２．温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発3 研究結果の詳細報告へ戻る | HOMEへ戻る |
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２—２ 温暖化―雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 担当機関名：地球フロンティア研究システム
a. 要約このグループでは大気大循環モデル（GCM）でエアロゾルが雲の光学特性に及ぼす影響、すなわち対流圏エアロゾルの間接放射強制力を評価するためのパラメタリゼーションを開発することを目標としている。まずGCMにおけるエアロゾルの間接放射強制力の評価についての現状を把握するため、CCSR/NIES-GCMとMax Planck Institute–GCMに関して文献調査、検討を行った。また、地球フロンティア研究システムで開発した雲微物理モデル（Kuba et al.,2003）により、雲粒の凝結核（Cloud Condensation Nuclei：CCN）が雲の微細構造に及ぼす影響を評価するパラメタリゼーションを開発した。このパラメタリゼーションを有効に機能させるために、エアロゾル気候モデルであるSPRINTARSの出力の取り入れ方の検討を行った。NICAM（New Icosahediral Atmospheric Model, Satoh,2003, Tomita,2002）を用いた雲微物理モデル搭載超高解像度全球モデル開発の準備として、ヘブライ大学 HUCM雲微物理モデル（Khain et al.,1999）と気象庁MRI/NPD-NHM非静力メソスケールモデル（Saito and Kato,1999）を基に、新たに３次元ビン法雲微物理モデルを開発した（井口、2002）。 b. 研究目的IPCC2001のレポートにもあるように、対流圏エアロゾルの間接放射強制力の見積もりはいまだに不確定性の大きい問題であり、その主な要因はエアロゾルと雲の関係が不確定であることによる。エアロゾルの中でCCNとして働くものの粒径分布や化学組成と雲の中の上昇流速度によって雲粒の粒径分布が決まり、雲の反射率や光学的厚さなどの光学特性や雨の降り易さなどの降水効率が変わり、ひいては気候変動予測の中では放射収支や水循環に効いてくる。これらの因果関係を明らかにするためには詳細雲モデルによる数値実験が不可欠である。この共生プロジェクトでは大気大循環モデル（GCM）でエアロゾルが雲の光学特性に及ぼす影響を評価するためのパラメタリゼーションを開発する。 c. 研究計画、方法、スケジューリング地球フロンティア研究システムで開発した雲微物理モデル（Kuba et al., 2003）により、CCNが雲の微細構造に及ぼす影響を評価するパラメタリゼーションを開発する。また、GCMの100kmスケールの格子間隔（数時間の時間間隔）と雲微物理モデルの0.1秒の時間間隔（数ｍ以下の格子間隔）の間のスケールギャップを埋めるためには、超高解像度全球モデル（数kmの格子間隔）と高解像雲解像領域モデル（数十mの格子間隔）が必要で、それぞれに雲物理モデルを搭載する。 超高解像度全球モデルについては地球フロンティで開発しているNICAM （New Icosahediral Atmospheric Model, Satoh,2003, Tomita, 2002）を採用し、これに基底関数展開雲物理モデルを実装し、SPRINTARSエアロゾル気候モデル(Takemura et al.,2000, 2002)と結合させる予定である。高解像度領域モデルとしては気象庁MRI/NPD-NHM非静力メソスケールモデル（Saito and Kato, 1999）を採用し、地球フロンティで開発した雲微物理モデル（Kuba et al., 2003）を搭載する。 平成１４年度は、雲微物理モデル単独でできるパラメタリゼーションの開発および検討を行う。平成１５〜１６年度にNICAM、NHMそれぞれへの雲モデルの搭載を行い、１７年度から比較実験を行い、以降GCM用のパラメタリゼーションの開発を行う。
d. 平成１４年度研究計画まず、GCMにおけるエアロゾルの間接放射強制力の評価についての現状を把握するため、CCSR/NIES-GCMとMax Planck Institute–GCMに関して文献調査をして検討する。また、地球フロンティア研究システムで開発した雲微物理モデル（Kuba et al.,2003）により、CCNが雲の微細構造に及ぼす影響を評価するパラメタリゼーションを開発する。このパラメタリゼーションを有効に機能させるために、エアロゾル気候モデルであるSPRINTARSの出力の取り入れ方の検討を行う。さらに気象庁MRI/NPD-NHM非静力メソスケールモデル（Saito and Kato,1999）とヘブライ大学 HUCM雲微物理モデル（Khain et al., 1999）を基に新たに開発したHUCM+NHMモデルを利用し、雲とエアロゾルの相互作用に関する再現実験を行い、観測値と比較する。 e. 平成１４年度研究成果GCMにおけるエアロゾルの間接放射強制力の評価についての現状の把握
Nd = εNaNm / (εNa + Nm) で表しでいる。ただし、 Na は総エアロゾル数密度 (sulfate, carbon, sea salt の総和)。雲の寿命効果は雲粒のautoconversion の式で表す。これには、Kessler, modified Kessler, Berry, modified Berry などの式がある。
