パラメーター化（大気モデリング）

大気モデル（気象モデルまたは気候モデル）におけるパラメーター化（またはパラメータ化）とは、モデル内で物理的に表現するには規模が小さすぎる、または複雑すぎるプロセスを、簡略化されたプロセスに置き換える方法です。これは、モデル内で明示的に解かれる他のプロセス（例えば、大気の大規模な流れ）とは対照的です。これらのパラメーター化には、簡略化されたプロセスで使用されるさまざまなパラメーターが関連付けられています。例としては、雨滴の降下速度、対流雲、大気放射伝達コードに基づく大気放射伝達の簡略化、および雲の微物理などが挙げられます。放射パラメーター化は、大気モデルと海洋モデルの両方にとって重要です。個々のグリッドボックス内のさまざまな発生源からの大気排出も、大気質への影響を判断するためにパラメーター化する必要があります。

気象・気候モデルのグリッドボックスは、辺の長さが5キロメートル（3.1マイル）から300キロメートル（190マイル）の間です。典型的な積雲は1キロメートル（0.62マイル）未満のスケールであり、流体運動の方程式で物理的に表現するには、これよりもさらに細かいグリッドが必要になります。そのため、このような雲が表すプロセスは、さまざまな洗練されたプロセスによってパラメーター化されます。初期のモデルでは、モデルグリッドボックス内の空気の柱が不安定（つまり、下部が上部よりも暖かい）であれば、その柱は反転し、その垂直方向の柱内の空気が混合されます。より洗練されたスキームでは、ボックスの一部のみが対流する可能性があり、巻き込みなどのプロセスが発生することを認識して、機能強化が加えられています。 ^{[ 1 ]}辺の長さが5 キロメートル (3.1マイル)から25 キロメートル (16マイル) のグリッド ボックスを持つ気象モデルは、対流雲を明示的に表現できますが、それでも雲の微物理をパラメーター化する必要があります。^{[ 2 ]}     

大規模な（層雲型の）雲の形成は、より物理的に根拠があります。相対湿度が所定の値に達すると形成されます。ただし、サブグリッドスケールのプロセスも考慮する必要があります。雲が相対湿度100%で形成されると仮定するのではなく、雲の割合は、層雲型雲の場合は70%の臨界相対湿度、積雲の場合は80%以上と関連付けることができます^{[ 3 ]。}これは、現実世界で発生するサブグリッドスケールの変動を反映しています。降水パラメータ化の一部には、凝結率、水蒸気から液滴への状態変化を扱うエネルギー交換、および水蒸気から水滴への変化率を制御する微物理的要素が含まれます^{[ 4 ] 。}

起伏の多い地形や雲量の変動により地表に到達する太陽​​放射量は、分子スケールでこのプロセスが発生するため、パラメーター化されます。^{[ 5 ]}このパラメーター化方法は、現実的な海面温度と海面付近で見られる海氷の種類 を決定するために、海洋と大気間の表面エネルギーフラックスに対しても行われます。 ^{[ 4 ]} また、モデルのグリッドサイズは、実際の雲や地形のサイズと粗さに比べて大きくなっています。太陽の角度と複数の雲層の影響も考慮されます。^{[ 6 ]} 土壌の種類、植生の種類、土壌水分はすべて、どれだけの放射が温暖化に使われ、どれだけの水分が隣接する大気に引き上げられるかを決定します。したがって、これらをパラメーター化することが重要です。^{[ 7 ]}

大気質予測は、汚染物質の濃度が公衆衛生に有害なレベルに達する時期を予測しようとするものです。大気中の汚染物質の濃度は、輸送、拡散、化学変化、および地表沈着によって決まります。^{[ 8 ]}これらのモデルは、汚染物質の発生源と地形情報に加えて、大気中の流体の流れ の状態に関するデータを使用して、その輸送と拡散を決定します。 ^{[ 9 ]} 大気質モデルでは、パラメーター化により、特定のグリッド ボックス内の複数の比較的小さな発生源 (道路、畑、工場など) からの大気排出が考慮されます。^{[ 10 ]}

海洋（そして、より変動は大きいが大気も）は密度によって成層している。静止状態では、一定密度面（海洋では等密度面と呼ばれる）は一定圧力面（等圧面）と平行になる。しかし、地衡流や湧昇などのさまざまなプロセスにより、等密度面が等圧面に対して傾くことがある。これらの傾いた密度面は位置エネルギーの源であり、傾斜が十分に急になると、傾圧不安定性と呼ばれる流体不安定性を引き起こす可能性がある。渦は傾圧不安定性によって生成され、流体の斜め交換によって密度面を平坦化する働きをする。^{[ 11 ]}

結果として生じる渦は、ロスビー変形半径と呼ばれる特徴的なスケールで形成されます。このスケールは、成層の強さとコリオリパラメータ（これは緯度に依存します）に依存します。その結果、傾圧渦は 熱帯では約 1°（約 100 km）のスケールで形成されますが、 極地や一部の大陸棚海域では 1/12°（約 10 km）未満になります。^{[ 12 ]} CMIP実験の一部として実行されるものなど、ほとんどの気候モデルは海洋で 1-1/4° の解像度で実行され、^{[ 13 ]}そのため、海洋の大部分、特に極地における傾圧渦を解像することはできません。しかし、高緯度の傾圧渦は、地球規模の気候に影響を与える大西洋子午面循環（AMOC）^{[ 14 ] [ 15 ]}など、多くの海洋プロセスにとって重要です。^{[ 16 ]}その結果、渦の影響は気候モデルでパラメーター化されており、広く使用されている Gent-McWilliams (GM) パラメーター化では、渦の等密度面の平坦化効果を移流 (表面の拡散と誤解されることが多い) として表現しています。^{[ 17 ] [ 18 ]}このパラメーター化は完璧ではありません。たとえば、南極環流と AMOCの南極海上の風の強さに対する感度を過大評価する可能性があります。^{[ 19 ] [ 20 ]}そのため、海洋モデルにおける渦の表現を改善するために、代替パラメーター化が開発されています。^{[ 21 ] [ 22 ]}

モデルの解像度が上がると、湿潤対流プロセスに関連する誤差が増加します。これは、より大きなグリッドボックスに対して統計的に有効な仮定が、グリッドボックスが対流自体のサイズに近づくにつれて疑わしくなるためです。グリッドボックスの寸法が約30 キロメートル (19マイル)である T639 を超える解像度では、^{[ 23 ]} Arakawa-Schubert 対流スキームは最小限の対流性降水しか生成せず、ほとんどの降水が非現実的に層状になります。^{[ 24 ]} 

物理プロセスをパラメータ化する場合、2 つの選択を行う必要があります。構造形式は何か (たとえば、2 つの変数は線形関係にあることができます)、およびパラメータの正確な値は何か (たとえば、比例定数)。パラメータ化におけるパラメータの正確な値を決定するプロセスは、キャリブレーション、またはより精度が低いチューニングと呼ばれます。キャリブレーションは難しいプロセスであり、さまざまな戦略が用いられます。一般的な方法の 1 つは、モデルまたはサブモデルを実行し、温度などの選択された少数の指標と比較することです。現実に最もよく似たモデル実行につながるパラメータが選択されます。^{[ 25 ]}

• 一般循環モデル
• 気候アンサンブル
• パラメータ化

Plant, Robert S; Yano, Jun-Ichi (2015).大気対流のパラメーター化. Imperial College Press. ISBN 978-1-78326-690-6。