〔解 説〕：（地球温暖化；IPCC；CMIP5；数値実験)「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，
CM IP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験
河宮

未知生 ・石井 正 好 ・鬼要

頭 昭

雄 ・木 本昌

秀旨

文部科学省による委託事業「21世紀気候変動予測革新プログラム」（以下革新プロ）において得られた成果を，
特に第５期結合モデル相互比較計画（CMIP5）に提出された予測シミュレーション実験結果に焦点を置いて報告する．国内から CM IP5に提出されたデータの多くが革新プロのもと作成された．革新プロにおける CMIP5実験
は，100年以上の時間スケールにわたる長期的な気候変化予測を担当するチーム（以下長期予測チーム），数年〜数十年規模の気候変動を担当するチーム（以下近未来予測チーム），超高解像度のモデルを用いて極端な気象現象の変化を予測するチーム（以下極端現象チーム）に分かれて実施した．長期予測チームでは，20世紀気候変動再現実
験の再現性向上や将来の植生分布移動の予測，近未来予測チームでは，温暖化予測モデル初期値化手法の確立や，それを通した数年規模の気候変動予測可能性の向上，極端現象チームでは，日本に接近する台風の強度変化予測や日本の将来の確率降水量マップの作成といった成果が得られている．また，革新プロを通して，温暖化の予測分野と影響評価分野との連携が密に行われるようになったことは，今後の両分野にとって好ましい遺産と言える．革新
プロのこうした成果は，文部科学省による新規事業「気候変動リスク情報創生プログラム」に引き継がれ，さらに発展して温暖化対策立案へ活用されることが期待されている．

１．はじめに（CM IP5）に提出された予測シミュレーション実験結

2007年に気候変動に関する政府間パネル（IPCC）

果の活発な利用が想定される．

第４次評価報告書（AR4）が発刊され，その中で20

国内でも，海洋研究開発機構や東京大学大気海洋研

世紀後半の全球平均気温の上昇を人為起源の温室効究所，国立環境研究所，気象庁気象研究所などの研究

果気体の排出によるものとほぼ断定したことが話題

者 ら が 予 測 用 シ ミュレーション モ デ ル の 開 発 と，になった（IPCC 2007）．そ れ に 続 き，2013年 に はCM IP5で定められた実験仕様に基づいた予測実験のIPCC 第５次報告書（AR5）の 発 刊 が 開 始 さ れ る．

実施にあたったが，そうした活動の多くの部分は文部

IPCC に３つある作業部会のうち，自然科学的な基礎科学省による「21世紀気候変動予測革新プログラム」の概観を担当する第１作業部会の報告書には，温暖化（革新プロ）のもと行われた．革新プロは平成23年度

予測に関する主たる情報源として，世界気候研究計画

をもって終了したが，CM IP5からの予測データ配信（W CRP）の 第 ５ 期 結 合 モ デ ル 相 互 比 較 計 画

や，研究者間の連携などによってその成果は今後も広く利用されることになるであろう．

(連絡責任著者) (独）海洋研究開発機構地球環境変動領域．kawamiya＠jamstec.go.jp
気象研究所気候研究部．
東京大学大気海洋研究所．

Ⓒ 2013 日本気象学会
2013年４月

革新プロにおける CMIP5実験は，海洋研究開発機
構が主導し，生物・化学過程を含む地球システムモデ
ル MIROC‑ESM （Watanabe et al. 2011b）を 用 い―2012年９月18日受領―

100年以上の時間スケールにわたる長期的な気候変化―2012年12月20日受理―予測を担当するチーム（以下長期予測チーム），東大
大気海洋研究所が主導し，データ同化された海洋初期
3224「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

値を用いて数十年規模の気候変動を担当するチーム

デ ル の 開 発 も 要 素 と し て 入って い た が，本 稿 で は（以下近未来予測チーム），気象研究所が主導し，超高CM IP5にデータを提出した実験内容に焦点を絞るこ

解像度の領域および全球大気モデルを用いて台風や集とにする．革新プロ全般の成果について関心のある読中豪雨あるいは渇水といった極端な気象現象の変化を者には，革新プロのホームページ（http://www.jam

予測するチーム（以下極端現象チーム）の計３チーム

stec.go.jp/kakushin21/jp/ 2012.8.18閲覧）などが参が実施した．本稿では，この３チームによる成果を概考になろう．なお，本稿では略語が多用されるため，観し，今後の予測シミュレーションモデル開発の課題

稿末に略語一覧を付してある．適宜ご参照いただきたを検討することを目的としている．

い．

次節で革新プロにおいて得られた主な成果について，それぞれのチームごとに紹介する．続く第３節で２．革新プロの主な成果

は，それぞれのチームが担当する分野におけるモデル

2.1 長期予測チームの成果

開発の現状を，国際的な動向も踏まえ概観する．第４2.1.1 20世紀再現実験の結果

節では，革新プロで得られた「遺産」について，主にM IROC‑ESM を用いた過去（1850〜2005年）の長

研究コミュニティへの影響の観点から述べる．第５節

期気候変化再現実験の結果，全球年平均した地上気温で今後の改善が期待される点について記述する．第６は観測された経年変化を従来よりもよく再現すること

節では革新プロの後継としての新規プログラムの内容

が 分 かった（野 沢 ほ か 2012）．20世 紀 後 半 以 降について触れる．

（1951〜2005年）における年平均地上気温の変化傾向

なお，革新プロでは温暖化予測実験そのもののみなの分布を解析した結果，M IROC‑ESM を用いた20世

らず，予測データを利用した影響評価研究や先端的モ紀再現実験では，特に北太平洋域における変化傾向の

第１図

4

20世紀後半以降（1951〜2005年）の年平均地上気温の変化傾向の地理分布．単位は℃/10年．（a）観測，（b）大気中微粒子を簡単に取り扱った実験結果（24実験例の平均），（c）大気中微粒子を詳細に取り扱った実験結果（10実験例の平均）（M IROC‑ESM を用いた20世紀再現実験はすべて（c）に含まれる）．
〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

225

再現性が改善されていることが分かった（第１図）．

で２℃以内に抑制する」という目標に対応しており，この原因を解明するため，従来の大気海洋結合大循環

他 の RCP4.5，6.0，8.5は SRES で 言 え ば そ れ ぞ れ

モデル M IROC のさまざまなバージョンのモデルで

B1，B2，A1FI に近いシナリオになっている．RCP

これまでに実施されている20世紀再現実験の結果を総が SRES と最も違うところは，空間分布付きの土地合的に解析した．気候変動要因の変更のみに伴う影響

利用変化シナリオと対になった形で配布されたというを 調 べ る た め，2007年 出 版 の IPCC 第 ４ 次 報 告 書

ことであろう．下で述べるとおり，土地利用変化が地（AR4）に貢献した MIROC の旧バージョンに，今回

球環境に与える影響は無視できないものがある．

の温暖化予測実験と同じ入力データ（太陽活動やエア

RCP を用いた実験の結果，2100年時点での全球平ロゾル量の変化）を与え，20世紀再現実験を行った．

均地上気温の上昇は RCP2.6と RCP8.5とでそれぞれ

その結果，20世紀後半以降における年平均地上気温変２℃，5.5℃程度，他の２つはこの範囲内に入るとい化トレンドの地理分布は，入力データの変更によってう結果となった（第２図 b）．M IROC‑ESM は炭素循

ほとんど影響を受けていないことが分かった．一方

環過程を内蔵しており，その出力解析から RCP 濃度

で，大気中のエアロゾル輸送を記述するサブモデル

シナリオを将来実現させようとしたとき，将来の化石

SPRINTARS（Takemura et al. 2000）を簡略化し燃料起源の CO 排出量をどのように制御しなければて取り込んだバージョンと，詳細なプロセスまで組みならないかを求めることができる．その結果を第２図入れたバージョンとを比較した結果，両者の間で北太c に示す（Kawamiya et al. 2011；Hajima et al.

平洋域におけるトレンドの再現性に大きな違いが見2012）．RCP2.6（CO 濃度410ppm，メタン等を加えられた（第 １ 図）．北 太 平
洋北西部の海水温の低下傾
向 は IPCC AR 4（ IPCC
2007）の図からも読み取ることができるが，こうしたトレンドパターンの形成に関してエアロゾル過程が深く関わっていることが示唆された．
2.1.2 将来予測実験の結果（炭素循環）
CO 濃度や土地利用変化の将来シナリオに基づき，
M IROC‑ESM を用い た 将
来予測実験を行った．将来
シナリオには第２図 aに
示 す RCP2.6，RCP4.5，
RCP6.0，RCP8.5と 呼 ばれる４つを用いた（M oss．こ れ ら の シ
et al. 2010）
ナ リ オ は，CMIP3で 用 いら れ た SRES シ ナ リ オ に
代 わ り，CM IP5に お け る
温暖化予測のために提示されたものである．RCP2.6
が，し ば し ば 言 及 さ れ る「温暖化を産業革命以前比2013年４月

第２図 （a）CO 濃度シナリオ，（b）1980‑1999年平均比で見た全球平均の昇温，（c）左上図 a の CO 濃度を実現するための CO 排出量の経路，（d）陸域生態系における炭素蓄積量の変化．左上のシナリオ以外は，すべて
MIROC‑ESM によるシミュレーションの結果．
5

226「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

450ppm 相当で安定化）を実現させようとすると，温暖化予測実験を行い，植生‑気候間の相互作用が未2040年代には化石燃料起源の CO 排出量をほぼゼロ

来の地球環境に何をもたらすのかを調べた．

にしなければならないことが分かる．RCP4.5（2100

第３図 a, b は RCP4.5シナリオのもと，MIROC‑

年の CO 濃度が約550ppm）の場合でも21世紀後半に

ESM （SEIB‑DGVM が導入されている）を用い2300

おける CO 排出量は現在の35％程度でなければなら年まで行った予測実験での植生分布の変化を，もっとない．

も変化の激しい北方林について示してある．北方常緑

前述の通り，今回の RCP シナリオでは土地利用の樹林が大きく北上し，現在はツンドラに覆われている

変化も考慮している．RCP2.6では，トウモロコシなシベリア北部にまで達している．一方で北方落葉樹林

どから作るエタノールの生産を増やし，化石燃料の使はほとんど消滅している．これは，温暖化した気候の用を減らすことを想定し，温暖化を抑えようとしていもとでは落葉樹林の生存戦略が有利に働きづらいためる．このために必要な，樹林から耕作地への転換を織と考えられる．北方常緑樹林がこのように分布域を拡り込んでいる．今回 の MIROC‑ESM に よ る 実 験 か大すれば，地表面での日射の反射率や粗度の変化を通ら，このような土地利用変化は炭素循環に無視できなじ，この地域の熱や水の循環にも大きな影響を与える

い影響を与えることが明確になった．第２図 d は陸ことになろう．例えば，地表面が雪に覆われ，かつ日域に蓄積される炭素量の変化を示している．温暖化の射も十分にある晩秋や初春には，北方常緑樹林の拡大進展が一番小さい RCP2.6のケースで，このような土で地表面がより「黒っぽく」なり，熱をより多く吸収

地利用変化の結果として RCP8.5の場合に近い陸域炭するようになる．

素蓄積の減少が生じていることが分かる．これは，第ただしここでも，示された結果が単独のモデルから

２図 c の RCP2.6で，21世紀後半に要求される負の二のものであることには注意しておかねばならない．こ酸化炭素排出（人為的な炭素の吸収が必要）を説明すとに，植生移動は100年といった長い時間スケールのる一部になっている．

問題であり，そこに関わるプロセスが正しいものであ

ただし，ここで示した結果は M IROC‑ESM 単独のるかどうかの検証は，観測期間が十分でないことから実験結果であり，海外の研究機関などで開発されたモ

非常に難しい．とは言え，温暖化がこのまま進めば数デルでは（特に量的に）異なる結果が得られることも百年のうちに地球上の植生分布が相当程度変わってし十分あり得る．今後，海外研究機関と協力しながら複まう可能性がある，ということだけは言えるであろ数モデルの結果を含めた解析を進め，モデル間の差異

う．現世代の我々による決断が，数世紀といった遠いを把握したうえで予測結果を解釈していく必要があ

将来であるものの，地球規模での生態系分布にとってる．

決定的な要因になるとすれば，温暖化緩和策を検討す

2.1.3 地球システムモデルで予測された植生移動る際に考慮に入れるべきであろう．

気候は植生の構造や機能を強く制約するが，植生の2.1.4 MIROC‑ESM によるそ の 他 の 結 果（海 面

構造や機能もまた，物質循環・水循環・太陽光エネル

水位上昇，オゾンホール，紫外線量，海洋

ギー収支の変化などを通じて，気候にフィードバック

酸性化）を与える．本課題では，このような過程を気候変動予

M IROC‑ESM による実験に基づき，熱膨張による測に含めるために，陸上生態系の機能や構造における全球平均海面水位変化の解析も行われた．産業革命開短期的・長期的変化を予測する陸域生態系モデル，特始から現在までの過去の再現実験では，特に近年100に 炭 素 循 環 を ベース と し た 動 的 全 球 植 生 モ デ ル

年ほどの間に水位が約４cm 上昇しており，概ね妥当（SEIB‑DGVM ）や 全 球 物 質 循 環 モ デ ル（ Sim‑な結果となっている．その後，2100年までの約100年

CYCELE / VISIT）の開発/高度化/検証を行うとと間に RCP2.6シナリ オ で は 約18cm，RCP4.5シ ナ リ

もに，これらのモデルを用いた数値実験により気候とオ で は 約24cm，RCP6.0シ ナ リ オ で は 約26cm，

陸域生態系の間の相互作用の解明や陸域生態系への人

RCP8.5シナリオでは約38cm，それぞれ水位が熱膨為 影 響 の 評 価 を 進 め て き た（ M iyama

and

張により上昇する．さらに RCP4.5の延長では2300年

Kawamiya 2009；Okajima and Kawamiya 2011）．

までの約300年間に66cm 水位が上昇する．RCP4.5でそして物理的な気候モデル開発者らと協業しながら陸は2070年以降大気中の CO 濃度などはほぼ一定とな域生態系モデルを地球システム統合モデルへと結合しることを想定しており，それに対応して全球平均地上

6〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

227

第３図 （a）北方落葉樹林と（b）北方常緑樹林の，2007年と2300年時点における分布．シェードが濃くなっているほど，その植生がモデル格子内で占める割合が大きいことを示す．いずれも M IROC‑ESM によりシミュレートされたものであり，予測には RCP4.5シナリオを用いている．

気温や全球平均海面水温の上昇は急速に緩やかとな

微粒子の減少のため，地表に達する紫外線は増加する

り，2100年から2300年までの間の上昇は約0.4℃となという予測になっている（Watanabe et al. 2011c，

る．しかし水位の上昇はスピードを殆ど変えずに継続

2012）．また海洋酸性化についての解析からは，特にする．これは海洋内部の循環により熱が深層まで時間

北極海において，海氷の動態のモデル化の仕方が酸性をかけて運ばれ続けるために，表層での変動が落ち着化の進行速度に大きく影響するという示唆が得られていた後も深層での水温上昇が続くためである．

いる（Yamamoto et al. 2012）．さらに北極海の海洋

M IROC‑ESM ではオゾンホールの形成に関わるプ

生態系については，海氷の融解により光環境が改善さ

ロセスも組み込まれており，フロンの排出規制の効果

れ植物プランクトンによる一次生産が増大するというを評価することも可能である．MIROC‑ESM による結果も得られている（Ito and Kawamiya 2010）．近実験結果によれば，南極上空のオゾン量は2000年頃に年の海氷減少がモデルによる予測を越える速度で進行最低値を取り，以後は回復過程に入る．どの将来予測していることと考え合わせると，海氷減少と海洋の酸シナリオを用いても，今世紀後半には1970年代と同程性化，生態系変化を注意深くモニターする必要があろ

度のレベルにまで回復するという結果になっており，う．

国際プロジェクトなどでとりまとめた各国研究機関のモデルによる既存の予測と整合的である．

2.1.5 階層的モデル実験による長期気候変化予測の不確実性定量化

オゾンホールと関連の深い，将来の紫外線量の増減

前節までで紹介してきた MIROC‑ESM の土 台 とに関する解析も行っている．紫外線量については，高なって い る の は，大 気 や 海 洋 の 大 循 環 モ デ ル

緯度ではオゾンホールの解消により減少するが，中低（GCM ）である．大気や海洋の動態を詳細に記述でき

緯度では，人為的な微粒子排出規制にともなう大気中ることから信頼性も高いと考えられ，温暖化を予測す2013年４月

7228「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

る際に主に用いられるのは GCM であるが，この種のモデルは計算量が多く，計算資源の面で制約が大きい
ことが欠点である．温暖化予測には不可避的に不確実性を伴うが，その幅を評価する際には100以上といった多数のアンサンブル実験の実施が望ましい．例えば，GCM で過去100年間の気候変動を再現する実験を行う場合，アンサンブルメンバー数は多くて10程度であることを考えると，不確実性評価の観点からは
GCM には大きな制約が課されていると言える．
そこで，GCM （やそれに基づいた地球システム統合モデル）の欠点を補うよう，EMICs（Earth system Models of Intermediate Complexity）と呼ばれるモデルが最近盛んに開発されている（Tachiiri etal. 2010；住ほか 2012）．これは，大気，海洋の運動
方程式や放射過程の取り扱いを大幅に簡略化しつつ，
気温や深層循環といった基本的な気候変数の地理分布は出力されるよう工夫したモデル群のことで，最新鋭の大型計算機を用いなくとも長期間の積分が可能である．本課題でも JUM P‑LCM の開発が進められている．現在気候における気温など基本的な変数の大陸ス
ケールでの再現性や，CO 漸増に対する反応などは，
M IROC‑ESM と JUM P‑LCM とで大きくは変わらな
い．
第４図は，不確実性の幅を評価するために JUM P‑