雲内上昇流速度を格子内平均上昇流速度wgridから求めるのに、 w = wgrid + c (TKE)1/2 としている。ただし、TKEはturbulent kinetic energyである。この式の有効性は検討を要するが現状ではこれに代わるより良いものは提唱されていない。 CCNが雲の微細構造に及ぼす影響を評価するパラメタリゼーションの開発 地球フロンティア研究システムで開発した雲微物理モデルにより、非降水性の層雲の光学特性に対するCCNの効果を調べ、光学的厚さを雲粒数密度とLWPから計算する近似式、雲底上各高度の雲粒の有効半径を雲粒数密度から計算する近似式、雲粒数密度をCCN過飽和度スペクトルと上昇流速度から計算する近似式を開発した（Kuba et al., 2003）。 A = 0.121 LWP 0.702 B = 0.274 LWP 0.0538 雲底上各高度の雲粒の有効半径Re (μm) は雲底からの高度をZ (m)とすると以下のように表せる。 Re = C NdD (2) C = 6.41 Z 0.380 D = – 0.288 Z 0.0254 また、雲粒数密度は雲内の最過飽和度Smaxで活性化するCCN数密度Nc(Smax)(cm-3)と雲底での上昇流速度Vbase(ms-1)を用いて以下のように表せる。 Nd = min{E (Nc(Smax) – F)(Nc(Smax) – G) , Nc(Smax)} ただし、Nc(Smax) < 0.5 (F + G) (3) E = – 0.0231Vbase2 – 0.0108 Vbase – 0.00180 F = 70.0 Vbase –12.9 ; G = 8420 Vbase + 278 ただし、Nc(Smax) = 0.5 (F + G) においてNdはほぼ飽和し、Nd = – 0.25 E(G – F)2となる。 雲内の最大過飽和度は過飽和度0.075%で活性化するCCN数密度Nc(0.075%)(cm-3)を用いて以下のように表せる。 Smax = H Nc(0.075%)I (4) H = 1.16 Vbase0.344 I = – 0.176 Vbase-0.187 さらに簡便なパラメタリゼーションとして、雲粒数密度(cm-3)を雲底での上昇流速度Vbase (ms-1)と過飽和度S で活性化するCCN数密度Nc(S) (cm-3)であらわす式を開発した(Kuba and Iwabuchi,2003)。 Vbaseが0.4 ms-1 以下の場合は、 Nd = L Nc(0.2%) / ( Nc(0.2%) + M ) (5) L = 4708 Vbase1.19 M = 33.2 + 1090 Vbase Vbaseが0.4 ms-1 以上の場合は、 Nd = L’ Nc(0.5%) / ( Nc(0.5%) + M’ ) (6) L’ = 4300Vbase1.05 M’= 2760 Vbase0.755 これらの近似式と雲微物理モデルのシミュレーション結果を図１に示す。 上昇流速度が2.0ms-1についてはばらつきが大きくなっているが、これは雲内の最大過飽和度が0.5％より大きいため相関が小さくなっているためである。
上図：雲底での上昇流速度は0.24, 0.12, 0.06 ms-1 。実線は近似式（5）に3種類の上昇流速度を代入した値。 下図：雲底での上昇流速度は2.0, 1.0, 0.5 ms-1 。実線は近似式（6）に3種類の上昇流速度を代入した値。 SPRINTARSの出力の取り入れ方の検討 エアロゾル気候モデルであるSPRINTARS(Takemura etal., 2000, 2002)の出力の取り入れ方を検討するために、SPRINTARS＋CCSR/NIRES-GCM にGhan et al.(1997)の雲粒数密度パラメタリゼーションの式を組み込み、再現実験を行い、観測値と比較した。雲粒数密度が過大評価されることがわかったので、SPRINTARSの出力であるエアロゾル数密度からCCN数密度を求める方法やGhan et al.(1997)のパラメタリゼーションの正当性について引き続き検討する。 HUCM+NHMモデルNICAMを用いた雲微物理モデル搭載超高解像度全球モデル開発の準備として、ヘブライ大学 HUCM雲微物理モデル（Khain et al., 1999）と気象庁MRI/NPD-NHM非静力メソスケールモデル（Saito and Kato, 1999）を基に、新たに３次元ビン法雲微物理モデルを開発した（井口、2002）。このHUCM+NHMモデルを利用した雲とエアロゾルの相互作用に関する再現結果を図２に示す。図は2001年4月21日のAPEX-E2観測実験においてTERRA/MODIS衛星搭載センサーから得られた低層雲の雲水総量と雲粒子半径をモデル値と比較したものである(Nakajima et al., 2001)。ここでCCN数はSPRINTARSエアロゾル気候モデルから得られる同日のエアロゾル数密度分布（Takemura et al., 2002）から推定した。図には、同時にオリジナルのNHMモデルから得られる雲水量も示す。オリジナルのNHMモデルは雲微物理過程がバルク法であるために雲粒子半径は計算できない。図によると今回開発したモデルが観測された雲微物理量の分布を適切に再現できることを示している。しかし、観測期間中の別の日（4月25日）の雲水量と雲粒子半径の確率密度関数を図３にプロットしてみると、モデルでは仮定した雲核量の４倍程度を与えない限り（modelx4）、衛星観測値が示す再頻度雲水量や雲粒子半径（MODIS）を再現することができないことも明らかになった。このようなモデルによる粒子半径の過大評価は鉛直一次元モデルでも報告されている（Zhao et al., 2003）。今後、このような問題を解決するために、必ずしも検討が十分でないエアロゾルからCCNを形成するためのパラメタリゼーションに関しても検討が必要であると思われる。
下段の図：同時刻における雲頂での雲粒有効半径(μm)の瞬間値。右図はMODIS画像再解析による観測値、中央図はHUCM+MRI/NPD-NHMモデルによる計算結果。MRI/NPD-NHMでは雲粒有効半径は陽に計算できないため、図は示さない。
