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気候力学 II （ 2007 年度後期 ） 担当教 員 　木本昌秀（東京大学気候 ｼｽﾃﾑ 研究 ｾﾝﾀｰ ） kimoto@ccsr.u-tokyo.ac.jp

気候力学 II （ 2007 年度後期 ） 担当教 員 　木本昌秀（東京大学気候 ｼｽﾃﾑ 研究 ｾﾝﾀｰ ） kimoto@ccsr.u-tokyo.ac.jp http://www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/~kimoto/. 2007 年 10 月 4 日（木）～ 2008 年 1 月 31 日（木） 現在わかっている休講日： 11/1 、 12/6 、 12/13 、 12/20 講義ノート（ｐｐｔ）は上記 web site で取得可 ＃但し、前日に準備すると思われるのであまり早々と印刷しない方が身の為 Official Syllabus

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気候力学 II （ 2007 年度後期 ） 担当教 員 　木本昌秀（東京大学気候 ｼｽﾃﾑ 研究 ｾﾝﾀｰ ） kimoto@ccsr.u-tokyo.ac.jp

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  1. 気候力学II（2007年度後期） 担当教員　木本昌秀（東京大学気候ｼｽﾃﾑ研究ｾﾝﾀｰ） kimoto@ccsr.u-tokyo.ac.jp http://www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/~kimoto/ 2007年10月4日（木）～2008年1月31日（木） 現在わかっている休講日：11/1、12/6、12/13、12/20 講義ノート（ｐｐｔ）は上記web siteで取得可 ＃但し、前日に準備すると思われるのであまり早々と印刷しない方が身の為 Official Syllabus 主として中高緯度で観測される気候変動の実態と、それに関与する様々な時空間スケールを持つ現象の間の相互作用について議論する。具体的に採り上げる現象は、北大西洋振動や北太平洋の10年規模変動に伴う中緯度での大気海洋相互作用とストームトラックの役割、ENSOの遠隔影響に伴う北太平洋水温偏差の形成における大気海洋相互作用、北太平洋10年規模変動における海洋波動や海洋前線帯の役割、南北半球の環状モード変動におけるストームトラックや惑星波変動の役割などである．

  2. 目次 • 基礎編 • 大気長周期変動、ＰＮＡ，ＮＡＯなど • 基本的解析手法等 • 若干の気象力学 • 準地衡方程式系 • 不安定問題 • 定常ロスビー波 • 強制プラネタリー波 • 擾乱の集団的振る舞い、平均流との相互作用 • 線型応答問題　 • 応用編 • 中立モード理論 • ＳＥＬＦ • 中緯度大気海洋相互作用

  3. km Interdecadal variability El Nino Intraseasonal Monsoon 4 10 oscillations variability Weather regimes Synoptic scale cyclones 3 10 Meso-scale Space scale cyclones 2 10 Thunder storms 1 10 Gravity waves Convective clouds 0 10 Turbulence -1 10 min hour day week month season year decade Time scale

  4. 十年規模気候変動

  5. Alexander et al. (2002, JC) Cor(NDJ Nino, FMA SST) Obs. AGCM+ML

  6. 10-day lowppass (c.i.=10m) 2.5-6 day bandpass (c.i.=5m)

  7. Well-known teleconnection patterns (northern winter) Tropical/Northern Hemisphere Pattern (TNH) Pacific/North American Pattern (PNA) North Atlantic Oscillation (NAO) West Pacific Pattern (WP) East Pacific Pattern (EP) East Atlantic Pattern (EA)

  8. 位相空間で考える y g f x

  9. Singular Value Deoomposition (SVD) and EOF analyses 1st field Y N×L time levels(row): i=1,...,N space coordinates(column); j=1,...,L 2nd field Z N×M time levels(row): i=1,...,N space coordinates(column); j=1,...,M Covariance Matrix C≡YTZ (T: transpose) Singular Value Decomppostion (SVD) C=UΛVT U=(u1, u2, ..., umin(L,M)), V=(v1, v2,..., vmin(L,M)), UTU=VTV=I (∴UTCV=Λ) Temporal coefficients (Principal Components (PCs) in EOF analysis) A≡YU=(a1, a2, ..., amin(L,M)) B≡ZV=(b1, b2, ..., bmin(L,M)) ATB=(YU)TZV=UTYTZV=UTCV=Λ⇒ Mode 1 gives max. covariance between Y & Z -------------------------------------------------------- Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis Y=Z in the above. (V(=U): EOF; B(=A) principal component (PC)) Wallace et al. (1992; JC)

  10. 使用上の注意

  11. 位相空間における点の散布は共分散行列で特徴づけられる（１）位相空間における点の散布は共分散行列で特徴づけられる（１）

  12. 位相空間における点の散布は共分散行列で特徴づけられる（２）位相空間における点の散布は共分散行列で特徴づけられる（２）

  13. Rotated EOFs Example von Storch, H. and F. W. Zwiers, 1999: Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge University Press, 484pp.

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