cmip3 マルチモデルアンサンブルで 再現された nao と enso/wp...
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日本気象学会北海道支部研究発表会 2012 年 12 月 12 日. CMIP3 マルチモデルアンサンブルで 再現された NAO と ENSO/WP の関係性および、ユーラシア大陸の積雪偏差がモデルの再現性に与える影響. 中村 哲 (極地研 / 北大) 原 政之 ( JAMSTEC ) 大鹿美希 (三重大) 立花義裕 (三重大). 1 year. 大鹿 (2012) :観測データ(再解析)の統計解析 12 月 NAO-(+)⇒1 year⇒ENSO(+)-/WP(+)-. NAO -(+). ENSO +(-). - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
CMIP3 マルチモデルアンサンブルで再現された NAO と ENSO/WP の関係性および、ユーラシア大陸の積雪偏差がモデルの再現性に与える影響
中村 哲 (極地研 / 北大)
原 政之 ( JAMSTEC )大鹿美希 (三重大)立花義裕 (三重大)
日本気象学会北海道支部研究発表会 2012 年 12 月 12 日
NAO -(+)
ENSO +(-)
1 year
“CMIP3 大気海洋結合モデル( CGCM )で検証”個々のモデルのくせやバイアスによるバラつき・・・現実との
ズレ( CMIP3 performance of ENSO: Ohba et al., 2010 and NAO: Nube 2010 )
↓
現実とのズレを多少許容しつつ、物理情報の伝播プロセスを抽出するための客観的な指標、 CI の開発と伝播プロセスを検証
大鹿 (2012) :観測データ(再解析)の統計解析 12 月 NAO-(+) 1 year ENSO(+)-/WP(+)-⇒ ⇒
CMIP3 models
20C3M run 100yr (1901-2000) with 5yr high pass filter
Partial use (9)cnrm_cm3csiro_mk3_0gfdl_cm2_1iap_fgoals1_0_gmiroc3_2_medresncar_ccsm3_0ncar_pcm1ukmo_hadgem1ingv_echam4
Non use (5)cccma_cgcm3_1_t63gfdl_cm2_0giss_model_e_hgiss_model_e_rukmo_hadcm3
Full use (7)bccr_bcm2_0csiro_mk3_5giss_aominmcm3_0ipsl_cm4mpi_echam5mri_cgcm2_3_2 ・ WWB-ENSO good models
・ Good but 1-month lag・ In-phase by Seiki et al., 2011
• Definition of model’s ENSO
EOF1 SST ( 160E-270E, 10S-10N, Jul-Jan )※モデル間のバラつきは Ohba et al., 2010 とも良い一致
• Definition of model’s NAO
EOF1 Ps ( 60W-30E, 20N-90N )( Nov, Dec, Jan, Feb ) ※Nube, 2010 ( RPCA )と若干異なる。
• SVD 1st modePs ( Nov -1yr ) -- SST ( Jul-Jan )Ps ( Dec -1yr ) -- SST ( Jul-Jan )Ps ( Jan -1yr ) -- SST ( Jul-Jan )Ps ( Feb -1yr ) -- SST ( Jul-Jan ) member (16) x NAO month (4) = 64 pairs
EOF
SVDVUSPT
TSS
T XXSS TPP
T XXPP
SUTS PVTP
内積の積: )())(( CIndexCoherencyIVXUX sP
Histgram of Coherency index
0
2
4
6
8
10
12
14
16
"CI <
-0.7"
"-0.7
<= CI <
- 0.5"
"-0.5
<= CI <
- 0.3"
"-0.3
<= CI <
- 0.1"
"-0.1
<= CI <
0.1"
" 0.1
<= CI <
0.3"
" 0.3
<= CI <
0.5"
" 0.5
<= CI <
0.7"
" 0.7
<= CI"
Range bins
Num
ber of
cou
nts
FebruaryJ anuaryDecemberNovember
CI >= 0.5
21/64=33%
OBS: 0.62
+1yr
Positive CI:NAO-(+) El nino (La nina)⇒
Negative CI:NAO-(+) La nina (El nino)⇒
CI の概要
SVD1 スコアへの回帰場の重み付け
5.0,
5.0,
2
1
1
2
1
11
mm
M
mmm
M
m
mm
M
mmm
M
m
WifWRRW
WifWRWR
R: SVD1 スコア( Ps homogeneous )に対する回帰係数オーバーバー : アンサンブル平均m: アンサンブルメンバー M: アンサンブル数W: モデルの重み (=CI) σ: アンサンブル標準偏差
Barnett et al. (1989), Yasunari (1987) などで指摘されるユーラシア大陸の積雪との関係
= +0 mon
+10 mon
-10 mon
Regressed onSVD1 score
Ensemble composite w/ weighting
Shadings: < -2σ, < -1 σ, < 0, > 0, > +1 σ, > +2 σ
Z500 T850
+12 mon
Snow amount/meltingin the western Russia
Coldadvection
NAO +0mon NAO +1mon NAO +2mon
積雪量
融雪量
東欧・ロシア西部の積雪とNAO-ENSO コネクション
積雪量 vs. CI 融雪量 vs. CI
NA
Oと
1ヵ
月後
の積
雪量
のC
orr.
