Microsoft Word - 月刊海洋（轡田__ doc

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1 北半球中緯度海域における海上風長期変動の解析 くつわだ轡田 くにおはっとり邦夫 服部 とものり友則 ( 東海大学海洋学部海洋科学科 ) 要旨海上風に対する数十年以上の時間スケールを対象とした長期変動解析とそれに伴う問題点について紹介する 統合海洋気象データ (COADS) の欠測域を神戸コレクションデータ (KommeDS) で補充した合成データセットに基づく冬季の時系列を用いて 北太平洋および北大西洋中緯度偏西風海域における海上風の長期変動特性に注目する KommeDS により 2 世紀初頭からほぼ 1 年間におよぶ期間の解析が可能となり 194 年代半ばの極小を鋏み それ以前は風速の低下 以降は漸次強化するトレンド傾向が明瞭にみられる しかしながら 数値モデルおよび衛星散乱計による海上風時系列との比較解析から スカラー風速時系列において顕著に認められる 195 年代以降の強化傾向は過大評価であることが示唆される その要因として COADS KommeDS 合成データの大半を占める船舶海上風観測において 観測手法の相違が無視できないと考えられる 1. はじめに 長期変動 と言っても その時間スケールは対象とする研究者によって必ずしも同一ではない しかしながら 気象や海洋の研究者の多くは十年 ~ 数十年というディケイダル或いはインターディケイダルスケールの変動を頭に浮かべ 気候変動に関係する変動現象をイメージするであろう 近年 多くの気象 海洋研究者にとって客観解析データ ( 再解析データ ) という極めて使い勝手の良いデータセットが頻繁に使用されるようになった そのユーザーは数値モデルや理論的研究における入力或いは参照データとしての使用に留まらず データ解析の研究においても用いられる例が少なくない その最大の理由の一つは 欠測がない上 整然と格子化されたデータセットになっていることであろう 我々が解析に用いるデータは 様々な時間スケールの変動現象がランダムに重なり合っていると考えられ それらから対象とする時間スケールの現象の抽出には数値フィルター, スペクトル, 直交関数などの手法を駆使することになるが それには均一の解像度 ( 時間なら観測時間の差 空間なら格子間隔 ) をもつ連続データが理想である 上述の客観解析データは こうした条件を備えた最適のデータと言える しかも昨今では Web 上から手軽にダウンロード可能なデータが多く 机上のパソコンでほとんど全ての作業が完結しそうな状況である しかしながら 本来観 1

