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:地球環境フロンティア研究センター
a. 要約このグループの課題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である。既に雲粒の凝結核(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ている。このパラメタリゼーションをエアロゾル気候モデルであるSPRINTARSとともにCCSR/NIES/FRCGC- AGCM に取り込み、雲の光学的厚さや雲粒有効半径の全球分布を計算して衛星観測データとの比較を行い検討した。さらに雲解像領域モデルCReSS (Tsuboki and Sakakibara,2002)を用い、ビン法雲微物理モデルを搭載した雲解像領域モデルの開発も行っている。 本研究テーマでは、雲とエアロゾルの相互作用の気候影響を評価するために、エアロゾル輸送と雲の微物理過程を全球規模で詳細に表現できる数値モデルの開発も行っている。東京大学気候システム研究センターでは非静力学ビン法雲微物理モデルを開発して数値実験を行ったところ、雲の光学特性に関して過去の衛星観測で得られているのと類似した特徴が再現された。また、計算コストを節約した雲微物理過程の計算を可能とするために、粒径分布関数を基底関数で展開して予報する方法の定式化を行った。その結果、従来の方法に比べて少ない自由度でも精度よく計算できることが示唆された。さらに、全球非静力学モデルNICAMにエアロゾル化学輸送モデルSPRINTARSを実装する作業に着手した。一方、NICAMの気候モデルとしてのパフォーマンスの検証のため、基礎実験の一つである水惑星設定のもと、気候感度実験を行った。 b. 研究目的b.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について 対流圏エアロゾルの間接放射強制力の見積もりがいまだに不確定性の大きい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し、GCM用のエアロゾル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。 b.2. エアロゾル-雲微物理相互作用の全球気候モデリングについて 気候変動を理解・予測する上で不確定性の大きいエアロゾル間接効果による放射強制力を信頼できる精度で評価するためには、エアロゾルが雲の光学特性および降水特性に及ぼす影響を定量的に理解する必要がある。このようなエアロゾルと雲の相互作用の実態は、近年の衛星観測により、観測的には全球規模で明らかになりつつあるが、それらの観測データを定量的に解釈し、エアロゾル−雲相互作用の気候へのインパクトを詳細に理解するためには、数値モデリングが有効である。そこで、本研究テーマでは、エアロゾル輸送と雲物理過程の相互作用を全球規模で詳細に表現できる数値モデルの開発を目的とする。 c. 研究計画、方法、スケジューリングc.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について この共生プロジェクトでは詳細雲モデルを搭載することが非現実的である大気大循環モデル(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。ここで開発されたパラメタリゼーションをエアロゾル気候モデルであるSPRINTARSとともにCCSR/NIES AGCM に取り込み、雲の光学的厚さや雲粒有効半径の全球分布を計算して衛星観測データとの比較を行い検討する。さらにGCMのためのパラメタリゼーションとして有効なものにするためビン法雲微物理モデルを搭載した全球モデルおよび雲解像領域モデルの開発を行う。 平成16年度に全球モデルNICAM、雲解像領域モデルCRESSへの2モーメントビン法雲微物理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。 c.2. エアロゾル-雲微物理相互作用の全球気候モデリングについて 本研究テーマでは、まず、エアロゾルが雲の粒径分布や光学特性・降水生成特性に及ぼす影響を定量的に調べるために、雲の微物理過程を詳細に表現できるビン法雲モデルを開発し、それを用いた数値実験を行う。さらに、全球非静力学モデルNICAMを力学プラットフォームとして用いて、その上にエアロゾル輸送モデルSPRINTARSを実装することで、対流雲も含めた雲システムとエアロゾル輸送の相互作用を全球規模で計算する。