Results of last fiscal year

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1 Results of last fiscal year
Category 2 of Research Project for Sustainable Coexistence of Human, Nature and the Earth Contents Introduction Results of last fiscal year Examination 久芳奈遠美・野沢徹・鈴木恒明・竹村俊彦 中島映至・鈴木健太郎・対馬洋子

2 1. Introduction

3 Sub-theme 2． 温暖化・大気組成変化相互モデル開発 Sub-sub-theme 2． 温暖化ー雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 Our task: 　対流圏エアロゾルが雲の光学的性質に 　　　　　　　　及ぼす影響を評価するためのGCM用 　　　　　　　　パラメタリゼーションの開発

4 Motivation IPCC 2001 対流圏エアロゾルの間接放射強制力の見積もりはいまだに不確定性の大きい問題であり、その主な要因はエアロゾルと雲の関係が不確定であることによる。

5 数値実験 CCN (エアロゾル) 雲粒 気候変動 上昇流速度 雲凝結核（ＣＣＮ）が雲の光学特性および降水形成効率に及ぼす影響
　　数値実験 　　 微物理学的雲モデル 　　　活性化 凝結 / 蒸発 併合　重力落下 CCN (エアロゾル) 　粒径分布 　化学組成 雲粒 粒径分布 光学特性 降水形成効率 気候変動 放射収支 水循環 上昇流速度 観測 ＣＣＮカウンター ドップラーライダ 観測 ２DC　 FSSP　雲レーダ 衛星データ　レーダ 長期・全球観測

6 GCM Dx = 100 km NICAM Dx = 5 km MRI/NPD-NHM Dx = 50 m パラメタリゼーション 粒子法
　　粒子法 ビン法 基底関数展開法 　バルク法 　　　　　雲微物理モデル　 　　 Dt = s

7 2. Results of last fiscal year
現状のGCMにおける対流圏エアロゾルの 　　　間接放射強制力の評価の仕方の検討 2) FRSGCでの成果 　雲凝結核が非降水性の層雲の光学的性質に及ぼす 　　　影響を評価するパラメタリゼーション Kuba et al., 2003 Kuba and Iwabuchi, 2003 3) SPRINTARSの出力（エアロゾル分布）の取り込み方の検討

8 How to estimate the indirect radiative forcing of aerosol in GCM
Nd 雲粒有効半径 re 放射収支 CCSR/NIES-GCM 　Nd = e Na Nm / (e Na + Nm ) Na ⇒ 0 : Nd ⇒ e Na Na ⇒ ∞ : Nd ⇒ Nm (constant) Nd：雲粒数密度　 Na：エアロゾル粒子数密度 (sulfate, carbon, sea salt) 2.　ECHAM-GCM (Max Plank Institute) Nd = w Na / ( w + a Na ) 　　　　w　: 雲内上昇流速度 　　　　　Ghan et al. (1993)　　 wm　: 格子内平均上昇流速度 w = wm + c TKE ½ 　　　　　 Lohmann et al. (1999) TKE ：turbulent kinetic energy

9 2. Results of last fiscal year
現状のGCMにおける対流圏エアロゾルの 　　　間接放射強制力の評価の仕方の検討 2) FRSGCでの成果 　雲凝結核が非降水性の層雲の光学的性質に及ぼす 　　　影響を評価するパラメタリゼーション Kuba et al., 2003 Kuba and Iwabuchi, 2003 3) SPRINTARSの出力（エアロゾル分布）の取り込み方の検討

10 Products at FRSGC Kuba et al., 2003 : Parameterization of the Effect of Cloud Condensation Nuclei on Optical Properties of a Non-precipitating Water Layer Cloud J. Meteorol. Soc. Japan, 81, 2,

11 Proposed parameterization
Accurate CCN スペクトル 　雲底での 上昇流速度 Vbase Nc(0.075%) Convenient Nc(0.2%) Nc(Smax) Smax 鉛直積算雲水量 　　　LWP 雲粒数密度 Nd 　　雲の光学的厚さ 　　　　　　　　雲粒の有効半径 　　　 t Re

12 Proposed retrieval method
CCN スペクトル 　雲底での 上昇流速度 Vbase Nc(0.5%) Nc(0.2%) 鉛直積算雲水量 　　　LWP 雲粒数密度 Nd 　　雲の光学的厚さ 　　　　　　　　雲粒の有効半径 　　　 t Re

