2018 Fiscal Year Annual Research Report

Cumulus parameterization based on statistical cloud structure analysis

Research Project

Project/Area Number	16K05559
Research Institution	Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Principal Investigator	馬場雄也国立研究開発法人海洋研究開発機構, アプリケーションラボ, 研究員 (60512861)
Project Period (FY)	2016-04-01 – 2019-03-31
Keywords	積雲対流 / 統計的雲構造 / 雲解像モデル
Outline of Annual Research Achievements	これまでの研究で開発した積雲対流モデルを組み込んだ大気大循環モデル（atmospheric general circulation model, AGCM）を用いて、過去の気候再現実験（大気モデル比較実験）を行った結果、得られたデータの解析を継続した。従来の積雲対流モデルでは再現が難しい、季節内の大気変動であるマッデン・ジュリアン振動（Madden-Julian oscillation, MJO）に関する解析を実施したところ、新しい積雲対流モデルを用いればMJOが観測・再解析データと比較して良好に再現できることが分かった。また、比較に用いた従来型積雲対流モデル結果からは、従来のモデルでは浅い対流が過剰に計算され、そのために気候値及び大気変動のバイアスが大きくなっていたことも分かった。新しい積雲対流モデルが他のAGCMにおいても妥当であるかを確認するために、他のAGCMに積雲対流モデルを実装した。結果、AGCMの物理過程セットの違いによって内部のサブパラメタリゼーションに修正が必要であったものの、気候値と大気季節内変動、つまりMJOの再現性が向上することが確認できた。データ解析の結果、MJOの再現に長波放射加熱と浅い対流による下層からの水蒸気の供給が重要であることを明らかにし、新しい積雲対流モデルではこれが妥当に再現できていることをつきとめた。また、MJOを再現できない積雲対流モデルでは、特に下層からの水蒸気の供給が再現できていないことも明らかにした。