第４図 「代表的濃度経路」（RCP）4.5濃度シナリオ（IPCC 第５次報告書へ向けて作成された将来シナリオの一つ）を実現する
た め の 化 石 燃 料 起 源 排 出 予 測．
M IROC‑ESM に よ る 計 算（細 実 線），
RCP4.5標準データセットに含まれる排出経路（破線），JUM P‑LCM による多数の計算結果の範囲（灰色のシェード
は，濃いシェードが１標準偏差を，薄いシェードが２標準偏差を表す），JUMP‑LCM による結果の平均（太実線）．

LCM を用いた一例である（Tachiiri et al. 2013）．図
の太破線は，第２図で MIROC‑ESM により計算された RCP4.5濃度シナリオを実現するための CO 排出経

このように，地球システムの動態を理解する上で路である．RCP では，各濃度シナリオに対応して，

EM ICs は大きな役割を果たしうる．た だ し EM ICs

簡単な炭素循環モデルを含む社会経済モデルにより計

では，簡略化のため扱う過程の抽象化の度合いが高く算された排出シナリオも標準データとして配布されてなり，方程式中の各項が自然界のどの過程に対応する

おり，それが破線で示されている．灰色のシェードでのか具体的にはっきりしない場合が多い．またそれ故示されているのは，詳細な炭素循環過程を結合したパラメータの正確な値を見積もることも困難である．

JUMP‑LCM に よ る 実 験 結 果 で あ る．JUMP‑LCM

地球環境の将来予測やプロセス研究は，計算資源が許では，国際的なモデル比較プロジェクト（C4MIP）

す範囲で EM ICs と GCM ベースの地球システム統合に参加したモデル群と同様の結果の広がりを見せるよ

モデルとを相補的に併用しながら行うことが望まし

うにパラメータを変更しながら多数の実験を行っていい．

る．第４図から，RCP4.5の標準データにおける排出シナリオ（破線）と，MIROC‑ESM によって計算さ2.2 近未来予測チームの成果れた排出シナリオ（細実線）との違いは，現在の予測

2.2.1 近未来予測実験とその成果

結果のばらつきを考えればおおよそ誤差の範囲内にあ気候モデルの精度が向上するにつれ，今後数十年のることが分かる．ただし，第４図の破線と細実線の差

より定量的な予測情報が求められるようになってきは温暖化抑制策の経済負担を考える上では有意な差でた．国際コミュニティでもこれに呼応して，温室効果あり，今後，こうした不確実性をもたらす要因につい気体増加や人為起源エアロゾルの排出といった外的要ての検討を行うことが重要である．

因に対する応答に加えて，現在の自然気候変動の様子

8〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

229

がどのように将来数十年にわたって変動してゆくのか，観測データによって気候モデルを初期値化する新
しい予測計算の国際比較を行い，AR5でも扱うこととなった（Meehl et al. 2013）．チーム近未来では，十年規模気候変動予測とも呼ばれるこのような初めての試みを行い，よりよい適応策策定に貢献することを目指して研究を行った．
IPCC 第５次評価報告書に向けた結合モデル国際比較実験（CM IP5）での十年規模予測実験の概要を第５図に示す．観測データの同化により初期値をこしら

第５図

近未来予測実験の概要．●は初期値，そこから延びる実線は予測計算を示す．初期値を作るためのデータ同化実験，初期値化のインパクトを評価するための外部強制（20世紀再現，将来シナリオ）実験を下段に示す．

えて，過去数十年にわたり５年毎の初期値から10例の事後予測実験を行って精度を検証する．もっとも顕著
な気候変動であるエルニーニョ現象ですら，１年以上

ル MIROC3も併用して結果を解析した（M ochizuki

先の予測は困難な状況である．さらに先の十年規模予．
et al. 2012；Chikamoto et al. 2012a）

測では，予測に伴う大きな不確実性が予想される．ま

第６図 a は，第５図で示した過去予測実験の予測

た，大気海洋結合気候モデルを観測情報で上手く初期

１年目の全球平均地表気温データを集めて作成した時値化できるものかも研究開始当初は不明であった．研系列であり，第６図 c，e は同様に，２‑４年目平均，究チームでは，まず，これまで用いてきた比較的低解

５‑９年平均について見たものである．低解像度，中像 度 の モ デ ル M IROC3（大 気 約300km，海 洋 約150

解像度，高解像度の３種の M IROC モデルで行った

km；Nozawa et al. 2005）を用いて，第５図の実験

実験をまとめて示している．左の列は初期値化した予手順に従って過去事例の事後予測実験を繰り返すこと

報で，右の列にデータ同化しない従来手法のものを比によってデータ同化，アンサンブル生成を含めた予測較のため示している．観測データを●を繋いだ線で，の方法論の確立を図り，その上で，改良・高解像度化

予測を灰色の線および×，△，□のシンボルで示してされた新モデルによる本番実験を行うこととした．

いる．予測１年目を見ると，観測は自然変動を反映し十年規模の予測では，海洋表層に存する自然変動のた揺らぎが大きいものの，予測アンサンブルはそのばシグナルをモデルに与えることが重要である．今回らつきの中に観測を捉えることができている．初期値

は，海洋表層下の水温，塩分の観測データのみをモデ

化予測の相関係数は0.96という高い値を示す．初期値

ルに同化することとした．データ同化実験から適当な化しない予測でも近年の温暖化傾向はよく捉えられて初期値を選んで，同化を停止して予測実験を行う．各おり，相関係数は0.89となっている．予測２‑４年，事後予測にあたっては，初期値の不確実性を考慮する

５‑９年目でも初期値化の有無にかかわらず相関係数

ため，複数初期値からの積分を行うアンサンブル手法

は0.95を超える値を示しており，全球平均気温で見るを用いる．精度が向上したとはいえ，気候モデルはま限り，初期値化しない予測でも十分な精度を持つこと

だ完璧にはほど遠く，データ同化を停止すると，モデがわかる．ただし，２‑４年，５‑９年予測で2000年以

ルはモデル固有の気候値に徐々に移行し観測からずれ降について初期値化有りと無しの実験を比べると，わていく（気候ドリフト）．これを避けるため，数々のずかながら初期値化有りの方が，温暖化の停滞傾向に試行を経て，今回は観測気候値からの偏差の情報のみよく追随しているように見える．

をモデルに与える，アノマリ同化という方法を採用することとした（Tatebe et al. 2012）．

初期値化のインパクトは，偏差の地理分布によりよく現れる．予測された空間パターンの例として第７図CMIP5本番実験は，M IROC3を高解像度化（大気に CM IP5実験の最新初期値である2006年１月からの約 60 km， 海 洋 20‑30 km） し た M IROC4（Sa-

予測例を掲げる．全球的な温暖化傾向を除いて空間パ

kamoto et al. 2012），および物理過程を一新した新モ

ターンを見や す く す る た め，全 球 地 表 気 温 の2001‑

デル MIROC5（大気，海洋共約150km；中解像度；

2005年平均からの偏差を示している．日本を含むユー

Watanabe et al. 2010）を用いて行った．高解像度モ

ラシア大陸東部や北大西洋の正偏差，赤道太平洋や南デルではアンサンブル数が稼げないので低解像度モデ

大洋の負偏差等，大陸規模の偏差パターンがよく予測

2013年４月

9

230

第６図

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

全球平均地表気温の時系列．●を繋ぐ実線は観測，実線のみは，（a, c, e）初期値化あり，（b, d, f）無しの３モデルアンサンブル平均予測を示す．×，△，□のシンボルは，個々のアンサンブルメンバーの予測．上段から，（a, b）予測１年目，（c, d）２‑４年目，（e, f）５‑９年目．各パネル左上の R は観測とアンサンブル予測の相関係数，RMSE は予測の根二乗平均誤差を示す．

できている．

差で見たものである．統計的に有意な部分のみ色付け

第８図は，10年間の事後予測実験（初期値化あり）

している．右列のハッチは，初期値化しない従来手法

10例の全球地表気温の予測スキルを示している．左列に比べてスキルが10％以上向上した領域を示していは，地点毎のアノマリ相関係数，右列は根二乗平均誤る．

10〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

231

第７図 2006年１月を初期値とする予測の（a）２‑４年目の平均と（b）対応する観測．それぞれ，2001‑2005
年平均からの偏差として表示．濃いおよび薄い陰影はそれぞれ−0.3℃以下，＋0.3℃以上の領域を表す．等値線間隔は0.2℃で零線は表示していない．観測は JRA‑25を使用した．

第８図

全球地表気温の予測スキル．（a, c）アノマリ相関係数，（b, d）RM SE（単位℃）．統計的に有意な領域のみ示す．右列のハッチは，初期値化無しの予測と比べて RM SE スキルが10％以上向上した領域を示す．上から，（a, b）２‑４年目，（c, d）５‑９年目．

