[論文レビュー] Planetary boundary layer depth in Global climate models induced biases in surface climatology

Richard Davy, Igor Ezau|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2014

Climate variability and models参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、グローバル気候モデル（GCMs）における対流圏下層（PBL）の厚さのバイアスが、シミュレートされた表面気温トレンドおよび変動と観測値の間の乖離の主な原因であることを示している。これは、CMIP5モデルにおいてトレンド差の最大60％および変動差の50％を占めている。著者らは、特に安定した層流状態にある北極域の条件下で、PBL厚さのパラメータ化が不正確であることが、外力変化に対する表面気候応答をシミュレートする際のモデルの正確性を根本的に制限していることを示している。

ABSTRACT

The Earth has warmed in the last century with the most rapid warming occurring near the surface in the arctic. This enhanced surface warming in the Arctic is partly because the extra heat is trapped in a thin layer of air near the surface due to the persistent stable-stratification found in this region. The warming of the surface air due to the extra heat depends upon the amount of turbulent mixing in the atmosphere, which is described by the depth of the atmospheric boundary layer (ABL). In this way the depth of the ABL determines the effective response of the surface air temperature to perturbations in the climate forcing. The ABL depth can vary from tens of meters to a few kilometers which presents a challenge for global climate models which cannot resolve the shallower layers. Here we show that the uncertainties in the depth of the ABL can explain up to 60 percent of the difference between the simulated and observed surface air temperature trends and 50 percent of the difference in temperature variability for the Climate Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ensemble mean. Previously the difference between observed and modeled temperature was thought to be largely due to differences in individual models treatment of large-scale circulation and other factors related to the forcing, such as sea-ice extent. While this can be an important source of uncertainty in climate projections, our results show that it is the representation of the ABL in these models which is the main reason global climate models cannot reproduce the observed spatial and temporal pattern of climate change. This highlights the need for a better description of the stably-stratified ABL in global climate models in order to constrain the current uncertainty in climate variability and projections of climate change in the surface layer.

研究の動機と目的

• グローバル気候モデル（GCMs）における対流圏下層（PBL）厚さの表現が、表面気温シミュレーションにおけるバイアスの原因として果たす役割を調査すること。
• PBL厚さの不確実性が、CMIP5モデルにおける観測値とモデル出力の間の表面気温のトレンドおよび変動の乖離にどの程度寄与しているかを定量化すること。
• モデルと観測値の乖離の主な要因が、大規模な環流や外力要因（例：海氷拡大）であるという一般的な仮定を疑問視すること。
• 気候予測における不確実性を低減するため、GCMにおける安定層流境界層のより良い表現の必要性を強調すること。
• PBL厚さが、グローバル気候モデル全体における表面気候バイアスの重要な、かつこれまでに軽視されてきた要因であるという証拠を提供すること。

提案手法

• 観測データと比較するため、CMIP5アンサンブル平均および個々のモデル出力の表面気温トレンドおよび変動を分析すること。
• 特に北極地域において、基準となる表面気温トレンドおよび変動を定義するため、観測データセットの使用。
• GCMにおけるPBL厚さパラメータ化の感度分析を行い、シミュレートされた表面気温応答に与える影響を評価すること。
• モデルでシミュレートされたPBL厚さを、観測値または再解析に基づく推定値と比較し、系統的なバイアスを同定すること。
• 回帰分析および分散分解を用いて、PBL厚さの不確実性がモデルと観測値の間の気温トレンドおよび変動差にどの程度寄与しているかを統計的に特定すること。
• 対流圏下層が浅く、乱流混合および熱的安定性に非常に敏感な北極域の安定層流状態に焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GCMにおける対流圏下層（PBL）厚さの不正確さが、シミュレートされた表面気温トレンドにおけるバイアスにどの程度寄与しているか。
• RQ2 CMIP5モデル出力と観測データの間の観測された差の何パーセントが、PBL厚さの誤表現に起因しているか。
• RQ3 なぜグローバル気候モデルは、特に北極域において、観測された気候変化の空間的・時間的パターンを再現できないのか。
• RQ4 安定層流状態にある対流圏下層の厚さが、気候外力に対する表面気温応答にどのように影響するか。
• RQ5 大規模な環流や海氷拡大などの他の要因と比較して、PBL厚さの不確実性がモデルと観測値の乖離を引き起こす役割はどの程度か。

主な発見

• 対流圏下層（PBL）厚さの不確実性が、CMIP5モデルにおけるシミュレートされた表面気温トレンドと観測値との差の最大60％を説明している。
• PBL厚さのバイアスが、モデルと観測値の間の表面気温変動の乖離のおよそ50％を占めている。
• 本研究では、PBL厚さがGCMにおける表面気候バイアスの支配的要因であると特定されており、多くの場合、大規模な環流や海氷拡大の影響を上回っている。
• 表面温暖化が顕著に進行する北極域では、浅く安定層流状態にあるPBLは、モデルの表現に非常に敏感であり、熱の閉じ込めや気温応答に顕著な誤差を引き起こす。
• PBL厚さのパラメータ化が不正確なモデルは、熱の垂直分布を適切にシミュレートできず、結果として誤った表面気温トレンドを生じさせる。
• 結果から、気候予測における不確実性を低減し、モデルの正確性を向上させるために、GCMにおける安定層流境界層の表現を改善することが不可欠であると示唆されている。