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 加藤知道・佐藤永・吉川知里 炭素循環グループの進捗状況 ＆ K2 今年度成果と5年間のまとめ 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 加藤知道・佐藤永・吉川知里

共生２ー地球システム統合モデルの開発 ４つのサブテーマ 「全球炭素循環モデル開発」 「大気組成・気候変化結合モデル開発」 陸域炭素循環モデル 海洋生物地球化学モデル 陸域生態系変動モデル 「大気組成・気候変化結合モデル開発」 温暖化・大気組成変化相互作用モデル 温暖化-雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 「寒冷圏モデル開発」 「気候物理コアモデル改良」

C4MIP参加→IPCCへの貢献 (Coupled Climate - Carbon Cycle Model Intercomparison Project) Bern-CC IPSL-CM4-LOOP IPSL-CM2C Friedlingstein et al. (2006, J. Climate)

炭素循環フィードバックによる予測不確実性の拡大 4 炭素循環フィードバックによる予測不確実性の拡大 出典：AR4　SPM IPCC-AR4※1モデルの標準的な予測条件及び予測結果（黒色）と、C4MIP※2モデルの予測結果（赤色） 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　【A2シナリオ※３】 炭素循環フィードバックを考慮すると・・・ 大気中の二酸化炭素濃度 ：IPCC-AR4モデル による予測条件 ：C4MIPモデルに よる推計結果 地上気温　[ ℃ ] ：IPCC-AR4モデル による予測結果 ：C4MIPモデルに よる予測結果 ・予測結果の上限値 は約1.5℃高くなる。 [ ppm ] ・予測結果の不確実性 （上限値と下限値の差）は より大きくなる。 西暦 西暦 出典：AR4　第10章　図10.20 ※1 IPCCのAR4における標準モデル。 炭素循環フィードバックは考慮されていない。 ※2 Coupled Carbon Cycle Climate Model Intercomparison Project（炭素循環気候結合モデル相互比較プロジェクト）により作成されたモデル。 　　　炭素循環フィードバックが考慮されている。 ※3 予測シナリオについての説明は、Ⅴの2を参照。

植生分布を再現するモデル（DGVM)の開発 自然植生 SEIB-DGVMの出力 Sato et al., Ecological Modelling (2007)

過去の成層圏オゾン量変動再現実験 オゾン全量：季節変化 観測：TOMS (2000-2004) WMO2002提出データ：T21 (90-99) JFMAMJJASOND JFMAMJJASOND REF1アンサンブル平均：T42 (2000-2004) 大気の球面形状を考慮した光解離計算 BrOx系化学反応 短波長（＜200nm）での光解離パラメタ化 液滴PSC上での不均一反応 水平分解能の向上（560km  300km） 非地形性GWDの導入 JFMAMJJASOND

全球雲解像モデルへの生物地球化学過程導入 NICAM+SPRINTARS 従来のAGCM 衛星観測 雲の有効粒子半径

寒冷圏モデル開発 氷床の高さのバイアス 従来のモデル （コンターは100と500 meter毎） 数値計算法を改善したモデル Annals of Glaciology, in press

「地球システム統合モデル」による予備的温暖化実験開始 成層圏への拡張

まとめ IPCC AR4への貢献達成（炭素循環、大気化学）。AR5へも準備。 オゾントレンド再現実験　→　WMOのオゾンレポート提出結果拡張。 DGVM開発、氷床-気候結合モデル開発、NICAMへの生物地球化学過程導入 「地球システム統合モデル」完成、予備実験開始　→　温暖化予測と排出・土地利用シナリオとのパイプ役

炭素循環グループ進捗報告

気候-海・陸炭素循環 結合モデル

C4MIP参加→IPCCへの貢献 (Coupled Climate - Carbon Cycle Model Intercomparison Project) Bern-CC IPSL-CM4-LOOP IPSL-CM2C Friedlingstein et al. (2006, J. Climate)

