Research for understanding and improving systematic biases of tropical cloud and precipitation processes and El Nino-Southern Oscillation in climate models

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多くの数値気候モデルが、エルニーニョ・南方振動(ENSO)の発達率に関わる主要な正と負のフィードバック過程の両方が弱すぎるにも関わらず一見正しいENSOの振幅をシミュレートするという、フィードバック系統誤差(バイアス)の相互補償問題を抱えているが、大気内部プロセスに起因するフィードバックバイアスの実体はまだよくわかっていない。フィードバックバイアスはENSOの将来変化や気候の将来予測の不確実性などに関わるため、気候モデルのさらなる改善のためにバイアスが生じる仕組みを理解する必要がある。本研究では、多くの気候モデルにおいて海面水温変動に対する熱帯の雲降水および大気循環の変動が観測と整合しない要因を明らかにするために、第6期結合モデル相互比較計画(CMIP6)に参画する約30種類の気候モデル実験出力を観測的なデータと比較した。まず、大気モデル実験において海面水温変動に対する熱帯の降水の応答はバイアスが小さいものの、降水変動に対する大気循環応答が系統的に過小評価されていることを明らかにした。さらに、そのバイアスが大気海洋結合モデル実験においても共通して確認されることを示した。以上の内容の詳細は国際学術誌に投稿済みであり、いくつかの国際学会で講演済み・講演予定である。また、ENSOのフィードバックや統計的特性が観測と比較的整合する気候モデルの一つであるMIROC6を用いた実験から、ENSOの将来変化の要因と仕組みの調査を進めており、その成果の一部は国際学術誌に投稿予定である。