大循環モデル

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) の熱力学的項を使用します。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水温を課します。大気海洋結合大循環モデル (AOGCM、例: HadCM3、EdGCM、GFDL CM2.X、 ARPEGE-Climat) ^[2]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^[3] 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。^[1]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。

GCMという頭字語は、もともとはGeneral Circulation Modelの略でした。最近、2 番目の意味であるGlobal Climate Model が使用されるようになりました。これらは同じものを指すわけではありませんが、General Circulation Models は一般的に気候をモデル化するために使用されるツールであるため、2 つの用語は互換的に使用されることがあります。ただし、「global climate model」という用語は曖昧であり、一般循環モデルを含む複数のコンポーネントを組み込んだ統合フレームワークを指す場合もあれば、さまざまな手段を使用して気候を数学的に表現する一般的な気候モデルを指す場合もあります。

大気（AGCM）と海洋GCM（OGCM）を結合して、大気海洋結合一般循環モデル（CGCMまたはAOGCM）を形成できます。海氷モデルや陸上蒸発散モデルなどのサブモデルを追加することで、AOGCMは完全な気候モデルの基礎となります。^[4]

一般循環モデル (GCM) は、流体の動きとエネルギー伝達の方程式を離散化し、これらを時間とともに統合します。より単純なモデルとは異なり、GCM は、計算単位を表す個別の「セル」のグリッドに大気や海洋を分割します。混合を前提とするより単純なモデルとは異なり、直接解析するには小さすぎるスケールで発生する対流などのセル内部のプロセスはセル レベルでパラメーター化され、他の機能はセル間のインターフェイスを制御します。

3 次元 (正確には 4 次元) GCM は、流体の動きに関する離散方程式を適用し、これを時間的に前方に積分します。直接解析するには小さすぎるスケールで発生する対流などのプロセスのパラメーター化が含まれています。

単純な一般循環モデル (SGCM) は、温度などの特性を圧力や速度などの他の特性に関連付ける動的コアで構成されています。例としては、エネルギー入力とスケール依存摩擦の形でのエネルギー散逸を与えられた場合に、最も高い波数を持つ大気波が最も減衰するように基本方程式を解くプログラムがあります。このようなモデルは、大気プロセスの研究に使用できますが、気候予測には適していません。

大気大循環モデル（AGCM）は、海面水温（SST）を用いて大気をモデル化します（通常は陸面モデルも含まれます）。^[5]大気化学も含まれる場合があります。

AGCM は、通常、次のような流体運動の方程式を統合する動的コアで構成されています。

• 表面圧力
• 層内の速度の水平成分
• 層内の温度と水蒸気
• 放射線は、太陽/短波と地表/赤外線/長波に分けられます。
• パラメータ:
  • 対流
  • 地表プロセス
  • アルベド
  • 水文学
  • 雲量

GCM には、時間の関数である予測方程式(通常は風、温度、湿度、表面圧力) と、特定の期間にそれらから評価される診断方程式が含まれています。たとえば、予測される表面圧力と、表面と対象の高さの間の予測される温度値に静水力方程式を適用することで、任意の高さの圧力を診断できます。圧力は、風の時間依存方程式の圧力勾配力を計算するために使用されます。

OGCM は海洋をモデル化し (大気からのフラックスを適用)、海氷モデルを含む場合があります。たとえば、HadOM3の標準解像度は緯度と経度で 1.25 度、垂直レベルは 20 で、約 1,500,000 の変数になります。

AOGCM (例: HadCM3、GFDL CM2.X ) は 2 つのサブモデルを組み合わせたものです。これにより、海洋表面の境界面を横切るフラックスを指定する必要がなくなります。これらのモデルは、IPCC で議論されているような将来の気候のモデル予測の基礎となります。AOGCMは、可能な限り多くのプロセスを内部化します。これらは、地域規模での予測を提供するために使用されてきました。より単純なモデルは一般に分析しやすく、その結果も理解しやすいですが、AOGCM は気候自体と同じくらい分析が難しい場合があります。

AGCM の流体方程式は、有限差分法またはスペクトル法のいずれかを使用して離散化されます。有限差分の場合、大気にグリッドが適用されます。最も単純なグリッドは、一定の角度のグリッド間隔 (つまり、緯度/経度グリッド) を使用します。ただし、非長方形のグリッド (たとえば、二十面体) と可変解像度のグリッド ^[6]の方が頻繁に使用されます。^[7] LMDzモデルは、地球の任意のセクションで高解像度を実現するように調整できます。HadGEM1 (およびその他の海洋モデル) は、熱帯で高解像度の海洋グリッドを使用して、エルニーニョ南方振動(ENSO)に重要と考えられるプロセスを解決します。スペクトルモデルでは、スペクトルとグリッドポイント空間間の変換の数学のため、通常、ガウスグリッドが使用されます。一般的な AGCM の解像度は、緯度または経度で 1 度から 5 度の間です。たとえば HadCM3 は、経度で 3.75 度、緯度で 2.5 度を使用し、96 x 73 ポイント (一部の変数では 96 x 72) のグリッドを提供します。また、垂直レベルは 19 です。各グリッド ポイントには 4 つの変数 ( u、v、T、Q ) があるため、約 500,000 の「基本」変数が発生しますが、フルカウントすると、より多くの変数 (雲、土壌レベル) が得られます。HadGEM1 は、大気で経度で 1.875 度、緯度で 1.25 度のグリッドを使用します。高解像度のバリアントである HiGEM は、それぞれ 1.25 x 0.83 度を使用します。^[8]これらの解像度は、天気予報で通常使用される解像度よりも低いです。^[9]海洋の解像度は高くなる傾向があり、たとえば HadCM3 では、水平方向に大気グリッド ポイントごとに 6 つの海洋グリッド ポイントがあります。

標準的な差分モデルでは、均一なグリッド線は極に向かって収束します。これは計算の不安定性につながるため（CFL条件を参照）、モデル変数は極に近い緯度線に沿ってフィルタリングする必要があります。海洋モデルも、北極を近くの陸地に移動させる回転グリッドを使用しない限り、この問題に悩まされます。スペクトルモデルではこの問題は発生しません。一部の実験では、測地線グリッド^[10]とイコサヘドロングリッドが使用されていますが、これらは（より均一であるため）極の問題はありません。グリッド間隔の問題を解決する別の方法は、直交 立方体を変形して球の表面を覆うことです。^[11]

AOGCM の初期バージョンでは、安定した気候を実現するために「フラックス補正」という特別なプロセスが必要でした。これは、別々に準備された海洋モデルと大気モデルが、それぞれが生成できるものとは異なる他のコンポーネントからの暗黙のフラックスを使用していたために生じました。このようなモデルは観測と一致しませんでした。しかし、フラックスが「補正」された場合、これらの非現実的なフラックスにつながる要因が認識されない可能性があり、モデルの感度に影響を与える可能性があります。その結果、現在の IPCC レポートで使用されているモデルの大半は、フラックス補正を使用していません。現在、フラックス補正が不要になっているモデルの改善には、海洋物理学の改善、大気と海洋の両方での解像度の改善、大気と海洋のサブモデル間のより物理的に一貫した結合などがあります。改善されたモデルは現在、安定した数世紀にわたる表面気候のシミュレーションを維持しており、気候予測に使用できる十分な品質であると考えられています。^[12]

湿潤対流は潜熱を放出し、地球のエネルギー収支にとって重要である。対流は気候モデルで解決するには規模が小さすぎるため、パラメータで処理する必要がある。これは1950年代から行われてきた。初期の研究の多くは荒川明夫が担当し、彼の手法の派生型は今でも使用されているが^[13]、現在はさまざまな異なる手法が使用されている。^{[14] [15] [16]}雲も同様に規模が小さいため、通常はパラメータで処理される。雲に対する理解が限られているため、この戦略の成功は限られているが、それはこの方法に固有の欠点によるものではない。^[17]

ほとんどのモデルには、観測結果との比較や大気プロセスの研究のために、さまざまな変数を診断するソフトウェアが含まれています。一例として、気温の地表付近の観測の標準高度である 2 メートルの温度があります。この温度はモデルから直接予測されるのではなく、地表と最下層モデルの温度から推定されます。その他のソフトウェアは、プロットやアニメーションの作成に使用されます。

