〔解 説〕（気候感度；雲フィードバック；下層雲；エアロゾル)

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力
吉 森
河 宮
野 田

正 和 ・横 畠 徳 太 ・小 倉 知 夫 ・大 石 龍 太
未知生 ・塩 竈 秀 夫 ・對 馬 洋 子 ・小 玉 知 央
暁 ・千 喜 良
稔 ・竹 村 俊 彦 ・佐 藤 正 樹
阿 部 彩 子・渡 部 雅 浩 ・木 本 昌 秀

１. はじめに
天気59巻第１号に掲載された解説「気候感度 Partは, モデルの不確実性を定量的に評価し, 可能な限り
その不確実性を低減させることが重要である. モデル

1」では, 気候感度を制御する様々なフィードバック
過程についてその概念と理解の現状を紹介した（吉森の不確実性を評価するためのモデルアンサンブル（複ほか 2012a). 気候感度は全球気候モデル（GCM ）をには, これまで大きく分けて２通りの方法が利用され用いて推定することができるが, その結果には大きなてきた（Murphy et al. 2007). その１つは, 世界の不確実性（モデル間のばらつき）があることが知られ

気候研究機関によって開発された複数の気候モデルにており, その低減に向けて様々な研究が実施されていよる「マルチモデルアンサンブル」である. 特に気候る. その中から本稿ではまず, 不確実性の定量化と理解へ向けた取組み（第２節）について紹介する. 次に, 観 測 デ ー タ を 活 用 し た 気 候 感 度 の 推 定 お よ び
GCM の性能検証の取組みについて具体例を交えつつ数のモデルシミュレーションのセット）を構築する際

変動に関する政府間パネルの第４次評価報告書（IPCC 2007, 以降 IPCC‑AR4）に向けて行われた第３次結合モデル相互比較プロジェクト（CMIP3）のデータが広く使われている. CMIP3 では各研究機関

解説し（第３〜６節), 最後に今後の展望について議論する（第７節). なお, 気候感度の不確実性を低減がほぼ同一の境界条件のもと, 20世紀再現・21世紀予するためには, 現在とは大きく環境の異なる遠い過去の気候（最終氷期・鮮新世・白亜紀など）の情報を利

気候モデル診断・相互比較プログラム（PCM DI）で用することも非常に重要である. 誌面の都合から, 古像度・数値解法・パラメタリゼーションなどモデルの

気 候 の 情 報 を 活 用 し た 研 究 に つ い て は「気 候 感 度Part 3」において詳しく述べる（吉森ほか 2012b).

構造が異なるため, マルチモデルアンサンブルでは「モデル構造の不確実性」が評価されていると言え２. 気候モデルアンサンブルと不確実性の定量化

る. しかしながら, 個々のモデルではモデル内部に含まれるパラメータが固定されている. この一方で, ア

気候モデルを用いて将来の気候予測を行うためにンサンブル構築のもう１つの方法である「物理摂動ア

測・二酸化炭素（CO ）増加実験などを行い, 米国のデータが公開されている. これらの気候モデルは, 解ンサンブル」では, モデルパラメータを不確実性の範東京大学大気海洋研究所.

囲内で様々な値に設定することでアンサンブルを作成

国立環境研究所.
海洋研究開発機構地球環境変動領域.
Met Office Hadley Centre.
九州大学応用力学研究所.
―2011年５月24日受領――2011年11月４日受理―Ⓒ 2012 日本気象学会
2012年２月

する. このため,「モデルパラメータの不確実性」を評価したアンサンブルと言える. 物理摂動アンサンブ
ルでは通常１つのモデルを用いてアンサンブルを作成するため,「シングルモデルアンサンブル」と呼ばれることもある（Yokohata et al. 2011).
CMIP3 のマルチモデルアンサンブルにおける気候

92

気候感度

Part 2：不確実性の低減への努力

感 度 の 推 定 幅 は , 2.1〜4.4℃（90％ 信 頼 区 間 ,う と, 3.7〜5.3℃と な っ た（90％ 信 頼 区 間, Annan

Raisanen 2005）である. CM IP3 によって得られた知見は他節で数多く触れられているので, 本節では特にet al. 2005b). モデルによる CO 倍増に対する温暖化と氷期条件に対する寒冷化の気候応答には非対称性が物理摂動アンサンブルによる研究について紹介する.

ある（単位放射強制力あたりの温度変化が異なる：

物理摂動アンサンブルを構築し, 予測不確実性の評価

Yoshimori et al. 2011）ものの, 両者の間には良い相関がある（CO 増加時の温度上昇が大きいモデルほどを行う際には, モデルおよびモデルパラメータの選択
方法, また実験結果の重み付けをいかに行うかが非常

最 終 氷 期 時 の 寒 冷 化 が 大 き い：Hargreaves et al.

に重要である.
英国気象局ハドレーセンターのモデル予測の不確実2007）ことから, 気候感度の不確実性を低減する上で性 評 価（QUM P）プ ロ ジェク ト で は, 気 候 モ デ ル

一般市民の持つコンピュータ資源を利用して, さらに大きなアンサンブル を 構 築 し よ う と い う 試 み が字取り有➡

HadSM3 の29個のモデルパラメータを１つずつ変化さ
せ, 53のアンサンブルメンバーを作成した（Murphy

字取り有➡

et al. 2004). 現在気候の再現性に関する指標をもとに得られた結果に重みを付け, 気候感度幅として2.4〜

氷期の情報は有用であると言える（Part 3 参照).

climateprediction.net（CPDN）である. 基本的に前述 の HadSM3 を 用 い る こ と に よ り, 様々な 実 験

5.4℃（90％信頼区間）を得た. さらに, 複数のパラ（CO やエアロゾル濃度の変化・地球工学・古気候など）の デ ー タ が 集 め ら れ て い る（Stainforth et al.

メータを同時に変化させ, 128の ア ン サ ン ブ ル メ ン

2005). CPDN の実験結果を利用し、モデルによる季バーを作成した（Webb et al. 2006). これは前述の節変化の再現成績に応じてアンサンブルメンバーの結53メンバーの結果をもとに, 可能な数百万のパラメー

果に重み付けを行うと、気候感度の幅は2.2〜4.4℃とタの組み合わせに対する結果を線形補間によって予測なった（90％信頼区間, Knutti et al. 2006). CPDN

し, 気候感度のばらつきが十分な幅を持ち, かつ現在気候の再現性がよくなるようなメンバーを選んだもにおける気候感度のモデルパラメータに対する依存性のである. これにより, HadSM 3 において気候感度

るパラメータが重要な役割を果たすことが明らかにのばらつきを生む原因として, CM IP3 の場合と同様なっている（Sanderson et al. 2010).
一般に物理摂動アンサンブルは用いるモデルの特性に, 下層雲の応答の違いが重要であることが明らかになった（Webb et al. 2006). これらの結果は大気‑海は詳しく調べられており, 雲微物理や相対湿度に関す

洋混合層モデルを用いたものであるが, 大気海洋結合を反映するため, 観測データとの比較による現在（および過去）の気候の再現性を考慮したとしても, アン

モデルによるアンサンブルも構築され（Collins et al.

