[論文レビュー] Teleconnections among Tipping Elements in the Earth System

Teng Liu, Dean Chen+11 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2022

Ecosystem dynamics and resilience被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、地球システムのトゥーリング要因同士のトランスミッションを定量化するための気候ネットワークアプローチを提案する。特にアマゾン熱帯雨林地域（ARA）に焦点を当て、アマゾン熱帯雨林地域からチベット高原（TP）への強固なトランスミッション経路を特定し、2008年以降にTPの積雪被覆における臨界遷移の早期予兆信号を臨界遅れの指標を用いて検出するとともに、気候極端現象の同期化を明らかにし、地球システムにおける連鎖的トゥーリングダイナミクスと予測可能性に関する新たな知見を提供する。

ABSTRACT

Tipping elements of the Earth system may shift abruptly and irreversibly from one state to another at tipping points, resulting in a growing threat to our society. Yet, it is not fully clear how to assess and quantify the influence of a tipping element and how to explore the teleconnections between different tipping elements. To fill this knowledge gap, we propose a climate network approach to quantitatively analyze the global impacts of a prominent tipping element, the Amazon Rainforest Area (ARA). We find that regions, such as, the Tibetan Plateau (TP) and West Antarctic ice sheet, are characterized by higher network weighted links and exhibit strong correlations with the ARA. We then identify a teleconnection propagation path between the ARA and the TP. This path is robust under climate change as simulated by various climate models of CMIP5 and CMIP6. In addition, we detect early warning signals for critical transition in the snow cover extent on the Tibetan Plateau by applying critical slowing down indicators, lag-1 autocorrelation and detrended fluctuation analysis. We find that the snow cover of the TP has been losing stability since 2008, revealing that the TP is operating like a tipping element and approaching a potential tipping point. We further uncover that various climate extremes between the ARA and the TP are significantly synchronized under climate change. Our framework provides new insights into how tipping elements are linked to each other and into the potential predictability of cascading tipping dynamics.

研究の動機と目的

• 地球システムにおけるトゥーリング要因のグローバルな影響とそれらの相互接続性を評価するための定量的フレームワークの欠如に対処すること。
• アマゾン熱帯雨林地域（ARA）が、特にチベット高原（TP）を含む他の地域にトランスミッションを通じてどのように影響を与えるかを調査すること。
• 臨界遅れの指標を用いて、TP積雪被覆における臨界遷移の早期予兆信号を検出すること。
• 気候変動下におけるARAとTP間の気候極端現象の同期度を調査すること。
• 地球システムにおける連鎖的トゥーリングダイナミクスの予測フレームワークを構築すること。

提案手法

• グローバルなトランスミッションを分析するための気候ネットワークアプローチが用いられ、ネットワークの重み付きリンクが地域間およびARAとの影響強度を定量化する。
• 研究では、ERA5およびNCEP/NCAR再解析データに加え、CMIP5およびCMIP6気候モデルのシミュレーションを用い、モデル間での整合性を検証する。
• 1990–2020年の5 km解像度の日次データを用いてチベット高原の積雪被覆率（SCF）を計算し、時間系列をSTL分解によりトレンドおよび年周期を除去する。
• 残留時間系列に対して、ラグ1自己相関（AR(1)）およびデトレンドフラクタル自己相関分析（DFA）を適用し、臨界遅れを検出する。
• DFAスケーリング指数αは、窓長nに対するフラクチュエーション関数F(n)の対数-対数プロットの傾きとして計算され、10–1000の範囲と2次多項式のデトレンド（z=2）を用いる。
• AR(1)およびαの時間的傾向は、ケンダール順位相関（τ）を用いて評価され、8–10年間のスライディングウインドウを用いて整合性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アマゾン熱帯雨林地域（ARA）から他の地域、特にチベット高原（TP）への支配的トランスミッション経路は何か？
• RQ2 CMIP5およびCMIP6モデルによる気候変動下でも、これらのトランスミッションはどの程度強固か？
• RQ3 チベット高原の積雪被覆範囲における臨界遷移の早期予兆信号は検出可能か？
• RQ4 進行中の気候変動下で、ARAとTP間の気候極端現象の同期度はどの程度か？
• RQ5 ネットワークベースのフレームワークは、地球システムにおける連鎖的トゥーリングダイナミクスの予測可能性を向上させ得るか？

主な発見

• チベット高原（TP）と南米南極氷床が、アマゾン熱帯雨林地域（ARA）へのネットワーク重み付きリンクで最も高い値を示し、強い影響力と相関関係を示している。
• ARAからTPへの強固なトランスミッション経路が特定され、複数のCMIP5およびCMIP6気候モデルシミュレーションで持続的に確認された。
• 臨界遅れの指標（ラグ1自己相関およびDFAスケーリング指数）は、2008年以降にTP積雪被覆の残留時間系列において持続的な増加を示し、安定性の喪失を示唆している。
• AR(1)およびDFA指数の傾向に対するケンダールτ相関は顕著に正であり、2008年以降に記憶力の増大と遅れの進行が長期的に確認された。
• 気候変動下で、干ばつや異常高気温などの気候極端現象がARAとTPの間で顕著に同期化しており、強力な地域間結合を示している。
• フレームワークは早期予兆信号を的確に検出でき、TPが人為的強制下でトゥーリング要因としての臨界点に近づいていることが明らかになった。