A① ： Long-term projection of global changeusing an integrated earth system model

（２１世紀気候変動予測革新プログラム )代表：時岡達志

A ．長期気候変動予測実験 ( 時岡： JAMSTEC ）　　　　カプラーの開発 （荒川： RIST ）　　　　炭素循環モデルの比較他 （仲敷： CRIEPI ）B ．階層的モデルによる不確実性の定量化・低減 ( 河宮： JAMSTEC ）C １．主要農産物への影響 （横沢：農業環境研究所）C2 ．沿岸への影響 （横木：茨城大学）

‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐・ 全球動的植生モデル ( 和田英太郎： JAMSTEC ）・ 全球雲解像モデル ( 佐藤正樹： JAMSTEC/CCSR)

A 01. Long-term projection of global change①using an integrated earth system model

　　　　　　　　　＜第 2 次 ESM の改良点など＞モデルバイアス軽減による気候感度の改良（大気境界層、大規模凝結、雲の微物理など）

hybrid 鉛直座標の導入（水蒸気量、圏界面の気温の改善）海洋の水平座標の改良カプラー、水の流出部分

重力波効果　 　赤道➝ QBO放射、エーロゾルの改良海氷モデルの改良氷床モデルの改良陸面物理過程の改善（蒸散、凍土、積雪の aging 　他）

大気化学過程　 　オゾンホール➝

炭素循環部分の検討土地利用データ、エーロゾル前駆物質排出データなどの品質向上

高精度の気候感度を実現オゾンホール、 QBO を再現できるモデルによる予測　　　　　（オゾンホールと温暖化の相互作用の評価）熱帯域陸面変化を高精度に予測動的全球植生モデルによる植生変化を予測氷床変化、海氷変化の正確な予測（水位）

・・第第 22 次次 ESM*ESM* による長期（３００～５００年先まで）の地球　温暖化予測実験の実施・炭素循環およびその他の過程 ( オゾンホールなど）と気　候との相互作用の理解・ 20 世紀気候変動の更なる理解

大気

海洋

陸面

第 2 次 ESM

( 改良 MY – 従来版 )

0

モデルバイアス

Improvement of PBL parameterization年平均相対湿度： 850 ｈ Pa

Response of ice sheet model to global warming, Improving the ice sheet model

(1) 次世代モデルの開発（ shallow ice approx. より高次の項の考慮）

(2) 差分スキームの高度化による氷床縁辺形の改良

(3) グリーンランド氷床融解の時間や程度は気候感度や氷床物理過程に依存

QuickTimeý DzTIFFÅiàèkǻǵÅj êLí£ÉvÉçÉOÉâÉÄ

ǙDZÇÃÉsÉNÉ`ÉÉǾå©ÇÈǞǽDžÇÕïKóvÇ ÇÅB

改良後観測との差

改良前

Coupling of Chemistry Model and Aerosol Model

対流圏オゾンの放射強制力分布

炭素性エアロゾルの放射強制力分布

A 01. Long-term projection of global change①using an integrated earth system model

　　　　　　　　　＜第 2 次 ESM の改良点など＞モデルバイアス軽減による気候感度の改良（大気境界層、大規模凝結、雲の微物理など）

hybrid 鉛直座標の導入（水蒸気量、圏界面の気温の改善）海洋の水平座標の改良カプラー、水の流出部分

重力波効果　 　赤道➝ QBO放射、エーロゾルの改良海氷モデルの改良氷床モデルの改良陸面物理過程の改善（蒸散、凍土、積雪の aging 　他）

大気化学過程　 　オゾンホール➝

炭素循環部分の検討土地利用データ、エーロゾル前駆物質排出データなどの品質向上

高精度の気候感度を実現オゾンホール、 QBO を再現できるモデルによる予測　　　　　（オゾンホールと温暖化の相互作用の評価）熱帯域陸面変化を高精度に予測動的全球植生モデルによる植生変化を予測氷床変化、海氷変化の正確な予測（水位）

