海の研究（Oceanography in Japan），29（6），233−244，2020，doi: 10.5928/kaiyou.29.6̲233

─ 2020年度日本海洋学会岡田賞受賞記念論文 ─

南極域における観測データの再現性の高い＊数値モデルの開発と海洋棚氷相互作用の研究
中山 佳洋†
要旨

従来，南極氷床は安定で質量は大きく変動しないと考えられていた。しかし，過去 20 年程度の各国の研究によって，南極大陸の氷の損失が年間約 0.3 mm 程度の海面上昇に寄与していることが明らかになってきた。南極沿岸域の大陸棚上へ流入する高温の水塊が，棚氷を融解 / 薄化させ，南極大陸から海への氷の流出を加速させているためである。特に，南極の氷損失の 70％以上がアムンゼン海東部で起きているとされ，国際的な協力によって，この海域の氷床 / 海洋観測が重点的に行われてきた。こういった背景のもと，南極域の海洋モデル開発において，「限られた観測データを利用する」という従来の方式だけでなく，「観測データと数値モデルを統合的に利用し，過去の観測をできるだけ再現できる数値モデ
ルを開発する」という流れが生まれつつある。本稿では，海洋と棚氷について考える上で（ 2 ）棚氷の融解，（ 3 ）棚氷融解水の流出につ
重要な，（ 1 ）高温の水塊の陸棚上への流入，
いて，著者の研究を含めて紹介する。さらに，観測データと数値モデルを統合的に利用した研究という観点から，今後の方向性について議論する。
キーワード：南極，南大洋，棚氷，周極深層水

氷の総量は，降雪（供給）と，沿岸部から海への氷の流

1. はじめに。この中出（損失）によってコントロールされる（ Fig. 1 ）で，棚氷（氷が海へと押し出され，陸上から連結して洋南極大陸には，地球上の氷の約 90％が存在し，その氷上にある氷，湾内など囲まれた領域に形成されることがが全て融解すると海水準は約 60 メートル上がるとされて多い）は，氷河の流れを塞きとめ，南極からの氷の流出。この南極大陸上にあるいる（ e.g. Fretwell et al., 2013 ），栓の働を抑制する効果があり（ e.g. Fürst et al., 2016 ）きをするとしてワインの “ コルク ” に例えられることが＊†2020 年 9 月 16 日受領 2020 年 10 月 19 日受理
著作権：日本海洋学会，2020 年
北海道大学低温科学研究所〒 060−0819 北海道札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel：011−706−5480
e-mail：Yoshihiro.Nakayama@lowtem.hokudai.ac.jp

あるなど，重要である。例えば，ある氷河の棚氷が高温，または極の海水流入によって融解し薄くなる（ Fig. 1 ）端な例で言えば，棚氷が急速に失われてしまえば，氷河の流動を塞きとめる効果が失われてしまうので，上流部の氷河の流れは急激に加速して，大量の氷が南極大陸上

234

中山 佳洋

indicating
Fig. 1. Schematic of ocean circulation over the Antarctic continental shelf and in the ice shelf cavity
Fig.1 Nakayama
the on-shelf intrusion of mCDW (red arrow), strong basal melting near the.g.rounding line (pink circle), andoutﬂow of the mCDW and glacial meltwater (cyan arrow) mixture.

から海へと流れ出してしまうこととなるのである（ e.g.

寄与（約 0.3 mm/year の海面上昇に相当）の約 70-80％がDeConto et al., 2016 ）。これまでの研究から，棚氷融解 /アムンゼン海東部によるものとされている（ Rignot et al.,薄化の主な原因は大陸棚上へ流入してくる暖かい海水に

2019 ）。このような背景のもと，2007 年以降，アメリカ，あることがわかり，南極氷床の損失による海面上昇の原

イギリス，ドイツ，スウェーデン，韓国などの国際的な因を探るために，海洋による棚氷融解のメカニズムの理協力で，少なくとも 2 年に一度の頻度で，アムンゼン海解が重要な課題となっている（ e.g. Jacobs et al., 1996,