2 測データがほとんど存在しない地域 ( 海域 ) でも これら客観解析 ( 再解析 ) データがデータを提供する点に注意する必要がある 多くの研究に用いられている NCEP 再解析データ或いは GISST 海面水温データがこれに該当し これらは数十年以上の記録長をもち 長期変動の解析にも頻繁に用いられているが 本来データの存在しない海域におけるデータの補充はあくまでも人為的な手法に基づく手法に立脚しており その信頼性を検証する手立ては容易とは言い難い 一方 歴史的海上気象データとしての COADS(Comprehensive Ocean and Atmosphere Data Set)(Woodruff, 1987 [1] ) は 多くの欠測域 期間があるとは言え 観測データに基づいて作成された格子データ (MSTG) であり 人為的な操作によるデータ補充がないことが重要である 本来 既存の海上気象データは全て COADS に包含されていることが理想であるが 様々な事情により未だデジタル化されないデータとして残存しているものが少なくなかった その最大量と見られたデータが神戸コレクションデータに包含され 日本海洋財団と気象庁 日本気象協会の努力で成されたことは画期的なことと言える 我々は COADS 月平均格子化データ (MSTG) と神戸コレクション ( KoMMeDS-NF) を併用することによって 可能な限り長期間に及ぶ時系列データの作成を試みた 作成方法の詳細は 本号の服部 轡田に譲るが 一定の制限を設けた内捜処理によって 2 世紀初頭からの冬季 3ヶ月平均の時系列が太平洋 大西洋の広域において得られた 本稿では それを用いた海上風変動について得られた長期変動の特性と解析の信憑性に関わる問題点についての紹介を行う 2. 海上風の長期変動特性 COADS+KoMMeDs-NF( 以下 CK と略す ) 合成データセットによって 2 世紀をほぼ網羅する長期間の時系列が太平洋 大西洋 ( 共に 2 S-6 N の緯度帯 ) に対して作成された 本稿では北半球中緯度偏西風域における変動に注目するため 各年において冬季の3ヶ月 (12-2 月 ) 平均を求め その変動に注目した 98 年間 (19-97 年 ) における海上風東西成分の変動 ( 標準偏差 ) 分布 ( 図 1) を見ると 3 N 以北で高い値を示し これは平均場 ( 図は略 ) における西風の強い海域に相当する 最初に支配的な変動の抽出として 経験的直交関数 (Empirical Orthogonal Function:EOF) の低次モードの特性に注目する 太平洋 (2 S-6 N) における東西風の第 1モード ( 寄与率 :17.5%) の時間関数 ( 図 2a) は 194 年代前半に顕著な極小をもつ時間変化が見られるが これは第二次大戦中に相当し データ密度が低いだけでなく 存在するデータの信頼性に問題があることは否定できない ( 見延私信 ) 実際 この空間関数および同期間における空間分布 ( 図は略 ) は中緯度中央部で不自然な分布を呈する 一方 第 2モード ( 寄与率 :15.5%) の空間分布 ( 図 3) は中緯度中央部で負の海域が拡がり その周辺部に正符号海域が存在し PNA(Pacific North America) パターン (Wallace,1981 [2] ) 或いは PDO(Pacific Decadal Oscillation)(Mantua et al., 図 1 図 2 図 3 2

3 1997 [3] ) パターンに関係づけられる また時間変動 ( 図 2b) を見ると 約 2 年の時間スケールをもつ変動が支配的であり 過去の研究結果との関係が注目される (Minobe,2 [4] ) 大西洋でも同様な期間に対する EOF を求めると その第 1モード ( 寄与率 :33.7%) の時間関数にも 2 年程度の時間スケールをもつ変動が認められ 太平洋における変動との関係が注目される EOF 解析をスカラー風速に対しても太平洋 大西洋に対して行った その第 1EOF モードの時間関数 ( 図 4) を見ると 互いに逆位相で相関が高いことが分かる 対応する空間関数 ( 図は略 ) は大半の海域でそれぞれ負 正符号をもつことから 類似した変動傾向をもつことを意味し 194 年代前半における極小 それ以前は風速の低下傾向 以降は幾分増加する傾向が支配的である とはいえ 双方の時間関数が共に 194 年代前半に顕著に極値をもつことは 東西成分における問題と同様に同時期における CK データの信頼度検証の必要性を示唆する 図 4 3. 異なるデータセットを用いた長期変動特性の相互比較冒頭で述べたように 近年は気象予報数値モデルによって欠測域 時期が補充されたデータセットによって 5 年を上回るプロダクトが容易に入手可能である 代表的な米国 NOAA の国立環境予報センター (NCEP) 作成の再解析データは 現在 1948 年から現在までのデータが Web 上から取得可能である (Kistler et al., 21 [5] ) 本稿ではこれと共に 気象庁編集の国際海洋気象データ (IMMT) に対して風速計高度の補正を行ったデータセット ( 手法は轡田,1997 [6] を参照 ) 更には人工衛星搭載のマイクロ波散乱計によって得られる海上風データセット ( 作成方法は Kutsuwada, 1998 [7] ; 轡田,1999 [8] ; Kubota et al., 22 [9] を参照 ) 時系列との比較を行った 北太平洋の中緯度偏西風海域における東西 南北風に対する時系列 ( 図 5a,b) を見ると 2 世紀後半にお図 5 ける NCEP と CK 合成データとの相違は顕著でない 実際 両者の平均差および RMS(Root-Mean-Square) 差はそれぞれ.74,.44 m s -1 の値を示す また IMMT および衛星散乱計データとの差も有意には認められない 一方南北成分における比較図 ( 図 5b) を見ると NCEP と CK 合成データとの間には明らかに継続した差が認められる 他の2つのデータは共に CK 合成データとほぼ同様の値を示していることから NCEP データにバイアスが存在すると考えられる 実際 CK データとの間の平均差は 1.17 m s -1 に達しており 同様な傾向は北大西洋偏西風域においても認められた ( 図は略 ) こうした NCEP データに予想されるバイアスが如何なる海域特性をもつかなどについて 今後より詳細な比較解析が必要と考えられる 以上のベクトル平均による2 成分に対して 次にスカラー平均風速に対する同様な時系列に目を向けてみる 図 6は図 5と同じ北太平洋と共に北大西図 6 洋の中緯度偏西風海域における時系列も示している これらを見ると EOF の低次モードと同様な 194 年代以前は風速の低下傾向 4 年代後半以降は上昇傾向が両海域共に顕著であることが分かる 194 年代前半における極値 3

