平成22年度 地球シミュレータ利用報告会
1. プロジェクト名
短期気候変動の予測可能性および変動メカニズムの研究
Study on predictability of climate variations and their mechanisms
2. プロジェクト責任者名
升本 順夫 (海洋研究開発機構 地球環境変動領域 短期気候変動応用予測研究プログラム)
Yukio Masumoto
3. プロジェクトの目的
大気海洋系短期気候変動のリアルタイムでの季節予測を継続的に行い, 猛暑･冷夏, 旱魃の危険性の予測にも利用可能な情報を発信する. 同時に, この予測に用いたシミュレーション結果の解析から, 短気気候変動のメカニズムに関する理解を更に深める. また, 季節予測に用いる大気海洋結合モデルの高度化を推進し, より長期の予測可能性の調査を行う.
4. 今年度当初の計画
- (1) SINTEX-F1モデルを用いたリアルタイム短期気候変動予測実験を継続し, 結果を公開する.
- (2) 予測実験結果などを解析し, ENSO, ENSOもどき, IOD, ベンゲラニーニョなどの気候変動過程のメカニズム及びそれらの予測可能性に関する研究を行う.
- (3) SINTEX-F2の改良と最適化を継続するとともに, データ同化手法の検討を行う.
5. 研究計画に沿った利用状況度
SINTEX-FモデルのES2上での最適化の限界から, 計算速度は期待通りに得られてはいないが, 多くのcpu時間をSINTEX-F1によるリアルタイム季節予測実験に割くことで予定通りに研究等を進めている. SINTEX-F2の最適化はやや遅れているが, 年度内にある程度の作業が終わる予定である.
6. 今年度得られた成果, および達成度
成果
- (1) 12ヶ月および24ヶ月リアルタイム気候変動予測実験を毎月行い, 予測結果を国内外の研究者や現業機関等（IRI, APCC, IITM, CLIVARなど）へ配信するとともに, JAMSTECのウェブページを通じて公開している. 2009年のエルニーニョ現象に引き続いて発生した2010年のラニーニャ現象についても, その振幅や移行時期も含めて予測に成功した. このSINTEX-Fの予測結果は, 国内をはじめオーストラリア, インドなどのメディアで広く取り上げられた.
- (2) 全球的な海面水温の上昇トレンドが季節から経年的な気候変動の予測可能性に与える影響を, SINTEX-F1を用いた感度実験などにより調べた. 観測された海面水温だけを用いて初期化した実験から, 地上気温の上昇傾向にとってこの水温変化が重要な役割を果たしていることが示された. 長期トレンドは数ヶ月の予測には大きく影響しないが, １年以上の予測を行う場合, 特に中高緯度域で重要であることも分かった.
また, 大西洋熱帯域と南半球中緯度域での経年的な気候変動の発生機構を, SINTEX-FおよびCFESの結果を用いて調べた. その結果, CFESが大西洋の状況を非常に良く再現していることが分かった. CFESの結果の解析から, ベンゲラニーニョの発生に対して, アフリカ西岸に沿う局所的な風応力が重要な寄与をしていることが示された.
また, 共同研究を通じて, SINTEX-Fの結果を用いた多くの成果を発信した.
- (3) SINTEX-F2を用いて, 熱帯域での混合過程の新たなパラメタリゼーションの影響を評価した. また, 高解像度版のSINTEX-F2による150年分の計算を行った. SINTEX-F2のES2上での最適化に関して, その可能性の検討をNECに委託して行った. SINTEX-F2のES2用の最適化作業は年度末までに行う予定.
一方, 同一モデルの結果が旧ESとES2で異なる問題に関する確認を進め, 気候変動の統計的な特性に関しても違いが顕著に現れることが分かった.
達成度
年度当初の研究計画を全て達成した場合を100%として数値で示してください．複数の目標があった場合は，それぞれについて達成度を数値で示してください．
- (1)SINTEX-F1モデルを用いたリアルタイム短期気候変動予測実験を継続し, 結果を公開する. 100%
ES2上でのSINTEX-Fのパフォーマンスに問題は残るが, 今年度増やして頂いた計算ノード時間を有効に使い, 当初の計画通りに進んでいる.
- (2)予測実験結果などを解析し, ENSO, ENSOもどき, IOD, ベンゲラニーニョなどの気候変動過程のメカニズム及びそれらの予測可能性に関する研究を行う. 100%
計画通りに解析を進めることができ, 短期気候変動現象の予測可能性に対する長期トレンドの重要性やベンゲラニーニョの発生機構に関する新たな知見を得た.
- (3)SINTEX-F2の改良と最適化を継続するとともに, データ同化手法の検討を行う． 80%
海洋混合過程のパラメタリゼーションの改良は引き続き順調に進んでいるが, SINTEX-F2のチューニングはやや遅れている.
7. 計算機資源の利用状況
計算機資源の利用状況
※計画的に計算機資源を利用できているか, 状況を記載してください.
SINTEX-F1によるリアルタイム季節予測実験を毎月行うとともに, 感度実験を行うなど, 計画通りに計算機資源を利用している.
チューニングによる成果
※ベクトル化, 並列化チューニング等, 計算機資源を有効利用するために行ったこととその効果を記載してください.
SINTEX-F1 については, NECへ委託して最適化の可能性に関する解析を行い, ある程度の寄与が期待できるものに関して最適化を行った. しかし, その効果は約28%のスピードアップにしか過ぎず, 更なる最適化は費用対効果を考慮して断念した. また, SINTEX-F2に関しても同様にNECへ委託してプログラムの解析作業を行った. 最適化可能な部分のうち簡単に高速化が期待できるものについて独自に対応したが, 更なる最適化の作業をNECへ委託する準備を進めている.