での海洋観測が実施されている（ e.g. Jenkins et al.,2010,

Prichard et al., 2012, Paolo et al., 2015 ）。

Jacobs et al., 2011, Arneborg et al., 2012, Nakayama et2000 年以降，棚氷と海洋の相互作用の研究は急速に発al., 2013, Kim et al., 2017 ）。しかし，海洋による暖かい展した。その一つのきっかけとなったのは，1994 年に初海水の陸棚上，棚氷下部への流入プロセスは，いくつかめて実施されたアムンゼン海における海洋観測である。

の説があるものの（ e.g. Dutrieux et al., 2014, Kimura et

西経 100 -140 に位置するアムンゼン海東部（ Fig. 2 ）では，暖かい海水（ 1-2℃）が棚氷下部へと流入し，棚氷を

al. , 2017, Nakayama et al. , 2018, Webber et al. , 2019,
Dotto et al., 2019 ），未だ解明には至っていない。

。ま
融解していることが発見された（ Jacobs et al., 1996 ）著者がアムンゼン海の研究を始めた 2011 年には，ア

た，2000 年以降レーザー・レーダー高度計を搭載した Ic-

ムンゼン海域，特に Pine Island 棚氷付近の海洋観測は，

eSAT，CryoSAT，全球の重力分布を測定することので1994 年（ Jacobs et al . , 1996 ），2009 年（ Jacobs et al . ,きる GRACE などによる人工衛星観測によって，南極の2011 ），2010 年（ Nakayama et al., 2013 ）以外には存在し質量損失が推定できるようになった（ e.g. Velicogna andなかった。その後，海洋観測が継続的に実施され，バイWahr 2006, Rignot et al., 2008, Pritchard et al., 2009, Ri-

オロギング，自立型無人潜水機，係留計などの技術的発

gnot et al . , 2011, King et al . , 2012, McMillan et al . ,展も伴い，現在では，南極沿岸域ではこれまでにないほ2014 ）。現在では，南極氷床の損失による海面上昇へのどに空間的，時間的に，詳細な海洋観測データが蓄積さ海洋棚氷相互作用の数値モデル研究

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Fig. 2. (a) Model bathymetry (color) of Nakayama et al., 2018 with white arrows indicating the Ross Gyre, southern extent of the Antarctic Circumpolar Current (ACC), and on-shelf intrusions of the mCDW toward
the Pine
Fig.2 Nakayama
Island Ice Shelf (PIIS) and Thwaites Ice Shelf (TIS). Black contours indicate the bathymetric contours at 500,
1500, 3000, and 4000 m. The inset (left top) shows Antarctica with the black line indicating the study area
re.g.ion. The Amundsen Sea (AS) and Bellingshausen Sea (BS) are also indicated. The submarine.g.lacial
troughs located on the eastern (E) and central (C) AS continental shelf are also indicated. The black box indicates the Nakayama et al. 2019 study area. The red dot indicates the location of the PIIS front mooring.

れている（ e.g. Jenkins et al., 2010, Dutrieux et al., 2014,

モデルの開発について紹介し，今後の展開について議論

Webber et al., 2017, Mallett et al., 2018 ）。その結果，「限する。

られた観測データを利用した海洋モデル研究」ではなく，「経年変動を捉えることのできる程度に十分に存在する観測データと数値モデルを統合的に利用する海洋モデル開発」を行うことが可能となってきた。中緯度域に着目した研究で実施されてきているデータ同化技術（ e.g. Zhang

2. 海洋と棚氷の相互作用
2.1. 周極深層水の陸棚上への流入

et al., 2018 ）を南大洋に適用することも可能となりつつあ

一 般 的 に， 周 極 深 層 水（ Circumpolar Deep Water

るが，いまだに限られた観測データ，棚氷 / 海氷と海洋（ CDW ）
）は南極周極流（ ACC ）やロスジャイア（ RG ）にの相互作用など，極域特有のプロセスが南極沿岸域の沿って，南 極の周りを流れている（ Fig. 2 ; Orsi et al.,