4 の信頼性の問題はあるとは言え こうしたトレンド傾向がレジームシフト ( 花輪,1997 [1] ; 安中 花輪, 21 [11] ; Yasunaka & Hanawa, 22 [12] ) や 5-7 年スケールの変動 (Minobe, 1997 [13] ) に関係づけられるのか興味深い もう一つ図 5で注意すべき点は 194 年代以降に見られる風速強化傾向が用いるデータセットによって相違が認められることである 195 年代初頭は何れの風速値もほぼ同一の値を示しているのに対して 196 年代後半以降 CK 合成データは 2 年当たり約 1 m s -1 に達する顕著な増加傾向を示し NCEP および IMMT データとは明らかに異なる これら異なる風速値のどれが真値に近いのかを知るには 現場観測値との比較検証が必要であることは言うまでもない 太平洋では長期係留されたブイによる海上風データが多く存在するが これらの大半は熱帯赤道付近と米国西岸などの沿岸域に限定され 中緯度の外洋域上には皆無といっても過言ではなく 現場観測による精度検証は不可能といってよい 一方 199 年代になって船舶観測とは全く独立な手法と言える人工衛星搭載のマイクロ波散乱計によって海上風の高密度データが得られるようになった これらの存在期間は 199 年代以降と長くはないが 相互比較を通しての信頼度検証に有用と言える 図 6には欧州宇宙機構による散乱計搭載衛星 ERS-1,2 から作成された海上風データによる時系列も示されているが 両海域共に NCEP および IMMT データに近い値を示している このことは CK 合成データがスカラー風速に対しては正のバイアスをもつことを示唆する この要因として第一に考えられることは 船舶観測における風速計高度の上昇傾向である 轡田 (1997) [6] に詳述されるが 海上風データは本来海上 1 m 高度の風速値として認識されている これは旧来の船舶におけるデッキ高度がほぼ 1mであったことに基づいており 海面応力を算出するバルク式も海上 1m 高度の風速に適用される しかしながら 船舶の大型化と共に通常マストの上部に設置される風速計によって測定された風速は 1mよりも遙かに高い高度で観測されるようになってきたことが予想される 海上から数十 m 高度までの風速は接地境界層内における高度と共に対数関数で増加傾向をもつことが考えられる これを念頭におけば 近年大型船舶によって観測される風速値は 1m 高度の風速に対して正のバイアスをもつと考えられる 図 5に示される IMMT 風速値は船舶観測による風速値を 1m 高度に補正する手法が施されており これと CK 合成データ風速値との相違は風速計高度の相違に起因するバイアス誤差であると考えられる 図 5において IMMT 高度補正風速と NCEP 風速が 196 年代後半 ~8 年代末においてほぼ一致した値を示しており 9 年代においては衛星観測風速が NCEP 風速に近い値であることを示している 衛星観測風速が海上 1mにおける風速値として導出されていることを考えれば CK 合成データにおけるスカラー風速は 風速計高度に起因するバイアスをもつという轡田 (1997) による指摘と矛盾ない なお 風速計高度の補正が施された IMMT データおよび NCEP データにおいても 195 年代以降 4 年間において依然として約 1 m s -1 に達する正のト 4

