Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
30～60年積分（土壌層深さによって異なる）し、最後の18年分を解析に用いた。

## （３）モンスーンの変動特性と全球気候モデルによる再現性

伝統的には、GMの領域は卓越風向と風速が年間で反転することを基準に判定されてきた。その定義によると、モンスーン域は主に東半球の熱帯域が相当することになる。一方、最近の研究では降水の特徴（多雨な夏季と乾燥した冬季）からモンスーン域を判定するようになり、その結果、モンスーン域として、南アジア、東アジア、オーストラリア、南北アフリカ、南北アメリカといった地域が含まれるようになった。また、GMPの年々変動を調べる場合、伝統的には1～12月を基準に調べられてきた。しかし、GMPは4月に最小となり、NHSMによる7～8月とSHSMによる1～2月に2つの最大値がある。そこで本研究では、5月1日から翌年の4月30日までを「全球モンスーン年」として、年平均GMPの年々変動を解析する。この定義はGMだけでなく、ENSOの発達過程を抽出することにも適している。ENSOは、5月から始まって年末に向けて最大となり、翌年の北半球の春に収束することが多いからである。

本研究では2つの降水量データ、GPCP(Global Precipitation Climatology Project)とCMAP(Climate Prediction Center merged analysis of precipitation)を用いてGMの変動特性を解析する。気候値と年々変動の解析には、2つのデータセットの算術平均を用いたが、長期トレンドの解析には、GPCPのみを用いた。CMAPはサンゴ礁データに基づくキャリブレーションを導入しており、データの長期トレンドの精度が水平不均一性を含んでいる可能性がある（Yin et al., 2004 $ ^{27} $ ）ためである。循環場（風向・風速）データは、NCEP2(National Centers for Environmental Prediction-Department of Energy reanalysis 2)とERA（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts（ECMWF）reanalysis）の算術平均を用いた。ERAは40年再解析データ（ERA-40）とInterim ERA（1989-2008）を統合したものである。GMPの気候値と全球モンスーンの循環場（GMC）の気候値の検証には、Wang et al.（2011） $ ^{20} $ の診断方法を用いた。エルニーニョとGMPとの年々変動における関係の検証には、米国大気海洋局（NOAA）の月平均の海面水温（SST）データERSST（extended reconstructed SST）version 3の1970-1999年のデータを使用した。特異値分解（SVD, singular value decomposition）を用いた最大共分散解析（MCA, maximum covariance analysis）によって、GMPとSSTの重要な結合モードを抽出した。線形トレンドの有意性は2つの方法（トレンド-ノイズ比、Mann-Kendall rank法）を用いて検定している。

モデル間の比較をするために、CMIP3の結合モデル20世紀実験(20C3M)の1970～1999年の月平均の降水量、風速、SSTのデータを収集した。モデル出力は2.5°×2.5°に線形補間で内挿した。ENSOに関連したGMの年々変動には、EOF(Empirical Orthogonal Function)解析とMCA解析を適用した。

## （４） VOC発生量変化の気候影響評価

本研究で用いたMIROC5は、大気の水平解像度をT42、鉛直解像度を40層、海洋の水平解像度を1°とした。エアロゾルの放射、輸送、沈着等はSPRINTARS（Spectral Radiation-Transport Model for Aerosol Species; Takemura et al., 2000 $ ^{28} $ ）；2002 $ ^{29} $ ）；2005 $ ^{23} $ ）をMIROC5に組み込んで大循環過程とオンラインで計算している。SPRINTARSでは黒色炭素(BC)、有機炭素(OC)、硝酸塩、土壌粒子、海塩粒子といった対流圈で主要なエアロゾル種や硝酸塩の前駆気体(硫黄酸化物(SOx)、DMS)を考慮している。土壌粒子の発生は、地上10m風速、葉面積指数、土壌水分、積雪被覆率から、モデル
内で算定している。同様に、DMSと海塩粒子の発生量も、地表面での下向き放射と10m風速から簡単な推定式で算定している。一方、BC、OC、SOxはRCP-CCD(Representative Concentration Pathways Concentration Calculations and Data; http://www.pik-potsdam.de/~mmalte/rcps/index.htm)に基づいて与えているため、これらはB1実験とB2実験で同一になっている。気体である生物起源のVOCから粒子生成されるSOAについては、次のような設定で実験を行った。

ここでは、2組のタイムスライス実験を1700年、1850年、1950年、2000年の条件で行った(表(2)-3)。B1実験では、Guenther et al. (1995) $ ^{7)} $ によるGEIAデータ(Global Emissions Inventory Activities)の月平均VOC放出速度から算定したSOAを共通して与えた。一方、B2実験では、各々のタイムスライスの年代に対応して土地利用変化を考慮し(Hurtt et al., 2006 $ ^{24)} $ )、Guenther et al. (2006) $ ^{22)} $ に基づいて推定した植生からのVOC放出速度(Tanaka et al., 2012 $ ^{30)} $ )から算定したSOAを与えた。Guenther et al. (2006 $ ^{22)} $ )では葉面積指数（LAI）、土壌水分、日射、気温の関数として植生からのVOC放出量を算定するが、気温と日射の値は、B1実験の値を用いた（Tanaka et al., 2012 $ ^{30)} $ ）。表(2)-3のうち「⑤-①」と「⑥-②」がVOC放出速度の違いによる気候影響を表す。従って、これらの差から土地利用変化によるVOC発生量変化を推定することができる。簡単のため、これ以降②をCTL、⑥をEXPとする。

