CMIP5マルチ気候モデルにおける ヤマセに関連する大規模大気循環の 再現性と将来変化

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ヤマセ海域の SST 分布の将来予測 ー CMIP3 と CMIP5 の比較ー 児玉安正 協力者 Ibnu Fathrio, 佐々木実紀 (弘前大学大学院・理工学研究 科)
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CMIP5 気候モデルにおける三 陸沿岸の SST の再現と将来予測 児玉安正・ Ibnu Fathrio ・佐々木実紀 (弘前大学大学院・理工学研究科)
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温暖化に対する 寒冷圏の応答 予想以上に氷流出進行? 2月 17 日朝日新聞 3月 25 日朝日新聞 阿部彩子 地球 Frontier 研究センター 東大気候システム研究センター 国立環境研究所.
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CMIP5マルチ気候モデルにおける ヤマセに関連する大規模大気循環の 再現性と将来変化(その2)
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全球の海霧の将来変化 気象研究所気候研究部 川合秀明、 神代剛、 遠藤洋和、 荒川理 第12回ヤマセ研究会 2016年3月10日
アンサンブル気候予測データベース(d4PDF)における東アジア気候の再現性と将来変化
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冬季北大西洋振動が 翌冬の日本の気候に与える影響
2013年7月の東北地方の長雨と 日照不足の要因とその予測
南北両半球間を横断する 水蒸気輸送と降水量との関連性
東北地域のヤマセと冬季モンスーンの 先進的ダウンスケール研究 1.気候研究 地球温暖化時代の東北の気候
地球温暖化予測情報第8巻 GPVデータを用いた 宮城県の夏の気温の将来予測
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気候シナリオモデルを用いた将来のヤマセ発生可能性について
気候モデルのダウンスケーリングデータにおける ヤマセの再現性と将来変化
菅野洋光 (農研機構東北農業研究センター) 渡部雅浩 (東京大学大気海洋研究所)
CMIP3/CMIP5気候モデルにおける ヤマセに関連する大規模大気循環の再現性 ~モデル解像度による違い~
CMIP5気候モデルにおける ヤマセの将来変化
気候モデルのダウンスケーリングデータにおけるヤマセの再現性と将来変化2
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図表で見る環境・社会 ナレッジ ボックス 第2部 環境編 2015年4月 .
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地球温暖化実験におけるヤマセ海域のSST変化- CMIP3データの解析(序報)
東北地域のヤマセと冬季モンスーンの 先進的ダウンスケール研究 1.気候研究 地球温暖化時代の東北の気候
アンサンブルハインドキャスト実験結果を 用いた葉いもち発生確率予報の精度検証
海洋研究開発機構 地球環境フロンティア研究センター 河宮未知生 吉川知里 加藤知道
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全球気候モデルMIROC5によるヤマセ型気圧配置の再現性 (3:風の再現性について)
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夏季日本における前線帯の変動と その天候への影響
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K2地球システム統合モデル 成層圏拡張の進捗について
CMIP3マルチ気候モデルにおける 夏季東アジアのトレンド
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CMIP5マルチ気候モデルにおける ヤマセに関連する大規模大気循環の 再現性と将来変化 2012.9.24 第6回ヤマセ研究会@東北農研 CMIP5マルチ気候モデルにおける ヤマセに関連する大規模大気循環の 再現性と将来変化 気象研究所気候研究部 遠藤洋和

研究目的 CMIP5実験に参加したマルチ気候モデルを対象に、ヤマセに関連する大気循環の再現特性を調べる。 マルチ気候モデルの将来予測実験データを解析し、ヤマセに関連する大気循環の将来変化とその不確実性を明らかにする。

CMIP5マルチ気候モデル CMIP5: 5th Phase of the Coupled Model Intercomparison Project (第5期結合モデル相互比較実験) 結果はIPCC第5次報告書に使われる。 20世紀再現実験、近未来予測実験(2030年代まで)、長期予測実験などから構成される。 予測実験では、あらかじめ策定された温室効果ガス(CO2など)やエアロゾルなどの排出シナリオを気候モデルに与える。 解析対象: 20世紀再現実験(historical) 長期予測実験(rcp45, rcp85) 34 model list = “ACCESS1-0, ACCESS1-3, BNU-ESM, CCSM4, CESM1-BGC, CMCC-CM, CMCC-CMS, CESM1-CAM5, CNRM-CM5, CSIRO-Mk3-6-0, CanESM2, FGOALS-g2, FGOALS-s2, FIO-ESM, GFDL-CM3, GFDL-ESM2M, GISS-E2-H, GISS-E2-R, HadGEM2-AO, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR, MIROC-ESM-CHEM, MIROC-ESM, MIROC5, MPI-ESM-LR, MPI-ESM-MR, MRI-CGCM3, NorESM1-M, NorESM1-ME, bcc-csm1-1, inmcm4" 多くの大気モデルの水平解像度: 200~300km

