共生課題2 2.温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発...
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共生課題2 2.温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発 温暖化-雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価 久芳奈遠美 KUBA Naomi. 目次 1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて 2. NICAM 開発状況 3. NHM 、 NICAM への雲微物理モデルの導入. 目次 1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて 2. NICAM 開発状況 3. NHM 、 NICAM への雲微物理モデルの導入. 1)スケジュール ・ 8 月までに論文の種をまいて、 IPCC に向けて組織的な 対応をする。 - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
共生課題2
2.温暖化・大気組成変化相互作用モデル開発
温暖化-雲・エアロゾル・放射フィードバック精密評価
久芳奈遠美
KUBA Naomi
目次
1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて
2. NICAM 開発状況
3. NHM、 NICAM への雲微物理モデルの導入
目次
1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて
2. NICAM 開発状況
3. NHM、 NICAM への雲微物理モデルの導入
1)スケジュール
・ 8月までに論文の種をまいて、IPCCに向けて組織的な 対応をする。
・ 9月までに統合モデルに全過程の取り込みができることが 望ましい。
2)実験メニュー
現状は全昇温がわかっていて、それに合わせて感度を調整 している。 昇温の起因の配分の議論ができるような実験を考える。
3)問題点
・産業革命以前と現在とのエアロゾル数密度の変化(増加の割合)が不確かである。
・現在で非常に清浄な大気(自由大気、南大洋など)では、エアロゾルデータ が不確かなため雲粒有効半径の見積もりが難しい。
・衛星観測データとの比較: 陸域での低層雲有効粒子半径が小さすぎる。
・砂漠化の取り込み
・将来、温暖化で地表面反射率の分布が変わると、エアロゾルの直接放射強制力が 正になる可能性もある。
・土壌粒子の SSA ( single scattering albedo ) が大気汚染で小さくなる可能性。
・気体 (CHASER) + 粒子 (SPRINTAERS) の長期ラン で何がわかるか?
・雲水相関数(現状のGCMで使われている雲水を液体と固体に振り分ける ための関数)の不確かさ。 ⇒ 共生課題1 雲氷も予報変数にしたい ⇒ 共生課題2
3)問題点 (続き)
・雲-降水 :
Na – Nc パラメタリゼーションの検討 aut-conversion のパラメタリゼーションの検討 過冷却雲水の割合の検討 観測データの解析(中国での地上観測では雲量、日射量ともに減少しているが、 衛星観測では雲量増加) 氷雲予報の必要性 地上エアロゾルの直接効果での降水の変化、間接効果での降水の変化
目次
1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて
2. NICAM 開発状況
3. NHM、 NICAM への雲微物理モデルの導入
NICAM 開発状況
○ 放射過程: MSTRANX 実装中( 3 月中予定)○ 陸面過程: MATSIRO 実装中 ( 3 月~ 4 月予定) ○ 雲微物理過程:実装済み
バルク法 warm cloud : Kessler (1969), Klemp & Wilhelmson (1978) cold cloud : Grabowski (1998), Lin et al. (1983)
( Bin 法 基底関数法導入予定)
○ 地表面フラックス過程:実装済み Louis (1979), Uno et al. (1995)○ 乱流過程:実装済み Mellor & Yamada level 2, 2.5
○1 日分の計算( 3.5 km 格子、 50 層 ) が 2 ~ 3 時間かかる見込み 全球一様では試行錯誤は無理なので、開発段階では、一部集中格子の使用 や地球のを半径小さくすることを検討。
○ 熱帯スコールラインのシミュレーション: 20km 格子(一部集中格子 1.2 km )で再現に成功
○ 見積もり
全球 14 km 格子 dt = 100 sec 80 ノード使って一日積分に 6分 30 秒かかる
半径 15度の範囲に集中格子 ( 1.4 km 格子 ) ⇒雲モデルが使える dt = 5 sec 320ノード使えば1ヶ月積分は 32時間
○ 課題
・全球で気候感度実験ができないか? ・雲水と雲氷の割合を出す実験はできないか?