他の境界条件としては、Ramankutty and Foley (1999) $ ^{1)} $ に基づく自然植生分布、MODISによるLAIを用いた。温室効果気体(CO $ _{2} $ ，CH $ _{4} $ ，N $ _{2} $ O)と対流圏オゾンの濃度はRCP-CCDの値を参照している。成層圏オゾン濃度の3次元分布は大気化学モデル(Sudo et al., 2002) $ ^{31)} $ で計算された値を用いた。太陽常数と火山によるエアロゾルには、各々Lean et al. (2005) $ ^{32)} $ とSato et al. (1993) $ ^{33)} $ を用いている。タイムスライス実験では、各々の年代の境界条件を与えて60年積分し、最初の20年は初期条件の影響を受けるため、後半40年を解析した。

表 $ (2) $ -3 MIROC5による数値実験の条件

VEG	LAI	VOC	Aerosols	GHGs	Oxides	Solar & Volcano
①	1700	1700	1700	1850	1850	1850	1850
B1-1700	1850	1850	1850	1850	1850	1850	1850
②	1850	1850	1850	1850	1850	1850	1850
B1-1850	1950	1950	1950	1950	1950	1950	1950
③	1950	1950	1950	1950	1950	1950	1950
B1-1950	2000	2000	2000	2000	2000	2000	2000
④	2000	2000	2000	2000	2000	2000	2000
B1-2000	2000	2000	2000	2000	2000	2000	2000
⑤	1700	1700	1700	1850	1850	1850	1850
B2-1700	1850	1850	1850	1850	1850	1850	1850
⑥	1850	1850	1850	1850	1850	1850	1850
B2-1850	1950	1950	1950	1950	1950	1950	1950
⑦	1950	1950	1950	1950	1950	1950	1950
B2-1950	1950	1950	2000	1950	1950	1950	1950
⑧	1950	1950	2000	1950	1950	1950	1950
B2-1950	1950	1950	2000	1950	1950	1950	1950

## 4 ．結果及び考察
## （１）産業革命以降のVOC放出速度の全球分布の推移

図(2)-2に2000年のイソプレン（左図）とモノテルペン（右図）の年間放出量の分布を示す。イソプレンの生成・放出は低緯度帯に集中しており、主に熱帯雨林や周辺の広葉落葉林から放出している。一方、モノテルペンの生成・放出の分布は高緯度帯の寒帯林でも大きくなっている。高緯度帯でのモノテルペン生成・放出は夏季の3、4ヶ月に限定されるが、モノテルペンの活発な生成・放出を特徴とする植生が分布することで、地球規模の年間放出量にも影響する。低緯度帯に分布する植生はその生成・放出が比較的不活発な特徴を持つが、年中の強い日射と高い温度によって生じる一定の放出によって、地球規模の年間放出量に影響を与える。

図(2)-3ab は、産業革命以降のイソプレンとモノテルペンの年間放出速度の推移である。1990年代を対象にしたイソプレンとモノテルペンの年間放出量の推定値は、それぞれ410～601TgCyr $ ^{-1} $ と33～480TgCyr $ ^{-1} $ であり（Laothawornkitkul et al., 2009 $ ^{34} $ ）、本研究の1990年代の計算結果は、これらの範囲内にあった。1850年の値に比べて2000年の値が、イソプレンは減少し、モノテルペンは増加した。これはLathiere et al. (2005) $ ^{8} $ の結果と一致する。この結果を、1850年の耕地分布のままで計算した値と比べると、イソプレン、モノテルペンともに、耕地面积の拡大を考慮した値のほうが小さくなっており、その差は徐々に拡大していた。1850年に対する2000年の比を取ると、耕地化によって、イソプレンの放出速度は約7%、モノテルペンは約2%の減少していた（図(2)-3cd）。

0 0.2 0.4 0.6 0.6 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2.5 (gC/m^{2}/month)

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2≤(gC/m^{2}/month)

図(2)-2 2000年のイソプレン(左図)とモノテルペン(右図)の年間放出量の分布。
b) Mon. emission

c)

d)

図(2)-3 1850 年から 2000 年のイソプレン(a)とモノテルペン(b)の年間放出量(TgC yr $ ^{-1} $ )の推移。黒線は耕地化と気象要素の変化を考慮した結果、灰色線は耕地分布を 1850 年に固定した結果である。(c)(d)は 1850 年に対する放出速度の増減に及ぼす影響(%)で、温度（SAT）、日射（DSR）、気象要素（Climate；SAT+DSR）と耕地化（Landuse）を表す。(c)がイソプレン、(b)がモノテルペン。

気象要素の変化が植生からの VOC 放出速度の推移に及ぼした影響を見ると（図(2)-3cd）、1850年から2000年の地表温度（SAT）の変化によって、イソプレンは約9%、モノテルペンは約7%の増加に寄与したと推定された。この結果は、産業革命以降、SATが徐々に高くなっていることと一致する。一方、日射量（DSR）は徐々に減少しており、イソプレンとモノテルペンの放出速度を減少させたと考えられる。1850年から2000年の減少率を見ると、その影響は気温変化よりも小さく、イソプレンで約2%、モノテルペンで極めて小さな減少となっていた。この原因は、8種のモノテルペンのうちオシメン以外は光に反応しないためである。これらを総合すると、1850年に対する2000年のイソプレンの年間放出量は、耕地拡大による減少効果が気象要素による増加効果を上回った結果、全体として減少していたことが分かる。一方、モノテルペンは、イソプレンと逆の理由によって、増加していたことが分かった。
図(2)-4 産業革命以降のイソプレン(a)とモノテルペン(b)のA1−A11における年間放出量の推定値。

