えていた．

図-10 図-3 と同様．ただし下向き正味熱フラックスの結果．

ただし，年々変動に対する感度は低かった．日本の南海上における SST のパワースペクトルを見ると，波長の短い波のパワースペクトルが CPL 実験では CTRL 実験

さが季節変動の大きさよりも強く出ており，海洋モデル
ROMS のもつ不確実性を示唆している．

よりも大きく，メソスケールの温度分布構造が示唆され

b) SWT の差の時間-深度断面図
CPL 実験の領域平均 SWT と SODA 再解析の差の時間-による改善が見られたが，陸上の降水量では，大気モデ
ル RSM 自体が持つ山岳域での多雨バイアスが海洋モデ

深度断面図を図-9 に示す．この図から，表層から 300mまでは全層で低温バイアスがあることが分かった．またル ROMS を結合することで増大する傾向にあり，不確実性の増大が示唆された．SWT は SST と同様に季節変

低温バイアスは水深が増すにつれて大きくなり，水深が約 100m より深いところでは再度小さくなっていた．

動をとらえていたが，表層から水深 100m 程度まで次第にバイアスが大きくなり，ピークでは 4℃以上の低温バ

CPL 実験の SWT の SODA 再解析に対する低温バイアス

イアスがあった．この SWT のバイアスの大きさは季節は最大で 4℃以上だった．水深 100m 付近で CPL 実験に

変動の大きさよりも大きく，海洋モデルのもつ不確実性

どんな誤差が生じているのか，SWT 以外にもさらなるを示唆している．海面における下向き正味熱フラックス
では CPL 実験では CTRL 実験と比べて 20 年平均の誤差解析が必要である．

た．日降水量では，海上では海洋モデルを結合したこと

I_161

が軽減されており，大気と海洋間の相互作用がより確からしく再現されるようになったことを示唆していた．特に亜熱帯・熱帯域で改善が見られたが，中緯度帯では逆に海面から大気へのエネルギー流入の減少バイアスがより大きくなっていた．
今後は海面におけるフラックスの解析を進め，海洋モデルを結合したことで誤差が大きくなってしまった他の変数にどのように影響するか確認したいと考えている．
謝辞：本研究は，気候変動リスク情報創生プログラムの支援を受けたのちに，統合的気候モデル高度化研究プロ
グラムの支援を受けています．その他，科学研究費補助金15KK0199及び16H06291，（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（S-12及び2-1503）の支援を受けて
います．
参考文献
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(2017. 9. 29 受付)

A VALIDATION OF REGIONAL ATMOSPHERE-OCEAN COUPLING MODEL
Fumiaki MORIYAMA, Kei YOSHIMURA, Hironori FUDEYASU
We conducted dynamical downscaling simulations for 20 years over the Asian CORDEX domain tovalidate uncertainty of RSM-ROMS, a regional atmosphere and ocean coupled climate model. We compared some surface quantities simulated by RSM-ROMS with observation data sets or simulated result by
RSM, a regional atmosphere climate model. The results are summarized as follows.
1) The coupled model had some systematic negative bias for observed sea surface temperature (SST), but
the correlation coefficient was over 0.99 and the model reasonably captured the interannual and seasonal variations. In addition, power spectrum suggested a detailed SST structure.
2) The ocean coupling increased a tendency to overestimate precipitation over the mountainous area. On
the other hand, the coupled model more accurately reproduced precipitation over the oceans.
3) Although there was cool bias of sea water temperature (SWT) more than 4 degrees Celsius at 100m
depth, the coupled model captured interannual validations of SWT as similar as those of SST. This
SWT bias is larger than seasonal variations, and it indicates there is uncertainty in the coupled model.
4) Net heat flux was improved in the coupled model, especially in subtropical and tropical areas but got
worse in middle latitude areas.

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