2023 Fiscal Year Final Research Report
Challenges in developing a method for climate system assessment based on its hierarchical structure
| Project Area | Challenge to the new generation cloud-resolving climate simulation |
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| Project/Area Number |
20H05730
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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Transformative Research Areas, Section (II)
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山浦 剛 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 技師 (00632978)
Chen YingWen 東京大学, 大気海洋研究所, 特任研究員 (00637704)
横井 覚 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(大気海洋相互作用研究センター), グループリーダー (40431902)
末松 環 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 特別研究員 (40872544)
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| Project Period (FY) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| Keywords | 気候システム / 階層構造 / 全球気候モデル / 再現性評価 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Based on the scientific issues of this project, we analyzed the results of climate experiments of the cloud-resolving model NICAM and the climate model MIROC with the multiple observational data sets and elucidated the essential physical process for better understating and simulating the climate system. The results indicate the importance of reproducing (1) convective cold pools for better simulating diurnal cycle of cumulus convection, (2) background circulation as well as local moist process for better simulation the Madden-Julian Oscillation, and (3) tropical disturbances as well as land-sea thermal condition for better simulating of Monsoon onset. The analysis of tropospheric upper clouds also shows that the response of upper clouds to SSTs differs between NICAM and MIROC depending on the cloud formation process.
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| Free Research Field |
気象・気候学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年、国内外における全球気候モデル（GCM）は水平格子間隔数kmの雲解像モデル（第6世代GCM）が主流となりつつあり、計算機の発達による長期積分により雲解像モデルの気候モデル化が現実的なものとなる。本研究課題で得られた研究成果は、いずれも雲解像モデルと気候モデルの相補的な利用の下に得られた気候システムの理解に本質的な物理過程であり、今後のGCM開発にも貢献する意義は大きい。また、近い将来迎える第6世代GCMの国際的な相互比較に先んじて、その性能評価軸の一端を示したことは、今後のGCM開発・評価の両面からも先駆的である。
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