結合 AOGCM は、さまざまなシナリオにおける気候変動を予測するために、過渡的気候シミュレーションを使用します。これらは、理想化されたシナリオ (最も一般的なのは、 _CO2排出量が 1%/年で増加するシナリオ) または最近の歴史に基づくシナリオ (通常は「IS92a」または最近のSRESシナリオ) です。どのシナリオが最も現実的であるかは不明です。

2001年のIPCC第三次評価報告書の図9.3は、排出量が年間1%増加するという理想化された実験に対する19の異なる結合モデルの世界平均の応答を示しています。^[19]図9.5は、より最近の傾向に対する少数のモデルの応答を示しています。そこに示されている7つの気候モデルでは、2100年までの気温変化は2〜4.5℃で、中央値は約3℃です。

将来のシナリオには、火山の噴火や太陽放射の変化などの未知の出来事は含まれていません。これらの影響は、長期的には温室効果ガス(GHG)の影響に比べると小さいと考えられていますが、たとえば大規模な火山噴火は、一時的にかなりの冷却効果を発揮する可能性があります。

人間の GHG 排出量はモデル入力ですが、経済/技術サブモデルを組み込んでこれらも提供することも可能です。大気中の GHG レベルは通常入力として提供されますが、植生や海洋のプロセスを反映した炭素循環モデルを組み込んでそのようなレベルを計算することも可能になります。

6つのSRESマーカーシナリオについて、IPCC（2007：7–8）は、地球の平均気温上昇（1980～1999年と比較した2090～2099年）の「最良の推定値」を1.8℃～4.0℃としました。^[20]同じ期間に、これらのシナリオの「可能性が高い」範囲（専門家の判断に基づくと66％以上の確率）は、地球の平均気温上昇が1.1～6.4℃でした。^[20]

2008年の研究で、いくつかの排出シナリオを用いた気候予測が行われた。^[21]世界の排出量が2010年までに減少し始め、その後は年間3%の割合で持続的に減少するというシナリオでは、2050年までに世界の平均気温は産業革命以前の水準より1.7℃上昇し、2100年までに約2℃に上昇すると予測された。世界の排出量を削減する努力がなされない未来をシミュレートするように設計された予測では、2100年までに世界の平均気温は5.5℃上昇すると予測された。7℃の上昇も可能性は低いものの、あり得ると考えられた。

もう一つの削減なしのシナリオでは、陸上の平均気温上昇は（1980～99年と比較した2090～99年）5.1℃となった。同じ排出シナリオだが異なるモデルでは、平均気温上昇は4.1℃と予測された。^[22]

AOGCM は、十分に理解されている限り多くのプロセスを内部化します。しかし、まだ開発中であり、大きな不確実性が残っています。フィードバックをより良くモデル化するために、炭素循環などの地球システムモデルの他のプロセスのモデルと結合される可能性があります。最新のシミュレーションでは、温室効果ガスとエアロゾルの観測された変化によって駆動された過去 150 年間の測定された温度異常と「妥当な」一致を示しています。一致は、自然および人為的強制の両方を含めることで改善されます。^{[23] [24] [25]}

不完全なモデルでも有用な結果を生み出す可能性がある。GCMは過去1世紀にわたって観測された地球温度の一般的な特徴を再現することができる。^[23]

上層大気（対流圏）の温暖化は観測された地表温暖化よりも大きいはずであるという気候モデルの予測をどう調和させるかについての議論は、その一部はそうではないことを示しているように見えたが^[26] 、データの改訂によりモデルに有利な形で解決された。

雲の影響は気候モデルにおける不確実性の大きな領域です。雲は気候に対して相反する影響を及ぼします。雲は太陽光を宇宙に反射して地表を冷やし、大気から地表に伝わる赤外線の量を増やすことで地表を温めます。^[27] 2001年のIPCC報告書では、雲量の変化の可能性が気候予測における大きな不確実性として強調されました。^{[28] [29]}

世界中の気候研究者は気候システムを理解するために気候モデルを使用しています。モデルに基づく研究に関する論文が何千本も発表されています。この研究の一部はモデルを改良することです。