・・第第 22 次次 ESM*ESM* による長期（３００～５００年先まで）の地球　温暖化予測実験の実施・炭素循環およびその他の過程 ( オゾンホールなど）と気　候との相互作用の理解・ 20 世紀気候変動の更なる理解

大気

海洋

陸面

第 2 次 ESM

A①01 　 Schedule

１９年度 ２０年度 ２１年度 ２２年度 ２３年度

（１）生物・地球化学過程改良

（２）物理気候過程改良

（３） 20 世紀気候変動再現・温暖化予測実験

生物地球化学過程改良・パラメータ調整高解像度化に伴う生物地球化学過程修正 温暖化実験結果解析 論文執筆・とりまとめ

気候モデル高解像度化（ T42‐ ＞ T63 、パラメータ調整 高解像度（ T63‐ ＞ T106 ）モデル開発・実験 論文執筆・とりまとめ

実験準備（モデル入力データ整理等） 20 世紀気候変動再現・温暖化実験、解析 論文執筆・とりまとめ

階層的モデル実験による長期気候変化予測の不確実性定量化１９年度 ２０年度 ２１年度 ２２年度 ２３年度

（１）簡略気候モデル

（２）地球システム統合モデル

簡略気候モデルへの炭素循環過程導入多変量最適化を用いた不確実性評価

統合モデルによるアンサンブル実験結果取り込み 論文執筆・とりまとめ

統合モデルパラメータ調整 統合モデルによる温暖化アンサンブル実験 論文執筆・とりまとめ

地球シミュレータの更新

ES resource

地球シミュレータ更新 ( 平成 20 年 10 月 ) 後 の計算時間確保

・更新後のマシンの性能は実効速度で約 2 倍程度を想定・今年度３０万ﾉｰﾄﾞ・時間の割り当て→更新後は現 ES の　６０万ﾉｰﾄﾞ・時間に対応（計画の最下限達成レベル）

T42L80 を用いた場合 150 ﾉｰﾄﾞ･時間 / 年であるので 300 年ランを 10 例行うだけで４５万ﾉｰﾄﾞ･時間を要する

・ H20 年度後半以降における時間配分において、現行の　割り当て率を上回る確保の努力が必要

Coupler Development for Earth System Modeling

（荒川： RIST ）

研究の目的

地球システム統合モデルを構成する個々のサブシステムモデル ( 要素モデル）に関しては未だ十分性能評価がされていないものが多いし、評価が容易でないものも含まれている。そういう際に異なるモデルの相互比較から個々の要素モデルの特徴、及び全体に及ぼす影響の差異を理解しておくことは有益である。このために、地球システム統合モデルを構成する要素モデルのソフトウェア上の特性を明らかにした上で、データ構造、制御構造、座標系の異なる要素モデルの相互交換を可能とするカップラーを開発する。

