Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
に登録された複数の大気海洋混合層結合モデル計算結果データ。

・WCRP/CMIP5 に参加している気候モデル（IPCC 第 5 次報告書（AR5）に貢献予定）の 1 つである MIROC5（Watanabe et al. 2010 $ ^{9} $ ）による物理過程複合モデルアンサンブル（Multi-Physics Ensemble; 以下 MPE と記す）データ。本データは、東京大学大気海洋研究所の渡部雅浩准教授より提供されたものであり、その詳細は Watanabe et al. (2011) $ ^{10} $ に記載されている。MPE の各メンバーは、MIROC5 のうちの大気大循環モデル（AGCM）をベースとして、物理過程の部分のみを入れ替えた各モデルにより構成されている。より具体的には、各モデルにおいて、MIROC5 に導入されている雲（大規模凝結過程および雲微物理過程の両方を含む）のパラメタリゼーション、積雲パラメタリゼーション、乱流パラメタリゼーションのうちのどれか 1 つ、もしくは 2 つが、MIROC3.2（K-1 Model Developers，2004 $ ^{6} $ ）に導入されていたパラメタリゼーションにより置き換えられている。

モデルと比較する観測データとして、ERBE の放射フラックス・ISCCP の雲量・GPCP の降水量・ERA40 再解析気象データの 500 hPa での鉛直流気圧速度（ω 500）および水平風・HadISST の SST の各データを使用する。

モデル・観測のデータは、ともに、各要素の月平均値を解析に使用する。また、すべてのデータは、ERA40 再解析気象データと同規格の $ 2.5^{\circ} \times 2.5^{\circ} $ の水平解像度に変換した後に解析を行う。

## （2） 解析手法

雲の放射への影響（CRF）という量、すなわち、大気の頂上での下向きの放射フラックスが、雲がある場合は雲のない場合に比べてどのくらい大きいか、ということを示す量に着目する。雲は、CRFが正であれば地球・大気系を暖める働きを、CRFが負であれば地球・大気系を冷却する働きを、持つことになる。この量を、地球・大気系が射出する主に赤外域の長波放射への影響（LWCRF）と太陽から地球へやってくる主に可視域の短波放射への影響（SWCRF）の2つの波長帯に分ける。雲は、長波放射をよく吸収するのでLWCRFは正であり、一方、短波放射をよく反射するのでSWCRFは負である。各種CRFの定義は、Coakley and Baldwin（1984）²にならい、以下とする。

$$ LWCRF\ \left[W/m^{2}\right]\ =\ LW\left(clr\right)\ -\ LW\left(a11\right) $$

$$ SWCRF\ \left[W/m^{2}\right]\ =\ SW\left(clr\right)\ -\ SW\left(a11\right) $$

ここで、LWおよびSWは、それぞれ、大気上端での、地球から射出される長波放射フラックス、および、地球で反射された短波放射フラックスを示す。また、allおよびclrは、それぞれ、全天および晴天の状態を示す。

本研究では、LWCRF と SWCRF の強さを比較するための相対的な尺度として、SWCRF に対する LWCRF の比（R）を、Kiehl（1994） $ ^{5)} $ にならい、以下のように定義する。

$$ R\ =\ -\left(LWCRF\ /\ SWCRF\right) $$

LWCRF、SWCRF とともに R のモデル再現性評価を行う。
## 4 ．結果及び考察

## （１）大気の上層発散中心周辺における降水・上層雲の広がりに関する気候モデル再現性

WCRP/CMIP3 に参加したうちの 18 個の気候モデルによる 20 世紀再現実験データを用いて、熱帯・亜熱帯域における力学場を介しての降水およびアンビル（鉄床雲）や巻雲を含めた上層雲の水平的広がりについて、気候モデルの再現性を評価した結果、モデルは、全体として、対流圈上層の発散（大規模大気循環による上昇流の指標）の中心位置付近での上層雲の分布の水平的広がりを、観測に比べて過小評価していることなどがわかった（Ichikawa et al. 2009 $ ^{3} $ ）。

（２）CRF（雲の放射影響）とω５００（対流圏中層の鉛直速度）の関係性に関する気候モデル再現性

WCRP/CFMIPに参加した11個の気候モデルによる平衡気候実験データを用いて、積雲対流活動が活発であると考えられる、SSTが27℃を越える熱帯・亜熱帯の海洋域におけるCRFとω500の関係性に関する気候モデル再現性を調べた。まず初めに、SSTが27℃を越える地域において、各ω500の値が出現する頻度の割合を観測とモデルのそれぞれで調べた結果、ともに、出現頻度は、弱い下降流域（ω500≒+10 hPa/day）で最大であり、そこから、上昇流が強い地域に向けて徐々に減少することがわかった。

(a)

(b)

(c)

図(8)-1 熱帯域海洋でSSTが27℃を越える地域において算出した、各ω500の値における（a）R、（b）LWCRF、（c）SWCRFの平均値（黒実線：観測、黒破線：モデル平均、各色実線：各モデル）。ω500の値10 hPa/dayごとに示している。

図(8)-1に示すのは、各ω500の値に対して算出したCRFに関わる各要素の平均値である（a:R、b:LWCRF、c:SWCRF）。モデル全体としての傾向を調べるため、以下の記述では11モデルの平均値（以下、モデル平均と記す）を議論する。また、以下の記述では、LWCRFおよびSWCRFの大小については、すべて絶対値の大小を指すこととする。モデル平均は、観測に見られるLWCRFおよびSWCRFのω500との関係をうまく再現している。すなわち、上昇流が弱まり下降流域が強まるにつれ、LWCRFおよびSWCRFは小さくなる。しかしながら、モデル平均は、観測にみられるRがω500の値に関わらずほぼ一定であるという特徴を必ずしも再現できていない。観測のRは、ω500によらず約0.8である。強い上昇流域（ω500＜-40 hPa/day）において、モデル平均のRは、観測とほぼ同程度である。これは、LWCRFおよびSWCRFの過大評価の打ち消しあいによりもたらされる。過大評価の度合いはLWCRFよりもSWCRFのほうが大きいため、モデル平均のRは観測をやや下回る。上昇流が弱まり、さらに下降流が強まるにつれて、モデル平均のRは小さくなり、モデル平
均は R を大きく過小評価する。この R の過小評価は、LWCRF の過小評価と関連している。下降流域では、R の過小評価は SWCRF の過大評価とも関連している。WCRP/CMIP3 に参加した 18 個の気候モデルによる 20 世紀再現実験データに関して、同様の解析を行った結果、上記とほぼ同様の結果を得た (Ichikawa et al. 2012 $ ^{4} $ )。

