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書き出し

Study on the mechanisms and predictability of the interannual variability of the Asian summer monsoon and tropical cyclones

高谷, 祐平 東京大学 DOI:10.15083/0002008326

2023.12.27

概要

論文審査の結果の要旨
氏名









気候系における最も顕著な季節変動であるアジアモンスーンは夏季にアジア沿岸域に
豊かな降水をもたらし、数十億人の生活を支えている。夏季アジアモンスーンは、赤道太
平洋のエルニーニョ・南方振動(ENSO)など他地域の気候変動現象の影響等により経年
変動し、社会経済に多大な影響を及ぼす。近年の研究から夏季アジアモンスーンの経年変
動に「インド洋−西太平洋キャパシター(IPOC)モード」と呼ばれる大気海洋結合変動が
重要な役割を果たし得ることが示されたが、その役割には未解明の点が多々残されてい
る。そこで申請者は本論文において IPOC モードに着目して ENSO がもたらす夏季アジ
アモンスーンの長期予測可能性を実証するとともに、熱帯太平洋・大西洋・インド洋にま
たがる海盆間相互作用を通じた IPOC モードの駆動メカニズムの包括的理解を探求した。
本論文は7章から成る。第1章は導入部で、夏季アジアモンスーンと北西太平洋域の熱
帯低気圧活動の経年変動や予測可能性に関する従来の研究が総括された後、本論文の主
題である IPOC モードに関する現在までの知見がまとめられている。そして、IPOC モー
ドの他海域からの強制過程の理解が不⼗分なことや、IPOC モードを介した夏季アジアモ
ンスーン変動の長期予測可能性の評価が進んでいないことが指摘されている。続く第2
章では、本論文で用いられる季節予測モデルと観測データ、解析手法が説明されている。
第3章では、最近 37 年間の夏季を対象とする 13 ヶ月前からの大規模アンサンブル予
測実験から、夏季 IPOC モードが気候系のカオス的ノイズを凌駕して1年先までの予測可
能性を有することが初めて実証され、これを支えるのが ENSO からの遅延影響としてイ
ンド洋に形成される大気海洋偏差とそれに伴う遠隔影響であることが明示された。さら
に、IPOC モードと ENSO の遠隔影響が北西太平洋域の熱帯低気圧活動を複合的に変調さ
せてその長期予測可能性を与えることも初めて示された。
第4章では、IPOC モードによる北西太平洋の熱帯低気圧活動への影響過程について、
エルニーニョの影響で顕著な IPOC モードが発達した 2016 年夏季前半を対象に調査され
た。そして、IPOC モードに伴うインド洋の暖水偏差が熱帯北西太平洋上に対流圏下層の
高気圧性偏差を誘起し、それが対流活動を抑制したことで熱帯低気圧の発生数を減少さ
せたことを、数値シミュレーションにより初めて実証した。併せて、IPOC モードによる
1

影響が夏季前半に強い傾向を反映し、北西太平洋上の熱帯低気圧発生数の予測可能性が
夏季前半に特に高いことも見出された。
第5章では、熱帯北大西洋の海面水温が記録的に高かった 2010 年夏季を対象とする季
節予測モデルの感度実験に基づき、熱帯北大西洋の夏季暖水偏差による IPOC モードの励
起過程に、大気の赤道ケルビン波の励起を介した「東向き経路」と、熱帯大気のウォーカ
ー循環の変調を経て赤道太平洋のラニーニャ状態への遷移強化を介した「西向き経路」が
あることを見出した。さらに、同年夏季の熱帯北大西洋の暖水偏差が、前冬から続くエル
ニーニョと大気の北大西洋振動の負位相からの影響によって形成されたことが示され、
北大西洋振動から北西太平洋の夏季モンスーン変動への遠隔影響の可能性が示唆された。
続く第6章では、インド洋ダイポールモード現象が IPOC モードの駆動源の1つとなり
得ることが、2020 年夏季に ENSO の影響なしに形成された IPOC モードの解析から実証
された。即ち、前年秋季から初冬に発生した強い正のインド洋ダイポールモード現象によ
り強制された記録的に強い海洋ロスビー波が、その後熱帯南西インド洋に到達してそこ
の海面水温を上昇させ、その影響で大気のモンスーン循環が弱化するという一連の過程
を経て夏季 IPOC モードが励起されたことが明らかとなり、ENSO を伴わない IPOC モー
ドの新たな励起メカニズムが例示された。
第7章には本論文の成果が総括されている。季節予測モデルによる数値シミュレーシ
ョンから本論文に示された幾つもの新たな研究成果は、熱帯太平洋・北大西洋・熱帯イン
ド洋の海盆間相互作用を通じた IPOC モードの励起・強化メカニズムの包括的な理解を本
質的に深化させる重要なものである。さらに、各熱帯海洋域の年々変動からの影響が IPOC
モードに長期季節予測可能性を与え得ることが明確に示された。こうして、本論文の成果
は夏季アジアモンスーンと北西太平洋域の熱帯低気圧活動に見られる経年変動のメカニ
ズムと予測可能性に関する理解を大きく進展させ、ひいてはそれらの⻑期季節予測の精
度向上にも大きく貢献し得るものである。
なお、本論文の第2章から第6章は、小坂優氏、渡部雅浩氏、前田修平氏、石川一郎氏
らとの共同研究に基づくが、いずれの章においても論文提出者が主体となって数値シミ
ュレーションやデータ解析を立案・実施し、結果の分析や解釈を行っており、論文提出者
の寄与が十分であると判断される。
したがって、博士(理学)の学位を授与できると認める。

