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一般循環モデル（GCM ）は気候モデルの一種です。惑星の大気または海洋の一般循環を数学的にモデル化したものを採用しています。回転する球体上でナビエ・ストークス方程式を用い、放射や潜熱などの様々なエネルギー源に対する熱力学的項を組み込んでいます。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となっています。大気GCM（AGCM）と海洋GCM （OGCM ）は、海氷や陸面コンポーネントとともに重要な構成要素です。
GCM（全球気候モデル）や地球気候モデルは、天気予報、気候の理解、気候変動の予測に用いられる。
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、 2 つのモデルを組み合わせます。海洋と大気の両方のプロセスを組み合わせた最初の一般循環気候モデルは、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。しかし、AOGCM はまだ開発段階にあり、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ことがあります。このような統合されたマルチシステムモデルは、「地球システムモデル」または「地球気候モデル」と呼ばれることがあります。
数十年から数世紀にわたる気候アプリケーション向けに設計されたバージョンは、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、そして時には生物学的方程式の統合に基づいています。
GCMという略語は元々General Circulation Model（一般循環モデル）の略でした。最近では、Global Climate Model（地球気候モデル）という別の意味も使わ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、一般循環モデル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、この2つの用語は時として互換的に使用されます。しかし、「地球気候モデル」という用語は曖昧で、一般循環モデルを含む複数の要素を組み込んだ統合フレームワークを指す場合もあれば、気候を数学的に表現するためにさまざまな手段を用いる気候モデルの一般的なクラスを指す場合もあります。
大気大循環モデル（AGCM）と海洋大循環モデル（OGCM）を結合して、大気海洋結合大循環モデル（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 ]
大気大循環モデル（GCM）は、流体運動とエネルギー伝達の方程式を離散化し、時間積分を行います。より単純なモデルとは異なり、GCMは大気や海洋を計算単位となる離散的な「セル」のグリッドに分割します。混合を仮定するより単純なモデルとは異なり、セル内部で発生する対流などのプロセスは、直接解像するには小さすぎるスケールで発生するため、セルレベルでパラメーター化されます。一方、セル間の境界は他の関数によって制御されます。
3次元（より正確には4次元）のGCMは、流体運動に関する離散方程式を適用し、それらを時間的に積分します。GCMには、直接解像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に関するパラメーター化が含まれています。
単純な大気大循環モデル（SGCM）は、温度などの特性を圧力や速度などの他の特性と関連付ける動的な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が与えられた場合に、原始方程式を解くプログラムがあり、これにより波数が最も高い大気波が最も減衰します。このようなモデルは、大気プロセスを研究するために使用できますが、気候予測には適していません。
大気大循環モデル（AGCM）は、与えられた海面水温（SST）を使用して大気をモデル化し（通常は陸面モデルも含む）、大気化学もモデル化します。[ 5 ]
AGCMは、流体運動の方程式を統合する動的コアで構成されており、通常は以下のものが含まれます。
GCM（大気大循環モデル）には、時間（通常は風、気温、湿度、地表気圧）の関数である予報式と、特定の期間についてそれらに基づいて算出される診断式が含まれています。例えば、任意の高度における気圧は、予測された地表気圧と、地表から対象高度までの予測された気温値に静水圧方程式を適用することで診断できます。気圧は、風に関する時間依存方程式における気圧勾配力を計算するために使用されます。
OGCM（海洋大気大循環モデル）は、海洋（大気からのフラックスを考慮）をモデル化し、海氷モデルを含む場合もあります。例えば、HadOM3の標準解像度は緯度と経度が1.25度、鉛直方向が20層で、約150万個の変数があります。
AOGCM（HadCM3、GFDL CM2.Xなど）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っています。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的に分析しやすく、結果も理解しやすいのに対し、AOGCMは気候そのもの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。有限差分法では、大気にグリッドが課されます。最も単純なグリッドは、一定の角度グリッド間隔 (つまり、緯度/経度グリッド) を使用します。ただし、非矩形グリッド (たとえば、正二十面体) および可変解像度のグリッド[ 6 ]がより頻繁に使用されます。[ 7 ] LMDz モデルは、惑星の任意の特定のセクションで高解像度になるように構成できます。HadGEM1 (およびその他の海洋モデル)は、エルニーニョ南方振動(ENSO)にとって重要であると考えられるプロセスを解くのに役立つように、熱帯でより高い解像度の海洋グリッドを使用します。スペクトルモデルは、スペクトル空間とグリッド点空間間の変換の数学のため、一般的にガウスグリッドを使用します。一般的な AGCM の解像度は、緯度または経度で 1 ～ 5 度です。たとえば、HadCM3 は経度 3.75、緯度 2.5 度を使用し、96 × 73 ポイント (一部の変数では 96 × 72) のグリッドを作成します。また、19 の鉛直レベルがあります。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」変数が得られますが、完全なカウントではさらに多くの変数 (雲、土壌レベル) が得られます。HadGEM1 は、大気で経度 1.875 度、緯度 1.25 度のグリッドを使用します。高解像度バリアントである HiGEM は、それぞれ 1.25 × 0.83 度を使用します。[ 8 ]これらの解像度は、天気予報で一般的に使用される解像度よりも低くなっています。[ 9 ]海洋の解像度は、一般的に高くなっています。たとえば、HadCM3 は、水平方向の大気グリッド ポイントごとに 6 つの海洋グリッド ポイントを持っています。
