⽬次
１．（⻑い）はじめに
２．気象⼒学の課題から
 予測可能性変動
計算科学の黎明期〜

３．地球流体⼒学の課題から
 回転球⾯上２次元乱流の数値実験
 ラグランジアンカオス

４．気候⼒学の課題から 気候-化学結合モデルの性能評価
 多数モデルアンサンブル気候予測実験
3/53

５．おわりに１．（⻑い）はじめに
1.1 ⾃⼰紹介
略歴；私の専⾨分野（地球物理学 ・ 気象学）；

地球科学の特徴

1.2 祝 真鍋先⽣ノーベル物理学賞受賞
授賞理由 「地球気候の物理的モデリング、変動の定量化、地球温暖化の確実な予測に対して」先駆的業績の数々； 21世紀COEプログラムでのお付合い

1.3 コンピュータの⾶躍的発展
計算機環境の変遷；「計算科学としての地球流体⼒学・気象⼒学・気候⼒学研究の進展」の背景
4/53

1.1 ⾃⼰紹介
略歴 余 ⽥ 成 男（よでん しげお）
1954年 7⽉
1973年 3⽉
1977年 3⽉
1982年 3⽉
1982年 6⽉
1983年 3⽉
1983年 8⽉
1987年 10⽉
2002年 4⽉
2020年 3⽉
5/53 2020年 4⽉

兵庫県氷上郡 (現丹波市) ⽣まれ
兵庫県⽴ 柏原⾼等学校 卒業
京都⼤学 理学部 学⼠試験合格 Univ. Washington ©Yoden 2019.12.07
京都⼤学 ⼤学院理学研究科 博⼠後期課程 研究指導認定
同 退学； 同年 7⽉ ⽇本学術振興会 (JSPS) 奨励研究員
京都⼤学理学博⼠ 学位取得
京都⼤学 理学部 助⼿； 1985~87年 JSPS海外特別研究員
京都⼤学 理学部 助教授； 1994~95年 ⽂部省在外研究員
京都⼤学 ⼤学院理学研究科 教授
同 定年退職； 京都⼤学名誉教授
京都⼤学 国際⾼等教育院 副教育院⻑/特定教授私の専⾨分野： 地球惑星科学 専攻 ・ ⼤気圏物理学 講座（地球物理学 教室 ・ 気象学 研究室）
私の研究対象： 地球⼤気
対流圏
地上〜10 km
中層⼤気10〜80 km
国際宇宙ステーション 〜400 km
地球半径6400 km

地球（惑星）⼤気の特徴⾮等⽅ ⾮常に薄い  地球の重⼒⾮均質 よく混ざっていない  地球の⾃転⾮定常 時々刻々と変化  ダイナミクス
6/53

https://eoimages.gsfc.nasa.gov/images/imagerecords/149000/149044/iss065e168303_lrg.jpg

地球科学の特徴
実体物を対象とした科学

静⽌気象衛星⾚外線画像
2022年8⽉19〜24⽇

宇宙科学や⽣物科学との類似性
数学（や理論物理学）との対照性

技術⾰新・進歩と相まって発展エレクトロニクス技術：
観測センサー、 データ記録媒体、電気通信⼿段、搭載⼿段（⼈⼯衛星 / ⾶翔体 / ブイ）
⾮等⽅ 新たな現象の発⾒
⾮均質コンピュータ技術：
ハードウェア、ソフトウェア、計算科学の発展 ⾮定常 コンピュータ・シミュレーション（現象再現 ・ 予測）、数値実験、⼤量データ処理

私の研究⼿法
7/53 コンピュータを駆使した 地球流体 ・ 気象 ・ 気候 の 数値実験とデータ解析

1.2祝 真鍋先⽣ノーベル物理学賞受賞

授賞理由 「地球気候の物理的モデリング、変動の定量化、地球温暖化の確実な予測に対して」

ΔCO2 地表気温変化
x 0.5-2.28 [K]x2+2.36 [K]8/53

https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/manabe/facts/

Manabe & Wetherald (1967) 鉛直⼀次元放射対流平衡モデルによるCO2半減・倍増実験8先駆的業績の数々
CO2の温室効果

Arrhenius (1896, 1907), Emden (1913) , …
宮沢賢治 (1932) 「グスコーブドリの伝記」 でも、CO2と気温の関係に⾔及
Manabe & Wetherald (1967) 鉛直⼀次元放射対流平衡モデル