サンブルによって得られる結果が大きく異なる. この2006), 将来気候予測のばらつきは, 大気モデルのパため, 異なるモデルによる物理摂動アンサンブルを比ラメータに依存することが明らかとなった（Collins

較することによって, パラメータとモデル構造（解像et al. 2007). さらに炭素循環も計算する地球システ
ムモデルによるアンサンブルも作成され, 将来のアマ度・数値解法・パラメタリゼーションなど）の不確実

ゾンの枯死（dieback）には大きな不確実性があるこ

HadSM3 と MIROC3.2による物理摂動アンサンブルの比較によると, 両アンサンブルにおいて, 現在気候とが報告されている（Huntingford et al. 2008).

性 の 両 方 を 同 時 に 考 慮 す る こ と が 重 要 で あ る.

日本の気候モデル M IROC3.2による物理アンサン
ブルも作成されている（日本不確実性モデリングプロ

での下層雲のばらつき（アンサンブルメンバー間の違ジェクト：JUM P). これは25個（後に13個に変更）

で重要な こ と が 指 摘 さ れ て い る（Yokohata et al.

のモデルパラメータを同時に変化させ, アンサンブ

2010). 一方で, CPDN と米国大気研究所（NCAR）

ル・カルマン・フィルターを用いた統計手法により,現在気候をよく再現するモデルパラメータの組み合わで開発されたモデル（CAM 3.5）を用いた物理摂動アンサンブルの比較によると, 両アンサンブルにおい

せを選択するものである(Annan et al. 2005a). 大気‑
海洋混合層モデルによる CO 倍増実験によって得らて, 対流圏上層の湿度のばらつきが異なることが, 気候感度のばらつきを決める上で重要なことが指摘されれた気候感度は3.7〜6.5℃（90％信頼区間）であるている（Sanderson 2011). このように, 物理摂動アが, 同じモデルによる最終氷期最盛期実験における再
現成績を用いてアンサンブルメンバーに重み付けを行

ンサンブルの解析を通して, モデルの不確実パラメー
タ に 対 す る 依 存 性 や, そ の モ デ ル の 振 る 舞 い の 幅い）が異なることが, 気候感度のばらつきを決める上〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

93（様々な可能性）について理解を深めるこ と が で きに F に大きな不確実性がある（Forest et al. 2002；

る. その際, 特に気候感度と現在気候の再現性（予測に意味のある指標という意味でメトリックと呼ばれKnutti and Hegerl 2008；Knutti et al. 2002；Stott etal. 2008). これはエアロゾルの間接効果の見積もりにる）の関係について調べることは, 将来気候予測の不

大きな不確実性があるためである（Andreae et al.

確実性を低減させる上で重要である. 現時点で物理摂動アンサンブルの構築や解析を行っている研究機関は

2005；本稿第６節参照). エアロゾルの負の放射強制

限られているが, 将来的には, 可能な限り多くのモデ

ち消す場合（ F 小), T は, 式(3)から F の逆数に比例するので, 大きくなる. 逆に, エアロゾルの強ルによってアンサンブルを作成し, 解析を進めること
により, 予測不確実性に関する知見はさらに深まることが期待される.
３. 観測データによる気候感度の推定とその不確実性

力が温室効果ガスによる正の放射強制力をほとんど打

制力の絶対値が小さい場合（ F 大), T は小さくなる. 第１図は, 簡易気候モデルで計算された全球平
均地上気温変化であり,「 T が低く, F が大きいモデル」と「 T が高く, F が小さいモデル」のどちらも観測された地上気温変化をよく再現している

過去の観測データを用いて気候感度を推定する研究は数多く行われてきた. 本節では, 特に産業革命以降

が, 将来予測には大きな差が生じている. F 以外にも N の不確実性も大きく(Ishii and Kimoto 2009),の地上気温, 海水温, 放射などの観測データを統合的に用いた研究を紹介する. 対象とする時間スケールはT の推定を難しくしている. 衛星による放射観測が行われるようになった1980年代以降のデータを用い

数年から100年である. Part 1 で解説されているようて気候感度を推定する研究も行われている（Forster
and Gregory 2006). より詳しい解説は第４節に譲るに, 気候システムのエネルギー収支を考えた場合, 放射強制力 F, 海洋貯熱量の変化 N , 地上気温変化
T , フィードバックパラメータΛ, CO 倍増時の放射強制力 F と気候感度 T の間には次の関係が成り立つ：ている可能性がある.
さらに短期間の気候変動である大規模火山噴火に対N ＝ F ＋Λ T
Λ＝( N − F )/ T
T ＝− F /Λ＝ Fが, この場合データ期間が短いために, 気候感度の推定値が外的強制によらない内部変動の影響を強く受け(1)(2)
T /( F − N )(3)する気候応答を用いて, 気候感度の推定を試みる研究も活発である. 火山噴火により成層圏に大量の亜硫酸ガス（SO ）が巻き上がった場合, 硫酸性エアロゾル
は南北に広がりながら数年間存在し続ける. 硫酸性エ
アロゾルは短波を反射することで地表に到達する日射

過去の観測における F, N , T を「正確に」知ることができれば,式(2)からフィードバックパラメー

量を減らし（ F 負), N と T に負偏差を生じさせる（Robock 2002). 特に1991年のピナツボ火山噴タを求め, さらに式(3)を用いて気候感度を推定する

火後の気候変化は, 観測データが充実しており, よくことが可能である. 逆に言えば, 異なる気候感度を持

研 究 さ れ て い る（Bender et al. 2010；Boer et al.

つ GCM や簡易気候モデルの過去気候変化再現実験の2007；Soden et al. 2002；Wigley et al. 2005；Yoko-

F, N , T を「正確な」観測データと比較することができれば, 気候感度の不確実性を低減させるこ

hata et al. 2005). 火山噴火に対する短期間の気候応答を調べるためには, 内部変動, 特に ENSO の影響とができる. このような考えから多くの研究が行われてきたが, 実際には F, N , T の観測データにを取り除く必要がある（Yokohata et al. 2005). また

大きな不確実性があるために気候感度を強く規定する要である（Boer et al. 2007). これらを考慮に入れた

こ と は で き て い な い（Knutti and Hegerl 2008).

Bender et al.（2010）に よ る T の 推 定 値 は
1.7〜4.1℃（95％信頼区間）である.

フィードバックパラメータΛと気候感度 T の間の非線形な関係式(3)から, 特に高い気候感度の不確実

海洋表層から深層への熱輸送に関する正確な情報も必

数年から100年スケールの観測データを用いた研究性は, 低い感度の不確実性よりも低減することが難しを紹介してきたが, これら複数の観測データに古気候

い（Roe and Baker 2007, Part 1 参照).

の間接指標などを組み合わせて T を推定することも提案されている（Annan and Hargreaves 2006).

