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

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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)
過去 100 年に観測された 夏季日本の気候変動 気象研究所 遠藤洋和 第 10 回ヤマセ研究会.
CMIP5 気候モデルにおける ヤマセの将来変化: 海面水温変化パターンとの関係 気象研究所 気候研究部 遠藤洋和 第 11 回ヤマセ研究会 1.
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.
JRA-55再解析データの 領域ダウンスケーリングの取り組み
気候変動適応研究推進プログラム H22-26 MEXT
島田照久(1) 沢田雅洋(2) 余偉明(2) 川村宏(1)
北日本における4月と8月気温の強い相関関係とその時間変動(2)
いもち病感染危険度予測へ向けた 観測・モデル研究
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仙台管区気象台 気象防災部 地球環境・海洋課 池田 友紀子
2週目の気温予測を用いた東北地方の稲作への影響予測
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
ダウンスケールのためのデータ同化システムの構築に向けて ~海風の事例~
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新たな気候情報を利用した、異常気象に負けない農業技術開発
国立環境研究所 温暖化リスク評価研究室長 江守 正多
A④_05 (チーム4:雲解像モデリング) 「雲解像モデルの高度化と その全球モデル高精度化への利用」
気温の予想を用いた 栽培管理指導に向けた水稲の生育量予測
2.WWRP北京オリンピック予報実証研究開発実験 (B08FDP/RDP)について
大気再解析データで表現されるヤマセ -モデルによるSSTの違いと解析された気温への影響-
いまさら何ができるのか?何をやらねばならないのか?
第8回ヤマセ研究会 宮城県古川農業試験場 日平均気温を用いた小麦の開花期予測.
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
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)
1km格子で再現された2003年・2004年7月の気温場 気温場 降水分布の比較 沢田雅洋 岩崎俊樹 (東北大学) Miyagi Pref.
近年の北極振動の増幅 Recent Arctic Oscillation amplification
2016.3/10 ヤマセ研究会 2013年5月13日の仙台山形の 気温差について 東北大学流体地球物理学講座 修士1年 岩場遊.
2013年7月のヤマセについて 仙台管区気象台 須田卓夫 昨年のまとめ(赤字は研究会後の調査)
ヤマセ研究会のこれから 気象・気候情報の高度利用 (防災 + 農業 + 再生可能エネルギー + 健康...)
気象変動の影響による 雪氷環境の変化に関する研究
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農業支援システムの2012年度運用実験(途中経過)と課題
2005年度・公開講座( ) 長期予報はなぜ当たらないか? 北海道大学大学院地球環境科学院 山崎 孝治.
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
ヤマセによる冷夏をターゲットにした アンサンブルダウンスケール予報実験
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
ヤマセによる農作物被害軽減のためのダウンスケールデータ
熱帯海上における降水特性による 降水・循環の将来変化パターンの マルチモデル間の違い 廣田渚郎、高薮縁 (東大AORI) 2011/6/9.
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植生熱収支モデルによる いもち病感染危険度予測を目指して
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
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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)
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
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~
ヤマセ時に津軽海峡で発生する強風 島田照久(1) 川村宏(1) 沢田雅洋(2) 余偉明(2)
農業分野における気候変動への適用に関する 政策から求める海洋地球観測探査システムのあり方
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
CMIP3 マルチモデルにおける熱帯海洋上の非断熱加熱の鉛直構造 廣田渚郎1、高薮縁12 (1東大気候システム、2RIGC/JAMSTEC)
「ヤマセの季節変化と経年変化について」 境田清隆(東北大学環境科学研究科)
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 .
2015 年5 月下旬のインドの熱波について 報道発表資料平成27 年6 月2 日気 象 庁
MIROC5による将来のヤマセの再現性について(2)
第7回ヤマセ研究会 (弘前大) 土地利用変化を考慮した 気候変動予測に向けた統計手法の開発
地球環境気候学研究室 513M230 松本直也 指導教員 立花義裕
北極振動の増幅と転調は 何故20世紀末に生じたか? Why was Arctic Oscillation amplified and Modulated at the end of the 20th century? 地球環境気候学研究室 鈴木 はるか 513M228 立花 義裕, 山崎 孝治,
仙台管区気象台 気象防災部 地球環境・海洋課 渕上 隆雄
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)
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
地球環境気候学研究室 谷口 佳於里 指導教員:立花義裕 教授
夏季日本における前線帯の変動と その天候への影響
「ヤマセの東西性にみられる季節性」 境田清隆(東北大学環境科学研究科)
1km格子で再現された2003年7月の気温の誤差評価
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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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 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 2.予測研究 短中期予測の農業気象情報への活用  研究代表者:岩崎 俊樹 東北大学大学院理学研究科 弘前大学大学院理工学研究科 (独)農研機構東北農業研究センター 岩手県立大学ソフトウェア情報学部 気象庁気候情報課(協力機関) 気象庁気象研究所(協力機関) 仙台管区気象台(協力機関) 岩手大学農学部(協力機関) 12/22の報告会での発表についての補足・変更 ・前回の研究調整委員会でもご発表頂きましたが、5年間の計画を1枚にまとめたスライドを発表資料に入れて下さい。前回 のものと同じで結構です(アップデートされても結構です)。 ・報告の時間は、発表12分・質疑6分に変更いたします。 また、当日は要旨集を出席者にお配りします。発表資料のスライ ドを印刷して要旨集を作成しますので、以下の対応をお願いいた します。 ・スライド枚数の上限は13枚として下さい。 ・発表で使うスライドと要旨集を別にする場合は、2種類のファイルをお送りください。 ・発表及び要旨集用資料は、PDFではなく、PPTでお送りください。 第8回ヤマセ研究科@東京

