ところが、海水温は初夏まで同じような変化をしているにも関わらず、その後エルニーニョ現象に発達する年としない年があり(図5)、春先にその年のエルニーニョ現象を予測するのが難しいのです。1964~2003年までのエルニーニョ監視海域(NINO3.4)の水温変化をまとめたもの。(ESTOCデータより作図。)なぜ、春先が分岐点になるのですか?正直、完全にはわかっていないというのが現状です。活発になるためとも考えられていますし、東風を弱めてエルニーニョ現象を引き起こす突風が吹きやすい季節で、その突風が吹くか吹かないかでその後の運命が大きく変わってくるからという考え方もあります。このように原因のいくつかはわかってきているのですが、海水温と風が密接に絡み合った赤道海洋の変化は実にいろいろな要素から決まっており、大変複雑です。春以降の予測が難しいのです。そこで私たちは、春先にその年のエルニーニョ現象を予測する精度の向上に挑みました。どんな研究をしたのですか?大まかな流れは、データ同化システムを使って、1960年から2006年までの海洋と大気観測データを丁寧に統合し、データセットを作成する。データセットを解析して、エルニーニョ現象の発達において重要な要素を理解する。2.の結果をシミュレーションに組み込んで、実証実験をする。データ同化システムを使って、データセットを作成データ同化システムとは、何ですか?海洋研究には大きく、実際に海の状態を測定する「観測研究」と、力学法則をもとに数値計算を行う「モデル研究」があります。観測で得るデータは船舶やトライトンブイ、アルゴフロートなどが海で測定したもので、現実の状態を反映しています。海は広大かつ深いため、観測できない海域・期間がどうしても存在します(図6)。現実を反映する観測データそれに対して、数値モデルによる研究は、物理法則に従ってコンピュータで計算するため、地球全体を網羅してデータを得ることができます。自然界を表せているか保証がありません(図7)。計算で地球全体を網羅する数値モデルそこで、観測データと数値モデルを混ぜ合わせ、空間的にも時間的にも網羅する「データ同化システム」が開発されました(図8)。データ同化の手法として数種類がありますが、今回は「4次元変分法」を使いました。データ同化で、観測と数値モデルを融合して現実を反映させながら空間的にも時間的にも網羅4次元変分法とは、どんなものですか?数値モデル計算を進めていくと、どうしても、観測データと計算結果が合わない海域や時期が出てきます。いってその場しのぎで調整すれば、自然の法則からかけ離れてしまいます。4次元変分法では、ずれの原因を探り、その情報を元に何十回も計算を繰り返して、たくさんの可能性の中から最適な解を出して補正していくことで、観測データと計算結果の差を埋めながら互いを融合していくのです(図9)。変分法イメージ莫大な量になる計算はスーパーコンピュータがこなします。らが完成させたもので、私も開発に一部携わりました。自動で原因を探し補正してくれるとは、4次元変分法は神業ですね!!優れているのですが、システムを作るのが難しく、大きな計算機も必要なため、あまりポピュラーにはなっていないのです...。計算機の性能が良くなってくると今後は活用される機会が増えてくるかもしれませんね。エルニーニョ現象は繊細なので、シミュレーションでは大気と海洋の状態をいかに正確に再現できるかがカギを握ります。)を、「地球シミュレータ」を使って、丁寧に同化していきました。繰り返した計算回数は、数十回を超えた場合もあります。完成したデータセットが、図10です。オンラインシステムを使って必要なデータをすぐに可視化できるようになっている。エルニーニョ現象発達のカギを握るエネルギー交換に新たな知見このデータセットを使って、エルニーニョ現象の発達に重要な働きをする、大気と海洋のエネルギー交換量の季節変化を計算で求めました。エネルギー交換量とは?熱帯域で東風が吹いて海水を動かすということは、大気が海に運動量を与えることになります。このとき大気と海とでエネルギー交換が行われることになります。1960~2006年までのエネルギー交換量の季節変化のうち、エルニーニョ現象に関連する要素を計算したところ、5~10年おきに大きくなったり小さくなったりしていることが判明しました(図11)。1965年から2006年までのエネルギー交換量の季節変化エネルギー交換量の季節変化に大小があるということは、海中の水温構造にも期間によって様相の異なる季節変化が生じ、それはエルニーニョ現象の発達に少なからず影響があると考えられます。それはどういうことですか?たとえばエネルギー交換量の季節変化が大きければ、表層の温かい海水と深層の冷たい海水が1年を通して活発に動くことになります。