過去約150年間の観測データを用いた研究では, 特2012年２月

94

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力得された. こちらは残念ながら全天データのみで, 晴
天データについては取得されていない.
4.2 衛星観測期間の気候変動における放射フィードバック
衛星から観測された放射収支の 変 化 を 全 球 平 均 気
温変 化 と 結 び 付 け る 放 射
フィー ド バ ッ ク の 解 析 では, 季節変化から数十年ス
ケールの変化までが利用されている.ここでは Part 1との重複を避けるため, 全放射フ ィ ー ド バ ッ ク と 雲フィードバックの推定につ
第１図

簡易気候モデルで計算された全球平均地上気温変化の例.「気候感度が低く, 放射強制力が大きいモデル」（２℃, 2.5Wm ；点線）と「気候感度が高く, 放射強制力が小さいモデル」（６℃, 1.4Wm ；破線）のどちらも観測された地上気温変化（実線）をよく再現するが, 将来予測に は 大 き な 差 が あ る. Knutti and Hegerl（2008）の Fig.4 を 改 変（Adapted by permission from Macmillan Publishers Ltd).

いて主に述べる.
Tsushima and M anabe（2001), Tsushima et al.
（2005), Tsushima andM anabe（2011）は季節変化を利用してフィードバッ

ただし, この場合は温室効果ガスの増加・減少, 人為

クの解析を行い, 気温変化と雲の放射効果の関係はばらつきが大きく有意性が低起源エアロゾル, 太陽活動, 火山性エアロゾルなど異いことを 示 し た（第 ２ 図). そ の 上 で, 雲 フ ィ ー ドなる外部強制要因に対するフィードバックパラメータ
あるいは気候感度パラメータが同一なのか否かというバックとしては短波では正, 長波では負であるが, 大きさはプランク応答（約3.3Wm K , Part 1 参照）

問題も検討する必要がある（Part 1, Part 3 参照).

の１割以下で非常に小さいことを示した. IPCC‑AR4時の GCM の解析結果は符号も大きさもばらついてい４. 衛星データを用いたフィードバックの推定

るが, 長波においては系統的に正のフィードバックを

4.1 放射収支に関する衛星データ
全球放射収支データの取得については米国航空宇宙示しており, 上の衛星データ解析結果とは合致しな
い.

局（ NASA）が 主 導 的 で , 地 球 放 射 収 支 実 験（ERBE）と 雲・地 球 放 射 エ ネ ル ギ ー シ ス テ ム（CERES）のプロダクトが存在する. 雲フィードバッ

Dessler（2010）は CERES の2001年 か ら2010年 のデータを用い, 雲フィードバックの解析を行った. 全
球平均気温の経年変動はエルニーニョに伴う変動が卓クに関する研究には, 全天データと晴天データの両方越しているが, それに伴う全球平均の雲フィードバッ
クはデータのばらつきが大きく有意性が低いことを示が取得されているものが用いられ, ERBE scanner（センサーが観測点及び周囲も走査し, 放射データを得 る も の；1985〜1990年）と CERES（1998年〜現した（第３図). その上で, 大きさとしてはプランク応答の約１割で正のフィードバックであること, 短在, ただし一部期間欠損）がある. 放射収支データとして最も長期間のものは ERBE non scanner（固定さ波, 長波ともに正のフィードバックであり, 長波のフィードバックが支配的であることを示した.

れたセンサー視野方向からのみの放射データを得るもGCM を用いた温暖化研究に懐疑的な視点を持つ最近の研究（Lindzen and Choi 2009）は, 赤道近傍にの）のプロダクトで, 1984年から2005年にわたって取〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

95

フィードバックは大きくないこと, GCM についても
結果はばらついているが, 雲の短波フィードバックに系統的な正 の バ イ ア ス は 存 在 し な い こ と を 示 し,
Lindzen らが示した傾向は全球スケールでは観測にもGCM にも見られないことを指摘した. また, Chunget al.（2010）は GCM の経年変動におけるフィード
バックと温暖化におけるフィードバックの比較を行っ
第２図

観測から得られた全球平均の気温［K］と雲の放射効果［Wm ］. 日射の季節
変 化 の 効 果 を 除 去 し た 各 月 気 候 値.
Tsushima and Manabe（2001）の Fig.
7a を複製.

たが, 両者の間に明確な相関は見られなかった.
長期変化については, Forster and Gregory（2006）と Murphy et al.（2009）が放射フィードバックの解析を行った. 解析期間および手法によって値がばらついているが, 気温上昇に伴い短波反射は減少しており, 短波フィードバックは正であることを示している. これがどの程度地表面アルベドと雲によるものかは明らかではないが, 仮に雲の負のフィードバック
が働いているとしてもそれは地表面アルベドの正のフィードバックを凌駕するほどではないと捉えることができる.
1991年のピナツボ火山噴火後の放射データは日射の反射が他の期間に比べ非常に大きく, 噴火後数年の放第３図観測から得られた全球平均の気温［K］と 雲 の 放 射 効 果（各 年 各 月 値）
［Wm ］
. 実線は最小二乗法による線形
回帰直線, 点線は回帰直線の２ σ信頼
区 間 . 2000年 ３ 月 か ら 10年 間 の
ECM WF‑interim 地上気温データの気候値からのアノマリと, CERES 放射フ
ラックスデータの気候値からのアノマリのうち雲の変化による放射フラックスア
ノマリ（月平均, 全球平均値). 雲の変化による放射フラックスアノマリは放射
フ ラ ッ ク ス カ ー ネ ル 法（Soden et al.
2008）に よ り 算 出. Dessler（2010）のFig.2a を複製（Reprinted with permission from AAAS).

射データを用い, 火山噴火における放射フィードバッ
クの解析が行われている. ピナツボ噴火では, 短波のフィードバックが負であることが大きな特徴である（ Forster and Gregory 2006). これには短波の雲
フィードバックが大きく負であることが寄与している. 一方で, 長波の雲フィードバックは非常に小さい（Yokohata et al. 2005).
以上, 季節変化から数十年スケールの変化における全球平均の雲フィードバックについてまとめると,ピナツボ噴火を除いて観測データは有意なフィード
バックを強く示しておらず, 大きさとしても雲の短波
フィードバックは正でプランク応答の１割程度以下,
仮に負でもアルベドフィードバックの大きさ以下（温おいて観測から見積もられる正味の放射フィードバッ

暖化実験では, アルベドフィードバックはプランク応
答の約１割), 雲の長波フィードバックは時間スケー

クは負であり, それには短波の大きな負のフィード

ルによって符号も異なるがプランク応答の1.5割程度

バックが寄与している一方, GCM では正味のフィー
ドバックは正であり, 短波の正のフィードバックバイである. GCM において短波でも長波でも雲フィード
バックの大きさがプランク応答の３割を超えるようなアスがそれに寄与していると主張している. この結果

場合, そしてピナツボ噴火については短波の雲フィーについては客観的な解析手法では再現されないことがドバックが負でない場合にはモデルの特性を疑う必要

Trenberth et al.（2010）によって指摘されている.
さらに Dessler（2010）の研究は全球フィードバックがある, というのが観測誤差を考慮したとしても衛星データから雲フィードバックに与えられる緩い条件ととしての検証の意味を持ち, 観測データの不確実性を言える.

考慮しても正味の放射効果を負にするほど短波の負の2012年２月

気候感度

96

第４図

Part 2：不確実性の低減への努力(a)ISCCP, (b)CloudSat, (c)CALIPSO の 上 層 雲 量［％］. (a)は2004年, (b)は2006〜2010年, (c)は2006〜2008年の平均.