1. 気候研究 地球温暖化時代の東北の気候 1. マルチモデル解析(CMIP5)を実施 気候モデル間で共通の特徴が明らかに 1. 気候研究 地球温暖化時代の東北の気候 1. マルチモデル解析(CMIP5)を実施 気候モデル間で共通の特徴が明らかに オホーツク海高気圧の将来変化を検討 2. 現在・将来気候のダウンスケーリング(JRA25, MRI 20kmAGCM, MIROC5)を完了 温暖化後も現在気候と同じヤマセの気候偏差場が出現 将来気候とヤマセの顕著事例のさらなる理解。 将来気候データを農業気象の影響評価研究に適用開始。 3. 海上下層雲の検証とスキームの改良 雲再現の解像度依存性を把握(1-20km) 衛星の雲観測の解析 気候モデルにおける下層雲再現性の評価 4. 東北地方の農業の温暖化適応策 温暖化予測の不確実性に配慮しつつ、間欠的に発生するヤマセや異常高温に対処するために、気象予測(短-中・長期予測)の高度利用を推進 (赤字:成果、黒字:今後の課題)

現在・将来気候の力学的ダウンスケーリング 北日本の局地気候を解析できる長期間の均質かつ同じ仕様の初めてのデータセットを作成 (10km, 1h) (20~33年) (同じモデル、スキーム、計算領域) 予定の2つの気候モデルのダウンスケーリングを完了 再解析(JRA25) 気候モデル(MRI 20km AGCM、MIROC5) JMA-NHM 北日本のダウンスケーリングデータ ヤマセの卓越に寄与する気温の東西モードの空間パターン MIROC5 将来 気象官署観測 MIROC5 現在 JRA再解析 MRI現在 MRI将来 気温の上位変動モードが各データセットで一致。 ヤマセ特有の気温変動が将来気候データに出現。 DSデータを農業気象の影響評価モデルに適用開始。 1993年7月 2003年7月 ヤマセ卓越場の平年偏差 過去の顕著事例について、局地気候への影響をDSデータから明らかにする。

マルチ気候モデル解析(CMIP5) 34モデル平均の21世紀前半のトレンド (7~8月平均、RCP4.5シナリオ) 500hPa 高度 [m/50年] 海面気圧 [hPa/50年] 斜線: 将来変化の符号が2/3以上のモデルで一致 オホーツク海~ベーリング海で気圧上昇、日本付近で低下     = ヤマセが強まる気圧配置(ただしモデル一致率は低い)

東北 関東 日本 アジア域

スケールによる気温の変動(東京) 7月の平均気温の経年変動 全球 アジア域 日本 関東 東京 全球 アジア域 日本 関東 東京 (3℃ずつずらしてプロットしている) 7月の平均気温の経年変動 7月の平均気温とその標準偏差(経年変動)の領域と時間スケールによる比較 全球 アジア域 日本 関東 東京 平均気温(℃) 16.4 24.2 24.3 23.2 25.8 標準偏差(℃) (日平均) 0.18 0.37 0.82 2.12 3.07 標準偏差(℃) (週平均) 0.17 0.36 0.75 1.79 2.53 標準偏差(℃) (月平均) 0.16 0.26 0.42 1.21 1.75