Genetic coupler and evaluation of component models

カップラーの概要 要素モデルの評価カップラーを介した要素モデル交換による要素モデルの特徴の理解の基盤の提供

データ構造、制御構造、座標系の異なるモデル間で、物理量の交換を行うためのソフトウェア

大気モデル

海洋モデル大気 Ｃ

海洋ＡＣ

炭素循環ＡＣ

海洋ＢＣ

炭素循環ＢＣ

カップラー導入によって、モデルの結合や入れ替えが容易になる

要素モデルの交換によって、要素モデルの相違が結果に及ぼす影響を評価

水運動量

放射

潜熱

顕熱

カップラーを介することによって、要素モデルの交換が容易になる。従って、カップラー開発により、要素モデルの相違が予測結果に及ぼす影響を評価す

るソフトウェア基盤が確立される。

Outline of the project成層圏への拡張

Ｃ

Ｃ Ｃ

Ｃ

Ｃ

Ｃ Ｃ

19 年度 20 年度 21 年度 22 年度 23 年度カップラー設計 実装と性能評

価 地球システムモデル適用

性能評価とりまとめ

左図に示す地球システムモデルを対象とし、各モデル（要素モデル）を結合するカップラーを開発、地球システムモデルに適用することを目標とする。

研究は、

１）要素モデルのソフトウェア上の特性を明らかにし、簡易性・高速性・柔軟性を高次に実現するようなカップラーの設計を行う

２）設計に基づいてカップラーを実装しモデルに適用、性能を評価し結果をフィードバックする

３）完成したカップラーを地球システムモデルに適用し有効性を評価する

というステップで行う。研究の年次計画は左図のようになる。

Plan for FY2007

平成１９年度は地球システムモデルを構成する個々の要素モデルについて特性を明らかにし、カップラー設計を行うことを目標とする。

方法としては、

１）要素モデルのプログラムについてデータ構造、制御構造、並列化の手法を重点に調査し、ソフトウェア上の特性を明らかにする。

２）調査結果に基づきカップラーの設計を行う。設計に際しては既存の要素モデルへの影響を最小限にとどめつつ、地球シミュレータ上で十分な実行性能を確保する。

ことを重視する。

４ ５ ６ ７ ８ ９ １０

１１

１２

１ ２ ３

要素モデル特性調査カップラー設計

(1) 地球システムモデルの相互比較によるモデルの高度化・炭素循環モデルにおける各要素過程のモデル化の比較　　　（海洋、陸域生物） ・地球システムモデルの比較

(2) 新エネルギーシナリオを用いた CO2 排出量の推定・エネルギーシナリオに基づく温暖化予測 ・ CO2排出量 の推定

地球システム統合モデル　　 ( 地球フロンティア )

将来のエネルギーシナリオの検討（経済産業省）

比較によるモデルの不確実性の把握

エネルギーシナリオの提案

IPCC/AR5 への貢献モデルの適用

地球システムモデルの開発　　 (電中研： NCAR との共同研究 )

H19 H23H21 H22H20

Uncertainty estimation by Model intercomparison (for carbon cycle)仲敷（ CRIEPI)

研究開始 3 年後の達成目標：　炭素循環や生態系などの生物化学過程に着目したモデル間相互比較実験を行い、モデルの高度化を図る。気候モデルと全球の炭素循環過程を結合し地球システムモデルを構築する。現状の再現計算を行い、気候や植生、その他、海洋や大気中の物質の分布について、再現性を検討する。

研究開始 3 年後の達成目標：　炭素循環や生態系などの生物化学過程に着目したモデル間相互比較実験を行い、モデルの高度化を図る。気候モデルと全球の炭素循環過程を結合し地球システムモデルを構築する。現状の再現計算を行い、気候や植生、その他、海洋や大気中の物質の分布について、再現性を検討する。

研究 1 年目：　 海洋における炭素循環過程の取り扱いについて検討を行う。地球フロンティアで開発している地球システム統合モデルと同様の条件で計算を行い、計算された海洋中の栄養塩や化学トレーサーの分布を比較し、各モデルの特性を明らかにする。

( 前半 ) リン酸塩と鉄を予測変数として解く海洋炭素循環モデル (OCMIP’ モデル）による現状再現計算および、大気中 CO2濃度の変化を考慮した将来予測計算を実施する。特に、微量栄養素である鉄の供給量に対する海洋の応答に着目する。( 後半 ) リン酸塩、硝酸塩、アンモニウム、シリカ、鉄などの栄養塩、 3種類の植物プランクトン、 2種類の動物プランクトン、およびデトリタスを考慮した海洋生態系モデルによる現状再現計算を実施する。さらに大気中 CO2濃度の変化を考慮した将来予測計算を実施する。窒素固定の影響など、海洋炭素循環モデル (OCMIP’ モデル）で再現されなかった現象について比較を行う。

