気候変動の 科学 第6回「対流圏の気候と天気予報」

2007年5月1日(火)
気候変動の科学
第4回「対流圏の気候と天気予報」
大学院地球環境科学研究院
山崎 孝治
放射平衡温度
太陽放射と赤外放射は釣り合っている。
単位面積当たりの太陽放射(日射)は
1370 W/m2 x 0.7 / 4 = 240 W/m2
小倉義光「一般気象学 第2版」
大気上端に入射する日射のエネルギーの季節・緯度変化 (W/m2)
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気上端に入射する日射のエネルギーの季節・緯度変化 (W/m2)
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気上端での熱収支の緯度分布
太陽放射の吸収
赤外放射の射出
正味の放射の
インプット
Hartmann “Global Physical Climatology” より
年平均正味放射入射量(日射+赤外) [W/m2]
サハラ砂漠は負!
Hartmann “Global Physical Climatology” より
極方向への熱輸送(大気と海洋)
中緯度は大気
低緯度は海洋
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気による熱輸送の内訳(平均子午面循環と渦)
中緯度は渦輸送
渦輸送:
Eddy
低緯度はNMC
平均子午面
循環:NMC
平均子午面循環
ハドレー循環
(直接循環)
フェレル循環
(間接循環)
極循環
渦(低気圧)による熱輸送
暖気が北上し
寒気が南下す
る。
正味で北へ熱を
運ぶ
大気による熱輸送の内訳(平均子午面循環と渦)
中緯度は渦輸送
渦輸送:
Eddy
低緯度はNMC
平均子午面
循環:NMC
大気の法則
• 理想気体の状態方程式(ボイルシャルルの
法則)
P=ρRT
(P:気圧、ρ:密度、R: 空気の気体定数、
T: 温度( K) )
• 静力学平衡
• コリオリ力
• 水平運動方程式
• 地衡風
静水圧(静力学)平衡(1)
Hydrostatic balance
鉛直方向の力の釣り合い(運動方程式)を考え
る。
P + dP
dz, dp
dz g
P
底面積1
dw
dz 
 p  ( p  dp)  dz  g
dt
dw
dz 
  dp  dz  g
dt
dw
dp


 g  0
dt
dz
dp
水平スケールが鉛直スケー
  g
ルより大きければ静止して
dz
いなくとも、良い近似とな
る。
静水圧(静力学)平衡(1)
Hydrostatic balance
上に行くほど気圧は下がる。
気圧差と高度差は比例する。
気圧差は、高度差に空気密度と重
力加速度(9.8)を掛けたものであ
る。
P + dP
dz, dp
dz g
⊿p=-gρ⊿z
P
底面積1
水平スケールが鉛直スケー
ルより大きければ静止して
いなくとも、良い近似とな
る。
静水圧平衡(2)
g p
p  
z
RT
• 地上天気図では海面更正
をする。
• 高層天気図では一定気圧
面の高度・風・気温などを描
く。
800hPa
850hPa
900hPa
低高度
950hPa
地表面
低気圧
• 対流圏では、おおよそ、
10m=1hPa
2007.5.01. 09JST -> 14:30IR
海面更
正
静水圧平衡(3)
[層厚(thickness)]
RT
z  
p
g p
• 二つの気圧面の間の高度
の差(dz)を層厚という
• 層厚はlogPで平均した気
温に比例する。
800hPa
850hPa
900hPa
950hPa
地表面
冷たい
• 暖かければ、層厚は大き
く、寒ければ層厚は小さ
暖かい
い。
静水圧平衡
[高層天気図]
• 500hPa の天気図は
対流圏中層の代表
• 850hPa の天気図は
対流圏下層の代表
• 対流圏界面は
熱帯では
100hPa
中高緯度では300hPa
水平の運動方程式
• 気圧傾度力とコリオリ力が卓越する。(低緯度を除く)
• コリオリ力はコリオリ因子(f)と速度の積に比例
北半球では流れの右直角方向へ働く
• 時間変化項(加速度項)は非線形。
du
1 p

