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気候変動要因推定の物理パラメータ不確実性に関する研究(平成 29年度)
Parametric uncertainties in detection and attribution of climate change

予算区分
CD 文科-科研費
研究課題コード
1417CD001
開始/終了年度
2014~2017年
キーワード(日本語)
気候モデル
キーワード(英語)
climate model

研究概要

過去の気候変動における人間活動や太陽活動、火山噴火などの外部要因の寄与を分析する研究分野は「気候変動の検出と要因推定(D+A)」と呼ばれ、気候変動科学において重要な位置を占めている。D+A の結果が、使用する気候モデル(GCM)の違いにどの程度依存するかに関する研究は、数多く行われてきた。一方、GCM の物理パラメータ値を変えた場合のD+A の依存性に関しては、調べられてこなかった。本課題では、日本で開発された最先端のGCM を用いて、物理パラメータを走査した上で、産業革命以降の全球地上気温変動を再現する実験と、各外部要因だけ与える感度実験を行う。これらの実験データを解析することで、異なる外部要因に対する気候応答の違いを理解するとともに、気候変動要因推定のパラメータ不確実性を議論する。

研究の性格

  • 主たるもの:基礎科学研究
  • 従たるもの:応用科学研究

全体計画

日本発の最先端のAOGCMを用いて、物理パラメータを走査した物理アンサンブル実験を行う。初年度は、物理パラメータ値の組み合わせを決定するための予備実験を行う。2年目以降は、産業革命後の温室効果ガスやエアロゾル、太陽活動などの情報をAOGCMに与える「歴史気候実験」と、各外部要因だけを与える感度実験を行う。これらの数値実験データを分析することで、異なる外部要因に対するAOGCMの地上気温応答の違いを議論する。次に、地上気温変動観測データと比較することで、要因推定の物理パラメータ不確実性を調べる。さらに地上気温変動以外の変数の観測データ再現成績を評価することで、要因推定の不確実性を低減する為の情報を得る。

今年度の研究概要

本年度は、上記の実験のアンサンブルメンバ数を増やしつつ、将来予測実験も行うことで、過去実験と将来予測実験のパラメータ不確実性を明らかにしていく。

外部との連携

研究分担者: 東京大学・大気海洋研究所・准教授・渡部雅浩

関連する研究課題

課題代表者

塩竈 秀夫

  • 地球環境研究センター
    気候モデリング・解析研究室
  • 主任研究員
  • 理学博士
  • 地学,理学
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担当者