モデルに見られる CRF に関する再現性エラーが、どのような雲型の再現性エラーに起因しているのかを調べた結果、以下のことがわかった。強い上昇流域における LWCRF および SWCRF の過大評価は、光学的に厚い上層雲の雲量の過大評価に起因する。上昇流・下降流が弱い地域における LWCRF の過小評価および SWCRF の過大評価は、光学的に薄い上層雲の雲量の過小評価および光学的に厚い下層雲の雲量の過大評価に、それぞれ起因する。

## （３）CRF（雲の放射影響）とω５００（対流圈中層の鉛直速度）との関係性の将来変化

MIROC5 による MPE を用いて、二酸化炭素 4 倍増（ $ 4 \times CO_{2} $ ）時における CRF と $ \omega $ 500 との関係性の現在気候からの変化を調べた。MIROC5 の MPE は、AGCM によるコントロール実験（ $ 1 \times CO_{2} $ 実験）および SST 実験（ $ 4 \times CO_{2} $ 実験）の結果を含んでいる。SST 実験は、MIROC5 の AOGCM において、 $ 4 \times CO_{2} $ 実験を実施し、気候が平衡状態に達した時に得られる SST の各月の気候値を与えて計算されている。 $ 4 \times CO_{2} $ 時における各要素の現在気候値からの変化量は、SST 実験とコントロール実験の差をとることで計算される。図 (8)-2 における $ 4 \times CO_{2} $ 時の CRF は、この変化量をもとに、以下のような操作の下にプロットされている。すなわち、観測データに基づく CRF の現在気候値に、SST 実験とコントロール実験の差を足し合わせている。これにより、モデルに元来内在するバイアスを取り除いた議論を行うことができる。

解析対象領域は、以下のようにして同定される熱帯・亜熱帯域の中でも積雲対流活動が活発な海洋域である。すなわち、Williams et al. (2009) $ ^{11} $ により提案されたエントロピー超過（Entropy Excess；以下 EE と記す）を熱力学場の指標として用いる。EE の定義は以下のとおりである。

$$ \mathrm{EE}=\ln\left(\theta\mathrm{eb}\right)-\ln\left(\theta\mathrm{es}\right) $$

ここで、 $ \theta_{eb} $ および $ \theta_{es} $ は、それぞれ、1000−925 hPa における相当温位の平均値、および、925−500 hPa における飽和相当温位の平均値を示す。観測データを用いて、EE と SST の関係性を調べると、EE が−0.01 の時、SST は約 27℃となる。本研究では、EE が−0.01 よりも大きい地域を積雲対流活動が活発な地域として同定する。積雲対流が活発な地域の同定において、SST ではなくEE を用いた理由は、現在気候と将来気候とでは、積雲対流が活発化すると考えられる SST の閾値が異なる可能性が高い（Williams et al. 2009 $ ^{[11]} $ ）からである。

## 1 ）ω 500 の変化

まず初めに、積雲対流活発域におけるω500の出現頻度の変化を調べた。以下の記述では、ω500＜−40[hPa/day]の領域を強上昇流域、−20＜ω500＜20[hPa/day]の領域を弱鉛直流域、ω500＞20[hPa/day]の領域を強下降流域と呼ぶ。現在気候では、弱鉛直流域に相当するω500の値の出現頻度の割合が多い。4×CO_{2}時には、弱鉛直流域に相当するω500の値の出現頻度の割合が、現在気候よりも増加する。4×CO_{2}時には、強下降流域に相当するω500の値の出現頻度が現在気候よりも減少する。強上昇流域では、現在気候と4×CO_{2}時との間で顕著な違いがみられない。
## 2 ）CRF の変化

図(8)-2 に示すのは、各 $ \omega $ 500 の値に対して算出した CRF に関わる各要素の平均値を、現在気候と $ 4 \times CO_{2} $ 時のそれぞれについてプロットしたものである (a: LWCRF、b: SWCRF、c: R)。以下の記述では、CRF の大小については、すべて絶対値の大小を指すこととする。 $ 4 \times CO_{2} $ 時における LWCRF に関して、モデル間のばらつきは非常に小さい。各モデルによる LWCRF は、 $ \omega $ 500 の値に関わらず現在気候値とほぼ同程度であるが、上昇流が弱まり下降流が強まると、現在気候値よりもやや小さくなる傾向にある。一方、 $ 4 \times CO_{2} $ 時における SWCRF に関して、現在気候値と同程度か、それよりも小さくなる。また、モデル間のばらつきが LWCRF に比べて大きく、ばらつきの大きさは、 $ \sim 10\ W/m^{2} $ に及ぶ。 $ 4 \times CO_{2} $ 時における R は、主に SWCRF がモデル間で大きくばらつくことに関連して、モデル間で大きくばらつく。強上昇流域では、R は現在気候値と同程度か、それよりも大きい。弱鉛直流域では、現在気候値よりも大きいモデル、小さいモデル、また現在気候値と同程度のモデルがそれぞれ存在する。

