A① ： Long-term projection of global change using an integrated earth system model

A①：Long-term projection of global change using an integrated earth system model （２１世紀気候変動予測革新プログラム) 代表：時岡達志 A．長期気候変動予測実験 (時岡：JAMSTEC）　　　　カプラーの開発（荒川：RIST）　　　　炭素循環モデルの比較他（仲敷：CRIEPI） B．階層的モデルによる不確実性の定量化・低減 (河宮：JAMSTEC） C１．主要農産物への影響（横沢：農業環境研究所） C2．沿岸への影響（横木：茨城大学） ‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐-‐‐‐‐‐‐-‐‐‐‐ ・全球動的植生モデル (和田英太郎：JAMSTEC）・全球雲解像モデル (佐藤正樹：JAMSTEC/CCSR)

第2次ESM 大気海洋陸面 A①01. Long-term projection of global changeusing an integrated earth system model ＜第2次ESMの改良点など＞モデルバイアス軽減による気候感度の改良（大気境界層、大規模凝結、雲の微物理など） hybrid鉛直座標の導入（水蒸気量、圏界面の気温の改善）海洋の水平座標の改良カプラー、水の流出部分重力波効果　➝　赤道QBO 放射、エーロゾルの改良海氷モデルの改良氷床モデルの改良陸面物理過程の改善（蒸散、凍土、積雪のaging　他）大気化学過程　➝　オゾンホール炭素循環部分の検討土地利用データ、エーロゾル前駆物質排出データなどの品質向上高精度の気候感度を実現オゾンホール、QBOを再現できるモデルによる予測　　　　　（オゾンホールと温暖化の相互作用の評価）熱帯域陸面変化を高精度に予測動的全球植生モデルによる植生変化を予測氷床変化、海氷変化の正確な予測（水位）・第2次ESM*による長期（３００～５００年先まで）の地球　温暖化予測実験の実施・炭素循環およびその他の過程(オゾンホールなど）と気　候との相互作用の理解・20世紀気候変動の更なる理解

Improvement of PBL parameterization 年平均相対湿度：850ｈPa モデルバイアス (改良 MY – 従来版) 0

Response of ice sheet model to global warming, Improving the ice sheet model 観測との差改良前改良後 • 次世代モデルの開発（shallow ice approx. より高次の項の考慮） • 差分スキームの高度化による氷床縁辺形の改良 • グリーンランド氷床融解の時間や程度は気候感度や氷床物理過程に依存

Coupling of Chemistry Model and Aerosol Model 対流圏オゾンの放射強制力分布炭素性エアロゾルの放射強制力分布

第2次ESM 大気海洋陸面 A①01. Long-term projection of global changeusing an integrated earth system model ＜第2次ESMの改良点など＞モデルバイアス軽減による気候感度の改良（大気境界層、大規模凝結、雲の微物理など） hybrid鉛直座標の導入（水蒸気量、圏界面の気温の改善）海洋の水平座標の改良カプラー、水の流出部分重力波効果　➝　赤道QBO 放射、エーロゾルの改良海氷モデルの改良氷床モデルの改良陸面物理過程の改善（蒸散、凍土、積雪のaging　他）大気化学過程　➝　オゾンホール炭素循環部分の検討土地利用データ、エーロゾル前駆物質排出データなどの品質向上高精度の気候感度を実現オゾンホール、QBOを再現できるモデルによる予測　　　　　（オゾンホールと温暖化の相互作用の評価）熱帯域陸面変化を高精度に予測動的全球植生モデルによる植生変化を予測氷床変化、海氷変化の正確な予測（水位）・第2次ESM*による長期（３００～５００年先まで）の地球　温暖化予測実験の実施・炭素循環およびその他の過程(オゾンホールなど）と気　候との相互作用の理解・20世紀気候変動の更なる理解

