Transcript 対流圏の気候と天気予報 - 大気海洋物理学・気候力学コース

2007年5月1日（火）
気候変動の科学
第4回「対流圏の気候と天気予報」
大学院地球環境科学研究院
山崎 孝治
放射平衡温度
太陽放射と赤外放射は釣り合っている。
単位面積当たりの太陽放射（日射）は
1370 W/m2 x 0.7 / 4 = 240 W/m2
小倉義光「一般気象学 第2版」
大気上端に入射する日射のエネルギーの季節・緯度変化 (W/m2)
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気上端に入射する日射のエネルギーの季節・緯度変化 (W/m2)
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気上端での熱収支の緯度分布
太陽放射の吸収
赤外放射の射出
正味の放射の
インプット
Hartmann “Global Physical Climatology” より
年平均正味放射入射量（日射＋赤外） [W/m2]
サハラ砂漠は負！
Hartmann “Global Physical Climatology” より
極方向への熱輸送（大気と海洋）
中緯度は大気
低緯度は海洋
Hartmann “Global Physical Climatology” より
大気による熱輸送の内訳（平均子午面循環と渦）
中緯度は渦輸送
渦輸送：
Eddy
低緯度はNMC
平均子午面
循環：NMC
平均子午面循環
ハドレー循環
（直接循環）
フェレル循環
（間接循環）
極循環
渦（低気圧）による熱輸送
暖気が北上し
寒気が南下する。
正味で北へ熱を
運ぶ
大気による熱輸送の内訳（平均子午面循環と渦）
中緯度は渦輸送
渦輸送：
Eddy
低緯度はNMC
平均子午面
循環：NMC
大気の法則
• 理想気体の状態方程式（ボイルシャルルの
法則）
P=ρRT
（P:気圧、ρ:密度、R: 空気の気体定数、
T: 温度( K) ）
• 静力学平衡
• コリオリ力
• 水平運動方程式
• 地衡風
静水圧（静力学）平衡（１）
Hydrostatic balance
鉛直方向の力の釣り合い（運動方程式）を考える。
 dz 
dw
 p  ( p  dp )   dz  g
dt
P + dP
 dz 
P

dw
 
dt
dp
dz
底面積１
  dp   dz  g
dt
dz, dp
 dz  g
dw
  g
dp
 g  0
dz
水平スケールが鉛直スケー
ルより大きければ静止して
いなくとも、良い近似となる。
静水圧（静力学）平衡（１）
Hydrostatic balance
上に行くほど気圧は下がる。
気圧差と高度差は比例する。
気圧差は、高度差に空気密度と重
力加速度(9.8)を掛けたものである。
P + dP
dz, dp
 dz  g
⊿ｐ＝－ｇρ⊿ｚ
P
水平スケールが鉛直スケー
ルより大きければ静止して
いなくとも、良い近似となる。
底面積１
静水圧平衡（２）
p  
g  p
z
RT
• 地上天気図では海面更正
をする。
• 高層天気図では一定気圧
面の高度・風・気温などを描
く。
800hPa
850hPa
900hPa
低高度
950hPa
地表面
低気圧
• 対流圏では、おおよそ、
１０ｍ＝１hPa
2007.5.01. 09JST -> 14:30IR
海面更
正
静水圧平衡（３）
[層厚(thickness)］
z  
RT
g  p
p
• 二つの気圧面の間の高度
の差（ｄｚ）を層厚という
800hPa
• 層厚はlogPで平均した気
温に比例する。
850hPa
• 暖かければ、層厚は大きく、
寒ければ層厚は小さい。
900hPa
950hPa
地表面
冷たい
暖かい
静水圧平衡
[高層天気図］
• 500hPa の天気図は
対流圏中層の代表
• 850hPa の天気図は
対流圏下層の代表
• 対流圏界面は
熱帯では
100hPa
中高緯度では300hPa
水平の運動方程式
• 気圧傾度力とコリオリ力が卓越する。（低緯度を除く）
• コリオリ力はコリオリ因子（ｆ）と速度の積に比例
北半球では流れの右直角方向へ働く
• 時間変化項（加速度項）は非線形。
du
 