4.3 雲に関する衛星データ行う必要があるという点である. １つのアプローチと衛星による雲の観測手法は, 従来は地球からの可視・赤外データを受動的に観測するものが中心であっして, 衛星データをモデルと比較可能な量（たとえばた. 可視・赤外データから得られた雲頂や光学的厚さ
は, 全球の大部分を覆う ISCCP データとして整備さる. 衛星データの詳細を知らないユーザーには大変便利であるが, 放射伝達計算の逆問題を解く際に様々なれている（Rossow and Schiffer 1999). しかしながら, 受動観測からは基本的に面的な情報しか得ること仮定が必要で, 検証データの不確実性が大きくなってしまう. そこで最近は, モデル出力から放射伝達計算ができない. 近年, CloudSat（Stephens et al. 2008）
や CALIPSO（Winker et al. 2007）といった能動型によって衛星シグナルを算出するという方法が注目さのレーダーやライダーを搭載した衛星が登場し, 雲や合に観測されるはずのシグナル」を計算することにな

降水を立体的に捉えることが可能になっている. たとえば雲が多層になっている場合, ISCCP では基本的る. このようにして疑似観測されたシグナルは, 実際の衛星で観測されたシグナルと直接比較することがでに上層の雲しか観測できない. CloudSat や CALIP-

きる. シグナルをもとに雲量を定義すれば, 観測とモSO では光学的厚さや雲高度の条件にもよるが, 多層の雲を同時に観測することができる.

デルの雲量比較も矛盾なく行うことができる. このようにモデル出力などの大気場から衛星シグナルを計算

第 ４ 図 は ISCCP, CloudSat, お よ び CALIPSO,
それぞれのデータを基に作成した上層雲の雲量であす る ツ ー ル を「衛 星 シ ミ ュ レ ー タ」と い う（増 永

雲量, 混合比）に予め変換してしまう方法が考えられれている. つまり「モデル大気上空を衛星が飛んだ場

2011). 第 ５ 次 結 合 モ デ ル 相 互 比 較 プ ロ ジ ェ ク ト

る. 定性的な分布は３者ともおおむね一致している.
（CMIP5）では, 雲フィードバックに関するモデル相しかし, 全体的に CALIPSO の 方 が ISCCP, Cloud- 互比較プロジェクト（CFM IP）によって提供された
Sat より雲量が多い. このように衛星データ間で雲量の大きさが異なる最大の理由は, 搭載センサーの特性観測シミュレータパッケージ（COSP）が, 気候モデ
ルに導入されることが標準的になっている. COSP はが異なるためである. 検出可能な光学的厚さの最小値

様々な機関が開発した衛星シミュレータをモジュール

は , ISCCP で は0.2程 度（Rossow and Schiffer
1999), CloudSat では0.1〜0.4程度（Stephens et al.

として組み込むことのできる統合フレームワークであ2002）なのに対して CALIPSO では0.03程度（Chepfer et al. 2010）である.
4.4 雲データのモデルと衛星の比較手法：衛星シミュレータ
ここで強調したいのは個々の衛星データの良し悪し

り , ISCCP, CloudSat, CALIPSO, M ISR ,MODIS などの衛星シグナルを計算できる. CFMIP
では, 衛星シミュレータを通じて衛星観測とモデルを比較解析する体制を整えている. 同時に, 世界の衛星
コミュニティに対して CFMIP への参加を呼びかけてではなく, 雲データについてモデルとの比較を行う際

おり, 衛星コミュニティからの COSP モジュール開発・提供に大きな期待が寄せられている. また, 日本には, 用いる衛星データの特性を考慮した上で比較をでも EarthCARE 衛星の打ち上げに向けて J‑Simu〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

97

lator というパッケージの開発が進んでおり, コミュ
ニティに提供される予定である.
4.5 衛星データによる雲再現性の検証例
CloudSat や CALIPSO
により, 雲の鉛直構造が全球的に観測されるようにな
り, モデルで再現される雲について３次元的な分布が検証可能になってきた（e.
g., Bodas‑Salcedo et al.
2008；Li et al. 2008；
Marchand et al. 2009；
Waliser et al. 2009；Chepfer et al. 2010；Zhang etal. 2010). ここでは, 全球
非 静 力 学 モ デ ル NICAM（Satoh etal. 2008；

Tomita and Satoh 2004）
における雲の再現性についての検証例を示す. 以下で示すモデルの水平メッシュ
間隔は14km である.
第４図に示したように,
ISCCP と CALIPSO の 上
層雲量は大きく異なる. 前

第５図

東西平均雲量の緯度・高度断面［％］. (a)CloudSat 観測（2006〜2010
年の６月平均). (b)NICAM ＋CloudSat シミュレータ（2004年の６月６日〜10日平均). (c)CALIPSO 観測（2006〜2008年の６月平均). (d)NICAM ＋CALIPSO シミュレータ（2004年の６月６日〜10日平均).

述 の よ う に, こ れ は
ISCCP では観測できない薄雲が CALIPSO では観測可能になるからである. このような薄雲が将来の温暖中).
以上のように, 複数の衛星データを用いてモデルの化に伴ってどのように変化するかは気候感度を議論す

雲評価を行うことで, モデルのバイアスについてよりるうえで重要であり, モデルでの再現性が問われる.

多くの情報を引き出すことができる. さらに, 衛星シ

CloudSat, CALIPSO データを用いると第５図のような鉛直断面を描くことができる. NICAM による実ミュレータを利用することで, より信頼性の高い比較

験では, 雲微物理過程の雲氷に関するパラメータを調整することで CALIPSO に近い上層雲の分布を再現が可能となる.
4.6 長期データの現状と今後への期待

だし, 雲頂高度は若干高く, 中層雲は過少である一方

長期データの構築は, プロジェクトベースの観測では, その発展的継続の可否に依存している. 放射収支
観測については, CERES の観測を2025年まで延長さで, 下 層 雲 は 定 量 的 に よ く 一 致 し て い る. ま た,
CloudSat, CALIPSO の２種類の衛星データから雲せる努力が続けられている. さらに, 時間方向のデー
タ精度に重きを置いた, より長期の放射収支観測のプの有効粒径の高度分布を得ることができ（Okamoto

ロジェクト, CLARREO が立ち上がりつつあり, 長期的な放射データの蓄積を目指している.

することができた（Kodama et al. 投稿準備中). た

et al. 2003), 雲微物理をより詳細に観測的に検証することが可能になってきた（Hashino et al. 投稿準備2012年２月

気象衛星による ISCCP データについては1983年か

98

気候感度

Part 2：不確実性の低減への努力

ら2006年までの長期データが存在しているが, 気象衛

は将来の気候変化予測を行う上で喫緊の課題である.

星ではセンサー変更に伴うデータの継続精度が考慮さ

GCM を高解像度化することで,深い対流に伴うスケールの大きな積乱雲を陽に計算しようとする取組み

れてきておらず, 世界気象機関の全球衛星観測相互校
正システム（WMO GSICS）でデータの校正手法が検討されている. 赤外チャネルにはラディアンスレベ

は既に進められている（Tomita and Satoh 2004；

ルの相互校正（e.g.,Tahara 2008；Tahara and Kato

Satoh et al. 2008). しかし, GCM はもとより, 水平
格子間隔が数km 程度の雲解像モデルにおいても下層

2009）が既に各国現業レベルで適用されているが, 可雲を陽に計算することは難しく, 信頼できるパラメタ

視チャネルについては代替校正を拡張した手法（Hashimoto et al. 2008；Kosaka et al. 2011）を日本が提リゼーションの導入が不可欠である.