データ同化プロダクトの開発を難しいものとしている。

1995, Nakayama et al., 2017 ）。 こ の CDW の 一 部 は，

本稿では，海洋棚氷相互作用を理解する上で重要な，100 W，110 W に位置するトラフからアムンゼン海の大（ 2 ）棚氷の融解，（3）（ 1 ）高温の水塊の陸棚上への流入，陸棚上へと流入し，過去の氷河流動によって削られ形成

棚氷融解水の流出などの海洋プロセスについて，著者のされた陸棚上を南北に横切る深い谷に沿って南へと流れ研究を含めて紹介する。さらに，南極沿岸域に着目した。
る（ Fig. 2 ; Jacobs et al., 1996, Nakayama et al. 2013 ）観測データと数値モデルを統合的に利用した研究，著者

この陸棚上に流入した CDW は，水温約 1-1.5℃で，mod-が中心的に進めている南極沿岸域に特化したデータ同化

iﬁed CDW（ mCDW ）と呼ばれる。例えば，大陸棚斜面

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中山 佳洋

か ら，Pine Island 棚 氷 ま で の 断 面 図 を 示 す と， 水 深

解析を行うと，高温の水塊はこの谷に沿った幅約 20-

0-400 m 付近に Winter Water（ WW ）と呼ばれる冬季の30 km の 強 い 流 れ によって，接 地 線 付 近（ red, green,

海氷生産によって形成される低温の水塊が存在し，水深and blue boxed in Fig. 4b ）まで運ばれていることがわか

約 400 m 以深には，水温 1-1.5℃の mCDW が存在しておる。

り，沖合から連続的に暖かい水塊が Pine Island 棚氷下。東アム部へと流入していることが確認できる（ Fig. 3 ）2.2. 棚氷の融解

ンゼン海の局所的な領域ついて実施された数値計算の氷の結氷点は約−2 ℃，棚氷下部へ流入する水塊は約27.75σθ等 密 度 面 上 の 水 温 を見ると（ Nakayama et al.,

1 ℃と温度差が大きいので，接地線付近で氷と接触した

2019 ），谷に沿って，水温約 1.3 ℃の水塊が Pine Island，

海 水 は， 急 速 に 棚 氷 を 融 解 す る（ Fig. 1 ; Robin 1979,

Thwaites 棚氷下部へと流入している。モデルの流速場

Hellmer and Olbers 1989, Jenkins 1991 ）。融解に伴っを用いて，27.75σθ等密度面上の 74.24 S から粒子を流すて，mCDW に棚氷融解水が混合し，この混合水は（棚氷Fig. 3. Simulated vertical sections of the monthly mean in January 2010 for both (a) salinity and (b) potential
Fig.3
Nakayama
temperature of the optimized simulation from the eastern trough to the PIIS. All the CTD proﬁles in 2010
within 50 km from the vertical section are plotted as circles with the color indicating (a) salinity (contours of 34.2
and 34.5 are indicated with black lines) and (b) potential temperature of CTD observations. For potential temperature, contours of ­1 C, 0 C, and 1 C are indicated using black lines (Nakayama et al., 2017).

海洋棚氷相互作用の数値モデル研究

237

Fig. 4 (a) Horizontal distribution of the 60-d mean potential temperature along 27.75 kg m­3. (b) Daily locations
Fig.4 Nakayama
of all particles (initially released along 74.24 S (pink line)) before reaching the volumes in the vicinityof the PIIS (pink highlight), the eastern TIS (light green highlight), and western TIS (cyan highlight) grounding lines
indicated by red, green, and blue points, respectively. The locations of the ice shelf fronts are shown using graycontours for Fig. 4 (a) and the location of the ice shelve is shown using gray patches in Fig. 4 (b) (Nakayama etal., 2019).