気候メモリの存する海洋域，ことに，北半球高緯

表層の熱容量でみるとより高いスキルが得られる．

度，熱帯西太平洋，インド洋，大西洋等でスキルがよ

十年規模の自然気候変動として，大西洋数十年規模

い．また，予測５‑９年目でも広い範囲で初期値化の振動（AM O）と太平洋十年規模振動（PDO）が代表

インパクトが確認できる．ここには示さないが，海洋的なモードとしてよく知られ，研究されている．われ2013年４月

11

232

第９図

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験観測された（a）大西洋数十年規模振動（AMO）と（d）太平洋十年規模振動（PDO）に伴う海水温の偏差パターン（左列），（b, e）３モデルアンサンブル平均予測（２‑４年目）の時系列（中列；線とシンボルの指すものは第６図に同じ），（c, f）リードタイム毎の３年平均予測の根二乗平均誤差（右列；灰，黒はそれぞれ，初期値化あり，無しの予測）．

われは本研究の中で，低解像度モデルを用いた予備実で予測できており，初期値化により，約５年程度の自験によって，世界で初めて PDO の５年に渡る初期値

然変動の有効な予測が可能であることがわかった．自化予測可能性を示すことができた（M ochizuki et al.

然変動の予測可能性がなくなった10年以上先は，初期

2010）．CM IP5実 験 の 結 果 で は，AMO お よ び PDO

値化を行わない従来手法が有効である．ここには示さに初期値化の有効性を示すことができた．第９図にないが，降水量の地理的パターンは局地性が強く，数は，観測された AM O と PDO の海面水温パターンと年先の予測も難しい．既存の変動モードと連動するパ

３年平均予測の時系列および予測時間の関数として示

ターンをあらかじめ取り出しておいて検証するなどのした根二乗平均誤差を示す．初期値化予測は，初期値工夫が必要であろう．

化無しの従来手法の予測や，持続予報と比べても成績いずれにせよ，気候モデルの初期値化は利点こそあ

はよく，AM O では５年以上，PDO でも５年程度まれ，従来手法のスキルを損うことはないので，今後季での有効な予測ができることがわかる．AMO の予測

節予報と温暖化予測をシームレスにつなぐものとし

後半に初期値化無しの予測スキルが勝っているのは，て，近未来〜十年規模予測の手法は広く普及してゆく

予測例数が10例と少ないためのサンプリング誤差も含ことが予想される．

まれるものと思われる．例数の増加は近未来予測の大きな課題の一つで，初期値を１年毎に取った追加実験も行い，確認中である．

2.2.2 予測システム，予測可能性に対する新たな知見
締め切りに追われた CM IP5，IPCC 報告書用の実まとめると，近未来予測では，近年の気温の温暖化

験では採用することができなかったが，大気海洋結合

傾向については，初期値化の有無に関わらずよい成績

モデルを初期値化するというわれわれにとっては初め

12〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

233ての試みを通じて，次期以降の予測システムの基礎と2.3 極端現象チームの成果なるシステム構築が進み，また，数年以上先の気候変極端現象チームでは，温暖化による台風や大雨など動の予測可能性についても数多くの知見を得ることがの極端現象の変化について高精度かつ定量的に見積もできた．

るため，地球温暖化研究では従来用いられていなかっまず，今回同化した海洋表層データはわれわれがこた水平方向に非常に細かい格子を持った大気モデルをれまで作成してきたものを用いたが，データの品質管使用し，予測実験を行った（Kitoh et al. 2009）．20

理過程で，XBT 測器の沈降速度見積もりに基づく系

km 格子間隔で地球全体を覆う大気モデルでは，世界統的なバイアスがあることがわかり，これを補正する

各地における台風など熱帯低気圧の発生数や強度の変手法を提案し（Ishii and Kimoto 2009），また，その化（M urakami et al. 2011a）
・梅雨などの降水強度の補正が十年規模予測にも有意なインパクトを持つこと

変化（Kusunoki and Mizuta 2008）などの予測を，を示すことができた（Yasunaka et al. 2011）．また，

日本付近に領域を限定した５km および２km 格子間

海氷データ同化の試行（Toyoda et al. 2011）により，隔の大気モデルでは，日本における集中豪雨などの予

北極域における海氷の総量に数年規模の予測可能性が測（Kanada et al. 2012）を行った．また，60km 格

存することがわかったが，CMIP5用実験では，海氷

子間隔で地球全体を覆う大気モデルで複数の実験を行の有無の取り扱いの困難さにより導入を断念した．しうことにより，台風（M urakami et al. 2011b, 2012），

かし，海氷，陸面，大気など今回取り入れることので梅雨（Kusunoki et al. 2011）やモンスーン（Endo et

きなかった観測データについては，より高度なアンサ

al. 2012）の予測の不確実性を見積った．全球20km

ンブルカルマンフィルタによるデータ同化手法を開発

及び60km 格子大気モデルの結果の一部は CM IP5のし，アノマリでなく観測の絶対値も同化できるシステ

AM IP 実験及び近未来タイムスライス実験として公ムを開発し，季節予測等で試行を開始した．アンサン

開されている．

ブル手法によるデータ同化手法導入が成功すれば，過去の気候場の再解析・再予報や，気候リスク評価にも有用であろう．
予測可能性の面では，近未来実験の解析により，北2.3.1 熱帯低気圧活動の将来変化予測
地球温暖化が熱帯低気圧活動に及ぼす影響を調べるには水平方向に細かい格子をもつモデルが必要である．我々は20km 格子の超高解像度全球大気モデルを

西太平洋における台風活動度や熱帯大西洋の海面水温開発・改良することに成功した．改良されたモデル

南北双極子モード，黒潮続流域の海洋渦活動等の年々（MRI‑AGCM 3.2S，Mizuta et al. 2012）では従来の変動の予測可能性が示唆され，また，今回の事後予測

全球気候モデルでは不可能であった観測の熱帯低気圧実験の中で，東アジアの台風や夏季気候等に影響が大の全球分布やカテゴリー４や５といった極端に強い熱きいとして近年話題になりつつある1990年代後半の熱帯低気圧の表現が可能と なった（第10図，第11図 a,

帯西太平洋での階段状の海水温昇温現象が初期値化し．これにより，全球気候モデルを使った研究ではb）

た予測によって上手く予測できており（Chikamoto

世界で初めて非常に強い熱帯低気圧が再現され，確度，同じく欧米で話題になっている北大西et al. 2012b）の高い将来変化予測が可能となったといえる．

洋の海水温昇温とも大気テレコネクションを通じて連

M RI‑AGCM 3.2S を用いた将来温暖化予測実験の動 し て い た 可 能 性 を 示 唆 す る こ と が で き た（Chi-

結果，熱帯低気圧の発生数は，全球・南北両半球で統．
kamoto et al. 2012c）

計的に有意に減少していることが分かった．また地域

近未来予測については，国際的に結果を持ち寄る準

別では，北西太平洋，南太平洋で発生頻度が統計的有

リアルタイムの相互比較も始まっている（Smith et意で顕著に減少し，熱帯中部太平洋で増加するという．これまで，１〜２年先のエルニーニョ予測
al. 2012）

結果が得られた．一方，強い強度の熱帯低気圧の発生と100年先の地球温暖化予測の間には大きなギャップ

頻度は増加する．これらの結果は従来の研究結果と一があったが，近未来〜十年規模気候変動予測の成功致しているが，MRI‑AGCM 3.2S では発生頻度の増は，ESM を用いた気候環境予測も含めて，よりシー

加はカテゴリー５と呼ばれる最大風速70ms 以上のムレスな気候予測実現に向けた着実な一歩と考えてい非常に強い熱帯低気圧に限られている．カテゴリー５

る．

の熱帯低気圧存在頻度分布の将来変化については，台湾 か ら 日 本 列 島 南 岸 に か け て 増 え て い る（第11図2013年４月

13234「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

第10図

熱帯低気圧経路分布．色がカテゴリー強度を意味する．
（a）観測，（b）M RI‑AGCM 3.1S による現在
気候実験，（c）MRI‑AGCM 3.2S による現在気候実験を示す．（M urakami et al. 2012）

第11図カテゴリー５熱帯低気圧の存在頻度．
（a）観測（1979‑2003），（b）MRI‑AGCM 3.2S による現在気候実験（1979‑2003），（c）M RI‑AGCM 3.2S による将来温暖化予測実験（2075‑2099），（d）将来変化をそれぞれ示す．単位は25年間の個数．（M urakami et al. 2012）．このことは将来，非常に強い強度の熱帯低気圧のc）
日本に接近する頻度が増加する可能性を示唆するが，モデルの北西太平洋域における熱帯低気圧存在頻度分

バイアス解消が課題である．
2.3.2 熱帯低気圧活動の将来変化予測における不確実性の評価布の北偏バイアスのため，将来の日本付近の非常に強気候モデルを用いた将来予測結果には不確実性が大