A①01Schedule ２０年度２１年度２２年度２３年度高解像度化に伴う生物地球化学過程修正生物地球化学過程改良・パラメータ調整温暖化実験結果解析論文執筆・とりまとめ（１）生物・地球化学過程改良１９年度気候モデル高解像度化（T42‐＞T63、パラメータ調整高解像度（T63‐＞T106）モデル開発・実験論文執筆・とりまとめ（２）物理気候過程改良（３）20世紀気候変動再現・温暖化予測実験実験準備（モデル入力データ整理等） 20世紀気候変動再現・温暖化実験、解析論文執筆・とりまとめ階層的モデル実験による長期気候変化予測の不確実性定量化１９年度２０年度２１年度２２年度２３年度多変量最適化を用いた不確実性評価統合モデルによるアンサンブル実験結果取り込み簡略気候モデルへの炭素循環過程導入論文執筆・とりまとめ（１）簡略気候モデル統合モデルパラメータ調整統合モデルによる温暖化アンサンブル実験論文執筆・とりまとめ（２）地球システム統合モデル地球シミュレータの更新

ES resource 地球シミュレータ更新(平成20年10月)後の計算時間確保・更新後のマシンの性能は実効速度で約2倍程度を想定・今年度３０万ﾉｰﾄﾞ・時間の割り当て→更新後は現ESの　６０万ﾉｰﾄﾞ・時間に対応（計画の最下限達成レベル） T42L80を用いた場合150ﾉｰﾄﾞ･時間/年であるので300年ランを10例行うだけで４５万ﾉｰﾄﾞ･時間を要する・H20年度後半以降における時間配分において、現行の　割り当て率を上回る確保の努力が必要

Coupler Development for Earth System Modeling （荒川：RIST）研究の目的地球システム統合モデルを構成する個々のサブシステムモデル(要素モデル）に関しては未だ十分性能評価がされていないものが多いし、評価が容易でないものも含まれている。そういう際に異なるモデルの相互比較から個々の要素モデルの特徴、及び全体に及ぼす影響の差異を理解しておくことは有益である。このために、地球システム統合モデルを構成する要素モデルのソフトウェア上の特性を明らかにした上で、データ構造、制御構造、座標系の異なる要素モデルの相互交換を可能とするカップラーを開発する。

大気海洋Ｂ海洋ＡＣＣＣＣＣ炭素循環Ｂ炭素循環Ａ Genetic coupler and evaluation of component models カップラーの概要要素モデルの評価データ構造、制御構造、座標系の異なるモデル間で、物理量の交換を行うためのソフトウェアカップラーを介した要素モデル交換による要素モデルの特徴の理解の基盤の提供カップラー導入によって、モデルの結合や入れ替えが容易になる要素モデルの交換によって、要素モデルの相違が結果に及ぼす影響を評価大気モデル水顕熱運動量潜熱放射海洋モデルカップラーを介することによって、要素モデルの交換が容易になる。従って、カップラー開発により、要素モデルの相違が予測結果に及ぼす影響を評価するソフトウェア基盤が確立される。

成層圏への拡張 Outline of the project 左図に示す地球システムモデルを対象とし、各モデル（要素モデル）を結合するカップラーを開発、地球システムモデルに適用することを目標とする。研究は、１）要素モデルのソフトウェア上の特性を明らかにし、簡易性・高速性・柔軟性を高次に実現するようなカップラーの設計を行う２）設計に基づいてカップラーを実装しモデルに適用、性能を評価し結果をフィードバックする３）完成したカップラーを地球システムモデルに適用し有効性を評価するというステップで行う。研究の年次計画は左図のようになる。ＣＣＣＣＣＣＣカップラー設計実装と性能評価地球システムモデル適用性能評価とりまとめ

Plan for FY2007 平成１９年度は地球システムモデルを構成する個々の要素モデルについて特性を明らかにし、カップラー設計を行うことを目標とする。方法としては、１）要素モデルのプログラムについてデータ構造、制御構造、並列化の手法を重点に調査し、ソフトウェア上の特性を明らかにする。２）調査結果に基づきカップラーの設計を行う。設計に際しては既存の要素モデルへの影響を最小限にとどめつつ、地球シミュレータ上で十分な実行性能を確保する。ことを重視する。要素モデル特性調査カップラー設計

