インド洋熱帯域の年々変動 インド洋熱帯域の海面水温は、エルニーニョ現象の発生から2~3か月遅れて平常よりも高くなり始め、エルニーニョ現象の終息後もしばらく高い状態が維持される傾向があります( エルニーニョ/ラニーニャ現象に伴うインド洋熱帯域の海洋変動 )。 そのため、エルニーニョ現象が発生した翌年などで、インド洋熱帯域の海面水温が平常より高い夏の場合には、西太平洋熱帯域からインド洋に向かって流れ込む下層の東風の影響でフィリピン付近の対流活動が抑制される傾向が見られます(Xie et al., 2009)。図1は、インド洋の海面水温が平常よりも高い場合の大気下層の高低気圧の平年からの偏りで、夏の日本付近の気圧が低くなることを示しています。このような夏には、北日本を中心に多雨・寡照、沖縄・奄美で高温となることがあります( インド洋熱帯域の海洋変動が日本の天候へ影響を及ぼすメカニズム )。 図1 エルニーニョ/ラニーニャ現象に伴うインド洋熱帯域の海洋変動と大気下層の循環パターン(平年からの差) 図中の文字「H」は高気圧性の、「L」は低気圧性の循環をあらわす。 インド洋ダイポールモード現象(IOD現象) インド洋ではエルニーニョ/ラニーニャ現象と独立した海洋変動としてインド洋ダイポールモード現象が知られています(Saji et al.
1999; Behera et al. 1999など)。 正のダイポールイベントが発生すると、上述した水温の変動に伴い、通常は東インド洋で活発な対流活動が西に移動し、東アフリカでは豪雨を、インドネシアでは雨が少なくなり、厳しい干ばつと山火事を引き起こします。 一方、負のイベントが発生すると、通常は東インド洋で活発な対流活動がさらに活発となり、インドネシアやオーストラリアで雨が多くなり、洪水を引き起こします。 動画1: インド洋ダイポールモード現象の説明 インド洋ダイポールモード現象が発生すると日本はどうなりますか? 上述した通り、正のイベントが発生すると、日本は背の高い高気圧に覆われやすく、暑く乾燥した夏になりやすい傾向があります。地理的には随分離れたインド洋がなぜ日本の猛暑のスターターとなりうるのでしょうか?
スーパーコンピュータを使って数ヶ月前からインド洋ダイポールモード現象の発生予測に成功した実績があります。特に、アプリケーションラボが欧州の研究者と連携して開発してきた SINTEX-Fと呼ばれる予測シミュレーション では、準リアルタイムで、2006年に発生した正のインド洋ダイポールモード現象の発生予測に成功し、国内外の研究者を驚かせると共に、インド洋ダイポールモード現象の予測研究を盛り立てる先駆的な成果をあげました(Luo et al. 2008)。現在は、アプリケーションラボを含め、アメリカ、欧州、オーストラリア、韓国などの予報機関からインド洋ダイポールモード現象の発生予測情報が提供されています。しかし、最先端の予測システムを持ってしても、太平洋のエルニーニョ現象ほどは、インド洋ダイポールモード現象の予測精度が高くないのが実情です(例えばZhu et al. インド洋ダイポールモード現象（インドようダイポールモードげんしょう）の意味 - goo国語辞書. 2015など)。 インド洋ダイポールモード現象の予測をよくするために、アプリケーションラボではどんな研究をしていますか? アプリケーションラボのSINTEX-Fと呼ばれる予測シミュレーションは、ダイナミカル(または数理科学的な)な季節予測システムと呼ばれるものです(図2)。統計や経験で予測するのではなく、地球気候に関する物理プロセスを表現した微分方程式群を、スーパーコンピュータ "地球シミュレータ" を使って、時間方向に積分することで、未来を予測します。その初期値として重要なのが、数ヶ月先の季節に多大な影響を与える熱容量の大きい海の状態です。現在の天気予報でも同様の技術が用いられていますが、天気予報はせいぜい1週間程度先のある時点の天気の状態を予測の対象としていますが、季節予測は数ヶ月先の天候の状態、例えば三ヶ月平均の気温など、を予測の対象としており、熱容量の大きい海の状態を予測することが鍵になります。(詳しくは "季節予測とは?" をご参照ください) 図2: ダイナミカル(または数理科学的な)な季節予測システムの概念図。 アプリケーションラボでは、従来のモデルを高度化(海氷モデルの導入、高解像度化、物理スキームの改善等)した第二版となるSINTEX-F2をベースにして、新しい季節予測システムのプロトタイプを開発し、亜熱帯域の予測精度の向上に成功しました( Doi et al. 2016, JAMES)。しかし、インド洋ダイポールモード現象の予測スキルは向上しませんでした。そこで、新たなアプローチとして、予測システムの海洋初期値を作成するプロセスを高度化しました。従来は、衛星から得られた海の表面の水温情報のみを取り込んでいましたが、新しく、海の内部の3次元の水温/塩分の海洋観測データ (海に浮かべてある係留ブイ(例えば JAMSTECのTRITONブイ 、国際協力で海に投入されている ARGOフロート 、船舶観測など)を取り込むプロセスを加えました(イタリア地中海気候変化センターCMCCとの共同開発)。その結果、インド洋ダイポールモード現象の予測精度の向上に成功しました。これが、( Doi et al.
