将来の気候変動の大きな変化(Large future changes in climate variability)

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新しいコンピューターモデルシミュレーションにより、人為的な強制が継続した場合の気候変動の広範な変化を特定 – New computer model simulations identify widespread changes in climate variability under sustained anthropogenic forcing –

2022-01-10 大韓民国・基礎科学研究院(IBS)

研究チームは、21世紀に温室効果ガスを比較的多く排出する「ビジネス・アズ・ユージャル」シナリオで、1850年から2100年にかけて全球地球システムモデルシミュレーションを100回実施した。各シミュレーションには異なる初期条件が与えられ、バタフライ効果によって、1850年から2100年の間に起こりうる幅広い気候状態を表現することができ、地球システムの変動の時間的変化に関する高度な分析が可能になった。このモデルの解像度は公称1度(約100km)であり、また、100人のメンバーで構成されているため、気候変動が人為的な気候システムの持続的変化によりどのような影響を受けるかを評価するという目的に進む前に、前例のない一連の技術的課題をクリアする必要があったのである。この研究の共著者であるICCPのSun-Seon Lee博士は、NCARの同僚であるNan Rosenbloom博士と一緒にシミュレーションを実行し、「我々は韓国最速のスーパーコンピューターの1つである気候変動を使ってこれらの課題を解決しました」と述べています。このプロジェクトでは、スーパーコンピュータに約8000万時間、モデル出力を保存するために約5ペタバイトのディスクスペース(通常のハードディスク約5000枚分)が使用されました。

Fig. 1: Extreme precipitation days per decade due to greenhouse warming over the 21<sup>st</sup> century. The first step in deriving the pattern shown is identifying the once-in-ten-year events of maximum precipitation over 2000-2009 for the 100 simulations. Here, this threshold is chosen as the lowest of the top 100 values of precipitation. For the second step, the number of days over 2090-2099 that exceed the threshold value is counted, and thereby while a value of 1 on the scale (units of days) means that there is no change in future, a value of 6 indicates 5 additional days of extreme precipitation in future. Note that the color scale saturates at 12 days to emphasize the response over land, given the very large amplitude over the eastern equatorial Pacific domain.
Fig. 1: 21世紀における温室効果ガス温暖化による10年ごとの異常降水日数。示されたパターンを導き出すには、まず、100のシミュレーションについて、2000年から2009年の10年に一度の降水量の最大値のイベントを特定する。ここでは、この閾値は、降水量の上位 100 値のうち最も低い値を選んでいる。第二段階として、2090-2099年にかけて、この閾値を超えた日数をカウントし、スケール(日数単位)の値が1であれば、将来も変化がないことを、6であれば、将来さらに5日の異常降水が発生することを示す。なお、東部赤道太平洋領域での振幅が非常に大きいので、陸上での応答を強調するために、カラースケールは 12 日で飽和している。


<関連情報>

Large future changes in climate variability
Ubiquity of human-induced changes in climate variability
Abstract. While climate change mitigation targets necessarily concern maximum mean state changes, understanding impacts ...

気候変動における人為的変化の偏在性 Ubiquity of human-induced changes in climate variability

Keith B. Rodgers1,2, Sun-Seon Lee1,2, Nan Rosenbloom3, Axel Timmermann1,2, Gokhan Danabasoglu3, Clara Deser3, Jim Edwards3, Ji-Eun Kim1,2, Isla R. Simpson3, Karl Stein1,2, Malte F. Stuecker4, Ryohei Yamaguchi1,2, Tamás Bódai1,2, Eui-Seok Chung5, Lei Huang1,2, Who M. Kim3, Jean-François Lamarque3, Danica L. Lombardozzi3, William R. Wieder3,6, and Stephen G. Yeager3

  • 1Center for Climate Physics, Institute for Basic Science, Busan, South Korea
  • 2Pusan National University, Busan, South Korea
  • 3National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, USA
  • 4Department of Oceanography and International Pacific Research Center, School of Ocean and Earth Science and Technology, University of Hawai`i at Mānoa, Honolulu, HI, USA
  • 5Korea Polar Research Institute, Incheon, South Korea
  • 6Institute of Arctic and Alpine Research, University of Colorado, Boulder, CO, USA

Correspondence: Keith B. Rodgers (krodgers@pusan.ac.kr) and Axel Timmermann (axel@ibsclimate.org)

Abstract

While climate change mitigation targets necessarily concern maximum mean state changes, understanding impacts and developing adaptation strategies will be largely contingent on how climate variability responds to increasing anthropogenic perturbations. Thus far Earth system modeling efforts have primarily focused on projected mean state changes and the sensitivity of specific modes of climate variability, such as the El Niño–Southern Oscillation. However, our knowledge of forced changes in the overall spectrum of climate variability and higher-order statistics is relatively limited. Here we present a new 100-member large ensemble of climate change projections conducted with the Community Earth System Model version 2 over 1850–2100 to examine the sensitivity of internal climate fluctuations to greenhouse warming. Our unprecedented simulations reveal that changes in variability, considered broadly in terms of probability distribution, amplitude, frequency, phasing, and patterns, are ubiquitous and span a wide range of physical and ecosystem variables across many spatial and temporal scales. Greenhouse warming in the model alters variance spectra of Earth system variables that are characterized by non-Gaussian probability distributions, such as rainfall, primary production, or fire occurrence. Our modeling results have important implications for climate adaptation efforts, resource management, seasonal predictions, and assessing potential stressors for terrestrial and marine ecosystems.

Earth Syst. Dynam., 12, 1393–1411, 2021
https://doi.org/10.5194/esd-12-1393-2021
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1702地球物理及び地球化学
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