融解水には塩分が含まれないことから）周りの水塊と比べて低密度で，棚氷下部を沿って浅い深度へと湧昇する

2.3. 氷河融解水の流出。このよ（ e.g. Jacobs et al., 1996; Nakayama et al., 2013 ）このようにして，形成された棚氷融解水と mCDW の

うに，接地線付近で海洋による棚氷融解が卓越すること

混合水は，湧昇する際にコリオリ力の影響を受けて流れによって，棚氷厚は急速に薄くなり，Fig. 1 のような棚氷の向きを変え，西方へと進む沿岸流を形成する（ Nakaya-。Pine Island 棚氷におの形状が形成される（ Figs. 1, 5 ）ma et al., 2013, Nakayama et al., 2014, Nakayama et al.,

ける人工衛星を用いて推定した接地線近くの棚氷融解量

2017, Biddle et al., 2019 ）。例えば，アムンゼン海，ベリ，の観測値は，約 200 m yr であり（ Shean et al., 2019 ）ングスハウゼン海に存在する全ての棚氷下部から，棚氷

数値シミュレーションでは過小評価されているものの融解量に相当する量のトレーサーを 10 年間，流出させる

100 m/year 程度の棚氷底面融解が再現されている（ Fig.

実験を行うと，流出した棚氷融解水を表すトレーサーの，

5; Nakayama et al., 2019 ）。

80％以上が大陸棚上を西方へと移流し，20％程度は ACC-1によって大陸棚斜面に沿って東方へと移流する（ Fig. 6 ）。

2019).
al., Nakayama
Fig. 5. 60-day mean simulated basal melt rates for the (a) TIS and (b) PIIS (Nakayama et Fig.5

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Fig.6 Nakayama

Fig. 6. Spatial distributions of vertically inte.g.rated meltwater content after 10 years of optimized simulation
showing the basal meltwater from (a) ice shelves in the BS (names in light yellow) and (b) ice shelves in the
AS (names in light blue). The bathymetry contours of 500, 2000, and 4000 m are shown in white. The locationsof the ice shelves are shown using white patches (Nakayama et al., 2017).

べリングスハウゼン海（ 100-60 W ）に存在する棚氷から

son 2013, Kusahara et al., 2014 ）。

流出する棚氷融解水も 70％以上が大陸棚上を西方へと移。ロス海では 1950 年以降観測されている流する（ Fig. 6 ）長期的な低塩化が観測されており，これらの数値モデルの 結 果（ Nakayama et al., 2014, Kusahara et al., 2014 ）3. 過去の観測データの再現性の高いモデルの開発から，西南極の棚氷融解がロス海をはじめとする南極沿2007 年以降，東アムンゼン海域においては，10 シーズ

岸域，さらには，南極沿岸域で形成される南極底層水のン以上の海洋観測が実施されている。また，係留系，フ低塩化に繋がっていることが示唆されている（ Jacobs et

ロート，AUV，バイオロギングなどの技術を用いて，広al . , 2002, Nakayama et al . , 2014, Nakayama et al . ,域，かつ，時間変動を捉えることのできる観測も実施さ2020 ）。このように，棚氷融解は，南極沿岸域の水塊特れてきた（ e.g. Jenkins et al., 2010, Webber et al., 2017,

性の変質や，南極底層水の性質，さらには全球規模の海

Mallet et al., 2018 ）。しかし，海氷，棚氷，氷河などの人

洋循環に影響を与える可能性もある（ Purkey and John-

工衛星データや，船舶などによる海洋観測データは，観海洋棚氷相互作用の数値モデル研究

239

測されているパラメータ，場所，時刻などがばらばらで，に難があり，経年変動をうまく再現できない理由の一つ

現実の南極の海で何が起きているかを理解することは容と考えられていた。そこで，著者らは，グリーン関数法

易ではない。また，海洋モデルとの相互比較も難しく，を用いて，モデルパラメータを最適化し，2010 年につい現状の数値モデル研究では，観測データと海洋モデルのて，WW，mCDW の層厚，性質をよく再現できる数値

