[論文レビュー] Hidden Warming Effects of Cloud Cycle Errors in Climate Models

Jun Yin, Amilcare Porporato|arXiv (Cornell University)|May 11, 2017

Atmospheric aerosols and clouds参考文献 23被引用数 28

ひとこと要約

本稿は、特に陸上における雲の日較動周期の誤差が、気候モデルにおける隠れた温暖化効果を引き起こすことを明らかにしている。誤った雲の周期の振幅と位相は、モデルが放射エネルギーの正味を過大評価することを招き、これに伴い液体水路の増加といった補正調整が必要となる。これらの誤差は、対流スキームにおける雲のパラメータ化の欠陥に起因し、平均的な雲の性質が正確であっても、気候予測の信頼性を損なう。

ABSTRACT

Clouds' efficiency at reflecting solar radiation and trapping the terrestrial one is strongly modulated by their diurnal cycle. Much attention has been paid to mean cloud properties due to their critical role in climate projections; however, less research has been devoted to their diurnal cycle. Here, we quantify the mean, amplitude, and phase of the cloud cycles in current climate models and compare them with satellite observations and reanalysis data. While the mean values appear to be reliable, the amplitude and phase of the diurnal cycles of clouds show marked inconsistencies, especially over land. We show that, to compensate for the increased net radiation input implied by such errors, an overestimation of the cloud liquid water path may be introduced during calibration of climate models to keep temperatures in line with observations. These discrepancies are likely to be related to cloud parametrization problems in relation to atmospheric convection.

研究の動機と目的

• 気候モデルと観測データとの間の雲の日較動周期における差異—特に振幅と位相—を定量化すること。
• これらの日較動周期の誤差が放射エネルギーの正味および気候モデルのキャリブレーションに与える影響を調査すること。
• 特に大気の対流に関連する雲のパラメータ化における原因を同定すること。
• これらの誤差が気候感度および長期気候予測に与える影響を評価すること。

提案手法

• 複数の陸上および海洋地域において、気候モデルがシミュレートした雲の性質の日較動周期を人工衛星観測データおよび再解析データと比較すること。
• 複数の気候モデルおよび観測データセットからの時系列データを用いて、雲の周期の平均値、振幅、位相を分析すること。
• 放射強制力の異常を計算することで、日較動周期の誤差が放射エネルギーに与える影響を評価すること。
• 統計的指標を用いて、モデルと観測データの間の雲の周期的特性の差を定量化すること。
• 雲の周期誤差によって引き起こされる放射バランスの不整合を補うために、液体水路の調整がどのように行われているかを追跡すること。
• これらの補正メカニズムが、特に対流を制御するパラメータ化スキームの欠陥とどのように関連しているかを特定すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 気候モデルにおける雲の日較動周期の振幅と位相は、陸上および海洋において観測結果とどのように比較されるか？
• RQ2 雲の性質における日較動周期の誤差が、放射エネルギーのバイアスにどの程度寄与するか？
• RQ3 雲の周期誤差が存在するにもかかわらず、気候モデルが温度の一貫性を保つために液体水路の調整を必要とする理由は何か？
• RQ4 対流過程における雲のパラメータ化が、これらの日較動周期の不一致を生じさせる役割を果たすか？
• RQ5 これらの誤差が長期気候予測の信頼性にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 気候モデルは、人工衛星観測および再解析データと比較して、特に陸上において雲の日較動周期の振幅と位相に顕著な誤差を示している。
• これらの誤差は、ピーク日光時間帯に雲量とアルベドが低下することで、昼間の放射エネルギー入射量を過大評価することにつながる。
• この放射バランスの不整合を補うために、モデルはキャリブレーション段階で液体水路を人為的に増加させている。
• この補正メカニズムは、対流過程におけるパラメータ化の欠陥によって生じる雲の放射効果の過大評価が、現在のモデルで顕在化している可能性を示唆している。
• 本研究では、対流に関連する雲のパラメータ化誤差が、日較動周期の不一致の主な要因であると特定した。
• 平均的な雲の性質が正確であっても、日較動周期の誤差は隠れた温暖化効果を引き起こし、気候モデルの正確性を損なう。