スケールによる気温の変動(八戸) 全球 アジア域 日本 東北 八戸 7月の平均気温の経年変動 全球 アジア域 日本 東北 八戸 (3℃ずつずらしてプロットしている) 7月の平均気温の経年変動 7月の平均気温とその標準偏差(経年変動)の領域と時間スケールによる比較 全球 アジア域 日本 東北 八戸 平均気温(℃) 16.4 24.2 24.3 20.6 20.1 標準偏差(℃) (日平均) 0.18 0.37 0.82 2.35 3.65 標準偏差(℃) (週平均) 0.17 0.36 0.75 1.95 2.88 標準偏差(℃) (月平均) 0.16 0.26 0.42 1.33 1.89

気温の自然変動度(Natural variability) 時間・空間スケールが小さい現象ほど、自然変動度は大きい。 人間活動に伴う外部強制の効果のスケール依存性はあまり大きくないように見える。 時空間スケールの小さな現象ほど、自然変動度は外部強制力の効果に比べて相対的に大きくなる。 地域の温暖化適応策は、自然変動への対策と両立することが望ましい。 人間活動に依存しない自然の変動

自然変動度(Natural variability) 人間活動に依存しない自然(気象・気候)の変動の大きさ 人間活動に伴う強制力が変化しない場合の自然の変動の大きさ 強制力の変化にともない自然変動度も変化している? 人間活動に依存しない自然の変動

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 年度計画と進行状況(旧) 完了(完了見通し) 進行中 予定 平成22年度 平成23年度 平成24年度 平成25年度 平成26年度 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)局地気候の 研究 (サブ課題)ヤマセの変動機構の解明とマルチ気候モデル解析 (2)局地気象予測の研究 (サブ課題)ダウンスケールデータを利用した農業気象情報の高度化 ダウンスケールプロトタイプ⊿=1kmで宮城の地域性。 とりまとめ ダウンスケール ⊿= 10kmで東北30年の歴史。 ヤマセIndex ダウンスケール(1)  10kmヤマセの温暖化影響 1km地域特性の研究 ダウンスケール(2)  10kmヤマセの温暖化影響 1km地域特性の研究 0.1km 雲形成プロセスの研究 東北の夏に対する温暖化影響評価 歴史的データとメソ解析ヤマセIndexの調査 マルチ気候モデル解析 ・海洋の温度構造解析 マルチ気候モデル解析 ・オホーツク海高気圧 ・気候モデル性能評価 大規模循環とSSTがヤマセに与える影響 東北の農業の温暖化対策 海上下層雲のモデリング 海上下層雲の経年変化の解析  ・温暖化影響の評価  ・人間活動の影響評価 衛星による海上下層雲の解析 モデル雲量の評価 ダウンスケールLETKF実装 ダウンスケール出力システム アンサンブルダウンスケール構築 ダウンスケールシステムの改良 側面境界の最適化手法の開発 下層風・下層雲のデータ同化アンサンブルダウンスケール リアルタイム運用試験 平成22年度  平成23年度  平成24年度 平成25年度  平成26年度 農業気象モデルの評価実験 画像表示ソフトの開発 農業気象モデルの実運用システムの開発 農業気象モデルの実運用試験 確率予報の導入と評価 アンサンブル処理技術 東北の農業の温暖化対策とダウンスケール予測を利用した農業気象情報の発信

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 年度計画と進行状況(新) 完了 進行中 予定 平成22年度 平成23年度 平成24年度 平成25年度 平成26年度 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)局地気候の 研究 (サブ課題)ヤマセの変動機構の解明とマルチ気候モデル解析 (2)局地気象予測の研究 (サブ課題)ダウンスケールデータを利用した農業気象情報の高度化 ダウンスケールプロトタイプ⊿=1kmで宮城の地域性。 とりまとめ ダウンスケール ⊿= 10kmで東北30年の歴史。 ヤマセIndex ダウンスケール(1)  10kmヤマセの温暖化影響 1km地域特性の研究 ダウンスケール(2)  10kmヤマセの温暖化影響 1km地域特性の研究 0.1km 雲形成プロセスの研究 東北の夏に対する温暖化影響評価 歴史的データとメソ解析ヤマセIndexの調査 マルチ気候モデル解析 ・海洋の温度構造解析 大規模循環とSSTがヤマセに与える影響 マルチ気候モデル解析 ・オホーツク海高気圧 ・気候モデル性能評価 東北の農業の気候変動対策 海上下層雲のモデリング 海上下層雲の経年変化の解析  ・温暖化影響の評価  ・人間活動の影響評価 衛星による海上下層雲の解析 モデル雲量の評価 ダウンスケールLETKF実装 ダウンスケール出力システム アンサンブルダウンスケール構築 ダウンスケールシステムの改良 側面境界の最適化手法の開発 下層風・下層雲のデータ同化アンサンブルダウンスケール/ リアルタイム運用試験 気象予測および気候情報の高度利用システム 平成22年度  平成23年度  平成24年度 平成25年度  平成26年度 農業気象モデルの評価実験 画像表示ソフトの開発 農業気象モデルの実運用システムの開発 農業気象モデルの実運用試験 確率予報の導入と評価 アンサンブル処理技術 東北の農業の気候変動対策とダウンスケール予測を利用した農業気象情報の発信