Uncertainty estimation by Model intercomparison (for carbon cycle)仲敷（ CRIEPI)

cpl

atm

ocn ice

lnd

dynamic vegetation

terrestrial carbon cycle

wetland methane

ice sheets

atmospheric chemistry

aerosols

ocean carbon cycle

大気海洋結合モデル

marine ecosystem

海洋生物化学過程

陸域生物化学過程

生物化学過程の取り扱いによる不確実性の定量化– 海洋炭素循環・生態系など

Research Plan for FY2007

Incorporation of Fe into the ocean ecosystem model海洋モデルに、 Fe の効果を取り入れた生物・地球化学モデ

ルを導入し、以下の検討を行う。

1) 現在の海洋の再現性（全球、北太平洋）　　　　・栄養塩、　　　　・鉄、　　　　・ CO2吸収量など

2) 　物理過程や生物・地球化学モデルの差異による再現性の違い区分 12 1 2 34 5 6 7 8 9 10 11

「モデルアンサンブルによる地球システムモデルの不確実性定量化」

OCMIPモデルを用いた海洋炭素循環の検討

BEC)生態系モデル（ を用いた海洋炭素循環の検討フロンティアのモデルとの比較と結果の取りまとめ

　　　　　　　　　　　　　　 Model description

海洋モデル：　　　　　　　 POP 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 解像度　　水平約 100km 、　鉛直 40 層 )　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　物理過程　 aniso-GM, aniso-Viscosity, KPP, 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 NSEF(near surface eddy flux ) など　生物・地球化学過程：　 OCMIP’　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (OCMIP モデルに Fe の効果を付加、リン酸塩　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　と鉄を予測変数として解く）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　または　　　　　　　　　　　　　　　 BEC 　 (Biogeochemistry/ecosyste

m/circulation)

海洋モデル 生物・地球化学過程

電中研 POP OCMIP’

POP BEC

地球フロンティア COCO NPDZ-type

Oceanic biogeochemistry

• 海洋炭素循環モデル– 表層リン酸塩分布の再現結果

観測

モデル解像度300km

CO2 の吸収量分布の再現結果

(Takahashi et al., 2002)

Uncertainty estimation using a hierarchy of models

研究代表者：河宮未知生（独）海洋研究開発機構

地球環境フロンティア研究センター

Hierarchy of Earth System Models

記述の詳しさ

相互作

用プロセス

GCM ベースのモデル

概念モデル

Models used

大気

海洋

陸面

・ＧＣＭ (MIROC) ベースのモデル：→K2 地球システム統合モデル

・簡略気候モデル：炭素循環モデルは、上の地球システム統合モデルと共通なものを導入→ MIROC-Lite , T21 大気＋海洋混合層 , など

MIROC-Lite

標準的な海洋 GCM＋

水平拡散でつながった「スラブ大気」

海洋 GCM

エネルギーと水蒸 気のバランスは考慮

MIROC-Lite: some outputsSST and SSS (annual mean)

ESM の物理モデル部分、及び生物・地球化学モデル部分の不確実性を考慮し、そこから生ずる予測の不確実性を評価

不確実性の幅の推定：低解像度版

標準実験　　　　

高解像度版

“Quasi-inversion” of permissible CO2 emission

Socio-economic variables 排出量 Surface temperature

Socio-economic variables Concentrations

Surface temperature

Concentrations

排出量

時間

濃度　　　

濃度　　　　 地上気温

地上気温

社会経済変数

社会経済変数

Smith and Edmonds (2006)

0

2,000,000

4,000,000

6,000,000

8,000,000

Mill

ions

of $

2005

Low Feedback Mid. Feedback High Feedback

Mitigation cost

Jones et al. (2006)

