文献

J-GLOBAL ID：202002247050413592   整理番号：20A1312350

全球海洋シミュレーション結果に対する観測に基づく雪アルベドパラメタリゼーションの影響

Impact of observation-based snow albedo parameterization on global ocean simulation results

著者 (11件)： Toyoda Takahiro (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan) ,  Aoki Teruo (Arctic Environment Research Center, National Institute of Polar Research, Tachikawa, Japan) ,  Aoki Teruo (Department of Physical Meteorology Research, MRI/JMA, Tsukuba, Japan) ,  Niwano Masashi (Department of Physical Meteorology Research, MRI/JMA, Tsukuba, Japan) ,  Tanikawa Tomonori (Department of Physical Meteorology Research, MRI/JMA, Tsukuba, Japan) ,  Urakawa L. Shogo (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan) ,  Tsujino Hiroyuki (Department of Climate and Geochemistry Research, MRI/JMA, Tsukuba, Japan) ,  Nakano Hideyuki (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan) ,  Sakamoto Kei (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan) ,  Hirose Nariaki (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan) ,  Yamanaka Goro (Department of Atmosphere, Ocean and Earth System Modeling Research, Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency (MRI/JMA), Tsukuba, Japan)
資料名： Polar Science  (Polar Science)
巻： 24  ページ： Null  発行年： 2020年06月 
JST資料番号： W2215A  ISSN： 1873-9652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アルベドパラメタリゼーションは,モデル研究による高緯度気候変動の正確な表現にとって基本的に重要である。現地観測は,地表気温が-2°Cを超えると,近赤外の積雪アルベドが劇的に減少することを示した。これは海氷域の季節変化には,融解期初期のアルベドの急激な変化が重要である事を考慮すると,海氷シミュレーションの再現に影響を与える可能性がある。そこで,修正された積雪アルベドパラメタリゼーションを用いて全球海洋データ同化シミュレーション実験を行った。修正されたパラメタリゼーションはアルベドを直接減少させ,モデル化された雪と海氷分布の変化(氷-アルベドフィードバック)を介して同等の間接的な減少を達成した。その結果,海氷の厚さは,北極海中央の大部分で0.4-1cm以上減少した。海氷の速度も,Beaufort Gyreにおける表層海洋循環が弱まる事による海洋抗力の強化によって減少した。南洋では,修正されたパラメタリゼーションによって,Weddell海では積雪量が最大2cm減少した。これらの影響は,一般にアンサンブル実験の結果の広がりよりも大きく,従って,少なくとも我々のモデルにおいてロバストであり,気候モデリング研究におけるアルベド修正の結果を定量化するための有用な情報を提供している。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 積雪 ,  *アルベド ,  結合モデル ,  *大気海洋間相互作用 ,  大気大循環モデル ,  北極海 ,  南極海 ,  *海氷 ,  *パラメタリゼーション ,  気候変動
準シソーラス用語： 大気海洋結合大循環モデル

著者キーワード (5件)： 雪アルベド ,  OGCM ,  北極海 ,  南大洋 ,  海氷モデル

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  海氷  (DC06050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 球 ,  海洋 ,  シミュレーション ,  観測 ,  雪