目次
1.共生研究における物理・化学過程のモデリングについて
2. NICAM 開発状況
3. NHM、 NICAM への雲微物理モデルの導入
NHMへの雲微物理モデルの導入
○ビン法モデル: 1 moment Bott (1989) 2 moment Chen & Lamb (1994)
○ 雲粒数密度パラメタリゼーション Kuba et al. (2003) , Kuba & Iwabuchi (2003)
○初期雲粒粒径分布:ガンマ分布で表現 Kuba (2003)
○東北大学「雲解像モデル開発」との共同研究
NICAMへの雲微物理モデルの導入
○ 基底関数法の開発(CCSR)
雲粒数密度のパラメタリゼーション
Nd = A Nc(S%) / (Nc(S%) + B )
V < 0.2 m s -1 S = 0.2 A = 4710 V 1.19
B = 1090 V + 33.2 0.2 < V < 0.5 m s -1 S = 0.4 A = 11700 V - 1690 B = 10600 V - 1480 0.5 < V < 1.0 m s -1 S = 0.5 A = 4300 V 1.05
B = 2760 V 0.755
1.0 < V < 3.0 m s -1 S = 1.0 A = 7730 - 15800 exp(-1.08 V) B = 6030 - 24100 exp(-1.87 V) 3.0 < V < 10.0 m s -1 S = 2.0 A = 1140 V -741 B = 909 V - 56.2
雲粒粒径分布の形のパラメタリゼーション
Gamma distribution.
n( r ) = A r exp(-Br) dr
A = Nd ( 4(+3)(+2)(+1)Nd / 3Q ) (+1)/3 / !
B = ( 4(+3)(+2)(+1)Nd / 3Q )1/3
n( r ) : Number density ( cm-4 )Nd : Number of cloud droplets ( cm-3 )Q : Cloud water ( g cm-3 ) Qadjust > Qcrit
X ( km )
Alt
itu
de
( km
)
CCN-1 Number concentration of cloud droplets ( cm-3 ) 25 min.
parcel
Parameterization
X ( km )
Alt
itu
de
( km
)
CCN-10 Number concentration of cloud droplets ( cm-3 ) 25 min.
parcel
Parameterization
0 20 40 60 80 100
Radius of cloud droplets ( m )
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,1.9 km) CCN-1 6 min.
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
0 20 40 60 80 100
Radius of cloud droplets ( m )
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,2.2 km) CCN-1 13 min.
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
0 20 40 60 80 100
Radius of cloud droplets ( m )
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,2.5 km) CCN-1 18 min.
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,1.9 km) CCN-10 6 min.
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
0 20 40 60 80 100
Radius of cloud droplets ( m )
Radius of cloud droplets ( m )
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
0 20 40 60 80 100
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,2.2 km) CCN-10 13 min.
Radius of cloud droplets ( m )
dN
/ d
r (
cm -4
)
10 6
10 4
10 2
10 0
0 20 40 60 80 100
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
Size distribution of cloud droplets on Bin model at (4.5 km,2.5 km) CCN-10 18 min.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
X ( km )
Ac
cu
mu
late
d R
ain
fall
( m
m )
10
8
6
4
2
0
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
Mean (mm)
1.60
1.70
1.68
CCN-1 50 min.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
X ( km )
Ac
cu
mu
late
d R
ain
fall
( m
m )
10
8
6
4
2
0
parcel
Gamma(=2)
Gamma(=4)
Mean (mm)
0.635
0.717
0.688
CCN-10 50 min.
X ( km )
Alt
itu
de
( km
)
CCN-1 Mixing ratio of rain water 25 min.
parcel
Parameterization
X ( km )
Alt
itu
de
( km
)
CCN-1 Mixing ratio of rain water 40 min.
parcel
Parameterization
NHMへの雲微物理モデルの導入
○ビン法モデル: 1 moment Bott (1989) 2 moment Chen & Lamb (1994)
○ 雲粒数密度パラメタリゼーション Kuba et al. (2003) , Kuba & Iwabuchi (2003)
○初期雲粒粒径分布:ガンマ分布で表現 Kuba (2003)
○東北大学「雲解像モデル開発」との共同研究
NICAMへの雲微物理モデルの導入
○ 基底関数法の開発(CCSR)