1 p
dt
 x
dv
1 p
dt
 
 y
f  2  sin 
  latitude
 2  sin   v
 2  sin   u
d
dt


t
u

x
v

y
w

z
上空の風は気圧の高いほうを右に流れる
• 地衡風バランス
地衡風バランス
Geostrophic wind (balance)
• 赤道付近や地表面付近を
除く大規模な流れでは、コ
リオリ力と気圧傾度力がほ
ぼバランスしている。 これ
を地衡風という。
北半球
低
1  p 


ug  
f   y 
気圧傾度力
コリオリ力
地衡風
高
1  p 
vg  


f   x 
地衡風バランス
Geostrophic wind (balance)
• 赤道付近や地表面付近を除く大規模な流れでは、
コリオリ力と気圧傾度力がほぼバランスしている。
これを地衡風という。
低
南半球
ug
気圧傾度力
地衡風
高
コリオリ力
vg
 p 


 

f   y 

1
 p 
 


f   x 
1
風のバランス
地表面摩擦の効果
• 気圧傾度力、コリオリ力、摩擦力がバランスする。
• 低圧側へ等圧（高度）線を横切る。
• 低気圧で下層収束。
L
気圧傾度力
風
摩擦力
コリオリ力（風に直交）
H
偏西風ジェットの説明
• 低緯度の方が高緯度より暖かいので、中緯度上空では気圧
の傾きが急になり、強い西風となる。
東西平均気温の緯度・高度分布（1993年1月）
東西平均の東西風の緯度・高度分布
200 hPaの高度と風（1993年1月）
200 hPa の東西風の速さ （1993年1月）
数値予報
• 数値予報は、物理学の方程式により、風や気温などの時間変化を
スーパーコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測する方法
です。気象庁は昭和３４年にわが国の官公庁として初めて科学計算
用の大型コンピュータを導入し、数値予報業務を開始しました。
•
数値予報を行う手順としては、まずコンピュータで取り扱いやすい
ように、規則正しく並んだ格子で大気を細かく覆い、そのひとつひと
つの格子点の気圧、気温、風などの値を世界中から送られてくる
データを使って求めます。これをもとに未来の気象状況の推移を
スーパーコンピュータで計算します。この計算に用いるプログラムを
「数値予報モデル」と呼んでいます。
• 数値予報モデルには、山岳などの地形の影響、太陽からの放射、
地表面の摩擦、大気と地表面の熱や水蒸気の交換、雲の生成・消
滅や降水などのさまざまな効果が考慮されています （気象庁HP
より）
数値予報モデル
温帯低気圧
カオスと予測可能性
初期の小さな誤差が成長するが、発散はしな
い。
• ローレンツアトラクターは、次の連立微分方程
式により生成されます。
• dx/dt=-10x+10y
• dy/dt=28x-y-xz
• dz/dt=-8/3z+xy
• これは非線形（xy、xzの項）な方程式であり、
解析的には解くことができず、コンピューター
による数値計算に頼ることになります。
カオスと予測可能性
• 数値予報では、わずかに異なる2つの初期値から予報した2
つの予報結果は、初めのうち互いによく似ているが、その差
は時間の経過とともに拡大する。数値予報の初期値には観
測誤差は避けることはできず、これが時間とともに増幅する
ためである。これは、数値予報モデルや客観解析の精度の
問題だけではなく、大気の基本的な性質によるものである。
このように初期値の小さな差が将来大きく増大する性質はカ
オス（混沌）と呼ばれている。
• 大気のこのカオス的な性質に対処するため、「集団（アンサ
ンブル）予報」という数値予報の手法が研究・開発されるよう
になってきた。これは、ある時刻に少しずつ異なる初期値を
多数用意して多数の予報を行い、その統計的な性質を利用
して最も起こりやすい気象現象を予報するものである。
（気象庁HP)
アンサンブル予報
理由：観測値の不確実性、モデルの不完全性、カオス
長期予報の可能性
• ２週間以上の決定論的予測は原理的に不可能。
中高緯度大気の記憶はせいぜい２週間。
• 長期の記憶を持つもので確率的予測は可能。
＊熱帯季節内振動
＊成層圏（北極振動、QBO)
＊エルニーニョ（熱帯太平洋海面水温）
＊インド洋ダイポール
＊積雪・海氷
• 温暖化・氷期の予測は可能（境界条件）。