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2009.9.24 EarthCARE シンポジウム 地球温暖化研究の最前線 ー Earth CARE ミッションの役割 ー

2009.9.24 EarthCARE シンポジウム 地球温暖化研究の最前線 ー Earth CARE ミッションの役割 ー. 中島映至 teruyuki@ccsr.u-tokyo.ac.jp 東京大学気候システム研究センター. ミッションの背景と意義（１） 背景 ： 気候変動の予測精度の現状. 現在世界各国の数値気候モデルによる 100 年後の全球平均気温予測のモデル毎の差は最大 4 度程度 (IPCC ４次報告書）。 ( 約 4±2 度 : 精度 50% 程度 ） → 　人為起源による気候変動の影響を評価するには数値モデルの予測精度が不十分

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2009.9.24 EarthCARE シンポジウム 地球温暖化研究の最前線 ー Earth CARE ミッションの役割 ー

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  1. 2009.9.24 EarthCAREシンポジウム地球温暖化研究の最前線ーEarthCAREミッションの役割ー 中島映至 teruyuki@ccsr.u-tokyo.ac.jp東京大学気候システム研究センター

  2. ミッションの背景と意義（１）背景：気候変動の予測精度の現状ミッションの背景と意義（１）背景：気候変動の予測精度の現状 現在世界各国の数値気候モデルによる100年後の全球平均気温予測のモデル毎の差は最大4度程度(IPCC４次報告書）。(約4±2度:精度50%程度） →　人為起源による気候変動の影響を評価するには数値モデルの予測精度が不十分 注：過去100年の全球平均気温上昇は0.6度程度 約4度差 IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change 実線は、各社会発展 シナリオ及び20 世紀の状態を継続した場合における複数の数値モデルによる（1980～1999 年と比較した）地球平均地上気温の昇温を示す。陰影部は、個々の数値モデルの年平均値の標準偏差の範囲。橙色の線は、2000 年の濃度を一定に保った実験のもの。右側の灰色の帯は、6 つの各社会発展 シナリオにおける最良の見積り（各帯の横線）および可能性が高い予測幅。 （出典：ＩＰＣＣ-AR4/WG1, 図SPM-5) 本評価に関し、日本から気象研モデルおよび 地球環境フロンティア(FRCGC)/環境研/東大 気候センター（CCSR)モデルの２モデルが参加

  3. ミッションの背景と意義（２）背景：気候変動予測の人間活動に関わる主要誤差要因ミッションの背景と意義（２）背景：気候変動予測の人間活動に関わる主要誤差要因 二酸化炭素 温暖化 冷却化 「エーロゾルと間接的な雲のアルベドは依然として放射強制力における顕著な不確実性」「雲のフィードバックは依然として最大の不確実要因のまま」(IPCC第４次報告書より抜粋） 気候変動への影響力は最大だが、科学的によくわかっている （推定誤差が小） 雲・エアロゾル これらの要因に対するＪＡＸＡの計画案 気候変動への力は十分大きく、科学的によくわかっていない （推定誤差が大） この部分は、1-2度分の寄与がある* *補足資料参照 人為起源の二酸化炭素（CO2）、メタン（CH4）、一酸化二窒素（N2O）並びにその他の重要な要素及びメカニズムの、2005 年時点で世界平均した放射強制力の推定値と推定幅(出典： IPCC-AR4/WG1, 図SPM-2) 放射強制力：温暖化要因の影響力を定量化した値 エアロゾル：大気中に存在する微粒子（塵埃） ＬＯＳＵ:Level of Scientific Understanding:科学的理解度 GOSAT; Greenhouse gases Observation SATellite GCOM; Global Change Observation Mission

  4. ミッションの背景と意義（３） 　現時点では、雲が地球温暖化を抑制するように働くか、増幅するように働くかについて結論がでていない 雲の鉛直分布の違いで発生する誤差 短波長入射（加熱） 長波長輻射（冷却） 地表面 高い雲は地球を加熱し、低い雲は冷却する。 →雲の鉛直構造を理解しなければ、その放射強制力を正確に評価することが原理的にできない 右図で示されるモデル間の雲の放射強制力差は雲の鉛直分布仮定の差によって生ずるため、衛星からの雲の鉛直分布測定により、これらを低減できる。 二酸化炭素倍増実験における各国の数値気候モデル別の大気上端における雲の放射強制力の違い（上段は赤色の部分） （上段IPCC第３次報告書、下段第４次報告書)