また、ビン法雲モデルが抱える計算コストの問題を解決し、広域および全球での雲微物理過程の計算を可能にするために、粒径分布の基底関数展開にもとづく計算方法を定式化し、実用化のための数値実験を行う。 平成16年度はビン法雲モデルの開発およびそれを用いた数値実験を行い、SPRINTARSのNICAMへの実装作業を行う。また、基底関数展開法の定式化を行う。平成17年度は、SPRINTARS-NICAM結合モデルの初期実験とチューニングを行い、雲微物理モデル(ビン法・基底関数法)との結合作業も行う。平成18年度以降は雲—エアロゾル相互作用の全球規模での統合的なシミュレーションを行う。 d. 平成16年度研究計画d.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について 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)により開発した、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(Kuba et.al,2003, Kuba and Iwabuchi, 2003, Kuba, 2005)をエアロゾル気候モデルであるSPRINTARSとともにCCSR/NIE/FRCGC-AGCM に取り込み、雲の光学的厚さや雲粒有効半径の全球分布を計算して衛星観測データとの比較を行い検討した。さらにGCMのためのパラメタリゼーションを有効なものにするために2モーメントビン法雲微物理モデルを非静力学3次元モデルCReSS に搭載する。この際には上記の雲粒数密度をCCN数密度および雲内上昇流から求めるパラメタリゼーションと併せて昨年度開発したビン法の初期雲粒粒径分布をガンマ分布で表す方法を用いる。また、NICAM(New Icosahediral Atmospheric Model, Satoh,2003, Tomita, 2002)を用い、雲微物理モデル搭載超高解像度全球モデルの開発を行う。 d.2. エアロゾル-雲微物理相互作用の全球気候モデリングについて エアロゾル・水物質・氷粒子が共存する系の降水過程を表現できる非静力学ビン法雲微物理解像モデルを開発する。さらに、開発したモデルを用いて、エアロゾルが水雲の光学特性・降水特性に及ぼす影響を調べるための数値実験を行う。また、雲の微物理過程を低い計算コストで計算するための試みとして、凝結生成物の粒径分布を基底関数で展開して予報する計算法の定式化を行う。さらに、年度の後半からは、エアロゾル−雲相互作用を全球規模で扱えるモデルを開発するための準備として、地球環境フロンティア研究センターで開発された全球非静力学モデルNICAMに、東京大学気候システム研究センターおよび九州大学応用力学研究所で開発された全球エアロゾル化学輸送モデルSPRINTARSを実装する作業に着手する。 e. 平成16年度研究成果e.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について 平成15年度までに開発した雲粒数密度を求める近似式を拡張したもの(Kuba et.al,2003, Kuba and Iwabuchi, 2003, Kuba, 2005)をエアロゾル輸送モデル SPRINTARS を搭載したCCSR/NIES/FRCGC-AGCMに取り入れることを試みた。この近似式は大気中のエアロゾルのうち0.2,0.4,0.5,1.0,2.0 %のそれぞれの過飽和度で活性化されうる雲核の数と雲底付近の上昇流速度から雲粒数密度を予測するものであり、詳細雲微物理モデルによる数多くの数値実験の結果から導かれたものである。人為起源エアロゾルが地球温暖化等の気候変動に与える効果を考慮するのに有効なものである。 SPRINTARSは海塩粒子、硫酸粒子、有機炭素粒子、黒色炭素粒子、土壌粒子の質量の全球分布を出力するものであるので、それぞれの粒子に粒径分布を仮定し、0.2,0.4,0.5,1.0,2.0 %のそれぞれの過飽和度で雲粒になりうる粒子の最小の乾燥半径を知る必要がある。代表的な物質として海塩粒子は塩化ナトリウム NaCl を、硫酸粒子は 硫酸アンモニウム (NH4)2SO4 を仮定する。これらの物質に対しては、物性が明らかなため平衡蒸気圧の計算が可能で、過飽和度と乾燥半径の関係は容易に表6のように求まる。黒色炭素と土壌粒子については、それ自体は吸湿性に乏しいので単独では雲核になりにくいため、現段階では考慮しない。また、有機炭素粒子はこれまでの調査で雲核として充分機能するものもあることがわかってきたので無視するのは好ましくない。ただし、有機炭素には数多くの物質が含まれるため、それぞれ別々に検討することは困難である。そこでGhan et al.(2001) に有機炭素の平均的な性質としてあげられている密度とhygroscocipityを参考に乾燥半径を計算した。それらも表6に表す。 表6:過飽和度と活性化して雲粒になることのできる最小乾燥半径の関係
