4mmと、記録が残る1900年以降で最低となり、豪気象局は「最も乾燥した春だった」と発表した。12月18日には最高気温の全国平均が41.
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?
とんでもないことが起きているのか…?
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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. 気象庁 | インド洋ダイポールモード現象の発生期間と指数. 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. 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.
土井氏が研究している気候変動予測は、天気予報の精度にはまだ至っていないが、人類にとって極めて重要な意味がある。その一つが健康の問題だ。 「猛暑は当然、人の健康にも大きな影響を与えます。南アフリカでは気候変動で雨が多くなると、水たまりが増え 蚊が大量発生してマラリアのパンデミックが起こりやすくなるのです。 気候変動が予測できるようになり、それを社会応用できる術(すべ)を探していきたいと思っています。」 気候変動予測の「社会応用」が大事だと話す土井氏。例えば、 マラリアのパンデミックが予測されるなら、政府は、人々に殺虫剤をかけることを推奨する でしょう。そうなると予算が決まる半年くらい前にはもう予測情報が必要ですが、予測が外れたら(殺虫剤の購入という)余分なコストがかかってしまう。逆に予測が当たればロスを減らすことができる。そういう コストとロスを上手に考えて、最適戦略を導いていく ことを考えています。」 地球規模の気候変動を予測することは、健康・医療の観点から重要なことが分かった。無論、気候変動は農業・食糧の供給にも多大な影響を及ぼす。 猛暑や豪雨を引き起こす可能性のある気候変動は、電気事業者にとっても大きな関心事だ。安定的に電気を供給したり、災害に備えたりするのに、その予測は大いに役立つ。今後の気候変動予測研究の進化に期待したい。