Carbon emission metrics for climate stabilization and the implications to metrics for non-CO2 GHGs Michio Kawamiya Research Institute for Global Change Japan Agency for Marine-earth Science and Technology

Introduction: limitation of single basket approach Forcings for these two lines have the same value of GWP. “Methane+640GtC” and “1280GtC, No Methane” have the same forcing in terms of GWP. -> “Single basket approach” does not work for discussing stabilization levels. (Eby et al., 2009; Solomon et al., 2011) Solomon らが，WCRPのOSCに寄せたposition paperで，安定化に向けての “Single Basket Approach”の限界について指摘． 上の図，上から２本目と３本目の線はＧＷＰで見れば同じだが，安定化レベルは全然違う． 安定化に向けては，ＧＴＰの方が良い指標だが，五十歩百歩． GTP is superior when discussing stabilization

Different roles of short-lived and long-lived agents Short-lived: “trim” the peak Long-lived: determine the stabilization level “Two-basket approach” is proposed ( Solomon et al., 2011) -> GTP for short-lived agents Cumulative emission for long-lived agents WCRP の　Position Paper で Solomon らは “Two-basket approach” を提言 短寿命成分には GTP 長寿命成分（ＣＯ2など）には 累積炭素排出量

CO2 concentration has been often used as a carbon emission metrics… 従来は，ＣＯ２「濃度」がメトリック（基準）になっていた．この表はIPCC WG3の報告書からとったものだが，一番左の欄にはＣＯ２濃度が来ており，その濃度を達成するための排出削減目安などが記されている． IPCC AR5 WG3 (2007)　

… then concentration metrics is converted to socio-economic scenarios. 濃度メトリックに基づいて作った排出パスがこれ． ただし，濃度メトリックは「それに基づいて，社会経済学者がシナリオを開発しようとするとき，炭素循環についての知識が要求される」という欠点がある． CO2 emission paths to achieve CO2 concentration stabilization IPCC AR5 WG3 (2007)　

Cumulative carbon emission as a metric for climate stabilization level and transient climate response Matthews et al (2009) は，累積排出量と気温上昇の間に，よい線形の関係があること，その傾きはモデルにより異なるが 1-2 deg.C/TtC の範囲にあることを指摘． Matthews et al. (2009)

Notifications CCR = T/CE = (T/CA)(CA/CE) = αA CCR: Climate-carbon response (matthews et al., 2009) α(=T/CA): Temperature rise per unit airborne carbon A(=CA/CE): Airborne fraction Cf. Climate sensitivity: λ=T/F F: Radiative forcing Matthews et al. (2009)は前図の傾きを Climate Carbon Response と呼び，炭素循環－気候結合モデルのよいメトリックになるとした．「普通の」気候モデルにおける気候感度にあたる． CCR may be regarded as “earth system sensitivity”, with the forcing being anthropogenic carbon emission rather than radiative forcing.

CCR may be independent of scenario 1%/year increase Instanteneous x2 & x4 Matthews et al. (2009)はＣＣＲがシナリオに依らないことを例証した（ＣＯ２濃度がよい指標と言えないことも，T/CA を示して指摘）． ただし検討されたのは数例の理想的なシナリオにすぎず，また簡略モデルによる実験であるので，ＲＣＰのようなある程度現実的なシナリオの下でのＧＣＭによる実験結果を見ることには大きな意味がある． Idealized model simulations of the CCR. a, Simulation with a 1% per year atmospheric CO 2 increase for 70 years, showing temperature change per unit atmospheric carbon increase (DT/DC A : thin red line, right axis), airborne fraction of cumulative carbon emissions (DC A /E T : thin blue line, left axis) and CCR (thick red line, right axis). In this simulation, cumulative airborne fraction decreased with time owing to a delayed carbon cycle response to a rapid prescribed rate of atmospheric CO 2 increase. This is consistent with saturating carbon sinks at higher atmospheric CO 2 , which leads to an increased airborne fraction of annual emissions with increasing atmospheric CO 2 . b, Simulations with an instantaneous doubling (solid lines) and quadrupling (dashed lines) of atmospheric CO 2 for 1,000 years (colours as in a). In all cases, the cumulative airborne fraction decreased with time, whereas the temperature change per unit atmospheric carbon increased with time; consequently, the CCR (defined as the product of these two quantities) remained constant in time.