また、CCSR/NIES/FRCGC-AGCM の数百km 格子間隔では、雲内の上昇流は解像できないので、Lohmann et al. (1999) に倣って turbulent kinetic energy を用いて上昇流速度を算出した。 このようにして求めた、2000年の温度273 K以上の雲頂の雲粒有効半径の年平均値全球分布が図42aである。衛星観測で得られている海陸のコントラストが再現されており、値も観測データとおおむね合致している。有機炭素についてはひとまとめにするという扱いではあったが、有機炭素粒子を無視して海塩粒子と硫酸粒子のみで同様な計算をすると、図42bのようになってしまい、観測データとはかけはなれた結果になってしまう。このことから、不十分ながらも有機炭素の寄与は取り入れることが好ましく、ここではこの近似式の導入が全球モデルでエアロゾルの温暖化フィードバックの査定に有効であることが示せた。 ただし、衛星観測データと細かく比較すると、大陸上で多少雲粒有効半径が小さめになっているので、上昇流の見積もり方法や有機炭素粒子の取り扱いをさらに検討する必要がある。 雲粒数密度をCCN数密度と上昇流速度から近似するこのパラメタリゼーションとガンマ分布で雲粒粒径分布を近似する方法と併せて、ビン法雲微物理の初期雲粒粒径分布とすることが可能である。この初期雲粒粒径分布と2モーメントビン法雲微物理モデルを3次元非静力学モデルに搭載する作業を進めている。この2モーメントビン法雲微物理モデル搭載3次元非静力学モデルによって、全球モデルの上昇流の出し方の改良、降水形成に及ぼすCCNの効果などのパラメタリゼーションの改良を計る。
図42:SPRINTARS を搭載した CCSR/NIES/FRCGC-AGCM に雲粒数密度を予測する近似式(Kuba et.al,2003, Kuba and Iwabuchi,2003, Kuba,2005)を導入して計算した、2000年の温度273K以上の雲頂の雲粒有効半径の年平均値 e.2. エアロゾル-雲微物理相互作用の全球気候モデリングについて e.2.1. 基底関数法を用いた雲微物理モデルの開発とエアロゾルモデルCHASERのNICAMへの移植作業 まず、東京大学気候システム研究センターにおいて、エアロゾルと水・氷粒子が共存する系の微物理過程を表現できる非静力学ビン法雲モデルを開発した(鈴木, 2004)。これは、雲生成に重要な役割を果たす対流を陽に表現するための非静力学フレームと粒子系(エアロゾル・水・氷)の空間分布・時間発展を計算するためのビン法雲微物理モデルが結合したモデルである。ビン法雲モデルの部分では、エアロゾル・水粒子・氷粒子の各々について様々な微物理過程による粒径分布関数の変化を陽に予報する。より具体的には、エアロゾルが雲核となって雲粒子が生成され、それが凝結成長および衝突・併合過程を経て降水粒子へと成長する一方、気温0度以下の領域ではこれらの水粒子が凍結して氷晶を生成し、水粒子と氷晶および氷晶同士の衝突・併合によってあられや雪が生成される様子を詳細に計算する。このような計算を非静力学フレームと結合して行うことにより、warm rain, cold rainの生成を計算することができる(図43) このようなモデルを用いて低層の水雲を生成する数値実験を行い、雲の光学特性に着目した解析を行った。従来の衛星観測(Nakajima and Nakajima, 1995)から、雲の光学的厚さと有効粒子半径の間の相関パターンは雲の発達段階によって系統的に異なり、降雨生成前の成長ステージでは両者は正の相関にあるのに対し、降雨を伴う成長ステージでは両者は負の相関にあることが報告されている。そこで、モデルの計算結果から光学的厚さと有効粒子半径の相関を調べたところ、上述のような従来の観測結果と類似した相関パターンが再現された(図44)。 このような詳細なビン法雲微物理モデルを広域シミュレーションに拡張する際には、計算コストがしばしば問題となるが、本研究では粒径分布のシミュレーションを低コストで行うための試みとして、基底関数展開法を定式化した。この方法では、粒径分布関数f(x,t)を既知の基底関数