案している.
放射収支・気候フィードバックの研究では全球・長期的に得られたデータに基づく解析ほどより大きな価

下層雲は, 普通想像される以上に様々な要因の相互作用を介して生成・維持・消滅を繰り返しているため（第６図), その包括的なパラメータ化は容易ではな
い. また, 層状的な下層雲の典型的な発生環境では,値を持つ. 地球温暖化は100年スケールの 現 象 で あり, データが長期蓄積されるほどその姿はより鮮明に

境界層上端付近で温位や水蒸気などの物理量が階段関なってくる. したがって, 観測が地球温暖化研究に貢献するには, 高度な観測技術開発に加え, 長期データ

デルでは, このような鉛直微細構造を解像することがの確保が必要である. そして, 長期衛星観測のためににおいて, 下層雲の再現性向上を難しくしている.

は, 観測の立ち上げからデータ解析までに世代のバト
ンタッチが必要になるだろう. そのように蓄積された長期の観測データが大きなかけがえのない価値を持つ

本節では, 下層雲の再現性に関わる問題に焦点を当て, GCM における原因究明に向けた解析手法への工夫とともに, その再現性の向上に関する近年の取組み

ことは, 疑いの余地がない.

を述べる.

数状に変化していることが知られているが, 通常のモできない. このことが GCM を始めとする数値モデル

5.2 GCM における下層雲評価の取り組み
５. 下層雲と気候感度
5.1 気候系への重要性

GCM が表現する雲を検証する１つの手法として,現実の大気の成層状態が顕著に異なる環境下での雲の大気境界層で発生する雲（下層雲；本稿では, 雲頂

再現性に着目した研究が行われている（e.g., Sun etが700hPa より下層にある雲全般を下層雲とし, 層状性のものも積雲性のものも含める）は高いアルベドを

al. 2006；Zhang and Sun 2006；Clement et al.
2009). 例えば, Zhang らは顕著なエルニーニョ年と持つため, 一旦, 地球大気に入射した太陽光を宇宙へ

ラニーニャ年の違いに着目し, 観測で得られている雲と 跳 ね 返 す 役 割 を 担 う（Manabe and Wetheraldの空間的特性と周辺の力学場や海面水温との関係とと1967). 衛星観測に基づいた研究によれば下層雲量のもに, シミュレートされた雲の整合性を検証している. また, Clement et al.（2009）は, 太平洋の十年わずか１％の変化が大気上端における雲放射強制力に
１Wm 程度に相当する変化をもたらすと推定されているなど（Klein and Hartmann 1993), 地球の放射

規模変動に伴う下層雲の変化について衛星観測に基づ

収支に及ぼす下層雲の重要性は広く認識されている.

いた研究を行い, カリフォルニア沖で長期的に維持される下層雲が, 海面水温の上昇とともに減少する傾向

また, 近年のマルチモデルに基づいた数値的研究によを示した. 一方で, ほとんどの GCM では, この観測れば, 気候感度の主要な不確定要因は雲の振舞いの違事実が十分に再現されていない. 多くの GCM は季節

いにあると報告されており（Part 1 参照), その中で変動に伴う雲の振舞いの再現にもまだまだ多くの課題もとりわけ下層雲に起因する寄与が大きいと指摘されを抱えている（Zhang et al. 2005). そもそも, ほとんどの GCM は気候学的に重要となる亜熱帯域の下層ている（Slingo 1990；Bony and Dufresne 2005；
Medeiros et al. 2008；Webb et al. 2006；Yokohata
et al. 2010；本稿第２節). この現状はあくまで現時点の GCM 研究を基礎としており, 今後の研究の進展により, さらに大きな不確定要因が明らかとなる可能性もあるが, GCM における下層雲の再現性能の向上

雲の空間分布を現実的に表現することができておらず, このことが気候系における下層雲フィードバックの 定 量 的 評 価 を 難 し く し て い る. よ り 信 頼 で き る
GCM 開発のためには, 温暖化した場合の大気状態における雲応答の違い（e.g., Lau et al. 1996；Zhu et〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

99

共に乱流運動まで含めた基礎デー タ が 不 可 欠 で あ るが, 観測データのみでこれを網羅するには限界がある
ことも事実である. この問題への対応策として, 90年
代よりラージ・エディ・シ
ミュレーション（LES）を活用した取組みが進められている. 大規模境界層研究
における LES とは数m か
ら 数 十m の 空 間 解 像 度 を用いることで主たる乱流渦の運動を直接解像しようとするシミュレーションであり, そのデータは境界層過程のパラメタリゼーションの開発と検証に役立つと期
第６図

下層雲の生成・維持・消滅過程に関わる諸物理過程の概念図（Bretherton et al. 2004b より). 雲頂付近で起こる放射冷却はその乱流運動を活発化させることで雲の振舞いに大きな影響を及ぼす（雲の成長を促す
か, あるいは, 減衰を促すかは周辺大気の成層構造に依存する). また, 雲粒による太陽放射の吸収は雲を蒸発させるだけでなく, 雲層を安定化させる働きも伴う. これにより, 雲底下層から乱流による水蒸気供給を減少させる. 霧雨の発達は雲放射冷却を弱めるとともに, その落下中に再蒸発することで雲底下層を安定化させることにもつながる. 低解像度モデルにおいて下層雲を現実的に再現するためにはこれらの相互作用を包括的にパラメータ化する必要がある.

待されている（e.g., Browning et al. 1993；Lock et
al. 2000；Randall et al.
2003；Soares et al. 2004；
Bretherton et al. 2004a；
Nakanishi and Niino
2006； Bretherton andPark 2009). そし て, 一部のパラメタリゼーション
はすでに全球モデルへも導al. 2007）にも注意を払いながら, 現実大気における雲の再現性の検証を進める努力が不可欠である.

入され, 現在気候の下層雲の再現性においても有望な結果が得られつつある（Martin et al. 2000；Park

また, 複雑な GCM 計算の結果の妥当性を検証する
足掛かりとして, 現実大気に分布する下層雲量を診断

and Bretherton 2009；Noda et al. 2010). LES による下層雲再現の取り組みとパラメタリゼーション開発する指標の構築も進められている（Slingo 1980；

への応用は, 今日まで活発に続けられており, その研

Klein and Hartmann 1993；Wood and Bretherton
2006；Kawai and Teixeira 2010). この様な指標の究事例は層状性下層雲から対流性下層雲まで拡張され開発も温暖化実験における雲の空間特性の理解に役立ている.
LES を始めとする数値的研究に留まらず, これら

つと期待される.

を支援するための観測的研究も平行して進められてい

5.3 下層雲を伴う境界層過程のパラ メ タ リ ゼーション
前節では GCM の計算結果の解釈手法の近年の取組
みとその工夫について述べた. 本節では, GCM の下層雲の再現性能向上に関わる取り組みを述べる.

る. 例えば, 最近では南米のペルー国沖合で発生する
典型的な下層雲についての国際的な現地観測が実施さ
れ て お り（Bretherton et al. 2004b；Cronin et al.
2009), 環境場との相互作用を含めた下層雲の振舞いに関わる包括的な理解向上に寄与している.