気候モデルのヤマセ頻度の再現性 CMIP3 CMIP5 気候モデルのヤマセ頻度は系統的に少ない #モデルの旬平均地上風を元に数えた 1981~2000年 1981~2005年 Endo (2012, JMSJ) 遠藤 (2012, H23RECCA報告書)

気候値の再現性 (6月) Z500 T850 SLP モデルは太平洋高が強く、オホーツク高が弱いバイアスをもつ 再解析(JRA) モデル平均 気候値の再現性 (6月) モデルは太平洋高が強く、オホーツク高が弱いバイアスをもつ 再解析(JRA) モデル平均 陰影:バイアス Z500 T850 SLP # Z500とT850は全球平均バイアスを差し引いた

気候値の再現性 (7月) Z500 T850 SLP モデルは太平洋高が強く、オホーツク高が弱いバイアスをもつ 再解析(JRA) モデル平均 気候値の再現性 (7月) モデルは太平洋高が強く、オホーツク高が弱いバイアスをもつ 再解析(JRA) モデル平均 陰影:バイアス Z500 T850 SLP # Z500とT850は全球平均バイアスを差し引いた

極東東西指数(FEZI) FEZI = Z500 (40N, 90-170E平均) - Z500 (60N, 90-170E平均) → 規格化 気象庁の長期予報現業で長らく使われている [7月, JRA] 高指数年(5事例) 低指数年(5事例) 1981~2005年 Z500 気温差(℃) 北・日  -1.4 北・太  -1.6 東北・太 -1.8 T850 SLP 日照比(%) 北・日   94 北・太 78 東北・太 66 低指数年: 86, 91, 93, 98, 03

FEZIと北日本太平洋側の天候 FEZIはヤマセ現象と関連深い 地上気温 日照時間 ヤマセ季 期間:1979~2008年 (作成:気候情報課)

FEZI低指数年の循環場合成図(6月) マルチモデル平均は低指数時の大気循環偏差の特徴を良く再現 再解析(JRA) モデル平均 1981~2005年 5事例平均 再解析(JRA) モデル平均

FEZI低指数年の循環場合成図(7月) マルチモデル平均は低指数時の大気循環偏差の特徴を良く再現 再解析(JRA) モデル平均 1981~2005年 5事例平均 再解析(JRA) モデル平均

FEZI低指数年のSLP偏差 6月 7月 モデルは低指数時のオホーツク高の発達と南下が弱い [hPa] 細黒線:各モデル 太黒線:モデル平均 太赤線:JRA 1981~2005年 各モデルの低指数年(5事例)平均値 6月 7月

FEZI低指数年のT850偏差 6月 7月 低指数時の寒気の強度と南下が弱い [℃] 細黒線:各モデル 1981~2005年 太黒線:モデル平均 太赤線:JRA 1981~2005年 各モデルの低指数年(5事例)平均値 6月 7月

FEZIとオホーツク高、気温の関係: 相関係数 いくつかのモデルが現実的な高い相関関係を示す モデル間のばらつきが大きい 1981~2005年 年々変動成分 から計算 OHTK SLP (140-160E, 50-60N) -1を掛けた 横軸:モデル JRA モデル平均 TNJ T850(140-150E, 40-45N)

過去・将来実験におけるFEZIの変化(夏平均) モデル間のばらつきが大きい 1981~2005年 でFEZIを計算 21年移動平均値 再現実験 (historical) 太線:モデル平均 陰影:各モデルの 10%~90%タイル rcp45 rcp85

過去・将来実験におけるFEZIの変化(月平均) 特に、ヤマセ季後半の7~8月に低下する傾向

過去・将来実験におけるFEZIの変化(月平均) 変動度の変化は不明瞭 基準期間: 1981~2005年 上位 3年平均 各モデル の分布 25年平均 下位 3年平均 7月 8月 historical rcp45 rcp85

まとめ 500hPa高度から定義される極東東西指数(FEZI)は、ヤマセ現象に関連する大規模な大気循環の変動を良く捉える指標である。 CMIP5マルチ気候モデル群は、FEZI低指数時にみられる大規模大気循環の特徴について、モデル間のばらつきが大きいものの概ね現実的に再現する。ただし、モデルが再現するオホーツク海高気圧の発達と日本への寒気南下の程度は弱い傾向がある。 将来予測実験では、ヤマセ季後半の7~8月にFEZIの低下を予測するモデルが多いものの、予測値のモデル間のばらつきは大きい。