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Progress in Earth and Planetary Science

日本語Abstract

Research

Atmospheric and hydrospheric sciences

ダウンスケール実験に用いる大規模大気場の分割:領域気候実験のための力学的ダウンスケーリングの俯瞰的考察

西澤 誠也, 足立 幸穂, 梶川 義幸, 山浦 剛, 安藤 和人, 吉田 龍二, 八代 尚, 富田 浩文

Decomposition of the large-scale atmospheric state driving downscaling: a perspective on dynamical downscaling for regional climate study

Nishizawa S, Adachi S A, Kajikawa Y, Yamaura T, Ando K, Yoshida R, Yashiro H, Tomita H

Dynamical downscaling, Regional climate, Uncertainty, Model errors

ダウンスケール実験に用いる大規模場の概念図。×印は再解析やGCM実験の状態、星印はダウンスケール実験に用いられる大規模場の例を示している。オレンジ色の雲は将来場の不確実性の範囲を表している。黄色線は気候と擾乱間の関係に相当する多様体を示している。

本研究では、力学的ダウンスケーリングの俯瞰的考察を行い、複数のダウンスケーリング手法の統一的な見方を示すとともに、将来の領域気候のより良い評価のための研究手法の提案を行った。領域気候シミュレーションは、一般的に全球気候シミュレーションで得られた大規模大気場のもとで行われる。本研究では、大規模場の概念化を行い、位相空間上で考察を行った。大規模場を気候値や擾乱といった複数のコンポーネントに分割し、異なる大規模場から得られたコンポーネントを組み合わせて再構成する。これにより、既往研究で行われているさまざまなダウンスケール手法を統一的に扱うことができる。全球気候の将来予測にはさまざまな要因による不確実性が含まれており、全球気候モデルに内在する誤差も不確実性を生み出す要因の一つである。本研究ではこの概念をもとに、モデル誤差に起因する不確実性を考慮するための領域気候研究の手法提案を行った。この手法では、あり得る大規模場のより広い範囲をカバーすることができる。また、領域気候変化の対する大規模場の各コンポーネントの個別影響を調べることが可能になり、将来変化の原因のより良い理解に繋がる。本提案手法による日本域のダウンスケール実験を行い、将来降水変化に対する気候値変化および擾乱変化の影響を調べ、コンポーネントの個別の影響を調べることの重要性を示した。

日本語原稿執筆者:西澤 誠也(理化学研究所 計算科学研究機構)
(敬称略)