気候モデル

数値気候モデル（または気候システムモデル）は、気候の重要な要因の相互作用をシミュレートできる数学モデルです。これらの要因は、大気、海洋、地表、氷です。科学者は気候モデルを使用して、気候システムのダイナミクスを研究し、将来の気候と気候変動を予測します。気候モデルは定性的（つまり数値的ではない）モデルでもあり、主に将来の可能性のあることについての説明的な物語を含んでいます。^[1]

気候モデルは、太陽から入射するエネルギーと地球から放出されるエネルギーを考慮に入れています。不均衡は気温の変化をもたらします。太陽から入射するエネルギーは、主に可視光線と短波（近）赤外線の短波電磁放射の形をとります。放出されるエネルギーは、長波（遠）赤外線の電磁エネルギーの形をとります。これらのプロセスは、温室効果の一部です。

気候モデルは複雑さの点で異なります。たとえば、単純な放射熱伝達モデルは、地球を 1 つの点として扱い、放出されるエネルギーを平均化します。これは、垂直方向 (放射対流モデル) および水平方向に拡張できます。より複雑なモデルは、大気 - 海洋 -海氷結合 全球気候モデルです。これらのタイプのモデルは、質量移動、エネルギー移動、放射交換の完全な方程式を解きます。さらに、他のタイプのモデルを相互にリンクできます。たとえば、地球システム モデルには、土地利用と土地利用の変化も含まれます。これにより、研究者は気候と生態系の相互作用を予測できます。

気候モデルは、物理学、流体運動、化学の基本法則に基づく微分方程式のシステムです。科学者は地球を 3 次元グリッドに分割し、基本方程式をそれらのグリッドに適用します。大気モデルは、各グリッド内の風、熱伝達、放射、相対湿度、表面水文学を計算し、隣接するポイントとの相互作用を評価します。これらは海洋モデルと結合され、変化する海流と、地球全体の海洋のはるかに大きな合計体積と熱容量により、さまざまな時間スケールで発生する気候の変動性と変化をシミュレートします。 変化の外部要因も適用される場合があります。氷床モデルを含めると、海面上昇などの長期的な影響をより適切に考慮できます。

気候モデルが開発、実装、使用される機関には、主に 3 つの種類があります。

• 国立気象サービス: ほとんどの国立気象サービスには気候学部門があります。
• 大学: 関連する学部には、大気科学、気象学、気候学、地理学などがあります。
• 国内および国際研究機関: 例としては、米国コロラド州ボルダーの国立大気研究センター(NCAR )、米国ニュージャージー州プリンストンの地球物理流体力学研究所(GFDL )、ロスアラモス国立研究所、英国エクセターのハドレー気候予測研究センター、ドイツのハンブルクのマックスプランク気象研究所、フランスの気候環境科学研究所(LSCE) などがあります。

大規模な気候モデルは不可欠ですが、完璧ではありません。現実世界（何が起こっているのか、なぜ起こっているのか）にはまだ注意を払う必要があります。地球規模のモデルは、特に宇宙（衛星）からの観測をすべて統合し、何が起こっているのかを包括的に分析するために不可欠であり、その後、予測/予測に使用できます。単純なモデルには、広く乱用され、水循環を含まないなどの単純化を認識していない役割があります。^[2] 

一般循環モデル(GCM) は気候モデルの一種です。惑星の大気や海洋の一般循環の数学的モデルを採用しています。回転球面上のナビエ・ストークス方程式と、さまざまなエネルギー源 (放射、潜熱) の熱力学項を使用します。これらの方程式は、地球の大気や海洋をシミュレートするために使用されるコンピュータ プログラムの基礎です。大気と海洋の GCM (AGCM とOGCM ) は、海氷と陸地表面のコンポーネントとともに主要なコンポーネントです。