比較は，最低限しか実施されていない場合も多い。この。
モデルを開発した（ Fig. 3 ）場合，（ 1 ）海洋モデルを利用しても，得られるモデル結このようにして，最適化されたパラメータをもとに，果が現実の海況を再現できているとは限らない，（ 2 ）観開発された高解像度数値シミュレーションを用いて，測データだけではメカニズムの理解もできず，それが将CDW のアムンゼン海，ベイリングスハウゼン海への流来的にどう応答するかもわからず，将来予測の高い不確

入経路を調べる数値モデル実験を行なった（ Nakayama，といっ
実性の原因となっている（ Schlegel et al., 2018 ）et al., 2018 ）。継続的に観測されている南大洋の 67 S にた問題がある。

位置する東西断面（ S04P ）からのアムンゼン海，ベリン

こういった背景のもと，著者は，（ 1 ）利用可能な観測

グスハウゼン海の大陸棚上への CDW の経路に注目してデータと数値モデルの比較，（ 2 ）グリーン関数法，アジョ

解析を行うと，大陸棚上へ流入する mCDW の性質が，イント法などといったデータ同化技術を用いた数値モデ

ロスジャイアなどの外洋の大規模な海洋循環によって，。具
ルの最適化を実施してきた（ Nakayama et al., 2017 ）2001-2015 年の期間に最大 0.3℃程度変化したことが示唆

体的にデータ同化とは，総合評価値を モデルと観測値のされた（ Fig. 7 ）この研究では，観測，数値モデルの両者差の重み付け二乗和として定義して，この総合評価値がにおいて，外洋，大陸棚上で類似したの水温変動が見ら最小となるように，モデルパラメータ，モデルの外力とれことが，大規模な海洋循環が沿岸の海洋に影響を与えなる大気の再解析データ，モデル初期値などの最適化をている可能性があるという発見につながり，観測データ行うことである。このようにして開発されるデータ同化の再現性の高いモデルの開発の重要性を示している。

プロダクトを用いて，過去の観測データを数値モデルで再現し，その因果関係を探ることができる（ Forget et3.2. アジョイント法を用いたデータ同化

al., 2015, Zhang et al., 2018 ）。また，数値モデルを利用. 2017 ）では，グリーン関数法を用いた Nakayama et al（

することで，観測点だけの情報だけでなく，計算領域の時間変動を伴わない場合について，数値モデルの再現性

全ての変数が時間的に変化する様子が記述することがでを向 上 さ せることが で きた。し かし，Pine Island ice

き，観測データが増加しつつあるとはいえ限られる極域

shelf の棚氷融解量は，2012 年には 2009-2010 年と比べて海洋の研究には有用な手法である（ Mazloﬀ et al., 2010,

約 50％にまで減少し，その後増加傾向を示しており，そHeimbach, and Wunsch, 2010 ）。

の変動を駆動した海洋の経年変動のメカニズムの理解が3.1. グリーン関数法を用いたデータ同化

直近の課題となっている。このような，時間変動を伴ったデータ同化は，全球モデルで実施されているもののグリーン関数法という，複数（通常 10 程度）のモデル，これらの同化（ Forget et al., 2015, Zhang et al., 2018 ）パラメータを最適化する手法を用いて，2009，2010 年のプロダクトは，南極沿岸域の水塊の性質やその時間的変アムンゼン海の海況の再現を試みた例（ Nakayama et al.,動をうまく再現することができていない。観測データの2017 ）を紹介する。東アムンゼン海で行われた海洋観測不足や，棚氷，海氷など極域に特有なプロセスが原因との結果から，2009，2010 年の夏季の海況は類似していた。

考えられている。しかし，棚氷融解のメカニズムを理解

この 期 間 は，WW の 層 厚 が，200-300 m と比 較 的 薄くするためには，南極沿岸域の観測データの再現性の向上，Pine Island 棚氷への高温の水塊の流入が卓越（ Fig. 3 ）が不可欠で，著者は西南極域に特化したデータ同化プロ

