Chester F. Ropelewski & Phillip A. Arkin (2019) Climate Analysis

  • Chester F. Ropelewski & Phillip A. Arkin, 2019: Climate Analysis. Cambridge UK: Cambridge University press, 341 pp. ISBN 978-0-521-89616-0 (hardback); 978-4-101390934740-6 (online; “Cambridge Core” https://doi.org/10.1017/9781139034746 ).

2019年に出た本。わたしは2020年3月、ほかの本を注文するついでに出版情報をみているうちにみつけて、これも注文することにした。

気候システム(大気、海洋、雪氷、陸面)についてのデータ解析の教科書だ。読者に想定されているのは、大学院初級か気象業務官庁・天気予報会社などに就職した人だと思う。気象学の知識は、本書を読むための予備知識としてはあまり必要ないように書かれていると思うが、本書の知識を応用してみようとするときには必要になる。

英語には日本語の「天候」にあたることばがなく、数か月以上の時間スケールの現象を climate にふくめる。この読書メモでは便宜上、climateを「気候」と書いてしまうことがある。

著者たちは、(いまはRopelewskiは引退し、Arkinは大学所属になっているが) アメリカ合衆国 NOAA (海洋大気庁)のClimate Prediction Center (日本で対応するのは気象庁のかつての長期予報課、現在の気候情報課)で、季節予報 (数か月から数年さきの天候の予報)と、その材料となる観測データの収集や指標データセットの整備をしてきた。1980年代、アメリカの季節予報のためにも、グローバル、とくに熱帯のデータが重視されはじめた。Ropelewski は、El Niño のモニタリングと診断の中心になってきた。Arkin は熱帯の雲・降水の動態を知るために衛星観測を活用してきた。【わたしが最初に知ったのは、1985年ごろ静止衛星による雲・降水のモニタリングをよびかけていた人としてだった。International Satellite Cloud Climatology Project にもかかわったと思うが、その業務の中心は別の人たち(NASA GISS)だった。Global Precipitation Climatology Projectには深くかかわり、GPCPデータセットとは別のCMAPというデータセットをCPCでつくった (論文は Xie & Arkin 1996, 1997)】。本書の最後の第12章が、CPCがやっている気候モニタリングと季節予報の紹介になっている。

本書は観測自体には深入りしない。観測はだれかがしてくれたとして、それにもとづくデータから気候について知ることが主題だ。そのとき使うデータセットには、観測値のデータセットと、格子型に整理されたデータセットがある。格子型データをつくる方法として、数値予報モデルをつかったデータ同化(data assimilation)もある。データ同化のうちには「再解析」(reanalysis)とよばれるものもある。本書では数値天気予報モデルは季節予報と「再解析」の道具としてでてくる。気候モデルは第11章にすこしでてくる。

気象の分野では、「解析」ということばの意味は、天気図をつくることだったり、格子型データをつくることやその産物のデータセットだったりすることもある。(わたしがむかし勉強した Daley 1993の本の主題は、物理的につじつまのあった格子型データをつくる方法であり、いま同様な主題の本を出すならばanalysisでなくassimilationとするだろうと思う。) 本書の題名のanalysisはそれをさすのではなさそうだ。

本書でつかう方法はデータの可視化と統計学的解析だが、本書はその方法に重点をおいた本でもない。統計学の初歩的概念を付録Aで、可視化については付録Cで、ごく簡単にのべている。(統計学的手法に重点をおいた本としては von Storch & Zwiers 2002がある。)

本書のおもな話題は、気候システムとはどんなもので、解析したくなる対象となる現象にはどんなものがあるか。気候の観測はどのようにおこなわれ、どのようなデータセットがつくられているか。データをどのように処理することによって、気候システムのどのようなふるまいがわかるか、などだ。

第1章は気候システムの概論。とくに、周期的現象に注目し、それを、外部強制によってつくられるもの、気候システム内の因果連鎖でつくられるもの、現象としては周期性があるが因果関係は不明なものにわけて、論じている。

第2章は気候解析の基本。
気候解析という仕事を、つぎのようなステップにわけてみる。

  1. 目的は?
  2. データをえらぶ
  3. 手法をえらぶ
  4. 結果を検討する。

それから、データの種類の話。大きくわけて、地点ごとのデータと、場のデータ(そのおおくは格子型データ)がある。格子型データには、データ同化によるものや、衛星観測からつくられたものがある。