GCM と全球気候モデルは、天気予報、気候の理解、気候変動の予測に使用されます。

大気大循環モデル (AGCM) は大気をモデル化し、境界条件として海面温度を課します。大気海洋結合大循環モデル (AOGCM、例: HadCM3、EdGCM、GFDL CM2.X、 ARPEGE-Climat) ^[4]は、この 2 つのモデルを結合します。海洋プロセスと大気プロセスの両方を組み合わせた最初の大循環気候モデルは、1960 年代後半にNOAA 地球物理流体力学研究所で開発されました^[5] AOGCM は、気候モデルにおける複雑さの頂点を表し、可能な限り多くのプロセスを内部化します。ただし、まだ開発中であり、不確実性が残っています。フィードバック効果をより適切にモデル化するために、炭素循環などの他のプロセスのモデルと結合される場合もあります。このような統合マルチシステム モデルは、「地球システム モデル」または「全球気候モデル」と呼ばれることもあります。

10年から100年スケールの気候アプリケーション向けに設計されたバージョンは、もともとニュージャージー州プリンストンの地球物理流体力学研究所（GFDL）の真鍋淑郎とカーク・ブライアンによって作成されました。^[3]これらのモデルは、さまざまな流体力学、化学、場合によっては生物学的方程式の統合に基づいています。

1960 年代に大規模な計算施設が設立されるまで、完全な 3D 空間と時間で気候システムをシミュレーションすることは現実的ではありませんでした。地球の古気候状態を変えた要因を理解するには、システムの構成と次元の複雑さを軽減する必要がありました。19 世紀後半に、大気の流入と流出のエネルギーをバランスさせる単純な定量モデルが初めて開発されました。^[6]他の EBM も同様に、地球大気システムの個々の柱にエネルギー保存の制約 を適用することで、表面温度の経済的な説明を求めています。 ^[7]

EBMの本質的な特徴は、比較的概念が単純であることと、時には解析的な解を生み出せることである。^{[8] : 19}一部のモデルは、海洋、陸地、氷の特徴が表面収支に与える影響を考慮している。他のモデルは、水循環や炭素循環の一部との相互作用を考慮している。これらのさまざまな簡略化されたシステムモデルは、GCMを補完する特殊なタスク、特にシミュレーションと理解の間のギャップを埋めるのに役立つ可能性がある。^{[9] [10]}

ゼロ次元モデルでは、地球を宇宙の一点とみなします。これは、ボイジャー 1 号が見た淡い青い点や、天文学者が非常に遠くの物体を見るのと似ています。この無次元の視点は、非常に限定されていますが、物理法則を未知の物体に一括して適用したり、物体の主要な特性がわかっている場合は適切にまとめた形で適用したりできるという点で、依然として有用です。たとえば、天文学者は、太陽系のほとんどの惑星が、気体の大気に囲まれた何らかの固体/液体の表面を備えていることを知っています。

地球の 放射平衡の非常に単純なモデルは

${\displaystyle (1-a)S\pi r^{2}=4\pi r^{2}\epsilon \sigma T^{4}}$

どこ

• 左側は太陽からの総短波電力（ワット）を表す。
• 右側は、シュテファン・ボルツマンの法則から計算された、地球から放射される長波の総電力（ワット単位）を表します。

定数パラメータには以下が含まれる。

• Sは太陽定数（単位面積あたりの太陽放射量）で、約1367 W·m ^−2である
• rは地球の半径で、約6.371×10 ⁶  m
• π は数学定数です (3.141...)
• ${\displaystyle \sigma}$はシュテファン・ボルツマン定数であり、およそ5.67×10 ⁻⁸ J·K ⁻⁴ ·m ⁻² ·s ⁻¹である。

定数は因数分解することができ、平衡の0次元方程式を与える。 ${\displaystyle \pi \,r^{2}}$

${\displaystyle (1-a)S=4\epsilon \sigma T^{4}}$

どこ

• 左側は太陽から入射する短波エネルギーフラックス（W·m ^{−2）を表す。}
• 右側の辺は地球から放射される長波エネルギーフラックス（W·m ^−2）を表す。

惑星に特有の残りの変数パラメータには以下が含まれる。

• ${\displaystyle a}$地球の平均アルベドは0.3と測定されている。^{[11] [12]}
• ${\displaystyle T}$地球の平均表面温度は2020年時点で約288  Kと測定されている^[13]
• ${\displaystyle \epsilon}$は、地球の表面と大気（雲を含む）を合わせた有効放射率です。これは 0 から 1 の間の量で、平衡状態から計算すると約 0.61 になります。ゼロ次元処理の場合、これはすべての視野角での平均値に相当します。