 2 sin   v
dt
 x
dv
1 p

 2 sin   u
dt
 y
d 



f  2 sin 
 u v  w
dt t
x
y
z
  latitude
上空の風は気圧の高いほうを右に流れる
• 地衡風バランス
地衡風バランス
Geostrophic wind (balance)
• 赤道付近や地表面付近を
除く大規模な流れでは、コ
リオリ力と気圧傾度力がほ
ぼバランスしている。 これ
を地衡風という。
北半球
低
気圧傾度力
コリオリ力
地衡風
高
1  p 
 
ug  
f  y 
1  p 
vg  
 
f  x 
地衡風バランス
Geostrophic wind (balance)
• 赤道付近や地表面付近を除く大規模な流れでは、
コリオリ力と気圧傾度力がほぼバランスしている。
これを地衡風という。
低
地衡風
高
 p 

ug
 y 

気圧傾度力


1  p 
vg  


コリオリ力
f  x 
南半球
1

f
風のバランス
地表面摩擦の効果
• 気圧傾度力、コリオリ力、摩擦力がバランスする。
• 低圧側へ等圧(高度)線を横切る。
• 低気圧で下層収束。
L
気圧傾度力
風
摩擦力
コリオリ力(風に直交)
H
偏西風ジェットの説明
• 低緯度の方が高緯度より暖かいので、中緯度上空では気圧
の傾きが急になり、強い西風となる。
東西平均気温の緯度・高度分布(1993年1月)
東西平均の東西風の緯度・高度分布
200 hPaの高度と風(1993年1月)
200 hPa の東西風の速さ (1993年1月)
数値予報
• 数値予報は、物理学の方程式により、風や気温などの時間変化を
スーパーコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測する方法
です。気象庁は昭和34年にわが国の官公庁として初めて科学計算
用の大型コンピュータを導入し、数値予報業務を開始しました。
•
数値予報を行う手順としては、まずコンピュータで取り扱いやすい
ように、規則正しく並んだ格子で大気を細かく覆い、そのひとつひと
つの格子点の気圧、気温、風などの値を世界中から送られてくる
データを使って求めます。これをもとに未来の気象状況の推移を
スーパーコンピュータで計算します。この計算に用いるプログラムを
「数値予報モデル」と呼んでいます。
• 数値予報モデルには、山岳などの地形の影響、太陽からの放射、
地表面の摩擦、大気と地表面の熱や水蒸気の交換、雲の生成・消
滅や降水などのさまざまな効果が考慮されています (気象庁HP
より)
数値予報モデル
温帯低気圧
カオスと予測可能性
初期の小さな誤差が成長するが、発散はしな
い。
• ローレンツアトラクターは、次の連立微分方程
式により生成されます。
• dx/dt=-10x+10y
• dy/dt=28x-y-xz
• dz/dt=-8/3z+xy
• これは非線形(xy、xzの項)な方程式であり、
解析的には解くことができず、コンピューター
による数値計算に頼ることになります。
カオスと予測可能性
• 数値予報では、わずかに異なる2つの初期値から予報した2
つの予報結果は、初めのうち互いによく似ているが、その差
は時間の経過とともに拡大する。数値予報の初期値には観
測誤差は避けることはできず、これが時間とともに増幅する
ためである。これは、数値予報モデルや客観解析の精度の
問題だけではなく、大気の基本的な性質によるものである。
このように初期値の小さな差が将来大きく増大する性質はカ
オス(混沌)と呼ばれている。
• 大気のこのカオス的な性質に対処するため、「集団(アンサ
ンブル)予報」という数値予報の手法が研究・開発されるよう
になってきた。これは、ある時刻に少しずつ異なる初期値を
多数用意して多数の予報を行い、その統計的な性質を利用
して最も起こりやすい気象現象を予報するものである。
(気象庁HP)
アンサンブル予報
理由:観測値の不確実性、モデルの不完全性、カオス
長期予報の可能性
• 2週間以上の決定論的予測は原理的に不可
能。中高緯度大気の記憶はせいぜい2週間。
• 長期の記憶を持つもので確率的予測は可能。
*熱帯季節内振動
*成層圏(北極振動、QBO)
*エルニーニョ(熱帯太平洋海面水温)
*インド洋ダイポール
*積雪・海氷
• 温暖化・氷期の予測は可能(境界条件)。