図(2)-5 地域A1-A11における1850年からの年間放出量の推移を植生タイプ毎に積み上げて示した。(a)がイソプレン、(b)がモノテルペン。

次に、地域による放出速度の推移の特徴について調べた。図(2)-4に地域A1-A11（図(2)-1）における1850年からのイソプレンとモノテルペンの年間放出量の推移を示す。イソプレンはA10（耕地化が進んでいない低緯度帯）、A8（南米）、A2（アフリカ）、A5（東南アジア）の順に放出量が高かった。A8は耕地化が進んでいるにも関わらず、耕地化が進んでいないA10と似た推移となり、耕地化によるイソプレン放出の減少はあまりなかったことがわかる。A5では1850年から1880年頃にはA2と同規模の放出量が見積もられたが、1930年代から顕著に減少した。この減少が地球規模のイソプレン放出の減少に大きく寄与していたとわかる。このほか、A4における減少が比較的大きかった。一方、モノテルペンの年間放出量は、低緯度帯を含むA2、A8、A10の順に高く、いずれも1850年から似た推移となった。また、モノテルペンは高緯度帯を含むA7（北米）とA3（東アジア）も程度帯を含むA5などと同程度の大きな値が見積もられた。いずれの地域においても、A5のイソプレンのような顕著な減少はなかった。
イソプレンとモノテルペンの1850年からの年間放出量について、植生タイプごとの内訳を含めた各地域(A1-A11)での推移を見ると（図(2)-5ab）、イソプレンは熱帯常緑広葉樹（BEF）からの放出が大部分を占めるのに対し、モノテルペンは様々な植生タイプから放出することがわかる。また、耕作地(Cropland)はイソプレン放出にほとんど貢献しない一方、モノテルペン放出にはCroplandの拡大と伴う増加が見られる。その結果、耕地の拡大による自然植生からの放出量の減少が、モノテルペンでは部分的に相殺され、耕地拡大の効果はイソプレンにおいてより効果的であることが示された。図(2)-4でA5（東南アジア）のイソプレン年間放出量の顕著な減少を指摘したが、図(2)-5aを見るとBEFからのイソプレン放出量の減少が顕著であり、図(2)-5bでcroplandからのモノテルペン放出量の増加が見られることから、A5のイソプレン年間放出量の顕著な減少は、この地域でのBEFからCroplandへの転換によるものであったことが明らか示された。

## （２）陸面過程の高度化

図(2)-6（a)全球気候モデルMIROCの陸面過程MATSIROで用いられている、土壌水分(Volumetric Water Content)と熱伝導率(Thermal conductivity)の関係。実線が従来の計算方法に従った場合。点線と破線が改良した計算方法で、点線が固相のみの場合を、破線が液相のみの場合を示す。氷点下の不凍水の存在を考える場合は容積比率に従って内分される。（b）アラスカにおける土壌水分（液相）と熱伝導率の観測値。挿入されている曲線は土壌層タイプごとの当てはめ曲線を示す（下から落葉層、有機層、A層、B層、C層）。

土壌層中の熱伝導率や熱容量といった熱的物性値の評価方法について、これまでの評価方法と実観測値に基づいた方法を比較した。これまでの評価方法では、凍結した土壌水分によって熱的な性質が影響を受けることが考慮されておらず、冬季の熱伝導率が過小評価されていた（図(2)-6a）。また、土壌表層近くの有機層は、大気との熱・水の交換の媒介領域として重要な意味を持つが、それが従来考慮されていなかった。それを反映するために、アラスカを含む寒冷域や、対照領域として中緯度（日本）内で行われた実地観測の結果を参照し、モデルで計算された温度分布や水分分布と比較することにより土壌物性値を逆問題的に推定した（図(2)-6b）。上記の改良により、夏季土壌の熱伝導率の過大評価を是正し、地表面下の熱・水状況の再現性が改善された。一方で、積雪の再現性不良による土壌の熱・水状況のバイアスが依然として残されていること
とも明らかになった。今後、積雪についても観測データの収集・解析し、積雪過程の改良を行う必要があることがわかった。

土壤物理過程の改良を取り入れたGCM実験では、特に高緯度域での季節性（年振幅や位相など）の再現性は全般的によくなった。また凍土物理の改善の影響は温帯や熱帯域で見られていることは、大気場のテレコネクションによりを通して影響が全球規模に伝播していることを示していると思われる。改善の効果は気温分布で特に顕著に見られた。降水分布については影響が見られたが、実験に用いたGCMが以前から持っていた高緯度域での多降水バイアスを減じる方向には働かなかった。土壤有機層の導入によって（特に夏季に）保水効果が増大して蒸発の増加し、それが高緯度内陸域での水リサイクリングによって一層の降水増加へ繋がったと思われる。蒸発（潜熱）の増加は、一方で顕熱の減少を通し夏季気温を抑え、夏季の高温バイアスの減少にも貢献しており、物性値の改変が悪方向にばかり作用したとは言いにくい。またモデル物理の改善は、気温場において冬の年々変動を大きくし、より現実に近くなることがしめされたが、高緯度域で降水の多い夏の降水場に対しての年々変動にはあまり影響がなかった（図(2)-7）。