13 Approximation of Smax : Fn(Nc(X%), Vbase)
Vbase= 0.24 m s-1 Vbase= 0.12 m s-1 Vbase= 0.06 m s-1

14 Nd = min [ E(Nc(Smax) - F)(Nc(Smax) - G) , Nc(Smax) ]
Approximation of Nd Nd = min [ E(Nc(Smax) - F)(Nc(Smax) - G) , Nc(Smax) ] Vbase= 0.24 m s-1 Vbase= 0.12 m s-1 Vbase= 0.06 m s-1 Nd (cm-3) Nc(Smax) :large Vbase :small Nd = Nc(Smax) Nc(Smax) (cm-3)

15 t = A Nd B We can estimate τ , if we know Nd and LWP.
Approximation of t　: Fn ( Nd , LWP ) LWP = 100 g m-2 (300 m) LWP = 70 g m-2 (250 m) LWP = 44 g m-2 (200 m) t = A Nd B A = LWP 0.702 B = LWP LWP=100g m-2 (300 m) LWP= 70g m-2 (250 m) LWP= 44g m-2 (200 m) Optical thickness　t We can estimate τ , if we know Nd and LWP. We can estimate Nd , if we know τ and LWP. Number concentration　of cloud droplets Nd (cm-3)

16 Approximation of Re : Fn ( Nd , Re )
100 Re = C Nd -D C = 6.41 Z 0.380 D = Z Effective radius of cloud droplets　Re ( mm ) Altitude above cloud base Z=275 m Z=225 m Z=175 m Z=125 m Z= 75 m Z= 25 m 10 1 Number concentration of cloud droplets　Nd (cm-3)

17 Products at FRSGC Kuba and Iwabuchi, 2003 : The revised parameterization to predict cloud droplet number concentration and the retrieval method to predict CCN number concentration J. Meteorol. Soc. Japan, submitted.

18 Approximation of Nd : Fn ( Nc(0.2%), Vbase)
Nd = L Nc(0.2%) / ( Nc(0.2%) + M ) L = 4710 Vbase1.19 M = Vbase Vbase=0.24 m s-1 Vbase=0.12 m s-1 Vbase=0.06 m s-1 Nd (cm-3) Nc(0.2%) (cm-3)

19 Approximation of Nd : Fn ( Nc(0.5%), Vbase)
Nd = L’ Nc(0.5%) / ( Nc(0.5%) + M’ ) L’ = 4300 Vbase1.05 M ’= 2760 Vbase0.755 Vbase= 2.0 m s-1 Vbase= 1.0 m s-1 Vbase= 0.5m s-1 Nd (cm-3) Nc(0.5%) (cm-3)

20 2. Results of last fiscal year
現状のGCMにおける対流圏エアロゾルの 　　　間接放射強制力の評価の仕方の検討 2) FRSGCでの成果 　雲凝結核が非降水性の層雲の光学的性質に及ぼす 　　　影響を評価するパラメタリゼーション Kuba et al., 2003 Kuba and Iwabuchi, 2003 3) SPRINTARSの出力（エアロゾル分布）の取り込み方の検討

21 SPRINTARS HUCM + MRI/NPD-NHM (dx = 10 km)
MODIS 25 April :00 UTC model (CCN*4) model (CCN*0.25) Number of grids model (CCN*1) Effective radius of cloud droplets at cloud top[mm]

22 3. Examination Uncertainness in the relationship between Aerosol, CCN and Cloud droplets Uncertainness in the updraft velocity in the cloud derived from grid mean updraft velocity Uncertainness in the LWP in the cloud derived from grid mean LWP

23 2002年度： GCM Dx = 100 km NICAM Dx = 5 km MRI/NPD-NHM Dx = 50 m パラメタリゼーション 　　粒子法 ビン法 基底関数展開法 　バルク法 　　　　　雲微物理モデル　 　　 Dt = s

24 年度： GCM Dx = 100 km NICAM Dx = 5 km MRI/NPD-NHM Dx = 50 m パラメタリゼーション 　　粒子法 ビン法 基底関数展開法 　バルク法 　　　　　雲微物理モデル　 　　 Dt = s

25 2005年度： GCM Dx = 100 km NICAM Dx = 5 km MRI/NPD-NHM Dx = 50 m パラメタリゼーション 　　粒子法 ビン法 基底関数展開法 　バルク法 　　　　　雲微物理モデル　 　　 Dt = s

26 2006年度： GCM Dx = 100 km NICAM Dx = 5 km MRI/NPD-NHM Dx = 50 m パラメタリゼーション 　　粒子法 ビン法 基底関数展開法 　バルク法 　　　　　雲微物理モデル　 　　 Dt = s