第3章は、データはどのようにつくられるか。ただし、この章の話題は気候システムのうちで大気、大気のうちだいたい対流圏 (すこし成層圏も) にかぎっている。
観測には、現場観測とリモートセンシング(遠隔観測)がある。現場観測には地上と上空(日本の気象現業の用語では「高層」)がある。リモートセンシングによるものとしては、人工衛星によるものが重要になってきた。
そして、格子型データセットがどのように作成されるか。「再解析」も説明される。

第4章は、気候のvariability (「変動性」というべきか?)
ここは日本語ではむしろ「天候」というべきだが、便宜上「気候」でとおしておく。
季節変化、季節よりも短い時間スケールの変動 (季節内変動)、年々変動(エルニーニョ・南方振動(ENSO)はその代表例)、十年規模変動をとりあげている。

第5章は、気候の変化(change)。ここのclimateは「天候」ではない。
まず、気候の変化・変動を、概念的に整理する。強制された変化と、気候システム内部変動がある。長期的変化傾向と、振動的変動がある。
気候の変化についての情報源。観測データ、機器観測よりもむかしの気候の状態に関する情報 (いわゆる proxy records)、理論、数値モデルがある。
地質的時間スケールの気候変化。気候システム外部からの強制としては、太陽光のエネルギーの量、海陸配置などがある。
数年から数十年の時間スケールの自然要因。太陽活動、火山がある。
人間活動起源の要因。温室効果気体の増加、エーロゾル、オゾン関連のもの、農業・畜産関連のものがある。
人間活動起源の気候変化が気候システムのあちこちにすでにあらわれていること。

第6章は、温度(気温)のデータについて。
気温の観測データを気候解析につかううえで考慮すべき観測の質の問題として、観測機器、観測場所の移転、観測場所の環境、観測時刻、数量の単位などがあげられる。
そして、「世界の気温」のデータセットはどのようにしてつくられているかの話がある。
Strangeways (2010)の本も同様な話題をあつかっているが、Strangeways は現場の観測者のたちばに重点があり、本書はデータ利用者のたちばで書かれている。

第7章は、降水量のデータについて。
地上観測と衛星観測をくみあわせることに重点がある。そして、衛星観測には、可視・赤外、マイクロ波受動観測、マイクロ波能動観測(レーダー)をふくむ。Arkinさんが働いてきた分野である。

第8章は、海洋について。
海面水温を知るために、船やブイによる現場観測と、衛星観測とをくみあわせることに重点がある。海洋内部の観測 (XBT(投下型水温計)、アルゴフロート、係留系など)の話題もある。

第9章は、雪氷について。
積雪と海氷に重点がある。氷床・氷河、氷山、湖や川の氷、永久凍土にもふれる。そして、これまでの数十年間に積雪、海氷などにどんな変動がみられているかの話がある。

第10章は、陸面について。
(いま注目する周期帯では)かわらない特徴として、海陸配置、地形(標高)、植生型があり、変動する特徴として、土壌水分、植生の状態などがある。それぞれ、どのようなデータが得られているかが紹介される。
また、陸面の水収支、それと かんばつ の関係が論じられている。

第11章は、気候モデルについて。とくに、気候解析の手段としてどのようにつかわれるか。逆むきに、観測データが、モデルの検証(verification と validation [これを区別してのべることはわたしにはむずかしい])につかわれるという話もある。

第12章は、気候(climate、どちらかというと「天候」)のモニタリングと予報(季節予報)について。NOAA CPCやそのほかの世界の気象現業機関でどんなデータプロダクトがつくられているかが紹介されている。日本の気象庁の仕事もすこしでてくる。

文献
(リストしてから、出版もとが同じであることに気づいた。ほかの出版社からもよい本は出ているが、この専門分野でCambridge大学出版が重要なことはあきらかだ。)

  • Roger Daley, 1993: Atmospheric Data Analysis. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-45825-2.
  • Ian Strangeways, 2006: Precipitation: Theory, Measurement and Distribution. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85117-6 (hardcover), 978-0-521-17292-9 (paperback).
  • Ian Strangeways, 2010: Measuring Global Temperatures: Their Analysis and Interpretation. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-89848-5. [読書メモ]
  • Hans von Storch & Francis W. Zwiers, 2002: Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-01230-0.

