2023 Fiscal Year Final Research Report

Quantifying the effects of polar amplification on the Greenland ice sheet mass balance

Research Project

PDF

Project/Area Number	21H03582
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 63010:Environmental dynamic analysis-related
Research Institution	Japan, Meteorological Research Institute
Principal Investigator	Niwano Masashi 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 主任研究官 (10515026)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	林修吾気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 主任研究官 (20354441) 橋本明弘気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 室長 (20462525) 青木輝夫国立極地研究所, 国際北極環境研究センター, 特任教授 (30354492) 大島長気象庁気象研究所, 全球大気海洋研究部, 主任研究官 (50590064) 藤田耕史名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (80303593)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	グリーンランド氷床 / 氷床質量変動 / 温暖化 / 表面質量収支 / 北極温暖化増幅 / 雪氷物理状態 / 極域気候モデル / 氷床上降雨
Outline of Final Research Achievements	We updated the polar regional climate model NHM-SMAP and analyzed its simulation results to clarify the effects of the Arctic Amplification of global warming on the Greenland ice sheet surface snow and ice physical conditions. Originally, the model was driven by only the Japanese reanalysis JRA-55; however, through this study, the model can be driven by the latest ECMWF reanalysis called ERA5. Recent international model inter-comparisons focusing on the Greenland ice sheet frequently require using ERA to drive regional climate models or nudge global climate models. Therefore, the above-mentioned attempt enables us to perform more international collaborative studies on the Greenland ice sheet. In addition, we unveiled for the first time that the rainfall on the present-day ice sheet has been increasing significantly since 1980.
Free Research Field	雪氷学、気象学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本課題で開発を推進している極域気候モデルNHM-SMAPをベースとする大気－雪氷系モデルシステムのコアパートが気象庁の解析積雪深・降雪短時間予報業務で正式採用された（社会実装）。大気－雪氷相互作用のモデリングの観点で考えると、グリーンランド氷床は大部分の地表面が雪氷で覆われているために、モデルの問題点の洗い出しや高度化に非常に適した場所である。そこで鍛えられたモデルを、より複雑な地表面を持つ日本に適用して正常に動作させることに成功したことは、今後のモデル開発のアプローチを考える上で有益な示唆を与える。なお、この点は当初の研究計画で目指していたことではなく、想定以上の成果と言える。