5.3.1 改良への取組み

5.3.2 振舞いの理解

より現実的なパラメタリゼーション開発には, 雲とGCM の中で起こる下層雲の変化機構を十分に理解2012年２月

100

気候感度

Part 2：不確実性の低減への努力

することは一般に容易ではない. その大きな要因として, 多様な相互作用を計算する GCM では, 雲のみならず, 境界層周辺の気温や風の分布をも時空間的に大きく変化させ得るためである. この問題の解決への糸口 と し て GCM を 鉛 直 一 次 元 化 し た 気 柱 モ デ ル

あることから, その結果の解釈には注意が必要である
が, このような研究は, 複雑な要因が絡み合う下層雲のフィードバックを概念的に整理する上で有用であり, パラメタリゼーションや LES の結果を解釈する
際の基礎を提供する.

（SCM ）を用いて比較解析を行う取組みがなされている（Zhang and Bretherton 2008). SCM の結果は

5.4 下層雲フィードバックに関する国際比較プロ

GCM 結果と定量的に一致はしないものの, 下層雲のパラメタリゼーションの枠組みの中で起こる相互作用

近年, CFM IP および全球エネルギー・水循環実験
雲システム研究（GCSS）ワーキンググループ１の枠の機構を理解する大きな助けとなる.
SCM で下層雲フィードバックに関する実験を行う

組みのもとで, 亜熱帯域の下層雲のフィードバックに焦点を当てた, LES とパラメタリゼーションの国際際に問題となるのは, 温暖化時の力学的強制を, モデ

比較プロジェクト（CFMIP‑GCSS Intercomparison

ル に ど の よ う に 与 え る か で あ る. こ れ に つ い て,of large eddy and single column simulations）が進んでいる. このプロジェクトは本稿執筆時点でまだ進

Two ‑box model と い う 考 え 方（Pierrehumbert1995）がしばしば用いられる. 熱帯から亜熱帯にかけてはロスビー変形半径が長いため, 自由大気の温度の水平勾配は非常に小さく, 亜熱帯域の温度プロファイ
ルは, ほぼ熱帯域のそれに支配されている. 一方, 熱
帯域の温度プロファイルは, 地表空気塊の湿潤断熱曲線にほぼ一致する. 従って, 温暖化時の亜熱帯域の温度構造は, 熱帯域において海面水温を上昇（例えばジェクト

行中であるが, 重要な内容を含むと思われるため, 本
節ではその途中経過を紹介する. 本プロジェクトの目
的は, 世界の各研究機関が有する LES と SCM を用いて, カリフォルニア沖の下層雲に関する現在気候実験と温暖化想定実験を行い, その結果を比較することである. これを通じて, 下層雲フィードバックの理解２℃）させたときの湿潤断熱曲線で決まると考えられを深め, ひいてはパラメタリゼーションの改良に役立てることを目標としている.

る. また, 亜熱帯域の下降流の強さは, 下降流による断熱加熱と放射冷却とのバランスでほぼ決まっている

本プロジェクトでは, 夏季のカリフォルニア沖の３つの地点（海岸からの距離がそれぞれ異なる）に着目

ので, 温度構造が与えられれば下降流の強さを見積もることができる. 以上の考え方は, 温暖化に伴うハドしている. この地域の下層雲は, 海岸からの距離によって卓越するレジームが異なると考えられており,

レー循環の弱まりと, その下層雲への影響を説明する

海岸に近い側から, 境界層雲, 雲頂に層積雲を伴う積

有力な理論であり, 後に述べるモデル間国際比較プロ

雲, 背の低い貿易風積雲へとその形態を変化させると考えられている. 下層雲の維持・フィードバック機構

ジェクトにおいても採用されている.
Zhang and Bretherton（2008）は NCAR の GCMに準拠した SCM に Two‑box model から見積もられは, レジームごとに異なっている. この３つの地点において, LES と SCM の現在気候実験と温暖化想定

る強制を与えることで, 下層雲にどの様な変化が起こ

実 験 が 行 わ れ る. 温 暖 化 想 定 実 験 の 力 学 的 強 制 はるのか調べ, 浅い対流雲による鉛直輸送や乱流による混合, 凝結物の重力落下等のパラメータ化された多様Two‑box model に基づいて計算されている.
本稿執筆時点ですでに多くの研究機関から実験結果

な過程間の相互作用を考慮する必要性を示している.

が提出されている. これらの結果によると, SCM では, すべての地点において, 温暖化時の雲放射強制力

GCM における下層雲の振舞いを調べる有効な手段の１つであろう.
鉛直１次元の枠組みにおいても, 複雑な要因が絡み合った下層雲のプロセスを理解するのはしばしば困難
である. Caldwell and Bretherton（2009）は, 境界層雲の概念モデルを提案しており, 亜熱帯域の海面水温と熱帯域の海面水温との昇温の度合いが異なる場
合, それに応じてフィードバックの方向も異なることがありうることを示している. 理想化されたモデルでの変化の方向は, モデルごとに異なっており, ±40
Wm 程度のばらつきを見せている. これらは, 気候
モデル間の気候感度のばらつきの現状を反映した結果と考えられる. 現在気候で表現される雲量や雲頂にも大きなばらつきがある.
一方, LES の結果についても, 現在気候と温暖化時の応答の両方において, モデル間のばらつきが意外に大きいことが明らかとなった. その結果をふまえ,〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

原因の究明と実験設定の改訂が数度に渡って行われたが, 本稿執筆時において, モデルの結果が収束するには至っていない.
5.5 現在の問題と今後の展望
本節では, 下層雲を伴う境界層における湿潤 LESが抱える問題点とその今後の展望について, 専門とし

101

erton et al. 1999）を対象として, 水平, 鉛直格子間隔をそれぞれ５m と１m という現時点で最も高解像度なモデルによる実験を行ったが, 雲頂付近で起こる
エントレインメント速度は収束するには至らなかったことを報告している.

ない読者に対しても可能な限りわかりやすい様に具体以上のような事情に加え, 特に雲量の大きな下層雲
では, 雲の放射過程に起因する乱流運動の駆動が重要的な研究事例を交えて述べる. LES を活用した研究であるため, より現実的な放射スキームの開発や, こは, 下層雲の振舞いの理解や空間解像度の粗いモデルで用いられるパラメタリゼーション開発の発展に大きれと深く関わっている雲微物理過程（エアロゾルの表く貢献してきた. その一方, LES が抱える問題も明現も含む）も重要となる. 更には, LES の結果や観測研究によると, 層積雲の成長と共に発達する霧雨がらかとなっている. LES を活用した取組みが始まっ

雲底下層で再蒸発し, これが境界層内部に２次的なメた90年代当初は LES を使えば（あるいは, その空間

ソスケール循環を作り, 下層雲の雲量や乱流フラック
スの変化に無視できない影響を与える（de Roode et

解像度を高めれば）「正解」となる雲のデータが得られるであろうという期待が強かったように思う. しかし, 実際には, LES と言えどもモデル間の結果には無視できない大きなばらつきがあることがわかってきal. 2004；Stevens et al. 2005；vanZanten andStevens 2005). しかしながら, LES におけるビン法などの詳細な雲微物理過程の導入や, メソスケール循

た.
このような LES モデル間の違いが生まれる原因と環を表現できるだけの水平領域の確保には, 膨大な計して, 雲微物理や放射スキームに由来する不確実性だ

層雲フィードバックに与える影響を詳細に検討した研けでなく, (たとえ, それぞれの LES モデルが類似す

究はなされていないのが実情である.

る計算手法を採用していたとしても）力学フレームにおける差分スキーム, サブグリッド乱流の扱い, 解像

GCM 研究者コミュニティでは, GCM 間で生じる
雲相互作用の不整合の解消に苦慮しているが, 雲を伴度 の 違 い が 大 き な 要 因 と な り う る（野 田・中 村

う LES の研究者コミュニティにおいても, これと類2008). これらの違いが, 乱流のエネルギー生成や下面境界から供給される乱流フラックスを大きく変化さ似する問題に直面している. この困難の中で現在取り得る道の１つは, 少なくとも LES モデル間で整合がせる. さらに放射過程との相互作用を通じて平均状態取れている誤差範囲内でその結果を基に, 重要な物理を大きく変えてしまうこともある.

的プロセスを同定することを通じてパラメタリゼー

そもそも LES はエネルギーを輸送する主要な乱流渦を解像していることを基礎としている. 実際, 雲をション開発に役立てることであろう. 同時に, 湿潤プ

伴わない境界層については, LES は大きな成功を収な研究も重要である. 空間解像度の違いが雲の振舞いめている. しかし, 雲を伴う場合, 相変化過程や雲放射過程による流れ場への主要なエネルギー注入が格子に与える影響を確認しつつ, ビン法などの詳細な微物
理過程を導入した, より高度な LES を開発・利用しスケールで起こり始める. 特に層積雲について言えていく必要もあるだろう. 信頼性の高い移流スキーム

ば, 雲が活発に発達する境界層上部で非常に強い成層があり, その中のエネルギー輸送の担い手となる主要やサブグリッド乱流の取り扱い方法の開発も重要であな乱流渦のスケールは極端に小さい. 実際, 航空機観測によれば, この層の厚さは10m 以下とも報告されている（e.g., Nicholls and Leighton 1986).
それでは, 逆転層付近の空間解像度を細かくしさえすれば数値的に得られる解は収束するのだろうか？
残念ながら, この問いへの解答は現在のところ得られていない. 例えば, Khairoutdinov（2009）は雲の凝結過程に関わる相互作用を排除した「煙雲」（Breth2012年２月

算機資源を要することもあり, これらのプロセスが下ロセスを含む LES の信頼性を確立するための基礎的る. しかし, 課題は山積しており, 短期間でたやすく解決できるものではない.
以上に見た状況から, パラメタリゼーションの検証をする上での LES の限界が露呈され, 観測研究の重要性が浮き彫りにされたと考える人もいるかもしれな
い. もとより, 観測とモデルとの直接比較は基本である. まず, 様々な環境場における下層雲の集中観測を蓄積していくことが重要である. また, 衛星観測から見積もられる亜熱帯地域の下層雲の自然変動（季節変

気候感度

102

Part 2：不確実性の低減への努力

動・年々変 動 か ら 数 十 年 規 模 の 変 動 を 含 む）を,差のほか, リモートセンシングにおいては, センサー

GCM が再現できているかどうかを厳しくチェックすることが重要である. しかしながら, このような観測ごとの特性やリトリーバル手法による差異も存在す

からの検証が可能であるためには, まずは, 気候モデ
ルにおける亜熱帯地域の下層雲の気候値が, 観測と比gov/giovanni/）で は, Terra 衛 星/M ODIS, Aqua
衛星/MODIS, M ISR といった人工衛星搭載センサー

較しうるレベルまで改良される必要がある. 多くのによるエアロゾルの光学的厚さの解析結果が示されてGCM がこのレベルにまで達するのはまだしばらく時間を必要とするだろう.

いるが, 定量的に差があることがわかる. 一方, 数値
モデルでは, 入力データである人為起源エアロゾルの最後に, ともすると, GCM の解像度を細かくしていけば, 気候感度についてもより信頼できる予測が可

排出量データベースに大きな不確実性がある. 化石燃
料消費量などの統計資料を基に, 様々な係数を考慮し能になると考えられる傾向があるが, 下層雲のフィー
ドバックに限って言えば（つまりは, 今現在の気候感て各々の物質の排出量データベースが作成されている

度の主たる不確定要因に関しては), 水平解像度の向上はその改善にほとんど寄与しないことを強調しなける. 例 え ば , GIOVANNI（http://daac.gsfc.nasa.

が, 統計資料や係数には誤差が含まれている. また,
数値モデルの時空間分解能では表現できない過程や,普遍性を持った方程式では表現が困難な過程ではパラればならない. たとえ, 全球で数百m の水平解像度

メタリゼーションを用いるが, ここにも不確実性が存を持つ GCM が実用化されたとしても, 下層雲を現実在する. さらに, 人工衛星搭載センサーによるエアロ
ゾルの光学的厚さは, 数値モデルから算出した値より的に解像することは依然として難しい. ここしばらく
は, どうしてもパラメタリゼーションの改良が求められる. その点で, 上で紹介した研究の多くが欧米の研も系統的に大きいことが指摘されており, これはエア究者たちによって行われており, 日本からの国際的なしいことが原因として挙げられる（Kaufman et al.

貢献が少ない現状は, 日本の温暖化研究の状況として2005).

は改善が必要であろう.

ロゾルと光学的に薄い巻雲との区別が衛星観測では難その他, リモートセンシングのデータを解析してエアロゾル関連の光学パラメータを導出する際や, 数値

６. エアロゾル直接・間接効果の定量的評価の不確
実性モデルにおいてエアロゾルの光学パラメータや直接効果を算出する際には, エアロゾルの微物理特性をある

エアロゾルは, 太陽・赤外放射を散乱・吸収する直接効果, および凝結核・氷晶核の機能を通して雲の特程度仮定することになる. 例えば, 粒径分布・湿度に性を変化させる間接効果などにより, 放射収支を変化させ, 気候変動を引き起こす. それらを定量的に把握内で複数の組成が存在している状態）／外部混合（１するために, 観測や数値モデルを駆使して, 精力的に研究が進められているところである. しかし, IPCC‑

している状態）などは仮定されることが多い. これらの仮定にも不確実性が含まれることになる.

