質問と答え

講演のあとの質問への答えとして話したことを、思い出せた範囲で、書きます。

ダウンスケーリングとはどんなことか。

(1) スケールというのは基本的に空間スケール。 対象領域の広がりと、空間分解能(グリッドモデルならば格子間隔)の大小の 両方の意味があるが、 多くの場合、大きな領域はあらく、小さな領域は細かく刻むので、どちらでも共通になる。 大きいスケールの情報をもとに小さいスケールの情報を推定するのがdownscaling。 もし小さいスケールの情報をもとに大きいスケールの情報を推定するならばupscalingという。

(2) 温暖化の将来シナリオを考える場合、 全球規模の気候モデルによる予測型シミュレーションをもとにすることが多いが、 その空間分解能は格子間隔100kmくらい(細かくても20kmくらい)のことが多い。 地域の気候についてはもっと細かい情報がほしいので、ダウンスケーリングが行なわれる。 その方法は、領域気候モデル(領域気象モデルとほぼ同じ)を使い その境界条件として全球モデルによる予測値を与える「力学的方法」と、 ローカルな変数と全球モデルで表現可能な変数との関係を 過去の経験に基づく統計によってつける「統計的方法」がある。

温暖化予測に使われている気候モデルには海洋は含まれているのか。

(1) 全球平均気温の将来見通しに使われたのはみな大気海洋結合モデル。 海洋を全部(深層まで)含む。

(2) それに加えて、大気だけの計算を空間格子を細かくしてすることがある。 気象研究所では、まず比較的あらい空間分解能の大気海洋結合シミュレーションをしたあと、 大気だけ細かい空間分解能のシミュレーションをした。 全球ではあるが、ダウンスケーリングと同じ趣旨だと考えられる。

(IPCC第4次報告書の示した)全球平均気温の21世紀の見通しは、 20世紀に経験したよりも急な上昇を示しているが、 そのような予測には根拠があるのか。

(1) 経験モデルならば過去に経験した温度範囲だけしか有効でないだろうが、 物理法則に基づくモデルなので、経験しなかった温度範囲でも有効と考えられる。

(2) 今後さらに温室効果気体濃度がふえる見通しに加えて、 気候変化には遅れがあるので、 すでに排出されたCO₂に見合った温暖化がまだ全部起きておらず 数十年遅れて現われる見通しである。 その理由は海洋が大きな質量を持っていてエネルギーをたくわえることができるから。 深層までの全海洋の温度変化の時間スケールは千年だが、 気温と密接に結びついて変化するのは表層で、時間スケールは数十年。 (表層・深層ということばの意味は文脈によって違う。 ここでの表層は風によって起こされる海洋循環の及ぶところで、深さ数百メートルまで。)

海洋にエネルギーが蓄積されているというのは、深層のエネルギー蓄積か?

(1) Trenberth (2010, Nature News and Views)は (ほかの人の研究を引用して) 2種類の解析結果を示している。 「深さ700mまで」は、ほぼここでいう「表層」にあたる。 「深さ2000mまで」は、表層に加えて深層の途中までを含む。

(2) 2000mよりも深いところにどれだけエネルギーが行っているかは、 観測が乏しいので、むずかしい問題。 行っていることを示唆する研究例もあるが、まだrobustな知識ではないと思われる。

海洋のエネルギー蓄積について、観測とモデルの知見は対応がつくのか。

(うまく答えられなかったが、整理しなおして述べる。) 現実もモデルも温暖化と自然変動が重なっている。 温暖化については対応がつくと期待されるが、自然変動は位相がばらばらになる。 このような状況なので、アルゴ観測データを 温暖化シミュレーションの結果の同じ期間(1993-最近)の部分と比較して 数量が合っていればシミュレーションの再現性がよいとは限らない。 NCARのMeehlほか(Trenberthも含む, 2011, Nature Climate Change)の論文では、 モデルの長期(数十年)のふるまいを定性的にアルゴの解析と比較している。

0次元、1次元、3次元モデルが出てきたが、とくに1次元モデルが重要と言った理由は?

(1) 0次元と1次元。 理論的に考えるには、もし単純な0次元で理論が構成できるならばそのほうがよい。 しかし、温室効果の強化による地上気温の変化の見積もりは0次元モデルでは定まらなかった (計算結果は大きい値になることも小さい値になることもあった)。 鉛直1次元モデルでは、仮定を変えても、似たような値(2倍以内くらい)におさまってきた。 0次元モデルによる知見はrobustでなかったが、1次元でrobustになったと言える。 CO₂濃度増加の影響は、成層圏で寒冷化、対流圏で温暖化なので、 鉛直次元を入れる必要があるのはもっとも。

(2) 1次元と3次元。 鉛直1次元モデルは対流の扱いに恣意的なところがあるので、 もっと現実的に計算した3次元モデルでも、 基本的に同じ特徴が示されたことが、 温暖化に関する知識のrobustnessにとって重要である。 ただし1970年代、3次元モデルで計算できる人はわずかだった。 当時認められたrobustnessにとっては、多くの人が計算できる1次元モデルのほうが 重要だったと思われる。

気温変化を示す際に1850年から始めているが、もっと前から始めるべきではないか。

機器(温度計)による観測が始まる前については、 堆積物や氷の同位体、化石の生物種、人による定性的な天候記録などからの 気温の推定があり、有用な情報ではあるが、 推定方法の見なおしで数値がまた変わる可能性があるという意味で 機器観測とはrobustnessが違うので、別に扱われる。

中世は温暖だったのではないか。

10世紀ごろが20世紀後半と同程度あるいはもう少し温暖だった可能性はある。 しかし、21世紀に想定される「産業革命前+2℃」ほど温暖でなかったことはほぼ確か。

雲は温室効果があるのか。

雲は赤外線に対してはほぼ黒体と同様に吸収し射出するので、 気体ではないが、温室効果物質である。 しかし、雲は太陽放射の波長域では反射率が高い (雪氷を除くほとんどの地表物質よりも高い)ので、 地球の太陽放射吸収を減らし、寒冷化にも働く。 もし今の内わけが変わらなければ、雲量(雲に覆われた面積比)が増加すると、 太陽光反射の効果が勝って、寒冷化に働く。 しかし、気温が上昇すると雲量がふえるかどうかは確かでない。 鉛直にのびる積雲系の雲がふえて、雲量はかえって減る可能性もある。 全球平均地上気温の将来見通しに関しては、 いちばんrobustでない部分が、雲がどんなフィードバック作用をするかだと言える。

温暖化すると降水量はふえるのか。

(1) 全球平均で考えると、地表の下向き放射がふえるので、 (潜熱・顕熱比は温度上昇で潜熱に傾くと思われるので)、蒸発はふえる。 全球平均で見れば、降水量と蒸発量はほぼつりあっている (水蒸気総量の変化はそれに比べればわずか)なので、降水もふえる。

(2) 飽和水蒸気圧は気温の指数関数型でふえ、 実際の水蒸気量もたぶんそれに応じてふえるが、 全球平均降水量の増加は水蒸気の増加ほど速くない。 他方、ローカルに雨がふるところの降水量は水蒸気の増加に応じてふえることができる。 降水の空間的・時間的集中が強まると考えられる。 降水の少ないところでは減るかもしれない。