のように展開して、この表現がもとの粒径分布関数が満たすべき微分方程式を最良近似するための条件から結合係数cjの予報方程式を導出して計算する。基底関数としては様々なものが採用され得るが、ここではB-Spline基底関数を用いた結果を示す。図45は衝突・併合過程による粒径分布の時間発展の様子を示している。現在広く用いられているBin法のスキームであるBott(1998)の方法では、60ビン用意した場合に比べてビン数を18ビンまで減らした場合には数値拡散が見られる(特に60分後)が、B-Spline関数で展開した場合には数値拡散は抑制される。これは、Spline関数がビン境界での関数値・微分値の連続性を保証しながら、ビン内部の曲線の曲がりを表現するようにデザインされた関数系であることによると考えられる。ただし、図45にも示されているように、Spline展開の場合には非物理的な負値が生じることがあるため、その場合には周囲のビンに値を振り分けるという補正を行っている。どのような補正法が最適であるかは今後とも検討していくべき課題である。 さらに、本研究テーマでは、全球規模での雲−エアロゾル相互作用の再現実験のために、全球非静力学モデルNICAM(Satoh, 2002, 2003; Tomita et al., 2002, 2004)にエアロゾル化学輸送モデルSPRINTARS(Takemura et al., 2000, 2002)を実装する作業に着手した。SPRINTARSはもともとCCSR/NIES/FRCGC AGCMと結合するように設計されているが、それをNICAM上に移し変えるためには、グリッド構造が異なるために地表面からのエアロゾルのエミッションの与え方を変える必要や、雲・降水過程の本質的な違いによる雲−エアロゾル相互作用の扱いの抜本的な見直しが必要となる。16年度はこれらの調整・見直しを行い、NICAMと結合するための基本的な準備を行った。これらの準備は、NICAM-SPRINTARS結合モデルをEarth Simulator上で稼働させることを念頭に置くと同時に、計算コストを節約するために簡単化したSPRINTARSを用いるなどして研究室レベルの計算機でも計算を行うことができるように配慮しつつ行っている。今後は、NICAMに実装されているバルクの雲物理スキームとエアロゾル過程を結合し、対流雲も含めた雲システムとエアロゾルの相互作用を全球規模でシミュレートしていく予定である。
図43:ビン法雲解像モデルで計算された凝結生成物質量混合比の時間平均空間分布(上段:水粒子、下段:氷粒子)。図の水平・鉛直スケールはそれぞれ40km, 10km。上段は青色が雲粒、赤色が霧粒、緑色が降雨をそれぞれ表す。下段は青色が氷晶、赤色があられ、緑色が雪片をそれぞれ表す。
図44:ビン法雲モデルで得られた雲の有効半径と光学的厚さの相関(上段)。雲の時間発展(下段)を参照して、drizzle を生成する前の時間帯を赤色の点とdrizzleを伴う時間帯を青色の点で示す。
図45:粒径分布関数の時間発展におけるビン法と基底関数展開法の比較。上段がBott (1998)のスキームによるビン法の結果(左:60ビン、右:18ビン)。下段がB-Spline関数展開による18ビンを用いた結果(左:負値補正前、右:補正後)。 e.2.2 NICAMによる水惑星実験について 地球環境フロンティア研究センター・地球環境モデリング研究プログラムで開発を進めてきた全球雲解像モデルNICAMは、本年度において気候モデルとしての開発の第一段階を終了した。本年度は、NICAMの気候モデルとしてのパフォーマンスの検証のため、基礎実験の一つである水惑星設定のもと、気候感度実験を行った。 全球の下部境界条件を海面とする水惑星実験は、Hayashi and Sumi (1986)をはじめ、Madden-Julian振動(MJO)やHadley循環など、熱帯気象を中心とした大気現象の理解のために精力的に行われてきた。Neale and Hoskins (2000)では、水惑星実験に基づいた大気大循環モデル(GCM)の比較・検証実験を提案している。既存のGCMでは、雲のパラメタリゼーションの違いにより、特に熱帯において雲の表現が異なり、結果に大きな不確定性を生じることが知られている。NICAMは全球において雲を解像するため、雲のパラメタリゼーションに伴う不確定性を排することができる。