2017, J. Climate)の主な成果です。 従来のSINTEX-Fに加えて、モデルを改良したSINTEX-F2や、海洋初期値作成プロセスを高度化したSINTEX-F2-3DVARを使って、今夏から秋にかけてのインド洋ダイポールモード現象の発生を、6/1時点で予測したのが、図3です。強さの不確実性は残るものの、どのシステムでも正イベントが発生する確率が高いと予測しています。(詳細は 季節ウオッチの最新記事 をご参照ください:)。 図3: インド洋ダイポールモード現象の指数DMI(西インド洋熱帯域の海面水温偏差の東西差を示す数値で単位は°C)。0. 5度を越えれば正イベントが発生していると考えて良い。黒が観測。2017年6/1時点で予測したのが色線。SINTEX-F(赤色の線:アンサンブル平均値、橙色の線: 各予測アンサンブルメンバー)に加えて、モデルを改良したSINTEX-F2(緑色の線:アンサンブル平均値、黄緑色の線: 各予測アンサンブルメンバー)や、海洋初期値作成プロセスを高度化したSINTEX-F2-3DVAR(青色の線:アンサンブル平均値、水色の線: 各予測アンサンブルメンバー)の結果。紫色の線は全ての予測アンサンブルの平均値。このように、気候モデルを用いた数理的な予測実験ではそれぞれの予測システムで初期値やモデルの設定を様々な方法で少しずつ変えて、複数回予測を行う(アンサンサンブル予測と呼ぶ)。これらの手法は、インド洋ダイポールモード現象の予測の不確実性を議論するために有効である。 インド洋ダイポールモード現象の発生を事前に高精度で予測できるようにすることは、豊かな社会応用可能性があります。インド洋周辺国だけでなく、欧州や東アジアの天候の異常に影響することは前述の通りです。さらに、東アフリカで発生したマラリアなどの感染症の大流行(Hashizume et al. 2012)や、オーストラリアの小麦の凶作(Yuan and Yamagata 2015: 詳しい解説)などを引き起こし、私達の安全・安心を脅かす程甚大な被害を与えることが解ってきました。 海洋研究開発機構は、海洋観測網の発展に尽力していると共に、世界有数のスーパーコンピュータ「地球シミュレータ」を有します。アプリケーションラボでは、それらの海洋観測データを効果的に使い、地球シミュレータを使って、インド洋ダイポールモード現象の発生を事前に予測する技術を磨くと共に、農業分野や健康分野の研究者と連携し、それらの予測情報を社会に役立てる研究も進めています。 P. N. Vinayachandran, N. H. Saji and Toshio Yamagata, Response of the equatorial Indian Ocean to an unusual wind event during 1994.
2021年05月14日20時26分 オンライン記者会見で中期経営計画について説明する日本郵政の増田寛也社長=14日午後、東京都千代田区(同社提供) 日 本 郵 政 グループは14日、2021~25年度の中期経営計画を発表した。業務の効率化により、25年度までの5年間で3万4500人を削減する。現在の従業員数約39万人の1割近くに相当する。全国約2万4000の郵便局ネットワークは維持する。 日本郵政、純利益13%減 郵便物減少、かんぽ低迷―21年3月期 削減数の内訳は、最も従業員が多い日本郵便で3万人。 ゆ う ち ょ 銀 行 は3000人、 か ん ぽ 生 命 保 険 は1500人を見込む。 日 本 郵 政の増田寛也社長は記者会見で「リストラではなく、自然減や採用の抑制などで実現する」と強調した。 経済 三菱電機不正 東芝問題 トップの視点 特集 コラム・連載
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