三次元⼤気⼤循環モデル(GCM) から 気候モデル、地球システムモデル へ

9/53

Phillips (1955) The general circulation of the atmosphere: A numerical exp.
Smagorinsky, Manabe & Holloway (1965) 9層⼤気GCM
Manabe, Smagorinsky & Strickler (1965) ⽔循環を含むGCM
Manabe & Bryan (1969) 海洋⼤気結合⼤循環モデル（「フラックス調節」導⼊）Manabe (1969) 陸⾯上の⽔循環（「バケツ」モデル）
CO2増加実験：Stouffer, Manabe & Bryan (1989), Manabe, Stouffer & Bryan(1991), Manabe, Spelman & Stouffer (1992), ….
⻑期（〜世紀規模）気候変化、古気候：Manabe & Stouffer (1993, 1994, 1995),
Manabe et al. (2004), …. , 海洋、雪氷の重要性

921世紀COEプログラム ”KAGI21” でのお付合い京都⼤学 活地球圏科学 セミナー・特別講義（2003〜2007）
第10回京都⼤学国際シンポジウム（2007）
於バンドン・インドネシア
KU International Symposium 2007
@ Tangkuban Parahu Volcano

10/53

KAGI21 seminar @KU ~2006

10

1.3

コンピュータの⾶躍的発展

計算機環境の変遷： 個⼈的経験1回⽣（1973年）地学実験
丸善対数表（5桁、7桁、）タイガー⼿廻し計算機4回⽣（1976年）気象学研究室
HITAC10：
ドラムFORTRAN、紙テープ⼊⼒

M1（1977年）⼤型計算機センター

提供：地球熱学研究施設 ⼤沢教授

磁気テープ
170 MB

USBメモリー
32 GB(2 TB)

FACOM M190：
パンチカード、TSS（⾳響カプラ）

助⼿（1985年?）⼤型計算機センター
FACOM VP100：
11/53
第⼀世代スーパーコンピュータ〜2400 ft reel x 6250 BPI

計算機環境の変遷：ハイエンド コンピュータの計算処理速度
富岳

JMA welcomed IBM704, the first one
in the Orient, in Yokohama(taken from Furukawa, 2012)

処理速度 [FLOPS]

指数関数的成⻑1.0E+18

E

1.0E+15

P
地球シミュレータ→

1.0E+12
1.0E+09x103/10年

G

1.0E+06M

1.0E+03k

1.0E+00
12/53 http://ei.cs.vt.edu/~history/
ENIAC.Richey.HTMLT↑
VP100x102/10年↑IBM704↑ENIAC↑IBM704 気象庁納⼊(1959)

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030

世界最⾼分解能全球気象シミュレーションMiyamoto et al. (2013)
Deep moist atmospheric
convection ina subkilometer global
simulation:
 20,480 nodes(163,840 cores) on
K computer NICAM 870m-96 levels,
25-26, Aug., 2012

13/53

August 13, 2011, on the way to Osaka from Taipei after AOGS meeting © Shigeo Yoden

14/53

２．気象⼒学の課題から 「予測可能性変動」
2.1 数値天気予報の歴史
黎明期；

V. Bjerknes (1904), Richardson (1922), Charney et al. (1950)

2.2 今⽇の数値天気予報

実況の把握（観測） 将来の予測（数値予報モデル ・データ同化システム）

2.3 数値天気予報とカオス、予測可能性

1991年京都賞 E. N. Lorenz 教授； 予報誤差の原因； ①モデルが 不完全、②モデルが完全でも、⼤気運動がカオス  初期値誤差の指数関数的増幅

2.4 “流れ場”に依存した予測可能性の変動

Mukougawa, Kimoto & Y. (1991); Kimoto, Mukougawa & Y. (1992);
Y. & Nomura (1993); Yamane & Y. (1997, 1998, 2001) ; Y. (2007)