そのため、NICAMの結果が他のモデルにとってのリファレンスとなることが期待される。 Cess and Potter (1988)では、GCM間の気候変動の違いを理解するため、水蒸気と雲の働きに着目した実験を提案している。彼らの手法では、現在気候(7月固定)に対して、海面温度に±2Kの摂動を与えている。下部境界条件の変化に伴う放射バランスの変動を解析することで、水蒸気と雲の気候変動に対する効果を、簡単にではあるが、評価することができる。我々は、Neale and Hoskins (2000)により提案された水惑星実験(STD実験)の海面温度に対し、+2Kの摂動を与え(+2K実験)、Cess et al. (1990)と同様の解析を行った。この実験は、雲解像全球モデルを使った初めての気候感度実験であり、既存のGCMにおける雲による不確定性を理解する上で大きな意義がある。 図46はSTD実験における外向き長波放射のスナップショットである。熱帯には組織化した積雲が存在しており、この組織化したスーパークラウドクラスターはTomita et al. (2005)が示すように、湿潤なKelvin波に対応した東向きの位相速度を持つ。一方、中緯度では傾圧波に対応した低気圧に伴う雲が再現されている。
図46:外向き長波放射のスナップショット
図47:(a)STD実験における東西平均温度の緯度・高さ分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。
図48:(a)STD実験における東西平均相対湿度の緯度・高さ分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。 図47(a)はSTD実験における東西平均した温度の緯度・高さ分布であり、この図からNICAMにより現実的な温度分布が再現できていることが確かめられる。図48(a)、図49(a)はSTD実験における東西平均した相対湿度、鉛直風速の緯度・高さ分布である。赤道近傍において積雲によって水蒸気が上層に運ばれている様子が再現されるとともに、亜熱帯域はHadley循環の沈降域になっており、乾いた環境にあることが分かる。 図47(b)、48(b)、49(b)は、それぞれ温度、相対湿度、鉛直風速の+2K実験とSTD実験の差である。図47(b)を見ると、下部境界における+2Kの強制に対し、対流圏下部では+2K程度の応答であるが、対流圏中層以上においてはより大きく応答してお
図49:(a)STD実験における東西平均鉛直風速の緯度・高さ分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。 り、水蒸気フィードバックが示唆される。図48(b)を見ると、亜熱帯の乾燥域で相対湿度が増加することが分かる。図49(b)から、海面温度の上昇にともないHadley循環は弱くなっており、また、赤道近傍に集中した上昇流域が南北に広がっている様子が見える。図50は、東西平均した降水量の緯度分布、および+2K実験とSTD実験の差であるが、+2K実験においてはSTD実験における赤道近傍での降水が南北に広がっている。これらの結果から、亜熱帯の乾燥域での相対湿度の増加は、雲域が南北に広がったことによると考えられる。
図50:(a)STD実験における降水量の東西平均の緯度分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。
図51:(a)STD実験における雲量の東西平均の緯度分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。
図52:(a)STD実験におけるアルベドの東西平均の緯度分布。(b)+2K実験とSTD実験の差。 次に、Cess et al. (1990)と同様な全球平均量に着目した解析結果について述べる。表7に解析結果をまとめる。Cess et al.の結果と比べて、晴天域における正味の下向き短波放射が大きいが、全球において下部境界条件が海面であり、アルベドが小さいこと、および、雲量が既存のモデルに比べて小さく評価されていることが原因であると推測される。 Cess et al.で比較されているGCMでは、海面温度の上昇に対応して雲量が減少することが示されていた。しかしながら、NICAMの結果では+2K実験では雲量が増加している。雲量の増加に対応して+2K実験では短波入射の総量が減少しており、気候感度に対し負のフィードバックがある。一方、水蒸気量の増加に対応し、晴天域では短波の吸収が増加することによる正のフィードバックがある。