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気候モデルにおける対流表現と雲フィードバック・気候感度の関係(令和 2年度)
Representation of convection in climate models in association with cloud feedback and climate sensitivity

予算区分
CD 文科-科研費
研究課題コード
2022CD004
開始/終了年度
2020~2022年
キーワード(日本語)
気候感度,雲フィードバック,対流
キーワード(英語)
climate sensitivity,cloud feedback,convection

研究概要

二酸化炭素倍増時の気温上昇量で定義される気候感度には1.5〜4.5℃の大きな不確実性があり、温暖化の緩和・適応に関わる判断を困難にしている。不確実性の最大の要因は、熱帯海上に広がる下層雲の応答(フィードバック)が気候モデルごとに異なることである。一方、気候感度の値はモデルの対流の表現方法の設計に大きく依存することが知られている。本課題では、気候モデルの対流設計に着目して、世界の気候モデルの結果(CMIP)と、日本の気候モデルMIROC6の数値実験を行い、対流が雲量を変化させ、雲フィードバックと気候感度に影響する仕組みを明らかにする。

研究の性格

  • 主たるもの:基礎科学研究
  • 従たるもの:

全体計画

2020年度
世界の気候モデル(CMIP3、5、6)のマルチモデルによる過去再現実験と将来予測実験データの解析を行う。CMIPの月平均・日平均データを整備し、気候感度の異なるモデルの対流特性や設計を比較する。結果をまとめて、国際学術誌で発表する。

2021年度
東大/国立環境研/JAMSTECの気候モデルMIROC6を用いて、対流に関わるパラメータを変化させる感度実験を行う。例えば、MIROC6では、対流エネルギーは大気不安定度に比例するが、その比例定数パラメータが異なる実験を行う。その時、対流・雲・気候感度を関連付けるプロセスがどの様に変化するかを調べる。

2022年度
CMIP3、5、6データ、MIROC6の感度実験結果の解析を行う。解析結果から、対流が雲フィードバックと気候感度に影響を与える仕組みについて理解を進める。これまでの成果をとりまとめて国際学術誌で発表する。

今年度の研究概要

世界の気候モデル(CMIP3、5、6)のマルチモデルによる過去再現実験と将来予測実験データの解析を行う。対流は数時間程度の短い時間スケールの現象なので、時間分解能が1日以下のデータを利用する。これまでのCMIPモデルの気候感度研究は、データ量の大きさと扱いの難しさから、ほとんどが月平均データを用いられてきた。このことが、対流特性と気候感度の関係の理解を困難にしてきたと考えている。高時間分解能のCMIPデータを用いて、気候感度の理解を対流のモデル設計との関係まで深める。気候感度が高いモデルと低い感度のモデルを比較し、モデルの雲量や対流特性がどの様に異なるのかを調べる。対流と雲量の時間発展的な変化を調べ、それらの相互作用プロセスを調べる。更に、地域的な変動や年々変動の特徴と、温暖化に対する応答を調べることで、モデルの気候感度が異なる仕組みを理解する。また、CMIP3、5、6の比較を行うことで、モデルの対流特性、雲、気候感度の関係性が時代と共にどの様に変わって来たかも調査する。CMIP3と5のデータは、既に取得・整備されたもの利用する。CMIP6データは、現在、十数モデルのものが公開されており、今後、50以上のモデルのものが利用可能になる。それらをいち早く整備し解析する。結果をまとめて、国際学術誌で発表する。

課題代表者

廣田 渚郎

  • 地球環境研究センター
    気候変動リスク評価研究室
  • 主任研究員
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