2.予測研究 短中期予測の農業気象情報への活用 2.予測研究 短中期予測の農業気象情報への活用 1. データ同化手法の開発 ダウンスケーリングシステムに実装 風、下層雲のデータ同化 (直前予報の改善と多目的利用(防災、交通、生活) 2. アンサンブルダウンスケールシステムの構築 システムの構築完了、評価実施中 確率予報の実施(予測精度の信頼性) 地域特性を考慮した予測期間の延長 予報可能期間のEOFモード依存性を確認 3. 農業気象モデルの改善と農業気象情報の高度化 いもち病感染好条件の予測検証と実用化試験 生育モデル、登熟期予測モデルの利用 アンサンブル予測のいもち病予測モデルへの利用 4. 農業気象情報の発信 胴割れ注意報、収穫適期情報の追加 双方向の情報交換により、ニーズ把握と利用者インターフェースの改善 (赤字:成果、黒字:今後の課題)

アンサンブルDSによるヤマセモードの予測可能性を検討 アンサンブルダウンスケール予報 (2000-2009年 6/20、6/30、7/10、7/20初期値) 地上日平均気温をEOFモードに展開 ヤマセモード (第2モード:予測可能性5日) 観測との相関係数 観測に対する回帰係数

東北全域モード (第1モード:予測可能性8日) アンサンブルDSによるヤマセモードの予測可能性を検討 東北全域モード (第1モード:予測可能性8日) 観測との相関係数 観測に対する回帰係数 南北モード (第3モード:予測可能性2日) 観測との相関係数 観測に対する回帰係数

AMeDAS入力と各メンバー入力による感染判定の一致格子数 アンサンブル予測の農業モデルへの展開 各メンバーで 葉いもち予察モデル (BLASTAM)を計算 確率予報として 編集 アンサンブル予測計算 アンサンブル予測 9メンバー 葉いもち 感染確率 ◯% 2週間予測×4期間 1.25°から5kmへ 力学的DSしたもの アンサンブル予測:複数回の数値予報結果から 現象の出現確率で表現する手法(ex. 降水確率) AMeDAS入力と各メンバー入力による感染判定の一致格子数 予測値による 発生確率 観測値による結果 判定一致度 「9メンバーでの確率」 で表すことで 分布型が一致する (数うてば当たる) 2003年6月25日の例 各メンバーの正解率は3−7割程度

農業気象情報の発信: 胴割れ注意報、収穫適期情報の追加 高温障害に関わる胴割れ注意報と収穫適期情報(割愛)を新規に追加、配信開始。 胴割れ注意報: (予測出穂日-5日)~(予測出穂日)~(予測出穂日+5日)の間の各日(11日)をスタートとする10日間の最高気温の平均を計算して,以下の基準で注意喚起レベルを決定する レベル3:予測出穂日±3日に,30℃以上が4回以上 レベル2:予測出穂日±3日に,30℃以上が1~3回以上 レベル1:30℃以上の日があり,レベル2,3以外 1kmメッシュ気温データによる 10日間の最高気温の平均値 出力例:レベル1(盛岡市,2012.9.5) 生育モデルによる 予測出穂日 情報提供は2013年度から開始 生育モデルによる 予測出穂日

最終成果への見通し ダウンスケーリングシステムの高度化 東北の温暖化による気候の将来変化を提示し、東北の農業の将来と適応策を考える。 気候診断、気象予測に貢献できるシステムに。 下層雲のデータ同化、側面境界の最適化、   アンサンブルダウンスケールシステムの構築、雲スキームの改良 東北の温暖化による気候の将来変化を提示し、東北の農業の将来と適応策を考える。 MRIとMIROC5のDSを利用 いもち病感染条件の将来変化 生育モデルと最適品種 短期・長期気温変動(低温、高温)に関する影響評価 短中期予測システム⇔農業気象情報⇔利用者との交流    利用実験を継続し改良を続ける。 上記目標に向けて、予定通り研究を進めている。