北極の積雪観測に広く引用されたデータに誤りを発見(U of T atmospheric physicists find error in widely cited Arctic snow cover observations)

2026-01-12 トロント大学(U of T)

本記事は、トロント大学の大気物理学者らが、北極域の積雪被覆に関する広く引用されてきた観測データに体系的な誤りが含まれていることを突き止めた研究を紹介している。問題となったのは、衛星観測に基づく春季の北極積雪減少傾向で、これまで気候変動研究やモデル検証に広く用いられてきた。しかし研究チームは、観測アルゴリズムが雪の性質変化(粒径や湿潤化)を正しく捉えられず、積雪面積の減少を過大評価している可能性を示した。実際には、北極の積雪被覆の長期的減少傾向は従来考えられていたほど一様・急激ではないという。研究者らは、この誤差が気候モデルの検証や将来予測に影響を及ぼす可能性を指摘し、観測手法の再検証と改良の重要性を強調している。本成果は、気候変動研究における観測データの不確実性を再認識させるものとなった。

北極の積雪観測に広く引用されたデータに誤りを発見(U of T atmospheric physicists find error in widely cited Arctic snow cover observations)
Northern Hemisphere Snow and Ice Chart as of Thursday January 8, 2026 (NOAA)

<関連情報>

北半球の積雪面積記録における、開始時期と季節の不一致の傾向の原因の特定 Determining the cause of inconsistent onset-season trends in the Northern Hemisphere snow cover extent record

Aleksandra Elias Chereque, Paul J. Kushner, Lawrence Mudryk, and Chris Derksen
Science Advances  Published:31 Oct 2025
DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.adv7926

Abstract

While seasonal snow cover extent (SCE), an essential climate variable, has broadly declined as a response to global warming, notable inconsistencies remain among long-term satellite-based estimates of SCE change during the Northern Hemisphere snow onset season. SCE datasets from a reanalysis-driven simple snow model serve as benchmarks and allow us to reconcile the trends from one prominent snow cover record with other recent studies. In particular, artificial increasing snow cover trends in the National Oceanic and Atmospheric Administration’s Snow Cover Extent Climate Data Record (CDR) during the onset season are related to changes in snow detection sensitivity. This artificial drift primarily affects September, October, and November snow cover but is detectible through February. Revised trends produced by merging the last decade’s CDR estimates with the offline model datasets reveal decreasing Northern Hemisphere trends in all months but January. This approach shows that offline snow models produce useful benchmarks that can expose biases in observational snow cover datasets with other cross-validation.

1702地球物理及び地球化学
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