折りかえしのあとに くわしい目次をつける。

== 目次 ==
Contents
Foreword /Antonio J. Busalacchi, Jr.
Preface
Acknowledgments
List of Abbreviations and Acronyms
1. Earth’s Climate System
– 1.1 Introduction
– 1.2 Components of the Climate System
– 1.3 Interactions among Components
– 1.4 Forcing Agents
– 1.5 Cycles in the Climate System
– – 1.5.1 Forced Cycles
– – 1.5.2 Process Cycles
– – 1.5.3 Phenomenological Cycles
– 1.6 Outline of the Book
2. Climate Analysis: Goals and Methods
– 2.1 Introduction
– 2.2 The Basics of Climate Analysis
– – 2.2.1 Step I — Identify the Purpose of the Climate Analysis
– – – To Describe the Current State of the Climate
– – – To Identify Patterns of Climate Variability and Change
– – – To Test Hypotheses of Variability and Change
– – – To Compare Observations against Model Simulations or Forecasts
– – 2.2.2 Step II — Select or Develop the Appropriate Data
– – – [Box 2.1] Data Availability and Access
– – – Data Selection — Compatibility between the Temporal Characteristics of the Data and Phenomenon Being Examined
– – – Data Selection — Compatibility between the Spatial Characteristics of the Data and Phenomenon Being Examined
– – 2.2.3 Step III — Apply the Appropriate Analysis Tools
– – 2.2.4 Step IV — Critically Interpret the Results of the Analysis
– 2.3 Analysis of Data from a Single Location
– – 2.3.1 Changes in Instrument Location
– – – [Box 2.2] Large-Scale Influence of Undocumented Changes in Station Location
– – 2.3.2 Changes in Instrumentation
– – 2.3.3 Changes in the Instrument’s Environment
– 2.4 Analysis of Data Fields
– – 2.4.1 Climate Analysis Based on Numerical Models
– – 2.4.2 Climate Analysis Based on Satellite Observations
– 2.5 Budget Analyses and Other Climate Studies
– 2.6 Summary
3. Climate Analysis: Atmospheric Instruments, Observations, and Datasets
– 3.1 Introduction
– 3.2 Direct Surface Observations
– 3.3 Direct Upper Air Observations
– 3.4 Remotely Sensed Observations
– – 3.4.1 Surface Remote Sensing
– – 3.4.2 Satellite Remote Sensing
– 3.5 Atmospheric Climate Datasets
– – 3.5.1 Atmospheric Analyses
– – 3.5.2 A Brief History of Global Reanalyses
– – 3.5.3 Regional and Special Purpose Reanalyses
– – 3.5.4 Reanalyses of Other Climate System Components
– – 3.5.5 Ongoing Reanalyses and Future Prospects
– 3.6 Summary
4. Climate Variability
– 4.1 The Mean Climate
– – 4.1.1 Global Wind Patterns — A Historical Perspective
– – – [Box 4.1] Why Are the Trade Winds Easterly?
– – – [Box 4.2] Beyond Halley/Hadley
– 4.2 The Mean Seasonal Cycle
– – 4.2.1 Atmospheric Circulation
– – – [Box 4.3] A Note on Units Used to Describe Wind
– – – Vorticity and Divergence
– – – Stream Function and Velocity Potential
– – 4.2.2 Sea Level Pressure
– – 4.2.3 Sea Surface Temperature (SST)
– – 4.2.4 Air Temperature Over Land
– – 4.2.5 Precipitation
– 4.3 Patterns of Climate Variability
– – 4.3.1 What Do We Mean by Climate Variability?
– – 4.3.2 Submonthly to Intraseasonal Climate Variability
– – – Submonthly
– – – Intraseasonal
– – 4.3.3 Monthly and Seasonal Phenomena
– – 4.3.4 Interannual Variability
– – – The El Niño — Southern Oscillation (ENSO)
– – – Quasi-Biennial Oscillations (QBO)
– – – Decadal and Multi-Decadal Climate Variability
– 4.4 Interactions among Climate Variability on Various Time Scales
– 4.5 Summary
5. Climate Change
– 5.1 Introduction
– 5.2 Discussion of Definitions
– – 5.2.1 Change vs. Variability
– – 5.2.2 Forced vs. Free/Internal
– – 5.2.3 Trends vs. Oscillations
– – 5.2.4 Relevant Time Scales
– – 5.2.5 Manifestations of Change in the Climate System
– 5.3 Information Sources
– – 5.3.1 Observations
– – 5.3.2 Proxy Records
– – 5.3.3 Theory
– – 5.3.4 Numerical Models
– – 5.3.5 Derived Datasets