図(2)-7 7月降水量の年々変動分布。左はrCs1y条件のモデル出力。右はGPCP降水データの1979年～2008年の期間から計算したもの。

## (3) モンスーンの変動特性と全球気候モデルによる再現性

図(2)-8aにGMP域を示す(黒線)。GMP域は、夏季の降水量が冬季よりも2mm/day大きく、夏季降水量が年間降水量の55%以上を占めているところである。ここで、夏季とは北半球では5-9月、南半球で11-3月とした。この閾値によって、モンスーン気候と隣接する乾燥域(夏季降水量が1mm/day以下、図(2)-8aのハッチ域)や熱帯性気候を区別する。MCA解析によると、様々なモンスーン域のGMPはENSOによって統合的に変動していることが明らかになった。あるモンスーン年から次のモンスーン年にかけて、広大な乾燥した貿易風や砂漠で隔てられた大部分の大陸のモンスーン域で、ENSOによって統合的に駆動されて変動しており、結合傾向は、北半球のほうが南半球よりも顕著であった。
図(2)-8（a）MCA解析によって抽出したGMP域（黒線）でのモンスーン年平均降水量の先行結合モード。全共分散の72%を占める。ハッチは乾燥域。（b）（a）に同じ。但し全球SST。（c）相関係数の時系列。実線は、Niño3.4域（(b）の黒四角）でのSST偏差。

図(2)-9 NHSM降水量とGMPの1979-2008年（モンスーン年）の時系列とトレンド。

過去30年間のGMPの長期トレンドを見ると、増大傾向にあり、それは北半球夏季モンスーン(NHSM)の降水量の強化によるものであった(図(2)-9)。GMPの強化傾向は、主に太平洋の東西の温度コントラストが強化されたことに依っており、亜熱帯東部太平洋域での高気圧化とインド-西太平洋域の暖水域での低気圧化と連動している（図(2)-10a）。このメカニズムはNHSMと南半球夏季モンスーン(SHSM)の両方を強化する働きがある一方で、北半球（南半球）でのより強い（弱い）温暖化傾向のために南北半球間での熱コントラストを形成し（図(2)-10b）、NHSMを強化してSHSMを弱化していた。CMIP3の将来予測結果で、大部分のモデルが温室効果ガスの増大に伴ういわゆるエルニーニョ的温暖化による東部太平洋の温度上昇を予想しているように、太平洋の東西方向の熱的コントラストの強化は自然変動の結果だと考えられる。一方で、将来の気温予測の結果において北半球で寄り強い温暖化傾向が顕著に見られることから、南北半球の熱コントラストの強化は人為起源の強制力の結果ではないかと考えられる。また、全球夏季モンスーンの強化によって熱帯気候の年変化が強化されるだけでなく、砂漠や貿易風との相互作用により、湿润域がより湿
潤になり、乾燥域がより乾燥になる傾向も強化されることが明らかになった。

図(2)-10（a）SSTの東西傾度(ZSSTGI、赤線で左スケール)とインド-太平洋振動指数(IPZOI、青線で右スケール)の年々変動(実線)とトレンド(破線)。ZSSTGIはSST（20S-20N，160W-80W）-SST（40S-40N，120E-160W）で算出。IPZOIは地表気圧の東西傾度（SLP（40S-40N，160W-110W）-SLP（20S-20N，50E-150E））で導出。（b）2m気温の北半球(0-40N)と南半球(0-40S)の差の時系列。ERAとNCEP2の再解析データを使用。

次に、本研究で用いるMIROC5によるモンスーン変動の再現性について調べた。GM域の同定に用いる降水と850hPa風速場の年平均と季節変化の気候値はMIROC5のほうがMIROC3よりも良く再現されていた。その結果、MIROC5はMIROC3を含むCMIP3のCGCMよりもGMPや全球モンスーン循環(GMC)の強度や領域を良く再現していた(図(2)-11)。月平均のNiño 3インデックスを解析したところ、エルニーニョの振幅と周期はMIROC5のほうがMIROC3よりも良く再現されていた。但し、熱帯太平洋のSSTの非対称性によって間接的に診断されるENSO力学の非線形性の再現性は、MIROC5やMIROC3でもCMIP3のCGCMでもまだ十分ではない(図省略)。観測データのMCA解析で示されたGMPとENSOの年々変動の関係(図(2)-8)はCMIP3の結果でも顕著に見られており、その関係の再現性はMIROC5でMIROC3よりも向上した。

図(2)-11（a)GMP指数の空間相関係数(PCC)の自乗(x軸)とGMC 指数のPCCの自乗(y軸)。右上のプロットほど再現性がよい。(b)GMP域(x軸)とGMC域(y軸)の中率（threat score）。右下の数値は各々の回帰係数。解析域は $ 0^{\circ}-360^{\circ}E $ ， $ 40^{\circ}S-45^{\circ}N $ 。

図(2)-12 観測-モデル間のPCCの関係。y軸はGMPのEOF第1成分、x軸は熱帯SSTのMCA第1成分。両者が線形な関係(回帰係数0.51)にあることから、GMPの信頼性は熱帯SSTの再現性に依存していることを示唆。
また、GMPのEOF第1成分の観測-モデル間の空間相関係数(PCC)と、熱帯SSTのMCA第1成分のGMPのEOF第1成分のPCCの関係を調べたところ、両者には回帰係数0.51で線形な関係が見られ、GMPの信頼性は熱帯SSTの再現性に大きく依存していることが明らかになった(図(2)-12)。そこで、MIROC5におけるエルニーニョ再現性向上に寄与したメカニズムについてさらに解析した。特に着目したのは太平洋のWalker循環である。熱帯では、熱帯太平洋の状態を制御し、エルニーニョの初期状態を強化するBjerknesフィードバックが重要なプロセスであるが、その発生だけでなく強化にも、Walker循環は重要な役割を持っているからである。観測データでは、Walker循環の気候値的な最大上昇域( $ 115^{\circ}-120^{\circ}E $ , $ 5^{\circ}S-5^{\circ}N $ )で平均した降水量は、Niño3インデックスと負相関があり、1～2ヶ月先行して極大値が見られる(図(2)-13a、+印)。また、熱帯中部太平洋( $ 160^{\circ}E-200^{\circ}E $ , $ 5^{\circ}S-5^{\circ}N $ )でSSTの正偏差が見られた後、降水が強化される(図(2)-13b)。これらの結果から、エルニーニョはWalker循環の弱まりがきっかけになって発生し、一端形成されると、熱帯中部太平の腕の対流活動によってBjerknesフィードバックが増幅されることを示唆している。

