イベント・アトリビューション研究の現状と気象研究所における計画
異常気象分析検討会
2015/02/23
気象研究所気候研究部 第5研究室 今田 由紀子

1Detection & Attribution（気候変動の検出と要因分析）
 個々の外部要因のみを与えた歴史実験 (AOGCM & ESM)を過去の観測データと比較することで、「既に気候は変化しているのか」「変化しているのなら、どのような要因が効いていたか」を調べる。

IPCC AR5-WG1-SPM (2013)

Courtesy of H. Shiogama

2イベント・アトリビューション(E/A)
ーこれは、温暖化のせいですか？ー• International Detection and Attribution Group (IDAG)の新しい取り組み• 熱波、大雪、大雨、干魃などの異常気象が発生すると必ず聞かれるのは「これは温暖化のせいですか？」• 異常気象は、気候システムのなかの自然な揺らぎ「内部変動」によっても生じる。→ 個別のイベントが、人間活動のせいだと言うことは、原理的に出来ない。 （これまでの専門家の回答）• 人間活動による気候変動が、観測されたような異常気象の発生確率や強度をどの程度変えてきたかは定量評価できる。→ イベン
ト・アトリビューション （新しい取り組み）• 最初の論文は、Oxford大学グループのPall et al. (2011, Nature)。
「2000年秋の英国洪水の発生リスクは、温室効果ガス増加によって高まっていた」
Courtesy of H. Shiogama

3 MIROC5によるE/A（創生プログラム）
 全球大気気候モデル（AGCM）で、たくさん（100メンバ）のアンサンブル実験を行う。
MIROC5 AGCM (T85L40)
境界条件
ALL
全強制実験

NAT0

外部強制SST・海氷

メンバー数

人為起源＋自然起源

HadISST100

2009年以降

100

2009年以降

10

1946−2011

MIROC3の20世紀再現実
験の変化パターンを除去

自然
強制実験

自然起源のみ（人為起源は産業化前）

ALL-LNG

20C+RCP4.5

NAT1

NAT2

期間

For validation

HadISSTの線形トレンド（1870-2012）を除去(Christidis and Stott 2014)
CMIP5 historical実験の変化パターンを除去(Daithi 2013)
HadISST

4

人間活動が発生確率を高めていた例

平年

気温偏差（℃）観測(Watanabe et al. 2013, SOLA)

NAT
ALL

気温偏差（℃）

人間活動の寄与が検出できなかった例
2012年6-7月九州北部豪雨

観測

確率密度

2013年6-7月日本の猛暑

NAT2
NAT1

ALL

気温偏差（℃）(Imada et al. submitted to BAMS)(Shiogama et al. 2013, ASL)

(Shiogama et al. in prep)

その他・・・
 2010 年パキスタン
豪雨
 2011/2012年冬季の海氷減少とユー
ラシアの寒波確率密度

NAT(2010)

2010年南アマゾン旱魃

観測ALL(2010)2013年6-7月米国南西部熱波
確率密度

確率密度2010年ロシア熱波

NATALL
観測

豪雨をもたらした気圧配置パターンの強さ 5(Imada et al. 2013, BAMS)

日本域を対象としたE/Aの例
 平成24年7月九州北部豪雨に対する地球温暖化の寄与(Imada et al., 2013 BAMS) 平成25年夏季の日本の猛暑に対する地球温暖化の寄与(Imada et al. 2014 BAMS)

米国気象学会誌紀要第94巻9号（左）、第95巻9号（右） 表紙

6

2012年梅雨期（6/15-7/15）の気象場の特徴
水蒸気フラックス・発散（JRA25）
気候値

偏差場

H

Z500（色）・OLR（線）偏差（2012年梅雨期）

2012 PJ pattern

対流
活発

Circumglobal
teloconnection(Silkroad) pattern

7

Imada et al. 2013

モデルバイアス
九州周辺の梅雨期の水蒸気フラックス発散量
MIROC5 AMIP 10本の結果

水蒸気フラックス・発散
気候値

偏差場

JRA25

COR=-0.10

気候値

MIROC5AGCM（100メンバー
アンサンブル平均）

偏差場•

モデルは水蒸気収束を再現できていない•

ただPDFを描けばいい訳ではなく、モデルの再現性や背景の物理プロセスを十分に検証する必要がある
8

Reproducibility of ALL-LNG run

Anomaly Correlation Coefficient between ALL-LNG (10-member) and OBS (JJA)