2

この論文で使われている画像

参考文献

Zhao, S., M. F. Stuecker, F.-F. Jin, J. Feng, H.-L. Ren, W. Zhang, and J. Li, 2020: Improved

predictability of the Indian Ocean Dipole using a stochastic dynamical model compared

to the North American Multimodel Ensemble forecast. Weather and Forecasting, 35 (2),

379–399, doi:10.1175/WAF-D-19-0184.1.

Zheng, X.-T., 2019: Indo-pacific climate modes in warming climate: Consensus and uncertainty across model projections. Current Climate Change Reports, 5 (4), 308–321,

doi:10.1007/s40641-019-00152-9.

Zhou, T.-J., and R.-C. Yu, 2005: Atmospheric water vapor transport associated with typical

anomalous summer rainfall patterns in China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 110 (D8), D08 104, doi:10.1029/2004JD005413.

Zhou, Z.-Q., S.-P. Xie, and R. Zhang, 2021: Historic Yangtze flooding of 2020 tied to extreme

Indian Ocean conditions. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118 (12), doi:

10.1073/pnas.2022255118.

Zhu, J., and J. Shukla, 2013: The role of air–sea coupling in seasonal prediction of

Asia–Pacific summer monsoon rainfall. Journal of Climate, 26 (15), 5689–5697, doi:

10.1175/JCLI-D-13-00190.1.

Zuo, J., W. Li, C. Sun, and H.-C. Ren, 2019: Remote forcing of the northern tropical Atlantic

SST anomalies on the western North Pacific anomalous anticyclone. Climate Dynamics,

52 (5), 2837–2853, doi:10.1007/s00382-018-4298-9.

Acknowledgments

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Acknowledgments

I am most grateful to Profs. Yu Kosaka and Masahiro Watanabe for their invaluable advice

and continuous support during this study. I would like to express my sincere gratitude to the

members of this dissertation committee, Profs. Hisashi Nakamura, Yukio Masumoto, Masaki

Sato, Masahiro Watanabe, and Tomoki Tozuka.

My sincere thanks also go to people in JMA, Messrs. Shuhei Maeda and Ichiro Ishikawa,

who provided guidance and encouragement, and Messrs. Yutaro Kubo, Shoji Hirahara, and

Chihiro Matsukawa for their assistance on model experiments. I would also thank Drs. Hirokazu Endo, Tomoaki Ose, Chiaki Kobayashi, and Naoaki Saito for their valuable supports

on a part of this study. The seasonal prediction system used in this study has been developed

at the Climate Prediction Division and the Meteorological Research Institute of JMA. This

work could not be done without great efforts by many staffs of a development team. The

author greatly appreciates all the researchers and staffs who contributed to and supported the

development of the seasonal prediction system. Finally, I would like to thank my family for

their continuous support and encouragement.

The JRA-55 reanalysis and COBE-SST datasets and RSMC Tokyo best track analysis data

were provided by JMA. The CMAP data provided by the NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder,

Colorado, USA, from their website at http://www.esrl.noaa.gov/psd/. The GPCP data

provided by the NOAA/OAR/ESRL PSL, Boulder, Colorado, USA, from their Web site at

https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.gpcp.html.

This study was supported by JSPS KAKENHI Grant Numbers JP17K14395 and JP17K01223,

the Integrated Research Program for Advancing Climate Models (TOUGOU) Grant Number

JPMXD0717935561 from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Tech-

170

Acknowledgments

nology (MEXT), Japan, and the Environment Research and Technology Development Fund

(JPMEERF20192004) of the Environmental Restoration and Conservation Agency of Japan.

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