い台風の頻度が過剰になっている可能性があり，このきい．それは，気候モデルを構成している物理過程中

14〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

第12図

235

熱帯低気圧存在頻度将来変化のアンサンブル平均．単位は25年間の個数．＋印は12実験中10個以上の実験でアンサンブル平均と同じ符号であることを意味する．（M urakami et al. 2011b）のパラメータの値や予測された将来の海面水温パター化のコントラストが明瞭となった．ただし，熱帯低気

ンが異なれば予測結果が大きく変わってしまうことが圧発生頻度の将来変化は符号こそは実験間で概ね一致あるからである．重要なのは実験設定が異なっても変しているが，将来変化の程度は実験間で異なってい

わることのない一貫した将来変化を抽出することである．

り，また，将来予測の不確実性が実験設定のどの要因に起因するかを理解することも重要である．熱帯低気2.3.3 雲システム解像領域気候モデルを用いた梅雨の将来変化

圧は個々の積雲対流が集合した対流システムであるこ

積乱雲群の対流現象を陽に表現しうる水平解像度５とから，物理過程の中でも深い対流を取り扱う積雲対

km の雲システム解像領域気候モデルは，20km 格子

流スキームに不確実性の要因がある．また，熱帯低気

全球大気モデルと比較して，降水の極端指標の再現性

圧は高い海面水温の海上で発生するため，海面水温の能が高く，より現実的な降水極値の議論が可能とな

将来変化の違いは熱帯低気圧活動の将来変化に影響をる．20km 格子全球大気モデルの温暖化予測実験の結及ぼす．そこで，本研究では熱帯低気圧将来予測の不果に，雲システム解像領域気候モデルをネストして，

確 実 性 を 評 価 す る た め，全 球60km 大 気 モ デ ル

日本付近における降水現象の変質を，特に大雨・強雨（M RI‑AGCM 3.2H）を用いて３つの異なる積雲対流に着目して調査した．

スキームと４つの異なる海面水温将来変化パターンをモデルで得られた７月上旬の現在気候実験および将用いた計12種類のマルチ物理・マルチ海面水温アンサ

来気候実験それぞれの日雨量を第13図 a に示す．九

ンブル実験を行った．

州を中心とした梅雨域での降水量増加が顕著である．

第12図に熱帯低気圧存在頻度の将来変化の12種類の

127°
E‑137°
E，30°
N‑35°
N の領域（第13図 a の四角枠

アンサンブル平均を示す．図の＋印は10種類以上の実内）で平均した日雨量の季節変化を第13図 b に示す．

験がアンサンブル平均の変化符号と同じで一貫した将現在気候（破線）を解析雨量（灰実線）と比較する

来変化を意味している．熱帯低気圧の存在頻度は実験と，６月中旬から７月中旬までの梅雨期のピーク，８設定に関係なく西太平洋，南太平洋，南インド洋で減

月の少雨，および９月から10月にかけての秋雨と台風

少し，ハワイ周辺の中部太平洋で増加することが分によるピーク等，領域における降水の季節変化をよくかった．同様な将来変化が熱帯低気圧の発生頻度につとらえていることが分かる．一方，将来気候（黒実いてもあてはまり，熱帯低気圧活動の地域的な将来変線）においては，７月上旬と８月上旬に現在気候と比2013年４月

15236「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

予測結果を用いて確率降水
量の変化率を計算した（第14図右下）．確率降水量の変化率（温暖化シグナル）は，確率降水量よりは空間的になめらかな分布をしてい る と 考 え ら れ る の で，
サンプリング に 起 因 す る
ノイズをできるだけ小さくするために，モデルのデー
タ を 解 像 度60km に 変 換
して解析した．また，確率
降水量の推定に用いる L‑
moments の２次お よ び ３
第13図

雲システム解像領域気候モデルによる（a）７月１〜10日の平均日雨量（mm）．コンタは海面気圧（hPa）．現在気候実験（上図：1979‑2003），
将 来 気 候 実 験（下 図：2075‑2099）．各 図 内 の 南 西 日 本 の 枠 は（b），（c）の領域．（b）（a）で示した領域における25年平均日雨量（mm）の季節変化（５日平均），および（c）日雨量100mm 以上の大雨によってもたらされる雨量の総量に対する割合（％：５日平均）．
（b）
，（c）に
ついては現在気候（破線），解析雨量（灰実線）および将来気候（黒実線）についての値をプロットした．
（Kanada et al. 2012）

次モーメ ン ト は，半 径600
km の 領 域 で 空 間 平 均 を行った．更に，20km モデ
ル２つと60km モデル３つの合わせて５つのランの結果から得られた将来変化率
をアンサンブル平均した．
こうして求めた将来変化率

較して有意な増加傾向がみられた．この期間，降水が（第14図右下）を現在の確率降水量（第14図左上）に量的に増加するだけでなく日雨量100mm 以上の大雨

掛けて，将来の100年確率降水量（第14図右上）を求がもたらす降水の総量に対する割合も10％前後からめた．将来の確率降水量は，地形の影響を反映した細15％前後と増加していた（第13図 c）．つまり，梅雨

かい分布をしているが，このような細かい分布の信頼

後期に同領域にもたらされる降水量が増えるとともに

度は，現在の確率降水量の分布の信頼度と変化率の分

強雨頻度が増加する可能性を示唆している．

布の信頼度を前提としている．これらの前提条件の妥

2.3.4 日本の将来の確率降水量マップ

当性について今後検討していくことが重要である．

50年から100年に一度発生するような，非常に強い

2.3.5 その他の成果

日降水量の情報は，都市計画や防災計画策定のために2010年夏季にヨーロッパ東部からロシア西部を襲っ非常に重要である．革新プログラムでは，高解像度全た熱波はブロッキング現象（偏西風の蛇行）によって球大気モデルによる温暖化予測結果を用いて，21世紀引き起こされた．また，2008年夏季に日本付近で多発

末における日本の大雨リスク評価に取り組んできた．

した集中豪雨は，極東域で長期間持続したブロッキン

特に限られた年数のモデルデータから，頻度の極めてグ現象が日本付近に湿った空気を送り込んだことが要

低い大雨の発生確率の推定誤差を低減する統計手法の因の一つである．このように，ブロッキング現象は，開発を行った．降水量は地形の影響を強く受けるため

中高緯度の天候や気候において重要な天候レジームの空間的に細かい分布をしており，確率日降水量のマッ一つであり，ひとたび発生し持続することで周辺領域

プを作成するためには空間解像度の高いデータが必要に極端な高低温や極端な降水をもたらすため，数値モである．そこで，最初に５km の解像度の観測データ

デルで正確に再現することが非常に重要となる．数値（APHRO JP）を 用 い て 現 在（1980‑2009年）の100モデルがブロッキング現象を過小評価することは古く

年確率降水量（「100年に一度の大雨」の雨量の目安）から知られてきたが，高解像度全球大気大循環モデル

マップを作成した（第14図左上）．次に，将来の確率ではブロッキングの出現頻度を非常に良く再現するこ

降水量を推定するために，高解像度全球大気モデルのとができる（M atsueda et al. 2009）．21世紀末には，

16〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

237東側）で頻度が増加し，赤道側・上流側（南西側）では頻度が減少することが分かった（ M izuta et

al.

2011）
．またその地域の上流 側（西 側）の，上 空 のジェット気流が強くなる場
所 で，低 気 圧 の 発 達 が 強まっていた．ジェット気流
・低気圧の発達・強い低気圧の頻度が関連し合っていずれも現在よりも極側で強くなることが予測される．
５km 格子雲システム解
像領域気候モデルは，降水のみでなく（Nakano et，気温の再現性に
al. 2012）
おいても20km 格子全球大気モデルを上回る（Mura．21世紀末
ta et al. 2012）の日本における夏季の顕著な高温の将来変化について
は，最低気温の昇温量については北海道南東地域（日第14図 （左上）観測データ（APHRO JP）から推定した現在（1980‑2009）の100年確率降水量（mm/day）．（右下）全球モデルの５アンサンブルで得られた将来（2075‑2099）の100年確率降水量の変化率（現在比％）．
（右上）現在の100年確率降水量に変化率を掛けて得られた将来の100年
確率降水量．

高山脈の風下側）で，最高気温の昇温量については東
京西方 の 多 摩 丘 陵 で 大 きく，フェーン現象との関連が調べられている．このモデルは局所的な風系の再現

大西洋‑ヨーロッパ域（30°W ‑50°
E）では出現頻度の性も良く，様々な応用が今後期待される．

減少が，太平洋域（100°
E‑120°W ）では現在と同程度の出現頻度が予測されている．ブロッキングの減少に

３．モデル開発の現状と課題

より異常気象の出現頻度は減少か横ばいが予想される

3.1 長期予測に用いられる気候モデル（地球シスものの，温暖化による気温上昇や大気中の水蒸気量の増加を考慮すると，いったん起こった時の熱波や集中豪雨の激しさは大きくなる可能性がある．