5 レンドが存在することを記憶に留めておくべきである 4. Beaufort 風力階級の不確定性に基づく風速誤差 COADS データ中の海上気象要素が篤志観測における観測手法の相違に起因するバイアスをもつことは 既に多くの研究によって議論されており 海面水温に対してはその補正方法の提案も成されている ( 花輪,1997 [1] ;Folland and Parker, 1995 [14] ) 海上風データに関する代表的な例として 1994 年にドイツのキールで行われた国際会議 International COADS Winds Workshop があげられ 本稿ではその一部を紹介する Isemer(1995) [15] は 北太平洋 北大西洋上に存在する Ocean Weather Station(OWS) 数点における風速の長期時系列と同海域における COADS-MSTG データによる時系列との比較を行った 比較期間は測点によって幾分異なるが 主に 194 年代 ~7 年代におけるスカラー風速のリニアトレンドを求め 各測点での比較を行った 一例として北太平洋北東部にある OWS-P における比較を見ると ( 図 7) 測点における風速図 7 変化には明確なトレンドは認められず 最小二乗法による値は 1 年間当たり -.2 m s -1 の負のトレンドを示しているのに対して COADS 風速は 195 年代末以降顕著な正のトレンドが見られ その大きさは 1 年間当たり.1-.2 m s -1 に達する 同様な比較を他の測点でも行った結果 大部分の測点において COADS 風速は顕著な正のトレンドを示しているのに対して OWS での観測風速による時系列から同様な傾向は検出出来ない Isemer はこの要因に対して篤志観測船における風速導出法の相違 具体的には目視観測において用いられる基準風速 -Beaufort 風力階級の国際的な不統一であることを指摘している Lindau(1995) [16] は北大西洋における COADS 風速と海面気圧データから地衡風によって求めた風速の時系列同士を比較した上で COADS 風速の問題点を提示した これは北太平洋における Hanawa and Yasuda(2) [17] の研究と対を成すといえ 対象期間も 2 世紀をほぼ網羅する Lindau は地衡風速と COADS 風速の相違が年々推移するのに対して Beaufort 風力階級の時間依存性を指摘すると共に 両風速間における回帰関係より補正風速値の導出手法を提案している 実際 北大西洋中 高緯度海域 (2 N-6 N) における時系列は補正前と補正後の顕著な相違を示し 194 年代半ば以前に見られた負のトレンド (1 年当たり約 1cm s -1 ) が補正によって正のトレンドに逆転する また 194 年代以降に見られた正のトレンド傾向も明瞭でなくなり これは図 5 b の結果と必ずしも対応しない Lindau の補正手法は COADS 風速が全て Beaufort 風力観測に基づくこと 海上風速が地衡風速であることなどの前提はあるが CK 合成データに対して同様な検証作業が今後成されるべきであろう 5