図(8)-2 積雲対流活発域において算出した、各 $ \omega $ 500 の値における（a）LWCRF、（b）SWCRF、（c）R の平均値（黒実線：ERBE 観測に基づく現在気候値、各色線：MPE の各モデルによる $ 4 \times CO_{2} $ 時の状態）。SWCRF は、値に -1 をかけて、その絶対値を示している。各パラメータとも、 $ \omega $ 500 の値 10 hPa/day ごとに示している。モデルのラベルは、取り替えたパラメタリゼーションの種類を示す（Cld：雲、Cum：積雲、Vdf：乱流）。Std は MIROC5 の標準モデルを示す。

## 3 ）雲量の変化とそのCRFの変化との関連

$ 4 \times CO_{2} $ 時における R がモデル間でばらつく要因を、雲量の変化のモデル間のばらつきから議論する。

### a. 強上昇流域

強上昇流域では、 $ 4 \times CO_{2} $ 時の R が、現在気候値よりも大きいモデル群（A）と、現在気候値と同
程度のモデル群（B）が存在する。モデル群AとBにおいてRが異なる要因を調べるために、それぞれのモデル群における各高度の雲量の変化量（SST実験の値からコントロール実験の値を差し引いた値：以下ΔCFと記す）を、コントロール実験における雲量（以下CFと記す）と併せて図(8)-3に示す。ΔCFに関して、モデル群AおよびBにはほぼ共通した特徴が見られる。すなわち、それぞれのモデル群は、対流圈界面付近（気圧＜200 hPa）において正、対流圈上層（200 hPa＜気圧＜400 hPa）において負、対流圈中層下部（700 hPa付近）において負の値をとる。その一方で、|ΔCF|に関して、モデル群AとBでは、対流圈界面付近および対流圈上層において、違いが見られる。すなわち、モデル群Aの|ΔCF|は、モデル群Bの|ΔCF|よりも大きい。対流圈中層下部（700Pa付近）における|ΔCF|は、モデル群AおよびBにおいて、ほぼ同程度である。これらの結果は、モデル群AとBにおけるRの違いが、対流圈界面付近および対流圈上層における|ΔCF|の違いと対応していることを示唆している。モデル群AはBに比べ、対流圈界面付近および対流圈上層において、CFが大きいという特徴を持つ。

対流圏界面付近および対流圏上層におけるモデル群 A と B における ΔCF の違いは、以下のようにして、CRF および R の違いをもたらすと考えられる。対流圏界面付近および対流圏上層の雲は、共に、大きな LWCRF を持つ。それ故、対流圏界面付近において雲量が増加し、対流圏上層の雲量が減少すると、それぞれの雲量変化に伴う LWCRF の変化が打ち消し合い、モデル群 A においても B においても、 $ 4 \times CO_{2} $ 時の LWCRF は現在気候値とほぼ同程度になる。その一方で、対流圏界面付近の雲は、対流圏上層の雲によりも、SWCRF が小さい。これは、対流圏界面付近において、光学的に薄い巻雲が多く存在する一方で、対流圏上層において、深い対流にともなう光学的に厚い雲が多く存在する（e.g., Zhang et al. 2010） $ ^{13)} $ ことにより生じる。モデル群 A と B において、対流圏上層の雲がともに減るため、 $ 4 \times CO_{2} $ 時における SWCRF は現在気候値よりも小さくなる傾向にある。この傾向は、特に雲量の減少量が大きいモデル群 A において顕著である。結果として、モデル群 A では、モデル群 B および現在気候に比べて、R が大きくなる。

図(8)-3 積雲対流活発域のうち、強上昇流域（ω500＜-40 hPa/day）における（a）コントロール実験における雲量（CF）および、（b）SST実験とコントロール実験における雲量の差（ΔCF）。各図右下部のAおよびBは、図(8)-2(c)により分類されたモデル群を示す。
### b. 弱鉛直流域

弱鉛直流域では、 $ 4 \times CO_{2} $ 時の R が、現在気候値よりも大きいモデル群（A）、現在気候値と同程度のモデル群（B）、および現在気候値よりも小さいモデル群（C）が存在する。それぞれのモデル群における各高度の $ \Delta CF $ を、コントロール実験における CF と併せて図(8)-4 に示す。 $ \Delta CF $ に関して、各モデル群には、ほぼ共通した特徴が見られる。すなわち、対流圈界面付から近対流圈上層にかけて、また、対流圈中層下部（700 hPa 付近）において、値が負となる。対流圈中層下部（700 hPa 付近）における $ \left| \Delta CF \right| $ は、各モデル群において、ほぼ同程度である。対流圈界面付近から対流圈上層にかけての $ \left| \Delta CF \right| $ は、モデル間で異なるが、モデル群に依存した違いは見られない。このように R で分類したモデル群による違いはなく、CF が大きいモデルにおいて、 $ \left| \Delta CF \right| $ が大きい傾向にある。図(8)-4 における非常に興味深い特徴は、モデル群 C の $ \Delta CF $ が、対流圈中層（600 hPa）において、正となることである。この特徴は、モデル群 B のうちの 1 つのモデルにも見られる。

上述した $ \Delta $ CF の特徴は、以下のようにして、各モデル群での CRF および R の違いをもたらすと考えられる。各モデル群において、対流圈界面付近から対流圈上層では雲量が減るため、 $ 4 \times CO_{2} $ 時における LWCRF は、現在気候値よりも小さくなる。また、この対流圈界面付近から対流圈上層にかけての雲量の減少は、 $ 4 \times CO_{2} $ 時における SWCRF を、現在気候値よりも小さくする方向に働く。しかしながら、モデル群 C では、中層雲の増加に伴い、この SWCRF の減少が打ち消される。そのため、モデル群 C の SWCRF は現在気候値に近い。一方、モデル群 A および B では、 $ 4 \times CO_{2} $ 時において、LWCRF と SWCRF の両方が現在気候値よりも小さい。その小ささの違いは、R が現在気候値と同程度（モデル群 B）か現在気候値よりも大きくなる（モデル群 A）程度のものである。