テムモデル）CMIP5の実験仕様のうち，ESM を用いたものの大きな目的の一つは，気候‑炭素循環フィードバックのまた，日本を含む中緯度域の秋から春においては，強度の検討である．気温の上昇が陸域植生や海洋によ温帯低気圧，特に強い低気圧の活動や，急速に発達す

る人為起源二酸化炭素吸収能力に影響を与え，それにる低気圧によって，強雨や強風による災害がもたらさ

よ り 加 速 あ る い は 減 速 す る と い う 気 候‑炭 素 循 環れる．上述のようなブロッキングも十分に再現されるフィードバックは，AR4でも中心的な話題の一つで高解像度の全球大気モデルにおいて，冬季の北半球にあった．世界10グループによる気候‑炭素循環結合モ

おける強い低気圧の存在頻度分布の将来変化を調べた

デルを用いた実験結果では，同フィードバックは正のところ，現在頻度が最も多い地域の極側・下流側（北フィードバック，つまり気温上昇を加速する方向にあ2013年４月

17238「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験るとされたが，その強度はまちまちであり，SRESる．この点について，2.1節で述べたとおり，革新プ

A2シナリオに基づく評価で0.2‑1.5℃（2100年時点）

ロではモデルの更新により，AR4の時点で用いていの昇温に相当するとされた．CMIP5に提出した革新

たモデルより良好な物理場の再現に成功している．たプロの結果でも同フィードバックは正であり，この点だしここで問題になるのは，大気海洋結合モデルのプでは従来の結論を追認する結果となった．

ログラムコードを改変した場合，生物・化学過程を表

炭素循環の振舞いに関する予測の信頼性を確保する

すプログラムコードに影響が及ぶことが往々にしてあために，過去から現在にかけての二酸化炭素濃度の変るということである．つまり土台の大気海洋結合モデ

遷や，現在気候のもとでの植生分布などの再現性を検ルに修正が加えられたときには，生物・化学過程のプ証することが重要である．第１図に示した通り，こう

ログラムコードを，モデルの方程式そのものに何の変した点についての再現性はある程度確保されている．

更もなくても更新する必要があるということであり，

ただし，ここで示したような検証は，予測の信頼性確

これは ESM の効率的開発の重大な阻害要因となる．

保のために必要条件であって，十分条件ではない．すこうした弊害を除去するため，コンポーネントモデル

なわち，過去の変動や現在の分布が再現できたからとごとのプログラムコードをできるだけ独立させた上

いって，将来予測の信頼性に直結するわけではないこ

で，コンポーネントモデル間で必要となる変数の交換とには注意を要する．

をつかさどる「カプラー」の開発が急務である．

実際，気候‑炭素循環フィードバックの強度には，（現状では多くの ESM で欠けている）窒素循環と炭

3.2 近未来予測に用いられる気候モデル

素循環の相互作用をモデルで考慮することにより，大近未来予測チームでは，予測システムの方法論確立

きく強度が変わってくるという指摘がある．また，野の た め に，旧 低 解 像 度 モ デ ル（MIROC3；Nozawa

外で二酸化炭素濃度の高い状態を作りそこでの植生動et al. 2005）を用いた実験を行う一方で，影響評価研

態を調べる FACE 実験では，現状で多くのモデルに究 に 求 め ら れ る 高 解 像 度 モ デ ル（M IROC4；Sa-

組み込まれている二酸化炭素施肥効果の強度が高すぎ

kamoto et al. 2012）を構築し，また，チーム長期とることが示唆されている．こうした点は，いずれも過協力して大気海洋とも物理過程を一新した新モデル

去や現状の再現には必ずしも重要ではないものの，将（MIROC5；Watanabe et al. 2012）の開発も行った．

来予測には大きくかかわってくるため，予測の信頼性

MIROC4で は，大 気 解 像 度 を 従 来 の120km か ら60確保のため更なる調査研究が望まれる．

km とし，渦許容の海洋モデルとの解像度のギャップ

さて海洋研究開発機構が中心となって開発しているを縮めたことにより，モデル気候値，季節変化，主要ESM （MIROC‑ESM ）は，大気化学過程やエアロゾ

な気候変動の再現性が飛躍的に改善することを確認し

ル輸送過程を丁寧に扱っていること，モデル大気上端

た．また，M IROC5では，ほとんど の 物 理 ス キームの設定高度が高く（約80km），中層の鉛直解像度もを日本人研究者の手によるものに差し替えた．ことに高いことなどが，各国研究機関で開発が進む ESM と新積雲スキーム（Chikira and Sugiyama 2010）のイ

比較した場合の特徴である．このため成層圏準二年振ンパクトは大きく，大気海洋結合モデルの積年の課題

動（QBO）等成層圏に特異な現象の再現性に優れ，であった double ITCZ 問題を大幅に改善し（Hirota

中層大気による物質輸送についても信頼性が比較的高，また，エルニーニョ振幅をコントロー
et al. 2011）

いといえる．こうした特質は，成層圏へのエアロゾル

ルするメカニズムの理解を進展させた（Watanabe etの人工散布といったいわゆるジオエンジニアリング

al. 2011a）．ここでは詳しく触れる余裕がないが，モ（気候工学）に関する実験を行うには好都合である．

デル開発の経験は，気候感度に対する研究も大いに推CM IP5と連携する形で，成層圏エアロゾル散布の効進し，MIROC グループ若手の研究は，国際的にも重果を評価するための国際プロジェクト GeoMIP が進要な位置を占めつつある．

行 中 で あ る．M IROC‑ESM は GeoMIP に も 参 加 し
データを提出している．

モデル開発は労多くして論文少なし，となりがちで，周囲からも「何をやっているのかよくわからな

言わずもがなではあるが，ESM に組み込まれた生い」などと言われがちであるが，自力でモデル開発で物・化学過程モデルの再現性を向上させるには，土台きるグループに対する国際コミュニティの信頼は厚となる大気海洋結合モデルの不断の改良が必須であい．共生，革新プログラムを通じて，予測計算を行う

18〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

239

だけでなく，世界に誇れるモデル開発コンソーシアム

ら気候へのシームレスなモデル開発を指向するものでを構築する機会を与えて頂いた文科省のご支援にこのあった．

場を借りて御礼申し上げる．

日本域の力学的領域ダウンスケーリングを実施する

革新プロの近未来予測課題では，気候の十年規模変ためには，側面境界条件を提供する全球モデルの気候動の予測という新しい研究領域について，十年規模変バイアスが大きな問題であった．全球大気海洋結合モ動に予測可能性があるという萌芽的な研究成果を残す

デルは，徐々にその気候値再現性を向上させてきてはことができた．現時点においては，実用的な利用が可

いるが，太平洋高気圧の軸の位置や形さらには梅雨前能な程に予測スキルがあるわけではないし，影響評価

線の形状等には依然としてバイアスがある．海面水温等の予測出力の応用でも，従来の温暖化気体や各種エ自体のバイアスもある．これらを回避するために，海アロゾルの将来シナリオを与える温暖化予測実験との面水温を下部境界条件（海面水温および海氷の分布）

差別は困難であろう．だからといって十年規模変動予として与える大気大循環モデルを使うこととした．ま測を単独で改善すると考えるのではなく，季節変動かたタイムスライス実験で必要な将来の下部境界データ

ら十年規模変動まで継ぎ目なく予測する（シームレス

は，平均的な気候値だけでなく時間的な変動性につい予測）ことがこの問題解決の糸口となるだろうと考えても，信頼性の高いものであることが重要な要素となる．すなわち，温暖化トレンドとともに10年規模の位

る．CM IP3の多数の全球大気海洋結合モデルの平均相を再現・予測することで，季節変動の理解と予測精から得られる将来の海面水温や海氷分布の予測結果度が高まり，一方で，エルニーニョの予測可能性は

は，その境界データとして最良の選択であると考えら

高々２年程度ではあろうが，その予測の成功をもってれた．しかし，マルチモデルデータを単純に平均する

長期的な予測可能性の延長を狙う．気候モデル，デー

だけではいくつかの問題が生じる．我々は，それぞれタ同化，アンサンブル予測など，気候研究の柱となっのモデルのバイアスを補正し，マルチモデルを平均している道具を有効に活用しながら問題へ有効なアプ

た場合に平滑化されて消えてしまう年々変動を現実的

ローチを探求していくことが今後必要である．それらに表現しつつ将来の気候変化の効果を取り入れる手法の道具に付随する研究テーマを考えれば，研究の裾野を開発した（M izuta et al. 2008）．

は広く，現業機関も含めて多方面の研究者の参加が期待される．

大気モデルの欠点は大気海洋相互作用の欠如である
ことは言うまでもないが，大気海洋結合過程の導入はモデルバイアスとのトレードオフの問題でもある．台3.3 極端現象予測に用いられる気候モデル