温暖化に対する「土壌」の応答 全球平均では、土壌呼吸が活発になり、貯蔵量が減る。 土壌炭素貯蔵量を支えるフラックス 土壌の炭素貯蔵量の変化 貯蔵量の増加 負のフィードバック 陸域の炭素貯蔵量は、植生と土壌の合計 貯蔵量の減少 正のフィードバック 　全球平均では、土壌呼吸が活発になり、貯蔵量が減る。 　西部・中央部北米やオーストラリア南部などでは、土壌呼吸と同程度に落葉も活発になり、貯蔵量が減らない。 *論文執筆中

炭素循環フィードバック ーパラメータ感度実験ー 実験Aと実験B1,2 →土壌炭素貯留量に30％程度の差 実験A 実験B1 実験B2 フィードバック強度 →10％以下の差

SEIB-DGVMの特長 相観のシミュレーション結果（＠熊本県） 木本については個体ベースで扱う 空間的に明示的な林分の中で 木本個体は光を巡り競争を行う これらの特長により、気候変動に伴う植生変動の速度を適切に予測できる。 相観のシミュレーション結果（＠熊本県） Preliminary result １年後 ３０年後 １００年後 ・個体ベースモデルのメリット： １．観測データとの対応がよく、パラメーター推定、およびモデルの検証がより直接的・直感的な作業となる。 ２．空間構造を介した個体間相互作用を正確に表現することができ、Gap dyanamics（上の図参照）などが再現可能。 ３．個体毎に固有の性質を持たせることができ、大個体と小個体間における葉、幹、根のバイオマス比の違いなどの効果を導入可能。 ・個体ベースモデルのデメリット： 計算処理に時間がかかる ・上の図のシミュレーションでは、１～５０年目は定着可能な全ての植物機能型（PFT）を等確率で定着させ、５１～１００年目は現存バイオマスの高いPFTほど高い確率で定着させた。この場所では、常緑針葉樹も常緑広葉樹も成長することができるものの、これら両者を競争させると、広葉樹が‘勝つ’というシミュレーション結果となった。 温帯性 常緑針葉樹 温帯性 常緑広葉樹 更地から開始 針広混合林 広葉樹の優占林

CO2 concentration (ppmv) 20世紀の気候・炭素動態アノマリー a) CO2 アノマリー ・CO2アノマリーは温度アノマリーから1-2年遅れてピークがくる 　→ Keelingらの　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　観測と一致 ・温度アノマリーとHRの動きは近い ・CO2アノマリーの変化速度はNCBの動きと近い 　→陸域が短期的な　　　　　　　CO2変動を起こす CO2 concentration (ppmv) Temperature (oC) 温度アノマリー b) HR Carbon flux (Pg C yr-1) NPP NCB Year

Sim-CYCLE + MATSIRO結合の改良 移行 重み付けを与える 1層：　各グリッドは1つしか　　植生タイプを持てない 多層：　各グリッドは任意の数だけ　　　植生タイプを持つことができる 利点!! ・土地利用変化/植生変化の再現が可能 ・すでにモザイク化機能のあるSim-CYCLE/SEIB-DGVMとの融合

SEIB-DGVMによる植生変化予測１ （植生分布） 低い種子分散力の元では、植生変化が気候変化に追従できずに、疎林帯が広く分布するという予測が得られた

SEIB-DGVMによる植生変化予測２ （物質収支） 生物量 (Pg C) 純生産量 (Pg C yr-1) 1900年 2000年 2100年 +100年 1900年 2000年 2100年 +100年 低い種子分散力の元では、全球の生物量・純生産量は、ともに低くなるという予測が得られた

まとめ 炭素循環：温暖化予測の不確実性をもたらす新たな要因としてクローズアップ。 炭素循環フィードバックの空間構造解析→リターフォールの重要性指摘。論文執筆。 CO2濃度変動の再現。素過程の寄与を解析。論文執筆。 植生動態モデル（DGVM）開発。論文出版。植生分布変化の種子分散力依存性を指摘。