T2

Z500

SLP

PRCP
9

2012年梅雨期（6/15-7/15）の気象場の特徴
水蒸気フラックス・発散（JRA25）
気候値

偏差場

Responces to SST
Z500（色）・OLR（線）偏差（2012年梅雨期）

2012 PJ pattern

Circumglobal
teloconnection(Silkroad) pattern

Atmospheric internal mode(Kosaka et al. 2009)10Imada et al. 20132012年7月 九州北部豪雨に対する地球温暖化の寄与• SSTに対する応答:– 温暖化なし実験においてもPJパターンが現れている（＝内部変動の寄与）– 再現実験の方が極値の発生頻度が（若干）高い（＝温暖化の寄与）

2012年
温暖化なし
probability

2012年再現2012年（温暖化有り）
2012年（温暖化なし）
長期再現実験

2012 PJ Index

Kusunoki et al. 2006: 温暖化に伴う太平洋高気圧の強化

Imada et al. 201311

2013年7-8月の気象場 （JRA25偏差場）
Warmer SST in the north Pacific

Double high pressure systems

Surface Air Temperature (SAT) - JRA25 [land]
SST - HadISST [ocean]

OLR (shading), PSI850 (black contour), Z200 (gray contours),
200hPa divergence flow (arrows)

La Nina-like condition
Active convection in Indonesia,Philippines, Asian monsoon regions
12Event Attribution by MIROC5
MIROC5 AGCM (T85L40)
External Forcing
Boundaryconditions

SSTsea iceALL

NAT1

NAT2

ALL-LNG

RCP4.5preindustrial

preindustrial

20C+RCP4.5

A liner trend based on
HadISST (1870 to 2012)is removed

HadISST(Christidis and Stott 2014)

Changes detectedfrom the CMIP5
historical runs areremoved (Daithi 2013)

HadISST

Ensemble size

100100100

10Period

Jul-Aug 2013

Jul-Aug 2013

Jul-Aug 2013

1946-2011

SAT Index

For validation

ALL-LNG
JRA25 reanalysis

COR=0.76

T850 Index

Probability(western Japanland area)
正規分布を仮定して分散を補正(130E-140E,30N-37N)

COR=0.44

SAT anomaly @Japan (Jul-Aug) [K]13

2013年7-8月偏差場のモデルによる再現
SAT (JRA25, land) & SST (HadISST)

ALL 100 member

SAT

OLR (shading)
PSI850 (black)
Z200 (gray)
200hPa Div.
flow (arrows)

14

2013年7-8月偏差場のモデルによる再現
SAT (JRA25, land) & SST (HadISST)

ALL top case

SAT

OLR (shading),
PSI850 (black)
Z200 (gray)
200hPa Div.
flow (arrows)

15

2013年猛暑の発生確率に対する人間活動の寄与
SAT Index
2013(b)

T850 Index

2013

K

Probability beyond the 2013 record
ALL
NAT1

NAT21.73%

0.50%

ALLの約1/7

ALLの約1/25

0.07%

0.01%

ALLの約3/11

ALLの1/26

SAT Index

12.4%

T850 Index

0.26%

発生確率の差は、自然強制（NAT）
実験の設定や指標の選び方に大きく依存するため、様々な境界条件やマルチモデルを用いた不確実性の検証が必要

16

人間活動の背景場への影響 （ALL−NAT）
SAT (land), SST(ocean)

OLR (shading), 850hPa stream function(contour), 200hPa divergence flow (arrows)

ALL-NAT1
Observed
linear trend

ALL-NAT2
CMIP5
warming
pattern17

人間活動の背景場への影響 （ALL−NAT）
SAT (land), SST(ocean)

OLR (shading), 850hPa stream function(contour), 200hPa divergence flow (arrows)

ALL-NAT1
Observed
linear trend

ALL-NAT2
CMIP5warming
patternジェットの極側へのシフト↓
西岸境界流の極側シフト

各種データセットによる1900-2008年のSSTトレンド（全球平均トレンドを除去）
Wu et al. 2012 Nature Climate Change18

E/Aの現状と課題
 モデルバイアス
 非温暖化（NAT）実験の設定の不確実性
 イベント発生からE/Aの結果が得られるまでのタイムラグ• 社会からの要望はイベント発生直後• 現状は、HadISSTの公開を待ってから実験を開始するため数か月遅れ
19

MRIにおけるイベント・アトリビューション研究計画
20

気象研究所 5年計画 (H26〜) 重点研究
「季節予報の高度化と異常気象の要因解明に関する研究」
におけるE/Aの計画

 MRIモデルによる準リアルタイムE/A実験体制の確立• 創生Aとの連携• 国際協力 新規性（MRIの強み）• ダウンスケーリング• 高次のモーメントの議論• 十年規模変動
21