観測と比較すると、MIROC3の2つの解像度（MIROC3hiとMIROC3med、図(2)-13a、小さい○印）では、その正のフィードバック過程を再現していないことが分かった。相関係数がすべての先行/遅延期間で有意でなく（図(2)-13a）、SST偏差が2度まで上がっても強い対流は見られなかった（図(2)-13de）。一方MIROC5では、Bjerknesフィードバックが相応の役割を担っている様子が再現されている（図(2)-13a、大きい○印）。降水の減少によってWalker循環が抑制されるとエルニーニョが観測と同じような先行時間で励起されていた。さらに、SST偏差が2℃以上の領域で、強化された深い対流が見られた（図(2)-13c）。従って、MIROC5では、赤道中部太平洋での対流活動の強化による、より現実的なBjerknesフィードバックによって、エルニーニョの再現性が向上したと考えられる。

また、アジアモンスーンの長期変化が、地表面状態（土地利用、海面水温変化等）、エアロブル、温室効果ガスなどの長期的な強制の変化に対し、異なる応答をする可能性を、サブテーマ3及び4と協力した観測データ解析から示されたが、1700年から1850年にかけてのインド・中国での（森林から農耕地への）顕著な地表面改変に対応して、モンスーンのオンセット時期に選択的に顕著な降水量変化の起こることが、GCM実験でも示された(Yamashima et al., 2011 $ ^{3} $ )。
SST anomaly (C)

図(2)-13 Wakler循環の最大上昇域( $ 115^{\circ}-120^{\circ}E $ ， $ 5^{\circ}S-5^{\circ}N $ )での月平均降水量偏差と、月平均ニーニョ3インデックスとの先行-遅延相関係数。観測（+）のスケールは右y軸、MIROC(〇)のスケールは左y軸。(b)-(e)赤道中部太平洋における月平均SST偏差(x軸)と月平均降水量偏差(y軸)の散布図。(b)が観測、(c)がMIROC5、(d)がMIROC3hi、(e)MIROC3med。各図上部の括弧内の数値は、解析域で平均したSSTの気候値。

## （４）VOC発生量変化の気候影響

2つのVOC放出速度の推定方法によるSOAの差は、全体として南アジア・東南アジアなど植生のある地域の大部分でEXPのほうがCTLよりも大きく、その増大幅はCTLでの熱帯林からの放出速度と同程度だった（図(2)-14）。SOAの増大によってOCエアロブルの光学的厚さ(AOD)がインド亜大陸(IS)、海洋大陸(MC)東南アジア(SEA)の広い地域で増大し、増大幅は、4-5月に最大になった（図(2)-15、太実線）。AODが増大すると日射の吸収が増大し、地表での下向き短波放射が減少する（図(2)-15、影）。これはエアロブルの直接効果であるが、広域での熱的な構造や大気循環を変えるほどの大きさではなかった。しかしながら、エアロブルの放射強制力はモデルの内部変動を通して、モデルの局地的な水循環の結果に影響を与えたと考えられる。図(2)-16に降水の差(EXP-CTL)と鉛直積分した硫酸エアロブルの差(EXP-CTL)を示す。これを見ると、5月にベンガル湾と中国南東部の海上で降水が強化し、その領域で硫酸エアロブルが大きく減少していた。一方、6月に海上で降水が減少した領域では、硫酸エアロブルが増大していた。このような硫酸エアロブルと降水の負の相関関係は、一般に、エアロブルの増大によって雲水の凝結核が増大して降水が減少するといわれていることと一致する。ここで、降水変動の主な部分は海上にあるのは、SPRINTARSではDMSが主に海洋から放出されているためだと考えられる。同様の解析を他のエアロブル種についても行ったが、降水との明確な関係は見いだされなかった。
図(2)-14 2次有機エアロブル(SOA)の 年平均放出速度。色がCTL、コンター 一がEXP-CTL。単位は $ 10^{-11} $ kg/m $ ^{2} $ /s。

図(2)-15 地表面でのエアロブルによる放射強制力(ARFS, W/m²)の時間-緯度断面。影がの差(EXP-CTL)、太実線が有機炭素の光学的厚さ(AOD)の差、細実線が土壌粒子のAODの差。(a)がインド亜大陸(70-90°E)、(b)がインドシナ半島(90-120°E)。

図(2)-16 5～8月の降水量(mm/day、等値線)の差(EXP-CTL)、と鉛直積分した硫酸エアロゾルの数密度( $ \#/cm^{2} $ 、色)の差。コンターは0.5mm/day間隔で、±1 mm/day以上の差について描いている。