H19 H20 H21 H22 H23 地球システム統合モデル　　(地球フロンティア) 比較によるモデルの不確実性の把握 (1)地球システムモデルの相互比較によるモデルの高度化・炭素循環モデルにおける各要素過程のモデル化の比較　　　（海洋、陸域生物）・地球システムモデルの比較 IPCC/AR5への貢献モデルの適用 (2)新エネルギーシナリオを用いたCO2排出量の推定・エネルギーシナリオに基づく温暖化予測・CO2排出量の推定エネルギーシナリオの提案将来のエネルギーシナリオの検討（経済産業省）地球システムモデルの開発　　(電中研：NCARとの共同研究) Uncertainty estimation by Model intercomparison (for carbon cycle) 仲敷（CRIEPI) 研究開始3年後の達成目標：　炭素循環や生態系などの生物化学過程に着目したモデル間相互比較実験を行い、モデルの高度化を図る。気候モデルと全球の炭素循環過程を結合し地球システムモデルを構築する。現状の再現計算を行い、気候や植生、その他、海洋や大気中の物質の分布について、再現性を検討する。

Uncertainty estimation by Model intercomparison (for carbon cycle) 仲敷（CRIEPI) 研究開始3年後の達成目標：　炭素循環や生態系などの生物化学過程に着目したモデル間相互比較実験を行い、モデルの高度化を図る。気候モデルと全球の炭素循環過程を結合し地球システムモデルを構築する。現状の再現計算を行い、気候や植生、その他、海洋や大気中の物質の分布について、再現性を検討する。研究1年目：海洋における炭素循環過程の取り扱いについて検討を行う。地球フロンティアで開発している地球システム統合モデルと同様の条件で計算を行い、計算された海洋中の栄養塩や化学トレーサーの分布を比較し、各モデルの特性を明らかにする。 (前半) リン酸塩と鉄を予測変数として解く海洋炭素循環モデル(OCMIP’モデル）による現状再現計算および、大気中CO2濃度の変化を考慮した将来予測計算を実施する。特に、微量栄養素である鉄の供給量に対する海洋の応答に着目する。 (後半) リン酸塩、硝酸塩、アンモニウム、シリカ、鉄などの栄養塩、3種類の植物プランクトン、2種類の動物プランクトン、およびデトリタスを考慮した海洋生態系モデルによる現状再現計算を実施する。さらに大気中CO2濃度の変化を考慮した将来予測計算を実施する。窒素固定の影響など、海洋炭素循環モデル(OCMIP’モデル）で再現されなかった現象について比較を行う。

atmospheric chemistry aerosols Research Plan for FY2007 生物化学過程の取り扱いによる不確実性の定量化 • 海洋炭素循環・生態系など海洋生物化学過程 ocean carbon cycle ocn ice marine ecosystem 陸域生物化学過程 terrestrial carbon cycle cpl dynamic vegetation wetland methane atm lnd ice sheets 大気海洋結合モデル

Incorporation of Fe into the ocean ecosystem model • 海洋モデルに、Feの効果を取り入れた生物・地球化学モデルを導入し、以下の検討を行う。 • 現在の海洋の再現性（全球、北太平洋） • 　　　　・栄養塩、 • 　　　　・鉄、 • 　　　　・CO2吸収量など • 2)　物理過程や生物・地球化学モデルの差異による再現性の違い

Model description 海洋モデル：　　　　　　　POP 解像度　　水平約100km、　鉛直40層) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　物理過程　aniso-GM, aniso-Viscosity, KPP, NSEF(near surface eddy flux )など生物・地球化学過程：　 OCMIP’ (OCMIPモデルにFeの効果を付加、リン酸塩　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　と鉄を予測変数として解く）　　　　　　　　　　　　　　　　　または BEC(Biogeochemistry/ecosystem/circulation)

Oceanic biogeochemistry • CO2の吸収量分布の再現結果 • 海洋炭素循環モデル • 表層リン酸塩分布の再現結果観測 (Takahashi et al., 2002) モデル解像度 300km

Uncertainty estimation using a hierarchy of models 研究代表者：河宮未知生（独）海洋研究開発機構地球環境フロンティア研究センター

Hierarchy of Earth System Models 概念モデルプロセス GCMベースのモデル相互作用記述の詳しさ

大気海洋陸面 Models used ・ＧＣＭ(MIROC)ベースのモデル： →K2地球システム統合モデル・簡略気候モデル：炭素循環モデルは、上の地球システム統合モデルと共通なものを導入 → MIROC-Lite , T21大気＋海洋混合層, など