– 5.4 Natural Climate Change on Long Time Scales
– – 5.4.1 Solar Output
– – 5.4.2 Land/Sea Configuration
– 5.5 Shorter Time Scale Climate Variations
– – 5.5.1 Forced Variations
– – – Sunspots
– – – Volcanoes — The Wild Cards in the Climate System
– – 5.5.2 Free/Internal Variations
– 5.6 Anthropogenic Climate Change
– – 5.6.1 Context
– – 5.6.2 Greenhouse Gases
– – – Summary of the Theory
– – – Observations
– – 5.6.3 Observations That Show Evidence of Climate Change Related to Increasing Greenhouse Gas Concentrations
– – – Surface Temperature
– – – Sea Level
– – – Sea Ice
– – – Ocean Acidification
– – – Mountain Glaciers and Ice Sheets
– – – Derived Datasets and Model-Derived Information
– – – Proxy-Based Datasets
– – 5.6.4 Other Human-Induced Climate Change
– – – Aerosols
– – – Ozone
– – – Agriculture and Animal Husbandry
– 5.7 Future Climate Change
– – [Box 5.1] IPCC Assessment Reports
6. Temperature: Building Climate Datasets
– 6.1 Introduction
– 6.2 Surface Air Temperature Over Land
– – [Box 6.1] Time of Day Temperature Bias
– 6.3 Temperature Scales
– – [Box 6.2] Units Conversion
– 6.4 Observational and Instrumental Considerations
– – 6.4.1 Environmental Considerations
– – – [Box 6.3] Backyard Temperature Observations
– – – – Changes in Instrument Location
– – – – Changes in Environment
– – 6.4.2 Instrumentation Changes
– – – [Box 6.4] Backyard Temperature Observations
– – – – Changing the Thermometer
– 6.5 Datasets Based on Station Data
– 6.6 Gridded Temperature Dataset Based on Observations
– – 6.6.1 General Characteristics of Gridded Temperature Datasets
– – 6.6.2 Relating Gridded Averages to Temperature at a Location in the Grid
– 6.7 Other Estimates of Surface Air Temperature
7. Precipitation: Combining In Situ and Remotely Sensed Observations in Constructing Climate Datasets
– 7.1 Introduction
– 7.2 Measurements, Estimates, and Inferences
– – 7.2.1 Rain Gage Observations
– – 7.2.2 Estimates from Remotely Sensed Data
– – – Visible and Infrared Methods
– – – Passive Microwave Methods
– – – Radar (Active Microwave) Methods
– – 7.2.3 Estimates from Remotely Sensed Data
– – – Surface Properties
– – – Atmospheric Model Forecasts
– 7.3 Analyses
– – 7.3.1 Gage-Based Analyses
– – 7.3.2 Remote-Sensing Based Analyses
– – 7.3.3 Remote-Sensing and Gage-Based Analyses
– – 7.3.4 Future Developments
– 7.4 Extending the Record — Reconstructions
– – [Box 7.1] Reconstruction Methodology
8. Ocean Climate Datasets
– 8.1 Introduction
– 8.2 Sea Surface Temperature (SST)
– – 8.2.1 How Is SST Defined?
– – 8.2.2 SST Observations and Instruments
– – – SST from Ship Observations
– – – SST from Fixed and Drifting Buoys
– – – SST from Satellites
– 8.3 Creating Global SST Fields
– – 8.3.1 SST Fields from In Situ Data
– – 8.3.2 SST Fields from Blended Satellite and In Situ Data
– – 8.3.3 Reconstructed SST Analyses
– 8.4 Other Ocean Surface Properties
– 8.5 The Ocean’s Subsurface
– – 8.5.1 Subsurface Ocean Structure
– – 8.5.2 Subsurface Observations and Instruments
– – – Expendable Bathythermographs
– – – Argo Profiling Floats
– – – Moored Buoys
– 8.6 Summary
9. Cryosphere
– 9.1 Snow Observations and Datasets
– – 9.1.1 Snowfall
– – 9.1.2 Snow Depth
– – 9.1.3 Basin Snowpack
– – 9.1.4 Snow Water Equivalent
– – 9.1.5 Snow Cover
– 9.2 Sea Ice Data and Observations
– – 9.2.1 Sea Ice Extent
– – [Box 9.1] Historical Sea Ice Observations
– – 9.2.2 Sea Ice Thickness
– 9.3 Land-Based Permanent Ice
– – 9.3.1 Observations
– – 9.3.2 Iceberg Observations
– 9.4 Observations of Ice on Lakes, Ponds, and Rivers
– 9.5 Permafrost Observations
– 9.6 Climate Variability in the Cryosphere
– – 9.6.1 Snow Cover Variability
– – 9.6.2 Arctic Sea Ice Variability