この非常に単純なモデルは非常に有益です。例えば、太陽定数、地球アルベド、または有効地球放射率の変化に対する温度の感度を示しています。有効放射率は、宇宙に逃げる熱放射と地表から放射される熱放射の比率であるため、大気の温室効果の強さを測る指標でもあります。^[14]

計算された放射率は、入手可能なデータと比較することができます。地球表面の放射率はすべて 0.96 ～ 0.99 の範囲にあります^{[15] [16]} (一部の小さな砂漠地帯では 0.7 まで下がることがあります)。ただし、地球の表面の約半分を覆う雲の平均放射率は約 0.5 ^[17] (雲の絶対温度と平均表面絶対温度の比の 4 乗で減算する必要があります) で、平均雲温度は約 258 K (-15 °C、5 °F) です^[18] 。 これらすべてを適切に考慮すると、実効地球放射率は約 0.64 (地球の平均温度 285 K (12 °C、53 °F)) になります。^[要出典]

機能的に分離された大気層を地表から持つ無次元モデルも構築されている。最も単純なのは、ゼロ次元の1層モデルである^[19]。 これは任意の数の大気層に容易に拡張できる。地表層と大気層はそれぞれ対応する温度と放射率の値で特徴付けられるが、厚さは持たない。層間の界面に放射平衡（すなわちエネルギー保存則）を適用すると、解ける連立方程式のセットが生成される。^[20]

層状モデルは、地球の表面と大気レベルで観測される温度をより正確に推定します。^[21] また、温室効果の根底にある放射熱伝達プロセスもさらに詳しく説明します。単層モデルのバージョンを使用してこの現象を定量化したものは、1896年にスヴァンテ・アレニウスによって初めて発表されました。 ^[6]

水蒸気は地球の大気の放射率の主な決定要因である。水蒸気は放射の流れに影響を与えると同時に、平衡濃度と高度の関数としての温度（相対湿度分布）と一致する形で対流熱流の影響を受ける。これは、垂直方向のゼロ次元モデルを、エネルギー輸送の2つのプロセスを考慮した1次元放射対流モデルに改良することで示されている。^[22]

• 赤外線を吸収し、放出する大気層を通る湧昇と沈降の放射伝達
• 空気と水蒸気の対流による熱の上向きの輸送。これは特に下層対流圏で重要です。

放射対流モデルは、より単純なモデルに比べて利点があり、より複雑なモデルの基礎にもなります。^{[23]放射対流モデルは、地表温度と高度による温度変化をより現実的な方法で推定できます。また、}二酸化炭素などの他の非凝縮性温室効果ガスが微量含まれている 場合、観測される上層大気温度の低下と地表温度の上昇をシミュレートします。^[22]

他の次元における局所的な影響をシミュレートしたり、地球の周りでエネルギーを移動させる要因に対処するために、他のパラメータが含まれることもあります。たとえば、氷アルベドフィードバックが地球の気候感度に与える影響は、1次元の放射対流気候モデルを使用して調査されています。^{[24] [25]}

ゼロ次元モデルは、大気中を水平方向に輸送されるエネルギーを考慮するように拡張できる。この種のモデルは、ゾーン平均化できる。このモデルには、局所的なアルベドと放射率の温度に対する合理的な依存性を許容する利点がある（極は氷で赤道は暖かいと仮定できる）が、真のダイナミクスが欠如しているため、水平輸送を指定しなければならない。^[26]

初期の例としては、ミハイル・ブディコとウィリアム・D・セラーズによる研究があり、彼らはブディコ・セラーズモデルに取り組んでいました。^{[27] [28]この研究は気候システムにおける}正のフィードバックの役割も示しており、1969年の発表以来、エネルギーバランスモデルの基礎となるものと考えられてきました。^{[7] [29]}

問われる問題の性質と適切な時間スケールに応じて、一方の極端には概念的でより帰納的なモデルがあり、もう一方の極端には現在実現可能な最高の空間解像度と時間解像度で動作する一般循環モデルがあります。中間の複雑さのモデルがそのギャップを埋めます。1つの例はクライマー3モデルです。その大気は、7.5°×22.5°の解像度と半日のタイムステップを持つ2.5次元の統計力学モデルです。海洋は、3.75°×3.75°のグリッドと24の垂直レベルを持つMOM-3（モジュラー海洋モデル）です。^[30]