晴天域での短波のフィードバックがCess et al.の結果(0.47Km2W-1)に比べ大きいのは、下部境界条件が全球で海面であるため、水蒸気の供給がより活発に行われるためと考えられる。Cess et al.で比較されたモデルのうち、多くのモデルが全球での短波に対する正のフィードバックを診断しており、我々の結果は、雲をパラメーター化したモデルでは短波放射のフィードバックを逆方向に評価している可能性を示唆する。 表7: 放射関連量のまとめ。Acは雲量; OLRは外向き長波放射; SWは正味の下向き短波放射; λは気候感度パラメーター; dQ/dTsは短波に対するfeedback derivative; dF/dTs は長波に対するfeedback derivative; CRFは雲放射強制; Gは直接放射強制。globeは全球平均量、clearは雲の無い格子の平均量を表す。SW, LWは短波、長波を表し、netは2つまとめた正味の量を表す。dのついた量は+2K実験からSTD実験の結果を引いた量。
長波放射に対しては、水蒸気量の増加に伴い正のフィードバックがあるが、短波放射の場合と同様に晴天域でCess et al.の結果に比べ大きな値を取っており、水蒸気の供給が現実地形の場合に比べ多いことが示唆される。全球での値は、Cess et al.による他のモデルの結果と整合的である。 全球に対する気候感度パラメーターの値は短波放射の負のフィードバックのためにCess et al.に比べ小さい値である。一方で、晴天域での気候感度パラメターの値は、効率的な水蒸気の供給を反映して、現実地形の場合に比べ大きな値になっている。 雲による放射強制は短波・長波に対し、Cess et al.の結果と同様な結果を示しており、また、正味の放射強制もCess et al.に示されたものと近い値である。しかしながら、+2K実験とSTD実験の差についてみると、雲量の増加に対応して、雲は短波に対しては負のフィードバック、長波に対しては正のフィードバックであり、正味としては負のフィードバック効果を持つ。Cess et al.で比較に用いられた多くのモデルでは正のフィードバックを診断しており、雲量の増加による負のフィードバックについて雲をパラメーター化したモデルでは正しく表現できないことを示唆している。 f. 考察f.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について 雲粒数密度をCCN数密度と上昇流速度から近似するこのパラメタリゼーションをエアロゾル輸送モデル SPRINTARS を搭載したCCSR/NIES/FRCGC-AGCMに取り入れ、雲粒有効半径の全球分布を計算できるようになり、衛星観測データともおおむね良い一致をしているが、細かくみると大陸上で有効半径が小さめに見積もられていることから、上昇流速度の見積もり方法および有機炭素粒子の取り扱いなどの改良を引き続き検討していきたい。そのために、現在進めている3次元非静力学モデルCReSS への2モーメントビン法雲微物理モデル搭載を17年度上四半期に完了させて、数値実験を行う予定である。 f.2. エアロゾル-雲微物理相互作用の全球気候モデリングについて 本研究テーマでは、最終的には、エアロゾルから雲・霧・雨に及ぶ粒子系の相互作用を全球規模でシミュレートし、人為起源エアロゾルが雲の光学特性や降雨効率に及ぼす影響を定量的に評価することを目指しているが、そのためのフレームワークづくりに向けた基本的な準備が整いつつある。ただし、ビン法雲モデルで表現されるような詳細な雲微物理過程とNICAMで扱われるような全球規模の気候シミュレーションとの間にはいまだ大きなギャップがある。そのギャップを埋めることが本研究テーマの大きな課題であるが、基底関数展開法の精緻化などによってその問題に取り組んでいく予定である。 NICAMによる水惑星実験で試みたような、既存のモデルの雲に関する不確定性の検証は、全球雲解像モデルを用いて初めて可能となった。今後は、現実地形を用いた実験を行い、より現実的な条件での雲・放射相互作用の理解を進める予定である。また、モデル中における雲・エアロゾル・放射の相互作用の精緻化を行っており、これまで不確定性が大きかったエアロゾルに関連した現象についての実験を可能にする予定である。 g. 参考文献g.1. 詳細雲微物理モデルを用いたGCM用パラメタリゼーションの開発について Ghan, S., N. 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