  5. CPR ATLID MSI BBR ESA-JAXA-NICT/EarthCARE (ESA EO 6th Earth Explorer Mission (3rd Core Mission))Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer 95GHzドップラー雲レーダー(CPR) 多波長イメジャー（MSI） MSI 0.659μｍ 0.865μｍ 1.61μm 2.2 μｍ 8.9 μｍ 10.9 μｍ 11.9 μｍ Swath: 150km IFOV: 500m 軌道: 地方時: 13:45 高度 : 400km ランチャー： ソユーズ/ゼニット 放射収支計 高波長分解能ライダー(ATLID) ドップラー計測 Convection: 1 m/s Ice falling: 0.2 m/s Drizzling: 0.2 m/s

  6. CPR観測概要 NASA/LARC CPRの観測 衛星進行方向 観測高度 20 km (低緯度) 16 km 12 km (高緯度） Tx Power >1.5kW@EIK 鉛直分解能: 500m ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ: 100m Received power, and Doppler velocity and spectrum width are measured at each height. Footprint: 800m 水平分解能500m (積分) 地表面 Variable Pulse Repetition Function (VPRF 6100~7500Hz) for getting highest PRF with altitude for Doppler measurement 6

  7. 観測要求 Requirement: to measure the vertical profiles with an accuracy such that the instantaneous TOA flux is derived within 10 W m-2

  8. 我が国の地球観測システム 2011~24 2013~26 (TBD) With ESA GCOM-C GCOM-W Water cycle EarthCARE/CPR Spatial distribution of cloud and aerosols 2013~16 Atmosphere Carbon cycle and land cover 3D structure of cloud and aerosols Water vapor Water cycle GOSAT With NASA Cloud Aerosol Green house gases GPM/DPR Carbon cycle Precipitation 3D structure of precipitation and global rain map discharge Green house gases Carbon cycle Sea-surface wind sink-source sink-source Snow Ice 2009~2014 Vegetation production Land cover Ocean primary production Sea-surface temperature Soil moisture 2013~18 Coastal environment Land Ocean Water cycle EOS Decadal survey missions Deep ocean circulation PH, nutrients, dissolved CO2 Sentinel Earth Explorer NPOESS METOP HIMAWARI

  9. ｴｱﾛｿﾞﾙ 地表面 EarthCARE, GPM, GCOM-C/-Wのエアロゾル/雲/降水/放射収支観測における役割 GCOM-C/-W（受動センサ） 全球水平分布をモニタリング し、全球水平分布量変動を監視する （鉛直方向の情報は直接観測出来ない） 厚い雲/構造と ドップラー速度を 観測する 雲ﾚｰﾀﾞ(JAXA/ NICT) 薄い雲と エアロゾルを 観測する ﾗｲﾀﾞｰ(ESA) 雲の生成消滅の順序 雲消滅 雲生成 放射収支 ｴｱﾛｿﾞﾙ 水蒸気量 EarthCARE (95GHz能動レーダ, 355nm能動ライダー） エアロゾル~雲の鉛直分布を全球各地で観測しプロセス解明を行う GPMコア衛星 (13/35GHz能動レーダ） 降水の３次元分布を全球の大部分で観測し副衛星（GCOM-W等）の観測を高精度化する は受動観測センサ(GCOM-C/SGLI, NPOESS/VIIRS等）で観測した場合 の観測範囲(下部構造が見通せない） EarthCARE衛星による観測

  10. 1990 1995 2000 2005 2010 2015 ミッションの背景と意義（４）IPCCと日本の数値モデル計画/衛星観測計画の関連 第１次 (1990) 第２次 (1995) 第３次 (2001) 第４次 (2007) (第５次) (2013) (第６次) (2018?) IPCC報告 数値 気候モデル 大気・海洋大循環結合モデル 地球環境モデル（大気・海洋・陸域） 気候変化と環境変化の相互作用を取り入れた（炭素循環も予測できる）モデル モデル水平 分解能(km) 500 250 100 雲ｴｱﾛｿﾞﾙの効果は 第６次報告への反映を目指す （大気海洋,地球環境モデル） 雲解像可能な高水平分解能への移行 雲データ組込研究 雲ｴｱﾛｿﾞﾙ３次元評価 改良版炭素循環の組込は 第６〜７次報告への反映を目指す （地球環境モデル） 改良版炭素循環プロセスの組込 炭素循環プロセス評価 植生データ組込研究 同時期観測 による評価 雲ｴｱﾛｿﾞﾙ に関連する 衛星データ 雲ｴｱﾛｿﾞﾙ鉛直分布（低感度、短寿命、ドップラ観測なし） CLOUDSAT/CALIPSO (NASA) 雲ｴｱﾛｿﾞﾙ鉛直分布(高感度、寿命延長、ドップラー計測） EarthCARE （ESA/JAXA) 植生情報 全球水平分布 雲ｴｱﾛｿﾞﾙ全球水平分布 GCOM-W(JAXA) 注2：JAMSTEC/FRCGCはIPCC-WG1 日本事務局が置かれ、地球シミュレータ による気候変動予測モデル（東大、環境研との協力 によるモデル）結果をIPCCへの日本からの入力の １つとして提出している(その他気象研モデルが参加） 注1:ﾓﾃﾞﾙ発展イメージについては「気候変動と衛星観測の未来」シンポジウム(H19.4.26）におけるJAMSTEC/FRCGCによる発表資料を基に作成