図(8)-4 積雲対流活発域のうち、弱鉛直流域（ $ -20<\omega\leq500<20\ hPa/day $ ）における（a）CFおよび（b） $ \Delta $ CF。各図右下部のA、B、およびCは、図(8)-2(c)により分類されたモデル群を示す。各モデルの線の色は、図(8)-3と同じである。

## 4 ）WCRP/CFMIP モデル群による解析結果との比較

MIROC5 による MPE の解析により得られた興味深い結果の 1 つは、各モデルにおいて、弱鉛直流
域では、コントロール実験で中層雲が再現されているか否かで、現在気候値と比べたときの $ 4\timesCO_{2} $ 時のRの大小が異なることである。すなわち、中層にピークを持つ雲量の鉛直分布が再現されているモデルでは、 $ 4\timesCO_{2} $ 時のRが現在気候よりも小さくなる傾向にある。一方、中層にピークを持つ雲量の鉛直分布が再現されていないモデルでは、 $ 4\timesCO_{2} $ 時のRが現在気候よりも大きくなる傾向にある。

過去に開発されてきたモデル（例えば WCRP/CMIP3 や WCRP/CFMIP に参加したモデル群）では、中層雲が再現されていなかった。そのため、MIROC5 による MPE の結果に基づくと、中層雲が再現されていないそれらのモデル群と、中層雲が再現される MIROC5 の標準モデル（Std）とでは、モデルに与えられる気候摂動に対する CRF の応答が異なる可能性が考えられる。そこで、WCRP/CFMIP に参加する複数の気候モデルによる計算結果データのうち、解析に必要な物理量のすべてが利用可能な 10 個のモデルによるコントロール実験および二酸化炭素倍増（2×CO₂）実験のデータに対して、MIROC5 による MPE に対して行った解析と同様の解析を行った結果（図 (8)-5）、想定された通り、弱鉛直流域において、MIROC5 の Std では R が現在気候値よりも小さくなる一方で、CFMIP の多くのモデルでは、R が現在気候値よりも大きくなることがわかった。

図(8)-5 積雲対流活発域において算出した、各 $ \omega $ 500 の値における R の平均値 (黒実線：ERBE 観測に基づく現在気候値、黒点線：MIROC5 Std による $ 4 \times CO_{2} $ 時の状態、各色線：CFMIP の各モデルによる $ 2 \times CO_{2} $ 時の状態)。CFMIP のモデルにおける $ 2 \times CO_{2} $ 時の R の算出方法は図(8)-2 と同様である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本研究では、気候モデルにおいて再現が難しいといわれている熱帯・亜熱帯域の雲とその放射影響について、積雲対流活動に伴い発生する雲に着目して、その再現性評価を行った。モデル全体の欠点として明らかになったことは、上昇流・下降流が弱い地域、すなわち、大規模な大気循環による助長を受けにくく、主に局所的な熱力学過程により積雲対流活動が生じる地域において、モデルは雲とそれに伴う雲の放射影響の再現に関して、系統的な誤差を持つということである。大規模力学場の影響が少ない状況においてモデルで再現される雲は、主に、積雲スキームにおいて表現される積雲対流活動に起因して生じると考えられる。そのため、本研究で明らかとなった積雲対流活動とその雲・放射特性に関するエラーは、積雲スキームの物理に内在するエラーと密接に関連している可能性があり、本研究結果は、今後の積雲スキームの改良・開発に有益な情報をもたらすと考えられる。

また、積雲対流活動に伴う雲の放射影響の将来変化に見られるモデル間のばらつきが、どのよ
うな雲型の雲量の変動に起因するものかを調べた。その結果、上昇流・下降流が弱い地域では、モデル間における中層雲の変動の仕方の違いが、大きく影響していることがわかった。世界の各国で開発されてきたこれまでの気候モデルでは、中層雲を再現することができていなかった。そのため、中層雲が将来どのように変化する可能性があり、そのことが、雲の放射影響力の将来変化にどのように影響するかということは、これまで明らかにされてこなかった。本研究では、新たなパラメタリゼーションの導入により、中層雲を再現することができるようになったMIROC5モデルによる実験結果を解析することで、中層雲の将来変化とその放射フラックスの将来変化への影響を議論することができた。

## （２）環境政策への貢献

性能のより高い気候モデルによる、信頼性のより高い気候変動予測は、環境政策決定において重要である。本研究により得られた気候モデルの性能に関する情報および気候の将来予測が気候モデル間でばらつく要因に関する情報は、今後の気候モデルの改良・開発および気候の将来予測における不確実性の低減に役立つものである。したがって、本研究結果は、IPCCへの貢献なども含めて、将来、究極的には、環境政策決定判断の一部に貢献できると考えられる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) Ichikawa, H. H. Masunaga, and H. Kanzawa (2009): Evaluation of precipitation and high-level cloud areas associated with large-scale circulation over the tropical Pacific in the CMIP3 models. J. Meteorol. Soc. Japan, Vol. 87, No. 4, 771-789. doi:10.2151/jmsj.87.771.

2) Ichikawa, H. H. Masunaga, Y. Tsushima, and H. Kanzawa (2012): Reproducibility by climate models of cloud radiative forcing associated with tropical convection. J. Climate, Vol. 25, No. 4, 1247-1262. doi: 10.1175/JCLL-D-11-00114.1.

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

くその他誌上発表（査読なし）>

1) 神沢博 (2012)：地球温暖化の仕組み．「二つの温暖化－地球温暖化とヒートアイランド－」（甲斐憲次，編著）の第 II 部，第 2 章，成山堂書店，2012 年 3 月 28 日刊，50-73.

## （2） 口頭発表（学会）

1) Kanzawa, H. K. Hina, and S. Emori: Future changes in dry days associated with global
warming. IUGG (International Union of Geodesy and Geophysics) XXIV General Assembly, Perugia, Italy, 2–13 July 2007.

