炭素循環グループの進捗状況
&
K2 今年度成果と5年間のまとめ
海洋研究開発機構
地球環境フロンティア研究センター
河宮未知生
加藤知道・佐藤永・吉川知里
共生2ー地球システム統合モデルの開発
• 4つのサブテーマ
– 「全球炭素循環モデル開発」
• 陸域炭素循環モデル
• 海洋生物地球化学モデル
• 陸域生態系変動モデル
– 「大気組成・気候変化結合モデル開発」
• 温暖化・大気組成変化相互作用モデル
• 温暖化-雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価
– 「寒冷圏モデル開発」
– 「気候物理コアモデル改良」
C4MIP参加→IPCCへの貢献
(Coupled Climate - Carbon Cycle Model Intercomparison Project)
IPSL-CM4-LOOP
IPSL-CM2C
Bern-CC
Friedlingstein et al. (2006, J. Climate)
4
炭素循環フィードバックによる予測
不確実性の拡大
出典:AR4 SPM
IPCC-AR4※1モデルの標準的な予測条件及び予測結果(黒色)と、C4MIP※2モデルの予測結果(赤色)
【A2シナリオ※3】
:IPCC-AR4モデル
による予測条件
:C4MIPモデルに
よる推計結果
地
上
気
温
:IPCC-AR4モデル
による予測結果
:C4MIPモデルに
よる予測結果
[℃]
[ ppm ]
大
気
中
の
二
酸
化
炭
素
濃
度
西暦
炭素循環フィードバック
を考慮すると・・・
・予測結果の上限値
は約1.5℃高くなる。
・予測結果の不確実性
(上限値と下限値の差)は
より大きくなる。
西暦
出典:AR4 第10章 図10.20
※1 IPCCのAR4における標準モデル。 炭素循環フィードバックは考慮されていない。
※2 Coupled Carbon Cycle Climate Model Intercomparison Project(炭素循環気候結合モデル相互比較プロジェクト)により作成されたモデル。
炭素循環フィードバックが考慮されている。
※3 予測シナリオについての説明は、Ⅴの2を参照。
植生分布を再現する
モデル(DGVM)の開
発
自然植生
SEIB-DGVMの出力
Sato et al., Ecological Modelling (2007)
過去の成層圏オゾン量変動再現実験
オゾン全量:季節変化
WMO2002提出データ:T21 (90-99)
観測:TOMS (2000-2004)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
J
D
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
REF1アンサンブル平均:T42 (2000-2004)
①
②
③
④
⑤
⑥
大気の球面形状を考慮した光解離計算
BrOx系化学反応
短波長(<200nm)での光解離パラメタ化
液滴PSC上での不均一反応
水平分解能の向上(560km  300km)
非地形性GWDの導入
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
全球雲解像モデルへの生物地球化
学過程導入
NICAM+SPRINTARS
従来のAGCM
衛星観測
雲の有効粒子半径
寒冷圏モデル開発
氷床の高さのバイアス
従来のモデル
(コンターは100と500 meter毎)
数値計算法を改善したモデル
(コンターは50 と200meter毎 )
Annals of Glaciology, in press
「地球システム統合モデル」による予備
的温暖化実験開始
成層圏への拡張
まとめ
• IPCC AR4への貢献達成(炭素循環、大気化
学)。AR5へも準備。
• オゾントレンド再現実験 → WMOのオゾン
レポート提出結果拡張。
• DGVM開発、氷床-気候結合モデル開発、
NICAMへの生物地球化学過程導入
• 「地球システム統合モデル」完成、予備実験
開始 → 温暖化予測と排出・土地利用シナ
リオとのパイプ役
炭素循環グループ進捗報告
気候-海・陸炭素循環
結合モデル
C4MIP参加→IPCCへの貢献
(Coupled Climate - Carbon Cycle Model Intercomparison Project)
IPSL-CM4-LOOP
IPSL-CM2C
Bern-CC
Friedlingstein et al. (2006, J. Climate)
温暖化に対する「土壌」の応答
土壌炭素貯蔵量を支えるフラックス
土壌の炭素貯蔵量の変化
貯蔵量の増加
負のフィードバック
貯蔵量の減少
正のフィードバック
全球平均では、土壌呼吸が活発になり、貯蔵量が減る。
西部・中央部北米やオーストラリア南部などでは、土壌呼吸と同程度
に落葉も活発になり、貯蔵量が減らない。
*論文執筆中
炭素循環フィードバック
ーパラメータ感度実験ー
実験Aと実験B1,2
→土壌炭素貯留量に
30%程度の差
実験A
実験B1
実験B2
フィードバック強度
→10%以下の差
SEIB-DGVMの特長
木本については個体ベースで扱う
空間的に明示的な林分の中で
木本個体は光を巡り競争を行う
これらの特長により、気候変動に伴う植生変動の速度を適切に予測できる。
相観のシミュレーション結果(@熊本県)
1年後
30年後
Preliminary result
100年後
温帯性
常緑針葉樹
更地から開始
針広混合林
広葉樹の優占林
温帯性
常緑広葉樹
2
0.4
CO2 アノマリー
a)
1
0.2
0
0
-1
-0.2
・CO2アノマリーは温度
アノマリーから1-2年
遅れてピークがくる
→ Keelingらの
観測と一致
温度アノマリー
-2
-0.4
3
Carbon flux (Pg C yr-1)
Temperature (oC)
CO2 concentration (ppmv)
20世紀の気候・炭素動態アノマリー
2
・温度アノマリーとHRの
動きは近い
HR
b)
1
・CO2アノマリーの変化
速度はNCBの動きと
近い
0
-1
NPP
-2
NCB
-3
1960
1965
1970
1975
1980
Year
1985
1990
1995
→陸域が短期的な
CO2変動を起こす
Sim-CYCLE + MATSIRO結合の改良
- モザイクMATSIROの導入従来のMATSIRO
モザイクMATSIRO
移行
1層: 各グリッドは1つしか
植生タイプを持てない
重み付け
を与える
多層: 各グリッドは任意の数だけ
植生タイプを持つことができる
利点!!
・土地利用変化/植生変化の再現が可能
・すでにモザイク化機能のあるSim-CYCLE/SEIB-DGVMとの融合
SEIB-DGVMによる植生変化予測1 (植生分布)
低い種子分散力の元では、植生変化が気候変化に追従で
きずに、疎林帯が広く分布するという予測が得られた
SEIB-DGVMによる植生変化予測2 (物質収支)
生物量
1900年
2000年
純生産量
(Pg C)
2100年
+100年
1900年
2000年
(Pg C yr-1)
2100年
低い種子分散力の元では、全球の生物量・純生産
量は、ともに低くなるという予測が得られた
+100年
まとめ
• 炭素循環:温暖化予測の不確実性をもたらす
新たな要因としてクローズアップ。
• 炭素循環フィードバックの空間構造解析→リ
ターフォールの重要性指摘。論文執筆。
• CO2濃度変動の再現。素過程の寄与を解析。
論文執筆。
• 植生動態モデル(DGVM)開発。論文出版。
植生分布変化の種子分散力依存性を指摘。
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炭素循環グループの進捗状 & K2今年度成果と5年間のまとめ