New strategy for event attribution to estimate the dynamical impact of global warming on atmospheric circulation

事件归因的新策略估计全球变暖对大气环流的动态影响

• 批准号: 22H01302
• 负责人: 今田 由紀子
• 金额: $ 10.65万
• 依托单位: The University of Tokyo (2023)Japan, Meteorological Research Institute (2022)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01302/
• 关键词: イベント・アトリビューション; 地球温暖化; 力学的効果; GCM; 大気海洋結合モデル; 季節予測

気候モデルによる大規模実験を駆使して近年の極端現象の発現と地球温暖化との関係を定量的に示す「イベント・アトリビューション」（EA）と呼ばれる研究手法が近年注目を集めている。これまで行われてきたEAでは、気温上昇や水蒸気増加などの熱力学的な効果は定量化し易い一方、極端現象が発生する際の主要因となる極端な気圧パターンなどの循環場が温暖化によってどのように変化するか（力学的な効果）は、大気の内部変動の影響や気候モデル間の差が大きく、検出が難しいことが課題であった。本研究では、気圧などの循環場を解析対象とし、従来のEA手法において混在していた循環場の「発生」と「成長」過程を分離し、後者に対する温暖化の作用を調べることで力学的な効果の段階的な理解を試みる。手段として、大気海洋結合モデルを用いた季節予測システムを応用した新しいEAシステムを開発する。これらを達成するため、極端現象に対する地球温暖化の力学的効果を探求するメカニズム班と、その手法を用いて極端現象に対する地球温暖化の力学的効果を探求するメカニズム班に分かれて研究を進める。R4年度は、システム班が、日本における過去のいくつかの極端現象事例を対象に季節予測のアンサンブルメンバー数を増加させる実験を実施した。さらに、初期値化過程に変更を加え、温暖化の影響を除去する「温暖化なし」実験のプロトタイプを作成した。メカニズム班は、既存の大気モデルをベースとしたEAシステムに簡易的な変更を加えた擬似的な予報型のEAプロダクトを作成し、循環場のEAに向けた予備解析を行った。進捗確認のための打合せを、2ヶ月に1回程度の頻度で実施した。

近年来，一种名为“事件归因”（EA）的研究方法备受关注，该方法利用气候模型进行大规模实验，定量论证近期极端事件与全球变暖之间的关系。在传统的EA中，温度上升和水蒸气增加等热力学效应很容易量化，但作为极端事件发生时的主要因素的极压模式等环流场却受到全球变暖的影响。由于大气内部变化的影响以及气候模型之间的巨大差异，很难检测气候将如何变化（动力效应）。在这项研究中，我们分析了大气压力等环流场，将传统 EA 方法中混合的环流场的“生成”和“增长”过程分开，并研究了全球变暖对后者的影响。尝试逐步了解效果。作为一种方法，我们将开发一种新的 EA 系统，该系统应用使用大气-海洋耦合模型的季节性预测系统。为了实现这些目标，我们将开展研究，分为探索全球变暖对极端现象的动态影响的机制组和利用这些方法探索全球变暖对极端现象的动态影响的机制组。在R4年，系统团队针对日本过去的几个极端现象案例进行了一项实验，增加季节预报的集合成员数量。此外，他们创建了一个“无全球变暖”实验原型，通过改变初始化过程消除了全球变暖的影响。该机构组在现有大气模型的基础上，对EA系统进行简单改造，打造出伪预测型EA产品，并对环流场EA进行了初步分析。会议大约每两个月举行一次，以确认进展情况。