AR4 でも示されている通り, エアロゾルの効果による放射強制力の見積もりには, 依然として大きな定
量的不確実性が存在する. IPCC‑AR4 において, 人

さらに, エアロゾル間接効果に関連する不確実性は大きい. 数値モデルでは, 凝結核と雲粒あるいは氷晶
核と氷晶の関係を表現するために, 観測や実験の結果

為起源エアロゾルによる全球平均直接効果は−0.1〜

から導かれたパラメタリゼーションを用いるが, 代表−0.9Wm , 第１種間接効果（エアロゾル数の変化に 伴 う 雲 粒 径 の 変 化 に よ る 雲 ア ル ベ ド の 変 化）は的なパラメタリゼーションでも複数あり, 各パラメタ−0.3〜−1.8Wm の不確実性の幅を持つとされている. その結果, 単位エアロゾル量の変化に対する雲粒
数濃度や雲水総量の変化は, 様々な数値モデルの間でる.
これら評価の不確実性を生む要因は, 観測・数値モデル双方に様々な形で存在する. エアロゾルの気候影
響を評価するためには, まず, 非常に不均一であるエ

依存した吸湿成長・非球形性・内部混合（１つの粒子つの組成で構成された粒子が大気中に複数の種類存在

リゼーションには任意性を持った変数が含まれてい大きく異なる（Quaas et al. 2009). 観測では, 例えば, 航空機などを用いた現場観測においてはエアロゾ

アロゾルの時空間分布を把握する必要があるが, そこルと雲の同時観測が可能であるが, リモートセンシン
グにおいては雲域でエアロゾルを検出することは困難に不確実性がある. 観測では, 測定限界・測器検定誤であるため, エアロゾルと雲の同時観測ができず, 単〝天気" 59. 2.

気候感度Part 2：不確実性の低減への努力

純にエアロゾル間接効果を解析することは難しい.
以上のような不確実性を減らすために, 観測・数値
モデル両面から様々な研究が推進されている. 全球エ
ア ロ ゾ ル モ デ ル 相 互 比 較 プ ロ ジ ェ ク ト AeroCom（http://aerocom.met.no/）では, 約20の数値モデルの結果と様々な観測データを相互比較することによ103

７. まとめと今後の展望
本稿では, Part 1 で解説された気候感度に関する不確実性について, 様々な角度からその低減へ向けた努力を紹介した. 気候モデルにおける不確実性評価のためには, マルチモデルアンサンブルを利用することによりモデルの構造的な不確実性を, 物理摂動アンサ

り, 数値モデルと観測の検証を行っている（例えばKinne et al. 2006；Schulz et al. 2006). さらに, 様々

ンブルを利用することによりモデルパラメータの不確な設定の数値実験を実施することにより, 主な過程のにされた不確実性を低減するために, 観測データを

不確実性の定量的把握を進めている. AeroCom は,利用することが重要である. 衛星データを用いた気

IPCC‑AR4 におけるエ ア ロ ゾ ル の 気 候 影 響 評 価 のベースとなった他, IPCC 第５次評価報告書へ向けて候フィードバック過程の直接推定や観測された気候

現在活動を行っている. また, 数値モデルの新しい試みとして, 雲解像モデルへのエアロゾルモデルの導入

いる. Part 1 でも述べたとおり, 先行研究から, 気候感度に関する不確実性として, 雲, 特に下層雲の振がある. パラメタリゼーションを用いずに積雲システる舞いや, 放射強制力を決めるエアロゾルが重要であムを表現できる雲解像モデルにエアロゾルの過程を導ることが明らかになっている. 本稿ではその詳細につ入することにより, エアロゾル間接効果の評価の精度向上が期待できる. Suzuki et al.（2008）では, エアいて述べたが, 現状として, 計算機資源の問題, モデルの高解像度化だけではすぐには解決しない可能性,

ロ ゾ ル モ デ ル SPRINTARS を 全 球 雲 解 像 モ デ ル

パラメタリゼーションの役割と改良の重要性などが指NICAM へ導入することにより, 雲粒径が雲頂に近いほど成長により大きくなること, また, エアロゾル数

摘される. また, エアロゾルと雲の同時観測の難しさ

実性を評価する試みが行われている. こうして明らか

フィードバックのモデルによる再現性評価が行われてが多い都市域や森林火災域では, その成長が抑制されが, 不確実性低減を妨げる大きな要因として指摘されている. 一方で, 多数のエアロゾルモデルと観測の融ていることを表現するのに成功した.
広域で定常的な観測に有効であるリモートセンシン合的研究により, その不確実性の低減へ向けた努力が日々行われている.

グにおいては, 従来の受動センサー（電磁波を受信す
るのみのセンサー）による鉛直積算された観測以外

人間社会が地球温暖化に適応していく, あるいは気候安定化のための対策を立てるためには, 気候感度にに, 能動センサー（自ら電磁波を発してその反射波を測定するセンサー）を用いたエアロゾル・雲の鉛直分

関する情報が必要である. 今後, 特に不確実性の高い布の観測データが蓄積されつつある. NASA の A‑

同時に, 様々な観測データを蓄積することで, 気候感
度の不確実性を低減していくことが非常に重要であTrain シリーズを構成している CloudSat 衛星搭載の雲レーダー (CPR）と CALIPSO 衛星搭載のライダー（CALIOP）により, 上述の通り雲中のエアロゾルは観測できないものの, ほぼ同地点・同時刻の雲とエアロゾルを観測し, それらの鉛直分布の把握とあわせプロセスに関して, 予測のためのモデルを改良すると

る.
謝

辞

て, エアロゾル間接効果の精度の高い定量的評価に繫がる可能性がある. 雲レーダーとライダー両者を搭載

本稿の執筆に際し, 環境省の地球環境総合推進費（S‑5）と文部科学省の21世紀革新プログラムの支援を受けました. NICAM の計算は JAM STEC の地球した人工衛星ミッション EarthCARE も, 欧 州・日シ ミ ュ レ ー タ で 行 わ れ ま し た. ISCCP デ ー タ は本の共同研究として進行中である. また, 様々な測器

NASA Langley Research Center Atmospheric Science Data Center, GOCCP は IPSL, COSP はを用いて行われる集中観測も, 世界各地で随時行われている.
こうした現在進行中の研究により, エアロゾルの気候影響評価の不確実性が低減していくことが期待されている.

CFMIP5 の web サイトから取得しました. 建設的なコメントをいただいた査読者の方に感謝いたします.
略語一覧
AR4：The Fourth Assessment Report 第４次評価報告

2012年２月

104

気候感度

Part 2：不確実性の低減への努力

書
CALIPSO：Cloud‑Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation 雲エアロゾルライダーおよび赤外探査衛星観測
CERES：Clouds and the Earthʼs Radiant Energy System
雲・地球放射エネルギーシステム
CFM IP：Cloud Feedback M odel Intercomparison Project 雲フィードバックモデル相互比較プロジェクト
CLARREO：Climate Absolute Radiance and Refractivity Observatory 気候・絶対放射輝度・屈折天
文台
CM IP：Coupled M odelling Intercomparison Project 結合モデル相互比較プロジェクト

PCM DI：Program for Climate Model Diagnosis andIntercomparison 気候モデル診断・相互比較プログラム
QUM P：Quantifying Uncertainty in M odelling Projection モデル予測の不確実性評価
SCM ：Single Column Model 鉛直一次元モデル
WM O：World M eteorological Organization 世界気象
機関
参 考

文

献

Andreae, M .O., C.D. Jones and P.M . Cox, 2005: Strong
present‑day aerosol cooling implies a hot future.
Nature, 435, 1187‑1190.

COSP：CFMIP Observational Simulator Package
CFMIP 観測シミュレータパッケージ

Annan, J.D. and J.C. Hargreaves, 2006: Using multiple
observationally‑based constraints to estimate climate

ECM WF：European Centre for M edium ‑Range
Weather Forecasts 欧州中期予報センター

sensitivity. Geophys. Res. Lett., 33, L06704, doi:10.
1029/2005GL025259.

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