2000年に、 ENSOによる熱帯降水量、水蒸気、気温、放射長波放射の測定値と数十のGCMシミュレーションを比較したところ、ほとんどの要素で測定値とシミュレーションの類似性が見られました。しかし、降水量のシミュレーションによる変化は、観測された量の約4分の1でした。シミュレーションによる降水量の誤差は、降水量を生み出す水分を供給する蒸発率の誤差など、他のプロセスの誤差を示唆しています。もう1つの可能性は、衛星による測定値に誤りがあるというものです。どちらの場合も、このような変化を監視および予測するためには進歩が必要であることを示しています。^[30]

将来の気候変化の正確な大きさはまだ不明である。^[31] 21世紀末（2071年から2100年）のSRESシナリオA2では、AOGCMによる全球平均SAT変化は1961年から1990年と比較して+3.0°C（5.4°F）で、範囲は+1.3～+4.5°C（+2.3～8.1°F）である。

IPCCの第5次評価報告書は、「モデルが歴史的期間における地球規模の年間平均表面温度上昇の一般的な特徴を再現するという非常に高い信頼性」を主張した。しかし、報告書はまた、1998年から2012年までの期間の温暖化率は、結合モデル相互比較プロジェクトの気候モデル114のうち111で予測された率よりも低かったと指摘した。^[32]

気候予測に使用される地球規模の気候モデルは、天気予報の数値モデルと構造が似ており（多くの場合、コンピュータ コードも共通です） 、論理的には異なります。

天気予報のほとんどは、数値モデルの結果を解釈することによって行われます。予報は通常数日から 1 週間先までで、海面温度は比較的ゆっくりと変化するため、このようなモデルには通常、海洋モデルは含まれず、課された SST に依存します。また、予報を開始するには正確な初期条件が必要です。通常、これらは前回の予報の出力から取得され、観測と組み合わせられます。天気予報は、気候予測よりも高い時間解像度で行われ、気候の月間平均や年間平均と比較して、多くの場合、1 時間未満で行われます。ただし、天気予報は約 10 日間しかカバーしないため、モデルは気候モードよりも高い垂直および水平解像度で実行することもできます。現在、ECMWF は、一般的な気候モデルの実行で使用される 100 ～ 200 km (62 ～ 124 マイル) スケールではなく、9 km (5.6 マイル) の解像度で実行されています^[33] 。多くの場合、より高い局所解像度を達成するために、境界条件にグローバルモデルの結果を使用してローカルモデルが実行されます。たとえば、英国気象庁は英国をカバーする11 km (6.8 mi) 解像度のメソスケールモデルを実行しており^[34]、米国のさまざまな機関は NGM モデルや NAM モデルなどのモデルを採用しています。GFS などのほとんどのグローバル数値気象予測モデルと同様に、グローバル気候モデルはグリッドモデルではなくスペクトルモデルであることがよくあります^[35]。スペクトルモデルは、モデリングの一部の計算をより高速に実行できるため、実行時間を短縮できるため、グローバルモデルによく使用されます。

気候モデルは定量的な方法を使用して、大気、海洋、地表、氷の相互作用をシミュレートします。

すべての気候モデルは、主に可視光線と短波（近）赤外線である短波電磁放射として入ってくるエネルギーと、地球から発せられる長波（遠）赤外線電磁放射である出ていくエネルギーを考慮に入れています。不均衡があると、気温の変化が生じます。

近年最も話題になっているモデルは、気温と温室効果ガスの排出量を関連付けたものである。これらのモデルは、地表気温の記録が上昇傾向にあること、および高高度での気温の上昇が急速になることを予測している。 ^[36]

3 次元 (時間も考慮されるため、正確には 4 次元) の GCM は、流体の動きとエネルギー伝達の方程式を離散化し、これらを時間とともに積分します。また、直接解析するには小さすぎるスケールで発生する対流などのプロセスのパラメータ化も含まれます。

大気GCM（AGCM）は大気をモデル化し、境界条件として海面水温を課します。大気海洋結合GCM（AOGCM、例：HadCM3、EdGCM、GFDL CM2.X、ARPEGE-Climat ^[37]）は2つのモデルを組み合わせたものです。

