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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

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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(+)-⇒ ⇒

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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

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• 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

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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

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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

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= +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

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Snow amount/meltingin the western Russia

Coldadvection

NAO +0mon NAO +1mon NAO +2mon

積雪量

融雪量

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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

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Responses to the cooling anomaly

Z500

Z850

V lon120

U EQ.

Idealized GCM ( NLBM) run

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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)

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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。

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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

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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%

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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)

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Bjerknesfeedback

正の渦度輸送

正の渦度供給

Overview of the regression fields

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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)


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