風の過発達を抑えるように大気海洋結合過程を導入し極端現象チームでは，台風など世界各地における熱つつ，大気海洋結合モデルで生じるバイアスを如何に帯低気圧の発生数や強度の変化，梅雨期の降水強度の抑えるかといった課題を克服する必要がある．

変化の予測を，高精度かつ定量的に見積もることを目革新プログラムでは，５km/２km 雲解像領域大気標としたため，それらの現象を陽に表現できるよう

モデルは夏季期間に限定した運用を行った．これは一に，従来地球温暖化研究では用いられていなかった水

つには計算機資源の問題が関係するが，モデルの物理

平方向に非常に細かい格子を持った大気モデルを使用

過程の改良とも関係している．夏季の積雲対流によるする必要があった．そのため，熱帯低気圧等の変化予降水に関しては，空間解像度を５km から２km にす測を行うために，全球20km 格子大気大循環モデル

ることで観測と匹敵する日降水量頻度分布を再現するを，また日本における集中豪雨などの予測を行うためことが可能になった．しかしながら冬季の降雪や積雪に，日本付近に領域を限定した５km および２km 格

過程を満足出来るように表現できていない．降水過程

子間隔の雲解像非静力領域大気モデルを用いることとと陸面過程の高度化が待たれる．

した．これらのモデルは極端現象チームで気象研究所

極端現象チームでは，研究期間当初から全球モデルとチームを組んだ気象庁予報部数値予報課が短期予報

グループと領域ダウンスケーリンググループ及び災害のために開発してきたものであるが，これを気候モデ

影響評価グループで密接に連携を図れるよう研究開発

ルとして使うため，長期間積分の安定性の他に，気候

スケジュールを組んだ．具体的には，研究期間の前半

モデル用の物理過程を導入した．共生プロジェクトとに共生プロジェクトのモデルを改良したモデルを，後革新プログラムにおけるモデル開発は，まさに予報か半に新たに開発した現在気候再現性の良いモデルを，2013年４月

19240「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

それぞれ用いて実験を行うことで，５年間の研究期間

で，2008年５月「気候シナリオ利用タスクグループ」

を通じて，全球から領域へのダウンスケーリング及び（TG）が文部科学・環境両省の支援のもと発足した．

災害影響評価グループとの連携を図って研究を進め

おもな活動内容は，年に２‑３回の会合における情報

た．モデル出力データについても，前期モデル実験実交換や，それに基づいた影響評価に必要な予測変数と施前にモデルグループと災害影響評価グループで議論

出力頻度についてのリストの作成，年１回のワークした．また前期モデル実験結果を踏まえ，後期モデル

ショップの開催などである．こうした活動は，モデル

実験でのモデル出力データを再討議した後，後期実験開発者と影響評価の研究者との交流を促すだけでなを行い，影響評価に利用するなど，モデルグループとく，影響評価にかかわる各分野間での情報交換促進に

災害影響評価グループの良好なコミュニケーションのも貢献した．例えば TG による初回のワークショッ

熟成がなされた．この良好なコミュニケーションを活

プでは，「気候予測データのバイアス補正」と「確率かしていくことが今後の研究の進展に役立つと考えて的予測」がテーマであったが，これは影響評価の各分いる．

野に共通の話題であり，分野の壁を越えた活発な討論が展開された．

４．革新プロが残したもの

さらに，革新プロで台風の再現，発生メカニズム解AR4で20世紀後半以降の温暖化が人間活動による析などに携わる気象研究者と，高潮や風水害の防止にとほぼ断定されたことを受け，予測を支える科学の役

取り組む防災の研究者との間では，台風をキーワード

割も，気候変化の根拠明示から温暖化の抑制・適応策とした「台風チーム」が結成され，それぞれの分野で立案へ資する知見獲得へと比重を移した．こうした状の台風に対する取り組みを紹介し，それらの改善につ況を反映し，革新プロでは予測モデル開発に携わる研いて議論 が 交 わ さ れ た．ま た CMIP5に 提 出 さ れ た究者と連携して影響評価に取り組むグループも組み入

データは，文部科学省による「データ統合・解析シスれられた．また革新プロと同時期に，環境省の地球環

テム」（DIAS）に携わる情報科学の研究者と革新プ

境研究総合推進費による「温暖化の危険な水準及び温ロが共同でサーバの構築にあたり，国際的なデータ配室効果ガス安定化レベル検討のための温暖化影響の総信体制の一翼を担う形で対応がなされた．CM IP5に合的評価に関する研究」（通称 S‑4）や「地球環境に提出された各国の気候モデル開発グループによる予測

関わる政策支援と普及啓発のための気候変動におけるデータの中では，革新プロからのデータは比較的早くシナリオに関わる総合的研究」（通称 S‑5）が実施さ

から世界各国で利用されることとなったが，これにはれており，予測データを用いて温暖化の産業や生活へ

上記のような連携体制の確立が大きく寄与している．

の影響を評価する研究が行われていた．

このように，これまで交流の少なかった関連分野間

影響評価を行う際には，予測データの中身をよく理でのネットワークが形成されたことが，革新プロの重解したうえで，最新の気候変化予測結果に基づいて行

要な副産物といえよう．今後，温暖化への適応策や緩うのが望ましい．しかし，従来はコミュニティ間の情和・抑制策の立案への温暖化予測データの利用がます

報交換が必ずしも充分に行われておらず，影響評価にます盛んになると予想される．上述のプログラム間協必要な変数が気候モデルの出力として保存されていな力を契機に培われた研究者間の信頼関係が，異分野がいなどの事態が発生していた．また，たとえば海面上一体となった包括的な温暖化対策に結びつくことを期

昇に関する予測データは，海流に呼応して力学的に変待する．

化する成分，海水の熱膨張による成分，氷床や氷河の融解による成分に分かれて存在する．海岸工学分野な

５．今後の改善が期待される点

どで海面上昇の予測データを影響評価に利用しようと

5.1 プロトコル準拠の実験遂行と研究成果創出のいう研究者にとって，そうした事実は自明のものでは

背反性ないが，さりとて情報の入手先が確立しているわけで

CMIP5で は，第 ３ 期 結 合 モ デ ル 相 互 比 較 計 画

はなく，予測結果の的確な利用法が影響評価分野へ円

（CM IP3）のときと比べ実験数や提出データに含まれ滑に伝達されているとは言いがたい状態であった．

る変数の数・出力頻度，データ総量などが格段に増大

こうした状況を改善し，S‑4や S‑5の研究者と革新した．それに伴い，実験実施や実験出力を指定されたプロの研究者とのコミュニケーションを促進する目的

形式に変換するなどの作業量が膨大になった．これは20〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

241

一面では，影響評価分野などでの温暖化予測データがり，DIAS にデータノードを立ち上げて国内機関によ頻繁に活用されるようになったことの反映であり歓迎る全てのデータ管理・配布を実施している．データをすべき事態ともいえるが，他方，一部の若年層の研究配布するシステムはできたが，ユーザーがデータを効者が論文執筆に直接結びつかない業務に多大な労力を率的に利用するための仕組みは十分ではない．今後

割かざるを得ない期間が１年ほど続くという事態にもユーザーとサーバーを管理する機関との密な情報交換つながった．

のもと試行錯誤しながら，有効な手立てを探っていく

現行の若手研究者の雇用体制を鑑みるに，これは決必要がある．

して望ましい状況とは言えない．実験仕様を設計する
際には，包括性と実行可能性のバランスをより慎重に

5.3 研究インフラストラクチャの整備

吟味していく必要がある．そうした観点から，実験仕

革新プログラムの出力データは量，種類とも多岐に様やデータ形式を策定するプロセスに対する国内研究わたった．需要も大きく，さらに増やしてほしいとす

者の関与を増やしていく必要があろう．また一方で，る要請もあったが，ディスク量や転送に要する時間のこうした若手研究者による献身的な作業が科学の進展制約から実験計画段階で絞らざるを得なかった．計算に一定の役割を果たしていることも事実である．若手にあたっては，かなりの便宜をはかっていただいたの研究者の雇用システムにおいて，論文という形での業で感謝の念に堪えないとはいえ，必ずしも潤沢とはい績以外にもこうした貢献を正しく評価する仕組みを確えない計算機直結のディスクを常時やりくりしながら立する努力も進めねばならない．

行うこととなった．計算終了後は直ちに大量のデータ

実験仕様の複雑さはまた，モデリングに従事する研を遠隔地のデータサーバーに転送する必要に迫られた究者以外の研究者に対し，「モデリングの研究をしてが，その回線の細さも深刻な問題であった．事実，プいる人たちのやっていることは，分からない」といっ