  11. 雲量の再現性 • Results on LMDZ4 GCM (France) • Performance is no better than MIROC4.5. • Middle and high level cloud fraction are not enough. • Also difference between GCM+simulator and GCM. Chapfer et al. (GRL, 2008)

  12. エアロゾルの気候影響研究への応用 エアロゾルの直接効果*について →影響量; -0.5±0.5Wm-2(IPCC第４次報告） 雲なし、エアロゾルあり –0.70 W m-2 雲あり、エアロゾルあり –0.04 W m-2 • 日本の最新研究例では直接効果の算定は-0.04 Wm-2程度（右図）、他国のモデルでは最大約-1 Wm-2 程度 • →この影響で0.5Wm-2強の差が見込まれるので（右図）、EarthCAREによる鉛直分布観測により、誤差半減が期待される。 雲の上にエアロゾルが分布し、温暖化方向に変化している モデル間誤差「±0.5Wm-2」 の要因は「鉛直分布」仮定 モデルAが想定する鉛直分布 モデルBが想定する鉛直分布 エアロゾルが雲の上にあり、上空から見た反射率が低い →温暖化 0.66 W m-2の差 エアロゾルが雲の下にあり、上空から見た反射率が高い→冷却化 雲エアロゾル 鉛直分布の 違いが誤差を 産んでいる 大気上端でのエアロゾルの放射強制力 （数値モデル計算結果） CCSR/NIES/FRCGC AGCM+ SPRINTERSモデル Tekemura et al. (JGR2005) *：エアロゾルの直接効果とは、エアロゾルによって、直接太陽光が反射、散乱されたり、吸収される効果

  13. 大気汚染・雲相互作用 April 2003 MIROC+SPRINTARS T.Y. Nakajima ADEOS-II/GLI 3.7mm cf. F.-L. Chang and Z. Li (JGR'02) h 3.7mm 2.1mm TERRA/MODIS 2.1mm re AOT CDER(low cloud)

  14. Particle growth pattern delineated by CFODD Apparent effective radius(R21) 14µm 20µm 25µm LAND transition (Strong Upward Air Flow) ≈ç≈ç ≈ç≈ç T14 increase with aerosol for cumulus: reflecting slow down mechanism of updraft? 20 COT Attenuation and/or evaporation 40 Low Tropospheric Static Stability (LTSS) OCEAN transition (Weak Upward Air Flow) Stable over ocean Unstable Over land Ze -20dBz -10dBz 0dBz 10dBz Actual particle radius ~10µm ~100µm ~1mm TY. Nakajima, Suzuki, Stephens (2009)

  15. Nonhydrostatic icosahedral Atmospheric Model (NICAM)+SPRINTARS • Fully compressible non-hydrostatic system (with acoustic waves) • Turbulence: Mellor & Yamada 2,2.5,3(plan)/Louis(1979) • Cloud: Kessler; Grabowsky(1998,1999); Lin et al.(1983) • Aerosol-CCN: Abdul-Razzak et al. (2000) • Autoconversion: Berry (1967) • Cumulus param: Relaxed/prognostic AS • Land: MATSIRO • Radiation: MSTRNX (Sekiguchi and Nakajima, 2005) • Earth simulator (40TF, 2002; 130TF, 2008); Peta-flops (10PF, 2013) Miura et a.(Science'07), Nasuno et al.(JMSJ'09) MTSAT-1R, IR NICAM 3.5km, OLR

  16. まとめ • 現在の気候モデル（格子サイズ~100km）による研究では、雲が温暖化を加速するか、減速するかの結論が出ていない。 • エアロゾルの直接効果と間接効果の影響評価には大きな不確実性があるし、つじつまも合っていない。 • 受動型衛星センサーと能動型衛星センサーの組み合わせは、雲層の消長、エアロゾルの成層状態、放射強制評価についての良い指標・情報を提供する。 • 高度（光学的厚さ）ー雲パラメター頻度分布 (CFAD, CFOD ダイアグラム) • 全球超高分解能（格子サイズ~km）モデルの確立が重要である。 • 雲構造の海陸コントラストが表現できていない。 • 対流（上昇速度）をできるだけ陽に表現する必要がある。 • 雲力学／微物理モデルの改良が必要である。 • EarthCAREミッションの貢献が重要である。

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