温かい海水と冷たい海水の境目の層は温度が急激に変わるため「温度躍層」と呼ぶのですが、その温度躍層がバタバタ動くイメージです(図12左)。反対に、エネルギー交換量の季節変化が小さいときは、温度躍層はあまり動かず穏やかになります(図12右)。大気-海洋相互関係と温度躍層の動き大気と海洋間のやり取りの変化は、温度躍層の傾きや深さの変わりやすさに直結しているのですね!そう。その温度躍層の傾きや深さによってエルニーニョ現象のありさまは繊細に変わります。これまでの研究では、東風(貿易風)が数割強くなり温度躍層の深さが数十メートル深くなると、エルニーニョ現象の発生周期が数年長くなるという成果も報告されています。同様にエルニーニョ現象の発達は温度躍層の「動き方」にも結構敏感です。これまでの手法では長期的に見られる季節変化の変遷というものを考慮していませんでした。そもそもそれ自体があまり明らかになっていなかったこともあるのですが。温度躍層の「動き方」ですか。強調して、海中の温度躍層の再現性を上げようと考えました。サイクルを過去のデータから見積もり、モデルに簡単に入れ込む仕組みを構築したのです。コントロールされた温度躍層の季節変化イメージこれにより、エネルギー交換量の季節変化が大きい年(赤)は温度躍層もバタバタ動くこの新しい仕組みを、エネルギー交換量の季節変化が小さい年(青)には温度躍層はあまり動かない従来の仕組みを、それぞれ採用することが可能になります(図14)。エネルギー交換量をコントロールする新しい考え方これで、シミュレーションの準備OK。続いて過去の観測データを使って、実証実験です。実証実験に挑戦カタクチイワシ不漁と大豆値上がりが話題になった1972-1973年のエルニーニョ現象の実証実験に挑みました。助走期間として1971年1~9月までの9ヶ月間の観測データを取りこみ、10月からはシミュレーション、つまり大気と海洋をやり取りさせながらコンピュータに予測させることをします。その結果が、図15です。黒が実際の観測値で正解の答え。青が従来の方法、赤が新しい手法による計算結果です。線が黒に近い程、より正確に再現できていることを意味します。見えづらいですが、青線と赤線は春までは同じように上がっていきますが、春になってから、青線はすとんと落ちて弱いエルニーニョ現象を予測しています。これに対して赤線は、春以降もすとんと落ちることなく黒線に近い動きをして強いエルニーニョ現象を予測しています。赤線と青線で、明確に差が出ています!!すごい!予測が難しかった2014年のエルニーニョ現象も、新しい予測手法なら再現できるのでしょうか。最新データを使った計算結果(図16左)から、近年はエネルギー交換の季節変化が大きい赤の期間に入ったと考えられます。これを踏まえて実証実験した結果が、図16右です。公開されていた観測データが2015年1月までだったため黒線は途中までですが、青線より赤線の方が、黒線に近い動きをしています。その違いは春以降に特に明確に見られます。予測が難しくて世界中の研究者を泣かせた2014年のエルニーニョ現象も、新しい予測手法を使えば再現できるのです。青線と赤線で差が歴然と出ていますね!実証実験の結果をみたときは、どの年の結果もほぼ予想通りの振る舞いを示しており、ほっとしました。この新しい予測手法をエルニーニョ現象の研究者が利用して、予測精度の向上につなげてくれると嬉しいです。一方で、エルニーニョ現象の予測精度にはまだまだ改善の余地もあります。エルニーニョ現象は異常現象と言われがちですが、自然発生の現象です。赤道域の熱をためては高緯度に放出を繰り返し、熱を再配分するという、地球という惑星の環境形成に重要な役割を担っている可能性も探られています。そのエルニーニョ現象は10,000年前にもやっぱり存在していたことがわかってきており、当時の発生周期は15年くらいだったのではないかと指摘されています。現在は数年おきに発生していて、その周期は顕著な変遷を遂げています。今後エルニーニョ現象をもっと先の未来まで予測するには、地球規模で長期にわたる海洋観測を続けていくことが重要だと考えます。増田さん、ありがとうございました。あとがきエルニーニョ現象といえば異常気象の原因というイメージが強かったのですが、熱をためては吐きだすという役割も指摘され、その予測は社会や人々の生活を始め地球という惑星そのものに関わってくることを学びました。今回の新予測手法が社会に広がり、役立てられていくのが楽しみです。それにしても、今回の研究内容も筆者にはとても難しくて、特にエネルギー交換と温度躍層の関係を理解するのに非常に悩みました。4次元変分法を実行したり水温構造の季節変化を組み込むなんて、一体どうしたらそんな発想を実現できるのか。Reports」で閲覧できます。www.jamstec.go.jp^。