ログラムの前半は，宅配便によるディスクの配送で転たイメージを助長することにもつながりかねない．一

送していた．今後はより一層データ量が増えることが部の研究者にこのようなイメージが広がっている背景

予想され，こうしたハード・インフラの整備は進めての一つには，モデリングに従事する研究者自身が他分いただきたい．

野の研究者に対して十分な説明を行ってこなかったこ

また，外部からのデータ提供の要請に応えるのも，とがあろう．今後は，データ同化技術の開発など具体使っていただけるのでありがたい話であるとはいえ，的な課題を通じてモデル開発者と観測従事者のより緊容易ではなかった．利用者は必ずしもモデル出力の取密な連携を図り，モデリング研究の意義の理解促進をり扱いに慣れておらず，データの形式からはじまり，図っていくべきであろう．

モデルのデータの性質を説明する必要もあった．提供側の努力と利用者側の勉強が必要であろう．提供のた

5.2 データ配信サーバの運営体制

めの道具立ても十分ではなく，提供側が手動で領域・CMIP5に収められる総データ量は最終的に３ペタ要素を切り出してディスクに詰めて送付することが多バイトとも言われ，前回の CM IP3の約35テラバイト

かった．CMIP5もありシステムが出来つつあるが，に比べれば100倍にもなる．そのうち国内機関から提まだこの分野も研究・開発中のようで，現状では必ず出したデータ量は500テラバイト以上あり相応の貢献

しも便利とはいえないシステムもあるようである．今をしている．問題は，このデータをいかに有効に活用

後の発展が望まれる．

するかである．データ量は一組織で管理できる量を遥

さらに，今後地球環境予測を進める上で問題になる

かに超えているし，出力データを解析するにも，相応のが計算機である．こうした研究では多岐にわたる情の計算能力を持つマシンが必要になっている．この膨報を作成するため，計算量に比して相対的に大量のメ大な出力データに対応すべく国際的には GOESSP な

モリ・ディスクアクセスが必要となるが，これらは最るワーキンググループが活動し，現在までに世界中に新の計算機システムが得意としないものである．計算

配置したデータサーバーでデータを分散管理するシス

機向きのモデルを作る努力も必要ではあろうが，それ

テ ム を 構 築 し，同 時 に メ タ データ を 収 集 管 理 す るについていくには主に人的資源の上でも限界がある．

M ETAFOR，提出されたデータを品質管理する QC

地球環境予測研究向きの計算機の開発を期待する．

の体制を敷 い た．途 中 か ら 日 本 も GOESSP に 関 わ
2013年４月

21242「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

６．おわりに
平成24年度からは，地球温暖化予測に関係するプロジェクトとして文部科学省による「気候変動リスク情報創生プログラム」が発足する．４節で述べた「気候変化の根拠明示から温暖化の抑制・適応策立案へ資す
る知見獲得へ」という流れを一層意識し，異常気象頻度の変化についての評価，地域レベルでの温暖化の確率情報といった適応に必要な基盤的情報を提供するとともに，ティッピングエレメント（氷床の崩壊など，ある閾値を超えることによりもたらされるかもしれな
い激変），ジオエンジニアリング（人工的な気候制御による温暖化抑止）といった，これまで指摘されつつも詳細な評価がなされていなかった話題にも取り組
み，長期的な気候安定化目標設定に資する情報提供を通じ緩和・抑制策立案への貢献も目指す．
これら温暖化対策立案への貢献とともに，地球環境を形成する様々なプロセスの科学的知見獲得も，もちison Project 第５期結合モデル相互比較計画
C4M IP：Coupled Climate Carbon Cycle M odel Intercomparison Project 結合気候炭素循環モデル相互比
較計画DIAS：Data Integration and Analysis System データ
統合・解析システム
EM ICs：Earth System M odels for Intermediate Complexity 中程度の複雑さの地球システムモデル
ESM ：Earth System Model 地球システムモデル
FACE：Free Air CO Enrichment 開放系大気 CO 増加
実験
GCM ：General Circulation M odel 大循環モデル
GeoM IP：Geoengineering M odel Intercomparison Project 気候工学モデル相互比較計画
GOESSP：Global Organization for Earth System Science Portals 地球システム科学ポータル全球組織
IPCC：Intergovernmental Panel on Climate Change
気候変動に関する政府間パネル

ろん重要なターゲットである．この２つが両立可能で

ITCZ：Intertropical Convergence Zone 熱帯収束帯
JUMP‑LCM ：Japan Uncertainty M odeling Project

あることは，本稿で示した革新プロの成果を見ても想―Loosely Coupled M odel 日本不確実性モデリング計

像に難くない．革新プロの遺産を存分に活用し新しいプログラムを成功に導くことが，科学の発展への寄与につながると期待している．
謝

辞図の作成に関し，革新プログラムに参加する多数の研究者の協力を得た．お世話になった研究者らの協力と，文部科学省の支援に感謝している．本稿で示した
数値実験結果の多くは海洋研究開発機構が運営する地
球シミュレーターによって計算されたものである．また CMIP5の計算結果の配信に関して，データ統合解析システム（DIAS）の関係者には多大なご協力をい画―緩やかな結合モデル
M ETAFOR：Common M etadata for Climate M odeling
Digital Repositories 気候モデリングデジタル貯蔵のための共通メタデータ
M IROC：M odel for Interdisciplinary Research on Climate 気候についての学際研究モデル
M IROC‑ESM ：MIROC‑Earth System Model M IROC
地球システムモデル
M RI‑AGCM ：M eteorological Research Institute‑
Atmospheric General Circulation M odel 気象研究所
大気大循環モデル
PDO：Pacific Decadal Oscillation 太平洋十年規模変動
QBO：Quasi‑Biennial Oscillation 準二年振動

ただいた．ここに謝意を表する．

RCP：Representative Concentration Pathway 代表的
濃度経路

略語一覧

SEIB‑DGVM ：Spatially Explicit Individual‑Based
Dynamic Global Vegetation M odel 空間明示的な個AM O：Atlantic M ulti‑decadal Oscillation 大西洋数十
年規模振動体モデル‑動的全球植生モデル

APHRO JP：Asian Precipitation‑Highly‑Resolved

Sim‑CYCLE：Simulation Model of the Carbon Cycle inLand Ecosystem 陸域生態系における炭素循環モデル

Observational Data integration towards Evaluationof the Water Resources, Japan 日本における高解像

SPRINTARS：Spectral Radiation‑Transport M odel
for Aerosol Species エアロゾル種に関するスペクトル

度アジア日降水量グリッドデータ

放射輸送モデルAR4：4th Assessment Report 第４次評価報告書
AR5：5th Assessment Report 第５次評価報告書

S‑4：温暖化の危険な水準及び温室効果ガス安定化レベル検討のための温暖化影響の総合的評価に関する研究

CMIP3：3rd phase of the Coupled Model Intercomparison Project 第３期結合モデル相互比較計画

S‑5：地球温暖化に係る政策支援と普及啓発のための気候変動シナリオに関する総合的研究

CMIP5：5th phase of the Coupled M odel Intercompar-

TG：Task Group on Climate Scenario 気候シナリオ利22〝天気" 60．4．

「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験
用タスクグループ

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参

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25

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「21世紀気候変動予測革新プログラム」における，CMIP5実験仕様に基づいた温暖化予測実験

Results from Global Warming Projection Experiments Basedon CMIP5 Protocol under the KAKUSHIN Program
Michio KAWAMIYA , Masayoshi ISHII , Akio KITOH ,and Masahide KIMOTO(Corresponding author）Research Institute for Global Change, Japan Agencyfor Marine‑Earth
Science and Technology,3173‑25,Showa‑machi,Kanazawa‑ku,Yokohama‑city,Kanagawa,236‑
0001, Japan.
Climate Research Department, Meteorological Research Institute.
Atmosphere Ocean Research Institute, University of Tokyo.
（Received 18 September 2012；Accepted 20 December 2012）

Abstract
We report results from Innovative Program of Climate Change Projection for the 21st Century（KAKUSHIN program）byMinistryofEducation,Culture,Sports,Scienceand Technology（MEXT）,
under which most part of the data from Japan have been obtained for submission to the Coupled Model
Intercomparison Project Phase 5（CMIP5）, putting emphasis on CMIP5 simulations. CMIP5 experiments in the program have been conducted by Long‑Term Global Change Projection Team（Team 1）,
Near‑Term Climate Prediction Team（Team 2）and Extreme Event Projection Team（Team 3）focusing on acentennial（Team 1）and decadal（Team 2）timescale,and extremeevents such as typhoon anddownpour（Team 3）. Team 1 obtained results such as improved reproducibility for past climate change
during the20th centuryand projection for futurevegetation shift,Team2 establishment ofan initialization
schemefor aclimatechangeprojection model and improved predictabilityofclimatechangeon amultiple‑year timescale, and Team 3 projection of typhoon intensity approaching to Japan and creation of a mapof Japan for probabilistic precipitation change. Also, it is a great legacy of the program that a network
between the two research communities of climate change projection and impact assessment has been
established.Theseresults will besucceeded to anewprogram byMEXT Programfor Risk Information
on Climate Change , and it is hoped that they are further developed and utilized for developing climate
mitigation and adaptation policies.

26〝天気" 60．4．