2) Masunaga, H.: Satellite data analysis of the Madden-Julian Oscillation, Kelvin wave, and the equatorial Rossby wave. IUGG (International Union of Geodesy and Geophysics) XXIV General Assembly, Perugia, Italy, 2–13 July 2007.

3) 新村周平，神沢博：降水観測データによる気候モデル降水量の再現性の評価．日本気象学会2007年度秋季大会，札幌，2007年10月14-16日. 講演番号A204，講演予稿集No.92，p.61.

4）増永浩彦：大規模赤道波に伴う対流システム発達過程の観測的研究日本気象学会2007年度秋季大会，札幌，2007年10月14-16日．講演番号B115，講演予稿集No.92，p.128.

5) 新村周平・神沢博：降水観測データによる気候モデル降水量の再現性の評価（その2）。日本気象学会2008年度春季大会，横浜，2008年5月18-21日．講演番号B461，講演予稿集No.93，p.181.

6) 市川裕樹・増永浩彦・神沢博：CMIP3 マルチモデルにおける熱帯大規模上昇流域での降水・上層雲の再現性．日本気象学会 2008 年度春季大会，横浜，2008 年 5 月 18-21 日．講演番号 B460，講演予稿集 No. 93，p. 180.

7）市川裕樹，増永浩彦，神沢博：北半球夏季インド洋における巻雲増加について. 日本気象学会 2008 年度秋季大会，仙台，2008 年 11 月 19-21 日．講演番号 P124，講演予稿集 No. 94，p. 371.

8）市川裕樹，增永浩彦，神沢博：北半球夏季インド洋における巻雲増加について．平成20年度日本気象学会中部支部研究会，金沢，2008年12月1-2日．講演番号20，講演要旨集，p.85-86.

9) Ichikawa, H., H. Masunaga and H. Kanzawa: Evaluation of precipitation and upper-level clouds associated with large-scale circulation over the tropical Pacific Ocean in the coupled AOGCMs. International Workshop on Global Change Projection: Modeling, Intercomparison, and Impact Assessment jointly with 2nd International Workshop on KAKUSHIN Program, Yokohama, 18–20 February 2009.

10）市川裕樹，増永浩彦，神沢博：CMIP3 マルチモデルにおける熱帯対流活動に伴う雲の放射影響力の再現性．日本気象学会 2009 年度春季大会，つくば，2009 年 5 月 28-31．講演番号 A304，講演予稿集 No. 95，p. 68.

11) Ichikawa, H., H. Masunaga, and H. Kanzawa: Temporal and spatial variability of cirrus clouds over the Indian Ocean during boreal summer. IAMAS – IAPSO – IACS 2009 Joint Assembly “Our Warming Planet”, M10.24/27403 (oral), Montreal, Canada, 19–29 July 2009. (Abstract in CD)

12）市川裕樹，増永浩彦，對馬洋子，神沢博：熱帯大気大循環と雲の放射影響力の関係性に関する気候モデル再現性．日本気象学会2009年度秋季大会，福岡，2009年11月25-27日．講演番号A353，講演予稿集No.96，p.87.

13) Ichikawa, H., H. Masunaga, Y. Tsushima, and H. Kanzawa: Climate model reproducibility of cloud radiative forcing associated with tropical convective variability. 2nd International Workshop on Global Change Projection: Modeling, Intercomparison, and Impact Assessment jointly with 3rd International Workshop on KAKUSHIN Program, Tsukuba,
25–27 February 2010.

14）市川裕樹，増永浩彦，對馬洋子，神沢博：熱帯海洋上空の弱下降流域における雲の放射影響力の気候モデル再現性．日本気象学会2010年度秋季大会，京都，2010年10月27-29．講演番号A366，講演予稿集No.98，p.107.

15) Ichikawa, H., H. Masunaga, Y. Tsushima, and H. Kanzawa: Reproducibility by climate models of cloud radiative forcing associated with tropical convection. AGU Fall Meeting, American Geophysical Union, GC41B-0900 (poster), San Francisco, U.S.A., 13-17 December 2010.

16) Ichikawa, H., H. Masunaga, Y. Tsushima, and H. Kanzawa: Analysis of cloud property and radiative effects associated with tropical convection in climate model. AGU Fall Meeting, American Geophysical Union, GC41A-0784 (poster), San Francisco, U.S.A., 5-9 December 2011.

## （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

1) 神沢博：コーヒー一片手に温暖化を語ろう－長野で「気象サイエンスカフェ」．話題提供者としての紹介およびインタビュー，信濃毎日新聞，2010年10月24日朝刊.

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

## 8 ．引用文献（*は、本環境研究総合推進費 S-5 の援助を受けた成果）

1) Bony, S. and Coauthors (2006): How well do we understand and evaluate climate change feedback processes? J. Climate, 19, 3445-3482.

2) Coakley, J. A. and D. G. Baldwin (1984): Towards the objective analysis of clouds from imagery data. J. Clim. Appl. Meteorol., 23, 1065–1099.

$ ^{*3} $ Ichikawa, H., H. Masunaga, and H. Kanzawa (2009): Evaluation of precipitation and high-level cloud areas associated with large-scale circulation over the tropical Pacific in the CMIP3 models. J. Meteorol. Soc. Japan, 87, 771-789. doi:10.2151/jmsj.87.771.

$ ^{*} $ 4) Ichikawa, H., H. Masunaga, Y. Tsushima, and H. Kanzawa (2012): Reproducibility by climate models of cloud radiative forcing associated with tropical convection. J. Climate, 25, 1247–1262. doi:10.1175/JCLL-D-11-00114.1.

5) Kiehl, J. T. (1994): On the observed near cancellation between longwave and shortwave cloud forcing in tropical regions. J. Climate, 7, 559–565.
6) K−1 Model Developers (2004): K−1 coupled model (MIROC) description. H. Hasumi and S. Emori (eds.), K−1 Technical Report. 23pp.