準リアルタイムE/A実験体制の確立
 現行のE/A研究が抱える課題• 解像度、モデルバイアス、非温暖化実験の不確実性、HadISSTの間違ったトレンド、社会のニーズとのタイムラグ…

 MRI-AGCM(60km)で100メンバーのE/Aを目指す• より高解像度で日本域の再現が良いモデル• 気象庁SSTを利用して準リアルタイム化を実現

 IDAGグループとの協力• WCRP Climate Variability Programme’s Climate of the 20thCentury Project (C20C+) −モデル相互比較プロジェクト

 BAMS異常気象レポートへの貢献
22非温暖化実験の不確実性
ALL-NAT (2011年5−10月時点のトレンド)
CMIP5マルチモデル

HadISST線形トレンド

色：SAT
線：Z850
矢印：div200

23

HadISSTの間違ったトレンド
Tokinaga et al. 2012 Nature

HadISST1やERSST3Bはデータ同化で欠損値を埋める際に偽のトレンドが入っているため、観測点のみのデータを用いた場合でAGCMを駆動した場合と比較するとWalker循環の長期的応答が逆になる

トレンドが間違っていないデータ
準リアルタイムで入手可能なデータ

気象庁COBE-SST

24

WCRP Climate Variability Programme’s Climate of the20th Century Project (C20C+)

By Daithi Stone (LBNL)First contributions to the C20C Detection and Attribution Project (http://portal.nersc.gov/c20c)
25新規性・MRIの強み
 NHRCMによる力学的ダウンスケーリング• 台風や豪雨• 創生C（気象研・環境応用）との連携

 統計的ダウンスケーリング
 高次のモーメントの議論• 極端事象の発生確率の変化を2次以上のモーメント（PDFの形）の変化で議論• 創生C（防災科研・統計数理研）との連携

 太平洋十年規模変動と日本の異常気象の関係• 創生Aとの連携
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E/Aの国内・国外の動向

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EAに関する国内の動き
 文科省創生プロジェクト テーマAがメイン（塩竈、東大AORI渡部、木本） ES3特別推進課題にて、文科省創生プロジェクト テーマA,C, Dが連携して100年100アンサンブル過去・将来実験＋ダウンスケーリングを計画（AORI木本、MRI高薮、DPRI中北） 文科省創生プロジェクト テーマC, D, AがTyphoon Haiyan
実験を実施（MRI高薮、DPRI竹見、森、NIES塩竈） S10で、農業影響評価研究者へのEA実験データ提供
 気象庁気象研究所、5年間のEAプロジェクト（MRI釜堀, 今田）
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EAに関する国際的動向
国際•Weather@home (http://www.climateprediction.net/weatherathome/)• Oxford大学のMyles Allen• RCMを用いて世界のいろいろな地域のEA実験を行う。欧州、米国西部、南アフリカ、豪州＆ニュージーランド、南西アジア、アフリカ、東アジア（これから）•EU-FP7, EUCLEIA (EUropean, CLimate and weather Events: Interpretation and Attribution)
http://eucleia.eu/• UKMOのPeter Stottが主導。
• パブリックコミュニケーションを念頭に置いたEUのE/Aがメイン。

•World Weather Attribution program (US) http://www.climateprediction.net/new-project-withclimate-central-world-weather-attribution/• Heidi Cullen (Climate Central)• UKMOの季節予測SST＆海氷を用いて、イベント発生前に予めE/Aの実験セットを準備しておくnear-real-time E/Aの実現を目指す•

WCRP Climate Variability Programme’s Climate of the 20th Century Project (C20C+)• Daithi Stone (LBNL)• モデル相互比較プロジェクト•

CMIP6に向けては、特にMIPの提案は行わず、有志でモデル比較などを行っていく。

By H. Shiogama

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まとめI.

MRIモデルによる準リアルタイムE/A実験体制の確立のため、創生Aとの連携や国際E/Aグループへの参加を視野に入れて準備を進めている。

II.

日本周辺の再現の難しさや解像度の問題については、MRIの強みを生かしてダウンスケーリング等を積極的に取り入れていく。

III.

将来的には準リアルタイム（イベント発生後1ヶ月前後）のデー
タ提供を目指す

IV. E/A実験を応用して、異常気象の発生確率に対する太平洋十年規模変動の寄与や、高次のモーメント（PDFの形）の変化に目を向けたオリジナリティのある研究を目指す。
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