MIROC-Lite 標準的な海洋GCM ＋水平拡散でつながった「スラブ大気」エネルギーと水蒸気のバランスは考慮海洋GCM

MIROC-Lite: some outputs SST and SSS (annual mean)

不確実性の幅の推定：低解像度版 標準実験　　　　高解像度版 ESMの物理モデル部分、及び生物・地球化学モデル部分の不確実性を考慮し、そこから生ずる予測の不確実性を評価

濃度　　　　社会経済変数地上気温社会経済変数地上気温濃度　　　時間 Surface temperature 排出量 Concentrations Socio-economic variables Surface temperature 排出量 Socio-economic variables Concentrations “Quasi-inversion” of permissible CO2 emission

Uncertainty in the permissible CO2 emission GCMの結果でキャリブレーションした経験式によるCO2排出量計算 Jones et al. (2006) 簡略社会経済モデルによる温暖化緩和コスト計算 →GCMや統計手法を用いたより精緻な不確実性評価へ Smith and Edmonds (2006)

Conceptual roadmap GCMグループ O(~10) Ensembles Histogram 簡略モデルグループ Combined PDF O(~100) Ensembles PDF

Possible results of this project • CO2排出シナリオからCO2濃度シナリオへの変換時の不確実性 • 各種フィードバックを取り入れた温暖化予測の不確実性 • 濃度安定化をもたらすCO2排出量の不確実性 ↓ • 状況の変化に随時対応できる、柔軟な温暖化対策立案の基盤 • IPCC AR5への貢献

Plan for FY2007 • GCMベースモデルによるCO2の「準逆計算」予備的実験完了 • 簡略モデルの物理気候場チューニング完了 • 「気候感度」計算における「混合層」使用の妥当性検証

Impact assessment of natural disaster due to climate change on the stability of crop supply （独）農業環境技術研究所横沢正幸坂本利弘金元植

Background 世界の主要穀物：トウモロコシ・大豆・小麦生産地・輸出国が空間的に偏在している中国、アメリカ、オーストラリア、ブラジル生産の不安定化圧力自然災害（低温、高温、多雨、少雨）気候温暖化によるブロッキング現象、エルニーニョ/ラニーニャ現象の出現パターンの変化これまでは、生産の安定が保たれていたがこれからは？

Target 気候変動による同時不作の可能性主要生産国の不作が重なるとすれば、たとえそれが数百年に一回であっても重大な影響を引き起こすだろう気候変動が世界の穀物生産の安定性に及ぼす影響について解析・評価を行う対象とする穀物：トウモロコシ・ダイズ

Distribution of production areas and climate change エルニーニョ発生時の気象偏差トウモロコシ生産地　(1992年）ダイズ生産地　(1992年）気象庁　HPより

Model for estimating the impact of natural disaster on food production 生産量の減少を環境変動と関連づける社会経済要因は除く ◆ T:気温，S:日射，P:降水 ● ◎ ● ● 収量 Y (t/ha) ◎ ● ◆ ● ●冷害 ◎洪水 ◆ 干ばつ ● ● ● ● Year

Stress influence differs depending on the growth phase 栽培期間ＥＶＩ収量比発芽後日数ＤＯＹ生育段階ごとのストレスの影響（農学的知見）栽培期間・生育段階の決定（衛星・ＧＩＳデータの利用）生育段階を気象条件から推定（フェノロジーモデル）生育段階ごとのストレスの影響（ストレスモデル）

Estimation of production variability due to climate variation 生産量の気象災害影響推定モデル生産量変動の時空間分布不確実性を考慮した全球気候モデルによる気候変動シナリオ気候モデル関連の課題と連携気候変動による穀物生産の安定性解析・評価

Research Plan 気候変化シナリオに基づく影響予測と解析基礎データ整備・気象災害影響モデルの作成，検証および改良とりまとめ１９年度計画：中国，アメリカを対象・トウモロコシ・ダイズの主要生産地域の特性生産地帯の抽出（空間的）過去の災害履歴（時間的）・データ収集農業統計データ（生産量，インフラ）衛星・ＧＩＳデータ（栽培パターン，土地利用）気象データ　（降水，気温，日射）など・モデル骨格決定　（統計的・機構的）