f. 考察現状では、エアロゾル数密度からCCN数密度、CCN数密度から雲粒数密度を導き出す有効なパラメタリゼーションが確立されておらず、Kuba et al.(2003)および Kuba and Iwabuchi (2003)のパラメタリゼーションのGCMへの適用方法の検討が必要であり、そのためにはNICAMを用いた雲微物理モデル搭載超高解像度全球の開発およびMRI/NPD-NHM非静力メソスケールモデル用いた雲微物理モデル搭載高解像度領域モデルの開発が必要である。 g. 参考文献Ghan, S. J., R. Leung, C. Easter and H. Abdul-Razzak, Prediction of cloud droplet number in a general circulation model, J. Geophys. Res., 102, 21777-21794, 1997.井口享道, 雲核影響を取り入れた雲改造領域モデルによる雲物理特性の再現に関する研究, 東京大学修士論文, 2002. Khain, A. P., A. Pokrovsky and I. Sednev, Some effects of loud-aerosol interaction on cloud microphysics structure and precipitation formation: numerical experiments with a spectral microphysics cloud ensemble model, Atmos. Res., 52, 195-220, 1999. Kuba, N., H. Iwabuchi, K. Maruyama, T. Hayasaka, T. Takeda and Y. Fujiyoshi, Parameterization of the effect of cloud condensation nuclei on optical properties of a non-precipitating water layer cloud, J. Meteorol. Soc. Japan, 81, 393-414, 2003. Kuba, N. and H. Iwabuchi, Revised parameterization to predict cloud droplet number concentration and a retrieval method to predict CCN number concentration, J. Meteorol. Soc. Japan, submitted, 2003. Lohmann, U., J. Feicher, C. C. Chuang and J. E. Penner, J. Goephys. Res., 104, 9169-9198, 1999. Nakajima, T. Y., A. Uchiyama, T. Takamura and T. Nakajima, Inter-comparisons of warm cloud properties obtained from satellite, ground, and aircraft equipment during AREX and ACE-ASIA period in 2001. J. Geophys. Res., submitted. 2001 Saito, K., and T. Kato, The MRI mesoscale nonhydrostatic model, Met. Res. Note, 196, 169-195, 1999. Satoh, M., Conservative scheme for a compressible non-hydrostatic models with moist processes, Mon. Wea. Rev., 131, 1033-1050, 2003. Tomita, H. Satoh,M., and Goto, K., An optimization of the icosahedral grid modified by the spring dynamics, J. Comput. Phys., 183, 307-331, 2002. Takemura, T., H. Okamoto, Y. Maruyama, A. Numaguti, A. Higurashi, and T. Nakajima, Global three-dimensional simulation of aerosol optical thickness distribution of various origins J. Geophys. Res., 105, 17853-17873, 2000. Takemura, T., T. Nakajima, O. Dubovik, B. N. Holben, and S. Kinne, Single-scattering albedo and radiative forcing of various aerosol species with a global three-dimensional model, J. Climate, 15, 333-352, 2002. Takemura, T., I. Uno, T. Nakajima, A. Higurashi, and I. Sano, Modeling study of long-range transport of Asian dust and anthropogenic aerosols from East Asia, Geophys. Res. Lett., 29, 2158, doi:10.1029/2002GL016251, 2002. Zhao, C.-S., Y. Ishizaka, and R. Kazaoka, Modeling of marine stratocumulus during APEX/ACE-Asia: the role of initial CCN concentration, J. Geophys. Res., submitted, 2003. h. 成果の発表<論文発表>Kuba, N., H. Iwabuchi, K. Maruyama, T. Hayasaka, T. Takeda and Y. Fujiyoshi, Parameterization of the effect of cloud condensation nuclei on optical properties of a non-precipitating water layer cloud, J. Meteorol. Soc. Japan, 81, 2,393-414, 2003. Kuba, N. and H. Iwabuchi, The revised parameterization to predict cloud droplet number concentration and the retrieval method to predict CCN number concentration, J. Meteorol. Soc. Japan, submitted, 2003. 次のページ（3. 寒冷圏モデル開発） |