6 5. おわりに本稿では 数十年以上の時間スケールをもつ海上風の長期変動特性が対象となったが 変動の時空間特性よりはむしろ現行のデータセットによって導出される現象の信頼性や資料の精度検証に焦点が当てられた 当該時間スケールの変動現象が地球規模の気候変動予測と表裏一体であることは言うまでもないことであるが 既存データから検出された変動特性が観測データの誤差評価によってはその定性的特性までをも一転させかねないとしたら 解析結果の解釈以上に用いられた資料の精度検証が重要な意味をもつと言える その検証作業の一環として 第 3 章では他のデータセットとの相互比較を行なった 数値予報モデルによる再解析データは 観測データを同化している点から CK データと必ずしも独立とは言えないが スカラー風速において 196 年代以降顕著な差が認められた 更に 199 年代において実用化された衛星観測データとの比較においても同様な差が見られ CK データ中のスカラー風速における正バイアスの存在は疑う余地がないと言えよう スカラー風速の時系列には 北太平洋 北大西洋共に中緯度偏西風海域において 194 年代半ばを極小とし それ以前の風速低下 以後の強化という 2つのトレンドが顕著に見られた しかしながら 船舶観測における風速計高度の変化 目視観測に用いられる Beaufort 風力階級の不統一が風速変動におけるみかけのトレンド傾向を生む要因として無視できないことも示唆された 今後これらの問題を踏まえた海上風長期変動の解析の進展が望まれる とはいえ COADS 神戸コレクション合成データセットは 2 世紀をほぼカバーする長期間の時系列データを我々に提供した 未だデジタル化されていない海上気象データの発掘と共に それらを含めた統合データセットの確立を期待したい 参考文献 [1] Woodruff, S. D., R. J. Sluts, R. L. Jenne and P. M. Steure (1987): A comprehensive ocean-atmosphere data set, Bull. Amer. Meteor. Soc., 68, [2] Wallace, J.M. and D.S. Gutzler (1981): Teleconnections in geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Mon.Wea. Rev., 19, [3] Mantua, N., S.R. Hare, Y. Zhang, J.M. Wallace and R.C. Francis (1997): A Pacific interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production. Bull. Amer. Met. Soc., 78, [4] Minobe, S.(2): Spatio-Temporal Structure of the Pentadecadal Variability over the North Pacific, Prog. Oceanogr, 47, [5] Kistler, R., W.Collins, S.Saha, G.White, J.Woollen, M.Chelliah, W.Ebisuzaki, M. Kanamitsu, V.Kousky, H.Dool, R.Jenne and M.Fiorino (21): The NCEP NCAR 5-Year Reanalysis: Monthly Means CD ROM and Documentation, Bull. 6

7 Amer. Meteor. Soc., 82(2), [6] 轡田邦夫 (1997): 北太平洋における海上風の長期変動 - 船舶資料の有効性 -, 月刊海洋, 29(11), [7] Kutsuwada, K. (1998): Impact of wind/wind-stress field in the North Pacific constructed by ADEOS/ NSCAT data, Journal of Oceanography, 54(2), [8] 轡田邦夫 (1999): 衛星散乱計データによる海面運動量フラックスの評価, 月刊海洋,31(9), [9] Kubota, M., N. Iwasaka, S. Kizu, M. Konda and K. Kutsuwada (22): Japanese Ocean Flux Data Sets with Use of Remote Sensing Observations (J-OFURO), J. Oceanogr., 58(1), [1] 花輪公雄 (1997) : 北太平洋に見出された約 1 年 / 数十年スケール変動, 月刊海洋,29(11), [11] 安中さやか 花輪公雄 (21) : 北半球海面水温場の長期変動特性, 月刊海洋号外, 24, [12] Yasunaka, S. and K. Hanawa (22): Regime Shifts Found in the Northern Hemisphere SST Field, J. Meteor. Soc. Japan, 74, [13] Minobe S.(1997): 5-7 year climatic oscillation over the North Pacific and North America, Geophysics. Res. Lett., 24, [14] Folland, C. K. and D. E. Parker (1995): Correction of instrumental biases in historical sea surface temperature data, Q. J. R. Meteor. Soc., 121, [15] Isemer, H.-J. (1995): Trends in marine surface wind speed: Ocean Weather Stations versus voluntary observing ships. Proc. International COADS Winds Workshop, May 1995, [16] Lindau, R. (1995): Time dependent calibration of marine Beaufort estimates using individual pressure differences. Proc. International COADS Winds Workshop, May 1995, [17] Hanawa, K. and T. Yasuda (2): Reconstruction of sea surface wind fields over the North Pacific using sea level pressure fields during the period of J. Meteor. Soc. Japan, 78(6),