ボックスモデルは、複雑なシステムを簡略化したもので、フラックスでつながれたボックス（またはリザーバー）に縮小したものです。ボックスは均一に混合されていると想定されています。したがって、特定のボックス内では、あらゆる化学種の濃度は均一です。ただし、特定のボックス内の種の豊富さは、ボックスへの入力（またはボックスからの損失）またはボックス内でのこの種の生成、消費、または減衰により、時間の関数として変化する可能性があります。^[要出典]

単純なボックスモデル、つまり、特性（例えば、体積）が時間とともに変化しない少数のボックスを持つボックスモデルは、種の動態と定常状態の豊富さを記述する解析式を導くのに役立つことが多い。より複雑なボックスモデルは、通常、数値的手法を使用して解決される。^{[引用が必要]}

ボックスモデルは、環境システムや生態系のモデル化や海洋循環や炭素循環の研究に広く使用されています。^{[31]ボックスモデルは}マルチコンパートメントモデル の一例です。

IPCC は 2010 年に、気候モデルによる予測に対する信頼性が高まったと述べています。

「気候モデルは、特に大陸規模以上で、将来の気候変動について信頼できる定量的な推定値を提供するという大きな信頼がある。この信頼は、モデルが受け入れられた物理的原理に基づいていることと、現在の気候と過去の気候変動の観測された特徴を再現する能力から来ている。モデル推定値の信頼度は、一部の気候変数（例：気温）の方が他の気候変数（例：降水量）よりも高い。数十年にわたる開発を通じて、モデルは、温室効果ガスの増加に応じて気候が著しく温暖化するという、堅実で明確なイメージを一貫して提供してきた。」^[41]

世界気象機関(WMO) が主催する世界気候研究計画(WCRP) は、世界中の気候モデルに関する研究活動を調整しています。

2012年の米国国立研究評議会の報告書では、大規模で多様な米国の気候モデリング事業が、どのように進化してより統一されるかについて議論されている。 [ ⁴² ]報告書によると、米国のすべての気候研究者が共有する共通のソフトウェアインフラストラクチャを開発し、毎年気候モデリングフォーラムを開催することで効率性を高めることができるという。^[43]

雲解像気候モデルは現在、高強度スーパーコンピュータで実行されていますが、これは消費電力が高く、CO2排出の原因となります_。 [ ^{44]これには}エクサスケールコンピューティング（1秒あたり1000億回、つまり1京回の計算） が必要です。たとえば、Frontierエクサスケールスーパーコンピュータは29MWを消費します。^[45]このコンピュータは、1日で雲解像スケールの1年分の気候をシミュレートできます。^[46]

エネルギー節約につながる技術としては、例えば「浮動小数点精度の計算を減らすこと、不必要な計算を避けるための機械学習アルゴリズムを開発すること、そして、実時間1日あたりのシミュレーション年数に関してより高いスループットを可能にするスケーラブルな数値アルゴリズムの新世代を作成すること」などが挙げられる。^[44]

• 大気再解析
• 化学輸送モデル
• 大気放射測定（ARM）（米国）
• 気候データ交換
• 気候予測.net
• 数値天気予報
• 静的大気モデル
• 熱帯低気圧予測モデル
• コンピュータシミュレーションモデルの検証と妥当性確認
• CICE海氷モデル

ウィキブック歴史地質学には、気候モデルに関するページがあります。

• 次世代の気候モデルの結果が重要な理由 CarbonBrief、ゲスト投稿者：Belcher、Boucher、Sutton、2019年3月21日

ウェブ上の気候モデル:

• NCAR/UCAR コミュニティ気候システムモデル (CCSM)
• 自分でできる気候予測
• NASA/GISS（ゴダード宇宙研究所）が開発した基礎研究GCM
• PC と Mac 向けのユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたオリジナルの NASA/GISS 地球気候モデル (GCM)
• CCCma モデル情報とモデルデータを取得するためのインターフェース