雲を構成する水と氷の比率が北極温暖化に影響するメカニズムを解明~温暖化予測・異常気象予測の高精度化に期待~

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2025-04-29 九州大学

九州大学の中西萌々花氏と道端拓朗准教授は、気候モデルが北極温暖化を過小評価する原因の一つとして、雲を構成する雲粒と氷晶の比率が放射特性に与える影響を解明しました。30の気候モデルを分析した結果、氷晶を過大評価するモデルは温室効果を弱く再現する傾向があることが分かり、「雲の射出率フィードバック」という新たな正のフィードバック機構を提案しました。これは雲の長波放射射出率が高いほど温室効果が強まるというもので、温暖化が進むにつれて雲が氷晶から液体粒子に変化することで、さらに温暖化が加速される可能性があります。本研究は気候モデルの精度向上と異常気象予測への貢献が期待されます。

雲を構成する水と氷の比率が北極温暖化に影響するメカニズムを解明~温暖化予測・異常気象予測の高精度化に期待~
雲の射出率フィードバックの概念図:雲中に(a)氷晶が多く雲の長波放射射出率が小さい場合は長波放射の吸収・再放射が弱いために温室効果も弱い一方、(b)雲粒が多く雲の長波放射射出率が大きい場合は温室効果が強くなる。地球温暖化に伴い(a)から(b)の状態に相変化が生じると、温暖化を加速させる正のフィードバックとして働くと考えられる。

<関連情報>

雲の放射率フィードバックは現在と将来の北極の温暖化にどう影響するか? How Does Cloud Emissivity Feedback Affect Present and Future Arctic Warming?

Momoka Nakanishi and Takuro Michibata
Ocean-Land-Atmosphere Research  Published:29 Apr 2025
DOI:https://doi.org/10.34133/olar.0089

Abstract

The Arctic is warming at a rate higher than the global average. Notwithstanding the differences between models and observations, particularly those based on clouds, the physical linkage between cloud process representations and Arctic climate projections remains uncertain. Here, we investigated the simulated and observationally estimated relationships between cloud–radiation interactions and Arctic warming using 30 CMIP6 models, satellite retrievals, and reanalysis data. The underestimated cloud liquid fraction in the models yielded insufficient cloud longwave emissivity and underestimated cloud radiative surface warming. In response to future warming, excessive variations in the ice-to-liquid cloud phase would result in an overestimated increase in cloud emissivity. This process enhances cloud radiative surface warming (and thus Arctic warming) until cloud emissivity attains an asymptotic value of one (blackbody). This implies that the feedback process termed “cloud emissivity positive feedback” in this paper is time-dependent. This, in turn, emphasizes the importance of the cloud phase representation that is consistent with observations of the present climate. Our results explain why the wide inter-model spreads in projected future Arctic warming can be attributed to cloud bias. Thus, these provide a better understanding of uncertain factors in atmosphere–ocean–cryosphere interactions.

1702地球物理及び地球化学
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