2.5 カオスから天気予報へ

15/53アンサンブル予報

2.付録 数値モデルの階層性

2.1 数値天気予報の歴史
黎明期
V. Bjerknes (1904)“Das Problem von der Wettervorhersage, betrachtet
vom Standpunkt der Mechanik und der Physik”

Richardson (1922)“Weather prediction by numerical process”

Charney, Fjörtoft & von Neumann(1950)“Numerical integration of the barotropic
vorticity equation”
電⼦計算機 ENIAC による数値天気予報
16/53

ENIAC:
Electronic Numerical Integrator And Computer

Thompson (1990, courtesy of J. Slocum)

Richardson(1922)

vonNeumann

CharneyCharney et al. (1950)
⽔平２次元 渦度⽅程式

initial state:Jan. 5, 1949, 0300GMT

離散化： t 〜 1 hour x 〜 700 km(15x13 格⼦点)

17/53

forecasted(t=24hours)

observed (t=24hours)2.2 今⽇の数値天気予報
実況の把握各種観測データ
WMOデータ収集システム “GTS”

地上観測

民間航空機

海上ブイ

静止衛星

高層気象ゾンデ

極軌道衛星

＋予測データ 初期値データの作成過程へ
 データ同化https://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/monitoring/dcover

18/53

将来の予測

初期値データ

数値予報モデル ・データ同化システム

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-1.html

19/53

数値予報による予想天気図

数値予報モデル（気圧座標系）
 運動⽅程式（⽔平成分）  運動量保存則

 静⼒学平衡（＋状態⽅程式）

 連続⽅程式  質量保存則

 熱⼒学⽅程式  エネルギー保存則＋ ⽔蒸気収⽀⽅程式
20/53

⽔蒸気、雲、⾬、雪、霰、雹 間の相変化（加熱・冷却  Q）と、運動による輸送を記述

 偏微分⽅程式系を時間・空間について離散化未知変数の値を有限の格⼦点のみで与える：
東⻄ ｘ 南北 ｘ 鉛直 ｘ 未知変数
〜 2000 x 1000 x 100 x（5＋⽔関連）（格⼦間隔：⽔平~20 km, 鉛直~1 km）
約10億（109＝1G）次元の連⽴「差分」⽅程式系

 初期値問題としてコンピュータで数値的に時間積分
現在の状態： X (t ) 〜 10億個の数値データ
10分先の値を計算： ΔX / Δt = F (X )  X (t + Δt )
 6 x 24 x 10 = 1440 回 繰り返して、10⽇先の値を計算

将来の天気図を作成
http://www.jma.go.jp/jp/metcht/suuchi.html
予報例：３⽇先の極東域 地上気圧 ・ ⾵ ・ 降⽔量 

天気予報の作成

21/53

9⽉25⽇（⽇）午前9時初期値
3⽇予報  28⽇（⽔）午前9時を予報2.3 数値天気予報とカオス、予測可能性

予報モデルの性能向上

初期値データの品質向上

22/53

南半球

５⽇予報
７⽇予報
１０⽇予報

低

⾼分解能化微物理過程の精緻化アンサンブル予報化、・・・

３⽇予報
北半球

予報精度

ECMWF (ヨーロッパ中期予報センター) の3〜10⽇予報

⾼予報精度向上

新観測データ（特に衛星観測）の活⽤
1980
2000
2020
https://www.ecmwf.int/en/forecasts/charts/catalogue/
データ同化技術の向上、・・・
plwww_m_hr_ccaf_adrian_ts?facets=undefined&time=2022081100

1991年京都賞(基礎科学)：
E. N. Lorenz 教授
気象学における天気および気候の予測問題の理論的基盤を固めて、現代の⼤気物理学・気象学のコンピュータによる研究基盤を確⽴。
それに伴う決定論的カオスの発⾒によって、ニュートン以来の近代科学の⾃然観に劇的な変⾰を与え、広い分野の基礎科学に⼤きな影響を与えた。
受賞記念WS 「天気予報からカオスへ」
E. N. Lorenz：天気予報とはどこまで当たるか−ある理論の誕⽣
余⽥ 成男：局所リアプノフ安定性と予測可能性
澤⽥ 康次：熱対流におけるカオス
23/53 ・・・