– – 9.6.3 Antarctic Sea Ice Variability
– – 9.6.4 Long-Term Climate Variability — Ice Cores
– – 9.6.5 Climate Variability — Northern Hemisphere Icebergs
– 9.7 Summary
10. Land Component of the Climate System
– 10.1 Introduction
– 10.2 Mean Land Features and Their Role in Climate
– – 10.2.1 The Shape and Orientation of the Continents
– – 10.2.2 Topography
– – – [Box 10.1] Local Circulations
– – – – Mountain/Valley Breezes
– – – – Land/Sea Breezes
– – 10.2.3 Land Types
– 10.3 Variable Land Features and Climate Variability
– 10.4 Mean Land-Feature Data for Climate Analysis
– – 10.4.1 Elevation/Topography
– – 10.4.2 Mean Vegetation Data
– – 10.4.3 Mean Land-Type Data
– 10.5 Variable Land Data for Climate Analysis
– – 10.5.1 Soil Moisture
– – – Direct Soil Moisture In Situ Measurements
– – – Indirect Methods of Estimating In Situ Soil Moisture
– – – Data Sources for In Situ Soil Moisture
– – – Soil Moisture Estimates from Satellites
– – 10.5.2 Vegetation
– – 10.5.3 Land Surface Radiation Measurements and Data
– 10.6 Land Surface in Budget Studies
– – 10.6.1 Water Budgets
– – 10.6.2 Land Surface Radiation Budgets
– 10.7 Land Surface Models and Data Assimilation Systems
– 10.8 Drought
– – [Box 10.2] Different Types of Drought
– 10.9 Summary
11. Climate Models as Information Sources and Analysis Tools
– 11.1 Introduction
– 11.2 Generating Numerical Model Data for Climate Analysis
– – 11.2.1 Free Running or Unconstrained Models
– – 11.2.2 Models Constrained by Observations
– – 11.2.3 Uncoupled and Coupled Climate Models
– 11.3 Characteristics of Model Generated Data
– – 11.3.1 Model Grids
– – [Box 11.1] Example — Rainfall Frequency
– – 11.3.2 Model Units of Measurement
– 11.4 Model Validation
– – [Box 11.2] Validation and Verification
– 11.5 Model-Based Climate Diagnostics
– – 11.5.1 CMIP/AMIP and Other Long Model Runs
– – 11.5.2 Climate Analysis Based on Reanalyses
– 11.6 Advantages and Limitations of Models in Climate Analysis
– – [Box 11.3] Downscaling
– – 11.6.1 Biases
– – 11.6.2 Teleconnections
– – 11.6.3 Pattern Correlations
– 11.7 Summary
12. Operational Climate Monitoring and Prediction
– 12.1 Introduction
– 12.2 History
– – 12.2.1 The Rise of Contemporary Climate Monitoring
– – – Temperature and Precipitation from Land Station Observations
– – – Sea Surface Temperature Datasets
– – – Precipitation Datasets
– – – Sea Level Pressure Datasets
– – – Upper Air Climate Monitoring
– – – Reanalysis
– – – Other Sources of Climate Monitoring Datasets
– – – Satellite Data for Climate Monitoring
– – – Operational Climate Monitoring in the United States
– – – Other Climate Monitoring Activities
– – – WMO Climate Monitoring Activities
– – 12.2.2 The Rise of Contemporary Climate Prediction
– 12.3 Climate Monitoring and Forecast Products
– – 12.3.1 Climate Monitoring Examples
– – – Time Series of Climate Indices
– – – Time-Longitude Diagrams
– – – Anomaly Maps
– – 12.3.2 Climate Forecast Examples
– 12.4 A Look Forward
– – 12.4.1 Current Plans and Prospects
– – 12.4.2 A Comprehensive Climate Enterprise
Appendix A. A Short Guide to Some Statistics Used in Climate Analysis
– A.1 Introduction
– A.2 Basic Statistics
– A.3 Correlations
– A.4 Spectral (Fourier) Analysis
– A.5 EOF [Empirical Orthogonal Functions] and Related Analysis
– A.6 Statistical Significance
Appendix B. Vorticity / Divergence, Stream Function / Velocity Potential
Appendic C. Preliminary Examination of the Data
– C.1 Data Plotting Tools ans Software
– C.2 Addressing Data Gaps
Appendix D. Components of the Mean Water Budget
Glossary
References
Index
The plate section is to be found between pages 168 and 169

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