Expected results • 最新かつ高精度の気候変化予測に基づき，世界の主要穀物生産供給国，地域の生産量変動について，近未来から長期にわたり，その安定性について不確実性を考慮した評価をすることができる • このような研究は，地球シミュレータの結果を利用して初めて可能となり，IPCCへの貢献を始めとし，わが国の将来の食料安全保証について，有益な情報を提供できる．

21世紀気候変動予測革新プログラムGlobal estimation of disaster risk for coastal region in view of long-term climate change 2007年5月23日課題代表者茨城大学　横木裕宗

Objectives 海面上昇と台風・高潮を外力とする沿岸域災害リスク • 世界規模の水没・高潮氾濫リスク • アジアのメガデルタへの複合的災害リスク • 災害リスクとは： • 災害発生期待値→水没可能性地域（最大値） • 複合災害とは： • 水没・氾濫＋地盤沈下，地下水塩水化，海岸侵食，生態系

Goals • 世界規模で1kmスケールの水没・氾濫マップ • 世界で最も詳細な結果と期待される． • 環境省地球環境総合推進費との連携 • 高潮の予測計算から，異常気象の影響評価 • 世界的に関心が高い． • AR5，ポスト京都の気候政策の枠組み検討 • 適応策の検討 • アジアのメガシティへの影響評価 • アジアは世界の経済の牽引車 • 全球的な高度総合評価が可能となる

海面上昇による平常時の浸水リスク（浸水面積，人口）海面上昇による平常時の浸水リスク（浸水面積，人口） A①の出力結果（海面上昇，潮位） GTOPO30/SRTM（地盤高） LANDSAT（植生） Global Map（土地利用）世銀/CIESN（人口） 2030年，2100年，2300年時点で評価 Sub-theme 1: Submergence risk assessment

気象研/気象庁/地球科学技術総合推進機構による気象研/気象庁/地球科学技術総合推進機構による地球シミュレーターを用いた 2096年8月の巨大台風　　　　　　↓ 　　　　高潮予測現在の護岸でかなり守られる（NHKスペシャルに解析結果提供） NHKスペシャル、気候大異変（解析データ提供） Sub-theme 2: Flood risk assessment 既往の高潮予測：過去の実在台風の中心位置や　　　　　　　　　　　　中心気圧を用いて簡易的 A②，A③の出力結果から，気圧と風速分布をダイレクトに利用 (高潮数値シミュレーション、統計処理） ↓ 高精度の高潮浸水域、浸水域人口予測

Sub-theme 3: Impact on Asian mega-deltas メガデルタ自然環境・生態情報DB （メガデルタデータベース）サブテーマ１・２水没リスク氾濫リスク評価結果長期的将来予測地盤沈下・地下水塩水化・海岸侵食・生態系チャオプラヤ川メコン川珠江メガデルタ・メガシティに対する沿岸域災害リスク 2030年・2100年・2300年長期的気候変動による複合的影響の評価

Roadmap

Plan for FY2007 • サブ(1)世界水没リスク • 地理情報の準備 • サブ(2)高潮氾濫リスクの世界評価 • 全球対応型高潮予測モデルの構築 • サブ(3)アジア・メガデルタへの影響 • メガデルタDBの準備 • 地盤沈下将来予測

陸域CO2吸収量 ～3.5PgC/yｒ～1.5PgC/yｒ海域CO2吸収量無機炭素貯留量 Carbon cycle feedback 高精度のESMによる予測が必要

～120ppmv ～0.8℃ ～3.2℃ ～5PgC/yｒ Climate - carbon cycle feedback（FRCGC ESM）大気中CO2濃度 Couple Uncoupled “Implied ⊿T” for Uncoupled 地上気温 100年スケールでも無視できない大きなフィードバック　　海・陸域に吸収されるCO2

Point Barrow Obs. Mauna Loa Model South Pole Reproduction of atm. CO2 by ESM

A① ： Long-term projection of global change using an integrated earth system model