⼤気現象の時間・空間スケールと数値予報モデル分解能
計算機資源はいつの時代も有限対象域を絞った領域天気予報モデルでも⽔平分解能は 2 km

1m

⼀例：「パラメタリゼーション」が現実⼤気を正しく表現できていない ⼤気の多階層の連結変動が未だよく理解できていない特に熱帯域： 運動エネルギーの源が24/53 湿潤な積雲対流 O(< 10 km)

1000km

全球
天気予報
モデル

パラメタリゼーション：モデル分解能
以下の現象の効果の取込み予報誤差の原因 ①：
モデルが 不完全

1km

全球気候モデル

パラメタリ
ゼーション

領域天気予報モデル
地球の大きさ予報誤差の原因 ②： モデルが完全でも、⼤気運動が カオス
Lorenz (1963) “Deterministic nonperiodic flow” x (t )カオス ＝ 初期値に対する鋭敏な依存性
初期値が完全に決まらなければ（観測誤差があれば）誤差の指数関数的増幅  予測には限界：予測可能性

 Lorenz63：熱対流の３元⽅程式の例
dx/dt = - 10x + 10ydy/dt = 28x - y - xz
dz/dt = - 8z /3 + xyz (t )tlog (RMS Error)y (t )x (t )
25/53

t

2.4 “流れ場”に依存した予測可能性の変動
Y. & Nomura (1993) 有限時間リアプノフ安定性と⼤気予測可能性
有限時間τ で定義した誤差成⻑率の局所性（初期値t0依存性）

Lorenz63における特異値(τ=0.1)のRMS

接線型システムでの特異値解析

Max非線型段階26/53

Y. (2007)

Mukougawa, Kimoto & Y. (1991)

Kimoto, Mukougawa & Y. (1992)
１週間予報での予報誤差の時間変動
 気象庁 (JMA), 欧州 (ECM), ⽶国 (NMC)の予報センターの⽐較

1988/

27/53

1989/

 ⼤規模な流れ場の状態に依存：
1989年1⽉末のブロッキング現象
500Pa ⾼度場 １週間規模予報での初期値に対する鋭敏な依存性 1989年2⽉3⽇12時を予報
 8⽇予報 ○ 7⽇予報 ×
 7.75⽇予報 ×  7.75⽇予報改 ○誤差成⻑の⾮線型段階はいつ頃、どのように？
 なにができる？

7.75日予報’8日予報

7.75日予報

7日予報

接線型近似の 
破綻
↓3日
28/53

↓7日

Hohenegger & Schaer (2007)

2.5 カオスから天気予報へカオス概念を現業の数値天気予報に応⽤するには？
1. 観測される⼤気状態は誤差を含む
2. 誤差の確率分布がどのように時間発展するか

Buizza (2001)

June 26 1995

 線型段階（微⼩）から⾮線型段階（有限振幅）へ
 解析⼒学におけるリウヴィルの定理の応⽤  ⼤⾃由度系では✕

3. 経験則：中・⾼緯度で急激に増幅する成分は、それほど多くない  急増幅成分に限り、時間発展を求めるアンサンブル予報

0⾼野 編 (2002) 「アンサンブル予報」 気象研究ノート, 201

1. 初期値をかえて、数⼗回の数値予報を繰り返す 
2. アンサンブル予報結果の活⽤

29/53

 予報の信頼度表⽰  予報誤差の予測
 機動的追加観測  予報誤差の⼤きい場所の事前特定
 台⾵進路アンサンブル予報 台⾵接近確率マップ

48 daysJune 26 1994

048 days2.付録 数値モデルの階層性
Hoskins (1983) ”Dynamical processes in the atmosphere and the use of models”
気象研究の最適状況：観測・理論・数値実験の緊密な連携による学問の発展
観測・データ解析

