• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2023 Fiscal Year Final Research Report

Challenge to a global cloud-resolving climate modeling

Planned Research

  • PDF
Project AreaChallenge to the new generation cloud-resolving climate simulation
Project/Area Number 20H05728
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (II)
Research InstitutionJapan Agency for Marine-Earth Science and Technology

Principal Investigator

Kodama Chihiro  国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(環境変動予測研究センター), 副主任研究員 (90598939)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山田 洋平  国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(環境変動予測研究センター), 特任研究員 (40637352)
中野 満寿男  国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(環境変動予測研究センター), 副主任研究員 (40713954)
Project Period (FY) 2020-10-02 – 2023-03-31
Keywords全球雲解像モデル / 大気海洋結合モデル / 気候シミュレーション
Outline of Final Research Achievements

We conducted a series of sensitivity experiments for turbulent scheme, the number of vertical layers and cloud microphysics scheme using the global non-hydrostatic atmospheric model NICAM and successfully obtained standard model configuration that better simulates both mean state such as precipitation distribution and zonal mean temperature and disturbances such as tropical intraseasonal oscillations. Then, we performed a 3.5 km mesh global 10-year climate simulation and found good reproducibility of tropical disturbances and the Baiu front, for example. We also proposed a new analysis method for a process of atmosphere-ocean coupling in the tropics and applied it to the test experiments with the atmosphere-ocean coupled model NICOCO to reveal the difference between the observations and the model.

Free Research Field

気候モデリング、気候科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまで全球雲解像モデルは目的に応じてモデル設定を使い分ける必要があったが、本研究によって再現性のバランスが良い統一的なモデル標準設定を得ることができた。雲・気候の相互作用の統一的な理解を得るための重要な進展であるとともに、気候モデルとしての全球雲解像モデルの信頼性を高めることにつながる。将来的には全球雲解像渦解像モデルを用いた長期気候シミュレーションの実現により、雲・気候感度や極端現象、地域気候の将来予測が質的に向上し、地球温暖化適応策に資する予測データの創出が期待できる。

URL: 

Published: 2025-01-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi