気候変化予測の不確実性低減に向けて：気候モデルと衛星データの融合的アプローチ
【研究分野】気象・海洋物理・陸水学
【研究キーワード】
気候 / 気候モデル / 衛星データ / 物理アンサンブル / 雲フィードバック / 気候変化 / 地球温暖化 / 全球気候モデル / 雲のフィードバック / ENSO / 不確実性 / 雲 / 人工衛星データ
【研究成果の概要】
将来の全球気温上昇の予測は、IPCCによる最新の評価報告書でも不確実性を伴う。これは、予測を行う気候モデルが扱う物理過程（特に雲の素過程）に含まれる潜在的な誤差に負うところが大きい。そこで、気候モデルの物理過程を様々に変えたアンサンブルシミュレーションを実施し、近年の衛星計測による雲の詳細なデータでモデルの検証を行った。
物理アンサンブル生成は、世界的にも新規性の高いもので、気候変化時の雲フィードバックに関する解析結果は高い評価を受けることができた。また、衛星データを用いたモデル素過程及び気候学的な雲の評価から、今後の気候モデル改良に有益な知見となる、モデル間で共通する潜在誤差が見えてきた。
【研究代表者】