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共生課題２ ２．温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発 温暖化 - 雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 久芳奈遠美 KUBA Naomi 地球フロンティア研究システム

共生課題２ ２．温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発 温暖化 - 雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 久芳奈遠美 KUBA Naomi 地球フロンティア研究システム 水循環予測研究領域・雲降水グループ. IPCC 2001 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。. 雲凝結核（ＣＣＮ） が雲の 光学特性 および 降水形成効率 に及ぼす影響. 数値実験 　　 微物理学的雲モデル

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共生課題２ ２．温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発 温暖化 - 雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 久芳奈遠美 KUBA Naomi 地球フロンティア研究システム

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  1. 共生課題２ ２．温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発 温暖化 - 雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 久芳奈遠美 KUBA Naomi 地球フロンティア研究システム 水循環予測研究領域・雲降水グループ

  2. IPCC 2001 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。

  3. 雲凝結核（ＣＣＮ）が雲の光学特性および降水形成効率に及ぼす影響雲凝結核（ＣＣＮ）が雲の光学特性および降水形成効率に及ぼす影響 数値実験 　　 微物理学的雲モデル 　　　活性化 凝結 / 蒸発 併合　重力落下 CCN (エアロゾル) 　粒径分布 　化学組成 雲粒 粒径分布 光学特性 降水形成効率 気候変動 放射収支 水循環 上昇流速度 観測 ＣＣＮカウンター ドップラーライダ 観測 ２DCFSSP　雲レーダ 衛星データ　レーダ 長期・全球観測

  4. 雲凝結核（ＣＣＮ）が雲の光学特性および降水形成効率に及ぼす影響雲凝結核（ＣＣＮ）が雲の光学特性および降水形成効率に及ぼす影響 数値実験 　　 微物理学的雲モデル 　　　活性化 凝結 / 蒸発 併合　重力落下 CCN (エアロゾル) 　粒径分布 　化学組成 雲粒 粒径分布 光学特性 降水形成効率 気候変動 放射収支 水循環 上昇流速度 観測 ＣＣＮカウンター ドップラーライダ 観測 ２DCFSSP　雲レーダ 衛星データ　レーダ 長期・全球観測

  5. GCMにおけるエアロゾルの間接放射強制力の評価GCMにおけるエアロゾルの間接放射強制力の評価 • CCSR/NIESの場合 • 放射計算に用いる有効半径 reを雲粒数密度 Nd から計算する。 • Nd = e Na Nm / (e Na + Nm ) Na⇒ 0 : Nd⇒ e Na • Na ⇒ ∞ : Nd⇒ Nm (constant) • Nd：雲粒数密度　 • Na：総エアロゾル数密度(sulfate, carbon, sea salt) • 2.ECHAM GCMの場合 • Nd = w Na / ( w + a Na ) w: 雲内上昇流速度 • Ghan et al. (1993)wm: grid 内平均上昇流速度 • w = wm + c TKE ½TKE ：turbulent kinetic energy • Lohmann et al. (1999)

  6. FRSGC での研究成果 詳細雲モデルを開発し、数値実験によって雲の光学的性質 や雲粒数密度を予測するパラメタリゼーションを開発。 Kuba et al., 2003 : Parameterization of the Effect of Cloud Condensation Nuclei on Optical Properties of a Non-precipitating Water Layer Cloud J. Meteorol. Soc. Japan

  7. Smax の予測式 ：Nc(X%)の関数による近似 Vbase=0.24 m s-1 Vbase=0.12 m s-1 Vbase=0.06 m s-1

  8. NdをＣＣＮスペクトルから予測する近似式 Nd = min [ E(Nc(Smax) - F)(Nc(Smax) - G) , Nc(Smax) ] Vbase= 0.24 m s-1 Vbase= 0.12 m s-1 Vbase= 0.06 m s-1 Nd(cm-3) Nc(Smax) が大きい時 Vbase が小さい時 Nd = Nc(Smax) にならない Nc(Smax) (cm-3)

  9. 雲の光学的厚さの近似式　NdとLWP の関数として表す LWP = 100 g m-2 (300 m) LWP = 70 g m-2 (250 m) LWP = 44 g m-2 (200 m) t = A Nd B A = 0.121 LWP 0.702 B = 0.274 LWP 0. 0538 LWP=100g m-2 (300 m) LWP= 70g m-2 (250 m) LWP= 44g m-2 (200 m) 光学的厚さ　t Nd および LWPがわかれば、τを予測できる。 τおよび LWPがわかれば、Nd を推測できる。 雲底から100 m での雲粒数密度　Nd(cm-3)

  10. 雲粒の有効半径の近似式　Ndの方が Reより指標として有効 100 Re = C Nd -D C = 6.41 Z 0.380 D = 0.288 Z 0. 0254 雲底からの高度 Z=275 m Z=225 m Z=175 m Z=125 m Z= 75 m Z= 25 m 雲粒の有効半径　Re ( mm ) 10 1 10 100 1000 雲底から100 m での雲粒数密度　Nd(cm-3)

  11. CCN数密度の近似式NdとVbase の関数として表す Nc(0.2%) = J NdK J = 2.19 Vbase1.64 K = 0.714 Vbase-0.359 Vbase=0.24 m s-1 Vbase=0.12 m s-1 Vbase=0.06 m s-1 Nc(0.2%) (cm-3) Nc(X%) とVbaseがわかれば、Ndを予測できる。 NdとVbaseがわかれば、Nc(X%)を推定できる。 10 100 1000 雲底から100 m での雲粒数密度　Nd(cm-3)

  12. 開発した手法　(パラメタリゼーション) Revised CCN 過飽和度スペクトル 雲底付近の 上昇流速度 Vbase Nc(0.075%) New Nc(0.2%) Nc(Smax) Smax 鉛直積算雲水量　　　　LWP 雲粒数密度 Nd 雲の光学的厚さ・雲粒の有効半径 t, Re

  13. 研究方針 　ＧＣＭに組み込むための、エアロゾル（ＣＣＮ）の気候への 　影響を評価できるをパラメタリゼーションを開発する。 既存のGCMにおけるパラメタリゼーションの検討 手持ちの成果　を発展させて反映させる 　　　　非降水性の層雲の光学的厚さtを 雲粒数密度Ndと鉛直積算雲水量 LWPから導く式 NdをＣＣＮの情報と上昇流速度から予測する式 問題点：雲内の上昇流、雲のLWPを格子点値からどう 　　　　　　やって算出するか？

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