複雑進化する理論概念モデル

階層的な力学モデル群
中間簡単

数値モデルの階層性

30/53

複雑モデル： 複雑精緻・定量的予測
中間モデル： メカニズム理解
簡単モデル： 簡単概念・定性的記述

予測 vs 理解

予⾔的理論
vs解釈型理論数値モデルの階層性
中間複雑

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Ic
hiro_Suzuki_-_Yankees_@_Orioles__Sept_10,_2013.jpg

31/53

http://plaza.rakuten.co.jp/natural5mama/diary/200907220000/

簡単
http://似顔絵描き⽅.net/

印象派 点描画法

August 29, 2020, Kitayama from Kamo river bank © Shigeo Yoden

32/53

３．地球流体⼒学の課題から
3.1 回転球⾯上２次元乱流の数値実験
平⾯上２次元乱流： Kraichnan (1967)理論、 McWilliams (1984) 秩序渦
回転球⾯上２次元乱流： Rhines (1975) 回転 β -平⾯ 東⻄帯状縞構造
Williams (1978) 1/16球； Y. & Yamada (1993) 全球  ⻄向周極流
具体的対応現象 ⽊星縞構造、海洋中多重ジェット流構造

3.2 ラグランジアンカオス
現実世界の観測結果： 南極域オゾンホールの時間変動
同軸円筒回転⽔槽実験の傾圧不安定波（有限振幅の3次元定常流）
Sugata & Y. (1994) 3次元数値モデル  Tajima et al. (1997) 室内実験
⾼度30km, 地球規模でのカオス的混合
33/53 余⽥ (1999) 2次元準周期流； Mizuta & Y. (2001) 2次元成層圏周極渦3.1 回転球⾯上２次元乱流の数値実験
平⾯上２次元乱流
Kraichnan (1967) 2つの慣性領域 ( E (k ) ∝ k -5/3, k -3 )
McWilliams (1984) 2重周期数値実験  秩序渦の出現

512x512 grids

⼀様性の破れ  E (k ) ∝ k -4 ?
34/53

回転球⾯上２次元乱流
Rhines (1975) β - 平⾯ (f = f0 + β y ) 上の減衰性２次元乱流
理論的興味  x ⽅向に引伸ばされた帯状縞構造の出現 (β ≠ 0)

β=0

β=52

 乱流  逆カスケード  ロスビー波

64X64grids

Williams (1978) 回転球⾯上の２次元乱流
⽊星等の２次元乱流の順圧流体表現（1/16球）
帯状縞構造35/53

Y. & Yamada (1993) 減衰性２次元乱流

全球計算

 低緯度：帯状縞構造、極域：⻄向周極流

Hayashi et al. (2007)
ロスビー波の励起・伝播・ 散逸に伴う⾓運動量輸送と吸収（特に極付近）
帯状平均⾓運動量36/53

Y. & Yamada (1993)

絶対渦度 (f +ζ )Ishioka et al. (2007)

2.付録 数値モデルの階層性 （続き）
Maher et al. (2019)”Model hierarchies forunderstanding
atmospheric circulation”
理解（解釈型理論）のための数値モデル階層性2D
 dynamics:
equation
 boundary condition:ocean
 diabatic processes scale:convective organization

抽象・理想 vs 具体・現実

37/53

 簡略化（⾃由度低減）vs 「ディジタル・ツイン」

2D/3D 2D浅⽔系

3D

回転球⾯上２次元乱流（抽象化） 具体的な対応現象
現実世界
観測結果
2D

2D/3D 2D浅⽔系

Maher et al. (2019)

⽊星

3D

Maximenko et al. (2005) 海洋中ジェット流構造⇓ Furue et al. (2021) 渦解像海洋GCM

38/53
https://apod.nasa.gov/apod/image/2201/
JupiterOpal_HubbleMasztalerz_1880.jpg

Furue et al. (2021)

現象論的記述から⼒学的本質の理解まで
数値モデル実験デザイン

3.2 ラグランジアンカオス
現実世界の観測結果：
南極域オゾンホールの時間変動
オゾン全量 2021年7⽉1⽇〜12⽉31⽇
⽇々の変動の動画
 下部成層圏ではオゾンは⻑寿命〜 トレーサー