GCM の結果でキャリブレーションした経験式による CO2排出量計算

簡略社会経済モデルによる温暖化緩和コスト計算

→GCM や統計手法を用いたより精緻な不確実性評価へ

Uncertainty in the permissible CO2 emission

Conceptual roadmap

GCM グループ

簡略モデルグループ

O(~100)Ensembles

O(~10)Ensembles

Histogram

PDF

CombinedPDF

Possible results of this project

• CO2排出シナリオから CO2濃度シナリオへの変換時の不確実性

• 各種フィードバックを取り入れた温暖化予測の不確実性

• 濃度安定化をもたらす CO2排出量の不確実性↓

• 状況の変化に随時対応できる、柔軟な温暖化対策立案の基盤

• IPCC AR5 への貢献

Plan for FY2007

• GCM ベースモデルによる CO2 の「準逆計算」予備的実験完了

• 簡略モデルの物理気候場チューニング完了

• 「気候感度」計算における「混合層」使用の妥当性検証

Impact assessment of natural disaster due to climate change on

the stability of crop supply

（独） 農業環境技術研究所横沢正幸坂本利弘金 元植

Background

世界の主要穀物：トウモロコシ・大豆・小麦生産地・輸出国が空間的に偏在している

中国、アメリカ、オーストラリア、ブラジル

自然災害（低温、高温、多雨、少雨）気候温暖化によるブロッキング現象、

エルニーニョ / ラニーニャ現象の出現パターンの変化

これまでは、生産の安定が保たれていたがこれからは？

生産の不安定化圧力

Target

気候変動による同時不作の可能性　主要生産国の不作が重なるとすれば、たとえそれが数百年に一回であっても重

大な影響を引き起こすだろう

　気候変動が世界の穀物生産の安定性に及ぼす影響について解析・評価を行う

対象とする穀物：トウモロコシ・ダイズ

トウモロコシ生産地　 (1992 年）

ダイズ生産地　 (1992 年）

エルニーニョ発生時の気象偏差

Distribution of production areas and climate change

気象庁　 HP より

图7：黑龙江省水稻单产变化

0

1

2

3

4

5

6

7

1961 1965 1969 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001

( )年

(t/hm2)

平均

单产

● 冷害◎ 洪水◆ 干ばつ

●● ●

●

●

●

●

●

●◎

◎

◆

◆

収量

Y (

t/h

a)

Model for estimating the impact of natural disaster on food production

Year

生産量の減少を環境変動と関連づける社会経済要因は除く T: 気温， S:日射， P: 降水

Stress influence differs depending on the growth phase

100

90

80

70

60

50

40

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

収量比

発芽発芽後日数

分げつ Boot出穂

開花 乳熟 成熟

生育段階ごとのストレスの影響

（農学的知見）

生育段階を気象条件から推定 （フェノロジーモデル）生育段階ごとのストレスの影響 （ストレスモデル）

栽培期間・生育段階の決定（衛星・ＧＩＳデータの利用）

収量

比

発芽後日数 ＤＯＹ

ＥＶＩ

栽培期間

Estimation of production variability due to climate variation

生産量の気象災害影響推定モデル

生産量変動の時空間分布

気候変動による穀物生産の安定性解析・評価

不確実性を考慮した全球気候モデルによる気候変動シナリオ

気候モデル関連の課題と連携

Research Plan

１９年度 ２０年度 ２１年度 ２２年度 ２３年度

基礎データ整備・気象災害影響モデルの作成，検証および改良

気候変化シナリオに基づく影響予測と解析 とりまとめ

１９年度計画：中国，アメリカを対象・トウモロコシ・ダイズの主要生産地域の特性

生産地帯の抽出 （空間的）過去の災害履歴 （時間的）

・データ収集農業統計データ （生産量，インフラ）衛星・ＧＩＳデータ （栽培パターン，土地利

用）気象データ　（降水， 気温，日射）など

・モデル骨格決定　（統計的・機構的）

Expected results

• 最新かつ高精度の気候変化予測に基づき，世界の主要穀物生産供給国，地域の生産量変動について，近未来から長期にわたり，その安定性について不確実性を考慮した評価をすることができる

• このような研究は，地球シミュレータの結果を利用して初めて可能となり， IPCC への貢献を始めとし，わが国の将来の食料安全保証について，有益な情報を提供できる．