標準的な有限差分モデルでは、均一なグリッド線が極に向かって収束します。これは計算上の不安定性（CFL条件を参照）につながるため、モデル変数は極に近い緯線に沿ってフィルタリングする必要があります。海洋モデルもこの問題に悩まされますが、北極を近くの陸地に移動させる回転グリッドを使用すれば解決します。スペクトルモデルはこの問題に悩まされません。いくつかの実験では、測地線グリッド[ 10 ]や正二十面体グリッドを使用していますが、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もう1つのアプローチは、球の表面を覆うようにデカルトキューブを変形することです。 [ 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」というアドホックなプロセスが必要でした。これは、海洋モデルと大気モデルが別々に作成され、それぞれが他方のコンポーネントから生成できるものとは異なる暗黙のフラックスを使用していたためです。このようなモデルは観測と一致しませんでした。しかし、フラックスを「補正」すると、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。そのため、現在のIPCC報告書で使用されているモデルの大部分は、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たモデルの改善には、海洋物理学の改善、大気と海洋の両方の解像度の向上、大気と海洋のサブモデル間の物理的に整合性のある結合が含まれます。改善されたモデルは現在、数世紀にわたる安定した地表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像するには小さすぎるスケールで発生するため、パラメーターによって処理する必要がある。これは1950年代から行われてきた。荒川昭夫が初期の研究の多くを行い、彼のスキームの変種は今でも使用されているが[ 13 ] 、現在ではさまざまな異なるスキームが使用されている[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。雲も同様にスケールが小さいため、通常はパラメーターで処理される。雲に関する理解が限られているため、この戦略の成功は制限されているが、これはこの方法の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、観測値との比較や大気過程の研究のために、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。例えば、地表付近の気温観測における標準的な高度である2メートル気温が挙げられます。この気温はモデルから直接予測されるのではなく、地表温度とモデルの最下層温度から推定されます。その他のソフトウェアは、グラフやアニメーションの作成に使用されます。
結合型AOGCMは、過渡的な気候シミュレーションを用いて、様々なシナリオにおける気候変動を予測します。これらのシナリオは、理想化されたシナリオ（最も一般的なのは、CO2排出量が年間1%増加するシナリオ）や、近年の気候データに基づいたシナリオ（通常は「IS92a」シナリオ、あるいは最近ではSRESシナリオ）などがあります。どのシナリオが最も現実的であるかは、依然として不明確です。
2001年のIPCC第3次評価報告書の図9.3は、排出量が年間1%ずつ増加するという理想化された実験に対する19種類の結合モデルの世界平均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、火山噴火や太陽放射の変化といった未知の事象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）による影響に比べて小さいと考えられていますが、例えば大規模な火山噴火は、一時的に相当な冷却効果をもたらす可能性があります。
人為的な温室効果ガス排出量はモデルへの入力値として用いられますが、経済・技術サブモデルを組み込むことでこれらの値も算出できます。大気中の温室効果ガス濃度は通常入力値として与えられますが、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むことで、これらの濃度を計算することも可能です。
IPCC（2007:7–8）は、6つのSRESマーカーシナリオについて、世界の平均気温上昇（1980～1999年を基準とした2090～2099年）の「最良推定値」を1.8 ℃～4.0 ℃とした。[ 20 ]同じ期間において、これらのシナリオの「可能性の高い」範囲（専門家の判断に基づく確率が66%以上）は、世界の平均気温上昇が1.1℃～6.4 ℃であった。[ 20 ]
2008年に行われた研究では、いくつかの排出シナリオを用いて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、その後年間3%の割合で持続的に減少するシナリオでは、世界の平均気温の上昇は 2050年までに産業革命以前の水準より1.7℃高くなり、 2100年までに約2℃まで上昇すると予測された。世界の排出量を削減する努力が全く行わ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、世界の平均気温の上昇は 2100年までに5.5℃になると予測された 。7℃もの上昇もあり得ると考えられたが、可能性は低いとされた。
別の削減なしシナリオでは、陸上の温暖化の中央値（1980～99年を基準とした2090～99年）は5.1 ℃でした。同じ排出シナリオでもモデルが異なると、予測される温暖化の中央値は4.1 ℃でした。[ 22 ]
AOGCMは、十分に理解されている限りの多くのプロセスを内部化します。しかし、AOGCMはまだ開発段階にあり、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。最近のシミュレーションのほとんどは、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る場合、過去150年間の測定された温度異常と「もっともらしい」一致を示しています。自然および人為的強制の両方を含めることで一致が向上します。[ 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の気温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という気候モデルの予測と、そうでないように見える予測をどのように調和させるかについての議論[ 26 ]は、データの修正後、モデルを支持する形で解決された。
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。太陽光を宇宙に反射することで地表を冷却し、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暖めます。[ 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利用している。モデルに基づいた研究に関する論文は数千件も発表されている。こうした研究の一環として、モデルの改良も行われている。