 下部成層圏での物質輸送・混合過程
 冬季は強い周極渦39/53  春季に弱化  夏季循環

https://ozonewatch.gsfc.nasa.gov/

同軸円筒回転⽔槽実験の傾圧不安定波（有限振幅の3次元定常流）
Sugata & Y. (1994) 3次元数値モデルで単⼀粒⼦を⻑時間追跡Tajima et al. (1997) 室内実験で検証

Sugata and Y.(1994)

40/53

Tajima et al. (1997)⾼度30km, 地球規模でのカオス的混合余⽥（1999）2次元準周期流 (ω1 , ω2) Mizuta & Y. (2001) 理想化２次元成層圏周極渦中のカオス的混合と輸送障壁（不規則流）

ジェット流軸が輸送障壁
41/53

渦度勾配 ⼤ ロスビー波復元⼒ ⼤June 27, 2012; The Sphinx Observatory in fog on Jungfraujoch in Switzerland © Shigeo Yoden

42/53

４．気候⼒学の課題から
4.1 気候-化学結合モデルの性能評価
気候予測モデルの概観
気候再現・将来予測の不確実性
気候モデルの検証
研究： 気象庁気象研究所の地球システムモデルを⽤いた気候再現実験
 成層圏オゾンを中⼼とした化学反応過程の重要性

4.2 多数モデルアンサンブル気候予測実験
アンサンブル予測による不確実性の把握
多数モデル アンサンブル予測実験の相互⽐較
最適アンサンブルメンバーの選択
最適アンサンブルサブセットに基づく 地域気候予測43/53

4.1 気候-化学結合モデルの性能評価
気候予測モデルの概観
始まりは数値天気予報モデル（1950年〜）
物理法則に基づいて⼤気の将来をコンピュータで予測⽇々の観測によって検証されてきた実⽤に耐えるモデル

気候予測モデルへの改変
より⻑い時間スケールでは変動する、海洋、陸⽔、雪氷、植⽣、等を内部変数に
変動の⽀配法則（⽅程式系）の構築
気候（平衡状態）＋内部変動 の再現

気候変化予測： 外部条件の変化に対する地球システムの応答問題
温室効果気体の増加、⼈為的影響
44/53 ⾃然変動：太陽活動の変動、⽕⼭噴⽕気候システムの模式図

太陽活動の変動

温室効果気体の増加
火山噴火

人為的影響

IPCC (2007; FAQ 1.2 Fig. 1)

気候再現・将来予測の不確実性① モデルが不完全
空間分解能が限定される
格⼦間隔以下の現象の効果：乱流、積雲の組織化

雲の放射効果の多様性
上層雲：温室効果 ⼤ vs 下層雲：⽇傘効果 ⼤

⽀配法則定式化の困難さ アンサンブル予測により不確実性の把握多数 (数⼗) のモデル
境界条件摂動
初期値摂動植⽣、海氷など、基本物理法則が未知（無い）②⾃然内部変動が「シグナル」を隠す可能性⾃然内部変動
⼤気・気候システムの⾮線型性に起因
各気候要素の”熱容量”に依存した⻑時間記憶の効果外部強制応答との分離が容易でない

45/53

IPCC (2013; Fig.TS.9)気候モデルの性能検証
産業⾰命（1850年）以降の150年余りに限られる
同じモデルで、別の時代の気候もよく再現できれば、モデル信頼度を⾼めることになる

Maher et al. (2019)

加熱過程に関する
モデル階層性現実世界

我々の近年の研究：
気象庁気象研究所（MRI）の地球システムモデル（ESM）を⽤いた気候再現実験
6,000年前の 縄⽂海進の頃（完新世中期；MH）
21,000年前の 最終氷期最⼤期（LGM）
太陽軌道要素変動（ミランコビッチ・サイクル）と当時のCO2濃度を与えて気候再現
 地質学的気候プロキシ試料の分析結果で検証
成層圏オゾンを中⼼とした化学反応過程（ON/OFF）
46/53O3 Noda, ・・・, Y. (MH: 2017, LGM: 2018)
MRI-ESMによる古気候再現とモデル検証