21 世紀気候変動予測革新プログラム

Global estimation of disaster risk for coastal region in view of

long-term climate change

2007 年 5 月 23日

課題代表者

茨城大学　横木裕宗

Objectives

海面上昇と台風・高潮を外力とする沿岸域災害リスク1. 世界規模の水没・高潮氾濫リスク2. アジアのメガデルタへの複合的災害リスク

– 災害リスクとは：• 災害発生期待値→水没可能性地域（最大値）

– 複合災害とは：• 水没・氾濫＋地盤沈下，地下水塩水 化，海岸侵食，

生態系

Goals

• 世界規模で 1km スケールの水没・氾濫マップ– 世界で最も詳細な結果と期待される．– 環境省地球環境総合推進費との連携

• 高潮の予測計算から，異常気象の影響評価– 世界的に関心が高い．– AR5，ポスト京都の気候政策の枠組み検討– 適応策の検討

• アジアのメガシティへの影響評価– アジアは世界の経済の牽引車– 全球的な高度総合評価が可能となる

Sub-theme 1: Submergence risk assessment

GTOPO30/SRTM （地盤高）LANDSAT （植生）Global Map （土地利用）世銀 /CIESN （人口）

2030 年， 2100 年， 2300 年時点で評価

海面上昇による平常時の浸水リスク（浸水面 積，人口）

A① の出力結果（海面上昇，潮位）

既往の高潮予測：過去の実在台風の中心位置や　　　　　　　　　　　　中心気圧を用いて簡易的

A②， A③ の出力結果から，気圧と風速分布をダイレクトに利用( 高潮数値シミュレーション、統計処理）

↓

高精度の高潮浸水域 、浸水域 人口予測

NHK スペシャル、気候大異変（解析データ提供）

気象研 / 気象庁 / 地球科学技術総合推進機構による

地球シミュレーターを用いた

2096 年 8 月の巨大台風

　　　　　　↓

　　　　高潮予測

現在の護岸でかなり守られる（ NHK スペシャルに解析結果提供）

Sub-theme 2: Flood risk assessment

Sub-theme 3: Impact on Asian mega-deltas

長期的将来予測長期的将来予測地盤沈下・地下水塩水 化・地盤沈下・地下水塩水 化・海岸侵食・生態系海岸侵食・生態系

メガデルタ自然環境・生態情報メガデルタ自然環境・生態情報 DBDB（メガデルタデータベース）（メガデルタデータベース）

2030 年・ 2100 年・ 2300 年メガデルタ・メガシティに対する沿岸域災害メガデルタ・メガシティに対する沿岸域災害リスクリスク

長期的気候変動による複合的影響の評価

サブテーマ１・２水没リスク氾濫リスク

評価結果

チャオプラヤ川メコン川珠江

Roadmapサブ 1 2 3

担当者 横木裕宗・桑原祐史

信岡尚道 村上　哲・安原一哉

～ 2009（ 3 年目）

地理情報データセットの更新常時浸水リスクの算定

高潮氾濫解析手法の確立（全球，メガデルタ）既存のデータを用いた氾濫リスクの算定

メガデルタ自然・生態情報 DB構築地盤沈下などの長期予測手法の開発水没・氾濫リスクの統合化手法

～ 2011（ 5 年目）

精密地盤データによる常時浸水リスク評価（全球，メガデルタ）影響人口，土地被覆，自然生態系の影響（メガデルタ）

世界高潮氾濫リスクマップ氾濫リスクの拡大，地域・国毎の評価

2030， 2100， 2300 年時点でのメガデルタにおける沿岸域災害リスク評価

Plan for FY2007

• サブ (1) 世界水没リスク– 地理情報の準備

• サブ (2) 高潮氾濫リスクの世界評価– 全球対応型高潮予測モデルの構築

• サブ (3) アジア・メガデルタへの影響– メガデルタ DB の準備– 地盤沈下将来予測

Carbon cycle feedback

～ 3.5PgC/yｒ

～ 1.5PgC/yｒ

陸域 CO2吸収量

海域 CO2吸収量

無機炭素貯留量

高精度の ESM による予測が必要

Climate - carbon cycle

feedback （ FRCGC ESM ）

CoupleUncoupled“Implied ⊿T” for Uncoupled

～120ppmv

～0.8℃

～ 5PgC/y ｒ

～3.2℃

100 年スケールでも無視できない大きなフィードバック　　

地上気温

大気中 CO2 濃度

海・陸域に吸収される CO2

South Pole

Reproduction of atm. CO2 by ESM

Mauna Loa

Point Barrow

Model

Obs.