し， 融 解 量 が 約 100 Gt yr と 大 き い 値 と な っ て い た

ダクトを開発している。

-1。しかし，既存の数値モデルに（ Dutrieux et al., 2014 ）アジョイント法と呼ばれるデータ同化の手法では，時は，WW の性質（特に塩分）やその層厚を再現すること間変動する海洋観測データと数値モデルの差の重み付け

240

中山 佳洋

Fig. 7. Yearly mean 409-m potential temperature for (a) 2006 and (b) 2014-bathymetric contours of 500, 1500,
Fig.7 Nakayama
3000, and 4000 m are indicated in black (Nakayama et al., 2018).

二乗和（総合評価値）を最小とするように，モデルを繰り改善を行なっている。

返し駆動し，モデルの初期値，大気外力などを，評価関数を最小とするように繰り返し修正する。既存の手法に，いくつかの修（ Forget et al., 2015, Zhang et al., 2018 ）4. 今後の展開

正を加えることで，アムンゼン海，ベリングスハウゼン

国内外の研究者の努力や，観測技術の発展によって，海のデータ同化プロダクトを開発中である。例えば，ア

南極沿岸域の海洋観測データが蓄積されてきた。例え

ムンゼン海の Pine Island 棚氷沖の係留点での時系列はば，棚氷融解量の大きさから各国が継続的に海洋観測を，最適化を行う前には，2010 年か（ Webber et al., 2017 ）

実施してきたアムンゼン海，基地や船舶の航行経路に隣

ら 2014 年にかけて低温化，低塩化し，観測データと全く接しており長期的な観測を実施しやすいウェッデル海，異なる状態となっていたものの，25 回の繰り替えし計算

ロス海などでは，既に，経年変動を捉えることのできるを実施することで，現実に近い状態が再現されるように観測データが取得されている（ e.g. Jacobs et al., 2012,。しかし，観測データなることが確認された（ Fig. 8 ）Darelius et al., 2016 ）。近年では，東南極域でも棚氷融（ Webber et al., 2017 ）と比較すると，観測データでは，解が加速する可能性が指摘され，トッテン氷河 / 棚氷域

2010-2013 年にかけて mCDW の水温が約 0.3℃程度低温

では，アメリカ，オーストラリア，日本によって 2015 年

化し，その後，昇温している変化が見られるが，このよ以降，複数回の海洋観測が実施されてきた（ e.g. Rintoul

うな時間変動を再現することはできておらず，さらなるet al., 2016, Nitsche et al., 2017, Girton et al., 2019 ）。バ海洋棚氷相互作用の数値モデル研究

241

Fig. 8. Simulated time series of (a & c) potential temperature and (b & d) salinity at the PIIS front mooring (redFig.8 Nakayama
dot in Fig. 1) for iterations 0 and 25, respectively.

イオロギングや自動観測技術の発展に伴って，データのの，海洋モデルの南極沿岸域における再現性の評価の不蓄積は今後も加速することが考えられ，今後の数値モデ

足や，またその再現性がよくないことが課題となっていル研究では，南極沿岸域全域で，過去の観測データを再る。南極による海面上昇への寄与，南大洋による二酸化

現することのできる海洋モデルの開発が重要なテーマと炭素の取り込み，炭素循環などの課題について，観測なるであろう。

データの再現性の高い数値モデルを開発することで，現現在，著者は共同研究者らと，アムンゼン海だけでな，く，ベリングスハウゼン海，東南極沿岸域（ 90-150 E ）状理解，より確からしい将来予測を実現することが求められていると考えている。

，ロス海（ 150 E-140 W ）ケープダンレー沖（ 60-70 E ）などの複数の領域の海洋モデル開発を実施している。これらのすべての領域について，詳細な観測データとの比謝 辞較，グリーン関数法などを用いたデータ同化を実施する