領域スケールでは、特に5-6月に、いくつかの海洋上の領域でエアロゾルによる降水の変化が見られた。そういった変化に付随して、日降水量の頻度や強度にも変化が現れる可能性があると考え、日降水量の統計的な特徴について解析した。降水量は必ず正の値をとり、非対称な頻度分布を持っている。従って、ガンマ分布を適用して統計的な特徴を解析するのが適していることが、これまでの研究で知られている。そこで、40-160°E, 10°S-60°Nの海上域について、40年間の日降水量の頻度分布を調べた。ただし、月平均降水量の差が5月(6月)に+1（-1）mm/day以上(以下)の格子点で、且つ降水のあった日(日降水量0.1 mm/day以上)のみを対象とする。（降水量が非常
に小さい場合、数値的な誤差や丸め誤差を除外するためである。）頻度分布を求めた後、最専法によってガンマ分布の形(係数)を求めた。

図(2)-17 40-160° E, 10° S-60° Nの海上での日降水量(mm/day)のヒストグラム。灰色がCTL、黒がEXP。降水なしは除いている。曲線は、ヒストグラムに対して最尤法で求めたガンマ分布。実線がCTL、破線がEXP。挿入図は90%以下、90～99%、99%以上の日降水量イベントの拡大図。閾値はCTL実験のガンマ分布CDFから決めた。(a)5月。降水量の差が+1 mm/day以上の格子点が対象。(b)6月。降水量の差が-1 mm/day以下の格子点が対象。

図(2)-17に降水日の周波数密度のヒストグラムとそれに対応するガンマ分布を、CTLは灰色線、EXPは黒線で示す。ヒストグラムは双曲線のガンマ分布とよく一致していた。一致性をコルモゴロフ-スミルノフ検定で調べると、99%の信頼限界で有意と判定された。5月は、降水日の頻度と強度はEXPのほうがCTLよりも増加している(図(2)-17a)。その結果、標準以上および強い降水イベントの寄与は増大し、弱い降水や標準的な降水の寄与は減少していた。すなわち、90%以下の部分(図(2)-17a、左上の挿入図)の降水強度の頻度はEXPの方が小さく、90～99%(図(2)-17a、右上の挿入図)と99%以上(図(2)-17a、下の挿入図)の降水強度の頻度はEXPの方が大きかった。具体的には、EXPはCTLと比べて、降水日数が201日増加し、降水量が6.5mm/day以下(P_{EQ})の降水頻度が1754日減少した。合わせると、P_{EQ}を上回る降水イベントが1955回、EXPで増加したことになる。興味深いこ
とには、90％以上の降水強度を持つ降水日数の増加は、全体の減少の60％に相当していた。極端に強い降水の全体の降水頻度の変化に対する顕著な寄与は、平均降水強度が小さくなる6月にも明らかに見られた。但し、6月の降水発生頻度の変化は5月と逆の様相を示している(図(2)-17b)。それでも、極端に強い降水イベントの変化は、降水頻度の変化全体の40％を占めていた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

植生起源の揮発性有機炭素(VOC)の発生速度の推定において、植生タイプ、気温、日射等の要因が重要であることは認識されていたが、植生タイプの変化だけでなく、気温や日射の推移も考慮して、1850～2000年の全球スケールでの植生起源VOCの推移を算定した。さらに、150年間の推移における各要因の寄与率を定量的に初めて評価することにより、気温変化の影響が植生改変の影響と同程度に大きいことを示した。

全球気候モデル(CGCM)による気候変動研究において、モンスーンの変化は重要な要素であるが、モンスーンは伝統的に領域スケールでの振る舞いが注目されてきたため、CGCMにおけるモンスーンの再現性はあまりよく調べられていなかった。そこで、全球モンスーンの解析方法を導入することにより、CGCMにおけるモンスーンの再現性を定量的に示すことができた。その結果、本研究で用いるMIROC5は、従来のCGCMよりもモンスーンとENSOの再現性が大きく改善していることを示した。さらに、モンスーン再現性の向上が、Bjerknesフィードバックの再現性向上と関係していることを明らかにした。

BVOC変化による気候影響評価は、これまで放射強制力の算定にとどまっていたが、CGCMによる2組のタイムスライス実験を行うことにより、大気循環との相互作用や雲降水システムにおける間接効果も含めて、アジア域の気候影響を初めて示すことができた。エアロゾル変化による直接効果の放射強制力はあまり大きくなかったものの、硫酸エアロゾルの変化と降水量変化の負相関が見いだされた。また、エアロゾルの変動が日降水量の頻度や強度について統計的に特徴を解析することにより、SOAが増大した場合に強い降水が増大することを定量的に示した。

## （２）環境政策への貢献

本サブテーマで用いた土地利用変化のデータはIPCCの第5次報告書において共通データとして提供されたもので、これを用いて植生によるVOC発生量の変化を推定し、気候への影響評価を行う基礎資料を得た。また、植生によるVOC発生量の推定において気温が重要な要素になることを示した。これらについて、国際的な気候予測研究の枠組みでも検討してもらえるよう、研究成果の普及に努める。

本サブテーマで用いたMIROC5は、IPCCの第5次報告書の温暖化予測実験でも用いられている。モンスーン循環と降水、およびそれらのエルニーニョ変動との関係は、温暖化による気候変動予測においても重要な課題の1つであり、IPCCの第5次報告書に向けたMIROC5による実験結果を用いてモンスーン変動の再現性について詳細な解析したことにより、今後のメカニズム解明を含めて、温暖化におけるモンスーン変動予測の道筋になると期待される。
### 6. 国際共同研究等の状況

本サブテーマで用いたMIROC5は、21世紀気候変動予測革新プログラム（以下、革新プロ）で開発・改良されたモデルである。また、植生改変とそれによるエアロゾル変動の気候影響を評価する数値実験では、IPCCの第5次報告書(AR5)に向けた気候変動予測実験に準拠した諸条件で実験を行った。また環境省地球環境研究総合推進費戦略的課題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」（以下、推進費S5）ともワークショップ等を通じて随時情報交換を行っている。このように、革新プロ、IPCC AR5及び推進費S5と技術的な部分及び科学的な部分の両方で連携を取りながら推進しており、互いに知見を共有することによって、地球環境変動予測に総合的に資することを目指している

この他、大気-陸面間の熱・水交換における土壌物理過程の改良は、アラスカ大学フェアバンクス校の北極圏国際研究センター(International Arctic Research Center, IARC)と協力して進めている。また、本研究はモンスーンアジア水文気候研究計画(Monsoon Asia Hydro-Atmosphere Scientific Research and Prediction Initiative, MAHASRI)が対象としている地域を含む土地被覆・植生改変の影響評価を行うことから、MAHASRIでの降水過程と地表面過程の相互作用の解明にも資するものである。また、平成19年度から進められているモンスーンアジア統合地域研究計画(Monsoon Asia Integrated Regional Study, MAIRS)が対象としている地域も含まれることから、国際会議等を通じて情報交換を行っている。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) Takahashi, H., T. Yoshikane, M. Hara, K. Takata, and T. Yasunari, (2010): High-resolution modelling of the potential impact of land-surface conditions on regional climate over Indochina associated with the diurnal precipitation cycle. Int. J. Climatol. doi:10.1002/joc.2119.

2) Kim, H.-J., K. Takata, B. Wang, M. Watanabe, M. Kimoto, T. Yokohata, and T. Yasunari, (2011): Global monsoon, El Niño, and their interannual linkage simulated by MIROC5 and the CMIP3 CGCMs. J. Climate, 24, 5604–5618.

3) Takahashi, H. G. (2011): Long-term changes in rainfall and tropical cyclone activity over South and Southeast Asia, Adv. Geosci., 30, 17-22.

doi:10.5194/adgeo-30-17-2011.

4) Yamashima, R. K. Takata, J. Mastumoto and T. Yasunari (2011): Numerical study of the impacts of land use/cover changes between 1700 and 1850 on the seasonal hydroclimate in monsoon Asia, J. Meteorol. Soc. Japan, 89A, 291-298.

5) Wang, B., J. Liu, H.-J. Kim, P. J. Webster, and S.-Y. Yim, 2011: Recent change of the global monsoon precipitation (1979-2008). Clim. Dyn., DOI 10.1007/s00382-011-1266-z, published on-line.
＜查読付論文に準ずる成果発表＞（「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可。）特に記載すべき事項はない。

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 須藤健悟，高田久美子，安成哲三 “アジア域における大気化学・エアロブル・陸域植生結合場の変動とその気候影響”，日本地球惑星科学連合2009年大会，千葉幕張メッセ（幕張国際会議場），2009年5月.

2）高田久美子，斉藤和之，山島亮二，安成哲三 “1700年から1850年の耕地化が夏季のアジアモンスーンに与えた影響”，日本地球惑星科学連合2009年大会，千葉幕張メッセ（幕張国際会議場），2009年5月.

3）山島亮二，松本淳，高田久美子“1700年から1850年の耕地化が東アジア域における土壌状態及び水循環の季節変化に及ぼした影響”，日本地球惑星科学連合2009年大会，千葉幕張メッセ（幕張国際会議場），2009年5月.

4）山島亮二，松本淳，高田久美子 “1700年から1850年にかけて進行した耕地化がアジアモンスーンの開始・終了に及ぼした影響”，日本気象学会2009年春季大会，つくば国際会議場，2009年5月.

5) 斉藤和之，山口悟，M. Lehning，and M. Shulski “雪の熱的物性値の気候別分布”，雪氷研究大会(Poster)，2009年.

6) 斉藤和之 “全球気候モデルの熱物理過程表現に対する高緯度土壌熱・水変動の感度実験－気候値と年々変動－”， 雪氷研究大会(Poster)， 2009年.

7) Saito, K. “Subsurface hydro-thermal regime and the atmospheric hydroclimate by a climate model” European Geosciences Union General Assembly 2009, Vienna, Austria, April 22, 2009. (Poster)

8) Saito, K. “The third Workshop on Arctic System Modeling”, Université du Quebec à Montreal, July 16–17, 2009. (Workshop participation)

9) Saito, K. “Subsurface freeze/thaw processes and near-surface hydroclimate by climate modeling”, MOCA-09, IAMAS-IAPSO-IACS Joint Assembly, Montreal, Canada, July 22, 2009. (Poster)

10) Matsumoto, J., R. Yamashita and K. Takata "Impacts of land use changes between 1700 and 1850 on monsoon seasonal changes", 日中韓気象学会, つくば, 2009年

11) Matsumoto, J., R. Yamashita and K. Takata “Impacts of Historical Land Use Changes between 1700 and 1850 on Water Cycle over Eurasia “GEWEX/iLEAPS conference, Melborne, 2009.

12) Yamashita, R., J. Matsumoto and K. Takata “Impacts of historical land use changes between 1700 and 1850 on the onset and retreat of the Asian summer monsoon”
GEWEX/iLEAPS conference, Melborne, 2009

13) 斉藤和之, Trombotto Dario “南半球における過去と現在の凍土分布 GCM 出力に基づいた推定と観測との比較”, 2010年度雪氷研究大会(ポスター), 仙台, 2010年9月.