NA
Oと
1ヵ
月後
の融
雪量
のC
orr.
CI CI
Responses to the cooling anomaly
Z500
Z850
V lon120
U EQ.
Idealized GCM ( NLBM) run
NAO +1mon (CMIP3 multi models)
T1000 Z500
Ps Us:Vs
CMIP3 および観測との比較(大気場)
NAO +3mon (NCEP/NCAR)
Summary
• 現実(観測データ)との多少のズレを許容することで、多くの CMIP3 モデルでNAO ENSO⇒ の関係が再現できていることがわかった。
• 独自に開発した指標( CI )で物理プロセスの抽出および理想化された GCM での応答実験を行った結果、
- NAO (負 / 正)に関連した東欧西露地域の積雪偏差(多 / 少)に伴う大気応答が東南アジアの寒気の吹き出しを強(弱)め、
- ENSO ( El nino/La nina )のトリガーとなる西風バーストを強(弱)化する。 (※寒気の吹き出しと西風バーストの関係については、 Nakamura et al., 2006
Yu et al., 2003 などと整合的)
- 約 1 年後に ENSO ( El nino/La nina ) がピークとなり、 (※ Seiki et al., 2011 によれば観測: WWB→0-10mon→ElNino
CMIP3 good models : generally less months than OBS )
- WP (正 / 負) -like なパターンを東アジアにもたらし日本が暖冬 / 寒冬となる。
• これらの解析をすべて再解析データ( NCEP/NCAR 、 ERA interim )に適用した結果、同様の偏差が見られた。
NAO(-)
ENSO(+)
snow(+)
Cyclonic anom.
Anticyclonic anom.
High Ps
Transport of - cold and dry air - high vor. anom.
Intensified WWB
A schematic diagram of a possible propagation process of the physical
informationCold advection
E1
E6
E11
E16
Nov
embe
r
Dec
embe
rJa
nuar
yFe
brua
ry- 1
- 0.5
0
0.5
1
Coherency index
Histgram of Coherency index
0
2
4
6
8
10
12
14
16
"CI <
-0.7"
"-0.7
<= CI <
- 0.5"
"-0.5
<= CI <
- 0.3"
"-0.3
<= CI <
- 0.1"
"-0.1
<= CI <
0.1"
" 0.1
<= CI <
0.3"
" 0.3
<= CI <
0.5"
" 0.5
<= CI <
0.7"
" 0.7
<= CI"
Range bins
Num
ber of
cou
nts
FebruaryJ anuaryDecember
November
NAO months
CI >= 0.5
22/64=33%
観測データへの適用
NAO month CI Ts (EOF1*SVD1) Ps (EOF1*SVD1)
November -0.508 0.757 -0.671
December 0.622 0.810 0.769
January 0.278 0.795 0.350
February -0.495 0.819 -0.605
CI for obs. (NRA1_PS vs HadISST)
Bjerknesfeedback
正の渦度輸送
正の渦度供給
Overview of the regression fields
Snow amount (CMIP3 multi models)
Snow cover (NOAA) Snow depth (JRA25)
NAO +0mon NAO +1mon NAO +2mon
NAO +3mon
観測との比較(積雪)