7) Lindzen, R. S., M.-D. Chou, and A. Y. Hou (2001): Does the Earth have an adaptive infrared iris? Bull. Am. Meteorol. Soc., 82, 417-432.

8) Ramanathan, V. and W. Collins (1991): Thermodynamic regulation of ocean warming by cirrus clouds deduced from observations of the 1987 El Niño. Nature, 351, 27–32.

9) Watanabe, M. and Coauthors (2010): Improved climate simulation by MIROC5: Mean states, variability, and climate sensitivity. J. Climate, 23, 6312–6335.

10) Watanabe, M. and Coauthors (2011): Using a multi-physics ensemble for exploring diversity in cloud-shortwave feedback in GCMs. J. Climate, submitted.

11) Williams, I. N., R. T. Pierrehumbert, and M. Huber (2009): Global warming, convective threshold and false thermostats. Geophys. Res. Lett., 36, L21805. doi:10.1029/2009GL039849.

12) Yuan, J., D. L. Hartmann, and R. Wood (2008): Dynamic effects on the tropical cloud radiative forcing and radiation budget. J. Climate, 21, 2337-2351, doi:10.1175/2007JCLI1857.1.

13) Zhang, Y., S. A. Klein, J. Boyle, and G. G. Mace (2009): Evaluation of tropical cloud and precipitation statistics of Community Atmosphere Model version 3 using CloudSat and CALIPSO data. J. Geophys. Res., 115, D12205. doi:10.1029/2009JD012006.
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

2. マルチ気候モデルにおける諸現象の再現性比較とその将来変化に関する研究

(9) CMIP3マルチモデルを用いた将来気候における季節進行の変化予測

国土交通省気象庁

地球環境・海洋部気候情報課

前田修平・及川義教・村井博一・平原翔二・萩谷聡

平成22年度～23年度累計予算額：5,197千円

（うち、平成23年度予算額：2,526千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 地球温暖化の緩和・適応策を検討する際には、季節平均がどう変わるかだけでなく、季節進行がどう変わるかも重要な情報である。本研究は、日本の季節進行の将来変化という観点から、第3次結合モデル相互比較プロジェクト(CMIP3)に参加した複数の気候モデル実験の結果を用いた調査を行った。

はじめに、夏の季節進行の変化に注目するにあたり、CMIP3モデル群における日本付近のジェット気流（偏西風）の再現性を評価した。日本の夏の季節進行は、上空のジェット気流の南北変位と関係が深いためである。これに向けて、ジェット気流の季節変化の再現性能を評価するための指標（メトリック）を考案し、再現性能の高いモデルの客観的な選別を行った。選択された5つのモデルを用いて将来変化を調査したところ、これら再現性能の高いモデル群に共通して、梅雨明けの遅れ、すなわち夏の不順な天候が増える将来変化が示唆された。

続いて、冬の気温の将来変化について調査を行った。気候変動に関する政府間パネル第4次評価報告書(IPCC AR4)では、CMIP3マルチモデル平均にみられる東アジア域の気温は、相対的に夏よりも冬の昇温量が大きいことが述べられている。本調査は、これと関連して日本付近の冬型の気圧配置を弱化させるような大気循環場のパターンを多くのモデルが予測していることを確かめた。こうした、気温として、また降水量としての季節進行の弱化の一因として、温暖化による熱帯の大気成層安定化による鉛直循環の弱化が、定在プラネタリ波の変調やテレコネクションといった大規模な場の変調を介して日本付近の循環場の変化に一部寄与している可能性を指摘した。本研究で得た知見は、気象庁が作成する温暖化予測情報第8巻の執筆に役立てられる予定である。

[キーワード] 気候変化予測、マルチモデル、季節進行

### 1. はじめに

我が国の気候は季節変化が明瞭で、春夏秋冬といった季節の存在やその進行は我々の生活だけでなく、経済活動のあり方にも大きく関わっている。特に夏は農業やエネルギー需要を考える上では重要な季節である。夏の季節進行は、6〜7月にかけての梅雨期、その後の盛夏期、晩夏から初秋にかけての台風や秋雨シーズンで特徴づけられるが、年によっては梅雨明け後も天候がぐずつくなどすると、社会経済に大きな影響を及ぼすことは周知のとおりである。

2007年に公表された気候変動に関する政府間パネル（IPCC）第4次評価報告書¹（AR4）によれば、
気候システムが温暖化していることに疑う余地はなく、20世紀後半の温暖化は人間活動の影響である可能性が非常に高いと結論づけた。さらに、各国で開発された全球大気海洋結合モデルによれば、地球温暖化に伴い、全球的に気温の上昇や大雨などの極端現象の頻度の増加などが予測されている。我が国の気候はアジアモンスーンシステムと密接な関わりがあるため、その将来変化は、日本の季節進行の変化にも大きく影響すると考えられる。

このような調査を行うには、気候モデルによる温暖化予測シミュレーションの結果を解析するのが望ましい。しかし、例えば梅雨前線をモデルで表現するには、細かい空間分解能が必要となる。一例として、Kusunoki et al. (2006) $ ^{10} $ では、空間解像度20kmという高解像度の全球大気モデルを用いて梅雨前線をよく再現することに成功し、将来気候では梅雨明け時期が遅れることを指摘している。

一方、気候モデルを用いた地球温暖化に伴う将来の気候変化予測には必ず不確実性が伴うため、複数のモデルの結果を用いた評価を行うことが望ましい。複数の気候モデルの結果を評価する取り組みとして、世界気候研究計画（WCRP）のもと行われた結合モデル相互比較プロジェクト（CMIP）がある。IPCC AR4の評価対象にもなった第3期(Phase3, CMIP3）では20以上の全球大気海洋結合モデルが参加し、そのデータは誰でもアクセスすることが可能である。しかし、これらのモデルは解像度が粗く、梅雨前線などの構造を直接再現することは難しい。したがって、複数のモデルを利用するメリットを生かしつつ、夏季の降水の季節進行を調査するための手段として、対象となる現象と深い関係がある別の指標を使って間接的にその評価することが考えられる。

