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本研究ではまず、全球気候モデルと高解像度雲解像度モデルとを組み合わせる「スーパーパラメタリゼーション(SP)」と呼ばれる手法の改良を進めた。
昨年度に実装した日本初のSP「SP-MIROC」を用いてSPの挙動を詳しく調べた結果、SPの既存の枠組みでは解像度の拡張性に限界があることが判明した。これは、全球気候モデル部分（親モデル）の格子と雲解像モデル部分（子モデル）の小領域とを一対一対応させるというSPの制約に起因している。SPでは親格子の値が子モデル内の積乱雲等にとって大規模環境場とみなせることが前提だが、親モデルの解像度を高くすると親格子が縮小してこの仮定が崩れてしまうのである。
そこで本研究では、複数の親モデル格子を集約して単一の子領域と結合する「集約結合」を提案し、動作を検証した。親モデルが高解像度化しても、縮小した親格子を集約して十分な広さとしてから子モデルと結合することで、親モデルの値を大規模環境場として問題なく使用可能となる。さらに、集約結合を行うと子モデルの領域数が減少するため、計算コストを大幅に削減することも可能となった。
さらに、SP-MIROCの実行結果をもとに赤道ケルビン波の理論的な解析を行い、そのモデル再現性を考察した。赤道ケルビン波は通常の全球気候モデルでは振幅が過小となる傾向がある一方、SPにおいては振幅が強化して観測値に近づくことが知られている。しかし、この改善のメカニズムは不明であった。そこで本研究では線形安定性解析を通してSP-MIROCにおける赤道ケルビン波強化の原因を調べた。その結果、水蒸気の凝結による大気加熱の高度の違いがSP-MIROCでの赤道ケルビン波強化に貢献したことが明らかになった。従来の全球気候モデルは層状性降水と呼ばれる、対流圏上部を加熱する降水様式の表現が不足しており、これによって赤道ケルビン波が過小となっていたと結論した。
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