MIROC-ESM: a GCM-based Earth System Model CCSR/NIES/FRCGC T42(~2.8ºx2.8º) L80 (TOA:80km) OGCM COCO (CCSR/FRCGC) Curvilinear grid system (0.5-1.0)º x 1.4º Atmosphere Ocean Land MIROC-AGCM SPRINTARS (CHASER) COCO NPZD MATSIRO SEIB-DGVM MIROC-ESM Team MIROC (UT, JAMSTEC, NIES)による地球システムモデル MIROC-ESM によるＣＭＩＰ５実験に基づいて，累積炭素排出量と昇温の関係を解析． 植生モデルは動的植生モデル．

Global warming projection with MIROC-ESM under RCP scenarios

Temperature Rise averaged over 2090’s relative to 1980-1999 average MIROC-ESM結果 Temperature Rise averaged over 2090’s relative to 1980-1999 average シナリオ別の温暖化のパターン．シナリオ間でパターンはそれほど違わず，全体の平均が違う感じ．我々のモデルは，北極海におけるアイスアルベドフィードバックがちょっと強く，２０４０年までには夏の海氷がなくなってしまう．

Climate Carbon Response in MIROC-ESM (1) With all anthropogenic forcings (2) non-CO2 GHG corrected CCR RCP2.6 R2.6 RCP4.5 RCP8.5 R4.5 RCP6.0 R6.0 R8.5 MIROC-ESMにおけるＣＣＲをとってみた．シナリオ依存性が若干あることが分かる．Non-CO2 GHGsの効果による温暖化分を取り除いて補正をかけても同じ．

Another possible cause for scenario dependence of CCR Global temperature change Ocean heat uptake Scenario A Scenario B Atmosphere Ocean Changes in ocean heat uptake: DQ = DSW + DLW +DSH + DLH = k DT Efficiency of ocean heat uptake もうひとつ，ＣＣＲのシナリオ依存性をもたらす要因としては，海洋の熱吸収が考えられる．すなわち，「遅い」シナリオほど定常に近い状態を保ちながら時間変化していくので，大気から海洋への熱フラックスは小さくなる．すると，単位排出量当たりの温暖化は大きくなる理屈．単一シナリオのなかでは，海洋への熱フラックスが昇温に比例することを利用して，この効果に関する補正をかけることにする．

(3) Ocean-heat-uptake (OHU) corrected CCR 我々のモデルでは，ＣＣＲには若干のモデル依存性があった．それは海洋熱吸収によるものであり，海洋熱吸収の大きな「速い」シナリオほど見かけのＣＣＲが小さくなる． CCR is moderately scenario dependent in our case, but can be corrected in terms of OHU.

Airborne CO2 is again not a good metrics… (1) With all anthropogenic forcings (2) non-CO2 GHG corrected (3) Ocean heat uptake corrected 大気中の人為起源炭素量と昇温の関係をとってみると，海洋熱吸収の効果を除いても値が収束せず，メトリックスとしては累積排出量の方が優れていることが分かる．

Implications for establishing metrics for short-lived and long-lived GHGs It is important to recognize the difference between short-lived and long-lived GHGs with the same GWP, in particular for discussing climate stabilization. For stabilization issues, cumulative emission (CE) of long-lived GHGs may be more desirable than concentration. There may be a moderate scenario dependence of CE, especially for fast scenarios due to that of ocean heat uptake (OHU). Constraining OHU efficiency may improve the validity of CE as a metrics.