このような指標が有用であると判断されれば、それは逆に気候モデルの再現性能、特に夏季の気候の再現性を評価するための基準（メトリック）としても活用されることが想定される。

## 2 ．研究開発目的

本研究ではCMIP3に参加した複数の大気海洋結合モデルのデータを用いて、将来の日本の季節進行の変化について、特に農業や水資源分野にも関わりのある夏季の降水量に着目し、その不確実性も含めた調査を行うことを目的とする。

調査にあたっては、上空の強い偏西風帯（亜熱帯ジェット）の位置や強さに特に注目する。亜熱帯ジェットの位置は、冬から夏にかけて亜熱帯域から中緯度帯へ北上し、それにともなって降水帯も北上することが知られており、我が国では沖縄を皮切りに南から順に梅雨入りしていくことと関係している。気象庁における予報の現場でも亜熱帯ジェットの位置は考慮すべき重要な要素のひとつである。本研究では、この亜熱帯ジェットの再現性を、気候モデルを評価するためのメトリックとして活用できるか検討を行い、これを用いて将来の夏の降水量の変化についても評価を行うこととする。

気温に関しては、IPCC AR4で触れられた、東アジア域は夏よりも冬の昇温量が大きいという特徴を日本付近で確認するとともに、特にその冬の大きな昇温の要因の解釈を試みる。

### 3. 研究開発方法

本研究では、IPCC AR4の評価対象になったCMIP3のマルチモデルデータによる20世紀気候再現実験(20C3M)、および排出に関する特別報告書(SRES) A1Bシナリオによる将来気候予測実験の結果を使用した。それぞれ、20世紀末の1979-1996年の18年平均から現在気候値を、および21世紀末の
2081-2098年の18年平均値から将来気候値を定義した。

夏の季節進行を評価するにあたっては、この期間の日別データが利用可能なモデルをすべてのモデルを利用した（計18モデル）。dailyデータはすべて半旬値に変換して使用し、前後2半旬の二項分布フィルタを施した。アンサンブル実験を実施しているモデルにおいては、1ランのみ採用した。モデル群はそれぞれの解像度が異なるため、等緯度経度2.5°格子に統一した上で解析に用いた。現在気候の再現性能の検証データとして、気象庁長期再解析JRA-25、降水量には米国大気海洋庁解析降水量(Climate prediction center Merged Analysis of Precipitation, CMAP)データを用いた。

冬の気候の変化を評価するにあたっては、それぞれの気候値の定義期間に月平均値が利用可能な23モデルを使用した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）長期再解析データ等でみる夏季の季節進行

はじめに長期再解析データ等を用いて、夏季の季節進行の様子について概観する。図(9)-1は120～150°Eで平均したJRA-25の200hPa東西風（U200）および、CMAPの降水量の季節進行を示している。東西風を見ると、冬は30°Nにある西風ジェットが、5月の沖縄の梅雨入りとともに、やや北上している。さらに夏にかけて西風は弱化しながらも緩やかに北上を続け、7月には40°N付近まで到達する。その後、北へ大きく不連続にジャンプし、この時期に西日本以北は梅雨明けの時期を迎える。8月をすぎると、ジェットは徐々に振幅を増しながら南下し、日本は秋雨シーズンに入る。

降水量を見ると、年を通じると、降水量ピークの南北変位は、西風ジェットの季節進行と良く対応している。5月に入ると、上層ジェットのコアのおよそ5°ほど南に梅雨前線に相当する降雨帯が形成され、ジェットと足並みを揃えて北上を始める。また、7月後半のジェットのジャンプと共に降水量の極大が解消する。一方、熱帯域に目を向けると、Inoue and Ueda(2009) $ ^{6)} $ で指摘されているような雨域のステップワイズな季節推移が見られる。

U200 and Rain (120–150E, 1979–1996)

（２）CMIP3モデル群にみる夏の季節進行の再現性能

図(9)-1 120～150°E で平均した降水量（陰影，mm/day）、200hPa 東西風（等値線，m/s）の緯度-時間断面図

降水量はCMAP、東西風はJRA-25データを1979～96年で平均した。

図(9)-2はJRA-25およびCMIP3モデル群に関して、120～150°Eで平均したU200とU200の2階y微分（Uyy200）の緯度-時間断面図を示す。ここでUyy200を示したのは、西風ジェットは梅雨前線へ擾
図(9)-2 日本付近で東西平均した上層東西風とその南北2階微分。実線は、120-150°Eで平均した200hPa東西風[m/s]、陰影は200hPa東西風の南北2階微分 $$ 10^{-11}m^{-1}s^{-1} $$ 。各パネルには、図の作成に利用したモデル名が記載されている。ただし、一行目一列はJRA-25。4行目4列は、夏の季節進行の再現性能が良いと判断された5モデルの平均(5MME)。

乱を運ぶ導波管の役割を果たす $ ^{12)} $ が、Uyy200が導波管の構造を決める量（実効ベータ）に関連した物理量であること、また空間的なハイパスフィルタとして作用するため、ジェットのコアの強度や緯度構造をより明瞭に捉えられるようになるためである。

観測 (図(9)-2の1行目1列)によると、U200に見られたように、5月から盛夏期へ向かって、梅雨前線帯の降水は強まる一方、西風の振幅は弱化する。しかしUyy200は特徴が異なり、降水量のピークと同期して7月の梅雨最盛期に強化され、偏西風の中心を明瞭に示す。理由として、対流活動に伴う傾圧応答がコアを明瞭化している $ ^{13)} $ ことが考えられる。このことから、前線活動の監視という点ではU200に比べ、Uyy200の方が適していると考えられる。