完新世中期

 ミランコビッチ・サイクルに基づく ⼤気上端での⽇射変化 
MH：完新世中期 (約6000年前)
PI： 産業⾰命前 (⻄暦1850年)

 成層圏オゾン光化学過程の(古)気候に対する影響評価

産業⾰命前 地表気温の気候変化：
MH−PI
100年積分（後半50年間平均）
ALL：軌道要素変化＋化学過程
no-CHEM：軌道要素のみ（PIのオゾン分布）
CHEM：＝ ALL ー no-CHEM
化学過程の影響47/53(a) – (b)地質学的代⽤データによるモデルの検証

ALL：軌道要素＋化学過程
no-CHEM：軌道要素のみ（PIのオゾン分布）
proxy data：地質学的代⽤データ
Other models：CMIP5モデル（PIのオゾン分布）

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メカニズム：オゾンホールの地表気候影響と逆符号

4.2 多数モデルアンサンブル気候予測実験
アンサンブル予測による不確実性の把握
多数モデル アンサンブル予測
実験の相互⽐較 Jain, Chhin, ･･･, & Y. (2021)
各モデルの気候感度に与える影響を診断する新グラフ⼿法の開発
 CMIP5 4xCO2実験での相互⽐較
 多数モデル平均（MMM）
vs 18 の各モデル結果
 x: Rα climate feedback ratioy: RF climate forcing ratio
ECS (平衡気候感度) の差（±10%毎に⾚・⻘点線）
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SR

最適アンサンブルメンバーの選択
Chhin & Y. (2018a) 地域スケールでの気候予測に 最適なアンサンブルメンバー を選択するための CMIP5GCM のランク付け
逐次間引き法で・ 対象地域 [ 事例：インドシナ地域 ]・ ３評価指標 [ SR, CA, EOF ]・ 重み付け [ あり or なし ]に依存した最適メンバーを求める全43モデルから選択：SR-E7, SR-E13

得られた最適メンバーに対して、系統誤差補正
 確度： 系統誤差の⼩ささ

最適アンサンブルメンバーで、予測精度をおさえて将来の気候予測を⾏う
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 精度： ランダム誤差の⼩ささ

50Chhin, Oeurng & Y. (2020)
CMIP5 モデルの最適アンサンブルサブセットに基づく インドシナ地域の⼲ばつ予測

⼲ばつ頻度

期間

激甚度

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⓪①②③⓪①②③Sunset@Bandung, August 6, 2014; Shigeo Yoden

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５．おわりに計算機の⾶躍的発展と相まった、計算科学としての地球流体⼒学・気象⼒学・気候⼒学研究の進展について、個⼈的関わりを中⼼にお話しした。
これからの（計算）流体⼒学 に携わるすべての皆さんに：(1) 計算機環境は⽇進⽉歩：
かつてできなかったことが誰でもできるようになる。 コンピュータ (PC)・数値モデル・解析ツールがあれば、誰でも参⼊でき、アイデアと能⼒を競い合える時代が来る。

(2) 階層的な数値モデル群の使い⽅：
その時、研究道具としての数値モデルの位置づけを明確に認識して、それぞれの⽬的に対してどううまく使っていくか、が腕の⾒せ所となる。

(3) 学術基盤としての数値モデル群：
数値モデルは複雑精緻化し、もはや誰でもモデルコードが書ける状況ではない。 数値モデル群を研究コミュニティとして開発・整備・維持していく必要がある。 分業化時代にモデル開発者・
53/53 グループへの正しい敬意と謝意の持ち⽅はどうあるべきか、皆で考える時であろう。

宇宙からみたハリケーン http://www.atmos.washington.edu/~houze/houze_files/HurricanePicture.html

昭和基地でのオーロラ （2003; 第４３次南極地域観測隊 吉識宗佳⽒撮影）

北極海の海氷 (Bitz and Blanchard, 2010)

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