14) 斉藤和之 “第四紀後期の永久凍土動態 日本列島での潛在的分布”，2011年JpGU(ポスター)，幕張，2011年5月.

15) Saito, K., S. Marchenko, D. Trombotto, N. Bigelow, V. Romanovsky, K. Yoshikawa, and J. Walsh “Past and present permafrost, distribution in the Northern and Southern Hemisphere: comparison of the GCM-based mapping with the observations”, The 18th International Quaternary Conference, Bern, Switzerland, July 24, 2011.

16) 斉藤和之 “第四紀後期の永久凍土動態 III 北東アジアと日本列島での潛在的分布”，2010年度雪氷研究大会（ポスター），長岡，2011年9月.

17）田中克典，Kim Hyung Jim，斉藤和之，高橋洋，高田久美子 “1850-2005年のVOC(イソプレン・モノテルペン)放出のGlobal-Mapの作成”，生物起源微量ガスワークショップ2010プログラム，京都，2010年11月15-16日.

18) Kim, H.-J., K. Takata, B. Wang, M. Watanabe, M. Kimoto, T. Yokohata, and T. Yasunari “Global monsoon, El Niño, and their interannual linkage simulated by MIROC5 and the CMIP3 CGCMs”, Proceedings of EGU General Assembly 2011, 13, EGU2011-2351, April 3-8, Vienna, Austria.

19) Tanaka, K. “Estimation of BVOC”, Proceedings of EGU General Assembly 2011, 13, EGU2011-2351, April 3-8, Vienna, Austria.

20) Takahashi, H. G., H-J. Kim, K. Tanaka, K. Takata, K. Saito, and T. Yasunari “Sensitivity study on the impacts of biogenic VOC on the Asian monsoon climate in dry and wet seasons using MIROC5”, European Geosciences Union General Assembly 2012, April 22-27, 2012, Vienna, Austria.

21) Takahashi, H. G., H-J. Kim, K. Tanaka, K. Takata, K. Saito, and T. Yasunari

“Sensitivity study on the impacts of biogenic VOC on the Asian monsoon climate in dry and wet seasons using MIROC5”, 10th AeroCom Workshop, October 3-6, 2011, Fukuoka, Japan.

22) Kim, H.-J., K. Takata, B. Wang, M. Watanabe, M. Kimoto, T. Yokohata, and T. Yasunari "Global monsoon, El Niño, and their interannual linkage simulated by MIROC5 and the CMIP3 CGCMs", Proceedings of Fifth Korea-Japan-China Joint Conference on Meteorology, p. 37, October 24-26, 2011, Busan, Korea.

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。
## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Ramankutty, N., and J. A. Foley, (1999): Estimating historical changes in global land cover: Croplands from 1700 to 1992. Global Biogeochem. Cycles, 13 (4), 997–1027.

2) Feddema et al., (2005): Fedema, J., K. Oleson, G. Bonan, L. Mearns, W. Washington, G. Meehl, D. Nychka, 2005. A comparison of a GCM response to historical anthropogenic land cover change and model sensitivity to uncertainty in present-day land cover representations. Clim. Dyn., 25, 581-609, DOI:10.1007/s00382-005-0038-z.

3) Yamashima, R., K. Takata, J. Matsumoto and T. Yasunari, (2011): Numerical Study of the Impacts of Land Use/Cover Changes Between 1700 and 1850 on the Seasonal Hydroclimate in Monsoon Asia. J. Meteor. Soc. Japan, 89A, 291-298, DOI:10.2151/jmsj.2011-A19.

4) Takata, K., K. Saito, T. Yasunari, (2009): Changes in the Asian monsoon climate during 1700-1850 induced by preindustrial cultivation. PNAS, 106, 9586-9589.

5) Kuhn, U., et al., (2004): Seasonal differences in isoprene and light-dependent monoterpene emission by Amazonian tree species. Glob. Change Biol., 10, 663–682.

6) 竹川秀人，唐澤正宣，山崎哲，(1999): Organic Aerosol Formation by Photochemical Reaction of n-Undecane. エアロゾル科学・技術研究討論会，16，136-138

7) Guenther, A., et al., 1995: Global-model of natural volatile organic-compound emissions. J. Geophys. Res., 100(D5), 8873-8892.

8) Lathière J, Hauglustaine DA, De Noblet-Ducoudre N, Krinner G, Folberth GA, (2005): Past and future changes in biogenic volatile organic compound emissions simulated with a global dynamic vegetation model. Geophysical Research Letters, 32(20).

9) Tsigaridis K, Krol M, Dentener FJ, Balkanski Y, Lathiere J, Metzger S, Hauglustaine DA, Kanakidou M., (2006): Change in global aerosol composition since preindustrial times. Atmospheric Chemistry and Physics, 6:5143-5162.

10) Pielke et al., (2007): Pielke Sr, R. A., G. Marland, R. A. Betts, T. N. Chase, J. L. Eastman, J. O. Niles, D. S. Niyogi and S. W. Running, 2002: The influence of land-use change and landscape dynamics on the climate system: relevance to climate-change policy beyond the radiative effect of greenhouse gases. Phil. Trans. R. Soc. Lond. A, 360, 1705-1719, doi: 10.1098/rsta.2002.1027

11) Yasunari, T., (1987): Global Structure of the El Niño/Southern Oscillation Part II. Time Evolution. J. Meteor. Soc. Japan, 65, 81-102.

12) Morinaga, Y., K. Masuda, M. Nishimori T. Yasunari, (2000): Relationships between Eurasian snow cover and the Indian summer monsoon rainfall. Proceedings of the