モデルの複雑さはさまざまです。

• 単純な放射熱伝達モデルは地球を一点として扱い、放射されるエネルギーを平均化する。
• これは垂直方向に拡張可能（放射対流モデル）または水平方向に拡張可能
• 最後に、（結合した）大気・海洋・海氷の全球気候モデルは、質量とエネルギーの移動および放射交換に関する完全な方程式を離散化して解きます。
• ボックス モデルは、海洋盆地内および海洋盆地を横切る流れを扱います。

土地利用などの他のサブモデルを相互にリンクさせることができ、研究者は気候と生態系の相互作用を予測することができます。

クライマー3モデルは、7.5°×22.5°の解像度と1/2日のタイムステップを備えた2.5次元統計力学モデルを使用しています。海洋サブモデルは、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。 ^[38]

1980年代と1990年代には、基本的な気候仮定を検証するために1次元の放射対流モデルが使用されました。^[39]

GCMは、例えばグリーンランドと南極の氷床のダイナミクスを予測する氷床モデルと、気候に重要な種を予測する1つ以上の化学輸送モデル（CTM）を組み合わせることで、地球システムモデルの一部を形成することができます。したがって、炭素化学輸送モデルにより、GCMは二酸化炭素濃度の人為的変化をより正確に予測できるようになります。さらに、このアプローチにより、システム間のフィードバックを考慮することができます。例えば、化学気候モデルにより、気候変動がオゾンホールに与える影響を研究することができます。^[40]

1956年、ノーマン・フィリップスは対流圏の月ごとおよび季節ごとのパターンを現実的に描写できる数学モデルを開発した。これは最初の成功した気候モデルとなった。^{[41] [42]}フィリップスの研究に続いて、いくつかのグループがGCMの作成に取り組み始めた。^[43]海洋と大気の両方のプロセスを組み合わせた最初のモデルは、1960年代後半にNOAA 地球物理流体力学研究所で開発された。^[1] 1980年代初頭までに、米国の国立大気研究センターはコミュニティ大気モデルを開発し、このモデルは継続的に改良されてきた。^[44] 1996年には、土壌と植生の種類をモデル化する取り組みが開始された。^[45]その後、ハドレー気候予測研究センターのHadCM3モデルが海洋と大気の要素を結合した。^[43]重力波の役割は1980年代半ばに追加されました。重力波は、地域および地球規模の循環を正確にシミュレートするために必要です。^[46]

• 大気モデル相互比較プロジェクト(AMIP)
• 大気放射測定（ARM）（米国）
• 地球シミュレータ
• 地球環境マルチスケールモデル
• 氷床モデル
• 中間大循環モデル
• 国立自動車整備局
• 予後変数
• チャーニーレポート

• IPCC AR4 SYR (2007)、コアライティングチーム、Pachauri, RK、Reisinger, A. (編)、気候変動 2007: 統合報告書 (SYR)、気候変動に関する政府間パネルの第 4 次評価報告書(AR4) に対する作業部会 I、II、III の貢献、ジュネーブ、スイス: IPCC、ISBN 978-92-9169-122-7{{citation}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)。

• イアン・ロールストーン＆ジョン・ノーベリー（2013年）。『嵐の中の不可視：気象を理解するための数学の役割』プリンストン大学出版局。ISBN 978-0691152721。

• IPCC AR5、気候モデルの評価
• 「高解像度気候モデリング」。 – 気候モデルに関するビデオ、アニメーション、ポッドキャスト、トランスクリプトなどのメディア
• 「フレキシブルモデリングシステム（FMS）」。地球流体力学研究所。 – 気候モデルのコードを含むGFDLの柔軟なモデリングシステム
• 気候モデル診断および相互比較プログラム (PCMDI/CMIP)
• 国家運用モデルアーカイブおよび配布システム (NOMADS) 2016年1月30日アーカイブ、Wayback Machine
• ハドレー気候予測研究センター – モデル情報
• NCAR/UCAR コミュニティ気候システムモデル (CESM)
• 気候予測、コミュニティモデリング
• NASA/GISS、一次研究 GCM モデル
• EDGCM/NASA: 教育用地球気候モデリング 2015年3月23日アーカイブ - Wayback Machine
• NOAA/GFDL 2016年3月4日アーカイブ、Wayback Machine
• MAOAM: 火星大気の観測とモデリング / MPI & MIPT