このたび名誉ある日本海洋学会岡田賞を頂いたことはことを計画している。過去の観測データをよりよく再現

身に余る光栄であり，選考・承認をしていただいた賞選することのできる数値モデルを開発し，それぞれの領域

考委員会および学会員の皆様に厚くお礼申し上げます。

に特化して開発することで，棚氷融解を駆動する海洋の「棚氷」と「南大洋」の研究を始めた Alfred We.g.ener

プロセスの理解を進めていくことを目指している。

Institute での博 士 課 程 では Dr. Hartmut Hellmer，Dr.

現在では，NASA ジェット推進研究所 / University ofRalph Timmermann，Dr. Michael Schröder に，ご指導

California Irvine との共同研究で，海洋生態系モデル，をいただきました。私にとって，「極域海洋」の研究を始

氷河，棚氷モデルとの結合も実施している。南極氷床のめるきっかけとなった，北海道大学環境科学院での修士

損失による海面上昇の将来予測や，南大洋による二酸化

課程では，大島慶一郎教授に，海洋物理，論文の書き方

炭素の取り込みについては，理解が求められているものなど，研究を始めるにあたって必要なことを丁寧に指導

242

中山 佳洋

していただきました。また，私がこれまで所属した NA-

SA Jet Propulsion Laboratory，University of California
Irvine，北海道大学低温科学研究所，国立極地研究所のDr. Dimitris Menemenlis，Prof. Eric Rignot，Dr. Ian
Fenty，青木茂准教授，田村岳史准教授から頂いた数多
くのご助言，ご協力により，本成果を得ることが出来ました。私が利用 / 開発に関わってきた海洋モデルは，非常に多くの研究者が携わってきたもので，その関係者の皆様に感謝いたします。また，参加させていただいたプ
ロジェクトや観測航海に関わられた全ての研究者，技術補佐員，乗組員の皆様には多大なご助力を頂き，大変お世話になりました。この紙面をお借りして，全ての皆様に心から感謝の意を表します。

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中山 佳洋

Investigation of ice shelf ocean interaction in the Amundsen
Sea using numerical modeling and ocean state estimates
Yoshihiro Nakayama

Abstract
Recent studies show that Antarctica is losing ice, which is contributing to global sea level riseat a rate of approximately 0.3 mm yr­1. The main cause of this ice loss is on-shelf intrusions ofwarm ocean water. This water ﬂows into ice shelf cavities and causes melting, which thins theice shelves. This leads to decreased buttressing, acceleration of ice ﬂow, and grounded ice loss.
The ice loss occurs unevenly around Antarctic with over 70% of the.g.rounded ice loss occurring in the eastern Amundsen Sea sector. As such, oceanographic observations were frequently conducted in this sector over the past decade. These observations have provided a suﬃcient amount of data to help develop a reliable ocean simulation that is able to simulate thecurrent hydrographic conditions and past observations. This research focuses on the development of a reliable ocean model, as only by using reliable model outputs we are able to investigate the causes of the observed changes and sensitivity to climate variations. In this study,
important physical processes governing ice shelf ocean interaction are explained including (1)the on-shelf intrusion of modiﬁed Circumpolar Deep Water, (2) oceanographic processes at an
ice shelf interface, and (3) spreading and outﬂow of glacial meltwater. Additionally, we will
present our model development, including model-data evaluation and development of oceanstate estimates.

Key words: Antarctica, Southern Ocean, Ice shelf, and Circumpolar Deep Water(Corresponding authorʼs e-mail address: Yoshihiro.Nakayama@lowtem.hokudai.ac.jp)(Received 16 September 2020: accepted 19 October 2020)(doi: 10.5928/kaiyou.29.6̲233)(Copyright by the Oceanographic Society of Japan, 2020)

Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University, Sapporo, Japan.
Tel: +81117067432
e-mail: Yoshihiro.Nakayama@lowtem.hokudai.ac.jp