8 図の説明 図 1: 年における海上風東西成分に対する標準偏差の分布 ( 等値線の間隔は.2 m s -1 ) 図 2: 太平洋 (2 S-6 N) における東西風の第 1モード (a)( 寄与率 :17.5%) と第 2モード (b)( 寄与率 :15.5%) との時間関数 図 3: 太平洋 (2 S-6 N) における東西風の第 2 モードの空間分布 図 4: 太平洋 (2 S-6 N) (a) および大西洋 (2 S-6 N) (b) におけるスカラー風速の第 1モード ( 寄与率 :25.% および31.6%) の時間関数 図 5: 北太平洋中緯度偏西風海域 (35 N-45 N, 16 E-14 W) における海上風の東西 (a) 南北(b) 成分に対する時系列 ( 太実線 :COADS+KommeDS 合成データ, 太破線 :NCEP 再解析データ, 細実線 :IMMT 高度補正データ, 細破線 : 衛星散乱計データ ) 図 6: 北太平洋 (a) および北大西洋 (b) の中緯度偏西風海域におけるスカラー風速の時系列 ( 海域はそれぞれ35 N-45 N, 16 E-14 Wおよび35 N-55 N, 5 W- 2 W; 各線は図 5と同じデータによる ) 図 7:Ocean Weather Station PにおけるOcean Station Vesselから得られたスカラー風速の時系列 (a) と同海域におけるCOADS 月平均データによる同時系列 (b)(isemer, 1995から引用 ) 8

9 図 1: 年における海上風東西成分に対する標準偏差の分布 ( 等値線の間隔は.2 m s -1 ) Mode=2 for Zonal Wind in North Pacific (15.5%) 図 3: 太平洋 (2 S-6 N) における東西風の第 2 モードの空間分布 9

10 (a) 2 1 EOF modes for Zonal Wind in North Pacific Mode=1(17.5%) year (b) 15 EOF modes for Zonal Wind in North Pacific 1 Mode=2(15.5%) year 図 2: 太平洋 (2 S-6 N) における東西風の第 1モード (a)( 寄与率 :17.5%) と第 2モード (b)( 寄与率 :15.5%) との時間関数 1

11 (a) 2 1 EOF modes for Wind Speed in the Pacific Mode=1(25.%) year (b) 1 EOF modes for Wind Speed in the Atlantic Mode=1(31.6%) year 図 4: 太平洋 (2 S-6 N) (a) および大西洋 (2 S-6 N) (b) におけるスカラー風速の第 1モード ( 寄与率 :25.% および31.6%) の時間関数 11

12 (a) 8 (m/s) 6 Time Series of Zonal Wind in N. Pac (35-45 o N, 16 o E-14 o W) COADS+KommeDS NCEP IMMT(corrected) Satellite (ERS) Year (b) Time Series of Meridional Wind in N. Pac ( o N, 16 o E-14 o W) (m/s) COADS+KommeDS NCEP IMMT(Corrected) Satellite(ERS) Year 図 5: 北太平洋中緯度偏西風海域 (35 N-45 N, 16 E-14 W) における海上風の東西 (a) 南北(b) 成分に対する時系列 ( 太実線 :COADS+KommeDS 合成データ, 太破線 :NCEP 再解析データ, 細実線 :IMMT 高度補正データ, 細破線 : 衛星散乱計データ ) 12

13 (a) (m/s) Time Series of Wind-speed in N. Pacific (35-45 o N, 16 o E-14 o W) COADS+KommeDS NCEP IMMT (corrected) Satellite (ERS) Year (b) (m/s) Time Series of Wind-speed in N. Atlantic (35-55 o N, 5 o W-2 o W) 13 COADS+KommeDS NCEP ERS Year 図 6: 北太平洋 (a) および北大西洋 (b) の中緯度偏西風海域におけるスカラー風速の時系列 ( 海域はそれぞれ35 N-45 N, 16 E-14 W および35 N-55 N, 5 W- 2 W; 各線は図 5と同じデータによる ) 13

14 Wind Speed: OWS P 1 (m/s) year Wind Speed: COADS (MSTG) at OWS P 1 (m/s) year 図 7:Ocean Weather Station PにおけるOcean Station Vesselから得られたスカラー風速の時系列 (a) と同海域におけるCOADS 月平均データによる同時系列 (b)(isemer, 1995から引用 ) 14