2000年に、ENSOによって引き起こされる熱帯の降水量、水蒸気、気温、および外向き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間に類似性が見られました。しかし、シミュレーションされた降水量の変化は、観測されたものよりも約4分の1少なかったです。シミュレーションされた降水量の誤差は、降水を生成する水分を供給する蒸発率の誤差など、他のプロセスにおける誤差を示唆しています。もう1つの可能性は、衛星ベースの測定値に誤差があることです。いずれにしても、このような変化を監視し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 ]
将来の気候変動の正確な規模はまだ不確実です。[ 31 ] 21世紀末（2071年から2100年）のSRESシナリオA2では、AOGCMによる1961年から1990年と比較した世界の平均SATの変化は+3.0 °C（5.4 °F）で、範囲は+1.3から+4.5 °C（+2.3から8.1 °F）です。
IPCCの第5次評価報告書は、「モデルが過去の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しているという確信度は非常に高い」と主張した。しかし、同報告書は、1998年から2012年の期間の温暖化率は、結合モデル相互比較プロジェクト（CMIP ）の114の気候モデルのうち111のモデルで予測されたものよりも低かったことも指摘した。[ 32 ]
気候予測に用いられる地球規模の気候モデルは、気象予測のための数値モデルと構造が似ており（そして多くの場合、コンピュータコードを共有している）、しかしながら論理的には明確に区別される。
ほとんどの天気予報は、数値モデルの結果を解釈することに基づいて行われます。予報は通常数日または1週間であり、海面水温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、与えられた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あり、通常、これらは以前の予報の出力から取得され、観測とブレンドされます。天気予報は、気候予測よりも高い時間分解能が必要であり、気候の月平均または年平均と比較して、多くの場合1時間未満です。ただし、天気予報は10日程度しかカバーしないため、モデルは気候モデル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9 km (5.6 mi)の解像度で実行されています[ 33 ]が、一般的な気候モデルの実行で使用される100～200 km (62～124 mi)のスケールとは異なります。局所モデルは、より高い局所解像度を実現するために、境界条件としてグローバルモデルの結果を使用して実行されることがよくあります。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います[ 34 ]。また、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使用しています。GFS などのほとんどのグローバル数値天気予報モデルと同様に、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、モデリングにおける一部の計算をより速く実行できるため、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、大気、海洋、地表面、氷の相互作用をシミュレートするために定量的な手法を用いる。
すべての気候モデルは、主に可視光線と短波（近）赤外線といった短波電磁放射として入射するエネルギーと、地球から放出される長波（遠）赤外線電磁放射としてのエネルギーを考慮に入れています。これらのエネルギーのバランスが崩れると、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ている。これらのモデルは、地表温度の記録が上昇傾向にあること、および高高度では気温の上昇がより速いことを予測している。[ 36 ]
3次元（より正確には、時間も考慮されるため4次元）のGCMは、流体運動とエネルギー伝達の方程式を離散化し、時間積分します。また、直接解像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に関するパラメーター化も含まれています。
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。結合大気海洋GCM（AOGCM、例：HadCM3、EdGCM、GFDL CM2.X、ARPEGE-Climat [ 37 ]）は、2つのモデルを組み合わせます。
モデルの複雑さは様々です。
土地利用などの他のサブモデルも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る。
Climber-3 モデルは、解像度 7.5° × 22.5°、時間ステップ 1/2 日の 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 の鉛直レベルを持つMOM-3 ( Modular Ocean Model ) です。 [ 38 ]
1980年代と1990年代には、一次元放射対流モデルが基本的な気候仮定の検証に使用されました。[ 39 ]
GCMは地球システムモデルの一部を構成することができ、例えば、グリーンランド氷床と南極氷床のダイナミクスに関する氷床モデルと、気候に重要な種に関する1つ以上の化学輸送モデル（CTM）を結合することによって構成できます。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及ぼす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、対流圏の月別および季節別のパターンを現実的に描写できる数学モデルを開発しました。これは、最初の成功した気候モデルとなりました。[ 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ました。[ 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ました。[ 1 ] 1980年代初頭までに、米国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ました。このモデルは継続的に改良されています。[ 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始まりました。[ 45 ]その後、ハドレー気候予測研究センターのHadCM3モデルは、海洋と大気の要素を結合しました。[ 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、地域規模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ある。[ 46 ]