各CMIP3モデルでシミュレーションされたジェット気流に着目すると、ジェット気流の北進のをよく再現できていないモデルが見られることが分かる。たとえば、モデルA(BCCR-BCM2.0)や、モデルD(CNRM_CM3.0)などでは、夏季のジェット気流の軸は、北進ではなく南進しており、モデル
N(IPSL CM4)は、北進が不明瞭で、夏を通じてほぼ同じ緯度帯にとどまる。ここで得た結果は、将来予測へ進む前に、現実的な気候を再現できるモデルをあらかじめ選択する必要を示唆する。

本研究ではここまで見てきたUyyの季節進行をもとに、モデルの再現性を評価するメトリックを定義する。具体的には、120～150°Eで平均した4～10月、20～55°NのUyyの緯度-時間断面図の観測（JRA-25）と各モデルのパターン相関および分散をTaylor(2001) $ ^{14)} $ の定義式(1)に代入することでスコアを算出する。

$$ S=\frac{4(1+R)^{4}}{\left(SDR+\frac{1}{SDR}\right)^{2}\left(1+R_{0}\right)^{4}} $$

ここで、Rはモデルと観測のパターン相関係数、SDRはモデルと観測とのパターン標準偏差の比である。 $ R_{0} $ は、モデル内部の不確実性を表現する量であるが、本研究ではこれを考慮しないため、1と置く。本研究で採用したメトリックのもとで高い得点を得るモデルは、Inoue and Ueda(2009) $ ^{6)} $ の東南アジアモンスーンの再現性メトリックでも高い得点を示す傾向がみられ（図略）、日本付近の夏のジェットの再現性が熱帯の再現性とも関連していることが示唆される。

## （３）夏の将来変化

将来の気候の変化を評価するにあたっては、（２）で採用したメトリックのスコアが全モデルの平均スコアより１標準偏差以上高かった上位５つのモデルをもとに、マルチモデルアンサンプル（５MME）を構成して行う。５MMEにより再現されたジェット気流は、まだ盛夏期に西風が弱いというバイアスが残るものの、観測に見られるような季節変化の特徴をよく表現できている（図（９）-２）。また、ジェット気流の再現性を再度同じメトリックで評価すると、そのスコアはどのモデルよりも高くなった。上位からいくつのモデルを用いるかという点に任意性は残るが、採用するモデルの数を増やした場合、傾向は不明瞭になるものの、以下で示す結果の傾向は変わらないことを確認している。

図(9)-3に5MMEによるジェットの季節進行の将来変化を示す。冬季は現在気候の北側で西風が強化されており、Lu et al. (2008) $ ^{11} $ 等で指摘されているハドレー循環の極側への拡大とも整合的である。一方、興味深いことに夏に関しては逆にジェットが南で強まる傾向が見られ、夏季のジェットの北進の弱化が示唆される。年を通じてみると、ジェット気流が南に位置する冬季に北側で強まり、ジェット気流が北に位置する夏季に南側で強まることから、ジェット気流の年変化が弱めるような将来変化となる。夏に着目すると、日本付近では、ジェットの軸が40Nを越えて北進する梅雨明けの時期に、その南で西風が強まっているため、日本付近はジェットの影響をうけやすい時期がのびることを示唆する。Sampe and Xie(2010) $ ^{13} $ では、ジェット気流に沿って前線帯に流れ込む大陸からの暖気移流が、梅雨前線帯の緯度を決める要因のひとつになっていることが示されている。この暖気移流の純粋な強制効果に着目する際には、梅雨前線帯そのものによる大気応答のシグナルを極力含まない、対流圈中層の変化を調べることが重要である。本調査で選択した5モデルでは、ここまで見た上層の西風が現在より南で強いことと整合して、この中層暖気移流の中心もまた梅雨明けの時期に現在より南で、日本付近で強まるよう変化していることがわかる
た（図略）。

図(9)-4には、日本付近（135～142.5°E, 32.5～40°N）で領域平均した降水量の時系列図を示す。上位5モデルによる現在気候再現実験は、降水量の年変化を良く再現できており、夏に関しても、6月下旬のピーク時の雨量は1～2割ほど少ないものの、ピークがおとずれる時期は再現されている。特に夏に着目すると、現在気候では、梅雨明け後に梅雨入り前と同程度にまで降水量が減るのに対し、将来気候では梅雨明けに対応する降水量の減少が弱く、梅雨が明けた後も9月ごろまで現在より降水量の多い状態が続いている。すなわち、温暖化すると、日本付近では梅雨が長引き、梅雨明け後も不順な天候になりやすいと予想される。こうした梅雨明けの遅れは、ジェットの季節進行の弱まりと整合的である。なお、ジェットが南で強い傾向は夏の間続くので、8月末から9月はじめごろにも多雨傾向、すなわち日本特有の“秋雨”の早まりが有意に予測されている。ただし、CMIP3の現在気候には秋雨に対応するピークが観測よりもだいぶ早く訪れるバイアスがあるため、結果の解釈は慎重に行う必要がある。

図(9)-3 ジェット気流の季節進行の再現性の良い5つのモデルのアンサンブル平均による MME による 200hPa 東西風の季節進行の将来変化。実線は 120～150°E で平均した 200hPa 東西風[m/s]、陰影は 200hPa 東西風の将来変化[m/s]。将来変化の符号が全5モデルで一致する領域にはドットを重ねて表示。

図(9)-4 西日本～東日本付近で平均した降水量の季節変化。灰色実線は CMAP、黒色実線は上位 5 モデルによる MME 現在気候、黒色点線は 5 モデル MME の将来気候。陰影は、将来変化の符号が、全モデルで一致した期間を示す。

## （４）夏の季節進行の将来変化に関する考察

ここでは、これまで述べてきた将来の夏季の季節進行の遅れの原因について考察する。図(9)-5(a)にU200、図(9)-5(b)に200hPa速度ポテンシャルのMMEによる8月の将来変化の分布を示す。図(9)-3で日本付近ではジェットが夏を通じて現在の軸の南で強化される傾向があることを述べ